JPH0195673A - デジタルカラー画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明はデジタルカラー画像処理装置に関し、より詳細
には、カラーの絵・文字混在画像の黒文字画像部を分離
するデジタルカラー複写機、カラーファクシミリ等に適
用し得るデジタルカラー画像処理装置に関するものであ
る。

〔従来技術〕

絵柄と文字の混在する原稿では、フルカラー原稿と言え
ども、文字は黒色である場合が多い、フルカラー複写機
で黒を再現するには、イエロー、マゼンタおよびシアン
（Ｙ、ＭおよびＣ）３色の色材を重ね合わせる。しかし
、Ｙ、Ｍ、Ｃ３色を重ねても、Ｙ、Ｍ、Ｃのバランスが
完全に取られていなければ、多少の色成分は残ってしま
う。また、Ｙ、　Ｍ、　Ｃの各版の位置合わせが不完全
であると、すなわち位置ズレがあると、文字等の高解像
性が要求される画像では著しく画質が劣化する。

この不具合の対策としてデジタルカラー複写機では、Ｙ
、Ｍ、Ｃの３色が重なる部分はＭ（Ｂｋ）で置き換える
ＵＣＲ（下色除去）の適用が考えられている。しかし現
実には、入力系（スキャナ）の赤、緑、青（Ｒ，Ｇ、　
Ｂ）間の位置ズレ、γ特性やＭＴＦ特性の違いなどによ
り、１００％ＵＣＲを行っても黒一色には変換されない
、そこで、黒文字を黒のみで再現するために黒文字領域
の判定手段の開発が必要となった。

従来、白黒領域であるかどうかの判定は、Ｒ２Ｏ，Ｂに
色分解されたデータを用い、Ｒ−Ｇ＝Ｂのとき、白黒（
無彩色）であるとするのが、一般的であった。しかし、
この方法では、上述のごとく、十分な特性の得られない
スキャナを用いた場合はＲ，Ｇ、　Ｂ間の差（ｍａｘ　
（ＩＲ−Ｇ１．　　ＩＣ−Ｂ１．ＩＢ−Ｒ１））は無彩
色のチャートに対しても大きな値となる場合があり、正
確に白黒画素かどうかの判定を行うのは困難である。逆
にキスヤナの性能を上げることは装置のコスト高および
大型化につながり実用的ではない。

〔月的〕

そこで、本発明は、上述した従来装置の不都合を改善す
るためになされたもので、その目的とするところは、低
コストの苫干性能の劣るスキャナからの画像データに対
しても正確に黒文字の抽出を行い得るデジタルカラー画
像処理装置を提供することである。

〔構成〕

本発明は上記目的を達成させるため、原稿を赤、緑およ
び青に色分解して読み取る読み取り手段と、黒成分を抽
出する抽出手段とを備え、抽出された黒データに対して
文字領域の判定を行うことを特徴としたものである。

以下、本発明の１．実施例を図面に基づいて詳細に説明
する。

まず、絵・文字分離のアルゴリズムについて説明する。

最初に、着色画素密度による判定をのべると、この判定
では、（１）低レベル（地肌レベル＋α）で２値化した
場合、地肌レベルを超える画素−着色されている画像を
抽出することができる。

（２）一般に、写真（濃度階１り原稿は殆どの領域が地
肌レベル以上の画素で構成されていると考えられる。（
３）文字画像は、白黒の２値画像であるから、地肌レベ
ルの画素と高濃度の着色画素が同程度混在していると考
えられる。　Ｔ４）（１）で抽出された着色画素の密度
を計算すると、（２）、　（３）の仮定から写真画像で
は殆ど最高レベルの密度であり、文字画像では中程度の
密度であると考えられる。従って、成るしきい値を設定
し、そのしきい値以上のとき写真画像、そして小さいと
きは文字画像と判定する。

第１図は着色画素密度による判定のアルゴリズムのブロ
ック回路図である０図において１はＭＴＦ補正、２は比
較器、３は着色画素密度フィルタ、４は比較器である。

このアルゴリズム（１）は文字等の白黒の境界部（エツ
ジ部）で、着色画素の密度が低いことを用いた分離法で
あるため、エツジのなまりが大きいと誤判定が生じ易く
なる。従って、着色画素を抽出する前に入力系のＭＴＦ
補正１を行う方が望ましい、比較器２では着色画素を抽
出し、設定されたしきい値ｔｈｒ　１より大きいか等し
いときは着色画素、小さいときは地肌とする。また、次
段の着色画素密度フィルタ３は４×４〜８×８程度のサ
イズのものを用いれば良い。前述したように、写真領域
では走査窓中の殆どすべての画素が着色画素であるから
、領域判定のしきい値は走査窓中の参照画素数Ｎ個のう
ち、Ｎ−Ｎ−２個程度に設定すれば良い。比較器４では
領域判定を行い、前述のごとく、設定されたしきい値ｔ
ｈｒ２より大きいか等しいときは写真領域、小さいとき
は文字令頁域とする。また、参照画素は走査窓サイズを
例えば７×７とした場合、４９画素すべてではな（、第
２図Ｑｉｌ、　（ｅ）に示すごとく、十字型、×型のよ
うに、一部を用いることにより、ノｈ−ドウエアの簡略
化を図ることもできる。

次に、エツジ画素密度による判定について述べると、（
１）ラプラシアンオペレータ、ロバーツオペレータ等に
よりエツジ画素の抽出を行う、（２）写真画像て濃１度
階！Ｊりでは急激な濃度変化が少ないためエツジ抽出さ
れる画素は少ない、（３）文字画像は基本的には２値画
像であるためエツジ抽出される画素が多い、（４）エツ
ジ画素の密度を計算すると、＋２１．　［３１より写真
領域では密度が低く、文字領域では密度が高くなる。

第３図はエツジ画素密度による判定のアルゴリズムのブ
ロック回路図である０図において５は微分値計算、６は
比較器、７はエツジ画素密度フィルタ、８は比較器であ
る。比較器６はエツジ抽出を行い、設定されたしきい値
ｔｈｒ　３より大きいか等しいときエツジ、小さいとき
非エツジとする。

比較器８は領域判定を行い、設定されたしきい値ｔｈｒ
　４より大きいか等しいとき文字領域、小さいとき写真
領域とする。エツジ抽出法としては、ラプラシアン（２
次微分）やグラジェント（１次微分）値の大きさを用い
て行う方法が一般的である。

第４図に微分フィルタの例を示す、第４図（／ｌ）〜（
ｄｌは２次微分フィルタ、（０）〜（ｎ）は１次微分フ
ィル。

りである、エツジ抽出では微分値の絶対値の大小が問題
となるが（ｅ）〜（ｎ）に示した１次微分フィルタは強
い方向性を持つため、（Ｒ）−（ｆ）、　（幻−（ｈ）
、　（１）−（Ｊ）、（ト）！−（１）、　（ＩＩり　
−（ｎ）のように方向性の直交する微分値ｆ、、Ｆｘの
２乗和の平方根、ρ己１ＴコーＴ７了を用いることが望
ましい、簡単には（ｌｆｘｌ＋Ｉ　ｆｙ　　Ｉ）、／２
．ｍａｘ　（Ｉ　ｆｘ　　１．Ｉ　ｆｙ　　ｌ）を用い
ても良い、また、注目画素位置におけろ８方向の勾配の
最大値を用いるようにしても良い。

第５図において、３×３の走査窓中の各画素の階調レベ
ルをａ　ｘ　ｌとすると、注目画素位Ｗ（ａの位？！り
における慢度勾配（１次微分）は、で得られる。

エツジ抽出をするための判定レベルは入力系のＭＴＦ特
性や抽出すべき画像の特徴によって決定すべき値である
。しきい値は固定値でも良いが、原稿の地肌レベルを考
慮した浮動しきい値を用いても良い、エツジ画素密度フ
ィルタ７を用いて写真部と文字部のＭ域判定を行うので
あるが、エツジ画素密度を用いる利点として、ノイズの
影響による文字部の抽出漏れ、写真部での誤判定を防ぐ
ことができる。密度フィルタフのサイズとしては３×３
〜８×８程度のものを用いれば良い。

次に、゛網点検出による領域判定について説明する。こ
のアルゴリズムは網点写真領域を抽出するだめのもので
ある。（１）入力画像をスライス２値化する。（２）２
値画像に対し、パターンマツチング法により網点（ドツ
ト）の検出をこおなう、（３）単位ブロック毎に、網点
の有無から、網点領域かどうかの判定を行う、（４）隣
接ブロックの判定結果からその判定の修正を行い、ノイ
ズによる誤判定を低減する。

第６図は網点検出による領域判定のアルゴリズムのブロ
ック回路図である０図において９はＭＴＦ補正、１０は
比較器、１１は網点検出、１２はＭＩ域判定、１３は判
定修正であり、比較器１０は設定されたしきい（ｌＩＩ
ｔｈｒ　５により２値化し、判定修正１３の出力は網点
領域信号である。網点画像は基本的には２値画像であり
、表現すべき２４度の大きさに従ってドツト径を変調す
る。このアルゴリズムではこのドツトを検出し、ドツト
の検出された領域近傍を網点画像領域と判定する。ドツ
トの検出はパターンマツチング法を用いるが、網点ピッ
チ、網点画ｍ率によってドツト径が変化するため複数種
のテンブレーＩ・を用意する。

′！５７図にテンプレートの例を示す０図において、走
査窓内の各要素をＭｉＪで表し、Ｏ９×、Δで３種のテ
ンプレートを示している。この場合の、網点検出条件は
次の通りである。

次に、画像を８×８〜１６ｘｌ　６種度のサイズのブロ
ックに分割し、網点の検出されたブロックを網点領域と
判定する。ノイズ等による誤判定を防ぐ為に、次いで判
定の修正を行う、この修正は、第８図に示すように、隣
接する４つのブロック中、３ブロツク以上が網点領域と
判定されるとき、残りの１ブロツクも網点領域として修
正するように行われる。逆に、４ブロック中網点ｊｌ域
と判定されるプロ°ツクが２ブロツク以下のときは４ブ
ロツクすべてが網点領域ではないと修正する。再び、第
１図にブロック回路図で示した着色画素密度による判定
のアルゴリズム（１）を実施するための装置について各
構成要素を順に説明する。スキャナ（図示せず）で読み
取られた画像データは、入力系の特に高周波領域でのＭ
ＴＦの劣化を補正する必要がある。従って、ＭＴＦ補正
１は、高域強調特性を持つデジタルフィルタで行うこと
ができる。

高域強ｇは通常、原画像からラプラシアン（２次微分）
を引くことによって行う方法が一般的である。第９図（
ａ）、　（ｂ）、　（Ｃ）はそれぞれＭＴＦ補正に用い
られる２次元高域強澗フィルタの例を示す、こ、れらの
フィルタの係数は、実際には、入力系のＭＴＦ特性に従
って決定すべき値である。第９図では３×３サイズの例
を示したが、５Ｘ３１　５Ｘ５等のより大きなサイズの
フィルタを用いれば、より適正な補正を行うことができ
る。また、実際の入力系のＭＴＦ特性に合わせて、主走
査方向と副走査方向の係数を異なるように構成しても良
い。

また、第９図（ｂ）、　（０）に示したように、４方位
の画素のみを用いれば、ハードウェアの節略化を図るこ
とができる。

第１θ図は３×３フイルタの回路図を示す、この回路で
は３×３マトリクス演算を行うために、２ライン分のバ
ッファおよび３Ｘ３−９個のラッチを有している。第１
０図において、！４．１．５はラインバッファ、１６〜
２４はラッチ、２５〜３２は加算器、３３は乗算器であ
る。ラッチされた９画素のデータは加算器２５〜３２お
よび乗算器３３を用いて第９図に示したような演算が行
われる。加算器２５〜３２、乗算器３３の代わりに］’
？ＯＭ（読み取り専用メモリ）を用いることにより、任
意の係数のマトリクス演算を面単に行うように構成する
こともできる。

第１Ｆ図は着色画業密度演算回路を示す０図において、
３４はシフトレジスタ、３Ｓは計数器、３６−３９はラ
インバッファ、４０〜４４はラッチ、４５〜４８は加算
器、４９は比較器である。

ここに示す例では、５×５サイズの走査窓内の着色画素
数を計数する。低レベル２硫化された１ビットデータが
シフトレジスタ３４に入力される。

このシフトレジスタ３４からは主走査方向に５ｉ素分の
２値データ（合計５ビツト）が出力される。

次段の計数器３５では主走査方向５画素当たりの着色画
素数を計数する。すなわち、５ビツト中の１の数を計数
する。計数器３５はＲＯＭを使用してテーブル参照方式
にして実現できる。５ビツトのデータでアドレスされる
番地に、５ビツト中の１の数に対応したθ〜５までの値
を格納しておけば良い、主走査方向の画素データは５ラ
イン分保持され、５ライン分の画素密度データを加算器
４５〜４８を用いて加算することにより５Ｘ５−２５画
素当たりの着色画素数が算出される。この着色画素密度
と所定のしきい値ｔｈｒ（２５〜２３程度）を比較し、
しきい値より大きいとき０　（写真領域）そして小さい
とき１　（文字領域）の領域判定信号を出力する。

第３図のエツジ画素密度による判定のアルゴリズム（２
）のブロック回路図について説明する。第１段目の微分
値演算回路５から出力される微分値と、所定のしきい値
（ｔｈｒ３）と比較することにより、エツジ画素かどう
かの判定を行う、微分値演算５は第１０図に示したＭＴ
Ｆ補正回路と同様のものを用いることにより実現できる
。そのときのフィルタ係数は第４図に示したようなもの
を用いれば良い。

エツジ画素密度の演算および判定回路と同様のものを用
いることができる。この際、エツジ画素密度が所定のし
きい値（ｔｈｒ　４）より大きいとき１　（文字領域）
をそして小さいときＯ（絵柄領域）を出力する。

次に第６図の網点検出による領域判定のアルゴリズムの
ブロック回路図について更に説明する。

このアルゴリズム（３）は網点のドツトをその形状から
検出するものである。検出の性能は、入力系のＭＴＦ特
性に大きく依存するため、ＭＴＦ補正９を施すことが望
ましい、ＭＴＦ補正をされた画像データは通常の２値化
レベル（６ビツトデータのときは３２程度）　ｔｈｒ　
５で２値化し、第７図に示したようなテンプレートを用
いて検出を行う。

第１２図（ａ）〜（ｅ）に網点検出回路の例を示す、第
１２図（ａ）は７×７の走査窓の４９画素のデータを揃
えるための回路で６ライン分のラインメモリ５０〜５５
、お止び７Ｘ７−４９ビット分のラッチ５６〜６２から
構成される。４９画素分の、２値データＭ、〜Ｍ１．は
ラッチ群６３から同時に取り出すことができる。第１２
回（ｂ）、　（Ｃ）、　（ｄｌはパターンマツチングに
よる網点の検出回路である。第７図に示した３種のテン
ブレー１と一致するかどうかを判定し、判定結果ｎｏ、
ｎＸ、ｎΔを出力する。

ｎ？は一致するとき０１−敗しないときｌを出力する＠
　ｎｏ、ｎＸ、ｎΔの信号により、第１２図（ｅ）に示
す回路を用いて網点検出信号ｎを得る。ｎは網点を検出
した場合１、無い場合０を出力する。

第１３図は領域の判定回路の例である０図において６４
は８ビツトシリアル・パラレル変換器、６５は第１オア
ゲート、６６は第１ラツチ、６７は第２オアゲート、６
８は第２ラツチ、６９は第３ラツチ、７０はラインメモ
リである。この回路では８×８サイズのブロック毎に網
点の有無を検出し、網点領域信号Ｐを出力する。８×８
ブロツクに少なくとも１個の網点が検出されればＰ−１
，０個のときｐ−ｏを出力する。ｙｉ点検出信号ｎは８
ビツトシリアル・パラレル変換器６４に入力され、主走
査方向に８画素溜まる毎に出力される。

次段の第１オアゲート、６５からは８ビツト（ｇ画素）
のうち１つでもｌ　（網点検出）がある場合に１がセッ
トされる。すなわち、８×１ブロツク内の網点の有無を
判定する。この第１オアゲートからの出力は第１ラツチ
６６および第２オアゲート６７を通りラインメモリ７０
に記憶される。このラインメモリ７０には１ライン目の
８画素毎の領域判定結果が記憶される。２ライン目の網
点検出信号ｎが入力されると、第１オアゲート６５から
は２ライン目の８画素毎の領域判定信号Ｐが出力される
。同時に、ラインメモリ７０からは１ライン目の８画素
ごとの領域判定信号Ｐが出力され、第２オアゲート６７
により８×２ブロック領域判定結果が出力される。同様
にしてラインメモリ７０には、８×７ブロツクの領域判
定結果が記憶される。８ライン目の網点検出信号ｎが入
力されると、８ラインロの８×１ブロツクの領域判定結
果が第１ラツチ６Ｇを通って第２オアゲート６７に入力
される。第２オアゲート６７からは３×８ブロツクの領
域判定結果が出力される。８×８ブロツクの判定結果１
）が得られるごとに第３ラツチ６９にその判定結果が保
持される。８×８の判定結果Ｐが第３ラツチ６９に保持
されると、第１ラツチ６６および第２ラツチ６７の出力
はクリアされ、ラインメモリ７０には０が書き込まれ、
９〜１５ライン目のブロックの領域判定に備える。

第１４図は第１３図に示した領域判定の結果全修正する
ための回路例である。第１３図の回路から出力される領
域判定信号Ｐは８ライン毎に第１ラインメモリ７１に記
憶される。第１ラインメモリ７１に記憶された領域信号
Ｐは８画素毎に出力され、次のラッチ７３に保持される
。第１ラインメモリ７１からは８ラインの間、同じ動作
を行う。

すなわち、８×８のブロックを処理している間は同じ信
号を出力する。第１ラインメモリ７１から８回目（８ラ
イン目）のデータを出力すると、そのデータは第２ライ
ンメモリ７２に記憶される。

当時に第１ラインメモリ７１には次のブロック（９ライ
ン目）のデータが記憶される。第１および第２ラインメ
モリ７１および７２には、それぞれ副走査方向に隣接す
るブロックの領域信号が記憶されることになる。第１お
よび第２ラインメモリ７１．７２からは、８画素毎に領
域判定信号が出力され、次のラッチ７３．７４に保持さ
れる。

これらのラッチからの出力はさらに次段のラッチ７５．
７Ｇに８画素毎にラッチされる。４個のラッチ７３〜７
６には、第８図に示したように、隣接する４つのブロッ
クの領域信号が保持される。

ノイズによる誤判定を防ぐために、次のナントゲート７
７〜８０およびアンドゲート８１を使用して判定の修正
を行う、隣接する４つのブロックのうぢ、少なくとも３
つのブロックが網点明域と判定されるとき、注口ブロッ
クは網点明域と判定し、２ブロツク以下のときは非網点
領域と判定する。

ここで、網点明域と判定された場合は０を、非網点領域
の場合はｌを出力する。

次に黒文字領域の分離を、Ｒ，Ｇ、Ｂ各色毎の桧・文字
領域判定結果を用いて行う方法を説明する。

−ｍに、歓・文字が混在するカラー原稿の場合でも、文
字は白地に黒文字である場合が大半であると考えられる
。白地上に黒文字の原稿をＲ，Ｇ。

Ｂに色分解して読み取った場合、各色ともほぼ同一デー
タであると考えられる。これらの各色の画像データに対
し、それぞれ前述した絵・文字分離処理（着色画素密度
による判定またはエツジ画素密度による判定）を行った
場合、はぼ同じ判定結果が得られる。また、黒以外の色
文字、例えば白地に赤い文字がある原稿に対し同様の分
離処理を行った場合、赤色の色材に対してはＲ光は吸収
されないため、Ｒの画像に対しては文字領域は抽出され
ない、他の色文字に対しても少なくとも１色は文字領域
が抽出されない画像がある。従って、白地上の黒文字の
特徴として、Ｒ，Ｇ、Ｂ各色に対し文字抽出を行えば、
３色とも同じ領域が抽出されると考えられる。このアル
ゴリズムでは（１）　Ｒ。

Ｇ、　Ｂの各色毎に絵・文字領域判定をする。（２）Ｒ
。

Ｇ、　Ｂの３色すべてに対して文字領域と判定された領
域を黒文字領域と判定する。第１５図はこのＲ，Ｇ、Ｂ
各色毎の絵・文字領域判定結果も用いるアルゴリズムの
ブロック回路図であり、８２・は文字領域判定回路であ
る。

次に、黒文字領域の分離を、ｗａｘ　　（Ｒ＋　Ｇ＊　
Ｂ）データを用いた黒文字判定により行う方法を説明す
る。

輝度データＲ，Ｇ、Ｂに対し、ｔｓａｘ　　（Ｒ，Ｇ。

Ｉ３）　＝　−５ｉｎ　　（正、で９丁）、すなわち濃
度データ瓦、て１丁の最小値はその画素の黒成分を表す
。

無彩色ではＩ？？Ｇ″４Ｂであり、黒画素ではＲ？０と
なる。従って、その補数Ｒは最高値に近い値となる。黒
以外の有彩色画素では、Ｒ，Ｇ、Ｈの少なくとも１色は
高輝度値となるため、ｗａｘ　　（Ｒ＋Ｇ、Ｉ３）はＯ
に近い値となる０画素毎に黒成分を抽出（［７ＣＲ）す
ることは、スキャナの特性が十分でないとうまく出来な
いことは前に述べた。しかし、スキャナのＲ，Ｇ、　Ｄ
ｒＬＴ（２）位置ズレが１／２ドツト程度であれば、少
なくとも５０°％程度の黒成分の抽出は可能である。ま
た、白地に力゛彩色画素に対しては位置ズレしてもＲ，
Ｇ、Ｂの少なくとも１色に対しては殆ど吸収がないため
、誤っても黒成分が抽出されることはない、このアルゴ
リズムではこの画像の黒成分データを用いる。黒成分デ
ータｌ１ａＸ　　（Ｒ，ｃ、　Ｉ３）に対して絵・文字
分離（エツジＶｉＡ素密度による判定）を適用すると、
黒文字の抽出を行うことができる。このエツジ画素密度
による判定では画像のエツジの周辺の数画素程度まで骨
領域と判定するため、黒成分の抽出。

に多少の欠落が生じても、黒文字判定時に補うことがで
きる。第１６図はこのｗａｘ　　（Ｒ＋　　Ｇ、Ｂ）デ
ータを用いた黒文字判定のアルゴリズムのブロック回路
を示す０図において、８３はｗａｘ　　（Ｒ。

Ｇ、　Ｂ）算出回路、８４は文字領域判定回路である。

次に黒文字領域の分離における原稿の色材の色補正につ
いて説明する。

通常、フルカラーの画像を再現する場合は、Ｙ。

Ｍ、Ｃの３色またはＢｋを加えた４色の色材を用いる。

これは銀塩写真でも、またプロセスインクを用いた一般
の印刷物でも同じである。ここで、Ｙ、Ｍ、Ｃの色材の
理想的な特性はそれぞれＢ。

Ｇ、Ｒ光を１００％吸収し、他の色は１００％反射（ま
たは透過）することである、しかし現実には、Ｙを除き
、Ｍ、Ｃはこの理想からはほど遠い特性となっている０
表１は一般的なプロセスインクのＲ，Ｇ、Ｂ光に対する
濃度を示している（「カラーレプロダクションの理論Ｊ
　Ｐ　３２、Ｙｕｌｅ著、馬渡、国司訳、印刷学会出版
部、１９７１年２月５日）。

表１ Ｐ、１かられかるように、Ｙは比較的理想に近いが、Ｃ
，Ｍにはぞれぞれ相当量の？４．Ｙ成分が含まれている
のがわかる。一方、印刷で色文字を表現する場合は、Ｙ
、Ｍ、Ｃのうちの必要な色材を重ね合わせる０例えば、
緑色の文字はＣと）′のインク゛の重ね合わせによって
表現する。前述の如く、Ｃインクには相当量のへ１成分
が含まれるため、理想的な緑色（Ｇ光を１００％反射）
とはグぐらないが、視覚的には緑色の箱間であり、実用
上の不具合はない。しかし、この緑色文字をＲ，Ｇ、ｒ
３に色分解して読み取った場合はＲおよびＢ光景外にＧ
光に対しても吸収を持つ、このようなＲ，Ｇ。

Ｂデータに対し、Ｒ，Ｇ、　Ｂ各色毎の絵・文字領域判
定結果を用いるアルゴリズム（Ａ）で絵・文字分離処理
を行った場合はＲ，Ｂだけでなく、Ｇデータについても
文字領域と判定される場合がある。従って、このアルゴ
リズムにおいてＲ，Ｇ。

Ｂデータを用いた場合は緑色文字も黒文字と判定される
恐れがある。同様の理由で青（Ｃ＋Ｍ）色文字も黒文字
と判定される。また、ｍａｘ　　（Ｒ，Ｇ。

Ｂ）データを用いた黒文字判定のアルゴリズム（Ｂ）に
おいても、緑色文字に対しては、相当量の黒成分が抽出
されることになり、アルゴリズム（Ａ）と同様に緑文字
も黒文字と判定される。これらの色文字は分光学的に確
かに黒成分を持つものであるが、複写画像としては、緑
色文字はＣ＋Ｙ、青色文字は（Ｃ＋Ｍの色材のみで再現
すべきものであり、黒成分を加えることにより、彩度が
低下し、かえって画質が劣化することになる。さらに黒
文字をＢｋのみで再現するならば緑色や青色文字は黒文
字に変、換される恐れがある。

アルゴリズム（Ａ）、　　（Ｂ）においてＲ，Ｇ。

Ｂデータを用いた場合、絵・文字分離処理においてパラ
メータを調節することにより、成る程度は上記不具合を
低減することはできる。黒文字領域分離における原稿の
色材の色補正のアルゴリズム（Ｃ）はこの不具合をより
容易かつ効果的に解消するものである。

表１に示したプロセスインクではＣ，Ｍ、　Ｙの各・イ
ンクの転写１ｃ、Ｍ、ＹとＲ，Ｇ、Ｂ光に対する湯度正
、で、Ｔとの間には次の関係がある。

但し、’Ｃ，Ｍ、Ｙの値はベタ部で１、地肌部で０であ
る。

−・・・−式ｌ 従って、原稿本来のＹ、　Ｍ、　　Ｃ各版の濃度Ｙ。

Ｍ、Ｃは式１の行列の逆行列を求めることにより、次式
で与えられる。

−・・−・・式２ スキャナより読み取ったＲ、Ｇ、Ｂ　（Ｒ，σ。

Ｂ）データに対し、式２の補正を行うことにより、原稿
のＹ、Ｍ、Ｃ各版毎に色分解した画像データが得られる
。ここで、この効果を確かめて見る。

原稿上の緑色の文字はＹ、Ｃのベタ画像の重ね合わせで
表現されているから、ｙ−ｃ−ｔである。

これを式１に代入することで、スキャナから得られる色
分解データＲ，Ｇ、　　Ｂ　（π、で、Ｎ）の値が求ま
る。

Ｇ光に対する吸収がかなりあることがわかる。

このＲ，Ｇ、Ｂデータを式２により補正すると、従って
、緑色の画素はＹおよびＣのインクのみから形成されて
いることがわかる。この例では、式１および２の行、列
は互いに逆行列であるので、当然の結果である。しかし
一般に使われているＹ。

Ｍ、Ｃの色材の分光特性は類似しており、平均的なイン
クの特性値を用いて式２に示した補正値を決定すれば良
い、原稿によりインクの分光特性や最高濃度（ベタ濃度
）は異なるが、その差は大きなものではなく、平均的な
補正値を用いても十分実用的である。さらに、−ｍのプ
ロセスインクも複写機に用いるトナー、インクの特性も
大差ないことを考えれば、入力のＲ，Ｇ、Ｂデータに対
して出力のトナーの分光特性を考慮した色補正結果のＹ
、Ｍ、Ｃデータを代用することもできる。これにより色
補正回路を別に設ける必要がなくなり、ハード構成が簡
単になる。また、本例では１次の色補正式を用いたが、
２次、３次などさらに高次な項まで用いた補正式を用い
ても良い、また、色相毎に異なる補正値を用いる色相分
割の補正式を用いても良い。

以下、本発明による黒文字分離のデジタルカラー画像処
理装置を適用する複写システムを第１７図（ａ）、〜１
．　（Ｃ１，（ｄ＋のブロック回路図を参照して説明す
る。

第１７図（ａｌはアルゴリズム（Ａ）による領域判定を
用いる場合の実施例である０図において、８５は入力系
（スキャナ）、８６はシェーディング補正回路、８７は
ＭＴＦ補正回路、８８はγ補正回路、８９は色・ＵＣＲ
処理回路、９０はｗｉｇ（Ｒ，Ｇ、Ｂ−）算出回路、９
１は領域判定回路、９２は絵柄部用中間処理回路、９３
は文字部用処理回路、９４は処理結果選択回路、９５は
出力制御回路、９６は出力系を示す、スキャナ（入力系
）８５よりＲ，Ｇ、Ｂに分解されて読み取られたデータ
はシェーディング補正、ＭＴＦ補正、γ補正をされる。

これらの補正が施されたＲ、Ｇ、Ｂデータは色補正−Ｕ
ＣＲ回路８９、領域判定回路９１およびｌ１ｉｎ　　（
Ｒ，Ｇ、　　Ｂ）算出回路９０に入力される０色補正−
ＵＣＲ［路８９では出力系の色材の特性に合わせて色補
正（マスキング）処理が行われ、必要に応じてＯＣＲ処
理も行う０色補正−ＵＣＲ回路８９から出力されるＹ、
Ｍ、Ｃ，Ｂｋデータは絵柄部用中間調処理回路９２およ
び文字部用゛処理回路９３に入力される。この文字部用
処理回路９３に入力されるＢｋデータはｍｉｎ　　（Ｒ
。

Ｇ、Ｂ）データを用いる。これはＵＣＲのＢｋデータで
はＵＣＲ−１００％処理しても完全に黒が抽出されると
は限らず、黒文字のかすれやノツチの発生を防ぐためで
あるｅ　ｍｌｎ　　（Ｒ＋　Ｇ＊　Ｂ）の代わりにＲ，
Ｇ、Ｂのどれかを用いても良い。絵柄部用中間処理回路
９２では組織的デイザ法、誤差拡散法のような良好な階
別特性の得られる２値化（または３値、４値などの多値
化処理しても良いが、ここではこれらを代表して２値化
処理とする）処理を行う０文字部用処理回路９３では解
像力を重視した処理を行い、文字・線画の鮮鋭度を損な
−ねないようにする。解像力を重視した処理法としては
ベイヤー型のような分散型パターンを用いたデイザ処理
や固定しきい値による２値化処理がある。これら２種の
２値化データは領域判定の結果に従って、文字領域に対
しては文字部用処理結果を、絵柄領域に対しては絵柄部
用処理結果が処理結果選択回路９４で選択されろ、また
、黒文字に関しては黒１色で再現するために、次段の出
力側回路９５で黒文字と判定された領域では、Ｙ、　Ｍ
。

Ｃを出力しないように制御する。領域判定回路９１では
まず、Ｒ，Ｇ、Ｂデータ毎にアルゴリズム（１）または
／およびアルゴリズム（２）およびアルゴリズム（１）
、　（２）において、絵柄領域と判定されるか、アルゴ
リズム（３）により網点領域と判定された領域では絵柄
領域と判定する。残りの領域は文字領域と判定する。黒
に関しては、Ｒ，Ｇ、８３色すべてについて文字領域と
判定された領域を文字領域とする。残りの領域は絵柄領
域と判定する。

第１７図（ｂ）はアルゴリズムＢによる黒文字領域判定
を用いる場合の回路図である。第１７図（ａ）との相違
点は領域判定回路９１でｗａｘ　　（Ｒ＋　Ｇ、　Ｂ）
算出回路９７からのｗａｘ　　（Ｒ，Ｇ、　　Ｂ）デー
タを用いる点である。この例では領域判定外のブロック
、すなわち算出回路９７でｍａｘ　　（Ｒ，Ｇ、　　Ｂ
）を算出しているが、領域判定回路９Ｉに入力されるＲ
、Ｇ、Ｂデータを用いて該回路９１内でｍａｘ（Ｒ，Ｇ
、Ｂ）を算出するようにしても良い。この回路では黒ｓ
＋ａｘ　　（Ｒ，Ｇ、　Ｂ）データを用い、アルゴリズ
ムＢによって黒データに関して絵・文字領域判定を行う
。Ｒ，Ｇ、Ｂデータに関しては、アルゴリズム（１）〜
（３）の組み合わせによる絵・文字領域判定を行う。ま
た、Ｒ，Ｇ、Ｂの判定結果より、アルゴリズム（Ａ）に
よる黒文字判定を行うようにしても良い。この時、アル
ゴリズム（Ａ）。

（Ｂ）の結果の論理和を用いた黒文字判定を行うように
すれば良い、白地の黒文字に対してはアルゴリズム（Ａ
）の方が正確にＮ域判定を行えるが、アルゴリズム（Ａ
）では色地上の黒文字は黒文字とは判定されない０例え
ば、黄色の地肌上に黒文字がある場合はＢデータに関し
てはベタ画像であ−り、文字領域は無い。従って、Ｒ，
Ｇに関して文字領域と判定されても、Ｂが文字領域でな
いため、黒文字領域とは判定されない。アルゴリズム（
Ｂ）では黒成分データを用いるため、色地の黒文字の場
合でも地肌（黄色）に黒成分が無いため、黒成分データ
に関しては白地の黒文字の場合と同じ結果が得られる。

従って、アルゴリズム（Ｂ）では色地上の黒文字に対し
ても黒文字領域と判定される。このように、アルゴリズ
ム（Ａ）、（Ｂ）の両方を用いることによって、より正
確に黒文字領域の判定を行うことができる。

第１７図（Ｃ）はアルゴリズム（Ａ）においてＲ，Ｇ、
Ｂではなく、インクの分光特性を考慮して色補正したＹ
、Ｍ、Ｃデータ、を用いて領域判定するように構成した
回路図を示す０図において第１７図（ａｌと回路図にお
いて異なるのは色補正回路８９′とｗａｘ　　（Ｒ，Ｇ
、　Ｂ）算出回路である。この例ではハードウェア簡略
化のため出力系９６のための色補正を施したＹ、Ｍ、Ｃ
データで代用するようにしている。

第１８図（ａ）および山）は１次の色補正処理回路のブ
ロック図をそれぞれ示す、第１８図（ａ）において９７
〜９９はラッチ、１００〜１０８はＲＯＭ。

１０９〜１１１は加算回路、１１２〜１１４はラッチで
ある。１次の色補正式を式５のように表す。

式５より、補正後のＣ，Ｍ、Ｙ値は次のようになる。

Ｃｍａ、、＊π＋ａ　ｒ＋　＊７Ｃ＋　ａ　３．　＊百
・−・・・−・・式６−（１１Ｍｍ、ａ（ｚ＊−Ｒ＋ａ
ｚｔ＊Ｇ＋ａｓｔ＊百・・・・−・・式６−（２）Ｙ＝
ａ、ｚ＊Ｒ＋ａ、、＊Ｇ＋ａ、、＊Ｂ・−・−＝式６−
（３）第１８図（ａ）の例では式６−　（１）　〜（３
１の右辺の９項の乗算をＲＯＭを用いたテーブル参照方
式で行えるようにしている０例えば、ＲＯＭ１０４には
σ（またはＧでも良い）でアト、レスされる番地にａ婁
宜＊での演算結果が格納されており、Ｇでアドレスされ
る番地にａＢ＊Ｇの値を得ることができる。

加算回路１０９〜１１１ではそれぞれ式６−（１）〜６
−（３）の右辺の３項の加算を行う。その結果加算回路
１０９〜１１１からそれぞれＣ，Ｍ、Ｙの値が出力され
る。

第１８図中）において１１５〜１１７はラッチ、１１８
〜１２０はＲＯＭ、１２１は加算回路、１２２〜１２７
はラッチ、１２８，１２９．１３０は遅延器である。こ
の回路例では式６−（１）〜６−（３）の演算を時分割
して行うことにより、ＲＯＭおよび加算回路の数を低減
した。この回路では１画素クロック内を３つに分割し、
１／３７クロツク毎に順次式６−（１３，６−（２）、
　　６−（３）の演算を行う。

第１８図（０）に示したタイムチャートを参照しながら
動作の説明をする０色補正前のＲ，’Ｇ、″Ｔデータは
画素クロックに同期してそれぞれラッチ１１５〜１１７
にラッチきれる。ＲＯＭ１１８〜１２０には２ビツトの
色選択信号Ｓｔ、ＳＯと画像データＲ，Ｇ、Ｂがアドレ
ス信号として入力される０色選択体号Ｓ１．Ｓｏは１／
３クロツク毎に００、Ｏｆ、１０を繰り返す、ＲＯＭ１
１８では色選択信号が００．Ｏｆ、１０に対応してａ、
、＊Ｒ＊　　ａ　ｌｔ　”　Ｒｒ　　８１３１’　Ｒの
値を出力する。ＲＯＭ１１９．１２０でも同様にａ□＊
了、ａ０＊て。

ａｔｓ＊Ｇ、ａｓｒ＊Ｂ、ａ３ｚ＊Ｂ、ａ；、、＊１丁
の値をそれぞれ出力する。加算回路１２１からはＲＯＭ
１１８〜ＲＯＭ１２０の出力値の和が出力される。

すなわち、色選択信号が００．０１，１０に対応して色
補正データＣ，Ｍ、Ｙが出力される。加算口６１．２１
から時分割でＣ，Ｍ、　Ｙの値が出力される。ラッチ１
２２〜１２４は互いに１／３クロツクずつ位相のズした
クロックに同期してそれぞれ加算回路１２１から出力さ
れるＣ、Ｍ、Ｙの値をラッチする。ラッチ１２５〜１２
７ではラッチ１２２〜１２４から同位相のＣ，Ｍ、Ｙデ
ータが出力されるタイミングで、Ｃ，Ｍ、Ｙデータをラ
ッチする。これにより位相の同じ（同一画素）のＣ，Ｍ
、　Ｙデータをラッチ１２５〜１２７から同時に参照す
ることができる。

第１９図はアルゴリズム（Ｂ）において、色補正した後
のＹ、Ｍ、Ｃデータを用いて黒成分ａｋｉｎ（Ｙ、Ｍ、
Ｃ）を抽出したデータを用いるように一構成している。

第１７図（ａ）との回路図における相違は色補正回路８
９′およびｌＩｉ　ｎ　　（Ｙ　ｅ　Ｍ　＋　　Ｃ）算
出回路９７′である。第１７図（Ｃ）の場合と同様に、
アルゴリズム（Ａ）、　　（Ｂ）の両方を用いるように
構成しても良い、また、黒成分の抽出データはＵＣＲ回
路８９において１００％ＵＣＲを行うようにすれば、Ｕ
ＣＲ回路８９から出力されるＢｋデータを用いるように
しても良い。

アルゴリズム（Ｂ）を用いて黒文字領域を抽出する場合
は色地上の黒文字も抽出する。このとき、１ｍ１ｎ　　
（Ｒ，Ｇ、　Ｂ）データによる画像はベタ画像となる。

従って、アルゴリズム（Ｂ）によって黒文字抽出をする
場合は文字用処理としてａ＋ａｘ　　（Ｒ。

Ｇ、　Ｂ）またはｍ　ｔ　ｎ　　（Ｙ　＋　Ｍ　＋　Ｃ
）を用いる必要がある。また、アルゴリズム（Ａ）、　
　（Ｂ）両方を用いる場合は、アルゴリズム（Ｂ）のみ
で黒文字領域と判定される領域は、色地上の黒文字領域
を判断できるから、この場合にｍａｘ　　（Ｒ，Ｇ。

Ｂ）を用い、アルゴリズム（Ａ）で黒文字と判定される
領域（白地上に黒文字）はｗｉｎ　　（Ｒ，Ｇ。

Ｂ）を用いるようにす−れば良好な黒文字画像が得られ
る。

第２０図（ａ）　〜（ｄ）を参照しながら、第１７図（
ａｌ〜（Ｃ１および第１９図の回路の処理の切り換え動
作を説明する。第２０図（ａｌ〜（ｄｌにおいて第１７
図（ａ）〜（Ｃ）および第１９図と同一部分には同一符
号を付しである。

第２０図［ａ）の例ではＢｋのみ絵・文字処理切り換え
を行うようにしている。黒文字領域信号はアルゴリズム
（Ａ）または（Ｂ）によって得られる。

文字部用処理回路に入力される黒データＩ３　ｋ　’は
、アルゴリズム（Ａ）のときは、ｌｌ１ｉｎ　　ＣＲ，
Ｇ。

Ｂ）、ｅａａｘ　　（Ｙ、Ｍ、Ｃ）、Ｒ，Ｇ、Ｂ等を用
いれば良い、アルゴリズム（Ｂ）のｊ合は、色地上の黒
文字を考慮して、ｍａｘ　　（Ｒ，Ｇ、　Ｂ）またはｍ
ｉｎ　　（Ｙ、　Ｍ、　　Ｃ）を用いるのが望ましい、
また出力制御部９５では黒文字領域においてＹＭＣを出
力しないようにしており、黒文字は黒１色で再現される
ことになる。第２１図（ａ）および−）にそれぞれアル
ゴリズム（Ａ）および（Ｂ）による黒文字領域信号発生
回路を示す、これらの図において各色の文字領域信号Ｂ
またはＹ　（ＬＲ３）　、ＧまたはＭ　（ＬＲ３）およ
びＲまたはＣ（ＬＲ３）はアルゴリズム（１）または／
およびアルゴリズム（２）によって、網点領域信号Ｂま
たはＹ　（ＮＲ３）　、ＧまたはＭ　（ＮＲＳ）及びＲ
またはＣ（ＮＲＳ）はアルゴリズム（３）によって得ら
れることができる。

第２０図（ｂ）の例では黒だけでなく、Ｙ、Ｍ、Ｃにつ
いても絵・文字処理の切り換えを行うように構成してい
る。他の構成および動作は第２０図（ａ）の場合と同様
である。第２１図（ｅｌに各色の文字領域信号（ＬＲ３
）およびアルゴリズム（Ａ）による黒文字領域信号発生
回路の例を示す。

第２０図（Ｃｔ）の例では、白地上の黒文字（白゛黒文
字と呼ぶ）の場合のみ、Ｙ、Ｍ、Ｃを出力しないように
構成したものである。黒文字領域信号をアルゴリズム（
Ｂ）によって得た場合、色地上の黒文字も抽出される。

第２１図中）の例においてアルゴリズム（Ｂ）を用いた
場合、色地上の黒文字は黒文字の周辺が白抜けした出力
画像が得られる。

第２０図（Ｃ）の例では色地上の黒文字に対して地肌色
が白抜けしないようにしたものである。白黒文字領域は
アルゴリズム（Ａ）により得ることが出来る０色地上お
よび白地上を問わず、黒文字はアルゴリズム（Ｂ）によ
り得ることができるが、第２１図（ｄ）の例ではアルゴ
リズム（Ａ）の結果との論理和を用いるようにしている
。第２０図ｆｃｌの例ではＢｋの文学部処理用のデータ
として、色地上の黒文字を名慮すれば、ｔａａｘ　　（
Ｒ，Ｇ、　Ｂ）またはｎ＋ｉｎ　　（Ｙ、　Ｍ、　　Ｃ
）データを用いる方が良い。

第２０図（ｄｌの例ではＹ、　Ｍ、　Ｃの出力は白黒文
字領域のみＹ、Ｍ、Ｃを出力しないようにすると同時に
、白黒文字に対してはｗｉｎ　　（Ｒ，Ｇ、　　Ｂ）　
。

ｍａｘ　　（Ｙ、Ｍ、Ｃ）、Ｒ，Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ（
Ｙ、Ｍ、ＣはＵＣＲされてないデータである）等を用い
た文字部用処理データを選択し、色地上の文字（白黒文
字以外）ではｗａｘ　　（Ｒ，Ｇ、　Ｂ）またはｍｌｎ
　　（Ｙ＋　Ｍ＊　　Ｃ）データを用いる構成している
。これにより白黒文字に対してｗａｘ　　（Ｒ＋Ｇ、Ｂ
）％　ｓｉｎ　　（Ｙ６Ｍ、Ｃ）を用いた場合に、−黒
文字のかすれ、ノツチ等の出現の恐れを除去し、かつ色
地上の黒文字も再現可能となる。白黒文字および黒文字
領域信号は第２１図（ｄ）の回路で得られるものを用い
れば良い、尚、第２０図（ａ）〜（ｄ）および第２１図
（ａ）〜（ｄ＋においてＬＲ３は文字領域信号、ＮＲ３
は網点領域信号を示し、文字領域信号の出力は１で文字
を、０で絵柄を示し、さらに、網点領域信号は１で文字
（非網点領域）を、０で写真（網点領域）を示す。

〔効果〕 畝上のごとく、本発明によれば、原稿をＲ，Ｇ。

Ｂに色分解して読み取る読み取り手段と、黒成分を抽出
する抽出手段とを備え、抽出された黒データに対して文
字領域の判定を行うようにしたので黒文字領域を判定し
、該領域を黒のみで再現することにより黒文字を高品位
に再現することができるという効果を奏するデジタルカ
ラー画像処理装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は着色画素密度により判定のアルゴリズムのブロ
ック回路図、第２図（ａ）〜（ｆ）それぞれは画素パタ
ーンを示す概略図、第３図はエツジ画素密度による判定
のアルゴリズムのブロック回路図、第４図（ａ）〜（ｎ
）はそれぞれ第３図の回路に使用される微分フィルタの
例を示す概略図、第５図は第３図の密度フィルタのサイ
ズの１例を示す概略図、第６図は網点検出による領域判
定のアルゴリズムのブロック図、第７図は第６図の回路
に使用するテンプレートの１例を示す概略図、第８図は
網点ｆｉＪｊ域の修正を説明する概略図、第９図（ａ）
、　（ｋｌ）、　（Ｃ）はそれぞれ′ＭＴＦ補正に用い
られる２次元高域強調フィルタの例を示す概略図、第１
０図は３×３フイルタの回路のブロック図、第１１図は
着色画素密度演算回路のブロック図、第１２図（８１〜
（１４）は網点検出回路の例を示す概略図、第１３図は
領域の判定回路の１例を示す概略図、第１４図は第１３
図の回路の結果を修正する回路の１例を示す概略図、第
１５図はＲ，Ｇ、　Ｂ各色毎の絵・文字領域判定結果を
用いるアルゴリズムのブロック回１１図、第１６図はｗ
ａｘ　　（Ｒ，Ｇ、　Ｂ）データを用いた黒文字判定の
アルゴリズムのブロック回路図、第１７図（ａ）〜（Ｃ
）および第１９図は本発明による黒文字分離のデジタル
画像処理装置を適用する複写システムの回路図をそれぞ
れ示すブロック図、第１８図（ａ）、　（ｂ）はそれぞ
れ１次の色補正回路の例を示すブロック図、第１８図（
Ｃ）は第１８図（ａ）、　（ｂ）の動作を示すタイムチ
ャート、第２０図（ａ）〜（ｄ）は第１７図（ａ）〜（
Ｃ）および第１９図に示した回路のそれぞれの処理の切
り換え動作を説明するための回路図、第２１図（ａ）〜
（ｄ）はそれぞれのアルゴリズムによる黒文字または白
文字ｔｒＭ域信号発生回路を示すブロック図である。 ３・・・着色画素密度フィルタ、７・・パエツジ画素密
度フィルタ、１１・・・網点検出回路、８５・・・入力
系、８９・・・色補正（ＵＣＲ）回路、９０・・・算出
回路、９１・・・領域判定回路、９４・・・処理結果選
択回路、９５・・・出力制御回路。 第１図 第２図 （ａ）　　　　　　（ｂ）　　　　　（ｃ）（ｄ）　　
　　　（ｅ）　　　　　（ｆ）第３図 第４図 （ａ）　　　（ｂ）　　　（ｃ）　　　（ｄ）（ｅ）　
　　（ｆ）　　　（（］）　　　（ｈ）　　　（ｉ）　
　　（ｊ）（ｋ）　　（１）　　（ｍ）　　（ｎ）第５
図 第１５図 η 第１６図 （ｅ） （Ｃ） （ｂ） 工Ｏの Ｑ　　　　　Σ　　　　　Σ Ｃｒ：　　　　　Φ０１ 第２０図（ａ） 第２０図（ｂ） 第２０図（Ｃ） 竿　　　　？４

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 原稿を赤、緑および青に色分解して読み取る読取り手段
   と、黒成分を抽出する抽出手段とを備え、抽出された黒
   データに対して文字領域の判定を行うことを特徴とする
   デジタルカラー画像処理装置。