JP2000125139A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 無彩色の判定を実現すると共に，メモリ容量
の低減を図ること。 【解決手段】 入力画像の特定領域が無彩色である否か
の原稿認識を行い，該認識の結果に基づいて所定の画像
処理を実行する画像処理装置において，入力画像の色相
領域を判定し，プレーン画素単位に分割する色相分割部
１６０１と，色相分割部１６０１で分割された各プレー
ン画素が無彩画素か否かを判定する色画素判定部１６０
５と，を備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，カラーデジタル複
写機やカラープリンタ，ファクシミリなどの画像形成装
置に利用される画像処理装置に関し，より詳細には，入
力画像データの特定領域がが無彩色画素あるかを検出
し，適切な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，カラーデジタル複写機やカラープ
リンタ，ファクシミリなど利用される画像処理装置は高
機能化・高品質化がさらに要求されてきている。しか
し，スキャナなどの画像入力装置から入力された原稿画
像中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際に
は，デジタルサンプリングや機械的精度に起因するＲＧ
Ｂの読み取りずれが存在する。このため，従来において
は，位置ずれがないように，平滑化処理を行って補正を
加えたり，あるいは位置ずれを考慮したパターンマッチ
ングを行っている。また，色判定を行う際には，有彩／
無彩画素を正確に判定するために，画素の抽出方法が提
案されている。

【０００３】例えば，特開平５−２３６２８７号公報に
開示されている「画像処理装置」では，ＲＧＢの多値画
像データを複数ライン蓄えて平滑化し，画像データのず
れを補正している。また，ここでは，画像を抽出して２
値化する際に明暗に応じて抽出する画素の閾値を切替え
ている。

【０００４】また，上記公報の他に，特開平５−３００
３９０号公報では非線形データを用いて正確な画像抽出
を実現している。さらに，特開平５−２４４４２０号公
報に開示されている「画像処理装置」では，画像データ
を色相判定して色画素抽出を行っている。また，特開平
９−２４７４８１号公報に開示されている「画像処理装
置」では，位置ずれに関するものではないが，ｃ，ｍ，
ｙのプレーンで色（有彩）網点か黒（無彩）網点の判定
を行っている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記に
示されるような従来の技術にあっては，ＲＧＢの多値画
像データを複数ライン蓄えて平滑化して補正すること
は，多値データのｂｉｔ数＋参照ライン数を見て行うた
め，２値データと比較して非常に多くのメモリを必要と
し，さらに読み取り位置ずれを考慮したパターンを作成
しても，局所的な変動に起因する誤判定を招来させやす
いという問題点があった。

【０００６】本発明は，上記に鑑みてなされたものであ
って，無彩色の判定を実現すると共に，メモリ容量の低
減を図ることを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに，請求項１に係る画像処理装置にあっては，外部よ
り入力される入力画像の特定領域が無彩色であるかの原
稿認識を行い，該認識の結果に基づいて所定の画像処理
を実行する画像処理装置において，前記入力画像の色相
領域を判定し，プレーン画素単位に分割する色相分割手
段と，前記色相分割手段で分割された各プレーン画素が
無彩画素か否かを判定する無彩画素判定手段と，を備え
たものである。

【０００８】また，請求項２に係る画像処理装置にあっ
ては，外部より入力される入力画像の特定領域が無彩色
であるかの原稿認識を行い，該認識の結果に基づいて所
定の画像処理を実行する画像処理装置において，前記入
力画像を色相領域に分割し，ｃ（シアン），ｍ（マゼン
タ），ｙ（イエロー），ｒ（レッド），ｇ（グリー
ン），ｂｋ（黒），ｗ（白）に色を判定し，ｃ，ｍ，ｙ
の３ｂｉｔプレーンに変換する色相分割手段と，前記プ
レーンをｎ×ｍマトリックスで，それぞれカウントし，
該カウントしたプレーンの最小値の数を無彩画素である
と判定する無彩画素判定手段と，を備えたものである。

【０００９】また，請求項３に係る画像処理装置にあっ
ては，前記無彩画素判定手段は，前記カウントした最小
値を黒画素とし，最小値が所定の値以上で，かつ最大値
−最小値が所定の値以下の場合，無彩画素領域であると
判定するものである。

【００１０】また，請求項４に係る画像処理装置にあっ
ては，前記無彩画素判定手段による無彩判定は，ＲＧＢ
データの最大値と最小値との差に従って判定するもので
ある。

【００１１】また，請求項５に係る画像処理装置にあっ
ては，前記無彩画素判定手段による無彩判定は，色相毎
にそれぞれ閾値を設定し，各閾値に従って判定するもの
である。

【００１２】また，請求項６に係る画像処理装置にあっ
ては，前記無彩画素判定手段は，複数の無彩画素を検出
する際に，最小値の数を判定する値および最大値−最小
値の数を判定する条件を変更し，判定を行うものであ
る。

【００１３】また，請求項７に係る画像処理装置にあっ
ては，前記無彩画素判定手段は，複数の無彩画素を検出
し，入力画像がカラー画像か白黒画像かを判定し，か
つ，入力画像の特定領域を黒文字として処理するかの可
否を判定するものである。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下，本発明の画像処理装置の実
施の形態について添付図面を参照し，詳細に説明する。

【００１５】〔画像処理装置の構成・動作〕図１は，本
発明の実施の形態１に係る画像処理装置の概略構成を示
すブロック図であり，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１０１と，原稿読取部１０１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１０２と，画像処理部１０２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１０
３と，から構成される。

【００１６】なお，ここでは，原稿読取部１０１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１０２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１０３でＣＭＹ
Ｂｋ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。

【００１７】図２は，図１における画像処理部１０２の
内部構成を示すブロック図であり，原稿読取部１０１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，反射率デー
タ（ＲＧＢデータ）を濃度データ（ＲＧＢデータ）に変
換するＲＧＢγ補正部２０１と，原稿読取部１０１から
入力したＲＧＢ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２０４にＣ／Ｐ信
号を出力すると共に，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２０４にＢ／Ｃ信号を出力
する原稿認識部２０２と，ＲＧＢγ補正部２０１からＲ
ＧＢデータを入力し，原稿認識部２０２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２０３
と，ＲＧＢデータにＭＴＦ補正を行うＲＧＢフィルタ部
２０４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２０５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２０６と，主走査方向の拡大・縮小または
等倍処理を施す変倍部２０７と，平滑化処理や鮮鋭化処
理を行うＣＭＹＢｋフィルタ部２０８と，画像記録部１
０３の周波数特性に応じてγ補正を行うＣＭＹＢｋγ補
正部２０９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２１０と，から構成される。

【００１８】なお，原稿認識部２０２から出力されるＣ
／Ｐ信号は２ビット信号であり，Ｃ／Ｐ信号が『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Ｃ／Ｐ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０
４，色補正部２０５，ＵＣＲ部２０６，変倍部２０７，
ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８，ＣＭＹＢｋγ補正部２０
９および階調処理部２１０にカスケード接続され，画像
データに同期して信号ＩＭＧを出力する。

【００１９】また，Ｂ／Ｃ信号（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Ｂ／
Ｃ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０４，色補正部２０５，
ＵＣＲ部２０６にカスケード接続され，画像データに同
期して出力する。

【００２０】ＲＧＢフィルタ部２０４は，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。Ｃ／Ｐ信号が『３』のときには，
鮮鋭化処理を行い，『０』のときには平滑化処理を行
い，『１』のときには入力データを処理せず，そのまま
出力する。

【００２１】ＵＣＲ部２０６は，画像データの色再現を
向上させるためのものであり，色補正部２０５から入力
したＣＭＹデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理
してＢｋデータを生成し，ＣＭＹＢｋデータを出力す
る。ここで，Ｃ／Ｐ信号が『３』以外のときは，スケル
トンブラックのＢｋ生成を行う。Ｃ／Ｐ信号が『３』の
ときは，フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が
『３』かつＢ／Ｃ信号がＨのときは，Ｃ・Ｍ・Ｙのデー
タをイレースする。これは，黒文字のとき，黒成分のみ
で表現するためである。また，出力信号ＩＭＧは，Ｃ・
Ｍ・Ｙ・Ｂｋのうち一色を出力する面順次の一色であ
る。すなわち，４回原稿読み取りを行うことにより，フ
ルカラー（４色）データを生成する。

【００２２】ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８は，画像記録
部１０３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて，Ｎ×Ｎの
空間フィルタを用い，平滑化や鮮鋭化処理を行う。

【００２３】ＣＭＹＢｋγ補正部２０９は，画像記録部
１０３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて，γカーブを
変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が『０』のときは画像を忠
実に再現したγカーブを用い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外
のときはγカーブを立たせてコントラストを強調する。

【００２４】階調処理部２１０は，画像記録部１０３の
階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて，ディザ処理等の量子化
を行う。Ｃ／Ｐ信号が『０』のときは階調重視の処理を
行い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外のときは解像力重視の処
理を行う。

【００２５】上記画像処理部１０２の各部の構成より，
明らかなように，画像処理部１０２では，絵柄処理（Ｃ
／Ｐ信号＝０）のときは，ＲＧＢフィルタ部２０４で平
滑化処理を行い，ＵＣＲ部２０６でスケルトンブラック
の処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではリニア
（階調性）を重視したカーブを選択し，ＣＭＹＢｋフィ
ルタ部２０８および階調処理部２１０では階調を重視し
た処理を行う。

【００２６】一方，文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３）のとき
は，ＲＧＢフィルタ部２０４で強調処理を行い，ＵＣＲ
部２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正
部２０９ではコントラストを重視したカーブを選択し，
ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０で
は解像度を重視した処理を行う。

【００２７】また，黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３でＢ／
Ｃ信号＝Ｈ）として，Ｂｋを除くＣＭＹときには，ＣＭ
Ｙデータを印字しない。これは，黒文字の周りが位置ず
れのために色付くのを回避するためである。また，この
ときのＢｋデータのＲＧＢフィルタは色文字のときよ
り，強めに行っててくっきりさせてもよい。

【００２８】さらに，絵柄処理（Ｃ／Ｐ信号＝１）のと
きは，ＲＧＢフィルタ部２０４で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を行い，ＵＣＲ部
２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部
２０９ではコントラストを重視したカーブを選択し，Ｃ
ＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では
解像度を重視した処理を行う。ここでは黒文字処理のよ
うな処理を行わない。

【００２９】このように画像処理部１０２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。

【００３０】図３は，原稿認識部２０２の細部構成を示
すブロック図である。原稿認識部２０２は，大別する
と，線画らしさを検出する線画認識部３０１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
３０２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。

【００３１】線画認識部３０１は，Ｃ／Ｐ信号を出力す
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。

【００３２】また，線画認識部３０１は，図示の如く，
モノクロ化部３０３と，ラプラシアン部３０４と，パタ
ーンマッチング部３０５Ａ，３０５Ｂと，孤立点除去部
３０６Ａ，３０６Ｂと，画素密度変換部３０７Ａ，３０
７Ｂと，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂと，セレクタ
３０９Ａ，３０９Ｂと，孤立ブロック除去部３１０Ａ，
３１０Ｂと，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂと，から構成さ
れる。なお，線画認識部３０１は，Ｃ／ＰＡとＣ／ＰＢ
を出力するが，ＣＰＡ，Ｂが，（Ｌ，Ｌ）のときにＣ／
Ｐ信号の『０』，（Ｌ，Ｈ）のときにＣ／Ｐ信号の
『１』，（Ｈ，Ｈ）のときにＣ／Ｐ信号の『３』とし，
Ｃ／ＰＡおよびＣ／ＰＢをＣ／Ｐ信号と呼称する。

【００３３】さらに，原稿認識部２０２では，原稿読取
部１０１で読み取った原稿が，カラー原稿であるか白黒
原稿であるか否かの判定を行っている。自動カラー選択
モード時において，第１スキャン（Ｂｋ）作像のとき
に，カラー原稿であるか白黒原稿であるか否かの判定を
行う。そして，その判定の結果が，白黒原稿であると判
定した場合に１回スキャンで終了し，他方，カラー原稿
であると判定した場合に４回スキャンを実行する。

【００３４】色判定部３０２は，Ｂ／Ｃ信号を出力する
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３
０２は，図示の如く，色判定回路３１２と，ページメモ
リ３１３と，セレクタ３１４と，から構成される。

【００３５】以上の構成において，線画認識部３０１の
各部の動作について詳細に説明する。

【００３６】線画認識部３０１に入力されたＲＧＢデー
タは，先ず，モノクロ化部３０３において輝度データに
変換され，モノクロ信号となる。ただし，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よい。何れの
場合も，モノクロ化部３０３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表す。

【００３７】ラプラシアン部３０４は，線画のエッヂを
抽出すると同時に，白領域と黒領域とを検出する。白領
域を検出することにより，白地上の線画の抽出のデータ
（細線候補）とする。

【００３８】ここで，図４の記号化されたマトリックス
を用いて白領域検出の動作について説明する。例えば，
白領域のマトリックスを３×３とすると，次のようにな
る。 ((ａ₀₀＜thw)and(ａ₀₁＜thw)and(ａ₀₂＜thw) and(ａ₁₀＜thw)and(ａ₁₁＜thw)and(ａ₀₂＜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))

【００３９】注目画素を含んで周辺データが閾値ｔｈｗ
より小さいとき，白領域候補とする。ここで，太線用と
細線用と異なる値を使用する。太線用白領域候補は，一
般的な白地の値を設定する。細線用白領域候補は，一般
的な白地の値よりもやや低い値（白寄りの値）にする。
細線用白領域候補の方を白寄りにするのは，絵柄（印刷
物の網点や複写機の万線）のハイライト（明るい方）が
白領域候補となるのを避けるためである。

【００４０】このパターンは直交パターンの例を示す
が，斜めなどのパターンを追加してもよい。

【００４１】さらに，白領域候補から，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。 ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／
２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００４２】ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違
いや，変倍ときの補正をする重み係数である。このとき
のｘの値がある値（Ｎ）の範囲ならば白領域とする。式
で記述すると以下のようになる。 −Ｎ ＜ ｘ ＜ Ｎ ここでは，太線用の閾値と細線用の閾値とを分けても分
けなくてもよい。

【００４３】このようにして，細線用白領域と太線用白
領域とを算出する。これによって，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。

【００４４】次に，太線用白領域の補正について説明す
る。例えば，白黒反転した文字（白が文字で周辺が黒）
の画像の際に，複写機のような光学的読取装置の場合，
フレア（白一点でなく，周辺に黒の影響を受ける）等
で，白データが通常より黒よりになる場合がある。この
ため，以下の補正を行う。

【００４５】例えば，白領域のマトリックスを３×３と
すると，次のようになる。 ((ａ₀₀＜thw)and(ａ₀₁＜thw)and(ａ₀₂＜thw) and(ａ₁₀＜thw)and(ａ₁₁＜thw)and(ａ₀₂＜thw) and(ａ₂₀＜thw)and(ａ₂₁＜thw)and(ａ₂₂＜thw))

【００４６】これを補正白領域候補として，上述したラ
プラシアンで補正白領域を算出する。ここでは，ｔｈｗ
は太線より黒よりの値で，Ｎは上述した太線用白領域の
値より，小さくする。Ｎを小さくするのは，白データの
変化量の少ない安定したデータを抽出するためである。
ここで抽出した補正白領域の結果を上述した太線用白領
域に補正し，太線用補正白領域とする。すなわち，補正
白領域か，太線用白領域であれば，太線用補正白領域と
なる。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。

【００４７】次に，黒領域を検出することにより，黒領
域上の線画の抽出データとする。ここで，図４の記号化
されたマトリックスを用いて黒領域検出の動作について
説明する。例えば，黒領域のマトリックスを３×３とす
ると，次のようになる。 ((ａ₀₀＜thb)and(ａ₀₁＜thb)and(ａ₀₂＜thb) and(ａ₁₀＜thb)and(ａ₁₁＜thb)and(ａ₀₂＜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))

【００４８】注目画素を含んで周辺データが閾値ｔｈｂ
より小さいとき，黒領域候補とする。黒領域候補は，一
般的な黒の値（換言すれば，文字として強調したい濃
度）を設定する。このパターンは直交パターンの例を示
すが，斜めなどのパターンを追加してもよい。

【００４９】さらに，黒領域候補から，黒領域を算出す
るために以下のようにラプラシアンを求める。 ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／
２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００５０】ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違
いや，変倍ときの補正をする重み係数であり，前述した
白領域の抽出のときと同様の式でよい。

【００５１】このときのｘの値がある値（Ｎ）の範囲な
らば黒領域とする。式で記述すると以下のようになる。 −Ｎ ＜ ｘ ＜ Ｎ この結果を黒領域とする。これによって，絵柄上のシャ
ドウ側の網点や万線パターンを抽出しないように除去し
ている。

【００５２】また，エッヂ量抽出は以下の式による。 ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／
２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００５３】ここで，ｉは選択的な係数であり，ハード
ウェアを設計する際にゲート規模が小さくなるような係
数，例えば，１，１．１１５，１．２５，１．３７５，
１．５，１．６２５，１．１７５，１．８７５，２にし
ている（固定小数点演算）。このようにしておくことに
より，主走査と副走査のＭＴＦ（光学系と走行系）等の
ぼけを修正する。

【００５４】一般に，主走査と副走査のＭＴＦは異なっ
ており，さらに副走査の変倍は読取装置の読み取り面積
（速度）を可変することにより行っているため，副走査
の変倍率によりＭＴＦは異なる。ところが，本例では，
図２で示したように，主走査変倍（変倍部２０７）が原
稿認識部２０２の後に配設されているので，特に気にす
ることはない。さらに副走査の倍率が大きいとき，例え
ば，２００％のときは，次にのようにエッヂ量を求める
ようにマトリックスを選択可能にしてある。

【００５５】ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／
２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００５６】このようにすることにより，副走査の変倍
処理に対応している。前述したようにラプラシアン部３
０４は，白領域信号と黒領域信号とエッヂ量を出力す
る。白領域信号（太線用と細線用）はＬで白領域を示
し，黒領域信号はＨで黒領域を示す。

【００５７】図５は，線画の断面図であり，白領域と黒
領域と閾値との関係を示す概念図である。図において，
ＴＨＢは黒領域の閾値，Ｔｈｗ１は白領域の細線用閾
値，Ｔｈｗ２は白領域の太線用閾値，Ｔｈｗ３は白領域
の補正用閾値を示す。また，図６はエッヂ量（ｘ）の関
係を示す説明図である。

【００５８】次に，パターンマッチング部３０５Ａ，３
０５Ｂの動作について説明する。パターンマッチング部
３０５Ａ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）は黒領域信号とする。パターン例
としては，下記の（７×７）のようになる。

【００５９】 (k₁₂ AND k₁₃ AND k₁₄ AND k₁₂ 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 k₄₄ AND ((w₂₅ AND w₃₅ AND w₄₅) or (w₂₆ AND w₃₆ AND w₄₆) or (w₂₁ AND w₃₁ AND w₄₁) or (w₂₀ AND w₃₀ AND w₄₀)))

【００６０】上記の例では，水平成分，垂直成分のみで
示したが，同様に斜め成分のパターンも抽出する。この
ように黒領域上の白領域を抽出する。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
することが可能となる。

【００６１】また，黒領域，太線補正用白領域，細線白
領域の大小関係を利用してコード化してもよい。コード
化の例として，黒領域をＢ，太線補正用白領域をＷ１，
細線白領域をＷ２として説明する。この場合，コード化
しないと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。 Ｂのとき → コード『１』 Ｗ２のとき → コード『２』 Ｗ１でかつＷ２でないとき → コード『３』 ＢでもＷ１でもＷ２でもないとき → コード『０』

【００６２】コードは『０』〜『３』であるので２ビッ
トで表現することができ，コードを展開するときは逆の
処理を行えばよい。また，大小関係は固定でなくとも良
く，入れ替えることができるようにした方がよいことは
勿論である。

【００６３】なお，処理の流れは，図７および図８のフ
ローチャートで示すようになる。注目画素を図９に示す
ように設定したときに，図７のように主走査方向に処理
を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１と
し，主走査方向に再び処理を行う。

【００６４】ここで，図８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７のパターンマッチング処
理）について説明する。前述したパターンに一致するか
否かパターンマッチングを行い（Ｓ８０１），一致する
と出力ＰＭ１（図２参照）はＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ８
０２），不一致であれば，出力ＰＭ１はＬ（ｏｆｆ）を
出力する（Ｓ８０３）。

【００６５】パターンマッチング部３０５Ａでは，上記
の処理により，線画の太線部分のエッヂを抽出する。

【００６６】パターンマッチング部３０５Ｂは，細線の
検出を行う。細線とは，線幅が１ｍｍ以下で構成されて
いる文字および線画を意味する。ここで黒パターン
（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＢ（図６
参照）より大きいものをＨとする。また，白パターン
（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値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，倍率や，原稿種類（カラー，白
黒，印刷写真，印画紙写真，複写原稿，地図等），調整
キー等で変更するようにしてもよい。すなわち，エッヂ
量成分で補正するのは細線のコントラストを上げるため
である。

【００６７】細線のパターンの例としては，下記の（７
×７）のようになる。 ((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 w₃₂ AND w₃₃ AND w₃₄ 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 w₂₃ AND w₃₃ AND w₄₃ AND ((k₂₂ AND k₃₂ AND k₄₂) or (k₂₄ AND k₃₄ AND k₄₄)) AND (w₂₅ AND w₃₅ AND w₄₅) or (w₂₆ AND w₃₆ AND w₄₆))

【００６８】ここでは，水平成分，垂直成分のみで示し
たが，同様に斜め成分のパターンも抽出する。このよう
に黒パターンの両側が白パターンで挟まれている場合
に，細線候補として抽出する。

【００６９】なお，処理の流れは，図７および図１０の
フローチャートで示すようになる。注目画素を図９に示
すように設定したときに，図７のように主走査方向に処
理を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１と
し，主走査方向に再び処理を行う。

【００７０】ここで，図１０のフローチャートを参照し
てパターンマッチング部３０５Ｂのパターンマッチング
処理について説明する。なお，ＭＦＢは状態変数であ
り，主走査の先端では０である。ＳＦＢ（ｉ）は，主走
査方向の１ライン分の配列であり，１ライン前の状態変
数である。

【００７１】先ず，現在の状態変数ＭＦＢと１ライン前
の状態変数ＳＦＢ（ｉ）とを比較する（Ｓ１１）。ここ
でＭＦＢ＜ＳＦＢ（ｉ）であれば，ＭＦＢ＝ＳＦＢ
（ｉ）として（Ｓ１２），ステップＳ１２へ進み，そう
でなければ，そのままステップＳ１２へ進む。

【００７２】ステップＳ１２では，パターンマッチング
部３０５Ａからの出力ＰＭ１がｏｎであるか否かを判定
し，ＰＭ１がｏｎでなければ（すなわち，ｏｆｆであれ
ば），ステップＳ１８へ進む。一方，ＰＭ１がｏｎであ
れば，ステップＳ１４〜Ｓ１７でＭＦＢの値が０より大
きければ，その値を変更する。具体的には，ＭＦＢが８
より大きければ１６に設定し（Ｓ１４，Ｓ１５），ＭＦ
Ｂが０より大きく８より小さい場合には８に設定する。

【００７３】ステップＳ１８では，白地領域であるか否
かを判定する。ここでの白地領域は，ラプラシアン部３
０４の出力の細線用白領域をａとして，次のようになる
ときに白地領域と判定する。

【００７４】

【００７５】ステップＳ１８において，白地領域と判定
された場合，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１お
よび出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ１９），ＭＦＢ
＝１６に設定し（Ｓ２０），ステップＳ３６へ進む。

【００７６】一方，ステップＳ１８において，白地領域
でないと判定された場合，前述した細線パターンと一致
するか否かによって細線パターンであるか否かを判定し
（Ｓ２１），細線パターンでない場合には，パターンマ
ッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆ
ｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦＢ＝０であるか否かを判
定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ
進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設
定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。

【００７７】また，ステップＳ２１において，細線パタ
ーンである場合には，ＭＦＢ＞８であるか否か判定し
（Ｓ２５），８より大きければ，パターンマッチング部
３０５Ｂの出力１および出力２にＨ（ｏｎ）を出力し
（Ｓ２６），さらにステップＳ２８，Ｓ２９で，ＭＦＢ
＞１６であればＭＦＢ＝１６に設定し，ＭＦＢ＞１６で
なければそのままステップＳ３６へ進む。

【００７８】また，ステップＳ２５で８より大きくなけ
れば，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ３０），Ｍ
ＦＢ＝０であれば，パターンマッチング部３０５Ｂの出
力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ３１），
ステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，パター
ンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力
し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ３２），ＭＦＢ＝
ＭＦＢ＋４（ただし，ＭＦＢが１６以上になる場合に
は，１６にする）を設定して（Ｓ３３），さらにステッ
プＳ３４，Ｓ３５で，ＭＦＢ＞８であればＭＦＢ＝８に
設定し，ＭＦＢ＞８でなければそのままステップＳ３６
へ進む。

【００７９】ステップＳ３６では，ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＦ
Ｂに設定し，１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）を更新
する。次に，ステップＳ３７で，ＳＦＢ（ｉ）＞ＳＦＢ
（ｉ−１）を判定する。これは更新した１ライン前のデ
ータと，更新した１ライン１画素前のデータとの比較で
ある。１ライン前のデータＳＦＢ（ｉ）が大きければ，
ＳＦＢ（ｉ−１）＝ＳＦＢ（ｉ）を設定し（Ｓ３８），
処理を終了する。

【００８０】上記の処理を主走査方向に順次行う。すな
わち，状態変数ＭＦＢは，順次，図１１の矢印の方向
に伝搬する。そして，ステップＳ３６により矢印の方
向に伝搬し，ステップＳ３７により矢印の方向に伝搬
する。このことより，ステップＳ１８の白地領域判定ま
たはステップＳ１２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，白地上の極細線を検出するこ
とが可能となり，絵柄上の網点を誤抽出することがなく
なる。さらにステップＳ１４の細線パターンのマッチン
グにより，状態変数を再セットするので，文字の塊も良
好に抽出することが可能となる。

【００８１】また，状態変数で，パターンマッチング部
３０５Ｂの出力１，出力２を異ならせて出力するので，
白地上の文字と網点上の文字を切りわけて出力すること
が可能となる。

【００８２】図１１から明らかなように，副走査の矢印
方向は０または＋（プラス）方向であるので，ライン単
位（主走査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，ページメモリ等を備えることな
く容易に実現することができる。

【００８３】なお，パターンマッチング部３０５Ｂは，
図２に示すように，出力１を孤立点除去部３０６Ａに出
力し，出力２を孤立点除去部３０６Ｂに出力する。出力
１と出力２との違いは，状態変数の違いである。これに
よって，例えば，図１２に示すように，罫線の枠の内部
に文字（あ，い，う等）が記述されており，さらに枠の
内部が網点の場合，罫線の枠は出力１，出力２とも細線
と判断して，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可能となる。

【００８４】次に，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂに
ついて説明する。孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂは，
どちらも同一の回路からなる。孤立点除去部３０６Ａの
入力データは，パターンマッチング部３０５Ａの出力
（ＰＭ１）とパターンマッチング部３０５Ｂの出力（出
力１）からなり，孤立点除去部３０６Ｂの入力データ
は，パターンマッチング部３０５Ａの出力（ＰＭ１）と
パターンマッチング部３０５Ｂの出力（出力２）からな
る。孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂにおいて，線画は
連続した線からなるので，孤立点を除去する。孤立点と
は，網点を線画と誤検出した場合に生じる。

【００８５】パターンマッチング部３０５Ａ，パターン
マッチング部３０５Ｂ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する。例えば，４×４のパターン
マッチングにおいて，抽出パターンが２以上ならば，中
心画素（ａ₂₂，ａ₃₃でもよい）を抽出パターンとして補
正して出力Ｈを出力する（抽出パターンとする）。この
ことにより，孤立点を除去すると同ときに，膨張（拡
大）している。図３に示すように，孤立点除去部３０６
Ａ，３０６Ｂの出力は，それぞれＰＭ２，ＰＭ３であ
る。

【００８６】次に，画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂ
について説明する。画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂ
は，どちらも同一ロジック（回路）である。現在まで，
画像単位で行っていたが，ブロック単位（４×４）で処
理を行うため，画素単位のデータをブロック単位に変換
する。ここでは，単純に４×４の単純間引きをするが，
孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂで実質上４×４の膨張
も行っているのでデータの欠落は生じない。

【００８７】次に，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂお
よびページメモリ３１３（色判定部３０２のページメモ
リ）について説明する。ページメモリ３０８Ａ，３０８
Ｂおよび３１３の回路は，いずれも同一機能である。ペ
ージメモリ３０８Ａは画素密度変換部３０７Ａの出力結
果を入力し，ページメモリ３０８Ｂは画素密度変換部３
０７Ｂの出力結果を入力し，ページメモリ３１３は色判
定回路３１２の出力結果を入力する。

【００８８】ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３
１３は，主走査方向１２００ドット×副走査方向１７３
６ライン（約２ＭＢ）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Ａ３サイズおよびＤＬ
Ｔ用紙（ダブルレターサイズ）より大きなサイズを有す
る。第１スキャンときに入力データをブロック（４×４
画素）単位でページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３
１３に記憶すると同ときに，セレクタ３０９Ａ，３０９
Ｂおよび３１４を介して出力される。第２スキャン以降
では，第１スキャンときにページメモリ３０８Ａ，３０
８Ｂおよび３１３に記憶されている判定結果がセレクタ
３０９Ａ，３０９Ｂおよび３１４を介して出力される。
すなわち，第１スキャンにおける色判定結果や線画抽出
の処理データが第２スキャン以降において用いられるの
で，スキャン毎の色判定結果，線画抽出結果（Ｃ／Ｐ信
号）のパラツキをなくすことができる。

【００８９】次に，孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１
０Ｂについて説明する。孤立ブロック除去部３１０Ａ，
３１０Ｂは，同一回路で同一機能を示す。例えば，５×
５のブロックのマトリックスで，中心ブロックのみがｏ
ｎ（Ｈ）で他がｏｆｆ（Ｌ）であるときこのブロックは
孤立しているので，ｏｆｆとして出力Ｌを出力する。ｏ
ｎとは抽出パターンを意味する。このことにより，周辺
データから孤立しているブロックを除去する。

【００９０】次に，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂについて
説明する。膨張部３１１Ａ，３１１Ｂは，同一回路で同
一機能を示す。ここでは，Ｎ×ＮのＯＲ処理（膨張）を
して，その後にＭ×ＭのＡＮＤ処理を行う（縮小）。そ
して，５×５の補間処理を行う。Ｍ−Ｎが膨張量とな
る。

【００９１】ＭとＮはＮ＞Ｍである。ここでＯＲ処理を
するのは，孤立しているブロックを隣接または周辺のブ
ロックと連結させるためである。例として，３×３ブロ
ック（１２×１２画素に対応）の膨張例を示す。

【００９２】その後に５×５画素のＡＮＤ処理（収縮）
を施す。以下にその例を示す。

【００９３】その後に１００ｄｐｉのギザギザが残って
いるので，補間処理を行う。図１３に補間処理の例を示
す。図において実線は１００ｄｐｉの補正前のギザキザ
を示し，破線が補正後の出力を示す。例えば，５×５の
マトリックスにおいて以下のようになる。線画抽出した
データが以下の論理式を満たすとき，注目画素ａ₂₂のデ
ータを反映（補正）する。 パターン１，２，３，４の詳細は以下のようになる。な
お，ここで！は不定演算子を示す。

【００９４】 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 ）

【００９５】 パターン２ (a₁₁ and a₁₂ and a₁₃ and a₂₁ and a₂₂ and a₂₃ and a₃₁ and a₃₂ and a₃₃ ）

【００９６】 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 ）

【００９７】 パターン４ (！a₁₁ and！a₁₂ and！a₁₃ and！a₂₁ and！a₂₂ and！a₂₃ and ！a₃₁ and！a₃₂ and！a₃₃ ）

【００９８】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，さらに線画とその周辺を線画処理す
る。上述のパターンマッチングは十字の交点を抽出でき
ないが，この膨張処理により連結することができる。ま
た，線画とそ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。

【００９９】このことにより，特に，カタログの使用期
間・仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に罫
線を抽出できる。白地を含む罫線を文字として抽出し，
網点上の文字は白地上の文字と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を識別して別の処理
を行うことが可能となる。

【０１００】〔線画認識部３０１のパターンマッチング
部３０５Ｂの他の例〕ここでは，前述の図３で示した線
画認識部３０１のパターンマッチング部３０５Ｂの出力
の条件を変えたものである。なお，基本的な構成および
動作は前述とと同様に付き，ここでは異なる部分のみを
説明する。

【０１０１】前述では，パターンマッチング部３０５Ｂ
で行う細線パターンマッチングにおいて，状態変数によ
って出力１および出力２を設定しているが，ここでは，
さらに出力２の設定条件を追加して絵柄上の文字（罫
線）を抽出できるようにするものである。

【０１０２】図１４は，第２のパターンマッチング処理
（パターンマッチング部３０５Ｂ）のフローチャートを
示す。図１０に示したフローチャートと同一の符号は共
通の処理を示すため，ここでは異なるのみを説明する。

【０１０３】ステップＳ２１において，前述した細線パ
ターンであるか否かを判定し，細線パターンでない場合
には，以下に示す細線パターン１と一致するか否かを判
定する（Ｓ４０）。

【０１０４】細線パターン１は，前述した細線パターン
と同一のもの使用するが，同一でなくてもよい。ここで
黒パターン（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨ
ＲＢ（図６参照）より大きいものをＨとする。また，白
パターン（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値
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。すなわち，エッヂ量成分で補
正するのは細線のコントラストを上げるためである。Ｔ
ＨＲＢ，ＴＨＲＷの少なくとも一方は，細線パターンマ
ッチングより抽出し易い値にする。ただし，細線パター
ンと細線パターン１のパターンマッチングのパターンが
異なるときは，抽出結果が細線パターンの方が抽出し易
いようにしておく。

【０１０５】ステップＳ４０で，細線パターン１と一致
しない場合は，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１
および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦ
Ｂ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０で
あればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，
ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ
３６へ進む。

【０１０６】一方，ステップＳ４０で，細線パターン１
と一致する場合は，ＭＦＢ＞８であるか否かを判定し
（４１），状態変数ＭＦＢが８より大きければ，パター
ンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力
し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ４３），ＭＦＢ＝
ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進
む。また，状態変数ＭＦＢが８より大きくなければ，Ｍ
ＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ４２），ＭＦＢ＝０
でなければステップＳ３２へ進み，ＭＦＢ＝０であれ
ば，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力
２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），再度，ＭＦＢ＝
０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であれ
ばステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦ
Ｂ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６
へ進む。

【０１０７】また，細線パターンマッチングと細線パタ
ーンマッチング１，閾値ＴＨＲＷおよびＴＨＲＢは大小
関係を利用してコード化してもよい。コード化の例とし
ては，細線パターンのＴＨＲＷ，ＴＨＲＢをそれぞれＴ
ＨＲＷ，ＴＨＲＢとし，細線パターン１のＴＨＲＷ，Ｔ
ＨＲＢをそれぞれＴＨＲＷ１，ＴＨＲＢ１として，その
大小関係を ＴＨＲＷ＜ＴＨＲＷ１＜ＴＨＲＢ１＝ＴＨＲＢ とすると，この場合，コード化しないと４または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。

【０１０８】 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』

【０１０９】ここで，Ｐはエッヂ量である。コードは
『０』〜『３』であるので２ビットで表現することがで
き，コードを展開するときは逆の処理を行えばよい。ま
た，大小関係は固定でなくとも良く，入れ替えることが
できるようにした方がよいことは勿論である。

【０１１０】このことにより，状態変数（ＭＦＢ）を用
いて，白地上のパターンと網点や色地上のパターンを切
り換えることが可能で，しかも状態変数は共通に使用す
ることができる。

【０１１１】また，良好に網点上の文字を抽出すること
が可能であれば，網点上の文字を抽出する際（図１４の
フローチャートのＳ４０），状態変数を参照しなくもよ
い（Ｓ４２の判定を常に一致していると判断する）。こ
のような方法で網点上の文字と白地上の文字を分離して
やってもよい。

【０１１２】したがって，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良好に罫線を
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，網点上の文字は白地上の文字と別の判定を
行っているので，実施の形態１よりさらに精度が向上す
る。白地上の文字と網点上の文字とを区別して，それぞ
れ別の処理を行うことが可能となる。

【０１１３】図１１において，Ｐ（ｉ，Ｊ＋１），Ｐ
（ｉ＋１，Ｊ），Ｐ（ｉ＋１，Ｊ−１）の３通りの伝搬
方向しかないが，特に，Ｐ（ｉ＋１，Ｊ−１）の方向に
関しては，−１だけでなく，−２，−３等を追加して，
状態変数の伝搬方向の主走査方向性をなくした方がよ
い。

【０１１４】さらに，画像データ全てをページメモリに
もって行う装置においては，状態変数の伝搬方向は全方
向（３６０度）にすれば，よいのは言うまでもない。

【０１１５】図１５に示すアンシャープマスキングによ
るディテール強調効果を施す。図において，（ａ）は処
理対象の主信号，（ｂ）はアンシャープ信号，（ｃ）は
アンシャープマスク信号，（ｄ）はディテール強調ずみ
信号を示している。これらのエッヂ特性例に基づき補正
を行う。この実施の形態２では，ラプラシアン部３０４
で図１５（ｃ）のアンシャープマスク信号を用いてエッ
ヂ量の補正を行うが，図１５（ｄ）のディテール強調ず
み信号，他の信号を用いて補正してもよい。

【０１１６】また，パターンマッチング部３０５Ａで，
白地上の黒（輪郭）を拾う場合には，網点（網掛け）上
の文字は抽出しない。パターンマッチング部３０５Ｂに
より，白地上の罫線と，網点上または色地上の罫線を別
々に抽出する。例えば，“書”のような込み入った文字
もパターンマッチング部３０５Ｂにより抽出する。

【０１１７】なお，前述した例における状態変数は，状
態変数の上限値を８（網点上の文字）と１６（白地上の
文字）で説明したが，いくつであっても構わない。

【０１１８】網点上の文字と白地上の文字の分離方法
は，罫線内の網掛けがあり，その中の文字の誤検出を避
けるためで，罫線が細いと，文字が近くにある可能性が
あるからであり，また罫線の幅が太くなるにつれ文字が
近くにある可能性が減るからである。

【０１１９】前述した例により，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
ることが可能となる。副走査方向の反映方向が一方向な
ので，ラスタースキャン方式の読み出し方法で，特にハ
ードウェア化に適し，画像データに容易に反映が可能で
ある。

【０１２０】上記画像処理装置は，線画のエッヂを検出
するアルゴリズムであり，特に印刷物特有の網点を検出
して除去することはしていないので，ジェネレーション
（複写機の複写物）等の網点を含まない原稿にも特に有
効である。

【０１２１】抽出したパターンを，画素単位の孤立点除
去で小さな領域誤判定を除去し，その後は，大きなブロ
ック単位（４×４）単位で広い範囲で孤立ブロックを除
去するので，誤判定を良好に除去できる。さらに，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なくなる。

【０１２２】また，前述した膨張部３１１Ａ，３１１Ｂ
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，この実施の形態のように，膨張量Ｘとする
とＸ＝Ｍ−Ｎとして，Ｍ画素膨張させて，その後にＮ画
素縮小しているので，Ｘ＜Ｍであるから孤立した領域を
連結させることができる。さらに膨張させる際に粗い密
度で行っているので，換言すれば，粗い密度（ブロック
単位）のまま膨張させるので，ハードウェアの量を低減
することができる。

【０１２３】また，第１スキャンの結果を第２スキャン
以降も用いるので，必ず線画判定結果と色判定結果は一
致するので，バラツキなく処理を行うことができる。さ
らにメモリに記憶するデータは，最終結果ではなくデー
タ処理中に，処理密度が粗くなった（粗くした）データ
を記憶するので，メモリに記憶するデー量を低減するこ
とができる。

【０１２４】また，線画判定結果と色判定結果の両方
を，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記
憶する代わりに，例えば，線画判定結果のみを記憶し
て，色判定結果はスキャン毎のものを用いてもよい。こ
れにより，メモリ容量が２ＭＢ×２＝４ＭＢとなるの
で，市販の４ＭＢのメモリを用いて容易に構成すること
ができる。さらに，ページメモリ３０８Ａを２ＭＢと
し，ページメモリ３０８Ｂおよび１３１を４×４ブロッ
クでなく，８×４ブロックとして，ページメモリ３０８
Ｂおよび１３１のメモリ容量を１ＭＢとしても，全体の
メモリ容量を４ＭＢ（２ＭＢ×２＋１ＭＢ）にすること
ができる。

【０１２５】また，全ての判定結果をメモリに記憶する
代わりに，スキャン毎にパラツキの大きいものだけをメ
モリに記憶するようにしてもよい。

【０１２６】〔色判定部３０２の他の例〕図１６は，本
発明の実施の形態に係り，本発明の要部である色判定部
の構成を示すブロック図である。この色判定部３０２
は，後述する如く構成・動作される色相分割手段として
の色相分割部１６０１と，色相分割部１６０１の出力
ｃ，ｍ，ｙそれぞれを５ライン蓄えるラインメモリ１６
０２〜１６０４と，後述する図１７の如く構成され，入
力画像データが黒画素か色画素かを判定する無彩画素判
定手段の機能を有する色画素判定部１６０５と，から構
成されている。

【０１２７】図１７および図１８は，図１６における色
画素判定部１６０５の内部構成を示すブロック図であ
る。この色画素判定部１６０５は，ｃ，ｍ，ｙのプレー
ンを独立にカウントするカウント部１７０１およびカウ
ント部１７０２と，色分割部１６０１で判定した画素が
５×５においてｃ，ｍ，ｙの全てが１あるいは全てが０
以外の画素（色画素）の部分に対して後述する所定のパ
ターンマッチングを行うパターンマッチング部１７０３
と，カウント部１７０１の出力に基づいて黒画素の判定
を行う黒画素判定部１７０４と，カウント部１７０２お
よびパターンマッチング部１７０３の出力に基づいて色
画素の判定を行う色画素判定部１７０５と，を備えてい
る。

【０１２８】さらに，色画素判定部１６０５は，図１８
に示すように，黒画素判定部１７０４の出力値を入力
し，ブロック化するブロック化部１８０１と，ブロック
化部１８０１でブロック化されたデータを，注目画素の
隣接画素に黒画素ブロックがない場合に孤立点として除
去する孤立点除去部１８０２と，孤立点除去部１８０２
の出力を，色画素ブロックが存在する場合に３ブロック
画素を膨張処理する膨張処理部１８０３と，色画素判定
部１７０５の出力値を入力し，ブロック化するブロック
化部１８０４と，色画素ブロックの連続性を検出し，カ
ラー原稿であるか白黒原稿であるかを判定する連続カウ
ント部１８０５と，を備えている。

【０１２９】次に，以上のように構成された色判定部の
動作について説明する。上記色相分割部１６０１におい
て，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋ，Ｗの信号に分け
る。色分割の例としては，それぞれの色の境界を求め，
ＲＧＢの最大値と最小値との差をＲＧＢ差と定義し，以
下のようにする。なお，この例では，ＲＧＢデータは数
字が大きくなるほど黒くなる。

【０１３０】（１）Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ） Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０のときｒｙ＝１，一致しないときｒ
ｙ＝０ （２）Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｒｇ） １１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０のときｒｇ＝１，一致し
ないときｙｇ＝０ （３）Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ） １＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０のときｇｃ＝１，一致しな
いときｇｃ＝０ （４）Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ） ８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０のときｃｂ＝１，一致し
ないときｃｂ＝０ （５）Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ） ９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０のときｂｍ＝１，一致しな
いときｂｍ＝０ （６）Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ） Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０のときｍｒ＝１，一致しないと
ｍｒ＝０

【０１３１】（７）Ｗ画素判定 （Ｒ＜ｔｈｗ）＆＆（ｇ＜ｔｈｗ）＆＆（Ｂ＜ｔｈｗ）
ならば，ｙ＝ｍ＝ｃ＝０とする。 （８）Ｙ画素判定 （ｒｙ＝＝１）＆＆（ｙｇ＝＝０）＆＆（ＲＧＢ差＞ｔ
ｈｙ）ならば，ｙ＝１，ｍ＝ｃ＝０とする。 （９）Ｇ画素判定 （ｒｇ＝＝１）＆＆（ｇｃ＝＝０）＆＆（ＲＧＢ差＞ｔ
ｈｇ）ならば，ｃ＝ｙ＝１，ｍ＝０とする。 （１０）Ｃ画素判定 （ｇｃ＝＝１）＆＆（ｃｂ＝＝０）＆＆（ＲＧＢ差＞ｔ
ｈｃ）ならば，ｃ＝１，ｍ＝ｙ＝０とする。 （１１）Ｂ画素判定 （ｃｂ＝＝１）＆＆（ｂｍ＝＝０）＆＆（ＲＧＢ差＞ｔ
ｈｂ）ならば，ｃ＝ｍ＝１，ｙ＝０とする。 （１２）Ｍ画素判定 （ｂｍ＝＝１）＆＆（ｍｒ＝＝０）＆＆（ＲＧＢ差＞ｔ
ｈｍ）ならば，ｍ＝１，ｙ＝ｃ＝０とする。 （１３）Ｒ画素判定 （ｍｒ＝＝１）＆＆（ｒｙ＝＝０）＆＆（ＲＧＢ差＞ｔ
ｈｒ）ならば，ｙ＝ｍ＝１，ｃ＝０とする。 （１４）Ｂｋ画素判定 上記（７）〜（１３）の条件に該当しないとき，ｙ＝ｍ
＝ｃ＝１とする。

【０１３２】ここで，上記（７）〜（１４）の優先順位
は，数の小さい方を優先する。また，ｔｈｗ，ｔｈｙ，
ｔｈｍ，ｔｈｃ，ｔｈｒ，ｔｈｇ，ｔｈｂは，複写（処
理）前に決定される閾値である。また，ＲＧＢ差とは１
画素内のＲＧＢそれぞれの画像データの最大値と最小値
との差である。

【０１３３】出力信号をｃ，ｍ，ｙの３ｂｉｔを出力す
る。つまり，３ｂｉｔでｃ，ｍ，ｙ，ｒ，ｇ，ｂ，ｂｋ
を表している。ここで，色相毎に閾値を変えているの
は，色相領域毎に，有彩範囲が異なるときに，色相領域
に応じた閾値を決定する。なお，この場合のおける色相
分割は，一例であって，これに限定されるものではな
く，他の式であっても勿論よい。

【０１３４】さて，色相分割部１６０１の出力ｃ，ｍ，
ｙは，それぞれラインメモリ１６０２〜１６０４に５ラ
イン蓄えられ，色画素判定部１６０５に入力される。５
ライン分のｃ，ｍ，ｙのデータは，カウント部１７０
１，１７０２，パターンマッチング部１７０３に入力さ
れる。

【０１３５】パターンマッチング部１７０３は，色相分
割部１６０１で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）が５×５に
おいて，ｃ，ｍ，ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１），あ
るいは全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画
素）である所のパターンマッチングを行う。すなわち，
以下のパターンのいずれかに一致する場合に，色画素候
補２とする。

【０１３６】（１）パターン１ ａｒｙ［ｙ＋１］［ｘ］＆＆ａｒｙ［ｙ］［ｘ］＆＆ａ
ｒｙ［ｙ−１］［ｘ］ （２）パターン２ ａｒｙ［ｙ］［ｘ＋１］＆＆ａｒｙ［ｙ］［ｘ］＆＆ａ
ｒｙ［ｙ］［ｘ−１］ （３）パターン３ ａｒｙ［ｙ＋１］［ｘ＋１］＆＆ａｒｙ［ｙ］［ｘ］＆
＆ａｒｙ［ｙ−１］［ｘ−１］ （４）パターン４ ａｒｙ［ｙ＋１］［ｘ−１］＆＆ａｒｙ［ｙ］［ｘ］＆
＆ａｒｙ［ｙ−１］［ｘ＋１］

【０１３７】なお，上記における中心画素はｘ，ｙであ
る。このパターン例を図１９に示す。上記の如く，パタ
ーンマッチング部１７０３においてパターンマッチング
を行っているのは，孤立点などを拾わないようにするた
めである。反対に，網点などの，小面積の色検出する際
には，中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１），あるいは全て
が０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるか
によって判定すればよい。

【０１３８】カウント部１７０２は，上記判定した画素
（ｃ，ｍ，ｙ）を５×５内において，それぞれ数をカウ
ントする。このとき，カウントしたｃ，ｍ，ｙの最大値
と最小値との差が，ｔｈｃｎｔ以上で，かつカウントし
たｃ，ｍ，ｙの最小値が，ｔｈｍｉｎ未満ならば，色画
素候補１とする。なお，上記ｔｈｃｎｔおよびｔｈｍｉ
ｎは，複写（処理）前に設定する閾値である。

【０１３９】また，ｙ，ｍ，ｃをプレーン展開し，Ｎ×
Ｎのマトリックスにおいてそれぞれのプレーン毎に数を
数え，最小値をブラック（Ｂｋ）であると仮定してい
る。これにより，黒画素の読み取りがずれても補正する
ことが可能になる。さらに，最大値と最小値との差を有
彩画素であると仮定している。これにより，黒画素が読
み取りがずれた画素を補正し，有彩画素を抽出する。つ
まり，一定画素の有彩画素がある場合に有彩画素として
いる。

【０１４０】パターンマッチング部１７０３とカウント
部１７０２の出力は，色画素判定部１７０５で色画素か
否かを判定する。つまり，色画素候補１で，かつ色画素
候補２であれば，入力データが色画素であると判定す
る。

【０１４１】次いで，色画素判定部１７０５の出力をブ
ロック化部１８０４に入力する。この動作はブロック化
部１８０１と同様に行われ，以下の処理は４×４を１ブ
ロック単位で動作する。そして，ブロック化部１８０４
によってブロック化されたデータは連続カウント部１８
０５に入力される。

【０１４２】連続カウント部１８０５では，色画素ブロ
ックの連続性をチェックし，カラー原稿か白黒原稿であ
るか否かを，例えば以下の如く判定する。 ＯＵＴ＝（有彩画素領域が主走査方向に連続するブロッ
ク数≧ＲＡＣＳ１）＃（有彩画素領域が存在するライン
が副走査方向に連続するブロック数≧ＲＡＣＳ１） 上記ＲＡＣＳ１は，複写（処理）前に決定される閾値で
ある。なお，連続カウント部１８０５では，ハードウェ
アは，少なくなるように構成される。ここでは，単に連
続性をチェックするので，主走査と副走査の判定条件は
違ってもさほど支障をきたすものではない。

【０１４３】カウント部１７０１は，色相判定部１６０
１で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）を５×５内において，
それぞれ数をカウントする。すなわち，カウントした
ｃ，ｍ，ｙの最大値と最小値との差が，ｔｈｃｎｔ以下
で，かつカウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が，ｔｈｍｉ
ｎ以上ならば，黒画素とする。

【０１４４】なお，ｔｈｃｎｔ，ｔｈｍｉｎは，複写
（処理）前に決定される閾値である。ここでは，ｙ，
ｍ，ｃをプレーン展開し，Ｎ×Ｎのマトリックスにおい
てそれぞれのプレーン毎に数を数え，その最小値をブラ
ックであると仮定している。これにより，黒画素の読み
取りがずれても補正することが可能となる。

【０１４５】そして，最大値と最小値との差が有彩画素
と仮定する。このことにより，黒画素の読み取りがずれ
た画素を補正し，有彩画素を抽出する。一定画素の有彩
画素が存在する場合を有彩画素としている。読み取りず
れで黒画素周辺の画素が色付くことがあるので，補正を
するのがｔｈｍｉｎである。

【０１４６】また，黒画素判定部１７０４による黒画素
判定の出力をブロック化部１８０１においてブロック化
する。ブロック化とは，４×４画素のマトリックスにお
いて，２画素以上の色画素があれば，色画素ブロックと
して出力する。このブロック化部１８０１以降の処理
は，４×４を１ブロックとしてブロック単位に出力す
る。

【０１４７】続いて，上記ブロック化したデータを孤立
点除去部１８０２において，注目画素の隣り合う画素に
黒画素ブロックがなければ，孤立点を除去する。この孤
立点除去部１８０２の出力を，膨張処理部１８０３にお
いて，色画素ブロックが存在する場合は，３ブロック画
素を膨張処理する。ここで膨張処理を行うのは，黒画素
の周辺を黒文字処理するためである。ここで，出力Ｂ／
Ｃ信号は，黒画素ブロックのときにＨを出力し，それ以
外のときはＬを出力する。

【０１４８】ところで，カウント部１７０１およびカウ
ント部１７０２では，有彩（色）画素／無彩（黒）画素
の判定条件によるメモリ量の増加を少なくしている。本
来ならば，色相分割部１６０１から独立させた方がよい
が，色相分割を独立にすると，パターンマッチングのメ
モリが増えるので好ましくない。

【０１４９】また，上述してきた実施の形態は，ＲＧＢ
データに対して行ってきたが，ＲＧＢデータに限定する
ものではなく，例えば輝度色差（Ｌａｂ色空間など）に
対して色相判定を行うことは容易である。

【０１５０】

【発明の効果】以上説明したように，本発明に係る画像
処理装置（請求項１〜４）によれば，ｙ，ｍｃのプレー
ン展開し，ｎ×ｍのマトリックスにおいてそれぞれのプ
レーン毎に数を数えて，その最小値を黒と判定すること
により読み取り位置ずれを補正し，無彩色の判定が実現
されると共に，２値データ後に処理を行うため，多値デ
ータと比較して非常に少ないメモリ容量でＲＧＢ読み取
りずれに対応するため，メモリ容量の低減を図ることが
できる。

【０１５１】また，本発明に係る画像処理装置（請求項
５）によれば，正確に黒を判定するために色相を判定
し，色相毎に無彩判定を行うので，色相領域に応じて判
定を切替えることができ，高精度の色抽出が実現する。

【０１５２】また，本発明に係る画像処理装置（請求項
６，７）によれば，複数の有彩／無彩判定を行う際に，
判定の途中まで共通に処理し，３ｂｉｔのプレーンを独
立に数えた値の閾値を切り換えることが可能なため，メ
モリの増加を少なくすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の概略
構成を示すブロック図である。

【図２】図１における画像処理部の内部構成を示すブロ
ック図である。

【図３】図２における原稿認識部の内部構成を示すブロ
ック図である。

【図４】線画認識部のラプラシアン部における白領域検
出または黒領域検出の動作を説明するための記号化され
たマトリックスを示す説明図である。

【図５】線画の断面図であり，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】パターンマッチング処理のフローチャートであ
る。

【図８】パターンマッチング処理（パターンマッチング
部）のフローチャートである。

【図９】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１０】本発明の実施の形態に係るパターンマッチン
グ処理（パターンマッチング部）を示すフローチャート
である。

【図１１】図１０のパターンマッチング処理における状
態変数ＭＦＢの伝搬を示す説明図である。

【図１２】線画認識部のパターンマッチング部における
状態変数の違いによる細線の判断例を示す説明図であ
る。

【図１３】線画認識部の膨張部における補間処理の例を
示す説明図である。

【図１４】本発明の実施の形態に係るパターンマッチン
グ処理（パターンマッチング部）を示すフローチャート
である。

【図１５】アンシャープマスキングによるディテール強
調効果を示す説明図である。

【図１６】本発明の実施の形態に係る要部である色判定
部の構成を示すブロック図である。

【図１７】図１６における色画素判定部の内部構成を示
すブロック図である。

【図１８】図１６における色画素判定部の内部構成を示
すブロック図である。

【図１９】パターンマッチングに使用するパターン例を
示す説明図である。

【符号の説明】

１０１ 原稿読取部 １０２ 画像処理部 １０３ 画像記録部 ２０１ ＲＧＢγ補正部 ２０２ 原稿認識部 ２０３ 遅延部 ２０４ ＲＧＢフィルタ部 ２０５ 色補正部 ２０６ ＵＣＲ部 ２０７ 変倍部 ２０８ ＣＭＹＢｋフィルタ部 ２０９ ＣＭＹＢｋγ補正部 ２１０ 階調処理部 ３０１ 線画認識部 ３０２ 色判定部 ３０３ モノクロ化部 ３０４ ラプラシアン部 ３０５Ａ，３０５Ｂ パターンマッチング部 ３０６Ａ，３０６Ｂ 孤立点除去部 ３０７Ａ，３０７Ｂ 画素密度変換部 ３０８Ａ，３０８Ｂ ページメモリ ３０９Ａ，３０９Ｂ セレクタ ３１０Ａ，３１０Ｂ 孤立ブロック除去部 ３１１Ａ，３１１Ｂ 膨張部 １６０１ 色相分割部 １６０２〜１６０４ ラインメモリ １６０５ 色画素判定部 １７０１，１７０２ カウント部 １７０３ パターンマッチング部 １７０４ 黒画素判定部 １７０５ 色画素判定部 １８０１，１８０４ ブロック化部 １８０２ 孤立点除去部 １８０３ 膨張部 １８０５ 連続カウント部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C079 HB01 HB03 HB12 LA03 LA10 LA31 LA34 NA10 NA29 PA01 PA02 PA03 5L096 AA02 AA06 BA07 EA43 FA14 FA15 FA44 FA54 GA19 GA28 GA40 GA43 GA51 JA11 LA05 MA03

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 外部より入力される入力画像の特定領域
   が無彩色であるかの原稿認識を行い，該認識の結果に基
   づいて所定の画像処理を実行する画像処理装置におい
   て，前記入力画像の色相領域を判定し，プレーン画素単
   位に分割する色相分割手段と，前記色相分割手段で分割
   された各プレーン画素が無彩画素か否かを判定する無彩
   画素判定手段と，を備えたことを特徴とする画像処理装
   置。
2. 【請求項２】 外部より入力される入力画像の特定領域
   が無彩色であるかの原稿認識を行い，該認識の結果に基
   づいて所定の画像処理を実行する画像処理装置におい
   て，前記入力画像を色相領域に分割し，ｃ（シアン），
   ｍ（マゼンタ），ｙ（イエロー），ｒ（レッド），ｇ
   （グリーン），ｂｋ（黒），ｗ（白）に色を判定し，
   ｃ，ｍ，ｙの３ｂｉｔプレーンに変換する色相分割手段
   と，前記プレーンをｎ×ｍマトリックスで，それぞれカ
   ウントし，該カウントしたプレーンの最小値の数を無彩
   画素であると判定する無彩画素判定手段と，を備えたこ
   とを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記無彩画素判定手段は，前記カウント
   した最小値を黒画素とし，最小値が所定の値以上で，か
   つ最大値−最小値が所定の値以下の場合，無彩画素領域
   であると判定することを特徴とする請求項１または２に
   記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記無彩画素判定手段による無彩判定
   は，ＲＧＢデータの最大値と最小値との差に従って判定
   することを特徴とする請求項２または３に記載の画像処
   理装置。
5. 【請求項５】 前記無彩画素判定手段による無彩判定
   は，色相毎にそれぞれ閾値を設定し，各閾値に従って判
   定することを特徴とする請求項２または３に記載の画像
   処理装置。
6. 【請求項６】 前記無彩画素判定手段は，複数の無彩画
   素を検出する際に，最小値の数を判定する値および最大
   値−最小値の数を判定する条件を変更し，判定を行うこ
   とを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】 前記無彩画素判定手段は，複数の無彩画
   素を検出し，入力画像がカラー画像か白黒画像かを判定
   し，かつ，入力画像の特定領域を黒文字として処理する
   かの可否を判定することを特徴とする請求項６に記載の
   画像処理装置。