画像処理装置、画像読取装置、及び、画像処理プログラム
【課題】単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する際の判定精度を向上させること。
【解決手段】単色ブロックと判定されたブロックについて、ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成して最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、単色ブロック毎に求められた最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成して最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、単色ブロックの割合が第１の閾値以上であると判定され、且つ、最頻値の割合が第２の閾値以上であると判定された場合は、画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、を備える。
【解決手段】単色ブロックと判定されたブロックについて、ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成して最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、単色ブロック毎に求められた最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成して最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、単色ブロックの割合が第１の閾値以上であると判定され、且つ、最頻値の割合が第２の閾値以上であると判定された場合は、画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、３原色のＲ、Ｇ、Ｂ信号を明度信号に変換して明度信号（ＹＣｂＣｒ色空間におけるＹ成分に相当）のヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムから原稿種別を判定する画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−２５１４０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像を複数のブロックに分割してブロック単位に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定し、単色ブロックの割合が大きいか否かで単色画像であるか否かを判定する場合もある。
しかしながら、単純に単色ブロックの割合だけで判定すると、例えば複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている画像の場合に、二色以上からなる画像であるにもかかわらず単色画像であると誤判定してしまう虞がある。
【０００５】
本発明では、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する際の判定精度を向上させる技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書によって開示される画像処理装置は、ＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定部と、前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定部と、前記単色／多色ブロック判定部によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、前記ブロック単位最頻値算出部によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、前記画像単位最頻値割合算出部によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定部と、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、を備える。
【０００７】
また、上記画像処理装置は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合は、前記画像単位最頻値割合算出部、及び、前記最頻値割合判定部の動作を実行しないようにしてもよい。
【０００８】
また、上記画像処理装置は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値との差が第３の閾値以内である前記ブロックの割合を算出する非最頻値ブロック割合算出部と、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合とを合計した合計割合が前記第２の閾値以上である場合は、前記画像は単色画像であると判定する第２の画像種別判定部と、を備えてもよい。
【０００９】
また、前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が前記第２の閾値より小さい第４の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定してもよい。
【００１０】
また、前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と、前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合との差が第５の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定してもよい。
【００１１】
また、上記画像処理装置は、読取領域を覆うカバー部材と、前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、を備え、前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差、又は、前記第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差が前記第６の閾値未満である場合は、前記画像は単色画像であると判定し、いずれの差も前記第６の閾値を超えている場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備えてもよい。
【００１２】
また、上記画像処理装置は、前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、前記原稿領域検出部による原稿領域の検出の有効／無効を設定する設定部と、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合に、前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、を備え、前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が無効に設定されている場合は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、一方、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、前記第３の画像種別判定部は、前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は、前記画像は多色画像であると判定してもよい。
【００１３】
また、上記画像処理装置は、読取領域を覆うカバー部材と、前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、前記画像から前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、を備え、前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合、又は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備えてもよい。
【００１４】
また、前記ブロック単位最頻値算出部は、前記画像から縁部を除外した内側部分を対象として前記ブロックに分割してもよい。
【００１５】
また、上記画像処理装置は、前記画像が単色画像であると判定された場合に、当該画像を破棄してもよい。
【００１６】
なお、この発明は、画像読取装置、画像処理プログラム、画像処理方法、画像処理プログラムを記録した記録媒体等の種々の態様で実現することができる。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によると、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する際の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態１に係る複合機の電気的構成を示すブロック図。
【図２】読取部の構成を簡略化して示す模式図。
【図３】画像の例を示す模式図。
【図４】複数のブロックに分割された画像を示す模式図。
【図５】第２のヒストグラムの一例を示す模式図。
【図６】第２のヒストグラムの別の一例を示す模式図。
【図７】画像種別判定処理の流れを示すフローチャート。
【図８】ブロック判定処理の流れを示すフローチャート。
【図９】画像判定処理の流れを示すフローチャート（前半）。
【図１０】画像判定処理の流れを示すフローチャート（後半）。
【図１１】実施形態３に係る画像例を示す模式図。
【図１２】画像判定処理の流れを示すフローチャート（後半）。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜実施形態１＞
本発明の実施形態１を図１ないし図１０によって説明する。
【００２０】
（１）複合機の構成
図１は、実施形態１に係る画像処理装置及び画像読取装置としての複合機１の電気的構成を簡略化して示すブロック図である。複合機１は、制御部１０、読取部１１、印刷部１２、操作部１３、記憶部１４、及び、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）部１５を備えている。
【００２１】
制御部１０は、ＣＰＵ１０ａ、ＲＯＭ１０ｂ、ＲＡＭ１０ｃを備えている。ＣＰＵ１０ａはＲＯＭ１０ｂや記憶部１４に記憶されているプログラムを実行することによって複合機１の各部を制御する。ＲＯＭ１０ｂには複合機１の動作を制御するための制御プログラムや各種のデータなどが記録されている。ＲＡＭ１０ｃはＣＰＵ１０ａが各種の処理を実行するための主記憶装置として用いられる。
【００２２】
読取部１１は、原稿を読み取って画像データを生成する。読取部１１の構成については後述する。
印刷部１２は、読取部１１によって生成された画像や通信インタフェース部１５によって外部装置から受信された画像を電子写真方式やインクジェット方式などで印刷用紙などのシートに印刷する。
【００２３】
操作部１３は、液晶ディスプレイや各種のボタンを備えて構成されており、ユーザは操作部１３を操作することによって読取モードの選択や原稿の読み取り指示などの各種の操作を行うことができる。本実施形態では読取モードとして「カラー／グレー／白黒／Ａｕｔｏ」を選択することができる。
記憶部１４は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発性のメモリを用いて各種のプログラムやデータを記憶する装置である。記憶部１４には読取部１１によって生成された画像や通信インタフェース部１５によって外部装置から受信された画像などが記憶される。
【００２４】
通信インタフェース部１５はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｉａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどの通信ネットワークを介してパーソナルコンピュータ（ＰＣ）や携帯情報端末などの外部装置と通信可能に接続されており、外部装置からの画像の受信や、読取部１１によって生成された画像の外部装置への送信等を行う。なお、通信インタフェース部１５はＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やパラレル回線などを介して外部装置と接続される構成であってもよい。
【００２５】
（２）読取部の構成
図２は、読取部１１の構成を簡略化して示す模式図である。複合機１の筐体２１は概ね箱形に形成されており、上部に第１プラテンガラス２２と第２プラテンガラス２３とが並設されている。なお、図２では筐体２１の一部のみを示している。
【００２６】
原稿カバー２４は筐体２１の上面を覆う閉姿勢と筐体２１の上面を開放する開姿勢とに回動可能に筐体２１に連結されている。原稿カバーには図示しない白色の原稿マットが設けられており、第１プラテンガラス２２に載置されている原稿を原稿マットによって押さえる。原稿カバー２４はカバー部材の一例である。
【００２７】
原稿カバー２４には、紙などの原稿が積載される原稿トレイ２５、ＡＤＦ（Ａｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）２６、排紙トレイ２７などが設けられている。
ＡＤＦ２６の内部には、分離ローラ２８、分離ローラ２８を軸支する軸に基端側を軸支されたアーム２９の先端部に回転自在に設けられている吸入ローラ３０、複数の搬送ローラ３１、３２、排紙ローラ３３、これらに圧接する複数の従動ローラ３４、原稿の浮きを抑える原稿抑え部材３５などが設けられている。原稿抑え部材３５において下を向く面は白色である。原稿はこれらのローラに搬送されて搬送経路３６上を搬送され、読取デバイス４０による読み取り位置を通過して排紙トレイ２７上に排紙される。原稿抑え部材３５はカバー部材の一例である。
【００２８】
読取デバイス４０は等倍光学系を用いて原稿を読み取るものであり、紙面に垂直な主走査方向に直線状に配列された複数の受光素子を有するイメージセンサ、ＲＧＢ３色の発光ダイオードを有する光源、原稿で反射された反射光をイメージセンサの各受光素子に結像させるロッドレンズアレイ、これらが搭載されるキャリッジ、キャリッジを副走査方向に往復移動させる図示しない搬送機構などを備えている。
【００２９】
Ａ／Ｄ変換回路４１は読取デバイス４０とフレキシブルフラットケーブル４２で接続されており、イメージセンサから出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。なお、Ａ／Ｄ変換回路４１の前にゲイン調整回路を設けてもよい。
画像処理回路４３はＡ／Ｄ変換回路４１から出力されたデジタル信号に基づいて画像を生成し、生成した画像にガンマ補正、シェーディング補正、その他各種の画像処理を施して制御部１０に出力する。
【００３０】
読取部１１は、第１プラテンガラス２２上に載置されている原稿を読み取るときは、読取デバイス４０を副走査方向に一定速度で搬送しつつ、光源の色を順に切り替えながら第１プラテンガラス２２上の読取領域を１ラインずつ読み取る。一方、ＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取るときは、読取デバイス４０を第２プラテンガラス２３の直下に停止させ、光源の色を順に切り替えながら第２プラテンガラス２３上の読取領域を１ラインずつ読み取る。
【００３１】
（３）原稿領域抽出処理
画像処理回路４３は、読取領域を読み取って生成された画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出し、検出した原稿領域を抽出する原稿領域抽出処理を実行する。原稿領域抽出処理を実行する画像処理回路４３は原稿領域検出部、及び、原稿領域抽出部の一例である。
ユーザは操作部１３を操作することにより、原稿領域抽出処理の有効／無効を設定することができる。操作部１３は設定部の一例である。原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合は、原稿のサイズが第１プラテンガラス２２や第２プラテンガラス２３の読取領域よりも小さいと、生成した画像に原稿カバー２４あるいは原稿抑え部材３５の裏面を表すカバー部材領域が含まれることになる。
【００３２】
ただし、読取部１１は、原稿領域抽出処理が無効であっても副走査方向については画像からカバー部材領域を除去するものとする。従って、本実施形態ではカバー部材領域は原稿領域に対して主走査方向に相当する側にのみ存在する（例えば図３の画像例３、画像例４参照）。
【００３３】
（４）単色画像の破棄
画像処理回路４３は、ＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取る場合は、生成した画像の種別が単色画像であるか多色画像であるかを判定し、単色画像である場合は不要な画像であるとして破棄する。
ここで単色画像とは全体がほぼ一色の画像であり、例えばシートに印刷した場合にほぼ何も印刷されない白紙画像、全体がほぼ黒一色の画像、全体がほぼ特定のグレー一色の画像、全体がほぼ特定の有彩色一色の画像である。多色画像とは二色以上からなる画像である。
【００３４】
単色画像を破棄するのは、原稿を読み取って生成された画像を印刷部１２によって印刷する所謂コピーを実行する場合に、単色画像まで印刷するとシートや着色剤が無駄に消費されてしまうからである。
また、ＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取る場合のみ単色画像を破棄するのは、ＡＤＦ２６によって原稿を搬送して読み取る場合は一般に複数の原稿を読み取らせるので、単色画像が生成される原稿が含まれている可能性があるからである。
なお、単色画像を破棄するのではなく、単色画像であるか多色画像であるかに応じた画像処理を施すようにしてもよい。
【００３５】
（５）画像例
図３は、単色画像であるか多色画像であるかが判定される画像の例を示す模式図である。なお、図３に示す画像はあくまで一例であり、画像はこれらに限られるものではない。
【００３６】
（画像例１）
画像例１は、全体がほぼ一色からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例１は単色画像と判定されるべき画像である。
【００３７】
（画像例２）
画像例２は、全体がほぼ一色からなる原稿を読み取って生成した画像であるが、読み取りの際の色ずれによって二色以上となってしまった画像を示している。読み取りの際の色ずれとは、光源の輝度のばらつきやイメージセンサを構成している受光素子の感度のばらつき、あるいは受光素子が配置されている位置による入射光量のばらつき等によって色がずれてしまうことをいう。
画像例２は二色以上となってしまっているが、原稿自体は全体がほぼ一色であるので、単色画像と判定されるべき画像である。
【００３８】
（画像例３、及び、画像例４）
画像例３、及び、画像例４は、全体がほぼ一色からなる原稿であって原稿抑え部材３５の裏面の色とは異なる一色からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例３、及び、画像例４は原稿領域抽出処理が無効に設定されていることにより画像にカバー部材領域６０ｂが含まれてしまっており、それにより二色以上となってしまっている。画像例３と画像例４との違いは、画像例３はカバー部材領域６０ｂの方が原稿領域６０ａより大きいのに対し、画像例４は原稿領域６１ａの方がカバー部材領域６１ｂより大きい点である。
画像例３、及び、画像例４は二色以上となってしまっているが、原稿自体は全体がほぼ一色であるので、単色画像と判定されるべき画像である。
【００３９】
（画像例５）
画像例５は、写真原稿や文書原稿のように二色以上からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例５は画素の色がランダムであり、画像例５を後述するブロック（図４参照）に分割すると多くのブロックが二色以上からなる多色ブロックとなる。画像例５は原稿自体が二色以上からなるので、多色画像と判定されるべき画像である。
【００４０】
（画像例６）
画像例６も二色以上からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例６は画像全体が複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている。画像例６を後述するブロック（図４参照）に分割するとほとんどのブロックが一色からなる単色ブロックとなる。画像例６も原稿自体が二色以上からなるので、多色画像と判定されるべき画像である。
ここで、画像例６は、原稿領域抽出処理が有効に設定されている状態で原稿を読み取って生成されたものであるとする。
【００４１】
（画像例７）
画像例７は、画像例６と同様に二色以上からなる原稿を読み取って生成した画像であるが、画像例６とは逆に、原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で原稿を読み取って生成されたものである。原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合は、通常は画像にカバー部材領域が含まれるが、画像例７はプラテンガラスの読取領域のほぼ全体を覆う大きさの原稿を読み取って生成されたものであり、カバー部材領域は含まれていない。画像例７も原稿自体が二色以上からなるので、多色画像と判定されるべき画像である。
ここで、画像例７の色は何れも原稿抑え部材３５の裏面の色とは異なるものとする。
【００４２】
（画像例８）
画像例８は、画像例７と同様に二色以上からなる原稿を原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で読み取って生成された画像であるが、原稿が小さいために画像の９０％以上がカバー部材領域６２ｂである。このため原稿領域６２ａはかなり小さくなっている。したがって、画像例８が必要な画像であるか否かは、ユーザによって左右され、画像例８を単色画像と判定されるべき画像とするか多色画像と判定されるべき画像とするかは、判断がつきにくい。
【００４３】
（６）画像種別判定処理
次に、画像が単色画像であるか多色画像であるかを判定する画像種別判定処理について説明する。ここでは先ず画像種別判定処理の概要について説明し、その後に画像種別判定処理の全体的な流れ、画像種別判定処理のフローチャートについて説明する。
【００４４】
（６−１）画像種別判定処理の概要
画像処理回路４３は、画像の一部に単色とはいえない部分があっても、人が見た場合に全体として単色と認識される場合には、単色画像であると判定する。例えば画像に白でない部分が含まれていても、人が見た場合に全体として白と認識される場合は、全体が白一色の画像、すなわち単色画像であると判定する。多色画像についても同様である。
【００４５】
このような判定を行うために、すなわち人が見た場合に認識される種別と一致する種別が判定されるようにするために、画像処理回路４３は画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換して図４に示すように複数のブロックに分割し、ブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する。
そして、画像処理回路４３は、画像を構成している全ブロックの数に占める単色ブロックの数の割合に基づいて単色画像であるか多色画像であるかを判定する。
ブロックの判定においても、画像処理回路４３は一部に単色とはいえない部分があっても、人が見た場合に全体として単色と認識される場合には単色ブロックであると判定する。多色ブロックについても同様である。
【００４６】
ここで、画像の種別を判定する場合、ブロックに分割するのではなく一つ一つの画素の色を見て画像の種別を判定することも可能である。例えば全画素のうち９０％以上が白であれば白一色の画像であると判定することも可能である。
しかしながら、そのように判定すると本実施形態においては説明されない他の処理を行う際に不都合を生じる場合があるので、ブロックに分割して判定する。なお、他の処理での不都合を考慮しない場合でも、ブロックに分割すると画素単位に処理する場合に比べて処理するデータ量を低減できるので、処理速度の低下やメモリ使用量の増大を抑制でき、画像の種別を効率よく判定できるという利点がある。
【００４７】
（６−２）画像種別判定処理の全体的な流れ
画像種別判定処理の全体的な流れについて、図３に示す画像例を例に説明する。
【００４８】
（６−２−１）
先ず、画像処理回路４３は、生成した画像を構成している全ブロックに占める単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％未満である場合は、この段階で画像は多色画像であると判定する。
画像例５は単色ブロックの割合が９０％未満となるので、この段階で多色画像であると判定される。
一方、それ以外の画像（画像例１〜画像例４、及び、画像例６〜画像例８）は単色ブロックの割合が９０％以上となるので、この段階ではまだ種別を判定できない。
なお、第１の閾値を９０％としたのは一例であり、何％とするかは適宜に選択可能である。これは本実施形態の他の閾値についても同様である。
【００４９】
（６−２−２）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−１）で種別を判定されなかった画像（画像例１〜画像例４、及び、画像例６〜画像例８）について、以下に説明する第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は、この段階で画像は単色画像であると判定する。
【００５０】
具体的には、画像処理回路４３は、単色ブロックについて、ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、第１のヒストグラムにおける最頻値を求める。
ここで最頻値とは最も出現頻度が高い値のことをいう。例えば、各画素のＹ成分の値がそれぞれ５、２、６、７、２、４、２、９、５、１であるとすると、２の出現頻度が最も多いので、Ｙ成分の最頻値は２である。
なお、詳しくは後述するが、画像処理回路４３は単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定するためにこの段階より前にブロック毎に第１のヒストグラムを作成して最頻値を求めるので、ここではその最頻値を流用するものとする。
【００５１】
次に、画像処理回路４３は、ブロック毎に求められた最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める。
ここで最頻値の割合とは、全ての値の数に占める、最も出現頻度が高い値（最頻値）の数の割合をいう。例えばブロック毎に求められた最頻値がそれぞれ５、２、６、７、２、４、２、９、５、１であるとすると、２の出現頻度が最も多いので第２のヒストグラムにおける最頻値は２である。そして、最頻値である２の数は３であるので、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は３／１０（＝３０％）となる。
そして、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は単色画像であると判定する。
【００５２】
画像例１は全体がほぼ一色であるので、第２のヒストグラムを作成すると図５に示すように極端なピークができ、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％以上となる。従って、画像例１はこの段階で単色画像と判定される。
画像例２は読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまっているので、第２のヒストグラムを作成すると図６に示すようにピークが分散してしまい、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％未満となる。このため、この段階ではまだ種別を判定できない。
画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７も第２のヒストグラムのピークが分散してしまい、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％未満となる。このため、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００５３】
画像例８は二色以上からなる原稿を読み取って生成された画像であるが、画像の９０％以上がカバー部材領域であることにより、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％以上となり、単色画像と判定される。
なお、画像例８がユーザにとって必要な画像である場合は、例えば（６−２−１）において第１の閾値を９５％にすれば画像例８が多色画像と判定されるとすると、画像が破棄されてしまった場合はユーザが第１の閾値を９５％以上に変更して再度原稿を読み取らせることにより、画像例８が多色画像と判定されるようにしてもよい。あるいは、種別の判定を行うか否かをユーザが設定できるようにし、画像例８のような原稿を読み取らせる場合は種別の判定を行わないようにユーザが設定することによって多色画像と扱われるようにしてもよい。
本実施形態の他の閾値についても同様であり、ユーザがその閾値を変更できるようにしてもよい。
【００５４】
また、画像処理回路４３は、処理量を低減するために、Ｙ成分の階調範囲（０〜２５５）を２５６区間よりも粗い区間に区切って第２のヒストグラムを作成してもよい。例えばＹ成分の階調範囲を１２８区間に区切ってもよいし、６４区間に区切ってもよいし、３２区間に区切ってもよい。ただし、粗くし過ぎると判定精度が低下するので、粗くし過ぎないことが望ましい。
【００５５】
実施形態１に係る画像処理回路４３は、Ｙ成分の階調範囲を６４区間に区切って第２のヒストグラムを作成するものとする。この場合、１区間には４（＝２５６／６４）階調分の値が含まれることになる。この場合、「第２のヒストグラムにおける最頻値」は一つの値ではなく、４つの値であることなる。例えば最頻値が１２８〜１３１の区間にあるブロックの数が最も多いとすると、「第２のヒストグラムにおける最頻値」は１２８、１２９、１３０、１３１の４つであり、「第２のヒストグラムにおける最頻値の割合」は、最頻値が１２８〜１３１の区間に含まれるブロックの数の割合となる。
なお、上述した第１のヒストグラムについても、Ｙ成分の階調範囲（０〜２５５）を２５６区間よりも粗い区間に区切って作成してもよい。
【００５６】
（６−２−３）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−２）で種別を判定されなかった画像（画像例２〜画像例４、画像例６、及び、画像例７）について、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像であるか否かを判定し、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像であると判定した場合は、この段階で画像は単色画像であると判定する。
【００５７】
具体的に説明すると、一般に読み取りの際に色ずれが生じたとしても、それによって極端に色が変わってしまうことは少ない。このため、色ずれが生じなければ最頻値が第２のヒストグラムにおける最頻値の区間（図６において区間５１）に含まれるブロックの場合、色ずれが生じたとしても、多くの場合、そのブロックの最頻値は当該区間より１つ下の区間（図６において区間５２）、あるいは当該区間より１つ上の区間（図６において区間５３）に収まる。
【００５８】
つまり、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であっても、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合と、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と、最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は、本来第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％以上であるが、読み取りの際の色ずれによって９０％未満となってしまった画像である可能性が高い。
【００５９】
ところで、原稿自体がほぼ一色である場合には、例え色ずれが生じたとしても経験的に第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は極端に低くはならない。逆に言うと、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が極端に低い場合は、例え上述した合計割合が９０％以上であっても、その画像は二色以上の画像、すなわち多色画像であると判定されるべき画像である可能性が高い。
【００６０】
そこで、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）以上であり、且つ、上述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は単色画像であると判定する。最頻値の割合が６０％未満であるか、又は、最頻値の割合が６０％以上であっても合計割合が９０％未満である場合は、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００６１】
画像例２は読み取りの際の色ずれによって二色以上となってしまった画像であるので、この段階で単色画像と判定される。
画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７は、第２のヒストグラムにおいて一つの色がピークになっても、他の色はその色と大きく異なることにより、他の色を表すブロックの最頻値が、当該一つの色を表すブロックの最頻値が含まれる区間より一つ下の区間、あるいは一つ上の区間に含まれる可能性は低い。このため合計割合は９０％未満となる。従って、画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７は、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００６２】
（６−２−４）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−３）で種別を判定されなかった画像（画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７）について、原稿領域抽出処理が有効に設定されているか否かを判定し、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は、この段階で画像は多色画像であると判定する。
【００６３】
具体的に説明すると、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は、画像にカバー部材領域が含まれない。画像にカバー部材領域が含まれない場合は、その画像はこの段階で多色画像であると判定できる。なぜなら、この段階では読み取りの際の色ずれによって二色以上となってしまった画像は除外されているので、画像にカバー部材領域が含まれないのであれば、二色以上からなる原稿を読み取って生成した多色画像でない限り前述した（６−２−２）で第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％未満であるとは判定されないはずだからである。
【００６４】
画像例６は原稿領域抽出処理が有効に設定されている状態で生成された画像であるので、原稿領域抽出処理は有効に設定されていると判定されることになり、この段階で多色画像と判定される。
一方、画像例３、画像例４、及び、画像例７は原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で生成された画像であるので、原稿領域抽出処理は無効に設定されていると判定されることになり、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００６５】
（６−２−５）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−４）で種別を判定されなかった画像（画像例３、画像例４、及び、画像例７）について、第２のヒストグラムにおける最頻値、又は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致するかを判定し、いずれか一方が一致する場合は、画像は単色画像であると判定する。ここで、原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値は予めＲＯＭ１０ｂに記憶されているものとする。
【００６６】
具体的に説明すると、この段階において未だ種別が判定されていない単色画像は画像例３や画像例４のようにカバー部材領域を含み、一方、この段階において未だ種別が判定されていない多色画像は画像例７のようにカバー部材領域を含まない。つまり、画像にカバー部材領域が含まれていれば単色画像であり、カバー部材領域が含まれていなければ多色画像であることになる。
単色画像の色は主に原稿領域を表している色とカバー部材領域を表している色との２色であるので、単色画像であれば第２のヒストグラムにおける最頻値、又は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値は、原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致する。
【００６７】
そこで、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値、又は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値が原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致すれば単色画像であると判定する。
一方、第２のヒストグラムにおける最頻値、及び、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値がいずれも原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致しなければ多色画像と判定する。
【００６８】
画像例３、及び、画像例４は上述した最頻値、又は、２番目の最頻値が原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致するので、この段階で単色画像であると判定される。
一方、画像例７は原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致しないので、この段階で多色画像と判定される。
【００６９】
（６−３）画像種別判定処理のフローチャート
図７は、上述した画像種別判定処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ１０１では、画像処理回路４３は処理量を軽減するために画像を間引く。どの程度間引くかは適宜に選択可能である。
Ｓ１０２では、画像処理回路４３は画像から縁部を除外する。原稿とプラテンガラスとの間には原稿の厚み分の段差があり、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合には画像の縁部に段差が影として表れてしまうことがある。画像から縁部を除外するのは段差を表す影の影響によって画像の種別が誤判定されないようにするためである。なお、原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合はこの処理を行わないようにしてもよい。
【００７０】
Ｓ１０３では、画像処理回路４３は画像の色空間をＹＣｂＣｒ色空間に変換する。
ここで、Ｓ１０３でＹＣｂＣｒ色空間に変換された画像は、原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合は読取部１１によって読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、一方、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は読取部１１によって読取領域を読み取って生成された画像から抽出された原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものである。
【００７１】
Ｓ１０４では、画像処理回路４３は図４に示すようにＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を格子状に複数のブロックに分割する。ブロックのサイズは適宜に選択可能であるが、本実施形態では縦横３２ピクセルのブロックに分割するものとする。
Ｓ１０５では、画像処理回路４３はブロックを一つ選択する。Ｓ１０５の処理が２回目以降である場合は未だ選択していないブロックを選択するものとする。
Ｓ１０６では、画像処理回路４３は選択したブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定するブロック判定処理を実行する。ブロック判定処理の詳細については後述する。
上述したＳ１０１〜Ｓ１０５を実行する画像処理回路４３は単色／多色ブロック判定部の一例である。
【００７２】
Ｓ１０７では、画像処理回路４３は全てのブロックを選択したか否かを判定し、全てのブロックを選択した場合はＳ１０８に進み、未だ選択していないブロックがある場合はＳ１０５に戻って処理を繰り返す。
Ｓ１０８では、画像処理回路４３はブロック判定処理によって判定されたブロックの割合に基づいて画像の種別を判定する画像判定処理を実行する。画像判定処理の詳細については後述する。
【００７３】
（６−３−１）ブロック判定処理
図８は、ブロック判定処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ２０１では、画像処理回路４３はＳ１０５で選択したブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、第１のヒストグラムから、Ｙ成分の最頻値、及び、当該ブロックにおいてＹ成分の値が当該最頻値と一致する画素の割合（以下「Ｙ成分の最頻値の割合」という）を求める。
ここで求めたＹ成分の最頻値は第２のヒストグラムの生成でも用いるので、画像処理回路４３は求めたＹ成分の最頻値をＲＡＭ１０ｃに記憶する。
上述したＳ２０１を実行する画像処理回路４３は、ブロック単位最頻値算出部の一例である。
【００７４】
Ｓ２０２では、画像処理回路４３は当該ブロックのＹ成分の最頻値の割合が９０％以上であるか否かを判定する。９０％は一例であり、何％とするかは適宜に選択可能である。
ここで、Ｙ成分の最頻値の割合が９０％以上であってもＣｂ、Ｃｒ成分が異なれば二以上の色があることになるが、一般にブロックの単位ではＹ成分の最頻値が９０％以上のときにＣｂ、Ｃｒ成分が異なることは少なく、経験的にこのような判定で十分であるため、本実施形態では単色ブロックであるか多色ブロックであるかをＹ成分の値だけで判定する。なお、単色ブロックであるか多色ブロックであるかをＣｂ、Ｃｒ成分を考慮して判定してもよい。
画像処理回路４３は、当該ブロックのＹ成分の最頻値の割合が９０％以上であると判定した場合は単色ブロックであるとしてＳ２０３に進み、９０％未満であると判定した場合は多色ブロックであるとしてＳ２０４に進む。
【００７５】
Ｓ２０３では、画像処理回路４３は、単色ブロックであると判定する。
Ｓ２０４では、画像処理回路４３は、多色ブロックであると判定する。
【００７６】
（６−３−２）画像判定処理
図９及び図１０は、Ｓ１０８で実行される画像判定処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ３０１では、画像処理回路４３は画像を構成する全ブロックに占める単色ブロックの割合を求め、単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）未満である場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進み、９０％以上である場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０２に進む。Ｓ３０１を実行する画像処理回路４３は単色ブロック割合判定部の一例である。
【００７７】
Ｓ３０２では、画像処理回路４３は画像を構成しているブロックのうち単色ブロックについて、Ｓ２０１でブロック毎に求められた最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める。なお、多色ブロックの最頻値は第２のヒストグラムの作成には用いられない。Ｓ３０２を実行する画像処理回路４３は画像単位最頻値割合算出部の一例である。
【００７８】
Ｓ３０３では、画像処理回路４３はＳ３０２で求められた第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、９０％未満である場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０４に進む。Ｓ３０３を実行する画像処理回路４３は最頻値割合判定部、及び、第１の画像種別判定部の一例である。
【００７９】
Ｓ３０４では、画像処理回路４３は、Ｓ３０２で求めた第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、６０％以上である場合はＳ３０４に進み、６０％未満である場合はＳ３０５〜Ｓ３０６をスキップしてＳ３０７に進む。
【００８０】
Ｓ３０５では、画像処理回路４３は第２のヒストグラムにおける最頻値の割合と、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と、最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した合計割合を求める。
最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と、最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合は、第２のヒストグラムにおける最頻値との差が第３の閾値以内であるブロックの割合の一例である。ここで、本実施形態ではＹ成分の階調範囲を６４区間に区切るので１区間は４階調に相当し、従って第３の閾値は±４であることになる。Ｓ３０５を実行する画像処理回路４３は非最頻値割合算出部の一例である。非最頻値とは、最頻値ではない値のことをいう。
【００８１】
Ｓ３０６では、画像処理回路４３は、Ｓ３０５で求められた合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、９０％未満である場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０７に進む。Ｓ３０６を実行する画像処理回路４３は第２の画像種別判定部の一例である。
ここで、Ｓ３０４において第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）未満であると判定された場合はＳ３０５〜Ｓ３０６がスキップされるので、合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であっても単色画像であるとは判定されないことになる。
【００８２】
Ｓ３０７では、画像処理回路４３は、原稿領域抽出処理が有効に設定されているか否かを判定し、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進み、無効に設定されている場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０８に進む。
【００８３】
Ｓ３０８では、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致するか否かを判定する。具体的には、画像処理回路４３は以下の式１が満たされるか否かを判定する。
｜第２のヒストグラムにおける最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差｜≦５（第６の閾値の一例） ・・・ 式１
画像処理回路４３は、式１が満たされる場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、式１が満たされない場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０９に進む。Ｓ３０８を実行する画像処理回路４３は第３の画像種別判定部の一例である。
【００８４】
Ｓ３０９では、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致するか否かを判定する。具体的には、画像処理回路４３は以下の式２が満たされるか否かを判定する。
｜第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差｜≦５（第６の閾値の一例） ・・・ 式２
画像処理回路４３は、式２が満たされる場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、式２が満たされない場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進む。
上述したＳ３０８〜Ｓ３０９を実行する画像処理回路４３は第３の画像種別判定部の一例である。
【００８５】
Ｓ３１０では、画像処理回路４３は画像が単色画像であると判定する。
Ｓ３１１では、画像処理回路４３は、単色画像を破棄する。
Ｓ３１２では、画像処理回路４３は画像が多色画像であると判定する。
【００８６】
（７）実施形態の効果
以上説明した実施形態１に係る複合機１によると、Ｓ３０１において単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）以上であると判定しても直ちに単色画像であると判定するのではなく、Ｓ３０３において第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上であれば単色画像であると判定する。これにより、画像例６のように画像全体が複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている画像が単色画像であると誤判定されないようにすることができる。
よって複合機１によると、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する際の判定精度を向上させることができる。
【００８７】
更に、複合機１によると、Ｓ３０１で単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）未満であると判定された場合は、Ｓ３０２（画像単位最頻値割合算出部）及びＳ３０３（最頻値割合判定部）を実行しない。単色ブロックの割合が第１の閾値未満である場合は単色画像とは判定しないので、このような場合は画像単位最頻値割合算出部、及び、最頻値割合判定部の動作を実行しないようにすることにより、動作の無駄を低減できる。
【００８８】
更に、複合機１によると、Ｓ３０１で単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値）以上であると判定され、且つ、Ｓ３０３で第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であると判定された場合に、前述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は、画像は単色画像であると判定するので、画像例２のような単色画像であると判定されるべき画像が単色画像であると判定されないことを低減できる。
【００８９】
更に、複合機１によると、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）未満である場合は、上述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であっても画像は単色画像であるとは判定しないので、単色画像であると判定されるべきではない画像が単色画像であると誤判定されることを低減できる。
【００９０】
更に、複合機１によると、単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）以上であると判定され、その後にＳ３０３で第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であると判定され、Ｓ３０６で合計割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であると判定された場合に、第２のヒストグラムにおける最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差、又は、２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差が±５（第６の閾値の一例）未満である場合は、画像は単色画像であると判定するので、画像例３や画像例４のような単色画像であると判定されるべき画像が単色画像であると判定されないことを低減できる。
【００９１】
更に、複合機１によると、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合はＳ３０７において画像は多色画像であると判定するので、上述した差を求めることなく多色画像であると判定でき、処理効率が向上する。
【００９２】
更に、複合機１によると、画像から縁部を除外するので、原稿とプラテンガラスとの間の段差を表す影の影響によって画像の種別が誤判定されることを低減できる。
【００９３】
更に、複合機１によると、画像が単色画像である場合は不要な画像であるとして破棄するので、不要な画像が印刷部１２によって印刷されてしまうことを低減できる。
【００９４】
＜実施形態２＞
次に、本発明の実施形態２を説明する。
実施形態１では第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であり、且つ、前述した合計割合が９０％以上である場合は、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像であるとして単色画像であると判定する場合を例に説明したが、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であり、且つ、前述した合計割合が９０％以上である場合であっても、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合と、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合との差が極端に大きければ単色画像であるとは判定しないようにしてもよい。
【００９５】
具体的には例えば、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６５％であり、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合が３０％である場合は、その差は３５（＝６５−３０）％である。これに対し、例えば第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が８０％であり、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合が１０％である場合は、その差は７０（＝８０−１０）％である。
【００９６】
画像読取装置による原稿の読み取りの際に色ずれが生じたとしても、全体がほぼ一色からなる原稿であれば経験的に最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合もある程度大きな値となり、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合との差は極端に大きくはならない。逆に言うと、上述した差が大きい場合は、もともと画像は単色画像ではなく、互いに近い色ではあるものの同じではない二以上の色からなる画像である可能性がある。つまり、このような画像は本来単色画像であると判定されるべきではない画像である可能性が高い。
【００９７】
実施形態２に係る複合機によると、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合と、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合との差が第５の閾値（例えば５０）以上である場合は、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であり、且つ、合計割合が９０％以上であっても単色画像であるとは判定しないので、上述したような単色画像であると判定されるべきではない画像が単色画像であると誤判定されることを低減できる。
なお、第５の閾値は多色画像が単色画像であると誤判定されなくなる境界となる値を実験によって調べることによって適宜に決定することができる。
実施形態２はその他の点において実施形態１と実質的に同一であるのでフローチャートは省略する。
【００９８】
＜実施形態３＞
次に、本発明の実施形態３を図１１ないし図１２によって説明する。
実施形態３では実施形態１の画像例に加えて更に図１１に示す画像例９を考慮して判定する。
【００９９】
図１１は画像例９を示す模式図である。画像例９は画像全体が複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている画像であり、原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で原稿を読み取って生成されたものである。図示するように画像例には画像領域７０ａとカバー部材領域７０ｂとが含まれている。
【０１００】
画像例９は、画像例７と同様に単色ブロックの割合が９０％以上であると判定され、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％未満であると判定され、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像ではないと判定され、原稿領域抽出処理が無効に設定されていると判定される。
しかしながら、画像例９はカバー部材領域７０ｂが含まれていることにより、第２のヒストグラムにおける最頻値、あるいは、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致し、本来は多色画像と判定されるべきであるが、単色画像と判定されてしまう可能性がある。
そのため、画像例９を考慮する場合には、図１０に示すＳ３０８〜Ｓ３０９ではなく、図１２に示すようにＳ４０１〜Ｓ４０３を実行するようにしてもよい。
【０１０１】
図１２は、実施形態３に係る画像判定処理の流れを示すフローチャートである。ここでは実施形態１と実質的に同一の処理には同一の符号を付して説明を省略する。また、ここでは図９に相当する部分は実施形態１と同一であるので省略している。
Ｓ４０１では、画像処理回路４３は画像からカバー部材領域を除外する。
Ｓ４０２では、画像処理回路４３はカバー部材領域が除外された後の画像について第２のヒストグラムに相当する第３のヒストグラムを作成する。
Ｓ４０３では、画像処理回路４３は第３のヒストグラムにおける最頻値が９０％以上であれば単色画像と判定し、９０％未満であれば多色画像であると判定する。
【０１０２】
以上説明した実施形態３に係る複合機によると、画像例９を多色画像と判定できる。
なお、実施形態３に係る複合機によると、画像例９の場合は原稿領域抽出処理が無効に設定されていてもそれに相当する処理を実行することになってしまうが、原稿領域抽出処理に相当する処理を実行するのはＳ３０７で原稿領域抽出処理が無効に設定されていると判定された場合のみであるので、原稿領域抽出処理が有効に設定されているか無効に設定されているかによらず常に原稿領域抽出処理に相当する処理を実行してから画像の種別を判定する場合に比べて処理量を低減できる。
【０１０３】
＜他の実施形態＞
本発明は上記記述及び図面によって説明した実施形態に限定されるものではなく、例えば次のような実施形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１０４】
（１）上記実施形態ではブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定するとき第１のヒストグラムを用いて判定しているが、ブロックを判定する方法はこれに限られるものではない。
例えば他の画素と色が異なる画素が一つでもあれば多色ブロックと判定し、全ての画素が同じ色であれば単色ブロックであると判定してもよい。ブロックを判定するときに第１のヒストグラムを用いない場合は、第２のヒストグラムを作成する直前に単色ブロックについてのみ第１のヒストグラムを作成すればよい。
【０１０５】
（２）上記実施形態では第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）以上であり、且つ、前述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は単色画像であるとしているが、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であるかは考慮せず合計割合が９０％以上であれば単色画像であるとしてもよい。
【０１０６】
（３）上記実施形態では原稿領域抽出処理の有効／無効をユーザが設定できる場合を例に説明したが、有効／無効をユーザが設定できず、常に原稿領域抽出処理が有効である構成であってもよい。この場合はＳ３０７〜Ｓ３０９の処理は不要となり、Ｓ３０６で合計割合が９０％未満であると判定された場合は直ちに多色画像であると判定されることになる。
【０１０７】
あるいは、原稿領域抽出処理は常に有効であるが、処理の都合上、画像の種別を判定する段階ではまだ原稿領域が抽出されていない構成であってもよい。この場合はＳ３０７の判定は不要となり、Ｓ３０６で合計割合が９０％未満であると判定された場合は直接Ｓ３０８に進むことになる。
【０１０８】
（４）上記実施形態ではＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取る場合のみ原稿の種別を判定する場合を例に説明したが、第１プラテンガラス２２に載置されている原稿を読み取る場合にも原稿の種別を判定し、判定した種別に応じた画像処理を施すようにしてもよい。
【０１０９】
（５）上記実施形態１ではブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを第１のヒストグラムに基づいて判定するのでＳ２０１において単色ブロックであるか多色ブロックであるかによらず第１のヒストグラムを作成しているが、単色ブロックであるか多色ブロックであるかを第１のヒストグラムを用いて判定しない場合は、第２のヒストグラムを作成する直前に、単色ブロックについてのみ第１のヒストグラムを作成するようにしてもよい。
単色ブロックであるか多色ブロックであるかを第１のヒストグラムを用いて判定しない場合とは、ブロックの全ての画素のＹ成分が一致すれば単色ブロックと判定し、ブロックに一つでも他の画素とＹ成分の値が異なる画素がある場合、あるいはブロックに他の画素とＹ成分の値が異なる画素が一定数以上ある場合は多色ブロックであると判定する場合などである。ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかをどのように判定するかは適宜に選択可能である。
【０１１０】
（６）上記実施形態では画像の種別の判定を画像処理回路４３によって実行する場合を例に説明したが、ＣＰＵ１０ａによって実行されてもよいし、画像処理回路４３とＣＰＵ１０ａとによって実行されてもよい。
【０１１１】
（７）上記実施形態では画像処理装置及び画像読取装置として複合機１を例に説明したが、画像処理装置は上述した画像種別判定処理を実行するための画像処理プログラムがインストールされているパーソナルコンピュータ、携帯電話、携帯情報端末などの機器であってもよい。これらの機器はコンピュータの一例である。この場合、これらの機器において上述した画像処理プログラムを実行することにより、これらの機器がイメージスキャナなどの外部の機器から受信した画像の種別を判定してもよい。
【０１１２】
（８）上記実施形態では図９のＳ３０４において最頻値の割合が６０％未満であると判定した場合はＳ３０７に進むが、６０％未満である場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進んでもよい
【符号の説明】
【０１１３】
１・・・複合機、１０・・・制御部、１１・・・読取部、１３・・・操作部、２２・・・第１プラテンガラス、２３・・・第２プラテンガラス、２４・・・原稿カバー、３５・・・原稿抑え部材、４３・・・画像処理回路、５１・・・第２のヒストグラムにおける最頻値の区間、５２・・・１つ下の区間、５３・・・１つ上の区間、６０ａ・・・原稿領域、６０ｂ・・・カバー部材領域、６１ａ・・・原稿領域、６１ｂ・・・カバー部材領域、６２ａ・・・原稿領域、６２ｂ・・・カバー部材領域、７１ａ・・・画像領域、７０ｂ・・・カバー部材領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、３原色のＲ、Ｇ、Ｂ信号を明度信号に変換して明度信号（ＹＣｂＣｒ色空間におけるＹ成分に相当）のヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムから原稿種別を判定する画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−２５１４０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像を複数のブロックに分割してブロック単位に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定し、単色ブロックの割合が大きいか否かで単色画像であるか否かを判定する場合もある。
しかしながら、単純に単色ブロックの割合だけで判定すると、例えば複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている画像の場合に、二色以上からなる画像であるにもかかわらず単色画像であると誤判定してしまう虞がある。
【０００５】
本発明では、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する際の判定精度を向上させる技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書によって開示される画像処理装置は、ＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定部と、前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定部と、前記単色／多色ブロック判定部によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、前記ブロック単位最頻値算出部によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、前記画像単位最頻値割合算出部によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定部と、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、を備える。
【０００７】
また、上記画像処理装置は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合は、前記画像単位最頻値割合算出部、及び、前記最頻値割合判定部の動作を実行しないようにしてもよい。
【０００８】
また、上記画像処理装置は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値との差が第３の閾値以内である前記ブロックの割合を算出する非最頻値ブロック割合算出部と、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合とを合計した合計割合が前記第２の閾値以上である場合は、前記画像は単色画像であると判定する第２の画像種別判定部と、を備えてもよい。
【０００９】
また、前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が前記第２の閾値より小さい第４の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定してもよい。
【００１０】
また、前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と、前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合との差が第５の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定してもよい。
【００１１】
また、上記画像処理装置は、読取領域を覆うカバー部材と、前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、を備え、前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差、又は、前記第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差が前記第６の閾値未満である場合は、前記画像は単色画像であると判定し、いずれの差も前記第６の閾値を超えている場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備えてもよい。
【００１２】
また、上記画像処理装置は、前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、前記原稿領域検出部による原稿領域の検出の有効／無効を設定する設定部と、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合に、前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、を備え、前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が無効に設定されている場合は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、一方、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、前記第３の画像種別判定部は、前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は、前記画像は多色画像であると判定してもよい。
【００１３】
また、上記画像処理装置は、読取領域を覆うカバー部材と、前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、前記画像から前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、を備え、前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合、又は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備えてもよい。
【００１４】
また、前記ブロック単位最頻値算出部は、前記画像から縁部を除外した内側部分を対象として前記ブロックに分割してもよい。
【００１５】
また、上記画像処理装置は、前記画像が単色画像であると判定された場合に、当該画像を破棄してもよい。
【００１６】
なお、この発明は、画像読取装置、画像処理プログラム、画像処理方法、画像処理プログラムを記録した記録媒体等の種々の態様で実現することができる。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によると、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する際の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態１に係る複合機の電気的構成を示すブロック図。
【図２】読取部の構成を簡略化して示す模式図。
【図３】画像の例を示す模式図。
【図４】複数のブロックに分割された画像を示す模式図。
【図５】第２のヒストグラムの一例を示す模式図。
【図６】第２のヒストグラムの別の一例を示す模式図。
【図７】画像種別判定処理の流れを示すフローチャート。
【図８】ブロック判定処理の流れを示すフローチャート。
【図９】画像判定処理の流れを示すフローチャート（前半）。
【図１０】画像判定処理の流れを示すフローチャート（後半）。
【図１１】実施形態３に係る画像例を示す模式図。
【図１２】画像判定処理の流れを示すフローチャート（後半）。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜実施形態１＞
本発明の実施形態１を図１ないし図１０によって説明する。
【００２０】
（１）複合機の構成
図１は、実施形態１に係る画像処理装置及び画像読取装置としての複合機１の電気的構成を簡略化して示すブロック図である。複合機１は、制御部１０、読取部１１、印刷部１２、操作部１３、記憶部１４、及び、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）部１５を備えている。
【００２１】
制御部１０は、ＣＰＵ１０ａ、ＲＯＭ１０ｂ、ＲＡＭ１０ｃを備えている。ＣＰＵ１０ａはＲＯＭ１０ｂや記憶部１４に記憶されているプログラムを実行することによって複合機１の各部を制御する。ＲＯＭ１０ｂには複合機１の動作を制御するための制御プログラムや各種のデータなどが記録されている。ＲＡＭ１０ｃはＣＰＵ１０ａが各種の処理を実行するための主記憶装置として用いられる。
【００２２】
読取部１１は、原稿を読み取って画像データを生成する。読取部１１の構成については後述する。
印刷部１２は、読取部１１によって生成された画像や通信インタフェース部１５によって外部装置から受信された画像を電子写真方式やインクジェット方式などで印刷用紙などのシートに印刷する。
【００２３】
操作部１３は、液晶ディスプレイや各種のボタンを備えて構成されており、ユーザは操作部１３を操作することによって読取モードの選択や原稿の読み取り指示などの各種の操作を行うことができる。本実施形態では読取モードとして「カラー／グレー／白黒／Ａｕｔｏ」を選択することができる。
記憶部１４は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発性のメモリを用いて各種のプログラムやデータを記憶する装置である。記憶部１４には読取部１１によって生成された画像や通信インタフェース部１５によって外部装置から受信された画像などが記憶される。
【００２４】
通信インタフェース部１５はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｉａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどの通信ネットワークを介してパーソナルコンピュータ（ＰＣ）や携帯情報端末などの外部装置と通信可能に接続されており、外部装置からの画像の受信や、読取部１１によって生成された画像の外部装置への送信等を行う。なお、通信インタフェース部１５はＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やパラレル回線などを介して外部装置と接続される構成であってもよい。
【００２５】
（２）読取部の構成
図２は、読取部１１の構成を簡略化して示す模式図である。複合機１の筐体２１は概ね箱形に形成されており、上部に第１プラテンガラス２２と第２プラテンガラス２３とが並設されている。なお、図２では筐体２１の一部のみを示している。
【００２６】
原稿カバー２４は筐体２１の上面を覆う閉姿勢と筐体２１の上面を開放する開姿勢とに回動可能に筐体２１に連結されている。原稿カバーには図示しない白色の原稿マットが設けられており、第１プラテンガラス２２に載置されている原稿を原稿マットによって押さえる。原稿カバー２４はカバー部材の一例である。
【００２７】
原稿カバー２４には、紙などの原稿が積載される原稿トレイ２５、ＡＤＦ（Ａｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）２６、排紙トレイ２７などが設けられている。
ＡＤＦ２６の内部には、分離ローラ２８、分離ローラ２８を軸支する軸に基端側を軸支されたアーム２９の先端部に回転自在に設けられている吸入ローラ３０、複数の搬送ローラ３１、３２、排紙ローラ３３、これらに圧接する複数の従動ローラ３４、原稿の浮きを抑える原稿抑え部材３５などが設けられている。原稿抑え部材３５において下を向く面は白色である。原稿はこれらのローラに搬送されて搬送経路３６上を搬送され、読取デバイス４０による読み取り位置を通過して排紙トレイ２７上に排紙される。原稿抑え部材３５はカバー部材の一例である。
【００２８】
読取デバイス４０は等倍光学系を用いて原稿を読み取るものであり、紙面に垂直な主走査方向に直線状に配列された複数の受光素子を有するイメージセンサ、ＲＧＢ３色の発光ダイオードを有する光源、原稿で反射された反射光をイメージセンサの各受光素子に結像させるロッドレンズアレイ、これらが搭載されるキャリッジ、キャリッジを副走査方向に往復移動させる図示しない搬送機構などを備えている。
【００２９】
Ａ／Ｄ変換回路４１は読取デバイス４０とフレキシブルフラットケーブル４２で接続されており、イメージセンサから出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。なお、Ａ／Ｄ変換回路４１の前にゲイン調整回路を設けてもよい。
画像処理回路４３はＡ／Ｄ変換回路４１から出力されたデジタル信号に基づいて画像を生成し、生成した画像にガンマ補正、シェーディング補正、その他各種の画像処理を施して制御部１０に出力する。
【００３０】
読取部１１は、第１プラテンガラス２２上に載置されている原稿を読み取るときは、読取デバイス４０を副走査方向に一定速度で搬送しつつ、光源の色を順に切り替えながら第１プラテンガラス２２上の読取領域を１ラインずつ読み取る。一方、ＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取るときは、読取デバイス４０を第２プラテンガラス２３の直下に停止させ、光源の色を順に切り替えながら第２プラテンガラス２３上の読取領域を１ラインずつ読み取る。
【００３１】
（３）原稿領域抽出処理
画像処理回路４３は、読取領域を読み取って生成された画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出し、検出した原稿領域を抽出する原稿領域抽出処理を実行する。原稿領域抽出処理を実行する画像処理回路４３は原稿領域検出部、及び、原稿領域抽出部の一例である。
ユーザは操作部１３を操作することにより、原稿領域抽出処理の有効／無効を設定することができる。操作部１３は設定部の一例である。原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合は、原稿のサイズが第１プラテンガラス２２や第２プラテンガラス２３の読取領域よりも小さいと、生成した画像に原稿カバー２４あるいは原稿抑え部材３５の裏面を表すカバー部材領域が含まれることになる。
【００３２】
ただし、読取部１１は、原稿領域抽出処理が無効であっても副走査方向については画像からカバー部材領域を除去するものとする。従って、本実施形態ではカバー部材領域は原稿領域に対して主走査方向に相当する側にのみ存在する（例えば図３の画像例３、画像例４参照）。
【００３３】
（４）単色画像の破棄
画像処理回路４３は、ＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取る場合は、生成した画像の種別が単色画像であるか多色画像であるかを判定し、単色画像である場合は不要な画像であるとして破棄する。
ここで単色画像とは全体がほぼ一色の画像であり、例えばシートに印刷した場合にほぼ何も印刷されない白紙画像、全体がほぼ黒一色の画像、全体がほぼ特定のグレー一色の画像、全体がほぼ特定の有彩色一色の画像である。多色画像とは二色以上からなる画像である。
【００３４】
単色画像を破棄するのは、原稿を読み取って生成された画像を印刷部１２によって印刷する所謂コピーを実行する場合に、単色画像まで印刷するとシートや着色剤が無駄に消費されてしまうからである。
また、ＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取る場合のみ単色画像を破棄するのは、ＡＤＦ２６によって原稿を搬送して読み取る場合は一般に複数の原稿を読み取らせるので、単色画像が生成される原稿が含まれている可能性があるからである。
なお、単色画像を破棄するのではなく、単色画像であるか多色画像であるかに応じた画像処理を施すようにしてもよい。
【００３５】
（５）画像例
図３は、単色画像であるか多色画像であるかが判定される画像の例を示す模式図である。なお、図３に示す画像はあくまで一例であり、画像はこれらに限られるものではない。
【００３６】
（画像例１）
画像例１は、全体がほぼ一色からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例１は単色画像と判定されるべき画像である。
【００３７】
（画像例２）
画像例２は、全体がほぼ一色からなる原稿を読み取って生成した画像であるが、読み取りの際の色ずれによって二色以上となってしまった画像を示している。読み取りの際の色ずれとは、光源の輝度のばらつきやイメージセンサを構成している受光素子の感度のばらつき、あるいは受光素子が配置されている位置による入射光量のばらつき等によって色がずれてしまうことをいう。
画像例２は二色以上となってしまっているが、原稿自体は全体がほぼ一色であるので、単色画像と判定されるべき画像である。
【００３８】
（画像例３、及び、画像例４）
画像例３、及び、画像例４は、全体がほぼ一色からなる原稿であって原稿抑え部材３５の裏面の色とは異なる一色からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例３、及び、画像例４は原稿領域抽出処理が無効に設定されていることにより画像にカバー部材領域６０ｂが含まれてしまっており、それにより二色以上となってしまっている。画像例３と画像例４との違いは、画像例３はカバー部材領域６０ｂの方が原稿領域６０ａより大きいのに対し、画像例４は原稿領域６１ａの方がカバー部材領域６１ｂより大きい点である。
画像例３、及び、画像例４は二色以上となってしまっているが、原稿自体は全体がほぼ一色であるので、単色画像と判定されるべき画像である。
【００３９】
（画像例５）
画像例５は、写真原稿や文書原稿のように二色以上からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例５は画素の色がランダムであり、画像例５を後述するブロック（図４参照）に分割すると多くのブロックが二色以上からなる多色ブロックとなる。画像例５は原稿自体が二色以上からなるので、多色画像と判定されるべき画像である。
【００４０】
（画像例６）
画像例６も二色以上からなる原稿を読み取って生成した画像を示している。画像例６は画像全体が複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている。画像例６を後述するブロック（図４参照）に分割するとほとんどのブロックが一色からなる単色ブロックとなる。画像例６も原稿自体が二色以上からなるので、多色画像と判定されるべき画像である。
ここで、画像例６は、原稿領域抽出処理が有効に設定されている状態で原稿を読み取って生成されたものであるとする。
【００４１】
（画像例７）
画像例７は、画像例６と同様に二色以上からなる原稿を読み取って生成した画像であるが、画像例６とは逆に、原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で原稿を読み取って生成されたものである。原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合は、通常は画像にカバー部材領域が含まれるが、画像例７はプラテンガラスの読取領域のほぼ全体を覆う大きさの原稿を読み取って生成されたものであり、カバー部材領域は含まれていない。画像例７も原稿自体が二色以上からなるので、多色画像と判定されるべき画像である。
ここで、画像例７の色は何れも原稿抑え部材３５の裏面の色とは異なるものとする。
【００４２】
（画像例８）
画像例８は、画像例７と同様に二色以上からなる原稿を原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で読み取って生成された画像であるが、原稿が小さいために画像の９０％以上がカバー部材領域６２ｂである。このため原稿領域６２ａはかなり小さくなっている。したがって、画像例８が必要な画像であるか否かは、ユーザによって左右され、画像例８を単色画像と判定されるべき画像とするか多色画像と判定されるべき画像とするかは、判断がつきにくい。
【００４３】
（６）画像種別判定処理
次に、画像が単色画像であるか多色画像であるかを判定する画像種別判定処理について説明する。ここでは先ず画像種別判定処理の概要について説明し、その後に画像種別判定処理の全体的な流れ、画像種別判定処理のフローチャートについて説明する。
【００４４】
（６−１）画像種別判定処理の概要
画像処理回路４３は、画像の一部に単色とはいえない部分があっても、人が見た場合に全体として単色と認識される場合には、単色画像であると判定する。例えば画像に白でない部分が含まれていても、人が見た場合に全体として白と認識される場合は、全体が白一色の画像、すなわち単色画像であると判定する。多色画像についても同様である。
【００４５】
このような判定を行うために、すなわち人が見た場合に認識される種別と一致する種別が判定されるようにするために、画像処理回路４３は画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換して図４に示すように複数のブロックに分割し、ブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する。
そして、画像処理回路４３は、画像を構成している全ブロックの数に占める単色ブロックの数の割合に基づいて単色画像であるか多色画像であるかを判定する。
ブロックの判定においても、画像処理回路４３は一部に単色とはいえない部分があっても、人が見た場合に全体として単色と認識される場合には単色ブロックであると判定する。多色ブロックについても同様である。
【００４６】
ここで、画像の種別を判定する場合、ブロックに分割するのではなく一つ一つの画素の色を見て画像の種別を判定することも可能である。例えば全画素のうち９０％以上が白であれば白一色の画像であると判定することも可能である。
しかしながら、そのように判定すると本実施形態においては説明されない他の処理を行う際に不都合を生じる場合があるので、ブロックに分割して判定する。なお、他の処理での不都合を考慮しない場合でも、ブロックに分割すると画素単位に処理する場合に比べて処理するデータ量を低減できるので、処理速度の低下やメモリ使用量の増大を抑制でき、画像の種別を効率よく判定できるという利点がある。
【００４７】
（６−２）画像種別判定処理の全体的な流れ
画像種別判定処理の全体的な流れについて、図３に示す画像例を例に説明する。
【００４８】
（６−２−１）
先ず、画像処理回路４３は、生成した画像を構成している全ブロックに占める単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％未満である場合は、この段階で画像は多色画像であると判定する。
画像例５は単色ブロックの割合が９０％未満となるので、この段階で多色画像であると判定される。
一方、それ以外の画像（画像例１〜画像例４、及び、画像例６〜画像例８）は単色ブロックの割合が９０％以上となるので、この段階ではまだ種別を判定できない。
なお、第１の閾値を９０％としたのは一例であり、何％とするかは適宜に選択可能である。これは本実施形態の他の閾値についても同様である。
【００４９】
（６−２−２）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−１）で種別を判定されなかった画像（画像例１〜画像例４、及び、画像例６〜画像例８）について、以下に説明する第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は、この段階で画像は単色画像であると判定する。
【００５０】
具体的には、画像処理回路４３は、単色ブロックについて、ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、第１のヒストグラムにおける最頻値を求める。
ここで最頻値とは最も出現頻度が高い値のことをいう。例えば、各画素のＹ成分の値がそれぞれ５、２、６、７、２、４、２、９、５、１であるとすると、２の出現頻度が最も多いので、Ｙ成分の最頻値は２である。
なお、詳しくは後述するが、画像処理回路４３は単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定するためにこの段階より前にブロック毎に第１のヒストグラムを作成して最頻値を求めるので、ここではその最頻値を流用するものとする。
【００５１】
次に、画像処理回路４３は、ブロック毎に求められた最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める。
ここで最頻値の割合とは、全ての値の数に占める、最も出現頻度が高い値（最頻値）の数の割合をいう。例えばブロック毎に求められた最頻値がそれぞれ５、２、６、７、２、４、２、９、５、１であるとすると、２の出現頻度が最も多いので第２のヒストグラムにおける最頻値は２である。そして、最頻値である２の数は３であるので、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は３／１０（＝３０％）となる。
そして、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は単色画像であると判定する。
【００５２】
画像例１は全体がほぼ一色であるので、第２のヒストグラムを作成すると図５に示すように極端なピークができ、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％以上となる。従って、画像例１はこの段階で単色画像と判定される。
画像例２は読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまっているので、第２のヒストグラムを作成すると図６に示すようにピークが分散してしまい、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％未満となる。このため、この段階ではまだ種別を判定できない。
画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７も第２のヒストグラムのピークが分散してしまい、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％未満となる。このため、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００５３】
画像例８は二色以上からなる原稿を読み取って生成された画像であるが、画像の９０％以上がカバー部材領域であることにより、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は９０％以上となり、単色画像と判定される。
なお、画像例８がユーザにとって必要な画像である場合は、例えば（６−２−１）において第１の閾値を９５％にすれば画像例８が多色画像と判定されるとすると、画像が破棄されてしまった場合はユーザが第１の閾値を９５％以上に変更して再度原稿を読み取らせることにより、画像例８が多色画像と判定されるようにしてもよい。あるいは、種別の判定を行うか否かをユーザが設定できるようにし、画像例８のような原稿を読み取らせる場合は種別の判定を行わないようにユーザが設定することによって多色画像と扱われるようにしてもよい。
本実施形態の他の閾値についても同様であり、ユーザがその閾値を変更できるようにしてもよい。
【００５４】
また、画像処理回路４３は、処理量を低減するために、Ｙ成分の階調範囲（０〜２５５）を２５６区間よりも粗い区間に区切って第２のヒストグラムを作成してもよい。例えばＹ成分の階調範囲を１２８区間に区切ってもよいし、６４区間に区切ってもよいし、３２区間に区切ってもよい。ただし、粗くし過ぎると判定精度が低下するので、粗くし過ぎないことが望ましい。
【００５５】
実施形態１に係る画像処理回路４３は、Ｙ成分の階調範囲を６４区間に区切って第２のヒストグラムを作成するものとする。この場合、１区間には４（＝２５６／６４）階調分の値が含まれることになる。この場合、「第２のヒストグラムにおける最頻値」は一つの値ではなく、４つの値であることなる。例えば最頻値が１２８〜１３１の区間にあるブロックの数が最も多いとすると、「第２のヒストグラムにおける最頻値」は１２８、１２９、１３０、１３１の４つであり、「第２のヒストグラムにおける最頻値の割合」は、最頻値が１２８〜１３１の区間に含まれるブロックの数の割合となる。
なお、上述した第１のヒストグラムについても、Ｙ成分の階調範囲（０〜２５５）を２５６区間よりも粗い区間に区切って作成してもよい。
【００５６】
（６−２−３）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−２）で種別を判定されなかった画像（画像例２〜画像例４、画像例６、及び、画像例７）について、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像であるか否かを判定し、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像であると判定した場合は、この段階で画像は単色画像であると判定する。
【００５７】
具体的に説明すると、一般に読み取りの際に色ずれが生じたとしても、それによって極端に色が変わってしまうことは少ない。このため、色ずれが生じなければ最頻値が第２のヒストグラムにおける最頻値の区間（図６において区間５１）に含まれるブロックの場合、色ずれが生じたとしても、多くの場合、そのブロックの最頻値は当該区間より１つ下の区間（図６において区間５２）、あるいは当該区間より１つ上の区間（図６において区間５３）に収まる。
【００５８】
つまり、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であっても、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合と、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と、最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は、本来第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％以上であるが、読み取りの際の色ずれによって９０％未満となってしまった画像である可能性が高い。
【００５９】
ところで、原稿自体がほぼ一色である場合には、例え色ずれが生じたとしても経験的に第２のヒストグラムにおける最頻値の割合は極端に低くはならない。逆に言うと、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が極端に低い場合は、例え上述した合計割合が９０％以上であっても、その画像は二色以上の画像、すなわち多色画像であると判定されるべき画像である可能性が高い。
【００６０】
そこで、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）以上であり、且つ、上述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は単色画像であると判定する。最頻値の割合が６０％未満であるか、又は、最頻値の割合が６０％以上であっても合計割合が９０％未満である場合は、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００６１】
画像例２は読み取りの際の色ずれによって二色以上となってしまった画像であるので、この段階で単色画像と判定される。
画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７は、第２のヒストグラムにおいて一つの色がピークになっても、他の色はその色と大きく異なることにより、他の色を表すブロックの最頻値が、当該一つの色を表すブロックの最頻値が含まれる区間より一つ下の区間、あるいは一つ上の区間に含まれる可能性は低い。このため合計割合は９０％未満となる。従って、画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７は、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００６２】
（６−２−４）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−３）で種別を判定されなかった画像（画像例３、画像例４、画像例６、及び、画像例７）について、原稿領域抽出処理が有効に設定されているか否かを判定し、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は、この段階で画像は多色画像であると判定する。
【００６３】
具体的に説明すると、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は、画像にカバー部材領域が含まれない。画像にカバー部材領域が含まれない場合は、その画像はこの段階で多色画像であると判定できる。なぜなら、この段階では読み取りの際の色ずれによって二色以上となってしまった画像は除外されているので、画像にカバー部材領域が含まれないのであれば、二色以上からなる原稿を読み取って生成した多色画像でない限り前述した（６−２−２）で第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％未満であるとは判定されないはずだからである。
【００６４】
画像例６は原稿領域抽出処理が有効に設定されている状態で生成された画像であるので、原稿領域抽出処理は有効に設定されていると判定されることになり、この段階で多色画像と判定される。
一方、画像例３、画像例４、及び、画像例７は原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で生成された画像であるので、原稿領域抽出処理は無効に設定されていると判定されることになり、この段階ではまだ種別を判定できない。
【００６５】
（６−２−５）
次に、画像処理回路４３は、上述した（６−２−４）で種別を判定されなかった画像（画像例３、画像例４、及び、画像例７）について、第２のヒストグラムにおける最頻値、又は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致するかを判定し、いずれか一方が一致する場合は、画像は単色画像であると判定する。ここで、原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値は予めＲＯＭ１０ｂに記憶されているものとする。
【００６６】
具体的に説明すると、この段階において未だ種別が判定されていない単色画像は画像例３や画像例４のようにカバー部材領域を含み、一方、この段階において未だ種別が判定されていない多色画像は画像例７のようにカバー部材領域を含まない。つまり、画像にカバー部材領域が含まれていれば単色画像であり、カバー部材領域が含まれていなければ多色画像であることになる。
単色画像の色は主に原稿領域を表している色とカバー部材領域を表している色との２色であるので、単色画像であれば第２のヒストグラムにおける最頻値、又は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値は、原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致する。
【００６７】
そこで、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値、又は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値が原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致すれば単色画像であると判定する。
一方、第２のヒストグラムにおける最頻値、及び、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値がいずれも原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致しなければ多色画像と判定する。
【００６８】
画像例３、及び、画像例４は上述した最頻値、又は、２番目の最頻値が原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致するので、この段階で単色画像であると判定される。
一方、画像例７は原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値と一致しないので、この段階で多色画像と判定される。
【００６９】
（６−３）画像種別判定処理のフローチャート
図７は、上述した画像種別判定処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ１０１では、画像処理回路４３は処理量を軽減するために画像を間引く。どの程度間引くかは適宜に選択可能である。
Ｓ１０２では、画像処理回路４３は画像から縁部を除外する。原稿とプラテンガラスとの間には原稿の厚み分の段差があり、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合には画像の縁部に段差が影として表れてしまうことがある。画像から縁部を除外するのは段差を表す影の影響によって画像の種別が誤判定されないようにするためである。なお、原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合はこの処理を行わないようにしてもよい。
【００７０】
Ｓ１０３では、画像処理回路４３は画像の色空間をＹＣｂＣｒ色空間に変換する。
ここで、Ｓ１０３でＹＣｂＣｒ色空間に変換された画像は、原稿領域抽出処理が無効に設定されている場合は読取部１１によって読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、一方、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は読取部１１によって読取領域を読み取って生成された画像から抽出された原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものである。
【００７１】
Ｓ１０４では、画像処理回路４３は図４に示すようにＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を格子状に複数のブロックに分割する。ブロックのサイズは適宜に選択可能であるが、本実施形態では縦横３２ピクセルのブロックに分割するものとする。
Ｓ１０５では、画像処理回路４３はブロックを一つ選択する。Ｓ１０５の処理が２回目以降である場合は未だ選択していないブロックを選択するものとする。
Ｓ１０６では、画像処理回路４３は選択したブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定するブロック判定処理を実行する。ブロック判定処理の詳細については後述する。
上述したＳ１０１〜Ｓ１０５を実行する画像処理回路４３は単色／多色ブロック判定部の一例である。
【００７２】
Ｓ１０７では、画像処理回路４３は全てのブロックを選択したか否かを判定し、全てのブロックを選択した場合はＳ１０８に進み、未だ選択していないブロックがある場合はＳ１０５に戻って処理を繰り返す。
Ｓ１０８では、画像処理回路４３はブロック判定処理によって判定されたブロックの割合に基づいて画像の種別を判定する画像判定処理を実行する。画像判定処理の詳細については後述する。
【００７３】
（６−３−１）ブロック判定処理
図８は、ブロック判定処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ２０１では、画像処理回路４３はＳ１０５で選択したブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、第１のヒストグラムから、Ｙ成分の最頻値、及び、当該ブロックにおいてＹ成分の値が当該最頻値と一致する画素の割合（以下「Ｙ成分の最頻値の割合」という）を求める。
ここで求めたＹ成分の最頻値は第２のヒストグラムの生成でも用いるので、画像処理回路４３は求めたＹ成分の最頻値をＲＡＭ１０ｃに記憶する。
上述したＳ２０１を実行する画像処理回路４３は、ブロック単位最頻値算出部の一例である。
【００７４】
Ｓ２０２では、画像処理回路４３は当該ブロックのＹ成分の最頻値の割合が９０％以上であるか否かを判定する。９０％は一例であり、何％とするかは適宜に選択可能である。
ここで、Ｙ成分の最頻値の割合が９０％以上であってもＣｂ、Ｃｒ成分が異なれば二以上の色があることになるが、一般にブロックの単位ではＹ成分の最頻値が９０％以上のときにＣｂ、Ｃｒ成分が異なることは少なく、経験的にこのような判定で十分であるため、本実施形態では単色ブロックであるか多色ブロックであるかをＹ成分の値だけで判定する。なお、単色ブロックであるか多色ブロックであるかをＣｂ、Ｃｒ成分を考慮して判定してもよい。
画像処理回路４３は、当該ブロックのＹ成分の最頻値の割合が９０％以上であると判定した場合は単色ブロックであるとしてＳ２０３に進み、９０％未満であると判定した場合は多色ブロックであるとしてＳ２０４に進む。
【００７５】
Ｓ２０３では、画像処理回路４３は、単色ブロックであると判定する。
Ｓ２０４では、画像処理回路４３は、多色ブロックであると判定する。
【００７６】
（６−３−２）画像判定処理
図９及び図１０は、Ｓ１０８で実行される画像判定処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ３０１では、画像処理回路４３は画像を構成する全ブロックに占める単色ブロックの割合を求め、単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）未満である場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進み、９０％以上である場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０２に進む。Ｓ３０１を実行する画像処理回路４３は単色ブロック割合判定部の一例である。
【００７７】
Ｓ３０２では、画像処理回路４３は画像を構成しているブロックのうち単色ブロックについて、Ｓ２０１でブロック毎に求められた最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める。なお、多色ブロックの最頻値は第２のヒストグラムの作成には用いられない。Ｓ３０２を実行する画像処理回路４３は画像単位最頻値割合算出部の一例である。
【００７８】
Ｓ３０３では、画像処理回路４３はＳ３０２で求められた第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、９０％未満である場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０４に進む。Ｓ３０３を実行する画像処理回路４３は最頻値割合判定部、及び、第１の画像種別判定部の一例である。
【００７９】
Ｓ３０４では、画像処理回路４３は、Ｓ３０２で求めた第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、６０％以上である場合はＳ３０４に進み、６０％未満である場合はＳ３０５〜Ｓ３０６をスキップしてＳ３０７に進む。
【００８０】
Ｓ３０５では、画像処理回路４３は第２のヒストグラムにおける最頻値の割合と、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と、最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した合計割合を求める。
最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と、最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合は、第２のヒストグラムにおける最頻値との差が第３の閾値以内であるブロックの割合の一例である。ここで、本実施形態ではＹ成分の階調範囲を６４区間に区切るので１区間は４階調に相当し、従って第３の閾値は±４であることになる。Ｓ３０５を実行する画像処理回路４３は非最頻値割合算出部の一例である。非最頻値とは、最頻値ではない値のことをいう。
【００８１】
Ｓ３０６では、画像処理回路４３は、Ｓ３０５で求められた合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上である場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、９０％未満である場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０７に進む。Ｓ３０６を実行する画像処理回路４３は第２の画像種別判定部の一例である。
ここで、Ｓ３０４において第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）未満であると判定された場合はＳ３０５〜Ｓ３０６がスキップされるので、合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であっても単色画像であるとは判定されないことになる。
【００８２】
Ｓ３０７では、画像処理回路４３は、原稿領域抽出処理が有効に設定されているか否かを判定し、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進み、無効に設定されている場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０８に進む。
【００８３】
Ｓ３０８では、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致するか否かを判定する。具体的には、画像処理回路４３は以下の式１が満たされるか否かを判定する。
｜第２のヒストグラムにおける最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差｜≦５（第６の閾値の一例） ・・・ 式１
画像処理回路４３は、式１が満たされる場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、式１が満たされない場合はこの段階ではまだ種別が不明であるとしてＳ３０９に進む。Ｓ３０８を実行する画像処理回路４３は第３の画像種別判定部の一例である。
【００８４】
Ｓ３０９では、画像処理回路４３は、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致するか否かを判定する。具体的には、画像処理回路４３は以下の式２が満たされるか否かを判定する。
｜第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差｜≦５（第６の閾値の一例） ・・・ 式２
画像処理回路４３は、式２が満たされる場合は単色画像であるとしてＳ３１０に進み、式２が満たされない場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進む。
上述したＳ３０８〜Ｓ３０９を実行する画像処理回路４３は第３の画像種別判定部の一例である。
【００８５】
Ｓ３１０では、画像処理回路４３は画像が単色画像であると判定する。
Ｓ３１１では、画像処理回路４３は、単色画像を破棄する。
Ｓ３１２では、画像処理回路４３は画像が多色画像であると判定する。
【００８６】
（７）実施形態の効果
以上説明した実施形態１に係る複合機１によると、Ｓ３０１において単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）以上であると判定しても直ちに単色画像であると判定するのではなく、Ｓ３０３において第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であるか否かを判定し、９０％以上であれば単色画像であると判定する。これにより、画像例６のように画像全体が複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている画像が単色画像であると誤判定されないようにすることができる。
よって複合機１によると、単色ブロックの割合に基づいて画像が単色画像であるか否かを判定する際の判定精度を向上させることができる。
【００８７】
更に、複合機１によると、Ｓ３０１で単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）未満であると判定された場合は、Ｓ３０２（画像単位最頻値割合算出部）及びＳ３０３（最頻値割合判定部）を実行しない。単色ブロックの割合が第１の閾値未満である場合は単色画像とは判定しないので、このような場合は画像単位最頻値割合算出部、及び、最頻値割合判定部の動作を実行しないようにすることにより、動作の無駄を低減できる。
【００８８】
更に、複合機１によると、Ｓ３０１で単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値）以上であると判定され、且つ、Ｓ３０３で第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であると判定された場合に、前述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は、画像は単色画像であると判定するので、画像例２のような単色画像であると判定されるべき画像が単色画像であると判定されないことを低減できる。
【００８９】
更に、複合機１によると、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）未満である場合は、上述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上であっても画像は単色画像であるとは判定しないので、単色画像であると判定されるべきではない画像が単色画像であると誤判定されることを低減できる。
【００９０】
更に、複合機１によると、単色ブロックの割合が９０％（第１の閾値の一例）以上であると判定され、その後にＳ３０３で第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であると判定され、Ｓ３０６で合計割合が９０％（第２の閾値の一例）未満であると判定された場合に、第２のヒストグラムにおける最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差、又は、２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値との差が±５（第６の閾値の一例）未満である場合は、画像は単色画像であると判定するので、画像例３や画像例４のような単色画像であると判定されるべき画像が単色画像であると判定されないことを低減できる。
【００９１】
更に、複合機１によると、原稿領域抽出処理が有効に設定されている場合はＳ３０７において画像は多色画像であると判定するので、上述した差を求めることなく多色画像であると判定でき、処理効率が向上する。
【００９２】
更に、複合機１によると、画像から縁部を除外するので、原稿とプラテンガラスとの間の段差を表す影の影響によって画像の種別が誤判定されることを低減できる。
【００９３】
更に、複合機１によると、画像が単色画像である場合は不要な画像であるとして破棄するので、不要な画像が印刷部１２によって印刷されてしまうことを低減できる。
【００９４】
＜実施形態２＞
次に、本発明の実施形態２を説明する。
実施形態１では第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であり、且つ、前述した合計割合が９０％以上である場合は、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像であるとして単色画像であると判定する場合を例に説明したが、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であり、且つ、前述した合計割合が９０％以上である場合であっても、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合と、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合との差が極端に大きければ単色画像であるとは判定しないようにしてもよい。
【００９５】
具体的には例えば、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６５％であり、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合が３０％である場合は、その差は３５（＝６５−３０）％である。これに対し、例えば第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が８０％であり、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合が１０％である場合は、その差は７０（＝８０−１０）％である。
【００９６】
画像読取装置による原稿の読み取りの際に色ずれが生じたとしても、全体がほぼ一色からなる原稿であれば経験的に最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合もある程度大きな値となり、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合との差は極端に大きくはならない。逆に言うと、上述した差が大きい場合は、もともと画像は単色画像ではなく、互いに近い色ではあるものの同じではない二以上の色からなる画像である可能性がある。つまり、このような画像は本来単色画像であると判定されるべきではない画像である可能性が高い。
【００９７】
実施形態２に係る複合機によると、最頻値が１つ下の区間に含まれるブロックの割合と最頻値が１つ上の区間に含まれるブロックの割合とを合計した割合と、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合との差が第５の閾値（例えば５０）以上である場合は、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であり、且つ、合計割合が９０％以上であっても単色画像であるとは判定しないので、上述したような単色画像であると判定されるべきではない画像が単色画像であると誤判定されることを低減できる。
なお、第５の閾値は多色画像が単色画像であると誤判定されなくなる境界となる値を実験によって調べることによって適宜に決定することができる。
実施形態２はその他の点において実施形態１と実質的に同一であるのでフローチャートは省略する。
【００９８】
＜実施形態３＞
次に、本発明の実施形態３を図１１ないし図１２によって説明する。
実施形態３では実施形態１の画像例に加えて更に図１１に示す画像例９を考慮して判定する。
【００９９】
図１１は画像例９を示す模式図である。画像例９は画像全体が複数の領域に分割され、各領域がそれぞれ互いに異なる一色で塗り潰されている画像であり、原稿領域抽出処理が無効に設定されている状態で原稿を読み取って生成されたものである。図示するように画像例には画像領域７０ａとカバー部材領域７０ｂとが含まれている。
【０１００】
画像例９は、画像例７と同様に単色ブロックの割合が９０％以上であると判定され、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が９０％未満であると判定され、読み取りの際の色ずれによって二色以上になってしまった画像ではないと判定され、原稿領域抽出処理が無効に設定されていると判定される。
しかしながら、画像例９はカバー部材領域７０ｂが含まれていることにより、第２のヒストグラムにおける最頻値、あるいは、第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と原稿抑え部材３５の裏面を表す画素のＹ成分の値とが一致し、本来は多色画像と判定されるべきであるが、単色画像と判定されてしまう可能性がある。
そのため、画像例９を考慮する場合には、図１０に示すＳ３０８〜Ｓ３０９ではなく、図１２に示すようにＳ４０１〜Ｓ４０３を実行するようにしてもよい。
【０１０１】
図１２は、実施形態３に係る画像判定処理の流れを示すフローチャートである。ここでは実施形態１と実質的に同一の処理には同一の符号を付して説明を省略する。また、ここでは図９に相当する部分は実施形態１と同一であるので省略している。
Ｓ４０１では、画像処理回路４３は画像からカバー部材領域を除外する。
Ｓ４０２では、画像処理回路４３はカバー部材領域が除外された後の画像について第２のヒストグラムに相当する第３のヒストグラムを作成する。
Ｓ４０３では、画像処理回路４３は第３のヒストグラムにおける最頻値が９０％以上であれば単色画像と判定し、９０％未満であれば多色画像であると判定する。
【０１０２】
以上説明した実施形態３に係る複合機によると、画像例９を多色画像と判定できる。
なお、実施形態３に係る複合機によると、画像例９の場合は原稿領域抽出処理が無効に設定されていてもそれに相当する処理を実行することになってしまうが、原稿領域抽出処理に相当する処理を実行するのはＳ３０７で原稿領域抽出処理が無効に設定されていると判定された場合のみであるので、原稿領域抽出処理が有効に設定されているか無効に設定されているかによらず常に原稿領域抽出処理に相当する処理を実行してから画像の種別を判定する場合に比べて処理量を低減できる。
【０１０３】
＜他の実施形態＞
本発明は上記記述及び図面によって説明した実施形態に限定されるものではなく、例えば次のような実施形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１０４】
（１）上記実施形態ではブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定するとき第１のヒストグラムを用いて判定しているが、ブロックを判定する方法はこれに限られるものではない。
例えば他の画素と色が異なる画素が一つでもあれば多色ブロックと判定し、全ての画素が同じ色であれば単色ブロックであると判定してもよい。ブロックを判定するときに第１のヒストグラムを用いない場合は、第２のヒストグラムを作成する直前に単色ブロックについてのみ第１のヒストグラムを作成すればよい。
【０１０５】
（２）上記実施形態では第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％（第４の閾値の一例）以上であり、且つ、前述した合計割合が９０％（第２の閾値の一例）以上である場合は単色画像であるとしているが、第２のヒストグラムにおける最頻値の割合が６０％以上であるかは考慮せず合計割合が９０％以上であれば単色画像であるとしてもよい。
【０１０６】
（３）上記実施形態では原稿領域抽出処理の有効／無効をユーザが設定できる場合を例に説明したが、有効／無効をユーザが設定できず、常に原稿領域抽出処理が有効である構成であってもよい。この場合はＳ３０７〜Ｓ３０９の処理は不要となり、Ｓ３０６で合計割合が９０％未満であると判定された場合は直ちに多色画像であると判定されることになる。
【０１０７】
あるいは、原稿領域抽出処理は常に有効であるが、処理の都合上、画像の種別を判定する段階ではまだ原稿領域が抽出されていない構成であってもよい。この場合はＳ３０７の判定は不要となり、Ｓ３０６で合計割合が９０％未満であると判定された場合は直接Ｓ３０８に進むことになる。
【０１０８】
（４）上記実施形態ではＡＤＦ２６によって搬送される原稿を読み取る場合のみ原稿の種別を判定する場合を例に説明したが、第１プラテンガラス２２に載置されている原稿を読み取る場合にも原稿の種別を判定し、判定した種別に応じた画像処理を施すようにしてもよい。
【０１０９】
（５）上記実施形態１ではブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを第１のヒストグラムに基づいて判定するのでＳ２０１において単色ブロックであるか多色ブロックであるかによらず第１のヒストグラムを作成しているが、単色ブロックであるか多色ブロックであるかを第１のヒストグラムを用いて判定しない場合は、第２のヒストグラムを作成する直前に、単色ブロックについてのみ第１のヒストグラムを作成するようにしてもよい。
単色ブロックであるか多色ブロックであるかを第１のヒストグラムを用いて判定しない場合とは、ブロックの全ての画素のＹ成分が一致すれば単色ブロックと判定し、ブロックに一つでも他の画素とＹ成分の値が異なる画素がある場合、あるいはブロックに他の画素とＹ成分の値が異なる画素が一定数以上ある場合は多色ブロックであると判定する場合などである。ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかをどのように判定するかは適宜に選択可能である。
【０１１０】
（６）上記実施形態では画像の種別の判定を画像処理回路４３によって実行する場合を例に説明したが、ＣＰＵ１０ａによって実行されてもよいし、画像処理回路４３とＣＰＵ１０ａとによって実行されてもよい。
【０１１１】
（７）上記実施形態では画像処理装置及び画像読取装置として複合機１を例に説明したが、画像処理装置は上述した画像種別判定処理を実行するための画像処理プログラムがインストールされているパーソナルコンピュータ、携帯電話、携帯情報端末などの機器であってもよい。これらの機器はコンピュータの一例である。この場合、これらの機器において上述した画像処理プログラムを実行することにより、これらの機器がイメージスキャナなどの外部の機器から受信した画像の種別を判定してもよい。
【０１１２】
（８）上記実施形態では図９のＳ３０４において最頻値の割合が６０％未満であると判定した場合はＳ３０７に進むが、６０％未満である場合は多色画像であるとしてＳ３１２に進んでもよい
【符号の説明】
【０１１３】
１・・・複合機、１０・・・制御部、１１・・・読取部、１３・・・操作部、２２・・・第１プラテンガラス、２３・・・第２プラテンガラス、２４・・・原稿カバー、３５・・・原稿抑え部材、４３・・・画像処理回路、５１・・・第２のヒストグラムにおける最頻値の区間、５２・・・１つ下の区間、５３・・・１つ上の区間、６０ａ・・・原稿領域、６０ｂ・・・カバー部材領域、６１ａ・・・原稿領域、６１ｂ・・・カバー部材領域、６２ａ・・・原稿領域、６２ｂ・・・カバー部材領域、７１ａ・・・画像領域、７０ｂ・・・カバー部材領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定部と、
前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定部と、
前記単色／多色ブロック判定部によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、
前記ブロック単位最頻値算出部によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、
前記画像単位最頻値割合算出部によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定部と、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合は、前記画像単位最頻値割合算出部、及び、前記最頻値割合判定部の動作を実行しない、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値との差が第３の閾値以内である前記ブロックの割合を算出する非最頻値ブロック割合算出部と、
前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合とを合計した合計割合が前記第２の閾値以上である場合は、前記画像は単色画像であると判定する第２の画像種別判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が前記第２の閾値より小さい第４の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定する、画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と、前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合との差が第５の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定する、画像処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
読取領域を覆うカバー部材と、
前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、
を備え、
前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差、又は、前記第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差が前記第６の閾値未満である場合は、前記画像は単色画像であると判定し、いずれの差も前記第６の閾値を超えている場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備える、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、
前記原稿領域検出部による原稿領域の検出の有効／無効を設定する設定部と、
前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合に、前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、
を備え、
前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が無効に設定されている場合は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、一方、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、
前記第３の画像種別判定部は、前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は、前記画像は多色画像であると判定する、画像処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
読取領域を覆うカバー部材と、
前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、
前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、
前記画像から前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、
を備え、
前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合、又は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備える、画像処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
前記ブロック単位最頻値算出部は、前記画像から縁部を除外した内側部分を対象として前記ブロックに分割する、画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
前記画像が単色画像であると判定された場合に、当該画像を破棄する、画像処理装置。
【請求項１１】
読取領域を覆うカバー部材と、
前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、
読取部によって生成された画像の色空間をＹＣｂＣｒ色空間に変換する色空間変換部と、
前記色空間変換部によってＹＣｂＣｒ色空間に変換された前記画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定部と、
前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定部と、
前記単色／多色ブロック判定部によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、
前記ブロック単位最頻値算出部によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、
前記画像単位最頻値割合算出部によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定部と、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、
を備える画像読取装置。
【請求項１２】
ＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定処理と、
前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定処理と、
前記単色／多色ブロック判定処理によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出処理と、
前記ブロック単位最頻値算出処理によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出処理と、
前記画像単位最頻値割合算出処理によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定処理と、
前記単色ブロック割合判定処理によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定処理によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定処理と、
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【請求項１】
ＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定部と、
前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定部と、
前記単色／多色ブロック判定部によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、
前記ブロック単位最頻値算出部によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、
前記画像単位最頻値割合算出部によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定部と、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合は、前記画像単位最頻値割合算出部、及び、前記最頻値割合判定部の動作を実行しない、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値との差が第３の閾値以内である前記ブロックの割合を算出する非最頻値ブロック割合算出部と、
前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合とを合計した合計割合が前記第２の閾値以上である場合は、前記画像は単色画像であると判定する第２の画像種別判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が前記第２の閾値より小さい第４の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定する、画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記第２の画像種別判定部は、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合と、前記非最頻値ブロック割合算出部によって算出された前記割合との差が第５の閾値以上であり、且つ、前記合計割合が前記第２の閾値以上である場合に、前記画像は単色画像であると判定する、画像処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
読取領域を覆うカバー部材と、
前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、
を備え、
前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合に、前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差、又は、前記第２のヒストグラムにおける２番目の最頻値と前記カバー部材の裏面を表す画素のＹ成分の値との差が前記第６の閾値未満である場合は、前記画像は単色画像であると判定し、いずれの差も前記第６の閾値を超えている場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備える、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、
前記原稿領域検出部による原稿領域の検出の有効／無効を設定する設定部と、
前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合に、前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、
を備え、
前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が無効に設定されている場合は前記読取部によって前記読取領域を読み取って生成された画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、一方、前記設定部によって前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、
前記第３の画像種別判定部は、前記原稿領域検出部による原稿領域の検出が有効に設定されている場合は、前記画像は多色画像であると判定する、画像処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
読取領域を覆うカバー部材と、
前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、
前記読取部によって生成された前記画像を解析して原稿を表す原稿領域を検出する原稿領域検出部と、
前記画像から前記原稿領域検出部によって検出された原稿領域を抽出する原稿領域抽出部と、
を備え、
前記ＹＣｂＣｒ色空間で表される前記画像は前記原稿領域抽出部によって抽出された前記原稿領域をＹＣｂＣｒ色空間に変換したものであり、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値未満であると判定された場合、又は、前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記第１の画像種別判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値未満であると判定された場合は、前記画像は多色画像であると判定する第３の画像種別判定部を備える、画像処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
前記ブロック単位最頻値算出部は、前記画像から縁部を除外した内側部分を対象として前記ブロックに分割する、画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
前記画像が単色画像であると判定された場合に、当該画像を破棄する、画像処理装置。
【請求項１１】
読取領域を覆うカバー部材と、
前記読取領域を読み取って画像を生成する読取部と、
読取部によって生成された画像の色空間をＹＣｂＣｒ色空間に変換する色空間変換部と、
前記色空間変換部によってＹＣｂＣｒ色空間に変換された前記画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定部と、
前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定部と、
前記単色／多色ブロック判定部によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出部と、
前記ブロック単位最頻値算出部によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出部と、
前記画像単位最頻値割合算出部によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定部と、
前記単色ブロック割合判定部によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定部によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定部と、
を備える画像読取装置。
【請求項１２】
ＹＣｂＣｒ色空間で表される画像を複数のブロックに分割してブロック毎に当該ブロックが単色ブロックであるか多色ブロックであるかを判定する単色／多色ブロック判定処理と、
前記画像に占める前記単色ブロックの割合が第１の閾値以上であるか否かを判定する単色ブロック割合判定処理と、
前記単色／多色ブロック判定処理によって単色ブロックと判定された前記ブロックについて、前記ブロック毎に当該ブロックを構成している画素のＹ成分の値のヒストグラムである第１のヒストグラムを作成し、前記第１のヒストグラムにおける最頻値を求めるブロック単位最頻値算出処理と、
前記ブロック単位最頻値算出処理によって前記単色ブロック毎に求められた前記最頻値のヒストグラムである第２のヒストグラムを作成し、前記第２のヒストグラムにおける最頻値の割合を求める画像単位最頻値割合算出処理と、
前記画像単位最頻値割合算出処理によって求められた前記第２のヒストグラムにおける前記最頻値の割合が第２の閾値以上であるか否かを判定する最頻値割合判定処理と、
前記単色ブロック割合判定処理によって前記単色ブロックの割合が前記第１の閾値以上であると判定され、且つ、前記最頻値割合判定処理によって前記最頻値の割合が前記第２の閾値以上であると判定された場合は、前記画像は単色画像であると判定する第１の画像種別判定処理と、
をコンピュータに実行させる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２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１３−７４５３６（Ｐ２０１３−７４５３６Ａ）
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１３２９０（Ｐ２０１１−２１３２９０）
【出願日】平成２３年９月２８日（２０１１．９．２８）
【出願人】（０００００５２６７）ブラザー工業株式会社 (13,856)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月２８日（２０１１．９．２８）
【出願人】（０００００５２６７）ブラザー工業株式会社 (13,856)
【Ｆターム（参考）】
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