JP2005101765A - Method and apparatus for processing image, and image forming apparatus - Google Patents
Method and apparatus for processing image, and image forming apparatus Download PDFInfo
- Publication number
- JP2005101765A JP2005101765A JP2003330520A JP2003330520A JP2005101765A JP 2005101765 A JP2005101765 A JP 2005101765A JP 2003330520 A JP2003330520 A JP 2003330520A JP 2003330520 A JP2003330520 A JP 2003330520A JP 2005101765 A JP2005101765 A JP 2005101765A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- document
- unit
- image
- image processing
- image data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Color, Gradation (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
本発明は、予備走査及び本走査により原稿の画像データを読み取り、読み取った画像データから原稿の特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて読み取った画像データの画像処理を行う画像処理方法、該画像処理方法を実行する画像処理装置及び該画像処理装置を備える画像形成装置に関する。 The present invention provides an image processing method for reading image data of a document by pre-scanning and main scanning, extracting a feature amount of the document from the read image data, and performing image processing of the read image data based on the feature amount, The present invention relates to an image processing apparatus that executes an image processing method and an image forming apparatus including the image processing apparatus.
近年のデジタル画像処理技術の進展及びネットワークの高い普及率による情報のデジタル化によって、カラー画像を高画質で再現するデジタルカラー複写機又はカラーデジタル複合機などの画像形成装置が製品化されている。 Due to the recent progress of digital image processing technology and the digitization of information due to the high penetration rate of networks, image forming apparatuses such as digital color copiers or color digital multifunction peripherals that reproduce color images with high image quality have been commercialized.
これらの画像形成装置を用いて複数枚の原稿を複写する場合には、大量の原稿を高速に処理するために読み込まれた画像を一旦記憶装置に記憶した後に画像処理が行われる。また、複数枚の原稿に文字画像又は写真画像などの画像の特徴が異なる原稿が混在しているため、これらの画像の特徴に応じて、再現性の良い画像処理を行う必要がある。このため、原稿を走査して読み取った原稿の特徴量を抽出して、抽出結果に基づいて画像処理を行っている。 When copying a plurality of originals using these image forming apparatuses, image processing is performed after temporarily storing the read images in a storage device in order to process a large number of originals at high speed. In addition, since a plurality of originals having different image characteristics such as character images or photographic images are mixed, it is necessary to perform image processing with good reproducibility according to the characteristics of these images. For this reason, the feature amount of the document read by scanning the document is extracted, and image processing is performed based on the extraction result.
例えば、複数枚の原稿を1枚の印刷用紙に縮小する縮小レイアウトを行って複写する場合に、複数枚の原稿を予備走査して、読み取った画像データを記憶装置に記憶し、前記原稿の夫々の読取画像データから輝度信号を取り出し、同一輝度信号レベルの画素数を加算したヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムから、最も明るい信号レベル、最も暗い信号レベル又は度数が最も多いレベルなどの画像の特徴量を抽出し、この特徴量に応じて輝度・濃度変換テーブルを作成し、このテーブルを用いて、本走査により読み取った画像データの自動濃度変換処理(以下、AE処理という)を行って複写する方式が提案されている(特許文献1参照。)。 For example, when a plurality of originals are copied by performing a reduced layout that reduces them to one printing sheet, the plurality of originals are pre-scanned, the read image data is stored in a storage device, and each of the originals is stored. A luminance signal is extracted from the read image data of the image and a histogram is created by adding the number of pixels of the same luminance signal level. From the generated histogram, an image of an image such as the brightest signal level, the darkest signal level or the most frequent level is displayed. Extracts feature values, creates a brightness / density conversion table according to the feature values, and uses this table to perform automatic density conversion processing (hereinafter referred to as AE processing) of image data read by the main scan. A method has been proposed (see Patent Document 1).
また、原稿を走査して読み取った画像データを符号化して記憶し、該符号化データにより原稿の輝度分布を示すヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムから画像の最明レベル、最暗レベルなどの特徴量を検出して、この特徴量に基づいてAE処理を行う方式も提案されている(特許文献2参照。)。 Also, the image data read by scanning the document is encoded and stored, and a histogram indicating the luminance distribution of the document is created from the encoded data, and the brightest level, the darkest level, etc. of the image are generated from the created histogram. There has also been proposed a method of detecting feature amounts and performing AE processing based on the feature amounts (see Patent Document 2).
また、他の従来例によれば、本走査により読み取った画像データは、そのまま一旦記憶装置に記憶され、抽出された特徴量に基づいて画像処理を行う前に前記記憶装置から読み出されている。
しかしながら、特許文献1による方式では、予備走査された画像データのすべてを記憶するので、解像度の高い画像データを記憶するためには、膨大な記憶容量が必要となり、記憶容量の低減が望まれていた。
However, since the method according to
また、特許文献2による方式では、符号化された画像データから画像の濃度ヒストグラムを作成し、一定の度数以上のピークの数及び該ピークの度数、最明レベル、最暗レベルなどの濃度情報に基づいて濃度変換処理を行うため、普通画像、反転画像及び階調画像として原稿を認識するのみであり、より高画質化した画像処理が望まれていた。
また、本走査された画像データのすべてを記憶するので、符号化された画像であっても多くの記憶容量が必要であった。
In the method according to
Further, since all of the scanned image data is stored, a large storage capacity is required even for an encoded image.
さらに、前記他の従来例では、本走査により読み取った画像データをそのまま記憶装置に記憶するため、解像度の高い画像データを記憶するためには、膨大な記憶容量が必要となり、記憶容量の低減が望まれていた。 Further, in the other conventional example, since the image data read by the main scan is stored in the storage device as it is, in order to store the image data with high resolution, a huge storage capacity is required, and the storage capacity is reduced. It was desired.
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、予備走査により読み取った原稿の画像データから原稿の特徴量を抽出し、抽出した該特徴量から原稿の属性を判定し、判定した前記原稿の属性を記憶することにより、読み取った画像データをそのまま記憶する場合に比べて記憶容量を低減することができる画像処理方法、画像処理装置及び該画像処理装置を備えた画像形成装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and extracts the feature amount of the document from the image data of the document read by the preliminary scan, determines the attribute of the document from the extracted feature amount, and determines the determined Provided is an image processing method, an image processing apparatus, and an image forming apparatus provided with the image processing apparatus capable of reducing the storage capacity by storing the attributes of the original document as compared to storing the read image data as it is. There is.
また、本発明の他の目的は、本走査により読み取った画像データを圧縮して記憶し、記憶した画像データを復元した後に画像処理することにより、読み取った画像データをそのまま記憶する場合に比べて記憶容量を低減することができる画像処理方法、画像処理装置及び該画像処理装置を備えた画像形成装置を提供することにある。 Another object of the present invention is to compress and store the image data read by the main scan, and perform image processing after restoring the stored image data, so that the read image data is stored as it is. An object of the present invention is to provide an image processing method, an image processing apparatus, and an image forming apparatus including the image processing apparatus that can reduce the storage capacity.
また、本発明の他の目的は、予備走査により読み取った画像データから、文字領域、網点領域、印画紙領域などの原稿構成領域を判定し、該原稿構成領域に基づいて、文字原稿、印刷写真原稿などの原稿の種別を判定することにより、原稿の種別に応じた画像処理ができる画像処理方法、画像処理装置及び該画像処理装置を備えた画像形成装置を提供することにある。 Another object of the present invention is to determine an original composition area such as a character area, a halftone dot area, and a photographic paper area from image data read by preliminary scanning, and based on the original composition area, a character original, print An object of the present invention is to provide an image processing method, an image processing apparatus, and an image forming apparatus including the image processing apparatus that can perform image processing according to the type of the original by determining the type of the original such as a photo original.
また、本発明の他の目的は、予備走査により読み取った画像データから、原稿の下地レベルを判定することにより、原稿の下地レベルに応じた画像処理ができる画像処理方法、画像処理装置及び該画像処理装置を備えた画像形成装置を提供することにある。 Another object of the present invention is to provide an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing method capable of performing image processing according to the background level of the document by determining the background level of the document from the image data read by the preliminary scanning. An object of the present invention is to provide an image forming apparatus provided with a processing device.
また、本発明の他の目的は、画像読取のための予備走査により読み取った画像データから、原稿の網点線数レベルを判定することにより、原稿の網点線数レベルに応じた画像処理ができる画像処理方法、画像処理装置及び該画像処理装置を備えた画像形成装置を提供することにある。 Another object of the present invention is to determine the halftone line number level of an original from image data read by preliminary scanning for image reading, thereby enabling image processing according to the halftone line number level of the original. A processing method, an image processing apparatus, and an image forming apparatus including the image processing apparatus are provided.
本発明に係る画像処理方法は、読み取った原稿の画像データの特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて、読み取った画像データに画像処理を行う画像処理方法において、予備走査により画像データの特徴量を抽出し、抽出した特徴量から原稿の属性を判定し、判定した前記原稿の属性を記憶し、記憶した前記原稿の属性に基づいて、本走査により読み取った画像データに画像処理を行うことを特徴とする。 An image processing method according to the present invention extracts a feature amount of image data of a read original and performs image processing on the read image data based on the extracted feature amount. Extracting the feature amount, determining the attribute of the document from the extracted feature amount, storing the determined attribute of the document, and performing image processing on the image data read by the main scanning based on the stored attribute of the document It is characterized by that.
本発明に係る画像処理方法は、上述の発明において、本走査により読み取った画像データを圧縮して記憶し、記憶した画像データを復元した後に画像処理を行うことを特徴とする。 The image processing method according to the present invention is characterized in that, in the above-described invention, the image data read by the main scan is compressed and stored, and the image processing is performed after the stored image data is restored.
本発明に係る画像処理方法は、上述の発明において、前記原稿の属性は原稿の種別であって、前記特徴量から原稿構成領域の判定を行い、判定された前記原稿構成領域に基づいて原稿の種別を判定することを特徴とする。 In the image processing method according to the present invention, in the above-described invention, the attribute of the document is a document type, the document configuration area is determined from the feature amount, and the document configuration area is determined based on the determined document configuration area. The type is determined.
本発明に係る画像処理方法は、上述の発明において、前記原稿の属性は、原稿の下地レベルであることを特徴とする。 The image processing method according to the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the document attribute is a background level of the document.
本発明に係る画像処理方法は、上述の発明において、前記原稿の属性は、原稿の網点線数レベルであることを特徴とする。 The image processing method according to the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the document attribute is a halftone line number level of the document.
本発明に係る画像処理装置は、読み取った原稿の画像データの特徴量を抽出する抽出手段と、抽出した特徴量に基づいて、読み取った画像データに画像処理を行う画像処理手段とを備える画像処理装置において、予備走査により画像データの特徴量を抽出する抽出手段と、抽出した特徴量から原稿の属性を判定する判定手段と、判定した前記原稿の属性を記憶する記憶する記憶手段と、記憶した前記原稿の属性に基づいて、本走査により読み取った画像データに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。 An image processing apparatus according to the present invention includes an extraction unit that extracts a feature amount of image data of a read original, and an image processing unit that performs image processing on the read image data based on the extracted feature amount. In the apparatus, an extraction unit that extracts a feature amount of image data by preliminary scanning, a determination unit that determines an attribute of a document from the extracted feature amount, a storage unit that stores the determined attribute of the document, and a storage And image processing means for performing image processing on the image data read by the main scanning based on the attribute of the document.
本発明に係る画像処理装置は、上述の発明において、本走査により読み取った画像データを圧縮する圧縮手段と、該圧縮した画像データを記憶する記憶手段と、圧縮した画像データを復元して画像処理を行うために前記圧縮した画像データを復元する復元手段とを備えることを特徴とする。 In the image processing apparatus according to the present invention, in the above-described invention, a compression unit that compresses image data read by the main scan, a storage unit that stores the compressed image data, and an image process that restores the compressed image data. And a restoring means for restoring the compressed image data.
本発明に係る画像処理装置は、上述の発明において、前記原稿の属性を判定する判定手段は、原稿の種別を判定する判定手段であって、前記特徴量から原稿構成領域の判定をする判定手段と、該原稿構成領域に基づいて原稿の種別を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。 In the image processing apparatus according to the present invention, in the above-described invention, the determination unit that determines the attribute of the document is a determination unit that determines a type of the document, and a determination unit that determines a document configuration area from the feature amount. And determining means for determining the type of the document based on the document configuration area.
本発明に係る画像処理装置は、上述の発明において、前記原稿の属性を判定する判定手段は、原稿の下地レベルを判定する判定手段であることを特徴とする。 The image processing apparatus according to the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the determination means for determining the attribute of the document is a determination means for determining the background level of the document.
本発明に係る画像処理装置は、上述の発明において、前記原稿の属性を判定する判定手段は、原稿の網点線数レベルを判定する判定手段であることを特徴とする。 The image processing apparatus according to the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the determination means for determining the attribute of the original is a determination means for determining the halftone line number level of the original.
本発明に係る画像形成装置は、上述の発明に係る画像処理装置のいずれかひとつを備え、該画像処理装置が画像処理した画像データに基づき、画像の形成を行う画像形成手段を備えたことを特徴とする。 An image forming apparatus according to the present invention includes any one of the image processing apparatuses according to the above-described invention, and further includes an image forming unit that forms an image based on image data processed by the image processing apparatus. Features.
本発明にあっては、予備走査により読み取った原稿の画像データから抽出した原稿の特徴量から原稿の属性を判定し、該原稿の属性を記憶するため、読み取った原稿の画像データ全体を記憶する場合に比べて記憶容量を低減することができる。 According to the present invention, the entire image data of the read document is stored in order to determine the attribute of the document from the feature amount of the document extracted from the image data of the document read by the preliminary scanning and store the attribute of the document. Compared to the case, the storage capacity can be reduced.
また、本発明にあっては、本走査により読み取った画像データを圧縮して記憶し、記憶した画像データを復元した後に画像処理することにより、読み取った画像データをそのまま記憶する場合に比べて記憶容量を低減することができる。 Further, in the present invention, the image data read by the main scan is compressed and stored, and the stored image data is restored and then subjected to image processing, thereby storing the read image data as it is. The capacity can be reduced.
また、本発明にあっては、予備走査により読み取った画像データから、文字領域、網点領域、印画紙領域などの原稿構成領域を判定し、該原稿構成領域に基づいて、文字原稿、印刷写真原稿などの原稿の種別を判定することにより、文字、印刷写真又は印画紙写真が混在した原稿であっても、原稿の種別に応じて画像処理を行うことができ、良好な画像の形成が可能となる。 Further, in the present invention, a document composition area such as a character area, a halftone dot area, and a photographic paper area is determined from image data read by preliminary scanning, and based on the document composition area, a character document, a printed photograph is determined. By determining the type of document such as a document, image processing can be performed according to the type of document, even if the document is a mixture of text, printed photographs, or photographic paper photographs, and good image formation is possible. It becomes.
また、本発明にあっては、予備走査により読み取った画像データから、原稿の下地の有無及び下地レベルの濃度区分を示す下地レベルを判定することにより原稿の下地レベルに応じて最適な下地除去処理を行うことができ、良好な画像の形成が可能となる。 In the present invention, the optimum background removal processing according to the background level of the document is determined by determining the background level indicating the presence / absence of the background of the document and the density classification of the background level from the image data read by the preliminary scanning. Therefore, it is possible to form a good image.
また、本発明にあっては、予備走査により読み取った画像データから、網点の有無及び網点数の高低を示す網点線数レベルを判定することにより、最適なフィルタ処理を行うことができ、エッジの改善とモアレのない良好な画像の形成が可能となる。 In the present invention, it is possible to perform optimum filtering by determining the presence / absence of halftone dots and the level of the number of halftone dots indicating the level of the number of halftone dots from the image data read by the preliminary scanning. Improvement and the formation of a good image without moire.
本発明によれば、予備走査により読み取った原稿の画像データから抽出した原稿の特徴量から原稿の属性を判定し、該原稿の属性を記憶し、前記原稿の属性に基づいて画像処理を行うため、入力された画像データの解像度に拘わらず、記憶容量を増加させる必要がなく、また、読み取った原稿の画像データ全体を記憶する場合に比べて記憶容量を低減することができるとともに、前記原稿の属性に応じた画像の形成が可能となる。 According to the present invention, the attribute of the document is determined from the feature amount of the document extracted from the image data of the document read by the preliminary scanning, the attribute of the document is stored, and image processing is performed based on the attribute of the document. Regardless of the resolution of the input image data, it is not necessary to increase the storage capacity, and the storage capacity can be reduced as compared with the case where the entire image data of the read original is stored. An image can be formed according to the attribute.
また、本発明によれば、本走査により読み取った画像データを圧縮して記憶し、記憶した画像データを復元した後に画像処理することにより、読み取った画像データをそのまま記憶する場合に比べて、記憶容量を低減することができる。 Further, according to the present invention, the image data read by the main scan is compressed and stored, and the stored image data is restored, and the image processing is performed, so that the read image data is stored as compared with the case where the read image data is stored as it is. The capacity can be reduced.
また、本発明によれば、予備走査により読み取った画像データから、文字領域、網点領域、印画紙領域などの原稿構成領域を判定し、該原稿構成領域に基づいて、文字原稿、印刷写真原稿などの原稿の種別を判定することにより、文字原稿、印刷写真原稿又は印画紙写真原稿が混在した原稿であっても、原稿の種別に応じて画像処理を行うことができ、良好な画像の形成が可能となる。 In addition, according to the present invention, a document area such as a character area, a halftone dot area, and a photographic paper area is determined from image data read by preliminary scanning, and a character document or a printed photo document is determined based on the document structure area. By determining the type of original, such as a text original, a printed photographic original, or a photographic paper photographic original, it is possible to perform image processing according to the original type and form a good image. Is possible.
また、本発明によれば、予備走査により読み取った画像データから、原稿の下地の有無及び下地レベルの濃度区分を示す下地レベルを判定することにより、原稿の下地レベルに応じて最適な下地除去処理を行うことができ、良好な画像の形成が可能となる。 In addition, according to the present invention, the optimum background removal processing according to the background level of the document is determined by determining the background level indicating the presence / absence of the background of the document and the density classification of the background level from the image data read by the preliminary scanning. Therefore, it is possible to form a good image.
また、本発明によれば、予備走査により読み取った画像データから、網点の有無及び網点数の高低を示す網点線数レベルを判定することにより、最適なフィルタ処理を行うことができ、エッジの改善とモアレのない良好な画像の形成が可能となる。 In addition, according to the present invention, it is possible to perform optimum filtering by determining the presence / absence of halftone dots and the halftone dot number level indicating the level of halftone dots from the image data read by the preliminary scanning, and the edge filtering. It is possible to improve and form a good image without moire.
図1は本発明に係る画像形成装置であるデジタルカラー複写機の要部構成を示すブロック図である。このデジタルカラー複写機は、カラー画像入力装置1と、カラー画像処理装置2と、カラー画像出力装置3と、操作パネル26とから構成されている。
FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of a digital color copying machine which is an image forming apparatus according to the present invention. The digital color copying machine includes a color
カラー画像入力装置1は、CCD(Charge Coupled Device)とレンズとを備えるスキャナ部、原稿搬送部及び原稿のサイズを検出するセンサなどから構成される。原稿の画像を読み取るための予備走査及び主走査は、前記CCDが並んだ方向である主走査方向及び主走査方向に直交する方向である副走査方向について行われる。
前記原稿搬送部は原稿台に配置された原稿を搬送し、前記センサは原稿のサイズ(例えば、A4、A3など)を検出し、検出された用紙の大きさに合わせて、原稿からの反射光は、前記スキャナ部のレンズによって主走査方向及び副走査方向の幅に合うように縮小拡大され、原稿の片隅の位置を基準として、原稿全体の画像のみが前記CCDによりRGB(R:赤、G:緑、B:青)のアナログ信号として読み取られ、カラー画像処理装置2へ出力される。
The color
The document transport unit transports a document placed on a document table, and the sensor detects the size of the document (for example, A4, A3, etc.), and reflects light from the document according to the detected paper size. Is reduced or enlarged by the lens of the scanner unit so as to fit the width in the main scanning direction and the sub-scanning direction, and only the image of the entire document is RGB (R: red, G, G) by the CCD with reference to the position of one corner of the document. : Green, B: blue) are read as analog signals and output to the color
カラー画像処理装置2は、画像処理用IC4と、記憶装置20、22と、画像圧縮部21と、画像復元部23と、CPU24と、ROM25とを備え、カラー画像入力装置1から入力された画像データに対して画像処理を行い、処理された画像データをカラー画像出力装置3へ出力する。
The color
画像処理用IC4は、A/D(アナログ/デジタル)変換部8、セレクタ9、原稿種別判定部10、下地レベル判定部50、総合網点線数判定部60、濃度変換部11、領域分離処理部12、入力階調補正部13、色補正部14、黒生成下色除去部15、変倍部16、空間フィルタ処理部17、出力階調補正部18及び階調再現処理部19を備える。CPU24は、画像処理用IC4、記憶装置20、22、画像圧縮部21及び画像復元部23の動作を制御し、ROM25はCPU24により実行されるプログラムを記憶している。
The image processing IC 4 includes an A / D (analog / digital) conversion unit 8, a selector 9, a document
カラー画像出力装置3は、カラー画像処理装置2から出力された画像データを出力するものであり、CMYK各色(C:シアン、M:マゼンダ、Y:イエロー、K:ブラック)に対応した感光ドラム、現像装置などを備えたタンデム式を採用している。
操作パネル26はデジタルカラー複写機の動作を設定するものであり、液晶表示部と、拡大・縮小の設定又はカラー・白黒の設定などの操作ボタンとを備える。
The color
The
次に、カラー画像処理装置2について説明する。
A/D変換部8は、カラー画像入力装置1から入力されたRGBのアナログ信号をRGBのデジタル信号に変換してセレクタ9へ出力する。
セレクタ9は、原稿が予備走査された場合に、入力されたRGBの信号を、夫々原稿種別判定部10、下地レベル判定部50及び総合網点線数判定部60へ出力する。
Next, the color
The A / D converter 8 converts the RGB analog signal input from the color
The selector 9 outputs the input RGB signals to the document
また、セレクタ9は、複数枚の原稿が本走査された場合に、カラー画像入力装置1からの信号により、入力されたRGBの信号の出力先を切り替える。すなわち、複数の原稿を複写する場合には、カラー画像入力装置1から入力されたRGBの信号を画像圧縮部21へ送り、それ以外の場合には、前記RGBの信号を濃度変換部11へ直接出力する。
画像圧縮部21に送られたRGBの信号は、圧縮された後に記憶装置22に記憶される。圧縮された画像データは、記憶装置20に記憶された原稿の種別などの属性が読み出される時に、画像復元部23で復元され、濃度変換部11に送られる。
The selector 9 switches the output destination of the input RGB signal according to a signal from the color
The RGB signals sent to the image compression unit 21 are stored in the
原稿種別判定部10は、セレクタ9から入力されたRGBの信号に基づいて、原稿全体について、文字領域、網点領域、印画紙領域又は下地領域と判定された画素数と、予め設定された閾値とを比較することにより文字原稿、印刷写真原稿などの原稿種別を判定し、この判定結果を記憶装置20に記憶する。
Based on the RGB signals input from the selector 9, the document
下地レベル判定部50は、セレクタ9から入力されたRGBの信号に基づいて、下地レベルの判定を行い、判定結果を記憶装置20に記憶する。
総合網点線数判定部60は、セレクタ9から入力されたRGBの信号に基づいて、入力画像中の各注目画素が網点領域であるか否かを判定し、計数された画素数に基づいて網点線数レベルを判定して記憶装置20に記憶する。
The background
The total halftone line
濃度変換部11は、セレクタ9又は画像復元部23から入力されたRGBの信号に対して、カラー画像入力装置1の光学系で生じた各種の歪みを取り除くための処理を行い、処理後のRGBの信号を領域分離処理部12へ出力するとともに、画像処理に適したCMYの信号に変換して、変換後の信号を領域分離処理部12へ出力する。
The
領域分離処理部12は、濃度変換部11から入力されたRGBの信号をそのまま後段の入力階調補正部13へ出力するとともに、濃度変換部11から入力されたCMYのデジタル信号に基づいて、本走査において読み込まれた原稿の入力画像中の各注目画素が原稿構成領域である文字領域、網点領域、印画紙領域又は下地領域のいずれの領域に属するかを判定する。この判定結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部15、空間フィルタ処理部17及び階調再現処理部19へ出力する。
The region
なお、領域分離処理部12における領域分離処理は、後述する原稿種別判定部10における原稿構成領域を判定する処理と同様の処理が行われる。
Note that the area separation process in the area
入力階調補正部13は、領域分離処理部12から入力されたRGBの信号を補色反転した信号に変換して、下地レベル判定部50における下地レベル判定結果に基づいて濃度変換テーブルを設定して、階調補正をした信号を色補正部14へ出力する。
色補正部14は、入力階調補正部13から入力された信号の色再現の忠実化を実現して、原稿の色材の相違による色ずれを防止するための色濁りを取り除く処理を行い、色補正後のCMYの信号を黒生成下色除去部15へ出力する。
The input
The
黒生成下色除去部15は、良好な無彩色を再現するため、色補正部14から入力された色補正後のCMYの信号から黒色信号を生成するとともに、黒色信号を差し引いて新たなCMYの信号を生成することにより、CMYの信号をCMYKの信号に変換して変倍部16へ出力する。
黒生成下色除去部15における黒生成下色除去処理には、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をy=f(x)、入力される信号をC、M及びY、入力される信号C、M及びYの最小値をmin(C,M,Y)、UCR(Under Color Removal)率をα(0<α<1)とすると、出力される信号C’、M’、Y’及びK’は、以下の式で表される。
The black generation and under
The black generation / under color removal processing in the black generation / under
K’=f{min(C,M,Y)}
C’=C−αK’
M’=C−αK’
Y’=C−αK’
K ′ = f {min (C, M, Y)}
C ′ = C−αK ′
M ′ = C−αK ′
Y ′ = C−αK ′
変倍部16は、黒生成下色除去部15から入力されたCMYKの信号に対して、操作パネル26に備えられた設定ボタンにより操作される信号に基づいて画像の拡大、縮小などの処理を行い、空間フィルタ処理部17へ出力する。
空間フィルタ処理部17は、変倍部16から入力されたCMYKの信号に対して、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力する画像のぼやけ及び粒状性劣化を防ぐ処理を行い、空間フィルタ処理後のCMYKの信号を出力階調補正部18へ出力する。
The scaling
The spatial
出力階調補正部18は、空間フィルタ処理部17から入力されたCMYKの信号に対して、カラー画像出力装置3の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行い、出力階調補正処理後のCMYKの信号を階調再現処理部19へ出力する。
階調再現処理部19は、出力階調補正部18から入力されたCMYKの信号に対して、読み込まれた画像の階調を再現できるように階調再現処理(中間調生成)を行い、カラー画像出力装置3へ出力する。
The output
The tone
記憶装置20は、原稿種別判定部10、下地レベル判定部50及び総合網点線数判定部60において判定された原稿の属性を記憶する。画像圧縮部21は、本走査により読み取られた画像データを圧縮する。画像の圧縮の際に用いられる方式としては、JPEG(Joint Photographic Experts Group)圧縮が挙げられるが、他の方式であってもよい。記憶装置22は、画像圧縮部21で圧縮された画像データを記憶する。画像復元部23は、原稿ごとの処理を行う時に記憶装置22から読み出された画像データを復元する。復元された画像データは、濃度変換部11へ出力される。
The
予備走査により判定された原稿の属性は、読み込まれた原稿順に記憶装置20に記憶され、本走査により読み込まれた画像データも、読み込まれた原稿順に記憶装置22に記憶される。各々の記憶装置に記憶された記憶順により、原稿の種別に基づいて読み込まれた画像データに対する画像処理を行うことができる。
The document attributes determined by the preliminary scan are stored in the
次に予備走査により読み込まれた画像データの特徴量から、原稿構成領域を判定して原稿の種別を判定する処理、原稿の下地レベルを判定する処理及び原稿の網点線数レベルを判定する処理について説明する。 Next, a process for determining a document configuration area by determining a document type from a feature amount of image data read by preliminary scanning, a process for determining a background level of a document, and a process for determining a halftone line number level of a document. explain.
原稿構成領域の判定及び原稿の網点線数レベルの判定は、予備走査により読み込まれた原稿の画像データ順に、図2に示すような注目画素を中心とした15×7の画素ブロック単位毎に、図示しない副走査方向の7ライン分のラインメモリに格納され、該注目画素毎に夫々原稿種別判定部10及び総合網点線数判定部60において行われる。
The determination of the document configuration area and the determination of the halftone line number level of the document are performed for each 15 × 7 pixel block unit centering on the target pixel as shown in FIG. 2 in the order of the image data of the document read by the preliminary scanning. It is stored in a line memory for seven lines in the sub-scanning direction (not shown), and is performed by the document
予備走査により原稿種別の判定を行う場合には、本走査により原稿の画像データを読み込む場合に比べて、走査速度が速いため低い解像度で読み込まれる。
なお、図において、主走査方向判定領域は、注目画素を含む主走査方向のみの画素であり、副走査方向判定領域は、注目画素を含む副走査方向のみの画素である。
また、原稿の下地レベルの判定は、予備走査により読み込まれた原稿の画像データ順にセレクタ9から出力されたRGBの信号に基づいて、下地レベル判定部50において行われる。
When the document type is determined by preliminary scanning, the scanning speed is faster than when image data of the document is read by main scanning, so the document type is read at a low resolution.
In the figure, the main scanning direction determination area is a pixel only in the main scanning direction including the target pixel, and the sub scanning direction determination area is a pixel only in the sub scanning direction including the target pixel.
The background level of the document is determined by the background
まず、予備走査により読み込まれた画像データの特徴量から原稿構成領域を判定する処理について説明する。原稿構成領域は、文字領域、網点領域、印画紙領域及び下地領域であり、原稿構成領域の判定は、注目画素がいずれの領域であるかを判定する。 First, a process for determining a document configuration area from a feature amount of image data read by preliminary scanning will be described. The document configuration area is a character area, a halftone dot area, a photographic paper area, and a background area, and the determination of the document configuration area determines which area the target pixel is.
図3は本発明に係るカラー画像処理装置の原稿種別判定部10のブロック図である。原稿種別判定部10は、判定ブロック部101、主走査方向判定部30、副走査方向判定部40、信号別判別部104、総合判定部105及び原稿構成領域判定部106を備える。
セレクタ9から出力されたRGBの信号は、画素ブロック毎に図示しない副走査方向の7ライン分のラインメモリに格納され、画素ブロック毎の処理が終了するまで保持される。
判定ブロック部101は、前記ラインメモリから注目画素を含む画素ブロックを読み出す。
FIG. 3 is a block diagram of the document
The RGB signals output from the selector 9 are stored in a line memory for seven lines in the sub-scanning direction (not shown) for each pixel block, and are held until the processing for each pixel block is completed.
The determination block unit 101 reads out a pixel block including the target pixel from the line memory.
主走査方向判定部30は、判定ブロック部101に格納された画素ブロックから注目画素を含む主走査方向の画素データ(主走査方向判定領域)を読み出して、RGBの信号毎に注目画素が原稿構成領域である文字領域、網点領域、印画紙領域又は下地領域のいずれの領域に属するかを判定し、原稿構成領域を示す領域識別信号を信号別判別部104へ出力する。
副走査方向判定部40は、判定ブロック部101に格納された画像ブロックから、注目画素を含む副走査方向の画素データ(副走査方向判定領域)を読み出して、主走査方向判定部30と同様の処理を行い、領域識別信号を信号別判別部104へ出力する。
The main scanning
The sub-scanning
信号別判別部104は、主走査方向判定部30及び副走査方向判定部40から入力されるRGBの信号毎の領域識別信号に対して、主走査方向と副走査方向における領域識別信号が異なる場合に、主走査方向の領域識別信号を優先して注目画素の領域識別判定を行い、RGBの信号毎の領域識別信号を総合判定部105へ出力する。
総合判定部105は、信号別判別部104から入力される判別結果が、RGBの信号毎に異なる場合があるため、RGBの何れの信号を優先するかを予め設定された優先順位に基づいて最終的な判別を行い、原稿構成領域を示す領域識別信号を原稿構成領域判定部106へ出力する。
When the area identification signal in the main scanning direction and the sub scanning direction is different from the area identification signal for each RGB signal input from the main scanning
Since the discrimination result input from the
原稿構成領域判定部106は、総合判定部105から入力された注目画素ごとの領域識別信号に基づいて、注目画素の総数に対する領域ごとの画素数の比を計数し、原稿構成領域判定部106において予め設定されている閾値(T5、T6、T7、T8)と比較することにより、原稿の種別を判定して、該判定結果を記憶装置20へ記憶する。
Based on the region identification signal for each pixel of interest input from the
図4は主走査方向判定部30のブロック図である。セレクタ9から入力され、判定ブロック部101に読み込まれた画素ブロックに対して、最小濃度値算出部301は、主走査方向判定領域の最小濃度値を算出し、最大濃度値算出部302は、同様に最大濃度値を算出する。
最大濃度差算出部303は、前記最小濃度値及び前記最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する。
総和濃度繁雑度算出部304は、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度を算出する。
FIG. 4 is a block diagram of the main scanning
The maximum density difference calculation unit 303 calculates the maximum density difference using the minimum density value and the maximum density value.
A total density
下地印画紙・文字網点判定部305は、最大濃度差閾値設定部306と総和濃度繁雑度閾値設定部307とを備え、最大濃度差算出部303から入力された最大濃度差と、最大濃度差閾値設定部306に設定された最大濃度差閾値T1とを比較し、及び総和濃度繁雑度算出部304から入力された総和濃度繁雑度と、総和濃度繁雑度閾値設定部307に設定された総和濃度繁雑度閾値T2とを比較して、注目画素が下地領域・印画紙領域又は文字領域・網点領域のいずれであるかを判定して、判定結果を下地・印画紙判定部308及び文字・網点判定部310へ出力する。
The background photographic paper / character halftone
下地・印画紙判定部308は、下地・印画紙判定閾値設定部309を備え、下地印画紙・文字網点判定部305から入力された判定結果が下地・印画紙領域である場合に、最大濃度差算出部303から入力された最大濃度差と、下地・印画紙判定閾値設定部309に設定された下地・印画紙判定閾値T3(T3<T1)とを比較して、注目画素が下地領域又は印画紙領域のいずれであるかを判定して、判定結果を信号別判別部104へ出力する。
The background / photographic
文字・網点判定部310は、文字・網点判定閾値設定部311を備え、下地印画紙・文字網点判定部305から入力された判定結果が文字・網点領域である場合に、総和濃度繁雑度算出部304から入力された総和濃度繁雑度と、文字・網点判定閾値設定部311に設定された文字・網点判定閾値T4及び最大濃度差の積とを比較して、注目画素が文字又は網点のいずれであるかを判定して、判定結果を信号別判別部104へ出力する。
なお、副走査方向判定部40も同一の構成をなす。
The character / halftone
The sub-scanning
次に、各領域における画素濃度分布の特徴について説明する。画素濃度分布は、各走査方向判定領域内の画素ごとの濃度を表す。
図5は下地領域における画素濃度分布の例を示す説明図である。下地領域の画素濃度分布の特徴は、画素ごとの濃度変化が少ないため、最大濃度差及び総和濃度繁雑度がともに小さい場合には、下地領域であると判定できる。
図6は印画紙領域における画素濃度分布の例を示す説明図である。印画紙領域分布の特徴は、画素の濃度変化が滑らかであるため、総和濃度繁雑度が小さく、かつ、最大濃度差が大きい場合には、印画紙領域であると判定できる。
Next, the characteristics of the pixel density distribution in each region will be described. The pixel density distribution represents the density for each pixel in each scanning direction determination area.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the pixel density distribution in the base region. The feature of the pixel density distribution of the background area is that the density change for each pixel is small, and therefore, when the maximum density difference and the total density busyness are both small, it can be determined that the background area is the background area.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the pixel density distribution in the photographic paper region. The characteristic of the photographic paper region distribution is that the density change of the pixels is smooth, and therefore, when the total density busyness is small and the maximum density difference is large, it can be determined that the photographic paper region is a photographic paper region.
図7は網点領域における画素濃度分布の例を示す説明図である。網点領域の画素濃度分布の特徴は、画素濃度の最大濃度差は網点に応じて分布し、総和濃度繁雑度は網点の数だけ濃度変化をするため、総和濃度繁雑度の割合が最大濃度差よりも大きい場合には、網点領域であると判定できる。
図8は文字領域における画素濃度分布の例を示す説明図である。文字領域の画素濃度分布の特徴は、最大濃度差が大きく、最大濃度差に比例して総和濃度繁雑度も大きいが、濃度変化が小さいため網点領域の場合に比べて総和濃度繁雑度は小さくなる。したがって、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が小さい場合には、文字領域であると判定できる。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the pixel density distribution in the halftone dot region. The characteristic of pixel density distribution in the halftone dot area is that the maximum density difference of pixel density is distributed according to the halftone dots, and the total density busyness changes by the number of halftone dots, so the ratio of the total density busyness is the maximum. If it is larger than the density difference, it can be determined that it is a halftone dot region.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the pixel density distribution in the character area. Characteristic pixel density distribution features a large maximum density difference, and the total density busyness is large in proportion to the maximum density difference, but the total density busyness is small compared to the halftone dot area because the density change is small. Become. Therefore, when the ratio of the total density busyness to the maximum density difference is small, it can be determined that the area is a character area.
上述の画素濃度分布の特徴に基づいて各領域の判定について説明する。
図9は各領域における画素の最大濃度差と総和濃度繁雑度の分布の例を示す説明図である。上述したように、下地領域及び印画紙領域は、最大濃度差及び総和濃度繁雑度はともに小さく、さらに下地領域では最大濃度差が印画紙領域よりも小さい。したがって、画素の最大濃度差が最大濃度差閾値T1より小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値T2より小さい場合は、下地・印画紙領域であると判定される。下地・印画紙領域であると判別された注目画素の最大濃度差が下地・印画紙判定閾値T3よりも小さい場合には、下地領域であると判定され、最大濃度差が下地・印画紙判定閾値T3よりも大きい場合には、印画紙領域であると判定される。
The determination of each region will be described based on the characteristics of the pixel density distribution described above.
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the distribution of the maximum density difference of pixels and the total density busyness in each region. As described above, the maximum density difference and the total density busyness are both small in the background area and the photographic paper area, and the maximum density difference is smaller in the background area than in the photographic paper area. Therefore, if the maximum density difference of the pixels is smaller than the maximum density difference threshold T1 and the total density busyness is smaller than the total density busyness threshold T2, it is determined that the area is the background / printing paper area. If the maximum density difference of the pixel of interest determined to be the background / photographic paper area is smaller than the background / photographic paper determination threshold value T3, it is determined to be the background area, and the maximum density difference is determined to be the background / photographic paper determination threshold value. If it is larger than T3, it is determined to be a photographic paper region.
画素の最大濃度差が大きく、かつ、総和濃度繁雑度が大きい場合は、文字又は網点領域のいずれかであるため、画素の最大濃度差が最大濃度差閾値T1より大きく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値T2より大きい場合は、文字・網点字領域であると判定できる。上述したように、網点領域の画素濃度分布は、総和濃度繁雑度の割合が最大濃度差よりも大きくなるため、総和濃度繁雑度が最大濃度差と文字・網点判定閾値T4との積よりも大きい場合には網点領域であると判定でき、総和濃度繁雑度が最大濃度差と文字・網点判定閾値T4との積よりも小さい場合には文字領域であると判定できる。
なお、総和濃度繁雑度が最大濃度差以下となる領域は存在しない。
When the maximum density difference of the pixel is large and the total density busyness is large, it is either a character or a halftone dot area, and therefore the maximum density difference of the pixel is larger than the maximum density difference threshold T1 and the total density busyness When the degree is larger than the total density busyness threshold value T2, it can be determined that the area is a character / halftone braille region. As described above, in the pixel density distribution of the halftone dot region, since the ratio of the total density busyness is larger than the maximum density difference, the total density busyness is determined by the product of the maximum density difference and the character / halftone dot determination threshold T4. Can be determined as a halftone dot region, and when the total density busyness is smaller than the product of the maximum density difference and the character / halftone dot determination threshold T4, it can be determined as a character region.
There is no region where the total density busyness is less than or equal to the maximum density difference.
次に主走査方向判定部30における領域分離処理について説明する。以下の処理はRGBの信号夫々について同時並行して行われる。
図10は主走査方向判定部30における領域分離処理手順を示すフローチャートである。最小濃度値算出部301は、判定ブロック部101に格納された注目画素を含む画素ブロックから主走査方向判定領域の最小濃度値を算出する(S101)。同様に、最大濃度値算出部302は、主走査方向判定領域の最大濃度値を算出する(S102)。最大濃度差算出部303は、最小濃度値算出部301及び最大濃度値算出部302から入力された最小濃度値及び最大濃度値に基づいて最大濃度差を算出する(S103)。総和濃度繁雑度算出部304は、判定ブロック部101に格納された注目画素を含む画素ブロックから隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度を算出する(S104)。
Next, the region separation process in the main scanning
FIG. 10 is a flowchart showing a region separation processing procedure in the main scanning
下地印画紙・文字網点判定部305は、最大濃度差算出部303から入力された最大濃度差と、最大濃度差閾値設定部306に設定された最大濃度差閾値T1との比較を行うとともに、総和濃度繁雑度算出部304から入力された総和濃度繁雑度と、総和濃度繁雑度閾値設定部307に設定された総和濃度繁雑度閾値T2との比較を行う(S105)。下地印画紙・文字網点判定部305において、最大濃度差が最大濃度差閾値T1よりも小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値T2より小さいと判断した場合(S105でYES)は、注目画素は下地・印画紙領域であると判断して(S106)、その結果を下地・印画紙判定部308へ出力する。
一方、最大濃度差が最大濃度差閾値T1よりも小さくなく、又は総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値T2より小さくないと判断した場合(S105でNO)は、前記注目画素は文字・網点領域であると判断して(S107)、判定結果を文字・網点判定部310へ出力する。
The background photographic paper / character halftone
On the other hand, when it is determined that the maximum density difference is not smaller than the maximum density difference threshold T1 or the total density busyness is not smaller than the total density busyness threshold T2 (NO in S105), the target pixel is a character / halftone dot. The area is determined (S107), and the determination result is output to the character /
下地・印画紙判定部308は、下地印画紙・文字網点判定部305から入力された判定結果に基づき、最大濃度差算出部303から入力された最大濃度差と、下地・印画紙判定閾値設定部309に設定された下地・印画紙判定閾値T3との比較を行い(S108)、最大濃度差が下地・印画紙判定閾値T3よりも小さい場合には(S108でYES)、前記注目画素は下地領域であると判断して(S110)、最大濃度差が下地・印画紙判定閾値T3よりも小さくない場合には(S108でNO)、前記注目画素は印画紙領域であると判断して(S111)、判定結果である領域識別信号を信号別判別部104へ出力する。
The background / photographic
文字・網点判定部310は、下地印画紙・文字網点判定部305から入力された判定結果に基づき、総和濃度繁雑度算出部304から入力された総和濃度繁雑度と、最大濃度差と文字・網点判定閾値設定部311に設定された文字・網点判定閾値T4との積とを比較して(S109)、総和濃度繁雑度が最大濃度差と文字・網点判定閾値T4との積よりも小さい場合には(S109でYES)、前記注目画素は文字領域であると判断して(S112)、総和濃度繁雑度が最大濃度差と文字・網点判定閾値T4との積よりも小さくない場合には(S109でNO)、前記注目画素は網点領域であると判断して(S113)、判定結果である領域識別信号を信号別判別部104へ出力する。
副走査方向判定部40における領域分離処理も同様に行われる。
Based on the determination result input from the background photographic paper / character
The region separation process in the sub-scanning
信号別判別部104は、主走査方向判定部30から入力されたRGB信号ごとの判定結果と、副走査方向判定部40から入力されたRGB信号ごとの判定結果とを比較し、両判定結果が異なる場合には、主走査方向判定部30からの判定結果を優先して、判定結果である領域識別信号を総合判定部105へ出力する。これにより、主走査方向及び副走査方向における画像データの大きさ又は解像度の違いに起因する判定結果の相違を防ぐことができる。
The
総合判定部105は、信号別判別部104から入力されたRGBの信号ごとの判定結果が異なる場合、例えば、R信号が下地領域、G信号が下地領域、B信号が文字領域である場合に、下地領域よりも文字領域を優先して、下地領域を誤判定とし、B信号の結果を優先して文字領域と判定し、原稿構成領域を示す領域識別信号を原稿構成領域判定部106へ出力する。
When the determination result for each of the RGB signals input from the
注目画素についての上記処理が終了すると、次の注目画素を含む画素ブロックが前記ラインメモリに保持され、判定ブロック部101は前記ラインメモリから注目画素を含む画素ブロックを読み出し、同様の処理が原稿全体の画像データについて終了するまで反復して行われる。 When the above processing for the target pixel is completed, the pixel block including the next target pixel is held in the line memory, and the determination block unit 101 reads the pixel block including the target pixel from the line memory. This process is repeated until the image data is finished.
次に、原稿種別判定部10における原稿種別の判定処理について説明する。原稿種別は、文字原稿、印刷写真原稿、印画紙写真原稿、文字印刷写真原稿及び文字印画紙写真原稿の5つである。
原稿構成領域判定部106は、総合判定部105から出力された注目画素ごとの領域識別信号より、注目画素の総画素数と、領域ごとの画素数を計数し、計数された文字領域画素数、網点領域画素数、印画紙領域画素数及び下地領域画素数と注目画素の総画素数との比夫々を、予め設定されている文字領域閾値T5、網点領域閾値T6、印画紙領域閾値T7及び下地領域閾値T8と比較して行われる。
Next, document type determination processing in the document
The document configuration
注目画素の総画素数に対する文字領域と判定された画素数の割合が文字領域閾値T5より大きく、かつ、網点領域、印画紙領域及び下地領域と判定された画素数の割合の夫々が、網点領域閾値T6、印画紙領域閾値T7及び下地領域閾値T8よりも小さい場合には、原稿の種別は文字原稿であると判定される。
注目画素の総画素数に対する網点領域と判定された画素数の割合が網点領域閾値T6より大きく、かつ、文字領域、印画紙領域及び下地領域と判定された画素数の割合の夫々が、文字領域閾値T5、印画紙領域閾値T7及び下地領域閾値T8よりも小さい場合には、原稿の種別は印刷写真原稿であると判定される。
注目画素の総画素数に対する印画紙領域と判定された画素数の割合が印画紙領域閾値T7より大きく、かつ、文字領域、網点領域及び下地領域と判定された画素数の割合の夫々が、文字領域閾値T5、網点領域閾値T6及び下地領域閾値T8よりも小さい場合には、原稿の種別は印画紙写真原稿であると判定される。
The ratio of the number of pixels determined as the character area to the total number of pixels of the target pixel is larger than the character area threshold T5, and the ratio of the number of pixels determined as the halftone dot area, the photographic paper area, and the background area is respectively If it is smaller than the point area threshold T6, the photographic paper area threshold T7, and the background area threshold T8, it is determined that the document type is a character document.
The ratio of the number of pixels determined as the halftone dot area to the total number of pixels of the target pixel is larger than the halftone dot area threshold T6, and the ratio of the number of pixels determined as the character area, the photographic paper area, and the background area is respectively If it is smaller than the character area threshold value T5, the photographic paper area threshold value T7, and the background area threshold value T8, it is determined that the document type is a printed photo document.
The ratio of the number of pixels determined as the photographic paper area to the total number of pixels of the target pixel is larger than the photographic paper area threshold T7, and the ratio of the number of pixels determined as the character area, the halftone dot area, and the background area is respectively If it is smaller than the character area threshold value T5, the halftone dot area threshold value T6, and the background area threshold value T8, it is determined that the document type is a photographic paper photo document.
また、注目画素の総画素数に対する文字領域及び網点領域と判定された画素数の割合の夫々が、文字領域閾値T5及び網点領域閾値T6よりも大きい場合には、原稿の種別は文字印刷写真原稿であると判定される。
注目画素の総画素数に対する文字領域及び印画紙領域と判定された画素数の割合の夫々が、文字領域閾値T5及び印画紙領域閾値T7よりも大きい場合には、原稿の種別は文字印画紙写真原稿であると判定される。
上記判定結果は、記憶装置20に記憶される。
If the ratio of the number of pixels determined to be the character area and the halftone dot area to the total number of pixels of the target pixel is larger than the character area threshold value T5 and the halftone dot area threshold T6, the type of document is character printing. It is determined that the document is a photo original.
When the ratios of the number of pixels determined as the character area and the photographic paper area to the total number of pixels of the target pixel are larger than the character area threshold value T5 and the photographic paper area threshold value T7, the type of document is a character photographic paper photograph. It is determined that the document is a manuscript.
The determination result is stored in the
図11は、原稿種別を判定する処理を示すフローチャートである。
原稿構成領域判定部106は、総合判定部105から出力された注目画素ごとの領域識別信号より、注目画素の総画素数の計数を行い(S201)、文字領域画素数、網点領域画素数、印画紙領域画素数及び下地領域画素数である各画素数の計数を行う(S202)。
原稿構成領域判定部106は、計数された文字領域画素数、網点領域画素数、印画紙領域画素数及び下地領域画素数と注目画素の総画素数との比である、文字領域画素数比、網点領域画素数比、印画紙領域画素数比及び下地領域画素数比を夫々算出する(S203)。
FIG. 11 is a flowchart showing processing for determining the document type.
The document configuration
The document configuration
下地領域画素数比と閾値T8とが比較され(S204)、下地領域画素数比が閾値T8より大きい場合には(S204でYES)、下地原稿であると判定する(S205)。
下地領域画素数比が閾値T8より大きくない場合には(S204でNO)、文字領域画素数比と閾値T5とを比較し(S206)、文字領域画素数比が閾値T5よりも大きい場合には(S206でYES)、網点領域画素数比と閾値T6とを比較する(S207)。
The background area pixel number ratio is compared with the threshold T8 (S204). If the background area pixel number ratio is larger than the threshold T8 (YES in S204), it is determined that the document is a background document (S205).
If the background area pixel number ratio is not larger than the threshold value T8 (NO in S204), the character area pixel number ratio is compared with the threshold value T5 (S206), and if the character area pixel number ratio is larger than the threshold value T5. (YES in S206), the dot area pixel number ratio is compared with the threshold T6 (S207).
網点領域画素数比が閾値T6よりも大きい場合には(S207でYES)、文字・印刷写真原稿であると判定する(S208)。
網点領域画素数比が閾値T6よりも大きくない場合には(S207でNO)、印画紙領域画素数比と閾値T7とを比較する(S209)。
印画紙領域画素数比が閾値T7より大きい場合には(S209でYES)、文字・印画紙写真原稿であると判定する(S210)。印画紙領域画素数比が閾値T7より大きくない場合には(S209でNO)、文字原稿であると判定する(S211)。
When the dot area pixel number ratio is larger than the threshold value T6 (YES in S207), it is determined that the document is a character / print photo document (S208).
If the dot area pixel number ratio is not greater than the threshold T6 (NO in S207), the photographic paper area pixel number ratio is compared with the threshold T7 (S209).
If the photographic paper region pixel number ratio is larger than the threshold value T7 (YES in S209), it is determined that the document is a character / photographic paper photographic document (S210). If the photographic paper region pixel number ratio is not greater than the threshold value T7 (NO in S209), it is determined that the document is a character document (S211).
一方、文字領域画素数比が閾値T5よりも大きくない場合には(S206でNO)、網点領域画素数比と閾値T6とを比較する(S212)。網点領域画素数比が閾値T6よりも大きい場合には(S212でYES)、印刷写真原稿であると判定し(S213)、網点領域画素数比が閾値T6よりも大きくない場合には(S212でNO)、印画紙領域画素数比と閾値T7とを比較する(S214)。
印画紙領域画素数比が閾値T7より大きい場合には(S214でYES)、印画紙写真原稿であると判定する(S215)、印画紙領域画素数比が閾値T7より大きくない場合には(S214でNO)、処理を終了する。
原稿構成領域判定部106は、上記判定結果を記憶装置20に記憶する。
On the other hand, when the character area pixel number ratio is not larger than the threshold T5 (NO in S206), the halftone area pixel number ratio is compared with the threshold T6 (S212). If the dot area pixel number ratio is larger than the threshold value T6 (YES in S212), it is determined as a printed photo document (S213), and if the dot area pixel number ratio is not larger than the threshold value T6 (S213). (NO in S212), the photographic paper region pixel number ratio is compared with the threshold T7 (S214).
If the photographic paper region pixel number ratio is larger than the threshold value T7 (YES in S214), it is determined that the photographic paper region is a photographic document (S215). If the photographic paper region pixel number ratio is not larger than the threshold value T7 (S214). NO), the process is terminated.
The document configuration
次に、予備走査により読み込まれた画像データの特徴量から原稿の下地レベルを判定する処理について説明する。
下地は、原稿に用いられる用紙の色味であり、例えば、新聞又は雑誌などの薄い灰色の用紙が使用された場合には、用紙の色味が正確に再現されると不自然な出力画像になるため、下地の除去が行われる。
また、下地レベルは、下地を濃度の高低で表したものであり、下地なしの場合も含まれる。
Next, processing for determining the background level of the document from the feature amount of the image data read by the preliminary scanning will be described.
The background is the color of the paper used for the document. For example, when light gray paper such as newspapers or magazines is used, an unnatural output image will result if the color of the paper is accurately reproduced. Therefore, the background is removed.
Further, the background level represents the background in terms of density, and includes the case where there is no background.
図12は下地レベル判定部50の構成を示すブロック図である。下地レベル判定部50は、信号変換部501、ヒストグラム作成部502、閾値設定部503及び濃度区分抽出部504を備える。
信号変換部501は、予備走査により読み込まれた原稿の画像データに基づいて、セレクタ9から入力されたRGBの信号を順次取り出して輝度データLに変換する。輝度データLはRGB信号のデータを用いて以下の式で表される。
FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the background
The
L=aR+bG+cB L = aR + bG + cB
ここで、a、b、cは、各色に対する人間の視感度特性から実験的に求められる係数であるが、本発明では、a、b、cの何れも「1/3」の値を用いて、G信号の階調値を弱め、B信号の階調値を強調することにより原稿の色特性を把握して下地を検出している。
ヒストグラム作成部502は、輝度データLを補色反転した輝度データL′(L′=255−L)を用いて、濃度を32の区分に分割して、各濃度区分の度数を表わす濃度ヒストグラムを作成して、濃度区分抽出部504へ出力する。濃度ヒストグラムは、濃度区分1が最も低濃度(高輝度)であり、濃度区分32が最も高濃度(低輝度)である。
Here, a, b, and c are coefficients experimentally obtained from human visibility characteristics for each color. In the present invention, each of a, b, and c uses a value of “1/3”. The background of the original is detected by grasping the color characteristics of the original by weakening the gradation value of the G signal and enhancing the gradation value of the B signal.
The
閾値設定部503は、予め設定された第1閾値T11、第2閾値T12及び第3閾値T13(T12<T11<T13)を格納している。第1閾値T11は、色味のない白色の大小に基づいて下地の有無を判断するために、第2閾値T12は下地レベルの候補を決定するために、第3閾値T13は下地レベルを決定するために、夫々用いられる。
濃度区分抽出部504は、ヒストグラム作成部502から入力された濃度ヒストグラムを低濃度(高輝度)側から高濃度(低輝度)側に探索し、濃度ヒストグラムの度数と前記第1閾値T11及び第2閾値T12とを比較し、また、隣接する濃度区分の濃度ヒストグラムの加算値と第3閾値T13とを比較することにより下地レベルを抽出し、下地レベルを記憶装置20に記憶する。
The
The density category extraction unit 504 searches the density histogram input from the
次に下地レベルの判定について説明する。
図13は下地レベルの判定手順を示すフローチャートである。ヒストグラム作成部502は、信号変換部501から入力された輝度データを用いて濃度ヒストグラムを作成する(S301)。
濃度区分抽出部504は、ヒストグラム作成部502から入力された前記濃度ヒストグラムに基づいて、濃度区分1から濃度区分32までの各濃度区分について下地レベルの判定を行う(S302)。
Next, the background level determination will be described.
FIG. 13 is a flowchart showing a background level determination procedure. The
The density category extraction unit 504 determines the background level for each density category from the
すなわち、濃度区分i(iは、1から32までの整数である。)のヒストグラム度数をhist(i)とすると、hist(i)が第1閾値T11未満の場合は(S302でYES)、下地ありと判断して下地レベル候補の検出手順(S303)に進む。一方、hist(i)が第1閾値T11以上の場合は(S302でNO)、下地なしと判断し(S306)、iが濃度区分32に達したか否かを判断し(S308)、濃度区分32に達していない場合には(S308でNO)、iを1つ増加して(S309)、ステップS302以降同様の処理を行う。 That is, assuming that the histogram frequency of density category i (i is an integer from 1 to 32) is hist (i), if hist (i) is less than the first threshold T11 (YES in S302), the background It is determined that there is a base level candidate, and the process proceeds to the detection procedure of the background level candidate (S303). On the other hand, when hist (i) is greater than or equal to the first threshold T11 (NO in S302), it is determined that there is no background (S306), it is determined whether i has reached the density category 32 (S308), and the density category is determined. If it has not reached 32 (NO in S308), i is incremented by 1 (S309), and the same processing is performed after step S302.
ステップS302において下地レベルありと判断された場合は、濃度区分抽出部504は、hist(i)と第2閾値T12とを比較して、hist(i)が第2閾値T12未満の場合は(S303でNO)、下地なしと判断し(S306)、iが濃度区分32に達したか否かを判断し(S308)、濃度区分32に達していない場合には(S308でNO)、iを1つ増加して(S309)、ステップS302以降同様の処理を行う。
hist(i)が第2閾値T12以上の場合は(S303でYES)、濃度区分iを下地レベル候補とする。
If it is determined in step S302 that the background level is present, the density classification extraction unit 504 compares hist (i) with the second threshold T12, and if hist (i) is less than the second threshold T12 (S303). NO), it is determined that there is no background (S306), it is determined whether i has reached the density category 32 (S308), and if it has not reached the density category 32 (NO in S308), i is set to 1. (S309), the same processing is performed after step S302.
When hist (i) is equal to or greater than the second threshold T12 (YES in S303), the density category i is set as a background level candidate.
ステップS303で検出された下地候補レベル濃度区分の度数hist(i)と、該区分より1区分高濃度側の区分の度数hist(i+1)とを加算し(S304)、加算した値hist(i)+hist(i+1)が第3閾値T13以上の場合には(S305でYES)、区分iを下地レベルとして決定し(S307)、下地レベルを記憶装置20に記憶し処理を終了する。
加算された値hist(i)+hist(i+1)が第3閾値T13未満である場合には(S305でNO)、下地なしと判断し(S306)、iが濃度区分32に達したか否かを判断し(S308)、濃度区分32に達していない場合には(S308でNO)、iを1つ増加して(S309)、ステップS302以降の同様の処理を行う。
ステップS306において、下地なしと判断され、iが濃度区分32に達すると(S308でYES)、最終的に下地なしと判断して、判定結果を記憶装置20に記憶し処理を終了する。
The frequency hist (i) of the background candidate level density classification detected in step S303 and the frequency hist (i + 1) of the classification one density higher than the classification are added (S304), and the added value hist (i) If + hist (i + 1) is equal to or greater than the third threshold T13 (YES in S305), the section i is determined as the background level (S307), the background level is stored in the
If the added value hist (i) + hist (i + 1) is less than the third threshold T13 (NO in S305), it is determined that there is no background (S306), and whether or not i has reached the
In step S306, it is determined that there is no background, and when i reaches the density category 32 (YES in S308), it is finally determined that there is no background, the determination result is stored in the
図14は新聞などの下地を有する文字原稿の濃度ヒストグラムの例を示す説明図である。例えば、濃度区分1から5までは度数が第1閾値T11未満で、かつ、第2閾値未満であるため、下地なしと判断される。濃度区分6では度数が第1閾値T11以上で、かつ、第2閾値T12以上であるため、濃度区分6が下地レベル候補とされ、濃度区分6の度数と濃度区分7の度数との合計が第3閾値T13以上であると濃度区分6が下地レベルとなる。
図15は新聞などの下地を有する文字原稿を白紙に貼った原稿の濃度ヒストグラムの例を示す説明図である。この場合も上述と同様である。
FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of a density histogram of a text document having a background such as a newspaper. For example, in the
FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of a density histogram of a document in which a text document having a background such as a newspaper is pasted on a blank sheet. This is the same as described above.
図16は縁の白紙部分及び/又はハイライト部が存在する写真原稿の濃度ヒストグラムの例を示す説明図である。図において、濃度区分1における度数が第1閾値T11未満で、かつ、第2閾値T12以上であるため、濃度区分1が下地レベル候補となる。濃度区分1の度数と濃度区分2の度数との合計が第3閾値T13未満であると下地なしとなる。同様に、濃度区分2における度数が第1閾値T11未満で、かつ、第2閾値T12以上であるため、濃度区分2が下地レベル候補となる。濃度区分2の度数と濃度区分3の度数との合計が第3閾値T13未満であると下地なしとなる。さらに、濃度区分3から濃度区分32までの度数が第1閾値T11未満で、かつ、第2閾値T12未満であるため、最終的に下地なしと判断される。
FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of a density histogram of a photographic document in which a blank paper portion and / or a highlight portion exists. In the figure, since the frequency in the
次に、予備走査により読み込まれた画像データの特徴量から原稿の網点線数レベルを判定する処理について説明する。
網点は画像の濃淡を面積の大小又は多少に変換した微小点であり、網点線数は画像の精細さを表し、例えば、1インチ当たりの網点の数である。
網点線数レベルは、網点なし、低網点線数及び高網点線数の3つで表される。
Next, processing for determining the halftone line number level of a document from the feature amount of image data read by preliminary scanning will be described.
A halftone dot is a minute dot obtained by converting the shading of an image into a large or small area, and the number of halftone dots represents the fineness of the image, for example, the number of halftone dots per inch.
The halftone line number level is represented by three levels: no halftone dot, low halftone line number, and high halftone line number.
図17は総合網点線数判定部60の構成を示すブロック図である。総合網点線数判定部60は、第1網点判定部70と網点線数判定部80とを備えている。
予備走査により読み込まれた画像データの中の注目画素を含む画素ブロックが、読み込まれた順に、セレクタ9から図示しないラインメモリに格納される。
第1網点判定部70は、前記ラインメモリから注目画素を含む各走査方向の画素を読み出し、注目画素が網点領域であるかどうかを判定し、原稿が網点を有するかどうかを判定し、網点と判定された注目画素数である第1網点領域画素数scr1を計数し、判定結果及び第1網点領域画素数scr1を網点線数判定部80へ出力する。
FIG. 17 is a block diagram illustrating a configuration of the total halftone line
Pixel blocks including the target pixel in the image data read by the preliminary scanning are stored in a line memory (not shown) from the selector 9 in the order of reading.
The first halftone
網点線数判定部80は、第1網点判定部70において用いた閾値より大きい値の閾値を用いて注目画素が網点領域であるかどうかを判定し、網点と判定された注目画素数である第2網点領域画素数scr2を計数し、第1網点領域画素数scr1と第2網点領域画素数scr2との比である画素数比scr2/scr1を算出して網点線数レベルの高低を判定し、判定結果を記憶装置20に記憶する。なお、原稿に網点が無いと判定された場合には、網点線数レベルの判定は行わない。
The halftone line
図18は第1網点判定部70の構成を示すブロック図である。
文字領域判定部71は、注目画素が文字領域であるか否かを判定して判定結果を第1判定部73へ出力する。なお、文字領域判定部71における処理は、前記主走査方向判定部30における処理と同様なので説明は省略する。
第1網点領域判定部72は、注目画素を含む各走査方向の画素に基づいて、網点領域であるか否かを判定して判定結果を第1判定部73へ出力する。
FIG. 18 is a block diagram showing a configuration of the first halftone
The character
The first halftone dot
第1判定部73は、文字領域判定部71及び第1網点領域判定部72から入力された判定結果と、文字又は網点のいずれの領域を優先するかを定めた優先順位とに基づいて領域判定を行い、判定結果を総合判定部74へ出力する。
総合判定部74は、第1判定部73から入力された判定結果に基づいて、原稿中の網点の有無を判定し、判定結果を網点線数判定部80へ出力する。
The
The
図19は第1網点領域判定部72の構成を示すブロック図である。第1網点領域判定部72は、2値化処理部721、反転回数計数部722、最大値選択部725、反転回数判定部726及びパラメータ設定部727を備えている。
2値化処理部721は、セレクタ9から図示しないラインメモリに格納された注目画素を含む画素ブロックを読み出し、各画素値から算出した平均値を閾値として画素ブロック内の画素を2値化して、該2値化データを反転回数計数部722へ出力する。
FIG. 19 is a block diagram showing a configuration of the first halftone dot
The
反転回数計数部722は、主走査方向計数部723と副走査方向計数部724とを備え、2値化処理部721から入力された主走査方向及び副走査方向夫々の2値化データの反転回数を計数し、計数結果を最大値選択部725へ出力する。
最大値選択部725は、反転回数計数部722における主走査方向及び副走査方向の反転回数結果から最大値を選択して、該最大値を反転回数判定部726へ出力する。
反転回数判定部726は、最大値選択部725から入力された前記最大値とパラメータ設定部727に設定された閾値TH1(例えば、「2」)と比較し、注目画素が網点領域であるか否かを判定し、判定結果を第1判定部73へ出力する。
The inversion
The maximum
The inversion
図20は第1網点領域判定部72における処理の手順を示すフローチャートである。2値化処理部721は、注目画素を含むブロック内画素を平均値にて2値化する(S401)。反転回数計数部722は、2値化処理部721で2値化されたブロック内の画素から主走査方向及び副走査方向について反転回数、すなわち「0」から「1」へ、又は「1」から「0」へ画素値が反転する反転回数を算出する(S402)。最大値選択部725は、主走査方向及び副走査方向に対して算出された反転回数から最大値MaxRevを選択し(S403)、反転回数判定部726は、前記反転回数最大値MaxRevと予めパラメータ設定部727に設定された閾値TH1とを比較し、反転回数最大値MaxRevが閾値TH1より大きい場合は(S404でYES)、前記注目画素は網点領域であると判定し(S405)、反転回数最大値MaxRevが閾値TH1以下である場合は(S404でNO)、前記注目画素は非網点領域であると判定し(S406)、判定結果を第1判定部73へ出力する。
FIG. 20 is a flowchart showing a processing procedure in the first halftone dot
第1判定部73は、網点領域の有無を判定することから、文字領域判定部71における判定結果よりも、第1網点領域判定部72における判定結果を優先する。例えば、表1に示すように、文字領域判定部71からの判定結果が文字領域(文字領域判定「1」)であり、かつ、第1網点領域判定部72からの判定結果が網点領域(網点領域判定「1」)である場合には、注目画素は網点領域であると判定する。
Since the
総合判定部74は、文字領域画素計数部741、網点領域画素計数部742、総画素数計数部743、除算器744及び第2判定部745を備えている。
文字領域画素計数部741は、第1判定部73において文字領域であると判定された画素を計数する。
網点領域画素計数部742は、第1判定部73において網点領域であると判定された画素を計数して、計数結果である第1網点領域画素数scr1を除算器744へ出力する。
総画素数計数部743は、第1網点判定部70に入力された注目画素の総画素数を計数する。
The
The character area
The halftone dot region
The total pixel
除算器744は、網点領域画素計数部742から入力された第1網点領域画素数scr1と、総画素数計数部743から入力された総画素数との比を算出して算出結果を第2判定部745へ出力する。
第2判定部745は、総画素数に対する第1網点領域画素数scr1の比が閾値TH3(例えば、0.05)より大きい場合には、原稿に網点が有ると判定し、第1網点領域画素数scr1及び判定信号を網点線数判定部80へ出力し、総画素数に対する網点領域画素数の比が閾値TH3以下である場合には、原稿に網点が無いと判定し、判定信号を網点線数判定部80へ出力する。
The
The
図21は網点線数判定部80の構成を示すブロック図である。網点線数判定部80は、第2網点領域判定部81、網点領域画素計数部82、網点線数判別部83、閾値設定部84及び制御部85を備えている。
第2網点領域判定部81は、2値化処理部811、主走査方向計数部813及び副走査方向計数部814を有する反転回数算出部812、最大値選択部815、反転回数判定部816及びパラメータ設定部817を備え、注目画素が網点領域であるか否かを判定して判定結果を網点領域画素計数部82へ出力する。
FIG. 21 is a block diagram illustrating a configuration of the halftone line
The second halftone dot
2値化処理部811、反転回数算出部812、最大値選択部815、反転回数判定部816、パラメータ設定部817、主走査方向計数部813及び副走査方向計数部814夫々は、前述の2値化処理部721、反転回数計数部722、最大値選択部725、反転回数判定部726、パラメータ設定部727、主走査方向計数部723及び副走査方向計数部724と同様の処理を行うので説明は省略する。
Each of the
網点領域画素計数部82は、第2網点領域判定部81から入力された判定結果に基づいて、網点領域であると判定された画素数を計数して、計数結果(第2網点領域画素数scr2)を網点線数判別部83へ出力する。
なお、パラメータ設定部817において設定されている閾値TH11はTH1より大きい値(例えば、「4」)が用いられるため、より大きい反転回数最大値MaxRevを有しない注目画素は、網点領域であると判定されない。これにより、第1網点判定部70の網点領域画素計数部742において計数される第1網点領域画素数scr1に比べて、網点線数判定部80の網点領域画素計数部82において計数される第2網点領域画素数scr2は小さい値になり、これらの比を算出することにより、網点線数レベルを判定することができる。
The halftone dot region
Note that the threshold TH11 set in the
網点線数判別部83は、第1網点領域画素数scr1に対する第2網点領域画素数scr2の比である画素数比scr2/scr1を算出し、画素数比scr2/scr1と閾値設定部84に設定された閾値TH2(例えば、「0.25」)とを比較することにより網点線数レベルの高低を判別する。
画素数比scr2/scr1が閾値TH2よりも大きい場合は、高網点線数と判別され、画素数比scr2/scr1が閾値TH2よりも大きくない場合は、低網点線数と判別される。
The halftone dot
When the pixel number ratio scr2 / scr1 is larger than the threshold value TH2, it is determined as a high halftone line number, and when the pixel number ratio scr2 / scr1 is not larger than the threshold value TH2, it is determined as a low halftone line number.
図22は総合網点線数判定部60における処理の手順を示すフローチャートである。
第1網点判定部70内の総画素数計数部743は、総画素数を計数し、網点領域画素計数部742は、第1網点領域画素数scr1を計数し(S501)、除算器744は、総画素数に対する第1網点領域画素数scr1の比を算出する(S502)。
FIG. 22 is a flowchart showing a processing procedure in the total halftone line
The total pixel
第2判定部745は、総画素数に対する第1網点領域画素数scr1の比と閾値TH3とを比較し(S503)、総画素数に対する第1網点領域画素数scr1の比が閾値TH3より大きい場合には(S503でYES)、原稿に網点があるという判定結果及び第1網点領域画素数scr1を網点線数判定部80へ出力し、ステップS505に進む。
総画素数に対する第1網点領域画素数scr1の比が閾値TH3以下である場合には(S503でNO)、原稿に網点はないという判定結果が網点線数判定部80へ出力されるとともに、網点線数判定部80は網点線数の判定は行わず(S504)、判定結果は記憶装置20に記憶される(S510)。
The
When the ratio of the first halftone area pixel count scr1 to the total pixel count is equal to or less than the threshold value TH3 (NO in S503), a determination result that there is no halftone dot in the document is output to the halftone dot
網点領域画素計数部82は、第2網点領域画素数scr2を算出する(S505)。
網点線数判別部83は、第1網点領域画素数scr1に対する第2網点領域画素数scr2の比である画素数比scr2/scr1を算出し(S506)、画素数比scr2/scr1と閾値設定部84に設定されている閾値TH2とを比較し(S507)、画素数比scr2/scr1が閾値TH2より大きい場合には(S507でYES)、高線数であると判定し(S508)、網点線数レベルが記憶装置20に記憶され(S510)、画素数比scr2/scr1が閾値TH2以下である場合には(S507でNO)、低線数であると判定し(S509)、網点線数レベルが記憶装置20に記憶され(S510)、処理を終了する。
The dot area
The halftone dot
次に、判定された原稿の属性に基づく画像処理について説明する。
画像復元部23は、本走査により読み込まれた原稿の画像データを記憶装置22から読み出し、該画像データを復元すると、領域分離処理部12は記憶装置20に記憶された原稿種別及び網点線数レベルである原稿の属性を読み出し、入力階調補正部13は、同様に下地レベルである原稿の属性を読み出し、原稿の属性に基づいて以下の処理を行う。
Next, image processing based on the determined document attributes will be described.
When the
まず、原稿種別に基づく処理について説明する。
判定した原稿が文字原稿である場合には、本走査により読み込まれた画像データに対する領域分離処理部12における処理は、文字として領域分離された領域識別結果に基づいて処理が行われる。
入力階調補正部13は、領域分離処理部12から出力されたRGBの信号を補色反転した信号に変換し、コントラストを強くする階調補正変換テーブルを選択して階調補正を行い、色補正部14へ出力する。
色補正部14は、入力階調補正部13から入力されたCMYの信号に対して、文字の色の彩度を強調する色補正を行う。
First, processing based on the document type will be described.
When the determined original is a text original, the processing in the area
The input
The
黒生成下色除去部15は、色補正部14から出力されたCMYの信号に対して、文字の黒色を強調するように黒生成量を多くしCMYKの信号に変換し、変換した信号を、変倍部16を介して空間フィルタ処理部17へ出力する。
空間フィルタ処理部17は、フィルタ係数を設定できるデジタルフィルタを備え、空間周波数特性を補正する処理を行う。空間フィルタ処理部17は、変倍部16から入力されたCMYKの信号に対して、文字に対してエッジを強調するようなフィルタ係数を選択して、平滑化処理を小さくするフィルタ処理を行い、階調再現処理部19へ出力する。
階調再現処理部19は、空間フィルタ処理部17から入力されたCMYKの信号に対して、高域周波数の再現に適した多値化処理による階調処理を行う。
The black generation and under
The spatial
The gradation
判定した原稿が印画紙原稿である場合には、本走査により読み込まれた画像データに対する領域分離処理部12における処理は、印画紙として領域分離された領域識別結果に基づいて処理が行われる。
入力階調補正部13は、領域分離処理部12から出力されたRGBの信号に対して、ハイライトを重視し階調性を高くした階調補正変換テーブルを選択し、階調補正を行い、色補正部14へ出力する。
色補正部14は、入力階調補正部13から入力されたCMYの信号に対して、階調性を強調する色補正を行う。
When the determined original is a photographic paper original, the processing in the region
The input
The
黒生成下色除去部15は、色補正部14から出力されたCMYの信号に対して、黒生成量を少なくしCMYKの信号に変換し、変換した信号を、変倍部16を介して空間フィルタ処理部17へ出力する。
空間フィルタ処理部17は、変倍部16から入力されたCMYKの信号に対して、エッジの強調を弱くするようなフィルタ係数を選択して、平滑化処理を小さくするフィルタ処理を行い、階調再現処理部19へ出力する。
階調再現処理部19は、空間フィルタ処理部17から入力されたCMYKの信号に対して、階調再現に適した多値化処理による階調処理を行う。
The black generation and under
The spatial
The gradation
判定した原稿が印刷写真原稿である場合には、本走査により読み込まれた画像データに対する領域分離処理部12における処理は、網点として領域分離された領域識別結果に基づいて処理が行われる。
入力階調補正部13は、領域分離処理部12から出力されたRGBの信号に対して、ハイライトを重視し階調性を高くした階調補正変換テーブルを選択し、階調補正を行い、色補正部14へ出力する。
色補正部14は、入力階調補正部13から入力されたCMYの信号に対して、階調性を強調する色補正を行う。
When the determined original is a printed photo original, the process in the area
The input
The
黒生成下色除去部15は、色補正部14から出力されたCMYの信号に対して、黒生成量を少なくしCMYKの信号に変換し、変換した信号を、変倍部16を介して空間フィルタ処理部17へ出力する。
空間フィルタ処理部17は、変倍部16から入力されたCMYKの信号に対して、エッジの強調を弱くし、網点成分を除去するようなフィルタ係数を選択して、ローパス・フィルタ処理を行い、階調再現処理部19へ出力する。
階調再現処理部19は、空間フィルタ処理部17から入力されたCMYKの信号に対して、階調再現に適した多値化処理による階調処理を行う。
The black generation and under
The spatial
The gradation
また、判定した原稿が複数の原稿種別を含む場合には、混在する各領域の領域処理に用いるパラメータの中間パラメータを用いて行う。例えば、判定した原稿が文字・印画紙写真原稿である場合には、本走査により読み込まれた画像データに対する領域分離処理部12における処理は、文字又は印画紙として領域分離された領域を有効とし、網点として領域分離された領域は、誤分離であるとして反映しない。
入力階調補正部13は、文字原稿処理と印画紙写真原稿処理との中間のパラメータを用いて、ハイライトの除去、コントラストの調整を行う。
In addition, when the determined document includes a plurality of document types, the determination is performed using an intermediate parameter of parameters used for area processing of each mixed area. For example, when the determined document is a character / photographic paper photographic document, the processing in the region
The input
色補正部14は、彩度の強弱及び階調性のバランスが極端にならないように色補正処理を行う。
黒生成下色除去部15は、出力画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行う。
階調再現処理部19は、解像度と階調性とを強調する中間パラメータを用いて階調処理を行う。
The
The black generation and under
The gradation
判定した原稿が文字・印刷写真原稿である場合には、本走査により読み込まれた画像データに対する領域分離処理部12における処理は、文字又は網点として領域分離された領域を有効とし、印画紙として領域分離された領域は、誤分離であるとして反映しない。
入力階調補正部13は、文字原稿処理と印刷写真原稿処理との中間のパラメータを用いて、ハイライトの除去、コントラストの調整を行う。
色補正部14は、彩度の強弱及び階調性のバランスが極端にならないように色補正処理を行う。
When the determined original is a character / printed photo original, the processing in the area
The input
The
黒生成下色除去部15は、出力画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行う。
空間フィルタ処理部17は、文字原稿処理と印刷写真原稿処理との中間のパラメータを用いて、網点成分を除去するフィルタ処理を行う。
階調再現処理部19は、解像度と階調性とを強調する中間パラメータを用いて階調処理を行う。
The black generation and under
The spatial
The gradation
次に、下地レベルの場合の下地除去処理について説明する。
図23は検出された下地レベルに対応した濃度変換テーブルを示す説明図である。図に示すように、下地がないと判断された場合には、補正を行わない白抜き丸「○」で表された変換直線を選択する。
下地レベルが濃度区分1、2の場合には、入力濃度の範囲が「0」から「128」における出力濃度が、前記白抜き丸「○」で表された変換直線よりも小さい、逆三角「▽」で表された変換曲線を選択する。
下地レベルが濃度区分3、4の場合には、入力濃度の範囲が「0」から「128」における出力濃度が、前記逆三角「▽」で表された変換曲線よりも小さい、四角「□」で表された変換曲線を選択する。
Next, background removal processing in the case of the background level will be described.
FIG. 23 is an explanatory diagram showing a density conversion table corresponding to the detected background level. As shown in the figure, when it is determined that there is no background, a conversion straight line represented by a white circle “◯” that is not corrected is selected.
In the case where the background level is the
When the background level is the
下地レベルが濃度区分5、6の場合には、入力濃度の範囲が「0」から「48」における出力濃度が小さく、入力濃度が「48」から「128」の範囲では、出力濃度が徐々に増加する三角「△」で表された変換曲線を選択する。
下地レベルが濃度区分7、8の場合には、入力濃度の範囲が「0」から「128」における出力濃度が、前記三角「△」で表された変換曲線よりも小さい、黒丸「●」で表された変換曲線を選択する。
なお、濃度区分9以降は、黒丸「●」で表された変換曲線を選択してもよいし、他の変換曲線を選択してもよい。
When the background level is the density category 5 or 6, the output density is small when the input density range is “0” to “48”, and when the input density is “48” to “128”, the output density gradually increases. A conversion curve represented by an increasing triangle “Δ” is selected.
When the background level is the density category 7 or 8, the output density when the input density range is “0” to “128” is smaller than the conversion curve represented by the triangle “Δ”. Select the represented transformation curve.
In addition, after the density category 9, a conversion curve represented by a black circle “●” may be selected, or another conversion curve may be selected.
入力階調補正部13は、領域分離処理部12から入力されたRGBの信号を補色反転し、記憶装置20から読み出された原稿の下地レベルに基づいて、入力階調補正部13において設定された濃度変換テーブルを選択して、階調補正をした信号を色補正部14へ出力する。
The input
これにより、入力階調補正部13は、下地がない場合には、入力された濃度をそのまま出力するため、下地除去は行われない。一方、例えば、下地レベルの濃度区分が6の場合には、入力画像の濃度に対して出力画像の濃度が小さくなるように濃度変換がされるため、下地の除去が行われる。これにより、新聞又は雑誌のように薄い灰色の下地を有する原稿の場合には、下地の薄い色が再現されずに良好に下地除去をすることができる。
As a result, the input
次に、網点線数レベルの場合の処理について説明する。領域分離処理部12は、記憶装置20から読み出された網点線数レベルに基づいて、領域分離処理部における文字・網点判定閾値T9を調整して、本走査により読み込まれた画像データに対して領域分離処理をすることができる。
すなわち、低網点線数であると判定された場合に比べて、高網点線数であると判定された場合には、領域分離処理における総和濃度繁雑度が大きくなるため、文字・網点判定閾値T9をより大きい値に調整し、領域分離処理における領域分離処理の精度を向上することができる。また、網点なしと判定された場合には、領域分離処理における処理結果は、文字領域となることが好ましいため、文字・網点判定閾値T9をさらに大きな値に調整する。
Next, processing in the case of the halftone line number level will be described. The region
That is, when it is determined that the number of high halftone lines is higher than the case where it is determined that the number of low halftone lines is high, the total density busyness in the region separation processing is increased. By adjusting T9 to a larger value, the accuracy of the region separation process in the region separation process can be improved. If it is determined that there is no halftone dot, the processing result in the region separation process is preferably a character region, and therefore the character / halftone dot determination threshold T9 is adjusted to a larger value.
空間フィルタ処理部17は、フィルタ係数を設定できるデジタルフィルタを備え、空間周波数特性を補正する処理を行う。空間フィルタ処理部17は、網点線数レベルに基づいてフィルタ係数を選択し、網点線数レベルが低線数である場合には、フィルタ強調処理によりエッジのぼけを防止し、網点線数レベルが高線数である場合には、フィルタ平滑化処理により画像信号の高周波成分を低減して、コントラストを弱くしてモアレを防止する。
階調再現処理部19は、網点線数レベルに基づいてディザパターンを選択し、
網点線数レベルが低線数である場合には、解像度を高めるようにディザ処理を行い、網点線数レベルが高線数である場合には、階調性を高める処理を行う。
The spatial
The gradation
When the halftone line number level is a low line number, dithering is performed so as to increase the resolution, and when the halftone line number level is a high line number, a process for increasing gradation is performed.
以上説明したように、予備走査により読み込まれた原稿の画像データに対して、原稿種別判定部10は原稿種別の判定を行い、下地レベル判定部50は下地レベルの判定を行い、総合網点線数判定部60は網点線数レベルの判定を行い、夫々の判定結果である原稿の属性を記憶装置20に記憶する。
本走査により読み込まれた原稿の画像データに対して、画像復元部23は記憶装置22に記憶した画像データを復元し、前記原稿の属性に基づいて原稿ごとに上述の処理を行う。これにより、原稿の原稿種別、下地レベル及び網点線数レベルに応じた画像処理を行うことができる。
As described above, the document
The
図24及び図25は本発明に係るデジタルカラー複写機の処理手順を示すフローチャートである。カラー画像入力装置1は画像を読み取るため予備走査を行う(S601)。
原稿種別判定部10は原稿種別の判定を行い(S602)、原稿種別が記憶装置20に記憶される(S605)。
下地レベル判定部50は、下地レベルの判定を行い(S603)、原稿の下地レベルが記憶装置20に記憶される(S605)。
総合網点線数判定部60は、予備走査により得られたカラー入力信号データを用いて、原稿の網点線数レベルの判定を行い(S604)、網点線数レベルが記憶装置20に記憶される(S605)。
24 and 25 are flowcharts showing the processing procedure of the digital color copying machine according to the present invention. The color
The document
The background
The total halftone line
次に、カラー画像入力装置1は本走査を行い(S606)、画像圧縮部21はカラー画像入力装置1により読み取られた画像データを圧縮し(S607)、圧縮された画像を記憶装置22に記憶する(S608)。所定の原稿枚数について処理が行われたかどうかを判定し(S609)、所定の枚数に至っていない場合には(S609でNO)、ステップS601以降同様の処理を行う。
Next, the color
ステップS609で所定の枚数に達した場合には(S609でYES)、記憶装置20に記憶された原稿種別、下地レベル及び網点線数レベルが読み出される(S610)。記憶装置22に記憶された画像データが読み出され(S611)、画像復元部23は読み出された画像データを復元処理により復元を行う(S612)。前記原稿種別に応じて、領域分離処理部12、入力階調補正部13、色補正部14、黒生成下色除去部15、変倍部16、空間フィルタ処理部17、出力階調補正部18及び階調再現処理部19は、復元された画像データに対して上述の画像処理を順次行う(S613)。
If the predetermined number is reached in step S609 (YES in S609), the document type, background level, and halftone line level stored in the
以上の処理が所定の原稿枚数について行われたかどうかを判定し(S614)、所定の原稿枚数に至っていない場合には(S614でNO)、ステップS610以降同様の処理を行う。所定の原稿枚数に達した場合には(S614でYES)、カラー画像出力装置3は階調再現処理部19にて最終処理がされた画像データを印刷する(S615)。
カラー画像出力装置3は、所定の部数を印刷したかどうかを判定し(S616)、所定部数に至っていない場合には(S616でNO)、所定部数の印刷を行う。所定部数の印刷に達した場合には(S616でYES)、処理を終了する。
It is determined whether or not the above processing has been performed for a predetermined number of documents (S614). If the predetermined number of documents has not been reached (NO in S614), the same processing is performed after step S610. When the predetermined number of documents has been reached (YES in S614), the color
The color
上述の原稿種別の判定処理については、主走査方向及び副走査方向の画素ブロックについて行われたが、予備走査は本走査に比べて走査速度が速く、副走査方向の画像データの解像度が低下するため、主走査方向のみの判別結果を用いてもよい。 The document type determination process described above is performed for pixel blocks in the main scanning direction and the sub-scanning direction. However, the preliminary scanning has a higher scanning speed than the main scanning, and the resolution of the image data in the sub-scanning direction is reduced. Therefore, the determination result only in the main scanning direction may be used.
上述の各閾値(T1、T2、T3、T4)は、ROMなどの記憶媒体に予め複数の値を設定しておき、CPU24の制御により各閾値設定部に設定することにより広範囲な処理を行うことが可能である。
また、前記領域分離判定のための閾値(T1、T2、T3及びT4)が変更されると、領域ごとに計数される画素数が異なり、判定結果が異なるため、領域分離判定のための閾値(T1、T2、T3及びT4)に応じて原稿種別判定のための閾値(T5、T6、T7及びT8)を設定することもできる。
さらに、原稿種別判別の閾値(T5、T6、T7及びT8)を小さい値に設定することにより、判定精度が低下することなく、判別するための読み込み画素数を少なくすることも可能である。
Each of the above threshold values (T1, T2, T3, T4) performs a wide range of processing by setting a plurality of values in advance in a storage medium such as a ROM and setting each threshold value setting unit under the control of the
In addition, when the threshold values for the region separation determination (T1, T2, T3, and T4) are changed, the number of pixels counted for each region is different and the determination result is different. Threshold values (T5, T6, T7, and T8) for determining the document type can be set according to T1, T2, T3, and T4).
Furthermore, by setting the document type discrimination threshold values (T5, T6, T7, and T8) to a small value, it is possible to reduce the number of read pixels for discrimination without degrading the determination accuracy.
第2網点領域判定部81における処理は、第1網点領域判定部72を用いて処理を行ってよく、網点領域画素計数部82における処理は網点領域画素計数部742を用いて処理を行ってもよい。この場合には、制御部85は、パラメータ設定部727に設定された閾値TH1を閾値TH11に変更する必要がある。
The processing in the second halftone dot
1 カラー画像入力装置
2 カラー画像処理装置
3 カラー画像出力装置
4 画像処理用IC
10 原稿種別判定部
11 濃度変換部
12 領域分離処理部
13 入力階調補正部
14 色補正部
15 黒生成下色除去部
17 空間フィルタ処理部
18 出力階調補正部
19 階調再現処理部
20 記憶装置
21 画像圧縮部
22 記憶装置
23 画像復元部
24 CPU
25 ROM
30 主走査方向判定部
40 副走査方向判定部
50 下地レベル判定部
60 総合網点線数判定部
70 第1網点判定部
72 第1網点領域判定部
74 総合判定部
80 網点線数判定部
81 第2網点領域判定部
83 網点線数判別部
101 判定ブロック部
104 信号別判別部
105 総合判定部
106 原稿構成領域判定部
301 最小濃度値算出部
302 最大濃度値算出部
303 最大濃度差算出部
304 総和濃度繁雑度算出部
305 下地印画紙・文字網点判定部
306 最大濃度差閾値設定部
307 総和濃度繁雑度閾値設定部
308 下地・印画紙判定部
309 下地・印画紙判定閾値設定部
310 文字・網点判定部
311 文字・網点判定閾値設定部
501 信号変換部
502 ヒストグラム作成部
503 閾値設定部
504 濃度区分抽出部
DESCRIPTION OF
DESCRIPTION OF
25 ROM
30 Main scanning
Claims (11)
予備走査により画像データの特徴量を抽出し、抽出した特徴量から原稿の属性を判定し、判定した前記原稿の属性を記憶し、記憶した前記原稿の属性に基づいて、本走査により読み取った画像データに画像処理を行うことを特徴とする画像処理方法。 In an image processing method for extracting a feature amount of image data of a read original and performing image processing on the read image data based on the extracted feature amount,
The feature amount of the image data is extracted by preliminary scanning, the attribute of the document is determined from the extracted feature amount, the determined attribute of the document is stored, and the image read by the main scanning based on the stored attribute of the document An image processing method comprising performing image processing on data.
予備走査により画像データの特徴量を抽出する抽出手段と、
抽出した特徴量から原稿の属性を判定する判定手段と、
判定した前記原稿の属性を記憶する記憶手段と、
記憶した前記原稿の属性に基づいて、本走査により読み取った画像データに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。 An image processing apparatus comprising: an extracting unit that extracts a feature amount of image data of a read document; and an image processing unit that performs image processing on the read image data based on the extracted feature amount.
Extraction means for extracting feature amounts of image data by preliminary scanning;
Determining means for determining an attribute of the document from the extracted feature amount;
Storage means for storing the determined attribute of the document;
An image processing apparatus comprising: an image processing unit that performs image processing on image data read by main scanning based on the stored original attribute.
圧縮した画像データを記憶する記憶手段と、
画像処理を行うために圧縮した画像データを復元する復元手段と
を備えることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。 Compression means for compressing image data read by the main scanning;
Storage means for storing compressed image data;
The image processing apparatus according to claim 6, further comprising: a restoration unit that restores image data compressed to perform image processing.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003330520A JP2005101765A (en) | 2003-09-22 | 2003-09-22 | Method and apparatus for processing image, and image forming apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003330520A JP2005101765A (en) | 2003-09-22 | 2003-09-22 | Method and apparatus for processing image, and image forming apparatus |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2005101765A true JP2005101765A (en) | 2005-04-14 |
Family
ID=34459458
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003330520A Pending JP2005101765A (en) | 2003-09-22 | 2003-09-22 | Method and apparatus for processing image, and image forming apparatus |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2005101765A (en) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007251518A (en) * | 2006-03-15 | 2007-09-27 | Ricoh Co Ltd | Image processor, image forming apparatus, program, and image processing method |
JP2008048189A (en) * | 2006-08-17 | 2008-02-28 | Sharp Corp | Image processor, image processing method, image forming apparatus, image processing program, and recording medium |
JP2008078830A (en) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Ricoh Co Ltd | Image processing apparatus, and image processing method |
JP2008092541A (en) * | 2006-09-06 | 2008-04-17 | Sharp Corp | Image processing method, image processor, image forming apparatus, computer program, and recording medium |
JP2008104139A (en) * | 2006-09-19 | 2008-05-01 | Sharp Corp | Image processing unit, image formation device, ten thousand lines area specifying method, document class discriminating method, computer program and recording medium |
JP2009225449A (en) * | 2008-03-18 | 2009-10-01 | Toshiba Corp | Image processing apparatus and image processing method |
US7791764B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-09-07 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus, image reading apparatus, and image forming apparatus detecting plural types of images based on detecting plural types of halftone dot areas |
US8073251B2 (en) | 2007-02-16 | 2011-12-06 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method including page-background process capability, and non-transitory computer readable storage medium for causing computer to function as the same |
JP2017118316A (en) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | 株式会社沖データ | Image processing apparatus, image forming apparatus, image processing method, and image processing program |
JP2020188424A (en) * | 2019-05-17 | 2020-11-19 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image area determination method |
-
2003
- 2003-09-22 JP JP2003330520A patent/JP2005101765A/en active Pending
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7791764B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-09-07 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus, image reading apparatus, and image forming apparatus detecting plural types of images based on detecting plural types of halftone dot areas |
JP2007251518A (en) * | 2006-03-15 | 2007-09-27 | Ricoh Co Ltd | Image processor, image forming apparatus, program, and image processing method |
JP2008048189A (en) * | 2006-08-17 | 2008-02-28 | Sharp Corp | Image processor, image processing method, image forming apparatus, image processing program, and recording medium |
JP2008092541A (en) * | 2006-09-06 | 2008-04-17 | Sharp Corp | Image processing method, image processor, image forming apparatus, computer program, and recording medium |
JP2008078830A (en) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Ricoh Co Ltd | Image processing apparatus, and image processing method |
JP2008104139A (en) * | 2006-09-19 | 2008-05-01 | Sharp Corp | Image processing unit, image formation device, ten thousand lines area specifying method, document class discriminating method, computer program and recording medium |
US8073251B2 (en) | 2007-02-16 | 2011-12-06 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method including page-background process capability, and non-transitory computer readable storage medium for causing computer to function as the same |
JP2009225449A (en) * | 2008-03-18 | 2009-10-01 | Toshiba Corp | Image processing apparatus and image processing method |
JP2017118316A (en) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | 株式会社沖データ | Image processing apparatus, image forming apparatus, image processing method, and image processing program |
JP2020188424A (en) * | 2019-05-17 | 2020-11-19 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image area determination method |
JP7167848B2 (en) | 2019-05-17 | 2022-11-09 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image area determination method. |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4170353B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, image reading apparatus, image forming apparatus, program, and recording medium | |
JP3784649B2 (en) | Image processing apparatus, image forming apparatus including the same, and image processing method | |
JPH06121161A (en) | Character processing system for color image processor | |
JP2012105132A (en) | Image processing device, image formation device, image reading device, image processing method, program, and recording medium | |
JP2009038537A (en) | Image processor, image formation device, image processing program, and recording medium for recording image processing program therein | |
US6868183B1 (en) | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing method depending on the type of original image | |
JP4557843B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
JP2005101765A (en) | Method and apparatus for processing image, and image forming apparatus | |
JP4522978B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image forming apparatus, image processing program, and recording medium | |
JP3942080B2 (en) | Image forming apparatus | |
JP3847565B2 (en) | Image processing apparatus, image forming apparatus including the same, and image processing method | |
JP2011015172A (en) | Device for processing image, device for forming image, method and program for processing image, and recording medium recording program for processing image | |
JP4149368B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus and image forming apparatus, computer program, and computer-readable recording medium | |
JP6163244B2 (en) | Image processing apparatus, image forming apparatus, image processing program, and recording medium | |
JP4080252B2 (en) | Image processing apparatus, image forming apparatus, image processing method, program, and recording medium | |
JP3933941B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, and image forming apparatus | |
JP3767210B2 (en) | Document type determination device and image processing device | |
JPH06152945A (en) | Image processor | |
JP6045182B2 (en) | Image processing apparatus, image forming apparatus including the same, computer program, and recording medium | |
JP2020069717A (en) | Image processing device, image formation apparatus, image processing method, image processing program and recording medium | |
JP3581756B2 (en) | Image processing device | |
JP4958626B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, image forming apparatus, computer program, and recording medium | |
JP4498316B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image forming apparatus, and computer program | |
JP2006270148A (en) | Image processing method, image processor and image forming apparatus | |
JP3079630B2 (en) | Image processing device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050810 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070625 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070703 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070828 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20080108 |