JP2007251820A - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】文字のみの原稿に対して解像度を落とさずに圧縮率を向上させ、ファイルサイズを小さくするようにする。
【解決手段】スキャナ１０が原稿１１１の画像データを読み取り、スキャナ補正部２０にて画像領域を文字・線画や写真などに分類し、圧縮処理部３０で領域別に圧縮処理され、コントローラ８０を介して蓄積される。蓄積された画像データは、伸張処理部５０で各領域毎に伸張され、プリンタ補正部６０でＲＧＢデータをＹＭＣＢｋデータに変換し、エッジ文字領域信号で、色領域信号でない部分は黒文字としてＢｋの単色データに置き換え、各種補正処理や変換処理等が行われ、プロッタ７０にてコピー画像１１２が形成される。
【選択図】 図１

Description

本発明は、読み取った画像データのうち文字画像を解像度を落すことなく圧縮率を向上させて画像処理を行う画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラムに関するものである。

従来、ＪＰＥＧファイルのような非可逆圧縮を行う圧縮処理は、圧縮率が非常に高く小さなファイルを作ることが可能である。この非可逆圧縮は、絵柄に対して有効な圧縮処理方法であるが、文字画像のように二値的な画像に対して行うと文字のエッジがボケてしまい、文字の判読性が劣化する。そこで、１つのファイルに圧縮率の高い画像データと、可逆圧縮の解像度の高い二値データの２つの画像データを持ち、それらの画像データを解像度の高い二値データ（文字領域）によって選択的に画像を切り換えて、文字のエッジは二値の解像度で出力することにより、文字の解像度は高いまま、圧縮率の高い画像ファイルを作成可能とするものがあった（特許文献１および２参照）。

また、色分解した複数色のカラー画像データをブラックとそれ以外の色の出力画像データに変換し、カラー画像データの注目画素が文字エッジ領域であるか否かを検出する。そして、ブラック作成時に文字エッジ領域に囲まれた非文字領域がある場合は、文字エッジ領域に変換することで、文字を鮮明に再現するものがあった（特許文献３参照）。

特開２００２−３６８９８６号公報 特許第３１９３０８６号公報 特開２００１−２６８３８３号公報

しかしながら、上記特許文献１および２にあっては、文字データを抽出する際に文字領域と非文字領域とに分け、粗いドット（例えば、新聞の写真部など）を文字とすると、不連続な点が発生してしまい、可逆圧縮の圧縮率が悪くなるという課題があった。また、通常の人物などの自然画において、濃さで二値化しようとすると不連続な点が多数発生するため、圧縮率が悪くなるという課題があった。

さらに、上記特許文献３にあっては、文字の再現画質を高くすることにより、文字が鮮明に再現できるようになるが、画像ファイルの圧縮率の向上には寄与しないという課題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、文字のみの原稿対して解像度を落とすことなく圧縮率を向上させ、ファイルサイズを小さくすることのできる画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、入力された画像データの下地領域を検出する下地領域検出手段と、前記画像データの中から文字領域を判定する文字判定手段とを備え、前記文字判定手段は、文字領域と判定しても、前記下地領域検出手段で下地領域として検出されると、非文字領域に補正することを特徴とする。

また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記文字領域の濃さよりも薄く、文字周辺の領域よりも濃いところを中濃度領域として検出するグレー検出手段をさらに備え、前記文字判定手段は、文字領域と判定しても、前記下地領域検出手段で下地領域として検出されるか、前記グレー検出手段で中濃度領域として検出されると、非文字領域に補正することを特徴とする。

また、請求項３にかかる発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記グレー検出手段は、前記検出された下地領域に対して中濃度領域が一定以上の重なりを持つように検出することを特徴とする。

また、請求項４にかかる発明は、前記請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置を用いた画像形成装置であって、前記画像処理装置において文字領域と判定された画像処理結果を用いて出力される画像データを使って作像し、その作像画像を用紙上に形成して画像を出力する画像出力手段を備えていることを特徴とする。

また、請求項５にかかる発明は、入力された画像データの下地領域を検出する下地領域検出ステップと、前記画像データの中から文字領域を判定する文字判定ステップとを含み、前記文字判定ステップは、文字領域と判定しても、前記下地領域検出ステップで下地領域として検出されると、非文字領域に補正することを特徴とする。

また、請求項６にかかる発明は、請求項５に記載された方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

請求項１にかかる画像処理装置は、下地領域検出手段によって入力された下地領域を検出し、文字判定手段によって画像データの中から文字領域を判定し、文字判定手段は、文字領域と判定しても、下地領域検出手段で下地領域として検出されると、非文字領域に補正する。このように、下地領域が検出されると非文字領域として扱われることから、画像データの圧縮率が向上するという効果を奏する。このような画像処理装置は、二値データからなる文字のみ原稿に対して行われるため、圧縮率を上げてファイルサイズを小さくしても、画像の解像度には影響しない。また、絵柄を含む画像には、上記画像処理を行わないため、画像の劣化を防止することができる。

請求項２にかかる画像処理装置は、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃いところを中濃度領域として検出するグレー検出手段をさらに備え、文字判定手段は、文字領域と判定しても、下地領域検出手段で下地領域として検出されるか、グレー検出手段で中濃度領域として検出されると、非文字領域に補正する。このため、下地領域あるいは中濃度領域と判定されると非文字領域として扱われることから、画像データの圧縮率がさらに向上し、ファイルサイズを一層小さくできるという効果を奏する。

請求項３にかかる画像処理装置は、グレー検出手段が検出された下地領域に対して中濃度領域が一定以上の重なりを持つように検出する。このように、下地領域と中濃度領域ともパターンマッチングである程度の大きさの領域がないと領域判定できないため、ある程度の重なりを持たせることで、領域の検出もれをなくすことができるという効果を奏する。

請求項４にかかる画像形成装置は、画像処理装置において文字領域と判定された画像処理結果を用いて出力される画像データを使って作像し、その作像画像を用紙上に形成して画像を出力する画像出力手段を備えているため、複写機などの画像形成装置に適用することが可能になるという効果を奏する。

請求項５にかかる画像処理方法は、下地領域検出ステップによって入力された画像データの下地領域を検出し、文字判定ステップによって画像データの中から文字領域を判定し、文字判定ステップは、文字領域と判定しても、下地領域検出ステップで下地領域として検出されると、非文字領域に補正する。このため、下地領域が検出されると非文字として扱われることから、画像データの圧縮率が向上するという効果を奏する。このような画像処理方法は、二値データからなる文字のみ原稿に対して行われるため、圧縮率を上げてファイルサイズを小さくしても、画像の解像度には影響しない。また、絵柄を含む画像には、上記画像処理が行われないため、画像が劣化するのを防止することができる。

請求項６にかかるプログラムは、請求項５に記載された画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、請求項６の動作をコンピュータによって実行できるという効果を奏する。

以下に、本発明にかかる画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、そのプログラムを記録する記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施形態にかかるデジタル式のカラー画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。このカラー画像形成装置は、スキャナ１０、スキャナ補正部２０、圧縮処理部３０、伸張処理部５０、プリンタ補正部６０、コントローラ８０、ＨＤＤ９０、ＮＩＣ１００などからなる画像処理装置に、画像出力手段としてのプロッタ７０が追加されることで構成されている。

スキャナ１０は、原稿１１１から画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータ（６００ｄｐｉ）に変換して出力するものである。

スキャナ補正部２０は、スキャナで読み取ってデジタルデータに変換された画像データについて、画像領域を文字・線画や写真などに分類したり、原稿画像の地肌画像を除去したりするなどの画像処理を施すものである。

圧縮処理部３０は、スキャナ補正後のＲＧＢの各８ｂｉｔ画像データとエッジ文字領域信号（１ｂｉｔ）、色領域信号（１ｂｉｔ）を圧縮処理して、汎用バス４０にデータを送出するものである。

コントローラ８０は、図示しない半導体メモリを持っていると共に、ＨＤＤ９０と接続され、コントローラ８０に送られてきた画像データをそれらに蓄積したり、半導体メモリやＨＤＤ９０に蓄積されている画像データを汎用バス４０を介して、後述する伸張処理部５０へ送出したりして、カラー画像処理装置の各部を制御するものである。

ＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）１００は、外部機器としての外部ＰＣ端末１１０に対して、画像処理した画像データを送信する送信手段である。

伸張処理部５０は、圧縮処理部３０で圧縮処理されていた画像データを元のＲＧＢの各８ｂｉｔデータとエッジ文字領域信号（１ｂｉｔ）、色領域信号（１ｂｉｔ）に伸張し、プリンタ補正部６０に送出するものである。

プリンタ補正部６０は、ＲＧＢ画像データを色補正処理部にてＹＭＣＢｋデータに変換し、エッジ文字領域信号であって色領域信号でない部分は、黒文字としてＢｋの単色データに置き換えるものである。また、プリンタ補正部６０では、γ補正処理や中間調処理、あるいは、プロッタ７０の明暗特性の補正処理や階調数変換処理などが行われる。この階調数変換処理とは、誤差拡散やディザ処理を用いて各色８ｂｉｔから２ｂｉｔへ画像データを変換処理することをいう。

プロッタ７０は、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットを用いて、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理を行って、転写紙にコピー画像１１２を形成するものである。

図１のカラー画像形成装置は、以上のように構成されていて、その動作を簡単に説明する。図１のカラー画像形成装置を用いてカラー複写機として動作させる場合、スキャナ１０が原稿１１１から画像データを読み取って、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータに変換してスキャナ補正部２０に出力する。

スキャナ補正部２０では、スキャナ１０で読み取ってデジタルデータに変換した画像データの画像領域を文字・線画や写真などに分類し、原稿画像のＲＧＢデータをフィルタ処理するなどの画像処理が施される。

続く圧縮処理部３０では、スキャナ補正後のＲＧＢの各８ｂｉｔ画像データとエッジ文字領域信号（１ｂｉｔ）、色領域信号（１ｂｉｔ）を圧縮処理して、汎用バス４０にデータが送出される。この圧縮された画像データは、汎用バス４０を通ってコントローラ８０に送られ、コントローラ８０の半導体メモリやＨＤＤ９０にデータが蓄積される。この蓄積データには、書誌情報として画像サイズや読み取った原稿の種類も記録される。

ここでは、画像データに対して圧縮処理を施すように説明したが、汎用バス４０の帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤ９０の容量が大きければ、非圧縮の状態でデータを扱うようにしても良い。

続いて、コントローラ８０では、ＨＤＤ９０に蓄積されている画像データを汎用バス４０を介して伸張処理部５０に送出する。伸張処理部５０では、圧縮処理されていた画像データを元のＲＧＢの各８ｂｉｔデータとエッジ文字領域信号（１ｂｉｔ）、色領域信号（１ｂｉｔ）に伸張し、プリンタ補正部６０に送出する。

プリンタ補正部６０では、ＲＧＢ画像データを色補正処理部にてＹＭＣＢｋデータに変換して、エッジ文字領域信号であって、色領域信号でない部分は、黒文字としてＢｋの単色データに置き換える。さらに、プリンタ補正部６０では、γ補正処理、中間調処理などを行って、プロッタ７０の明暗特性の補正処理や階調数変換処理などが行われる。

プロッタでは、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットを用いて２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理が行われて、転写紙にコピー画像１１２が形成される。

また、ネットワークを介して外部ＰＣ端末１１０などに画像データを配信する配信スキャナとして動作させる場合、画像データは汎用バス４０を通ってコントローラ８０に送られる。コントローラ８０では、色変換処理、フォーマット処理などが行われる。階調処理では、配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理が行われる。

フォーマット処理では、ＪＰＥＧ形式やＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などが行われる。その後、画像データはＮＩＣ１００を介して外部ＰＣ端末１１０に配信される。

さらに、ネットワークを介して外部ＰＣ端末１１０からプリントアウトするプリンタとして動作する場合は、ＮＩＣ１００が受信したデータから画像およびプリントを指示するコマンドを解析して、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、その展開したデータを圧縮してデータを蓄積する。蓄積されたデータは、随時大容量の記憶装置であるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）９０に書き込まれる。画像データを蓄積する場合は、後述する書誌情報もＨＤＤ９０に書き込まれる。

続いて、コントローラ８０は、ＨＤＤ９０に蓄積されている画像データを、汎用バス４０を介して伸張処理部５０に送出する。伸張処理部５０では、圧縮処理されていた画像データを元の８ｂｉｔデータに伸張し、プリンタ補正部６０に送出する。

プリンタ補正部６０では、ＲＧＢ入力ならば色補正処理部にてＹＭＣＢｋデータに変換され、そのＹＭＣＢｋデータをそれぞれ独立にγ補正処理や中間調処理を行い、プロッタ７０の明暗特性の補正処理や階調数変換処理が行われる。階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換処理が行われる。プロッタ７０は、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画して、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像１１２が形成される。

このデジタル式のカラー画像形成装置においては、原稿１１１をスキャナ１０によって読み取り、画像データをデジタルデータに変換するとともに、原稿の画像領域（像域）を、異なる特徴を有する領域に分類（像域分離）する。そして、注目画素がそのいずれの領域に属するものかを判定した結果に従い、画像データに対して種々の画像処理を施すようにする。これによって、出力画像の画像品質を大きく向上させることができる。

（スキャナ補正部）
図２は、図１のスキャナ補正部の詳細な構成を説明するブロック図である。図２に示すように、スキャナ補正部２０は、像域分離部２１、スキャナγ部２２、フィルタ処理部２３、原稿種判定部２４などで構成され、スキャナ１０から入力される画像データｉｍｇ（反射率リニア）に基づいて、像域分離を行うものである。

像域分離部２１は、黒エッジ文字領域、色エッジ文字領域、その他（写真領域）の３つの領域に分離するものである。このように像域分離することによって、画像データに像域分離信号（エッジ文字領域、色領域）が画素毎に付与される。この像域分離信号から黒エッジ文字領域（エッジ文字領域であり色領域でない）、色エッジ文字領域（エッジ文字領域であり色領域である）、写真領域に分類される（前記以外）。

スキャナγ部２２は、画像データを反射率リニアから濃度リニアのデータに変換するものである。

フィルタ処理部２３は、像域分離信号によりフィルタ処理を切り換えるものである。エッジ文字領域（黒エッジ文字と色エッジ文字）では、判読性を重視して鮮鋭化処理が行われる。写真領域では、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理が行われる。急峻なエッジを鮮鋭化するのは、絵の中の文字を判読しやすくするためである。

原稿種判定部２４は、例えば、特開２０００−３２４３３８号公報に記載された方式を用いて実施することができる。図３に示すように、文字あり原稿判定、有彩原稿判定、印画紙写真判定、印刷写真判定の４つの特徴量を用いて、文字のみ原稿かカラー原稿かを判定するものである。この判定結果は、画像を蓄積する時に、書誌情報として記録される。ここでいう文字のみ原稿とは、原稿のなかに文字しか存在しない原稿である。複写原稿やインクジェット原稿などの絵柄は、階調処理が施されているため、印画紙写真か印刷写真原稿のどちらかに分類される。

文字あり原稿判定は、二値化回路で多階調の画像信号を所定の閾値を用いて二値化し、黒画素パターンマッチング回路と白画素パターンマッチング回路により、それぞれ二値化後の黒画素および白画素が連結する領域をパターンマッチングによって検出する。マッチング回路は、それぞれの連結パターンにマッチングしたとき、注目画素を連結黒画素、連結白画素として出力する。そして、計数回路では、それぞれ注目画素を中心とした３×３のマトリックス内に存在する連結黒画素、連結白画素を計数し、計数値が例えば２以上になったときに「１」を出力する。続くアンド回路では、２個以上の連結黒画素と連結白画素が同時に存在するときにアクティブになり、注目画素を文字部画素候補として出力する。さらに、判定回路では、注目画素を中心とした５×５のマトリックス内に例えば文字部画素候補が１個以上存在するとき、注目画素を文字部画素として判定結果をカウンタ／リセット回路に出力する。なお、上記の他に、文字画素の検出後、所定サイズのブロック（例えば８×８画素）毎に文字画素を計数し、計数値Ｃが所定個以上の場合に注目ブロックを「文字ブロック」とし、この文字ブロックの判定結果をカウンタ／リセット回路に出力して原稿種を判定するようにしてもよい。

有彩原稿判定は、次式（１）が成立する画素を有彩画素と判定してカウンタ／リセット回路に出力する。
max（｜ＲーＧ｜，｜Ｇ−Ｂ｜，｜Ｂ−Ｒ｜）＞ＴＨ ……（１）
また、他の判定方法としては、色ブロックを判定し、この判定結果をカウンタ／リセット回路に出力して有彩原稿か否かを判定するようにしてもよい。

また、写真原稿を読み込んだ場合、中間レベルをとる画素が多く、また、これら画素はある程度の塊を持っている。写真原稿におけるこのような特性を利用して、写真の一部である画素（以下、写真画素）を検出し、その計数値で対象原稿に写真が含まれるか、あるいはどの程度含まれるかを判定する。写真原稿としては、印画紙写真（銀鉛写真）と印刷写真（網点画像）の２通りがある。

印画紙写真判定は、三値化回路によりＧ（グリーン）信号を２つの閾値α、β（α＞β）で三値化し、次いでパターンマッチング回路により中間レベル画素Ｘ（α＞Ｘ＞β）に対して７×３画素のパターンとのマッチングを行う。そして、７×３の全ての画素が中間レベルであるとき、７×３サイズの画像の注目画素（中心画素）を写真原稿画素として判定し、この判定結果をカウンタ／リセット回路に出力して印画紙写真原稿か否かを判定する。

印刷写真（網点画像）判定は、網点の一部である画素（以下、網点画素）を検出し、その計数値で対象原稿に網点が含まれているか否かを判定する。網点画素の検出方法としては、「極点画素」検出による網点領域分離方法、あるいは「ピーク」画素検出による網点領域検出の技術などを用いることができる。「ピーク」画素検出による網点領域検出の技術は、ピーク画素を次の演算によって検出する。３×３のブロックにおいて、中心画素の濃度レベルＬが周囲のすべての画素のそれよりも高い、あるいは低く、かつ、Ｌと中心画素を挾んで対角線に存在する対画素の濃度レベルａ，ｂが、４対ともに次式（２）を満たす時、
｜２×Ｌ−ａ−ｂ｜＞ＴＨ（固定の閾値）……（２）
その中心画素をピーク画素とする。この網点画素検出の後、所定サイズのブロック（例えば８×８画素）毎に、網点画素を計数し、計数値が所定個以上の場合に注目ブロックを「網点ブロック」と判定し、この判定結果をカウンタ／リセット回路に出力して対象原稿が写真原稿（網点原稿）か否かを判定する。また、上記の他に、写真原稿（網点原稿）の検出方法として、パターンマッチングを利用してもよい。例えば、ＭＴＦ補正回路によりＧ信号に対してＭＴＦ補正を施し、次いで二値化回路により所定の閾値で二値化し、次いでパターンマッチング回路によりパターンマッチングを行うものである。

このような４つの特徴量を使って、文字のみ原稿かカラー原稿かを判定する。図３に示すように、文字のみ原稿と判定される場合は、文字あり原稿（あり）、印画紙写真原稿（なし）、印刷写真原稿（なし）の条件の時である。また、カラー原稿と判定される場合は、有彩原稿（あり）の時である。

（プリンタ補正部）
図４は、図１のプリンタ補正部の詳細な構成を説明するブロック図である。図４に示すように、プリンタ補正部６０は、色補正処理部６１、圧縮処理部３０および伸張処理部５０を経た画像データに対して、プロッタのγ特性に応じてγ補正を行うプリンタγ部６２、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う中間調処理部６３、および、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出するエッジ量検出部６４を備えている。

色補正処理部６１は、黒エッジ文字領域以外では、Ｒ，Ｇ，Ｂデータを一次濃度マスキング法等でＣ，Ｍ，Ｙデータに変換するものである。画像データの色再現を向上させるために、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、黒エッジ文字領域は、スキャナのＲＧＢ読み取り位置ずれで原稿の黒文字が色付いたり、プロッタ７０によってＹＭＣＢｋのプリンタする時の重ね位置ずれがあると判読性がよくないため、黒文字領域のみ輝度に相当する信号でＢｋ単色データ（Ｃ，Ｍ，Ｙは、プリントアウトしてないデータ）にて出力する。

プリンタγ部６２は、プロッタ７０のγの周波数特性に応じてγ補正処理を行うものであり、中間調処理部６３は、プロッタ７０の階調特性やエッジ量に応じて、ディザ処理等の量子化を行うものである。量子化処理をする際に、黒文字信号を使って後述する黒文字抽出処理を行うことで、黒文字のコントラストを強調することも可能である。このことにより、文字の判読性が向上する。

（コントローラ部）
図５は、図１のコントローラ部８０の詳細な構成を説明するブロック図である。コントローラ部８０は、図５に示すように、ページメモリ８１、圧縮伸張処理部８２、出力フォーマット変換部８３、入力フォーマット変換部８４、データｉ／ｆ部８５などで構成されている。

このコントローラ部８０を使って、画像処理された画像データ（ｉｍｇ）を外部機器に出力する場合は、ページメモリ８１にある圧縮処理されていた画像データを圧縮伸張処理部８２において、元の各色８ｂｉｔデータに伸張して出力フォーマット変換部８３に出力する。出力フォーット変換部８３では、ＲＧＢデータを標準色空間であるｓＲＧＢデータに色変換を行うと同時に、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などが行われる。データｉ／ｆ部８５では、出力フォーマット変換部８３からのデータをＮＩＣ１００へ出力し、ＮＩＣ１００を介して外部機器へ出力される。

また、逆にコントローラ部８０を使い、外部機器からの画像データをプロッタへ出力する場合は、まず外部機器から送られてくる指示コマンドを図示していないコントローラ部８０のＣＰＵによって解析し、ページメモリ８１に書き込む。さらに、データｉ／ｆ部８５では、ＮＩＣ１００を介して入力される画像データを、入力フォーマット変換部８３に出力してビットマップデータに展開し、圧縮伸張処理部８２にて圧縮処理を行い、ページメモリ８１に書き込む。この入力フォーマット変換部８４で展開される画像は、ＪＰＥＧやＴＩＦＦなどの自然画像である。

（出力フォーマット変換部）
図６は、図５のコントローラ部内８０の出力フォーマット変換部８３の詳細な構成を説明するブロック図である。出力フォーマット変換部８３は、図６に示すように、色変換部８３１、解像度変換部８３２、ＴＩＦＦフォーマット生成部８３３、ＪＰＥＧフォーマット生成部８３４、圧縮フォーマット生成部８３５、データｉ／ｆ部８３６などで構成されている。

色変換部８３１は、ＲＧＢデータをＲＧＢデータにデータ変換する。そしてＲＧＢに変換されたデータを解像度変換部８３２によって、３００ｄｐｉや２００ｄｐｉのように画素密度変換処理が行われる。ここでは、３００ｄｐｉの画素密度で変換した場合で説明する。解像度変換部８３２で解像度変換された画像は、各フォーマット生成部（ＴＩＦＦフォーマット生成部８３３、ＪＰＥＧフォーマット生成部８３４、圧縮フォーマット生成部８３５）にて各フォーマットに変換される。

そして、データｉ／ｆ部８３６では、各フォーマット生成部で生成されたフォーマットの中からＮＩＣ１００に出力すべきフォーマットを選択的に出力する。

（圧縮フォーマット生成部）
上記した各フォーマット生成部のうち、本発明の特徴的な構成部である圧縮フォーマット生成部の詳細について、図６を用いて説明する。

圧縮フォーマット生成部８３５は、図６に示すように、二値化部８３５１、第１解像度変換部８３５２、第２解像度変換部８３５３、二値画像生成部８３５４、黒画像生成部８３５５、背景画像生成部８３５６、文字画像生成部８３５７、画像ファイル合成部８３５８などで構成されている。

二値化部８３５１は、複数の特徴量を抽出することにより二値化が行われる。例えば、画像濃度の明暗を基本として、文字領域と非文字領域の二値データと黒文字データとを出力する。

二値画像生成部８３５４は、二値データを可逆変換であるＭＭＲ圧縮を行うものである。

黒画像生成部８３５５では、黒文字データを可逆変換であるＭＭＲ圧縮を行うものである。

第１解像度変換部８３５２および第２解像度変換部８３５３は、入力される画像データに対して解像度変換処理を行い、解像度を低くするものである（例えば、１５０ｄｐｉ程度）。

背景画像生成部８３５６は、二値化部８３５１で文字領域となった領域の画像データを白に相当する一定の値の画像データに書き換え、非可逆圧縮のＪＰＥＧ圧縮を行うものである。

文字画像生成部８３５７は、二値化部８３５１で非文字領域となった領域の画像データを一定の値の画像データの書き換え、非可逆圧縮のＪＰＥＧ圧縮を行うものである。

背景画像に対して文字領域を一定の値のデータにするのは、一定の値にすることより圧縮率が向上するからである。また、文字画像に関しても、非文字領域である背景画像を一定の値のデータにするのは、圧縮率を向上させるためである。

また、第１および第２解像度変換部では、文字画像と背景画像とを比べると、文字画像は背景画像ほど解像度を必要としないため、７５ｄｐｉ程度にまで解像度を低下させたとしても問題ない。

さらに、書誌情報が文字のみ原稿である場合は、背景画像と文字画像の両方を７５ｄｐｉの解像度でＪＰＥＧファイルを作成する。文字に関して解像度を落とすのは、文字の解像度がＭＭＲの解像度で保証されているので、ＪＰＥＧ画像の解像度（ｄｐｉ）を落としたとしても、階調は劣化するがあまり問題とはならない。むしろ解像度を落とすことで、ファイルサイズが小さくできるという利点がある。

なお、本実施の形態では、画像解像度を落とすことによりファイルサイズを小さくしたが、画像解像度以外にも階調数などの画像品質を落とすことによってファイルサイズを小さくしてもよい。

このように、蓄積データに書誌情報として、文字のみ原稿の有無の記載があるので、蓄積データ後の画像データに対して、文字のみ原稿に対する圧縮率を高くすることができる。

画像ファイル合成部８３５８は、二値画像生成部８３５４の出力（ＭＭＲ）、黒画像生成部８３５５の出力(ＭＭＲ)、背景画像生成部８３５６の出力（ＪＰＥＧ）、文字画像生成部８３５７の出力（ＪＰＥＧ）の４つの画像データを一つのファイルに合成する。このときのファイル形式としては、汎用フォーマット（ＰＤＦファイルなど）を用いてもよい。

（圧縮フォーマット生成部における処理）
図７は、図６の圧縮フォーマット生成部８３５での処理動作を説明する図である。図７における処理は、逐次処理であって、１つの処理が終わると隣の画素の処理を行い、１ラインが終わると次のラインの先頭から処理が行われ、画像が終わるまで処理が続けられる。なお、ＲＧＢ画像データは数字が多くなると黒くなり、数字が小さくなると白くなるものとする。

出力フォーマット変換部８３の前段の圧縮伸張処理部（図５参照）にて伸張されたデータである文字エッジ領域と色領域信号を画像に施した解像度と同じ解像度で解像度変換（３００ｄｐｉ）し、画像データと画素密度を同一にする。ここでの出力を文字エッジと色とする（図７の文字解像度変換処理）。

（二値化部）
また、ＲＧＢデータは、上述した色変換部８３１と解像度変換部８３２とでデータ変換処理と画素密度変換処理とが行われた後、二値化部８３５１で１ライン毎に閾値を変更して二値化する適応二値化処理と、適応二値化処理された出力の孤立点を除去する孤立点除去１の処理が行われる。

図８は、図７の適応二値化処理を行う構成例を示したブロック図である。色地上文字や白地上文字を抽出するためにエッジの色を検出し、１ライン毎に閾値を変更する閾値算出部１２０と、二値化部１２１と、ラインメモリ１２３とで構成されている。

図９は、図８の閾値算出部１２０における適応二値化の参照画素を示す図である。図８の閾値算出部１２０では、図９に示す注目画素○の主走査方向に対して左右２画素の参照画素▽△で下記（３）式の条件を満たすものを二値化閾値対象画素とする。式（３）のｔｈ２は、画像の入力特性により決まる固定値である。
(○―▽)＞ｔｈ２ or (○―△)＞ｔｈ２ ……（３）
１ラインで二値化対象画素のＲＧＢを独立に平均値を求め、その平均値を閾値とする。１ライン中に二値化対象画素がない場合は、所定の値を閾値とする。

また、図８の二値化部１２１では、閾値算出部１２０で求めた閾値に対して、入力画像ＲＧＢにおけるＲＧＢの値が１つでも閾値を超えていれば黒（ｏｎ）として判定され、閾値以下の場合は白（ｏｆｆ）として判定される。

さらに、図８にはラインメモリ１２２を具備し、閾値算出部１２０で計算された結果を二値化しようとすると、処理が1ラインずれるため、ずれないようにラインメモリ１２２を使って１ライン分遅延させている。

このように、ライン毎に閾値を変更することにより、地肌や背景の色に依存することなく、色地上文字や白地上文字を良好に抽出することが可能となる。

上記した適応二値化の結果は、孤立点が多く存在するため、図７に示す孤立点除去１の処理が行われる。図１０は、孤立点除去のパターン例を示す図である。図１０に示す何れかのパターンに一致した場合は、注目画素を反転させることによって孤立点を除去することができる。

（マスク部）
続いて、図７の解像度変換処理（画素密度変換処理）後に、マスク部でＮ値化処理が行われる。これは、後述する網点検出とグレー検出の特徴をＮ値の値にして共通に使用するものである。

ＲＧＢ差の小さいデータ（ｂｋ）は、ｔｈａｂｋより値が大きいときは、黒文字とし、ＲＧＢ差の小さくないデータＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分けて色相ごとに閾値（ｔｈａｙ、ｔｈａｍ、ｔｈａｃ、ｔｈａｂ、ｔｈａｇ、ｔｈａｒ）を分けて、２値化処理を行い、色の濃いものをアクティブ画素（文字）として２値化処理を行う。色相の分け方は、単純にＲＧＢの大小関係で行ってもよいし、ＲＧＢの色の割合で決めてもよい。これは入力画像の特性により決まる。

但し、出力結果は色相別に保持するようにする。ここでは、以下のように定義し、括弧内はｂｉｔ表示である。
Ｄｔａｈ＝０（０００）:該当なし
Ｄｔａｈ＝１（００１）:黄色
Ｄｔａｈ＝２（０１０）:マゼンタ
Ｄｔａｈ＝３（０１１）:赤
Ｄｔａｈ＝４（１００）:シアン
Ｄｔａｈ＝５（１０１）:緑
Ｄｔａｈ＝６（１１０）:青
Ｄｔａｈ＝７（１１１）:黒

さらに、白のレベルも同様にして２値化処理を行う。ＲＧＢ差の小さいデータ（ｂｋ）は、ｔｈｂｂｋより値が小さい時は白画素とし、ＲＧＢ差の小さくないデータＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分けて色相ごとに閾値（ｔｈｂｙ、ｔｈｂｍ、ｔｈｂｃ、ｔｈｂｂ、ｔｈｂｇ、ｔｈｂｒ）を分けて、２値化処理を行い、色の薄いものをアクティブ画素（白画素）として２値化処理を行う。また、黒に含まれるもので、更に黒い（濃い）色を抽出したものは濃い黒として、黒抽出時に使用する。

さらに、下地検出により下地の抽出を行う。下地も白レベルと同様であるが、閾値は白レベルと文字の閾値と中間の値を使用して、下地の閾値より白ければ下地とする。

図１１は、下地領域とグレー領域と文字領域との関係を示す図で、縦軸の上の方は、濃度が濃く、下に行くに従って濃度が薄くなる。図１１に示すように、下地領域の濃い方とグレー領域の薄い方とでは、２つの領域をまたがる濃度域が存在する。その理由は、下地領域、グレー領域ともパターンマッチングである程度の大きさの領域がないと領域判定しないため、ある程度の重なりがないと、下地領域とグレー判定の近傍の均一画像の濃度領域であっても、下地領域とグレー領域にまたがった場合に下地領域、グレー領域のどちらの領域にも該当しなくなるのを防ぐためである。

図７に示すマスク部における網点検出１および２の処理は、図２のスキャナ補正部２０において、細かな網点は平滑化処理で網点形状が無くなっているが、新聞の写真のような粗い網点は充分な平滑化処理が行えないため、網点のドット形状が残っており、この粗い網点を検出することを目的としている。

ここでは、網点のパターンマッチングが行われる。ここでは、Ｄｔａｈ≠０の時に黒画素とし、Ｎ値化の白画素のみの場合を白画素とする。

（網点検出１の動作）
図１２は、網点検出１の処理動作を説明するフローチャートである。図１２において、ＭＳは１画素の前の処理結果を示し、ＳＳ[ｉ]は１ライン前の処理結果を示し、ｉは主走査の画素位置を示している。まず、ステップＳ１００では、ＭＳ（１画素前の処理結果）とＳＳ[ｉ]（1ライン前の処理結果）とを比較して、大きい方の値をもってくる。これをフローチャートで見ると、ステップＳ１００のＭＳ＜ＳＳ[ｉ]がＮｏの場合、ＭＳの値の方が大きいのでそのまま持ってくる。また、ＭＳ＜ＳＳ[ｉ]がＹｅｓの場合は、ＳＳ[ｉ] の値の方が大きいので、ＭＳをＳＳ[ｉ]と同じ値にして持ってくる（ステップＳ１０１）。このＭＳは、後述する網点のカウント値である。

ステップＳ１０２の白パターンとは、図１３に示す白画素のパターンのことであり、これと一致するか否かが判断される（白パターンマッチング）。ここで、白画素が図１３のパターンと一致していれば、ＭＳ＝０、ＳＳ[ｉ]＝０として（ステップＳ１０３）、ＳＳ[ｉ]の次のラインで使用し、非網点画素とする（ステップＳ１０７）。

ステップＳ１０２において、白パターンと一致しなければ、ステップＳ１０４に移行する。ステップＳ１０４の網点パターンとは、図１４に示すパターンのことで、●が黒画素で○が非黒画素である。図１４の何れかの網点パターンと一致しなければ、そのままステップＳ１０６へ移行し、一致すればＭＳを＋１して（ステップＳ１０５）ステップＳ１０６に移行する。なお、網点検出精度を向上させるため、非黒画素の○に白画素を数個含むという条件などを追加してもよい。

ステップＳ１０６でＭＳ＞５であれば、網点画素とし（ステップＳ１０８）、ＭＳ＞５でなければ、非網点画素とする（ステップＳ１０７）。このようにして、網点画素を判定するようにする。そして、最後にＳＳ[ｉ]＝ＭＳとして、ＳＳ[ｉ]を次のラインで使用する（ステップＳ１０９）。

（網点検出２の動作）
図１２で説明した網点検出１の処理動作は、画像データを順方向で処理していたが、網点検出２の処理動作は、画像データを逆方向で処理するものである。網点検出２では、網点の先端部が網点とならない部分を逆読みすることにより、網点となるようにしている。

このように、網点検出１および２を行うことで、白パターンから白パターンの間に一定以上の網点パターンがあれば網点と検出される。これは、文字は一般的に白地上文字であるから、白地上文字は、網点パターンが文字のエッジ近傍にしかないため、誤検出することがほとんどなくなる。

そして、Ｙ成分を持つ色データ（黄、緑、赤、黒）を黒画素として同様の処理（網点検出処理１，２）を行う。さらに、Ｍ成分を持つ色データ（赤、マゼンタ、青、黒）、Ｃ成分をもつ色データ（シアン、青、緑、黒）についてもＹ成分と同様の処理が行われる。Ｙ、Ｍ、Ｃの成分に展開したのは、印刷のインク成分がＹＭＣであるので、インクのドット再現を正確に抽出するためである。

図７に示すマスク部におけるグレー検出１および２の処理では、文字領域は濃く、文字周辺の領域は薄いことを利用して、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃いところを中濃度としてグレー判定が行われる。グレー判定で使用する白地は、Ｎ値化の白画素である。

（グレー検出１の動作）
図１５は、グレー検出１の処理動作を説明するフローチャートである。図１５において、ＭＳは１画素の前の処理結果を示し、ＳＳ[ｉ]は１ライン前の処理結果を示し、ｉは主走査の画素位置を示している。まず、ステップＳ２００では、ＭＳ（１画素前の処理結果）とＳＳ[ｉ]（1ライン前の処理結果）とを比較して、大きい方の値をもってくる。これをフローチャートで見ると、ステップＳ２００のＭＳ＜ＳＳ[ｉ]がＮｏの場合、ＭＳの値の方が大きいのでそのまま持ってくる。また、ＭＳ＜ＳＳ[ｉ]がＹｅｓの場合は、ＳＳ[ｉ] の値の方が大きいので、ＭＳをＳＳ[ｉ]と同じ値にして持ってくる（ステップＳ２０１）。このＭＳは、後述するグレー検出してからの白画素の数である。

ステップＳ２０２のグレーパターンとは、図１６に示すグレーパターンのことであり、これと一致するか否かが判断され（グレーパターンマッチング）、一致すればグレー領域とする。ここで、中濃度（文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃いところ）が上記図１６のパターンと一致していれば、ＭＳ＝５、ＳＳ[ｉ]＝５として（ステップＳ２０３）、グレー画素とする（ステップＳ２０６）。

ここで、中濃度とは、上記Ｎ値化で、Ｄｔａｈ＝０、かつ非白画素の時である。ステップＳ２０２でグレーパターンと一致しなければ、ステップＳ２０４に移行する。

ステップＳ２０４では、白画素か否かが判断される。この白画素とは、上記Ｎ値化における白画素のことである。ステップＳ２０４で白画素と判断されると、ステップＳ２０８に移行し、白画素でないと判断されると、ステップＳ２０５に移行する。

ステップＳ２０５で、ＭＳ＞０であれば、グレー画素とし（ステップＳ２０６）、ＭＳ＞０でなければ、非グレー画素とする（ステップＳ２０７）。

また、ステップＳ２０８において、ＭＳ＞０であれば、ＭＳを−１して（ステップＳ２０９）、ステップＳ２０５に移行し、ＭＳ＞０でなければ、非グレー画素とする（ステップＳ２０７）。

上記ステップＳ２０６でグレー画素とし、ステップＳ２０７で非グレー画素とした後、ＳＳ[ｉ]＝ＭＳとして、ＳＳ[ｉ]を次のラインで使用する（ステップＳ２１０）。

（グレー検出２の動作）
図１５で説明したグレー検出１の処理動作は、画像データを順方向で処理していたが、グレー検出２の処理動作は、画像データを逆方向で処理するものである。グレー検出２では、逆方向で処理することにより、グレー領域先端がグレーにならなかった部分をグレーとしている。

（下地検出の動作）
図７の二値化部における適応二値化処理でライン毎に閾値を切り換えると、薄い領域においても文字判定される場合がある。この薄い領域全てが文字判定されれば、問題はない。しかし、閾値が薄い領域の画像をまたがっていると、二値化部での結果として、白黒の変化点が多くなって最終画像においてファイルサイズが大きくなってしまう。

そこで、単純なグレー判定の領域の下限値（白側）を白寄りにすると、色地上の文字が文字判定できなくなるので、ここで、下地を検出する。下地に足して４×５のＡＮＤ処理を行い、次に２×３のＯＲ処理を行う。これにより入力データに対して下地を小さくすることで、文字周辺の下地は、文字と下地の境界部も下地となり、下地の領域を小さくしているので文字が下地に含まれ難くなって、良好に下地を検出することができる。

（黒抽出部）
図７の黒抽出部は、後段の文字なか判定時に使用するため、（非常に）濃い領域を抽出するものである。

（孤立点除去２の動作）
図７の黒抽出部における孤立点除去２の処理動作としては、２×３のＡＮＤ処理と２×３のＯＲ処理を行い、孤立点除去が行われる。これにより、(非常に)濃い領域のかたまりのみを抽出することが可能となる。

（文字判定の動作）
文字判定の動作は、文字領域（孤立点除去１の出力）であって、網点領域１、２（網点検出１、２の出力）でなく、グレー領域（グレー検出１、２の出力）でなく、下地領域（下地検出の出力）でなく、文字なか（後述する文字なか判定結果）でなければ、文字とする。

文字領域を下地領域、網点領域とグレー領域と論理演算するのは、文字判定結果が本来、解像度の必要ない写真領域を文字領域としていたため、写真領域として補正をしている。

特に、写真領域は孤立点を非常に多く含んでおり、この補正を行うことによって、文字画像の圧縮率が向上し、画像も文字非文字の混在が少なくなり、画質の向上も望むことができる。なお、文字なか判定結果を文字判定結果から除外したのは、黒文字を黒単色で出力するので、圧縮率を向上するために文字画像を固定値にするためである。

（文字なか判定の動作）
文字のなかの判定の動作は、誤判定が必ずあるので、濃い黒を検出して画像に影響しないように、太文字（線幅太い線）を対象として、濃い黒も出力できるようにしている。これらは、不図示の操作部を用いて操作するものである。従って、文字なか判定の出力は、「文字なか判定」と「濃い黒判定」の２種類の内１つを選択する。

図１７は、文字なか判定を行う構成部のブロック図である。図１７に示すように、文字なか判定部は、文字判定部１３０、３ラインＯＲ部１３１、絵柄判定部１３２、黒判定部１３３、第１抽出部１３４、ミラー部１３５、第２抽出部１３６、ミラー部１３７、判定部１３８などで構成されている。

文字判定部１３０は、前段の像域分離の出力結果である文字判定結果と色判定結果の論理演算をとり、文字であってかつ色でなければ、黒文字エッジとして出力する。

３ラインＯＲ部１３１は、文字判定部１３０の結果である黒文字エッジの３ライン×１画素のＯＲをとる。本来は、この３ラインＯＲ部１３１ではなく、第１抽出部１３４の後に２ライン遅延を行って、第２抽出部１３６とライン遅延をあわせる必要があるが、第１抽出部１３４の後でライン遅延をすると画像データを遅延する必要が出てくるため、ここで３ラインＯＲをすることにより、ライン遅延を吸収している。

絵柄判定部１３２は、前段の像域分離の出力結果である色判定結果、グレー検出１、２の結果、網点検出１、２の結果のどこか１つでもｏｎならば、絵柄と判定するものである。

黒判定部１３３は、前段の像域分離の出力結果である色判定結果が非色であって、かつ、Ｎ値化で黒(Ｂｋまたは、濃い黒)ならば、黒と判定するものである。

第１抽出部１３４は、文字なかを抽出するものである。第１抽出部１３４の動作については、３ラインＯＲ部１３１の出力を黒文字エッジとし、絵柄判定部１３２の判定結果を絵柄とし、黒判定結果を黒として説明する。

図１８は、第１抽出部１３４の文字なか判定動作を説明するフローチャートである。 まず、第１抽出部１３４において、注目画素判定を行い（ステップＳ３００）、黒文字エッジならば、文字なか領域とする（ステップＳ３０１）。

また、ステップＳ３００において、注目画素の判定結果が絵柄ならば、絵柄領域とする（ステップＳ３０２）。なお、像域分離のアルゴリズム上、文字と絵柄の両方がｏｎになることはない。

さらに、注目画素の判定結果が黒文字エッジでも絵柄でもない場合は、黒画素か否かが判定され（ステップＳ３０３）、その結果、黒でなければ中間領域とする（ステップＳ３０４）。

また、ステップＳ３０３の黒画素判定の結果、黒と判定された場合は、１ライン前の絵柄判定が行われる（ステップＳ３０５）。線分処理後の１ライン前が絵柄と判定されると、絵柄領域とする（ステップＳ３０２）。

ステップＳ３０５で１ライン前が絵柄以外と判定されると、１画素前の絵柄判定が行われる（ステップＳ３０６）。ステップＳ３０６において、１画素前の判定結果が絵柄と判定されると、絵柄領域とする（ステップＳ３０２）。また、ステップＳ３０６において、１画素前の判定結果が絵柄以外と判定されると、ステップＳ３０７に移行する。

ステップＳ３０７では、１ライン前の文字なか判定が行われ、線分処理後の１ライン前の判定結果が文字と判定されると、文字なか領域とする（ステップＳ３０１）。また、ステップＳ３０７において、１ライン前の判定結果が文字なか以外と判定されると、ステップＳ３０８に移行する。

ステップＳ３０８において、１画素前の判定結果が文字なかと判定されると、文字なか領域とする（ステップＳ３０１）。また、ステップＳ３０８において、１画素前の判定結果が文字なか以外と判定されると、中間領域とする（ステップＳ３０４）。

そして、最後に線分処理が行われる（ステップＳ３０９）。ここでは、色判定結果が色でなく、かつ高濃度の画素が、１４４画素以上連続していれば、このモジュール（文字なか）では、中間領域として補正する。次段に出力するデータは、補正せずに線分処理前の結果を次段の判定部１３８に出力する。

次に、図１７に示す第２抽出部１３６では、逆像（ミラー）画像で文字なか判定が行われる。逆像（ミラー）での処理をパイプライン処理で実現するため、第２抽出部１３６の前後のミラー部１３５、１３７で逆像処理が行われる。第２抽出部１３６の動作は、上記第１抽出部１３４で述べた図１８の動作と同じであるので動作説明を省略する。

次に、図７の判定部１３８では、第１抽出部１３４と第２抽出部１３６のミラー部１３７の両方の出力が文字なか領域であって、かつ二値化部の出力が文字であれば黒文字と判定される。

上記した文字なか判定の出力は、「文字なか判定」の他、「濃い黒判定」を選択することができる。この濃い黒判定とは、黒文字抽出部の結果であって、かつ二値化部の出力が文字ならば黒文字とする。

このように、周辺画素の画像の状態を参照しながら文字なか判定をすることにより、画像領域の文字なかを判定することができる。

文字エッジ領域と色領域とは、読み取った画像で、色や網点などを精度よく検出することができる。文字なか検出の濃度情報として、平滑化後のデータを用いるのは、網点構成された文字に対しては、網点領域が少なく文字エッジ領域になったりならなかったりするため、網点情報ではなく、フィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて、濃い部分のみを文字なかとしている。新聞の写真の様にスクリーン線数の低い網点は、平滑しても網点形状が残るので網点検出で検出し、カタログなどの一般的な原稿にあるスクリーン線数の高い網点は、平滑がかかり網点形状が無くなるので、網点面積率が３０％から６０％程度のものはグレー判定にてグレー検出される。特に、文字の先端部は幅が狭いため、網点（非文字領域）となりにくく、例えば先端がエッジ文字領域で文字の中央部が網点と判定されると、文字なか判定が中途半端な結果となって、見苦しくなるを避けるためである。

（入力フォーマット変換部）
図１９は、図５のコントローラ部内８０の入力フォーマット変換部８４の詳細な構成を説明するブロック図である。入力フォーマット変換部８４は、図１９に示すように、ＴＩＦＦフォーマット展開部８４１、ＪＰＥＧフォーマット展開部、圧縮フォーマット展開部８４３、出力選択部８４４などで構成されている。

上記したＴＩＦＦフォーマット展開部８４１、ＪＰＥＧフォーマット展開部、圧縮フォーマット展開部８４３は、各フォーマットをビットマップに展開する機能を持っている。そして、出力選択部８４４は、これら３つのフォーマットのうちの一つを選択して、出力すると同時にＲＧＢデータをＹＭＣＢｋにデータ変換するものである。

例えば、入力画像データがＴＩＦＦフォーマットであれば、ＴＩＦＦフォーマット展開部８４１にてビットマップデータで展開する。また、ＪＰＥＧフォーマットであれば、ＪＰＥＧフォーマット展開部８４２にてビットマップデータで展開する。さらに、圧縮フォーマットであれば、圧縮フォーマット展開部８４３にて展開する。

次に、本発明の特徴的な構成部である圧縮フォーマット展開部８４３について図１９を参照しながら説明する。圧縮フォーマット展開部８４３は、画像ファイル展開部８４３１、黒画像展開部８４３２、二値画像展開部８４３３、背景画像展開部８４３４、文字画像展開部８４３５、および画像ファイル合成部などで構成されている。

画像ファイル展開部８４３１は、図６の圧縮フォーマット生成部８３５にて生成されたファイルの中の４つファイルを後段の黒画像展開部８４３２、二値画像展開部８４３３、背景画像展開部８４３４、文字画像展開部８４３５にそれぞれ対応した画像データを出力する。

黒画像展開部８４３２では、ＭＭＲを伸張してビットマップに展開し、二値画像展開部８４３３では、ＭＭＲを伸張してビットマップに展開し、背景画像展開部８４３４では、背景画像のＪＰＥＧをビットマップに展開し、文字画像展開部８４３５では、文字画像のＪＰＥＧをビットマップにそれぞれ展開する。

このように、４つに展開されたビットマップデータは、画像ファイル合成部８３５８にて１枚のビットマップデータに合成される。

一方、図１９の圧縮フォーマット展開部８４３の画像ファイル展開部８４３１では、二値画像展開部８４３３の出力が文字領域であれば、文字画像展開部８４３５の出力である画像データを出力し、二値画像展開部８４３３の出力が非文字領域であれば、背景画像展開部８４３４の出力である画像データを出力する。

さらに、黒画像展開部８４３２の出力が黒文字であれば、黒で出力する。このようにして、１枚の画像が生成される。文字と非文字の解像度は二値画像の解像度となる。

図２０は、入力画像とファイル画像と出力画像のイメージ図である。図１および図２０に示すように、原稿１１１からスキャナ１０で読み取った入力画像が画像処理される。本発明では、入力画像を黒文字画像、文字画像、二値画像、および背景画像に分離して圧縮処理される。これにより、文字や画像の解像度を落とさずに圧縮率をあげ、ファイルサイズを小さくすることができる。このように圧縮されたデータを伸張処理して、プロッタ７０から出力しても、入力画像と変わらない解像度を保った出力画像を得ることができる。

なお、上記実施の形態では、画像処理装置、それを用いた画像形成装置、あるいは画像形成システム、並びに画像処理方法について説明したが、上記画像処理方法をプログラム（ソフトウェア）化してコンピュータに実行させ、あるいはそのプログラムを記録媒体に記録して頒布し、頒布先のコンピュータを使って実行させるようにしてもよい。

以上のように、本発明にかかる画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラムは、原稿画像を読み取って画像処理する際に解像度を落とさずにファイルサイズを小さくすることのできるカラーデジタル複写機、スキャナ配信装置などの画像形成装置に利用される画像処理装置、それを用いた画像形成装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラムに適している。

本実施形態にかかるデジタル式のカラー画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。 図１のスキャナ補正部の詳細な構成を説明するブロック図である。 文字のみ原稿かカラー原稿かを４つの特徴量を使って判定する判定基準を示す図である。 図１のプリンタ補正部の詳細な構成を説明するブロック図である。 図１のコントローラ部の詳細な構成を説明するブロック図である。 図５のコントローラ部内の出力フォーマット変換部の詳細な構成を説明するブロック図である。 図６の圧縮フォーマット生成部での処理動作を説明する図である。 図７の適応二値化処理を行う構成例を示したブロック図である。 図８の閾値算出部における適応二値化の参照画素を示す図である。 孤立点除去のパターン例を示す図である。 下地領域とグレー領域と文字領域との関係を示す図である。 網点検出１の処理動作を説明するフローチャートである。 白画素パターンを示す図である。 網点パターンを示す図である。 グレー検出１の処理動作を説明するフローチャートである。 グレーパターンを示す図である。 文字なか判定を行う構成部のブロック図である。 第１抽出部の文字なか判定動作を説明するフローチャートである。 図５のコントローラ部内の入力フォーマット変換部の詳細な構成を説明するブロック図である。 入力画像とファイル画像と出力画像のイメージ図である。

符号の説明

１０ スキャナ
２０ スキャナ補正部
２１ 像域分離部
２２ スキャナγ部
２３ フィルタ処理部
２４ 原稿種判定部
３０ 圧縮処理部
４０ 汎用バス
５０ 伸張処理部
６０ プリンタ補正部
６１ 色補正処理部
６２ プリンタγ部
６３ 中間調処理部
６４ エッジ量検出部
７０ プロッタ
８０ コントローラ
８１ ページメモリ
８２ 圧縮伸張処理部
８３ 出力フォーマット変換部
８３１ 色変換部
８３２ 解像度変換部
８３３ ＴＩＦＦフォーマット生成部
８３４ ＪＰＥＧフォーマット生成部
８３５ 圧縮フォーマット生成部
８３５１ 二値化部
８３５２ 第１解像度変換部
８３５３ 第２解像度変換部
８３５４ 二値画像生成部
８３５５ 黒画像生成部
８３５６ 背景画像生成部
８３５７ 文字画像生成部
８３５８ 画像ファイル合成部
８３６ データｉ／ｆ部
８４ 入力フォーマット変換部
８４１ ＴＩＦＦフォーマット展開部
８４２ ＪＰＥＧフォーマット展開部
８４３ 圧縮フォーマット展開部
８４３１ 画像ファイル展開部
８４３２ 黒画像展開部
８４３３ 二値画像展開部
８４３４ 背景画像展開部
８４３５ 文字画像展開部
８４３６ 画像ファイル合成部
８４４ 出力選択部
８５ データｉ／ｆ部
９０ ＨＤＤ
１００ ＮＩＣ
１１０ 外部ＰＣ端末
１１１ 原稿
１１２ コピー画像
１２０ 閾値算出部
１２１ 二値化部
１２２ ラインメモリ
１３０ 文字判定部
１３１ ３ラインＯＲ部
１３２ 絵柄判定部
１３３ 黒判定部
１３４ 第１抽出部
１３５ ミラー部
１３６ 第２抽出部
１３７ ミラー部
１３８ 判定部

Claims (6)

1. 入力された画像データの下地領域を検出する下地領域検出手段と、
   前記画像データの中から文字領域を判定する文字判定手段と
   を備え、前記文字判定手段は、文字領域と判定しても、前記下地領域検出手段で下地領域として検出されると、非文字領域に補正することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記文字領域の濃さよりも薄く、文字周辺の領域よりも濃いところを中濃度領域として検出するグレー検出手段をさらに備え、
   前記文字判定手段は、文字領域と判定しても、前記下地領域検出手段で下地領域として検出されるか、前記グレー検出手段で中濃度領域として検出されると、非文字領域に補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記グレー検出手段は、前記検出された下地領域に対して中濃度領域が一定以上の重なりを持つように検出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置を用いた画像形成装置であって、
   前記画像処理装置において文字領域と判定された画像処理結果を用いて出力される画像データを使って作像し、その作像画像を用紙上に形成して画像を出力する画像出力手段を備えていることを特徴とする画像形成装置。
5. 入力された画像データの下地領域を検出する下地領域検出ステップと、
   前記画像データの中から文字領域を判定する文字判定ステップと
   を含み、前記文字判定ステップは、文字領域と判定しても、前記下地領域検出ステップで下地領域として検出されると、非文字領域に補正することを特徴とする画像処理方法。
6. 請求項５に記載された方法をコンピュータに実行させるプログラム。
   
   
   
   
   
   
   
   
   

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