JP2000295469A

JP2000295469A - 画像形成装置

Info

Publication number: JP2000295469A
Application number: JP11094982A
Authority: JP
Inventors: Hiroki Sugano; 浩樹菅野; Naoaki Kodaira; 直朗小平; Hiroaki Kubota; 浩明久保田
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Tec Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Tec Corp
Priority date: 1999-04-01
Filing date: 1999-04-01
Publication date: 2000-10-20

Abstract

(57)【要約】【課題】領域識別で誤識別した際の画質の劣化を抑制す
ると共に最適な画質を得て画像を形成する。【解決手段】種々の文書原稿を画像入力手段１で入力し
てＲ、Ｇ、Ｂの画像データを出力し、画質パラメータ入
力手段３１でユーザが自分の画質の好みにあわせて画質
の調整パラメータを入力し、画質パラメータ保存手段３
２で画質パラメータ入力手段３１にて入力された画質の
パラメータを保存し、画質パラメータ決定手段３３で画
質パラメータ保存手段３１に保存された画質のパラメー
タをもとに画像処理手段３にて処理する画質パラメータ
を決定し、画像処理手段３で画質パラメータ決定手段３
３にて決定された画質のパラメータにて画像処理し、画
像出力手段４で画像処理手段３にて画像処理された画像
を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、複写機等の画像
を読み取って複製画像を形成する画像形成装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】カラー／モノクロ複写機等のカラー／モ
ノクロ画像を読みとって複製画像を形成する画像形成装
置においては、複製される画像の品質が重要である。

【０００３】ところが、要求される画像の品質は複製し
ようとする原稿の種類によって大きく異なる。例えば、
写真原稿の場合は、色や階調の再現が重要であり、原稿
に忠実な画像品質が要求される。一方、文字主体の文書
原稿では、文字の色よりも鮮明さが要求され読み易い画
像品質が要求される。

【０００４】そこで、従来の複写機では、種々の原稿に
複製画像の品質を最適化した原稿モード（文字／写真モ
ード、文字モード、写真モード、地図モード等）を有
し、ユーザは複製しようとする原稿の種類に応じて原稿
モードを選択し画像を複製している。ここで、文字モー
ド、写真モードはそれぞれ文字のみ、写真のみの原稿を
対象としたモードで、文字と写真が混在している場合は
文字／写真モードを使用する。文字／写真モードでは、
装置が原稿の文字領域と写真領域とを自動的に領域識別
し、前述したように文字、写真それぞれの領域に適した
画像品質を実現するようになっている。

【０００５】このように複写機では、不特定多数の原稿
を対象としており、画像の内容が一律な場合は、文字モ
ードや写真モードなどの原稿モードで適切なモードをユ
ーザが選択し画像を出力している。また、文字と写真が
混在している場合は原稿モードとして文字／写真モード
を選択し、装置は自動的に領域を識別して最適な画質を
得るような画像処理がなされている。

【０００６】しかしながら、文字／写真モードで装置で
行われる領域の識別は、必ずしも完全な識別精度を有し
ているわけではなく、誤った識別をすることがある。こ
の識別を誤ると、画像処理の条件によっては、誤識別し
た領域は非常に画像の品質が劣化したり、また同じ領域
として識別される領域が誤って識別されると両者に境界
で画像品質が異なってしまうという問題が起こる。ま
た、このような誤識別の問題を低減するために、識別さ
れるカテゴリ（例えば、文字と写真）間で処理の差異を
小さくして、識別を誤った場合でも、誤識別による画質
の劣化をできるだけ目立たなくするような工夫がされて
いる。しかし、識別される複数のカテゴリ間の処理の差
異を小さくすれば小さくするほど、正しく識別された場
合の画質の向上度は小さくなってしまう。従って、例え
ば文字のみの原稿を文字／写真モードで出力した場合の
画像品質は、たとえ正しく識別された場合でも文字モー
ドで出力した場合と比較すると劣ってしまうのが一般的
である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、文字
／写真モードで装置で行われる領域の識別は、必ずしも
完全な識別精度を有しているわけではなく誤った識別を
することがあり、画像処理の条件によっては、誤識別し
た領域は非常に画像の品質が劣化したり、また同じ領域
として識別される領域が誤って識別されると両者に境界
で画像品質が異なってしまうという問題が起こり、この
ような誤識別の問題を低減するために識別されるカテゴ
リ間で処理の差異を小さくして、識別を誤った場合でも
誤識別による画質の劣化をできるだけ目立たなくするよ
うな工夫もされているが、識別される複数のカテゴリ間
の処理の差異を小さくすれば小さくするほど正しく識別
された場合の画質の向上度は小さくなってしまうので、
例えば文字のみの原稿を文字／写真モードで出力した場
合の画像品質は、たとえ正しく識別された場合でも文字
モードで出力した場合と比較すると劣ってしまうという
問題があった。

【０００８】そこで、この発明は、領域識別で誤識別し
た際の画質の劣化を抑制すると共に最適な画質を得て画
像を形成することのできる画像形成装置を提供すること
を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明の画像形成装置
は、入力された原稿画像全体の種類を識別する識別手段
と、この識別手段で識別された識別情報に基づいて上記
原稿画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で
画像処理された原稿画像を出力する出力手段とから構成
されている。

【００１０】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
全体の種類を識別する識別手段と、上記原稿画像に対す
る画像処理条件を設定するモード情報を選択する選択手
段と、この選択手段で選択されたモード情報と上記識別
手段で識別された識別情報とに基づいて上記原稿画像の
画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理さ
れた原稿画像を出力する出力手段とから構成されてい
る。

【００１１】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
全体の種別を識別する第１の識別手段と、上記入力手段
で入力された原稿画像から画素の特徴を用いて領域を抽
出し、この抽出された領域の属性を識別する第２の識別
手段と、この第２の識別手段で識別された識別情報と上
記第１の識別手段で識別された識別情報とに基づいて上
記原稿画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段
で画像処理された原稿画像を出力する出力手段とから構
成されている。

【００１２】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、上記入力手段で入力された原稿画像
全体の種別を識別する第１の識別手段と、この第１の識
別手段で識別された識別情報をもとに上記入力手段で入
力された原稿画像を画素単位で識別する第２の識別手段
と、この第２の識別手段で識別された識別情報に基づい
て上記原稿画像の画像処理を行う処理手段と、この処理
手段で画像処理された原稿画像を出力する出力手段とか
ら構成されている。

【００１３】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
のレイアウトを解析して画像領域を分割する分割手段
と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別
して第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、上記
分割手段の分割結果または上記第１の識別手段の識別結
果の精度を判定する判定手段と、上記入力手段で入力さ
れた原稿画像全体の種別を識別して第２の識別情報を出
力する第２の識別手段と、上記判定手段の判定結果をも
とに上記第１の識別情報または第２の識別情報を選択す
る選択手段と、この選択手段で選択された上記第１の識
別情報または第２の識別情報に基づいて上記原稿画像の
画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理さ
れた原稿画像を出力する出力手段とから構成されてい
る。

【００１４】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
のレイアウトの複雑度を判定する判定手段と、上記入力
手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析して画像
領域を分割する分割手段と、この分割手段で分割された
各画像領域の種別を識別して第１の識別情報を出力する
第１の識別手段と、上記入力手段で入力された原稿画像
全体の種別を識別して第２の識別情報を出力する第２の
識別手段と、上記判定手段の判定結果をもとに上記第１
の識別情報または第２の識別情報を選択する選択手段
と、この選択手段で選択された上記第１の識別情報また
は第２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画像処理を
行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画
像を出力する出力手段とから構成されている。

【００１５】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
全体の種別を識別して識別情報を出力する識別手段と、
上記入力手段で入力された原稿画像に対して画像処理を
行う第１の画像処理手段と、上記入力手段で入力された
原稿画像に対して画像処理を行う第２の画像処理手段
と、この第２の画像処理手段から出力される処理画像と
上記第１の画像処理手段から出力される処理画像とを保
存する保存手段と、上記識別手段の識別情報に基づいて
上記保存手段に保存された上記第１の画像処理手段の処
理画像または上記第２の画像処理手段の処理画像を読み
出す読出手段と、この読出手段で読み出された上記第１
の画像処理手段の処理画像または上記第２の画像処理手
段の処理画像を出力する出力手段とから構成されてい
る。

【００１６】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
中の文字の有無により画像全体の種類を識別する識別手
段と、この識別手段で識別された識別情報に基づいて上
記原稿画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段
で画像処理された原稿画像を出力する出力手段とから構
成されている。

【００１７】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
全体の種類として一様下地画像、網点下地画像、網点写
真画像、連続写真画像のいずれかに識別する識別手段
と、この識別手段で識別された識別情報に基づいて上記
原稿画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で
画像処理された原稿画像を出力する出力手段とから構成
されている。

【００１８】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
のレイアウトを解析して画像領域を分割する分割手段
と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別
して第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、この
第１の識別手段の処理時間を計測する計測手段と、上記
入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別して第
２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記計測手
段の計測結果をもとに上記第１の識別情報または第２の
識別情報を選択する選択手段と、この選択手段で選択さ
れた上記第１の識別情報または第２の識別情報に基づい
て上記原稿画像の画像処理を行う処理手段と、この処理
手段で画像処理された原稿画像を出力する出力手段とか
ら構成されている。

【００１９】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
のレイアウトを解析して画像領域を分割する分割手段
と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別
して第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、この
第１の識別手段の処理時間を計測する計測手段と、上記
入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別して第
２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記計測手
段の計測で上記第１の識別手段の識別処理が所定時間内
に終了した場合に上記第１の識別手段から出力される第
１の識別情報を選択し、上記計測手段の計測で上記第１
の識別手段の識別処理が所定時間を超えた場合に上記第
２の識別手段から出力される第２の識別情報を選択する
選択手段と、この選択手段で選択された上記第１の識別
情報または第２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画
像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理され
た原稿画像を出力する出力手段とから構成されている。

【００２０】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
全体の種別を識別して識別情報を出力する識別手段と、
この識別手段による識別情報を画像処理に用いるパラメ
ータ情報としてマップして識別マップ情報を出力する第
１の出力手段と、この第１の出力手段から出力される識
別マップ情報をもとに複数の画像処理を行う画像処理手
段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力す
る第２の出力手段とから構成されている。

【００２１】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
全体の種別を識別して第１の識別情報を出力する第１の
識別手段と、この第１の識別手段から出力される第１の
識別情報に基づいて処理条件を変更し、上記入力手段で
入力された原稿画像を画素単位で種別を識別して第２の
識別情報を出力する第２の識別手段と、この第２の識別
手段から出力される第２の識別情報に基づいて画像処理
条件を変更し、画像処理を行う画像処理手段と、この処
理手段で画像処理された原稿画像を出力する第２の出力
手段とから構成されている。

【００２２】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
のレイアウトを解析し、一様下地、網点下地、網点、連
続写真の領域に分割する分割手段と、この分割手段で分
割された領域毎に画素単位で識別する識別手段と、この
識別手段で識別された識別情報に基づいて上記原稿画像
の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理
された原稿画像を出力する出力手段とから構成されてい
る。

【００２３】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
のレイアウトを解析して画像領域を分割する分割手段
と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別
して第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、この
第１の識別手段の処理時間を計測する計測手段と、上記
入力手段で入力された原稿画像を画素単位で種別を識別
して第２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記
計測手段の計測で上記第１の識別手段の識別処理が所定
時間を超えた場合に上記第２の識別手段から出力される
第２の識別情報を選択する選択手段と、この選択手段で
選択された上記第１の識別情報または第２の識別情報に
基づいて上記原稿画像の画像処理を行う処理手段と、こ
の処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力手
段とから構成されている。

【００２４】この発明の画像形成装置は、原稿画像を入
力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像
のレイアウトを解析して画像領域を分割する分割手段
と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別
して第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、上記
入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別して第
２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記原稿画
像に対する画像処理条件を設定するモード情報を選択す
る選択手段と、この選択手段で選択されたモード情報に
設定された画像処理条件に対応する上記第１の識別手段
から出力される第１の識別情報、または上記第２の識別
手段から出力される第２の識別情報に基づいて上記原稿
画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像
処理された原稿画像を出力する出力手段とから構成され
ている。

【００２５】

【発明の実施の形態】以下、この発明の一実施の形態に
ついて図面を参照して説明する。

【００２６】電子複写機は、通常、スキャナ等の画像入
力手段、画像処理手段、プリンタ等の画像出力手段とか
ら構成されている。また、電子複写機には、ユーザが各
種設定を行う操作部（コントロールパネル）が設けられ
ている。この操作部には、詳しくは後述するが画質パラ
メータ入力手段が設けられていて、自分の画質の好みに
あわせて画質の調整パラメータが入力される。

【００２７】図１は、本発明の画像形成装置の構成を概
略的に示す図である。すなわち、画像形成装置は、画像
入力手段１、ページ情報識別手段２、画像処理手段３、
及び画像出力手段４から構成されている。

【００２８】また、この画像形成装置には、ユーザが自
分の画質の好みにあわせて画質の調整パラメータを入力
する画質パラメータ入力手段３１、画質パラメータ入力
手段３１にて入力された画質のパラメータが保存される
画質パラメータ保存手段３２、画質パラメータ保存手段
３２に保存された画質のパラメータをもとに画像処理手
段３にて処理する画質パラメータを決定する画質パラメ
ータ決定手段３３が接続されている。

【００２９】以下、図１をもとに、本発明の一実施例に
ついて詳細に説明する。

【００３０】まず、画像入力手段１は例えばカラーＣＣ
Ｄスキャナで、原稿となるカラー画像を読み取りＲ（レ
ッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）の３原色の電気
信号に縦横に分割した単位画素（例えば４００ｄｐｉ）
毎に各色８ビットのデジタルデータに変換し、それぞれ
Ｒ、Ｇ、Ｂとして出力する。

【００３１】ＲＧＢの各画像信号は、画像全体の種類を
識別するページ情報識別手段２および画像処理手段３に
入力される。

【００３２】図２は、画像処理手段３の一例であり、色
変換手段５１、空間フィルタ手段５２、墨入れ手段５
３、γ補正手段５４、階調処理手段５５により構成さ
れ、それぞれのブロックには全ブロックが出力する画像
信号とともにページ情報識別手段２が出力するページ情
報が入力される。

【００３３】色変換手段５１では、スキャナより入力さ
れたＲ、Ｇ、Ｂの各信号を以下の数１を含む式で変換
し、画像出力手段４の信号に相当するＣ（シアン）、Ｍ
（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の各信号を求める。

【００３４】Ｄｒ＝−ｌｏｇＲＤｇ＝−ｌｏｇＧＤｂ＝−ｌｏｇＢ

【００３５】

【数１】

【００３６】この演算は図３は示す回路で構成される。
色変換手段５１は、ｌｏｇの変換を行うルックアップテ
ーブル（ＬＵＴ）６１ａ〜６１ｃ、３×３のマトリクス
演算を行う９個の乗算器６２ａ〜６２ｉと３個の加算器
６３ａ〜６３ｃとにより構成される。

【００３７】色変換手段５１では、ページ識別信号の使
用方法が例えば以下のようになる。まず、ページ識別情
報として、一様下地（文字がある）、網点下地（文字が
ある）、網点写真（写真のみ）、連続写真（写真のみ）
として定義する。この４種の画像において、一般に印画
紙を用いる連続写真の場合は青みが強くなることが知ら
れている。従って、連続写真の場合のみ色再現性を変え
ることが望ましい。色再現性を変えるためには、前記、
色変換マトリクスの係数ａ₁₁〜ａ₃₃を変える事が必要で
ある。つまり、連続写真用の係数ａ₁₁〜ａ₃₃とその他の
画像用の係数ａ ₁₁〜ａ₃₃を用意して、ページ識別情報を
もとに切り換えることを行なう。

【００３８】空間フィルタ手段５２は、例えば、図４に
示すような高域成分算出部７１、高域成分の重みを演算
する乗算部７２、原画像との減算部７３とにより構成さ
れる。高域成分演算部７１は、例えば３×３のラプラシ
アンフィルタを演算して原画像の高域成分を強調するも
のであり、図５に示すようなフィルタで構成される。

【００３９】図６は、空間フィルタ手段５２の具体的な
回路構成例を示すもので、高域成分算出部７１は、フリ
ップフロップ回路７１ａ〜７１ｆ、乗算器７１ｇ〜７１
ｐ、及び加算器７１ｑとから構成される。この回路が、
Ｃ、Ｍ、Ｙの各色毎に必要となる。ここで、重み係数Ｋ
が画質パラメータ決定手段３３により決定された画質パ
ラメータとなり、この重み係数Ｋを調整することによ
り、画像の鮮鋭度を調整することが可能となる。

【００４０】この空間フィルタ手段５２におけるページ
識別情報の利用方法は、図５に示されるフィルタの係数
または重み係数Ｋをページ識別情報をもとに変更する方
法である。例えば、一様下地や連続写真ではフィルタの
重み係数Ｋを大きくし、網点下地や網点写真では網点モ
アレを抑制するために重み係数Ｋを小さく設定する。

【００４１】墨入れ手段５３は、Ｃ（シアン）、Ｍ（マ
ゼンタ）、Ｙ（イエロー）の信号からＣ（シアン）、Ｍ
（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の信号
を生成する処理であり、例えば下式で示すＵＣＲの処理
で行われる。

【００４２】Ｋ＝ａ×ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）Ｃ‘＝Ｃ−ＫＭ‘＝Ｍ−ＫＹ‘＝Ｙ−Ｋａ：墨の量を決定するパラメータこの演算は、例えば図７に示す回路で構成される。この
回路は、比較器８１ａ，８１ｂ、セレクタ８２ａ，８２
ｂ、減算器８３ａ〜８３ｃとから構成される。

【００４３】この墨入れ手段５３でのページ識別利用方
法は、例えば墨率ａを画像の種別毎に変える方法があ
る。文字がある場合の一様下地や網点下地では墨率ａを
大きく設定する事により、黒い文字がより単色の黒で再
現され易くなり、文字の再現を向上することができる。
網点写真や連続写真の場合は、墨率ａを小さ目にして色
再現性を重視する。

【００４４】γ補正手段５４は、Ｃ、Ｍ、Ｙの各色のプ
リンタ部の濃度特性を補正したり、ユーザが濃度を調整
する際に使用するブロックであり、最も簡単な構成とし
ては図８に示すような入力８ビット、出力８ビットのル
ックアップテーブル（ＬＵＴ）９０となる。このテーブ
ルには、例えば図９に示される様な濃度変換カーブが設
定される。デフォルトでは例えば０のカーブ（入力と出
力とが等しくなるカーブ）が設定され、ユーザが濃度を
調整すると決定された画質パラメータに応じて、−３〜
＋３に対応する濃度カーブが選択され設定される。

【００４５】γ補正手段５４では、ページ識別情報によ
り次のような設定方法がある。例えば、文字がある場合
の一様下地や網点下地の場合は、γ補正として用いるγ
カーブとして高γなテーブルを用意してセットする。そ
うすることにより、文字の再現性が向上する。一方、網
点写真や連続写真では階調再現性を重視した入出力がリ
ニアなテーブルを設定するとよい。

【００４６】階調処理手段５５は、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各８
ビットの信号を例えば１ビット（２値）に変換する処理
であり、代表的な方法として「誤差拡散法」がある。

【００４７】「誤差拡散法」は、注目画素の濃度に、既
に２値化した周辺画素の２値化誤差にある重み係数を乗
じたものを加え、固定閾値で２値化する方法である。図
１０は「誤差拡散法」による２値化処理の構成ブロック
図である。図１０において、４０は入力画像信号、４１
は注目画素の画像情報を補正する補正手段、４１１は補
正画像信号、４２は補正された注目画素の画像情報を２
値化する２値化手段、４２１は２値化画像信号、４３は
２値化された注目画素の２値化誤差を算出する２値化誤
差算出手段、４３１は２値化誤差信号、４４は重み誤差
を算出するための重み係数を記憶する重み係数記憶手
段、４５は２値化誤差算出手段４３で算出した２値化誤
差に重み係数記憶手段４４の重み係数を乗じて重み誤差
を算出する重み誤差算出手段、４５１は重み誤差信号、
４６は重み誤差算出手段４５で算出した重み誤差を記憶
する誤差記憶手段、４６１は画像補正信号である。以
下、「誤差拡散法」の２値化処理を詳細に説明する。

【００４８】γ補正手段５５の入力画像信号４０は、補
正手段４１において、後述する画像補正信号４６１によ
り補正処理を行い、補正画像信号４１１を出力する。補
正画像信号４１１は、２値化手段４２において、２値化
閾値Ｔｈ（例えば８０ｈ：ｈはｈｅｘで１６進数である
ことを示す）と比較処理を行い、補正画像信号４１１が
２値化閾値Ｔｈより大きければ２値化画像信号４２１と
して“１”（黒画素）を出力し、小さければ“０”（白
画素）を出力する。２値化誤差算出手段４３では、補正
画像信号４１１と２値化画像信号４２１（ただし、ここ
では２値化画像信号が“０”のときは０ｈ、“１”のと
きはｆｆｈとする）との差を算出し、これを２値化誤差
信号４３１として出力する。重み誤差算出手段４５で
は、２値化誤差信号４３１に重み係数記憶手段４４の重
み係数Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ（ただし、Ａ＝７／１６、Ｂ＝１
／１６、Ｃ＝５／１６、Ｄ＝３／１６）を乗じた重み誤
差４５１を算出する。ここで、重み係数記憶手段４４に
おける＊は注目画素の位置を示し、注目画素の２値化誤
差に重み係数Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを乗じて、注目画素の周辺
４画素（重み係数Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの位置に対応する画
素）の重み誤差を算出する。誤差記憶手段４６は、重み
誤差算出手段４５で算出した重み誤差４５１を記憶する
ためのものであり、重み誤差算出手段で算出した４画素
分の重み誤差は、注目画素＊に対してそれぞれｅＡ、ｅ
Ｂ、ｅＣ、ｅＤの領域に加算して記憶する。前述した画
像補正信号４６１は、＊の位置の信号であり、以上の手
順で算出した計４画素分の重み誤差の累積した信号であ
る。

【００４９】以上の階調処理手段５５の説明では出力が
２値の場合を説明したが、２値化の閾値Ｔｈを複数個用
意し、入力画像信号と比較処理する事により、２値の場
合と同様に多値化を行なう事が可能である。

【００５０】階調処理手段５５では、例えば、次のよう
にページ識別情報を利用する。まず、図１１の（ａ）、
（ｂ）にそれぞれ階調処理手段５５が出力する２通りの
場合を示す。

【００５１】図１１の（ａ）は、画像出力手段４の図示
しないレーザ変調部を２画素単位で変調する場合で、図
から判断できるように解像性は１／２となるが、同じ階
調レベルであっても画素サイズが大きいため階調出力は
記録の変動に強く安定した出力が可能となる。

【００５２】一方、図１１（ｂ）は、１画素単位でレー
ザーを駆動する場合であり、濃度変動の安定性には欠け
るが解像性は高くなる。つまり、文字がある場合の一様
下地や網点下地の場合には、解像性の高い１画素変調方
式を使用し、網点写真や連続写真の場合は、濃度安定性
の高い２画素変調方式を使用する。

【００５３】以上、各処理におけるページ識別情報の利
用方法の一例を示したが、利用方法はこの限りではな
く、様々な方法が考えられる。

【００５４】以上が、画像処理手段３の構成例であり、
上記のように処理されたＣ（シアン）、Ｍ（マゼン
タ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の各信号は、画
像出力手段４に入力され、用紙に記録し出力される。

【００５５】次に、ページ情報識別手段２の実施形態に
ついて詳細に説明する。

【００５６】図１２にページ情報識別手段２の構成例を
示す。ページ情報識別手段２は領域識別手段２１および
原稿種別判定手段２２により構成される。

【００５７】ページ情報識別手段２は、文書画像を取り
込み、これに対して領域識別手段２１において各画素お
よび近傍画素のデータの状況から物理的あるいは論理的
に連結しているものを一つの領域として抽出したのち、
個々の領域の画像上の位置、大きさ、形状、構造、濃度
分布等の特徴量を計測し、その計測結果を予め定められ
たルールに基づいて文書構成要素として文字、写真、網
点などの属性を持った領域として識別する。その属性情
報等をもとに原稿種別判定手段２２において入力された
文書画像全体の特徴から文書の種類を決定し、文書の種
類にしたがって画像データ形式の変換を行うことが可能
となる。

【００５８】続いて、ページ情報識別手段２の具体的な
実施例について、図面を参照して説明する。

【００５９】領域識別手段２１は、画像入力手段１にお
いて入力された画像データから文字を持った画素を領域
するものである。

【００６０】まず、画像入力手段１において入力された
画像データに対して、周辺画素の濃度差や彩度などの状
態によって複数の２値の画像データに分離し、その画像
より文字や図形等が物理的にあるいは論理的に連結され
ている各領域に分割して抽出し、その領域の位置、大き
さ、形状、構造、濃度分布等の特徴量を計測して、文書
要素としての属性を決定する。

【００６１】文書要素の種類として、文字、写真、図、
表、網点などがあげられる。複数の２値の画像データに
分離する具体的な手法として、既に公知となっているも
のがあり、例えば、特願平１０−０５３３１７号で開示
されている手法により実現しても良い。この場合、画像
分離の出力として、文字画像、中間調画像、下地画像、
網点画像、カラー画像、グレー画像、黒画像の７つの２
値分離画像データが生成される。

【００６２】また、文書要素の抽出および識別の具体的
な手法として、既に公知となっているものがあり、例え
ば、特願平８−３４７０２号で開示されている手法によ
り実現しても良い。領域識別手段２１では、単一画像デ
ータからだけではなく、複数画像データでの特徴量をル
ールにしたがって統合し、入力された画像データの領域
属性を決定する。例えば、文字画像と中間調画像の双方
から同じ位置に領域が抽出された場合、その領域の種類
や領域の大きさはどれだけなのかを決定する。具体的な
例として、文字画像上に写真領域が存在し、同じ位置に
中間調画像に中間調画素が存在する場合、階調写真領域
と決定する。複数画像データからの領域属性決定の具体
的な手法として、既に公知となっているものがあり、例
えば、特願平１０−０５３３１７号で開示されている手
法により実現しても良い。

【００６３】原稿種別判定手段２２は、詳細は後述する
が、領域識別手段２１において文字、写真、図、表、網
点などと領域毎に識別された結果から、網点、写真とい
ったキーとなる領域の有無や、矩形領域の重なりの度合
いから文書構造としての複雑さなどといった特徴量を求
めることにより、入力された画像データがどのような種
類の文書であるのか判定を行う。

【００６４】ここで言う画像データの種類とは、例え
ば、１下地が一様であって、文字、図、表などしか存在し
ないもの。

【００６５】２下地に網点があり、文字、図、表など
しか存在しないもの。

【００６６】３網点写真しか存在しないもの。

【００６７】４連続写真しか存在しないもの。

【００６８】５文字、図、表のうち少なくとも一つと
網点写真が混在していて、なおかつ矩形で領域を抽出す
ることが可能なもの、または文字、図、表、網点のうち
少なくとも一つと連続写真が混在し、なおかつ矩形で領
域を抽出することが可能なもの。

【００６９】６文字、図、表のうち少なくとも一つと
網点写真が混在していて、なおかつ矩形で領域を抽出す
ることが不可能なもの、または文字、図、表、網点のう
ち少なくとも一つと連続写真が混在し、なおかつ矩形で
領域を抽出することが不可能なもの。

【００７０】などである。

【００７１】図１３は、図１２に示したページ情報識別
手段２における処理手順の例を示すフローチャートであ
る。このフローチャートを参照しながら図１２の構成と
あわせて本発明による画像形成装置の処理の流れを説明
する。

【００７２】まず、入力画像を画像入力部１により取り
込む（ステップＳＴ２０１）。すなわち、スキャナ等の
画像入力装置を利用して書類から画像を読み取り、画像
入力部１により画像データに変換する。

【００７３】領域識別手段２１において、画像入力装置
から１ライン分、または数ライン分ずつ読み取り、周辺
画素の濃度差や彩度などの画素ごとの状態によって複数
の２値画像データに分離され、文字や図形等が物理的に
あるいは論理的に連結されている各領域毎に分割して抽
出し、その領域の位置、大きさ、形状、構造、濃度分布
等の特徴量を計測して、領域の種類や重要度等の識別を
行ない、その結果、文字、写真、図、表、網点領域を抽
出する（ステップＳＴ２０２）。入力された画像の全画
素に対して処理が終了するまで繰り返す（ステップＳＴ
２０３）。

【００７４】すべての画素属性が決定した後、原稿種別
判定手段２２において、文字、写真、図、表、網点など
と領域毎に識別された結果から、網点、写真と言ったキ
ーとなる領域の有無や、矩形領域の重なりの度合いから
文書構造としての複雑さなどといった特徴量を求めるこ
とにより、入力された画像データがどのような種類の文
書であるのか判定を行なう（ステップＳＴ２０４）。な
お、原稿種別判定手段２２における具体的な処理内容の
詳細は、図１４を参照して後述する。

【００７５】そして、図１に示すこのページ情報識別手
段２で入力された画像データの文書としての種類を決定
した後、画像処理手段３において文書種類にしたがった
画像データ形式の変換処理を行い（ステップＳＴ２０
５）、変換処理された画像データを出力する（ステップ
ＳＴ２０８）。

【００７６】図１４は、本発明の画像形成装置における
原稿種別判定部２２の原稿種別判定処理の詳細を示すフ
ローチャートであり、図１３に示したステップＳＴ２０
４で行われる処理のフローチャートである。原稿種別判
定処理は、画素毎の領域種別結果を利用して、入力され
た画像データが文書としてどのような種類なのかを判定
する処理である。

【００７７】まず、本処理において分類する文書種類の
一例を説明する。

【００７８】一様下地原稿の文書とは、写真領域と網点
領域が存在しないものをさす。したがって文字領域の
み、または何もかかれていない白紙の状態のいずれかが
これに該当する。

【００７９】網点下地原稿とは、網点領域が存在し、か
つ網点領域内に文字領域が存在するものをさす。

【００８０】網点写真原稿とは、網点領域が存在し、か
つ網点領域内に写真領域が存在し、かつ文字領域が存在
しないものをさす。

【００８１】連続階調写真原稿とは、網点領域と文字領
域が存在せず、かつ写真領域のみが存在するものをさ
す。

【００８２】矩形識別原稿とは、一様下地原稿、網点下
地原稿、網点写真原稿、連続階調写真原稿のいずれの条
件に当てはまらなく、かつ複雑なレイアウト構造をもっ
ていないで、文字、網点、写真、図表等の領域毎に分割
が可能なものをさす。

【００８３】なお、複雑なレイアウト構造を持ち、文
字、網点、写真、図表等の領域毎に分割が不可能なもの
は識別不能原稿として、他の原稿と区別する。

【００８４】図１４において、画素属性データ１５１は
領域識別手段２１において識別された複雑画像データの
領域の種類や重要度を用いて、入力された画像データの
画素ごとの属性を決定したもので、各々の文書要素ごと
の領域として表されている。

【００８５】まず、画素属性データ１５１からデータを
読み取り、網点領域が存在するか調べる（ステップＳＴ
３０１）。網点領域が存在する場合、次に写真領域が存
在するか調べる（ステップＳＴ３０２）。写真領域が存
在する場合、さらに文字領域が存在するか調べる（ステ
ップＳＴ３０３）。もし文字領域が存在するなら、矩形
識別候補原稿１５２となる。矩形識別候補原稿１５２
は、この後レイアウト構造の複雑さを検証する処理を行
ない、矩形識別原稿または識別不能原稿に分類する。こ
の処理の詳細な説明は図１５を用いて後述する。

【００８６】ステップＳＴ３０３にて文字領域が存在し
ない場合、網点写真原稿１５３となる。

【００８７】ステップＳＴ３０２にて写真領域が存在し
ない場合、網点領域内に文字領域が存在するか調べる
（ステップＳＴ３０４）。網点領域内に文字領域が存在
する場合、網点下地原稿１５４となる。

【００８８】網点領域内に文字領域が存在しない場合、
さらに網点領域外に文字領域が存在しないか調べる（ス
テップＳＴ３０５）。網点領域外に文字領域が存在しな
い場合、網点写真原稿１５３となる。網点領域外に文字
領域が存在する場合、矩形識別候補原稿１５２となる。

【００８９】ステップＳＴ３０１にて網点領域が存在し
ない場合、写真領域が存在するか調べる（ステップＳＴ
３０６）。写真領域が存在しないばあい、一様下地原稿
１５６となる。写真領域が存在する場合、さらに文字領
域が存在するか調べる（ステップＳＴ３０７）。文字領
域が存在しない場合、連続階調写真原稿１５５となる。
文字領域が存在する場合、矩形識別候補原稿１５２とな
る。

【００９０】以上の処理によって、入力画像データは、
矩形識別候補原稿１５２、網点写真原稿１５３、網点下
地原稿１５４、連続階調写真原稿１５５、一様下地原稿
１５６のいずれかに決定される。

【００９１】図１５は、本発明の画像形成装置における
原稿種別判定手段２２の原稿種別判定処理の詳細を示す
フローチャートであり、図１４に示した矩形識別候補原
稿１５２に対して行われる処理のフローチャートであ
る。

【００９２】矩形識別候補原稿１５２と判定された場
合、レイアウト構造の複雑さを検証する処理を行ない、
矩形識別原稿または識別不能原稿に分類するが、その際
のレイアウト構造の複雑さを測る指標の一例として、矩
形領域の重なり度合いを計測しても良い。直接、矩形の
重なりを検証しても良いが、矩形領域の数が多くなる
と、比較する回数が劇的に増加することが想定される。
そこで重なり度合いを予め用意した２次元の投票空間に
矩形サイズを投票し、その投票空間の状態から推定して
も良い（ステップＳＴ４０１）。

【００９３】この投票空間は、矩形領域の重なり度合い
を計測するためのものであるため、解像度は元の画像の
解像度より低いもので良い。投票は、矩形領域の座標位
置を投票空間の座標位置に変換した個所にその領域の矩
形サイズなどの特徴を加算することによりなされる。矩
形サイズの例としては、矩形の幅や高さや面積値などの
いずれかを用いることが可能である。また、矩形領域の
属性、つまり文字、写真、図表、網点などの属性にした
がって投票値に重みを付けても良い。例えば、写真や図
表のように、レイアウト構造に大きな影響を与える属性
は重み付けを大きくし、文字などは重み付けを小さくす
ると、写真や図表の重なった領域の投票値は大きくな
る。レイアウト構造の複雑さを考慮すると、写真や図表
の重なりというのは複雑なものに分類される。したがっ
て、この場合は複雑なものと見做しやすくなる。また、
処理をより高速に行うために、投票する矩形領域を制限
することも可能である。例えば、小さな文字領域はレイ
アウト構造を判定する際に大きな影響を与えるものでは
ないことがある。このような場合、投票する矩形サイズ
を制限することで、投票回数の削減が図られ、その結果
高速になることが予想される。ただし、画像データに存
在する文字領域が小さな文字領域のみで構成されている
場合は、一概に除外することはできない。そのような場
合、領域識別手段２１の出力である画素属性データの状
態によって制限を調整することも可能である。

【００９４】投票空間への矩形サイズの投票がすべて終
了した後、投票空間の特徴量の計測を行う（ステップＳ
Ｔ４０２）。特徴量としては、例えば最大値や分散など
の統計量を用いても良いし、投票空間を多値画像と見做
して、２値化処理を行った後、領域の抽出を行っても良
い。前者の場合、算出した結果と予め設定しておいた閾
値との比較によって判定することが可能であり、後者の
場合、抽出された領域の図形的特徴を計測することで判
定することが可能である。ステップＳＴ４０２では、前
者の例を用いている。この場合、最大値ｍａｘまたは分
散値ｖａｒが閾値ａまたはｂより小さいとき、レイアウ
ト構造は複雑ではないと見做し矩形識別原稿１５７と判
定し、逆に大きい場合、レイアウト構造は複雑と見做し
識別不能原稿１５８と判定する（ステップＳＴ４０
３）。

【００９５】以上が原稿種別判定手段２２の詳細な説明
であり、その結果、入力画像データは、網点写真原稿１
５３、網点下地原稿１５４、連続階調写真原稿１５５、
一様下地原稿１５６、矩形識別原稿１５７、識別不能原
稿１５８のいずれかに決定される。

【００９６】図１６は、本発明の画像形成装置の画像処
理手段３における画像変換処理の詳細を示すフローチャ
ートであり、図１３に示したステップＳＴ２０５で行わ
れる処理のフローチャートである。画像変換処理は、原
稿種別判定結果を利用して、入力された画像データの形
式を変更する処理である。

【００９７】原稿種別情報１６１は、原稿種別判定部２
２の出力で、入力画像データの種類を表し、網点写真原
稿１５３、網点下地原稿１５４、連続階調写真原稿１５
５、一様下地原稿１５６、矩形識別原稿１５７、識別不
能原稿１５８のいずれかである。

【００９８】まず、原稿種別情報１６１が識別不能原稿
であるか調べる（ステップＳＴ５０１）。識別不能原稿
でない場合、次に矩形識別原稿であるか調べる（ステッ
プＳＴ５０２）。矩形識別原稿である場合、領域識別手
段２１で得られた画素属性の情報を利用して、入力画像
データに対して矩形領域毎に画像変換処理を行う（ステ
ップＳＴ５０３）。

【００９９】画像変換処理として、例えば、解像度、圧
縮率、色数などがある。予め画素属性毎にデータ変換処
理のルールを設定しておき、そのルールにしたがって画
像変換処理を行わせても良い。例えば、網点写真領域や
連続写真領域の場合、解像度を低くする変換を行った
り、圧縮率を上げても著しい画像劣化は見られない場合
があり、情報量の削減が可能となる。また、文字領域で
黒文字しか存在しない場合、多値データを２値に変換す
ることで同様に情報量の削減が可能となる。このように
予め画素属性毎に画像変換処理のルールを設定しておく
ことで、効率の良い画像データに変換することが可能と
なる。

【０１００】画像変換処理の結果、変換画像データ１６
２として出力する。

【０１０１】また、ステップＳＴ５０２で矩形識別原稿
でない場合、画像全体に一様な画像変換処理を行う（ス
テップＳＴ５０４）。一様な画像変換処理として、例え
ば、原稿種別情報１６１が網点写真原稿や連続階調写真
であった場合、解像度を低くする変換を行ったり、圧縮
率を上げても著しい画像劣化は見られない場合があり、
情報量の削減が可能となる。また、原稿種別情報１６１
が一様下地原稿で黒文字しか存在しない場合、多値デー
タを２値に変換することで同様に情報量の削減が可能と
なる。このようにステップＳＴ５０３と同様に画像の種
類毎に画像変換処理のルールを設定しておくことで、効
率の良い画像データに変換することが可能となる。なお
この場合、ステップＳＴ５０３のように矩形領域毎に画
像変換処理を行わないで、画像全体に同一の処理を施す
ため、高速に行えるという利点がある。

【０１０２】画像変換処理の結果、ステップＳＴ５０３
と同様に変換画像データ１６２として出力する。

【０１０３】また、ステップＳＴ５０１で識別不能原稿
である場合、領域識別部１０２で得られた画素属性の情
報を利用した画像変換処理は行わないで、入力画像デー
タをそのまま補正画像データとして出力する（ステップ
ＳＴ５０５）。なお、画像変換処理（ステップＳＴ５０
３およびステップＳＴ５０４）は解像度、圧縮率、色数
など入力画像データに対して処理を行うものだけではな
く、先に説明したように、属性の領域情報を画像データ
に変換する処理でも良い。

【０１０４】このように、領域識別した結果から入力画
像データの種類を判定して、判定された画像データの種
類にしたがって画像変換処理を行うことで、画質の劣化
が少ない効率的な画像データに変換することが可能とな
る。

【０１０５】以上の説明では、画像処理手段の各処理の
処理条件の決定にページ識別情報のみを使う例を示した
が、ページ識別情報とともに矩形識別情報を使う方法を
以下に説明する。

【０１０６】図１７は、画像処理手段の各処理の処理条
件として、ページ識別情報と矩形識別情報を使う場合の
構成例である。図１の構成に対して、領域識別手段６が
追加されており、ページ情報識別手段２が出力するペー
ジ識別情報とともに、領域識別手段６が出力する矩形識
別情報が画像処理手段７に入力される。ページ識別情報
と矩形識別情報の２つの情報を使うことにより、画像処
理手段７ではより子細なパラメータ設定が可能となる。

【０１０７】例えば、ページ識別情報を図１８の（ａ）
に示す情報とする。ここで、「０．領域識別」は、領域
識別手段６が出力する矩形識別情報が有効であることを
示し、一方、「１．一様下地〜４．連続写真」は、ペー
ジ情報識別手段２が出力するページ識別情報が有効であ
る事を示すものとする。

【０１０８】ページ識別情報が「０．領域識別」の場合
は、領域識別手段３の矩形単位の識別結果を用い、画像
処理手段３では、矩形単位に画像処理の条件を変更す
る。一方、ページ識別情報が「１．一様下地〜４．連続
写真」の場合は、この情報をページ単位の識別情報とし
て用い、画像処理手段４では、この情報を元に画像処理
条件を設定し、画像単位で一律の処理を実行する。この
ようにページ識別情報を利用すると、従来は画像を複写
する装置の動作モード（複写対象となる原稿の種類に応
じた動作モード）として図１８の（ｂ）に示す５種類が
一般的であったが、図１８の（ｃ）に示すような自動モ
ード（画像単位で一律の処理を実行するモードと矩形や
画素の単位で処理条件を変更して処理を実行するモード
をページ識別情報をもとに自動的に選択して出力するモ
ード）を設けることが可能となり、文字／写真モード以
上に高画質な画像を得ることができる。

【０１０９】ページ識別情報が「５．識別不能」である
場合は、「０．領域識別〜４．連続写真」の場合のいず
れもが無効であることを意味しており、いずれの識別情
報も利用できない。従って、画像処理手段７では、識別
情報を用いずに画像全体で一律の処理を行なうか、ある
いは次に説明する方法で、画素単位に画像の種別を識別
し画像処理を行なう。

【０１１０】図１９は、画素単位で識別を行ない画像処
理を実施する場合の画像処理手段７の構成の一例であ
る。

【０１１１】図１９に示す画像処理手段７は、図２に示
したページ識別情報を入力する場合の画像処理手段３に
対して、画素単位識別手段５６が追加された構成とな
る。図２の構成では、画像全体に対して一律のページ識
別情報が、色変換手段５１〜階調処理手段５５に入力さ
れ、各画像処理はそのページ識別情報をもとに画像処理
条件を決定した。図１９に示す画像処理手段７の構成で
は、ページ識別情報にかわって、画素単位識別手段５６
が入力された画像情報をもとに画素単位で画像の種別を
識別し、その識別情報をもとに各画像処理ブロックで画
像処理条件を設定して処理を行なう。

【０１１２】画素単位識別手段５６での処理方法とし
て、例えば、文字、写真、網点写真の３領域を分離する
方法として、文献「網点写真の識別処理方法」（電子情
報通信学会論文誌‘８７／２Ｖｏｌ．Ｊ７０−ＢＮ
ｏ．２）において、「ブロック分離変換法」（Block Se
parate Transformation Method：ＢＳＥＴ法）がある。

【０１１３】この方法は、対象画像をブロックに分割
し、ブロック内の濃度変化により３領域を分離する方法
である。その際、写真はブロック内の濃度変化が小さ
い。

【０１１４】文字及び網点写真はブロック内の濃度変化
が大きい。

【０１１５】文字は濃度変化の周期が大きい。

【０１１６】網点写真は濃度変化の周期が小さい。

【０１１７】といった濃度変化の性質を利用する。

【０１１８】以下に、その詳細を説明する。

【０１１９】（１）対象画像を（ｍ×ｎ）画素のブロッ
クに分割する。

【０１２０】（２）ブロック内の最大濃度信号Ｄｍａｘ
と最小濃度信号Ｄｍｉｎを求め、ブロック内最大濃度差
信号ΔＤｍａｘを算出する。

【０１２１】（３）あらかじめ設定した閾値Ｔｈ１とΔ
Ｄｍａｘとを比較し、以下の条件で写真領域と非写真領
域（文字および網点写真領域）とを分離する。

【０１２２】 ΔＤｍａｘ ≦ Ｔｈ１・・・写真領域 ΔＤｍａｘ＞Ｔｈ１・・・非写真領域（４）ブロック内信号の平均信号Ｄａでブロック内各画
素を二値化（０／１）する。

【０１２３】（５）ブロック内主走査方向に連続する画
素間の０／１変化回数Ｋｈを求める。同様に副走査方向
についても変化回数Ｋｖを求める。

【０１２４】（６）あらかじめ設定した閾値Ｔｈ２とＫ
ｈ、Ｋｖとを比較し、以下の条件で文字領域と網点写真
領域を分離する。

【０１２５】Ｋｈ≧Ｔｈ２かつＫｖ≧Ｔｈ２・・・網点写
真領域Ｋｈ＜Ｔｈ２またはＫｖ＜Ｔｈ２・・・文字領
域以上の手順で、文字、写真、網点写真領域を分離するこ
とが可能となる。

【０１２６】図２０は、画素単位識別手段５６の回路構
成例であり、図２１に示す４×４のウィンドウ（斜線部
が注目画素をあらわす）における最大濃度差ΔＤｍａｘ
を算出する回路である。この回路は、セレクタ１２ａ、
比較器１２ｂ〜１２ｇ、減算器１２ｈとから構成されて
いる。

【０１２７】ページ識別情報を使用して、画素単位識別
手段５６の処理条件を設定する事も識別精度を向上する
ために有効な方法である。

【０１２８】図２２は、ページ識別情報を画素単位識別
手段８で利用する場合の構成である。ページ情報識別手
段２の動作は既に説明したとおりであるが、画素単位識
別手段８は、画像入力手段１の入力画像データとともに
ページ識別情報を入力し、ページ識別情報をもとに識別
のためのパラメータを設定する。

【０１２９】まず、ページ識別情報として図１８の
（ｄ）に示す４つの情報を出力し、画素単位の識別方法
として、前述した最大濃度差ΔＤｍａｘを用いて文字領
域を識別する場合について説明する。最大濃度差ΔＤｍ
ａｘを用いた場合には、網点領域と文字領域の分離が難
しいことが知られている。従って、ページ識別情報を用
いて、一様下地領域では閾値Ｔｈ＝ｔｈ１、網点写真領
域ではＴｈ＝ｔｈ２、網点写真および連続写真領域では
Ｔｈ＝ｔｈ３（ただし、ｔｈ１＞ｔｈ２＞ｔｈ３≒０と
する）のように設定する。このように設定すれば、写真
領域において文字領域と誤って識別されることはなくな
り、また、識別の難しい網点下地領域の文字について
も、非文字領域の誤識別を低減することが可能となり、
非常に有効な画素単位の識別を行なうことができる。

【０１３０】また、図１８の（ａ）では、ページ識別情
報として「６．タイムオーバー」が設けられている。図
１２に示す原稿種別識別手段２２は、ソフトウェアで行
なう方法が適しており、そのため入力される原稿の種類
に応じて処理の時間が異なる。従って、本画像形成装置
が要求する処理時間以内に識別処理が終了しない場合が
ある。ページ識別情報の「６．タイムオーバー」は、シ
ステムが定めた規定の処理時間以内に識別処理が終わら
ない場合に設定される。このような場合には、画像処理
手段７は、例えば既に説明した図１９に示すように、ペ
ージ識別情報を使用せずに、画素単位に識別を行ない、
この識別情報をもとに各画像処理を行なうことが可能で
ある。

【０１３１】また、原稿種別識別手段２２では、図１８
の（ａ）に示すように「５．識別不能」といった情報を
出力する。これは、識別処理のフローが図１５における
ステップＳＴ４０３となった場合である。

【０１３２】図２３、図２４はこのような場合の実施の
構成である。

【０１３３】図２３における画像形成装置は、画像入力
手段１、ページ情報識別手段２、画像分割手段１０、領
域識別手段１１、識別精度判定手段１２、選択手段１
３、画像処理手段１４、及び画像出力手段４とから構成
されている。

【０１３４】図２４における画像形成装置は、画像入力
手段１、ページ情報識別手段２、複雑度判定手段１５、
画像分割手段１６、領域識別手段１７、選択手段１８、
画像処理手段１９、及び画像出力手段４とから構成され
ている。

【０１３５】このような構成により識別精度が悪い場
合、または対象画像の複雑度が非常に大きい場合に、識
別不能と判定し、このような場合には、画像処理手段１
４または１９は、例えば既に説明した図１９に示すよう
に、ページ識別情報を使用せずに、画素単位識別を行な
い、この識別情報をもとに各画像処理を行なうことが可
能である。

【０１３６】以上説明した実施例は、ページ識別情報を
用いた場合の代表的な方法であるが、さらに図２５に他
の構成例を示す。

【０１３７】図２５における画像形成装置は、画像入力
手段１、ページ情報識別手段２、画像処理手段２５、２
６、保存／読出手段２７、記憶手段２８、及び画像出力
手段４とから構成されている。本構成では、２つの画像
処理手段２５、２６、及び画像処理手段２５，２６が出
力する処理結果を保存するための記憶手段２８を有して
おり、ページ情報識別手段２により保存された複数の画
像処理結果から選択して読み出し、画像出力するといっ
た構成である。

【０１３８】画像処理手段２５及び画像処理手段２６で
は、ページ識別情報に因らない２種類の画像処理条件、
例えば文字画像に適した画像処理パラメータと写真画像
に適した画像処理パラメータにてそれぞれ処理する。２
種類の画像処理結果はそれぞれ記憶手段２８、例えばメ
モリやＨＤＤ等に記憶され、ページ情報記憶手段２が出
力する処理結果が一様下地や網点下地の場合は画像処理
手段２５が処理した文字用の画像処理結果を保存／読出
手段２７から読み出して出力し、一方、ページ情報識別
手段２が出力するページ情報が網点写真や連続写真の場
合には、画像処理手段２６が処理した写真用の画像処理
結果を記憶手段２８から読み出して出力する。

【０１３９】このような構成では、ページ情報識別手段
２の処理と画像処理手段２５、２６の処理を並列に行な
う（つまりページ情報識別手段２の出力を待たずに画像
処理手段２５、２６で画像処理を行なう）ことが可能と
なり、画像形成装置としては高速な動作が可能となる。

【０１４０】既に説明したように、図１に示す画像処理
手段３は、図２に示す各画像処理が用いるページ識別情
報を用いるが、本装置の動作モードをあらわす原稿モー
ドとページ識別情報及び各画像処理ブロックの処理条件
の関係を図２６に示す。

【０１４１】図２６中、ページ識別結果は、図１８の
（ａ）に示すページ識別情報を示し、文字／写真、文
字、地図、印刷写真、印画紙写真は、色変換、下地処
理、・・・、階調処理の各画像処理の処理条件を示して
おり、原稿モードとしてそれぞれを選択した場合と同じ
処理条件であることを示している。同一のページ識別情
報に対する各画像処理の処理条件は必ずしも同一ではな
く、また、Ａ、Ｂ・・・といった記号は原稿モードとし
て選択した場合とは若干異なるパラメータのバリエーシ
ョンを表し、画像処理に応じて適切なグルーピングやさ
らなる切り分けが必要である。

【０１４２】以上説明したように上記発明の実施の形態
によれば、画像の内容が一律な場合は文字モードや写真
モードなどの原稿モードで適切なモードをユーザが選択
して画像を出力できるのは従来どおりであるが、文字と
写真が混在している場合は原稿モードとして文字／写真
モードを選択し、自動的に領域または画像全体をひとつ
のカテゴリとして識別して最適な画質を得る画像処理を
行うことができる。

【０１４３】さらに、文字／写真モードで装置が行う識
別は、領域の識別だけでなく、画像全体の識別情報をも
出力し、領域識別したときに誤識別した場合の画質の劣
化を抑制することができる。

【０１４４】さらに、このような誤識別の問題を低減す
るために、識別されるカテゴリ（例えば、文字と写真
等）間で処理の差異を小さくして、識別を誤った場合で
も誤識別による画質の劣化をできるだけ目立たなくする
ようなことをするが、画像全体の識別情報が出力される
ことによって画質の劣化を抑えることができ、識別され
る複数のカテゴリ間の処理の差異を小さくすれば小さく
するほど正しく識別された場合の画質の向上度は小さく
なるといったこともなくなり、従来と比較して高画質な
出力を得ることが可能となる。

【０１４５】

【発明の効果】以上詳述したようにこの発明によれば、
領域識別で誤識別した際の画質の劣化を抑制すると共に
最適な画質を得て画像を形成することのできる画像形成
装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像形成装置の構成を概略的に示すブ
ロック図。

【図２】画像処理手段の構成例を示す図。

【図３】色変換手段の回路構成の例を示す図。

【図４】空間フィルタ手段の回路構成の例を示す図。

【図５】フィルタの構成を示す図。

【図６】空間フィルタ手段の具体的な回路構成例を示す
図。

【図７】墨入れ手段の回路構成の例を示す図。

【図８】γ補正手段の構成例を示す図。

【図９】濃度変換カーブの設定を説明するための図。

【図１０】誤差拡散法による２値化処理の構成を示す
図。

【図１１】階調処理手段を説明するための図。

【図１２】ページ情報識別手段の構成例を示す図。

【図１３】ページ情報識別手段における処理手順の例を
示すフローチャート。

【図１４】原稿種別判定処理の詳細を示すフローチャー
ト。

【図１５】原稿種別判定処理の詳細を示すフローチャー
ト。

【図１６】画像変換処理の詳細を示すフローチャート。

【図１７】ページ識別情報と矩形識別情報とを使う場合
の画像形成装置の構成例を示す図。

【図１８】ページ識別情報と原稿モードとを説明するた
めの図。

【図１９】画素単位で識別を行なって画像処理を実施す
る画像処理手段の構成例示す図。

【図２０】画素単位識別手段の回路構成例を示す図。

【図２１】４×４のウィンドウを説明するための図。

【図２２】ページ識別情報を画素単位識別手段で利用す
る場合の画像形成装置の構成例を示す図。

【図２３】識別不能となった場合の画像形成装置の構成
例を示す図。

【図２４】識別不能となった場合の画像形成装置の構成
例を示す図。

【図２５】ページ識別情報を用いた場合の画像形成装置
の他の構成例を示す図。

【図２６】動作モードをあらわす原稿モードとページ識
別情報及び各画像処理ブロックの処理条件の関係示す
図。

【符号の説明】

１…画像入力手段（入力手段）２…ページ情報識別手段（識別手段）３、７、９、１４、１９、２５、２６…画像処理手段
（処理手段）４…画像出力手段（出力手段）６、１１、１７…領域識別手段（識別手段）８…画素単位識別手段（識別手段）１０、１６…画像分割手段（分割手段）１２…識別精度判定手段（判定手段）１３、１８…選択手段１５…複雑度判定手段（判定手段）２７…保存／読出手段（読出手段）２８…記憶手段（保存手段）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者小平直朗神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地株式会社東芝研究開発センター内 (72)発明者久保田浩明神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地株式会社東芝研究開発センター内Ｆターム(参考） 2C087 AA09 AA11 BA03 BA05 BA07 BB10 BD01 BD05 CA02 DA01 2H027 DB01 EC20 EE07 EF06 5C076 AA36 BA03 BA04 CA08 CA12 5C077 LL19 MM03 MP02 MP05 MP06 MP08 NN02 NN11 PP03 PP15 PP21 PP27 PP28 PP31 PP32 PP33 PP38 PP43 PP47 PP78 PQ08 PQ12 PQ18 PQ22 PQ23 RR04 RR08 RR16 SS02 SS05 TT06 5L096 AA06 AA07 BA07 CA14 DA01 EA21 EA35 EA39 EA43 FA26 FA42 FA43 FA44 FA45 GA40 GA51 KA07

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された原稿画像全体の種類を識別す
る識別手段と、この識別手段で識別された識別情報に基づいて上記原稿
画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】上記識別手段は、下地の構成により原稿
画像全体の種類を識別することを特徴とする請求項１記
載の画像形成装置。
【請求項３】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像全体の種類を識別す
る識別手段と、上記原稿画像に対する画像処理条件を設定するモード情
報を選択する選択手段と、この選択手段で選択されたモード情報と上記識別手段で
識別された識別情報とに基づいて上記原稿画像の画像処
理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項４】上記識別手段で識別された識別情報と上
記選択手段で選択されたモード情報とは異なる種類の情
報であることを特徴とする請求項３記載の画像形成装
置。
【請求項５】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別す
る第１の識別手段と、上記入力手段で入力された原稿画像から画素の特徴を用
いて領域を抽出し、この抽出された領域の属性を識別す
る第２の識別手段と、この第２の識別手段で識別された識別情報と上記第１の
識別手段で識別された識別情報とに基づいて上記原稿画
像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項６】原稿画像を入力する入力手段と、上記入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別す
る第１の識別手段と、この第１の識別手段で識別された識別情報をもとに上記
入力手段で入力された原稿画像を画素単位で識別する第
２の識別手段と、この第２の識別手段で識別された識別情報に基づいて上
記原稿画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析
して画像領域を分割する分割手段と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別して
第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、上記分割手段の分割結果または上記第１の識別手段の識
別結果の精度を判定する判定手段と、上記入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て第２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記判定手段の判定結果をもとに上記第１の識別情報ま
たは第２の識別情報を選択する選択手段と、この選択手段で選択された上記第１の識別情報または第
２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画像処理を行う
処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項８】上記分割手段は、一様下地、網点下地、
網点、連続写真の領域に分割することを特徴とする請求
項７記載の画像形成装置。
【請求項９】上記選択手段は、上記分割手段で画像領
域の分割ができない場合に上記第２の識別情報を選択す
ることを特徴とする請求項７記載の画像形成装置。
【請求項１０】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像のレイアウトの複雑
度を判定する判定手段と、上記入力手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析
して画像領域を分割する分割手段と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別して
第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、上記入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て第２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記判定手段の判定結果をもとに上記第１の識別情報ま
たは第２の識別情報を選択する選択手段と、この選択手段で選択された上記第１の識別情報または第
２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画像処理を行う
処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１１】上記選択手段は、上記判定手段で複雑
度が高いと判定された場合に上記第２の識別情報を選択
することを特徴とする請求項１０記載の画像形成装置。
【請求項１２】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て識別情報を出力する識別手段と、上記入力手段で入力された原稿画像に対して画像処理を
行う第１の画像処理手段と、上記入力手段で入力された原稿画像に対して画像処理を
行う第２の画像処理手段と、この第２の画像処理手段から出力される処理画像と上記
第１の画像処理手段から出力される処理画像とを保存す
る保存手段と、上記識別手段の識別情報に基づいて上記保存手段に保存
された上記第１の画像処理手段の処理画像または上記第
２の画像処理手段の処理画像を読み出す読出手段と、この読出手段で読み出された上記第１の画像処理手段の
処理画像または上記第２の画像処理手段の処理画像を出
力する出力手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１３】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像中の文字の有無によ
り画像全体の種類を識別する識別手段と、この識別手段で識別された識別情報に基づいて上記原稿
画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１４】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像全体の種類として一
様下地画像、網点下地画像、網点写真画像、連続写真画
像のいずれかに識別する識別手段と、この識別手段で識別された識別情報に基づいて上記原稿
画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１５】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析
して画像領域を分割する分割手段と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別して
第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、この第１の識別手段の処理時間を計測する計測手段と、上記入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て第２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記計測手段の計測結果をもとに上記第１の識別情報ま
たは第２の識別情報を選択する選択手段と、この選択手段で選択された上記第１の識別情報または第
２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画像処理を行う
処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１６】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析
して画像領域を分割する分割手段と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別して
第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、この第１の識別手段の処理時間を計測する計測手段と、上記入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て第２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記計測手段の計測で上記第１の識別手段の識別処理が
所定時間内に終了した場合に上記第１の識別手段から出
力される第１の識別情報を選択し、上記計測手段の計測
で上記第１の識別手段の識別処理が所定時間を超えた場
合に上記第２の識別手段から出力される第２の識別情報
を選択する選択手段と、この選択手段で選択された上記第１の識別情報または第
２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画像処理を行う
処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１７】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て識別情報を出力する識別手段と、この識別手段による識別情報を画像処理に用いるパラメ
ータ情報としてマップして識別マップ情報を出力する第
１の出力手段と、この第１の出力手段から出力される識別マップ情報をも
とに複数の画像処理を行う画像処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する第２
の出力手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１８】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、この第１の識別手段から出力される第１の識別情報に基
づいて処理条件を変更し、上記入力手段で入力された原
稿画像を画素単位で種別を識別して第２の識別情報を出
力する第２の識別手段と、この第２の識別手段から出力される第２の識別情報に基
づいて画像処理条件を変更し、画像処理を行う画像処理
手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する第２
の出力手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１９】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析
し、一様下地、網点下地、網点、連続写真の領域に分割
する分割手段と、この分割手段で分割された領域毎に画素単位で識別する
識別手段と、この識別手段で識別された識別情報に基づいて上記原稿
画像の画像処理を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項２０】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析
して画像領域を分割する分割手段と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別して
第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、この第１の識別手段の処理時間を計測する計測手段と、上記入力手段で入力された原稿画像を画素単位で種別を
識別して第２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記計測手段の計測で上記第１の識別手段の識別処理が
所定時間を超えた場合に上記第２の識別手段から出力さ
れる第２の識別情報を選択する選択手段と、この選択手段で選択された上記第１の識別情報または第
２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画像処理を行う
処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項２１】原稿画像を入力する入力手段と、この入力手段で入力された原稿画像のレイアウトを解析
して画像領域を分割する分割手段と、この分割手段で分割された各画像領域の種別を識別して
第１の識別情報を出力する第１の識別手段と、上記入力手段で入力された原稿画像全体の種別を識別し
て第２の識別情報を出力する第２の識別手段と、上記原稿画像に対する画像処理条件を設定するモード情
報を選択する選択手段と、この選択手段で選択されたモード情報に設定された画像
処理条件に対応する上記第１の識別手段から出力される
第１の識別情報、または上記第２の識別手段から出力さ
れる第２の識別情報に基づいて上記原稿画像の画像処理
を行う処理手段と、この処理手段で画像処理された原稿画像を出力する出力
手段と、を具備したことを特徴とする画像形成装置。