JP3946038B2 - 画像処理装置および画像形成装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル画像から不要な点像を除去する画像処理装置及びそれを用いる画像形成装置に関する。この種の除去処理には、孤立点除去と呼ばれるものがある。
【０００２】
【従来の技術】
一般的に、画像スキャナ，プリンタ，複写機，ファクシミリ装置等において、読取装置等から読み込んだ画像データ群は、不要な点（以下、孤立点）を表わす画像データを含み、画像データをディジタルフィルタ等により画像処理する際に画質を劣化させる原因となっている。画像データ群内の孤立点を表わす画像データを検出してそれを点像を表現しないレベルに補正又はデータ変換する画像処理装置を、特開平６−３０２６５号公報が開示している。これにおいては、なだらかな濃度変化を急峻な濃度変化となるようなフィルタを施した画像データに対して２値化処理を実施し、孤立点を検出する。
【０００３】
特開平１０−９３８２４号公報の画像補正処理装置は、読み取り画像に対してＭＴＦ補正等のエッジ強調処理を施した画像データの、５×５画素マトリクス（行列）分を１ブロックとして、行，列方向の下地レベルの画素数を計数し、計数値が０又は１の行，列を線画像、そうでない行，列を下地と検出する。行，列の計数値と比較用計数値テーブルとを照合して注目画素が線画像エッジに含まれているかを判定して、含まれている場合に注目画素の画像データを線画像平均濃度値に変換する。また、線画像エッジに隣接して線画像より突出した、がたつきの原因となる画素を孤立点画素と言って、これを孤立点検出回路１６で検出して孤立点であると濃度値０を出力する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、濃度変化を急峻にするフィルタ処理ならびにＭＴＦ補正等のエッジ強調処理（これもフィルタ処理）では、ディジタルフィルタ処理部で行列演算を行うので、演算量が多く、高速な処理を可能とするハードウェア又はソフトウエアが必要となる問題をともなう。また、前記した特開平１０−９３８２４号公報の線画像エッジの検出では、参照テーブルを用いるが、テーブル参照といった処理は、汎用プロセッサによるソフトウェア処理を施した場合、演算量が多く、処理速度の向上が図れないという問題があった。
【０００５】
本発明は、簡易に孤立点除去処理を行うことを第１の目的とし、加えて処理時間を短縮することを第２の目的とし、孤立点除去精度を高くすることを第３の目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
（１）入力画像データが表す画像上の、注目画素（Ｐ４３／Ｐ３３）とその周りの画素を含む、主，副走査方向（ｘ，ｙ）ともに複数の画素でなる画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の主，副走査方向の一方の方向を第１方向（ｘ／ｙ）、他方の方向を第２方向（ｙ／ｘ）と表現すると、前記画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向の画素の並び（列／行）が地肌かを判定する第１方向分離検出手段（図６の７／図１２の３７〜４２）；
該第１方向分離検出手段で地肌と判定されたとき、前記画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の中央の画素及び少なくとも中央の画素に隣接する画素を含んだ第１方向の画素の並びの画像データの積算値又は平均値である内部濃度（Ｍ２４）を算出する内部濃度算出手段と、前記画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の相対抗２縁のそれぞれの第１方向の画素の並びの画像データの積算値又は平均値である縁濃度を算出する縁濃度算出手段と、該縁濃度算出手段により算出された縁濃度の高い方の濃度値（Ｍ１５）より、前記内部濃度算出手段で算出された内部濃度値があらかじめ設定された値（Ｔｈ２／Ｔｈ３ａ）以上に大きいとき、前記注目画素を孤立点と判定する判定手段と、から構成される第２方向濃度分布検出手段（図６の８〜１１／図１２，１３の４３〜４６）；および、
前記判定手段で孤立点と判定された注目画素の画像データを所定の値の画像データに変更する手段（図６の１２／図１３の４７）；
を備える画像処理装置（ＩＰＵ）。
【０００７】
なお、理解を容易にするためにカッコ内には、図面に示し後述する実施例の対応又は相当要素又は事項の記号を、参考までに付記した。以下も同様である。カッコ内のスラッシュ「／」の前は、後述の第１実施例の対応要素又は事項を、スラッシュの後は、後述の第２実施例の対応要素又は事項を示す。
【０００８】
第１方向分離検出手段（図６の７／図１２の３７〜４２）が、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向の画素の並び（列／行）が地肌と判定すると、該画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の画像すなわち地肌レベルより高濃度画素は、第１方向で他の領域の画像とは分離しており孤立点である可能性がある。図１０および図１６にそのような例を示す。
【０００９】
なお、図１０は後述の第１実施例の説明に関連するもので、図１０上の第１列および第７列が、上記「画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向の画素の並び」であり、第１実施例では第１方向が主走査方向ｘ、第２方向が副走査方向ｙである。これに対して、図１６は後述の第２実施例の説明に関連するもので、図１６上の第６ライン（行）が、上記「画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向の画素の並び」であり、第２実施例では第１方向が副走査方向ｙ、第２方向が主走査方向ｘである。
【００１０】
ここで第１実施例を例示して説明すると、第１方向分離検出手段（図６の７）が画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向の画素の並び（第１列＆第７列）が地肌と判定すると、図１０に示すように、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）には列方向に延びる縦線がある可能性がある。第２方向濃度分布検出手段（図６の８〜１１）が、前記地肌との判定が成立した画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の中央又はその近くの第１方向の画素の並び（第２〜４ライン）の濃度である内部濃度（Ｍ２４）が、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第１方向の画素の並び（第１ライン，第５ライン）の濃度である縁濃度（Ｍ１５）よりも設定値（Ｔｈ２）を超えて高濃度であると、すなわち図１０の（ｄ）の態様であると、注目画素（Ｐ４３）を孤立点と判定する。図１０の（ａ），（ｂ）又は（ｃ）の態様では、内部濃度（Ｍ２４）よりも縁濃度（Ｍ１５）の方が高いか、両者が同程度であるので、第２方向濃度分布検出手段（図６の８〜１１）は非孤立点と判定する。これにより、図１０の（ａ），（ｂ）および（ｃ）に示す縦線の一部を孤立点と誤検出することが無い。
【００１１】
第２実施例を例示して説明すると、第１方向分離検出手段（図１２の３７〜４２）が画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向の画素の並び（第６ライン）が地肌と判定すると、図１６に示すように、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）にはライン（行）方向に延びる横線がある可能性がある。第２方向濃度分布検出手段（図１２，１３の４３〜４６）が、前記地肌との判定が成立した画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の中央又はその近くの第１方向の画素の並び（第２〜４列）の濃度である内部濃度（Ｍ２４）が、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第１方向の画素の並び（第１列，第５列）の濃度である縁濃度（Ｍ１５）よりも設定値（Ｔｈ３ａ）を超えて高濃度であると、すなわち図１６の（ｄ）の態様であると、注目画素（Ｐ３３）を孤立点と判定する。図１６の（ａ），（ｂ）又は（ｃ）の態様では、内部濃度（Ｍ２４）よりも縁濃度（Ｍ１５）の方が高いか、両者が同程度であるので、第２方向濃度分布検出手段（図１２，１３の４３〜４６）は非孤立点と判定する。これにより、図１６の（ａ），（ｂ）および（ｃ）に示す横線の一部を孤立点と誤検出することが無い。
【００１２】
第１方向分離検出手段（図６の７／図１２の３７〜４２）による画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向の画素の並び（列／行）が地肌かの判定は、画素の並びの濃度が閾値未満かの比較判定で簡易に行うことができる。また、第２方向濃度分布検出手段（図６の８〜１１／図１２，１３の４３〜４６）による孤立点判定は、画素並び方向の画素濃度の積算と、マトリクス領域の縁部と内部の積算値（Ｍ２４，Ｍ１５）の比較に基づくので、簡易に行うことができる。したがって短時間で孤立点除去を終えることができる。また、上述のように、縦線の一部を孤立点と誤検出することが回避され（図１０）、あるいは横線の一部を孤立点と誤検出することが回避され（図１６）、孤立点除去精度が高い。
【００１３】
【発明の実施の形態】
（２）前記画素マトリクス領域の前記相対抗２縁に位置する第１方向の画素の並びの間の、複数の第１方向の画素の並び（図８の第２〜４ライン／図１４の第２〜４列）の、各並びの画像データの積算値又は平均値の高い方を内部濃度（Ｍ２４）に定める；上記（１）の画像処理装置（ＩＰＵ）。
【００１４】
これによれば、４辺形の画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の相対抗２辺の濃度の高い方が縁濃度（Ｍ１５）となり、該２辺の間の画素ライン（第１実施例）又は画素列（第２実施例）の最高濃度が内部濃度（Ｍ２４）となるので、孤立点があるときの、内部濃度が高く縁濃度が低い濃度分布を正確に判定できる。縦線の一部を孤立点と誤検出することを回避し（図１０）、あるいは横線の一部を孤立点と誤検出することを回避する（図１６）、孤立点検出精度が高い。
【００１５】
（３）第１方向分離検出手段（図６の７）は、前記画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の相対抗２縁に位置する第２方向の画素の並び（第１列＆第７列）が地肌かを判定し；第２方向濃度分布検出手段（図６の８〜１１）は、前記相対抗２縁に位置する第２方向の画素の並び（第１列＆第７列）が共に地肌と判定された場合に前記注目画素（Ｐ４３）が孤立点かの判定をする；上記（１）又は（２）に記載の画像処理装置（ＩＰＵ）。
【００１６】
これによれば、図９の（ａ），（ｂ）および（ｃ）に示すように、横線の一部が画素マトリクス領域（Ｍａｔ）にあるときには、相対抗２縁に位置する第２方向の画素の並び（第１列＆第７列）の少なくとも一方が画像部となり、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）は非孤立点と判定される。図９の（ｄ）ならびに図１０の（ａ）〜（ｄ）に示すように、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）が孤立点または縦線の一部のときに該画素マトリクス領域（Ｍａｔ）は孤立点候補と見なされるが、第２方向濃度分布検出手段（図６の８〜１１）により、図９の（ｄ）および図１０の（ｄ）のみ、孤立点と判定され、図１０の（ａ）〜（ｃ）の態様は、非孤立点と判定される。このように、縦線および横線の一部を孤立点と誤判定することが無く、孤立点除去精度が高い。より高画質な画像出力が可能となる。
【００１７】
なお、相対抗２縁に位置する第２方向の画素の並び（第１列＆第７列）ではなく、１縁に位置する第２方向の画素の並び（第１列又は第７列）とすると、例えば第１列のみにすると、図９の（ｂ）に示す態様を孤立点と判定し、横線の左端を少し（５画素分）除去してしまうことになり、第７列のみにすると、図９の（ａ）に示す態様を孤立点と判定し、横線の右端を少し（５画素分）除去してしまうことになって、孤立点除去精度が低い。したがって、画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の相対抗２縁に位置する第２方向の画素の並び（第１列＆第７列）が地肌かを判定するのが好ましい。
【００１８】
（４）第１方向分離検出手段（図６の７）は、前記画素マトリクス領域の縁又はその近くの第２方向の画素の並びの全ての画素が、地肌レベル又はその前後の設定値（Ｔｈ１）より低濃度であるときに地肌と判定する、上記（１）乃至（３）のいずれかに記載の画像処理装置（ＩＰＵ）。これによれば、第１方向の画像分離の検出精度が高い。
【００１９】
（５）上記（１）乃至（４）のいずれかに記載の画像処理装置（ＩＰＵ）；および、該画像処理装置（ＩＰＵ）が出力する画像データに基づいて用紙に画像を形成するプリンタ（１００）；を備える画像形成装置（ＩＰＵ＋１００）。これによれば、入力画像データに孤立点画像データがあっても、孤立点画像が消えた画像が用紙に形成される。
【００２０】
（６）更に、画像データを発生して前記画像処理装置（ＩＰＵ）に与える画像データ生成手段（１０）；を備える上記（５）に記載の画像形成装置（２０＋ＩＰＵ＋１００）。これによれば、画像データ生成手段（１０）が孤立点画像がある原画像の画像データを生成しても、あるいはノイズにより孤立点画像データが発生しても、孤立点画像が消えたコピーが得られる。
【００２１】
（７）入力された画像データに画像処理を施す画像処理装置において、入力された画像データについて注目画素（図８のＰ４３）を含む所定の大きさのウィンドウ（Ｍａｔ）を形成するウィンドウ形成手段（図６の７）と、形成されたウィンドウ内の所定の列（第１列＆第７列）の各画素の画像データを第1の閾値（Ｔｈ１）と比較する第１の比較手段（図６の７）と、前記ウィンドウ内における各ラインごとの各画像データの平均値（Ａｖ１〜Ａｖ５）を求める平均値算出手段（図６の８）と、求められた前記平均値のなかから抽出した所定の２つの平均値の差分値（Ｍ２４−Ｍ１５）と第２の閾値（Ｔｈ２）とを比較する第２の比較手段（図６の９〜１１）と、前記２つの比較手段による比較結果に基づき、前記ウィンドウ内の注目画素（Ｐ４３）を含む複数の画素の画像データを所定の値（「０」）に補正する補正手段（図６の１２）とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【００２２】
これによれば、簡単な処理で、したがって、簡易な回路構成または汎用のプロセッサによって短時間に、精度の高い孤立点除去処理を行い、より高画質な画像出力が可能となる。
【００２３】
（８）上記（１）の画像処理装置において、前記所定の列が前記ウィンドウ内の最前列（第１列）と最後列（第７列）の２列である構成にしたことを特徴とする画像処理装置。
【００２４】
これによれば、左右両端の濃度レベルを調べることができ、したがって、横線画像に対して誤検出を少なくすることができ（図９）、より高画質な画像出力が可能となる。
【００２５】
（９）上記（７）または（８）の画像処理装置において、第１の閾値（Ｔｈ１）を地肌レベルとする構成にしたことを特徴とする画像処理装置。第１の閾値（Ｔｈ１）が地肌レベルとなるので、より高画質な画像出力が可能となる。
【００２６】
（１０）上記（７），（８）または（３）の画像処理装置において、２つの平均値（Ｍ１５，Ｍ２４）が、前記ウィンドウ内の最前ライン（第１ライン）と最後ライン（第５ライン）の平均値（Ａｖ１，Ａｖ５）のうちの大きい方の値（Ｍ１５）と、前記２ラインを除く各ライン（第２〜４ライン）の平均値（Ａｖ２〜Ａｖ４）のうち最大の値（Ｍ２４）とである構成にしたことを特徴とする画像処理装置。
【００２７】
これによれば、ライン間の濃度変化を考慮して孤立点判定を行うことができ、したがって、縦線画像に対して誤検出を少なくすることができ、より高画質な画像出力が可能となる。
【００２８】
（１１）入力された画像データに対する注目画素（図１４のＰ３３）を含む任意のウィンドウ（Ｍａｔ）を形成する形成手段（図１２の３８）と、
前記ウィンドウ内における任意のライン（第６ライン）の各画素を任意の閾値１（Ｔｈ１ａ）で比較する第１の比較手段（図１２の３８）と、
前記第１の比較手段で比較した結果を統計的に記憶する記憶手段（図１２の３９）と、
前記ウィンドウ内の前記任意のラインを除いた前記ウィンドウ内の各列（第１〜５列）の平均値（Ａｖ１〜Ａｖ５）を求める算出手段（図１２の４３）と、
前記平均値のうち任意な２つの平均値（Ｍ２４，Ｍ１５）の差分値（Ｍ２４−Ｍ１５）と任意の閾値２（Ｔｈ３ａ）とを比較する第２の比較手段（図１３の４４〜４６）と、
前記記憶手段（図１２の３９）へ記憶された結果（Ｌ）と前記第２の比較手段の比較結果とに基づき、前記ウィンドウ内の前記注目画素（Ｐ３３）を含む複数の画素を任意の値（「０」）に補正する補正手段（図１２，１３の４２〜４７）と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【００２９】
これによれば、簡易な処理によって孤立点除去処理を行うことができる。
【００３０】
（１２）前記ウィンドウ内の各列の前記平均値を求める前記算出手段で除く前記任意のラインは、前記ウィンドウ内の最後のライン（第６ライン）であることを特徴とする上記（１１）の画像処理装置。
【００３１】
これにより、ウィンドウ内の下端とその直下に隣接する別のウィンドウ内上端との濃度レベルの連続性の有無が分かり、縦線画像の上端を孤立点と誤検出することを回避できる。
【００３２】
（１３）前記閾値１（Ｔｈ１）を地肌レベルとしたことを特徴とする上記（１１）または（１２）の画像処理装置。地肌レベルに応じて孤立点検出を実行することができるので、地肌レベルが変動しても精度の高い孤立点除去処理を行えるので、高画質な画像出力が可能となる。
【００３３】
（１４）前記任意な２つの平均値（Ｍ１５，Ｍ２４）が、前記ウィンドウ内の最前列（第１列）と最後列（第５列）とにおける前記平均値（Ａｖ１，Ａｖ３）のうちの大きい方の値（Ｍ１５）と、前記２列を除く各列（第２〜４列）における前記平均値（Ａｖ２〜Ａｖ４）のうちの大きい方の値（Ｍ２４）と、であることを特徴とする上記（１１）乃至（１３）のいずれかの画像処理装置。
【００３４】
（１５）入力された画像データに対する注目画素（Ｐ３３）を含む任意のウィンドウ（Ｍａｔ）を形成する形成工程（図１２の３８）と、
前記ウィンドウ内における任意のライン（第６ライン）の各画素を任意の閾値１（Ｔｈ１ａ）で比較する第１の比較工程（図１２の３８）と、
前記第１の比較工程で比較した結果を統計的に記憶する記憶工程（図１２の３９）と、
前記ウィンドウ内の前記任意のラインを除いた前記ウィンドウ内の各列（第１〜５列）の平均値（Ａｖ１〜Ａｖ５）を求める算出工程（図１２の４３）と、
前記平均値のうち任意な２つの平均値（Ｍ２４，Ｍ１５）の差分値（Ｍ２４−Ｍ１５）と任意の閾値２（Ｔｈ３ａ）とを比較する第２の比較工程（図１３の４４〜４６）と、
前記記憶工程へ記憶された結果（Ｌ）と前記第２の比較工程の比較結果とに基づき、前記ウィンドウ内の前記注目画素（Ｐ３３）を含む複数の画素を任意の値（「０」）に補正する補正工程（図１２，１３の４２〜４７）と、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。これによれば、上記（１１）に記述した作用効果が同様に得られる。
【００３５】
（１６）前記ウィンドウ内の各列の前記平均値を求める前記算出工程で除く前記任意のライン（第６ライン）は、前記ウィンドウ（Ｍａｔ）内の最後のラインであることを特徴とする上記（１５）の画像処理方法。これによれば、上記（１２）に記述した作用効果が同様に得られる。
【００３６】
（１７）前記閾値１（Ｔｈ１）を地肌レベルとしたことを特徴とする上記（１５）または（１６）の画像処理方法。これによれば、上記（１３）に記述した作用効果が同様に得られる。
【００３７】
（１８）前記任意な２つの平均値（Ｍ１５，Ｍ２４）が、前記ウィンドウ内の最前列（第１列）と最後列（第５列）とにおける前記平均値（Ａｖ１，Ａｖ５）のうちの大きい方の値（Ｍ１５）と、前記２列を除く各列（第２〜４列）における前記平均値（Ａｖ２〜Ａｖ４）のうちの大きい方の値（Ｍ２４）と、であることを特徴とする上記（１５）から（１７）のいずれかの画像処理方法。これによれば、上記（１４）に記述した作用効果が同様に得られる。
【００３８】
本発明の他の目的及び特徴は、図面を参照した以下の実施例の説明より明らかになろう。
【００３９】
【実施例】
−第１実施例−
図１に本発明の一実施例の複合機能フルカラーデジタル複写機の外観を示す。このフルカラー複写機は、大略で、自動原稿送り装置（ＡＤＦ）３０と、操作ボード２０と、カラースキャナ１０と、カラープリンタ１００と、ステープラ及び作像された用紙を積載可能なトレイ付きのフィニッシャ３４と、両面ドライブユニット３３と、給紙バンク３５及び大容量給紙トレイ３６、の各ユニットで構成されている。機内のマザーボード９０上のシステムコントローラ６０（図３）には、パソコンＰＣが接続したＬＡＮ（Local Area Network）が接続されており、ファクシミリコントロールユニットＦＣＵには、電話回線ＰＮ（ファクシミリ通信回線）に接続された交換器ＰＢＸが接続されている。カラープリンタ１００のプリント済の用紙は、排紙トレイ１０８上またはフィニッシャ３４に排出される。
【００４０】
図２に、カラープリンタ１００の機構を示す。この実施例のカラープリンタ１００は、レーザプリンタである。このレーザプリンタ１００は、マゼンダ（Ｍ），シアン（Ｃ），イエロー（Ｙ）および黒（ブラック：Ｋ）の各色の画像を形成するための４組のトナー像形成ユニットが、転写紙の移動方向（図中の右下から左上方向）に沿ってこの順に配置されている。即ち、４連ドラム方式のフルカラー画像形成装置である。
【００４１】
これらマゼンダ（Ｍ），シアン（Ｃ），イエロー（Ｙ）および黒（Ｋ）のトナー像形成ユニットは、それぞれ、感光体ドラム１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｙおよび１１１Ｋを有する感光体ユニット１１０Ｍ，１１０Ｃ，１１０Ｙおよび１１０Ｋと、現像ユニット１２０Ｍ，１２０Ｃ，１２０Ｙおよび１２０Ｋとを備えている。また、各トナー像形成部の配置は、各感光体ユニット内の感光体ドラム１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｙおよび１１１Ｋの回転軸が水平ｘ軸に平行になるように、且つ、転写紙移動方向（ｙ，ｚ平面上でｙ軸に対して４５°をなす左上がり線）に所定ピッチの配列となるように、設定されている。各感光体ユニットの感光体ドラムとしては、表面に有機感光体（ＯＰＣ）層を有する直径が３０ｍｍの感光体ドラムを用いた。
【００４２】
また、レーザプリンタ１００は、上記トナ−像形成ユニットのほか、レーザ走査による光書込ユニット１０２、給紙カセット１０３，１０４、レジストローラ対１０５、転写紙を担持して各トナ−像形成部の転写位置を通過するように搬送する転写搬送ベルト１６０を有する転写ベルトユニット１０６、ベルト定着方式の定着ユニット１０７、排紙トレイ１０８８，両面ドライブ（面反転）ユニット３３、電源装置８０，給電制御板８３（図３）等を備えている。また、レーザプリンタ１００は、図示していない手差しトレイ、トナ−補給容器、廃トナーボトル、なども備えている。
【００４３】
光書込ユニット１０２は、光源、ポリゴンミラー、ｆ−θレンズ、反射ミラー等を備え、画像データに基づいて各感光体ドラム１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｙおよび１１１Ｋの表面にレーザ光を、ｘ方向に振り走査しながら照射する。また図２上の一点鎖線は、転写紙の搬送経路を示している。給紙カセット１０３，１０４から給送された転写紙は、図示しない搬送ガイドで案内されながら搬送ローラで搬送され、レジストローラ対１０５に送られる。このレジストローラ対１０５により所定のタイミングで転写搬送ベルト１６０に送出された転写紙は転写搬送ベルト１６０で担持され、各トナ−像形成部の転写位置を通過するように搬送される。
【００４４】
各トナー像形成部の感光体ドラム１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｙおよび１１１Ｋに形成されたトナー像が、転写搬送ベルト６０で担持され搬送される転写紙に転写され、各色トナー像の重ね合わせ即ちカラー画像が形成された転写紙は、定着ユニット１０７に送られる。すなわち転写は、転写紙上にじかにトナー像を転写する直接転写方式である。定着ユニット１０７を通過する時トナー像が転写紙に定着する。トナー像が定着した転写紙は、排紙トレイ１０８，フィニッシャ３６又は両面ドライブユニット３３に排出又は送給される。
【００４５】
イエローＹのトナ−像形成ユニットの概要を次に説明する。他のトナ−像形成ユニットも、イエローＹのものと同様な構成である。イエローＹのトナー像形成ユニットは、前述のように感光体ユニット１１０Ｙ及び現像ユニット１２０Ｙを備えている。感光体ユニット１１０Ｙは、感光体ドラム１１１Ｙのほか、感光体ドラム表面に潤滑剤を塗布するブラシローラ，感光体ドラム表面をクリーニングする揺動可能なブレード，感光体ドラム表面に光を照射する除電ランプ，感光体ドラム表面を一様帯電する非接触型の帯電ローラ、等を備えている。
【００４６】
感光体ユニット１１０Ｙにおいて、交流電圧が印加された帯電ローラにより一様帯電された感光体ドラム１１１Ｙの表面に、光書込ユニット１０２で、プリントデータに基づいて変調されポリゴンミラーで偏向されたレーザ光Ｌが走査されながら照射されると、感光体ドラム１１１Ｙの表面に静電潜像が形成される。感光体ドラム１１ＩＹ上の静電潜像は、現像ユニット２０Ｙで現像されてイエローＹのトナー像となる。転写搬送ベルト１６０上の転写紙が通過する転写位置では、感光体ドラム１１ＩＹ上のトナー像が転写紙に転写される。トナ−像が転写された後の感光体ドラム１１１Ｙの表面は、ブラシローラで所定量の潤滑剤が塗布された後、ブレードでクリーニングされ、除電ランプから照射された光によって除電され、次の静電潜像の形成に備えられる。
【００４７】
現像ユニット１２０Ｙは、磁性キャリア及びマイナス帯電のトナ−を含む二成分現像剤を収納している。そして、現像ケース１２０Ｙの感光体ドラム側の開口から一部露出するように配設された現像ローラや、搬送スクリュウ、ドクタブレード、トナ−濃度センサ，粉体ポンプ等を備えている。現像ケース内に収容された現像剤は、搬送スクリュウで攪拌搬送されることにより摩擦帯電する。そして、現像剤の一部が現像ローラの表面に担持される。ドクタブレードが現像ローラの表面の現像剤の層厚を均一に規制し、現像ローラの表面の現像剤中のトナーが感光体ドラムに移り、これにより静電潜像に対応するトナー像が感光体ドラム１１１Ｙ上に現われる。現像ケース内の現像剤のトナー濃度はトナ−濃度センサで検知される。濃度不足の時には、粉体ポンプが駆動されてトナーが補給される。
【００４８】
転写ベルトユニット１０６の転写搬送ベルト１６０は、各トナ−像形成部の感光体ドラム１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｙおよび１１１Ｋに接触対向する各転写位置を通過するように、４つの接地された張架ローラに掛け回されている。これらの張架ローラのうち、２点鎖線矢印で示す転写紙移動方向上流側の入口ローラには、電源から所定電圧が印加された静電吸着ローラが対向するように配置されている。これらの２つのローラの間を通過した転写紙は、転写搬送ベルト１６０上に静電吸着される。また、転写紙移動方向下流側の出口ローラは、転写搬送ベルトを摩擦駆動する駆動ローラであり、図示しない駆動源に接続されている。また、転写搬送ベルト１６０の外周面には、電源から所定のクリーニング用電圧が印加されたバイアスローラが接触するように配置されている。このバイアスローラにより転写搬送ベルト１６０上に付着したトナ−等の異物が除去される。
【００４９】
また、感光体ドラム１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｙおよび１１１Ｋに接触対向する接触対向部を形成している転写搬送ベルト１６０の裏面に接触するように、転写バイアス印加部材を設けている。これらの転写バイアス印加部材は、マイラ製の固定ブラシであり、各転写バイアス電源から転写バイアスが印加される。この転写バイアス印加部材で印加された転写バイアスにより、転写搬送ベルト１６０に転写電荷が付与され、各転写位置において転写搬送ベルト１６０と感光体ドラム表面との間に所定強度の転写電界が形成される。
【００５０】
図３に、図１に示す複写機の電気系システムの主要部を示す。原稿を光学的に読み取るカラー原稿スキャナ１０は、読み取りユニットにて、原稿に対するランプ照射の反射光をミラー及びレンズにより受光素子に集光する。受光素子（本実施例ではＣＣＤ）は、読み取りユニットのセンサー・ボード・ユニットにあり、ＣＣＤに於いて電気信号に変換されたＲＧＢ画像信号は、画像読取りデータ入力Ｉ／Ｆ（インターフェイス）１０４でディジタル信号すなわち読取った各８ビット多値のＲ，Ｇ，Ｂ画像デ−タに変換され、ＣＣＤライン間補正，主走査レジスト調整などの画像データ配列の校正を経た後、画像データ処理装置ＩＰＵ（以下、単にＩＰＵと表現することもある）に与えられる。
【００５１】
図４に、ＩＰＵのデータ処理機能の概要を示す。ＩＰＵは、入力ＲＧＢ画像デ−タのそれぞれ（Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データ）に、読取補正（シェーディング補正１１２，孤立点除去１１８，スキャナγ変換１１４およびフィルタ処理１１５）を加えてから、色補正１１６にてＲＧＢ画像データを記録色ＣＭＹＫ画像データ（それぞれ８ビット）に変換すると共に、ＲＧＢ画像データが表す画像が、文字，線などの濃淡が２値的なもの（以下、単に文字と称す）か、写真などの網点画像（以下単に写真と称す）か、を判定する分離生成１１３すなわち像域分離を行い、判定結果（文字／写真）を表わす１ビットの像域データすなわち分離信号を発生する。そして、ＣＭＹＫ画像データおよび分離信号をデータコントローラＣＤＩＣ（以下では単にＣＤＩＣと表現することもある）に送出する。孤立点除去１１８の処理は、図５以下を参照して後述する。
【００５２】
図３に示すＣＤＩＣは、必要に応じてＣＭＹＫ画像データを変倍し、不要領域のデータを捨てるマスクをしたのち、ＣＭＹＫ画像データを非可逆固定長の１次圧縮にて圧縮し、圧縮データと、分離生成１１３が発生する分離信号とを、転送データとしてパラレルバスＰｂに送出する。転送デ−タは、ＣＤＩＣがパラレルデータに変換してパラレルバスＰｂへ送出される。パラレルバスＰｂに送出された転送データは、メモリコントローラＩＭＡＣ（以下では単にＩＭＡＣと称すこともある）によって可逆の２次圧縮をしてから、ＭＥＭに格納される。
【００５３】
ＩＭＡＣは、パラレルバスＰｂに対する画像データの入，出力を管理し、ＭＥＭへの画像データの格納／読み出しと、主に外部のパソコンＰＣから入力されるコードデータの画像データへの展開を制御する。ＰＣから入力されたコードデータは、ＩＭＡＣ内のラインバッファに格納し、すなわち、ローカル領域でのデータの格納を行い、ラインバッファのコードデータは、システムコントローラ１０６からの展開処理命令に基づき、画像データに展開する。展開した画像データもしくはパラレルバスＰｂから入力される画像データは、ＭＥＭに格納する。この場合、メモリ使用効率を上げるためにデータの可逆２次圧縮を行い、ＭＥＭのアドレスを管理しながらＭＥＭに２次圧縮したデータを格納する。
【００５４】
ＭＥＭに格納した圧縮データを読み出すときは、圧縮データを伸張（２次圧縮の伸張）する。伸張したデータは、パレルバスＰｂで転送用に圧縮された１次圧縮データおよび分離信号であり、これらをパラレルバスＰｂを介してＣＤＩＣに転送する。
【００５５】
ＣＤＩＣは、１次圧縮データを記録色データに伸張する。分離信号はライン全長分蓄積し、記録色データをライン全長分蓄積したときに、ライン単位で、記録色データと対応分離信号を、ＩＰＵに転送する。
【００５６】
ＩＰＵは、図４を参照すると、分離信号に基づいて記録色データに画質向上のために出力補正を加える。この出力補正は、プリンタγ変換１２２を加えさらに、階調処理１２３によってプリント出力用の２値データＣｐＭｐＹｐＫｐに変換するものである。階調処理１２３では、濃度階調処理，ディザ処理および誤差拡散処理等が有り、階調情報の面積近似を主な処理とする。画像処理モード指定または分離信号に応じてそれらの１つを実施する。プリント出力用の２値データＣｐＭｐＹｐＫｐは、図３に示す書込Ｉ／Ｆ１０５で、カラープリンタ１００が４ドラムタンデム方式であるのに合わせて、４系統Ｃｐ，Ｍｐ，Ｙｐ，Ｋｐ別々にバッフアメモリに書込み、４ドラムの配置位置差に対応するタイミングずれをもって別々に読出して、プリンタ１００の光書込みユニット２の各色対応のレーザ変調器に与えられる。すなわちプリンタ１００において、階調処理により２値化されたＣ，Ｍ，ＹおよびＫ画像データＣｐ，Ｍｐ，ＹｐおよびＫｐが、レ−ザプリンタ１００のＹ，Ｍ，ＣおよびＫ作像ユニットのレーザ変調器に与えられ、各色画像形成用の２値静電潜像が、感光体ドラム１１Ｃ，１１Ｍ，１１Ｙよび１１Ｋに形成される。
【００５７】
図３に示す、ＦＡＸ送受信を行うファクシミリコントロールユニットＦＣＵ（以下単にＦＣＵということもある）は、画像データを通信形式に変換して外部回線ＰＮに送信し、又、外部回線ＰＮからのデータを画像データに戻して外部Ｉ／Ｆ部及びパラレルバスＰｂを介してプリンタ１００において記録出力する。ＦＣＵは、ＦＡＸ画像処理，画像メモリ，メモリ制御部，ファクシミリ制御部，画像圧縮伸張，モデム及び網制御装置からなる。画像データの出力バッファ機能に関してはＩＭＡＣ及びＭＥＭでその機能の一部をおぎなう。
【００５８】
ＦＣＵは、画像情報の伝送を開始するとき、ＦＣＵ内においてファクシミリ制御部がメモリ制御部に指令し、ＦＣＵ内の画像メモリから蓄積している画像情報を順次読み出させる。読み出された画像情報は、ＦＣＵ内のＦＡＸ画像処理によって元の信号に復元されるとともに、密度変換処理及び変倍処理がなされ、ファクシミリ制御部に加えられる。ファクシミリ制御部に加えられた画像信号は、画像圧縮伸張部によって符号圧縮され、モデムによって変調された後、網制御装置を介して宛先へと送出される。そして、送信が完了した画像情報は、画像メモリから削除される。受信時には、受信画像は一旦ＦＣＵ内の画像メモリに蓄積され、その時に受信画像を記録出力可能であれば、１枚分の画像の受信を完了した時点で記録出力される。
【００５９】
再度ＣＤＩＣに言及すると、ＣＤＩＣは、パラレルバスＰｂで転送するパラレルデータとシリアルバスＳｂで転送するシリアルデータの変換機能を併せ持つ。システムコントローラ１０６は、パラレルバスＰｂにデータを転送し、プロセスコントローラ１０１は、シリアルバスＳｂにデータを転送する。２つのコントローラ１０６，１０１の通信のために、ＣＤＩＣは、パラレル／シリアルデータ変換を行う。ＣＤＩＣは、ＩＰＵともシリアルデ−タ転送する。
【００６０】
ＣＤＩＣは、ＲＧＢ画像データおよびＹＭＣＫ画像データとそれらに付帯する分離信号に関し、ＩＰＵおよびパラレルバスＰｂの間のデータ転送、ならびに、図１に示すデジタル複写機全体制御を司るシステムコントローラ１０６と、主にカラー原稿スキャナ１０の動作とカラープリンタ１００の画像形成プロセス制御を司るプロセスコントローラ１０１間の、画像データ転送およびその他の制御に関する通信を行う。
【００６１】
システムコントローラ１０６とプロセスコントローラ１０１は、パラレルバスＰｂ，ＣＤＩＣ及びシリアルバスＳｂを介して相互に通信を行う。ＣＤＩＣは、その内部に於いてパラレルバスＰｂとシリアルバスＳｂとのデータインターフェースのためのデータフォーマット変換を行う。
【００６２】
上述のように、カラー原稿スキャナ１０の読取りＲＧＢ画像データはＩＰＵで像域判定され、そして記録色ＣＭＹＫ画像データに変換されて、ＣＭＹＫ画像データは１次圧縮されて、この圧縮データと、判定結果を示す分離信号が、ＣＤＩＣを経由してパラレルバスＰｂに送出される。パラレルバスＰｂに送出したデータは、ＩＭＡＣによって２次圧縮されてＭＥＭに書込まれる。ＭＥＭから読み出して２次圧縮を伸張してパラレルバスＰｂに読出したデータは、ＩＰＵに、又は、ファクシミリ送信のときにはＦＣＵに、出力される。
【００６３】
ＣＤＩＣには、ＣＭＹＫ画像データ及び分離信号をＭＥＭに蓄積して再利用するジョブと、ＭＥＭに蓄積しないで、ＩＰＵでＣＭＹＫ画像データを分離信号に基づいて出力補正をして色成分出力データＣｐＭｐＹｐＫｐに変換してプリントアウトするジョブとがある。ＭＥＭに蓄積する例としては、１枚の原稿を複数枚複写する場合、スキャナ１０を１回だけ動作させ、多重化データをＭＥＭに蓄積し、蓄積データを複数回読み出す使い方がある。ＭＥＭを使わない例としては、１枚の原稿を１枚だけ複写する場合、ＩＰＵでＣＭＹＫ画像データをそのまま色成分出力データＣｐＭｐＹｐＫｐに変換すれば良いので、ＭＥＭへの書込みを行う必要はない。
【００６４】
上述のデータの流れに於いて、ＩＭＡＣの、ＭＥＭおよびパラレルバスＰｂに対する画像データの読み書き制御、ならびに、ＣＤＩＣの、ＩＰＵとパラレルバスＰｂとの間のバス制御により、デジタル複写機の複合機能を実現する。複写機能の１つであるＦＡＸ送信機能は、カラー原稿スキャナ１０が発生するＲＧＢ画像データをＩＰＵにて読取補正し、必要に応じて更にＩＰＵでＹＭＣＫ画像データに変換して、ＣＤＩＣ及びパラレルバスＰｂを経由してＦＣＵへ転送する。ＦＣＵにて公衆回線通信網ＰＮ（以下単にＰＮと称す）へのデータ変換を行い、ＰＮへＦＡＸデータとして送信する。ＦＡＸ受信は、ＰＮからの回線データをＦＣＵにて画像データに変換し、パラレルバスＰｂ及びＣＤＩＣを経由してＩＰＵへ転送する。受信データがＲＧＢ画像データであるとＩＰＵでＹＭＣＫ画像データに変換するが、受信データがＹＭＣＫ画像データであると特別な中間処理は行わず、プリンタ１００に送り画像を形成する。
【００６５】
複数ジョブ、例えばコピー機能，ＦＡＸ送受信機能およびプリンタ出力機能、が並行に動作する状況に於いて、カラー原稿スキャナ１０，カラープリンタ１００，パラレルバスＰｂおよびＩＰＵの使用権のジョブへの割り振りを、システムコントロ−ラ１０６およびプロセスコントロラ１０１にて制御する。
【００６６】
プロセスコントローラ１０１は画像データの流れを制御し、システムコントローラ１０６はシステム全体を制御し各リソースの起動を管理する。このデジタル複合機能カラー複写機の機能選択は、操作ボ−ド２０にて選択入力し、コピー機能，ＦＡＸ機能等の処理内容を設定する。パソコンＰＣのプリントコマンドに応答するプリンタ出力機能の処理内容は、パソコンＰＣのプリントコマンドが設定する。
【００６７】
次に、図４に示すＩＰＵの、孤立点除去１１８における画像データ処理を説明する。図５の（ａ）に、ＩＰＵが行う孤立点除去処理の概略的な流れを示す。なお、本実施例では、カラー原稿スキャナ１０が発生し入力Ｉ／Ｆ１０４を介してＩＰＵに入力される、Ｒ，Ｇ，Ｂ各成分濃度を、０（基底濃度）〜２５５（最高濃度）の階調で表す各８ビット構成のＲＧＢ画像データの中の、Ｇ画像データが表す画像の孤立点を消去（基底濃度値に変換）し、該孤立点と対応位置のＲ画像データおよびＢ画像データも孤立点消去レベル（本実施例では基底濃度値）に変換する。すなわち、Ｇ画像データに基づいて孤立点を検出して、該孤立点位置のＲＧＢ画像データを、孤立点消去レベルに変換する。地肌濃度が自動検出される場合或は地肌濃度が与えられる場合には、孤立点消去レベルを地肌濃度に定めてもよい。
【００６８】
図５の（ａ）を参照する。まず、スキャナ１０から読み取られ入力されたＲＧＢ画像データを読み込み（ステップｐｌ）、読み込まれた画像データ中の５ライン分のＧ画像データに対して、孤立点か否かを判定しようとする注目画素を中心として５×７画素マトリクス領域である５×７矩形ブロック（ウィンドウ）を定める（ステップｐ２；図８の（ａ））。なお、ここでは５×７画素マトリクスの矩形ブロックとしているが、大きさや形状はそれ以外であっても構わない。なお、以下においては、カッコ内には、ステップという語を省略してステップ記号又は番号のみを記す。
【００６９】
判定対象領域の基準単位となるウィンドウ（本例では５×７矩形ブロック）を定めると、孤立点判定処理により孤立点であるか否かの判定を行う（ｐ３）。判定方法については、後述する。
【００７０】
注目画素を孤立点と判定すると、孤立点除去により、注目画素を中心とする５×５画素マトリクスを孤立点領域と見なしてそこの全画素の画像データ（ＲＧＢ）を全て孤立点消去レベル（本実施例では基底濃度値）に変換して（ｐ４）出力する（ｐ５）。なお、この実施例では注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの全画素の画像データを孤立点消去レベルに置き換えているが、ウィンドウの全画素（５×７）あるいは注目画素を中心とした３×３画素を孤立点領域と見なして、該領域の全画素を孤立点消去レベルに置き換えても構わない。画像データのｄｐｉに対応して、孤立点と見なす領域のサイズ（画素数）を定める。
【００７１】
一方、孤立点領域と判定しなかった場合は、入力画素データをそのまま出力する（ｐ５）。以上の動作を繰り返すことにより、孤立点除去を行う。
【００７２】
次に、図４に示す孤立点除去１１８の処理を詳しく説明する。孤立点除去１１８を実行するＩＰＵは、入出力バッファメモリおよび画像データ処理ＭＰＵを組込んだＡＳＩＣ(Application specific IC)である。入出力バッフアメモリには、５×７画素マトリクス領域である５×７矩形ブロックＭａｔのＧ画像データ特定用の５ライン入力画像メモリＭＥａ（１組）、および、孤立点を除去した処理後画像データを格納するための５ライン出力画像メモリＭＥｂ（Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれに１組、計３組）、を割り当てている。
【００７３】
図５の（ｂ）および（ｃ）に、５ライン入力画像メモリＭＥａ，５ライン出力画像メモリＭＥｂの画像データ書込みセルの分布を模式的に示す。これは、１画素宛ての入力画像データ（８ビット）を書込む１領域を１つの小桝目として、それらの分布を、原画像の主走査方向ｘおよび副走査方向ｙの画素分布対応の２次元配列で、模式的に示すものである。ｘ方向の画素の並びが行（ライン）、ｙ方向の画素の並びが列である。
【００７４】
孤立点除去処理の対象である画像データの中の、５ラインのＧ画像データが入力画像メモリＭＥａに書き込まれ、該５ラインのＲＧＢ画像データが色別に５ライン出力画像メモリＭＥｂ（３組）のそれぞれに書込まれる。
【００７５】
１ライン上の各画素に対して孤立点除去を行う時は、ＩＰＵはまず、メモリＭＥａの第３ライン（ｙ＝３）の第１番（ｘ＝１）の画素を注目画素として、それを中心にする５×７矩形ブロックをウィンドウＭａｔに定める。図８の（ｂ）に、該５×７矩形ブロックのウィンドウＭａｔ内の画素分布を示す。Ｐ４３が注目画素を指し、かつ該画素の画像データ（あるいはそれが表す濃度値）を示す。
【００７６】
次にＩＰＵは、ウィンドウＭａｔの第１列と第７列（図８の（ｄ））の各画素Ｐ１１〜Ｐ１５，Ｐ７１〜Ｐ７５について、それらの濃度値を第１の閾値Ｔｈ１と比較し、全ての画素の濃度値が第１の閾値Ｔｈ１より小さいときは、注目画素Ｐ４３を孤立点候補と判定し、そうでないときは、非孤立点（有意画像の一部）と判定する。ここで、第１の閾値Ｔｈ１を、多くのノイズが含まれていると思われる低濃度の地肌部の値、例えば、１５以下の値といったような、オペレータが意図する地肌レベルの値、もしくは、地肌濃度検出により得られる値又は設定値、にすることで、これに応じたレベルの孤立点検出をすることが可能となる。第１列および第７列を第１の閾値Ｔｈ１と比較することにより、画像の横方向（ｘ）での連続性の有無をみているので、横線画像の一部を孤立点と誤検出することが回避される（図９）。しかし、縦線画像の一部を孤立点候補と判定する可能性がある。
【００７７】
そこで、注目画素を孤立点候補と判定した時には、ＩＰＵは、ウィンドウＭａｔの各ラインの濃度平均値Ａｖ１〜Ａｖ５を算出する。Ａｖｉ＝（Ｐ１ｉ＋Ｐ２ｉ＋Ｐ３ｉ＋Ｐ４ｉ＋Ｐ５ｉ＋Ｐ６ｉ＋Ｐ７ｉ）／７，ｉ＝１〜５、である。なお、第１，７列の画像濃度Ｐ１ｉ，Ｐ７ｉは省略して、Ａｖｉ＝（Ｐ２ｉ＋Ｐ３ｉ＋Ｐ４ｉ＋Ｐ５ｉ＋Ｐ６ｉ）／５、を算出するようにしてもよい。また、平均値を算出するのは、計算値のデータビット数を抑制するためである。計算値のデータビット数が増大しても問題の無い場合には、算出値は平均値でなく積算値Ａｉ＝Ｐ１ｉ＋Ｐ２ｉ＋Ｐ３ｉ＋Ｐ４ｉ＋Ｐ５ｉ＋Ｐ６ｉ＋Ｐ７ｉ又はＡｉ＝Ｐ２ｉ＋Ｐ３ｉ＋Ｐ４ｉ＋Ｐ５ｉ＋Ｐ６ｉでもよい。
【００７８】
そして第１ラインと第５ラインの平均値Ａｖ１とＡｖ５のうち、大きい方の値をブロック縁行濃度代表値Ｍ１５として採用し、また、第２〜４ラインの平均値Ａｖ２〜Ａｖ４のうち１番大きな値をブロック内部行濃度代表値Ｍ２４として採用して、Ｍ２４からＭ１５を引いた値（Ｍ２４−Ｍ１５）が第２の閾値Ｔｈ２より大きいとき、注目画素を孤立点と確定判定し、小さいときは注目画素は非孤立点（有意画像の一部）と、確定判定する。
【００７９】
上述のように、ブロック内部行濃度代表値Ｍ２４とブロック縁行濃度代表値Ｍ１５を比較することにより、ウィンドウＭａｔにおける画像の濃度分布を容易に知ることができる。例えば、図１０の（ａ），（ｂ）および（ｃ）では、Ｍ２４−Ｍ１５が負値又は略零でＴｈ２以下となるので、すなわちブロック内部行濃度代表値Ｍ２４がブロック縁行濃度代表値Ｍ１５より小さいか同程度で、ウィンドウＭａｔ内の画像に縦方向の連続性があるものと考えられる。また、図１０の（ｄ）では、Ｍ２４−Ｍ１５がＴｈ２より大きく、すなわちブロック内部行濃度代表値Ｍ２４がブロック縁行濃度代表値Ｍ１５より大きく大きな差（正値）があるため、ウィンドウＭａｔ内では縦方向の連続性はないものと考えられる。このように、画像の縦方向（ｙ）の濃度分布を判定することで、縦線画像に対する誤検出を回避することができる。
【００８０】
こうして、注目画素を孤立点と確定判定した時、ＩＰＵは、注目画素Ｐ４３を中心とする５×５画素マトリクス領域である５×５矩形ブロックを孤立点領域とみなし、５ライン出力画像メモリＭＥｂ（Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれに１組、計３組）上の、該５×５矩形ブロック（Ｐ２１とＰ６５を対角コーナとする四角）の全画素の画像データを全て基底値「０」に置き換える（図８の（ｃ））。
【００８１】
そしてつぎに注目画素を主走査方向ｘに１画素シフトしたｘ＝２のものに変更して、つまりメモリＭＥａの第３ライン（ｙ＝３）の第２番（ｘ＝２）の画素を注目画素として、上述と同様に孤立点除去処理を行う。以下同様に、注目画素を順次ｘ方向にシフトして、孤立点除去処理を行う。
【００８２】
１ラインの孤立点除去処理を終えると、ＩＰＵは、５ライン出力画像メモリＭＥｂ（Ｒ，Ｇ，Ｂ各画像データ用計３組）の第１ラインのＲＧＢ画像データを、次段のスキャナγ変換１１４および分離生成１１３（図４）に出力して、メモリＭＥａおよびＭＥｂの−ｙ方向の１ライン分のデータシフトをする。すなわち、メモリＭＥａおよびＭＥｂのそれぞれにおいて、第２（ｙ＝２）ラインのデータを第１ラインに、第３ラインのデータを第２ラインに書き込む。更に第４ラインのデータを第３ラインに、そして第５ラインのデータを第４ラインに書き込む。そして、ＩＰＵは、スキャナ１０からの、次の１ラインの画像データすなわち入力画像データを、メモリＭＥａおよびＭＥｂそれぞれの第５ラインに書込む。そして、上述の、メモリＭＥａ上の第３ラインの各画素を注目画素とする上述の孤立点除去、を行う。以上の処理を、スキャナ１０がデータエンド（読取り終了）になるまで繰返す。
【００８３】
図６および図７に、上述の孤立点除去処理のフローを示す。まず図６を参照する。ＩＰＵは、スキャナ１０から原稿画像データが与えられる直前に、プロセスコントローラ１０１から、処理開始指示を受け、これに応答してＩＰＵは、入出力メモリ（ＭＥａ，ＭＥｂ）をクリア（初期化）し、画像データのラインＮｏ．ｊを格納するレジスタｊのデータを０に初期化する（１）。
【００８４】
スキャナ１０から第１ラインの画像データが与えられるとき、ＩＰＵはそれをメモリＭＥａおよびＭＥｂの第５ラインに書込む（２）。そしてラインＮｏ．ｊを１インクレメントし（３）、ＭＥａおよびＭＥｂの第２ラインの画像データを第１ラインに、第３ラインの画像データを第２ラインに、第４ラインの画像データを第３ラインに、第５ラインの画像データを第４ラインに、この順で順次に書込む（５）。以下では、このような画像データの移動を、「画像データの−ｙ方向の１ライン分のシフト」と表現する。
【００８５】
そしてスキャナ１０から次の１ライン分の画像データを受けるとそれをメモリＭＥａ，ＭＥｂの第５ラインに書込む（２）。そして、原稿上第３ライン（ｊ＝３）の画像データをメモリＭＥａ，ＭＥｂの第５ラインに書込むと、ＩＰＵは、メモリＭＥａ上の、ｙ＝３の１ラインの各画素を順番に注目画素として孤立点除去処理を行う。
【００８６】
すなわち、第１番の画素を注目画素に指定して（６）、指定した注目画素Ｐ４３を中心とする５×７矩形ブロックのウィンドウＭａｔを定めて、該ウィンドウＭａｔの第１列と第７列の各画素（図８の（ｄ）に点々の塗り潰しで示す）の、メモリＭＥａ上の画像データＰ１１〜Ｐ１５，Ｐ７１〜Ｐ７５が何れも第１の閾値Ｔｈ１未満かをチェックする（７）。画像データＰ１１〜Ｐ１５，Ｐ７１〜Ｐ７５が何れもＴｈ１未満であると、注目画素は孤立点候補と判定し、いずれかの画像データがＴｈ１以上であると、注目画素は非孤立点と判定する（７）。非孤立点と判定したときには、第２番の画素を注目画素に指定して（１３，１４）、５×７矩形ブロックのウィンドウＭａｔも１画素分ｘ方向にシフトした位置として、同様に、注目画素が孤立点候補か非孤立点かの判定を行う（７）。
【００８７】
孤立点候補と判定したときには、ＩＰＵは、そのときの注目画素を中心とするウィンドウＭａｔの第１〜５ラインの平均濃度Ａｖ１〜Ａｖ５を算出して（８）、第１ラインと第５ラインの平均濃度Ａｖ１とＡｖ５の、高濃度値の方をブロック縁行濃度代表値Ｍ１５と定め（９）、第２〜４ラインの平均濃度Ａｖ２〜Ａｖ４の、最高濃度値をブロック内部行濃度代表値Ｍ２４と定める（１０）。そして、Ｍ２４−Ｍ１５が、第２の閾値Ｔｈ２（正値）より大きいかをチェックして（１１）、Ｔｈ２より大きいと注目画素は孤立点と確定し、Ｔｈ２以下であると注目画素は非孤立点と確定する（１１）。
【００８８】
注目画素は孤立点と確定したときには、メモリＭＥｂ（Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データそれぞれにつき１組計３組、のそれぞれの組）の、注目画素を中心とする５×５矩形ブロックの各画素の画像データを基底値「０」を表すものに書換える。
【００８９】
次に図７も参照する。１ライン上の全画素を、１つづつ順番に注目画素にして上述の孤立点除去処理を行うと、ＩＰＵは、メモリＭＥｂ（３組のそれぞれ）のｙ＝１のデータを１ライン分、次段のスキャナγ変換１１４および分離生成１１３に出力する（１５）。ｊ＝３の時のこの出力データは、原稿画像を読んだ入力画像データの第１ラインのものではなく、スキャナγ変換１１４および分離生成１１３に対しては、原稿画像データに先立つ１ラインのダミーデータである。
【００９０】
次にＩＰＵは、メモリＭＥａ，ＭＥｂのデータの−ｙ方向の１ライン分のシフトを行い（１６）、スキャナ１０が１ライン分の画像データを送って来るのを待ち、送って来るとそれをメモリＭＥａ，ＭＥｂの第５ラインに書込む（１８）。そして、入力画像データラインＮｏ．ｊを１インクレメントし（１９）、注目画素をライン先頭の画素に戻して（２０）、上述の１ライン分の画素の孤立点除去処理（７〜１４）を行う。以下同様に、各ラインの孤立点除去処理（７〜２０）を行う。ｊ＝５の時のメモリＭＥｂのｙ＝１ラインの出力データが、原稿画像を読んだ入力画像データの第１ラインの、孤立点除去済のデータである。以下、ＩＰＵは、スキャナ１０が１枚の原稿の全面の画像データの送給を終了し、最後のラインの孤立点除去をするまで上述のステップ７〜２０を繰返し実行する。スキャナ１０からの画像データの全ての孤立点除去を終えた後は、最後の画像データをメモリＭＥｂのｙ＝１から出力し終わるまで、ステップ１５および１６を繰返し実行する。
【００９１】
なお、上述の第１実施例では、主走査方向ｘの方向を行が延びる行方向、副走査方向ｙを列が延びる列方向としているが、主走査方向ｘを列方向とし、副走査方向ｙを行方向としてもよい。すなわち、ウインドウＭａｔ（図８の（ｂ））を、ｘ，ｙ平面上で９０度回転したものとしても良い。
【００９２】
−第２実施例−
第２実施例のハードウエアは、上述の第１実施例と同様であり、ＩＰＵが行う孤立点除去１１８の内容が少し異なる。大略では、第２実施例の孤立点除去１１８は、第１実施例の孤立点除去処理のウィンドウを９０度回転したものとし、かつ、第１実施例の、２列（第１列及び第７列）が地肌レベル（注目画素が孤立点候補）かのチェックを、第２実施例では１列（９０度回転しているので１行）のみのチェックに簡略化し、これにより、ウィンドウＭａｔは１行少ない６×５矩形ブロック（図１４）としたものである。１行が地肌レベル（注目画素が孤立点候補）かのチェックは、ウィンドウＭａｔ上の第６行中の、第１の閾値Ｔｈ１ａより低濃度である画素数を計数し、計数値が第２の閾値Ｔｈ２ａ以上であると孤立点候補と判定し、Ｔｈ２ａ未満であると非孤立点と判定する。
【００９３】
なお、１行が地肌レベル（注目画素が孤立点候補）かのチェックは、第１実施例と同様に、第６行中の全画素の画像データがＴｈ１未満であると注目画素は孤立点候補であると判定し、１画素でもＴｈ１以上であると注目画素は非孤立点と判定する処理であっても良い。また、注目画素を第３ラインの画素Ｐ３３（図１４の（ｂ））とし、第６ラインを、孤立点候補判定用ライン(行)としているが、第１ラインを孤立点候補判定用ライン(行)とし、注目画素をＰ３４とすることもできる。
【００９４】
図１１の（ａ）は、第２実施例のＩＰＵによる孤立点除去の概略的な処理の流れを示したフローチャートである。まず、スキャナ１０から読み取られ入力されたＲＧＢ画像データを読み込み（ｐ１）。その後、図１４に示すように、入力された６ライン分の画像データから、孤立点か否かを判定しようとしている注目画素を含む６×５画素マトリクス領域の６×５矩形ブロック（ウィンドウ）Ｍａｔの画像データを特定する（ｐ２ａ）。なお、ここでは６×５矩形ブロック３としているが、大きさおよび形状は、上記以外であっても構わない。判定対象領域の単位であるウィンドウＭａｔ作成後は、注目画素が孤立点か非孤立点かの判定を行う（ｐ３）。
【００９５】
孤立点と判定した場合、その注目画素を中心とする５×５画素マトリクス領域である５×５矩形ブロック内の全画素の画像データを基底値「０」又は地肌レベルなどの孤立点消去レベルを表すデータに書換える（ｐ４）。処理後の画像データを出力する（ｐ５）。非孤立点と判定した場合、入力画像データをそのまま出力する。以上の動作を繰り返すことにより、孤立点除去を行う。
【００９６】
次に、第２実施例の孤立点除去１１８の処理を詳しく説明する。第２実施例のＩＰＵの入出力バッフアメモリには、６×５画素マトリクス領域である６×５矩形ブロックＭａｔのＧ画像データ特定用の６ライン入力画像メモリＭＥａａ（１組）、および、孤立点を除去した処理後画像データを格納するための６ライン出力画像メモリＭＥｂａ（Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれに１組、計３組）、を割り当てている。
【００９７】
図１１の（ｂ）および（ｃ）に、６ライン入力画像メモリＭＥａａ，６ライン出力画像メモリＭＥｂａの画像データ書込みセルの分布を模式的に示す。これは、１画素宛ての入力画像データ（８ビット）を書込む１領域を１つの小桝目として、それらの分布を、原画像の主走査方向ｘおよび副走査方向ｙの画素分布対応の２次元配列で、模式的に示すものである。ｘ方向の画素の並びが行（ライン）、ｙ方向の画素の並びが列である。
【００９８】
孤立点除去処理の対象である画像データの中の、６ラインのＧ画像データが入力画像メモリＭＥａに書き込まれ、該６ラインのＲＧＢ画像データが色別に６ライン出力画像メモリＭＥｂａ（３組）のそれぞれに書込まれる。
【００９９】
１ライン上の各画素に対して孤立点除去を行う時は、ＩＰＵはまず、メモリＭＥａの第３ライン（ｙ＝３）の第１番（ｘ＝１）の画素を注目画素として、それを中心にする６×５矩形ブロックをウィンドウＭａｔに定める。図１４の（ｂ）に、該６×５矩形ブロックのウィンドウＭａｔ内の画素分布を示す。Ｐ３３が注目画素を指し、かつ該画素の画像データ（あるいはそれが表す濃度値）を示す。
【０１００】
次にＩＰＵは、ウィンドウＭａｔの第６ライン（行）の各画素Ｐ１６〜Ｐ５６の濃度値を第１の閾値Ｔｈ１と比較し、第６ライン上の、閾値Ｔｈ１より低い濃度値の画素数を計数して、計数値Ｌが第２の閾値Ｔｈ２ａ以上であると注目画素を孤立点候補と判定し、Ｔｈ２ａ未満であると非注目画素と判定する。ここで、第１の閾値Ｔｈ１ａを、多くのノイズが含まれていると思われる低濃度の地肌部の値、にすることで、これに応じたレベルの孤立点検出をすることが可能となる。第６ライン（行）の、閾値Ｔｈ１より低い濃度値の画素数Ｌを第２の閾値Ｔｈ２ａと比較することにより、画像の縦方向（ｙ）での連続性の有無をみているので、縦線画像の一部を孤立点と誤検出する可能性が低減する（図１５）。しかし、図１５の（ｂ）に示す縦線画像の下端は孤立点候補と誤検出される。なお、第１ラインの直前のラインに対しても同様な孤立点候補判定処理を施し、２ラインのそれぞれを用いる注目画素に関する各判定結果の非孤立点との判定を優先採用することにより、図１５の（ｂ）に示す縦線画像の下端を孤立点候補と誤検出することが回避されるので、所望であればそのように処理する。いずれにしても、この段階では、横線画像の一部を孤立点候補と誤判定する可能性がある。
【０１０１】
そこで、注目画素を孤立点候補と判定した時には、第２実施例のＩＰＵは、ウィンドウＭａｔの各列の平均濃度Ａｖ１〜Ａｖ５を算出する。Ａｖｉ＝（Ｐｉ１＋Ｐｉ２＋Ｐｉ３＋Ｐｉ４＋Ｐ５ｉ＋Ｐｉ６）／６，ｉ＝１〜５、である。なお、第６ラインの画像濃度Ｐｉ６は省略して、Ａｖｉ＝（Ｐｉ１＋Ｐｉ２＋Ｐｉ３＋Ｐｉ４＋Ｐｉ５）／５を算出するようにしてもよい。また、平均値を算出するのは、計算値のデータビット数を抑制するためである。計算値のデータビット数が増大しても問題の無い場合には、算出値は平均値でなく積算値Ａｉ＝Ｐｉ１＋Ｐｉ２＋Ｐｉ３＋Ｐｉ４＋Ｐ５ｉ＋Ｐｉ６又はＡｉ＝Ｐｉ１＋Ｐｉ２＋Ｐｉ３＋Ｐｉ４＋Ｐｉ５でもよい。
【０１０２】
そして第１列と第５列の平均値Ａｖ１とＡｖ５のうち、大きい方の値をブロック縁列濃度代表値Ｍ１５として採用し、また、第２〜４列の平均値Ａｖ２〜Ａｖ４のうち１番大きな値をブロック内部列濃度代表値Ｍ２４として採用して、Ｍ２４からＭ１５を引いた値（Ｍ２４−Ｍ１５）が第３の閾値Ｔｈ３ａより大きいとき、注目画素を孤立点と確定判定し、小さいときは注目画素は非孤立点（有意画像の一部）と、確定判定する。
【０１０３】
上述のように、ブロック内部列濃度代表値Ｍ２４とブロック縁列濃度代表値Ｍ１５を比較することにより、ウィンドウＭａｔにおける画像の濃度分布を容易に知ることができる。例えば、図１６の（ａ），（ｂ）および（ｃ）では、Ｍ２４−Ｍ１５が負値又は略零でＴｈ３ａ以下となるので、すなわちブロック内部列濃度代表値Ｍ２４がブロック縁列濃度代表値Ｍ１５より小さいか同程度で、ウィンドウＭａｔ内の画像に横方向の連続性があるものと考えられる。また、図１６の（ｄ）では、Ｍ２４−Ｍ１５がＴｈ３ａより大きく、すなわちブロック内部列濃度代表値Ｍ２４がブロック縁列濃度代表値Ｍ１５より大きく大きな差（正値）があるため、ウィンドウＭａｔ内では横方向の連続性はないものと考えられる。このように、画像の横方向（ｘ）の濃度分布を判定することで、横線画像に対する誤検出を回避することができる。
【０１０４】
こうして、注目画素を孤立点と確定判定した時、第２実施例のＩＰＵは、注目画素Ｐ３３を中心とする５×５画素マトリクス領域である５×５矩形ブロックを孤立点領域とみなし、６ライン出力画像メモリＭＥｂ（Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれに１組、計３組）上の、該５×５矩形ブロック（Ｐ１１とＰ５５を対角コーナとする四角）の全画素の画像データを全て基底値「０」に置き換える。
【０１０５】
そしてつぎに注目画素を主走査方向ｘに１画素シフトしたｘ＝２のものに変更して、つまりメモリＭＥａａの第３ライン（ｙ＝３）の第２番（ｘ＝２）の画素を注目画素として、上述と同様に孤立点除去処理を行う。以下同様に、注目画素を順次ｘ方向にシフトして、孤立点除去処理を行う。
【０１０６】
１ラインの孤立点除去処理を終えると、第２実施例のＩＰＵは、６ライン出力画像メモリＭＥｂａ（Ｒ，Ｇ，Ｂ各画像データ用計３組）の第１ライン（ｙ＝１）のＲＧＢ画像データを、次段のスキャナγ変換１１４および分離生成１１３（図４）に出力して、メモリＭＥａａおよびＭＥｂａの−ｙ方向の１ライン分のデータシフトをする。すなわち、メモリＭＥａａおよびＭＥｂａのそれぞれにおいて、第２（ｙ＝２）ラインのデータを第１ラインに、第３ラインのデータを第２ラインに書き込む。更に第４ラインのデータを第３ラインに、第５ラインのデータを第４ラインに、そして第６ラインのデータを第５ラインに書き込む。そして、ＩＰＵは、スキャナ１０からの、次の１ラインの画像データすなわち入力画像データを、メモリＭＥａａおよびＭＥｂａそれぞれの第６ラインに書込む。そして、上述の、メモリＭＥａａ上の第３ラインの各画素を注目画素とする上述の孤立点除去、を行う。以上の処理を、スキャナ１０がデータエンド（読取り終了）になるまで繰返す。
【０１０７】
図１２および図１３に、上述の孤立点除去処理のフローを示す。まず図１２を参照する。第２実施例のＩＰＵは、スキャナ１０から原稿画像データが与えられる直前に、第２実施例のプロセスコントローラ１０１から、処理開始指示を受け、これに応答してＩＰＵは、入出力メモリ（ＭＥａａ，ＭＥｂａ）をクリア（初期化）し、画像データのラインＮｏ．ｊを格納するレジスタｊのデータを０に初期化する（３１）。
【０１０８】
スキャナ１０から第１ラインの画像データが与えられるとき、ＩＰＵはそれをメモリＭＥａａおよびＭＥｂａの第６ラインに書込む（３２）。そしてラインＮｏ．ｊを１インクレメントし（３３）、ＭＥａａおよびＭＥｂａの第２ラインの画像データを第１ラインに、第３ラインの画像データを第２ラインに、第４ラインの画像データを第３ラインに、第５ラインの画像データを第４ラインに、第６ラインの画像データを第５ラインに、この順で順次に書込む（３５）。以下では、このような画像データの移動を、「画像データの−ｙ方向の１ライン分のシフト」と表現する。
【０１０９】
そしてスキャナ１０から次の１ライン分の画像データを受けるとそれをメモリＭＥａａ，ＭＥｂａの第６ラインに書込む（３２）。そして、原稿上第４ライン（ｊ＝４）の画像データをメモリＭＥａａ，ＭＥｂａの第６ラインに書込むと、ＩＰＵは、メモリＭＥａａ上の、ｙ＝３の１ラインの各画素を順番に注目画素として孤立点除去処理を行う。
【０１１０】
すなわち、第１番の画素を注目画素に指定して（３６）、指定した注目画素Ｐ３３を中心とする６×５矩形ブロックのウィンドウＭａｔを定めて、該ウィンドウＭａｔの第６ラインの各画素（図１４の（ｃ）に点々の塗り潰しで示す）の、メモリＭＥａａ上の画像データＰ１６〜Ｐ５６が第１の閾値Ｔｈ１ａ未満かチェックして（３７，３８）、閾値Ｔｈ１ａ未満の画素数Ｌを計数する（３８〜４１）。そして計数値Ｌが第２の閾値Ｔｈ２ａ以上かをチエックして、Ｔｈ２ａ以上であると注目画素を孤立点候補と判定し、Ｔｈ２ａ未満であると非孤立点と判定する（４２）。非孤立点と判定したときには、図１３を参照すると、第２番の画素を注目画素に指定して（４８，４９）、６×５矩形ブロックのウィンドウＭａｔも１画素分ｘ方向にシフトした位置として、同様に、注目画素が孤立点候補か非孤立点かの判定を行う（３７〜４２）。
【０１１１】
孤立点候補と判定したときには、第２実施例のＩＰＵは、そのときの注目画素を中心とするウィンドウＭａｔの第１〜５列の平均濃度Ａｖ１〜Ａｖ５を算出して（４３）、図１３を参照すると、第１ラインと第５ラインの平均濃度Ａｖ１とＡｖ５の、高濃度値の方をブロック縁列濃度代表値Ｍ１５と定め（４４）、第２〜４ラインの平均濃度Ａｖ２〜Ａｖ４の、最高濃度値をブロック内部列濃度代表値Ｍ２４と定める（４５）。そして、Ｍ２４−Ｍ１５が、第３の閾値Ｔｈ３ａ（正値）より大きいかをチェックして（４６）、Ｔｈ３ａより大きいと注目画素は孤立点と確定し、Ｔｈ３ａ以下であると注目画素は非孤立点と確定する（４６）。
【０１１２】
注目画素は孤立点、と確定したときには、メモリＭＥｂａ（Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データそれぞれにつき１組計３組、のそれぞれの組）の、注目画素を中心とする５×５矩形ブロックの各画素の画像データを基底値「０」を表すものに書換える（４７）。
【０１１３】
１ライン上の全画素を、１つづつ順番に注目画素にして上述の孤立点除去処理を行うと、ＩＰＵは、メモリＭＥｂａ（３組のそれぞれ）のｙ＝１のデータを１ライン分、次段のスキャナγ変換１１４および分離生成１１３に出力する（５０）。ｊ＝４の時のこの出力データは、原稿画像を読んだ入力画像データの第１ラインのものではなく、スキャナγ変換１１４および分離生成１１３に対しては、原稿画像データに先立つ１ラインのダミーデータである。
【０１１４】
次にＩＰＵは、メモリＭＥａａ，ＭＥｂａのデータの−ｙ方向の１ライン分のシフトを行い（５１）、スキャナ１０が１ライン分の画像データを送って来るのを待ち、送って来るとそれをメモリＭＥａａ，ＭＥｂａの第６ラインに書込む（５３）。そして、入力画像データラインＮｏ．ｊを１インクレメントし（５４）、注目画素をライン先頭の画素に戻して（５５）、上述の１ライン分の画素の孤立点除去処理（３７〜４９）を行う。以下同様に、各ラインの孤立点除去処理（３７〜５５）を行う。ｊ＝６の時のメモリＭＥｂａのｙ＝１ラインの出力データが、原稿画像を読んだ入力画像データの第１ラインの、孤立点除去済のデータである。以下、第２実施例のＩＰＵは、スキャナ１０が１枚の原稿の全面の画像データの送給を終了し、最後のラインの孤立点除去をするまで上述のステップ３７〜５５を繰返し実行する。スキャナ１０からの画像データの全ての孤立点除去を終えた後は、最後の画像データをメモリＭＥｂａのｙ＝１から出力し終わるまで、ステップ５０および５１を繰返し実行する。
【０１１５】
なお、上述の第２実施例では、主走査方向ｘの方向を行が延びる行方向、副走査方向ｙを列が延びる列方向としているが、主走査方向ｘを列方向とし、副走査方向ｙを行方向としてもよい。すなわち、ウインドウＭａｔ（図１４の（ｂ））を、ｘ，ｙ平面上で９０度回転したものとしても良い。
【０１１６】
【発明の効果】
第１方向（第１実施例ではライン（行）方向：ｘ／第２実施例では列方向：ｙ）の分離検出（図６の７／図１２の３７〜４２）による画素マトリクス領域（Ｍａｔ）の縁又はその近くの第２方向（第１実施例では列方向：ｙ／第２実施例ではライン（行）方向：ｘ）の画素の並び（列／行）が地肌かの判定は、画素の並びの濃度が閾値未満かの比較判定で簡易に行うことができる。また、第２方向の濃度分布検出（図６の８〜１１／図１２，１３の４３〜４６）による孤立点判定は、画素並び方向（行／列）の画素濃度の積算と、マトリクス領域の縁部と内部の積算値（Ｍ２４，Ｍ１５）の比較に基づくので、簡易に行うことができる。したがって短時間で孤立点除去を終えることができる。また、縦線の一部を孤立点と誤検出することが回避され（図１０）、あるいは横線の一部を孤立点と誤検出することが回避され（図１６）、孤立点除去精度が高い。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１実施例の複合機能フルカラー複写機の概観を示す正面図である。
【図２】 図１に示すプリンタ１００の作像機構の概要を示す拡大縦断面図である。
【図３】 図１に示す複写機の画像データ処理のシステム構成を示すブロック図である。
【図４】 図３に示す画像データ処理装置ＩＰＵの機能構成の概要を示すブロック図である。
【図５】 （ａ）は、図４に示す画像データ処理装置ＩＰＵの、孤立点除去１１８での画像データ処理の概要を示すフローチャートであり、（ｂ）は、孤立点除去１１８で入力画像データに対するウィンドウＭａｔの設定に用いる入力画像メモリＭＥａにおける、画素対応の画像データ格納区分を小升目で模式的に示す平面図、（ｃ）は、孤立点除去１１８で孤立点除去をした画像データを一時格納する出力画像メモリＭＥｂにおける、画素対応の画像データ格納区分を小升目で模式的に示す平面図、である。
【図６】 図４に示す画像データ処理装置ＩＰＵの、孤立点除去１１８での画像データ処理の内容の一部を詳細に示すフローチャートである。
【図７】 図４に示す画像データ処理装置ＩＰＵの、孤立点除去１１８での画像データ処理の内容の他部を詳細に示すフローチャートである。
【図８】 （ａ）は、図４に示す画像データ処理装置ＩＰＵが、原稿スキャナが与える原稿画像データから、入力画像メモリＭＥａを用いて、５×７画素マトリクス領域の５×７矩形ブロックの各画素宛ての画像データを特定する過程を示す平面図、（ｂ）は、５×７矩形ブロックの各画素に与えた識別符号を示す平面図である。（ｃ）は、５×７矩形ブロックの画像を示す平面図であり、中心画素（注目画素）が孤立点画像である場合と、孤立点除去によって画像無しに変えられた場合とを示す。（ｄ）は、５×７矩形ブロックを示す平面図であり、ｘ方向に画像が連続しているかを判定する第１列と第７列を、点々の塗り潰しで示す。
【図９】 原稿上の画像と、５×７矩形ブロックにおける画像分布とを示す平面図であり、（ａ）〜（ｃ）のそれぞれは、ｘ方向に画像が連続する態様を示し、（ｄ）はｘ方向で画像が孤立している態様を示す。
【図１０】 ｘ方向には画像が孤立していると判定される場合の、原稿上の画像と、５×７矩形ブロックにおける画像分布とを示す平面図であり、（ａ）〜（ｃ）のそれぞれは、ｙ方向に画像が連続する態様を示し、（ｄ）はｙ方向でも画像が孤立した孤立点と判定される態様を示す。
【図１１】 （ａ）は、第２実施例の画像データ処理装置ＩＰＵの、孤立点除去１１８での画像データ処理の概要を示すフローチャートであり、（ｂ）は、孤立点除去１１８で入力画像データに対するウィンドウＭａｔの設定に用いる入力画像メモリＭＥａａにおける、画素対応の画像データ格納区分を小升目で模式的に示す平面図、（ｃ）は、孤立点除去１１８で孤立点除去をした画像データを一時格納する出力画像メモリＭＥｂａにおける、画素対応の画像データ格納区分を小升目で模式的に示す平面図、である。
【図１２】 第２実施例の画像データ処理装置ＩＰＵの、孤立点除去１１８での画像データ処理の内容の一部を詳細に示すフローチャートである。
【図１３】 第２実施例の画像データ処理装置ＩＰＵの、孤立点除去１１８での画像データ処理の内容の他部を詳細に示すフローチャートである。
【図１４】 （ａ）は、第２実施例の画像データ処理装置ＩＰＵが、原稿スキャナが与える原稿画像データから、入力画像メモリＭＥａａを用いて、６×５画素マトリクス領域の６×５矩形ブロックの各画素宛ての画像データを特定する過程を示す平面図、（ｂ）は、６×５矩形ブロックの各画素に与えた識別符号を示す平面図である。（ｃ）および（ｄ）は６×５矩形ブロックを示す平面図であり、（ｃ）はｙ方向に画像が連続しているかを判定する第６ラインを点々の塗り潰しで示し、（ｄ）は列方向の平均値を算出する列群を点々の塗り潰しで示す。
【図１５】 原稿上の画像と、６×５矩形ブロックにおける画像分布とを示す平面図であり、（ａ）〜（ｃ）のそれぞれは、ｙ方向に画像が連続する態様を示し、（ｄ）はｙ方向で画像が孤立している態様を示す。
【図１６】 ｙ方向には画像が孤立していると判定される場合の、原稿上の画像と、６×５矩形ブロックにおける画像分布とを示す平面図であり、（ａ）〜（ｃ）のそれぞれは、ｘ方向に画像が連続する態様を示し、（ｄ）はｘ方向でも画像が孤立した孤立点と判定される態様を示す。
【符号の説明】
１０：カラー原稿スキャナ ２０：操作ボード
３０：自動原稿供給装置 ８０：電源装置
９０：マザーボード １００：カラープリンタ
ＰＣ：パソコン ＰＢＸ：交換器
ＰＮ：通信回線 １０２：光書込みユニット
１０３，１０４：給紙カセット
１０５：レジストローラ対 １０６：転写ベルトユニット
１０７：定着ユニット １０８：排紙トレイ
１１０Ｍ，１１０Ｃ，１１０Ｙ，１１０Ｋ：感光体ユニット
１１１Ｍ，１１１Ｃ，１１１Ｙ，１１１Ｋ：感光体ドラム
１２０Ｍ，１２０Ｃ，１２０Ｙ，１２０Ｋ：現像器
１６０：転写搬送ベルト

Claims (6)

1. 入力画像データが表す画像上の、注目画素とその周りの画素を含む、主，副走査方向ともに複数の画素でなる画素マトリクス領域の主，副走査方向の一方の方向を第１方向、他方の方向を第２方向と表現すると、前記画素マトリクス領域の縁の第２方向の画素の並びが地肌かを判定する第１方向分離検出手段；
   該第１方向分離検出手段で地肌と判定されたとき、前記画素マトリクス領域の中央の画素及び少なくとも中央の画素に隣接する画素を含んだ第１方向の画素の並びの画像データの積算値又は平均値である内部濃度を算出する内部濃度算出手段と、前記画素マトリクス領域の相対抗２縁のそれぞれの第１方向の画素の並びの画像データの積算値又は平均値である縁濃度を算出する縁濃度算出手段と、該縁濃度算出手段により算出された縁濃度の高い方の濃度値より、前記内部濃度算出手段で算出された内部濃度値があらかじめ設定された値以上に大きいとき、前記注目画素を孤立点と判定する判定手段と、から構成される第２方向濃度分布検出手段；および、
   前記判定手段で孤立点と判定された注目画素の画像データを所定の値の画像データに変更する手段；
   を備える画像処理装置。
2. 前記画素マトリクス領域の前記相対抗２縁に位置する第１方向の画素の並びの間の、複数の第１方向の画素の並びの、各並びの画像データの積算値又は平均値の高い方を内部濃度に定める；請求項１記載の画像処理装置。
3. 第１方向分離検出手段は、前記画素マトリクス領域の相対抗２縁に位置する第２方向の画素の並びが地肌かを判定し；第２方向濃度分布検出手段は、前記相対抗２縁に位置する第２方向の画素の並びが共に地肌と判定された場合に前記注目画素が孤立点かの判定をする；請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 第１方向分離検出手段は、前記画素マトリクス領域の縁又はその近くの第２方向の画素の並びの全ての画素が、地肌レベル又はその前後の設定値より低濃度であるときに地肌と判定する、請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置；および、該画像処理装置が出力する画像データに基づいて用紙に画像を形成するプリンタ；を備える画像形成装置。
6. 更に、画像データを発生して前記画像処理装置に与える画像データ生成手段；を備える請求項５に記載の画像形成装置。

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