JPH07273996A - 画像形成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 文字領域あるいは下地領域など必要としてい
る領域のみの画像データを濃度ヒストグラムの作成に使
用し、従来より更に目的に合った濃度ヒストグラムを容
易に作成できる画像形成装置を提供する。 【構成】 スキャナあるいはパソコンなどから得られる
画像データを構成している各画素の種類を識別する像域
識別手段１０１と、前記画素識別手段１０１の識別結果
に従って、前記画像データ内の所望種類の画素のみを使
用して濃度ヒストグラムを作成する手段１０２と、前記
濃度ヒストグラムを用いて前記画像データを処理する手
段１０３とを具備する画像形成装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像形成装置に関し、特
に原稿画像データから濃度ヒストグラムを作成し、原稿
画像データを処理する画像形成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ディジタル複写機において、原稿画像デ
ータに対して最適な階調再現を得るために、原稿画像の
濃度分布から基準値濃度を求めて濃度変換を行う処理な
ど、対象となる原稿の濃度分布（濃度ヒストグラム）を
必要とする画像処理が数多くある。従来、濃度ヒストグ
ラムの作成は、原稿の文字、写真、下地などの画像領域
の区別をせずに一意的に行われている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来は、原稿の種類に
関わらず濃度ヒストグラムを作成していたので、例えば
色のついた紙に写真が貼ってある原稿の濃度ヒストグラ
ムを考えると、下地の紙の濃度と写真の濃度が重なって
しまい、原稿の本当に知りたい部分の濃度分布を知るこ
とは困難だった。

【０００４】そのため、例えば濃度変換を行う際の基準
値を求めようと思っても、わかりにくい濃度ヒストグラ
ムから求めた値は不正確になりがちで、原稿に最適な値
でない場合があった。

【０００５】従って本発明の目的は、濃度ヒストグラム
作成時に、例えば文字領域あるいは下地領域など必要と
している領域のみのデータを取り込み、従来より更に目
的に合った濃度ヒストグラムを容易に作成できる画像形
成装置を提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力画像デー
タの各画素について、濃度ヒストグラムの作成に使用す
るかしないかを、周知の技術である像域識別処理の結果
を用いて、選択的に行うものである。即ち本発明による
画像形成装置は、画像データを構成する各画素の種類を
識別する画素識別手段と、前記画素識別手段の識別結果
に従って、前記画像データ内の所望種類の画素のみを使
用して濃度ヒストグラムを作成する手段とを具備するこ
とを特徴とする。

【０００７】又、本発明による画像形成装置は、画像デ
ータを構成する各画素の種類を識別する画素識別手段
と、前記画素識別手段の識別結果に従って、前記画像デ
ータ内の所望種類の画素のみを多値化して多値化画像信
号を発生する多値化手段と、前記多値化信号を使用して
濃度ヒストグラムを作成する作成手段と、前記濃度ヒス
トグラムを用いて前記画像データを処理する手段とを具
備することを特徴とする。

【０００８】更に本発明による画像形成装置は、下地領
域とこの下地領域以外の画像領域を含む画像データを入
力する手段と前記画像データを構成する各画素の種類を
識別する画素識別手段と、前記画素識別手段の識別結果
に従って、前記画像データ内の下地領域内画素のみを多
値化して第１多値化画像信号を提供する手段と、前記画
素識別手段の識別結果に従って、前記画像データ内の画
像領域内画素のみを多値化して第２多値化画像信号を提
供する手段と、前記第１及び第２多値化画像信号を使用
して下地及び画像領域濃度ヒストグラムを作成する手段
と、前記下地及び画像領域濃度ヒストグラムを用いて前
記画像データを処理する手段とを具備することを特徴と
する。

【０００９】

【作用】目的に沿った原稿画像の部分のみで濃度ヒスト
グラムが作成され、例えば、濃度変換処理であれば、下
地領域と文字領域のみの濃度ヒストグラムを作成するこ
とにより、最適な階調再現を行うための基準値が求めら
れ、しかも正確な階調再現が得られる。

【００１０】

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の一実施例を
説明する。図２は本発明における画像形成装置の全体的
構造を示す。本画像形成装置は、原稿を読み取る為のス
キャナ８０と、画像形成部８１によって構成されてい
る。スキャナ８０は光源７１によって原稿を照明し、そ
の反射光をＣＣＤ７２に導くことにより原稿を光学的に
走査する。ＣＣＤ７２から出力されるアナログ信号は、
Ａ／Ｄ変換を経てデジタル信号として取り込まれる。画
像形成部８１は、レーザ光学系７４、感光体７３、現像
器７６、定着器７７、給紙トレイ７５、排紙トレイ７８
等により構成されている。レーザ光学系７４の中に設け
られた半導体レーザは画像信号によりＯＮ／ＯＦＦし、
画像信号に応じてレーザ光を発生する。そのレーザ光が
ポリゴンモータによって回転するポリゴンミラーにより
反射、走査されることにより、感光体７３上に静電潜像
が形成される。静電潜像は現像器７６により現像された
後、給紙トレイ７５より給紙された用紙上へ転写され、
定着器７７にて定着された後、排紙トレイ７８上へ排出
される。

【００１１】図３は本発明における画像形成装置の制御
体系を示すブロック図である。本装置は主ＣＰＵ３２に
より制御される基本処理部５０、コンパネ（コントロー
ルパネル）ＣＰＵ１により制御されるコントロールパネ
ル部５１、スキャナＣＰＵ５により制御されるスキャナ
部５２、プリンタＣＰＵ２０により制御されるプリンタ
エンジン部５３により構成され、主ＣＰＵ３２はコンパ
ネＣＰＵ１、スキャナＣＰＵ５、プリンタＣＰＵ２０と
通信を行ない、これらを制御している。

【００１２】コンパネＣＰＵ１はＲＯＭ２、ＲＡＭ３と
接続され、これらのデータをもとに、コンパネ４上のス
イッチの検知、ＬＥＤの点灯、消灯、表示器の制御等を
行なっている。

【００１３】スキャナＣＰＵ５は主ＣＰＵ３２との通信
によりコントロールされており、ＲＯＭ６、ＲＡＭ７の
データに基づき、ＡＤＦ（オートドキュメントフィー
ダ）９、エディタ（座標入力装置）１０、Ａ／Ｄ（アナ
ログ・デジタル変換回路）１２、ＳＨＤ（シェーディン
グ補正回路）１３、ラインメモリ回路１４等の制御、及
びモータ、ソレノイド等の機構部品を管理するメカコン
（メカニズムコントローラ）８の制御を行なっている。

【００１４】プリンタＣＰＵ２０は、主ＣＰＵ３２との
通信によりコントロールされており、ソータ１５、ＬＣ
Ｆ（ラージキャパシティフィーダ）１６、レーザ変調回
路２３、レーザドライブ回路２２等の制御、及びモー
タ、ソレノイド、スイッチ等メカコン１９の制御を行な
っている。

【００１５】主ＣＰＵ３２には、主ＣＰＵ３２を制御す
る為のＲＯＭ３３、ＲＡＭ３４が接続されている他、ス
キャナで読み取ったデータをどこへ送るか又、プリンタ
エンジンへはどのデータを送るのか等の切り替え及びバ
ッファリングを行なうデータ切り替え及びバッファメモ
リ回路２４、画像データに対し本発明による処理を行な
う画像処理回路２５、画像データの圧縮伸長を行なう圧
縮／伸長回路２６、画像データをページ単位で蓄えるペ
ージメモリ回路３０、ディスプレイ４０上への表示を行
なう為のディスプレイ・メモリ回路２９、パソコン４１
からのコードデータを画像データに展開する為のプリン
タ・コントローラ回路３１、ディスプレイ・メモリ２９
上にコードデータを展開する為のディスプレイフォント
ＲＯＭ３５、ページメモリ３０上にコードデータを展開
する為のプリントフォントＲＯＭ３０、圧縮・伸長回路
２６により圧縮されたデータを蓄える圧縮メモリ２７、
ハードディスクドライブ３７光ディスクドライブ３８フ
ァクシミリ・アダプタ３９とのインタフェースを行なう
Ｉ／Ｆコントローラ回路２８が接続されている。

【００１６】図１は図３の画像処理部２５内に設けられ
る本発明による濃度ヒストグラムを作成するための構成
を示す。スキャナ部５２より読み込まれた原稿画像は像
域識別部１０１に入力される。像域識別部（画素識別手
段）１０１は原稿画像内の各画素が文字、写真、あるい
は下地などの領域の中でどの領域を構成している画素で
あるかを識別し、各画素毎にその領域識別信号を出力す
る。ヒストグラム作成部１０２は原稿画像入力及び像域
識別部１０１に接続され、上記各領域毎に濃度ヒストグ
ラムを作成する。ヒストグラム作成部１０２は後述の多
値化部とヒストグラム作成手段から構成され、像域識別
部１０１からの結果を反映させた濃度ヒストグラムを作
成する。濃度変換部１０３は原稿画像入力及びヒストグ
ラム作成部１０２に接続され、ヒストグラム作成部１０
２で作成された各領域のヒストグラムを基に、例えば下
地濃度及び文字濃度を判断し、原稿の各領域に合った濃
度変換処理を行う。濃度変換された原稿画像はノイズ除
去部１０４に入力され、画像信号内に含まれるノイズが
除去された後、ＭＴＦ(modulation transfer function)
補正部１０５により画像のＭＴＦが補正される。ＭＴＦ
補正された原稿画像は拡大縮小部１０６に入力され、必
要に応じて画像の拡大あるいは縮小処理が行われた後、
γ補正部１０７に入力され、プリンタのγ補正が行われ
る。γ補正された原稿画像は階調処理部１０８に入力さ
れ、その階調が調整された後、データ切り替え及びバッ
ファメモリ２４を介して、例えばプリンタエンジン部５
３に転送されて、用紙に画像が形成される図４は像域識
別部１０１の構成を示す図である。像域識別部１０１で
は原稿画像のマクロ的及びミクロ的な特徴を抽出して、
文字・線画領域と、網点画像領域と、写真領域との識別
を行う。像域識別部１０１はミクロ識別部１１０と、マ
クロ識別部１１１と、上記ミクロ識別部１１０及びマク
ロ識別部１１１とが出力する識別結果を総合して最終的
な識別信号を生成する識別合成部１１２とから構成され
ている。

【００１７】ミクロ識別部１１０は、画像のミクロな構
造の特徴に注目して文字・線画と、網点画と、写真画と
の識別を行うために、先ず原稿画像を２値化してから原
稿画像のミクロな構造特徴を抽出し、この抽出した結果
から文字尤度信号を出力する。例えば、この２値化画像
上の４×４画素程度の大きさのパターンは原稿画像の属
性についての情報をもっている。そこで、各パターンと
そのパターンの出現しやすい画像の属性との関係を予め
テーブルとして備え、このテーブルとパターンとを照合
することにより、その領域の属性を推定することができ
る。又、パターンによっては、ある属性の画像にのみ多
く出現するものや、ある属性の画像にやや多く出現する
というパターンや、どの属性の画像にも同程度に出現し
やすいというパターンがある。従って、パターンテーブ
ルの識別出力として、どの属性の画像かという定性的な
情報だけでなく、それがどの程度に確からしいかという
定量的な情報を持たせた方がよい。

【００１８】又、通常の画像では文字や網点画像の領域
はそれぞれある程度の面積をもっており、各画素の属性
は空間的に高い相関をもっている。この性質を利用し
て、やや広い領域での前記パターンによる識別結果を総
合して修正する大域処理を施すことにより、識別精度を
向上することができる。

【００１９】このミクロ識別部１１０の具体的な回路構
成を図５に示す。原稿画像信号は低域除去フィルタ１１
８に入力される。この低域除去フィルタ１１８から出力
された信号は、２値化回路１１９にて適当な閾値Ｔで２
値化される。この２値化された信号をラインメモリ１２
０を用いて、４×４の２次元的なパターンとして取出
し、このパターンとＲＯＭによって構成されるパターン
テーブル１２１の内容とを参照して、文字尤度信号ＳＹ
を得る。更に、大域処理部１２２で注目画素の文字尤度
信号ＳＹと周辺画素の文字尤度信号とを総合して、最終
的な文字尤度信号ＳＹを得る。このミクロ識別部１１０
の詳細は例えば、特願昭６３−５０１８９号に述べられ
ている。

【００２０】本実施例ではミクロ識別部１１０の識別信
号として「０」、「１」、「２」、「３」の４クラスの
信号を出力する。「０」は離散的な構造をしているもの
で主に網点画であることを示し、「１」は写真や下地又
は中間（網点画・文字のいずれか判別しがたいもの）等
の濃度変化の小さい領域を、「２」はやや文字画らしい
ものを、「３」はかなり文字画らしいものであるとして
識別している。この方法では特に一様な網点領域や小さ
い文字、細い線などの領域に対する識別精度は高い。こ
のため、網点領域には高域除去フィルタをかけ、文字・
線画領域には高域強調フィルタをかけることにより、モ
アレノイズや小さい文字などのかすれを防ぐことができ
る。

【００２１】しかし、このようなミクロな構造特徴を利
用した識別方式では、互いに類似した構造を持つ写真領
域のエッジと文字・線画のエッジとを高い精度で識別す
るには限界がある。即ち、写真領域のエッジ部分の一部
がクラス「２」（やや文字らしい）と識別される一方、
文字もクラス「２」と識別される領域が多い。このため
文字のエッジ領域に大きな高域強調を施し、ガンマをた
てて、エッジをシャープに再現しようとすると写真領域
のエッジ部にも同様の処理がかかり、写真領域のエッジ
がシャープになり過ぎて、エッジの色が急に変わるなど
の不自然な画像が記録される場合が多い。

【００２２】そこで、マクロ識別部１１１では画像のマ
クロな構造の特徴を利用して文字と写真領域との識別を
行なう。通常の文書画像において、文字や線画は一様な
下地の上に記録されており、文字や線画は独立した幾つ
かの線素により構成されている。従って、文字や線画は
下地の領域に囲まれており、かつ各線素は大きさが小さ
い。一方、写真領域の画像は下地領域に囲まれていなか
ったり、又は下地の上に載っていてある程度以上の大き
さを持っている。そこで、原稿画像の下地領域を検出
し、下地領域に囲まれている、大きさの比較的小さい領
域を検出すれば、その領域は文字・線画の領域であると
推定できる。この下地の検出方法は、下地が通常濃度が
一様で、広い面積を持ち、かつ連結しているという性質
を利用する。又下地の色は、多くの場合、白又はそれに
近い薄い色であるという性質も利用できる。

【００２３】この例ではラスタスキャンによって得られ
た画像信号に対して実時間で像域識別処理を行うため
に、次の２つの前提を付加している。 （１）下地領域は白又はそれに近い薄い色である。

【００２４】（２）領域の大きさを主走査方向の長さで
判断する。これらの前提のもとで、マクロ識別部１１１
では図６のフローチャ−トに示す手順に従って原稿画像
入力に対する像域識別処理が行なわれる。

【００２５】（Ｓｔ１） 先ず、白又は白に近い薄い色
の領域において、通常の原稿として使われる用紙の薄さ
や裏写りの程度に基づいて定められた閾値より濃度の低
い低濃度領域を１ラインの画像信号の中から検出する。
具体的には、原稿画像信号の値がすべてある閾値より低
いか否かという基準などにより判定する。又、原稿を予
め、プリスキャンして得た画像信号又は以前に読込まれ
た全画像信号から、濃度ヒストグラムを作成して下地領
域の濃度を推定し、この濃度の情報を用いて低濃度領域
の識別を行う方法も考えられる。これにより、原稿の下
地の濃度に適合して低濃度領域を確実に検出できるので
新聞などのように下地の濃い原稿に対しても識別を行う
ことができる。

【００２６】（Ｓｔ２） 低濃度領域が前ラインの下地
領域と連結しているか否かを判別する。 （Ｓｔ３） 連続した低濃度領域の長さを検出する。

【００２７】（Ｓｔ４） Ｓｔ１により判定された低濃
度領域が以下の基準のいずれかを満たしたとき、この低
濃度領域を下地領域と判定する。即ち、（１）低濃度領
域が前ラインの下地領域と連結していて、かつ当該低濃
度領域の長さがＬ０より大きい場合、（２）低濃度領域
の長さがＬ１以上の場合（但し、Ｌ１＞Ｌ０）。尚、上
記閾値Ｌ０を網点周期の長さ以上に設定することによ
り、網点画像の中に連続した低濃度領域が現われたよう
な場合、この低濃度領域を下地領域として識別すること
を防止することができる。又、上記閾値Ｌ１は写真領域
画像上に通常存在する低濃度領域の長さより大きく設定
すれば良い。

【００２８】（Ｓｔ５） 下地領域に挟まれた非下地領
域の長さを検出する。 （Ｓｔ６） 非下地領域の長さがＬ２以下のもの（これ
を島領域という）を検出する。上記閾値Ｌ２を文字の大
きさより大きく、かつ写真領域の大きさよりも小さく設
定することにより、文字と写真領域とを識別することが
できる。

【００２９】（Ｓｔ７） 主走査方向の１ライン分の識
別結果を遅延する。この遅延した識別結果をＳｔ２にて
用いる。上述した閾値Ｌ０、Ｌ１、Ｌ２は、通常の画像
の性質から、Ｌ０を０．５ｍｍＬ１を１．０ｍｍ，Ｌ２
を１０ｍｍと設定している。

【００３０】尚、文字の字だけを文字領域とみなすか、
文字の字と下地との両方を文字領域とみなすか、換言す
ると、島領域だけを文字領域とみなすか、島領域と下地
領域との和集合を文字領域とみなすかの２通りの方式が
考えられる。ここでは、識別結果に従って、下地を含ま
ない文字領域の濃度ヒストグラムを作成するという目的
から前者の考えをとり、島領域を文字領域として出力す
る。

【００３１】図４の説明に戻る。識別合成部１２は、ミ
クロ識別部１１０からの文字尤度信号ＳＹとマクロ識別
部１１１からの識別信号ＳＸとを入力し、これら信号Ｓ
Ｙ及びＳＸとの関係から一意的に領域を識別し、識別信
号ＳＺを出力する。即ち、ミクロ識別部１１０が出力す
る文字尤度信号ＳＹが示すクラスが「０」の場合は入力
画像の注目画素が網点画像中の画素であり、尤度信号Ｓ
Ｙが示すクラスが「１」の場合は入力画像の注目画素が
写真画像又は下地中の画素であり、尤度信号ＳＹが示す
クラスが「３」の場合は入力画像の注目画素が文字であ
るとし、マクロ識別部１１１の識別結果によらず識別結
果が決定する。

【００３２】又、文字尤度信号ＳＹが示すクラスが
「２」の場合、入力画像の注目画素が文字らしいことし
か分からない。このため、マクロ識別部１１１の識別結
果が文字領域又は下地領域であることを示していると
き、識別合成部１１２は文字領域であると識別する。
又、マクロ識別部１１１が文字領域でない、即ち写真領
域であると識別したとき、識別合成部１２は入力画像の
注目画素が写真画像のエッジ部であると識別する。上記
したような結果を出力する識別合成部１１２は、簡単な
組み合わせによる論理回路又は小容量のルックアップテ
ーブルで実現できる。このようにして、文字、写真、網
点、下地の各領域が識別され、各領域を識別するための
識別信号ＳＸはヒストグラム作成部１０２へ出力され
る。

【００３３】図７（ａ）及び７（ｂ）はヒストグラム作
成部１０２の多値化手段とヒストグラム作成手段の構成
を各々示す図である。１２５は画像信号であって、文
字、写真、又は下地領域の画像信号である。１２６は入
力信号を多値化する多値化手段、１２９は多値化画像信
号、１２７はヒストグラム作成手段、１２８はヒストグ
ラム信号である。

【００３４】画像信号１２５は例えば１画素当り８ビッ
トのデジタルデータである。画像信号１２５は多値化手
段１２６で所定の閾値Ｔｈ1 〜Ｔｈn-1 と比較し多値化
処理を行い、多値化画像信号（０〜ｎ−１）を出力す
る。多値化手段１２６は閾値Ｔｈ1 〜Ｔｈn-1 までｎ−
１個の閾値を記憶する閾値メモリ１２３と入力画像信号
１２５と閾値Ｔｈ1 〜Ｔｈn-1 を比較する比較器１〜比
較器n-1 で構成され、比較結果をコード化するエンコー
ダと１３０に接続されている。入力画像信号１２５が多
値化閾値Ｔｈ1 より小さければ多値化画像信号１２９と
して“０”を出力し、大きければＴｈ2 と比較し、Ｔｈ
2 より小さければ“１”を出力する。以下、入力画像信
号１２５が多値化閾値Ｔｈ2 より大きくＴｈ3 より小さ
ければ“２”を出力するという具合にＴｈn-1 まで比較
する。多値化画像信号１２９をｇとして、この比較処理
を（１）式に示す。

【００３５】 ｇ＝０：ｆ＜Ｔｈ1 ｇ＝１：ｆ≧Ｔｈ1 かつ ｆ＜Ｔｈ2 ｇ＝２：ｆ≧Ｔｈ2 かつ ｆ＜Ｔｈ3 ｇ＝３：ｆ≧Ｔｈ3 かつ ｆ＜Ｔｈ4 ｇ＝４：ｆ≧Ｔｈ4 かつ ｆ＜Ｔｈ5 ： ： ： ｇ＝ｎ−２：ｆ≧Ｔｈn-2 かつ ｆ＜Ｔｈn-1 ｇ＝ｎ−１：ｆ≧Ｔｈn-1 （１） 次に、ヒストグラム作成手段１２７において多値化画像
信号１２９からヒストグラム情報を作成する。ヒストグ
ラム作成手段１２７はｎ−１個のレジスタ（レジスタ0
〜レジスタn-1 ）とｎ−１個の加算器で構成される。レ
ジスタは、例えばＡ３，４００ｄｐｉの画像を入力する
場合２５ビット必要である。各レジスタはあらかじめ０
にクリアされており、多値化画像信号１２９が０であれ
ばレジスタ０は１カウントアップされる。多値化画像信
号１２９が１であればレジスタ１が、２であればレジス
タ２がカウントアップされる。以上は順次入力される文
字・線画、写真、下地の各領域値毎に処理が繰り返され
る。このようにして、ヒストグラム作成手段１２７は多
値化画像情報１２９から濃度ヒストグラムを作成する。
作成される濃度ヒストグラムの数は多値化数ｎに応じて
決まり、多値化数がｎの場合、各領域で作成される濃度
ヒストグラムの数はｎ個である。

【００３６】こうして作成されたヒストグラムを図８
（ｂ）に示す。このヒストグラムは図８（ａ）のよう
に、濃い下地、文字、写真を含む原稿について作成した
ものである。例えば濃度変換処理を行う場合、下地がか
ぶらず、文字が濃くなるような処理を行いたいのであれ
ば、下地領域と文字領域のみを濃度ヒストグラム作成デ
ータとして濃度ヒストグラムを作成する。このように写
真領域以外のデータを使用して濃度ヒストグラムを作成
するには、図８（ｄ）のように下地領域ヒストグラムと
文字領域ヒストグラムを合成すればよい。これにより図
１の濃度変換部１０３の処理に必要な濃度変換基準値を
正確に求めることができる。

【００３７】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、濃
度ヒストグラム作成時に、必要としている領域のみをデ
ータとして取り込むので、従来より更に目的に合った濃
度ヒストグラムを容易に作成できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は本発明による濃度ヒストグラムを作成す
るための構成を示すブロック図。

【図２】図２は本発明における画像形成装置の全体的構
造を示す図。

【図３】図３は本発明における画像形成装置の制御体系
を示すブロック図。

【図４】図４は像域識別部の構成を示すブロック図。

【図５】図５は図４のミクロ識別部１１０の具体的な回
路構成を示すブロック図。

【図６】図６は図４のマクロ識別部の動作を示すフロー
チャ−ト。

【図７】図７はヒストグラム作成部の構成を示す図。

【図８】図８は本発明によって作成したヒストグラムを
説明するための図である。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像データを構成する各画素の種類を識別
   する画素識別手段と、 前記画素識別手段の識別結果に従って、前記画像データ
   内の所望種類の画素のみを使用して濃度ヒストグラムを
   作成する手段と、を具備することを特徴とする画像形成
   装置。
2. 【請求項２】画像データを構成する各画素の種類を識別
   する画素識別手段と、 前記画素識別手段の識別結果に従って、前記画像データ
   内の所望種類の画素のみを多値化して多値化画像信号を
   発生する多値化手段と、 前記多値化信号を使用して濃度ヒストグラムを作成する
   作成手段と、 前記濃度ヒストグラムを用いて前記画像データを処理す
   る手段と、を具備することを特徴とする画像形成装置。
3. 【請求項３】下地領域とこの下地領域以外の画像領域を
   含む画像データを入力する手段と前記画像データを構成
   する各画素の種類を識別する画素識別手段と、 前記画素識別手段の識別結果に従って、前記画像データ
   内の下地領域内画素のみを多値化して第１多値化画像信
   号を提供する手段と、 前記画素識別手段の識別結果に従って、前記画像データ
   内の画像領域内画素のみを多値化して第２多値化画像信
   号を提供する手段と、 前記第１及び第２多値化画像信号を使用して下地及び画
   像領域濃度ヒストグラムを作成する手段と、 前記下地及び画像領域濃度ヒストグラムを用いて前記画
   像データを処理する手段と、を具備することを特徴とす
   る画像形成装置。