JP4963559B2 - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム - Google Patents
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Description
図2は、図1のスキャナ補正部の詳細な構成を説明するブロック図である。図2に示すように、スキャナ補正部20は、像域分離部21、スキャナγ部22、フィルタ処理部23、原稿種判定部24などで構成され、スキャナ10から入力される画像データimg(反射率リニア)に基づいて、像域分離を行うものである。
max(|RーG|,|G−B|,|B−R|)>TH ……(1)
また、他の判定方法としては、色ブロックを判定し、この判定結果をカウンタ/リセット回路に出力して有彩原稿か否かを判定するようにしてもよい。
|2×L−a−b|>TH(固定の閾値)……(2)
その中心画素をピーク画素とする。この網点画素検出の後、所定サイズのブロック(例えば8×8画素)毎に、網点画素を計数し、計数値が所定個以上の場合に注目ブロックを「網点ブロック」と判定し、この判定結果をカウンタ/リセット回路に出力して対象原稿が写真原稿(網点原稿)か否かを判定する。また、上記の他に、写真原稿(網点原稿)の検出方法として、パターンマッチングを利用してもよい。例えば、MTF補正回路によりG信号に対してMTF補正を施し、次いで二値化回路により所定の閾値で二値化し、次いでパターンマッチング回路によりパターンマッチングを行うものである。
図4は、図1のプリンタ補正部の詳細な構成を説明するブロック図である。図4に示すように、プリンタ補正部60は、色補正処理部61、圧縮処理部30および伸張処理部50を経た画像データに対して、プロッタのγ特性に応じてγ補正を行うプリンタγ部62、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63、および、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エッジ量検出部64を備えている。
図5は、図1のコントローラ部80の詳細な構成を説明するブロック図である。コントローラ部80は、図5に示すように、ページメモリ81、圧縮伸張処理部82、出力フォーマット変換部83、入力フォーマット変換部84、データi/f部85などで構成されている。
図6は、図5のコントローラ部内80の出力フォーマット変換部83の詳細な構成を説明するブロック図である。出力フォーマット変換部83は、図6に示すように、色変換部831、解像度変換部832、TIFFフォーマット生成部833、JPEGフォーマット生成部834、圧縮フォーマット生成部835、データi/f部836などで構成されている。
上記した各フォーマット生成部のうち、本発明の特徴的な構成部である圧縮フォーマット生成部の詳細について、図6を用いて説明する。
図7は、図6の圧縮フォーマット生成部835での処理動作を説明する図である。図7における処理は、逐次処理であって、1つの処理が終わると隣の画素の処理を行い、1ラインが終わると次のラインの先頭から処理が行われ、画像が終わるまで処理が続けられる。なお、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。
また、RGBデータは、上述した色変換部831と解像度変換部832とでデータ変換処理と画素密度変換処理とが行われた後、二値化部8351で1ライン毎に閾値を変更して二値化する適応二値化処理と、適応二値化処理された出力の孤立点を除去する孤立点除去1の処理が行われる。
(○―▽)>th2 or (○―△)>th2 ……(3)
1ラインで二値化対象画素のRGBを独立に平均値を求め、その平均値を閾値とする。1ライン中に二値化対象画素がない場合は、所定の値を閾値とする。
続いて、図7の解像度変換処理(画素密度変換処理)後に、マスク部でN値化処理が行われる。これは、後述する網点検出とグレー検出の特徴をN値の値にして共通に使用するものである。
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
図12は、網点検出1の処理動作を説明するフローチャートである。図12において、MSは1画素の前の処理結果を示し、SS[i]は1ライン前の処理結果を示し、iは主走査の画素位置を示している。まず、ステップS100では、MS(1画素前の処理結果)とSS[i](1ライン前の処理結果)とを比較して、大きい方の値をもってくる。これをフローチャートで見ると、ステップS100のMS<SS[i]がNoの場合、MSの値の方が大きいのでそのまま持ってくる。また、MS<SS[i]がYesの場合は、SS[i] の値の方が大きいので、MSをSS[i]と同じ値にして持ってくる(ステップS101)。このMSは、後述する網点のカウント値である。
図12で説明した網点検出1の処理動作は、画像データを順方向で処理していたが、網点検出2の処理動作は、画像データを逆方向で処理するものである。網点検出2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。
図15は、グレー検出1の処理動作を説明するフローチャートである。図15において、MSは1画素の前の処理結果を示し、SS[i]は1ライン前の処理結果を示し、iは主走査の画素位置を示している。まず、ステップS200では、MS(1画素前の処理結果)とSS[i](1ライン前の処理結果)とを比較して、大きい方の値をもってくる。これをフローチャートで見ると、ステップS200のMS<SS[i]がNoの場合、MSの値の方が大きいのでそのまま持ってくる。また、MS<SS[i]がYesの場合は、SS[i] の値の方が大きいので、MSをSS[i]と同じ値にして持ってくる(ステップS201)。このMSは、後述するグレー検出してからの白画素の数である。
図15で説明したグレー検出1の処理動作は、画像データを順方向で処理していたが、グレー検出2の処理動作は、画像データを逆方向で処理するものである。グレー検出2では、逆方向で処理することにより、グレー領域先端がグレーにならなかった部分をグレーとしている。
図7の二値化部における適応二値化処理でライン毎に閾値を切り換えると、薄い領域においても文字判定される場合がある。この薄い領域全てが文字判定されれば、問題はない。しかし、閾値が薄い領域の画像をまたがっていると、二値化部での結果として、白黒の変化点が多くなって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。
図7の黒抽出部は、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ものである。
図7の黒抽出部における孤立点除去2の処理動作としては、2×3のAND処理と2×3のOR処理を行い、孤立点除去が行われる。これにより、(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。
文字判定の動作は、文字領域(孤立点除去1の出力)であって、網点領域1、2(網点検出1、2の出力)でなく、グレー領域(グレー検出1、2の出力)でなく、下地領域(下地検出の出力)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。
文字のなかの判定の動作は、誤判定が必ずあるので、濃い黒を検出して画像に影響しないように、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、不図示の操作部を用いて操作するものである。従って、文字なか判定の出力は、「文字なか判定」と「濃い黒判定」の2種類の内1つを選択する。
図19は、図5のコントローラ部内80の入力フォーマット変換部84の詳細な構成を説明するブロック図である。入力フォーマット変換部84は、図19に示すように、TIFFフォーマット展開部841、JPEGフォーマット展開部842、圧縮フォーマット展開部843、出力選択部844などで構成されている。
20 スキャナ補正部
21 像域分離部
22 スキャナγ部
23 フィルタ処理部
24 原稿種判定部
30 圧縮処理部
40 汎用バス
50 伸張処理部
60 プリンタ補正部
61 色補正処理部
62 プリンタγ部
63 中間調処理部
64 エッジ量検出部
70 プロッタ
80 コントローラ
81 ページメモリ
82 圧縮伸張処理部
83 出力フォーマット変換部
831 色変換部
832 解像度変換部
833 TIFFフォーマット生成部
834 JPEGフォーマット生成部
835 圧縮フォーマット生成部
8351 二値化部
8352 第1解像度変換部
8353 第2解像度変換部
8354 二値画像生成部
8355 黒画像生成部
8356 背景画像生成部
8357 文字画像生成部
8358 画像ファイル合成部
836 データi/f部
84 入力フォーマット変換部
841 TIFFフォーマット展開部
842 JPEGフォーマット展開部
843 圧縮フォーマット展開部
8431 画像ファイル展開部
8432 黒画像展開部
8433 二値画像展開部
8434 背景画像展開部
8435 文字画像展開部
8436 画像ファイル合成部
844 出力選択部
85 データi/f部
90 HDD
100 NIC
110 外部PC端末
111 原稿
112 コピー画像
120 閾値算出部
121 二値化部
122 ラインメモリ
130 文字判定部
131 3ラインOR部
132 絵柄判定部
133 黒判定部
134 第1抽出部
135 ミラー部
136 第2抽出部
137 ミラー部
138 判定部
Claims (5)
- 入力された画像データの中から文字領域を判定する文字領域判定手段と、
前記画像データの中から網点領域を検出する網点領域検出手段と、
前記文字領域の濃さよりも薄く、文字周辺の領域よりも濃いところをグレー領域として検出するグレー領域検出手段と、
前記画像データの中から下地領域を検出する下地領域検出手段と、
前記文字領域から、前記網点領域と、前記グレー領域と、前記下地領域とを除く領域を文字と判定する文字判定手段と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。 - 前記文字領域と、前記グレー領域と、前記下地領域との関係は、前記文字領域よりも前記グレー領域の方の濃度が薄く、前記グレー領域の濃度の薄い方と、前記下地領域の濃度の濃い方との間で2つの領域をまたがる濃度域が存在することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記請求項1または2に記載の画像処理装置を用いた画像形成装置であって、
前記画像処理装置の文字判定手段で文字と判定された画像処理結果を用いて出力される画像データを使って作像し、その作像画像を用紙上に形成して画像を出力する画像出力手段を備えていることを特徴とする画像形成装置。 - 画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、文字領域判定手段と、網点領域検出手段と、グレー領域検出手段と、下地領域検出手段と、文字判定手段とを備え、
前記文字領域判定手段が、入力された画像データの中から文字領域を判定するステップと、
前記網点領域検出手段が、前記画像データの中から網点領域を検出するステップと、
前記グレー領域検出手段が、前記文字領域の濃さよりも薄く、文字周辺の領域よりも濃いところをグレー領域として検出するステップと、
前記下地領域検出手段が、前記画像データの中から下地領域を検出するステップと、
前記文字判定手段が、前記文字領域から前記網点領域と、前記グレー領域と、前記下地領域とを除く領域を文字と判定するステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項4に記載された画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
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