JP4515986B2 - 画像処理装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、カラ−デジタル複写機やスキャナ配信装置の画像形成装置に利用される画像処理装置に関し、より詳細には、黒文字に対して適切な画像処理をする画像処理装置およびプログラムに関する。

近年、複写機においてはネットワーク化が進み、複写機が持つ機能をネットワーク接続した他の端末から利用することが可能になってきている。例えば、デジタルカラー複写機にネットワーク接続されたコンピュータ等の他の利用端末へ、複写機へ入力された画像データ（例えば、スキャナ部で原稿から読み取った画像データ）を配信する機能が提案され、徐々に活用され始めてきている。

この配信機能を使用する場合に、スキャン画像データを配信する例では、複写機側或いは配信先であるコンピュータ端末から各種の処理条件を設定し、設定された処理条件に従いスキャナを動作させ、読み取った原稿画像データに変換等所定の処理を施し、配信先に転送するという動作を行う。

この配信スキャナ機能を利用する際に、処理条件の設定に従って行われる画像読み取り・画像処理等に関する従来例として、特許文献１を示すことができる。

特許文献１には、複写機等の画像形成装置において、プリント・サーバやスキャン画像のサーバとして、機能の拡張を図るために、汎用コンピュータシステムのアーキテクチャをベースにした拡張ボックスを装備させたシステムが提案されている。ここでは、スキャン画像を拡張ボックス内のハードディスク装置に蓄積し、そこに蓄積された画像ファイルをネットワークに接続されたコンピュータシステムで共有し、その利用を各サーバ機能により実現できることが示されている。

また、特許文献１には、スキャン・ボックス機能（スキャン画像をクライアントコンピュータへ配信する機能の一つ）を利用する場合のスキャン画像の処理について示されている。ここでは、操作入力により設定された処理条件に従って、原稿の読み取り、スキャン原稿画像の処理を行うとしているが、スキャン・ボックス機能は、印刷出力を必ずしも予定していない場合に用いることから、印刷出力に必要になるＹＭＣＫ系のデータフォーマットを生成せずに、つまり、スキャン画像のＲＧＢ系からＹＭＣＫ系への色座標変換や階調補正、画像データの圧縮処理などは省略し、スキャン画像処理後のＲＧＢ系データをスキャン・ボックスに蓄積している。その後、ネットワークのクライアントコンピュータは、スキャン・ボックスから、画像データを蓄積時のＲＧＢ系のデータのまま取り出し、自身が持つ保存先であるローカル・ディスク等に転送している。クライアントコンピュータでは、転送されてきたＲＧＢ系のデータに基づいて、モニタ・ディスプレイでスキャン画像を閲覧することができるようにする、としている。

一方、近年においては、カラープリンタ、カラー複写機などのカラー画像処理装置の普及に伴い、カラー画像の出力品質の向上が求められている。例えば、原稿が黒一色であった場合、黒を再生する信号として、イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックの各信号が発生するが、各色が重ね合わせで再現されるため、各色間のずれによって黒線ににじみが発生し、ぼやけて見えてしまうことがある。

そこで、このような出力品質の低下を防止するために、画像補正や画質調整について、フィルタ処理を切り換えることにより画像中の黒文字、黒線の特徴を生かす方法が提案されている。このフィルタ処理の切り換えとしては、像域分離処理結果である黒文字エッジ領域、色文字エッジ領域や写真領域に従って切り換えるものなどがある。

特開２０００−３３３０２６号公報

ところで、上述したような像域分離信号によるフィルタ処理の切り換えとしては、文字エッジ領域（黒文字エッジ領域と色文字エッジ領域）では、判読性を重視して鮮鋭化処理を行い、写真領域では、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理を行うようにしている。急峻なエッジを鮮鋭化するのは、絵の中の文字を判読しやすくするためである。このように、注目画素がいずれの領域に属するものか、像域分離結果に従い画像データに対して種々の画像処理を施すことにより、出力画像の画像品質を大きく向上させることができる。

しかしながら、像域分離処理においては、網点で構成された文字について、網点領域が少ない場合には、文字エッジ領域になったりならなかったりするという問題がある。

また、特許文献１に記載されているようなスキャン画像処理後のＲＧＢ系データをスキャン・ボックスに蓄積している画像処理装置においては、スキャン画像のＲＧＢ系のデータに対して像域分離処理を行うため、文字エッジの内側すなわち文字線幅内を意味する「文字なか」を検出する際に、絵柄の中の高濃度領域が文字として検出されてしまうという問題がある。

特に、文字の先端部は幅が狭いので網点（非文字領域）となりにくく、例えば先端が文字エッジ領域で文字の中央部が網点と判定されると文字なか判定が中途半端な結果となる。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度に文字なかを検出することができる画像処理装置およびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、入力された画像データから文字エッジ領域を像域分離する文字エッジ領域分離手段と、入力された画像データから色領域を像域分離する色領域分離手段と、前記文字エッジ領域分離手段および前記色領域分離手段における像域分離結果に応じたフィルタ処理として、文字エッジ領域では画像データに対する鮮鋭化処理を行い、写真領域では画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として当該エッジ量に応じて画像データに対する平滑化処理や鮮鋭化処理を行うフィルタ処理手段と、このフィルタ処理手段によりフィルタ処理が実行された前記画像データと前記像域分離結果を記憶部に蓄積する画像蓄積手段と、前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して高濃度領域を検出する高濃度領域検出手段と、前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して中間濃度領域を検出する中間濃度領域検出手段と、前記高濃度領域検出手段によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された前記高濃度領域について文字領域であれば黒文字と判定し、前記中間濃度領域検出手段によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、周辺画素の画像状態を参照して黒文字エッジである場合には文字エッジの内側すなわち文字線幅内を意味する文字なかと判定し、前記中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、文字なかでなければ文字と判定する文字判定手段と、を備える。

また、請求項２にかかる発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記高濃度領域検出手段と前記中間濃度領域検出手段と前記文字判定手段とは、前記記憶部に蓄積されている前記画像データをネットワーク接続された他の端末へ配信する際に実行される。

また、請求項３にかかる発明は、請求項１または２記載の画像処理装置において、前記記憶部に蓄積されている前記画像データに基づいて作像した画像を転写紙上に形成して出力する画像形成手段をさらに備えている。

また、請求項４にかかる発明のプログラムは、入力された画像データから文字エッジ領域を像域分離する文字エッジ領域分離機能と、入力された画像データから色領域を像域分離する色領域分離機能と、前記文字エッジ領域分離機能および前記色領域分離機能における像域分離結果に応じたフィルタ処理として、文字エッジ領域では画像データに対する鮮鋭化処理を行い、写真領域では画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として当該エッジ量に応じて画像データに対する平滑化処理や鮮鋭化処理を行うフィルタ処理機能と、このフィルタ処理機能によりフィルタ処理が実行された前記画像データと前記像域分離結果を記憶部に蓄積する画像蓄積機能と、前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して高濃度領域を検出する高濃度領域検出機能と、前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して中間濃度領域を検出する中間濃度領域検出機能と、前記高濃度領域検出機能によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された前記高濃度領域について文字領域であれば黒文字と判定し、前記中間濃度領域検出機能によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、周辺画素の画像状態を参照して黒文字エッジである場合には文字エッジの内側すなわち文字線幅内を意味する文字なかと判定し、前記中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、文字なかでなければ文字と判定する文字判定機能と、をコンピュータに実行させる。

また、請求項５にかかる発明は、請求項４記載のプログラムにおいて、前記高濃度領域検出機能と前記中間濃度領域検出機能と前記文字判定機能とは、前記記憶部に蓄積されている前記画像データをネットワーク接続された他の端末へ配信する際に実行される。

請求項１にかかる発明によれば、文字エッジ領域と色領域とは、入力された画像データから像域分離されるので、精度よく検出することができるとともに、文字なか検出についてはフィルタ処理後の画像データを用いることにより、網点情報ではなくフィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて濃い部分のみを文字なかとすることができるので、網点で構成された文字の判定結果の混在が少なくなり、高精度に文字なかを検出することができるという効果を奏する。

また、請求項２にかかる発明によれば、配信時に必要な文字のなか判定を、画像データを記憶部に蓄積後に行うため、コピーなどに不要な文字なか判定結果を蓄積する必要がないので、蓄積画像のデータが少なくなるという効果を奏する。

また、請求項３にかかる発明によれば、画像形成手段を備えるとともに、文字エッジ領域と色領域とを先に行い、配信時に固有の処理（高濃度領域検出手段と中間濃度領域検出手段と文字判定手段）を後に行うので、スキャナコピーの同時動作などを行うことができるという効果を奏する。

また、請求項４にかかる発明によれば、検出することができるとともに、文字なか検出についてはフィルタ処理後の画像データを用いることにより、網点情報ではなくフィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて濃い部分のみを文字なかとすることができるので、網点で構成された文字の判定結果の混在が少なくなり、高精度に文字なかを検出することができるという効果を奏する。

また、請求項５にかかる発明によれば、文字エッジ領域と色領域とを先に行い、配信時に固有の処理（高濃度領域検出機能と中間濃度領域検出機能と文字判定機能）を後に行うことにより、スキャナコピーの同時動作などを行うことができるという効果を奏する。また、配信時に必要な文字のなか判定を、画像データを記憶部に蓄積後に行うため、コピーなどに不要な文字なか判定結果を蓄積する必要がないので、蓄積画像のデータが少なくなるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。

本発明の実施の一形態を図１ないし図２０に基づいて説明する。本実施の形態は、画像処理装置として、コピー機能、ファクシミリ（ＦＡＸ）機能、プリンタ機能、および入力画像（読み取り原稿画像やプリンタ或いはＦＡＸ機能により入力された画像）を配信する機能、を複合したいわゆる複合機であるデジタルカラー複合機を適用した例を示す。

図１は、本実施の形態にかかるデジタルカラー複合機１００のシステム構成を示すブロック図である。図１に示すデジタルカラー複合機１００は、マイクロコンピュータ構成のメインコントローラ１１７を備え、メインコントローラ１１７がデジタルカラー複合機１００の全体を集中的に制御する。また、デジタルカラー複合機１００は、エンジン部１０１とプリンタコントローラ部１０２とに大別される。

まず、図１を参照して、コピー時の画像データの流れに沿ってデジタルカラー複合機１００の各部の動作について説明する。

エンジン部１０１の全体は、エンジンコントローラ１１０により制御される。このエンジン部１０１において、読み取りユニット１１１は、原稿の画像を読み取る画像読み取り部であり、原稿の画像はＲ，Ｇ，Ｂに色分解された画像データ（反射率リニア）として読み取られ、スキャナ補正部１１２に送られる。スキャナ補正部１１２では読み取りユニット１１１の読み取った機器固有のＲＧＢ信号から標準色空間上でのＲＧＢ信号に色の変換がなされる。ここで標準色空間に変換を行うのは、画像データの再利用を行うためである。

図２に示すように、スキャナ補正部１１２では、ＲＧＢ画像データに対して、像域分離部２０１で像域分離処理、スキャナγ部２０２でスキャナγ補正処理、フィルタ処理部２０３でフィルタ処理、原稿種判定部２０４で原稿種判定処理が行われる。

文字エッジ領域分離手段及び色領域分離手段である像域分離部２０１は、原稿の画像領域（像域）を、異なる特徴を有する領域（文字・線画や写真などの領域）に分類（像域分離）する。本実施の形態においては、特開平2003-259115号公報で開示されている手法により、黒文字エッジ領域、色文字エッジ領域、その他（写真領域）の３つの領域に分離する。このように像域分離することにより、画像データには像域分離信号（文字エッジ領域、色領域）が画素毎に付与される。そして、原稿の画像領域（像域）は、このような像域分離信号に基づいて、黒文字エッジ領域（文字エッジ領域であり色領域でない）、色文字エッジ領域（文字エッジ領域であり色領域である）、写真領域に分類される（前記以外）。ここで、図３は像域分離される文字エッジ領域を示す説明図である。図３に示すように、文字エッジ領域の内側すなわち文字線幅内は、後述する文字なか領域である。

スキャナγ部２０２は、ＲＧＢ各チャネル毎の入力８bit、出力８bitのＬＵＴ（Look Up Table）であり、画像データを反射率リニアから濃度リニアのデータに変換する。

フィルタ処理手段であるフィルタ処理部２０３は、像域分離信号によりフィルタ処理を切り換える。文字エッジ領域（黒文字エッジ領域と色文字エッジ領域）では判読性を重視して鮮鋭化処理を行う。写真領域では、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理を行う。急峻なエッジを鮮鋭化するのは、絵の中の文字を判読しやすくするためである。このように、注目画素がいずれの領域に属するものか、像域分離結果に従い画像データに対して種々の画像処理を施すことにより、出力画像の画像品質を大きく向上させることができる。

原稿種判定部２０４は、特開2000-324338号公報に開示されている原稿判定ブロックを用いる。具体的には、文字あり原稿、有彩原稿、印画紙写真、印刷写真であるかをそれぞれ判定し、これらの４つの特徴量で、文字のみ原稿とカラー原稿であるかどうかの判定を行う。ここで、文字のみ原稿とは、原稿の中に文字しか存在しない原稿であり、上述した判定条件で、文字あり原稿（あり）、印画紙写真原稿（なし）、印刷写真原稿（なし）の条件の時である。また、カラー原稿は、有彩原稿（あり）の時である。なお、複写原稿やインクジェット原稿などの絵柄は階調処理を施しており、印画紙写真か印刷写真原稿のどちらかに分類される。この原稿種判定結果は、画像データを記憶部であるハードディスク（ＨＤＤ）１１８に蓄積する時に、書誌情報として記録される。

スキャナ補正部１１２で処理後のＲＧＢ各８ｂｉｔの画像データと文字エッジ領域信号（１ｂｉｔ）、色領域信号（１ｂｉｔ）は、圧縮処理部１１３において圧縮処理される。この圧縮後の画像データは汎用バス１１４を介してプリンタコントローラ１１５に送られる。なお、汎用バス１１４の帯域が十分に広く、蓄積するハードディスク（ＨＤＤ）１１８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。

プリンタコントローラ１１５は、画像データを記憶する半導体メモリ１１６を備えている。この半導体メモリ１１６には、メインコントローラ１１７の制御により、送られた画像データが蓄積される。また、記憶部であるハードディスク（ＨＤＤ）１１８には、この半導体メモリ１１６に蓄積された画像データと、画像サイズや原稿種判定部２０４で判定された原稿の種類とが蓄積される。これは、デジタルカラー複合機１００によるプリントアウト時に用紙がつまり、印字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であり、また、電子ソートを行うためである。近年はこれだけでなく、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機能も追加されている。すなわち、画像データは、一度半導体メモリ１１６に展開されハードディスク１１８に蓄積される（画像蓄積手段）。

画像データを出力する場合は、記憶部であるハードディスク１１８内の画像データは一度プリンタコントローラ１１５の半導体メモリ１１６に展開され、次に汎用バス１１４を介してエンジン部１０１に送られる。そして、エンジン部１０１のカラー・モノクロ多値データ固定長伸張器１１９は、送られた画像データを元のＲＧＢ各８ｂｉｔデータと文字エッジ領域信号（１ｂｉｔ）、色領域信号（１ｂｉｔ）に伸張し、プリンタ補正部１２０に送出する。なお、図１では、カラー・モノクロ多値データ固定長圧縮器１１３およびカラー・モノクロ多値データ固定長伸張器１１９とあるが、固定長ではなく汎用の圧縮器および伸張器でもよい。このように、ハードディスク１１８に蓄積された画像データがエンジン部１０１に出力される前に一度半導体メモリ１１６に展開されるのは、ハードディスク１１８の書き込み速度と読み込み速度が一定でなく、不規則であるためである。ハードディスク１１８から読み出されたＲＧＢ画像データは、プリンタ補正部１２０によって書き込み制御部１２１および作像ユニット１２２に応じたＹＭＣＢｋの色信号に変換され、文字エッジ領域信号であり色領域信号でない部分は、黒文字としてＢｋの単色データに置き換えられる。

図４に示すように、プリンタ補正部１２０は、ＲＧＢ各８ｂｉｔデータに対して、ＹＭＣＢｋの色信号に変換する色補正処理部４０１と、作像ユニット１２２のγ特性に応じてγ補正を行うプリンタγ部４０２と、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う中間調処理部４０３と、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出する量検出部４０４と、を備えている。

色補正処理部４０１は、黒文字エッジ領域以外では、Ｒ，Ｇ，Ｂデータを一次濃度マスキング法等でＣ，Ｍ，Ｙデータに変換する。画像データの色再現を向上させるために、Ｃ，Ｍ，Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋデータを出力する。ここで、黒文字エッジ領域は、読み取りユニット１１１のＲＧＢ読み取り位置ずれで原稿の黒文字が色付いたり、作像ユニット１２２のＹＭＣＢｋプリンタ時の重ね位置ずれがあると判読性がよくないので、黒文字領域のみ輝度に相当する信号でＢｋ単色データ（Ｃ，Ｍ，Ｙは、プリントアウトしてないデータ）にて出力する。

プリンタγ部４０２は、ＹＭＣＢｋの各色に対して、γの周波数特性に応じて処理する。

中間調処理部４０３は、作像ユニット１２２の階調特性やエッジ量に応じて、ディザ処理等の量子化を行う。量子化処理をする際に黒文字信号（後述する黒文字抽出の処理）を行って、黒文字のコントローラスト強調することも可能である。このことにより、文字の判読性が向上する。

画像形成手段である作像ユニット１２２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、２ｂｉｔの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。なお、作像ユニット１２２の印刷方式は、電子写真方式のほか、インクジェット方式、昇華型熱転写方式、銀塩写真方式、直接感熱記録方式、溶融型熱転写方式など、さまざまな方式を用いることができる。

これまでの説明では、コピー用の画像処理が施されたＲＧＢ系の色空間で圧縮された画像データがハードディスク１１８に蓄積される場合について説明をした。ここで、ハードディスク１１８に蓄積される画像データはデジタルカラー複合機１００などでコピー画像として読み取られたある色空間系の画像データである。ある色空間とは、デバイスディペンデント（デバイスの種類（装置特性）に依存した）な色空間（Ｙｕｖ，ＣＭＹ）であってもよいし、デバイスインディペンデント（デバイスの種類（装置特性）に依存しない）な色空間（ｓＲＧＢ）であってもよい。また、これらのある色空間信号をネットワークを介して他の装置へ送信する際には、他の装置との間でそのまま相互利用できる同じ色空間に補正される。ある色空間とは、例えば、標準的なｓＲＧＢ空間やＬａｂ空間、また、異なる機器間でも共有できる専用の色空間系などである。

次に、ハードディスク１１８に蓄積されたデータをネットワークを介して外部ＰＣ１２６に配信する配信スキャナとして動作する場合のデジタルカラー複合機１００の各部の動作について説明する。

ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）１２４は、デジタルカラー複合機１００を外部ＰＣ１２６が接続されているＬＡＮなどのネットワークに接続するためのインターフェースである。

ハードディスク１１８には、前述のように、スキャナ補正が施された、すなわちコピー用の画像処理が施されたＲＧＢ画像データと、画像サイズや原稿種判定部２０４で判定された原稿の種類とが蓄積されている。

ハードディスク１１８に蓄積された画像データは、プリンタコントローラ１１５に送られ、半導体メモリ１１６に展開され、階調変換処理、フォーマット処理などが行われる。階調処理では、配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理を行う。フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。その後、画像データはＮＩＣ１２４を介して外部ＰＣ１２６に配信される。

ここで、図５はプリンタコントローラ１１５の構成を示すブロック図である。図５に示すように、プリンタコントローラ１１５は、半導体メモリ１１６と、圧縮伸張処理部５０１と、出力フォーマット変換部５０２と、入力フォーマット変換部５０３と、データＩ／Ｆ５０４とにより構成されている。半導体メモリ１１６に展開された画像データを外部ＰＣ１２６に配信するデータの流れに沿って各部の動作について説明する。圧縮伸張処理部５０１は、半導体メモリ１１６に展開された圧縮処理されている画像データを元の各色８ｂｉｔデータに伸張し、出力フォーマット変換部５０２に出力する。出力フォーマット変換部５０２では、ＲＧＢデータを標準色空間であるｓＲＧＢデータに色変換を行うと同時に、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。データＩ／Ｆ５０４では、出力フォーマット変換部５０２からのデータをＮＩＣ１２４に出力する。プリンタコントローラ１１５は、このようにして配信するための適切な画像フォーマット処理を施して、ＮＩＣ１２４を通して外部ＰＣ１２６へ配信する。

また、ネットワークを介して外部ＰＣ１２６からプリントアウトするプリンタとして画像処理装置１００が動作する場合には、ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）１２４よりデータがデータＩ／Ｆ５０４を介して入力されると、入力フォーマット変換部５０３は入力されたデータから画像及びプリント指示するコマンドを解析して画像データとして印刷できる状態にビットマップ展開して、圧縮伸張処理部５０１は展開されたデータを圧縮してデータを半導体メモリ１１６に蓄積する。半導体メモリ１１６に蓄積されたデータは、随時大容量のハードディスク１１８に書き込まれる。なお、入力される画像データは、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式の汎用画像フォーマットの自然画像である。

なお、ＦＡＸ時については画像データの流れを特に図示しないが、ＦＡＸコントローラ１２３は、画像処理装置１００のＦＡＸ機能を制御し、電話回線などの所定のネットワークとの間で画像データの送受信を行う。モノクロ２値可変長可逆圧縮データ伸張器１２３ａは、送受信するデータの圧縮、伸張を行う。

上述したように、デジタルカラー複合機１００は、スキャン画像のＲＧＢ系のデータのままハードディスク１１８に蓄積し、蓄積したデータを印刷や配信する際に蓄積データに対して画像フォーマットを変換するようにしている。すなわち、本実施の形態のデジタルカラー複合機１００ではカラーで蓄積した画像データをそのままカラーで出力することもモノクロに変換して出力することもできる。

例えば、カラーで蓄積した画像データをモノクロに変換して印刷出力する場合には、図４に示したプリンタ補正部１２０の色補正処理部４０１でカラーからモノクロへの変換を行っている。ここでは紙出力を目的としているので、ＲＧＢ →Ｂｋ（黒）の変換が行われる。なお、配信の場合には、元のＲＧＢ値から輝度Ｙを求め、それを変換後のＲＧＢに反映することで対応すればよい。

ここで、プリンタコントローラ１１５の出力フォーマット変換部５０２について説明する。図６は、出力フォーマット変換部５０２の構成を示すブロック図である。図６に示すように、出力フォーマット変換部５０２は、色変換部６０１と、解像度変換部６０２と、ＴＩＦＦフォーマット生成部６０３と、ＪＰＥＧフォーマット生成部６０４と、圧縮フォーマット生成部６０５と、データＩ／Ｆ６０６とにより構成されている。

色変換部６０１では、ＲＧＢデータをｓＲＧＢデータにデータ変換を行う。解像度変換部６０２は、色変換部６０１でｓＲＧＢに変換したデータに対して、３００ｄｐｉ、２００ｄｐｉなどの画素密度変換を行う。本実施の形態では、３００ｄｐｉで変換した場合の画素密度で説明する。各フォーマット生成部（ＴＩＦＦフォーマット生成部６０３、ＪＰＥＧフォーマット生成部６０４、圧縮フォーマット生成部６０５）は、解像度変換部６０２で解像度変換した画像を各フォーマットに変換する。データＩ／Ｆ６０６は、ＮＩＣ１２４に出力すべきフォーマットを出力する。

ここで、圧縮フォーマット生成部６０５について説明する。圧縮フォーマット生成部６０５は、２値化部６０７と、黒画像生成部６０８と、２値画像生成部６０９と、第１解像度変換部６１０と、第２解像度変換部６１１と、背景画像生成部６１２と、文字画像生成部６１３と、画像ファイル合成部６１４とにより構成されている。

２値化部６０７では、画像濃度の明暗を基本に文字領域と非文字領域の２値データと黒文字データを出力する。２値画像生成部６０９では、２値化部６０７から出力された２値データに対して可逆変換であるＭＭＲ圧縮を行う。黒画像生成部６０８では、２値化部６０７から出力された黒文字データに対して可逆変換であるＭＭＲ圧縮を行う。第１解像度変換部６１０および第２解像度変換部６１１では、画像データに対して解像度変換を行い、解像を低くする（１５０ｄｐｉ）。背景画像生成部６１２では、２値化部６０７で文字領域となった領域の画像データを、白に相当する一定の値の画像データの書き換え非可逆圧縮のＪＰＥＧ圧縮を行う。文字画像生成部６１３は、文背景領域となった領域の画像データを、一定の値の画像データの書き換え非可逆圧縮のＪＰＥＧ圧縮を行う。このように背景画像に対しては文字部を一定の値のデータにするのは、一定の値にすることより圧縮が向上するからである。また、文字画像に関しても、背景画像を一定の値にするのも圧縮の向上のためである。

なお、第１解像度変換部６１０および第２解像度変換部６１１における解像度変換の解像度については、文字画像は背景画像ほど解像度がいらないので、７５ｄｐｉ程度でも構わない。書誌情報に、文字のみ原稿である時は、背景画像と文字画像の両方を７５ｄｐｉの解像度でＪＰＥＧファイルを作成する。文字に関して解像度を落とすのは、文字の解像度はＭＭＲの解像度で保証しているので、ＪＰＥＧ画像のｄｐｉを落としても階調劣化するが問題とならない。解像度を落とすことによりファイルサイズを小さくすることが可能になる。本実施の形態では、画像解像度を落とすことにファイルサイズを小さくしたが、画像の解像以外の階調数など画像品質を落としてファイルサイズを小さくしてもよい。蓄積データに書誌情報として文字のみ原稿ありなしの記載があるので、蓄積データ後の画像データに対して、文字のみ原稿に対して圧縮率を高くすることが可能となっている。

画像ファイル合成部６１４では、２値画像生成部６０９の出力（ＭＭＲ）、黒画像生成部６０８の出力（ＭＭＲ）、背景画像生成部６１２の出力（ＪＰＥＧ）、文字画像生成部６１３の出力（ＪＰＥＧ）の４つの画像を１のファイル化を行う。このときのファイル形式は、汎用フォーマット（ＰＤＦファイルなど）を用いても構わない。

ここで、２値化部６０７について図７を参照して詳述する。２値化部６０７では、複数の特徴量を抽出することにより２値化を行う。以下の処理は、逐次処理であり、１つの処理が終わると隣の画素の処理を行い、１ラインが次のラインの先頭から処理を行い画像の終わりで処理を続ける。ＲＧＢ画像データは数字が多くなると黒くなり、数字が小さくなると白くなるものとする。

図７に示すように、２値化部６０７は、文字解像度変換部７０１、２値化部７０２、マスク部７０３、黒抽出部７０４、文字判定＋文字なか判定部７０５により構成されている。

文字解像度変換部７０１は、圧縮伸張処理部５０１にて伸張したデータである文字エッジ領域と色領域信号を画像に施した解像度と同じ解像度で解像度変換（３００ｄｐｉ）を施し、画像データと画素密度を同一にする。ここでの出力は、文字エッジ及び色とする。

２値化部７０２は、１ライン毎に閾値を変更して２値化する適応２値化部７０６と適応２値化の出力の孤立点を除去する第１孤立点除去部７０７とからなる。適応２値化部７０６は、色地上文字や白地上文字を抽出するために、エッジの色を検出して１ライン毎に閾値を変更するものであり、図８に示すように、閾値算出部７０８と２値化部７０９とからなる。

図９に示すように、注目画素○の主走査方向に対して左右２画素の参照画素▽△で下記条件を満たす場合に、２値化閾値対象画素とする。
（○―▽）＞ｔｈ２ ｏｒ （○―△）＞ｔｈ２
なお、ｔｈ２は、画像の入力特性により決まる固定値である。閾値算出部７０８は、１ラインで２値化対象画素のＲＧＢ独立に平均を求め、その平均した値を閾値とする。また、閾値算出部７０８は、１ライン中に２値化対象画素がない場合は、所定の値を閾値とする。２値化部７０９は、閾値算出部７０８で求めた閾値に対して、入力画像のＲＧＢの値が１つでも閾値を超えていれば、黒（ｏｎ）として判定し、黒（ｏｎ）で無い時は、白（ｏｆｆ）として出力する。なお、図８にラインメモリ７１０があるのは、閾値算出部７０８で計算した結果で２値化しようとすると、処理が１ラインずれるので、ずれないように１ラインメモリで１ライン遅延をしている。このようにライン毎に閾値を変更することで、地肌や背景の色に依存せずに色地上ものや白地上の文字を良好に抽出することが可能となる。

第１孤立点除去部７０７は、適応２値化の結果には孤立点が多く存在することから、その孤立点除去を行う。より具体的には、図１０のパターンに対して一致した時は、注目画素を反転することにより孤立点を除去する。

次に、中間濃度領域検出手段であるマスク部７０３について説明する。マスク部７０３は、図７に示すように、Ｎ値化部７１１、第１網点検出部７１２、第２網点検出部７１３、第１グレー検出部７１４、第２グレー検出部７１５、下地検出部７１６により構成されている。

Ｎ値化部７１１は、後述する網点検出の特徴とグレー検出の特徴とをＮ値の値にして共通に使用する。ＲＧＢ差の小さいデータ（bk）は、thabkより値が大きい時は黒文字として、ＲＧＢ差の大きなデータは、ＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分けて色相ごとに閾値（thay、tham、thac、thab、thag、thar）を分けて２値化処理を行い、色の濃いものをアクティブ画素（文字）として２値化処理を行う。色相の分け方は、単純にＲＧＢの大小関係で行ってもよいし、ＲＧＢの色の割合で決めてもよい。これは入力画像の特性により決まる。ただし、出力結果は色相別に保持する。ここでは、以下の様に定義する。なお、（）は、bit表示を示す。
Dtah＝０（000）:該当なし
Dtah＝１（001）:黄色
Dtah＝２（010）:マゼンタ
Dtah＝３（011）:赤
Dtah＝４（100）:シアン
Dtah＝５（101）:緑
Dtah＝６（110）:青
Dtah＝７（111）:黒
さらに、Ｎ値化部７１１は、白のレベルも同様に２値化を行う。ＲＧＢ差の小さいデータ（bk）は、thbbkより値が小さい時は白画素として、ＲＧＢ差の大きなデータは、ＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分けて色相ごとに閾値（thby、thbm、thbc、thbb、thbg、thbr）を分けて２値化処理を行い、色の薄いものをアクティブ画素（白画素）として２値化処理を行う。また、黒に含まれるもので、更に黒い（濃い）色を抽出したものを濃い黒として、黒抽出時に使用する。さらに、Ｎ値化部７１１は、下地の抽出を行う。下地も白レベルと同様であるが、閾値は白レベルと文字の閾値と中間の値を使用して、下地の閾値より白ければ下地とする。下地領域、グレー領域、文字領域の関係は、図１１のようになる。下地領域の濃い方とグレー領域の薄い方とでは、２つの領域をまたがる濃度域が存在する。その理由は、下地領域、グレー領域ともパターンマッチングである程度の大きさの領域がないと領域判定しないため、ある程度の重なりがないと、下地領域とグレー判定の近傍の均一画像の濃度領域であっても、下地領域とグレー領域にまたがった場合に、下地領域とグレー領域のどちらの領域に該当しなくなるのを防ぐためである。

第１網点検出部７１２においては、スキャナ補正部１１２で細かな網点は平滑化処理にて網点形状は無くなっているが、新聞の写真のような粗い網点は充分な平滑化を行うことができずに網点のドット形状が残っており、この粗い網点を検出することを目的とする。ここでは、網点のパターンマッチングを行う。ここでは、Dtah≠０の時に黒画素として、Ｎ値化の白画素を白画素とする。第１網点検出部７１２における網点検出処理について図１２のフローチャートを参照して説明する。図１２に示すように、まず、１画素の前の処理結果であって網点のカウント値であるＭＳと１ライン前の処理結果であるＳＳ[ｉ]を比較し（ステップＳ１）、ＭＳよりもＳＳ[ｉ]が大きな場合には（ステップＳ１のＹ）、ＭＳをＳＳ[Ｉ]に置き換え（ステップＳ２）、ステップＳ３に進む。一方、ＭＳよりもＳＳ[ｉ]が大きくない場合には（ステップＳ１のＮ）、そのままステップＳ３に進む。すなわち、１ライン前の結果と１画素前の処理結果の大きい方の値をもってくる。

続くステップＳ３では、図１３に示す白画素のパターンマッチングにより白パターンか否かを判断する。白画素がパターンと一致している場合には（ステップＳ３のＹ）、ＭＳを０、Ｓ[ｉ]＝０として、Ｓ[ｉ]の次のラインで使用し（ステップＳ４）、非網点画素とする（ステップＳ８）。一方、パターン一致しない場合には（ステップＳ３のＮ）、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５では、図１４に示す網点のパターンマッチングにより網点パターンか否かを判断する。図１４においては、●は黒画素、○は非黒画素である。網点パターンと一致している場合には（ステップＳ５のＹ）、ＭＳを１インクリメントし（ステップＳ６）、ステップＳ７に進む。一方、網点パターンと一致していない場合には（ステップＳ５のＮ）、そのままステップＳ７に進む。なお、網点検出精度向上のために、非黒画素に、白画素を数個含む条件を増やして精度を上げても良い。

ステップＳ７では、網点画素か否かを判定する。具体的には、Ｓ[ｉ]＝ＭＳとして、Ｓ[ｉ]を次のラインで使用し、ＭＳ＞５か否かを判断する。ＭＳ＞５ならば（ステップＳ７のＹ）、網点画素とし（ステップＳ９）、ＭＳ＞５でなければ（ステップＳ７のＮ）、非網点画素とする（ステップＳ８）。

最後に、網点のカウント値であるＭＳを１ライン前の処理結果ＳＳ[ｊ]とし（ステップＳ１０）、処理を終了する。

次に、第２網点検出部７１３について簡単に説明する。第１網点検出部７１２においては画像データを順方向で処理していたが、第２網点検出部７１３においては逆方向で処理を行う。第１網点検出部７１２では、網点の先端部が網点とならない部分を逆読みすることにより、網点となるようにしている。

このように第１網点検出部７１２および第２網点検出部７１３における網点検出においては、白パターンから白パターンの間に一定以上の網点パターンがあれば網点と検出する。これは、文字は一般的に白地上文字であるから、白地上文字は、網点パターンが文字のエッジ近傍しかないので誤検出することはほとんどない。Ｙ成分持つ色データ（黄、緑、赤、黒）を黒画素として同様の処理（第１網点検出部７１２および第２網点検出部７１３）を行う。更に、Ｍ成分持つ色データ（赤、マゼンタ、青、黒）、Ｃ成分をもつ色データ（シアン、青、緑、黒）もＹ成分を同様に行う。Ｙ、Ｍ、Ｃ成分に展開したのは、印刷のインクの成分はＹＭＣなので、インクのドット再現を正確に抽出するためである。

第１グレー検出部７１４は、文字領域は濃く、文字周辺の領域は薄いことを利用して、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃いところを中濃度としてグレー判定を行う。グレー判定で使用する白地は、Ｎ値化の白画素である。第１グレー検出部７１４におけるグレー検出処理について図１５のフローチャートを参照して説明する。図１５に示すように、まず、１画素の前の処理結果であって白画素のカウント値であるＭＳと１ライン前の処理結果であるＳＳ[ｉ]を比較し（ステップＳ１１）、ＭＳよりもＳＳ[ｉ]が大きな場合には（ステップＳ１１のＹ）、ＭＳをＳＳ[Ｉ]に置き換え（ステップＳ１２）、ステップＳ１３に進む。一方、ＭＳよりもＳＳ[ｉ]が大きくない場合には（ステップＳ１１のＮ）、そのままステップＳ１３に進む。すなわち、１ライン前の結果と１画素前の処理結果の大きい方の値をもってくる。

続くステップＳ１３では、図１６に示すパターンマッチングによりグレーパターンか否かを判断する。中濃度がグレーパターンと一致している場合には（ステップＳ１３のＹ）、ＭＳを５、Ｓ[ｉ]＝０として、Ｓ[ｉ]の次のラインで使用し（ステップＳ１４）、グレー画素とする（ステップＳ１９）。一方、パターン一致しない場合には（ステップＳ１３のＮ）、ステップＳ１５に進む。ここで、中濃度とは、Ｎ値化で、Dtah＝０、かつ、非白画素の時である。

ステップＳ１５では、白画素であるか否かを判断する。ここで、白画素とは、Ｎ値化の白画素のことである。白画素である場合には（ステップＳ１５のＹ）、ＭＳ＞０か否かを判断する（ステップＳ１６）。ＭＳ＞０ならば（ステップＳ７のＹ）、ＭＳを１デクリメントし（ステップＳ１７）、ステップＳ１８に進む。ＭＳ＞０でなければ（ステップＳ１６のＮ）、非グレー画素として、Ｓ[ｉ]＝ＭＳとして、Ｓ[ｉ]を次のラインで使用する（ステップＳ２０）。一方、白画素でない場合には（ステップＳ１５のＮ）、そのままステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８では、グレー画素か否かを判定する。具体的には、Ｓ[ｉ]＝ＭＳとして、Ｓ[ｉ]を次のラインで使用し、ＭＳ＞０か否かを判断する。ＭＳ＞０ならば（ステップＳ１８のＹ）、グレー画素とし（ステップＳ１９）、ＭＳ＞０でなければ（ステップＳ１９のＮ）、非グレー画素とする（ステップＳ２０）。

最後に、白画素のカウント値であるＭＳを１ライン前の処理結果ＳＳ[ｊ]とし（ステップＳ２１）、処理を終了する。

次に、第２グレー検出部７１５について簡単に説明する。第１グレー検出部７１４においては画像データを順方向で処理していたが、第２グレー検出部７１５においては逆方向で処理を行う。逆方向で処理することにより、グレー領域先端がグレーとならなかった部分をグレーとしている。

続いて、下地検出部７１６について説明する。適応２値化部７０６でライン毎に閾値を切り換えて薄い領域においても文字判定する場合、薄い領域すべてが文字判定になれば問題はないが、閾値が薄い領域の画像をまたがっていると、２値化部での結果が白黒の変化点が多く最終画像においてファイルサイズが大きくなってしまう。そこで、単純のグレー判定の領域の下限値（白側）を白寄りにすると、色地上の文字が文字判定できなくなるので、ここで、下地を検出する。下地に足して４×５のＡＮＤを行い、次に２×３のＯＲを行う。このことにより入力データに対して下地を小さくしている。このことにより、文字周辺の下地は文字と下地の境界部も下地となり、下地の領域を小さくしているので文字を下地に含みにくくなるため、良好に下地を検出できる。

次に、高濃度領域検出手段である黒抽出部７０４について説明する。黒抽出部７０４は、後段の文字なか判定時に使用するため、（非常に）濃い領域を抽出する。黒抽出部７０４は、第２孤立点除去部７１７を備えている。第２孤立点除去部７１７は、２×３のＡＮＤと２×３のＯＲを行い、孤立点除去を行う。このことにより、（非常に）濃い領域のかたまりのみを抽出することが可能となる。

続いて、文字判定手段である文字判定＋文字なか判定部７０５について説明する。

まず、文字判定について説明する。文字領域（第１孤立点除去部７０７の出力）であり、網点領域（第１網点検出部７１２および第２網点検出部７１３の出力）でなく、グレー領域（第１グレー検出部７１４および第２グレー検出部７１５の出力）でなく、下地領域（下地検出部７１６の出力）でなく、文字なか（後述する文字なか判定結果）でなければ、文字とする。このように文字領域を、下地領域、網点領域およびグレー領域と論理演算を行うのは、文字判定結果が本来、解像度の必要ない写真領域を文字領域としていため、写真領域として補正をするようにしたものである。特に、写真領域は孤立点を非常に多く含んでおり、この補正を行うことにより、文字画像の圧縮率の向上を図るとともに、画像も文字非文字の混在が少なくなり画質向上も望める。文字なか判定結果を文字判定結果から除外しているのは、黒文字を黒単色で出力するので、圧縮率を向上されるために文字画像を固定値にするためである。

次に、文字なか判定について説明する。文字のなかの判定においては誤判定が必ずあるので、濃い黒を検出して画像に影響ないように、太文字（線幅太い線）を対象として濃い黒も出力できるようにしている。これらは、図示しない操作部より操作する。出力は、下記に示すような（１）文字なか判定、（２）濃い黒判定の２種類の内１つを選択する。

（１）．文字なか判定
文字なか判定は、図１７に示すように、文字判定、３ラインＯＲ、絵柄判定、黒判定、抽出１、抽出２、と２つのミラーからなる。

（１．１）．文字判定
前段の像域分離の出力結果である文字判定結果と色判定結果の論理演算をとり、文字であってかつ色でなければ、黒文字エッジをして出力する。

（１．２）．３ラインＯＲ
文字判定の結果である黒文字エッジの３ライン×１画素のＯＲをとる。本来は、この３ラインＯＲではなく、抽出１の後に２ライン遅延を行って抽出２とライン遅延をあわせる必要があるが、抽出部１の後でライン遅延をすると画像データを遅延する必要が出てくるため、ここで３ラインＯＲすることにより、ライン遅延を吸収している。

（１．３）．絵柄判定
前段の像域分離の出力結果である色判定結果、グレー検出１の結果、グレー検出２の結果、網点検出１の結果、網点検出２の結果の何れかが１つでもｏｎならば、絵柄と判定する。

（１．４）．絵柄判定
前段の像域分離の出力結果である色判定結果が、非色で、かつＮ値化で黒（Ｂｋまたは、濃い黒）ならば、黒とする。

（１．５）．抽出１
文字なかを抽出するフローを図１８に示す。以下説明は、３ラインＯＲの出力を黒文字エッジ、絵柄判定の結果を絵柄、黒判定結果を黒として説明する。
ａ）．注目画素判定
黒文字エッジならば、文字なか領域とする。
絵柄判定の結果が絵柄ならば、絵柄領域とする。
なお、像域分離のアルゴリズム上、文字と絵柄ともｏｎになることはない。
ｂ）．高濃度判定
注目ラインが黒画素判定の結果が黒でなければ、中間領域とする。
ｃ）．１ライン前（絵柄）判定
線分処理後の１ライン前の判定結果が絵柄領域（写真領域）であれば、絵柄領域（写真領域）とする。
ｄ）．１画素前（絵柄）判定
１画素前の判定結果が絵柄領域（写真領域）であれば、絵柄領域（写真領域）とする。
ｅ）．１ライン前（文字なか）判定
線分処理後の１ライン前の判定結果が文字なか領域であれば、文字なか領域とする。
ｆ）．１画素前（文字なか）判定
１画素前の判定結果が文字なか領域であれば、文字なか領域とする。
ｇ）．上記以外
中間領域とする。
ｈ）．線分処理
最後に線分処理を行う。ここでは、色判定結果が色でなく、かつ、高濃度の画素が、１４４画素以上連続していれば、このモジュール（文字なか）では、中間領域として補正する。次段に出力するデータは、補正しない（線分処理前の結果を次段（判定部）に出力する）。

（１．６）．抽出２、ミラー
抽出２では、逆像（ミラー）画像で文字なか判定をする。逆像での処理をパイプライン処理で実現するために、抽出２の前後でミラーをしている。抽出部１と同一なので説明は省略する。

（１．７）．判定部
抽出１と抽出２のミラーの出力が、両方が文字なか領域でかつ２値化部の出力が文字ならば黒文字とする。

（２）．濃い黒判定
濃い黒判定は、黒抽出部７０４の抽出結果について、２値化部７０２の出力が文字ならば黒文字とする。

以上が、文字なか判定についての説明である。

このように、周辺画素の画像の状態を参照することで文字なか判定をすることにより、画像領域の文字の文字なかを判定することができる。

文字エッジ領域と色領域は、読み取った画像で色や網点などを検出するので精度よく検出できる。また、文字なか検出の濃度情報についてフィルタ処理後のデータを用いるのは、網点で構成された文字に対しては網点領域が少なく文字エッジ領域になったりならなかったりするため、網点情報ではなくフィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて濃い部分のみを文字のなかとしている。新聞の写真の様にスクリーン線数の低い網点は、平滑化しても網点形状が残るので網点検出で検出して、カタログなどの一般的な原稿にあるスクリーン線数の高い網点は、平滑がかかり網点形状は無くなるので、網点面積率が３０％から６０％程度のものはグレー判定にてグレーと検出する。特に、文字の先端部は幅が狭いので網点（非文字領域）となりにくく、例えば先端が文字エッジ領域で文字の中央部が網点と判定されると文字なか判定が中途半端な結果となり、見苦しくなるのを避けるためである。

最後に、プリンタコントローラ１１５の入力フォーマット変換部５０３について説明する。図１９は、入力フォーマット変換部５０３の構成を示すブロック図である。図１９に示すように、入力フォーマット変換部５０３は、ＴＩＦＦフォーマット展開部８０１と、ＪＰＥＧフォーマット展開部８０２と、圧縮フォーマット展開部８０３と、出力選択部８０４とにより構成されている。ＴＩＦＦフォーマット展開部８０１と、ＪＰＥＧフォーマット展開部８０２と、圧縮フォーマット展開部８０３とは、各フォーマットをビットマップに展開する機能を持ち、出力選択部は３つのフォーマットの内、一つを選択して出力と同時にＲＧＢデータをＹＭＣＢｋにデータを変換する。入力画像データがＴＩＦＦフォーマットであれば、ＴＩＦＦフォーマット展開部８０１にてビットマップデータで展開する。ＪＰＥＧフォーマットであれば、ＪＰＥＧフォーマット展開部８０２にてビットマップデータで展開する。さらに、圧縮フォーマットであれば、圧縮フォーマット展開部８０３にて展開する。

ここで、圧縮フォーマット展開部８０３について説明する。圧縮フォーマット展開部８０３は、画像ファイル展開部８０５と、２値画像展開部８０６と、黒画像展開部８０７と、背景画像展開部８０８と、文字画像展開部８０９と、画像ファイル合成部８１０とにより構成されている。

画像ファイル展開部８０５では、図６の圧縮フォーマット生成部６０５にて生成したファイルの中の４つファイルを後段の２値画像展開部８０６、黒画像展開部８０７、背景画像展開部８０８、文字画像展開部８０９にそれぞれ対応した画像データを出力する。

２値画像展開部８０６では、ＭＭＲを伸張してビットマップに展開し、黒画像展開部８０７では、ＭＭＲを伸張してビットマップに、背景画像展開部８０８では背景画像のＪＰＥＧをビットマップに、文字画像展開部８０９では文字画像のＪＰＥＧをビットマップに、それぞれ展開する。４つの展開したビットマップデータは、画像ファイル合成部８１０にて１枚のビットマップデータに合成される。

画像ファイル展開部８０５では、２値画像展開部８０６の出力が文字領域であれば、文字画像展開部８０９の出力である画像データを出力し、２値画像展開部８０６の出力が非文字領域であれば、背景画像展開部８０８の出力である画像データを出力する。さらに、黒画像展開部８０７の出力が黒文字であれば、黒で出力する。このことにより１枚の画像を生成する。文字と非文字の解像度は２値画像の解像度となる。

ここで、図２０は入力画像、ファイル画像および出力画像のイメージを示す説明図である。

このように本実施の形態によれば、文字エッジ領域と色領域とは、入力された画像データから像域分離されるので、精度よく検出することができるとともに、文字なか検出についてはフィルタ処理後の画像データを用いることにより、網点情報ではなくフィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて濃い部分のみを文字なかとすることができるので、網点で構成された文字の判定結果の混在が少なくなり、高精度に文字なかを検出することができる。

また、文字エッジ領域と色領域とを先に行い、配信時に固有の処理を後に行うことにより、スキャナコピーの同時動作などを行うことができる。また、配信時に必要な文字のなか判定を、画像データを記憶部に蓄積後に行うため、コピーなどに不要な文字なか判定結果を蓄積する必要がないので、蓄積画像のデータが少なくなる。

なお、本実施の形態においては、画像処理装置として、コピー機能、ファクシミリ（ＦＡＸ）機能、プリンタ機能、および入力画像（読み取り原稿画像やプリンタ或いはＦＡＸ機能により入力された画像）を配信する機能、を複合したいわゆる複合機であるデジタルカラー複写機を適用したが、これに限るものではなく、プリンタ機能のみを有するプリンタ装置等であっても良い。

また、本実施の形態のデジタルカラー複合機１００では、各種処理が、デジタル回路構成のハードウェア資源であるプリンタコントローラ部１０２によって実行される例を示したが、これに限るものではなく、そのような各種処理を、デジタルカラー複合機１００のハードウェア資源（例えば、ＨＤ）にインストールされたコンピュータプログラムによってＣＰＵを動作させて実行するようにしても良い。

本発明の実施の一形態にかかるデジタルカラー複合機のシステム構成を示すブロック図である。 スキャナ補正部の構成を示すブロック図である。 像域分離される文字エッジ領域を示す説明図である。 プリンタ補正部の構成を示すブロック図である。 プリンタコントローラの構成を示すブロック図である。 出力フォーマット変換部の構成を示すブロック図である。 ２値化部の構成を示すブロック図である。 適応２値化部の構成を示すブロック図である。 適応２値化部における適応２値化の参照画素を示す説明図である。 第１孤立点除去部における孤立点除去のパターンを示す説明図である。 下地領域、グレー領域、文字領域の関係を示す説明図である。 第１網点検出部における網点検出処理の流れを示すフローチャートである。 白画素のパターンマッチングに用いるパターンを示す説明図である。 網点のパターンマッチングに用いるパターンを示す説明図である。 第１グレー検出部におけるグレー検出処理の流れを示すフローチャートである。 グレーパターンマッチングに用いるパターンを示す説明図である。 文字判定＋文字なか判定部における文字なか判定を示すブロック図である。 文字なかを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。 入力フォーマット変換部の構成を示すブロック図である。 入力画像、ファイル画像および出力画像のイメージを示す説明図である。

符号の説明

１００ 画像処理装置
１１８ 記憶部
１２２ 画像形成手段
２０１ 文字エッジ領域分離手段、色領域分離手段
２０３ フィルタ処理手段
７０３ 中間濃度領域検出手段
７０４ 高濃度領域検出手段
７０５ 文字判定手段

Claims (5)

1. 入力された画像データから文字エッジ領域を像域分離する文字エッジ領域分離手段と、
   入力された画像データから色領域を像域分離する色領域分離手段と、
   前記文字エッジ領域分離手段および前記色領域分離手段における像域分離結果に応じたフィルタ処理として、文字エッジ領域では画像データに対する鮮鋭化処理を行い、写真領域では画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として当該エッジ量に応じて画像データに対する平滑化処理や鮮鋭化処理を行うフィルタ処理手段と、
   このフィルタ処理手段によりフィルタ処理が実行された前記画像データと前記像域分離結果を記憶部に蓄積する画像蓄積手段と、
   前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して高濃度領域を検出する高濃度領域検出手段と、
   前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して中間濃度領域を検出する中間濃度領域検出手段と、
   前記高濃度領域検出手段によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された前記高濃度領域について文字領域であれば黒文字と判定し、前記中間濃度領域検出手段によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、周辺画素の画像状態を参照して黒文字エッジである場合には文字エッジの内側すなわち文字線幅内を意味する文字なかと判定し、前記中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、文字なかでなければ文字と判定する文字判定手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記高濃度領域検出手段と前記中間濃度領域検出手段と前記文字判定手段とは、前記記憶部に蓄積されている前記画像データをネットワーク接続された他の端末へ配信する際に実行される、
   ことを特徴とした請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記記憶部に蓄積されている前記画像データに基づいて作像した画像を転写紙上に形成して出力する画像形成手段をさらに備えている、
   ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
4. 入力された画像データから文字エッジ領域を像域分離する文字エッジ領域分離機能と、
   入力された画像データから色領域を像域分離する色領域分離機能と、
   前記文字エッジ領域分離機能および前記色領域分離機能における像域分離結果に応じたフィルタ処理として、文字エッジ領域では画像データに対する鮮鋭化処理を行い、写真領域では画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として当該エッジ量に応じて画像データに対する平滑化処理や鮮鋭化処理を行うフィルタ処理機能と、
   このフィルタ処理機能によりフィルタ処理が実行された前記画像データと前記像域分離結果を記憶部に蓄積する画像蓄積機能と、
   前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して高濃度領域を検出する高濃度領域検出機能と、
   前記記憶部に蓄積されているフィルタ処理後の前記画像データに対して中間濃度領域を検出する中間濃度領域検出機能と、
   前記高濃度領域検出機能によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された前記高濃度領域について文字領域であれば黒文字と判定し、前記中間濃度領域検出機能によりフィルタ処理後の前記画像データから検出された中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、周辺画素の画像状態を参照して黒文字エッジである場合には文字エッジの内側すなわち文字線幅内を意味する文字なかと判定し、前記中間濃度領域について文字領域であって、網点領域でなく、グレー領域でなく、下地領域でなく、文字なかでなければ文字と判定する文字判定機能と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
5. 前記高濃度領域検出機能と前記中間濃度領域検出機能と前記文字判定機能とは、前記記憶部に蓄積されている前記画像データをネットワーク接続された他の端末へ配信する際に実行される、
   ことを特徴とした請求項４記載のプログラム。

Images