JP3966404B2 - Image processing method, image processing apparatus, and image forming apparatus - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえばスキャナ等のカラー画像入力装置によって読取られた画像データに含まれる色文字領域の再現性を向上させる画像処理方法および画像処理装置ならびに画像形成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
原稿に形成される画像を読取る画像入力装置、たとえばデジタルスキャナおよびデジタルスチルカメラは、原稿画像から３刺激値レッドＲ、グリーンＧおよびブルーＢに関する色情報を、蓄積電荷結合素子（charge coupled device：略称ＣＣＤ）イメージセンサなどの固体撮像素子によって得て、３刺激値の色情報をアナログ信号からデジタル信号にそれぞれ変換して、原稿画像を表す入力画像データとして画像処理装置に与える。
【０００３】
従来の技術の画像処理装置では、入力画像データに含まれる文字領域、網点領域および写真領域の各領域を、色情報に基づいて、局所単位で識別し、各領域の特性に応じて画質向上処理を切替えることによって、原稿画像の再現性を高める構成になっている。特に、文字領域を識別できる画像処理装置では、入力画像データのうち急峻な濃度変化を示すエッジ部分の検出結果と、３刺激値レッドＲ、グリーンＧおよびブルーＢを補色反転した３刺激値であるシアンＣ、マゼンタＭおよびイエローＹの濃度値の最小値と最大値との差が最大になるときの色相情報とによって、文字領域を抽出する。そして抽出された文字領域に対し強調処理といった補正処理を施して、出力時に文字領域の再現性を高くすることができる画像データに補正している。さらにこれらの画像処理装置は、シアンＣ、マゼンタＭおよびイエローＹのうち最小値を示すｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）に係数αをかけたα×｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝をグレイ成分と考えて、このグレイ成分を取り除く下色除去（Under Color Removal：略称ＵＣＲ）をして、下色除去されたグレイ成分に見合う黒Ｋを加える。これによって黒文字の再現性を向上させるとともに、各色の位置ずれによって生じる色にじみを防ぐことができる画像データが得られる。文字領域が、黒文字領域と識別された場合、シアンＣ、マゼンタＭおよびイエローＹの色成分を完全に取り除いて黒Ｋだけで表すように補正処理し、有彩色文字を含む文字領域である色文字領域と識別された場合、反対に黒Ｋを用いずに、３色の色材シアンＣ、マゼンタＭおよびイエローＹだけを用いて、画像を表すように補正処理する。
【０００４】
たとえば特開平１−２６４８４７号公報に示される画像処理装置では、入力画像データに対して、色成分の濃度値に基づいてエッジ部および色相を検出して、この色相の検出結果に基づいて、色文字領域の色成分を補正することができる構成になっている。色相の検出結果に基づいて、エッジ部が有彩と判定された場合において、色文字領域の色成分が閾値と比較されて、不必要な色成分と判断された場合、色成分の彩度が低くなって色濁りの原因となる不必要色成分が消去されるとともに、必要な色成分と判断された場合、必要色成分を強調する。これによって色文字領域の色成分の彩度が高くなるように、色文字領域の色成分が補正される。たとえばレッド系に分類される色を有する文字が、原稿画像に形成されている場合、不必要色成分であるシアンＣの色成分を消去し、必要色成分であるイエローＹの色成分を強調することによって、彩度の低下によって生じる色の濁りを除去して、再現性を高めている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
これらの従来技術の画像処理装置では、入力画像データのうち、色文字領域の色成分の補正において、３刺激値シアンＣ、マゼンタＭおよびイエローＹの色成分で表される純粋な色、すなわち彩度が最も高い純色に近づくように補正する。このように色文字領域の色成分を、純色に近づけるように補正する場合、原稿画像に存在する色文字が、純色によって形成されていることが前提である。しかし、さまざまな色材を用いて色文字を形成する方法が確立されるにつれて、原稿画像に存在する色文字が、中間色によって形成される機会が多くなっている。したがってこれらの画像処理装置における画像処理方法では、原稿画像の実際の中間色を純色に近づけるように、色文字領域の色成分を補正するので、画像出力時に原稿画像の色文字を忠実に再現することができない。
【０００６】
さらに特開平１−２６４８４７号公報に示される画像処理装置では、色文字領域の不必要色成分を消去し、必要色成分を強調することによって、色文字領域の色が、より純粋なレッドＲ、グリーンＧ、ブルーＢ、シアンＣ、マゼンタＭ、イエローＹ、黒Ｋおよび白Ｗの１次色および２次色に近づいてしまう。このように入力画像データの色成分が、本来の原稿画像の色成分に近づくように補正されないので、原稿画像の色文字を忠実に再現することができない。またうまく色文字領域の色成分を検出できない場合、雑音が色文字領域に混在すると、まれに雑音を強調させる不具合も予想される。たとえば雑音が色文字領域に混在する場合、レッド系に分類される色を有する色文字領域の色成分と、雑音にあたる１画素の色成分とが異なると、雑音にあたる画素の色成分は、色文字領域の補正後の色と異なった純色に近づくように補正されるので、レッド系とは異なった色になる。これによって雑音が誤って強調されてしまうことが起こりうる。
【０００７】
したがって本発明の目的は、画像出力時に文字領域の色を忠実に再現することができる画像処理方法および画像処理装置ならびに画像形成装置を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を解析し、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均を求める解析工程と、
文字部分の各画素の色相を示す色成分を前記平均に近づけるように、注目画素の色相を表す色成分に、前記平均およびこの注目画素の色成分の差に予め定める補正の度合いを調整するためのパラメータβ（０≦パラメータβ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【０００９】
本発明に従えば、解析工程において、画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態が解析される。補正工程において、解析工程における解析結果に基づいて、文字部分の色成分の分散が小さくなるように補正される。これによって、たとえば原稿に形成される画像を読取るときなどの画像入力時に色成分のばらつきが生じても、この色成分のばらつきを含む画像データを、色成分のばらつきを小さくした画像データに補正し、画像出力時に原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる。
解析工程において、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均が求められ、補正工程において、文字部分の各画素の色相を示す色成分が、解析工程において求められた色成分の平均に近づくように補正される。このように色成分の平均に近づける補正をすることによって、各画素における色成分の補正後の値を求めるための計算量を抑えて、各画素の色成分の分散を容易に小さくすることができるとともに、各画素の色成分の補正量を小さく抑えることができ、原稿に形成される画像を忠実に再現できるように画像データを補正することができる。また各画素毎の補正の方向のばらつきを小さく抑えることができ、自然な色再現ができるように再現性をさらに向上できる補正をすることができる。
【００１０】
また本発明は、複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字領域のすべての点について、予め定める直線との距離の２乗値を求めて、文字部分と下地部分との総和をとり、この総和を誤差として、この誤差を最小にすることによって前記分布状態を近似する近似直線を求める解析工程と、
文字領域の各画素の色成分を前記近似直線に垂直に近づけるように、注目画素を示す色成分に、近似直線およびこの注目の色成分から近似直線に下した垂線の交点の色成分とこの注目画素の色成分との差に補正の度合いを調整するパラメータγ（０≦パラメータγ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１１】
本発明に従えば、解析工程において、文字領域の各色成分の分布状態が明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表され、分布状態を近似する近似直線が求められ、補正工程において、文字領域の各画素の色成分が、近似直線に垂直に近似直線に近づくように補正される。したがって文字部分だけでなく、文字部分を含む文字領域全体における色成分の分散を小さくすることができるので、原稿に形成される画像をさらに忠実に再現することができるように画像データを補正することができる。
【００１２】
また本発明は、複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字部分の色相を示す色成分の分散状態を求め、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均の画素の点と、この画素の明度と同一の明度の明度軸上の点とを結ぶ等明度直線を求める解析工程と、
文字部分の各画素の色成分を、前記等明度直線に垂直に等明度直線に近づけるように補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１３】
本発明に従えば、解析工程において、文字部分の各色成分の分布状態を表す明度、彩度および色相を３軸とする空間座標系を用いて、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均の画素の点と、この画素の明度と同一な明度軸上の点とを結ぶ等明度直線が求められ、補正工程において、文字部分の各画素の色成分が、等明度直線に垂直に等明度直線に近づくように補正されるので、彩度を示す色成分の分散の状態が、補正前とほぼ同じ状態に保たれたまま、色相を示す色成分の分散が小さくなるように補正することができる。したがって原稿に形成される画像を再現する場合に違和感が生じないように、文字部分の色成分が補正されるので、原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる画像データに補正することができる。
【００１４】
また本発明は、解析工程の前に、入力される画像データから文字部分を含む文字領域を抽出する抽出工程を有することを特徴とする。
【００１５】
本発明に従えば、入力される全体の画像データから、文字部分を含む文字領域が抽出工程によって抽出される。これによって補正の対象となる画像部分だけを抽出し、処理が必要な部分だけ画像処理され、画像処理に要する計算量を小さくすることができる。
【００１６】
また本発明は、補正工程は、文字部分の各画素の明度を示す色成分を、予め定める補正明度に置き換えるように補正することを特徴とする。
【００１７】
本発明に従えば、補正工程において、文字部分の各画素の明度を示す色成分が、予め定める補正明度に置き換えられる。これによって各画素の明度を示す色成分が、予め定める値だけを有するので、明度の分散が小さくなり、原稿に形成される画像の良好な再現性を得ることができる補正をすることができる。
【００１８】
また本発明は、複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の色相を示す色成分の分布状態を解析し、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均を求める解析手段と、
文字部分の各画素の色相を示す色成分を前記平均に近づけるように、注目画素の色相を表す色成分に、前記平均およびこの注目画素の色成分の差に予め定める補正の度合いを調整するためのパラメータβ（０≦パラメータβ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００１９】
本発明によれば、解析手段において、画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態が解析される。補正手段において、解析工程における解析結果に基づいて、文字部分の色成分の分散が小さくなるように補正される。これによって、たとえば原稿に形成される画像を読取るときなどの画像入力時に色成分のばらつきが生じても、この色成分のばらつきを含む画像データを、色成分のばらつきを小さくした画像データに補正し、画像出力時に原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる。
解析手段において、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均が求められ、補正手段において、文字部分の各画素の色相を示す色成分が、解析手段において求められた色成分の平均に近づくように補正される。このように色成分の平均に近づける補正をすることによって、各画素における色成分の補正後の値を求めるための計算量を抑えて、各画素の色成分の分散を容易に小さくすることができるとともに、各画素の色成分の補正量を小さく抑えることができ、原稿に形成される画像を忠実に再現できるように画像データを補正することができる。また各画素毎の補正の方向のばらつきを小さく抑えることができ、自然な色再現ができるように再現性をさらに向上できる補正をすることができる。
【００２０】
また本発明は、複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字領域のすべての点について、予め定める直線との距離の２乗値を求めて、文字部分と下地部分との総和をとり、この総和を誤差として、この誤差を最小にすることによって前記分布状態を近似する近似直線を求める解析手段と、
文字領域の各画素の色成分を前記近似直線に垂直に近づけるように、注目画素を示す色成分に、近似直線およびこの注目の色成分から近似直線に下した垂線の交点の色成分とこの注目画素の色成分との差に補正の度合いを調整するパラメータγ（０≦パラメータγ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００２１】
本発明に従えば、解析手段において、文字領域の各色成分の分布状態が明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表され、分布状態を近似する近似直線が求められ、補正手段において、文字領域の各画素の色成分が、近似直線に垂直に近似直線に近づくように補正される。したがって文字部分だけでなく、文字部分を含む文字領域全体における色成分の分散を小さくすることができるので、原稿に形成される画像をさらに忠実に再現することができるように画像データを補正することができる。
【００２２】
また本発明は、複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字部分の色相を示す色成分の分散状態を求め、注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均の画素の点と、この画素の明度と同一の明度の明度軸上の点とを結ぶ等明度直線を求める解析手段と、
文字部分の各画素の色成分を、前記等明度直線に垂直に等明度直線に近づけるように補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００２３】
本発明に従えば、解析手段において、文字部分の各色成分の分布状態を表す明度、彩度および色相を３軸とする空間座標系を用いて、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均の画素の点と、この画素の明度と同一な明度軸上の点とを結ぶ等明度直線が求められ、補正手段において、文字部分の各画素の色成分が、等明度直線に垂直に等明度直線に近づくように補正されるので、彩度を示す色成分の分散の状態が、補正前とほぼ同じ状態に保たれたまま、色相を示す色成分の分散が小さくなるように補正することができる。したがって原稿に形成される画像を再現する場合に違和感が生じないように、文字部分の色成分が補正されるので、原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる画像データに補正することができる。
【００２４】
また本発明は、入力される画像データから文字部分を含む文字領域を抽出する抽出手段を有することを特徴とする。
【００２５】
本発明に従えば、入力される全体の画像データから、文字部分を含む文字領域が、抽出手段によって抽出される。これによって補正の対象となる画像部分だけを抽出し、処理が必要な部分だけ画像処理され、画像処理に要する計算量を小さくすることができる。
【００２８】
また本発明は、補正手段は、文字部分の各画素の明度を示す色成分を、予め定める補正明度に置き換えるように補正することを特徴とする。
【００２９】
本発明に従えば、文字部分の各画素の明度を示す色成分が、予め定める補正明度に補正手段によって置き換えられる。これによって各画素の明度を示す色成分が、予め定める値だけを有するので、明度の分散が小さくなり、原稿に形成される画像の良好な再現性を得ることができる補正をすることができる。
【００３２】
また本発明は、前記画像処理装置を含むことを特徴とする画像形成装置である。
【００３３】
本発明に従えば、入力される画像データから文字部分を含む文字領域が、抽出手段によって抽出され、文字部分の色成分の分布状態が、解析手段によって解析される。解析手段の解析結果に基づいて、文字部分の色成分の分散が、小さくなるように補正手段によって補正される。これによって、たとえば原稿に形成される画像を読取るときなどの画像入力時に色成分のばらつきが生じても、この色成分のばらつきを含む画像データを、色成分のばらつきを小さくした画像データに補正し、画像出力時に原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
本明細書において、数式に記載される文字に右向き矢印を付して記載される変数文字は、ベクトルであることを示し、文章中には同一の文字の後に「~」を付して記載し、数式に記載される文字に上スコアを付して記載される変数文字は、平均値であることを示し、同一の文字の後に「_」を付して記載する。
【００３５】
図１は、本発明の実施の一形態である画像処理装置３を含む画像形成装置１の構成を示すブロック図である。画像形成装置１は、紙および紙以外の材料からなる記録用のシートを含む記録材に、画像を形成するための装置であって、画像入力装置２、画像処理装置３および画像出力装置４を含んで構成される。
【００３６】
画像入力装置２は、原稿に形成される画像を読取るための装置であって、固体撮像素子、たとえば蓄積電荷結合素子（charge coupled device：略称ＣＣＤ）を用いたイメージセンサを備えるスキャナ部を含んで構成される。画像入力装置２は、光源によって白色光を原稿に照射して、原稿からの反射光の色、すなわち波長と強度とを、ＣＣＤイメージセンサによって、主走査方向および副走査方向に並ぶ複数の画素に分割して検出して、原稿画像を読取り、各画素の色および強度によって原稿画像を表す原稿画像データを、電気信号によって画像処理装置３に与える。
【００３７】
原稿画像データは、３つの色成分である赤、緑および青の濃度に対応する数値によって表され、赤Ｒ’、緑Ｇ’および青Ｂ’信号として画像処理装置３に与えられる。赤Ｒ’信号は、原稿からの赤色光の反射率を画素毎にアナログで表す電気信号である。緑Ｇ’信号は、原稿からの緑色光の反射率を画素毎にアナログで表す電気信号である。青Ｂ’信号は、原稿からの青色光の反射率を画素毎にアナログで表す電気信号である。
【００３８】
画像処理装置３は、画像出力時に原稿画像の再現性を向上させることができるように、与えられる画像データを補正する画像処理をするための装置である。画像処理装置３は、アナログ／デジタル変換部（以下、Ａ／Ｄ変換部という）５、シェーディング補正部６、入力階調補正部７、領域分離処理部８、色補正部９、黒生成下色除去部１０、空間フィルタ処理部１１、出力階調補正部１２および階調再現処理部１３を含んで構成される。
【００３９】
Ａ／Ｄ変換部５は、与えられるアナログ信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換部５は、アナログ信号である赤Ｒ’信号、緑Ｇ’信号および青Ｂ’信号を、各画素毎に赤色光、緑色光および青色光の反射率をデジタルで表すデジタル信号である赤Ｒ信号、緑Ｇ信号および青Ｂ信号にそれぞれ変換する。Ａ／Ｄ変換部５は、赤Ｒ信号、緑Ｇ信号および青Ｂ信号を、シェーディング補正部６に与える。
【００４０】
シェーディング補正部６は、赤Ｒ信号、緑Ｇ信号および青Ｂ信号の表すデータに含まれる歪み成分を取り除く処理をする。シェーディング補正部６は、赤Ｒ信号、緑Ｇ信号および青Ｂ信号に対して、画像入力装置２の照明系、結像光学系および撮像系（受像系）で生じる各種の歪み成分を取り除く処理をし、処理後の赤Ｒ信号、緑Ｇ信号および青Ｂ信号を、入力階調補正部７に与える。
【００４１】
入力階調補正部７は、与えられる信号に対して、その信号の表すデータのカラーバランスを整えると同時に、画像処理をするときに扱いやすいデータの信号に変換する。入力階調補正部７は、シェーディング補正部６からの赤Ｒ信号、緑Ｇ信号および青Ｂ信号に対して、各反射率値をこれに基づいてカラーバランスを整えるように補正するとともに、各色成分の光の反射率値を赤、緑および青である各色成分の濃度値を表す信号に変換する。その後さらに、入力階調補正部７は、赤、緑および青の濃度値で表される各画素の信号を、補色反転した他の３つの色成分であるシアン、マゼンタおよびイエローの濃度値で表す信号、したがって各画素のシアンの濃度をデジタルで表すシアンＣ’信号、各画素のマゼンタの濃度をデジタルで表すマゼンタＭ’信号および各画素のイエローの濃度をデジタルで表すイエローＹ’信号に変換して、領域分離処理部８に与える。シアンＣ’信号、マゼンタＭ’信号およびイエローＹ’信号は、原稿画像を表すデジタル信号である。以下、シアンＣ’信号を「Ｃ’信号」、マゼンタＭ’信号を「Ｍ’信号」およびイエローＹ’信号を「Ｙ’信号」という場合がある。
【００４２】
領域分離処理部８は、与えられる画像データによって表される原稿画像全体から補正の対象となる補正対象画像部分を含む補正対象画像領域を抽出する抽出手段である。領域分離処理部８は、入力階調補正部７からのＣ’信号、Ｍ’信号およびＹ’信号に基づいて、原稿画像データによって表される原稿画像の各画素を複数の画像領域の構成要素として分離することによって補正対象画像領域を抽出する。本実施の形態では、画像領域は、文字を表す文字領域、網点で像を表す網点領域および写真を表す写真領域である。領域画像処理部８は、入力階調補正部７からのＣ’信号、Ｍ’信号およびＹ’信号をそのまま色補正部９に与えるとともに、領域分離結果に基づいて、各画素がどの画像領域に属すかを表す領域識別信号を色補正部９、黒生成下色除去部１０、空間フィルタ処理部１１および階調再現処理部１３に与える。
【００４３】
色補正部９は、画像出力時に原稿画像の再現性を向上することができるように、画像出力時に用いられるシアン、マゼンタおよびイエローの各色材に含まれる不要吸収成分を、シアン、マゼンタおよびイエローの各色材の分光特性に基づいて色濁りを取り除く処理をする。色補正部９は、上記複数の画像領域の１つである色補正部９での補正の対象となる画像領域であって、上記の各色成分で表される補正対象画像部分を含む補正対象画像領域の色の補正をする。本実施の形態では、補正対象画像領域は、文字領域であり、補正対象画像部分は、文字部分である。この色補正部９は、補正対象画像領域の画像データに対して、少なくとも補正対象画像部分の各色成分の分布状態を解析する解析手段である分布解析部１４と、解析手段１４の解析結果に基づいて、補正対象画像部分の色成分の分散が、小さくなるように補正する補正手段である補正部１５とを含んで構成される。
【００４４】
Ｃ’信号、Ｍ’信号、Ｙ’信号および領域識別信号が、色補正部９に領域分離処理部８によって与えられると、領域分離処理部８からの領域識別信号に基づいて、補正対象画像部分の各色成分の分布状態が、分布解析部１４によって解析される。分布解析部１４の解析結果に基づいて、補正対象画像部分の各色成分の分散が、小さくなるように補正部１５によって補正される。色補正部９は、補正後の色成分を表すＣ”信号、Ｍ”信号およびＹ”信号を黒生成下色除去部１０に与える。
【００４５】
黒生成下色除去部１０は、与えられるシアン、マゼンタおよびイエローの色成分の濃度値に基づいて、黒を生成する黒生成処理およびシアン、マゼンタおよびイエローの色成分から黒生成処理で得られる黒の色成分を差し引いて、新たなシアン、マゼンタおよびイエローの色成分の濃度値を求める下色除去（Under Color Removal：略称ＵＣＲ）処理をする。色補正部９による補正後の色成分を表すシアンＣ”信号、マゼンタＭ”信号およびイエローＹ”信号の３色の信号は、黒生成下色除去部１０による処理によって、シアンＣ信号、マゼンタＭ信号、イエローＹ信号および黒Ｋ信号の４色の信号に変換される。以下、シアンＣ信号を「Ｃ信号」、マゼンタＭ信号を「Ｍ信号」、イエローＹ信号を「Ｙ信号」および黒Ｋ信号を「Ｋ信号」という場合がある。黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成の方法が挙げられる。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性を表す関数をｙ＝ｆ（ｘ）で表し、入力される値をＣ”信号、Ｍ”信号およびＹ”信号の表す色成分で表し、Ｃ”信号、Ｍ”信号およびＹ”信号の表す色成分の濃度値の下色除去率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成処理および下色除去処理後のシアン、マゼンタ、イエローおよび黒の色成分は、以下の式（１）によって求められる。黒生成下色除去部１０は、黒生成および下色除去後のＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号を、空間フィルタ処理部１１に与える。
Ｋ＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ”， Ｍ”， Ｙ”）｝
Ｃ＝Ｃ”−αＫ
Ｍ＝Ｍ”−αＫ
Ｙ＝Ｙ”−αＫ …（１）
【００４６】
空間フィルタ処理部１１は、画像データに対して、領域識別信号に基づいて各画像領域の空間周波数特性を補正することによって、出力画像のぼやけおよび粒状性劣化を防ぐように、デジタルフィルタを用いる空間フィルタ処理をする。出力階調補正部１２は、与えられる信号を、画像出力するときに画像出力装置４の特性値を表す信号に変換する処理をする。階調再現処理部１３は、与えられる信号に基づいて、画像を出力するための階調再現処理をする。
【００４７】
たとえば領域分離処理部８によって抽出された文字領域の画像データは、画像出力時に文字の再現性を向上させるように、空間フィルタ処理部１１による空間フィルタ処理によって、高周波数の強調量を大きくされる。その後文字領域の画像データは、階調再現処理部１３において、高域の周波数の再現に適した高解像度のスクリーンによって、二値化または多値化処理される。
【００４８】
領域分離処理部８によって抽出された網点領域の画像データは、空間フィルタ処理部１１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を用いて処理される。さらに網点領域の画像データは、出力階調補正部１２において、濃度値などが表す信号を画像出力装置４の特性値である網点面積率に変換された後、階調再現処理部１３において、最終的に画像を画素に分離して、それぞれの階調を再現できるように処理される。
【００４９】
領域分離処理部８によって抽出された写真領域の画像データは、階調再現処理部１３において、階調再現性を重視したスクリーンによって、二値化または多値化処理される。
【００５０】
階調再現処理部１３による処理後の画像データは、記憶手段に一旦記憶されて、所定のタイミングで記憶手段から読み出されて画像出力装置４に与えられる。
【００５１】
画像出力装置４は、画像処理装置３によって画像処理された画像データに基づいて、画像を記録材に形成するための装置である。画像出力装置４の例として、たとえば電子写真方式およびインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置などを挙げることができるが、特に限定されるものではない。
【００５２】
図２は、領域分離処理部８および色補正部９の構成を示すブロック図である。領域分離処理部８は、領域判定部２０および文字領域判定部２１を含んで構成される。領域判定部２０は、入力階調補正部７からの原稿画像データを表すシアンＣ’信号、マゼンタＭ’信号およびイエローＹ’信号に基づいて、原稿画像データが表す原稿画像の各画素が文字領域、網点領域および写真領域のどの画像領域に属するかを判定する。また領域判定部２０は、原稿画像を各画像領域に分離、すなわち各画素毎に、どの画像領域に属するかを表す識別データを与え、この識別データを表す領域識別信号を色補正部９、黒生成下色除去部１０、空間フィルタ処理部１１、階調再現処理部１３および文字領域判定部２１に与える。領域識別信号は、領域判定された画素が文字領域に属することを表す文字領域識別信号と、領域判定された画素が網点領域に属することを表す網点領域識別信号と、領域判定された画素が写真領域に属することを表す写真領域識別信号とを含む信号である。
【００５３】
領域判定部２０は、少なくとも文字領域の画像データを含む原稿画像データと、文字領域識別信号とを文字領域判定部２１に与える。また領域判定部２０は、文字領域識別信号、網点領域識別信号および写真領域識別信号を色補正部９、黒生成下色除去部１０、空間フィルタ処理部１１および階調再現処理部１３に与える。文字領域判定部２１は、領域判定部２０によって原稿画像データから分離される文字領域の画像データと、文字領域識別信号とに基づいて、文字部分を抽出する。
【００５４】
原稿画像は、以下の方法を用いて、文字領域、網点領域および写真領域の画像データに、領域判定部２０によって分離され、抽出される。領域判定部２０は、原稿画像データの任意の画素である注目画素を中心に、主走査方向および副走査方向に自然数個の画素を含む領域、すなわちＭ×Ｎ個の画素を含むブロックをとり、このブロック内の画素のデータに基づいて、注目画素がどの領域に属するかを判定する。ＭまたＮは、自然数であって相互に同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００５５】
その判定結果は、注目画素の領域識別信号として用いられる。ブロックに含まれる画素において、画素の濃度である信号がもつ値（以下、「信号レベル」という場合がある）の最大値および最小値を求めて、最大値を最大画素信号レベルＤｍａｘ、最小値を最小画素信号レベルＤｍｉｎとする。ブロックに含まれる画素のうち、たとえば注目画素と注目画素の周囲にある８個の画素とを合わせた９個の画素の信号レベルの平均値Ｄａｖｅを求める。この平均値Ｄａｖｅを閾値として用いて、ブロックの画像が各画素の信号レベルを０（閾値未満）と１（閾値以上）とに置換えられて二値化される。
【００５６】
このような二値化処理後、まず注目画素が、網点領域に属する画素であるか否かを判定する。網点領域では、背景、すなわち下地に、下地と大きく濃度値の異なる複数の点（網点）を配置して、たとえば下地に対して網点の信号レベルが大きい画像が形成されており、ブロック内の各画素の信号レベルが主走査方向および副走査方向に、隣接する画素間で大きく変化するとともに、主走査方向および副走査方向に関して、隣接する画素間での信号レベルの変化の回数が多い。領域判定部２０は、このような条件を満たすブロックの注目画素を網点領域に属する画素であると判定する。網点を表す画素と下地を表す画素との誤判定が生じないように、最大画素信号レベルＤｍａｘと平均値Ｄａｖｅとの差が、閾値Ｂ₁と比較され、平均値Ｄａｖｅと最小画素信号レベルＤｍｉｎとの差が、閾値Ｂ₂と比較される。主走査方向において、二値化された各画素の信号レベルが、０から１および１から０に変化する点の数Ｋ_Hが求められ、その変化点数Ｋ_Hが閾値Ｔ_Hと比較される。副走査方向において、二値化された各画素の信号レベルが、０から１および１から０に変化する点の数Ｋ_Vが求められ、その変化点数Ｋ_Vが閾値Ｔ_Vと比較される。最大画素信号レベルＤｍａｘと平均値Ｄａｖｅとの差と、平均値Ｄａｖｅと最小画素信号レベルＤｍｉｎとの差と、変化点数Ｋ_Hと、変化点数Ｋ_Vとを閾値と比較して、以下の条件を用いて、注目画素が属する画像領域を判定する。
Ｄｍａｘ−Ｄａｖｅ＞Ｂ₁かつＤａｖｅ−Ｄｍｉｎ＞Ｂ₂
かつＫ_H＞Ｔ_HかつＫ_V＞Ｔ_V … 網点領域
上の条件以外 … 非網点領域
【００５７】
注目画素が網点領域に属する画素であるか否かの判定の条件には、最大画素信号レベルＤｍａｘと平均値Ｄａｖｅとの差が、閾値Ｂ₁よりも大きいという条件と、平均値Ｄａｖｅと最小画素信号レベルＤｍｉｎとの差が、閾値Ｂ₂よりも大きいという条件と、主走査方向の変化点数Ｋ_Hが、閾値Ｔ_Hよりも大きいという条件と、副走査方向の変化点数Ｋ_Vが、閾値Ｔ_Vよりも大きいという条件とがあり、これらの条件をすべて満たす場合、注目画素が網点領域に属する画素であると判定される。これらの条件のうち、ひとつでも満たない条件がある場合、注目画素は、文字領域および写真領域である非網点領域に属する画素であると判定される。
【００５８】
注目画素が非網点領域に属する画素であると判定された場合、注目画素が、文字領域および写真領域のどちらに属する画素であるか判定する。文字領域では、最大画素信号レベルＤｍａｘと最小画素信号レベルＤｍｉｎとの差が大きく、文字領域に属する画素の信号レベルも全体的に高いと考えられるので、以下の条件を用いて、注目画素が属する画像領域を判定する。
Ｄｍａｘ＞Ｐ_AまたはＤｍｉｎ＜Ｐ_Bまたは
ＤｍａｘとＤｍｉｎとの差分Ｄｓｕｂ＞Ｐ_C … 文字領域
上の条件以外 … 写真領域
【００５９】
注目画素が、文字領域に属する画素であるか否かを判定する条件には、最大画素信号レベルＤｍａｘが、閾値Ｐ_Aよりも大きいという条件と、最小画素信号レベルＤｍｉｎが、閾値Ｐ_Bよりも小さいという条件と、最大画素信号レベルＤｍａｘと最小画素信号レベルＤｍｉｎとの差分Ｄｓｕｂが、閾値Ｐ_Cよりも大きいという条件とがあり、これらの条件のうち少なくとも１つの条件を満たす場合、注目画素が文字領域に属する画素であると判定される。これらの条件をすべて満たさない場合、すなわち最大画素信号レベルＤｍａｘが閾値Ｐ_A以下であって、かつ最小画素信号レベルＤｍｉｎが閾値Ｐ_B以上であって、かつ最大画素信号レベと最小画素信号レベルとの差分Ｄｓｕｂが閾値Ｐ_C以下である場合、注目画素は、写真領域に属する画素であると判定される。ある注目画素の領域判定が終了した後、他の画素を新たな注目画素として、新たな注目画素を中心にＭ×Ｎ個の画素を含むブロックをとり、前述の画像領域の判定をする。注目画素がどの領域に属するかの判定は、注目画素のシアン、マゼンタおよびイエローの各色成分ごとにされ、２つの色成分において、注目画素が網点領域に属する条件を満たす場合、注目画素が網点領域に属する画素であると判定される。このような領域判定が原稿画像の全ての画素について、注目画素にあてはめて、領域判定される。
【００６０】
領域判定部２０は、文字領域に属すると判定された画素が原稿画像のどの画素であるかを表す文字領域識別信号を、文字領域判定部２１に与え、網点および写真領域に属すると判定された画素が原稿画像のどの画素であるかを表す網点および写真領域識別信号を、色補正部９に与える。
【００６１】
文字領域判定部２１は、文字領域識別信号に基づいて、文字領域から、文字部分を抽出する手段であって、エッジ判定部２２、色判定部２３および色文字判定部２４を含んで構成される。エッジ判定部２２は、隣接する画素との間の急峻な信号レベルの変化、すなわち急峻な濃度変化を示すエッジ部にあたる画素を検出する手段であって、領域判定部２０からの文字領域識別信号に基づいて、文字領域に属する画素がエッジ部に属するか否かを判定して、その判定結果を表すエッジ判定信号を色文字判定部２４に与える。このエッジ部が文字部分となる。
【００６２】
色判定部２３は、画素が有彩色を表す画素であるか、無彩色を表す画素であるかの判定をする手段であって、領域判定部２０からの文字領域識別信号に基づいて、文字領域に属する画素が、有彩色を表す画素であるか否かの判定をして、その判定結果を表す有彩判定信号を色文字判定部２４に与える。色文字判定部２４は、エッジ判定部２２および色判定部２３の判定結果に基づいて、文字領域に属する画素が、有彩色の文字部分であるか、無彩色の文字部分であるかを判定する手段である。
【００６３】
図３は、領域分離処理部８に含まれるエッジ判定部２２の構成を示すブロック図である。図４は、エッジ部検出用のマスクおよびフィルタを示す図であって、図４（１）は、エッジ検出用のマスクを示し、図４（２）は、主走査方向のゾーベルフィルタ４０を示し、図４（３）は、副走査方向のゾーベルフィルタ４１を示す。エッジ判定部２２は、主走査ゾーベルフィルタ部３０、副走査ゾーベルフィルタ部３１、各色絶対値算出部３２、各色加算器３３、各色比較器３４、加算器３５および比較器３６を含んで構成される。エッジ判定部２２は、エッジを検出するためのフィルタを用いて、画素が文字部分であるエッジ部であるか否かの判定をする。画素がエッジ部であるか否かの判定は、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分ごとにされる。主走査ゾーベルフィルタ部３０、副走査ゾーベルフィルタ部３１、各色絶対値算出部３２、各色加算器３３および各色比較器３４の処理は、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分において、同じ処理であるので具体的な処理の説明はシアンの色成分についてだけする。マゼンタ、イエローに関しても同様の手段を有する。
【００６４】
ある画素を注目画素３７として、注目画素３７を中心とする主走査方向および副走査方向に所定数の画素を有するマスク、たとえば図４（１）に示す５×５マスク３８が、図示しないラインメモリから読み出され、さらに５×５マスク３８から注目画素３７を中心とする３×３マスク３９が抽出される。マスクは、複数の画素を含む局所領域を表わし、たとえば３×３マスクは、画素が３行３列に並んで形成される局所領域を表す。
【００６５】
主走査ゾーベルフィルタ部３０において、シアンＣ’信号が与えられると、注目画素３７の主走査方向の差分値を求めるための主走査方向のゾーベルフィルタ４０が３×３マスク３９に畳み込まれる。畳み込み処理は、具体的には、３×３マスク３９の１行１列目の画素４２の値と、主走査ゾーベルフィルタ４０の１行１列目の画素４２ａの値とを積算する。同様に１行２列目の画素４３の値と、主走査方向のゾーベルフィルタ４０の１行２列目の画素４３ａの値とを積算する。さらに３×３マスク３９の他の画素の値と対応する主走査ゾーベルフィルタ４０の画素の値とを積算し、積算して求められた値の総和を求めて差分値とする。副走査ゾーベルフィルタ部３１において、シアンＣ’信号が与えられると、注目画素３７の副走査方向の差分値を求めるための副走査方向のゾーベルフィルタ４１が３×３マスク３９に畳み込まれる。主走査ゾーベルフィルタ部３０の処理と同様に、副走査ゾーベルフィルタ部３１で３×３マスク３９の画素の値と、対応する副走査方向のゾーベルフィルタ４１の画素の値とを積算して求めた値の和を求めて、注目画素３７の各走査方向の差分値が求められる。
【００６６】
各走査方向のゾーベルフィルタ４０，４１が、３×３マスク３９に畳み込まれた結果は、各色絶対値算出部３２に与えられる。各色絶対値算出部３２では、注目画素３７の差分値の絶対値が、各色絶対値算出部３２によって求められ、差分値の絶対値が各色加算器３３に与えられる。各色加算器３３では注目画素３７の差分値である加算値が、各色加算器３３によって求められ、加算値が各色比較器３４に与えられる。差分値の絶対値を求める処理は、各走査方向ゾーベルフィルタ４０，４１に負の係数が存在することを考慮する処理であって、加算値を求める処理は、主走査方向と副走査方向との両方の結果を考慮するための処理である。
【００６７】
各色比較器３４は、注目画素３７の加算値を、予め定める閾値ｅｄｇｅＴＨと比較して、加算値が閾値以上であれば、「１」を表す信号を加算器３５に与え、閾値よりも小さければ、「０」を表す信号を加算器３５に与える。主走査ゾーベルフィルタ部３０、副走査ゾーベルフィルタ部３１、各色絶対値算出部３２、各色加算器３３および各色比較器３４における処理は、注目画素３７のシアン、マゼンタおよびイエローの各色成分に対してエッジ部であるか否かの判定をする処理である。
【００６８】
加算器３５は、各色比較器３４からのシアン、マゼンタおよびイエローの各色成分についての比較結果を表す信号がもつ値を加算し、加算結果を表す信号を比較器３６に与える。比較器３６は、加算器３５からの加算結果に基づいて、加算値を予め定める閾値ａｄｄＴＨと比較して、注目画素３７がエッジ部であれば「１」を表すエッジ判定信号を、色文字判定部２４に与え、注目画素３７がエッジ部でないならば「０」を表すエッジ判定信号を、色文字判定部２４に与える。たとえば各色比較器３４によって、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分すべてがエッジ部であると判定されるときだけ、注目画素３７がエッジ部であると判定されるならば、閾値ａｄｄＴＨを「３」と定め、１つの色成分だけでもエッジ部であると判定されれば、注目画素３７がエッジ部であると判定されるならば、閾値ａｄｄＴＨを「１」と定められる。
【００６９】
図５は、有彩色および無彩色の判定に用いられる閾値を説明する図である。色判定部２３では、シアンＣ’信号、マゼンタＭ’信号およびイエローＹ’信号に基づいて、注目画素３７の各色成分の濃度値の最大値ｍａｘ（Ｃ’，Ｍ’， Ｙ’）と最小値ｍｉｎ（Ｃ’，Ｍ’， Ｙ’）との差が、予め定める閾値Δと比較される。たとえば図５に示すように、シアンの色成分が最大値であって、イエローの色成分が最小値である場合、これらの差が閾値Δと比較される。差が閾値Δ以上である場合、注目画素３７が有彩色を表す画素であると判定され、閾値よりも小さい場合、注目画素３７が無彩色を表す画素であると判定されて、判定結果を表す有彩判定信号が色文字判定部２４に与えられる。
【００７０】
色文字判定部２４では、以下の条件基づいて、画素が色文字部分および黒文字部分であると判定される。
（エッジ）かつ（有彩色） → 色文字部分
（エッジ）かつ（無彩色） → 黒文字部分
【００７１】
色文字判定部２４では、注目画素３７がエッジ部であるとエッジ判定部２２によって判定され、注目画素３７が有彩色を表す画素であると色判定部２３によって判定される場合、注目画素３７が色文字部分であると判定され、注目画素３７がエッジ部であるとエッジ判定部２２によって判定され、注目画素３７が無彩色を表す画素であると色判定部２３によって判定される場合、注目画素が黒文字部分であると判定されて、その判定結果である色文字判定信号が色補正部９に与えられる。
【００７２】
色補正部９は、色文字補正処理部２５および他領域補正処理部２６を含んで構成される。色文字補正処理部２５は、色文字判定部２４からの色文字判定信号に基づいて、色文字部分であると判定され、かつ所定の条件を満たす色文字部分である各画素に対して、各画素の色成分を補正して、色成分の分散が小さくなる処理をする。他領域補正処理部２６は、領域判定部２０からの網点および写真領域識別信号に基づいて、網点および写真領域に属する画素に対して、画素の色成分を補正する処理をする。他領域補正処理部２６では、網点および写真領域に属する画素に対して、たとえば直接変換法および三次元補間法を用いて、色成分の補正をする。直接変換法は、与えられる画像データを表すシアン、マゼンタおよびイエローの色成分において、すべての色成分の組合せに対して色変換データを予め求めて、その結果を色変換テーブルに格納しておき、網点および写真領域の画像データが与えられると、テーブル値を参照して、テーブル値に変換した画像データを出力する方法である。この直接変換法は、色変換テーブルを用いる方法であり、回路構成も簡単で比較的高速に処理でき、色成分がいかなる非線形特性であっても適用することができる。三次元補間法は、選択される一部のシアン、マゼンタおよびイエローの色成分の組合せに対するテーブル値を予め求めて色変換テーブルテーブルに格納しておき、予めテーブル値が格納されていない色成分の組合せに対しては、色変換テーブルに格納されるテーブル値を用いて、色変換値を求める三次元補間演算によって算出する方法である。この三次元補間法は、予め求めるテーブル値の数を限定した場合でも、すべての与えられる画像データの色成分の組合せに対して、色変換値を求めることができ、色変換テーブルのサイズを小型化することができる方法である。各画素の色成分が、色文字補正処理部２５および他領域補正処理部２６によって補正されると、補正後の色成分を表すＣ”信号、Ｍ”信号およびＹ”信号が黒生成下色除去部１０に与えられ、前述の黒生成および下色除去処理が施される。
【００７３】
図６は、色文字補正処理部２５の構成を示すブロック図である。色文字補正処理部２５は、画像メモリ５０、第１の色空間変換部５１、閾値設定部５２、分布解析部１４、補正部１５および第２の色空間変換部５３を含んで構成される。画像メモリ５０は、少なくともＭ×Ｎ個の画素のブロックで表される画像データを格納する手段である。領域分離処理部８からの原稿画像データを表すＣ’信号、Ｍ’信号およびＹ’信号と、色文字判定部２４からの色文字判定信号とが、色文字補正処理部２５に与えられると、画像メモリ５０は、文字部分を含む文字領域の画像データを格納するとともに、第１の色空間変換部５１に与える。第１の色空間変換部５１は、複数の第１色成分であるシアン、マゼンタ、イエローを含む第１表色系であるＣＭＹ表色系で表される文字領域の画像データを、複数の第２色成分である明度、彩度、色相を含む均等色空間を用いる第２表色系であるＬ^*ａ^*ｂ^*表色系で表される画像データに変換する手段である。文字領域の画像データが、画像メモリ５０によって第１の色空間変換部５１に与えられると、第１の色空間変換部５１は、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分で表される文字領域の画像データを、明度を表すＬ^*と彩度および色相を含む色度を表すためのａ^*およびｂ^*との色成分を含むＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系の色空間で表される文字領域の画像データに変換し、変換された文字領域の画像データを分布解析部１４に与える。以下、色度をａ^*，ｂ^*と表すことにする。閾値設定部５２は、画像データの色成分を補正するか否かの判断するための閾値を格納する手段である。分布解析部１４は、変換された文字領域の画像データにおいて、少なくとも文字部分の色成分の分布状態を解析し、閾値設定部５２に格納される閾値に基づいて、文字部分の色成分を補正するか否かを判断する。
【００７４】
補正部１５は、分布解析部１４によって補正すると判断された文字部分の色成分の分散が小さくなるように補正し、補正後の画像データを第２の色空間変換部５３に与える。第２の色空間変換部５３は、色成分を補正した後のＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系の色空間で表される文字領域の画像データを、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分で表される文字領域の画像データに変換し、変換後の画像データを表すＣ”信号、Ｍ”信号およびＹ”信号を黒生成下色除去部１０に与える。
【００７５】
図７は、文字部分６１の色成分の分散を小さくするように補正するときのイメージを示す第１表色系の色空間を示すグラフである。文字部分６１の分布解析部１４および補正部１５における画像処理方法を簡単に説明する。文字部分６１の各画素の色成分は、ＣＭＹ表色系で表される色空間６０に分布させることができる。ＣＭＹ表色系は、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分を含む表色系である。領域分離処理部８に与えられるシアンＣ’信号、マゼンタＭ’信号およびイエローＹ’信号に基づいて、領域分離処理部８によって文字部分６１を含む文字領域６２に属する画素の集合を画素集合Ｐとすると、色成分を補正するための条件は、少なくとも領域分離処理部８によって、注目画素が文字部分６１であると判定されることが必要である。たとえば注目画素が原稿画像のｉ行ｊ列にある場合、（ｉ，ｊ）で表す。注目画素（ｉ，ｊ）における各色成分を表す信号を、Ｃ’（ｉ，ｊ）信号、Ｍ’（ｉ，ｊ）信号およびＹ’（ｉ，ｊ）信号とし、注目画素（ｉ，ｊ）が属する画像領域の領域分離結果をｓｅｇ（ｉ，ｊ）とすると、注目画素（ｉ，ｊ）の色成分を補正するための条件として、少なくとも以下の条件を満足する必要がある。
ｓｅｇ（ｉ，ｊ）∈Ｐ
【００７６】
領域分離結果ｓｅｇ（ｉ，ｊ）が、画素集合Ｐに含まれるという条件を満たす場合、注目画素（ｉ，ｊ）の色成分が補正される。注目画素の色成分Ｃ’（ｉ，ｊ）、Ｍ’（ｉ，ｊ）およびＹ’（ｉ，ｊ）は、補正されて、Ｃ_correct（ｉ，ｊ）、Ｍ_correct（ｉ，ｊ）およびＹ _correct（ｉ，ｊ）になる。
Ｃ_correct（ｉ，ｊ） ← Ｃ’（ｉ，ｊ）
Ｍ_correct（ｉ，ｊ） ← Ｍ’（ｉ，ｊ）
Ｙ_correct（ｉ，ｊ） ← Ｙ’（ｉ，ｊ）
【００７７】
ただし、画素集合Ｐに含まれる領域分離結果ｓｅｇ（ｉ，ｊ）において、すべての画素の色成分が補正されるのではなく、注目画素が、注目画素を中心とするあるマスクに含まれる複数の画素に対し、分布解析部１４によって、たとえば色相がどれくらい外れているかが解析され、その外れ具合に基づいて、色成分の補正をするか否かが判断される。注目画素が属すべき文字部分６１の色成分を表す信号は、注目画素を中心とするマスクに属する複数の画素に基づいて求められ、求められる色成分を、Ｃ_element（ｉ，ｊ）、Ｍ_element（ｉ，ｊ）およびＹ_element（ｉ，ｊ）とする。補正後の注目画素の色成分を、Ｃ_correct（ｉ，ｊ）、Ｍ_correct（ｉ，ｊ）およびＹ_correct（ｉ，ｊ）とすると、補正後の色成分は、補正前の色成分に比べて、注目画素が属すべき文字部分６１の色成分に近づく。言換えると、注目画素が属すべき文字部分６１の色成分を表す点から、補正後の注目画素の色成分を表す点までの距離は、注目画素が属すべき文字部分６１の色成分を表す点から、補正前の注目画素の色成分を表す点までの距離よりも短い。たとえば色成分Ｃ１，Ｍ１およびＹ１を表す点から、色成分Ｃ２，Ｍ２およびＹ２を表す点までの距離を以下のように表す。
Ｄ｛（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１），（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２）｝
【００７８】
前述のように、注目画素が属すべき文字部分６１の色成分を表す点から、補正後の注目画素の色成分を表す点までの距離は、注目画素が属すべき文字部分６１の色成分を表す点から、補正前の注目画素の色成分を表す点までの距離よりも短いので、以下のように表せる。

【００７９】
文字領域６２に属する画素の色成分が、この画素を中心とするマスクによって代表される色成分に近づくように補正されることによって、少なくとも文字部分６１の色成分の分散、特に色相を示す色成分の分散を小さくして、画像出力時に原稿画像の再現性を向上させるように補正する。
【００８０】
図８は、色文字部分６３の色成分の分散を代表値に近づけるように補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。図９は、明度を示す色成分を補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。図１０は、色文字部分６３の色成分の分散を、代表値６６に近づけるように補正する手順を示すフローチャートである。図１１は、注目画素３７を中心とする３×３マスク７５を示す図である。図１２は、注目画素３７と３×３マスク７５内の注目画素３７を除く他の画素との色相の関係を示す図である。代表値６６は、色成分を補正するときの目標となる値であって、たとえばあるマスクの平均値を表す。画像データの色成分を補正において、具体的には色文字部分６３の色成分が、色文字部分６３を含む局所領域の代表値６６に近づくように補正される。色文字部分６３の色成分を補正するための色空間を限定するものではないが、色文字部分６３の色成分は、均等色空間を用いるＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系（Commission Internatinale de l’Eclairage：ＣＩＥ）に、第１の色空間変換部５１によって変換される。以下、ＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系を「Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系」という。Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系の色成分は、Ｌ^*，ａ^*，ｂ^*であって、Ｌ^*軸、ａ^*軸およびｂ^*軸の３つの軸によって座標系が形成される。以下、Ｌ^*軸、ａ^*軸およびｂ^*軸によって形成される座標系を、「Ｌ^*ａ^*ｂ^*座標系６５」という。Ｌ^*は、明度を表す色成分である。ａ^*およびｂ^*は、これらを用いて色相および彩度を表すことができる色成分であって、色相は、ｔａｎ^-1（ｂ^*／ａ^*）によって表される式を用いて求められる。Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系の色成分は、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分の線形和で表すことができるので、シアン、マゼンタおよびイエローの色成分によって表されるＣＭＹ表色系６０は、単純な３行３列のマトリックスを用いて、Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系に変換される。したがってシアン、マゼンタおよびイエローの色成分によって表される表色系からＬ^*ａ^*ｂ^*表色系への変換式は、以下のように表すことができる。
【００８１】
【数１】

【００８２】
原稿画像データのｉ行ｊ列にある注目画素（ｉ，ｊ）が、色文字領域６４に属する画素、すなわち色文字部分６３であると領域分離処理部８によって判定され、注目画素の色成分が補正された後の色成分を｛Ｌ^* _correct（ｉ，ｊ），ａ^* _correct（ｉ，ｊ），ｂ^* _correct（ｉ，ｊ）｝とすると、補正を表す変換は、以下のように表せる。
【００８３】
【数２】

【００８４】
この変換によって、色文字領域６４に対応する画像を出力するときに、再現性が向上するように色成分の分散を補正する。
【００８５】
Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系で表される画像データにおいて、色文字部分６３である注目画素を中心にＭ行Ｎ列のマスクを考える。このマスクに属する画素を（ｉ，ｊ）で表し、マスクをｍａｓｋ（Ｍ，Ｎ）で表すと、画素（ｉ，ｊ）は、以下の条件を満たす。
（ｉ，ｊ）∈ｍａｓｋ（Ｍ，Ｎ）
【００８６】
マスクに属する画素の色成分は、色成分の分布状態の解析結果に基づいて、マスクに属する画素の色成分の代表値６６、たとえば平均値および中央値を色成分の補正をするときの目標値として求めて、この代表値６６に近づけるように補正部１５によって補正される。
【００８７】
つぎに色文字部分６３の色成分を補正する手順を示す。ステップｄ０において、色文字領域６４の画像データが、Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系で表される色成分に第１の色空間変換部５１によって変換されて、分布解析部１４に与えられて、ステップｄ１に進む。
【００８８】
ステップｄ１において、Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系で表される色文字領域６４の画像データについて、分布解析部１４によって、ある注目画素を中心とするＭ行Ｎ列のマスクに含まれる画素のＬ^*ａ^*ｂ^*座標系６５における分布状態が解析されて、さらにこの各画素の色成分が求められて、ステップｄ２に進む。
【００８９】
ステップｄ２において、色度ａ^*・ｂ^*を示す色成分であるａ^*およびｂ^*の分布状態に基づいて、マスクに属する画素の色成分が、注目画素の色成分よりも著しく離れた色成分をもつ場合、この画素の色成分を除いて、ａ^*およびｂ^*の平均値であるａ^*_およびｂ^*_が、分布解析部１４によって求められる。
【００９０】
ステップｄ２において、Ｍ行Ｎ列のマスク内の画素の色成分は、その画素の色相と注目画素３７の色相とに基づいて、除くべき色成分であるか否かが分布解析部１４によって判定される。Ｍ行Ｎ列のマスク内の色成分を除くか否かの判定には、たとえば図１１に示すように、注目画素３７を中心とする３×３マスク７５が用いられる。
【００９１】
３×３マスク７５において、注目画素３７の画素番号を０番とし、３×３マスク７５内の注目画素３７を除く８個の近傍画素７６の画素番号を１〜８番とする。Ｌ^*ａ^*ｂ^*座標系６５における注目画素３７を表す注目画素点３７ａの座標を（Ｌ^*０，ａ^*０，ｂ^*０）で表し、近傍画素７６を表す近傍画素点７６ａの座標を（Ｌ^*ｉ，ａ^*ｉ，ｂ^*ｉ）（ｉ＝１，２，…，８）で表す。注目画素３７の色相、すなわち注目画素点３７ａと原点とを結ぶ直線と、ａ^*軸とが成す角度である色相に基づいて、所定の範囲外である図１２に示される斜線部にある画素点の色成分を除く。
【００９２】
色成分を除く処理にはＬ^*値は関係ないので、３×３マスク７５内の各画素の座標は、Ｌ^*値を省略して表し、かつベクトルで表すと、注目画素点３７ａのベクトルはＡ~＝（ａ^*０，ｂ^*０）で表され、近傍画素点７６ａのベクトルをＢ~＝（ａ^*ｉ，ｂ^*ｉ）で表される。注目画素点３７ａと原点とを結ぶ直線と、ある近傍画素点７６ａと原点とを結ぶ直線との成す角度をθ_0iで表すと、角度θ_0iの余弦Ｃｏｓθ_0iは、ベクトルＡ~とベクトルＢ~との内積Ａ~・Ｂ~を、ベクトルＡ~の大きさ｜Ａ~｜とベクトルＢ~の大きさ｜Ｂ~｜との積｜Ａ~｜｜Ｂ~｜で除算して求められる。角度θ_0iの余弦Ｃｏｓθ_0iは以下の式のように表される。
Ｃｏｓθ_0i＝Ａ~・Ｂ~／（｜Ａ~｜｜Ｂ~｜）
【００９３】
角度θ_0iの余弦Ｃｏｓθ_0iは、−１≦Ｃｏｓθ_0i≦１を満たす値となり、内積Ａ~・Ｂ~は、Ａ~・Ｂ~＝ａ^*０×ａ^*ｉ＋ｂ^*０×ｂ^*ｉで求められる。
【００９４】
したがって注目画素３７の色成分よりも著しく離れた画素とは、前記角度θ_0iの余弦Ｃｏｓθ_0iの値が、予め定める閾値ＴＨｏｕｔよりも小さい、すなわち０＜Ｃｏｓθ_0i＜ＴＨｏｕｔを満たす画素である。たとえば閾値ＴＨｏｕｔの値が１／２^(1/2)である場合、角度θ_0iの余弦Ｃｏｓθ_0iの値が１／２^(1/2)よりも小さい、すなわち角度θ_0iが４５度よりも大きくなる近傍画素７６の色成分が除かれる。
【００９５】
色成分を除く他の方法として、上述の色相を求める式θ＝ｔａｎ^-1（ｂ^*／ａ^*）を用いて、注目画素点３７ａの色相θ₀と近傍画素７６ａの色相θ_iとをそれぞれ求めて、｜θ₀−θ_i｜＞４５を満たす近傍画素７６の色成分を除く方法を用いてもよい。
【００９６】
Ｍ行Ｎ列のマスクにおいて、ｉ行ｊ列にある注目画素（ｉ，ｊ）を中心に属する画素の数をｎｕｍとすると、補正をするための目標値となる平均値は、マスクに属する各画素の色成分の総和を、マスクに属する画素の数で除算した値であり、以下のように表される。Ｍ，Ｎは自然数であって、相互に同一であってもよいし、異なってもよい。
【００９７】
【数３】

【００９８】
ステップｄ２において、平均値ａ^*_およびｂ^*_が、分布解析部１４によって求められてステップｄ３に進む。
【００９９】
ステップｄ３において、補正された画素の数を表す初期値が０の補正画素数Ｈに１を与えて、ステップｄ４に進む。
【０１００】
ステップｄ４において、分布解析部１４によって、マスクの平均値ａ^*_とマスクに属する注目画素の色成分ａ^*との差の絶対値が、閾値設定部５２に格納される閾値と比較され、前記差の絶対値が閾値以上であると判断される場合、すなわち｜ａ^*_−ａ^*｜≧ＴＨａであると判断される場合、ステップｄ５に進み、前記差の絶対値が閾値よりも小さいと判断される場合、すなわち｜ａ^*_−ａ^*｜＜ＴＨａであると判断される場合、ステップｄ８に進む。
【０１０１】
ステップｄ５において、注目画素の色成分ａ^*およびｂ^*が、マスクの平均値に近づくように補正部１５によって補正される。補正後の注目画素の色成分は、補正前の注目画素の色成分に、マスクの平均値と注目画素の色成分との差に予め定める補正の度合いを調整するためのパラメータβを積算した値を加算した値である。パラメータβは、０以上１以下、すなわち０≦β≦１を満たす定数である。パラメータβは、操作者によって予め設定されることを想定するが、たとえば明度Ｌ^*の値によって、パラメータβの値をリアルタイムに変更させることができ、明度Ｌ^*の値が小さい場合、すなわち画素が暗い場合は、パラメータβの値を大きくして、平均値にさらに近づくように補正を強くする。補正前の注目画素の色成分をＬ^*（ｉ，ｊ），ａ^*（ｉ，ｊ）およびｂ^*（ｉ，ｊ）と表し、マスクの平均値をＬ^*_（ｉ，ｊ），ａ^*_（ｉ，ｊ）およびｂ^*_（ｉ，ｊ）と表すと、補正後の注目画素の色成分Ｌ^* _correct（ｉ，ｊ），ａ^* _correct（ｉ，ｊ）およびｂ^* _correct（ｉ，ｊ）は、以下のように表される。
【０１０２】
【数４】

【０１０３】
注目画素の明度を示す色成分Ｌ^*は、補正することによって画像出力時に色文字部分６３を自然に再現することができないおそれがあるので、たとえば予め定める複数の補正明度値７４であるＬ^*０，Ｌ^*１，…，Ｌ^*ｉによって代表される値に置換えられる。たとえば注目画素の明度を示す色成分がＬ^*（ｉ，ｊ）であって、注目画素の明度を示す色成分Ｌ^*（ｉ，ｊ）が、予め定める補正明度値Ｌ^*ｉに近い場合、注目画素の色成分ａ^*（ｉ，ｊ）およびｂ^*（ｉ，ｊ）は、マスクの平均値に近づくように補正され、明度を示す色成分Ｌ^*（ｉ，ｊ）は、明度値Ｌ^*ｉに置換えられる。注目画素の色成分が変換された後の色成分は、以下のように表される。
【０１０４】
【数５】

【０１０５】
各画素の明度を示す色成分は、予め定める明度値だけをもつようになるので、図９に示すように明度を示す色成分の分散が小さくなる。この画素の明度を示す色成分を、予め定める明度値に置換える補正処理は、画像出力装置４の画像出力の性能があまり高くない場合に有効な処理である。画像出力装置４の階調再現性が悪い場合、画像出力装置４の画像の出力特性を予め測定しておき、この出力特性に基づいて、安定して画像出力できるときの濃度値を求めて、それに対応する明度値に置換えるので、再現することが難しい明度値で画像出力するよりも、制御しやすく利点も多い。ステップｄ５において、注目画素の色成分の補正が終了すると、ステップｄ６に進む。
【０１０６】
ステップｄ６において、補正画素数Ｈがマスクに属する画像データの数Ｊに等しいか否か、すなわちマスクに属する色文字部分６３の色成分の補正がすべて終了したか否かが、分布解析部１４によって判断される。補正画素数Ｈが画像データの数Ｊに等しいと判断された場合、ステップｄ７に進み、そうでない場合、ステップｄ９に進んで補正画素数に１を加えて、さらにステップｄ４に進み、マスクに属する画素であって、まだ色成分が補正されていない画素の色成分が補正される。
【０１０７】
ステップｄ７において、色文字部分６３と判断されたすべての画素について、色成分の補正が終了したか否かを、分布解析部１４によって判断され、すべて終了したと判断された場合、ステップｄ１０に進んで色成分の補正処理を終了し、まだ終了していないと判断された場合、ステップｄ１に進む。
【０１０８】
ステップｄ８において、分布解析部１４によって、マスクの平均値ｂ^*_とマスクに属する注目画素の色成分ｂ^*との差の絶対値が、閾値設定部５２に格納される閾値と比較され、前記差の絶対値が閾値以上であると判断される場合、すなわち｜ｂ^*_−ｂ^*｜≧ＴＨｂであると判断される場合、ステップｄ５に進み、前記差の絶対値が閾値よりも小さいと判断される場合、すなわち｜ｂ^*_−ｂ^*｜＜ＴＨｂであると判断される場合、ステップｄ６に進む。
【０１０９】
本発明の実施の形態によれば、色文字部分６３の色成分の分散が小さくなるように補正される。これによって、たとえば原稿に形成される画像を読取るときなどの画像入力時に色成分のばらつきが生じても、この色成分のばらつきを含む画像データを、色成分のばらつきを小さくした画像データに補正し、画像出力時に原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる。またたとえば色相を示す色成分だけを補正し、色文字部分６３の周辺における画像の濃淡の調子を表す階調を保持させることによって、自然な色再現ができるように補正をすることができる。
【０１１０】
また入力される全体の画像データから、補正の対象となる画像部分だけを抽出し、処理が必要な部分だけ画像処理され、画像処理に要する計算量を小さくすることができる。
【０１１１】
また色文字部分６３の色成分を、色文字部分６３の色成分の代表値６６に近づける補正をすることによって、各画素における色成分の補正後の値を求めるための計算量を抑えて、各画素の色成分の分散を容易に小さくすることができるとともに、各画素の色成分の補正量を小さく抑えることができ、原稿に形成される画像を忠実に再現できるように画像データを補正することができる。また各画素の補正の方向のばらつきを小さく抑えることができ、自然な色再現ができるように再現性をさらに向上できる補正をすることができる。
【０１１２】
また色文字部分６３の各画素の明度を示す色成分を、予め定める補正明度７４に置き換えることによって、明度を示す色成分の分散が小さくなり、画像出力時に原稿に形成される画像を良好に再現することができる補正をすることができる。また明度を示す色成分の分散を小さくすることによって、色文字部分６３が、くっきりと再現することができるように補正することができる。また、たとえば画像の濃淡の調子を表す階調の再現性が悪い画像出力装置において、明度を示す色成分を補正明度７４に置き換えた画像データを用いて、画像出力するときに原稿に形成される画像を少ない階調数で良好に再現することができる。
【０１１３】
また入力される画像データに含まれる色文字部分６３の色成分の分散が、小さくなるように補正されるので、補正した画像データを用いて、画像出力するときに原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる。
【０１１４】
図１３は、本発明の実施の他の形態の画像形成装置における色文字領域６４の色成分の分散を近似直線６８に近づけるように補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。図１４は、近似直線６８と観測点６９との関係を示す図である。図１５は、色文字領域６４の色成分を、近似直線６８を用いて補正する手順を示すフローチャートである。本実施の形態では、色文字部分６３の色成分を、色文字部分６３を含む領域の代表値６６に近づけるように補正したが、本発明の実施の他の形態として、たとえば色文字部分６３および下地部分６７によって形成される色文字領域６４の分布状態を、近似直線６８で近似して、この近似直線６８に垂直に近似直線６８に近づけるように、色文字領域６４に属する画素の色成分を補正する構成にしてもよい。その他の構成は、図１に示す画像形成装置１の構成と同様である。同様の構成については、説明を省略し、同様の参照符号を付す。
【０１１５】
この画像処理方法では、色文字領域６４が、領域分離処理部８によって原稿画像データから抽出されるとともに、色文字領域６４に含まれる下地部分６７も領域分離処理部８によって抽出される。下地部分６７は、たとえば色文字領域６４の局所領域であるマスクにおいて、マスク内平均濃度値を用いて、マスクに属する各画素の色成分を二値化する処理をする方法、あるいはクラスタリングの手法を用いて検出される。色文字領域６４に属する下地部分６７は、領域分離処理部８によって、有彩色および無彩色の判定がなされる。ここでは色文字領域６４に属する下地部分６７は、有彩色である場合を想定するが、仮に下地部分６７が無彩色である場合においても有効である。
【０１１６】
領域分離処理部８によって抽出される色文字部分６３と、色文字領域６４に属する下地部分６７を任意の色空間、ここでは代表的な均等色空間を用いるＬ^*ａ^*ｂ^*表色系で表されるＬ^*ａ^*ｂ^*座標系６５に分布させる。検出される下地部分６７が有彩色を表す場合、理想的な画像入力装置による色文字部分の色成分と有彩色の下地部分の色成分との分布は、直線状に配置されることが想定されるので、色文字部分６３の色成分と下地部分６４の色成分とを直線で近似することができる。
【０１１７】
補正の対象となる画素は、領域分離処理部８によって抽出される色文字部分６３および下地部分６７に属するので、補正の対象となる画素を（ｉ，ｊ）で表し、色文字部分６６の集合をＰ’で表し、下地部分６７の集合をＰｂａｃｋで表すと、（ｉ，ｊ），Ｐ’およびＰｂａｃｋの関係は、以下のように示される。
（ｉ，ｊ）∈Ｐ’∪ Ｐｂａｃｋ
【０１１８】
画素（ｉ，ｊ）の色成分が、Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系において、Ｌ^*（ｉ，ｊ），ａ^*（ｉ，ｊ），ｂ^*（ｉ，ｊ）であって、（ｉ，ｊ）∈Ｐ’∪ Ｐｂａｃｋの関係を満たす画素の分布に対して、近似直線６８を用いて色成分を補正する。
【０１１９】
近似直線６８は、最小２乗法を用いて求められる。最小２乗法では、ある領域に含まれる注目画素を表す観測点６９と、予め定める任意の直線との距離の２乗値を領域のすべての点について求めて、総和をとり、この総和を誤差として、この誤差を最小にすることによって近似直線６８が求められる。Ｌ^*ａ^*ｂ^*座標系６５において、色文字部分６３および下地部分６７の集合に含まれるある画素の色成分、すなわち座標が（Ｌ^*（ｉ，ｊ），ａ^*（ｉ，ｊ），ｂ^*（ｉ，ｊ））で表されるとすると、以下の誤差εを最小にすることによって近似直線６８を求める。
【０１２０】
【数６】

【０１２１】
最小２乗法を用いて求められる近似直線６８は、ベクトルで表される場合、２つのベクトル、すなわち近似直線６８上のある１点の位置ベクトルと、近似直線６８の方向ベクトルとが与えられれば決定することができる。Ｌ^*ａ^*ｂ^*座標系６５において、近似直線６８上のある１点の位置ベクトルをＡ~＝（Ｌ^*，ａ^*，ｂ^*）で表し、方向ベクトルをＢ~＝（ｂ１，ｂ２，ｂ３）で表し、近似直線６８上の点の位置ベクトルＸ~は、任意の定数であるパラメータｔと方向ベクトルとの積に、ある１点の位置ベクトルを加算して求められ、以下の式のように表せる。
【０１２２】
【数７】

【０１２３】
観測点６９の位置ベクトルをＣ~＝（Ｌ^*（ｉ，ｊ），ａ^*（ｉ，ｊ），ｂ^*（ｉ，ｊ））で表すと、この観測点６９と近似直線６８との距離の２乗値を求めた場合、距離の２乗値は、パラメータｔの関数と考えることができるので、パラメータｔの関数が最も最小値をとるとき観測点６９と近似直線６８との距離が最も小さくなる。パラメータｔの関数は、観測点６９と近似直線６８との距離の２乗値を変形して、以下のように表される。
【０１２４】
【数８】

【０１２５】
したがってｔ＝−Ｂ~・（Ａ~−Ｃ~）／｜Ｂ~｜²であるときに距離が最小となる。ただし、｜Ｂ~｜は方向ベクトルの大きさを表す。ｔ＝−Ｂ~・（Ａ~−Ｃ~）／｜Ｂ~｜²であるときの観測点６９と近似直線６８との距離は、（−Ｂ~・（Ａ~−Ｃ~）／｜Ｂ~｜²）＋｜Ａ~−Ｃ~｜²で表される。観測点６９と近似直線６８との距離が最小となるとき、近似直線６８と、観測点６９を通り、近似直線６８に垂直に交わる垂線との交点７０の位置ベクトルは、ｔ＝−Ｂ~・（Ａ~−Ｃ~）／｜Ｂ~｜²を用いて求めることができる。
【０１２６】
図１４に示すように、観測点６９の座標を（Ｌ^*（ｉ，ｊ），ａ^*（ｉ，ｊ），ｂ^*（ｉ，ｊ））で表し、前述のようにして求められる近似直線６８に観測点６９から下ろした垂線との交点７０の座標を、（Ｌ^*’（ｉ，ｊ），ａ^*’（ｉ，ｊ），ｂ^*’（ｉ，ｊ））で表すと、観測点６９と交点７０とを結ぶ垂線７１は、近似直線６８に垂直に交わる。
【０１２７】
文字領域６４の色成分の補正処理は、文字領域６４に属する画素の色成分を近似直線６８に垂直に近似直線６８に近づける、すなわち観測点６９を交点７０に近づけるように補正する処理であって、色文字領域６４の画素に対して補正処理する。ただし補正の対象となる画素を表す点と近似直線６８との距離Ｌが、閾値設定部５２に格納される閾値ＴＨｃと比較され、Ｌ≧ＴＨｃを満たす画素だけに対して、色成分が補正される。
【０１２８】
補正後の注目画素の色成分は、交点７０の色成分と補正前の注目画素の色成分との差に、補正の度合いを調整するパラメータγを積算した値を、補正前の注目画素の色成分に加算して求められる。パラメータγは、０≦γ≦１を満たす定数である。補正後の注目画素の色成分が、（Ｌ^* _correct（ｉ，ｊ），ａ^* _correct（ｉ，ｊ），ｂ^* _correct（ｉ，ｊ））で表されるとすると、以下のように求められる。
【０１２９】
【数９】

【０１３０】
色文字領域６４の色成分を補正する手順を示す。ステップｅ０において、領域分離処理部８によって、色文字領域が抽出されるとともに、色文字部分６３および下地部分６７が抽出されて、ステップｅ１に進む。
【０１３１】
ステップｅ１において、分布解析部１４によって、色文字領域６４のうち注目画素を中心とするＭ行Ｎ列、すなわちＭ×Ｎのマスクの色文字部分６３および下地部分６７を表す画素の色成分の分布状態が求められる、すなわちＬ^*ａ^*ｂ^*座標系６５における各画素の座標が求められて、ステップｅ２に進む。
【０１３２】
ステップｅ２において、分布解析部１４によって、色文字部分６３の色成分だけでなく、下地部分６７の色成分を表す画像データを用いて、分布状態を近似する近似直線６８が前述のように求められて、ステップｅ３に進む。
【０１３３】
ステップｅ３において、分布解析部１４によって、各画像データについて、近似直線６８に下した垂線７１の距離Ｌがそれぞれ求められて、ステップｅ４に進む。ステップｅ４において、初期値が０の補正画素数Ｈに１を与えて、ステップｅ５に進む。
【０１３４】
ステップｅ５において、分布解析部１４によって、近似直線６８と補正の対象となる画素を表す点との距離Ｌが、閾値ＴＨｃ以上であるか否かを判断して、距離Ｌが閾値以上であると判断された場合、ステップｅ６に進み、距離Ｌが閾値よりも小さいと判断された場合、ステップｅ７に進む。
【０１３５】
ステップｅ６において、補正部１５によって、前述のように補正の対象となる画素の色成分を、近似直線６８に垂直に近似直線６８に近づけるように補正して、ステップｅ７に進む。
【０１３６】
ステップｅ７において、補正画素数Ｈがマスクに属する画像データの数Ｊに等しいか否か、すなわちマスクに属する色文字部分６３の色成分の補正がすべて終了したか否かが、分布解析部１４によって判断される。補正画素数Ｈが画像データの数Ｊに等しいと判断された場合、ステップｅ８に進み、そうでない場合、ステップｅ９に進んで補正画素数Ｈに１を加えて、さらにステップｅ５に進み、マスクに属する画素であって、まだ色成分が補正されていない画素において、距離Ｌが閾値以上であるか否かを、分布解析部１４によって判断される。
【０１３７】
ステップｅ８において、分布解析部１４によって、色文字領域６４に属するすべての画素について、色成分の補正が終了したか否かが判断され、色成分の補正が終了したと判断された場合、ステップｅ１０に進んで色成分の補正を終了し、色成分の補正がまだ終了していないと判断された場合、ステップｅ１に進む。
【０１３８】
また本発明の実施の他の形態において、色文字領域６４の各画素の各色成分が、近似直線６８に垂直に近似直線６８に近づくように補正されることによって、色文字部分６３だけでなく、色文字部分６３を含む色文字領域６４全体における色成分の分散を小さくすることができるので、原稿に形成される画像をさらに忠実に再現することができるように画像データを補正することができる。
【０１３９】
図１６は、本発明の実施の他の形態の画像形成装置における色文字部分６３の色成分を、等明度直線７２を用いて補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。図１７は、色文字部分６３の色成分を、等明度直線７２を用いて補正する手順を示すフローチャートである。本実施の形態では、色文字部分６３の色成分を、代表値６６の画素の点と、この代表値６６の明度と同一の明度軸上の点とを結ぶ等明度直線７２に垂直に等明度直線７２に近づけるように補正される。図１〜図１５に示す画像形成装置１の構成と同様の構成については、同様の符号を付して説明を省略する。
【０１４０】
色文字部分６３である注目画素（ｉ，ｊ）の色成分を表す点Ｐが、｛Ｌ^*（ｉ，ｊ），ａ^*（ｉ，ｊ），ｂ^*（ｉ，ｊ）｝で表され、注目画素を中心とするＭ×Ｎ個の画素を含むマスクの代表値、たとえば平均値を表す点Ｑが｛Ｌ^*_（ｉ，ｊ），ａ^*_（ｉ，ｊ），ｂ^*_（ｉ，ｊ）｝で表され、補正後の注目画素の色成分を表す点Ｐ’が｛Ｌ^* _correct（ｉ，ｊ），ａ^* _correct（ｉ，ｊ），ｂ^* _correct（ｉ，ｊ）｝で表されるとする。注目画素の色成分の補正処理は、マスクの平均値を表す点Ｑ｛Ｌ^*_（ｉ，ｊ），ａ^*_（ｉ，ｊ），ｂ^*_（ｉ，ｊ）｝と、明度値が同一な無彩色点Ｑ’｛Ｌ^*_（ｉ，ｊ），０，０｝とを結ぶ等明度直線７２に、注目画素を表す点を、垂直に等明度直線７２に近づけるように、補正部１４によって補正される。
【０１４１】
Ｌ^*ａ^*ｂ^*座標系６５において、注目画素の色成分を表す点と、平均値を表す点と、補正後の注目画素の色成分を表す点と、無彩色点とをベクトル量で考える。注目画素の色成分を表す点の位置ベクトルは、｛Ｌ^*（ｉ，ｊ），ａ^*（ｉ，ｊ），ｂ^*（ｉ，ｊ）｝で表され、平均値を表す点の位置ベクトルは、｛Ｌ^*_（ｉ，ｊ），ａ^*_（ｉ，ｊ），ｂ^*_（ｉ，ｊ）｝で表され、補正後の注目画素の色成分を表す点の位置ベクトルは、｛Ｌ^* _correct（ｉ，ｊ），ａ^* _correct（ｉ，ｊ），ｂ^* _correct（ｉ，ｊ）｝で表され、無彩色点の位置ベクトルは、｛Ｌ^*_（ｉ，ｊ），０，０｝で表される。各点Ｐ，Ｐ’，ＱおよびＱ’において、ベクトルＰＰ’_およびベクトルＱＱ’ _の内積は、零になり、以下のように表せる。
【０１４２】
【数１０】

【０１４３】
補正後の注目画素の色成分を表す点Ｐ’を求める方法は、たとえば前述のように直線と点との距離に基づいて、直線に垂直に交わる点を検出して求める方法と、ベクトルの直交条件を用いる方法とがある。等明度直線７２に垂直に等明度直線７２に近づけるように、色成分を補正する場合においても、補正の対象となる画素を表す点から等明度直線７２までの距離Ｌ’を、閾値設定部５２に格納される閾値ＴＨｄと比較し、Ｌ’≧ＴＨｄを満たすすべての色文字部分６３に対して色成分が補正される。
【０１４４】
たとえば補正の度合いを調整するパラメータδを用いる場合、２点ＱおよびＱ’を通る直線と、２点ＰおよびＰ’を通る直線との交点をＰ”で表すと、点Ｐ’の位置ベクトルは、点Ｐの位置ベクトルと、ベクトルＰＰ’~にパラメータδを積算して求められるベクトルとを加算したベクトルであって、以下のように表せる。
【０１４５】
【数１１】

【０１４６】
補正対象画像部分の色成分を、等明度直線７２に垂直に等明度直線７２に近づけるように補正する方法は、近似直線６８に垂直に近似直線６８に近づけるように補正する方法に比べて若干、計算量が増加するだけで同様の効果を得ることができる。
【０１４７】
色文字部分６３の各画素の色成分を、等明度直線７２に垂直に等明度直線７２に近づけるように補正する手順を示す。ステップｆ０において、領域分離処理部８によって、原稿画像から色文字部分６３が抽出されて、ステップｆ１に進む。
【０１４８】
ステップｆ１において、色文字部分６３のある画素を注目画素とし、その注目画素を中心とするＭ×Ｎ個の画素を含むマスクの分布状態が、分布解析部１４によって求められる、すなわちマスクに属する各画素のＬ^*ａ^*ｂ^*座標系６５における座標が求められて、ステップｆ２に進む。
【０１４９】
ステップｆ２において、明度Ｌ^*および色度ａ^*・ｂ^*を示す色成分の分布状態が、分布解析部１４によって解析され、その分布状態において、色成分が著しく離れた色文字部分６３の画像データを除き、マスクの平均値を求めて、ステップｆ３に進む。
【０１５０】
ステップｆ３において、分布解析部１４によって、明度の平均値と同一の明度値をもつ無彩色点が求められるとともに、等明度直線７２を求めて、ステップｆ４に進む。
【０１５１】
ステップｆ４において、分布解析部１４によって、色文字部分６３の各画素と等明度直線７２との距離Ｌ’をそれぞれ求めて、ステップｆ５に進む。ステップｆ５において、初期値０の補正画像数Ｈに１を与えて、ステップｆ６に進む。
【０１５２】
ステップｆ６において、分布解析部１４によって、補正の対象となる画素における距離Ｌ’が閾値Ｔｈｄ以上であるか否かを判断され、距離Ｌ’が閾値Ｔｈｄ以上であると判断されると、ステップｆ７に進み、距離Ｌ’が閾値Ｔｈｄよりも小さいと判断されると、ステップｆ８に進む。
【０１５３】
ステップｆ７において、前述のように補正の対象となる画素の色成分を、等明度直線７２に垂直に等明度直線７２に近づけるように、補正手段１５によって補正されて、ステップｆ８に進む。
【０１５４】
ステップｆ８において、補正画素数Ｈがマスクに属する画像データの数Ｊに等しいか否か、すなわちマスクに属する色文字部分６３の色成分の補正がすべて終了したか否かが、分布解析部１４によって判断される。補正画素数Ｈが画像データの数Ｊに等しいと判断された場合、ステップｆ９に進み、そうでない場合、ステップｆ１０に進んで補正画素数Ｈに１を加えて、さらにステップｆ６に進み、マスクに属する画素であって、まだ色成分が補正されていない画素において、距離Ｌ’が閾値以上であるか否かを、分布解析部１４によって判断される。
【０１５５】
ステップｆ９において、色文字部分６３であるすべての画素の色成分の補正が終了したか否かを分布解析部１４によって判断され、すべての画素の色成分の補正が終了したと判断された場合、ステップｆ１１に進んですべての手順を終了し、すべての画素の色成分の補正がまだ終了していないと判断された場合、ステップｆ１に進む。このような本実施の形態においても図１〜図１５に示す実施の形態と同様の効果が得られる。
【０１５６】
また本発明の実施の他の形態において色文字部分６３の各画素の色成分が、等明度直線７２に垂直に等明度直線７２に近づくように補正されることによって、彩度を示す色成分の分散の状態を、補正前とほぼ同じ状態に保ったまま、色相を示す色成分の分散が小さくなるように補正することができるので、原稿に形成される画像を再現する場合に違和感が生じないように、色文字部分６３の色成分が補正され、原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる画像データに補正することができる。
【０１５７】
前述の実施の形態は、本発明の例示にすぎず、本発明の範囲内において、構成を変更することができる。たとえば色補正部９を色文字補正処理部２５だけで構成し、領域分離処理部８によって抽出される網点および写真領域については、分布解析部１４および補正部１５における処理をせずに、第１の色空間変換部５１によって、与えられた画像データをＬ^*ａ^*ｂ^*表色系で表される画像データに変換し、予め用意されるＬ^*ａ^*ｂ^*表色系における色変換テーブルに基づいて、画像データの色成分を補正して、第２の色空間変換部５３において、シアン、マゼンタおよびイエローで表される画像データに変換する構成にしてもよい。
【０１５８】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、文字部分の色成分の分散が小さくなるように補正される。これによって、たとえば原稿に形成される画像を読取るときなどの画像入力時に色成分のばらつきが生じても、この色成分のばらつきを含む画像データを、色成分のばらつきを小さくした画像データに補正し、画像出力時に原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる。また文字部分の色相を示す色成分だけを補正し、文字部分周辺における画像の濃淡の調子を表す階調を保持させることによって、自然な色再現ができるように補正をすることができる。
【０１５９】
また本発明によれば、入力される全体の画像データから、補正の対象となる画像部分だけを抽出し、処理が必要な部分だけ画像処理され、画像処理に要する計算量を小さくすることができる。
【０１６０】
また本発明によれば、文字部分の色成分を、文字部分の色成分の代表値、すなわち文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均に近づける補正をすることによって、各画素における色成分の補正後の値を求めるための計算量を抑えて、各画素の色成分の分散を容易に小さくすることができるとともに、各画素の色成分の補正量を小さく抑えることができ、原稿に形成される画像を忠実に再現できるように画像データを補正することができる。また各画素の補正の方向のばらつきを小さく抑えることができ、自然な色再現ができるように再現性をさらに向上できる補正をすることができる。
【０１６１】
また本発明によれば、文字領域の各画素の各色成分が、近似直線に垂直に近似直線に近づくように補正されることによって、文字部分だけでなく、文字部分を含む文字領域全体における色成分の分散を小さくすることができるので、原稿に形成される画像をさらに忠実に再現することができるように画像データを補正することができる。
【０１６２】
また本発明によれば、文字部分の各画素の明度を示す色成分を、予め定める補正明度に置き換えることによって、明度を示す色成分の分散が小さくなり、画像出力時に原稿に形成される画像を良好に再現することができる補正をすることができる。また明度を示す色成分の分散を小さくすることによって、文字部分が、くっきりと再現することができるように補正することができる。また、たとえば画像の濃淡の調子を表す階調の再現性が悪い画像出力装置において、明度を示す色成分を補正明度に置き換えた画像データを用いて、画像出力するときに原稿に形成される画像を少ない階調数で良好に再現することができる
【０１６３】
また本発明によれば、文字部分の各画素の色成分が、等明度直線に垂直に等明度直線に近づくように補正されることによって、彩度を示す色成分の分散の状態を、補正前とほぼ同じ状態に保ったまま、色相を示す色成分の分散が小さくなるように補正することができるので、原稿に形成される画像を再現する場合に違和感が生じないように、文字部分の色成分が補正され、原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる画像データに補正することができる。
【０１６４】
また本発明によれば、入力される画像データに含まれる文字部分の色成分の分散が、小さくなるように補正されるので、補正した画像データを用いて、画像出力するときに原稿に形成される画像の再現性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である画像処理装置３を含む画像形成装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】領域分離処理部８および色補正部９の構成を示すブロック図である。
【図３】領域分離処理部８に含まれるエッジ判定部２２の構成を示すブロック図である。
【図４】エッジ部検出用のマスクおよびフィルタを示す図であって、図４（１）は、エッジ検出用のマスクを示し、図４（２）は、主走査方向のゾーベルフィルタ４０を示し、図４（３）は、副走査方向のゾーベルフィルタ４１を示す。
【図５】有彩色および無彩色の判定に用いられる閾値を説明する図である。
【図６】色文字補正処理部２５の構成を示すブロック図である。
【図７】文字部分６１の色成分の分散を小さくするように補正するときのイメージを示す第１表色系の色空間を示すグラフである。
【図８】色文字部分６３の色成分の分散を代表値に近づけるように補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。
【図９】明度を示す色成分を補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。
【図１０】色文字部分６３の色成分の分散を、代表値６６に近づけるように補正する手順を示すフローチャートである。
【図１１】注目画素３７を中心とする３×３マスク７５を示す図である。
【図１２】注目画素３７と３×３マスク７５内の注目画素３７を除く他の画素との色相の関係を示す図である。
【図１３】本発明の実施の他の形態の画像形成装置における色文字領域６４の色成分の分散を近似直線６８に近づけるように補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。
【図１４】近似直線６８と観測点６９との関係を示す図である。
【図１５】色文字領域６４の色成分を、近似直線６８を用いて補正する手順を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の他の形態の画像形態装置における色文字部分６３の色成分を、等明度直線７２を用いて補正するときのイメージを示す第２表色系の色空間を示すグラフである。
【図１７】色文字部分６３の色成分を、等明度直線７２を用いて補正する手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 画像形成装置
３ 画像処理装置
８ 領域分離処理部
９ 色補正部
１４ 分布解析部
１５ 補正部
６３ 色文字部分
６４ 色文字領域
６６ 代表値
６８ 近似直線
７２ 等明度直線
７４ 補正明度[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method, an image processing apparatus, and an image forming apparatus that improve the reproducibility of a color character area included in image data read by a color image input apparatus such as a scanner.
[0002]
[Prior art]
An image input device that reads an image formed on a document, such as a digital scanner and a digital still camera, stores color information about tristimulus values red R, green G, and blue B from a document image by a charge coupled device (abbreviation). Obtained by a solid-state imaging device such as a CCD) image sensor, the color information of tristimulus values is converted from an analog signal to a digital signal, respectively, and given as input image data representing a document image to an image processing apparatus.
[0003]
In a conventional image processing apparatus, character areas, halftone dot areas, and photo areas included in input image data are identified in local units based on color information, and image quality is improved according to the characteristics of each area. By changing the processing, the reproducibility of the document image is improved. In particular, in an image processing apparatus that can identify a character region, a detection result of an edge portion showing a steep density change in input image data, and tristimulus values obtained by reversing the tristimulus values Red R, Green G, and Blue B in complementary colors. A character area is extracted based on hue information when the difference between the minimum value and the maximum value of the density values of cyan C, magenta M, and yellow Y is maximized. Then, correction processing such as emphasis processing is performed on the extracted character area to correct the image data so that the reproducibility of the character area can be enhanced at the time of output. Further, these image processing apparatuses apply gray α × {min (C, M, Y)} obtained by multiplying min (C, M, Y) indicating the minimum value among cyan C, magenta M, and yellow Y by a coefficient α. Considering this as a component, under color removal (abbreviated as UCR) for removing the gray component is performed, and black K corresponding to the gray component from which the under color is removed is added. As a result, the reproducibility of black characters can be improved, and image data can be obtained that can prevent color blurring caused by the displacement of each color. When the character area is identified as a black character area, the color component is a character area including a chromatic color character by performing correction processing so that the color components of cyan C, magenta M, and yellow Y are completely removed and represented by only black K If the region is identified, on the contrary, correction processing is performed so as to represent an image using only the three color materials cyan C, magenta M, and yellow Y without using black K.
[0004]
For example, in the image processing apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-264847, edge portions and hues are detected from input image data based on density values of color components, and colors are detected based on the detection results of the hues. The color component of the character area can be corrected. Based on the detection result of the hue, when the edge portion is determined to be chromatic, the color component of the color character area is compared with the threshold value, and if it is determined that the color component is an unnecessary color component, the saturation of the color component is Unnecessary color components that become low and cause color turbidity are eliminated, and if the necessary color components are determined, the necessary color components are emphasized. As a result, the color component of the color character region is corrected so that the saturation of the color component of the color character region is increased. For example, when a character having a color classified as red is formed on a document image, the cyan C color component that is an unnecessary color component is deleted, and the yellow Y color component that is a necessary color component is emphasized. As a result, the turbidity of the color caused by the decrease in saturation is removed, thereby improving the reproducibility.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In these image processing apparatuses of the prior art, in the correction of the color components of the color character area in the input image data, pure colors represented by the tristimulus values cyan C, magenta M, and yellow Y color components, that is, chroma Correct the color so that it approaches the highest pure color. Thus, when correcting the color component of the color character region so as to be close to a pure color, it is premised that the color character existing in the document image is formed with a pure color. However, as methods for forming color characters using various color materials have been established, there are increasing opportunities for color characters existing in a document image to be formed with intermediate colors. Therefore, in the image processing method in these image processing apparatuses, the color component of the color character area is corrected so that the actual intermediate color of the original image is close to a pure color, so that the color character of the original image is faithfully reproduced at the time of image output. I can't.
[0006]
Further, in the image processing apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-264847, unnecessary color components in the color character area are erased and the necessary color components are emphasized, so that the color of the color character area is more pure red R, It approaches the primary and secondary colors of green G, blue B, cyan C, magenta M, yellow Y, black K and white W. As described above, since the color component of the input image data is not corrected so as to approach the color component of the original document image, the color characters of the document image cannot be faithfully reproduced. In addition, if the color component of the color character area cannot be detected well, and if noise is mixed in the color character area, there is a rare problem that noise is emphasized. For example, when noise is mixed in the color character area, if the color component of the color character area having a color classified as red is different from the color component of one pixel corresponding to the noise, the color component of the pixel corresponding to the noise is the color character. Since the correction is performed so as to approach a pure color different from the corrected color of the region, the color is different from that of the red system. This can cause noise to be erroneously emphasized.
[0007]
Therefore, an object of the present invention is to provide an image processing method, an image processing apparatus, and an image forming apparatus that can faithfully reproduce the color of a character area when outputting an image.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
  The present invention is represented by a plurality of color componentsletterIncluding partletterFor area image data,letterAnalyzing the distribution of each color componentThe average of the color components indicating the hues belonging to the mask of M rows and N columns centering on the pixel of interest included in the character portion is obtained.Analysis process
  In order to adjust the degree of correction predetermined for the difference between the average and the color component of the target pixel to the color component representing the hue of the target pixel so that the color component indicating the hue of each pixel of the character portion approaches the average Add the value obtained by integrating the parameters β (constants satisfying 0 ≦ parameter β ≦ 1)A correction process for correctingIt is characterized byThis is an image processing method.
[0009]
  According to the present invention, in the analysis step, for the image data,letterThe distribution state of each color component of the part is analyzed. In the correction process, based on the analysis result in the analysis process,letterCorrection is made so that the dispersion of the color components of the portion becomes small. As a result, even if color component variations occur during image input, for example, when reading an image formed on a document, the image data including the color component variations is corrected to image data with reduced color component variations. Thus, the reproducibility of the image formed on the original when outputting the image can be improved.
  In the analysis step, an average of the color components indicating the hues belonging to the mask of M rows and N columns centering on the target pixel included in the character portion is obtained, and in the correction step, the color components indicating the hue of each pixel in the character portion are obtained. The correction is made so as to approach the average of the color components obtained in the analysis step. In this way, by correcting the color components so as to approximate the average of the color components, the amount of calculation for obtaining the corrected value of the color components in each pixel can be suppressed, and the dispersion of the color components of each pixel can be easily reduced. At the same time, the correction amount of the color component of each pixel can be kept small, and the image data can be corrected so that the image formed on the original can be faithfully reproduced. Further, variation in the correction direction for each pixel can be suppressed to a small value, and correction that can further improve reproducibility can be performed so that natural color reproduction can be performed.
[0010]
  The present invention also provides a distribution state of each color component of a character portion with respect to image data of a character region including a character portion represented by a plurality of color components, in spatial coordinates having lightness, saturation and hue as three axes. Represent, characterFor all points in the regionFind the square value of the distance to a predetermined straight lineThe character part and the base partAn analysis step for obtaining an approximate straight line that approximates the distribution state by taking the sum, taking the sum as an error, and minimizing the error;
  In order to bring the color component of each pixel in the character area close to the approximate straight line perpendicularly, the color component indicating the target pixel is changed to the approximate straight line and the color component of the intersection of the perpendicular line drawn from the target color component to the approximate straight line. And a correction step of correcting by adding a value obtained by integrating a parameter γ (a constant satisfying 0 ≦ parameter γ ≦ 1) that adjusts the degree of correction to the difference from the color component of the pixel. It is.
[0011]
  According to the present invention,In the analysis step, the distribution state of each color component in the character area is represented by spatial coordinates having lightness, saturation, and hue as three axes, and an approximate straight line that approximates the distribution state is obtained. In the correction step, each pixel in the character area Are corrected so as to approach the approximate line perpendicular to the approximate line. Therefore, it is possible to reduce the dispersion of color components not only in the character portion but also in the entire character area including the character portion, so that the image data is corrected so that the image formed on the document can be reproduced more faithfully.can do.
[0012]
  The present invention also providesFor image data of a character area including a character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of each color component of the character portion is represented by spatial coordinates having lightness, saturation, and hue as three axes. The distribution state of the color component indicating the hue is obtained, and the average pixel point of the color component indicating the hue belonging to the mask of M rows and N columns centering on the pixel of interest included in the character portion is the same as the brightness of this pixel. An analysis process for obtaining a straight line of lightness connecting points on the lightness axis of the lightness;
  The color component of each pixel of the character part is set to an iso-lightness line perpendicular to the iso-lightness lineCorrect to get closer toCorrection processIt is characterized byImage processing method.
[0013]
  According to the present invention, in the analysis step,The hues belonging to the mask of M rows and N columns centering on the pixel of interest included in the character part are shown using a spatial coordinate system having three axes of lightness, saturation and hue representing the distribution state of each color component of the character part. An equal lightness straight line connecting the average pixel point of the color component and a point on the same lightness axis as the lightness of this pixel is obtained, and in the correction process, the color component of each pixel in the character portion is converted to an equal lightness straight line. Since the correction is made so that the straight line approaches the straightness line, the dispersion state of the color component indicating the saturation is kept the same as before the correction, and the dispersion of the color component indicating the hue is reduced. It can be corrected. Therefore, the color component of the character portion is corrected so that a sense of incongruity does not occur when the image formed on the document is reproduced, so that the image data can be improved to improve the reproducibility of the image formed on the document.can do.
[0014]
  The present invention also provides an analysis process.An extraction process for extracting a character area including a character portion from input image data.It is characterized by doing.
[0015]
  According to the present invention,A character region including a character portion is extracted from the entire input image data by an extraction process. As a result, only the image portion to be corrected is extracted, and only the portion that needs to be processed is processed, reducing the amount of calculation required for the image processing.can do.
[0016]
  In the present invention, the correction step includesletterThe color component indicating the brightness of each pixel in the portion is corrected so as to be replaced with a predetermined corrected brightness.
[0017]
  According to the present invention, in the correction step,letterThe color component indicating the brightness of each pixel in the portion is replaced with a predetermined corrected brightness. Accordingly, since the color component indicating the brightness of each pixel has only a predetermined value, the dispersion of the brightness is reduced, and correction can be performed so that good reproducibility of the image formed on the document can be obtained.
[0018]
  The present invention also providesFor the image data of the character area including the character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of the color component indicating the hue of the character portion is analyzed, and M rows N centering on the target pixel included in the character portion. An analysis means for obtaining an average of color components indicating hues belonging to the mask of the column;
  In order to adjust the degree of correction predetermined for the difference between the average and the color component of the pixel of interest to the color component representing the hue of the pixel of interest so that the color component indicating the hue of each pixel of the character portion approaches the average Correction means for adding and correcting a value obtained by integrating the parameter β (a constant satisfying 0 ≦ parameter β ≦ 1)It is characterized byIt is an image processing device.
[0019]
  According to the present invention, the analysisIn the means, the distribution state of each color component of the character portion is analyzed with respect to the image data. In the correcting means, correction is made so that the dispersion of the color component of the character portion becomes small based on the analysis result in the analyzing step. As a result, even if color component variations occur during image input, for example, when reading an image formed on a document, the image data including the color component variations is corrected to image data with reduced color component variations. Thus, the reproducibility of the image formed on the original when outputting the image can be improved.
  In the analyzing means, an average of the color components indicating the hues belonging to the mask of M rows and N columns centering on the pixel of interest included in the character portion is obtained, and in the correcting means, the color components indicating the hue of each pixel in the character portion are obtained. The correction is made so as to approach the average of the color components obtained by the analyzing means. In this way, by correcting the color components so as to approximate the average of the color components, the amount of calculation for obtaining the corrected value of the color components in each pixel can be suppressed, and the dispersion of the color components of each pixel can be easily reduced. At the same time, the correction amount of the color component of each pixel can be kept small, and the image data can be corrected so that the image formed on the original can be faithfully reproduced. In addition, it is possible to minimize the variation in the correction direction for each pixel, and to improve the reproducibility so that natural color reproduction is possible.can do.
[0020]
  The present invention also provides a distribution state of each color component of a character portion with respect to image data of a character region including a character portion represented by a plurality of color components, in spatial coordinates having lightness, saturation and hue as three axes. Represent, characterFor all points in the regionFind the square value of the distance to a predetermined straight lineThe character part and the base partAnalyzing means for obtaining an approximate straight line that approximates the distribution state by taking the sum and taking the sum as an error and minimizing the error;
  In order to bring the color component of each pixel in the character area close to the approximate straight line perpendicularly, the color component indicating the target pixel is changed to the approximate straight line and the color component of the intersection of the perpendicular line drawn from the target color component to the approximate straight line. An image processing apparatus comprising: correction means for correcting by adding a value obtained by integrating a parameter γ (a constant satisfying 0 ≦ parameter γ ≦ 1) that adjusts the degree of correction to a difference from a color component of a pixel It is.
[0021]
  According to the present invention,In the analyzing means, the distribution state of each color component in the character area is represented by spatial coordinates having lightness, saturation and hue as three axes, and an approximate straight line approximating the distribution state is obtained, and in the correcting means, each pixel in the character area Are corrected so as to approach the approximate line perpendicular to the approximate line. Accordingly, since the dispersion of color components not only in the character portion but also in the entire character area including the character portion can be reduced, the image data is corrected so that the image formed on the original can be reproduced more faithfully.Can.
[0022]
  The present invention also providesFor image data of a character area including a character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of each color component of the character portion is represented by spatial coordinates having lightness, saturation, and hue as three axes. The dispersion state of the color component indicating the hue is obtained, the average pixel point of the color component indicating the hue belonging to the mask of M rows and N columns centering on the target pixel, and the lightness axis of the same lightness as the lightness of this pixel An analysis means for obtaining an isoluminance straight line connecting the points of
  Correction means for correcting the color component of each pixel of the character portion so as to be close to the iso-lightness line perpendicular to the iso-lightness lineIt is characterized byIt is an image processing device.
[0023]
  According to the present invention,The analysis means uses a spatial coordinate system having lightness, saturation, and hue as three axes representing the distribution state of each color component in the character part to form a mask of M rows and N columns centered on the pixel of interest included in the character part. An equal lightness straight line connecting the average pixel point of the color component indicating the hue to which it belongs and a point on the same lightness axis as the lightness of this pixel is obtained, and in the correcting means, the color component of each pixel of the character portion is Since the correction is made so as to approach the isoluminance line perpendicular to the isoluminance line, the dispersion of the color component indicating the hue is maintained while the dispersion state of the color component indicating the saturation is maintained substantially the same as before the correction. Correction can be made so as to decrease. Therefore, the color component of the character portion is corrected so that a sense of incongruity does not occur when the image formed on the document is reproduced, so that the image data can be improved to improve the reproducibility of the image formed on the document.can do.
[0024]
  The present invention also providesHas extraction means to extract character area including character part from input image dataIt is characterized by doing.
[0025]
  According to the present invention,A character area including a character portion is extracted from the entire input image data by the extracting means. As a result, only the image portion to be corrected is extracted, and only the portion that needs to be processed is processed, reducing the amount of calculation required for the image processing.can do.
[0028]
  In the present invention, the correcting means isletterThe color component indicating the brightness of each pixel in the portion is corrected so as to be replaced with a predetermined corrected brightness.
[0029]
  According to the present invention,letterThe color component indicating the brightness of each pixel in the portion is replaced with a corrected brightness determined in advance by the correcting means. Accordingly, since the color component indicating the brightness of each pixel has only a predetermined value, the dispersion of the brightness is reduced, and correction can be performed so that good reproducibility of the image formed on the document can be obtained.
[0032]
In addition, the present invention is an image forming apparatus including the image processing apparatus.
[0033]
  According to the present invention, from input image dataletterIncluding partletterThe region is extracted by the extraction means,letterThe distribution state of the color component of the part is analyzed by the analyzing means. Based on the analysis result of the analysis means,letterThe correction means corrects the variance of the color components of the portion so as to be small. As a result, even if color component variations occur during image input, for example, when reading an image formed on a document, the image data including the color component variations is corrected to image data with reduced color component variations. Thus, the reproducibility of the image formed on the original when outputting the image can be improved.
[0034]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
In this specification, a variable character written with a right-pointing arrow added to a character described in a mathematical formula indicates a vector, and is described with `` ~ '' after the same character in a sentence. The variable character described with the upper score added to the character described in the mathematical formula indicates an average value, and is described by adding “_” after the same character.
[0035]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image forming apparatus 1 including an image processing apparatus 3 according to an embodiment of the present invention. The image forming apparatus 1 is an apparatus for forming an image on a recording material including a recording sheet made of paper and a material other than paper, and includes an image input device 2, an image processing device 3, and an image output device 4. Consists of including.
[0036]
The image input device 2 is a device for reading an image formed on a document, and includes a scanner unit including a solid-state imaging device, for example, an image sensor using a storage charge coupled device (abbreviated as CCD). Composed. The image input device 2 irradiates the original with white light from the light source, and changes the color of reflected light from the original, that is, the wavelength and intensity, to a plurality of pixels arranged in the main scanning direction and the sub-scanning direction by the CCD image sensor. The original image is read by dividing it, the original image is read, and original image data representing the original image by the color and intensity of each pixel is given to the image processing device 3 by an electric signal.
[0037]
The document image data is represented by numerical values corresponding to the densities of the three color components red, green and blue, and is given to the image processing device 3 as red R ′, green G ′ and blue B ′ signals. The red R ′ signal is an electrical signal that represents the reflectance of red light from the original in an analog manner for each pixel. The green G ′ signal is an electrical signal that represents the reflectance of green light from the original in an analog manner for each pixel. The blue B ′ signal is an electrical signal that represents the reflectance of blue light from the document in an analog manner for each pixel.
[0038]
The image processing apparatus 3 is an apparatus for performing image processing for correcting given image data so that the reproducibility of a document image can be improved during image output. The image processing apparatus 3 includes an analog / digital conversion unit (hereinafter referred to as an A / D conversion unit) 5, a shading correction unit 6, an input tone correction unit 7, a region separation processing unit 8, a color correction unit 9, and a black generation lower color. It includes a removal unit 10, a spatial filter processing unit 11, an output tone correction unit 12, and a tone reproduction processing unit 13.
[0039]
The A / D converter 5 converts an applied analog signal into a digital signal. The A / D conversion unit 5 is a digital signal that represents the red R ′ signal, the green G ′ signal, and the blue B ′ signal, which are analog signals, digitally representing the reflectance of red light, green light, and blue light for each pixel. The signals are converted into a certain red R signal, green G signal, and blue B signal. The A / D conversion unit 5 gives the red R signal, the green G signal, and the blue B signal to the shading correction unit 6.
[0040]
The shading correction unit 6 performs processing for removing distortion components included in data represented by the red R signal, the green G signal, and the blue B signal. The shading correction unit 6 performs processing for removing various distortion components generated in the illumination system, the imaging optical system, and the imaging system (image receiving system) of the image input device 2 from the red R signal, the green G signal, and the blue B signal. Then, the processed red R signal, green G signal and blue B signal are supplied to the input tone correction unit 7.
[0041]
The input tone correction unit 7 adjusts the color balance of the data represented by the given signal, and at the same time converts it into a data signal that is easy to handle when performing image processing. The input tone correction unit 7 corrects the reflectance values of the red R signal, the green G signal, and the blue B signal from the shading correction unit 6 so as to adjust the color balance based on the red R signal, the green G signal, and the blue B signal. Is converted into a signal representing the density value of each color component of red, green and blue. Thereafter, the input tone correction unit 7 expresses the signal of each pixel represented by the density values of red, green, and blue as density values of cyan, magenta, and yellow, which are the other three color components that have been subjected to complementary color inversion. The signal is converted into a cyan C ′ signal that digitally represents the cyan density of each pixel, a magenta M ′ signal that digitally represents the magenta density of each pixel, and a yellow Y ′ signal that digitally represents the yellow density of each pixel. To the region separation processing unit 8. The cyan C ′ signal, the magenta M ′ signal, and the yellow Y ′ signal are digital signals representing a document image. Hereinafter, the cyan C ′ signal may be referred to as “C ′ signal”, the magenta M ′ signal as “M ′ signal”, and the yellow Y ′ signal as “Y ′ signal”.
[0042]
The region separation processing unit 8 is an extraction unit that extracts a correction target image region including a correction target image portion to be corrected from the entire original image represented by the given image data. The region separation processing unit 8 converts each pixel of the document image represented by the document image data based on the C ′ signal, the M ′ signal, and the Y ′ signal from the input tone correction unit 7 into a plurality of image region components. As a result, the correction target image area is extracted. In the present embodiment, the image area is a character area representing a character, a halftone dot area representing an image with halftone dots, and a photograph area representing a photograph. The region image processing unit 8 gives the C ′ signal, M ′ signal, and Y ′ signal from the input tone correction unit 7 to the color correction unit 9 as they are, and based on the region separation result, to which image region each pixel is located. An area identification signal indicating whether the image belongs to the color correction unit 9, the black generation and under color removal unit 10, the spatial filter processing unit 11, and the gradation reproduction processing unit 13 is given.
[0043]
The color correction unit 9 converts the unnecessary absorption components contained in the cyan, magenta, and yellow color materials used at the time of image output into cyan, magenta, and yellow so that the reproducibility of the original image can be improved at the time of image output. A process of removing color turbidity is performed based on the spectral characteristics of each color material. The color correction unit 9 is an image region to be corrected by the color correction unit 9 that is one of the plurality of image regions, and includes a correction target image portion represented by each of the color components. Correct the color of the area. In the present embodiment, the correction target image region is a character region, and the correction target image portion is a character portion. The color correction unit 9 is based on the analysis result of the distribution analysis unit 14 that is an analysis unit that analyzes at least the distribution state of each color component of the correction target image portion with respect to the image data of the correction target image region, and the analysis result of the analysis unit 14. The correction unit 15 is a correction unit that corrects the dispersion of the color components of the correction target image portion to be small.
[0044]
When the C ′ signal, the M ′ signal, the Y ′ signal, and the region identification signal are given to the color correction unit 9 by the region separation processing unit 8, the correction target image portion is based on the region identification signal from the region separation processing unit 8. The distribution state of each color component is analyzed by the distribution analysis unit 14. Based on the analysis result of the distribution analysis unit 14, the correction unit 15 corrects the variance of each color component in the correction target image portion so as to be small. The color correction unit 9 gives a C ″ signal, an M ″ signal, and a Y ″ signal representing the corrected color components to the black generation and under color removal unit 10.
[0045]
Based on the density values of the cyan, magenta and yellow color components given, the black generation and under color removal unit 10 generates black and generates black from the cyan, magenta and yellow color components. Under color removal (abbreviated as UCR) processing is performed to obtain new cyan, magenta and yellow color component density values. The cyan C ″ signal, magenta M ″ signal, and yellow Y ″ signal representing the color components corrected by the color correction unit 9 are processed by the black generation and under color removal unit 10 so that the cyan C signal, magenta M Signal, yellow Y signal and black K signal, which are converted into four color signals, the cyan C signal is “C signal”, the magenta M signal is “M signal”, the yellow Y signal is “Y signal” and the black K signal. The signal may be referred to as a “K signal”. An example of black generation processing is a black generation method using skeleton black. In this method, the function representing the input / output characteristics of the skeleton curve is represented by y = f (x), the input value is represented by the color components represented by the C ″ signal, the M ″ signal, and the Y ″ signal, and the C ″ signal, Assuming that the lower color removal rate of the density values of the color components represented by the M ″ signal and the Y ″ signal is α (0 <α <1), the cyan, magenta, yellow, and black colors after the black generation process and the lower color removal process A component is calculated | required by the following formula | equation (1). The black generation and under color removal unit 10 gives the C signal, M signal, Y signal and K signal after black generation and under color removal to the spatial filter processing unit 11.
K = f {min (C ", M", Y ")}
C = C "-αK
M = M ″ −αK
Y = Y ″ −αK (1)
[0046]
The spatial filter processing unit 11 corrects the spatial frequency characteristics of each image region based on the region identification signal with respect to the image data, and thereby uses a digital filter to prevent blurring and graininess deterioration of the output image. Filter. The output tone correction unit 12 performs processing for converting a given signal into a signal representing a characteristic value of the image output device 4 when outputting an image. The gradation reproduction processing unit 13 performs gradation reproduction processing for outputting an image based on a given signal.
[0047]
For example, the image data of the character region extracted by the region separation processing unit 8 is increased in high frequency enhancement amount by the spatial filter processing by the spatial filter processing unit 11 so as to improve the reproducibility of characters at the time of image output. . Thereafter, the image data of the character area is binarized or multi-valued by the gradation reproduction processing unit 13 using a high-resolution screen suitable for reproducing the high frequency.
[0048]
The image data of the halftone area extracted by the area separation processing unit 8 is processed by the spatial filter processing unit 11 using a low-pass filter for removing the input halftone component. Further, the image data in the halftone dot region is converted by the output tone correction unit 12 after the signal represented by the density value or the like is converted into a halftone dot area ratio which is a characteristic value of the image output device 4 and then in the tone reproduction processing unit 13. Finally, the image is separated into pixels and processed so that each gradation can be reproduced.
[0049]
The image data of the photographic region extracted by the region separation processing unit 8 is binarized or multi-valued by the gradation reproduction processing unit 13 using a screen that emphasizes gradation reproducibility.
[0050]
The image data processed by the gradation reproduction processing unit 13 is temporarily stored in the storage unit, read out from the storage unit at a predetermined timing, and supplied to the image output device 4.
[0051]
The image output device 4 is a device for forming an image on a recording material based on the image data image-processed by the image processing device 3. Examples of the image output device 4 include, for example, a color image output device using an electrophotographic method and an inkjet method, but are not particularly limited.
[0052]
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the region separation processing unit 8 and the color correction unit 9. The area separation processing unit 8 includes an area determination unit 20 and a character area determination unit 21. Based on the cyan C ′ signal, magenta M ′ signal, and yellow Y ′ signal representing the document image data from the input tone correction unit 7, the region determination unit 20 converts each pixel of the document image represented by the document image data into a character region. Then, it is determined which image area the halftone dot area and the photographic area belong to. The area determination unit 20 separates the original image into image areas, that is, gives identification data indicating which image area belongs to each pixel, and outputs an area identification signal indicating the identification data to the color correction unit 9, the black The generated under color removal unit 10, the spatial filter processing unit 11, the gradation reproduction processing unit 13, and the character area determination unit 21 are given. The area identification signal includes a character area identification signal indicating that the area-determined pixel belongs to the character area, a halftone area identification signal indicating that the area-determined pixel belongs to the halftone area, and an area-determined pixel. Is a signal including a photographic region identification signal indicating that the image belongs to a photographic region.
[0053]
The region determination unit 20 provides the character region determination unit 21 with document image data including at least character region image data and a character region identification signal. The area determination unit 20 provides the character area identification signal, the dot area identification signal, and the photographic area identification signal to the color correction unit 9, the black generation and under color removal unit 10, the spatial filter processing unit 11, and the gradation reproduction processing unit 13. . The character area determination unit 21 extracts a character portion based on the image data of the character area separated from the document image data by the area determination unit 20 and the character area identification signal.
[0054]
The document image is separated and extracted by the region determination unit 20 into image data of a character region, a halftone dot region, and a photographic region using the following method. The region determination unit 20 takes a region including a natural number of pixels in the main scanning direction and the sub-scanning direction around a target pixel which is an arbitrary pixel of the document image data, that is, a block including M × N pixels, Based on the pixel data in this block, it is determined to which region the pixel of interest belongs. M and N are natural numbers, and may be the same or different from each other.
[0055]
The determination result is used as a region identification signal of the target pixel. For the pixels included in the block, the maximum value and the minimum value of the signal having the pixel density (hereinafter, sometimes referred to as “signal level”) are obtained, the maximum value is the maximum pixel signal level Dmax, and the minimum value is The minimum pixel signal level is Dmin. Among the pixels included in the block, for example, an average value Dave of the signal levels of nine pixels including the target pixel and the eight pixels around the target pixel is obtained. Using this average value Dave as a threshold value, the image of the block is binarized by replacing the signal level of each pixel with 0 (less than the threshold value) and 1 (above the threshold value).
[0056]
After such binarization processing, it is first determined whether or not the target pixel is a pixel belonging to the halftone dot region. In the halftone dot region, a plurality of dots (halftone dots) having a large density value different from that of the background are arranged on the background, that is, the background, for example, an image having a large signal level of the halftone dot relative to the background is formed. The signal level of each of the pixels changes greatly between adjacent pixels in the main scanning direction and the sub-scanning direction, and the number of signal level changes between adjacent pixels in the main scanning direction and the sub-scanning direction is large. . The region determination unit 20 determines that the target pixel of the block that satisfies such a condition is a pixel belonging to the halftone dot region. The difference between the maximum pixel signal level Dmax and the average value Dave is a threshold value B so that erroneous determination between a pixel representing a halftone dot and a pixel representing the background does not occur.₁The difference between the average value Dave and the minimum pixel signal level Dmin is the threshold value B.₂Compared with Number K of points at which the signal level of each binarized pixel changes from 0 to 1 and from 1 to 0 in the main scanning direction_HIs obtained, and the number of change points is K_HIs the threshold T_HCompared with Number K of points at which the signal level of each binarized pixel changes from 0 to 1 and from 1 to 0 in the sub-scanning direction_VIs obtained, and the number of change points is K_VIs the threshold T_VCompared with The difference between the maximum pixel signal level Dmax and the average value Dave, the difference between the average value Dave and the minimum pixel signal level Dmin, and the number of change points K_HAnd the number of change points K_VAre compared with the threshold value, and the image region to which the target pixel belongs is determined using the following conditions.
Dmax-Dave> B₁And Dave-Dmin> B₂
And K_H> T_HAnd K_V> T_V  ... halftone dot area
Other than the above conditions ... Non-halftone area
[0057]
The condition for determining whether or not the pixel of interest is a pixel belonging to the halftone dot region is that the difference between the maximum pixel signal level Dmax and the average value Dave is the threshold value B₁And the difference between the average value Dave and the minimum pixel signal level Dmin is a threshold value B.₂And the number of change points K in the main scanning direction_HIs the threshold T_HAnd the number of change points K in the sub-scanning direction_VIs the threshold T_VIf all of these conditions are satisfied, it is determined that the pixel of interest is a pixel belonging to the halftone dot region. If any one of these conditions is not satisfied, the pixel of interest is determined to be a pixel belonging to a non-halftone dot region that is a character region and a photo region.
[0058]
When it is determined that the target pixel is a pixel belonging to the non-halftone area, it is determined whether the target pixel is a pixel belonging to the character area or the photograph area. In the character area, the difference between the maximum pixel signal level Dmax and the minimum pixel signal level Dmin is large, and it is considered that the signal level of the pixels belonging to the character area is generally high. Therefore, the target pixel belongs using the following conditions: The image area is determined.
Dmax> P_AOr Dmin <P_BOr
Difference Dsub> P between Dmax and Dmin_C  … Character area
Other than the above conditions ... Photo area
[0059]
The condition for determining whether or not the pixel of interest is a pixel belonging to the character area is that the maximum pixel signal level Dmax is a threshold value P_AAnd the minimum pixel signal level Dmin is greater than the threshold value P_BAnd the difference Dsub between the maximum pixel signal level Dmax and the minimum pixel signal level Dmin is a threshold value P_CIf at least one of these conditions is satisfied, it is determined that the pixel of interest is a pixel belonging to the character area. When all of these conditions are not satisfied, that is, the maximum pixel signal level Dmax is the threshold value P_AAnd the minimum pixel signal level Dmin is the threshold value P_BThe difference Dsub between the maximum pixel signal level and the minimum pixel signal level is the threshold value P._CIn the following cases, the target pixel is determined to be a pixel belonging to the photographic area. After the region determination of a certain pixel of interest is completed, another pixel is used as a new pixel of interest, and a block including M × N pixels around the new pixel of interest is taken, and the above-described image region is determined. The region to which the pixel of interest belongs is determined for each of the cyan, magenta, and yellow color components of the pixel of interest, and when the pixel of interest satisfies the condition that the pixel of interest belongs to the halftone dot region in the two color components, It is determined that the pixel belongs to the point area. Such area determination is applied to the target pixel for all pixels of the document image, and the area determination is performed.
[0060]
The area determination unit 20 gives a character area identification signal indicating which pixel of the original image the pixel determined to belong to the character area to the character area determination unit 21, and is determined to belong to the halftone dot and the photograph area. A halftone dot indicating which pixel of the original image is a pixel and a photographic region identification signal are supplied to the color correction unit 9.
[0061]
The character area determination unit 21 is a means for extracting a character portion from a character area based on a character area identification signal, and includes an edge determination unit 22, a color determination unit 23, and a color character determination unit 24. . The edge determination unit 22 is a means for detecting a sharp signal level change between adjacent pixels, that is, a pixel corresponding to an edge portion showing a sharp density change. The edge determination unit 22 receives a character region identification signal from the region determination unit 20. Based on this, it is determined whether or not the pixels belonging to the character area belong to the edge portion, and an edge determination signal representing the determination result is given to the color character determination portion 24. This edge portion becomes a character portion.
[0062]
The color determination unit 23 is a means for determining whether the pixel is a pixel representing a chromatic color or a pixel representing an achromatic color, and based on the character region identification signal from the region determination unit 20, the character region It is determined whether or not the pixel belonging to is a pixel representing a chromatic color, and a chromatic determination signal representing the determination result is given to the color character determination unit 24. Based on the determination results of the edge determination unit 22 and the color determination unit 23, the color character determination unit 24 determines whether a pixel belonging to the character region is a chromatic character portion or an achromatic character portion. Means.
[0063]
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the edge determination unit 22 included in the region separation processing unit 8. 4A and 4B are diagrams showing an edge detection mask and a filter. FIG. 4A shows an edge detection mask, and FIG. 4B shows a Sobel filter 40 in the main scanning direction. 4 (3) shows the Sobel filter 41 in the sub-scanning direction. The edge determination unit 22 includes a main scanning sobel filter unit 30, a sub scanning sobel filter unit 31, each color absolute value calculation unit 32, each color adder 33, each color comparator 34, an adder 35, and a comparator 36. Is done. The edge determination unit 22 determines whether or not the pixel is an edge portion that is a character portion, using a filter for detecting an edge. Whether or not a pixel is an edge portion is determined for each of the cyan, magenta, and yellow color components. The processes of the main scanning sobel filter section 30, the sub scanning sobel filter section 31, each color absolute value calculation section 32, each color adder 33, and each color comparator 34 are the same for cyan, magenta, and yellow color components. Therefore, the specific processing will be described only for the cyan color component. A similar means is provided for magenta and yellow.
[0064]
A mask having a certain pixel as the target pixel 37 and a predetermined number of pixels in the main scanning direction and the sub-scanning direction centering on the target pixel 37, for example, a 5 × 5 mask 38 shown in FIG. And a 3 × 3 mask 39 centered on the target pixel 37 is extracted from the 5 × 5 mask 38. The mask represents a local region including a plurality of pixels. For example, a 3 × 3 mask represents a local region in which pixels are formed in 3 rows and 3 columns.
[0065]
When the cyan C ′ signal is given in the main scanning sobel filter unit 30, the sobel filter 40 in the main scanning direction for obtaining the difference value in the main scanning direction of the pixel of interest 37 is convolved with the 3 × 3 mask 39. . Specifically, the convolution process adds the value of the pixel 42 in the first row and the first column of the 3 × 3 mask 39 and the value of the pixel 42 a in the first row and the first column of the main scanning Sobel filter 40. Similarly, the value of the pixel 43 in the first row and the second column and the value of the pixel 43a in the first row and the second column of the Sobel filter 40 in the main scanning direction are integrated. Further, the values of the other pixels of the 3 × 3 mask 39 and the corresponding pixel values of the main scanning Sobel filter 40 are integrated, and the sum of the values obtained by the integration is obtained as a difference value. When the cyan C ′ signal is given in the sub-scanning sobel filter unit 31, the sub-scanning direction sobel filter 41 for obtaining the difference value in the sub-scanning direction of the target pixel 37 is convolved with the 3 × 3 mask 39. . Similar to the processing of the main scanning sobel filter unit 30, the sub scanning sobel filter unit 31 integrates the pixel value of the 3 × 3 mask 39 and the corresponding pixel value of the sobel filter 41 in the sub scanning direction. The sum of the obtained values is obtained, and the difference value in each scanning direction of the target pixel 37 is obtained.
[0066]
The result of convolution of the Sobel filters 40 and 41 in each scanning direction with the 3 × 3 mask 39 is given to each color absolute value calculation unit 32. In each color absolute value calculation unit 32, the absolute value of the difference value of the target pixel 37 is obtained by each color absolute value calculation unit 32, and the absolute value of the difference value is given to each color adder 33. In each color adder 33, an addition value which is a difference value of the target pixel 37 is obtained by each color adder 33, and the addition value is given to each color comparator 34. The process of obtaining the absolute value of the difference value is a process that takes into account the presence of negative coefficients in each scanning direction Sobel filter 40, 41, and the process of obtaining the added value includes the main scanning direction and the sub-scanning direction. This is a process for considering both results.
[0067]
Each color comparator 34 compares the addition value of the pixel of interest 37 with a predetermined threshold edgeTH, and if the addition value is equal to or greater than the threshold value, gives a signal representing “1” to the adder 35, and if the addition value is smaller than the threshold value. , A signal representing “0” is supplied to the adder 35. The processes in the main scanning sobel filter section 30, the sub scanning sobel filter section 31, each color absolute value calculation section 32, each color adder 33, and each color comparator 34 are performed on the cyan, magenta, and yellow color components of the target pixel 37. This is a process for determining whether or not it is an edge portion.
[0068]
The adder 35 adds the values of the signals representing the comparison results for the cyan, magenta, and yellow color components from the color comparators 34, and gives a signal representing the addition result to the comparator 36. Based on the addition result from the adder 35, the comparator 36 compares the added value with a predetermined threshold value addTH, and if the target pixel 37 is an edge portion, an edge determination signal indicating “1” is determined as a color character determination. If the target pixel 37 is not an edge portion, an edge determination signal representing “0” is supplied to the color character determination portion 24. For example, if it is determined by the color comparators 34 that the pixel of interest 37 is an edge only when all the color components of cyan, magenta, and yellow are determined to be edges, the threshold value addTH is set to “3”. If it is determined that only one color component is an edge portion, the threshold value addTH is determined to be “1” if the target pixel 37 is determined to be an edge portion.
[0069]
FIG. 5 is a diagram illustrating threshold values used for determination of chromatic and achromatic colors. In the color determination unit 23, based on the cyan C ′ signal, the magenta M ′ signal, and the yellow Y ′ signal, the maximum value max (C ′, M ′, Y ′) and the minimum value of the density value of each color component of the pixel of interest 37. The difference from min (C ′, M ′, Y ′) is compared with a predetermined threshold value Δ. For example, as shown in FIG. 5, when the cyan color component has the maximum value and the yellow color component has the minimum value, these differences are compared with the threshold value Δ. When the difference is greater than or equal to the threshold Δ, it is determined that the pixel of interest 37 is a pixel representing a chromatic color, and when the difference is smaller than the threshold, the pixel of interest 37 is determined to be a pixel representing an achromatic color and represents the determination result. A chromatic determination signal is supplied to the color character determination unit 24.
[0070]
The color character determination unit 24 determines that the pixel is a color character portion and a black character portion based on the following conditions.
(Edge) and (Chromatic) → Colored characters
(Edge) and (Natural) → Black text
[0071]
In the color character determination unit 24, when the edge determination unit 22 determines that the pixel of interest 37 is an edge, and the color determination unit 23 determines that the pixel of attention 37 is a pixel representing a chromatic color, When it is determined that the portion is a color character portion, the edge determination unit 22 determines that the target pixel 37 is an edge portion, and the color determination unit 23 determines that the target pixel 37 is a pixel representing an achromatic color, Is a black character part, and a color character determination signal as a result of the determination is given to the color correction unit 9.
[0072]
The color correction unit 9 includes a color character correction processing unit 25 and another area correction processing unit 26. The color character correction processing unit 25 determines, based on the color character determination signal from the color character determination unit 24, that each pixel is a color character part that is determined to be a color character part and satisfies a predetermined condition. A process of correcting the color component of the pixel to reduce the dispersion of the color component is performed. The other area correction processing unit 26 performs a process of correcting the color component of the pixel for the pixels belonging to the halftone dot and the photographic area based on the halftone dot and the photographic area identification signal from the area determination unit 20. The other area correction processing unit 26 corrects the color components of the pixels belonging to the halftone dots and the photographic area using, for example, a direct conversion method and a three-dimensional interpolation method. In the direct conversion method, in the cyan, magenta, and yellow color components representing given image data, color conversion data is obtained in advance for all color component combinations, and the result is stored in a color conversion table. This is a method for outputting image data converted into a table value by referring to a table value when image data of a halftone dot and a photo area is given. This direct conversion method uses a color conversion table, has a simple circuit configuration, can be processed at a relatively high speed, and can be applied to any non-linear characteristic of color components. In the three-dimensional interpolation method, table values for a combination of selected cyan, magenta, and yellow color components are obtained in advance and stored in a color conversion table, and color components for which no table value has been previously stored are stored. For the combination, the table value stored in the color conversion table is used to calculate the color conversion value by a three-dimensional interpolation calculation. In this three-dimensional interpolation method, even when the number of table values to be obtained in advance is limited, color conversion values can be obtained for all combinations of color components of given image data, and the size of the color conversion table can be reduced. It is a method that can be realized. When the color component of each pixel is corrected by the color character correction processing unit 25 and the other area correction processing unit 26, the C "signal, the M" signal, and the Y "signal representing the corrected color components are removed from the black under generation color. The above-described black generation and under color removal processing is applied to the unit 10.
[0073]
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the color character correction processing unit 25. The color character correction processing unit 25 includes an image memory 50, a first color space conversion unit 51, a threshold setting unit 52, a distribution analysis unit 14, a correction unit 15, and a second color space conversion unit 53. The image memory 50 is means for storing image data represented by a block of at least M × N pixels. When the C ′ signal, the M ′ signal, and the Y ′ signal representing the document image data from the region separation processing unit 8 and the color character determination signal from the color character determination unit 24 are supplied to the color character correction processing unit 25, The image memory 50 stores the image data of the character area including the character part and supplies it to the first color space conversion unit 51. The first color space conversion unit 51 converts image data of a character area represented by a CMY color system, which is a first color system including cyan, magenta, and yellow, which are a plurality of first color components. L, which is a second color system that uses a uniform color space including lightness, saturation, and hue, which are two color components.^*a^*b^*It is means for converting into image data expressed in a color system. When the image data of the character area is provided to the first color space conversion unit 51 by the image memory 50, the first color space conversion unit 51 displays the image of the character area represented by cyan, magenta, and yellow color components. L representing the lightness of the data^*And a for expressing chromaticity including saturation and hue^*And b^*CIE1976L including color components^*a^*b^*The image data of the character area expressed in the color space of the color system is converted, and the converted image data of the character area is given to the distribution analysis unit 14. Hereinafter, the chromaticity is a^*, B^*It will be expressed as The threshold setting unit 52 is a means for storing a threshold for determining whether or not to correct the color component of the image data. The distribution analysis unit 14 analyzes at least the color component distribution state in the converted character region image data, and corrects the character component color component based on the threshold value stored in the threshold value setting unit 52. Determine whether or not.
[0074]
The correction unit 15 performs correction so that the variance of the color component of the character portion determined to be corrected by the distribution analysis unit 14 is reduced, and provides the corrected image data to the second color space conversion unit 53. The second color space conversion unit 53 performs CIE 1976 L after correcting the color components.^*a^*b^*The image data of the character area represented by the color space of the color system is converted into the image data of the character area represented by the color components of cyan, magenta, and yellow, and the C ″ signal representing the converted image data, M The “signal and Y” signal is supplied to the black generation and under color removal unit 10.
[0075]
FIG. 7 is a graph showing a color space of the first color system showing an image when correction is made to reduce the dispersion of the color components of the character portion 61. An image processing method in the distribution analysis unit 14 and the correction unit 15 of the character portion 61 will be briefly described. The color component of each pixel of the character portion 61 can be distributed in the color space 60 represented by the CMY color system. The CMY color system is a color system including cyan, magenta, and yellow color components. Based on the cyan C ′ signal, the magenta M ′ signal, and the yellow Y ′ signal given to the region separation processing unit 8, a set of pixels belonging to the character region 62 including the character portion 61 by the region separation processing unit 8 is defined as a pixel set P. Then, the condition for correcting the color component needs to determine that the target pixel is the character portion 61 by at least the region separation processing unit 8. For example, when the pixel of interest is in i row and j column of the document image, it is represented by (i, j). A signal representing each color component in the pixel of interest (i, j) is a C ′ (i, j) signal, an M ′ (i, j) signal, and a Y ′ (i, j) signal, and the pixel of interest (i, j) If the region separation result of the image region to which the image belongs is seg (i, j), it is necessary to satisfy at least the following condition as a condition for correcting the color component of the target pixel (i, j).
seg (i, j) ∈P
[0076]
When the region separation result seg (i, j) satisfies the condition that it is included in the pixel set P, the color component of the target pixel (i, j) is corrected. The color components C ′ (i, j), M ′ (i, j) and Y ′ (i, j) of the pixel of interest are corrected to C_correct(I, j), M_correct(I, j) and Y_correct(I, j).
C_correct(I, j) ← C '(i, j)
M_correct(I, j) <-M '(i, j)
Y_correct(I, j) ← Y '(i, j)
[0077]
However, in the region separation result seg (i, j) included in the pixel set P, the color components of all the pixels are not corrected, but the target pixel is included in a plurality of masks included in a certain mask centered on the target pixel. For example, how much the hue deviates from the pixel is analyzed by the distribution analysis unit 14, and it is determined whether or not to correct the color component based on the degree of deviation. A signal representing the color component of the character portion 61 to which the pixel of interest belongs is obtained based on a plurality of pixels belonging to a mask centered on the pixel of interest, and the obtained color component is represented by C_element(I, j), M_element(I, j) and Y_element(I, j). The color component of the target pixel after correction is expressed as C_correct(I, j), M_correct(I, j) and Y_correctAssuming (i, j), the corrected color component is closer to the color component of the character portion 61 to which the pixel of interest belongs than the color component before correction. In other words, the distance from the point representing the color component of the character portion 61 to which the pixel of interest belongs to the point representing the color component of the pixel of interest after correction is the point representing the color component of the character portion 61 to which the pixel of interest belongs. To a point representing the color component of the target pixel before correction. For example, the distance from the point representing the color components C1, M1, and Y1 to the point representing the color components C2, M2, and Y2 is expressed as follows.
D {(C1, M1, Y1), (C2, M2, Y2)}
[0078]
As described above, the distance from the point representing the color component of the character portion 61 to which the pixel of interest belongs to the point representing the color component of the pixel of interest after correction represents the color component of the character portion 61 to which the pixel of interest belongs. Since it is shorter than the distance from the point to the point representing the color component of the target pixel before correction, it can be expressed as follows.

[0079]
By correcting the color component of the pixel belonging to the character region 62 so as to approach the color component represented by the mask centered on this pixel, at least the color component of the character portion 61, particularly the color component indicating the hue. Is reduced so that the reproducibility of the original image is improved when the image is output.
[0080]
FIG. 8 is a graph showing a color space of the second color system showing an image when the dispersion of the color components of the color character portion 63 is corrected so as to approach the representative value. FIG. 9 is a graph showing a color space of the second color system showing an image when a color component indicating brightness is corrected. FIG. 10 is a flowchart showing a procedure for correcting the dispersion of the color components of the color character portion 63 so as to approach the representative value 66. FIG. 11 is a diagram showing a 3 × 3 mask 75 centered on the target pixel 37. FIG. 12 is a diagram illustrating a hue relationship between the target pixel 37 and other pixels excluding the target pixel 37 in the 3 × 3 mask 75. The representative value 66 is a target value when correcting the color component, and represents an average value of a certain mask, for example. In correcting the color component of the image data, specifically, the color component of the color character portion 63 is corrected so as to approach the representative value 66 of the local region including the color character portion 63. Although the color space for correcting the color component of the color character portion 63 is not limited, the color component of the color character portion 63 is CIE 1976 L using a uniform color space.^*a^*b^*The color space is converted into a color system (Commission Interternale de l'Eclairage: CIE) by the first color space conversion unit 51. Hereinafter, CIE1976L^*a^*b^*Set the color system to “L^*a^*b^*It is called “color system”. L^*a^*b^*The color component of the color system is L^*, A^*, B^*And L^*Axis, a^*Shaft and b^*A coordinate system is formed by the three axes. Hereinafter, L^*Axis, a^*Shaft and b^*The coordinate system formed by the axes is denoted by “L^*a^*b^*It is referred to as “coordinate system 65”. L^*Is a color component representing lightness. a^*And b^*Are color components that can be used to express hue and saturation, and the hue is tan^-1(B^*/ A^*). L^*a^*b^*Since the color components of the color system can be expressed by a linear sum of the color components of cyan, magenta, and yellow, the CMY color system 60 represented by the color components of cyan, magenta, and yellow is a simple three-row 3 Using a matrix of columns, L^*a^*b^*Converted to the color system. Therefore, from the color system represented by the color components of cyan, magenta and yellow, L^*a^*b^*The conversion formula to the color system can be expressed as follows.
[0081]
[Expression 1]

[0082]
The region separation processing unit 8 determines that the pixel of interest (i, j) in the i row and j column of the document image data is a pixel belonging to the color character region 64, that is, the color character portion 63, and the color component of the pixel of interest is The corrected color component is {L^* _correct(I, j), a^* _correct(I, j), b^* _correctAssuming that (i, j)}, the conversion representing the correction can be expressed as follows.
[0083]
[Expression 2]

[0084]
By this conversion, when an image corresponding to the color character area 64 is output, the dispersion of the color components is corrected so as to improve reproducibility.
[0085]
L^*a^*b^*In the image data represented by the color system, consider a mask of M rows and N columns centering on the pixel of interest that is the color character portion 63. When a pixel belonging to the mask is represented by (i, j) and the mask is represented by mask (M, N), the pixel (i, j) satisfies the following condition.
(I, j) εmask (M, N)
[0086]
The color component of the pixel belonging to the mask is a target value when correcting the color component of the representative value 66 of the color component of the pixel belonging to the mask, for example, the average value and the median value, based on the analysis result of the color component distribution state. And corrected by the correction unit 15 so as to approach the representative value 66.
[0087]
Next, a procedure for correcting the color component of the color character portion 63 will be described. In step d0, the image data of the color character area 64 is L^*a^*b^*The color components expressed in the color system are converted by the first color space conversion unit 51 and given to the distribution analysis unit 14, and the process proceeds to step d1.
[0088]
In step d1, L^*a^*b^*For the image data of the color character area 64 expressed in the color system, the distribution analysis unit 14 uses the L of pixels included in the mask of M rows and N columns centered on a certain target pixel.^*a^*b^*The distribution state in the coordinate system 65 is analyzed, the color component of each pixel is further obtained, and the process proceeds to step d2.
[0089]
In step d2, chromaticity a^*・ B^*A which is a color component indicating^*And b^*If the color component of the pixel belonging to the mask has a color component that is significantly separated from the color component of the pixel of interest based on the distribution state of^*And b^*Which is the average value of^*_ And b^*_ Is obtained by the distribution analysis unit 14.
[0090]
In step d2, the distribution analysis unit 14 determines whether or not the color component of the pixel in the mask of M rows and N columns is a color component to be excluded based on the hue of the pixel and the hue of the target pixel 37. The For example, as shown in FIG. 11, a 3 × 3 mask 75 centered on the pixel of interest 37 is used to determine whether or not to remove the color components in the mask of M rows and N columns.
[0091]
In the 3 × 3 mask 75, the pixel number of the target pixel 37 is 0, and the pixel numbers of the eight neighboring pixels 76 excluding the target pixel 37 in the 3 × 3 mask 75 are 1-8. L^*a^*b^*The coordinates of the target pixel point 37a representing the target pixel 37 in the coordinate system 65 are represented by (L^*0, a^*0, b^*0), and the coordinates of the neighboring pixel point 76a representing the neighboring pixel 76 are represented by (L^*i, a^*i, b^*i) (i = 1, 2,..., 8) The hue of the pixel of interest 37, that is, a straight line connecting the pixel point of interest 37a and the origin, and a^*Based on the hue that is the angle formed by the axis, the color component of the pixel point in the shaded area shown in FIG.
[0092]
L for processing to remove color components^*Since the value does not matter, the coordinates of each pixel in the 3 × 3 mask 75 are L^*When the value is omitted and expressed as a vector, the vector of the pixel point of interest 37a is A˜ = (a^*0, b^*0), and a vector of neighboring pixel points 76a is represented by B ~ = (a^*i, b^*i). An angle between a straight line connecting the target pixel point 37a and the origin and a straight line connecting a certain neighboring pixel point 76a and the origin is θ_0iIs expressed as angle θ_0iCosine of Cosθ_0iIs the inner product A˜ · B˜ of the vector A˜ and the vector B˜, and the product of the magnitude of the vector A˜ | A˜ | and the magnitude of the vector B˜ | B˜ | It is obtained by dividing by |. Angle θ_0iCosine of Cosθ_0iIs expressed as:
Cosθ_0i= A ~ ・ B ~ / (| A ~ || B ~ |)
[0093]
Angle θ_0iCosine of Cosθ_0iIs −1 ≦ Cos θ_0i≦ 1 and the inner product A ~ · B ~ is A ~ · B ~ = a^*0xa^*i + b^*0xb^*It is obtained by i.
[0094]
Therefore, a pixel that is significantly distant from the color component of the pixel of interest 37 is the angle θ_0iCosine of Cosθ_0iIs smaller than a predetermined threshold THout, that is, 0 <Cosθ_0i<A pixel that satisfies THout. For example, the threshold value THout is 1/2.^(1/2)The angle θ_0iCosine of Cosθ_0iThe value is 1/2^(1/2)Less than, that is, the angle θ_0iThe color component of the neighboring pixel 76 where is larger than 45 degrees is removed.
[0095]
As another method for removing color components, the above-described equation for obtaining the hue θ = tan^-1(B^*/ A^*), The hue θ of the target pixel point 37a₀And the hue θ of the neighboring pixel 76a_iFor each of the₀−θ_iA method of removing the color component of the neighboring pixel 76 that satisfies |> 45 may be used.
[0096]
In the mask of M rows and N columns, assuming that the number of pixels belonging to the pixel of interest (i, j) in the i row and j column as the center is num, the average value serving as the target value for correction is the respective values belonging to the mask. This is a value obtained by dividing the sum of the color components of the pixels by the number of pixels belonging to the mask, and is expressed as follows. M and N are natural numbers, and may be the same or different from each other.
[0097]
[Equation 3]

[0098]
In step d2, the average value a^*_ And b^*_ Is obtained by the distribution analysis unit 14 and proceeds to step d3.
[0099]
In step d3, 1 is given to the corrected pixel number H whose initial value indicating the number of corrected pixels is 0, and the process proceeds to step d4.
[0100]
In step d4, the distribution analysis unit 14 uses the mask average value a.^*_ And the color component a of the pixel of interest belonging to the mask^*Is compared with a threshold value stored in the threshold value setting unit 52, and it is determined that the absolute value of the difference is equal to or greater than the threshold value, that is, | a^*_-A^*When it is determined that | ≧ THa, the process proceeds to step d5, and when it is determined that the absolute value of the difference is smaller than the threshold, that is, | a^*_-A^*If it is determined that | <THa, the process proceeds to step d8.
[0101]
In step d5, the color component a of the target pixel^*And b^*Is corrected by the correction unit 15 so as to approach the average value of the mask. The color component of the target pixel after correction is a value obtained by adding a parameter β for adjusting the degree of correction predetermined to the difference between the average value of the mask and the color component of the target pixel to the color component of the target pixel before correction. Is a value obtained by adding The parameter β is a constant that satisfies 0 or more and 1 or less, that is, 0 ≦ β ≦ 1. It is assumed that the parameter β is set in advance by the operator.^*The value of the parameter β can be changed in real time depending on the value of the lightness L^*When the value of is small, that is, when the pixel is dark, the value of the parameter β is increased and the correction is strengthened so as to be closer to the average value. The color component of the target pixel before correction is L^*(I, j), a^*(I, j) and b^*(I, j) and the average value of the mask is L^*_ (I, j), a^*_ (I, j) and b^*When expressed as _ (i, j), the color component L of the target pixel after correction^* _correct(I, j), a^* _correct(I, j) and b^* _correct(I, j) is expressed as follows.
[0102]
[Expression 4]

[0103]
Color component L indicating the brightness of the pixel of interest^*Since there is a possibility that the color character portion 63 cannot be naturally reproduced when the image is output by correcting, for example, a plurality of predetermined correction lightness values 74 of L^*0, L^*1, ..., L^*is replaced by a value represented by i. For example, the color component indicating the brightness of the target pixel is L^*(I, j), a color component L indicating the brightness of the pixel of interest^*(I, j) is a predetermined corrected brightness value L^*If it is close to i, the color component a of the pixel of interest^*(I, j) and b^*(I, j) is corrected so as to approach the average value of the mask, and the color component L indicating lightness^*(I, j) is the lightness value L^*is replaced by i. The color component after the color component of the pixel of interest is converted is expressed as follows.
[0104]
[Equation 5]

[0105]
Since the color component indicating the lightness of each pixel has only a predetermined lightness value, the dispersion of the color components indicating the lightness becomes small as shown in FIG. The correction process for replacing the color component indicating the brightness of the pixel with a predetermined brightness value is an effective process when the image output performance of the image output device 4 is not so high. When the gradation reproducibility of the image output device 4 is poor, the output characteristics of the image of the image output device 4 are measured in advance, and based on the output characteristics, the density value when the image can be output stably is obtained. Since it is replaced with the corresponding brightness value, there are many advantages that it is easier to control than outputting an image with a brightness value that is difficult to reproduce. When the correction of the color component of the target pixel is completed in step d5, the process proceeds to step d6.
[0106]
In step d6, the distribution analysis unit 14 determines whether or not the correction pixel number H is equal to the number J of image data belonging to the mask, that is, whether or not the correction of all color components of the color character portion 63 belonging to the mask has been completed. To be judged. If it is determined that the correction pixel number H is equal to the number J of image data, the process proceeds to step d7. If not, the process proceeds to step d9, 1 is added to the correction pixel number, and the process further proceeds to step d4. The color component of a pixel that has not been corrected yet is corrected.
[0107]
In step d7, the distribution analysis unit 14 determines whether or not the correction of the color component has been completed for all the pixels determined to be the color character portion 63, and if it is determined that all have been completed, the process proceeds to step d10. When it is determined that the color component correction process has been completed and the process has not been completed, the process proceeds to step d1.
[0108]
In step d8, the distribution analysis unit 14 uses the mask average value b.^*_ And the color component b of the pixel of interest belonging to the mask^*Is compared with the threshold value stored in the threshold value setting unit 52, and it is determined that the absolute value of the difference is equal to or greater than the threshold value, that is, | b^*_-B^*When it is determined that | ≧ THb, the process proceeds to step d5, and when it is determined that the absolute value of the difference is smaller than the threshold, that is, | b^*_-B^*If it is determined that | <THb, the process proceeds to step d6.
[0109]
According to the embodiment of the present invention, correction is made so that the dispersion of the color components of the color character portion 63 is reduced. As a result, even if color component variations occur during image input, for example, when reading an image formed on a document, the image data including the color component variations is corrected to image data with reduced color component variations. Thus, the reproducibility of the image formed on the original when outputting the image can be improved. Further, for example, by correcting only the color component indicating the hue and maintaining the gradation representing the tone of the image around the color character portion 63, it is possible to perform correction so that natural color reproduction can be performed.
[0110]
Further, only the image portion to be corrected is extracted from the entire input image data, and only the portion that needs to be processed is subjected to image processing, thereby reducing the amount of calculation required for the image processing.
[0111]
Further, by correcting the color component of the color character portion 63 to be close to the representative value 66 of the color component of the color character portion 63, the calculation amount for obtaining the corrected value of the color component in each pixel can be suppressed, Dispersion of color components of pixels can be easily reduced, correction amount of color components of each pixel can be kept small, and image data is corrected so that an image formed on a document can be faithfully reproduced Can do. Further, variations in the correction direction of each pixel can be suppressed, and correction that can further improve reproducibility can be performed so that natural color reproduction can be performed.
[0112]
Also, by replacing the color component indicating the brightness of each pixel of the color character portion 63 with a predetermined corrected brightness 74, the dispersion of the color component indicating the brightness is reduced, and the image formed on the document at the time of image output is reproduced well. Corrections that can be made. Further, by reducing the dispersion of the color component indicating the brightness, the color character portion 63 can be corrected so that it can be clearly reproduced. Further, for example, in an image output device with poor gradation reproducibility representing the tone of an image, it is formed on a document when outputting an image using image data in which a color component indicating lightness is replaced with corrected lightness 74. An image can be reproduced well with a small number of gradations.
[0113]
In addition, since the dispersion of the color components of the color character portion 63 included in the input image data is corrected so as to be reduced, reproduction of an image formed on the document when the image is output using the corrected image data. Can be improved.
[0114]
FIG. 13 shows a color space of the second color system showing an image when the dispersion of the color components in the color character area 64 is corrected to approach the approximate straight line 68 in the image forming apparatus according to another embodiment of the present invention. It is a graph to show. FIG. 14 is a diagram illustrating the relationship between the approximate line 68 and the observation point 69. FIG. 15 is a flowchart showing a procedure for correcting the color component of the color character area 64 using the approximate straight line 68. In the present embodiment, the color component of the color character portion 63 is corrected so as to approach the representative value 66 of the region including the color character portion 63. However, as another embodiment of the present invention, for example, the color character portion 63 and The distribution state of the color character area 64 formed by the base portion 67 is approximated by an approximate line 68, and the color components of the pixels belonging to the color character area 64 are approximated to the approximate line 68 perpendicular to the approximate line 68. You may make the structure correct | amended. Other configurations are the same as those of the image forming apparatus 1 shown in FIG. Description of similar components is omitted, and similar reference numerals are given.
[0115]
In this image processing method, the color character region 64 is extracted from the original image data by the region separation processing unit 8, and the background portion 67 included in the color character region 64 is also extracted by the region separation processing unit 8. For the background portion 67, for example, in a mask which is a local region of the color character region 64, a method of binarizing the color component of each pixel belonging to the mask using a mask average density value or a clustering method is used. Detected. The background portion 67 belonging to the color character region 64 is determined by the region separation processing unit 8 as a chromatic color or an achromatic color. Here, it is assumed that the background portion 67 belonging to the color character region 64 is a chromatic color, but it is also effective if the background portion 67 is an achromatic color.
[0116]
The color character portion 63 extracted by the region separation processing unit 8 and the background portion 67 belonging to the color character region 64 can be set to an arbitrary color space, here using a typical uniform color space.^*a^*b^*L expressed in color system^*a^*b^*Distributed in the coordinate system 65. When the detected background portion 67 represents a chromatic color, it is assumed that the distribution of the color component of the color character portion and the color component of the background portion of the chromatic color by an ideal image input device is arranged linearly. Therefore, the color component of the color character portion 63 and the color component of the background portion 64 can be approximated by a straight line.
[0117]
Since the pixel to be corrected belongs to the color character portion 63 and the background portion 67 extracted by the region separation processing unit 8, the pixel to be corrected is represented by (i, j), and a set of color character portions 66. Is represented by P ′, and a set of the background portion 67 is represented by Pback, the relationship between (i, j), P ′ and Pback is expressed as follows.
(I, j) ∈P′∪ Pback
[0118]
The color component of the pixel (i, j) is L^*a^*b^*In the color system, L^*(I, j), a^*(I, j), b^*The color component is corrected using the approximate straight line 68 for the distribution of pixels satisfying the relationship of (i, j) and (i, j) εP′∪Pback.
[0119]
  The approximate line 68 is obtained using the least square method. In the least square method, the square of the distance between an observation point 69 representing a target pixel included in a certain area and a predetermined arbitrary straight line.The valueAn approximate straight line 68 is obtained by obtaining all points of the region, taking the sum, taking the sum as an error, and minimizing this error. L^*a^*b^*In the coordinate system 65, the color component of a pixel included in the set of the color character portion 63 and the background portion 67, that is, the coordinates are (L^*(I, j), a^*(I, j), b^*(I, j)), the approximate straight line 68 is obtained by minimizing the following error ε.
[0120]
[Formula 6]

[0121]
The approximate straight line 68 obtained by using the least square method is determined if given by two vectors, that is, a position vector of a certain point on the approximate straight line 68 and a direction vector of the approximate straight line 68. can do. L^*a^*b^*In the coordinate system 65, a position vector of a certain point on the approximate straight line 68 is represented by A˜ = (L^*, A^*, B^*), The direction vector is represented by B˜ = (b1, b2, b3), and the position vector X˜ of the point on the approximate straight line 68 is a product of an arbitrary constant parameter t and the direction vector. It is obtained by adding the position vectors of the points and can be expressed as the following equation.
[0122]
[Expression 7]

[0123]
The position vector of the observation point 69 is C ~ = (L^*(I, j), a^*(I, j), b^*(I, j)), when the square value of the distance between the observation point 69 and the approximate line 68 is obtained, the square value of the distance can be considered as a function of the parameter t. The distance between the observation point 69 and the approximate straight line 68 is the smallest when the function (1) takes the smallest value. The function of the parameter t is expressed as follows by transforming the square value of the distance between the observation point 69 and the approximate straight line 68.
[0124]
[Equation 8]

[0125]
Therefore, t = -B ~. (A ~ -C ~) / | B ~ |²The distance is minimized when. However, | B˜ | represents the magnitude of the direction vector. t = -B ~ ・ (A ~ -C ~) / | B ~ |²The distance between the observation point 69 and the approximate straight line 68 is (−B˜ · (A˜−C˜) / | B˜ |²) + | A ~ -C ~ |²It is represented by When the distance between the observation point 69 and the approximate straight line 68 is minimum, the position vector of the intersection 70 between the approximate straight line 68 and the perpendicular passing through the observation point 69 and perpendicular to the approximate straight line 68 is t = −B˜ · (A ~ -C ~) / | B ~ |²Can be obtained using
[0126]
As shown in FIG. 14, the coordinates of the observation point 69 are (L^*(I, j), a^*(I, j), b^*(I, j)), and the coordinates of the intersection 70 with the perpendicular line drawn from the observation point 69 to the approximate straight line 68 obtained as described above, are expressed as (L^*'(I, j), a^*'(I, j), b^*′ (I, j)), a perpendicular line 71 connecting the observation point 69 and the intersection point 70 intersects the approximate straight line 68 perpendicularly.
[0127]
The correction process of the color component of the character region 64 is a process of correcting the color component of the pixel belonging to the character region 64 so as to be close to the approximate line 68 perpendicular to the approximate line 68, that is, to make the observation point 69 close to the intersection 70. Then, correction processing is performed on the pixels in the color character area 64. However, the distance L between the point representing the pixel to be corrected and the approximate straight line 68 is compared with the threshold THc stored in the threshold setting unit 52, and the color component is corrected only for the pixel satisfying L ≧ THc. The
[0128]
The color component of the target pixel after correction is obtained by adding a parameter γ that adjusts the degree of correction to the difference between the color component of the intersection 70 and the color component of the target pixel before correction. It is obtained by adding to the component. The parameter γ is a constant that satisfies 0 ≦ γ ≦ 1. The color component of the target pixel after correction is (L^* _correct(I, j), a^* _correct(I, j), b^* _correct(I, j)), it is obtained as follows.
[0129]
[Equation 9]

[0130]
A procedure for correcting the color component of the color character area 64 will be described. In step e0, the color separation area 8 is extracted by the area separation processing unit 8, and the color character portion 63 and the background portion 67 are extracted, and the process proceeds to step e1.
[0131]
In step e1, the distribution analyzer 14 distributes the color components of the pixels representing the color character portion 63 and the background portion 67 of the M × N mask of the M × N mask centered on the pixel of interest in the color character region 64. State is sought, ie L^*a^*b^*The coordinates of each pixel in the coordinate system 65 are obtained, and the process proceeds to step e2.
[0132]
In step e2, the distribution analysis unit 14 obtains the approximate straight line 68 that approximates the distribution state using the image data representing the color component of the background portion 67 as well as the color component of the color character portion 63 as described above. Then, the process proceeds to step e3.
[0133]
In step e3, the distribution analysis unit 14 obtains the distance L of the perpendicular 71 drawn on the approximate straight line 68 for each image data, and proceeds to step e4. In step e4, 1 is given to the correction pixel number H whose initial value is 0, and the process proceeds to step e5.
[0134]
In step e5, the distribution analysis unit 14 determines whether the distance L between the approximate straight line 68 and the point representing the pixel to be corrected is equal to or greater than the threshold value THc, and the distance L is equal to or greater than the threshold value. If it is determined, the process proceeds to step e6. If it is determined that the distance L is smaller than the threshold value, the process proceeds to step e7.
[0135]
In step e6, the correction unit 15 corrects the color component of the pixel to be corrected as described above so as to be close to the approximate line 68 perpendicular to the approximate line 68, and the process proceeds to step e7.
[0136]
In step e7, the distribution analysis unit 14 determines whether or not the correction pixel number H is equal to the number J of image data belonging to the mask, that is, whether or not the correction of all color components of the color character portion 63 belonging to the mask has been completed. To be judged. If it is determined that the corrected pixel number H is equal to the number J of image data, the process proceeds to step e8. Otherwise, the process proceeds to step e9, 1 is added to the corrected pixel number H, and the process proceeds to step e5. The distribution analysis unit 14 determines whether or not the distance L is greater than or equal to the threshold value in the pixel to which the color component has not been corrected yet.
[0137]
In step e8, if the distribution analysis unit 14 determines whether or not the correction of the color component is completed for all the pixels belonging to the color character area 64, and if it is determined that the correction of the color component is completed, the step e10 If it is determined that the correction of the color component is not completed yet, the process proceeds to step e1.
[0138]
In another embodiment of the present invention, each color component of each pixel in the color character area 64 is corrected so as to approach the approximate straight line 68 perpendicular to the approximate straight line 68, so that not only the color character portion 63, Since the dispersion of the color components in the entire color character area 64 including the color character portion 63 can be reduced, the image data can be corrected so that the image formed on the document can be reproduced more faithfully.
[0139]
FIG. 16 shows a color space of the second color system showing an image when the color component of the color character portion 63 is corrected using the constant lightness line 72 in the image forming apparatus according to another embodiment of the present invention. It is a graph. FIG. 17 is a flowchart showing a procedure for correcting the color component of the color character portion 63 using the constant lightness line 72. In the present embodiment, the color component of the color character portion 63 has the equal lightness perpendicular to the lightness straight line 72 connecting the pixel point of the representative value 66 and the point on the same lightness axis as the lightness of the representative value 66. Correction is made so as to approach the straight line 72. The same components as those of the image forming apparatus 1 shown in FIGS. 1 to 15 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
[0140]
A point P representing the color component of the pixel of interest (i, j) which is the color character portion 63 is represented by {L^*(I, j), a^*(I, j), b^*(I, j)}, and a representative value of a mask including M × N pixels centered on the target pixel, for example, a point Q representing an average value is represented by {L^*_ (I, j), a^*_ (I, j), b^*_ (I, j)}, and the point P ′ representing the corrected color component of the target pixel is represented by {L^* _correct(I, j), a^* _correct(I, j), b^* _correct(I, j)}. The correction process of the color component of the target pixel is performed by a point Q {L representing the average value of the mask.^*_ (I, j), a^*_ (I, j), b^*_ (I, j)} and the achromatic color point Q ′ {L having the same brightness value^*The correction unit 14 corrects the point representing the pixel of interest to the iso-lightness straight line 72 connecting _ (i, j), 0,0} so that the point representing the pixel of interest vertically approaches the iso-lightness straight line 72.
[0141]
L^*a^*b^*In the coordinate system 65, a point representing the color component of the pixel of interest, a point representing the average value, a point representing the color component of the pixel of interest after correction, and an achromatic color point are considered as vector quantities. The position vector of the point representing the color component of the pixel of interest is {L^*(I, j), a^*(I, j), b^*(I, j)} and the position vector of the point representing the average value is {L^*_ (I, j), a^*_ (I, j), b^*The position vector of a point represented by _ (i, j)} and representing the color component of the target pixel after correction is {L^* _correct(I, j), a^* _correct(I, j), b^* _correct(I, j)}, and the position vector of the achromatic point is {L^*_ (I, j), 0,0}. At each point P, P ′, Q, and Q ′, the inner product of the vector PP′_ and the vector QQ′_ becomes zero and can be expressed as follows.
[0142]
[Expression 10]

[0143]
The method for obtaining the point P ′ representing the corrected color component of the target pixel is, for example, as described above, based on the distance between the straight line and the point and detecting the point perpendicular to the straight line, and the orthogonality of the vector. There is a method using conditions. Even in the case of correcting the color component so as to be close to the equal lightness straight line 72 perpendicular to the constant lightness straight line 72, the threshold value setting unit 52 sets the distance L ′ from the point representing the pixel to be corrected to the constant lightness straight line 72. The color component is corrected for all color character portions 63 that satisfy L ′ ≧ THd.
[0144]
For example, when the parameter δ for adjusting the degree of correction is used, if the intersection of a straight line passing through the two points Q and Q ′ and a straight line passing through the two points P and P ′ is represented by P ″, the position vector of the point P ′ is , A vector obtained by adding the position vector of the point P and a vector obtained by adding the parameter δ to the vector PP′˜, and can be expressed as follows.
[0145]
## EQU11 ##

[0146]
The method of correcting the color component of the correction target image portion so as to be close to the equal lightness straight line 72 perpendicular to the equal lightness straight line 72 is slightly compared to the method of correcting so as to be close to the approximate straight line 68 and perpendicular to the approximate light straight line 72. The same effect can be obtained only by increasing the amount of calculation.
[0147]
A procedure for correcting the color component of each pixel of the color character portion 63 so as to be close to the iso-lightness straight line 72 perpendicular to the iso-lightness straight line 72 is shown. In step f0, the color character portion 63 is extracted from the document image by the region separation processing unit 8, and the process proceeds to step f1.
[0148]
In step f1, a pixel having a color character portion 63 is set as a pixel of interest, and a distribution state of a mask including M × N pixels centered on the pixel of interest is obtained by the distribution analysis unit 14, that is, each pixel belonging to the mask. Pixel L^*a^*b^*The coordinates in the coordinate system 65 are obtained, and the process proceeds to step f2.
[0149]
In step f2, the lightness L^*And chromaticity a^*・ B^*Is analyzed by the distribution analysis unit 14, and the average value of the mask is obtained by excluding the image data of the color character portion 63 in which the color component is significantly separated in the distribution state, and the process proceeds to step f3. .
[0150]
In step f3, the distribution analysis unit 14 obtains an achromatic color point having the same lightness value as the average value of lightness, obtains an isolightness straight line 72, and proceeds to step f4.
[0151]
In step f4, the distribution analysis unit 14 obtains the distance L 'between each pixel of the color character portion 63 and the equal lightness straight line 72, and proceeds to step f5. In step f5, 1 is given to the number of corrected images H having an initial value of 0, and the process proceeds to step f6.
[0152]
In step f6, the distribution analysis unit 14 determines whether or not the distance L ′ in the pixel to be corrected is equal to or greater than the threshold Thd, and if it is determined that the distance L ′ is equal to or greater than the threshold Thd, step f7. If it is determined that the distance L ′ is smaller than the threshold Thd, the process proceeds to step f8.
[0153]
In step f7, as described above, the color component of the pixel to be corrected is corrected by the correcting unit 15 so as to be close to the constant lightness line 72 perpendicular to the constant lightness line 72, and the process proceeds to step f8.
[0154]
In step f8, the distribution analysis unit 14 determines whether or not the correction pixel number H is equal to the number J of image data belonging to the mask, that is, whether or not the correction of all the color components of the color character portion 63 belonging to the mask has been completed. To be judged. If it is determined that the correction pixel number H is equal to the number J of image data, the process proceeds to step f9. If not, the process proceeds to step f10, 1 is added to the correction pixel number H, and the process further proceeds to step f6. The distribution analysis unit 14 determines whether or not the distance L ′ is greater than or equal to the threshold value in the pixels to which the color component has not yet been corrected.
[0155]
In step f9, the distribution analysis unit 14 determines whether or not the correction of the color components of all the pixels that are the color character portion 63 has been completed, and if it is determined that the correction of the color components of all the pixels has been completed, Proceeding to step f11 to end all the procedures, and if it is determined that the correction of the color components of all the pixels has not yet been completed, the process proceeds to step f1. Also in this embodiment, the same effect as the embodiment shown in FIGS. 1 to 15 can be obtained.
[0156]
In another embodiment of the present invention, the color component of each pixel of the color character portion 63 is corrected so as to approach the iso-lightness straight line 72 perpendicularly to the iso-lightness straight line 72, so that The dispersion state can be corrected so as to reduce the dispersion of the color component indicating the hue while maintaining almost the same state as before the correction, so that there is no sense of incongruity when reproducing the image formed on the document. As described above, the color component of the color character portion 63 is corrected, and the image data can be corrected to improve the reproducibility of the image formed on the document.
[0157]
The above-described embodiment is merely an example of the present invention, and the configuration can be changed within the scope of the present invention. For example, the color correction unit 9 is composed only of the color character correction processing unit 25, and the halftone dots and photographic regions extracted by the region separation processing unit 8 are processed in the distribution analysis unit 14 and the correction unit 15 without being processed. 1 color space conversion unit 51 converts the given image data into L^*a^*b^*L converted into image data expressed in a color system and prepared in advance^*a^*b^*The color component of the image data may be corrected based on the color conversion table in the color system, and the second color space conversion unit 53 may convert the image data to image data represented in cyan, magenta, and yellow. .
[0158]
【The invention's effect】
  As described above, according to the present invention,letterCorrection is made so that the dispersion of the color components of the portion becomes small. As a result, even if color component variations occur during image input, for example, when reading an image formed on a document, the image data including the color component variations is corrected to image data with reduced color component variations. Thus, the reproducibility of the image formed on the original when outputting the image can be improved. AlsoCharacter partBy correcting only the color component indicating the hue and maintaining the gradation representing the tone of the image in the vicinity of the character portion, correction can be performed so that natural color reproduction can be performed.
[0159]
Further, according to the present invention, only the image portion to be corrected is extracted from the entire input image data, and only the portion that needs to be processed is subjected to image processing, thereby reducing the amount of calculation required for the image processing. .
[0160]
  Also according to the invention,letterThe color component of the partletterTypical value of color componentThat is, the average of the color components indicating the hues belonging to the mask of M rows and N columns centered on the pixel of interest included in the character portionBy making the correction close to, the amount of calculation for obtaining the corrected value of the color component in each pixel can be suppressed, and the dispersion of the color component of each pixel can be easily reduced, and the color component of each pixel Therefore, the image data can be corrected so that the image formed on the original can be faithfully reproduced. Further, variations in the correction direction of each pixel can be suppressed, and correction that can further improve reproducibility can be performed so that natural color reproduction can be performed.
[0161]
  Also according to the invention,letterBy correcting each color component of each pixel in the region so as to approach the approximate line perpendicular to the approximate line,letterNot only the partletterIncluding partletterSince the dispersion of the color components in the entire area can be reduced, the image data can be corrected so that the image formed on the original can be reproduced more faithfully.
[0162]
  Also according to the invention,letterBy replacing the color component indicating the brightness of each pixel in the portion with a predetermined correction brightness, the dispersion of the color component indicating the brightness is reduced, and the correction that can reproduce the image formed on the document at the time of image output satisfactorily Can do. In addition, by reducing the dispersion of color components indicating brightness,letterThe part can be corrected so that it can be reproduced clearly. Further, for example, in an image output apparatus having poor reproducibility of gradation representing the tone of the image, an image formed on a document when outputting an image using image data in which a color component indicating lightness is replaced with corrected lightness Can be reproduced well with a small number of gradations
[0163]
  Also according to the invention,letterThe color component of each pixel in the portion is corrected so as to be close to the isoluminance line perpendicular to the isoluminance line, so that the state of dispersion of the color components indicating saturation remains substantially the same as before the correction. Since the dispersion of the color component indicating the hue can be corrected to be small, when reproducing the image formed on the original,letterThe color component of the part is corrected, and correction can be made to image data that can improve the reproducibility of the image formed on the document.
[0164]
  Further, according to the present invention, it is included in the input image data.letterSince the dispersion of the color component of the portion is corrected so as to be reduced, it is possible to improve the reproducibility of the image formed on the document when outputting the image using the corrected image data.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image forming apparatus 1 including an image processing apparatus 3 according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating configurations of a region separation processing unit 8 and a color correction unit 9;
3 is a block diagram showing a configuration of an edge determination unit 22 included in the region separation processing unit 8. FIG.
4A and 4B are diagrams showing edge detection masks and filters. FIG. 4A shows an edge detection mask, and FIG. 4B shows a Sobel filter 40 in the main scanning direction. 4 (3) shows the Sobel filter 41 in the sub-scanning direction.
FIG. 5 is a diagram illustrating threshold values used for determination of chromatic and achromatic colors.
6 is a block diagram showing a configuration of a color character correction processing unit 25. FIG.
FIG. 7 is a graph showing a color space of a first color system showing an image when correction is performed so as to reduce the dispersion of the color components of the character portion 61;
FIG. 8 is a graph showing a color space of a second color system showing an image when the dispersion of the color components of the color character portion 63 is corrected to be close to the representative value.
FIG. 9 is a graph showing a color space of a second color system showing an image when correcting a color component indicating brightness.
10 is a flowchart showing a procedure for correcting the dispersion of the color components of the color character portion 63 so as to approach the representative value 66. FIG.
11 is a diagram showing a 3 × 3 mask 75 centered on a pixel of interest 37. FIG.
12 is a diagram showing a hue relationship between the target pixel 37 and other pixels excluding the target pixel 37 in the 3 × 3 mask 75. FIG.
FIG. 13 shows a color space of the second color system showing an image when correcting the dispersion of the color components in the color character area 64 so as to approach the approximate straight line 68 in the image forming apparatus according to another embodiment of the present invention. It is a graph to show.
14 is a diagram showing a relationship between an approximate line 68 and an observation point 69. FIG.
FIG. 15 is a flowchart showing a procedure for correcting a color component of a color character area 64 using an approximate line 68;
FIG. 16 shows a color space of a second color system showing an image when a color component of a color character portion 63 is corrected using an iso-lightness straight line 72 in an image forming apparatus according to another embodiment of the present invention. It is a graph.
FIG. 17 is a flowchart showing a procedure for correcting the color component of the color character portion 63 by using an iso-lightness straight line 72;
[Explanation of symbols]
1 Image forming device
3 Image processing device
8 Region separation processing unit
9 Color correction part
14 Distribution analyzer
15 Correction unit
63 color characters
64-color character area
66 typical values
68 Approximate line
72 equal lightness straight line
74 Corrected brightness

Claims (11)

複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を解析し、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均を求める解析工程と、
文字部分の各画素の色相を示す色成分を前記平均に近づけるように、注目画素の色相を表す色成分に、前記平均およびこの注目画素の色成分の差に予め定める補正の度合いを調整するためのパラメータβ（０≦パラメータβ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。With respect to image data of a character area including a character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of each color component of the character portion is analyzed, and a mask of M rows and N columns centering on a target pixel included in the character portion. An analysis step for obtaining an average of color components indicating hues belonging to
In order to adjust the degree of correction predetermined for the difference between the average and the color component of the target pixel to the color component representing the hue of the target pixel so that the color component indicating the hue of each pixel of the character portion approaches the average And a correction step of correcting by adding a value obtained by integrating the parameters β (constants satisfying 0 ≦ parameter β ≦ 1). 複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字領域のすべての点について、予め定める直線との距離の２乗値を求めて、文字部分と下地部分との総和をとり、この総和を誤差として、この誤差を最小にすることによって前記分布状態を近似する近似直線を求める解析工程と、
文字領域の各画素の色成分を前記近似直線に垂直に近づけるように、注目画素を示す色成分に、近似直線およびこの注目の色成分から近似直線に下した垂線の交点の色成分とこの注目画素の色成分との差に補正の度合いを調整するパラメータγ（０≦パラメータγ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。For image data of a character area including a character part represented by a plurality of color components, the distribution state of each color component of the character part is represented by spatial coordinates having lightness, saturation, and hue as three axes . For all the points, the square value of the distance to a predetermined straight line is obtained , the sum of the character part and the background part is taken, the sum is taken as an error, and the distribution state is approximated by minimizing this error. An analysis process for obtaining an approximate straight line;
In order to bring the color component of each pixel in the character area close to the approximate straight line perpendicularly, the color component indicating the target pixel is changed to the approximate straight line and the color component of the intersection of the perpendicular line drawn from the target color component to the approximate straight line. And a correction step of correcting by adding a value obtained by integrating a parameter γ (a constant satisfying 0 ≦ parameter γ ≦ 1) that adjusts the degree of correction to the difference from the color component of the pixel. . 複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字部分の色相を示す色成分の分散状態を求め、注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均の画素の点と、この画素の明度と同一の明度の明度軸上の点とを結ぶ等明度直線を求める解析工程と、
文字部分の各画素の色成分を、前記等明度直線に垂直に等明度直線に近づけるように補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。For image data of a character area including a character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of each color component of the character portion is represented by spatial coordinates having three axes of lightness, saturation, and hue, The dispersion state of the color component indicating the hue is obtained, and the average pixel point of the color component indicating the hue belonging to the mask of M rows and N columns centered on the pixel of interest and the lightness axis of the same lightness as the lightness of this pixel An analysis process for obtaining an isoluminance straight line connecting the points of
And a correction step of correcting the color component of each pixel of the character portion so as to be close to the iso-lightness line perpendicular to the iso-lightness line. 解析工程の前に、入力される画像データから文字部分を含む文字領域を抽出する抽出工程を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理方法。  The image processing method according to claim 1, further comprising an extraction step of extracting a character region including a character portion from input image data before the analysis step. 補正工程は、文字部分の各画素の明度を示す色成分を、予め定める補正明度に置き換えるように補正することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。  The image processing method according to claim 1, wherein the correcting step corrects the color component indicating the lightness of each pixel of the character portion so as to be replaced with a predetermined corrected lightness. 複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の色相を示す色成分の分布状態を解析し、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均を求める解析手段と、
文字部分の各画素の色相を示す色成分を前記平均に近づけるように、注目画素の色相を表す色成分に、前記平均およびこの注目画素の色成分の差に予め定める補正の度合いを調整するためのパラメータβ（０≦パラメータβ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。For the image data of the character area including the character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of the color component indicating the hue of the character portion is analyzed, and M rows N centering on the target pixel included in the character portion. An analysis means for obtaining an average of color components indicating hues belonging to the mask of the column;
In order to adjust the degree of correction predetermined for the difference between the average and the color component of the pixel of interest to the color component representing the hue of the pixel of interest so that the color component indicating the hue of each pixel of the character portion approaches the average An image processing apparatus comprising: a correction unit that adds and corrects a value obtained by integrating the parameters β (constants satisfying 0 ≦ parameter β ≦ 1). 複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字領域のすべての点について、予め定める直線との距離の２乗値を求めて、文字部分と下地部分との総和をとり、この総和を誤差として、この誤差を最小にすることによって前記分布状態を近似する近似直線を求める解析手段と、
文字領域の各画素の色成分を前記近似直線に垂直に近づけるように、注目画素を示す色成分に、近似直線およびこの注目の色成分から近似直線に下した垂線の交点の色成分とこの注目画素の色成分との差に補正の度合いを調整するパラメータγ（０≦パラメータγ≦１を満たす定数）を積算した値を加算して補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。For image data of a character region including a character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of each color component of the character portion is represented by spatial coordinates having three axes of lightness, saturation, and hue . For all the points, the square value of the distance to a predetermined straight line is obtained , the sum of the character part and the background part is taken, the sum is taken as an error, and the distribution state is approximated by minimizing this error. An analysis means for obtaining an approximate straight line;
In order to bring the color component of each pixel in the character area closer to the approximate straight line perpendicularly, the color component indicating the target pixel is changed to the approximate straight line and the color component of the intersection of the perpendicular line drawn from the target color component to the approximate straight line. An image processing apparatus comprising: correction means for correcting by adding a value obtained by integrating a parameter γ (a constant satisfying 0 ≦ parameter γ ≦ 1) that adjusts the degree of correction to a difference from a color component of a pixel . 複数の色成分で表される文字部分を含む文字領域の画像データに対して、文字部分の各色成分の分布状態を、明度、彩度および色相を３軸とする空間座標で表し、文字部分の色相を示す色成分の分散状態を求め、文字部分に含まれる注目画素を中心としたＭ行Ｎ列のマスクに属する色相を示す色成分の平均の画素の点と、この画素の明度と同一の明度の明度軸上の点とを結ぶ等明度直線を求める解析手段と、
文字部分の各画素の色成分を、前記等明度直線に垂直に等明度直線に近づけるように補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。For image data of a character area including a character portion represented by a plurality of color components, the distribution state of each color component of the character portion is represented by spatial coordinates having lightness, saturation, and hue as three axes. The distribution state of the color component indicating the hue is obtained, and the average pixel point of the color component indicating the hue belonging to the mask of M rows and N columns centering on the pixel of interest included in the character portion is the same as the brightness of this pixel An analysis means for obtaining an isoluminance straight line connecting points on the brightness axis of the brightness,
An image processing apparatus comprising: a correcting unit that corrects a color component of each pixel of a character portion so as to be close to the iso-lightness line perpendicular to the iso-lightness line. 入力される画像データから文字部分を含む文字領域を抽出する抽出手段を有することを特徴とする請求項６〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置。  The image processing apparatus according to claim 6, further comprising an extraction unit that extracts a character region including a character part from input image data. 補正手段は、文字部分の各画素の明度を示す色成分を、予め定める補正明度に置き換えるように補正することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。  The image processing apparatus according to claim 6, wherein the correcting unit corrects the color component indicating the lightness of each pixel of the character portion so as to replace the corrected lightness with a predetermined correction lightness. 請求項６〜１０のいずれか１つに記載の画像処理装置を含むことを特徴とする画像形成装置。  An image forming apparatus comprising the image processing apparatus according to claim 6.

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