JP2005267119A - Image processor, image forming device, image processing method, image processing program, and recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、入力された画像データから原画像の特性に応じた領域を識別する画像処理装置および画像処理方法に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for identifying an area corresponding to characteristics of an original image from input image data.
近年、デジタル画像システムが目覚しい発達を遂げ、デジタル画像処理技術の構築が進んでいる。例えば、複写機の分野においては、文字、網点、連続階調が混在するような原稿に対しても高画質で出力されることが要求されており、スキャナ部で読み込まれた画像に対して高画質化処理を行うため、入力された画像データを文字領域、網点領域、連続階調（写真）領域などの複数の領域に分離し、領域毎に適応的な画質改善処理を適用するのが一般的である。例えば、スキャナにより読み込まれた画像データに対しては下記の処理が施される（非特許文献１・２参照）。これを図１３に示す。
In recent years, digital image systems have made remarkable progress, and the construction of digital image processing technology is progressing. For example, in the field of copiers, it is required to output a document with mixed characters, halftone dots, and continuous gradations with high image quality. In order to perform high image quality processing, the input image data is separated into multiple areas such as character area, halftone dot area, continuous tone (photo) area, and adaptive image quality improvement processing is applied to each area. Is common. For example, the following processing is performed on the image data read by the scanner (see
図１３に示されるように、原稿からの反射光像は、カラー画像入力装置１０８（画像読取手段）に設けられたＣＣＤ（Charge Coupled Device）により、まずＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号として読み取られ、カラー画像処理装置１０７に入力される。 As shown in FIG. 13, the reflected light image from the original is first RGB (R: red, G: green, B) by a CCD (Charge Coupled Device) provided in the color image input device 108 (image reading means). : Blue) analog signal and input to the color image processing device 107.
カラー画像処理装置１０７では、まず上記アナログ信号（ＲＧＢ信号）が、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１１によってデジタル信号に変換される。このＲＧＢのデジタル信号はついでシェーディング補正部１１２に入力され、カラー画像入力装置１０８の照明系や結像系あるいは撮像系で生じた各種の歪みが取り除かれる（シェーディング補正）。シェーディング補正されたＲＧＢ信号は、入力階調補正部１１３によって、反射率信号から濃度信号のような画像処理装置が扱いやすい信号に変換されるとともにカラーバランスが整えられ、領域分離処理部１１４に入力される。（なお、上記非特許文献２に示されるように、ＲＧＢ信号からなる画像データをＬ＊ａ＊ｂ＊信号に変換して以下の領域分離処理を行う方法もある。）
この領域分離処理部１１４では、入力画像中の各画素を文字領域や中間調（連続階調）領域等の複数の領域に分離する領域分離処理がなされ、各画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号が出力される。
In the color image processing apparatus 107, the analog signal (RGB signal) is first converted into a digital signal by an A / D (analog / digital)
In this region
例えば、文字／写真などの混在原稿において、領域分離処理により文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、フィルタ処理（空間フィルタ処理）による鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。また、中間調処理（階調再現処理）においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。また、領域分離処理にて網点に分離された領域に関しては、フィルタ処理において、入力網点成分を除去するためのローパスフィルタ処理が施される。なお、これらの処理が施されたＣＭＹＫの画像データはカラー画像出力装置（図示せず）に出力され、紙などの記録媒体上に画像が形成される（非特許文献１参照）。 For example, in a mixed manuscript such as characters / photos, a region separated into characters by region separation processing has a high frequency by sharp enhancement processing by filter processing (spatial filter processing), in particular, in order to improve reproducibility of black characters or color characters. The amount of emphasis is increased. In halftone processing (tone reproduction processing), binarization or multi-value processing on a high-resolution screen suitable for high-frequency reproduction is selected. In addition, for the region separated into halftone dots by the region separation processing, low-pass filter processing for removing the input halftone component is performed in the filter processing. The CMYK image data subjected to these processes is output to a color image output device (not shown), and an image is formed on a recording medium such as paper (see Non-Patent Document 1).
特許文献１には、この領域分離処理についての従来技術が開示されている。この従来技術は、入力された画像データの空間周波数特性を解析して３つの周波数特徴（高周波領域のピークの位置、ピークの分布パターン、低周波領域のエネルギーの集中の度合い）を抽出し、この抽出された各周波数特徴に基づいて、画像データから文字、網点、連続階調（写真）の各領域を識別するものである。
しかしながら、この従来技術は、空間周波数の振幅特性のみに着目しているため、連続階調領域と判断された領域が、階調再現性を重視すべきグラデーション領域であるか、ディテイル部再現性を重視すべき非グラデーションであるかを識別することができなかった。 However, since this prior art focuses only on the amplitude characteristic of the spatial frequency, the area determined to be a continuous tone area is a gradation area where the gradation reproducibility should be emphasized, or the detail portion reproducibility is reduced. It was not possible to identify the non-gradation that should be emphasized.
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、連続階調領域をグラデーション領域と非グラデーション領域とに識別することのできる画像処理装置を提供することにある。 SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is that it provides an image processing apparatus that can distinguish a continuous tone area from a gradation area and a non-gradation area.
本発明の画像処理装置は、上記課題を解決するために、入力された画像データから連続階調領域を識別する画像処理装置であって、上記画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する空間周波数算出部と、上記空間周波数特性の虚部に基づいて上記連続階調領域からグラデーション領域を識別する領域識別処理部とを備えたことを特徴としている。 In order to solve the above problems, an image processing apparatus of the present invention is an image processing apparatus that identifies a continuous tone region from input image data, and calculates a spatial frequency characteristic represented by a complex number from the image data. And a region identification processing unit for identifying a gradation region from the continuous tone region based on an imaginary part of the spatial frequency characteristic.
上記構成によれば、連続階調と識別された画像データにつき、その空間周波数特性の虚部を用いることで、上記の従来技術では実現できなかった、連続階調領域（写真領域）のさらなる識別、すなわち、階調再現性を重視すべきグラデーション領域とディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域との識別が可能となる。 According to the above configuration, by using the imaginary part of the spatial frequency characteristic of image data identified as continuous tone, further identification of a continuous tone region (photo region) that could not be realized by the above-described conventional technology. In other words, it is possible to distinguish between a gradation area where gradation reproducibility should be emphasized and a non-gradation area where detail portion reproducibility should be emphasized.
本発明の画像処理装置においては、上記空間周波数特性の実部から第１の特徴量を抽出する第１特性解析部と、上記空間周波数特性の虚部から第２の特徴量を抽出する第２特性解析部とをさらに備え、上記領域識別処理部が第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、この連続階調領域から上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別することが好ましい。 In the image processing apparatus of the present invention, a first characteristic analysis unit that extracts a first feature value from the real part of the spatial frequency characteristic and a second feature value that extracts a second feature value from the imaginary part of the spatial frequency characteristic. A characteristic analysis unit, wherein the region identification processing unit identifies a continuous tone region from the image data based on the first feature amount, and performs gradation based on the second feature amount from the continuous tone region. It is preferable to identify the region.
上記構成によれば、空間周波数算出部は、上記画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する。この空間周波数特性は第１特性解析部と第２特性解析部とに入力される。第１特性解析部は、上記空間周波数特性の実部を解析し、第１の特徴量を抽出する。第２特性解析部は、上記空間周波数特性の虚部を解析し、第２の特徴量を抽出する。この第１および第２の特徴量は領域識別処理部に入力される。 According to the above configuration, the spatial frequency calculation unit calculates a spatial frequency characteristic represented by a complex number from the image data. This spatial frequency characteristic is input to the first characteristic analysis unit and the second characteristic analysis unit. The first characteristic analysis unit analyzes a real part of the spatial frequency characteristic and extracts a first feature amount. The second characteristic analysis unit analyzes an imaginary part of the spatial frequency characteristic and extracts a second feature amount. The first and second feature values are input to the region identification processing unit.
領域識別処理部は、上記第１の特徴量に基づいて、連続階調領域を他の領域（たとえば、文字領域や網点領域）から識別し、この連続階調領域を、上記第２の特徴量に基づいて、階調再現性を重視すべきグラデーション領域とディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域とに識別する。 The region identification processing unit identifies a continuous tone region from other regions (for example, a character region and a halftone dot region) based on the first feature amount, and the continuous tone region is identified as the second feature. Based on the amount, a gradation area where gradation reproducibility should be emphasized and a non-gradation area where detail portion reproducibility should be emphasized are distinguished.
このように、第１の特徴量を用いて連続階調領域を他の領域（たとえば、文字領域や網点領域）から識別し、この識別された連続階調領域を、第２の特徴量を用いてグラデーション領域と非グラデーション領域とに識別することによって、上記した連続階調領域のさらなる識別を迅速かつ高精度に行うことができる。 In this way, the continuous tone region is identified from other regions (for example, a character region and a halftone dot region) using the first feature amount, and the identified continuous tone region is used as the second feature amount. By using and distinguishing between a gradation area and a non-gradation area, the above-described continuous gradation area can be further quickly and accurately identified.
また、本発明の画像処理装置においては、上記領域識別処理部が、文字領域と網点領域と連続諧調領域とを識別する第１の識別部並びにグラデーション領域を識別する第２の識別部を備え、上記第１の識別部は、上記第１の特徴量に基づいて、連続階調領域と、網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域とを識別し、この網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域を、上記第１および２の特徴量に基づいて網点領域と文字領域とに識別するとともに、上記第２の識別部は、第１の識別部で連続階調とされた画像データから第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別することが好ましい。 In the image processing apparatus of the present invention, the region identification processing unit includes a first identification unit that identifies a character region, a halftone dot region, and a continuous gradation region, and a second identification unit that identifies a gradation region. The first discriminating unit discriminates a continuous tone region and a region belonging to either a halftone dot or a character region based on the first feature amount, and selects either the halftone dot or the character region. Are classified into a halftone dot region and a character region based on the first and second feature quantities, and the second identification unit is a continuous tone image data obtained by the first identification unit. From the above, it is preferable to identify the gradation area based on the second feature amount.
このように、第１の識別部が文字あるいは網点領域のいずれかに属する領域と、連続階調領域とをまず識別することで、各領域（文字・網点・グラデーション・非グラデーション領域）への識別処理が迅速化できる。また、網点領域と文字領域との識別に、上記第１および２の特徴量を用いるため、その識別精度を高めることができる。 In this way, by first identifying the region belonging to either the character or halftone dot region and the continuous tone region, the first identification unit identifies each region (character, halftone dot, gradation, non-gradation region). The identification process can be speeded up. In addition, since the first and second feature quantities are used for identifying the halftone dot area and the character area, the identification accuracy can be improved.
また、上記第１の識別部においては、上記第１の特徴量としてのＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和が閾値より大きい画像データを連続階調領域と判定し、閾値より小さい画像データを文字領域あるいは網点領域と判定することが好ましい。 In the first identification unit, image data in which the total energy of all frequency components excluding the DC component as the first feature amount is larger than a threshold is determined as a continuous tone region, and image data smaller than the threshold is determined. It is preferable to determine a character area or a halftone dot area.
また、上記第２の識別部においては、上記第２の特徴量から得られる、空間周波数特性のＤＣ成分を中心とする点対称性に基づいてグラデーション領域を識別することが好ましい。より具体的には、第２の特徴量としてのエネルギー総和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としてのエネルギーの絶対値総和が閾値より大きく、かつ、第２の特徴量としての第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和と第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としての第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和と第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値よりも小さくなるような画像データをグラデーション領域候補の画像データと判定し、それ以外の画像データを非グラデーション領域に決定することが好ましい。 In the second identification unit, it is preferable to identify the gradation region based on point symmetry centered on the DC component of the spatial frequency characteristic obtained from the second feature amount. More specifically, the absolute value of the total energy as the second feature amount is smaller than the threshold, the absolute sum of the energy as the second feature amount is larger than the threshold, and the second feature amount The absolute value of the sum of the energy sum in the first horizontal direction predetermined component and the energy sum in the second horizontal direction predetermined component is smaller than the threshold, and the energy sum in the first vertical direction predetermined component as the second feature amount Image data in which the absolute value of the sum of the energy sums in the second vertical direction predetermined component is smaller than the threshold value is determined as gradation region candidate image data, and other image data is determined as a non-gradation region. preferable.
さらに、この場合には、上記グラデーション領域候補の画像データについて濃度変化方向を示す特徴量を算出し、この特徴量に基づく画像分割処理によって得られる各部分画像の全画像に占める割合が閾値よりも大きい画像データをグラデーション領域に決定することが好ましい。これにより、画像データ全体（全画像）におけるグラデーション領域の分布割合を考慮しつつ、各グラデーション領域の決定が行えるため、その識別精度を向上させることができる。 Further, in this case, a feature amount indicating the density change direction is calculated for the gradation region candidate image data, and the ratio of each partial image obtained by the image division processing based on the feature amount to the entire image is larger than the threshold value. It is preferable to determine large image data as a gradation area. Thereby, since each gradation area can be determined in consideration of the distribution ratio of the gradation area in the entire image data (all images), the identification accuracy can be improved.
また、上記第１の識別部においては、第２の特徴量としての低周波成分へのエネルギー集中度が閾値より大きい画像データを文字領域候補の画像データと判定し、閾値より小さい画像データを網点領域に決定することが好ましい。 Further, the first identification unit determines that image data whose energy concentration on the low frequency component as the second feature amount is larger than a threshold value as image data of a character region candidate, and stores image data smaller than the threshold value in the network. It is preferable to determine the point area.
この場合、第１の特徴量としての低周波成分へのエネルギー比率が閾値よりも大きいか、あるいは、第１の特徴量としてのピークエネルギーの比率が閾値よりも小さいか、あるいは、第２の特徴量としての注目ブロックおよびその近傍ブロックのエネルギー相関度が閾値よりも小さいような上記文字領域候補の画像データを文字領域に決定することが好ましい。 In this case, the energy ratio to the low frequency component as the first feature quantity is larger than the threshold value, or the ratio of the peak energy as the first feature quantity is smaller than the threshold value, or the second feature. It is preferable to determine the character region candidate image data such that the energy correlation between the block of interest and its neighboring blocks as a quantity is smaller than a threshold value.
また、本発明の画像形成装置は、上記した画像処理装置を備えていることを特徴としている。よって、文字、網点、連続階調領域だけでなく、連続階調領域がグラデーション領域であるかどうか識別することができるので、品質の良い画像を出力（形成）することができる。 An image forming apparatus according to the present invention includes the above-described image processing apparatus. Therefore, it is possible to identify whether the continuous tone region is a gradation region as well as the character, halftone dot, and continuous tone region, so that a high-quality image can be output (formed).
また、本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するために、入力された画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する空間周波数算出工程と、上記画像データから連続階調領域を識別する連続階調領域識別工程と、上記空間周波数特性の虚部に基づいて上記連続階調領域からグラデーション領域を検知するグラデーション領域検知工程とを含むことを特徴している。 In order to solve the above-described problem, the image processing method of the present invention includes a spatial frequency calculation step of calculating a spatial frequency characteristic represented by a complex number from input image data, and a continuous tone region from the image data. And a gradation region detecting step of detecting a gradation region from the continuous gradation region based on an imaginary part of the spatial frequency characteristic.
また、上記画像処理方法においては、上記空間周波数算出工程にて算出された空間周波数特性の実部から第１の特徴量を算出する第１特徴算出工程と、上記空間周波数算出工程にて算出された空間周波数特性の虚部から第２の特徴量を算出する第２特徴算出工程とをさらに含み、上記連続階調領域識別工程では、上記第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、上記グラデーション領域検知工程では、上記連続階調識別工程で連続階調領域と判断された画像データから上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を検知することが好ましい。 In the image processing method, the first feature calculation step for calculating the first feature amount from the real part of the spatial frequency characteristic calculated in the spatial frequency calculation step and the spatial frequency calculation step are used. A second feature calculation step of calculating a second feature amount from the imaginary part of the spatial frequency characteristic, and in the continuous tone region identification step, a continuous step is determined from the image data based on the first feature amount. It is preferable that the tone area is identified, and in the gradation area detecting step, the gradation area is detected based on the second feature amount from the image data determined as the continuous tone area in the continuous tone identifying step.
さらに、記連続階調領域識別工程では、上記第１の特徴量としてのＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和が閾値より大きい画像データを連続階調領域と判定し、閾値より小さい画像データを文字領域あるいは網点領域と判定することが好ましい。 Further, in the continuous tone region identification step, image data in which the total energy of all frequency components excluding the DC component as the first feature amount is larger than a threshold value is determined as a continuous tone region, and image data smaller than the threshold value is determined. It is preferable to determine a character area or a halftone dot area.
また、上記グラデーション領域検知工程では、第２の特徴量としてのエネルギー総和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としてのエネルギーの絶対値総和が閾値より大きく、かつ、第２の特徴量としての第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和と第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としての第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和と第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値よりも小さくなるような画像データをグラデーション領域候補の画像データと判定し、それ以外の画像データを非グラデーション領域に決定することが好ましい。この場合、上記グラデーション領域候補の画像データについて濃度変化方向を示す特徴量を算出し、この特徴量に基づく画像分割処理によって得られる各部分画像の全画像に占める割合が閾値よりも大きい画像データをグラデーション領域に決定することが好ましい。 In the gradation area detecting step, the absolute value of the total energy as the second feature amount is smaller than the threshold, the absolute sum of the energy as the second feature amount is larger than the threshold, and the second feature amount The absolute value of the sum of the energy sum in the first horizontal direction predetermined component as the feature amount and the energy sum in the second horizontal direction predetermined component is smaller than the threshold, and in the first vertical direction predetermined component as the second feature amount Image data for which the absolute value of the sum of the energy sum and the energy sum in the second vertical direction predetermined component is smaller than the threshold value is determined as gradation region candidate image data, and other image data is determined as a non-gradation region. It is preferable to do. In this case, a feature amount indicating the density change direction is calculated for the image data of the gradation region candidate, and image data in which the ratio of each partial image obtained by the image division processing based on the feature amount to the entire image is larger than the threshold value is obtained. It is preferable to determine the gradation area.
また、本発明のプログラムは、上記画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴としている。 The program of the present invention is characterized by causing a computer to execute the image processing method.
また、本発明の記録媒体は、上記のプログラムが、コンピュータに読み取り可能に格納されていることを特徴としている。 The recording medium of the present invention is characterized in that the above-described program is stored in a computer readable manner.
以上のように、本発明によれば、連続階調領域（写真領域）を、さらに階調再現性を重視すべきグラデーション領域と、ディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域とに識別することができる。 As described above, according to the present invention, the continuous tone region (photo region) is further classified into a gradation region where tone reproducibility should be emphasized and a non-gradation region where detail portion reproducibility should be emphasized. Can do.
本発明に係る実施の一形態について図１〜図１２に基づいて説明すれば以下の通りである。なお、以下の説明は、本発明をデジタル複写機に適用した場合についてのものであるが、これに限定されず、本発明は原画像の特性に応じた領域への識別処理を行う画像処理装置一般に広く適用できる。 An embodiment according to the present invention will be described below with reference to FIGS. The following description is for the case where the present invention is applied to a digital copying machine. However, the present invention is not limited to this, and the present invention is an image processing apparatus that performs an identification process for an area according to the characteristics of an original image. Generally applicable widely.
図２は、本実施の形態に係るデジタル複写機の構成を示すブロック図である。同図に示されるように、デジタル複写機１０（画像形成装置）は、カラー画像入力装置７とカラー画像処理装置８（画像処理装置）とカラー画像出力装置９と操作パネル１０とを備えている。
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the digital copying machine according to the present embodiment. As shown in the figure, the digital copying machine 10 (image forming apparatus) includes a color image input device 7, a color image processing device 8 (image processing device), a color image output device 9, and an
カラー画像入力装置７は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）を備えており、このＣＣＤによって読み取られた原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてカラー画像処理装置８に入力する。
The color image input device 7 includes, for example, a CCD (Charge Coupled Device), and an RGB (R: red, G: green, B: blue) analog signal is obtained from the reflected light image read from the original read by the CCD. Is input to the color
カラー画像処理装置８（画像処理装置）は、アナログ／デジタル（以後「Ａ／Ｄ」と略称する）変換部１１と、シェーディング補正部１２と、入力階調補正部１３と、領域分離処理部１４と、色補正部１５と、墨生成下色除去部と、空間フィルタ処理部１７と、中間調出力階調処理部１８とを備えている。
The color image processing apparatus 8 (image processing apparatus) includes an analog / digital (hereinafter abbreviated as “A / D”)
カラー画像入力装置７にて読み取られた画像データは、最初にカラー画像処理装置８内のＡ／Ｄ変換部１１に入力され、ついで、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、領域分離処理部１４、色補正部１５、墨生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、中間調出力階調処理部１８の順で送られ、画像出力装置９へ出力される。
The image data read by the color image input device 7 is first input to the A /
Ａ／Ｄ変換部１１においては、カラー画像入力装置８から与えられるＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）画像データ（アナログの反射率信号）が、デジタル信号に変換される。シェーディング補正部１２においては、Ａ／Ｄ変換された画像データがシェーディング補正される。このシェーディング補正は、画像データ（反射率信号）から、画像入力装置７の照明系・結像系・および撮像系の構成に起因して発生した各種の歪みを取り除く処理である。
In the A /
また、入力階調補正部１３においては、シェーディング補正処理が施された画像データ（反射率信号）に入力階調補正が施される。この入力階調補正は、反射率信号を濃度信号等画像処理装置の扱いやすい信号に変換する処理である。なお、この入力階調補正部１３においては、上記反射率信号にカラーバランス処理をさらに施しても構わない。
The input
領域分離処理部１４においては、入力階調補正部１３から出力された画像データ（ＲＧＢの濃度信号）に基づいて、画素毎あるいは複数の画素よりなるブロック毎に文字・網点・その他領域（文字・網点以外の領域）に分離する領域分離処理が行われる。この領域分離処理部１４の結果である領域識別信号は、墨生成下色除去部１６と空間フィルタ処理部１７とに入力される。また、中間調出力階調処理部１８に入力して構わない。なお、この領域分離処理部１４については、後に詳述する。
In the region
色補正部１５においては、入力階調補正部１３から出力された画像データ（ＲＧＢの濃度信号）がＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）の濃度信号に変換されるとともに、画像出力装置における色再現の忠実化実現のために、上記ＣＭＹの濃度信号に色補正処理が施される。この色補正処理は、不要吸収成分をそれぞれ含むＣＭＹのトナーやインクの分光特性に基づいた色濁りを、ＣＭＹの画像データ（濃度信号）から取除く処理である。
In the
墨生成下色除去部１６においては、色補正部１５から出力されたＣＭＹの画像データ（色信号）に対して、黒（Ｋ）の色信号を生成する墨生成処理を行われるるとともに、下色除去処理が施される。この下色除去処理は、ＣＭＹの色信号から墨生成処理で生成された黒の色信号を差し引いて新たなＣＭＹの色信号を得る処理である。これにより、ＣＭＹＫの画像データ（色信号）が生成される。
The black generation under
空間フィルタ処理部１７においては、墨生成下色除去部１６で得られたＣＭＹＫの画像データに対して、デジタルフィルタを用いた空間フィルタ処理が施される。この空間フィルタ処理は、画像の空間周波数特性を補正し、カラー画像出力装置９への出力画像にぼやけや粒状性劣化が発生しないようにするものである。
In the spatial
中間調生成処理１８においては、画像を複数の画素に分割して階調を再現できるように画像データが処理される。ここでは、２値や多値のディザ法・誤差拡散法等が用いられる。また、この中間調出力階調処理部１８にて画像データの濃度値を画像出力装置９の特性値である網点面積率に変換しても構わない。
In the
中間調出力階調処理部１８によって処理された画像データ（濃度信号）はカラー画像出力装置９に出力される。このカラー画像出力装置９は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができる。むろんこれに限定されるものではない。
The image data (density signal) processed by the halftone output
なお、以上のデジタル複写機１０の動作は、操作パネル５からの信号が与えられる、例えば、ＣＰＵ６（Ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）によって制御されている。
The operation of the digital copying
以下に、領域分離処理部１４について詳細に説明する。領域識別処理部１４は、入力された画像データから得られる空間周波数特性に基づき、入力画像の文字領域と網点領域と連続階調領域とを識別するとともに、この連続階調領域を、階調再現性を重視すべきグラデーション領域と、ディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域とに識別する。
Hereinafter, the region
図１は、本実施の形態に係る領域分離処理部１４の構成を表すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the region
同図に示されるように、領域分離処理部１４は、空間周波数特性算出部１４ａと、第１特性解析部１４ｂと、第２特性解析部１４ｃと、領域識別処理部１４ｄとを備えている。また、この領域識別処理部１４ｄは、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅ（第１の識別部）と、グラデーション領域検知部１４ｆ（第２の識別部）とを備えている。
As shown in the figure, the region
入力階調補正部１３から出力された画像データ（ＲＧＢ）は空間周波数特性算出部１４ａに入力される。空間周波数特性算出部１４ａでは、複数の画素を含むブロックごとに空間周波数特性が複素数にて算出され、これが第１特性解析部１４ｂおよび第２特性解析部１４ｃに入力される。
The image data (RGB) output from the input
第１特性解析部１４ｂでは上記空間周波数特性の実部（以下、特性１とする）が解析され、第２特性解析部１４ｃでは上記空間周波数特性の虚部（以下、特性２とする）が解析される。その結果、第１特性解析部１４ｂから特徴量ｘ（第１の特徴量）が抽出され、第２特性解析部１４ｃからは特徴量ｙ１、ｙ２（第２の特徴量）が抽出される（特徴量ｘおよび特徴量ｙ１、ｙ２については後に詳述する）。
The first
そして、上記特徴量ｘおよび特徴ｙ１は領域識別処理部１４ｄの文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅに入力される。また、特徴量ｙ２は、領域識別処理部１４ｄのグラデーション領域検知部１４ｆに入力される。
Then, the feature x and the feature y 1 is input to the character-dot-continuous tone
文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅでは、特徴量ｘに基づいて文字あるいは網点領域と連続階調領域とが識別分離され、この文字あるいは網点領域が、特徴量ｘおよび特徴量ｙ１に基づいて文字領域と網点領域とに識別される。また、この文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅでは、連続階調領域とされたブロックのデータ（連続階調データ）がグラデーション領域検知部１４ｆへ出力される。このデータが入力されたグラデーション領域検知部１４ｆでは、第２特性解析部１４ｃからの特徴量ｙ２に基づいて上記連続階調領域とされたブロックがグラデーション領域であるか非グラデーション領域であるかが識別（連続階調領域からグラデーション領域が検知）され、グラデーション領域であると判定されたブロックについては、グラデーション信号が文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅに出力される。
In the character / halftone dot / continuous tone
領域判定処理部１４ｄは、このようにして得られた各領域（文字・網点・グラデーション・非グラデーション領域）の識別結果を基に領域識別信号を生成し、墨生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７および中間調生成処理１８のそれぞれへ出力する。
The area determination processing unit 14d generates an area identification signal based on the identification result of each area (character, halftone dot, gradation, non-gradation area) obtained in this manner, and generates the black generation
以下に、図３〜図１２を用いて、上記した各部の処理をより具体的に説明する。なお、以下の処理はＲＧＢの画像データ全てに対して行っても良いし、下記の式（１）を用いて輝度Ｙを算出し、輝度に対してのみ行ってもかまわない。 Hereinafter, the processing of each unit described above will be described more specifically with reference to FIGS. The following processing may be performed on all the RGB image data, or may be performed only on the luminance by calculating the luminance Y using the following equation (1).
空間周波数特性算出部１４ａは、入力された画像データからブロック毎の空間周波数特性を算出するものである。この算出には、例えば２次元フーリエ変換が用いられる。フーリエ変換は公知の処理アルゴリズムの実行により実現できる（「画像解析ハンドブック<東京大学出版会> p.５〜２６」参照）。以下に２次元離散フーリエ変換の式を示す。
The spatial frequency
但し、式（２）における However, in formula (2)
は、関数 Is a function
の２次元離散フーリエ変化結果を表す。
また、関数
Represents the two-dimensional discrete Fourier change result.
And function
は次のようにも表される。 Is also expressed as:
空間周波数特性算出部１４ａでは、入力画像を走査してＭ×Ｎ画素ブロックに分割し、Ｍ×Ｎ画素ブロック毎に二次元離散フーリエ変換を施してＭ×Ｎブロックの複素数からなる空間周波数特性を算出し（空間周波数算出工程）、その実部を特性１、虚部を特性２として用いる。
In the spatial frequency
ここで、図５（a）〜（ｃ)は、それぞれ文字画像、網点画像、連続階調画像であり、図５（ｄ）〜(ｆ)は、それぞれ図５（ａ）〜（ｃ）の各画像に対して、二次元離散フーリエ変換を施して得られる空間周波数特性の実部（特性１）を示す。また、図５（g）〜（i）はそれぞれ図５（ａ）〜（ｃ）の各画像に対して、二次元離散フーリエ変換を施して得られる空間周波数特性の虚部（特性２）を示す。また、図１２は、図５（ｄ）〜（ｉ）に示す各画像の特性１および特性２をまとめたものである。
Here, FIGS. 5A to 5C are a character image, a halftone dot image, and a continuous tone image, respectively, and FIGS. 5D to 5F are FIGS. 5A to 5C, respectively. The real part (characteristic 1) of the spatial frequency characteristic obtained by performing two-dimensional discrete Fourier transform on each of the images is shown. 5 (g) to 5 (i) show the imaginary part (characteristic 2) of the spatial frequency characteristics obtained by performing two-dimensional discrete Fourier transform on the images of FIGS. 5 (a) to 5 (c), respectively. Show. FIG. 12 summarizes the
図５（ｄ）〜（ｆ）および図１２に示されるように、文字画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性１）は文字のサイズに依存し、小さい文字は高周波側に、大きい文字は低周波側に分布する。網点画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性１）は、網点周期に依存し、高線数は高周波側に、低線数は低周波側に分布する。連続階調画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性１）は、低周波側、特にＤＣ成分に分布する。 As shown in FIGS. 5D to 5F and FIG. 12, the spatial frequency characteristic (characteristic 1) obtained by two-dimensional discrete Fourier transform of a character image (data) depends on the character size, and is small. Are distributed on the high frequency side, and large letters are distributed on the low frequency side. Spatial frequency characteristics (characteristic 1) obtained by two-dimensional discrete Fourier transform of a halftone dot image (data) depend on the halftone dot period, and the high line number is distributed on the high frequency side and the low line number is distributed on the low frequency side. . The spatial frequency characteristic (characteristic 1) obtained by two-dimensional discrete Fourier transform of a continuous tone image (data) is distributed on the low frequency side, particularly on the DC component.
また、図５（ｇ）〜（ｉ）および図１２に示されるように、文字画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性２）は、近傍ブロックと異なる分布になる。網点画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性２）は、近傍ブロックと同様の分布となる。連続階調画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性２）は、ブロック内の濃度変化がほとんどない限り、分布が認められない。 As shown in FIGS. 5G to 5I and FIG. 12, the spatial frequency characteristic (characteristic 2) obtained by two-dimensional discrete Fourier transform of the character image (data) has a distribution different from that of the neighboring blocks. Become. A spatial frequency characteristic (characteristic 2) obtained by two-dimensional discrete Fourier transform of a halftone image (data) has a distribution similar to that of a neighboring block. Distribution of spatial frequency characteristics (characteristic 2) obtained by two-dimensional discrete Fourier transform of a continuous tone image (data) is not recognized unless there is almost no density change in the block.
第１特性解析部１４ｂは、図１に示すように、空間周波数特性算出部１４ａにおいて算出された空間周波数特性の１つである特性１を解析し、文字、網点、連続階調領域を識別する特徴量ｘ(第１の特徴量)、すなわち、ＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和および低周波領域へのエネルギー集中度並びにエネルギーのピークとエネルギー総和との割合を算出し（第１特徴算出工程）、出力する。
As shown in FIG. 1, the first
また、第２特性解析部１４ｃは、図１に示すように、空間周波数特性算出部１４ａにおいて算出された空間周波数特性の１つである特性２を解析し、文字、網点、連続階調領域を識別する特徴量ｙ１(第２の特徴量)、すなわち、注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度および中心（ＤＣ成分近傍）へのエネルギー集中度を算出（第２特徴算出工程）する。
Further, as shown in FIG. 1, the second
さらに、第２特徴解析部１４ｃは、連続階調領域からグラデーションを検知するための特徴量ｙ２(第２の特徴量)を算出し（第２特徴算出工程）、グラデーション領域検知部１４ｆへ出力する。
Further, the second
ここで、図６(ａ)〜(ｃ)は各種のグラデーション画像であり、図６（ｄ）〜(ｆ)は、それぞれ図６(ａ)〜(ｃ)に示す画像に２次元フーリエ変換を施して得られた空間周波数特性（特性２）である。また、図６(ｇ)〜(ｉ)に、ＤＣ成分を中心とする水平あるいは垂直方向に関する特性２を示す。 Here, FIGS. 6A to 6C are various gradation images, and FIGS. 6D to 6F are two-dimensional Fourier transforms on the images shown in FIGS. 6A to 6C, respectively. It is the spatial frequency characteristic (characteristic 2) obtained by giving. 6 (g) to 6 (i) show characteristic 2 relating to the horizontal or vertical direction centering on the DC component.
図６（ａ）に示される画像は水平方向にのみ濃度変化を有しており、これに対応する図６（ｄ）においても、水平方向にのみ分布している。同じくこれに対応する図６（ｇ）においては、垂直方向の分布が見られず、水平方向において、中心（線）の中点を対称点としてほぼ点対称に分布している。図６（ｂ）に示される画像は垂直方向にのみ濃度変化を有しており、これに対応する図６（ｅ）においても、垂直方向にのみ分布している。同じくこれに対応する図６（ｈ）においては、水平方向には分布が見られず、垂直方向において、中心（線）の中点を対称点としてほぼ点対称に分布している。図６（ｃ）に示される画像は垂直方向および水平方向に濃度変化を有しており、これに対応する図６（ｆ）においても、垂直方向および水平方向に分布している。同じくこれに対応する図６（ｉ）においては、水平および垂直方向には分布が見られ、垂直および水平方向に関し、中心（線）の中点を対称点としてほぼ点対称に分布している。 The image shown in FIG. 6A has a density change only in the horizontal direction, and in FIG. 6D corresponding thereto, the image is distributed only in the horizontal direction. Similarly, in FIG. 6G corresponding to this, no vertical distribution is seen, and in the horizontal direction, the distribution is almost point-symmetric with the midpoint of the center (line) as the symmetry point. The image shown in FIG. 6B has a density change only in the vertical direction, and in FIG. 6E corresponding thereto, the image is distributed only in the vertical direction. Similarly, in FIG. 6H corresponding to this, no distribution is seen in the horizontal direction, and in the vertical direction, the distribution is almost point-symmetrical with the midpoint of the center (line) as the symmetry point. The image shown in FIG. 6C has density changes in the vertical direction and the horizontal direction, and is also distributed in the vertical direction and the horizontal direction in FIG. 6F corresponding thereto. Similarly, in FIG. 6 (i) corresponding thereto, distribution is seen in the horizontal and vertical directions, and the distribution is substantially point-symmetric with respect to the midpoint of the center (line) in the vertical and horizontal directions.
このように、連続階調領域のグラデーション領域においては、空間周波数特（特性２）がＤＣ成分を中心として点対象に分布する傾向がある。 As described above, in the gradation region of the continuous tone region, the spatial frequency characteristic (characteristic 2) tends to be distributed to the point object around the DC component.
そこで、グラデーション領域検知部１４ｆでは、特性２の分布が点対称であるかどうかを判定するために、特徴量ｙ２、すなわち、エネルギー総和および水平方向所定成分におけるエネルギー総和並びに垂直方向所定成分におけるエネルギー総和を抽出する。また、上記水平方向所定成分におけるエネルギー総和および垂直方向所定成分におけるエネルギー総和を用いて濃度変化方向を示す特徴量ｚを抽出する。
Therefore, in the gradation
以下に、上記の第１特性解析部１４ｂ、第２特徴解析部１４ｃについてより詳細に説明する。図７（ａ）（ｂ）は、特性１、２の水平および垂直方向成分を示す座標平面図である。すなわち、Ｆ（ｉ，ｊ）は、特性１あるいは特性２を示し、ｉは周波数成分の水平方向成分（−Ｍ／２≦ｉ≦Ｍ／２），ｊは周波数成分の垂直方向成分（−Ｎ／２≦ｊ≦Ｎ／２）である。上記のＦ（ｉ，ｊ）（（ｉ，ｊ）≒（０，０））は、特性１あるいは特性２の何れかのＡＣ成分であり、図７（ｂ）中のＤＣ成分は、特性１あるいは特性２のいずれかにおけるＦ（０，０）である。
Hereinafter, the first
また、図８（ａ）は、特性１あるいは特性２における低周波領域（０＜|ｉ|＜Ｍ／４，０＜|ｊ|＜Ｎ／４）と高周波領域（Ｍ／４≦|ｉ|＜Ｍ／２，Ｎ／４≦|ｊ|＜Ｎ／２）とを示している。図８（ｂ）は、特性１あるいは特性２における第１象限（０＜ｉ＜Ｍ／２，０＜ｊ＜Ｎ／２）と第２象限（−Ｍ／２＜ｉ＜０，０＜ｊ＜Ｎ／２）と第３象限（−Ｍ／２＜ｉ＜０，−Ｎ／２＜ｊ＜０）と第４象限（０＜ｉ＜Ｍ／２，−Ｎ／２＜ｊ＜０）を示している。また、図９（ａ）は、特性２における低周波領域（０＜|ｉ|＜Ｍ／４，０＜|ｊ|＜Ｎ／４）と高周波領域（Ｍ／４≦|ｉ|＜Ｍ／２，Ｎ／４≦|ｊ|＜Ｎ／２）とを示している。図９（ｂ）は、特性２における区分１（０＜ｉ＜Ｍ／２，ｊ＝０）と区分２（ｉ＝０，０＜ｊ＜Ｎ／２）と区分３（−Ｍ／２＜ｉ＜０，ｊ＝０）と区分４（ｉ＝０，−Ｎ／２＜ｊ＜０）とを示している。
FIG. 8A shows a low-frequency region (0 <| i | <M / 4, 0 <| j | <N / 4) and a high-frequency region (M / 4 ≦ | i | <M / 2, N / 4 ≦ | j | <N / 2). FIG. 8B shows the first quadrant (0 <i <M / 2, 0 <j <N / 2) and the second quadrant (−M / 2 <i <0, 0 <j) in
網点における特性１の分布は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性１の分布は、ピーク以外にも大きなエネルギーが存在する。また、文字領域における特性１の分布は比較的低周波に分布し、連続階調における特性１の分布は、ＤＣ（直流）成分に集中している。このため、第１特性解析部１４ｂは、上記のとおり、特性１を解析して、ＤＣ成分（図７（ｂ）参照）を除く全周波数成分のエネルギー総和および低周波領域へのエネルギーの集中度並びにエネルギーのピークとエネルギー総和との割合を算出する（特徴量ｘの算出）。
The distribution of the characteristic 1 at the halftone dot has a peak at a certain frequency, and not so much energy is distributed in other portions. On the other hand, the distribution of the characteristic 1 in the character has a large energy other than the peak. Further, the distribution of the characteristic 1 in the character area is distributed at a relatively low frequency, and the distribution of the characteristic 1 in the continuous tone is concentrated on the DC (direct current) component. For this reason, as described above, the first
ここで、上記ＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和は、ＤＣ成分を除いた全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１を算出することにより算出される。 Here, the energy sum of all frequency components excluding the DC component is calculated by calculating the energy absolute value sum Sum_feature1 of all frequency components excluding the DC component.
ただし、式（７）ではＤＣ成分を除くために、ブロック内全体エネルギー絶対値総和からＦ(０，０)を減算することにより、算出している。 However, in Expression (7), in order to remove the DC component, the calculation is performed by subtracting F (0, 0) from the total absolute energy value in the block.
また、上記低周波領域へのエネルギーの集中度は、図８（ａ）に示されるように、特性１を、ＤＣ成分を除く低周波成分と高周波成分とに分け、低周波成分におけるエネルギー絶対値総和と、ＤＣ成分を除く全周波数成分におけるエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ１に基づいて算出される。 In addition, as shown in FIG. 8A, the degree of energy concentration in the low frequency region is obtained by dividing the characteristic 1 into a low frequency component excluding a DC component and a high frequency component, and an absolute energy value in the low frequency component. It is calculated based on the ratio Ratio_low_feature1 between the sum and the absolute energy value sum Sum_feature1 in all frequency components excluding the DC component.
また、エネルギーのピークとエネルギー総和との割合は、図９（ｂ）に示すように、周波数特性を第１象限、第２象限、第３象限、第４象限に分け、各象限毎に絶対値が最大となるエネルギーを抽出し、それぞれＭａｘ１、Ｍａｘ２、Ｍａｘ３、Ｍａｘ４とする。このとき、エネルギーのピークとＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との割合Ｒａｔｉｏ＿ｍａｘ＿ｆｅａｔｕｒｅ１は下記式（９）に基づいて算出される。 Further, as shown in FIG. 9 (b), the ratio between the energy peak and the energy sum is divided into the first quadrant, the second quadrant, the third quadrant, and the fourth quadrant, and the absolute value for each quadrant. Are extracted, and are set as Max 1 , Max 2 , Max 3 , and Max 4 , respectively. At this time, the ratio Ratio_max_feature1 of the energy peak sum and the energy absolute value sum Sum_feature1 of all frequency components excluding the DC component is calculated based on the following formula (9).
以上の処理により、第１特性解析部１４ｂから、文字、網点、連続階調領域を識別するための特徴量ｘ、すなわち、ＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１、および低周波成分におけるエネルギー絶対値総和とＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ１、並びにエネルギーのピークとＳｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との割合Ｒａｔｉｏ＿ｍａｘ＿ｆｅａｔｕｒｅ１が算出され、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅへ出力される。
As a result of the above processing, the feature amount x for identifying characters, halftone dots, and continuous tone regions, that is, the sum of absolute energy values Sum_feature1 of all frequency components excluding DC components, and the low frequency from the first
一般的に網点における特性２は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性２は、主にＤＣ成分近傍に分布する。また、網点における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が高いのに対し、文字における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が低い。 Generally, the characteristic 2 at the halftone dot has a peak at a certain frequency, and so much energy is not distributed in other portions. On the other hand, the characteristic 2 in the character is distributed mainly in the vicinity of the DC component. Further, the characteristic 2 in the halftone dot has a high correlation with that in the neighboring block, whereas the characteristic 2 in the character has a low correlation with that in the neighboring block.
そこで、第２特性解析部１４ｃは、特性２を解析し、注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度および中心へのエネルギー集中度を算出（特徴量ｙ１の算出）し、これをグラデーション領域検知部１４ｆへ出力する。
Therefore, the second
上記注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度は、注目ブロックと各方向に隣り合う近傍ブロックの間の各周波数成分における分散値を用いて算出される。ここで、図１０（ａ）は特性２を表すＦ（ｉ，ｊ）を示すものであり、Ｍ、Ｎはブロックの垂直、水平方向座標を示し、ｉは各ブロックにおける周波数成分の垂直方向成分（−Ｍ／２≦ｉ≦Ｍ／２），ｊは周波数成分の水平方向成分（−Ｎ／２≦ｊ≦Ｎ／２）である。図１０（ｂ）は、注目Ｍ×Ｎブロック（Ｍ×Ｎブロックからなる周波数特性）Ｆ（ｘ，ｙ）を中心とした３×３マスクを示している。 The degree of energy correlation between the block of interest and the neighboring block is calculated using a variance value in each frequency component between the block of interest and the neighboring block adjacent in each direction. Here, FIG. 10A shows F (i, j) representing the characteristic 2, M and N indicate the vertical and horizontal coordinates of the block, and i is the vertical component of the frequency component in each block. (−M / 2 ≦ i ≦ M / 2), j is a horizontal component (−N / 2 ≦ j ≦ N / 2) of the frequency component. FIG. 10B shows a 3 × 3 mask centered on an M × N block of interest (frequency characteristics composed of M × N blocks) F (x, y).
図１０（ａ）・（ｂ）に示されるように、Ｍ×Ｎブロックからなる分散値Ｖａｒは、下記の式（１０）により算出される。 As shown in FIGS. 10A and 10B, the variance value Var composed of M × N blocks is calculated by the following equation (10).
注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度Ｃｏｒｒ_ｆｅａｔｕｒｅ２は、下記式（１１）を用いて、Ｍ×Ｎブロックからなる上記の分散値Ｖａｒの平均値を算出することにより求められる。ただし、値が小さいほど相関度が高いことを示している。 The energy correlation degree Corr_feature2 between the block of interest and the neighboring block is obtained by calculating the average value of the variance values Var composed of M × N blocks using the following equation (11). However, the smaller the value, the higher the degree of correlation.
中心へのエネルギー集中度は、第１特性解析部１４ｂと同様にして、図９（ａ）に示すように特性１を、低周波成分、高周波成分に分け、低周波成分におけるエネルギーの絶対値総和と全周波数成分におけるエネルギーの絶対値総和との比率Ｒａｔｉｏ_ｌｏｗ_ｆｅａｔｕｒｅ２に基づいて算出される。
As in the first
さらに、第２特性解析部１４ｃは、グラデーションを検知するために特性２を解析して、
エネルギー総和と、エネルギーの絶対値総和と、水平方向所定成分におけるエネルギー総和と、垂直方向所定成分におけるエネルギー総和とを算出（特徴量ｙ２の算出）し、これらをグラデーション領域検知部１４ｆに出力する。
Further, the second
The energy sum, the absolute energy sum, the energy sum in the horizontal predetermined component, and the energy sum in the vertical predetermined component are calculated (calculation of the feature amount y 2 ), and these are output to the gradation
上記のエネルギー総和Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ２は下記式（１３）により算出される。 The energy sum Sum_feature2 is calculated by the following equation (13).
また、エネルギーの絶対値総和Ｓｕｍ_ａｂｓ_ｆｅａｔｕｒｅ２は下記式（１４）により算出される。 Also, the absolute value sum Sum_abs_feature2 of energy is calculated by the following equation (14).
水平方向所定成分におけるエネルギーに関しては、図９（ｂ）に図示した区分１、及び、区分３におけるエネルギー総和をそれぞれ算出する。区分１におけるエネルギー総和をＨ１_ｆｅａｔｕｒｅ２（第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和）、区分３におけるエネルギー総和をＨ３_ｆｅａｔｕｒｅ２（第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和）とし、下記式（１５）（１６）を用いて算出する。
With respect to the energy in the predetermined component in the horizontal direction, the total energy in
垂直方向所定成分におけるエネルギーに関しては、図９に図示した区分２、及び、区分４におけるエネルギー総和をそれぞれ算出する。区分２におけるエネルギー総和をＶ２_ｆｅａｔｕｒｅ２（第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和）、区分４におけるエネルギー総和をＶ４_ｆｅａｔｕｒｅ２（第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和）とし、下記式（１７）（１８）を用いて算出する。
With respect to the energy in the vertical direction predetermined component, the total energy in
以上のように、第１特性解析部１４ｂと第２特性解析部１４ｃからの各特徴量は、領域識別処理部１４ｄに入力される。これを図３にまとめて示す。図３に示されるように第１特性解析部からは、上記Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ１と、上記Ｒａｔｉｏ_ｌｏｗ_ｆｅａｔｕｒｅ１と、上記Ｒａｔｉｏ_ｍａｘ_ｆｅａｔｕｒｅ１とが領域識別処理部１４ｄへ出力される。一方、第２特性解析部からは、Ｃｏｒｒ_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｒａｔｉｏ_ｌｏｗ_ｆｅａｔｕｒｅ２とが文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅへ出力され、Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｓｕｍ_ａｂｓ_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｈ１_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｈ３_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｖ２_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｖ４_ｆｅａｔｕｒｅ２とがグラデーション領域検知部１４ｆへ出力される。
As described above, the feature amounts from the first
次に、領域識別処理部１４ｄにおける識別処理の流れを詳細に説明する。 Next, the flow of identification processing in the region identification processing unit 14d will be described in detail.
上記のとおり、領域識別処理部１４ｄは、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅとグラデーション領域検知部１４ｆとを備え、第１特性解析部１４ｂおよび第２特性解析部１４ｃから出力された特徴量ｘ、ｙ１、ｙ２に基づいて、文字、網点、（連続階調）グラデーション領域、（連続階調）非グラデーション領域を識別し、グラデーション信号を文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅに出力する。
As described above, the region identification processing unit 14d includes the character / halftone dot / continuous tone
先にも述べたように、一般的に網点における特性１の分布は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性１の分布は、ピーク以外にも大きなエネルギーが存在する。また、文字領域における特性１の分布は比較的低周波に分布し、連続階調における特性１の分布は、直流成分に集中している。また、一般的に網点における特性２は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性２は、主にＤＣ成分近傍に分布する。また、網点における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が高いのに対し、文字における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が低い。 As described above, in general, the distribution of the characteristic 1 at the halftone dots has a peak at a certain frequency, and not much energy is distributed in other portions. On the other hand, the distribution of the characteristic 1 in the character has a large energy other than the peak. Further, the distribution of the characteristic 1 in the character region is distributed at a relatively low frequency, and the distribution of the characteristic 1 in the continuous tone is concentrated on the direct current component. In general, the characteristic 2 at the halftone dot has a peak at a certain frequency, and so much energy is not distributed in other portions. On the other hand, the characteristic 2 in the character is distributed mainly in the vicinity of the DC component. Further, the characteristic 2 in the halftone dot has a high correlation with that in the neighboring block, whereas the characteristic 2 in the character has a low correlation with that in the neighboring block.
図４は、領域識別処理部１４ｄによる、文字／網点／（連続階調）グラデーション／（連続階調）非グラデーション領域の識別処理手順を示すフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart showing a procedure for identifying a character / halftone dot / (continuous tone) gradation / (continuous tone) non-gradation region by the region identification processing unit 14d.
まず、ステップ２０（連続階調領域識別工程）は、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅにて行われ、特性１から算出されたＤＣ成分を除くエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１と所定閾値ＴＨ＿ＳＵＭ＿ＦＥＡＴＵＲＥ１（例えば６４×Ｍ×Ｎ）とを比較する（式（１９））。
First, step 20 (continuous tone region identifying step) is performed by the character / halftone dot / continuous tone
ここで、式（１９）が成立する場合（ｙｅｓ）、次の文字／網点を識別するステップ２１へ進む。（Ｓ２０→Ｓ２１）、式（１９）が成立しない場合（ｎｏ）、グラデーション／非グラデーションを識別するためのステップ２３へ進む。（Ｓ２０→Ｓ２３）
ステップ２１は、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅにて行われ、特性２から算出された低周波成分のエネルギー比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ２と所定閾値ＴＨ＿ＬＯＷ＿ＦＥＡＴＵＲＥ２（例えば０．５）とを比較する（式（２０））。
If equation (19) holds (yes), the process proceeds to step 21 for identifying the next character / halftone dot. (S20 → S21), if equation (19) is not satisfied (no), the process proceeds to step 23 for identifying gradation / non-gradation. (S20 → S23)
ここで、式（２０）が成立する場合（ｙｅｓ）、別条件にて再度文字／網点を識別するステップ２２へ進む。（Ｓ２１→Ｓ２２）、式（２０）が成立しない場合（ｎｏ）、網点であると判定する（Ｓ２１→Ｓ２６）。 Here, when the formula (20) is satisfied (yes), the process proceeds to step 22 in which a character / halftone dot is identified again under another condition. (S21 → S22), if the expression (20) is not satisfied (no), it is determined that the dot is a halftone dot (S21 → S26).
ステップ２２は、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅにて行われ、特徴１から算出された低周波成分のエネルギー比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ１と所定閾値ＴＨ＿ＬＯＷ＿ＦＥＡＴＵＲＥ１（例えば0.5）とを比較し（式（２１））、また、特性１から算出されたピークエネルギーの比率Ｒａｔｉｏ＿ｍａｘ＿ｆｅａｔｕｒｅ１（例えば０．３）と所定閾値ＴＨ＿ＭＡＸ＿ＦＥＡＴＵＲＥ１とを比較し（式（２２））、また、特性２から算出された近傍ブロックとの相関度Ｃｏｒｒ＿ｆｅａｔｕｒｅ２と所定閾値ＴＨ＿ＣＯＲＲ＿ＦＥＡＴＵＲＥ２（例えば２５×Ｍ２×Ｎ２）とを比較する（式（２３））。
Step 22 is performed by the character / halftone dot / continuous tone
ここで、式（２１）〜（２３）のうち何れかの式が成立する場合（ｙｅｓ）、文字領域であると判定する（Ｓ２２→Ｓ２５）。式（２１）〜（２３）のいずれの式も成立しない場合（ｎｏ）、網点であると判定する（Ｓ２２→Ｓ２６）。 Here, when any one of the expressions (21) to (23) is satisfied (yes), it is determined that the area is a character area (S22 → S25). If none of the equations (21) to (23) is established (no), it is determined that the dot is a halftone dot (S22 → S26).
ステップ２３（グラデーション領域検知工程）は、グラデーション領域検知部１４ｆにて行われる。上記のとおり、（連続階調）グラデーション領域では、特性２の分布がＤＣ成分を中心とした点対称にちかくなる。本ステップでは、下記に示す４つの式を用いて分布が点対象であるかどうか判定する。
Step 23 (gradation area detection step) is performed by the gradation
すなわち、特性２から算出されたエネルギー総和Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ２の絶対値と所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（ほぼゼロに近い値）を比較し（式（２４））、また、特性２から算出されたエネルギーの絶対値総和Ｓｕｎ_ａｂｓ_ｆｅａｔｕｒｅ２と所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_ＡＢＳ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（例えば１．０×Ｍ×Ｎ）を比較し（式（２５））、また、特性２から算出されたエネルギー総和Ｈ１_ｆｅａｔｕｒｅ２とＨ３_ｆｅｓａｔｕｒｅ２との和の絶対値と、所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_Ｈ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（ほぼゼロに近い値）とを比較し（式（２６））、また、特性２から算出された垂直方向所定成分におけるエネルギー総和Ｖ２_ｆｅａｔｕｒｅ２とＶ４_ｆｅｓａｔｕｒｅ２との和の絶対値と、所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_Ｖ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（ほぼゼロに近い値）とを比較する（式（２７））。 That is, the absolute value of the energy sum Sum_feature2 calculated from the characteristic 2 is compared with a predetermined threshold value TH_SUM_FEATURE2 (value close to zero) (Equation (24)), and the absolute value sum of the energy calculated from the characteristic 2 Sun_abs_feature2 and A predetermined threshold TH_SUM_ABS_FEATURE2 (for example, 1.0 × M × N) is compared (Equation (25)), and the absolute value of the sum of the energy sums H1_feature2 and H3_feature2 calculated from the characteristic 2 and the predetermined threshold TH_SUM_H_FEATURE2 (almost zero) (Equation (26)) and the absolute value of the sum of the energy sums V2_feature2 and V4_feature2 in the vertical direction predetermined component calculated from the characteristic 2 and the predetermined threshold TH_SUM_V_FEA TURE2 (a value close to zero) is compared (formula (27)).
ここで、式（２４）〜（２７）の全ての式が成立する場合（ｙｅｓ）、（連続階調）グラデーション領域の候補のブロックであると判定する（Ｓ２３→Ｓ２４）。式（２４）〜（２７）のいずれかの式も成立しない場合（ｎｏ）、（連続階調）非グラデーション領域であると判定する（Ｓ２３→Ｓ２８）。 Here, if all the expressions (24) to (27) are satisfied (yes), it is determined that the block is a candidate block of the (continuous gradation) gradation area (S23 → S24). If none of the equations (24) to (27) is established (no), it is determined that the region is a (continuous tone) non-gradation region (S23 → S28).
ステップ２４では、まず、ステップ２３でグラデーション領域の候補であると判定されたブロックに関する濃度変化方向を算出するために、Ｈ１_ｆｅａｔｕｒｅ２とＶ２_ｆｅａｔｕｒｅ２の逆正接関数ａｒｃｔａｎを算出し、ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎとする。 In step 24, first, in order to calculate the density change direction for the block determined to be a gradation area candidate in step 23, the arc tangent function arctan of H1_feature2 and V2_feature2 is calculated and set as orientation.
ついで、画像処理を行い易いように、ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎを、次式によって２５６階調の画像データに正規化し、ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮとする。 Next, the orientation is normalized to 256-gradation image data by the following equation so as to facilitate image processing, and is set to orientation N.
ついで該ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮに対して四捨五入を適用して２５６階調のデータを得る。 Next, rounding is applied to the orientation N to obtain 256 gradation data.
次に、２５６階調のデータに正規化したｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮに対してクラスタリングを適用する。クラスタリングは、画素の属性値の類似性に基づいて、画像を意味のある部分画像に分割するものである。＜例えば、画像処理「その基礎から応用まで」第２版 ｐ.１７９〜ｐ.１９０参照＞
クラスタリング手法として、種々のものが提案されているが、本実施の形態ではｋ−ｍｅａｓｎ手法を用いる。但し、クラスタリングを適用する際、前段でグラデーションでないと判定された画素に関しては、クラスタリングの対象としないこととする。
Next, clustering is applied to orientation N normalized to 256 gradation data. Clustering is to divide an image into meaningful partial images based on the similarity of pixel attribute values. <For example, see image processing “From the Basics to Applications” 2nd Edition, p. 179-p. 190>
Various clustering methods have been proposed. In this embodiment, the k-measn method is used. However, when applying clustering, pixels that are determined not to be gradation in the previous stage are not subject to clustering.
任意のｋ個の画素を初期クラスタの中心にとる。初期クラスタをＹ１(1)、Ｙ２（１)、・・・、Ｙｋ（１)とし、処理の繰り返し回数ｎを最小１に設定する。全ての画素を次の式により、クラスタの中心Ｙ１（１)、Ｙ２（１)、・・・、Ｙｋ（１)に対応した部分集合Ｓ１（ｎ)、Ｓ２（ｎ)、…Ｓｋ（ｎ）に分類する。
Arbitrary k pixels are centered on the initial cluster. The initial cluster is set to Y 1 (1), Y 2 (1),..., Y k (1), and the number of process repetitions n is set to a minimum of 1. By all pixels of the following formulas, the center of the cluster Y 1 (1), Y 2 (1), ···,
ここで、ｄｊは入力画素とクラスタの中心との距離で、次のように定義される。 Here, dj is the distance between the input pixel and the center of the cluster, and is defined as follows.
但し、Ｘは入力画素ベクトルを、ｎは１≦ｌ≦ｋである。また、 However, X is an input pixel vector, and n is 1 ≦ l ≦ k. Also,
は画素値及び画素間距離を考慮した距離を示す。次の式により、各部分集合Ｓｌ（ｎ)｛１≦ｌ≦ｋ｝、について新しいクラスタ中心を求める。 Indicates a distance considering the pixel value and the inter-pixel distance. A new cluster center is obtained for each subset S l (n) {1 ≦ l ≦ k} by the following equation.
ここで、Ｎ１は集合Ｓ１（ｎ）の元の数である。上の式のＹ１（ｎ+１）は、Ｓｊに属するＸの平均値を意味している。全てのクラスについて、次の式が成立する場合にこの処理は終了する。 Here, N 1 is the original number of the set S 1 (n). Y 1 (n + 1) in the above formula means an average value of X belonging to S j . This process ends when the following expression holds for all classes.
ただし、その他の場合には式（３０）へ戻り、それ以後の処理を繰り返す。 However, in other cases, the process returns to Expression (30), and the subsequent processing is repeated.
以上の処理により、２５６階調のｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮをｋ個のクラスに分類することができる。ここで、一般的にグラデーションであれば、ある程度大きな領域を占めていると考えられる。 Through the above processing, orientation N of 256 gradations can be classified into k classes. Here, in general, a gradation is considered to occupy a certain area.
そこで、ステップ２４では、各クラスに属する画素数Ｓｌ（ｎ）と所定閾値ＴＨ_ＧＲＡＤＡＴＩＯＮ_ＲＡＴＩＯ（例えば０．０５）とを比較し、グラデーションとして正当である領域であるかどうか判定する式（３４）。 Therefore, in step 24, the number of pixels S 1 (n) belonging to each class is compared with a predetermined threshold TH_GRADATION_RATIO (for example, 0.05) to determine whether or not the region is valid as a gradation (34).
上記の式（３４）が成立する（ｙｅｓ）場合、当該ブロックが（連続階調）グラデーション領域であると最終判定する（Ｓ２４→Ｓ２７）。そして、その属する画素がグラデーションとして相応しい領域であることを示すグラデーション信号（Ｏｎ/Ｏｆｆ）を文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅへ出力する。一方、式（３４）が成立しない（ｎｏ）場合には、（連続階調）非グラデーション領域であると判定する（Ｓ２４→Ｓ２８）。
When the above equation (34) is satisfied (yes), it is finally determined that the block is a (continuous tone) gradation region (S24 → S27). Then, a gradation signal (On / Off) indicating that the pixel to which the pixel belongs is an area suitable for gradation is output to the character / halftone dot / continuous gradation
以上の処理手順（Ｓ２０〜Ｓ２４）により、入力画像データを文字／網点／（連続階調）グラデーション／（連続階調）非グラデーション領域を識別することができる。 By the above processing procedure (S20 to S24), it is possible to identify the character / halftone dot / (continuous tone) gradation / (continuous tone) non-gradation region of the input image data.
なお、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に、本実施の形態で説明した画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムとして記録することもできる。この結果、本実施の形態における画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。 Note that the image processing method described in this embodiment can also be recorded on a computer-readable recording medium as a program for causing a computer to execute the image processing method. As a result, a recording medium on which a program for performing the image processing method in this embodiment is recorded can be provided in a portable manner.
このような記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。 As such a recording medium, a memory to be processed by a microcomputer, for example, a ROM itself may be a program medium, or a program reading device is provided as an external storage device, and recorded therein. It may be a program medium that can be read by inserting the medium.
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。 In any case, the stored program may be configured to be accessed and executed by the microprocessor, or in any case, the program is read and the read program is illustrated in the microcomputer. The program may be downloaded to a non-program storage area and executed. It is assumed that this download program is stored in the main device in advance.
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。 Here, the program medium is a recording medium configured to be separable from the main body, such as a tape system such as a magnetic tape or a cassette tape, a magnetic disk such as a floppy (registered trademark) disk or a hard disk, or a CD-ROM / MO /. Disk system of optical disks such as MD / DVD, card system such as IC card (including memory card) / optical card, or mask ROM, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) flash It may be a medium that carries a fixed program including a semiconductor memory such as a ROM.
また、本実施の形態においては、図示しないインターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを保持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。また、ダウンロード用のプログラムはユーザーインターフェースを介して実行されるものであっても良いし、定期的に決められたＵＲＬにプログラムをダウンロードしにいくようなものであっても良い。 In the present embodiment, since the system configuration is such that a communication network including the Internet (not shown) can be connected, a medium that fluidly holds the program so as to download the program from the communication network may be used. When the program is downloaded from the communication network in this way, the download program may be stored in the main device in advance or may be installed from another recording medium. Further, the download program may be executed via a user interface, or may be a program for downloading a program to a URL determined periodically.
上記記録媒体は、画像読取装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。 The recording medium is read by a program reading device provided in an image reading device or a computer system, whereby the above-described image processing method is executed.
図１１に、コンピュータに備えられるプリンタ・ドライバに本実施の形態における画像処理方法を適用した例を示す。 FIG. 11 shows an example in which the image processing method according to the present embodiment is applied to a printer driver provided in a computer.
コンピュ−タ３１は、プリンタ・ドライバ３０、通信ポートドライバ３３、通信ポート３４を含んで構成される。プリンタ・ドライバ３０は、色補正部１５・墨生成下色除去部１６・空間フィルタ処理部１７・中間調出力階調処理部１８およびプリンタ言語翻訳部３２より構成される。また、コンピュータは、ＲＳ２３２Ｃ・ＬＡＮ等の通信ポートドライバ３３、通信ポート３４を介して電子写真方式やインクジェット方式のプリンタ３９（画像出力装置）と接続されている。
The computer 31 includes a
コンピュータ３１においてソフトウェアとして領域分離処理を実行することにより生成された画像データは、プリンタ・ドライバ３０内の上記各処理部に送られ、上述の画像処理装置に備えられた各処理部と同様の処理を画像データに施す。画像処理装置において処理がなされた画像データは、プリンタ言語翻訳部に送られ、プリンタ言語に変換される。プリンタ言語翻訳部から出力された画像データは、通信ポートドライバ３３・通信ポート３４を介して、プリンタ３９に入力される。プリンタ３９では、入力された画像データを紙等の記録材に出力する。
Image data generated by executing the region separation process as software in the computer 31 is sent to each processing unit in the
コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられる。 The computer system includes an image input device such as a flatbed scanner, a film scanner, and a digital camera, a computer that performs various processes such as the above image processing method by loading a predetermined program, and a CRT display that displays the processing results of the computer. An image display device such as a liquid crystal display and a printer that outputs the processing results of the computer to paper or the like. Furthermore, a network card, a modem, and the like are provided as communication means for connecting to a server or the like via a network.
また、スキャナに領域分離処理部を備え、その結果をコンピュータやプリンタに出力するようにしても良い。 The scanner may be provided with an area separation processing unit, and the result may be output to a computer or a printer.
本発明の画像処理装置はデジタル複合機等の画像形成装置に適用可能であり、また画像処理方法は、プログラム（たとえば、プリンタドライバ）として、持ち運び可能な記録ディスク（ＦＤ、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）や固定用の半導体メモリ等の記録媒体に記録可能である。 The image processing apparatus of the present invention can be applied to an image forming apparatus such as a digital multi-function peripheral, and the image processing method is a portable recording disk (FD, MO, CD-ROM, etc.) as a program (for example, a printer driver). DVD or the like) or a recording medium such as a fixed semiconductor memory.
７ カラー画像処理装置（画像処理装置）
１０ デジタル複合機（画像形成装置）
１４ 領域分離処理部
１４ａ 空間周波数特性算出部
１４ｂ 第１特性解析部
１４ｃ 第２特性解析部
１４ｄ 領域識別処理部
１４ｅ 文字・網点・連続階調領域識別部（第１の識別部）
１４ｆ グラデーション領域検知部（第２の識別部）
ｘ 第１の特徴量
ｙ１ 第２の特徴量
ｙ２ 第２の特徴量
7 Color image processing device (image processing device)
10 Digital MFP (image forming device)
14 region
14f Gradation area detection unit (second identification unit)
x first feature value y 1 second feature value y 2 second feature value
Claims (17)
上記領域識別処理部は、第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、この連続階調領域から上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 A first characteristic analysis unit that extracts a first feature amount from the real part of the spatial frequency characteristic; and a second characteristic analysis unit that extracts a second feature amount from the imaginary part of the spatial frequency characteristic;
The region identification processing unit identifies a continuous tone region from the image data based on a first feature amount, and identifies a gradation region from the continuous tone region based on the second feature amount. The image processing apparatus according to claim 1.
上記第１の識別部は、上記第１の特徴量に基づいて、連続階調領域と、網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域とを識別し、この網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域を、上記第１および２の特徴量に基づいて網点領域と文字領域とに識別するとともに、
上記第２の識別部は、第１の識別部で連続階調とされた画像データから第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 The region identification processing unit includes a first identification unit that identifies a character region, a halftone dot region, and a continuous gradation region, and a second identification unit that identifies a gradation region,
The first identification unit identifies a continuous tone area and an area belonging to either a halftone dot or a character area based on the first feature amount, and the halftone dot or the character area An area to which the image belongs is identified as a halftone dot area and a character area based on the first and second feature values,
The image processing apparatus according to claim 2, wherein the second identification unit identifies a gradation region based on a second feature amount from the image data that has been subjected to continuous gradation by the first identification unit.
上記画像データから連続階調領域を識別する連続階調領域識別工程と、
上記空間周波数特性の虚部に基づいて上記連続階調領域からグラデーション領域を検知するグラデーション領域検知工程とを含むことを特徴する画像処理方法。 A spatial frequency calculation step of calculating a spatial frequency characteristic represented by a complex number from the input image data;
A continuous tone region identifying step for identifying a continuous tone region from the image data;
A gradation area detecting step of detecting a gradation area from the continuous tone area based on an imaginary part of the spatial frequency characteristic.
上記空間周波数算出工程にて算出された空間周波数特性の虚部から第２の特徴量を算出する第２特徴算出工程とをさらに含み、
上記連続階調領域識別工程では、上記第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、
上記グラデーション領域検知工程では、上記連続階調識別工程で連続階調領域と判断された画像データから上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を検知することを特徴する請求項１１記載の画像処理方法。 A first feature calculation step of calculating a first feature amount from a real part of the spatial frequency characteristic calculated in the spatial frequency calculation step;
A second feature calculation step of calculating a second feature amount from an imaginary part of the spatial frequency characteristic calculated in the spatial frequency calculation step,
In the continuous tone region identifying step, a continuous tone region is identified from the image data based on the first feature amount,
12. The image processing according to claim 11, wherein in the gradation area detecting step, the gradation area is detected based on the second feature amount from the image data determined as the continuous tone area in the continuous tone identifying step. Method.
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