JPH1042130A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 領域識別信号を記憶するメモリの容量を少な
くするために領域識別信号の密度を荒くしても適切な画
像処理を行う。 【解決手段】 パターンマッチング部４３、４４は画像
データが文字領域か又は中間調領域かを画素毎に識別し
て領域識別信号を出力し、画素密度変換部４７、４８は
領域識別信号の密度を荒くしてページメモリ４９、５０
に記憶する。膨張部５５、５６はページメモリ４９、５
０からの領域識別信号の密度を元に戻して画像処理回路
１４〜２０に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データが文字
領域か中間調領域かを識別して領域識別信号を発生する
画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の画像処理装置としては、
例えば特開平５−１４５７５１号公報に示すように領域
識別信号を１ビットでメモリに記憶し、２ブロック単位
で記憶することによりメモリ容量を少なくする方法が提
案されている。また、スキャン毎に生成される領域識別
信号のバラツキをなくし、黒文字やライン等に色変わり
が発生することを防止するために、１回目のスキャン時
の領域識別信号をページメモリに記憶し、第２スキャン
以降ではページメモリに記憶された１回目のスキャン時
の領域識別信号と現スキャンによる領域識別信号を比較
し、一致しない場合には領域識別信号を変更する方法が
提案されている。

【０００３】また、他の従来例としては、例えば特開平
３−２０３４６４号公報に示すように領域識別信号を記
憶するメモリを節約するために、ビットマップメモリの
解像度を原稿の大きさや、原稿の黒エリアの面積に応じ
て切り替えて領域識別信号を記憶する方法が提案されて
いる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方法では、領域識別信号を記憶するメモリの容量を少な
くするために領域識別信号の密度を荒くするので、この
領域識別信号に基づいて画像処理を行っても適切な画像
処理を行うことができないという問題点がある。本発明
は上記従来の問題点に鑑み、領域識別信号を記憶するメ
モリの容量を少なくするために領域識別信号の密度を荒
くしても適切な画像処理を行うことができる画像処理装
置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】第１の手段は上記目的を
達成するために、画像データが文字領域か中間調領域か
を画素毎に識別して領域識別信号を出力する領域識別手
段と、前記領域識別信号の密度を荒くする密度変換手段
と、前記密度変換手段が出力する領域識別信号を記憶す
る記憶手段と、前記記憶手段が出力する領域識別信号の
密度を元に戻す膨張手段と、前記膨張手段が出力する領
域識別信号に基づいて画像処理を行う画像処理手段とを
備えたことを特徴とする。

【０００６】第２の手段は、第１の手段において前記膨
張手段が、前記記憶手段が出力する領域識別信号の密度
を、前記第１の密度変換手段が出力する領域識別信号の
密度より細かくなるように膨張した後に元の密度に収縮
することを特徴とする。

【０００７】第３の手段は、第１または第２の手段にお
いて前記膨張手段が、領域識別信号を元の密度に収縮し
た後に更に斜め線のギザギザを補間することを特徴とす
る。

【０００８】第４の手段は、第１ないし第３の手段にお
いて前記領域識別手段が出力する領域識別信号の孤立点
を除去して前記密度変換手段に出力する孤立点除去手段
を更に有することを特徴とする。

【０００９】第５の手段は、第１ないし第４の手段にお
いて前記記憶手段が出力する領域識別信号の孤立領域を
除去して前記膨張手段に出力する孤立領域除去手段を更
に有することを特徴とする。

【００１０】第６の手段は、第１ないし第５の手段にお
いて前記領域識別信号が、白地上の線画か網点上の線画
か否かを示す領域識別信号を含むことを特徴とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図１は本発明に係る画像処理装置
の一実施形態を備えた複写機を示すブロック図、図２は
図１の画像処理部を詳細に示すブロック図、図３は図２
の原稿認識部を詳細に示すブロック図、図４は図３の原
稿認識部の参照画素を示す説明図、図５は画像データの
濃度変化を示す説明図、図６は図５の画像データのエッ
ジ量を示す説明図、図７は画像データの一例として白地
上の網点と網点上の文字を示す説明図、図８は図３のパ
ターンマッチング部の参照画素を示す説明図、図９は図
３のパターンマッチング部の伝播方向を示す説明図、図
１０及び図１１は図３のパターンマッチング部（Ａ，
Ｂ）の処理を説明するためのフローチャート、図１２は
図３のパターンマッチング部（Ｂ）の処理を説明するた
めのフローチャート、図１３は図４の膨張部の補間処理
を示す説明図、図１４は第２の実施形態のパターンマッ
チング部（Ｂ）の処理を説明するためのフローチャー
ト、図１５はディテール強調処理を示す説明図である。

【００１２】図１に示す複写機は、原稿を読み取り、読
み取りデータをＲＧＢデジタルデータとして出力する画
像読み取り部１と、図２に詳しく示すような画像処理部
２と、画像処理部２により処理されたカラー画像を用紙
上に出力する画像記録部３を有する。図２において、Ｒ
ＧＢγ補正部１１は原稿読み取り部１からのＲＧＢデー
タのグレーバランスの補正と濃度への変換を行い、遅延
部１２と原稿認識部１３に出力する。遅延部１２は原稿
認識部１３の出力結果と同期をとるためにＲＧＢデータ
を遅延してＲＧＢフィルタ部１４に出力する。

【００１３】原稿認識部１３は図３に示すように線画認
識部１３ａと色判定部１３ｂを有し、線画認識部１３ａ
はＲＧＢγ補正部１１からのＲＧＢデータに基づいて文
字領域か又は絵柄領域かを判定し、２ビットの文字／絵
柄判定信号Ｃ／Ｐ（「３」＝「１１」が文字、「１」＝
「０１」が絵柄上の文字、「０」＝「００」が絵柄）を
出力する。色判定部１３ｂはＲＧＢγ補正部１１からの
ＲＧＢデータに基づいて有彩領域か又は無彩領域かを判
定し、１ビットの有彩／無彩判定信号Ｂ／Ｃ（Ｈが無
彩、Ｌが有彩）を出力する。なお、有彩／無彩判定信号
Ｂ／Ｃは４×４画素を１ブロックとして１画素に対応し
ている。

【００１４】文字／絵柄判定信号Ｃ／ＰはＲＧＢフィル
タ部１４、色補正部１５、ＵＣＲ部１６、変倍部１７、
ＣＭＹＢｋフィルタ部１８、ＣＭＹＢｋγ補正部１９及
び階調処理部２０に対してカスケード接続により画像デ
ータに同期して印加され、また、有彩／無彩判定信号Ｂ
／ＣはＲＧＢフィルタ部１４、色補正部１５、ＵＣＲ部
１６に対してカスケード接続により画像データＲＧＢま
たはＣＭＹに同期して印加される。各ブロック１４〜２
０はこれらの文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐと有彩／無彩判
定信号Ｂ／Ｃに基づいて文字処理、絵柄処理を行う。

【００１５】ＲＧＢフィルタ部１４は遅延部１２からの
ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するＮ×Ｎ画素のフィルタで
あり、文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐが「３」（文字）の時
には鮮鋭化処理を行い、「０」（絵柄）の時には平滑化
処理を行い、「１」（絵柄上の文字）の時には入力デー
タを処理せずにそのまま出力する。色補正部１５はＲＧ
Ｂフィルタ部１４により処理されたＲＧＢデータを一次
マスキング法などによりＣ、Ｍ、Ｙデータに変換し、Ｕ
ＣＲ部１６は画像データの色再現性を向上させるために
色補正部１５により変換されたＣ、Ｍ、Ｙデータの共通
部分をＵＣＲ（加色除去）処理することによりＢｋデー
タを生成する。

【００１６】ＵＣＲ部１６はまた、文字／絵柄判定信号
Ｃ／Ｐが「３」以外の時にはスケレトンブラックのＢｋ
データを生成し、「３」の時にはフルブラックのＢｋデ
ータを生成する。ＵＣＲ部１６はまた、文字／絵柄判定
信号Ｃ／Ｐが「３」（文字）であって有彩／無彩判定信
号Ｂ／ＣがＨ（無彩）の時には、黒文字を黒成分のみで
表現するためにＣ、Ｍ、Ｙデータをイレースする。ＵＣ
Ｒ部１６は変倍部１７に対して、画像読み取り部１が１
枚の原稿を４回読み取って画像記録部２に対して面順次
で出力するために、これらのＣ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋの１つの
信号ＩＭＧを面順次で出力する。

【００１７】変倍部１７は主走査方向の拡大、縮小、等
倍処理を行い、ＣＭＹＢｋフィルタ部１９はＮ×Ｎ画素
のフィルタであって画像記録部３の周波数特性や、文字
／絵柄判定信号Ｃ／Ｐに基づいて鮮鋭化処理又は平滑化
処理を行う。ＣＭＹＢｋγ補正部２０は画像記録部３の
周波数特性や文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐに基づいてγカ
ーブを変更し、具体的には文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐが
「０」（絵柄）の時には画像を忠実に再現するγに、
「０」以外の時にはγを立たせてコントラストを強調す
る。

【００１８】階調処理部２１は画像記録部３の階調特性
や文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐに基づいてディザ処理等の
量子化を行い、具体的には文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐが
「０」（絵柄）の時には階調重視の処理を行い、「０」
以外の時には解像度重視の処理を行う。

【００１９】要約すると、 ・Ｃ／Ｐ＝「０」（絵柄）のとき ＲＧＢフィルタ部１４ →平滑化処理 ＵＣＲ部１６ →スケレトンブラック ＣＭＹＢｋフィルタ部１８→リニア（階調性）を重視したγカーブ選択 ＣＭＹＢｋγ補正部１９ →画像を忠実に再現するγカーブ選択 階調処理部２０ →階調重視 ・Ｃ／Ｐ＝「３」（文字）のとき ＲＧＢフィルタ部１４ →強調処理 ＵＣＲ部１６ →フルブラック ＣＭＹＢｋフィルタ部１８→強調処理 ＣＭＹＢｋγ補正部１９ →γを立たせてコントラストを強調 階調処理部２０ →解像度重視 ・Ｃ／Ｐ＝「３」（文字）且つＢ／Ｃ＝Ｈのとき（黒文
字処理） 黒文字の回りに位置ずれにより色が付くことを防止する
ためにＹＭＣデータを印字しない。なお、このときのＢ
ｋデータのＲＧＢフィルタを色文字のときより強めに行
って、くっきりさせてもよい。

【００２０】 ・Ｃ／Ｐ＝「１」（絵柄上の文字）のとき ＲＧＢフィルタ部１４ →弱強調処理または入力データをそのまま出力する スルー処理 ＵＣＲ部１６ →フルブラック，このときには、黒文字処理のよう な処理を行わず、ＹＭＣデータを印字する。

【００２１】 ＣＭＹＢｋフィルタ部１８→強調処理 ＣＭＹＢｋγ補正部１９ →γを立たせてコントラストを強調 階調処理部２０ →解像度重視 次に、図３を参照して線画認識部１３ａと色判定部１３
ｂについて詳しく説明する。先ず、線画認識部１３ａは
モノクロ化部４１と、ラプラシアン部４２と、以下２系
統Ａ、Ｂのパターンマッチング部（Ａ，Ｂ）４３、４４
と、孤立点除去部（Ａ，Ｂ）４５、４６と、画素密度変
換部（Ａ，Ｂ）４７、４８と、ページメモリ（Ａ，Ｂ）
４９、５０と、セレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２と孤立ブ
ロック除去部（Ａ，Ｂ）５３、５４と膨張部５５、５６
を有し、系統Ａからは文字／絵柄判定信号Ｃ／ＰのＭＳ
Ｂ（Ｃ／Ｐ・Ａ）が出力され、系統ＢからはＬＳＢ（Ｃ
／Ｐ・Ｂ）が出力される。

【００２２】モノクロ化部４１はＲＧＢデータを輝度デ
ータ等に変換することによりモノクロ化する。なお、輝
度データの代わりに、ＲＧＢデータの中で最も濃いデー
タを選択してもよいし、また、Ｇデータを輝度データと
して用いてもよい。ここで、モノクロ化部４１の出力デ
ータは数値が大きくなると濃く、小さくなると薄いこと
を示す。

【００２３】ラプラシアン部４２は線画のエッジを抽出
すると共に白領域と黒領域を検出し、白（ｗ）領域を検
出することにより白地上の線画の抽出データとする。白
領域の検出方法方は図４に示すマトリクスの内、３×３
画素のブロックを用い、先ず、次のように論理により注
目画素ａ₁₁を含む周辺データが閾値thw より小さいとき
に白領域候補とする。

【００２４】 ｛( ａ₀₀＜thw) and (ａ₀₁＜thw) and (ａ₀₂＜thw) and (ａ₁₀＜thw) and (ａ₁₁＜thw) and (ａ₁₂＜thw)｝ or｛( ａ₁₀＜thw) and (ａ₁₁＜thw) and (ａ₁₂＜thw) and (ａ₂₀＜thw) and (ａ₂₁＜thw) and (ａ₂₂＜thw)｝ or｛( ａ₀₀＜thw) and (ａ₁₀＜thw) and (ａ₂₀＜thw) and (ａ₀₁＜thw) and (ａ₁₁＜thw) and (ａ₂₁＜thw)｝ or｛( ａ₀₁＜thw) and (ａ₁₁＜thw) and (ａ₂₁＜thw) and (ａ₀₂＜thw) and (ａ₁₂＜thw) and (ａ₂₂＜thw)｝ なお、このパターンは直交パターンであるが、斜めなど
のパターンを追加してもよい。ここで、太線用と細線用
の白領域候補を検出するための閾値thw は異なる値を使
用し、図５に示すように「太線用白領域候補」では一般
的な白地の値thw2を設定し、「細線用白領域候補」では
一般的な白地よりやや低い（白寄りの）値thw1を設定す
る。その理由は絵柄（印刷物の網点や複写機の万線）の
ハイライト（明るいほう）が「白領域候補」になるのを
避けるためである。

【００２５】次いで、「白領域候補」から更に「白領
域」を算出するために以下のようにラプラシアンを求め
る。

【００２６】 ｘ＝ａ₂₂×２−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝｛ａ₂₂×４−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃）｝×ｉ／２＋ｘ ｘ＝ａ₂₂×２−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ …（１） ここで、ｉは主走査方向と副走査方向のＭＴＦの違い
や、変倍時の補正を行うための重み係数である。このと
きのｘの値が以下のような値ならば白領域とする。

【００２７】−Ｎ＜ｘ＜Ｎ ここでは、太線用と細線用の閾値は別個にしなくてもよ
い。このようにして「細線用白領域」と「太線用白領
域」を検出し、また。これにより絵柄上のハイライト側
の小網点や万線パターンを抽出しないように除去してい
る。

【００２８】次に、「太線用白領域」を補正する。その
理由は、例えば白黒反転した文字（白が文字で周囲が
黒）の原稿の場合には、複写機のような光学的読み取り
装置により読み取ると、フレア（白１点ではなく、周辺
が黒の影響を受ける）などにより白データが通常よりや
や黒寄りになることがある。そこで、例えば白領域のマ
トリクスを３×３とすると以下のような補正を行う。

【００２９】 ｛( ａ₀₀＜thw) and (ａ₀₁＜thw) and (ａ₀₂＜thw) and (ａ₁₀＜thw) and (ａ₁₁＜thw) and (ａ₁₂＜thw) and (ａ₂₀＜thw) and (ａ₂₁＜thw) and (ａ₂₂＜thw)｝ これを「補正白領域候補」とし、上述したラプラシアン
により「補正白領域」を算出する。ここで、閾値thw は
図５に示すように太線の閾値thw2より黒寄りの値thw3で
あり、また、Ｎは上述した太線用白領域の値Ｎより小さ
くする。Ｎを小さくする理由は、白データの変化量が少
ない安定したデータを抽出するためである。これにより
抽出した「補正白領域」を上述した「太線用白領域」に
補正し、これを「太線用補正白領域」とする。つまり
「太線用補正白領域」とは「補正白領域」か又は「太線
用白領域」である。また、ここでも絵柄上のハイライト
側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去して
いる。

【００３０】同様に、黒領域を検出することにより、黒
地上の線画の抽出データとする。黒領域の検出方法は図
４に示すマトリクスの内、３×３画素のブロックを用
い、先ず、次のように論理により注目画素ａ₁₁を含む周
辺データが閾値thb より大きいときに「黒領域候補」と
する。

【００３１】 ｛( ａ₀₀＞thb) and (ａ₀₁＞thb) and (ａ₀₂＞thb) and (ａ₁₀＞thb) and (ａ₁₁＞thb) and (ａ₁₂＞thb)｝ or｛( ａ₁₀＞thb) and (ａ₁₁＞thb) and (ａ₁₂＞thb) and (ａ₂₀＞thb) and (ａ₂₁＞thb) and (ａ₂₂＞thb)｝ or｛( ａ₀₀＞thb) and (ａ₁₀＞thb) and (ａ₂₀＞thb) and (ａ₀₁＞thb) and (ａ₁₁＞thb) and (ａ₂₁＞thb)｝ or｛( ａ₀₁＞thb) and (ａ₁₁＞thb) and (ａ₂₁＞thb) and (ａ₀₂＞thb) and (ａ₁₂＞thb) and (ａ₂₂＞thb)｝ また、このパターンは直交パターンであるが、斜めなど
のパターンを追加してもよい。ここで、「黒領域候補」
の閾値thb は図５に示すように、一般的な黒地の値（文
字として強調したい濃度）を設定する（thb ＞thw3）。
次いで、白の場合と同様に、「黒領域候補」から更に
「黒領域」を算出するために前述した式（１）によりラ
プラシアンを求める。

【００３２】また、式（１）により図６に示すようにエ
ッジ量ｘを求める。ここで、式（１）における重み係数
ｉは、選択的な係数であり、ハードウエアを設計する際
にゲート規模が小さくなるような係数 ｉ＝１ ＝１．１１５ ＝１．２５ ＝１．３７５ ＝１．５ ＝１．６２５ ＝１．７７５ ＝１．８７５ ＝２ に設定される（固定少数点演算）。

【００３３】また、このように係数ｉを設定することに
より、主走査方向と副走査方向のＭＴＦ（光学系と走行
系）などのぼけを修正することができる。ここで、主走
査方向と副走査方向のＭＴＦは異なっており、また、複
写機では副走査方向の変倍を読み取り装置の読み取り面
積（速度）により行っているため、副走査方向のＭＴＦ
は変倍率に応じて異なる。

【００３４】そこで、本実施形態では主走査方向の変倍
部１７が原稿認識部１３の後段であるので問題は発生し
ない。更に、本実施形態では副走査方向の倍率が大きい
とき、例えば２００％のときには式（１）に示すマトリ
クスを選択可能にすることによりエッジ量ｘを求めるよ
うにしてもよい。そして、このラプラシアン部４２は後
段のパターンマッチング部（Ａ，Ｂ）４３、４４に対し
て、白領域信号ｗ（太線用と細線用）（白領域でＨ）
と、黒領域信号ｋ（黒領域でＨ）とエッジ量ｘを含む信
号ＲＡＰを出力する。

【００３５】パターンマッチング部（Ａ）４３では「黒
領域周辺の白領域」を抽出する。ここで、白領域パター
ン（Ｗ）は「補正太線用白領域」の信号であり、黒パタ
ーン（Ｋ）は黒領域信号ｋとする。そして、一例として
図４に示す７×７画素のマトリクスを用い、 〔ｋ₁₂ and ｋ₁₃ and ｋ₁₄ and ｋ₂₂ and ｋ₂₃ and ｋ₂₄ and ｋ₃₂ and ｋ₃₃ and ｋ₃₄ and ｛( ｗ₅₂ and ｗ₅₃ and ｗ₅₄) or (ｗ₆₂ and ｗ₆₃ and ｗ₆₄) or (ｗ₁₂ and ｗ₁₃ and ｗ₁₄) or (ｗ₀₂ and ｗ₀₃ and ｗ₀₄) ｝〕 or〔ｋ₂₁ and ｋ₃₁ and ｋ₄₁ and ｋ₂₂ and ｋ₃₂ and ｋ₄₂ and ｋ₂₃ and ｋ₃₃ and ｋ₄₃ and ｛( ｗ₂₅ and ｗ₃₅ and ｗ₄₅) or (ｗ₂₆ and ｗ₃₆ and ｗ₄₆) or (ｗ₂₁ and ｗ₃₁ and ｗ₄₁) or (ｗ₂₀ and ｗ₃₀ and ｗ₄₀) ｝〕 に基づいて水平成分、垂直成分を抽出し、同様に、斜め
成分のパターンも抽出する。したがって、このように
「黒領域上の白領域」を抽出することにより、黒領域が
多いので網点を線画と誤認識することなく「黒領域の線
画」を抽出することができる。

【００３６】また、「黒領域」、「太線補正白領域」、
「細線白領域」の大小関係をコード化してもよい。ここ
で、情報量はコード化しない場合には３ビット×ｎライ
ンとなるが、一例として「黒領域」をＢ、「太線補正白
領域」をＷ１、「細線白領域」をＷ２として次のように
コード化すると２ビット×ｎラインとなるので情報量を
圧縮することができる。

【００３７】 Ｂのとき →コード「１」＝（０１） Ｗ２のとき →コード「２」＝（１０） Ｗ１で且つＷ２でないとき →コード「３」＝（１１） ＢでもＷ１でもＷ２でないとき→コード「０」＝（００） このようなコードを展開するときには逆の処理を行えば
よく、また、大小関係は固定ではなく、入れ替えること
ができるようにした方が良いことは勿論である。

【００３８】パターンマッチング部（Ａ）４３の処理
は、図８及び図９に示すように主走査方向方向Ｘ（＝
ｉ）及び副走査方向Ｙ（＝ｊ）における注目画素Ｐ_ijに
おいてパターンマッチングを行う。また、パターンマッ
チング処理は図１０及び図１１に示すように、副走査方
向カウンタｊと主走査方向カウンタｉをインクリメント
しながら行い、一致する場合に出力信号ＰＭ１をＨ、一
致しない場合に出力信号ＰＭ１をＬにする。そして、こ
の出力信号ＰＭ１はパターンマッチング部（Ｂ）４４と
孤立点除去部４５、４６に印加される。

【００３９】パターンマッチング部（Ｂ）４４では細線
の検出を行う。ここで、細線とは１ｍｍ以下の線幅によ
り構成されている文字、線画を意味する。また、図６に
示すように、黒パターン（ｋ）は黒領域またはエッジ量
ｘが閾値thRbより大きいものをＨとし、白パターン
（ｗ）は細線用白領域またはエッジ量ｘが閾値thRwより
小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）もの
をＨとする。なお、閾値thRb、thRwは倍率や、原稿の種
類（カラー、白黒、印刷写真、印画紙写真、複写原稿、
地図など）、調整キーなどで変更するようにしてもよ
い。

【００４０】エッジ成分で補正する理由は細線のコント
ラストを上げるためであり、細線のパターンの一例を以
下に示すと、 ｛( ｗ₂₂ and ｗ₂₃ and ｗ₂₄) or (ｗ₀₂ and ｗ₀₃ and ｗ₀₄) and ｗ₁₂ and ｗ₁₃ and ｗ₁₄ and ｋ₃₂ and ｋ₃₃ and ｋ₃₄ and ｗ₅₂ and ｗ₅₃ and ｗ₅₄ and ( ｗ₄₂ and ｗ₄₃ and ｗ₄₄) or (ｗ₆₂ and ｗ₆₃ and ｗ₆₄) ｝ or ｛( ｗ₂₂ and ｗ₃₂ and ｗ₄₂) or (ｗ₂₀ and ｗ₃₀ and ｗ₄₀) and ｗ₂₁ and ｗ₃₁ and ｗ₄₁ and ｋ₂₃ and ｋ₃₃ and ｋ₄₃ and ｗ₂₅ and ｗ₃₅ and ｗ₄₅ and ( ｗ₂₄ and ｗ₃₄ and ｗ₄₄) or (ｗ₂₆ and ｗ₃₆ and ｗ₄₆) ｝ or 〔( ｗ₁₂ and ｗ₁₃ and ｗ₁₄) or (ｗ₀₂ and ｗ₀₃ and ｗ₀₄) and ｋ₃₂ and ｋ₃₃ and ｋ₃₄ and ｛ (ｋ₂₂ and ｋ₂₃ and ｋ₂₄) or (ｋ₄₂ and ｋ₄₃ and ｋ₄₄) ｝ and ( ｗ₅₂ and ｗ₅₃ and ｗ₅₄) or (ｗ₆₂ and ｗ₆₃ and ｗ₆₄) 〕 or 〔( ｗ₂₁ and ｗ₃₁ and ｗ₄₁) or (ｗ₂₀ and ｗ₃₀ and ｗ₄₀) and ｋ₂₃ and ｋ₃₃ and ｋ₄₃ and ｛( ｋ₂₂ and ｋ₃₂ and ｋ₄₂) or (ｋ₂₄ and ｋ₃₄ and ｋ₄₄) ｝ and ( ｗ₂₅ and ｗ₃₅ and ｗ₄₅) or (ｗ₂₆ and ｗ₃₆ and ｗ₄₆) 〕 に基づいて水平成分、垂直成分を抽出し、同様に、斜め
成分のパターンも抽出する。したがって、このように黒
パターンの両側が白パターンにより挟み込まれている場
合に「細線候補」として抽出する。

【００４１】パターンマッチング部（Ｂ）４４は図８〜
図１０に示すように主走査方向方向Ｘ（＝ｉ）及び副走
査方向Ｙ（＝ｊ）における注目画素Ｐ_ijにおいて副走査
方向カウンタｊと主走査方向カウンタｉをインクリメン
トしながら、図１２に示すパターンマッチング処理を行
う。図１２に示すＭＦＢは主走査方向の先端で「０」と
なる状態変数であり、ＳＦＢ（ｉ）は１ライン前の主走
査方向の１ライン分の状態変数であってＭＦＢ＝８が
「網点上の文字」を示し、ＭＦＢ＝１６が「白地上の文
字」を示す。

【００４２】先ず、ステップＳ１１において現在の状態
変数ＭＦＢ＜１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）をチェ
ックし、ＳＦＢ（ｉ）が大きい場合にはＭＦＢ＝ＳＦＢ
（ｉ）にセットする（ステップＳ１２）。次いで、パタ
ーンマッチング部（Ａ）４３の出力ＰＭ１をチェックし
（ステップＳ１３）、ＰＭ１＝ｏｎ（Ｈ）であればステ
ップＳ１４以下に分岐し、他方、ＰＭ１＝ｏｆｆ（Ｌ）
であればステップＳ１８に進む。ＰＭ１＝Ｈすなわち
「黒領域上の白領域」の場合にはＭＦＢの値が「０」よ
り大きければ変更する。具体的には０＜ＭＦＢ≦７なら
ばＭＦＢ＝８に変更し（ステップＳ１４→Ｓ１６→Ｓ１
７→Ｓ１８）、また、８＜ＭＦＢならばＭＦＢ＝１６に
変更する（ステップＳ１４→Ｓ１５→Ｓ１８）。

【００４３】ステップＳ１８では「白地領域」か否かを
判定する。ここで、「白地領域」の判定は、ラプラシア
ン部４２の出力ＲＡＰの「細線用白領域」をａとして下
記となるときに「白地領域」と判定する。

【００４４】 ステップＳ１８において「白地領域」と判定した場合に
は、孤立点除去部４５、４６に対してそれぞれ出力する
信号「１」、「２」をｏｆｆ（Ｌ）にし（ステップＳ１
９）、次いでＭＦＢ＝１６に変更し（ステップＳ２
０）、ステップＳ３６に進む。

【００４５】他方、ステップＳ１８において「白地領
域」と判定しない場合には、前述した「細線パターン」
と一致するか否かを判定する（ステップＳ２０）。そし
て、一致しない場合には出力「１」「２」をｏｆｆ
（Ｌ）にし（ステップＳ２２）、次いでＭＦＢ＝０でな
ければＭＦＢを１つデクリメントし（ステップＳ２３→
Ｓ２４）、ステップＳ３６に進む。

【００４６】他方、ステップＳ２１において「細線パタ
ーン」と一致した場合には、ステップＳ２５においてＭ
ＦＢ＞８か否かを判定する。そして、ＭＦＢ＞８の場合
には出力「１」「２」をｏｎ（Ｈ）にし（ステップＳ２
６）、次いでＭＦＢを４つインクリメントし（ステップ
Ｓ２７）、次いでＭＦＢ＞１６であればＭＦＢ＝１６に
変更し（ステップＳ２８→Ｓ２９）、ステップＳ３６に
進む。

【００４７】他方、ステップＳ２５においてＭＦＢ＞８
でない場合にはステップＳ３０においてＭＦＢ＝０か否
かを判定し、ＭＦＢ＝０の場合には出力「１」「２」を
ｏｆｆ（Ｌ）にし（ステップＳ３１）、ステップＳ３６
に進む。他方、ステップＳ３０においてＭＦＢ＝０でな
い場合には出力「２」をｏｎ（Ｈ）、出力「１」をｏｆ
ｆ（Ｌ）にし（ステップＳ３２）、次いでＭＦＢを４つ
インクリメントし（ステップＳ３３）、次いでＭＦＢ＞
８であればＭＦＢ＝８に変更し（ステップＳ３４→Ｓ３
５）、ステップＳ３６に進む。

【００４８】ステップＳ３６では１ライン前の状態変数
ＳＦＢ（ｉ）をＭＦＢに更新し、次いで更新した１ライ
ン前の状態変数の当該画素ＳＦＢ（ｉ）とその前の画素
ＳＦＢ（ｉ−１）のデータを比較し（ステップＳ３
７）、ＳＦＢ（ｉ）＞ＳＦＢ（ｉ−１）であればＳＦＢ
（ｉ）＝ＳＦＢ（ｉ−１）に変更し（ステップＳ３７→
Ｓ３８）、この処理を終了する。

【００４９】この処理を主走査方向に順次行うと、状態
変数ＭＦＢは図９に示す３つの矢印方向〜に伝播す
る。すなわちステップＳ３６に示す更新処理（ＳＦＢ
（ｉ）＝ＭＦＢ）により、下方向のように、Ｐ_(i,j)
からＰ_(i+1,j) に伝播し、ステップＳ３８に示す処理
｛ＳＦＢ（ｉ）＝ＳＦＢ（ｉ−１）｝により、斜め左下
方向のように、Ｐ_(i,j) からＰ_(i+1,j+1) に伝播す
る。

【００５０】この処理によりステップＳ１８の白地判定
又はステップＳ１３のパターンマッチングにおいて、状
態変数をセットすることにより白地上の極細線を検出す
ることが可能になり、また、絵柄上の網点を誤検出する
ことを防止することができる。更にステップＳ２１の細
線パターンのパターンマッチングにより状態変数を再セ
ットするので、文字のかたまりも良好に抽出することが
できる。

【００５１】また、異なる出力「１」「２」を出力する
ので、「白地上の文字」と「網点上の文字」を切り分け
て出力することができる。また、図９に示すように副走
査方向の矢印方向は「０」又は＋方向のみであるので、
主走査方向１ライン毎に行う処理には、１ライン分の状
態変数と、パターンマッチングで必要なライン数のメモ
リを備えるだけで足り、したがって、ページメモリを設
けることなく処理することができる。孤立点除去部４
５、４６それぞれに対する出力「１」「２」の違いは状
態変数の違いであり、これにより図７に示す画像の例で
は罫線は出力「１」「２」共に「細線」と判断すること
ができ、網点上の文字は、状態変数の大きい出力「２」
のみが「細線」と判断することができる。

【００５２】孤立点除去部（Ａ）４５の入力データは、
パターンマッチング部（Ａ）４３の出力ＰＭ１とパター
ンマッチング部（Ｂ）４４の出力「１」であり、孤立点
除去部（Ｂ）４６の入力データは、パターンマッチング
部（Ａ）４３の出力ＰＭ１とパターンマッチング部
（Ｂ）４４の出力「２」である。ここで、線画は連続し
た線から成るが、孤立点除去部４５、４６は同一の回路
で構成されて、網点を線画と誤検出した場合に生じた孤
立点を除去する。なお、パターンマッチング部４３、４
４のいずれか１つが抽出パターンであれば抽出パターン
とし、例えば４×４のマトリクスを用いたパターンマッ
チングにおいて抽出パターンが２以上の場合には、中心
画素（ａ₂₂でもａ₃₃でもよい）を抽出パターンとして補
正し、孤立点除去部４５、４６の各出力ＰＭ２，ＰＭ３
＝Ｈ（抽出パターン）とする。なお、これにより孤立点
を除去すると同時に膨張（拡大）している。

【００５３】画素密度変換部４７、４８も共に同一ロジ
ック回路で構成されている。ここで、前段までの回路で
は画素単位で処理していたが、この画素密度変換部４
７、４８ではブロック（４×４画素）単位で処理を行う
ために画素単位のデータをブロック単位のデータに変換
する。この変換では４×４の単純間引き処理を行うが、
孤立点除去部４５、４６において実質上４×４の膨張処
理を行っているのでデータは欠落しない。

【００５４】画素密度変換部（Ａ）４７の出力はページ
メモリ（Ａ）４９とセレクタ（Ａ）５１に印加され、ペ
ージメモリ（Ａ）４９の出力はセレクタ（Ａ）５１に印
加される。画素密度変換部（Ｂ）４８の出力はページメ
モリ（Ｂ）５０とセレクタ（Ｂ）５２に印加され、ペー
ジメモリ（Ｂ）５０の出力はセレクタ（Ｂ）５２に印加
される。また、色判定部５７の出力はページメモリ
（Ｃ）５８とセレクタ（Ｃ）５９に印加され、ページメ
モリ（Ｃ）５８の出力はセレクタ（Ｃ）５９に印加され
る。ページメモリ４９、５０、５８は同一の構成であっ
て主走査方向１２００ドット×副走査方向１７３６ライ
ン（約２Ｍビット）で構成され、解像度を主、副走査方
向共に１６ドット／ｍｍとするとＡ３サイズ及びＤＬＴ
用紙より大きなサイズを有する。

【００５５】そして、第１スキャン時には入力データが
ブロック（４×４画素）単位でページメモリ４９、５
０、５８に記憶されると同時に、それぞれセレクタ５
１、５２、５９を介して出力される。次いで、第２スキ
ャン時以降ではページメモリ４９、５０、５８に記憶さ
れていた第１スキャン時のデータがセレクタ５１、５
２、５９を介して出力される。したがって、第１スキャ
ン時における線画抽出のデータＣ／Ｐと色判定結果Ｂ／
Ｃが第２スキャン時以降において用いられるので、スキ
ャン毎の線画抽出結果Ｃ／Ｐと色判定結果Ｂ／Ｃのバラ
ツキをなくすことができる。

【００５６】孤立ブロック除去部５３、５４は同一の回
路であって同一の機能を有し、周辺データから孤立して
いるブロックを除去する。セレクタ５１、５２からのデ
ータに対して例えば５×５ブロックのマトリクスを用い
て、中心ブロックのみがｏｎ（Ｈ）＝抽出パターンであ
って他のブロックがｏｆｆ（Ｌ）であるときこのブロッ
クは孤立しているのでｏｆｆ（Ｌ）にする。

【００５７】膨張部５５、５６も同様に同一の回路であ
って同一の機能を有し、孤立しているブロックを隣、ま
たは周辺のブロックと連結させるためにＮ×ＮのＯＲ処
理（膨張処理）を行い、その後にＭ×ＭのＡＮＤ処理
（収縮処理）を行う。そして、例えば５×５の補間処理
を行う。なお、Ｍ−Ｎが膨張処理である。一例として３
×３（Ｎ＝３）ブロック（＝１２×１２画素）の膨張処
理を以下に示す。

【００５８】 また、一例として５×５（Ｍ＝５）ブロックの収縮処理
を以下に示す。

【００５９】 その後に、１００ｄｐｉのギザギザが残っているので５
×５の補間処理を行う。ここで、図１３に示す実線が１
００ｄｐｉのデータを示し、破線が補間後のデータとな
る。５×５のマトリクスを用いた場合には、以下のよう
に線画として抽出したデータが以下の論理式を満たすと
き、注目画素ａ₂₂のデータを反転する。

【００６０】（パターン１）and （／パターン２） or （パターン３）and （／パターン４） 但し、「／」は反転演算子を示す。

【００６１】 ・パターン１ ( ａ₀₀ and ａ₀₂ and / ａ₀₄ and ａ₂₀ and ａ₂₂ and / ａ₂₄ and / ａ₄₀ and / ａ₄₂ and / ａ₄₄) or (/ａ₀₀ and ａ₀₂ and ａ₀₄ and / ａ₂₀ and ａ₂₂ and ａ₂₄ and / ａ₄₀ and / ａ₄₂ and / ａ₄₄) or (/ａ₀₀ and / ａ₀₂ and / ａ₀₄ and ａ₂₀ and ａ₂₂ and / ａ₂₄ and ａ₄₀ and ａ₄₂ and / ａ₄₄) or (/ａ₀₀ and / ａ₀₂ and / ａ₀₄ and / ａ₂₀ and ａ₂₂ and ａ₂₄ and / ａ₄₀ and ａ₄₂ and ａ₄₄) ・パターン２ ( ａ₁₁ and ａ₁₂ and ａ₁₃ and ａ₂₁ and ａ₂₂ and ａ₂₃ and ａ₃₁ and ａ₃₂ and ａ₃₃ ・パターン３ (/ａ₀₀ and / ａ₀₂ and ａ₀₄ and / ａ₂₀ and / ａ₂₂ and ａ₂₄ and ａ₄₀ and ａ₄₂ and ａ₄₄) or ( ａ₀₀ and / ａ₀₂ and / ａ₀₄ and ａ₂₀ and / ａ₂₂ and / ａ₂₄ and ａ₄₀ and ａ₄₂ and ａ₄₄) or ( ａ₀₀ and ａ₀₂ and ａ₀₄ and / ａ₂₀ and / ａ₂₂ and ａ₂₄ and / ａ₄₀ and / ａ₄₂ and ａ₄₄) or ( ａ₀₀ and ａ₀₂ and ａ₀₄ and ａ₂₀ and / ａ₂₂ and / ａ₂₄ and ａ₄₀ and / ａ₄₂ and / ａ₄₄) ・／パターン４ (/ａ₁₁ and / ａ₁₂ and / ａ₁₃ and / ａ₂₁ and / ａ₂₂ and / ａ₂₃ and / ａ₃₁ and / ａ₃₂ and / ａ₃₃) このように抽出パターンを膨張することにより、文字の
交点などを繋ぎ、更に線画とその周辺の線画処理を行
う。なお、上述したパターンマッチングは十字の交点は
抽出できないが、この膨張処理により連結することがで
きる。ここで、線画の周辺を線画と見なすのは、黒文字
処理と空間フィルタを良好に作用させるためである。特
に、この膨張処理によりカタログの使用説明、仕様表の
ように罫線の中に網点があっても罫線を良好に抽出する
ことができる。また、白地を含む罫線を文字として抽出
し、網点上の文字に対しては白地上の文字とは別の判定
結果を出力するので、（白地上の）文字と網点上の文字
に対して別の処理を行うことができる。

【００６２】次に、図１４を参照して第２の実施形態を
説明する。上記第１の実施形態の図１２に示す細線検出
処理では出力「１」「２」の判定を行っているが、第２
の実施形態では出力「２」の判定条件を変更して絵柄上
の文字（罫線）を抽出するようにしている。図１４に示
すステップＳ１１〜Ｓ３８は図１２と同一であるが、ス
テップＳ２１とＳ２２〜Ｓ２４、Ｓ３２の間にステップ
Ｓ４１〜Ｓ４４が追加されている。

【００６３】すなわち、ステップＳ２１において「細線
パターン」と一致しない場合には、ステップＳ４１にお
いて後述する「細線パターン１」と一致するか否かを判
定する。そして、「細線パターン１」と一致しない場合
にはステップＳ２２に進み、他方、一致する場合にはス
テップＳ４２においてＭＦＢ＞８か否かを判定する。そ
して、ＭＦＢ＞８の場合にはステップＳ４４に分岐して
出力「２」をｏｎ、出力「１」をｏｆｆにし、ステップ
Ｓ２４に進む。他方、ステップＳ４２においてＭＦＢ＞
８でない場合にはステップＳ４３においてＭＦＢ＝０か
否かを判定し、ＭＦＢ＝０の場合にはステップＳ２２に
進み、他方、ＭＦＢ＝０でない場合にはステップＳ３２
に進む。

【００６４】「細線パターン１」は前述した「細線パタ
ーン」と同一でも、同一でなくてもよい。ここで、図６
に示すように、黒パターン（ｋ）は黒領域またはエッジ
量ｘが閾値thRbより大きいものをＨとし、白パターン
（ｗ）は細線用白領域またはエッジ量ｘが閾値thRwより
小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）もの
をＨとする。つまり、エッジ量ｘの成分で補正する理由
は、細線のコントラストを上げるためである。そこで、
「細線パターン１」では閾値thRb、thRwの少なくとも一
方を「細線パターン」より抽出し易い値に設定する。但
し、「細線パターン」と「細線パターン１」のマッチン
グパターンが異なる場合には、「細線パターン」の方が
抽出し易いように設定しておく。

【００６５】また、「細線パターン」と「細線パターン
１」のパターンマッチング結果と、閾値thRw、thRbの情
報量はコード化しない場合には３ビット×ｎラインとな
るが、次のようにコード化すると２ビット×ｎラインと
なるので圧縮することができる。

【００６６】「細線パターン」の閾値thRw、thRbをそれ
ぞれthRw、thRb 「細線パターン１」の閾値thRw、thRbをそれぞれthRw1
、thRb1 として大小関係が thRw ＜thRw1 ＜thRb1 ＝thRb である場合には、 Ｐ＜thRw →コード「０」 thRw＜Ｐ＜thRw1 →コード「１」 thRw1 ＜Ｐ＜thRb→コード「２」 thRb＜Ｐ →コード「３」 ここで、Ｐはエッジ量である。同様に、このようなコー
ドを展開するときには逆の処理を行えばよく、また、大
小関係は固定ではなく、入れ替えることができるように
した方が良いことは勿論である。

【００６７】上記方法により、状態変数を用いて白地上
のパターンと、網点上や色地上のパターンを切り替える
ことができ、しかも状態変数を共通に使用することがで
きる。なお、網点上の文字を良好に抽出することができ
れば、図１４に示すステップＳ４１において網点上の文
字を抽出する際の状態変数ＭＦＢを参照しなくてもよ
く、この場合、ステップＳ４３では常に一致していると
判断することにより、網点上の文字と白地上の文字を分
離するようにしてもよい。その結果、特に、カタログの
使用説明、仕様表のように罫線の中に網点があっても罫
線を良好に抽出することができる。また、白地を含む罫
線は文字として抽出し、網点上の文字は白地上の文字と
は別の判別処理を行うので、第１の実施形態より精度を
向上させることができ、また、（白地上の）文字と網点
上の文字に対して別の画像処理を行うことができる。

【００６８】また、図９ではＰ_(i,j+1) 、Ｐ_(i+1,j) 、
Ｐ_(i+1,j-1) の３つの伝播方向〜のみが示されてい
るが、特にＰ_(i+1,j-1) の方向に関しては−１の方向
のみならず−２、−３の方向を追加して状態変数の伝播
方向の主走査方向性をなくす方がよい。更に、画像デー
タの全てをページメモリに記憶して画像処理を行う装置
では、状態変数の伝播方向は３６０°にすることが良い
ことは勿論である。

【００６９】図１５はアンシャープマスキングによるデ
ィテール強調処理を示している。図１５（ａ）は処理対
象の主信号を、（ｂ）はアンシャープ信号を、（ｃ）は
アンシャープマスク信号を、（ｄ）はディテール強調済
み信号を示し、エッジ特性に基づいて補正を行う。本実
施形態ではラプラシアン部４２において図１５（ｃ）に
示すアンシャープマスク信号を用いてエッジ量の補正を
行うが、代わりに図１５（ｄ）に示すディテール強調済
み信号や他の信号を用いてもよい。

【００７０】ここで、パターンマッチング部（Ａ）４３
では白地上の黒（輪郭）を抽出するが網点（網かけ）上
の文字は抽出せず、パターンマッチング部（Ｂ）４４に
より白地上の罫線と、網点上または色地上の文字を別々
に抽出する。また、漢字の「書」のようなこみいった文
字もパターンマッチング部（Ｂ）４４により抽出する。
なお、ＭＦＢの上限値が「８」のときを「網点上の文
字」とし、ＭＦＢの上限値が「１６」のときを「白地上
の文字」としたが、本発明はこの値に限定されない。

【００７１】また、網点上の文字と白地上の文字を分離
して判別する理由は、罫線内に網掛けが存在する場合に
その中の文字の誤検出を避けるためであり、また、罫線
が細い場合にはその近くに文字が存在する可能性がある
ためであり、更に、罫線の幅が太くなるにつれて文字が
その近くに存在する可能性が減少するからである。した
がって、上記実施形態によれば、小さい文字や線画、白
地上の画数の多い文字や網点上の文字を別々に抽出する
ことができる。また、副走査方向の反映方向が一方向で
あるので、ラスタスキャン方式の読み出し方法に適して
おり、特にハードウエア化に適し、更に、画像データに
対して容易に反映させることができる。

【００７２】また、本発明は線画のエッジを検出するア
ルゴリズムに関し、特に印刷物特有の網点を検出して除
去することはしないので、ジェネレーションコピー（複
写物の複写物）などのように網点を含まない原稿に特に
有効である。更に、抽出したパターンに対して、画素単
位の孤立点除去部４５、４６により小さな領域の誤判定
を防止し、その後は孤立ブロック除去部５３、５４によ
り大きなブロック（４×４画素）単位で広い範囲の孤立
ブロックを除去するので、誤判定を防止することができ
る。この場合、膨張部５５、５６によりブロック単位の
粗い画素密度を元の画素密度に変換するので、ブロック
単位の粗い画素は無くなる。

【００７３】ここで、単純な膨張を行うと、孤立した領
域が大きくなるだけであるが、膨張部５５、５６では膨
張量をＸとしてＸ＝Ｍ−Ｎ、すなわちＭ画素膨張してそ
の後にＮ画素収縮しているので（Ｘ＜Ｍであるので）、
孤立した領域を連結させることができる。更に、粗い密
度（ブロック単位）のままで膨張させるので、ハードウ
エアの規模を小さくすることができる。

【００７４】また、第１スキャン時の判定結果を第２ス
キャン時以降にも用いるので、各スキャン時の線画判定
結果と色判定結果が必ず一致し、したがって、各スキャ
ン時の画像処理をバラツキなく行うことができる。更
に、ページメモリ４９、５０、５８に記憶されるデータ
は各画像処理回路に対する最終の信号ではなく、画素密
度が粗いデータであるので、データ量を減少させること
ができる。

【００７５】なお、線画判定結果用のページメモリ４
９、５０には第１スキャン時の判定結果を記憶して第２
スキャン時以降にも用いるが、色判定結果用のページメ
モリ５８にはスキャン毎のデータを記憶するようにすれ
ば、メモリ容量が２Ｍビット×２＝４Ｍビットとなるの
で市販の４Ｍビットメモリを用いることができる。ま
た、ページメモリ（Ａ）４９として２Ｍビットメモリを
用い、ページメモリ（Ｂ，Ｃ）５０、５８としては、４
×４ブロックではなく８×４ブロックとして１Ｍビット
メモリを用い、合計４Ｍビット（＝２Ｍビット＋１Ｍビ
ット×２）メモリを用いてもよい。また、全ての判定結
果をメモリ４９、５０、５８に記憶する代わりに、スキ
ャン毎にバラツキの大きいデータのみを記憶するように
してもよい。

【００７６】

【発明の効果】以上説明したように請求項１記載の発明
によれば、領域識別信号の密度を荒くして記憶し、読み
出した領域識別信号の密度を元に戻して画像処理手段に
出力するので、領域識別信号を記憶するメモリの容量を
少なくするために領域識別信号の密度を荒くしても適切
な画像処理を行うことができる。

【００７７】請求項２記載の発明によれば、領域識別信
号の密度を元に戻す場合に、元の領域識別信号の密度よ
り細かくなるように膨張した後に元の密度に収縮するの
で、領域識別信号の密度を荒くして元に戻しても領域識
別信号が孤立することを防止することができる。

【００７８】請求項３記載の発明によれば、領域識別信
号を元の密度に収縮した後に更に斜め線のギザギザを補
間するので、領域識別信号の密度を荒くして元に戻して
も斜め線のギザギザを防止することができる。

【００７９】請求項４記載の発明によれば、領域識別手
段が出力する領域識別信号の孤立点を除去して前記密度
変換手段に出力する孤立点除去手段を更に有するので、
領域識別信号の密度を荒くして元に戻しても領域識別信
号が孤立することを防止することができる。

【００８０】請求項５記載の発明によれば、記憶手段が
出力する領域識別信号の孤立領域を除去して膨張手段に
出力する孤立領域除去手段を更に有するので、領域識別
信号の密度を荒くして元に戻しても領域識別信号が孤立
することを防止することができる。

【００８１】請求項６記載の発明によれば、領域識別信
号が白地上の線画か網点上の線画かを示す領域識別信号
を含むので、白地上の線画と網点上の線画に対してそれ
ぞれ適切な画像処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像処理装置の一実施形態を備え
た複写機を示すブロック図である。

【図２】図１の画像処理部を詳細に示すブロック図であ
る。

【図３】図２の原稿認識部を詳細に示すブロック図であ
る。

【図４】図３の原稿認識部の参照画素を示す説明図であ
る。

【図５】画像データの濃度変化を示す説明図である。

【図６】図５の画像データのエッジ量を示す説明図であ
る。

【図７】画像データの一例として白地上の網点と網点上
の文字を示す説明図である。

【図８】図３のパターンマッチング部の参照画素を示す
説明図である。

【図９】図３のパターンマッチング部の伝播方向を示す
説明図である。

【図１０】図３のパターンマッチング部（Ａ，Ｂ）の処
理を説明するためのフローチャートである。

【図１１】図３のパターンマッチング部（Ａ，Ｂ）の処
理を説明するためのフローチャートである。

【図１２】図３のパターンマッチング部（Ｂ）の処理を
説明するためのフローチャートである。

【図１３】図４の膨張部の補間処理を示す説明図であ
る。

【図１４】第２の実施形態のパターンマッチング部
（Ｂ）の処理を説明するためのフローチャートである。

【図１５】ディテール強調処理を示す説明図である。

【符号の説明】

１３ 原稿認識部 １３ａ 線画認識部 ４２ ラプラシアン部 ４３，４４ パターンマッチング部 ４５，４６ 孤立点除去部 ４７，４８ 画素密度変換部 ４９，５０ ページメモリ ５１，５２ セレクタ ５３，５４ 孤立ブロック除去部 ５５，５６ 膨張部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データが文字領域か中間調領域かを
   画素毎に識別して領域識別信号を出力する領域識別手段
   と、 前記領域識別信号の密度を荒くする密度変換手段と、 前記密度変換手段が出力する領域識別信号を記憶する記
   憶手段と、 前記記憶手段が出力する領域識別信号の密度を元に戻す
   膨張手段と、 前記膨張手段が出力する領域識別信号に基づいて画像処
   理を行う画像処理手段と、を備えた画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記膨張手段は、前記記憶手段が出力す
   る領域識別信号の密度を、前記第１の密度変換手段が出
   力する領域識別信号の密度より細かくなるように膨張し
   た後に元の密度に収縮することを特徴とする請求項１記
   載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記膨張手段は、領域識別信号を元の密
   度に収縮した後に更に斜め線のギザギザを補間すること
   を特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記領域識別手段が出力する領域識別信
   号の孤立点を除去して前記密度変換手段に出力する孤立
   点除去手段を更に有することを特徴とする請求項１ない
   し３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記記憶手段が出力する領域識別信号の
   孤立領域を除去して前記膨張手段に出力する孤立領域除
   去手段を更に有することを特徴とする請求項１ないし４
   のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記領域識別信号は、白地上の線画か網
   点上の線画かを示す領域識別信号を含むことを特徴とす
   る請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理装置。