JP3723666B2 - Image processing device - Google Patents

Description

なお、このパターンは直交パターンであるが、斜めなどのパターンを追加してもよい。ここで、太線用と細線用の白領域候補を検出するための閾値thw は異なる値を使用し、図５に示すように「太線用白領域候補」では一般的な白地の値thw2を設定し、「細線用白領域候補」では一般的な白地よりやや低い（白寄りの）値thw1を設定する。その理由は絵柄（印刷物の網点や複写機の万線）のハイライト（明るいほう）が「白領域候補」になるのを避けるためである。
【００２３】
次いで、「白領域候補」から更に「白領域」を算出するために以下のようにラプラシアンを求める。
【００２４】

ここで、ｉは主走査方向と副走査方向のＭＴＦの違いや、変倍時や回転時の補正を行うための重み係数である。このときのｘの値が以下のような値ならば白領域とする。
【００２５】
−Ｎ＜ｘ＜Ｎ
ここでは、太線用と細線用の閾値は別個にしなくてもよい。このようにして「細線用白領域」と「太線用白領域」を検出し、また。これにより絵柄上のハイライト側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００２６】
次に、「太線用白領域」を補正する。その理由は、例えば白黒反転した文字（白が文字で周囲が黒）の原稿の場合には、複写機のような光学的読み取り装置により読み取ると、フレア（白１点ではなく、周辺が黒の影響を受ける）などにより白データが通常よりやや黒寄りになることがある。そこで、例えば白領域のマトリクスを３×３とすると以下のような補正を行う。
【００２７】

これを「補正白領域候補」とし、上述したラプラシアンにより「補正白領域」を算出する。ここで、閾値thw は図５に示すように太線の閾値thw2より黒寄りの値thw3であり、また、Ｎは上述した太線用白領域の値Ｎより小さくする。Ｎを小さくする理由は、白データの変化量が少ない安定したデータを抽出するためである。これにより抽出した「補正白領域」を上述した「太線用白領域」に補正し、これを「太線用補正白領域」とする。つまり「太線用補正白領域」とは「補正白領域」か又は「太線用白領域」である。また、ここでも絵柄上のハイライト側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００２８】
同様に、黒領域を検出することにより、黒地上の線画の抽出データとする。黒領域の検出方法は図４に示すマトリクスの内、３×３画素のブロックを用い、先ず、次のように論理により注目画素ａ₁₁を含む周辺データが閾値thb より大きいときに「黒領域候補」とする。
【００２９】

また、このパターンは直交パターンであるが、斜めなどのパターンを追加してもよい。ここで、「黒領域候補」の閾値thb は図５に示すように、一般的な黒地の値（文字として強調したい濃度）を設定する（thb ＞thw3）。次いで、白の場合と同様に、「黒領域候補」から更に「黒領域」を算出するために前述した式（１）によりラプラシアンを求める。
【００３０】
また、式（１）により図６に示すようにエッジ量ｘを求める。ここで、式（１）における重み係数ｉは、選択的な係数であり、ハードウエアを設計する際にゲート規模が小さくなるような係数

に設定される（固定少数点演算）。
【００３１】
また、このように係数ｉを設定することにより、主走査方向と副走査方向のＭＴＦ（光学系と走行系）などのぼけを修正することができる。なお、メモリ部１０において画像データを９０°回転する場合にも、係数ｉは回転に応じてセットされる。ここで、主走査方向と副走査方向のＭＴＦは異なっており、また、複写機では副走査方向の変倍を読み取り装置の読み取り面積（速度）により行っているため、副走査方向のＭＴＦは変倍率に応じて異なる。
【００３２】
そこで、本実施形態では主走査方向の変倍部１７が原稿認識部１３の後段であるので問題は発生しない。更に、本実施形態では副走査方向の倍率が大きいとき、例えば２００％のときには式（１）に示すマトリクスを選択可能にすることによりエッジ量ｘを求めるようにしてもよい。そして、このラプラシアン部４２は後段のパターンマッチング部（Ａ，Ｂ，Ｂ’）４３、４４、４４’とエッジ抽出部７０に対して、白領域信号ｗ（太線用と細線用）（白領域でＨ）と、黒領域信号ｋ（黒領域でＨ）とエッジ量ｘを含む信号ＲＡＰを出力する。
【００３３】
エッジ抽出部７０はラプラシアン部４２の出力信号ＲＡＰに基づいてエッジの抽出を行う。このとき図６に示すように、黒パターン（ｋ）は黒領域またはエッジ量ｘが閾値thRbより大きいものをＨとし、白パターン（ｗ）は黒パターン（ｋ）以外とする。
【００３４】
エッジ抽出部７０では先ず、白孤立点除去部７１が次のような論理により注目画素が白であり且つ周辺画素が黒の時に注目画素を黒に補正する（注目画素w₂₂ ）

次に、黒孤立点除去部７２は次のような論理により、孤立している黒の点を除去する（注目画素はk₀₁ ）。
【００３５】

続く輪郭抽出部７３は、黒と白の孤立点を除去した後に処理を行うので、輪郭（エッジ）を良好に抽出することができる。抽出論理は例えば次の通りである。
w₁₁ and (k₀₀ or k₀₁ or k₀₂ or k₁₀ or k₁₂ or k₂₀ or k₂₁ or k₂₂ ）
続く膨張縮小部７４は輪郭抽出部７３により抽出された輪郭を膨張し、次いで縮小するために、孤立しているブロックを隣または周辺のブロックと連結させるためにＮ×ＮのＯＲ処理（膨張処理）を行い、その後にＭ×ＭのＡＮＤ処理（収縮処理）を行う。なお、Ｎ−Ｍ分が膨張分であり、一例として７×７（Ｎ＝７）の膨張処理を以下に示す。
【００３６】

次に、一例として３×３（Ｍ＝３）の収縮処理を以下に示す。
【００３７】

この処理により孤立領域を減らして膨張処理を行っている。このように膨張されたエッジ抽出信号はラインディレイ部７５を介してＡＮＤゲート７６、７７に印加される。
【００３８】
パターンマッチング部（Ａ）４３では「黒領域周辺の白領域」を抽出する。ここで、白領域パターン（Ｗ）は「補正太線用白領域」の信号であり、黒パターン（Ｋ）は黒領域信号ｋとする。そして、一例として図４に示す７×７画素のマトリクスを用い、

に基づいて水平成分、垂直成分を抽出し、同様に、斜め成分のパターンも抽出する。したがって、このように「黒領域上の白領域」を抽出することにより、黒領域が多いので網点を線画と誤認識することなく「黒領域の線画」を抽出することができる。
【００３９】
また、「黒領域」、「太線補正白領域」、「細線白領域」の大小関係をコード化してもよい。ここで、情報量はコード化しない場合には３ビット×ｎラインとなるが、一例として「黒領域」をＢ、「太線補正白領域」をＷ１、「細線白領域」をＷ２として次のようにコード化すると２ビット×ｎラインとなるので情報量を圧縮することができる。
【００４０】
Ｂのとき →コード「１」＝（０１）
Ｗ２のとき →コード「２」＝（１０）
Ｗ１で且つＷ２でないとき →コード「３」＝（１１）
ＢでもＷ１でもＷ２でないとき→コード「０」＝（００）
このようなコードを展開するときには逆の処理を行えばよく、また、大小関係は固定ではなく、入れ替えることができるようにした方が良いことは勿論である。
【００４１】
パターンマッチング部（Ａ）４３の処理は、図８及び図９に示すように主走査方向Ｘ（＝ｉ）及び副走査方向Ｙ（＝ｊ）における注目画素Ｐ_ijにおいてパターンマッチングを行う。また、パターンマッチング処理は図１０及び図１１に示すように、副走査方向カウンタｊと主走査方向カウンタｉをインクリメントしながら行い、一致する場合に出力信号ＰＭ１をＨ、一致しない場合に出力信号ＰＭ１をＬにする。そして、この出力信号ＰＭ１はパターンマッチング部（Ｂ，Ｂ’）４４、４４’と孤立点除去部４５、４６に印加される。
【００４２】
パターンマッチング部（Ｂ）４４では細線の検出を行う。ここで、細線とは１ｍｍ以下の線幅により構成されている文字、線画を意味する。また、図６に示すように、黒パターン（ｋ）は黒領域またはエッジ量ｘが閾値thRbより大きいものをＨとし、白パターン（ｗ）は細線用白領域またはエッジ量ｘが閾値thRwより小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）ものをＨとする。なお、閾値thRb、thRwは倍率や、原稿の種類（カラー、白黒、印刷写真、印画紙写真、複写原稿、地図など）、調整キーなどで変更するようにしてもよい。
【００４３】
エッジ成分で補正する理由は細線のコントラストを上げるためであり、細線のパターンの一例を以下に示すと、

に基づいて水平成分、垂直成分を抽出し、同様に、斜め成分のパターンも抽出する。したがって、このように黒パターンの両側が白パターンにより挟み込まれている場合に「細線候補」として抽出する。
【００４４】
パターンマッチング部（Ｂ）４４は図８〜図１０に示すように主走査方向Ｘ（＝ｉ）及び副走査方向Ｙ（＝ｊ）における注目画素Ｐ_ijにおいて副走査方向カウンタｊと主走査方向カウンタｉをインクリメントしながら、図１２に示すパターンマッチング処理を行う。図１２に示すＭＦＢは主走査方向の先端で「０」となる状態変数であり、ＳＦＢ（ｉ）は１ライン前の主走査方向の１ライン分の状態変数であってＭＦＢ＝８が「網点上の文字」を示し、ＭＦＢ＝１６が「白地上の文字」を示す。
【００４５】
先ず、ステップＳ１１において現在の状態変数ＭＦＢ＜１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）をチェックし、ＳＦＢ（ｉ）が大きい場合にはＭＦＢ＝ＳＦＢ（ｉ）にセットする（ステップＳ１２）。次いで、パターンマッチング部（Ａ）４３の出力ＰＭ１をチェックし（ステップＳ１３）、ＰＭ１＝ｏｎ（Ｈ）であればステップＳ１４以下に分岐し、他方、ＰＭ１＝ｏｆｆ（Ｌ）であればステップＳ１８に進む。ＰＭ１＝Ｈすなわち「黒領域上の白領域」の場合にはＭＦＢの値が「０」より大きければ変更する。具体的には０＜ＭＦＢ≦７ならばＭＦＢ＝８に変更し（ステップＳ１４→Ｓ１６→Ｓ１７→Ｓ１８）、また、８＜ＭＦＢならばＭＦＢ＝１６に変更する（ステップＳ１４→Ｓ１５→Ｓ１８）。
【００４６】
ステップＳ１８では「白地領域」か否かを判定する。ここで、「白地領域」の判定は、ラプラシアン部４２の出力ＲＡＰの「細線用白領域」をａとして下記となるときに「白地領域」と判定する。
【００４７】
ａ₀₀ and ａ₀₁ and ａ₀₂ and ａ₁₀ and ａ₁₁ and ａ₁₂ and ａ₂₀ and ａ₂₁ and ａ₂₂ステップＳ１８において「白地領域」と判定した場合には、孤立点除去部４５、４６に対してそれぞれ出力する信号「１」、「２」をｏｆｆ（Ｌ）にし（ステップＳ１９）、次いでＭＦＢ＝１６に変更し（ステップＳ２０）、ステップＳ３６に進む。
【００４８】
他方、ステップＳ１８において「白地領域」と判定しない場合には、前述した「細線パターン」と一致するか否かを判定する（ステップＳ２０）。そして、一致しない場合には出力「１」「２」をｏｆｆ（Ｌ）にし（ステップＳ２２）、次いでＭＦＢ＝０でなければＭＦＢを１つデクリメントし（ステップＳ２３→Ｓ２４）、ステップＳ３６に進む。
【００４９】
他方、ステップＳ２１において「細線パターン」と一致した場合には、ステップＳ２５においてＭＦＢ＞８か否かを判定する。そして、ＭＦＢ＞８の場合には出力「１」「２」をｏｎ（Ｈ）にし（ステップＳ２６）、次いでＭＦＢを４つインクリメントし（ステップＳ２７）、次いでＭＦＢ＞１６であればＭＦＢ＝１６に変更し（ステップＳ２８→Ｓ２９）、ステップＳ３６に進む。
【００５０】
他方、ステップＳ２５においてＭＦＢ＞８でない場合にはステップＳ３０においてＭＦＢ＝０か否かを判定し、ＭＦＢ＝０の場合には出力「１」「２」をｏｆｆ（Ｌ）にし（ステップＳ３１）、ステップＳ３６に進む。他方、ステップＳ３０においてＭＦＢ＝０でない場合には出力「２」をｏｎ（Ｈ）、出力「１」をｏｆｆ（Ｌ）にし（ステップＳ３２）、次いでＭＦＢを４つインクリメントし（ステップＳ３３）、次いでＭＦＢ＞８であればＭＦＢ＝８に変更し（ステップＳ３４→Ｓ３５）、ステップＳ３６に進む。
【００５１】
ステップＳ３６では１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）をＭＦＢに更新し、次いで更新した１ライン前の状態変数の当該画素ＳＦＢ（ｉ）とその前の画素ＳＦＢ（ｉ−１）のデータを比較し（ステップＳ３７）、ＳＦＢ（ｉ）＞ＳＦＢ（ｉ−１）であればＳＦＢ（ｉ）＝ＳＦＢ（ｉ−１）に変更し（ステップＳ３７→Ｓ３８）、この処理を終了する。
【００５２】
この処理を主走査方向に順次行うと、状態変数ＭＦＢは図９に示す３つの矢印方向▲１▼〜▲３▼に伝播する。すなわちステップＳ３６に示す更新処理（ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＦＢ）により、下方向▲１▼のように、Ｐ_(i,j) からＰ_(i+1,j) に伝播し、ステップＳ３８に示す処理｛ＳＦＢ（ｉ）＝ＳＦＢ（ｉ−１）｝により、斜め左下方向▲２▼のように、Ｐ_(i,j) からＰ_(i+1,j+1) に伝播する。
【００５３】
この処理によりステップＳ１８の白地判定又はステップＳ１３のパターンマッチングにおいて、状態変数をセットすることにより白地上の極細線を検出することが可能になり、また、絵柄上の網点を誤検出することを防止することができる。更にステップＳ２１の細線パターンのパターンマッチングにより状態変数を再セットするので、文字のかたまりも良好に抽出することができる。
【００５４】
また、異なる出力「１」「２」を出力するので、「白地上の文字」と「網点上の文字」を切り分けて出力することができる。また、図９に示すように副走査方向の矢印方向は「０」又は＋方向のみであるので、主走査方向１ライン毎に行う処理には、１ライン分の状態変数と、パターンマッチングで必要なライン数のメモリを備えるだけで足り、したがって、ページメモリを設けることなく処理することができる。孤立点除去部４５、４６それぞれに対する出力「１」「２」の違いは状態変数の違いであり、これにより図７に示す画像の例では罫線は出力「１」「２」共に「細線」と判断することができ、網点上の文字は、状態変数の大きい出力「２」のみが「細線」と判断することができる。
【００５５】
パターンマッチング部（Ｂ’）４４’では反転細線を検出し、ここでは黒字上の白抜きの細線を検出する。ハードウエアの構成はパターンマッチング部（Ａ）４３と同一であるが、入力データは黒と白が逆になる。また、細線のパターンと白地領域は論理が逆になり、白領域の代わりに黒領域が用いられ、これにより、パターンマッチングは黒領域に囲まれた白領域に対して行われる。但し、抽出するための閾値は異なり、これにより、反転細線を良好に抽出することができる。
【００５６】
孤立点除去部（Ａ）４５の入力データは、パターンマッチング部（Ａ）４３の出力ＰＭ１と、パターンマッチング部（Ｂ）４４の出力「１」とパターンマッチング部（Ｂ’）４４’の出力「１」である。孤立点除去部（Ｂ）４６の入力データは、パターンマッチング部（Ａ）４３の出力ＰＭ１と、パターンマッチング部（Ｂ）４４の出力「２」とパターンマッチング部（Ｂ’）４４’の出力「２」である。
【００５７】
ここで、線画は連続した線から成るが、孤立点除去部４５、４６は同一の回路で構成されて、網点を線画と誤検出した場合に生じた孤立点を除去する。なお、パターンマッチング部４３、４４、４４’のいずれか１つが抽出パターンであれば抽出パターンとし、例えば４×４のマトリクスを用いたパターンマッチングにおいて抽出パターンが２以上の場合には、中心画素（ａ₂₂でもａ₃₃でもよい）を抽出パターンとして補正し、孤立点除去部４５、４６の各出力ＰＭ２，ＰＭ３＝Ｈ（抽出パターン）とする。なお、これにより孤立点を除去すると同時に膨張（拡大）している。
【００５８】
画素密度変換部４７、４８も共に同一ロジック回路で構成されている。ここで、前段までの回路では画素単位で処理していたが、この画素密度変換部４７、４８ではブロック（４×４画素）単位で処理を行うために画素単位のデータをブロック単位のデータに変換する。この変換では４×４の単純間引き処理を行うが、孤立点除去部４５、４６において実質上４×４の膨張処理を行っているのでデータは欠落しない。
【００５９】
画素密度変換部（Ａ）４７の出力はページメモリ（Ａ）４９とセレクタ（Ａ）５１に印加され、ページメモリ（Ａ）４９の出力はセレクタ（Ａ）５１に印加される。画素密度変換部（Ｂ）４８の出力はページメモリ（Ｂ）５０とセレクタ（Ｂ）５２に印加され、ページメモリ（Ｂ）５０の出力はセレクタ（Ｂ）５２に印加される。また、色判定部５７の出力はページメモリ（Ｃ）５８とセレクタ（Ｃ）５９に印加され、ページメモリ（Ｃ）５８の出力はセレクタ（Ｃ）５９に印加される。ページメモリ４９、５０、５８は同一の構成であって主走査方向１２００ドット×副走査方向１７３６ライン（約２Ｍビット）で構成され、解像度を主、副走査方向共に１６ドット／ｍｍとするとＡ３サイズ及びＤＬＴ用紙より大きなサイズを有する。
【００６０】
そして、第１スキャン時には入力データがブロック（４×４画素）単位でページメモリ４９、５０、５８に記憶されると同時に、それぞれセレクタ５１、５２、５９を介して出力される。次いで、第２スキャン時以降ではページメモリ４９、５０、５８に記憶されていた第１スキャン時のデータがセレクタ５１、５２、５９を介して出力される。したがって、第１スキャン時における線画抽出のデータＣ／Ｐと色判定結果Ｂ／Ｃが第２スキャン時以降において用いられるので、スキャン毎の線画抽出結果Ｃ／Ｐと色判定結果Ｂ／Ｃのバラツキをなくすことができる。
【００６１】
孤立ブロック除去部５３、５４は同一の回路であって同一の機能を有し、周辺データから孤立しているブロックを除去する。セレクタ５１、５２からのデータに対して例えば５×５ブロックのマトリクスを用いて、中心ブロックのみがｏｎ（Ｈ）＝抽出パターンであって他のブロックがｏｆｆ（Ｌ）であるときこのブロックは孤立しているのでｏｆｆ（Ｌ）にする。
【００６２】
膨張部５５、５６も同様に同一の回路であって同一の機能を有し、孤立しているブロックを隣、または周辺のブロックと連結させるためにＮ×ＮのＯＲ処理（膨張処理）を行い、その後にＭ×ＭのＡＮＤ処理（収縮処理）を行う。そして、例えば５×５の補間処理を行う。なお、Ｍ−Ｎが膨張処理である。一例として３×３（Ｎ＝３）ブロック（＝１２×１２画素）の膨張処理を以下に示す。
【００６３】

また、一例として５×５（Ｍ＝５）ブロックの収縮処理を以下に示す。
【００６４】

その後に、１００ｄｐｉのギザギザが残っているので５×５の補間処理を行う。ここで、図１３に示す実線が１００ｄｐｉのデータを示し、破線が補間後のデータとなる。５×５のマトリクスを用いた場合には、以下のように線画として抽出したデータが以下の論理式を満たすとき、注目画素ａ₂₂のデータを反転する。
【００６５】

但し、「／」は反転演算子を示す。
【００６６】

このように抽出パターンを膨張することにより、文字の交点などを繋ぎ、更に線画とその周辺の線画処理を行う。なお、上述したパターンマッチングは十字の交点は抽出できないが、この膨張処理により連結することができる。ここで、線画の周辺を線画と見なすのは、黒文字処理と空間フィルタを良好に作用させるためである。特に、この膨張処理によりカタログの使用説明、仕様表のように罫線の中に網点があっても罫線を良好に抽出することができる。また、白地を含む罫線を文字として抽出し、網点上の文字に対しては白地上の文字とは別の判定結果を出力するので、（白地上の）文字と網点上の文字に対して別の処理を行うことができる。更に、黒地上の白抜き細線も良好な画像となる。
【００６７】
次いで、膨張部５５、５６の膨張結果とエッジ抽出部７０の抽出結果をそれぞれＡＮＤゲート７６、７７により論理積することにより、すなわち文字領域（Ｃ／Ｐ Ａ，Ｃ／Ｐ Ｂ）と判定した部分と、エッジとして抽出した信号を論理積することにより文字のエッジを良好に抽出することができる。このとき、例えば４００ＤＰＩでエッジ抽出を行うことによりエッジの位置精度を向上させることができる。ここで、４００ＤＰＩのエッジ抽出信号を孤立点除去部４５、４６の出力ではなく、単にエッジとしているのは、メモリ１０に蓄えないでスキャン毎にデータのバラツキがないようにするためである。
【００６８】
次に、図１４を参照して第２の実施形態を説明する。上記第１の実施形態の図１２に示す細線検出処理では出力「１」「２」の判定を行っているが、第２の実施形態では出力「２」の判定条件を変更して絵柄上の文字（罫線）を抽出するようにしている。図１４に示すステップＳ１１〜Ｓ３８は図１２と同一であるが、ステップＳ２１とＳ２２〜Ｓ２４、Ｓ３２の間にステップＳ４１〜Ｓ４４が追加されている。
【００６９】
すなわち、ステップＳ２１において「細線パターン」と一致しない場合には、ステップＳ４１において後述する「細線パターン１」と一致するか否かを判定する。そして、「細線パターン１」と一致しない場合にはステップＳ２２に進み、他方、一致する場合にはステップＳ４２においてＭＦＢ＞８か否かを判定する。そして、ＭＦＢ＞８の場合にはステップＳ４４に分岐して出力「２」をｏｎ、出力「１」をｏｆｆにし、ステップＳ２４に進む。他方、ステップＳ４２においてＭＦＢ＞８でない場合にはステップＳ４３においてＭＦＢ＝０か否かを判定し、ＭＦＢ＝０の場合にはステップＳ２２に進み、他方、ＭＦＢ＝０でない場合にはステップＳ３２に進む。
【００７０】
「細線パターン１」は前述した「細線パターン」と同一でも、同一でなくてもよい。ここで、図６に示すように、黒パターン（ｋ）は黒領域またはエッジ量ｘが閾値thRbより大きいものをＨとし、白パターン（ｗ）は細線用白領域またはエッジ量ｘが閾値thRwより小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）ものをＨとする。つまり、エッジ量ｘの成分で補正する理由は、細線のコントラストを上げるためである。そこで、「細線パターン１」では閾値thRb、thRwの少なくとも一方を「細線パターン」より抽出し易い値に設定する。但し、「細線パターン」と「細線パターン１」のマッチングパターンが異なる場合には、「細線パターン」の方が抽出し易いように設定しておく。
【００７１】
また、「細線パターン」と「細線パターン１」のパターンマッチング結果と、閾値thRw、thRbの情報量はコード化しない場合には３ビット×ｎラインとなるが、次のようにコード化すると２ビット×ｎラインとなるので圧縮することができる。
【００７２】
「細線パターン」の閾値thRw、thRbをそれぞれthRw、thRb
「細線パターン１」の閾値thRw、thRbをそれぞれthRw1 、thRb1 として大小関係が
thRw ＜thRw1 ＜thRb1 ＝thRb
である場合には、
Ｐ＜thRw →コード「０」
thRw＜Ｐ＜thRw1 →コード「１」
thRw1 ＜Ｐ＜thRb→コード「２」
thRb＜Ｐ →コード「３」
ここで、Ｐはエッジ量である。同様に、このようなコードを展開するときには逆の処理を行えばよく、また、大小関係は固定ではなく、入れ替えることができるようにした方が良いことは勿論である。
【００７３】
上記方法により、状態変数を用いて白地上のパターンと、網点上や色地上のパターンを切り替えることができ、しかも状態変数を共通に使用することができる。なお、網点上の文字を良好に抽出することができれば、図１４に示すステップＳ４１において網点上の文字を抽出する際の状態変数ＭＦＢを参照しなくてもよく、この場合、ステップＳ４３では常に一致していると判断することにより、網点上の文字と白地上の文字を分離するようにしてもよい。その結果、特に、カタログの使用説明、仕様表のように罫線の中に網点があっても罫線を良好に抽出することができる。また、白地を含む罫線は文字として抽出し、網点上の文字は白地上の文字とは別の判別処理を行うので、第１の実施形態より精度を向上させることができ、また、（白地上の）文字と網点上の文字に対して別の画像処理を行うことができる。
【００７４】
また、図９ではＰ_(i,j+1) 、Ｐ_(i+1,j) 、Ｐ_(i+1,j-1) の３つの伝播方向▲１▼〜▲３▼のみが示されているが、特にＰ_(i+1,j-1) の方向▲２▼に関しては−１の方向のみならず−２、−３の方向を追加して状態変数の伝播方向の主走査方向性をなくす方がよい。更に、画像データの全てをページメモリに記憶して画像処理を行う装置では、状態変数の伝播方向は３６０°にすることが良いことは勿論である。
【００７５】
図１５はアンシャープマスキングによるディテール強調処理を示している。図１５（ａ）は処理対象の主信号を、（ｂ）はアンシャープ信号を、（ｃ）はアンシャープマスク信号を、（ｄ）はディテール強調済み信号を示し、エッジ特性に基づいて補正を行う。本実施形態ではラプラシアン部４２において図１５（ｃ）に示すアンシャープマスク信号を用いてエッジ量の補正を行うが、代わりに図１５（ｄ）に示すディテール強調済み信号や他の信号を用いてもよい。
【００７６】
ここで、パターンマッチング部（Ａ）４３では白地上の黒（輪郭）を抽出するが網点（網かけ）上の文字は抽出せず、パターンマッチング部（Ｂ）４４により白地上の罫線と、網点上または色地上の文字を別々に抽出する。また、漢字の「書」のような混み入った文字もパターンマッチング部（Ｂ）４４により抽出する。なお、ＭＦＢの上限値が「８」のときを「網点上の文字」とし、ＭＦＢの上限値が「１６」のときを「白地上の文字」としたが、本発明はこの値に限定されない。
【００７７】
また、網点上の文字と白地上の文字を分離して判別する理由は、罫線内に網掛けが存在する場合にその中の文字の誤検出を避けるためであり、また、罫線が細い場合にはその近くに文字が存在する可能性があるためであり、更に、罫線の幅が太くなるにつれて文字がその近くに存在する可能性が減少するからである。したがって、上記実施形態によれば、小さい文字や線画、白地上の画数の多い文字や網点上の文字を別々に抽出することができる。また、副走査方向の反映方向が一方向であるので、ラスタスキャン方式の読み出し方法に適しており、特にハードウエア化に適し、更に、画像データに対して容易に反映させることができる。
【００７８】
また、本発明は線画のエッジを検出するアルゴリズムに関し、特に印刷物特有の網点を検出して除去することはしないので、ジェネレーションコピー（複写物の複写物）などのように網点を含まない原稿に特に有効である。更に、抽出したパターンに対して、画素単位の孤立点除去部４５、４６により小さな領域の誤判定を防止し、その後は孤立ブロック除去部５３、５４により大きなブロック（４×４画素）単位で広い範囲の孤立ブロックを除去するので、誤判定を防止することができる。この場合、膨張部５５、５６によりブロック単位の粗い画素密度を元の画素密度に変換するので、ブロック単位の粗い画素は無くなる。
【００７９】
ここで、単純な膨張を行うと、孤立した領域が大きくなるだけであるが、膨張部５５、５６では膨張量をＸとしてＸ＝Ｍ−Ｎ、すなわちＭ画素膨張してその後にＮ画素収縮しているので（Ｘ＜Ｍであるので）、孤立した領域を連結させることができる。更に、粗い密度（ブロック単位）のままで膨張させるので、ハードウエアの規模を小さくすることができる。
【００８０】
また、第１スキャン時の判定結果を第２スキャン時以降にも用いるので、各スキャン時の線画判定結果と色判定結果が必ず一致し、したがって、各スキャン時の画像処理をバラツキなく行うことができる。更に、ページメモリ４９、５０、５８に記憶されるデータは各画像処理回路に対する最終の信号ではなく、画素密度が粗いデータであるので、データ量を減少させることができる。
【００８１】
ここで、線画判定結果用のページメモリ（以下、線画判定結果メモリ）４９、５０には第１スキャン時の判定結果を記憶して第２スキャン時以降にも用い、第２スキャンに以降した後は線画判定結果メモリ４９、５０内の線画判定結果を読み出すことにより、スキャン（読み取り）後のバラツキはエッジ抽出部７０によるもののみになるので、文字絵柄判定信号Ｃ／Ｐを安定化することができる。
【００８２】
本発明に係る複写機では次のような５つの動作モードを有する。
【００８３】
１．圧板１to１メモリモード（画像メモリ使用）
このモードは画像サイズがメモリ部（以下、ページメモリ４９、５０と区別するために画像メモリと言う。）１０に格納可能なＡ４サイズ以下の場合のモードであり、図１６に示すように１回のスキャンによるＲＧＢデータを画像メモリ１０に格納し、画像メモリ１０から４回（図のように３回でもよい）読み出すことによりＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの４回の作像を行う。
【００８４】
このモードでは画像メモリ１０を使用するので、この４回の各作像時に線画認識部１３ａが画像メモリ１０に格納されている同一のデータを処理すれば、スキャナによる読み取りバラツキが発生しないことから、線画判定結果メモリ４９、５０を書き込みモードのみに設定して読み出しを行わないことにより、すなわち第１〜第４スキャン時共にセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ画素密度変換部（Ａ，Ｂ）４７、４８の出力を選択することにより、線画判定結果メモリ４９、５０を使用しない。
【００８５】
但し、この圧板１to１メモリモードでは、線画判定結果メモリ４９、５０を第１スキャン時に書き込みモードに設定し、第２スキャン時以降には読み出しモードに設定することにより、すなわちセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ線画判定結果メモリ４９、５０の出力を選択することにより、線画判定結果メモリ４９、５０を使用しても問題は発生しない。線画判定結果メモリ４９、５０の読み出し開始位置の初期化は作像毎である。
【００８６】
２．圧板１to１スキャナモード（画像メモリ不使用）
このモードは画像サイズが画像メモリ１０に格納可能なＡ４サイズを超える場合のモードであり、図１７に示すように画像メモリ１０を用いずに４回スキャンすることによりＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの４回の作像を行う。
【００８７】
このモードでは画像メモリ１０を使用しないので、４回の各作像時に線画認識部１３ａが個々のスキャン時に読み取られた画像データを使用するとスキャナによる読み取りバラツキが発生することから、第１スキャン時に線画判定結果メモリ４９、５０を書き込みモードに設定すると共にセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ画素密度変換部（Ａ，Ｂ）４７、４８の出力を選択し、第２〜第４スキャン時に線画判定結果メモリ４９、５０を読み出しモードに設定すると共にセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ線画判定結果メモリ４９、５０の出力を選択する。これにより、スキャナによる読み取りバラツキの影響を防止することができるので、文字、写真の判定結果を安定化することができる。線画判定結果メモリ４９、５０の読み出し開始位置の初期化は、スキャン時または作像毎である。
【００８８】
３．２面取りモード（画像メモリ使用）
これは画像メモリ１０を用いて１枚の原稿を１／２に分割する２面取りを行うモードであり、画像メモリ１０に格納可能なＡ４サイズ以下の１枚の原稿を１回のスキャンで読み取る。先ず、読み取られた１枚分のＲＧＢデータを画像メモリ１０に格納すると共に前半１／２のサイズのＲＧＢデータに基づいて第１面分のＫ画像を作像する。次いで画像メモリ１０に格納されている後半１／２のサイズのＲＧＢデータに基づいて第２面分のＫ画像を作像する。
【００８９】
以下同様にして、画像メモリ１０に格納されている前半１／２のデータに基づいて第１面分のＣ画像を作像し、次いで後半１／２のデータに基づいて第２面分のＣ画像を作像し、次いで前半１／２のデータに基づいて第１面分のＭ画像を作像し、次いで後半１／２のデータに基づいて第２面分のＭ画像を作像し、次いで前半１／２のデータに基づいて第１面分のＹ画像を作像し、次いで後半１／２のデータに基づいて第２面分のＹ画像を作像する。
【００９０】
この２×４回の各作像時には、線画認識部１３ａは画像メモリ１０に格納されている同一のデータを処理するので、スキャナによる読み取りバラツキが発生しないことから、線画判定結果メモリ４９、５０を書き込みモードのみに設定して読み出しを行わないことにより、セレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ画素密度変換部（Ａ，Ｂ）４７、４８の出力を選択することにより、線画判定結果メモリ４９、５０を使用しない。また、線画判定結果メモリ４９、５０を使用しないので、用紙と用紙の間の不要な線画判定信号により線画判定結果メモリ４９、５０の容量が不足することもない。
【００９１】
４．２面取りモード（画像メモリ不使用）
これは画像メモリ１０を用いないで１枚の原稿を１／２に分割する２面取りを行うモードであり、１枚の原稿を８回のスキャンで読み取る。先ず、１枚の原稿を１回目のスキャンで読み取り、このデータの前半１／２に基づいて第１面分のＫ画像を作像する。次いで１枚の原稿を２回目のスキャンで読み取り、このデータの後半１／２に基づいて第２面分のＫ画像を作像する。
【００９２】
以下同様に、３回目のスキャンで読み取って前半１／２に基づいて第１面分のＣ画像を作像し、次いで４回目のスキャンで読み取って後半１／２に基づいて第２面分のＣ画像を作像し、次いで５回目のスキャンで読み取って前半１／２に基づいて第１面分のＭ画像を作像し、次いで６回目のスキャンで読み取って後半１／２に基づいて第２面分のＭ画像を作像し、次いで７回目のスキャンで読み取って前半１／２に基づいて第１面分のＹ画像を作像し、次いで８回目のスキャンで読み取って後半１／２に基づいて第２面分のＹ画像を作像する。
【００９３】
この２×４回の各作像時には、線画認識部１３ａは個々のスキャン時に読み取られた画像データを処理するので、これを使用するとスキャナによる読み取りバラツキが発生することから、線画判定結果メモリ４９、５０を第１スキャン時（第１面分のＫ画像の作像時）に書き込みモードに設定すると共にセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ画素密度変換部（Ａ，Ｂ）４７、４８の出力を選択し、第２スキャン時以降（第２面分のＫ画像の作像時からの残り７スキャン）では読み出しモードに設定すると共にセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ線画判定結果メモリ４９、５０の出力を選択する。また、このモード切り替えは１回目から２回目のスキャン切り替え時に行えばよいので、簡単な制御で用紙と用紙の間の不要な線画判定信号を線画判定結果メモリ４９、５０に書き込まないようにすることができる。
【００９４】
５．ＡＤＦ１to１モード
このモードは、２枚の原稿をＡＤＦにより自動給紙してその画像データを感光体上に形成して２枚の用紙に複写する２面取りモードに応用することができるモードであり、１枚目の原稿は１回のスキャンで読み取って画像メモリ１０に格納し、２枚目の原稿は４回のスキャンで読み取って画像メモリ１０には格納しない。
【００９５】
先ず、１回目のスキャンにより１枚目の原稿を読み取って画像メモリ１０に格納し、次いでこのデータに基づいて第１面分のＫ画像を作像する。次いで自動給紙された２枚目の原稿を２回目のスキャンにより読み取って第２面分のＫ画像を作像する。次いで画像メモリ１０に格納されているデータに基づいて第１面分のＣ画像を作像し、次いで３回目のスキャンにより２枚目の原稿を読み取って第２面分のＣ画像を作像する。以下同様に、画像メモリ１０に格納されているデータに基づいて第１面分のＭ画像を作像し、次いで４回目のスキャンにより２枚目の原稿を読み取って第２面分のＭ画像を作像し、次いで画像メモリ１０に格納されているデータに基づいて第１面分のＹ画像を作像し、次いで５回目のスキャンにより２枚目の原稿を読み取って第２面分のＹ画像を作像する。
【００９６】
この２×４回の各作像時には、線画認識部１３ａは１枚目の原稿については画像メモリ１０に格納されている同一のデータを処理するのでスキャナによる読み取りバラツキが発生しないが、２枚目の原稿については個々のスキャン時に読み取られた画像データを処理するのでこれを使用するとスキャナによる読み取りバラツキが発生する。
【００９７】
そこで、線画判定結果メモリ４９、５０を１枚目の原稿については書き込みモードのみに設定して読み出しを行わないことにより、セレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ画素密度変換部（Ａ，Ｂ）４７、４８の出力を選択し、線画判定結果メモリ４９、５０を使用しない。また、２枚目の原稿については線画判定結果メモリ４９、５０を第１スキャン時に書き込みモードに設定してセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ画素密度変換部（Ａ，Ｂ）４７、４８の出力を選択し、第２スキャン時以降では線画判定結果メモリ４９、５０を読み出しモードに設定してセレクタ（Ａ，Ｂ）５１、５２がそれぞれ線画判定結果メモリ４９、５０の出力を選択し、線画判定結果メモリ４９、５０を使用する。
【００９８】
したがって、この場合にも同様に、このモード切り替えはスキャナの読み取り時に切り替えればよいので、簡単な制御で用紙と用紙の間の不要な線画判定信号を線画判定結果メモリ４９、５０に書き込まないようにすることができる。なお、上記説明ではＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの合計４回の作像を行う場合を例にしたが、本発明はこれに限定されず、例えば１回の作像で白黒複写を行う場合にも適用することができる。
【００９９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、１枚目の原稿は１回のスキャンで読み取って画像メモリに格納し、２枚目の原稿は４回のスキャンで読み取って画像メモリ１０には格納しないので、メモリは１面分だけで済み、メモリ容量を少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置の一実施形態を備えた複写機を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理部を詳細に示すブロック図である。
【図３】図２の原稿認識部を詳細に示すブロック図である。
【図４】図３の原稿認識部の参照画素を示す説明図である。
【図５】画像データの濃度変化を示す説明図である。
【図６】図５の画像データのエッジ量を示す説明図である。
【図７】画像データの一例として白地上の網点と網点上の文字を示す説明図である。
【図８】図３のパターンマッチング部の参照画素を示す説明図である。
【図９】図３のパターンマッチング部の伝播方向を示す説明図である。
【図１０】図３のパターンマッチング部（Ａ，Ｂ，Ｂ’）の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図３のパターンマッチング部（Ａ，Ｂ，Ｂ’）の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】図３のパターンマッチング部（Ｂ，Ｂ’）の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】図４の膨張部の補間処理を示す説明図である。
【図１４】第２の実施形態のパターンマッチング部（Ｂ，Ｂ’）の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１５】ディテール強調処理を示す説明図である。
【図１６】図１の複写機における圧板１to１メモリモード（画像メモリ使用）の処理を示す説明図である。
【図１７】図１の複写機における圧板１to１スキャナモード（画像メモリ不使用）の処理を示す説明図である。
【図１８】図１の複写機における２面取りモード（画像メモリ使用）の処理を示す説明図である。
【図１９】図１の複写機における２面取りモード（画像メモリ不使用）の処理を示す説明図である。
【図２０】図１の複写機におけるＡＤＦ１to１モード（１枚目は画像メモリ使用、２枚目は画像メモリ不使用）の処理を示す説明図である。
【符号の説明】
１０ メモリ部
１３ 原稿認識部
１３ａ 線画認識部
４２ ラプラシアン部
４３，４４ パターンマッチング部
４５，４６ 孤立点除去部
４７，４８ 画素密度変換部
４９，５０ ページメモリ
５１，５２ セレクタ
５３，５４ 孤立ブロック除去部
５５，５６ 膨張部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus for generating an area identification signal by identifying whether image data is a character area or a halftone area.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as this type of image processing apparatus, for example, as shown in Japanese Patent Laid-Open No. 3-203464, an area identification signal for identifying whether image data at the first reading of a document is a character area or a halftone area is stored in a memory. A method of using the area identification signal stored in the memory at the second and subsequent reading of the document is known.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in the copying machine, image data for two sheets obtained by dividing one document into halves, or image data of two sheets of document is formed on a photosensitive member and copied onto two sheets of paper. A chamfer mode is known. However, if such an area identification signal of image data for two sheets of paper is stored in the memory, an unnecessary area identification signal between sheets needs to be stored in the memory, so the memory capacity must be increased. There is a problem that must be. In order to solve the above problem, a method of prohibiting memory access between paper sheets can be considered. However, in this case, there is a problem that memory access control becomes complicated.
[0004]
In view of the above-described conventional problems, the present invention can reduce the capacity of a memory for storing an area identification signal when performing so-called two-chamfering for forming an image for two sheets of paper on a photoreceptor. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of simplifying memory access control.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
  The present inventionTo achieve the above object, in an image processing apparatus for performing image processing of image data based on an area identification signal indicating whether the image data is a character area or a halftone area, an original reading means for reading an original image, Image storage means for storing image data read by the document reading means, and whether the image data read by the document reading means or the image data stored in the image storage means is a character area or a halftone area for each pixel Region identification means for identifying, area identification signal storage means for storing the area identification signal identified by the area identification means, and the area identification signal identified by the area identification means or the area identification signal storage means Selecting means for selecting a region identification signal, and when reading two original images on a photosensitive member, the original reading The means controls the first original to be read once, and then the second original is read as many times as the number of image formations, and the image data read by the original reading means at the time of reading the first original is The selection means selects and outputs the area identification signal identified by the area identification means based on the image data written to the image storage means at the time of each first image being written, When the second image is formed for the first time, the selection means selects and outputs the area identification signal identified by the area identification means based on the image data read by the document reading means and stores the area identification signal. The area identification signal stored in the area identification signal storage means is read out and selected by the selection means during the second and subsequent image forming operations. Characterized in that a Gosuru control means.
[0007]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a copier equipped with an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing in detail the image processing unit of FIG. 1, and FIG. 4 is a detailed block diagram, FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating reference pixels of the document recognition unit in FIG. 3, FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating a change in density of image data, and FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an edge amount of the image data in FIG. FIG. 7, FIG. 7 is an explanatory view showing halftone dots on white ground and characters on the halftone dots as an example of image data, FIG. 8 is an explanatory view showing reference pixels of the pattern matching unit in FIG. 3, and FIG. 9 is a pattern in FIG. FIG. 10 and FIG. 11 are flowcharts for explaining the processing of the pattern matching unit (A, B, B ′) in FIG. 3, and FIG. 12 is a pattern matching unit (B , B ′), a flowchart for explaining the processing of FIG. FIG. 14 is an explanatory diagram showing interpolation processing of the expansion unit in FIG. 4, FIG. 14 is a flowchart for explaining processing of the pattern matching unit (B, B ′) of the second embodiment, and FIG. 15 is an explanatory diagram showing detail enhancement processing. It is.
[0008]
FIG. 16 is an explanatory diagram showing processing in the pressure plate 1 to 1 memory mode (using image memory) in the copying machine of FIG. 1, and FIG. 17 is an explanatory diagram showing processing in the pressure plate 1 to 1 scanner mode (not using image memory) in the copying machine of FIG. 18 is an explanatory diagram showing processing in the two-chamfer mode (using image memory) in the copier of FIG. 1, and FIG. 19 is an explanatory diagram showing processing in the two-chamfer mode (not using image memory) in the copier of FIG. FIG. 20 is an explanatory diagram showing processing in the ADF 1 to 1 mode in the copying machine of FIG.
[0009]
The copying machine shown in FIG. 1 reads an original and outputs an image reading unit 1 as RGB digital data, an image processing unit 2 as shown in detail in FIG. 2, and a color image processed by the image processing unit 2. Is output on the paper. In FIG. 2, the RGBγ correction unit 11 corrects the gray balance of the RGB data from the document reading unit 1 and converts it into density, and outputs the processed data to the delay unit 12 and the document recognition unit 13 via the memory unit 10. To do. The memory unit 10 has a capacity corresponding to half of the maximum size of the original (for example, A4 size) of the RGB data, and the memory unit 10 also performs image rotation. The delay unit 12 delays the RGB data and outputs it to the RGB filter unit 14 in order to synchronize with the output result of the document recognition unit 13.
[0010]
As shown in FIG. 3, the document recognition unit 13 includes a line drawing recognition unit 13a and a color determination unit 13b. The line drawing recognition unit 13a determines whether the region is a character region or a design region based on RGB data from the RGBγ correction unit 11. A 2-bit character / design determination signal C / P (“3” = “11” is a character, “1” = “01” is a character on the design, and “0” = “00” is a design) is output. The color determination unit 13b determines whether it is a chromatic region or an achromatic region based on the RGB data from the RGBγ correction unit 11, and determines a 1-bit chromatic / achromatic determination signal B / C (H is achromatic, L is Chromatic) is output. The chromatic / achromatic determination signal B / C corresponds to one pixel with 4 × 4 pixels as one block.
[0011]
The character / design determination signal C / P is an image obtained by cascade connection to the RGB filter unit 14, the color correction unit 15, the UCR unit 16, the scaling unit 17, the CMYBk filter unit 18, the CMYBkγ correction unit 19, and the gradation processing unit 20. The chromatic / achromatic determination signal B / C is applied to the RGB filter unit 14, the color correction unit 15, and the UCR unit 16 in cascade connection to the image data RGB or CMY. Is done. Each of the blocks 14 to 20 performs character processing and pattern processing based on the character / picture determination signal C / P and the chromatic / achromatic determination signal B / C.
[0012]
The RGB filter unit 14 is an N × N pixel filter that performs MTF correction on the RGB data from the delay unit 12. When the character / picture determination signal C / P is “3” (character), sharpening processing is performed. When “” (picture), smoothing processing is performed, and when “1” (character on the picture), input data is output without being processed. The color correction unit 15 converts the RGB data processed by the RGB filter unit 14 into C, M, and Y data using a primary masking method or the like, and the UCR unit 16 uses the color correction unit 15 to improve the color reproducibility of the image data. Bk data is generated by performing UCR (additional color removal) processing on the common part of the C, M, and Y data converted by the above.
[0013]
The UCR unit 16 also generates skeleton black Bk data when the character / picture determination signal C / P is other than “3”, and generates full black Bk data when the character / picture determination signal C / P is other than “3”. The UCR unit 16 also represents black characters with only the black component when the character / design determination signal C / P is “3” (character) and the chromatic / achromatic determination signal B / C is H (achromatic). In order to do this, the C, M and Y data are erased. The UCR unit 16 provides the C, M, Y, and Bk to the magnification unit 17 in order for the image reading unit 1 to read one original document four times and to output the original to the image recording unit 2 in a surface sequential manner. 1 signal IMG is output in frame sequential order.
[0014]
The scaling unit 17 performs enlargement, reduction, and equal magnification processing in the main scanning direction, and the CMYBk filter unit 19 is an N × N pixel filter, and the frequency characteristics of the image recording unit 3 and the character / picture determination signal C / P A sharpening process or a smoothing process is performed based on the above. The CMYBkγ correction unit 20 changes the γ curve based on the frequency characteristics of the image recording unit 3 and the character / picture determination signal C / P. Specifically, the character / picture determination signal C / P is “0” (picture). The contrast is emphasized by raising γ that faithfully reproduces the image sometimes and γ when it is other than “0”.
[0015]
The gradation processing unit 21 performs quantization such as dither processing based on the gradation characteristics of the image recording unit 3 and the character / picture determination signal C / P. Specifically, the character / picture determination signal C / P is “0”. ”(Pattern), gradation-oriented processing is performed, and when other than“ 0 ”, resolution-oriented processing is performed.
[0016]
In summary,
・ When C / P = "0" (design)
RGB filter unit 14 → smoothing process
UCR part 16 → Skeleton Black
CMYBk filter section 18 → γ curve selection with emphasis on linearity (gradation)
CMYBkγ correction unit 19 → γ curve selection to faithfully reproduce the image
Gradation processing unit 20 → Gradation emphasis
・ When C / P = "3" (character)
RGB filter unit 14 → Emphasis processing
UCR 16 → Full Black
CMYBk filter unit 18 → enhancement processing
CMYBkγ correction unit 19 → Elevates contrast by raising γ
Gradation processing unit 20 → Emphasis on resolution
When C / P = “3” (character) and B / C = H (black character processing)
YMC data is not printed in order to prevent coloring around the black characters due to misalignment. Note that the RGB filter of the Bk data at this time may be made stronger than in the case of color characters to make it clear.
[0017]
・ When C / P = "1" (character on the design)
RGB filter section 14 → Weak emphasis processing or through processing that outputs input data as it is
UCR section 16 → full black. At this time, processing such as black character processing is not performed, and YMC data is printed.
[0018]
CMYBk filter unit 18 → enhancement processing
CMYBkγ correction unit 19 → Elevates contrast by raising γ
Gradation processing unit 20 → Emphasis on resolution
Next, the line drawing recognition unit 13a and the color determination unit 13b will be described in detail with reference to FIG. First, the line drawing recognition unit 13a includes a monochrome conversion unit 41, a Laplacian unit 42, pattern matching units (A, B, B ′) 43, 44, and 44 ′, and an isolated point removal unit (A , B) 45, 46, pixel density conversion units (A, B) 47, 48, page memories (A, B) 49, 50, selectors (A, B) 51, 52, and isolated block removal units (A) , B) 53, 54, expansion portions (A, B) 55, 56, and AND gates (A, B) 76, 77. The selectors (A, B) 51, 52 select the outputs of the pixel density conversion units (A, B) 47, 48 or the page memories (A, B) 49, 50, respectively, and the isolated block removal units (A, B). 53 and 54.
[0019]
The line drawing recognition unit 13a also includes an edge extraction unit 70. The edge extraction unit 70 includes a white isolated point removal unit 71, a black isolated point removal unit 72, a contour extraction unit 73, an expansion / reduction unit 74, and a line delay unit 75. Have The output signal of the line delay unit 75 is commonly applied to one input terminal of each of the AND gates (A, B) 76 and 77, and the other input terminal of each of the AND gates (A, B) 76 and 77 is expanded. The output signals of the parts (A, B) 55 and 56 are applied. The MSB (C / P · A) of the character / picture determination signal C / P is output from the AND gate (A) 76 of the system A, and the LSB (C / P · B) is output from the AND gate (B) 77 of the system B. ) Is output.
[0020]
Each block will be described in detail. First, the monochrome conversion unit 41 converts the RGB data into luminance data or the like to convert it to monochrome. Note that instead of the luminance data, the darkest data among the RGB data may be selected, or G data may be used as the luminance data. Here, the output data of the monochrome unit 41 is dark when the numerical value is large and light when the numerical value is small.
[0021]
The Laplacian unit 42 extracts the edge of the line drawing, detects the white area and the black area, and detects the white (w) area to obtain the extracted data of the line drawing on the white ground. The white area detection method uses a 3 × 3 pixel block in the matrix shown in FIG.₁₁When the surrounding data including is smaller than the threshold thw, it is determined as a white area candidate.
[0022]

In addition, although this pattern is an orthogonal pattern, you may add patterns, such as diagonal. Here, the threshold value thw for detecting white line candidates for thick lines and thin lines uses different values, and as shown in FIG. 5, a general white background value thw2 is set in the “thick line white area candidates”. In the “thin line white area candidate”, a value thw1 slightly lower (whiter) than a general white background is set. The reason is to avoid that the highlight (brighter one) of the pattern (the halftone dot of the printed matter or the copy machine line) becomes a “white area candidate”.
[0023]
Next, a Laplacian is obtained as follows in order to further calculate a “white region” from the “white region candidate”.
[0024]

Here, i is a weighting factor for performing correction at the time of zooming or rotation, or the difference in MTF between the main scanning direction and the sub-scanning direction. If the value of x at this time is as follows, a white region is set.
[0025]
-N <x <N
Here, the threshold values for the thick line and the thin line may not be made separate. In this way, the “white area for fine lines” and the “white area for thick lines” are detected. As a result, the small dots and line patterns on the highlight side on the pattern are removed so as not to be extracted.
[0026]
Next, the “white area for thick lines” is corrected. The reason for this is that, for example, in the case of a document with reversed black and white characters (white is a character and the surrounding is black), when read by an optical reading device such as a copying machine, a flare (a white point, not a white point) White data may be slightly blacker than usual. Therefore, for example, when the white area matrix is 3 × 3, the following correction is performed.
[0027]

This is set as a “corrected white area candidate”, and a “corrected white area” is calculated by the Laplacian described above. Here, as shown in FIG. 5, the threshold value thw is a value thw3 closer to the black than the thick line threshold value thw2, and N is smaller than the value N of the thick line white region described above. The reason for reducing N is to extract stable data with a small amount of change in white data. The “corrected white area” thus extracted is corrected to the “thick line white area” described above, and this is set as the “thick line corrected white area”. That is, the “corrected white area for thick line” is “corrected white area” or “white area for thick line”. Also, here, the small dots on the highlight side on the pattern and the line pattern are removed so as not to be extracted.
[0028]
Similarly, by extracting the black area, the extracted data of the line drawing on the black ground is obtained. The black region detection method uses a 3 × 3 pixel block in the matrix shown in FIG.₁₁When the surrounding data including is larger than the threshold thb, it is determined as a “black area candidate”.
[0029]

Further, although this pattern is an orthogonal pattern, a pattern such as an oblique line may be added. Here, the threshold value “thb” of the “black area candidate” is set to a general black background value (density to be emphasized as characters) as shown in FIG. 5 (thb> thw3). Next, as in the case of white, a Laplacian is obtained by the above-described equation (1) in order to further calculate a “black region” from the “black region candidate”.
[0030]
Further, the edge amount x is obtained from the equation (1) as shown in FIG. Here, the weighting coefficient i in the equation (1) is a selective coefficient, and is a coefficient that reduces the gate scale when designing hardware.

(Fixed decimal point calculation).
[0031]
In addition, by setting the coefficient i in this way, it is possible to correct blur such as MTF (optical system and traveling system) in the main scanning direction and the sub-scanning direction. Even when the image data is rotated by 90 ° in the memory unit 10, the coefficient i is set according to the rotation. Here, the MTF in the main scanning direction is different from that in the sub-scanning direction, and the copying machine performs scaling in the sub-scanning direction based on the reading area (speed) of the reading device. It depends on the magnification.
[0032]
Therefore, in the present embodiment, no problem arises because the magnification unit 17 in the main scanning direction is subsequent to the document recognition unit 13. Further, in the present embodiment, when the magnification in the sub-scanning direction is large, for example, 200%, the edge amount x may be obtained by making it possible to select the matrix shown in Expression (1). Then, the Laplacian section 42 sends a white area signal w (for thick lines and thin lines) (for white lines and thin lines) to the pattern matching sections (A, B, B ′) 43, 44, 44 ′ and the edge extraction section 70 in the subsequent stage. H), a black area signal k (H in the black area), and a signal RAP including an edge amount x are output.
[0033]
The edge extraction unit 70 extracts edges based on the output signal RAP from the Laplacian unit 42. At this time, as shown in FIG. 6, the black pattern (k) is set to H when the black region or the edge amount x is larger than the threshold value thRb, and the white pattern (w) is set to other than the black pattern (k).
[0034]
In the edge extraction unit 70, first, the white isolated point removal unit 71 corrects the target pixel to black when the target pixel is white and the surrounding pixels are black by the following logic (the target pixel w_{twenty two})

Next, the black isolated point removing unit 72 removes the isolated black point by the following logic (the pixel of interest is k₀₁).
[0035]

The subsequent contour extracting unit 73 performs processing after removing the black and white isolated points, so that the contour (edge) can be satisfactorily extracted. For example, the extraction logic is as follows.
w₁₁and (k₀₀ or k₀₁or k₀₂ or k_Tenor k₁₂ or k₂₀or k_{twenty one} or k_{twenty two})
The subsequent expansion / reduction unit 74 expands the contour extracted by the contour extraction unit 73 and then reduces the N × N OR process (expansion process) in order to connect the isolated block to the adjacent or neighboring blocks. After that, M × M AND processing (shrinkage processing) is performed. In addition, NM is an expansion, and an expansion process of 7 × 7 (N = 7) is shown below as an example.
[0036]

Next, 3 × 3 (M = 3) contraction processing is shown below as an example.
[0037]

By this process, the isolated area is reduced and the expansion process is performed. The edge extraction signal expanded in this way is applied to the AND gates 76 and 77 via the line delay unit 75.
[0038]
The pattern matching unit (A) 43 extracts “a white area around the black area”. Here, the white area pattern (W) is a signal of “white area for correction thick line”, and the black pattern (K) is a black area signal k. As an example, a 7 × 7 pixel matrix shown in FIG. 4 is used.

The horizontal component and the vertical component are extracted based on the above, and similarly, the oblique component pattern is also extracted. Therefore, by extracting the “white area on the black area” in this way, since there are many black areas, it is possible to extract the “black area line drawing” without erroneously recognizing the halftone dot as a line drawing.
[0039]
Further, the magnitude relationship between the “black area”, “thick line corrected white area”, and “thin line white area” may be coded. Here, the amount of information is 3 bits × n lines when not coded. As an example, “black area” is B, “thick line corrected white area” is W1, and “thin line white area” is W2. When encoded into 2 bits × n lines, the amount of information can be compressed.
[0040]
When B → Code “1” = (01)
When W2 → Code “2” = (10)
When W1 and not W2 → Code “3” = (11)
When it is not B, W1 or W2, the code “0” = (00)
When developing such a code, the reverse process may be performed, and the magnitude relationship is not fixed, and it is of course better to be able to replace it.
[0041]
As shown in FIGS. 8 and 9, the processing of the pattern matching unit (A) 43 includes the pixel of interest P in the main scanning direction X (= i) and the sub-scanning direction Y (= j)._ijPattern matching is performed at. Further, as shown in FIGS. 10 and 11, the pattern matching process is performed while incrementing the sub-scanning direction counter j and the main scanning direction counter i. When they match, the output signal PM1 is H, and when they do not match, the output signal PM1. To L. The output signal PM1 is applied to the pattern matching units (B, B ') 44 and 44' and the isolated point removing units 45 and 46.
[0042]
The pattern matching unit (B) 44 detects a thin line. Here, the fine line means a character or a line drawing having a line width of 1 mm or less. Further, as shown in FIG. 6, in the black pattern (k), the black region or the edge amount x is larger than the threshold thRb, and the white pattern (w) is the thin line white region or the edge amount x smaller than the threshold thRw. Let H be the negative component (the absolute value is large). Note that the thresholds thRb and thRw may be changed by a magnification, a document type (color, black and white, printed photograph, photographic paper photograph, copy original, map, etc.), an adjustment key, and the like.
[0043]
The reason for correcting with the edge component is to increase the contrast of the fine line. An example of the fine line pattern is shown below.

The horizontal component and the vertical component are extracted based on the above, and similarly, the oblique component pattern is also extracted. Therefore, when both sides of the black pattern are sandwiched between white patterns in this way, they are extracted as “thin line candidates”.
[0044]
As shown in FIGS. 8 to 10, the pattern matching unit (B) 44 uses the pixel of interest P in the main scanning direction X (= i) and the sub-scanning direction Y (= j)._ij12, the pattern matching process shown in FIG. 12 is performed while incrementing the sub-scanning direction counter j and the main scanning direction counter i. The MFB shown in FIG. 12 is a state variable that becomes “0” at the leading end in the main scanning direction, and SFB (i) is a state variable for one line in the main scanning direction one line before, and MFB = 8 is “network”. "Character on point" indicates MFB = 16 indicates "character on white ground".
[0045]
First, in step S11, the current state variable MFB <1 line previous state variable SFB (i) is checked, and if SFB (i) is large, MFB = SFB (i) is set (step S12). Next, the output PM1 of the pattern matching unit (A) 43 is checked (step S13). If PM1 = on (H), the process branches to step S14 and thereafter, and if PM1 = off (L), the process proceeds to step S18. move on. When PM1 = H, that is, “white area on black area”, the value is changed if the value of MFB is larger than “0”. Specifically, if 0 <MFB ≦ 7, the MFB is changed to 8 (steps S14 → S16 → S17 → S18). If 8 <MFB, the MFB is changed to 16 (steps S14 → S15 → S18).
[0046]
In step S18, it is determined whether or not the area is a “white area”. Here, the “white background area” is determined as “white area” when the “white area for fine lines” of the output RAP of the Laplacian unit 42 is a as follows.
[0047]
a₀₀ and a₀₁ and a₀₂   and a_Ten and a₁₁ and a₁₂   and a₂₀ and a_{twenty one} and a_{twenty two}If it is determined in step S18 that the area is “white background”, the signals “1” and “2” output to the isolated point removing units 45 and 46 are turned off (L) (step S19), and then MFB = 16. (Step S20), the process proceeds to step S36.
[0048]
On the other hand, if it is not determined as “white area” in step S18, it is determined whether or not it matches with the “thin line pattern” described above (step S20). If they do not match, the outputs “1” and “2” are turned off (L) (step S22), and if MFB = 0, the MFB is decremented by one (step S23 → S24), and the process proceeds to step S36.
[0049]
On the other hand, if it matches with the “thin line pattern” in step S21, it is determined in step S25 whether MFB> 8. If MFB> 8, the outputs “1” and “2” are turned on (H) (step S26), then MFB is incremented by 4 (step S27), and then MFB = 16 if MFB> 16. Change (step S28 → S29) and proceed to step S36.
[0050]
On the other hand, if MFB> 8 is not satisfied in step S25, it is determined whether or not MFB = 0 in step S30. If MFB = 0, the outputs “1” and “2” are turned off (L) (step S31). Proceed to step S36. On the other hand, if MFB is not 0 in step S30, the output “2” is turned on (H), the output “1” is turned off (L) (step S32), and then MFB is incremented by 4 (step S33). If MFB> 8, the MFB is changed to 8 (step S34 → S35), and the process proceeds to step S36.
[0051]
In step S36, the state variable SFB (i) of the previous line is updated to MFB, and the data of the pixel SFB (i) of the updated state variable of the previous line and the previous pixel SFB (i-1) are compared. (Step S37), if SFB (i)> SFB (i-1), change to SFB (i) = SFB (i-1) (Step S37 → S38), and the process is terminated.
[0052]
When this process is sequentially performed in the main scanning direction, the state variable MFB propagates in the three arrow directions (1) to (3) shown in FIG. That is, by the update process (SFB (i) = MFB) shown in step S36, as shown in the downward direction (1), P_{(i, j)}To P_{(i + 1, j)}And the process {SFB (i) = SFB (i-1)} shown in step S38 is performed as shown in the diagonally lower left direction (2)._{(i, j)}To P_{(i + 1, j + 1)}Propagate to.
[0053]
With this processing, it becomes possible to detect the fine line on the white ground by setting the state variable in the white background determination in step S18 or the pattern matching in step S13, and to detect the halftone dot on the pattern erroneously. Can be prevented. Furthermore, since the state variable is reset by the pattern matching of the thin line pattern in step S21, a lump of characters can be extracted well.
[0054]
Also, since different outputs “1” and “2” are output, “characters on white ground” and “characters on halftone dots” can be separated and output. Also, as shown in FIG. 9, since the arrow direction in the sub-scanning direction is “0” or only in the + direction, the processing performed for each line in the main scanning direction is necessary for the state variable for one line and pattern matching. It is only necessary to provide a memory with a large number of lines, and therefore processing can be performed without providing a page memory. The difference between the outputs “1” and “2” with respect to the isolated point removing units 45 and 46 is the difference between the state variables. Accordingly, in the example of the image shown in FIG. 7, the ruled lines are “thin lines” for both the outputs “1” and “2”. Only the output “2” having a large state variable can be determined as a “thin line”.
[0055]
The pattern matching unit (B ′) 44 ′ detects an inverted thin line, and here, a white thin line on a black character is detected. The hardware configuration is the same as that of the pattern matching unit (A) 43, but black and white are reversed in the input data. In addition, the logic of the thin line pattern and the white background area are reversed, and the black area is used instead of the white area, whereby pattern matching is performed on the white area surrounded by the black area. However, the threshold values for extraction are different, so that the inverted thin line can be extracted well.
[0056]
The input data of the isolated point removal unit (A) 45 includes the output PM1 of the pattern matching unit (A) 43, the output “1” of the pattern matching unit (B) 44, and the output “1” of the pattern matching unit (B ′) 44 ′. 1 ”. The input data of the isolated point removal unit (B) 46 includes the output PM1 of the pattern matching unit (A) 43, the output “2” of the pattern matching unit (B) 44, and the output “2” of the pattern matching unit (B ′) 44 ′. 2 ”.
[0057]
Here, although the line drawing is composed of continuous lines, the isolated point removing units 45 and 46 are constituted by the same circuit, and remove isolated points generated when a halftone dot is erroneously detected as a line drawing. Note that if any one of the pattern matching units 43, 44, 44 ′ is an extraction pattern, an extraction pattern is used. For example, when pattern extraction using a 4 × 4 matrix has two or more extraction patterns, the center pixel ( a_{twenty two}But a₃₃May be corrected as an extraction pattern, and the outputs PM2 and PM3 = H (extraction pattern) of the isolated point removal units 45 and 46 are set. As a result, the isolated point is removed and expanded (expanded) at the same time.
[0058]
The pixel density conversion units 47 and 48 are also composed of the same logic circuit. Here, in the circuits up to the previous stage, processing is performed in units of pixels, but in the pixel density conversion units 47 and 48, in order to perform processing in units of blocks (4 × 4 pixels), data in units of pixels is converted into data in units of blocks. Convert. In this conversion, 4 × 4 simple thinning processing is performed. However, since the isolated point removing units 45 and 46 substantially perform 4 × 4 expansion processing, no data is lost.
[0059]
The output of the pixel density converter (A) 47 is applied to the page memory (A) 49 and the selector (A) 51, and the output of the page memory (A) 49 is applied to the selector (A) 51. The output of the pixel density converter (B) 48 is applied to the page memory (B) 50 and the selector (B) 52, and the output of the page memory (B) 50 is applied to the selector (B) 52. The output of the color determination unit 57 is applied to the page memory (C) 58 and the selector (C) 59, and the output of the page memory (C) 58 is applied to the selector (C) 59. The page memories 49, 50, and 58 have the same configuration and are composed of 1200 dots in the main scanning direction × 1736 lines in the sub-scanning direction (about 2M bits), and A3 size when the resolution is 16 dots / mm in both the main and sub-scanning directions. And a larger size than DLT paper.
[0060]
During the first scan, the input data is stored in the page memories 49, 50, 58 in units of blocks (4 × 4 pixels), and at the same time, is output via the selectors 51, 52, 59, respectively. Next, the data at the first scan stored in the page memories 49, 50 and 58 after the second scan is output via the selectors 51, 52 and 59. Therefore, since the line drawing extraction data C / P and the color determination result B / C at the first scan are used after the second scan, the line drawing extraction result C / P and the color determination result B / C vary from scan to scan. Can be eliminated.
[0061]
The isolated block removing units 53 and 54 have the same function and the same function, and remove isolated blocks from the peripheral data. For example, a 5 × 5 block matrix is used for the data from the selectors 51 and 52. When only the central block is on (H) = extraction pattern and the other blocks are off (L), this block is isolated. Off (L).
[0062]
Similarly, the expansion units 55 and 56 are the same circuit and have the same function, and perform an N × N OR process (expansion process) in order to connect an isolated block to a neighboring block or a neighboring block. Then, M × M AND processing (shrinkage processing) is performed. Then, for example, 5 × 5 interpolation processing is performed. Note that MN is an expansion process. As an example, expansion processing of 3 × 3 (N = 3) blocks (= 12 × 12 pixels) is shown below.
[0063]

In addition, as an example, shrinkage processing of 5 × 5 (M = 5) blocks is shown below.
[0064]

Thereafter, since 100 dpi jagged edges remain, 5 × 5 interpolation processing is performed. Here, the solid line shown in FIG. 13 indicates 100 dpi data, and the broken line indicates data after interpolation. When a 5 × 5 matrix is used, when the data extracted as a line drawing satisfies the following logical expression as follows, the target pixel a_{twenty two}Invert the data.
[0065]

However, “/” indicates an inversion operator.
[0066]

By expanding the extraction pattern in this way, the intersections of characters and the like are connected, and line drawing and the surrounding line drawing processing are performed. Note that the above-described pattern matching cannot extract the intersection of the crosses, but can be connected by this expansion process. Here, the reason why the periphery of the line drawing is regarded as a line drawing is to allow the black character processing and the spatial filter to work well. In particular, this expansion process makes it possible to satisfactorily extract ruled lines even if there are halftone dots in the ruled lines as in the catalog usage description and specification table. Also, a ruled line including a white background is extracted as a character, and for a character on a halftone dot, a determination result different from a character on a white background is output. Different processing can be performed. Furthermore, the white thin line on the black ground is also a good image.
[0067]
Next, the expansion result of the expansion units 55 and 56 and the extraction result of the edge extraction unit 70 are logically ANDed by AND gates 76 and 77, respectively, that is, the part determined as the character region (C / P A, C / P B). And the edge of a character can be satisfactorily extracted by ANDing the signals extracted as edges. At this time, the edge position accuracy can be improved, for example, by performing edge extraction with 400 DPI. Here, the reason that the 400 DPI edge extraction signal is not the output of the isolated point removing units 45 and 46 but merely the edge is to avoid the accumulation of data in the memory 10 and to prevent variation in data for each scan.
[0068]
Next, a second embodiment will be described with reference to FIG. In the thin line detection process shown in FIG. 12 of the first embodiment, the output “1” and “2” are determined. However, in the second embodiment, the determination condition for the output “2” is changed to change the output on the picture. Characters (ruled lines) are extracted. Steps S11 to S38 shown in FIG. 14 are the same as FIG. 12, but steps S41 to S44 are added between steps S21, S22 to S24, and S32.
[0069]
That is, if it does not match the “thin line pattern” in step S21, it is determined in step S41 whether it matches “thin line pattern 1” described later. If it does not match “fine line pattern 1”, the process proceeds to step S22. On the other hand, if it matches, it is determined in step S42 whether MFB> 8. If MFB> 8, the process branches to step S44, the output “2” is turned on, the output “1” is turned off, and the process proceeds to step S24. On the other hand, if MFB> 8 is not satisfied in step S42, it is determined in step S43 whether or not MFB = 0. If MFB = 0, the process proceeds to step S22. If MFB = 0 is not satisfied, the process proceeds to step S32. .
[0070]
The “thin line pattern 1” may or may not be the same as the “thin line pattern” described above. Here, as shown in FIG. 6, in the black pattern (k), the black region or the edge amount x is larger than the threshold thRb as H, and in the white pattern (w), the thin line white region or the edge amount x is smaller than the threshold thRw. A small value (the absolute value is large because it is a negative component) is defined as H. That is, the reason for correcting with the component of the edge amount x is to increase the contrast of the thin line. Therefore, in the “thin line pattern 1”, at least one of the thresholds thRb and thRw is set to a value that is easier to extract than the “thin line pattern”. However, when the matching patterns of the “thin line pattern” and the “thin line pattern 1” are different, the “thin line pattern” is set to be easier to extract.
[0071]
In addition, the pattern matching result of “thin line pattern” and “thin line pattern 1” and the information amount of threshold values thRw and thRb are 3 bits × n lines when not coded, but 2 bits when coded as follows. Since it becomes xn lines, it can be compressed.
[0072]
The thresholds thRw and thRb for the “thin line pattern” are set to thRw and thRb, respectively.
The thresholds thRw and thRb of “thin line pattern 1” are set as thRw1 and thRb1, respectively.
 thRw <thRw1 <thRb1 = thRb
If
P <thRw → code “0”
thRw <P <thRw1 → code “1”
thRw1 <P <thRb → Code “2”
thRb <P → code “3”
Here, P is an edge amount. Similarly, when developing such a code, the reverse process may be performed, and it is a matter of course that the magnitude relationship is not fixed but can be switched.
[0073]
By the above method, it is possible to switch the pattern on the white ground and the pattern on the halftone dot or the color ground using the state variable, and it is possible to use the state variable in common. If the characters on the halftone dot can be extracted well, it is not necessary to refer to the state variable MFB at the time of extracting the character on the halftone dot in step S41 shown in FIG. The character on the halftone dot and the character on the white background may be separated by determining that they always match. As a result, the ruled line can be satisfactorily extracted even if there is a halftone dot in the ruled line as in the usage description of the catalog and the specification table. In addition, the ruled lines including the white background are extracted as characters, and the characters on the halftone dots are subjected to a distinction process different from the characters on the white background. Therefore, the accuracy can be improved compared to the first embodiment, and (white Different image processing can be performed on characters on the ground and characters on halftone dots.
[0074]
In FIG. 9, P_{(i, j + 1)}, P_{(i + 1, j)}, P_{(i + 1, j-1)}Only three propagation directions (1) to (3) are shown._{(i + 1, j-1)}Regarding the direction (2), it is better to add not only the -1 direction but also the -2 and -3 directions to eliminate the main scanning directionality of the propagation direction of the state variable. Furthermore, in an apparatus that performs image processing by storing all of the image data in the page memory, it is needless to say that the propagation direction of the state variable is preferably 360 °.
[0075]
FIG. 15 shows detail emphasis processing by unsharp masking. FIG. 15A shows a main signal to be processed, FIG. 15B shows an unsharp signal, FIG. 15C shows an unsharp mask signal, and FIG. 15D shows a detail-enhanced signal. Correction is performed based on edge characteristics. Do. In the present embodiment, the Laplacian unit 42 corrects the edge amount using the unsharp mask signal shown in FIG. 15C, but instead uses the detail emphasized signal shown in FIG. 15D and other signals. Also good.
[0076]
Here, the pattern matching unit (A) 43 extracts black (contour) on the white background, but does not extract characters on the halftone (shaded), and the pattern matching unit (B) 44 Extract characters on halftone dots or color ground separately. In addition, the pattern matching unit (B) 44 also extracts a crowded character such as a kanji “book”. In addition, when the upper limit value of MFB is “8”, “characters on halftone dots” is set, and when the upper limit value of MFB is “16”, “characters on white ground” are set. However, the present invention is limited to this value. Not.
[0077]
The reason for distinguishing the characters on the halftone dots from the characters on the white ground is to avoid false detection of the characters in the shaded lines when the shaded lines are present. This is because there is a possibility that a character exists in the vicinity of the character, and further, the possibility that the character exists near the ruled line decreases as the width of the ruled line increases. Therefore, according to the said embodiment, a small character, a line drawing, a character with many strokes on a white ground, and a character on a halftone dot can be extracted separately. In addition, since the reflection direction in the sub-scanning direction is one direction, it is suitable for a raster scan type reading method, particularly suitable for hardware, and can be easily reflected in image data.
[0078]
The present invention also relates to an algorithm for detecting an edge of a line drawing. In particular, since a halftone dot peculiar to a printed matter is not detected and removed, an original that does not contain halftone dots, such as a generation copy (a copy of a duplicated matter). Is particularly effective. Furthermore, the isolated point removal units 45 and 46 for each pixel in the extracted pattern are prevented from being erroneously determined in a small area, and thereafter, the isolated block removal units 53 and 54 are used to increase the size in units of large blocks (4 × 4 pixels). Since the isolated blocks in the range are removed, erroneous determination can be prevented. In this case, since the coarse pixel density in the block unit is converted into the original pixel density by the expansion units 55 and 56, the coarse pixel in the block unit is eliminated.
[0079]
Here, if simple expansion is performed, only the isolated area becomes large. However, in the expansion units 55 and 56, the expansion amount is X, X = MN, that is, M pixels are expanded, and then N pixels are contracted. Since X <M, isolated regions can be connected. Furthermore, since the expansion is performed with the coarse density (block unit), the scale of hardware can be reduced.
[0080]
In addition, since the determination result at the first scan is also used after the second scan, the line drawing determination result at the time of each scan and the color determination result always match, so that the image processing at each scan can be performed without variation. it can. Furthermore, since the data stored in the page memories 49, 50, and 58 is not the final signal for each image processing circuit but data with a low pixel density, the amount of data can be reduced.
[0081]
Here, the line memory determination result page memory (hereinafter referred to as line image determination result memory) 49, 50 stores the determination result at the first scan and uses it after the second scan, and after the second scan. By reading the line drawing determination results in the line drawing determination result memories 49 and 50, the variation after scanning (reading) is only due to the edge extraction unit 70, so that the character picture determination signal C / P can be stabilized. it can.
[0082]
The copying machine according to the present invention has the following five operation modes.
[0083]
1. Pressure plate 1 to 1 memory mode (using image memory)
This mode is a mode in the case where the image size is A4 size or less that can be stored in the memory unit (hereinafter referred to as image memory in order to distinguish it from the page memories 49 and 50), and once as shown in FIG. The RGB data obtained by the above scanning is stored in the image memory 10 and read out from the image memory 10 four times (or three times as shown in the figure), thereby performing four times of image formation of K, C, M, and Y.
[0084]
In this mode, since the image memory 10 is used, if the line drawing recognition unit 13a processes the same data stored in the image memory 10 during each of the four image formations, reading variations by the scanner do not occur. By setting the line drawing determination result memories 49 and 50 to the writing mode only and not performing the reading, that is, the selectors (A and B) 51 and 52 are respectively connected to the pixel density conversion units (A and B) during the first to fourth scans. ) By selecting the outputs 47 and 48, the line drawing judgment result memories 49 and 50 are not used.
[0085]
However, in the pressure plate 1 to 1 memory mode, the line drawing determination result memories 49 and 50 are set to the write mode at the first scan, and set to the read mode after the second scan, that is, the selector (A, B) 51. , 52 select the output of the line drawing determination result memories 49 and 50, respectively, so that no problem occurs even if the line drawing determination result memories 49 and 50 are used. Initialization of the reading start position of the line drawing determination result memories 49 and 50 is performed for each image formation.
[0086]
2. Pressure plate 1 to 1 scanner mode (image memory not used)
This mode is a mode when the image size exceeds the A4 size that can be stored in the image memory 10, and as shown in FIG. 17, by scanning four times without using the image memory 10, K, C, M, Y Perform image formation four times.
[0087]
Since the image memory 10 is not used in this mode, if the line drawing recognition unit 13a uses the image data read during each scan for each of the four times of image formation, reading variations due to the scanner occur. The determination result memories 49 and 50 are set to the writing mode, and the selectors (A, B) 51 and 52 select the outputs of the pixel density conversion units (A and B) 47 and 48, respectively, and the line drawing is performed during the second to fourth scans. The determination result memories 49 and 50 are set to the read mode, and the selectors (A, B) 51 and 52 select the outputs of the line drawing determination result memories 49 and 50, respectively. As a result, the influence of variations in reading by the scanner can be prevented, so that the determination result of characters and photographs can be stabilized. Initialization of the reading start position of the line drawing determination result memories 49 and 50 is performed at the time of scanning or every image formation.
[0088]
3.2 Chamfering mode (using image memory)
In this mode, the image memory 10 is used to perform two-sided chamfering that divides a single original into halves, and one original of A4 size or smaller that can be stored in the image memory 10 is read in one scan. First, the read RGB data for one sheet is stored in the image memory 10, and a K image for the first surface is formed based on the RGB data of the size of the first half. Next, a K image for the second surface is formed on the basis of the RGB data of half the size of the latter half stored in the image memory 10.
[0089]
In the same manner, a C image for the first surface is created based on the first half of the data stored in the image memory 10, and then the second surface C is created based on the second half of the data. An image is formed, then an M image for the first surface is formed based on the first half of the data, and then an M image for the second surface is formed based on the second half of the data. Next, a Y image for the first surface is formed based on the data in the first half, and then a Y image for the second surface is formed based on the data in the second half.
[0090]
During each 2 × 4 image formation, the line drawing recognition unit 13a processes the same data stored in the image memory 10, so that reading variations by the scanner do not occur. By setting the writing mode only and not performing reading, the selectors (A, B) 51 and 52 select the outputs of the pixel density conversion units (A, B) 47 and 48, respectively, and thereby the line drawing determination result memory 49. , 50 is not used. Further, since the line drawing determination result memories 49 and 50 are not used, the capacity of the line drawing determination result memories 49 and 50 does not become insufficient due to unnecessary line drawing determination signals between sheets.
[0091]
4.2 Chamfering mode (without image memory)
This is a mode in which a single original is divided into half without using the image memory 10, and a single original is read by eight scans. First, one original is read in the first scan, and a K image for the first surface is formed based on the first half of this data. Next, one original is read in the second scan, and a K image for the second side is formed based on the latter half of this data.
[0092]
In the same manner, a C image for the first surface is formed based on the first half by reading in the third scan, and then read for the second surface based on the second half by reading in the fourth scan. The C image is formed, then read in the fifth scan, and the M image of the first surface is formed based on the first half, and then read in the sixth scan and read in the second half. An M image for two surfaces is formed, then read in the seventh scan, and a Y image for the first surface is formed on the basis of the first half, and then read in the eighth half on the second half. A Y image for the second surface is formed based on the above.
[0093]
During each 2 × 4 image formation, the line drawing recognition unit 13a processes the image data read during each scan, and if this is used, reading variations due to the scanner occur. Therefore, the line drawing determination result memory 49, 50 is set to the writing mode at the time of the first scan (at the time of forming the K image for the first surface), and the selectors (A, B) 51, 52 are connected to the pixel density conversion units (A, B) 47, 48, respectively. The output is selected, and after the second scan (remaining seven scans from the K image for the second surface), the read mode is set and the selectors (A, B) 51 and 52 are respectively connected to the line drawing determination result memory. Select 49, 50 outputs. Further, since this mode switching may be performed at the time of the first to second scan switching, an unnecessary line drawing determination signal between sheets is not written in the line drawing determination result memories 49 and 50 by simple control. Can do.
[0094]
5. ADF1to1 mode
This mode is a mode that can be applied to a two-chamfering mode in which two originals are automatically fed by ADF, the image data is formed on a photoconductor and copied on two sheets. The original is read in one scan and stored in the image memory 10, and the second original is read in four scans and not stored in the image memory 10.
[0095]
First, the first original is read by the first scan and stored in the image memory 10, and then a K image for the first surface is formed based on this data. Next, the second original fed automatically is read by a second scan to form a K image for the second side. Next, based on the data stored in the image memory 10, a C image for the first side is formed, and then a second original is read by a third scan to form a C image for the second side. . Similarly, an M image for the first side is formed based on data stored in the image memory 10, and then the second original is read by the fourth scan to obtain an M image for the second side. First, a Y image for the first surface is formed based on the data stored in the image memory 10, and then the second document is read by a fifth scan to obtain a Y image for the second surface. Create an image.
[0096]
During each 2 × 4 image formation, the line drawing recognition unit 13a processes the same data stored in the image memory 10 for the first original, so that there is no variation in reading by the scanner. For the original, image data read at the time of each scan is processed, and if this is used, reading variations by the scanner occur.
[0097]
Therefore, the line drawing determination result memories 49 and 50 are set to only the writing mode for the first original and are not read out, so that the selectors (A and B) 51 and 52 are respectively connected to the pixel density conversion units (A and B). ) Outputs 47 and 48 are selected, and the line drawing determination result memories 49 and 50 are not used. For the second original, the line drawing determination result memories 49 and 50 are set to the writing mode at the time of the first scan, and the selectors (A, B) 51, 52 are set to the pixel density conversion units (A, B) 47, 48, respectively. After the second scan, the line drawing determination result memories 49 and 50 are set to the read mode, and the selectors (A, B) 51 and 52 select the outputs of the line drawing determination result memories 49 and 50, respectively. The line drawing determination result memories 49 and 50 are used.
[0098]
Accordingly, in this case as well, since this mode switching may be performed at the time of reading by the scanner, an unnecessary line drawing determination signal between sheets is not written in the line drawing determination result memories 49 and 50 by simple control. can do. In the above description, the case where a total of four times of image formation of K, C, M, and Y is performed is taken as an example. However, the present invention is not limited to this. For example, when performing black and white copying with one image formation. Can also be applied.
[0099]
【The invention's effect】
  As explained aboveBookAccording to the invention,The first original is read in one scan and stored in the image memory, and the second original is read in four scans and not stored in the image memory 10. Therefore, only one side of the memory is required. Less memory capacitycan do.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a copying machine provided with an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing in detail an image processing unit in FIG. 1;
FIG. 3 is a block diagram illustrating in detail a document recognition unit in FIG. 2;
4 is an explanatory diagram illustrating reference pixels of the document recognition unit in FIG. 3;
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a change in density of image data.
6 is an explanatory diagram showing an edge amount of the image data in FIG. 5. FIG.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing halftone dots on white ground and characters on the halftone dots as an example of image data.
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating reference pixels of the pattern matching unit in FIG. 3;
9 is an explanatory diagram showing a propagation direction of the pattern matching unit of FIG. 3;
10 is a flowchart for explaining processing of a pattern matching unit (A, B, B ′) of FIG. 3;
11 is a flowchart for explaining processing of a pattern matching unit (A, B, B ′) in FIG. 3;
12 is a flowchart for explaining processing of a pattern matching unit (B, B ′) in FIG. 3;
13 is an explanatory diagram showing interpolation processing of the expansion unit in FIG. 4. FIG.
FIG. 14 is a flowchart for explaining processing of a pattern matching unit (B, B ′) according to the second embodiment;
FIG. 15 is an explanatory diagram showing detail emphasis processing;
16 is an explanatory diagram showing processing of a pressure plate 1 to 1 memory mode (using an image memory) in the copying machine of FIG. 1;
17 is an explanatory diagram showing processing of a pressure plate 1 to 1 scanner mode (image memory is not used) in the copier of FIG. 1. FIG.
18 is an explanatory diagram showing processing in a two-chamfer mode (using an image memory) in the copier of FIG.
19 is an explanatory diagram showing processing in a two-chamfer mode (image memory not used) in the copier of FIG. 1. FIG.
20 is an explanatory diagram showing processing in the ADF1to1 mode (the first sheet uses an image memory and the second sheet does not use an image memory) in the copier of FIG. 1;
[Explanation of symbols]
10 Memory part
13 Document recognition section
13a Line drawing recognition unit
42 Laplacian
43,44 Pattern matching section
45, 46 Isolated point removal unit
47,48 pixel density converter
49,50 page memory
51,52 selector
53, 54 Isolated block removal unit
55,56 Expansion part

Claims (1)

In an image processing apparatus that performs image processing of image data based on an area identification signal indicating whether the image data is a character area or a halftone area,
An original reading means for reading an original image;
Image storage means for storing image data read by the original reading means ;
Area identifying means for identifying for each pixel whether the image data read by the document reading means or the image data stored in the image storage means is a character area or a halftone area;
Area identification signal storage means for storing the area identification signal identified by the area identification means;
A selection means for selecting an area identification signal identified by the area identification means or an area identification signal stored in the area identification signal storage means;
When forming an image of two originals on the photosensitive member, the original reading unit controls the first original to be read only once, and then the second original is read as many times as the number of image formations. The image data read by the original reading unit is written to the image storage unit when the first original is read, and the region is based on the image data written to the image storage unit for each first image formation. The selection means selects and outputs the area identification signal identified by the identification means, and is identified by the area identification means based on the image data read by the document reading means when the second image is formed for the first time. writing the region identification signal to said area identifying signal storing means and outputs said selecting means selects, at the time of the second sheet 2 and subsequent imaging of stored in the area identification signal storage means And control means for controlling so that the selecting means selects and reads the area identification signal,
An image processing apparatus comprising:

Images