JP2006014094A - Image processing apparatus, image reading apparatus, image forming apparatus, color copying apparatus, image processing program, and recording medium - Google Patents
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Abstract
Translated fromJapaneseDescription
Translated fromJapanese本発明は、カラーデジタル複写機やカラープリンタ、ファクシミリなどの画像形成装置に利用される画像処理装置に関し、詳細には、Ｒ、Ｇ、Ｂ等の複数のイメージセンサで読み取った画像の位置ずれを補正する画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、カラー複写装置、画像処理プログラム及び記録媒体に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus used for an image forming apparatus such as a color digital copying machine, a color printer, or a facsimile, and more specifically, positional deviation of an image read by a plurality of image sensors such as R, G, and B. The present invention relates to an image processing apparatus to be corrected, an image reading apparatus, an image forming apparatus, a color copying apparatus, an image processing program, and a recording medium.
従来技術として、注目画素の隣の画素を含む画素の最大値を検出して、基準色に対して正規化を行い色ずれ補正を行い、基準色に正規化後、画素の値が揃う値の正規化前の信号に補正するものがある（例えば、特許文献１参照）。しかし、特許文献１記載の発明は、実施例から推測すると、最大値側（白）で正規化すると、白地上の色文字は彩度が下がる可能性があり、逆に濃い側（黒）で正規化すると黒字上の色文字で彩度の彩度が下がる可能性がある。よって、正規化するのがいいとは限らない。
また、平滑化される色信号の微分値を算出し、微分色信号を基準レベル値と比較し、エッジ部画像の展開幅を検出し、展開幅を用いて形状特徴を算出することにより、色ずれの補正処理を正確にするものやエッヂ部の形状により補正するものがある（例えば、特許文献２、３及び４参照）。しかし、特許文献２〜４記載の発明は、特徴を算出するために、広い領域を見てハード規模も大きくなってしまう。
また、シェーディング板付近に黒線を書き、黒線を基準に補正を行っているものがある（例えば、特許文献５参照）。しかし、特許文献５記載の発明は、基準線で行っているために過渡的振動に対応できないし、位置ずれに関する情報を記憶するメモリが必要になる。
また、副走査方向に基準の黒線に対して補正を行うものがある（例えば、特許文献６参照）。しかし、特許文献６記載の発明は、主走査に適用しようとすると、基準線で行っているために過渡的振動に対応できないし、位置ずれに関する情報を記憶するメモリが必要になる。
また、予め記憶している関数に基づいて補正するものがある（例えば、特許文献７参照）。しかし、特許文献７記載の発明は、記憶している関数は黒線なので色文字に関しては効果不明である。
また、目標濃度を決めて補正を行う発明もあるが、補正する際に、複数の仮想画素を算出してその中から目標濃度に内輪で近いものを選択する。複数の仮想画素を求めなければならない。
Also, by calculating the differential value of the color signal to be smoothed, comparing the differential color signal with the reference level value, detecting the developed width of the edge image, and calculating the shape feature using the developed width, There are ones that make the correction process of deviation accurate, and ones that make correction by the shape of the edge portion (see, for example,
In addition, there is one in which a black line is written near the shading plate and correction is performed based on the black line (see, for example, Patent Document 5). However, since the invention described in
In addition, there is one that corrects a reference black line in the sub-scanning direction (see, for example, Patent Document 6). However, when the invention described in
Some corrections are made based on functions stored in advance (see, for example, Patent Document 7). However, in the invention described in
In addition, there is an invention in which correction is performed by determining a target density, but when correcting, a plurality of virtual pixels are calculated, and one close to the target density is selected from among them. A plurality of virtual pixels must be obtained.
しかしながら、従来、複写機などに用いられるラインセンサを用いると、レンズの収差や取り付け精度により、ラインセンサの先端、中央、後端において主走査方向のＲＧＢ位置ずれが生じてしまう。さらに、機械振動で過渡的に副走査方向のＲＧＢ読み取り位置が生じてしまう。 However, when a line sensor conventionally used in a copying machine or the like is used, RGB position shifts in the main scanning direction occur at the front end, center, and rear end of the line sensor due to lens aberration and mounting accuracy. Further, the RGB reading position in the sub-scanning direction is generated transiently due to mechanical vibration.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、周辺濃度差と、仮想画素検出手段で、１ライン未満データと１ライン以上のデータの少なくとも４つ以上の仮想画素を算出して、画像データを補正することにより、位置ずれを補正する画像処理装置、ソフトウェア及びカラー複写装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and calculates at least four or more virtual pixels of data of less than one line and data of one or more lines by using a peripheral density difference and virtual pixel detection means to generate an image. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus, software, and a color copying apparatus that correct misalignment by correcting data.
一般にＧ信号に対して、ＲとＢの読み取りの小数点以下の仮想サンプリング点の画像の濃度を求め、ＲＧＢの最小の点を求める。しかし、黒文字は良好に処理できるが、緑などの色文字においては黒くなってしまう。そこで、本発明は、周辺画素の濃度差を参照して、周辺画素の濃度を上限として色文字が黒くならない（彩度低下しない）ようにすることを目的としている。 In general, with respect to the G signal, the density of an image at a virtual sampling point below the decimal point of R and B reading is obtained, and the minimum point of RGB is obtained. However, although black characters can be processed satisfactorily, color characters such as green become black. In view of the above, an object of the present invention is to refer to the density difference between peripheral pixels and prevent the color character from becoming black (saturation does not decrease) with the density of the peripheral pixels as an upper limit.
例えば、図１５（ａ）のように黒線があった時に、位置ずれなく読み取った場合、光学系の特性でエッヂが図１５（ｂ）の様になる。このデータがずれると図１５（ｃ）の様にＲＧＢデータがずれると、Ａの幅分のデータが黒にならず色となってしまう。この時は、基準色に対して他の色を近づけることにより、黒色に補正することができる。 For example, when there is a black line as shown in FIG. 15A and the reading is performed without positional deviation, the edge becomes as shown in FIG. 15B due to the characteristics of the optical system. If this data is shifted, if the RGB data is shifted as shown in FIG. 15C, the data corresponding to the width of A is not black but becomes a color. At this time, it can be corrected to black by bringing other colors closer to the reference color.
次に、図２８（ａ）のような緑の場合について説明する。この時も黒線と同様に、図２８（ｂ）のような特性となる。これがずれると図２８（ｃ）の様になる。この場合は、基準色に対して他の色を基準色に近づくように補正するとＡ部分は正しく補正されるが、他の部分のＢ，Ｃ，Ｄは、本来のＲＧＢデータの差が小さくなり、彩度の低下を招き全体的に黒っぽくなってしまう。３ラインＣＣＤで同一の場所、時間をずらして読み取るために過渡的な機械振動を受けると、ＲＧＢの読み取り位置がずれてしまう。そこで、本発明は、周辺濃度差と、仮想画素検出手段で、１ライン未満データと１ライン以上のデータの少なくとも４つ以上の仮想画素を算出して、画像データを補正することを目的とする。 Next, the case of green as shown in FIG. At this time, the characteristic is as shown in FIG. When this shifts, it becomes as shown in FIG. In this case, if the other color is corrected so as to approach the reference color with respect to the reference color, the A portion is corrected correctly, but the difference between the original RGB data becomes smaller in the other portions B, C, and D. , Resulting in a decrease in saturation and overall blackness. If the three-line CCD receives transient mechanical vibration to read at the same place and time, the RGB reading position is shifted. SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to correct image data by calculating at least four or more virtual pixels of data of less than one line and data of one line or more with a peripheral density difference and virtual pixel detection means. .
かかる目的を達成するために、請求項１記載の発明は、画像データのＲＧＢ入力手段と、Ｒ,Ｇ,Ｂの１色を基準として同一画素位置の基準色と基準色以外の色の濃度差を検出する濃度差検出手段と、濃度検出手段を周辺画素に対して行う周辺画素濃度検出手段と、基準画素と以外の２つ色に対して仮想的に位置をずらした画素を２つ以上算出する仮想画素算出手段と、仮想画素算出手段により、求めたデータすべてに対して、注目画素の基準色との濃度差を演算する注目画素濃度差検出手段と、上記注目画素濃度検出の結果と、周辺画素濃度検出手段の算出結果に基づいて仮想画素検出手段の結果のデータで画像データを補正する画像補正手段と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve such an object, the invention described in
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、画像補正手段は、注目画素と仮想演算手段の結果の間に、目標濃度差があるときに、目標濃度差に補正することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the image correction unit corrects the target density difference to a target density difference when there is a target density difference between the target pixel and the result of the virtual calculation unit. And
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、補正手段は、周辺画素のデータの差が多い所に対して補正を行うことを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the correction means performs correction for a place where there is a large difference in data of peripheral pixels.
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、補正方向は、主走査方向又は副走査方向であることを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the correction direction is a main scanning direction or a sub-scanning direction.
請求項５記載の発明は、請求項１記載の発明において、補正後の画像データを用いて、色文字エッヂ及び黒文字エッヂの色を判定すること特徴とする。 The invention described in
請求項６記載の発明は、請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成して画像処理装置に与えるカラースキャナと、を備えることを特徴とする。 The invention according to
請求項７記載の発明は、請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とする。 A seventh aspect of the invention includes the image processing apparatus according to any one of the first to fifth aspects, and a color printer that prints out output image data on paper.
請求項８記載の発明は、請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成して画像処理装置に与えるカラースキャナと、画像処理装置の出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とする。 The invention according to
請求項９記載の発明は、請求項８記載の発明において、外部からのプリント指示コマンドを解析してプリンタにて外部からの画像情報をプリントアウトするプリンタコントローラを更に備えることを特徴とする。 According to a ninth aspect of the invention, there is provided the printer according to the eighth aspect, further comprising a printer controller that analyzes a print instruction command from the outside and prints out image information from the outside by a printer.
請求項１０記載の発明は、画像データのＲＧＢ入力処理と、Ｒ,Ｇ,Ｂの１色を基準として同一画素位置の基準色と基準色以外の色の濃度差を検出する濃度差検出処理と、濃度検出処理を周辺画素に対して行う周辺画素濃度検出処理と、基準画素と以外の２つ色に対して仮想的に位置をずらした画素を２つ以上算出する仮想画素算出処理と、仮想画素算出処理により、求めたデータすべてに対して、注目画素の基準色との濃度差を演算する注目画素濃度差検出処理と、注目画素濃度検出の結果と、周辺画素濃度検出処理の算出結果に基づいて仮想画素検出処理の結果のデータで画像データを補正する画像補正処理と、をコンピュータに実行させる。 The invention described in
請求項１１記載の発明は、請求項１０記載の発明において、画像補正処理は、注目画素と仮想演算処理の結果の間に、目標濃度差があるときに、目標濃度差に補正することをコンピュータに実行させる。 The invention described in
請求項１２記載の発明は、請求項１０記載の発明において、補正処理は、周辺画素のデータの差が多い所に対して補正を行うことをコンピュータに実行させる。 According to a twelfth aspect of the present invention, in the invention according to the tenth aspect, the correction processing causes the computer to perform correction on a place where there is a large difference in data of peripheral pixels.
請求項１３記載の発明は、請求項１０記載の発明において、補正方向は、主走査方向又は副走査方向であること特徴とする。 According to a thirteenth aspect of the present invention, in the tenth aspect, the correction direction is a main scanning direction or a sub-scanning direction.
請求項１４記載の発明は、請求項１０記載の発明において、補正後の画像データを用いて、色文字エッヂ及び黒文字エッヂの色を判定することをコンピュータに実行させる。 According to a fourteenth aspect of the present invention, in the tenth aspect of the invention, the computer is caused to determine the color of the color character edge and the black character edge using the corrected image data.
請求項１５記載の発明は、請求項１０〜１４のいずれか１項に記載の画像処理プログラムを記録している。 The invention according to
本発明によれば、画像データのＲＧＢ入力手段と、Ｒ,Ｇ,Ｂの１色を基準として同一画素位置の基準色と基準色以外の色の濃度差を検出する濃度差検出手段と、濃度検出手段を周辺画素に対して行う周辺画素濃度検出手段と、基準画素と以外の２つ色に対して仮想的に位置をずらした画素を２つ以上算出する仮想画素算出手段と、仮想画素算出手段により、求めたデータすべてに対して、注目画素の基準色との濃度差を演算する注目画素濃度差検出手段と、上記注目画素濃度検出の結果と、周辺画素濃度検出手段の算出結果に基づいて仮想画素検出手段の結果のデータで画像データを補正する画像補正手段と、を用いて、画像データを補正することにより、少ない仮想画素算出手段で画像データの位置ずれに対して補正を行うことができる。 According to the present invention, RGB input means for image data, density difference detection means for detecting a density difference between a reference color at the same pixel position and a color other than the reference color with reference to one of R, G, and B, and density Peripheral pixel density detection means for performing detection on the peripheral pixels, virtual pixel calculation means for calculating two or more pixels whose positions are virtually shifted with respect to two colors other than the reference pixel, and virtual pixel calculation Based on the pixel-of-interest density difference detection means for calculating the density difference of the target pixel with respect to the reference color of all the obtained data by the means, the result of the target pixel density detection, and the calculation result of the peripheral pixel density detection means And correcting the image data with the result data of the virtual pixel detection means, and correcting the image data with a small number of virtual pixel calculation means by correcting the image data. Can do.
以下、本発明を実施するための最良の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。 The best mode for carrying out the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.
本発明の一実施例である画像処理装置の機構の概要を図１に示す。この実施例は、デジタルフルカラー複写機である。カラー画像読み取り装置（以下、スキャナという）２００は、コンタクトガラス２０２上の原稿１８０の画像を照明ランプ２０５、ミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなど、およびレンズ２０６を介してカラーセンサ２０７に結像して、原稿のカラー画像情報を、例えば、ブルー（以下、Ｂという）、グリーン（以下、Ｇという）およびレッド（以下、Ｒという）の色分解光毎に読み取り、電気的な画像信号に変換する。カラーセンサ２０７は、この例では、３ラインＣＣＤセンサで構成されており、Ｂ、Ｇ、Ｒの画像を色ごとに読み取る。スキャナ２００で得たＢ、Ｇ、Ｒの色分解画像信号強度レベルをもとにして、図示省略された画像処理ユニットにて色変換処理を行い、ブラック（以下、Ｂｋという）、シアン（以下、Ｃという）、マゼンダ（以下、Ｍという）およびイエロー（以下、Ｙという）の記録色情報を含むカラー画像データを得る。 An outline of the mechanism of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention is shown in FIG. This embodiment is a digital full-color copying machine. A color image reading apparatus (hereinafter referred to as a scanner) 200 forms an image of a
このカラー画像データを用い、次に述べるカラー画像記録装置（以下、カラープリンタという）４００によって、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙの画像を中間転写ベルト上に重ね形成し、そして転写紙に転写する。スキャナ２００は、カラープリンタ４００の動作とタイミングをとったスキャナースタート信号を受けて、照明ランプ２０５やミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなどからなる照明・ミラー光学系が左矢印方向へ原稿走査し、１回走査毎に１色の画像データを得る。そして、その都度、カラープリンタ４００で順次、顕像化しつつ、これらを中間転写ベルト上に重ね合わせて、４色のフルカラー画像を形成する。 Using this color image data, Bk, C, M, and Y images are formed on an intermediate transfer belt by a color image recording apparatus (hereinafter referred to as a color printer) 400 described below, and transferred onto transfer paper. The
カラープリンタ４００の、露光手段としての書き込み光学ユニット４０１は、スキャナ２００からのカラー画像データを光信号に変換して、原稿画像に対応した光書き込みを行い、感光体ドラム４１４に静電潜像を形成する。光書き込み光学ユニット４０１は、レーザ発光器４４１、これを発光駆動する発光駆動制御部（図示省略）、ポリゴンミラー４４３、これを回転駆動する回転用モータ４４４、ｆθレンズ４４２、反射ミラー４４６などで構成されている。感光体ドラム４１４は、矢印で示す如く反時計廻りの向きに回転するが、その周りには、感光体クリーニングユニット４２１、除電ランプ４１４Ｍ、帯電器４１９、感光体ドラム上の潜像電位を検知する電位センサ４１４Ｄ、リボルバー現像装置４２０の選択された現像器、現像濃度パターン検知器４１４Ｐ、中間転写ベルト４１５などが配置されている。 A writing
リボルバー現像装置４２０は、ＢＫ現像器４２０Ｋ、Ｃ現像器４２０Ｃ、Ｍ現像器４２０Ｍ、Ｙ現像器４２０Ｙと、各現像器を矢印で示す如く反時計回りの向きに回転させる、リボルバー回転駆動部（図示省略）などからなる。これら各現像器は、静電潜像を顕像化するために、現像剤の穂を感光体ドラム４１４の表面に接触させて回転する現像スリーブ４２０ＫＳ、４２０ＣＳ、４２０ＭＳ、４２０ＹＳと、現像剤を組み上げ・撹拌するために回転する現像パドルなどで構成されている。待機状態では、リボルバー現像装置４２０はＢＫ現像器４２０で現像を行う位置にセットされており、コピー動作が開始されると、スキャナ２００で所定のタイミングからＢＫ画像データの読み取りがスタートし、この画像データに基づき、レーザ光による光書き込み・潜像形成が始まる。以下、Ｂｋ画像データによる静電潜像をＢｋ潜像という。Ｃ、Ｍ、Ｙの各画像データについても同じ。このＢｋ潜像の先端部から現像可能とすべく、Ｂｋ現像器４２０Ｋの現像位置に潜像先端部が到達する前に、現像スリーブ４２０ＫＳを回転開始して、Ｂｋ潜像をＢｋトナーで現像する。そして、以後、Ｂｋ潜像領域の現像動作を続けるが、潜像後端部がＢｋ潜像位置を通過した時点で、速やかに、Ｂｋ現像器４２０Ｋによる現像位置から次の色の現像器による現像位置まで、リボルバー現像装置４２０を駆動して回動させる。この回動動作は、少なくとも、次の画像データによる潜像先端部が到達する前に完了させる。 The
像の形成サイクルが開始されると、感光体ドラム４１４は矢印で示すように反時計回りの向きに回動し、中間転写ベルト４１５は図示しない駆動モータにより、時計回りの向きに回動する。中間転写ベルト４１５の回動に伴って、ＢＫトナー像形成、Ｃトナー像形成、Ｍトナー像形成およびＹトナー像形成が順次行われ、最終的に、ＢＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順に中間転写ベルト４１５上に重ねてトナー像が形成される。ＢＫ像の形成は、以下のようにして行われる。すなわち、帯電器４１９がコロナ放電によって、感光体ドラム４１４を負電荷で約−７００Ｖに一様に帯電する。つづいて、レーザダイオード４４１は、Ｂｋ信号に基づいてラスタ露光を行う。このようにラスタ像が露光されたとき、当初、一様に荷電された感光体ドラム４１４の露光された部分については、露光光量に比例する電荷が消失し、静電潜像が形成される。リボルバー現像装置４２０内のトナーは、フェライトキャリアとの撹拌によって負極性に帯電され、また、本現像装置のＢＫ現像スリーブ４２０ＫＳは、感光体ドラム４１４の金属基体層に対して図示しない電源回路によって、負の直流電位と交流とが重畳された電位にバイアスされている。この結果、感光体ドラム４１４の電荷が残っている部分には、トナーが付着せず、電荷のない部分、つまり、露光された部分にはＢｋトナーが吸着され、潜像と相似なＢｋ可視像が形成される。中間転写ベルト４１５は、駆動ローラ４１５Ｄ、転写対向ローラ４１５Ｔ、クリーニング対向ローラ４１５Ｃおよび従動ローラ群に張架されており、図示しない駆動モータにより回動駆動される。さて、感光体ドラム４１４上に形成したＢｋトナー像は、感光体と接触状態で等速駆動している中間転写ベルト４１５の表面に、ベルト転写コロナ放電器（以下、ベルト転写部という。）４１６によって転写される。以下、感光体ドラム４１４から中間転写ベルト４１５へのトナー像転写を、ベルト転写と称する。感光体ドラム４１４上の若干の未転写残留トナーは、感光体ドラム４１４の再使用に備えて、感光体クリーニングユニット４２１で清掃される。ここで回収されたトナーは、回収パイプを経由して図示しない排トナータンクに蓄えられる。 When the image forming cycle is started, the
なお、中間転写ベルト４１５には、感光体ドラム４１４に順次形成する、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙのトナー像を、同一面に順次、位置合わせして、４色重ねのベルト転写画像を形成し、その後、転写紙にコロナ放電転写器にて一括転写を行う。ところで、感光体ドラム４１４側では、ＢＫ画像の形成工程のつぎに、Ｃ画像の形成工程に進むが、所定のタイミングから、スキャナ２００によるＣ画像データの読み取りが始まり、その画像データによるレーザ光書き込みで、Ｃ潜像の形成を行う。Ｃ現像器４２０Ｃは、その現像位置に対して、先のＢｋ潜像後端部が通過した後で、かつ、Ｃ潜像先端が到達する前に、リボルバー現像装置の回転動作を行い、Ｃ潜像をＣトナーで現像する。以降、Ｃ潜像領域の現像をつづけるが、潜像後端部が通過した時点で、先のＢｋ現像器の場合と同様にリボルバー現像装置４２０を駆動して、Ｃ現像器４２０Ｃを送り出し、つぎのＭ現像器４２０Ｍを現像位置に位置させる。この動作もやはり、つぎのＭ潜像先端部が現像部に到達する前に行う。なお、ＭおよびＹの各像の形成工程については、それぞれの画像データの読み取り、潜像形成、現像の動作が、上述のＢｋ像や、Ｃ像の工程に準ずるので、説明は省略する。 The
ベルトクリーニング装置４１５Ｕは、入口シール、ゴムブレード、排出コイルおよび、これら入口シールやゴムブレードの接離機構により構成される。１色目のＢｋ画像をベルト転写した後の、２、３、４色目を、画像をベルト転写している間は、ブレード接離機構によって、中間転写ベルト面から入口シール、ゴムブレードなどは離間させておく。 The
紙転写コロナ放電器（以下、紙転写器という。）４１７は、中間転写ベルト４１５上の重ねトナー像を転写紙に転写するべく、コロナ放電方式にて、ＡＣ＋ＤＣまたは、ＤＣ成分を転写紙および中間転写ベルトに印加するものである。 A paper transfer corona discharger (hereinafter referred to as a paper transfer unit) 417 is a corona discharge method for transferring the superimposed toner image on the
給紙バンク内の転写紙カセット４８２には、各種サイズの転写紙が収納されており、指定されたサイズの用紙を収納しているカセットから、給紙コロ４８３によってレジストローラ対４１８Ｒ方向に給紙・搬送される。なお、符号４１２Ｂ２は、ＯＨＰ用紙や厚紙などを手差しするための給紙トレイを示している。像形成が開始される時期に、転写紙は前記いずれかの給紙トレイから給送され、レジストローラ対４１８Ｒのニップ部にて待機している。そして、紙転写器４１７に中間転写ベルト４１５上のトナー像の先端がさしかかるときに、ちょうど転写紙先端がこの像の先端に一致する如くにレジストローラ対４１８Ｒが駆動され、紙と像との合わせが行われる。このようにして、転写紙が中間転写ベルト上の色重ね像と重ねられて、正電位につながれた紙転写器４１７の上を通過する。このとき、コロナ放電電流で転写紙が正電荷で荷電され、トナー画像の殆どが転写紙上に転写される。つづいて、紙転写器４１７の左側に配置した図示しない除電ブラシによる分離除電器を通過するときに、転写紙は除電され、中間転写ベルト４１５から剥離されて紙搬送ベルト４２２に移る。中間転写ベルト面から４色重ねトナー像を一括転写された転写紙は、紙搬送ベルト４２２で定着器４２３に搬送され、所定温度にコントロールされた定着ローラ４２３Ａと加圧ローラ４２３Ｂのニップ部でトナー像を溶融定着され、排出ロール対４２４で本体外に送り出され、図示省略のコピートレイに表向きにスタックされる。 The
なお、ベルト転写後の感光体ドラム４１４は、ブラシローラ、ゴムブレードなどからなる感光体クリーニングユニット４２１で表面をクリーニングされ、また、除電ランプ４１４Ｍで均一除電される。また、転写紙にトナー像を転写した後の中間転写ベルト４１５は、再び、クリーニングユニット４１５Ｕのブレード接離機構でブレードを押圧して表面をクリーニングする。リピートコピーの場合には、スキャナの動作および感光体への画像形成は、１枚目の４色目画像工程にひきつづき、所定のタイミングで２枚目の１色目画像工程に進む。中間転写ベルト４１５の方は、１枚目の４色重ね画像の転写紙への一括転写工程にひきつづき、表面をベルトクリーニング装置でクリーニングされた領域に、２枚目のＢｋトナー像がベルト転写されるようにする。その後は、１枚目と同様動作になる。 The surface of the
図１に示すカラー複写機は、パーソナルコンピュータ等のホストから、ＬＡＮ又はパラレルＩ／Ｆを通じてプリントデ−タが与えられるとそれをカラープリンタ４００でプリントアウト（画像出力）でき、しかもスキャナ２００で読み取った画像データを遠隔のフアクシミリに送信し、受信する画像データもプリントアウトできる複合機能つきのカラー複写機である。この複写機は、構内交換器ＰＢＸを介して公衆電話網に接続され、公衆電話網を介して、ファクシミリ交信やサ−ビスセンタの管理サ−バと交信することができる。 The color copier shown in FIG. 1 can be printed out (image output) by a
図２に、図１に示す複写機の電気システムの概要を示す。図２はメインコントローラ１０を中心に、複写機の制御装置を図示したものである。メインコントローラ１０は、複写機全体を制御する。メインコントローラ１０には、オペレータに対する表示と、オペレータからの機能設定入力制御を行う操作／表示ボードＯＰＢ、エディタ１５、スキャナ２００およびオプションのＡＤＦの制御、原稿画像を画像メモリに書き込む制御、および、画像メモリからの作像を行う制御等を行う、スキャナコントローラ１２、プリンタコントローラ１６、画像処理ユニット（ＩＰＵ）４０、ならびに、カラープリンタ４００内にあって荷電、露光、現像、給紙、転写、定着ならびに転写紙搬送を行う作像エンジンの制御を行うエンジンコントローラ１３、等の分散制御装置が接続されている。各分散制御装置とメインコントローラ１０は、必要に応じて機械の状態、動作指令のやりとりを行っている。また、紙搬送等に必要なメインモータ、各種クラッチも、メインコントロ−ラ１０内の図示しないドライバに接続されている。 FIG. 2 shows an outline of the electric system of the copying machine shown in FIG. FIG. 2 illustrates the control device of the copying machine with the
カラープリンタ４００には、給紙トレイからの給紙をはじめとして、感光体４１４の荷電、レーザ書き込みユニットによる画像露光、現像、転写、定着および排紙を行う機構要素を駆動する電気回路および制御回路、ならびに各種センサ等がある。 The
プリンタコントローラ１６は、パソコンなど外部からの画像及びプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開し、メインコントローラ１０を介して、プリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。画像及びコマンドをＬＡＮ及びパラレルＩ／Ｆを通じて受信し動作するために、ＬＡＮコントロール１９とパラレルＩ／Ｆ１８がある。 The
ＦＡＸコントローラ１７は、フアクシミリ送信指示があるときには、メインコントローラ１０を介してスキャナ２００およびＩＰＵ３００を駆動して原稿の画像を読んで、画像データを、通信コントロール２０およびＰＢＸを介して、ファクシミリ通信回線に送出する。通信回線からファクシミリの呼びを受け画像データを受信すると、メインコントローラ１０を介して、プリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。 When there is a facsimile transmission instruction, the
図３には、画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００の構成を示す。スキャナ２００が発生するＲ、Ｇ、Ｂ画像データが、インターフェイス３５１を介してＩＰＵ３００に与えられる。なお、Ｂ又はＲ単色の記録をＢＲユニット３５５が指示する時には、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データの選択と集成が行われるが、このモードの画像記録処理の説明は省略する。ＩＰＵ３００に与えられたＲ、Ｇ、Ｂ画像データは、ＲＧＢγ補正３１０で、反射率データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）から濃度データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）に変換される。 FIG. 3 shows the configuration of an image processing unit (IPU) 300. R, G, B image data generated by the
原稿認識３２０が、この濃度Ｒ、Ｇ、Ｂデータに基づいて、それらのデータが宛てられる画像領域が文字エッヂ領域（文字や線画のエッジ領域）、網点領域、低線数網点領域か絵柄領域（写真や絵の領域＆文字領域でない領域＆網点領域でない＆網点領域でない）かを判定し、Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号を、ＲＧＢフィルタ３３０、ならびに、インターフェイス３５３を介してメインコントローラ１０に与える。
Ｃ／Ｐ信号：２ビット信号であり、３が低線数網点領域を示し、２が網点領域を示し、１が文字エッジ領域を示し、０が絵柄領域を示す。
Ｂ／Ｃ信号：１ビット信号であり、Ｈ（「１」）が無彩領域を示し、Ｌ（「０」）が有彩領域を示す。Based on the density R, G, and B data, the original recognition 320 determines whether the image area to which the data is addressed is a character edge area (an edge area of a character or line drawing), a halftone dot area, a low-line number halftone dot area, or a pattern. It is determined whether it is a region (photo or picture region & non-character region & halftone dot region & halftone dot region), and the C / P signal and B / C signal are transmitted via the RGB filter 330 and the interface 353. This is given to the
C / P signal: 2-bit signal, 3 indicates a low-line dot area, 2 indicates a dot area, 1 indicates a character edge area, and 0 indicates a picture area.
B / C signal: 1-bit signal, where H (“1”) indicates an achromatic region and L (“0”) indicates a chromatic region.
（原稿認識３２０）
図２１に、原稿認識３２０の機能をブロック区分で示す。
主走査ずれ補正、副走査ずれ補正、認識処理、画像遅延メモリからなり、認識処理部は文字エッジ検出，絵柄検出及び有彩／無彩検出を行って、文字エッジ領域あるいは絵柄領域を表すＣ／Ｐ信号および有彩領域／無彩領域を表すＢ／Ｃ信号を発生し、主走査ずれ補正部では、入力データの主走査のＲＧＢ位置ずれを補正して、副走査ずれ補正部では、入力データ副走査のＲＧＢ位置ずれを補正する。(Original recognition 320)
FIG. 21 shows the function of the document recognition 320 in block sections.
It consists of main scanning deviation correction, sub-scanning deviation correction, recognition processing, and image delay memory, and the recognition processing unit performs character edge detection, pattern detection, and chromatic / achromatic detection to obtain C / C representing a character edge area or a pattern area. A P signal and a B / C signal representing a chromatic area / achromatic area are generated, the main scanning deviation correction unit corrects the RGB positional deviation of the main scanning of the input data, and the sub scanning deviation correction unit obtains the input data Corrects the RGB position shift in the sub-scanning.
画像遅延メモリでは、認識処理部の認識結果（Ｃ／Ｐ、Ｂ／Ｃ）と同期（位置）をあわせて出力する。画像遅延メモリの入力は主走査ずれ補正を行って、副走査のずれ補正をいないのは、主走査の補正は0.5ドット程度の補正に対して、副走査は2,0ドット程度の補正をかけるために、副走査の補正によりRGBデータが、値が変化するために画像遅延メモリには補正を施していない。 In the image delay memory, the recognition result (C / P, B / C) of the recognition processing unit and the synchronization (position) are output together. The input of the image delay memory performs main scanning deviation correction, and does not perform sub-scanning deviation correction. Main scanning correction is about 0.5 dot correction, and sub scanning is about 2,0 dot correction. For this reason, since the RGB data changes in value due to the sub-scan correction, the image delay memory is not corrected.
最初に主走査ずれ補正から説明する。主走査ずれ補正は、図２９のブロックからなる。
主走査ずれ補正は、仮想サンプリング点算出Ｒ、仮想サンプリング点算出Ｂ、補正演算Ｒ、補正演算Ｂからなる。ここでの補正は、Ｇを基準色としてＲとＢを補正する。ここで、仮想サンプリング点算出Ｒと仮想サンプリング点算出Ｂ、補正Ｒと補正Ｂは同一機能なので、Ｒのみについて説明する。First, the main scanning deviation correction will be described. The main scanning deviation correction includes the blocks shown in FIG.
The main scanning deviation correction includes a virtual sampling point calculation R, a virtual sampling point calculation B, a correction calculation R, and a correction calculation B. In this correction, R and B are corrected using G as a reference color. Here, since virtual sampling point calculation R and virtual sampling point calculation B, and correction R and correction B have the same function, only R will be described.
（仮想サンプリング点算出Ｒの説明）
Ｒデータの１ドットに対して＋側と−側に１／２のずらしたＲデータを補間演算する。この２個（Dm-1, Dm+1,）とずらしていない原データ（Dm）の３個を出力する。実施例では、位置ずれ補正量は0.5ドットであるが光学特性により決まるものである。(Description of virtual sampling point calculation R)
Interpolation calculation is performed on R data shifted by 1/2 on the + side and-side for one dot of R data. Three of these two (Dm-1, Dm + 1,) and the original data (Dm) not shifted are output. In the embodiment, the positional deviation correction amount is 0.5 dots, but is determined by the optical characteristics.
補間方法は、直線補間や３次関数コンボリューション法など何を用いてもよい。３次関数コンボリューション法の説明は、上記特許文献６（特開平９−２６６５３６号公報）の図８と段落番号「００３０」〜「００３１」に記載されている。 Any interpolation method such as linear interpolation or cubic function convolution method may be used. The description of the cubic function convolution method is described in FIG. 8 and paragraph numbers “0030” to “0031” of the above-mentioned Patent Document 6 (Japanese Patent Laid-Open No. 9-266536).
次に補正演算Ｒについて説明する。
図３０に示すように、最初に目標濃度差演算を行う。ここでは、周辺画像データの濃度差を計算する。周辺画像データの参照画素は光学系の特性により決まるがここでは周辺画素左右（主走査）２画素を参照する。注目画素をＤnとした時、左右の画素はＤn-2、Ｄn-1、Ｄn+1、Ｄn+2とする。以下のすべて条件を満たす画素のR-Gの絶対値を目標濃度差とする。ここで、条件を満たさなければ、目標濃度差なしとして、補正を行わない。
１）．ＲデータのＤn-2、Ｄn-1、Ｄn、Ｄn+1、Ｄn+2の最大値と最小値の差がある閾値以上である。これは、画像データの起伏（エッヂ）があるとのみ補正を行うためである。
２）．ＧデータのＤn-2、Ｄn-1、Ｄn、Ｄn+1、Ｄn+2の最大値と最小値の差がある閾値以上である。これは、画像データの起伏（エッヂ）があるとのみ補正を行うためである。
３）．Ｄn-2、Ｄn-1、Ｄn+1、Ｄn+2、それぞれの画素のＲ−Ｇの絶対値を４個を求める。
４）．Ｄn-2、Ｄn-1、Ｄn+1、Ｄn+2のＲ−Ｇの絶対値の小さいものから順番にDnのＧ信号を比較をする。Dn画素のＧ信号より小さい（濃い）値ならば、目標濃度差とする。
Dn画素のＧ信号より小さくない時は、その次にＲ−Ｇの絶対値の小さいものを順次演算を行う。ここで、目標濃度差が得られなかった時は、Dn画素のＲ−Ｇの絶対値とする。
Ｇ信号の比較で濃いデータを求めているのは、Ｇ信号が輝度信号に近い特性をもっているから、輝度信号で比較しても良い。
濃い画素のデータを使うのは、反射率データの特性で、黒データは、ＲＧＢ差が非常に少なく、色データはＲＧＢ差があるからである。周辺画素より濃度差を決めているので、黒データは理想的にはＲＧＢ差は０になる。つまり目標濃度差は色毎に変化する。Next, the correction calculation R will be described.
As shown in FIG. 30, the target density difference calculation is first performed. Here, the density difference of the peripheral image data is calculated. The reference pixels of the peripheral image data are determined by the characteristics of the optical system, but here, reference is made to two peripheral pixel left and right (main scanning) pixels. When the pixel of interest is Dn, the left and right pixels are Dn-2, Dn-1, Dn + 1, and Dn + 2. The absolute value of RG of a pixel that satisfies all the following conditions is set as a target density difference. Here, if the condition is not satisfied, no correction is performed assuming that there is no target density difference.
1). The difference between the maximum value and the minimum value of Dn-2, Dn-1, Dn, Dn + 1, Dn + 2 of the R data is equal to or greater than a threshold value. This is because correction is performed only when there is an undulation (edge) of the image data.
2). The difference between the maximum value and the minimum value of Dn-2, Dn-1, Dn, Dn + 1, Dn + 2 of the G data is equal to or greater than a threshold value. This is because correction is performed only when there is an undulation (edge) of the image data.
3). Dn-2, Dn-1, Dn + 1, Dn + 2, and 4 absolute values of RG of each pixel are obtained.
4). The Dn G signals are compared in order from the smallest absolute value of RG of Dn-2, Dn-1, Dn + 1, and Dn + 2. If the value is smaller (darker) than the G signal of the Dn pixel, the target density difference is determined.
When it is not smaller than the G signal of the Dn pixel, the next one having the smallest absolute value of RG is sequentially calculated. Here, when the target density difference is not obtained, the absolute value of RG of the Dn pixel is used.
The reason why dark data is obtained by comparing the G signal is that the G signal has a characteristic close to that of the luminance signal.
The reason why dark pixel data is used is because of the characteristics of reflectance data, black data has very little RGB difference, and color data has RGB difference. Since the density difference is determined from the peripheral pixels, the black data ideally has an RGB difference of zero. That is, the target density difference changes for each color.
次に、図３０に示すように、仮想サンプリング点算出Ｒで求めた３個のサンプリング点（Dm-1,Dm,Dm+1）と目標濃度差と注目画素のＧ信号にて、仮想画素演算を行う。ただし、目標濃度差なしの時は、原データであるDmとして仮想画素演算行わない。以下の条件を満たす画素のR-Gの絶対値を目標濃度差とする。
１）．３個のサンプリング点（Dm-1,Dm,Dm+1）のそれぞれのＲ−Ｇの絶対値を３個求める。
２）．Dm-1,Dm,Dm+1のR-Gの絶対値の小さい順に目標濃度差と比較する。R-Gの絶対値が目標濃度以上であれば、目標濃度差とする。目標濃度より小さな値の時は、仮想サンプリング点算出でのサンプル数が少ないために本来補正すべき値より補正を行っている可能性があるため以下の条件をチェックする。
２−１）．求めた絶対値の目標濃度差より小さい
２−２）．Ｇ−Dm-1と、Ｇ−Dmとの正負の符号が不一致である。符号が逆になっているということは、サンプリング点が少なくて補正が効き過ぎている。Next, as shown in FIG. 30, the virtual pixel calculation is performed using the three sampling points (Dm−1, Dm, Dm + 1) obtained by the virtual sampling point calculation R, the target density difference, and the G signal of the target pixel. I do. However, when there is no target density difference, the virtual pixel calculation is not performed as the original data Dm. The absolute value of RG of a pixel that satisfies the following conditions is set as a target density difference.
1). Three absolute values of RG for each of the three sampling points (Dm-1, Dm, Dm + 1) are obtained.
2). Comparison is made with the target density difference in ascending order of the absolute value of RG of Dm-1, Dm, and Dm + 1. If the absolute value of RG is greater than or equal to the target density, the target density difference is determined. When the value is smaller than the target density, since the number of samples in the virtual sampling point calculation is small, there is a possibility that correction is performed from the value that should be corrected originally, so the following conditions are checked.
2-1). Less than the target density difference of the absolute value obtained 2-2). The sign of G-Dm-1 does not match that of G-Dm. If the sign is reversed, correction is too effective because there are few sampling points.
上記１、２の条件を満たした時、Ｇデータに目標濃度差を加えてＲデータとして出力する。上記条件を満たさない時は、他のデータの演算を行う。ここで目標濃度差より、大きい値を選択するのは、色文字の彩度低下を防ぐためである。このことにより、黒データの色ずれは黒方向に補正され、色データの彩度低下を防ぐことが可能となる。さらに、基準色を基準に補正を行うので、レンズのＲＧＢ毎にＭＩＦ特性ばらつきも少なくすることができる。 When the
図３１がデータの大小関係で、どのように補正画素（出力画素）になるかを示した例である。目標濃度は、◎＋目標濃度差である。 FIG. 31 is an example showing how correction pixels (output pixels) are obtained in relation to the magnitude of data. The target density is ◎ + target density difference.
Ｂ信号も同様に補正を行う。
本実施例では、目標濃度差はすべて固定で説明したが、画像データの特性によって濃いところと薄いところで値を変更することも可能である。The B signal is similarly corrected.
In the present embodiment, all target density differences have been described as fixed. However, depending on the characteristics of the image data, it is possible to change the value between dark and light areas.
次に副走査ずれ補正を説明する。副走査ずれ補正も主走査ずれ補正と同様の、第２６図のブロックからなる。ここの出力を原稿認識部のみしか反映しないのは、主走査より副走査の方が大きなずれ量を補正するため、画像データの劣化があるためである。言い換えれば、原稿認識部の色判定やＡＣＳ（カラー原稿判定）に影響が出ないようにしている。 Next, sub-scanning deviation correction will be described. The sub-scanning deviation correction is made up of the blocks shown in FIG. 26, similar to the main-scanning deviation correction. The reason why the output is reflected only by the document recognition unit is that image data is deteriorated because a larger amount of deviation is corrected in the sub-scanning than in the main-scanning. In other words, the color recognition and ACS (color original determination) of the original recognition unit are not affected.
副走査ずれ補正は、仮想サンプリング点算出Ｒ、仮想サンプリング点算出Ｂ、補正演算Ｒ、補正演算Ｂからなる。ここでの補正は、Ｇを基準色としてＲとＢを補正する。ここで、仮想サンプリング点算出Ｒと仮想サンプリング点算出Ｂ、補正Ｒと補正Ｂは同一機能なので、Ｒのみについて説明する。 The sub-scanning deviation correction includes a virtual sampling point calculation R, a virtual sampling point calculation B, a correction calculation R, and a correction calculation B. In this correction, R and B are corrected using G as a reference color. Here, since virtual sampling point calculation R and virtual sampling point calculation B, and correction R and correction B have the same function, only R will be described.
（仮想サンプリング点算出Ｒの説明）
Ｒデータの副走査方向に１ラインに対して＋側と−側に１／２、１，２のずらしたＲデータを補間演算する。この６個（Dm-3 Dm-2, Dm-1, Dm+1, Dm+2, Dm+3,）とずらしていない原データ（Dm）の７個を出力する。実施例では、位置ずれ補正量は２ドットであるが、これは機械振動などの特性値によって決まるものである。ここで、ずれ量を複数求めるのは、細線の密集したところや小さな文字などの細かくエッヂの変化する領域を正しく補正するためである。(Description of virtual sampling point calculation R)
R data shifted by 1/2, 1, or 2 on the + side and-side with respect to one line in the sub-scanning direction of R data is interpolated. The six pieces (Dm-3, Dm-2, Dm-1, Dm + 1, Dm + 2, Dm + 3,) and seven of the original data (Dm) not shifted are output. In the embodiment, the misregistration correction amount is 2 dots, which is determined by a characteristic value such as mechanical vibration. Here, the reason for obtaining a plurality of shift amounts is to correct correctly a region where fine lines change, such as a dense line or a small character.
補間方法は、直線補間や３次関数コンボリューション法など何を用いてもよい。３次関数コンボリューション法の説明は、上記特許文献６（特開平９−２６６５３６号公報）の図８と段落番号「００３０」〜「００３１」に記載されている。 Any interpolation method such as linear interpolation or cubic function convolution method may be used. The description of the cubic function convolution method is described in FIG. 8 and paragraph numbers “0030” to “0031” of the above-mentioned Patent Document 6 (Japanese Patent Laid-Open No. 9-266536).
次に補正演算Ｒについて説明する。最初に目標濃度差演算を行う。ここでは、周辺画像データの濃度差を計算する。周辺画像データの参照画素は光学系の特性により決まるがここでは周辺画素上下（副走査）２画素を参照する。注目画素をＤnとした時、上下のラインはＤn-2、Ｄn-1、Ｄn+1、Ｄn+2とする。以下のすべて条件を満たす画素のR-Gの絶対値を目標濃度差とする。ここで、条件を満たさなければ、目標濃度差なしとして、補正を行わない。
１）．ＲデータのＤn-2、Ｄn-1、Ｄn、Ｄn+1、Ｄn+2の最大値と最小値の差がある閾値以上である。これは、画像データの起伏があるとのみ補正を行うためである。
２）．ＧデータのＤn-2、Ｄn-1、Ｄn、Ｄn+1、Ｄn+2の最大値と最小値の差がある閾値以上である。これは、画像データの起伏があるとのみ補正を行うためである。
３）．Ｄn-2、Ｄn-1、Ｄn+1、Ｄn+2、それぞれの画素のＲ−Ｇの絶対値を４個を求める。
４）．Ｄn-2、Ｄn-1、Ｄn+1、Ｄn+2のＲ−Ｇの絶対値の小さいものから順番にDnのＧ信号を比較する。Dn画素のＧ信号より小さい（濃い）値ならば、目標濃度差とする。
Dn画素のＧ信号より小さくない時は、その次にＲ−Ｇの絶対値の小さいものを順次演算を行う。ここで、目標濃度差が得られなかった時は、Dn画素のＲ−Ｇの絶対値とする。Next, the correction calculation R will be described. First, the target density difference calculation is performed. Here, the density difference of the peripheral image data is calculated. The reference pixels of the peripheral image data are determined by the characteristics of the optical system, but here reference is made to two pixels above and below (sub-scanning) the peripheral pixels. When the pixel of interest is Dn, the upper and lower lines are Dn-2, Dn-1, Dn + 1, and Dn + 2. The absolute value of RG of a pixel that satisfies all the following conditions is set as a target density difference. Here, if the condition is not satisfied, no correction is performed assuming that there is no target density difference.
1). The difference between the maximum value and the minimum value of Dn-2, Dn-1, Dn, Dn + 1, Dn + 2 of the R data is equal to or greater than a threshold value. This is because correction is performed only when there is undulations in the image data.
2). The difference between the maximum value and the minimum value of Dn-2, Dn-1, Dn, Dn + 1, Dn + 2 of the G data is equal to or greater than a threshold value. This is because correction is performed only when there is undulations in the image data.
3). Dn-2, Dn-1, Dn + 1, Dn + 2, and 4 absolute values of RG of each pixel are obtained.
4). The G signals of Dn are compared in order from the smallest absolute value of RG of Dn-2, Dn-1, Dn + 1, and Dn + 2. If the value is smaller (darker) than the G signal of the Dn pixel, the target density difference is determined.
When it is not smaller than the G signal of the Dn pixel, the next one having the smallest absolute value of RG is sequentially calculated. Here, when the target density difference is not obtained, the absolute value of RG of the Dn pixel is used.
Ｇ信号の比較で濃いデータを求めているのは、Ｇ信号が輝度信号に近い特性をもっているから、輝度信号で比較しても良い。 The reason why dark data is obtained by comparing the G signal is that the G signal has a characteristic close to that of the luminance signal.
濃い画素のデータを使うのは、反射率データの特性で、黒データは、ＲＧＢ差が非常に少なく、色データはＲＧＢ差があるからである。周辺画素より濃度差を決めているので、黒データは理想的にはＲＧＢ差は０になる。つまり目標濃度差は色毎に変化する。 The reason why dark pixel data is used is because of the characteristics of reflectance data, black data has very little RGB difference, and color data has RGB difference. Since the density difference is determined from the peripheral pixels, the black data ideally has an RGB difference of zero. That is, the target density difference changes for each color.
次に、仮想サンプリング点算出Ｒで求めた７個のサンプリング点（Dm-3 Dm-2, Dm-1, Dm,Dm+1, Dm+2, Dm+3）と目標濃度差と注目画素のＧ信号にて、仮想画素演算を行う。ただし、目標濃度差なしの時は、原データであるDmとして仮想画素演算行わない。以下の条件を満たす画素のR-Gの絶対値を目標度とする。
１）．７個のサンプリング点（Dm-3 Dm-2, Dm-1, Dm,Dm+1, Dm+2, Dm+3）のそれぞれのＲ−Ｇの絶対値を７個求める。
２）．Dm-1,Dm,Dm+1のR-Gの絶対値の小さい順に目標濃度差と比較する。R-Gの絶対値が目標濃度以上であれば、目標濃度差とする。目標濃度より小さな値の時は、仮想サンプリング点算出でのサンプル数が少ないために本来補正すべき値より補正を行っている可能性があるため以下の条件をチェックする。
２−１）．求めた絶対値の目標濃度差より小さい
２−２）．Ｇ−Dm-1とＧ−Dmの正負の符号が不一致である。符号が逆になっているということは、サンプリング点が少なくて補正が効き過ぎている。
上記１、２の条件を満たした時、Ｇデータに目標濃度差を加えてＲデータとして出力する。上記条件を満たさない時は、他のデータの演算を行う。
ここで目標濃度差より、大きい値を選択するのは、色文字の彩度低下を防ぐためである。Next, the seven sampling points (Dm-3, Dm-2, Dm-1, Dm, Dm + 1, Dm + 2, Dm + 3) obtained by the virtual sampling point calculation R, the target density difference, and the target pixel Virtual pixel calculation is performed with the G signal. However, when there is no target density difference, the virtual pixel calculation is not performed as the original data Dm. The absolute value of RG of a pixel that satisfies the following conditions is set as the target degree.
1). Seven absolute values of RG for each of the seven sampling points (Dm-3, Dm-2, Dm-1, Dm, Dm + 1, Dm + 2, Dm + 3) are obtained.
2). Comparison is made with the target density difference in ascending order of the absolute value of RG of Dm-1, Dm, and Dm + 1. If the absolute value of RG is greater than or equal to the target density, the target density difference is determined. When the value is smaller than the target density, since the number of samples in the virtual sampling point calculation is small, there is a possibility that correction is performed from the value that should be corrected originally, so the following conditions are checked.
2-1). Less than the target density difference of the absolute value obtained 2-2). The signs of G-Dm-1 and G-Dm do not match. If the sign is reversed, correction is too effective because there are few sampling points.
When the
The reason why the larger value than the target density difference is selected here is to prevent the color character from decreasing in saturation.
このことにより、黒データの色ずれは黒方向に補正され、色データの彩度低下を防ぐことが可能となる。さらに、基準色を基準に補正を行うので、レンズのＲＧＢ毎にＭＩＦ特性ばらつきも少なくすることができる。 As a result, the color misregistration of the black data is corrected in the black direction, and it becomes possible to prevent a decrease in the saturation of the color data. Furthermore, since the correction is performed based on the reference color, variations in MIF characteristics can be reduced for each RGB of the lens.
図３１がデータの大小関係で、どのように補正画素（出力画素）になるかを示した例である。目標濃度は、◎＋目標濃度差である。 FIG. 31 is an example showing how correction pixels (output pixels) are obtained in relation to the magnitude of data. The target density is ◎ + target density difference.
Ｂ信号も同様に補正を行う。本実施例では、目標濃度差はすべて固定で説明したが、画像データの特性によって濃いところと薄いところで値を変更することも可能である。 The B signal is similarly corrected. In the present embodiment, all target density differences have been described as fixed. However, depending on the characteristics of the image data, it is possible to change the value between dark and light areas.
原稿認識３２０は、大別すると、フィルタ３２１，エッジ抽出３２２，白領域抽出３２３，網点抽出３２４，色判定３２５および総合判定３２６からなる。なお、ここでは、スキャナ２００の読み取り密度が６００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。 The document recognition 320 is roughly divided into a
（フィルタ３２１）
フィルタ３２１は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ２００が発生するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ２００で読み取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかける。ただ、ここでは、単純に原稿上の像エッジを強調し、複写機に広く普及している、階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。また、図８に示すように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、後段の特徴量検出（エッジ抽出、白領域検出）に応じて
２つ係数の演算結果の最大値または、最小値のどちらかを使用する。(Filter 321)
The
なお図８において、主走査方向ｘの白１ブロック幅とそれに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）すなわち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり黒ブロック幅が広がる。 In FIG. 8, the sum of the width of one white block in the main scanning direction x and the width of one black block adjacent thereto is a line pitch (constant width: a predetermined number of pixels), that is, a line cycle, and a low density halftone. Sometimes the white block width increases and the black block width decreases. As the density becomes higher, the white block width becomes narrower and the black block width becomes wider.
この実施例では、フィルタ処理３２１の画素マトリクスを、主走査方向ｘの画素数７×副走査方向ｙ（スキャナ２００の機械的な原稿走査方向）の画素数５として、図４上のフィルタ３２１のブロックに示すように、各画素宛てに各重み付け係数ａ１〜ａ７，ｂ１〜ｂ７，ｃ１〜ｃ７，ｄ１〜ｄ７，ｅ１〜ｅ７を宛てた２組の係数グループ（係数マトリクス）Ａ，Ｂがある。次の係数グループＡは、図８の６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調は抑制ししかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数であり、係数グループＢは、図８の４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。 In this embodiment, the pixel matrix of the
なお、横方向が主走査方向ｘの並び、縦方向が副走査方向ｙの並びである。係数グループＡ，Ｂの、グループ内第１行の係数が、図４上のフィルタ３２１のブロックの係数マトリクスの、第１行の係数ａ１〜ａ７であり、係数グループＡ，Ｂの第３行の中央の「２０」が、フィルタ３２１のブロックの係数マトリクスの第３行ｃ１〜ｃ７の中央の画素の係数即ち注目画素の係数ｃ４である。係数マトリクスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）が、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）の、フィルタ３２１で処理した画像データ値として、エッジ抽出３２２および白領域抽出３２３に与えられる。ここで注目画素とは、現在処理対象の画素であり、それが順次にｘ方向にそしてｙ方向に位置が異なるものに更新される。 Note that the horizontal direction is the alignment in the main scanning direction x, and the vertical direction is the alignment in the sub-scanning direction y. The coefficients in the first row of the coefficient groups A and B are the coefficients a1 to a7 in the first row of the coefficient matrix of the block of the
係数グループＡは、図８に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。 In the coefficient group A, a negative coefficient (small value coefficient) is distributed at the line pitch of the 600 dpi line pattern A shown in FIG. 8, and 0 (slightly large coefficient) is distributed between them, and the edge For emphasis, 20 (very large coefficient) is assigned to the target pixel. As a result, when the image data (target pixel) is the black / white edge of the line pattern A region, the weighted average value (product sum value) derived therefrom is the character edge that is not the line pattern A. Compared to a certain time, the value is considerably lower.
係数グループBは、図８に示す4００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンBの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンBでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。 In the coefficient group B, negative coefficients (coefficients having a small value) are distributed at the line pitch of the line pattern B of 400 dpi shown in FIG. For emphasis, 20 (very large coefficient) is assigned to the target pixel. As a result, when the image data (target pixel) is the black / white edge of the line pattern B region, the weighted average value (product sum value) derived to that is the character edge that is not the line pattern B. Compared to a certain time, the value is considerably lower.
なお、フィルタ３２１では、係数グループＡと係数グループＢの演算を行い、エッジ抽出３２２に、（演算結果の最小値／１６＋注目画素）を出力して、白領域抽出３２３には、（演算結果の最大値／１６＋注目画素）を出力する。 The
係数Ａ，Ｂは、ラプラシアンなので所定の係数（１６）で割って、注目画素に足し合わせて補正をおこなう エッジ抽出３２２に、演算結果の最小値するのは、文字の構造が万線形状をしている場合に、白レベルが十分に抽出できないことがあるのを避けるためである。 The coefficients A and B are Laplacian, and are divided by a predetermined coefficient (16) and added to the target pixel for correction. In the
白領域抽出３２３には、演算結果の最大値を出力するのは、絵柄が万線パターンの構造の時（例えば複写機の出力）により絵柄をなりやすいように、最大値を出力する。このことにより、エッジ抽出ではよりエッヂと拾いやすくして、白領域検出ではより絵柄として拾いやすくしている。本実施例では、２つ係数を例に取って説明したが、３つ以上の係数でも同様の効果が得られる。 The maximum value of the calculation result is output to the
図４には、エッジ処理にＧ画像データを参照する態様を示すが、Ｇデータに限らず、輝度データであってもよい。濃いか薄いかを表現する信号なら適応可能である。 Although FIG. 4 shows a mode in which G image data is referred to for edge processing, the present invention is not limited to G data and may be luminance data. Any signal expressing dark or light can be applied.
（エッジ抽出３２２）
文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、かつ、エッジ部分では、これらの黒画素及び白画素が連続している。エッジ抽出３２２は、このような黒画素及び白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。(Edge extraction 322)
In the character region, there are many high-level density pixels and low-level density pixels (hereinafter referred to as black pixels and white pixels), and these black pixels and white pixels are continuous in the edge portion. The
（３値化３２２ａ）
先ず、３値化３２２ａで、２種の閾値ＴＨ１およびＴＨ２を用いて、フィルタ３２１が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたＧ画像データ（エッジ抽出３２２の入力データ）を３値化する。閾値ＴＨ１およびＴＨ２は、例えば、画像データが０から２５５までの２５６階調（０＝白）を表す場合、例えばＴＨ１＝２０、ＴＨ２＝８０に設定する。３値化３２２ａでは、入力データ＜ＴＨ１であると、該データが宛てられる画素を白画素と、ＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２であると中間調画素と、ＴＨ２≦入力データであると黒画素と、表す３値化データに入力データを変換する。(Ternization 322a)
First, in the ternarization 322a, the G image data (input data of the edge extraction 322) subjected to the filter processing for character edge enhancement by the
（黒画素連続検出３２２ｂ，白画素連続検出３２２ｃ）
黒画素連続検出３２２ｂおよび白画素連続検出３２２ｃが、３値化データに基づいて、黒画素が連続する箇所および白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。このパターンマッチングには、本実施例では、図９に示す３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄおよびＷＰａ〜ＷＰｄを用いる。図９に示すパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上述の白画素であることを示し、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素，中間調画素，白画素のいずれであるか問わないものである。３×３画素マトリクスの中心の画素が注目画素である。(Black pixel continuous detection 322b, white pixel
The black pixel continuous detection 322b and the white pixel
黒画素連続検出３２２ｂは、３値化データの内容の分布が、図９に示す黒画素分布パターンＢＰａ〜ＢＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「黒連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。同様に、白画素連続検出３２２ｃは、図９に示す白画素分布パターンＷＰａ〜ＷＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「白連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。 The black pixel continuous detection 322b is data indicating that the target pixel at that time is “black continuous pixel” when the distribution of the content of the ternary data matches any of the black pixel distribution patterns BPa to BPd shown in FIG. Is given to the target pixel. Similarly, when the white pixel
（近傍画素検出３２２ｄ）
次の近傍画素検出３２２ｄは、黒画素連続検出３２２ｂおよび白画素連続検出３２２ｃの検出結果について、この近傍画素検出３２２ｄでの注目画素の近傍に黒連続画素又は白連続画素があるか否かを調べることにより、該注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。より具体的に述べれば、本実施例にあっては、５×５画素マトリクスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在するときに、そのブロックをエッジ領域と判定し、そうでないときに、そのブロックを非エッジ領域と判定する。(Neighboring pixel detection 322d)
The next neighboring pixel detection 322d checks whether there are black continuous pixels or white continuous pixels in the vicinity of the target pixel in the neighboring pixel detection 322d with respect to the detection results of the black pixel continuous detection 322b and the white pixel
（孤立点除去３２２ｅ）
さらに、文字エッジは連続して存在するので、孤立点除去３２２ｅにて孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。そして、エッジ領域と判定した画素に対して”１”（エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対して”０”（非エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力する。(Isolated point removal 322e)
Furthermore, since the character edges exist continuously, the isolated edges are corrected to the non-edge regions by the isolated point removal 322e. Then, an edge signal “1” (edge region) is output to a pixel determined to be an edge region, and an edge signal “0” (non-edge region) is output to a pixel determined to be a non-edge region.
（白領域抽出３２３）
白領域抽出３２３は、２値化３２３ａ，ＲＧＢ白抽出３２３ｂ，白判定３２３ｃ，白パターンマッチング３２３ｄ，黒判定３２３ｅ，黒パターンマッチング３２３ｆおよび白補正３２３ｇからなる。(White area extraction 323)
The
（２値化３２３ａ）
２値化３２３ａは、フィルタ３２１の画像濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力を、閾値ｔｈｗｓｂで２値化して、白パターンマッチング３２３ｄ（の処理を表す図５のステップ７）が参照する白データの生成のための２値化白判定信号を発生する。なお、エッジ強調出力は、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白であり、閾値ｔｈｗｓｂの一例は、５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、２値化３２３ａが「２値化白」と判定し２値化白判定信号「１」を発生する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０以上のときは２値化白判定信号「０」を発生する。(Binarization 323a)
The binarization 323a binarizes the edge emphasis output of the image density data (G image data) of the
（ＲＧＢ白抽出３２３ｂ）
ＲＧＢ白抽出３２３ｂは、１．）ＲＧＢ白地検出，２．）色地検出および３．）谷白画素検出を行って、画像データが白領域かを判定する。(RGB white extraction 323b)
RGB white extraction 323b is: ) RGB white background detection, 2. 2.) Color ground detection and ) Valley white pixel detection is performed to determine whether the image data is a white area.
１．）ＲＧＢ白地検出
該ＲＧＢ白地検出では、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データで白地領域を検出することにより、白背景分離の動作をアクティブにする。すなわち白背景分離の処理を起動する。具体的には、図１０のパターンＷＢＰに示すように、３×３画素マトリックスのＲ，Ｇ，Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓより小さければ、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）が白領域と判定して白パターンマッチング３２３ｄ（の処理を表す図５のステップ３が参照する白地判定信号）をアクティブ（「１」）にする。これは、ある程度の広がりの白画素領域があるかを検出するものである。なお、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのそれぞれも、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い基底レベルであり、閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであって、ｔｈｗｓｓの一例は、４０であって、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのすべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと、「白地」と判定し白地判定信号「１」を発生する。Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのいずれかがｔｈｗｓｓ＝４０以上のときは白地判定信号「０」を発生する。1. ) RGB White Background Detection In the RGB white background detection, the white background separation operation is activated by detecting the white background area from the R, G, B image data. That is, the white background separation process is started. Specifically, as shown in the pattern WBP of FIG. 10, if all of the R, G, B image data of the 3 × 3 pixel matrix is smaller than the threshold thwss, the target pixel (the central pixel of the 3 × 3 pixel matrix) is determined. It is determined as a white area and white pattern matching 323d (a white background determination signal referred to in
２．）色地検出
薄い色を白背景と判定しないようにするために、色地を検出する。
Ａ．ここでは先ず、注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３（ＭＣａ〜ＭＣｄの×印画素）のＲＧＢ差（１画素宛てのＲ，Ｇ，Ｂ画像データの最大値と最小値との差）が閾値ｔｈｃより大きいと色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときは「０」（白黒画素）とする。
Ｂ．注目画素の片側の周辺画素群△（図１１のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ，Ｇ，Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると一方側白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。閾値ｔｈｗｃは例えば２０である。
Ｃ．注目画素の他方側の周辺画素群□（図１１のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ，Ｇ，Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると他方側白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。
Ｄ．図１１のパターンＭＣａ〜ＭＣｄのいずれかにおいて、ａ ＡＮＤ （ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」が成立すると、すなわち、ａ＝「１」（注目画素が色画素）、かつ、ｂとｃが一致（注目画素の両側ともに白画素、または、両側ともに非白画素）のとき、注目画素宛ての、色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。この色地判定信号ｄは、白パターンマッチング３２３ｄ（の処理を表す図５のステップ６）で、参照される。2. ) Color background detection Color background is detected so that a light color is not judged as a white background.
A. Here, first, assuming that the sign of each pixel of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel is shown in the pattern MPp of FIG. 11, the center pixel c3 (the X mark pixels of MCa to MCd) serving as the target pixel. When the RGB difference (difference between the maximum value and the minimum value of R, G, B image data addressed to one pixel) is larger than the threshold value thc, the color pixel determination signal a is set to “1” (color pixel), and is equal to or less than the threshold value thc. Is “0” (monochrome pixel).
B. When the R, G, B image data of any pixel in the peripheral pixel group Δ (in MCa to MCd in FIG. 11) on one side of the target pixel is all equal to or less than the threshold thwc, the one-side white determination signal b is set to “1”. (White pixel), and “0” (non-white pixel) when the threshold value thwc is exceeded. The threshold thwc is 20, for example.
C. If the R, G, B image data of any pixel in the peripheral pixel group □ (in MCa to MCd in FIG. 11) on the other side of the target pixel is all equal to or less than the threshold thwc, the other side white determination signal c is set to “1 ”(White pixel), and“ 0 ”(non-white pixel) when the threshold value thwc is exceeded.
D. If any one of the patterns MCa to MCd in FIG. 11 satisfies a AND (exclusive NOR of b and c) = “1”, that is, a = “1” (the pixel of interest is a color pixel), and b and c Are identical (white pixels on both sides of the target pixel or non-white pixels on both sides), the color gamut determination signal d addressed to the target pixel is set to “1” (color background). This color ground determination signal d is referred to in white pattern matching 323d (
上述のパターンマッチングＡ．〜Ｄ．を行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読み取り位置ずれでわずかながらに色付きになるときそこを色と拾わないためである。黒文字のまわりの色付きの位置では、（ｂとｃのエクスクルーシブノア）が「０」（注目画素の両側の一方が白画素、他方が非白画素）となり、この場合は、色地判定信号ｄ＝「０」（非色地）となる。加えて、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができる。すなわち、線が込み入ったところでは、本来白いところが完全に白に読み取られないが、上記処理Ａ．でＲＧＢ差が小さいと色画素と判定しないので、閾値ｔｈｗｃを、濃度を見るべき白地よりも厳しく設定して（たとえばｔｈｗｓｓ＝４０，ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）、Ｂ．〜Ｄ．の処理で白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として正確に検出することができる。 Pattern matching as described above ~ D. This is because when the surroundings of the black characters are slightly colored due to the RGB reading position shift, they are not picked up as colors. At a colored position around the black character, (exclusive NOR of b and c) is “0” (one pixel on both sides of the target pixel is a white pixel and the other is a non-white pixel). In this case, the color gamut determination signal d = “0” (non-colored background). In addition, when the pixel of interest is a color pixel whose periphery is surrounded by a white background, the color background determination signal d = “1” (color background), and even when the line is intricate, a light color pixel is detected as the color background. be able to. That is, when the line is intricate, the originally white portion is not completely read as white. If the RGB difference is small, the pixel is not determined as a color pixel. Therefore, the threshold thwc is set to be stricter than the white background where the density is to be viewed (for example, thwsc = 20 for thwss = 40, thwsb = 50). ~ D. In this process, it is possible to accurately check whether the background is a white background and accurately detect a light color pixel as a color background.
３．）谷白画素検出
次に、谷白画素検出では、上記ＲＧＢ白地検出で検出できない小さな白領域の谷白画素を、図１０に示すＧ画像データの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａおよびＲＤＰｂに基づいて検出する。具体的には、５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａに基づいて、miny=min(Ｇ[１][２]，Ｇ[１][３]，Ｇ[１][４]，Ｇ[５][２]，Ｇ[５][３]，Ｇ[５][４])を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度minyを摘出する。そして、maxy=max(Ｇ[３][２]，Ｇ[３][３]，Ｇ[３][４])を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、白丸を付した画素群の中の最高濃度maxyを摘出する。3. ) Valley White Pixel Detection Next, in the valley white pixel detection, valley white pixels in a small white area that cannot be detected by the above RGB white background detection are based on the 5 × 5 pixel matrix distributions RDPa and RDPb of the G image data shown in FIG. To detect. Specifically, based on the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa, miny = min (G [1] [2], G [1] [3], G [1] [4], G [5] [2 ], G [5] [3], G [5] [4]). That is, the minimum density miny in the pixel group with black circles in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa shown in FIG. 10 is extracted. Then, maxy = max (G [3] [2], G [3] [3], G [3] [4]) is calculated. That is, the highest density maxy in the pixel group with white circles in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa shown in FIG. 10 is extracted.
次に、mint=min(Ｇ[２][１]，Ｇ[３][１]，Ｇ[４][１]，Ｇ[２][５]，Ｇ[３][５]，Ｇ[４][５])を算出する。即ち、図１０に示すもう１つの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度mintを摘出する。そして、maxt=max(Ｇ[２][３]，Ｇ[３][３]，Ｇ[４][３])を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、白丸を付した画素群の中の最高濃度maxtを摘出する。ここで、min（ ）は最小値を検出する関数である。max（ ）は、最大値を検出する関数である。 Next, mint = min (G [2] [1], G [3] [1], G [4] [1], G [2] [5], G [3] [5], G [4 ] [5]) is calculated. That is, the lowest density mint in the pixel group with a black circle in another 5 × 5 pixel matrix distribution RDPb shown in FIG. 10 is extracted. Then, maxt = max (G [2] [3], G [3] [3], G [4] [3]) is calculated. That is, the highest density maxt in the pixel group with white circles in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPb shown in FIG. 10 is extracted. Here, min () is a function for detecting the minimum value. max () is a function for detecting the maximum value.
次に、 ＯＵＴ＝((miny-maxy) > 0) ＃ ((mint-maxt) > 0)を算出する。即ち、(miny-maxy)と(mint-maxt)のうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとし、このＯＵＴの値がある閾値以上であると、注目画素（ＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素と検出する。このように画像の谷状態を検出して、１．）ＲＧＢ白地検出では、検出しにくいところを補う。 Next, OUT = ((miny-maxy)> 0) # ((mint-maxt)> 0) is calculated. That is, of (miny-maxy) and (mint-maxt), the larger positive value is defined as a valley detection value OUT, and if the value of OUT is equal to or greater than a certain threshold, the target pixel (RDPa or RDPb Are detected as valley white pixels. In this way, the valley state of the image is detected. ) RGB white background detection compensates for difficult detection.
（白判定３２３ｃ）
ここでは、白判定にもちいる状態変数ＭＳ，ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図５に示す。ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す４ｂｉｔの白地情報であり、図５の処理によって生成されるものである。状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定めており、これが最も白い程度を意味し、最低値は０である。すなわち状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は共に０に初期化される。(White determination 323c)
Here, the state variables MS and SS [I] used for white determination are updated. The contents are shown in FIG. Here, the state variable MS is addressed to the pixel of the processing target line (target line), and the state variable SS [I] is addressed to the pixel one line before the processing target line (processed line). This is 4-bit white background information representing the degree of white, and is generated by the processing of FIG. The maximum value represented by the state variables MS and SS [I] is set to 15, which means the whitest degree, and the minimum value is 0. That is, the state variables MS and SS [I] are data indicating the degree of white, and the larger the value represented, the stronger the white. At the start of the copying operation, the state variables MS and SS [I] are both initialized to 0.
図５の処理においてはまず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数すなわち白地情報ＳＳ［Ｉ］と注目画素の同一ライン上の１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数すなわち白地情報ＭＳとを比較して（ステップ１）、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きければ、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップ２）が、そうでないと先行画素の状態変数ＭＳを、注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報の、より白に近い情報を選択することを意味する。 In the process of FIG. 5, first, the state variable of the target pixel one line before the processing target, that is, the white background information SS [I] and the pixel of the previous pixel on the same line as the target pixel (previous pixel: processed pixel). The state variable, that is, the white background information MS is compared (step 1). If the white background information SS [I] one line before is larger, this is used as the temporary white background information MS of the target pixel (step 2). Otherwise, the state variable MS of the preceding pixel is set as the temporary white background information MS of the target pixel. This means that information closer to white of the white background information of the peripheral pixels is selected.
複写動作を開始してから、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白領域すなわち白地を検出すると〔前記１．〕ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「１」〕、注目画素の１ライン前の画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］を１５に更新し（ステップ３，４）、注目画素の白地情報ＭＳも１５とする（ステップ５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳは、図１２に示すラインメモリＬＭＰの、現ライン（注目ライン）用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込み、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］は、図１２に示すラインメモリＬＭＰの、前１ライン用のラインメモリの、注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込む（ステップ３，４，５）。次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に、次のように、伝搬させる（ステップ１４〜１７）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。 After starting the copying operation, the above 1. ) When a white area, that is, a white background is detected by RGB white background detection [1. The white background determination signal = “1”, which is the output of RGB white background detection, and the white background information SS [I] of the pixel one line before the target pixel is updated to 15 (
ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１の時、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップ１４，１５）。即ち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）と、１ライン前のライン上の注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。 When SS [I-1] <SS [I] -1, SS [I-1] = SS [I] -1 is set in the line memory (
次に、ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２の時、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップ１６，１７−１４，１５）；
次に、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３の時、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップ１６，１７−１４，１５）。Next, when SS [I-2] <SS [I] -2, SS [I-2] = SS [I] -2 is set in the line memory (steps 16, 17-14, 15);
Next, when SS [I-3] <SS [I] -3, SS [I-3] = SS [I] -3 is set in the line memory (steps 16, 17-14, 15).
以下同様にして、最後に、ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の時、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップ１６，１７−１４，１５）。これらの白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になるときには、０にとどめる。これは後述のステップ１３においても同様である。 In the same manner, finally, when SS [I-15] <SS [I] -15, SS [I-15] = SS [I] -15 is set in the line memory (
これらのステップ１４〜１７の処理により、１ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳを、それから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に、前記低減率で伝搬する（白伝搬処理）。但しこれは、１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合である。例えば１ライン前の画素が、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白地（白領域）と検出したものであるときにはそれの白地情報は１５であって最高値であるので書換えは行われない。 By the processing of these
注目画素を更新してそれが白地でないものになると〔前記１．）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「０」〕、ステップ３からステップ６以下に進み、注目画素が、色地〔前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」〕でなく（非色地であり）、２値化白〔前記２値化３２３ａの出力である２値化白判定信号＝「１」〕であり、しかも、ステップ１，２で仮に定めた注目画素の状態変数すなわち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば１３）以上、である時に、注目画素宛ての白地情報ＭＳを＋１する（ステップ６〜１０）。すなわち、１だけ白程度が強い値に更新する。白地情報ＭＳの最高値ｍａｘは１５に定めており、１５を超える時には１５にとどめる（ステップ９，１０）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。 When the pixel of interest is updated and it becomes a non-white background [1. ) RGB white background detection output white background determination signal = “0”], the process proceeds from
注目画素が非色地かつ２値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（たとえば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である時には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップ８，１１，１２）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。 When the target pixel is non-colored and binary white, but the white background information MS is less than thw1 (for example, 7), thw2 (for example, 1) or more, and is a valley white pixel, the state variable MS is set to the value as it is. Hold (
上記条件のいずれにも一致しないとき、すなわち注目画素が色地又は非２値化白のときは、注目画素の白地情報ＭＳを−１する（ステップ１３）。すなわち白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値ＭＩＮは０であり、０未満になる時には０にとどめる。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。 If none of the above conditions is met, that is, if the pixel of interest is a color background or non-binary white, the white background information MS of the pixel of interest is decremented by 1 (step 13). That is, it is updated to white background information whose white level is weak by one. The minimum value MIN of the white background information MS is 0, and is kept at 0 when it is less than 0. Even when the route has been reached,
以上の白地情報ＭＳの生成により、ラインメモリＬＭＰ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。この白地情報ＭＳの生成は前述のように、色データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データのすべて）が閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいとき白地と表すＲＧＢ白地判定信号に基づいた、図５のステップ３−４−５−１４〜１７の系統の、色対応の白地情報ＭＳの生成を含み、しかも、濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力（フィルタ３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき白地と２値化白判定信号に基づいた、図５のステップ７〜１３−５−１４〜１７の系統の、濃度対応の白地情報ＭＳの生成を含む。 By generating the white background information MS as described above, the white information can be propagated to the peripheral pixels via the state variable (white background information) MS on the line memory LMP. As described above, the white background information MS is generated based on the RGB white background determination signal that represents the white background when the color data (all of the R, G, and B image data) is smaller than the threshold thwss = 40. When generation of color-corresponding white background information MS of the system of 4-5-14 to 17 is included, and the edge enhancement output (output of the filter 321) of the density data (G image data) is smaller than the threshold thwsb = 50 This includes the generation of density-corresponding white background information MS for the system in
この白判定３２３ｃは、まずＲＧＢ白抽出３２３ｂの中の１．）ＲＧＢ白地検出で、白領域を検出するまで、すなわち前記１．）ＲＧＢ白地検出が白地判定信号「１」を発生しこれに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）を開始するまで、は動作（ステップ４の実行）をしない。これは、白領域との判定が得られない領域を、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぐためである。 The white determination 323c is performed by first selecting 1. of the RGB white extraction 323b. ) RGB white background detection until a white area is detected, i.e. ) Until the RGB white background detection generates the white background determination signal “1” and the generation of the color-corresponding white background information MS (steps 3-4-5-14 to 17) starts correspondingly, the operation (step 4) Do not execute. This is to prevent an area that cannot be determined as a white area from being erroneously determined as a white pixel (white block) in white pattern matching (to be described later) of the G image data after edge enhancement processing by the
薄い色地上の文字にエッジ強調フィルタ３２１をかけると、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後のデータで白パターンマッチングをすると、すなわち濃度対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ７〜１３−５−１４〜１７）のみに基づいて白領域判定をすると、色地上の文字周辺を白地と誤判定しやすいが、上述の色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）によって白領域との判定が得られる領域に後述する、白画素（白ブロック）を判定するための白パターンマッチングを適用するように白地情報ＭＳを最高値とし、ステップ３で白地でないときには、更にステップ６以下で詳細に白地条件をチェックして白パターンマッチングを適用するか否を決定するための１つのパラメータである白地情報ＭＳを調整するので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いでいる。 When the
例えば、色画素の可能性が高いときには、白地情報ＭＳを下げ（ステップ１３）、色画素の疑いもありえるときには白地情報ＭＳをホールド（変更無し）にして（ステップ１１〜１３）、後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いで、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるのを防止している。 For example, when the possibility of a color pixel is high, the white background information MS is lowered (step 13), and when there is a suspicion of a color pixel, the white background information MS is held (no change) (
文字が密なところは上述の処理（ステップ３〜５，６〜１０および１４〜１７）によって白地情報ＭＳを更新し伝搬させるので、密な文字領域が絵柄と誤判定される可能性が低減する。また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、１．）ＲＧＢ白地検出で白検出ができない場合があるが、そのときに３．）谷白画素検出にて、白と検出し、白地情報ＭＳを、ステップ１２のＹＥＳ出力がステップ５に直進する経路でホールドして、白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性が低減する。 When the character is dense, the white background information MS is updated and propagated by the above-described processing (
また、先に触れたように、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができ、注目画素周辺が白かを見る閾値ｔｈｗｃを低く設定して（ｔｈｗｃ＝２０）、薄い色画素（注目画素）の周辺が白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として検出することができるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性を更に低減することができる。 As described above, when the pixel of interest is a color pixel surrounded by a white background, 2. ) Color gamut detection signal d = “1” (color gamut), which is an output of color gamut detection, can detect a thin color pixel as a color gamut even where a line is intricate, and determine whether the periphery of the target pixel is white. Since the threshold value thwc for viewing is set low (thwc = 20), it is possible to detect a thin color pixel as a color background by strictly checking whether or not the periphery of a light color pixel (target pixel) is a white background. It is possible to further reduce the possibility that the character is erroneously determined as a picture.
上述のように、薄い色画素を色地としてより厳密に検出できることにより、色地と検出したときには図５のステップ６からステップ１３に進んで、状態変数ＭＳを下げて色地を白と判定する可能性を低減できるのに加えて、ステップ３で参照する白地判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｓ（たとえば４０）に対して、ステップ７で参照する２値化白判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかつた場合（ステップ６：ＮＯ）には、前記２値化３２３ａで白と見なす確率を高くして、図５のステップ７から１０に進んで状態変数ＭＳを上げて白領域と判定する可能性を高くしている。 As described above, since a light color pixel can be detected more precisely as a color background, the process proceeds from
すなわち、前記１．）ＲＧＢ白地検出で閾値ｔｈｗｓｓ＝４０で、白と判定する確率が低い厳しい白判定を行って、そこで白地と判定すると、図５のステップ３から４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。該厳しい白判定で白地との判定が出なかったときには、では逆に色地であるかの、薄い色画素も色地として検出する信頼性が高い厳しい色地判定、すなわち前記２．）色地検出、の結果を参照し、それが色地との判定にならないときには、もう一度、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定、すなわち前記２値化３２３ａ、を参照してそれが白の判定であると、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップ７〜１０）。この処理（ステップ６〜１０）があるので、色地と検出される薄い色画素よりも更に薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのような原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが２値的に大きく変化するのが抑制され、つぎの白パターンマッチング３２３ｄでの白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。その結果、背景が薄い色地のときに、裏映りのような原稿の細かい地ムラに連動して細かい色抜け（白背景）が現れることがなくなる。 That is, the above 1. ) RGB white background detection with a threshold thwss = 40, and a strict white determination with a low probability of determining white is performed. If the white background is determined there, the state variable MS is increased by the processing from
（白パターンマッチング３２３ｄ）
注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次式が満たされる時に、注目画素を白画素と仮に定めて、白パターンマッチングを行う。
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１（１３））＆２値化白）＃
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２（１））＆谷白画素＆２値化白）
ここで、この条件式を満たすかのチェックを行う注目画素は、図５のステップ５および１４〜１７の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、上記条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後の、上記チェックを行う注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］である。但し、このＭＳ［Ｉ］は白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのＩは、上記チェックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、上述の白判定３２３ｃで状態変数ＭＳを算出する注目画素の主走査方向ｘの位置とは別物である。(White pattern matching 323d)
Whether the background is white is determined by whether or not there is a continuous white pixel in a 5 × 5 pixel unit block centered on the target pixel. Therefore, regarding the target pixel, when the following equation is satisfied, the target pixel is temporarily determined as a white pixel and white pattern matching is performed.
(Non-color pixel & (white background information MS ≧ thw1 (13)) & binarized white) #
(Non-color pixel & (white background information MS ≧ thw2 (1)) & valley white pixel & binarized white)
Here, the target pixel for checking whether or not this conditional expression is satisfied has been subjected to the white propagation processing in
上記条件式の中の、「非色画素」は前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄが「０」であること、「２値化白」は前記２値化３２３ａの２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、および、「谷白画素」は、前記３．）谷白画素検出の検出結果が谷白画素であること、をそれぞれ意味し、＃は論理和（オア：又は）を意味する。白パターンマッチングは、上記条件式で判定した出力（白画素か否）に対し、図１２の縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄのいずれかに該当するかをチェックするものである。パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄに付した白丸は、白画素であることを意味する。他の空白画素は、白画素であるか否か不問である。 In the above conditional expression, “non-color pixel” is the same as that in 2. ) The color gamut determination signal d, which is the output of the color gamut detection, is “0”, “binarized white” is the binarized white determination signal of the binarized 323a is “1” (binarized white) And “Tanihira Pixel” are described in 3. above. ) Means that the detection result of valley white pixel detection is a valley white pixel, and # means a logical sum (OR: or). The white pattern matching is to check whether the output (whether it is a white pixel) determined by the above conditional expression corresponds to one of the vertical and horizontal diagonal continuity patterns PMPa to PMPd in FIG. White circles attached to the patterns PMPa to PMPd mean white pixels. It does not matter whether the other blank pixels are white pixels.
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白画素分布が図１２のパターンＰＭＰａ，ＰＭＰｂ，ＰＭＰｃまたはＰＭＰｄに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定する。 If the white pixel distribution of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel corresponds to the pattern PMPa, PMPb, PMPc, or PMPd in FIG. 12, it is determined that the target pixel is a white pattern pixel.
（グレー判定）
Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの色相分割を行い、色相毎に濃度の低いと画素を検出する。色相分割は、後述する色判定と同一である。ここで、フィルタ後のＧデータをthgrと比較して、Ｇデータより大きいかＲＧＢ白抽出の色画素検出で色画素であるかのどちらかを満たしていれば、下記の演算を行い、下記条件を満たしていれば、クレー画素とする。ここで、色毎に閾値を変えているのは各インクの最大濃度が異なるためである。(Gray judgment)
R, G, B, Y, M, C, and Bk hue division is performed, and a pixel is detected when the density is low for each hue. Hue division is the same as color determination described later. Here, the filtered G data is compared with thgr, and if it is larger than the G data or if it is a color pixel in RGB white extraction color pixel detection, the following calculation is performed and the following condition is satisfied. If the above condition is satisfied, it is determined as a clay pixel. Here, the threshold is changed for each color because the maximum density of each ink is different.
４．１）．ＲーＹ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ - 2 * Ｇ + Ｂ > 0
４．２）．ＹーＧ色相領域境界（ｙｇ）
11 * Ｒ - 8 * Ｇ - 3 * Ｂ > 0
４．３）．ＧーＣ色相領域境界（ｇｃ）
1 * Ｒ - 5 * Ｇ + 4 * Ｂ < 0
４．４）．ＣーＢ色相領域境界（ｃｂ）
8 * Ｒ - 14 * Ｇ + 6 * Ｂ < 0
４．５）．ＢーＭ色相領域境界（ｂｍ）
9 * Ｒ - 2 * Ｇ - 7 * Ｂ < 0
４．６）．ＭーＲ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ + 5 * Ｇ - 6 * Ｂ < 0
４．８）．Ｙ画素画素判定（ｇｒｙ）
（色画素である）& (ry == 1) & (yg == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxy)
４．９）．Ｇ画素判定（ｇｒｇ）
（色画素である）& (yg == 1) & (gc == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxg)
４．１０）．Ｃ画素判定（ｇｒｃ）
（色画素である）& (gc == 1) & (cb == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxc)
４．１１）．Ｂ画素判定（ｇｒｂ）
（色画素である）& (cb == 1) & (bm == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxb)
４．１２）．Ｍ画素判定（ｇｒｍ）
（色画素である）& (bm == 1) & (mr == 0) &ＲＧＢの最大値 < thmaxm)
４．１３）．Ｒ画素判定（ｇｒｒ）
（色画素である）& (mr == 1) & (ry == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxr)
４．１４）．色画素でない時（ｇｒｂｋ）
(ＲＧＢの最大値 < thmaxbk)
４．１５）．グレー画素判定
４．８）〜４．１５）のいずれかの条件を満たす時にグレー画素とする。4.1). RY hue region boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
4.2). Y-G hue region boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
4.3). GC hue region boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4.4). CB hue region boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
4.5). BM hue region boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
4.6). MR hue region boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0
4.8). Y pixel pixel determination (gry)
(It is a color pixel) & (ry == 1) & (yg == 0) & (Maximum RGB value <thmaxy)
4.9). G pixel determination (grg)
(It is a color pixel) & (yg == 1) & (gc == 0) & (Maximum RGB value <thmaxg)
4.10). C pixel determination (grc)
(It is a color pixel) & (gc == 1) & (cb == 0) & (Maximum RGB value <thmaxc)
4.11). B pixel determination (grb)
(It is a color pixel) & (cb == 1) & (bm == 0) & (Maximum RGB value <thmaxb)
4.12). M pixel determination (grm)
(It is a color pixel) & (bm == 1) & (mr == 0) & Maximum RGB value <thmaxm)
4.13). R pixel determination (grr)
(It is a color pixel) & (mr == 1) & (ry == 0) & (Maximum RGB value <thmaxr)
4.14). When not a color pixel (grbk)
(RGB maximum value <thmaxbk)
4.15). Gray pixel determination A gray pixel is determined when any of the conditions 4.8) to 4.15) is satisfied.
（グレーパターンマッチング３２３ｆ）
図２５に示すように、本実施例ではＤをグレー画素として、ｂｋはクレー画素より濃いところとして、下記パターンマッチングを行う。複写原稿は、薄い２００線の万線パターン、３００線の万線であるので、複写原稿もクレー検出するように下記のようなパターンを採用している。下記パターンに一致したものは、グレー画素となる（図２６（ａ）、（ｂ）参照）。(Gray pattern matching 323f)
As shown in FIG. 25, in this embodiment, the following pattern matching is performed on the assumption that D is a gray pixel and bk is darker than the clay pixel. Since the copy original has a thin line pattern of 200 lines and a line of 300 lines, the following pattern is adopted so that the copy original also detects clay. A pixel that matches the following pattern is a gray pixel (see FIGS. 26A and 26B).
４．）白パターン補正
白画素パターンマッチングで孤立（１×１、１×２、２×１、２×２、１×３、３×１の白画素）しているアクティブ画素を非アクティブにする。このことにより、孤立している画素を除去する。
５．）白膨張
白画素パターンマッチングの補正の結果を７×４１のＯＲを行う。
６．）白収縮
白膨張の結果の１×３３のＡＮＤを行う。白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチングの補正結果に対して膨張と小面積で存在する非アクティブ画素を除去する。この判定結果は、白地と境界部分に対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。言いかえれば、白地よりも大きな領域となる。4). ) White Pattern Correction Active pixels that are isolated (white pixels of 1 × 1, 1 × 2, 2 × 1, 2 × 2, 1 × 3, 3 × 1) by white pixel pattern matching are deactivated. This removes isolated pixels.
5. ) White Expansion The result of white pixel pattern matching correction is ORed 7 × 41.
6). )
７．）白補正
白ブロック補正では、ブロックパターンＢＣＰの×を付した注目画素を中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。7). ) White correction In white block correction, when there are one or more white candidate blocks in each of the 6 × 4 pixel regions at the four corners in the 15 × 11 pixel centered on the pixel of interest marked with “X” in the block pattern BCP. The white block correction data is given to the target block. As a result, a region surrounded by a white background is set as a white region.
８．）グレー膨張
図２５に示すように、本実施例ではグレーパターンマッチングの結果に対して、１１×１１のＯＲ処理をする。このことにより、グレー領域に対してやや大きな領域となる。8). ) Gray Expansion As shown in FIG. 25, in this embodiment, 11 × 11 OR processing is performed on the result of gray pattern matching. This makes the area slightly larger than the gray area.
９．）判定
白補正の結果がアクティブまたは、収縮結果がアクティブでかつグレー膨張結果が非アクティブの時に白背景とする。式で表現すると次式のようになる。
白補正の結果 ＃ （白収縮の結果 ＆ ！グレー膨張の結果）
ここで、白補正の結果では、白地にかっ込まれた領域を確実に白領域と判定して、白収縮の結果 ＆ ！グレー膨張の結果の結果では、濃い黒文字周辺を白領域として、濃度の薄いところを非白領域としている。9. ) Determination When the white correction result is active, or when the shrinkage result is active and the gray expansion result is inactive, the white background is used. It can be expressed as the following equation.
White correction result # (white shrinkage result &! Gray expansion result)
Here, in the result of white correction, the area enclosed in the white background is definitely determined as the white area, and the result of white contraction &! As a result of the gray expansion, a dark black character periphery is set as a white area, and a low density area is set as a non-white area.
図１３に、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部は、上述の、注目ブロックを中心とした１５×１１画素において四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに注目ブロックに白ブロック補正データを与える白ブロック補正、によって白ブロックに置きかえられる。丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を、白領域とすることは、そこを絵柄部と判定する可能性を低減する。後述する総合判定３２６では、非白領域は絵柄と判定するが、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を絵柄と誤判定する可能性が減る。 In FIG. 13, the black protrusions surrounded by the circles Bp1 to Bp4 have one or more white candidate blocks in each of the 6 × 4 pixel areas at the four corners in the 15 × 11 pixels centering on the block of interest described above. The white block is replaced by white block correction that gives white block correction data to the target block. Making a black area surrounded by a white background like the black protrusions surrounded by the circles Bp1 to Bp4 as a white area reduces the possibility of determining that it is a picture part. In the
さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果にて、黒地と白地境界を白領域（文字領域）と判定するので、濃い文字エッジは、文字の太さにかかわらず白地判定するので、文字エッジを正しく文字エッジと判定することが可能となる。濃度の薄い部分は文字エッヂ判定しなくなる。 Furthermore, as a result of white shrinkage, the boundary between the black background and the white background is determined as a white area (character area) based on the result of gray expansion, so a dark character edge is determined as a white background regardless of the thickness of the character. It becomes possible to correctly determine a character edge. A character edge is not judged in a portion with a low density.
（文字／写真判定レベルの調整）
上述のように白領域抽出３２３では、白判定３２３ｃで、ＲＧＢ白抽出３２３ｂの白地判定信号，色地判定信号ｄおよび谷白画素判定信号、ならびに、２値化３２３ａの２値化白判定信号、に対応する、白の程度をあらわす状態変数である白地情報ＭＳを生成する。そして白パターンマッチング３２３ｄで、該色地判定信号ｄ，白地情報ＭＳ，２値化白判定信号および谷白画素判定信号に基づいて注目画素が白画素か否を仮に定めて、注目画素を含む画素マトリスクに対する白画素分布パターンマッチングによって白画素か否を確定する。この結果と、黒判定３２３ｅおよび黒パターンマッチング３２３ｆの結果を用いて、白補正３２３ｇが、注目画素が黒地と白地境界との境界（白領域：文字領域）であるかを判定する。(Adjustment of text / photo judgment level)
As described above, in the
ＲＧＢ白抽出３２３ｂの白地判定信号（図５のステップ３で参照）は、注目画素のＲ，Ｇ，Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと「１」（白地）である。この閾値ｔｈｗｓｓを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」（黒地と白地境界との境界：文字領域）を摘出する確率が高くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｓを小さくするとこの逆となる。 The white background determination signal (see
２値化３２３ａの２値化白判定信号（図５のステップ７で参照）は、フィルタ３２１のＧ画像データのエッジ強調出力が閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、「１」（２値化白）である。この閾値ｔｈｗｓｂを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が高くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｂを小さくするとこの逆となる。 The binarized white determination signal of the binarization 323a (refer to step 7 in FIG. 5) is “1” (binarized white) if the edge enhancement output of the G image data of the
「白領域」の画像データには後工程で、文字画像を鮮明に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを大きくすると、文字に優先度が高い画像処理が施される。非白領域すなわち絵柄（写真）領域の画像データには後工程で、写真や絵柄を忠実に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを小さくすると、絵柄（写真）に優先度が高い画像処理が施される。 Since the image data for “white area” is subjected to image processing for clearly expressing the character image in a later step, when the threshold values thwss and thwsb are increased, image processing with high priority is performed on the characters. The image data in the non-white area, that is, the picture (picture) area, is subjected to image processing for faithfully representing the picture or picture in a later process. Therefore, if the threshold values thwss and thwsb are reduced, the priority is given to the picture (picture). High image processing is performed.
ところで、ＲＧＢ白抽出３２３ｂの色地判定信号ｄ（図５のステップ６で参照）が「１」（色地）であると白地情報ＭＳを低くし、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。前記２．）色地検出で色地判定信号ｄを生成する処理Ｂ．，Ｃ．で用いる閾値ｔｈｗｃ（例えば２０）を小さくすると、周辺画素（図１１の△と□）を同時に色画素と検出する確率すなわち（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」となる確率がたかくなって色地判定信号ｄ＝「１」（色地）を得る確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。 By the way, when the color background determination signal d (refer to step 6 in FIG. 5) of the RGB white extraction 323b is “1” (color background), the white background information MS is lowered, and the probability of extracting the “white area” is low. (That is, the probability of extracting the pattern area increases). 2. B) Processing for generating a color gamut determination signal d by color gamut detection. , C.I. When the threshold thwc (for example, 20) used in the above is reduced, the probability of simultaneously detecting neighboring pixels (Δ and □ in FIG. 11) as color pixels, that is, the probability of (exclusive NOR of b and c) = “1” increases. The probability of obtaining the color background determination signal d = “1” (color background) increases, and the probability of extracting the “white area” decreases (that is, the probability of extracting the pattern area increases).
そこで本実施例では、図２の操作／表示部ＯＰＢにて、キー入力による入力モードのメニュー表示ならびに液晶ディスプレに表示されたメニュー画面上のキー画像（パラメータ指定キーおよびアップ，ダウンキー）の操作によって調整するパラメータ調整の中の「文字／写真レベル」の調整によって、閾値ｔｈｗｓｓ，ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを次のように調整するようにしている。 Therefore, in the present embodiment, in the operation / display unit OPB of FIG. 2, the menu display of the input mode by key input and the operation of the key image (parameter designation key and up / down key) on the menu screen displayed on the liquid crystal display. The threshold values thwss, thwsb, and thwc are adjusted as follows by adjusting the “character / photo level” in the parameter adjustment to be adjusted by the following.
すなわち、オペレータが操作／表示部ＯＰＢにて調整設定するパラメータ「文字／写真レベル」の標準値（デフォルト）は「３」であり、このデフォルト値が、上記の文字／写真レベルと閾値ｔｈｗｓｓ，ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃとの関係をあらわす変換テーブルと共に、図３に示すＲＯＭ３５８に書き込まれており、図３に示すＩＰＵ３００に電源が投入されＣＰＵ３５７がＩＰＵ３００の初期化をするときに、ＣＰＵ３５７がＲＯＭ３５８から文字／写真レベルのデフォルト値を読み出して、それに対応する閾値ｔｈｗｓｓ，ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを変換テーブルから読み出してＲＡＭ３５６の、各閾値宛てレジスタに書きこんで、白領域抽出３２３での上述の処理に用いる。その後操作ボードＯＰＢからの入力で文字／写真レベルの調整があり、調整後の値Ａがメインコントローラ１０からＣＰＵ３５７に与えられると、ＣＰＵ３５７は、調整後の値Ａに対応するパラメータｔｈｗｓｓ，ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃの各値を、ＲＯＭ３５８の変換テーブルから読み出して、ＲＡＭ３５６の、パラメータ宛てレジスタに書きこむ。 That is, the standard value (default) of the parameter “character / photo level” that is adjusted and set by the operator on the operation / display unit OPB is “3”, and the default value is the above-described character / photo level and threshold values thwss, thwsb. 3 is written in the ROM 358 shown in FIG. 3 together with a conversion table representing the relationship between the CPU 357 and the thwc. When the power is turned on to the
閾値を標準値ｔｈｗｓｓ＝４０，ｔｈｗｓｂ＝５０，ｔｈｗｃ＝２０に設定しているときに、操作ボードＯＰＢを使ってオペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ大きく「Ｕｐ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ，ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、文字優先方向に変更した値に定められる。逆に、オペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ小さく「Ｄｏｗｎ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ，ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、写真優先方向に変更した値に定められる。 When the threshold values are set to the standard values thwss = 40, thwsb = 50, and thwc = 20, the operator uses the operation board OPB to increase the value of “character / photo level” by i (for example, 1) to “Up”. Then, the threshold values thwss, thwsb, and thwc are set to values that are changed in the character priority direction by 2i (2). Conversely, when the operator decreases the value of “character / photo level” by “Down” by i (for example, 1), the thresholds thwss, thwsb, and thwc are set to values that are changed in the photo priority direction by 2i (2).
（網点抽出３２４）
第１網点ピーク検出３２４ａは、Ｇ画像データを用いて、所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（網点ピーク画素と呼ぶ）を検出する回路である。局所領域に関して、次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する。
条件１：中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）である；
条件２：中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上であること。(Halftone dot extraction 324)
The first halftone dot peak detection 324a uses G image data, and forms pixels of halftone dots (referred to as halftone peak pixels) from pixel density information in a two-dimensional local region having a predetermined size. Is a circuit for detecting When the following two conditions are satisfied simultaneously for the local region, the central pixel of the region is detected as a halftone dot peak pixel.
Condition 1: The density level of the central pixel is maximum (mountain peak) or minimum (valley peak) in the local region;
Condition 2: The absolute value of the difference between the average density level of the pixel pair and the density level of the central pixel is greater than or equal to the threshold Th for all pixel pairs that are in point symmetry with respect to the central pixel.
図１４を参照して、第１網点ピーク検出３２４ａの検出処理を具体的に説明する。局所領域として５×５画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。５×５画素マトリクスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。With reference to FIG. 14, the detection process of the 1st halftone peak detection 324a is demonstrated concretely. In this example, a 5 × 5 pixel matrix (M × M pixel matrix when generalized) mask is used as the local region. If the sign of each pixel of the 5 × 5 pixel matrix is as shown in the pattern MPp of FIG. 11, the density Lc of the center pixel c3 serving as the target pixel is the maximum or minimum compared to the densities L1 to L8 of the surrounding pixels. And
abs (2Lc-L1-L8) ≧ Lth
And abs (2Lc-L2-L7) ≧ Lth
And abs (2Lc-L3-L6) ≧ Lth
And abs (2Lc-L4-L5) ≧ Lth
At this time, the center pixel (Lc) of the mask is detected as a halftone dot peak pixel. The abs function means taking an absolute value. Lth is a threshold value (fixed value).
具体的には、周囲画素は、図１４に示す周囲画素分布パターンＭＰａまたはＭＰｂの、４角形を付記した画素とする。周囲画素分布パターンＭＰａとＭＰｂに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するためである。 Specifically, the surrounding pixels are pixels to which a quadrangle of the surrounding pixel distribution pattern MPa or MPb shown in FIG. 14 is added. When either halftone dot peak pixel detection based on the surrounding pixel distribution patterns MPa and MPb detects a halftone peak pixel, a detection signal that represents a halftone dot pixel at the current pixel of interest (center pixel c3) give. The reason for using the two patterns is to deal with a wide range of halftone dot lines.
パターンＭＰａは、Ｌ１＝ｂ２，Ｌ２＝ｂ３，Ｌ３＝ｂ４，Ｌ４＝ｃ２，Ｌ５＝ｃ４，Ｌ６＝ｄ２，Ｌ７＝ｄ３，Ｌ８＝ｄ４、と定めたものである。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、上述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。 The pattern MPa is defined as L1 = b2, L2 = b3, L3 = b4, L4 = c2, L5 = c4, L6 = d2, L7 = d3, L8 = d4. Here, L1 = b2 means that the density of the pixel b2 is set to the value of L1 in the above-described halftone peak pixel detection calculation.
パターンＭＰｂは、Ｌ１＝ｂ２，Ｌ２＝ａ３，Ｌ３＝ｂ４，Ｌ４＝ｃ１，Ｌ５＝ｃ５，Ｌ６＝ｄ２，Ｌ７＝ｅ３，Ｌ８＝ｄ４、と定めたものである。 The pattern MPb is defined as L1 = b2, L2 = a3, L3 = b4, L4 = c1, L5 = c5, L6 = d2, L7 = e3, L8 = d4.
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大，縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低，高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大，縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、上述のパターンＭＰａ，ＭＰｂにかえて、図１４上に示すパターンＭＰｃ，ＭＰｄを用いる。拡大のときには、図１４上に示すパターンＭＰｅ，ＭＰｆを用いる。なお、パターンＭＰｅ，ＭＰｆにおいて、三角印を与えた画素も、上述の「周囲画素」に加えても良い。 In the case of copying, enlargement / reduction in the sub-scanning direction y is performed at low and high document scanning speeds of the
第２網点ピーク検出３２４ｂは、Ｂデータを用いて網点ピーク検出するものであって、機能は、第１網点ピーク検出３２４ａと同じである。第１網点ピーク検出３２４ａは、Ｇ画像データを用いるのでほとんどの色に対して反応するが、Ｙに対しては反応しないので第２網点ピーク検出３２４ｃでは、Ｂ画像データを使用して、Ｙの網点ピークを検出することを目的としている補助的なものである。 The second halftone peak detection 324b detects halftone dots using the B data, and has the same function as the first halftone peak detection 324a. Since the first halftone peak detection 324a uses G image data and reacts to most colors, but does not react to Y, the second halftone peak detection 324c uses B image data, It is a supplementary object aimed at detecting the Y dot peak.
網点領域検出３２４ｃは、第１網点ピーク画素検出３２４ａ，第２網点ピーク画素検出３２４ｂのどちらかにより検出された山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリ３２４ｄに記憶される。 The halftone dot region detection 324c is a two-dimensional small-sized pixel having a predetermined size, which is a peak and valley halftone dot pixel detected by either the first halftone dot peak pixel detection 324a or the second halftone dot peak pixel detection 324b. It counts for every area | region, and makes the sum total of the halftone dot peak pixel of a peak and a valley the count value P of a small area | region. When the count value P is larger than the threshold value Pth, all the pixels in the small area (or in the case of pixel unit processing, only the central pixel of the small area) are determined as halftone dot areas. The result of the determination is stored in the temporary memory 324d.
図２３ａを参照して、第３網点ピーク検出の検出処理を具体的に説明する。なお、第３網点ピーク検出処理の流れは、図２２に示すとおりである。この第３網点ピーク検出処理は、１００線以下、６５線（新聞の網点）以上を検出することを目的としている。 With reference to FIG. 23a, the detection process of the 3rd halftone peak detection is demonstrated concretely. The flow of the third halftone peak detection process is as shown in FIG. The third halftone dot peak detection process is intended to detect 100 lines or less and 65 lines (newspaper halftone dots) or more.
局所領域として７×７画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。図２３ｃのパターンに示すものとすると、注目画素となる中心画素群の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度群Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。This is an example in which a mask of a 7 × 7 pixel matrix (M × M pixel matrix when generalized) is adopted as the local region. As shown in the pattern of FIG. 23c, the density Lc of the central pixel group as the target pixel is maximum or minimum as compared with the density groups L1 to L8 of the surrounding pixels, and
abs (2Lc-L1-L8) ≧ Lth
And abs (2Lc-L2-L7) ≧ Lth
And abs (2Lc-L3-L6) ≧ Lth
And abs (2Lc-L4-L5) ≧ Lth
At this time, the center pixel (Lc) of the mask is detected as a halftone dot peak pixel. The abs function means taking an absolute value. Lth is a threshold value (fixed value).
ここで、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最大値の時の網点ピーク画素を網点山ピーク画素として、周期チェック１に出力する。また、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最小値の時の網点ピーク画素を網点谷ピーク画素として、周期チェック２に出力する。 Here, the halftone dot peak pixel when the center pixel (Lc) of the mask is the maximum value is output to the
具体的には、周囲画素は、図２３ａに示す周囲画素分布パターンした画素とする。周囲画素分布パターンに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｄ４）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の網点面積率に幅広く対応するためである。 Specifically, the surrounding pixels are pixels having the surrounding pixel distribution pattern shown in FIG. When one of the above-described halftone dot pixel detection based on the surrounding pixel distribution pattern detects a halftone dot pixel, a detection signal representing the halftone dot pixel is given to the target pixel (center pixel d4) at that time. The reason why the two patterns are used is to deal with a wide range of halftone dot area ratios.
Ｌｃの濃度は周辺画素を参照して以下のように求める。
Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最大値の時は、
パターンは、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍａｘ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）とは、画素ａ１、ａ２、ｂ１の濃度の最大値を、上述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）とは、ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の濃度（画像データ）の最小値を意味する。The density of Lc is obtained as follows with reference to surrounding pixels.
Lc = Min (d4, d3, d5, c4, e4)
When this Lc is the maximum value for the surrounding pixels,
The pattern is L1 = Max (a1, a2, b1)
L2 = Max (a3, a4, a5)
L3 = Max (a6, a7, c7)
L4 = Max (c1, d1, e1)
L5 = Max (c7, d7, e7)
L6 = Max (f1, g1, g2)
L7 = Max (g3, g4, g5)
L8 = Max (g6, g7, f7)
It is determined. Here, L1 = Max (a1, a2, b1) means that the maximum density value of the pixels a1, a2, and b1 is set as the L1 value in the above-described halftone peak pixel detection calculation. Lc = Min (d4, d3, d5, c4, e4) means the minimum value (image data) of d4, d3, d5, c4, e4.
また、Ｌｃ＝Ｍａｘ（ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最小値の時は、
パターンは、Ｌ１＝Ｍｉｎ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍｉｎ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。Lc = Max (d4, d3, d5, c4, e4)
When this Lc is the minimum value for the surrounding pixels,
The pattern is L1 = Min (a1, a2, b1)
L2 = Min (a3, a4, a5)
L3 = Max (a6, a7, c7)
L4 = Max (c1, d1, e1)
L5 = Max (c7, d7, e7)
L6 = Max (f1, g1, g2)
L7 = Max (g3, g4, g5)
L8 = Max (g6, g7, f7)
It is determined.
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大，縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低，高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大，縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、図２３ｂに示すパターンを用いる。拡大のときには、図２３ａに示すパターンを用いる。 In the case of copying, enlargement / reduction in the sub-scanning direction y is performed at low and high document scanning speeds of the
網点ピーク検出３の演算式は、１画素のデータで演算するのではなく、複数の画素（ｍｉｎ、ｍａｘの演算）で、対象となる画素を参照する。これは、低線数の網点は濃淡の周期が大きくなので、１画素で決定するのでは周辺画素を参照することにより、ノイズ（ごみ）の影響を少なし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックを共通に演算式を使えるようにしているので、ハード化が容易である。 The calculation formula for halftone
周期チェック１では、網点山ピークと網点山ピークの周期をチェックする。主走査１次元方向に網点山ピークの間隔をチェックする。網点ピーク検出の検出対象の網点は、検出線数１００線以下なので、網点山ピークは、白黒網点時は、８以上となる。８未満の場合は小さな文字を誤判定して場合がほとんどある（６００ｄｐｉ読み取り時）。 In
しかし、網点部は白黒印刷の場合、スクリーン角が４５であるが、カラー印刷は色毎にスクリーン角が異なる。スクリーン角と主走査の周期の関係は以下の様になる。 However, the halftone dot portion has a screen angle of 45 in monochrome printing, but the color printing has a different screen angle for each color. The relationship between the screen angle and the main scanning cycle is as follows.
ここで、１００線以下の網点とその以外を判別するには、１００以下は、周期８以上と６になる。ここで、周期７を含めていないのは、１２０線の白黒網点が周期７近傍（7.07）であるからある。さらに、周期６の網点を１００線以下としないのは、マゼンタ、シアン、イエロー網点が周期６近傍（7.3、7.06）であるからである。つまり、周期２、３、４、５、７の時は、１００以下の網点で無いので、網点山ピークを除去する。 Here, to discriminate halftone dots of 100 lines or less and others, 100 or less becomes
スクリーン角を考慮して周期チェックを行うことにより、文字の誤判定なしに１００線以下のカラー網点を良好に検出することが出来る。 By performing a periodic check in consideration of the screen angle, color halftone dots of 100 lines or less can be detected well without erroneous character determination.
図２４ａに示すように、Ｌ１が５で、Ｌ２が１０であれば、Ｌ１間隔の網点山ピークは、小さな文字である場合がほとんどなので、網点山ピークを除去する。Ｌ２間隔は、低線数網点である場合がほとんどなので、除去はしない。 As shown in FIG. 24a, when L1 is 5 and L2 is 10, the halftone peak between the L1 intervals is almost always a small character, so the halftone peak is removed. Since the L2 interval is mostly a low line number halftone dot, it is not removed.
周期チェックで、図２４ａが、図２４ｂのように補正される。周期チェック２では、網点谷ピークを、周期チェック１と同様に行う。網点山ピークと網点谷ピークを独立に行うのは、網点面積率５０％近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークが交互に現れ正確な周期が、現れないために独立に行っている。周期チェック１、周期チェック２の出力をｏｒして、網点領域検出部２に入力する。 In the period check, FIG. 24a is corrected as shown in FIG. 24b. In
網点領域検出２は周期チェック１、２をｏｒして、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリに記憶される。 The halftone
さらに、網点領域検出３は周期チェック１、２をｏｒして、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリＢに記憶される。 Further, the halftone
領域検出部１または、領域検出部２のどちらかが、網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施例においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１，ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリ３２４ｄに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。 If either of the
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１，Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、網点抽出結果である。 AMP on FIG. 14 shows the distribution of the above-mentioned small regions. Each of S1 to S4 of the small area distribution pattern AMP is, for example, a small area (block) having a size of 4 × 4 pixels. S4 is a small area of interest, and S1, S2, and S3 are processed small areas. Suppose that When it is determined that all of S1, S2, and S3 are halftone areas, Th2 is used as the threshold value Pth for the determination of S4. If any one of S1, S2 and S3 is determined to be a non-halftone area, TH1 is selected as the threshold value Pth. A halftone dot region detection signal ht is output from the
領域検出部２、網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施例においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１，ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリＢに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。 If the
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１，Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、低線網点抽出結果である。
網点抽出結果との処理の違いは、網点ピーク検出では、低線数の入力のみで網点抽出をしているので、低線数網点のみの抽出が可能となっている。AMP on FIG. 14 shows the distribution of the above-mentioned small regions. Each of S1 to S4 of the small area distribution pattern AMP is, for example, a small area (block) having a size of 4 × 4 pixels. S4 is a small area of interest, and S1, S2, and S3 are processed small areas. Suppose that When it is determined that all of S1, S2, and S3 are halftone areas, Th2 is used as the threshold value Pth for the determination of S4. If any one of S1, S2 and S3 is determined to be a non-halftone area, TH1 is selected as the threshold value Pth. A halftone dot region detection signal ht is output from the
The difference in processing from the halftone dot extraction result is that, in halftone dot detection, halftone dots are extracted only with a low line number input, so that only low line number halftone dots can be extracted.
（色判定３２５）
原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ，Ｇ，Ｂの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。図１５を用いて説明する。図１５の（ａ）は、画像濃度信号で、黒濃度信号は理想的には、Ｒ，Ｂ，Ｇ濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズでＣＣＤ上に画像を結像し、ＣＣＤの画像信号をデジタル化したもので、図１５の（ｂ）が理想の高低波形となる。しかし、一般的なスキャナでは、３ラインＣＣＤセンサを用いているため、画像データのＲ，Ｇ，Ｂの各画像を時間的に同時に読み取るのではなく、Ｒ，Ｇ，Ｂの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読み取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図１５の（ｂ）に示すレベル変化の黒を表すＲ，Ｇ，Ｂ各色濃度信号は、図１５の（ｃ）に示すように、相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現れる。(Color determination 325)
When detecting color (chromatic) pixels and black (achromatic) pixels in a document, there is a relative reading shift of R, G, and B due to sampling of each color image data and mechanical accuracy. . This will be described with reference to FIG. FIG. 15A shows an image density signal. The black density signal is ideally black when the levels of the R, B, and G density signals coincide with each other. However, the actual image data is obtained by forming an image on a CCD with a lens and digitizing the image signal of the CCD. FIG. 15B shows an ideal high and low waveform. However, since a general scanner uses a three-line CCD sensor, the R, G, B line sensors are not read simultaneously in time, but the R, G, B line sensors are equal. Since they are arranged at intervals and cannot be read simultaneously in time, the reading position will inevitably shift. For example, the R, G, and B color density signals representing the level-change black shown in FIG. 15B are relatively shifted as shown in FIG. If this shift is large, a color shift appears at the periphery of the black area.
（色相分割３２５ａ）
色判定３２５は、有彩色領域を見つけるものである。入力データＲ，Ｇ，Ｂは、色相分割３２５ａにて、ｃ，ｍ，ｙおよび色判定用ｗ（白）の信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ - 2 * Ｇ + Ｂ > 0
２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
11 * Ｒ - 8 * Ｇ - 3 * Ｂ > 0
３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
1 * Ｒ - 5 * Ｇ + 4 * Ｂ < 0
４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
8 * Ｒ - 14 * Ｇ + 6 * Ｂ < 0
５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
9 * Ｒ - 2 * Ｇ - 7 * Ｂ < 0
６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ + 5 * Ｇ - 6 * Ｂ < 0。(Hue Division 325a)
The
1). RY hue region boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
2). YG hue region boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
3). GC hue region boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4). CB hue region boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
5). BM hue region boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
6). MR hue region boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0.
７）．色判定用ｗ（白）画素判定：
(Ｒ < thwa) & (Ｇ < thwa) & (Ｂ < thwa)ならば、y=m=c=0とする。thwaは閾値である。7). Color determination w (white) pixel determination:
If (R <thwa) & (G <thwa) & (B <thwa), y = m = c = 0. thwa is a threshold value.
８）．Ｙ画素判定：
(ry == 1) & (yg == 0) & (ＲＧＢ差 > thy)ならば、y=1、m=c=0とする。thyは閾値である。8). Y pixel determination:
If (ry == 1) & (yg == 0) & (RGB difference> thy), then y = 1 and m = c = 0. thy is a threshold value.
９）．Ｇ画素判定：
(yg == 1) & (gc == 0) & (ＲＧＢ差 > thg)ならば、c=y=1、m=0とする。thgは閾値である。9). G pixel determination:
If (yg == 1) & (gc == 0) & (RGB difference> thg), c = y = 1 and m = 0. thg is a threshold value.
１０）．Ｃ画素判定：
(gc == 1) & (cb == 0) & (ＲＧＢ差 > thc)ならば、c=1、m=y=0とする。thcは閾値である。10). C pixel determination:
If (gc == 1) & (cb == 0) & (RGB difference> thc), c = 1 and m = y = 0. thc is a threshold value.
１１）．Ｂ画素判定：
(cb == 1) & (bm == 0) & (ＲＧＢ差 > thb)ならば、m=c=1、y=0とする。thbは閾値である。11). B pixel determination:
If (cb == 1) & (bm == 0) & (RGB difference> thb), m = c = 1 and y = 0. thb is a threshold value.
１２）．Ｍ画素判定：
(bm == 1) & (mr == 0) & (ＲＧＢ差 > thm)ならば、m=1、y=c=0とする。thmは閾値である。12). M pixel determination:
If (bm == 1) & (mr == 0) & (RGB difference> thm), then m = 1 and y = c = 0. thm is a threshold value.
１３）．Ｒ画素判定：
(mr == 1) & (ry == 0) & (ＲＧＢ差 > thr)ならば、y=m=1、c=0とする。thrは閾値である。13). R pixel determination:
If (mr == 1) & (ry == 0) & (RGB difference> thr), y = m = 1 and c = 0. thr is a threshold value.
１４）．ＢＫ画素判定：７）．〜１３）．に該当しない時、y=m=c=1とする。 14). BK pixel determination: 7). To 13). If not, y = m = c = 1.
さらに、色判定用ｗ画素の判定を行う。条件は以下のようになる：
(Ｒ < thw) & (Ｇ < thw) & (Ｂ < thw)ならば、色画素用ｗ画素とし、ｗとして出力する。thwは閾値である。ここで、７）〜１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ，ｔｈｙ，ｔｈｍ，ｔｈｃ，ｔｈｒ，ｔｈｇ，ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は、ｔｈｗ＞ｔｈａとなっている。出力信号は、ｃ，ｍ，ｙに各１ビットの３ビットデータと、さらに、色判定用色画素検出のｗの１ビットである。ここで色相毎に閾値をかえているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定する。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。Further, the color determination w pixel is determined. The conditions are as follows:
If (R <thw) & (G <thw) & (B <thw), the color pixel is set as a w pixel and is output as w. thw is a threshold value. Here, the priority of 7) to 14) is given priority to the smaller number. The above-mentioned thresholds thwa, thy, thm, thc, thr, thg, thb are thresholds determined before copying (processing). The relationship between thw and thwa is thw> tha. The output signal is 3 bits of data of 1 bit for each of c, m, and y, and 1 bit of w for color pixel detection for color determination. Here, the threshold is changed for each hue because the threshold corresponding to the hue area is determined for each hue area when the chromatic range is different. This hue division is an example, and any formula may be used.
色相分割３２５ａの出力ｃ，ｍ，ｙ，ｗは、ラインメモリ３２５ｂ〜３２５ｅに５ライン蓄え、色画素判定３２５ｆに入力する。 The outputs c, m, y, and w of the hue division 325a are stored in five lines in the
（色画素判定３２５ｆ）
図６に、色画素判定３２５ｆの内容を示す。５ライン分の、ｃ，ｍ，ｙ，ｗのデータは、パターンマッチング３２５ｆ５〜３２５ｆ７と、カウント３２５ｆ１〜３２５ｆに入力する。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れの中のパターンマッチング３２５ｆ６について説明する。(
FIG. 6 shows the contents of the
（パターンマッチング３２５ｆ６）
色画素用ｗ画素が存在する時は、その画素のｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に注目画素が、色相分割３２５ａで判定した画素のｃ，ｍ，ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかを、該５×５画素マトリクスがつぎのパターンにマッチングするかをチェックすることによって判定する：
１）．色画素パターン群
１―１）．パターン１―１（ｐｍ１）
Ｄ２３ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４３
１―２）．パターン１―２（ｐｍ２）
Ｄ３２ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ３４
１―３）．パターン１―３（ｐｍ３）
Ｄ２２ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４４
１―４）．パターン１―４（ｐｍ４）
Ｄ２４ ＆ Ｄ３３ ＆ Ｄ４２
中心画素（注目画素）は、Ｄ３３である。図１６にこれらのパターンｐｍ１〜ｐｍ４を示す。これらのパターン上の白丸は、ｃ，ｍ，ｙの少なくとも一者が１であることを示す。パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの、小面積色検出する際には、中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかで、判定すればよい。(Pattern matching 325f6)
When the color pixel w pixel exists, the pixel is corrected to c = m = y = 0. This correction increases the white level of the 5 × 5 pixel matrix centered on the pixel of interest. Next, the pixel of interest is a pixel (color) other than 1 (c = m = y = 1) or all 0 (c = m = y = 0) of the pixels determined by the hue division 325a. Is determined by checking whether the 5 × 5 pixel matrix matches the following pattern:
1). Color pixel pattern group 1-1). Pattern 1-1 (pm1)
D23 & D33 & D43
1-2). Pattern 1-2 (pm2)
D32 & D33 & D34
1-3). Pattern 1-3 (pm3)
D22 & D33 & D44
1-4). Pattern 1-4 (pm4)
D24 & D33 & D42
The center pixel (target pixel) is D33. FIG. 16 shows these patterns pm1 to pm4. White circles on these patterns indicate that at least one of c, m, and y is 1. Pattern matching is used to prevent picking up isolated points. On the other hand, when detecting a small area color such as a halftone dot, the central pixel is a pixel (color pixel) other than 1 (c = m = y = 1) or all 0 (c = m = y = 0). It may be determined whether or not.
２）．色細線用パターン群
白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図１７に示す。図１７において、白丸を付した画素は、ｃ，ｍ，ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ，ｍ，ｙ）の分布が、図１７のパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を色線画素と見なす：
２―１）．パターン２―１（ｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄ）
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））
２―２）．パターン２―２（ｐｗ１２ａ〜ｐｗ１２ｄ）
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））
２―３）．パターン２―３（ｐｗ１３ａ〜ｐｗ１３ｄ）
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））
２―４）．パターン２―４（ｐｗ１４ａ〜ｐｗ１４ｄ）
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））。2). Color line pattern group Detects a color line surrounded by white. The pattern used for this is shown in FIG. In FIG. 17, pixels with white circles are pixels in which c, m, and y are all 0. When the distribution of the data (c, m, y) of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel (center pixel) matches any of the patterns pw11a to pw14d in FIG. 17, the target pixel (center pixel) at that time ) Is considered a color line pixel:
2-1). Pattern 2-1 (pw11a-pw11d)
((D12 & D13 & D14) & (D42 & D43 & D44)) #
((D12 & D13 & D14) & (D52 & D53 & D54)) #
((D22 & D23 & D42) & (D42 & D43 & D44)) #
((D22 & D23 & D42) & (D52 & D53 & D54))
2-2). Pattern 2-2 (pw12a-pw12d)
((D21 & D31 & D41) & (D24 & D34 & D44)) #
((D21 & D31 & D41) & (D25 & D35 & D45)) #
((D22 & D23 & D24) & (D24 & D34 & D44)) #
((D22 & D23 & D24) & (D25 & D35 & D45))
2-3). Pattern 2-3 (pw13a-pw13d)
((D11 & D21 & D12) & (D35 & D44 & D53)) #
((D11 & D21 & D12) & (D45 & D44 & D55)) #
((D13 & D22 & D31) & (D35 & D44 & D53)) #
((D13 & D22 & D31) & (D45 & D44 & D55))
2-4). Pattern 2-4 (pw14a-pw14d)
((D13 & D24 & D35) & (D41 & D51 & D52)) #
((D14 & D15 & D25) & (D41 & D51 & D52)) #
((D13 & D24 & D35) & (D31 & D42 & D53)) #
((D14 & D15 & D25) & (D31 & D42 & D53)).
３）．白領域パターン群
ｃ，ｍ，ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図１８に示す。図１８において、白丸を付した画素は、ｃ，ｍ，ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ，ｍ，ｙ）の分布が、図１８のパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を白領域画素と見なす：
３―１）．パターン３―１（ｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄ）
（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ２２＆Ｄ３２＆Ｄ４２）＃
（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４）＃
（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５）
３―２）．パターン３―２（ｐｗ２２ａ〜ｐｗ２２ｄ）
（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＃
（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＃
（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４）＃
（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４）
３―３）．パターン３―３（ｐｗ２３ａ〜ｐｗ２３ｄ）
（Ｄ５２＆Ｄ５１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４２＆Ｄ３１）＃
（Ｄ３５＆Ｄ２４＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２５＆Ｄ１５＆Ｄ１４）
３―４）．パターン３―４（ｐｗ２４ａ〜ｐｗ２４ｄ）
（Ｄ５４＆Ｄ５５＆Ｄ４５）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４４＆Ｄ３５）＃
（Ｄ３１＆Ｄ２２＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２１＆Ｄ１１＆Ｄ１２）。3). White area pattern group Pattern matching is performed where c, m, and y are all zero. The pattern used for this is shown in FIG. In FIG. 18, pixels with white circles are pixels in which c, m, and y are all 0. When the distribution of the data (c, m, y) of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel (center pixel) matches any of the patterns pw21a to pw24d in FIG. 18, the target pixel (center pixel) at that time ) As white area pixels:
3-1). Pattern 3-1 (pw21a-pw21d)
(D21 & D31 & D41) #
(D22 & D32 & D42) #
(D24 & D34 & D44) #
(D25 & D35 & D45)
3-2). Pattern 3-2 (pw22a to pw22d)
(D12 & D13 & D14) #
(D22 & D23 & D24) #
(D42 & D43 & D44) #
(D52 & D53 & D54)
3-3). Pattern 3-3 (pw23a-pw23d)
(D52 & D51 & D41) #
(D53 & D42 & D31) #
(D35 & D24 & D13) #
(D25 & D15 & D14)
3-4). Pattern 3-4 (pw24a-pw24d)
(D54 & D55 & D45) #
(D53 & D44 & D35) #
(D31 & D22 & D13) #
(D21 & D11 & D12).
４）．色画素候補２の判定
上記で抽出したパターンマッチング結果が以下のパターンに一致すれば、注目画素を、色判定用色画素候補２とする：
((pm1 == 1) & ((pw11 == 1) ＃ (pw21 != 1))) ＃
((pm2 == 1) & ((pw12 == 1) ＃ (pw22 != 1))) ＃
((pm3 == 1) & ((pw13 == 1) ＃ (pw23 != 1))) ＃
((pm4 == 1) & ((pw14 == 1) ＃ (pw24 != 1)))
ここで、(pm1 == 1)は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンｐｍ１にマッチングすることを意味し、(pw11 == 1)はパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄのいずれかにマッチングすることを意味し、(pw21 != 1)はパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄのいずれかにマッチングすることを意味する。&は論理積を、＃は論理和を意味する。このパターンマッチングにより、白領域に囲まれた色画素を色画素候補として、それ以外で白領域が存在する時は、色画素としない。白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは、色画素候補となる。4). Determination of
((pm1 == 1) & ((pw11 == 1) # (pw21! = 1))) #
((pm2 == 1) & ((pw12 == 1) # (pw22! = 1))) #
((pm3 == 1) & ((pw13 == 1) # (pw23! = 1))) #
((pm4 == 1) & ((pw14 == 1) # (pw24! = 1))))
Here, (pm1 == 1) means that the data distribution centered on the pixel of interest matches the pattern pm1, and (pw11 == 1) means that it matches any of the patterns pw11a to pw11d. This means that (pw21! = 1) matches with any of the patterns pw21a to pw21d. & Means logical product, and # means logical sum. With this pattern matching, a color pixel surrounded by a white area is set as a color pixel candidate, and when there is a white area other than that, it is not set as a color pixel. Those matched by color pixel pattern matching without a white area are color pixel candidates.
（カウント３２５ｆ１）
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に、色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割３２５ａで判定したｃ，ｍ，ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素のｃ，ｍ，ｙの１（ｃ＝１，ｍ＝１，ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ，ｍ，ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ，ｔｈｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ，ｍ，ｃにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最小値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素が読み取りから外れた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。(Count 325f1)
When there are w pixels for color determination in the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel, the c, m, y data determined by the hue division 325a of the pixel is corrected to c = m = y = 0. To do. This correction increases the white level of the pixel matrix. Then, the number of c, m, and y 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of each pixel in the pixel matrix is counted. If the difference between the maximum value and the minimum value of the count values for c, m, and y is greater than or equal to thcnt and the minimum value is less than thmin,
（色画素判定３２５ｆ８）
パターンマッチング３２５ｆ６とカウント３２５ｆ１の出力にもとづいて、色画素判定３２５ｆ８で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素１とする。(Color pixel determination 325f8)
Based on the outputs of the pattern matching 325f6 and the count 325f1, a color pixel determination 325f8 determines whether the pixel is a color pixel. If the
（ブロック化３２５ｆ９）
色画素判定３２５ｆ８の出力をブロック化３２５ｆ９にてブロック化をする。ブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素１があれば、該４×４画素マトリックス全体を色画素１ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ９以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。(Blocked 325f9)
The output of the color pixel determination 325f8 is blocked at block 325f9. Blocking means that if there is one or
（孤立点除去３２５ｆ１０）
ブロック化したデータを孤立点除去３２５ｆ１０にて、注目ブロックの隣り合うブロックに色画素１ブロックがなければ孤立点として、除去する。(Isolated point removal 325f10)
Blocked data is removed as an isolated point in isolated point removal 325f10 if there is no color pixel block in the adjacent block of the target block.
（膨張３２５ｆ１１）
孤立点除去３２５ｆ１０の出力を、膨張３２５ｆ１１にて、色画素１ブロックが存在する場合は、５×５ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を、黒文字処理をしないようにするためである。ここで、出力するＢ／Ｃ信号は、色画素１ブロックの時にＬ（有彩）を出力し、それ以外の時は、Ｈ（無彩）を出力する。(Expansion 325f11)
In the expansion 325f11, the output of the isolated point removal 325f10 is expanded to 5 × 5 blocks when there is one color pixel block. The reason for expansion is to prevent black character processing around the color pixel. Here, the output B / C signal outputs L (chromatic) when the color pixel is one block, and outputs H (achromatic) at other times.
（カウント３２５ｆ２）
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割３２５ａで判定したｃ，ｍ，ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素の、ｃ，ｍ，ｙの１（ｃ＝１，ｍ＝１，ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ，ｍ，ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈaｍｉｎ未満ならば、注目画素を色画素候補１とする。ｔｈａｃｎｔ，ｔｈaｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。(Count 325f2)
When the w determination pixel exists in the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel, the c, m, and y data determined in the hue division 325a of the pixel are corrected to c = m = y = 0. . This correction increases the white level of the pixel matrix. Then, the number of c, m, and y of 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of each pixel in the pixel matrix is counted. If the difference between the maximum value and the minimum value of the count values for c, m, and y is greater than or equal to thacnt and less than the minimum value, the pixel of interest is set as a
（色画素判定３２５ｆ１２）
パターンマッチング３２５ｆ６とカウント３２５ｆ２の出力にもとづいて、色画素判定３２５ｆ１２で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素２とする。(Color pixel determination 325f12)
Based on the outputs of the pattern matching 325f6 and the count 325f2, the color pixel determination 325f12 determines whether or not the pixel is a color pixel. If it is the
（ブロック化３２５ｆ１３）
色画素判定３２５ｆ１２の出力をブロック化３２５ｆ１３にてブロック化をする。即ち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素２があれば、該４×４画素マトリックの全体を色画素２ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ１３以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。(Blocked 325f13)
The output of the color pixel determination 325f12 is blocked by a block 325f13. That is, if there is one or
（密度３２５ｆ１４）
孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素２ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素２ブロック）とする。(Density 325f14)
In order to remove an isolated block, if there are three or more active conditions (
（カウント３２５ｆ３）
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、ｃ，ｍ，ｙの１（ｃ＝１，ｍ＝１，ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ，ｍ，ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａ１ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が、ｔｈa１ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。ｔｈａ１ｃｎｔ，ｔｈa１ｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。(Count 325f3)
The number of c, m, y of 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel is counted. If the difference between the maximum value and the minimum value of c, m, and y for each of c, m, and y is equal to or greater than tha1cnt, and the counted minimum value of c, m, and y is less than tha1min,
（パターンマッチング３２５ｆ５）
色画素検出で判定した画素（ｃ、ｍ、ｙ)が色画素かを、５×５画素マトリクスを用いるパターンマッチングで判定する。パターンはパターンマッチング３２５ｆ６のものと同じである。パターンマッチングで一致した画素は、色画素候補４とする。(Pattern matching 325f5)
Whether the pixel (c, m, y) determined by color pixel detection is a color pixel is determined by pattern matching using a 5 × 5 pixel matrix. The pattern is the same as that of pattern matching 325f6. The pixel matched by pattern matching is set as a
（色画素判定３２５ｆ１５）
色画素候補３でかつ色画素候補４であれば、色画素３とする。(Color pixel determination 325f15)
If it is the
（ブロック化３２５ｆ１６）
色画素判定３２５ｆ１５の出力をブロック化３２５ｆ１６にてブロック化をする。すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素３があれば、該４×４画素マトリックスの全体を色画素３ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ１６以降の処理は、４×４を１ブロックとしてブロック単位出力する。(Blocked 325f16)
The output of the color pixel determination 325f15 is blocked at a block 325f16. That is, if there is one or
（密度３２５ｆ１７）
孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素３ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素３）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素３ブロック）とする。(Density 325f17)
If there are three or more active conditions (
（カウント３２５ｆ４）
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、色相分割３２５ａで判定したｃ，ｍ，ｙの１（ｃ＝１，ｍ＝１，ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ，ｍ，ｙの各カウント値の最小値が、ｔｈaｂｋ以上ならば、注目画素を黒画素候補１とする。ｔｈaｂｋは、複写（処理）前に設定する閾値である。(Count 325f4)
The number of 1 of c, m, and y (c = 1, m = 1, y = 1) determined by the hue division 325a of each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel is counted. If the minimum value of each count value of c, m, and y is greater than or equal to thabk, the pixel of interest is set as a
（パターンマッチング３２５ｆ７）
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスにおいて、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素のパターンマッチングを行う。(Pattern matching 325f7)
In a 5 × 5 pixel matrix centered on the pixel of interest, pattern matching is performed on pixels with c = m = y = 1.
１―１）．パターン１―１（ｐｍ１）
Ｄ２３＆Ｄ３３＆Ｄ４３
１―２）．パターン１―２（ｐｍ２）
Ｄ３２＆Ｄ３３＆ｄ３４
１―３）．パターン１―３（ｐｍ３）
Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４４
１―４）．パターン１―４（ｐｍ４）
Ｄ４２＆Ｄ３３＆ Ｄ２４
これらのパターンは図１６に示すものであり、図中に丸印を付した画素が、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素である。これらのパターンのどれかに一致した時に、注目画素を黒画素候補２とする。1-1). Pattern 1-1 (pm1)
D23 & D33 & D43
1-2). Pattern 1-2 (pm2)
D32 & D33 & d34
1-3). Pattern 1-3 (pm3)
D22 & D33 & D44
1-4). Pattern 1-4 (pm4)
D42 & D33 & D24
These patterns are shown in FIG. 16, and the pixels with circles in the figure are pixels with c = m = y = 1. When matching with any of these patterns, the target pixel is set as a
（無彩判定３２５ｆ１８）
注目画素が、黒画素候補１でかつ黒画素候補２であれば、黒画素とする。(Achromatic determination 325f18)
If the pixel of interest is
（ブロック化３２５ｆ１９）
黒画素の出力をブロック化３２５ｆ１９にてブロック化をする。ここでのブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の黒画素があれば、該４×４画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ１９以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。(Blocked 325f19)
Black pixel output is blocked at block 325f19. In this block formation, if there is one or more black pixels in a 4 × 4 pixel matrix, the entire 4 × 4 pixel matrix is output as a black pixel block. In the processing after blocking 325f19, 4 × 4 pixels are regarded as one block and output is made in block units.
（膨張３２５ｆ２０）
３×３ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ（黒画素ブロック）で、その周辺画素がノンアクティブ（非黒画素）ならば、注目ブロックをノンアクティブ（非黒画素ブロック）にする。(Expansion 325f20)
If the target block is active (black pixel block) and its surrounding pixels are non-active (non-black pixel) in the 3 × 3 block matrix, the target block is made non-active (non-black pixel block).
（総合色画素判定３２５ｆ２１）
注目ブロックが、色画素判定３２５ｆ１２でアクティブ（色画素２）と判定されかつ無彩判定３２５ｆ１８でアクティブ（黒画素）と判定されていなければ、注目ブロックは色（色ブロック）と判定する。また、色画素判定３２５ｆ１５がアクティブ（色画素）の時も色と判定する。(Total color pixel determination 325f21)
If the target block is determined to be active (color pixel 2) in the color pixel determination 325f12 and not determined to be active (black pixel) in the achromatic determination 325f18, the target block is determined to be a color (color block). The color is also determined when the color pixel determination 325f15 is active (color pixel).
（膨張３２５ｆ２２）
総合色画素判定３２５ｆ２１で、色と判定したブロックに対して小さな文字を連続と見なすために、注目ブロックを中心とする９×９ブロックのマトリックス内に１ブロックでもアクティブブロックがあれば、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは、文字同士のすき間を埋めるためである。(Expansion 325f22)
In order to regard small characters as continuous for the block determined to be a color in the overall color pixel determination 325f21, if there is even one active block in the 9 × 9 block matrix centered on the target block, the target block is determined. The active block. Here, the reason for the large expansion is to fill the gap between the characters.
（連続カウント３２５ｆ２３）
連続カウント３２５ｆ２３では、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。膨張３２５ｆ２２の出力データ（色画素ブロック）の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿かどうか判定する。(Continuous count 325f23)
In the continuous count 325f23, it is determined whether the original is a color original or a monochrome original by looking at the continuity of the color pixel blocks. By counting the number of continuous color pixels in the output data (color pixel block) of the expansion 325f22, it is determined whether the document is a color document.
図７に、この判定処理の内容を示す。注目画素が色画素ブロックにある時に注目画素の左上，上，右上および左の画素の色画素連続数を参照して、注目画素の色画素連続数を算出する（ステップ２１〜２６）。ここで、注目画素を、例えば図１１の５×５画素分布パターンＭＰｐのｃ３画素とすると、左上，上，右上および左の画素はそれぞれ、ｂ２，ｂ３，ｂ４およびｃ２の画素である。注目画素が色画素ブロックにないときには、それには０なる色画素連続数を与える（ステップ２１−２７）。 FIG. 7 shows the contents of this determination process. When the target pixel is in the color pixel block, the number of continuous color pixels of the target pixel is calculated with reference to the number of continuous color pixels of the upper left, upper, upper right and left pixels of the target pixel (
注目画素が色画素ブロックにある場合は、先ず注目画素（ｃ３）の上画素（ｂ３）の色画素連続数をチェックして（ステップ２２）、それが０であると、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数に１を加えた値を与え（ステップ２４）、上画素（ｂ３）の色画素連続数が０であると参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数を与える（ステップ２３）。次に、参照値Ｂに左上画素（ｂ２）の色画素連続数に１を加えた値を与え、参照値Ｃには上画素（ｂ３）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また参照値Ｄには左画素（ｃ２）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップ２５）。そして、参照値Ａ，Ｂ，ＣおよびＤのうちの最高値を、注目画素（ｃ３）の色画素連続数とする（ステップ２６）。 When the target pixel is in the color pixel block, first, the number of continuous color pixels of the upper pixel (b3) of the target pixel (c3) is checked (step 22). A value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of (b4) is given (step 24), and the number of continuous color pixels of the upper right pixel (b4) is added to the reference value A when the number of continuous color pixels of the upper pixel (b3) is 0. (Step 23). Next, a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the upper left pixel (b2) is given to the reference value B, and a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the upper pixel (b3) is given to the reference value B. Further, a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the left pixel (c2) is given to the reference value D (step 25). Then, the highest value among the reference values A, B, C and D is set as the number of continuous color pixels of the target pixel (c3) (step 26).
注目画素（ｃ３）に色画素連続数を上述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチェックして（ステップ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であると、カラー原稿であると決定して（ステップ２９）、そこで連続カウント３２５ｆ２３の処理を終える。色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であると、注目画素を走査方向ｘ，ｙの次の画素に更新して、上述の処理を繰返す。原稿全面について上述の処理をした結果、最後まで色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であったときには（ステップ３０〜３４）、原稿は白黒画像であると決定する。 When the number of continuous color pixels is given to the target pixel (c3) as described above, it is checked whether the number of continuous color pixels is equal to or larger than the set value THACS (step 28). Is determined (step 29), and the processing of the continuous count 325f23 is ended there. If the number of continuous color pixels is less than the set value THACS, the target pixel is updated to the next pixel in the scanning directions x and y, and the above-described processing is repeated. As a result of performing the above-described processing on the entire surface of the original, if the number of continuous color pixels is less than the set value THACS until the end (steps 30 to 34), it is determined that the original is a monochrome image.
上述の色画素連続数は、ほぼたての色付き線分と横の色付き線分の和となる。右上の色画素連続数が、他と異なるのは二重カウントを防ぐためである。色画素連続数の具体的なデータを、図１９に示した。図１９に示す数字を入れた小四角が色画素であり、数字が該画素に与えた色画素連続数である。数字を入れた小四角が連なったブロックが色画素群であり、同一原稿上のどれかの色画素群のなかの色画素連続数が１つでも設定値ＴＨＡＣＳ以上になるとそこで、カラー原稿である、とカラーか白黒かの判定を確定する（ステップ２８，２９）。 The above-mentioned number of consecutive color pixels is the sum of almost a fresh colored line segment and a horizontal colored line segment. The number of consecutive color pixels in the upper right is different from others because it prevents double counting. Specific data on the number of continuous color pixels is shown in FIG. A small square including a number shown in FIG. 19 is a color pixel, and the number is a continuous number of color pixels given to the pixel. A block consisting of a series of small squares with numbers is a color pixel group, and even if one continuous color pixel in any color pixel group on the same document exceeds the set value THACS, it is a color document. , The determination of color or black and white is confirmed (
色画素判定１〜３（３２５ｆ８−３２５ｆ１５）と分けたのは、カラー原稿か白黒原稿かの判定精度を高くするためである。黒文字処理のための色画素判定は、誤判定をしても局所的でさほど目立たない。しかし、カラー原稿か白黒原稿かの判定は、誤判定をすると原稿全体に影響する。そこで、カウント３２５ｆ１−ｆ４を独立とした。本来ならば、色相分割３２５ａから独立にした方がよいが色相分割３２５ａを独立にすると、パターンマッチング３２５ｆ５−ｆ７のメモリが増えるので、好ましくない。カウント３２５ｆ１−ｆ４のパラメータ（色画素候補１，３，黒画素候補１）で、色画素のパラメータ（色画素１−３）を変更している事により、メモリ量の増加を少なくしている。色画素判定２，３（３２５ｆ１２，３２５ｆ１５）を設けているのは蛍光ペンの黄色のような濃度の低い色を検出するためで、さらに、無彩判定（黒画素判定）３２５ｆ１８を備えたのは濃度を低くすると誤検出した際に補正するためである。蛍光ペンなど濃度の薄い色は、ある程度の幅で黒データで補正しても問題はない。複数の色画素を抽出する際に、ｗ（白）のレベルを変えているだけなので、色画素検出のために２つ分のメモリを持つ必要がなく、１つ分＋１ラインの容量で可能である。 The reason why it is divided from the
連続カウント３２５ｆ２３で、１ライン前のカウントデータと現在のラインのカウントデータを参照してカウント値を数えているので、確実に周辺画素の連続を正確に数えることができるので色画素の連続を数えることが可能となる。本実施例は、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データに対して色相判定を行ったが、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データに限定するものではなく、輝度色差（例えばＬａｂ）などに対して、色相判定することは、容易である。 In the continuous count 325f23, the count value is counted by referring to the count data of the previous line and the count data of the current line. Therefore, it is possible to accurately count the continuity of the peripheral pixels, and thus count the continuity of the color pixels. It becomes possible. In this embodiment, the hue determination is performed on the R, G, B image data. However, the hue determination is not limited to the R, G, B image data, and the hue determination is performed on the luminance color difference (for example, Lab). It is easy.
（総合判定３２６）
総合判定３２６は、文字判定３２６ａ，膨張処理３２６ｂ，文字なか判定３２６ｃおよびデコード３２６ｄからなる。なお、上述のエッジ抽出結果、白領域抽出結果、網点抽出結果、低線数網点抽出結果、色判定結果についての総合判定は図２７に示す通りである。(Overall judgment 326)
The
（文字判定３２６ａ）
文字判定３２６ａでは、エッジ抽出３２２の結果がエッジありで、網点抽出３２４の結果が網点なしで白領域抽出３２３の結果が白領域ありのときは、文字エッジと判定する。そうでないときには非文字エッジ（絵柄又は文字なか）と判定する。(Character determination 326a)
In the character determination 326a, if the result of the
（膨張処理３２６ｂ）
膨張処理３２６ｂでは、文字判定３２６ｂの結果を８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をして４ブロックの膨張処理を行う。すなわち、注目ブロックを中心とする８×８ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであると、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、該注目ブロックを中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジであると注目ブロックを文字エッジと確定し、そして、注目ブロックとそれに隣接する３ブロック、計４ブロックを文字エッジと見なす。ＯＲ処理してからＡＮＤ処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差により違和が感じられることがある。例えば黒が薄く見える。これを防ぐために、ＯＲ処理で非黒文字領域を大きくしている。ＡＮＤ処理は、望むべき膨張量にするために行っている。(Expansion treatment 326b)
In the expansion process 326b, the result of the character determination 326b is subjected to OR processing of 8 × 8 blocks, and then AND processing of 3 × 3 blocks is performed to perform expansion processing of 4 blocks. That is, if any block of the 8 × 8 block centered on the target block is a character edge, it is assumed that the target block is also a character edge block, and all 3 × 3 blocks centered on the target block are If it is a character edge, the target block is determined as the character edge, and the target block and three blocks adjacent to the target block are regarded as the character edge. The reason why the AND process is performed after the OR process, particularly in the case of a black character, when a small non-black character area exists around the area of the black character, a difference may be felt due to a difference in processing. For example, black looks thin. In order to prevent this, the non-black character area is enlarged by OR processing. The AND process is performed to obtain a desired expansion amount.
ところでカラー複写機は、１枚の複写をするのに、４回スキャンをするので、スキャン毎に、微妙に文字判定結果が異なる。特に、ブラック作像時に非黒文字判定をし、ブラック作像以外のときに黒文字判定をすると、この黒文字領域は薄くなってしまうので、ｂｋ時には８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をしてｂｋ以外の作像時は、５×５ブロックのＯＲ処理をして、その後は１×１ブロックのＡＮＤ処理をする。なお、１×１のＡＮＤ処理をする、と言うことは、その結果が処理前と同一になるので、何の処理もしないと言うことと同義である。膨張処理の結果は、文字エッジ信号としてデコード３２６ｄに出力する。 By the way, since a color copying machine scans four times to make one copy, the character determination result slightly differs for each scan. In particular, if non-black character determination is performed at the time of black image formation and black character determination is performed at times other than black image formation, this black character region becomes thin. Therefore, at bk, 8 × 8 block OR processing is performed, and then 3 When the AND processing of the × 3 block is performed and other than bk is formed, the OR processing of the 5 × 5 block is performed, and thereafter the AND processing of the 1 × 1 block is performed. Note that performing 1 × 1 AND processing is synonymous with performing no processing because the result is the same as before processing. The result of the expansion process is output to the decode 326d as a character edge signal.
このように膨張処理をすることにより、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。この膨張処理によって、文字の中部分が濃くなることがあるが、文字のエッジに対して文字のなかは薄いのと濃度は飽和しているので、違和感はない。 By performing the expansion process in this way, the separation result is different and the character area is not thinned. This expansion process may darken the middle part of the character, but there is no sense of incongruity because the character is lighter than the character edge and the density is saturated.
図２０に、カラー複写によるカラー色剤の重なりを、模式的に拡大して示す。図２０の（ｄ）が、４色とも黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｅ）が、４色とも黒文字処理して、ｂｋのみ補正がかからず、ｂｋ以外で補正がかかって薄くなった場合を示す。図２０の（ｆ）が、本実施例によってｂｋのみ黒文字処理した、好適な場合を示し、図２０の（ｇ）が、本実施例によってｂｋのみ黒文字処理して、ｂｋのみ補正がかからず、ｂｋ以外で補正がかかった好適な場合を示す。 FIG. 20 schematically shows an enlargement of the overlapping of the color colorants by color copying. FIG. 20D shows an ideal case where black characters are processed for all four colors. (E) of FIG. 20 shows a case where black characters are processed for all four colors, and only bk is not corrected, and correction other than bk is applied and lightened. FIG. 20 (f) shows a preferable case where only black characters are processed according to this embodiment, and FIG. 20 (g) shows that black characters are processed only for black characters according to this embodiment, and only bk is not corrected. , Bk is a preferable case where correction is applied.
図２０の（ａ）が、膨張量は同一で黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｂ）は、膨張量は同一で黒文字処理して印字位置がずれた場合（白く抜ける）を示す。図２０の（ｃ）が、ｂｋの膨張量が大きい場合で、本実施例によって黒文字処理して印字位置がずれた場合を示す。 FIG. 20A shows an ideal case where the expansion amount is the same and black characters are processed. FIG. 20B shows the case where the expansion amount is the same and the print position is shifted after black character processing (out of white). FIG. 20C shows a case where the printing position is shifted by black character processing according to the present embodiment when the expansion amount of bk is large.
（デコード３２６ｄ）
デコード３２６ｄが最終的に出力するＣ／Ｐ信号は、以下の表のようになる。(Decode 326d)
The C / P signal finally output by the decode 326d is as shown in the following table.
次に、再度図３を参照する。原稿認識３２０が発生するＣ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢフィルタ３３０，色補正３４０，変倍３５０，インターフェイス３５２，ＵＣＲ３６０，ＣＭＹＢｋフィルタ３７０，ＣＭＹＢｋγ補正３８０および階調処理３９０に、画像データに同期してカスケードに与えられる。 Next, FIG. 3 will be referred to again. The C / P signal and the B / C signal generated by the document recognition 320 are supplied to the RGB filter 330, the color correction 340, the magnification change 350, the
ＲＧＢフィルタ３３０は、ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎの画素マトリックスに対応する係数マトリクスと、各係数に各画像データを乗じて重み付け平均値を得るロジックで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が１を表すもの（文字エッジ領域）である時には、鮮鋭化処理用の係数マトリクスを用い、０又は２、３を表すもの（絵柄領域、低線数網点領域、網点領域）である時には平滑化処理用の係数マトリクスを用いて、重み付け平均値を導出し色補正３４０に出力する。ここでの平滑化フィルタは、平滑化量の強い順に並べると、低線数網点領域、網点領域、絵柄領域となる。これは、網点は平滑を強くしないと網点構造が残り、モアレの原因となるためのである、さらに低線数の網点は、高線数の網点より強く平滑化してやる必要がある。色補正３４０は、Ｒ，Ｇ，Ｂデータを一次のマスキング処理等でＣ，Ｍ，Ｙデータに変換する。変倍３５０は、画像データに、主走査方向ｘの拡大・縮小または等倍処理を施す。 The RGB filter 330 is a filter that performs MTF correction on RGB data, and includes a coefficient matrix corresponding to an N × N pixel matrix and logic that multiplies each coefficient by each image data to obtain a weighted average value. When the C / P signal is 1 (character edge area), the coefficient matrix for sharpening processing is used to represent 0, 2, or 3 (picture area, low linearity dot area, dot area) ), A weighted average value is derived using a coefficient matrix for smoothing processing and output to the color correction 340. If the smoothing filters here are arranged in descending order of the smoothing amount, they become a low linear number halftone dot region, a halftone dot region, and a pattern region. This is because a halftone dot structure will remain if halftone dots are not strengthened and cause moire. Further, halftone dots with a low line number need to be smoothed more strongly than halftone dots with a high line number. The color correction 340 converts R, G, B data into C, M, Y data by a primary masking process or the like. A scaling unit 350 performs enlargement / reduction in the main scanning direction x or equal magnification processing on the image data.
ＵＣＲ３６０は、画像データの色再現を向上させるためのものであり、色補正３４０から入力したＣ，Ｍ，Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋデータを出力する。ここで、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）以外の時（文字なか領域又は絵柄領域のとき）は、スケルトンブラック処理を行う。Ｃ／Ｐ信号が３（文字エッジ領域）の時は、フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）かつＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）の時は、Ｃ，Ｍ，Ｙのデータをイレースする。これは、黒文字の時、黒成分のみで表現するためである。 The
また、ＵＣＲ３６０の出力画像信号ＩＭＧは、一時点はＣ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋのうち一色であり、面順次の一色出力である。すなわち、４回原稿読み取りを行うことにより、フルカラー（４色）データを生成する。また、白黒複写のときは、Ｂｋ作像一回でよいので、１回の原稿読み取りでよい。カラー原稿か、白黒原稿かの判定機構があれば、原稿に応じた読み取り回数ですむので、操作者が、原稿に応じてカラー原稿か白黒原稿かを判断して複写する必要がなくなる。本実施例では、Ｂ／Ｃ信号がカラー原稿か、白黒原稿かの判定に参照する信号である。原稿全面でＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）であったときにメインコントローラ１０が、白黒原稿と判定する。 Further, the output image signal IMG of the
ＣＭＹＢｋフィルタ３７０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、Ｎ×Ｎの空間フィルタを用い、平滑化や鮮鋭化処理を行う。ＣＭＹＢｋγ補正３８０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、γカーブを変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域以外）以外の時は画像を忠実に再現するγカーブを用い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）の時はγカーブを立たせてコントラストを強調する。 The
階調処理３９０は、カラープリンタ４００の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて、ディザ処理，誤差拡散処理等の量子化を行う。Ｂｋ作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が１以外（文字エッジ領域以外）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。Ｂｋ以外の作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が０（絵柄領域）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。以上の処理をした画像データは、バッフアメモリを有するビデオコントロール３５９からカラープリンタ４００に、その画像データ書き込み動作に同期して、与えられる。 The
上記ＩＰＵ３００は、文字領域以外（Ｃ／Ｐ信号＝１以外）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０で平滑化処理を行い、ＵＣＲ３６０でスケルトンブラックの処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではリニア（階調性）を重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では階調を重視した処理を行う。 When the
一方、文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｌ）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０でエッジ強調処理を行い、ＵＣＲ３６０でフルブラック処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではコントラストを重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では解像度を重視した処理を行う。 On the other hand, for character processing (C / P signal = 1 and B / C signal = L), edge enhancement processing is performed by the RGB filter 330, full black processing is performed by the
また、黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として、Ｂｋを除くＣ，Ｍ，Ｙの画像形成時には、Ｃ，Ｍ，Ｙデータを印字しない。これは、黒文字の周りが位置ずれのために色付くのを防ぐためである。また、この時のＢｋデータのＲＧＢフィルタ３３０は色文字のときより、エッジ強調を強めにおこなってくっきりさせても良い。 In black character processing (C / P signal = 1 and B / C signal = H), C, M, and Y data are not printed during C, M, and Y image formation excluding Bk. This is to prevent the surroundings of black characters from being colored due to misalignment. In addition, the RGB filter 330 of the Bk data at this time may be made sharper by performing edge enhancement stronger than in the case of color characters.
このようにＩＰＵ３００では、絵柄，文字エッジ，網点、低線数網点の４種の処理を行う。
本発明は、前述する実施形態を実現するソフトウェアを記憶した記憶媒体をシステムあるいはコンピュータが記憶媒体に記憶されたソフトウェアを実行しても構わない。As described above, the
In the present invention, the system or computer may execute the software stored in the storage medium on the storage medium storing the software realizing the above-described embodiment.
以上、本発明の実施例によれば、周辺濃度差と、仮想画素検出手段で、１ライン未満データと１ライン以上のデータの少なくとも４つ以上の仮想画素を算出して、画像データを補正することにより、位置ずれを補正することにより、少ない仮想画素算出手段で画像データの１ライン以上位置ずれに対して補正を行うことができる。 As described above, according to the embodiment of the present invention, the peripheral density difference and the virtual pixel detection unit calculate at least four virtual pixels of data less than one line and data of one line or more, and correct the image data. Thus, by correcting the positional deviation, it is possible to correct the positional deviation of one or more lines of the image data with a small number of virtual pixel calculation means.
また、注目画素と仮想演算手段の結果の間に、目標濃度差があるときに、目標濃度差に補正することにより、黒くなることを防ぐことが可能となる。 Further, when there is a target density difference between the target pixel and the result of the virtual calculation means, it is possible to prevent blackening by correcting to the target density difference.
また、周辺画素のデータの差が多い所に対して補正を行うことにより、エッヂのみを補正を行うことが可能となる。 Further, it is possible to correct only the edge by performing correction on a place where there is a large difference in data of peripheral pixels.
また、補正後に、色文字黒文字判定を行うことにより、位置ずれに対して誤判定が減る効果がある。 In addition, by performing color character black character determination after correction, there is an effect of reducing erroneous determination with respect to positional deviation.
また、目標濃度差に基づいて、補正を行うことにより、黒データのソフトウェアに適用することが可能である。 Further, it is possible to apply the correction to the black data software by performing correction based on the target density difference.
また、目標濃度差に基づいて、補正を行うことにより、黒データの補正が各装置において適用可能となる。 Further, by performing correction based on the target density difference, correction of black data can be applied to each apparatus.
以上、本発明の実施例について説明したが、上記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変形が可能である。 As mentioned above, although the Example of this invention was described, it is not limited to the said Example, A various deformation | transformation is possible in the range which does not deviate from the summary.
１０ メインコントローラ
１１ ＩＣカード
１２ スキャナコントローラ
１３ エンジンコントローラ
１４ ソータコントローラ
１５ エディタ
１６ プリンタコントローラ
１７ ＦＡＸコントローラ
１８ パラレルＩ／Ｆコントロール
１９ ＬＡＮコントローラ
２０ 通信コントロール
１８０ 原稿
２００ カラー画像読み取り装置（スキャナ）
２０２ コンタクトガラス
２０４Ａ ミラー群
２０４Ｂ ミラー群
２０４Ｃ ミラー群
２０５ 照明ランプ
２０６ レンズ
２０７ カラーセンサ
３００ 画像処理ユニット（ＩＰＵ）
３１０ ＲＧＢγ補正
３２０ 原稿認識
３２１ フィルタ
３２２ エッジ抽出
３２２ａ ３値化
３２２ｂ 黒画素連続検出
３２２ｃ 白画素連続検出
３２２ｄ 近傍画素連続検出
３２２ｅ 孤立点除去
３２３ 白領域抽出
３２３ａ ２値化
３２３ｂ ＲＧＢ白地検出
３２３ｃ 白判定
３２３ｄ 白パターンマッチング
３２３ｆ グレーパターンマッチング
３２４ 網点抽出
３２４ａ 第１網点ピーク検出部
３２４ｂ 第２網点ピーク検出部
３２４ｃ 第３網点ピーク検出部
３２４ｅ 網点領域検出部
３２４ｆ 一時記憶手段
３２４ｇ 周期チェック
３２４ｈ 周期チェック
３２４ｉ ＯＲ
３２４ｊ 一時記憶手段
３２５ 色判定
３２５ａ 色相分割
３２５ｂ ラインメモリ
３２５ｃ ラインメモリ
３２５ｄ ラインメモリ
３２５ｅ ラインメモリ
３２５ｆ 色画素判定
３２６ 総合判定
３２６ａ 文字判定
３２６ｂ 膨張処理
３２６ｃ 文字なか判定
３２６ｄ デコード
３３０ ＲＧＢフィルタ
３４０ 色補正
３５０ 変倍
３５１ インターフェース
３５２ インターフェース
３５３ インターフェース
３５４ インターフェース
３５５ ＢＲユニット
３５６ ＲＡＭ
３５７ 中央処理装置（ＣＰＵ）
３５８ ＲＯＭ
３５９ ビデオコントロール
３６０ ＵＣＲ
３７０ ＣＭＹＢｋフィルタ
３８０ ＣＭＹＢｋγ補正
３９０ 階調処理
４００ カラー記録画像装置（カラープリンタ）
４０１ 光学ユニット
４１２Ｂ２ 給紙トレイ
４１４ 感光体ドラム
４１４Ｄ 電位センサ
４１４Ｍ 除電ランプ
４１４Ｐ 現像濃度パターン検知器
４１５ 中間転写ベルト
４１５Ｃ クリーニング対向ローラ
４１５Ｄ 駆動ローラ
４１５Ｆ 転写対向ローラ
４１５Ｔ 転写対向ローラ
４１５Ｕ ベルトクリーニング装置
４１６ ベルト転写コロナ放電器（ベルト転写部）
４１７ 紙転写コロナ放電器（紙転写機）
４１８Ｒ レジストローラ対
４１９ 帯電器
４２０ リボルバ現像装置
４２０Ｋ Ｂｋ現像器
４２０Ｃ Ｃ現像器
４２０Ｍ Ｍ現像器
４２０Ｙ Ｙ現像器
４２０ＫＳ 現像スリーブ
４２０ＣＳ 現像スリーブ
４２０ＭＳ 現像スリーブ
４２０ＹＳ 現像スリーブ
４２１ 感光体クリーニングユニット
４２２ 紙搬送ベルト
４２３ 定着器
４２３Ａ 定着ローラ
４２３Ｂ 加圧ローラ
４２４ 排出ロール対
４４１ レーザ発光器
４４２ ｆθレンズ
４４３ ポリゴンミラー
４４４ 回転用モータ
４４６ 反射ミラー
４８２ 転写紙カセット
４８３ 給紙コロDESCRIPTION OF
202
310 RGBγ correction 320
324j Temporary storage means 325 Color determination 325a
357 Central processing unit (CPU)
358 ROM
359
370 CMYBk filter 380
401 Optical unit 412B2
417 Paper transfer corona discharger (paper transfer machine)
418R Registration roller pair 419
Claims (15)
Translated fromJapaneseＲ,Ｇ,Ｂの１色を基準として同一画素位置の基準色と基準色以外の色の濃度差を検出する濃度差検出手段と、
前記濃度検出手段を周辺画素に対して行う周辺画素濃度検出手段と、
基準画素と以外の２つ色に対して仮想的に位置をずらした画素を２つ以上算出する仮想画素算出手段と、
前記仮想画素算出手段により、求めたデータすべてに対して、注目画素の基準色との濃度差を演算する注目画素濃度差検出手段と、
前記注目画素濃度検出の結果と、前記周辺画素濃度検出手段の算出結果に基づいて前記仮想画素検出手段の結果のデータで画像データを補正する画像補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。RGB input means for image data;
A density difference detecting means for detecting a density difference between a reference color at the same pixel position and a color other than the reference color on the basis of one color of R, G, B;
Peripheral pixel density detection means for performing the density detection means on peripheral pixels; and
Virtual pixel calculation means for calculating two or more pixels whose positions are virtually shifted with respect to two colors other than the reference pixel;
Attention pixel density difference detection means for calculating a density difference from the reference color of the target pixel for all the obtained data by the virtual pixel calculation means;
Image correction means for correcting image data with data of the result of the virtual pixel detection means based on the result of detection of the target pixel density and the calculation result of the peripheral pixel density detection means;
An image processing apparatus comprising:
原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成して該画像処理装置に与えるカラースキャナと、
を備える画像読取装置。The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
A color scanner that separates and reads a document image to generate image data and supplies the image data to the image processing apparatus;
An image reading apparatus comprising:
出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備える画像形成装置。The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
An image forming apparatus including a color printer that prints output image data onto a sheet.
原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成して該画像処理装置に与えるカラースキャナと、
該画像処理装置の出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えるカラー複写装置。The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
A color scanner that separates and reads a document image to generate image data and supplies the image data to the image processing apparatus;
A color copying apparatus comprising a color printer for printing out output image data of the image processing apparatus on paper.
Ｒ,Ｇ,Ｂの１色を基準として同一画素位置の基準色と基準色以外の色の濃度差を検出する濃度差検出処理と、
前記濃度検出処理を周辺画素に対して行う周辺画素濃度検出処理と、
基準画素と以外の２つ色に対して仮想的に位置をずらした画素を２つ以上算出する仮想画素算出処理と、
仮想画素算出処理により、求めたデータすべてに対して、注目画素の基準色との濃度差を演算する注目画素濃度差検出処理と、
上記注目画素濃度検出の結果と、周辺画素濃度検出処理の算出結果に基づいて仮想画素検出処理の結果のデータで画像データを補正する画像補正処理と、
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。RGB input processing of image data;
A density difference detection process for detecting a density difference between a reference color at the same pixel position and a color other than the reference color on the basis of one color of R, G, and B;
A peripheral pixel density detection process for performing the density detection process on peripheral pixels;
A virtual pixel calculation process for calculating two or more pixels whose positions are virtually shifted with respect to two colors other than the reference pixel;
A target pixel density difference detection process for calculating a density difference from the reference color of the target pixel for all the obtained data by the virtual pixel calculation process;
An image correction process for correcting image data with data of a result of the virtual pixel detection process based on a result of the target pixel density detection and a calculation result of the peripheral pixel density detection process;
An image processing program for causing a computer to execute.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009111645A (en)* | 2007-10-29 | 2009-05-21 | Ricoh Co Ltd | Color pixel determination apparatus, image processing apparatus, image forming apparatus, color pixel determination method, and color pixel determination program |
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| CN116012368A (en)* | 2023-02-16 | 2023-04-25 | 江西惜能照明有限公司 | Security monitoring method and system based on intelligent lamp post, storage medium and computer |
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