JP2004153563A - Image processing device, image readout device, image forming device and color copying device - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像読取り装置、画像形成装置およびカラー複写装置に関し、特に、画像データの色文字黒文字を検出して適切な画像処理をする画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来例として、特許文献１に開示される画像処理装置が知られている。この発明では、それぞれの特徴にあわせて、パターンマッチングを行っている。
また、特許文献２に開示される画像処理装置、特許文献３に開示される有彩色無彩色分類方法、カラー画像処理装置および記録媒体が知られている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平５−３０７６４１号公報
【特許文献２】
特開２０００−１２５１４０号公報
【特許文献３】
特開２００１−３４６０５７号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の発明においては、色画素のみでパターンマッチングを行っているので、読取り位置ずれがあると誤判定してしまい、非現実的であるという問題点があった。
また、特許文献２の発明においては、暗い色網点を検出できない、特許文献３の発明においては、色網点検出手段を備えているが、白画素をしてかつマトリックスを細分化して装置を複雑化しているという問題点があった。
また、従前の発明では、濃い色網点などは文字と誤判定されることがある。そのときに色判定が正常に色と判定されても黒文字と判定されて黒単色で出力され、結局のところ非常に見苦しくなるという問題点があった。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、暗い色網点を色として検出する画像処理装置、画像読取り装置、画像形成装置およびカラー複写装置を提供することを目的とする。
【０００６】
より詳細には、本発明の第１の目的は、Ｎ×Ｎマトリックス内に、白画素がなく、所定の位置に色画素が存在する場合に色画素を判定するときに、色網点を色として検出する画像処理装置を提供することにある。
【０００７】
本発明の第２の目的は、色画素は、Ｎ×Ｎのマトリックスの外周４辺のそれぞれ１箇所を参照することにより、読取り位置ずれの影響を受けないようにして色を検出する画像処理装置を提供することにある。
【０００８】
本発明の第３の目的は、色網点検出手段に加え、色細線検出可能な色細線画素検出手段とを組み合わせることにより、色網点を検出する。これによって色細線を明確に検出可能とした画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１記載の発明は、Ｎ×Ｎマトリックス内に白画素があるかどうかを検出する白画素検出手段と、前記Ｎ×Ｎマトリックス内の所定の位置に色画素が存在する場合に色画素、色網点を含む色を判定する色判定手段と、前記白画素検出手段で白画素でなく、前記色判定手段で前記色画素、色網点を含む色であると判定したときに、前記色画素を判定する色画素判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記色判定手段は、前記Ｎ×Ｎマトリックスの外周４辺のそれぞれ１箇所を参照することを特徴とする画像処理装置である。
【００１１】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、さらに、色細線検出可能な色細線画素検出手段を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１２】
請求項４記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置を用い、さらに、原稿画像を色分解して読取って画像データを生成し前記画像処理装置に与えるカラースキャナとを備えることを特徴とする画像読取り装置である。
【００１３】
請求項５記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置を用い、さらに、前記画像処理装置の出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とする画像形成装置である。
【００１４】
請求項６記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置を用い、さらに、原稿画像を色分解して読取って画像データを生成し前記画像処理装置に与えるカラースキャナと、前記画像処理装置の出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とするカラー複写装置である。
【００１５】
請求項７記載の発明は、外部からのプリント指示コマンドを解析して前記カラープリンタによって外部からの画像情報をプリントアウトするプリンタコントローラを更に備えることを特徴とする請求項６記載ののカラー複写装置である。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態によるデジタルフルカラー複写機の概略構成図である。主な構成は、カラー画像読取り装置２００と、カラー画像記録装置４００と、が設けられており、これにより複写機を構成している。
【００１７】
カラー画像読取り装置（以下、スキャナという）２００は、コンタクトガラス２０２上の原稿１８０の画像を照明ランプ２０５、ミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃ、およびレンズ２０６を介してカラーセンサ２０７に結像して、原稿のカラー画像情報を、例えば、ブルー（以下、Ｂという）、グリーン（以下、Ｇという）およびレッド（以下、Ｒという）の色分解光毎に読取り、電気的な画像信号に変換する。カラーセンサ２０７は、この例では、３ラインＣＣＤセンサで構成されており、Ｂ、Ｇ、Ｒの画像を色ごとに読取る。スキャナ２００で得たＢ、Ｇ、Ｒの色分解画像信号強度レベルをもとにして、画像処理ユニット（図示省略）にて色変換処理を行い、ブラック（以下、ＢＫという）、シアン（以下、Ｃという）、マゼンタ（以下、Ｍという）およびイエロー（以下、Ｙという）の記録色情報を含むカラー画像データを得る。
【００１８】
このカラー画像データを用い、次に述べるカラー画像記録装置（以下、カラープリンタという）４００によって、ＢＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの画像を中間転写ベルト上に重ね形成し、そして転写紙に転写する。スキャナ２００は、カラープリンタ４００の動作とタイミングをとったスキャナスタート信号を受けて、照明ランプ２０５やミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなどからなる照明・ミラー光学系が左矢印方向へ原稿走査し、１回走査毎に１色の画像データを得る。そして、その都度、カラープリンタ４００で順次、顕像化しつつ、これらを中間転写ベルト上に重ね合わせて、４色のフルカラー画像を形成する。
【００１９】
カラープリンタ４００における露光手段としての光書き込み光学ユニット４０１は、スキャナ２００からのカラー画像データを光信号に変換して、原稿画像に対応した光書き込みを行い、感光体ドラム４１４に静電潜像を形成する。光書き込み光学ユニット４０１は、レーザ発光器４４１、これを発光駆動する発光駆動制御部（図示省略）、ポリゴンミラー４４３、これを回転駆動する回転用モータ４４４、ｆθレンズ４４２、反射ミラー４４６などで構成されている。感光体ドラム４１４は、矢印で示す如く反時計廻りの向きに回転するが、その周りには、感光体クリーニングユニット４２１、除電ランプ４１４Ｍ、帯電器４１９、感光体ドラム上の潜像電位を検知する電位センサー４１４Ｄ、リボルバー現像装置４２０の選択された現像器、現像濃度パターン検知器４１４Ｐ、中間転写ベルト４１５などが配置されている。
【００２０】
リボルバー現像装置４２０は、ＢＫ現像器４２０Ｋ、Ｃ現像器４２０Ｃ、Ｍ現像器４２０Ｍ、Ｙ現像器４２０Ｙと、各現像器を矢印で示す如く反時計回りの向きに回転させるリボルバー回転駆動部（図示省略）などからなる。これら各現像器は、静電潜像を顕像化するために、現像剤の穂を感光体ドラム４１４の表面に接触させて回転するＢＫ現像器４２０Ｋの現像スリーブ４２０ＫＳ、Ｃ現像器４２０Ｃの現像スリーブ４２０ＣＳ、Ｍ現像器４２０Ｍの現像スリーブ４２０ＭＳ、Ｙ現像器４２０Ｙの現像スリーブ４２０ＹＳと、現像剤を組み上げ・撹拌するために回転する現像パドルなどで構成されている。待機状態では、リボルバー現像装置４２０はＢＫ現像器４２０Ｋで現像を行う位置にセットされており、コピー動作が開始されると、スキャナ２００で所定のタイミングからＢＫ画像データの読取りがスタートし、この画像データに基づき、レーザ光による光書き込み・潜像形成が始まる。以下、ＢＫ画像データによる静電潜像をＢＫ潜像という。Ｃ、Ｍ、Ｙの各画像データについても同じ。このＢＫ潜像の先端部から現像可能とすべく、ＢＫ現像器４２０Ｋの現像位置に潜像先端部が到達する前に、現像スリーブ４２０ＫＳを回転開始して、ＢＫ潜像をＢＫトナーで現像する。そして、以後、ＢＫ潜像領域の現像動作を続けるが、潜像後端部がＢＫ潜像位置を通過した時点で、速やかに、ＢＫ現像器４２０Ｋによる現像位置から次の色の現像器による現像位置まで、リボルバー現像装置４２０を駆動して回動させる。この回動動作は、少なくとも、次の画像データによる潜像先端部が到達する前に完了させる。
【００２１】
像の形成サイクルが開始されると、感光体ドラム４１４は矢印で示すように反時計回りの向きに回動し、中間転写ベルト４１５は駆動モータ（図示省略）により、時計回りの向きに回動する。中間転写ベルト４１５の回動に伴って、ＢＫトナー像形成、Ｃトナー像形成、Ｍトナー像形成およびＹトナー像形成が順次行われ、最終的に、ＢＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順に中間転写ベルト４１５上に重ねてトナー像が形成される。ＢＫ像の形成は、以下のようにして行われる。すなわち、帯電器４１９がコロナ放電によって、感光体ドラム４１４を負電荷で約−７００Ｖに一様に帯電する。続いて、レーザダイオード４４１は、ＢＫ信号に基づいてラスタ露光を行う。このようにラスタ像が露光されたとき、当初、一様に荷電された感光体ドラム４１４の露光された部分については、露光光量に比例する電荷が消失し、静電潜像が形成される。リボルバー現像装置４２０内のトナーは、フェライトキャリアとの撹拌によって負極性に帯電され、また、本現像装置の現像スリーブ４２０ＫＳは、感光体ドラム４１４の金属基体層に対して電源回路（図示省略）によって、負の直流電位と交流とが重畳された電位にバイアスされている。この結果、感光体ドラム４１４の電荷が残っている部分には、トナーが付着せず、電荷のない部分、つまり、露光された部分にはＢＫトナーが吸着され、潜像と相似なＢＫ可視像が形成される。中間転写ベルト４１５は、駆動ローラ４１５Ｄ、転写対向ローラ４１５Ｔ、クリーニング対向ローラ４１５Ｃおよび従動ローラ群に張架されており、駆動モータ（図示省略）により回動駆動される。さて、感光体ドラム４１４上に形成したＢＫトナー像は、感光体と接触状態で等速駆動している中間転写ベルト４１５の表面に、ベルト転写コロナ放電器（以下、ベルト転写部という。）４１６によって転写される。以下、感光体ドラム４１４から中間転写ベルト４１５へのトナー像転写を、ベルト転写と称する。感光体ドラム４１４上の若干の未転写残留トナーは、感光体ドラム４１４の再使用に備えて、感光体クリーニングユニット４２１で清掃される。ここで回収されたトナーは、回収パイプを経由して図示しない排トナータンクに蓄えられる。
【００２２】
なお、中間転写ベルト４１５には、感光体ドラム４１４に順次形成するＢＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙのトナー像を同一面に順次位置合わせして、４色重ねのベルト転写画像を形成し、その後、転写紙にコロナ放電転写器にて一括転写を行う。ところで感光体ドラム４１４側では、ＢＫ画像の形成工程の次に、Ｃ画像の形成工程に進むが、所定のタイミングから、スキャナ２００によるＣ画像データの読取りが始まり、その画像データによるレーザ光書込みでＣ潜像の形成を行う。Ｃ現像器４２０Ｃは、その現像位置に対して先のＢＫ潜像後端部が通過した後で、かつ、Ｃ潜像先端が到達する前に、リボルバー現像装置の回転動作を行い、Ｃ潜像をＣトナーで現像する。以降、Ｃ潜像領域の現像をつづけるが、潜像後端部が通過した時点で、先のＢＫ現像器の場合と同様にリボルバー現像装置４２０を駆動して、Ｃ現像器４２０Ｃを送り出し、次のＭ現像器４２０Ｍを現像位置に位置させる。この動作もやはり、次のＭ潜像先端部が現像部に到達する前に行う。なお、ＭおよびＹの各像の形成工程については、それぞれの画像データの読取り、潜像形成、現像の動作が、上述のＢＫ像や、Ｃ像の工程に準ずるので、説明は省略する。
【００２３】
ベルトクリーニング装置４１５Ｕは、入口シール、ゴムブレード、排出コイルおよび、これら入口シールやゴムブレードの接離機構により構成される。１色目のＢＫ画像をベルト転写した後の、２、３、４色目を画像をベルト転写している間は、ブレード接離機構によって、中間転写ベルト面から入口シール、ゴムブレードなどは離間させておく。
【００２４】
紙転写コロナ放電器（以下、紙転写器という。）４１７は、中間転写ベルト４１５上の重ねトナー像を転写紙に転写するべく、コロナ放電方式にて、ＡＣ＋ＤＣまたは、ＤＣ成分を転写紙および中間転写ベルトに印加するものである。
【００２５】
給紙バンク内の転写紙カセット４８２には、各種サイズの転写紙が収納されており、指定されたサイズの用紙を収納しているカセットから、給紙コロ４８３によってレジストローラ対４１８Ｒ方向に給紙・搬送される。なお、符号４１２Ｂ２は、ＯＨＰ用紙や厚紙などを手差しするための給紙トレイを示している。像形成が開始される時期に、転写紙は前記いずれかの給紙トレイから給送され、レジストローラ対４１８Ｒのニップ部にて待機している。そして、紙転写器４１７に中間転写ベルト４１５上のトナー像の先端がさしかかるときに、丁度、転写紙先端がこの像の先端に一致する如くにレジストローラ対４１８Ｒが駆動され、紙と像との合わせが行われる。このようにして、転写紙が中間転写ベルト上の色重ね像と重ねられて、正電位につながれた紙転写器４１７の上を通過する。このとき、コロナ放電電流で転写紙が正電荷で荷電され、トナー画像の殆どが転写紙上に転写される。続いて、紙転写器４１７の左側に配置した図示しない除電ブラシによる分離除電器を通過するときに、転写紙は除電され、中間転写ベルト４１５から剥離されて紙搬送ベルト４２２に移る。中間転写ベルト面から４色重ねトナー像を一括転写された転写紙は、紙搬送ベルト４２２で定着器４２３に搬送され、所定温度にコントロールされた定着ローラ４２３Ａと加圧ローラ４２３Ｂのニップ部でトナー像が溶融定着され、排出ロール対４２４で本体外に送り出され、コピートレイ（図示省略）に表向きにスタックされる。
【００２６】
なお、ベルト転写後の感光体ドラム４１４は、ブラシローラ、ゴムブレードなどからなる感光体クリーニングユニット４２１で表面をクリーニングされ、また、除電ランプ４１４Ｍで均一除電される。また、転写紙にトナー像を転写した後の中間転写ベルト４１５は、再び、ベルトクリーニング装置４１５Ｕのブレード接離機構でブレードを押圧して表面をクリーニングする。リピートコピーの場合には、スキャナの動作および感光体への画像形成は、１枚目の４色目画像工程にひきつづき、所定のタイミングで２枚目の１色目画像工程に進む。中間転写ベルト４１５の方は、１枚目の４色重ね画像の転写紙への一括転写工程にひきつづき、表面をベルトクリーニング装置でクリーニングされた領域に、２枚目のＢＫトナー像がベルト転写されるようにする。その後は、１枚目と同様動作になる。
【００２７】
図１に示すカラー複写機は、パ−ソナルコンピュ−タ等のホストから、ＬＡＮ又はパラレルＩ／Ｆを通じてプリントデ−タが与えられるとそれをカラープリンタ４００でプリントアウト（画像出力）でき、しかもスキャナ２００で読取った画像データを遠隔のファクシミリに送信し、受信する画像データもプリントアウトできる複合機能つきのカラー複写機である。この複写機は、構内交換器ＰＢＸを介して公衆電話網に接続され、公衆電話網を介して、ファクシミリ交信やサ−ビスセンタの管理サ−バと交信することができる。
【００２８】
次に、図２を参照し、図１に示すカラー複写機の電気システムの概要について述べる。
図２はメインコントローラ１０を中心に、カラー複写機の制御装置を図示したものである。
メインコントローラ１０は、カラー複写機全体を制御する。なお、メインコントローラ１０には、オペレータに対する表示と、オペレータからの機能設定入力制御を行う操作／表示ボードＯＰＢ、エディタ１５、スキャナ２００およびオプションのＡＤＦの制御、原稿画像を画像メモリに書込む制御、および、画像メモリからの作像を行う制御等を行う、スキャナコントローラ１２、プリンタコントローラ１６、画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００、ならびに、カラープリンタ４００内にあって荷電、露光、現像、給紙、転写、定着ならびに転写紙搬送を行う作像エンジンの制御を行うエンジンコントローラ１３、等の分散制御装置が接続されている。各分散制御装置とメインコントローラ１０は、必要に応じて機械の状態、動作指令のやりとりを行っている。また、紙搬送等に必要なメインモータ、各種クラッチも、メインコントロ−ラ１０内のドライバ（図示省略）に接続されている。
【００２９】
カラープリンタ４００には、給紙トレイからの給紙をはじめとして、感光体ドラム４１４の荷電、レーザ書込みユニットによる画像露光、現像、転写、定着および排紙を行う機構要素を駆動する電気回路および制御回路、ならびに各種センサ等がある。
【００３０】
プリンタコントローラ１６は、パソコンなど外部からの画像およびプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開し、メインコントローラ１０を介して、カラープリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。画像およびコマンドをＬＡＮおよびパラレルＩ／Ｆを通じて受信し動作するために、ＬＡＮコントロール１９とパラレルＩ／Ｆコントロール１８がある。
【００３１】
ＦＡＸコントローラ１７は、ファクシミリ送信指示があるときには、メインコントローラ１０を介してスキャナ２００およびＩＰＵ３００を駆動して原稿の画像を読んで、画像データを、通信コントロール２０およびＰＢＸを介して、ファクシミリ通信回線に送出する。通信回線からファクシミリの呼びを受け画像データを受信すると、メインコントローラ１０を介して、カラープリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。
【００３２】
図３に、画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００の構成を示す。
画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００には、スキャナ２００が発生するＲ、Ｇ、Ｂ画像データが、インタフェイス（１）３５１を介して与えられる。なお、Ｂ又はＲ単色の記録をＢＲユニット３５５が指示する場合には、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データの選択と集成が行われるが、このモードの画像記録処理の説明は省略する。ＩＰＵ３００に与えられたＲ、Ｇ、Ｂ画像データは、原稿認識３２０に入力され、次段のＲＧＢγ補正３１０で、反射率データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）から濃度データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）に変換される。
【００３３】
原稿認識３２０が、この濃度Ｒ、Ｇ、Ｂデータに基づいて、それらのデータが宛てられる画像領域が文字エッヂ領域（文字や線画のエッジ領域）、網点領域、低線数網点領域か絵柄領域（写真や絵の領域＆文字領域でない領域＆網点領域でない＆網点領域でない）かを判定し、Ｃ／Ｐ信号（領域判定信号）およびＢ／Ｃ信号（色か色でないか判定した信号）を、ＲＧＢフィルタ３３０、ならびに、インタフェイス（３）３５３を介してメインコントローラ１０に与える。以下、Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号を説明する。
Ｃ／Ｐ信号：２ビット信号であり、
３が低線数網点領域を示し、
２が網点領域を示し、
１が文字エッジ領域を示し、
０が絵柄領域を示す。
Ｂ／Ｃ信号：１ビット信号であり、
Ｈ（「１」）が無彩領域を示し、
Ｌ（「０」）が有彩領域を示す。
【００３４】
−原稿認識３２０−
次に、図４を参照して原稿認識３２０の機能について述べる。
図４は、原稿認識３２０の機能をブロック区分で示した図である。
原稿認識３２０は、大別して、ラインメモリＲ３２０１、ラインメモリＧ３２０２、ラインメモリＢ３２０３、認識処理部３２０４から構成されている。
認識処理部３２０４は文字エッジ検出、絵柄検出および有彩／無彩検出を行う。
これにより、文字エッジ領域あるいは絵柄領域を表すＣ／Ｐ信号および有彩領域／無彩領域を表すＢ／Ｃ信号を発生する。
ラインメモリＲ３２０１と、ラインメモリＧ３２０２と、ラインメモリＢ３２０３は、ＲＧＢを複数ライン蓄えることが可能なラインメモリである。ラインメモリＲ、Ｇ、Ｂは、認識結果（Ｃ／Ｐ、Ｂ／Ｃ）とラインの同期（位置）をあわせるために入力のＲＧＢを複数ライン遅らせて出力する。これにより、認識処理と、認識処理時に複数ライン処理がかかる問題を回避することができる。
【００３５】
図５は、原稿認識３２０の構成を示すブロック図である。
以下、図５を参照しながら、原稿認識３２０の構成について詳細に説明する。
【００３６】
原稿認識３２０は、フィルタ処理３２１、エッジ抽出３２２、白領域抽出３２３、網点抽出３２４、色判定３２５および総合判定３２６からなる。
以下、各ブロックにおける処理動作について説明する。なお、ここでは、スキャナ２００の読取り密度が６００ｄｐｉ程度の場合を例とする。
【００３７】
−フィルタ処理３２１−
まず、フィルタ処理３２１における処理動作について詳細に説明する。
フィルタ処理３２１は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ２００が発生するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ２００で読取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかける。ただし、ここでは単純に原稿上の像エッジを強調し、複写機に広く普及している階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。
また、図６に示すように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、後段の特徴量検出（エッジ抽出、白領域検出）に応じて、２つの係数の演算結果の最大値または、最小値のどちらかを使用する。
なお図６において、主走査方向ｘの白１ブロック幅とそれに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）すなわち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり黒ブロック幅が広がる。
【００３８】
この実施例では、フィルタ処理３２１の画素マトリックスを、主走査方向ｘの画素数７×副走査方向ｙ（スキャナ２００の機械的な原稿走査方向）の画素数５として、図５に示すフィルタ処理３２１のブロックには、各画素宛てに各重み付け係数ａ１からａ７、ｂ１からｂ７、ｃ１からｃ７、ｄ１からｄ７、ｅ１からｅ７を宛てた２組の係数グループ（係数マトリックス）Ａ、Ｂがある。以下に、係数グループＡと係数グループＢの表を示す。
【００３９】
【表１】
【表２】
上記係数グループＡは、図６に示す、６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調を抑制し、文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。
係数グループＢは、図６に示す、４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調を抑制し、文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。
【００４２】
なお、係数グループＡ、係数グループＢにおいて、横方向が主走査方向ｘの並び、縦方向が副走査方向ｙの並びを示す。
また、係数グループＡ、Ｂの、グループ内第１行の係数が、図５のフィルタ処理３２１に示す、ブロックの係数マトリックスの、第１行の係数ａ１からａ７であり、係数グループＡ、Ｂの第３行の中央の「２０」が、フイルタ処理３２１に示す、ブロックの係数マトリックスの第３行ｃ１からｃ７の中央の画素の係数、即ち注目画素の係数ｃ４である。
【００４３】
このように、係数マトリックスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）が、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）の、フィルタ処理３２１で処理した画像データ値として、エッジ抽出３２２および白領域抽出３２３に与えられる。
なお、注目画素とは、現在処理対象の画素であり、それが順次にｘ方向にそしてｙ方向に位置が異なるものに更新される。
【００４４】
係数グループＡは、図６に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布する。そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。
これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域における黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡではない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。
【００４５】
係数グループＢは、図６に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布する。そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。
これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＢの領域における黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＢでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。
【００４６】
なお、フィルタ処理３２１では、係数グループＡと係数グループＢの演算を行い、エッジ抽出３２２に、演算結果の最小値を出力して、白領域抽出３２３には、演算結果の最大値を出力する。
エッジ抽出３２２に、演算結果の最小値を出力するのは、文字の構造が万線形状をしている場合に、白レベルが十分に抽出できないことがあるのを避けるためである。
また、白領域抽出３２３に、演算結果の最大値を出力するのは、絵柄が万線パターンの構造の場合（例えば複写機の出力）より、鮮明な絵柄になりやすいようにするためである。
【００４７】
これにより、エッジ抽出３２２ではよりエッヂとして拾いやすくして、白領域検出３２３ではより絵柄として拾いやすくしている。
なお、本実施形態では、２つ係数を例に取って説明したが、３つ以上の係数でも同様の効果が得られる。
また、図５にはエッジ抽出３２２での処理にＧ画像データを参照する態様を示すが、Ｇデータに限らず、輝度データであってもよい。濃いまたは薄いを表現する信号なら適応可能である。
【００４８】
−エッジ抽出３２２−
次に、エッジ抽出３２２における処理動作について詳細に説明する。
文字領域は、高レベル濃度の画素（以下、黒画素という）と低レベル濃度の画素（以下、白画素という）が多く、かつ、エッジ部分では、これら黒画素および白画素が連続している。エッジ抽出３２２では、このような黒画素および白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。
【００４９】
−３値化３２２ａ−
まず、３値化３２２ａにおける処理動作について説明する。
３値化３２２ａでは、２種の閾値ＴＨ１およびＴＨ２を用いて、フィルタ処理３２１が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたＧ画像データ（エッジ抽出３２２の入力データ）を３値化する。なお、閾値ＴＨ１およびＴＨ２は、例えば、画像データが０から２５５までの２５６階調（０＝白）を表す場合、ＴＨ１＝２０、ＴＨ２＝８０と設定する。
３値化３２２ａでは、入力データを以下の条件により変換する。
入力データ＜ＴＨ１であると、該データが宛てられる画素を白画素と、
ＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２であると、中間調画素と、
ＴＨ２≦入力データであると、黒画素と、
表す３値化データに変換する。
【００５０】
−黒画素連続検出３２２ｂ、白画素連続検出３２２ｃ−
次に、黒画素連続検出３２２ｂ、白画素連続検出３２２ｃにおける処理動作について説明する。
黒画素連続検出３２２ｂおよび白画素連続検出３２２ｃは、３値化データに基づいて、黒画素が連続する箇所および白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。
このパターンマッチングには、本実施形態では、図７に示す３×３画素マトリックスのパターンＢＰａからＢＰｄおよびＷＰａからＷＰｄを用いる。
図７に示す３×３画素マトリックスのパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上述の白画素であることを示す。また、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素、中間調画素、白画素のどの画素かを問わないものである。なお、３×３画素マトリックスの中心の画素が注目画素である。
【００５１】
黒画素連続検出３２２ｂは、３値化データの内容の分布が、図７に示す黒画素分布パターンＢＰａからＢＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「黒連続画素」として、それを表すデータを注目画素に与える。
同様に、白画素連続検出３２２ｃは、図７に示す白画素分布パターンＷＰａからＷＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「白連続画素」として、それを表すデータを注目画素に与える。
【００５２】
−近傍画素検出３２２ｄ−
次に、近傍画素検出３２２ｄにおける処理動作について説明する。
近傍画素検出３２２ｄは、黒画素連続検出３２２ｂおよび白画素連続検出３２２ｃの検出結果について、この近傍画素検出３２２ｄでの注目画素の近傍に黒連続画素又は白連続画素があるか否かを調べる。
これにより、注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。より具体的に述べれば、本実施形態においては、５×５画素マトリックスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在するときに、そのブロックをエッジ領域と判定する。また、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在しないときに、そのブロックを非エッジ領域と判定する。
【００５３】
−孤立点除去３２２ｅ−
次に、孤立点除去３２２ｅにおける処理動作について説明する。
文字エッジは連続して存在するので、孤立点除去３２２ｅにて孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。そして、エッジ領域と判定した画素に対して“１”（エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対して“０”（非エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力する。
【００５４】
−白領域抽出３２３−
次に、白領域抽出３２３における処理動作について詳細に説明する。
白領域抽出３２３は、２値化３２３ａ、ＲＧＢ白抽出３２３ｂ、白判定３２３ｃ、白パターンマッチング３２３ｄ、白パターン補正３２３ｅ、白膨張３２３ｆ、白収縮３２３ｇ、白補正３２３ｈ、グレーパターンマッチング３２３ｉ、グレー膨張３２３ｊ、および判定３２３ｋからなる。
【００５５】
−２値化３２３ａ−
まず、２値化３２３ａについて説明する。
２値化３２３ａは、フィルタ処理３２１の画像濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力を、閾値ｔｈｗｓｂで２値化して、白パターンマッチング３２３ｄ（図８のステップ７の処理）が参照する白データの生成のための２値化白判定信号を発生する。
なお、エッジ強調出力は、この実施形態では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白であり、閾値ｔｈｗｓｂの一例は、５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、２値化３２３ａが「２値化白」と判定し２値化白判定信号「１」を発生する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０以上のときは２値化白判定信号「０」を発生する。
【００５６】
−ＲＧＢ白抽出３２３ｂ−
次に、ＲＧＢ白抽出３２３ｂについて説明する。
ＲＧＢ白抽出３２３ｂは、ＲＧＢ白地検出および谷白画素検出３２３ｂ１、色地検出３２３ｂ２、グレー画素検出３２３ｂ３により構成される。
上記構成により、ＲＧＢ白地検出および谷白画素検出、および色地検出を行い、画像データが白領域かを判定する。また、グレー画素検出を行い、グレー判定を行う。
【００５７】
−ＲＧＢ白地検出および谷白画素検出３２３ｂ１−
まず、ＲＧＢ白地検出について説明する。
ＲＧＢ白地検出では、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データで白地領域を検出することにより、白背景の分離動作をアクティブにする。すなわち白背景分離の処理を起動する。具体的には、図９のパターンＷＢＰに示すように、３×３画素マトリックスのＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓより小さければ、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）が白領域と判定して白パターンマッチング３２３ｄ（図８のステップＳ３の処理を表す白地判定信号）をアクティブ（「１」）にする。これは、ある程度の広がりの白画素領域があるかを検出するものである。なお、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのそれぞれも、この実施形態では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い基底レベルであり、閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであって、ｔｈｗｓｓの一例は、４０であって、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと、「白地」と判定し白地判定信号「１」を発生する。Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのいずれかがｔｈｗｓｓ＝４０以上のときは白地判定信号「０」を発生する。
【００５８】
次に、谷白画素検出について説明する。
谷白画素検出では、上記ＲＧＢ白地検出で検出できない小さな白領域の谷白画素を、図９に示すＧ画像データの５×５画素マトリックス分布ＲＤＰａおよびＲＤＰｂに基づいて検出する。具体的には、５×５画素マトリックス分布ＲＤＰａに基づいて、
ｍｉｎｙ＝ｍｉｎ（Ｇ［１］［２］、Ｇ［１］［３］、Ｇ［１］［４］、Ｇ［５］［２］、Ｇ［５］［３］、Ｇ［５］［４］）
を算出する。
即ち、図９に示す５×５画素マトリックス分布ＲＤＰａの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｙを摘出する。
そして、
ｍａｘｙ＝ｍａｘ（Ｇ［３］［２］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［３］［４］）
を算出する。
即ち、図９に示す５×５画素マトリックス分布ＲＤＰａの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｙを摘出する。
次に、
ｍｉｎｔ＝ｍｉｎ（Ｇ［２］［１］、Ｇ［３］［１］、Ｇ［４］［１］、Ｇ［２］［５］、Ｇ［３］［５］、Ｇ［４］［５］）
を算出する。
即ち、図９に示すもう１つの５×５画素マトリックス分布ＲＤＰｂの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｔを摘出する。
そして、
ｍａｘｔ＝ｍａｘ（Ｇ［２］［３］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［４］［３］）
を算出する。
即ち、図９に示す５×５画素マトリックス分布ＲＤＰｂの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｔを摘出する。ここで、 ｍｉｎ（ ）は最小値を検出する関数である。 ｍａｘ（ ）は、最大値を検出する関数である。
次に、
ＯＵＴ＝（（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ） ＞ ０） ＃ （（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ） ＞ ０）
を算出する。
即ち、（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）と（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）のうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとし、このＯＵＴの値がある閾値以上であると、注目画素（ＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素と検出する。このように画像の谷状態を検出して、ＲＧＢ白地検出では、検出しにくいところを補う。
【００５９】
−色地検出３２３ｂ２−
次に、色地検出３２３ｂ２について説明する。
色地検出は、薄い色を白背景と判定しないようにするために、色地を検出する。
Ａ． ここではまず、注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１０のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３（ＭＣａからＭＣｄの×印画素）のＲＧＢ差（１画素宛てのＲ、Ｇ、Ｂ画像データの最大値と最小値との差）が閾値ｔｈｃより大きいと色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときは「０」（白黒画素）とする。
Ｂ． 注目画素の片側の周辺画素群△（図１０のＭＣａからＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると一方側白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。閾値ｔｈｗｃは例えば２０である。
Ｃ． 注目画素の他方側の周辺画素群□（図１０のＭＣａからＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると他方側白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。
Ｄ． 図１０のパターンＭＣａからＭＣｄのいずれかにおいて、
ａ ＡＮＤ （ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」
が成立すると、すなわち、ａ＝「１」（注目画素が色画素）、かつ、ｂとｃが一致（注目画素の両側ともに白画素、または、両側ともに非白画素）のとき、注目画素宛ての、色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。この色地判定信号ｄは、白パターンマッチング３２３ｄ（図８のステップＳ６の処理を表す）で、参照される。
【００６０】
上述のパターンマッチングＡからＤを行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読取り位置ずれで、わずかながらに色付きになるとき、そこを色と拾わないためである。黒文字のまわりの色付き位置では、（ｂとｃのエクスクルーシブノア）が「０」（注目画素の両側の一方が白画素、他方が非白画素）となり、この場合は、色地判定信号ｄ＝「０」（非色地）となる。
【００６１】
加えて、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができる。すなわち、線が込み入ったところでは、本来白いところが完全に白に読取られないが、上記処理Ａで、ＲＧＢ差が小さいと色画素と判定しないので、閾値ｔｈｗｃを濃度を見るべき白地よりも厳しく設定して（たとえばｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）、ＢからＤの処理で白背景か否を厳密にチエックして薄い色画素を色地として正確に検出することができる。
【００６２】
−グレー画素検出３２３ｂ３−
次に、グレー画素検出３２３ｂ３について説明する。
グレー画素検出は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、ＢＫの色相分割を行い、色相毎に濃度が低いと画素を検出する。
色相分割は、後述する色判定と同一である。
ここで、フィルタ後のＧデータをｔｈｇｒと比較して、Ｇデータより大きいか、ＲＧＢ白抽出の色画素検出で色画素であるか、のどちらかを満たしていれば、下記の演算を行い、下記条件を満たしていれば、グレー画素とする。
ここで、色毎に閾値を変えているのは各インクの最大濃度が異なるためである。
【００６３】
１）Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
７）Ｙ画素判定（ｇｒｙ）
（色画素である）＆ （ｒｙ ＝＝ １） ＆ （ｙｇ ＝＝ ０） ＆ （ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｙ）８）Ｇ画素判定（ｇｒｇ）
（色画素である）＆ （ｙｇ ＝＝ １） ＆ （ｇｃ ＝＝ ０） ＆ （ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｇ）９）Ｃ画素判定（ｇｒｃ）
（色画素である）＆ （ｇｃ ＝＝ １） ＆ （ｃｂ ＝＝ ０） ＆ （ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｃ）１０）Ｂ画素判定（ｇｒｂ）
（色画素である）＆ （ｃｂ ＝＝ １） ＆ （ｂｍ ＝＝ ０） ＆ （ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂ）１１）Ｍ画素判定（ｇｒｍ）
（色画素である）＆ （ｂｍ ＝＝ １） ＆ （ｍｒ ＝＝ ０） ＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｍ）１２）Ｒ画素判定（ｇｒｒ）
（色画素である）＆ （ｍｒ ＝＝ １） ＆ （ｒｙ ＝＝ ０） ＆ （ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｒ）１３）色画素でない時（ｇｒｂｋ）
（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂｋ ）
１４）グレー画素判定
７）から１４）のいずれかの条件を満たす時にグレー画素とする。
なお、「＝＝」は、Ｃ言語の表記である。
【００６４】
−白判定３２３ｃ−
次に、白判定３２３ｃについて説明する。
ここでは、白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図８に示す。
なお、図８は白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新の処理手順を示すフローチャートである。
ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す４ｂｉｔの白地情報であり、図８の処理によって生成されるものである。状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定めており、これが最も白い程度を意味し、最低値は０である。すなわち、状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は共に０に初期化される。
【００６５】
次に、図８の処理動作について説明する。
まず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数すなわち白地情報ＳＳ［Ｉ］と、注目画素の同一ライン上における１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数、すなわち白地情報ＭＳとを比較する（ステップＳ１）。そして、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きければ（ステップＳ１／ＹＥＳ）、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップ２）。そうでない場合（ステップＳ１／ＮＯ）は、先行画素の状態変数ＭＳを、注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報の、より白に近い情報を選択することを意味する。
【００６６】
複写動作を開始してから、上記処理動作からＲＧＢ白地検出で白領域すなわち白地か、そうでないものかを判定する（ステップＳ３）。そして白地（白領域）を検出すると（ステップＳ３／ＹＥＳ、ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「１」）、注目画素の１ライン前の画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］を１５に更新し、注目画素の白地情報ＭＳも１５とする（ステップＳ４、５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳは、図１１に示すラインメモリＬＭＰの、現ライン（注目ライン）用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書込み、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］は、図１１に示すラインメモリＬＭＰの、前１ライン用のラインメモリの、注目画素の主走査位置（Ｆ）に書込む（ステップ３、４、５）。
【００６７】
次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に、次のように、伝搬させる（ステップＳ１４から１７）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。
【００６８】
ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１の時、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップＳ１４、１５）。
すなわち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）と、１ライン前のライン上の注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。
【００６９】
次に、ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２の時、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。
次に、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３の時、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。
【００７０】
以下、同様にして最後に、ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の時、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。これらの白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になるときには、０にとどめる。これは後述のステップＳ１３においても同様である。
【００７１】
これらのステップＳ１４から１７の処理により、１ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳを、それから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に、前記低減率で伝搬する（白伝搬処理）。
ただし、これは１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合である。例えば１ライン前の画素が、ＲＧＢ白地検出で白地（白領域）と検出したものであるときにはそれの白地情報は１５であって最高値であるので書換えは行われない。
【００７２】
注目画素を更新してそれが白地でないものになると（ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「０」）、ステップＳ３からステップＳ６以下に進み、注目画素が、色地（色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」）でなく（非色地であり）、２値化白（前記２値化３２３ａの出力である２値化白判定信号＝「１」）であり、しかも、ステツプＳ１、２で仮に定めた注目画素の状態変数すなわち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば１３）以上である場合に、注目画素宛ての白地情報ＭＳを＋１する（ステップＳ６から１０）。
【００７３】
すなわち、１だけ白程度が強い値に更新する。白地情報ＭＳの最高値ｍａｘは１５に定めており、１５を超える時には１５にとどめる（ステップＳ９、１０）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップＳ５および１４から１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００７４】
注目画素が非色地かつ２値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（例えば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である場合には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップＳ８、１１、１２）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップＳ５および１４から１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００７５】
上記条件のいずれにも一致しないとき、すなわち、注目画素が色地又は非２値化白のときは、注目画素の白地情報ＭＳを−１する（ステップＳ１３）。
すなわち、白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値ｍｉｎは０であり、０未満になる場合には０にとどめる。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップＳ５および１４から１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００７６】
以上の白地情報ＭＳの生成により、ラインメモリＬＭＰ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。この白地情報ＭＳの生成は前述のように、色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべて）が閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいとき白地と表すＲＧＢ白地判定信号に基づいた、図８に示す、ステップＳ３−４−５−１４から１７系統の、色対応の白地情報ＭＳの生成を含み、しかも、濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力（フィルタ３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき白地と２値化白判定信号に基づいた、図８に示す、ステップＳ７から１３−５−１４から１７系統の、濃度対応の白地情報ＭＳの生成を含む。
【００７７】
白判定３２３ｃは、まず、ＲＧＢ白抽出３２３ｂの中のＲＧＢ白地検出で、白領域を検出するまで、すなわち、ＲＧＢ白地検出が白地判定信号「１」を発生し、これに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ３−４−５−１４から１７）を開始するまでは動作（ステップ４の実行）をしない。
これは、白領域（白地）との判定が得られない領域において、フィルタ処理３２１のエッジ強調処理後のＧ画像データを後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぐためである。
【００７８】
薄い色地上の文字にエッジ強調フィルタ処理３２１をかけると、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるので、フィルタ処理３２１のエッジ強調処理後のデータで白パターンマッチングをすると、すなわち、濃度対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ７から１３−５−１４から１７）のみに基づいて白領域判定をすると、色地上の文字周辺を白地と誤判定しやすいが、上述の色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ３−４−５−１４から１７）によって白領域との判定が得られる領域に後述する白画素（白ブロック）を判定するための白パターンマッチングを適用するように白地情報ＭＳを最高値とする。
【００７９】
また、ステップＳ３で白地でないときには、更にステップＳ６以下で詳細に白地条件をチエックして白パターンマッチングを適用するか否を決定するための１つのパラメータである白地情報ＭＳを調整するので、フィルタ処理３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データを後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いでいる。
【００８０】
例えば、色画素の可能性が高いときには、白地情報ＭＳを下げ（ステツプＳ１３）、色画素の疑いもあり得るときには白地情報ＭＳをホールド（変更無し）にして（ステップＳ１１から１３）、後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いで、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるのを防止している。
【００８１】
文字が密なところは上述の処理（ステツプＳ３から５、６から１０および１４から１７）によって白地情報ＭＳを更新し伝搬させるので、密な文字領域が絵柄と誤判定される可能性が低減する。また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、ＲＧＢ白地検出で白検出ができない場合があるが、そのときに谷白画素検出にて、白と検出し、白地情報ＭＳを、ステツプＳ１２のＹＥＳ出力がステップＳ５に直進する経路でホールドして、白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性が低減する。
【００８２】
また、先に触れたように、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができ、注目画素周辺が白かを見る閾値ｔｈｗｃを低く設定して（ｔｈｗｃ＝２０）、薄い色画素（注目画素）の周辺が白背景か否を厳密にチエックして、薄い色画素を色地として検出することができるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性を更に低減することができる。
【００８３】
上述のように、薄い色画素を色地としてより厳密に検出できることにより、色地と検出したときには図８のステップＳ６からステップＳ１３に進んで、状態変数ＭＳを下げて色地を白と判定する可能性を低減できるのに加えて、ステップＳ３で参照する白地判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｓ（例えば４０）に対して、ステップＳ７で参照する２値化白判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかつた場合（ステップＳ６／ＮＯ）には、前記２値化３２３ａで白と見なす確率を高くして、図８のステップＳ７から１０に進んで状態変数ＭＳを上げて白領域と判定する可能性を高くしている。
【００８４】
すなわち、ＲＧＢ白地検出で閾値ｔｈｗｓｓ＝４０の場合、白と判定する確率が低い厳しい白判定を行って、そこで白地と判定すると、図８のステップＳ３から４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。
厳しい白判定で白地との判定が出なかったときには、では逆に色地であるかの、薄い色画素も色地として検出する信頼性が高い厳しい色地判定、すなわち前記色地検出の結果を参照する。また、それが色地との判定にならないときには、もう一度、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定、すなわち前記２値化３２３ａ、を参照してそれが白の判定であると、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップＳ７から１０）。
この処理（ステップＳ６から１０）があるので、色地と検出される薄い色画素よりも更に薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのような原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが２値的に大きく変化するのが抑制され、次の白パターンマッチング３２３ｄでの白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。その結果、背景が薄い色地のときに、裏映りのような原稿の細かい地ムラに連動して細かい色抜け（白背景）が現われることがなくなる。
【００８５】
−白パターンマッチング３２３ｄ−
次に、白パターンマッチング３２３ｄについて説明する。
注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次の条件式が満たされる場合に、注目画素を白画素と仮に定めて、白パターンマッチングを行う。
【００８６】
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１（１３））＆２値化白）＃
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２（１））＆谷白画素＆２値化白）
【００８７】
ここで、上記条件式を満たすか否かのチエックを行う注目画素は、図８のステップＳ５および１４から１７の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、上記条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後の上記チエックを行う注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］である。ただし、このＭＳ［Ｉ］は白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのＩは、上記チエックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、上述の白判定３２３ｃで状態変数ＭＳを算出する注目画素の主走査方向ｘの位置とは別物である。
【００８８】
上記条件式の中の、「非色画素」は、色地検出の出力である色地判定信号ｄが「０」であること、「２値化白」は２値化３２３ａの２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、および「谷白画素」は、谷白画素検出の検出結果が谷白画素であることをそれぞれ意味し、＃は論理和（オア：又は）を意味する。また、＆は論理積（アンド：かつ）を意味する。
【００８９】
このように、白パターンマッチングは、上記条件式で判定した出力（白画素か否）に対し、図１１の縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａからＰＭＰｄのいずれかに該当するかをチェックするものである。パターンＰＭＰａからＰＭＰｄに付した白丸は、白画素であることを意味する。他の空白画素において、白画素であるか否か不問である。
【００９０】
注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの白画素分布が図１１のパターンＰＭＰａ、ＰＭＰｂ、ＰＭＰｃまたはＰＭＰｄに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定する。
【００９１】
−白パターン補正３２３ｅ−
次に、白パターン補正３２３ｅについて説明する。
白パターン補正は、白画素パターンマッチングで孤立（１×１、１×２、２×１、２×２、１×３、３×１の白画素）しているアクティブ画素を非アクティブにする。
このことにより、孤立している画素を除去する。
【００９２】
−白膨張３２３ｆ−
次に、白膨張３２３ｆについて説明する。
白画素パターンマッチングの補正の結果を７×４１のＯＲを行う。
【００９３】
−白収縮３２３ｇ−
次に、白収縮３２３ｇについて説明する。
白収縮は、白膨張３２３ｆにおける白膨張の結果の１×３３のＡＮＤを行う。このように、白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチングの補正結果に対して膨張と小面積で存在する非アクティブ画素を除去する。
この判定結果は、白地と境界部分に対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。
言いかえれば、白地よりも大きな領域となる。
【００９４】
−白補正３２３ｈ−
次に、白補正３２３ｈについて説明する。
白補正では、図１１に示す、ブロックパターンＢＣＰの×を付した注目画素を中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。
【００９５】
−グレーパターンマッチング３２３ｉ−
次に、グレーパターンマッチング３２３ｉについて説明する。
グレーパターンマッチングは、Ｄをグレー画素として、ＢＫはグレー画素より濃いところとして、下記パターンマッチングを行う。複写原稿は、薄い２００線の万線パターン、３００銭の万線パターンであるので、複写原稿もクレー検出するように表３のようなパターンを採用している。
なお、表３のパターンに一致したものは、グレー画素となる。
図１２に、表３のパターンを示す。図１２において、図１２（ａ）は、２００線用であり、図１２（ｂ）は、３００線用のパターンを示す。
【００９６】
【表３】
−グレー膨張３２３ｊ−
次に、グレー膨張３２３ｊについて説明する。
グレー膨張は、グレーパターンマッチングの結果に対して、１１×１１のＯＲ処理をする。
このことにより、グレー領域に対してやや大きな領域となる。
【００９８】
−判定３２３ｋ−
次に、判定３２３ｋについて説明する。
判定は、白補正の結果がアクティブまたは、収縮結果がアクティブで、かつ、グレー膨張結果が非アクティブの時に白背景とする。
式で表現すると下記式のようになる。
【００９９】
（白補正の結果） ＃ （白収縮の結果 ＆ ！グレー膨張の結果）
【０１００】
ここで、（白補正の結果）は、白地に書込まれた領域を確実に白領域と判定する。
（白収縮の結果 ＆ ！グレー膨張の結果の結果）は、濃い黒文字周辺を白領域として、濃度の薄い所を非白領域とする。
【０１０１】
図１３に、丸Ｂｐ１からＢｐ４で囲んだ黒の突出部は、上述の、注目ブロックを中心とした１５×１１画素において四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える白ブロック補正によって白ブロックに置き換えられる。
丸Ｂｐ１からＢｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を、白領域とすることは、そこを絵柄部と判定する可能性を低減する。
後述する総合判定３２６では、非白領域は絵柄と判定するが、丸Ｂｐ１からＢｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を絵柄と誤判定する可能性が減る。
さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果にて、黒地と白地境界を白領域（文字領域）と判定するので、濃い文字エッジは、文字の太さに係らず白地判定する。
これにより、文字エッジを正しく文字エッジと判定することが可能となる。また、濃度の薄い部分は文字エッヂ判定しなくなる。
【０１０２】
−文字／写真判定レベルの調整−
上述のように白領域抽出３２３では、白判定３２３ｃで、ＲＧＢ白抽出３２３ｂの白地判定信号、色地判定信号ｄおよび谷白画素判定信号、ならびに、２値化３２３ａの２値化白判定信号、に対応する、白の程度をあらわす状態変数である白地情報ＭＳを生成する。
【０１０３】
ＲＧＢ白抽出３２３ｂの白地判定信号（図８のステップＳ３を参照）は、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと「１」（白地）である。この閾値ｔｈｗｓｓを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」（黒地と白地境界との境界：文字領域）を摘出する確率が高くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｓを小さくするとこの逆となる。
【０１０４】
２値化３２３ａの２値化白判定信号（図８のステップＳ７を参照）は、フィルタ処理３２１のＧ画像データのエッジ強調出力が閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、「１」（２値化白）である。この閾値ｔｈｗｓｂを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が高くなる（すなわち、絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｂを小さくするとこの逆となる。
【０１０５】
「白領域」の画像データには後工程で、文字画像を鮮明に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを大きくすると、文字に優先度が高い画像処理が施される。
非白領域すなわち絵柄（写真）領域の画像データには後工程で、写真や絵柄を忠実に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを小さくすると、絵柄（写真）に優先度が高い画像処理が施される。
【０１０６】
ところで、ＲＧＢ白抽出３２３ｂの色地判定信号ｄ（図８のステップ６を参照）が「１」（色地）であると白地情報ＭＳを低くし、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。色地検出で色地判定信号ｄを生成する処理Ｂ、Ｃで用いる閾値ｔｈｗｃ（例えば２０）を小さくすると、周辺画素（図１０の△と□、なお×が中心画素）を同時に色画素と検出する確率、すなわち（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」となる確率が高くなる。これにより色地判定信号ｄ＝「１」（色地）を得る確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。
【０１０７】
そこで本実施形態では、図２の操作／表示部ＯＰＢにて、キー入力による入力モードのメニュー表示ならびに液晶ディスプレに表示されたメニュー画面上のキー画像（パラメータ指定キーおよびアップ、ダウンキー）の操作によって調整するパラメータ調整の中の「文字／写真レベル」の調整によって、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを次のように調整するようにしている。
【０１０８】
すなわち、オペレータが操作／表示部ＯＰＢにて調整設定するパラメータ「文字／写真レベル」の標準値（デフォルト）は「３」であり、このデフォルト値が、上記の文字／写真レベルと閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃとの関係をあらわす変換テーブルと共に、図３に示すＲＯＭ３５８に書込まれている。そして、図３に示すＩＰＵ３００に電源が投入され、ＣＰＵ３５７がＩＰＵ３００の初期化をするときに、ＣＰＵ３５７がＲＯＭ３５８から文字／写真レベルのデフォルト値を読み出す。そして、読み出したデフォルト値に対応する閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを、変換テーブルから読み出して、ＲＡＭ３５６の各閾値宛てレジスタに書きこむ。そして、白領域抽出３２３での上述の処理に用いる。
その後、操作ボードＯＰＢからの入力で文字／写真レベルの調整があり、調整後の値Ａがメインコントローラ１０からＣＰＵ３５７に与えられると、ＣＰＵ３５７は、調整後の値Ａに対応するパラメータｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃの各値を、ＲＯＭ３５８の変換テーブルから読み出して、ＲＡＭ３５６の、パラメータ宛てレジスタに書込む。
【０１１０】
また、閾値を標準値ｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０、ｔｈｗｃ＝２０に設定しているときに、操作ボードＯＰＢを使ってオペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ大きく「Ｕｐ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、文字優先方向に変更した値に定められる。逆に、オペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ小さく「Ｄｏｗｎ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、写真優先方向に変更した値に定められる。
【０１１１】
−網点抽出３２４−
次に、図５を参照しながら網点抽出３２４について説明する。
網点抽出３２４は、第１網点ピーク検出部３２４ａと、第２網点ピーク検出部３２４ｂと、第３網点ピーク検出部３２４ｃと、第１周期チェック３２４ｄと、第２周期チェック３２４ｅと、ＯＲ処理部３２４ｆと、第１網点領域検出部３２４ｇと、第２網点領域検出部３２４ｈと、第１の一時記憶手段３２４ｊと、第２の一時記憶手段３２４ｋと、を有し構成される。
【０１１２】
第１網点ピーク検出部３２４ａは、Ｇ画像データを用いて、所定の大きさの、二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（網点ピーク画素と呼ぶ）を検出する回路である。局所領域に関して、次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する。
条件１：中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）であること。
条件２：中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上であること。
【０１１３】
次に、図１４を参照して、第１網点ピーク検出部３２４ａの検出処理を具体的に説明する。
局所領域として５×５画素マトリックス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリックス）のマスクを採用した例である。５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１０のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度Ｌ１からＬ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。
【０１１４】
具体的には、周囲画素は、図１４に示す周囲画素分布パターンＭＰａまたはＭＰｂの、４角形を付記した画素とする。周囲画素分布パターンＭＰａとＭＰｂに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。なお、２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するためである。
【０１１５】
パターンＭＰａは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ｂ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ２、Ｌ５＝ｃ４、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｄ３、Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、網点ピーク画素検出演算におけるＬ１の値とすることを意味する。
【０１１６】
パターンＭＰｂは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ａ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ１、Ｌ５＝ｃ５、Ｌ６＝ｄ２、
Ｌ７＝ｅ３、 Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。
【０１１７】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低、高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、上述のパターンＭＰａ、ＭＰｂにかえて、図１４上に示すパタン―ンＭＰｃ、ＭＰｄを用いる。
また、拡大のときには、図１４上に示すパタ―ンＭＰｅ、ＭＰｆを用いる。
なお、パタ―ンＭＰｅ、ＭＰｆにおいて、三角印△を与えた画素も、上述の「周囲画素」に加えても良い。
【０１１８】
第２網点ピーク検出部３２４ｂは、Ｂデータを用いて網点ピーク検出するものであって、機能は、第１網点ピーク検出部３２４ａと同じである。
第１網点ピーク検出部３２４ａは、Ｇ画像データを用いるので、ほとんどの色に対して反応するが、Ｙに対しては反応しないので第２網点ピーク検出部３２４ｂでは、Ｂ画像データを使用して、Ｙの網点ピークを検出することを目的としている補助的なものである。
【０１１９】
第１網点領域検出部３２４ｇは、第１網点ピーク画素検出部３２４ａ、第２網点ピーク画素検出部３２４ｂのどちらかで検出された山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの、二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きい場合に、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は第１の一時記憶手段３２４ｊに記憶される（第１の一時記憶手段３２４ｊでは、網点領域の大きさの情報が主に記憶される）。
【０１２０】
次に、図１５（ａ）を参照して、第３網点ピーク検出部３２４ｃの検出処理を具体的に説明する。
この第３網点ピーク検出部３２４ｃは、１００線以下、６５線（新聞の網点）以上の検出を目的としている。
局所領域として７×７画素マトリックス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリックス）のマスクを採用した例である。
局所領域を、図１５（ｃ）のパターンに示すと、注目画素となる中心画素群の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度群Ｌ１からＬ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。なお、ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。ここで、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最大値の時の網点ピーク画素を網点山ピーク画素として、第１周期チェック３２４ｄに出力する。
また、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最小値の時の網点ピーク画素を網点谷ピーク画素として、第２周期チェック３２４ｅに出力する。
【０１２１】
具体的には、周囲画素は、図１５（ａ）に示す周囲画素分布パターンの画素とする。周囲画素分布パターンに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した場合に、そのときの注目画素（中心画素ｄ４）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の網点面積率に幅広く対応するためである。
【０１２２】
注目画素Ｌｃの濃度は周辺画素を参照して以下のように求める。
Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最大値のときは、
パターンは、
Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍａｘ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）とは、画素ａ１、ａ２、ｂ１の濃度の最大値を、上述の網点ピーク画素検出演算におけるＬ１の値とすることを意味する。
なお、Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）とは、ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の濃度（画像データ）の最小値を意味する。
【０１２３】
また、Ｌｃ＝Ｍａｘ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最小値の場合は、
パターンは、
Ｌ１＝Ｍｉｎ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍｉｎ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。
【０１２４】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低、高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、図１５（ｂ）に示すパタ―ンを用いる。拡大のときには、図１５（ａ）に示すパタ―ンを用いる。
【０１２５】
第３網点ピーク検出部３２４ｃの演算式は、１画素のデータで演算するのではなく、複数の画素（ｍｉｎ、ｍａｘの演算）で、対象となる画素を参照する。
これは、低線数の網点は濃淡の周期が大きくなるので、１画素で決定するのでは、周辺画素を参照することにより、ノイズ（ごみ）の影響を少なくし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックを共通に演算式を使えるようにしているので、ハード化が容易である。
【０１２６】
第１周期チェック３２４ｄでは、網点山ピークと網点山ピークの周期をチェックする。また、主走査１次元方向に網点山ピークの間隔をチェックをする。
網点ピーク検出の検出対象の網点は、検出線数１００線以下なので、網点山ピークは、８以上となる。なお、８未満の場合は小さな文字を誤判定した場合がほとんどある（６００ｄｐｉ読取り時）。
【０１２７】
図１６（ａ）に示す網点山間隔において、Ｌ１が６で、Ｌ２が１０であれば、Ｌ１間隔の網点山ピークは、小さな文字である場合がほとんどなので、網点山ピークを除去する。Ｌ２間隔は、低線数網点である場合がほとんどなので、除去はしない。
なお、周期チェックにより、図１６（ａ）が、図１６（ｂ）のように補正される。
第２周期チェック３２４ｅでは、網点谷ピークを、第１周期チェック３２４ｄと同様に行う。
なお、網点山ピークと網点谷ピークとを独立に行うのは、網点面積率５０％近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークが交互に発生することで、正確な周期が出ないために独立に行っている。
第１周期チェック３２４ｄ、第２周期チェック３２４ｅの出力をＯＲ処理部３２４ｆにてｏｒして、第２網点領域検出部３２４ｈに入力する。
第２網点領域検出部３２４ｈは第１周期チェック３２４ｄ、第２周期チェック３２４ｅをｏｒして入力された、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの、二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は第１の一時記憶手段３２４ｊおよび第２の一時記憶手段３２４ｋに記憶される（第２の一時記憶手段では、網か非網かの情報が主に記憶される）。
【０１２８】
第１の一時記憶手段３２４ｊは、第１網点領域検出部３２４ｇまたは第２領域検出部３２４ｋのどちらかが網点領域ならば、注目している小領域の近傍の、処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。
【０１２９】
本実施形態においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１（非網）、ＴＨ２（網）（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、第１の一時記憶手段３２４ｊに記憶されている注目小領域近傍の、処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。
すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１３０】
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１からＳ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。
ただし、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。
さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、網点抽出結果である。
【０１３１】
第２網点領域検出部３２４ｈが網点領域ならば、注目している小領域の近傍の、処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施形態においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、第２の一時記憶手段３２４ｋに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。
すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。
【０１３２】
これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１３３】
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１からＳ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている場合には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した場合に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。
ただし、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、低線数網点抽出結果である。
網点抽出結果との処理の違いは、網点ピーク検出では、低線数の入力のみで網点抽出をしているので、低線数網点のみの抽出が可能となっている。
【０１３４】
−色判定３２５−
次に、色判定３２５について説明をする。
原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ、Ｇ、Ｂの相対的な読取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。以下、図１７を用いて説明する。
図１７（ａ）は、画像濃度信号で、黒濃度信号は理想的には、Ｒ、Ｂ、Ｇ濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズでＣＣＤ上に画像を結像し、ＣＣＤの画像信号をデジタル化したもので、図１７（ｂ）が理想の高低波形となる。しかし、一般的なスキャナでは、３ラインＣＣＤセンサを用いているため、画像データのＲ、Ｇ、Ｂの各画像を時間的に同時に読取るのではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図１７（ｂ）に示すレベル変化の黒を表すＲ、Ｇ、Ｂ各色濃度信号は、図１７（ｃ）に示すように、相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現われる。
【０１３５】
色判定３２５は、有彩色領域を見つけるものであり、第１Ｎ値化３２５ａ、第２Ｎ値化３２５ｂ、色判定３２５ｃ、ＡＣＳ３２５ｄの４つのブロックからなる。
【０１３６】
−第１Ｎ値化３２５ａ−
まず、図１８を参照しながら第１Ｎ値化３２５ａについて説明する。
第１Ｎ値化３２５ａは、色相分割回路０から４を有して構成される。
入力データＲ、Ｇ、Ｂは、第１Ｎ値化３２５ａにて、色相分割回路０から４にて、ｃ（シアン）、ｍ（マゼンタ）、ｙ（イエロー）の信号に変換される。
ここで、色相分割回路０から４はすべて同一で入力データのラインが異なるだけである。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値との差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。なお、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると濃くなる。
１）Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【０１３７】
７）色判定用ｗ（白）画素判定：
（Ｒ ＜ ｔｈｗａ）＆（Ｇ ＜ ｔｈｗａ）＆（Ｂ ＜ ｔｈｗａ）ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０ とする。ｔｈｗａは閾値である。
【０１３８】
８）Ｙ画素判定：
（ｒｙ ＝＝ １）＆（ｙｇ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｙ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝１ 、ｍ＝ｃ＝０ とする。ｔｈｙ は閾値である。
【０１３９】
９）Ｇ画素判定：
（ｙｇ ＝＝ １）＆（ｇｃ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｇ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝ｙ＝１ 、ｍ＝０ とする。ｔｈｇ は閾値である。
【０１４０】
１０）Ｃ画素判定：
（ｇｃ ＝＝ １）＆（ｃｂ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｃ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝１ 、ｍ＝ｙ＝０ とする。ｔｈｃ は閾値である。
【０１４１】
１１）Ｂ画素判定：
（ｃｂ ＝＝ １）＆（ｂｍ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｂ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝ｃ＝１ 、ｙ＝０ とする。ｔｈｂ は閾値である。
【０１４２】
１２）Ｍ画素判定：
（ｂｍ ＝＝ １）＆（ｍｒ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｍ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝１ 、ｙ＝ｃ＝０ とする。ｔｈｍ は閾値である。
【０１４３】
１３）Ｒ画素判定：
（ｍｒ ＝＝ １）＆（ｒｙ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｒ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝ｍ＝１ 、ｃ＝０ とする。ｔｈｒ は閾値である。
【０１４４】
１４）ＢＫ画素判定：７）から１３）に該当しない場合、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１ とする。
【０１４５】
ここで、７）から１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。また、上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。また、出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータである。
ここで色相毎に閾値を変えているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定するためである。この色相分割は一例であって、どんな式を使用してもよい。
また、ＲＧＢの最大値により閾値を変えているのは、反射率データでは濃い（数字が大きい）ときに、色であってもＲＧＢ差が少なくなるので、補正を行っている。
【０１４６】
第１Ｎ値化３２５ａの出力ｃ、ｍ、ｙの５ラインデータは、色判定３２５ｃ（図１９）に入力する。
【０１４７】
−色判定３２５ｃ−
次に、図１９を参照しながら色判定３２５ｃについて説明する。
色判定３２５ｃは、色判定用有彩検出３２５ｃ１と、ブロック化３２５ｃ２と、孤立点除去３２５ｃ３と、膨張３２５ｃ４とを有して構成される。
また、色判定用有彩検出３２５ｃ１は、第１パターンマッチング３２５ｃ１１と、第１カウント３２５ｃ１２と、色網点検出３２５ｃ１３と、有彩判定３２５ｃ１４と、を有して構成される。
【０１４８】
上記構成により、５ライン分の、ｃ、ｍ、ｙのデータは、第１パターンマッチング３２５ｃ１１、第１カウント３２５ｃ１２、色網点検出３２５ｃ１３に入力する。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れの中の第１パターンマッチング３２５ｃ１１について説明する。
【０１４９】
−第１パターンマッチング３２５ｃ１１−
注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの白レベルが大きくなる。次に注目画素が、第１Ｎ値化３２５ａの具備する色相分割回路において判定した画素（ｃ、ｍ、ｙ）の全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかを、５×５画素マトリックスが次のパターンにマッチングするかをチェックすることによって判定する。
【０１５０】
１）色画素パターン群
１―１）パターン１―１（ｐｍ１）
Ｄ２３ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４３
１―２）パターン１―２（ｐｍ２）
Ｄ３２ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ３４
１―３）パターン１―３（ｐｍ３）
Ｄ２２ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４４
１―４）パターン１―４（ｐｍ４）
Ｄ２４ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４２
なお、中心画素（注目画素）は、Ｄ３３である。図２０にこれらのパターンｐｍ１からｐｍ４を示す。これらのパターン上の白丸は、ｃ、ｍ、ｙの少なくとも一つが１であることを示す。
なお、パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの、小面積色検出する際には、中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるか否かで、判定すればよい。
【０１５１】
２）色細線用パターン群
白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図２１に示す。
図２１において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリックスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図２１のパターンｐｗ１１ａからｐｗ１４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を色線画素と見なす。
【０１５２】
２―１）パターン２―１（ｐｗ１１ａからｐｗ１１ｄ）
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））
【０１５３】
２―２）パターン２―２（ｐｗ１２ａからｐｗ１２ｄ）
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））
【０１５４】
２―３）パターン２―３（ｐｗ１３ａからｐｗ１３ｄ）
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））
【０１５５】
２―４）パターン２―４（ｐｗ１４ａからｐｗ１４ｄ）
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））。
【０１５６】
３）白領域パターン群
ｃ、ｍ、ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図２２に示す。
図２２において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリックスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図２２のパターンｐｗ２１ａからｐｗ２４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を白領域画素と見なす。
【０１５７】
３―１）パターン３―１（ｐｗ２１ａからｐｗ２１ｄ）
（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ２２＆Ｄ３２＆Ｄ４２）＃
（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４）＃
（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５）
【０１５８】
３―２）パターン３―２（ｐｗ２２ａからｐｗ２２ｄ）
（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＃
（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＃
（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４）＃
（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４）
【０１５９】
３―３）パターン３―３（ｐｗ２３ａからｐｗ２３ｄ）
（Ｄ５２＆Ｄ５１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４２＆Ｄ３１）＃
（Ｄ３５＆Ｄ２４＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２５＆Ｄ１５＆Ｄ１４）
【０１６０】
３―４）パターン３―４（ｐｗ２４ａからｐｗ２４ｄ）
（Ｄ５４＆Ｄ５５＆Ｄ４５）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４４＆Ｄ３５）＃
（Ｄ３１＆Ｄ２２＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２１＆Ｄ１１＆Ｄ１２）
【０１６１】
４）色画素候補２の判定
上記で抽出したパターンマッチング結果が以下のパターンに一致すれば、注目画素を、色判定用色画素候補２とする。
【０１６２】
（（ｐｍ１ ＝＝ １） ＆ （（ｐｗ１１ ＝＝ １） ＃ （ｐｗ２１ ！＝ １））） ＃
（（ｐｍ２ ＝＝ １） ＆ （（ｐｗ１２ ＝＝ １） ＃ （ｐｗ２２ ！＝ １））） ＃
（（ｐｍ３ ＝＝ １） ＆ （（ｐｗ１３ ＝＝ １） ＃ （ｐｗ２３ ！＝ １））） ＃
（（ｐｍ４ ＝＝ １） ＆ （（ｐｗ１４ ＝＝ １） ＃ （ｐｗ２４ ！＝ １）））
【０１６３】
なお、上記の（ｐｍ１ ＝＝ １）は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンｐｍ１にマッチングすることを意味する。また、（ｐｗ１１ ＝＝ １ ）はパターンｐｗ１１ａからｐｗ１１ｄのいずれかにマッチングすることを意味する。また、（ｐｗ２１ ！＝ １ ）はパターンｐｗ２１ａからｐｗ２１ｄのいずれかにマッチングすることを意味する。＆は論理積を、＃は論理和を意味する。
このパターンマッチングにより、白領域に囲まれた色画素を色画素候補として、それ以外で白領域が存在するときは、色画素としない。白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは、色画素候補となる。
【０１６４】
−第１カウント３２５ｃ１２−
次に、第１カウント３２５ｃ１２について説明する。
第１カウント３２５ｃ１２は、注目画素を中心とする５×５画素マトリックス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ、ｍ、ｃにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリックスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最小値をブラックと仮定している。
これにより、黒画素の読取りがずれても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定する。
また、黒画素が読取りから外れた画素を補正して、有彩画素を抽出する。
また、注目画素を中心とする５×５画素マトリックス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。
【０１６５】
−色網点検出３２５ｃ１３−
次に、色網点検出３２５ｃ１３について説明する。
彩度の低い網点（濃い色網点）は、第１カウント３２５ｃ１２では黒と判定するために濃い網点を検出するために、下記のパターンマッチングを行い、濃い色網点を検出する。濃い網点の特徴は、黒データと色データが混在していて、白データは存在しないので下記のように検出する。
【０１６６】
１）非白地検出
５×５のマトリックス内にいて、ｃ＝０、ｍ＝０、ｙ＝０が無ければ、非白地領域と判定する。これは、濃い色網点には白を含まないからである。
２）色網点画素検出
５×５のマトリックスで色と判定した画素Ｄ（ｃ＝０、ｍ＝０、ｙ＝０でも、ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１でも無いところ）のパターンマッチングを行う。
式で書くと以下のとおりとなる。
【０１６７】
（Ｄ１１＆Ｄ１５＆Ｄ３３＆Ｄ５１＆Ｄ５５）＃
（Ｄ１３＆Ｄ３１＆Ｄ３３＆Ｄ５１＆Ｄ５５）＃
（Ｄ１２＆Ｄ１４＆Ｄ２１＆Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４１＆Ｄ４５＆Ｄ５２＆Ｄ５４）
【０１６８】
ここで、マトリックスの外側に参照点があるのは、色ずれの誤判定を防ぐためである（図３０参照）。
【０１６９】
３）色網点検出
非白地検出でかつ色網点画素検出があるときは、色網点を検出したとしてＨを出力する。
【０１７０】
−有彩判定３２５ｃ１４−
次に、有彩判定３２５ｃ１４について説明する。
有彩判定３２５ｃ１４は、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素１とする。
さらに、色網点検出で色網点であれば、色画素１とする。
【０１７１】
−ブロック化３２５ｃ２−
次に、ブロック化３２５ｃ２について説明する。
ブロック化１×４は、色判定有彩検出の出力をブロック化する。
なお、ブロック化とは、１×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素１があれば、１×４画素マトリックス全体を色画素１ブロックとして、出力する。ブロック化１×４以降の処理は、１×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１７２】
−孤立点除去３２５ｃ３−
次に、孤立点除去３２５ｃ３について説明する。
孤立点除去７×５は、ブロック化したデータを注目ブロックの隣り合うブロックを含んで４×１の色画素１ブロックがなければ孤立点として除去する。
副走査方向を４としているのは、主走査は４画素を１単位としているので、大きさをあわせるためである。
【０１７３】
−膨張３２５ｃ４−
次に、膨張３２５ｃ４について説明する。
孤立点除去３２５ｃ３の出力を、膨張３２５ｃ４にて、色画素１ブロックが存在する場合は、１７ライン×５ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を、黒文字処理をしないようにするためである。ここで、出力するＢ／Ｃ信号は、色画素１ブロックの時にＬ（有彩）を出力し、それ以外の時は、Ｈ（無彩）を出力する。
【０１７４】
−第２Ｎ値化３２５ｂ−
次に、図２４を参照しながら第２Ｎ値化３２５ｂについて説明する。
第２Ｎ値化３２５ｂは、セレクタ１から４と、色相分割回路０から４と、を有して構成される。
第２Ｎ値化３２５ｂにて、入力データＲ、Ｇ、Ｂは、セレクタ１から４を介して色相分割回路０から４にてｃｉ、ｍｉ、ｙｉおよび色判定用ｗｉ（白）（ｉは０から４のいずれかからの色相分割回路からの出力信号）の信号に変換される。
【０１７５】
色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値との差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると濃くなる。
ここでのセレクタの副走査の変倍率が、２００％以下のときに上部の入力データを選択して、２００％を超える倍率のときに、下部の入力信号を選択する。
つまり、２００％以下のときは、５ライン連続した入力データで評価を行う。
また、２００％を越すときは、入力の１ライン飛ばしで評価する。
ここで、１ライン飛ばしにすることにより、次段において１ラインの細線の評価が出来なくなるが、２００％を越す倍率なので１ライン線はほとんど存在しないので影響が少ない。
２００％を越すときは、参照ラインが実質２倍になるので、読取り位置ずれの許容量も実質２倍となる。よって、外乱（振動）の影響も大きくなるので、外乱に対して誤判定しにくくなる。
【０１７６】
また、Ｎ値化の評価のみを切り替えるので、カラー画素判定は同一処理をするので、切り換え前と切り換え後でカラー原稿の判定基準は変わらない。よって、切り替えることによって判定基準が変わることはない。
１）Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【０１７７】
７）色判定用ｗ（白）画素判定：
（Ｒ ＜ ｔｈｗａ）＆（Ｇ ＜ ｔｈｗａ）＆（Ｂ ＜ ｔｈｗａ）ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０ とする。ｔｈｗａは閾値である。
【０１７８】
８）Ｙ画素判定：
（ｒｙ ＝＝ １）＆（ｙｇ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｙ＋ＲＧＢの最大値／１６））
ならば、ｙ＝１ 、ｍ＝ｃ＝０ とする。ｔｈｙ は閾値である。
【０１７９】
９）Ｇ画素判定：
（ｙｇ ＝＝ １）＆（ｇｃ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｇ＋ＲＧＢの最大値／１６））
ならば、ｃ＝ｙ＝１ 、ｍ＝０ とする。ｔｈｇ は閾値である。
【０１８０】
１０）Ｃ画素判定：
（ｇｃ ＝＝ １）＆（ｃｂ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｃ＋ＲＧＢの最大値／１６））
ならば、ｃ＝１ 、ｍ＝ｙ＝０ とする。ｔｈｃ は閾値である。
【０１８１】
１１）Ｂ画素判定：
（ｃｂ ＝＝ １）＆（ｂｍ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｂ＋ＲＧＢの最大値／１６））
ならば、ｍ＝ｃ＝１ 、ｙ＝０ とする。ｔｈｂ は閾値である。
【０１８２】
１２）Ｍ画素判定：
（ｂｍ ＝＝ １）＆（ｍｒ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｍ＋ＲＧＢの最大値／１６））
ならば、ｍ＝１ 、ｙ＝ｃ＝０ とする。ｔｈｍ は閾値である。
【０１８３】
１３）Ｒ画素判定：
（ｍｒ ＝＝ １）＆（ｒｙ ＝＝ ０）＆（ＲＧＢ差 ＞（ｔｈｒ＋ＲＧＢの最大値／１６））
ならば、ｙ＝ｍ＝１ 、ｃ＝０ とする。ｔｈｒ は閾値である。
【０１８４】
１４）ＢＫ画素判定：７）から１３）に該当しないとき、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１ とする。
【０１８５】
さらに、色判定用ｗ画素の判定を行う。条件は以下のようになる。
（Ｒ ＜ ｔｈｗ）＆（Ｇ ＜ ｔｈｗ）＆（Ｂ ＜ ｔｈｗ）ならば、色画素用ｗ画素とし、ｗとして出力する。ｔｈｗ は閾値である。
【０１８６】
なお、７）から１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は、ｔｈｗ＞ｔｈａとなっている。出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータと、さらに、色判定用色画素検出のｗの１ビットである。
ここで色相毎に閾値をかえているのは、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。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。
ＲＧＢの最大値により閾値を変えているのは、反射率データでは濃い（数字が大きい）ときに、色であってもＲＧＢ差が少なくなるので、補正を行っているためである。
Ｎ値化２の出力ｃ、ｍ、ｙの５ラインデータは、ＡＣＳ（図２５）に入力する。
【０１８７】
次に、図２５を参照しながらＡＣＳ３２５ｄについて説明する。
ＡＣＳ３２５ｄは、第１ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ１と、第２ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ２と、無彩検出３２５ｄ３と、カラー画素判定３２５ｄ４と、膨張３２５ｄ５と、連続カウント３２５ｄ６と、を有して構成される。
【０１８８】
−第１ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ１−
まず、第１ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ１について説明する。
第１ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ１は、第２カウント３２５ｄ１１と、第２パターンマッチング３２５ｄ１２と、有彩判定３２５ｄ１３と、ブロック化３２５ｄ１４と、密度３２５ｄ１５と、を有して構成される。以下、各動作について説明する。
【０１８９】
−第２カウント３２５ｄ１１−
第２カウント３２５ｄ１１は、注目画素を中心とする５×５画素マトリックス内に色判定用ｗ画素が存在するときは、その画素の第２Ｎ値化３２５ｂで判定したｃ、ｍ、ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、画素マトリックスの白レベルが大きくなる。そして、画素マトリックス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈａｍｉｎ未満ならば、注目画素を色画素候補１とする。ｔｈａｃｎｔ、ｔｈａｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１９０】
−第２パターンマッチング３２５ｄ１２−
第２パターンマッチング３２５ｄ１２は、色判定に使用した第１パターンマッチング３２５ｃ１１と同一のパターンマッチングを行い、色画素候補２とする。
【０１９１】
−第１ＡＣＳ用有彩検出の有彩判定３２５ｄ１３−
有彩判定３２５ｄ１３は、第２カウント３２５ｄ１１と第２パターンマッチング３２５ｄ１２の出力にもとづいて、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素２とする。
【０１９２】
−第１ＡＣＳ用有彩検出のブロック化３２５ｄ１４−
ブロック化３２５ｄ１４は、有彩判定３２５ｄ１３の出力をブロック化する。すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素２があれば、４×４画素マトリックスの全体を色画素２ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１９３】
−第１ＡＣＳ用有彩検出の密度３２５ｄ１５−
密度３２５ｄ１５は、孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素２ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素２ブロック）とする。
【０１９４】
−第２ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ２−
次に、第２ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ２について説明する。
第２ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ２は、第３カウント３２５ｄ２１と、第３パターンマッチング３２５ｄ２２と、有彩判定３２５ｄ２３と、ブロック化３２５ｄ２４と、密度３２５ｄ２５と、を有して構成される。以下、各動作について説明する。
【０１９５】
−第３カウント３２５ｄ２１−
次に、第３カウント３２５ｄ２１について説明する。
第３カウント３２５ｄ２１は、注目画素を中心とする５×５画素マトリックス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。
また、ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａ１ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ、ｍ、ｙの最小値が、ｔｈａ１ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。ｔｈａ１ｃｎｔ、ｔｈａ１ｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１９６】
−第３パターンマッチング３２５ｄ２２−
次に、第３パターンマッチング３２５ｄ２２について説明する。
第３パターンマッチング３２５ｄ２２は、色判定に使用した第１パターンマッチング３２５ｃ１１と同一のパターンマッチングを行い、色画素候補３とする。
【０１９７】
−第２ＡＣＳ用有彩検出の有彩判定３２５ｄ２３−
有彩判定３２５ｄ２３は、色画素候補３でかつ色画素候補４であれば、色画素３とする。
【０１９８】
−第２ＡＣＳ用有彩検出のブロック化３２５ｄ２４−
ブロック化３２５ｄ２４は、第２ＡＣＳ用有彩検出の有彩判定３２５ｄ２３の出力をブロック化をする。
すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素３があれば、４×４画素マトリックスの全体を色画素３ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１９９】
−第２ＡＣＳ用有彩検出の密度３２５ｄ２５−
密度３２５ｄ２５は、孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素３ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素３）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素３ブロック）とする。
【０２００】
−無彩検出３２５ｄ３−
次に、無彩検出３２５ｄ３について説明する。
無彩検出３２５ｄ３は、第４カウント３２５ｄ３１と、無彩判定３２５ｄ３２と、ブロック化３２５ｄ３３と、無彩膨張３２５ｄ３４と、を有して構成される。以下、各動作について説明する。
【０２０１】
−第４カウント３２５ｄ３１−
第４カウント３２５ｄ３１は、注目画素を中心とする５×５画素マトリックス内の各画素の、色相分割３２５ａで判定したｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙの各カウント値の最小値が、ｔｈａｂｋ以上ならば、注目画素を黒画素候補１とする。ｔｈａｂｋは、複写（処理）前に設定する閾値である。
黒画素を判定するのではなく、注目画素と周辺画素を見て、黒成分を見つけているので細線が位置ずれして、注目画素が黒でなくても黒と判定できるようにしている。
【０２０２】
−無彩判定３２５ｄ３２−
無彩判定３２５ｄ３２は、注目画素が、黒画素候補１あれば、黒画素とする。
【０２０３】
−ブロック化３２５ｄ３３−
ブロック化３２５ｄ３３は、黒画素の出力をブロック化する。ここでのブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の黒画素があれば、４×４画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｄ３３以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０２０４】
−無彩膨張３２５ｄ３４−
無彩膨張３２５ｄ３４は、３×３ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ（黒画素ブロック）で、その周辺画素がノンアクティブ（非黒画素）ならば、注目ブロックをノンアクティブ（非黒画素ブロック）にする。
【０２０５】
−カラー画素判定３２５ｄ４−
次に、カラー画素判定３２５ｄ４について説明する。
カラー画素判定３２５ｄ４は、注目ブロックが、第２ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ２の結果でアクティブ（色画素２）と判定され、かつ、無彩検出３２５ｄ３でアクティブ（黒画素）と判定されていなければ、注目ブロックは色（色ブロック）と判定する。また、第１ＡＣＳ用有彩検出３２５ｄ１の結果がアクティブ（色画素）のときも色と判定する。
【０２０６】
−膨張３２５ｄ５−
次に、膨張３２５ｄ５について説明する。
膨張３２５ｄ５は、カラー画素判定３２５ｄ４で、色と判定したブロックに対して小さな文字を連続と見なすために、注目ブロックを中心とする９×９ブロックのマトリックス内に１ブロックでもアクティブブロックがあれば、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは、文字同士のすき間を埋めるためである。
【０２０７】
−連続カウント３２５ｄ６−
次に、連続カウント３２５ｄ６について説明する。
連続カウント３２５ｄ６では、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。膨張の出力データ（色画素ブロック）の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿かどうかを判定する。
【０２０８】
図２６に、この判定処理の内容を示す。注目画素が色画素ブロックにあるときに注目画素の左上、上、右上および左の画素の色画素連続数を参照して、注目画素の色画素連続数を算出する（ステップＳ２１から２６）。ここで、注目画素を、例えば図１０の５×５画素分布パターンＭＰｐのｃ３画素とすると、左上、上、右上および左の画素はそれぞれ、ｂ２、ｂ３、ｂ４およびｃ２の画素である。注目画素が色画素ブロックにないときには、それには０なる色画素連続数を与える（ステップＳ２１−２７）。
【０２０９】
注目画素が色画素ブロックにある場合は、まず注目画素（ｃ３）の上画素（ｂ３）の色画素連続数をチェックする（ステップＳ２２）。次に、チェックした色画素連続数が０であると、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップＳ２４）。また、上画素（ｂ３）の色画素連続数が０であると、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数を与える（ステップＳ２３）。次に、参照値Ｂに左上画素（ｂ２）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また、参照値Ｃには上画素（ｂ３）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また、参照値Ｄには左画素（ｃ２）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップＳ２５）。そして、参照値Ａ、Ｂ、ＣおよびＤのうちの最高値を、注目画素（ｃ３）の色画素連続数とする（ステップＳ２６）。
【０２１０】
注目画素（ｃ３）に色画素連続数を上述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチエックして（ステップＳ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であると、カラー原稿であると決定して（ステップＳ２９）、そこで連続カウント３２５Ｄ６の処理を終える。色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であると、注目画素を走査方向ｘ、ｙの次の画素に更新して、上述の処理を繰返す。原稿全面について上述の処理をした結果、最後まで色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であったときには（ステップＳ３０から３４）、原稿は白黒画像であると決定する。
【０２１１】
上述の色画素連続数は、縦の色付き線分と横の色付き線分の和となる。なお、右上の色画素連続数が、他と異なるのは二重カウントを防ぐためである。色画素連続数の具体的なデータを、図２７に示す。
図１９に示す数字を入れた小四角が色画素であり、数字が該画素に与えた色画素連続数である。数字を入れた小四角が連なったブロックが色画素群であり、同一原稿上のどれかの色画素群のなかの色画素連続数が１つでも設定値ＴＨＡＣＳ以上になるとそこで、カラー原稿であるとカラーか白黒かの判定を確定する（ステップＳ２８、２９）。
【０２１２】
なお、カラー画素判定３２５ｄ４を１から３と分けたのは、カラー原稿か白黒原稿かの判定精度を高くするためである。黒文字処理のためのカラー画素判定３２５ｄ４は、誤判定をしても局所的であり、さほど目立たない。しかし、カラー原稿か白黒原稿かの判定は、誤判定をすると原稿全体に影響する。そこで、カウントを独立とした。本来ならば、色相分割から独立にし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。
【０２１３】
また、カウントのパラメータ（色画素候補１、３、黒画素候補１）で、色画素のパラメータ（カラー画素１−３）を変更している事により、メモリ量の増加を少なくしている。色画素判定２、３を設けているのは蛍光ペンの黄色のような濃度の低い色を検出するためで、さらに、無彩判定（黒画素判定）３２５ｄ３２を備えたのは濃度を低くすると誤検出した際に補正するためである。
蛍光ペンなど濃度の薄い色は、ある程度の幅により黒データで補正しても問題はない。複数の色画素を抽出する際に、ｗ（白）のレベルを変えているだけなので、色画素検出のために２つ分のメモリを持つ必要がなく、１つ分＋１ラインの容量で可能である。
【０２１４】
また、連続カウント３２５ｄ６で、１ライン前のカウントデータと現在のラインのカウントデータを参照してカウント値を数えている。これにより、確実に周辺画素の連続を正確に数えることが可能となるので色画素の連続を数えることができる。
なお、本実施形態は、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに対して色相判定を行ったが、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに限定するものではなく、輝度色差（例えばＬａｂ）などに対して、色相判定することも可能である。
【０２１５】
−総合判定３２６−
次に、図５を参照して、総合判定３２６について説明する。
総合判定３２６は、文字判定３２６ａ、膨張処理３２６ｂ、デコード３２６ｃからなる。以下、各動作について説明する。
【０２１６】
−文字判定３２６ａ−
まず、文字判定３２６ａについて説明する。
文字判定３２６ａは、エッジ抽出３２２の結果がエッジありと判定する。
また、網点抽出３２４の結果が網点なしで、白領域抽出３２３の結果が白領域ありのときは、文字エッジと判定する。
また、そうでないときには非文字エッジ（絵柄又は文字なか）と判定する。
【０２１７】
−膨張処理３２６ｂ−
次に、膨張処理３２６ｂについて説明する。
膨張処理３２６ｂは、文字判定３２６ａの結果を８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をして４ブロックの膨張処理を行う。すなわち、注目ブロックを中心とする８×８ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであると、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、注目ブロックを中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジであると、注目ブロックを文字エッジと確定する。
そして、注目ブロックとそれに隣接する３ブロック、計４ブロックを文字エッジと見なす。なお、ＯＲ処理してからＡＮＤ処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差により違和感があり、例えば、黒が薄く見える。これを防ぐために、ＯＲ処理で非黒文字領域を大きくしている。ＡＮＤ処理は、望むべき膨張量にするために行う。
【０２１８】
ところで、カラー複写機は、１枚の複写をするのに、４回スキャンをするので、スキャン毎に、微妙に文字判定結果が異なる。特に、ブラック作像のときに非黒文字判定をし、ブラック作像以外のときに黒文字判定をすると、この黒文字領域は薄くなってしまうので、ＢＫ時には８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をしてＢＫ以外の作像時は、５×５ブロックのＯＲ処理をして、その後は１×１ブロックのＡＮＤ処理をする。なお、１×１画素のＡＮＤ処理をする、と言うことは、その結果が処理前と同一になるので、何の処理もしないと言うことと同義である。膨張処理の結果は、文字エッジ信号としてデコード３２６ｃに出力する。
【０２１９】
このように膨張処理をすることにより、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。この膨張処理によって、文字の中部分が濃くなることがあるが、文字のエッジに対して、文字のなかは薄いのと、濃度は飽和しているので、違和感はない。
【０２２０】
図２８に、カラー複写によるカラー色剤の重なりを、模式的に拡大して示す。
図２８（ａ）は、膨張量は同一で黒文字処理をした理想の場合を示す。
図２８（ｂ）は、膨張量は同一で黒文字処理をして印字位置がずれた場合（白く抜ける）を示す。
図２８（ｃ）は、ＢＫの膨張量が大きい場合で、本実施形態によって黒文字処理をして印字位置がずれた場合を示す。
図２８（ｄ）は、４色とも黒文字処理をした理想の場合を示す。
図２８（ｅ）は、４色とも黒文字処理をして、ＢＫのみ補正がかからず、ＢＫ以外で補正がかかって薄くなった場合を示す。
図２８（ｆ）は、本実施形態によってＢＫのみ黒文字処理をした、好適な場合を示す。
図２８（ｇ）は、本実施形態によってＢＫのみ黒文字処理をして、ＢＫのみ補正が掛からず、ＢＫ以外で補正が掛かった好適な場合を示す。
【０２２１】
−デコード３２６ｃ−
次に、デコード３２６ｃについて説明する。
デコード３２６ｃが最終的に出力するＣ／Ｐ信号は、以下の表４のようになる。
【０２２２】
【表４】
次に、再度図３を参照する。
原稿認識３２０が発生するＣ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢフィルタ３３０、色補正３４０、変倍３５０、インタフェース３５２、ＵＣＲ３６０、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０、ＣＭＹＢｋγ補正３８０および階調処理３９０について、画像データに同期してカスケードに与えられる。
【０２２４】
ＲＧＢフィルタ３３０は、ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎの画素マトリックスに対応する係数マトリックスと、各係数に各画像データを乗じて重み付け平均値を得るロジックで構成されている。
Ｃ／Ｐ信号が１を表すもの（文字エッジ領域）であるときには、鮮鋭化処理用の係数マトリックスを用い、０又は２、３を表すもの（絵柄領域、低線数網点領域、網点領域）であるときには平滑化処理用の係数マトリックスを用いて、重み付け平均値を導出し色補正３４０に出力する。
ここでの平滑化フィルタは、平滑化量の強い順に並べると、低線数網点領域、網点領域、絵柄領域となる。これは、網点は平滑を強くしないと網点構造が残り、モアレの原因となるためである、さらに低線数の網点は、高線数の網点より強く平滑化してやる必要がある。
【０２２５】
色補正３４０は、Ｒ、Ｇ、Ｂデータを一次のマスキング処理等でＣ、Ｍ、Ｙデータに変換する。変倍３５０は、画像データに、主走査方向ｘの拡大・縮小または等倍処理を施す。
【０２２６】
ＵＣＲ３６０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３４０から入力したＣ、Ｍ、Ｙ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、Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＢＫデータを出力する。ここで、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）以外のとき（文字なか領域又は絵柄領域のとき）は、スケルトンブラック処理を行う。Ｃ／Ｐ信号が３（文字エッジ領域）のときは、フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）かつＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）の時は、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。
【０２２７】
また、ＵＣＲ３６０の出力画像信号ＩＭＧついて、一時点はＣ、Ｍ、Ｙ、ＢＫのうち一色であり、面順次の一色出力である。すなわち、４回原稿読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。また、白黒複写のときは、ＢＫ作像一回でよいので、１回の原稿読取りでよい。カラー原稿か、白黒原稿かの判定機構があれば、原稿に応じた読取り回数で済むので、操作者が、原稿に応じてカラー原稿か白黒原稿かを判断して複写する必要がなくなる。本実施形態では、Ｂ／Ｃ信号がカラー原稿か、白黒原稿かの判定に参照する信号である。原稿全面でＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）であったときにメインコントローラ１０が、白黒原稿と判定する。
【０２２８】
ＣＭＹＢｋフィルタ３７０は、カラープリンタ４００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。ＣＭＹＢｋγ補正３８０は、カラープリンタ４００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１（文字エッジ領域以外）以外のときは画像を忠実に再現するγカーブを用い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）のときはγカーブを立たせてコントラストを強調する。
【０２２９】
階調処理３９０は、カラープリンタ４００の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて、ディザ処理、誤差拡散処理等の量子化を行う。ＢＫ作像のときは、Ｃ／Ｐ信号が１以外（文字エッジ領域以外）のときは階調重視の処理を行い、それ以外のときは解像力重視の処理を行う。ＢＫ以外の作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が０（絵柄領域）のときは階調重視の処理を行い、それ以外のときは解像力重視の処理を行う。以上の処理をした画像データは、バッファメモリを有するビデオコントロール３５９からカラープリンタ４００に、その画像データ書込み動作に同期して、与えられる。
【０２３０】
ＩＰＵ３００は、文字領域以外（Ｃ／Ｐ信号＝１以外）のときは、ＲＧＢフィルタ３３０で平滑化処理を行い、ＵＣＲ３６０でスケルトンブラックの処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０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３７０および階調処理３９０では階調を重視した処理を行う。
【０２３１】
一方、文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｌ）のときは、ＲＧＢフィルタ３３０でエッジ強調処理を行い、ＵＣＲ３６０でフルブラック処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０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３７０および階調処理３９０では解像度を重視した処理を行う。
【０２３２】
また、黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として、ＢＫを除くＣ、Ｍ、Ｙの画像形成時には、Ｃ、Ｍ、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防ぐためである。また、このときのＢＫデータのＲＧＢフィルタ３３０は色文字のときより、エッジ強調を強めに行いくっきりさせても良い。
【０２３３】
このようにＩＰＵ３００では、絵柄、文字エッジ、網点、低線数網点の４種の処理を行う。
【０２３４】
なお、上述する実施形態は本発明の好適な実施形態であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施することが可能である。
【０２３５】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、本発明は以下のような効果を奏する。
第１の効果として、Ｎ×Ｎマトリックス内に、白画素がなく、所定の位置に色画素が存在する場合に色画素を判定するとともに、色網点を色として検出することができる。
【０２３６】
第２の効果として、色画素は、Ｎ×Ｎのマトリックスの外周４辺のそれぞれ１箇所を参照することによって、読取り位置ずれの影響を受けないようにして色を検出することができる。
【０２３７】
第３の効果として、色網点検出手段に加え細線の色を判定する色検出手段とを組み合わせるという、複数の検出手段を設けることにより細線も色網点も色判定を行うことができる。
【０２３８】
第４の効果として、カラースキャナに適用することができる。
【０２３９】
第５の効果として、カラープリンタに適用することができる。
【０２４０】
第６の効果として、カラー複写機に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態にかかる画像処理装置を具備したデジタルフルカラー複写機の概略構成図である。
【図２】図１に示すデジタルフルカラー複写機の電気システムの概略を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における画像処理ユニット（ＩＰＵ）の構成を示すブロック図である。
【図４】図３における原稿認識部の機能を示す機能ブロック図である。
【図５】図４における原稿認識部の構成を示すブロック図である。
【図６】６００ｄｐｉの万線パターンと４００ｄｐｉの万線パターンとを比較して示す図である。
【図７】図５のエッジ抽出部における黒画素連続検出部および白画素連続検出部で行うパターンマッチングに使用する３×３画素マトリックスのパターンを示す図である。
【図８】白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図５におけるＲＧＢ白地検出部の白背景分離に使用するパターン例を示す図である。
【図１０】図５における色地検出時に使用するパターン例を示す図である。
【図１１】ラインメモリＬＭＰの現ライン（注目ライン）を模式的に示す図である。
【図１２】２００線の万線パターン、３００線の万線パターンを示す図である。
【図１３】図５における白領域抽出部の処理を説明するための領域を示す図である。
【図１４】図５における網点抽出部の第１網ピーク検出部の検出処理を説明するための図である。
【図１５】周囲画素分布パターンの画素を示す図である。
【図１６】網点山間隔を示す図である。
【図１７】図５における色判定部の処理を説明するための図である。
【図１８】図５の色判定部に示す第１Ｎ値化の構成を示す図である。
【図１９】図５の色判定部に示す色判定の構成を示す図である。
【図２０】色判定におけるパターンマッチングを説明するための図である。
【図２１】白に囲まれた色線を検出する色細線用パターンを示す図である。
【図２２】ｃ、ｍ、ｙが全て０のところのパターンマッチングを行うための白領域パターンを示す図である。
【図２３】マトリックスの外側に参照点がある場合の図を示す。
【図２４】図５の色判定部に示す第２Ｎ値化の構成を示す図である。
【図２５】図５の色判定部に示すＡＣＳの構成を示す図である。
【図２６】連続カウント部におけるカラー原稿か白黒原稿かを判定する判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２７】色画素連続数の具体的なデータを示す図である。
【図２８】カラー複写によるカラー色剤の重なりを模式的に拡大して示す図である。
【符号の説明】
２００ スキャナ
３００ ＩＰＵ
３１０ ＲＧＢγ補正
３２０ 原稿認識
３２１ フィルタ
３２２ エッジ抽出
３２２ａ ３値化
３２２ｂ 黒画素連続検出
３２２ｃ 白画素連続検出
３２２ｄ 近傍画素検出
３２２ｅ 孤立点除去
３２３ 白領域抽出
３２３ａ ２値化
３２３ｂ ＲＧＢ白抽出
３２３ｃ 白判定
３２３ｄ 白パターンマッチング
３２３ｅ 白パターン補正
３２３ｆ 白膨張
３２３ｇ 白収縮
３２３ｈ 白補正
３２３ｉ グレーパターンマッチング
３２３ｊ グレー膨張
３２３ｋ 判定
３２４ 網点抽出
３２４ａ 第１網点ピーク検出部
３２４ｂ 第２網点ピーク検出部
３２４ｃ 第３網点ピーク検出部
３２４ｄ 第１周期チェック
３２４ｅ 第２周期チェック
３２４ｆ ＯＲ処理部
３２４ｇ 第１網点領域検出部
３２４ｈ 第２網点領域検出部
３２４ｉ 網点領域検出部
３２４ｊ 第１の一時記憶手段
３２４ｋ 第２の一時記憶手段
３２５ 色判定
３２５ａ 第１Ｎ値化
３２５ｂ 第２Ｎ値化
３２５ｃ 色判定
３２５ｄ ＡＣＳ
３２６ 総合判定
３２６ａ 文字判定
３２６ｂ 膨張処理
３２６ｃ デコード
３３０ ＲＧＢフィルタ
３４０ 色補正
３５０ 変倍
３５２ インタフェース
３６０ ＵＣＲ
３７０ ＣＭＹＢｋフィルタ
３８０ ＣＭＹＢｋγ補正
３９０ 階調処理
ＯＰＢ 操作／表示部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus, an image reading apparatus, an image forming apparatus, and a color copying apparatus, and more particularly, to an image processing apparatus that detects color characters and black characters of image data and performs appropriate image processing.
[0002]
[Prior art]
As a conventional example, an image processing device disclosed in
Further, an image processing device disclosed in
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-5-307641
[Patent Document 2]
JP 2000-125140 A
[Patent Document 3]
JP 2001-346057 A
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the invention of
Further, in the invention of
In the prior invention, a dark halftone dot or the like may be erroneously determined to be a character. At this time, even if the color determination is normally made as a color, it is determined that the character is a black character and is output in a single black color.
[0005]
The present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to provide an image processing device, an image reading device, an image forming device, and a color copying device that detect dark halftone dots as colors.
[0006]
More specifically, a first object of the present invention is to determine a color pixel when a white pixel is not present in an N × N matrix and a color pixel is present at a predetermined position. It is an object of the present invention to provide an image processing device that detects the above.
[0007]
A second object of the present invention is to provide an image processing apparatus for detecting a color pixel by referring to each one of four outer sides of an N × N matrix so as not to be affected by a reading position shift. Is to provide.
[0008]
A third object of the present invention is to detect a color halftone dot by combining a color thin line pixel detection means capable of detecting a color thin line in addition to a color halftone dot detection means. Accordingly, an object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of clearly detecting a thin color line.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to
[0010]
According to a second aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first aspect, the color determination unit refers to each one of four outer sides of the N × N matrix.
[0011]
According to a third aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus according to the first aspect, further comprising a color thin line pixel detecting means capable of detecting a color thin line.
[0012]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus according to any one of the first to third aspects, wherein the image processing apparatus further performs color separation of a document image, reads the generated image data, generates image data, and supplies the image data to the image processing apparatus. An image reading apparatus comprising a scanner.
[0013]
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus according to any one of the first to third aspects, further comprising a color printer for printing out output image data of the image processing apparatus on paper. This is a characteristic image forming apparatus.
[0014]
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus according to any one of the first to third aspects, further comprising: reading a document image by color separation, generating image data, and providing the image data to the image processing apparatus; A color copying apparatus comprising a scanner and a color printer for printing out image data output from the image processing apparatus on paper.
[0015]
The color copying apparatus according to
[0016]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a digital full-color copying machine according to an embodiment of the present invention. The main configuration is provided with a color
[0017]
A color image reading apparatus (hereinafter, referred to as a scanner) 200 forms an image of an original 180 on a
[0018]
Using this color image data, BK, C, M, and Y images are formed on an intermediate transfer belt by a color image recording device (hereinafter, referred to as a color printer) 400 described below, and then transferred to transfer paper. The
[0019]
An optical writing
[0020]
The
[0021]
When the image forming cycle is started, the
[0022]
The
[0023]
The belt cleaning device 415U includes an inlet seal, a rubber blade, a discharge coil, and a mechanism for contacting and separating the inlet seal and the rubber blade. After the BK image of the first color is transferred to the belt, while the images of the second, third, and fourth colors are transferred to the belt, the entrance seal, the rubber blade, and the like are separated from the intermediate transfer belt surface by the blade contact / separation mechanism. deep.
[0024]
A paper transfer corona discharger (hereinafter, referred to as a paper transfer device) 417 uses an AC + DC or DC component to transfer the superposed toner image on the
[0025]
Transfer paper of various sizes is stored in a
[0026]
The surface of the
[0027]
In the color copying machine shown in FIG. 1, when print data is supplied from a host such as a personal computer via a LAN or a parallel I / F, the print data can be printed out (image output) by a
[0028]
Next, an outline of an electric system of the color copying machine shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG.
FIG. 2 illustrates a control device of the color copying machine with the
The
[0029]
The
[0030]
The
[0031]
When there is a facsimile transmission instruction, the
[0032]
FIG. 3 shows a configuration of the image processing unit (IPU) 300.
The R, G, and B image data generated by the
[0033]
Based on the density R, G, and B data, the
C / P signal: a 2-bit signal,
3 indicates a low frequency halftone dot area,
2 indicates a dot area,
1 indicates a character edge area,
0 indicates a picture area.
B / C signal: 1-bit signal,
H (“1”) indicates an achromatic region,
L (“0”) indicates a chromatic area.
[0034]
-Original recognition 320-
Next, the function of the
FIG. 4 is a diagram showing the function of the
The
The recognition processing unit 3204 performs character edge detection, picture detection, and chromatic / achromatic detection.
As a result, a C / P signal representing a character edge area or a picture area and a B / C signal representing a chromatic area / achromatic area are generated.
The line memory R3201, the line memory G3202, and the line memory B3203 are line memories capable of storing a plurality of RGB lines. The line memories R, G, and B output the input RGB with a delay of a plurality of lines in order to match the recognition result (C / P, B / C) with the synchronization (position) of the line. Thus, it is possible to avoid the problem of performing the recognition process and performing a plurality of line processes during the recognition process.
[0035]
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of the
Hereinafter, the configuration of the
[0036]
The
Hereinafter, the processing operation in each block will be described. Here, a case where the reading density of the
[0037]
-Filter processing 321-
First, the processing operation in the
The
Further, as shown in FIG. 6, since the line pattern A of 600 dpi and the line pattern B of 400 dpi have different repetition periods, it is difficult to avoid emphasis with the same filter coefficient. Therefore, either the maximum value or the minimum value of the calculation results of the two coefficients is used according to the detection of the characteristic amount (edge extraction, white area detection) at the subsequent stage.
In FIG. 6, the sum of the width of one white block and the width of one black block in contact with it in the main scanning direction x is the line pitch (constant width: a predetermined number of pixels), that is, the line cycle. At times, the white block width increases and the black block width decreases. As the density becomes higher, the white block width becomes narrower and the black block width becomes wider.
[0038]
In this embodiment, the pixel matrix of the
[0039]
[Table 1]
[Table 2]
The coefficient group A is a filter processing coefficient for suppressing the emphasis of the 600 dpi line pattern A shown in FIG. 6 and emphasizing the edges of characters.
The coefficient group B is a filter coefficient for suppressing the emphasis of the 400 dpi line pattern B shown in FIG. 6 and emphasizing the edges of the character.
[0042]
In the coefficient groups A and B, the horizontal direction indicates the arrangement in the main scanning direction x, and the vertical direction indicates the arrangement in the sub-scanning direction y.
Further, the coefficients of the first row in the coefficient groups A and B are the coefficients a1 to a7 of the first row in the coefficient matrix of the block shown in the
[0043]
As described above, the sum (product sum value) of the products (total 7 × 5 = 35) obtained by multiplying each coefficient of the coefficient matrix by the value represented by the image data of the pixel addressed thereto is assigned to the target pixel (c4). (Pixels) are given to the
Note that the target pixel is a pixel to be currently processed, and is sequentially updated to a pixel having a different position in the x direction and the y direction.
[0044]
In the coefficient group A, a negative coefficient (a coefficient having a small value) is distributed at a line pitch of the line pattern A of 600 dpi shown in FIG. 6, and 0 (a coefficient having a relatively large value) is distributed therebetween. Then, 20 (extremely large coefficient) is assigned to the target pixel for edge enhancement.
Thus, when the image data (pixel of interest) is a black / white edge in the area of the line pattern A, the weighted average value (product sum value) derived therefrom is a character edge that is not the line pattern A. Is much lower than when
[0045]
In the coefficient group B, a negative coefficient (a coefficient having a small value) is distributed at the line pitch of the line pattern B of 400 dpi shown in FIG. 6, and 0 (a coefficient having a somewhat large value) is distributed therebetween. Then, 20 (extremely large coefficient) is assigned to the target pixel for edge enhancement.
Accordingly, when the image data (pixel of interest) is a black / white edge in the area of the line pattern B, the weighted average value (product sum value) derived therefrom is a character edge that is not the line pattern B. It is much lower than at some point.
[0046]
In the
The reason why the minimum value of the operation result is output to the
The reason why the maximum value of the calculation result is output to the
[0047]
Thus, the
In the present embodiment, two coefficients have been described as an example, but the same effect can be obtained with three or more coefficients.
FIG. 5 shows a mode in which the G image data is referred to in the process of the
[0048]
−Edge extraction 322-
Next, the processing operation in the
In the character area, there are many high-level density pixels (hereinafter, referred to as black pixels) and low-level density pixels (hereinafter, referred to as white pixels), and at the edge portions, these black pixels and white pixels are continuous. In the
[0049]
-3
First, the processing operation in the
In the
In the
If input data <TH1, pixels to which the data is addressed are white pixels,
If TH1 ≦ input data <TH2, a halftone pixel;
If TH2 ≦ input data, a black pixel;
It is converted into the ternary data represented.
[0050]
−Continuous black pixel detection 322b, continuous detection of
Next, processing operations in black pixel continuation detection 322b and white
The black pixel continuation detection 322b and the white
For this pattern matching, in the present embodiment, the patterns BPa to BPd and WPa to WPd of the 3 × 3 pixel matrix shown in FIG. 7 are used.
In the pattern of the 3 × 3 pixel matrix shown in FIG. 7, black circles indicate the above-described black pixels, and white circles indicate the above-described white pixels. The blank pixels without any circles are black pixels, halftone pixels, or white pixels. Note that the pixel at the center of the 3 × 3 pixel matrix is the pixel of interest.
[0051]
When the distribution of the contents of the ternary data matches any of the black pixel distribution patterns BPa to BPd shown in FIG. 7, the black pixel continuation detection 322b represents the target pixel at that time as “black continuation pixel”. The data is given to the pixel of interest.
Similarly, when the white
[0052]
-
Next, a processing operation in the
The neighboring
Thereby, it is determined whether the target pixel is in the edge region or the non-edge region. More specifically, in this embodiment, when one or more black continuous pixels and one or more white continuous pixels exist in a block of a 5 × 5 pixel matrix, the block is determined as an edge area. . If one or more black continuous pixels and one or more white continuous pixels do not exist inside the block, the block is determined as a non-edge area.
[0053]
-Isolated point removal 322e-
Next, a processing operation in the isolated point removal 322e will be described.
Since the character edge exists continuously, the isolated edge is corrected to a non-edge area by the isolated point removal 322e. Then, an edge signal of "1" (edge area) is output to a pixel determined to be an edge area, and an edge signal of "0" (non-edge area) is output to a pixel determined to be a non-edge area.
[0054]
-White area extraction 323-
Next, the processing operation in the
The
[0055]
-Binarization 323a-
First, the binarization 323a will be described.
The binarization 323a binarizes the edge-enhanced output of the image density data (G image data) of the
In this embodiment, the edge enhancement output is 256 gradations from 0 to 255, 0 is white with no density, an example of the threshold thwsb is 50, and the value of the edge enhancement output is thwsb = 50. If smaller, the binarization 323a determines "binary white" and generates a binary white determination signal "1". When the value of the edge enhancement output is equal to or greater than thwsb = 50, a binary white determination signal “0” is generated.
[0056]
-RGB white extraction 323b-
Next, the RGB white extraction 323b will be described.
The RGB white extraction 323b includes RGB white background detection, valley white pixel detection 323b1, color ground detection 323b2, and gray pixel detection 323b3.
With the above configuration, RGB white background detection, valley white pixel detection, and color background detection are performed, and it is determined whether the image data is a white region. Further, gray pixel detection is performed and gray determination is performed.
[0057]
-RGB white background detection and valley white pixel detection 323b1-
First, detection of an RGB white background will be described.
In the RGB white background detection, a white background separation operation is activated by detecting a white background region from R, G, and B image data. That is, the processing of white background separation is started. Specifically, as shown in the pattern WBP of FIG. 9, if all of the R, G, and B image data of the 3 × 3 pixel matrix are smaller than the threshold thwss, the target pixel (the center pixel of the 3 × 3 pixel matrix) The white area matching 323d (white background determination signal representing the processing in step S3 in FIG. 8) is activated ("1") by determining that the area is a white area. This is to detect whether there is a white pixel area having a certain extent. In this embodiment, each of the R, G, and B image data also has 256 gradations from 0 to 255, 0 is a base level without density, and the threshold value thwss <thwsb. If it is 40 and all of the R, G, and B image data are smaller than thwss = 40, it is determined to be “white background” and a white background determination signal “1” is generated. When any of the R, G, and B image data has a threshold value of thwss = 40 or more, a white background determination signal “0” is generated.
[0058]
Next, valley white pixel detection will be described.
In the valley white pixel detection, valley white pixels in a small white area that cannot be detected by the RGB white background detection are detected based on the 5 × 5 pixel matrix distributions RDPa and RDPb of the G image data shown in FIG. Specifically, based on a 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa,
miny = min (G [1] [2], G [1] [3], G [1] [4], G [5] [2], G [5] [3], G [5] [4 ])
Is calculated.
That is, the minimum density miny in the group of pixels with black circles in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa shown in FIG. 9 is extracted.
And
maxy = max (G [3] [2], G [3] [3], G [3] [4])
Is calculated.
That is, the maximum density maxy in the pixel group with a white circle in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa shown in FIG. 9 is extracted.
next,
mint = min (G [2] [1], G [3] [1], G [4] [1], G [2] [5], G [3] [5], G [4] [5 ])
Is calculated.
That is, the lowest density mint in the pixel group with a black circle is extracted from another 5 × 5 pixel matrix distribution RDPb shown in FIG.
And
maxt = max (G [2] [3], G [3] [3], G [4] [3])
Is calculated.
That is, the maximum density maxt in the pixel group with a white circle in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPb shown in FIG. 9 is extracted. Here, min () is a function for detecting the minimum value. max () is a function for detecting the maximum value.
next,
OUT = ((miny-maxy)> 0) # ((mint-maxt)> 0)
Is calculated.
That is, of (miny-maxy) and (mint-maxt), the larger positive value is the valley detection value OUT, and if the value of OUT is equal to or greater than a certain threshold, the pixel of interest (RDPa or RDPb). Is detected as a valley white pixel. As described above, the valley state of the image is detected, and a portion that is difficult to detect in the RGB white background detection is supplemented.
[0059]
-Color background detection 323b2-
Next, the color ground detection 323b2 will be described.
The color background detection detects a color background in order to prevent a light color from being determined as a white background.
A. Here, first, assuming that the sign of each pixel of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel is indicated by the pattern MPp in FIG. 10, the center pixel c3 (the X-marked pixel from MCa to MCd) serving as the target pixel If the RGB difference (the difference between the maximum value and the minimum value of the R, G, B image data addressed to one pixel) is larger than the threshold thc, the color pixel determination signal a is set to “1” (color pixel) and Is "0" (black and white pixel).
B. If all of the R, G, and B image data of any of the pixels in the peripheral pixel group 片 on one side of the target pixel (in MCa to MCd in FIG. 10) is less than or equal to the threshold thwc, the one-side white determination signal b is set to “1”. (White pixel) and “0” (non-white pixel) when the threshold thwc is exceeded. The threshold value thwc is, for example, 20.
C. If the R, G, and B image data of any of the pixels in the peripheral pixel group □ (from MCa to MCd in FIG. 10) on the other side of the pixel of interest is equal to or smaller than the threshold thwc, the other-side white determination signal c is set to “1”. (White pixel), and when the threshold value thwc is exceeded, “0” (non-white pixel).
D. In any of the patterns MCa to MCd in FIG.
a AND (exclusive NOR of b and c) = "1"
Holds, that is, when a = “1” (the target pixel is a color pixel) and b and c match (white pixels on both sides of the target pixel or non-white pixels on both sides), the , The color ground determination signal d is “1” (color ground). This color ground determination signal d is referred to in white pattern matching 323d (representing the processing in step S6 in FIG. 8).
[0060]
The above-described pattern matching A to D is performed in order to prevent the black character from being picked up as a color when the area around the black character is slightly colored due to an RGB reading position shift. At the colored position around the black character, (exclusive NOR of b and c) is “0” (one of both sides of the target pixel is a white pixel and the other is a non-white pixel). In this case, the color ground determination signal d = “ 0 "(non-colored background).
[0061]
In addition, when the pixel of interest is a color pixel whose periphery is surrounded by a white background, the color ground determination signal d = “1” (color background), and even when a line is complicated, a light color pixel is detected as a color background. be able to. In other words, where a line is complicated, a white place is not completely read as white originally, but in the above process A, if the RGB difference is small, the pixel is not determined to be a color pixel. Therefore, the threshold thwc is set more strictly than a white background where the density should be observed. Then, for example, thwc = 20 with respect to thwss = 40 and thwsb = 50, it is possible to strictly check whether or not a white background exists in the processing from B to D, and accurately detect a light color pixel as a color ground.
[0062]
-Gray pixel detection 323b3-
Next, the gray pixel detection 323b3 will be described.
For gray pixel detection, hue division of R, G, B, Y, M, C, and BK is performed, and if the density is low for each hue, a pixel is detected.
Hue division is the same as color determination described later.
Here, the G data after the filter is compared with thgr, and if either the data is larger than the G data or the color pixel is detected by the color pixel detection of the RGB white extraction, the following operation is performed. If the following conditions are satisfied, the pixel is determined to be a gray pixel.
Here, the threshold value is changed for each color because the maximum density of each ink is different.
[0063]
1) RY hue area boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
2) Y-G hue area boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
3) GC hue area boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4) CB hue area boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
5) B-M hue area boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
6) MR hue area boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0
7) Y pixel determination (gry)
(It is a color pixel) & (ry == 1) & (yg == 0) & (Maximum value of RGB <thmaxy) 8) G pixel determination (grg)
(It is a color pixel) & (yg == 1) & (gc == 0) & (Maximum value of RGB <thmaxg) 9) C pixel determination (grc)
(It is a color pixel) & (gc == 1) & (cb == 0) & (Maximum RGB value <thmaxc) 10) B pixel determination (grb)
(It is a color pixel) & (cb == 1) & (bm == 0) & (Maximum RGB value <thmaxb) 11) M pixel determination (grm)
(It is a color pixel) & (bm == 1) & (mr == 0) & (Maximum RGB value <thmaxm) 12) R pixel determination (grr)
(It is a color pixel) & (mr == 1) & (ry == 0) & (Maximum RGB value <thmaxr) 13) When not a color pixel (grbk)
(Maximum value of RGB <thmaxbk)
14) Gray pixel judgment
When any one of the conditions 7) to 14) is satisfied, a gray pixel is determined.
Note that “==” is a notation in the C language.
[0064]
-White judgment 323c-
Next, the white determination 323c will be described.
Here, the state variables MS and SS [I] used for the white determination are updated. The contents are shown in FIG.
FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for updating the state variables MS and SS [I] used for white determination.
Here, the state variable MS is addressed to the pixel of the processing target line (line of interest), and the state variable SS [I] is addressed to the pixel one line before (the processed line) of the processing target line. This is 4-bit white background information indicating the degree of white of the white background, and is generated by the processing in FIG. The maximum value of the values represented by the state variables MS and SS [I] is set to 15, which means the whitest degree, and the minimum value is 0. That is, the state variables MS and SS [I] are data indicating the degree of white, and the larger the value represented by the state variables, the stronger the white. At the start of the copying operation, both the state variables MS and SS [I] are initialized to zero.
[0065]
Next, the processing operation of FIG. 8 will be described.
First, a state variable one line before the target pixel to be processed, that is, white background information SS [I], and a state variable of a pixel one pixel before (preceding pixel: processed pixel) on the same line as the target pixel, that is, a white background The information is compared with the information MS (step S1). If the white background information SS [I] one line before is larger (step S1 / YES), it is set as temporary white background information MS of the target pixel (step 2). Otherwise (step S1 / NO), the state variable MS of the preceding pixel is set as temporary white background information MS of the pixel of interest. This means that information that is closer to white among the white background information of the peripheral pixels is selected.
[0066]
After the copying operation is started, it is determined from the above processing operation whether a white area, that is, a white background is detected by detecting an RGB white background (step S3). When a white background (white area) is detected (step S3 / YES, white background determination signal output of RGB white background detection = “1”), white background information SS [I] of the pixel one line before the target pixel is updated to 15. Then, the white background information MS of the target pixel is also set to 15 (steps S4 and S5). Then, the white background information MS of the pixel of interest is written into the main scanning position (F) of the pixel of interest in the line memory for the current line (line of interest) in the line memory LMP shown in FIG. The information SS [I] is written to the main scanning position (F) of the target pixel in the line memory for the previous one line of the line memory LMP shown in FIG. 11 (
[0067]
Next, the white background information SS [I] addressed to the pixel one line before is propagated to the pixel one line before as follows (steps S14 to S17). [I] means the main scanning position of the target pixel, and [I-1] means the position of a pixel one pixel before (the pixel immediately before the target pixel) in the main scanning direction x.
[0068]
When SS [I-1] <SS [I] -1, SS [I-1] = SS [I] -1 is set in the line memory (steps S14 and S15).
In other words, in the line one line before the pixel of interest, the white background at the position (F) of the pixel of interest (E) before the position (F) of the pixel of interest (F) in the main scanning direction If the value “SS [I] −1” obtained by subtracting 1 from the information SS [I] is larger (the degree of white is stronger), the pixel one pixel before the position (F) of the target pixel on the line one line before The white background information SS [I-1] addressed to (E) is updated to a value obtained by lowering the white intensity by one from the white background information SS [I] at the position (F) of the target pixel.
[0069]
Next, when SS [I-2] <SS [I] -2, SS [I-2] = SS [I] -2 is set in the line memory (steps S16, 17-14, 15).
Next, when SS [I-3] <SS [I] -3, SS [I-3] = SS [I] -3 is set in the line memory (steps S16, 17-14, 15).
[0070]
Thereafter, similarly, when SS [I-15] <SS [I] -15, SS [I-15] = SS [I] -15 is set in the line memory (steps S16 and 17-14). , 15). The lower limit value MIN of the value of the white background information SS [I] is 0, and when it is less than 0, it is kept at 0. This is the same in step S13 described later.
[0071]
By the processes in steps S14 to S17, the white background information SS one line before and before the main scanning position of the target pixel is replaced with the white background information MS of the target pixel, and 1 for the positional shift of one pixel in the main scanning direction x. The white background information of the target pixel is updated to the value reduced by the reduction rate, and propagates at the reduction rate behind the main scanning in the main scanning direction x one line before (white propagation processing).
However, this is a case where the value of the white background information one line before is smaller. For example, if the pixel one line before is detected as a white background (white area) by the RGB white background detection, the white background information is 15 which is the highest value, and no rewriting is performed.
[0072]
When the target pixel is updated and becomes a non-white background (white background determination signal which is an output of RGB white background detection = “0”), the process proceeds from step S3 to step S6 and thereafter, where the target pixel is set to a color background (color background detection). The output is not a color ground determination signal d = "1", but is a non-colored ground, and is binary white (the binary white determination signal output from the binarization 323a is "1"). If the state variable of the pixel of interest provisionally determined in steps S1 and S2, that is, the white background information MS is equal to or larger than the threshold thw1 (for example, 13), the white background information MS addressed to the target pixel is incremented by 1 (steps S6 to S10).
[0073]
That is, the white value is updated to a value that is strong by one. The maximum value max of the white background information MS is set to 15, and when it exceeds 15, it is kept at 15 (steps S9, S10). When the vehicle has proceeded along this route, steps S5 and S14 to S17 are executed. That is, a white propagation process is performed.
[0074]
If the pixel of interest is a non-colored background and is binary white, but the white background information MS is less than thw1 (for example, 7), or more than thw2 (for example, 1), and is a valley white pixel, the state variable MS is left as it is. The value is held (steps S8, S11, S12). When the vehicle has proceeded along this route, steps S5 and S14 to S17 are executed. That is, a white propagation process is performed.
[0075]
If none of the above conditions is satisfied, that is, if the target pixel is a color background or non-binarized white, the white background information MS of the target pixel is decremented by 1 (step S13).
That is, the information is updated to white background information in which the degree of white is weak by one. The minimum value min of the white background information MS is 0, and if it is less than 0, it is kept at 0. When the vehicle has proceeded along this route, steps S5 and S14 to S17 are executed. That is, a white propagation process is performed.
[0076]
By the generation of the white background information MS described above, the white information can be transmitted to the peripheral pixels on the line memory LMP via the state variable (white background information) MS. As described above, the generation of the white background information MS is based on the RGB white background determination signal indicating that the color data (all of the R, G, and B image data) is a white background when the threshold value thwss = 40 is smaller than 40, as shown in FIG. From S3-4-5-14, including generation of 17 colors of white background information MS corresponding to colors, the edge enhancement output (output of the filter 321) of the density data (G image data) is smaller than the threshold thwsb = 50. At this time, generation of white background information MS corresponding to the density of 17 systems from steps S7 to 13-5-14 to 17 shown in FIG. 8 based on the white background and the binarized white determination signal is included.
[0077]
In the white determination 323c, first, in the RGB white background detection in the RGB white extraction 323b, until a white area is detected, that is, the RGB white background detection generates a white background determination signal "1", The operation (execution of step 4) is not performed until the generation of the white background information MS (steps S3-4-5-14 to 17) is started.
This is because the G image data after the edge enhancement processing of the
[0078]
When the edge
[0079]
If it is not a white background in step S3, the white background information MS which is one parameter for determining whether or not to apply the white pattern matching by checking the white background condition in detail in step S6 and thereafter is adjusted. This prevents erroneous determination of the G image data after edge enhancement processing of H.321 as a white pixel (white block) by white pattern matching described later.
[0080]
For example, when the possibility of a color pixel is high, the white background information MS is lowered (step S13), and when there is a suspicion of a color pixel, the white background information MS is held (no change) (steps S11 to S13). By preventing erroneous determination as a white pixel (white block) by pattern matching, data around the character is prevented from having a lower level (white) than the original image data (color ground).
[0081]
Where the character is dense, the white background information MS is updated and propagated by the above-described processing (steps S3 to 5, 6 to 10, and 14 to 17), so that the possibility that the dense character area is erroneously determined to be a pattern is reduced. . Also, among characters such as complicated characters (for example, "letters"), white detection may not be possible by RGB white background detection. At that time, white detection is performed by valley white pixel detection, and white background information MS is detected. Is held on the path in which the YES output of step S12 goes straight to step S5, and the tendency is kept on a white background, so that the possibility that erroneous determination of a complicated character as a picture is reduced.
[0082]
Further, as mentioned above, when the target pixel is a color pixel whose periphery is surrounded by a white background, the color ground determination signal d = “1” (color ground), which is the output of the color ground detection, and the line is complicated. Even in this case, the light color pixel can be detected as a color background, and the threshold value thwc for determining whether the periphery of the target pixel is white is set low (thwc = 20), and the periphery of the light color pixel (target pixel) is set to a white background. Since it is possible to strictly check whether or not a light color pixel is detected as a color background, it is possible to further reduce the possibility that a complicated character is erroneously determined to be a picture.
[0083]
As described above, since a light color pixel can be more strictly detected as a color background, when a color background is detected, the process proceeds from step S6 to step S13 in FIG. 8, and the state variable MS is lowered to determine the color background as white. In addition to being able to reduce the possibility, in addition to the threshold value thwss (for example, 40) for generating the white background determination signal to be referred to in step S3, the threshold value for generating the binary white determination signal to be referred to in step S7 When thwsb (for example, 50) is set to a large value and the color is not determined (step S6 / NO), the probability of being regarded as white in the binarization 323a is increased, and the process proceeds to steps S7 to S10 in FIG. The likelihood that the state variable MS will be increased to determine the white area is increased.
[0084]
That is, when the threshold thwss = 40 in the RGB white background detection, a strict white determination with a low probability of white determination is performed, and if a white background is determined, the state variable MS is increased by the processing from step S3 in FIG. Therefore, the possibility that the character background is determined to be white is increased.
If the white background is not determined in the strict white determination, whether the color background is reversed, a highly reliable strict color background determination that detects light color pixels as color backgrounds, that is, the result of the color background detection is used. refer. When it is not determined that the color is a color background, once again, a white determination with a threshold thwsb = 50, which has a high probability of being determined as white, that is, with reference to the binarization 323a, it is determined that the color is white. If so, the possibility that the character background is determined to be white by increasing the state variable MS is increased (steps S7 to S10).
Since this process (steps S6 to S10) is performed, if the background density unevenness is lighter than the light color pixels detected as the color background, for example, if there is unevenness in the ground of the original such as backlit, the fine ground unevenness of the original is reduced. , The state variable MS is suppressed from greatly changing in a binary manner, and the next white pattern matching 323d is suppressed from finely changing in the scanning direction as to whether or not it is a white pixel in the scanning direction. As a result, when the background is a light color background, fine color omission (white background) does not appear in conjunction with fine background unevenness of the original such as back reflection.
[0085]
-White pattern matching 323d-
Next, the white pattern matching 323d will be described.
Whether or not the background is white is determined based on whether or not there is a continuous white pixel in a block of 5 × 5 pixels around the target pixel. Therefore, when the following conditional expression is satisfied for the target pixel, the target pixel is provisionally determined as a white pixel, and white pattern matching is performed.
[0086]
(Non-color pixel & (white background information MS ≧ thw1 (13)) & binarized white) #
(Non-color pixel & (white background information MS ≧ thw2 (1)) & valley white pixel & binarized white)
[0087]
Here, the pixel of interest for which a check is made as to whether or not the above conditional expression is satisfied is a target of the white propagation processing of steps S5 and S14 to S17 in FIG. The “white background information MS” in the middle is the white background information MS [I] of the target pixel on which the above check is performed after the white propagation processing. Here, MS [I] is the white background information after the white propagation processing, and I is the position of the pixel of interest to be checked in the main scanning direction x, and the state variable MS is determined by the white determination 323c. This is different from the position of the pixel of interest to be calculated in the main scanning direction x.
[0088]
In the above conditional expression, “non-color pixel” means that the color ground determination signal d output from the color ground detection is “0”, and “binary white” means the binary white of the binarized 323a. The determination signal “1” (binary white) and “valley white pixel” respectively mean that the detection result of the valley white pixel detection is a valley white pixel, and # is a logical sum (OR: Or). & Means AND (and).
[0089]
As described above, the white pattern matching checks whether the output (white pixel or not) determined by the above conditional expression corresponds to any of the vertical and horizontal oblique continuity patterns PMPa to PMPd in FIG. . White circles added to the patterns PMPa to PMPd mean white pixels. It does not matter whether other blank pixels are white pixels.
[0090]
If the white pixel distribution of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel corresponds to the pattern PMPa, PMPb, PMPc or PMPd in FIG. 11, it is determined that the target pixel is a white pattern pixel.
[0091]
-White pattern correction 323e-
Next, the white pattern correction 323e will be described.
In the white pattern correction, the active pixels isolated (1 × 1, 1 × 2, 2 × 1, 2 × 2, 1 × 3, 3 × 1 white pixels) by the white pixel pattern matching are deactivated.
As a result, isolated pixels are removed.
[0092]
-White expansion 323f-
Next, the white expansion 323f will be described.
The result of the correction of the white pixel pattern matching is ORed by 7 × 41.
[0093]
-
Next, the
For the white contraction, 1 × 33 AND of the result of the white expansion in the white expansion 323f is performed. As described above, by performing white expansion and white contraction, inactive pixels that are expanded and have a small area with respect to the correction result of the white pixel pattern matching are removed.
This determination result is a result that includes a non-white background-side boundary region with respect to a white background and a boundary portion.
In other words, the area is larger than the white background.
[0094]
-White correction 323h-
Next, the white correction 323h will be described.
In the white correction, when there is one or more white candidate blocks in each of the 6 × 4 pixel regions at each of the four corners in 15 × 11 pixels centered on the target pixel marked with “X” in the block pattern BCP shown in FIG. Then, white block correction data is given to the target block. As a result, an area surrounded by a white background is defined as a white area.
[0095]
-Gray pattern matching 323i-
Next, the gray pattern matching 323i will be described.
In the gray pattern matching, the following pattern matching is performed by assuming that D is a gray pixel and BK is darker than the gray pixel. The copy original is a thin line pattern of 200 lines and a line pattern of 300 coins. Therefore, the patterns shown in Table 3 are adopted so that the copy original is also subjected to clay detection.
Those that match the patterns in Table 3 are gray pixels.
FIG. 12 shows the pattern of Table 3. In FIG. 12, FIG. 12A shows a pattern for 200 lines, and FIG. 12B shows a pattern for 300 lines.
[0096]
[Table 3]
-
Next, the
The gray expansion performs an 11 × 11 OR process on the result of the gray pattern matching.
This results in a slightly larger area than the gray area.
[0098]
-
Next, the
The determination is made that the white background is set when the white correction result is active or the contraction result is active and the gray expansion result is inactive.
When expressed by an expression, the following expression is obtained.
[0099]
(Result of white correction) # (Result of white contraction & result of gray expansion)
[0100]
Here, (the result of the white correction) reliably determines that the area written on the white background is a white area.
(Result of white shrinkage & result of gray expansion) sets white areas around dark black characters and non-white areas at low density.
[0101]
In FIG. 13, black protrusions surrounded by circles Bp1 to Bp4 indicate that at least one white candidate block exists in each of the 6 × 4 pixel regions at the four corners in 15 × 11 pixels centered on the target block. At this time, the target block is replaced with a white block by white block correction for providing white block correction data to the target block.
Making a black area surrounded by a white background, such as a black protrusion surrounded by circles Bp1 to Bp4, a white area reduces the possibility of determining that area as a picture part.
In the
Furthermore, the boundary between the black background and the white background is determined to be a white region (character region) based on the result of the white contraction and the result of the gray expansion, so that a dark character edge is determined to be a white background regardless of the thickness of the character.
This makes it possible to correctly determine a character edge as a character edge. In addition, a portion having a low density is not subjected to character edge determination.
[0102]
-Adjustment of text / photo determination level-
As described above, in the
[0103]
The white background determination signal (see step S3 in FIG. 8) of the RGB white extraction 323b is “1” (white background) when all of the R, G, and B image data of the target pixel are smaller than the threshold thwss = 40. When the threshold value thwss is increased, the probability of determining a large value of the white background information MS increases, and the probability of extracting the “white region” (the boundary between the black background and the white background boundary: the character region) increases (ie, the pattern region is extracted). Probability decreases). The opposite is true when the threshold thwss is reduced.
[0104]
The binarized white determination signal (see step S7 in FIG. 8) of the binarized 323a is “1” (binary whitened) if the edge enhancement output of the G image data of the
[0105]
The image data of the “white area” is subjected to image processing for clearly representing the character image in a later process. Therefore, if the thresholds thwss and thwsb are increased, image processing with high priority is applied to the character.
The image data in the non-white area, that is, the picture (photograph) area is subjected to image processing for faithfully representing the picture or the picture in a later process. Therefore, if the thresholds thwss and thwsb are reduced, the picture (photograph) is given priority Image processing.
[0106]
By the way, when the color ground determination signal d (see
[0107]
Therefore, in the present embodiment, in the operation / display unit OPB of FIG. 2, the menu display of the input mode by the key input and the operation of the key images (the parameter designation key and the up / down keys) on the menu screen displayed on the liquid crystal display are performed. The thresholds thwss, thwsb, and thwc are adjusted as follows by adjusting the “character / photo level” in the parameter adjustment.
[0108]
That is, the standard value (default) of the parameter “text / photo level” adjusted and set by the operator on the operation / display unit OPB is “3”, and this default value is the above-mentioned text / photo level and the thresholds thwss, thwsb And a conversion table indicating the relationship between the data and thwc are written in the ROM 358 shown in FIG. Then, when power is supplied to the
Thereafter, the character / photograph level is adjusted by an input from the operation board OPB, and when the adjusted value A is provided from the
[0110]
When the thresholds are set to the standard values thwss = 40, thwsb = 50, and thwc = 20, the operator increases the value of “text / photo level” by i (for example, 1) using the operation board OPB to “ When “Up” is set, the thresholds thwss, thwsb, and thwc are set to the values changed in the character priority direction by 2i (2). Conversely, if the operator decreases the value of the "character / photo level" by "i" (for example, 1) by "Down", the thresholds thwss, thwsb, and thwc are set to the values changed in the photo priority direction by 2i (2).
[0111]
-
Next, the
The
[0112]
The first halftone
Condition 1: The density level of the center pixel is the maximum (peak) or the minimum (valley peak) in the local area.
Condition 2: The absolute value of the difference between the average of the density levels of the pixel pairs and the density level of the central pixel is equal to or greater than the threshold Th for all pixel pairs that are point-symmetric with respect to the central pixel.
[0113]
Next, the detection process of the first halftone
This is an example in which a mask of a 5 × 5 pixel matrix (M × M pixel matrix in general) is used as a local region. Assuming that the sign of each pixel of the 5 × 5 pixel matrix is shown in the pattern MPp in FIG. 10, the density Lc of the central pixel c3, which is the target pixel, is larger or smaller than the density L1 to L8 of the surrounding pixels. And
abs (2Lc-L1-L8) ≧ Lth
And abs (2Lc−L2-L7) ≧ Lth
And abs (2Lc-L3-L6) ≧ Lth
And abs (2Lc−L4-L5) ≧ Lth
, The center pixel (Lc) of the mask is detected as a halftone dot peak pixel. The abs function means taking an absolute value. Lth is a threshold value (fixed value).
[0114]
Specifically, the surrounding pixels are the pixels of the surrounding pixel distribution pattern MPa or MPb shown in FIG. When either of the above-described halftone peak pixel detection based on the surrounding pixel distribution patterns MPa and MPb detects the halftone dot pixel, a detection signal indicating the halftone peak pixel as the target pixel (center pixel c3) at that time. give. Note that the two patterns are used to widely correspond to the number of halftone dots.
[0115]
The pattern MPa is
L1 = b2, L2 = b3, L3 = b4, L4 = c2, L5 = c4, L6 = d2, L7 = d3, L8 = d4,
It is defined. Here, L1 = b2 means that the density of the pixel b2 is set to the value of L1 in the halftone peak pixel detection calculation.
[0116]
The pattern MPb is
L1 = b2, L2 = a3, L3 = b4, L4 = c1, L5 = c5, L6 = d2,
L7 = e3, L8 = d4,
It is defined.
[0117]
In the case of copying, since the enlargement and reduction in the sub-scanning direction y are performed at low and high document scanning speeds of the
In the case of enlargement, patterns MPe and MPf shown in FIG. 14 are used.
Note that, in the patterns MPe and MPf, pixels provided with the triangle mark △ may be added to the above-described “surrounding pixels”.
[0118]
The second halftone peak detector 324b detects halftone peaks using the B data, and has the same function as the first
The first
[0119]
The first halftone dot
[0120]
Next, the detection processing of the third halftone dot
The third halftone
This is an example in which a mask of a 7 × 7 pixel matrix (M × M pixel matrix in general) is used as a local region.
When the local region is shown in the pattern of FIG. 15C, the density Lc of the central pixel group serving as the target pixel is the maximum or minimum as compared with the density groups L1 to L8 of the surrounding pixels.
abs (2Lc-L1-L8) ≧ Lth
And abs (2Lc−L2-L7) ≧ Lth
And abs (2Lc-L3-L6) ≧ Lth
And abs (2Lc−L4-L5) ≧ Lth
, The center pixel (Lc) of the mask is detected as a halftone dot peak pixel. The abs function means taking an absolute value. Lth is a threshold value (fixed value). Here, the halftone peak pixel when the center pixel (Lc) of the mask has the maximum value is output to the first cycle check 324d as the halftone peak pixel.
Further, the halftone dot peak pixel when the center pixel (Lc) of the mask is the minimum value is output to the
[0121]
Specifically, the surrounding pixels are pixels of the surrounding pixel distribution pattern shown in FIG. When either of the above-described halftone dot pixel detection based on the surrounding pixel distribution pattern detects a halftone pixel, a detection signal representing the halftone pixel is given to the target pixel (center pixel d4) at that time. . The two patterns are used in order to widely correspond to the halftone dot area ratio.
[0122]
The density of the target pixel Lc is obtained as follows with reference to peripheral pixels.
Lc = Min (d4, d3, d5, c4, e4)
When this Lc is the maximum value for the peripheral pixels,
The pattern is
L1 = Max (a1, a2, b1)
L2 = Max (a3, a4, a5)
L3 = Max (a6, a7, c7)
L4 = Max (c1, d1, e1)
L5 = Max (c7, d7, e7)
L6 = Max (f1, g1, g2)
L7 = Max (g3, g4, g5)
L8 = Max (g6, g7, f7)
It is defined. Here, L1 = Max (a1, a2, b1) means that the maximum value of the density of the pixels a1, a2, and b1 is set to the value of L1 in the above-described halftone peak pixel detection calculation.
Note that Lc = Min (d4, d3, d5, c4, e4) means the minimum value of the density (image data) of d4, d3, d5, c4, and e4.
[0123]
Lc = Max (d4, d3, d5, c4, e4)
When this Lc is the minimum value for the peripheral pixels,
The pattern is
L1 = Min (a1, a2, b1)
L2 = Min (a3, a4, a5)
L3 = Max (a6, a7, c7)
L4 = Max (c1, d1, e1)
L5 = Max (c7, d7, e7)
L6 = Max (f1, g1, g2)
L7 = Max (g3, g4, g5)
L8 = Max (g6, g7, f7)
It is defined.
[0124]
In the case of copying, since the enlargement and reduction in the sub-scanning direction y are performed at low and high document scanning speeds of the
[0125]
The arithmetic expression of the third halftone
This is because halftone dots having a low screen ruling have a large shading period. Therefore, if one dot is determined, the influence of noise (garbage) is reduced by referring to surrounding pixels, and the amount of arithmetic operation is reduced. Since the number of operations is reduced and the arithmetic expressions can be used in common for other blocks, it is easy to implement hardware.
[0126]
In the first cycle check 324d, the halftone peak peak and the cycle of the halftone peak are checked. Also, the interval between halftone peaks in the one-dimensional direction of the main scanning is checked.
The number of halftone dots to be detected in the halftone peak detection is 100 lines or less, so the number of halftone peaks is 8 or more. When the number is less than 8, small characters are often erroneously determined (at 600 dpi reading).
[0127]
If L1 is 6 and L2 is 10 at the halftone peak interval shown in FIG. 16A, the halftone peak peak at the L1 interval is almost always a small character, so the halftone peak peak is removed. . Since the L2 interval is almost always a low screen ruling halftone dot, it is not removed.
By the cycle check, FIG. 16A is corrected as shown in FIG. 16B.
In the
In addition, the halftone peak and the halftone valley peak are independently performed because the halftone peak and the halftone valley peak are alternately generated in the vicinity of the halftone dot area ratio of 50%. We go independently to keep out.
The outputs of the first cycle check 324d and the
The second halftone dot
[0128]
If either the first halftone
[0129]
In the present embodiment, two values TH1 (non-network) and TH2 (network) (where TH1> TH2) are prepared as the threshold value Pth, and the threshold value Pth near the small area of interest stored in the first
That is, when the nearby area is determined to be a non-dot area, it is highly likely that the area is a line drawing area. Therefore, TH1 for which the condition becomes severer to reduce erroneous detection is selected as the threshold Pth. On the other hand, if it is determined that the neighboring area is a halftone area, it is highly possible that the neighborhood area is a halftone area, so that TH2, under which the condition is relaxed, is used as the threshold Pth. Note that TH1 is selected as the initial value of the threshold value Pth.
[0130]
The AMP on FIG. 14 shows the distribution of the above-described small area. Each of S1 to S4 of the small area distribution pattern AMP is a small area (block) having a size of, for example, 4 × 4 pixels, and the small area of which S4 is of interest, S1, S2, and S3 are processed small areas. And When it is determined that all of S1, S2, and S3 are halftone areas, Th2 is used as the threshold Pth for the determination of S4. When at least one of S1, S2, and S3 is determined to be a non-dot area, TH1 is selected as the threshold Pth. A halftone area detection signal ht of “1” is determined when it is determined to be a halftone area, and “0” is determined when it is determined to be a non-halftone area.
However, this is only an example, and TH2 is selected when any one of S1, S2 and S3 is determined to be a halftone dot region, and TH1 is selected only when all of the small regions are determined to be non-halftone regions. May be selected.
Further, the neighboring area to be referred to may be only S1 or only S2. This output result is a dot extraction result.
[0131]
If the second halftone dot
That is, when the nearby area is determined to be a non-dot area, it is highly likely that the area is a line drawing area. Therefore, TH1 for which the condition becomes severer to reduce erroneous detection is selected as the threshold Pth.
[0132]
On the other hand, if it is determined that the neighboring area is a halftone area, it is highly possible that the neighborhood area is a halftone area, so that TH2, under which the condition is relaxed, is used as the threshold Pth. Note that TH1 is selected as the initial value of the threshold value Pth.
[0133]
The AMP on FIG. 14 shows the distribution of the above-described small area. Each of S1 to S4 of the small area distribution pattern AMP is a small area (block) having a size of, for example, 4 × 4 pixels, and the small area of which S4 is of interest, S1, S2, and S3 are processed small areas. And If all of S1, S2 and S3 are determined to be halftone areas, Th2 is used as the threshold Pth for the determination of S4. When at least one of S1, S2, and S3 is determined to be a non-dot area, TH1 is selected as the threshold Pth. A halftone dot detection signal ht of “1” is output when it is determined to be a halftone dot region and “0” when it is determined to be a non-halftone dot.
However, this is only an example, and TH2 is selected when any one of S1, S2 and S3 is determined to be a halftone dot region, and TH1 is selected only when all of the small regions are determined to be non-halftone regions. May be selected. Further, the neighboring area to be referred to may be only S1 or only S2. This output result is a low screen frequency halftone dot extraction result.
The difference between the halftone dot extraction result and the halftone dot extraction result is that halftone dots are extracted only by inputting a low screen ruling in the halftone dot detection, so that only low screen ruling halftone dots can be extracted.
[0134]
-Color determination 325-
Next, the
When detecting a color (chromatic) pixel or a black (achromatic) pixel in a document, a relative reading shift of R, G, B exists due to sampling of each color image data and mechanical accuracy. . This will be described below with reference to FIG.
FIG. 17A shows an image density signal. The black density signal is ideally black when the levels of the R, B, and G density signals coincide with each other. However, the actual image data is obtained by forming an image on a CCD with a lens and digitizing the image signal of the CCD. FIG. 17B shows an ideal high and low waveform. However, since a general scanner uses a three-line CCD sensor, the R, G, and B line images of the image data are not read simultaneously at the same time. Since they are arranged at intervals and cannot be read at the same time in time, a reading position shift will inevitably occur. For example, the R, G, and B color density signals representing black with a level change shown in FIG. 17B are relatively shifted as shown in FIG. If this shift is large, a color shift appears at the periphery of the black area.
[0135]
The
[0136]
-1st N value conversion 325a-
First, the first N-ary 325a will be described with reference to FIG.
The first N-ary 325a includes the
The input data R, G, and B are converted into c (cyan), m (magenta), and y (yellow) signals by the
Here, the
1) RY hue area boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
2) Y-G hue area boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
3) GC hue area boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4) CB hue area boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
5) B-M hue area boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
6) MR hue area boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0
[0137]
7) w (white) pixel determination for color determination:
If (R <thwa) & (G <thwa) & (B <thwa), y = m = c = 0. thwa is a threshold value.
[0138]
8) Y pixel determination:
If (ry == 1) & (yg == 0) & (RGB difference> (thy + maximum value of RGB / 16)), then y = 1 and m = c = 0. thy is a threshold.
[0139]
9) G pixel determination:
If (yg == 1) & (gc == 0) & (RGB difference> (thg + maximum value of RGB / 16)), then c = y = 1 and m = 0. thg is a threshold value.
[0140]
10) C pixel determination:
If (gc == 1) & (cb == 0) & (RGB difference> (thc + maximum value of RGB / 16)), then c = 1 and m = y = 0. thc is a threshold value.
[0141]
11) B pixel determination:
If (cb == 1) & (bm == 0) & (RGB difference> (thb + maximum value of RGB / 16)), then m = c = 1 and y = 0. thb is a threshold value.
[0142]
12) M pixel determination:
If (bm == 1) & (mr == 0) & (RGB difference> (thm + maximum value of RGB / 16)), m = 1 and y = c = 0. thm is a threshold value.
[0143]
13) R pixel determination:
If (mr == 1) & (ry == 0) & (RGB difference> (thr + maximum value of RGB / 16)), then y = m = 1 and c = 0. thr is a threshold value.
[0144]
14) BK pixel determination: If none of 7) to 13), y = m = c = 1.
[0145]
Here, in the priorities 7) to 14), the smaller number is prioritized. The above-mentioned thresholds thwa, thy, thm, thc, thr, thg, and thb are thresholds determined before copying (processing). The output signal is 3-bit data of 1 bit for each of c, m, and y.
Here, the reason why the threshold value is changed for each hue is to determine the threshold value corresponding to the hue region when the chromatic range is different for each hue region. This hue division is an example, and any formula may be used.
Further, the reason why the threshold value is changed according to the maximum value of RGB is that, when the reflectance data is dark (the number is large), even if the color is a color, the difference in RGB is reduced, so that the correction is performed.
[0146]
The output c, m, and y five-line data of the first N-ary 325a are input to the
[0147]
-
Next, the
The
The chromatic detection for color determination 325c1 includes a first pattern matching 325c11, a first count 325c12, a color halftone dot detection 325c13, and a chromatic determination 325c14.
[0148]
With the above configuration, data of c, m, and y for five lines are input to the first pattern matching 325c11, the first count 325c12, and the color halftone dot detection 325c13. Here, first, the first pattern matching 325c11 in the flow for obtaining the B / C signal will be described.
[0149]
-First pattern matching 325c11-
The white level of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel increases. Next, as for the pixel of interest, all of the pixels (c, m, y) determined by the hue dividing circuit included in the first N-ary 325a are 1 (c = m = y = 1) or all 0 (c = m = Whether the pixel is a pixel (color pixel) other than (y = 0) is determined by checking whether the 5 × 5 pixel matrix matches the next pattern.
[0150]
1) Color pixel pattern group
1-1) Pattern 1-1 (pm1)
D23 & D33 & D43
1-2) Pattern 1-2 (pm2)
D32 & D33 & D34
1-3) Pattern 1-3 (pm3)
D22 & D33 & D44
1-4) Pattern 1-4 (pm4)
D24 & D33 & D42
The center pixel (pixel of interest) is D33. FIG. 20 shows these patterns pm1 to pm4. Open circles on these patterns indicate that at least one of c, m, and y is 1.
The reason why pattern matching is adopted is to prevent isolated points and the like from being picked up. Conversely, when detecting a small area color such as a halftone dot, a pixel (color pixel) whose central pixel is other than 1 (c = m = y = 1) or all 0 (c = m = y = 0) May be determined based on whether or not.
[0151]
2) Pattern group for thin color lines
Detects color lines surrounded by white. The pattern used for this is shown in FIG.
In FIG. 21, the pixels with white circles are pixels in which c, m, and y are all 0. If the distribution of the data (c, m, y) of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel (center pixel) matches any of the patterns pw11a to pw14d in FIG. ) Is regarded as a color line pixel.
[0152]
2-1) Pattern 2-1 (pw11a to pw11d)
((D12 & D13 & D14) & (D42 & D43 & D44)) #
((D12 & D13 & D14) & (D52 & D53 & D54)) #
((D22 & D23 & D42) & (D42 & D43 & D44)) #
((D22 & D23 & D42) & (D52 & D53 & D54))
[0153]
2-2) Pattern 2-2 (pw12a to pw12d)
((D21 & D31 & D41) & (D24 & D34 & D44)) #
((D21 & D31 & D41) & (D25 & D35 & D45)) #
((D22 & D23 & D24) & (D24 & D34 & D44)) #
((D22 & D23 & D24) & (D25 & D35 & D45))
[0154]
2-3) Pattern 2-3 (pw13a to pw13d)
((D11 & D21 & D12) & (D35 & D44 & D53)) #
((D11 & D21 & D12) & (D45 & D44 & D55)) #
((D13 & D22 & D31) & (D35 & D44 & D53)) #
((D13 & D22 & D31) & (D45 & D44 & D55))
[0155]
2-4) Pattern 2-4 (pw14a to pw14d)
((D13 & D24 & D35) & (D41 & D51 & D52)) #
((D14 & D15 & D25) & (D41 & D51 & D52)) #
((D13 & D24 & D35) & (D31 & D42 & D53)) #
((D14 & D15 & D25) & (D31 & D42 & D53)).
[0156]
3) White area pattern group
Pattern matching where c, m, and y are all 0 is performed. The pattern used for this is shown in FIG.
In FIG. 22, the pixels with white circles are pixels in which c, m, and y are all 0. When the distribution of data (c, m, y) of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel (center pixel) matches any of the patterns pw21a to pw24d in FIG. 22, the target pixel (central pixel ) Are considered as white area pixels.
[0157]
3-1) Pattern 3-1 (pw21a to pw21d)
(D21 & D31 & D41) #
(D22 & D32 & D42) #
(D24 & D34 & D44) #
(D25 & D35 & D45)
[0158]
3-2) Pattern 3-2 (pw22a to pw22d)
(D12 & D13 & D14) #
(D22 & D23 & D24) #
(D42 & D43 & D44) #
(D52 & D53 & D54)
[0159]
3-3) Pattern 3-3 (pw23a to pw23d)
(D52 & D51 & D41) #
(D53 & D42 & D31) #
(D35 & D24 & D13) #
(D25 & D15 & D14)
[0160]
3-4) Pattern 3-4 (pw24a to pw24d)
(D54 & D55 & D45) #
(D53 & D44 & D35) #
(D31 & D22 & D13) #
(D21 & D11 & D12)
[0161]
4) Determination of
If the pattern matching result extracted above matches the following pattern, the pixel of interest is set as
[0162]
((Pm1 == 1) & ((pw11 == 1) # (pw21! = 1))) #
((Pm2 == 1) & ((pw12 == 1) # (pw22! = 1))) #
((Pm3 == 1) & ((pw13 == 1) # (pw23! = 1))) #
((Pm4 == 1) & ((pw14 == 1) # (pw24! = 1)))
[0163]
Note that the above (pm1 == 1) means that the data distribution centered on the target pixel matches the pattern pm1. Also, (pw11 == 1) means that any one of the patterns pw11a to pw11d is matched. Also, (pw21! = 1) means that any one of the patterns pw21a to pw21d is matched. & Indicates a logical product, and # indicates a logical sum.
As a result of this pattern matching, the color pixels surrounded by the white region are set as color pixel candidates, and if there are other white regions, they are not set as color pixels. Those that match by color pixel pattern matching without a white region are color pixel candidates.
[0164]
-First count 325c12-
Next, the first count 325c12 will be described.
The first count 325c12 counts the number of 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of c, m, y of each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centering on the target pixel. If the difference between the maximum value and the minimum value of the count values for each of c, m, and y is equal to or more than thcnt and the minimum value is less than thmin, the
This enables correction even if the reading of the black pixel is shifted. Then, a chromatic pixel is determined based on the difference between the maximum value and the minimum value.
Further, the chromatic pixels are extracted by correcting the pixels from which the black pixels are not read.
If a certain chromatic pixel exists in a 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel, the target pixel is determined to be a chromatic pixel.
[0165]
-Color dot detection 325c13-
Next, the color halftone dot detection 325c13 will be described.
In the first count 325c12, the following pattern matching is performed on the halftone dots having low saturation (dark halftone dots) to detect dark halftone dots in order to determine black, and dark halftone dots are detected. The feature of the dark halftone dot is detected as follows because black data and color data are mixed and white data does not exist.
[0166]
1) Non-white background detection
If there is no c = 0, m = 0, and y = 0 in the 5 × 5 matrix, it is determined to be a non-white background area. This is because dark halftone dots do not include white.
2) Color halftone pixel detection
Pattern matching is performed on pixels D determined as colors in a 5 × 5 matrix (c = 0, m = 0, y = 0, but not c = 1, m = 1, y = 1).
The expression is as follows.
[0167]
(D11 & D15 & D33 & D51 & D55) #
(D13 & D31 & D33 & D51 & D55) #
(D12 & D14 & D21 & D22 & D33 & D41 & D45 & D52 & D54)
[0168]
Here, the reason why there is a reference point outside the matrix is to prevent erroneous determination of color misregistration (see FIG. 30).
[0169]
3) Color dot detection
When a non-white background is detected and a color halftone pixel is detected, H is output assuming that a color halftone dot has been detected.
[0170]
-Chromatic judgment 325c14-
Next, the chromaticity determination 325c14 will be described.
The chromaticity determination 325c14 determines whether the pixel is a color pixel. If it is the
Further, if the color halftone dot is detected by the color halftone dot detection, the
[0171]
-Blocking 325c2-
Next, the blocking 325c2 will be described.
Blocking 1 × 4 blocks the output of color determination chromatic detection.
Here, the term “blocking” means that if there is one or
[0172]
-Isolated point removal 325c3-
Next, the isolated point removal 325c3 will be described.
In the
The reason why the sub-scanning direction is set to 4 is to adjust the size because the main scanning uses 4 pixels as one unit.
[0173]
-Expansion 325c4-
Next, the expansion 325c4 will be described.
The output of the isolated point removal 325c3 is expanded by expansion 325c4 into 17 lines × 5 blocks when one color pixel block exists. The expansion is performed so that black character processing is not performed around color pixels. Here, the output B / C signal outputs L (chromatic) when the color pixel is one block, and outputs H (achromatic) otherwise.
[0174]
-2nd
Next, the second N-
The second N-
In the second N-
[0175]
As an example of hue division, a boundary between respective colors is obtained, and a difference between a maximum value and a minimum value of each of R, G, and B image data in one pixel is defined as an RGB difference, and the following is performed. . Here, the R, G, B image data becomes darker as the number increases.
When the magnification of the sub-scanning of the selector is 200% or less, the upper input data is selected, and when the magnification exceeds 200%, the lower input signal is selected.
That is, when the value is 200% or less, the evaluation is performed using input data for five consecutive lines.
When the value exceeds 200%, the evaluation is performed by skipping one line of the input.
Here, the skipping of one line makes it impossible to evaluate a thin line of one line in the next stage. However, since the magnification exceeds 200%, there is almost no one-line line, and thus there is little effect.
When it exceeds 200%, the reference line is substantially doubled, so that the permissible amount of the reading position shift is also substantially doubled. Therefore, the influence of disturbance (vibration) increases, and it is difficult to make an erroneous determination on disturbance.
[0176]
Also, since only the evaluation of N-value conversion is switched, the same processing is performed for the color pixel determination, so that the criteria for determining the color original before and after the switching do not change. Therefore, the criterion does not change by switching.
1) RY hue area boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
2) Y-G hue area boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
3) GC hue area boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4) CB hue area boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
5) B-M hue area boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
6) MR hue area boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0
[0177]
7) w (white) pixel determination for color determination:
If (R <thwa) & (G <thwa) & (B <thwa), y = m = c = 0. thwa is a threshold value.
[0178]
8) Y pixel determination:
(Ry == 1) & (yg == 0) & (RGB difference> (thy + maximum value of RGB / 16))
Then, y = 1 and m = c = 0. thy is a threshold.
[0179]
9) G pixel determination:
(Yg == 1) & (gc == 0) & (RGB difference> (thg + maximum value of RGB / 16))
Then, c = y = 1 and m = 0. thg is a threshold value.
[0180]
10) C pixel determination:
(Gc == 1) & (cb == 0) & (RGB difference> (thc + maximum value of RGB / 16))
Then, c = 1 and m = y = 0. thc is a threshold value.
[0181]
11) B pixel determination:
(Cb == 1) & (bm == 0) & (RGB difference> (thb + maximum value of RGB / 16))
Then, m = c = 1 and y = 0. thb is a threshold value.
[0182]
12) M pixel determination:
(Bm == 1) & (mr == 0) & (RGB difference> (thm + maximum value of RGB / 16))
Then, m = 1 and y = c = 0. thm is a threshold value.
[0183]
13) R pixel determination:
(Mr == 1) & (ry == 0) & (RGB difference> (thr + maximum value of RGB / 16))
Then, let y = m = 1 and c = 0. thr is a threshold value.
[0184]
14) BK pixel determination: If none of 7) to 13), y = m = c = 1.
[0185]
Further, the determination of the w pixel for color determination is performed. The conditions are as follows.
If (R <thw) & (G <thw) & (B <thw), the pixel is set as w pixel for a color pixel and output as w. thw is a threshold value.
[0186]
In the priority order of 7) to 14), the smaller number is prioritized. The above-described thresholds thwa, thy, thm, thc, thr, thg, and thb are thresholds determined before copying (processing). The relationship between thw and thwa is thw> tha. The output signal is 3-bit data of 1 bit each for c, m, and y, and 1 bit of w of color pixel detection for color determination.
Here, the reason why the threshold value is changed for each hue is that a threshold value corresponding to the hue region is determined when the chromatic range is different for each hue region. This hue division is an example, and any formula may be used.
The reason why the threshold value is changed according to the maximum value of RGB is that, when the reflectance data is dark (the number is large), even if the color is a color, the difference in RGB is reduced, so that the correction is performed.
The five-line data c, m, and y of the N-
[0187]
Next, the
The
[0188]
-Chromatic detection for first ACS 325d1-
First, the first ACS chromatic detection 325d1 will be described.
The first ACS chromatic detection 325d1 includes a second count 325d11, a second pattern matching 325d12, a chromatic determination 325d13, a blocking 325d14, and a density 325d15. Hereinafter, each operation will be described.
[0189]
-Second count 325d11-
When the w pixel for color determination exists in the 5 × 5 pixel matrix centering on the pixel of interest, the second count 325d11 calculates c, m, and y data determined by the second N-
[0190]
-Second pattern matching 325d12-
The second pattern matching 325d12 performs the same pattern matching as the first pattern matching 325c11 used for the color determination, and sets it as a
[0191]
-Chromatic judgment 325d13 of chromatic detection for first ACS-
The chromaticity determination 325d13 determines whether a pixel is a color pixel based on the output of the second count 325d11 and the output of the second pattern matching 325d12. If it is the
[0192]
-Blocking Chromatic Detection for First ACS 325d14-
The blocking 325d14 blocks the output of the chromatic determination 325d13. That is, if there is one or
[0193]
-Density of Chromatic Detection for First ACS 325d15-
The density 325d15 is such that if there are three or more active conditions (two color pixel blocks) in a 3 × 3 block to remove an isolated block and the target block is active (color pixel), the target block is set to the active block (color pixel). (2 blocks of color pixels).
[0194]
-Chromatic detection for second ACS 325d2-
Next, the second ACS chromatic detection 325d2 will be described.
The second ACS chromatic detection 325d2 includes a third count 325d21, a third pattern matching 325d22, a chromatic determination 325d23, a blocking 325d24, and a density 325d25. Hereinafter, each operation will be described.
[0195]
-3rd count 325d21-
Next, the third count 325d21 will be described.
The third count 325d21 counts the number of 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of c, m, y of each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centering on the target pixel.
If the difference between the maximum value and the minimum value of the count value for each of c, m, and y is equal to or greater than tha1cnt and the minimum value of c, m, and y is less than tha1min, the color pixel candidate 3 I do. tha1cnt and tha1min are thresholds set before copying (processing).
[0196]
-Third pattern matching 325d22-
Next, the third pattern matching 325d22 will be described.
The third pattern matching 325d22 performs the same pattern matching as the first pattern matching 325c11 used for the color determination, and sets it as a
[0197]
-Chromatic judgment 325d23 of chromatic detection for second ACS-
In the chromaticity determination 325d23, if the color pixel candidate is 3 and the color pixel candidate is 4, the
[0198]
-Blocking Chromatic Detection for Second ACS 325d24-
The blocking 325d24 blocks the output of the chromaticity determination 325d23 of the second ACS chromaticity detection.
That is, if there is one or
[0199]
-Density of chromatic detection for second ACS 325d25-
The density 325d25 indicates that if there are three or more active conditions (three color pixel blocks) in a 3 × 3 block to remove an isolated block and the target block is active (color pixel 3), the target block is set to the active block. (3 blocks of color pixels).
[0200]
-Achromatic detection 325d3-
Next, the achromatic detection 325d3 will be described.
The achromatic detection 325d3 includes a fourth count 325d31, an achromatic determination 325d32, a blocking 325d33, and an achromatic expansion 325d34. Hereinafter, each operation will be described.
[0201]
-4th count 325d31-
The fourth count 325d31 is one of c, m, and y (c = 1, m = 1, y = 1) determined by the hue division 325a for each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel. Count the number. If the minimum value of each of the count values of c, m, and y is equal to or larger than thabk, the pixel of interest is set as
Instead of determining a black pixel, the target pixel and surrounding pixels are looked at to find a black component, so that the thin line is displaced, so that the target pixel can be determined to be black even if it is not black.
[0202]
-Achromatic judgment 325d32-
In the achromatic determination 325d32, if the target pixel is the
[0203]
-Blocking 325d33-
The blocking 325d33 blocks the output of the black pixel. Here, the term “blocking” means that if there is one or more black pixels in a 4 × 4 pixel matrix, the entire 4 × 4 pixel matrix is output as a black pixel block. In the processing after the blocking 325d33, 4 × 4 pixels are output as one block as one block.
[0204]
-Achromatic expansion 325d34-
The achromatic expansion 325d34 indicates that if the target block is active (black pixel block) and its surrounding pixels are non-active (non-black pixel) in the matrix of 3 × 3 blocks, the target block is non-active (non-black pixel block). ).
[0205]
-Color pixel determination 325d4-
Next, the color pixel determination 325d4 will be described.
In the color pixel determination 325d4, if the block of interest is determined to be active (color pixel 2) based on the result of the second ACS chromatic detection 325d2 and not determined to be active (black pixel) by the achromatic detection 325d3, The block is determined to be a color (color block). Also, when the result of the first ACS chromatic detection 325d1 is active (color pixel), it is determined to be a color.
[0206]
-Expansion 325d5-
Next, the expansion 325d5 will be described.
In the expansion 325d5, in the color pixel determination 325d4, in order to regard small blocks as continuous with respect to the block determined to be a color, if there is at least one active block in a 9 × 9 block matrix centered on the target block, Let the block of interest be the active block. Here, the reason for the large expansion is to fill the gap between the characters.
[0207]
-Continuous count 325d6-
Next, the continuous count 325d6 will be described.
In the continuation count 325d6, the continuity of the color pixel blocks is checked to determine whether the original is a color original or a monochrome original. It is determined whether the original is a color original by counting the number of consecutive color pixels in the expansion output data (color pixel block).
[0208]
FIG. 26 shows the contents of this determination processing. When the target pixel is in the color pixel block, the color pixel continuation number of the target pixel is calculated with reference to the color pixel continuation numbers of the upper left, upper, upper right, and left pixels of the target pixel (steps S21 to S26). Here, if the target pixel is, for example, the c3 pixel of the 5 × 5 pixel distribution pattern MPp in FIG. 10, the upper left, upper, upper right, and left pixels are b2, b3, b4, and c2 pixels, respectively. When the target pixel is not in the color pixel block, the color pixel continuation number of 0 is given to it (step S21-27).
[0209]
If the target pixel is in the color pixel block, the number of consecutive color pixels of the upper pixel (b3) of the target pixel (c3) is checked (step S22). Next, if the checked color pixel continuation number is 0, a value obtained by adding 1 to the reference pixel A is added to the color pixel continuation number of the upper right pixel (b4) (step S24). If the color pixel continuation number of the upper pixel (b3) is 0, the reference value A is given the color pixel continuation number of the upper right pixel (b4) (step S23). Next, a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the upper left pixel (b2) is given to the reference value B, and a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the upper pixel (b3) is given to the reference value C. Further, a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the left pixel (c2) is given to the reference value D (step S25). Then, the highest value among the reference values A, B, C, and D is set as the color pixel continuation number of the pixel of interest (c3) (step S26).
[0210]
When the number of continuous color pixels is given to the pixel of interest (c3) as described above, it is checked whether the number of continuous color pixels is equal to or greater than the set value THACS (step S28). (Step S29), and the process of the continuous count 325D6 is ended there. If the number of continuous color pixels is less than the set value THACS, the pixel of interest is updated to the next pixel in the scanning direction x, y, and the above processing is repeated. As a result of performing the above-described processing on the entire surface of the document, if the number of continuous color pixels is less than the set value THACS to the end (steps S30 to S34), the document is determined to be a monochrome image.
[0211]
The above-described number of continuous color pixels is the sum of a vertical colored line segment and a horizontal colored line segment. The number of consecutive upper right color pixels is different from the others in order to prevent double counting. FIG. 27 shows specific data of the color pixel continuation number.
The small squares with the numbers shown in FIG. 19 are the color pixels, and the numbers are the color pixel continuation numbers given to the pixels. A block formed by a series of small squares containing numbers is a color pixel group. If any one of the color pixel groups in any one of the color pixel groups on the same document exceeds the set value THACS, then the block is a color document. Then, the determination of color or monochrome is determined (steps S28 and S29).
[0212]
The reason why the color pixel determination 325d4 is divided from 1 to 3 is to increase the accuracy of determining whether a document is a color document or a monochrome document. The color pixel determination 325d4 for black character processing is local even if an erroneous determination is made, and is not so noticeable. However, the determination as to whether the document is a color document or a monochrome document affects the entire document if an erroneous determination is made. Therefore, the count was made independent. Originally, it is better to make the hue division independent. However, making the hue division independent is not preferable because the memory for pattern matching increases.
[0213]
Further, by changing the parameters of the color pixels (color pixels 1-3) with the count parameters (
There is no problem if a color having a low density such as a highlighter pen is corrected with black data according to a certain width. When extracting a plurality of color pixels, only the level of w (white) is changed, so there is no need to have two memories for detecting color pixels, and a capacity of one plus one line is possible. is there.
[0214]
In the continuous count 325d6, the count value is counted with reference to the count data of the previous line and the count data of the current line. This makes it possible to accurately count the continuation of the peripheral pixels, so that the continuation of the color pixels can be counted.
In the present embodiment, the hue determination is performed on the R, G, and B image data. However, the present invention is not limited to the R, G, and B image data. It is also possible to make a determination.
[0215]
−
Next, the
The
[0216]
-Character judgment 326a-
First, the character determination 326a will be described.
The character determination 326a determines that the result of the
If the result of the
Otherwise, it is determined as a non-character edge (in a picture or a character).
[0217]
-
Next, the
In the
Then, the target block and its adjacent three blocks, that is, a total of four blocks are regarded as character edges. It should be noted that the AND processing is performed after the OR processing. Particularly, in the case of a black character, if a small non-black character area exists around the area of the black character, there is a sense of incongruity due to a difference in processing, and, for example, black appears light. In order to prevent this, the non-black character area is enlarged by OR processing. The AND processing is performed to obtain a desired expansion amount.
[0218]
By the way, since a color copying machine scans four times to make one copy, the character determination result slightly differs for each scan. In particular, if a non-black character determination is made during black image formation and a black character determination is made at times other than black image formation, the black character area becomes thin. In the image formation other than BK, an OR process of 5 × 5 blocks is performed, and then an AND process of 1 × 1 blocks is performed. Performing AND processing of 1 × 1 pixels is the same as not performing any processing because the result is the same as before the processing. The result of the expansion processing is output to the
[0219]
By performing the dilation processing in this manner, it is possible to prevent the character area from becoming thinner due to a different separation result. Although the middle part of the character may be darkened by the dilation processing, since the inside of the character is light and the density is saturated with respect to the edge of the character, there is no discomfort.
[0220]
FIG. 28 schematically shows, in an enlarged manner, the overlap of the color coloring agents by color copying.
FIG. 28A shows an ideal case where the amount of expansion is the same and black character processing is performed.
FIG. 28 (b) shows a case in which the amount of expansion is the same and black character processing has been performed, and the printing position has shifted (whitened out).
FIG. 28C shows a case where the amount of expansion of the BK is large, and a case where the printing position is shifted due to the black character processing according to the present embodiment.
FIG. 28D shows an ideal case in which all four colors have been subjected to black character processing.
FIG. 28E shows a case where black characters are processed for all four colors and only BK is not corrected.
FIG. 28F shows a preferable case in which black character processing is performed only on BK according to the present embodiment.
FIG. 28 (g) shows a preferred case where black character processing is performed only on BK according to the present embodiment, and only BK is not corrected, and correction is performed on other than BK.
[0221]
-
Next, the
The C / P signal finally output by the
[0222]
[Table 4]
Next, FIG. 3 is referred to again.
The C / P signal and the B / C signal generated by the
[0224]
The RGB filter 330 is a filter for performing MTF correction on RGB data, and is configured by a coefficient matrix corresponding to an N × N pixel matrix and logic for obtaining a weighted average value by multiplying each coefficient by each image data.
When the C / P signal indicates 1 (character edge area), a coefficient matrix for sharpening processing is used to indicate 0 or 2, 3 (picture area, low-frequency halftone dot area, halftone dot area). ), A weighted average value is derived using the coefficient matrix for the smoothing process and output to the color correction 340.
When the smoothing filters are arranged in the order of the smoothing amount, they are a low-frequency halftone dot area, a halftone dot area, and a picture area. This is because a halftone dot structure will remain if the smoothness is not increased, causing moire. Further, a halftone dot having a low ruling needs to be more strongly smoothed than a halftone dot having a high ruling.
[0225]
The color correction 340 converts the R, G, B data into C, M, Y data by a primary masking process or the like. The scaling 350 performs enlargement / reduction or equal magnification processing in the main scanning direction x on the image data.
[0226]
The
[0227]
The temporary point of the output image signal IMG of the
[0228]
The
[0229]
The
[0230]
The
[0231]
On the other hand, in the case of character processing (C / P signal = 1 and B / C signal = L), an edge enhancement process is performed by the RGB filter 330, a full black process is performed by the
[0232]
In black character processing (C / P signal = 1 and B / C signal = H), C, M, and Y data are not printed during C, M, and Y image formation except for BK. This is to prevent black characters from being colored due to misalignment around the black characters. Further, the RGB filter 330 of the BK data at this time may perform edge emphasis more strongly than in the case of a color character to make it clearer.
[0233]
As described above, the
[0234]
The above-described embodiment is a preferred embodiment of the present invention, and can be variously modified and implemented without departing from the gist of the present invention.
[0235]
【The invention's effect】
As is clear from the above description, the present invention has the following effects.
As a first effect, when there is no white pixel in the N × N matrix and a color pixel exists at a predetermined position, a color pixel can be determined and a color halftone dot can be detected as a color.
[0236]
As a second effect, the color pixel can detect the color without being affected by the reading position shift by referring to each one of the four outer sides of the N × N matrix.
[0237]
As a third effect, by providing a plurality of detecting means, that is, combining a color detecting means for judging the color of a fine line in addition to a color halftone dot detecting means, it is possible to perform color judgment for both a thin line and a color halftone dot.
[0238]
As a fourth effect, the present invention can be applied to a color scanner.
[0239]
As a fifth effect, the present invention can be applied to a color printer.
[0240]
As a sixth effect, the present invention can be applied to a color copying machine.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a digital full-color copying machine including an image processing apparatus according to an embodiment.
FIG. 2 is a block diagram schematically showing an electric system of the digital full-color copying machine shown in FIG.
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing unit (IPU) according to the present embodiment.
FIG. 4 is a functional block diagram illustrating functions of a document recognition unit in FIG. 3;
FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of a document recognition unit in FIG. 4;
FIG. 6 is a diagram showing a comparison between a 600 dpi line pattern and a 400 dpi line pattern.
FIG. 7 is a diagram showing a pattern of a 3 × 3 pixel matrix used for pattern matching performed by a black pixel continuation detection unit and a white pixel continuation detection unit in the edge extraction unit in FIG. 5;
FIG. 8 is a flowchart showing a procedure of updating state variables MS and SS [I] used for white determination.
9 is a diagram illustrating an example of a pattern used for separating a white background by an RGB white background detection unit in FIG. 5;
FIG. 10 is a diagram showing an example of a pattern used when detecting a color ground in FIG. 5;
FIG. 11 is a diagram schematically showing a current line (line of interest) of the line memory LMP.
FIG. 12 is a diagram showing a line pattern of 200 lines and a line pattern of 300 lines.
FIG. 13 is a diagram showing an area for explaining a process of a white area extracting unit in FIG. 5;
14 is a diagram for describing a detection process of a first halftone peak detection unit of the halftone dot extraction unit in FIG. 5;
FIG. 15 is a diagram showing pixels in a surrounding pixel distribution pattern.
FIG. 16 is a diagram showing halftone dot intervals.
FIG. 17 is a diagram for explaining processing of a color determination unit in FIG. 5;
18 is a diagram illustrating a configuration of the first N-ary conversion shown in the color determination unit in FIG. 5;
FIG. 19 is a diagram showing a configuration of color judgment shown in a color judgment unit of FIG. 5;
FIG. 20 is a diagram for explaining pattern matching in color determination.
FIG. 21 is a diagram showing a color fine line pattern for detecting a color line surrounded by white.
FIG. 22 is a diagram showing a white area pattern for performing pattern matching where c, m, and y are all 0.
FIG. 23 shows a case where there is a reference point outside the matrix.
FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration of second N-value conversion shown in the color determination unit of FIG. 5;
FIG. 25 is a diagram showing a configuration of an ACS shown in the color determination unit of FIG. 5;
FIG. 26 is a flowchart illustrating a processing procedure of a determination process for determining whether a document is a color document or a monochrome document in the continuous counting unit;
FIG. 27 is a diagram showing specific data of the color pixel continuation number.
FIG. 28 is a diagram schematically showing an enlarged overlap of color color materials by color copying.
[Explanation of symbols]
200 Scanner
300 IPU
310 RGBγ correction
320 Manuscript recognition
321 filter
322 Edge extraction
322a ternary conversion
322b Continuous black pixel detection
322c White pixel continuous detection
322d Nearby pixel detection
322e Isolated point removal
323 White area extraction
323a binarization
323b RGB white extraction
323c White judgment
323d white pattern matching
323e White pattern correction
323f White expansion
323g white shrinkage
323h White correction
323i Gray pattern matching
323j Gray expansion
323k judgment
324 Halftone dot extraction
324a First halftone peak detector
324b Second halftone peak detector
324c Third halftone peak detector
324d First cycle check
324e Second cycle check
324f OR processing unit
324g 1st halftone dot area detector
324h 2nd halftone dot area detector
324i Halftone dot area detector
324j First temporary storage means
324k second temporary storage means
325 color judgment
325a 1st N value conversion
325b 2nd N value conversion
325c color judgment
325d ACS
326 Overall judgment
326a Character judgment
326b Expansion processing
326c decoding
330 RGB filter
340 color correction
350 magnification
352 interface
360 UCR
370 CMYBk filter
380 CMYBkγ correction
390 gradation processing
OPB operation / display unit
Claims (7)
前記Ｎ×Ｎマトリックス内の所定の位置に色画素が存在する場合に色画素、色網点を含む色を判定する色判定手段と、
前記白画素検出手段で白画素でなく、前記色判定手段で前記色画素、色網点を含む色であると判定したときに、前記色画素を判定する色画素判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。White pixel detection means for detecting whether there is a white pixel in the N × N matrix;
A color determination unit that determines a color including a color pixel and a color halftone dot when the color pixel exists at a predetermined position in the N × N matrix;
A color pixel determination unit that determines the color pixel when the color determination unit determines that the color pixel is not a white pixel but the color determination unit determines that the color pixel includes a color halftone dot. Image processing apparatus.
さらに、原稿画像を色分解して読取って画像データを生成し前記画像処理装置に与えるカラースキャナとを備えることを特徴とする画像読取り装置。An image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3,
An image reading apparatus further comprising: a color scanner that separates and reads a document image to generate image data and supplies the image data to the image processing apparatus.
さらに、前記画像処理装置の出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とする画像形成装置。An image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The image forming apparatus further includes a color printer that prints out output image data of the image processing apparatus on paper.
さらに、原稿画像を色分解して読取って画像データを生成し前記画像処理装置に与えるカラースキャナと、
前記画像処理装置の出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とするカラー複写装置。An image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3,
Further, a color scanner that separates and reads the document image to generate image data by reading and providing the image data to the image processing apparatus;
A color copying apparatus comprising a color printer for printing out image data output from the image processing apparatus on paper.
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