JP4197346B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、画像処理プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、原稿から読み取った画像データに対して下地色の除去処理および色補正処理を行う画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、画像処理プログラムおよびその記録媒体に関するものである。

近年、ＯＡ機器のデジタル化が進展し、さらにカラー画像出力に対する需要が増してきたことにより、例えば、電子写真方式のデジタルカラー複写機・複合機、インクジェット方式あるいは熱転写方式のカラープリンタ等の画像形成装置が広く普及している。例えば、スキャナ等の画像入力装置より入力された画像データ等がこれらの画像形成装置を用いて出力されている。

これらの画像形成装置においては、画像入力装置等から入力された画像データを適切に色再現した画像を出力することが必要とされている。それゆえ、画像形成装置に備えられている画像処理装置においては、デジタル画像処理技術を用いた色補正処理が重要な役割を果たしている。

しかしながら、操作者が各原稿に対して色補正処理のパラメータを設定することは、非常に煩わしい作業である。また、不適切なパラメータを選択した場合などには、パラメータを再設定してから再び画像形成を行う必要があり、無駄な複写が行われることにもなる。

そこで、このような問題を解決するために、色補正処理を自動的に行う構成が提案されている。

例えば、特許文献１には、色補正データを格納したルックアップテーブルを予め備えておき、このルックアップテーブルを参照して第１の表色系からなる画像データを第２の表色系からなる画像データに変換する技術が開示されている。

また、特許文献２には、画像データを読み取る原稿の下地色と、読み取った画像データに基づく画像形成を行う記録用紙の下地色とに基づいて補正テーブルを生成し、生成した補正テーブルに基づいて色補正処理を行う技術が開示されている。具体的には、特許文献２では、原稿の下地色が無彩色として視認されるような方向への色補正と、記録用紙の下地色が無彩色として視認されるような方向への色補正とを合成した色補正を行うように、補正テーブルが生成される。
特開２００３−１５３０２２号公報（公開日：２００３年５月２３日） 特開２００４−２３７７１号公報（公開日：２００４年１月２２日）

特許文献１の技術では、原稿の下地色によらず単一のルックアップテーブルを用いて色補正処理を行っている。このため、下地色を除去処理した場合に、残したい色の色味が大きく変化してしまい、適切な色再現ができなくなってしまうという問題がある。特に、濃い色の下地上に薄い色の画像が形成された画像を処理する場合に、下地色の除去処理の影響によって色再現性が低下しやすい。具体的には、例えば、濃いイエローの下地上に形成されている薄いピンクの画像が、オレンジ色に再現されたりする。

また、特許文献２では、原稿の下地色が無彩色として視認されるような方向への色補正と、記録用紙の下地色が無彩色として視認されるような方向への色補正とを合成した色補正を行うので、原稿の下地色と記録用紙の下地色との組み合わせによっては、特許文献１と同様、適切な色再現ができない場合がある。また、特許文献２の技術では、画像形成を行う毎に原稿および記録用紙の画像読取動作を行い、それぞれの下地色を判別して補正テーブルを生成する必要があるので、装置構成の複雑化および大型化、処理時間の増大、消費電力の増大といった問題を招く。

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、原稿の下地色に応じた適切な色補正処理を行って色再現性を向上させることのできる画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、画像処理プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

本発明の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、原稿から読み取った画像データに対して、上記原稿の下地色に応じた画像処理を施す画像処理装置であって、上記画像データから下地色を除去する下地色除去手段と、上記原稿の下地色に応じて上記画像データを複数のグループのいずれかに分類する下地色判別手段と、上記各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた、色補正の前後の画像データを対応付けた複数の色補正テーブルと、上記下地色判別手段の分類したグループに対応する上記色補正テーブルを用いて上記画像データを色補正する色補正処理手段とを備えていることを特徴としている。

上記の構成によれば、各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた複数の色補正テーブルを備えている。これにより、下地色除去処理が下地色以外の色に及ぼす影響を、原稿の下地色のグループ毎に考慮して各色補正テーブルを設定できる。したがって、下地色判別手段が原稿の下地色に応じて画像データを複数のグループのいずれかに分類し、色補正処理手段が分類されたグループに対応する色補正テーブルを用いて色補正を行うことで、下地色の除去に伴う下地色以外の色の変化を抑制し、色再現性を向上させることができる。

また、上記下地色除去手段は、上記原稿の下地の階調に応じて上記画像データを複数の階調レベルのいずれかに分類する階調判別手段と、上記階調レベルにそれぞれ対応して設けられた、上記下地色除去の前後の画像データを対応付けた複数の下地色除去用テーブルとを備え、上記階調判別手段の分類した階調レベルに対応する下地色除去用テーブルを用いて上記下地色の除去を行う構成としてもよい。

上記の構成によれば、各下地色除去用テーブルのデータを、下地色の各階調レベルに応じて設定できる。したがって、階調判別手段が原稿の下地の階調に応じて複数の階調レベルのいずれかに分類し、下地色除去手段が分類された階調レベルに対応する下地色除去用テーブルを用いて下地色の除去を行うことで、下地色除去処理を下地の階調レベルに応じて容易かつ適切に行うことができる。

また、上記各色補正テーブルは、上記下地色除去に伴う下地色以外の色の変化が小さくなるように設定されていてもよい。

上記の構成によれば、上記各色補正テーブルに格納されるデータは、上記下地色除去に伴う下地色以外の色の変化が小さくなるように設定されている。すなわち、各色補正テーブルは、除去される下地色に応じて、下地色除去に伴う下地色以外の色の変化が小さくなるように設定されている。これにより、下地色の除去に伴う下地色以外の色の変化を確実に抑制することができ、色補正処理を下地色に応じてより適切に行うことができる。

また、上記色補正テーブルは、第１の表色系からなる画像データを、第２の表色系からなる画像データに変換するように設定されていてもよい。すなわち、上記色補正テーブルは、色補正処理と、第１の表色系（例えばＲＧＢ）からなる画像データを第２の表色系（例えばＣＭＹ）からなる画像データに変換する色変換処理とを同時に行うためのものであってもよい。

上記の構成によれば、色補正処理と色変換処理とを共通のテーブルを用いて行えるので、画像処理装置の構成を簡略化することができる。

また、上記画像データにおける注目画素を含む複数の画素からなるブロックについて、少なくとも下地領域に属するかどうかを判定する原稿種別判別手段を備え、上記下地色除去手段は、上記原稿種別判別手段によって下地領域であると判定されたブロックについて上記下地色の除去を行い、上記色補正手段は、上記原稿種別判別手段によって下地領域であると判定されたブロックについて上記色補正を行う構成としてもよい。

上記の構成によれば、原稿種別判別手段によって画像データの各ブロックが下地領域に属するかどうかを判定し、下地領域のブロックに対して上記の下地色除去および色補正を行うことができる。したがって、下地領域の各ブロックに対して下地色除去処理および色補正処理を適切に施すことができ、その他の領域のブロックに対しては、各領域の種別に応じた処理を施すことができる。

本発明の画像処理方法は、上記の課題を解決するために、原稿から読み取った画像データに対して、上記原稿の下地色に応じた画像処理を施す画像処理方法装置であって、上記画像データから下地色に応じて下地色除去工程と、上記原稿の下地色を判別して上記画像データを複数のグループのいずれかに分類する下地色判別工程と、上記各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた、色補正の前後の画像データを対応付けた複数の色補正テーブルのうち、上記下地色判別工程で分類したグループに対応する色補正テーブルを用いて上記画像データを色補正する色補正処理工程とを含むことを特徴としている。

上記の方法によれば、各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた複数の色補正テーブルのうち、下地色判別工程で分類したグループに対応する色補正テーブルを用いて画像データを色補正する。したがって、下地色除去処理が下地色以外の色に及ぼす影響を、原稿の下地色のグループ毎に考慮して各色補正テーブルのデータを設定できるので、下地色の除去に伴う下地色以外の色の変化を抑制し、色再現性を向上させることができる。

本発明の画像形成装置は、上記したいずれかの画像処理装置を備えていることを特徴としている。

上記の構成によれば、下地色の除去に伴う下地色以外の色の変化を抑制して、下地色に応じた適切な色補正処理を行った画像データを用いて画像形成することができるので、原稿画像の色再現性を向上させることができる。

なお、上記画像処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより、上記画像処理装置をコンピュータにて実現させる画像処理プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に含まれる。

以上のように、本発明の画像処理装置は、上記画像データから下地色を除去する下地色除去手段と、上記原稿の下地色に応じて上記画像データを複数のグループのいずれかに分類する下地色判別手段と、上記各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた、色補正の前後の画像データを対応付けた複数の色補正テーブルと、上記下地色判別手段の分類したグループに対応する上記色補正テーブルを用いて上記画像データを色補正する色補正処理手段とを備えている。

また、本発明の画像処理方法は、上記画像データを階調補正して下地色の除去を行う入力階調補正工程と、上記原稿の下地色に応じて上記画像データを複数のグループのいずれかに分類する下地色判別工程と、上記各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた、色補正の前後の画像データを対応付けた複数の色補正テーブルのうち、上記下地色判別工程で分類したグループに対応する色補正テーブルを用いて上記画像データを色補正する色補正処理工程とを含む。

それゆえ、下地色除去処理が下地色以外の色に及ぼす影響を原稿の下地色のグループ毎に考慮して各色補正テーブルを設定できるので、下地色の除去に伴う下地色以外の色の変化を抑制し、色再現性を向上させることができる。

本発明の一実施形態について説明する。なお、本実施形態では、本発明の画像処理装置をデジタルカラー複写機（画像形成装置）に適用した場合について説明する。

（１−１．カラー画像処理装置２）
図２は、本発明のカラー画像処理装置（画像処理装置）２を適用したデジタルカラー複写機の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、本実施形態にかかるデジタルカラー複写機は、カラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２、カラー画像出力装置３および操作パネル４を備えている。カラー画像処理装置２は、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）１３、入力階調補正部（下地色除去手段）１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９および階調再現処理部２０を備えている。

カラー画像入力装置（画像読取手段）１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部（図示せず）より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置２に入力するものである。

カラー画像入力装置１にて読み取られたアナログ信号は、カラー画像処理装置２内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３、入力階調補正部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９および階調再現処理部２０の順に送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置３へ出力される。

Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。また、シェーディング補正部１２ではカラーバランスの調整を行う。

原稿種別自動判別部１３では、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれカラーバランスの調整がなされたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を濃度信号などカラー画像処理装置２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換するとともに、原稿種別の判別を行う。この原稿種別自動判別部１３で生成された原稿種別判定信号は、入力階調補正部１４、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、階調再現処理部２０に出力される。なお、原稿種別自動判別部１３の詳細については後述する。

入力階調補正部１４は、下地濃度（下地色）の除去やコントラストなどの画質調整処理を施すものである。なお、入力階調補正部１４の詳細については後述するが、入力階調補正部１４は、複数の下地色除去用テーブルを有しており、下地色の階調レベルに応じた下地色除去用テーブルを選択して下地濃度の除去を行うようになっている。

領域分離処理部１５は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真（印画紙写真）領域のいずれかに分離するものである。領域分離処理部１５は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、および階調再現処理部２０へと出力するとともに、入力階調補正部１４より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部１６に出力する。

色補正部１６は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。なお、色補正部１６の詳細については後述するが、色補正部１６は、下地色除去後に残る色の色味が下地色除去処理の影響によって極端に変化しないように調整した色補正テーブルを下地色に応じて複数備えている。これにより、本実施形態では、入力階調補正によって下地濃度の除去を行った画像データの色補正を行う場合であっても、色補正後の色味が極端に変化することを抑制し、原稿の色を適切に再現できるようになっている。

黒生成下色除去部１７は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものであって、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。

黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法（一般的方法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ、出力されるデータをＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は以下の式（１）で表される。

Ｋ’＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝
Ｃ’＝Ｃ−αＫ’
Ｍ’＝Ｍ−αＫ’
Ｙ’＝Ｙ−αＫ’ （１）
空間フィルタ処理部１８は、黒生成下色除去部１７より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理するものである。階調再現処理部２０も、空間フィルタ処理部１８と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して領域識別信号を基に所定の処理を施すものである。

例えば、領域分離処理部１５にて文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１８による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部２０においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。

また、領域分離処理部１５にて網点領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１８において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部１９では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部２０で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部１５にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。

操作パネル４は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示部（図示せず）と設定ボタンなどより構成され、操作パネル４より入力された情報に基づいてカラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２、カラー画像出力装置３の動作が制御される。

上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３に入力される。このカラー画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。なお、以上の処理は図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。

（１−２．原稿種別自動判別部１３）
次に、原稿種別自動判別部１３の構成について説明する。なお、ここでは、原稿種別自動判別部１３の一構成例について具体的に説明するが、原稿種別自動判別部１３はこの構成に限るものではなく、注目画素を含む複数の画素からなるブロックの種別を判別し、少なくともこのブロックが下地領域に含まれるか否かを判定できるものであればよい。

図３は、図２に示した原稿種別自動判別部１３の構成を示すブロック図である。この原稿種別自動判別部１３は、図３に示すように、最小濃度値算出部２１（特徴量抽出部）、最大濃度値算出部２２（特徴量抽出部）、最大濃度差算出部２３（特徴量抽出部）、総和濃度繁雑度算出部２４（特徴量抽出部）、判定領域設定部（第１面積階調画素検出部、第２面積階調画素検出部）２５、最大濃度差閾値設定部（判定基準設定部）２６、総和濃度繁雑度閾値設定部（判定基準設定部）２７、文字・網点判定部（第１面積階調画素検出部）２８、下地・印画紙判定部２９、文字・網点判定閾値設定部（判定基準設定部）３０、下地・印画紙判定閾値設定部３１、第２面積階調画素抽出部３２、文字画素計数部３３、第１面積階調画素計数部３４、下地画素計数部３５、印画紙画素計数部３６、面積階調画素判定部（種別決定部）３７、面積階調画素判定閾値設定部（種別決定部）３８および原稿判定部（種別決定部）３９を備えている。

最小濃度値算出部２１は、複数の画素からなり１個の注目画素を含むブロックの最小濃度値を算出する。最大濃度値算出部２２は、上記ブロックの最大濃度値を算出する。最大濃度差算出部２３は、最小濃度値算出部２１および最大濃度値算出部２２にて算出された最小濃度値および最大濃度値を用いて上記ブロックの最大濃度差を算出する。総和濃度繁雑度算出部２４は、上記ブロックの隣接する画素同士の濃度差の絶対値の総和を算出する。

判定領域設定部２５は、最大濃度差算出部２３にて算出された最大濃度差と最大濃度差閾値設定部２６から与えられる第１最大濃度差閾値ＴＨｄ１とを比較し、また総和濃度繁雑度算出部２４にて算出された総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値設定部２７から与えられる第１総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ１とを比較することにより、上記ブロックの注目画素が下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域とのいずれに属するかを判定する。

さらに、判定領域設定部２５は、最大濃度差算出部２３にて算出された上記最大濃度差と最大濃度差閾値設定部２６から与えられる第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２（ＴＨｄ１＞ＴＨｄ２）とを比較し、また総和濃度繁雑度算出部２４にて算出された上記総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値設定部２７から与えられる第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２（ＴＨｂ１＞ＴＨｂ２）とを比較する。これにより、上記ブロックについて、最大濃度差が第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２以上であり、かつ総和濃度繁雑度が第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２以上の条件を満たすか否かを判定する。

上記第１最大濃度差閾値ＴＨｄ１および第１総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ１を用いた判定処理、並びに第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２および第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２を用いた判定処理は、注目画素に対して順次行われる。すなわち、原稿種別自動判別部１３では、１つの注目画素がいずれの領域に属するかの判定処理を最大濃度差閾値と総和濃度繁雑度閾値という２種類の閾値を用いて判定している。また、注目画素を順次シフトするのに伴い、その注目画素を含むブロックの領域も順次シフトする。これら判定処理に伴う種々の制御はＣＰＵにより行われる。

最大濃度差閾値設定部２６は、最大濃度差算出部２３にて算出された最大濃度差に基づいて注目画素が下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域とのいずれに属するかを判定するための第１最大濃度差閾値ＴＨｄ１、および注目画素が第２面積階調画素であるか否かを判定するための第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２（ＴＨｄ１＞ＴＨｄ２）を設定する。これら第１最大濃度差閾値ＴＨｄ１および第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２は判定領域設定部２５において使用される。

総和濃度繁雑度閾値設定部２７は、総和濃度繁雑度算出部２４にて算出された総和濃度繁雑度に基づいて注目画素が下地領域・印画紙領域と文字領域・網点領域とのいずれに属するかを判定するための第１総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ１、および注目画素が第２面積階調画素であるか否かを判定するための第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２（ＴＨｂ１＞ＴＨｂを設定する。これら第１総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ１および第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２は、判定領域設定部２５において使用される。

なお、第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２、第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２としては、例えば印画紙写真領域に属する画素を検出するための閾値を参考に、面積階調画素領域としての特徴を有していると判断される画素、すなわち、網点印刷で使用されている網点（第１面積階調画素）だけでなく、誤差拡散、ディザ処理、万線等により階調再現がなされている画素（第２面積階調画素）も含めて広い範囲で面積階調画画素領域の画素を抽出できるように設定される。

文字・網点判定部２８は、上記判定領域設定部２５において文字・網点領域に属すると判別された画素について、その画素が文字領域と網点領域（第１面積階調画素）とのいずれに属するかを判定する。文字・網点判定閾値設定部３０は、文字・網点判定部２８において上記判定を行うための文字・網点判定閾値を設定する。

下地・印画紙判定部２９は、上記判定領域設定部２５において下地領域・印画紙領域に属すると判別された画素について、その画素が下地領域と印画紙領域（印画紙写真領域。連続階調領域）とのいずれに属するかを判定する。下地・印画紙判定閾値設定部３１は、下地・印画紙判定部２９において前記判定を行うための下地・印画紙判定閾値を設定する。

第２面積階調画素抽出部３２は、画素抽出部（第２面積階調画素検出部）４１、補正部４２および画素計数部４３を備えている。

画素抽出部４１は、判定領域設定部２５において、最大濃度差が第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２以上であり、かつ総和濃度繁雑度が第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２以上であると判定されたブロックの注目画素について、上記最大濃度差に上記文字・網点判定閾値を掛けた値と上記総和濃度繁雑度とを比較し、総和濃度繁雑度が最大濃度差×文字・網点判定閾値以上であるという条件を満たすブロックの注目画素を第２面積階調画素として抽出する。

補正部４２は、判定領域設定部２５において、第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２および第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２を用いた判定処理で文字領域・網点領域のいずれにも属さないものと判定された画素、あるいは、画素抽出部４１おいて第２面積階調画素として抽出されなかった画素（対象画素）のうちから、第２面積階調画素と見なし得るものを第２階調画素として扱うように補正する。この補正の可否は上記対象画素を注目画素として、その周辺画素の判定結果を参照して判断する。

画素計数部４３は、画素抽出部４１および補正部４２において第２面積階調画素であると判定された画素数（見なされた画素の数を含む）を計数する。

文字画素計数部３３は、文字・網点判定部２８において文字領域に属すると判定された画素数を計数する。第１面積階調画素計数部３４は、文字・網点判定部２８において網点領域（第１面積階調画素）に属すると判定された画素数を計数する。下地画素計数部３５は、下地・印画紙判定部２９において下地領域に属すると判定された画素数を計数する。印画紙画素計数部３６は、下地・印画紙判定部２９において印画紙写真領域に属すると判定された画素数を計数する。なお、これら計数値は原稿画像全体についての合計値である。

面積階調画素判定部３７は、第１面積階調画素計数部３４での網点領域（第１面積階調画素）に属する画素の計数結果および第２面積階調画素抽出部３２の画素計数部４３での第２面積階調画素の計数結果と面積階調画素判定閾値設定部３８から与えられる面積階調画素判定閾値とを比較し、原稿画像に網点（第１面積階調画素）が含まれているか否かを判定する。面積階調画素判定閾値設定部３８は、面積階調画素判定部３７において使用される面積階調画素判定閾値を設定する。

原稿判定部３９は、文字画素計数部３３、下地画素計数部３５、印画紙画素計数部３６および面積階調画素判定部３７からの各画素数の計数結果および判定結果に基づいて原稿種別を判定する。

ここで、文字、網点、印画紙写真および下地の各領域における画素濃度の分布の例を図４（ａ）〜図４（ｄ）に基づいて説明する。また、上記の各領域の最大濃度差と総和濃度繁雑度とを指標とした分布を図５に基づいて説明する。なお、総和濃度繁雑度と最大濃度差との関係において総和濃度繁雑度が最大濃度差以下となることはなく、図５における最大濃度差＝総和濃度繁雑度以下の領域は、画素が存在しない領域を示している。

下地領域は、図４（ａ）に示すように、通常、濃度変化が少ないため、最大濃度差および総和濃度繁雑度ともに非常に小さくなり、図５に示す領域Ａに分布している。したがって、下地・印画紙領域に属すると判別された画素であって下地・印画紙判定閾値よりも最大濃度差が小さい画素は、下地画素であると判別することが可能である。

印画紙写真領域は、図４（ｂ）に示すように、通常、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差および総和濃度繁雑度がともに小さく、かつ、下地領域よりも多少大きくなるため、図５に示す領域Ｂに分布している。したがって、下地領域・印画紙領域に属すると判別された画素であって下地・印画紙判定閾値よりも最大濃度差が大きいブロックの画素（注目画素）は、印画紙領域に属するものであると判別することが可能である。

網点領域は、図４（ｃ）に示すように、最大濃度差が網点によりさまざまであるものの、網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が大きくなる。このため、図５に示す領域Ｄのような分布になる。したがって、文字・網点領域に属すると判別された画素であって最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が大きいブロックの画素（注目画素）は、網点領域に属するものであると判別することが可能である。

文字領域は、図４（ｄ）に示すように、最大濃度差が大きく、それに伴い総和濃度繁雑度も大きくなるものの、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和濃度繁雑度が小さくなる。特に、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が小さくなるため、図５に示す領域Ｃのような分布になる。したがって、文字・網点領域に属すると判別された画素であって最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が小さいブロックの画素（注目画素）は、文字領域に属するものであると判別することが可能である。

上述したように、下地領域および印画紙写真領域は、最大濃度差および総和濃度繁雑度が文字領域および網点領域に比べて小さくなる。したがって、最大濃度差を最大濃度差閾値（第１最大濃度差閾値ＴＨｄ１）と比較するとともに、総和濃度繁雑度を総和濃度繁雑度閾値（第１総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ１）と比較することにより、判定領域設定部２５では、注目画素が下地・印画紙領域と文字・網点領域とのいずれに属するかを判別することが可能となる。

次に、第１面積階調画素と第２面積階調画素について説明する。図６（ａ）は第１面積階調画素（網点）を含む領域における１網点（１ドット）付近の画素の濃度値を示す説明図であり、図６（ｂ）は第１面積階調画素を含む領域における濃度変化を示す説明図である。同様に、図７（ａ）は第２面積階調画素を含む領域における１ドット付近の画素の濃度値を示す説明図であり、図７（ｂ）は第２面積階調画素を含む領域における濃度変化を示す説明図である。なお、図６（ａ）および図７（ａ）では、ドットの濃度を６値で表しており、「０」は最低濃度（白：地肌）であり、「５」は最大濃度である。

網点印刷で用いられる網点（第１面積階調画素）は濃淡が明確であり、印刷物に適した線数が用いられる。したがって、網点印刷原稿において網点の濃度が高く網点の間隔はほぼ一定である（図６（ａ）、図６（ｂ）参照）。

上記の構成において、原稿種別自動判別部１３による原稿種別判別処理の動作を図８から図１１に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、以下では、複数の画素からなり１個の注目画素を含むブロックがｎ×ｍ（例えば、１５×１５）画素からなるものとする。

まず、注目画素を含むｎ×ｍ画素のブロックについて、最小濃度値算出部２１では最小濃度値を算出し（Ｓ１）、最大濃度値算出部２２では最大濃度値を算出する（Ｓ２）。次に、最大濃度差算出部２３では、算出された最小濃度値および最大濃度値を用いて上記ブロックにおける最大濃度差を算出する（Ｓ３）。一方、総和濃度繁雑度算出部２４では、上記ブロックにおける、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和、つまり総和濃度繁雑度を算出する（Ｓ４）。これら最大濃度差の算出処理と総和濃度繁雑度の算出処理とは順次行われてもよく、並行して行われてもよい。

次に、判定領域設定部２５では、最大濃度差算出部２３にて算出された最大濃度差と第１最大濃度差閾値ＴＨｄ１および第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２とを比較し、総和濃度繁雑度算出部２４にて算出された総和濃度繁雑度と第１総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ１および第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２とを比較する（Ｓ５およびＳ６、Ｓ１５１およびＳ１５２（図９参照））。

そして、判定領域設定部２５では、最大濃度差が第１最大濃度差閾値ＴＨｄ１よりも小さく、かつ総和濃度繁雑度が第１総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ１よりも小さい場合に（Ｓ６）、そのブロックに含まれる注目画素を下地・印画紙領域のものと判定する（Ｓ７）。一方、Ｓ６において上記条件を満たさない場合に、上記注目画素を文字・網点領域のものと判定する（Ｓ９）。

この判定において注目画素が下地・印画紙領域のものと判定された場合に、下地・印画紙判定部２９では、その注目画素を含むブロックの上記最大濃度差と下地・印画紙判定閾値とを比較する（Ｓ８）。この比較の結果、最大濃度差の方が小さければその注目画素を下地領域のものと判定し（Ｓ１１）、最大濃度差の方が大きければその注目画素を印画紙領域のものと判定する（Ｓ１２）。

一方、Ｓ９の判定において注目画素が文字・網点領域のものと判定された場合に、文字・網点判定部２８では、その注目画素を含むブロックの上記最大濃度差に文字・網点判定閾値を掛けた値と上記総和濃度繁雑度とを比較する（Ｓ１０）。この比較の結果、総和濃度繁雑度の方が小さければその注目画素を文字領域のものと判定し（Ｓ１３）、総和濃度繁雑度の方が大きければ、その注目画素を網点領域のものと判定する（Ｓ１４）。

次に、原稿種別自動判別部１３では、原稿画像の全ての画素について以上の判定が終了しているか否かを判定し（Ｓ１６：図１１）、終了していなければＳ１に戻ってそれ以下の処理を繰り返す。一方、終了していれば、Ｓ１７〜Ｓ１９の処理を経た後、原稿判定部３９において原稿種別の判定を行う（Ｓ２０）。

原稿種別自動判別部１３では、上記Ｓ５〜Ｓ１４の処理と並行して、第２面積階調画素抽出部３２による第２面積階調画素抽出処理（Ｓ１５）を行う。この処理の詳細を図９のフローチャートに示す。

判定領域設定部２５では、最大濃度差算出部２３にて算出された最大濃度差と第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２とを比較し、総和濃度繁雑度算出部２４にて算出された総和濃度繁雑度と第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２とを比較する（Ｓ１５１およびＳ１５２）。

第２面積階調画素抽出部３２の画素抽出部４１では、最大濃度差が第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２以上であり、かつ総和濃度繁雑度が第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２以上であると判定されたブロックについて、最大濃度差に文字・網点判定閾値を掛けた値と総和濃度繁雑度とを比較する（Ｓ１５３）。この比較の結果、総和濃度繁雑度の方が大きければ、そのブロックに含まれる注目画素を第２面積階調画素領域のものと判定する（Ｓ１５５）。

一方、Ｓ１５２において、最大濃度差が第２最大濃度差閾値ＴＨｄ２よりも小さい、あるいは総和濃度繁雑度が第２総和濃度繁雑度閾値ＴＨｂ２よりも小さいと判定されたブロックの注目画素、およびＳ１５３において、総和濃度繁雑度が最大濃度差×文字・網点判定閾値よりも小さいと判定されたブロックの注目画素については、補正部４２が補正処理の候補画素とし、適宜補正処理を行う（Ｓ１５４）。この補正処理について、図１０のフローチャートおよび図１２を用いて以下に説明する。

まず、図１２に示すように、注目画素の左側に隣接する画素が第２面積階調画素と判定されているか否かを判定する（Ｓ１６１）。なお、図１２においては、左側の画素から右側の画素に処理が進行し、注目画素の左側の画素については既に処理が終了しているものとする。処理が右側の画素から左側の画素に進行する場合はその逆となる。また、処理は上側のラインから下側のラインへ進行するものとする。

次に、注目画素に隣接する１つ前のラインの所定領域内に存在する第２面積階調画素と判定された画素の数を計数し（Ｓ１６２）、その計数値と予め定めされる閾値ＴＨｓとを比較する（Ｓ１６３）。この比較の結果、第２面積階調画素の数が閾値ＴＨｓ以上であれば、注目画素についての判定結果を第２面積階調画素に変更する（Ｓ１６４）。一方、第２面積階調画素の数が閾値ＴＨｂｓよりも少なければ、注目画素の判定結果の変更は行わない（Ｓ１６５）。

上記１つ前のラインの所定領域は、注目画素に隣接する画素を含むように選択され、例えば、１０画素程度の領域として設定される。この所定領域は注目画素とする画素を順次シフトして行くのに応じて同方向にシフトする。なお、所定領域を１０画素程度の領域とした場合、閾値ＴＨｓは例えば３に設定する。

上記のように、第２面積階調画素抽出部３２では、最大濃度差と第２最大濃度差閾値とを比較し、さらに総和濃度繁雑度と第２総和濃度繁雑度閾値および最大濃度差×文字・網点判定閾値とを比較し、面積階調画素としての特徴量を有する画素を第２面積階調画素として抽出している。さらに、面積階調画素としての特徴量を有していないと判定された画素のうちから、所定領域の情報（注目画素に対する周辺画素の判定結果）に基づいて第２面積階調画素と見なし得る画素を第２面積階調画素として加算している。

なお、第２面積階調画素抽出部３２でのＳ１５３の判定では、Ｓ１０での最大濃度差×文字・網点判定閾値をそのまま用いているが、これに限定されず、異なる値を設定してもよい。例えば、Ｓ１０で用いる値よりも小さい値に設定してもよい。具体的には、Ｓ１０で用いる値を６とした場合、Ｓ１５３では４に設定してもよい。

次に、面積階調画素判定部３７での判定動作について図１１のフローチャートに基づいて説明する。

面積階調画素判定部３７では、第１面積階調画素計数部３４による第１面積階調画素の計数値をＣｓ１、画素計数部４３による第２面積階調画素の計数値をＣｓ２、面積階調画素判定閾値設定部３８における面積階調画素判定閾値をＴＨｓとすると、
Ｃｓ１／Ｃｓ２＞ＴＨｓ
を満たす場合に、その原稿画像に印刷網点が含まれていると判定し（Ｓ１７、Ｓ１８）、第１面積階調画素の計数値を網点の計数値とする。一方、上式を充たさない場合に、その原稿画像に印刷網点が含まれていないと判定する（Ｓ１７、Ｓ１９）。この判定において、面積階調画素判定閾値ＴＨｓは例えば０．１５とする。面積階調画素判定閾値ＴＨｓは、種々の画像サンプルを基に、適切な値を設定すれば良い。

次に、原稿判定部３９における原稿種別判別動作について詳細に説明する。原稿判定部３９での原稿種別の判別は、面積階調画素判定部３７において上記のように原稿画像に印刷網点が含まれていると判定された場合（図１１のＳ１８）に、例えば、その原稿についてプレスキャンを行って得た画像データを用いて画素の判別を行い、判別された画素数を計数し、予め用意されている下地領域、印画紙領域、網点領域および文字領域に対する閾値と比較することにより原稿全体の種別の判定を行う。

具体的には、例えば、文字領域の比率と網点領域の比率とが、それぞれ閾値以上の場合は、文字／網点印刷原稿（文字印刷写真原稿）であると判定する。また、文字、網点、印画紙写真の順に検出精度が高くなっている場合において、文字領域の比率が全画素数の３０％の場合には文字原稿、網点領域の比率が全画素数の２０％の場合には網点印刷原稿（印刷写真原稿）、印画紙写真領域の比率が全画素数の１０％の場合には印画紙写真原稿であると判定する。

なお、以上の説明では、面積階調画素判定部３７において、第１面積階調画素の計数結果と第２面積階調画素の計数結果との比を用いて原稿画像に印刷網点が含まれるか否かの判定を行っているが、上記比に代えて、両者を加算した結果や両者の差など、第１面積階調画素と第２面積階調画素の計数結果に対して演算処理を行った結果を用いることが可能である。

また、上記では、Ｓ１５４として補正処理を行っているが、この補正処理は必須のものではない。補正処理を行わない場合には、上記のように算出された最大濃度差、総和濃度繁雑度に対して、第２最大濃度差閾値、第２総和濃度繁雑度閾値および最大濃度差×文字・網点判定閾値を用いて第２面積階調画素を判定する場合、第２面積階調画素を面積階調画素としての特徴量を有している画素とし、上記網点判定処理で用いる面積階調画素判定閾値設定部３８の面積階調画素判定閾値を例えば０．３０と高く設定すれば良い。

また、原稿種別自動判別部１３が特徴量として最大濃度差、総和濃度繁雑度を用いて処理を行う方法について説明を行ったが、特徴量はこれらに限定されるのもではなく、ランレングスや反転回数であっても構わない。また、上記では、注目画素を下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域に判別し、再度、下地領域と印画紙領域に判別する例について示したが、文字領域、網点領域、印画紙領域、下地領域に含まれるか否かをそれぞれ並列に判別処理する方法であっても構わない。また、文字領域と網点領域をまとめてその他領域としても良い。すなわち、少なくとも、下地領域に含まれるか否かを判定する処理が含まれていれば良い。

次に、原稿種別の判別がなされた場合、原稿種別自動判別部１３の判別結果に基づく、後段の各処理部での処理の例について説明する。

複数の領域が混在しないと判別された場合は上述した領域分離処理と同様である。一方、複数の領域が混在すると判別された場合はそれぞれの領域処理の中間パラメータを使用し、原稿種別判別処理で判別されなかった領域処理のパラメータは使用しないようにすればよい。

例えば、入力画像（原稿）が文字原稿であると判別された場合は、入力階調補正処理では、ハイライトを多めに除去したり、コントラストを大きくしたりするような補正曲線を用いる。

また、色文字に対しては彩度を重視した色補正処理を行う一方、黒文字に対しては黒生成下色除去処理において黒生成量が多めに設定される。また、文字に対しては、空間フィルタ処理でエッジを強調し、平滑化処理を弱くするようにフィルタ係数を設定する等のパラメータの切り替え等が行われる。

入力画像が文字印画紙写真原稿であると判別された場合は、各処理において、文字原稿処理と印画紙写真原稿処理の中間パラメータを用いた処理が行われる。文字原稿又は印画紙写真原稿のいずれを重視するかにより、入力階調補正処理では、印画紙写真原稿処理と文字原稿処理との中間のパラメータを用いてハイライトの除去やコントラストの調整を行い、また、彩度の強弱や階調性のバランスが極端にならないような色補正処理を行う。また、黒生成下色除去処理では、印画紙写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行うようにすればよい。

次に、入力階調補正部１４および色補正部１６の構成、ならびに下地領域に対する色補正処理について説明する。まず、入力階調補正部１４の構成について説明する。

（１−３．入力階調補正部１４）
図１３は、入力階調補正部１４の構成を示すブロック図である。この図に示すように、入力階調補正部１４は、階調レベル判定部（階調判別手段）５１、階調補正処理部５２、階調補正テーブル記憶部５３を備えている。

階調レベル判定部５１には、原稿種別自動判別部１３の判別結果を示す原稿種別判定信号が入力される。階調レベル判定部５１は、この原稿種別判定信号に基づいて、下地領域に属すると判定されたブロック（複数の画素からなり１個の注目画素を含むブロック）の階調レベルを複数段階（本実施形態ではＴＳ１６〜ＴＳ３２の１７段階）に分類し、この分類結果を階調補正処理部５２に出力する。

ここで、階調レベル判定部５１における階調レベルの分類方法について説明する。表１〜表３は、入力階調補正部１４に入力された下地領域の画像データにおけるＲ，Ｇ，Ｂ成分の各階調と分類される段階との関係を示している。

表１に示すように、上記ブロックの各画素におけるＲ，Ｇ，Ｂの信号が、Ｒ≧２３０かつＲ−Ｇ≧２０かつＲ−Ｂ≧２０の関係を満たす場合にはＴＳ１６に分類する。同様に、Ｒ≧２３０かつＲ−Ｇ≧１６かつＲ−Ｂ≧１６の場合にはＴＳ１７に分類し、Ｒ≧２３０かつＲ−Ｇ≧１２かつＲ−Ｂ≧１２の場合にはＴＳ１８に分類し、Ｒ≧２３０かつＲ−Ｇ≧８かつＲ−Ｂ≧８の場合にはＴＳ１９に分類する。なお、ＴＳ１６〜ＴＳ１９に分類される下地色は、ピンク系の色である。

また、表２に示すように、上記ブロックの各画素におけるＲ，Ｇ，Ｂの信号が、Ｒｍａｘ≧２３５かつＧｍｉｎ≧２３１かつＲ−Ｇ＜４かつＲ−Ｂ＜４の関係を満たす場合にはＴＳ２０に分類し、Ｒｍａｘ≧２４３かつＧｍｉｎ≧２３６かつＲ−Ｇ＜４かつＲ−Ｂ＜４の関係を満たす場合にはＴＳ２１に分類し、Ｒｍａｘ≧２４７かつＧｍｉｎ≧２４４かつＲ−Ｇ＜４かつＲ−Ｂ＜４の関係を満たす場合にはＴＳ２２に分類する。なお、ＴＳ２０〜ＴＳ２２に分類される下地色は、グレー系の色である。

また、表３に示すように、上記ブロックの各画素におけるＲ，Ｇ，Ｂの信号が、Ｂ≧２３０かつＲ−Ｂ≧２０かつＧ−Ｂ≧２０の関係を満たす場合にはＴＳ２３に分類し、Ｂ≧２３０かつＲ−Ｂ≧１６かつＧ−Ｂ≧１６の関係を満たす場合にはＴＳ２４に分類し、Ｂ≧２３０かつＲ−Ｂ≧１２かつＧ−Ｂ≧１２の関係を満たす場合にはＴＳ２５に分類し、Ｂ≧２３０かつＲ−Ｂ≧８かつＧ−Ｂ≧８の関係を満たす場合にはＴＳ２６に分類する。なお、ＴＳ２３〜２６に分類される下地色は、イエロー系の色である。

ＴＳ１６〜ＴＳ２７のいずれにも該当しない下地色は白系の色であり、これら白系の下地色からなる画像データは、Ｒ，Ｇ、Ｂの階調レベルに応じてＴＳ２８〜ＴＳ３２のいずれかのレベルに分類される。ＴＳ２８〜ＴＳ３２の分類方法については任意に設定すればよい。

階調補正テーブル記憶部５３には、上記のように分類される下地色の階調レベル（ＴＳ１６〜ＴＳ３２）に対応して設けられた複数の下地色除去用テーブルが格納されている。これらの各下地色除去用テーブルは、それぞれの階調レベルに応じて、入力画像データと下地色の除去を行った後の出力画像データとを対応付けたデータからなる。図１４は、下地色除去用テーブル（γカーブ）の一例を示すグラフである。なお、本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの各データに対して階調レベル毎に共通のテーブルを用いているが、これに限らず、Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれについて個別のテーブルを用意してもよい。

階調補正処理部５２は、階調レベル判定部５１の分類結果に基づいて、階調補正テーブル記憶部５３に格納されている下地色除去用テーブルの中から分類されたレベルに応じたテーブルを選択し、選択したテーブルを参照して原稿種別自動判別部１３から入力された画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を出力画像データ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）に変換して領域分離処理部１５に出力する。なお、階調レベル判定部５１に下地領域以外の原稿種別判定信号が入力された場合、例えば、階調レベル判定部５１が原稿種別判定信号をそのまま階調補正処理部５２に出力し、階調補正処理部５２が原稿種別に応じた階調補正テーブルを選択して階調補正処理を行うようにすればよい。

（１−４．色補正部１６）
図１５は、色補正部１６の構成を示すブロック図である。この図に示すように、色補正部１６は、下地色判定部（下地色判別手段）６１、色補正処理部（色補正処理手段）６２、色補正テーブル記憶部６３を備えている。

下地色判定部６１は、原稿種別自動判別部１３の判別結果を示す原稿種別判定信号が入力され、この原稿種別判定信号に基づいて、下地領域に属すると判定されたブロック（複数の画素からなり１個の注目画素を含むブロック）を下地色の色系統に応じて複数のグループに分類する。本実施形態では、上記した入力階調補正部１４に備えられる階調レベル判定部５１と同様の方法で上記ブロックの階調レベルをＴＳ１６〜ＴＳ３２の１７段階に分類し、さらにＴＳ２３〜ＴＳ２６（イエロー系の下地色）に分類されたブロックをグループＡ、ＴＳ２０〜ＴＳ２２（グレー系の下地色）に分類されたブロックをグループＢ、ＴＳ１６〜ＴＳ１９（ピンク系の下地色）に分類されたブロックをグループＣ、ＴＳ２７〜ＴＳ３２（白系の下地色）に分類されたブロックをグループＤに分類する。そして、この分類結果を色補正処理部６２に出力する。

色補正テーブル記憶部６３には、上記の各グループにそれぞれ対応して設けられた複数の色補正テーブル（色補正・色変換テーブル）が格納されている。図１６は、色補正テーブル記憶部６３に記憶される各色補正テーブルの概念を示す説明図である。この図に示すように、各色補正テーブルは、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’をそれぞれ軸とする３次元空間として表現でき、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’の値によって特定されるアドレスには、変換後の色データであるＣ，Ｍ，Ｙの値が格納されている。つまり、これらの色補正テーブルを用いることで、ＲＧＢからなる第１の表色系の画像データを、ＣＭＹからなる第２の表色系の画像データに変換できるようになっている。

また、各色補正テーブルのデータは、下地色除去後に残る色の色味が極端に変化しないように、すなわち、下地色除去に伴う下地色以外の色の変化を小さくするように、それぞれの色補正テーブルに対応するグループ毎に設定されている。例えば、濃い色の下地上に薄い色の画像が形成された原稿から読み取った画像データに対して入力階調処理によって下地濃度の除去を施した画像データの色補正を行う場合であっても、原稿における薄い色の画像が忠実に色再現されるように、各色補正テーブルのデータが各テーブルに対応する下地色に応じて設定されている。

（１−５．下地色除去処理および色補正処理）
次に、入力階調補正部１４における下地色除去処理および色補正部１６における色補正処理について、図１７に基づいて説明する。図１７は下地色除去処理および色補正処理の流れを示すフロー図である。

原稿種別自動判別部１３から入力階調補正部１４に画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）および原稿種別判定信号が入力されると、図１７に示すように、階調レベル判定部５１が下地領域に属するブロックについて、ＴＳ１６〜ＴＳ３２のうちのどの階調レベルに該当するかを判定する（Ｓ２０１）。また、階調レベル判定部５１は、判定結果を示す信号、すなわち注目しているブロックがＴＳ１６〜ＴＳ３２のうちのどの階調レベルに該当するかを示す信号を階調補正処理部５２に出力する。

次に、階調補正処理部５２は、階調レベル判定部５１の判定結果が示す階調レベルに対応する下地色除去用テーブルを選択し（Ｓ２０２）、上記ブロックについての入力画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、選択した下地色除去用テーブルに基づいて出力画像データ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）に補正し、下地色の除去を行う（Ｓ２０３）。そして、出力画像データ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を領域分離処理部１５に出力する。なお、ここでは領域分離処理部１５の処理については説明を省略する。

領域分離処理部１５から画像データ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を入力された色補正部１６では、下地色判定部６１が、そのブロックがグループＡ〜Ｄのいずれに属するかを判定し、判定結果を色補正処理部６２に出力する（Ｓ２０４）。

色補正処理部６２は、下地色判定部６１の判定結果が示すグループに対応する色補正テーブルを選択し（Ｓ２０５）、入力画像データ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を、選択した色補正テーブルに基づいて出力画像データ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）に補正する（Ｓ２０６）。

図１は、入力階調補正部１４における下地色除去処理、および色補正部１６における色補正処理におけるルックアップテーブル（下地色除去用テーブルおよび色補正テーブル）の選択方法を示す説明図である。この図に示すように、階調レベル判定部５１の判定結果が示す階調レベル（ＴＳ１６〜ＴＳ３２）に対応する下地色除去用テーブル（ＬＵＴ１６〜ＬＵＴ３２）を用いて下地色除去処理が行われ、下地色判定部６１の判定結果が示すグループ（グループＡ〜Ｄ）に対応する色補正テーブル（ＬＵＴ−Ａ〜ＬＵＴＤ）を用いて色補正が行われる。

以上のように、本実施形態にかかるカラー画像処理装置２は、複数の色補正用テーブルを記憶した色補正テーブル記憶部６３と、画像データに基づいて下地色を判定する下地色判定部６１とを備えており、下地色判定部６１の判定結果に基づいて色補正処理に用いる色補正テーブルを選択するようになっている。また、各色補正テーブルは、下地色除去後に残る色に対する下地色除去に伴う色味の変化が小さくなるように、下地色の色系統に応じて設定されている。これにより、下地色の除去に伴う下地色以外の色の変化を抑制し、色再現性を向上させることができる。

なお、本実施形態では、入力階調補正部１４に備えられる階調レベル判定部５１において下地領域に属するブロックの階調レベルを判別し、色補正部１６に備えられる下地色判定部６１において下地領域に属するブロックの色系統（グループ）を判定しているが、これに限らず、例えばこれらの各処理を階調レベル判定部５１において行うようにしてもよい。

また、本実施形態では、グループＡ〜Ｄにそれぞれ対応する４つの色補正テーブルを備えた構成について説明したが、これに限らず、少なくとも２つ以上の色補正テーブルを備えていればよい。色補正テーブルの数を増やすほど色再現性を向上させることができる一方で、色補正テーブル記憶部６３に要求される記憶容量は大きくなる。したがって、色補正テーブルの数は、必要とする色再現性能と色補正テーブル記憶部６３として使用するメモリのコスト等を考慮して適宜設定すればよい。

また、色補正テーブルとして、全ての入力画像データの組み合わせに対応する出力画像データを格納したものを用いてもよく（直接変換法）、選択された一部の入力画像データの組み合わせに対応する出力画像データを格納しておき、格納されていない入力画像データの色補正を行うときには補間演算によって出力画像データを得るようにしてもよい（テーブル補間法）。テーブル補間法を採用する場合、色補正テーブル記憶部６３として使用するメモリの容量を小さくし、コストの低減を図ることができる。

また、本実施形態では、色補正テーブルとして、色補正および色変換を同時に行うためのテーブルを用いているが、これに限らず、色補正と色変換とを別々のテーブルを用いて行ってもよい。

また、本実施形態におけるカラー画像処理装置２の各ブロックは、上記したように、ＣＰＵ等のプロセッサを用いてソフトウェアによって実現される。

すなわち、カラー画像処理装置２は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるカラー画像処理装置２の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記カラー画像処理装置２に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによって達成される。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、カラー画像処理装置２を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムコードを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

また、本実施形態におけるカラー画像処理装置２の各ブロックは、ソフトウェアを用いて実現されるものに限らず、ハードウェアロジックによって構成されるものであってもよい。

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明は、原稿種別を判別する必要のある機器、例えばカラーコピー機、フラットベッドスキャナ、フィルムスキャナ、デジタルカメラ等にも適用できる。

本発明の一実施形態にかかる画像処理装置における、下地色除去処理および色補正処理に用いるルックアップテーブルの選択方法を示す説明図である。 本発明の一実施形態にかかる画像処理装置を備えた画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施の一形態における画像処理装置が備える原稿種別自動判別部の構成を示すブロック図である。 図４（ａ）は下地領域の最大濃度差と濃度を有する領域の分布とを示す説明図、図４（ｂ）は印画紙領域における同説明図、図４（ｃ）は網点領域における同説明図、図４（ｄ）は文字領域における同説明図である。 図４（ａ）〜図４（ｄ）に示した各領域についての最大濃度差と総和濃度繁雑度との関係を示すグラフである。 図６（ａ）は第１面積階調画素（網点）を含む領域における１網点（１ドット）付近の画素の濃度値を示す説明図、図６（ｂ）は第１面積階調画素を含む領域における濃度変化を示す説明図である。 図７（ａ）は第２面積階調画素を含む領域における１ドット付近の画素の濃度値を示す説明図、図７（ｂ）は第２面積階調画素を含む領域における濃度変化を示す説明図である。 図３に示した原稿種別自動判別部における原稿種別判別処理の流れを示すフローチャートである。 図８のＳ１５に示した第２面積階調画素抽出部による第２面積階調画素抽出処理の流れを示すフローチャートである。 図９のＳ１５４に示した補正部による補正処理の流れを示すフローチャートである。 図８のフローチャートに続く、原稿種別自動判別部における原稿種別判別処理の流れを示すフローチャートである。 図３に示した補正部における補正処理の説明図である。 図２に示した画像処理装置に備えられる入力階調補正部の構成を示すブロック図である。 図１３示した入力階調補正部で用いられる下地色除去用テーブルの一例を示すグラフである。 図２に示した画像処理装置に備えられる色補正部の構成を示すブロック図である。 図１５に示した色補正部に記憶される色補正テーブルを示す説明図である。 図２に示した画像処理装置における下地色除去処理および色補正処理の流れを示すフロー図である。

符号の説明

２ カラー画像処理装置（画像処理装置）
１３ 原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）
１４ 入力階調補正部（下地色除去手段）
１６ 色補正部
５１ 階調レベル判定部（階調判別手段）
５２ 階調補正処理部
５３ 階調補正テーブル記憶部（下地色除去用テーブル記憶部）
６１ 下地色判定部（下地色判別手段）
６２ 色補正処理部（色補正処理手段）
６３ 色補正テーブル記憶部

Claims (8)

1. 原稿から読み取った画像データに対して、上記原稿の下地色に応じた画像処理を施す画像処理装置であって、
   上記画像データから下地色を除去する下地色除去手段と、
   上記原稿の下地色に応じて上記画像データを複数のグループのいずれかに分類する下地色判別手段と、
   上記各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた、色補正の前後の画像データを対応付けた複数の色補正テーブルと、
   上記下地色判別手段の分類したグループに対応する上記色補正テーブルを用いて、上記下地色除去手段によって下地色を除去された後の上記画像データを色補正する色補正処理手段とを備え、
   上記各色補正テーブルは、上記下地色除去に伴う下地色以外の色の変化が小さくなるように設定されていることを特徴とする画像処理装置。
2. 上記下地色除去手段は、
   上記原稿の下地の階調に応じて上記画像データを複数の階調レベルのいずれかに分類する階調判別手段と、
   上記階調レベルにそれぞれ対応して設けられた、上記下地色除去の前後の画像データを対応付けた複数の下地色除去用テーブルとを備え、
   上記階調判別手段の分類した階調レベルに対応する下地色除去用テーブルを用いて上記下地色の除去を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記色補正テーブルは、第１の表色系からなる画像データを、第２の表色系からなる画像データに変換するように設定されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 上記画像データにおける注目画素を含む複数の画素からなるブロックについて、少なくとも下地領域に属するかどうかを判定する原稿種別判別手段を備え、
   上記下地色除去手段は、上記原稿種別判別手段によって下地領域であると判定されたブロックについて上記下地色の除去を行い、
   上記色補正手段は、上記原稿種別判別手段によって下地領域であると判定されたブロックについて上記色補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 原稿から読み取った画像データに対して、上記原稿の下地色に応じた画像処理を施す画像処理方法であって、
   上記画像データから下地色を除去する下地色除去工程と、
   上記原稿の下地色に応じて上記画像データを複数のグループのいずれかに分類する下地色判別工程と、
   上記各グループに対応する下地色にそれぞれ対応して設けられた、色補正の前後の画像データを対応付けた複数の色補正テーブルのうち、上記下地色判別工程で分類したグループに対応する色補正テーブルを用いて、上記下地色除去手段によって下地色を除去された後の上記画像データを色補正する色補正処理工程とを含み、
   上記各色補正テーブルは、上記下地色除去に伴う下地色以外の色の変化が小さくなるように設定されていることを特徴とする画像処理方法。
6. 請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えていることを特徴とする画像形成装置。
7. 請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記各手段として機能させるための画像処理プログラム。
8. 請求項７に記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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