JP2000115530A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データの画素が属している領域に対し
て、文字領域と網点領域との判別、および黒文字領域と
線画領域との判別を高精度に行う。 【解決手段】 第一検査回路１０では、色成分ごとの画
像データＣ，Ｍ，Ｙ中の注目画素と、注目画素の近傍画
素とからなる特定領域内の画素の濃度値について、濃度
平均値と、注目画素と周辺画素との差分絶対値の総和で
ある濃度差総和と、注目画素と同じ濃度値を有する周辺
画素数とを求め、注目画素が極大値・極小値を有するか
を判定するとともに、極大値・極小値となる画素からの
ランレングスおよび繁雑度を算出する。第二検査回路２
０では、ランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成
分ごとに画素重み切換信号を抽出するとともに、画素重
み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画
素を所定の算出エリア内でカウントすることにより、画
像データの網点の周期性を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタルカラー
複写機やカラースキャナなどにおいて、入力された多値
画像データに対して、最適な画像処理を行うために画像
領域を判別する画像処理装置および画像処理方法に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から、ディジタル複写機やファクシ
ミリ装置などの画像処理装置では、原稿をＣＣＤ（char
ge coupled device ）センサ等で読み取って得られた画
像信号に対して、画質を向上させるための画像処理が施
される。すなわち、原稿に含まれる網点領域、銀鉛写真
領域、文字領域をそれぞれ判別し、各領域の画像の特性
に応じた画像処理を施すことにより画質を向上させてい
る。例えば、網点領域にはモアレを抑制するために平滑
化処理を施し、文字領域には文字をくっきり表示するた
めに強調処理を施すことが行われている。

【０００３】このような画質向上のための画像処理にお
いて行われる画像領域判別方法としては、以下の方法が
知られている。

【０００４】特開平９−１６３１６６号公報には、黒文
字の処理方法が開示されている。この方法は、画像を各
所定ブロックに分割し、文字や網点の画像の性質を表す
特徴パラメータを用いて各領域を判別する。すなわち、
注目画素を含む所定領域内において、その平均値を求め
て閾値とし、平均値と注目画素値との差を求めて、閾値
と比較して二値化し、その値から文字判定を行う。ま
た、注目画素と隣接する８画素から黒文字を判別して、
網点との差異を抽出する。

【０００５】特開平８−５６２８７号公報には、ＣＭＹ
の画像データより、色分布の違いによって、文字／線画
領域、網点領域、および写真領域を判別する方法が開示
されている。

【０００６】特開平６−５４１８０号公報には、特定領
域内の平均値、最大値等を算出し、閾値と比較すること
によって、文字領域と写真領域とを判別する方法が開示
されている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の方法では、文字／線画領域、網点領域、および写真
領域を判別するには精度が十分でなく、誤って判別され
る可能性があるという問題が生ずる。

【０００８】また、上記従来の方法では、カラー画像の
判別は可能ではあるが、特に色文字に対し、エッジ抽出
・強調処理を施した場合、エッジ部の色が本来のものと
異なる可能性があるという問題が生じる。

【０００９】本発明は、上記の問題点を解決するために
なされたもので、その目的は、多値画像データの画素が
属している領域に対して、文字領域と網点領域との判
別、および黒文字領域と線画領域との判別を高精度に行
うことができる画像処理装置および画像処理方法を提供
することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１の画像処理装置
は、上記の課題を解決するために、色成分ごとの画像デ
ータ中の注目画素と、該注目画素の近傍の画素とからな
る特定領域内の画素の濃度値について、該特定領域内の
画素の濃度平均値と、該注目画素と該特定領域内で抽出
された周辺画素との差分絶対値の総和である濃度差総和
と、該注目画素と同じ濃度値を有する該周辺画素の数で
ある濃度一致画素数とを求めることにより、該注目画素
の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定す
る極大・極小画素算出手段を備えていることを特徴とし
ている。

【００１１】上記の構成により、極大・極小画素算出手
段によって、入力された画像データに対し、注目画素と
隣接した近傍画素とからなる特定領域から、濃度平均
値、濃度差総和、濃度一致画素数を抽出して、注目画素
の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定す
ることができる。

【００１２】よって、画像上の注目画素が属している領
域が文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのか
を、高精度に判別することができる。それゆえ、画像上
における注目画素が属している領域に最適な画像処理が
可能となり、高画質化を達成することができる。

【００１３】請求項２の画像処理装置は、上記の課題を
解決するために、請求項１の構成に加えて、上記極大・
極小画素算出手段によって得られた、上記特定領域内で
濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素から、
上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下
の濃度値を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方
向に連続する画素数の最大値であるランレングスと、該
ランレングスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値
の総和である繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情
報検出手段を備えていることを特徴としている。

【００１４】上記の構成により、請求項１の構成による
作用に加えて、極大・極小画素周辺情報検出手段によっ
て、各色成分ごとの画像データの極大・極小画素に基づ
いて、ランレングスおよび繁雑度を抽出することができ
る。

【００１５】よって、画像上の注目画素が属している領
域が網点領域であるのか、連続した点や線などの網点以
外の領域であるのかを、高精度に判別することができ
る。それゆえ、画像上における注目画素が属している領
域に最適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を達
成することができる。

【００１６】請求項３の画像処理装置は、上記の課題を
解決するために、請求項２の構成に加えて、上記の極大
・極小画素算出手段および極大・極小画素周辺情報検出
手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大
値あるいは極小値を有する注目画素のランレングスおよ
び繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号
を抽出する画素重み切換信号算出手段と、該画素重み切
換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を
所定の算出エリア内でカウントすることにより、画像デ
ータの網点の周期性を検出する周期性算出手段とを備え
ていることを特徴としている。

【００１７】上記の構成により、請求項２の構成による
作用に加えて、画素重み切換信号算出手段によって、ラ
ンレングスおよび繁雑度から、各色成分の画像データご
とに、画素重み切換信号を抽出し、重みの割合をある領
域内でカウントすることによって、画像データの特徴量
を抽出し、文字、網点、写真領域を判別することができ
る。さらに、周期性算出手段によって、画素重み切換信
号の各色成分の画像データごとの周期性を抽出すること
ができる。

【００１８】よって、画像上の注目画素が属している領
域が網点領域であるのかを、高精度に判別することがで
きる。それゆえ、画像上における注目画素が属している
領域に最適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を
達成することができる。

【００１９】請求項４の画像処理方法は、上記の課題を
解決するために、色成分ごとの画像データ中の注目画素
と、該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画
素の濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値
と、該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素と
の差分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と
同じ濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素
数とを求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値
あるいは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素
算出工程と、上記極大・極小画素算出工程によって得ら
れた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値
を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値
以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走
査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値で
あるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該
注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出す
る極大・極小画素周辺情報検出工程と、上記の極大・極
小画素算出工程および極大・極小画素周辺情報検出工程
によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あ
るいは極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁
雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽
出するとともに、該画素重み切換信号に基づく基準値以
上あるいは基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカ
ウントすることにより、画像データの網点の周期性を検
出する周期性算出工程とを有することを特徴としてい
る。

【００２０】上記の構成により、極大・極小画素算出工
程において、入力された画像データに対し、注目画素と
隣接した近傍画素とからなる特定領域から、濃度平均
値、濃度差総和、濃度一致画素数を抽出して、注目画素
の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定す
ることができる。極大・極小画素周辺情報検出工程にお
いて、各色成分ごとの画像データの極大・極小画素に基
づいて、ランレングスおよび繁雑度を抽出することがで
きる。画素重み切換信号算出工程において、ランレング
スおよび繁雑度から、各色成分の画像データごとに、画
素重み切換信号を抽出し、重みの割合をある領域内でカ
ウントすることによって、画像データの特徴量を抽出
し、文字、網点、写真領域を判別することができる。さ
らに、周期性算出工程において、画素重み切換信号の各
色成分の画像データごとの周期性を抽出することができ
る。

【００２１】よって、画像上の注目画素が属している領
域が文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのか
を、高精度に判別することができる。それゆえ、画像上
における注目画素が属している領域に最適な画像処理が
可能となり、高画質化を達成することができる。また、
画像領域の判別に利用するパラメー夕を画像データに応
じて選択することができるため、様々な画像データに対
して効率よく高速に文字、網点、写真領域を判別するこ
とができる。

【００２２】請求項５の画像処理装置は、上記の課題を
解決するために、色成分ごとの画像データ中の注目画素
と、該注目画素の近傍の画素とからなる第一エリア内の
画素について、黒色の部分を検出する色検出手段と、該
第一エリア内の画素について、黒色および黒色以外の色
の画素数をそれぞれカウントするカウント手段と、該注
目画素で色が急激に変化するか否かを検出するエッジ判
別手段とを備えるとともに、これら色検出手段、カウン
ト手段、およびエッジ判別手段の出力結果に基づいて、
該注目画素が黒文字領域と線画領域との何れに属してい
るかを検出する黒色検出手段を備えていることを特徴と
している。

【００２３】上記の構成により、色判定手段によって、
色成分ごとの画像データの注目画素と隣接した近傍の画
素とからなる第一エリアに対し、画像上における注目画
素が黒か否かを判別することにより、黒色領域として最
適な画像処理が可能となる。また、エッジ判別手段によ
って、第一エリア内の画像データに対し、画像上におけ
る注目画素が黒文字エッジ領域に属するか否かを判別す
ることにより、黒文字や黒線画等のエッジ部として最適
な画像処理が可能となる。そして、これらの結果と、カ
ウント手段によって求めた第一エリア内の黒色および黒
色以外の色の画素数とに基づいて、画像データの画素が
属している領域に対して、黒文字領域と線画領域との判
別を高精度に行うことができる。

【００２４】したがって、画像上における注目画素が属
している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質化
が達成できる。ゆえに、従来のように、色文字に対し、
エッジ抽出・強調処理を施した場合に、エッジ部の色が
本来のものと異なることはない。

【００２５】請求項６の画像処理装置は、上記の課題を
解決するために、請求項５の構成に加えて、上記第一エ
リア内の画像データに基づいて、該第一エリアの特性を
示す特徴量を抽出する色特徴量抽出手段を備えるととも
に、該色特徴量抽出手段の出力結果に基づいて、上記の
色検出手段およびカウント手段が処理を行うことを特徴
としている。

【００２６】上記の構成により、請求項５の構成による
作用に加えて、色成分ごとの画像データに対し、第一エ
リアから特徴量を抽出し、その結果に基づいて画像上に
おける注目画素が属している領域に最適な画像処理が可
能となり、高画質化が達成できる。

【００２７】請求項７の画像処理装置は、上記の課題を
解決するために、請求項６の構成に加えて、上記色特徴
量抽出手段は、上記第一エリア内の画素の濃度レベルに
ついて、最大値を求める最大値算出手段と、最小値を求
める最小値算出手段と、最大濃度差を求める最大濃度差
算出手段と、平均値を求める濃度平均値算出手段と、主
走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総
和と副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対
値の総和との和を求める濃度差総和算出手段とを備えて
いることを特徴としている。

【００２８】上記の構成により、請求項６の構成による
作用に加えて、色特徴量として、第一エリア内の画素の
濃度レベルの最大値、最小値、最大濃度差、平均値、お
よび主走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対
値の総和と副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差
の絶対値の総和との和を求めることができる。

【００２９】よって、色特徴量の算出が容易であるとと
もに、黒色識別精度をさらに向上させることが可能であ
る。

【００３０】請求項８の画像処理装置は、上記の課題を
解決するために、請求項７の構成に加えて、上記エッジ
判別手段は、上記第一エリア内の画素に対して、エッジ
抽出のためのマスクフィルタをたたみ込むことによっ
て、上記注目画素のエッジ検出を行うエッジ検出手段を
備えていることを特徴としている。

【００３１】上記の構成により、請求項７の構成による
作用に加えて、エッジ検出手段によって、高精度な黒文
字エッジ部の抽出ができ、黒文字エッジ部として最適な
画像処理が可能となり、さらなる高画質化が達成でき
る。

【００３２】請求項９の画像処理装置は、上記の課題を
解決するために、請求項８の構成に加えて、上記エッジ
判別手段は、上記第一エリアを包含する第二エリア内の
画素を濃度レベルの所定の閾値によって二値化し、二値
化された画素の主走査方向および副走査方向のラインご
との反転回数に基づいて、主エッジ閾値選択信号を生成
するエッジ閾値選択手段と、該第一エリアおよび第二エ
リアについて、包含される画素の濃度レベルの最大値、
最小値、最大濃度差を求めるとともに、該第一エリアの
画素の濃度レベルの標準偏差を求め、これらの結果と該
主エッジ閾値選択信号とに基づいて、上記エッジ検出手
段のエッジ検出結果を検証するエッジ判別信号を生成す
るエッジ特徴量抽出手段とを備えていることを特徴とし
ている。

【００３３】上記の構成により、請求項８の構成による
作用に加えて、エッジ特徴量抽出手段によって、第一エ
リアおよび第二エリアに包含される画素の濃度レベルの
最大値、最小値、最大濃度差と、第一エリアの画素の濃
度レベルの標準偏差と、エッジ閾値選択手段で求めた主
エッジ閾値選択信号とに基づいて、黒文字エッジ部を判
別するエッジ判別信号を生成することができる。

【００３４】よって、エッジ検出手段によって求めたエ
ッジ検出結果を、エッジ判別信号により検証することが
できるため、エッジ部の誤認識を防止して、検出精度の
向上を図ることが可能である。

【００３５】したがって、高精度な黒文字エッジ部の抽
出が可能となり、黒文字エッジ部に対して最適な画像処
理を行うことができるため、さらなる高画質化が達成で
きる。

【００３６】請求項１０の画像処理方法は、上記の課題
を解決するために、色成分ごとの画像データ中の注目画
素と、該注目画素の近傍の画素とからなる第一エリア内
の画素について、黒色の部分を検出する色検出工程と、
該第一エリア内の画素について、黒色および黒色以外の
色の画素数をそれぞれカウントするカウント工程と、該
注目画素で色が急激に変化するか否かを検出するエッジ
判別工程とを有するとともに、上記の色検出工程、カウ
ント工程、およびエッジ判別工程の出力結果に基づい
て、上記注目画素が黒文字領域と線画領域との何れに属
しているかを検出する黒色検出工程を有することを特徴
としている。

【００３７】上記の構成により、色判定工程において、
色成分ごとの画像データの注目画素と隣接した近傍の画
素とからなる第一エリアに対し、画像上における注目画
素が黒か否かを判別することにより、黒色領域として最
適な画像処理が可能となる。また、エッジ判別工程にお
いて、第一エリア内の画像データに対し、画像上におけ
る注目画素が黒文字エッジ領域に属するか否かを判別す
ることにより、黒文字や黒線画等のエッジ部として最適
な画像処理が可能となる。そして、これらの結果と、カ
ウント工程において求めた第一エリア内の黒色および黒
色以外の色の画素数とに基づいて、画像データの画素が
属している領域に対して、黒文字領域と線画領域との判
別を高精度に行うことができる。

【００３８】したがって、画像上における注目画素が属
している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質化
が達成できる。ゆえに、従来のように、色文字に対し、
エッジ抽出・強調処理を施した場合に、エッジ部の色が
本来のものと異なることはない。

【００３９】

【発明の実施の形態】〔実施の形態１〕本発明の一実施
の形態について図１から図１７に基づいて説明すれば、
以下のとおりである。なお、図１から図１７中の線幅の
太い信号線は、多ビットを並列に伝達可能な信号線を示
している。

【００４０】まず、本実施の形態にかかる画像処理装置
の概要について説明する。本実施の形態にかかる画像処
理装置は、入力された多値画像データに最適な画像処理
を施すために、多値画像データの画素が属している領域
に対して、高精度な領域判別を行うことができる。

【００４１】特に、高密度性特徴パラメータ、粒状性特
徴パラメータ、および周期性特徴パラメータを抽出して
得られた複数要素から判定するとともに、その判定結果
をブロック補正することにより、より確実に文字、網
点、写真領域を判別することができる。

【００４２】ここで、高密度性特徴パラメータとは、あ
る定めた領域内に色ドットがどの位存在するかを判定す
るものである。粒状性特徴パラメータとは、色ドットが
点なのか、線なのか、面なのかを判定するものである。
周期性特徴パラメータとは、色のドットが存在する周期
を判定するものである。そして、ブロック補正とは、前
記の三つの特徴パラメータで検出できなかった判定を補
正することにより、判定の確実性を向上させるものであ
る。

【００４３】本実施の形態にかかる画像処理装置は、原
稿を走査して得られる色成分ごとの多値画像データ（例
えば、シアン，マゼンタ，イエローよりなる画像デー
タ）から、画像上における各画素が属している領域が文
字領域であるのか、網点領域であるのかを判別するカラ
ー画像領域判別処理を行う。なお、黒文字領域と線画領
域との判別については、実施の形態２において説明す
る。

【００４４】まず、図６に示すように、上記画像処理装
置は、入力部１と、画像処理部２と、記録部４とを少な
くとも備えて構成されている。

【００４５】上記入力部１は、原稿画像を走査して原稿
の画像データのディジタル信号を得る入力装置である。
具体的には、入力部１は、シアン、マゼンタ、イエロー
の各色成分ごとにＣＣＤ(charge coupled device) セン
サ（ＣＣＤセンサ１Ｃ、ＣＣＤセンサ１Ｍ、ＣＣＤセン
サ１Ｙ）を備えており、得られたディジタル画像の画像
データＣ，Ｍ，Ｙを各色ごとに画像処理部２へ出力す
る。なお、多値画像データの入力装置はＣＣＤセンサに
限るものではない。また、以下では、シアン、マゼン
タ、イエローをそれぞれＣ、Ｍ、Ｙと記すことがある。

【００４６】上記画像処理部２は、ディジタル画像を処
理する前処理として画像領域を判別する画像領域判別部
３を備えている。この画像領域判別部３には、第一画像
領域判別回路３ａおよび第二画像領域判別回路３ｂが少
なくとも設けられている。また、画像処理部２には、画
像領域判別部３における前処理の結果を受けて、ディジ
タル画像の後処理（フィルタ処理）を行う処理部（図示
しない）が設けられている。

【００４７】上記記録部４は、画像処理部２において処
理されたディジタル画像を記録する記憶装置である。

【００４８】本実施の形態では、画像領域が文字領域で
あるのか、網点領域であるのかを判別する上記第一画像
領域判別回路３ａについて説明する。なお、画像領域が
黒文字領域であるのか、線画領域であるのかを判別する
上記第二画像領域判別回路３ｂについては、実施の形態
２において説明する。

【００４９】図１を用いて、上記第一画像領域判別回路
３ａの構成の概略について説明する。上記第一画像領域
判別回路３ａは、シアン、マゼンタ、イエローの各色ご
とに第一検査回路１０（１０Ｃ，１０Ｍ，１０Ｙ）およ
び第二検査回路２０（２０Ｃ，２０Ｍ，２０Ｙ）を備え
るとともに、特徴量抽出回路３０と、補正回路４０とを
備えている。これら第一検査回路１０、第二検査回路２
０、特徴量抽出回路３０、補正回路４０は、この順で直
列に配設されている。

【００５０】第一画像領域判別回路３ａは、入力部１の
各色ごとにＣＣＤセンサ１Ｃ，１Ｍ，１Ｙで得られたデ
ィジタル画像の画像データＣ，Ｍ，Ｙを、入力として、
網点判別結果ＭＥＳＨを出力する。

【００５１】そして、画像処理部２における後処理（フ
ィルタ処理）に入力され、網点領域にはモアレを抑制す
るために平滑化処理を施し、文字領域には文字をくっき
り表示するために強調処理を施すことによって、画質を
向上させる。

【００５２】上記第一検査回路１０は、各色ごとに、画
素濃度の極大・極小を検出することにより高密度性特徴
パラメータを算出するとともに、ランレングスおよび繁
雑度を検出することにより粒状性特徴パラメータを算出
する。

【００５３】なお、第一検査回路１０Ｃ（図２
（ａ））、第一検査回路１０Ｍ（図２（ｂ））、第一検
査回路１０Ｙ（図２（ｃ））は構成が同一であるため、
以下では第一検査回路１０Ｃについてのみ説明する。

【００５４】図２（ａ）に示すように、上記第一検査回
路１０Ｃは、ラインメモリ１１Ｃと、極大・極小画素算
出回路（極大・極小画素算出手段、極大・極小画素算出
工程）１２Ｃと、極大・極小画素周辺情報検出回路（極
大・極小画素周辺情報検出手段、極大・極小画素周辺情
報検出工程）１３Ｃとを備えて構成されている。

【００５５】上記ラインメモリ１１Ｃは、ｍライン並列
に並んだラインメモリである。ラインメモリ１１Ｃは、
入力部１のＣＣＤセンサ１Ｃにより原稿画像を走査して
得られたシアンの８ビットの画像データＣを、システム
クロックに同期した状態で格納するとともに、常にｍ＋
１ラインの画像データＣを並列に出力する。

【００５６】上記極大・極小画素算出回路１２Ｃは、ラ
インメモリ１１Ｃから出力された画像データＣの画素濃
度を入力とし、シアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小
判定値ＤＤＡＴＡＣ、濃度平均値ＡＶＥＣを極大・極小
画素周辺情報検出回路１３Ｃへ出力するとともに、濃度
平均値ＡＶＥＣを閾値を比較した結果であるフラグ信号
ＡＶＥＫＣを第二検査回路２０Ｃへ出力する。ここで、
極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、濃
度平均値ＡＶＥＣが、シアンの高密度性特徴パラメータ
に相当する。

【００５７】極大・極小画素算出回路１２Ｃにおける処
理の内容は以下のとおりである。なお、以下に説明する
特定領域範囲、マトリクス、算出エリアなどのすべての
要素領域は変更可能であり、あらゆる領域に対応可能で
ある。また、ここでは、画像データＣについて説明する
が、画像データＭ，Ｙも同様に処理される。

【００５８】ここで、以下の演算および判定式に用いら
れるすべての任意による設定値（閾値）は、−２５５〜
＋２５５の範囲の整数であり、画像処理部２のＣＰＵ
（図示しない）によりレジスタ値として設定される。な
お、これら任意による設定値も、使用する画像データの
形式および出力装置などに応じて変更可能である。

【００５９】上記の各高密度性特徴パラメータは、（ｍ
＋１）×ｎの特定判定ブロック内において算出される。
したがって、高密度性特徴パラメータに基づいて、（ｍ
＋１）×ｎの特定判定ブロック内に色ドットがどの位存
在するかを判定することができる。

【００６０】本実施の形態では、図７に示す特定領域範
囲、すなわち、中心画素Ｐ０を中心とする７画素×１３
画素のブロック（ラインメモリ６段に相当）において、
高密度性特徴パラメータを算出する。図７中の中心列が
注目画素Ｐ、中心の画素が中心画素Ｐ０である。中心画
素Ｐ０を中心とした７画素×９画素のシアンの濃度平均
値ＡＶＥＣを求める。

【００６１】また、極大・極小画素を注目画素Ｐを中心
に、図８のような３×３マトリクスＡ、５×５マトリク
スＢを用いて算出する。このとき、取りうるマトリクス
画素は、注目画素Ｐの位置によりその数、種類が異な
る。

【００６２】図８（ａ）に示すように、３×３マトリク
スＡには、７画素が縦に並んだ注目画素のうち上端の画
素に対応する１個の２×３マトリクスＡａと、下端の画
素に対応する１個の２×３マトリクスＡｃと、その間の
画素に対応する５個の３×３マトリクスＡｂが含まれ
る。また、図８（ｂ）に示すように、５×５マトリクス
Ｂには、７画素が縦に並んだ注目画素のうち上端の画素
に対応する１個の３×５マトリクスＢａと、上から２番
目の画素に対応する１個の４×５マトリクスＢｂと、下
端の画素に対応する１個の３×５マトリクスＢｅと、下
から２番目の画素に対応する１個の４×５マトリクスＢ
ｄと、その間の画素に対応する３個の５×５マトリクス
Ｂｃが含まれる。

【００６３】そして、図８（ａ），（ｂ）の注目画素Ｐ
と周辺画素Ｐｉｊの差分絶対値の総和であるシアンの濃
度差総和ＰＳＣを求める。さらに、注目画素Ｐと同じ濃
度値を有する周辺画素Ｐｉｊの数をカウントして、シア
ンの濃度一致画素数ＥＱＣとする。

【００６４】ここで得られたシアンの濃度平均値ＡＶＥ
Ｃ, 濃度差総和ＰＳＣ，濃度一致画素数ＥＱＣを、以下
に示す条件式（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の濃度平均値ＡＶ
Ｅ，濃度差総和ＰＳ，濃度一致画素数ＥＱにそれぞれあ
てはめることにより、注目画素Ｐが極大・極小であるか
の判定、および領域内の密度の度合いの判定を行う。判
定の結果、極大・極小画素算出回路１２Ｃからシアンの
極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、フ
ラグ信号ＡＶＥＫＣがそれぞれ１ビットの信号で出力さ
れる。

【００６５】注目画素極大判定の条件式（Ａ） (P>AVE-AK1 and P≧Pij and PS>C3 and EQ<THEQ3)[３×
３マトリクス] or (P>AVE-AK1 and P≧Pij and PS>C5 and EQ<THEQ3)[３×
３マトリクス] or (P>AVE-AK1 and P≧Pij and PS>C5 and EQ<THEQ5)[５×
５マトリクス] 注目画素極小判定の条件式（Ｂ） (P>AVE+AK2 and P≦Pij and PS>C3 and EQ<THEQ3)[３×
３マトリクス] or (P>AVE+AK2 and P≦Pij and PS>C5 and EQ<THEQ3)[３×
３マトリクス] or (P>AVE+AK2 and P≦Pij and PS>C5 and EQ<THEQ5)[５×
５マトリクス］ 領域内の密度の度合い判定の条件式（Ｃ） ＡＶＥ＞ＴＨＡＶＥ ただし、 AK1:符号付き８bit AK2:符号付き８bit C3: TH3M×COUNT3 C5: TH5M×COUNT5 TH3M=THMM3(AVE>THMM1) =THMM5(AVE>THMM2) =THMM7(上記以外) TH5M=THMM4(AVE>THMM1) =THMM6(AVE>THMM2) =THMM8(上記以外) THMM1〜9:閾値(レジスタによる設定値：任意) THMM3<THMM4,THMM5<THMM6,THMM7<THMM8 COUNT3:5or8(図３のマトリクスにおいて周辺画素数によ
り決定) COUNT5:10or13or16(図３のマトリクスにおいて周辺画素
数により決定) THAVE:閾値(レジスタによる設定値：任意)

【００６６】ここで、上記の条件式（Ａ）が満たされれ
ば、注目画素Ｐは極大値と判定されて、シアンの極大判
定値ＰＤＡＴＡＣとして「１」が出力される。これに対
して、上記の条件式（Ｂ）が満たされれば、注目画素Ｐ
は極小値と判定されて、シアンの極小判定値ＤＤＡＴＡ
Ｃとして「１」が出力される。それ以外の場合は、極大
判定値ＰＤＡＴＡＣおよび極小判定値ＤＤＡＴＡＣには
「０」が出力される。また、上記の条件式（Ｃ）が満た
されれば、シアンのフラグ信号ＡＶＥＫＣとして「１」
が出力される。

【００６７】つぎに、上記極大・極小画素周辺情報検出
回路１３Ｃは、極大・極小画素算出回路１２Ｃから出力
されたシアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値Ｄ
ＤＡＴＡＣ、濃度平均値ＡＶＥＣを入力として、シアン
のランレングスＰＲＵＮＣ、繁雑度ＰＢＵＳＹＣを算出
して、第二検査回路２０Ｃへ出力する。ここで、ランレ
ングスＰＲＵＮＣおよび繁雑度ＰＢＵＳＹＣが、シアン
の粒状性特徴パラメータに相当する。

【００６８】極大・極小画素周辺情報検出回路１３Ｃに
おける処理の内容は以下のとおりである。ここでは、画
像データＣについて説明するが、画像データＭ，Ｙも同
様に処理される。

【００６９】極大・極小画素周辺情報検出回路１３Ｃ
は、極大・極小画素算出回路１２Ｃで得られた極大判定
値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、濃度平均値
ＡＶＥＣを用いて、特定処理領域（図７）内において、
注目画素Ｐに対するランレングス（周辺情報）ＰＲＵＮ
Ｃを算出し、出力する。

【００７０】図９に示すように、主走査方向は一定だ
が、副走査方向は注目画素Ｐの位置によってランレング
スＰＲＵＮ（シアンのランレングスＰＲＵＮＣ、マゼン
タのランレングスＰＲＵＮＭ、イエローのランレングス
ＰＲＵＮＹ）の取りうる方向とその数が変化する。ラン
レングスＰＲＵＮの取り方は、各注目画素に対して図９
（ａ）〜（ｇ）の７通りあるが、最大値は６（図９
（ａ），（ｇ））である。

【００７１】具体的な判定方法は、極大・極小画素算出
回路１２Ｃで得られたシアンの濃度平均値ＡＶＥＣを、
以下に示す条件式（Ｄ）の濃度平均値ＡＶＥにあてはめ
て、条件式（Ｄ）が成立するまで、主走査方向および副
走査方向の４方向（図９（ｂ）に示す方向１〜方向４）
について、それぞれの画素数をＲＵＮ１，ＲＵＮ２，Ｒ
ＵＮ３，ＲＵＮ４としてカウントし、その最大値をシア
ンのランレングス（周辺情報）ＰＲＵＮＣとして出力す
る。

【００７２】ランレングス判定の条件式（Ｄ） Pij≦AVE ±BK1(PDATA=1 のとき) Pij>AVE ±BK2(DDATA=1 のとき) ただし、 BK1,BK2:閾値(レジスタによる設定値：任意) PRUN=MAX(RUN1,RUN2,RUN3,RUN4) RUN1,RUN2,RUN3,RUN4:４方向の画素数

【００７３】さらに、極大・極小画素周辺情報検出回路
１３Ｃは、主走査方向および副走査方向の４方向につい
て、ランレングスに含まれる各画素と注目画素Ｐとの差
分絶対値の総和をＢＵＳＹ１，ＢＵＳＹ２，ＢＵＳＹ
３，ＢＵＳＹ４として求め、そのうちランレングスの最
大値をなすランレングスＰＲＵＮＣについての値を、繁
雑度（ビジー）ＰＢＵＳＹＣとして出力する。 繁雑度判定の条件式（Ｅ） PBUSY=PBUSY1(PRUN=RUN1のとき) =PBUSY2(PRUN=RUN2のとき) =PBUSY3(PRUN=RUN3のとき) =PBUSY4(PRUN=RUN4のとき)

【００７４】ただし、ランレングスＰＲＵＮＣに等しい
値が複数ある場合は、差分絶対値の総和の最小値を繁雑
度（ビジー）ＰＢＵＳＹＣとして出力する。例えば、方
向１および方向２のランレングスが同一で共に最大値で
あるときは、両方向のランレングスについての繁雑度の
うち最小値となるものを繁雑度ＰＢＵＳＹＣとして出力
する。また、すべての方向のランレングスが０であると
きは、繁雑度ＰＢＵＳＹＣに０を出力する。 例）PBUSY=MIN(BUSY1,BUSY2)(PRUN=RUN1=RUN2 のとき) PBUSY=0(PRUN=0のとき)

【００７５】以上のように、第一検査回路１０は、各色
ごとに、入力部１の各ＣＣＤセンサ１からの画像データ
Ｃ，Ｍ，Ｙを入力として、フラグ信号ＡＶＥＫＣ，ＡＶ
ＥＫＭ，ＡＶＥＫＹ、ランレングスＰＲＵＮＣ，ＰＲＵ
ＮＭ，ＰＲＵＮＹ、繁雑度ＰＢＵＳＹＣ，ＰＢＵＳＹ
Ｍ，ＰＢＵＳＹＹを、第二検査回路２０へ出力する。ま
た、その過程中、極大・極小画素算出回路（極大・極小
画素算出手段、極大・極小画素算出工程）１２におい
て、高密度性特徴パラメータを算出する。極大・極小画
素周辺情報検出回路（極大・極小画素周辺情報検出手
段、極大・極小画素周辺情報検出工程）１３において、
ランレングスＰＲＵＮおよび繁雑度ＰＢＵＳＹを求め、
粒状性特徴パラメータを算出する。

【００７６】上記第二検査回路２０は、重み割合を設定
し、周期性を検出する。なお、第二検査回路２０Ｃ（図
３（ａ））、第二検査回路２０Ｍ（図３（ｂ））、第二
検査回路２０Ｙ（図３（ｃ））は、構成が同一であるた
め、以下では第二検査回路２０Ｃについてのみ説明す
る。

【００７７】図３（ａ）に示すように、上記第二検査回
路２０Ｃは、画素重み切換信号算出回路（画素重み切換
信号算出手段）２１Ｃと、重み割合設定回路２２Ｃと、
第一周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工
程）２３Ｃと、第二周期性検出回路（周期性算出手段、
周期性算出工程）２４Ｃとを備えて構成されている。

【００７８】上記画素重み切換信号算出回路２１Ｃは、
第一検査回路１０Ｃから出力されたシアンの画像データ
Ｃについてのフラグ信号ＡＶＥＫＣ、ランレングスＰＲ
ＵＮＣ、繁雑度ＰＢＵＳＹＣを入力として、画素重み切
換信号ＷＳＣを算出して出力する。

【００７９】具体的には、画素重み切換信号算出回路２
１Ｃでは、シアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定
値ＤＤＡＴＡＣ、ランレングスＰＲＵＮＣ、繁雑度ＰＢ
ＵＳＹＣを、以下に示す式の極大判定値ＰＤＡＴＡ、極
小判定値ＤＤＡＴＡ、ランレングスＰＲＵＮ、繁雑度Ｐ
ＢＵＳＹにそれぞれあてはめることにより、シアンの画
素重み切換信号ＷＳＣを求め、重み割合設定回路２２Ｃ
および特徴量抽出回路３０の重み切換信号カウント回路
３１へ出力する。なお、ここでは、画像データＣについ
て説明するが、画像データＭ，Ｙも同様に処理される。

【００８０】画素重み切換信号判定の条件式（Ｆ） WS=0(PDATA=0 or DDATA=0 のとき) =1(PDATA=1 and PRUN>THPRO and PB<THPB0のとき) =1(PDATA=1 and PRUN>THPR1 and PB<THPB1のとき) =1(PDATA=1 and PRUN>THPR2 and PB<THPB2のとき) =2(PDATA=1 and PRUN<THPR3 and PB>THPB3のとき) =2(PDATA=1 and PRUN<THPR4 and PB>THPB4のとき) =2(PDATA=1 and PRUN<THPR5 and PB>THPB5のとき) =3(PDATA=1で、かつ上記以外のとき) =4(DDATA=1 and PRUN>THPR6 and PB<THPB6のとき) =4(DDATA=1 and PRUN>THPR7 and PB<THPB7のとき) =4(DDATA=1 and PRUN>THPR8 and PB<THPB8のとき) =5(DDATA=1 and PRUN<THPR9 and PB>THPB9のとき) =5(DDATA=1 and PRUN<THPR10 and PB>THPB10のとき) =5(DDATA=1 and PRUN<THPR11 and PB>THPB11のとき) =6(DDATA=1で、かつ上記以外のとき) ただし、 PB="100000000"(PRUN=0 のとき)[２進数表記] =PBUSY(PRUN=1 のとき) =PBUSY/2(PRUN=2) =PBUSY×(1/4+1/16+1/64)(PRUN=3のとき) =PBUSY/4(PRUN=4 のとき) =PBUSY×(1/8+1/16+1/64)(PRUN=5のとき) =PBUSY×(1/8+1/32+1/64)(PRUN=6のとき) THPB0〜11,THPR0〜11:閾値(レジスタによる設定値：任
意) THPB3>THPB4>THPB0>THPB1>THPB2>THPB5 THPB9>THPB10>THPB6>THPB7>THPB8>THPB11 THPR0>THPR1>THPR2>THPR3>THPR4>THPR5 THPR6>THPR7>THPR8>THPR9>THPR10>THPR11

【００８１】つぎに、上記重み割合設定回路２２Ｃは、
画素重み切換信号算出回路２１Ｃから出力されたシアン
の画素重み切換信号ＷＳＣを入力として、以下に示す式
（Ｇ）によって、シアンについての網点分類フラグＰＤ
ＷＥＣを求め、第一周期性検出回路２３Ｃ、第二周期性
検出回路２４Ｃ、および特徴量抽出回路３０のＯＲ回路
３３へ出力する。また、画像データＭ，Ｙについても、
重み割合設定回路２２Ｍ，２２Ｙにおいて同様に処理さ
れる。

【００８２】すなわち、図１０（ａ）に示す各色のプレ
ーンにおいて、画素重み切換信号ＷＳ（ＷＳＣ，ＷＳ
Ｍ，ＷＳＹ）＞０となる極大又は極小である画素の個
数、および画素重み切換信号ＷＳ＝２ｏｒ５となる網点
により近い画素の個数をそれぞれ求め、以下の示す条件
式（Ｇ）によって、網点分類フラグＰＤＷＥ（ＰＤＷＥ
Ｃ，ＰＤＷＥＭ，ＰＤＷＥＹ）を求める。

【００８３】 重み割合判定の条件式（Ｇ） PDWEC=1((WSC=2or5 の個数)×64＞(WSC=0の個数)×THWS0Cのとき) =0(上記以外のとき) PDWEM=1((WSM=2or5 の個数)×64＞(WSM=0の個数)×THWS0Mのとき) =0(上記以外のとき) PDWEY=1((WSY=2or5 の個数)×64＞(WSY=0の個数)×THWS0Yのとき) =0(上記以外のとき) ただし、 PDWEC=0(WSC>0の個数<THWS1のとき) PDWEM=0(WSM>0の個数<THWS1のとき) PDWEY=0(WSY>0の個数<THWS1のとき) THWS0,1:閾値(レジスタによる設定値：任意） さらに、極大・極小画素算出回路１２Ｃ，１２Ｍ，１２
Ｙで得られたAVEK=1のとき、（WSC,WSM,WSY=2or5の個
数）は０となる。また、（WSC,WSM,WSY=2or5の個数）は
１２７を上限とし、それ以上の値は１２７に収束するこ
ととする。

【００８４】つぎに、上記第一周期性検出回路２３Ｃ
は、画素重み切換信号ＷＳＣを用いて、色ドットの周期
性Ａを算出する。第一周期性検出回路２３Ｃは、重み割
合設定回路２２Ｃからのシアンについての網点分類フラ
グＰＤＷＥＣを入力として、シアンについての周期性Ａ
算出結果Ｐ１Ｃを求め、特徴量抽出回路３０のＯＲ回路
３２Ｃへ出力する。

【００８５】上記の「色ドットの周期性Ａ」とは、狭い
領域での網点判別を行うパラメータのことである。な
お、以下では、画像データＣについて説明するが、画像
データＭ，Ｙも同様に処理される。

【００８６】ここで、図１１に示すような算出エリアを
設定する。注目画素Ｐを中央とする横３１画素×縦７画
素の領域をエリアＡＳ１とする。同じ大きさで注目画素
Ｐの左に隣接する領域をエリアＡＳ０、右に隣接する領
域をエリアＡＳ２とする。よって、エリアＡＳ１の左の
１５画素はエリアＡＳ０の右の１５画素であり、エリア
ＡＳ１の右の１５画素はエリアＡＳ２の左の１５画素で
ある。

【００８７】さらに、図１２に示すように、周期性Ａの
特徴量算出のために、エリアＡＳ１中に縦２段横８列で
配したエリア（算出エリア）Ｃ０〜Ｃ１５を設定する。
エリアＣ０は隣接するエリアと右・下１画素分を共有す
る縦４画素×縦５画素のエリア、エリアＣ１〜Ｃ６は隣
接するエリアと右・左・下１画素分を共有する縦４画素
×縦６画素のエリア、エリアＣ７は隣接するエリアと左
・下１画素分を共有する縦４画素×縦４画素のエリア、
エリアＣ８は隣接するエリアと右・上１画素分を共有す
る縦４画素×縦５画素のエリア、エリアＣ９〜Ｃ１４は
隣接するエリアと右・左・上１画素分を共有する縦４画
素×縦６画素のエリア、エリアＣ１５は隣接するエリア
と左・上１画素分を共有する縦４画素×縦４画素のエリ
アである。

【００８８】第一周期性検出回路２３Ｃにおける処理の
内容は以下のとおりである。まず、エリアＡＳ１中の各
エリアＣ０〜Ｃ１５（図１２）において、画素重み切換
信号ＷＳＣ＝２ｏｒ３（極大）を満たす画素数ＣＳＰ０
〜ＣＳＰ１５、および画素重み切換信号ＷＳＣ＝５ｏｒ
６（極小）を満たす画素数ＣＳＤ０〜ＣＳＤ１５を求め
る。そして、以下に示す条件式（Ｈ）によって、各エリ
アＣ０〜Ｃ１５に対する極大値ＡＰＩ（Ｉ＝０〜１５）
（ＡＰ０〜ＡＰ１５）、極小値ＡＤＩ（Ｉ＝０〜１５）
（ＡＤ０〜ＡＤ１５）を算出する。

【００８９】極値存在判定の条件式（Ｈ） API=1(CSPI>0 and CSPI<CW0 のとき)(I=0〜15) =0(上記以外のとき) ADI=1(CSDI>0 and CSDI<CW0 のとき)(I=0〜15) =0(上記以外のとき) ただし、 CW0:閾値(レジスタによる設定値：任意)

【００９０】つぎに、各エリアＡＳ０，ＡＳ１，ＡＳ２
ごとに、極大値ＡＰＩ、極小値ＡＤＩ（Ｉ＝０〜１５）
の総和を求める。

【００９１】

【数１】

【００９２】つづいて、次式により周期性Ａを算出し、
周期性Ａ算出結果Ｐ１（１ビット）を出力する。

【００９３】

【数２】

【００９４】以上の演算結果である周期性Ａ算出結果Ｐ
１を、画像データＣ，Ｍ，Ｙに対してそれぞれ出力す
る。ただし、網点の周期性の可否を判定する極大時につ
いてのパラメータＲＰＪ＝１（Ｊ＝０，１，２）のと
き、画像データＣ，Ｍ，Ｙに対してそれぞれ得られた極
大値総和ＡＳＰＪ＝０（Ｊ＝０，１，２）となり、網点
の周期性の可否を判定する極小時についてのパラメータ
ＲＤＪ＝１（Ｊ＝０，１，２）のとき、極小値総和ＡＳ
ＤＪ＝０（Ｊ＝０，１，２）となる。また、網点の周期
性の可否を判定する極値時についてのパラメータＲＪ＝
１（Ｊ＝０，１，２）の時、ＡＳＰＪ＝ＡＳＤＪ＝０
（Ｊ＝０，１，２）となるが、画像データＣ，Ｍ，Ｙの
全出力値に対してＡＳＰＪ＝ＡＳＤＪ＝０とする。な
お、上記の各パラメータＲＰＪ，ＲＤＪ，ＲＪの算出方
法に関しては後述する。

【００９５】つづいて、上記第二周期性検出回路２４Ｃ
は、画素重み切換信号ＷＳＣを用いて、色ドットの周期
性Ｂを算出する。第二周期性検出回路２４Ｃは、重み割
合設定回路２２Ｃからのシアンについての網点分類フラ
グＰＤＷＥＣを入力として、シアンについての周期性Ｂ
算出結果Ｐ２Ｃを求め、特徴量抽出回路３０のＯＲ回路
３２Ｃへ出力する。

【００９６】上記の「色ドットの周期性Ｂ」とは、広い
領域での網点判別を行うパラメータのことである。な
お、以下では、画像データＣについて説明するが、画像
データＭ，Ｙも同様に処理される。

【００９７】ここで、図１３（ａ）に示すように、エリ
アＡＳ１中にエリア（算出エリア）Ｄ０〜Ｃ３を設定す
る。エリアＤ０〜Ｄ３により、エリアＡＳ１は４つに分
割されている。エリアＤ０〜Ｄ２は、横８画素×縦７画
素の領域であり、エリアＡＳ１の左端から順に配されて
いる。エリアＤ３は、横７画素×縦７画素の領域であ
り、エリアＡＳ１の右端に、エリアＤ２に隣接して配さ
れている。よって、注目画素ＰはエリアＤ１の右端に位
置する。なお、このようにエリアＤ０〜Ｄ３が配された
領域をエリアＢＳ１と記すこととし、あわせてエリアＢ
Ｓ１と領域の半分を共有する左右の領域をそれぞれエリ
アＢＳ０，ＢＳ２と記すこととする。

【００９８】また、図１３（ｂ）に示すように、エリア
ＡＳ１中にエリア（算出エリア）Ｅ０〜Ｅ２を設定す
る。エリアＥ０〜Ｅ２は、横８画素×縦７画素の領域で
あり、エリアＡＳ１の左端より４画素あけた位置から順
に配されている。よって、エリアＥ２の右端とエリアＡ
Ｓ１の右端との間には、３画素のあきがある。なお、こ
のようにエリアＥ０〜Ｅ２が配された領域をエリアＣＳ
１と記すこととし、あわせてエリアＣＳ１と領域の半分
を共有する左右の領域をそれぞれエリアＣＳ０，ＣＳ２
と記すこととする。

【００９９】第二周期性検出回路２４Ｃにおける処理の
内容は以下のとおりである。まず、エリアＢＳ１中の各
エリアＤ０〜Ｄ３（図１３（ａ））において、画素重み
切換信号ＷＳＣ＝２ｏｒ３（極大）を満たす画素数ＤＳ
Ｐ０〜ＤＳＰ３、および画素重み切換信号ＷＳＣ＝５ｏ
ｒ６（極小）を満たす画素数ＤＳＤ０〜ＤＳＤ３を求め
る。

【０１００】同様に、エリアＣＳ１中の各エリアＥ０〜
Ｅ２（図１３（ｂ））において、画素重み切換信号ＷＳ
Ｃ＝２ｏｒ３（極大）を満たす画素数ＥＳＰ０〜ＥＳＰ
２、および画素重み切換信号ＷＳＣ＝５ｏｒ６（極小）
を満たす画素数ＥＳＤ０〜ＥＳＤ２を求める。

【０１０１】つづいて、以下の式（Ｉ）により、エリア
内の極大画素の存在を検知した極大画素検知フラグＢＳ
Ｐ，ＣＳＰ、およびエリア内の極小画素の存在を検知し
た極小画素検知フラグＢＳＤ，ＣＳＤを求める。 極値存在判定の条件式（Ｉ） BSPI=1(DSPI>0 and DSPI<CW2のとき)(I=0〜3) =0(上記以外のとき) BSDI=1(DSDI>0 and DSDI<CW2のとき)(I=0〜3) =0(上記以外のとき) CSPI=1(ESPI>0 and ESPI<CW2のとき)(I=0〜2) =0(上記以外のとき) CSDI=1(ESDI>0 and ESDI<CW2のとき)(I=0〜2) =0(上記以外のとき)

【０１０２】

【数３】

【０１０３】つぎに、上記の式（Ｉ）により算出された
各エリアＢＳ０〜ＢＳ２，ＣＳ０〜ＣＳ２の和ＢＳＰ，
ＢＳＤを用いて、以下の式（Ｊ）によって、極大画素の
フラグ数ＳＳＰ、極小画素のフラグ数ＳＳＤ、エリアＤ
０〜Ｄ３でのエリア数ＮＮＰ、エリアＥ０〜Ｅ２でのエ
リア数ＮＮＤを求める。

【０１０４】図１３（ａ），（ｂ）のどちらの領域を選
択するかの判定の条件式（Ｊ） SPJ=BSPJ,NPJ=4(BSPJ>CSPJのとき) SPJ=CSPJ,NPJ=3(BSPJ ≦CSPJのとき) SDJ=BSDJ,NDJ=4(BSDJ>CSDJのとき) SDJ=CSDJ,NDJ=3(BSDJ ≦CSDJのとき) ただし、 J=0,1,2

【０１０５】

【数４】

【０１０６】そして、次式（Ｋ）により周期性Ｂを算出
して、周期性Ｂ算出結果Ｐ２（１ビット）を出力する。

【０１０７】周期性判定の条件式（Ｋ） P2=1((SSP×16＞THBS×NNP)or(SSD×16＞THBS×NND)の
とき) P2=0(上記以外のとき) ただし、 THBS:閾値(レジスタによる設定値：任意） また、RPJ=1(J=0,1,2)のとき、SPJ=0,NPJ=4(J=0,1,2)と
なり、RDJ=1(J=0,1,2)のとき、SDJ=0,NDJ=4(J=0,1,2)と
なる。さらに、RJ=1(J=0,1,2) のとき、SPJ=SDJ=0,NPJ=
NDJ=4(J=0,1,2)となるが、Ｃ，Ｍ，Ｙの全出力値に対し
てSPJ=SDJ=0,NPJ=NDJ=4 とする。

【０１０８】ここで、上記の演算で用いた極大時につい
てのパラメータＲＰＪ、極小時についてのパラメータＲ
ＤＪ、極値時についてのパラメータＲＪの算出方法を説
明する。まず、上記のパラメータＲＰＪ，ＲＤＪは、画
像データＣ，Ｍ，Ｙの各プレーンに対して、以下の条件
式（Ｌ）によって算出される。

【０１０９】 周期性可否判定の条件式（Ｌ） RPJ=1((WS=2,3 の個数)×64＜THRU×(WS=1,2,3の個数) のとき) =0(上記以外のとき) RDJ=1((WS=4,5 の個数)×64＜THRU×(WS=4,5,6の個数) のとき) =0(上記以外のとき) ただし、 J=0,1,2 THRU: 閾値(レジスタによる設定値：任意）

【０１１０】また、上記パラメータＲＪは、つぎのよう
に算出される。まず、図１４より画像データＣ，Ｍ，Ｙ
の各プレーンにおいてＷＳ＝１，２，３（極大時），Ｗ
Ｓ＝４，５，６（極小時）を満たすものが１つでもあれ
ば、ＣＰ＝１（極大時）、ＣＤ＝１（極小時）とする。

【０１１１】ここで、図１５（ａ），（ｂ）に示すよう
な、ＲＪ算出エリアを設定する。図１５（ａ）は、特定
領域範囲（図２）が、エリアＣＵ０〜ＣＵ３の４つの領
域に分割されている。エリアＣＵ０〜ＣＵ２は、縦１画
素×横３１画素の領域であり、この順序で特定領域範囲
の上端側から配されている。エリアＣＵ３は、縦４画素
×横３１画素の領域であり、特定領域範囲の下端にエリ
アＣＵ２に隣接して配されている。図１５（ａ）に示し
た分割は、画像下部の網点判別の誤判定を防ぐことがで
きる分割になっている。また、図１５（ｂ）は、特定領
域範囲（図２）が、エリアＣＴ０〜ＣＴ３の４つの領域
に分割されている。エリアＣＴ０〜ＣＴ２は、縦１画素
×横３１画素の領域であり、この順序で特定領域範囲の
下端側から配されている。エリアＣＴ３は、縦４画素×
横３１画素の領域であり、特定領域範囲の上端にエリア
ＣＴ２に隣接して配されている。図１５（ｂ）に示した
分割は、画像上部の網点判別の誤判定を防ぐことができ
る分割になっている。

【０１１２】そして、図１５に示すエリアに対して以下
の条件処理を行い、上記のパラメータＲＰＪ，ＲＤＪを
算出する。

【０１１３】極値存在判定の条件式（Ｍ） 極大時 つぎの条件を満たすときは、RPJ=1(J=0,1,2) (CTP0>THCT0 and CTP1<THCT1 and CTP2<THCT2 and CTP3
<THCT3) or (CUP0>THCU0 and CUP1<THCU1 and CUP2<THCU2 and CUP3
<THCU3) それ以外のときは、RPJ=0(J=0,1,2) 極小時 つぎの条件を満たすときは、RDJ=1(J=0,1,2) (CTD0>THCT0 and CTD1<THCT1 and CTD2<THCT2 and CTD3
<THCT3) or (CUD0>THCU0 and CUD1<THCU1 and CUD2<THCU2 and CUD3
<THCU3) それ以外のときは、RDJ=0(J=0,1,2) ただし、 CTP0〜3:CT0〜3領域におけるCP=1の数 CTD0〜3:CT0〜3領域におけるCD=1の数 CUP0〜3:CU0〜3領域におけるCP=1の数 CUD0〜3:CU0〜3領域におけるCD=1の数 THCT0〜3:閾値(レジスタによる設定値：任意） THCU0〜3:閾値(レジスタによる設定値：任意）

【０１１４】つぎに、得られた結果から、上記パラメー
タＲＪは、パラメータＲＰＪとパラメータＲＤＪの論理
和として、ＯＲ回路により演算される。 ＲＪ＝（ＲＰＪ）OR（ＲＤＪ）

【０１１５】以上のように、第二検査回路２０は、各色
ごとに、第一検査回路１０Ｃの極大・極小画素算出回路
１２および極大・極小画素周辺情報検出回路１３からの
フラグ信号ＡＶＥＫ、ランレングスＰＲＵＮ、繁雑度Ｐ
ＢＵＳＹを入力として、周期性Ａ算出結果Ｐ１、周期性
Ｂ算出結果Ｐ２、画素重み切換信号ＷＳ、網点分類フラ
グＰＤＷＥを特徴量抽出回路３０へ出力する。また、そ
の過程において、画素重み切換信号算出回路２１Ｃで、
重み割合ＷＳをカウントして、周期性Ａおよび周期性Ｂ
を求めることによって、周期性特徴パラメータを算出す
る。

【０１１６】図４に示すように、上記特徴量抽出回路３
０は、重み切換信号カウント回路３１と、ＯＲ回路３２
Ｃと、ＯＲ回路３２Ｍと、ＯＲ回路３２Ｙと、ＯＲ回路
３３と、ＯＲ回路３４とを備えて構成されている。

【０１１７】上記特徴量抽出回路３０は、第二検査回路
２０Ｃ，２０Ｍ，２０Ｙから出力された周期性Ａ算出結
果Ｐ１、周期性Ｂ算出結果Ｐ２、画素重み切換信号Ｗ
Ｓ、網点分類フラグＰＤＷＥを入力として、網点判別結
果フラグＳＣＲＦＬＧを求めて補正回路４０へ出力す
る。

【０１１８】上記重み切換信号カウント回路３１は、図
１０に示すように、第二検査回路２０の画素重み切換信
号算出回路（画素重み切換信号算出手段）２１（２１
Ｃ，２１Ｍ，２１Ｙ）で各プレーンごとに得られた画素
重み切換信号ＷＳ（ＷＳＣ，ＷＳＭ，ＷＳＹ）（図１０
（ａ））より、以下の条件式（Ｎ）にしたがって、各プ
レーンごとに画素重みＷ（ＷＣ，ＷＭ，ＷＹ）を求め
（図１０（ｂ））、その最大値を画素重みＷＭＡＸとし
て１プレーンで表す。なお、各プレーンの左上角の四角
は、画素重み切換信号ＷＳや画素重みＷの値を有する１
画素の単位を示している。

【０１１９】画素重み判定の条件式（Ｎ） WMAX=MAX(WC,WM,WY) ただし、 W=0(WS=0のとき) W=0(WS=1or4 のとき) W=3(WS=2or5 のとき) W=1(WS=3or6 のとき)

【０１２０】さらに、重み切換信号カウント回路３１
は、図１１に示すエリアＡＳ０，ＡＳ１，ＡＳ２に対し
て、副走査方向（縦方向）に連続する７画素の画素重み
がＷ＝０となる最大連続ライン数ＮＲＵＮをそれぞれ求
める。そして、以下の条件式（Ｏ）により、網点結果を
示す網点判別フラグＫＯＵＴ（１ビット）を求めて、Ｏ
Ｒ回路３４へ出力する。

【０１２１】重み切換信号カウントフラグ判定の条件式
（Ｏ） NRUN≦THRUNの時 PDSUM0=AREA0のW=1の個数/Ks( ただし、PDSUM0≧128
時、PDSUM0=127) PDSUM1=AREA1のW=1の個数/Ks( ただし、PDSUM1≧128
時、PDSUM1=127) PDSUM2=AREA2のW=1の個数/Ks( ただし、PDSUM2≧128
時、PDSUM2=127) NRUN>THRUNの時 PDSUM0=AREA0のW=1の個数/Ks(ただし、PDSUM0≧128時、
PDSUM0=127) PDSUM1=AREA1のW=1の個数/Ks(ただし、PDSUM1≧128時、
PDSUM1=127) PDSUM2=AREA2のW=1の個数/Ks(ただし、PDSUM2≧128時、
PDSUM2=127) ただし、 Ks=2or4(レジスタの設定値) PDSUM=(PDSUM0+PDSUM1*X+PDSUM2) X=2or3or4(レジスタの設定値) KOUT=1(PDSUM>THCSUM のとき) =0(上記以外のとき)

【０１２２】上記ＯＲ回路３２Ｃ，３２Ｍ，３２Ｙは、
各プレーンごとに、第一周期性検出回路（周期性算出手
段、周期性算出工程）２３Ｃ，２３Ｍ，２３Ｙおよび第
二周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工程）
２４Ｃ，２４Ｍ，２４Ｙからそれぞれ入力される周期性
Ａ算出結果Ｐ１Ｃ，Ｐ１Ｍ，Ｐ１Ｙおよび周期性Ｂ算出
結果Ｐ２Ｃ，Ｐ２Ｍ，Ｐ２Ｙの論理和ＬＰＣ，ＬＰＭ，
ＬＰＹを求め、ＯＲ回路３４へ出力する。

【０１２３】上記ＯＲ回路３３は、重み割合設定回路２
２Ｃ，２２Ｍ，２２Ｙから各プレーンごとに入力される
網点分類フラグＰＤＷＥＣ，ＰＤＷＥＭ，ＰＤＷＥＹの
論理和ＬＰＤＷＥを求め、ＯＲ回路３４へ出力する。

【０１２４】上記ＯＲ回路３４は、重み切換信号カウン
ト回路３１からの網点判別フラグＫＯＵＴと、ＯＲ回路
３２Ｃ，３２Ｍ，３２Ｙからの論理和ＬＰＣ，ＬＰＭ，
ＬＰＹと、ＯＲ回路３３からの論理和ＬＰＤＷＥとを入
力として、これらの論理和である網点判別結果フラグＳ
ＣＲＦＬＧ（１ビット）を求め、補正回路４０へ出力す
る。

【０１２５】なお、特徴量抽出回路３０の信号線上にセ
レクタを挿入することにより、領域判別に使用する特徴
量の数・種類を、画像データや画像処理装置の仕様によ
り、変えることができる。

【０１２６】以上のように、特徴量抽出回路３０は、第
二検査回路２０の画素重み切換信号算出回路２１と、重
み割合設定回路２２と、第一周期性検出回路２３と、第
二周期性検出回路２４とからの周期性Ａ算出結果Ｐ１、
周期性Ｂ算出結果Ｐ２、画素重み切換信号ＷＳ、網点分
類フラグＰＤＷＥを入力として、網点判別結果フラグＳ
ＣＲＦＬＧを求め、補正回路４０へ出力する。

【０１２７】上記補正回路４０は、高密度性特徴パラメ
ータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パラメ
ータを抽出し、各要素により得られた画像領域判別結果
をブロック補正する。補正回路４０を設けることによ
り、最終的な画像領域判別の誤った判断を軽減すること
ができる。

【０１２８】図５に示すように、上記補正回路４０は、
ＦＩＦＯメモリ４１と、網点ブロック補正回路４２とを
備えて構成されている。

【０１２９】上記網点ブロック補正回路４２は、ＦＩＦ
Ｏメモリ４１からの網点判別結果フラグＳＣＲＦＬＧを
入力とし、網点判別結果ＭＥＳＨを求めて、出力する。
ここで、網点ブロック補正回路４２には、上記ＦＩＦＯ
メモリ４１からの信号とリアルタイムで入力される信号
とがバスとして入力されている。

【０１３０】ここで、図１６（ａ）〜（ｃ）および図１
７（ａ）〜（ｃ）に示すような、網点ブロック補正エリ
アが設定されており、網点ブロック補正回路４２の処理
において利用される。網点ブロック補正エリアとして
は、２種のマトリクスのモードがあり、それぞれ３種類
のエリアを含んでいる（図１６，図１７）。

【０１３１】図１６（ａ）〜（ｃ）は、１８×６１画素
のマトリクスにおいてのブロック補正であるモードの網
点ブロック補正エリアである。図１６（ａ）は、主走査
方向の網点ブロック補正をするように分割されたエリア
である。図１６（ｂ）は、副走査方向の網点ブロック補
正をするように分割されたエリアである。図１６（ｃ）
は、主走査方向および副走査方向を加味した網点ブロッ
ク補正をするように分割されたエリアである。

【０１３２】図１７（ａ）〜（ｃ）は、１４×６１画素
のマトリクスにおいてのブロック補正であるモードの網
点ブロック補正エリアである。図１７（ａ）は、主走査
方向の網点ブロック補正をするように分割されたエリア
である。図１７（ｂ）は、副走査方向の網点ブロック補
正をするように分割されたエリアである。図１７（ｃ）
は、主走査方向および副走査方向を加味した網点ブロッ
ク補正をするように分割されたエリアである。

【０１３３】網点ブロック補正回路４２は、網点ブロッ
ク補正を実際に行う際、２種類のマトリクスのモードに
ついて（図１６，図１７）、処理速度と高画質とのどち
らを優先するかを基準に、何れか一方を選択して使用す
る。選択されたモードの網点ブロック補正エリアに含ま
れる３種類のエリアにおいて、網点判別結果フラグＳＣ
ＲＦＬＧ＝１である画素の個数を求める。そして、以下
の条件式（Ｐ）を満たす場合には網点判別結果ＭＥＳＨ
を「１」とし、それ以外の場合には「０」として、最終
出力結果とする。すなわち、網点判別結果ＭＥＳＨ＝１
のとき、その画素は網点であると判断される。

【０１３４】網点判別の条件式（Ｐ） (MC0>THMC0 and MC1>THMC1 and MC2>THMC2 and MC3>THM
C3) or (MC4>THMC4 and MC5>THMC5 and MC6>THMC6) or (SC0>THSC0 and SC1>THSC1 and SC2>THSC2 and SC3>
THSC3) or (SC16>THSC16 and SC17>THSC17 and SC18>THSC18 an
d SC19>THSC19) or (CC1>THCC1 and CC2>THCC2 and CC3>THCC3 and CC4>
THCC4) ただし、 THMC0〜6:閾値(レジスタによる設定値：任意) THSC0〜3,16〜19：閾値(レジスタによる設定値：任意) THCC1〜4:閾値(レジスタによる設定値：任意）

【０１３５】したがって、補正回路４０は、特徴量抽出
回路３０のＯＲ回路３４からの網点判別結果フラグＳＣ
ＲＦＬＧを入力として、網点判別結果ＭＥＳＨを画像処
理部２へ出力する。

【０１３６】以上のように、本実施の形態にかかる画像
処理装置は、原稿を走査して得られる多値画像データ
Ｃ，Ｍ，Ｙから、画像上における各画素が属している領
域特性を判別する際に、高密度性特徴パラメータ、粒状
性特徴パラメータ、および周期性特徴パラメータを抽出
し、各要素により画像領域判別を行う。

【０１３７】これにより、上記画像処理装置は、ＣＣＤ
センサ等により原稿を走査して得られたＣ，Ｍ，Ｙそれ
ぞれの多値画像データに対し、注目画素と隣接した近傍
画素からなる特定領域から各特徴パラメータを抽出し、
それらに基づいて画像上における注目画素が属している
領域を、文字領域、網点領域、写真領域の何れであるの
かをより確実に判別することができる。よって、より最
適な画像処理が可能となり、高画質化が達成できる。

【０１３８】また、上記画像処理装置は、原稿画像を走
査して得られた入力多値画像データから各色成分Ｃ，
Ｍ，Ｙごとに極大・極小画素を検出する極大・極小検出
回路を有し、高密度性特徴パラメータを算出する。これ
により、上記画像処理装置は、各色成分が画像データ
Ｃ，Ｍ，Ｙごとに、極大・極小画素を検出し、高密度性
特徴パラメータに基づいて、文字、網点、写真領域を判
別することができる。

【０１３９】また、上記画像処理装置は、極大・極小検
出回路から得られた極大・極小画素から各色成分の画像
データＣ，Ｍ，Ｙごとにランレングスおよび繁雑度を抽
出する極大・極小画素周辺情報算出回路を有し、粒状性
特徴パラメータを算出する。これにより、上記画像処理
装置は、極大・極小画素から各色成分の画像データＣ，
Ｍ，Ｙごとにランレングスおよび繁雑度を抽出し、粒状
性特徴パラメータに基づいて、網点領域とそれ以外（連
続した点、線）の領域とを判別することができる。

【０１４０】また、上記画像処理装置は、極大・極小画
素周辺情報算出回路から得られたランレングスおよび繁
雑度から各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに画素重
み切換信号を抽出する画素重み切換信号算出回路を有す
る。

【０１４１】これにより、上記画像処理装置は、ランレ
ングスおよび繁雑度から、各色成分の画像データＣ，
Ｍ，Ｙごとに、画素重み切換信号を抽出し、重みの割合
をある領域内でカウントすることによって、画像データ
の特徴量を抽出し、文字、網点、写真領域を判別するこ
とができる。

【０１４２】また、上記画像処理装置は、画素重み切換
信号算出回路から得られた画素重み切換信号の各色成分
の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとの周期性を抽出する周期性
算出回路を有し、周期性特徴パラメータを算出する。

【０１４３】これにより、上記画像処理装置は、画素重
み切換信号の各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとの周
期性を抽出し、周期性特徴パラメータを算出することに
より、網点であれば周期性を確認でき、文字、網点、写
真領域を判別することができる。

【０１４４】また、上記画像処理装置は、各色成分の画
像データＣ，Ｍ，Ｙごとに画素重み切換信号算出回路か
ら得られた画素重み切換信号を合成する画素重み付け回
路を有し、領域判別のための特徴量を抽出する。

【０１４５】これにより、上記画像処理装置は、画素重
み切換信号を合成し、領域判別のための特徴量を抽出す
ることにより、文字、網点、写真領域を判別することが
できる。

【０１４６】また、上記画像処理装置は、原稿を走査し
て得られる多値画像データから、画像上における各画素
が属している領域特性を判別する際に、高密度性特徴パ
ラメータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パ
ラメータを抽出し、各要素を画像データに応じて画像領
域の判別に利用するパラメー夕を選択することができ
る。

【０１４７】これにより、上記画像処理装置は、画像領
域の判別に利用するパラメー夕を画像データに応じて選
択することができるため、様々な画像データに対して効
率よく高速に文字、網点、写真領域を判別することがで
きる。

【０１４８】また、上記画像処理装置は、原稿を走査し
て得られる多値画像データから、画像上における各画素
が属している領域特性を判別する際に、高密度性特徴パ
ラメータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パ
ラメータを抽出し、各要素により得られた画像領域判別
結果をブロック補正する補正回路を有する。

【０１４９】これにより、上記画像処理装置は、各パラ
メータを抽出し、各要素により得られた画像領域判別結
果をブロック補正することにより、最終的な画像領域判
別の誤った判断を軽減することができる。

【０１５０】〔実施の形態２〕本発明の他の実施の形態
について図６、および図１８から図３２に基づいて説明
すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前
記の実施の形態１において示した部材と同一の機能を有
する部材には、同一の符号を付し、その説明を省略す
る。また、図１８，図１９，図２２から図２７中の線幅
の太い信号線は、多ビットを並列に伝達可能な信号線を
示している。

【０１５１】本実施の形態にかかる画像処理装置は、原
稿を走査して得られるＣＭＹおのおのの多値画像データ
から、画像上における各画素が属している領域が黒文字
領域であるか否かのカラー画像領域判別処理を行う。

【０１５２】本実施の形態では、図６に示す画像領域判
別部３に設けられている第二画像領域判別回路３ｂにつ
いて説明する。

【０１５３】図１８を用いて、上記第二画像領域判別回
路３ｂの構成の概略について説明する。上記第二画像領
域判別回路３ｂは、ラインメモリ１０１と、色判定回路
１０２と、エッジ判別回路（エッジ判別手段、エッジ判
別工程）１０３と、判定処理回路１０４とを備えて構成
されている。

【０１５４】第二画像領域判別回路３ｂは、入力部１の
ＣＣＤセンサ１Ｃ，１Ｍ，１Ｙでシアン、マゼンタ、イ
エローの各色ごとに得られた画像データＣ，Ｍ，Ｙが、
それぞれラインメモリ１０１Ｃ，１０１Ｍ，１０１Ｙへ
入力され、各色７ライン８ビットの形式に変換されて、
色判定回路１０２およびエッジ判別回路１０３に入力さ
れる。エッジ判別回路１０３ではエッジ検出信号Ｓ１３
４およびエッジ判別信号Ｓ１３６が求められ、これらに
基づいて判定処理回路１０４にてエッジ判別結果ＥＤＧ
Ｅが算出され、色判定回路１０２に入力される。色判定
回路１０２は、ラインメモリ１０１Ｃ，１０１Ｍ，１０
１Ｙからの画像データＣ，Ｍ，Ｙと、判定処理回路１０
４からのエッジ判別結果ＥＤＧＥとを入力として、黒文
字判別結果ＢＬＡＣＫを出力する。

【０１５５】上記ラインメモリ１０１（１０１Ｃ，１０
１Ｍ，１０１Ｙ）は、６ライン並列に並んだラインメモ
リである。ラインメモリ１０１は、入力部１のＣＣＤセ
ンサ１（１Ｃ，１Ｍ，１Ｙ）（図６）によって、原稿画
像を走査して得られた原稿画像データである、各色８ビ
ットの画像データＣ，Ｍ，Ｙを、システムクロックに同
期した状態で６ライン並列に並べて格納するとともに、
常に７ラインの画像データＣ，Ｍ，Ｙを並列に出力す
る。例えば、Ａ３、６００ｄｐｉの各色８ビットの画像
データの場合、１ライン当り約７Ｋバイトの容量が必要
になる。なお、本実施の形態では、特定領域が７画素×
７画素の場合を例として示すが、これに限定するもので
はない。よって、ラインメモリ１０１の形態もこれに限
定されるものではない。

【０１５６】このように、ラインメモリ１０１Ｃ，１０
１Ｍ，１０１Ｙは、ＣＣＤセンサ１Ｃ，１Ｍ，１Ｙから
の各色８ビットの画像データＣ，Ｍ，Ｙを、各色７ライ
ン８ビットの形式に変換して、後述する色判定回路１０
２およびエッジ判別回路１０３に出力する。

【０１５７】上記色判定回路１０２は、各色７ライン８
ビットの画像データＣ，Ｍ，Ｙと、判定処理回路１０４
からのエッジ判別結果ＥＤＧＥとを入力として、これを
統合処理し、黒文字判別結果ＢＬＡＣＫを出力する。

【０１５８】図１９に示すように、上記色判定回路１０
２は、色特徴量抽出回路（色特徴量抽出手段）１２１
と、色検出回路（色検出手段、色検出工程）１２２と、
カウント回路（カウント手段、カウント工程）１２３
と、黒色検出回路（黒色検出手段、黒色検出工程）１２
４とを備えて構成されている。

【０１５９】上記色特徴量抽出回路１２１は、最大値算
出回路（最大値算出手段）１２１ａと、最小値算出回路
（最小値算出手段）１２１ｂと、最大濃度差算出回路
（最大濃度差算出手段）１２１ｃと、濃度平均値算出回
路（濃度平均値算出手段）１２１ｄと、濃度差総和算出
回路（濃度差総和算出手段）１２１ｅとを備えて構成さ
れている。

【０１６０】上記の最大値算出回路１２１ａ、最小値算
出回路１２１ｂ、最大濃度差算出回路１２１ｃ、濃度平
均値算出回路１２１ｄ、濃度差総和算出回路１２１ｅ
は、特定領域内のＣ，Ｍ，Ｙそれぞれ同一座標に位置す
る画像データについて、最大値特徴量ＭＡＸ、最小値特
徴量ＭＩＮ、最大濃度差特徴量ＳＵＢ、濃度差平均値特
徴量ＡＶＥ、濃度差総和特徴量ＰＬＵＳをそれぞれ算出
する。

【０１６１】ここで、最大値算出回路１２１ａ、最小値
算出回路１２１ｂ、最大濃度差算出回路１２１ｃは、各
画像データＣ，Ｍ，Ｙにおける注目画素を中心とした特
定領域内において、全画素中の濃度レベルの最大値、最
小値、それらの最大濃度差を求める。濃度平均値算出回
路１２１ｄは、特定領域内の全画素中の濃度レベルの平
均値を求める。濃度差総和算出回路１２１ｅは、特定領
域内の主走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶
対値の総和と副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル
差の絶対値の総和との和を求める。

【０１６２】ここで、上記の各特徴量ＭＡＸ，ＭＩＮ，
ＳＵＢ，ＡＶＥ，ＰＬＵＳは、各色ごとの７画素×７画
素の領域の同一座標の画像データＣ，Ｍ，Ｙを互いに比
較、算出することにより求められる。よって、上記の各
特徴量は、それぞれ４９個（７×７）ずつ求められるこ
とになる。

【０１６３】上記色検出回路１２２は、色特徴量抽出回
路１２１の各算出回路１２１ａ〜１２１ｅで算出された
各特徴量と画像データＣ，Ｍ，Ｙとを入力として、それ
ぞれに対して設定された閾値とを比較することにより、
第一色検出結果ＣＯＬＯＲおよび第二色検出結果信号Ｓ
１２６をカウント回路１２３と黒色検出回路１２４とへ
出力する。

【０１６４】上記色検出回路１２２は、図１９に示すよ
うに、第一色検出回路１２５と、第二色検出回路１２６
とを備えて構成されている。

【０１６５】図２０に示すように、上記第一色検出回路
１２５は、７個の比較器２０１〜２０７と、２個のセレ
クタ２０８，２０９と、組み合わせ回路２１０と、ＯＲ
回路２１１と、ＡＮＤ回路２１２とを備えて構成されて
いる。

【０１６６】上記比較器２０１は、最小値算出回路１２
１ｂで算出された最小値特徴量ＭＩＮを閾値ＴＨＭＩＮ
と比較し、最小値特徴量ＭＩＮが閾値ＴＨＭＩＮ以上で
ある場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、
信号Ｓ２０１として組み合わせ回路２１０へ出力する。

【０１６７】上記比較器２０２は、濃度差総和算出回路
１２１ｅで算出された濃度差総和特徴量ＰＬＵＳを閾値
ＴＨＰＬＵＳと比較し、濃度差総和特徴量ＰＬＵＳが閾
値ＴＨＰＬＵＳより大きい場合には「１」を、それ以外
の場合には「０」を、信号Ｓ２０２として組み合わせ回
路２１０へ出力する。

【０１６８】上記比較器２０３は、最大濃度差算出回路
１２１ｃで算出された最大濃度差特徴量ＳＵＢを閾値Ｔ
ＨＳＵＢと比較し、最大濃度差特徴量ＳＵＢが閾値ＴＨ
ＳＵＢより小さい場合には「１」を、それ以外の場合に
は「０」を、信号Ｓ２０３として組み合わせ回路２１０
へ出力する。

【０１６９】上記組み合わせ回路２１０は、各比較器２
０１〜２０３からの信号Ｓ２０１，Ｓ２０２，Ｓ２０３
を入力として、すべてが「１」である場合には「０１
（２ビット）」を、それ以外の場合には「１０（２ビッ
ト）」を、信号Ｓ２１０としてセレクタ２０８へ出力す
る。

【０１７０】上記比較器２０４は、濃度平均値算出回路
１２１ｄで算出された濃度平均値特徴量ＡＶＥを閾値Ｔ
ＨＡＶＥと比較し、濃度平均値特徴量ＡＶＥが閾値ＴＨ
ＡＶＥより小さい場合には「１」を、それ以外の場合に
は「０」を、信号Ｓ２０４としてセレクタ２０８および
ＡＮＤ回路２１２へ出力する。

【０１７１】上記セレクタ２０８は、比較器２０４から
の信号Ｓ２０４を制御信号として、信号Ｓ２０４が
「０」である場合には組み合わせ回路２１０からの信号
Ｓ２１０である「０１」あるいは「１０」を、それ以外
の場合には「００」を、２ビットの信号Ｓ２０８として
セレクタ２０９へ出力する。

【０１７２】上記比較器２０５は、画素の画像データＣ
を閾値ＴＨＣと比較し、画像データＣが閾値ＴＨＣ以上
である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」
を、信号Ｓ２０５としてＯＲ回路２１１へ出力する。

【０１７３】上記比較器２０６は、画素の画像データＭ
を閾値ＴＨＭと比較し、画像データＭが閾値ＴＨＭ以上
である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」
を、信号Ｓ２０６としてＯＲ回路２１１へ出力する。

【０１７４】上記比較器２０７は、画素の画像データＹ
を閾値ＴＨＹと比較し、画像データＹが閾値ＴＨＹ以上
である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」
を、信号Ｓ２０７としてＯＲ回路２１１へ出力する。

【０１７５】上記ＯＲ回路２１１は、各比較器２０５〜
２０７からの信号Ｓ２０５，Ｓ２０６，Ｓ２０７の論理
和を演算し、結果を信号Ｓ２１１としてＡＮＤ回路２１
２へ出力する。

【０１７６】上記ＡＮＤ回路２１２は、比較器２０４か
らの信号Ｓ２０４とＯＲ回路２１１からの信号Ｓ２１１
との論理積を演算し、結果を信号Ｓ２１２としてセレク
タ２０９へ出力する。

【０１７７】上記セレクタ２０９は、ＡＮＤ回路２１２
からの信号Ｓ２１２を制御信号として、信号Ｓ２１２が
「１」である場合にはセレクタ２０８からの信号Ｓ２０
８である「０１（２ビット）」を、それ以外の場合には
「１０（２ビット）」を、第一色検出回路１２５の出力
である第一色検出結果ＣＯＬＯＲとしてカウント回路１
２３および黒色検出回路１２４へ出力する。

【０１７８】以上の構成により、第一色検出回路１２５
は、特定領域内の同一座標における最小値特徴量ＭＩ
Ｎ、最大濃度差特徴量ＳＵＢ、濃度差平均値特徴量ＡＶ
Ｅ、濃度差総和特徴量ＰＬＵＳおよび画像データＣ，
Ｍ，Ｙと、それぞれに対して設定された閾値とを比較
し、組み合わせにしたがって、第一色検出結果ＣＯＬＯ
Ｒを３通りに出力する。すなわち、第一色検出結果ＣＯ
ＬＯＲが「０１」である場合には「黒文字領域（強調処
理が必要）」を意味し、「１０」である場合には「黒文
字領域（強調処理は不要）」を意味し、「００」である
場合には「黒文字領域以外の領域」を意味する。つま
り、第一色検出結果ＣＯＬＯＲは黒色の部分を検出して
いる。

【０１７９】図２１に示すように、上記第二色検出回路
１２６は、２個の比較器２２１，２２２と、ＡＮＤ回路
２２３とを備えて構成されている。

【０１８０】上記比較器２２１は、最大値算出回路１２
１ａ（図１９）で算出された最大値特徴量ＭＡＸを閾値
ＴＨＭＡＸと比較し、最大値特徴量ＭＡＸが閾値ＴＨＭ
ＡＸ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には
「０」を、信号Ｓ２２１としてＡＮＤ回路２２３へ出力
する。

【０１８１】上記比較器２２２は、最大濃度差算出回路
１２１ｃ（図１９）で算出された最大濃度差特徴量ＳＵ
Ｂを閾値ＴＨＳＵＢと比較し、最大濃度差特徴量ＳＵＢ
が閾値ＴＨＳＵＢ以上である場合には「１」を、それ以
外の場合には「０」を、信号Ｓ２２２としてＡＮＤ回路
２２３へ出力する。

【０１８２】上記ＡＮＤ回路２２３は、比較器２２１，
２２２からの信号Ｓ２２１，Ｓ２２２の論理積を演算
し、結果を第二色検出回路１２６の出力である第二色検
出結果信号Ｓ１２６としてカウント回路１２３とへ出力
する。

【０１８３】以上の構成により、第二色検出回路１２６
は、特定領域内の同一座標における最大値特徴量ＭＡＸ
および最大濃度差特徴量ＳＵＢと、それぞれに対して設
定された閾値とを比較し、第二色検出結果信号Ｓ１２６
を２通りに出力する。すなわち、第二色検出結果信号Ｓ
１２６が「１」である場合には「濃色領域」を意味し、
「０」である場合は「濃色領域以外の領域」を意味す
る。

【０１８４】ここで、第一色検出回路１２５および第二
色検出回路１２６で設定する各閾値の最適値を以下に示
す。なお、値はすべて１０進表記である。また、数値の
範囲等については、１０ビット信号である閾値ＴＨＰＬ
ＵＳを除いて、すべて８ビット（０〜２５５）内で設定
可能である。設定の基準は、画像処理装置の状態（ＣＣ
Ｄなど）によって変化する。 THMIN=26,THPLUS=73,THSUB=25,THAVE=88,TH(THC,THM,TH
Y)=25,THMAX=60

【０１８５】上記カウント回路１２３（図１９）は、特
定領域内の第一色検出結果ＣＯＬＯＲおよび第二色検出
結果信号Ｓ１２６の総数をカウントし、カウント結果Ｃ
ＯＵＮＴとして黒色検出回路１２４へ出力する。すなわ
ち、カウント結果ＣＯＵＮＴは、黒色と黒以外の色の数
を表している。

【０１８６】上記黒色検出回路１２４（図１９）は、第
一色検出回路１２５からの第一色検出結果ＣＯＬＯＲ
と、カウント回路１２３からのカウント結果ＣＯＵＮＴ
と、後述する判定処理回路１０４からのエッジ判別結果
ＥＤＧＥとを入力として、注目画素に対する黒文字判別
結果ＢＬＡＣＫを第二画像領域判別回路３ｂの結果とし
て出力する。

【０１８７】図２２に示すように、黒色検出回路１２４
は、３個の組み合わせ回路２３１〜２３３と、４個のセ
レクタ２３４〜２３７と、比較器２３８とを備えて構成
されている。

【０１８８】上記組み合わせ回路２３１は、２ビット並
列に伝達されるエッジ判別結果ＥＤＧＥおよび第一色検
出結果ＣＯＬＯＲを入力として、ＥＤＧＥ＝０１かつＣ
ＯＬＯＲ＝０１である場合には「１」を、それ以外の場
合には「０」を、１ビットの信号Ｓ２３１としてセレク
タ２３４へ出力する。

【０１８９】上記組み合わせ回路２３２は、２ビット並
列に伝達されるエッジ判別結果ＥＤＧＥおよび第一色検
出結果ＣＯＬＯＲを入力として、ＥＤＧＥ＝１０かつＣ
ＯＬＯＲ＝０１である場合には「１」を、それ以外の場
合には「０」を、１ビットの信号Ｓ２３２としてセレク
タ２３５へ出力する。

【０１９０】上記組み合わせ回路２３３は、２ビット並
列に伝達されるエッジ判別結果ＥＤＧＥおよび第一色検
出結果ＣＯＬＯＲを入力として、「ＥＤＧＥ＝０１かつ
ＣＯＬＯＲ＝１０」あるいは「ＥＤＧＥ＝１０かつＣＯ
ＬＯＲ＝１０」である場合には「１」を、それ以外の場
合には「０」を、１ビットの信号Ｓ２３３としてセレク
タ２３６へ出力する。

【０１９１】上記セレクタ２３４は、組み合わせ回路２
３１からの信号Ｓ２３１を制御信号として、信号Ｓ２３
１が「１」である場合には「０１（２ビット）」を、そ
れ以外の場合には「００（２ビット）」を、信号Ｓ２３
４としてセレクタ２３５へ出力する。

【０１９２】上記セレクタ２３５は、組み合わせ回路２
３２からの信号Ｓ２３２を制御信号として、信号Ｓ２３
２が「１」である場合には「１０（２ビット）」を、そ
れ以外の場合にはセレクタ２３４からの信号Ｓ２３４で
ある「０１」あるいは「００」を、信号Ｓ２３５として
セレクタ２３６へ出力する。

【０１９３】上記セレクタ２３６は、組み合わせ回路２
３３からの信号Ｓ２３３を制御信号として、信号Ｓ２３
３が「１」である場合には「１０（２ビット）」を、そ
れ以外の場合にはセレクタ２３５からの信号Ｓ２３５で
ある「１０」，「０１」，「００」の何れかを、信号Ｓ
２３６としてセレクタ２３７へ出力する。

【０１９４】上記比較器２３８は、カウント結果ＣＯＵ
ＮＴを閾値ＴＨＣＯＵＮＴと比較して、カウント結果Ｃ
ＯＵＮＴが閾値ＴＨＣＯＵＮＴ以上である場合には
「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２３８
としてセレクタ２３７へ出力する。

【０１９５】上記セレクタ２３７は、比較器２３８から
の信号Ｓ２３８を制御信号として、信号Ｓ２３８が
「１」である場合には「００（２ビット）」を、それ以
外の場合にはセレクタ２３６からの信号Ｓ２３６である
「１０」，「０１」，「００」の何れかを、黒色検出回
路１２４の出力である黒文字判別結果ＢＬＡＣＫとして
出力する。

【０１９６】以上の構成により、黒色検出回路１２４
は、色の変化が急激に発生する箇所を検出したエッジ判
別結果ＥＤＧＥと、黒色の部分を検出した第一色検出結
果ＣＯＬＯＲと、黒色と黒以外の色の数をカウントした
カウント結果ＣＯＵＮＴとの組み合わせにより、黒文字
の検出、特に黒文字のエッジ部分の検出を行う。

【０１９７】ここで、比較器２３８で設定する閾値ＴＨ
ＣＯＵＮＴは、１０から２０の範囲の数値が好ましく、
最適値は１４（１０進表記）である。なお、数値の範囲
等については、８ビット（０〜２５５）内で設定可能で
ある。設定の基準は、画像処理装置の状態（ＣＣＤな
ど）によって変化する。

【０１９８】黒文字判別結果ＢＬＡＣＫは、第二画像領
域判別回路３ｂから画像処理部２における後処理（フィ
ルタ処理）のプログラムに入力され、画像にエッジ強調
処理が施される。

【０１９９】図１８に示すように、上記エッジ判別回路
１０３は、ラインメモリ１０１からの各色７ライン８ビ
ットの画像データＣ，Ｍ，Ｙを入力として、注目画素が
エッジであるか否かを検出した、後述するエッジ検出信
号Ｓ１３４およびエッジ判別信号Ｓ１３６を判定処理回
路１０４へ出力する。そして、判定処理回路１０４は、
入力されたエッジ検出信号Ｓ１３４およびエッジ判別信
号Ｓ１３６に基づいて、エッジ判別結果ＥＤＧＥを決定
し、色判定回路１０２へ出力する。

【０２００】上記エッジ判別回路１０３は、図２３に示
すように、各色ごとに設けられたエッジ判別前処理回路
１３０Ｃ，１３０Ｍ，１３０Ｙと、第一ＬＵＴ（look u
p table ）１３３と、第二エッジ検出回路１３４と、第
二エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手段）１３５
と、エッジ特徴量抽出回路（エッジ特徴量抽出手段）１
３６とを備えて構成されている。

【０２０１】上記エッジ判別前処理回路１３０Ｃ，１３
０Ｍ，１３０Ｙは、同一の構成を有するため、以下では
エッジ判別前処理回路１３０Ｃを例として説明する。

【０２０２】上記エッジ判別前処理回路１３０Ｃは、第
一エッジ検出回路１３１Ｃを備えており、ラインメモリ
１０１Ｃからの７ライン８ビットの画像データＣを入力
として、エッジ抽出のためのマスクフィルタＭＦ（後
述）とのたたみ込み演算を行うことによって、画像デー
タＣのエッジ検出結果信号Ｓ１３１Ｃを求め、第一ＬＵ
Ｔ１３３へ出力する。なお、上記エッジ判別前処理回路
１３０Ｍ，１３０Ｙも同様に、第一エッジ検出回路１３
１Ｍ，１３１Ｙを備えている。

【０２０３】また、上記エッジ判別前処理回路１３０Ｃ
は、第一エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手段）１
３２Ｃを備えており、ラインメモリ１０１Ｃからの７ラ
イン８ビットの画像データＣを入力として、注目画素を
中心とする領域の画像データＣを二値化して、二値化画
像データＳ１３２Ｃを第二エッジ閾値選択回路１３５へ
出力する。なお、上記エッジ判別前処理回路１３０Ｍ，
１３０Ｙも同様に、第一エッジ閾値選択回路（エッジ閾
値選択手段）１３２Ｍ，１３２Ｙを備えている。

【０２０４】図２４に示すように、上記第一エッジ検出
回路１３１Ｃは、ラインメモリ１０１Ｃからの７ライン
８ビットの画像データＣを入力として、特定領域内の注
目画素Ｐ０（斜線部分）を中心とする９画素（３画素×
３画素）の画像データＣに対しエッジ抽出のためのマス
クフィルタＭＦをたたみ込み、得られた値と閾値ＴＨＣ
ＯＮＶＣとの比較結果を画像データＣのエッジ検出結果
信号Ｓ１３１Ｃとして、第一ＬＵＴ１３３へ出力する。

【０２０５】ここで、第一エッジ検出回路１３１Ｃは、
２本の演算系３１７ｈ，３１７ｖと、加算器３１５と、
比較器３１６とを備えて構成されている。

【０２０６】上記演算系３１７ｈは、３個の減算器３０
１〜３０３と、３個の積算器３０４〜３０６と、加算器
３０７とを備えて構成されている。また、上記演算系３
１７ｖは、３個の減算器３０８〜３１０と、３個の積算
器３１１〜３１３と、加算器３１４とを備えて構成され
ている。なお、演算系３１７ｈと演算系３１７ｖとは、
ほぼ同一の構成であり、演算過程での画素の組み合わせ
の方向が異なるのみである。

【０２０７】具体的には、演算系３１７ｈでは、まず、
画像データＣについて、画素Ｐの画素値とマスクフィル
タＭＦのフィルタ係数Ｗ（図３１（ａ））とを、マトリ
クスの対応する位置ごとに掛け合わせる。つづいて、減
算器３０１にて（ｍ−１，ｎ−１）の値と（ｍ＋１，ｎ
−１）の値を減算した結果と、減算器３０２にて（ｍ−
１，ｎ＋１）の値と（ｍ＋１，ｎ＋１）の値を減算した
結果と、積算器３０４，３０５にてそれぞれに２が乗じ
られた（ｍ−１，ｎ）の値と（ｍ＋１，ｎ）の値とを減
算器３０３にて減算した結果とを、加算器３０７にて加
算する。積算器３０６にて、加算器３０７の結果を自乗
して加算器３１５へ出力する。

【０２０８】同様に、演算系３１７ｖでは、まず、画像
データＣについて、画素Ｐの画素値とマスクフィルタＭ
Ｆのフィルタ係数Ｗ（図３１（ａ））とを、マトリクス
の対応する位置ごとに掛け合わせる。つづいて、減算器
３０８にて（ｍ−１，ｎ−１）の値と（ｍ−１，ｎ＋
１）の値を減算した結果と、減算器３０９にて（ｍ＋
１，ｎ−１）の値と（ｍ＋１，ｎ＋１）の値を減算した
結果と、積算器３１１，３１２にてそれぞれに２が乗じ
られた（ｍ，ｎ−１）の値と（ｍ，ｎ＋１）の値とを減
算器３１０にて減算した結果とを、加算器３１４にて加
算する。積算器３１３にて、加算器３１４の結果を自乗
して加算器３１５へ出力する。

【０２０９】上記加算器３１５は、演算系３１７ｈ，３
１７ｖの結果を加算することによって、マスクフィルタ
ＭＦのたたみ込み演算の最終結果を算出し、たたみ込み
演算結果信号Ｓ３１５として比較器３１６へ出力する。

【０２１０】上記のように、本実施の形態で用いるマス
クフィルタＭＦは、３×３のマトリクス状にフィルタ係
数が配されているマスクフィルタである。例えば、マス
クフィルタＭＦには、図３２（ａ）〜（ｄ）に示すよう
なフィルタ係数を有するマスクフィルタを使用すること
ができる。なお、図３２（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ０
°方向，４５°方向，９０°方向，１３５°方向のエッ
ジ検出のためのマスクフィルタである。

【０２１１】上記比較器３１６は、加算器３１５で算出
されたたたみ込み演算結果信号Ｓ３１５を閾値ＴＨＣＯ
ＮＶＣと比較し、たたみ込み演算結果信号Ｓ３１５が閾
値ＴＨＣＯＮＶＣより大きい場合には「１」を、それ以
外の場合には「０」を、画像データＣのエッジ検出結果
信号Ｓ１３１Ｃとして、第一ＬＵＴ１３３へ出力する。

【０２１２】ここで、上記閾値ＴＨＣＯＮＶＣは、設定
範囲が２１ビットである。そして、閾値ＴＨＣＯＮＶＣ
は、２００００から２５０００の範囲の数値が好まし
く、最適値は２４０２５（１０進表記）である。しか
し、閾値ＴＨＣＯＮＶＣの設定基準は、画像処理装置の
ＣＣＤセンサ１などの状態により変化する。

【０２１３】上記第一ＬＵＴ１３３は、第一エッジ検出
回路１３１Ｃ，１３１Ｍ，１３１Ｙにおいて、各色ごと
に画像データＣ，Ｍ，Ｙから求めたエッジ検出結果信号
Ｓ１３１Ｃ，Ｓ１３１Ｍ，Ｓ１３１Ｙを入力として、こ
れらの組み合わせて応じた値（例えば、「０」または
「１」）を、ＲＡＭなどにあらかじめ設定記憶された数
値表より抽出し、エッジ情報信号Ｓ１３３として第二エ
ッジ検出回路１３４へ出力する。

【０２１４】これにより、第一ＬＵＴ１３３からは、エ
ッジ検出結果信号Ｓ１３１Ｃ，Ｓ１３１Ｍ，Ｓ１３１Ｙ
の内、２つ以上の入力が「１」である場合には「１」
が、それ以外の場合には「０」が、第二エッジ検出回路
１３４へ出力されることになる。

【０２１５】上記第二エッジ検出回路１３４（図２３）
は、第一ＬＵＴ１３３で得られた注目画素Ｐ０およびそ
の周辺画素のエッジ情報信号Ｓ１３３を入力として、こ
れらの組み合わせにより、注目画素Ｐ０のエッジ判別結
果ＥＤＧＥを求め、エッジ検出信号Ｓ１３４として判定
処理回路１０４へ出力する。

【０２１６】図２５に示すように、第二エッジ検出回路
１３４は、２個の加算器３２１，３２２と、最大値算出
器３２３と、比較器３２４と、ＯＲ回路３２５と、第二
ＬＵＴ３２６とを備えて構成されている。

【０２１７】第二エッジ検出回路１３４における演算で
は、まず、図３０（ａ）に示すように、特定領域の注目
画素Ｐ０に対して、注目画素Ｐ０を中心とする９画素か
らなる十字型領域ＡＣＯＮＶを設定する。すなわち、十
字型領域ＡＣＯＮＶは、図３１（ｂ）に示すように、注
目画素Ｐ０＝Ｐ（ｉ，ｊ）を中心として、ｊ行上の画素
Ｐ（ｉ−２，ｊ），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，
ｊ），Ｐ（ｉ＋２，ｊ）と、ｉ列上の画素Ｐ（ｉ，ｊ−
２），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，
ｊ＋２）とからなる。

【０２１８】そして、注目画素Ｐ０のエッジ検出信号Ｓ
１３４は、注目画素Ｐ０を中心とする十字型領域ＡＣＯ
ＮＶに含まれる９画素すべての各画素Ｐについて、第一
ＬＵＴ１３３にて求められたエッジ情報信号Ｓ１３３に
基づいて求められる。

【０２１９】具体的には、エッジ情報信号Ｓ１３３につ
いて、つぎのような演算が行われる。ｊ行上の画素Ｐ
（ｉ−２，ｊ），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ，ｊ），Ｐ
（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋２，ｊ）の値を加算器３２１
にて加算した結果、およびｉ列上の画素Ｐ（ｉ，ｊ−
２），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ，ｊ），Ｐ（ｉ，ｊ＋
１），Ｐ（ｉ，ｊ＋２）の値を加算器３２２にて加算し
た結果のうち、大きな方の値を最大値算出器３２３にて
求める。そして、比較器３２４にて、最大値算出器３２
３の結果を閾値ＴＨＣＳＭＡＸと比較し、最大値算出器
３２３の結果が閾値ＴＨＣＳＭＡＸより小さい場合には
「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｘとして
第二ＬＵＴ３２６へ出力する。

【０２２０】また、ＯＲ回路３２５にて十字型領域ＡＣ
ＯＮＶに含まれるすべての画素Ｐの値の論理和を演算
し、結果を信号Ｙとして第二ＬＵＴ３２６へ出力する。
さらに、注目画素Ｐ０の値を信号Ｚとして第二ＬＵＴ３
２６へ出力する。

【０２２１】第二ＬＵＴ３２６は、入力された信号Ｘ，
Ｙ，Ｚの組み合わせに応じた値（例えば、「０」または
「１」）を、ＲＡＭなどにあらかじめ設定記憶された数
値表より抽出し、エッジ判別回路１０３の結果であるエ
ッジ検出信号Ｓ１３４として判定処理回路１０４へ出力
する。

【０２２２】以上のように、第一エッジ検出回路１３１
Ｃ，１３１Ｍ，１３１Ｙと、第一ＬＵＴ１３３と、第二
エッジ検出回路１３４とにより、注目画素Ｐ０が色の変
化が急激に発生している画素であるか否かを検出し、エ
ッジ検出信号Ｓ１３４として出力することができる。

【０２２３】すなわち、特定領域の注目画素Ｐ０に対し
て、十字型領域ＡＣＯＮＶを設定し（図３０（ａ））、
十字型領域ＡＣＯＮＶに含まれるすべての画素Ｐについ
て、３×３のマスクフィルタＭＦ（図３１（ａ））との
たたみ込み演算を行い、各画素のエッジ情報信号Ｓ１３
３を求める。具体的には、画素Ｐ（ｉ，ｊ）のエッジ検
出信号Ｓ１３４を求めるために、図３０（ｂ）に示すよ
うに、画素Ｐ（ｉ，ｊ−２）とマスクフィルタＭＦの中
心であるフィルタ係数Ｗ（ｍ，ｎ）とが対応するように
マスクフィルタＭＦを設定してたたみ込み演算を行い、
画素Ｐ（ｉ，ｊ−２）のエッジ情報信号Ｓ１３３を求め
る。そして、十字型領域ＡＣＯＮＶ内の９画素すべての
エッジ情報信号Ｓ１３３に基づいて、第二ＬＵＴ３２６
を参照し、エッジ検出信号Ｓ１３４を抽出することにな
る。

【０２２４】上記エッジ特徴量抽出回路１３６（図２
３）は、ラインメモリ１０１からの各色ごとの画像デー
タＣ，Ｍ，Ｙを入力として、注目画素を中心とする７画
素×７画素領域（第一エリアＡ１）および７画素×３１
画素領域（第二エリアＡ２）について、最大値、最小
値、最大濃度差、標準偏差（第一エリアＡ１のみ）の総
和を求め、これをエッジ情報として、後述する第二エッ
ジ閾値選択回路１３５（図２８）にて算出された主エッ
ジ閾値選択信号Ｓ１３５により選択されたエッジ閾値と
比較することにより、エッジ判別信号Ｓ１３６を求め
て、エッジ判別回路１０３の結果として判定処理回路１
０４へ出力する。

【０２２５】図２６に示すように、エッジ特徴量抽出回
路１３６は、各色ごとに設けられた第一算出回路３３１
Ｃ，３３１Ｍ，３３１Ｙおよび第二算出回路３３２Ｃ，
３３２Ｍ，３３２Ｙと、総和算出回路３３６と、エッジ
判定回路３３７とを備えて構成されている。

【０２２６】上記第一算出回路３３１Ｃ，３３１Ｍ，３
３１Ｙおよび第二算出回路３３２Ｃ，３３２Ｍ，３３２
Ｙは、画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに同一の構成で設けら
れている。よって、以下では画像データＣの演算を行う
第一算出回路３３１Ｃおよび第二算出回路３３２Ｃにつ
いてのみ説明する。

【０２２７】上記第一算出回路３３１Ｃは、ラインメモ
リ１０１Ｃからの画像データＣを入力として、注目画素
を中心とする７画素×７画素の第一エリアＡ１および７
画素×３１画素の第二エリアＡ２について、最大値、最
小値、最大濃度差を算出し、総和算出回路３３６へ３２
ビットの第一エッジ情報信号Ｓ３３１Ｃとして出力す
る。

【０２２８】上記第二算出回路３３２Ｃは、ラインメモ
リ１０１Ｃからの画像データＣを入力として、注目画素
を中心とする７画素×７画素の第一エリアＡ１につい
て、標準偏差を算出し、総和算出回路３３６へ１４ビッ
トの第二エッジ情報信号Ｓ３３２Ｃとして出力する。

【０２２９】上記総和算出回路３３６は、第一算出回路
３３１Ｃ，３３１Ｍ，３３１Ｙおよび第二算出回路３３
２Ｃ，３３２Ｍ，３３２Ｙによって各色ごとにそれぞれ
算出された第一エッジ情報信号Ｓ３３１Ｃ，Ｓ３３１
Ｍ，Ｓ３３１Ｙ（最大値、最小値、最大濃度差）および
第二エッジ情報信号Ｓ３３２Ｃ，Ｓ３３２Ｍ，Ｓ３３２
Ｙ（標準偏差）の総和を求めて、エッジ判定回路３３７
へ出力する。

【０２３０】そして、上記総和算出回路３３６は、７×
３１最大値総和回路３３３ａと、７×３１最小値総和回
路３３３ｂと、７×３１最大濃度差総和回路３３３ｃ
と、７×７最大値総和回路３３４ａと、７×７最小値総
和回路３３４ｂと、７×７最大濃度差総和回路３３４ｃ
と、７×７標準偏差総和回路３３５とを備えて構成され
ている。

【０２３１】上記７×３１最大値総和回路３３３ａ、７
×３１最小値総和回路３３３ｂ、７×３１最大濃度差総
和回路３３３ｃは、第一算出回路３３１Ｃ，３３１Ｍ，
３３１Ｙによって、画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに求めら
れた、注目画素を中心とする７画素×３１画素の第二エ
リアＡ２の最大値、最小値、最大濃度差をそれぞれ入力
として、各値の総和を算出し、７×３１最大値総和信号
ｐ１、７×３１最小値総和信号ｐ２、７×３１最大濃度
差総和信号ｐ３としてエッジ判定回路３３７へ出力す
る。

【０２３２】同様に、上記７×７最大値総和回路３３４
ａ、７×７最小値総和回路３３４ｂ、７×７最大濃度差
総和回路３３４ｃは、第一算出回路３３１Ｃ，３３１
Ｍ，３３１Ｙによって、画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに求
められた、注目画素を中心とする７画素×７画素の第一
エリアＡ１の最大値、最小値、最大濃度差をそれぞれ入
力として、各値の総和を算出し、７×７最大値総和信号
ｐ４、７×７最小値総和信号ｐ５、７×７最大濃度差総
和信号ｐ６としてエッジ判定回路３３７へ出力する。

【０２３３】上記７×７標準偏差総和回路３３５は、第
二算出回路３３２Ｃ，３３２Ｍ，３３２Ｙによって、画
像データＣ，Ｍ，Ｙごとに求められた、注目画素を中心
とする７画素×７画素の第一エリアＡ１の標準偏差を入
力として、総和を算出し、７×７標準偏差総和信号ｐ７
としてエッジ判定回路３３７へ出力する。

【０２３４】上記エッジ判定回路３３７は、エッジ情報
である総和算出回路３３６からの各総和信号ｐ１〜ｐ７
と、後述する第二エッジ閾値選択回路１３５（図２８）
にて算出された主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５とを入力
として、各総和信号ｐ１〜ｐ７と、所定のエッジ閾値お
よび主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５により選択されたエ
ッジ閾値とを比較することにより、エッジ判別信号Ｓ１
３６を求めて、エッジ判別回路１０３の結果として判定
処理回路１０４へ出力する。

【０２３５】上記エッジ判定回路３３７は、選択回路３
４１と、６個の比較器３４２ａ，３４２ｂ，３４３ａ，
３４３ｂ，３４４，３４５と、２個のＡＮＤ回路３４
６，３４７と、ＯＲ回路３４８とを備えて構成されてい
る。

【０２３６】上記選択回路３４１は、総和算出回路３３
６の各総和回路３３３ａ〜３３３ｃによって算出され
た、注目画素を中心とする７画素×３１画素の第二エリ
アＡ２の最大値、最小値、最大濃度差の各総和である総
和信号ｐ１〜ｐ３と、後述する第二エッジ閾値選択回路
１３５（図２８）からの主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５
とを入力として、各総和信号ｐ１〜ｐ３と、主エッジ閾
値選択信号Ｓ１３５により選択されたエッジ閾値とを比
較することにより、信号Ｓ３４１ａ，Ｓ３４１ｂ，Ｓ３
４１ｃを求めＯＲ回路３４８へ出力する。

【０２３７】図２７に示すように、上記選択回路３４１
は、３個のセレクタ３５１〜３５３と、３個の比較器３
５４〜３５６とを備えて構成されている。ここで、主エ
ッジ閾値選択信号Ｓ１３５は、選択信号Ｓ１３５ｅ，Ｓ
１３５ｆ，Ｓ１３５ｇを含む信号であり、選択回路３４
１内ではそれぞれ分離して伝達される。

【０２３８】上記セレクタ３５１は、選択信号Ｓ１３５
ｅ，Ｓ１３５ｇの組み合わせに応じて、入力信号である
三つのエッジ閾値ＴＨＭＡＸ３Ａ，ＴＨＭＡＸ３Ｂ，Ｔ
ＨＭＡＸ３Ｃから、一つを選択し、信号Ｓ３５１として
比較器３５４へ出力する。そして、比較器３５４は、７
×３１最大値総和回路３３３ａからの７×３１最大値総
和信号ｐ１を、セレクタ３５１からの信号Ｓ３５１（エ
ッジ閾値ＴＨＭＡＸ３Ａ〜３Ｃ）と比較し、７×３１最
大値総和信号ｐ１が信号Ｓ３５１より小さい場合には
「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４１ａ
としてＯＲ回路３４８へ出力する。

【０２３９】上記セレクタ３５２は、選択信号Ｓ１３５
ｅ，Ｓ１３５ｇの組み合わせに応じて、入力信号である
二つのエッジ閾値ＴＨＭＩＮ３Ａ，ＴＨＭＩＮ３Ｂか
ら、一つを選択し、信号Ｓ３５２として比較器３５５へ
出力する。そして、比較器３５５は、７×３１最小値総
和回路３３３ｂからの７×３１最小値総和信号ｐ２を、
セレクタ３５２からの信号Ｓ３５２（エッジ閾値ＴＨＭ
ＩＮ３Ａ，３Ｂ）と比較して、７×３１最小値総和信号
ｐ２が信号Ｓ３５２より大きい場合には「０」を、それ
以外の場合には「１」を信号Ｓ３４１ｂとしてＯＲ回路
３４８へ出力する。

【０２４０】上記セレクタ３５３は、選択信号Ｓ１３５
ｅ，Ｓ１３５ｆ，Ｓ１３５ｇの組み合わせに応じて、入
力信号である三つのエッジ閾値ＴＨＭＤＩＦＡ，ＴＨＭ
ＤＩＦＢ，ＴＨＭＤＩＦＣから、一つを選択し、信号Ｓ
３５３として比較器３５６へ出力する。そして、比較器
３５６は、７×３１最大濃度差総和回路３３３ｃからの
７×３１最大濃度差総和信号ｐ３を、セレクタ３５３か
らの信号Ｓ３５３（エッジ閾値ＴＨＭＤＩＦＡ〜Ｃ）と
比較し、７×３１最大濃度差総和信号ｐ３が信号Ｓ３５
３より小さい場合には「０」を、それ以外の場合には
「１」を信号Ｓ３４１ｃとしてＯＲ回路３４８へ出力す
る。

【０２４１】これにより、選択回路３４１からは、７×
３１領域において注目画素が文字領域に含まれている場
合には「０」であり、それ以外の場合には「１」である
信号Ｓ３４２ａ〜Ｓ３４２ｃが出力される。そのため
に、エッジ閾値ＴＨＭＡＸ３Ａ〜３Ｃは、７×３１領域
の最大濃度値からエッジ判定を行う値に設定される。エ
ッジ閾値ＴＨＭＩＮ３Ａ，３Ｂは、７×３１領域の最小
濃度値からエッジ判定を行う値に設定される。エッジ閾
値ＴＨＭＤＩＦＡ〜Ｃは、７×３１領域の最大濃度差か
らエッジ判定を行う値に設定される。

【０２４２】上記比較器３４２ａは、７×７最大値総和
回路３３４ａからの７×７最大値総和信号ｐ４を、あら
かじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＡＸ１と比較して、
７×７最大値総和信号ｐ４がエッジ閾値ＴＨＭＡＸ１よ
り小さい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」
を信号Ｓ３４２ａとしてＡＮＤ回路３４７へ出力する。

【０２４３】上記比較器３４３ａは、７×７最小値総和
回路３３４ｂからの７×７最小値総和信号ｐ５を、あら
かじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＩＮ１と比較して、
７×７最小値総和信号ｐ５がエッジ閾値ＴＨＭＩＮ１よ
り大きい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」
を信号Ｓ３４３ａとしてＡＮＤ回路３４７へ出力する。

【０２４４】そして、上記ＡＮＤ回路３４７は、比較器
３４２ａ，３４３ａからの信号Ｓ３４２ａ，Ｓ３４３ａ
を入力として、これらの論理積を演算し、信号Ｓ３４７
としてＯＲ回路３４８へ出力する。

【０２４５】同様に、上記比較器３４２ｂは、７×７最
大値総和回路３３４ａからの７×７最大値総和信号ｐ４
を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＡＸ２と比
較して、７×７最大値総和信号ｐ４がエッジ閾値ＴＨＭ
ＡＸ２より小さい場合には「０」を、それ以外の場合に
は「１」を信号Ｓ３４２ｂとしてＡＮＤ回路３４６へ出
力する。

【０２４６】上記比較器３４３ｂは、７×７最小値総和
回路３３４ｂからの７×７最小値総和信号ｐ５を、あら
かじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＩＮ２と比較して、
７×７最小値総和信号ｐ５がエッジ閾値ＴＨＭＩＮ２よ
り大きい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」
を信号Ｓ３４３ｂとしてＡＮＤ回路３４６へ出力する。

【０２４７】上記比較器３４４は、７×７最大濃度差総
和回路３３４ｃからの７×７最大濃度差総和信号ｐ６
を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＤと比較し
て、７×７最大濃度差総和信号ｐ６がエッジ閾値ＴＨＭ
Ｄより小さい場合には「０」を、それ以外の場合には
「１」を信号Ｓ３４４としてＡＮＤ回路３４６へ出力す
る。

【０２４８】上記比較器３４５は、７×７標準偏差総和
回路３３５からの７×７標準偏差総和信号ｐ７を、あら
かじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＳＤと比較して、７×
７標準偏差総和信号ｐ７がエッジ閾値ＴＨＳＤより小さ
い場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号
Ｓ３４５としてＡＮＤ回路３４６へ出力する。

【０２４９】そして、上記ＡＮＤ回路３４６は、比較器
３４２ｂ，３４３ｂ，３４４，３４５からの信号Ｓ３４
２ｂ，Ｓ３４３ｂ，Ｓ３４４，Ｓ３４５を入力として、
これらの論理積を演算し、信号Ｓ３４６としてＯＲ回路
３４８へ出力する。

【０２５０】これにより、ＡＮＤ回路３４６，３４７か
らは、７×７領域において注目画素が文字領域に含まれ
ている場合には「０」であり、それ以外の場合には
「１」である信号Ｓ３４６，３４７が出力される。その
ために、エッジ閾値ＴＨＭＡＸ１，２は、７×７領域の
最大濃度値からエッジ判定を行う値に設定される。エッ
ジ閾値ＴＨＭＩＮ１，２は、７×７領域の最小濃度値か
らエッジ判定を行う値に設定される。エッジ閾値ＴＨＭ
Ｄは、７×７領域の最大濃度差からエッジ判定を行う値
に設定される。エッジ閾値ＴＨＳＤは、７×７領域の標
準偏差値からエッジ判定を行う値に設定される。

【０２５１】上記ＯＲ回路３４８は、選択回路３４１か
らの信号Ｓ３４１ａ〜Ｓ３４１ｃと、ＡＮＤ回路３４
６，３４７からの信号Ｓ３４６，Ｓ３４７とを入力とし
て、これらの論理和を演算し、エッジ特徴量抽出回路１
３６の結果出力であるエッジ判別信号Ｓ１３６として判
定処理回路１０４へ出力する。

【０２５２】これにより、ＯＲ回路３４８は、注目画素
が文字領域である場合に「０」となり、非文字領域であ
る場合に「１」となる１ビット信号を判定処理回路１０
４へ出力できる。

【０２５３】ここで、エッジ判定回路３３７で設定する
各閾値の最適値を以下に示す。なお、値はすべて１０進
表記である。また、数値の範囲等については、ＴＨＳＤ
のみ１６ビットであって、他のすべては１０ビット（０
〜１０２３）内で設定可能である。設定値は画像処理装
置の状態（ＣＣＤなど）によって変化する。 THMIN1=330,THMIN2=45,THMAX1=432,THMAX2=339,THMD=33
0,THSD=1800,THMAX3A=147,THMAX3B=210,THMAX3C=420,TH
MIN3A=330,THMIN3B=135,THMDIFA=135,THMDIFB=210,THMD
IFC=225

【０２５４】つぎに、図２３に示すように、エッジ特徴
量抽出回路１３６への主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５
は、エッジ判別前処理回路１３０Ｃ，１３０Ｍ，１３０
Ｙの第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３
２Ｙと、第二エッジ閾値選択回路１３５とから算出され
る。

【０２５５】上記第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１
３２Ｍ，１３２Ｙは、同一の構成を有し、それぞれエッ
ジ判別前処理回路１３０Ｃ，１３０Ｍ，１３０Ｙに設け
られている。よって、以下では画像データＣの演算を行
う第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃについてのみ説明す
る。

【０２５６】第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃは、ライ
ンメモリ１０１Ｃからの７ライン８ビットの画像データ
Ｃを入力とし、注目画素を中心とする７画素×７画素領
域（第一エリアＡ１）内の画像データＣの平均値を二値
化閾値として、注目画素を中心とする７画素×３１画素
領域（第二エリアＡ２）内の画像データＣを二値化す
る。

【０２５７】図２８に示すように、第一エッジ閾値選択
回路１３２Ｃは、二値化閾値算出回路３６１Ｃと、二値
化回路３６２Ｃと、７×３１反転回数算出回路３６３Ｃ
とを備えて構成されている。

【０２５８】上記二値化閾値算出回路３６１Ｃは、ライ
ンメモリ１０１Ｃからの画像データＣを入力として、第
一エリアＡ１内の画像データＣの平均値を求め、二値化
閾値信号Ｓ３６１Ｃとして二値化回路３６２Ｃへ出力す
る。

【０２５９】上記二値化回路３６２Ｃは、ラインメモリ
１０１Ｃからの画像データＣを入力として、第二エリア
Ａ２内の画像データＣを、二値化閾値算出回路３６１Ｃ
からの二値化閾値信号Ｓ３６１Ｃと比較し、第二エリア
Ａ２内の画像データＣが二値化閾値信号Ｓ３６１Ｃより
小さい場合には「１」に、それ以外の場合には「０」に
二値化し、二値化信号Ｓ３６２Ｃとして７×３１反転回
数算出回路３６３Ｃへ出力する。

【０２６０】上記７×３１反転回数算出回路３６３Ｃ
は、二値化回路３６２Ｃからの二値化信号Ｓ３６２Ｃを
入力として、第二エリアＡ２内の二値化された画像デー
タＣの主走査、副走査の各ラインごとに「０」，「１」
の反転回数を算出し、第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ
の結果出力である反転回数信号Ｓ１３２Ｃとして第二エ
ッジ閾値選択回路１３５へ出力する。

【０２６１】上記第二エッジ閾値選択回路１３５は、第
一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙか
らの反転回数信号Ｓ１３２Ｃ，Ｓ１３２Ｍ，Ｓ１３２Ｙ
を入力として、主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５を算出
し、エッジ特徴量抽出回路１３６へ出力する。

【０２６２】図２８に示すように、第二エッジ閾値選択
回路１３５は、白黒画素最大数算出回路３７１と、閾値
選択回路３７２とを備えて構成されている。

【０２６３】上記白黒画素最大数算出回路３７１は、第
一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙか
らの、第二エリアＡ２内で各色ごとに二値化された画像
データの反転回数を主走査、副走査の各ラインごとに算
出した反転回数信号Ｓ１３２Ｃ，Ｓ１３２Ｍ，Ｓ１３２
Ｙを入力として、第二エリアＡ２内の二値化後の各色ご
との白画素数の最大値および黒画素数の最大値を求め、
それぞれ白画素数最大値信号Ｓ３７１ｗおよび黒画素数
最大値信号Ｓ３７１ｂとして閾値選択回路３７２へ出力
する。

【０２６４】上記閾値選択回路３７２は、白黒画素最大
数算出回路３７１からの白画素数最大値信号Ｓ３７１ｗ
および黒画素数最大値信号Ｓ３７１ｂを入力として、あ
らかじめ設定された閾値ＴＨＳＥＬに基づき、主エッジ
閾値選択信号Ｓ１３５を算出して、第二エッジ閾値選択
回路１３５の結果出力としてエッジ特徴量抽出回路１３
６へ出力する。なお、主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５
は、三つの選択信号Ｓ１３５ｅ，Ｓ１３５ｆ，Ｓ１３５
ｇを含む信号である。また、閾値ＴＨＳＥＬには四つの
閾値（ＴＰ１，ＴＰ３０，ＴＰ３１，ＴＭＥ）が含まれ
ている。

【０２６５】閾値選択回路３７２の具体的な処理内容
は、つぎのとおりである。５×５領域の反転回数を閾値
ＴＰ１と比較して大きい場合には「１」（それ以外の場
合には「０」）とする比較結果と、７×７領域の平均値
を閾値ＴＭＥと比較して大きい場合には「１」（それ以
外の場合には「０」）とする比較結果との論理積を演算
し、選択信号Ｓ１３５ｅとして出力する。３１×７領域
の反転回数と閾値ＴＰ３１との積をＣＭＹの３１×７領
域の白画素数の最大値（白画素数最大値信号Ｓ３７１
ｗ）と比較して、大きい場合には「１」（それ以外の場
合には「０」）を、選択信号Ｓ１３５ｆとして出力す
る。３１×７領域の反転回数と閾値ＴＰ３０との積をＣ
ＭＹの３１×７領域の黒画素数の最大値（黒画素数最大
値信号Ｓ３７１ｂ）と比較して、大きい場合には「１」
（それ以外の場合には「０」）を、選択信号Ｓ１３５ｇ
として出力する。

【０２６６】これにより、閾値選択回路３７２からは、
入力の組み合わせに応じて、選択回路３４１内の閾値
（ＴＨＭＡＸ３Ａ〜３Ｃ，ＴＨＭＩＮ３Ａ，３Ｂ，ＴＨ
ＭＤＩＦＡ〜Ｃ）を選択するための主エッジ閾値選択信
号Ｓ１３５が出力される。そのために、閾値ＴＨＳＥＬ
（ＴＰ１，ＴＰ３０，ＴＰ３１，ＴＭＥ）は、Ｃ，Ｍ，
Ｙの各画像領域からエッジ判定するために最適な閾値を
決定することができる値に設定される。

【０２６７】具体的には、閾値ＴＰ１は、４ビット内で
設定可能であり、１から１０の範囲の数値が好ましく、
最適値は４である。閾値ＴＰ３０は、８ビット内で設定
可能であり、３０から７０の範囲の数値が好ましく、最
適値は４０である。閾値ＴＰ３１は、８ビット内で設定
可能であり、３０から７０の範囲の数値が好ましく、最
適値は５０である。閾値ＴＭＥは、８ビット内で設定可
能であり、２０から５０の範囲の数値が好ましく、最適
値は３８である。なお、上記の数値はすべて１０進表記
である。また、それぞれの設定値は画像処理装置の状態
（ＣＣＤなど）によって変化する。

【０２６８】以上のように、第一エッジ閾値選択回路１
３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙと、第二エッジ閾値選択回
路１３５と、エッジ特徴量抽出回路１３６とにより、注
目画素（中心画素）が文字領域に属しているか否かを検
出し、注目画素が文字領域である場合に「０」、非文字
領域である場合に「１」である１ビットのエッジ判別信
号Ｓ１３６を判定処理回路１０４へ出力することができ
る。

【０２６９】なお、第一エリアＡ１は注目画素を中心と
した狭い範囲であればよい。一方、第二エリアＡ２は第
一エリアＡ１に対して広い範囲であればよい。しかし、
第一エリアＡ１としては注目画素を中心とする７画素×
７画素領域が、第二エリアＡ２としては注目画素を中心
とする７画素×３１画素領域が、それぞれ判別精度およ
び回路規模において最適な領域である。

【０２７０】図１８に示すように、上記判定処理回路１
０４は、エッジ判別回路１０３からのエッジ検出信号Ｓ
１３４およびエッジ判別信号Ｓ１３６とを入力として、
これらの組み合わせにより、注目画素で色が急激に変化
するか否かを示すエッジ判別結果ＥＤＧＥを色判定回路
１０２へ出力する。そして、色判定回路１０２では、黒
色検出のために、エッジ判別結果ＥＤＧＥを含めた統合
処理が行われる。

【０２７１】図２９に示すように、上記判定処理回路１
０４は、強調切り換え回路４００と、第３ＬＵＴ４２０
とを備えて構成されている。

【０２７２】上記強調切り換え回路４００は、注目画素
Ｐ０（ｉ，ｊ）を中心とした５×５エリアにおいて、注
目画素Ｐ０の強調処理の要否を判別する回路である。具
体的には、強調切り換え回路４００は、Ｃ，Ｍ，Ｙそれ
ぞれに設けられた強調切り換え前処理回路４１１Ｃ，４
１１Ｍ，４１１Ｙと、２個のＡＮＤ回路４０７，４０９
と、ＯＲ回路４１０とを備えて構成されている。

【０２７３】上記強調切り換え前処理回路４１１Ｃ，４
１１Ｍ，４１１Ｙは、同一の構成を有するため、以下で
は強調切り換え前処理回路４１１Ｃを例として説明す
る。

【０２７４】上記強調切り換え前処理回路４１１Ｃは、
４個の減算器４０１〜４０４と、加算器４０５と、２個
の比較器４０６，４０８とを備えて構成されている。

【０２７５】上記減算器４０１は、シアンのテーブル別
の注目画素Ｐ０（ｉ，ｊ）を中心とした５×５エリアに
おいて、注目画素Ｐ０と画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）との
絶対差分値を演算し、信号Ｓ４０１として加算器４０５
へ出力する。同様に、減算器４０２，４０３，４０４
は、注目画素Ｐ０と画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ−２）、注目画
素Ｐ０と画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ＋２）、注目画素Ｐ０と画
素Ｐ（ｉ−２，ｊ＋２）との差分絶対値をそれぞれ演算
し、信号Ｓ４０２，Ｓ４０３，Ｓ４０４として加算器４
０５へそれぞれ出力する。

【０２７６】上記加算器４０５は、減算器４０１〜４０
４からの信号Ｓ４０１〜Ｓ４０４を入力として、これら
の総和を演算し、信号Ｓ４０５として比較器４０６へ出
力する。

【０２７７】上記比較器４０６は、注目画素Ｐ０を中心
とする差分絶対値の総和である信号Ｓ４０５を、閾値Ｔ
ＨＥＴと比較し、信号Ｓ４０５が閾値ＴＨＥＴよりも小
さい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、
強調切り換え前処理回路４１１Ｃの結果である信号Ｓ４
０６Ｃ（１ビット）としてＡＮＤ回路４０７へ出力す
る。なお、閾値ＴＨＥＴは、１０から５０の範囲の値が
望ましく、最適値は１５（以上すべて１０進表記）であ
る。

【０２７８】また、上記比較器４０８は、注目画素Ｐ０
を閾値である０と比較して、注目画素Ｐ０の方が小さい
場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、強調
切り換え前処理回路４１１Ｃの結果である信号Ｓ４０８
Ｃ（１ビット）としてＡＮＤ回路４０９へ出力する。

【０２７９】このように、Ｃ，Ｍ，Ｙごとに設けられた
強調切り換え前処理回路４１１Ｃ，４１１Ｍ，４１１Ｙ
からは、それぞれ２つの信号が出力される。すなわち、
信号Ｓ４０６Ｃ，Ｓ４０６Ｍ，Ｓ４０６Ｙが、ＡＮＤ回
路４０７へ出力される。また、信号Ｓ４０８Ｃ，Ｓ４０
８Ｍ，Ｓ４０８Ｙが、ＡＮＤ回路４０９へ出力される。

【０２８０】つづいて、上記ＡＮＤ回路４０７は、入力
された信号Ｓ４０６Ｃ，Ｓ４０６Ｍ，Ｓ４０６Ｙの論理
積を演算し、信号Ｓ４０７（１ビット）としてＯＲ回路
４１０へ出力する。

【０２８１】一方、上記ＡＮＤ回路４０９は、入力され
た信号Ｓ４０８Ｃ，Ｓ４０８Ｍ，Ｓ４０８Ｙの論理積を
演算し、信号Ｓ４０９（１ビット）としてＯＲ回路４１
０へ出力する。

【０２８２】上記ＯＲ回路４１０は、ＡＮＤ回路４０
７，４０９から入力された信号Ｓ４０７，Ｓ４０９の論
理和を演算し、強調切り換え回路４００の結果である強
調切り換え信号Ｓ４００として第３ＬＵＴ４２０へ出力
する。

【０２８３】上記第３ＬＵＴ４２０は、強調切り換え回
路４００からの強調切り換え信号Ｓ４００と、エッジ判
別回路１０３（図１８）からのエッジ検出信号Ｓ１３４
およびエッジ判別信号Ｓ１３６とを入力として、これら
の組み合わせて応じた値（２ビットの「００」，「０
１」，「１０」）を、ＲＡＭなどにあらかじめ設定記憶
された数値表より抽出し、エッジ判別結果ＥＤＧＥとし
て色判定回路１０２へ出力する。なお、エッジ判別結果
ＥＤＧＥは、「０１」のとき「エッジ領域（強調処理が
必要）」を意味し、「１０」のとき「エッジ領域（強調
処理は不要）」を意味し、「００」のとき「エッジ領域
以外の領域」を意味する。

【０２８４】以上のように、本実施の形態にかかる画像
処理装置は、原稿を走査して得られるＣ，Ｍ，Ｙそれぞ
れの多値画像データから、画像上における各画素が属し
ている領域が黒文字領域であるか否かを判別する際に、
判別を行おうとする注目画素と、注目画素の周囲に位置
する複数の近傍画素とを含む特定領域内の全画像データ
に基づいて、注目画素が属している領域の特性を示す特
徴量を抽出し、各特徴量に基づいて上記注目画素の属し
ている領域の判別を行う。

【０２８５】これにより、上記画像処理装置は、ＣＣＤ
センサ等により原稿を走査して得られたＣ，Ｍ，Ｙそれ
ぞれの多値画像データに対し、注目画素と隣接した近傍
画素からなる特定領域から特徴量を識別信号として出力
し、その結果に基づいて画像上における上記注目画素が
属している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質
化が達成できる。

【０２８６】また、上記画像処理装置は、原稿を走査し
て得られるＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データから、
画像上における各画素が黒か否かを判別する色判定回路
を備えている。

【０２８７】これにより、上記画像処理装置は、入力さ
れたＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データに対し、色判
定回路において画像上における注目画素が黒か否かを判
別し、黒エリアとして最適な画像処理が可能となり、さ
らなる高画質化が達成できる。

【０２８８】また、上記画像処理装置は、原稿を走査し
て得られるＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データから、
画像上における各画素が属する領域が黒文字エッジ領域
（黒文字、黒線画等のエッジ部）に属するか否かを判別
するエッジ判別回路を備えている。

【０２８９】これにより、上記画像処理装置は、入力さ
れたＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データに対し、エッ
ジ判別回路において画像上における注目画素が黒文字エ
ッジ領域に属するか否かを判別し、黒文字、黒線画等の
エッジ部として最適な画像処理が可能となり、さらなる
高画質化が達成できる。

【０２９０】また、上記画像処理装置は、上記色判定回
路が、Ｃ，Ｍ，Ｙ各画像データにおける注目画素を中心
とした特定領域内において全画素中の濃度レベルの最大
値、最小値および最大濃度差を求める各算出回路と、特
定領域内の全画素中の濃度レベルの平均値を求める濃度
平均値算出回路と、特定領域内の主走査方向に隣接する
画素間の濃度レベル差の絶対値の総和と副走査方向に隣
接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和との和を求
める濃度差総和算出回路の結果より注目画素が属してい
る領域の色特徴量を抽出する色特徴量抽出回路とを備
え、色特徴量より色判定結果を求める。これにより、上
記画像処理装置は、さらに黒色識別精度の向上が可能で
ある。

【０２９１】また、上記画像処理装置は、上記色特徴量
抽出回路より求められた結果に対し、所定の閾値で注目
画素の色判別結果を出力する色検出回路を備えている。
これにより、上記画像処理装置は、より一層高精度な黒
色判定が可能である。

【０２９２】また、上記画像処理装置は、上記エッジ判
別回路が、Ｃ，Ｍ，Ｙ各画像データにおける特定領域内
の各画素に対しフィルタをたたみ込むことによってエッ
ジ検出を行うエッジ検出回路と、注目画素を中心とした
一あるいは複数の特定領域内の全画素中の濃度レベルの
最大値、最小値およびそれらの比較差分値を求める各算
出回路と、特定領域内の全画素中の濃度レベルの平均値
と各画像データとから標準偏差を求める標準偏差算出回
路と、二値化回路により求められた閾値からエッジ判別
結果を求めるエッジ判別回路を備えている。

【０２９３】これにより、上記画像処理装置は、各算出
結果および上記の色判定結果より、黒文字エッジ判別結
果を求めることができる。それゆえ、高精度な黒文字エ
ッジ部の抽出ができ、黒文字エッジエリアとして最適な
画像処理が可能となり、さらなる高画質化が達成でき
る。

【０２９４】また、上記画像処理装置は、上記二値化回
路において、注目画素を中心とした１ないし複数の特定
領域内の画素の値を所定の閾値で二値化し、主走査、副
走査の各ラインごとに二値信号の反転回数を求める反転
数算出回路を備えている。これにより、上記画像処理装
置は、より一層高精度なエッジ部検出を行うことができ
る。

【０２９５】また、上記画像処理装置は、上記二値化回
路において、二値化後の白画素数の最大値を求める最大
白画素数算出回路と、二値化後の黒画素数の最大値を求
める最大黒画素数算出回路とを備えている。これによ
り、上記画像処理装置は、エッジ部の誤認識を防ぐなど
検出精度の向上を図ることが可能である。

【０２９６】〔実施の形態３〕なお、前記の実施の形態
１，２は本発明の範囲を限定するものではなく、本発明
の範囲内で種々の変更が可能であり、例えば、以下のよ
うに構成することができる。

【０２９７】本発明は、複数の機器（例えばホストコン
ピュータ，インタフェース機器，リーダ，プリンタな
ど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器
からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置な
ど）に適用してもよい。

【０２９８】また、本発明の目的は、前述した実施の形
態１，２の機能を実現するソフトウェアのプログラムコ
ードをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体
を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムある
いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記
憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行する
ことによっても、達成可能である。この場合、記憶媒体
から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の
形態の機能を実現することになり、そのプログラムコー
ドを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、
例えば、フロッピディスク，ハードディスク，磁気テー
プ，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，ＭＤ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭ，ＲＡＭ
などを用いることができる。

【０２９９】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施の形態の機
能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指
示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳなどが
実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって
前述した実施の形態の機能１，２が実現される場合も含
まれる。

【０３００】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施の形態１，２の機能が実現
される場合も含まれる。

【０３０１】

【発明の効果】請求項１の発明の画像処理装置は、以上
のように、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該
注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃
度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該
注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分
絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃
度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを
求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるい
は極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出手
段を備えている構成である。

【０３０２】それゆえ、注目画素の濃度値が極大値ある
いは極小値であるか否かを判定することができる。よっ
て、画像上の注目画素が属している領域が文字領域、網
点領域、写真領域の何れであるのかを、高精度に判別す
ることができるという効果を奏する。したがって、画像
上における注目画素が属している領域に最適な画像処理
が可能となり、高画質化を達成することができるという
効果を奏する。

【０３０３】請求項２の発明の画像処理装置は、以上の
ように、請求項１の構成に加えて、上記極大・極小画素
算出手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の
極大値あるいは極小値を有する注目画素から、上記濃度
平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下の濃度値
を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方向に連続
する画素数の最大値であるランレングスと、該ランレン
グスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値の総和で
ある繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情報検出手
段を備えている構成である。

【０３０４】それゆえ、請求項１の構成による効果に加
えて、画像上の注目画素が属している領域が網点領域で
あるのか、連続した点や線などの網点以外の領域である
のかを、高精度に判別できるという効果を奏する。した
がって、画像上における注目画素が属している領域に最
適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を達成する
ことができるという効果を奏する。

【０３０５】請求項３の発明の画像処理装置は、以上の
ように、請求項２の構成に加えて、上記の極大・極小画
素算出手段および極大・極小画素周辺情報検出手段によ
って得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるい
は極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度
に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出す
る画素重み切換信号算出手段と、該画素重み切換信号に
基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算
出エリア内でカウントすることにより、画像データの網
点の周期性を検出する周期性算出手段とを備えている構
成である。

【０３０６】それゆえ、請求項２の構成による効果に加
えて、画像データの文字、網点、写真領域を判別するこ
とができるとともに、周期性を抽出することができる。
よって、画像上の注目画素が属している領域が網点領域
であるのかを、高精度に判別できるという効果を奏す
る。したがって、画像上における注目画素が属している
領域に最適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を
達成することができるという効果を奏する。

【０３０７】請求項４の発明の画像処理方法は、以上の
ように、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注
目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃度
値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該注
目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分絶
対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃度
値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを求
めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるいは
極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出工程
と、上記極大・極小画素算出工程によって得られた、上
記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する
注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上ある
いは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あ
るいは副走査方向に連続する画素数の最大値であるラン
レングスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素
との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・
極小画素周辺情報検出工程と、上記の極大・極小画素算
出工程および極大・極小画素周辺情報検出工程によって
得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極
小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度に基
づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出すると
ともに、該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるい
は基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカウントす
ることによって、画像データの網点の周期性を検出する
周期性算出工程とを有する構成である。

【０３０８】それゆえ、画像上の注目画素が属している
領域が文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのか
を、高精度に判別できるという効果を奏する。したがっ
て、画像上における注目画素が属している領域に最適な
画像処理が可能となり、高画質化を達成することができ
るという効果を奏する。また、画像領域の判別に利用す
るパラメー夕を画像データに応じて選択することができ
るため、様々な画像データに対して効率よく高速に文
字、網点、写真領域を判別することができるという効果
を奏する。

【０３０９】請求項５の発明の画像処理装置は、以上の
ように、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注
目画素の近傍の画素とからなる第一エリア内の画素につ
いて、黒色の部分を検出する色検出手段と、該第一エリ
ア内の画素について、黒色および黒色以外の色の画素数
をそれぞれカウントするカウント手段と、該注目画素で
色が急激に変化するか否かを検出するエッジ判別手段と
を備えるとともに、これら色検出手段、カウント手段、
およびエッジ判別手段の出力結果に基づいて、該注目画
素が黒文字領域と線画領域との何れに属しているかを検
出する黒色検出手段を備えている構成である。

【０３１０】それゆえ、画像データの画素が属している
領域に対して、黒文字領域と線画領域との判別を高精度
に行うことができるという効果を奏する。したがって、
画像上における注目画素が属している領域に最適な画像
処理が可能となり、高画質化が達成できるという効果を
奏する。

【０３１１】請求項６の発明の画像処理装置は、以上の
ように、請求項５の構成に加えて、上記第一エリア内の
画像データに基づいて、該第一エリアの特性を示す特徴
量を抽出する色特徴量抽出手段を備えるとともに、該色
特徴量抽出手段の出力結果に基づいて、上記の色検出手
段およびカウント手段が処理を行う構成である。

【０３１２】それゆえ、請求項５の構成による効果に加
えて、画像上における注目画素が属している領域に最適
な画像処理が可能となり、高画質化が達成できるという
効果を奏する。

【０３１３】請求項７の発明の画像処理装置は、以上の
ように、請求項６の構成に加えて、上記色特徴量抽出手
段は、上記第一エリア内の画素の濃度レベルについて、
最大値を求める最大値算出手段と、最小値を求める最小
値算出手段と、最大濃度差を求める最大濃度差算出手段
と、平均値を求める濃度平均値算出手段と、主走査方向
に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和と副走
査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和
との和を求める濃度差総和算出手段とを備えている構成
である。

【０３１４】そえゆえ、請求項６の構成による効果に加
えて、色特徴量の算出が容易であるとともに、黒色識別
精度をさらに向上させることが可能であるという効果を
奏する。

【０３１５】請求項８の発明の画像処理装置は、以上の
ように、請求項７の構成に加えて、上記エッジ判別手段
は、上記第一エリア内の画素に対して、エッジ抽出のた
めのマスクフィルタをたたみ込むことによって、上記注
目画素のエッジ検出を行うエッジ検出手段を備えている
構成である。

【０３１６】それゆえ、請求項７の構成による効果に加
えて、高精度な黒文字エッジ部の抽出ができ、黒文字エ
ッジ部として最適な画像処理が可能となり、さらなる高
画質化が達成できるという効果を奏する。

【０３１７】請求項９の発明の画像処理装置は、以上の
ように、請求項８の構成に加えて、上記エッジ判別手段
は、上記第一エリアを包含する第二エリア内の画素を濃
度レベルの所定の閾値によって二値化し、二値化された
画素の主走査方向および副走査方向のラインごとの反転
回数に基づいて、主エッジ閾値選択信号を生成するエッ
ジ閾値選択手段と、該第一エリアおよび第二エリアにつ
いて、包含される画素の濃度レベルの最大値、最小値、
最大濃度差を求めるとともに、該第一エリアの画素の濃
度レベルの標準偏差を求め、これらの結果と該主エッジ
閾値選択信号とに基づいて、上記エッジ検出手段のエッ
ジ検出結果を検証するエッジ判別信号を生成するエッジ
特徴量抽出手段とを備えている構成である。

【０３１８】それゆえ、請求項８の構成による効果に加
えて、エッジ検出手段によって求めたエッジ検出結果
を、エッジ判別信号により検証することができるため、
エッジ部の誤認識を防止して、検出精度の向上を図るこ
とが可能であるという効果を奏する。

【０３１９】したがって、高精度な黒文字エッジ部の抽
出が可能となり、黒文字エッジ部に対して最適な画像処
理を行うことができるため、さらなる高画質化が達成で
きるという効果を奏する。

【０３２０】請求項１０の発明の画像処理方法は、以上
のように、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該
注目画素の近傍の画素とからなる第一エリア内の画素に
ついて、黒色の部分を検出する色検出工程と、該第一エ
リア内の画素について、黒色および黒色以外の色の画素
数をそれぞれカウントするカウント工程と、該注目画素
で色が急激に変化するか否かを検出するエッジ判別工程
とを有するとともに、上記の色検出工程、カウント工
程、およびエッジ判別工程の出力結果に基づいて、上記
注目画素が黒文字領域と線画領域との何れに属している
かを検出する黒色検出工程を有する構成である。

【０３２１】それゆえ、画像データの画素が属している
領域に対して、黒文字領域と線画領域との判別を高精度
に行うことができるという効果を奏する。したがって、
画像上における注目画素が属している領域に最適な画像
処理が可能となり、高画質化が達成できるという効果を
奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】図６に示す画像処理装置に備えられる第一画像
領域判別回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図２】図１に示す第一画像領域判別回路の第一検査回
路の構成の概略を示すブロック図であり、図２（ａ），
（ｂ），（ｃ）はそれぞれシアン，マゼンタ，イエロー
に対応する。

【図３】図１に示す第一画像領域判別回路の第二検査回
路の構成の概略を示すブロック図であり、図３（ａ），
（ｂ），（ｃ）はそれぞれシアン，マゼンタ，イエロー
に対応する。

【図４】図１に示す第一画像領域判別回路の特徴量抽出
回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図５】図１に示す第一画像領域判別回路の補正回路の
構成の概略を示すブロック図である。

【図６】本発明の実施の形態にかかる画像処理装置の構
成の概略を示すブロック図である。

【図７】図１に示す第一画像領域判別回路で用いられる
特定領域範囲を示す説明図である。

【図８】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる極
大・極小画素検出に用いられるマトリクスであり、
（ａ）は３×３マトリクス、（ｂ）は５×５マトリクス
を示す説明図である。

【図９】図９（ａ）から（ｇ）は、図１に示す第一画像
領域判別回路で行われるランレングス検出における主・
副走査方向のランレングスの長さおよび方向を示す説明
図である。

【図１０】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる
重み割合設定におけるプレーンごとの画素重み振り分け
を示す説明図である。

【図１１】図１に示す第一画像領域判別回路で用いられ
る特徴量の算出エリアを示す説明図である。

【図１２】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる
周期性検出に用いられる算出エリアを示す説明図であ
る。

【図１３】図１３（ａ）および（ｂ）は、図１に示す第
一画像領域判別回路で行われる他の周期性検出に用いら
れる算出エリアを示す説明図である。

【図１４】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる
周期性検出に用いられるパラメータＲＪの算出方法を示
す説明図である。

【図１５】図１５（ａ）および（ｂ）は、図１に示す第
一画像領域判別回路で行われる周期性検出に用いられる
パラメータＲＪの算出エリアを示す説明図である。

【図１６】図１６（ａ）から（ｃ）は、図１に示す第一
画像領域判別回路で行われる網点ブロック補正に用いら
れる特徴量の算出エリアを示す説明図である。

【図１７】図１７（ａ）から（ｃ）は、図１に示す第一
画像領域判別回路で行われる網点ブロック補正に用いら
れる特徴量の他の算出エリアを示す説明図である。

【図１８】図６に示す画像処理装置に備えられる第二画
像領域判別回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図１９】図１８に示す第二画像領域判別回路の色判定
回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図２０】図１９に示す色判定回路の第一色検出回路の
構成の概略を示すブロック図である。

【図２１】図１９に示す色判定回路の第二色検出回路の
構成の概略を示すブロック図である。

【図２２】図１９に示す色判定回路の黒色検出回路の構
成の概略を示すブロック図である。

【図２３】図１８に示す第二画像領域判別回路のエッジ
判別回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図２４】図２３に示すエッジ判別回路の第一エッジ検
出回路および第一ＬＵＴの構成の概略を示すブロック図
である。

【図２５】図２３に示すエッジ判別回路の第二エッジ検
出回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図２６】図２３に示すエッジ判別回路のエッジ特徴量
抽出回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図２７】図２６に示すエッジ特徴量抽出回路のエッジ
判定回路に設けられる選択回路の構成の概略を示すブロ
ック図である。

【図２８】図２３に示すエッジ判別回路の第一エッジ閾
値選択回路および第二エッジ閾値選択回路の構成の概略
を示すブロック図である。

【図２９】図１８に示す第二画像領域判別回路の判定処
理回路の構成の概略を示すブロック図である。

【図３０】（ａ）は図２５に示す第二エッジ検出回路の
処理範囲である十字型領域の説明図であり、（ｂ）は図
２４に示す第一エッジ検出回路におけるマスクフィルタ
のたたみ込みを示す説明図である。

【図３１】（ａ）は図２４に示す第一エッジ検出回路で
用いられるマスクフィルタの説明図であり、（ｂ）は図
２５に示す第二エッジ検出回路の処理範囲である十字型
領域の説明図である。

【図３２】図２４に示す第一エッジ検出回路で用いられ
るマスクフィルタのフィルタ係数の例であり、（ａ）〜
（ｄ）は、それぞれ０°方向，４５°方向，９０°方
向，１３５°方向のエッジ検出のためのマスクフィルタ
である。

【符号の説明】

１２（１２Ｃ，１２Ｍ，１２Ｙ） 極大・極小画素算出
回路（極大・極小画素算出手段、極大・極小画素算出工
程） １３（１３Ｃ，１３Ｍ，１３Ｙ） 極大・極小画素周辺
情報検出回路（極大・極小画素周辺情報検出手段、極大
・極小画素周辺情報検出工程） ２１（２１Ｃ，２１Ｍ，２１Ｙ）画素重み切換信号算出
回路（画素重み切換信号算出手段） ２３（２３Ｃ，２３Ｍ，２３Ｙ）第一周期性検出回路
（周期性算出手段、周期性算出工程） ２４（２４Ｃ，２４Ｍ，２４Ｙ）第二周期性検出回路
（周期性算出手段、周期性算出工程） ＡＶＥ（ＡＶＥＣ，ＡＶＥＭ，ＡＶＥＹ） 濃度平均値 Ｃ０〜Ｃ１５，Ｄ０〜Ｄ３，Ｅ０〜Ｅ２ エリア（算出
エリア） ＥＱ（ＥＱＣ，ＥＱＭ，ＥＱＹ） 濃度一致画素数 Ｐ，Ｐ０ 注目画素 Ｐｉｊ 周辺画素 ＰＢＵＳＹ（ＰＢＵＳＹＣ，ＰＢＵＳＹＭ，ＰＢＵＳＹ
Ｙ） 繁雑度 ＰＲＵＮ（ＰＲＵＮＣ，ＰＲＵＮＭ，ＰＲＵＮＹ） ラ
ンレングス ＰＳ（ＰＳＣ，ＰＳＭ，ＰＳＹ） 濃度差総和 ＷＳ（ＷＳＣ，ＷＳＭ，ＷＳＹ） 画素重み切換信号 １０３ エッジ判別回路（エッジ判別手段、エッジ判別
工程） １２１ 色特徴量抽出回路（色特徴量抽出手段） １２１ａ 最大値算出回路（最大値算出手段） １２１ｂ 最小値算出回路（最小値算出手段） １２１ｃ 最大濃度差算出回路（最大濃度差算出手段） １２１ｄ 濃度平均値算出回路（濃度平均値算出手段） １２１ｅ 濃度差総和算出回路（濃度差総和算出手段） １２２ 色検出回路（色検出手段、色検出工程） １２３ カウント回路（カウント手段、カウント工程） １２４ 黒色検出回路（黒色検出手段、黒色検出工程） １３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙ第一エッジ閾値選択回路
（エッジ閾値選択手段） １３５ 第二エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手
段） １３６ エッジ特徴量抽出回路（エッジ特徴量抽出手
段） Ｓ１３５ 主エッジ閾値選択信号 Ｓ１３６ エッジ判別信号 Ａ１ 第一エリア Ａ２ 第二エリア Ｃ，Ｍ，Ｙ 画像データ ＭＦ マスクフィルタ

フロントページの続き (72)発明者 雨貝 孝行 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 (72)発明者 小橋川 誠司 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 (72)発明者 大道 隆広 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 Ｆターム(参考） 5C077 LL20 MP02 MP05 MP06 MP07 MP08 PP27 PP33 PP38 PP43 PP45 PP46 PP47 PP48 PP61 PP68 PQ08 PQ17 PQ18 PQ20

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】色成分ごとの画像データ中の注目画素と、
   該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の
   濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、
   該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差
   分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ
   濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数と
   を求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値ある
   いは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出
   手段を備えていることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】上記極大・極小画素算出手段によって得ら
   れた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値
   を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値
   以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走
   査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値で
   あるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該
   注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出す
   る極大・極小画素周辺情報検出手段を備えていることを
   特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】上記の極大・極小画素算出手段および極大
   ・極小画素周辺情報検出手段によって得られた、上記特
   定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目
   画素のランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分
   ごとに画素重み切換信号を抽出する画素重み切換信号算
   出手段と、 該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値
   以下の画素を所定の算出エリア内でカウントすることに
   より、画像データの網点の周期性を検出する周期性算出
   手段とを備えていることを特徴とする請求項２記載の画
   像処理装置。
4. 【請求項４】色成分ごとの画像データ中の注目画素と、
   該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の
   濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、
   該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差
   分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ
   濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数と
   を求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値ある
   いは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出
   工程と、 上記極大・極小画素算出工程によって得られた、上記特
   定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目
   画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは
   基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あるい
   は副走査方向に連続する画素数の最大値であるランレン
   グスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素との
   差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・極小
   画素周辺情報検出工程と、 上記の極大・極小画素算出工程および極大・極小画素周
   辺情報検出工程によって得られた、上記特定領域内で濃
   度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素のランレ
   ングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重
   み切換信号を抽出するとともに、該画素重み切換信号に
   基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算
   出エリア内でカウントすることにより、画像データの網
   点の周期性を検出する周期性算出工程とを有することを
   特徴とする画像処理方法。
5. 【請求項５】色成分ごとの画像データ中の注目画素と、
   該注目画素の近傍の画素とからなる第一エリア内の画素
   について、黒色の部分を検出する色検出手段と、 該第一エリア内の画素について、黒色および黒色以外の
   色の画素数をそれぞれカウントするカウント手段と、 該注目画素で色が急激に変化するか否かを検出するエッ
   ジ判別手段とを備えるとともに、 これら色検出手段、カウント手段、およびエッジ判別手
   段の出力結果に基づいて、該注目画素が黒文字領域と線
   画領域との何れに属しているかを検出する黒色検出手段
   を備えていることを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】上記第一エリア内の画像データに基づい
   て、該第一エリアの特性を示す特徴量を抽出する色特徴
   量抽出手段を備えるとともに、 該色特徴量抽出手段の出力結果に基づいて、上記の色検
   出手段およびカウント手段が処理を行うことを特徴とす
   る請求項５記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】上記色特徴量抽出手段は、上記第一エリア
   内の画素の濃度レベルについて、最大値を求める最大値
   算出手段と、最小値を求める最小値算出手段と、最大濃
   度差を求める最大濃度差算出手段と、平均値を求める濃
   度平均値算出手段と、主走査方向に隣接する画素間の濃
   度レベル差の絶対値の総和と副走査方向に隣接する画素
   間の濃度レベル差の絶対値の総和との和を求める濃度差
   総和算出手段とを備えていることを特徴とする請求項６
   記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】上記エッジ判別手段は、上記第一エリア内
   の画素に対して、エッジ抽出のためのマスクフィルタを
   たたみ込むことによって、上記注目画素のエッジ検出を
   行うエッジ検出手段を備えていることを特徴とする請求
   項７記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】上記エッジ判別手段は、上記第一エリアを
   包含する第二エリア内の画素を濃度レベルの所定の閾値
   によって二値化し、二値化された画素の主走査方向およ
   び副走査方向のラインごとの反転回数に基づいて、主エ
   ッジ閾値選択信号を生成するエッジ閾値選択手段と、 該第一エリアおよび第二エリアについて、包含される画
   素の濃度レベルの最大値、最小値、最大濃度差を求める
   とともに、該第一エリアの画素の濃度レベルの標準偏差
   を求め、これらの結果と該主エッジ閾値選択信号とに基
   づいて、上記エッジ検出手段のエッジ検出結果を検証す
   るエッジ判別信号を生成するエッジ特徴量抽出手段とを
   備えていることを特徴とする請求項８記載の画像処理装
   置。
10. 【請求項１０】色成分ごとの画像データ中の注目画素
    と、該注目画素の近傍の画素とからなる第一エリア内の
    画素について、黒色の部分を検出する色検出工程と、 該第一エリア内の画素について、黒色および黒色以外の
    色の画素数をそれぞれカウントするカウント工程と、 該注目画素で色が急激に変化するか否かを検出するエッ
    ジ判別工程とを有するとともに、 上記の色検出工程、カウント工程、およびエッジ判別工
    程の出力結果に基づいて、上記注目画素が黒文字領域と
    線画領域との何れに属しているかを検出する黒色検出工
    程を有することを特徴とする画像処理方法