JP4833893B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像読み取り装置、画像形成装置、複写装置、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法、画像読み取り装置、画像形成装置、複写装置、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体Info
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Description
請求項4の発明による画像形成装置は、請求項1記載の画像処理装置と、その出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタとを備えたことを特徴とするものである。
請求項6の発明による複写装置は、請求項5において、外部からのプリント指示コマンドを解析して前記プリンタにより外部からの画像情報をプリントアウトするプリンタコントローラをさらに設けたことを特徴とするものである。
請求項8の発明による記録媒体は、請求項7記載のプログラムを記録したコンピュータ読み出り可能なことを特徴とするものである。
また、中心画像の濃度により極点画素の判定閾値を変えること切り換えることにより、画像の品質向上が可能になる。
また、中心画素の濃度が薄いときに判定しやすい極点画素の判定閾値を設定し、中心画素の濃度が濃いときに判定しにくい極点画素の判定閾値を設定することにより、良好に網点判定を行うことができる。
請求項4の発明によれば、画像処理装置をカラープリンタに適用することが可能である。
請求項5,6の発明によれば、画像処理装置をカラー複写機に適用することが可能である。
請求項7,8の発明によれば、画像処理方法をコンピュータで実行することができる。
カラー画像読み取り装置(以下、スキャナという)200は、コンタクトガラス202上の原稿180の画像を照明ランプ205、ミラー群204A、204B、204Cなど、およびレンズ206を介してカラーセンサ207に結像して、原稿のカラー画像情報を、例えば、ブルー(以下、Bという)、グリーン(以下、Gという)およびレッド(以下、Rという)の色分解光毎に読み取り、電気的な画像信号に変換する。カラーセンサ207は、この例では、3ラインCCDセンサで構成されており、B、G、Rの画像を色ごとに読取る。スキャナ200で得たB、G、Rの色分解画像信号強度レベルをもとにして、図示を省略された画像処理ユニットにて色変換処理を行い、ブラック(以下、Bkという)、シアン(以下、Cという)、マゼンダ(以下、Mという)およびイエロー(以下、Yという)の記録色情報を含むカラー画像データを得る。
メインコントローラ10は、複写機全体を制御する。メインコントローラ10には、オペレータに対する表示と、オペレータからの機能設定入力制御を行う操作/表示ボードOPB、エディタ15、スキャナ200およびオプションのADFの制御、原稿画像を画像メモリに書き込む制御、および、画像メモリからの作像を行う制御等を行う。スキャナコントローラ12、プリンタコントローラ16、画像処理ユニット(IPU)40、ならびに、カラープリンタ400内にあって荷電、露光、現像、給紙、転写、定着ならびに転写紙搬送を行う作像エンジンの制御を行うエンジンコントローラ13、等の分散制御装置が接続されている。各分散制御装置とメインコントローラ10は、必要に応じて機械の状態、動作指令のやりとりを行っている。また、紙搬送等に必要なメインモータ、各種クラッチも、メインコントロ−ラ10内の図示しないドライバに接続されている。
C/P信号:2ビット信号であり、
3が低線数網点領域を示し、
2が網点領域を示し、
1が文字エッジ領域を示し、
0が絵柄領域を示す。
B/C信号:1ビット信号であり、H(「1」)が無彩領域を示し、
L(「0」)が有彩領域を示す。
フィルタ321は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ200が発生するG画像データを補正する。ここで、スキャナ200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、単純に原稿上の像エッジを強調し、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8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、後段の特徴量検出(エッジ抽出、白領域検出)に応じて2つ係数の演算結果の最大値または、最小値のどちらかを使用する。
0 −1 0 −2 0 −1 0
0 −1 0 −2 0 −1 0
0 −1 −1 20 −1 −1 0
0 −1 0 −2 0 −1 0
0 −1 0 −2 0 −1 0
−1 0 0 −2 0 0 −1
−1 0 0 −2 0 0 −1
−1 0 −1 20 −1 0 −1
−1 0 0 −2 0 0 −1
−1 0 0 −2 0 0 −1
本実施の形態では、2つ係数を例に取って説明したが、3つ以上の係数でも同様の効果が得られる。
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、これらの黒画素及び白画素が連続している。エッジ抽出322は、このような黒画素及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。
先ず、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、TH1≦入力データ<TH2であると中間調画素と、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、本実施の形態では、図9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9に示すパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上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。
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又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、本実施の形態にあっては、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。
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。
白領域抽出部323は、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,グレーパターンマッチング部323e,グレー膨張部323f、白パターン補正部323g、白膨張部323h、白収縮部323i、白補正部323h、白補正部323jおよび判定部323kからなる。
2値化部323aは、フィルタ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10のステップS7)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、この実施の形態では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)色地検出および3)谷白画素検出を行って、画像データが白領域かを判定する。
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10のパターンWBPに示すように、3×3画素マトリクスの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画素マトリクスの中心画素)が白領域と判定して白パターンマッチング323d(の処理を表す図5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、この実施例では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。
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画素マトリクスの各画素の符号を、図11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より大きいときは色画素判定信号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11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以下であるとき一方側白判定信号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。
D.図11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10のステップS6)で、参照される。
次に、谷白画素検出では、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10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10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10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10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10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。
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5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5の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。
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)。
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、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5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。但し、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、上述の白判定部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。
R、G、B、Y、M、C、Bkの色相分割を行い、色相毎に濃度の低いと画素を検出する。
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 > 0
4.2).Y−G色相領域境界(yg)
11 * R - 8 * G - 3 * B > 0
4.3).G−C色相領域境界(gc)
1 * R - 5 * G + 4 * B < 0
4.4).C−B色相領域境界(cb)
8 * R - 14 * G + 6 * B < 0
4.5).B−M色相領域境界(bm)
9 * R - 2 * G - 7 * B < 0
4.6).M−R色相領域境界(mr)
R + 5 * G - 6 * B < 0
4.8).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。
Dをグレー画素として、bkはク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、複写原稿もク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21(a)、(b)参照
( 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。
5.)白膨張部323h
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。
6.)白収縮部323i
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。
白ブロック補正では、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。
白補正の結果がアクティブまたは、収縮結果がアクティブでかつグレー膨張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)
ここて、白補正の結果では、白地にかっ込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。
さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果にて、黒地と白地境界を白領域(文字領域)と判定するので、濃い文字エッジは、文字の太さにかかわらず白地判定するので、文字エッジを正しく文字エッジと判定することが可能となる。濃度の薄い部分は文字エッヂ判定しなくなる。
上述のように白領域抽出部323では、白判定部323cで、RGB白抽出部323bの白地判定信号,色地判定信号dおよび谷白画素判定信号、ならびに、2値化部323aの2値化白判定信号、に対応する、白の程度をあらわす状態変数である白地情報MSを生成する。そして白パターンマッチング部323dで、該色地判定信号d,白地情報MS,2値化白判定信号および谷白画素判定信号に基づいて注目画素が白画素か否を仮に定めて、注目画素を含む画素マトリスクに対する白画素分布パターンマッチングによって白画素か否を確定する。この結果を用いて白補正部323jが、注目画素が黒地と白地境界との境界(白領域:文字領域)であるかを判定する。
パラメータ 文字側調整値 標準 写真側調整値
6 5 4 3 2 1 0
thwss 46 44 42 40 38 36 34
thwsb 56 54 52 50 48 46 44
thwc 26 24 22 20 18 16 14
第1網点ピーク検出部324aは、G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)を検出する回路である。局所領域に関して、次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する。
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以上であること。
abs(2Lc−L1−L8)≧Lth
かつ abs(2Lc−L2−L7)≧Lth
かつ abs(2Lc−L3−L6)≧Lth
かつ abs(2Lc−L4−L5)≧Lth
また、abs関数は絶対値をとることを意味する。Lthは閾値で下記表1の条件により変わる。
中心画素により、閾値を変化させているのは、下記理由による。
発明の目的に記載したように、網点面積の大きい網点は、中心画素の濃度が濃く、網点面積が小さい時は中心画素の濃度が薄くなるので、Lcが最大の時は、D≧Lthの時は、D<Lthより大きな値となる。さらに、TIは、図16の地肌の読み取りノイズ大きい値にする。このことにより、地肌は、網点ピーク画素としなくなることが可能となる。
中心画素濃度を基準に説明すると、濃い濃度は、検出しにくい値を設定して、中間濃度は、検出しやすい値を設定して、さらに、薄い濃度の時には、検出しないようにしている。
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、上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。
L4=c1, L5=c5, L6=d2,
L7=e3, L8=d4、
と定めたものである。
局所領域として7×7画素マトリクス(一般化して示すとM×M画素マトリクス)のマスクを採用した例である。図22(c)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群の濃度Lcが、その周囲画素の濃度群L1〜L8と比較して最大または最小であるとともに、以下のときに、マスクの中心画素(Lc)を網点ピーク画素として検出する。
abs(2Lc−L1−L8)≧Lth
かつ abs(2Lc−L2−L7)≧Lth
かつ abs(2Lc−L3−L6)≧Lth
かつ abs(2Lc−L4−L5)≧Lth
また、abs関数は絶対値をとることを意味する。Lthは閾値(固定値)である。
Lc=Min(d4,d3、d5、c4、e4)
このLcが周辺画素に対して最大値の時は、パターンは、以下のように、定めたものである。
L1=Max(a1、a2、b1)
L2=Max(a3、a4、a5)
L3=Max(a6、a7、c7)
L4=Max(c1、d1、e1)
L5=Max(c7、d7、e7)
L6=Max(f1、g1、g2)
L7=Max(g3、g4、g5)
L8=Max(g6、g7、f7)
ここで、L1=Max(a1、a2、b1)とは、画素a1、a2、b1の濃度の最大値を、上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。
Lc=Min(d4,d3、d5、c4、e4)とは、d4,d3、d5、c4、e4の濃度(画像データ)の最小値を意味する。
このLcが周辺画素に対して最小値の時は、パターンは、以下のように、定めたものである。
L1=Min(a1、a2、b1)
L2=Min(a3、a4、a5)
L3=Max(a6、a7、c7)
L4=Max(c1、d1、e1)
L5=Max(c7、d7、e7)
L6=Max(f1、g1、g2)
L7=Max(g3、g4、g5)
L8=Max(g6、g7、f7)
これは、低線数の網点は濃淡の周期が大きくなるので、1画素で決定するのでは周辺画素を参照することにより、ノイズ(ごみ)の影響を少なし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックを共通に演算式を使えるようにしているので、ハード化が容易である。
網点ピーク検出の検出対象の網点は、検出線数100線以下のなので、網点山ピークは、白黒網点時は、8以上となる。8未満の場合は小さな文字を誤判定して場合がほとんどある。(600dpi読み取り時)
しかし、網点部は白黒印刷の場合、スクリーン角が45であるが、カラー印刷は色毎にスクリーン角が異なる。スクリーン角と主走査の周期の関係は表3の様になる。
スクリーン角を考慮して周期チェックを行うことにより、文字の誤判定なしに100線以下のカラー網点を良好に検出することができる。
L1間隔の網点山ピークは、小さな文字である場合がほとんどなので、網点山ピークを除去する。L2間隔は、低線数網点である場合がほとんどなので、除去はしない。
周期チェックで、図22(d)が図22(e)のように補正される。
周期チェック(2)では、網点谷ピークを、周期チェック(1)と同様に行う。
網点山ピークと網点谷ピークを独立に行うのは、網点面積率50%近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークが交互に現れ正確な周期が、現れないために独立に行っている。
周期チェック1、周期チェック2の出力をOR部324hでORして、第2網点領域検出部324iに入力する。
さらに、第2網点領域検出部3は、上記OR出力について、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの2次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Pとする。この計数値Pが閾値Pthより大きいときに、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。判定の結果は一時メモリB324jに記憶される。
注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点/非網点判定結果(周辺の特徴情報)に応じ適応的に閾値Pthを変化させる。本実施の形態においては、閾値Pthとして、二つの値TH1,TH2(ただしTH1>TH2)が用意され、一時メモリA324dに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、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Pthとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、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Pthとして用いる。なお、閾値Pthの初期値としてはTH1を選択する。
注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点/非網点判定結果(周辺の特徴情報)に応じ適応的に閾値Pthを変化させる。本実施の形態においては、閾値Pthとして、二つの値TH1,TH2(ただしTH1>TH2)が用意され、一時メモリBに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、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Pthとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、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Pthとして用いる。なお、閾値Pthの初期値としてはTH1を選択する。
網点抽出結果との処理の違いは、網点ピーク検出では、低線数の入力のみて網点抽出をしているので、低線数網点のみの抽出が可能となっている。
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15を用いて説明する。図15(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、レンズでCCD上に画像を結像し、CCDの画像信号をデジタル化したもので、図15(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15(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15(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325a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。
(R < thwa) & (G < thwa) & (B < thwa)ならば、y=m=c=0とする。thwaは閾値である。
(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。
(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。上述の閾値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。
図6に、色画素判定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325f5〜325f7と、カウント325f1〜325f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画素マトリクスがつぎ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16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。
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))。
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18に示す。図18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18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)。
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。
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。
パターンマッチング325f6とカウント325f1の出力にもとづいて、色画素判定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。
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画素マトリクス全体を色画素1ブロックとして、出力する。ブロック化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。
ブロック化したデータを孤立点除去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。
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。
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。
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。
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画素マトリクスの全体を色画素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。
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。
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。
色画素検出で判定した画素(c、m、y)が色画素かを、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。
色画素候補3でかつ色画素候補4であれば、色画素3とする。
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。
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。
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。
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。
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16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。
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。
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。
3×3ブロックのマトリクス内において、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。
注目ブロックが、色画素判定325f12でアクティブ(色画素2)と判定されかつ無彩判定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。
総合色画素判定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。
総合判定部326は、文字判定部326a,膨張処理部326bおよびデコード部326cからなる。
文字判定部326aでは、エッジ抽出部322の結果がエッジありで、網点抽出部324の結果が網点なしで白領域抽出部323の結果が白領域ありのときは、文字エッジと判定する。そうでないときには非文字エッジ(絵柄又は文字なか)と判定する。
膨張処理部326bでは、文字判定部326b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を持つことがある。例えば黒が薄く見える。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326cが最終的に出力するC/P信号は、以下の表のようになる。
C/P信号 文字エッジ信号 網点抽出結果 低線数 説明
網点抽出結果
0 なし なし なし 絵柄領域
1 あり × × 文字エッジ領域
2 なし あり なし 網点領域
3 なし なし あり 低線数網点領域
×は、どんな値を取ってもよい。
色補正部340は、R,G,Bデータを一次のマスキング処理等でC,M,Yデータに変換する。変倍350は、画像データに、主走査方向xの拡大・縮小または等倍処理を施す。
上述した実施の形態で説明した機能をプログラム化し、予めROMなどの記録媒体に書き込んでおき、このROMを画像形成装置に搭載し、そこのCPUやマイクロプロセッサでROM内のプログラムを実行することによって、本発明の目的を達成することができる。その場合、上記プログラムおよび記録媒体は本発明によるプログラムおよびコンピュータ読取可能な記録媒体を構成する。記録媒体としては半導体媒体(例えば、ROM、不揮発性メモリカード等)、光媒体(例えば、DVD、MO、MD、CD−R等)、磁気媒体(たとえば、磁気テープ、フレキシブルディスク等)のいずれであってもよい。また、ロードしたプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステム等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。さらに、上述したプログラムをサーバコンピュータのHDD等の記憶装置に格納しておき、ネットワークで接続された利用者のコンピュータからダウンロードして頒布する場合、また、サーバコンピュータから配信して頒布する場合、このサーバコンピュータの記憶装置も本発明の記録媒体に含まれる。このように、本発明の機能をプログラムして、記録媒体に記録し頒布することによって、コスト、可搬性、汎用性を向上させることができる。
320 原稿認識部
321 フィルタ
322 エッジ抽出部
323 白領域抽出部
324 網点抽出部
325 色判定部
326 総合判定部
400 プリンタ
Claims (8)
- 画像データにおけるM×M画素からなるマトリクスの中心画素のレベルが、そのマトリクス内で最大または最小のレベルであるか否かを検出する第1の検出手段と、
前記中心画素を挟んで複数方向にそれぞれ対称位置にある各2つの画素のレベルの平均値と前記中心画素のレベルとを比較し、その差が閾値Aより大きいか否かを検出する第2の検出手段と、
中心画素のレベルが閾値B以上のとき非地肌であるとする第3の検出手段と、
前記第1の検出手段で前記最大または最小のレベルであることが検出され、前記第2の検出手段で前記閾値Aより大きいことが検出され、前記第3の検出手段で非地肌であることが検出されたとき、その中心画素を極点画素であるとする極点画素検出手段と、
注目画素を含む所定の2次元領域における極点画素数を検出し、検出された極点画素数に基づいて当該注目画素を含む近傍画素を網点部として検出する網点部検出手段とを備え、
前記第2の検出手段は、
中心画素の濃度が第1の所定値より高い場合、検出しにくい値として予め定められた値を前記閾値Aとして設定し、
該中心画素の濃度が前記第1の所定値以下かつ第2の所定値より高い場合、検出しやすい値として予め定められた値を前記閾値Aとして設定し、
該中心画素の濃度が前記第2の所定値より低い場合、無限大を前記閾値Aとして設定し、
前記第2の所定値は、該第1の所定値より低い値であることを特徴とする画像処理装置。 - 画像データにおけるM×M画素からなるマトリクスの中心画素のレベルが、そのマトリクス内で最大または最小のレベルであるか否かを検出する第1の検出ステップと、
前記中心画素を挟んで複数方向にそれぞれ対称位置にある各2つの画素のレベルの平均値と前記中心画素のレベルとを比較し、その差が閾値Aより大きいか否かを検出する第2の検出ステップと、
中心画素のレベルが閾値B以上のとき非地肌であるとする第3の検出ステップと、
前記第1の検出ステップで前記最大または最小のレベルであることが検出され、前記第2の検出ステップで前記閾値Aより大きいことが検出され、前記第3の検出ステップで非地肌であることが検出されたとき、その中心画素を極点画素であるとする極点画素検出ステップと、
注目画素を含む所定の2次元領域における極点画素数を検出し、検出された極点画素数に基づいて当該注目画素を含む近傍画素を網点部として検出する網点部検出ステップとを備え、
前記第2の検出ステップでは、
中心画素の濃度が第1の所定値より高い場合、検出しにくい値として予め定められた値を前記閾値Aとして設定し、
該中心画素の濃度が前記第1の所定値以下かつ第2の所定値より高い場合、検出しやすい値として予め定められた値を前記閾値Aとして設定し、
該中心画素の濃度が前記第2の所定値より低い場合、無限大を前記閾値Aとして設定し、
前記第2の所定値は、該第1の所定値より低い値であることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1記載の画像処理装置と、原稿画像を色分解して読み取り画像データを生成して前記画像処理装置に与えるカラースキャナとを設けたことを特徴とする画像読み取り装置。
- 請求項1記載の画像処理装置と、その出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタとを備えた画像形成装置。
- 請求項1記載の画像処理装置と、原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成して前記画像処理装置に与えるカラースキャナと、前記画像処理装置の出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタとを設けたことを特徴とする複写装置。
- 外部からのプリント指示コマンドを解析して前記プリンタにより外部からの画像情報をプリントアウトするプリンタコントローラをさらに設けたことを特徴とする請求項5記載の複写装置。
- 請求項2記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
- 請求項7記載の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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