JP5005734B2 - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

この発明は、たとえば、入力した画像の種類を識別し、識別した画像の種類に応じた画像処理を行うコピー機あるいはプリンタなどの画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

従来、コピー機あるいはプリンタとしての機能するデジタル複合機には、入力画像の種類に応じた画像処理を行う機能を有するものがある。たとえば、コピー画質を向上させるために、デジタル複合機は、スキャナにより読み取った画像が文字画像又は線画か写真画像かを識別（像域識別）し、その識別結果に応じてフィルタ処理、階調処理あるいは墨入れ処理などの画像処理内容を切り替える。たとえば、文字画像（文字領域）に対しては、文字を強調する画像処理を行い、写真画像（写真領域）に対しては平滑化する画像処理を行う。また、文字画像（文字領域）に対しては、黒文字部分にブラック（黒の単色）がプリントされるような墨入れ処理を行うこともある。

しかしながら、従来の像域識別処理では、実際には常に完璧な識別結果が得られるとは限らない。たとえば、像域識別処理では、無彩色文字だけでなく有彩色文字、さらには色下地上の文字なども識別対象としている。これらの文字は、単色の信号値（各色の信号成分）からでは検出しづらい。このため、従来の像域識別処理では、入力系または出力系の各色成分（各色チャンネル）に合わせて各成分（チャンネル）ごとに行うことが多い。

このような有彩色文字あるいは色下地上の文字にも対応するための像域識別処理は、入力系もしくは出力系の全チャンネルで画像を識別するための特徴量を抽出する必要がある。特に、粗い網点と文字とを高精度で区別するには、１チャネルの１画素に対して大きなサイズ（画像領域）の部分画像（オペレータ）を用いて識別処理を行う必要がある。このような識別処理を複数チャンネル分実行すると、識別処理の負荷が大きくなり、画像処理全体に占める負荷の大きくなる。

このような問題点を解決するべく、特開２００１−２４５１４２号公報では、入力信号のうちＧ信号のチャンネルのみを利用する方法が提案されている。また、特開２００７−２４３３３０号公報には、輝度および色差の差分を利用する方法が提案されている。しかしながら、特開２００１−２４５１４２号公報に記載の技術では、例えば、Ｇ信号の変動の少ない白地上の赤又は黄色の色文字を検出できないという問題点がある。また、特開２００７−２４３３３０号公報に記載の技術では、例えばＢ信号のみが変動する白地上の黄色文字等が検出しづらいという問題点がある。

この発明の一形態は、画像の種類を効率的かつ高精度に識別でき、適切な画像処理を確実に行うことができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

この発明の一形態としての画像処理装置は、複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する入力手段と、この入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する混合比算出手段と、前記入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記混合比算出手段により算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する演算手段と、前記演算手段により算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する文字判定手段と、この文字判定手段による判定結果に応じて文字画像あるいは線画に属する画素と属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う画像処理手段とを有する。

この発明の一形態としての画像処理装置は、複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する入力手段と、この入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する混合比算出手段と、前記入力手段により入力した画像データにおける各画素が有彩色あるか無彩色であるかを判定する色判定手段と、前記入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記混合比算出手段により算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する演算手段と、前記演算手段により算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する文字判定手段と、この文字判定手段による判定結果と前記色判定手段による判定結果とに応じて、有彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、無彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、文字画像あるいは線画に属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う画像処理手段とを有する。

この発明の一形態としての画像処理方法は、複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力し、この入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出し、前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出し、この算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定し、この判定結果に応じて文字画像あるいは線画に属する画素と文字画像あるいは線画に属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う。

この発明の一形態としての画像処理方法は、複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力し、この入力した画像データにおける各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定し、前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出し、前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出し、前記算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定し、この判定結果と前記有彩色か無彩色かの判定結果とに応じて、有彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、無彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、文字画像あるいは線画に属さない画素とに対して、それぞれ異なる画像処理を行う。

この発明の一形態としての画像処理プログラムは、コンピュータに、複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する機能と、この入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する機能と、前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する機能と、この算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する機能と、この判定結果に応じて文字画像あるいは線画に属する画素と文字画像あるいは線画に属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う機能とを実現させる。

この発明の一形態としての画像処理プログラムは、コンピュータに、複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する機能と、この入力した画像データにおける各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定する機能と、前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する機能と、前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する機能と、前記算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する機能と、この判定結果と前記有彩色か無彩色かの判定結果とに応じて、有彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、無彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、文字画像あるいは線画に属さない画素とに対して、それぞれ異なる画像処理を行う機能とを実現させる。

この発明の一形態によれば、画像の種類を効率的かつ高精度に識別でき、適切な画像処理を確実に行うことができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供できる。

図１は、デジタル複合機の全体構成例を概略的に示す模式図である。 図２は、デジタル複合機および主制御部の構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施例としての画像処理部の構成例を示すブロック図である。 図４（ａ）は、縦方向における画素間の差分算出方法を説明するための図である。図４（ｂ）は、横方向における画素間の差分算出方法を説明するための図である。 図５（ａ）および図５（ｂ）は、斜め方向における画素間の差分算出方法を説明するための図である。 図６は、第２の実施例としての画像処理部の構成例を示すブロック図である。 図７は、第３の実施例としての画像処理部の構成例を示すブロック図である。 図８は、第４の実施例としての画像処理の流れを説明するためのフローチャートである。 図９は、第５の実施例としての画像処理の流れを説明するためのフローチャートである。

以下、この発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、デジタル複合機１の全体構成例を概略的に示す模式図である。
図１に示すデジタル複合機１は、画像処理装置あるいは画像形成装置として機能する。図１に示すデジタル複合機１は、コピー機、スキャナ、プリンタ、ファクシミリ、あるいは、ネットワーク通信機としての機能を有する。図１に示す構成例では、デジタル複合機１は、主制御部１０、スキャナ１１、プリンタ１２、ファクシミリ通信部（ＦＡＸ部）１３、ネットワーク通信部（ＮＷ部）１４、および、操作部１５を有する。

上記主制御部１０は、デジタル複合機１全体を制御する。すなわち、上記主制御部１０は、操作部（コントロールパネル）１５においてユーザから操作指示を受け付け、スキャナ１１、プリンタ１２、ファクシミリ通信部１３、ネットワーク通信部１４および操作部１５を制御する。また、上記主制御部１０は、画像データを処理する画像処理部などを有する。

上記スキャナ１１は、記録媒体（原稿）上の画像を読み取る。上記スキャナ１１は、原稿の画像を光学的に走査して画像データに変換する読取ユニット（図示しない）を有する。読取ユニットは、読取った画像データを主制御部１０へ供給する。たとえば、上記読取ユニットは、駆動機構、ＣＣＤラインセンサおよび信号処理部（何れも図示しない）を有している。読取ユニットは、駆動機構により原稿に対して副走査方向に移動しつつ、ＣＣＤラインセンサにより原稿の画像を読取る。ＣＣＤラインセンサは、原稿に対して主走査方向に並べられた複数のＣＣＤセンサにより構成される。ＣＣＤラインセンサは、原稿からの反射光をアナログの画像信号に変換する。信号処理部は、ＣＣＤラインセンサが読取ったアナログの画像信号をデジタルの画像信号に変換する。

なお、本実施の形態では、上記スキャナ１１は、原稿の画像を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、および、青（Ｂ）の各色成分の信号値（原色系の画素値）からなるカラー画像データとして読取るものとする。また、本実施の形態では、上記スキャナ１１が読取った画像データの各画素（各画素の色）は、Ｒ成分の信号値としての濃度値（以下、単にＲと記述する）、Ｇ成分の信号値としての濃度値（以下、単にＧと記述する）、および、Ｂ成分の信号値としての濃度値（以下、単にＢと記述する）で表現されるものとする。

上記プリンタ１２は、プリント用の画像を被画像形成媒体に形成する。たとえば、コピー処理を行う場合、主制御部１０は、上記スキャナ１１が読み取った原稿の画像をプリント用の画像データに変換する。プリンタ１２は、主制御部１０によりプリント用に処理された原稿の画像データをコピー用紙にプリントする。なお、上記プリンタ１２としては、任意の画像形成方式のプリンタが適用できる。たとえば、上記プリンタ１２は、レーザプリンタであっても良いし、インクジェットプリンタであっても良い。上記プリンタ１２では、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）およびイエロー（Ｙ）の各色成分の信号値（補色系の画素値）とブラック（Ｋ）成分の信号値とからなる画像データをプリント用の画像データとする。

上記ファクシミリ通信部（ＦＡＸ部）１３は、ファクシミリデータとしての画像データの送受信を行うインタフェースである。上記ＦＡＸ部１３は、電話回線に接続される。上記ＦＡＸ部１３は、ファクシミリ電送方式により電話回線を介して画像データを送受信する。上記ネットワーク通信部（ＮＷ部）１４は、ＬＡＮなどのネットワーク通信を行うためのインターフェースである。たとえば、当該デジタル複合機１がネットワークスキャナとして利用される場合、上記ＮＷ部１４は、主制御部１０により処理された画像データを操作部１５などで指定されるネットワーク上の宛先の機器（たとえば、ユーザ端末）へ送信する。

上記操作部（コントロールパネル）１５は、ユーザが操作指示を入力したり、ユーザに対して案内を表示したりするものである。上記操作部１５は、表示装置および操作キーなどにより構成される。たとえば、上記操作部１５は、タッチパネル内蔵の液晶表示装置とテンキーなどのハードキーとを有する。

次に、主制御部１０の構成について説明する。
図２は、デジタル複合機１および主制御部１０の構成例を示すブロック図である。
図２に示すように、上記主制御部１０は、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、ＨＤＤ２３、入力画像処理部２４、ページメモリ２５、および、出力画像処理部２６などを有する。
上記ＣＰＵ２１は、当該デジタル複合機１全体の制御を司るものである。上記ＣＰＵ２１は、たとえば、図示しないプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。上記メインメモリ２２は、作業用のデータなどが格納されるメモリである。上記ＣＰＵ２１は、メインメモリ２２を使用して種々のプログラムを実行することにより種々の処理を実現する。

たとえば、上記ＣＰＵ２１は、コピー制御用のプログラムに従って上記スキャナ１１および上記プリンタ１２を制御することにより、コピー制御を実現する。すなわち、デジタル複合機１は、上記ＣＰＵ２１がコピー制御用のプログラムを実行することによりコピー機として機能する。

また、上記ＣＰＵ２１は、ファクシミリ制御用のプログラムを従って上記スキャナ１１および上記ファクシミリ通信部１３を制御することにより、ファクシミリ機能を実現する。また、上記ＣＰＵ２１は、ネットワークスキャン制御用のプログラムを従って上記スキャナ１１および上記ネットワーク通信部１４を制御することにより、ネットワークスキャン処理を実現する。

上記ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２３は、不揮発性の大容量のメモリである。たとえば、上記ＨＤＤ２３は、画像データを保存する。また、上記ＨＤＤ２３は、各種の処理における設定値（デフォルト設定値）を記憶する。さらに、上記ＨＤＤ２３には、上記ＣＰＵ２１が実行するプログラムを記憶するようにしても良い。

上記入力画像処理部２４は、入力画像を処理する。上記入力画像処理部２４は、当該デジタル複合機の動作モードに応じてスキャナ１１などから入力する入力画像データを処理する。上記ＣＰＵ２１は、上記入力画像処理部２４に対して動作モードに応じた処理内容を指示する。図２に示す構成例において、上記入力画像処理部２４は、スキャナ１１が読み取った画像を入力画像として処理するスキャナ系の画像処理部として機能する。この場合、上記入力画像処理部２４は、スキャナ１１により読取った画像データに対して、シェーディング補正処理、ライン間補正処理、フィルタ処理、階調変換処理、圧縮処理などを実行する。

シェーディング補正処理は、ＣＣＤにおける各光電変換素子の感度ばらつき、あるいは、原稿を照明するためのランプ（図示しない）の配光特性に応じて、画像データを補正する処理である。ライン間補正処理は、スキャナ１１のＣＣＤラインセンサにおけるＲＧＢの各センサの物理的な位置ずれを補正する処理である。階調変換処理は、たとえば、画像データを構成する各画素の値を図示しないルックアップテーブルに従って変換する。圧縮処理は、画像データを圧縮する処理である。ページメモリ２５は、圧縮処理された画像データとしての符号データを格納する。

なお、上記入力画像処理部２４における種々の画像処理は、上記ＣＰＵ２１が画像処理用のプログラムを実行することにより実現するようにしても良い。また、入力画像処理部２４により処理される画像は、スキャナ１１から入力される画像データに限定されない。たとえば、入力画像処理部２４は、ＮＷ部１４によりネットワーク経由で受信する画像データ、あるいは、ＦＡＸ部１３によりファクシミリ通信で受信する画像データを入力画像として処理するようにしても良い。

上記ページメモリ２５は、処理対象とする画像データを記憶するメモリである。たとえば、上記ページメモリ２５は、１ページ分のカラー画像データを格納する。上記ページメモリ２５は、図示しないページメモリ制御部により制御される。図２に示す構成例では、上記ページメモリ２５は、上記入力画像処理部２４により処理された処理結果としての画像データを格納する。

上記出力画像処理部２６は、出力画像を処理する。図２に示す構成例では、上記出力画像処理部２６は、出力画像処理部２６は、プリンタ１２が用紙にプリントする画像データを生成するプリンタ系の画像処理部として機能する。たとえば、上記出力画像処理部２６は、上記ページメモリ２５に格納されている画像データをプリンタ用の画像データに変換する。なお、上記出力画像処理部２６としての種々の画像処理は、上記ＣＰＵ２１が画像処理用のプログラムを実行することにより実現するようにしても良い。

次に、上記入力画像処理部２４における画像処理について説明する。
上記入力画像処理部２４では、上述したように、スキャナ１１などの入力系から入力した画像データに対して種々の画像処理を行う。たとえば、上記入力画像処理部２４は、スキャナ１１が入力した画像データに対して、シェーディング補正処理、ライン間補正処理、色変換処理、変倍処理、フィルタ処理、墨入れ処理、ガンマ補正、階調処理、および、圧縮処理などの各種の画像処理を行う。

シェーディング補正処理は、ＣＣＤにおける各光電変換素子の感度ばらつき、あるいは、原稿を照明するためのランプ（図示しない）の配光特性に応じて、画像データを補正する処理である。ライン間補正処理は、スキャナ１１のＣＣＤラインセンサにおけるＲＧＢの各センサの物理的な位置ずれを補正する処理である。

色変換処理は、入力した画像データの画素変換処理を行う。たとえば、スキャナ１１は、原稿の画像をＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）信号からなるカラー画像データとして読取るものが多く、プリンタ１２はＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）信号からなるカラー画像データを印刷するものが多い。このような場合、画素変換処理は、スキャナ１１から入力したＲ、Ｇ、Ｂ信号からなるカラー画像をＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ信号からなるプリント用の画像データに変換する。

フィルタ処理は、画像の種類に応じて画像データを補正する処理である。フィルタ処理は、たとえば、ＭＴＦ補正処理である。墨入れ処理は、画像データにおいて黒単色でプリントすべき黒文字などの画素領域を検出する処理である。墨入れ処理は、黒文字などの黒単色部分の再現性を向上させるための処理である。ガンマ補正処理は、プリンタ１２のガンマ特性に応じて画像データを補正する処理である。階調処理は、画像データをスクリーン処理する。階調処理は、たとえば、画像データを構成する各画素の値を図示しないルックアップテーブルに従って変換する。圧縮処理は、画像データを圧縮する処理である。
なお、上記のような各種の画像処理は、上記出力画像処理部２６が上記ページメモリ２５に記憶した画像データをプリント用の画像として最適化な画像データに変換するための画像処理として実行するようにしても良い。

以下、入力画像処理部２４として適用される画像処理部としての第１〜第５の実施例について説明する。
まず、第１の実施例について説明する。
図３は、第１の実施例としての画像処理部１００の構成例を示すブロック図である。
図３に示す構成例では、画像処理部１００は、入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０１、色変換部１０２、混合比算出部１０３、演算部１０４、特徴量算出部１０５、文字判定部１０６、変倍処理部１０７、フィルタ処理部１０８、階調処理部１０９、および、出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）１１０などにより構成されている。

入力Ｉ／Ｆ１０１は、スキャナ１１あるいは各種の外部インターフェースなどの入力系から画像データを取得するためのインターフェースである。ここでは、入力Ｉ／Ｆ１０１は、スキャナ１１が読み取った赤（レッド、Ｒ）、緑（グリーン、Ｇ）、青（ブルー、Ｂ）信号からなるカラーの画像データを取得することを想定して説明する。入力Ｉ／Ｆ１０１は、入力したカラーの画像データを色変換部１０２、混合比算出部１０３および演算部１０４へ供給する。ここでは、入力Ｉ／Ｆ１０１は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分の各信号値（Ｒ、Ｇ、Ｂの３つのチャネルの信号）を有する画素データからなるカラー画像データを各部へ供給するものとする。

色変換部１０２は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分の各信号値からなるカラー画像データをシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の各信号値を有する画素データからなるカラー画像データに変換する。言い換えると、色変換部１０２は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分の各信号値からなるカラー画像データを、Ｃ、Ｍ、Ｙ成分の各信号値からなるカラー画像データとブラック（Ｋ）の信号値からなるモノクロ画像データに変換する。

混合比算出部１０３は、Ｒ，Ｇ、Ｂ成分の各信号（色分解信号）を対象とする画素の色度に対応させて変換する。混合比算出部１０３は、たとえば、画素ごとに入力された信号をＳｉ（ｉ＝ｒ，ｇ，ｂ）として、Ｓｉに対する混合比Ｐｉを次の数式（１）により算出する。

なお、上記数式（１）において、ｊは、上述のｉと同様にｒ，ｇ，ｂとする。また、上記数式（１）における係数αは、０割例外処理を防止するために加算する必要最小限の値を表す。上記係数αは、混合比を算出する成分を除く全成分の和と混合比を産出する成分を含む全成分の和で除した値（混合比）に影響を与えない程度の微小な値である。

上記数式（１）によれば、たとえば、以下のように、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の各値に対して、各成分の混合比が算出される。
Ｒ＝０、Ｇ＝０、Ｂ＝２５５である場合、Ｒ成分の混合比Ｐｒは「０．５」、Ｇ成分の混合比は「０．５」、Ｂ成分の混合比は「０」となる。
Ｒ＝５１、Ｇ＝５１、Ｂ＝２０４である場合、Ｒ成分の混合比Ｐｒは「０．４１７」、Ｇ成分の混合比は「０．４１７」、Ｂ成分の混合比は「０．１６７」となる。
Ｒ＝１２８、Ｇ＝１２８、Ｂ＝１２８である場合、Ｒ成分の混合比Ｐｒは「０．３３３」、Ｇ成分の混合比は「０．３３３」、Ｂ成分の混合比は「０．３３３」となる。

上記混合比Ｐｉが算出される対象画素では、特定の信号のみが変動していない場合でも、補色の信号の変動を反映させて文字識別の特徴量の調整が可能となる。上記混合比算出部１０３は、上記のように算出した各成分の混合比Ｐｉと前記各成分の信号値Ｓｉとを演算部１０４へ供給する。

演算部１０４は、信号値Ｓｉと混合比Ｐｉにより特徴量を算出するために用いる値Ｖを次の数式（２）で算出する。

上記値Ｖは、各成分の信号値と各成分の混合比とを掛け合わせた値の総和である。この値Ｖは、当該画素における輝度に相当する輝度相当値である。したがって、演算部１０４は、各画素についてそれぞれ１つの輝度相当値Ｖを算出するようになっている。

上記演算部１０４は、上記数式（２）で算出した特徴量を算出するための値Ｖを特徴量算出部１０５に供給する。特徴量算出部１０５は、識別対象とする画素周辺の状態を示す特徴量を算出する。特徴量算出部１０５は、識別対象とする画素とその周辺画素を含む所定のサイズの部分画像（オペレータ）を用いて、対象とする画素に対する特徴量を算出する。ここでは、ある画素に対する特徴量は、当該画素周辺の差分値の状態を示す値であるものとする。

上記特徴量算出部１０５による特徴量の算出方法の例について説明する。
図４（ａ）および図４（ｂ）は、それぞれオペレータのサイズを５×５画素とした場合の特徴量の算出方法を説明するための図である。図４（ａ）及び図４（ｂ）にいおいて、特徴量を求める画素は、これらのオペレータの中央に位置するハッチングを施した画素である。図４（ａ）および図４（ｂ）では、オペレータにおいて差分を求める画素の方向を示している。

図４（ａ）では、オペレータの各列ごと（縦方向）に画素間の差分を算出することを示している。すなわち、上記特徴量算出部１０５は、図４（ａ）に示すように、各列ごとに主走査方向における画素間の差分の絶対値を求める。これらの各列ごとの画素間の差分の絶対値を算出すると、特徴量算出部１０５は、各列内における差分の絶対値の最大値を求める。特徴量算出部１０５は、上記の処理をオペレータの全ての列に対して行う。全列について上記処理を実行すると、特徴量算出部１０５は、各列の最大値により全列の平均値を求める。この全列の平均値は、当該オペレータの縦方向における画素値の変化を示す値、つまり、主走査方向における画素値の変化を示す値Φmainである。上記のようなオペレータの縦方向における画素間の差分から得られる主走査方向の変化値Φmainは、次の数式（３）で表せる。

また、図４（ｂ）では、オペレータの各行ごと（横方向）に画素間の差分を算出することを示している。すなわち、上記特徴量算出部１０５は、図４（ｂ）に示すように、各行ごとに主走査方向における画素間の差分の絶対値を求める。これらの各行ごとの画素間の差分の絶対値を算出すると、特徴量算出部１０５は、各行内における差分の絶対値の最大値を求める。特徴量算出部１０５は、上記処理をオペレータの全ての行に対して行う。全行について上記処理を実行すると、特徴量算出部１０５は、各行の最大値により全行の平均値を求める。この全行の平均値は、当該オペレータの横方向における画素値の変化を示す値、つまり、副走査方向における画素値の変化を示す値Φsubである。上記のようなオペレータの横方向における画素間の差分から得られる副走査方向の変化値Φsubは、次の数式（４）で表せる。

上記ΦmainとΦsubとを算出すると、特徴量算出部１０５は、さらに、主走査方向と副走査方向とのどちらか一方に差分値の偏りがある個所を検出する。このため、特徴量算出部１０５は、ΦｍａｉｎとΦｓｕｂとの差の絶対値を対象画素の特徴量Φ１として求める。

文字判定部１０６は、上記特徴量算出部１０５により算出された特徴量Φ１と予め設定されている第１の文字閾値Ｔｈ１とを比較する。すなわち、上記特徴量算出部１０５から特徴量Φ１が供給された場合、文字判定部１０６は、特徴量Φ１が第１の文字閾値Ｔｈ１以上であれば、当該画素が文字画像あるいは線画（以下、文字画像あるいは線画を単に文字とも称する）の画素である判定し、特徴量Φ１が第１の文字閾値Ｔｈ１未満であれば当該画素が文字でないと判定する。

さらに、特徴量算出部１０５は、入力画像における文字と判定すべき斜め線の画像を検出するための特徴量を算出する処理も行う。
これは、識別対象の画素を中心とした部分画像（オペレータ）における縦方向および横方向の差分だけでは、斜め線の画像を検出することが困難であるためである。
すなわち、特徴量算出部１０５は、補助的に４５度（上述した縦方向、横方向に対して４５度）前後の線成分を構成する画素を別途検出するための特徴量Φ２を算出する。この４５度前後の線成分を構成する画素の検出に用いる特徴量Φ２は、上述した特徴量Φ１の算出方法と類似の方式で算出可能である。ただし、特徴量Φ２は、差分を取る際の画素同士の相対位置が特徴量Φ１の算出処理とは異なる。

図５（ａ）および図５（ｂ）は、それぞれオペレータのサイズを５×５画素とした場合の斜め方向における特徴量Φ２の算出方法を説明するための図である。図５（ａ）及び図５（ｂ）において、特徴量を求める画素は、図４（ａ）、（ｂ）と同様に、オペレータの中央に位置するハッチングを施した画素である。

図５（ａ）では、紙面に向かって斜め左下４５度方向（以下、ｄｉｒ１方向とも称する）における画素間の差分を算出することを示している。また、図５（ｂ）では、紙面に向かって斜め右下４５度方向（以下、ｄｉｒ２方向とも称する）における画素間の差分を算出することを示している。すなわち、特徴量算出部１０５は、図５（ａ）及び（ｂ）に示すように、ｄｉｒ１方向およびｄｉｒ２方向における画素間の差分を求める。

図５（ａ）に示すｄｉｒ１方向における各並びごとに画素間の差分を算出すると、特徴量算出部１０５は、ｄｉｒ１方向の各並びごとに差分の絶対値の最大値を求める。特徴量算出部１０５は、ｄｉｒ１方向の各並びの最大値から平均値Φｄｉｒ１を求める。この平均値Φｄｉｒ１は、当該オペレータの斜め４５度方向における画素値の変化を示す値Φｄｉｒ１である。

また、図５（ｂ）に示すｄｉｒ２方向における各並びごとに画素間の差分を算出すると、特徴量算出部１０５は、ｄｉｒ２方向の各並びごとに差分の絶対値の最大値を求める。特徴量算出部１０５は、ｄｉｒ２方向の各並びの最大値から平均値Φｄｉｒ２を求める。この平均値Φｄｉｒ２は、当該オペレータの斜め４５度方向における画素値の変化を示す値Φｄｉｒ２である。
上記平均値Φｄｉｒ１および上記平均値Φｄｉｒ２を算出すると、特徴量算出部１０５は、Φｄｉｒ１とΦｄｉｒ２との差の絶対値を対象とする画素の特徴量Φ２として算出する。

文字判定部１０６は、上記特徴量算出部１０５により算出された特徴量Φ２についても予め設定されている第２の文字閾値Ｔｈ２と比較する。すなわち、上記特徴量算出部１０５から特徴量Φ２が供給された場合、文字判定部１０６は、特徴量Φ２が第２の文字閾値Ｔｈ２以上であれば、当該画素が文字の画素である判定し、特徴量Φ２が第２の文字閾値Ｔｈ２未満であれば当該画素が文字でないと判定する。なお、文字判定部１０６に予め設定される斜め方向の特徴量に適用する第２の文字閾値Ｔｈ２と縦横方向の特徴量に適用する第１の文字閾値Ｔｈ１とは、それぞれ設定される。。

すなわち、文字判定部１０６では、特徴量算出部１０５により算出される特徴量Φ１が第１の文字閾値Ｔｈ１以上である場合、あるいは、特徴量算出部１０５により算出される特徴量Φ２が第２の文字閾値Ｔｈ２以上である場合、対象とする画素が文字または線画に属する画素であるものと判定する。また、文字判定部１０６では、特徴量Φ１が第１の文字閾値Ｔｈ１未満であり、かつ、特徴量Φ２が第２の文字閾値Ｔｈ２未満である場合、対象とする画素が文字または線画に属する画素でないと判定する。
なお、上記特徴量算出部１０５は、上述した方式以外にラプラシアンを求める方法を用いて特徴量を算出するようにしても良い。

上記文字判定部１０６では、上記のような判定結果を、変倍処理部１０７、フィルタ処理部１０８および階調処理部１０９へ供給する。上記文字判定部１０６は、対象とする画素が文字あるいは線画である場合には文字部を示す信号（たとえば、「１」）を出力し、対象とする画素が非文字である場合には非文字部を示す信号（たとえば、「０」）を出力する。

このような文字判定部１０６からの判定結果を示す信号を受けた変倍処理部１０７、フィルタ処理部１０８および階調処理部１０９は、画素ごとに画像処理を切り替えて、それぞれ画素の属性（文字か非文字か）に応じた好ましい画像を得るように調整する。
例えば、変倍処理部１０７は、文字と判定された画素に対しては文字の鮮鋭度を落とさないような線形補間（例えば拡大するときは画素ごとに重み付けを変えた線形補間）を適用し、非文字と判定された画素には単純な線形補間を適用する。
フィルタ処理部１０８は、文字と判定された画素には高域を強調させるフィルタを適用し、非文字と判定された画素には低域を通過させるフィルタを適用する。
階調処理部１０９は、文字に属する画素には単純２値化などの鮮鋭度を重視した硬調となる階調処理を適用し、非文字に属する画素にはデイザあるいは誤差拡散などの階調数の多い軟調な階調処理を適用する。

上述のように、第１実施例の画像処理では、上記のような構成をとることにより、回路規模が大きく処理への負荷が大きい特徴量算出部を１チャンネル分だけで処理を行うことができる。また、第１実施例の画像処理では、チャンネル数を減らすことで、粗い網点を検出可能にするべく従来よりもサイズの大きいオペレータを用いることも可能となる。

さらに、上記構成の第１実施例に係る画像処理では、均一な配合率による輝度成分あるいは多チャンネルのうちの１つの信号を取り出して用いる画像処理よりも、信号の変動を相対的に拡大して抽出することができる。このため、白下地上の有彩色文字、或いは、色下地上の無彩色文字などのように、差分が大きくなるのが１チャンネル分の信号値のみである場合であっても、上記第１実施例の画像処理では、差分の値が３分の１と小さくなることなく、補色の割合で混合比を調整することで差分を拡大できる。このため、第１実施例の画像処理では、有彩色文字あるいは色下地上の無彩色文字などの検出も容易に行うことが可能となる。

次に、第２の実施例について説明する。
図６は、第２の実施例としての画像処理部２００の構成例を示すブロック図である。
図６に示す構成例では、画像処理部２００は、入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）２０１、色変換部２０２、混合比算出部２０３、演算部２０４、特徴量算出部２０５、文字判定部２０６、墨加刷部２０７、フィルタ処理部２０８、階調処理部２０９、出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）２１０および色判定部２２１などにより構成されている。

入力Ｉ／Ｆ２０１、色変換部２０２、混合比算出部２０３、演算部２０４、特徴量算出部２０５、文字判定部２０６、フィルタ処理部２０８、階調処理部２０９および出力Ｉ／Ｆ２１０は、それぞれ、第１の実施例で説明した入力Ｉ／Ｆ１０１、色変換部１０２、混合比算出部１０３、演算部１０４、特徴量算出部１０５、文字判定部１０６、フィルタ処理部１０８、階調処理部１０９および出力Ｉ／Ｆ１１０と同様な構成で実現できる。このため、これらについては、詳細な説明を省略するものとする。

色判定部２２１は、対象とする画素が有彩色か無彩色かを判別する。上記色判定部２２１は、対象とする画素の彩度に相当する値（彩度相当値）を算出する。上記色判定部２２１は、算出した彩度相当値に基づいて当該画素が有彩色か無彩色かを判別する。上記彩度相当値Ｃは、例えば次の数式（５）によって求める。

色判定部２２１は、数式（５）で算出された彩度相当値Ｃと予め設定した色判定閾値ＴｈＣとを比較する。彩度相当値Ｃが色判定閾値ＴｈＣ以上である場合、色判定部２２１は、当該画素を有彩色と判定する。また、彩度相当値Ｃが色判定閾値ＴｈＣ未満である場合、色判定部２２１は、当該画素を無彩色と判定する。

上記文字判定部２０６は、特徴量算出部２０５から供給される特徴量Φ１及びΦ２によって、対象とする画素が文字であるか否かを判定する。文字判定部２０６は、上記第１の実施例で説明した文字判定部１０６と同様に、予め設定された固定値としての第１の文字閾値Ｔｈ１および第２の文字閾値Ｔｈ２を用いて判定処理を実現できる。

ただし、文字判定部２０６では、上記色判定部２２１による判別結果を反映させた閾値により判定処理を行うようにしても良い。たとえば、上記色判定部２２１により当該画素が無彩色と判定された画素については、第１の文字閾値として無彩色用の第１文字閾値Ｔｈｍ１を設定し、第２の文字閾値として無彩色用の第２文字閾値Ｔｈｍ２を設定する。また、上記色判定部２２１により当該画素が有彩色と判定された画素については、第１の文字閾値として有彩色用の第１の文字閾値Ｔｈｃ１を設定し、第２の文字閾値として有彩色用の第２の文字閾値Ｔｈｃ２を設定する。これにより、文字判定部２０６では、各画素が無彩色か有彩色かに応じた閾値で文字であるか否かを判定できる。

上記のような文字判定の結果としての文字か否かを示す情報に加えて、文字判定部２０６は、無彩色文字であるか有彩色文字であるかを示す情報を属性信号として出力する。すなわち、文字判定部２０６は、対象とする画素が非文字、無彩色文字あるいは有彩色文字のいずれに属するのかを示す属性信号を墨加刷部２０７、フィルタ処理部２０８、階調処理部２０９へ出力する。

上記墨加刷部２０７は、黒の再現性を向上させるために、単色の黒で印刷する画素を生成する。上記文字判定部２０６から無彩色文字である旨の属性情報を受けた場合、上記墨加刷部２０７は、当該画素を無彩色文字として再現性良く印刷させるため、当該画素の値を１００％の黒画素（完全な黒単色）となる値に置き換える。上記文字判定部２０６から有彩色文字である旨の属性情報を受けた場合あるいは上記文字判定部２０６から非文字である旨の属性情報を受けた場合、上記墨加刷部２０７は、当該画素を有彩色文字あるいは非文字として再現性良く印刷するため、当該画素を完全な黒単色に変換する率を低くしたり、ＧＣＲ方式を採ったりする。

また、フィルタ処理部２０８は、第１の実施例のフィルタ処理部１０８と同様に、有彩色文字あるいは無彩色文字とされた画素に対してはいずれも高域を強調させるフィルタを適用し、非文字と判定された画素に対しては低域を通過させるフィルタを適用するフィルタ処理を行う。また、階調処理部２０９は、有彩色あるいは無彩色ともに文字に属する画素に対しては単純２値化など鮮鋭度を重視した硬調となる階調処理を適用し、非文字に属する画素に対してはデイザあるいは誤差拡散などの階調数の多い軟調な階調処理を適用する。
なお、画質面での調整を図るために、フィルタ処理部２０８におけるフィルタ処理のフィルタ係数、あるいは、階調処理部２０９における階調処理のパラメータは、有彩色文字と判定された画素と無彩色文字と判定された画素とで異ならせてもよい。

上述のような構成の第２の実施例では、第１の実施例と同様に、回路規模が大きく処理への負荷が大きい特徴量算出部を１チャンネル分だけで処理を行うことができる。すなわち、第２の実施例では、チャンネル数が１チャンネルだけであるため、粗い網点あるいは文字の高精度な検出するためにサイズの大きいオペレータを用いた特徴量の検出処理を行っても、画像処理全体としては負荷を軽減できる。

また、均一な配合率による輝度成分或いは多チャンネルのうちの１つの信号を取り出して用いる画像処理よりも、第２実施例の画像処理では、信号の変動を相対的に拡大して抽出することができる。このため、第２実施例の画像処理では、白下地上の有彩色文字、あるいは、色下地上の無彩色文字も高精度に検出できる。また、第２の実施例の画像処理では、各画素の彩度に従って判別される有彩色文字と無彩色文字とに対して処理を異ならせることにより、有彩色文字あるいは無彩色文字のそれぞれに適した処理を行うことが可能となる。

次に、第３の実施例について説明する。
図７は、第３の実施例としての画像処理部３００の構成例を示すブロック図である。
図７に示す構成例では、画像処理部３００は、入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０１、混合比算出部３０３、演算部３０４、特徴量算出部３０５、文字判定部３０６、フィルタ処理部３０８、階調処理部３０９、出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３１０および色判定部３２１などにより構成されている。

入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０１、混合比算出部３０３、演算部３０４、特徴量算出部３０５、文字判定部３０６、フィルタ処理部３０８、階調処理部３０９、出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３１０は、それぞれ第１の実施例で説明した入力Ｉ／Ｆ１０１、色変換部１０２、混合比算出部１０３、演算部１０４、特徴量算出部１０５、文字判定部１０６、フィルタ処理部１０８、階調処理部１０９および出力Ｉ／Ｆ１１０と同様な構成で実現できる。また、色判定部３２１は、第２の実施例で説明した色判定部２２１と同様な構成で実現できる。このため、これら各部については、構成上の詳細な説明を省略するものとする。

第３の実施例は、画像処理部３００に入力される画像データがＣＭＹＫの各成分からなるカラー画像データである事を想定してる点が第１、第２の実施例とは異なる。ＣＭＹＫ形式の画像データは、たとえば、プリント用のデータを用いられる。すなわち、第３の実施例の画像処理部３００は、たとえば、プリント用のデータを入力し、入力したプリント用のデータを処理する画像処理部に適用される。

図７に示す構成例において、入力インターフェース３０１は、入力系から提供されるＣＭＹＫ形式の画像データをフィルタ処理部３０８、混合比算出部３０３および色判定部３２１にそれぞれ供給する。
混合比算出部３０３では、Ｃ、Ｍ、Ｙの各成分を混合比Ｐｉの算出対象とし、Ｋの成分には固定値を適用する。混合比算出部３０３は、第１の実施例で説明した混合比の算出手法において変数「ｉ」を「Ｒ、Ｇ、Ｂ」から「Ｃ、Ｍ、Ｙ」に置き換えて適用することにより混合比Ｐｉを算出する。つまり、混合比算出部３０３は、第１の実施例で説明した数式（１）を用いて混合比Ｐｉを算出する。

上記演算部３０４は、第１の実施例で説明した演算部１０４と原理的に同様な手法で値Ｖを算出する。上記演算部３０４は、第１の実施例で説明した算出手法における「Ｒ、Ｇ、Ｂ」の各成分に相当する「Ｃ、Ｍ、Ｙ」の各成分に加えてＫ成分も考慮して特徴量を算出するための値Ｖを算出する。すなわち、上記演算部３０４は、特徴量を算出するための値Ｖを次の数式（６）により算出する。

上記数式（６）において、Ｓ４は、信号値のＫ成分を表す。上記演算部３０４は、上記数式（６）を用いて算出した値（輝度相当値）Ｖを特徴量算出部３０５へ供給する。上記特徴量算出部３０５は、上記第１の実施例と同様な処理により上記値Ｖを用いて特徴量Φ１と特徴量Φ２とを算出する。

また、上記色判定部３２１では、上記第２の実施例で説明した色判定部２２１と同様に、対象となる画素の彩度に相当する彩度相当値Ｃを求めた上で、その画素が有彩色か無彩色かを判別する。上記色判定部３２１では、Ｒ、Ｇ、Ｂの各成分ではなく、Ｃ、Ｍ、Ｙの各成分を用いて次の数式（７）により彩度相当値Ｃを算出する。

上記色判定部３２１は、上記彩度相当値Ｃと予め設定した色判定閾値とを比較することにより対象とする画素が無彩色か有彩色かを判定する。すなわち、上記色判定部３２１は、彩度相当値Ｃが色判定閾値以上である場合当該画素が有彩色であると判定し、彩度相当値Ｃが色判定閾値未満である場合には、当該画素が無彩色であると判定する。

文字判定部３０６は、上記特徴量算出部３０５で算出した特徴量Φ１及びΦ２と色判定部３２１で判定した有彩色か無彩色かを示す情報とに基づいて、対象とする画素が非文字、無彩色文字あるいは有彩色文字のいずれであるかを判定する。文字判定部３０６は、上記の判定結果として対象とする画素が非文字、無彩色文字あるいは有彩色文字のいずれであるかを示す属性信号をフィルタ処理部３０８および階調処理部３０９へ出力する。

例えば、フィルタ処理部３０８は、上記第１の実施例或いは上記第２の実施例と同様に有彩色文字或いは無彩色文字とされた画素に対してはいずれも高域を強調させるフィルタを適用し、非文字と判定された画素に対しては低域を通過させるフィルタを適用したフィルタ処理を施す。また、階調処理部３０９は、有彩色文字或いは無彩色文字とされた画素に対しては単純２値化など鮮鋭度を重視した硬調となる階調処理を適用し、非文字に属する画素に対してはデイザ或いは誤差拡散などの階調数が多い軟調な階調処理を適用する。
なお、画質面での調整を図るために、フィルタ処理部３０８のフィルタ係数、あるいは、階調処理部３０９の処理パラメータは、有彩色文字と判定された画素と無彩色文字と判定された文字とでは異ならせてもよい。

上述ような構成をとることにより、第３の実施例では、入力する画像データがＣＭＹＫ形式のカラー画像であっても、上記第１、第２の実施例と同様に、回路規模が大きく処理への負荷が大きい特徴量算出部を１チャンネル分だけで処理を行うことができる。したがって、第３の実施例の画像処理部では、チャンネル数を減らすことで、粗い網点を検出可能にするべく従来よりもサイズの大きいオペレータを用いることも可能となる。また通常は均一な配合率による輝度成分や多チャンネルのうちの１つの信号を取り出して用いるよりも、信号の変動を相対的に拡大して抽出することができるので白下地上の有彩色文字、さらに色下地上の無彩色文字の検出も可能となる。また、彩度に従って有彩色文字と無彩色文字の処理を異ならせることでそれぞれに適した処理を行うことが可能となる。

上述のように、第３の実施例では、入力する画像データがＣＭＹＫ形式のカラー画像であっても、上記第１、第２の実施例と同様に、回路規模が大きく処理への負荷が大きい特徴量算出部を１チャンネル分だけで処理を行うことができる。すなわち、第３の実施例では、チャンネル数が１チャンネルだけであるため、粗い網点あるいは文字の高精度な検出するためにサイズの大きいオペレータを用いた特徴量の検出処理を行っても、画像処理全体としては負荷を軽減できる。

また、均一な配合率による輝度成分或いは多チャンネルのうちの１つの信号を取り出して用いる画像処理よりも、第３実施例の画像処理では、信号の変動を相対的に拡大して抽出することができ、白下地上の有彩色文字あるいは色下地上の無彩色文字も高精度に検出できる。また、第３の実施例の画像処理では、各画素の彩度に従って判別される有彩色文字と無彩色文字とに対して処理を異ならせることにより、有彩色文字あるいは無彩色文字のそれぞれに適した処理を行うことが可能となる。

次に、第４の実施例について説明する。
第４の実施例は、上記第１の実施例で説明した画像処理部１００による画像処理をコンピュータで実行可能なアプリケーションプログラムあるいはプリンタドライバの拡張機能として提供することを想定したものである。つまり、第４の実施例では、上記第１の実施例で説明した画像処理部１００による画像処理と同様な画像処理をソフトウエアでも実現するための処理の流れを説明する。

図８は、本第４の実施例としての画像処理の流れを説明するためのフローチャートである。
図８に示す各処理は、たとえば、コンピュータにおいて、ＣＰＵなどの演算処理部がメモリに記憶した画像処理プログラムを実行することにより実現されるものとする。したがって、以下の説明では、コンピュータの演算処理部がプログラムを実行することにより画像処理が実現されることを想定ものとする。

コンピュータの演算処理部は、図示しない入力インターフェースにより処理対象とする画像データＳｉ（ｘ，ｙ）を入力する（ステップＳ４００）。ここで、ｘは初期値（例えば「１」）から最大値（例えば「ｘｗ」）までの整数であり、ｙは初期値（例えば「１」）から最大値（例えば、「ｙｗ」）までの整数であるものとする。この場合、演算処理部は、まず、（ｘ，ｙ）の初期値として（１、１）とする（ステップＳ４０１）。（ｘ、ｙ）を初期化（１、１）すると、演算処理部は、（ｘ、ｙ）を（１、１）として、画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）に対する判別処理を行う（ステップＳ４０２〜Ｓ４０８）。

すなわち、コンピュータの演算処理部は、上記数式（１）を用いて、画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）における混合比Ｐｉ（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ４０２）。混合比Ｐｉ（ｘ、ｙ）を算出すると、演算処理部は、算出した混合比Ｐｉ（ｘ、ｙ）を用いて上記数式（２）により特徴量を算出するための値（輝度相当値）Ｖ（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ４０３）。

上記値Ｖ（ｘ、ｙ）を算出すると、演算処理部は、画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）を中心とする所定サイズの周辺領域の画像（オペレータ）における縦方向及び横方向の成分に対する特徴を表す特徴量Φ１（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ４０４）。これと共に、演算処理部は、上記オペレータにおける斜め方向の成分に対する特徴を表す特徴量Φ２（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ４０５）。これらの特徴量Φ１（ｘ、ｙ）及びΦ２（ｘ、ｙ）を算出すると、演算処理部は、これらの特徴量Φ１（ｘ、ｙ）及びΦ２（ｘ、ｙ）と閾値Ｔｈ１及びＴｈ２とを比較する（ステップＳ４０６）。

特徴量Φ１（ｘ、ｙ）が閾値Ｔｈ１以上であると判断した場合、あるいは、特徴量Φ２（ｘ、ｙ）が閾値Ｔｈ２以上であると判断した場合（ステップＳ４０６、ＹＥＳ）、演算処理部は、対象とする画素が文字であると判定する。この場合、演算処理部は、たとえば、当該画素の属性を示す信号としての判定信号値ＴＩ（ｘ、ｙ）を「１」とする（ステップＳ４０７）。

また、特徴量Φ１（ｘ、ｙ）が閾値Ｔｈ１未満で、かつ、特徴量Φ２（ｘ、ｙ）が閾値Ｔｈ２未満であると判断した場合（ステップＳ４０６、ＮＯ）、演算処理部は、当該画素が文字でないと判定する。この場合、演算処理部は、たとえば、当該画素の属性を示す信号としての判定信号値ＴＩ（ｘ、ｙ）を「０」とする（ステップＳ４０８）。
なお、ステップＳ４０７あるいはＳ４０８で得られる判定信号は、図示しないメモリに蓄積されるものとする。

上記ステップＳ４０７あるいはＳ４０８で判定信号値ＴＩ（ｘ、ｙ）の値をセットすると、演算処理部は、ｘがｘ座標の最大値（例えば「ｘ＝ｘｗ」）であるか否かを判断する（ステップＳ４０９）。ｘがｘ座標の最大値でないと判断した場合（ステップＳ４０９、ＮＯ）、演算処理部は、ｘの値をインクリメント（ｘ＝ｘ＋１）する（ステップＳ４１０）。この場合、ｘをｘ＋１とすることにより、演算処理部は、画素Ｓｉ（ｘ＋１、ｙ）に対する判定処理として、上記ステップＳ４０２〜Ｓ４０８の処理を実行する。

また、ｘがｘ座標の最大値であると判断した場合（ステップＳ４０９、ＹＥＳ）、演算処理部は、さらに、ｙがｙ座標の最大値（例えば「ｙ＝ｙｗ」）であるか否かを判断する（ステップＳ４１１）。ｙが最大値でないと判断した場合（ステップＳ４１１、ＮＯ）、演算処理部は、ｘの値を初期化するとともに（ステップＳ４１２）、ｙの値をインクリメント（ｙ＝ｙ＋１）する（ステップＳ４１３）。この場合、ｘが初期値（「１」）となり、かつ、ｙがｙ＋１となるため、演算処理部は、画素Ｓｉ（１、ｙ＋１）に対する判定処理として、上記ステップＳ４０２〜Ｓ４０８の処理を実行する。

また、ｙがｙ座標の最大値であると判断した場合（ステップＳ４１１、ＹＥＳ）、つまり、画素Ｓｉ（１、１）から画素Ｓｉ（ｘｗ、ｙｗ）までの全画素に対する判別処理を終了したと判断した場合、演算処理部は、全画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）に対する判定結果として判定信号ＴＩ（ｘ、ｙ）を出力する。

上述のような処理手順による画像処理は、特徴量の算出処理に使用するメモリ領域を１チャンネル分だけ確保することにより実現できる。また、第４の実施例の画像処理では、チャンネル数を減らすことによりメモリ上の使用領域が削減できるため、粗い網点を高精度に検出するために、オペレータ（特徴量を算出するための注目画素周辺の画像領域）のサイズを大きくすることも可能となる。また、上記第４の実施例の画像処理では、均一な配合率による輝度成分あるいは多チャンネルのうちの１つの信号を取り出して用いる画像処理よりも、信号の変動を相対的に拡大して抽出することができ、白下地上の有彩色文字あるいは色下地上の無彩色文字の検出も可能となる。

次に、第５の実施例について説明する。
第５の実施例は、上記第２の実施例で説明した画像処理部２００による画像処理をコンピュータで実行可能なアプリケーションプログラムあるいはプリンタドライバの拡張機能として提供することを想定したものである。つまり、第５の実施例では、上記第２の実施例で説明した画像処理部２００による画像処理と同様な画像処理をソフトウエアで実現するための処理の流れを説明する。

図９は、本第５の実施例としての画像処理の流れを説明するためのフローチャートである。
図９に示す各処理は、たとえば、コンピュータにおいて、ＣＰＵなどの演算処理部がメモリに記憶した画像処理プログラムを実行することにより実現されるものとする。したがって、以下の説明では、コンピュータの演算処理部がプログラムを実行することにより画像処理が実現されることを想定ものとする。

コンピュータの演算処理部は、図示しない入力インターフェースにより処理対象とする画像データＳｉ（ｘ，ｙ）を入力する（ステップＳ５００）。ここで、ｘは初期値（例えば「１」）から最大値（例えば「ｘｗ」）までの整数であり、ｙは初期値（例えば「１」）から最大値（例えば「ｙｗ」）までの整数であるものとする。演算処理部は、まず、（ｘ，ｙ）を初期値として（１、１）にセットとする（ステップＳ５０１）。（ｘ、ｙ）を初期化すると、演算処理部は、画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）に対する判別処理を行う（ステップＳ５０２〜Ｓ５１２）。

すなわち、コンピュータの演算処理部は、上記第２の実施例で説明した数式（５）を用いて画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）における彩度相当値Ｃ（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ５０２）。彩度相当値Ｃを算出すると、演算処理部は、上記数式（１）を用いて、画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）における混合比Ｐｉ（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ５０３）。混合比Ｐｉ（ｘ、ｙ）を算出すると、演算処理部は、算出した混合比Ｐｉ（ｘ、ｙ）を用いて上記数式（２）により特徴量を算出するための値（輝度相当値）Ｖ（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ５０４）。

上記値Ｖ（ｘ、ｙ）を算出すると、演算処理部は、画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）を中心とする所定サイズの周辺領域の画像（オペレータ）における縦方向及び横方向の成分に対する特徴を表す特徴量Φ１（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ５０５）。これと共に、演算処理部は、上記オペレータにおける斜め方向の成分に対する特徴を表す特徴量Φ２（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ５０６）。

ここで、演算処理部は、上記彩度相当値Ｃが色判定閾値ＴｈＣ以上であるか否かを判断する（ステップＳ５０７）。
上記判断により彩度相当値Ｃが色判定閾値ＴｈＣ以上であると判断した場合（ステップＳ５０７、ＹＥＳ）、演算処理部は、当該画素が有彩色であると判断する。この場合、演算処理部は、当該画素の属性を示す信号として色判定結果ＣＭ（ｘ、ｙ）を有彩色であることを示す「０」とする。さらに、当該画素を有彩色と判断した場合、演算処理部は、第１の文字閾値Ｔｈ１を有彩色用の第１の文字閾値Ｔｈｃ１に設定し、第２の文字閾値Ｔｈ２を有彩色用の第２の文字閾値Ｔｈｃ２に設定する（ステップＳ５０８）。

また、上記判断により彩度相当値Ｃが色判定閾値ＴｈＣ未満であると判断した場合（ステップＳ５０７、ＮＯ）、演算処理部は、当該画素が無彩色であると判断する。この場合、演算処理部は、当該画素の属性を示す信号として色判定結果ＣＭ（ｘ、ｙ）を無彩色であることを示す「１」とする。さらに、当該画素を無彩色と判断した場合、演算処理部は、第１の文字閾値Ｔｈ１を無彩色用の第１の文字閾値Ｔｈｍ１に設定し、第２の文字閾値Ｔｈ２を無彩色用の第２の文字閾値Ｔｈｍ２に設定する（ステップＳ５０９）。

なお、上記ステップＳ５０７〜Ｓ５０９の処理は、ステップＳ５０２の後に実行可能な処理である。たとえば、第１、第２の文字閾値を色判定結果に応じて設定する場合、上記ステップＳ５０７〜Ｓ５０９の処理は、ステップＳ５０２の後からステップＳ５１０までの任意のタイミングで実行可能である。また、上記ステップＳ５０７〜Ｓ５０９の処理は、ステップＳ５０３〜Ｓ５０６の処理と並行して実行するようにしても良い。

上記特徴量Φ１（ｘ、ｙ）及びΦ２（ｘ、ｙ）を算出すると、演算処理部は、これらの特徴量Φ１（ｘ、ｙ）及びΦ２（ｘ、ｙ）と第１の文字閾値Ｔｈ１及び第２の文字閾値Ｔｈ２とをそれぞれ比較する（ステップＳ５１０）。
特徴量Φ１（ｘ、ｙ）が第１の文字閾値Ｔｈ１以上であると判断した場合、あるいは、特徴量Φ２（ｘ、ｙ）が第２の文字閾値Ｔｈ２以上であると判断した場合（ステップＳ５１０、ＹＥＳ）、演算処理部は、対象とする画素が文字であると判定する。この場合、演算処理部は、たとえば、当該画素の属性を示す信号としての判定信号値ＴＩ（ｘ、ｙ）を「１」とする（ステップＳ５１１）。

また、特徴量Φ１（ｘ、ｙ）が第１の文字閾値Ｔｈ１未満で、かつ、特徴量Φ２（ｘ、ｙ）が第２の文字閾値Ｔｈ２未満であると判断した場合（ステップＳ５１０、ＮＯ）、演算処理部は、当該画素が文字でないと判定する。この場合、演算処理部は、たとえば、当該画素の属性を示す信号としての判定信号値ＴＩ（ｘ、ｙ）を「０」とする（ステップＳ５１２）。
なお、ステップＳ５０８、Ｓ５０９、Ｓ５１１あるいはＳ５１２で得られる当該画素の属性を示す各信号は、図示しないメモリに蓄積されるものとする。

当該画素に対する文字判定結果が得られると、演算処理部は、ｘがｘ座標の最大値（例えば「ｘ＝ｘｗ」）であるか否かを判断する（ステップＳ５１３）。ｘがｘ座標の最大値でないと判断した場合（ステップＳ５１３、ＮＯ）、演算処理部は、ｘの値をインクリメント（ｘ＝ｘ＋１）する（ステップＳ５１４）。この場合、ｘをｘ＋１とすることにより、演算処理部は、画素Ｓｉ（ｘ＋１、ｙ）に対する判定処理として、上記ステップＳ５０２〜Ｓ５１３の処理を実行する。

また、ｘがｘ座標の最大値であると判断した場合（ステップＳ５１３、ＹＥＳ）、演算処理部は、さらに、ｙがｙ座標の最大値（例えば、「ｙ＝ｙｗ」）であるか否かを判断する（ステップＳ５１５）。ｙがｙ座標の最大値でないと判断した場合（ステップＳ５１５、ＮＯ）、演算処理部は、ｘの値を初期化するとともに（ステップＳ５１６）、ｙの値をインクリメント（ｙ＝ｙ＋１）する（ステップＳ５１７）。この場合、ｘが初期値（「１」）となり、かつ、ｙがｙ＋１となるため、演算処理部は、画素Ｓｉ（１、ｙ＋１）に対する判定処理として、上記ステップＳ５０２〜Ｓ５１２の処理を実行する。

また、ｙがｙ座標の最大値であると判断した場合（ステップＳ５１５、ＹＥＳ）、つまり、画素Ｓｉ（１、１）から画素Ｓｉ（ｘｗ、ｙｗ）までの全画素に対する判別処理を終了したと判断した場合、演算処理部は、全画素Ｓｉ（ｘ、ｙ）に対する判定結果として判定信号ＴＩ（ｘ、ｙ）を出力する（ステップＳ５１８）。

上述のような処理手順による画像処理は、特徴量の算出処理に使用するメモリ領域を１チャンネル分だけ確保することにより実現できる。これは、上述した画像処理がソフトウエアで実行するのに適していることを意味している。また、第５の実施例の画像処理では、チャンネル数を減らすことによりメモリ上の使用領域が削減できるため、粗い網点を高精度に検出するために、オペレータ（特徴量を算出するための注目画素周辺の画像領域）のサイズを大きくすることも可能となる。また、上記第５の実施例の画像処理では、均一な配合率による輝度成分あるいは多チャンネルのうちの１つの信号を取り出して用いる画像処理よりも、信号の変動を相対的に拡大して抽出することができ、白下地上の有彩色文字あるいは色下地上の無彩色文字の検出も可能となる。

１…デジタル複合機、１０…主制御部、１１…スキャナ、１２…プリンタ、１３…ファクシミリ通信部（ＦＡＸ部）、１４…ネットワーク通信部、１５…操作部（コントロールパネル）、２１…ＣＰＵ、２６…出力画像処理部、１００、２００、３００…画像処理部、１０１、２０１、３０１…入力インターフェース、１０２、２０２…色変換部、１０３、２０３、３０３…混合比算出部、１０４、２０４、３０４…演算部、１０５、２０５、３０５…特徴量算出部、１０６、２０６、３０６…文字判定部、１０７、３０７…変倍処理部、１０８、２０８、３０８…フィルタ処理部、１０９、２０９、３０９…階調処理部、１１０、２１０、３１０…出力インターフェース、２０７…墨加刷部、２２１、３２１…色判定部。

特開２００１−２４５１４２号公報 特開２００７−２４３３３０号公報

Claims (8)

1. 複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する入力手段と、
   この入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する混合比算出手段と、
   前記入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記混合比算出手段により算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する演算手段と、
   前記演算手段により算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する文字判定手段と、
   この文字判定手段による判定結果に応じて文字画像あるいは線画に属する画素と属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う画像処理手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記混合比算出手段は、混合比を算出する成分を除く全成分の値の和を、前記混合比を算出する成分を含む全成分の値の和で除した値を各成分の混合比として算出する、
   ことを特徴とする前記請求項１に記載の画像処理装置。
3. 複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する入力手段と、
   この入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する混合比算出手段と、
   前記入力手段により入力した画像データにおける各画素が有彩色あるか無彩色であるかを判定する色判定手段と、
   前記入力手段により入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記混合比算出手段により算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する演算手段と、
   前記演算手段により算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する文字判定手段と、
   この文字判定手段による判定結果と前記色判定手段による判定結果とに応じて、有彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、無彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、文字画像あるいは線画に属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う画像処理手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
4. 前記文字判定手段は、前記色判定手段により有彩色と判定された画像については前記演算手段により算出した輝度相当値と有彩色用の文字判定基準とに基づいて文字画像あるいは線画に属するか否かを判定し、前記色判定手段により無彩色と判定された画像については前記演算手段により算出した輝度相当値と無彩色用の文字判定基準とに基づいて文字画像あるいは線画に属するか否かを判定する、
   ことを特徴とする前記請求項３に記載の画像処理装置。
5. 複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力し、
   この入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出し、
   前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出し、
   この算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定し、
   この判定結果に応じて文字画像あるいは線画に属する画素と文字画像あるいは線画に属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う、
   ことを特徴とする画像処理方法。
6. 複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力し、
   この入力した画像データにおける各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定し、
   前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出し、
   前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出し、
   前記算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定し、
   この判定結果と前記有彩色か無彩色かの判定結果とに応じて、有彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、無彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、文字画像あるいは線画に属さない画素とに対して、それぞれ異なる画像処理を行う、
   ことを特徴とする画像処理方法。
7. コンピュータに、
   複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する機能と、
   この入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する機能と、
   前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する機能と、
   この算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する機能と、
   この判定結果に応じて文字画像あるいは線画に属する画素と文字画像あるいは線画に属さない画素とに対してそれぞれ異なる画像処理を行う機能と、
   を実現させるための画像処理プログラム。
8. コンピュータに、
   複数成分の値からなる画素で構成される画像データを入力する機能と、
   この入力した画像データにおける各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定する機能と、
   前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値から各成分の混合比を算出する機能と、
   前記入力した画像データにおける各画素について各成分の値と前記算出された混合比とを掛け合わせた値の総和を各画素の輝度相当値として算出する機能と、
   前記算出した輝度相当値に基づいて各画素が文字画像あるいは線画に属する画素であるか否かを判定する機能と、
   この判定結果と前記有彩色か無彩色かの判定結果とに応じて、有彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、無彩色の文字画像あるいは線画に属する画素と、文字画像あるいは線画に属さない画素とに対して、それぞれ異なる画像処理を行う機能と、
   を実現させるための画像処理プログラム。

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