JP4086537B2 - 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データから画像種別の判別を自動的に行い、判別結果に基づいて画像処理を行う画像処理方法、該画像処理方法を実行する画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、コンピュータを前記画像処理装置として実現させるためのコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを記録してあるコンピュータで読み取りが可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子写真方式又はインクジェット方式を用いた複写機等の画像形成装置は、従来のアナログ式のほかにデジタル式のものが普及しており、またデジタル画像処理技術の進展によって、カラー画像を高画質に再現するフルカラーのデジタル複写機・複合機等が製品化されている。
【０００３】
これらの画像形成装置を用いて複写される原稿に関しては、文字画像、線画画像、写真画像、又はこれらを組合せた文字／写真画像等が存在しており、良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿の種別に応じた適切な画像処理を行う必要がある。
【０００４】
このような状況の中で、画像形成装置の操作モードとして、原稿の種別に応じた画像処理を行うために原稿の種別を選択する、文字モード、写真モード、文字／写真モード等が備えられている。しかしながら、操作者が手動により各原稿に対してモードの切り替えを行うことは、非常に煩わしい作業である。また、不適切なモードが選択された場合等には、著しい画像の劣化が見られることが多く、無駄な複写が行われることになる。
【０００５】
そこで、このような問題を解決するために、画像（原稿）の種別を自動的に判別する処理を行うことが提案されている。例えば、特開２０００−３２２８７号公報においては、入力された画像データに対応する画像の種別を自動的に判別し、判別結果に応じて適切な補正処理を施すか否かを判断している。
【０００６】
前記公報に記載される画像種別判別処理は、入力された画像データの明度分布情報（１．明度が全階調域に広く分布しているか、又は特定階調に集中して分布しているか、２．明度極大値ポイント数）及び画像の色数を用いて行う。これにより、人工的に作成されたデザイン画又はロゴ等の「グラフィカル画像」であるか、風景画又は人物像のような「ピクトリアル画像」であるか、ディザ又は誤差拡散等の面積階調表現により低階調数化処理を施した画像であるかを判別する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
例えば、コンピュータで作成したイラスト等を印刷機又はプリンタで出力した画像は面積階調であるため、明度分布情報及び色数等を正確に求めることができない。つまり、前記公報の方法によれば、このような面積階調の画像を読み込んだ場合、色数が非常に多くなり、色数が多い印画紙写真との区別ができない。また、文字のみの画像と、文字と写真とが混在している画像との画像処理の切り替えを行うことができない。
【０００８】
さらに、グラフィカル画像であると判別した場合、カラーバランス補正、コントラスト補正、精細度補正は行わず、ピクトリアル画像であると判別した場合、これらの補正処理を行うが、これら以外のグラフィカル画像及びピクトリアル画像に対する画像処理については記載されていない。これら各々の画像に対しても適切な画像処理が必要である。
【０００９】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、入力された画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別を判別し、前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記画像種別の判別結果に対して補正を施すか否かを判定することにより、画像の種別をより厳密に判別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行うことができる画像処理方法、該画像処理方法を実行する画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置を提供することにある。
【００１０】
また、本発明の他の目的は、コンピュータを本発明に係る画像処理装置として実現させるためのコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを記録したコンピュータで読み取りが可能な記録媒体を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理方法は、入力された画像データから画像の種別を判別し、この判別結果に基づいて画像処理を行う画像処理方法において、画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別を判別する第１の過程と、前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１の過程の判別結果に対して補正を施すか否かを判別する第２の過程と、該第２の過程の判別結果に基づいて、前記第１の過程にて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施す第３の過程とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明にあっては、入力された画像データから、画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別を判別することにより、文字画像と、写真が混在している画像との判別を行うことができるのみならず、さらに色情報の特徴を表す特徴量も抽出し、計２つの特徴量に基づいて画像種別を判別することにより、より厳密に画像種別を判別することができる。またこの結果、判別した画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができる。
【００１３】
また、本発明に係る画像処理方法は、前記第２の過程は、前記画像データから有彩色のエッジとなる画素数を計数する過程と、前記画像データの色数を計数する過程とを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明にあっては、有彩色のエッジとなる画素数及び色数を計数することにより、コンピュータで作成したイラスト等をプリンタで出力した面積階調の画像と印画紙写真とを異なる画像種別として判別したり、手書きのイラストを個別の画像種別として判別する等、多様な画像データに対して画像種別を厳密に判別することができる。
【００１５】
また、本発明に係る画像処理方法は、前記色数を計数する過程は、前記画像データから色分布を算出する過程を備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明にあっては、画像データから色分布を算出することにより、度数値が所定の閾値よりも大きい区分のみを前記画像データ中の色数として計数することができるので、色数を正確に計数することができる。
また、本発明に係る画像処理方法は、前記第２の過程は、計数した前記画素数及び色数と所定の閾値との関係に基づいて、画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１の過程の判別結果に対して補正を施すか否かを判別することを特徴とする。
本発明にあっては、入力された画像データから、画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別を判別することにより、文字画像と、写真が混在している画像との判別を行うことができるのみならず、さらに色情報の特徴を表す特徴量も抽出し、計２つの特徴量に基づいて画像種別を判別することにより、より厳密に画像種別を判別することができる。またこの結果、判別した画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができる。
【００１７】
また、本発明に係る画像処理装置は、入力された画像データから画像の種別を判別する画像種別判別手段を備え、該画像種別判別手段の判別結果に基づいて画像処理を行う画像処理装置において、前記画像種別判別手段は、画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別の判別を行う第１判別手段と、前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１判別手段の判別結果に対して補正を施すか否かを判別する第２判別手段と、該第２判別手段の判別結果に基づいて、前記第１判別手段にて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施す手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明にあっては、入力された画像データの画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別の判別を行う第１判別手段を備えることにより、文字画像と、写真が混在している画像とを判別することができる。さらに、色情報の特徴を表す特徴量を抽出して第１判別手段の判別結果に対して補正を施すか否かの判別を行う第２判別手段を備えることにより、画像種別の特徴を表す特徴量及び色情報の特徴を表す特徴量の計２つの特徴量に基づいて画像種別を判別するので、より厳密に画像種別を判別することができる。またこの結果、判別した画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができる。
【００１９】
また、本発明に係る画像処理装置は、前記第２判別手段は、前記画像データから有彩色のエッジとなる画素数を計数する手段と、前記画像データの色数を計数する色数計数手段とを備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明にあっては、第２判別手段が、有彩色のエッジである画素数の多少及び色数とを計数する手段を備えることにより、コンピュータで作成したイラスト等をプリンタで出力した面積階調の画像と印画紙写真とを異なる画像種別として判別したり、手書きのイラストを個別の画像種別として判別する等、多様な画像データに対して画像種別を厳密に判別することができる。
【００２１】
また、本発明に係る画像処理装置は、前記色数計数手段は、前記色数を計数すべく前記画像データから色分布を算出する手段を備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明にあっては、画像データから色分布を算出する手段を備えることにより、度数値が所定の閾値よりも大きい区分のみを前記画像データ中の色数として計数することができるので、色数を正確に計数することができる。
また、本発明に係る画像処理装置は、前記第２判別手段は、計数した前記画素数及び色数と所定の閾値との関係に基づいて、画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１の過程の判別結果に対して補正を施すか否かを判別することを特徴とする。
本発明にあっては、入力された画像データから、画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別を判別することにより、文字画像と、写真が混在している画像との判別を行うことができるのみならず、さらに色情報の特徴を表す特徴量も抽出し、計２つの特徴量に基づいて画像種別を判別することにより、より厳密に画像種別を判別することができる。またこの結果、判別した画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができる。
【００２３】
また、本発明に係る画像形成装置は、本発明に係る画像処理装置の何れかを備え、該画像処理装置が画像処理した画像データに基づき、画像を形成することを特徴とする。
【００２４】
本発明にあっては、本発明に係る画像処理装置の何れかを備え、該画像処理装置が画像処理した画像データに基づき、画像を形成することにより、多様な画像データに対して、画像種別をより厳密に判別して適切な画像処理を行うことができるので、入力された画像データを良好に再現する画像を出力する画像形成装置を実現することができる。
【００２５】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、入力された画像データから画像の種別を判別させ、この判別結果に基づいて画像処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別を判別させる第１ステップと、コンピュータに、前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１ステップの判別結果に対して補正を施すか否かを判別させる第２ステップと、コンピュータに、前記第２ステップの判別結果に基づいて、前記第１ステップにて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施させる第３ステップとを実行させることを特徴とする。
【００２６】
本発明にあっては、このコンピュータプログラムが格納されたコンピュータにおいて、入力された画像データに対して厳密に画像種別を判別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行うことができる。また、プログラムの書き換えが可能な画像処理装置、画像形成装置等においても、コンピュータプログラムを格納することによって、同様に、画像データの画像種別を判別して適切な画像処理を行わせることができる。
【００２７】
さらに、本発明に係るコンピュータで読み取りが可能な記録媒体は、コンピュータに、入力された画像データから画像の種別を判別させ、この判別結果に基づいて画像処理を行わせるためのコンピュータプログラムを記録してあるコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体において、コンピュータに、画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別を判別させる第１ステップと、コンピュータに、前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１ステップの判別結果に対して補正を施すか否かを判別させる第２ステップと、コンピュータに、前記第２ステップの判別結果に基づいて、前記第１ステップにて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施させる第３ステップとを実行させるためのコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とする。
【００２８】
本発明にあっては、ＣＤ−ＲＯＭ等としてコンピュータプログラムをコンピュータに読み込ませることができるので、この結果、コンピュータにおいて、入力された画像データに対して厳密に画像種別を判別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行うことができる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。
図１は、本発明に係る画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置の実施の形態であるデジタルカラー複写機の要部構成を示すブロック図である。
【００３０】
図１に示すように、カラー画像処理装置２に、カラー画像入力装置（画像読取手段）１とカラー画像出力装置３とが接続され、全体としてデジタルカラー複写機を構成している。カラー画像入力装置１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えるスキャナで構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：Red、Ｇ：Green、Ｂ：Blue）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置２へ出力する。
【００３１】
カラー画像入力装置１にて読み取られた画像データは、カラー画像処理装置２を構成するＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０、シェーディング補正部１１、画像種別判別部（画像種別判別手段）１２、入力階調補正部１３、領域識別処理部１４、色補正部１５、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、出力階調補正部１８、及び階調再現処理部１９により順次処理され、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー、Ｋ：ブラック（黒））のデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置３へ出力される。
【００３２】
Ａ／Ｄ変換部１０は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換してシェーディング補正部１１へ出力し、シェーディング補正部１１は、Ａ／Ｄ変換部１０から入力されたＲＧＢのデジタル信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系で生じた各種の歪みを取り除く補正を行い、補正したＲＧＢのデジタル信号を画像種別判別部１２へ出力する。
【００３３】
画像種別判別部１２は、入力されたＲＧＢのデジタル信号（ＲＧＢの反射率信号）を濃度信号等、カラー画像処理装置２に適した信号に変換し、補色反転してＣＭＹ信号に変換する。さらに、入力された画像データに対応する画像が、文字画像であるか、写真画像（印刷写真・印画紙写真）であるか、又は文字及び写真を組み合わせた文字／写真画像であるかの画像種別の判別を自動的に行うと共に、入力された画像データの色情報に基づいて、画像種別の判別結果に対して補正を施すか否かを判別する。補正を施すと判別した場合には、さらに、色鉛筆画・アニメーションの下絵、絵画、イラスト・アニメーションの下絵の何れかとして判別する。画像種別判別部１２は、このような判別結果を示す画像種別判別信号をカラー画像処理装置２内の入力階調補正部１３及び入力階調補正部１３よりも後段に備えられる各処理部へ出力する。
【００３４】
入力階調補正部１３は、カラーバランスを整えると同時に、画像種別判別部１２の判別結果に基づいて下地濃度の除去及びコントラスト等の画質調整処理を行い、領域識別処理部１４へ出力する。
領域識別処理部１４は、画像データの各画素が文字領域、網点領域、及び写真領域の何れであるかを識別する処理を行い、各画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、及び階調再現処理部１９へ出力すると共に、入力階調補正部１３から入力されたデジタル信号をそのまま後段の色補正部１５へ出力する。
【００３５】
色補正部１５は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づく色濁りを取り除く処理を行い、補正後のＣＭＹの３信号を黒生成下色除去部１６へ出力する。
黒生成下色除去部１６は、色補正後のＣＭＹの３信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成の処理を行い、生成したＫ信号を元のＣＭＹ信号から差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成し、生成したＫ信号及び新たなＣＭＹ信号からなるＣＭＹＫの４信号を空間フィルタ処理部１７へ出力する。
【００３６】
なお、黒生成下色除去部１６における黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う一般的な方法がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ、Ｍ、Ｙ、出力されるデータをＣ´、Ｍ´、Ｙ´、Ｋ´、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は、以下の式で表される。
【００３７】
Ｋ´＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝
Ｃ´＝Ｃ−αＫ´
Ｍ´＝Ｍ−αＫ´
Ｙ´＝Ｙ−αＫ´
【００３８】
空間フィルタ処理部１７は、黒生成下色除去部１６から入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号に基づいてデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力する画像のぼやけ及び粒状性劣化を防ぐ処理を行い、処理後のＣＭＹＫ信号を出力階調補正部１８へ出力する。
【００３９】
出力階調補正部１８は、入力されたＣＭＹＫ信号をカラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行い、処理後のＣＭＹＫ信号を階調再現処理部１９へ出力する。階調再現処理部１９は、入力されたＣＭＹＫ信号の画像データを最終的に画素に分離し、それぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）を行う。
【００４０】
上述した画像処理では、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるために、領域識別処理部１４において文字として識別された領域は、空間フィルタ処理部１７による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。また、階調再現処理部１９では、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化又は多値化処理が選択できるように構成されている。また、領域識別処理部１４において網点として識別された領域は、空間フィルタ処理部１７により、入力網点成分を除去するためのローパスフィルタ処理が施される。領域識別処理部１４において写真として識別された領域は、階調再現処理部１９により、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理が行われる。
【００４１】
上述した各処理は、カラー画像入力装置１が読み取った原稿の画像データに対して行っているが、デジタルカメラ等の入力機器により入力された画像データ、又は、コンピュータにより作成された画像データに対して行ってもよい。上述した各処理が行われた画像データは、図示しない記憶手段に一旦記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３へ出力される。以上の処理は図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit ）により制御される。また、カラー画像出力装置３としては、画像データを記録シート（例えば紙等）上に出力するものであり、例えば、電子写真方式又はインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができるが、特に限定されるものではない。
【００４２】
上述した画像種別判別部１２について、図２、図３、図４に基づいて、より詳細に説明する。画像種別判別部１２は、図２に示すように、第１判別部（第１判別手段）４、第２判別部（第２判別手段）５及び補正処理部（補正を施す手段）６から構成されている。
【００４３】
第１判別部４としては、例えば、本件出願人による特願２００１−１２４５０に開示した構成を用いることができる。第１判別部４は、図３に示すように、信号変換部４１、濃度分布算出部４２、第１最大度数濃度区分抽出部４３、第２最大度数濃度区分抽出部４４、文字画像判定部４５、写真画像判定部４６、及び画像種別判定部４８を備えており、画像種別の特徴を表す特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて、例えば、文字画像、写真画像、文字／写真画像の何れであるかの判別を行う。前記原稿の特徴量とは、画像データにおける、総画素数（画像データ全体の画素数）、画像データの濃度分布等のことをいう。
【００４４】
信号変換部４１は、ＲＧＢの反射率信号をＲＧＢの濃度信号に変換し、さらに補色反転してＣＭＹ信号に変換する。濃度分布算出部４２は、変換されたＣＭＹ信号の画像データの各色成分毎に濃度分布を算出する。図５は、濃度分布算出部４２により算出された濃度分布を表す濃度ヒストグラムの例である。図５（ａ）は文字画像、図５（ｂ）は写真画像、図５（ｃ）は文字／写真画像の画像データのある色成分の濃度ヒストグラムであり、横軸は濃度値を示し、縦軸はそれぞれの濃度値を有する区分の度数値を示している。
【００４５】
図３に示した第１最大度数濃度区分抽出部４３は、算出された濃度分布から、最大度数値（第１最大度数値）を有する濃度区分（第１最大度数濃度区分）を抽出する。第２最大度数濃度区分抽出部４４は、前記濃度分布から、第１最大度数濃度区分抽出部４３にて抽出した第１最大度数濃度区分及びこの濃度区分に隣接する濃度区分以外で、最大度数値（第２最大度数値）を有する濃度区分（第２最大度数濃度区分）を抽出する。図５の濃度ヒストグラムにおいて、抽出した第１最大度数濃度区分及び第２最大度数濃度区分を斜線で示している。
【００４６】
文字画像判定部４５は、低度数閾値設定部４５１、低度数濃度区分数判定部４５２、第１閾値設定部４５３、最大度数値判定部４５４及び第２閾値設定部４５５からなり、画像データに対応する画像が文字画像であるか否かの判定を行う。
【００４７】
低度数濃度区分数判定部４５２は、低度数閾値設定部４５１にて予め設定される低度数閾値よりも度数値が小さい濃度区分（低度数濃度区分、図５の濃度ヒストグラムに示す）数を計数する。そして、計数した低度数濃度区分数と、第１閾値設定部４５３にて予め設定される第１閾値とを比較する。
低度数濃度区分数≧第１閾値 である場合に、文字画像であると判定する。
【００４８】
最大度数値判定部４５４は、低度数濃度区分数判定部４５２にて文字画像であると判定されなかった画像データに対して、第１最大度数値を総画素数で割った値と、第２閾値設定部４５５にて予め設定される第２閾値とを比較する。
第１最大度数値／総画素数≧第２閾値 である場合に、文字画像であると判定する。
このようにして、文字画像判定部４５は、低度数濃度区分数が多い、又はある濃度の度数値が高い画像データに対して、文字画像であると判定する（図５（ａ））。
【００４９】
写真画像判定部４６は、文字画像判定部４５にて文字画像であると判定されなかった画像データに対して、写真画像であるか否かの判定を行う。総画素数を、第１最大度数値と第２最大度数値との差で割った値と、第３閾値設定部４７にて予め設定される第３閾値とを比較する。
総画素数／（第１最大度数値−第２最大度数値）≧第３閾値 である場合に、写真画像であると判定する。
総画素数／（第１最大度数値−第２最大度数値）＜第３閾値 である場合は、文字／写真画像であると判定する。
このようにして、写真画像判定部４６は、階調性がある画像データに対して写真画像であると判定し（図５（ｂ））、文字画像及び写真画像の両方の特徴を有する画像データに対して文字／写真画像であると判定する（図５（ｃ））。
【００５０】
画像種別判定部４８は、文字画像判定部４５、写真画像判定部４６で行われた判定結果に基づいて、第１判別部４における総合判定を行う。画像データの３色の色成分のうち２色以上で同じ判定結果が得られた場合、画像種別の第１判別部４の判別結果として２色以上で同じであった判定結果を採用する。２色以上で同じ判定結果が得られなかった場合、画像種別は文字／写真画像であると判別する。このようにして、第１判別部４にて文字画像、写真画像、文字／写真画像の何れかとして画像種別の判別を行い、判別結果を示す信号を図２に示した補正処理部６へ出力する。
【００５１】
なお、写真画像又は文字／写真画像と判別した場合、写真画像が印刷写真（網点）であるのか又は印画紙写真であるのかの判別をさらに行うようにしてもよい。判別方法の１例を挙げると、以下のとおりである。
注目画素を中心とした例えば３×３１の画素よりなるブロックを抽出し、各ラインで隣接する画素の濃度差の絶対値を求め、閾値と比較する。
全てのラインにおける濃度差の絶対値≧閾値 である場合、注目画素を含むラインは網点と判定する。また、前記以外の場合、非網点と判定する。ここでは、ラインに対する判定を例に挙げたが、注目画素のみに対して判定してもよい。
さらに、網点と判定されたライン数（又は画素数）を計数し、この計数したライン数を閾値と比較する。
網点と判定されたライン数≧閾値 である場合、印刷写真であると判別する。そして、前記以外の場合、印画紙写真であると判別する。
【００５２】
次に、図２に示した第２判別部５について説明する。第２判別部５は、図４に示すように、色線数計数部（有彩色のエッジとなる画素数を計数する手段）５１、色数計数部（色数計数手段）５２及び補正判定部５３からなり、画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出し、第１判別部４の判別結果に対して補正を施すか否かの判別を行い、判別結果を示す補正信号（オン／オフ）を出力する。前記特徴量とは、有彩色のエッジである画素数（色線数）、全色数、高彩度の色数のことをいう。
【００５３】
色線数計数部５１は、図示しないエッジ検出部と有彩色判定部とからなり、エッジであり、かつ有彩色である画素の数を計数することにより、色線数を計数する。
前記エッジ検出部は、注目画素を中心とした例えば３×３の画素を抽出し、主走査方向ゾーベルフィルタ・副走査方向ゾーベルフィルタによる処理を行う。処理結果が予め定められた閾値以上である場合に、前記注目画素はエッジであると判定する。
【００５４】
前記有彩色判定部は、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ信号の最大値と最小値との差が、予め設定された閾値以上である場合に、前記注目画素は有彩色であると判定する。前記エッジ検出部にてエッジであると判定し、かつ、前記有彩色判定部にて有彩色であると判定した画素数を計数することにより、色線数計数部５１は色線数を計数する。
【００５５】
一方、色数計数部５２は色分布算出部（色分布を算出する手段）５２１を備え、色分布算出部５２１により画像データから色分布を算出し、算出した色分布から全色数及び高彩度色数を計数する。ここで色分布とは、以下に示す３次元ヒストグラムのような画像の色情報の特徴を表すものであり、カラー画像入力装置１によりサンプリングされた画像データ、すなわち、原稿の色分布を表しているのではない。画像データとしては、ＲＧＢ信号の画像データを用いてもよいし、又は補色反転したＣＭＹ信号の画像データ、ＣＩＥ１９７６Ｌ^* ａ^* ｂ^* （ＣＩＥ：Commission Internationale de l'Eclairage：国際照明委員会、Ｌ^* ：明度、ａ^* ・ｂ^* ：色度）信号の画像データを用いてもよく、本実施の形態においてはＲＧＢ信号の画像データを用いる。
【００５６】
図６は、ＲＧＢ信号の画像データから算出した色分布を表す３次元ヒストグラムの例である。図６において、各ヒストグラムはＲ信号成分の区分毎に作成されており、それぞれのグラフにおいてｘ軸はＧ信号成分、ｙ軸はＢ信号成分、ｚ軸は、Ｇ信号成分及びＢ信号成分からなる区分の度数値を示している。なお、図６においては、Ｇ、Ｂ信号成分をそれぞれ５個の区分に分割しているが、これに限定するものでなく、適宜の区分数であってよい。
【００５７】
算出した色分布から全色数及び高彩度の色数を計数する方法としては、例えば以下の方法が挙げられる。図７に示すように、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸として画像データのＲ、Ｇ、Ｂ信号成分（データ範囲：０〜２５５）をとる入力信号空間を作成し、この入力信号空間を同じ間隔Ｓ（算出した色分布の区分に相当する間隔）で格子（サンプリング格子）に分割する。なお、図７においては、図６の３次元ヒストグラムに合わせて、入力信号空間を間隔Ｓで５×５×５個のサンプリング格子に分割した例を示しているが、これに限定するものでなく、適宜の間隔で分割を行うことができる。前記入力信号空間が分割されて形成された各サンプリング格子Ｃ_ijk （０≦ｉ，ｊ，ｋ≦２５５／Ｓ）ついて、以下の処理を行う。
【００５８】
処理対象のサンプリング格子Ｃ_ijk について、算出した色分布を参照することにより、サンプリング格子Ｃ_ijk に対応する色分布の区分の度数値を、サンプリング点数Ｐ_ijk として設定する。そして、設定したサンプリング点数Ｐ_ijk を、サンプリング格子Ｃ_ijk に対応する色分布の区分が表す色は存在するものとするか否かを判定するための閾値ＴＨ０と比較する。
サンプリング点数Ｐ_ijk ＞閾値ＴＨ０ である場合、前記色は存在するものとすると判定し、計数すべく全色数Ｎ＝Ｎ＋１とし、引き続き以下に示す処理を行う。
サンプリング点数Ｐ_ijk ≦閾値ＴＨ０ である場合、前記色は存在しないものと判定して以下に示す処理を行わず、次のサンプリング格子についての処理を開始する。
【００５９】
サンプリング点数Ｐ_ijk ＞閾値ＴＨ０である場合、引き続いて以下の処理を行う。サンプリング格子Ｃ_ijk の例えば中心の点等の代表となるＲＧＢ成分について、最大値ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と、最小値ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）との差を、サンプリング格子Ｃ_ijk に対応する色分布の区分が表す色が高彩度の色であるか否かを判定するために閾値ＴＨ１と比較する。
最大値ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−最小値ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＞閾値ＴＨ１ である場合、前記色は高彩度の色であると判定し、計数すべく高彩度色数Ｍ＝Ｍ＋１とし、次のサンプリング格子についての処理を開始する。
最大値ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−最小値ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）≦閾値ＴＨ１ である場合、前記色は高彩度の色でないと判定し、次のサンプリング格子についての処理を開始する。
【００６０】
入力信号空間の全サンプリング格子に対して以上の処理を行い、全色数Ｎ及び高彩度色数Ｍを出力する。以上のようにして、図４に示した色数計数部５２は、全色数及び高彩度色数を計数する。
【００６１】
そして、補正判定部５３は、色線数計数部５１及び色数計数部５２の計数値に基づいて、第１判別部４の判別結果に対して補正を施すか否かを判定し、判定結果を第２判別部５の判別結果とし、判別結果を示す補正信号（オン／オフ）を補正処理部６へ出力する。色線数計数部５１が計数した色線数が所定の範囲内にある（閾値ＴＨｃｌ１≦色線数≦閾値ＴＨｃｌ２）、色数計数部５２が計数した高彩度色数が所定の閾値以上である（高彩度色数≧閾値ＴＨｃｒ）、色数計数部５２が計数した全色数が所定の閾値以下である（全色数≦閾値ＴＨｃ）、の３つの条件のうち少なくとも１つを満たす場合、第１判別部４の判別結果に対して補正を施すと判定して補正信号をオンにする。
【００６２】
閾値ＴＨｃｌ１は、印画紙写真と印刷写真とを区別するための閾値である。印画紙写真では色の分布が一様となっており、印刷写真と比較して色線数が少ないという特徴がある。また、閾値ＴＨｃｌ２は、色鉛筆画と色文字とを区別するための閾値である。色鉛筆画は、色文字と比較してエッジがはっきりしていない、すなわち色線数が少ないという特徴がある。
閾値ＴＨｃｌ１≦色線数≦閾値ＴＨｃｌ２ である場合、画像データに対応する画像は、印画紙写真又は色文字ではなく、デザイン・イラスト（グラフィカル画像）又は色鉛筆画の可能性があるとして第１判別部４の判別結果に対して補正を施すと判定し、補正信号をオンにする。
【００６３】
また、閾値ＴＨｃｒはデザイン・イラスト（グラフィカル画像）であるか否かを区別するための閾値である。
高彩度色数≧閾値ＴＨｃｒ である場合、グラフィカル画像であるとして第１判別部４の判別結果に対して補正を施すと判定し、補正信号をオンにする。
【００６４】
さらに、閾値ＴＨｃもまたデザイン・イラスト（グラフィカル画像）又は絵画であるか否かを区別するための閾値である。
全色数≦閾値ＴＨｃ である場合、グラフィカル画像又は絵画であるとして第１判別部４の判別結果に対して補正を施すと判定し、補正信号をオンにする。
人工的に作成されたデザイン・イラスト（グラフィカル画像）では、使用される色は限られ、また、自然界には存在しない彩度の高い色が使われることがあり、印画紙写真などの自然画と比較して高彩度の色が多く色数が少ないという特徴がある。絵画においても同様に使われる色は限られるので、印画紙写真と比較して色数が少ないという特徴がある。
【００６５】
このように、前述した３つの条件のうち少なくとも１つを満たしている場合、デザイン・イラスト（グラフィカル画像）又は色鉛筆画の可能性があるとして第１判別部４の判別結果に対して補正を施すと判定し、オンの補正信号を図２に示した補正処理部６へ出力し、前述した３つの条件を何れも満たさない場合、第１判別部４の判別結果に対して補正を施さないと判定し、オフの補正信号を補正処理部６へ出力する。
【００６６】
図２の補正処理部６は、第２判別部５により入力される補正信号がオンであるか否かを判定し、補正信号がオフであると判定した場合、補正処理を行わず、第１判別部４の判別結果をそのまま画像種別判別部１２の判別結果とする。一方、補正信号がオンであると判定した場合、第１判別部４の判別結果に対して以下のように補正を施す。
【００６７】
第１判別部４にて文字画像であると判別された場合、色鉛筆画・アニメーションの下絵であると判別する。第１判別部４にて写真画像であると判別された場合、絵画・デザインであると判別する。また、第１判別部４にて文字／写真画像と判別された場合、イラスト・アニメーションの下絵であると判別する。このようにして、画像種別判別部１２は画像種別をさらに厳密に判別し、判別結果を示す画像種別判別信号を出力する。
【００６８】
次に、上述した画像種別判別部１２による画像種別の判別の処理手順を図８、図９、図１０、図１１に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００６９】
図８、図９は画像種別判別部１２の第１判別部４の処理手順を示す。第１判別部４は、信号変換部４１において、画像データのＲＧＢの反射率信号をＲＧＢの濃度信号に変換し、さらに補色反転してＣＭＹ信号に変換する信号変換を行う（ステップＳ１）。濃度分布算出部４２において、変換されたＣＭＹ信号の画像データの各色成分毎に濃度分布を算出する（ステップＳ２）。以下の処理は画像データの各色成分に対して夫々行う。
【００７０】
算出した濃度分布から、第１最大度数濃度区分抽出部４３において、最大度数値（第１最大度数値）を有する濃度区分（第１最大度数濃度区分）を抽出し（ステップＳ３）、第２最大度数濃度区分抽出部４４において、第２最大度数値を有する第２最大度数濃度区分を抽出する（ステップＳ４）。文字画像判定部４５の低度数濃度区分数判定部４５２において、計数する低度数濃度区分数が第１閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ５）、低度数濃度区分数が第１閾値以上であると判定した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、画像データに対応する画像は文字画像であると判定してフラグＦを「ａ」に設定する（ステップＳ８）。
【００７１】
ステップＳ５において、低度数濃度区分数が第１閾値未満であると判定した場合（ステップＳ５：ＮＯ）、文字画像判定部４５の最大度数値判定部４５４において、第１最大度数値を総画素数で割った値が第２閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ６）、第２閾値以上であると判定した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、画像データに対応する画像は文字画像であると判定してフラグＦを「ａ」に設定する（ステップＳ８）。
【００７２】
ステップＳ６において、第１最大度数値を総画素数で割った値が第２閾値未満であると判定した場合（ステップＳ６：ＮＯ）、写真画像判定部４６において、総画素数を、第１最大度数値と第２最大度数値との差で割った値が、第３閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ７）、第３閾値以上であると判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、画像データに対応する画像は写真画像であると判定してフラグＦを「ｂ」に設定する（ステップＳ９）。
【００７３】
ステップＳ７において、総画素数を、第１最大度数値と第２最大度数値との差で割った値が、第３閾値未満であると判定した場合（ステップＳ７：ＮＯ）、画像データに対応する画像は文字／写真画像であると判定してフラグＦを「ｃ」に設定する（ステップＳ１０）。
【００７４】
ステップＳ８、ステップＳ９及びステップＳ１０の処理が終了後、画像種別判定部４８において、画像データの３色の色成分のうち、２色以上で同じ判定結果が得られたか否か（２色以上でフラグＦが一致しているか否か）を判定し（ステップＳ１１）、２色以上で同じ判定結果が得られたと判定した場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、２色以上で同じであった判定結果を画像種別の判別結果として設定し（ステップＳ１２）、処理を終了する。ステップＳ１１において、２色以上で同じ判定結果が得られなかったと判定した場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、画像種別の判別結果は文字／写真画像であると判別してフラグＦを「ｃ」に設定し（ステップＳ１３）、処理を終了する。
【００７５】
図１０は、画像種別判別部１２の第２判別部５の処理手順を示す。第２判別部５は、色線数計数部５１において、画像データから色線数を計数し（ステップＳ２１）、色数計数部５２において、色分布算出部５２１により画像データから色分布を算出し（ステップＳ２２）、算出した色分布から全色数及び高彩度色数を計数する（ステップＳ２３）。
【００７６】
ステップＳ２１及びステップＳ２３において計数した値に基づいて、補正判定部５３において、例えば以下のような処理により判定を行う。補正判定部５３において、色線数計数部５１により計数された色線数は閾値ＴＨｃｌ１以上閾値ＴＨｃｌ２以下であるか否かを判定し（ステップＳ２４）、閾値ＴＨｃｌ１以上閾値ＴＨｃｌ２以下であると判定した場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、補正信号をオンにし（ステップＳ２７）、処理を終了する。
【００７７】
ステップＳ２４において、色線数計数部５１により計数された色線数は閾値ＴＨｃｌ１以上閾値ＴＨｃｌ２以下でないと判定した場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、色数計数部５２により計数された高彩度色数は閾値ＴＨｃｒ以上であるか否かを判定し（ステップＳ２５）、閾値ＴＨｃｒ以上であると判定した場合（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、補正信号をオンにし（ステップＳ２７）、処理を終了する。
【００７８】
ステップＳ２５において、色数計数部５２により計数された高彩度色数は閾値ＴＨｃｒ未満であると判定した場合（ステップＳ２５：ＮＯ）、色数計数部５２により計数された全色数は閾値ＴＨｃ以下であるか否かを判定し（ステップＳ２６）、閾値ＴＨｃ以下であると判定した場合（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、補正信号をオンにし（ステップＳ２７）、処理を終了する。
【００７９】
ステップＳ２６において、色数計数部５２により計数された全色数は閾値ＴＨｃを超えていると判定した場合（ステップＳ２６：ＮＯ）、補正信号をオフにし（ステップＳ２８）、処理を終了する。これにより判別結果を示す補正信号が出力される。
【００８０】
図１１は、画像種別判別部１２の補正処理部６の処理手順を示す。補正処理部６は、第２判別部５の補正判定部５３により入力される補正信号がオンであるか否かを判定し（ステップＳ３１）、オフであると判定した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、補正処理を行わず処理を終了する。これにより、第１判別部４の判別結果である文字画像、写真画像、文字／写真画像を示す画像種別判別信号が出力される。
【００８１】
ステップＳ３１において、補正判定部５３により入力された補正信号がオンであると判定した場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、フラグＦが「ａ」であるか否かを判定し（ステップＳ３２）、「ａ」であると判定した場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）、画像データに対応する画像は色鉛筆画・アニメーションの下絵であると判別し（ステップＳ３４）、処理を終了する。
【００８２】
ステップＳ３２において、フラグＦが「ａ」ではないと判定した場合（ステップＳ３２：ＮＯ）、フラグＦが「ｂ」であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、フラグＦが「ｂ」であると判定した場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、画像データに対応する画像は絵画・デザインであると判別し（ステップＳ３５）、処理を終了する。
【００８３】
ステップＳ３３において、フラグＦが「ｂ」ではない（フラグＦが「ｃ」である）と判定した場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、画像データに対応する画像はイラスト・アニメーションの下絵であると判別し（ステップＳ３６）、処理を終了する。これらの処理により、画像種別判別部１２から、各画像データに応じた画像種別の判別結果を示す画像種別判別信号が出力される。
【００８４】
画像種別判別部１２から出力される画像種別判別信号に応じて、入力階調補正部１３、領域識別処理部１４、色補正部１５、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、階調再現処理部１９では処理が切り換えられる。上述した各部における処理について、画像データに対応する画像がそれぞれ、文字画像、写真画像、文字／写真画像、色鉛筆画・アニメーションの下絵、絵画・デザイン、イラスト・アニメーションの下絵であると判別された場合に分けて説明する。
【００８５】
文字画像であると判別された場合、入力階調補正部１３及び階調再現処理部１９においては、ハイライト部（ごく低濃度部）は色再現しない（トナー又はインクを出力しない）、コントラストを大きくするような補正曲線を用いて処理を行う。領域識別処理部１４においては、文字として識別された領域を有効とし（文字画像であったとしても、画像によっては誤って識別される場合があるため）、網点、写真として識別された領域は誤識別であるとみなして識別結果を反映させないようにする。色補正部１５においては、色文字の場合、彩度を重視した変換処理を行う。黒生成下色除去部１６においては、黒文字に対し、黒生成量を多めに設定する。空間フィルタ処理部１７においては、エッジを強調する強調フィルタを用いて処理を行う。
【００８６】
写真画像であると判別された場合、入力階調補正部１３及び階調再現処理部１９においては、ハイライト部から高濃度部まで階調性が維持されるような補正曲線を用いて処理を行う。領域識別処理部１４においては、網点、写真として識別された領域を有効とし、文字として識別された領域は誤識別であるとみなして識別結果を反映させないようにする。色補正部１５においては、階調性を重視した変換処理を行う。このとき、印刷写真の場合、印刷写真用の色補正テーブルを用い、印画紙写真の場合、印画紙写真用の色補正テーブルを用いる。黒生成下色除去部１６においては、黒生成量を少なく設定する。空間フィルタ処理部１７においては、平滑化フィルタを用いて処理を行う。
【００８７】
文字／写真画像であると判別された場合、各処理部において、文字画像であると判別された場合と、写真画像であると判別された場合とにおける画像処理の中間パラメータを用いる。文字画像及び写真画像の何れを重視するかによって、入力階調補正部１３及び階調再現処理部１９においては、文字画像及び写真画像の中間のパラメータ（文字画像を重視する場合は文字画像のパラメータ寄りに設定したパラメータ、また、写真画像を重視する場合は写真画像のパラメータ寄りに設定したパラメータ）を用いてハイライト部の再現及びコントラストの調整を行う。色補正部１５においては、彩度の強弱及び階調性のバランスが極端にならないように処理を行う。黒生成下色除去部１６においては写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行う。領域識別処理部１４においては、識別結果をそのまま反映させる。
【００８８】
色鉛筆画・アニメーションの下絵であると判別された場合、黒生成下色除去部１６においては、黒文字をハッキリ再現する必要が無いため黒生成量を少なく設定する。この結果、暗い色も良好に色再現することができる。空間フィルタ処理部１７においては、線画のエッジを強調しすぎると色が変わるため、文字画像に比べて強調度合いの弱いフィルタ係数を用いて処理を行う。
【００８９】
絵画・デザインであると判別された場合、色補正部１５においては、absolute colorimetric 法（色再現領域外のデータを最短距離の外縁部に圧縮する方法）を用いる。これにより、階調性は低下することがあるが、目標色（入力された画像データの色）に最も近い色を出力するＣＭＹ値に変換することができる。
【００９０】
イラスト・アニメーションの下絵であると判別された場合、黒生成下色除去部１６においては、黒生成量を少なく設定する。空間フィルタ処理部１７においては、文字画像に比べて強調度合いの弱いフィルタ係数を用いて処理を行う。色補正部１５においては、relative colorimetric 法（色再現領域外のデータを外縁部の狭い領域に圧縮する方法）を用いて処理を行う。これにより、階調の飽和が発生しやすい外縁部付近の色についても、階調性を維持した色再現を行うことが可能である。また、前述したabsolute colorimetric 法を用いてもよい。
【００９１】
なお、本実施の形態においては、カラー画像処理装置を備えるデジタルカラー複写機を想定しているが、上述したカラー画像処理装置と同様の処理動作をコンピュータに実行させるための本発明に係るコンピュータプログラムを記録する本発明に係る可搬型記録媒体（記録媒体）を、図示しないコンピュータが備える外部記憶装置にて読み取り、読み取ったコンピュータプログラムを前記コンピュータが備える内部記憶装置に記憶し、記憶したコンピュータプログラムを前記コンピュータが備えるＲＡＭにロードし、前記コンピュータが備えるＣＰＵが、上述したカラー画像処理装置と同様に、画像種別に応じた適切な画像処理を実行する形態であってもよい。
前記記録媒体としては、磁気テープ及びカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）、光カード等のカード系等の何れであってもよい。
【００９２】
また、本発明に係るコンピュータプログラムを記録するＲＯＭ等のメモリ（記録媒体）を図示しないコンピュータが備え、記録するコンピュータプログラムを読み出し、読み出したコンピュータプログラムを前記コンピュータが備えるＲＡＭにロードし、前記コンピュータが備えるＣＰＵが、上述したカラー画像処理装置と同様に、画像種別に応じた適切な画像処理を実行する形態であってもよい。
前記記録媒体としては、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリ等の何れであってもよい。
【００９３】
さらに、図示しない通信インタフェースを備えるコンピュータにおいて、前記通信インタフェースと接続している図示しないネットワーク上のサーバ装置から本発明に係るコンピュータプログラムをダウンロードし、前記コンピュータが備えるＣＰＵにて、上述したカラー画像処理装置と同様に、画像種別に応じた適切な画像処理を実行する形態であってもよい。
【００９４】
上述した何れの形態においても、コンピュータが、スキャナ又はデジタルカメラ等の画像入力装置から入力される画像データに対して、本発明に係るコンピュータプログラムに基づいて上述したカラー画像処理装置と同様に、画像種別に応じた適切な画像処理を行い、処理後の画像データをプリンタ（画像出力装置）へ出力することにより、画像種別に応じた適切な画像処理後の画像データに基づいて紙等の記録シートへの画像形成を行うことができる。
【００９５】
【発明の効果】
本発明によれば、入力された画像データから、画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別を判別することにより、文字画像と、写真が混在している画像との判別を行うことができるのみならず、さらに色情報の特徴を表す特徴量も抽出し、計２つの特徴量に基づいて画像種別を判別することにより、より厳密に画像種別を判別することができる。またこの結果、判別した画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができる。
【００９６】
また、本発明によれば、有彩色のエッジとなる画素数及び色数を計数することにより、コンピュータで作成したイラスト等をプリンタで出力した面積階調の画像と印画紙写真とを異なる画像種別として判別したり、手書きのイラストを個別の画像種別として判別する等、多様な画像データに対して画像種別を厳密に判別することができる。
【００９７】
また、本発明によれば、画像データから色分布を算出することにより、度数値が所定の閾値よりも大きい区分のみを前記画像データ中の色数として計数することができるので、色数を正確に計数することができる。
【００９８】
また、本発明によれば、本発明に係る画像処理装置の何れかを備え、画像処理装置が画像処理した画像データに基づき、画像を形成することにより、多様な画像データに対して、画像種別をより厳密に判別して適切な画像処理を行うことができるので、入力された画像データを良好に再現する画像を出力する画像形成装置を実現することができる。
【００９９】
さらに、本発明によれば、本発明に係るコンピュータプログラムが格納されたコンピュータにおいて、入力された画像データに対して厳密に画像種別を判別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行うことができる。また、プログラムの書き換えが可能な画像処理装置、画像形成装置等においても、コンピュータプログラムを格納することによって、同様に、画像データの画像種別を判別して適切な画像処理を行わせることができる。
【０１００】
さらに、本発明によれば、ＣＤ−ＲＯＭ等としてコンピュータプログラムをコンピュータに読み込ませることができるので、この結果、コンピュータにおいて、入力された画像データに対して厳密に画像種別を判別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るデジタルカラー複写機の要部構成を示すブロック図である。
【図２】画像種別判別部の構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示す第１判別部の構成を示すブロック図である。
【図４】図２に示す第２判別部の構成を示すブロック図である。
【図５】文字画像、写真画像、文字／写真画像の濃度ヒストグラムの例を示す説明図である。
【図６】３次元ヒストグラムの例を示す説明図である。
【図７】ＲＧＢ信号の入力信号空間を、同じ間隔で格子状に分割する方法を示す説明図である。
【図８】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ カラー画像入力装置
２ カラー画像処理装置
３ カラー画像出力装置
１２ 画像種別判別部
４ 第１判別部
５ 第２判別部
６ 補正処理部
４３ 第１最大度数濃度区分抽出部
４４ 第２最大度数濃度区分抽出部
４５ 文字画像判定部
４６ 写真画像判定部
４８ 画像種別判定部
５１ 色線数計数部
５２ 色数計数部
５２１ 色分布算出部
５３ 補正判定部

Claims (11)

1. 入力された画像データから画像の種別を判別し、この判別結果に基づいて画像処理を行う画像処理方法において、
   画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別を判別する第１の過程と、
   前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１の過程の判別結果に対して補正を施すか否かを判別する第２の過程と、
   該第２の過程の判別結果に基づいて、前記第１の過程にて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施す第３の過程と
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
2. 前記第２の過程は、
   前記画像データから有彩色のエッジとなる画素数を計数する過程と、
   前記画像データの色数を計数する過程と
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記色数を計数する過程は、
   前記画像データから色分布を算出する過程を備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記第２の過程は、
   計数した前記画素数及び色数と所定の閾値との関係に基づいて、画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１の過程の判別結果に対して補正を施すか否かを判別することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理方法。
5. 入力された画像データから画像の種別を判別する画像種別判別手段を備え、該画像種別判別手段の判別結果に基づいて画像処理を行う画像処理装置において、
   前記画像種別判別手段は、
   画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別の判別を行う第１判別手段と、
   前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１判別手段の判別結果に対して補正を施すか否かを判別する第２判別手段と、
   該第２判別手段の判別結果に基づいて、前記第１判別手段にて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施す手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
6. 前記第２判別手段は、
   前記画像データから有彩色のエッジとなる画素数を計数する手段と、
   前記画像データの色数を計数する色数計数手段と
   を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記色数計数手段は、
   前記色数を計数すべく前記画像データから色分布を算出する手段を備えることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第２判別手段は、
   計数した前記画素数及び色数と所定の閾値との関係に基づいて、画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１の過程の判別結果に対して補正を施すか否かを判別することを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
9. 請求項５乃至８の何れかに記載された画像処理装置を備え、
   該画像処理装置が画像処理した画像データに基づき、画像を形成することを特徴とする画像形成装置。
10. コンピュータに、入力された画像データから画像の種別を判別させ、この判別結果に基づいて画像処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、
    コンピュータに、画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別を判別させる第１ステップと、
    コンピュータに、前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１ステップの判別結果に対して補正を施すか否かを判別させる第２ステップと、
    コンピュータに、前記第２ステップの判別結果に基づいて、前記第１ステップにて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施させる第３ステップと
    を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
11. コンピュータに、入力された画像データから画像の種別を判別させ、この判別結果に基づいて画像処理を行わせるためのコンピュータプログラムを記録してあるコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体において、
    コンピュータに、画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して文字画像、写真画像又は文字及び写真画像の何れかの画像種別を判別させる第１ステップと、
    コンピュータに、前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して画像を判別し、該判別結果に基づいて前記第１ステップの判別結果に対して補正を施すか否かを判別させる第２ステップと、
    コンピュータに、前記第２ステップの判別結果に基づいて、前記第１ステップにて判別した画像種別に対して、より厳密な画像種別がなされるべく、補正を施させる第３ステップと
    を実行させるためのコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータで読み取りが可能な記録媒体。

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