JP6410482B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は読取装置で読取った原稿がカラーであるかモノクロかを判定する画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

読取装置で読取ったスキャン画像がカラーであるかモノクロであるかを判定する技術（以下、カラー／モノクロ判定技術という）が知られている。この判定により、読取った原稿がカラー原稿かモノクロ原稿かを判定している。

カラー／モノクロ判定技術では小さいカラーコンテンツを検出するために、スキャン画像をブロック毎に分けてカラーかモノクロかを判定する技術が用いられている。すなわち、スキャン画像中にブロック領域を設けブロック領域内のカラー画素数を基にカラーブロックを判定する。そして、カラーブロック数が閾値より大きい場合に、そのスキャン画像がカラーであると判定することが行なわれている。しかしながらこの方法では原稿の用紙が不純物等を含む再生紙である場合などにおいては、その不純物が多く現れているブロックをカラーブロックと誤判定してしまう。また、読取装置の色ずれによってモノクロコンテンツのエッジ部に発生する疑色などが多く含まれるブロックをカラーブロックと誤判定してしまう。その結果、原稿中のコンテンツがモノクロであるにも関わらず、カラー原稿であると誤判定してしまうという問題がある。

この問題を回避するためにカラーブロックの連続性を検出する方法が提案されている（特許文献１参照）。特許文献１は、連続するカラーブロックの塊の数がある閾値より大きい場合、スキャン画像はカラーであると判定する技術が開示されている。

特開２００１−１０３３０１号公報

しかしながら大きなカラーコンテンツである場合や、小ポイント文字列などの小さなカラーコンテンツである場合、必ずしもカラーブロックが連続しているとは限らない。よって、コンテンツの大きさ、形状、配置によっては正しく判定できないという課題がある。

本発明にかかる画像処理装置は、画像を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された画像を、それぞれが複数の画素を含む複数のブロックに分割する分割手段と、前記分割手段によって分割された複数のブロックのそれぞれのブロックがカラーであるかモノクロであるかを判定する第１の判定手段と、前記第１の判定手段による判定結果であるカラーブロックとモノクロブロックの並びと、少なくともカラーブロックを含む所定のパターンとを比較することによって、前記画像がカラーであるかモノクロであるかを判定する第２の判定手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、原稿を適切にカラー判定することが可能となる。

実施形態にかかる画像処理装置の構成を示す図である。 実施形態にかかる画像処理装置の外観を示す図である。 実施形態にかかるカラー／モノクロ判定の処理ブロック図である。 実施形態にかかる平滑化部の処理フローを示すフローチャートである。 実施形態にかかる平滑化処理のウィンドウ領域制限を説明する図である。 実施形態にかかる領域制限部によって制限される領域の例を示す図である。 実施形態にかかるブロック領域を説明する図である。 実施形態にかかるカラーブロック判定部の処理フローを示すフローチャートである。 実施形態にかかるカラーコンテンツとブロック領域の位相について説明する図である。 実施形態にかかる有彩色画素をカウントする領域の例を示す図である。 実施形態にかかるカラーブロック塊を説明する図である。 実施形態にかかるカラーブロック塊検出パターンの例を示す図である。 実施形態にかかるカラーブロックカウントの例を示す図である。 実施形態にかかるカラーブロック塊検出の処理フローを示すフローチャートである。 実施形態にかかる低濃度部の例を示す図である。 実施形態２にかかるカラー／モノクロ判定の処理ブロック図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例にすぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

＜実施形態１＞
［画像処理装置の構成］
図１は画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１００は、画像読取部１０１、画像処理部１０２、記憶部１０３、ＣＰＵ１０４および画像出力部１０５を備える。なお、画像処理装置は、画像データを管理するサーバ、プリントの実行を指示するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などにネットワークなどを介して接続可能である。

画像読取部１０１は、原稿の画像を読み取り、画像データを出力する。画像処理部１０２は、画像読取部１０１や外部から入力される画像データがカラーかモノクロかを判定する処理（以下、カラー／モノクロ判定処理という）や色空間変換処理などの画像処理を行い、記憶部１０３のバッファに格納する。カラー／モノクロ判定処理の詳細に関しては後述する。画像処理部１０２はまた、格納した画像データに基づきビットマップデータを生成し、プリンタガンマ補正処理、ディザ処理を施した後、画像出力部１０５から出力を行う。

記憶部１０３は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク（ＨＤ）などから構成される。ＲＯＭは、ＣＰＵ１０４が実行する各種の制御プログラムや画像処理プログラムを格納する。ＲＡＭは、データを参照する参照領域やデータの作業領域として用いられる。また、ＲＡＭとＨＤは、上記の画像データを格納する際に用いられる。このＲＡＭとＨＤ上で画像データを蓄積し、ページのソートや、ソートされた複数ページにわたる原稿を蓄積し、複数部数プリント出力を行う。画像出力部１０５は、記録紙などの記録媒体にカラー画像を形成して出力する。

［装置概観］
図２は本実施形態にかかる画像処理装置１００の概観図である。図１の構成と同じ構成については、同じ符号を付している。画像読取部１０１において、原稿台ガラス２０３および原稿圧板２０２の間に画像を読み取る原稿２０４が置かれ、原稿２０４はランプ２０５の光に照射される。原稿２０４からの反射光は、ミラー２０６と２０７に導かれ、レンズ２０８によって３ラインセンサ２１０上に像が結ばれる。なお、レンズ２０８には赤外カットフィルタ２３１が設けられている。図示しないモータにより、ミラー２０６とランプ２０５を含むミラーユニットを速度Ｖで、ミラー２０７を含むミラーユニットを速度Ｖ／２で矢印の方向に移動する。つまり、３ラインセンサ２１０の電気的走査方向（主走査方向）に対して垂直方向（副走査方向）にミラーユニットが移動し、原稿２０４の全面を走査する。

３ラインのＣＣＤからなる３ラインセンサ２１０は、入力される光情報を色分解して、フルカラー情報レッドＲ、グリーンＧおよびブルーＢの各色成分を各ラインセンサで読み取り、その色成分信号を画像処理部１０２へ送る。なお、３ラインセンサ２１０を構成するＣＣＤはそれぞれ７０００画素分の受光素子を有し、原稿台ガラス２０３に載置可能な原稿の最大サイズであるＡ３サイズの原稿の短手方向（２９７ｍｍ）を６００ｄｐｉの解像度で読み取ることができる。

標準白色板２１１は、３ラインセンサ２１０の各ＣＣＤ２１０−１から２１０−３によって読み取ったデータを補正するためのものである。標準白色板２１１は、可視光でほぼ均一の反射特性を示す白色である。

３ラインセンサ２１０には各色センサ間に物理的な距離があるため、原稿２０４の同一座標の印字物を読み取る際に各センサで時間差が発生する。通常このセンサ間距離は調整されその差分を補正し画像信号を読み込むことが可能であるが、この前提は前述のミラーユニットの副走査方向への移動がスムーズな等速運動である事を仮定している。この運動が等速でないとＲＧＢの読み取り位置がずれ、本来ＲＧＢで色差が無いような黒い印字物のエッジに偽色が出てしまう。偽色とは、本来はない色が画像に現れることをいう。特にモータによる運動の開始時および終了時には加減速が入り等速で無い箇所がどうしても出てしまいこのような偽色が出てしまいがちである。さらに、センサの組み付けの公差もありこの偽色を完全に無くすことは難しく、モータによる運動の開始時および終了時ではない箇所にも偽色が生じることがある。つまり、色ずれには、ミラーユニットの移動時の加速、減速に起因する第１の色ずれと、そうでない第２の色ずれとがある。なおこの３ラインセンサによる各色読取位置のずれを総称して色ずれと呼ぶ。後述するカラー／モノクロ判定処理時にはこの色ずれを考慮した処理を行なう。

以上は、原稿を読み取る処理についての説明である。以降では、画像処理部１０２において読み取ったスキャン画像を印刷する処理について説明する。画像処理部１０２は、３ラインセンサ２１０から入力される画像信号を電気的に処理する。例えば、ＲＧＢ値で構成された画像データを色変換処理して、シアンＣ、マゼンタＭ、イエローＹおよびブラックＫの各色成分を示す画像信号を生成し、生成したＣＭＹＫの画像信号を画像出力部１０５に送る。このとき出力される画像はディザなどのハーフトーン処理が行われたＣＭＹＫの画像となっている。

画像処理部１０２では入力される画像がモノクロのみで構成されているか、カラー成分を持つか自動で判定し、もしモノクロのみで構成されている場合には前記ＣＭＹＫのうちＫのみを用いることで、データ削減やトナー削減、速度向上が可能になる。以下、データ削減やトナー削減、速度向上が可能になる点について具体的に説明する。

画像出力部１０５において、画像処理部１０２から送られてくるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）またはＫ（ブラック）の画像信号はレーザドライバ２１２へ送られる。レーザドライバ２１２は、入力される画像信号に応じて半導体レーザ素子２１３を変調駆動する。半導体レーザ素子２１３から出力されるレーザビームは、ポリゴンミラー２１４、ｆ−θレンズ２１５およびミラー２１６を介して感光ドラム２１７を走査し、感光ドラム２１７上に静電潜像を形成する。

現像器は、マゼンタ現像器２１９、シアン現像器２２０、イエロー現像器２２１およびブラック現像器２２２から構成される。四つの現像器が交互に感光ドラム２１７に接することで、感光ドラム２１７上に形成された静電潜像を対応する色のトナーで現像してトナー像を形成する。記録紙カセット２２５から供給される記録紙は、転写ドラム２２３に巻き付けられ、感光ドラム２１７上のトナー像が記録紙に転写される。

この時前述のカラー／モノクロ判定処理の結果によりモノクロと判定されると、シアン、マゼンタ、イエローの現像器を接触させる必要が無く、ブラック現像器の処理だけになるため処理時間が大幅に短縮される。また、画像処理部１０２で入力される画像がモノクロのみで構成されていると判定した場合、色変換処理でＫのみに対応する画像信号を生成すればよいので、データを削減できる。また、Ｋのみの現像器だけを用いるので、ＣＭＹの各色のトナーの使用量を削減することができる。

このようにしてＣ、Ｍ、ＹおよびＫの四色のトナー像が順次転写された記録紙は、定着ユニット２２６を通過することで、トナー像が定着された後、装置外へ排出される。

［画像処理部］
前述の画像処理部１０２におけるカラー／モノクロ判定処理について、図３を用いて概要を説明する。なお、各処理の詳細な説明は後述する。

また、以下で説明する各処理はＣＰＵ１０４が記憶部１０３のＲＯＭまたはハードディスクなどからプログラムをＲＡＭにロードし、そのプログラムコードに基づいて演算処理を行うことで実現する。画像読取部１０１で取得した画像データならびに各処理の中間生成データも適宜ＲＡＭにセーブ、ロードを行いつつＣＰＵ１０４が画像処理演算を行うものである。

まず画像処理部１０２は画像読取部１０１から読み込まれたＲＧＢで表現される画像データを受け取る。なおここで入力される画像の向きの前提は画像読取部１０１において主走査方向がラインセンサ列が延びる方向、副走査方向がセンサ移動方向として説明を行う。各ラインセンサは副走査方向に並んで配置されている。従って、各ラインセンサの読み取り位置のずれに起因する色ずれによって発生しやすくなる偽色は主走査方向に細く発生する向きになる。

平滑化部３０１は、画像データに対して平滑化処理を行い、画像読み取り部１０１によって発生するノイズおよび色ずれの影響を抑制する。ここで、本実施形態でいうノイズとは各ラインセンサの読み取り位置のずれに起因するものではなく、原稿自体に起因するものである。例えば、原稿が再生紙の場合には、カラーで印字されていないにも関わらず、部分的に原稿の表面に有彩色があると判定してしまう場合がある。読み取った画像データの画素に基づいてカラー画素かモノクロ画素かを判定する場合には、画像のノイズや前述の色ずれの影響を受けやすい。そこで、平滑化部３０１では、これらの影響を抑制する。なお、平滑化部３０１で抑制する色ずれは、主に前述のように各ラインセンサの読み取り位置に起因して生じる第２の色ずれである。

有彩色判定部３０２は、平滑化が行われた画像に対し、注目画素の彩度Ｓからその注目画素がカラー画素かモノクロ画素かを判定する。なお、有彩色判定部３０２は、単純にカラー画素かモノクロ画素かを判定するのではなく、注目画素が高彩度画素か低彩度画素か、あるいは無彩色画素かを判定してもよい。本実施形態では、有彩色判定部３０２は、注目画素が高彩度画素か低彩度画素か、あるいは無彩色画素かを判定し、その彩度判定結果を出力する例を説明する。

領域制限部３０３は、ミラーユニットの移動時の加速、減速に起因する第１の色ずれを抑制するために、スキャン画像においてカラー／モノクロ判定を行なう領域を制限する。画像読取部１０１で読み取った原稿２０４の副走査方向先端領域と後端領域では、ミラーユニットの加速、減速に起因する第１の色ずれが発生することがある。このような領域では色ずれが原因で本来ならばモノクロと判定すべきところをカラーであるとの誤判定を引き起こす可能性がある。よって領域制限部３０３にて予めカラー／モノクロ判定の対象領域から除外する。

カラーブロック判定部３０４はブロック領域内の有彩色画素の数を基にブロック毎にカラーブロックであるか否かの判定を行う。詳細は後述する。

カラーブロックカウント部３０５はカラーブロック塊をパターンマッチングしながら検出し、カラーブロック塊の数をカウントする。詳細は後述する。

カラー／モノクロ判定部３０６はカラーブロック塊数を基に原稿２０４がカラー原稿であるか、モノクロ原稿であるかを判定する。詳細は後述する。

［平滑化部］
前述の通り、平滑化部３０１では、ノイズや色ずれの影響を抑制する処理を行なう。なお、平滑化を行なうに際し、十分に広い範囲で平滑化することでノイズや色ずれの影響を抑制することは可能である。例えば、前述の第２の色ずれは副走査方向に並んだセンサによる読み取り位置ずれに起因して生じるので、副走査方向に長めに平均を求めることで、抑制効果を高めることができる。しかしながら、単純に広い範囲で平滑化を行なうような手法では、本来カラー画素である画素が、周囲の画素によって平滑化されてしまいカラー画素ではなくモノクロ画素として判定されてしまうことがある。つまり、カラー／モノクロ判定が誤判定になる可能性がある。そこで、本実施形態の平滑化部３０１は、誤判定を抑制しつつ、ノイズや色ずれの影響を抑制する処理を行なう。

平滑化部３０１について、図４を用いてその処理フローを説明する。ステップＳ４０１において、平滑化部３０１はＲＧＢで構成される画像データが入力されると、複数の画素で構成されるウィンドウに画像を切り出す。具体的にここでは横３画素、縦７画素のウィンドウとし、その注目画素位置をウィンドウの中心画素、その注目画素を含むラインを注目ラインとして説明していく。図５は、ウィンドウの例を示す図である。図５において１ラインは横３画素で構成されている。図５を用いた説明は後述する。なお、ウィンドウが縦長になっている理由は、色ずれは副走査方向のずれであるので、副走査方向に長めにウィンドウを設定することで色ずれの抑制効果を高めるためである。

続いてステップＳ４０２にて平滑化部３０１はウィンドウ内の各ラインが下地か否かを７ラインすべてで判定する。具体的には各ラインを構成する３画素すべてが下地画素値であればそのラインは下地ライン、１画素でも下地画素でなければ非下地ラインと判定する。下地画素は入力原稿の用紙下地を表現するＲＧＢ値を中心に幅を持たせた値の範囲内に入力画素があるか否かで決定される。例えばその下地のＲＧＢ値がＲ１、Ｇ１、Ｂ１、下地許容幅をＷとした場合、入力画素値Ｒ、Ｇ、Ｂに対しての判定は、
ｉｆ（（Ｒ１−Ｗ／２ ＜ Ｒ ＜ Ｒ１＋Ｗ／２）ＡＮＤ
（Ｇ１−Ｗ／２ ＜ Ｇ ＜ Ｇ１＋Ｗ／２）ＡＮＤ
（Ｂ１−Ｗ／２ ＜ Ｂ ＜ Ｂ１＋Ｗ／２））
の条件を満たした場合に下地画素とする。なおこのＲ１、Ｇ１、Ｂ１の値はあらかじめ決められた値を用いてもよいし、用紙に応じて自動的に判定する公知の下地判定処理を行った結果を用いてもよい。

ステップＳ４０３において平滑化部３０１は、各ラインが下地か否かの判定結果を受け、ウィンドウ内の上下の領域に下地が存在するか否かを判定する。具体的にはウィンドウのラインを上からライン１〜ライン７とし、そのうち、ライン１、ライン２を上部、ライン６、ライン７を下部と定義する。

ステップＳ４０４において平滑化部３０１は、ウィンドウ内の上部及び下部の両方に下地があるか否かを判定する。すなわち、ライン１、ライン２のうちいずれかが下地で、かつ、ライン６、ライン７のうちいずれかが下地であれば上下に下地が存在すると判定し、ステップＳ４０５に進む。

ステップＳ４０５において平滑化部３０１は、上下の両方に下地があると判定されたウィンドウにおいてさらに、下地ラインとそれに隣接するラインを除いた部分が非下地か否かを判定する。図５を参照して説明する。ステップＳ４０５に処理が進んでいるということは、ライン１、ライン２のいずれかが下地ラインであり、かつ、ライン６及びライン７のいずれかが下地ラインである。従って、下地ラインとそれに隣接するラインを除いた部分は、図５の例では、注目ラインを含むウィンドウの中心部分が下地ラインであるか否かを判定する。例えば、図５（ａ）のような下地ラインがあれば、注目ラインであるライン４が非下地か否かの判定対象となる。図５（ｂ）のようにライン１とライン６とが下地ラインである場合には、注目ラインであるライン４とライン３とが非下地か否かの判定対象となる。このような判定処理によりウィンドウ内に高さ４画素を下回る小さなカラーコンテンツが横方向に存在することを確認できる。平滑化部３０１は、下地ラインとそれに隣接するラインを除いた部分が非下地であった場合にステップＳ４０６に進みウィンドウ制限を行う。後述するステップＳ４０７の平滑化処理においては、ウィンドウに基づいて平滑化処理を行なうので、ステップＳ４０６で制限がされたウィンドウに基づいて平滑化処理が行なわれることになる。

ステップＳ４０６で平滑化部３０１は、ステップＳ４０５において非下地と判定された領域にウィンドウ領域を制限する。すなわち、小さなカラーコンテンツがあると判定されたウィンドウのうち、下地部を除外した、カラーコンテンツが存在する領域にウィンドウ領域を制限させる。図５に４通りの様子を示す。例えば図５（ａ）のように、ライン２とライン６が下地、注目ライン４が非下地と判定されていればウィンドウ領域を注目ラインのみの横３画素、縦１画素に制限する。同様に図５（ｂ）のように、ライン１とライン６が下地、ライン３とライン４が非下地であれば、ウィンドウ領域をライン３、ライン４を含む横３、縦２画素に制限する。また図５（ｃ）のように、ライン２とライン７が下地、ライン４とライン５が非下地であれば、ウィンドウ領域をライン４とライン５を含む横３、縦２画素に制限する。また図５（ｄ）のように、ライン１とライン７が下地。ライン３とライン４とライン５が非下地であれば、ウィンドウ領域をライン３とライン４とライン５を含む横３縦３画素に制限する。

ここで下地と隣接するラインも除外している理由は、この領域には下地の成分が少なからず影響しており、このラインをウィンドウに含めてしまうと小さなカラーコンテンツの彩度低下を起こす事があるためである。

最後にステップＳ４０７にて平滑化部３０１は、ウィンドウ内の画素に対して平滑化の処理を行う。ステップＳ４０６でウィンドウが制限されている場合には、その制限されたウィンドウ内の画素に対して平滑化処理を行なう。ステップＳ４０６を経由していない場合には、所定のサイズ（ここでは、横３画素、縦７画素）のウィンドウ内の画素に対して平滑化処理を行なう。平滑化の処理はウィンドウ内の画素値の例えば平均値を求める事で実施する。そして、求めた平均値を注目画素の画素値と置き換える。このような処理をスキャン画像内の各画素を注目画素として処理を行なうことでスキャン画像の平滑化が行なわれる。なお、ウィンドウの制限に応じて平均を取る画素数が変わる。

このように小さなカラーコンテンツが存在しうるウィンドウにおいて平滑化の対象から下地部を除く事で、その小さなカラーコンテンツがぼける事を防ぎ、その小さなカラーコンテンツが有彩色を持っている時の彩度低下を防ぐ事ができる。また一方で、小さなカラーコンテンツでない場合には平滑化の効果を十分出すことが可能になり、画像に含まれるノイズや色ずれを除去することが可能になる。

なお先のステップＳ４０２にて下地ライン判定を行うのは有意な有彩色を持つ小さなカラーコンテンツの彩度低下を防ぎ、無彩色画素と誤判定することを避ける事が目的である。よって、この下地のＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１の値は有彩色である必要は無く、無彩色下地になる。すなわちＲ１、Ｇ１、およびＢ１の値はそれぞれ近い値を持つことになる。

また本説明ではウィンドウの各ライン単位に下地か否かを判定しそのラインとその隣接を平滑化対象から除外する構成を説明したが、ライン単位ではなく画素単位で下地か否かの判定を行ってもよい。また本説明では、上下部の下地ラインに隣接するラインを平滑化対象から除外する構成を説明したが、下地ラインに隣接するラインや、下地画素に隣接する画素も完全に除外することなく平滑化対象として弱く反映させる事も可能である。また、本説明では、上下の両方のラインに下地がある場合に、ウィンドウを制限する例を説明したが、上下のいずれかのラインに下地がある場合にウィンドウを制限してもよい。また、ここでは、横３画素、縦７画素のウィンドウを用いて説明したが、この例に限られるものではない。ウィンドウで用いる画素の数の変動に応じて、前述の上下部の下地ラインの判定に用いるライン数なども変更することができる。

またウィンドウ内の画素値の平均を求める事で平滑化処理を行う例を説明したが、フィルタ処理を用いて例えばライン中心に重みを置いた平滑化フィルタを用いてもよい。その時先の下地部では重みを無くし、その隣接部に対しては重みを若干持たせるようなフィルタを用いてもよい。

［有彩色判定部］
次に、有彩色判定部３０２の処理について説明する。平滑化部３０１で平滑化が行われた画像に対し、有彩色判定部３０２にて注目画素の彩度Ｓからその画素が高彩度画素か低彩度画素かあるいは無彩色画素かを判定し、その彩度判定結果を出力する。彩度Ｓは、例えば以下の式を用いて算出することが可能である。
Ｓ＝ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） 式（１）
ここで、ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色の値の中の最大値を示し、ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、Ｒ、Ｇ，Ｂの各色の値の中の最低値を示す。この彩度Ｓに対して以下に示す閾値処理を行うことで高彩度画素か低彩度画素かあるいは無彩色画素かを判定する。
ｉｆ（Ｓ＜Ｔｈ１） Ｔｈｅｎ 無彩色画素
ｅｌｓｅ ｉｆ（Ｓ＜Ｔｈ２） Ｔｈｅｎ 低彩度画素
ｅｌｓｅ 高彩度画素
ただし Ｔｈ１ ＜ Ｔｈ２

［領域制限部］
次に、領域制限部３０３の処理について説明する。図６は領域制限部３０３によって制限される領域の例を示す図である。原稿の長さをｌｅｎｇｔｈとした時に、副走査方向の原点側からｓｐ０、ｓｐ１、ｌｅｎｇｔｈを設定する。これらの座標指定により原稿領域は図示するカラー／モノクロ判定有効領域とカラー／モノクロ判定無効領域とに分割することができる。領域制限部３０３は、具体的には有彩色判定部３０２の判定結果に対して、カラー／モノクロ判定無効領域の全ての画素については強制的に無彩色画素であると判定結果を置換える。これによりカラー／モノクロ判定有効領域の画素についてのみカラー／モノクロ判定処理を行うことができる。

なお、カラー／モノクロ判定無効領域は原稿の副走査方向先端領域と後端領域に限るものではなく、左右端領域が設定されてもよいし、原稿中の複数個所に設定されてもよい。

［カラーブロック判定部］
次に、カラーブロック判定部３０４の処理について説明する。カラーブロック判定部３０４は原稿２０４から得られるスキャン画像を図７に示すようなＭ×Ｎ（Ｍ、Ｎは整数）画素で構成されるブロック領域７０１に分割する。そして有彩色判定部３０２の結果を基に各ブロックがカラーブロックであるか否かを判定する。例えば６００ｄｐｉの画像読み取りをした場合、ブロックサイズを１６画素×１６画素にすると、１ブロックは３ｐｔ（Ａｍｅｒｉｃａｎ ｐｏｉｎｔ：１ｐｔ≒０．３５ｍｍ）の文字の大きさに近しいサイズとすることができる。

図８はカラーブロック判定部３０４の動作を説明するフローチャートである。ステップＳ８０１においてカラーブロック判定部３０４は、まず処理対象となる注目ブロックを決定する。本実施形態では、最初の注目ブロックは主走査方向及び副走査方向の原点側にあるブロックであり、以降の処理を繰り返すたびに主走査方向へ移動し、それを副走査方向に繰り返す。そして最終ブロックは原稿右下のブロックとなる。

ステップＳ８０２においてカラーブロック判定部３０４は、ステップＳ８０１で決定した注目ブロック内の有彩色画素数と予め設定してある閾値Ｔｈ３とを比較する。このとき有彩色画素は低彩度画素数と高彩度画素数の総和でもよいし、例えば高彩度画素数に重み係数をかけて総和をとっても良い。

ステップＳ８０３においてカラーブロック判定部３０４は、ステップＳ８０２で有彩色画素数がＴｈ３より大きい場合はステップＳ８０１で決定した注目ブロックをカラーブロックであると判定する。ステップＳ８０４においてカラーブロック判定部３０４は、注目ブロックが最終ブロックではなかった場合、ステップＳ８０１に戻りカラーブロック判定を繰り返す。以上の動作をすることで、スキャン画像の全ブロックについて、カラーブロックであるか否かの判定ができる。

ここで原稿２０４中のカラーコンテンツとブロック領域の位相について説明する。例えば図９に示すようにカラーコンテンツの大きさがブロック領域の大きさに近い場合、カラーコンテンツとブロック領域との位相によってカラーブロック判定結果が大きく異なってしまうことがある。符号９０１のような位相関係にある場合、各ブロックの判定結果は符号９０２に示す通り全てカラーブロックであると判定できるので問題は生じない。しかしながら符号９０３のような位相関係にある場合は、各ブロックにおける有彩色画素の量は符号９０１の半分程度に減ってしまう。このため、カラーブロック判定部３０４の判定において閾値Ｔｈ３に満たずに符号９０４に示す通り全てカラーブロックではないという判定になってしまう場合がある。このようなカラーコンテンツとブロック領域の位相関係がカラーブロック判定結果に与える影響を低減するための方法について説明する。

図１０はＭ×Ｎ画素の注目ブロック領域について有彩色画素をカウントする領域を示すものである。第一の領域１００１すなわち注目ブロック領域における有彩色画素カウント数をＣｎｔ１とする。第二の領域１００２は主走査方向にＭ／２画素移動させたＭ×Ｎ画素領域である。第二の領域１００２における有彩色画素カウント数をＣｎｔ２とする。第三の領域１００３は副走査方向にＮ／２画素移動させたＭ×Ｎ画素領域である。第三の領域１００３における有彩色画素カウント数をＣｎｔ３とする。第四の領域１００４は主走査方向にＭ／２画素、副走査方向にＮ／２画素移動させたＭ×Ｎ画素領域である。第四の領域１００４における有彩色画素カウント数をＣｎｔ４とする。そして最終的な注目ブロック領域における有彩色カウント数Ｃｎｔは、式（２）に示すようにＣｎｔ１、Ｃｎｔ２、Ｃｎｔ３、Ｃｎｔ４のうちの最大値とする。

Ｃｎｔ＝ＭＡＸ（Ｃｎｔ１，Ｃｎｔ２，Ｃｎｔ３，Ｃｎｔ４） 式（２）
このようにすることで図９の符号９０３のような状況においても、カラーコンテンツとブロック領域の位相関係がカラーブロック判定結果に与える影響を低減し、図９の符号９０２に近い結果を得ることが可能となる。

［カラーブロックカウント部］
次に、カラーブロックカウント部３０５の処理について説明する。カラーブロックカウント部３０５はカラーブロック判定部３０４でカラーブロック判定したブロック領域の連続性を基に、カラーブロック塊を検出し、カラーブロック塊の数をカウントする。カラーブロック塊とは、いくつかのブロックを１つの集合体として捉えたものである。本実施形態では、カラーブロック塊が所定の配置パターンと合致している場合、そのカラーブロック塊の数をカウントアップする処理を行なう。

まずカラーブロック塊について図１１を用いて説明する。コンテンツ１１０１は、ブロック領域に対して大きなカラーコンテンツがある場合の例である。コンテンツ１１０１には、大きなカラーコンテンツである文字Ｔがブロック単位で区切られる例を示している。大きなカラーコンテンツである文字Ｔは、横３、縦３のブロックに対応するサイズのコンテンツである。カラーブロック判定結果１１０２は、このコンテンツ１１０１の各ブロックのカラーブロックの判定結果を示している。カラーブロック判定結果１１０２から分かるように、カラーコンテンツの形状によってはカラーブロックと判定されないブロック領域が存在している。

一方、コンテンツ１１０４は、ブロック領域に対して同等程度の小さなカラーコンテンツが並んでいる場合の例である。このコンテンツ１１０４は、「Ｐｈｏｎｅ」の文字の後に字下げがされた状態で数字が羅列されるコンテンツとなっている。カラーブロック判定結果１１０５は、このコンテンツ１１０４の各ブロックのカラーブロック判定結果を示している。カラーブロック判定結果１１０５から分かるように、カラーコンテンツの並び方によってはカラーブロック判定されないブロック領域が存在している。

つまり、カラーコンテンツの形状や並び方によっては、個々のブロック領域においてカラーブロックと判定されないブロック領域が存在する。本実施形態では、カラーブロック塊の数をカウントする際には、このようなカラーブロックと判定されないブロック領域の存在も考慮した処理を行なう。ここで、例えば領域１１０３や領域１１０６に示すように２×２ブロックのウィンドウ内で３つ以上カラーブロックが存在していれば、カラーブロック塊であると判定すると、これらのコンテンツをカラーブロック塊として検出することができる。しかしながら、カラーコンテンツの形状や並び方によっては、２×２ブロックのウィンドウ内で３つ以上カラーブロックが存在しない場合も考えられる。そこで、本実施形態では、様々なカラーコンテンツの形状や並び方を考慮してカラーブロック塊を検出する。例えば、大きなカラーコンテンツ１１０１に対して領域１１０７や領域１１０８をカラーブロック塊として検出できる。また、小さなカラーコンテンツ１１０４に対して領域１１０９をカラーブロック塊として検出することもできる。この場合は３×１ブロックのウィンドウや１×３ブロックのウィンドウ内で３つのカラーブロックが存在していることを示している。このように原稿２０４内のカラーコンテンツの大きさとブロック領域の大きさによって様々なカラーブロック塊があり得るので、その検出方法の例を以下に説明する。

図１２はカラーブロック塊検出パターンの例を示す図である。第一のカラーブロック塊検出パターン１２０１は２×２ブロックのウィンドウ内で３つ以上のカラーブロックが存在した時にカラーブロック塊が１つあったと検出するものである。第二のカラーブロック塊検出パターン１２０２は３×１ブロックのウィンドウ内で３つ以上のカラーブロックが存在した時にカラーブロック塊が１つあったと検出するものである。第三のカラーブロック塊検出パターン１２０３は１×３ブロックのウィンドウ内で３つ以上のカラーブロックが存在した時にカラーブロック塊が１つあったと検出するものである。第四のカラーブロック塊検出パターン１２０４は５×１ブロックのウィンドウ内で４つ以上のカラーブロックが存在した時にカラーブロック塊が１つあったと検出するものである。第五のカラーブロック塊検出パターン１２０５は１×５ブロックのウィンドウ内で４つ以上のカラーブロックが存在した時にカラーブロック塊が１つあったと検出するものである。

このように様々な検出パターンを用いると漏れなくカラーブロック塊を検出することができる。しかしながら、様々な検出パターンを用いると重複してカラーブロック塊を検出する場合も起こり得る。それぞれの塊の検出結果を重複してカウントしないようにするには以下のようにすればよい。まず、第一から第五までの順で検出パターンに優先度をつける。この場合第一のカラーブロック塊検出パターンが最も優先度が高い。そして、優先度の高いパターンでカラーブロックを検出してカウントした場合は優先度の低いパターンでカラーブロックを検出した際にカウントしないようにする。こうすることにより図１２のような検出パターンがあれば漏れなくカラーブロック塊を検出することができる。

より具体的なカラーブロック塊検出とカラーブロックカウントの例について図１３と図１４のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ１４０１においてカラーブロックカウント部３０５は、第一のカラーブロック塊検出パターンに一致するカラーブロック塊を検出するためにまずＫ＝１とする。なおＫはカラーブロック塊検出パターンを識別する変数であり、１から５の整数とする。このＫは図１２に示す第一から第五のカラーブロック塊検出パターンに対応している。以下の処理においてＫに応じてカラーブロック塊検出処理の対象となるブロックの扱いを切り替える。

ステップＳ１４０２においてカラーブロックカウント部３０５は、スキャン画像中のカラーブロックを所定領域で切り出した参照ウィンドウを設定する。本例では第四及び第五のカラーブロック塊を検出するために少なくとも５×５ブロック分の参照ウィンドウを設定するものとする。そして、参照ウィンドウごとにカラーブロック塊の数をカウントする。

ステップＳ１４０３においてカラーブロックカウント部３０５は、ステップＳ１４０２で設定した参照ウィンドウ内に第Ｋのカラーブロック塊があるかどうかを探索する。最初にステップＳ１４０３に入った場合には、第一のカラーブロック塊があるかどうかを探索することになる。参照ウィンドウ内に第Ｋのカラーブロック塊があった場合は、ステップＳ１４０４においてカラーブロックカウント部３０５は、カラーブロック塊カウンタであるＢｌｏｃｋＣｎｔをカウントアップする。そしてステップＳ１４０５において、カラーブロック塊としてカウントされたカラーブロックについてカラーブロックではないという情報に置き換える。すなわち、第Ｋのカラーブロック検出パターンと一致した参照ブロック内のカラーブロックを、カラーブロックではないという情報に置き換える。たとえば図１３のような配置でカラーブロックがあった場合を考える。なお、ここでは簡便のため３×３のブロックを示している。図１３には、第一のカラーブロック塊検出パターンに一致する領域１３０１と第二のカラーブロック塊検出パターンに一致する領域１３０２が存在している。この段階では第一のカラーブロック塊検出パターンによって領域１３０１がカラーブロック塊と判定されてカラーブロック塊カウンタがカウントアップされている。そこで、カラーブロックカウント部３０５は、符号１３０３に示すように、第一のカラーブロック塊検出パターンに一致した領域のブロックをカラーブロックではないという情報に置き換えるのである。例えば、第一のカラーブロック塊検出パターンに一致した領域のブロックをモノクロブロックの情報に置き換える。次の探索処理では、変更後の情報を用いてパターンマッチングが行なわれることになる。これにより第二のカラーブロック塊検出パターンに基づく探索をした際に同じブロックについてカラーブロック塊を重複してカウントしないようにできる。

ステップＳ１４０３からステップＳ１４０５の処理は、参照ウィンドウ内の全てのブロックを対象に繰り返し行なわれる。例えば、ステップＳ１４０２で設定された参照ウィンドウ内に複数の第Ｋのカラーブロック塊がある場合には、ステップＳ１４０４のカウントアップ処理と、ステップＳ１４０５のマスク処理とが複数のカラーブロック塊についてそれぞれ行なわれることになる。

ステップＳ１４０６においてカラーブロックカウント部３０５は、探索の済んだ参照ウィンドウが最終ウィンドウであるかを判定する。すなわち原稿２０４全体に対して第Ｋのカラーブロック塊の検出を実施したかを判定する。最終ウィンドウでない場合はステップＳ１４０２に移り、ウィンドウ位置を次の参照位置に設定する。最終ウィンドウである場合、ステップＳ１４０７に処理を進める。

ステップＳ１４０７においてカラーブロックカウント部３０５は、全てのパターンでカラーブロック塊を検出したかを判定する。すなわちこの例ではＫ＝５であるかを判定する。全てのパターンでカラーブロック塊を検出した場合はカラーブロックカウント動作を終了する。Ｓ１４０７で全てのパターンでカラーブロック塊を検出していないと判定した場合は、ステップＳ１４０８に進み、Ｋ＝Ｋ＋１とする。そしてステップＳ１４０２に移り、ウィンドウ位置を最初の参照位置に設定する。

これらの動作を繰り返すことで第一のカラーブロック塊検出パターンから第五のカラーブロック塊検出パターンに一致するカラーブロック塊を検出し、検出されたカラーブロック塊の合計値がＢｌｏｃｋＣｎｔとして計上される。また、優先度の高いパターンで既に検出されたカラーブロック塊を重複してカウントすることを回避することができる。

なお、本例では第一から第五までのカラーブロック塊検出パターンを用いる例を説明したが、これとは異なるパターンによる検出をしてもよいし、パターンの数も５つに限られたものではない。この場合、Ｋの設定範囲や参照ウィンドウの設定範囲等を適宜変更すればよい。

［カラー／モノクロ判定部］
次に、カラー／モノクロ判定部３０６の処理を説明する。カラー／モノクロ判定部３０６ではカラーブロックカウント部３０５によってカウントされたカラーブロック塊カウンタＢｌｏｃｋＣｎｔと閾値Ｔｈ４とを比較する。そして、閾値Ｔｈ４より多いカラーブロック塊があった場合にその原稿２０４をカラー原稿であると判定する。

本実施形態では、カラーブロックの単なる連続性に基づいてカラー／モノクロ判定を行なうのではなく、カラーブロックのパターンと所定のパターンとの一致度合いに基づいてカラー／モノクロ判定を行なう。従ってカラーコンテンツの形状や並び方などに応じてカラー／モノクロ判定の精度が低くなることを防ぐことができる。また、小ポイントの文字などの小さなカラーコンテンツの検出精度を高めることができる。また、原稿の用紙に含まれる不純物や読取装置の色ずれによるカラー原稿の誤判定を防ぐことができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、カラーコンテンツの形状や並び方によるカラー／モノクロ判定の精度の低下の防止や、小さなカラーコンテンツの検出精度を高める例を説明した。また、再生紙などのように本来カラーでない部分をカラーと誤判定することを防ぐ例を説明した。実施形態２では低濃度の塗りつぶしが施された原稿に対するカラー／モノクロ判定処理について説明する。一般的なオフセット印刷やプリンタ出力において、濃度階調は面積階調手法を用いている。たとえば、図１５に示すようなドットで構成されるパターン１５０１やラインで構成されるパターン１５０２などがある。これらのドットやラインが有彩色で印刷されている場合、一般的な観察距離から見るとカラー原稿であると認識できる。つまり、図１５のようなパターンが有彩色で用紙全面に施された原稿については、カラー原稿として判定すべきである。しかしながら、実施形態１で説明した手法は、カラーブロックの塊のある一定領域内での集合度合いに基づいてカラー／モノクロ判定を行なう手法である。従って、図１５のようなパターンの塗りつぶしが施された画素（あるいはブロック）については、カラーと判定されない可能性がある。

本実施形態では、実施形態１で説明したカラーブロック判定部３０４、カラーブロックカウント部３０５、カラー／モノクロ判定部３０６と同等の構成を部分的に変更して用いる。これにより、有彩色の低濃度の塗りつぶし部を含む原稿をカラーと判定する方法について説明する。

低濃度の塗りつぶし部は前述の小さなカラーコンテンツよりも有彩色画素の密度は低い場合が多い。また、均一な濃度で広範囲が塗りつぶされている場合が多い。よって、カラーブロック判定部３０４における閾値Ｔｈ３を実施形態１のものよりも小さくすることで低濃度の塗りつぶし部をカラーブロックと判定することができる。実施形態１で説明したようにカラーブロック判定部３０４における閾値Ｔｈ３は、注目ブロック内の有彩色画素数と比較するために用いられるものである。カラーブロック判定部３０４は、注目ブロック内の有彩色画素数が閾値Ｔｈ３より大きい場合、注目ブロックをカラーブロックと判定する。従って、本実施形態では、閾値Ｔｈ３を実施形態１のものよりも小さくすることにより、より少ない有彩色画素数であってもカラーブロックであると判定され易くする。つまり、有彩色画素の密度が低い場合であってもカラーブロックと判定され易くする。

その上で、さらにカラーブロックカウント部３０５におけるカラーブロック塊の検出パターンにて３×３ブロックのウィンドウで８つ以上のカラーブロックが存在した時にカラーブロック塊があったと検出すればよい。つまり、低濃度の塗りつぶし部は、均一な濃度で広範囲が塗りつぶされているので、広範囲にわたってカラーブロックが存在する場合にカラーブロック塊があったと検出すればよい。なお、３×３に限ることはなく検出したい塗りつぶし領域に応じて、そのウィンドウサイズやカラーブロック数の閾値を適宜変更してもよい。

そしてカラー／モノクロ判定部３０６の閾値Ｔｈ４を実施形態１のものよりも大きくする。実施形態１で説明した通り、カラー／モノクロ判定部３０６の閾値Ｔｈ４は、カラーブロック塊のカウント数と比較するために用いられるものである。カラー／モノクロ判定部３０６は、カラーブロック塊のカウント数がこの閾値Ｔｈ４よりも大きい場合、読取った原稿をカラー原稿として判定する。本実施形態では、前述のように、まず、密度の低い有彩色画素をカラーブロックとして検出し易くしている。そして、低濃度の塗りつぶし部は、広範囲にわたって現れるので、カラーブロックカウント部３０５では、広範囲にわたってカラーブロックが現れる場合のカラーブロック塊をカウントしている。つまり、低濃度塗りつぶし部が全面に現れているような原稿の場合には、カウントされるカラーブロック塊の数も増えるはずである。そこで、本実施形態では、カラー／モノクロ判定部３０６の閾値Ｔｈ４を実施形態１のものよりも大きくすることで低濃度の塗りつぶし部をカラー判定するとともに、例えば再生紙に現れるノイズなどを誤検出してカラー原稿であると誤判定することを防止できる。

次に、実施形態１で説明したような小さなカラーコンテンツをカラー判定することと、前述の低濃度の塗りつぶし部をカラー判定することとを両立するための画像処理部１０２のカラー／モノクロ判定処理部について図１６を用いて説明する。図３と同じ構成については同じ符号を付し説明を割愛する。

図１６では図３に対して低濃度塗りつぶし部のカラー／モノクロ判定用に第二のカラーブロック判定部１６０１、第二のカラーブロックカウント部１６０２、第二のカラー／モノクロ判定部１６０３を並列して配置する。機能としてはそれぞれカラーブロック判定部３０４、カラーブロックカウント部３０５、カラー／モノクロ判定部３０６と同等であってよい。

そして前述したように第二のカラーブロック判定部１６０１、第二のカラーブロックカウント部１６０２、第二のカラー／モノクロ判定部１６０３の各閾値や検出パターン、参照ウィンドウサイズを低濃度塗りつぶし用に設定する。そして、領域制限部３０３からの出力データを小カラーコンテンツ用のカラーブロック判定部３０４と、低濃度塗りつぶし用の第二のカラーブロック判定部１６０１との両方に入力して、並行してそれぞれ処理を行なう。

こうすることで、小カラーコンテンツ用と低濃度塗りつぶし用とでは原稿２０４上の異なる対象物をそれぞれが適切に検出してカラー／モノクロ判定結果を出力する。例えば、読取った原稿に小カラーコンテンツが多く含まれる場合には、小カラーコンテンツ用のカラー／モノクロ判定部３０６でカラー原稿であると判定される。一方、読取った原稿に低濃度塗りつぶし部が全面に含まれるような場合には、低濃度塗りつぶし用の第二のカラー／モノクロ判定部１６０３でカラー原稿であると判定される。

最終カラー／モノクロ判定部１６０４は小カラーコンテンツ用と低濃度塗りつぶし用のそれぞれのカラー／モノクロ判定結果を基に、最終的なカラー／モノクロ判定を行う。例えば小カラーコンテンツ用と低濃度塗りつぶし用のカラー判定結果をＯＲ演算し、最終判定をする。なお、小カラーコンテンツ用と低濃度塗りつぶし用のカラー判定結果をＡＮＤ演算してもよいし、それぞれに重みを付けるなどして判定してもよい。また、実施形態２においては、並列処理を行なう例を説明したが、各閾値や検出パターン、参照ウィンドウサイズを変更して、繰り返し処理を行なってもよい。例えば、実施形態１の図３の構成において、小カラーコンテンツ用の各閾値や検出パターン、参照ウィンドウサイズを用いて判定処理を行ない、次に、低濃度塗りつぶし用の各閾値や検出パターン、参照ウィンドウサイズを用いて判定処理を行なってもよい。

以上、説明した方法により小さなカラーコンテンツをカラー判定することと、低濃度の塗りつぶし部をカラー判定することを両立することが可能となる。

＜その他の実施形態＞
前述の実施形態においては、フラットベッドタイプのスキャナで原稿を読取る例を説明したが、これに限られるものではなく、オートドキュメントフィーダ（ＡＤＦ）を用いる構成でもよい。ＡＤＦでは原稿がローラに挟まれて搬送される。この搬送におけるローラの受け渡し時において原稿が微妙にブレることで偽色が生じる可能性がある。従って、ＡＤＦを用いる場合には、ＡＤＦに対応したカラー／モノクロ判定無効領域を設定してもよい。

また、上記の実施形態では、感光ドラムが１つであり、この感光ドラムに対して各色のトナーが現像される例を説明したが、各色ごとに感光ドラムが設けられている印刷装置に対しても上記で説明したカラー／モノクロ判定処理を行なってもよい。

また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

また、本実施形態の機能を実現するためのプログラムコードを、１つのコンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ）で実行する場合であってもよいし、複数のコンピュータが協働することによって実行する場合であってもよい。さらに、プログラムコードをコンピュータが実行する場合であってもよいし、プログラムコードの機能を実現するための回路等のハードウェアを設けてもよい。またはプログラムコードの一部をハードウェアで実現し、残りの部分をコンピュータが実行する場合であってもよい。

Claims (32)

1. 画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された画像を、それぞれが複数の画素を含む複数のブロックに分割する分割手段と、
   前記分割手段によって分割された複数のブロックのそれぞれのブロックがカラーであるかモノクロであるかを判定する第１の判定手段と、
   前記第１の判定手段による判定結果であるカラーブロックとモノクロブロックの並びと、少なくともカラーブロックを含む所定のパターンとを比較することによって、前記画像がカラーであるかモノクロであるかを判定する第２の判定手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１の判定手段は、前記画像を平滑化した後の各画素がカラーであるかモノクロであるかの判定結果を用いて前記各ブロックがカラーであるかモノクロであるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１の判定手段は、前記画像の副走査方向の先端及び後端の少なくとも一方の領域のブロックをモノクロであると判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記第１の判定手段は、ブロック内の有彩色画素の数が第１の閾値より大きい場合、前記ブロックをカラーであると判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記第１の判定手段は、注目ブロックの位相を変更したブロックそれぞれについて前記判定を行い、いずれかのブロックでブロック内の有彩色画素の数が第１の閾値より大きい場合、前記注目ブロックをカラーであると判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記第２の判定手段は、カラーであると判定された前記ブロックの並びが前記所定のパターンと合致した数をカウントアップし、カウントアップした数が第２の閾値よりも大きい場合、前記画像はカラーであると判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記第２の判定手段は、カラーであると判定された前記ブロックの並びが複数の所定のパターンのいずれかと合致する場合、数をカウントアップすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第２の判定手段は、前記複数の所定のパターンを順に用いて比較を行い、カウントアップしたときに前記合致したブロックをモノクロのブロックに変更し、変更後のブロックを用いて残りのパターンを用いた比較を行なうことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記所定のパターンは、所定の領域内において複数のカラーブロックがまとまっているパターンであることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記所定のパターンは、前記所定の領域内にモノクロブロックを含むパターンであることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. モノクロ画像を出力するモノクロモードと、カラー画像を出力するカラーモードとで動作する画像出力手段をさらに備え、前記画像出力手段は、
    前記第２の判定手段によってモノクロであると判定された画像をモノクロ画像として出力するために前記モノクロモードで動作し、
    前記第２の判定手段によってカラーであると判定された画像をカラー画像として出力するために前記カラーモードで動作することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 原稿を読み取る読取手段をさらに有し、
    前記取得手段は、前記読取手段によって読み取られた原稿の画像を取得することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 画像を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップによって取得された画像を、それぞれが複数の画素を含む複数のブロックに分割する分割ステップと、
    前記分割ステップによって分割された複数のブロックのそれぞれのブロックがカラーであるかモノクロであるかを判定する第１の判定ステップと、
    前記第１の判定ステップによる判定結果であるカラーブロックとモノクロブロックの並びと、少なくともカラーブロックを含む所定のパターンとを比較することによって、前記画像がカラーであるかモノクロであるかを判定する第２の判定ステップと
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
14. 前記第１の判定ステップは、前記画像を平滑化した後の各画素がカラーであるかモノクロであるかの判定結果を用いて前記各ブロックがカラーであるかモノクロであるかを判定することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
15. 前記第１の判定ステップは、前記画像の副走査方向の先端及び後端の少なくとも一方の領域のブロックをモノクロであると判定することを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
16. 前記第１の判定ステップは、ブロック内の有彩色画素の数が第１の閾値より大きい場合、前記ブロックをカラーであると判定することを特徴とする請求項１３乃至１５のいずれか一項に記載の画像処理方法。
17. 前記第１の判定ステップは、注目ブロックの位相を変更したブロックそれぞれについて前記判定を行い、いずれかのブロックでブロック内の有彩色画素の数が第１の閾値より大きい場合、前記注目ブロックをカラーであると判定することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
18. 前記第２の判定ステップは、カラーであると判定された前記ブロックの並びが前記所定のパターンと合致した数をカウントアップし、カウントアップした数が第２の閾値よりも大きい場合、前記画像はカラーであると判定することを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれか一項に記載の画像処理方法。
19. 前記第２の判定ステップは、カラーであると判定された前記ブロックの並びが複数の所定のパターンのいずれかと合致する場合、数をカウントアップすることを特徴とする請求項１８に記載の画像処理方法。
20. 前記第２の判定ステップは、前記複数の所定のパターンを順に用いて比較を行い、カウントアップしたときに前記合致したブロックをモノクロのブロックに変更し、変更後のブロックを用いて残りのパターンを用いた比較を行なうことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理方法。
21. 前記所定のパターンは、所定の領域内において複数のカラーブロックがまとまっているパターンであることを特徴とする請求項１３乃至２０のいずれか一項に記載の画像処理方法。
22. 前記所定のパターンは、前記所定の領域内にモノクロブロックを含むパターンであることを特徴とする請求項２１に記載の画像処理方法。
23. 前記第２の判定ステップでモノクロであると判定された画像をモノクロ画像として出力し、
    前記第２の判定ステップでカラーであると判定された画像をカラー画像として出力することを特徴とする請求項１３乃至２２のいずれか一項に記載の画像処理方法。
24. 原稿を読み取る読取ステップをさらに有し、
    前記取得ステップは、前記読取ステップによって読み取られた原稿の画像を取得することを特徴とする請求項１３乃至２３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
25. 画像を取得する取得手段と、
    前記取得手段によって取得された画像を、それぞれが複数の画素を含む複数のブロックに分割する分割手段と、
    前記分割手段によって分割された複数のブロックのそれぞれのブロックがカラーであるかモノクロであるかを判定する第１の判定手段と、
    前記画像において、前記第１の判定手段によって判定されたカラーブロックが第１の所定数以上連続しているかを判定する第２の判定手段と、
    前記画像における第２の所定数のブロックが含まれる領域において、前記カラーブロックの数が第３の所定数以上あるかを判定する第３の判定手段と、
    前記第２の判定手段による判定結果と前記第３の判定手段による判定結果に基づき、前記画像が、カラー画像であるかモノクロ画像であるかを判定する第４の判定手段と
    を有することを特徴とする画像処理装置。
26. 前記第２の判定手段は、前記分割手段によって分割された複数のブロックに含まれるブロック内の有彩色画素の数が第４の所定数より多い場合に、当該ブロックがカラーブロックであると判定することを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置。
27. 注目ブロックの位相を変更したブロックそれぞれについて前記判定を行い、いずれかのブロックでブロック内の有彩色画素の数が第４の所定数より多い場合に、前記注目ブロックをカラーであると判定することを特徴とする請求項２６に記載の画像処理装置。
28. 前記第１の判定手段によって判定されたカラーブロックとモノクロブロックの判定結果の配列と、少なくともカラーを含んだ所定のパターンとを比較する第５の判定手段をさらに有し、
    前記第２の判定手段による判定結果と、前記第３の判定手段による判定結果に基づき、前記画像がカラー画像であるかモノクロ画像であるかを判定することを特徴とする請求項２５乃至２７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
29. 前記第１の所定数は３であることを特徴とする請求項２５乃至２８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
30. 前記第２の所定数は４、前記第３の所定数は３であることを特徴とする請求項２５乃至２９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
31. 原稿を読み取る読取手段をさらに有し、
    前記取得手段は、前記読取手段によって読み取られた原稿の画像を取得することを特徴とする請求項２５乃至３０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
32. コンピュータに請求項１３乃至２３のいずれか一項に記載の画像処理方法を実行させるためのプログラム。

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