JP2023037968A - 画像処理装置及びその制御方法とプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像信号を文字領域と非文字領域とに分離する画像処理を行う際の演算負荷を軽減させることが可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】ＭＦＰ１００において、ＣＰＵ２０１は、所定のプログラムを実行することにより、スキャナ１２０により読み取られた原稿画像から注目画素およびその周囲の画素からなる矩形画像を抽出して、抽出した矩形画像の信号値の標準偏差を求め、標準偏差に基づいて、例えば、注目画素が文字か又は非文字かを示す像域情報を生成する。【選択図】図５

Description

本発明は、画像処理装置及びその制御方法とプログラムに関する。

文字や網点画像が混在する原稿をデジタルカラー複合機（ＭＦＰ）でコピーをする場合、より高品位な印刷物を得るために、スキャナ部から入力される画像信号に対して様々な処理が施されることがある。例えば、文字部分をシャープに出力するために、画像信号に対して輪郭を強調するフィルタ処理が行われる。一方、網点画像部に輪郭を強調するフィルタ処理を施すと、処理後の画像にモアレが発生してしまう。そこで、多くのＭＦＰでは、全ての画像信号を文字領域と網点領域を含む非文字領域とに画素単位で分離し、分離した各領域に適したフィルタ処理を行うようにしている。

画像信号を文字領域と非文字領域に画素単位で分離する手法の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１では、先ず、原稿画像を２値化した後、全ての画素をエッジ判定により文字画素と非文字画素に分ける。そして、パターンマッチング処理を用いて、文字画素に対して印刷物に利用される網点スクリーンとの類似性を検出する。その結果、類似性が高い文字画素は、網点を構成する画素である可能性が高いため、文字画素から非文字画素へ分類を変更する。

特開２００６－５６５７号公報

上記特許文献１に開示された技術のようにパターンマッチング処理を用いる場合、様々なパターンを同時に判定する必要があるため、高品位なコピー機能が必要なＭＦＰの場合には専用ＡＳＩＣが用いられている。しかし、専用ＡＳＩＣには、機能拡張性がなく、コストが嵩むという問題がある。

この問題に対して、専用ＡＳＩＣを用いずに、画像形成装置において各種の制御を行うＣＰＵやＧＰＵに画像信号を文字領域と非文字領域と分離する処理を実行させる構成が考えられる。しかし、ＣＰＵやＧＰＵはＭＦＰのハードウェアの制御やレンダリング処理等を実行する必要がある。そのため、これらの制御や処理を実行しながら、画像信号を文字領域と非文字領域に画素単位で分離して高品位な印刷物を得ようとすると、印刷物の出力速度が著しく低下してしまう。そこで、画像信号を文字領域と非文字領域と分離する画像処理でのＣＰＵやＧＰＵでの演算負荷を軽減させる技術が求められている。

本発明は、ＣＰＵやＧＰＵが画像信号を文字領域と非文字領域と分離する画像処理を行う際の演算負荷を軽減させることが可能な画像処理装置を提供することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、原稿読取装置により読み取られた原稿画像を処理する画像処理装置であって、前記原稿画像から選択した画素および該選択された画素の周囲の画素とからなる矩形画像の統計値を演算する第１の演算手段と、前記選択された画素が示す像域情報を前記統計値に基づいて生成する生成手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、ＣＰＵやＧＰＵが画像信号を文字領域と非文字領域と分離する画像処理での演算負荷を軽減させることができる。

実施形態に係るＭＦＰ（複合機）の概略構成を示す図である。 ＭＦＰが実装しているコントローラのブロック図である。 コントローラのＨＤＤ等に格納されたプログラムを例示した図である。 ＭＦＰで実行されるコピー処理のフローチャートである。 第１実施形態での像域情報生成処理のフローチャートである。 細線の判定手法を説明する模式図である。 Ｓ５０４で用いるフィルタの構成と周波数特性の一例を示す図である。 注目画素を中心とする矩形画像内の各画素のスムージング処理の前後での信号を模式的に示す図である。 第１実施形態でのディスクリーン処理のフローチャートである。 Ｓ９０２で用いるフィルタの構成と周波数特性の一例を示す図である。 第１実施形態でのエッジ強調処理のフローチャートである。 Ｓ１１０３で用いるフィルタの構成と周波数特性の一例を示す図である。 第１実施形態での印刷データ合成処理のフローチャートである。 第２実施形態での像域情報生成処理のフローチャートである。 第２実施形態でのディスクリーン処理のフローチャートである。 第２実施形態でのエッジ強調処理のフローチャートである。 第２実施形態での印刷データ合成処理のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。ここでは、本発明に係る画像処理装置をＭＦＰ（複合機）として具現化した構成について説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、実施形態に係るＭＦＰ１００（複合機）の概略構成を示す図である。ＭＦＰ１００は、原稿台１１０、スキャナ１２０、プリンタ１３０及び操作部１２２を備えており、コピー機能、スキャン機能及びカラー印刷機能（カラー画像形成機能）を実行することができる。なお、ＭＦＰ１００の機械的な構成は、周知の構成で構わないため、詳細な説明を省略する。

ＭＦＰ１００は、コントローラ１４０を実装している。図２は、コントローラ１４０のブロック図である。コントローラ１４０は、内部バス２１０により双方向に通信可能に搭載されたＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４及びＧＰＵ２０５を有する。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２やＨＤＤ２０４に格納されている所定のプログラムをＲＡＭ２０３に展開することにより、ＭＦＰ１００の各部の動作を統括的に制御して、所定の処理を実行する。

コントローラ１４０は、内部バス２１０及び不図示の回路パターンやケーブルを介して、プリンタ１３０、スキャナ１２０、ネットワークＩ／Ｆ２０７及び操作部１２２と接続されている。このような構成により、スキャナ１２０で原稿画像を読み取り、読み取った画像をＣＰＵ２０１が所定のプログラムを実行して所定の画像処理を行い、プリンタ１３０で用紙等の記録材に印刷することで、コピー機能を実現することができる。その際、ＣＰＵ２０１に代えてＧＰＵ２０５が画像処理を行うことにより、画像処理の高速化を実現することができる。以下の説明においてＣＰＵ２０１が画像処理を実行する旨の表現は、ＧＰＵ２０５が画像処理を実行することを含むものとする。なお、プリンタ１３０での印刷方式は限定されず、例えば、電子写真方式やインクジェット方式等の公知の方式を用いることができるが、図１には電子写真方式のプリンタ１３０が簡易的に示されている。

図３は、ＲＯＭ２０２やＨＤＤ２０４に格納されたプログラムを例示した図である。図３に示される各種のプログラムは、ＣＰＵ２０１やＧＰＵ２０５によって実行される。図３中に示される各種プログラムについては、次に、図４のフローチャートについての説明と合わせて、適宜、説明する。

図４は、ＭＦＰ１００で実行されるコピー処理のフローチャートである。図４にＳ番号で示す各処理（ステップ）は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２及び／又はＨＤＤ２０４に格納された所定のプログラムをＲＡＭ２０３に展開してＭＦＰ１００の各部の動作を制御することにより実現される。

ＣＰＵ２０１は、操作部受付プログラム３０９（図３参照）を実行して待機している。例えば、操作部１２２のコピーボタン（不図示）が押下されると、ＣＰＵ２０１は、操作部１２２からコピー処理の実行コマンドを受け付けて、コピー処理プログラム３１０（図３参照）を実行する。

Ｓ４０１でＣＰＵ２０１は、原稿読取プログラム３０２（図３参照）を実行する。これにより、スキャナ１２０は原稿台１１０に搭載された原稿１１２を読み取り、ＲＧＢカラーの画像データが生成され、生成された画像データがＲＡＭ２０３に一時的に保存される。

なお、スキャナ１２０では、原稿１１２は、順次、上端部から下端部へ向けて読み取られる。また、スキャナ１２０で読み取る原稿の枚数は限定されないが、図４のフローチャートには、説明の便宜上、１枚の原稿１１２についての処理が示されている。Ｓ４０１で複数の原稿１１２が読み取られた場合には、原稿ごとに後述するＳ４０２～Ｓ４０８の処理が行われる。

Ｓ４０２でＣＰＵ２０１は、Ｓ４０１でＲＡＭ２０３に保存された画像データから注目画素を選択（抽出）する。なお、ＣＰＵ２０１は、以降の各画素に対する処理を非同期で同時に進めることができる。例えば、第１画素（ｘ，ｙ）＝（０，０）を処理しながら、第２画素（ｘ，ｙ）＝（０，１）の処理を開始することができる。但し、処理の途中で注目画素の周囲の画素の演算結果が必要となる場合には、周囲の画素の演算が終わるまで、注目画素の処理は中断される。

Ｓ４０３でＣＰＵ２０１は、像域情報生成処理プログラム３０３（図３参照）を実行して、Ｓ４０２で選択した注目画素の像域情報を生成し、生成した像域情報をＲＡＭ２０３に一時的に保存する。Ｓ４０３の処理の詳細については後述する。なお、第１実施形態では、主に、等倍のコピー処理の実施を想定しており、そのため、１画素ごとに全ての処理を実施する必要がある。

Ｓ４０４でＣＰＵ２０１は、ディスクリーン処理プログラム３０４（図３参照）を実行して、Ｓ４０２で選択した注目画素に対してＳ４０３で生成した像域情報を用いてディスクリーン処理を実行する。Ｓ４０４の処理の詳細については後述する。Ｓ４０５でＣＰＵ２０１は、エッジ強調処理プログラム３０５を（図３参照）実行して、Ｓ４０４で生成した画像とＳ４０３で生成した像域情報を用いてエッジ強調処理を実行し、得られた画像データをＲＡＭ２０３に保存する。Ｓ４０５の処理の詳細については後述する。

Ｓ４０６でＣＰＵ２０１は、印刷データ合成処理プログラム３０８（図３参照）を実行して、これまでの処理で生成された画像データと像域情報を用いて印刷データの合成処理を実行する。Ｓ４０６の処理の詳細については後述する。Ｓ４０７でＣＰＵ２０１は、１ページ分の全ての画素について、Ｓ４０２～Ｓ４０６の処理が終了したかを判定する。ＣＰＵ２０１は、１ページ分の処理が終了していないと判定した場合（Ｓ４０７でＮｏ）、処理をＳ４０２へ戻し、１ページ分の処理が終了したと判定した場合（Ｓ４０７でＹｅｓ）、処理をＳ４０８へ進める。Ｓ４０８でＣＰＵ２０１は、印刷処理プログラム３１１（図３参照）を実行し、Ｓ４０７で生成された印刷データをプリンタ１３０に転送し、プリンタ１３０が用紙に印刷処理を行うことで本処理は終了する。

次に、Ｓ４０３での像域情報生成処理について説明する。図５は、第１実施形態でのＳ４０３での像域情報生成処理のフローチャートである。Ｓ５０１でＣＰＵ２０１は、Ｓ４０２で決定した注目画素とその周囲の画素を参照画素として含んだ矩形領域を選択し、ＲＡＭ２０３からＲＧＢカラー矩形画像を取得する。ＣＰＵ２０１は、例えば、注目画素を中心とした、縦５画素×横５画素の矩形領域を選択する。

Ｓ５０２でＣＰＵ２０１は、Ｓ５０1で取得したＲＧＢカラー矩形画像をグレースケールでの矩形画像に変換する。グレースケールへの変換方法については、例えば、各画素のＲＧＢの２４ビット信号のうち、Ｇ（グリーン）チャンネルの８ビットの信号を取り出すだけでもよい。Ｓ５０３でＣＰＵ２０１は、注目画素がグレースケールの矩形画像の中で細線を構成している画素か否かを判定する。Ｓ５０３の処理を行うのは、細線を構成する画素にＳ５０４でスムージング処理を行うと、Ｓ５０５での標準偏差演算で網点部と細線部の区別が困難になることがあるため、細線を構成する画素に対してスムージング処理を行わないようにするためである。

ここで、細線の判定手法の例について説明する。図６は、細線の判定手法を説明する模式図である。図６（ａ）は、注目画素を中心とした縦５画素×横５画素の矩形画像を示している。図６（ａ）に示す矢印α，β，γ，δの方向で濃度の連続性を検出する。連続性の検出は、例えば、単純に各画素を２値化（０（白），２５５（黒））して、各方向で全て黒画素であるか否かを判定することによって行うことができる。なお、矢印α，β，γ，δの方向の中で複数の方向、例えば、矢印α，βの両方向で全て黒画素の場合には、注目画素は細線を構成する画素ではないと判定される。

図６（ｂ），（ｃ）は、矩形画像の一例を示す図である。図６（ｂ）の矩形画像では、注目画素が黒であり、矢印βの方向に連続して黒画素が並んでいるため、注目画素は細線の一部であると判定される。一方、図６（ｃ）の矩形画像では、矢印α，βの方向に連続して黒画素が並んでいるため、細線の一部とは判定せずに、文字や網点の一部であると判定される。

ＣＰＵ２０１は、注目画素が細線を構成していないと判定した場合（Ｓ５０３でＮｏ）、処理をＳ５０４へ進め、注目画素が細線を構成していると判定した場合（Ｓ５０３でＹｅｓ）、処理をＳ５０５へ進める。

Ｓ５０４でＣＰＵ２０１は、注目画素が細線を構成しないと判定された矩形画像に対してローパスフィルタを用いたスムージング処理を実施する。図７は、Ｓ５０４でのスムージング処理を説明する模式図である。図７（ａ）は、Ｓ５０４で用いるローパスフィルタの一例を示す図である。図７（ｂ）は、図７（ａ）のローパスフィルタの周波数特性を示す図である。Ｓ５０４では、図７（ａ）のローパスフィルタにより図７（ｂ）の周波数特性で高周波成分を減衰させる。但し、なお、Ｓ５０３の判定により、細線を構成する画素にはＳ５０４のスムージング処理を行わないことになる。ＣＰＵ２０１は、Ｓ５０４の処理が終了すると、Ｓ５０５へ処理を進める。

Ｓ５０５でＣＰＵ２０１は、矩形画像の統計値を算出し、算出した統計値を注目画素のその時点での統計値とする。統計値としては、例えば、標準偏差が有効であるため、第１実施形態では統計値として標準偏差を用いる。なお、標準偏差の最大値と最小値は事前に決定しておき、ＲＯＭ２０２又はＨＤＤ２０４に保存しておく。縦５画素×横５画素の矩形画像の標準偏差は、下記式１により算出される。そして、下記式２により、信号値（画素値）０～２５５の信号に正規化する。

なお、下記式１，２において、ｇｒａｙ（ｉ，ｊ）は矩形画像内の各画素の信号値であり、オーバーラインを付したｇｒａｙは矩形画像内の画素信号値の平均値である。また、ｍａｘは事前に決定された標準偏差の最大値であり、ｍｉｎは事前に決定された標準偏差の最小値、ｆｌａｇは正規化された標準偏差である。

事前に決定する標準偏差の最大値（ｍａｘ）は、スキャナ１２０で文字を構成する画素を読み込んだ際の標準偏差の最大値を利用して決定しておくことが望ましい。また、事前に決定する標準偏差の最小値（ｍｉｎ）は、スキャナ１２０で原稿の背景部（用紙の色（一般的には白色））を読み込んだときの最小値を利用して決定しておくことが望ましい。

ここで、Ｓ５０３～Ｓ５０５の処理について、図８を参照して説明する。図８（ａ）は、注目画素が原稿の網点部分である場合の矩形画像内の信号の一例を簡易的に示す図である。図８（ｂ）は、図８（ａ）の矩形画像に対してＳ５０４でスムージング処理を施した後の状態を簡易的に示す図である。図８（ｂ）に示されるように、スムージング処理により中間調の構成が多くなり、よって、Ｓ５０５で算出する標準偏差では値が小さくなる傾向が現れる。その結果、非文字であると判別し易くなる。

図８（ｃ）は、注目画素が原稿の文字や線のエッジ部である場合の矩形画像内の信号の一例を簡易的に示す図である。図８（ｄ）は、図８（ｃ）の矩形画像に対してＳ５０４でスムージング処理を施した後の状態を簡易的に示す図である。図８（ｄ）に示されるように、スムージング処理により高濃度画素や低濃度画素の構成が多くなり、よって、Ｓ５０５で算出する標準偏差では値が大きくなる傾向が現れる。その結果、文字であると判別し易くなる。

図８（ｅ）は、注目画素が原稿の文字や線の交差部分である場合の矩形画像内の信号の一例を簡易的に示す図である。図８（ｆ）は、図８（ｅ）の矩形画像に対してＳ５０４のスムージング処理を施した後の状態を簡易的に示す図である。図８（ｆ）に示されるように、スムージング処理により高濃度画素や低濃度画素の構成が多くなり、よって、Ｓ５０５で算出する標準偏差では値が大きくなる傾向が現れる。その結果、文字であると判別し易くなる。但し、Ｓ５０３において線を構成する画素である誤判定され、図８（ｅ）の矩形画像の信号のままでＳ５０５の標準偏差が算出されることが起こり得る。その場合でも、高濃度画素や低濃度画素の構成が多いため、文字であると判定され易い。

図８（ｇ）は、注目画素が原稿の細線であった場合の矩形画像内の信号の一例を簡易的に示す図である。図８（ｈ）は、図８（ｇ）の矩形画像に対してＳ５０４のスムージング処理を施した後の状態を示す図である。図８（ｈ）に示されるように、スムージング処理により、中間調の画素が多くなり、よって、Ｓ５０５で算出する標準偏差では値が小さくなる傾向が現れる。その結果、非文字であると判別し易くなる。しかしながら、図８（ｇ）の矩形画像については、Ｓ５０３において細線を構成する画素であると判定することができるため、スムージング処理Ｓ５０４を行わずに、図８（ｇ）の矩形画像の信号のままで、Ｓ５０６にて標準偏差を算出するようにする。この場合でも、図８（ｇ）は、高濃度画素と低濃度画素が混在するため、文字であると判別することは容易である。

さて、Ｓ５０５の処理後のＳ５０６でＣＰＵ２０１は、太らせ処理を行う。太らせ処理とは、注目画素と注目画素に隣接する画素との９画素についてそれぞれＳ５０５で求められた標準偏差を演算した後、注目画素の標準偏差の値を９画素の中の最大の標準偏差の値に置換する処理である。図６（ｄ）は、Ｓ５０５まで処理が終了した注目画素とその周囲の９画素を模式的に示す図である。注目画素の標準偏差の値を、これら９画素の各標準偏差の中の最大値に置換する。ＣＰＵ２０１は、Ｓ５０６までの処理で得られた標準偏差を、注目画素の座標の像域情報としてＲＡＭ２０３に保存し、これにより本処理を終了させる。

続いて、Ｓ４０４のディスクリーン処理について説明する。図９は、第１実施形態でのＳ４０４でのディスクリーン処理のフローチャートである。Ｓ９０１の処理は、Ｓ５０１（図５参照）の処理と同じであるため、説明を省略する。Ｓ９０２でＣＰＵ２０１は、Ｓ９０１で取得したＲＧＢカラー矩形画像の各チャンネル（ＲＧＢ）に対して、デジタルフィルタを用いてディスクリーン処理を行う。図１０（ａ）は、Ｓ９０２で用いるデジタルフィルタの一例を示す図である。Ｓ９０２のディスクリーン処理とは、デジタルフィルタを用いた畳み込み演算である。

図１０（ｂ）は、図１０（ａ）のデジタルフィルタの周波数特性を示す図である。デジタルフィルタをＲＧＢカラー矩形画像の各チャンネルに掛けることで、ディスクリーン処理が行われる。Ｓ９０１で取得したＲＧＢカラー矩形画像が原稿の網点部を構成する画像データであった場合、ディスクリーン処理によって網点の高周波成分が除去される。

Ｓ９０３でＣＰＵ２０１は、注目画素と同じ座標の像域情報をＲＡＭ２０３から取得する。Ｓ９０４でＣＰＵ２０１は、Ｓ９０１で取得した注目画素の信号値とＳ９０２でのディスクリーン処理後の注目画素の出力信号を、Ｓ９０３で読み込んだ像域情報を用いて下記式３，４，５により演算する。その結果として、像域情報が合成された後の注目画素の各色の出力信号（Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ））が得られる。ＣＰＵ２０１は、得られた出力信号をＲＡＭ２０３に保存して本処理を終了させる。

なお、下記式３～５において、なお、（ｘ，ｙ）は注目画素の座標である。また、Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０はそれぞれ、Ｓ９０１で取得した注目画素の各色の信号値である。そして、Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１はそれぞれ、Ｓ９０２でのディスクリーン処理実施後の注目画素の各色の信号値であり、ｆｌａｇは注目画素についてのＳ９０３で読み込んだ像域情報である。

次に、Ｓ４０５のエッジ強調処理について説明する。図１１は、第１実施形態でのＳ４０５でのエッジ強調処理のフローチャートである。Ｓ１１０１でＣＰＵ２０１は、Ｓ４０２で決定した注目画素とその周囲の画素を参照画素として含んだ矩形領域を選択し、ＲＡＭ２０３からＳ４０４でディスクリーン処理済みのＲＧＢカラー矩形画像を取得する。ＣＰＵ２０１は、例えば、注目画素を中心とした、縦５画素×横５画素の矩形領域を選択する。

Ｓ１１０２でＣＰＵ２０１は、Ｓ１１０１で取得したＲＧＢカラー矩形画像をＣＩＥ－Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊等の明度と色差成分に分離することができる色空間に変換する。Ｓ１１０３でＣＰＵ２０１は、Ｓ１１０２で生成した明度（ＣＩＥ－Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊のＬ）に対して、文字用のフィルタを適用して畳み込み演算を行い、得られた結果をＬ０とする。図１２（ａ）は、Ｓ１１０３で用いる文字用フィルタの一例を示す図である。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）の文字用フィルタの周波数特性を示す図である。文字用フィルタはエッジ成分を強調する（中間の帯域のパワーを上げる）特性を有しており、Ｌ（明度）画像との畳み込み演算によって、くっきりした印象のＬ（明度）画像が生成される。

Ｓ１１０４でＣＰＵ２０１は、Ｓ１１０２で生成した明度に対して写真用フィルタを適用して畳み込み演算を行い、得られた結果をＬ１とする。図１２（ｃ）は、Ｓ１１０４で用いる写真用フィルタの一例を示す図である。図１２（ｄ）は、図１２（ｃ）の写真用フィルタの周波数特性を示す図である。写真用フィルタはノイズ成分を強く除去する特性を有しており、ある帯域までの変化を抑えて高周波成分を減衰させることにより、滑らかな印象のＬ（明度）画像が生成される。

Ｓ１１０５でＣＰＵ２０１は、注目画素（ｘ，ｙ）と同じ座標の像域情報（ｆｌａｇ（ｘ，ｙ））をＲＡＭ２０３から取得する。Ｓ１１０６でＣＰＵ２０１は、Ｓ１１０３～Ｓ１１０５で取得した、文字用フィルタ処理後の明度（Ｌ０）と、写真用フィルタ処理後の明度（Ｌ１）と、像域情報（ｆｌａｇ（ｘ，ｙ））とを用いて、下記式６により注目画素の明度信号Ｌを演算する。

Ｓ１１０７でＣＰＵ２０１は、Ｓ１１０６で生成したＣＩＥ－Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊の明度信号Ｌ及び分離された色差成分（ａ^＊ｂ^＊）のカラー画像からＲＧＢカラー画像を生成し、生成されたＲＧＢカラー画像をＲＡＭ２０３に保存して、本処理を終了させる。

次に、Ｓ４０６での印刷データの合成処理について説明する。図１３は、第１実施形態でのＳ４０６での印刷データの合成処理のフローチャートである。Ｓ１３０１でＣＰＵ２０１は、Ｓ４０５で生成した注目画素のＲＧＢカラー画像をＲＡＭ２０３から読み込む。

Ｓ１３０２でＣＰＵ２０１は、色変換処理プログラム３０６（図３参照）を用いて、Ｓ１３０１で取得したＲＧＢカラー画像を、印刷を行うための色材の色、例えばＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の信号に変換する。一般的には、ＲＧＢからＣＭＹＫに色変換を行う場合、３次元マトリクスと補間演算による色変換を利用する。その際、Ｓ１３０２では、注目画素が原稿の文字部分であった場合を想定したＣＭＹＫの色信号値を生成する。例えば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）の信号値であれば、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，０，２５５）とする。文字画素を黒トナーのみで構成するように調整することで、黒を表現するためのトナーの使用量を低減させることができる。

Ｓ１３０３でＣＰＵ２０１は、Ｓ１３０２と同様の処理を行うが、ここでは、注目画素が原稿の非文字部分であった場合を想定したＣＭＹＫの色信号値を生成する。例えば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）の信号値であれば、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（３０，３０，３０，２００）とする。黒い画素でも黒トナー以外の色トナーを混ぜることにより、写真印刷に用いられるようなより深みのある豊かな黒を表現することができる。

Ｓ１３０４でＣＰＵ２０１は、注目画素と同じ座標の像域情報をＲＡＭ２０３から取得する。Ｓ１３０５でＣＰＵ２０１は、Ｓ１３０２で生成した文字用のＣＭＹＫ画像とＳ１３０３で生成した非文字用のＣＭＹＫ画像を下記式７～１０を用いて合成して、色材信号を得る。なお、（ｘ，ｙ）は注目画素の座標を、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋはそれぞれ合成した色材信号であり、Ｃ０，Ｍ０，Ｙ０，Ｋ０はそれぞれＳ１３０２で生成した色材信号であり、Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１はそれぞれＳ１３０３で生成した色材信号である。また、ｆｌａｇはＳ１３０４で取得した像域情報である。

Ｓ１３０６でＣＰＵ２０１は、ハーフトーン処理プログラム３０７（図３参照）を用いて、Ｓ１３０５で生成したＣＭＹＫ画像を、プリンタ１３０が印刷可能なビット深度（例えば１ビット）にするために疑似階調のハーフトーン画像に変換する。ハーフトーン画像への変換方法は限定されず、例えば、誤差拡散法やディザ法等の公知の方法を用いることができる。ＣＰＵ２０１は、Ｓ１３０６の処理後に、本処理を終了させる。

上記説明の通り、第１実施形態によれば、画像信号を文字領域と非文字領域と分離する画像処理での演算負荷を軽減させることができる。これにより、ＣＰＵ２０１やＧＰＵ２０５は、ハードウェアの制御やレンダリング処理等のＭＦＰ１００での全体的な制御を実行しながら、高速で高品位の印刷処理を実行することが可能になる。

＜第２実施形態＞
画素ごとの像域情報は、ＲＡＭ２０３に格納されている場合に、ＪＰＥＧのような高効率な非可逆圧縮に利用することができない。これは、非可逆圧縮で発生するノイズによって、原稿の文字画素の一部が非文字として処理されてしまい、著しく画質が低下する可能性があるからである。

そこで、第２実施形態では、像域情報を２値情報として取得して取り扱う構成について説明する。なお、第２実施形態では、像域情報を２値情報として扱う処理を中心に説明し、第１実施形態と共通する処理については説明を省略する。コピー処理を例とした全体的な処理は、図４のフローチャートに準ずる。第２実施形態では、図４のフローチャートの処理のうちのＳ４０３～Ｓ４０６の処理が、第１実施形態とは異なるため、以下、これらの処理について説明する。

図１４は、第２実施形態でのＳ４０３（像域情報生成処理）のフローチャートである。Ｓ１４０1～Ｓ１４０６各処理は、図５のフローチャートのＳ５０１～Ｓ５０６の処理と同じであるため、説明を省略する。Ｓ１４０７でＣＰＵ２０１は、Ｓ１４０６での演算後の注目画素の標準偏差の値が所定の閾値より大きいか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、注目画素の標準偏差の値が所定の閾値より大きいと判定した場合（Ｓ１４０７でＹｅｓ）、処理をＳ１４０８へ進め、注目画素の標準偏差の値が所定の閾値以下であると判定した場合（Ｓ１４０７でＮｏ）、処理をＳ１４０９へ進める。

Ｓ１４０８でＣＰＵ２０１は、像域情報に文字情報であることを示すフラグを格納し、本処理を終了させる。Ｓ１４０９でＣＰＵ２０１は、像域情報に非文字情報であることを示すフラグを格納し、本処理を終了させる。以上の処理により、Ｓ４０３の像域情報生成処理において、１ページ分の文字／非文字の２値の値が生成される。

図１５は、第２実施形態でのＳ４０４（ディスクリーン処理）のフローチャートである。Ｓ１５０１でＣＰＵ２０１は、注目画素の像域情報をＲＡＭ２０３から取得する。Ｓ１５０２でＣＰＵ２０１は、Ｓ１５０１で取得した像域情報が非文字を示すものか否かを判定する。Ｓ１５０２の処理は、Ｓ１４０８，Ｓ１４０９で像域情報に付されたフラグに基づいて行われる。ＣＰＵ２０１は、像域情報が非文字を示すものであると判定した場合（Ｓ１５０２でＹｅｓ）、処理をＳ１５０３へ進め、像域情報が非文字を示すものではない（文字を表すものである）と判定した場合（Ｓ１５０２でＮｏ）、本処理を終了させる。Ｓ１５０３，Ｓ１５０４の処理はそれぞれ、図９のフローチャートのＳ９０１，Ｓ９０２の処理と同じであるため、説明を省略する。

図１６は、第２実施形態でのＳ４０５（エッジ強調処理）のフローチャートである。Ｓ１６０１～Ｓ１６０３の処理は、図１１のフローチャートのＳ１１０１～１１０３の処理と同じであるため、説明を省略する。Ｓ１６０４でＣＰＵ２０１は、Ｓ１６０３で取得した注目画素の像域情報が非文字を示すものか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、像域情報が非文字を示すものであると判定した場合（Ｓ１６０４でＹｅｓ）、処理をＳ１６０５へ進め、像域情報が非文字を示すものではない（文字を表すものである）と判定した場合（Ｓ１６０４でＮｏ）、処理をＳ１６０６へ進める。Ｓ１６０５，Ｓ１６０６，Ｓ１６０７の処理は、図１１のフローチャートのＳ１１０４，Ｓ１１０３，Ｓ１１０７の処理と同じであるため、説明を省略する。

図１７は、第２実施形態での印刷データ合成処理のフローチャートである。Ｓ１７０１，Ｓ１７０２の処理は、図１３のフローチャートのＳ１３０１，Ｓ１３０４の処理と同じであるため、説明を省略する。Ｓ１７０３でＣＰＵ２０１は、Ｓ１７０２で取得した注目画素の像域情報が非文字を示すものか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、像域情報が非文字を示すものであると判定した場合（Ｓ１７０３でＹｅｓ）、処理をＳ１７０４へ進め、像域情報が非文字を示すものではない（文字を表すものである）と判定した場合（Ｓ１７０３でＮｏ）、処理をＳ１７０５へ進める。Ｓ１７０４，Ｓ１７０５，Ｓ１７０６の処理は、図１３のフローチャートのＳ１３０３，Ｓ１３０２，Ｓ１３０６の処理と同じであるため、説明を省略する。このような第２実施形態でも、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。

以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。更に、上述した各実施形態は本発明の一実施形態を示すものにすぎず、各実施形態を適宜組み合わせることも可能である。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。

１２０ スキャナ
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＯＭ
２０４ ＨＤＤ
２０５ ＧＰＵ
３０３ 像域情報生成処理プログラム
３０４ ディスクリーン処理プログラム
３０５ エッジ強調処理プログラム
３０６ 色変換処理プログラム
３０８ 印刷データ合成処理プログラム

Claims (15)

1. 原稿読取装置により読み取られた原稿画像を処理する画像処理装置であって、
   前記原稿画像から選択した画素および該選択された画素の周囲の画素とからなる矩形画像の統計値を演算する第１の演算手段と、
   前記選択された画素が示す像域情報を前記統計値に基づいて生成する生成手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記統計値は標準偏差であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記標準偏差は、前記矩形画像を構成する各画素の信号値と、前記矩形画像を構成する各画素の信号値の平均値を用いて求められることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記矩形画像をグレースケールに変換する第１の変換手段と、
   前記選択された画素が前記矩形画像の中で細線を構成する画素か否かを判定する判定手段と、
   前記選択された画素が細線を構成しない場合に、前記選択された画素を含む前記グレースケールに変換された後の矩形画像に対してスムージング処理を行うスムージング処理手段と、を備え、
   前記第１の演算手段は、前記選択された画素が細線を構成する場合には、前記選択された画素を含む矩形画像ではスムージング処理を行わない信号値を用いて前記標準偏差を演算し、前記選択された画素が細線を構成しない場合には、前記選択された画素を含む矩形画像では前記スムージング処理を行った後の信号値を用いて前記標準偏差を演算することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記生成手段は、
   前記選択された画素の統計値を、前記選択された画素と該画素に隣接する画素の統計値のうちの最大の値で置換する置換手段と、
   前記置換手段により置き換えられた統計値を前記選択された画素の像域情報として記憶する記憶手段と、を備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記矩形画像にデジタルフィルタを用いてディスクリーン処理を行うディスクリーン処理手段と、
   前記選択された画素の、元の信号値、前記ディスクリーン処理された後の信号値および前記像域情報を用いて、前記選択された画素の各色の信号値を演算する第２の演算手段と、を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記ディスクリーン処理が施された矩形画像にエッジ強調処理を行うエッジ強調手段を備え、
   前記エッジ強調手段は、
   前記矩形画像を明度と色差成分の信号に分離する分離手段と、
   前記分離手段が生成した明度信号に対して文字用のフィルタを適用することで前記選択された画素の明度信号を演算する第３の演算手段と、
   前記分離手段が生成した明度信号に対して写真用のフィルタを適用することで前記選択された画素の明度信号を演算する第４の演算手段と、
   前記第３の演算手段と前記第４の演算手段により得られる明度信号から前記選択された画素の明度信号を演算する第５の演算手段と、を備えることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第５の演算手段により得られる明度信号を色材信号に変換する変換手段と、
   前記像域情報と前記色材信号から印刷データを合成する合成手段と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記記憶手段は、前記選択された画素の像域情報を、前記置換手段により置き換えられた統計値が所定の閾値より大きい場合に文字情報として記憶し、前記置換手段により置き換えられた統計値が所定の閾値以下である場合に非文字情報として記憶することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
10. 前記選択された画素の前記像域情報が前記非文字情報である場合に、前記選択された画素を含む前記矩形画像にデジタルフィルタを用いてディスクリーン処理を行うディスクリーン処理手段を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記ディスクリーン処理が施された矩形画像にエッジ強調処理を行うエッジ強調手段を備え、
    前記エッジ強調手段は、
    前記矩形画像を明度と色差成分の信号に分離する分離手段と、
    前記選択された画素の前記像域情報が前記文字情報である場合に、前記選択された画素を含む矩形画像の明度信号に対して文字用のフィルタを適用することで前記選択された画素の明度信号を演算する第３の演算手段と、
    前記選択された画素の前記像域情報が前記非文字情報である場合に、前記選択された画素を含む矩形画像の明度信号に対して写真用のフィルタを適用することで前記選択された画素の明度信号を演算する第４の演算手段と、
    前記第３の演算手段と前記第４の演算手段により得られる明度信号と前記統計値から前記選択された画素の明度信号を演算する第５の演算手段と、を備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記第５の演算手段により得られる明度信号を色材信号に変換する変換手段と、
    前記像域情報と前記色材信号から印刷データを合成する合成手段と、を備えることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記第１の演算手段および前記生成手段は、前記画像処理装置の全体的な制御を行うＣＰＵ又はＧＰＵであることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 画像処理装置の制御方法であって、
    原稿読取装置により読み取られた原稿画像から選択した画素および該選択された画素の周囲の画素とからなる矩形画像の統計値を演算するステップと、
    前記選択された画素が示す像域情報を前記統計値に基づいて生成するステップと、を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
15. コンピュータを請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させることを特徴とするプログラム。

Images