JPH0670157A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JPH0670157A JPH0670157A JP4239052A JP23905292A JPH0670157A JP H0670157 A JPH0670157 A JP H0670157A JP 4239052 A JP4239052 A JP 4239052A JP 23905292 A JP23905292 A JP 23905292A JP H0670157 A JPH0670157 A JP H0670157A
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- JP
- Japan
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- special
- counting
- extracting
- unit
- hue
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- Image Analysis (AREA)
- Cleaning In Electrography (AREA)
- Color Electrophotography (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 特殊原稿の判別精度を上げて，判別結果に対
する信頼性を向上させると共に，作業効率の向上を図
る。 【構成】 原稿を認識する際に，原稿の所定領域におけ
る特定色或いは特定色相を抽出する抽出部７０１と，抽
出部７０１により抽出された画素数をカウントするカウ
ント部７０２と，カウント部７０２によるカウント数に
基づいて所定領域における特定色或いは特定色相の割合
を算出し，該算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の特
殊原稿を判別する判別回路７０３（判別結果記憶回路７
０４）とを具備することを特徴とする。
する信頼性を向上させると共に，作業効率の向上を図
る。 【構成】 原稿を認識する際に，原稿の所定領域におけ
る特定色或いは特定色相を抽出する抽出部７０１と，抽
出部７０１により抽出された画素数をカウントするカウ
ント部７０２と，カウント部７０２によるカウント数に
基づいて所定領域における特定色或いは特定色相の割合
を算出し，該算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の特
殊原稿を判別する判別回路７０３（判別結果記憶回路７
０４）とを具備することを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，原稿から読み取った画
像情報に対して各種画像処理を実行する画像処理装置に
関し，より詳細には，紙幣，有価証券等の特殊原稿を確
実に判別することができる画像処理装置に関する。
像情報に対して各種画像処理を実行する画像処理装置に
関し，より詳細には，紙幣，有価証券等の特殊原稿を確
実に判別することができる画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来における画像処理装置としては，特
開平４−５４６８１号公報に開示されている「カラー画
像処理装置」がある。これは，カラー原稿を画像信号に
変換してデジタル的に処理し，出力するカラー画像処理
装置であり，画像信号を予め決められた複数のコード情
報に変換する手段と，該コード情報をカラー原稿中の所
定エリアで集計し，ヒストグラムを作成する手段とを有
し，原稿が紙幣，有価証券等の複写処理が禁止されてい
る特殊原稿か否かを判別するものである。
開平４−５４６８１号公報に開示されている「カラー画
像処理装置」がある。これは，カラー原稿を画像信号に
変換してデジタル的に処理し，出力するカラー画像処理
装置であり，画像信号を予め決められた複数のコード情
報に変換する手段と，該コード情報をカラー原稿中の所
定エリアで集計し，ヒストグラムを作成する手段とを有
し，原稿が紙幣，有価証券等の複写処理が禁止されてい
る特殊原稿か否かを判別するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記従
来の装置にあっては，所定エリア内においてヒストグラ
ムを作成して判定を行っているため，誤判別を招来する
可能性が高く判別結果が安定せず，判別結果の信頼性に
欠け，また，その結果，誤判別が原因となる処理が発生
するため，作業効率が悪くなるという問題点があった。
来の装置にあっては，所定エリア内においてヒストグラ
ムを作成して判定を行っているため，誤判別を招来する
可能性が高く判別結果が安定せず，判別結果の信頼性に
欠け，また，その結果，誤判別が原因となる処理が発生
するため，作業効率が悪くなるという問題点があった。
【０００４】本発明は，上記に鑑みてなされたものであ
って，特殊原稿の判別精度を上げて，判別結果に対する
信頼性を向上させると共に，作業効率の向上を図ること
を目的とする。
って，特殊原稿の判別精度を上げて，判別結果に対する
信頼性を向上させると共に，作業効率の向上を図ること
を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は，上記の目的を
達成するために，画像データの所定領域における特定色
或いは特定色相を抽出する抽出手段と，前記抽出手段に
より抽出された画素数をカウントするカウント手段と，
前記カウント手段によるカウント数に基づいて前記所定
領域における特定色或いは特定色相の割合を算出する算
出手段と，前記算出手段による算出結果に基づいて紙
幣，有価証券等の特殊原稿を判別する判別手段とを具備
する画像処理装置を提供するものである。
達成するために，画像データの所定領域における特定色
或いは特定色相を抽出する抽出手段と，前記抽出手段に
より抽出された画素数をカウントするカウント手段と，
前記カウント手段によるカウント数に基づいて前記所定
領域における特定色或いは特定色相の割合を算出する算
出手段と，前記算出手段による算出結果に基づいて紙
幣，有価証券等の特殊原稿を判別する判別手段とを具備
する画像処理装置を提供するものである。
【０００６】また，画像データの所定領域における特定
色或いは特定色相を抽出する複数の抽出手段と，前記抽
出手段により抽出された画素数をカウントする複数のカ
ウント手段と，前記カウント手段のカウント数に基づい
て前記所定領域における複数の特定色或いは特定色相の
割合を算出する算出手段と，前記算出手段による算出結
果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判別する判
別手段とを具備する画像処理装置を提供するものであ
る。
色或いは特定色相を抽出する複数の抽出手段と，前記抽
出手段により抽出された画素数をカウントする複数のカ
ウント手段と，前記カウント手段のカウント数に基づい
て前記所定領域における複数の特定色或いは特定色相の
割合を算出する算出手段と，前記算出手段による算出結
果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判別する判
別手段とを具備する画像処理装置を提供するものであ
る。
【０００７】また，画像データの所定領域における特定
色相を抽出する第１の抽出手段と，前記第１の抽出手段
により抽出された画素数をカウントする第１のカウント
手段と，前記原稿の所定領域における白地部を抽出する
第２の抽出手段と，前記第２の抽出手段により抽出され
た画素数をカウントする第２のカウント手段と，前記第
１，第２のカウント手段のカウント数に基づいて前記所
定領域における前記特定色相と白地部の割合を算出する
算出手段と，前記算出手段による算出結果に基づいて紙
幣，有価証券等の特殊原稿を判別する判別手段とを具備
する画像処理装置を提供するものである。
色相を抽出する第１の抽出手段と，前記第１の抽出手段
により抽出された画素数をカウントする第１のカウント
手段と，前記原稿の所定領域における白地部を抽出する
第２の抽出手段と，前記第２の抽出手段により抽出され
た画素数をカウントする第２のカウント手段と，前記第
１，第２のカウント手段のカウント数に基づいて前記所
定領域における前記特定色相と白地部の割合を算出する
算出手段と，前記算出手段による算出結果に基づいて紙
幣，有価証券等の特殊原稿を判別する判別手段とを具備
する画像処理装置を提供するものである。
【０００８】また，画像データの，少なくとも２つ以上
の所定領域に対して特殊原稿か否かの判別を行う判別手
段を具備する画像処理装置において，前記判別手段は，
前記特殊原稿であると判別した所定領域と，他の所定領
域に対する判別手段の判別結果に基づいて紙幣，有価証
券等の特殊原稿を判別する画像処理装置を提供するもの
である。
の所定領域に対して特殊原稿か否かの判別を行う判別手
段を具備する画像処理装置において，前記判別手段は，
前記特殊原稿であると判別した所定領域と，他の所定領
域に対する判別手段の判別結果に基づいて紙幣，有価証
券等の特殊原稿を判別する画像処理装置を提供するもの
である。
【０００９】また，紙幣，有価証券等の特殊原稿の持つ
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を予め記憶しておく記憶手段と，前記記
憶手段に記憶されているＲ，Ｇ，Ｂの値を認識した原稿
のＲ，Ｇ，Ｂの値と比較する比較手段と，前記比較手段
の比較結果に基づいて正規の画像形成プロセスを変化さ
せる制御手段とを具備する画像処理装置を提供するもの
である。
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を予め記憶しておく記憶手段と，前記記
憶手段に記憶されているＲ，Ｇ，Ｂの値を認識した原稿
のＲ，Ｇ，Ｂの値と比較する比較手段と，前記比較手段
の比較結果に基づいて正規の画像形成プロセスを変化さ
せる制御手段とを具備する画像処理装置を提供するもの
である。
【００１０】
【作用】本発明は，上記の目的を達成するために，画像
データの所定領域における特定色或いは特定色相を抽出
し，該抽出された画素数をカウントし，該カウント数に
基づいて所定領域における特定色或いは特定色相の割合
を算出する。そして，算出結果に基づいて紙幣，有価証
券等の特殊原稿を判別する。
データの所定領域における特定色或いは特定色相を抽出
し，該抽出された画素数をカウントし，該カウント数に
基づいて所定領域における特定色或いは特定色相の割合
を算出する。そして，算出結果に基づいて紙幣，有価証
券等の特殊原稿を判別する。
【００１１】また，画像データの所定領域における特定
色或いは特定色相を複数抽出し，該抽出された画素数を
カウントし，該カウント数に基づいて所定領域における
複数の特定色或いは特定色相の割合を算出する。そし
て，算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を
判別する。
色或いは特定色相を複数抽出し，該抽出された画素数を
カウントし，該カウント数に基づいて所定領域における
複数の特定色或いは特定色相の割合を算出する。そし
て，算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を
判別する。
【００１２】また，画像データの所定領域における特定
色相を抽出し，該抽出された画素数をカウントする。ま
た，原稿の所定領域における白地部を抽出し，該抽出さ
れた画素数をカウントする。その後，該カウント数に基
づいて所定領域における特定色相と白地部の割合を算出
する。そして，算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の
特殊原稿を判別する。
色相を抽出し，該抽出された画素数をカウントする。ま
た，原稿の所定領域における白地部を抽出し，該抽出さ
れた画素数をカウントする。その後，該カウント数に基
づいて所定領域における特定色相と白地部の割合を算出
する。そして，算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の
特殊原稿を判別する。
【００１３】また，画像データの，少なくとも２つ以上
の所定領域に対して特殊原稿か否かの判別を行い，特殊
原稿であると判別した所定領域と，他の所定領域に対す
る判別結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判
別する。
の所定領域に対して特殊原稿か否かの判別を行い，特殊
原稿であると判別した所定領域と，他の所定領域に対す
る判別結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判
別する。
【００１４】また，紙幣，有価証券等の特殊原稿の持つ
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を予め記憶しておき，該記憶されている
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を認識した原稿のＲ，Ｇ，Ｂの値と比較
して，該比較結果に基づいて正規の画像形成プロセスを
変化させる。
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を予め記憶しておき，該記憶されている
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を認識した原稿のＲ，Ｇ，Ｂの値と比較
して，該比較結果に基づいて正規の画像形成プロセスを
変化させる。
【００１５】
【実施例】以下，本発明に係る画像処理装置の実施例を
図面を参照して説明する。図１は，画像処理部の概略構
成を示すブロック図であり，図において，１０１は読取
センサー（図示せず）から読み取ったデータをＭＴＦ補
正（レンズ系のぼけ補正）を実行するＭＴＦ補正部，１
０２は主走査方向の変倍処理を実行する変倍処理部（副
走査方向の変倍処理は読取系により実行する），１０３
はミラー，斜体，影付け，中抜等各種の加工処理を実行
するクリエイト部，１０４は対数データを濃度データに
変換するＲＧＢγ補正部，１０５は一次の濃度マスキン
グ法（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する色補正部，１０６
は濃度データに対し，プリンタに応じたγ補正を実行す
るＹＭＣＫγ補正部，１０７は原稿に応じて，鮮鋭化処
理，平滑化処理を実行するフィルタ，１０８はプリンタ
に対して，中間調処理（ディザ）などを実行する階調処
理部，１０９はプリンタが４ドラムでドラム間隔分だけ
各色ごとに各々画像データを遅延させるディレイメモ
リ，１１０は原稿の特定部を繰り返し，読み出すことが
可能なリピートメモリ，１１１は紙幣，有価証券等の特
殊原稿を検出する検出回路である。
図面を参照して説明する。図１は，画像処理部の概略構
成を示すブロック図であり，図において，１０１は読取
センサー（図示せず）から読み取ったデータをＭＴＦ補
正（レンズ系のぼけ補正）を実行するＭＴＦ補正部，１
０２は主走査方向の変倍処理を実行する変倍処理部（副
走査方向の変倍処理は読取系により実行する），１０３
はミラー，斜体，影付け，中抜等各種の加工処理を実行
するクリエイト部，１０４は対数データを濃度データに
変換するＲＧＢγ補正部，１０５は一次の濃度マスキン
グ法（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する色補正部，１０６
は濃度データに対し，プリンタに応じたγ補正を実行す
るＹＭＣＫγ補正部，１０７は原稿に応じて，鮮鋭化処
理，平滑化処理を実行するフィルタ，１０８はプリンタ
に対して，中間調処理（ディザ）などを実行する階調処
理部，１０９はプリンタが４ドラムでドラム間隔分だけ
各色ごとに各々画像データを遅延させるディレイメモ
リ，１１０は原稿の特定部を繰り返し，読み出すことが
可能なリピートメモリ，１１１は紙幣，有価証券等の特
殊原稿を検出する検出回路である。
【００１６】以上の構成において，その動作を説明す
る。読取センサーから読み取ったデータに対しＭＴＦ補
正部１０１によりＭＴＦ補正（レンズ系のぼけ補正）を
実行し，変倍処理部１０２により主走査方向の変倍処理
を実行する。また，クリエイト部１０３によりミラー，
斜体，影付け，中抜等各種の加工処理を実行した後，Ｒ
ＧＢγ補正部１０４により対数データを濃度データに変
換し，色補正部１０５により一次の濃度マスキング法
（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する。その後，濃度データ
に対し，ＹＭＣＫγ補正部１０６がプリンタに応じたγ
補正を実行した後，フィルタ１０７により原稿に応じ
て，鮮鋭化処理，平滑化処理を実行する。更に，，階調
処理部１０８は，中間調処理（ディザ）などを実行し，
ディレイメモリ１０９によりプリンタが４ドラムでドラ
ム間隔分だけ各色ごとに各々画像データを遅延させる。
る。読取センサーから読み取ったデータに対しＭＴＦ補
正部１０１によりＭＴＦ補正（レンズ系のぼけ補正）を
実行し，変倍処理部１０２により主走査方向の変倍処理
を実行する。また，クリエイト部１０３によりミラー，
斜体，影付け，中抜等各種の加工処理を実行した後，Ｒ
ＧＢγ補正部１０４により対数データを濃度データに変
換し，色補正部１０５により一次の濃度マスキング法
（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する。その後，濃度データ
に対し，ＹＭＣＫγ補正部１０６がプリンタに応じたγ
補正を実行した後，フィルタ１０７により原稿に応じ
て，鮮鋭化処理，平滑化処理を実行する。更に，，階調
処理部１０８は，中間調処理（ディザ）などを実行し，
ディレイメモリ１０９によりプリンタが４ドラムでドラ
ム間隔分だけ各色ごとに各々画像データを遅延させる。
【００１７】また，ＭＴＦ補正部１０１から出力された
Ｒ，Ｇ，Ｂ信号は，原稿の特定部を繰り返し，読み出す
ことが可能なリピートメモリ１１０に記憶され，検出回
路１１１に複数回読み出されることにより紙幣，有価証
券等の特殊原稿を検出する。
Ｒ，Ｇ，Ｂ信号は，原稿の特定部を繰り返し，読み出す
ことが可能なリピートメモリ１１０に記憶され，検出回
路１１１に複数回読み出されることにより紙幣，有価証
券等の特殊原稿を検出する。
【００１８】図２は，ディレイメモリ１０９の詳細構成
を示す回路図である。図において，Ｋ，Ｃ，Ｍ，Ｙは各
々画像データで作像順はＫ，Ｃ，Ｍ，Ｙの順でドラム間
隔が等間隔である。メモリ２０１の１ブロックは，１ド
ラム間隔の時間分遅延する容量を持っている。検出回路
１１１から出力される禁止信号は，インバータ２０２を
介して画像データＹとＡＮＤゲート２０３にて接続され
ている。即ち，禁止信号が“Ｈ”となると，入力Ｙはイ
レースされ，出力Ｙ’には全て“０”を出力する。ま
た，禁止信号が“Ｌ”のときは，入力Ｙを遅延してその
まま出力Ｙ’を出力する。ここで，画像データＹのみを
禁止信号により禁止しているのは，メモリ２０１の数が
多いため，遅延量が大きく，遅延量分禁止信号の判定処
理に時間をかけることが可能であるためである。禁止信
号の判定処理がかからなければ，任意の画像データで差
し支えない。
を示す回路図である。図において，Ｋ，Ｃ，Ｍ，Ｙは各
々画像データで作像順はＫ，Ｃ，Ｍ，Ｙの順でドラム間
隔が等間隔である。メモリ２０１の１ブロックは，１ド
ラム間隔の時間分遅延する容量を持っている。検出回路
１１１から出力される禁止信号は，インバータ２０２を
介して画像データＹとＡＮＤゲート２０３にて接続され
ている。即ち，禁止信号が“Ｈ”となると，入力Ｙはイ
レースされ，出力Ｙ’には全て“０”を出力する。ま
た，禁止信号が“Ｌ”のときは，入力Ｙを遅延してその
まま出力Ｙ’を出力する。ここで，画像データＹのみを
禁止信号により禁止しているのは，メモリ２０１の数が
多いため，遅延量が大きく，遅延量分禁止信号の判定処
理に時間をかけることが可能であるためである。禁止信
号の判定処理がかからなければ，任意の画像データで差
し支えない。
【００１９】図３は，リピートメモリ１１０の詳細構成
を示すブロック図である。リピートメモリ１１０は，メ
モリＡ３０１とメモリＢ３０２とから構成されており，
基本的にはトグルメモリである。
を示すブロック図である。リピートメモリ１１０は，メ
モリＡ３０１とメモリＢ３０２とから構成されており，
基本的にはトグルメモリである。
【００２０】リピートメモリ１１０について，図４〜図
６を参照して更に詳細に説明する。図５に示すように原
稿における読取範囲を１〜１２とする。画像形成処理が
スタートすると図３に示したリピートメモリ１１０は，
入力がメモリＡ３０１に接続され，出力がメモリＢ３０
２に接続される。読取範囲１，２の画像データが入力さ
れると，メモリＡ３０１は読取範囲１，２を各々記憶す
る。その後，ｎ×ｎライン分の画素を蓄えると，リピー
トメモリ１１０は，入力がメモリＢ３０２に接続され，
出力がメモリＡ３０１に接続される。そして，出力はメ
モリＡ３０１の内容（ｎ×ｎ）を読み出す。読み出す際
には，読取範囲１を順次読み出す。この動作を図６に示
すように合計８回繰り返し，次に，読取範囲２を同様に
読み出す。また，このとき入力データが読取範囲３，４
の範囲におけるデータならば，読取範囲３，４をメモリ
Ｂ３０２に記憶する。ここで，出力／入力の処理が同時
に終了し，リピートメモリ１１０は，入力がメモリＡ３
０１に接続され，出力がメモリＢ３０２に接続されて，
同様の動作を繰り返す。このことにより，読取範囲を複
数（実施例では図６に示すように８回）読み出すことが
可能となり，１回の画像形成処理で同一領域に対して，
複数回同じ処理や異なる処理を行うことが可能となる。
また，読取範囲の大きさや数を変えても同等の効果があ
る。更に，本実施例では，ｎ×ｎの全ての画像を記憶し
たが，間引いて記憶することにより繰り返し，出力回数
を増加させることができる。
６を参照して更に詳細に説明する。図５に示すように原
稿における読取範囲を１〜１２とする。画像形成処理が
スタートすると図３に示したリピートメモリ１１０は，
入力がメモリＡ３０１に接続され，出力がメモリＢ３０
２に接続される。読取範囲１，２の画像データが入力さ
れると，メモリＡ３０１は読取範囲１，２を各々記憶す
る。その後，ｎ×ｎライン分の画素を蓄えると，リピー
トメモリ１１０は，入力がメモリＢ３０２に接続され，
出力がメモリＡ３０１に接続される。そして，出力はメ
モリＡ３０１の内容（ｎ×ｎ）を読み出す。読み出す際
には，読取範囲１を順次読み出す。この動作を図６に示
すように合計８回繰り返し，次に，読取範囲２を同様に
読み出す。また，このとき入力データが読取範囲３，４
の範囲におけるデータならば，読取範囲３，４をメモリ
Ｂ３０２に記憶する。ここで，出力／入力の処理が同時
に終了し，リピートメモリ１１０は，入力がメモリＡ３
０１に接続され，出力がメモリＢ３０２に接続されて，
同様の動作を繰り返す。このことにより，読取範囲を複
数（実施例では図６に示すように８回）読み出すことが
可能となり，１回の画像形成処理で同一領域に対して，
複数回同じ処理や異なる処理を行うことが可能となる。
また，読取範囲の大きさや数を変えても同等の効果があ
る。更に，本実施例では，ｎ×ｎの全ての画像を記憶し
たが，間引いて記憶することにより繰り返し，出力回数
を増加させることができる。
【００２１】上記リピートメモリ１１０を用いることに
よるデータ遅延量は，本実施例では２ｎライン分であ
り，リアルタイムに処理できる判定部であれば，２ｎが
ディレイメモリ１０９の最大ディレイ量より，少なけれ
ば問題はない。また，図４は，リピートメモリ１１０内
における記憶例であり，上位アドレス１１０ａと下位ア
ドレス１１０ｂに記憶範囲を分けて記憶する例を示して
いる。
よるデータ遅延量は，本実施例では２ｎライン分であ
り，リアルタイムに処理できる判定部であれば，２ｎが
ディレイメモリ１０９の最大ディレイ量より，少なけれ
ば問題はない。また，図４は，リピートメモリ１１０内
における記憶例であり，上位アドレス１１０ａと下位ア
ドレス１１０ｂに記憶範囲を分けて記憶する例を示して
いる。
【００２２】図７は，検出回路１１１の詳細構成を示す
ブロック図である。図において，７０１は抽出部であ
り，該抽出部７０１には，以下の二種類がある。即ち，
第１に指定色抽出回路であり，これは特開平２−５５３
７８号公報の「特定原稿の入出力判定装置」に開示され
ているように，ある特定色を抽出するものであり，イメ
ージとしては，空の青などと限定された色範囲である。
第２に，特色色相回路であり，これは有価証券の多くが
使用されている特色インクを判別するものである。図８
（ａ），（ｂ），（ｃ）に特色色相の概念を示す。ま
た，特色とは，Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋ以外の色を示すが，本
実施例では，Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋの特色と判断しても問題
はない。例えば，理想的なイエローは図８（ａ），
（ｂ），（ｃ）に示したＡの場合で，Ｒ，Ｇデータ（図
８（ａ），（ｂ））はデータレベルで大きく一定であ
り，Ｂデータ（図８（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減
少する。また，黄緑（特色）は図８（ａ），（ｂ），
（ｃ）に示したＢの場合で，Ｇデータ（図８（ｂ））は
データレベルで大きく一定であり，Ｂデータ（図８
（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減少する。Ｒデータ
（図８（ａ））は濃度が高くなるにつれＢデータ（図８
（ｃ））よりも少ない減少度合いで減少する。
ブロック図である。図において，７０１は抽出部であ
り，該抽出部７０１には，以下の二種類がある。即ち，
第１に指定色抽出回路であり，これは特開平２−５５３
７８号公報の「特定原稿の入出力判定装置」に開示され
ているように，ある特定色を抽出するものであり，イメ
ージとしては，空の青などと限定された色範囲である。
第２に，特色色相回路であり，これは有価証券の多くが
使用されている特色インクを判別するものである。図８
（ａ），（ｂ），（ｃ）に特色色相の概念を示す。ま
た，特色とは，Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋ以外の色を示すが，本
実施例では，Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋの特色と判断しても問題
はない。例えば，理想的なイエローは図８（ａ），
（ｂ），（ｃ）に示したＡの場合で，Ｒ，Ｇデータ（図
８（ａ），（ｂ））はデータレベルで大きく一定であ
り，Ｂデータ（図８（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減
少する。また，黄緑（特色）は図８（ａ），（ｂ），
（ｃ）に示したＢの場合で，Ｇデータ（図８（ｂ））は
データレベルで大きく一定であり，Ｂデータ（図８
（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減少する。Ｒデータ
（図８（ａ））は濃度が高くなるにつれＢデータ（図８
（ｃ））よりも少ない減少度合いで減少する。
【００２３】このように，特色色相抽出は，予め特殊原
稿の色相をセットしておくことにより特色色相により行
う。色相とはＲ，Ｇ，Ｂ或いはＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋのバラン
スにより決定される。図８に示した点線は，サンプリン
グ誤差などの読取許容範囲である。また，白に近いデー
タは誤抽出しやすいので，色濃度の高い範囲で実行する
ようにしてもよい。例えば，Ｒデータに対して，Ｇ，Ｂ
の濃度範囲は任意に決定されるので，特色色相の判定が
可能である。Ｒデータに対して，Ｇ，Ｂの濃度算出はメ
モリなどに記憶してもよいし，或いは演算器等により算
出してもよい。なお，この抽出部７０１の入力はＲ，
Ｇ，Ｂ画像データ（多値）であり，出力は，抽出データ
１ｂｉｔである。
稿の色相をセットしておくことにより特色色相により行
う。色相とはＲ，Ｇ，Ｂ或いはＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋのバラン
スにより決定される。図８に示した点線は，サンプリン
グ誤差などの読取許容範囲である。また，白に近いデー
タは誤抽出しやすいので，色濃度の高い範囲で実行する
ようにしてもよい。例えば，Ｒデータに対して，Ｇ，Ｂ
の濃度範囲は任意に決定されるので，特色色相の判定が
可能である。Ｒデータに対して，Ｇ，Ｂの濃度算出はメ
モリなどに記憶してもよいし，或いは演算器等により算
出してもよい。なお，この抽出部７０１の入力はＲ，
Ｇ，Ｂ画像データ（多値）であり，出力は，抽出データ
１ｂｉｔである。
【００２４】次に，図９のフローチャートを用いて特色
色相回路の動作を説明する。まず，パラメータの説明を
する。 ＴＨＲ→Ｒデータの白レベル閾値 ＴＨＢ→Ｂデータの白レベル閾値 ＴＨＧ→Ｇデータの白レベル閾値 Ｒ，Ｇ，Ｂが最大値のとき白となる。 ＫC →色バランスの許容範囲の固定部分（図８
（ｂ）） ＴＫR →特色色相のＲの割合 ＴＫG →特色色相のＧの割合 ＴＫB →特色色相のＢの割合 ここで，図８に示した色バランスの許容範囲変動部分
（色データのレベルにより，許容範囲が異なる）も考慮
している。
色相回路の動作を説明する。まず，パラメータの説明を
する。 ＴＨＲ→Ｒデータの白レベル閾値 ＴＨＢ→Ｂデータの白レベル閾値 ＴＨＧ→Ｇデータの白レベル閾値 Ｒ，Ｇ，Ｂが最大値のとき白となる。 ＫC →色バランスの許容範囲の固定部分（図８
（ｂ）） ＴＫR →特色色相のＲの割合 ＴＫG →特色色相のＧの割合 ＴＫB →特色色相のＢの割合 ここで，図８に示した色バランスの許容範囲変動部分
（色データのレベルにより，許容範囲が異なる）も考慮
している。
【００２５】次に，動作を説明する。画像形成処理開始
前にパラメータを設定する（Ｓ９０１）。画像形成処理
が開始したら，画像に対し１画素ごとに次の判定をする
（Ｓ９０２）。Ｒの割合が最大のとき， 白データ判定（Ｓ９０３） （Ｒ＞ＴＨＲ）ＡＮＤ（Ｇ＞ＴＨＧ）ＡＮＤ（Ｂ＞ＴＨ
Ｂ）で，真のとき，白データ判定（Ｓ９０４）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に，偽のとき，色相判定１
（Ｓ９０５）へ移行する。 色相判定１（Ｓ９０５） Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｇ＞Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR −
ＫC で，真のとき，色相判定２（Ｓ９０６）へ移行し，
反対に，偽のとき，非特色色相判定（Ｓ９０７）を実行
して次の画素へ移行する。 色相判定２（Ｓ９０６） Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｂ＞Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR −
ＫB で，真のとき，特色色相判定（Ｓ９０８）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に，偽のとき，非特色色相
判定（Ｓ９０７）を実行して次の画素へ移行する。
前にパラメータを設定する（Ｓ９０１）。画像形成処理
が開始したら，画像に対し１画素ごとに次の判定をする
（Ｓ９０２）。Ｒの割合が最大のとき， 白データ判定（Ｓ９０３） （Ｒ＞ＴＨＲ）ＡＮＤ（Ｇ＞ＴＨＧ）ＡＮＤ（Ｂ＞ＴＨ
Ｂ）で，真のとき，白データ判定（Ｓ９０４）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に，偽のとき，色相判定１
（Ｓ９０５）へ移行する。 色相判定１（Ｓ９０５） Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｇ＞Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR −
ＫC で，真のとき，色相判定２（Ｓ９０６）へ移行し，
反対に，偽のとき，非特色色相判定（Ｓ９０７）を実行
して次の画素へ移行する。 色相判定２（Ｓ９０６） Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｂ＞Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR −
ＫB で，真のとき，特色色相判定（Ｓ９０８）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に，偽のとき，非特色色相
判定（Ｓ９０７）を実行して次の画素へ移行する。
【００２６】ここでは，Ｒ，Ｇ，Ｂの各画素における色
レベルを示す。また，本実施例にあっては，Ｒの割合が
最大のときの例でＧ或いはＢが最大のときは，Ｒである
ところがＧ或いはＢとなる。また画素ごとに，上記〜
の判定を順次繰り返す。
レベルを示す。また，本実施例にあっては，Ｒの割合が
最大のときの例でＧ或いはＢが最大のときは，Ｒである
ところがＧ或いはＢとなる。また画素ごとに，上記〜
の判定を順次繰り返す。
【００２７】図７に示したカウント部７０２は，抽出部
７０１により抽出されたデータ数をカウントする部分で
ある。ここでは，入力データ，出力データ共に抽出デー
タである。
７０１により抽出されたデータ数をカウントする部分で
ある。ここでは，入力データ，出力データ共に抽出デー
タである。
【００２８】図７に示した判定回路７０３は，次の算出
機能を持つ。即ち， 抽出数÷局所領域画素数 抽出数ｎ÷抽出数ｍ 更に，次の判定機能を持つ。即ち， 算出機能の算出結果により，特殊原稿か否かの判定 上記の判定結果と判定結果記憶回路７０４の情報
に基づいて特殊原稿か否かの判定 上記判定機能の判定結果に基づいて禁止信号を出力す
る。
機能を持つ。即ち， 抽出数÷局所領域画素数 抽出数ｎ÷抽出数ｍ 更に，次の判定機能を持つ。即ち， 算出機能の算出結果により，特殊原稿か否かの判定 上記の判定結果と判定結果記憶回路７０４の情報
に基づいて特殊原稿か否かの判定 上記判定機能の判定結果に基づいて禁止信号を出力す
る。
【００２９】また，図７に示した判定結果記憶回路７０
４は，上記判定回路７０３の算出機能により算出した結
果と，該算出方法と，所定の領域箇所を記憶することが
可能なメモリである。
４は，上記判定回路７０３の算出機能により算出した結
果と，該算出方法と，所定の領域箇所を記憶することが
可能なメモリである。
【００３０】次に，本発明に係る画像処理装置の更に具
体的な実施例を説明する。図５に示すような読取範囲の
場合（これは全体の一部である）において，ｎ×ｎを６
４×６４とする。４００ｄｐｉであれば約４ｍｍ×４ｍ
ｍとなる。図７に示した抽出部１（７０１）は特定色
（図１０に示すマゼンタ系の地紋），抽出部２（７０
１）は特定色（図１０に示すシアン系の地紋），抽出部
３（７０１）は特色色相（図１０に示す人物の色相），
抽出部４（７０１）は特色色相（図１０に示すマゼンダ
系の地紋），抽出部５（７０１）は特色色相（図１０に
示すシアン系の地紋），抽出部６（７０１）は特定色
（図１０に示す白地（下地））を各々抽出する。
体的な実施例を説明する。図５に示すような読取範囲の
場合（これは全体の一部である）において，ｎ×ｎを６
４×６４とする。４００ｄｐｉであれば約４ｍｍ×４ｍ
ｍとなる。図７に示した抽出部１（７０１）は特定色
（図１０に示すマゼンタ系の地紋），抽出部２（７０
１）は特定色（図１０に示すシアン系の地紋），抽出部
３（７０１）は特色色相（図１０に示す人物の色相），
抽出部４（７０１）は特色色相（図１０に示すマゼンダ
系の地紋），抽出部５（７０１）は特色色相（図１０に
示すシアン系の地紋），抽出部６（７０１）は特定色
（図１０に示す白地（下地））を各々抽出する。
【００３１】スキャナが，読取動作を実行して，所定領
域の画像データをリピートメモリ１１０に記憶し，繰り
返し読み出す。上記抽出部１，２，６は各々特定色を抽
出して，抽出部分が各々のカウント部７０２でカウント
される。また，抽出部３〜５は各々の特色色相を抽出し
て，抽出部分が同様に各々のカウント部７０２でカウン
トされる。
域の画像データをリピートメモリ１１０に記憶し，繰り
返し読み出す。上記抽出部１，２，６は各々特定色を抽
出して，抽出部分が各々のカウント部７０２でカウント
される。また，抽出部３〜５は各々の特色色相を抽出し
て，抽出部分が同様に各々のカウント部７０２でカウン
トされる。
【００３２】次に，判定回路７０３は次の処理を実行す
る。第１に，カウント部１の所定領域の割合を算出する
（Ａ−１）。第２に，カウント部２の所定領域の割合を
算出する（Ａ−２）。第３に，カウント部１とカウント
部２の割合を算出する（Ａ−３）。第４に，カウント部
３の所定領域の割合を算出する（Ａ−４）。第５に，カ
ウント部４の所定領域の割合を算出する（Ａ−５）。第
６に，カウント部５とカウント部６の割合を算出する
（Ａ−６）。第７に，カウント部３とカウント部４の割
合を算出する（Ａ−７）。その後，各々の結果を，判定
結果記憶回路７０４に記憶し，上記算出結果に基づき判
定を実行して禁止信号を出力する。
る。第１に，カウント部１の所定領域の割合を算出する
（Ａ−１）。第２に，カウント部２の所定領域の割合を
算出する（Ａ−２）。第３に，カウント部１とカウント
部２の割合を算出する（Ａ−３）。第４に，カウント部
３の所定領域の割合を算出する（Ａ−４）。第５に，カ
ウント部４の所定領域の割合を算出する（Ａ−５）。第
６に，カウント部５とカウント部６の割合を算出する
（Ａ−６）。第７に，カウント部３とカウント部４の割
合を算出する（Ａ−７）。その後，各々の結果を，判定
結果記憶回路７０４に記憶し，上記算出結果に基づき判
定を実行して禁止信号を出力する。
【００３３】図１０に示した紙幣（日本銀行券１０００
円）における地紋部と，人物部の領域について説明す
る。地紋部に関しては，Ａ−１は１：１０の割合，Ａ−
２は１：１０の割合，Ａ−３は１：１の割合，Ａ−４は
１：１０の割合，Ａ−５は１：１０の割合，Ａ−６は
０：８の割合，Ａ−７は１：１の割合を各々示す。即
ち，Ａ−１，２，３，４，５，７により特殊原稿を判断
できる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。人物
部に関しては，Ａ−１は０：１０，Ａ−２は０：１０，
Ａ−３は０：０，Ａ−４は０：１０，Ａ−５は０：１
０，Ａ−６は両方足して１０，即ち特色色相しかない。
Ａ−７は０：０であり，Ａ−６により特殊原稿を判断で
きる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。
円）における地紋部と，人物部の領域について説明す
る。地紋部に関しては，Ａ−１は１：１０の割合，Ａ−
２は１：１０の割合，Ａ−３は１：１の割合，Ａ−４は
１：１０の割合，Ａ−５は１：１０の割合，Ａ−６は
０：８の割合，Ａ−７は１：１の割合を各々示す。即
ち，Ａ−１，２，３，４，５，７により特殊原稿を判断
できる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。人物
部に関しては，Ａ−１は０：１０，Ａ−２は０：１０，
Ａ−３は０：０，Ａ−４は０：１０，Ａ−５は０：１
０，Ａ−６は両方足して１０，即ち特色色相しかない。
Ａ−７は０：０であり，Ａ−６により特殊原稿を判断で
きる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。
【００３４】人物部を検出した際に，判定結果記憶回路
７０４より他の検出部（図１０では地紋）を読み出し，
特殊原稿の判定結果が入っていれば，禁止信号を発生す
るようにする。これにより，更に精度の高いものとな
る。更に，所定領域を繰り返し，出力することが可能で
あるから，同じ処理を複数回やってもよく，パラメータ
を変更して，他の特殊原稿に対して実行したり，同一の
特殊原稿に対して実行してもよい。
７０４より他の検出部（図１０では地紋）を読み出し，
特殊原稿の判定結果が入っていれば，禁止信号を発生す
るようにする。これにより，更に精度の高いものとな
る。更に，所定領域を繰り返し，出力することが可能で
あるから，同じ処理を複数回やってもよく，パラメータ
を変更して，他の特殊原稿に対して実行したり，同一の
特殊原稿に対して実行してもよい。
【００３５】上記の如く，この実施例によれば，第１
に，所定領域における特定色或いは特色色相の総画素数
をカウントし，所定領域における特定色或いは特色色相
の総画素数が所定の割合であるとき，特殊原稿と判別
し，処理動作の制御を実行する。第２に，所定領域の少
なくとも２つ以上の特定色或いは特色色相の総画素数を
カウントし，各々の特定色或いは特色色相の総画素の比
が，所定の割合であるとき，特殊原稿と判別し，処理動
作の制御を実行する。第３に，所定領域の少なくとも１
種以上の特色色相の総画素数と，白地部の総画素数が所
定の割合であるとき，特殊原稿と判別し，処理動作の制
御を実行する。第４に，少なくとも２つ以上の所定領域
にて特殊原稿の判別を実行し，処理動作の制御を実行す
る。第５に，特色色相を検出するために特色色相割合を
画素間で調べることにより特殊原稿の判別を実行し，処
理動作の制御を実行する。
に，所定領域における特定色或いは特色色相の総画素数
をカウントし，所定領域における特定色或いは特色色相
の総画素数が所定の割合であるとき，特殊原稿と判別
し，処理動作の制御を実行する。第２に，所定領域の少
なくとも２つ以上の特定色或いは特色色相の総画素数を
カウントし，各々の特定色或いは特色色相の総画素の比
が，所定の割合であるとき，特殊原稿と判別し，処理動
作の制御を実行する。第３に，所定領域の少なくとも１
種以上の特色色相の総画素数と，白地部の総画素数が所
定の割合であるとき，特殊原稿と判別し，処理動作の制
御を実行する。第４に，少なくとも２つ以上の所定領域
にて特殊原稿の判別を実行し，処理動作の制御を実行す
る。第５に，特色色相を検出するために特色色相割合を
画素間で調べることにより特殊原稿の判別を実行し，処
理動作の制御を実行する。
【００３６】次に，本発明の他の実施例を図１１〜図１
３に基づいて説明する。この実施例は，カラー原稿を複
写する場合，特定の原稿のＲ，Ｇ，Ｂの比率を予め記憶
しておき，複写時においてＲ，Ｇ，Ｂの比率が一致する
原稿を検知することにより，特殊原稿か否かを判定す
る。
３に基づいて説明する。この実施例は，カラー原稿を複
写する場合，特定の原稿のＲ，Ｇ，Ｂの比率を予め記憶
しておき，複写時においてＲ，Ｇ，Ｂの比率が一致する
原稿を検知することにより，特殊原稿か否かを判定す
る。
【００３７】図１１は，画像処理部の概略構成を示すブ
ロック図であり，１１０２は画像処理部全体を制御する
システムコントローラ，１１０４は原稿から画像情報を
読み取るイメージスキャナ，１１０５はイメージスキャ
ナ１１０４により読み取ったＲ，Ｇ，Ｂの画像情報に対
してγ補正を実行するγ補正部，１１０６はγ補正部１
１０５により補正されたＲ，Ｇ，Ｂ信号に対して補色生
成を実行する補色生成部，１１０７は補色生成部１１０
６により補色生成されたＹ，Ｍ，Ｃ信号に対してＵＣＲ
黒発生処理を実行するＵＣＲ黒発生回路，１１０８はＵ
ＣＲ黒発生回路１１０７からのＹ，Ｍ，Ｃ，ＢＫの出力
を選択するセレクタ，１１０９はセレクタ１１０８から
の信号に対して階調処理を実行する階調処理部，１１１
０は階調処理部１１０９からの信号を入力にして書込処
理を実行するレーザプリンタ，また，１１１１は制御系
内の信号の同期をとる同期制御回路，１１０１は自動原
稿搬送装置（ＡＤＦ），１１０３はオペレータが各種操
作指示を実行し，また各種情報を表示するための操作
部，１１１６は予め特殊原稿の持つＲ，Ｇ，Ｂの値を記
憶する基準値記憶回路，１１１３〜１１１５は複写する
原稿のＲ，Ｇ，Ｂを基準値記憶回路１１１６に記憶され
ているＲ，Ｇ，Ｂの値と比較する比較回路，１１１２は
各比較回路１１１３〜１１１５からの出力をＡＮＤする
ＡＮＤゲートである。基準値記憶回路１１１６には特殊
原稿のＲ，Ｇ，Ｂの値がバラツキ，誤差範囲（Ｒ（α1
〜α2 ），Ｇ（β1 〜β2 ），Ｂ（γ1 〜γ2 ））を含
めて記録されている。
ロック図であり，１１０２は画像処理部全体を制御する
システムコントローラ，１１０４は原稿から画像情報を
読み取るイメージスキャナ，１１０５はイメージスキャ
ナ１１０４により読み取ったＲ，Ｇ，Ｂの画像情報に対
してγ補正を実行するγ補正部，１１０６はγ補正部１
１０５により補正されたＲ，Ｇ，Ｂ信号に対して補色生
成を実行する補色生成部，１１０７は補色生成部１１０
６により補色生成されたＹ，Ｍ，Ｃ信号に対してＵＣＲ
黒発生処理を実行するＵＣＲ黒発生回路，１１０８はＵ
ＣＲ黒発生回路１１０７からのＹ，Ｍ，Ｃ，ＢＫの出力
を選択するセレクタ，１１０９はセレクタ１１０８から
の信号に対して階調処理を実行する階調処理部，１１１
０は階調処理部１１０９からの信号を入力にして書込処
理を実行するレーザプリンタ，また，１１１１は制御系
内の信号の同期をとる同期制御回路，１１０１は自動原
稿搬送装置（ＡＤＦ），１１０３はオペレータが各種操
作指示を実行し，また各種情報を表示するための操作
部，１１１６は予め特殊原稿の持つＲ，Ｇ，Ｂの値を記
憶する基準値記憶回路，１１１３〜１１１５は複写する
原稿のＲ，Ｇ，Ｂを基準値記憶回路１１１６に記憶され
ているＲ，Ｇ，Ｂの値と比較する比較回路，１１１２は
各比較回路１１１３〜１１１５からの出力をＡＮＤする
ＡＮＤゲートである。基準値記憶回路１１１６には特殊
原稿のＲ，Ｇ，Ｂの値がバラツキ，誤差範囲（Ｒ（α1
〜α2 ），Ｇ（β1 〜β2 ），Ｂ（γ1 〜γ2 ））を含
めて記録されている。
【００３８】図１２のグラフに示すように（α1 〜
α2 ），（β1 〜β2 ），（γ1 〜γ2）を各々Ｒ，
Ｇ，Ｂの上限／下限スレッシュホールドとして，原稿の
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を図１３のフローチャートに示すフロー
に従って個別に比較する。即ち，Ｒとα1 とを比較する
（Ｓ１３０１Ｒ）。その結果，Ｒ＞α1 が成立するか否
かを判断し（Ｓ１３０２Ｒ），成立しないと判断する
と，通常の複写処理を実行する（Ｓ１３０５Ｒ）。反対
に，成立すると判断すると，次に，Ｒとα2 とを比較す
る（Ｓ１３０３Ｒ）。その結果，Ｒ＜α2 が成立するか
否かを判断し（Ｓ１３０４Ｒ），成立しないと判断する
と，通常の複写処理を実行する（Ｓ１３０５Ｒ）。反対
に，成立すると判断すると，画像信号カットを実行する
（Ｓ１３０６）。上記の動作をＧの値，Ｂの値各々実行
する。上記の如く，原稿のＲ，Ｇ，Ｂが特殊原稿の上限
／下限の間にあると判定された場合，レーザプリンタ１
１１０への入力信号をカットするものである。
α2 ），（β1 〜β2 ），（γ1 〜γ2）を各々Ｒ，
Ｇ，Ｂの上限／下限スレッシュホールドとして，原稿の
Ｒ，Ｇ，Ｂの値を図１３のフローチャートに示すフロー
に従って個別に比較する。即ち，Ｒとα1 とを比較する
（Ｓ１３０１Ｒ）。その結果，Ｒ＞α1 が成立するか否
かを判断し（Ｓ１３０２Ｒ），成立しないと判断する
と，通常の複写処理を実行する（Ｓ１３０５Ｒ）。反対
に，成立すると判断すると，次に，Ｒとα2 とを比較す
る（Ｓ１３０３Ｒ）。その結果，Ｒ＜α2 が成立するか
否かを判断し（Ｓ１３０４Ｒ），成立しないと判断する
と，通常の複写処理を実行する（Ｓ１３０５Ｒ）。反対
に，成立すると判断すると，画像信号カットを実行する
（Ｓ１３０６）。上記の動作をＧの値，Ｂの値各々実行
する。上記の如く，原稿のＲ，Ｇ，Ｂが特殊原稿の上限
／下限の間にあると判定された場合，レーザプリンタ１
１１０への入力信号をカットするものである。
【００３９】
【発明の効果】以上説明した通り，本発明による画像処
理装置によれば，画像データの所定領域における特定色
或いは特定色相を抽出し，該抽出された画素数をカウン
トし，該カウント数に基づいて所定領域における特定色
或いは特定色相の割合を算出する。そして，算出結果に
基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判別するため，
また，画像データの所定領域における特定色或いは特定
色相を複数抽出し，該抽出された画素数をカウントし，
該カウント数に基づいて所定領域における複数の特定色
或いは特定色相の割合を算出する。そして，算出結果に
基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判別するため，
また，画像データの所定領域における特定色相を抽出
し，該抽出された画素数をカウントする。また，原稿の
所定領域における白地部を抽出し，該抽出された画素数
をカウントする。その後，該カウント数に基づいて所定
領域における特定色相と白地部の割合を算出する。そし
て，算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を
判別するため，また，画像データの，少なくとも２つ以
上の所定領域に対して特殊原稿か否かの判別を行い，特
殊原稿であると判別した所定領域と，他の所定領域に対
する判別結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を
判別するため，更に，紙幣，有価証券等の特殊原稿の持
つＲ，Ｇ，Ｂの値を予め記憶しておき，該記憶されてい
るＲ，Ｇ，Ｂの値を認識した原稿のＲ，Ｇ，Ｂの値と比
較して，該比較結果に基づいて正規の画像形成プロセス
を変化させるため，特殊原稿の判別精度を上げて，判別
結果に対する信頼性を向上させると共に，作業効率の向
上を図ることができる。
理装置によれば，画像データの所定領域における特定色
或いは特定色相を抽出し，該抽出された画素数をカウン
トし，該カウント数に基づいて所定領域における特定色
或いは特定色相の割合を算出する。そして，算出結果に
基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判別するため，
また，画像データの所定領域における特定色或いは特定
色相を複数抽出し，該抽出された画素数をカウントし，
該カウント数に基づいて所定領域における複数の特定色
或いは特定色相の割合を算出する。そして，算出結果に
基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判別するため，
また，画像データの所定領域における特定色相を抽出
し，該抽出された画素数をカウントする。また，原稿の
所定領域における白地部を抽出し，該抽出された画素数
をカウントする。その後，該カウント数に基づいて所定
領域における特定色相と白地部の割合を算出する。そし
て，算出結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を
判別するため，また，画像データの，少なくとも２つ以
上の所定領域に対して特殊原稿か否かの判別を行い，特
殊原稿であると判別した所定領域と，他の所定領域に対
する判別結果に基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を
判別するため，更に，紙幣，有価証券等の特殊原稿の持
つＲ，Ｇ，Ｂの値を予め記憶しておき，該記憶されてい
るＲ，Ｇ，Ｂの値を認識した原稿のＲ，Ｇ，Ｂの値と比
較して，該比較結果に基づいて正規の画像形成プロセス
を変化させるため，特殊原稿の判別精度を上げて，判別
結果に対する信頼性を向上させると共に，作業効率の向
上を図ることができる。
【図１】本発明による画像処理装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】図１に示したディレイメモリの概略構成を示す
回路図である。
回路図である。
【図３】図１に示したリピートメモリの概略構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】図１に示したリピートメモリの記憶例を示す説
明図である。
明図である。
【図５】原稿の読取範囲例を示す説明図である。
【図６】図１に示したリピートメモリの読出動作を示す
説明図である。
説明図である。
【図７】図１に示した検出回路の構成を示すブロック図
である。
である。
【図８】特色色相の概念を示すグラフである。
【図９】図１に示した検出回路の動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図１０】紙幣の特定色検出（地紋）と特色色相検出
（人物）の位置を示す説明図である。
（人物）の位置を示す説明図である。
【図１１】本発明による画像処理装置の他の概略構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図１２】Ｒ，Ｇ，Ｂ各々の上限／下限スレッシュホー
ルド（（α1 〜α2 ），（β1 〜β2 ），（γ1 〜
γ2 ））を示すグラフである。
ルド（（α1 〜α2 ），（β1 〜β2 ），（γ1 〜
γ2 ））を示すグラフである。
【図１３】図１１に示す実施例の動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
１０９ ディレイメモリ １１０ リピー
トメモリ １１１ 検出回路 ２０１ メモリ ３０１ メモリＡ ３０２ メモリ
Ｂ ７０１ 抽出部 ７０２ カウン
ト部 ７０３ 判定回路 ７０４ 判定結
果記憶回路 １１０２ システムコントローラ １１１３ 比較
回路 １１１４ 比較回路 １１１５ 比較
回路 １１１６ 基準値記憶回路
トメモリ １１１ 検出回路 ２０１ メモリ ３０１ メモリＡ ３０２ メモリ
Ｂ ７０１ 抽出部 ７０２ カウン
ト部 ７０３ 判定回路 ７０４ 判定結
果記憶回路 １１０２ システムコントローラ １１１３ 比較
回路 １１１４ 比較回路 １１１５ 比較
回路 １１１６ 基準値記憶回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 鵜養 剛 東京都大田区中馬込１丁目３番６号 株式 会社リコー内 (72)発明者 村井 和夫 東京都大田区中馬込１丁目３番６号 株式 会社リコー内 (72)発明者 福田 晴彦 東京都大田区中馬込１丁目３番６号 株式 会社リコー内
Claims (5)
- 【請求項１】 画像データの所定領域における特定色或
いは特定色相を抽出する抽出手段と，前記抽出手段によ
り抽出された画素数をカウントするカウント手段と，前
記カウント手段によるカウント数に基づいて前記所定領
域における特定色或いは特定色相の割合を算出する算出
手段と，前記算出手段による算出結果に基づいて紙幣，
有価証券等の特殊原稿を判別する判別手段とを具備する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 画像データの所定領域における特定色或
いは特定色相を抽出する複数の抽出手段と，前記抽出手
段により抽出された画素数をカウントする複数のカウン
ト手段と，前記カウント手段のカウント数に基づいて前
記所定領域における複数の特定色或いは特定色相の割合
を算出する算出手段と，前記算出手段による算出結果に
基づいて紙幣，有価証券等の特殊原稿を判別する判別手
段とを具備することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項３】 画像データの所定領域における特定色相
を抽出する第１の抽出手段と，前記第１の抽出手段によ
り抽出された画素数をカウントする第１のカウント手段
と，前記原稿の所定領域における白地部を抽出する第２
の抽出手段と，前記第２の抽出手段により抽出された画
素数をカウントする第２のカウント手段と，前記第１，
第２のカウント手段のカウント数に基づいて前記所定領
域における前記特定色相と白地部の割合を算出する算出
手段と，前記算出手段による算出結果に基づいて紙幣，
有価証券等の特殊原稿を判別する判別手段とを具備する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項４】 画像データの，少なくとも２つ以上の所
定領域に対して特殊原稿か否かの判別を行う判別手段を
具備する画像処理装置において，前記判別手段は，前記
特殊原稿であると判別した所定領域と，他の所定領域に
対する判別手段の判別結果に基づいて紙幣，有価証券等
の特殊原稿を判別することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項５】 紙幣，有価証券等の特殊原稿の持つＲ，
Ｇ，Ｂの値を予め記憶しておく記憶手段と，前記記憶手
段に記憶されているＲ，Ｇ，Ｂの値を認識した原稿の
Ｒ，Ｇ，Ｂの値と比較する比較手段と，前記比較手段の
比較結果に基づいて正規の画像形成プロセスを変化させ
る制御手段とを具備することを特徴とする画像処理装
置。
Priority Applications (10)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4239052A JPH0670157A (ja) | 1992-08-16 | 1992-08-16 | 画像処理装置 |
| DE4345390A DE4345390C2 (de) | 1992-08-03 | 1993-07-23 | Vorlagen-Unterscheidungssystem zum Unterscheiden eines speziellen Dokumentes, Bilderzeugungs- und Bildverarbeitungseinrichtung sowie Kopiergerät |
| GB9405048A GB2282445B (en) | 1992-08-03 | 1993-07-23 | Original-discrimination system for discriminating special documents, and an image forming apparatus and duplicator using the original-discrimination system |
| DE4393748T DE4393748T1 (de) | 1992-08-03 | 1993-07-23 | Vorlagen-Unterscheidungssystem zum Unterscheiden eines speziellen Dokumentes, Bilderzeugungs- und Bildverarbeitungseinrichtung sowie Kopiergerät |
| GB9606480A GB2297159B (en) | 1992-08-03 | 1993-07-23 | Copying apparatus including an original-discrimination system for discriminating special documents |
| AU45852/93A AU4585293A (en) | 1992-08-03 | 1993-07-23 | Document identifier which can also identify special ticket, image forming apparatus using the identifier, image processor, and copying machine |
| PCT/JP1993/001029 WO1994003997A1 (en) | 1992-08-03 | 1993-07-23 | Document identifier which can also identify special ticket, image forming apparatus using the identifier, image processor, and copying machine |
| DE4393748A DE4393748C5 (de) | 1992-08-03 | 1993-07-23 | Vorlagen-Unterscheidungssystem |
| US08/660,464 US5751854A (en) | 1992-08-03 | 1996-06-07 | Original-discrimination system for discriminating special document, and image forming apparatus, image processing apparatus and duplicator using the original-discrimination system |
| US09/032,991 US6272248B1 (en) | 1992-08-03 | 1998-03-02 | Original-discrimination system for discriminating special document, and image forming apparatus, image processing apparatus and duplicator using the original-discrimination system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4239052A JPH0670157A (ja) | 1992-08-16 | 1992-08-16 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0670157A true JPH0670157A (ja) | 1994-03-11 |
Family
ID=17039161
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4239052A Pending JPH0670157A (ja) | 1992-08-03 | 1992-08-16 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0670157A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7680338B2 (en) | 2004-11-19 | 2010-03-16 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image reading apparatus and image recording apparatus |
| JP2018029275A (ja) * | 2016-08-18 | 2018-02-22 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
-
1992
- 1992-08-16 JP JP4239052A patent/JPH0670157A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7680338B2 (en) | 2004-11-19 | 2010-03-16 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image reading apparatus and image recording apparatus |
| JP2018029275A (ja) * | 2016-08-18 | 2018-02-22 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
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