JP4320309B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、例えばコピー機、ＭＦＰ（multi-function printer）など、画像データの入力を受け、入力された画像データに所定の画像処理を行って出力する機能を備えた画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体に関する。

従来より、画像読取部から読み込んだ画像について、各画像領域が文字領域であるか絵柄領域であるかを判定する像域分離部を有し、それぞれ異なる画像処理を施すカラー画像処理装置がある。
こうした画像処理装置では、文字の中でも黒文字と色文字を考えた場合、スキャナのＲＧＢ読取位置ずれで黒文字が色付いたり、プロッタの各色における版ずれが発生したりすると、判読性は著しく落ちてしまう。したがって、黒文字については輝度に相当する信号をもとに、Ｂｋ単色データにて出力する処理が行われており、この処理のことを黒文字処理と呼ぶ。

また、こうした像域分離を行う従来の技術として、本出願人により先に出願されている特許文献１のものでは、網点領域検出手段の注目する局所領域の近傍の特徴情報に応じて、網点領域の検出に用いる閾値を可変とするようにしている。

また、本出願人により先に出願されている特許文献２のものでは、画像の低濃度領域を検出する白地検出手段と、高濃度領域を検出する黒地検出手段とを含む画像認識手段の判定に応じて、高画質にするための処理を画像データに施す手段を備えるようにしている。
特開平５−２９２３１２号公報 特開２００１−２９２３１６号公報

上述した従来の画像処理装置では、スキャナで読み取られた原稿画像データについて、網点ピーク画素の小領域中の分布数を計数し、計数値を閾値と比較して、その小領域が網点領域であるか否かを判定していた。この判定時に文字を誤判定しないような閾値が選択されていたが、実際には７級程度の小さな文字、あるいは縮小変倍された文字は、網点領域と共通の特徴を有するため、ある程度の誤判定が発生してしまう虞があった。

また従来技術では、ＲＧＢの入力画像のうち、カラー画像の黒濃度に敏感な信号はＧ信号であるため、網点領域検出手段への入力信号は、Ｇ信号がしばしば用いられる。しかしＧ信号は原稿の黄色に感度がないため、黄色網点を網点判定するためにＢ信号も用いられている。これにより、網点領域の検出確度は高まったが、従来技術では、網点ピークの係数時に、Ｇ信号またはＢ信号で網点ピークが検出されていれば、注目画素を網点ピーク画素としていたため、スキャナのＲＧＢ読取位置ずれの影響を受けて文字領域における網点ピーク数が増加してしまう虞があった。

本件発明者は、こうして黒文字が誤判定された場合、上述した黒文字処理が施されず、文字品質が著しく落ちてしまため、像域分離により画質を高めるためには、色文字よりも誤判定する確率を下げる必要があることを知見した。

上述した特許文献１、特許文献２のものは、こうした色文字よりも黒文字を誤判定する確率を下げることについてまで考慮されたものではなかった。

そこで本発明は、色文字よりも黒文字を誤判定する確率を下げることで、特に黒文字品質を向上させ、画像品質を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。

かかる目的を達成するために、本発明の第１の態様としての画像処理装置は、画像を読み取る読取手段と、読取手段により読み取られた画像データ中から白黒以外の色を含む有彩領域を検出し、該有彩領域以外の領域を無彩領域として検出する有彩領域検出手段と、読取手段により読み取られた画像データ中の二次元小領域を参照し、該二次元小領域中の注目画素の濃度と当該注目画素周辺の周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定手段と、上記した濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと比較判定手段により判定された注目画素を、網点の一部を形成する網点ピーク画素とする網点ピーク画素検出手段と、網点ピーク画素検出手段により検出された網点ピーク画素および当該網点ピーク画素周辺で検出された網点ピーク画素の関係から、当該網点ピーク画素を含む所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出する網点領域検出手段と、を備え、網点領域検出手段は、有彩領域検出手段による検出結果に応じて、有彩領域よりも無彩領域の方が網点領域として検出されにくくなるように網点領域か否かを判定する判定条件を変えることを特徴とする。

上記網点領域検出手段は、上記した読取手段により読み取られたカラー画像データに含まれる各色成分のうち、黒濃度に敏感な第１画像データと、該第１画像データで感度が低い色成分に対して高い感度がある第２画像データとの、少なくとも２つの画像データを用いて、読取手段により読み取られたカラー画像データ中から網点領域を検出することが好ましい。

上記した第１画像データは、ＲＧＢ各色成分におけるＧ画像データであることが好ましい。

上記した第２画像データは、ＲＧＢ各色成分におけるＢ画像データであることが好ましい。
また、上記網点領域か否かを判定する判定条件が、上記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、上記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果とに基づいた条件であることが好ましい。

上記した網点領域検出手段は、有彩領域検出手段により有彩領域と判定された領域について、第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理和を用いて、所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することが好ましい。

上記した網点領域検出手段は、有彩領域検出手段により無彩領域と判定された領域について、第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理積を用いて、所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することが好ましい。

また、本発明の第２の態様としての画像処理方法は、画像信号の入力を受ける画像入力工程と、画像入力工程により入力された画像データ中から白黒以外の色を含む有彩領域を検出し、該有彩領域以外の領域を無彩領域として検出する有彩領域検出工程と、画像入力工程により入力された画像データ中の二次元小領域を参照し、該二次元小領域中の注目画素の濃度と当該注目画素周辺の周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定工程と、上記した濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと比較判定工程により判定された注目画素を、網点の一部を形成する網点ピーク画素とする網点ピーク画素検出工程と、網点ピーク画素検出工程により検出された網点ピーク画素および当該網点ピーク画素周辺で検出された網点ピーク画素の関係から、当該網点ピーク画素を含む所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出する網点領域検出工程と、を備え、網点領域検出工程では、有彩領域検出工程による検出結果に応じて、有彩領域よりも無彩領域の方が網点領域として検出されにくくなるように網点領域か否かを判定する判定条件を変えることを特徴とする。

上記網点領域検出工程では、上記した画像入力工程により入力されたカラー画像データに含まれる各色成分のうち、黒濃度に敏感な第１画像データと、該第１画像データで感度が低い色成分に対して高い感度がある第２画像データとの、少なくとも２つの画像データを用いて、画像入力工程により入力されたカラー画像データ中から網点領域を検出することが好ましい。
また、上記網点領域か否かを判定する判定条件が、上記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、上記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果とに基づいた条件であることが好ましい。

上記した網点領域検出工程では、有彩領域検出工程により有彩領域と判定された領域について、第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理和を用いて、所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することが好ましい。

上記した網点領域検出工程では、有彩領域検出工程により無彩領域と判定された領域について、第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理積を用いて、所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することが好ましい。

また、本発明の第３の態様としての画像処理プログラムは、コンピュータに、上述した本発明の第２の態様としての画像処理方法の何れかに記載の工程による処理を実行させることを特徴とする。

また、本発明の第４の態様としての画像処理プログラムを記録した記録媒体は、上述した本発明の第３の態様としての画像処理プログラムが記録されたことを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、色文字よりも黒文字を誤判定する確率を下げることができる。このため、特に黒文字品質を向上させることができ、画像品質を向上させることができる。

次に、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体を適用した一実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。

図１は、本実施形態に係るデジタル式のフルカラー画像処理装置の概略構成を示したブロック図である。フルカラー複写機として動作する場合、スキャナ１１は原稿からＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）に色分解した画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータに変換して出力する。

スキャナ補正部１２は、後で述べるように、スキャナ１１で読み取ったＲＧＢ画像データ（デジタルデータ）について、スキャナγ補正処理をしたり、画像領域を文字・線画や絵柄などに分類（像域分離）したり、画像の文字部は強調して絵柄部は平滑化するフィルタ処理をしたり、などの画像処理を施してスキャナ１１の特性を補正する。

圧縮処理部１３は、スキャナ補正後の多値画像データを圧縮処理して、汎用バスにデータを送出する。圧縮後の画像データは汎用バスを通って、コントローラ１４に送られる。コントローラ１４は図示しない半導体メモリを持ち、送られたデータを蓄積するようになっている。

蓄積されたデータは随時大容量の記憶装置であるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１５に書き込まれる。これはプリントアウト時に用紙が詰まり、出力が正常に終了しなかった場合でも再び原稿を読み直すのを避けるためや、複数の原稿画像データを並べ替える電子ソートを行うためや、読み取った原稿を蓄積しておき、必要なときに再出力するためである。
なお、以上の説明では、画像データに対し圧縮を施すとしたが、汎用バスの帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤの容量が大きければ、非圧縮の状態でデータを扱っても良い。

次にコントローラ１４は、ＨＤＤ１５の画像データを、汎用バスを介して伸張処理部１７に送出する。伸張処理部１７は圧縮処理されていた画像データを元の多値データに伸張し、プリンタ補正部１８に送出する。プリンタ補正部１８では、プリンタγ補正処理、階調処理が行われ、プロッタ１９の明暗特性の補正処理やプロッタ１９の階調特性及び像域分離結果に応じた誤差拡散処理やディザ処理等による画像データの量子化が行われる。

プロッタ１９は、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。

ネットワークを介してＰＣに画像データを配信する配信スキャナとして動作する場合は、複写機として動作する場合と同じように原稿画像がスキャナ１１から読み込まれ、スキャナ補正部１２から圧縮処理部１３を経て、コントローラ１４に画像が送られる。コントローラ１４ではフォーマット処理が行われ、フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ、ＢＭＰ形式への汎用画像フォーマット変換を行う。
その後、画像データはＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）１６を介して外部ＰＣ端末に配信される。

スキャナ補正部１２の構成について、以下に説明する。図２に示すように、スキャナ補正部１２は、スキャナ１１から入力したＲＧＢ画像データに基づき、原稿の画像領域（像域）が文字領域か、網点文字領域か、絵柄領域か、などを判定する像域分離部１２５と、スキャナ１１の特性によるＲＧＢ画像データのデジタル値を、明度に比例するデジタル値に変換するスキャナγ補正部１２１と、像域分離の結果に基づいて画像データに鮮鋭化処理をかけたり、平滑化処理をかけたりするフィルタ処理部１２２と、ＲＧＢに色分解された画像データを、それとは異なる色空間であるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の記録色情報を含むカラー画像データに変換する色補正部１２３と、入力画像における主走査方向の大きさを拡大・縮小して出力する変倍処理部１２４と、を備えて構成される。

プリンタ補正部１８の構成について、以下に説明する。プリンタ補正部１８は、図３に示すように、伸張処理部１７を経たＣＭＹＫの画像データに対して、プロッタ１９の周波数特性に応じてγ補正を行うプリンタγ補正部１８１と、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行う階調処理部１８２と、を備えており、Ｃ”Ｍ”Ｙ”Ｋ”各色の画像データを出力する。

像域分離部１２５の全体ブロック図を図４に示す。像域分離部１２５は、大別すると、フィルタ部２５１、白領域抽出部２５３、網点分離部２５５、エッジ抽出部２５２、色判定部２５４、総合判定部２５６からなり、２ｂｉｔ信号Ｃ／Ｐ及び１ｂｉｔ信号Ｂ／Ｃを発生する。これらのＣ／Ｐ及びＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢまたはＣＭＹＫ色分解された画像データに同期して、スキャナ補正部１２の各処理部に入力され、必要に応じて参照される。画像データとともに圧縮・伸張処理をなされた後に、プリンタ補正部１８にも入力され、プリンタ補正部１８の各処理部において必要に応じて参照される。

次に、像域分離部１２５のフィルタ部２５１、白領域抽出部２５３、エッジ抽出部２５２、色判定部２５４について、図５の原稿認識部３２０を備えた構成例により説明する。
すなわち、図５の原稿認識部３２０を備えた構成例におけるフィルタ部３２１、白領域抽出部３２３、エッジ抽出部３２２、色判定部３２５は、本発明の実施形態における像域分離部１２５のフィルタ部２５１、白領域抽出部２５３、エッジ抽出部２５２、色判定部２５４とそれぞれ同様のものとなっている。
以下の、図５の原稿認識部３２０を備えた構成例による説明では、スキャナの読み取り密度が６００ｄｐｉの場合を例として説明する。また、フィルタ部においては、Ｇデータが入力され、画像データのエッジを強調することによりＭＴＦ特性の劣化を補正したＧデータを出力する。

図５に、原稿認識部３２０の機能をブロック区分で示す。原稿認識部３２０は、文字エッジ検出、絵柄検出および有彩／無彩検出を行って、文字エッジ領域あるいは絵柄領域を表すＣ／Ｐ信号および有彩領域／無彩領域を表すＢ／Ｃ信号を発生する。

原稿認識部３２０は、大別すると、フィルタ部３２１、エッジ抽出部３２２、白領域抽出部３２３、網点抽出部３２４、色判定部３２５および総合判定部３２６からなる。なお、ここでは、スキャナ１１の読み取り密度が６００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。

フィルタ部３２１は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ１１が発生するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ１１で読み取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかける。ただ、ここでは、単純に原稿上のエッジを強調し、複写機に広く普及している階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。また、図９に示すように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、画像パターンの周期を検出して、フィルタの係数を切換える。なお、図９において、主走査方向ｘの白１ブロック幅とそれに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）すなわち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり黒ブロック幅が広がる。

この図５の原稿認識部３２０を備えた構成例では、フィルタ部３２１の画素マトリクスを、主走査方向ｘの画素数７×副走査方向ｙ（スキャナ１１の機械的な原稿走査方向）の画素数５として、図５上のフィルタ部３２１のブロックに示すように、各画素宛てに各重み付け係数ａ１〜ａ７、ｂ１〜ｂ７、ｃ１〜ｃ７、ｄ１〜ｄ７、ｅ１〜ｅ７を宛てた２組の係数グループ（係数マトリクス）Ａ、Ｂがある。次の係数グループＡは、図９の６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数であり、係数グループＢは、図９の４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。

フィルタ処理とは、係数グループＡ、またはＢとの演算結果／１６＋注目画素である。このことにより、画像データを強調する。
係数グループＡ０−１０−２０−１００−１０−２０−１００−１−１２０−１−１００−１０−２０−１００−１０−２０−１０。

係数グループＢ−１００−２００−１−１００−２００−１−１０−１２０−１０−１−１００−２００−１−１００−２００−１。

なお、横方向が主走査方向ｘの並び、縦方向が副走査方向ｙの並びである。係数グループＡ、Ｂの、グループ内第１行の係数が、図５上のフィルタ３２１のブロックの係数マトリクスの、第１行の係数ａ１〜ａ７であり、係数グループＡ、Ｂの第３行の中央の「２０」が、フィルタ部３２１のブロックの係数マトリクスの第３行ｃ１〜ｃ７の中央の画素の係数即ち注目画素の係数ｃ４である。係数マトリクスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）が、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）の、フィルタ部３２１で処理した画像データ値として、エッジ抽出部３２２および白領域抽出部３２３に与えられる。ここで注目画素とは、現在処理対象の画素であり、それが順次にｘ方向にそしてｙ方向に位置が異なるものに更新される。

係数グループＡは、図９に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。

係数グループＢは、図９に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そして、エッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＢの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＢでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。

なお、フィルタ部３２１では、下記条件１、２のどちらかが成立したとき、即ち、図９の４００ｄｐｉの万線パターンＢである可能性が高い時に、係数グループＢによるフィルタ処理を行い、そうでないときに係数グループＡによるフィルタ処理を行なう。

〈条件１〉〔４００ｄｐｉ系の万線パターンＢの薄いところ（図９上の白区間）かを見る条件〕
（Ｄ［３］［１］＜Ｄ［３］［２］）＆（Ｄ［３］［７］＜Ｄ［３］［６］）＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［２］−Ｄ［３］［４］）
＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［１］））＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［６］−Ｄ［３］［４］）
＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［７］））

〈条件２〉〔４００ｄｐｉ系の万線パターンＢの濃いところ（図９上の黒区間）かを見る条件〕
（Ｄ［３］［１］＞Ｄ［３］［２］）＆（Ｄ［３］［７］＞Ｄ［３］［６］）＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［２］− Ｄ［３］［４］）
＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［１］））＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［６］−Ｄ［３］［４］）
＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［７］））

なお、Ｄ［ｉ］［ｊ］は、ｘ、ｙ分布の画素マトリクス上の、ｘ＝ｉ、ｙ＝ｊの位置の画素の画像データが表す値を意味し、例えば、Ｄ［３］［１］は、図５上のフィルタ部３２１のブロックに示す係数マトリクスの係数ａ３が宛てられる画素の画像データが表す値である。「＆」は「論理積：ＡＮＤ」を意味し、「ＡＢＳ」は、絶対値演算子を意味する。注目画素は、Ｄ［４］［３］である。

上記条件１または２が成立すると、その時の注目画素が、図９に示す６００ｄｐｉ読み取り時の４００ｄｐｉの万線パターンＢの領域のものである、と見なして、係数グループＢを用いて文字エッジ強調のフィルタ処理を行う。条件１および２のいずれも成立しないと、図９に示す６００ｄｐｉ読み取り時の６００ｄｐｉの万線パターンＡが強調されるのを避ける係数グループＡを用いて文字エッジ強調のフィルタ処理を行う。即ち、画像周期（ピッチ）を検出して、特定周期の画像パターンを強調しないようにしている。万線パターンを強調せずに、文字のエッジを強調することが可能となる。なお、図５には、エッジ処理にＧ画像データを参照する態様を示すが、Ｇ画像データに限らず、輝度データであってもよい。濃い薄いを表現する信号なら適応可能である。

エッジ抽出部３２２について説明する。
文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、かつ、エッジ部分では、これらの黒画素および白画素が連続している。エッジ抽出部３２２は、このような黒画素および白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。

３値化部３２２ａについて説明する。
まず、３値化部３２２ａで、２種の閾値ＴＨ１およびＴＨ２を用いて、フィルタ部３２１が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたＧ画像データ（エッジ抽出部３２２の入力データ）を３値化する。閾値ＴＨ１およびＴＨ２は、例えば、画像データが０から２５５までの２５６階調（０＝白）を表す場合、例えばＴＨ１＝２０、ＴＨ２＝８０に設定する。３値化部３２２ａでは、入力データ＜ＴＨ１であると、該データが宛てられる画素を白画素と表す３値化データに入力データを変換し、ＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２であると中間調画素と表す３値化データに入力データを変換し、ＴＨ２≦入力データであると黒画素と表す３値化データに入力データを変換する。

黒画素連続検出部３２２ｂ、白画素連続検出部３２２ｃについて説明する。
黒画素連続検出部３２２ｂおよび白画素連続検出部３２２ｃが、３値化データに基づいて黒画素が連続する箇所および白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。このパターンマッチングには、この図５の原稿認識部３２０を備えた構成例では、図１０に示す３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄおよびＷＰａ〜ＷＰｄを用いる。図１０に示すパターンにおいて、黒丸は前述の黒画素であることを示し、白丸は前述の白画素であることを示し、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素、中間調画素、白画素のいずれであるか問わないものである。３×３画素マトリクスの中心の画素が注目画素である。

黒画素連続検出部３２２ｂは、３値化データの内容の分布が、図１０に示す黒画素分布パターンＢＰａ〜ＢＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「黒連続画素」としてそれを表すデータを該注目画素に与える。同様に、白画素連続検出部３２２ｃは、図１０に示す白画素分布パターンＷＰａ〜ＷＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「白連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。

近傍画素検出部３２２ｄについて説明する。
次の近傍画素検出部３２２ｄは、黒画素連続検出部３２２ｂおよび白画素連続検出部３２２ｃの検出結果について、この近傍画素検出部３２２ｄでの注目画素の近傍に黒連続画素または白連続画素があるか否かを調べることにより、該注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。より具体的に述べれば、図５の原稿認識部３２０を備えた構成例にあっては、５×５画素マトリクスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在するときに、そのブロックをエッジ領域と判定し、そうでないときに、そのブロックを非エッジ領域と判定する。

孤立点除去部３２２ｅについて説明する。
さらに、文字エッジは連続して存在するので、孤立点除去部３２２ｅにて孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。そして、エッジ領域と判定した画素に対して“１”（エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対して“０”（非エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力する。

図５における白領域抽出部３２３は、図１９に示すように２値化部３２３ａ、ＲＧＢ白抽出部３２３ｂ、白判定部３２３ｃ、白パターンマッチング部３２３ｄ、白パターン補正部３２３ｊ、白膨張部３２３ｈ、白収縮部３２３ｌ、白補正部３２３ｇ、グレーパターンマッチング部３２３ｈ、グレー膨張部３２３ｉおよび判定部３２３ｍからなる。なお、図５における白領域抽出部３２３は図１９のＭの部分を置換したものである。

２値化部３２３ａは、フィルタ部３２１の画像濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力を、閾値ｔｈｗｓｂで２値化して、白パターンマッチング部３２３ｄ（の処理を表す図６のステップＳＳ７）が参照する白データの生成のための２値化白判定信号を発生する。なお、エッジ強調出力は、この図５の原稿認識部３２０を備えた構成例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白であり、閾値ｔｈｗｓｂの一例は５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、２値化部３２３ａが「２値化白」と判定し、２値化白判定信号「１」を発生する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０以上のときは２値化白判定信号「０」を発生する。

ＲＧＢ白抽出部３２３ｂは、１）ＲＧＢ白地検出、２）色地検出、３）グレー画素検出を行って、画像データが白領域かグレー領域（中濃度領域）か否かを判定する。

１）ＲＧＢ白地検出 該ＲＧＢ白地検出では、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データで白地領域を検出することにより、白背景分離の動作をアクティブにする。すなわち白背景分離の処理を起動する。具体的には、図１１のパターンＷＢＰに示すように、３×３画素マトリックスのＲ，Ｇ，Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓより小さければ、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）を白領域と判定して白パターンマッチング部３２３ｄ（の処理を表す図１１のステップＳ３が参照する白地判定信号）をアクティブ（「１」）にする。これは、ある程度の広がりの白画素領域があるかを検出するものである。なお、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのそれぞれも、この図５の原稿認識部３２０を備えた構成例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い基底レベルであり、閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであって、ｔｈｗｓｓの一例は４０であって、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのすべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと、「白地」と判定し白地判定信号「１」を発生する。Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのいずれかがｔｈｗｓｓ＝４０以上のときは白地判定信号「０」を発生する。

２）色地検出 薄い色を白背景と判定しないようにするために、色地を検出する。

Ａ． ここでは先ず、注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１２のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３（ＭＣａ〜ＭＣｄの×印画素）のＲＧＢ差（１画素宛てのＲ，Ｇ，Ｂ画像データの最大値と最小値との差）が閾値ｔｈｃより大きいと色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときは「０」（白黒画素）とする。

Ｂ． 注目画素の片側の周辺画素群△（図１２のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ，Ｇ，Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると、一方側白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。閾値ｔｈｗｃは例えば２０である。

Ｃ． 注目画素の他方側の周辺画素群□（図１２のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ，Ｇ，Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると他方側白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。

Ｄ． 図１２のパターンＭＣａ〜ＭＣｄのいずれかにおいて、
ａ ＡＮＤ （ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」
が成立すると、すなわち、ａ＝「１」（注目画素が色画素）、かつ、ｂとｃが一致（注目画素の両側ともに白画素、または、両側ともに非白画素）のとき、注目画素宛ての色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。この色地判定信号ｄは、白パターンマッチング部３２３ｄ（の処理を表す図１１のステップＳ６）で参照される。

前述のパターンマッチングＡ〜Ｄを行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読取り位置ずれでわずかながらに色付きになるとき、そこを色と拾わないためである。黒文字のまわりの色付きの位置では、（ｂとｃのエクスクルーシブノア）か゛「０」（注目画素の両側の一方が白画素、他方が非白画素）となり、この場合は、色地判定信号ｄ＝「０」（非色地）となる。加えて、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができる。

すなわち、線が込み入ったところでは、本来白いところが完全に白に読取られないが、上記処理Ａ．でＲＧＢ差が小さい場合には色画素と判定しないので、閾値ｔｈｗｃを、濃度を見るべき白地よりも厳しく設定して（たとえばｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）、Ｂ〜Ｄの処理で白背景か否を厳密にチエックして薄い色画素を色地として正確に検出することができる。

なお、色時検出に際し、谷白画素検出を行う場合もある。谷白画素検出は、上記ＲＧＢ白地検出で検出できない小さな白領域の谷白画素を図１１に示すＧ画像データの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａおよびＲＤＰｂに基づいて検出する。

具体的には、５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａに基づいて、
ｍｉｎｙ＝ｍｉｎ（Ｇ［１］［２］、Ｇ［１］［３］、Ｇ［１］［４］、Ｇ［５］［２］、Ｇ［５］［３］、Ｇ［５］［４］）
を算出する。即ち、図１１に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｙを摘出する。そして、
ｍａｘｙ＝ｍａｘ（Ｇ［３］［２］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［３］［４］）
を算出する。即ち、図１１に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｙを摘出する。次に、
ｍｉｎｔ＝ｍｉｎ（Ｇ［２］［１］、Ｇ［３］［１］、Ｇ［４］［１］、Ｇ［２］［５］、Ｇ［３］［５］、Ｇ［４］［５］）
を算出する。即ち、図１１に示すもう１つの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｔを摘出する。そして、
ｍａｘｔ＝ｍａｘ（Ｇ［２］［３］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［４］［３］）
を算出する。即ち、図１１に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｔを摘出する。ここで、ｍｉｎ（ ）は最小値を検出する関数である。ｍａｘ（ ）は、最大値を検出する関数である。次に、
ＯＵＴ＝（（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）＞０） ＃ （（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）＞０）
を算出する。即ち、（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）と（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）のうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとし、このＯＵＴの値がある閾値以上であると、注目画素（ＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素と検出する。
このように画像の谷状態を検出して、１）ＲＧＢ白地検出では、検出しにくいところを補う。なお、＃は論理和（オア：または）を意味する。

白判定部３２３ｃについて説明する。
ここでは、白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図６のフローチャートに示す。ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す４ｂｉｔの白地情報であり、図６のフローチャートに示す処理によって生成されるものである。状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定めており、これが最も白い程度を意味し、最低値は０である。すなわち状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は共に０に初期化される。

図６の処理においてはまず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数すなわち白地情報ＳＳ［Ｉ］と注目画素の同一ライン上の１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数すなわち白地情報ＭＳとを比較して（ステップＳ１）、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きければ、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップＳ２）が、そうでないと先行画素の状態変数ＭＳを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報の、より白に近い情報を選択することを意味する。

複写動作を開始してから、上記１）ＲＧＢ白地検出で白領域すなわち白地を検出すると〔上記１）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「１」〕、注目画素の１ライン前の画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］を１５に更新し（ステップＳ３、４）、注目画素の白地情報ＭＳも１５とする（ステップＳ５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳは、図１３に示すラインメモリＬＭＰの現ライン（注目ライン）用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書込み、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］は、図１３に示すラインメモリＬＭＰの前１ライン用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書込む（ステップＳ３、４、５）。次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に、次のように、伝搬させる（ステップＳ１４〜１７）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。

ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１の時、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップＳ１４、１５）。即ち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）と、１ライン前のライン上の注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。

次に、ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２の時、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）；次に、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３の時、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。

以下同様にして、最後に、ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の時、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。これらの白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になるときには、０にとどめる。これは後述のステップＳ１３においても同様である。

これらのステツプ１４〜１７の処理により、１ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳを、それから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に、上記低減率で伝搬する（白伝搬処理）。ただしこれは、１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合である。例えば１ライン前の画素が、上記１．）ＲＧＢ白地検出で白地（白領域）と検出したものであるときにはそれの白地情報は１５であって最高値であるので書換えは行われない。

注目画素を更新してそれが白地でないものになると〔上記１）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「０」〕、ステップＳ３からステップＳ６以下に進み、注目画素が、色地〔上記２）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」〕でなく（非色地であり）、２値化白〔上記２値化部３２３ａの出力である２値化白判定信号＝「１」〕であり、しかも、ステツプ１、２で仮に定めた注目画素の状態変数すなわち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば１３）以上、である時に、注目画素宛ての白地情報ＭＳを＋１する（ステップＳ６〜１０）。すなわち、１だけ白程度が強い値に更新する。白地情報ＭＳの最高値ｍａｘは１５に定めており、１５を超える時には１５にとどめる（ステップＳ９、１０）。この経路を進んできたときにも、前述のステップＳ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。

注目画素が非色地かつ２値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（たとえば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である時には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップＳ８、１１、１２）。この経路を進んできたときにも、前述のステップＳ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。

上記条件のいずれにも一致しないとき、すなわち注目画素が色地または非２値化白のときは、注目画素の白地情報ＭＳを−１する（ステップＳ１３）。すなわち、白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値ＭＩＮは０であり、０未満になる時には０にとどめる。この経路を進んできたときにも、前述のステップＳ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。

以上の白地情報ＭＳの生成により、ラインメモリＬＭＰ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。この白地情報ＭＳの生成は前述のように、色データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのすべて）が閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいとき白地と表すＲＧＢ白地判定信号に基づいた図６のステップＳ３−４−５−１４〜１７の系統の色対応の白地情報ＭＳの生成を含み、しかも、濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力（フィルタ部３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき、白地と２値化白判定信号に基づいた図６のステップＳ７〜１３−５−１４〜１７の系統の濃度対応の白地情報ＭＳの生成を含む。

この白判定部３２３ｃは、まずＲＧＢ白抽出部３２３ｂの中の１）ＲＧＢ白地検出で、白領域を検出するまで、すなわち上記１）ＲＧＢ白地検出が白地判定信号「１」を発生しこれに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ３−４−５−１４〜１７）を開始するまでは動作（ステップＳ４の実行）を行わない。これは、白領域との判定が得られない領域をフィルタ部３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぐためである。

薄い色地上の文字にエッジ強調フィルタ部３２１をかけると、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）よりレベルの低い値（白）となるので、フィルタ部３２１のエッジ強調処理後のデータで白パターンマッチングをすると、すなわち、濃度対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ７〜１３−５−１４〜１７）のみに基づいて白領域判定をすると、色地上の文字周辺を白地と誤判定しやすいが、前述の色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ３−４−５−１４〜１７）によって白領域との判定が得られる領域に後述する白画素（白ブロック）を判定するための白パターンマッチングを適用するように白地情報ＭＳを最高値とし、ステツプ３で白地でないときには、更にステップＳ６以下で詳細に白地条件をチエックして白パターンマッチングを適用するか否を決定するための１つのパラメータである白地情報ＭＳを調整するので、フィルタ部３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いでいる。

例えば、色画素の可能性が高いときには、白地情報ＭＳを下げ（ステップＳ１３）、色画素の疑いもあり得るときには白地情報ＭＳをホールド（変更無し）にして（ステップＳ１１〜１３）、後述する白パターンマッチングによって白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぎ、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）よりレベルの低い値（白）となるのを防止している。

文字が密なところは前述の処理（ステップＳ３〜５、６〜１０および１４〜１７）によって白地情報ＭＳを更新し伝搬させるので、密な文字領域が絵柄と誤判定される可能性が低減する。また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、１）ＲＧＢ白地検出で白検出ができない場合があるが、そのときには、３）谷白画素検出によって白と検出し、白地情報ＭＳをステップＳ１２のＹＥＳ出力がステップＳ５に直進する経路でホールドして白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性が低くなる。

また、先に触れたように、注目画素が周辺を白地で囲まれた色画素のときには、上記２）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができ、注目画素周辺が白かを見る閾値ｔｈｗｃを低く設定して（ｔｈｗｃ＝２０）、薄い色画素（注目画素）の周辺が白背景か否を厳密にチエックして薄い色画素を色地として検出することができるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性を更に低くすることができる。

前述のように、薄い色画素を色地としてより厳密に検出できることにより、色地と検出したときには図６のステップＳ６からステップＳ１３に進んで、状態変数ＭＳを下げて色地を白と判定する可能性を低くできるのに加えて、ステップＳ３で参照する白地判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｓ（例えば４０）に対して、ステップＳ７で参照する２値化白判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかった場合（ステップＳ６：ＮＯ）には、上記２値化部３２３ａで白と見なす確率を高くして、図６のステップＳ７から１０に進んで状態変数ＭＳを上げて白領域と判定する可能性を高くしている。

すなわち、上記１）ＲＧＢ白地検出で閾値ｔｈｗｓｓ＝４０で、白と判定する確率が低い厳しい白判定を行って、そこで白地と判定すると、図６のステップＳ３から４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。上記厳しい白判定で白地との判定が出なかったときには、逆に色地であるかの薄い色画素も色地として検出する信頼性が高い厳しい色地判定、すなわち、上記２）色地検出の結果を参照し、それが色地との判定にならないときには、もう一度、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定、すなわち、上記２値化部３２３ａを参照してそれが白の判定であると、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップＳ７〜１０）。

上述したステップＳ６〜１０の処理があるので、色地と検出される薄い色画素よりも更に薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのような原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが２値的に大きく変化するのが抑制され、次の白パターンマッチング部３２３ｄでの白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。その結果、背景が薄い色地のときに、裏映りのような原稿の細かい地ムラに連動して細かい色抜け（白背景）が現われることがなくなる。

白パターンマッチング部３２３ｄについて説明する。
注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次式が満たされる時に、注目画素を白画素と仮に定めて、下記の条件式により白パターンマッチングを行う。
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１（１３））＆２値化白）＃（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２（１））＆谷白画素＆２値化白）
ここで、この条件式を満たすかのチエックを行う注目画素は、図６のステップＳ５および１４〜１７の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、上記条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後の上記チエックを行う注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］である。ただし、このＭＳ［Ｉ］は白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのＩは、上記チエックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、前述の白判定部３２３ｃで状態変数ＭＳを算出する注目画素の主走査方向ｘの位置とは別物である。

上記条件式の中の、「非色画素」は上記２）色地検出の出力である色地判定信号ｄが「０」であること、「２値化白」は上記２値化部３２３ａの２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、および、「谷白画素」は、上記３）谷白画素検出の検出結果が谷白画素であること、をそれぞれ意味し、＃は論理和（オア：または）を意味する。白パターンマッチングは、上記条件式で判定した出力（白画素か否）に対し、図１３の縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄのいずれかに該当するかをチェックするものである。パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄに付した白丸は、白画素であることを意味する。他の空白画素は、白画素であるか否か不問である。

注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白画素分布が図１３のパターンＰＭＰａ，ＰＭＰｂ，ＰＭＰｃまたはＰＭＰｄに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定する。

グレー画素検出として、Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋの色相分割を行い、色相毎に濃度の低い画素を検出する。色相分割は、後述する色判定と同一である。ここで、フィルタ後のＧデータをｔｈｇｒと比較して、Ｇデータより大きいか、ＲＧＢ白抽出の色画素検出で色画素であるかのどちらかを満たしていれば、下記の演算を行い、下記条件を満たしていれば、グレー画素とする。ここで、色毎に閾値を変えているのは各インクの最大濃度が異なるためである。

４．１）Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２ ＊ Ｇ＋Ｂ＞０４．２）Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０４．３）ＧーＣ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０４．４）ＣーＢ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０４．５）ＢーＭ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０４．６）ＭーＲ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０４．８）Ｙ画素画素判定（ｇｒｙ）
（色画素である）＆（ｒｙ＝＝１）＆（ｙｇ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｙ）
４．９）Ｇ画素判定（ｇｒｇ）
（色画素である）＆（ｙｇ＝＝１）＆（ｇｃ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｇ）
４．１０）Ｃ画素判定（ｇｒｃ）
（色画素である）＆（ｇｃ＝＝１）＆（ｃｂ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｃ）
４．１１）Ｂ画素判定（ｇｒｂ）
（色画素である）＆（ｃｂ＝＝１）＆（ｂｍ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂ）
４．１２）Ｍ画素判定（ｇｒｍ）
（色画素である）＆（ｂｍ＝＝１）＆（ｍｒ＝＝０）＆ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｍ）
４．１３）Ｒ画素判定（ｇｒｒ）
（色画素である）＆（ｍｒ＝＝１）＆（ｒｙ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値 ＜ｔｈｍａｘｒ）
４．１４）色画素でない時（ｇｒｂｋ）
（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂｋ）
４．１５）グレー画素判定４．８）〜４．１５）のいずれかの条件を満たす時にグレー画素とする。なお、「＝＝」はＣ言語の表記である。

上述の処理は、図１９に示すグレー画素検出部３２３ｂ−１で行われる。前述のようにＲＧＢ白抽出部３２３ｂをグレー画素検出部３２３ｂ−１、色画素検出部３２３ｂ−２、ＲＧＢ白地検出部３２３ｂ−３から構成し、これら各部にＲ，Ｇ，Ｂの各画像データを入力する。グレー画素検出部３２３ｂ−１の出力はグレーパターンマッチング部３２３ｈに入力され、グレーパターンマッチングのパターンマッチング結果はグレー膨張部３２３ｉに入力され、膨張処理を行った後、判定部３２３ｍに入力される。

また、白判定部３２３ｃには、色画素検出部３２３ｂ−２、ＲＧＢ白地検出部３２３ｂ−３および２値化部３２３ａの出力が入力され、白判定部３２３ｃの判定結果は白パターンマッチング部３２３ｄに入力され、そのパターンマッチング結果は、白パターン補正部３２３ｊおよび白補正部３２３ｇに入力される。白パターン補正部３２３ｈの補正結果はさらに白膨張部３２３ｋおよび白収縮部３２３ｌで処理された後、判定部３２３ｍに入力され、また、白補正部３２３ｇの処理結果はそのまま判定部３２３ｍに入力される。

なお、グレー膨張部３２３ｉで膨張処理する前に、収縮処理を施しておけば、孤立点の除去が可能となる。また、白パターンマッチング部３２３ｄ、白パターン補正部３２３ｊ、白膨張部３２３ｋ、白収縮部３２３ｌおよび白補正部３２３ｇは、白と白でない境界領域を検出するための構成で、白補正部３２３ｇの出力は線幅を示し、白収縮部３２３ｌの出力は白領域を示し、上記グレー膨張部３２３ｉの出力は中濃度であることを示す。そこで、判定部３２３ｍでは、これら３つの出力に対して優先順位を付けて判定し、判定結果を後段に出力する。この場合、優先順位１は白補正部３２３ｇからの線幅情報であり、優先順位２はグレー膨張部３２３ｉからの中濃度情報であり、優先順位３は、白収縮部３２３ｌからの白領域情報である。

グレーパターンマッチング部３２３ｈでは、Ｄをグレー画素として、ｂｋはグレー画素より濃いところとして下記パターンマッチングを行う。複写原稿は、薄い２００線の万線パターン、３００銭の万線であるので、複写原稿もグレー検出するように下記のようなパターンを採用している。

下記パターンに一致したものは、グレー画素となる。図２０（ａ）、図２０（ｂ）にこのときのパターンを示す。図２０（ａ）は２００線用のパターンであり、図２０（ｂ）は３００線用のパターンである。
( D15 & D25 & D35 & D32 & D45 & D38 & !BK41 & D42 & !BK43 & !BK44 & D55 & !BK46 & !BK47& D48 & !BK49 D52 & D65 & D58 & D75 & D85 & D95 )#( D05 & D15 & D25 & D31 & D33 & D35 & D37 & D38& D41 & !BK42 & D43 & !BK44 & D45 & !BK46 & D47 & !BK48 & D48 && D51 & D53 & D55 & D57 & D58 & D65 & D75 & D85 )

白パターン補正部３２３ｊでは、白画素パターンマッチングで孤立（１×１、１×２、２×１、２×２、１×３、３×１の白画素）しているアクティブ画素を非アクティブにする。このことにより、孤立している画素を除去する。

白膨張部３２３ｋでは、 白画素パターンマッチングの補正の結果を７×４１のＯＲを行う。

白収縮部３２３ｌでは、白膨張部３２３ｈにおける白膨張の結果の１×３３のＡＮＤを行う。白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチング部３２３ｄでの補正結果に対して膨張と小面積で存在する非アクティブ画素を除去する。この判定結果は、白地と境界部分に対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。言いかえれば、白地よりも大きな領域となる。

白補正部３２３ｇでは、図１３のブロックパターンＢＣＰの“×”を付した注目画素を中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。

グレー膨張部３２３ｉでは、グレーパターンマッチングの結果に対して、１１×１１のＯＲ処理をする。このことにより、グレー領域に対してやや大きな領域となる。

判定部３２３ｍでは、白補正部３２３ｇの結果がアクティブまたは、白収縮部３２３ｌの結果がアクティブでかつグレー膨張部３２３ｉの結果が非アクティブの時に白背景とする。式で表現すると次式のようになる。
白補正の結果 ＃ （白収縮の結果 ＆ ！グレー膨張の結果）
ここで、白補正の結果では、白地に囲まれた領域を確実に白領域と判定して、白収縮の結果 ＆ ！グレー膨張の結果の結果では、濃い黒文字周辺を白領域として、濃度の薄いところを非白領域としている。

色判定部３２５について説明する。
原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ，Ｇ，Ｂの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。図１４を用いて説明する。図１４の（ａ）は、画像濃度信号で、黒濃度信号は理想的には、Ｒ，Ｂ，Ｇ濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズ２０６でＣＣＤ２０７上に画像を結像し、ＣＣＤ２０７の画像信号をデジタル化したもので、図１４の（ｂ）が理想の高低波形となる。しかし、一般的なスキャナでは、３ラインＣＣＤセンサを用いているため、画像データのＲ，Ｇ，Ｂの各画像を時間的に同時に読み取るのではなく、Ｒ，Ｇ，Ｂの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読み取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図１４の（ｂ）に示すレベル変化の黒を表すＲ，Ｇ，Ｂ各色濃度信号は、図１４の（ｃ）に示すように相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現われる。

色相分割部３２５ａについて説明する。
色判定部３２５は、有彩色領域を見つけるものである。入力データＲ，Ｇ，Ｂは、色相分割部２５ａにて、ｃ，ｍ，ｙおよび色判定用ｗ（白）の信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。

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）色判定用ｗ（白）画素判定：（Ｒ＜ｔｈｗａ）＆（Ｇ＜ｔｈｗａ）＆（Ｂ＜ｔｈｗａ）
ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０とする。ｔｈｗａは閾値である。

８）Ｙ画素判定：（ｒｙ＝＝１）＆（ｙｇ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｙ）
ならば、ｙ＝１、ｍ＝ｃ＝０とする。ｔｈｙは閾値である。

９）Ｇ画素判定：（ｙｇ＝＝１）＆（ｇｃ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｇ）
ならば、ｃ＝ｙ＝１、ｍ＝０とする。ｔｈｇは閾値である。

１０）Ｃ画素判定：（ｇｃ＝＝１）＆（ｃｂ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｃ）
ならば、ｃ＝１、ｍ＝ｙ＝０とする。ｔｈｃは閾値である。

１１）Ｂ画素判定：（ｃｂ＝＝１）＆（ｂｍ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｂ）
ならば、ｍ＝ｃ＝１、ｙ＝０とする。ｔｈｂは閾値である。

１２）Ｍ画素判定：（ｂｍ＝＝１）＆（ｍｒ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｍ）
ならば、ｍ＝１、ｙ＝ｃ＝０とする。ｔｈｍは閾値である。

１３）Ｒ画素判定：（ｍｒ＝＝１）＆（ｒｙ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｒ）
ならば、ｙ＝ｍ＝１、ｃ＝０とする。ｔｈｒは閾値である。

１４）ＢＫ画素判定：７）〜１３）に該当しない時、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１とする。

さらに、色判定用ｗ画素の判定を行う。条件は、
（Ｒ＜ｔｈｗ）＆（Ｇ＜ｔｈｗ）＆（Ｂ＜ｔｈｗ）
ならば、色画素用ｗ画素とし、ｗとして出力する。ｔｈｗは閾値である。ここで、７）〜１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。前述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は、ｔｈｗ＞ｔｈａとなっている。出力信号は、ｃ，ｍ，ｙに各１ビットの３ビットデータと、さらに、色判定用色画素検出のｗの１ビットである。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。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。

色相分割部３２５ａの出力ｃ，ｍ，ｙ，ｗは、ラインメモリ３２５ｂ〜３２５ｅに５ライン蓄え、色画素判定部３２５ｆに入力する。

色画素判定部３２５ｆについて説明する。
図７に、色画素判定部３２５ｆの内容を示す。５ライン分のｃ，ｍ，ｙ，ｗのデータは、パターンマッチング部３２５ｆ５〜３２５ｆ７と、カウント部３２５ｆ１〜３２５ｆ４に入力する。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れの中のパターンマッチング部３２５ｆ６について説明する。

パターンマッチング部３２５ｆ６について説明する。
色画素用ｗ画素が存在する時は、その画素のｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に注目画素が、色相分割部３２５ａで判定した画素の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）であるかを、該５×５画素マトリクスが次のパターンにマッチングするかをチェックすることによつて、判定する。

１）色画素パターン群
１―１） パターン１―１（ｐｍ１） Ｄ２３ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４３
１―２） パターン１―２（ｐｍ２） Ｄ３２ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ３４
１―３） パターン１―３（ｐｍ３） Ｄ２２ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４４
１―４） パターン１―４（ｐｍ４） Ｄ２４ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４２

中心画素（注目画素）はＤ３３である。図１５にこれらのパターンｐｍ１〜ｐｍ４を示す。これらのパターン上の白丸は、ｃ，ｍ，ｙの少なくとも一者が１であることを示す。パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの、小面積色検出する際には、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）であるかで、判定すればよい。

２）色細線用パターン群白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図１６に示す。図１６において、白丸を付した画素は、ｃ，ｍ，ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ，ｍ，ｙ）の分布が、図１６のパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を色線画素と見なす。

２―１）パターン２―１（ｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄ）
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））
２―２）パターン２―２（ｐｗ１２ａ〜ｐｗ１２ｄ）
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））
２―３）パターン２―３（ｐｗ１３ａ〜ｐｗ１３ｄ）
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））＃（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））
２―４）パターン２―４（ｐｗ１４ａ〜ｐｗ１４ｄ）
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））＃（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））

３）白領域パターン群ｃ，ｍ，ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図１７に示す。図１７において、白丸を付した画素は、ｃ，ｍ，ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ，ｍ，ｙ）の分布が、図１７のパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を白領域画素と見なす。

３―１）パターン３―１（ｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄ）
（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＃（Ｄ２２＆Ｄ３２＆Ｄ４２）＃（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４）＃（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５）
３―２）パターン３―２（ｐｗ２２ａ〜ｐｗ２２ｄ）
（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＃（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＃（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４）＃（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４）
３―３）パターン３―３（ｐｗ２３ａ〜ｐｗ２３ｄ）
（Ｄ５２＆Ｄ５１＆Ｄ４１）＃（Ｄ５３＆Ｄ４２＆Ｄ３１）＃（Ｄ３５＆Ｄ２４＆Ｄ１３）＃（Ｄ２５＆Ｄ１５＆Ｄ１４）
３―４）パターン３―４（ｐｗ２４ａ〜ｐｗ２４ｄ）
（Ｄ５４＆Ｄ５５＆Ｄ４５）＃（Ｄ５３＆Ｄ４４＆Ｄ３５）＃（Ｄ３１＆Ｄ２２＆Ｄ１３）＃（Ｄ２１＆Ｄ１１＆Ｄ１２）

４）色画素候補２の判定上記で抽出したパターンマッチング結果が以下のパターンに一致すれば、注目画素を、色判定用色画素候補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）））

ここで、（ｐｍ１ ＝＝１）は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンｐｍ１にマッチングすることを意味し、（ｐｗ１１ ＝＝１）はパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄのいずれかにマッチングすることを意味し、（ｐｗ２１！＝１）はパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄのいずれかにマッチングすることを意味する。＆は論理積を、＃は論理和を意味する。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として、それ以外で白領域が存在する時は、色画素としない。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、色画素候補となる。

カウント部３２５ｆ１について説明する。
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に、色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割部３２５ａで判定したｃ，ｍ，ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素のｃ，ｍ，ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ，ｍ，ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ，ｍ，ｃにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最少値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素が読取りから外れた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。

色画素判定部３２５ｆ８について説明する。
パターンマッチング部３２５ｆ６とカウント部３２５ｆ１の出力にもとづいて、色画素判定部３２５ｆ８で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素１とする。

ブロック化部３２５ｆ９について説明する。
色画素判定部３２５ｆ８の出力をブロック化部３２５ｆ９にてブロック化をする。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１があれば、該４×４画素マトリックス全体を色画素１ブロックとして出力するものである。ブロック化部３２５ｆ９以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。

孤立点除去部３２５ｆ１０について説明する。
ブロック化したデータを孤立点除去部３２５ｆ１０にて、注目ブロックの隣り合うブロックに色画素１ブロックがなければ孤立点として、除去する。

膨張部３２５ｆ１１について説明する。
孤立点除去部３２５ｆ１０の出力を、膨張部３２５ｆ１１にて、色画素１ブロックが存在する場合は、５×５ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を黒文字処理をしないようにするためである。ここで、出力するＢ／Ｃ信号は、色画素１ブロックの時にＬ（有彩）を出力し、それ以外の時は、Ｈ（無彩）を出力する。

カウント部３２５ｆ２について説明する。
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割部３２５ａで判定したｃ，ｍ，ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素の、ｃ，ｍ，ｙの１（ｃ＝１，ｍ＝１，ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ，ｍ，ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈａｍｉｎ未満ならば、注目画素を色画素候補１とする。ｔｈａｃｎｔ、ｔｈａｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。

色画素判定部３２５ｆ１２について説明する。
パターンマッチング部３２５ｆ６とカウント部３２５ｆ２の出力にもとづいて、色画素判定部３２５ｆ１２で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素２とする。

ブロック化部３２５ｆ１３について説明する。
色画素判定部３２５ｆ１２の出力をブロック化部３２５ｆ１３にてブロック化をする。即ち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素２があれば、該４×４画素マトリックの全体を色画素２ブロックとして、出力する。ブロック化部３２５ｆ１３以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。

密度部３２５ｆ１４について説明する。
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（色画素２ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素２ブロック）とする。

カウント部３２５ｆ３について説明する。
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素のｃ，ｍ，ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ，ｍ，ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、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、色画素候補３とする。ｔｈａ１ｃｎｔ、ｔｈａ１ｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。

パターンマッチング部３２５ｆ５について説明する。
色画素検出で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）が色画素かどうかを５×５画素マトリクスを用いるパターンマッチングで判定する。パターンはパターンマッチング部３２５ｆ６のものと同じである。パターンマッチングで一致した画素は、色画素候補４とする。

色画素判定部３２５ｆ１５について説明する。
色画素候補３でかつ色画素候補４であれば、色画素３とする。

ブロック化部３２５ｆ１６について説明する。
色画素判定部３２５ｆ１５の出力をブロック化部３２５ｆ１６にてブロック化をする。すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素３があれば、該４×４画素マトリックスの全体を色画素３ブロックとして、出力する。ブロック化部３２５ｆ１６以降の処理は、４×４を１ブロックとしてブロック単位出力する。

密度部３２５ｆ１７について説明する。
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（色画素３ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素３）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素３ブロック）とする。

カウント部３２５ｆ４について説明する。
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、色相分割部３２５ａで判定したｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。

ｃ、ｍ、ｙの各カウント値の最小値が、ｔｈａｂｋ以上ならば、注目画素を黒画素候補１とする。ｔｈａｂｋは、複写（処理）前に設定する閾値である。

パターンマッチング部３２５ｆ７について説明する。
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスにおいて、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素のパターンマッチングを行う。

１―１）パターン１―１（ｐｍ１） Ｄ２３＆Ｄ３３＆Ｄ４３
１―２）パターン１―２（ｐｍ２） Ｄ３２＆Ｄ３３＆ｄ３４
１―３）パターン１―３（ｐｍ３） Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４４
１―４）パターン１―４（ｐｍ４） Ｄ４２＆Ｄ３３＆Ｄ２４
これらのパターンは図１５に示すものであり、図中に丸印を付した画素が、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素である。これらのパターンのどれかに一致した時に、注目画素を黒画素候補２とする。

無彩判定部３２５ｆ１８について説明する。
注目画素が、黒画素候補１でかつ黒画素候補２であれば、黒画素とする。

ブロック化部３２５ｆ１９について説明する。
黒画素の出力をブロック化部３２５ｆ１９にてブロック化をする。ここでのブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の黒画素があれば、該４×４画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして、出力する。ブロック化部３２５ｆ１９以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。

膨張部３２５ｆ２０３について説明する。
×３ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ（黒画素ブロック）で、その周辺画素がノンアクティブ（非黒画素）ならば、注目ブロックをノンアクティブ（非黒画素ブロック）にする。

総合色画素判定部３２５ｆ２１について説明する。
注目ブロックが、色画素判定部３２５ｆ１２でアクティブ（色画素２）と判定されかつ無彩判定部３２５ｆ１８でアクティブ（黒画素）と判定されていなければ、注目ブロックは色（色ブロック）と判定する。また、色画素判定部３２５ｆ１５がアクティブ（色画素）の時も色と判定する。

膨張部３２５ｆ２２について説明する。
総合色画素判定部３２５ｆ２１で、色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、注目ブロックを中心とする９×９ブロック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、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは、文字同士のすき間を埋めるためである。

連続カウント部３２５ｆ２３について説明する。
連続カウント部３２５ｆ２３では、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。膨張部３２５ｆ２２の出力データ（色画素ブロック）の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿かどうか判定する。

図８に、この判定処理の内容を示す。注目画素が色画素ブロックにある時に注目画素の左上、上、右上および左の画素の色画素連続数を参照して、注目画素の色画素連続数を算出する（ステップＳ２１〜２６）。ここで、注目画素を、例えば図１２の５×５画素分布パターンＭＰｐのｃ３画素とすると、左上、上、右上および左の画素はそれぞれ、ｂ２，ｂ３，ｂ４およびｃ２の画素である。注目画素が色画素ブロックにないときには、それには０なる色画素連続数を与える（ステップＳ２１〜２７）。

注目画素が色画素ブロックにある場合は、先ず注目画素（ｃ３）の上画素（ｂ３）の色画素連続数をチェックして（ステップＳ２２）、それが０であると、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数に１を加えた値を与え（ステップＳ２４）、上画素（ｂ３）の色画素連続数が０であると参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数を与える（ステップＳ２３）。次に、参照値Ｂに左上画素（ｂ２）の色画素連続数に１を加えた値を与え、参照値Ｃには上画素（ｂ３）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また参照値Ｄには左画素（ｃ２）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップＳ２５）。そして、参照値Ａ、Ｂ、ＣおよびＤのうちの最高値を注目画素（ｃ３）の色画素連続数とする（ステップＳ２６）。

注目画素（ｃ３）に色画素連続数を前述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチエックして（ステップＳ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であると、カラー原稿であると決定して（ステップＳ２９）、そこで連続カウント部３２５ｆ２３の処理を終える。色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であると、注目画素を走査方向ｘ、ｙの次の画素に更新して、前述の処理を繰返す。原稿全面について前述の処理をした結果、最後まで色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であったときには（ステップＳ３０〜３４）、原稿は白黒画像であると決定する。

前述の色画素連続数は、ほぼ縦の色付き線分と横の色付き線分の和となる。右上の色画素連続数が、他と異なるのは二重カウントを防ぐためである。色画素連続数の具体的なデータを図１８に示した。図１８に示す数字を入れた小四角が色画素であり、数字が該画素に与えた色画素連続数である。数字を入れた小四角が連なったブロックが色画素群であり、同一原稿上のどれかの色画素群のなかの色画素連続数が１つでも設定値ＴＨＡＣＳ以上になるとそこで、カラー原稿であるとカラーか白黒かの判定を確定する（ステップＳ２８、２９）。

色画素判定部１〜３（３２５ｆ８−３２５ｆ１５）と分けたのは、カラー原稿か白黒原稿かの判定精度を高くするためである。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。しかし、カラー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。そこで、カウント部３２５ｆ１−ｆ４を独立とした。本来ならば、色相分割部３２５ａから独立にした方がよいが色相分割部３２５ａを独立にすると、パターンマッチング部３２５ｆ５−ｆ７のメモリが増えるので、好ましくない。カウント部３２５ｆ１−ｆ４のパラメータ（色画素候補１、３、黒画素候補１）で、色画素のパラメータ（色画素１−３）を変更している事により、メモリ量の増加を少なくしている。色画素判定部２，３（３２５ｆ１２、３２５ｆ１５）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、さらに、無彩判定（黒画素判定）部３２５ｆ１８を備えたのは濃度を低くすると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ー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（白）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。

連続カウント部３２５ｆ２３で、１ライン前のカウントデータと現在のラインのカウントデータを参照してカウント値を数えているので、確実に周辺画素の連続を正確に数えることができ、これにより色画素の連続を数えることが可能となる。図５の原稿認識部３２０を備えた構成例では、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データに対して色相判定を行ったが、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データに限定するものではなく、輝度色差（例えばＬａｂ）などに対して、色相判定することは、容易である。

以上のように、本発明の実施形態における像域分離部１２５のフィルタ部２５１、白領域抽出部２５３、エッジ抽出部２５２、色判定部２５４は、上述した図５の原稿認識部３２０を備えた構成例におけるフィルタ部３２１、白領域抽出部３２３、エッジ抽出部３２２、色判定部３２５と同様のものとして構成される。
ただし、本実施形態における白領域抽出部２５３は、注目画素が白領域と判定した場合、二値信号ｗｈ＝１を出力し、白領域でないと判定した場合、二値信号ｗｈ＝０を出力する。最終的な白背景分離結果ｗｈは、白地と境界部分に対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。言いかえれば、原稿上の実際の白地よりも大きな領域となる。
また、本実施形態における色判定部２５４は、上述した図５の原稿認識部３２０を備えた構成例における色判定部３２５で、注目画素が有彩画素であると判定した場合には二値信号ｉｒｏ＝１を出力し、無彩画素であると判定した場合には二値信号ｉｒｏ＝０を出力するものとする。

次に、本実施形態における網点分離部２５５について、図２１を参照して説明する。
網点分離部２５５は、第１網点ピーク検出部２６１、第２網点ピーク検出部２６２、網点領域検出部２６３および網点総合判定部２６４を備えて構成される。
第１網点ピーク検出部２６１および第２網点ピーク検出部２６２には、Ｇ画像データおよびＢ画像データが入力される。Ｇ画像データはカラー画像の黒濃度に敏感な（感度の高い）画像データであり、画像データを輝度信号などへ変換する必要がなくなる。ただしＧ画像データは、Ｙ（イエロー：黄色）に対して感度がなく、それに基づいたピーク検出はＹピークが漏れたものとなる。Ｂ画像データはＹに感度があるので、それに基づいたピーク検出がＧ信号を用いるピーク検出の漏れを補うことができる。したがって網点検出の精度が高くなる。

第１網点ピーク検出部２６１は検出結果として二値信号ｇｐｋを出力し、第２網点ピーク検出部２６２はｂｐｋを出力する。網点領域検出部２６３にはｇｐｋ、ｂｐｋ及び色判定部の有彩画素検出結果ｉｒｏが入力され、網点領域検出結果として二値信号ａｍｉを発生する。
後述する通り、ｉｒｏの値によって、ｇｐｋ及びｂｐｋの扱いが異なるため、網点検出結果ａｍｉも異なるものとなる。網点総合判定部２６４にはａｍｉが入力され、最終的な網点分離結果ｈｔを出力する。

第１網点ピーク検出部２６１は、画像データを用いて所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（網点ピーク画素と呼ぶ）を検出する。局所領域に関して次に示す〈条件１〉及び〈条件２〉が同時に成り立つときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出し、ｇｐｋ＝１を出力する。それ以外の場合は、ｇｐｋ＝０を出力する。

〈条件１〉中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）である。
〈条件２〉中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上である。

図２２および図２３を参照して、第１網点ピーク検出部２６１の検出処理を具体的に説明する。局所領域として図２２に示すようなＭ×Ｍ画素マトリクスを採用する。本実施形態ではＭ＝５の場合について説明するが、これはＭ＝５の場合に限るものではない。

Ｍ×Ｍ画素マトリクスの各画素の符号を、図２３のパターンに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周辺画素（図２３のＭＰａおよびＭＰｂ中に四角形で示す）の濃度Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧ Ｔｈ かつ
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧ Ｔｈ かつ
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧ Ｔｈ かつ
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧ Ｔｈ
の時に、中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出し、網点ピーク検出信号ｇｐｋ＝１を発生する。それ以外の場合は、ｇｐｋ＝０を発生する。ここにａｂｓ関数は、引数の絶対値をとることを意味する。Ｔｈは閾値（固定値）である。

具体的には、図２３に示す周辺画素分布パターンＭＰａ、ＭＰｂに基づいた、網点ピーク画素検出のどちらかが網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク検出信号ｐｋ＝１を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するためである。

パターンＭＰａは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ｂ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ２、Ｌ５＝ｃ４、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｄ３、Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、前述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。

パターンＭＰｂは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ａ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ１、Ｌ５＝ｃ５、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｅ３、Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。

複写機として動作する場合、副走査方向の縮小または拡大は、スキャナ１１の原稿走査速度の大小により調節する。この時スキャナ１１からは、副走査方向に縮小または拡大された画像がスキャナ補正部１２に入力される。この場合は、上記の２つのパターンを変更することで対応する。具体的には、縮小画像が入力された場合には、パターンＭＰｃ及びパターンＭＰｄを用い、拡大画像が入力された場合には、パターンＭＰｅ及びパターンＭＰｆを用いる。周辺画素としては、図中の四角形で表示された画素を用いるが、拡大画像入力時は、三角形で表示された画素を周辺画素に加えてもよい。

第２網点ピーク検出部２６２は、第１網点ピーク検出部２６１でＧ信号が入力された代わりにＢ信号が入力される。内部のピーク検出処理は、第１網点ピーク検出部２６１と全く同じものである。ただし、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出した場合、ｂｐｋ＝１を出力する。それ以外の場合は、ｂｐｋ＝０を出力する。

網点領域検出部２６３には、ｇｐｋ、ｂｐｋ及びｉｒｏが入力される。この網点領域検出部２６３による網点領域検出処理について、図２４のフローチャートを参照して説明する。

［１］ｉｒｏ＝１の時、すなわち注目画素が有彩判定されている時（ステップＳ４１）
この場合には、ｇｐｋ＝１またはｂｐｋ＝１である画素（ｇｐｋとｂｐｋの論理和）を網点ピーク画素とみなし、その画素数を所定の大きさの二次元小領域毎に計数し、山及び谷の網点ピーク画素の合計を計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈよりも大きいときに、その二次元小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。これにより網点領域と判定された場合、ａｍｉ＝１を出力する。そうでない場合は、ａｍｉ＝０を出力する。［１］の場合はｇｐｋとｂｐｋの論理和をとることにより、画像データの黒濃度に敏感なＧ信号には感度のない色相にある網点（例えば黄色網点）を網点領域として検出できる。

［２］ｉｒｏ＝０の時、すなわち注目画素が無彩判定されている時（ステップＳ４２）
この場合には、ｇｐｋ＝１かつｂｐｋ＝１である画素（ｇｐｋとｂｐｋの論理積）を網点ピーク画素とみなし、その画素数を所定の大きさの二次元小領域毎に計数し、山及び谷の網点ピーク画素の合計を計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈよりも大きいときに、その二次元小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。これにより網点領域と判定された場合、ａｍｉ＝１を出力する。そうでない場合は、ａｍｉ＝０を出力する。［２］の場合は、注目画素が無彩画素であるから、画像データの黒濃度に敏感なＧ信号だけで、本来は網点領域を検出することができる。従来技術では、黄色網点に対する感度を上げるために、常にｇｐｋとｂｐｋの論理和を網点ピーク画素としてきたが、これには黒文字を網点領域と誤判定しやすくなる、という欠点があった。特にスキャナ１１のＲＧＢ読取位置ずれの影響が大きい場合には、文字領域における網点ピーク数が増加してしまい、結果として文字を網点領域と誤判定する確率が高くなってしまう。ここでは、［２］の場合にｇｐｋとｂｐｋの論理積を網点ピーク画素としたが、スキャナＲＧＢの読み取り位置ずれが大きい場合には、網点検出性能が落てしまう可能性がある。この時は、ｇｂｋのみを網点ピーク画素とみなして網点領域検出を行えばよい。

なお、本実施形態では、黒文字を網点と誤判定する確率は低められるが、色文字を網点と誤判定する確率は低められない。ただし一般には、黒文字を誤判定して黒文字処理できない時の方が画像品質の劣化が大きいと認められる。したがって、黒文字を誤判定する確率が低まることは重要であると言える。

上述のようにして［１］［２］で検出された網点領域検出結果ａｍｉは、網点総合判定部２６４に入力される。実際に原稿の網点領域にある網点ピーク画素は、ある程度の大きさを持つかたまりとして検出されるが、孤立してｇｐｋ＝１またはｂｐｋ＝１である画素が検出された場合は、文字に起因するもの、あるいは単なる画像のノイズによるものである確率が高い。そこで閾値Ｐｔｈの値を上げることにより、孤立して存在するｇｐｋ＝１である画素、または孤立して存在するｂｐｋ＝１である画素を網点領域として判定する確率を低められる。

網点総合判定部２６４には、網点領域検出部２６３の検出結果ａｍｉが入力される。注目している所定の大きさの二次元小領域内において、ａｍｉ＝１である画素数を計数し、その合計値ＡｍｉＰが予め定められた閾値Ａｍｉｔｈよりも大きい場合に、網点総合判定部２６４は、注目している二次元小領域（注目小領域）が最終的に網点領域にあると判定し、網点検出信号ｈｔ＝１を出力する。そうでない場合は、非網点領域と判定し、網点検出信号ｈｔ＝０を出力する。上記閾値Ａｍｉｔｈについては、注目小領域の近傍における特徴情報に応じて変化させるものとする。すなわち、注目小領域近傍において、注目小領域よりも前に処理された領域（処理済み領域）において網点総合判定部２６４が出力した結果ｈｔに応じて、閾値Ａｍｉｔｈを変化させる。

本実施形態においては、閾値Ａｍｉｔｈとして、２つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、網点総合判定部２６４に入力された注目小領域近傍における、処理済み領域の網点総合判定結果ｈｔに応じて、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の処理済み領域が非網点領域と判定されている（ｈｔ＝０）ことが多い場合には、注目小領域は、網点領域ではない可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ａｍｉｔｈとして選択する。これに対し、近傍の処理済み領域が網点領域であると判定されている（ｈｔ＝１）ことが多い場合には、その注目小領域は、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ａｍｉｔｈとして用いる。なお、網点総合判定部２６４に初めて画像データが入力された時点では、ｈｔ＝１と判定されている画素は存在しない。したがって、閾値Ａｍｉｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。そこで所定の注目領域においてａｍｉ＝１である画素の合計数ＡｍｉＰと、閾値Ａｍｉｔｈ（＝ＴＨ１）との比較を行う。

具体例を、図２５を参照して説明する。図２５は、前述の小領域（所定の大きさの二次元小領域）の分布であり、小領域分布パターンにおけるＴ１〜Ｔ９のそれぞれは、Ｔ５が注目している小領域、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４は処理済みの小領域であるとする。Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４のすべての領域についてｈｔ＝１と判定されている時には、Ｔ５の網点領域判定のための閾値ＡｍｉｔｈとしてＴＨ２（例えば４）が選択される。Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４のうち１つでもｈｔ＝０と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１（例えば７）が選択される。ただしこれは一例であって、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４のいずれか１つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、閾値を選択する際に参照する近傍領域をＴ１のみ、あるいはＴ２のみとすることもできる。

総合判定部２５６は、図２６に示すように文字判定部２７１、膨張処理部２７２、およびデコード部２７３からなる。
文字判定部２７１では、原稿領域がエッジ判定され、かつ白地判定され、かつ網点判定されていない時、すなわちｅｄｇｅ＝１かつｗｔ＝１かつｈｔ＝０の時は、原稿領域が文字エッジにあると判定する。文字エッジと判定した場合は、二値信号ｍｏｊｉ＝１を出力し、そうでない場合はｍｏｊｉ＝０を出力する。判定結果であるｍｏｊｉが膨張処理部２７２に入力される。

膨張処理部２７２では、文字判定部２７１の結果を８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をして４ブロックの膨張処理を行う。すなわち、注目ブロックを中心とする８×８ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであると、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、該注目ブロックを中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジであると注目ブロックを文字エッジと確定し、そして、注目ブロックとそれに隣接する３ブロック、計４ブロックを文字エッジと見なす。ＯＲ処理してからＡＮＤ処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差により違和感が感じられることがあるからである。例えば黒が薄く見えることがある。これを防ぐために、ＯＲ処理で非黒文字領域を大きくしている。ＡＮＤ処理は、望むべき膨張量にするために行っている。

デコード部２７３が最終的に出力するＣ／Ｐ信号は、以下の表のようになる。なお、Ｃ／Ｐ信号＝２となる場合は、本実施形態においては存在しない。

色判定結果を示す信号であるｉｒｏについては、そのままｉｒｏ＝１であればＢ／Ｃ＝１を出力し、ｉｒｏ＝０であれば、Ｂ／Ｃ＝０を出力する。

次に、再度図２及び図３を参照して説明する。像域分離部が発生するＣ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号は、フィルタ処理部１２２、色補正部１２３、変倍処理部１２４、プリンタγ補正部１８１および階調処理部１８２に、画像データに同期してカスケードに与えられる。フィルタ処理部１２２は、ＲＧＢデータのＭＴＦを補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎの画素マトリックスに対応する係数マトリクスと、各係数に各画像データを乗じて重み付け平均値を得るロジックで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が１を表すもの（文字領域）である時には、鮮鋭化処理用の係数マトリクスを用い、０または３を表すもの（絵柄領域、網点領域）である時には平滑化処理用の係数マトリクスを用いて、重み付け平均値を導出し、色補正部１２３に出力する。ここで平滑化フィルタは、絵柄領域、網点領域の順に平滑化量が強くなる。これは、網点は平滑を強くしないと網点構造が残り、モアレの原因となるためのである。

色補正部１２３では、Ｒ，Ｇ，Ｂデータを１次のマスキング処理等でＣ，Ｍ，Ｙデータに変換し、さらにＵＣＲ処理がなされる。このＵＣＲ処理により、画像データの色再現を向上させることができる。ＵＣＲ処理では、Ｃ，Ｍ，Ｙデータの共通部分を下色除去処理してＢｋデータを生成し、それにより色補正部１２３は、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋデータを出力する。ここで、Ｃ／Ｐ信号が１（文字領域）である時は、フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が１であって、なおかつＢ／Ｃ信号が０（無彩領域）の時は、Ｃ，Ｍ，Ｙのデータをイレースする。これは、黒文字の時、黒成分のみで表現するためである。

プリンタγ補正部１８１は、プロッタ１９の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じてγカーブを変更する処理をする。Ｃ／Ｐ信号が０または３（絵柄領域または網点領域）である時は画像を忠実に再現するγカーブを用い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字領域）である時は、γカーブを立たせてコントラストを強調する。

階調処理部１８２は、プロッタ１９の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて、ディザ処理、誤差拡散処理等の量子化を行う。Ｂｋ作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が０または３（絵柄領域または網点領域）である時は階調重視の処理を行い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字領域）である時は解像力重視の処理を行う。Ｂｋ以外の作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が０（絵柄領域）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。以上の処理をしたＣ”Ｍ”Ｙ”Ｋ”各色の画像データは、プリンタ補正部１８からプロッタ１９に、その画像データ書込み動作に同期して、与えられる。

以上のように、上述した本発明の実施形態によれば、特に黒文字による文字領域と網点領域とを精度よく切り分けることができるため、両者間で画像処理を切り換えることにより、画像品質を向上させることができる。

また、上述した本発明の実施形態では、原稿画像読取手段と、読取手段により取得したカラー画像データ中から有彩領域を検出する有彩領域検出手段と、読取手段により取得した画像データの二次元小領域を参照し、注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め設定した閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定手段と、比較判定手段により、濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと判定された該注目画素を網点ピーク画素とする網点ピーク画素検出手段と、網点ピーク画素検出手段により検出された網点ピーク画素と、その周辺部において網点ピーク画素検出手段により検出された網点ピーク画素との関係から、画像データの注目小領域を含む近傍画素を網点領域として検出する網点領域検出手段と、を備え、さらにはその網点領域検出手段が、有彩領域検出結果に応じて、網点領域検出結果を変えるようにしている。
このため、上述した実施形態によれば、原稿画像データ中の小さな文字を網点と誤判定する確率について、色文字よりも黒文字を誤判定する確率を下げ、黒文字品質を向上させることができる。

また、上述した本発明の実施形態では、読取手段により取得したカラー画像データのうち、カラー画像の黒濃度に敏感な第１画像データと、その第１画像データの感度が低い色成分に感度がある第２画像データの、少なくとも２つの画像データを用いて、カラー画像データ中から網点領域を検出する網点領域検出手段とを備えている。
このため、上述した実施形態によれば、原稿画像データ中の全ての色に感度があるような信号を用いつつ、黒文字品質を向上させることができる。

また、上記の第１画像データがＧ画像データであるため、原稿画像データ中の黒濃度に感度が高いデータとしてこのＧ信号を用いることにより、入力画像データから輝度信号などへの信号変換処理をする必要性を省くことができる。

また、上記の第２画像データがＢ画像データであるため、輝度信号に対して感度が低いＹ信号に対する感度があるこのＢ信号を用いることにより、輝度信号だけを用いる網点検出よりも精度の高い網点検出を行いつつ、黒文字品質を向上させることができる。

また、上述した本発明の実施形態では、有彩領域検出結果により有彩判定された領域においては、第１画像データの網点ピーク検出結果と第２画像データの網点ピーク検出結果の論理和を用いて、網点領域検出手段により網点領域と判定された場合に、該注目画素を網点領域と判定すると共に、有彩領域検出結果により無彩判定された領域においては、第１画像データの網点ピーク検出結果と第２画像データの網点ピーク検出結果の論理積を用いて、網点領域検出手段により網点領域と判定された場合に、該注目画素を網点領域と判定するようにしている。
このため、上述した実施形態によれば、有彩判定に基づいて、網点領域検出の基準を変えることにより、黒文字を網点と誤判定する確率を、色文字を網点と誤判定する確率よりも下げることにより、黒文字品質を向上させることができる。

また、本実施形態により得られる上述した効果は、前述した実施形態の機能を有するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても、同様に得ることができる。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
この記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭ，ＥＥＰＲＯＭ等を用いてよい。
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれるものである。

この本発明に係るプログラムを記録した記録媒体としては、例えば、画像処理のプログラムコードを記録した記録媒体であって、上記プログラムコードは、画像信号を入力する画像入力工程のコードと、上記画像入力工程により入力されたカラー画像データ中から有彩領域を検出する有彩領域検出工程と、上記画像入力工程により入力された画像の所定領域における注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め設定した閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定工程のコードと、上記比較判定工程により、上記濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと判定された該注目画素を網点ピーク画素と判定する網点ピーク検出工程と、上記網点ピーク検出工程により検出された網点ピーク画素と、注目小領域を含む近傍で検出された網点ピーク画素との関係から、画像データの注目小領域を含む近傍画素を網点領域として検出する網点領域検出工程と、を有し、さらには、その網点領域検出工程においては、上記有彩領域検出工程の結果に応じて、上記網点領域検出工程の結果を変えるものなどであってもよい。

また、上記画像入力工程により取得したカラー画像データのうち、カラー画像の黒濃度に敏感な第１画像データと、その第１画像データの感度が低い色成分に感度がある第２画像データの、少なくとも２つの画像データを用いて、上記カラー画像データ中から網点領域を検出する網点領域検出工程とを備えてもよい。

また、上記有彩領域検出工程により有彩判定された領域においては、第１画像データの網点ピーク検出結果と第２画像データの網点ピーク検出結果の論理和を用いて、上記網点領域検出工程により網点領域と判定された場合に、該注目画素を網点領域と判定するものであってもよい。

また、上記有彩領域検出工程により無彩判定された領域においては、第１画像データの網点ピーク検出結果と第２画像データの網点ピーク検出結果の論理積を用いて、上記網点領域検出工程により網点領域と判定された場合に、該注目画素を網点領域と判定するものであってもよい。

この本発明に係るプログラムや、そのプログラムを記録した記録媒体によれば、当該プログラムによって制御される装置に、上述した本発明に係る各実施形態としての画像処理装置における各機能を実現させることができる。

本発明の実施形態としての画像処理装置の構成を示すブロック図である。 該画像処理装置におけるスキャナ補正部１２の構成を示すブロック図である。 該画像処理装置におけるプリンタ補正部１８の構成を示すブロック図である。 該スキャナ補正部１２における像域分離部１２５の構成を示すブロック図である。 原稿認識部３２０を備えた構成例における原稿認識部３２０を示す機能ブロック図である。 該構成例での白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新の処理手順を示すフローチャートである。 該構成例での色画素判定部の内容を示す機能ブロック図である。 該構成例での連続カウント部におけるカラー原稿か白黒原稿かを判定する判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 該構成例での６００ｄｐｉの万線パターンと４００ｄｐｉの万線パターンを比較して示す図である。 該構成例での黒画素連続検出部および白画素連続検出部で行うパターンマッチングに使用する３×３画素マトリクスのパターンを示す図である。 該構成例でのＲＧＢ白地検出部の白背景分離に使用するパターン例を示す図である。 該構成例での色地検出時に使用するパターン例を示す図である。 該構成例でのラインメモリＬＭＰの現ライン（注目ライン）を模式的に示す図である。 該構成例での色判定部の処理を説明するための図である。 該構成例での色画素判定におけるパターンマッチングを説明するための図である。 該構成例での白に囲まれた色線を検出する色細線用パターンを示す図である。 該構成例でのｃ，ｍ，ｙが全て０のところのパターンマッチングを行うための白領域パターンを示す図である。 該構成例での色画素連続数の具体的なデータを示す図である。 該構成例での白領域抽出部の詳細を示すブロック図である。 該構成例でのグレー画素を検出するための万線パターンとのパターンマッチングのパターン例を示す図で、（ａ）は２００線用のパターンであり、（ｂ）は３００線用のパターンである。 図４の像域分離部１２５における網点分離部２５５の構成を示すブロック図である。 第１網点ピーク検出部２６１が用いるＭ×Ｍ画素マトリクス例を示す図である。 該Ｍ×Ｍ画素マトリクスの具体的なパターン例を示す図である。 網点領域検出部２６３による網点領域検出処理を示すフローチャートである。 小領域分布パターン例を示す図である。 図４の像域分離部１２５における総合判定部２５６の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１１ スキャナ
１２ スキャナ補正部
１３ 圧縮処理部
１４ コントローラ
１５ ＨＤＤ
１６ ＮＩＣ
１７ 伸張処理部
１８ プリンタ補正部
１９ プロッタ
１２１ スキャナγ補正部
１２２ フィルタ処理部
１２３ 色補正部
１２４ 変倍処理部
１２５ 像域分離部
１８１ プリンタγ補正部
１８２ 階調処理部
２５１ フィルタ部
２５２ エッジ抽出部
２５３ 白領域抽出部
２５４ 色判定部
２５５ 網点分離部
２５６ 総合判定部
２６１ 第１網点ピーク検出部
２６２ 第２網点ピーク検出部
２６３ 網点領域検出部（網点領域検出手段の一例かつ色利用網点領域検出手段の一例）
２６４ 網点総合判定部
２７１ 文字判定部
２７２ 膨張処理部
２７３ デコード部

Claims (14)

1. 画像を読み取る読取手段と、
   前記読取手段により読み取られた画像データ中から白黒以外の色を含む有彩領域を検出し、該有彩領域以外の領域を無彩領域として検出する有彩領域検出手段と、
   前記読取手段により読み取られた画像データ中の二次元小領域を参照し、該二次元小領域中の注目画素の濃度と当該注目画素周辺の周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定手段と、
   前記濃度差の絶対値が前記閾値よりも大きいと前記比較判定手段により判定された注目画素を、網点の一部を形成する網点ピーク画素とする網点ピーク画素検出手段と、
   前記網点ピーク画素検出手段により検出された網点ピーク画素および当該網点ピーク画素周辺で検出された網点ピーク画素の関係から、当該網点ピーク画素を含む所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出する網点領域検出手段と、
   を備え、
   前記網点領域検出手段は、前記有彩領域検出手段による検出結果に応じて、前記有彩領域よりも前記無彩領域の方が網点領域として検出されにくくなるように網点領域か否かを判定する判定条件を変えること、
   を特徴とする画像処理装置。
2. 前記網点領域検出手段は、前記読取手段により読み取られたカラー画像データに含まれる各色成分のうち、黒濃度に敏感な第１画像データと、該第１画像データで感度が低い色成分に対して高い感度がある第２画像データとの、少なくとも２つの画像データを用いて、前記読取手段により読み取られたカラー画像データ中から網点領域を検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記第１画像データは、ＲＧＢ各色成分におけるＧ画像データであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記第２画像データは、ＲＧＢ各色成分におけるＢ画像データであることを特徴とする請求項２または３記載の画像処理装置。
5. 前記網点領域か否かを判定する判定条件が、前記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、前記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果とに基づいた条件であること、を特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記網点領域検出手段は、前記有彩領域検出手段により有彩領域と判定された領域について、前記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、前記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理和を用いて、前記所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することを特徴とする請求項２から５の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記網点領域検出手段は、前記有彩領域検出手段により無彩領域と判定された領域について、前記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、前記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理積を用いて、前記所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することを特徴とする請求項２から６の何れか１項に記載の画像処理装置。
8. 画像信号の入力を受ける画像入力工程と、
   前記画像入力工程により入力された画像データ中から白黒以外の色を含む有彩領域を検出し、該有彩領域以外の領域を無彩領域として検出する有彩領域検出工程と、
   前記画像入力工程により入力された画像データ中の二次元小領域を参照し、該二次元小領域中の注目画素の濃度と当該注目画素周辺の周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定工程と、
   前記濃度差の絶対値が前記閾値よりも大きいと前記比較判定工程により判定された注目画素を、網点の一部を形成する網点ピーク画素とする網点ピーク画素検出工程と、
   前記網点ピーク画素検出工程により検出された網点ピーク画素および当該網点ピーク画素周辺で検出された網点ピーク画素の関係から、当該網点ピーク画素を含む所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出する網点領域検出工程と、
   を備え、
   前記網点領域検出工程では、前記有彩領域検出工程による検出結果に応じて、前記有彩領域よりも前記無彩領域の方が網点領域として検出されにくくなるように網点領域か否かを判定する判定条件を変えることを特徴とする画像処理方法。
9. 前記網点領域検出工程では、前記画像入力工程により入力されたカラー画像データに含まれる各色成分のうち、黒濃度に敏感な第１画像データと、該第１画像データで感度が低い色成分に対して高い感度がある第２画像データとの、少なくとも２つの画像データを用いて、前記画像入力工程により入力されたカラー画像データ中から網点領域を検出することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
10. 前記網点領域か否かを判定する判定条件が、前記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、前記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果とに基づいた条件であること、を特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
11. 前記網点領域検出工程では、前記有彩領域検出工程により有彩領域と判定された領域について、前記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、前記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理和を用いて、前記所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することを特徴とする請求項９または１０記載の画像処理方法。
12. 前記網点領域検出工程では、前記有彩領域検出工程により無彩領域と判定された領域について、前記第１画像データでの網点ピーク画素検出結果と、前記第２画像データでの網点ピーク画素検出結果との論理積を用いて、前記所定の大きさの二次元小領域を網点領域として検出することを特徴とする請求項９から１１の何れか１項に記載の画像処理方法。
13. コンピュータに、請求項８から１２の何れか１項に記載の工程による処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
14. 請求項１３記載の画像処理プログラムが記録されたことを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。

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