JP2002142101A

JP2002142101A - 画像処理装置

Info

Publication number: JP2002142101A
Application number: JP2000337701A
Authority: JP
Inventors: Masaya Azuma; 真哉東
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2000-11-06
Filing date: 2000-11-06
Publication date: 2002-05-17

Abstract

(57)【要約】【課題】中間調の背景を含むカラー画像であっても簡
単な構成で正確な原稿方向認識を行うことが可能な画像
処理装置を提供する。【解決手段】画像データのＲＧＢ各色の信号に対して
２値化処理部２０７にて２値化処理を行い、この２値化
処理画像の文字画像が白色画素で表されている場合には
画像反転処理部２１０にて画像反転処理を行う。ＲＧＢ
各チャンネルの２値化処理画像に対して論理積演算を施
すことで背景のみを除去し、文字画像のみヒストグラム
を作成する。ヒストグラムから画像の回転角を回転角認
識部２１２で認識し、その回転角に基づいて画像回転処
理部２１３で画像回転処理を行って、各原稿画像データ
の方向を合わせて出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は複写機等の画像形成
機に適用される画像処理装置に係る。特に、本発明は、
背景画像等が存在する原稿に対して、その方向認識（用
紙の向きの認識）の信頼性を向上するための対策に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来より、自動原稿給紙装置を備えた複
写機が知られている。この複写機において複数枚の原稿
を連続コピーする場合には、例えば給紙トレイ上に載置
された複数枚の原稿を自動原稿給紙装置によって１枚ず
つ取り出して画像を読み取り、その画像データに基づい
て記録紙への画像形成動作が順次行われる。

【０００３】この場合、ユーザは、給紙トレイ上に載置
する各原稿が一律に同じ方向を向いているか否かを確認
する必要がある。この確認作業を怠り、仮に、複数の原
稿の中に方向の異なる（上下が逆向きの）原稿が存在す
る場合、その原稿の複写物も方向が異なった状態で複写
されることになり、コピー動作の終了後、ユーザは、方
向が異なる複写物を探し出してその向きを修正しなけれ
ばならないことになる。特に、同時に複数部コピーを行
う場合には、各複写物セットそれぞれに対して、向きの
異なる複写物の修正を行うといった煩雑な作業が必要に
なってしまう。更に、複写機が自動ステープルユニット
を備えており、複写物の自動ステープルを行う場合に
は、一部の複写物の向きが異なったまま（他の複写物と
の上下が逆向きのまま）ステープルされてしまうことに
なり、最悪の場合にはコピーをやり直さなければならな
い事態も生じることがある。

【０００４】このような不具合を解消するため、ユーザ
が原稿の向きを確認しなくても、読み取った原稿データ
に基づいて原稿の向きを認識し、その画像出力が適切な
向きになるように、つまり、一部の原稿が逆向きである
場合には、その原稿の画像データを反転処理してコピー
動作を行う方法が特開平９−９０４０号公報に開示され
ている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】原稿の向きを認識する
ための従来の手法としては、上記公報にも開示されてい
るように、原稿画像の濃度分布を示すヒストグラムを生
成し、それを用いて原稿方向を認識するのが一般的であ
る。しかしながら、この手法ではヒストグラムを正確に
生成する必要がある。例えば、原稿に微小な汚れやごみ
等といったノイズが多数点在している場合や、中間調の
背景等を含む原稿画像を読み取る場合には、このノイズ
や背景の影響により行間や文の先頭箇所などの正確な位
置が判別できなくなる恐れがある。そのため、生成され
たヒストグラムも正確さに欠けたものとなり、原稿方向
認識の信頼性を低下させることになってしまう。

【０００６】この不具合を解消するものとして特開２０
００−２２８９９号公報に開示されている画像認識装置
がある。この公報には、文字画像のサイズを検出し、こ
の検出された文字サイズに応じて孤立点除去フィルタの
フィルタサイズを決定することにより、上記ノイズを効
率良く除去し、正確な原稿方向認識を行う技術的思想が
開示されている。

【０００７】この公報に開示されている技術によれば、
孤立点ノイズ等を簡単な構成で効率良く除去することは
可能である。ところが、図１２（ａ）に示されるような
中間調の背景を含むカラー画像であって、文字色の輝度
と背景の輝度とに大きな差がない場合や背景の輝度が一
様でない場合には、ヒストグラムから文字検出を行うこ
とが困難になる可能性が高い。図１２（ｂ）は、上記図
１２（ａ）の画像から求められたヒストグラムにより２
値化された画像である。このように、従来の技術では、
上述の如き背景を含んだカラー画像に対して、文字認識
を良好に行うことができず、原稿方向認識の信頼性を十
分に得ることができない。

【０００８】上記のノイズや背景を除去する手段として
特開平７−９９５８１号公報で提示されている方法があ
るが、この方法ではニューラルネットワークを用いた認
識処理やベクトル演算など膨大な処理が必要となり、処
理に長時間を要してしまうため実用性に欠ける。

【０００９】本発明は、かかる点に鑑みてなされたもの
であり、その目的とするところは、中間調の背景を含む
カラー画像であっても簡単な構成で正確な原稿方向認識
を行うことが可能な画像処理装置を提供することにあ
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】−発明の概要− 上記の目的を達成するために、本発明は、画像データの
ＲＧＢ各色の信号に対してそれぞれ２値化処理を行い、
これにより得られた各画像データを合成処理すること
で、背景画像を除去し、文字画像のみを得て原稿方向認
識を正確に行うことができるようにしている。

【００１１】−解決手段− 具体的には、文字画像を含む原稿の向きを認識するため
の画像処理装置を前提とする。この画像処理装置に対
し、領域分離手段、２値化処理手段、合成処理手段、回
転角認識手段及び回転処理手段を備えさせている。上記
領域分離手段は、原稿から読み取った画像データを文字
領域と非文字領域とに分離するものである。２値化処理
手段は、上記画像データのＲＧＢ各色の信号に対してそ
れぞれ２値化処理を行うものである。合成処理手段は、
上記２値化処理を行ったＲＧＢ各色の画像データを合成
処理するものである。回転角認識手段は、上記合成処理
した画像データに基づき画像の回転角を認識するもので
ある。回転処理手段は、上記画像の回転角に応じて画像
データを回転処理するものである。

【００１２】この特定事項により、ＲＧＢ各色の信号に
対してそれぞれ２値化処理を行うことにより得られた画
像データを合成処理して、背景画像を除去し、文字画像
のみを得る。そして、この文字画像に基づいて画像の回
転角を認識し、必要に応じて画像の回転処理を行う。例
えば、天地が逆の原稿であった場合には、その画像に対
して１８０°の回転処理を行い、画像の方向を他の原稿
画像の方向に一致させる。これにより、各原稿が一律に
同じ方向を向いていなくても全ての原稿の画像データの
方向が一致することになる。

【００１３】また、領域分離手段によって分離された文
字領域及び非文字領域のうち少なくとも文字領域の画像
データを低解像度に変換する解像度変換手段を備えさ
せ、２値化処理手段が、この低解像度に変換された画像
データに対して２値化処理を行う構成とした場合には、
低解像度化に伴うデータ量の削減により、処理の高速化
と資源の節約を図ることができる。

【００１４】上記合成処理手段の具体構成として以下の
ものが挙げられる。つまり、合成処理手段が、ＲＧＢ各
色の信号に対して２値化処理手段により２値化処理され
た各画像データを論理積演算によって合成するようにし
ている。この特定事項により、文字画像の全てを黒色画
素で表すことが可能になり、文字画像のみを確実に抽出
できる信頼性の高い合成処理が実現可能となる。

【００１５】また、原稿画像の濃度分布を示すヒストグ
ラムを画像データから生成するヒストグラム生成手段
と、２値化処理手段によって２値化処理された画像デー
タの画像形状を、上記ヒストグラムに基づいて判別する
画像形状判別手段と、上記原稿画像の平均濃度と画像形
状とに基づいて２値化処理画像データの文字画像が白色
画素で表されているか否かを判別し、文字画像が白色画
素で表されていると判別した場合、２値化画像に反転処
理を行う画像反転処理手段とを備えさえた場合には、文
字画像が白色画素で表されている場合であっても上記画
像反転処理により文字画像を黒色画素で表すことが可能
になる。このため、文字画像のみの抽出がよりいっそう
確実に行える。つまり、カラー画像においてＲＧＢ各チ
ャンネルデータをみると文字画像はどのチャンネルにお
いても輝度が一様であるのに対して中間調背景画像は一
様である場合と一様でない場合が想定される。いずれの
場合もＲＧＢ各チャンネルの背景画像の輝度がすべて文
字画像と同一であることは少なく、仮に同一であったと
しても孤立点ノイズとして点在するにとどまる場合が多
い。本発明は、このＲＧＢ各チャンネル個別に２値化処
理し、２値化処理画像の文字画像が白色画素で表されて
いるか否かを判別し、文字画像が白色画素で表されてい
れば２値化処理画像を画像反転処理する。その上でＲＧ
Ｂ各チャンネルの２値化処理画像に対して論理積演算を
施すことで背景のみを除去し正確に文字画像のみの正確
なヒストグラムを作成することが可能になる。

【００１６】ヒストグラムを利用して画像形状を判別す
る手法の具体例として以下のものが挙げられる。つま
り、ヒストグラム生成手段により生成されたヒストグラ
ムに基づいて、ヒストグラムのエッジ形状を検出して、
そのエッジの数を計数するエッジカウント手段と、エッ
ジの数を記憶するエッジ数記憶手段とを備えさせ、画像
形状判別手段が、上記記憶されたエッジ数に基づいて画
像形状の判別を行う構成としている。この特定事項によ
り、画像形状の判別を正確に行うことができ、文字画像
に基づいた画像の回転角をより正確に認識することがで
きる。

【００１７】回転角認識手段の具体構成として以下のも
のが挙げられる。つまり、回転角認識手段が、中間調背
景及び非文字領域が除去された画像データによって生成
された原稿の濃度分布を示すヒストグラムに基づいて文
字画像の方向を認識する構成としている。この特定事項
により、高効率で正確な文字画像の方向を認識すること
が可能となる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。本形態では、自動原稿給紙装置付
きのデジタルカラー複写機に本発明を適用した場合につ
いて説明する。

【００１９】図１は、本形態に係るカラー画像複写機の
画像処理を行うための構成を示すブロック図である。こ
の図１に示すように、本カラー画像複写機は、カラー画
像入力装置１、画像処理装置２及びカラー画像出力装置
３を備えている。また、画像処理装置２は、Ａ／Ｄ変換
部２１、シェーディング補正部２２、入力階調補正部２
３、画像処理部２４、色補正部２５、黒生成下色除去部
２６、空間フィルタ処理部２７、出力階調補正部２８及
び階調再現処理部２９を備えている。

【００２０】カラー画像入力装置１は、例えばＣＣＤ
（Charge Coupled Device）等の撮像素子を備えたスキ
ャナ部として構成されている。そして、原稿に向かって
照射した光の反射光の像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、
Ｂ：青）のアナログ信号として上記ＣＣＤが読み取り、
このアナログ信号が画像処理装置２に入力されるように
なっている。

【００２１】カラー画像入力装置１によって読み取られ
たアナログ信号は、画像処理装置２内の各部２１〜２９
に順に送られて後述する所定の画像処理が行われ、Ｃ，
Ｍ，Ｙ，Ｋ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロ
ー、Ｋ：ブラック）のデジタルカラー信号として、カラ
ー画像出力装置３へ出力される。そして、このカラー信
号に基づいた用紙への画像形成が行われるようになって
いる。以下、画像処理装置２内の各部２１〜２９につい
て説明する。

【００２２】Ａ／Ｄ変換部２１は、上記ＲＧＢのアナロ
グ信号をデジタル信号に変換するものである。

【００２３】シェーディング補正部２２は、Ａ／Ｄ変換
部２１から受信したＲＧＢのデジタル信号に対して、カ
ラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系で生じる
各種の歪みを取り除く処理を施すものである。

【００２４】入力階調補正部２３は、シェーディング補
正部２２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（Ｒ
ＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整える
と同時に、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処理を施
すようになっている。

【００２５】画像処理部２４は領域分離手段としての領
域分離処理部２０２と回転角認識部２１２とを備えてい
る（画像処理部２４の内部構成を示す図２参照）。領域
分離処理部２０２は、入力画像中の各画素を、文字領
域、網点領域、写真領域の何れに属するか判断して上記
ＲＧＢ信号を分離するものである。回転角認識部２１２
は、画像出力が適切な方向になるように画像データの回
転処理を施すべく、入力画像データの天地（画像の上下
方向）を判別するものである。また、この画像処理部２
４は、領域分離結果に基づき、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２６、
空間フィルタ処理部２７及び階調再現処理部２９へそれ
ぞれ出力すると共に、入力階調補正部２３から受信した
入力信号に対し、必要に応じて回転処理を施した後、後
段の色補正部２５に出力するようになっている。

【００２６】黒生成下色除去部２６は、色補正後のＣＭ
Ｙの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理を
行うと共に、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信号を生成する処理を行うもの
であって、この黒生成下色除去部２６により、ＣＭＹの
３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。

【００２７】黒生成処理の一例として、スケルトンブラ
ックによる黒生成を行なう方法（黒生成処理の一般的方
法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力
特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、入力されるデータをＣ，Ｍ，
Ｙとし、出力されるデータをＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’と
し、更に、ＵＣＲ（Under Co1or Removal）率をα（０
＜α＜１）とした場合、黒生成／下色除去処理が以下の
式により表わされる。

【００２８】Ｋ’＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝Ｃ’＝Ｃ−αＫ’ Ｍ’＝Ｍ−αＫ’ Ｙ’＝Ｙ−αＫ’ 空間フィルタ処理部２７は、黒生成下色除去部２６から
受信したＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別
信号を基に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「ぼやけ」や粒状性劣化を防ぐように処理するもので
ある。出力階調補正部２８及び階調再現処理部２９も、
空間フィルタ処理部２７と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像
データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施す
ようになっている。

【００２９】例えば、領域分離処理部２０２において文
字として分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の
再現性を高めるために、空間フィルタ処理部２７による
空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理によって高周波
数の強調量が大きく設定される。同時に、階調再現処理
部２９においては、高域周波数の再現に適した高解像度
のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択され
る。

【００３０】また、領域分離処理部２０２において網点
として分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部
２７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。そして、出力階調補正部２
８では、濃度信号などの信号をカラー画像形成部の特性
値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行っ
た後、階調再現処理部２９で、最終的に画像を画素に分
離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）が施される。

【００３１】更に、領域分離処理部２０２において写真
として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。

【００３２】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に入力されるよ
うになっている。

【００３３】本複写機は、画像データに基づいて記録媒
体（例えば紙等）上に画像形成を行うもので、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
形成機として構成される。また、本発明が適用される画
像形成機としては、複写機に限定されるものではなく、
プリンタやファクシミリ装置などであってもよい。

【００３４】画像処理部２４の詳細構成を図２に示す。
以下、この図２のブロック図及び図３〜図８のフローチ
ャートを用いて画像処理部２４における画像データの処
理手順について説明する。

【００３５】上記入力階調補正部２３より画像処理部２
４に入力されたＲＧＢ信号は高解像度画像メモリ２０１
に一旦格納される。図１１（ａ）は、上記図１２（ａ）
のオリジナル画像から得られたＲＧＢ信号に基づく各画
像を示している。その後、この高解像度画像メモリ２０
１の内容を読み出し、上記領域分離処理部２０２で文字
領域と非文字領域（網点領域および写真領域）とに領域
分離し、文字領域部分のみを抽出する（図３のステップ
ＳＴ１）。このように、文字領域のみを処理対象とする
ことでデータ量を削減して、処理の高速化と資源の節約
とを図ることができるようにしている。

【００３６】尚、ここでの領域分離は公知の技術を用い
て行われる。例えば「画像電子学会研究会予稿９０−０
６−０４」に記載されている方法を用いることができ
る。

【００３７】ここでは、注目画素（処理対象画素）を中
心としたＭ×Ｎ（Ｍ，Ｎは自然数）画素のブロック内
で以下のような判定を行い、それを注目画素の領域識別
信号とする。

【００３８】ブロック内の中央の９画素に対して信号レ
ベルの平均値（Ｄave）を求め、その平均値を用いてブ
ロック内の各画素を２値化する。また、最大画素信号レ
ベル（Ｄmax）、最小画素信号レベル（Ｄmin）も同時に
求める。網点領域では、小領域における画像信号の変動
が大きく、また、背景に比べて濃度が高い。このことを
利用し、網点領域を識別する。２値化されたデータに対
して主走査、副走査方向でそれぞれ０から１への変化点
数、１から０への変化点数を求めて、それぞれＫ_H、Ｋ_V
とし、閾値Ｔ_H、Ｔ_Vと比較して、各変化点数が共に閾値
を上回っている場合には、それを網点領域とする。ま
た、背景との誤判定を防ぐために、上記Ｄmax，Ｄmin，
Ｄaveを閾値Ｂ₁，Ｂ₂と比較する。

【００３９】Ｄmax−Ｄave＞Ｂ₁、且つＤave−Ｄmin＞Ｂ₂、且つＫ_H＞Ｔ_H、且つＫ_V＞Ｔ_V …網点領域と判定上記の条件以外 …非網点領域と判定文字領域では、最大信号レベルと最小信号レベルとの差
が大きく、濃度も高いと考えられることから、文字領域
の識別を以下のように行う。つまり、非網点領域におい
て先に求めていた最大、最小信号レベルとそれらの差分
（Ｄsub）を閾値Ｐ_A、Ｐ_B、Ｐ_Cと比較し、この最大、最
小信号レベル及び差分のうち何れか一つが閾値を上回っ
たならば文字領域、これら全てが閾値以下ならば写真領
域とする。

【００４０】Ｄmax＞Ｐ_A、またはＤmin＞Ｐ_B、またはＤsub＞Ｐ_C …文字領域と判定上記の条件以外 …写真領域と判定上述のようにして領域分離処理部２０２で領域分離処理
された文字領域部分のデータを解像度変換手段としての
解像度変換部２０３で低解像度に解像度変換する。たと
えば４００DPIで読み込まれたデータを２５DPIといった
低解像度画像データとして低解像度画像メモリ２０４に
格納する。原稿方向認識を行うためのヒストグラム作成
には文字画像の高さを検出できればよいので高解像度の
データは必要なく、低解像度のデータに変換してデータ
量を削減することで処理の高速化と資源の節約を図るこ
とを可能にしている。

【００４１】２値化処理手段としての２値化処理部２０
７では、低解像度画像メモリ２０４のデータを読み取
り、ＲＧＢ各色の信号に対してそれぞれ２値化処理を行
う（図３のステップＳＴ２）。その際の２値化手順は画
素毎の階調データと２値化のための閾値（図２中の閾値
記憶部２１７に記憶されている閾値）とを比較すること
により行われる。

【００４２】ここで２値化処理を行う際の閾値の設定は
公知の技術を用いて行う。例えば画像の濃度平均値を求
め、これを閾値とする。濃度の平均を用いるのではな
く、平均値に対して何らかの計算を施して閾値としても
よい。図１１（ｂ）は、上記ＲＧＢ各チャンネル画像を
２値化することにより得られた各画像を示している。

【００４３】２値化された画像を元に、ヒストグラム生
成手段としてのヒストグラム作成部２０５において原稿
画像の濃度分布を示すヒストグラムを作成する（図３の
ステップＳＴ３）。ヒストグラムは主走査方向あるいは
副走査方向に黒色画素数をカウントすることで生成され
る。２値化された画像は閾値の設定と文字色、背景色の
兼ね合いにより４つのパターンに分類され、作成され
る。また、ヒストグラムも４つのパターンに分類され
る。ひとつは文字画像と背景画像が分離され、文字画像
が黒色画素で表される場合（図９（ａ）参照）、ひとつ
は文字画像と背景画像が分離され、文字画像が白色画素
で表される場合（図９（ｂ）参照）、ひとつは文字画像
と背景画像が明確に分離されず、文字画像が黒色画素で
表される場合（図９（ｄ）参照）、最後が文字画像と背
景画像が明確に分離されず、文字画像が白色画素で表さ
れる場合（図９（ｃ）参照）である。

【００４４】文字色の輝度が低くかつ背景中間色の輝度
が全体的に高い場合、文字画像と背景画像とが分離さ
れ、文字画像が黒色画素に変換される。逆に文字色の輝
度が高く背景中間色の輝度が全体的に低い場合、背景画
像と文字画像が分離され、文字画像は白色画素に変換さ
れる。

【００４５】この２つのパターンでは文字画像が黒色画
素で表されている場合、画像の平均濃度は低く、文字画
像が白色画素で表されている場合は画像の平均濃度は高
くなる。

【００４６】背景の中間色の輝度と文字色の輝度との差
が比較的小さい場合、背景画像と文字画像とを正確に分
離することができない。背景画像部分が大きく残る場
合、ヒストグラムエッジ（変化点）カウント処理（図
６）においてカウントされるヒストグラムエッジ（変化
点）数は少なくなる。この場合も同様に文字画像が黒色
画素で表される場合と白色画素で表される場合に大別で
きる。

【００４７】この２つのパターンでは、上記の場合とは
逆に、文字画像が黒色画素で表されている場合、画像の
平均濃度は高く、文字画像が白色画素で表されている場
合は画像の平均濃度は低くなる。

【００４８】次に、ヒストグラムの形状を判別する前記
画像形状判別処理を行う（図３のステップＳＴ４)。

【００４９】以下、画像形状判別手段としての画像形状
判別処理部２０９で行われる画像形状判別処理手順につ
いて図４のフローチャートに沿って説明する。

【００５０】生成されたヒストグラムについて主走査方
向エッジカウント処理（図４のステップＳＴ１１）およ
び副走査方向エッジカウント処理（図４のステップＳＴ
１２）でヒストグラムのエッジ（変化点）の数をカウン
トする。前記ヒストグラムのエッジカウント手順を図６
のフローチャートに示す。

【００５１】カウント処理に際して比較対象メモリ２１
５を初期化して（例えば、初期点が白であれば０、黒で
あれば１）おく（図６のステップＳＴ３１）。次にヒス
トグラムの変化点の出現順序を整理する番号であるｎを
「１」と設定する（図６のステップＳＴ３２）。

【００５２】比較対象メモリ２１５に格納されたデータ
とｎ番目のヒストグラムの変化点データ（図６のステッ
プＳＴ３３）とを比較し（ステップＳＴ３４）、ヒスト
グラムの変化点データの値が比較対象データよりも閾値
記憶部２０６の値を超えて大きければ（ステップＳＴ３
４でＹＥＳ判定）、立ち上がりエッジとみなしてエッジ
カウント手段としてのヒストグラムエッジカウンタ２１
４のカウンタの値をインクリメントする（ステップＳＴ
３５）。カウントされたエッジ数はエッジ数記憶手段と
してのエッジ数記憶部２１６に格納される。この時のヒ
ストグラムの変化点データを比較対象メモリ２１５に格
納する（ステップＳＴ３６）。エッジとみなされなかっ
た場合（ステップＳＴ３４でＮＯ判定）、次の変化点に
おけるヒストグラム変化点データを読み込み（ステップ
ＳＴ４２、ＳＴ３３）、上記と同様の比較を行う。な
お、これら２つのパターンの場合、図９に示すように立
ち上がりエッジと立ち下がりエッジが交互に現れること
から、交互に現れた場合のみカウントする。その後、ｎ
の値をインクリメントして（ステップＳＴ４３、ＳＴ３
７）、次のヒストグラムの変化点データを読み込み（ス
テップＳＴ３８）、読み込んだヒストグラムの変化点デ
ータと比較対象データを比較し（ステップＳＴ３９）、
比較対象データがヒストグラムデータよりも閾値を超え
て大きければ（ステップＳＴ３９でＹＥＳ判定）、立ち
下がりエッジとみなしカウンタの値をインクリメント
（ステップＳＴ４０）する。この時のヒストグラムの変
化点データの値を比較対象メモリ２１５に格納する（ス
テップＳＴ４１）。エッジとみなされなかった場合（ス
テップＳＴ３９でＮＯ判定）、ｎの値をインクリメン卜
して（ステップＳＴ３７）ヒストグラムの変化点データ
を読み込み（ステップＳＴ３８）、上記と同様の比較を
行う。また立ち上がりエッジ数、立ち下がりエッジ数、
いずれのカウントにおいても対象となるすべてのデータ
処理が終了すれば（すべての変化点についてのカウント
処理が終了した場合には）、エッジカウント処理を終了
する（ステップＳＴ４３、ＳＴ４４でＹＥＳ判定）。

【００５３】なお、本発明では閾値記憶部２０６の所定
値を「１６」と定めている。この所定値はこの値に限る
ものではない。

【００５４】図４のフローチャートに戻って、画像形状
判別処理において主走査方向のエッジ数と副走査方向の
エッジ数とを比較し、より大きい方を次の処理の対象と
する（図４のステップＳＴ１３）。主走査方向あるいは
副走査方向のエッジ数が所定値よりも大きい場合（ステ
ップＳＴ１４あるいはステップＳＴ１５でＹＥＳ判
定）、すなわち上記４つのパターンのうち文字画像が正
確に分離できているパターンであるとき、エッジ判別フ
ラグを「０」とする（ステップＳＴ１６）。一方、主走
査方向あるいは副走査方向のエッジ数が所定値よりも小
さい場合(ステップＳＴ１４あるいはステップＳＴ１５
でＮＯ判定）、すなわち文字画像と背景画像が分離され
ないとき、エッジ判別フラグを「１」とする（ステップ
ＳＴ１７、ＳＴ１８)。

【００５５】図３のフローチャートに戻って、文字画像
が白色画素であらわされていると判断された場合、画像
反転処理手段としての画像反転処理部２１０において画
像反転処理を行い文字画像を黒色画素で表す（図３のス
テップＳＴ５）。その際の画像反転手順は図５のフロー
チャートで示される。まず、前記エッジ判別フラグが
「１」であれば（図５のステップＳＴ２１でＹＥＳ判
定）、反転フラグをＯＮとし（ステップＳＴ２２）、逆
に「０」であれば（ステップＳＴ２１でＮＯ判定）、反
転フラグをＯＦＦとする（ステップＳＴ２３）。次に２
値化画像の平均濃度を求めこれを所定値と比較し、２値
化画像の平均濃度が所定値（所定濃度）よりも大きけれ
ば（ステップＳＴ２４でＹＥＳ判定）、反転フラグを反
転する（ステップＳＴ２５）。

【００５６】以上の処理により反転フラグがＯＮとなる
のはエッジ判別フラグが「１」かつ画像の平均濃度が所
定値よりも低い場合と、エッジ判別フラグが「０」かつ
画像の平均濃度が所定値よりも高い場合となる。前者は
文字画像が分離され文字画像が白色画素で表される場合
（図９（ｂ）参照）、後者は文字画像が分離されず文字
画像が白色画素で表される場合である（図９（ｃ）参
照）。反転フラグがＯＮであれば（ステップＳＴ２６で
ＹＥＳ判定）、画像を反転する（ステップＳＴ２７）。
以上が画像反転処理手順である。

【００５７】次に、ＲＧＢ各チャンネルの各画像データ
に対して図３のステップＳＴ２からステップＳＴ５まで
の処理を順次行い、低解像度画像メモリ２０４にデータ
を格納する。格納されたデータは合成処理手段としての
画像合成部２１１において論理積合成される（図３のス
テップＳＴ６）。つまり、この画像合成部２１１では、
上記ＲＧＢ各色の信号に対して２値化処理された各画像
データが論理積演算によって合成される。これまでの処
理で文字画像はすべて黒色画素で表されているため３入
力１出力の論理積の出力においても文字画像部分は黒色
画素であらわされる。一方、背景画像はＲＧＢ各チャン
ネルそれぞれで白色画素や黒色画素で表されるため、適
切な反転処理がなされることにより論理積出力は白色画
素で表される。図１１（ｃ）は、上記各画像を合成処理
することにより得られた画像を示している。

【００５８】次に、回転角認識手段としての回転角認識
部２１２では読み込まれた画像データの回転角を認識す
る（図３のステップＳＴ７）。画像回転角認識処理は図
７のフローチャートで示される。まず合成出力画像デー
タのヒストグラムを作成し、そのエッジ（変化点）をカ
ウントする（図７のステップＳＴ５１およびステップＳ
Ｔ５２）。ヒストグラムエッジ（変化点）のカウント手
段は図８のフローチャートで示される。ここでは図６で
説明したエッジカウント処理とは異なり立ち上がりエッ
ジと立ち下がりエッジを個別に計上する。この図８にお
けるエッジカウント処理手順は、図６の場合と略同様で
あるので説明を省略する。図８のステップＳＴ６１〜Ｓ
Ｔ７０が、それぞれ図６のステップＳＴ３１〜ＳＴ３
４，ＳＴ３９，ＳＴ３５，ＳＴ４０，ＳＴ３６，ＳＴ４
３，ＳＴ４２に対応している。

【００５９】次に主走査方向のエッジ数と副走査方向の
エッジ数を比較する（図７のステップＳＴ５３）。高解
像度画像メモリ２０１に格納されている画像が図１０
（ａ）に示される向きであった場合、天地が正常な状態
のコピー出力を行うには回転処理を行わずそのまま出力
すればよい。この場合は主走査方向のエッジ数の方が副
走査方向のエッジ数よりも多く（ステップＳＴ５３でＹ
ＥＳ判定）、副走査方向のヒストグラムで立ち下がりエ
ッジが多くなる（ステップＳＴ５９でＹＥＳ判定）。前
記高解像度画像メモリ２０１に格納されている画像が図
１０（ｂ）に示される向きであった場合、天地が正常な
状態のコピー出力を行うには画像に対して１８０°回転
処理を施せばよい。この場合は主走査方向のエッジ数の
方が副走査方向のエッジ数よりも多く（ステップＳＴ５
３でＹＥＳ判定）、副走査方向のヒストグラムで立ち上
がりエッジが多くなる（ステップＳＴ５８でＹＥＳ判
定）。立ち上がりエッジ数と立ち下がりエッジ数の差が
あまりない場合（ステップＳＴ５９でＮＯ判定)、原稿
方向の判別ができないため回転角は０°とする。同様に
図１０（ｃ）に示される向きの場合は、９０°の回転処
理を施せばよい。この場合は副走査方向のエッジ数のほ
うが主走査方向のエッジ数よりも多く（ステップＳＴ５
３でＮＯ判定）、主走査方向のヒストグラムで立ち下が
りエッジが多くなる（ステップＳＴ５７でＹＥＳ判
定）。さらに、図１０（ｄ）に示される向きの場合、副
走査方向のエッジ数のほうが主走査方向のエッジ数より
も多く（ステップＳＴ５３でＮＯ判定）、主走査方向の
ヒストグラムで立ち上がりエッジが多くなる（ステップ
ＳＴ５６でＹＥＳ判定）。ここでも同様に立ち上がりエ
ッジ数と立ち下がりエッジ数の差があまりない場合は原
稿方向の判別ができないため回転角は０゜とする（ステ
ップＳＴ５７でＮＯ判定）。

【００６０】なお、本発明では図７のステップＳＴ５
６，ＳＴ５８で判別に用いられる所定値Ａを「２」、ス
テップＳＴ５７，ＳＴ５９で判別に用いられる所定値Ｂ
を「−２」とした。これら所定値はこの値に限るもので
はない。

【００６１】回転処理手段としての回転処理部２１３で
は高解像度画像メモリ２０１に格納されている画像に対
して上述の如く回転角認識部２１２で設定された回転角
の回転処理を実施する（図３のステップＳＴ８）。

【００６２】このようにして、本形態では、画像の回転
角を認識し、その回転角度に応じて画像データの回転処
理を行っている。このため、仮に、自動原稿給紙装置に
載置された複数枚の原稿の一部が逆向きであったとして
も、全ての原稿の画像データの方向を一致させることが
でき、全ての複写物の方向をあわせた状態で複写動作を
行うことが可能になる。これにより、ユーザが、自動原
稿給紙装置に載置する各原稿が一律に同じ方向を向いて
いるか否かを確認したり、コピー動作の終了後に、方向
が異なる複写物を探し出してその向きを修正するといっ
た作業は必要なくなり、ユーザの負担の軽減を図ること
ができる。

【００６３】

【発明の効果】以上のように、本発明では、画像データ
のＲＧＢ各色の信号に対してそれぞれ２値化処理を行
い、これにより得られた各画像データを合成処理するこ
とで、背景画像を除去し、文字画像のみを得て原稿方向
認識を正確に行うことができるようにしている。このた
め、簡単な構成で背景画像および非文字領域を除去し正
確な原稿方向認識を行うことができる。その結果、ユー
ザの作業負担の軽減を図ることができ、装置の使い勝手
の向上を比較的簡素な構成で実現することができる。

【００６４】また、文字領域の画像データを低解像度に
変換して２値化処理を行う構成とした場合には、低解像
度化に伴うデータ量の削減により、処理の高速化と資源
の節約を図ることが可能となる。

【００６５】また、２値化処理された各画像データを論
理積演算によって合成するようにした場合には、文字画
像の全てを黒色画素で表すことが可能になり、簡単な構
成で容易に中間調背景を除去することができ、文字画像
のみを確実に抽出できる信頼性の高い合成処理が実現可
能となる。

【００６６】更に、原稿画像の濃度分布を示すヒストグ
ラムを画像データから生成し、このヒストグラムに基づ
いて画像データの画像形状を判別し、且つ文字画像が白
色画素で表されている場合に、２値化画像に反転処理を
行うようにした場合には、文字画像が白色画素で表され
ている場合であっても、この文字画像を黒色画素で表す
ことが可能になる。このため、文字画像のみの抽出がよ
りいっそう確実に行え、原稿方向認識の信頼性の向上を
図ることができる。

【００６７】加えて、生成されたヒストグラムに基づい
て、ヒストグラムのエッジ形状を検出し、そのエッジの
数に基づいて画像形状の判別を行う構成とした場合に
は、文字画像に基づいた画像の回転角をより正確に認識
することができる。

【００６８】更に、原稿の濃度分布を示すヒストグラム
に基づいて文字画像の方向を認識する構成とした場合に
は、高効率で正確な文字画像の方向を認識することが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施形態に係るカラー画像複写機の構成を示す
ブロック図である。

【図２】画像処理部の詳細構成を示すブロック図であ
る。

【図３】原稿方向認識処理動作を示すフローチャート図
である。

【図４】画像形状判別処理動作を示すフローチャート図
である。

【図５】画像反転処理動作を示すフローチャート図であ
る。

【図６】第１のヒストグラムエッジカウント処理動作を
示すフローチャート図である。

【図７】画像回転角認識処理動作を示すフローチャート
図である。

【図８】第２のヒストグラムエッジカウント処理動作を
示すフローチャート図である。

【図９】非反転原稿と反転原稿との差を説明するための
図である。

【図１０】原稿の回転角によるヒストグラムの差を説明
するための図である。

【図１１】（ａ）は図１２（ａ）の画像のＲＧＢ各チャ
ンネル画像を示す図、（ｂ）は（ａ）のチャンネル画像
の２値化画像を示す図、（ｃ）は（ｂ）の画像を論理積
演算により合成した画像を示す図である。

【図１２】（ａ）は原稿のオリジナルカラー画像の一例
を示す図、（ｂ）は（ａ）の画像に対して従来の技術で
２値化処理を施した画像を示す図である。

【符号の説明】

２画像処理装置２０２領域分離処理部（領域分離手段）２０３解像度変換部（解像度変換手段）２０５ヒストグラム作成部（ヒストグラム生成手
段）２０７２値化処理部（２値化処理手段）２０９画像形状判別処理部（画像形状判別手段）２１０画像反転処理部（画像反転処理手段）２１１画像合成部（合成処理手段）２１２回転角認識部（回転角認識手段）２１３回転処理部（回転処理手段）２１４エッジカウンタ（エッジカウント手段）２１６エッジ数記憶部（エッジ数記憶手段）

フロントページの続きＦターム(参考） 5B047 AA01 AB02 AB04 CB23 DB03 DC04 DC09 5B057 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB06 CB08 CB12 CB16 CD03 CD05 CE08 CF04 DA08 DB02 DB06 DB08 DC16 DC23 5C072 BA20 RA03 UA07 UA17 UA18 UA20 5C076 AA01 AA03 AA19 AA22 AA24 AA25 AA27 BA03 BA06 CA10 CB01 5C077 MP05 MP08 PP13 PP20 PP22 PP23 PP25 PP27 PP32 PP46 PP47 PP57 PP59 PQ12 PQ17 PQ18 PQ19 PQ22 RR02

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文字画像を含む原稿の向きを認識するた
めの画像処理装置において、上記原稿から読み取った画像データを文字領域と非文字
領域とに分離する領域分離手段と、上記画像データのＲＧＢ各色の信号に対してそれぞれ２
値化処理を行う２値化処理手段と、上記２値化処理を行ったＲＧＢ各色の画像データを合成
処理する合成処理手段と、上記合成処理した画像データに基づき画像の回転角を認
識する回転角認識手段と、上記画像の回転角に応じて画像データを回転処理する回
転処理手段とを備えていることを特徴とする画像処理装
置。
【請求項２】請求項１記載の画像処理装置において、領域分離手段によって分離された文字領域及び非文字領
域のうち少なくとも文字領域の画像データを低解像度に
変換する解像度変換手段を備え、２値化処理手段は、この低解像度に変換された画像デー
タに対して２値化処理を行う構成とされていることを特
徴とする画像処理装置。
【請求項３】請求項１または請求項２記載の画像処理
装置において、合成処理手段は、ＲＧＢ各色の信号に対して２値化処理
手段により２値化処理された各画像データを論理積演算
によって合成する構成とされていることを特徴とする画
像処理装置。
【請求項４】請求項１〜請求項３のうち何れか一つに
記載の画像処理装置において、原稿画像の濃度分布を示すヒストグラムを画像データか
ら生成するヒストグラム生成手段と、２値化処理手段によって２値化処理された画像データの
画像形状を、上記ヒストグラムに基づいて判別する画像
形状判別手段と、上記原稿画像の平均濃度と画像形状とに基づいて２値化
処理画像データの文字画像が白色画素で表されているか
否かを判別し、文字画像が白色画素で表されていると判
別した場合、２値化画像に反転処理を行う画像反転処理
手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】請求項４記載の画像処理装置において、ヒストグラム生成手段により生成されたヒストグラムに
基づいて、ヒストグラムのエッジ形状を検出して、その
エッジの数を計数するエッジカウント手段と、エッジの数を記憶するエッジ数記憶手段とを備え、画像形状判別手段が、上記記憶されたエッジ数に基づい
て画像形状の判別を行う構成とされていることを特徴と
する画像処理装置。
【請求項６】請求項１〜請求項５のうち何れか一つに
記載の画像処理装置において、回転角認識手段は、中間調背景及び非文字領域が除去さ
れた画像データによって生成された原稿の濃度分布を示
すヒストグラムに基づいて文字画像の方向を認識する構
成とされていることを特徴とする画像処理装置。