JP2004235743A - 画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体 - Google Patents
画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004235743A JP2004235743A JP2003019080A JP2003019080A JP2004235743A JP 2004235743 A JP2004235743 A JP 2004235743A JP 2003019080 A JP2003019080 A JP 2003019080A JP 2003019080 A JP2003019080 A JP 2003019080A JP 2004235743 A JP2004235743 A JP 2004235743A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- black character
- pixel
- image
- black
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
【課題】黒文字情報の埋め込みを理解できないような外部機器に転送する場合には、視覚的に違和感のない画像信号に変換して出力する画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像入力手段１０１と、スキャナγ補正手段１０２と、像域分離手段１０３と、第１のフィルタ処理手段１０５と、黒文字コード埋め込み手段１０６と、圧縮手段１０７と、蓄積手段１０８と、伸張手段１０９と、黒文字コード抽出手段１１７と、色補正手段１１０と、第２のフィルタ処理手段１１１と、変倍処理手段１１２と、下色除去・墨生成手段１１３と、プリンタγ補正手段１１４と、中間調処理手段１１５と、画像出力手段１１６と、分離用変倍処理手段１１８とを有している。
【選択図】 図１
【解決手段】画像入力手段１０１と、スキャナγ補正手段１０２と、像域分離手段１０３と、第１のフィルタ処理手段１０５と、黒文字コード埋め込み手段１０６と、圧縮手段１０７と、蓄積手段１０８と、伸張手段１０９と、黒文字コード抽出手段１１７と、色補正手段１１０と、第２のフィルタ処理手段１１１と、変倍処理手段１１２と、下色除去・墨生成手段１１３と、プリンタγ補正手段１１４と、中間調処理手段１１５と、画像出力手段１１６と、分離用変倍処理手段１１８とを有している。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリンタ，デジタル複写機，ファクシミリ，複合機能画像処理装置，ＭＦＰ（マルチファンクションプリンタ）などの画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラー複写機においては、像域分離処理により画像の属性を判定し、最適な画像処理を施すことにより高画質な複写画質を達成している。特に、画像中の黒文字領域を判定し、黒文字に対して黒トナー単色で印字するような黒文字処理は、作像プロセスで発生する色ズレの影響をなくすことができ、高品位な黒文字再生に欠くことのできない処理である。
【０００３】
ところで、カラー複写機では、複数枚のコピー出力を行いたいという要求があるが、これに対応するため画像データをハードディスクなどのデータ蓄積装置に一旦蓄積し、これを複数回読み出し、処理・出力する方法が一般的である。このときに問題となるのが像域分離データの取り扱いである。黒文字分離結果などの分離情報は、フィルタ処理，墨生成処理（黒文字では１００％ＵＣＲにより黒トナーによる再生を行うもの），色消し処理（黒文字部では色補正後のｃ，ｍ，ｙトナー量をゼロとし、余分な色成分を除去する処理），γ変換処理（黒文字の再現性を高めたいときに濃くして出力するもの），中間調処理（鮮鋭性の高い文字品質のために、画素単位での単純な閾値処理や誤差拡散など、解像性に優れた中間調処理を施すもの）などのほとんどの処理部で使用されるため、画像データとともに像域分離データも蓄積する必要がある。
【０００４】
しかしながら、像域分離データを蓄積するということは、そのための回路が必要であったり、ハードディスクの容量を消費するため、できるならば像域分離データを保存しないことが好適である。また、処理途中の画像信号を外部の画像処理装置に転送し、残りの処理を行った後に出力するようなネットワーク型の画像処理システムなどにおいても、像域分離データを転送することはデータ転送量が増加するなどの問題があった。
【０００５】
このような問題を解決する方法が特許文献１に示されている。この特許文献１では、黒文字分離結果を画像データ中に融合させて、蓄積あるいは転送し、読み出し後あるいは受信後に画像データから像域分離情報を抽出し、残りの画像処理を行う際に利用するようにしている。黒文字情報の融合は、黒文字画素を無彩色を表す信号（Ｒ＝Ｇ＝ＢやＣ＝Ｍ＝ＹやＬａｂにおけるａ＝ｂ＝０など）に設定することで実現している。また、通常のカラー画像では一般的には用いられないような特殊な値（Ｒ＝２５５，Ｇ＝Ｂ＝０など）とすることにより、黒文字情報を融合する方法も提案されている。このようにすることによって、像域分離信号を別途蓄積することなく、高画質な複写処理を実現している。
【０００６】
しかしながら、近年、黒文字に対する分離結果はさらに細分化が行われており、黒文字という情報だけではさらなる高画質化が行えなくなってきた。
【０００７】
例えば特許文献２では、文字のエッジ領域と文字内部領域とを別々に識別し、これらの処理を切り換えることによって、文字の画質をさらに高品位なものにしている。具体的には、文字エッジ部に対してはエッジ強調フィルタを施した後に最も解像性に優れた中間調処理（例えば固定値における２値化処理）を施し、文字内部領域に対してはフィルタスルーののち比較的解像性に優れた中間調処理（２×１のディザ）を施し、上記以外の絵柄部分には平滑化フィルタを施した後に最も階調性，粒状性に優れた中間調処理（２×２のディザ処理）を施すものである。このようにすることで、文字エッジと文字内部領域の境界部分での違和感（デフェクト）が低減された高品位な画像再生を行なうことができる。
【０００８】
また、例えば特許文献３には、文字・線画の太さを判定し、太さに応じてＵＣＲ処理，フィルタ処理を制御することにより、文字線画等の黒色処理を円滑に行ない、黒文字処理の切り替わりがくっきりと目立つことを防止する技術が示されている。この特許文献３では、多段階に太さを検出し、太さに応じて処理を徐々に切り換えることで違和感の低減を図っている。また、文字・線画が白地中にある場合と網点中あるいは中間調中にある場合とで、異なる処理を行うことで、網点画像中の網点成分を強調してしまうことがなく、写真の縁等で余計な黒文字処理をすることがないようにしている。
【０００９】
また、例えば特許文献４には、解像度変換を行う際に文字の太さに応じて補間法を切り換えることで、文字を高解像度で、写真を高階調で出力する技術が示されている。
【００１０】
また、例えば特許文献５には、画像データ中の細線エッジ部と細線以外のエッジ部とを検出し、細線エッジ部には最近接画素置換法による解像度変換を行い、細線以外のエッジ部には線形補間法による解像度変換を行うことで、太文字や太線に対してはジャギーのない解像度変換を行い、細線に対しては線の掠れや消失のない解像度変換を行う技術が示されている。
【００１１】
また、例えば特許文献６には、所定幅（例えば３画素）以内の細線部と、細線部以外の画像エッジ部とを検出し、細線部には強い強調処理を施し、細線部以外の画像エッジ部には穏やかな強調処理を施すことにより、細線は黒色が強く強調されて、くっきりと再現することができ、細線部以外のエッジ部では明瞭な縁取りが形成されてしまうという不具合を防止する技術が示されている。
【００１２】
【特許文献１】
特開平８−９８０１６号公報
【００１３】
【特許文献２】
特開２０００−１３３４７１号公報
【００１４】
【特許文献３】
特開平７−２０３１９８号公報
【００１５】
【特許文献４】
特開２００２−５７８８６
【００１６】
【特許文献５】
特開平７−１８４０４３号公報
【００１７】
【特許文献６】
特開平６−３８０５５号公報
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、ひとことに黒文字と言っても、細線・太線など線の太さの情報、文字のエッジ部・文字の内部などの場所的な情報、白地上文字や網点上文字，写真などの連続調画像中の文字などの背景領域についての情報など、様々な黒文字があり、それぞれ最適な処理（黒文字処理）がある。
【００１９】
しかしながら、上述した特許文献１では、黒文字という情報のみしか保持していなかったので、このような細分化された黒文字処理を行うことができなかった。
【００２０】
また、黒文字情報が埋め込まれた画像データは、情報を埋め込むために特異な画像信号値を設定するものであるので、外部に出力しこれをＲＧＢスキャンデータとして表示する場合は異常画像となってしまう。
【００２１】
本発明は、様々な黒文字情報を画像データ中に埋め込み、これを再抽出し、それぞれに対して適応的な処理を行うことによって高画質な画像再生を行うことの可能な画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体を提供することを目的としている。
【００２２】
また、本発明は、黒文字情報の埋め込みを理解できないような外部機器に転送する場合には、視覚的に違和感のない画像信号に変換して出力する画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体を提供することを目的としている。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるか否かを判定する黒文字画素判定手段と、黒文字画素判定手段によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字情報埋込手段と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理手段とを備えていることを特徴としている。
【００２４】
また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことを特徴としている。
【００２５】
また、請求項３記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも白地上黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２６】
また、請求項４記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも連続調画像中の黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２７】
また、請求項５記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも網点上黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２８】
また、請求項６記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも細線黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２９】
また、請求項７記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも太線黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００３０】
また、請求項８記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも黒文字部の線の太さ情報を含むことを特徴としている。
【００３１】
また、請求項９記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも黒文字部の文字内部画素を含むことを特徴としている。
【００３２】
また、請求項１０記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正手段をさらに有していることを特徴としている。
【００３３】
また、請求項１１記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記処理手段によって施される画像処理は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理であることを特徴としている。
【００３４】
また、請求項１２記載の発明は、請求項１または請求項２記載の画像処理装置において、前記黒文字コード埋込手段によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記該画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていることを特徴としている。
【００３５】
また、請求項１３記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とを備えていることを特徴としている。
【００３６】
また、請求項１４記載の発明は、請求項１３記載の画像処理方法において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことを特徴としている。
【００３７】
また、請求項１５記載の発明は、請求項１３記載の画像処理方法において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正工程をさらに有していることを特徴としている。
【００３８】
また、請求項１６記載の発明は、請求項１３記載の画像処理方法において、抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理であることを特徴としている。
【００３９】
また、請求項１７記載の発明は、請求項１３または請求項１４記載の画像処理方法において、前記黒文字コード埋込工程によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていることを特徴としている。
【００４０】
また、請求項１８記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とをコンピュータに実現させるためのプログラムである。
【００４１】
また、請求項１９記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００４３】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態の画像処理装置の構成例を示す図である。図１を参照すると、この第１の実施形態の画像処理装置は、画像入力手段１０１と、スキャナγ補正手段１０２と、像域分離手段１０３と、第１のフィルタ処理手段１０５と、黒文字コード埋め込み手段１０６と、圧縮手段１０７と、蓄積手段１０８と、伸張手段１０９と、黒文字コード抽出手段１１７と、色補正手段１１０と、第２のフィルタ処理手段１１１と、変倍処理手段１１２と、下色除去・墨生成手段１１３と、プリンタγ補正手段１１４と、中間調処理手段１１５と、画像出力手段１１６と、分離用変倍処理手段１１８とを有している。
【００４４】
この第１の実施形態の画像処理装置では、次のような処理がなされる。すなわち、スキャナ等の画像入力手段１０１によって光学的に読み取られた原稿は、ｒｇｂの各８ｂｉｔのデジタル画像信号に変換されて出力される。画像入力手段１０１から出力された画像信号はスキャナγ補正手段１０２に入力され、反射率リニアなｒｇｂ信号は、スキャナγ補正手段１０２においてＬＵＴ（ルックアップテーブル）等により濃度リニアなＲＧＢ信号へと変換される。また、このとき、グレーバランスがとられ、Ｒ，Ｇ，Ｂの画素値が等しいときはグレーとなるように調整される。
【００４５】
また、画像入力手段１０１から出力された画像信号ｒｇｂは同時に像域分離手段１０３にも入力され、像域分離手段１０３に入力した画像は、像域分離手段１０３によって黒文字画像領域と色文字画像領域及びそれ以外の絵柄領域に識別される。特に黒文字画像領域はより細分化された属性判定が行われる。
【００４６】
図２は本発明の第１の実施形態の像域分離手段１０３の構成例を示す図である。図２の例では、像域分離手段１０３は、網点検出手段１０３０、白背景検出手段１０３１、無彩色判定手段１０３２、エッジ検出手段１０３３、細線検出手段１０３４、文字なか検出手段１０３５を有し、これらの検出結果を総合判定手段１０３６にて領域判定して像域分離信号ｃ１として出力するように構成されている。
【００４７】
なお、ここで、網点検出手段１０３０，白背景検出手段１０３１，無彩色判定手段１０３２，エッジ検出手段１０３３，文字なか検出手段１０３５は、特開平２００１−２６８３８３に開示されている分離方式となっている。また、細線検出手段１０３４には、特開平６−３８０５５に開示されている方法を用いることができる。
【００４８】
本発明の第１の実施形態では、細線検出手段１０３４によって黒文字画像領域を細線領域およびそれ以外の領域に識別するとともに、文字なか検出手段１０３５によって文字なか（文字の内部領域）および文字なか以外の領域に識別するようにしている。
【００４９】
以上のように、像域分離手段１０３によって得られた像域分離信号ｃ１は、図３に示すような画像属性に分類される。すなわち、網点検出手段１０３０による網点分離結果と白背景検出手段１０３１による白背景分離結果とにより、対象画像領域が網点画像領域であるか、白地領域であるか、連続調画像領域であるかの識別が行なわれる。エッジ検出手段１０３３では、これらの領域の中でエッジがあるか否かの判定を行い、エッジ領域である場合には、細線検出手段１０３４および文字なか検出手段１０３５によって、細線領域であるか否か、および文字なか領域であるか否かを判定する。
【００５０】
なお、この例では、無彩文字に対してのみ、細線，文字なか等の詳細属性の判定を行っているが、もちろん有彩文字に対しても同様の詳細属性判定を行っても良い。
【００５１】
ところで、エッジ検出手段１０３３にてエッジと判定する際の閾値は、網点画像領域，白地領域，連続調画像領域の各々で異なるように構成しておくと良い。例えば、白地画像領域では、閾値を低めに設定し、微小なエッジも文字として判定するようにし、また、網点画像領域では、比較的大きなエッジのみを文字エッジと判定するようにし、また、連続調画像では、この中間的な値に設定することができる。このようにすることで、網点地の網点ドットで検出されるエッジを文字と判定せず、白地上の文字に関しては低コン文字や鉛筆原稿などの比較的小さなエッジを文字と判定することが可能となる。
【００５２】
以上のように、図２の例では、総合判定手段１０３６によって像域分離信号ｃ１は１２通りの画像属性に分類される。
【００５３】
また、図１において、第１のフィルタ処理手段１０５では、像域分離手段１０３からの判定結果（像域分離信号ｃ１）に基づいて、エッジ強調処理、あるいは、平滑化処理、あるいは、その中間的な特性を有するフィルタ処理を施す。具体的には、文字領域（黒文字及び色文字の両領域）に対しては均一なエッジ強調フィルタ処理を施し、網点領域に対しては平滑化フィルタ処理を施し、中間調画像領域に対してはフィルタスルー処理を施す。図４には、第１のフィルタ処理手段１０５におけるこのような処理形態が示されている。すなわち、第１のフィルタ処理手段１０５（第１のフィルタ）では、画像領域によって１（平滑）〜３（強調）の３つのフィルタを切り換えて適用している。
【００５４】
このように制御することによって、文字部では鮮鋭性を満足し、絵柄部では網点部などでのモアレの抑制を満足する。
【００５５】
第１のフィルタ処理手段１０５によるフィルタ処理後の画像信号は、図１において、次いで、黒文字コード埋込手段１０６に入力され、黒文字コード埋込手段１０６では、像域分離データを画像中に埋め込む処理を行なう。
【００５６】
図５には、黒文字コード埋込手段１０６の構成例が示されている。図５の黒文字コード埋込手段１０６では、第１のフィルタ処理手段１０５によるフィルタ処理後のＲ，Ｇ，Ｂ信号を直接セレクタ１０６２に入力させるとともに、Ｒ，Ｂ信号を代表濃度値であるＧ信号値に書き換えるブロック１０６０，１０６１に分岐させている。ブロック１０６０，１０６１でＧ信号に書き換えられたＲ，Ｂ信号は、セレクタ１０６２に入力し、セレクタ１０６２では、分離信号ｃ１によってどちらかを選択する。すなわち、セレクタ１０６２は、黒文字画像領域、つまり図３のＳＥＧ（１）〜（９）の領域では代表濃度値に書き換えられたパスを選択し、それ以外の非黒文字領域ではスルーパスを選択する。これにより、黒文字領域ではＲ’’＝Ｇ’’＝Ｂ’’＝Ｇとなり、全て同じ値が設定される。
【００５７】
さらに、コード埋込ブロック１０６３では、像域分離信号ｃ１に応じて、黒文字の詳細な画像属性を埋め込む。具体的なデータの設定値は図３に示されている。すなわち、図３の右のコード欄には、ＲＧＢの各値をどのように設定するかが示されている。例えば、画像属性が連続調画像中の黒太文字の文字縁（１）であれば、Ｒの値を強制的に２５５にセットし、ＧおよびＢに代表濃度値であるＧの値をセットする。また、画像属性が白地上の細線文字（６）であれば、Ｒの値を０にセットし、Ｂの値を２５５にセットし、Ｇに代表濃度値をセットするようになっている。同様な方法で、ＳＥＧ（１）〜（９）の全ての黒文字に対応するコード情報を埋め込む。通常の画像中には図３に示したようなデータの組合せをとることはほとんどなく、後段の黒文字コード再抽出ブロック（黒文字コード抽出手段１１７）で誤って非黒文字領域を黒文字と判定してしまうことはほとんどない。また、画像の性質上、黒文字画素が孤立して存在することはなく、周辺に同じ属性の画素が存在するので、再抽出の際に孤立状態の黒文字属性画素を排除することで、正確な再抽出が可能である。また、この例では示していないが、非黒文字画素領域ＳＥＧ（１０）〜（１２）の画像中に黒文字コードに対応するＲＧＢ画素値の組合せが存在した場合には、あらかじめ画素値を加工し、コード以外の値となるよう微調整することも効果的である。例えば、非黒文字部分でＲ＝２５５，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７０なる画素が存在した場合、このままでは連続調中の太文字（ＳＥＧ（１））に対応するコードと同じであるので、意図的にＲ＝２５５，Ｇ＝１７２，Ｂ＝１６８に加工する。厳密には色変わりが発生するが、スキャナデータではこのような値をもつ画素が連続して存在することはほとんどなく、上記の変更程度の加工であれば実際には画質上ほとんど影響がない。このようにして黒文字コードの抽出精度を向上させることができる。
【００５８】
黒文字コード埋込手段１０６からの画像信号Ｒ’Ｇ’Ｂ’は、次いで、圧縮手段１０７において画像圧縮が施された後、ハードディスク装置等の蓄積手段１０８に蓄積される。伸張手段１０９では、蓄積された信号を再び読み出して伸張し、黒文字コード抽出手段１１７へと出力する。ここで、圧縮伸張手段１０７，１０９は、可逆圧縮でも良いし非可逆圧縮でも良いが、蓄積手段１０８への蓄積枚数やデータ転送レートを考慮して、通常は非可逆圧縮方式を用いるのが一般的である。
【００５９】
黒文字コード抽出手段１１７では、先の黒文字コード埋込手段１０６で埋め込んだコード情報に基づき、黒文字画素および黒文字画素の詳細な属性情報の再抽出が行われる。図６には、黒文字コード抽出手段１１７の構成例が示されている。図６の構成例では、伸張手段１０９によって伸張された後のＲ’Ｇ’Ｂ’信号はコンパレータ１１７０ａ〜１１７０ｉに入力される。
【００６０】
ここで、コンパレータ１１７０ａ〜１１７０ｆは、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’の信号が０であるか、あるいは、２５５であるかを判定するブロックである。例えばコンパレータ１１７０ａでは、Ｒ’信号とｔｈ１（ここではｔｈ１は２とする）とを比較し、Ｒ’信号がｔｈ１よりも小さい値であればＲ’信号は０と判定し、０であることがアクティブな信号を出力する。また、コンパレータ１１７０ｂでは、Ｒ’信号をｔｈ２（ここではｔｈ２は２５３とする）と比較し、Ｒ’信号がｔｈ２よりも大きければ２５５であると判定し、２５５であることがアクティブな信号を出力する。同様に、コンパレータ１１７０ｃ〜１１７０ｆでは、Ｇ’，Ｂ’信号について、０であるか、あるいは、２５５であるかの判定を行う。ここで、ｔｈ１が２、ｔｈ２が２５３というように若干のマージンを持たせているのは、先の圧縮伸張手段１０７，１０９が非可逆な方式の場合に必要であり、黒文字コード埋め込み手段１０６で０にセットした値が伸張後には０ではない値に劣化してしまう影響を吸収するためである。
【００６１】
また、コンパレータ１１７０ｇ〜１１７０ｉは、それぞれ、Ｒ’とＧ’が同じ値であるかを判定する回路（１１７０ｇ）、Ｇ’とＢ’が同じ値であるかを判定する回路（１１７０ｈ）、Ｂ’とＲ’が同じ値であるかを判定する回路（１１７０ｉ）である。コンパレータ１１７０ｇ〜１１７０ｉは、それぞれ、同じ値と判定された場合にはアクティブな信号を出力する。なお、コンパレータ１１７０ｇ〜１１７０ｉでも、非可逆圧縮の影響を考慮して、若干のマージンを持たせて判定することが望ましい。
【００６２】
コンパレータ１１７０ａ〜１１７０ｉの判定信号は、デコーダ１１７１に入力され、デコーダ１１７１では、判定信号の組合せに応じて、先述のＳＥＧ（１）〜（９）属性のいずれか、およびそれ以外の属性にデコードして、属性信号ｃ２を出力する。属性信号ｃ２はデータ再構成回路１１７２へ入力され、Ｒ’Ｇ’Ｂ’信号は、データ再構成回路１１７２において、コードを取り外した信号Ｒ’’’，Ｇ’’’，Ｂ’’’に変換されて出力される。具体的には、ＳＥＧ（１）〜（９）のいずれかの属性であった場合には、その属性に応じて保存された濃度信号の値Ｇを、残りの０，２５５の値に書き写して出力し、ＳＥＧ（１）〜（９）以外の属性、つまり非黒文字の場合にはＲ’Ｇ’Ｂ’のまま出力するようにしている。このようにすることよって、埋め込まれたコードを取り外すことができる。なお、前述のように、周辺画素の属性再抽出結果などに応じて属性結果を補正したりすることで、より精度の高い再抽出が行える。
【００６３】
次に、色補正手段１１０では、マスキング演算等によりＲＧＢ系の信号をプリンタ系の色材に適したＣＭＹ系の信号に変換する。色補正処理は、さまざまな手法が考えられるが、ここでは次式（数１）のようなマスキング演算が行われるものとする。
【００６４】
【数１】
Ｃ ＝ α１１×Ｒ ＋ α１２×Ｇ ＋ α１３×Ｂ ＋ β１
Ｍ ＝ α２１×Ｒ ＋ α２２×Ｇ ＋ α２３×Ｂ ＋ β２
Ｙ ＝ α３１×Ｒ ＋ α３２×Ｇ ＋ α３３×Ｂ ＋ β３
【００６５】
但し、α１１〜α３３およびβ１〜β３は予め定められた色補正係数で、出力されるＣＭＹも８ｂｉｔ（０〜２５５）の信号とする。
【００６６】
色補正手段１１０からの画像信号は、第２のフィルタ処理手段１１１に入力される。第２のフィルタ処理手段１１１では、黒文字コード抽出手段１１７で再抽出された黒文字属性信号ｃ２に基づいて、適応的なフィルタ処理を施す。適用するフィルタ強度の一例は、図４に示されている。すなわち、図４に示すように、白地上の細線・細い文字に関しては最も強いフィルタレベル５を施す。これによりくっきりとした再現が難しかった細線を高精細に再生することができる。また、連続調画像中の細線には少し弱いフィルタレベル４を施す。網点中の細線に対してはさらに弱いフィルタレベル３を施すのが良い。これはイメージ画像中に非常に強い強調を行うと違和感が発生したりするためである。太文字の文字縁についても、網点では白地、連続調中の太文字縁に比べて弱めのフィルタが好ましい。かつ、網点成分を強調しないような高周波帯域での強調を抑えたバンドパス型のフィルタが好適である。文字中については、いずれもフィルタレベル１とし、スルーで出力するものである。また、絵柄領域についてもスルーで出力する。
【００６７】
図１の例においては、圧縮前段と後段で２つのフィルタ（第１のフィルタ処理手段１０５，第２のフィルタ処理手段１１１）を持つような構成を示した。第１のフィルタ（第１のフィルタ処理手段１０５）がある理由は、蓄積した画像信号をハードディスク装置から読み出し、外部Ｉ／Ｆを通じて外部機器に転送する場合に（いわゆるスキャナアプリとして動作させる場合に）、ある程度のフィルタ処理を施した方が好適であるためである。例えば取り込んだスキャナデータをプリンタで出力する場合などは、文字の鮮鋭性を向上させておいた方がくっきり再現するし、網点画像では平滑化処理を施し、網点構造を除去しておいた方がプリンタで施されるディザ処理との干渉モアレも発生せず、高画質な再生が行えるためである。しかし、あまり強い強調を施すと、非可逆圧縮によって発生する画質劣化が大きくなるため、ある程度の強調に留めておいた方が良い。ここで不足した強調分を補うため、第２のフィルタ処理（第２のフィルタ処理手段１１１）を施すようにしている。特に、鮮鋭性が不足すると人間が感じる色は黒であるので、本発明のように黒文字に対する属性のみを埋め込むことは有効である。中でも、細線、特に白地上の細線にのみ強い強調を施すことができるので、絵柄部でのデフェクトを起こすことなくフィルタ処理が行える。
【００６８】
第２のフィルタ処理手段１１１からの信号は、変倍処理手段１１２に入力される。変倍処理手段１１２は、縮小変倍の時、白地上の細線に対しては近接最大画素置換法による変倍を行い、それ以外の画像領域に対してはキュービックコンボリューション法（以下、ＱＣ法という）による変倍を行うようになっている。高品位な変倍方式としてＱＣ法があるが、細線画像に対してＱＣ法で縮小すると線切れ，線掠れが発生する。近接最大画素置換法は、仮想サンプリング点の画素値を決定する際に、近接画素の最大値を求め、この値を仮想サンプリング点の画素値とするものである。このような変倍方式では、線画部分にジャギー（がたつき）が発生するが、線が消えたり掠れたりするよりはましである。ところで、線掠れ，線消えが目立つのは白地上の細線であるので、この例では白地上の細線のみに近接最大画素置換法を用いている。
【００６９】
また、分離用変倍処理手段１１８は、変倍処理手段１１２で施された変倍率と同等の変倍率で分離信号の変倍を行うようになっている。ここで、変倍方法は最近接法である。
【００７０】
変倍処理手段１１２からの画像信号は、下色除去・墨生成手段（ＢＧ・ＵＣＲ）１１３において、ＣＭＹＫ信号に変換されて出力される。すなわち、下色除去・墨生成手段１１３では、墨成分であるＫ信号が生成されるとともに、ＣＭＹ信号から下色除去（ＵＣＲ）が行われる。ここで、下色除去・墨生成手段１１３は、変倍処理後の黒文字属性信号ｃ２を入力し、属性に応じた異なる下色除去・墨生成を行う。基本的に、Ｋ信号の生成およびＣＭＹ信号からの下色除去は、次式（数２）のように行われる。
【００７１】
【数２】
Ｋ ＝ Ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ） × β１
Ｃ’ ＝ Ｃ − Ｋ × β２
Ｍ’ ＝ Ｍ − Ｋ × β２
Ｙ’ ＝ Ｙ − Ｋ × β２
【００７２】
但し、Ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）は、ＣＭＹ信号のうち最小のものであり、β１，β２は属性信号によって決定される係数（０〜１．０）である。
【００７３】
各画像属性に対する下色除去・墨生成の制御を図４で説明する。くっきりとした黒文字再現を実現するため、白地上の細線と文字縁については墨率を最大の設定５（β１＝１．０）とする。白地上文字の文字なかについては、どのような太さの文字に対しても正しく文字なか検出が行えれば、文字なかも最大墨率５に設定すればよいが、文字の太さが太い場合は正しく文字なかと検出できない場合があるので、デフェクトを小さくするためにやや墨率を下げた設定３（β１＝０．８）とする。網点上や連続画像中の黒細線については墨率が高すぎると違和感が目立つので、白地上の黒細線よりもやや低めの設定４（β１＝０．９）とする。その他の太さの黒文字に関しては、切り替わりのデフェクトを考慮して設定３とする。絵柄部の墨率は、粒状性を考慮して低めの設定１（β＝０．６）とするのが望ましい。
【００７４】
また、白地上の黒細線や文字縁では、Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’の値を０にし、色消しを実施して出力することが望ましい。前段の圧縮手段が可逆方式であれば色消しの必要はほとんどないが、非可逆圧縮方式の場合は劣化により黒文字画素に若干の色成分が発生するので、これを消すための色消しがあった方がよい。
【００７５】
なお、上述の例では、黒文字の画像属性情報に基づき墨率を決定する例を示したが、別の方式では、エッジ量に基づき墨率を決定する適応的なＢＧ・ＵＣＲ方式などにおけるエッジ判定閾値を黒文字属性に応じて異なる値を設定するなどしても良い。
【００７６】
下色除去・墨生成手段１１３で処理された信号は、プリンタγ補正手段１１４によってプリンタエンジン特性に合わせたγ補正が行われる。ここで、黒文字に対して個別のγ特性を適用することができる。図４のように、白地上の細線では、再現性が向上するようにγ特性を高めに設定したγテーブルを適用し、白地上文字の文字縁や文字なかでもややハイγ設定のテーブルを適用する。絵柄領域や、網点・連続画像中の黒文字の内部縁・文字なかでは、階調性を重視したリニアなγテーブルを適用する。また、網点・連続画像中の細線文字では、少しだけ再現性が向上するようなやや立たせたγ特性を用いる。このように、細分化された黒文字属性に応じてきめ細かなγ補正を実施できるので、再現性にすぐれ、かつ切り替わり部分でのデフェクトの少ない画像再生が実現できる。
【００７７】
プリンタγ補正後の信号は中間調処理手段１１５に入力され、中間調処理手段１１５では、白地上の細線と、白地上の文字縁に対しては、最も解像力に優れた中間調処理設定３（１×１ディザ）を用いる。これはいわゆる画素単位での単純な多値化処理である。また、網点上の文字や連続調画像中の文字、および、文字なかに対しては、比較的解像力に優れ、階調性も得られるような中間設定２（２×１ディザ）を用いる。さらに、黒文字以外の画像属性に対しては、階調性重視の設定１（２×２ディザ）を施す。各中間調処理方式については特開２０００−１３４４７１に示されている。
【００７８】
このように処理することにより、文字の外側エッジと文字なかで切り替わりのデフェクトのない再現が行え、細線文字に対しても解像力に優れた再現が行え、絵柄に対しても粒状性，階調性に優れた再現が行える。
【００７９】
以上のように、一口に黒文字といっても、背景の状態，文字の太さ，文字の内外によって適切な処理は異なり、細分化された黒文字属性情報を用いて処理を切り換えることは高画質化に貢献できる。しかも、画像を蓄積する前に属性情報を画像データ中に埋め込むことで属性情報を保持するよう構成しており、これにより、属性情報を別途に保存蓄積する必要がなくなり、蓄積すべきデータ量を低減することができる。
【００８０】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態は、図１における像域分離手段１０３の構成が第１の実施形態とは異なり、図７に示すように文字太さ検出手段１０３７を備えている。すなわち、図７を参照すると、第２の実施形態の像域分離手段１０３では、網点検出手段１０３０，白背景検出手段１０３１，無彩色判定手段１０３２，エッジ検出手段１０３３，文字太さ検出手段１０３７によって、総合的に画像の属性判定を行っている。文字太さ検出手段１０３７には、例えば特開平７−２０３１９８に開示されている方法が用いられる。
【００８１】
第２の実施形態における属性判定を図８を用いて説明する。図８に示すように、黒文字と判定された画像領域を、文字太さに応じて、さらに、太文字，普通文字，細線文字に細分化する。また、背景領域についても、連続調画像中，白地中，網点上の３種類に分類し、それらの組合せにより９種類の黒文字領域を判定している。そして、第１のフィルタ処理手段１０５では、判定結果に応じて図９のようにフィルタ強度の制御を行う。続いて、黒文字コード埋め込み手段１０６では、図８のＳＥＧ（１）〜（９）のように判別された黒文字情報を画像データ中に埋め込む。具体的なコードは図８の右欄の通りである。
【００８２】
そして、圧縮伸張手段１０７，１０９による圧縮伸張後の画像信号に対し、黒文字コード抽出手段１１７では、第１の実施形態で説明したと同様に、画像データ中から黒文字属性情報を抽出する。そして、抽出した黒文字属性情報に基づき、第２のフィルタ処理手段１１１では、白地上の細線文字には強い強調（設定５）を施し、太文字には比較的弱い強調（設定２）を施す。また、中程度の太さの普通文字には中間的な強度（設定３）を施す。そして、変倍処理手段１１２では、第１の実施形態で説明したと同様に、変倍処理を行なう。
【００８３】
次いで、下色除去・墨生成手段（ＢＧ・ＵＣＲ）１１３では、白地上の細線文字に対しては、最も高い墨率設定５（β１＝１．０）を適用し、太くなるにつれて墨率設定を下げるように制御する。また、連続調中の文字や網点上の文字に関しては、デフェクトを考慮し白地上文字よりも低めの墨率設定とする。
【００８４】
次いで、プリンタγ補正手段１１４，中間調処理１１５では、第１の実施形態で説明したと同様の処理を行なう。
【００８５】
以上のように、第２の実施形態では、像域分離手段１０３において、文字太さを検出し、画像データ中に、黒文字情報と、黒文字の太さ，背景情報についての詳細属性を埋め込み、圧縮蓄積処理の後段でこれを抽出し画質処理に利用することで、高品質な画像再生を行なうことができる。
【００８６】
ところで、上述した第１，第２の実施形態のような画像処理装置で処理したスキャン画像を外部機器に転送したいという要求がある。図１の構成例は、蓄積手段１０８に蓄積された信号を外部転送する構成となっている。すなわち、図１の例では、蓄積手段１０８に蓄積された画像信号を所定のフォーマットに変換して外部装置に転送する場合、蓄積手段１０８からの信号を読み出し、圧縮・伸張手段１１９にて伸張し、解像度変換手段１２１で所定の解像度に変換する。外部転送時のデータサイズを小さくするため、例えば６００ｄｐｉ解像度画像を３００ｄｐｉや２００ｄｐｉに変換する。さらに、ブロック１２２でｓＲＧＢ変換などの標準信号に変換し、ＪＰＥＧ圧縮・伸張手段１２３でＪＰＥＧフォーマットに変換し、ＮＩＣ１２４を介して外部装置に転送することができる。
【００８７】
しかしながら、黒文字コードが埋め込まれた状態では、画像信号値が本来の画像とは大きく異なっているので、モニタなどに表示したときに異常画像となる。そこで、本発明では、補正手段１２０を設け、外部転送する前に画像データを補正手段１２０によって補正し、モニタなどに表示する際に異常とならないようにしている。
【００８８】
すなわち、図１において、蓄積手段１０８から読み出された画像信号は、圧縮・伸張手段１１９にて伸張されて補正手段１２０に入力し、補正手段１２０では、埋め込まれた黒文字コードを図６の黒文字コード抽出手段で抽出し、コードが埋め込まれた画素とそうでない画素とを判別する。さらに、黒文字コードが埋め込まれた画素には、Ｒ，Ｇ，Ｂすべてのデータを代表値（ここではＧデータ）とする。黒文字コードが埋め込まれていない画素は、そのままのＲＧＢ値を出力する。
【００８９】
さらに解像度変換手段１２１では、指定手段（図示せず）によって指定された解像度に変換し、ｓＲＧＢ変換手段１２２でｓＲＧＢ信号に変換し、ブロック１２３でＪＰＥＧ圧縮を施した後、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ ＩｎｔｅｒｆａｃｅＣａｒｄ）１２４を通して外部Ｉ／Ｆに出力する。このようにすることで、外部機器に転送したときに異常画像とならないような画像補正を行なうことができる。
【００９０】
また、上述の例では、補正手段１２０は、黒文字コードが埋め込まれた画素にはＲ，Ｇ，Ｂすべてのデータを代表値（ここではＧデータ）とするものであったが、別の例としては、補正手段１２０は、白地上の黒文字コード（ＳＥＧ（４）〜（６））に対しては上述と同様にＲ＝Ｇ＝Ｂとなるように補正し、白地上の黒文字以外のコード（ＳＥＧ（１）〜（３），ＳＥＧ（７）〜（９））に対しては、Ｒ＝Ｇ＝Ｂの値から若干離れた値とするものであっても良い。例えば、処理対象画素がＲ＝２５５，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７０であったとき、これは黒文字コードが埋め込まれた画素であり、連続調中の太文字文字縁（表１の場合）を示している。上述の例の方法では、Ｒ＝１７０，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７０と補正するところであるが、このようには補正せず、例えばＲ＝１６８，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７２などの値に補正するようになっていても良い。つまり完全に一致させたＲ＝Ｇ＝Ｂではなく、少し値をずらしたＲ≒Ｇ≒Ｂとなるように補正するようになっていても良い。このように補正しても、モニタなどに表示したときに異常画像となることはない。この状態では、白地上の黒文字のみがＲ＝Ｇ＝Ｂとなっており、その他の画素はＲ＝Ｇ＝Ｂという条件が成り立っていないこととなる。このようなルールを設けておけば、外部機器で黒文字処理を施して出力する場合や、再び本画像処理装置に外部Ｉ／Ｆから入力して処理する場合など、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ信号を白地上黒文字画素として抽出し黒文字処理することで、白地上黒文字の品質を維持することができる。先述の白地上黒文字以外の黒文字画素もＲ＝Ｇ＝Ｂとして出力する補正処理では、網点上の黒文字や連続調画像中の黒文字に対しても黒文字処理を施してしまうので違和感のある画像となってしまう。本発明のように、白地上の黒文字のみに黒文字処理を施せるようＲ＝Ｇ＝Ｂとし、網点上および連続調中の黒文字に対してはあえてＲ＝Ｇ＝Ｂとならないように黒文字情報を放棄して補正出力し、受信側ではＲ＝Ｇ＝Ｂ画素のみを黒文字処理するように構成すれば、白地上の文字品質を維持し、絵柄中での極端な黒文字処理のない違和感の少ない画像再生が実現できる。
【００９１】
上述したように、本発明の画像処理装置は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるか否かを判定する黒文字画素判定手段と、黒文字画素判定手段によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字情報埋込手段と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理手段とを備えていることを特徴としている。
【００９２】
この本発明の画像処理装置において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことができる。
【００９３】
ここで、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも白地上黒文字画素を含むことができる。
【００９４】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも連続調画像中の黒文字画素を含むことができる。
【００９５】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも網点上黒文字画素を含むことができる。
【００９６】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも細線黒文字画素を含むことができる。
【００９７】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも太線黒文字画素を含むことができる。
【００９８】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも黒文字部の線の太さ情報を含むことができる。
【００９９】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも黒文字部の文字内部画素を含むことができる。
【０１００】
また、上述した本発明の画像処理装置において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正手段をさらに有していても良い。
【０１０１】
また、上述した本発明の画像処理装置において、前記処理手段によって施される画像処理は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理である。
【０１０２】
また、上述した本発明の画像処理装置において、前記黒文字コード埋込手段によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記該画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていても良い。
【０１０３】
また、本発明の画像処理方法は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とを備えていることを特徴としている。
【０１０４】
この本発明の画像処理方法において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことができる。
【０１０５】
また、この本発明の画像処理方法において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正工程をさらに有していても良い。
【０１０６】
また、この本発明の画像処理方法において、抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理である。
【０１０７】
また、この本発明の画像処理方法において、前記黒文字コード埋込工程によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていても良い。
【０１０８】
上述のように、本発明によれば、像域分離手段で黒文字に対する細分化された属性判定を行い、これを画像データ中に埋め込み、蓄積し、再び画像データを読み出し黒文字に関する細分化された属性情報（背景や黒文字の太さに関する情報）を抽出し、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理等を適応的に制御することにより、デフェクトの少ない高画質な黒文字再生を行うことができる。また、属性情報を画像データ中に埋め込んで蓄積するので、属性情報を別に保存蓄積する必要がなく、蓄積すべきデータ量の低減が図れる。
【０１０９】
また、黒文字コードを埋め込む際には、黒文字以外の画素に対して黒文字コード以外の値となるように意図的に画像信号を補正するようにしているので、後段で黒文字コードを抽出する際の精度を向上させ、高画質化に貢献することができる。
【０１１０】
また、黒文字情報が埋め込まれた画像データを外部機器に転送して使用する際には、補正手段によって黒文字コードを取り外し、視覚的に違和感のない画像信号に黒文字画素値を補正して出力するようにしているので、視覚的に違和感のない画像出力を行うことができる。
【０１１１】
本発明の上述した画像処理は、コンピュータに実現させるプログラムの形で提供することができる。
【０１１２】
また、本発明の上述した画像処理をコンピュータに実現させるためのプログラムは、例えばソフトウェアパッケージ（具体的には、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体）の形で提供することができる。
【０１１３】
換言すれば、本発明の画像処理装置は、汎用の計算機システムにＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されたプログラムを読み込ませて、この汎用計算機システムのマイクロプロセッサに処理を実行させる装置構成においても実施することが可能である。この場合、本発明の処理を実行するためのプログラム（すなわち、ハードウェアシステムで用いられるプログラム）は、媒体に記録された状態で提供される。プログラムなどが記録される記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭに限られるものではなく、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フレキシブルディスク，メモリカード等が用いられても良い。媒体に記録されたプログラムは、ハードウェアシステムに組み込まれている記憶装置、例えばハードディスクにインストールされ起動されることにより、このプログラムを実行して、本発明の処理を実現することができる。
【０１１４】
【発明の効果】
以上に説明したように、請求項１乃至請求項１９記載の発明によれば、様々な黒文字情報を画像データ中に埋め込み、これを再抽出し、それぞれに対して適応的な処理を行うことによって高画質な画像再生を行うことができる。
【０１１５】
また、本発明は、黒文字情報の埋め込みを理解できないような外部機器に転送する場合には、視覚的に違和感のない画像信号に変換して出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態の画像処理装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の像域分離手段の構成例を示す図である。
【図３】像域分離信号の画像属性への分類を示す図である。
【図４】第１のフィルタ処理手段における処理形態を示す図である。
【図５】黒文字コード埋込手段の構成例を示す図である。
【図６】黒文字コード抽出手段の構成例を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態の像域分離手段の構成例を示す図である。
【図８】第２の実施形態における属性判定を説明するための図である。
【図９】第１のフィルタ処理手段におけるフィルタ強度の制御を説明するための図である。
【符号の説明】
１０１ 画像入力手段
１１６ 画像出力手段
１０２ スキャナγ補正手段
１０３ 像域分離手段
１０５ 第１のフィルタ処理手段
１０６ 黒文字コード埋め込み手段
１１７ 黒文字コード抽出手段
１１０ 色補正手段
１１１ 第２のフィルタ処理手段
１１２ 変倍処理手段
１１８ 分離用変倍処理手段
１１３ 下色除去・墨生成手段
１１４ プリンタγ補正手段
１１５ 中間調処理手段
１０８ 蓄積手段
１０７ 圧縮手段
１０９ 伸張手段
１１９ 圧縮・伸張手段
１２０ 補正手段
１２１ 解像度変換手段
１２２ ブロック
１２３ ＪＰＥＧ圧縮・伸張手段
１２４ ＮＩＣ
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリンタ，デジタル複写機，ファクシミリ，複合機能画像処理装置，ＭＦＰ（マルチファンクションプリンタ）などの画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラー複写機においては、像域分離処理により画像の属性を判定し、最適な画像処理を施すことにより高画質な複写画質を達成している。特に、画像中の黒文字領域を判定し、黒文字に対して黒トナー単色で印字するような黒文字処理は、作像プロセスで発生する色ズレの影響をなくすことができ、高品位な黒文字再生に欠くことのできない処理である。
【０００３】
ところで、カラー複写機では、複数枚のコピー出力を行いたいという要求があるが、これに対応するため画像データをハードディスクなどのデータ蓄積装置に一旦蓄積し、これを複数回読み出し、処理・出力する方法が一般的である。このときに問題となるのが像域分離データの取り扱いである。黒文字分離結果などの分離情報は、フィルタ処理，墨生成処理（黒文字では１００％ＵＣＲにより黒トナーによる再生を行うもの），色消し処理（黒文字部では色補正後のｃ，ｍ，ｙトナー量をゼロとし、余分な色成分を除去する処理），γ変換処理（黒文字の再現性を高めたいときに濃くして出力するもの），中間調処理（鮮鋭性の高い文字品質のために、画素単位での単純な閾値処理や誤差拡散など、解像性に優れた中間調処理を施すもの）などのほとんどの処理部で使用されるため、画像データとともに像域分離データも蓄積する必要がある。
【０００４】
しかしながら、像域分離データを蓄積するということは、そのための回路が必要であったり、ハードディスクの容量を消費するため、できるならば像域分離データを保存しないことが好適である。また、処理途中の画像信号を外部の画像処理装置に転送し、残りの処理を行った後に出力するようなネットワーク型の画像処理システムなどにおいても、像域分離データを転送することはデータ転送量が増加するなどの問題があった。
【０００５】
このような問題を解決する方法が特許文献１に示されている。この特許文献１では、黒文字分離結果を画像データ中に融合させて、蓄積あるいは転送し、読み出し後あるいは受信後に画像データから像域分離情報を抽出し、残りの画像処理を行う際に利用するようにしている。黒文字情報の融合は、黒文字画素を無彩色を表す信号（Ｒ＝Ｇ＝ＢやＣ＝Ｍ＝ＹやＬａｂにおけるａ＝ｂ＝０など）に設定することで実現している。また、通常のカラー画像では一般的には用いられないような特殊な値（Ｒ＝２５５，Ｇ＝Ｂ＝０など）とすることにより、黒文字情報を融合する方法も提案されている。このようにすることによって、像域分離信号を別途蓄積することなく、高画質な複写処理を実現している。
【０００６】
しかしながら、近年、黒文字に対する分離結果はさらに細分化が行われており、黒文字という情報だけではさらなる高画質化が行えなくなってきた。
【０００７】
例えば特許文献２では、文字のエッジ領域と文字内部領域とを別々に識別し、これらの処理を切り換えることによって、文字の画質をさらに高品位なものにしている。具体的には、文字エッジ部に対してはエッジ強調フィルタを施した後に最も解像性に優れた中間調処理（例えば固定値における２値化処理）を施し、文字内部領域に対してはフィルタスルーののち比較的解像性に優れた中間調処理（２×１のディザ）を施し、上記以外の絵柄部分には平滑化フィルタを施した後に最も階調性，粒状性に優れた中間調処理（２×２のディザ処理）を施すものである。このようにすることで、文字エッジと文字内部領域の境界部分での違和感（デフェクト）が低減された高品位な画像再生を行なうことができる。
【０００８】
また、例えば特許文献３には、文字・線画の太さを判定し、太さに応じてＵＣＲ処理，フィルタ処理を制御することにより、文字線画等の黒色処理を円滑に行ない、黒文字処理の切り替わりがくっきりと目立つことを防止する技術が示されている。この特許文献３では、多段階に太さを検出し、太さに応じて処理を徐々に切り換えることで違和感の低減を図っている。また、文字・線画が白地中にある場合と網点中あるいは中間調中にある場合とで、異なる処理を行うことで、網点画像中の網点成分を強調してしまうことがなく、写真の縁等で余計な黒文字処理をすることがないようにしている。
【０００９】
また、例えば特許文献４には、解像度変換を行う際に文字の太さに応じて補間法を切り換えることで、文字を高解像度で、写真を高階調で出力する技術が示されている。
【００１０】
また、例えば特許文献５には、画像データ中の細線エッジ部と細線以外のエッジ部とを検出し、細線エッジ部には最近接画素置換法による解像度変換を行い、細線以外のエッジ部には線形補間法による解像度変換を行うことで、太文字や太線に対してはジャギーのない解像度変換を行い、細線に対しては線の掠れや消失のない解像度変換を行う技術が示されている。
【００１１】
また、例えば特許文献６には、所定幅（例えば３画素）以内の細線部と、細線部以外の画像エッジ部とを検出し、細線部には強い強調処理を施し、細線部以外の画像エッジ部には穏やかな強調処理を施すことにより、細線は黒色が強く強調されて、くっきりと再現することができ、細線部以外のエッジ部では明瞭な縁取りが形成されてしまうという不具合を防止する技術が示されている。
【００１２】
【特許文献１】
特開平８−９８０１６号公報
【００１３】
【特許文献２】
特開２０００−１３３４７１号公報
【００１４】
【特許文献３】
特開平７−２０３１９８号公報
【００１５】
【特許文献４】
特開２００２−５７８８６
【００１６】
【特許文献５】
特開平７−１８４０４３号公報
【００１７】
【特許文献６】
特開平６−３８０５５号公報
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、ひとことに黒文字と言っても、細線・太線など線の太さの情報、文字のエッジ部・文字の内部などの場所的な情報、白地上文字や網点上文字，写真などの連続調画像中の文字などの背景領域についての情報など、様々な黒文字があり、それぞれ最適な処理（黒文字処理）がある。
【００１９】
しかしながら、上述した特許文献１では、黒文字という情報のみしか保持していなかったので、このような細分化された黒文字処理を行うことができなかった。
【００２０】
また、黒文字情報が埋め込まれた画像データは、情報を埋め込むために特異な画像信号値を設定するものであるので、外部に出力しこれをＲＧＢスキャンデータとして表示する場合は異常画像となってしまう。
【００２１】
本発明は、様々な黒文字情報を画像データ中に埋め込み、これを再抽出し、それぞれに対して適応的な処理を行うことによって高画質な画像再生を行うことの可能な画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体を提供することを目的としている。
【００２２】
また、本発明は、黒文字情報の埋め込みを理解できないような外部機器に転送する場合には、視覚的に違和感のない画像信号に変換して出力する画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体を提供することを目的としている。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるか否かを判定する黒文字画素判定手段と、黒文字画素判定手段によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字情報埋込手段と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理手段とを備えていることを特徴としている。
【００２４】
また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことを特徴としている。
【００２５】
また、請求項３記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも白地上黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２６】
また、請求項４記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも連続調画像中の黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２７】
また、請求項５記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも網点上黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２８】
また、請求項６記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも細線黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００２９】
また、請求項７記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも太線黒文字画素を含むことを特徴としている。
【００３０】
また、請求項８記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも黒文字部の線の太さ情報を含むことを特徴としている。
【００３１】
また、請求項９記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも黒文字部の文字内部画素を含むことを特徴としている。
【００３２】
また、請求項１０記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正手段をさらに有していることを特徴としている。
【００３３】
また、請求項１１記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記処理手段によって施される画像処理は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理であることを特徴としている。
【００３４】
また、請求項１２記載の発明は、請求項１または請求項２記載の画像処理装置において、前記黒文字コード埋込手段によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記該画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていることを特徴としている。
【００３５】
また、請求項１３記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とを備えていることを特徴としている。
【００３６】
また、請求項１４記載の発明は、請求項１３記載の画像処理方法において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことを特徴としている。
【００３７】
また、請求項１５記載の発明は、請求項１３記載の画像処理方法において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正工程をさらに有していることを特徴としている。
【００３８】
また、請求項１６記載の発明は、請求項１３記載の画像処理方法において、抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理であることを特徴としている。
【００３９】
また、請求項１７記載の発明は、請求項１３または請求項１４記載の画像処理方法において、前記黒文字コード埋込工程によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていることを特徴としている。
【００４０】
また、請求項１８記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とをコンピュータに実現させるためのプログラムである。
【００４１】
また、請求項１９記載の発明は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００４３】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態の画像処理装置の構成例を示す図である。図１を参照すると、この第１の実施形態の画像処理装置は、画像入力手段１０１と、スキャナγ補正手段１０２と、像域分離手段１０３と、第１のフィルタ処理手段１０５と、黒文字コード埋め込み手段１０６と、圧縮手段１０７と、蓄積手段１０８と、伸張手段１０９と、黒文字コード抽出手段１１７と、色補正手段１１０と、第２のフィルタ処理手段１１１と、変倍処理手段１１２と、下色除去・墨生成手段１１３と、プリンタγ補正手段１１４と、中間調処理手段１１５と、画像出力手段１１６と、分離用変倍処理手段１１８とを有している。
【００４４】
この第１の実施形態の画像処理装置では、次のような処理がなされる。すなわち、スキャナ等の画像入力手段１０１によって光学的に読み取られた原稿は、ｒｇｂの各８ｂｉｔのデジタル画像信号に変換されて出力される。画像入力手段１０１から出力された画像信号はスキャナγ補正手段１０２に入力され、反射率リニアなｒｇｂ信号は、スキャナγ補正手段１０２においてＬＵＴ（ルックアップテーブル）等により濃度リニアなＲＧＢ信号へと変換される。また、このとき、グレーバランスがとられ、Ｒ，Ｇ，Ｂの画素値が等しいときはグレーとなるように調整される。
【００４５】
また、画像入力手段１０１から出力された画像信号ｒｇｂは同時に像域分離手段１０３にも入力され、像域分離手段１０３に入力した画像は、像域分離手段１０３によって黒文字画像領域と色文字画像領域及びそれ以外の絵柄領域に識別される。特に黒文字画像領域はより細分化された属性判定が行われる。
【００４６】
図２は本発明の第１の実施形態の像域分離手段１０３の構成例を示す図である。図２の例では、像域分離手段１０３は、網点検出手段１０３０、白背景検出手段１０３１、無彩色判定手段１０３２、エッジ検出手段１０３３、細線検出手段１０３４、文字なか検出手段１０３５を有し、これらの検出結果を総合判定手段１０３６にて領域判定して像域分離信号ｃ１として出力するように構成されている。
【００４７】
なお、ここで、網点検出手段１０３０，白背景検出手段１０３１，無彩色判定手段１０３２，エッジ検出手段１０３３，文字なか検出手段１０３５は、特開平２００１−２６８３８３に開示されている分離方式となっている。また、細線検出手段１０３４には、特開平６−３８０５５に開示されている方法を用いることができる。
【００４８】
本発明の第１の実施形態では、細線検出手段１０３４によって黒文字画像領域を細線領域およびそれ以外の領域に識別するとともに、文字なか検出手段１０３５によって文字なか（文字の内部領域）および文字なか以外の領域に識別するようにしている。
【００４９】
以上のように、像域分離手段１０３によって得られた像域分離信号ｃ１は、図３に示すような画像属性に分類される。すなわち、網点検出手段１０３０による網点分離結果と白背景検出手段１０３１による白背景分離結果とにより、対象画像領域が網点画像領域であるか、白地領域であるか、連続調画像領域であるかの識別が行なわれる。エッジ検出手段１０３３では、これらの領域の中でエッジがあるか否かの判定を行い、エッジ領域である場合には、細線検出手段１０３４および文字なか検出手段１０３５によって、細線領域であるか否か、および文字なか領域であるか否かを判定する。
【００５０】
なお、この例では、無彩文字に対してのみ、細線，文字なか等の詳細属性の判定を行っているが、もちろん有彩文字に対しても同様の詳細属性判定を行っても良い。
【００５１】
ところで、エッジ検出手段１０３３にてエッジと判定する際の閾値は、網点画像領域，白地領域，連続調画像領域の各々で異なるように構成しておくと良い。例えば、白地画像領域では、閾値を低めに設定し、微小なエッジも文字として判定するようにし、また、網点画像領域では、比較的大きなエッジのみを文字エッジと判定するようにし、また、連続調画像では、この中間的な値に設定することができる。このようにすることで、網点地の網点ドットで検出されるエッジを文字と判定せず、白地上の文字に関しては低コン文字や鉛筆原稿などの比較的小さなエッジを文字と判定することが可能となる。
【００５２】
以上のように、図２の例では、総合判定手段１０３６によって像域分離信号ｃ１は１２通りの画像属性に分類される。
【００５３】
また、図１において、第１のフィルタ処理手段１０５では、像域分離手段１０３からの判定結果（像域分離信号ｃ１）に基づいて、エッジ強調処理、あるいは、平滑化処理、あるいは、その中間的な特性を有するフィルタ処理を施す。具体的には、文字領域（黒文字及び色文字の両領域）に対しては均一なエッジ強調フィルタ処理を施し、網点領域に対しては平滑化フィルタ処理を施し、中間調画像領域に対してはフィルタスルー処理を施す。図４には、第１のフィルタ処理手段１０５におけるこのような処理形態が示されている。すなわち、第１のフィルタ処理手段１０５（第１のフィルタ）では、画像領域によって１（平滑）〜３（強調）の３つのフィルタを切り換えて適用している。
【００５４】
このように制御することによって、文字部では鮮鋭性を満足し、絵柄部では網点部などでのモアレの抑制を満足する。
【００５５】
第１のフィルタ処理手段１０５によるフィルタ処理後の画像信号は、図１において、次いで、黒文字コード埋込手段１０６に入力され、黒文字コード埋込手段１０６では、像域分離データを画像中に埋め込む処理を行なう。
【００５６】
図５には、黒文字コード埋込手段１０６の構成例が示されている。図５の黒文字コード埋込手段１０６では、第１のフィルタ処理手段１０５によるフィルタ処理後のＲ，Ｇ，Ｂ信号を直接セレクタ１０６２に入力させるとともに、Ｒ，Ｂ信号を代表濃度値であるＧ信号値に書き換えるブロック１０６０，１０６１に分岐させている。ブロック１０６０，１０６１でＧ信号に書き換えられたＲ，Ｂ信号は、セレクタ１０６２に入力し、セレクタ１０６２では、分離信号ｃ１によってどちらかを選択する。すなわち、セレクタ１０６２は、黒文字画像領域、つまり図３のＳＥＧ（１）〜（９）の領域では代表濃度値に書き換えられたパスを選択し、それ以外の非黒文字領域ではスルーパスを選択する。これにより、黒文字領域ではＲ’’＝Ｇ’’＝Ｂ’’＝Ｇとなり、全て同じ値が設定される。
【００５７】
さらに、コード埋込ブロック１０６３では、像域分離信号ｃ１に応じて、黒文字の詳細な画像属性を埋め込む。具体的なデータの設定値は図３に示されている。すなわち、図３の右のコード欄には、ＲＧＢの各値をどのように設定するかが示されている。例えば、画像属性が連続調画像中の黒太文字の文字縁（１）であれば、Ｒの値を強制的に２５５にセットし、ＧおよびＢに代表濃度値であるＧの値をセットする。また、画像属性が白地上の細線文字（６）であれば、Ｒの値を０にセットし、Ｂの値を２５５にセットし、Ｇに代表濃度値をセットするようになっている。同様な方法で、ＳＥＧ（１）〜（９）の全ての黒文字に対応するコード情報を埋め込む。通常の画像中には図３に示したようなデータの組合せをとることはほとんどなく、後段の黒文字コード再抽出ブロック（黒文字コード抽出手段１１７）で誤って非黒文字領域を黒文字と判定してしまうことはほとんどない。また、画像の性質上、黒文字画素が孤立して存在することはなく、周辺に同じ属性の画素が存在するので、再抽出の際に孤立状態の黒文字属性画素を排除することで、正確な再抽出が可能である。また、この例では示していないが、非黒文字画素領域ＳＥＧ（１０）〜（１２）の画像中に黒文字コードに対応するＲＧＢ画素値の組合せが存在した場合には、あらかじめ画素値を加工し、コード以外の値となるよう微調整することも効果的である。例えば、非黒文字部分でＲ＝２５５，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７０なる画素が存在した場合、このままでは連続調中の太文字（ＳＥＧ（１））に対応するコードと同じであるので、意図的にＲ＝２５５，Ｇ＝１７２，Ｂ＝１６８に加工する。厳密には色変わりが発生するが、スキャナデータではこのような値をもつ画素が連続して存在することはほとんどなく、上記の変更程度の加工であれば実際には画質上ほとんど影響がない。このようにして黒文字コードの抽出精度を向上させることができる。
【００５８】
黒文字コード埋込手段１０６からの画像信号Ｒ’Ｇ’Ｂ’は、次いで、圧縮手段１０７において画像圧縮が施された後、ハードディスク装置等の蓄積手段１０８に蓄積される。伸張手段１０９では、蓄積された信号を再び読み出して伸張し、黒文字コード抽出手段１１７へと出力する。ここで、圧縮伸張手段１０７，１０９は、可逆圧縮でも良いし非可逆圧縮でも良いが、蓄積手段１０８への蓄積枚数やデータ転送レートを考慮して、通常は非可逆圧縮方式を用いるのが一般的である。
【００５９】
黒文字コード抽出手段１１７では、先の黒文字コード埋込手段１０６で埋め込んだコード情報に基づき、黒文字画素および黒文字画素の詳細な属性情報の再抽出が行われる。図６には、黒文字コード抽出手段１１７の構成例が示されている。図６の構成例では、伸張手段１０９によって伸張された後のＲ’Ｇ’Ｂ’信号はコンパレータ１１７０ａ〜１１７０ｉに入力される。
【００６０】
ここで、コンパレータ１１７０ａ〜１１７０ｆは、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’の信号が０であるか、あるいは、２５５であるかを判定するブロックである。例えばコンパレータ１１７０ａでは、Ｒ’信号とｔｈ１（ここではｔｈ１は２とする）とを比較し、Ｒ’信号がｔｈ１よりも小さい値であればＲ’信号は０と判定し、０であることがアクティブな信号を出力する。また、コンパレータ１１７０ｂでは、Ｒ’信号をｔｈ２（ここではｔｈ２は２５３とする）と比較し、Ｒ’信号がｔｈ２よりも大きければ２５５であると判定し、２５５であることがアクティブな信号を出力する。同様に、コンパレータ１１７０ｃ〜１１７０ｆでは、Ｇ’，Ｂ’信号について、０であるか、あるいは、２５５であるかの判定を行う。ここで、ｔｈ１が２、ｔｈ２が２５３というように若干のマージンを持たせているのは、先の圧縮伸張手段１０７，１０９が非可逆な方式の場合に必要であり、黒文字コード埋め込み手段１０６で０にセットした値が伸張後には０ではない値に劣化してしまう影響を吸収するためである。
【００６１】
また、コンパレータ１１７０ｇ〜１１７０ｉは、それぞれ、Ｒ’とＧ’が同じ値であるかを判定する回路（１１７０ｇ）、Ｇ’とＢ’が同じ値であるかを判定する回路（１１７０ｈ）、Ｂ’とＲ’が同じ値であるかを判定する回路（１１７０ｉ）である。コンパレータ１１７０ｇ〜１１７０ｉは、それぞれ、同じ値と判定された場合にはアクティブな信号を出力する。なお、コンパレータ１１７０ｇ〜１１７０ｉでも、非可逆圧縮の影響を考慮して、若干のマージンを持たせて判定することが望ましい。
【００６２】
コンパレータ１１７０ａ〜１１７０ｉの判定信号は、デコーダ１１７１に入力され、デコーダ１１７１では、判定信号の組合せに応じて、先述のＳＥＧ（１）〜（９）属性のいずれか、およびそれ以外の属性にデコードして、属性信号ｃ２を出力する。属性信号ｃ２はデータ再構成回路１１７２へ入力され、Ｒ’Ｇ’Ｂ’信号は、データ再構成回路１１７２において、コードを取り外した信号Ｒ’’’，Ｇ’’’，Ｂ’’’に変換されて出力される。具体的には、ＳＥＧ（１）〜（９）のいずれかの属性であった場合には、その属性に応じて保存された濃度信号の値Ｇを、残りの０，２５５の値に書き写して出力し、ＳＥＧ（１）〜（９）以外の属性、つまり非黒文字の場合にはＲ’Ｇ’Ｂ’のまま出力するようにしている。このようにすることよって、埋め込まれたコードを取り外すことができる。なお、前述のように、周辺画素の属性再抽出結果などに応じて属性結果を補正したりすることで、より精度の高い再抽出が行える。
【００６３】
次に、色補正手段１１０では、マスキング演算等によりＲＧＢ系の信号をプリンタ系の色材に適したＣＭＹ系の信号に変換する。色補正処理は、さまざまな手法が考えられるが、ここでは次式（数１）のようなマスキング演算が行われるものとする。
【００６４】
【数１】
Ｃ ＝ α１１×Ｒ ＋ α１２×Ｇ ＋ α１３×Ｂ ＋ β１
Ｍ ＝ α２１×Ｒ ＋ α２２×Ｇ ＋ α２３×Ｂ ＋ β２
Ｙ ＝ α３１×Ｒ ＋ α３２×Ｇ ＋ α３３×Ｂ ＋ β３
【００６５】
但し、α１１〜α３３およびβ１〜β３は予め定められた色補正係数で、出力されるＣＭＹも８ｂｉｔ（０〜２５５）の信号とする。
【００６６】
色補正手段１１０からの画像信号は、第２のフィルタ処理手段１１１に入力される。第２のフィルタ処理手段１１１では、黒文字コード抽出手段１１７で再抽出された黒文字属性信号ｃ２に基づいて、適応的なフィルタ処理を施す。適用するフィルタ強度の一例は、図４に示されている。すなわち、図４に示すように、白地上の細線・細い文字に関しては最も強いフィルタレベル５を施す。これによりくっきりとした再現が難しかった細線を高精細に再生することができる。また、連続調画像中の細線には少し弱いフィルタレベル４を施す。網点中の細線に対してはさらに弱いフィルタレベル３を施すのが良い。これはイメージ画像中に非常に強い強調を行うと違和感が発生したりするためである。太文字の文字縁についても、網点では白地、連続調中の太文字縁に比べて弱めのフィルタが好ましい。かつ、網点成分を強調しないような高周波帯域での強調を抑えたバンドパス型のフィルタが好適である。文字中については、いずれもフィルタレベル１とし、スルーで出力するものである。また、絵柄領域についてもスルーで出力する。
【００６７】
図１の例においては、圧縮前段と後段で２つのフィルタ（第１のフィルタ処理手段１０５，第２のフィルタ処理手段１１１）を持つような構成を示した。第１のフィルタ（第１のフィルタ処理手段１０５）がある理由は、蓄積した画像信号をハードディスク装置から読み出し、外部Ｉ／Ｆを通じて外部機器に転送する場合に（いわゆるスキャナアプリとして動作させる場合に）、ある程度のフィルタ処理を施した方が好適であるためである。例えば取り込んだスキャナデータをプリンタで出力する場合などは、文字の鮮鋭性を向上させておいた方がくっきり再現するし、網点画像では平滑化処理を施し、網点構造を除去しておいた方がプリンタで施されるディザ処理との干渉モアレも発生せず、高画質な再生が行えるためである。しかし、あまり強い強調を施すと、非可逆圧縮によって発生する画質劣化が大きくなるため、ある程度の強調に留めておいた方が良い。ここで不足した強調分を補うため、第２のフィルタ処理（第２のフィルタ処理手段１１１）を施すようにしている。特に、鮮鋭性が不足すると人間が感じる色は黒であるので、本発明のように黒文字に対する属性のみを埋め込むことは有効である。中でも、細線、特に白地上の細線にのみ強い強調を施すことができるので、絵柄部でのデフェクトを起こすことなくフィルタ処理が行える。
【００６８】
第２のフィルタ処理手段１１１からの信号は、変倍処理手段１１２に入力される。変倍処理手段１１２は、縮小変倍の時、白地上の細線に対しては近接最大画素置換法による変倍を行い、それ以外の画像領域に対してはキュービックコンボリューション法（以下、ＱＣ法という）による変倍を行うようになっている。高品位な変倍方式としてＱＣ法があるが、細線画像に対してＱＣ法で縮小すると線切れ，線掠れが発生する。近接最大画素置換法は、仮想サンプリング点の画素値を決定する際に、近接画素の最大値を求め、この値を仮想サンプリング点の画素値とするものである。このような変倍方式では、線画部分にジャギー（がたつき）が発生するが、線が消えたり掠れたりするよりはましである。ところで、線掠れ，線消えが目立つのは白地上の細線であるので、この例では白地上の細線のみに近接最大画素置換法を用いている。
【００６９】
また、分離用変倍処理手段１１８は、変倍処理手段１１２で施された変倍率と同等の変倍率で分離信号の変倍を行うようになっている。ここで、変倍方法は最近接法である。
【００７０】
変倍処理手段１１２からの画像信号は、下色除去・墨生成手段（ＢＧ・ＵＣＲ）１１３において、ＣＭＹＫ信号に変換されて出力される。すなわち、下色除去・墨生成手段１１３では、墨成分であるＫ信号が生成されるとともに、ＣＭＹ信号から下色除去（ＵＣＲ）が行われる。ここで、下色除去・墨生成手段１１３は、変倍処理後の黒文字属性信号ｃ２を入力し、属性に応じた異なる下色除去・墨生成を行う。基本的に、Ｋ信号の生成およびＣＭＹ信号からの下色除去は、次式（数２）のように行われる。
【００７１】
【数２】
Ｋ ＝ Ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ） × β１
Ｃ’ ＝ Ｃ − Ｋ × β２
Ｍ’ ＝ Ｍ − Ｋ × β２
Ｙ’ ＝ Ｙ − Ｋ × β２
【００７２】
但し、Ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）は、ＣＭＹ信号のうち最小のものであり、β１，β２は属性信号によって決定される係数（０〜１．０）である。
【００７３】
各画像属性に対する下色除去・墨生成の制御を図４で説明する。くっきりとした黒文字再現を実現するため、白地上の細線と文字縁については墨率を最大の設定５（β１＝１．０）とする。白地上文字の文字なかについては、どのような太さの文字に対しても正しく文字なか検出が行えれば、文字なかも最大墨率５に設定すればよいが、文字の太さが太い場合は正しく文字なかと検出できない場合があるので、デフェクトを小さくするためにやや墨率を下げた設定３（β１＝０．８）とする。網点上や連続画像中の黒細線については墨率が高すぎると違和感が目立つので、白地上の黒細線よりもやや低めの設定４（β１＝０．９）とする。その他の太さの黒文字に関しては、切り替わりのデフェクトを考慮して設定３とする。絵柄部の墨率は、粒状性を考慮して低めの設定１（β＝０．６）とするのが望ましい。
【００７４】
また、白地上の黒細線や文字縁では、Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’の値を０にし、色消しを実施して出力することが望ましい。前段の圧縮手段が可逆方式であれば色消しの必要はほとんどないが、非可逆圧縮方式の場合は劣化により黒文字画素に若干の色成分が発生するので、これを消すための色消しがあった方がよい。
【００７５】
なお、上述の例では、黒文字の画像属性情報に基づき墨率を決定する例を示したが、別の方式では、エッジ量に基づき墨率を決定する適応的なＢＧ・ＵＣＲ方式などにおけるエッジ判定閾値を黒文字属性に応じて異なる値を設定するなどしても良い。
【００７６】
下色除去・墨生成手段１１３で処理された信号は、プリンタγ補正手段１１４によってプリンタエンジン特性に合わせたγ補正が行われる。ここで、黒文字に対して個別のγ特性を適用することができる。図４のように、白地上の細線では、再現性が向上するようにγ特性を高めに設定したγテーブルを適用し、白地上文字の文字縁や文字なかでもややハイγ設定のテーブルを適用する。絵柄領域や、網点・連続画像中の黒文字の内部縁・文字なかでは、階調性を重視したリニアなγテーブルを適用する。また、網点・連続画像中の細線文字では、少しだけ再現性が向上するようなやや立たせたγ特性を用いる。このように、細分化された黒文字属性に応じてきめ細かなγ補正を実施できるので、再現性にすぐれ、かつ切り替わり部分でのデフェクトの少ない画像再生が実現できる。
【００７７】
プリンタγ補正後の信号は中間調処理手段１１５に入力され、中間調処理手段１１５では、白地上の細線と、白地上の文字縁に対しては、最も解像力に優れた中間調処理設定３（１×１ディザ）を用いる。これはいわゆる画素単位での単純な多値化処理である。また、網点上の文字や連続調画像中の文字、および、文字なかに対しては、比較的解像力に優れ、階調性も得られるような中間設定２（２×１ディザ）を用いる。さらに、黒文字以外の画像属性に対しては、階調性重視の設定１（２×２ディザ）を施す。各中間調処理方式については特開２０００−１３４４７１に示されている。
【００７８】
このように処理することにより、文字の外側エッジと文字なかで切り替わりのデフェクトのない再現が行え、細線文字に対しても解像力に優れた再現が行え、絵柄に対しても粒状性，階調性に優れた再現が行える。
【００７９】
以上のように、一口に黒文字といっても、背景の状態，文字の太さ，文字の内外によって適切な処理は異なり、細分化された黒文字属性情報を用いて処理を切り換えることは高画質化に貢献できる。しかも、画像を蓄積する前に属性情報を画像データ中に埋め込むことで属性情報を保持するよう構成しており、これにより、属性情報を別途に保存蓄積する必要がなくなり、蓄積すべきデータ量を低減することができる。
【００８０】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態は、図１における像域分離手段１０３の構成が第１の実施形態とは異なり、図７に示すように文字太さ検出手段１０３７を備えている。すなわち、図７を参照すると、第２の実施形態の像域分離手段１０３では、網点検出手段１０３０，白背景検出手段１０３１，無彩色判定手段１０３２，エッジ検出手段１０３３，文字太さ検出手段１０３７によって、総合的に画像の属性判定を行っている。文字太さ検出手段１０３７には、例えば特開平７−２０３１９８に開示されている方法が用いられる。
【００８１】
第２の実施形態における属性判定を図８を用いて説明する。図８に示すように、黒文字と判定された画像領域を、文字太さに応じて、さらに、太文字，普通文字，細線文字に細分化する。また、背景領域についても、連続調画像中，白地中，網点上の３種類に分類し、それらの組合せにより９種類の黒文字領域を判定している。そして、第１のフィルタ処理手段１０５では、判定結果に応じて図９のようにフィルタ強度の制御を行う。続いて、黒文字コード埋め込み手段１０６では、図８のＳＥＧ（１）〜（９）のように判別された黒文字情報を画像データ中に埋め込む。具体的なコードは図８の右欄の通りである。
【００８２】
そして、圧縮伸張手段１０７，１０９による圧縮伸張後の画像信号に対し、黒文字コード抽出手段１１７では、第１の実施形態で説明したと同様に、画像データ中から黒文字属性情報を抽出する。そして、抽出した黒文字属性情報に基づき、第２のフィルタ処理手段１１１では、白地上の細線文字には強い強調（設定５）を施し、太文字には比較的弱い強調（設定２）を施す。また、中程度の太さの普通文字には中間的な強度（設定３）を施す。そして、変倍処理手段１１２では、第１の実施形態で説明したと同様に、変倍処理を行なう。
【００８３】
次いで、下色除去・墨生成手段（ＢＧ・ＵＣＲ）１１３では、白地上の細線文字に対しては、最も高い墨率設定５（β１＝１．０）を適用し、太くなるにつれて墨率設定を下げるように制御する。また、連続調中の文字や網点上の文字に関しては、デフェクトを考慮し白地上文字よりも低めの墨率設定とする。
【００８４】
次いで、プリンタγ補正手段１１４，中間調処理１１５では、第１の実施形態で説明したと同様の処理を行なう。
【００８５】
以上のように、第２の実施形態では、像域分離手段１０３において、文字太さを検出し、画像データ中に、黒文字情報と、黒文字の太さ，背景情報についての詳細属性を埋め込み、圧縮蓄積処理の後段でこれを抽出し画質処理に利用することで、高品質な画像再生を行なうことができる。
【００８６】
ところで、上述した第１，第２の実施形態のような画像処理装置で処理したスキャン画像を外部機器に転送したいという要求がある。図１の構成例は、蓄積手段１０８に蓄積された信号を外部転送する構成となっている。すなわち、図１の例では、蓄積手段１０８に蓄積された画像信号を所定のフォーマットに変換して外部装置に転送する場合、蓄積手段１０８からの信号を読み出し、圧縮・伸張手段１１９にて伸張し、解像度変換手段１２１で所定の解像度に変換する。外部転送時のデータサイズを小さくするため、例えば６００ｄｐｉ解像度画像を３００ｄｐｉや２００ｄｐｉに変換する。さらに、ブロック１２２でｓＲＧＢ変換などの標準信号に変換し、ＪＰＥＧ圧縮・伸張手段１２３でＪＰＥＧフォーマットに変換し、ＮＩＣ１２４を介して外部装置に転送することができる。
【００８７】
しかしながら、黒文字コードが埋め込まれた状態では、画像信号値が本来の画像とは大きく異なっているので、モニタなどに表示したときに異常画像となる。そこで、本発明では、補正手段１２０を設け、外部転送する前に画像データを補正手段１２０によって補正し、モニタなどに表示する際に異常とならないようにしている。
【００８８】
すなわち、図１において、蓄積手段１０８から読み出された画像信号は、圧縮・伸張手段１１９にて伸張されて補正手段１２０に入力し、補正手段１２０では、埋め込まれた黒文字コードを図６の黒文字コード抽出手段で抽出し、コードが埋め込まれた画素とそうでない画素とを判別する。さらに、黒文字コードが埋め込まれた画素には、Ｒ，Ｇ，Ｂすべてのデータを代表値（ここではＧデータ）とする。黒文字コードが埋め込まれていない画素は、そのままのＲＧＢ値を出力する。
【００８９】
さらに解像度変換手段１２１では、指定手段（図示せず）によって指定された解像度に変換し、ｓＲＧＢ変換手段１２２でｓＲＧＢ信号に変換し、ブロック１２３でＪＰＥＧ圧縮を施した後、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ ＩｎｔｅｒｆａｃｅＣａｒｄ）１２４を通して外部Ｉ／Ｆに出力する。このようにすることで、外部機器に転送したときに異常画像とならないような画像補正を行なうことができる。
【００９０】
また、上述の例では、補正手段１２０は、黒文字コードが埋め込まれた画素にはＲ，Ｇ，Ｂすべてのデータを代表値（ここではＧデータ）とするものであったが、別の例としては、補正手段１２０は、白地上の黒文字コード（ＳＥＧ（４）〜（６））に対しては上述と同様にＲ＝Ｇ＝Ｂとなるように補正し、白地上の黒文字以外のコード（ＳＥＧ（１）〜（３），ＳＥＧ（７）〜（９））に対しては、Ｒ＝Ｇ＝Ｂの値から若干離れた値とするものであっても良い。例えば、処理対象画素がＲ＝２５５，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７０であったとき、これは黒文字コードが埋め込まれた画素であり、連続調中の太文字文字縁（表１の場合）を示している。上述の例の方法では、Ｒ＝１７０，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７０と補正するところであるが、このようには補正せず、例えばＲ＝１６８，Ｇ＝１７０，Ｂ＝１７２などの値に補正するようになっていても良い。つまり完全に一致させたＲ＝Ｇ＝Ｂではなく、少し値をずらしたＲ≒Ｇ≒Ｂとなるように補正するようになっていても良い。このように補正しても、モニタなどに表示したときに異常画像となることはない。この状態では、白地上の黒文字のみがＲ＝Ｇ＝Ｂとなっており、その他の画素はＲ＝Ｇ＝Ｂという条件が成り立っていないこととなる。このようなルールを設けておけば、外部機器で黒文字処理を施して出力する場合や、再び本画像処理装置に外部Ｉ／Ｆから入力して処理する場合など、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ信号を白地上黒文字画素として抽出し黒文字処理することで、白地上黒文字の品質を維持することができる。先述の白地上黒文字以外の黒文字画素もＲ＝Ｇ＝Ｂとして出力する補正処理では、網点上の黒文字や連続調画像中の黒文字に対しても黒文字処理を施してしまうので違和感のある画像となってしまう。本発明のように、白地上の黒文字のみに黒文字処理を施せるようＲ＝Ｇ＝Ｂとし、網点上および連続調中の黒文字に対してはあえてＲ＝Ｇ＝Ｂとならないように黒文字情報を放棄して補正出力し、受信側ではＲ＝Ｇ＝Ｂ画素のみを黒文字処理するように構成すれば、白地上の文字品質を維持し、絵柄中での極端な黒文字処理のない違和感の少ない画像再生が実現できる。
【００９１】
上述したように、本発明の画像処理装置は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるか否かを判定する黒文字画素判定手段と、黒文字画素判定手段によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字情報埋込手段と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理手段とを備えていることを特徴としている。
【００９２】
この本発明の画像処理装置において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことができる。
【００９３】
ここで、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも白地上黒文字画素を含むことができる。
【００９４】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも連続調画像中の黒文字画素を含むことができる。
【００９５】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも網点上黒文字画素を含むことができる。
【００９６】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも細線黒文字画素を含むことができる。
【００９７】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも太線黒文字画素を含むことができる。
【００９８】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも黒文字部の線の太さ情報を含むことができる。
【００９９】
あるいは、黒文字画素の詳細な属性としては、少なくとも黒文字部の文字内部画素を含むことができる。
【０１００】
また、上述した本発明の画像処理装置において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正手段をさらに有していても良い。
【０１０１】
また、上述した本発明の画像処理装置において、前記処理手段によって施される画像処理は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理である。
【０１０２】
また、上述した本発明の画像処理装置において、前記黒文字コード埋込手段によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記該画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていても良い。
【０１０３】
また、本発明の画像処理方法は、入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とを備えていることを特徴としている。
【０１０４】
この本発明の画像処理方法において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことができる。
【０１０５】
また、この本発明の画像処理方法において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正工程をさらに有していても良い。
【０１０６】
また、この本発明の画像処理方法において、抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理である。
【０１０７】
また、この本発明の画像処理方法において、前記黒文字コード埋込工程によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていても良い。
【０１０８】
上述のように、本発明によれば、像域分離手段で黒文字に対する細分化された属性判定を行い、これを画像データ中に埋め込み、蓄積し、再び画像データを読み出し黒文字に関する細分化された属性情報（背景や黒文字の太さに関する情報）を抽出し、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理等を適応的に制御することにより、デフェクトの少ない高画質な黒文字再生を行うことができる。また、属性情報を画像データ中に埋め込んで蓄積するので、属性情報を別に保存蓄積する必要がなく、蓄積すべきデータ量の低減が図れる。
【０１０９】
また、黒文字コードを埋め込む際には、黒文字以外の画素に対して黒文字コード以外の値となるように意図的に画像信号を補正するようにしているので、後段で黒文字コードを抽出する際の精度を向上させ、高画質化に貢献することができる。
【０１１０】
また、黒文字情報が埋め込まれた画像データを外部機器に転送して使用する際には、補正手段によって黒文字コードを取り外し、視覚的に違和感のない画像信号に黒文字画素値を補正して出力するようにしているので、視覚的に違和感のない画像出力を行うことができる。
【０１１１】
本発明の上述した画像処理は、コンピュータに実現させるプログラムの形で提供することができる。
【０１１２】
また、本発明の上述した画像処理をコンピュータに実現させるためのプログラムは、例えばソフトウェアパッケージ（具体的には、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体）の形で提供することができる。
【０１１３】
換言すれば、本発明の画像処理装置は、汎用の計算機システムにＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されたプログラムを読み込ませて、この汎用計算機システムのマイクロプロセッサに処理を実行させる装置構成においても実施することが可能である。この場合、本発明の処理を実行するためのプログラム（すなわち、ハードウェアシステムで用いられるプログラム）は、媒体に記録された状態で提供される。プログラムなどが記録される記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭに限られるものではなく、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フレキシブルディスク，メモリカード等が用いられても良い。媒体に記録されたプログラムは、ハードウェアシステムに組み込まれている記憶装置、例えばハードディスクにインストールされ起動されることにより、このプログラムを実行して、本発明の処理を実現することができる。
【０１１４】
【発明の効果】
以上に説明したように、請求項１乃至請求項１９記載の発明によれば、様々な黒文字情報を画像データ中に埋め込み、これを再抽出し、それぞれに対して適応的な処理を行うことによって高画質な画像再生を行うことができる。
【０１１５】
また、本発明は、黒文字情報の埋め込みを理解できないような外部機器に転送する場合には、視覚的に違和感のない画像信号に変換して出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態の画像処理装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の像域分離手段の構成例を示す図である。
【図３】像域分離信号の画像属性への分類を示す図である。
【図４】第１のフィルタ処理手段における処理形態を示す図である。
【図５】黒文字コード埋込手段の構成例を示す図である。
【図６】黒文字コード抽出手段の構成例を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態の像域分離手段の構成例を示す図である。
【図８】第２の実施形態における属性判定を説明するための図である。
【図９】第１のフィルタ処理手段におけるフィルタ強度の制御を説明するための図である。
【符号の説明】
１０１ 画像入力手段
１１６ 画像出力手段
１０２ スキャナγ補正手段
１０３ 像域分離手段
１０５ 第１のフィルタ処理手段
１０６ 黒文字コード埋め込み手段
１１７ 黒文字コード抽出手段
１１０ 色補正手段
１１１ 第２のフィルタ処理手段
１１２ 変倍処理手段
１１８ 分離用変倍処理手段
１１３ 下色除去・墨生成手段
１１４ プリンタγ補正手段
１１５ 中間調処理手段
１０８ 蓄積手段
１０７ 圧縮手段
１０９ 伸張手段
１１９ 圧縮・伸張手段
１２０ 補正手段
１２１ 解像度変換手段
１２２ ブロック
１２３ ＪＰＥＧ圧縮・伸張手段
１２４ ＮＩＣ
Claims (19)
- 入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるか否かを判定する黒文字画素判定手段と、黒文字画素判定手段によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字情報埋込手段と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
- 請求項１記載の画像処理装置において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも白地上黒文字画素を含むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも連続調画像中の黒文字画素を含むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも網点上黒文字画素を含むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも細線黒文字画素を含むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも太線黒文字画素を含むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも黒文字部の線の太さ情報を含むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項２記載の画像処理装置において、黒文字画素の詳細な属性とは、少なくとも黒文字部の文字内部画素を含むことを特徴とする画像処理装置。
- 請求項１記載の画像処理装置において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正手段をさらに有していることを特徴とする画像処理装置。
- 請求項１記載の画像処理装置において、前記処理手段によって施される画像処理は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理であることを特徴とする画像処理装置。
- 請求項１または請求項２記載の画像処理装置において、前記黒文字コード埋込手段によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記該画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていることを特徴とする画像処理装置。
- 入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定工程と、黒文字画素判定工程によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込工程と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出工程と、抽出工程によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程とを備えていることを特徴とする画像処理方法。
- 請求項１３記載の画像処理方法において、前記属性を表す特定の値（コード情報）によって黒文字画素のさらに詳細な属性情報を埋め込むことを特徴とする画像処理方法。
- 請求項１３記載の画像処理方法において、黒文字画素以外の画素に対しては、前記属性を表す特定の値（コード情報）以外の値となるように画素値を補正する補正工程をさらに有していることを特徴とする画像処理方法。
- 請求項１３記載の画像処理方法において、抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理工程は、フィルタ処理，変倍処理，墨生成処理，色消し処理，γ変換処理，中間調処理の少なくともいずれかの処理であることを特徴とする画像処理方法。
- 請求項１３または請求項１４記載の画像処理方法において、前記黒文字コード埋込工程によって処理された画像信号をシステムまたはユーザによって指定された画像フォーマットに変換して外部機器に転送する処理機能をさらに有し、該処理機能は、前記画像信号に対しコード化された画素情報を視覚的に違和感のない画像データに補正し、補正した画像信号を外部機器に転送するようになっていることを特徴とする画像処理方法。
- 入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定処理と、黒文字画素判定処理によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込処理と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出処理と、抽出処理によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理とをコンピュータに実現させるためのプログラム。
- 入力されたカラー画像信号に対し対象画素が黒文字画素であるかを判定する黒文字画素判定処理と、黒文字画素判定処理によって対象画素が黒文字画素であると判定されたときには、黒文字画素と判定された対象画素に対しては、複数のカラー信号成分のうち少なくとも１つの成分は信号レベルを表し、残りのカラー成分のうち少なくとも１つの成分は属性を表す特定の値（コード情報）とすることにより、画像信号中に黒文字情報を埋め込む黒文字コード埋込処理と、画像信号中に埋め込まれたコード情報を解析することにより前記黒文字画素を抽出する抽出処理と、抽出処理によって抽出された抽出結果を用いて画像処理を施す処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003019080A JP4011494B2 (ja) | 2003-01-28 | 2003-01-28 | 画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003019080A JP4011494B2 (ja) | 2003-01-28 | 2003-01-28 | 画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004235743A true JP2004235743A (ja) | 2004-08-19 |
| JP4011494B2 JP4011494B2 (ja) | 2007-11-21 |
Family
ID=32949049
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003019080A Expired - Fee Related JP4011494B2 (ja) | 2003-01-28 | 2003-01-28 | 画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4011494B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009055121A (ja) * | 2007-08-23 | 2009-03-12 | Sharp Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置およびプログラム、記録媒体 |
| JP2014068394A (ja) * | 2014-01-04 | 2014-04-17 | Konica Minolta Inc | 画像データ符号化方法 |
| WO2014141404A1 (ja) * | 2013-03-13 | 2014-09-18 | 楽天株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
| CN111046782A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-04-21 | 上海海洋大学 | 一种用于苹果采摘机器人的果实快速识别方法 |
-
2003
- 2003-01-28 JP JP2003019080A patent/JP4011494B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009055121A (ja) * | 2007-08-23 | 2009-03-12 | Sharp Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置およびプログラム、記録媒体 |
| JP4740913B2 (ja) * | 2007-08-23 | 2011-08-03 | シャープ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置およびプログラム、記録媒体 |
| WO2014141404A1 (ja) * | 2013-03-13 | 2014-09-18 | 楽天株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
| US9779513B2 (en) | 2013-03-13 | 2017-10-03 | Rakuten, Inc. | Image processing device, image processing method, and image processing program |
| JP2014068394A (ja) * | 2014-01-04 | 2014-04-17 | Konica Minolta Inc | 画像データ符号化方法 |
| CN111046782A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-04-21 | 上海海洋大学 | 一种用于苹果采摘机器人的果实快速识别方法 |
| CN111046782B (zh) * | 2019-12-09 | 2023-06-23 | 上海海洋大学 | 一种用于苹果采摘机器人的果实快速识别方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4011494B2 (ja) | 2007-11-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7327874B2 (en) | Method of and apparatus for image processing apparatus, and computer product | |
| JP4549418B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、並びに、プログラム、記録媒体 | |
| JP6031286B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP4176114B2 (ja) | 画像圧縮装置およびそれを備えた画像読取装置、画像圧縮装置を備えた画像処理装置並びにそれを備えた画像形成装置、画像圧縮処理方法 | |
| JP4637054B2 (ja) | 画像処理装置及びその制御方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ可読記憶媒体 | |
| JP6271874B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP3929030B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP4212876B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理システム | |
| JP4908382B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP4011494B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法およびプログラムおよび記録媒体 | |
| JP4050639B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラム | |
| JP2004112728A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP5165043B2 (ja) | 線を検出することができる装置、方法、プログラム | |
| JP4526577B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理システムおよび画像処理方法 | |
| JP2010278534A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP4771902B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP4185831B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム | |
| JP3907871B2 (ja) | カラー画像処理装置 | |
| JP5072907B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3581756B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2004112604A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP5165137B2 (ja) | 線を検出することができる装置、方法、プログラム | |
| JP2006041792A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2001211318A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法、記憶媒体及び画像処理システム | |
| JPH07274017A (ja) | 画像処理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050627 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070316 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070605 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070801 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070802 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070830 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070905 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100914 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110914 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120914 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130914 Year of fee payment: 6 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |