JPH1155505A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データの文字領域と中間調領域とを高精
度に区別して、それぞれに応じた最適な画像処理を実行
可能な画像処理装置を提供すること。 【解決手段】 画像データ中の複数の画素を参照して、
文字領域か中間調領域かを識別し、当該識別結果に基づ
いて、画像処理を行う画像処理装置において、画像デー
タのエッヂ領域を抽出するエッヂ抽出部１３ｃと、背景
検出部１０３を備え、背景検出部１０３は、画像データ
中の濃度の高い領域を黒字領域として検出し、画像デー
タ中の濃度の低い領域を白地領域として検出し、また、
白地領域よりも狭い領域で、画像データ中の濃度が低い
領域を白地候補領域として検出し、更に、黒字領域、白
地領域、及び白地候補領域の画素に、対応する状態変数
を設定・更新し、この状態変数に基づいて、画像データ
中の背景領域・絵柄上の背景を検出する。そして、アン
ド演算子１１０、１１１で、背景検出部１０３の出力と
エッジ抽出部１３ｃの出力との論理積を演算して文字領
域・絵柄上の文字領域を抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，画像処理装置に関
し，より詳細には，画像データ中の複数の画素を参照し
て、文字領域か中間調領域かを識別し、識別結果に基づ
いて、画像処理を行う画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年，例えば、デジタルカラー複写機や
デジタル複写機等の画像処理装置は、高機能化・高性能
化の傾向にある。かかる画像処理装置では、文字や絵柄
が混在した画像を高画質に再生するために、文字領域と
絵柄領域を分離して、絵柄領域に対しては高階調な処理
を施し、文字に対しては解像度を重視した処理を施す必
要がある。

【０００３】例えば、特開平２−１９３２７２号公報
『画像領域識別装置』に開示されている装置によれば、
背景領域とエッジ領域との論理和を文字領域とし、それ
以外の領域を中間調領域候補とすることにより、２値領
域と中間調領域とを識別し、２値領域に対しては解像度
を重視した処理を行う一方、中間調領域に対しては階調
度を重視した処理を行っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記特
開平２−１９３２７２号公報に開示された画像処理装置
では、中間調領域を除く全ての領域を文字領域として、
解像度を重視した処理を行っているため、背景部はざら
つき感のある画像となるという問題がある。また、網点
のハイライト領域を文字領域と誤判定しやすいという問
題がある。

【０００５】本発明は上記に鑑みてなされたものであっ
て，画像データの文字領域と中間調領域とを高精度に区
別して、それぞれに応じた最適な画像処理を実行可能な
画像処理装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に係る画像処理装置は、画像データ中の複
数の画素を参照して、文字領域か中間調領域かを識別
し、当該識別結果に基づいて、画像処理を行う画像処理
装置において、前記画像データ中のエッヂ領域を抽出す
るエッヂ抽出手段と、前記画像データ中の濃度の高い領
域を黒字領域として検出する黒地領域検出手段と、前記
画像データ中の濃度の低い領域を白地領域として検出す
る白地領域検出手段と、前記白地領域よりも狭い領域
で、画像データ中の濃度が低い領域を白地候補領域とし
て検出する白地候補検出手段と、前記黒字領域、前記白
地領域、及び前記白地候補領域の画素に、対応する状態
変数を設定・更新する状態変数設定・変更手段と、前記
状態変数に基づいて、前記画像データ中の背景領域を検
出する背景領域検出手段と、前記エッヂ領域と前記背景
領域との論理積により文字領域を抽出する文字領域抽出
手段と、を備えたものである。

【０００７】また、請求項２に係る画像処理装置は、画
像データ中の複数の画素を参照して、文字領域か中間調
領域かを識別し、当該識別結果に基づいて、画像処理を
行う画像処理装置において、前記画像データ中のエッヂ
領域を抽出するエッヂ抽出手段と、前記画像データ中の
濃度の高い領域を黒字領域として検出する黒地領域検出
手段と、前記画像データ中の濃度の低い領域を白地領域
として検出する白地領域検出手段と、前記白地領域より
も狭い領域で、画像データ中の濃度が低い領域を白地候
補領域として検出する白地候補検出手段と、前記黒字領
域、前記白地領域、及び前記白地候補領域の画素に、対
応する状態変数を設定・更新する状態変数設定・変更手
段と、前記状態変数に基づいて、前記画像データ中の背
景領域・絵柄上の背景を検出する背景領域検出手段と、
前記エッヂ領域と、前記背景領域・絵柄上の背景との論
理積により、文字領域・絵柄上の文字領域を抽出する文
字領域抽出手段と、を備えたものである。

【０００８】また、請求項３に係る画像処理装置は、請
求項１又は２記載の画像処理装置において、画像の走査
処理の方向を一定方向に行い，前記状態変数の反映方向
が，処理画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対して，Ｐ（ｉ，ｊ＋
１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１）の座標
を含むものである。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の画像処理装置につ
いて，図面を参照して詳細に説明する。

【００１０】図１は，本実施の形態に係る画像処理装置
の概略ブロック図を示している。

【００１１】画像処理装置は、図１に示す如く、原稿か
ら画像データを読み取り，該画像データ（アナログ信
号）をデジタルデータに変換して出力する原稿読取部１
と，原稿読取部１で読み取った画像データ（デジタルデ
ータ）に各種補正処理等を施すと共に，線画認識・色判
定等の原稿認識を行う画像処理部２と，画像処理部２か
らの画像データに基づいて記録紙に画像を記録する画像
記録部３と，から構成される。

【００１２】なお，ここでは，原稿読取部１でＲ（レッ
ド）・Ｇ（グリーン）・Ｂ（ブルー）の３色のカラー画
像データ（以下，ＲＧＢデータと記載する）を読み取っ
て，画像処理部２でＲＧＢデータをＣ（シアン）・Ｍ
（マゼンタ）・（イエロー）・Ｂｋ（ブラック）の４色
のカラー画像データ（以下，ＣＭＹＢｋデータと記載す
る）に色変換し，画像記録部３でＣＭＹＢｋデータに基
づいて記録紙にカラー画像を出力するものとして説明す
る。

【００１３】図２は，画像処理部２のブロック図を示し
ている。

【００１４】画像処理部２は、図２に示す如く、原稿読
取部１からＲＧＢデータ（デジタルデータ）を入力し，
ＲＧＢデータのグレーバランスの補正を行うと共に，輝
度データ（ＲＧＢデータ）を濃度データ（ＲＧＢデー
タ）に変換するＲＧＢγ補正部１１と，原稿認識部１３
の出力結果と同期をとるためにＲＧＢデータを遅延させ
る遅延部１２と，ＲＧＢγ補正部１１から入力したＲＧ
Ｂデータに基づいて，文字領域か絵柄領域かを判定して
次段のＲＧＢフィルタ部１４に文字／絵柄判定信号Ｃ／
Ｐを出力すると共に，原稿領域の有彩領域か無彩領域か
を判定してＲＧＢフィルタ部１４に有彩／無彩判定信号
Ｂ／Ｃを出力する原稿認識部１３と，ＲＧＢγ補正部１
１からＲＧＢデータを入力し，ＲＧＢデータにＭＴＦ補
正を行うＲＧＢフィルタ部１４と，ＲＧＢデータを一次
のマスキング等でＣＭＹデータに変換する色補正部１５
と，ＣＭＹデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理
してＢｋデータを生成するＵＣＲ部１６と，主走査方向
の拡大・縮小または等倍処理を施す変倍部１７と，平滑
化処理や鮮鋭化処理を行うＣＭＹＢｋフィルタ部１８
と，画像記録部３の周波数特性に応じてγ補正を行うＣ
ＭＹＢｋγ補正部１９と，ディザ処理・誤差拡散処理等
の量子化を行う階調処理部２０と，から構成される。

【００１５】なお，原稿認識部１３から出力される文字
／絵柄判定信号Ｃ／Ｐは２ビット信号であり，文字／絵
柄判定信号Ｃ／Ｐが、『３』で文字領域を示し，『１』
で絵柄上の文字，『０』で絵柄領域を示す。この文字／
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および階調処理部２
０にカスケード接続され，画像データに同期して信号Ｉ
ＭＧを出力する。

【００１６】また，有彩／無彩判定信号Ｂ／Ｃ（１ビッ
ト信号）のロジックは，Ｈで無彩領域，Ｌで有彩領域を
示す。この有彩／無彩判定信号Ｂ／Ｃは，ＲＧＢフィル
タ部１４，色補正部１５，ＵＣＲ部１６にカスケード接
続され，画像データに同期して出力する。

【００１７】次に、画像処理装置２の各ブロックの詳細
な動作を説明する。

【００１８】ＲＧＢγ補正部１１は、原稿読取部１から
入力されるＲＧＢデータ（デジタルデータ）のグレーバ
ランスの補正を行うと共に，輝度データ（ＲＧＢデー
タ）を濃度データ（ＲＧＢデータ）に変換し、遅延部１
２及び原稿認識部１３に出力する。

【００１９】ＲＧＢフィルタ部１４は，遅延部１２から
のＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり，Ｎ×
Ｎのマトリックスで構成されている。また、ＲＧＢフィ
ルタ部１４は、文字／絵柄判定信号が『３』の時には，
鮮鋭化処理を行い，『０』の時には平滑化処理を行い，
『１』の時には入力データを処理せず，そのまま出力す
る。

【００２０】色補正部１５は、ＲＧＢ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データに変換する。

【００２１】ＵＣＲ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。具体的には、ＵＣＲ
部１６は、文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐが「３」以外の時
にはスケルトンブラックのＢｋデータを生成し、「３」
の時にはフルブラックのＢｋデータを生成し、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。また、ＵＣＲ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のうちの一色の信号ＩＭＧを面順次で出力す
る。

【００２２】ＣＭＹＢｋフィルタ部１８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１９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。

【００２３】階調処理部２０は，画像記録部３の階調特
性や文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐに応じて，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』の時は階調重視の処理を行い，文字／絵柄判
定信号Ｃ／Ｐが『０』以外の時は解像力重視の処理を行
う。

【００２４】このように画像処理部２では，絵柄，文字
のエッヂ，絵柄上の文字の３種の処理を行うことができ
る。

【００２５】文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐと有彩／無彩判
定信号Ｂ／Ｃに基づいた、各ブロック１４〜２０の文字
・絵柄処理の要約を以下に示す。

【００２６】文字／絵柄判定信号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

【００２７】文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐ＝「３」（文
字）且つ有彩／無彩判定信号Ｂ／Ｃ＝Ｌ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

【００２８】文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐ＝「３」（文
字）且つ有彩／無彩判定信号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。

【００２９】文字／絵柄判定信号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。 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

【００３０】図３は，本発明の要部である原稿認識部１
３のブロック構成図を示す。

【００３１】原稿認識部１３は、図３に示す如く、大別
すると，線画らしさを検出する線画認識部１３ａと，原
稿の特定領域が有彩あるか無彩であるかを判定する色判
定部１３ｂと，から構成される。なお，ここでは，原稿
読取部１０１の読み取り密度が４００ｄｐｉ程度の場合
を例として説明する。

【００３２】線画認識部３０１は，文字／絵柄判定信号
Ｃ／Ｐを出力するが，その出力ロジックは，線画のエッ
ヂである場合に『３』を出力し，絵柄上の線画のエッヂ
である場合に『１』を出力し，それ以外の場合には
『０』を出力する。

【００３３】また，線画認識部１３ａは，図示の如く，
モノクロ化部１０１と、フィルタ部０２と、背景検出部
１０３と、画素密度変換部Ａ１０４と、画素密度変換部
Ｂ１０５と、ページメモリＡ１０６と、ページメモリＢ
１０７と、セレクタＡ１０８と、セレクタＢ１０９と、
ＡＮＤ演算子１１０，１１１と、膨張部Ａ１１２，Ｂ１
１２と、エッジ抽出部１３ｃとを備えている。このエッ
ジ抽出部１３ｃは、黒画素検出部１１４と、白画素検出
部１１５と、孤立点除去部Ａ１１６と、孤立点除去部Ｂ
１１７と、ＡＮＤ演算子１１８と、遅延部１１９とを備
えている。

【００３４】また、線画認識部１３ａでは、膨張部Ａ１
１２から文字／絵柄判定信号Ｃ／ＰのＭＳＢ（Ｃ／Ｐ
Ａ）が出力され、膨張部Ｂ１１３から文字／絵柄判定信
号Ｃ／ＰのＬＳＢ（Ｃ／ＰＢ）が出力される。即ち、線
画認識部１３ａは，Ｃ／ＰＡとＣ／ＰＢを出力するが，
Ｃ／ＰＡ，Ｃ／ＰＢが，（Ｌ，Ｌ）の時に文字／絵柄判
定信号Ｃ／Ｐの『０』，（Ｌ，Ｈ）の時に文字／絵柄判
定信号Ｃ／Ｐの『１』，（Ｈ，Ｈ）の時に文字／絵柄判
定信号Ｃ／Ｐの『３』とし，Ｃ／ＰＡおよびＣ／ＰＢを
文字／絵柄判定信号Ｃ／Ｐと呼ぶ。

【００３５】色判定部１３ｂは，有彩／無彩判定信号Ｂ
／Ｃを出力するが，その出力ロジックは，有彩領域であ
るとＬを出力し，無彩領域であるとＨを出力する。出力
結果は，４×４画素を１画素に対応させた信号である。
以下において出力結果の単位を１ブロックとする。な
お，色判定部１３ｂは，図示の如く，色判定回路１２０
と，ページメモリＣ１２１と，セレクタＣ１２２と，か
ら構成される。

【００３６】以上の構成において，本発明の要部である
線画認識部１３ａの各部の動作について詳細に説明す
る。

【００３７】モノクロ化部１０１は、線画認識部１３ａ
に入力されたＲＧＢデータを輝度データに変換し、モノ
クロ信号して次段のフィルタ部１０２に出力する。この
場合、輝度データでなくとも，ＲＧＢデータの中で最も
濃いデータを選択し，モノクロ信号としても良く，また
はＧデータを輝度データとして用い，モノクロ信号とし
ても良い。何れの場合も，モノクロ化部１０１から出力
される出力データは，数字が大きいと濃く，小さいと薄
いことを示す。

【００３８】次に、フィルタ部１０２について図４〜図
７を参照して説明する。図４は、図３の原稿認識部１３
の参照画素を示す説明図である。図５は、画像データの
濃度変化の一例を示す図であり、白領域と黒領域と閾値
との関係を示す概念図である。図５において、THb は黒
領域の閾値、THw は白領域の閾値を示している。図６
は、図５に示す画像データのエッジ量を示す図であり、
図７は、図５に示す画像データを図６に示すエッジ量ｘ
で補正したフィルタ補正信号を示す図である。図６にお
いて、th1 〜th3 は、フィルタ補正信号を３値化するた
めの閾値を示している。

【００３９】フィルタ部１０２は、線画のエッヂを抽出
すると共に白領域と黒領域を検出し、更に、フィルタ補
正後のデータで３値化を行う。以下にフィルタ部１０２
の具体的な動作を説明する。

【００４０】フィルタ部１０２は、白（ｗ）領域を検出
することにより白地上のエッヂの抽出データとする。例
えば、図４に示すマトリックスの内、３×３画素のブロ
ックを用い、以下のような論理により、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。 ｛（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 ）｝

【００４１】さらに、「白領域候補」から、「白領域」
を算出するために下式（１）によりラプラシアンを求め
る。 ｘ＝ａ22×２−（ａ21＋ａ23）×ｉ ｘ＝｛ａ22×４−（ａ11＋ａ13＋ａ31＋ａ33）｝×ｉ／２＋ｘ ｘ＝ａ22×２−（ａ12＋ａ32）＋ｘ ・・・（１）

【００４２】ここで、ｉは主走査方向と副走査方向のＭ
ＴＦの違いや、変倍や回転時の補正を行うための重み係
数である。このときのｘの値が下式（２）の条件を満た
すとき白領域とする。 −Ｎ＜ｘ＜Ｎ ・・・（２）

【００４３】同様に、フィルタ部１０２は、黒（ｋ）領
域を検出することにより、黒領域上のエッジの抽出デー
タとする。例えば、図４に示すマトリックスの内、３×
３画素のブロックを用い、以下のような論理により、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。 ｛（ａ00＞THb ）and （a01 ＞THb ）and （a02 ＞THb ） and （a10 ＞THb ）and （a11 ＞THb ）and （a12 ＞THb ）｝ and （a11 ＞THb ）and （a12 ＞THb ） 次いで、白の場合と同様に、「黒領域候補」から「黒領
域」を算出するために、上記式（１）によりラプラシア
ンを求め、上記式（２）の条件を満たすとき「黒領域」
とする。

【００４４】また、上記式（１）により、図６に示すよ
うなエッヂ量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、ハードウェアを設計
する際ゲート規模が小さくなるような係数 ｉ＝１ ＝１．２５ ＝１．３７５ ＝１．５ ＝１．６２５ ＝１．７７５ ＝１．８７５ ＝２ のいずれかに設定される（固定少数点演算）。

【００４５】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。

【００４６】尚、本実施の形態においては、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ヂ量ｘを求
めるようにしてもよい。

【００４７】次に、フィルタ部１０２によるフィルタ補
正信号の３値化処理を説明する。フィルタ部１０２は、
例えば、図５に示すような原画像データと図６に示すよ
うなエッジ量ｘを加算して、図７に示すようなフィルタ
補正信号を生成し、図７に示す閾値th1 〜th3 により、
このフィルタ補正信号を３値化する。

【００４８】ここで、閾値th1 〜th3 の説明を行う。 th1 ：エッジ抽出部１３ｂで使用する黒レベルであっ
て、エッジとしてとりたい濃度度レベルの閾値を規定す
るものであり、フィルタ補正信号がth1 より大きい時に
Ｈとなる黒エッジ候補ｂｅが、黒画素検出部１１４に出
力される。 th2 ：背景検出で用いる第２の白領域で、白レベルに近
い値を規定するものであり、フィルタ補正信号がｔｈ２
より小さい時にＨとなる第２の白領域信号ｗ２が背景検
出部１０３に出力される。 th3 ：エッジ抽出部１３ｂで使用する白レベルであっ
て、白レベルに近い値を規定するものであり、フィルタ
補正信号がｔｈ３より小さい時にＨとなる白エッジ候補
ｗｅが、白画素検出部１１５に出力される。

【００４９】このフィルタ部１０２は、後段の背景検出
部１０３に対して、白領域信号ｗ（白領域でＨ）と、黒
領域信号ｋ（黒領域でＨ）と、第２の白領域信号ｗ２
（白でＨ）を出力する。また、フィルタ部１０２はエッ
ジ抽出部１３ｃの黒画素検出部１１４に対して、黒エッ
ジ候補ｂｅを出力し、そして、エッジ抽出部１３ｃの白
画素検出部１１５に対して、白エッジ候補ｗｅを出力す
る。

【００５０】次に、エッジ抽出部１３について説明す
る。

【００５１】エッジ抽出部１３ｃ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Ｐｉ，ｊ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、エッ
ジの場合にＡＮＤ演算子１１８の出力をＨ、エッジでな
い場合にＡＮＤ演算子１１８の出力をＬにする。そし
て、ＡＮＤ演算子１１８の出力は、エッジ信号として、
ＡＮＤ演算子１１０、１１１にそれぞれ印加される。

【００５２】次に、黒画素検出部１１４、白画素検出部
１１５について説明する。黒画素検出部１１４は、フィ
ルタ部１０２から入力される黒エッジ候補ｋｅを、パタ
ーンマッチングで、連続性を検出する。次のような論理
により注目画素ａ１１を含む周辺データが閾値th1 より
大きいときに次段の孤立点除去部Ａ１１６にＨを出力す
る。 ｛（a10 ＞th1 ）and （a11 ＞th1 ）and （a12 ＞th1 ）｝ or｛（a01 ＞th1 ）and （a12 ＞th1 ）and （a22 ＞th1 ）｝ or｛（a00 ＞th1 ）and （a11 ＞th1 ）and （a22 ＞th1 ）｝ or｛（a20 ＞th1 ）and （a11 ＞th1 ）and （a02 ＞th1 ）｝

【００５３】白画素検出部１１５は、フィルタ部１０２
から入力される白エッジ候補weを、パターンマッチング
で、連続性を検出する。次のような論理により注目画素
ａ１１を含む周辺データが閾値th3 より小さいときに次
段の孤立点除去部Ｂ１１６にＨを出力する。

【００５４】 ｛（a10 ＜th3 ）and （a11 ＜th3 ）and （a12 ＜th3 ）｝ or｛（a01 ＜th3 ）and （a12 ＜th3 ）and （a22 ＜th3 ）｝ or｛（a00 ＜th3 ）and （a11 ＜th3 ）and （a22 ＜th3 ）｝ or｛（a20 ＜th3 ）and （a11 ＜th3 ）and （a02 ＜th3 ）｝

【００５５】次に、孤立点除去部Ａ１１６，Ｂ１１７に
ついて説明する。孤立点除去部Ａ１１６，Ｂ１１７は，
同一機能を有している。孤立点除去部Ａ１１６の入力デ
ータは、黒画素検出部１１４の出力であり、孤立点除去
部Ｂ１１７の入力データは、白画素検出部１１５の出力
からなる。孤立点除去部Ａ１１６，Ｂ１１７Ｂは、孤立
点を除去するものであり、例えば、３×３ブロックのマ
トリックス内において、Ｈが２以上ある時に、中心画素
を補正してＨをアンド演算子１１８に出力する。つま
り、孤立点除去部Ａ１１６，Ｂ１１７は、孤立点除去と
膨張（拡張）処理を同時に行っている。

【００５６】ＡＮＤ演算子１１８は、孤立点除去部Ａ１
１６，Ｂ１１７の出力の論理積をエッジ信号として、遅
延部１１９に出力する。遅延部１１９は、セレクタＡ１
０８、Ｂ１０９と同期をとり、ライン方向と画素方向の
遅れを調整して、エッジ信号をアンド演算子１１０，１
１１に出力する。

【００５７】尚、エッジ抽出部１３ｃの構成は、上記し
た図３の構成に限られるものではなく、文字や線画のエ
ッジを抽出できれば良く、他の手段を用いても良い。

【００５８】次に、背景検出部１０３について説明す
る。

【００５９】背景検出部１０３は、背景の検出を行う。
ここで背景とは、白地又は黒地の周辺領域である所をい
う。フィルタ部１０２からの出力（白領域信号ｗ、黒領
域信号ｋと、第２の白領域信号ｗ２）をパターンマッチ
ングして、黒地領域、白地領域、白地候補を決定する。
そして、背景検出部１０３は、出力１として文字／絵柄
判定信号Ｃ／ＰのＭＳＢ（Ｃ／Ｐ・Ａ）を出力し、出力
２として文字／絵柄判定信号Ｃ／ＰのＬＳＢ（Ｃ／Ｐ・
Ｂ）を出力する。

【００６０】黒地領域のパターン例を以下に示す。黒領
域信号ｋ（黒領域でＨ）とした場合以下のように定義す
る。

【００６１】白地領域のパターン例を以下に示す。白領
域信号w （白領域でＨ）とした場合以下のように定義す
る。

【００６２】白地候補のパターン例を以下に示す。第２
の白領域w ２（白でＨ）とした場合以下のように定義す
る。 特に白地候補は、全ての白地を含むような値となるよう
にする。

【００６３】背景検出部１０３の処理の流れは、図１０
及び図１２に示すフローチャートのようになる。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Ｐｉ，ｊにおい
て、図１０のフローチャートに示すように、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
ながらパターンマッチング処理を行う。

【００６４】ここで，図１２のフローチャートを参照し
てパターンマッチング処理（図１０のパターンマッチン
グ処理）について説明する。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る。ＳＦＢ
（ｉ）は１ライン前の主走査方向の１ライン分の状態変
数である。０＜ＭＦＢ≦８が「網点上の文字」を示し、
ＭＦＢ＞８が「白地上の文字」を示す。

【００６５】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）であ
るか否かを判断し、ＭＦＢ＜ＳＦＢ（ｉ）でない場合に
は、ステップＳ１３に移行する一方、ＭＦＢ＜ＳＦＢ
（ｉ）である場合には、ＳＦＢ（ｉ）をＭＦＢに設定し
て（ステップＳ１２）、ステップＳ１３に移行する。

【００６６】次いで、ステップＳ１３において、黒地領
域であるか否かを判断し、黒地領域でない場合には、ス
テップＳ１４に移行する一方、黒地領域である場合に
は、ステップＳ３０に移行して、出力１，出力２をＯＮ
（Ｈ）とした後、ＭＦＢに「１６」を設定して（ステッ
プＳ３１）、ステップＳ３２に移行する。

【００６７】続いて、ステップＳ１４では、「白地領
域」か否かを判定し、「白地領域」でない場合には、ス
テップＳ１５に移行する一方、「白地領域」であると判
定した場合には、ステップＳ３０に移行して、出力１，
出力２をＯＮとして、ＭＦＢを「１６」に設定した後
（ステップＳ３１）、ステップＳ３２に移行する。

【００６８】そして、ステップＳ１５において、ＭＦＢ
＞８か否かを判定し、ＭＦＢ＞８でない場合にはステッ
プＳ１６に移行する一方、ＭＦＢ＞８である場合には、
ステップＳ２５に移行して、出力１、出力２をｏｎ
（Ｈ）にして、ステップＳ２６に移行する。ステップＳ
２６においては、「白地候補」か否かを判定し、「白地
候補」でない場合には、ステップＳ２３に移行して、Ｍ
ＦＢ＝０であるか否かを判定し、ＭＦＢ＝０である場合
には、ステップＳ３２に移行する一方、ＭＦＢ＝０でな
い場合には、ＭＦＢを１つデクリメントし（ステップＳ
２４）、ステップＳ３２に進む。

【００６９】一方、ステップＳ２６において、「白地候
補」である場合には、ステップＳ２７に移行して、ＭＦ
Ｂを１つインクリメントし、次いで、ＭＦＢ＞１６であ
るか否かを判定する（ステップＳ２８）。ＭＦＢ＞１６
でない場合には、ステップＳ３２に移行する一方、ＭＦ
Ｂ＞１６である場合には、ＭＦＢを「１６」に設定して
（ステップＳ２９）、ステップＳ３２に移行する。

【００７０】そして、ステップＳ３０においては、ＭＦ
Ｂ＝０か否かを判定し、ＭＦＢ＝０である場合には、出
力１、出力２をｏｆｆ（Ｌ）にして（ステップＳ３
１）、ステップＳ３２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ｏｆｆ（Ｌ）にして（ステップＳ１
８）、ステップＳ１９に移行する。ステップＳ１９で
は、「白地候補」か否かを判定し、「白地候補」でない
場合には、ステップＳ２３に移行して、ＭＦＢ＝０であ
るか否かを判定し、ＭＦＢ＝０である場合はステップＳ
３２に移行する一方、ＭＦＢ＝０でない場合には、ＭＦ
Ｂを１つデクリメントした後（ステップＳ２４）、ステ
ップＳ３２に進む。

【００７１】また、ステップＳ１９で、「白地候補」で
ある場合には、ＭＦＢを１つインクリメントした後（ス
テップＳ２０）、ＭＦＢ＞８であるか否かを判定し（ス
テップＳ２１）、ＭＦＢ＞８でない場合には、ステップ
Ｓ３２に移行する一方、ＭＦＢ＞８である場合には、Ｍ
ＦＢに「８」を設定した後（ステップＳ２２）、ステッ
プＳ３２に移行する。

【００７２】さて、ステップＳ３２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）−１とそ
の前の画素ＳＦＢ（ｉ−１）のデータを比較し（ステッ
プＳ３３）、ＳＦＢ（ｉ）−１＞ＳＦＢ（ｉ−１）であ
ればＳＦＢ（ｉ−１）＝ＳＦＢ（ｉ−１）に変更し（ス
テップＳ３３）、この処理を終了する。

【００７３】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Ｓ３２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Ｓ３４に
示す処理｛ＳＦＢ（ｉ−１）＝ＳＦＢ（ｉ−１）−１｝
により、斜め左下方向のように、Ｐ（ｉ，ｊ）からＰ
（ｉ＋１，ｊ）に伝播する。このことにより、ステップ
Ｓ１４の白地判定又はステップＳ１３のパターンマッチ
ングで、状態変数をセットすることにより背景（黒字白
地）上の領域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Ｓ１９，２６の白地候補により状態変数を
再セットするので、文字のかたまり、例えば、図１１に
示すような漢字の「書」のようなこみいった文字の領域
も背景として抽出することが可能となる。

【００７４】また、背景検出部１０３は、状態変数に基
づいて、出力１、出力２を異ならせて出力しているの
で、「白地上の領域」と「網点上の領域」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。

【００７５】次に、画素密度Ａ１０４、Ｂ１０５につい
て説明する。画素密度変換部Ａ１０４、Ｂ１０５は、共
に同一ロジック回路で構成されている。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Ａ
１０４，Ｂ１０５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の画素内のどこかが
アクティブならば、出力をアクティブ（Ｈ）にする。画
素密度変換部Ａ１０４の出力は、ページメモリＡ１０６
とセレクタＡ１０８に印加され、ページメモリＡ１０６
の出力はセレクタＡ１０８に印加される。画素密度変換
部Ｂ１０５の出力はページメモリＢ１０７とセレクタＢ
１０９に印加され、ページメモリＢ１０７の出力はセレ
クタＢ１０９に印加される。

【００７６】また、色判定回路１２０の出力は、ページ
メモリＣ１２１とセレクタＣ１２２に印加され、ページ
メモリＣ１２１の出力はセレクタＣ１２２に印加され
る。

【００７７】次に、ページメモリＡ１０６，Ｂ１０７，
Ｃ１２１（色判定部１３ｂ）について説明する。ページ
メモリＡ１０６、Ｂ１０７、Ｃ１２１は同一の回路構成
である。ページメモリＡ１０６は画素密度変換部Ａ１０
４の出力結果を入力し，ページメモリＢ１０７は画素密
度変換部Ｂ１０５の出力結果を入力し，ページメモリＣ
１２１は色判定回路１２０の出力結果を入力する。

【００７８】ページメモリＡ１０６，Ｂ１０７，Ｃ１２
１は、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Ｄ
ＬＴ用紙より大きなサイズを有する。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Ａ１０６、Ｂ１０７、５８に記憶されると同時に、
それぞれセレクタＡ１０８、Ｂ１０９、Ｃ１２２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Ａ１０６、Ｂ１０７、Ｃ１２１に記憶されていた
第１スキャン時のデータがセレクタＡ１０８、Ｂ１０
９、Ｃ１２２を介して出力される。したがって、第１ス
キャン時のデータがセレクタＡ１０８，Ｂ１０９の出力
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、スキャン毎のセレクタＡ１０８，Ｂ１０
９と色判定結果Ｂ／Ｃのバラツキをなくすことができ
る。

【００７９】ＡＮＤ演算子１１０，１１１は、同一の回
路であって論理積である。ＡＮＤ演算子１１０、１１１
は、それぞれ、セレクタＡ１０８，セレクタＢ１０９か
らのデータとエッジ抽出部１３ｃからのエッジ信号との
論理積をとる。即ち、アンド演算子１１０は、背景とエ
ッジの論理積を文字信号として出力し、ＡＮＤ演算子１
１１は、絵柄上の背景とエッジの論理積を絵柄上の文字
信号として出力する。つまり、スキャン毎に異なるエッ
ジ抽出の出力結果のみとなる。

【００８０】また、背景検出部１０３は、状態変数を用
いているために、スキャン毎の読み取りの変化により、
出力結果が大きく異なることがあるので、メモリに第１
スキャンの結果を蓄え、第二スキャン以降にメモリに蓄
えた結果を使用する。尚、上記したエッジ抽出部１３ｃ
のエッジ抽出に関しては、単純なパターンマッチングな
ので、比較的同一の値を出力する。また、出力結果が異
なっても、データのバラツキは非常に小さくなる。ま
た、ページメモリに格納するデータは、４×４画素を１
単位としているので、画素単位の信号であるエッジ信号
をメモリに格納する場合に比して、１／１６のメモリ容
量で足りることになる。

【００８１】次に、膨張部１１２、１１３について説明
する。膨張部Ａ１１２、Ｂ１１３は、同一の回路構成で
あり同一の機能を有している。膨張部Ａ１１２、Ｂ１１
３は、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５×５のＯＲ処理（膨張処理）を
行う。その膨張処理を以下に示す。 このことにより、エッジ周辺の画像を文字領域又は絵柄
上の文字領域とする。

【００８２】尚、上記図９においては、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の方向だけ
でなく、−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した方がよい。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。

【００８３】また、白地上の文字については白地上のエ
ッジを抽出し、黒地上の文字（白抜き文字）について
は、黒地上のエッジを抽出する。また、ロゴのように、
白地上の文字であっても、黒の領域が大きい場合には黒
地上の文字として判定しても良い。この場合、文字が大
きいので問題はない。また、漢字の「書」のようなこみ
いった文字も白地候補の効果により抽出する。

【００８４】尚、上記した実施の形態では、状態変数Ｍ
ＦＢの上限値を８（絵柄上の文字）、１６（背景上の文
字）として説明したが、本発明はこれに限定されるもの
ではなく、いくつであっても構わない。

【００８５】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
ためである。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。即
ち、背景に距離が近ければ、文字の可能性が高く、ま
た、背景が離れるほど、文字の可能性は低くなる。ま
た、絵柄上の文字は、文字か絵柄の判定の難しい領域で
あり、誤検出した際にも、絵柄と文字の中間の処理をし
ているので、さほど目立たない。

【００８６】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、特にハードウェア化に適し、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。

【００８７】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。

【００８８】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を少なくすることができる。
バラツキの成分は、エッジ抽出部の結果のみである。更
に、ページメモリＡ１０６、Ｂ１０７、Ｃ１２１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。

【００８９】尚、線画判定結果用のページメモリＡ１０
６，Ｂ１０７には、第１スキャン時の判定結果を記憶し
て、第２スキャン以降にも用いるが、出力結果で用いる
処理は、４種類（絵柄、黒文字、色文字、絵柄上の文
字）であるから、メモリに書き込む前にコード化し２ビ
ットで書き込んでもよい。下記表１にコード化例を示
す。

【００９０】

【表１】

【００９１】尚、上記表において、非アクティブの時
は、絵柄となる。また、画素密度検出部Ａ１０４の出力
はＣ／ＰＡ係の信号（背景）、画素密度検出部Ｂ１０５
の出力は、Ｃ／ＰＢ係の信号（絵柄背景）、色判定回路
１２０の出力はＢ／Ｃ（色判定）となる。

【００９２】このことにより、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
用いることが可能となる。

【００９３】また、上記した実施の形態において、「白
地候補」は、白地領域をより検出を甘くしているだけな
ので、白地領域の入力信号を用いるようにしても良い。

【００９４】また、１回のスキャンで１コピーに適用す
る場合（例えば、白黒複写機）は、線画認識部１３ｃに
おいて、画粗密度変換部Ａ１０４，Ｂ１０５、ページメ
モリＡ１０６，Ｂ１０７、セレクタＡ１０８，１０９は
不要である。また、この場合、ＡＮＤ演算子１１０、１
１１の入力のライン方向の遅れはなく、一致しているの
で遅延を調整するためのラインメモリは不要となる。

【００９５】

【発明の効果】以上説明したように，請求項１に係る画
像処理装置によれば、画像データ中の複数の画素を参照
して、文字領域か中間調領域かを識別し、当該識別結果
に基づいて、画像処理を行う画像処理装置において、画
像データ中のエッヂ領域を抽出するエッヂ抽出手段と、
画像データ中の濃度の高い領域を黒字領域として検出す
る黒地領域検出手段と、前記画像データ中の濃度の低い
領域を白地領域として検出する白地領域検出手段と、前
記白地領域よりも狭い領域で、画像データ中の濃度が低
い領域を白地候補領域として検出する白地候補検出手段
と、黒字領域、白地領域、及び白地候補領域の画素に、
対応する状態変数を設定・更新する状態変数設定・変更
手段と、状態変数に基づいて、画像データ中の背景領域
を検出する背景領域検出手段と、エッヂ領域と背景領域
との論理積により文字領域を抽出する文字領域抽出手段
と、を備えたため，文字領域を高精度に検出することが
でき、文字領域と中間調領域にそれぞれ適した最適な画
像処理を行うことが可能となる。

【００９６】また，請求項２に係る画像処理装置は，画
像データ中の複数の画素を参照して、文字領域か中間調
領域かを識別し、当該識別結果に基づいて、画像処理を
行う画像処理装置において、前記画像データ中のエッヂ
領域を抽出するエッヂ抽出手段と、前記画像データ中の
濃度の高い領域を黒字領域として検出する黒地領域検出
手段と、前記画像データ中の濃度の低い領域を白地領域
として検出する白地領域検出手段と、前記白地領域より
も狭い領域で、画像データ中の濃度が低い領域を白地候
補領域として検出する白地候補検出手段と、前記黒字領
域、前記白地領域、及び前記白地候補領域の画素に、対
応する状態変数を設定・更新する状態変数設定・変更手
段と、前記状態変数に基づいて、前記画像データ中の背
景領域・絵柄上の背景を検出する背景領域検出手段と、
前記エッヂ領域と、前記背景領域・絵柄上の背景との論
理積により、文字領域・絵柄上の文字領域を抽出する文
字領域抽出手段と、を備えたため、文字領域と絵柄上の
文字を高精度に検出することができ、文字領域・絵柄上
の文字と中間調領域にそれぞれ適した最適な画像処理を
行うことが可能となる。

【００９７】また、請求項３に係る画像処理装置によれ
ば，請求項１または２記載の画像処理装置において，画
像の走査処理の方向を一定方向に行い，状態変数の反映
方向が，処理画素Ｐ（ｉ，Ｊ）に対して，Ｐ（ｉ，ｊ＋
１），Ｐ（ｉ＋１，Ｊ），Ｐ（ｉ＋１，Ｊ−１）の座標
であるため，ラスタースキャンの装置に適しており，ハ
ードウェア化が容易である。すなわち，複写装置等に容
易に適用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態１の画像処理装置の概略ブロック図
である。

【図２】本実施の形態１の画像処理部のブロック図であ
る。

【図３】本発明の要部である原稿認識部のブロック構成
図である。

【図４】原稿認識部の参照画素を示す図である。

【図５】画像データの濃度変化を示す説明図であり、白
領域と黒領域と閾値との関係を示す概念図である。

【図６】エッヂ量（ｘ）の関係を示す説明図である。

【図７】図５の画像データを図６のエッジ量で補正した
フィルタ補正信号の説明図である。

【図８】パターンマッチング処理における注目画素の設
定を示す説明図である。

【図９】パターンマッチング処理における状態変数ＭＦ
Ｂの伝搬を示す説明図である。

【図１０】パターンマッチング処理のフローチャートで
ある。

【図１１】パターンマッチング処理を説明するための判
断例を示す図である。

【図１２】パターンマッチング処理（背景検出部１０
３）のフローチャートである。

【符号の説明】

１ 原稿読取部 ２ 画像処理部 ３ 画像記録部 １１ ＲＧＢγ補正部 １２ 遅延部 １３ 原稿認識部 １３ａ 線画認識部 １３ｂ 色判定部 １３ｃ エッジ抽出部 １４ ＲＧＢフィルタ部 １５ 色補正部 １６ ＵＣＲ部 １７ 変倍部 １８ ＣＭＹＢｋフィルタ部 １９ ＣＭＹＢｋγ補正部 ２０ 階調処理部 １０１ モノクロ化部 １０２ ラプラシアン部 １０３ 背景検出部 １０４ 画素密度変換部Ａ １０５ 画素密度変換部Ｂ １０６ ページメモリＡ １０７ ページメモリＢ １０８ セレクタＡ １０９ セレクタＢ １１０ ＡＮＤ演算子 １１１ ＡＮＤ演算子 １１２ 膨張部Ａ １１３ 膨張部Ｂ １１４ 黒画素検出部Ａ １１５ 白画素検出部Ｂ １１６ 孤立点除去部Ａ １１７ 孤立点除去部Ｂ １１８ ＡＮＤ演算子 １１９ 遅延部 １２０ 色判定回路 １２１ ページメモリＣ １２２ セレクタＣ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データ中の複数の画素を参照して、
   文字領域か中間調領域かを識別し、当該識別結果に基づ
   いて、画像処理を行う画像処理装置において、 前記画像データ中のエッヂ領域を抽出するエッヂ抽出手
   段と、 前記画像データ中の濃度の高い領域を黒字領域として検
   出する黒地領域検出手段と、 前記画像データ中の濃度の低い領域を白地領域として検
   出する白地領域検出手段と、 前記白地領域よりも狭い領域で、画像データ中の濃度が
   低い領域を白地候補領域として検出する白地候補検出手
   段と、 前記黒字領域、前記白地領域、及び前記白地候補領域の
   画素に、対応する状態変数を設定・更新する状態変数設
   定・変更手段と、 前記状態変数に基づいて、前記画像データ中の背景領域
   を検出する背景領域検出手段と、 前記エッヂ領域と前記背景領域との論理積により文字領
   域を抽出する文字領域抽出手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 画像データ中の複数の画素を参照して、
   文字領域か中間調領域かを識別し、当該識別結果に基づ
   いて、画像処理を行う画像処理装置において、 前記画像データ中のエッヂ領域を抽出するエッヂ抽出手
   段と、 前記画像データ中の濃度の高い領域を黒字領域として検
   出する黒地領域検出手段と、 前記画像データ中の濃度の低い領域を白地領域として検
   出する白地領域検出手段と、 前記白地領域よりも狭い領域で、画像データ中の濃度が
   低い領域を白地候補領域として検出する白地候補検出手
   段と、 前記黒字領域、前記白地領域、及び前記白地候補領域の
   画素に、対応する状態変数を設定・更新する状態変数設
   定・変更手段と、 前記状態変数に基づいて、前記画像データ中の背景領域
   ・絵柄上の背景を検出する背景領域検出手段と、 前記エッヂ領域と、前記背景領域・絵柄上の背景との論
   理積により、文字領域・絵柄上の文字領域を抽出する文
   字領域抽出手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１または２記載の画像処理装置に
   おいて， 画像の走査処理の方向を一定方向に行い，前記状態変数
   の反映方向が，処理画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対して，Ｐ
   （ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ−
   １）の座標を含むことを特徴とする画像処理装置。