JPH01198870A - デジタルカラー画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明はデジタルカラー画像処理装置に係り、より詳細
には、カラーの絵柄と文字が混在している画像から黒文
字画像部を分離する、例えばデジタルカラー複写機、カ
ラーファクシミリ装置などに適用し得るデジタルカラー
画像処理装置に関するものである。

〔従来技術〕

絵柄と文字の混在する原稿では、フルカラー原稿と言え
ども、文字は黒色である場合が多い。

フルカラー複写機で黒を再現するには、イエロー　（Ｙ
）、マゼンダＣＭ）ならびにシアン（Ｃ）の３色の色材
を重ね合わせる。しかし、Ｙ、Ｍ。

Ｃの３色を重ねても、Ｙ、Ｍ、Ｃのバランスが完全にと
られていなければ、多少の色成分が残ってしまう、また
、Ｙ、Ｍ、Ｃの各版の位置合わせが不完全であると、す
なわち位置ずれがあると、文字などの高解像性が要求さ
れる画像では著しく画質が劣化する。

この不具合の対策としてデジタルカラー複写機では、Ｙ
、Ｍ、Ｃの３色が重なる部分は黒（Ｂｋ）で置き換える
下色除去処理（ＵＣＲ）の適用が考。

えられる、しかし、現実には、入力系（スキャナ系）の
赤（Ｒ）、緑（Ｇ）ならびに青（Ｂ）間の位置ずれ、γ
特性やＭＴＦ特性の違いなどにより、１００％下色除去
処理（ＵＣＲ）を行なっても黒一色には変換されない、
そこで、黒文字を黒のみで再現するために黒文字領域の
判定手段の開発が必要となってきた。

従来、白黒領域であるかどうかの判定は、Ｒ２Ｏ，Ｂに
色分解されたデータを用い、Ｒ＝Ｇ＝Ｂのとき、白黒領
域（無彩色領域）であるとするのが−膜内であった。

しかしこの方法では、上述の如く、十分な特性が得られ
ないスキャナを用いた場合は、Ｒ，Ｇ。

８間の差（ｍａｘ　（ＩＲ−Ｇｌ、ＩＧ−Ｂｌ、ＩＢ−
Ｒ１）は無彩色のチャートに対しても大きな値となる場
合があり、正確に白黒画像かどうかの判定を行なうのは
困難である。逆に、スキャナの性能を上げることは装置
のコスト高および大型化につながり実用的でない。

〔目的〕

そこで本発明は、上述した従来装置の不都合を改善する
ためになされたもので、その目的とするところは、低コ
ストの若干性能の劣るスキャナであっても、それからの
画像データに対しても正確に黒文字の抽出ができるデジ
タルカラー画像処理装置を提供することにある。

〔構成〕

本発明は前述の目的を達成するため、 原稿を赤、緑および青に色分解して読み取る読み取り手
段と、 その読み取り手段によって色分解された色データ毎に文
字領域の判定をする判定手段とを備え、前述の３色の色
データがすべてが文字領域と判定された領域を黒文字領
域と判定することを特徴とするものである。

さらに本発明は前述の目的を達成するため、原稿を赤、
緑および青に色分解して読み取る読み取り手段と、 その読み取り手段によって色分解された色データに色材
の分光特性を考慮した補正を施こす色褪。

正手段とを備え、 その色補正手段によって色補正されたデータに基づいて
文字領域の判定をするように構成されていることを特徴
とするものである。

さらに本発明は前述の目的を達成するため、原稿を赤、
緑および青に色分解して読み取る読み取り手段と。

黒成分を抽出する抽出手段と、 前記読み取り手段によって色分解された色データおよび
前記抽出手段によって抽出された黒成分で形成される黒
画像のそれぞれに対して文字領域の判定を行なう判定手
段とを備え、 前記３色の色データすべてが文字領域と判定される領域
を白黒文字領域と判定し、そして前記黒画像において文
字領域と判定された領域、もしくは前記白黒文字領域を
加えた論理和を黒文字領域と判定するように構成されて
いることを特徴とするものである。

以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明す
る。

まず、絵柄・文字分離のアルゴリズムについて説明する
。最初に着色画素密度による領域判定について述べると
、この領域判定では、 （１）低レベル（地肌レベル＋α）で２値化した場合、
地肌レベルを超える画素＝着色されている画像を抽出す
ることができる。

（２）一般に、写真（濃度階調）［稿は殆どの領域が地
肌レベル以上の画素で構成されていると考えられる。

（３）文字画像は白黒の２値画像であるから、地肌レベ
ルの画素と高濃度の着色画素が同程度混在していると考
えられる。

（４）前記（１）で抽出した着色画素の密度を計算する
と前記（２）、（３）の仮定から写真画像では殆ど最高
レベルの密度であり、文字画像では中程度の密度である
と考えられる。

従って、成るしきい値を設定して、そのしきい値以上の
ときは写真画像と判定し、しきい値より小さいときは文
字画像と判定する。

第１図は、着色画素密度による判定のアルゴリズムのブ
ロック回路図である。同図において、１はＭＴＦ補正部
、２は比較器、３は着色画素密度フィルタ、４は比較器
、ｔｈｒｌ、ｔｈｒ２は設定されたしきい値である。

このアルゴリズム（１）は文字などの白黒の境界部（エ
ツジ部）で１着色画素の密度が低いことを利用した分離
方法であるため、エツジのなまりが大きいと誤判定を生
じ易い。従って、着色画素を抽出する前に、ＭＴＦ補正
部１で入力系のＭＴＦ補正を行なう方が望ましい。

前記比較器２では着色画素を抽出し、設定されたしきい
値ｔｈｒｌより大きいか等しいときは着色画素と判断し
、しきい値ｔｈｒｌより小さいときは地肌と判断する６
次段の着色画素密度フィルタ３は、４Ｘ４〜８×８程度
のサイズのものを用いればよい。前述したように、写真
領域では走査窓中の殆どすべての画素が着色画素である
から、領域判定のしきい値は走査窓中の参照画素数Ｎ個
のうち、Ｎ−Ｎ−２個程度に設定すればよい、前記比較
器４では領域判定を行ない、前述の如く設定されたしき
い値ｔｈｒ２より大きいか等しいときは写真領域と判定
し、しきい値ｔｈｒ２より小さいときは文字領域とする
。

また、参照画素は走査窓サイズを例えば第２図（、）に
示すように７×７とした場合、４９画素すべてではなく
、第２図（ｂ）、（Ｃ）、（ｄ）。

（ｅ）、（ｆ）に示す如く、十字型あるいはｘ字型など
のように一部を用いることにより、ハードウェアの簡略
化を図ることもできる。

次に、エツジ画素密度による判定について説明する。

（１）ラブラシアンオペニレタ、ロバーツオペレータな
どにより、エツジ画素の抽出を行なう。

（２）写真画像（濃度階調）では急激な濃度変化が少な
いため、エツジ抽出される画素が少ない。

（３）文字画像は基本的には２値画像であるため、エツ
ジ抽出される画素が多い。

（４）エツジ画素の密度を計算すると、前記（２）。

（３）より写真領域では密度が低く、文字領域では密度
は高くなっている。

第３図は、エツジ画素密度による判定のアルゴリズムの
ブロック回路図である。同図において、５は微分値演算
部、６は比較器、７はエツジ画素密度フィルタ、８は比
較器、ｔｈｒ３．ｔｈｒ４はしきい値である。

前記比較器６はエツジ抽出を行ない、予め設定されたし
きい値ｔｈｒ３より大きいか等しい場合にはエツジと判
定し、しきい値ｔｈｒ３より小さい場合は非エツジとす
る。比較器８は領域判定を行ない、設定されたしきい値
ｔｈｒ４より大きいか等しい場合は文字領域と判定し、
しきい値ｔｈｒ４より小さい場合は写真領域と判定する
。エツジ抽出法としては、２次微分（ラプラシアン）や
１次微分（グラジェント）値の大きさを用いて行なう方
法が一般的である。

第４図に微分フィルタの例を示す、同図の（ａ）〜（ｄ
）は２次微分フィルタの例を、（ｅ）〜（ｎ）は１次微
分フィルタの例を示している。

エツジ抽出では、微分値の給体値の大小が問題となるが
、同図（ｅ）〜（ｎ）に示した１次微分フィルタは強い
方向性をもつため、（ｃｔ）−（ｆ）。

（ｇ）−（ｈ）、（ｉ）−（ｊ）、（ｋ）−（１）。

（ｍ）−（ｎ）のように方向性の直交する微分値ｆｙ、
Ｆｘの２乗の和の平方根　Ｆｘ”＋ｆｙ”を用いること
が望ましい、簡単には、（ＩｆＸｌ＋Ｉｆｙｌ）／２．
ｍａｘ　（ｌｆｘｌ＝　　１ｆｙｌ）を用いてもよい、
また、注目画素位置における８方向の勾配の最大値を用
いるようにしてもよい。

第５図は、前記第３図における密度フィルタの例を示す
概略図である。同図において３Ｘ３の走査窓中の各画素
の階調レベルをａ−１とすると、注目画素位置（ｅの位
ｉｆ）における濃度勾配（１次微分）は、次の式で得ら
れる。

エツジ抽出するための判定レベルは、入力系のＭＴＦ特
性や抽出すべき画像の特徴によって決定すべき値である
。しきい値は固定値でもよいが、原稿の地肌レベルを考
慮した浮動しきい値を用いてもよい。

エツジ画素密度フィルタ７を用いて写真部と文字部の領
域判定を行なうのであるが、エツジ画素密度を用いる利
点として、ノイズの影響による文字部の抽出漏れ、写真
部での誤判定を防ぐことができる。エツジ画素密度フィ
ルタフのサイズとしては、例えば３×３〜８×８程度の
ものを用いればよい。

次に網点（ドツト）検出による領域判定について説明す
る。このアルゴリズムは、網点（ドツト）写真領域を抽
出するためのものである。

（１）入力画像をスライスして２値化する。

（２）２値画像に対し、パターンマツチング法により網
点（ドツト）の検出を行なう。

（３）単位ブロック毎に、網点（ドツト）の有無から網
点（ドツト）領域かどうかの判定を行なう。

（４）隣接ブロックの判定結果から、その判定の修正を
行ない、ノイズによる誤判定を低減する。

第６図は、網点（ドツト）検出による領域判定のアルゴ
リズムのブロック回路図である。同図において、９はＭ
ＴＦ補正部、１ｏは比較器、１１は網点検出部、１２は
領域判定部、１３は判定修正部、ｔｈｒ５はしきい値で
ある。

前記比較器１０は設定されたしきい値ｔｈｒ５により２
値化し、前記判楚修正部１３の出力は網点領域信号であ
る。網点画像は基本的には２値画像であり、表現すべき
濃度の大きさに従ってドツト径を変調する。このアルゴ
リズムではこのドツトを検出し、ドツトの検出された領
域近傍を網点画像領域と判定する。ドツトの検出はパタ
ーンマツチング法を用いるが、網点ピッチ、網点面積率
によってドツトｄが変化するため、複数種のテン。

プレートを用意する。

第７図にこのテンプレートの例を示す。同図において、
走査窓内の各要素をＭｉｊで表わし、０゜×、Δで３種
のテンプレートを示している。この場合の網点検出条件
は次の通りである。

次に画像を８×８〜１６Ｘ１６程度のサイズのブロック
に分割し、網点の検出されたブロックを網点領域と判定
する。ノイズなどによ−る誤判定を防ぐために、次いで
判定の修正を行なう。この修正は第８図に示すように、
例えばブロックｌ、ブロック２ならびにブロック３の３
ブロツクが網点領域と判定されるとき、残りの１ブロツ
ク（ブロック４）も網点領域として修正するように行な
われる。逆に、４ブロック中網点領域と判定されるブロ
ックが、例えばブロック１のように２ブロツク以下のと
きは、４ブロツクすべてが網点領域ではないと修正する
。

再び第１図に示したブロック回路図を用いて、着色画素
密度による判定のアルゴリズム（１）を実施するための
装置について、各構成要素を順に説明する。

スキャナ（図示せず）で読み取られた画像データは、入
力系の特に高周波領域でのＭＴＦ特性の劣化を補正する
必要がある。従ってＭＴＦ補正部ｌは、高域強調特性を
持つデジタルフィルタで行なうことができる。高域強調
は通常、原画像からラプラシアン（２次微分）を引くこ
とによって行なう方法が一般的である。

第９図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれＭＴＦ補正
に用いられる２次元高域強調フィルタの例を示す、これ
らのフィルタの係数は、実際には入力系のＭＴＦ特性に
従って決定すべき値である：第９図では３Ｘ３サイズの
例を示したが、５Ｘ３゜５×５などのより大きなサイズ
のフィルタを用いれば、より適正な補正を行なうことが
できる。また、実際の入力系のＭＴＦ特性に合わせて、
主走査方向と副走査方向の係数を異なるように構成して
もよい。さらに第９図（ｂ）、（Ｃ）に示したように、
４方位の画素のみを用いれば、ハードウェアの簡略化を
図ることができる。

第１０図は、３×３サイズのフィルタ回路図である。こ
の回路では３Ｘ３マトリツクスの演算を行なうために、
２ライン分のバッファおよび３×３＝９個のラッチを有
している。同図において、１４．１５はラインバッファ
、１６〜２４はラッチ、２５〜３２は加算器、３３は乗
算器である。

ラッチされた９画素のデータは、加算器２５〜３２およ
び乗算器３３を用いて第９図に示したような演算が行な
われる。加算器２５〜３２、乗算器３３の代わりにＲＯ
Ｍ　（読み取り専用メモリ）を用いることにより、任意
の係数のマトリックス演算を簡単に行なうように構成す
ることもできる。

第１１図は１着色画素置度演算回路のブロック図である
。同図において、３４はシフトレジスタ、３５は計数器
、３６〜３９はラインバッファ、４０〜４４はラッチ、
４５〜４８は加算器、４９は比較器である。

ここに示す例では、５×５サイズの走査窓内の着色画素
数を計数する。低レベル２値化された１ビツトデータが
、シフトレジスタ３４に入力される。このシフトレジス
タ３４からは、主走査方向に５画素分の２値データ（合
計５ビツト）が出力される。次段の計数器３５では主走
査方向５画素当たりの着色画素数を計数する。すなわち
、５ピツト中の１の数を計数する。計数器３５はＲＯＭ
を使用し、テーブル参照方式にして実現できる。

５ビツトのデータでアドレスされる番地に、５ビツト中
の１の数に対応した０〜５までの値を格納しておけばよ
い。

主走査方向の画素データは５ライン分保持され、５ライ
ン分の画素密度データを加算器４５〜４８を用いて加算
することにより、５Ｘ５＝２５画素当りの着色画素数が
算出される。この着色画素密度と所定のしきい値ｔｈｒ
（２５〜２３程度）を比較し、比較の結果、しきい値ｔ
ｈｒより大きいか等しい場合は「０」　（写真領域）、
シきい値ｔｈｒより小さい場合は「１」　（文字領域）
の領域判定信号を出力する。

第３図に示したエツジ画素密度による判定のアルゴリズ
ム（２）について説明する。第１段目の微分値演算部５
から出力される微分値と、所定のしきい値ｔｈｒ３とを
比較器６で比較することにより、エツジ画素かどうかの
判定を行なう。この微分値演算部５は、第１０図に示し
たＭＴＦ補正補正量様のものを用いることにより実現で
きる。

そのときのフィルタ係数は、第４図に示したようなもの
を用いればよい。

エツジ画素密度の演算および領域判定は、第１１図に示
した着色画素密度演算および判定回路と同様のものを用
いることができる。この際、エツジ画素密度が所定のし
きい値ｔｈｒ４より大きいか等しいとき「１」　（文字
領域）を出力し、しきい値ｔｈｒ４より小さいとき「０
」　（絵柄領域）を出力する。

次に、第６図に示した網点検出による領域判定のアルゴ
リズム（３）について説明する。

このアルゴリズム（３）は、網点（ドツト）の形状から
検出するものである。検出の性能は、入力系のＭＴＦ特
性に大きく依存するため、ＭＴＦ補正部９においてＭＴ
Ｆ補正の処理を行なうことが望ましい。ＭＴＦ補正され
た画像データは、通常の２値化レベル（６ビツトデータ
のときは３２程度）ｔｈｒ５で２値化し、第７図に示し
たようなテンプレートを用いて検出を行なう。

第１２図（ａ）〜（ｅ）は、網点検出回路の例を示す図
である。同図の（ａ）は、７×７サイズの走査窓の４９
画素のデータを揃えるための回路で、６ライン分のライ
ンメモリ５０〜５５．ならびに７Ｘ７＝４９ビット分の
ラッチ５６〜６３から構成される。４９画素分の２値デ
ータＭ１ｘ〜Ｍ？？はラッチ群５６〜６３から同時に取
り出すことができる。

第１２図（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は、パターンマツチン
グ法による網点の検出回路図である。第７図に示した。

、×、Δの３種のテンプレートと一致するかどうかを判
定し、その判定結果ｎ　ＯｅｎＸ、ｎΔをそれぞれ出力
する＠ｎ？は一致するどき「０」、一致しないとき「ｌ
」を出力する。

第７図にこのテンプレートの例を示す、前述のｎｏ、ｎ
Ｘ、ｎΔの信号により、第１２図（ｅ）に示す回路を用
いて網点検出信号ｎを得る。ｎは網点を検出した場合「
１」を出力し、検出しない場合はｒＯＪを出力する。

第１３図は、領域の判定回路の一例を示す図である。同
図において、６４は８ビツトシリアル・パラレル変換器
、６５は第１オアゲート、６６は第１ラツチ、６７は第
２オアゲート、６８は第２ラツチ、６９は第３ラツチ、
７０はラインメモリである。

この回路では８×８サイズのブロック毎に網点の有無を
検出し、網点領域信号Ｐを出力する。すなわち、８×８
ブロツクに少なくとも１個の網点が検出されればＰ＝１
を出力し、０個の場合にはＰ＝Ｏを出力する。網点検出
信号ｎは８ビツトシリアル・パラレル変換器６４に入力
され、主走査方向に８画素溜まる毎に出力される。

次段の第１オアゲート６５からは８ビツト（８画素）の
うちの１つでも「１」　（網点検出）がある場合に「１
」がセットされる。すなわち、８×１ブロツク内の網点
の有無を判定する。この第１オアゲート６５からの出力
は、第１ラツチ６６および第２オアゲート６７を通り、
ラインメモリ７０に記憶される。

このラインメモリ７０には、１ライン目の８画素毎の領
域判定結果が記憶される。２ライン目の網点検出信号ｎ
が入力されると、第１オアゲート６５からは２ライン目
の８画素毎の領域判定信号Ｐが出力される。それと同時
に、ラインメモリ７０からは１ライン目の８画素毎の領
域判定信号Ｐが出力され、第２オアゲート６７により８
×２ブロック領域判定結果が出力される。同様にしてラ
インメモリ７０には、８×７ブロツクの領域判定結果が
記憶される。８ライン目の網点検出信号ｎが入力される
と、８ライン目の８×１ブロツクの領域判定結果が第１
ラツチ６６を通って第２オアゲート６７に入力される。

第２オアゲート６７からは８×８ブロツクの領域判定結
果が出力される。８×８ブロツクの判定結果Ｐが得られ
る毎に。

第３ラツチ６９にその判定結果が保持される。８×８ブ
ロツクの判定結果Ｐが第３ラツチ６９に保持されると、
第１ランチ６６および第２ラツチ６７に出力はクリアさ
れ、ラインメモリ７０には「０」が書き込まれ、９〜１
５ライン目のブロックの領域判定に備える。

第１４図は、第１３図の判定回路によって得られた領域
判定の結果を修正するための修正回路の一例を示す図で
ある。同図において７１は第１ラインメモリ、７２は第
２ラインメモリ、７３〜７６はラッチ、７７〜８０はナ
ントゲート、８１はアンドゲートである。

第１３図の判定回路から出力される領域判定信号Ｐは、
８ライン毎に第１ラインメモリ７１に記憶される。この
記憶された領域判定信号Ｐは８画素毎に出力され、次の
ラッチ７３に保持される。

第１ラインメモリ７１からは８ラインの間、同じ動作を
行なう、すなわち、８×８のブロックを処理している間
は同じ信号を出力する。第１ラインメモリ７１から８回
目（８ライン目）のデータを出力すると、そのデータは
第２ラインメモリ７２の記憶される。同時に第１ライン
メモリ７１には次のブロック（９ライン目）のデータが
記憶される。第１ラインメモリ７１および第２ラインメ
モリ７２には、それぞれ副走査方向に隣接するブロック
の領域信号が記憶されることになる。第１ラインメモリ
７１および第２ラインメモリ７２からは、８画素毎に領
域判定信号が出力され１次のラッチ７３．７４に保持さ
れる。

これらのラッチ７３．７４からの出力はさらに次段のラ
ッチ７５．７６に８画素毎に保持される。

この４個のラッチ７３〜７６には、第８図に示したよう
に、隣接する４つのブロックの領域信号が保持される。

ノイズによる誤判定を防止するため、次のナントゲート
７７〜８０およびアンドゲート８１を通すことによって
、判定の修正を行なう。

隣接する４つのブロックのうち、少なくとも３つのブロ
ックが網点領域と判定されたとき、注目ブロックは網点
領域と判定し、２ブロツク以下のときは非網点領域と判
定する。ここで網点領域と判定された場合は「０」を出
力し、非網点領域と判定さ九た場合はｒｌＪを出力する
。

次に黒文字領域の分離をＲ，Ｇ、Ｂ各色毎の絵柄、文字
領域判定結果を用いて行なう方法について説明する。

一般に、絵柄・文字が混在するカラー原稿の場合でも、
文字は白地に黒文字である場合が大半であると考えられ
る。白地上に黒文字の原稿をＲ２Ｏ，Ｈに色分解して読
み取った場合、各色ともほぼ同一データであると考えら
れる。これらの各色の画像データに対し、それぞれ前述
した絵柄・文字分離処理（着色画素密度による判定また
はエツジ画素密度による判定）を行った場合、はぼ同じ
判定結果が得られる。また、黒以外の色文字、例えば白
地に赤い文字がある原稿に対して同様の処理を行なった
場合、赤色の色材に対してはＲ光は吸収されないため、
Ｒの画像に対しては文字領域は抽出されない、他の色文
字に対しても少なくとも１色は文字領域が抽出されない
画像がある。

従って白地上の黒文字の特徴として、Ｒ，Ｇ。

Ｂ各色に対し文字抽出を行なえば、３色とも同じ領域が
抽出れると考えられる。このアルゴリズム（Ａ）では、 （１）Ｒ，Ｇ、Ｂ各色毎に絵柄・文字領域を判定する。

（２）Ｒ，Ｇ、Ｈの３色すべてに対して文字領域と判定
されて領域を黒文字領域と判定する。

第１５図は、Ｒ，Ｇ、Ｂ各色毎の絵柄・文字領域判定結
果を用いるアルゴリズム（Ａ）のブロック回路図である
。同図において、８２は文字領域判定回路である。

次に黒文字領域の分離を、ｍａｘ　（Ｒ，Ｇ、Ｂ）デー
タを用いた黒文字判定により行なう方法を説明する。

りＲ，Ｇ、Ｂの最小値は、その画素の黒成分を表わす。

無彩色ではＲ＋Ｇ＊Ｂであり、黒画素ではＲ中０となる
。従って補数ｒは最高値に近い値となる。黒以外の有彩
色画素では、Ｒ，Ｇ、Ｂの少なくとも１色は高輝度値と
なるため、ｍａｘ（Ｒ。

Ｇ、Ｂ）は０に近い値となる。

画素毎に黒成分を抽出（Ｕ　ＣＲ）することは、光学系
（スキャナ）の特性が十分でないとうまくできないこと
は前で述べた。しかし、スキャナのＲ，Ｇ、８間の位置
すれが１／２ドツト程度であれば、少なくとも５０％程
度の黒成分の抽出は可能である。また、白地の有彩色画
素に対しては位置ずれしてもＲ，Ｇ、Ｂの少なくとも１
色に対しては殆ど吸収がないため、誤っても黒成分が抽
出することはない。

このアルゴリズムでは、画像の黒成分データを用いる。

黒成分データｍａｘ　（Ｒｙ　Ｇｓ　Ｂ）に対して絵柄
・文字分離（エツジ画素密度による判定）を適用すると
、黒文字の抽出を行うことができる。

このエツジ画素密度による判定では、画素のエツジの周
辺の数画素程度まで文字領域と判定するため、黒成分の
抽出に多少の欠落が生じても、黒文字判定時に補うこと
ができる。

第１６図はこのｍ　ａ　ｘ　（Ｒ，Ｇ＃　Ｂ）データを
用いた黒文字判定のアルゴリズム（Ｂ）のブロック回路
図である。同図において８３はｍａｘ（Ｒ。

Ｇ、Ｂ）算出回路、“８４は文字領域判定回路である。

次に黒文字領域の分離における原稿の色材の色補正につ
いて説明する。

通常、フルカラーの画像を再現する場合は、Ｙ。

Ｍ、Ｃの３色またはＢｋを加えた４色の色材を用いる。

これは銀塩写真でも、またプロセスインクを用いた一般
の印刷物でも同じである。ここで、Ｙ、Ｍ、Ｃの色材の
理想的な特性は、それぞれＲ２Ｏ，Ｂ光を１００％吸収
し、他の色は１００％反射または透過することである。

しかし現実には、Ｙを除き、Ｍ、Ｃはこの理想からほど
遠い特性となっている。次の表１は一般的なプロセスイ
ンクのＲ，Ｇ、Ｂ光に対する濃度を示している。（「カ
ラーレプダクションの理論ＪＰ３２．Ｙｕｌｅ著、馬渡
１国司訳、印刷学会出版部、１９７１年２月５日発行）
。

表　　１ この表１から分かるように、Ｙは比較的理想に近いが、
Ｃ，Ｍにはそれぞれ相当量のＭ、Ｙ成分が含まれている
のが分かる。一方、印刷で色文字を表現する場合は、Ｙ
、Ｍ、Ｃのうちの必要な色材を重ね合わせる０例えば、
緑色の文字はＣとＹのインクの重ね合わせによって表現
する。前述の如く、Ｃインクには相当量のＭ成分が含ま
れているため、理想的な緑色（Ｇ光を１００％反射）と
はならないが、視覚的には緑色の範ちゅうであり、実用
上の不具合はない。

しかし、この緑色文字をＲ，Ｇ、Ｂに色分解して読み取
った場合、Ｒ光およびＢ先具外にＧ光に対しても吸収を
持つ。このようなＲ，Ｇ、Ｂデータに対し、Ｒ，Ｇ、Ｂ
各色毎の絵柄・文字領域判定結果を用いるアルゴリズム
（Ａ）で絵柄・文字分離処理を行った場合は、Ｒ，Ｂだ
けでなく、Ｇデータについても文字領域と判定される場
合がある。従って、このアルゴリズムにおいてＲ，Ｇ。

Ｂデータを用いた場合は、緑色文字も黒文字と判定され
る恐れがある。同様の理由で、青色（Ｃ＋Ｍ）文字も黒
文字と判定される。またｍａｘ（Ｒ。

Ｇ、Ｂ）データを用いた黒文字判定のアルゴリズム（Ｂ
）においても、緑色文字に対しては相当量の黒成分が抽
出されることになり、アルゴリズム（Ａ）と同様に緑色
文字も黒文字と判定される。

これらの色文字は分光学的に確かに黒成分を持つもので
あるが、複写画像としては、緑色文字はＣ＋Ｙ、青色は
Ｃ＋Ｍの色材のみで再現すべきものであり、黒成分を加
えることにより、彩度が低下し、かえって画質が劣化す
ることになる。さらに黒文字をＢｋのみで再現するなら
ば緑色文字や青色文字は黒文字に変換される恐れがある
。

アルゴリズム（Ａ）、（Ｂ）においてＲ，Ｇ。

Ｂデータを用いた場合、絵柄・文字分離処理においてパ
ラメータを調節することにより、ある程度は上記不具合
を低減することはできる。黒文字領域分離における原稿
の色材の色補正を用いたアルゴリズム（Ｃ）は、この不
具合をより容易にかつ効果的に解消するものである。

前記表１に示したプロセスインクではＣ，Ｍ。

Ｙの各インクの転写量Ｃ，Ｍ、ＹとＲ，Ｇ、Ｂ光に対す
る濃度Ｒ，Ｇ、Ｂｋの間には、次のような関係がある。

但し、Ｃ，Ｍ、Ｙの値はベタ部で「１」、地肌部で「０
」である。

従って、原稿本来のＹ、Ｍ、Ｃ各版の濃度Ｙ。

Ｍ、Ｃは前記式１の行列の逆行列を求めることにより、
次式で与えられる。

・・・・・・式２ スキャナより読み取ったＲ、Ｇ、Ｂ　（Ｒ，Ｇ。

Ｂ）データに対し、前記式２の補正を行なうことにより
、原稿のＹ、Ｍ、Ｃ各版毎に色分解した画壇データが得
られる。

ここで、この効果を確めてみる。原稿上の緑色の文字は
Ｙ、Ｃ０日−一のベタ画像の重ね合わせで表現されそい
るから、Ｙ＝Ｃ＝１である。これを前記式１に代入する
ことで、スキャナから得値が求まる。

Ｇ光に対する吸収がかなりあることが分かる。

このＲ，Ｇ、Ｂデータを前記式２により補正すると、 従って、緑色の画素はＹおよびＣのインクのみから構成
されていることが分がる。この例では、式１および式２
の行列は互に逆行列であるので、当然の結果である。

しかし一般に使用されているＹ、Ｍ、Ｃの色材の分光特
性は類似しており、平均的なインクの特性値を用いて式
２に示した補正値を決定すればよい。原稿によりインク
の分光特性や最高濃度（ベタ濃度）は異なるが、その差
は大きなものではなく、平均的な補正値を用いても十分
実用的である。

さらに、一般のプロセスインクも複写機に用いるトナー
、インクの特性も大差ないことを考えれば、入力のＲ，
Ｇ、Ｂデータに対して出０力のトナーの分光特性を考慮
した色補正結果のＹ、Ｍ、Ｃデータを代用することもで
きる。これにより色補正回路を別に設ける必要がなくな
り、ハード構成が簡単になる。

また本実施例では１次の色補正式を用いたが、２次、３
次などさらに高次な項まで用いた補正式を使用してもよ
い０色相毎に異なる補正値を用いる色相分割の補正式を
用いてもよい。

以下、本発明による黒文字分離のデジタルカラー画像処
理装置を適用する複写システムを第１７図（ａ）、（ｂ
）、（ｃ）、（ｄ）のブロック回路図を参照して説明す
る。

第１７図（ａ）は、アルゴリズム（Ａ）による領域判定
を用いる場合の例である。同図において、８５は入力系
（スキャナ）、８６はシェーディング補正回路、８７は
ＭＴＦ補正回路、８８はγ補正回路、８９は色補正・Ｕ
ＣＲ処理回路、９０はｍ　ｌ　ｎ　（Ｒｖ　Ｇ　ｅ　Ｂ
　）算出回路、９１は領域判定回路、９２は絵柄部用中
間調処理回路、９３は文字部用処理回路、９４は処理結
果選択回路、９５は出力制御回路、９６は出力系である
。

入力系（スキャナ）８５よりＲ，Ｇ、Ｂに分解されて読
み取られたデータは、シェーディング補正、ＭＴＦ補正
ならびにγ補正される。これらの補正が施こされたＲ、
Ｇ、Ｂデータは色補正・ＵＣＲ処理回路８９、ｍｉｎ　
（Ｒ，Ｇ、Ｂ）算出回路９０および領域判定回路９１に
ぞれぞれ入力される。

色補正・ＵＣＲ処理回路８９では、出力系の色材の特性
に合わせて色補正（マスキング）処理が行なわれ、必要
に応じてＵＣＲ処理行なう０色補正・ＵＣＲ処理回路８
９から出力されるＹ、Ｍ。

Ｃ，Ｂｋデータは、絵柄部用中間調処理回路９２および
文字部用処理回路９３に入力される。この文字部用処理
回路９３に入力されるＢｋデータは、ｍｉｎ　（Ｒ，Ｇ
、Ｂ）データを用いる。これはＵＣＲのＢｋデータでは
ＵＣＲ１００％処理しても完全に黒が抽出されるとは限
らず、黒文字のかすれやノツチの発生を防止するためで
ある８　ｍ１ｎ（Ｒ，Ｇ、Ｂ）の代りにＲ，Ｇ、Ｂのど
れかを用いてもよい。

絵柄部用中間調処理回路９２では１組織的デイザ法、誤
差拡散法のような良好な階調特性の得られる２値化処理
（または３値、４値などの多値化処理してもよいが、こ
こではこれらを代表して２値化処理とする）を行なう、
前記文学部処理回路９３では解像力を重視した処理を行
ない、文字・線画の鮮鋭度を損なわないようにする。解
像力を重視した処理法としては、ベイヤー型のような分
散型パターンを用いたデイザ処理、あるいは固定しきい
値による２値化処理がある。

これら２種の２値化データは領域判定の結果に従って、
文字領域に対しては文学部処理結果が、絵柄領域に対し
ては絵柄部用処理結果が処理結果選択回路９４で選択さ
れる。また、黒文字に関しては黒一色で再現するために
、次段の出力制御回路９５で黒文字と判定された領域で
は、Ｙ、Ｍ。

Ｃを出力しないように制御する。

領域判定回路９１ではまず、Ｒ，Ｇ、Ｂデータ毎にアル
ゴリズム（１）または／およびアルゴリズム（２）およ
びアルゴリズム（３）による領域判定を行なう、アルゴ
リズム（１）、（２）において、絵柄領域と判定される
か、アルゴリズム（３）により網点領域と判定された領
域では、絵柄領域と判定する。そして残りの領域は文字
領域と判定する。黒に関してＲ，Ｇ、Ｂ３色すべてにつ
いて文字領域と判定された領域を文字領域とする。そし
て残りの領域は絵柄領域と判定する。

第１７図（ｂ）、アルゴリズム（Ｂ）による黒文字領域
判定を用いる場合の回路図である。前に説明した第１７
図（ａ）との相違点は、領域判定回路９１でｍａｘ　（
Ｒｅ　Ｇｖ　Ｂ）算出回路９７からのｍａ　Ｘ　（Ｒｅ
　Ｇ＋　Ｂ）データを用いる点である。

この実施例では領域判定回路９１以外のブロツ判定回路
９１に入力されるＲ、Ｇ、Ｂデータを用いて領域判定回
路９１内でｍａｘ　（Ｒ，Ｇ＋　Ｂ）を算出するように
してもよい、この回路ではｍａｘ　（Ｒｓ　Ｇｖ　Ｂ）
データを用い、アルコリズムＣＢ）によって黒データに
関して絵柄・文字領域判定を行なう、Ｒ，Ｇ、Ｂデータ
に関してはアルコリズム（１）〜（３）の組み合せによ
る絵柄・文字領域判定を行なう。また、Ｒ，Ｇ、Ｂの判
定結果より、アルゴリズム（Ａ）による黒文字判定を行
なうようにしてもよい。このとき、アルゴリズム（Ａ）
、（Ｂ）の結果の論理和を用いた黒文字判定を行なうよ
うにすればよい。

白地の黒文字一対してはアルゴリズム（Ａ）の方が正確
に領域判定を行なえるが、アルゴリズム（Ａ）では色地
上の黒文字は黒文字とは判定されない。例えば、黄色の
地肌上に黒文字がある場合は、Ｂデータに関してはベタ
画像であり、文字領域はない。従ってＲ，Ｇに関して文
字領域とされてもＢが文字領域でないため、黒文字領域
とは判定されない、アルゴリズム（Ｂ）では黒成分デー
タを用いているため１色地の黒文字の場合でも地肌（黄
色）に黒成分がないため、黒成分データに関しては白地
の黒文字の場合と同じ結果が得られる。よってアルゴリ
ズム（Ｂ）では、色地上の黒文字に対しても黒文字領域
と判定される。このようにアルゴリズム（Ａ）、（Ｂ）
の両方を用いることによって、より正確に黒文字の判定
を行なうことができる。

第１７図（Ｃ）は、アルゴリズム（Ａ）においてＲ，Ｇ
、Ｂではなく、インクの分光特性を考慮して色補正した
Ｙ、Ｍ、Ｃデータを用いて領域判定するように構成した
ブロック回路図である。この実施例において前記第１７
図（ａ）に示すブロック回路図と異なる点は、色補正回
路８９′とｍ　ａ　ｘ　（Ｙ、　Ｍ、　Ｃ）算出回路９
７である。この例では、ハードウェアの簡略化を図る目
的で、出力系９６のための色補正を施こしたＹ、Ｍ、Ｃ
データで代用するようにしている。

第１８図（ａ）および（ｂ）は、１次の色補正処理回路
のブロック図である。第１８図（ａ）において、９７〜
９９はラッチ、１００〜１０８はＲＯＭ、１０９〜１１
１は加算器、１１２〜１１４はラッチである。

１次の色補正式を次の式５に示す。

この５式より、補正後のＣ，Ｍ、Ｙ値は次式６−（１）
〜（３）のようになる。

Ｃ”ａｘ　ｚ　＊Ｒ＋ａ２ｘ　＊Ｇ＋ａ３ｘ　＊Ｂ・・
・・・・式Ｓ−（ｔ） Ｍ＝ａｘ　２　＊Ｒ＋ａｚ　２　＊Ｇ＋ａ３１＊Ｂ・・
・・・・式６−　（２） 第１８図（ａ）の例では、この式６−　（１）〜（３）
の右辺の９項の乗算を、ＲＯＭを用いたテーブル参照方
式で行なえるようにしている。例えばＲＯＭ　１０４に
はξ（またはＧでもよい）でアドレスすることによりａ
ｚｚ＊Ｇの演算結果が格納されており、７５でアドレス
される番地にａｚｚ＊での値を得ることができる。加算
回路１０９〜１１１では、それぞれ式６（１）〜（３）
右辺の３項の加算を行なう。その結果、加算回路１０９
〜１１１からそれぞれＣ，Ｍ、Ｙの値が出力される。

第１８図（ｂ）において、１１５〜１１７はラッチ、１
１８〜１２０はＲＯＭ、１２１は加算回路、１２２〜１
２７はラッチ、１２８〜１３０は遅延器である。

この回路例では、前記式６−　（１）〜（３）の演算を
時分割して行なうことにより、ＲＯＭならびに加算回路
の数を低減した。この回路では１画素クロック内を３つ
に分割し、１／３クロツク毎に順次式６−　（１）、６
−　（２）、６−　（３）の演算を行なう。

次に第１８図（ｃ）に示したタイムチャートを参照しな
がら動作の説明をする。色補正前のＲ２Ｏ，Ｂデータは
、画素クロックに同期してそれぞれラッチ１１５〜１１
７に保持される。ＲＯＭ１１８〜１２０には２ビツトの
色選択信号Ｓｌ、ＳＯと１画像データ瓦、テ、百がアド
レス信号として入力されている。色選択信号Ｓｌ、Ｓｏ
は１／３クツロク毎に００，０１，１０を繰り返えす。

ＲＯＭ１８では色選択信号が００，０１，１０に対応し
てａｘ　ｚ　＊Ｒ，ａｘ　ｚ　＊Ｒ，ａｘ　ｓ　＊Ｒの
値を出力する。ＲＯＭ１１９，１２０でも同様にａｚｘ
　＊Ｇ、ａｚｚ＊Ｇ、ａｚ３＊Ｇ、ａ３ｘ　＊Ｂ、ａａ
ｚ＊π、Ｂ３３＊百の値をそれぞれ出力する。

加算器１２１からは、ＲＯＭ１１８〜１２０の出力値の
和が出力される。すなわち、色選択信号が００，０１，
１０に対応して、色補正データＣ１Ｍ、Ｙが出力される
。加算器１２１から時分割でＣ，Ｍ、Ｙの値が出力され
る。ラッチ１２２〜１２４は互に１７３クロツクずつ位
相のずれたクロックに同期してそれぞれ加算器１２１か
ら出力されるＣ、Ｍ、Ｙの値を保持する。ラッチ１２５
〜１２７ではラッチ１２２〜１２４から同位相のＣ，Ｍ
、Ｙデータが出力されるタイミングで、Ｃ２Ｍ、Ｙデー
タをラッチする。これにより位相の同じ（同一画素）の
Ｃ，Ｍ、Ｙデータをラッチ１２５〜１２７から同時に参
照することができる。

第１９図に示す例ではアルゴリズム（Ｂ）において、色
補正した後のＹ、Ｍ、Ｃデータを用いて黒成分ｍ　ｉ　
ｎ　（Ｙ、Ｍ、Ｃ）を抽出したデータを用いるように構
成している。第１７図（ａ）に示した回路図と相違する
ところは、色補正回路８９′およびｍ　ｉ　ｎ　（Ｙ、
　Ｍ、　Ｃ）算出回路９７′である。第１７図（ｅ）の
場合と同様に、アルゴリズム（Ａ）、（Ｂ）の両方を用
いるように構成してもよい。また、黒成分の抽出データ
は色補正・ＵＣＲ処理回路８９において１００％ＵＣＲ
を行なうようにすれば、色補正・ＵＣＲ処理回路８９か
ら出力されるＢｋデータを用いるようにしてもよい。

アルゴリズム（Ｂ）を用いて黒文字領域を抽出する場合
は１色地上の黒文字も抽出する。このとき、ｍｉｎ　（
Ｒ，Ｇ、Ｂ　　データによる画像はベタ画像となる。従
ってアルゴリズム（Ｂ）によって黒文字抽出をする場合
は１文字用処理としてｍ　ａ　ｘ　（Ｒ，Ｇ、　Ｂ）ま
たはｍｉｎ　（Ｙ、Ｍ、Ｃ）を用いる必要がある。また
、アルゴリズム（Ａ）。

（Ｂ）両方を用いる場合は、アルゴリズム（Ｂ）のみ黒
文字領域と判定される領域は、色地上の黒文字領域を判
定できるから、この場合にｍａｘ（Ｒ，Ｇ、Ｂ）を用い
、アルゴリズム（Ａ）で黒文字と判定される領域（白地
上に黒文字）はｍ１ｎ（Ｒ，Ｇ、Ｂ）を用いるようにす
れば、良好な黒文字画像が得られる。

第２０図（ａ）〜（ｄ）を参照しながら、第１７図（ａ
）〜（Ｃ）−および第１９図の回路の処理の切り換え動
作を説明する。第２０図（ａ）〜（ｄ）において、第１
７図（ａ）〜（ｃ）および第１９図と同一部分には同一
符号を付しである。

第２０図（、）の例では、Ｂｋのみ絵柄・文字処理の切
り換えを行なうようにしている。黒文字領域信号は、ア
ルゴリズム（Ａ）または（Ｂ）によって得られる。文字
部用処理回路９３に入力される黒データＢｋ’は、アル
ゴリズム（Ａ）のときは、ｍ　ｉ　ｎ　（Ｒ＋　Ｇ＊　
Ｂ）　＊　ｍ　ａ　ｘ　（Ｙ、’ＭＩＣ）、Ｒ，Ｇ、Ｂ
などを用いればよい。アルゴリズム（Ｂ）の場合は、色
地上の黒文字を考慮して、ｍ　ａ　ｘ　（Ｒｅ　Ｇ　ｅ
　Ｂ）またはｍ　ｉ　ｎ　（Ｙ、　Ｍ、　Ｃ）を用いる
のが望ましい。また、出力制御部９５では黒文字領域に
おいてＹ、Ｍ、Ｃを出力しないようにしており、黒文字
は黒一色で再現されることになる。

第２１図（ａ）および（ｂ）に、アルゴリズム（Ａ）お
よび（Ｂ）による黒文字領域信号発生回路をそれぞれ示
す。これらの図において、各色の文字領域信号Ｂまたは
Ｙ　（ＬＲ８）　、ＧまたはＭ（ＬＲ３）およびＲまた
はＣ（ＬＲ８）は、アルゴリズム（１）または／および
アルゴリズム（２）によって、網点領域信号ＢまたはＹ
　（ＮＲ８）、ＧまたはＭ　（ＮＲ８）およびＲまたは
Ｃ（ＮＲ５）は、アルゴリズム（３）によって得られる
。

第２０図（ｂ）に示す例では、黒だけでなく。

Ｙ、Ｍ、Ｃについても絵柄・文字処理の切り換えを行な
うように構成されている。他の構成および動作は、第２
０図（ａ）の場合と同様である。第２１図（ｃ）に、各
色の文字領域信号（ＬＲ８）およびアルゴリズム（Ａ）
による黒文字領域信号発生回路の例を示す。

第２０図（Ｃ）の例では、白地上の黒文字（以下、白黒
文字と呼ぶ）の場合のみ、Ｙ、Ｍ、Ｃを出力しないよう
に構成したものである。黒文字領域信号をアルゴリズム
（Ｂ）によって得た場合、色地上の黒文字も抽出される
。

第２１図（ｂ）の例においてアルゴリズム（Ｂ）を用い
た場合、色地上の黒文字はその文字の周辺が白抜けした
出力画像が得られる。

第２０図（ｃ）の例では、色地上の黒文字に対して地肌
色が白抜けしないようにしたものである。

白黒文字領域は、アルゴリズム（Ａ）によって得ること
ができる。色地上および白地上を問わず、黒文字はアル
ゴリズム（Ｂ）により得ることができるが、第２１図（
ｄ）の例では、アルゴリズム（Ａ）の結果との論理和を
用いるようにしている。

第２０図（ｃ）の例では、Ｂｋの文学部処理用にデータ
として色地上の黒文字を考慮すれば、ｉｌｘ　（Ｒ，Ｇ
、Ｂ）またはｍ　ｉ　ｎ　（Ｙ、　Ｍ、　Ｃ）データを
用いる方がよい。

第２０図（ｄ）の例では、Ｙ、Ｍ、Ｃの出力は白黒文字
領域のみＹ、Ｍ、Ｃを出力しないようにＣ（Ｙ、Ｍ、Ｃ
はＵＣＲされていないデータである）等を用いた文学部
処理データを選択し、色地上の文字（白黒文字以外）で
ｍａｘ　（Ｒ，Ｇ、Ｂ）またはｍｉ　ｎ　（Ｙ、Ｍ、Ｃ
）データを用いる構成にしている。これにより白黒文字
に対してｍａｘ（Ｒｅ　Ｇｅ　Ｂ）　、ｍｉｎ　（Ｙ、
Ｍ、Ｃ）を用いた場合に、黒文字のかすれ、ノツチなど
の出現の恐れを除去し、かつ色地上の黒文字も再現可能
となる。白黒文字および黒文字領域信号は、第２１図（
ｄ）の回路で得られるものを用いればよい、なお、第２
０図（ａ）　〜（ｄ）および第２１図（ａ）〜（ｄ）に
やいて、ＬＲ３は文字領域信号、ＮＲ８は網点領域信号
を示し、文字領域信号、ＮＲ３は網点領域信号を示し、
文字領域信号の出力は「１」で文字領域を、「０」で絵
柄領域を示し、さらに網点領域信号は「１」で文字（非
網点領域）を、「０」で写真（ｍ点領域）をそれぞれ示
している。

〔効果〕

本発明は前述のような構成になっているため、黒文字を
高品位に再現できるデジタルカラー画像処理装置の提供
が可能となる。

【図面の簡単な説明】

図は、すべて本発明の実施例に係るデジタルカラー画像
処理装置を説明するためのものである。 第”１図は着色画素密度による判定のアルゴリズムのブ
ロック回路図、第２図（ａ）〜（ｆ）は画素パターンを
それぞれ示す概略図、第３図はエツジ画素密度による判
定のアルゴリズムのブロック回路図、第４図（ａ）〜（
ｎ）はそれぞれ第３図の回路に使用される微分フィルタ
の例を示す概略図、第５図は第３図の微分フィルタのサ
イズの一例を示す概略図、第６図は網点検出による領域
判定のアルゴリズムのブロック回路図、第７図は第６図
の回路に使用するテンプレートの一例を示す概略図、第
８図は網点領域の修正を説明する概略図、第９図（、）
〜（Ｃ）はそれぞれＭＴＦ補正に用いられる２次元高域
強調フィルタの例を示す概略図、第１０図は３Ｘ３フイ
ルタのブロック回路図である。 第１１図は着色画素密度演算回路のブロック図、第１２
図（ａ）〜（ｅ）は網点検出回路の例を示す概略図、第
１３図は領域判定回路の例を示す概略図、第１４図は第
１３図の回路の出力結果を修正する回路の概略図、第１
５図はＲ，Ｇ、Ｂ各色毎の絵柄・文字領域判定結果を用
いるアルゴリズムのブロック回路図、第１６図は冨コ「
１−てπ−−百一。 可データを用いた黒文字判定のアルゴリズムのブロック
回路図、第１７図（ａ）〜（ｃ）および第１９図は黒文
字分離のデジタル画像処理装置を適用する複写システム
のブロック回路図、第１８図（ａ）、（ｂ）はそれぞれ
１次の色補正回路の例を示すブロック図、第１８図（’
ｃ’）　Ｃｔ第１８図（ａ）、（ｂ）の動作を説明する
ためのタイムチャート、第２０図（、）　〜（ｄ）は第
１７図（、）〜（ｃ）および第１９図に示した回路のそ
れぞれの処理の切り換え動作を説明するための回路図、
第２１図（ａ）〜（ｄ）はそれぞれのアルゴリズムによ
る黒文字または白黒文字領域信号発止回路を示すブロッ
ク図である。 ３・・・・・・着色画像密度フィルタ、７・・・・・・
エツジ画素密度フィルタ、１１・・・・・・網点検出回
路、８５・・・・・・入力系、８９・・・・・・色補正
・ＵＣＲ処理回路、９０・・・・・・ｍｉｎ　（Ｒ２Ｏ
，Ｂ）算出回路、９１・・・・・・領域判定回路。 ９４・・・・・・処理結果選択回路、 ９５・・・・・・出力制御回路。 第１図 第２図 （ａ）　　　　　（ｂ）　　　　　（ｃ）（ｄ）　　　
　　（ｅ）　　　、　　（ｆ）第３図 （ａ）　　　（ｂ）　　　（ｃ）　　　（ｄ）（ｋ）　
　（ｔ）　　（ｍ）　　（ｎ）第５図 第６図 第７図 第８図 第１５図 田 第１６図 Ｆ！！３ ＼ 工　ＯｏＯ 工Φの 第２０図（ａ） 第２０図（ｂ） 第２１図（ａ） 第２１図（ｂ） ′　　　　味 ΣΣυボ　　　　　　。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）原稿を赤、緑および青に色分解して読み取る読み
   取り手段と、 その読み取り手段によつて色分解された色データ毎に文
   字領域の判定をする判定手段とを備え、前述の３色の色
   データがすべてが文字領域と判定された領域を黒文字領
   域と判定するように構成されていることを特徴とするデ
   ジタルカラー画像処理装置。
2. （２）請求項（１）記載において、前記黒文字領域では
   黒のみで画像を再現するように構成されていることを特
   徴とするデジタルカラー画像処理装置。
3. （３）原稿を赤、緑および青に色分解して読み取る読み
   取り手段と、 その読み取り手段によつて色分解された色データに色材
   の分光特性を考慮した色補正を施こす色補正手段とを備
   え、 その色補正手段によつて色補正されてデータに基づいて
   文字領域の判定をするように構成されていることを特徴
   とするデジタルカラー画像処理装置。
4. （４）原稿を赤、緑および青に色分解して読み取る読み
   取り手段と、 黒成分を抽出する抽出手段と、 前記読み取り手段によつて色分解された色データおよび
   前記抽出手段によつて抽出された黒成分で形成される黒
   画像のそれぞれに対して文字領域の判定を行なう判定手
   段とを備え、 前記３色の色データすべてが文字領域と判定される領域
   を白黒文字領域と判定し、そして前記黒画像において文
   字領域と判定された領域、もしくは前記白黒文字領域を
   加えた論理和を黒文字領域と判定するように構成されて
   いることを特徴とするデジタルカラー画像処理装置。
5. （５）請求項（４）記載において、前記白黒文字領域は
   黒のみで再現されるように構成されていることを特徴と
   するデジタルカラー画像処理装置。