JP4073877B2 - 画像処理方法、画像処理装置及び画像形成装置並びにコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、デジタル複写機やファクシミリ装置等に供され、記録画像の画質向上を図るため、原稿を走査して得られた画像信号に対し、各画素の特徴量を用いて識別された文字・網点・背景下地領域を用いて、入力画像データにある写真/図形に対し、印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真の識別を行う画像処理方法、画像処理装置及び画像形成装置並びにコンピュータプログラムに関するものである。

従来より、デジタル複写機やファクシミリでは、文字部分、写真部分または網点部分が存在するような原稿、あるいはそれらの部分が混在するような原稿をCCD(Charge Coupled Device)イメージセンサ等で読み取って得られた画像信号に対して、記録画像の画質を向上させるための画像処理が施されるようになっている。この画像処理としては、読み取った画像が文字、写真あるいは網点の何れの画像かを識別し、その識別結果に応じて適切な処理を行うものである。

この種の画像識別、及び原稿種別方法としては、特許文献１（特開平8-251406号公報）に開示されている画像種別判定方法のように、原稿を読み取って得られる画像信号から、線画のみからなる、中間調画のみからなる、連続調画のみからなる、線画と中間調画からなる、線画と連続調からなる、中間調と連続調からなる、線画と中間調および連続調からなる、の何れであるかを判定する方法がある。

また、文字、写真、網点以外にインクジェットプリンタで出力された原稿であるか否かを判定する原稿種別判定方法としては、特許文献２（特開平10-126631号公報）に開示されている原稿種別判定方法のように、原稿を読み取って得られる画像信号から、色再現域に関する特徴量とテクスチャに関する特徴量を基に、上記原稿がインクジェットプリンタで出力された原稿であるか否かを判定する方法がある。
特開平８−２５１４０６号公報（１９９６年９月２７日公開） 特開平１０−１２６６３１号公報（１９９８年５月１５日公開）

ところで、上記入力画像データには、印刷写真（網点領域）、印画紙写真（連続調領域）の他に、プリンタで出力されたプリンタ出力写真があるが、このプリンタ出力写真の特性は、網点からなる印刷写真や、連続調の印画紙写真とは特性が異なる。このため、入力画像データにプリンタ出力写真が含まれている場合に適切な画像処理を施すには、プリンタ出力写真であることを適切に判定する必要がある。

しかしながら、特許文献１に開示された画像識別方法においては、連続調からなる画像、すなわち印画紙写真を判定することができるものの、印画紙写真とは特性の異なるプリンタで出力された原稿（プリンタ出力写真）を判定することを想定したものでないので、プリンタ出力写真が含まれている入力画像データに対して適切な処理を施すことはできないという問題が生じる。

また、特許文献２に開示された画像識別方法においては、インクジェットプリンタで出力されたプリンタ写真原稿の識別はできるものの、インクジェットプリンタで出力された原稿特有のテクスチャに関する特徴量を用いているため、他の方式のプリンタ、例えばレーザ・ビーム・プリンタや中間調処理、解像度、及びドット再現性の異なるインクジェットプリンタで出力された原稿などの識別を適切に行うことができないという問題が生じる。

本発明は、上記の各問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、スキャナ等の画像入力装置で読み込まれた入力画像データに対し、各画素の特徴量を用いて識別された文字・網点・背景下地領域を用いて、入力画像データに含まれている写真/図形に対し、印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真などの識別を適切に行うことが可能な画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備えた画像形成装置及び上記画像処理方法の各手順を行うためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。

本発明に係る画像処理装置は、上記課題を解決するために、入力画像データより特徴量を抽出し、入力画像の種別を識別する画像種別認識手段を備えた画像処理装置において、上記画像種別認識手段には、上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、網点エリアに属するか否かを判定する網点画素検出手段と、上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、背景下地エリアに属するか否かを判定する背景下地画素検出手段と、上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、上記入力画像データに、網点からなる印刷写真、連続調の印画紙写真、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の何れが含まれているかを判定する写真種別判定手段とが設けられていることを特徴としている。

一般に、プリンタ出力写真の画像特性は、網点で構成される印刷写真の画像特性と、連続調の印画紙写真の画像特性との中間の特性を示しているので、この画像特性を利用すれば、プリンタ出力写真を容易に判定することができる。この画像特性の違いは、入力画像データにおける、背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する網点画素あるいは網点ブロックの比率によって判定することができる。

従って、上記構成のように、入力画像データにおける、背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する網点画素あるいは網点ブロックの比率により、該入力画像データに、網点からなる印刷写真、連続調の印画紙写真、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の何れが含まれているかを判定するようにすれば、入力画像に含まれる写真種別の判定を適切に行うことができる。

上記の比率を、インクジェットプリンタ、レーザ・ビーム・プリンタ、中間調処理、解像度、及びドット再現性の異なるインクジェットプリンタ等の画像特性の異なるプリンタ出力写真の判定が行えるように設定すれば、プリンタの出力方式の違うプリンタ出力写真であっても、プリンタ出力写真以外の他の出力写真（印刷写真や印画紙写真等）から容易に識別することが可能となる。

また、入力画像データの各画素が、文字エリアに属するか否かを判定する文字画素検出手段を備え、上記写真種別判定手段は、上記文字画素検出手段で検出された文字画素あるいは文字ブロックと、上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、上記入力画像データに、網点からなる印刷写真、連続調の印画紙写真、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の何れが含まれているかを判定するようにしてもよい。

この場合、文字画素検出手段を追加することにより、文字画素あるいは文字ブロックと背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の入力画像データ中の画素あるいはブロックを識別対象にできる。即ち、文字を除き、本来対象としたい写真や図形のみにおける網点画素あるいは網点ブロックの比率を用いることができるため、より精度良くプリンタ出力写真が含まれているかを判定することができる。

さらに、上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロック、または、上記文字画素検出手段で検出された文字画素あるいは文字ブロックと上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックで構成される写真候補エリアに対してラベル付けを行うラベリング手段を備え、上記写真種別判定手段は、上記ラベリング手段によってラベル付けされた写真候補エリア毎にエリア中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、上記写真候補エリアが、網点からなる印刷写真、連続調の印画紙写真、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の何れであるかを判定するようにしてもよい。

この場合、入力画像データ中の背景下地画素以外の画素あるいは背景下地ブロック以外のブロック、または、文字画素と背景下地画素以外の画素あるいは文字ブロックと背景下地ブロック以外のブロック（写真候補エリア）に対してラベル付けを行うことにより、各写真候補エリアに対し、個別に印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真などの何れであるかを識別することが可能となる。即ち、１つの入力画像データ中に、印刷写真とプリンタ出力写真が存在する場合でも、それぞれの写真に対する種別認識が可能となる。

上記構成の画像処理装置を画像形成装置に備えるようにしてもよい。

この場合、プリンタ出力写真が含まれている入力画像データ、あるいはプリンタ出力写真の属した画素、ブロックに対して、プリンタ出力写真の特性を考慮した画像処理を適用することが可能となるので、プリンタ出力写真を含んだ画像データの高画質出力が可能となる。

コンピュータを上記構成の画像処理装置の各手段として機能させるための画像処理プログラムを用いれば、汎用なコンピュータで上記画像処理装置の各手段を簡単に実現することが可能となる。

上記画像処理プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録されているのが好ましい。

これにより、記録媒体から読み出された画像処理プログラムによって、上記画像処理装置をコンピュータ上に簡単に実現することができる。

本発明に係る画像処理装置は、以上のように、入力画像データにおける、背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する網点画素あるいは網点ブロックの比率により、該入力画像データに、網点からなる印刷写真、連続調の印画紙写真、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の何れが含まれているかを判定することで、入力画像データに含まれる写真種別の判定を適切に行うことができるという効果を奏する。

〔実施の形態１〕
本発明の一実施の形態について説明すれば、以下の通りである。なお、本実施の形態では、本発明の画像処理装置をカラー画像形成装置に適用した例について説明する。

本実施の形態に係るカラー画像形成装置は、図２に示すように、カラー画像入力装置１、画像処理装置２、およびカラー画像出力装置３から構成されている。

さらに、本カラー画像形成装置には、カラー画像入力装置１、画像処理装置２、およびカラー画像出力装置３に接続され、画像形成装置（例えば、デジタル複写機）の動作モードを設定する設定ボタンやテンキー、液晶ディスプレイなどで構成される表示部より構成された操作パネル４が設けられている。

上記カラー画像入力装置１は、例えば、スキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）アナログ信号としてＣＣＤ(Charge Coupled Device) にて読み取るものである。

上記カラー画像出力装置３は、画像処理装置２にて行われた所定の画像処理の結果を出力する装置である。

上記画像処理装置２は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３、入力階調補正部１４、色補正部１５、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、出力階調補正部１８、階調再現処理部１９、および領域分離処理部２０からなっている。

上記Ａ／Ｄ変換部１１は、カラー画像入力装置１にて読み取ったアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。

上記シェーディング補正部１２は、カラー画像入力装置１の照明系・結像系・撮像系で生じる各種歪みを取り除くためのシェーディング補正を行うものである。

上記原稿種別自動判別部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、濃度信号など画像処理装置２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、入力された原稿画像が、文字原稿、印刷写真写原稿、印画紙写真であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿であるかなど原稿種別の判別を行なうものである。すなわち、原稿種別自動判別部１３は、原稿全体に関わる情報を出力するものである。なお、原稿種別自動判別部１３の詳細については後述する。

上記入力階調補正部１４は、上記原稿種別自動判別部１３の判定結果を基に下地領域濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施こすものである。

上記色補正部１５は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く色補正処理を行うものである。なお、上記色補正部１５において色補正処理された画像信号は、黒生成下色除去部１６と領域分離処理部２０とに転送される。

上記領域分離処理部２０では、色補正処理された画像信号に対して、上記原稿種別自動判別部１３の判定結果を基に画素毎に文字、網点、写真（その他）領域の何れかに分離する。この領域分離処理部２０は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、および階調再現処理部１９へと出力する。

すなわち、領域分離処理部２０は、原稿が読み取られた信号（各画素）ごとに、その画素が文字、網点、写真の何れに属するかの情報を出力するものである。

上記黒生成下色除去部１６は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理を行なう一方、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する下色除去処理を行なうものである。そして、これらの処理（黒生成処理・下色除去処理）の結果、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。

上記空間フィルタ処理部１７は、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって、出力画像のボヤケや粒状性劣化を防ぐものである。

上記出力階調補正部１８は、濃度信号等の信号を、カラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行うものである。

上記階調再現処理部１９は、最終的に画像を画素に分割してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成処理）を行うものである。

なお、上記領域分離処理部２０にて黒文字や場合によっては色文字として抽出された画像領域は、黒文字あるいは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１７における鮮鋭度強調処理での高域周波数の強調量を大きくされる。同時に、中間調生成処理において高周波数再現に適した高解像のスクリーンでの二値化又は多値化処理を選択するように構成している。

一方、領域分離処理部２０により網点と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理部１７において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。同時に、中間調生成処理では、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理が行われる。

さらに、領域分離処理部２０にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。

領域分離処理部２０により写真と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理部１７において、画像取り込み時に発生したノイズを除去すると共に、被写体などをくっきりさせるため平滑化と鮮鋭化が混合したフィルタ処理が適用される。同時に、中間調生成処理では、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理が行われる。

このように、上述した各処理が施された画像データは、一旦図示しない記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３に入力される。なお、上記の処理はＣＰＵ（Central Processing Unit)により行われる。 また、このカラー画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像形成装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。

以上のように、上記構成の画像処理装置２において、画像データの各画素に対して逐次的に処理行う各画像処理部（黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、階調再現処理部１９）に対して、原稿種別自動判別部１３、及び領域分離処理部２０の出力が共に入力される場合は、各画像処理は処理対象となる画素が「文字＆写真（プリンタ出力写真）原稿における文字画素」、もしくは「文字＆写真（印画紙写真）原稿における写真画素」といった情報に基づいて処理が行われる。

次に、本実施の形態における特徴点である原稿種別自動判別部１３における画像処理（画像種別認識処理）について説明する。

まず、原稿種別自動判別部１３は、図１に示すように、文字画素検出部２１と、背景下地画素検出部２２と、網点画素検出部２３と、写真候補画素検出部２４と、写真候補画素カウント部２５と、網点画素カウント部２６と、写真種別判定部２７とから構成される。図８に、上記原稿種別自動判別部１３における処理の流れを示すフローチャートを示す。

上記文字画素検出部２１は、入力画像データの各画素が文字エッジ領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、上記文字画素検出部２１の処理としては、図３（ａ）のようなブロックメモリに格納された入力画像データ（f(0,0）〜f(2,2)は入力画像データの画素濃度値を表す)に対して、図３（ｂ）（ｃ）のようなフィルタ係数による以下に示すたたみ込み演算処理結果Ｓ１，Ｓ２を用いたものがある。

上記Ｓがあらかじめ設定された閾値より大きい場合、上記ブロックメモリに格納されている入力画像データ中の注目画素（座標（１，１））を文字エッジ領域に存在する文字画素として識別する。上記処理を入力画像データの全画素に適用することにより、入力画像データ中の文字画素を識別することができる。

上記背景下地画素検出部２２は、入力画像データの各画素が背景下地領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、上記背景下地画素検出部２２の処理としては、図４（ａ）（ｂ）のような入力画像データの各画素濃度値（例えば、ＲＧＢ信号のＧ信号）の度数を表した濃度ヒストグラムを用いたものがある。

背景下地画素検出部２２における具体的な処理手順を図４（ａ）（ｂ）を用いて以下に説明する。
手順１：最大度数（Ｆｍａｘ）を検出する。
手順２：Ｆｍａｘがあらかじめ設定された閾値（ＴＨｂｇ）より小さい場合は、入力画像データには背景下地エリアは存在しないものとする。
手順３：Ｆｍａｘがあらかじめ設定された閾値（ＴＨｂｇ）以上の場合で、Ｆｍａｘとなる画素濃度値（Ｄｍａｘ）に近い画素濃度値、例えばＤｍａｘ−１、Ｄｍａｘ＋１の画素濃度値に対する度数Ｆｎ１,Ｆｎ２を用いて、上記Ｆｍａｘと上記Ｆｎ１と上記Ｆｎ２（図 ４（ａ）の網掛け部）の総和があらかじめ設定された閾値より大きい場合、入力画像データには背景下地エリアが存在するものとする。
手順４：手順３で背景下地エリアが存在する場合、上記Ｄｍａｘ近傍の画素濃度値、例えば、Ｄｍａｘ−５〜Ｄｍａｘ＋５までの画素濃度値をもつ画素を背景下地エリアに存在する背景下地画素として識別する。

また、濃度ヒストグラムとしては、各画素濃度値ではなく、濃度区分（例えば、２５６階調の画素濃度値を１６の濃度区分に分けたもの）を用いた簡易的な濃度ヒストグラムでも良い。あるいは、下記式により輝度Ｙを求め、輝度ヒストグラムを用いても良い。

上記網点画素検出部２３は、入力画像データの各画素が網点領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、上記網点画素検出部２３の処理としては、図５（ａ）のようなブロックメモリに格納された入力画像データ（ｆ(0,0）〜ｆ(4,4)は入力画像データの画素濃度値を表す)に対する以下に示す隣接画素差分値総和Busyと最大濃度差MDを用いたものがある。

ここで、上記Ｂｕｓｙと上記ＭＤは、注目画素（座標（２，２））が網点エリアに存在する網点画素であるか否かの識別に用いられる。

上記Ｂｕｓｙと上記ＭＤを軸とした２次元平面において、図５（ｂ）に示すように網点画素は、他のエリアに存在する画素（文字、写真）とは異なった分布を示すため、入力画像データの各注目画素ごとに求められた上記Ｂｕｓｙと上記ＭＤに対して、図５（ｂ）に示した境界線（点線）を用いた閾値処理を行うことで、各注目画素が網点エリアに存在する網点画素を識別する。

上記閾値処理の例を以下に示す。

上記処理を入力画像データの全画素に適用することにより、入力画像データ中の網点画素を識別することができる。

上記写真候補画素検出部２４は、入力画像データの各画素が写真候補画素領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、入力画像データ中における上記文字画素検出部２１で識別された文字画素、及び上記背景下地画素検出部２２で識別された背景下地画素以外の画素を写真候補画素として識別する。

例えば、図６（ａ）は、入力画像データの一例を示したもので、図６（ｂ）は、図６（ａ）に示す入力画像データに対する上記文字画素検出部２１により識別された文字画素により構成される文字エリアと、上記背景下地画素検出部２２により識別された背景下地画素により構成される背景下地エリアと、上記写真候補画素検出部２４により識別された写真候補画素により構成される写真候補エリアと、上記網点画素検出部２３により識別された網点画素により構成される網点エリアの一例を示したものである。

上記写真候補画素カウント部２５は、上記写真候補画素検出部２４により識別された写真候補画素数をカウントするものである。写真候補画素が文字画素、及び背景下地画素以外の画素であれば、写真候補画素数Ｎｐは、入力画像データ中の全画素数Ｎａと文字画素数Ｎｔと背景下地画素数Ｎｂを用いて、以下の式で求められる。

Ｎｐ＝Ｎａ−Ｎｔ−Ｎｂ
上記全画素数は、例えば、文字画素検出部の出力信号を識別結果に関わらず、カウントすることにより求めることができる。

上記網点画素カウント部２６は、上記網点画素検出部２３により識別された網点画素数をカウントするものである。

上記写真種別判定部２７は、上記写真候補エリアが印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またはプリンタ出力写真（レーザ・ビーム・プリンタ、インクジェットプリンタや熱転写型プリンタなどにより出力された写真）の何れであるかを判定するものである。例えば、図６（ｃ）（ｄ）（ｅ）に示すように、上記写真候補画素数Ｎｐと上記網点画素数Ｎｓとあらかじめ設定された閾値ＴＨｒ１、ＴＨｒ２を用いた以下の条件式により判定を行うものである。

上記閾値の一例としては、ＴＨｒ１＝０．７、ＴＨｒ２＝０．３などが挙げられる。

また、上記判定結果は画素単位、もしくはエリア単位、もしくは原稿単位で出力してもよい。また、上記処理例では種別判定の対象が写真だけであるが、文字、背景下地以外の原稿構成要素、例えば図形、グラフなどを対象にしても良い。

また、写真種別判定部２７は、印刷写真・プリント出力写真・印画紙写真という判別を行うのではなく、写真候補画素数Ｎｐに対する網点画素数Ｎｓの比率とあらかじめ設定された閾値との比較結果に基づいて、色補正処理・空間フィルタ処理等の処理内容を切り替えるように制御しても良い。

なお、原稿種別自動判別部１３において原稿種別が判別された結果は、図２に示したように、該原稿種別自動判別部１３の後段に接続されている色補正部１５、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、階調再現処理部１９、領域分離処理部２０に出力されるようになっているが、ここで、原稿種別の判別結果が、原稿のある領域が写真候補領域であると判別された場合には、色補正部１５、空間フィルタ処理部１７、階調再現処理部１９において、以下に示すように、写真種（印刷写真、印画紙写真、プリンタ出力写真）毎に異なる処理が行われる。

写真種別判定部２７により印刷写真と判定された場合に写真候補領域に適用される処理の一例を以下に示す。

色補正処理：印刷写真の色みを忠実に再現するため、印刷写真の色材を考慮した処理を行う。

空間フィルタ処理：印刷写真に発生するモアレ（干渉縞）を低減させるための平滑化処理を行う。この場合のフィルタ係数の一例を図７（ａ）に示す。

階調再現処理：ディザ処理を行う場合、マトリクスの大きさに比例してモアレが強く発生するため、比較的小さなマトリクスを用いたディザ処理を行う。

また、写真種別判定部２７により印画紙写真と判定された場合に写真候補領域に適用される処理の一例を以下に示す。
色補正処理：印画紙写真の色みを忠実に再現するため、印画紙写真の色材を考慮した処理を行う。

空間フィルタ処理：画像のボケを補正するためのエッジ強調処理を行う。この場合のフィルタ係数の一例を図７（ｂ）に示す。

階調再現処理：モアレが発生しないため、階調性を重視した比較的大きなマトリクスを用いたディザ処理を行う。

また、写真種別判定部２７によりプリンタ出力写真と判定された場合に写真候補領域に適用される処理の一例を以下に示す。

色補正処理：プリンタ出力写真の色みを忠実に再現するため、プリンタで使用される色材を考慮した処理を行う。

空間フィルタ処理：画像のボケを補正しながら、プリンタ出力写真を構成しているドットによる粒状感を抑えるための平滑／強調混合フィルタ処理を行う。この場合のフィルタ係数の一例を図７（ｃ）に示す。

階調再現処理：モアレが発生しないため、階調性を重視した比較的大きなマトリクスを用いたディザ処理を行う。

以上では、写真が含まれているか否かの判定は行っていないが、写真が含まれているか否かを判定した後、上記の処理を行うようにしても良い。この場合、全画素数に対する写真候補画素数Ｎｐ／Ｎａなどが、予め定められる閾値ＴＨｐａ（例えば、０．０５）より大きい時、写真領域が含まれると判断することができる。

また、原稿種別自動判別部１３の出力として、写真種別以外、例えば、原稿の構成要素（文字、写真、文字＆写真など）の判別結果である場合は、入力階調補正部１４、黒生成下色除去部１６の処理内容が以下の通りに切り替わる。

原稿種別自動判別部１３により、文字原稿と判定された場合、
入力階調補正：文字を読みやすくするため、下地に相当するハイライト部の濃度を下げるような階調補正を行う。
黒生成下色除去：黒文字部の色にじみをなくすため、黒生成率、下色除去率を高くする。

原稿種別自動判別部１３により、文字＆写真原稿、写真原稿と判定された場合、
入力階調補正：写真のハイライト部での階調が忠実に再現できるリニアに近い階調補正を行う。
黒生成下色除去：写真部に対して原稿に忠実な色再現が行える適切な黒生成率、下地除去率で処理を行う。

ここで、上記構成の原稿種別自動判別部１３における画像種別認識処理の流れを図８に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。

先ず、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）より変換されたＲＧＢの濃度信号に基づいて、文字画素検出処理（ステップＳ１）、背景下地画素検出処理（ステップＳ２）、網点画素検出処理（ステップＳ３）が同時に行われる。ここで、文字画素検出処理は、上述した文字画素検出部２１において行われ、背景下地画素検出処理は、上述した背景下地画素検出部２２において行われ、網点画素検出処理は、上述した網点画素検出部２３において行われるので、これら処理の詳細については省略する。

次に、文字画素検出処理における処理結果と、背景下地画素検出処理における処理結果とに基づいて、写真候補画素検出処理が行われる（ステップＳ４）。ここでの写真候補画素検出処理は、上述した写真候補画素検出部２４において行われるので、処理の詳細については省略する。

続いて、写真候補画素検出処理における処理結果に基づいて、写真候補画素数Ｎｐをカウントする処理が行われる（ステップＳ５）。ここでの写真候補画素数カウント処理は、上述した写真候補画素カウント部２５において行われるので、処理の詳細については省略する。

上記ステップＳ１〜Ｓ５までの処理と並列して、ステップＳ３における網点画素検出処理の結果に基づいて、網点画素数Ｎｓをカウントする処理が行われる（ステップＳ６）。ここでの網点画素数カウント処理は、上述した網点画素カウント部２６において行われるので、処理の詳細については省略する。

次いで、ステップＳ５において求めた写真候補画素数Ｎｐと、ステップＳ６において求めた網点画素数Ｎｓとに基づいて、写真候補画素数Ｎｐに対する網点画素数Ｎｓの割合、すなわちＮｓ／Ｎｐを算出する（ステップＳ７）。

続いて、ステップＳ７において求めたＮｓ／Ｎｐから、印刷写真、プリンタ出力写真、印画紙写真の何れかを判定する（ステップＳ８）。

上記のステップＳ７、Ｓ８における処理は、上述した写真種別判定部２７において行われるので、処理の詳細については省略する。

以上の説明において、画像種別認識処理を行う際のパラメータとして、文字画素の情報を利用していた。このように、画像種別認識において、文字画素の情報を利用すれば、認識精度の向上を図ることができる。

しかしながら、原稿に含まれる文字画素の割合が少ない場合、すなわちメインが写真であるような原稿の場合には、文字画素の情報を利用しなくても画像種別の認識のうち、写真種別の認識精度にはほとんど影響がない。

従って、図２に示す原稿種別自動判別部１３から文字画素検出部２１を省いた、図９に示すような原稿種別自動判別部３０としてもよい。

すなわち、上記原稿種別自動判別部３０は、図９に示すように、背景下地画素検出部２２と、網点画素検出部２３と、写真候補画素検出部３１と、写真候補画素カウント部２５と、網点画素カウント部２６と、写真種別判定部２７から構成される。図１に示す原稿種別自動判別部１３と同一の符号有する部材については、同一の機能を有するので、その説明は省略する。

また、上記原稿種別自動判別部３０における処理の流れは、図８に示すフローチャートにおいて、文字画素検出処理を行うステップＳ１を行わない以外はほぼ同じである。

上記写真候補画素検出部３１は、図１に示す写真候補画素検出部２４と同様に、入力画像データの各画素が写真候補画素領域に存在するか否かの識別信号を出力するものであるが、文字画素の情報を用いないので、写真候補画素の検出処理は、入力画像データ中における上記背景下地画素検出部で識別された背景下地画素以外の画素を写真候補画素として識別するようにして行われる。
〔実施の形態２〕
本発明の他の実施の形態について説明すれば、以下の通りである。なお、前記実施の形態１と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付記し、その説明は省略する。

本実施の形態にかかるカラー画像形成装置は、前記実施の形態１の図１に示した原稿種別自動判別部１３に代えて、図１０に示す原稿種別自動判別部４０が備えられている。

上記原稿種別自動判別部４０は、図１０に示すように、文字画素検出部２１と、背景下地画素検出部２２と、網点画素検出部２３と、写真候補画素検出部２４と、写真候補画素ラベリング部４１と、写真候補画素カウント部４２と、網点画素カウント部４３と、写真種別判定部２７から構成される。図１２は、上記原稿種別自動判別部４０における処理の流れを示すフローチャートである。

上記写真候補画素ラベリング部４１は、図１１（ａ）に示すように、複数の写真部が存在する入力画像データに対して、上記写真候補画素検出部２４により識別された写真候補画素から構成される複数の写真候補エリアに対し、ラベリング処理を行うことで、図１１（ｂ）に示す写真候補エリア（１）、及び写真候補エリア（２）のように、ラベル付けを行うことで、それぞれの写真候補エリアを異なるエリアとして識別するものである。ここでは、写真候補エリアを（１）、それ以外を（０）とし、１画素単位でラベリング処理を適用する。ラベリング処理についての詳細は後述する。

上記写真候補画素カウント部４２は、前記実施の形態１の写真候補画素カウント部２５とは異なり、上記写真候補画素ラベリング部４１によりラベル付けされた複数の写真候補エリアに対する画素数を各々カウントするものである。

上記網点画素カウント部４３は、上記網点画素検出部２３により識別された網点エリアに対する画素数を、上記写真候補画素ラベリング部４１によりラベル付けされた写真候補エリアごとに各々カウントするものである。例えば、上記網点画素カウント部４３は、図１１（ｂ）に示すように、写真候補エリア（１）に存在する網点エリア（網点エリア（１））を構成する画素数Ｎｓ１と写真候補エリア（２）に存在する網点エリア（網点エリア（２））を構成する画素数Ｎｓ２がカウントとされる。

上記写真種別判定部２７は、上記写真候補エリアそれぞれが印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またはプリンタ出力写真の何れであるかを判定するものである。例えば、図１１（ｃ）（ｄ）に示すように、上記写真候補画素数Ｎｐと上記網点画素数Ｎｓとあらかじめ設定された閾値ＴＨｒ１、ＴＨｒ２を用いた以下の条件式により判定を行うものである。

図１１（ｃ）では、写真候補エリア（１）は条件１を満たすため、印刷写真として判定され、写真候補エリア（２）は条件２を満たすため、プリント出力写真エリアとして判定される。また、図１１（ｄ）では、写真候補エリア（１）は条件３を満たすため、印画紙写真として判定され、写真候補エリア（２）は条件２を満たすため、プリント出力写真エリアとして判定される。

ここで、上記構成の原稿種別自動判別部４０における画像種別認識処理の流れを図１２に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。

先ず、シェーディング補正部１２（図１参照）にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）より変換されたＲＧＢの濃度信号に基づいて、文字画素検出処理（ステップＳ１１）、背景下地画素検出処理（ステップＳ１２）、網点画素検出処理（ステップＳ１３）が同時に行われる。ここで、文字画素検出処理は、上述した文字画素検出部２１において行われ、背景下地画素検出処理は、上述した背景下地画素検出部２２において行われ、網点画素検出処理は、上述した網点画素検出部２３において行われるので、これら処理の詳細については省略する。

次に、文字画素検出処理における処理結果と、背景下地画素検出処理における処理結果とに基づいて、写真候補画素検出処理が行われる（ステップＳ１４）。ここでの写真候補画素検出処理は、上述した写真候補画素検出部２４において行われるので、処理の詳細については省略する。

引き続き、検出された写真候補画素に対して、ラベリング処理が行われる（ステップＳ１５）。このラベリング処理の詳細については後述する。

続いて、ラベリング処理における処理結果に基づいて、写真候補画素数Ｎｐをカウントする処理が行われる（ステップＳ１６）。ここでの写真候補画素数カウント処理は、上述した写真候補画素カウント部４２において行われるので、処理の詳細については省略する。

上記ステップＳ１１〜Ｓ１６までの処理と並列して、ステップＳ１３における網点画素検出処理の結果に基づいて、網点画素数Ｎｓをカウントする処理が行われる（ステップＳ１７）。ここでの網点画素数カウント処理は、上述した網点画素カウント部４３において行われるので、処理の詳細については省略する。

次いで、ステップＳ１６において求めた写真候補画素数Ｎｐと、ステップＳ１７において求めた網点画素数Ｎｓとに基づいて、写真候補画素数Ｎｐに対する網点画素数Ｎｓの割合、すなわちＮｓ／Ｎｐを算出する（ステップＳ１８）。

続いて、ステップＳ１８において求めたＮｓ／Ｎｐから、印刷写真、プリンタ出力写真、印画紙写真の何れかを判定する（ステップＳ１９）。

上記のステップＳ１８、Ｓ１９における処理は、上述した写真種別判定部２７において行われるので、処理の詳細については省略する。

ここで、上述したラベリング処理について説明する。

一般的に、ラベリング処理とは、連結する前景画素（＝１）の塊に対して同ラベルを割り当て、異なる連結成分は異なる連結成分を割り当てる処理である（画像処理標準テキストブックCG-ARTS協会p.262〜268参照）。ラベリング処理として、種々のものが提案されているが、本実施の形態では２回の走査による方式について述べる。このラベリング処理の流れを図１３に示すフローチャートを参照に以下に説明する。

まず、左上画素からラスタスキャンの順序で画素の値を調べ（ステップＳ２１）、注目画素値が１のとき、上隣の画素が１で左隣の画素が０であるか否かを判断する（ステップＳ２２）。次の処理を行う。

ここで、ステップＳ２２において、上隣の画素が１で左隣の画素が０である場合、以下の手順１が実行される。

手順１：図１４（ａ）に示すように、注目画素が１の場合、処理画素の上隣の画素が１で、すでにラベル（Ａ）がつけられていれば、処理画素にも同じラベル（Ａ）をつける（ステップＳ２３）。そして、ステップＳ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図１２に示すステップＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。

また、ステップＳ２２において、上隣の画素が１で左隣の画素が０でない場合、上隣の画素が０で左隣の画素が１であるか否かを判断する（ステップＳ２４）。

ここで、ステップＳ２４において、上隣の画素が０で左隣の画素が１である場合、以下の手順２が実行される。

手順２：図１４（ｃ）に示すように、上隣の画素が０で左隣が１の場合、処理画素に左隣と同じラベル（Ａ）をつける（ステップＳ２５）。そして、ステップＳ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図１２に示すステップＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。

また、ステップＳ２４において、上隣の画素が０で左隣の画素が１でない場合、上隣の画素が１で左隣の画素が１であるか否かを判断する（ステップＳ２６）。

ここで、ステップＳ２６において、上隣の画素が１で左隣の画素が１である場合、以下の手順３が実行される。

手順３：図１４（ｂ）に示すように、左隣の画素も１で、上隣の画素とは異なるラベル（Ｂ）がつけられている場合は、上隣と同じラベル（Ａ）を記録するとともに、左隣の画素におけるラベル（Ｂ）と上隣の画素におけるラベル（Ａ）との間に相関があることを保持する（ステップＳ２７）。そして、ステップＳ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図１２に示すステップＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。

また、ステップＳ２６おいて、上隣の画素が１で左隣の画素が１でない場合、以下の手順４が実行される。

手順４：図１２（ｄ）に示すように、上隣も左隣も０の場合、新しいラベル（Ｃ）をつける（ステップＳ２８）。そして、ステップＳ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図１２に示すステップＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。

なお、複数のラベルが記録されている場合、上記の規則に基づいてラベルを統一する。

以上の説明において、画像種別認識処理を行う際のパラメータとして、文字画素の情報を利用していた。このように、画像種別認識において、文字画素の情報を利用すれば、認識精度の向上を図ることができる。

しかしながら、原稿に含まれる文字画素の割合が少ない場合、すなわちメインが写真であるような原稿の場合には、文字画素の情報を利用しなくても画像種別の認識のうち、写真種別の認識精度にはほとんど影響がない。

従って、図１０に示す原稿種別自動判別部４０から文字画素検出部２１を省いた、図１５に示すような原稿種別自動判別部５０としてもよい。

すなわち、上記原稿種別自動判別部５０は、図１５に示すように、背景下地画素検出部２２と、網点画素検出部２３と、写真候補画素検出部３１と、写真候補画素ラベリング部４１、写真候補画素カウント部４２と、網点画素カウント部４３と、写真種別判定部２７から構成される。図１０に示す原稿種別自動判別部４０と同一の符号有する部材については、同一の機能を有するので、その説明は省略する。

また、上記原稿種別自動判別部５０における処理の流れは、図１２に示すフローチャートにおいて、文字画素検出処理を行うステップＳ１１を行わない以外はほぼ同じである。

上記写真候補画素検出部３１は、図１０に示す写真候補画素検出部２４と同様に、入力画像データの各画素が写真候補画素領域に存在するか否かの識別信号を出力するものであるが、文字画素の情報を用いないので、写真候補画素の検出処理は、入力画像データ中における上記背景下地画素検出部で識別された背景下地画素以外の画素を写真候補画素として識別するようにして行われる。

上記の各実施の形態において、図１及び図１０に示した構成を用いて、写真領域だけでなく画像全体の種別を判別するようにしても良い。この場合、写真種別判定部２７の後段に、画像種別判定部５１を設ける（図１６・図１７を参照）。画像種別判定部５１では、全画素数Ｎａに対する文字画素数Ｎｔの比率Ｎｔ/Ｎａ、全画素数Ｎａに対する写真候補画素数Ｎｐと網点画素数Ｎｓの差の比率（Ｎｐ−Ｎｓ）/Ｎａ、全画素数Ｎａに対する網点画素数Ｎｓの比率Ｎｓ/Ｎａを求め、予め定められる閾値ＴＨｔ、ＴＨｐ、ＴＨｓと比較を行うとともに、写真種別判定部２７の結果に基づいて、画像全体の種別の判別を行う。例えば、全画素数Ｎａに対する文字画素数Ｎｔの比率Ｎｔ/Ｎａが閾値以上であり、写真種別判別部２７の結果がプリンタ出力写真である場合、文字とプリンタ出力写真との混在原稿であると判断される。

以上では、原稿の種別を自動的に認識する方法について説明したが、ユーザが操作パネルより、原稿の種別を表す文字／写真モードや写真モードを選択した時、上記の処理を行うようにしても良い。

また、本発明にかかる原稿種別判別方法をソフトウエア（アプリケーションプログラム）として実現してもかまわない。この場合、原稿種別判別結果に基づく処理を実現するソフトウエアを組み込んだプリンタ・ドライバをコンピュータやプリンタに設けることができる。

上記の例として、図１８を用いて原稿種別判別結果に基づく処理を以下に説明する。

図１８に示すように、コンピュータ１０１は、プリンタ・ドライバ１０２、通信ポートドライバ１０３、通信ポート１０４が組み込まれている。プリンタ・ドライバ１０２は、色補正部１０５、空間フィルタ処理部１０６、階調再現処理部１０７、プリンタ言語翻訳部１０８を有している。また、コンピュータ１０１は、プリンタ（画像出力装置）１０９と接続されており、プリンタ１０９は、コンピュータ１０１から出力された画像データに応じて画像出力するようになっている。

コンピュータ１０１において、各種のアプリケーションプログラムを実行することにより生成された画像データは、色補正部１０５、空間フィルタ処理部１０６、階調再現処理部１０７で、原稿種別判別結果に基づいて上述の処理がなされる。なお、この場合、色補正部１０５には黒生成下色除去処理も含まれる。

上記処理がなされた画像データは、プリンタ言語翻訳部１０８にてプリンタ言語に変換され、通信ポートドライバ１０３、通信ポート（例えばＲＳ２３２Ｃ・ＬＡＮ等）１０４を介してプリンタ１０９に入力される。プリンタ１０９は、プリンタ機能の他に、コピー機能およびファックス機能を有するデジタル複合機であってもよい。

また、本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、原稿種別判別処理を行う画像処理方法を記録することもできる。

この結果、原稿種別の判別を行い、その結果に基づいて適切な処理を施す画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。

記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなプログラムメディアであってもよく、図示しない外部記憶装置としてのプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。

いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。

ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスク並びにＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。

また、この場合、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。

上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。

なお、上記コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスクプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙に出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられる。

また、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であれば、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する記録媒体であることが好ましい。

さらに、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであることが好ましい。

また、本発明の画像処理装置は、以下の構成であってもよい。

すなわち、本発明の画像処理装置は、入力画像データより特徴量を抽出し、入力画像の種別を識別する画像種別認識手段を備える画像処理装置において、画像種別認識手段は、前記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、網点エリアに属するか否かを判定する網点画素検出手段と、前記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、背景下地エリアに属するか否かを判定する背景下地画素検出手段と、前記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する前記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、前記入力画像データに印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真（プリンタで出力された写真）の何れが含まれているかを判定する写真種別判定手段を備えるようにしてもよい。

これにより、各種プリンタ出力写真の特性が印刷写真の特性から印画紙写真の特性の間に位置することを利用することで、既存の画素属性検出手段により得られた網点画素、背景下地画素情報を用いた比較的簡単な方法でプリンタ出力写真が含まれているかを判定することができる。特に、より簡単な構成でプリンタ出力写真が含まれているかを判定したい場合には、入力画像に占める文字画素の比率が低いことが多いため、文字画素の情報が無くても識別精度をほぼ同程度に保持できることを利用して、文字画素検出手段を省くことによる構成手段の簡略化が可能となる。

また、写真種別判定手段は、入力画像データの写真領域を印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またはプリンタ出力写真に識別せずに、算出された画素数またはブロック数の比率に基づいて、画像処理の内容を切り換えるように制御しても良い。

ここで、属性判別を行うブロックは、矩形領域に限定されるものではなく任意の形状で構わない。

また、上記構成の画像処理装置において、入力画像データの各画素が、文字エリアに属するか否かを判定する文字画素検出手段を備え、写真種別判定手段は、前記文字画素検出手段で検出された文字画素あるいは文字ブロックと、前記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する前記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、前記入力画像データに印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真の何れが含まれているかを判別するようにしてもよい。

これにより、構成手段の簡略化よりもプリンタ出力写真の識別精度を重視する場合には、文字画素検出手段を追加することにより、文字画素あるいは文字ブロックと背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の入力画像データ中の画素あるいはブロックを識別対象とできる、即ち、文字を除き、本来対象としたい写真や図形のみにおける網点画素あるいは網点ブロックの比率を用いることができるため、より精度の良くプリンタ出力写真が含まれているかを判定することができる。

さらに、前記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロック、または、前記文字画素検出手段で検出された文字画素あるいは文字ブロックと前記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックで構成される写真候補エリアに対してラベル付けを行うラベリング手段を備え、前記写真種別判定手段は、前記ラベル付けされた写真候補エリアごとにエリア中の画素あるいはブロックに対する前記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、前記写真候補エリアは印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真の何れであるかを識別するようにしてもよい。

これにより、入力画像データ中の背景下地画素以外の画素あるいは背景下地ブロック以外のブロック、または、文字画素と背景下地画素以外の画素あるいは文字ブロックと背景下地ブロック以外のブロック（写真候補エリア）に対してラベル付けを行うことにより、各上記写真候補エリアに対し、個別に印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真などの何れであるかを識別することが可能となる。即ち、１つの入力画像データ中に、印刷写真とプリンタ出力写真が存在する場合でも、それぞれの写真に対する種別認識が可能となる。

上記構成の画像処理装置を画像形成装置に備えた場合、以下のような効果を奏する。

プリンタ出力写真が含まれている入力画像データ、あるいはプリンタ出力写真の属した画素、ブロックに対して、プリンタ出力写真の特性を考慮した画像処理を適用することで、プリンタ出力写真を含んだ画像データの高画質出力が可能となる。

上記の画像処理装置における画像処理方法は、以下のような工程を有している。

すなわち、入力画像データより特徴量を抽出し、入力画像の種別を識別する画像種別認識工程を備える画像処理方法において、画像種別認識工程は、前記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、網点エリアに属するか否かを判定する網点画素検出工程と、前記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、背景下地エリアに属するか否かを判定する背景下地画素検出工程と、前記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する前記網点画素検出工程で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、前記入力画像データに印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真（プリンタで出力された写真）の何れが含まれているかを判定する写真種別判定工程とを備えることが考えられる。

また、入力画像データの各画素が、文字エリアに属するか否かを判定する文字画素検出工程を備え、写真種別判定工程は、前記文字画素検出工程で検出された文字画素あるいは文字ブロックと、前記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する前記網点画素検出工程で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、前記入力画像データに印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真の何れが含まれているかを判別することが考えられる。

さらに、前記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロック、または、前記文字画素検出工程で検出された文字画素あるいは文字ブロックと前記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックで構成される写真候補エリアに対してラベル付けを行うラベリング工程を備え、前記写真種別判定工程は、前記ラベル付けされた写真候補エリアごとにエリア中の画素あるいはブロックに対する前記網点画素検出工程で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率により、前記写真候補エリアは印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真の何れであるかを識別することが考えられる。

上述の画像処理装置を動作させる画像処理プログラとして、コンピュータを上記の各手段として機能させるようにしてもよい。

この場合、コンピュータで上記画像処理装置の各手段を実現することによって、上記画像処理装置を実現することができる。

また、上記画像処理プログラムをコンピュータ読取り可能な記録媒体に記録してもよい。

この場合、記録媒体から読み出された画像処理プログラムによって、上記画像処理装置をコンピュータ上に実現することができる。

また、本発明の画像処理装置は、入力画像データより特徴量を抽出し、抽出した特徴量に応じた画像処理を行う画像処理装置において、
上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、網点エリアに属するか否かを判定する網点画素検出手段と、
上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、背景下地エリアに属するか否かを判定する背景下地画素検出手段とを備え、
上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率を入力画像データの特徴量として抽出することを特徴としている。

上記の構成によれば、入力画像データにおける、背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の前記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する網点画素あるいは網点ブロックの比率を入力画像データの特徴量として抽出することで、入力画像を忠実に再現した出力画像を得ることができる。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明の画像処理方法は、デジタルカラー複写機に適用できるが、その他に、画像データを入力して出力される画像データの再現性の向上を図る必要のある装置であれば、どのような装置であっても適用できる。このような装置として、例えば、スキャナ等の画像読取装置がある。

本発明の一実施形態を示すものであり、画像処理装置に備えられる原稿種別自動判別部（写真種別判定部）の概略構成を示すブロック図である。 上記画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。 （ａ）〜（ｃ）は、上記原稿種別自動判別部に備えたられた文字画素検出部において、文字画素を検出するため入力画像データにたたみ込み演算されるフィルタ係数の一例を示す説明図である。 （ａ）（ｂ）は、上記原稿種別自動判別部に備えたられた背景下地検出部において、背景下地画素を検出するために用いる濃度ヒストグラムの一例を示す説明図である。 （ａ）（ｂ）は、上記原稿種別自動判別部に備えたられた網点画素検出部において、網点画素を検出するための特徴量（隣接画素差分値総和、最大濃度差）算出に用いるブロックメモリと上記特徴量の分布の一例を示す説明図である。 （ａ）〜（ｅ）は、入力画像データ例に対する上記原稿種別自動判別部に備えたられた写真候補画素検出部と写真候補画素カウント部と網点画素検出部と網点画素カウント部の結果の一例を示す説明図である。 上記写真種別判定部の判定結果に基づいた各種写真に適用されるフィルタ係数の一例を示す説明図である。 上記画像処理装置に備えられる原稿種別自動判別部（写真種別判定部）の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の他の実施形態を示すものであり、上記画像処理装置に備えられる原稿種別自動判別部（写真種別判定部）の概略構成を示すブロック図である。 本発明の他の実施形態を示すものであり、上記画像処理装置に備えられる原稿種別自動判別部（写真種別判定部）の概略構成を示すブロック図である。 （ａ）〜（ｅ）は、入力画像データ例に対する図１０に示す原稿種別自動判別部に備えられた写真候補画素検出部と写真候補画素ラベリング部と写真候補画素カウント部と網点画素検出部と網点画素カウント部の結果の一例を示す説明図である。 図１０に示す原稿種別自動判別部（写真種別判定部）の処理の流れを示すフローチャートである。 図１０に示す原稿種別自動判別部に備えられたラベリング部の処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｄ）は、上記ラベリング部の処理方法の一例を示す説明図である。 本発明の他の実施形態を示すものであり、上記画像処理装置に備えられる原稿種別自動判別部（写真種別判定部）の概略構成を示すブロック図である。 本発明の画像処理装置を適用した装置の一例を示すものであり、上記画像処理装置に備えられる原稿種別自動判別部（画像種別判定部）の概略構成を示すブロック図である。 本発明の画像処理装置を適用した装置の他の例を示すものであり、上記画像処理装置に備えられる原稿種別自動判別部（画像種別判定部）の構成を示すブロック図である。 本発明の画像処理方法をソフトウェア（アプリケーションプログラム）として実現した場合の上記画像処理装置の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ カラー画像入力装置
２ 画像処理装置
３ カラー画像出力装置
４ 操作パネル
１１ Ａ／Ｄ変換部
１２ シェーディング補正部
１３ 原稿種別自動判別部（画像種別判別手段）
１４ 入力階調補正部
１５ 色補正部
１６ 黒生成下色除去部
１７ 空間フィルタ処理部
１８ 出力階調補正部
１９ 階調再現処理部
２０ 領域分離処理部
２１ 文字画素検出部（文字画素検出手段）
２２ 背景下地画素検出部（背景下地画素検出手段）
２３ 網点画素検出部（網点画素検出手段）
２４ 写真候補画素検出部
２５ 写真候補画素カウント部
２６ 網点画素カウント部
２７ 写真種別判定部
３０ 原稿種別自動判別部（画像種別判別手段）
３１ 写真候補画素検出部
４０ 原稿種別自動判別部（画像種別判別手段）
４１ 写真候補画素ラベリング部（ラベリング手段）
４２ 写真候補画素カウント部
４３ 網点画素カウント部
５０ 原稿種別自動判別部（画像種別判別手段）
５１ 画像種別判定部
１０１ コンピュータ
１０２ プリンタ・ドライバ
１０３ 通信ポートドライバ
１０４ 通信ポート
１０５ 色補正部
１０６ 空間フィルタ処理部
１０７ 階調再現処理部
１０８ プリンタ言語翻訳部
１０９ プリンタ
Ｎａ 全画素数
Ｎｐ 写真候補画素数
Ｎｓ 比率
Ｎｔ 文字画素数

Claims (10)

1. 入力画像データより特徴量を抽出し、入力画像の種別を識別する画像種別認識手段を備えた画像処理装置において、
   上記画像種別認識手段には、
   上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、網点エリアに属するか否かを判定する網点画素検出手段と、
   上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、背景下地エリアに属するか否かを判定する背景下地画素検出手段と、
   上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率から、網点からなる印刷写真の画像特性、連続調の印画紙写真の画像特性、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の画像特性の何れであるかを決定し、決定した画像特性から、上記入力画像データに含まれている写真の種別を判定する写真種別判定手段とが設けられていることを特徴とする画像処理装置。
2. 入力画像データの各画素が、文字エリアに属するか否かを判定する文字画素検出手段を備え、
   上記写真種別判定手段は、上記文字画素検出手段で検出された文字画素あるいは文字ブロックと、上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率から、網点からなる印刷写真の画像特性、連続調の印画紙写真の画像特性、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の画像特性の何れであるかを決定し、決定した画像特性から、上記入力画像データに含まれている写真の種別を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. さらに、上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロック、または、上記文字画素検出手段で検出された文字画素あるいは文字ブロックと上記背景下地画素検出手段で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックで構成される写真候補エリアに対してラベル付けを行うラベリング手段を備え、
   上記写真種別判定手段は、上記ラベリング手段によってラベル付けされた写真候補エリア毎にエリア中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出手段で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率から、網点からなる印刷写真の画像特性、連続調の印画紙写真の画像特性、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の画像特性の何れであるかを決定し、決定した画像特性から、上記写真候補エリアの写真の種別を判定することを特徴する請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 請求項１から３項の何れか１項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
5. 入力画像データより特徴量を抽出し、入力画像の種別を識別する画像種別認識工程を含む画像処理方法において、
   上記画像種別認識工程には、
   上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、網点エリアに属するか否かを判定する網点画素検出工程と、
   上記入力画像データの各画素あるいは複数の画素よりなるブロックが、背景下地エリアに属するか否かを判定する背景下地画素検出工程と、
   上記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出工程で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率から、網点からなる印刷写真の画像特性、連続調の印画紙写真の画像特性、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の画像特性の何れであるかを決定し、決定した画像特性から、上記入力画像データに含まれている写真の種別を判定する写真種別判定工程とを含んでいることを特徴とする画像処理方法。
6. 入力画像データの各画素が、文字エリアに属するか否かを判定する文字画素検出工程を含み、
   上記写真種別判定工程は、上記文字画素検出工程で検出された文字画素あるいは文字ブロックと、上記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出工程で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率から、網点からなる印刷写真の画像特性、連続調の印画紙写真の画像特性、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の画像特性の何れであるかを決定し、決定した画像特性から、上記入力画像データに含まれている写真の種別を判定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
7. さらに、上記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロック、または、上記文字画素検出工程で検出された文字画素あるいは文字ブロックと上記背景下地画素検出工程で検出された背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の上記入力画像データ中の画素あるいはブロックで構成される写真候補エリアに対してラベル付けを行うラベリング工程を含み、
   上記写真種別判定工程は、上記ラベリング工程によってラベル付けされた写真候補エリア毎にエリア中の画素あるいはブロックに対する上記網点画素検出工程で検出された網点画素あるいは網点ブロックの比率から、網点からなる印刷写真の画像特性、連続調の印画紙写真の画像特性、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の画像特性の何れであるかを決定し、決定した画像特性から、上記写真候補エリアの写真の種別を判定することを特徴する請求項５または６に記載の画像処理方法。
8. 入力画像データに含まれる写真種別を判定する写真種別判定方法において、
   上記入力画像データに含まれる背景下地画素あるいは背景下地ブロック以外の画素あるいはブロックに対する該入力画像データに含まれる網点画素あるいは網点ブロックの比率から、網点からなる印刷写真の画像特性、連続調の印画紙写真の画像特性、プリンタで出力されたプリンタ出力写真の画像特性の何れであるかを決定し、決定した画像特性から、上記入力画像データに含まれている写真の種別を判定することを特徴とする写真種別判定方法。
9. 請求項１から３の何れか１項に記載の画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための画像処理プログラム。
10. 請求項９に記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。

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