画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
【課題】出力時に設定を変更したいユーザの要求を満たせる。
【解決手段】複合機１００は、画像データを入力するスキャナ１０１と、画像データに対して、画像データに含まれる各領域の種別を認識する領域抽出部１２１と、画像データと、各領域の種別と、を記憶するＨＤＤ１０６と、画像データの画像分離モードに基づいて、ＨＤＤ１０６に記憶された領域の種別から、一つの種別を特定する特定部１４６と、ＨＤＤ１０６に記憶された画像データに対して、特定された種別に適した補正処理を行うプリンタγ部１４２と、を備える。
【解決手段】複合機１００は、画像データを入力するスキャナ１０１と、画像データに対して、画像データに含まれる各領域の種別を認識する領域抽出部１２１と、画像データと、各領域の種別と、を記憶するＨＤＤ１０６と、画像データの画像分離モードに基づいて、ＨＤＤ１０６に記憶された領域の種別から、一つの種別を特定する特定部１４６と、ＨＤＤ１０６に記憶された画像データに対して、特定された種別に適した補正処理を行うプリンタγ部１４２と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対して画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、光学的に読み取った画像データに対して画像処理を行う際に、画像データの種別に応じて画像処理の内容を異ならせることが行われている。
【０００３】
例えば、文字が主となる画像データに対しては、エッジが明確になるように二値化処理等を行い、写真等が主となる画像データに対しては、当該画像データの色の階調が保護されるような画像処理を行っている。このため、画像データに記載された内容を適切に判断することが重要となる。
【０００４】
例えば、特許文献１に記載された技術では、画像データに線画か、中間調画か、判断するための判定基準を指示している。これにより、利用者の好みを反映した画像の特定を判定することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開平３−６４２５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したような、特許文献１を含む従来の技術では、記憶装置上に保存した画像データを再印刷する場合に、最初の判定結果で得られた画像データを再度印刷することになる。一方で、一度印刷した画像データであっても、印刷後の用途に応じて判定基準を変更したいという要求がある。
【０００７】
しかしながら、従来の技術では、一度読み込み処理を行った後の画像データについては、判定基準を変更することができず、判定基準を変更したい場合には、再度原稿を読み込む必要が生じるという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、一度印刷した画像データであっても、用途に応じて出力される画像データを変更可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、画像データを入力する画像データ入力手段と、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識手段と、前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶する記憶手段と、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定部と、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理手段と、を備える。
【００１０】
また、本発明にかかる画像処理方法は、画像データ入力手段が、画像データを入力する画像データ入力ステップと、認識手段が、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、特定手段が、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、画像処理手段が、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、を有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる画像処理プログラムは、画像データを入力する画像データ入力ステップと、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像データを記憶した後、特定した領域に対して適切な画像処理を行うため、出力を要求する度に画像データの入力が不要であるにも拘わらず、要求に応じて適切な画像データの出力が可能なため、利便性が向上するというという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを適用した画像形成装置の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施の形態は、画像形成装置に制限するものではなく、例えば、ファクシミリ装置など、さまざまな装置に適用することができる。
【００１５】
本発明の一実施の形態として、画像形成装置であってコピー機能、ファクシミリ（ＦＡＸ）機能、プリント機能、スキャナ機能及び入力画像（スキャナ機能による読み取り原稿画像やプリンタあるいはＦＡＸ機能により入力された画像）を配信する機能等を複合したいわゆるＭＦＰ（Multi Function Peripheral）と称される複合機１００に適用した例を示す。
【００１６】
（第１の実施の形態）
図１は、本実施形態にかかる複合機１００の概略構成を示したブロック図である。本図に示すように複合機１００の内部は、スキャナ１０１と、スキャナ補正部１０２と、圧縮処理部１０３と、コントローラ１０４と、ＮＩＣ１０５と、ＨＤＤ１０６と、伸張処理部１０７と、プリンタ補正部１０８と、プロッタ１０９と、入力デバイス１１０と、を備えると共に、ネットワークを介して外部ＰＣ端末１３０と接続されている。
【００１７】
ＨＤＤ１０６は、画像データや各種信号で示された情報等を記憶する。なお、本実施の形態では、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）を用いたが、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。
【００１８】
入力デバイス１１０は、利用者が操作の入力を行うためのデバイスとする。利用者が当該入力デバイス１１０を操作することで、複合機１００が複写処理等を実行することができる。
【００１９】
また、複合機１００は、原稿をスキャンした画像データをＨＤＤ１０６に格納する。そして、複合機１００は、複写処理等を行う際に、入力デバイス１１０を介して、利用者から画像分離モードの選択を受け付け、受け付けた画像分離モードに従って印刷するための処理を行う。
【００２０】
画像分離モードとは、画像データの各領域を文字領域や絵柄領域等として特定する際、各領域について特定される種別の優先度（例えば、ある領域が文字の可能性も絵柄の可能性もある場合に文字領域と特定するのか、絵柄領域と特定するのかを）を指定するためのモードとする。本実施の形態では、利用者は、画像分離モードとして、標準モード、及び文字モードから選択する必要がある。なお、画像分離モードは、画像データを出力するために利用者から入力された設定であり、換言すれば出力設定に相当する。なお、画像分離モードは、入力された画像データに対する設定として利用しても良い。
【００２１】
画像分離モードにおいて選択可能な文字モードとは、文字の可能性のある（又は文字を含む）領域を文字エッジ領域として優先的に抽出するモードとし、文字の可能性がある領域であれば絵柄領域の可能性がある場合でも文字領域として画像処理を行う。
【００２２】
画像分離モードにおいて選択可能な標準モードとは、絵柄の可能性がある（又は図画を含む）領域を絵柄領域として優先的に抽出するモードとし、絵柄の可能性がある領域であれば文字領域の可能性がある場合でも絵柄領域として画像処理を行う。
【００２３】
スキャナ１０１は、複合機１００が複写処理を行う場合に、原稿を光学的に読み込み、光学的な読み込みによるアナログ信号をデジタル信号（例えば６００dpi）に変換した後、当該デジタル信号を画像データとして出力する。
【００２４】
スキャナ補正部１０２は、領域抽出部１２１と、スキャナγ部１２２と、フィルタ処理部１２３とを備え、スキャナ１０１から出力された画像データから文字、線画、写真などの領域毎の抽出を行うと共に、画像データのＲＧＢデータに対してフィルタ処理などの画像処理を施す。
【００２５】
領域抽出部１２１は、入力された画像データ（反射率リニア）に基づき、視覚的に異なる種別毎の領域を抽出する。この抽出手法にはどのような手法を用いても良いが、例えば、特開２００３−２５９１１５号公報で用いられている抽出手法を用いてもよい。
【００２６】
これにより、領域抽出部１２１は、エッジ領域、その他（写真領域）の絵柄領域の２種類の領域を抽出する。そして、領域抽出部１２１は、抽出された各領域の画素毎に、像域分離信号を付与する。領域抽出部１２１は、画像データに含まれる各領域について、エッジ領域、その他（写真領域）の絵柄領域であるか否かを認識し、認識結果を像域分離信号として付与している。つまり、領域抽出部１２１は、換言すれば認識手段として機能していることを意味する。
【００２７】
エッジ領域とは、文字と考えられるエッジを検出した領域とする。絵柄領域とは、それ以外の領域とし、例えば写真領域等が含まれる。
【００２８】
像域分離信号は、各領域を識別するための情報が含まれている信号とする。本実施の形態にかかる像域分離信号は、３ｂｉｔの情報で構成され、具体的には文字分離信号（２ｂｉｔ）及び色領域信号（１ｂｉｔ）で構成される。当該像域分離信号により、各画素の領域の種類が特定できる。
【００２９】
文字分離信号は、各画素における文字エッジであるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)と、絵柄領域であるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)と、を含む信号とする。絵柄領域であるか否かを示す情報においては、白地有り又は網点有りと判定された場合には、絵柄領域を示す情報が設定される。なお、白地の有無の判定手法及び、網点の有無の判定手法については後述する。
【００３０】
色領域信号は、各画素が色領域（白地上に黒以外の色）なのか否かを示す情報を含む信号とする。
【００３１】
図２は、各領域の概念を示した説明図である。図２に示すように、入力された画像データ２０１はそのまま蓄積画像データとしてＨＤＤ１０６に蓄積される。一方、領域抽出部１２１は、画像データから絵柄領域と、エッジ領域と、を抽出する。そして、抽出された絵柄領域と、エッジ領域と、蓄積画像データは、ＨＤＤ１０６に蓄積される。
【００３２】
そして、ＨＤＤ１０６に蓄積された画像データを用いて印刷する要求を受け付けた場合に、これらエッジ領域及び絵柄領域の各画素について、印刷要求時に利用者により入力された画像分離モードに従って、画素毎に、色文字エッジ領域、黒文字エッジ領域及び絵柄領域のいずれなのか特定する。
【００３３】
黒文字エッジ領域とは、白地上に黒の文字エッジを検出した領域とする。色文字エッジ領域とは、白地上に黒以外の色の文字エッジを検出した領域とする。
【００３４】
例えば、画像分離モードとして、文字モードが選択されていた場合、エッジ領域及び色領域である“新発売”を含む領域２０２が、色文字エッジ領域と判定される。これにより“新発売”が白抜きの文字として処理される。また、画像分離モードとして、標準モードが選択されていた場合、エッジ領域及び色領域である“新発売”を含む領域２０２が絵柄領域として判定される。このように、本実施の形態においては、画像分離モードが文字モード又は標準モードであるかに従って、判定基準が異なることになる。
【００３５】
なお、本実施の形態では、色文字エッジ領域と絵柄領域とを、利用者に選択された画像分離モードに従って、切り換え抽出と行っているが、色文字エッジ領域とその他の中間的な処理とによる切り換え抽出を行ってもよい。
【００３６】
このように、画像分離モードが標準モードの場合に“新発売”が絵柄として判定され、小さな文字である時、判読性が低いことがある。そこで、図２に示すように、画像分離モードが文字モードの場合に、“新発売”が文字として判定されるので、文字の可能性がある領域については、文字に適した処理がなされるため、判読性が向上する。
【００３７】
このように、記憶した画像データを再度印刷する際に、画像分離モードを選択することにより、操作者の好みに応じた出力が可能となる。
【００３８】
領域抽出部１２１は、エッジ領域の画像データ、及び絵柄領域を示す画像データ、蓄積画像データ、及び各画素の像域分離信号を出力する。
【００３９】
図３は、第１の実施の形態にかかる領域抽出部１２１の構成を示すブロック図である。領域抽出部１２１は、フィルタ３２１と、エッジ抽出部３２２と、白領域抽出部３２３と、網点抽出部３２４と、色判定部３２５と、総合判定部３２６とで構成される。
【００４０】
フィルタ３２１は、主に文字のエッジ抽出のために、スキャナが発生するＧ画像データを強調して補正する。
【００４１】
エッジ抽出部３２２は、３値化部３２２ａと、黒画素連続検出部３２２ｂと、白画素連続検出部３２２ｃと、近傍画素検出部３２２ｄと、孤立点除去部３２２ｅと、から構成される。本実施の形態では、エッジ抽出する際にＧ(Green)画像データを参照する例を示したが、当該Ｇ画像データに限らず、輝度データなどの濃淡を表現する信号であれば適応可能とする。
【００４２】
ところで、文字領域は、高レベル濃度の画素と、低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、エッジ部分では、これらの黒画素および白画素が連続しているという特徴を有している。そこで、エッジ抽出部３２２の黒画素連続検出部３２２ｂ及び白画素連続検出部３２２ｃが黒画素および白画素それぞれの連続性を検出した後、近傍画素検出部３２２ｄが近傍の画素を検出し、孤立点除去部３２２ｅが孤立している（予め定められた条件と一致する）画素を除去する。その後、エッジ抽出部３２２、このような処理結果に基づいて、エッジ領域を判定する。
【００４３】
白領域抽出部３２３は、画像データの白地に対して書き込まれた領域を白領域と判定し、濃い黒文字周辺を白領域と判定し、濃度の薄いところを非白領域と判定する。
【００４４】
網点抽出部３２４は、画像データの網点を抽出し、網点の領域と判定する。
【００４５】
色判定部３２５は、色相分割部３２５ａと、ｃメモリ３２５ｂと、ｍメモリ３２５ｃと、ｙメモリ３２５ｄと、ｗメモリ３２５ｅと、色画素判定部３２５ｆとを備える。そして、色相分割部３２５ａが、各画素を、シアン、マゼンタ、イエロー及びホワイトの色相に分割して、ｃメモリ３２５ｂ、ｍメモリ３２５ｃ、ｙメモリ３２５ｄ及びｗメモリ３２５ｅに格納する。そして、色画素判定部３２５ｆが、各メモリに格納された情報に基づいて、画像データ内の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を判定する。
【００４６】
総合判定部３２６は、各画素の領域を総合的に判定する。図４は、総合判定部３２６の構成を示すブロック図である。図４に示すように、総合判定部３２６は、文字判定部３２６ａと、膨張処理部３２６ｂと、デコード部３２６ｃとを備える。
【００４７】
文字判定部３２６ａは、エッジ抽出部３２２の結果がエッジありで、網点抽出部３２４の結果が網点なしで、白領域抽出部３２３の結果が白領域ありの場合、文字エッジと判定する。それ以外の場合は、非文字エッジ（絵柄または文字のなか）と判定する。
【００４８】
膨張処理部３２６ｂは、文字判定部３２６ａの結果を８×８ブロックのＯＲ（論理和）処理し、その後に３×３ブロックのＡＮＤ（論理積）処理をして４画素の膨張処理を行う。すなわち、注目画素を中心とする８×８画素のいずれかの画素が文字エッジであった場合、注目画素も文字エッジ領域であると仮定し、該注目画素を中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジ領域であった場合、注目画素を文字エッジと確定し、そして、注目画素とそれに隣接する４画素の計５画素を文字エッジ領域とする。
【００４９】
膨張処理部３２６ｂの結果は、文字エッジ信号としてデコード部３２６ｃに出力する。このような膨張処理部３２６ｂの処理により、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。
【００５０】
デコード部３２６ｃは、最終的に文字分離信号（図４のＣ／Ｐ信号）を出力する。また、総合判定部３２６は、色判定結果を色領域信号（図４のＢ／Ｃ信号）として出力する。この文字分離信号(画素毎に２ｂｉｔ)と色領域信号(画素毎に１ｂｉｔ)の計３ｂｉｔの情報が出力される。このようにして、文字分離信号及び色領域信号を含む像域分離信号が出力される。
【００５１】
図１に戻り、スキャナγ部１２２は、領域抽出部１２１から入力された画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）に対して、反射率リニアから濃度リニアのデータに変換する。
【００５２】
フィルタ処理部１２３は、像域分離信号に従って、画素毎に適用するフィルタ処理を切り換える。このフィルタ処理部１２３は、文字エッジ領域（黒文字エッジ領域、及び色文字エッジ領域を含む）に対して、判読性を重視して、エッジ強調処理（鮮鋭化処理）を行う。
【００５３】
また、フィルタ処理部１２３は、写真領域などの色領域に対して、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理やエッジ強調処理（鮮鋭化処理）を行う。急峻なエッジを強調するのは、写真、図又はグラフに含まれている文字を判読容易にするためである。さらに、文字エッジ領域は、色領域との組み合わせで、色文字エッジ領域と黒文字エッジ領域とで、二値化の閾値を変えることも可能である。
【００５４】
圧縮処理部１０３は、スキャナ補正後のＲＧＢ各８ｂｉｔ画像データと、文字分離信号(２ｂｉｔ)と、色領域信号(１ｂｉｔ)と、を圧縮処理した後、汎用バスに送出する。圧縮後の画像データ及び文字分離信号(２ｂｉｔ)と、色領域信号(１ｂｉｔ)は、汎用バスを介して、コントローラ１０４に送信される。なお、本実施の形態では、画像データ、文字分離信号(２ｂｉｔ)及び色領域信号(１ｂｉｔ)に対して圧縮を施すが、汎用バスの帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤ１０６の容量が大きければ、非圧縮の状態で扱っても良い。
【００５５】
コントローラ１０４は、ページメモリ１３１、圧縮伸張処理部１３２、出力フォーマット変換部１３３、入力フォーマット変換部１３５、データｉ／ｆ部１３４、デバイスｉ／ｆ部１３６とで構成される。コントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６に格納されている画像データを、外部ＰＣ端末１３０に出力したり、外部ＰＣ端末１３０から画像データを入力したりする。また、コントローラ１０４は、入力デバイス１１０からの操作の入力処理を行う。
【００５６】
デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０から入力された情報の処理を行う。また、デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０から入力された画像分離モードの入力を受け付ける。さらに、デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０から入力された画像処理モードの入力を受け付ける。
【００５７】
画像処理モードとは、読み取った原稿の処理情報で、文字重視の処理を行った文字モード、文字と写真を両立する標準モード、写真重視の処理行った写真モードの３種類がある。
【００５８】
また、デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０に対して画像データを出力することで、入力デバイス１１０が画像データを表示することもできる。この表示可能な画像データは、どの画像データであっても良く、例えば、プリンタ補正部１０８で補正された後の画像データであっても良い。
【００５９】
コントローラ１０４は、入力された画像データを、ＨＤＤ１０６に蓄積処理を行う。蓄積されるデータとしては、画像データの他に、書誌情報として画像サイズを含むほか、文字分離信号(２ｂｉｔ)、及び色領域信号(１ｂｉｔ)が保持する情報を格納する。なお、コントローラ１０４は、画像入力時に、画像分離モード及び画像処理モードの入力を受け付けた場合、入力された各モードについて格納してもよい。
【００６０】
ページメモリ１３１は、入力された画像データ、文字分離信号(２ｂｉｔ)、及び色領域信号(１ｂｉｔ)などを一時的に蓄積する。
【００６１】
そして、コントローラ１０４は、圧縮処理部１０３から入力された画像データを、ＨＤＤ１０６に格納する。その後、当該画像データを使用する場合、コントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６に格納されていた画像データを、ページメモリ１３１に読み出す。
【００６２】
圧縮伸張処理部１３２は、ページメモリ１３１内の、圧縮処理されている画像データに対して、元の各色８ｂｉｔデータに伸張し、出力フォーマット変換部１３３に出力する。
【００６３】
出力フォーマット変換部１３３は、入力された画像データのＲＧＢデータを、標準色空間であるｓＲＧＢデータに色変換を行うと共に、ＪＰＥＧ形式やＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマットに変換する。
【００６４】
図５は、出力フォーマット変換部１３３の構成を示したブロック図である。図５に示すように、出力フォーマット変換部１３３は、色変換部５０１と、解像度変換部５０２と、ＴＩＦフォーマット生成部５０３と、ＪＰＧフォーマット生成部５０４と、圧縮フォーマット生成部５０５と、データｉ／ｆ部５０６とから構成される。
【００６５】
色変換部５０１では、ＲＧＢデータ間のデータ変換を行う。解像度変換部５０２は、ＲＧＢデータ変換後の画像データに対して３００dpi、２００dpiなどの画素密度変換を行う。本実施の形態は、３００dpiに変換する例とする。
【００６６】
ＴＩＦフォーマット生成部５０３、ＪＰＧフォーマット生成部５０４、圧縮フォーマット生成部５０５は、解像度変換した画像に対して、各フォーマット形式に変換する処理を行う。次に、圧縮フォーマット生成部５０５について説明する。
【００６７】
圧縮フォーマット生成部５０５は、二値化部５１１と、黒画像生成部５１３と、二値画像生成部５１２と、第１解像度変換部５１４と、第２解像度変換部５１５と、背景画像生成部５１６と、文字画像生成部５１７と、画像ファイル合成部５１８と、から構成される。
【００６８】
二値化部５１１は、画像濃度の明暗を基準に文字領域と非文字領域とを識別する二値画像＋マスク画像データ（２ｂｉｔ）、及び黒文字画像データ（１ｂｉｔ）を出力する。
【００６９】
二値化部５１１は、複数の特徴量に基づいて二値化を行う。図６は、二値化部５１１の構成を示したブロック図である。図６に示すように、二値化部５１１は、文字解像度変換部６０１と、適応二値化部６０２と、孤立点除去部６０３と、Ｎ値化部６０４と、第１網点検出部６０５と、第２網点検出部６０６と、第１グレー検出部６０７と、第２グレー検出部６０８と、文字判定部６０９と、を備える。
【００７０】
そして、二値化部５１１は、逐次処理で、先頭ラインから、ライン毎に一つの画素値について処理が終わると隣の画素の処理を行うこととし、当該処理を画像データの最後まで続ける。なお、本実施の形態ではＲＧＢ画像データを用いる。このＲＧＢ画像データは、画素値が大きくなると色が濃くなり、画素値が小さくなると淡くなるデータとする。
【００７１】
文字解像度変換部６０１は、圧縮伸張処理部１３２により伸張された画像データである文字エッジ領域と色領域信号とを画像データに施した解像度と同じ解像度に変換（例えば、３００dpi）し、画像データと画素密度を統一する。そして、文字解像度変換部６０１は、文字エッジと色とに関する情報を出力する。
【００７２】
適応二値化部６０２は、閾値選択部６２１と、二値化実行部６２２と、を備え、二値化処理を行う。
【００７３】
閾値選択部６２１は、文字エッジ領域と、それ以外の領域とのそれぞれに対し、二値化の閾値を設定し、処理対象となる領域に従って閾値を切り換える。なお、文字エッジ領域に対しては、それ以外の領域と比べて、より文字が判定しやすいパラメータを設定する。
【００７４】
そして、二値化実行部６２２は選択された閾値で、各領域に対して二値化処理を施す。例えば、二値化実行部６２２は、各画素の入力画像ＲＧＢのそれぞれの値において、１つでも閾値を超えている場合に、黒(on)として判定し、一つも閾値を超えていない場合には白(off)と判定する。例えば、閾値としてＲ=１２８、Ｇ＝１２０、Ｂ＝１１８が設定されている際、入力画像データの画素がＲ＝１２１、Ｇ＝１２１、Ｂ＝１２１の場合、二値化実行部６２２は、黒と判定する。また、入力画像データの画素がR＝１１０、G＝１１０、B＝１１０の場合、二値化実行部６２２は、白と判定する。
【００７５】
このように、文字エッジ領域と、それ以外の領域とで、閾値を切り換えるのは、背景色に基づくものである。すなわち、白以外の背景色の上に記載されている文字は濃く、白地の上に記載されている文字は薄い画像データに対して、常に一定の閾値で処理を行うと、いずれの背景色の上の文字についても黒（on）と判定するという処理が行えなくなる。
【００７６】
そこで、本実施の形態にかかる適応二値化部６０２は、文字エッジ領域と、それ以外の領域とで、閾値を切り換えることとした。これにより、白地上文字に対する閾値と、背景色が白い以外の上の文字に対する閾値が異なるため、白地の薄い文字と、色地上文字とを、適切に黒（on）と判定できる。これにより、適切な二値化処理が可能となる。
【００７７】
なお、本実施の形態では、後述するように、二値化する画像データに対して、文字エッジ領域には、エッジ強調処理（鮮鋭化処理）を施し、文字エッジ領域以外にはエッジ量に応じた画像処理を行なうので、絵柄領域には平滑化処理がなされることになる。この場合、色地上文字の背景領域には平滑化処理がなされるので、良好に二値化が可能になる。
【００７８】
孤立点除去部６０３は、適応二値化部６０２により処理結果においては、孤立している画素が多いため、孤立している画素を除去する。孤立点除去部６０３は、図７に示す各パターンに一致した場合に、注目画素について反転処理を行うことで、孤立している画素を除去する。
【００７９】
Ｎ値化部６０４と、第１網点検出部６０５と、第２網点検出部６０６と、第１グレー検出部６０７と、第２グレー検出部６０８と、でマスク部を構成する。
【００８０】
Ｎ値化部６０４は、後述する網点検出部６０５、６０６で網点検出を行うため、且つグレー検出部６０７、６０８でグレー検出を行うために、画像データの各画素を、共通して使用するＮ値の値に変換する。
【００８１】
Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差の小さい画素（bk）が、閾値thabkより大きい場合、黒文字とする。また、Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差が大きい画素に対して、ＹＭＣＢＧＲの６色相に分け、色相毎の閾値（thay、tham、thac、thab、thag、thar）を用いて色相毎に二値化処理を行う。これにより、各色相において色が濃い画素が、アクティブ画素（文字）と判断される。なお、色相の分け方は、単純にＲＧＢの大小関係で行ってもよいし、ＲＧＢの色の割合で決めてもよい。これは入力画像の特性により決まる。なお、出力結果は色相別に保持する。
【００８２】
本実施の形態にかかるＮ値化部６０４のＮを“８”とし、以下に示す値が各画素に設定される。なお、括弧内はｂｉｔ表示したものとする。
【００８３】
Ｎ値の各値は、Dtah＝０（000）：“該当なし”、Dtah＝１（001）：“黄色”、Dtah＝２（010）：“マゼンタ”、Dtah＝３（011）：“赤”、Dtah＝４（100）：“シアン”、Dtah＝５（101）：“緑”、Dtah＝６（110）：“青”、Dtah＝７（111）：“黒”とする。
【００８４】
さらに、Ｎ値化部６０４は、白のレベルも同様に二値化処理を行う。Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差の小さい画素（bk）が、閾値thbbkより値が小さい場合、白画素とする。また、Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差の大きい画素の場合、ＹＭＣＢＧＲの６色相に分け、色相毎の閾値（thby、thbm、thbc、thbb、thbg、thbr）を用いて色相毎に二値化処理を行う。そして、各色相において色が薄い画素は、アクティブ画素（白画素）と判断される。
【００８５】
また、黒に含まれる画素で、更に黒い（濃い）色を抽出した画素を濃い黒として、黒抽出時に使用する。図８は、グレー領域と、文字領域との関係を示した図である。図８に示す符号８０１が文字領域と、符号８０２がグレー領域となる。
【００８６】
第１網点検出部６０５は、画像データを順方向に走査して、網点を検出する。つまり、画像データの細かい網点は、スキャナ補正部１０２による平滑化処理で網点形状は無くなっているが、新聞の写真のような粗い網点は充分な平滑化が行われずに、網点のドット形状が残っている。そこで、第１網点検出部６０５は、この粗い網点を検出する。本実施の形態にかかる第１網点検出部６０５では、網点を検出するために、網点のパターンマッチングを行う。本実施の形態では、Dtah≠０の時に黒画素とし、Ｎ値化の白画素を白画素とする。なお、詳細な検出手順については後述する。
【００８７】
第２網点検出部６０６は、画像データを逆方向に走査して、網点を検出する。つまり、第１網点検出部６０５で順方向の走査により網点をとらない部分を逆読みすることで、網点を検出している。
【００８８】
第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、白パターンから白パターンの間に一定以上の網点パターンがある場合に、網点として検出する。さらに、網点パターンと網点パターンとの間隔が広い場合に非網点と判断することで、黒グラデーションの濃い背景の白抜き文字を非網点と判定できる。例えば、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、図９に示す画像データの、白抜き文字を非網点と判定する。また、図１０に示す画像データに対して網点検出を行う場合、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、濃い背景において網点形状がほとんどないため、非網点と判断する。さらに、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、グラデーションの薄い背景上の濃い文字についても網点形状ほとんどないため、非網点と判断する。
【００８９】
ところで、一般的な文字は白地上に記載されているため、白地上文字において網点パターンは文字のエッジ近傍しかないので、白地上の文字が網点の領域として誤検出されることはほとんどない。
【００９０】
なお、本実施の形態においては、パターンマッチングを白と白以外で行ったが、Ｙ成分、Ｍ成分、Ｃ成分について、それぞれ独立に行なってもよい。Ｙ成分、Ｍ成分、Ｃ成分のそれぞれについて独立して網点の検出処理を行うことで、印刷のインクの成分がＹＭＣのため、インクのドット再現を正確に検出することが可能となる。
【００９１】
図６に戻り、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は、文字領域は濃く、文字周辺の領域は薄いことを用いて、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃い領域を中濃度のグレーとして判定する処理を行う。なお、グレー判定で使用する白地は、Ｎ値化の白画素とする。
【００９２】
そして、第１グレー検出部６０７が、画像データについて順方向でグレーの検出処理を行うのに対し、第２グレー検出部６０８は、逆方向でグレーの検出処理を行う。第２グレー検出部６０８が、逆方向で処理することにより、グレー領域先端がグレートならなかった領域をグレーと判定できる。
【００９３】
一般的に文字を含む領域は、濃い色の画素領域と、薄い色（白地）の画素領域とで構成されるため、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８はグレーを検出しない。これに対し、文字部にはない絵柄領域（例えば写真）は、様々な階調の色が存在しているため、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は中濃度の領域をグレーとして検出する。第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８によるグレーと判断される領域は、当該領域の周辺画素について白画素の数が一定値を超えるまでとする。
【００９４】
また、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は濃い色の画素についてもグレー画素として検出する。さらに、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は、グレー領域内で所定の数以上黒が連続している場合に、非グレー画素として検出する。ここでグレーと判断された画素領域を、グレー領域とする。これにより、黒が背景の白抜き文字を非グレー領域として検出することが可能になる。
【００９５】
文字判定部６０９は、黒文字判定部６１１を備え、黒文字の領域及び色文字の領域を判断した後、二値化部５１１の出力として、画像分離モードにおいて利用する領域を切り替えるための二値画像（二値化領域）、マスク領域（網点領域またグレー領域）及び黒文字判定領域の３ｂｉｔを、画素毎に出力する。
【００９６】
孤立点除去部６０３より出力された２値を、文字領域であるか否かを示す情報とする。また、孤立点除去部６０３より出力された情報で文字領域に含まれている画素で、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６により検出された網点領域に含まれておらず、第１グレー検出部６０７及び第２グレー検出部６０８で検出されたグレー領域に含まれておらず、下地領域（下地検出の出力）でなく、黒文字（後述する黒文字判定結果）でなければ、色文字内の画素とする。なお、下地の検出は、周知のいずれの手法を用いても良い。
【００９７】
なお、文字領域を判定する際に、下地領域、網点領域及びグレー領域と論理演算を行うのは、文字判定結果が本来、解像度の必要ない絵柄領域を文字領域としていることから、写真領域として補正をしているためである。特に写真領域は孤立点を非常に多く含んでおり、この補正を行うことにより、文字画像の圧縮率の向上し、画像も文字非文字の混在が少なくなり画質向上も望める。
【００９８】
文字判定部６０９で、黒文字判定結果を文字判定結果から除外しているのは、黒文字については、別途判定結果を出力するため、圧縮率を向上されるために文字画像を固定値にするためである。
【００９９】
黒文字判定部６１１は、黒文字領域であるか否かを判定する。図１１は、黒文字判定部６１１の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、黒文字判定部６１１は、文字判定部１１０１と、３ラインＯＲ部１１０２と、絵柄判定部１１０３と、黒判定部１１０４と、第１抽出部１１０５、第２抽出部１１０６と、第１ミラー１１０７と、第２ミラー１１０８と、判定部１１０９とから構成される。
【０１００】
文字判定部１１０１は、前段の領域抽出部１２１の出力結果である文字エッジ領域結果と色判定結果の論理演算をとり、文字エッジ領域であって、色領域でなければ、黒文字エッジ領域をして出力する。
【０１０１】
３ラインＯＲ部１１０２は、文字判定の結果である黒文字エッジの３ライン×１画素のＯＲをとる。本来は、この３ラインＯＲではなく、第１抽出部１１０５による抽出後に２ライン遅延を行って第２抽出部１１０６による抽出とライン遅延をあわせる必要があるが、第１抽出部１１０５の後でライン遅延をすると画像データを遅延する必要が出てくるため、ここで３ラインＯＲをとることで、ライン遅延を吸収している。
【０１０２】
絵柄判定部１１０３は、前段の領域抽出部１２１の出力結果である色判定結果、第１グレー検出部６０７の結果、第２グレー検出部６０８の結果、第１網点検出部６０５の結果、第２網点検出部６０６の結果のどこかは１つでも“on”ならば、絵柄と判定する。
【０１０３】
黒判定部１１０４は、前段の領域抽出部１２１の出力結果である色判定結果が白黒以外の色ではなく、かつＮ値化で黒(Bkまたは、濃い黒)と判定された場合に、黒と判定する。
【０１０４】
第１抽出部１１０５は、文字判定部１１０１、３ラインＯＲ部１１０２及び絵柄判定部１１０３の判定結果から、各画素について絵柄領域、中間領域又は黒文字領域なのか判定する。なお、詳細な処理フローについては後述する。
【０１０５】
第１ミラー１１０７は、逆象（ミラー）画像を生成する。第２抽出部１１０６は、逆像（ミラー）画像で黒文字判定をする。第２ミラー１１０８は、逆象（ミラー）画像を元に戻す。これは、逆像での処理をパイプライン処理で実現するために、第２抽出部１１０６の前後でミラー処理をしている。なお、第２抽出部１１０６が行う処理は、第１抽出部１１０５と同一なので説明は省略する。
【０１０６】
判定部１１０９は、第１抽出部１１０５と、第２抽出部１１０６の後の第２ミラー１１０８からの出力がともに黒文字領域で、かつ孤立点除去部６０３による処理結果の後の出力が文字ならば、黒文字と判定する。
【０１０７】
このように、周辺画素の画像の状態を参照し、黒文字であるか否か判定することで、大きさ画像領域の文字のなかを判定することができる。
【０１０８】
本実施の形態では、文字エッジ領域と色領域とに基づいて、色や網点などを検出するため、精度よく検出できる。また、黒文字判定の濃度情報として、平滑化後のデータを用いるのは、網点で構成された文字に対しては、網点領域が少なく文字エッジ領域として判定されない場合もあるため、網点情報ではなく、平滑フィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて、色が濃い領域のみを文字のなかとして判定している。また、新聞の写真の様にスクリーン線数の低い網点は、平滑化しても網点形状が残るので網点を検出し、カタログなどの一般的な原稿にあるスクリーン線数の高い網点は、平滑化されるため網点形状は無くなるので、網点面積率が３０％から６０％程度の領域は、グレー領域として検出される。
【０１０９】
ところで、文字の先端部は幅が狭いので網点（非文字領域）となりにくく、例えば先端が文字エッジ領域で文字の中央部が網点と判定されると黒文字判定が中途半端な結果となり、見苦しくなる。そこで、本実施の形態にかかる複合機１００では、上述した処理を行うことで、見苦しくなるのを避けることができる。
【０１１０】
図５に戻り、二値画像生成部５１２は、二値画像＋マスク画像に対して、可逆変換であるMMR圧縮を行う。黒画像生成部５１３は、黒文字画像に対して、可逆変換であるMMR圧縮を行う。
【０１１１】
図１２は、出力フォーマット変換部１３３で変換される画像データの概念を示した図である。図１２に示すように、入力された画像データ２０１から、二値化部５１１で黒文字画像と、マスク画像と、二値画像とが、生成される。
【０１１２】
第１解像度変換部５１４及び、第２解像度変換部５１５は、画像データに対して解像度変換を行い、解像度が低い画像データ（例えば１５０ｄｐｉ）を生成する。
【０１１３】
背景画像生成部５１６は、二値化部５１１により出力された二値画像であって、マスク画像によるマスクが掛けられていない、画像データで白に相当する一定の画素値で構成される領域の画像データとして、非可逆圧縮（例えばＪＰＧ圧縮）を行う。
【０１１４】
文字画像生成部５１７は、二値画像以外の画像データを一定の画素値の画像データとして、非可逆圧縮（例えばＪＰＧ圧縮）を行う。
【０１１５】
本実施の形態おいて、背景画像を一定の画素値のデータにするのは、圧縮率を向上させるためである。また、文字画像データおいて、背景領域を一定の画素値にするのも、圧縮率の向上させるためである。
【０１１６】
解像度変換部５０２が行う解像度変換において、文字画像は、背景画像ほど解像度が必要ではない。このため、文字画像の解像度を７５ｄｐｉ程度としてもよい。また、画像処理モードが文字モードである場合、解像度変換部５０２は、背景画像と文字画像とを解像度７５ｄｐｉでＪＰＧ形式の画像ファイルを生成する。文字に関して解像度を低下させるのは、文字の解像度を、可逆圧縮MMRを用いて解像度で保証されているため、ＪＰＧ画像の解像度を低下させて階調劣化させても問題とならないためである。本実施の形態にかかる複合機１００では、文字画像の解像度を低下させることで、ファイルサイズを小さくすることが可能になる。なお、本実施の形態では、文字画像の解像度を低下させてファイルサイズを小さくしたが、画像データの階調数など（解像度以外の）画像品質を低下させて、ファイルサイズを小さくしてもよい。
【０１１７】
また、ＨＤＤ１０６に蓄積された画像データとともに、書誌情報として画像処理モードが格納されている。この画像処理モードが、文字モードの場合に、蓄積された画像データについて、文字として抽出された領域全てについて圧縮率を高くすることができる。
【０１１８】
本実施の形態においては、蓄積された画像データに対して、マスク画像を重畳することで背景画像を、二値画像を重畳することで文字画像を生成できる。この生成された文字画像及び背景画像の間には、同じ情報が含まれていることもある。このように、文字画像と背景画像とによる構成が冗長なのは、入力フォーマット変換部１３５が画像分離モードに従って、処理を切り換えるために必要だからとする。
【０１１９】
背景画像生成部５１６、及び文字画像生成部５１７のＪＰＧ圧縮は、それぞれ異なる特性の量子化テーブルを用いて圧縮を行なうものとする。なお、ＪＰＧ圧縮は、既存の技術を用いれば良く、例えば、特開２００５−３０３９７９号公報に記載されているように行ってもよい。
【０１２０】
背景画像生成部５１６、及び文字画像生成部５１７のＪＰＧ圧縮は、画像データをブロック単位（例えば、８×８画素単位）で切り出した後、切り出されたＤＣＴブロックデータに対して離散コサイン変換を行い周波数空間へ変換する。
【０１２１】
この際に、圧縮レベルを左右する量子化処理においては、Ｙ成分とＣｂＣｒ成分で異なる基準量子化テーブルを用いて量子化処理を行う。
【０１２２】
基準量子化テーブル値Ｑｉｊに対して、実際に量子化で使う量子化テーブル値Ｑ’ｉｊ
は、クオリティファクター（ｑｆ）を用いて算出される。なお、ｑｆは、０〜１００の間の値とする。そして、ｑｆが５０より小さい場合の場合、式（１）で算出する。
Ｑ’ｉｊ ＝ Ｑｉｊ ÷ ｑｆ……（１）
また、ｑｆが５０以上の場合、式（２）で算出する。
Ｑ’ｉｊ ＝ Ｑｉｊ ×（１００−ｑｆ）÷５０……（２）
【０１２３】
ところで、一般的な基準量子化テーブルは、人間の視覚は低周波には敏感で、高周波には鈍感であるという性質に基づいて作成されている。さらに、一般的な量子化テーブルにおいて、色情報が輝度情報より識別能力が低いため、輝度情報用より周波数をカットする量を多くしている。
【０１２４】
これに対し、本実施の形態にかかる背景画像生成部５１６は、量子化処理を行う際に、ｑｆ＝２０〜３０程度で画像データを圧縮する。このため、一般的な量子化テーブルを使用するとブロックノイズが発生しやすくなる。特にＪＰＧの基本単位（８×８）のブロックノイズは、ブロック内の平均濃度をあらわすＤＣ成分の値に大きく影響を受ける。このＪＰＧの基本単位のブロックノイズを低減するために、図１３に示すような、輝度差及び色差ともにＤＣ成分を保存した基準量子化テーブルを用いる。そして、ｑｆ＝２５を設定する場合、式（１）と図１３に示す基準量子化テーブルにより、図１４に示す量子化テーブルが算出される。そこで、背景画像生成部５１６は、図１４に示された量子化テーブルを用いて、量子化処理を行う。
【０１２５】
文字画像生成部５１７が、一般的な基準量子化テーブルでＪＰＧ圧縮を行うと混色が発生する場合がある。例えば、図１５に示すような、複数の色（赤、青）が存在している８×８のブロックに対して、一般的な基準量子化テーブルでＪＰＧ圧縮を行なうと、高周波数成分をカットしているため折り返し歪みの影響のため、赤と青との間で混色が生じる。この問題を回避するために、文字画像生成部５１７は、図１６に示す基準量子化テーブルを使用する。図１６に示す基準量子化テーブルは、色差成分の全体の周波数を保存するような色差成分を保存した基準量子化テーブルとする。そして、図１６に示す基準量子化テーブルと、ｑｆ＝２０の値により、図１７に示す量子化テーブルが算出される。この量子化テーブルにおける輝度成分は、上述したように文字の解像度にＭＭＲの解像度で決定されるため、さほど重要ではない。そして、文字画像生成部５１７は、図１７に示す量子化テーブルを用いて、量子化処理を行う。
【０１２６】
つまり、背景画像の量子化テーブルは、輝度差及び色差ともにＤＣ成分を保存する量子化テーブルを使用して、画像の滑らかな部分のブロックノイズを軽減している。そして、文字画像の色差成分を保存した量子化テーブルは、背景画像の輝度を保存した量子化テーブル等と比べて、高周波を保存する量子化テーブルを使用して、８×８内のブロックの混色を抑止している。
【０１２７】
換言すれば、図１８に示す関係にあることを示している。すなわち、文字画像の量子化テーブルにおいては、輝度及び色差ともに、ＤＣ成分を重視し、背景画像の量子化テーブルにおいては、輝度については標準で、色差については周波数重視とする。
【０１２８】
画像ファイル合成部５１８は、二値画像生成部５１２の出力（MMR）、黒画像生成部５１３の出力(MMR)、背景画像生成部５１６の出力（jpg）、文字画像生成部５１７の出力（jpg）の４つの画像データを合成し、１つの画像データを生成する。このときのファイル形式は、汎用フォーマット（PDFファイルなど）を用いてもよい。また、画像ファイル合成部５１８は、入力フォーマット変換部１３５に受け渡す場合、４つの画像データそれぞれを出力しても良い。
【０１２９】
データｉ／ｆ部５０６は、ＮＩＣ１０５に出力すべきフォーマットの画像データを出力、又は入力フォーマット変換部１３５に出力すべき４つの画像データを出力する。
【０１３０】
図１に戻り、データｉ／ｆ部１３４では、出力フォーマット変換部１３３から入力された画像データをＮＩＣ１０５又は入力フォーマット変換部１３５に出力する。
【０１３１】
入力フォーマット変換部１３５は、画像データを任意のフォーマット形式に変換して出力する。
【０１３２】
図１９は、入力フォーマット変換部１３５の構成を示すブロック図である。図１９に示すように、入力フォーマット変換部１３５は、ＴＩＦフォーマット展開部１８０１と、ＪＰＧフォーマット展開部１８０２と、圧縮フォーマット展開部１８０３と、出力選択部１８０４とを備える。
【０１３３】
ＴＩＦフォーマット展開部１８０１、ＪＰＧフォーマット展開部１８０２、圧縮フォーマット展開部１８０３は、各フォーマットのｂｉｔマップに展開する。
【０１３４】
出力選択部は３つのフォーマットのうち、一つのフォーマットを選択して出力と同時にＲＧＢデータをＹＭＣＢｋにデータを変換する。
【０１３５】
例えば、入力画像データがＴＩＦフォーマットであれば、ＴＩＦフォーマット展開部１８０１がビットマップデータに展開する。ＪＰＧフォーマットであれば、ＪＰＧフォーマット展開部１８０２が、ビットマップデータに展開する。さらに、圧縮フォーマットであれば、圧縮フォーマット展開部１８０３が展開する。
【０１３６】
圧縮フォーマット展開部１８０３は、画像ファイル展開部１８１１、黒画像展開部１８１２と、二値画像展開部１８１３と、背景画像展開部１８１４と、文字画像展開部１８１５と、画像ファイル合成部１８１６と、合成選択部１８１７から構成される。この圧縮フォーマット展開部１８０３は、出力フォーマット変換部１３３から入力された４つの画像データを用いて処理を行う。
【０１３７】
画像ファイル展開部１８１１は、図５に示す圧縮フォーマット生成部５０５により生成されたファイルの中の４つファイルを、黒画像展開部１８１２、二値画像展開部１８１３、背景画像展開部１８１４、文字画像展開部１８１５にそれぞれ対応した画像データとして出力する。
【０１３８】
二値画像展開部１８１３は、ＭＭＲを伸張してビットマップに二値画像とマスク画像とを展開する。
【０１３９】
黒画像展開部１８１２は、ＭＭＲを伸張してビットマップに黒文字画像を展開する。
【０１４０】
背景画像展開部１８１４は、ＪＰＧ形式の背景画像をビットマップに展開する。文字画像展開部１８１５は、文字画像のＪＰＧをビットマップに展開する。
【０１４１】
合成選択部１８１７は、デバイスｉ／ｆ部１３６により入力された画像分離モードに従って、展開、合成手法を選択する。
【０１４２】
画像ファイル合成部１８１６は、合成選択部１８１７で選択された合成手法に従って、展開された４つのビットマップデータから、１枚のビットマップデータを合成する。
【０１４３】
合成選択部１８１７が、画像分離モードとして、標準モードを選択した場合、二値画像展開部１８１３が、二値画像ありでかつマスク画像なしの時に、補正二値画像を出力する。そして、画像ファイル合成部１８１６は、補正二値画像が入力された場合に、文字画像展開部１８１５の出力結果である画像データの画素を出力する。また、画像ファイル合成部１８１６は、二値画像展開部１８１３の出力が補正二値画像でなければ、背景画像展開部１８１４の出力結果である画像データの画素を出力する。さらに、黒画像展開部１８１２の出力結果が黒文字であれば、画像データの画素として黒画素を出力する。出力された画素により、１枚の画像データが生成される。なお、文字と非文字の解像度は二値画像の解像度となる。
【０１４４】
一方、合成選択部１８１７が、画像分離モードとして、文字モードを選択した場合、二値画像展開部１８１３が、二値画像ありの時に、補正二値画像を出力する。そして、画像ファイル合成部１８１６は、補正二値画像が入力された場合に、文字画像展開部１８１５の出力結果である画像データの画素を出力する。また、画像ファイル合成部１８１６は、二値画像展開部１８１３の出力が補正二値画像でなければ、背景画像展開部１８１４の出力結果である画像データの画素を出力する。この際、補正二値画像とマスク画像との境界のマスク画像（背景画像）の方には、文字画像の情報がある（画像圧縮により背景画像上の文字の情報が混ざっている）ので、境界領域を周辺画像の画像に置換する。さらに、黒画像展開部１８１２の出力結果が黒文字であれば、画像データの画素として黒画素を出力する。出力された画素により、１枚の画像データが生成される。なお、文字と非文字の解像度は二値画像の解像度となる。
【０１４５】
図１２に示す説明図において、画像分離モードが標準モードの場合、“新発売”の文字が絵柄として判定されてしまうので、小さな文字である時に読みにくくなる可能性がある。これに対し、画像分離モードが文字モードの場合、“新発売”の文字が文字として判定されるので、文字として適切な処理が行われ、文字の判読性が向上する。
【０１４６】
このように、利用者により選択された画像分離モードと、画像データにおける各領域の判定結果と、に基づいて、画像データを生成することで、利用者の好みに応じた画像データを生成することが可能となる。なお、当該画像データの生成は、紙に印刷する場合に限らず、モニタ表示する場合にも適用できる。
【０１４７】
そして、生成された画像データは、圧縮伸張処理部１３２により圧縮された後、各信号と共に対応付けてＨＤＤ１０６に格納しても良いし、各信号と共に汎用バスを介して伸張処理部１０７に出力し、印刷処理を行ってもよい。
【０１４８】
図１に戻り、コントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６の画像データを、汎用バスを介して伸張処理部１０７に送出する。
【０１４９】
伸張処理部１０７は、圧縮処理されていた画像データを元のRGB各８ｂｉｔデータ、文字分離信号(２ｂｉｔ)、及び色領域信号(１ｂｉｔ)に伸張し、プリンタ補正部１０８に送出する。伸張処理部１０７に格納される画像データは、ＨＤＤ１０６に格納されている領域毎に抽出された画像データでも良いし、入力フォーマット変換部１３５ですでに合成された画像データでもよい。以下に示す説明では、主にＨＤＤ１０６に格納されている領域毎に抽出された画像データが入力された場合について説明する。
【０１５０】
プリンタ補正部１０８は、中間調処理部１４１と、プリンタγ部１４２と、色補正処理部１４３と、エッジ量検出部１４４と、基準記憶部１４５と、特定部１４６とを備え、画像データの補正処理を行う。
【０１５１】
基準記憶部１４５は、画像分離モードに従って、文字分離信号（文字エッジ（エッジ領域）であるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)、及び絵柄領域であるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)を含む）及び色領域信号（色領域であるか否か）から、文字エッジ領域信号（“あり”又は“なし”）に変換する基準を保持する。
【０１５２】
図２０は、基準記憶部１４５が記憶する、画像分離モードが標準モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。例えば、レコード１９０１は、標準モードの場合、エッジ領域であり（エッジ領域が“ある”）、絵柄領域である（絵柄領域が“ある”）場合、色領域に関係なく、その他（絵柄）領域であると判断され、文字エッジ領域信号が“なし”になることを示している。
【０１５３】
図２１は、基準記憶部１４５が記憶する、画像分離モードが文字モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。例えば、レコード２００１は、文字モードの場合、エッジ領域であり（エッジ領域が“ある”）、絵柄領域である（絵柄領域が“ある”）場合、色領域にかかわらず、色文字エッジ領域であると判断され、文字エッジ領域信号は“あり”になることを示している。
【０１５４】
このように、本実施の形態においては、エッジ領域が“ある”及び絵柄領域が“ある”の領域において、文字を優先する時は、エッジ領域とし特定され、絵柄を優先する時は、絵柄領域として特定される。
【０１５５】
特定部１４６は、基準記憶部１４５に記憶された対応関係及び、利用者に入力された画像分離モードに従って、文字分離信号(２ｂｉｔ)を、文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)に変換する。つまり、特定部１４６は、変換された文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)により、各領域が文字領域か否かを特定したことになる。
【０１５６】
色補正処理部１４３は、ＲＧＢ画像データをＹＭＣＢｋデータに変換すると共に、文字エッジ領域信号で“あり”及び色領域信号で“ない”領域に対して、黒文字としてＢｋの単色データに置換する。
【０１５７】
具体的には、色補正処理部１４３は、黒文字エッジ領域以外では、ＲＧＢ画像データを一次の濃度マスキング法等でＣＭＹデータに変換する。その後、色補正処理部１４３は、画像データの色再現を向上させるために、Ｃ，Ｍ，Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（下色除去）処理してＢｋデータを生成し、ＣＭＹＢｋデータを出力する。
【０１５８】
また、色補正処理部１４３は、黒文字エッジ領域において、スキャナのＲＧＢ読み取り位置ずれで原稿の黒文字が色付いたり、プロッタのＹＭＣＢｋのプリンタする時の重ね位置ずれがあると判読性が低下するため、黒文字エッジ領域のみ輝度に相当する信号でＢｋ単色データ（Ｃ，Ｍ，Ｙは、プリントアウトしてないデータ）として出力する。
【０１５９】
プリンタγ部１４２は、画像データに対して、特定部１４６により変換された文字エッジ領域信号（換言すれば、エッジ領域であるか否か）、及びプロッタのγ特性に応じてγ補正処理を行う。本実施の形態にかかるプリンタγ部１４２は、γ特性に応じて、色文字エッジ領域と黒文字エッジ領域ではコントラスとを強調させたγを選択して、その他（絵柄）では、入力に忠実なγを選択する。そして、選択したγ特性を用いてγ補正処理を行うことになる。
【０１６０】
このように、本実施の形態においては、エッジ領域と判定された場合にはコントラスト強調処理を行い、絵柄と判定された場合には、忠実なγ特性によるγ補正処理を行うこととしている。
【０１６１】
なお、本実施の形態では、特定部５１１により特定された各領域の種別に応じてγ補正処理を異ならせる例について説明したが、γ補正に制限するものではなく、画像処理であればよい。
【０１６２】
エッジ量検出部１４４は、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出する。
【０１６３】
中間調処理部１４１は、画像データに対して、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う。このように、プロッタ１０９の明暗特性に基づく補正処理や階調変換処理を行う。ここでの階調変換処理は、誤差拡散やディザ処理を用いて各色８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。
【０１６４】
本実施の形態にかかる中間調処理部１４１は、利用者により入力された画像処理モードに従って、プロッタの階調特性やエッジ量に応じてディザ処理等の量子化を行う。量子化処理をする際に色文字エッジ領域と黒文字エッジ領域では、鮮鋭性を重視して解像力を重視した量子化処理を行い、その他（絵柄）では、階調性を重視した量子化処理をする。これにより、文字の判読性が向上する。
【０１６５】
図２２は、各画像処理モードで各領域において実行される処理内容を示した図である。図２２に示すように、画像処理モードが、標準モード、文字モード又は写真モードに従って、各領域における処理内容が変化する。図２２においては、フィールド２１０１、２１０２が、標準と異なるところである。
【０１６６】
図１に戻り、プロッタ１０９はレーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像/転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。
【０１６７】
ＮＩＣ１０５は、外部ＰＣ端末１３０との間でデータの送受信を行う。送受信するデータとしては、画像データ等がある。
【０１６８】
ネットワークを介して外部ＰＣ端末１３０に画像データを配信する配信スキャナとして動作する場合は、画像データは汎用バスを通って、コントローラ１０４に送られる。コントローラ１０４では、色変換処理、フォーマット処理などを行う。階調処理では配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理を行う。フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。その後、画像データはＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）１０５を介して外部ＰＣ端末１３０に配信される。
【０１６９】
また、ＮＩＣ１０５は、プリンタ補正部１０８で補正した画像データを、他のネットワークプリンタ等に送信する機能を備えている。つまり、プリンタ補正部１０８で生成された画像データが、図示しない通信路を介して、ＮＩＣ１０５に送信されてきた場合、ＮＩＣ１０５は、他の装置に対して画像データを送信する。
【０１７０】
また、ネットワークを介して、外部ＰＣ端末１３０からプリントアウトするプリンタとして動作する場合、コントローラ１０４は、ＮＩＣ１０５が受信したデータから、画像及びプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開して、展開したデータを圧縮してデータを蓄積する。蓄積されたデータは随時大容量の記憶装置であるＨＤＤ１０６に書き込まれる。画像データを蓄積する時に、書誌情報もＨＤＤ１０６に書き込む。
【０１７１】
外部ＰＣ端末１３０からの画像データをプロッタに出力するデータの流れを説明する。外部ＰＣ端末１３０からから指示するコマンドは、図示せぬＣＰＵがコマンドを解析し、ページメモリ１３１に書き込む。そして、データｉ／ｆ部１３４が画像データを受信した場合、当該画像データを入力フォーマット変換部１３５に出力する。そして、入力フォーマット変換部１３５が、画像データをビットマップデータに展開して、圧縮伸張処理部１３２に圧縮を行い、ページメモリ１３１に書き込む。この後、ＨＤＤ１０６に格納される。入力フォーマット変換部１３５が展開する画像は、ＪＰＧやＴＩＦＦ等のフォーマット形式による自然画像データとする。
【０１７２】
次にコントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６の画像データを、汎用バスを介して伸張処理部１０７に送出する。伸張処理部１０７は圧縮処理されていた画像データを元の８ｂｉｔデータに伸張し、プリンタ補正部１０８に送出する。プリンタ補正部１０８では、ＲＧＢ入力ならば、色補正処理部にてＹＭＣＢｋデータに変換をする。次にＹＭＣＢｋそれぞれ独立にγ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタの明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。プロッタはレーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像/転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。
【０１７３】
複合機１００においては、一般に原稿をスキャナにより読み取り、画像データをデジタルデータに変換するとともに、原稿の画像領域を、異なる特徴を有する領域に分類する。注目画素がそのいずれの領域に属するものか、判定された結果に従い、画像データに対して種々の画像処理を施す。これにより、出力画像の画像品質が大きく向上させられる。
【０１７４】
次に、本実施の形態にかかる複合機１００における原稿の読み取りからＨＤＤに格納する処理について説明する。図２３は、本実施の形態にかかる複合機１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１７５】
まず、スキャナ１０１が、原稿を読み取り、画像データを生成する（ステップＳ２３０１）。次に、スキャナ補正部１０２の領域抽出部１２１が、画像データから、視覚的に異なる種別毎の領域を抽出する（ステップＳ２３０２）。また、領域抽出部１２１は、画素毎に、像域分離信号及び色領域信号を出力する。また、抽出される領域としては、黒文字エッジ領域、色文字エッジ領域、その他（写真領域）の絵柄領域の三種類の領域とする。
【０１７６】
その後、スキャナγ部１２２及びフィルタ処理部１２３が、画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）に対して、反射率リニアから濃度リニアのデータに変換するとともに、像域分離信号に従って各画素に切り換えたフィルタリングを実行する（ステップＳ２３０３）。
【０１７７】
そして、圧縮処理部１０３が、画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）に対して、圧縮処理を行う（ステップＳ２３０４）。
【０１７８】
次に、コントローラ１０４が、ＨＤＤ１０６に画像データを格納する（ステップＳ２３０５）。
【０１７９】
上述した処理手順により、抽出された領域を示す画像データがＨＤＤ１０６に格納される。
【０１８０】
次に、本実施の形態にかかる複合機１００におけるＨＤＤ１０６に格納された画像データから、コントローラ１０４で処理を行った後、プロッタ１０９で印刷するまでの処理について説明する。図２４は、本実施の形態にかかる複合機１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１８１】
まず、伸張処理部１０７は、コントローラ１０４がＨＤＤ１０６から読み込んだ画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）と、像域分離信号及び色領域信号との入力を受け付け、当該画像データの伸張処理を行う（ステップＳ２４０１）。その後、プリンタ補正部１０８は、コントローラ１０４から、画像処理モード及び画像分離モードの入力を受け付ける。当該画像処理モード及び画像分離モードは、入力デバイス１１０から入力されたものとする。
【０１８２】
次に、特定部１４６が、文字分離信号(２ｂｉｔ)、基準記憶部１４５に記憶された対応関係、及び利用者に入力された分離モードに基づいて、文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)に変換し、文字領域であるか否かを特定する（ステップＳ２４０２）。
【０１８３】
そして、色補正処理部１４３、プリンタγ部１４２及び中間調処理部１４１が、文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)及び色領域信号で特定される各領域に対して、画像処理を行う（ステップＳ２４０３）。特に、プリンタγ部１４２は、エッジ領域である場合には、コントラスト強調を行い、絵柄と判定された場合には、忠実なγ特性によるγ補正処理を行うこととして、領域に対応する画像処理を行うこととしている。
【０１８４】
その後、プロッタ１０９が、画像処理が行われた画像データを用いて印刷処理を行う（ステップＳ２４０４）。
【０１８５】
本実施の形態に係る複合機１００では、ＨＤＤ１０６に格納された画像データについて印刷等を行う度に、入力された当該画像処理モード及び画像分離モードに従って画像処理を異ならせるため、利用に適した画像処理が実行できる。
【０１８６】
次に、本実施の形態にかかる、出力フォーマット変換部１３３の二値化部５１１の第１網点検出部６０５における網点検出処理について説明する。図２５は、本実施の形態にかかる第１網点検出部６０５における上述した処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態では、処理対象となる画素を注目画素とする。
【０１８７】
まず、第１網点検出部６０５は、注目画素を含む予め定められたサイズのブロックが、白パターンに一致するか否か判断する（ステップＳ２５０１）。図２６は、白パターンを表すブロックの例を示した図である。
【０１８８】
白パターンに一致すると判断した場合（ステップＳ２５０１：Ｙｅｓ）、第１網点検出部６０５は、網点カウント初期化する（ステップＳ２５０２）。初期化するパラメータは、count_bk= tha_count、state=0、SS[I]=0（なお、tha_count：白領域間の距離（閾値）、SS[I]：1ライン前の情報）とする。
【０１８９】
一方、白パターンに一致しないと判断した場合（ステップＳ２５０１：Ｎｏ）、第１網点検出部６０５は、網点判定処理を行う（ステップＳ２５０３）。
【０１９０】
このステップＳ２５０３においては、下記条件の時に、stateを１にする。
・SS[I]=1
・1画素前の結果が網点である。
・count_bkが、0である時。
【０１９１】
さらに、ステップＳ２５０３においては、count_bkが、0である時、SS[I]を１にする。
【０１９２】
その後、第１網点検出部６０５は、網点間隔の判定を行う（ステップＳ２５０４）。ステップＳ２５０４において、state=0でかつ、count > tha_count_s（なお、tha_count_s：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）とする）であれば、下記に示す変数の初期化を行う。
count_bk=tha_count
SS[I]=0
【０１９３】
また、ステップＳ２５０４において、count_bk, count_c, count_m, count_yのいずれかが、0でかつ、count>tha_count_e（なお、tha_count_e：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）とする）であれば、下記に示す変数の初期化を行う。
count_bk=tha_count
state=0
SS[I]=0
【０１９４】
そして、ステップＳ２５０４において、上記の判定及び初期化が終了した後、count=count+1を行う。
【０１９５】
次に、第１網点検出部６０５は、網点パターンを用いて、網点カウントを行う（ステップＳ２５０５）。図２７は、網点パターンの例を示した図である。第１網点検出部６０５が、注目画素を含むブロックが、網点パターンに一致した場合に、countを0にすると共にcount_bkを-１する。
【０１９６】
そして、第１網点検出部６０５は、網点か否かの状態判定を行う（ステップＳ２５０６）。本処理手順においては、state=1であれば、網点と判定する。
【０１９７】
網点と判定した場合（ステップＳ２５０６：網点）、第１網点検出部６０５は、注目画素の左右（12画素）にステップＳ２５０１の白パターンが両側に存在すると共に、count_ｘが初期値であれば、細線と判断して、SS[I]=0とする（ステップＳ２５０７）。
【０１９８】
その後、第１網点検出部６０５は、state=1にして、網点として結果を出力する（ステップＳ２５０９）。
【０１９９】
一方、網点ではないと判定した場合（ステップＳ２５０６：非網点）、第１網点検出部６０５が、state=0にして、非網点として結果を出力する（ステップＳ２５０８）。
【０２００】
上述した処理手順により、第１網点検出部６０５が網点を検出することが可能になる。
【０２０１】
次に、本実施の形態にかかる、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８におけるグレー検出処理について説明する。図２８は、本実施の形態にかかる第１グレー検出部６０７、又は第２グレー検出部６０８における上述した処理の手順を示すフローチャートである。本処理手順では、第１グレー検出部６０７の場合について説明するが、第２グレー検出部６０８も同様の処理手順となる。
【０２０２】
まず、第１グレー検出部６０７は、前処理を行う（ステップＳ２８０１）。なお、以下に示す変数ＭＳは１画素の前まで処理結果で、グレー検出してから白画素の数とする。配列ＳＳ[ｉ]は１ライン前の処理結果とする。そして、第１グレー検出部６０７は、前処理として、変数ＭＳと配列ＳＳ［ｉ］とを比較し、1ライン前の処理結果及び１画素前の処理結果のうち、大きい値を取得する。なお、処理対象となる画素を注目画素とする。
【０２０３】
第１グレー検出部６０７は、注目画素を含むブロックと、グレーパターンとが一致するか否かマッチングを行う（ステップＳ２８０２）。図２９は、グレーパターンの例を示した図である。つまり、注目画素を含むブロックの画素値が中濃度であって、上記グレーパターンと一致している場合に、変数ＭＳ＝５、S[ｉ]としてグレー画素とする。なお、中濃度となる画素値とは、Ｎ値化された画素値であって、閾値Dtah＝０の場合において、非白画素の時が該当する。
【０２０４】
グレーパターンに一致していない場合（ステップＳ２８０２：Ｎｏ）、第１グレー検出部６０７は、注目画素が、Ｎ値化された場合の白画素であるか否か判断する（ステップＳ２８０３）。白画素であると判断した場合（ステップＳ２８０３：Ｙｅｓ）、第１グレー検出部６０７は、変数ＭＳ＞０か否か判断する（ステップＳ２８０４）。
【０２０５】
変数ＭＳ＞０であると判断された場合（ステップＳ２８０４：Ｙｅｓ）、第１グレー検出部６０７は、ＭＳ＝ＭＳ−１、つまり変数ＭＳから‘１’減算する（ステップＳ２８０５）。
【０２０６】
一方、変数ＭＳ＞０ではないと判断された場合（ステップＳ２８０４：Ｎｏ）、第１グレー検出部は、ステップＳ２８０８に進む。
【０２０７】
また、白画素ではないと判断された場合（ステップＳ２８０３：Ｎｏ）、及びステップＳ２８０５の処理が終了した後、第１グレー検出部６０７は、変数ＭＳ＞０か否か判断する（ステップＳ２８０６）。
【０２０８】
そして、変数ＭＳ＞０ではないと判断された場合（ステップＳ２８０６：Ｎｏ、ステップＳ２８０４：Ｎｏ）、注目画素が、非グレー画素と判断する（ステップＳ２８０８）。
【０２０９】
また、グレーパターンに一致した場合（ステップＳ２８０２：Ｙｅｓ）、及びＭＳ＞０と判断された場合（ステップＳ２８０６：Ｙｅｓ）、第１グレー検出部６０７は、注目画素をグレー画素と判断する（ステップＳ２８０７）。
【０２１０】
その後、第１グレー検出部６０７は後処理を行う（ステップＳ２８０９）。後処理として、第１グレー検出部６０７は、色地か白地、且つ変数ＭＳ＞1であれば、ＳＳ[I]＝ＭＳ−１を設定する。さらに、第１グレー検出部６０７は、Bk画素であり、且つＭＳ＞０であれば、ＳＳ［Ｉ］＝ＭＳ−１を設定する。
【０２１１】
さらに、第１グレー検出部６０７は、bkカウントを行う。例えば、bk画素の連続数をカウントして、連続数が閾値thg_count1以上であれば、bk連続ありと判定する。例えば、閾値thg_countが１２で、連続数がＮの時は、ｂｋ連続ありは、Ｎ−thg_count＋１回となる。そして、第１グレー検出部６０７は、連続数あり時は、ＭＳから‘１’減算する。
【０２１２】
次に、本実施の形態にかかる出力フォーマット変換部１３３の二値化部５１１の黒文字判定部６１１内の判定部１１０９における黒文字などの領域判定処理について説明する。図３０は、本実施の形態にかかる判定部１１０９における上述した処理の手順を示すフローチャートである。本処理手順においては、３ラインＯＲ部１１０２の出力を黒文字エッジ、絵柄判定部１１０３の判定結果を絵柄、黒判定部１１０４の判定結果を黒として説明する。
【０２１３】
まず、判定部１１０９は、注目画素が黒文字エッジか、絵柄か、それ以外か判断する（ステップＳ３００１）。黒文字エッジと判断された場合、黒文字領域とし（ステップＳ３００９）。絵柄と判断された場合、注目画素を、絵柄領域とする（ステップＳ３００８）。
【０２１４】
次に、判定部１１０９は、注目画素を含む注目ラインが、高濃度（黒）であるか否か判定する(ステップＳ３００２)。注目ラインが黒画素判定の結果が高濃度（黒）でなければ（ステップＳ３００２：Ｎｏ）、注目画素を中間領域とする（ステップＳ３００７）。
【０２１５】
そして、判定部１１０９が、注目ラインが高濃度（黒）であると判定した場合（ステップＳ３００２：Ｙｅｓ）、注目ラインの１つ前のラインが絵柄か否か判断する（ステップＳ３００３）。そして、線分処理後の１ライン前の判定結果が絵柄領域であると判断した場合（ステップＳ３００３：絵柄）であれば、判定部１１０９は、注目画素を絵柄領域とする。
【０２１６】
次に、判定部１１０９は、注目画素の１画素前について絵柄か否か判断する(ステップＳ３００４)。そして、注目画素の１画素前の判定結果が絵柄領域であると判断された場合、注目画素も絵柄領域とする（ステップＳ３００８）。
【０２１７】
そして、判定部１１０９は、注目画素を含む注目ラインについて、一ライン前が黒文字か否か判断する（ステップＳ３００５）。黒文字と判断した場合、注目画素を黒文字領域とする（ステップＳ３００９）。
【０２１８】
次に、判定部１１０９が、注目画素の一画素前が、黒文字か否か判断する（ステップＳ３００６）。黒文字と判断した場合、注目画素を黒文字領域とする（ステップＳ３００９）。黒文字ではないと判断した場合、注目画素を中間領域とする（ステップＳ３００７）。
【０２１９】
最後に、判定部１１０９は、線分処理を行う（ステップＳ３０１０）。さらに、判定部１１０９は、色判定結果が色でなく、かつ高濃度の画素が、128画素以上連続していれば、絵柄領域として補正する。
【０２２０】
上述した処理手順により、注目画素が黒文字領域等の適切な領域として判定することができる。
【０２２１】
上述した複合機１００によれば、読み込まれた原稿の画像データが、黒文字領域や絵柄領域などの各領域毎にＨＤＤ１０６に格納し、利用者から受け付けた画像処理モードや画像分離モードに従って、各領域に対して適切な処理を行った後、印刷処理を行っている。このため、モードの変更を行う毎に原稿の読み込み処理を行うことが無くなるため利用負担の軽減を行えると共に、原稿の読み込み毎に行う必要がある領域抽出が不要になるため処理速度の向上、さらには毎回適切に所望する条件による印刷が行われるので、利便性が向上する。
【０２２２】
さらには、複合機１００においては、文字重視、絵柄重視などの判定基準を、選択可能としたため、利用者の所望する画像データを生成することができる。
【０２２３】
上述した複合機１００にかかるコントローラ１０４のハードウェア構成は、例えばＣＰＵと、ノースブリッジ（ＮＢ）と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）と、サウスブリッジ（ＳＢ）と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）と、とを有している。スキャナ補正部１０２、圧縮処理部１０３、プリンタ補正部１０８及び伸張処理部１０７は、コントローラ１０４に接続されたＡＳＩＣ内に格納する等が考えられる。そして、複合機１００は、コントローラ１０４とＡＳＩＣとの間をＰＣＩe（PCI express）バスで接続した構成となる。また、ＭＥＭ−Ｐは、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ(Random Access Memory)とをさらに有する。
【０２２４】
ＣＰＵは、複合機１００の全体制御をおこなうものであり、ＮＢ、ＭＥＭ−ＰおよびＳＢからなるチップセットを有し、このチップセットを介して他の機器と接続される。
【０２２５】
ＮＢは、ＣＰＵとＭＥＭ−Ｐ、ＳＢ、ＰＣＩｅとを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐに対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩｅマスタを有する。
【０２２６】
ＭＥＭ−Ｐは、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭとＲＡＭとからなる。ＲＯＭは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭは、ページメモリ１３１として機能すると共に、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。
【０２２７】
ＡＳＩＣは、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ（Integrated Circuit）とする。
【０２２８】
なお、本実施形態の複合機１００のＡＳＩＣ又はコントローラ１０４で実行される画像処理プログラムは、それぞれＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。
【０２２９】
本実施形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【０２３０】
さらに、本実施形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【０２３１】
本実施の形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムは、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【図面の簡単な説明】
【０２３２】
【図１】第１の実施形態にかかる複合機の概略構成を示したブロック図である。
【図２】絵柄領域やエッジ領域等を示した説明図である。
【図３】第１の実施の形態にかかる領域抽出部の構成を示すブロック図である。
【図４】総合判定部の構成を示すブロック図である。
【図５】出力フォーマット変換部の構成を示したブロック図である。
【図６】二値化部の構成を示したブロック図である。
【図７】孤立点除去パターンの例を示した図である。
【図８】グレー領域と、文字領域との関係を示した図である。
【図９】白抜き文字を含む画像データの例を示した図である。
【図１０】黒文字を含む画像データの例を示した図である。
【図１１】黒文字判定部の構成を示すブロック図である。
【図１２】出力フォーマット変換部で変換される画像データの概念を示した図である。
【図１３】ＤＣ成分を保存した基準量子化テーブルの例を示した図である。
【図１４】背景画像生成部が量子化処理にもちいる量子化テーブルの例を示した図である。
【図１５】処理対象となる画像データ内の８×８のブロックの例を示した図である。
【図１６】色差成分を保存した基準量子化テーブルの例を示した図である。
【図１７】文字画像生成部が量子化処理にもちいる量子化テーブルの例を示した図である。
【図１８】画像の種別と、量子化テーブルの関係を示した図である。
【図１９】入力フォーマット変換部の構成を示すブロック図である。
【図２０】基準記憶部が記憶する、画像分離モードが標準モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。
【図２１】基準記憶部が記憶する、画像分離モードが文字モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。
【図２２】各画像処理モードで各領域において実行される処理内容を示した図である。
【図２３】第１の実施の形態にかかる複合機における原稿の読み取りからＨＤＤに格納する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２４】第１の実施の形態にかかる複合機におけるＨＤＤに格納された画像データから、コントローラ部で処理を行った後、プロッタで印刷するまでの処理の手順を示すフローチャートである。
【図２５】第１の実施の形態にかかる出力フォーマット変換部の二値化部の第１網点検出部における網点検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】白パターンを表すブロックの例を示した図である。
【図２７】網点パターンの例を示した図である。
【図２８】第１の実施の形態にかかる第１グレー検出部、又は第２グレー検出部におけるグレー検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２９】グレーパターンの例を示した図である。
【図３０】第１の実施の形態にかかる出力フォーマット変換部の二値化部の黒文字判定部内の判定部における黒文字などの領域判定処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２３３】
１００ 複合機
１０１ スキャナ
１０２ スキャナ補正部
１０３ 圧縮処理部
１０４ コントローラ
１０５ ＮＩＣ
１０６ ＨＤＤ
１０７ 伸張処理部
１０８ プリンタ補正部
１０９ プロッタ
１１０ 入力デバイス
１２１ 領域抽出部
１２２ スキャナγ部
１２３ フィルタ処理部
１３０ 外部ＰＣ端末
１３１ ページメモリ
１３２ 圧縮伸張処理部
１３３ 出力フォーマット変換部
１３４ データｉ／ｆ部
１３５ 入力フォーマット変換部
１３６ デバイスｉ／ｆ部
１４１ 中間調処理部
１４２ プリンタγ部
１４３ 色補正処理部
１４４ エッジ量検出部
１４５ 基準記憶部
１４６ 選択部
３２１ フィルタ
３２２ エッジ抽出部
３２２ａ ３値化部
３２２ｂ 黒画素連続検出部
３２２ｃ 白画素連続検出部
３２２ｄ 近傍画素検出部
３２２ｅ 孤立点除去部
３２３ 白領域抽出部
３２４ 網点抽出部
３２５ 色判定部
３２５ａ 色相分割部
３２５ｂ ｃメモリ
３２５ｃ ｍメモリ
３２５ｄ ｙメモリ
３２５ｅ ｗメモリ
３２５ｆ 色画素判定部
３２６ 総合判定部
３２６ａ 文字判定部
３２６ｂ 膨張処理部
３２６ｃ デコード部
５０１ 色変換部
５０２ 解像度変換部
５０３ ＴＩＦフォーマット生成部
５０４ ＪＰＧフォーマット生成部
５０５ 圧縮フォーマット生成部
５０６ データｉ／ｆ部
５１１ 二値化部
５１２ 二値画像生成部
５１３ 黒画像生成部
５１４ 第１解像度変換部
５１５ 第２解像度変換部
５１６ 背景画像生成部
５１７ 文字画像生成部
５１８ ファイル合成部
５１８ 画像ファイル合成部
６０１ 文字解像度変換部
６０２ 適応二値化部
６０３ 孤立点除去部
６０４ Ｎ値化部
６０５ 第１網点検出部
６０６ 第２網点検出部
６０７ 第１グレー検出部
６０８ 第２グレー検出部
６０９ 文字判定部
６１１ 黒文字判定部
６２１ 閾値選択部
６２２ 二値化実行部
１１０１ 文字判定部
１１０２ ３ラインＯＲ部
１１０３ 絵柄判定部
１１０４ 黒判定部
１１０５ 第１抽出部
１１０６ 第２抽出部
１１０７ 第１ミラー
１１０８ 第２ミラー
１１０９ 判定部
１８０１ ＴＩＦフォーマット展開部
１８０２ ＪＰＧフォーマット展開部
１８０３ 圧縮フォーマット展開部
１８０４ 出力選択部
１８１１ 画像ファイル展開部
１８１２ 黒画像展開部
１８１３ 二値画像展開部
１８１４ 背景画像展開部
１８１５ 文字画像展開部
１８１６ 画像ファイル合成部
１８１７ 合成選択部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対して画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、光学的に読み取った画像データに対して画像処理を行う際に、画像データの種別に応じて画像処理の内容を異ならせることが行われている。
【０００３】
例えば、文字が主となる画像データに対しては、エッジが明確になるように二値化処理等を行い、写真等が主となる画像データに対しては、当該画像データの色の階調が保護されるような画像処理を行っている。このため、画像データに記載された内容を適切に判断することが重要となる。
【０００４】
例えば、特許文献１に記載された技術では、画像データに線画か、中間調画か、判断するための判定基準を指示している。これにより、利用者の好みを反映した画像の特定を判定することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開平３−６４２５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したような、特許文献１を含む従来の技術では、記憶装置上に保存した画像データを再印刷する場合に、最初の判定結果で得られた画像データを再度印刷することになる。一方で、一度印刷した画像データであっても、印刷後の用途に応じて判定基準を変更したいという要求がある。
【０００７】
しかしながら、従来の技術では、一度読み込み処理を行った後の画像データについては、判定基準を変更することができず、判定基準を変更したい場合には、再度原稿を読み込む必要が生じるという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、一度印刷した画像データであっても、用途に応じて出力される画像データを変更可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、画像データを入力する画像データ入力手段と、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識手段と、前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶する記憶手段と、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定部と、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理手段と、を備える。
【００１０】
また、本発明にかかる画像処理方法は、画像データ入力手段が、画像データを入力する画像データ入力ステップと、認識手段が、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、特定手段が、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、画像処理手段が、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、を有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる画像処理プログラムは、画像データを入力する画像データ入力ステップと、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像データを記憶した後、特定した領域に対して適切な画像処理を行うため、出力を要求する度に画像データの入力が不要であるにも拘わらず、要求に応じて適切な画像データの出力が可能なため、利便性が向上するというという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを適用した画像形成装置の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施の形態は、画像形成装置に制限するものではなく、例えば、ファクシミリ装置など、さまざまな装置に適用することができる。
【００１５】
本発明の一実施の形態として、画像形成装置であってコピー機能、ファクシミリ（ＦＡＸ）機能、プリント機能、スキャナ機能及び入力画像（スキャナ機能による読み取り原稿画像やプリンタあるいはＦＡＸ機能により入力された画像）を配信する機能等を複合したいわゆるＭＦＰ（Multi Function Peripheral）と称される複合機１００に適用した例を示す。
【００１６】
（第１の実施の形態）
図１は、本実施形態にかかる複合機１００の概略構成を示したブロック図である。本図に示すように複合機１００の内部は、スキャナ１０１と、スキャナ補正部１０２と、圧縮処理部１０３と、コントローラ１０４と、ＮＩＣ１０５と、ＨＤＤ１０６と、伸張処理部１０７と、プリンタ補正部１０８と、プロッタ１０９と、入力デバイス１１０と、を備えると共に、ネットワークを介して外部ＰＣ端末１３０と接続されている。
【００１７】
ＨＤＤ１０６は、画像データや各種信号で示された情報等を記憶する。なお、本実施の形態では、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）を用いたが、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。
【００１８】
入力デバイス１１０は、利用者が操作の入力を行うためのデバイスとする。利用者が当該入力デバイス１１０を操作することで、複合機１００が複写処理等を実行することができる。
【００１９】
また、複合機１００は、原稿をスキャンした画像データをＨＤＤ１０６に格納する。そして、複合機１００は、複写処理等を行う際に、入力デバイス１１０を介して、利用者から画像分離モードの選択を受け付け、受け付けた画像分離モードに従って印刷するための処理を行う。
【００２０】
画像分離モードとは、画像データの各領域を文字領域や絵柄領域等として特定する際、各領域について特定される種別の優先度（例えば、ある領域が文字の可能性も絵柄の可能性もある場合に文字領域と特定するのか、絵柄領域と特定するのかを）を指定するためのモードとする。本実施の形態では、利用者は、画像分離モードとして、標準モード、及び文字モードから選択する必要がある。なお、画像分離モードは、画像データを出力するために利用者から入力された設定であり、換言すれば出力設定に相当する。なお、画像分離モードは、入力された画像データに対する設定として利用しても良い。
【００２１】
画像分離モードにおいて選択可能な文字モードとは、文字の可能性のある（又は文字を含む）領域を文字エッジ領域として優先的に抽出するモードとし、文字の可能性がある領域であれば絵柄領域の可能性がある場合でも文字領域として画像処理を行う。
【００２２】
画像分離モードにおいて選択可能な標準モードとは、絵柄の可能性がある（又は図画を含む）領域を絵柄領域として優先的に抽出するモードとし、絵柄の可能性がある領域であれば文字領域の可能性がある場合でも絵柄領域として画像処理を行う。
【００２３】
スキャナ１０１は、複合機１００が複写処理を行う場合に、原稿を光学的に読み込み、光学的な読み込みによるアナログ信号をデジタル信号（例えば６００dpi）に変換した後、当該デジタル信号を画像データとして出力する。
【００２４】
スキャナ補正部１０２は、領域抽出部１２１と、スキャナγ部１２２と、フィルタ処理部１２３とを備え、スキャナ１０１から出力された画像データから文字、線画、写真などの領域毎の抽出を行うと共に、画像データのＲＧＢデータに対してフィルタ処理などの画像処理を施す。
【００２５】
領域抽出部１２１は、入力された画像データ（反射率リニア）に基づき、視覚的に異なる種別毎の領域を抽出する。この抽出手法にはどのような手法を用いても良いが、例えば、特開２００３−２５９１１５号公報で用いられている抽出手法を用いてもよい。
【００２６】
これにより、領域抽出部１２１は、エッジ領域、その他（写真領域）の絵柄領域の２種類の領域を抽出する。そして、領域抽出部１２１は、抽出された各領域の画素毎に、像域分離信号を付与する。領域抽出部１２１は、画像データに含まれる各領域について、エッジ領域、その他（写真領域）の絵柄領域であるか否かを認識し、認識結果を像域分離信号として付与している。つまり、領域抽出部１２１は、換言すれば認識手段として機能していることを意味する。
【００２７】
エッジ領域とは、文字と考えられるエッジを検出した領域とする。絵柄領域とは、それ以外の領域とし、例えば写真領域等が含まれる。
【００２８】
像域分離信号は、各領域を識別するための情報が含まれている信号とする。本実施の形態にかかる像域分離信号は、３ｂｉｔの情報で構成され、具体的には文字分離信号（２ｂｉｔ）及び色領域信号（１ｂｉｔ）で構成される。当該像域分離信号により、各画素の領域の種類が特定できる。
【００２９】
文字分離信号は、各画素における文字エッジであるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)と、絵柄領域であるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)と、を含む信号とする。絵柄領域であるか否かを示す情報においては、白地有り又は網点有りと判定された場合には、絵柄領域を示す情報が設定される。なお、白地の有無の判定手法及び、網点の有無の判定手法については後述する。
【００３０】
色領域信号は、各画素が色領域（白地上に黒以外の色）なのか否かを示す情報を含む信号とする。
【００３１】
図２は、各領域の概念を示した説明図である。図２に示すように、入力された画像データ２０１はそのまま蓄積画像データとしてＨＤＤ１０６に蓄積される。一方、領域抽出部１２１は、画像データから絵柄領域と、エッジ領域と、を抽出する。そして、抽出された絵柄領域と、エッジ領域と、蓄積画像データは、ＨＤＤ１０６に蓄積される。
【００３２】
そして、ＨＤＤ１０６に蓄積された画像データを用いて印刷する要求を受け付けた場合に、これらエッジ領域及び絵柄領域の各画素について、印刷要求時に利用者により入力された画像分離モードに従って、画素毎に、色文字エッジ領域、黒文字エッジ領域及び絵柄領域のいずれなのか特定する。
【００３３】
黒文字エッジ領域とは、白地上に黒の文字エッジを検出した領域とする。色文字エッジ領域とは、白地上に黒以外の色の文字エッジを検出した領域とする。
【００３４】
例えば、画像分離モードとして、文字モードが選択されていた場合、エッジ領域及び色領域である“新発売”を含む領域２０２が、色文字エッジ領域と判定される。これにより“新発売”が白抜きの文字として処理される。また、画像分離モードとして、標準モードが選択されていた場合、エッジ領域及び色領域である“新発売”を含む領域２０２が絵柄領域として判定される。このように、本実施の形態においては、画像分離モードが文字モード又は標準モードであるかに従って、判定基準が異なることになる。
【００３５】
なお、本実施の形態では、色文字エッジ領域と絵柄領域とを、利用者に選択された画像分離モードに従って、切り換え抽出と行っているが、色文字エッジ領域とその他の中間的な処理とによる切り換え抽出を行ってもよい。
【００３６】
このように、画像分離モードが標準モードの場合に“新発売”が絵柄として判定され、小さな文字である時、判読性が低いことがある。そこで、図２に示すように、画像分離モードが文字モードの場合に、“新発売”が文字として判定されるので、文字の可能性がある領域については、文字に適した処理がなされるため、判読性が向上する。
【００３７】
このように、記憶した画像データを再度印刷する際に、画像分離モードを選択することにより、操作者の好みに応じた出力が可能となる。
【００３８】
領域抽出部１２１は、エッジ領域の画像データ、及び絵柄領域を示す画像データ、蓄積画像データ、及び各画素の像域分離信号を出力する。
【００３９】
図３は、第１の実施の形態にかかる領域抽出部１２１の構成を示すブロック図である。領域抽出部１２１は、フィルタ３２１と、エッジ抽出部３２２と、白領域抽出部３２３と、網点抽出部３２４と、色判定部３２５と、総合判定部３２６とで構成される。
【００４０】
フィルタ３２１は、主に文字のエッジ抽出のために、スキャナが発生するＧ画像データを強調して補正する。
【００４１】
エッジ抽出部３２２は、３値化部３２２ａと、黒画素連続検出部３２２ｂと、白画素連続検出部３２２ｃと、近傍画素検出部３２２ｄと、孤立点除去部３２２ｅと、から構成される。本実施の形態では、エッジ抽出する際にＧ(Green)画像データを参照する例を示したが、当該Ｇ画像データに限らず、輝度データなどの濃淡を表現する信号であれば適応可能とする。
【００４２】
ところで、文字領域は、高レベル濃度の画素と、低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、エッジ部分では、これらの黒画素および白画素が連続しているという特徴を有している。そこで、エッジ抽出部３２２の黒画素連続検出部３２２ｂ及び白画素連続検出部３２２ｃが黒画素および白画素それぞれの連続性を検出した後、近傍画素検出部３２２ｄが近傍の画素を検出し、孤立点除去部３２２ｅが孤立している（予め定められた条件と一致する）画素を除去する。その後、エッジ抽出部３２２、このような処理結果に基づいて、エッジ領域を判定する。
【００４３】
白領域抽出部３２３は、画像データの白地に対して書き込まれた領域を白領域と判定し、濃い黒文字周辺を白領域と判定し、濃度の薄いところを非白領域と判定する。
【００４４】
網点抽出部３２４は、画像データの網点を抽出し、網点の領域と判定する。
【００４５】
色判定部３２５は、色相分割部３２５ａと、ｃメモリ３２５ｂと、ｍメモリ３２５ｃと、ｙメモリ３２５ｄと、ｗメモリ３２５ｅと、色画素判定部３２５ｆとを備える。そして、色相分割部３２５ａが、各画素を、シアン、マゼンタ、イエロー及びホワイトの色相に分割して、ｃメモリ３２５ｂ、ｍメモリ３２５ｃ、ｙメモリ３２５ｄ及びｗメモリ３２５ｅに格納する。そして、色画素判定部３２５ｆが、各メモリに格納された情報に基づいて、画像データ内の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を判定する。
【００４６】
総合判定部３２６は、各画素の領域を総合的に判定する。図４は、総合判定部３２６の構成を示すブロック図である。図４に示すように、総合判定部３２６は、文字判定部３２６ａと、膨張処理部３２６ｂと、デコード部３２６ｃとを備える。
【００４７】
文字判定部３２６ａは、エッジ抽出部３２２の結果がエッジありで、網点抽出部３２４の結果が網点なしで、白領域抽出部３２３の結果が白領域ありの場合、文字エッジと判定する。それ以外の場合は、非文字エッジ（絵柄または文字のなか）と判定する。
【００４８】
膨張処理部３２６ｂは、文字判定部３２６ａの結果を８×８ブロックのＯＲ（論理和）処理し、その後に３×３ブロックのＡＮＤ（論理積）処理をして４画素の膨張処理を行う。すなわち、注目画素を中心とする８×８画素のいずれかの画素が文字エッジであった場合、注目画素も文字エッジ領域であると仮定し、該注目画素を中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジ領域であった場合、注目画素を文字エッジと確定し、そして、注目画素とそれに隣接する４画素の計５画素を文字エッジ領域とする。
【００４９】
膨張処理部３２６ｂの結果は、文字エッジ信号としてデコード部３２６ｃに出力する。このような膨張処理部３２６ｂの処理により、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。
【００５０】
デコード部３２６ｃは、最終的に文字分離信号（図４のＣ／Ｐ信号）を出力する。また、総合判定部３２６は、色判定結果を色領域信号（図４のＢ／Ｃ信号）として出力する。この文字分離信号(画素毎に２ｂｉｔ)と色領域信号(画素毎に１ｂｉｔ)の計３ｂｉｔの情報が出力される。このようにして、文字分離信号及び色領域信号を含む像域分離信号が出力される。
【００５１】
図１に戻り、スキャナγ部１２２は、領域抽出部１２１から入力された画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）に対して、反射率リニアから濃度リニアのデータに変換する。
【００５２】
フィルタ処理部１２３は、像域分離信号に従って、画素毎に適用するフィルタ処理を切り換える。このフィルタ処理部１２３は、文字エッジ領域（黒文字エッジ領域、及び色文字エッジ領域を含む）に対して、判読性を重視して、エッジ強調処理（鮮鋭化処理）を行う。
【００５３】
また、フィルタ処理部１２３は、写真領域などの色領域に対して、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理やエッジ強調処理（鮮鋭化処理）を行う。急峻なエッジを強調するのは、写真、図又はグラフに含まれている文字を判読容易にするためである。さらに、文字エッジ領域は、色領域との組み合わせで、色文字エッジ領域と黒文字エッジ領域とで、二値化の閾値を変えることも可能である。
【００５４】
圧縮処理部１０３は、スキャナ補正後のＲＧＢ各８ｂｉｔ画像データと、文字分離信号(２ｂｉｔ)と、色領域信号(１ｂｉｔ)と、を圧縮処理した後、汎用バスに送出する。圧縮後の画像データ及び文字分離信号(２ｂｉｔ)と、色領域信号(１ｂｉｔ)は、汎用バスを介して、コントローラ１０４に送信される。なお、本実施の形態では、画像データ、文字分離信号(２ｂｉｔ)及び色領域信号(１ｂｉｔ)に対して圧縮を施すが、汎用バスの帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤ１０６の容量が大きければ、非圧縮の状態で扱っても良い。
【００５５】
コントローラ１０４は、ページメモリ１３１、圧縮伸張処理部１３２、出力フォーマット変換部１３３、入力フォーマット変換部１３５、データｉ／ｆ部１３４、デバイスｉ／ｆ部１３６とで構成される。コントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６に格納されている画像データを、外部ＰＣ端末１３０に出力したり、外部ＰＣ端末１３０から画像データを入力したりする。また、コントローラ１０４は、入力デバイス１１０からの操作の入力処理を行う。
【００５６】
デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０から入力された情報の処理を行う。また、デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０から入力された画像分離モードの入力を受け付ける。さらに、デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０から入力された画像処理モードの入力を受け付ける。
【００５７】
画像処理モードとは、読み取った原稿の処理情報で、文字重視の処理を行った文字モード、文字と写真を両立する標準モード、写真重視の処理行った写真モードの３種類がある。
【００５８】
また、デバイスｉ／ｆ部１３６は、入力デバイス１１０に対して画像データを出力することで、入力デバイス１１０が画像データを表示することもできる。この表示可能な画像データは、どの画像データであっても良く、例えば、プリンタ補正部１０８で補正された後の画像データであっても良い。
【００５９】
コントローラ１０４は、入力された画像データを、ＨＤＤ１０６に蓄積処理を行う。蓄積されるデータとしては、画像データの他に、書誌情報として画像サイズを含むほか、文字分離信号(２ｂｉｔ)、及び色領域信号(１ｂｉｔ)が保持する情報を格納する。なお、コントローラ１０４は、画像入力時に、画像分離モード及び画像処理モードの入力を受け付けた場合、入力された各モードについて格納してもよい。
【００６０】
ページメモリ１３１は、入力された画像データ、文字分離信号(２ｂｉｔ)、及び色領域信号(１ｂｉｔ)などを一時的に蓄積する。
【００６１】
そして、コントローラ１０４は、圧縮処理部１０３から入力された画像データを、ＨＤＤ１０６に格納する。その後、当該画像データを使用する場合、コントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６に格納されていた画像データを、ページメモリ１３１に読み出す。
【００６２】
圧縮伸張処理部１３２は、ページメモリ１３１内の、圧縮処理されている画像データに対して、元の各色８ｂｉｔデータに伸張し、出力フォーマット変換部１３３に出力する。
【００６３】
出力フォーマット変換部１３３は、入力された画像データのＲＧＢデータを、標準色空間であるｓＲＧＢデータに色変換を行うと共に、ＪＰＥＧ形式やＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマットに変換する。
【００６４】
図５は、出力フォーマット変換部１３３の構成を示したブロック図である。図５に示すように、出力フォーマット変換部１３３は、色変換部５０１と、解像度変換部５０２と、ＴＩＦフォーマット生成部５０３と、ＪＰＧフォーマット生成部５０４と、圧縮フォーマット生成部５０５と、データｉ／ｆ部５０６とから構成される。
【００６５】
色変換部５０１では、ＲＧＢデータ間のデータ変換を行う。解像度変換部５０２は、ＲＧＢデータ変換後の画像データに対して３００dpi、２００dpiなどの画素密度変換を行う。本実施の形態は、３００dpiに変換する例とする。
【００６６】
ＴＩＦフォーマット生成部５０３、ＪＰＧフォーマット生成部５０４、圧縮フォーマット生成部５０５は、解像度変換した画像に対して、各フォーマット形式に変換する処理を行う。次に、圧縮フォーマット生成部５０５について説明する。
【００６７】
圧縮フォーマット生成部５０５は、二値化部５１１と、黒画像生成部５１３と、二値画像生成部５１２と、第１解像度変換部５１４と、第２解像度変換部５１５と、背景画像生成部５１６と、文字画像生成部５１７と、画像ファイル合成部５１８と、から構成される。
【００６８】
二値化部５１１は、画像濃度の明暗を基準に文字領域と非文字領域とを識別する二値画像＋マスク画像データ（２ｂｉｔ）、及び黒文字画像データ（１ｂｉｔ）を出力する。
【００６９】
二値化部５１１は、複数の特徴量に基づいて二値化を行う。図６は、二値化部５１１の構成を示したブロック図である。図６に示すように、二値化部５１１は、文字解像度変換部６０１と、適応二値化部６０２と、孤立点除去部６０３と、Ｎ値化部６０４と、第１網点検出部６０５と、第２網点検出部６０６と、第１グレー検出部６０７と、第２グレー検出部６０８と、文字判定部６０９と、を備える。
【００７０】
そして、二値化部５１１は、逐次処理で、先頭ラインから、ライン毎に一つの画素値について処理が終わると隣の画素の処理を行うこととし、当該処理を画像データの最後まで続ける。なお、本実施の形態ではＲＧＢ画像データを用いる。このＲＧＢ画像データは、画素値が大きくなると色が濃くなり、画素値が小さくなると淡くなるデータとする。
【００７１】
文字解像度変換部６０１は、圧縮伸張処理部１３２により伸張された画像データである文字エッジ領域と色領域信号とを画像データに施した解像度と同じ解像度に変換（例えば、３００dpi）し、画像データと画素密度を統一する。そして、文字解像度変換部６０１は、文字エッジと色とに関する情報を出力する。
【００７２】
適応二値化部６０２は、閾値選択部６２１と、二値化実行部６２２と、を備え、二値化処理を行う。
【００７３】
閾値選択部６２１は、文字エッジ領域と、それ以外の領域とのそれぞれに対し、二値化の閾値を設定し、処理対象となる領域に従って閾値を切り換える。なお、文字エッジ領域に対しては、それ以外の領域と比べて、より文字が判定しやすいパラメータを設定する。
【００７４】
そして、二値化実行部６２２は選択された閾値で、各領域に対して二値化処理を施す。例えば、二値化実行部６２２は、各画素の入力画像ＲＧＢのそれぞれの値において、１つでも閾値を超えている場合に、黒(on)として判定し、一つも閾値を超えていない場合には白(off)と判定する。例えば、閾値としてＲ=１２８、Ｇ＝１２０、Ｂ＝１１８が設定されている際、入力画像データの画素がＲ＝１２１、Ｇ＝１２１、Ｂ＝１２１の場合、二値化実行部６２２は、黒と判定する。また、入力画像データの画素がR＝１１０、G＝１１０、B＝１１０の場合、二値化実行部６２２は、白と判定する。
【００７５】
このように、文字エッジ領域と、それ以外の領域とで、閾値を切り換えるのは、背景色に基づくものである。すなわち、白以外の背景色の上に記載されている文字は濃く、白地の上に記載されている文字は薄い画像データに対して、常に一定の閾値で処理を行うと、いずれの背景色の上の文字についても黒（on）と判定するという処理が行えなくなる。
【００７６】
そこで、本実施の形態にかかる適応二値化部６０２は、文字エッジ領域と、それ以外の領域とで、閾値を切り換えることとした。これにより、白地上文字に対する閾値と、背景色が白い以外の上の文字に対する閾値が異なるため、白地の薄い文字と、色地上文字とを、適切に黒（on）と判定できる。これにより、適切な二値化処理が可能となる。
【００７７】
なお、本実施の形態では、後述するように、二値化する画像データに対して、文字エッジ領域には、エッジ強調処理（鮮鋭化処理）を施し、文字エッジ領域以外にはエッジ量に応じた画像処理を行なうので、絵柄領域には平滑化処理がなされることになる。この場合、色地上文字の背景領域には平滑化処理がなされるので、良好に二値化が可能になる。
【００７８】
孤立点除去部６０３は、適応二値化部６０２により処理結果においては、孤立している画素が多いため、孤立している画素を除去する。孤立点除去部６０３は、図７に示す各パターンに一致した場合に、注目画素について反転処理を行うことで、孤立している画素を除去する。
【００７９】
Ｎ値化部６０４と、第１網点検出部６０５と、第２網点検出部６０６と、第１グレー検出部６０７と、第２グレー検出部６０８と、でマスク部を構成する。
【００８０】
Ｎ値化部６０４は、後述する網点検出部６０５、６０６で網点検出を行うため、且つグレー検出部６０７、６０８でグレー検出を行うために、画像データの各画素を、共通して使用するＮ値の値に変換する。
【００８１】
Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差の小さい画素（bk）が、閾値thabkより大きい場合、黒文字とする。また、Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差が大きい画素に対して、ＹＭＣＢＧＲの６色相に分け、色相毎の閾値（thay、tham、thac、thab、thag、thar）を用いて色相毎に二値化処理を行う。これにより、各色相において色が濃い画素が、アクティブ画素（文字）と判断される。なお、色相の分け方は、単純にＲＧＢの大小関係で行ってもよいし、ＲＧＢの色の割合で決めてもよい。これは入力画像の特性により決まる。なお、出力結果は色相別に保持する。
【００８２】
本実施の形態にかかるＮ値化部６０４のＮを“８”とし、以下に示す値が各画素に設定される。なお、括弧内はｂｉｔ表示したものとする。
【００８３】
Ｎ値の各値は、Dtah＝０（000）：“該当なし”、Dtah＝１（001）：“黄色”、Dtah＝２（010）：“マゼンタ”、Dtah＝３（011）：“赤”、Dtah＝４（100）：“シアン”、Dtah＝５（101）：“緑”、Dtah＝６（110）：“青”、Dtah＝７（111）：“黒”とする。
【００８４】
さらに、Ｎ値化部６０４は、白のレベルも同様に二値化処理を行う。Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差の小さい画素（bk）が、閾値thbbkより値が小さい場合、白画素とする。また、Ｎ値化部６０４は、ＲＧＢ間の差の大きい画素の場合、ＹＭＣＢＧＲの６色相に分け、色相毎の閾値（thby、thbm、thbc、thbb、thbg、thbr）を用いて色相毎に二値化処理を行う。そして、各色相において色が薄い画素は、アクティブ画素（白画素）と判断される。
【００８５】
また、黒に含まれる画素で、更に黒い（濃い）色を抽出した画素を濃い黒として、黒抽出時に使用する。図８は、グレー領域と、文字領域との関係を示した図である。図８に示す符号８０１が文字領域と、符号８０２がグレー領域となる。
【００８６】
第１網点検出部６０５は、画像データを順方向に走査して、網点を検出する。つまり、画像データの細かい網点は、スキャナ補正部１０２による平滑化処理で網点形状は無くなっているが、新聞の写真のような粗い網点は充分な平滑化が行われずに、網点のドット形状が残っている。そこで、第１網点検出部６０５は、この粗い網点を検出する。本実施の形態にかかる第１網点検出部６０５では、網点を検出するために、網点のパターンマッチングを行う。本実施の形態では、Dtah≠０の時に黒画素とし、Ｎ値化の白画素を白画素とする。なお、詳細な検出手順については後述する。
【００８７】
第２網点検出部６０６は、画像データを逆方向に走査して、網点を検出する。つまり、第１網点検出部６０５で順方向の走査により網点をとらない部分を逆読みすることで、網点を検出している。
【００８８】
第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、白パターンから白パターンの間に一定以上の網点パターンがある場合に、網点として検出する。さらに、網点パターンと網点パターンとの間隔が広い場合に非網点と判断することで、黒グラデーションの濃い背景の白抜き文字を非網点と判定できる。例えば、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、図９に示す画像データの、白抜き文字を非網点と判定する。また、図１０に示す画像データに対して網点検出を行う場合、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、濃い背景において網点形状がほとんどないため、非網点と判断する。さらに、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６は、グラデーションの薄い背景上の濃い文字についても網点形状ほとんどないため、非網点と判断する。
【００８９】
ところで、一般的な文字は白地上に記載されているため、白地上文字において網点パターンは文字のエッジ近傍しかないので、白地上の文字が網点の領域として誤検出されることはほとんどない。
【００９０】
なお、本実施の形態においては、パターンマッチングを白と白以外で行ったが、Ｙ成分、Ｍ成分、Ｃ成分について、それぞれ独立に行なってもよい。Ｙ成分、Ｍ成分、Ｃ成分のそれぞれについて独立して網点の検出処理を行うことで、印刷のインクの成分がＹＭＣのため、インクのドット再現を正確に検出することが可能となる。
【００９１】
図６に戻り、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は、文字領域は濃く、文字周辺の領域は薄いことを用いて、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃い領域を中濃度のグレーとして判定する処理を行う。なお、グレー判定で使用する白地は、Ｎ値化の白画素とする。
【００９２】
そして、第１グレー検出部６０７が、画像データについて順方向でグレーの検出処理を行うのに対し、第２グレー検出部６０８は、逆方向でグレーの検出処理を行う。第２グレー検出部６０８が、逆方向で処理することにより、グレー領域先端がグレートならなかった領域をグレーと判定できる。
【００９３】
一般的に文字を含む領域は、濃い色の画素領域と、薄い色（白地）の画素領域とで構成されるため、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８はグレーを検出しない。これに対し、文字部にはない絵柄領域（例えば写真）は、様々な階調の色が存在しているため、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は中濃度の領域をグレーとして検出する。第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８によるグレーと判断される領域は、当該領域の周辺画素について白画素の数が一定値を超えるまでとする。
【００９４】
また、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は濃い色の画素についてもグレー画素として検出する。さらに、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８は、グレー領域内で所定の数以上黒が連続している場合に、非グレー画素として検出する。ここでグレーと判断された画素領域を、グレー領域とする。これにより、黒が背景の白抜き文字を非グレー領域として検出することが可能になる。
【００９５】
文字判定部６０９は、黒文字判定部６１１を備え、黒文字の領域及び色文字の領域を判断した後、二値化部５１１の出力として、画像分離モードにおいて利用する領域を切り替えるための二値画像（二値化領域）、マスク領域（網点領域またグレー領域）及び黒文字判定領域の３ｂｉｔを、画素毎に出力する。
【００９６】
孤立点除去部６０３より出力された２値を、文字領域であるか否かを示す情報とする。また、孤立点除去部６０３より出力された情報で文字領域に含まれている画素で、第１網点検出部６０５及び第２網点検出部６０６により検出された網点領域に含まれておらず、第１グレー検出部６０７及び第２グレー検出部６０８で検出されたグレー領域に含まれておらず、下地領域（下地検出の出力）でなく、黒文字（後述する黒文字判定結果）でなければ、色文字内の画素とする。なお、下地の検出は、周知のいずれの手法を用いても良い。
【００９７】
なお、文字領域を判定する際に、下地領域、網点領域及びグレー領域と論理演算を行うのは、文字判定結果が本来、解像度の必要ない絵柄領域を文字領域としていることから、写真領域として補正をしているためである。特に写真領域は孤立点を非常に多く含んでおり、この補正を行うことにより、文字画像の圧縮率の向上し、画像も文字非文字の混在が少なくなり画質向上も望める。
【００９８】
文字判定部６０９で、黒文字判定結果を文字判定結果から除外しているのは、黒文字については、別途判定結果を出力するため、圧縮率を向上されるために文字画像を固定値にするためである。
【００９９】
黒文字判定部６１１は、黒文字領域であるか否かを判定する。図１１は、黒文字判定部６１１の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、黒文字判定部６１１は、文字判定部１１０１と、３ラインＯＲ部１１０２と、絵柄判定部１１０３と、黒判定部１１０４と、第１抽出部１１０５、第２抽出部１１０６と、第１ミラー１１０７と、第２ミラー１１０８と、判定部１１０９とから構成される。
【０１００】
文字判定部１１０１は、前段の領域抽出部１２１の出力結果である文字エッジ領域結果と色判定結果の論理演算をとり、文字エッジ領域であって、色領域でなければ、黒文字エッジ領域をして出力する。
【０１０１】
３ラインＯＲ部１１０２は、文字判定の結果である黒文字エッジの３ライン×１画素のＯＲをとる。本来は、この３ラインＯＲではなく、第１抽出部１１０５による抽出後に２ライン遅延を行って第２抽出部１１０６による抽出とライン遅延をあわせる必要があるが、第１抽出部１１０５の後でライン遅延をすると画像データを遅延する必要が出てくるため、ここで３ラインＯＲをとることで、ライン遅延を吸収している。
【０１０２】
絵柄判定部１１０３は、前段の領域抽出部１２１の出力結果である色判定結果、第１グレー検出部６０７の結果、第２グレー検出部６０８の結果、第１網点検出部６０５の結果、第２網点検出部６０６の結果のどこかは１つでも“on”ならば、絵柄と判定する。
【０１０３】
黒判定部１１０４は、前段の領域抽出部１２１の出力結果である色判定結果が白黒以外の色ではなく、かつＮ値化で黒(Bkまたは、濃い黒)と判定された場合に、黒と判定する。
【０１０４】
第１抽出部１１０５は、文字判定部１１０１、３ラインＯＲ部１１０２及び絵柄判定部１１０３の判定結果から、各画素について絵柄領域、中間領域又は黒文字領域なのか判定する。なお、詳細な処理フローについては後述する。
【０１０５】
第１ミラー１１０７は、逆象（ミラー）画像を生成する。第２抽出部１１０６は、逆像（ミラー）画像で黒文字判定をする。第２ミラー１１０８は、逆象（ミラー）画像を元に戻す。これは、逆像での処理をパイプライン処理で実現するために、第２抽出部１１０６の前後でミラー処理をしている。なお、第２抽出部１１０６が行う処理は、第１抽出部１１０５と同一なので説明は省略する。
【０１０６】
判定部１１０９は、第１抽出部１１０５と、第２抽出部１１０６の後の第２ミラー１１０８からの出力がともに黒文字領域で、かつ孤立点除去部６０３による処理結果の後の出力が文字ならば、黒文字と判定する。
【０１０７】
このように、周辺画素の画像の状態を参照し、黒文字であるか否か判定することで、大きさ画像領域の文字のなかを判定することができる。
【０１０８】
本実施の形態では、文字エッジ領域と色領域とに基づいて、色や網点などを検出するため、精度よく検出できる。また、黒文字判定の濃度情報として、平滑化後のデータを用いるのは、網点で構成された文字に対しては、網点領域が少なく文字エッジ領域として判定されない場合もあるため、網点情報ではなく、平滑フィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて、色が濃い領域のみを文字のなかとして判定している。また、新聞の写真の様にスクリーン線数の低い網点は、平滑化しても網点形状が残るので網点を検出し、カタログなどの一般的な原稿にあるスクリーン線数の高い網点は、平滑化されるため網点形状は無くなるので、網点面積率が３０％から６０％程度の領域は、グレー領域として検出される。
【０１０９】
ところで、文字の先端部は幅が狭いので網点（非文字領域）となりにくく、例えば先端が文字エッジ領域で文字の中央部が網点と判定されると黒文字判定が中途半端な結果となり、見苦しくなる。そこで、本実施の形態にかかる複合機１００では、上述した処理を行うことで、見苦しくなるのを避けることができる。
【０１１０】
図５に戻り、二値画像生成部５１２は、二値画像＋マスク画像に対して、可逆変換であるMMR圧縮を行う。黒画像生成部５１３は、黒文字画像に対して、可逆変換であるMMR圧縮を行う。
【０１１１】
図１２は、出力フォーマット変換部１３３で変換される画像データの概念を示した図である。図１２に示すように、入力された画像データ２０１から、二値化部５１１で黒文字画像と、マスク画像と、二値画像とが、生成される。
【０１１２】
第１解像度変換部５１４及び、第２解像度変換部５１５は、画像データに対して解像度変換を行い、解像度が低い画像データ（例えば１５０ｄｐｉ）を生成する。
【０１１３】
背景画像生成部５１６は、二値化部５１１により出力された二値画像であって、マスク画像によるマスクが掛けられていない、画像データで白に相当する一定の画素値で構成される領域の画像データとして、非可逆圧縮（例えばＪＰＧ圧縮）を行う。
【０１１４】
文字画像生成部５１７は、二値画像以外の画像データを一定の画素値の画像データとして、非可逆圧縮（例えばＪＰＧ圧縮）を行う。
【０１１５】
本実施の形態おいて、背景画像を一定の画素値のデータにするのは、圧縮率を向上させるためである。また、文字画像データおいて、背景領域を一定の画素値にするのも、圧縮率の向上させるためである。
【０１１６】
解像度変換部５０２が行う解像度変換において、文字画像は、背景画像ほど解像度が必要ではない。このため、文字画像の解像度を７５ｄｐｉ程度としてもよい。また、画像処理モードが文字モードである場合、解像度変換部５０２は、背景画像と文字画像とを解像度７５ｄｐｉでＪＰＧ形式の画像ファイルを生成する。文字に関して解像度を低下させるのは、文字の解像度を、可逆圧縮MMRを用いて解像度で保証されているため、ＪＰＧ画像の解像度を低下させて階調劣化させても問題とならないためである。本実施の形態にかかる複合機１００では、文字画像の解像度を低下させることで、ファイルサイズを小さくすることが可能になる。なお、本実施の形態では、文字画像の解像度を低下させてファイルサイズを小さくしたが、画像データの階調数など（解像度以外の）画像品質を低下させて、ファイルサイズを小さくしてもよい。
【０１１７】
また、ＨＤＤ１０６に蓄積された画像データとともに、書誌情報として画像処理モードが格納されている。この画像処理モードが、文字モードの場合に、蓄積された画像データについて、文字として抽出された領域全てについて圧縮率を高くすることができる。
【０１１８】
本実施の形態においては、蓄積された画像データに対して、マスク画像を重畳することで背景画像を、二値画像を重畳することで文字画像を生成できる。この生成された文字画像及び背景画像の間には、同じ情報が含まれていることもある。このように、文字画像と背景画像とによる構成が冗長なのは、入力フォーマット変換部１３５が画像分離モードに従って、処理を切り換えるために必要だからとする。
【０１１９】
背景画像生成部５１６、及び文字画像生成部５１７のＪＰＧ圧縮は、それぞれ異なる特性の量子化テーブルを用いて圧縮を行なうものとする。なお、ＪＰＧ圧縮は、既存の技術を用いれば良く、例えば、特開２００５−３０３９７９号公報に記載されているように行ってもよい。
【０１２０】
背景画像生成部５１６、及び文字画像生成部５１７のＪＰＧ圧縮は、画像データをブロック単位（例えば、８×８画素単位）で切り出した後、切り出されたＤＣＴブロックデータに対して離散コサイン変換を行い周波数空間へ変換する。
【０１２１】
この際に、圧縮レベルを左右する量子化処理においては、Ｙ成分とＣｂＣｒ成分で異なる基準量子化テーブルを用いて量子化処理を行う。
【０１２２】
基準量子化テーブル値Ｑｉｊに対して、実際に量子化で使う量子化テーブル値Ｑ’ｉｊ
は、クオリティファクター（ｑｆ）を用いて算出される。なお、ｑｆは、０〜１００の間の値とする。そして、ｑｆが５０より小さい場合の場合、式（１）で算出する。
Ｑ’ｉｊ ＝ Ｑｉｊ ÷ ｑｆ……（１）
また、ｑｆが５０以上の場合、式（２）で算出する。
Ｑ’ｉｊ ＝ Ｑｉｊ ×（１００−ｑｆ）÷５０……（２）
【０１２３】
ところで、一般的な基準量子化テーブルは、人間の視覚は低周波には敏感で、高周波には鈍感であるという性質に基づいて作成されている。さらに、一般的な量子化テーブルにおいて、色情報が輝度情報より識別能力が低いため、輝度情報用より周波数をカットする量を多くしている。
【０１２４】
これに対し、本実施の形態にかかる背景画像生成部５１６は、量子化処理を行う際に、ｑｆ＝２０〜３０程度で画像データを圧縮する。このため、一般的な量子化テーブルを使用するとブロックノイズが発生しやすくなる。特にＪＰＧの基本単位（８×８）のブロックノイズは、ブロック内の平均濃度をあらわすＤＣ成分の値に大きく影響を受ける。このＪＰＧの基本単位のブロックノイズを低減するために、図１３に示すような、輝度差及び色差ともにＤＣ成分を保存した基準量子化テーブルを用いる。そして、ｑｆ＝２５を設定する場合、式（１）と図１３に示す基準量子化テーブルにより、図１４に示す量子化テーブルが算出される。そこで、背景画像生成部５１６は、図１４に示された量子化テーブルを用いて、量子化処理を行う。
【０１２５】
文字画像生成部５１７が、一般的な基準量子化テーブルでＪＰＧ圧縮を行うと混色が発生する場合がある。例えば、図１５に示すような、複数の色（赤、青）が存在している８×８のブロックに対して、一般的な基準量子化テーブルでＪＰＧ圧縮を行なうと、高周波数成分をカットしているため折り返し歪みの影響のため、赤と青との間で混色が生じる。この問題を回避するために、文字画像生成部５１７は、図１６に示す基準量子化テーブルを使用する。図１６に示す基準量子化テーブルは、色差成分の全体の周波数を保存するような色差成分を保存した基準量子化テーブルとする。そして、図１６に示す基準量子化テーブルと、ｑｆ＝２０の値により、図１７に示す量子化テーブルが算出される。この量子化テーブルにおける輝度成分は、上述したように文字の解像度にＭＭＲの解像度で決定されるため、さほど重要ではない。そして、文字画像生成部５１７は、図１７に示す量子化テーブルを用いて、量子化処理を行う。
【０１２６】
つまり、背景画像の量子化テーブルは、輝度差及び色差ともにＤＣ成分を保存する量子化テーブルを使用して、画像の滑らかな部分のブロックノイズを軽減している。そして、文字画像の色差成分を保存した量子化テーブルは、背景画像の輝度を保存した量子化テーブル等と比べて、高周波を保存する量子化テーブルを使用して、８×８内のブロックの混色を抑止している。
【０１２７】
換言すれば、図１８に示す関係にあることを示している。すなわち、文字画像の量子化テーブルにおいては、輝度及び色差ともに、ＤＣ成分を重視し、背景画像の量子化テーブルにおいては、輝度については標準で、色差については周波数重視とする。
【０１２８】
画像ファイル合成部５１８は、二値画像生成部５１２の出力（MMR）、黒画像生成部５１３の出力(MMR)、背景画像生成部５１６の出力（jpg）、文字画像生成部５１７の出力（jpg）の４つの画像データを合成し、１つの画像データを生成する。このときのファイル形式は、汎用フォーマット（PDFファイルなど）を用いてもよい。また、画像ファイル合成部５１８は、入力フォーマット変換部１３５に受け渡す場合、４つの画像データそれぞれを出力しても良い。
【０１２９】
データｉ／ｆ部５０６は、ＮＩＣ１０５に出力すべきフォーマットの画像データを出力、又は入力フォーマット変換部１３５に出力すべき４つの画像データを出力する。
【０１３０】
図１に戻り、データｉ／ｆ部１３４では、出力フォーマット変換部１３３から入力された画像データをＮＩＣ１０５又は入力フォーマット変換部１３５に出力する。
【０１３１】
入力フォーマット変換部１３５は、画像データを任意のフォーマット形式に変換して出力する。
【０１３２】
図１９は、入力フォーマット変換部１３５の構成を示すブロック図である。図１９に示すように、入力フォーマット変換部１３５は、ＴＩＦフォーマット展開部１８０１と、ＪＰＧフォーマット展開部１８０２と、圧縮フォーマット展開部１８０３と、出力選択部１８０４とを備える。
【０１３３】
ＴＩＦフォーマット展開部１８０１、ＪＰＧフォーマット展開部１８０２、圧縮フォーマット展開部１８０３は、各フォーマットのｂｉｔマップに展開する。
【０１３４】
出力選択部は３つのフォーマットのうち、一つのフォーマットを選択して出力と同時にＲＧＢデータをＹＭＣＢｋにデータを変換する。
【０１３５】
例えば、入力画像データがＴＩＦフォーマットであれば、ＴＩＦフォーマット展開部１８０１がビットマップデータに展開する。ＪＰＧフォーマットであれば、ＪＰＧフォーマット展開部１８０２が、ビットマップデータに展開する。さらに、圧縮フォーマットであれば、圧縮フォーマット展開部１８０３が展開する。
【０１３６】
圧縮フォーマット展開部１８０３は、画像ファイル展開部１８１１、黒画像展開部１８１２と、二値画像展開部１８１３と、背景画像展開部１８１４と、文字画像展開部１８１５と、画像ファイル合成部１８１６と、合成選択部１８１７から構成される。この圧縮フォーマット展開部１８０３は、出力フォーマット変換部１３３から入力された４つの画像データを用いて処理を行う。
【０１３７】
画像ファイル展開部１８１１は、図５に示す圧縮フォーマット生成部５０５により生成されたファイルの中の４つファイルを、黒画像展開部１８１２、二値画像展開部１８１３、背景画像展開部１８１４、文字画像展開部１８１５にそれぞれ対応した画像データとして出力する。
【０１３８】
二値画像展開部１８１３は、ＭＭＲを伸張してビットマップに二値画像とマスク画像とを展開する。
【０１３９】
黒画像展開部１８１２は、ＭＭＲを伸張してビットマップに黒文字画像を展開する。
【０１４０】
背景画像展開部１８１４は、ＪＰＧ形式の背景画像をビットマップに展開する。文字画像展開部１８１５は、文字画像のＪＰＧをビットマップに展開する。
【０１４１】
合成選択部１８１７は、デバイスｉ／ｆ部１３６により入力された画像分離モードに従って、展開、合成手法を選択する。
【０１４２】
画像ファイル合成部１８１６は、合成選択部１８１７で選択された合成手法に従って、展開された４つのビットマップデータから、１枚のビットマップデータを合成する。
【０１４３】
合成選択部１８１７が、画像分離モードとして、標準モードを選択した場合、二値画像展開部１８１３が、二値画像ありでかつマスク画像なしの時に、補正二値画像を出力する。そして、画像ファイル合成部１８１６は、補正二値画像が入力された場合に、文字画像展開部１８１５の出力結果である画像データの画素を出力する。また、画像ファイル合成部１８１６は、二値画像展開部１８１３の出力が補正二値画像でなければ、背景画像展開部１８１４の出力結果である画像データの画素を出力する。さらに、黒画像展開部１８１２の出力結果が黒文字であれば、画像データの画素として黒画素を出力する。出力された画素により、１枚の画像データが生成される。なお、文字と非文字の解像度は二値画像の解像度となる。
【０１４４】
一方、合成選択部１８１７が、画像分離モードとして、文字モードを選択した場合、二値画像展開部１８１３が、二値画像ありの時に、補正二値画像を出力する。そして、画像ファイル合成部１８１６は、補正二値画像が入力された場合に、文字画像展開部１８１５の出力結果である画像データの画素を出力する。また、画像ファイル合成部１８１６は、二値画像展開部１８１３の出力が補正二値画像でなければ、背景画像展開部１８１４の出力結果である画像データの画素を出力する。この際、補正二値画像とマスク画像との境界のマスク画像（背景画像）の方には、文字画像の情報がある（画像圧縮により背景画像上の文字の情報が混ざっている）ので、境界領域を周辺画像の画像に置換する。さらに、黒画像展開部１８１２の出力結果が黒文字であれば、画像データの画素として黒画素を出力する。出力された画素により、１枚の画像データが生成される。なお、文字と非文字の解像度は二値画像の解像度となる。
【０１４５】
図１２に示す説明図において、画像分離モードが標準モードの場合、“新発売”の文字が絵柄として判定されてしまうので、小さな文字である時に読みにくくなる可能性がある。これに対し、画像分離モードが文字モードの場合、“新発売”の文字が文字として判定されるので、文字として適切な処理が行われ、文字の判読性が向上する。
【０１４６】
このように、利用者により選択された画像分離モードと、画像データにおける各領域の判定結果と、に基づいて、画像データを生成することで、利用者の好みに応じた画像データを生成することが可能となる。なお、当該画像データの生成は、紙に印刷する場合に限らず、モニタ表示する場合にも適用できる。
【０１４７】
そして、生成された画像データは、圧縮伸張処理部１３２により圧縮された後、各信号と共に対応付けてＨＤＤ１０６に格納しても良いし、各信号と共に汎用バスを介して伸張処理部１０７に出力し、印刷処理を行ってもよい。
【０１４８】
図１に戻り、コントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６の画像データを、汎用バスを介して伸張処理部１０７に送出する。
【０１４９】
伸張処理部１０７は、圧縮処理されていた画像データを元のRGB各８ｂｉｔデータ、文字分離信号(２ｂｉｔ)、及び色領域信号(１ｂｉｔ)に伸張し、プリンタ補正部１０８に送出する。伸張処理部１０７に格納される画像データは、ＨＤＤ１０６に格納されている領域毎に抽出された画像データでも良いし、入力フォーマット変換部１３５ですでに合成された画像データでもよい。以下に示す説明では、主にＨＤＤ１０６に格納されている領域毎に抽出された画像データが入力された場合について説明する。
【０１５０】
プリンタ補正部１０８は、中間調処理部１４１と、プリンタγ部１４２と、色補正処理部１４３と、エッジ量検出部１４４と、基準記憶部１４５と、特定部１４６とを備え、画像データの補正処理を行う。
【０１５１】
基準記憶部１４５は、画像分離モードに従って、文字分離信号（文字エッジ（エッジ領域）であるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)、及び絵柄領域であるか否かを示す情報(１ｂｉｔ)を含む）及び色領域信号（色領域であるか否か）から、文字エッジ領域信号（“あり”又は“なし”）に変換する基準を保持する。
【０１５２】
図２０は、基準記憶部１４５が記憶する、画像分離モードが標準モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。例えば、レコード１９０１は、標準モードの場合、エッジ領域であり（エッジ領域が“ある”）、絵柄領域である（絵柄領域が“ある”）場合、色領域に関係なく、その他（絵柄）領域であると判断され、文字エッジ領域信号が“なし”になることを示している。
【０１５３】
図２１は、基準記憶部１４５が記憶する、画像分離モードが文字モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。例えば、レコード２００１は、文字モードの場合、エッジ領域であり（エッジ領域が“ある”）、絵柄領域である（絵柄領域が“ある”）場合、色領域にかかわらず、色文字エッジ領域であると判断され、文字エッジ領域信号は“あり”になることを示している。
【０１５４】
このように、本実施の形態においては、エッジ領域が“ある”及び絵柄領域が“ある”の領域において、文字を優先する時は、エッジ領域とし特定され、絵柄を優先する時は、絵柄領域として特定される。
【０１５５】
特定部１４６は、基準記憶部１４５に記憶された対応関係及び、利用者に入力された画像分離モードに従って、文字分離信号(２ｂｉｔ)を、文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)に変換する。つまり、特定部１４６は、変換された文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)により、各領域が文字領域か否かを特定したことになる。
【０１５６】
色補正処理部１４３は、ＲＧＢ画像データをＹＭＣＢｋデータに変換すると共に、文字エッジ領域信号で“あり”及び色領域信号で“ない”領域に対して、黒文字としてＢｋの単色データに置換する。
【０１５７】
具体的には、色補正処理部１４３は、黒文字エッジ領域以外では、ＲＧＢ画像データを一次の濃度マスキング法等でＣＭＹデータに変換する。その後、色補正処理部１４３は、画像データの色再現を向上させるために、Ｃ，Ｍ，Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（下色除去）処理してＢｋデータを生成し、ＣＭＹＢｋデータを出力する。
【０１５８】
また、色補正処理部１４３は、黒文字エッジ領域において、スキャナのＲＧＢ読み取り位置ずれで原稿の黒文字が色付いたり、プロッタのＹＭＣＢｋのプリンタする時の重ね位置ずれがあると判読性が低下するため、黒文字エッジ領域のみ輝度に相当する信号でＢｋ単色データ（Ｃ，Ｍ，Ｙは、プリントアウトしてないデータ）として出力する。
【０１５９】
プリンタγ部１４２は、画像データに対して、特定部１４６により変換された文字エッジ領域信号（換言すれば、エッジ領域であるか否か）、及びプロッタのγ特性に応じてγ補正処理を行う。本実施の形態にかかるプリンタγ部１４２は、γ特性に応じて、色文字エッジ領域と黒文字エッジ領域ではコントラスとを強調させたγを選択して、その他（絵柄）では、入力に忠実なγを選択する。そして、選択したγ特性を用いてγ補正処理を行うことになる。
【０１６０】
このように、本実施の形態においては、エッジ領域と判定された場合にはコントラスト強調処理を行い、絵柄と判定された場合には、忠実なγ特性によるγ補正処理を行うこととしている。
【０１６１】
なお、本実施の形態では、特定部５１１により特定された各領域の種別に応じてγ補正処理を異ならせる例について説明したが、γ補正に制限するものではなく、画像処理であればよい。
【０１６２】
エッジ量検出部１４４は、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出する。
【０１６３】
中間調処理部１４１は、画像データに対して、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う。このように、プロッタ１０９の明暗特性に基づく補正処理や階調変換処理を行う。ここでの階調変換処理は、誤差拡散やディザ処理を用いて各色８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。
【０１６４】
本実施の形態にかかる中間調処理部１４１は、利用者により入力された画像処理モードに従って、プロッタの階調特性やエッジ量に応じてディザ処理等の量子化を行う。量子化処理をする際に色文字エッジ領域と黒文字エッジ領域では、鮮鋭性を重視して解像力を重視した量子化処理を行い、その他（絵柄）では、階調性を重視した量子化処理をする。これにより、文字の判読性が向上する。
【０１６５】
図２２は、各画像処理モードで各領域において実行される処理内容を示した図である。図２２に示すように、画像処理モードが、標準モード、文字モード又は写真モードに従って、各領域における処理内容が変化する。図２２においては、フィールド２１０１、２１０２が、標準と異なるところである。
【０１６６】
図１に戻り、プロッタ１０９はレーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像/転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。
【０１６７】
ＮＩＣ１０５は、外部ＰＣ端末１３０との間でデータの送受信を行う。送受信するデータとしては、画像データ等がある。
【０１６８】
ネットワークを介して外部ＰＣ端末１３０に画像データを配信する配信スキャナとして動作する場合は、画像データは汎用バスを通って、コントローラ１０４に送られる。コントローラ１０４では、色変換処理、フォーマット処理などを行う。階調処理では配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理を行う。フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。その後、画像データはＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）１０５を介して外部ＰＣ端末１３０に配信される。
【０１６９】
また、ＮＩＣ１０５は、プリンタ補正部１０８で補正した画像データを、他のネットワークプリンタ等に送信する機能を備えている。つまり、プリンタ補正部１０８で生成された画像データが、図示しない通信路を介して、ＮＩＣ１０５に送信されてきた場合、ＮＩＣ１０５は、他の装置に対して画像データを送信する。
【０１７０】
また、ネットワークを介して、外部ＰＣ端末１３０からプリントアウトするプリンタとして動作する場合、コントローラ１０４は、ＮＩＣ１０５が受信したデータから、画像及びプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開して、展開したデータを圧縮してデータを蓄積する。蓄積されたデータは随時大容量の記憶装置であるＨＤＤ１０６に書き込まれる。画像データを蓄積する時に、書誌情報もＨＤＤ１０６に書き込む。
【０１７１】
外部ＰＣ端末１３０からの画像データをプロッタに出力するデータの流れを説明する。外部ＰＣ端末１３０からから指示するコマンドは、図示せぬＣＰＵがコマンドを解析し、ページメモリ１３１に書き込む。そして、データｉ／ｆ部１３４が画像データを受信した場合、当該画像データを入力フォーマット変換部１３５に出力する。そして、入力フォーマット変換部１３５が、画像データをビットマップデータに展開して、圧縮伸張処理部１３２に圧縮を行い、ページメモリ１３１に書き込む。この後、ＨＤＤ１０６に格納される。入力フォーマット変換部１３５が展開する画像は、ＪＰＧやＴＩＦＦ等のフォーマット形式による自然画像データとする。
【０１７２】
次にコントローラ１０４は、ＨＤＤ１０６の画像データを、汎用バスを介して伸張処理部１０７に送出する。伸張処理部１０７は圧縮処理されていた画像データを元の８ｂｉｔデータに伸張し、プリンタ補正部１０８に送出する。プリンタ補正部１０８では、ＲＧＢ入力ならば、色補正処理部にてＹＭＣＢｋデータに変換をする。次にＹＭＣＢｋそれぞれ独立にγ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタの明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。プロッタはレーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像/転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。
【０１７３】
複合機１００においては、一般に原稿をスキャナにより読み取り、画像データをデジタルデータに変換するとともに、原稿の画像領域を、異なる特徴を有する領域に分類する。注目画素がそのいずれの領域に属するものか、判定された結果に従い、画像データに対して種々の画像処理を施す。これにより、出力画像の画像品質が大きく向上させられる。
【０１７４】
次に、本実施の形態にかかる複合機１００における原稿の読み取りからＨＤＤに格納する処理について説明する。図２３は、本実施の形態にかかる複合機１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１７５】
まず、スキャナ１０１が、原稿を読み取り、画像データを生成する（ステップＳ２３０１）。次に、スキャナ補正部１０２の領域抽出部１２１が、画像データから、視覚的に異なる種別毎の領域を抽出する（ステップＳ２３０２）。また、領域抽出部１２１は、画素毎に、像域分離信号及び色領域信号を出力する。また、抽出される領域としては、黒文字エッジ領域、色文字エッジ領域、その他（写真領域）の絵柄領域の三種類の領域とする。
【０１７６】
その後、スキャナγ部１２２及びフィルタ処理部１２３が、画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）に対して、反射率リニアから濃度リニアのデータに変換するとともに、像域分離信号に従って各画素に切り換えたフィルタリングを実行する（ステップＳ２３０３）。
【０１７７】
そして、圧縮処理部１０３が、画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）に対して、圧縮処理を行う（ステップＳ２３０４）。
【０１７８】
次に、コントローラ１０４が、ＨＤＤ１０６に画像データを格納する（ステップＳ２３０５）。
【０１７９】
上述した処理手順により、抽出された領域を示す画像データがＨＤＤ１０６に格納される。
【０１８０】
次に、本実施の形態にかかる複合機１００におけるＨＤＤ１０６に格納された画像データから、コントローラ１０４で処理を行った後、プロッタ１０９で印刷するまでの処理について説明する。図２４は、本実施の形態にかかる複合機１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１８１】
まず、伸張処理部１０７は、コントローラ１０４がＨＤＤ１０６から読み込んだ画像データ（蓄積画像データ、エッジ領域、及び絵柄領域の画像データ）と、像域分離信号及び色領域信号との入力を受け付け、当該画像データの伸張処理を行う（ステップＳ２４０１）。その後、プリンタ補正部１０８は、コントローラ１０４から、画像処理モード及び画像分離モードの入力を受け付ける。当該画像処理モード及び画像分離モードは、入力デバイス１１０から入力されたものとする。
【０１８２】
次に、特定部１４６が、文字分離信号(２ｂｉｔ)、基準記憶部１４５に記憶された対応関係、及び利用者に入力された分離モードに基づいて、文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)に変換し、文字領域であるか否かを特定する（ステップＳ２４０２）。
【０１８３】
そして、色補正処理部１４３、プリンタγ部１４２及び中間調処理部１４１が、文字エッジ領域信号(１ｂｉｔ)及び色領域信号で特定される各領域に対して、画像処理を行う（ステップＳ２４０３）。特に、プリンタγ部１４２は、エッジ領域である場合には、コントラスト強調を行い、絵柄と判定された場合には、忠実なγ特性によるγ補正処理を行うこととして、領域に対応する画像処理を行うこととしている。
【０１８４】
その後、プロッタ１０９が、画像処理が行われた画像データを用いて印刷処理を行う（ステップＳ２４０４）。
【０１８５】
本実施の形態に係る複合機１００では、ＨＤＤ１０６に格納された画像データについて印刷等を行う度に、入力された当該画像処理モード及び画像分離モードに従って画像処理を異ならせるため、利用に適した画像処理が実行できる。
【０１８６】
次に、本実施の形態にかかる、出力フォーマット変換部１３３の二値化部５１１の第１網点検出部６０５における網点検出処理について説明する。図２５は、本実施の形態にかかる第１網点検出部６０５における上述した処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態では、処理対象となる画素を注目画素とする。
【０１８７】
まず、第１網点検出部６０５は、注目画素を含む予め定められたサイズのブロックが、白パターンに一致するか否か判断する（ステップＳ２５０１）。図２６は、白パターンを表すブロックの例を示した図である。
【０１８８】
白パターンに一致すると判断した場合（ステップＳ２５０１：Ｙｅｓ）、第１網点検出部６０５は、網点カウント初期化する（ステップＳ２５０２）。初期化するパラメータは、count_bk= tha_count、state=0、SS[I]=0（なお、tha_count：白領域間の距離（閾値）、SS[I]：1ライン前の情報）とする。
【０１８９】
一方、白パターンに一致しないと判断した場合（ステップＳ２５０１：Ｎｏ）、第１網点検出部６０５は、網点判定処理を行う（ステップＳ２５０３）。
【０１９０】
このステップＳ２５０３においては、下記条件の時に、stateを１にする。
・SS[I]=1
・1画素前の結果が網点である。
・count_bkが、0である時。
【０１９１】
さらに、ステップＳ２５０３においては、count_bkが、0である時、SS[I]を１にする。
【０１９２】
その後、第１網点検出部６０５は、網点間隔の判定を行う（ステップＳ２５０４）。ステップＳ２５０４において、state=0でかつ、count > tha_count_s（なお、tha_count_s：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）とする）であれば、下記に示す変数の初期化を行う。
count_bk=tha_count
SS[I]=0
【０１９３】
また、ステップＳ２５０４において、count_bk, count_c, count_m, count_yのいずれかが、0でかつ、count>tha_count_e（なお、tha_count_e：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）とする）であれば、下記に示す変数の初期化を行う。
count_bk=tha_count
state=0
SS[I]=0
【０１９４】
そして、ステップＳ２５０４において、上記の判定及び初期化が終了した後、count=count+1を行う。
【０１９５】
次に、第１網点検出部６０５は、網点パターンを用いて、網点カウントを行う（ステップＳ２５０５）。図２７は、網点パターンの例を示した図である。第１網点検出部６０５が、注目画素を含むブロックが、網点パターンに一致した場合に、countを0にすると共にcount_bkを-１する。
【０１９６】
そして、第１網点検出部６０５は、網点か否かの状態判定を行う（ステップＳ２５０６）。本処理手順においては、state=1であれば、網点と判定する。
【０１９７】
網点と判定した場合（ステップＳ２５０６：網点）、第１網点検出部６０５は、注目画素の左右（12画素）にステップＳ２５０１の白パターンが両側に存在すると共に、count_ｘが初期値であれば、細線と判断して、SS[I]=0とする（ステップＳ２５０７）。
【０１９８】
その後、第１網点検出部６０５は、state=1にして、網点として結果を出力する（ステップＳ２５０９）。
【０１９９】
一方、網点ではないと判定した場合（ステップＳ２５０６：非網点）、第１網点検出部６０５が、state=0にして、非網点として結果を出力する（ステップＳ２５０８）。
【０２００】
上述した処理手順により、第１網点検出部６０５が網点を検出することが可能になる。
【０２０１】
次に、本実施の形態にかかる、第１グレー検出部６０７、第２グレー検出部６０８におけるグレー検出処理について説明する。図２８は、本実施の形態にかかる第１グレー検出部６０７、又は第２グレー検出部６０８における上述した処理の手順を示すフローチャートである。本処理手順では、第１グレー検出部６０７の場合について説明するが、第２グレー検出部６０８も同様の処理手順となる。
【０２０２】
まず、第１グレー検出部６０７は、前処理を行う（ステップＳ２８０１）。なお、以下に示す変数ＭＳは１画素の前まで処理結果で、グレー検出してから白画素の数とする。配列ＳＳ[ｉ]は１ライン前の処理結果とする。そして、第１グレー検出部６０７は、前処理として、変数ＭＳと配列ＳＳ［ｉ］とを比較し、1ライン前の処理結果及び１画素前の処理結果のうち、大きい値を取得する。なお、処理対象となる画素を注目画素とする。
【０２０３】
第１グレー検出部６０７は、注目画素を含むブロックと、グレーパターンとが一致するか否かマッチングを行う（ステップＳ２８０２）。図２９は、グレーパターンの例を示した図である。つまり、注目画素を含むブロックの画素値が中濃度であって、上記グレーパターンと一致している場合に、変数ＭＳ＝５、S[ｉ]としてグレー画素とする。なお、中濃度となる画素値とは、Ｎ値化された画素値であって、閾値Dtah＝０の場合において、非白画素の時が該当する。
【０２０４】
グレーパターンに一致していない場合（ステップＳ２８０２：Ｎｏ）、第１グレー検出部６０７は、注目画素が、Ｎ値化された場合の白画素であるか否か判断する（ステップＳ２８０３）。白画素であると判断した場合（ステップＳ２８０３：Ｙｅｓ）、第１グレー検出部６０７は、変数ＭＳ＞０か否か判断する（ステップＳ２８０４）。
【０２０５】
変数ＭＳ＞０であると判断された場合（ステップＳ２８０４：Ｙｅｓ）、第１グレー検出部６０７は、ＭＳ＝ＭＳ−１、つまり変数ＭＳから‘１’減算する（ステップＳ２８０５）。
【０２０６】
一方、変数ＭＳ＞０ではないと判断された場合（ステップＳ２８０４：Ｎｏ）、第１グレー検出部は、ステップＳ２８０８に進む。
【０２０７】
また、白画素ではないと判断された場合（ステップＳ２８０３：Ｎｏ）、及びステップＳ２８０５の処理が終了した後、第１グレー検出部６０７は、変数ＭＳ＞０か否か判断する（ステップＳ２８０６）。
【０２０８】
そして、変数ＭＳ＞０ではないと判断された場合（ステップＳ２８０６：Ｎｏ、ステップＳ２８０４：Ｎｏ）、注目画素が、非グレー画素と判断する（ステップＳ２８０８）。
【０２０９】
また、グレーパターンに一致した場合（ステップＳ２８０２：Ｙｅｓ）、及びＭＳ＞０と判断された場合（ステップＳ２８０６：Ｙｅｓ）、第１グレー検出部６０７は、注目画素をグレー画素と判断する（ステップＳ２８０７）。
【０２１０】
その後、第１グレー検出部６０７は後処理を行う（ステップＳ２８０９）。後処理として、第１グレー検出部６０７は、色地か白地、且つ変数ＭＳ＞1であれば、ＳＳ[I]＝ＭＳ−１を設定する。さらに、第１グレー検出部６０７は、Bk画素であり、且つＭＳ＞０であれば、ＳＳ［Ｉ］＝ＭＳ−１を設定する。
【０２１１】
さらに、第１グレー検出部６０７は、bkカウントを行う。例えば、bk画素の連続数をカウントして、連続数が閾値thg_count1以上であれば、bk連続ありと判定する。例えば、閾値thg_countが１２で、連続数がＮの時は、ｂｋ連続ありは、Ｎ−thg_count＋１回となる。そして、第１グレー検出部６０７は、連続数あり時は、ＭＳから‘１’減算する。
【０２１２】
次に、本実施の形態にかかる出力フォーマット変換部１３３の二値化部５１１の黒文字判定部６１１内の判定部１１０９における黒文字などの領域判定処理について説明する。図３０は、本実施の形態にかかる判定部１１０９における上述した処理の手順を示すフローチャートである。本処理手順においては、３ラインＯＲ部１１０２の出力を黒文字エッジ、絵柄判定部１１０３の判定結果を絵柄、黒判定部１１０４の判定結果を黒として説明する。
【０２１３】
まず、判定部１１０９は、注目画素が黒文字エッジか、絵柄か、それ以外か判断する（ステップＳ３００１）。黒文字エッジと判断された場合、黒文字領域とし（ステップＳ３００９）。絵柄と判断された場合、注目画素を、絵柄領域とする（ステップＳ３００８）。
【０２１４】
次に、判定部１１０９は、注目画素を含む注目ラインが、高濃度（黒）であるか否か判定する(ステップＳ３００２)。注目ラインが黒画素判定の結果が高濃度（黒）でなければ（ステップＳ３００２：Ｎｏ）、注目画素を中間領域とする（ステップＳ３００７）。
【０２１５】
そして、判定部１１０９が、注目ラインが高濃度（黒）であると判定した場合（ステップＳ３００２：Ｙｅｓ）、注目ラインの１つ前のラインが絵柄か否か判断する（ステップＳ３００３）。そして、線分処理後の１ライン前の判定結果が絵柄領域であると判断した場合（ステップＳ３００３：絵柄）であれば、判定部１１０９は、注目画素を絵柄領域とする。
【０２１６】
次に、判定部１１０９は、注目画素の１画素前について絵柄か否か判断する(ステップＳ３００４)。そして、注目画素の１画素前の判定結果が絵柄領域であると判断された場合、注目画素も絵柄領域とする（ステップＳ３００８）。
【０２１７】
そして、判定部１１０９は、注目画素を含む注目ラインについて、一ライン前が黒文字か否か判断する（ステップＳ３００５）。黒文字と判断した場合、注目画素を黒文字領域とする（ステップＳ３００９）。
【０２１８】
次に、判定部１１０９が、注目画素の一画素前が、黒文字か否か判断する（ステップＳ３００６）。黒文字と判断した場合、注目画素を黒文字領域とする（ステップＳ３００９）。黒文字ではないと判断した場合、注目画素を中間領域とする（ステップＳ３００７）。
【０２１９】
最後に、判定部１１０９は、線分処理を行う（ステップＳ３０１０）。さらに、判定部１１０９は、色判定結果が色でなく、かつ高濃度の画素が、128画素以上連続していれば、絵柄領域として補正する。
【０２２０】
上述した処理手順により、注目画素が黒文字領域等の適切な領域として判定することができる。
【０２２１】
上述した複合機１００によれば、読み込まれた原稿の画像データが、黒文字領域や絵柄領域などの各領域毎にＨＤＤ１０６に格納し、利用者から受け付けた画像処理モードや画像分離モードに従って、各領域に対して適切な処理を行った後、印刷処理を行っている。このため、モードの変更を行う毎に原稿の読み込み処理を行うことが無くなるため利用負担の軽減を行えると共に、原稿の読み込み毎に行う必要がある領域抽出が不要になるため処理速度の向上、さらには毎回適切に所望する条件による印刷が行われるので、利便性が向上する。
【０２２２】
さらには、複合機１００においては、文字重視、絵柄重視などの判定基準を、選択可能としたため、利用者の所望する画像データを生成することができる。
【０２２３】
上述した複合機１００にかかるコントローラ１０４のハードウェア構成は、例えばＣＰＵと、ノースブリッジ（ＮＢ）と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）と、サウスブリッジ（ＳＢ）と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）と、とを有している。スキャナ補正部１０２、圧縮処理部１０３、プリンタ補正部１０８及び伸張処理部１０７は、コントローラ１０４に接続されたＡＳＩＣ内に格納する等が考えられる。そして、複合機１００は、コントローラ１０４とＡＳＩＣとの間をＰＣＩe（PCI express）バスで接続した構成となる。また、ＭＥＭ−Ｐは、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ(Random Access Memory)とをさらに有する。
【０２２４】
ＣＰＵは、複合機１００の全体制御をおこなうものであり、ＮＢ、ＭＥＭ−ＰおよびＳＢからなるチップセットを有し、このチップセットを介して他の機器と接続される。
【０２２５】
ＮＢは、ＣＰＵとＭＥＭ−Ｐ、ＳＢ、ＰＣＩｅとを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐに対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩｅマスタを有する。
【０２２６】
ＭＥＭ−Ｐは、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭとＲＡＭとからなる。ＲＯＭは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭは、ページメモリ１３１として機能すると共に、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。
【０２２７】
ＡＳＩＣは、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ（Integrated Circuit）とする。
【０２２８】
なお、本実施形態の複合機１００のＡＳＩＣ又はコントローラ１０４で実行される画像処理プログラムは、それぞれＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。
【０２２９】
本実施形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【０２３０】
さらに、本実施形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【０２３１】
本実施の形態の複合機１００で実行される画像処理プログラムは、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【図面の簡単な説明】
【０２３２】
【図１】第１の実施形態にかかる複合機の概略構成を示したブロック図である。
【図２】絵柄領域やエッジ領域等を示した説明図である。
【図３】第１の実施の形態にかかる領域抽出部の構成を示すブロック図である。
【図４】総合判定部の構成を示すブロック図である。
【図５】出力フォーマット変換部の構成を示したブロック図である。
【図６】二値化部の構成を示したブロック図である。
【図７】孤立点除去パターンの例を示した図である。
【図８】グレー領域と、文字領域との関係を示した図である。
【図９】白抜き文字を含む画像データの例を示した図である。
【図１０】黒文字を含む画像データの例を示した図である。
【図１１】黒文字判定部の構成を示すブロック図である。
【図１２】出力フォーマット変換部で変換される画像データの概念を示した図である。
【図１３】ＤＣ成分を保存した基準量子化テーブルの例を示した図である。
【図１４】背景画像生成部が量子化処理にもちいる量子化テーブルの例を示した図である。
【図１５】処理対象となる画像データ内の８×８のブロックの例を示した図である。
【図１６】色差成分を保存した基準量子化テーブルの例を示した図である。
【図１７】文字画像生成部が量子化処理にもちいる量子化テーブルの例を示した図である。
【図１８】画像の種別と、量子化テーブルの関係を示した図である。
【図１９】入力フォーマット変換部の構成を示すブロック図である。
【図２０】基準記憶部が記憶する、画像分離モードが標準モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。
【図２１】基準記憶部が記憶する、画像分離モードが文字モードの場合の各信号の対応関係を示す図である。
【図２２】各画像処理モードで各領域において実行される処理内容を示した図である。
【図２３】第１の実施の形態にかかる複合機における原稿の読み取りからＨＤＤに格納する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２４】第１の実施の形態にかかる複合機におけるＨＤＤに格納された画像データから、コントローラ部で処理を行った後、プロッタで印刷するまでの処理の手順を示すフローチャートである。
【図２５】第１の実施の形態にかかる出力フォーマット変換部の二値化部の第１網点検出部における網点検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】白パターンを表すブロックの例を示した図である。
【図２７】網点パターンの例を示した図である。
【図２８】第１の実施の形態にかかる第１グレー検出部、又は第２グレー検出部におけるグレー検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２９】グレーパターンの例を示した図である。
【図３０】第１の実施の形態にかかる出力フォーマット変換部の二値化部の黒文字判定部内の判定部における黒文字などの領域判定処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２３３】
１００ 複合機
１０１ スキャナ
１０２ スキャナ補正部
１０３ 圧縮処理部
１０４ コントローラ
１０５ ＮＩＣ
１０６ ＨＤＤ
１０７ 伸張処理部
１０８ プリンタ補正部
１０９ プロッタ
１１０ 入力デバイス
１２１ 領域抽出部
１２２ スキャナγ部
１２３ フィルタ処理部
１３０ 外部ＰＣ端末
１３１ ページメモリ
１３２ 圧縮伸張処理部
１３３ 出力フォーマット変換部
１３４ データｉ／ｆ部
１３５ 入力フォーマット変換部
１３６ デバイスｉ／ｆ部
１４１ 中間調処理部
１４２ プリンタγ部
１４３ 色補正処理部
１４４ エッジ量検出部
１４５ 基準記憶部
１４６ 選択部
３２１ フィルタ
３２２ エッジ抽出部
３２２ａ ３値化部
３２２ｂ 黒画素連続検出部
３２２ｃ 白画素連続検出部
３２２ｄ 近傍画素検出部
３２２ｅ 孤立点除去部
３２３ 白領域抽出部
３２４ 網点抽出部
３２５ 色判定部
３２５ａ 色相分割部
３２５ｂ ｃメモリ
３２５ｃ ｍメモリ
３２５ｄ ｙメモリ
３２５ｅ ｗメモリ
３２５ｆ 色画素判定部
３２６ 総合判定部
３２６ａ 文字判定部
３２６ｂ 膨張処理部
３２６ｃ デコード部
５０１ 色変換部
５０２ 解像度変換部
５０３ ＴＩＦフォーマット生成部
５０４ ＪＰＧフォーマット生成部
５０５ 圧縮フォーマット生成部
５０６ データｉ／ｆ部
５１１ 二値化部
５１２ 二値画像生成部
５１３ 黒画像生成部
５１４ 第１解像度変換部
５１５ 第２解像度変換部
５１６ 背景画像生成部
５１７ 文字画像生成部
５１８ ファイル合成部
５１８ 画像ファイル合成部
６０１ 文字解像度変換部
６０２ 適応二値化部
６０３ 孤立点除去部
６０４ Ｎ値化部
６０５ 第１網点検出部
６０６ 第２網点検出部
６０７ 第１グレー検出部
６０８ 第２グレー検出部
６０９ 文字判定部
６１１ 黒文字判定部
６２１ 閾値選択部
６２２ 二値化実行部
１１０１ 文字判定部
１１０２ ３ラインＯＲ部
１１０３ 絵柄判定部
１１０４ 黒判定部
１１０５ 第１抽出部
１１０６ 第２抽出部
１１０７ 第１ミラー
１１０８ 第２ミラー
１１０９ 判定部
１８０１ ＴＩＦフォーマット展開部
１８０２ ＪＰＧフォーマット展開部
１８０３ 圧縮フォーマット展開部
１８０４ 出力選択部
１８１１ 画像ファイル展開部
１８１２ 黒画像展開部
１８１３ 二値画像展開部
１８１４ 背景画像展開部
１８１５ 文字画像展開部
１８１６ 画像ファイル合成部
１８１７ 合成選択部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識手段と、
前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶する記憶手段と、
前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定部と、
前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記認識手段は、さらに、前記画像データから、文字を含むエッジ領域と、図又は画を含む絵柄領域と、を抽出し、
前記記憶手段は、さらに、前記エッジ領域の画像データと、前記絵柄領域の画像データと、を記憶し、
前記画像処理手段は、前記エッジ領域の画像データと、前記絵柄領域の画像データと、に対して、それぞれ異なる画像処理を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記認識手段は、前記画像データから、文字を含むエッジ領域と、図又は画を含む絵柄領域とを認識し、
前記特定手段は、文字を優先する時は、前記画像処理に適用する種別として、前記エッジ領域を特定し、絵柄を優先する時は、前記画像処理に適用する種別として、前記絵柄領域を特定すること、
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像処理手段が画像処理した前記画像データを、用紙上に形成し、画像出力する画像出力手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像処理手段が画像処理した前記画像データを、外部装置に送信する送信手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理手段が画像処理した前記画像データを、表示する表示手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像データ入力手段が、画像データを入力する画像データ入力ステップと、
認識手段が、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、
前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
特定手段が、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、
画像処理手段が、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
画像データを入力する画像データ入力ステップと、
前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、
前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、
前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１】
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識手段と、
前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶する記憶手段と、
前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定部と、
前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記認識手段は、さらに、前記画像データから、文字を含むエッジ領域と、図又は画を含む絵柄領域と、を抽出し、
前記記憶手段は、さらに、前記エッジ領域の画像データと、前記絵柄領域の画像データと、を記憶し、
前記画像処理手段は、前記エッジ領域の画像データと、前記絵柄領域の画像データと、に対して、それぞれ異なる画像処理を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記認識手段は、前記画像データから、文字を含むエッジ領域と、図又は画を含む絵柄領域とを認識し、
前記特定手段は、文字を優先する時は、前記画像処理に適用する種別として、前記エッジ領域を特定し、絵柄を優先する時は、前記画像処理に適用する種別として、前記絵柄領域を特定すること、
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像処理手段が画像処理した前記画像データを、用紙上に形成し、画像出力する画像出力手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像処理手段が画像処理した前記画像データを、外部装置に送信する送信手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理手段が画像処理した前記画像データを、表示する表示手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像データ入力手段が、画像データを入力する画像データ入力ステップと、
認識手段が、前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、
前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
特定手段が、前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、
画像処理手段が、前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
画像データを入力する画像データ入力ステップと、
前記画像データに対して、当該画像データに含まれる各領域の、種別を認識する認識ステップと、
前記画像データと、前記認識手段により認識された各領域の前記種別と、を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記画像データの出力設定に基づいて、前記記憶手段に記憶された前記各領域の種別から、一つの種別を特定する特定ステップと、
前記記憶手段に記憶された前記画像データに対して、前記特定された前記種別に適した画像処理を行う画像処理ステップと、
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【公開番号】特開２０１０−７４３１８（Ｐ２０１０−７４３１８Ａ）
【公開日】平成２２年４月２日（２０１０．４．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２３７２０３（Ｐ２００８−２３７２０３）
【出願日】平成２０年９月１６日（２００８．９．１６）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年４月２日（２０１０．４．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年９月１６日（２００８．９．１６）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
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