JPH03201772A - イメージスキャナ - Google Patents
イメージスキャナInfo
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- JPH03201772A JPH03201772A JP1341587A JP34158789A JPH03201772A JP H03201772 A JPH03201772 A JP H03201772A JP 1341587 A JP1341587 A JP 1341587A JP 34158789 A JP34158789 A JP 34158789A JP H03201772 A JPH03201772 A JP H03201772A
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- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 4
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- 239000003086 colorant Substances 0.000 abstract 1
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- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
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-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/407—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level
- H04N1/4072—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level dependent on the contents of the original
- H04N1/4074—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level dependent on the contents of the original using histograms
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/6027—Correction or control of colour gradation or colour contrast
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Input (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
この発明はイメージスキャナ、特に原稿画像から反転し
た画像を得ることができるデジタルコピアに採用される
イメージスキャナに関するものである。
た画像を得ることができるデジタルコピアに採用される
イメージスキャナに関するものである。
従来のデジタルコピアにおいて、輝度データを反転する
ことにより原稿画像から反転した画像を得ていた。 第９図は従来のデジタルコピアに採用されるネガ・ポジ
反転をする機能を備えたイメージスキャナの概略構成を
示すブロック図である。 イメージスキャナは、光学系ｌにより原稿画像から色分
離した光像をイメージセンサ２に結像し、色分離手段Ｉ
Ｏにより該イメージセンサ２からの色成分信号から赤、
青、白、黒を表すカラーコードを付加した輝度レベルを
示す輝度データに色分離し、ゴースト補正手段２０によ
りゴースト補正して輝度データのカラーコードを補正し
、ＭＴＦ補正回路３０により前記輝度データを補正して
輝度レベルの補正を行い、輝度データをγ補正手段５０
によりγ補正して濃度データを生成するものであり、特
に赤或は青のマーカを輝度データに付加したカラーコー
ドから検出し、ｌ走査ライン中の反転部分を示すパルス
信号を生成するマーカ検出手段６０と、前記パルス信号
に対応して一義的に輝度データを反転する輝度データ反
転手段４０を備えている。
ことにより原稿画像から反転した画像を得ていた。 第９図は従来のデジタルコピアに採用されるネガ・ポジ
反転をする機能を備えたイメージスキャナの概略構成を
示すブロック図である。 イメージスキャナは、光学系ｌにより原稿画像から色分
離した光像をイメージセンサ２に結像し、色分離手段Ｉ
Ｏにより該イメージセンサ２からの色成分信号から赤、
青、白、黒を表すカラーコードを付加した輝度レベルを
示す輝度データに色分離し、ゴースト補正手段２０によ
りゴースト補正して輝度データのカラーコードを補正し
、ＭＴＦ補正回路３０により前記輝度データを補正して
輝度レベルの補正を行い、輝度データをγ補正手段５０
によりγ補正して濃度データを生成するものであり、特
に赤或は青のマーカを輝度データに付加したカラーコー
ドから検出し、ｌ走査ライン中の反転部分を示すパルス
信号を生成するマーカ検出手段６０と、前記パルス信号
に対応して一義的に輝度データを反転する輝度データ反
転手段４０を備えている。
しかしながら、上記イメージスキャナにおいて、原稿を
ネガ・ポジ反転する際に前記マーカ検出手段６０からの
パルス信号に基づいて、原稿画像の下地レベルを考慮せ
ずに一義的に輝度データを反転しているので、新聞のよ
うな下地レベルの高い原稿の画像は鮮明な反転画像を得
ることができなかっｔこ 。 本発明は、従来の問題点に鑑み、下地濃度の高い原稿で
あっても、高階調性の反転画像を得ることを９的とする
イメージスキャナを提供することにある。
ネガ・ポジ反転する際に前記マーカ検出手段６０からの
パルス信号に基づいて、原稿画像の下地レベルを考慮せ
ずに一義的に輝度データを反転しているので、新聞のよ
うな下地レベルの高い原稿の画像は鮮明な反転画像を得
ることができなかっｔこ 。 本発明は、従来の問題点に鑑み、下地濃度の高い原稿で
あっても、高階調性の反転画像を得ることを９的とする
イメージスキャナを提供することにある。
上記目的を達成するこの発明は、原稿画像からの色分解
した光像から画像データに変換するイメージセンサと、
前記画像データを色分離してカラーコードを付加した輝
度データを生成する色分離手段と、前記輝度データに色
補正する色補正手段と、前記輝度データにγ補正するγ
補正手段と、ＭＴＦ係数及びγデータを供給するテーブ
ルと、前記輝度データから１走査ラインでのマーカの位
置を示すマーカ信号を生成するマーカ信号生成手段と、
前記マーカ信号に基づいて輝度データを反転する輝度デ
ータ反転手段を備えたイメージスキャナにおいて、色別
及び総合ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段
と、前記色別及び総合ヒストグラムの形状を認識するヒ
ストグラム形状認識手段と、前記ヒストグラム認識手段
からデータに基づいてＭＴＦ係数及びγデータを決定す
るテーブル決定手段とを備えることを特徴とするもので
ある。
した光像から画像データに変換するイメージセンサと、
前記画像データを色分離してカラーコードを付加した輝
度データを生成する色分離手段と、前記輝度データに色
補正する色補正手段と、前記輝度データにγ補正するγ
補正手段と、ＭＴＦ係数及びγデータを供給するテーブ
ルと、前記輝度データから１走査ラインでのマーカの位
置を示すマーカ信号を生成するマーカ信号生成手段と、
前記マーカ信号に基づいて輝度データを反転する輝度デ
ータ反転手段を備えたイメージスキャナにおいて、色別
及び総合ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段
と、前記色別及び総合ヒストグラムの形状を認識するヒ
ストグラム形状認識手段と、前記ヒストグラム認識手段
からデータに基づいてＭＴＦ係数及びγデータを決定す
るテーブル決定手段とを備えることを特徴とするもので
ある。
次Ｊこ、この発明を添付図面ｌこ基づいて実施例につい
て説明する。 第１図は本発明のイメージスキャナの一実施例の概略構
成を示すブロック図である。 イメージスキャナは、イメージセンサ２、色分離手段１
０．ゴースト補正手段２０、ＭＴＦ補正手段３０、ＭＴ
Ｆ係数テーブル３１ａ１ γ補正手段５０．γテーブル
５１ａ、５１ｂ、５１ｃを備え、原稿画像の光像を色分
離してイメージセンサに結像し、該イメージセンサから
の色成分信号からカラーコードを付加した輝度データを
生威し、該輝度データにＭＴＦ補正した後γ補正するこ
とにより濃度データを生成して露光装置（図示せず）に
出力する。 本実施例のイメージスキャナは、原稿をプレスキャンし
て得られる輝度データから色別及び総合ヒストグラムを
生威し、該ヒストグラムの形状を認識するＥＥシステム
を備え、該ＥＥシステムの機能により、原稿の種類（ｉ
稿の下地レベル）及び反転画像か否かを判定してＭＴＦ
係数及びγデータを選択する機能を備えたものである。 本実施例のＥＥシステムは、カラーコードを付加した輝
度データから色別及び総合ヒストグラムを生成するヒス
トグラム生成手段１１０と、前記色別及び総合ヒストグ
ラムを書き込むメモリ１２０と、前記メモリ１２０上の
色別及び総合ヒストグラムの形状を認識するヒストグラ
ム形状認識手段と前記形状認識手段からのデータに基づ
いてＭＴＦ係数及びγデータを決定するテーブル決定手
段を備えている。 ヒストグラム形状認識手段は、前記色別及び総合ヒスト
グラムを形成する輝度データをカウントする度数算出手
段１３０１前記色別及び総合ヒストグラムにおける右端
レベル（階調）を検出する右端レベル検出手段１４０、
前記色別及び総合ヒストグラムにおける左端レベル（階
調）を検出する左端レベル検出手段１５０％総合ヒスト
グラムから原稿の下地レベルを検出する総合下地レベノ
、し決定手段１６０とからなる。 テーブル決定手段は、総合及び色別ヒストグラムをｗＩ
ＩＩ戊する輝度データの度数から画像の種類を判別して
ＭＴＦ係数を選択するＭＴＦ係数決定手段１７０、総合
ヒストグラムを形成する度数と総合ヒストグラムの左端
レベル及び色別ヒストグラムを構成する度数とからヒス
トグラムの有効性を判別する有効性判別手段１８０．色
別下地レベルから下地範囲を決定する下地範囲算出手段
１９０及び色別下地レベル及び色別下地ヒストグラムの
左端レベルから中間調幅を決定する有効幅決定手段２０
０からなる。 第２図（ａ）〜（ｈ）はプレスキャンにより得られる輝
度データから生成した総合及び色別ヒストグラムを示し
たものであり、（ａ）〜（ｄ）は中抜けの無いヒストグ
ラムの例を示し、（ｅ）〜（ｈ）は中抜けのあるヒスト
グラムの例を示したものである。 １度のプレスキャンで得られた総輝度データ約６４８０
０から生成される総合ヒストグラムを第２図（ａ）、（
ｅ）に示してあり、カラーコードが黒及び白である輝度
データがら生成されるヒストグラムを第２図（ｂ）、（
ｆ）に示してあり、カラーコードが青である輝度データ
から生成されるヒストグラムを第２図（ｃ）、（ｇ）に
示してあり、カラーコードが赤である輝度データから生
成されるヒストグラムを第２図（ｄ）、（ｈ）に示しで
ある。第２図（ｇ）及び第２図（ｈ）は中抜けのあるヒ
ストグラムである。ここで、ヒストグラム生成手段１１
０は、ノイズによる変動幅をヒストグラムの総画素数の
０．１％以内に相当するノイズ除去用足切り度数を設定
してヒストグラムを生成しているので、この足きり度数
に満たないレベルの度数は当然Ｏとなる。 第３図（ａ）、（ｂ）はＥＥシステムにおけるヒストグ
ラムの形状を判定するアルゴリズムを示すフローチャー
トである。 左端レベル検出手段１５０は、まずヒストグラムに中抜
けが有るか否かを確認し、もし、中抜けのある場合には
別のレベルを検出するアルゴリズムをステップｌからス
テップ６に示す。左端レベル検出手段１５０に相当する
マイクロプロセッサは、レジスタｉに中抜けを意味する
Ｏを設定し、レジスタｊにＯを設定する（Ｓｌ）。マイ
クロプロセッサはレジスタｊの値に対応する階調の度数
をレジスタｈｉｓｔｏに読み込む（Ｓ２）。マイクロプ
ロセッサはレジスタｈｉｓｔｏの値とレジストｉの値と
を比較する（Ｓ３）。ここで、レジスタｈｉｓｔｏの値
がレジスタｉの値、つまり、０以上であるならば、レジ
スタｊの値をインクリメントする（ｓ４）する。一方、
レジスタｈｉｓｔｏの値がレジスタｌと同じ、っまり０
ならば、マイクロプロセッサはレジスタｊの値に１を加
算した値をｗ１２に設定する（ｓ５）。マイクロプロセ
ッサは、レジスタｊが０から６３間、つまりレベル（階
調）がＯから６３についてステップ１からステップ６ま
での処理を実行する。これにより、ヒストグラムに中抜
けが発生したかを検知し、中抜は発生時の左端レベルＷ
１２を検出する。 次で、左端レベル検出手段１５０に相当するマイクロプ
ロセッサは、レジスタｉに低輝度側の足切り度数を設定
し、レジスタｊに０を設定する（ｓ７）。 マイクロプロセッサはレジスタ」に内容に相当するレベ
ル（ＷＩ調）の度数をレジスタｈｉｓＬｏに読み込む（
Ｓ８）。マイクロプロセッサはレジスタｈｉｓｔ。 の内容とレジスタｉの内容と比較する（ｓ９）。レジス
タｈｉｓｔｏの内容がレジスタｉの内容以上ならば、レ
ジスタｊの内容をインクリメントする（ｓｌｏ）。 このようにして、マイクロプロセッサはステップ８及び
ステップ９の処理によりヒストグラムの左端レベル（階
調）を探し、マイクロプロセッサはステップ９において
レジスタｈｉｓｔｏの内容がレジスタｉの内容より小さ
いならば、レジスタｗｌにレジスタｊの内容を書き込む
（Ｓ４）。これにより、マイクロプロセッサはヒストグ
ラムの左端レベル（＃調）を検出することになる。 右端レベル検出手段１４０に相当するマイクロプロセッ
サは、レジスタｉに高輝度側の足切り度数を設定し、レ
ジスタｊに６３を設定する（Ｓ１２）。マイクロプロセ
ッサはレジスタｊに内容に相当するレベル（階調）の度
数をレジスタｈｉｓｔｏに読み込む（Ｓ１３）、マイク
ロプロセッサはレジスタｈｉｓｔｏの内容とレジスタｉ
の内容と比較する（Ｓ１４）。レジスタｈｉｓｔｏの内
容がレジスタｉの内容より小さいならば、レジスタｊの
内容をデクリメントする（Ｓ１５）。このようにして、
マイクロプロセッサはステップ１３及びステップ１４の
処理によりヒストグラムの右端レベル（階調）を探し、
マイクロプロセッサはステップ１４においてレジスタｈ
ｉｓｔｏの内容がレジスタｉの内容以上ならば、レジス
タｗｈにレジスタｊの内容を書き込む（５１６）。これ
により、マイクロプロセッサはヒストグラムの右端レベ
ル（階調）を検出することになる。ここではヒストグラ
ムの右端レベルは最明レベルとなる。 マイクロプロセッサはレジスタｄｍａｘにＯを設定し、
レジスタｉにレジスタｗｈの値を書き込む（５１７）。 マイクロプロセッサはレジスタｌの値に対応する階調の
度数レジスタｈｉｓＬｏに読み込む（５１８）。マイク
ロプロセッサはレジスタｈｉｓｔｏの値とレジスタｄｍ
ａｘの値とを比較する（５１９）。ここで、レジスタｈ
ｉｓｔｏＯ値がレジスタｄｍａｘの値より大きいならば
、マイクロプロセッサはレジスタｄｍａｘにレジスタｈ
ｉｓｔｏの値を書き込み（Ｓ２０）、レジスタｗｍａｘ
にレジスタｉの値を書き込む（Ｓ２１）、ここで、レジ
スタｈｉｓｔ。 の値がレジスタｄｍａｘの値以下若しくはステプ１９に
おいてレジスタｉの値がレジスタｗｌの値以下ならば、
マイクロプロセッサはレジスタｉの値をデクリメントす
る（Ｓ２２）。マイクログロセ・ノサはレジスタｉの値
をレジスタＷ１の値（左端レベル）と比較する（Ｓ２３
）。つまり、レジスタｌの値がレジスタｗｌの値より小
さいならば、ステップ１７からステップ２３までの処理
を終える。このようにしてマイクロプロセッサはステッ
プ１７からステップ２３により色別ヒストグラムにおけ
る最大度数のレベル（階調）を検出することになる。 第４図は総合ヒストグラムの最大度数とそのレベル値及
び総合下地レベルを検出するフローチャートである。 総合下地レベル検出手段１６０に相当するマイクロプロ
セッサは、レジスタａｄｍａｘに０を設定し、レジスタ
ｉに６３を設定する（Ｓ２４）。マイクロプロセッサは
レジスタ１の値に対応するレベル（階調）の度数をレジ
スタａｈｉｓｔｏに読み込む（Ｓ２５）。マイクロプロ
セッサはレジスタａｈｉｓｔｏの値をレジスタｄｏ＋ａ
ｘの値と比較する（Ｓ２６）。レジスタａｈｉｓＬｏの
値がレジスタａｄｍａｘの値以下であるならは、マイク
ロプロセッサはレジスタｉの値をデクリメントする（５
２Ｂ）。マイクロプロセッサはレジスタｉの値が０以上
ならば、ステップ２５に戻る。一方、ステップ２６にお
いてレジスタａｈｉｓｔｏの値がレジスタａｄｍａｘよ
り小さいならば、マイクロプロセッサはレジスタａｄｍ
ａｘにレジスタａｈｉｓｔｏの値に書き換え、レジスタ
ａｗｍａｘにレジスタｉの値を書き換える（Ｓ２７）。 マイクロプロセッサはレジスタｉの値をデクリメントし
く５２Ｂ）、ステップ２９の処理を実行する。マイクロ
プロセッサはステップ２４〜２９の処理を行うことによ
り、総合ヒストグラムの最大度数及びそのレベル（階調
）を検出することができる。 マイクロプロセッサはレジスタａｄｍｉｎに６４８００
（プレスキャンのより得られる総画素数）を設定し、レ
ジスタｉにレジスタａｗｍａｘの値（最大度数を有する
レベル）から３差し引いた値を設定する（Ｓ３０）。 マイクロプロセッサは、レジスタｉの値に対応するレベ
ルの度数を求め、レジスタｉの値からｌ引いた値に対応
するレベルの度数を求め、レジスタｉの値から２差し引
いた値に対応するレベルの度数を求め、これらの度数の
間で差分し、核差分値のＡＮＤをとってし□ジスタＡに
保持する（Ｓ３０〜５３３）。マイクロブセッサはレジ
スタＡの値が負の値であるかを判断する（Ｓ３４）。こ
こで、レジスタＡの値がプラスならば、マイクロプロセ
ッサはレジスタｉの値をデクリメントしく５３５） Ｌ
、ステップ３０の処理を実行する。マイクロプロセッ
サはステップ３０〜３５の処理を繰り返し実行で、ステ
・ノブ３４でレジスタＡの値がマイナスであれば、レジ
スタａｄｍｉｎにレジスタｉの値から１差し引いた値を
に対応する階調の度数を書き込み、レジスタａｗｍｉｎ
にレジスタｉの値から１差し引いた値を書き込む（Ｓ３
６）。このようにして、マイクロプロセ・ノサはヒスト
グラムの下地レベル（階調）とその度数を検出すること
ができる。 マイクロプロセッサはレジスタａｗｍｉｎの値を２５と
比較しく５３７）、レジスタａｗｍｉｎの値が２５より
小さいなら反転コードを１にする（Ｓ３８）。一方、マ
イクロプロセッサはレジスタａｖｍ ｉｎの値が２５よ
り大きいなら反転コードを０に設定する（Ｓ３９）。 第５図はＭＴＦ係数決定手段のアルゴリズムを示スフロ
ーチャートである。 ＭＴＦ係数決定手段１７０に相当するマイクロプロセッ
サは、色別および総合度数を読み込む（Ｓ４０）。 マイクロプロセッサは反転コードを読み込む（Ｓ４１）
。マイクロプロセッサはネガ・ポジ反転を行うか否かを
表すネガ・ポジ信号を読み込んで、ネガ・ポジ反転を行
うならば、文字型ＭＴＦ係数をＭＴＦ係数テーブル３１
ａから文字型ＭＴＦ係数を読み出す（Ｓ４９）。マイク
ロプロセッサは反転コードから反転画像か否を判断し、
反転画像ならばＭＴＦ係数テーブル３１ａから写真型Ｍ
ＴＦ係数を読み出す（Ｓ４８）。そして、マイクロプロ
セッサは赤の輝度データが４００００以下であるか、白
の輝度データが２００００以下であると、ＭＴＦ係数テ
ーブル３１ａから文字型ＭＴＦ係数を読み出す（Ｓ４９
）。 第６図はヒストグラム有効性判別手段のアルゴリズムを
示す７０−チャートである。 ヒストグラム有効性判別手段１８０に相当するマイクロ
プロセッサは輝度データの総合度数Ｈ（及び黒色の輝度
データに総度数Ｈｂｋを読み込む（Ｓ５０）。マイクロ
プロセッサは総合ヒストグラムの総合下地レベルＷｍ１
ｎを読み込む（Ｓ５１）。マイクロプロセッサは最明レ
ベルを読み込む（Ｓ５２）。マイクロプロセッサは総合
度数Ｈｔを足切り度数と比較しく５５３）、ＩＲ合下地
レベルＷｍ１ｎと黒色の輝度データの最明レベルＷ ｈ
ｂｋとを比較しく５５４）、黒色の輝度データの総度数
Ｈｂｋが１０００以上であるかを比較する（Ｓ５５）。 マイクロプロセッサは総度数Ｈｂｋが足切り度数より小
さいか、或は黒色の輝度データの総度数Ｈｂｋがｔｏｏ
ｏ以下であると、通常の反転γ係数をγ係数テーブル５
１ａから読み出す（Ｓ５６）が、それ以外のときは第７
図及び第８図に示すようにして下地レベルを考慮したγ
テーブルからγ係数を読み出す。 第７図は色別ヒストグラムから下地レベル及び下地範囲
を決定する色別下地範囲決定手段のアルゴリズムを示す
フローチャートである。 色別下地範囲決定手段１９０であるマイクロプロセッサ
は、反転コードを読み込み（Ｓ６０）、総合ヒストグラ
ムの下地レベルＷｍ１ｎを読み込み（Ｓ６１ ’）、最
明レベルＷ ｈｂｋを読み込み（Ｓ６２）、ネガ・ポジ
信号からネガ・ポジ反転を行うなら（Ｓ６３）、一義的
な下地範囲を設定する（Ｓ６ｇ）。そして、マイクロプ
ロセッサは、総合下地レベルＷｍ１ｎと黒色の輝度デー
タの最明レベルＷ ｈｂｋを比較しく５６４）、総合下
地レベルＷｍ１ｎが最明レベルＷ ｈｂｋより小さいと
、黒色の輝度データにおける下地レベルＷｅｂｋは最明
レベルＷ ｈｂｋとする（ ５６７）。マイクロプロセ
ッサは、総合下地レベルＷｍ１ｎと黒色の輝度データＷ
ｈｂｋの値以上のとき黒色の輝度データにおける色別
下地レベルＷｅｂｋを総合下地レベルＷｍ１ｎする（Ｓ
６５）。マイクロプロセッサは最大の階調を示す６３か
ら色別下地レベルＷｅｂｋを差し引くことにより、下地
範囲Ｘｂｋを決定する（Ｓ６６）。前述のようにしてマ
イクロプロセッサは色別下地レベルＷｅを決定し、該色
別下地レベルＷｅから下地範囲を決定することができる
。 第８図はヒストグラムの中間調幅を検出する有効幅決定
手段のアルゴリズム示す７０−チャートである。 有効幅決定手段２００に相当するマイクロプロセッサは
、色別最暗レベルＷｒを読み込み（Ｓ７０）、色別下地
レベルＷｅを読み込み（Ｓ７１）、色別ヒストグラムに
中抜は発生時の最暗レベルｖ１２があるかを検知しく５
７２）、中抜は発生時の最暗レベルＷ１２を瞳側エツジ
レベルＷＦとしく５７３）、一方、中抜けが発生しない
ときは、最暗レベルＷｌを瞳側エツジレベルＷＦとする
（Ｓ７５）。マイクロプロセッサは、下地レベルＷｅか
ら瞳側エツジレベルＷＦを差し引いた値を有効幅として
出力する（Ｓ７４）。 上述のように、本実施例のイメージスキャナはプレスキ
ャンして得られる総輝度データから総合、色別にヒスト
グラ、ムを生成し、該ヒストグラムの形状を認識し、該
ヒストグラムの形状から画像の種類（反転画像か否か）
からＭＴＦ係数を決定し、さらに色別のヒストグラムの
形状から色別に中間調幅を決定することにより、階調性
の高い画像を得ることを特徴とするものである。 また、本実施例のイメージスキャナは、マーカ検出手段
及び輝度データ反転手段により、一義的に得られる反転
輝度データＩに対しても、上述と同様な構成からＭＴＦ
係数及びγテーブルを選択することにより階調性の高い
ネガ・ポジ反転画像を得ることができる。
て説明する。 第１図は本発明のイメージスキャナの一実施例の概略構
成を示すブロック図である。 イメージスキャナは、イメージセンサ２、色分離手段１
０．ゴースト補正手段２０、ＭＴＦ補正手段３０、ＭＴ
Ｆ係数テーブル３１ａ１ γ補正手段５０．γテーブル
５１ａ、５１ｂ、５１ｃを備え、原稿画像の光像を色分
離してイメージセンサに結像し、該イメージセンサから
の色成分信号からカラーコードを付加した輝度データを
生威し、該輝度データにＭＴＦ補正した後γ補正するこ
とにより濃度データを生成して露光装置（図示せず）に
出力する。 本実施例のイメージスキャナは、原稿をプレスキャンし
て得られる輝度データから色別及び総合ヒストグラムを
生威し、該ヒストグラムの形状を認識するＥＥシステム
を備え、該ＥＥシステムの機能により、原稿の種類（ｉ
稿の下地レベル）及び反転画像か否かを判定してＭＴＦ
係数及びγデータを選択する機能を備えたものである。 本実施例のＥＥシステムは、カラーコードを付加した輝
度データから色別及び総合ヒストグラムを生成するヒス
トグラム生成手段１１０と、前記色別及び総合ヒストグ
ラムを書き込むメモリ１２０と、前記メモリ１２０上の
色別及び総合ヒストグラムの形状を認識するヒストグラ
ム形状認識手段と前記形状認識手段からのデータに基づ
いてＭＴＦ係数及びγデータを決定するテーブル決定手
段を備えている。 ヒストグラム形状認識手段は、前記色別及び総合ヒスト
グラムを形成する輝度データをカウントする度数算出手
段１３０１前記色別及び総合ヒストグラムにおける右端
レベル（階調）を検出する右端レベル検出手段１４０、
前記色別及び総合ヒストグラムにおける左端レベル（階
調）を検出する左端レベル検出手段１５０％総合ヒスト
グラムから原稿の下地レベルを検出する総合下地レベノ
、し決定手段１６０とからなる。 テーブル決定手段は、総合及び色別ヒストグラムをｗＩ
ＩＩ戊する輝度データの度数から画像の種類を判別して
ＭＴＦ係数を選択するＭＴＦ係数決定手段１７０、総合
ヒストグラムを形成する度数と総合ヒストグラムの左端
レベル及び色別ヒストグラムを構成する度数とからヒス
トグラムの有効性を判別する有効性判別手段１８０．色
別下地レベルから下地範囲を決定する下地範囲算出手段
１９０及び色別下地レベル及び色別下地ヒストグラムの
左端レベルから中間調幅を決定する有効幅決定手段２０
０からなる。 第２図（ａ）〜（ｈ）はプレスキャンにより得られる輝
度データから生成した総合及び色別ヒストグラムを示し
たものであり、（ａ）〜（ｄ）は中抜けの無いヒストグ
ラムの例を示し、（ｅ）〜（ｈ）は中抜けのあるヒスト
グラムの例を示したものである。 １度のプレスキャンで得られた総輝度データ約６４８０
０から生成される総合ヒストグラムを第２図（ａ）、（
ｅ）に示してあり、カラーコードが黒及び白である輝度
データがら生成されるヒストグラムを第２図（ｂ）、（
ｆ）に示してあり、カラーコードが青である輝度データ
から生成されるヒストグラムを第２図（ｃ）、（ｇ）に
示してあり、カラーコードが赤である輝度データから生
成されるヒストグラムを第２図（ｄ）、（ｈ）に示しで
ある。第２図（ｇ）及び第２図（ｈ）は中抜けのあるヒ
ストグラムである。ここで、ヒストグラム生成手段１１
０は、ノイズによる変動幅をヒストグラムの総画素数の
０．１％以内に相当するノイズ除去用足切り度数を設定
してヒストグラムを生成しているので、この足きり度数
に満たないレベルの度数は当然Ｏとなる。 第３図（ａ）、（ｂ）はＥＥシステムにおけるヒストグ
ラムの形状を判定するアルゴリズムを示すフローチャー
トである。 左端レベル検出手段１５０は、まずヒストグラムに中抜
けが有るか否かを確認し、もし、中抜けのある場合には
別のレベルを検出するアルゴリズムをステップｌからス
テップ６に示す。左端レベル検出手段１５０に相当する
マイクロプロセッサは、レジスタｉに中抜けを意味する
Ｏを設定し、レジスタｊにＯを設定する（Ｓｌ）。マイ
クロプロセッサはレジスタｊの値に対応する階調の度数
をレジスタｈｉｓｔｏに読み込む（Ｓ２）。マイクロプ
ロセッサはレジスタｈｉｓｔｏの値とレジストｉの値と
を比較する（Ｓ３）。ここで、レジスタｈｉｓｔｏの値
がレジスタｉの値、つまり、０以上であるならば、レジ
スタｊの値をインクリメントする（ｓ４）する。一方、
レジスタｈｉｓｔｏの値がレジスタｌと同じ、っまり０
ならば、マイクロプロセッサはレジスタｊの値に１を加
算した値をｗ１２に設定する（ｓ５）。マイクロプロセ
ッサは、レジスタｊが０から６３間、つまりレベル（階
調）がＯから６３についてステップ１からステップ６ま
での処理を実行する。これにより、ヒストグラムに中抜
けが発生したかを検知し、中抜は発生時の左端レベルＷ
１２を検出する。 次で、左端レベル検出手段１５０に相当するマイクロプ
ロセッサは、レジスタｉに低輝度側の足切り度数を設定
し、レジスタｊに０を設定する（ｓ７）。 マイクロプロセッサはレジスタ」に内容に相当するレベ
ル（ＷＩ調）の度数をレジスタｈｉｓＬｏに読み込む（
Ｓ８）。マイクロプロセッサはレジスタｈｉｓｔ。 の内容とレジスタｉの内容と比較する（ｓ９）。レジス
タｈｉｓｔｏの内容がレジスタｉの内容以上ならば、レ
ジスタｊの内容をインクリメントする（ｓｌｏ）。 このようにして、マイクロプロセッサはステップ８及び
ステップ９の処理によりヒストグラムの左端レベル（階
調）を探し、マイクロプロセッサはステップ９において
レジスタｈｉｓｔｏの内容がレジスタｉの内容より小さ
いならば、レジスタｗｌにレジスタｊの内容を書き込む
（Ｓ４）。これにより、マイクロプロセッサはヒストグ
ラムの左端レベル（＃調）を検出することになる。 右端レベル検出手段１４０に相当するマイクロプロセッ
サは、レジスタｉに高輝度側の足切り度数を設定し、レ
ジスタｊに６３を設定する（Ｓ１２）。マイクロプロセ
ッサはレジスタｊに内容に相当するレベル（階調）の度
数をレジスタｈｉｓｔｏに読み込む（Ｓ１３）、マイク
ロプロセッサはレジスタｈｉｓｔｏの内容とレジスタｉ
の内容と比較する（Ｓ１４）。レジスタｈｉｓｔｏの内
容がレジスタｉの内容より小さいならば、レジスタｊの
内容をデクリメントする（Ｓ１５）。このようにして、
マイクロプロセッサはステップ１３及びステップ１４の
処理によりヒストグラムの右端レベル（階調）を探し、
マイクロプロセッサはステップ１４においてレジスタｈ
ｉｓｔｏの内容がレジスタｉの内容以上ならば、レジス
タｗｈにレジスタｊの内容を書き込む（５１６）。これ
により、マイクロプロセッサはヒストグラムの右端レベ
ル（階調）を検出することになる。ここではヒストグラ
ムの右端レベルは最明レベルとなる。 マイクロプロセッサはレジスタｄｍａｘにＯを設定し、
レジスタｉにレジスタｗｈの値を書き込む（５１７）。 マイクロプロセッサはレジスタｌの値に対応する階調の
度数レジスタｈｉｓＬｏに読み込む（５１８）。マイク
ロプロセッサはレジスタｈｉｓｔｏの値とレジスタｄｍ
ａｘの値とを比較する（５１９）。ここで、レジスタｈ
ｉｓｔｏＯ値がレジスタｄｍａｘの値より大きいならば
、マイクロプロセッサはレジスタｄｍａｘにレジスタｈ
ｉｓｔｏの値を書き込み（Ｓ２０）、レジスタｗｍａｘ
にレジスタｉの値を書き込む（Ｓ２１）、ここで、レジ
スタｈｉｓｔ。 の値がレジスタｄｍａｘの値以下若しくはステプ１９に
おいてレジスタｉの値がレジスタｗｌの値以下ならば、
マイクロプロセッサはレジスタｉの値をデクリメントす
る（Ｓ２２）。マイクログロセ・ノサはレジスタｉの値
をレジスタＷ１の値（左端レベル）と比較する（Ｓ２３
）。つまり、レジスタｌの値がレジスタｗｌの値より小
さいならば、ステップ１７からステップ２３までの処理
を終える。このようにしてマイクロプロセッサはステッ
プ１７からステップ２３により色別ヒストグラムにおけ
る最大度数のレベル（階調）を検出することになる。 第４図は総合ヒストグラムの最大度数とそのレベル値及
び総合下地レベルを検出するフローチャートである。 総合下地レベル検出手段１６０に相当するマイクロプロ
セッサは、レジスタａｄｍａｘに０を設定し、レジスタ
ｉに６３を設定する（Ｓ２４）。マイクロプロセッサは
レジスタ１の値に対応するレベル（階調）の度数をレジ
スタａｈｉｓｔｏに読み込む（Ｓ２５）。マイクロプロ
セッサはレジスタａｈｉｓｔｏの値をレジスタｄｏ＋ａ
ｘの値と比較する（Ｓ２６）。レジスタａｈｉｓＬｏの
値がレジスタａｄｍａｘの値以下であるならは、マイク
ロプロセッサはレジスタｉの値をデクリメントする（５
２Ｂ）。マイクロプロセッサはレジスタｉの値が０以上
ならば、ステップ２５に戻る。一方、ステップ２６にお
いてレジスタａｈｉｓｔｏの値がレジスタａｄｍａｘよ
り小さいならば、マイクロプロセッサはレジスタａｄｍ
ａｘにレジスタａｈｉｓｔｏの値に書き換え、レジスタ
ａｗｍａｘにレジスタｉの値を書き換える（Ｓ２７）。 マイクロプロセッサはレジスタｉの値をデクリメントし
く５２Ｂ）、ステップ２９の処理を実行する。マイクロ
プロセッサはステップ２４〜２９の処理を行うことによ
り、総合ヒストグラムの最大度数及びそのレベル（階調
）を検出することができる。 マイクロプロセッサはレジスタａｄｍｉｎに６４８００
（プレスキャンのより得られる総画素数）を設定し、レ
ジスタｉにレジスタａｗｍａｘの値（最大度数を有する
レベル）から３差し引いた値を設定する（Ｓ３０）。 マイクロプロセッサは、レジスタｉの値に対応するレベ
ルの度数を求め、レジスタｉの値からｌ引いた値に対応
するレベルの度数を求め、レジスタｉの値から２差し引
いた値に対応するレベルの度数を求め、これらの度数の
間で差分し、核差分値のＡＮＤをとってし□ジスタＡに
保持する（Ｓ３０〜５３３）。マイクロブセッサはレジ
スタＡの値が負の値であるかを判断する（Ｓ３４）。こ
こで、レジスタＡの値がプラスならば、マイクロプロセ
ッサはレジスタｉの値をデクリメントしく５３５） Ｌ
、ステップ３０の処理を実行する。マイクロプロセッ
サはステップ３０〜３５の処理を繰り返し実行で、ステ
・ノブ３４でレジスタＡの値がマイナスであれば、レジ
スタａｄｍｉｎにレジスタｉの値から１差し引いた値を
に対応する階調の度数を書き込み、レジスタａｗｍｉｎ
にレジスタｉの値から１差し引いた値を書き込む（Ｓ３
６）。このようにして、マイクロプロセ・ノサはヒスト
グラムの下地レベル（階調）とその度数を検出すること
ができる。 マイクロプロセッサはレジスタａｗｍｉｎの値を２５と
比較しく５３７）、レジスタａｗｍｉｎの値が２５より
小さいなら反転コードを１にする（Ｓ３８）。一方、マ
イクロプロセッサはレジスタａｖｍ ｉｎの値が２５よ
り大きいなら反転コードを０に設定する（Ｓ３９）。 第５図はＭＴＦ係数決定手段のアルゴリズムを示スフロ
ーチャートである。 ＭＴＦ係数決定手段１７０に相当するマイクロプロセッ
サは、色別および総合度数を読み込む（Ｓ４０）。 マイクロプロセッサは反転コードを読み込む（Ｓ４１）
。マイクロプロセッサはネガ・ポジ反転を行うか否かを
表すネガ・ポジ信号を読み込んで、ネガ・ポジ反転を行
うならば、文字型ＭＴＦ係数をＭＴＦ係数テーブル３１
ａから文字型ＭＴＦ係数を読み出す（Ｓ４９）。マイク
ロプロセッサは反転コードから反転画像か否を判断し、
反転画像ならばＭＴＦ係数テーブル３１ａから写真型Ｍ
ＴＦ係数を読み出す（Ｓ４８）。そして、マイクロプロ
セッサは赤の輝度データが４００００以下であるか、白
の輝度データが２００００以下であると、ＭＴＦ係数テ
ーブル３１ａから文字型ＭＴＦ係数を読み出す（Ｓ４９
）。 第６図はヒストグラム有効性判別手段のアルゴリズムを
示す７０−チャートである。 ヒストグラム有効性判別手段１８０に相当するマイクロ
プロセッサは輝度データの総合度数Ｈ（及び黒色の輝度
データに総度数Ｈｂｋを読み込む（Ｓ５０）。マイクロ
プロセッサは総合ヒストグラムの総合下地レベルＷｍ１
ｎを読み込む（Ｓ５１）。マイクロプロセッサは最明レ
ベルを読み込む（Ｓ５２）。マイクロプロセッサは総合
度数Ｈｔを足切り度数と比較しく５５３）、ＩＲ合下地
レベルＷｍ１ｎと黒色の輝度データの最明レベルＷ ｈ
ｂｋとを比較しく５５４）、黒色の輝度データの総度数
Ｈｂｋが１０００以上であるかを比較する（Ｓ５５）。 マイクロプロセッサは総度数Ｈｂｋが足切り度数より小
さいか、或は黒色の輝度データの総度数Ｈｂｋがｔｏｏ
ｏ以下であると、通常の反転γ係数をγ係数テーブル５
１ａから読み出す（Ｓ５６）が、それ以外のときは第７
図及び第８図に示すようにして下地レベルを考慮したγ
テーブルからγ係数を読み出す。 第７図は色別ヒストグラムから下地レベル及び下地範囲
を決定する色別下地範囲決定手段のアルゴリズムを示す
フローチャートである。 色別下地範囲決定手段１９０であるマイクロプロセッサ
は、反転コードを読み込み（Ｓ６０）、総合ヒストグラ
ムの下地レベルＷｍ１ｎを読み込み（Ｓ６１ ’）、最
明レベルＷ ｈｂｋを読み込み（Ｓ６２）、ネガ・ポジ
信号からネガ・ポジ反転を行うなら（Ｓ６３）、一義的
な下地範囲を設定する（Ｓ６ｇ）。そして、マイクロプ
ロセッサは、総合下地レベルＷｍ１ｎと黒色の輝度デー
タの最明レベルＷ ｈｂｋを比較しく５６４）、総合下
地レベルＷｍ１ｎが最明レベルＷ ｈｂｋより小さいと
、黒色の輝度データにおける下地レベルＷｅｂｋは最明
レベルＷ ｈｂｋとする（ ５６７）。マイクロプロセ
ッサは、総合下地レベルＷｍ１ｎと黒色の輝度データＷ
ｈｂｋの値以上のとき黒色の輝度データにおける色別
下地レベルＷｅｂｋを総合下地レベルＷｍ１ｎする（Ｓ
６５）。マイクロプロセッサは最大の階調を示す６３か
ら色別下地レベルＷｅｂｋを差し引くことにより、下地
範囲Ｘｂｋを決定する（Ｓ６６）。前述のようにしてマ
イクロプロセッサは色別下地レベルＷｅを決定し、該色
別下地レベルＷｅから下地範囲を決定することができる
。 第８図はヒストグラムの中間調幅を検出する有効幅決定
手段のアルゴリズム示す７０−チャートである。 有効幅決定手段２００に相当するマイクロプロセッサは
、色別最暗レベルＷｒを読み込み（Ｓ７０）、色別下地
レベルＷｅを読み込み（Ｓ７１）、色別ヒストグラムに
中抜は発生時の最暗レベルｖ１２があるかを検知しく５
７２）、中抜は発生時の最暗レベルＷ１２を瞳側エツジ
レベルＷＦとしく５７３）、一方、中抜けが発生しない
ときは、最暗レベルＷｌを瞳側エツジレベルＷＦとする
（Ｓ７５）。マイクロプロセッサは、下地レベルＷｅか
ら瞳側エツジレベルＷＦを差し引いた値を有効幅として
出力する（Ｓ７４）。 上述のように、本実施例のイメージスキャナはプレスキ
ャンして得られる総輝度データから総合、色別にヒスト
グラ、ムを生成し、該ヒストグラムの形状を認識し、該
ヒストグラムの形状から画像の種類（反転画像か否か）
からＭＴＦ係数を決定し、さらに色別のヒストグラムの
形状から色別に中間調幅を決定することにより、階調性
の高い画像を得ることを特徴とするものである。 また、本実施例のイメージスキャナは、マーカ検出手段
及び輝度データ反転手段により、一義的に得られる反転
輝度データＩに対しても、上述と同様な構成からＭＴＦ
係数及びγテーブルを選択することにより階調性の高い
ネガ・ポジ反転画像を得ることができる。
以上説明したように、本発明は原稿画像からの色分解し
た光像から画像データに変換するイメージセンサと、画
像データを色分離してカラーフードを付加した輝度デー
タを生成する色分離手段と、輝度データに色補正する色
補正手段と、輝度データにγ補正するγ補正手段と、Ｍ
ＴＦ係数及びγデータを供給するテーブルと、輝度デー
タから１走査ラインでのマーカの位置を示すマーカ信号
を生成するマーカ信号生成手段と、マーカ信号に基づい
て輝度データを反転する輝度データ反転手段を備えたイ
メージスキャナにおいて、色別及び総合ヒストグラムを
生成するヒストグラム生成手段と、前記色別及び総合ヒ
ストグラムの形状を認識するヒストグラム形状認識手段
と、前記ヒストグラム認識手段からデータに基づいてＭ
ＴＦ係数及びγデータを決定するテーブル決定手段とを
備えて、反転原稿であるか否かの画像種を判別し、かつ
、原稿の下地レベルに応じて中間調幅を決定することに
より、画像に応じてＭＴＦ係数及びγデータを決定する
ことができるので、高階調性の画像を得ることができる
イメージスキャナを提供することができる。
た光像から画像データに変換するイメージセンサと、画
像データを色分離してカラーフードを付加した輝度デー
タを生成する色分離手段と、輝度データに色補正する色
補正手段と、輝度データにγ補正するγ補正手段と、Ｍ
ＴＦ係数及びγデータを供給するテーブルと、輝度デー
タから１走査ラインでのマーカの位置を示すマーカ信号
を生成するマーカ信号生成手段と、マーカ信号に基づい
て輝度データを反転する輝度データ反転手段を備えたイ
メージスキャナにおいて、色別及び総合ヒストグラムを
生成するヒストグラム生成手段と、前記色別及び総合ヒ
ストグラムの形状を認識するヒストグラム形状認識手段
と、前記ヒストグラム認識手段からデータに基づいてＭ
ＴＦ係数及びγデータを決定するテーブル決定手段とを
備えて、反転原稿であるか否かの画像種を判別し、かつ
、原稿の下地レベルに応じて中間調幅を決定することに
より、画像に応じてＭＴＦ係数及びγデータを決定する
ことができるので、高階調性の画像を得ることができる
イメージスキャナを提供することができる。
第１図は本発明のイメージスキャナの一実施例の概略構
成を示すブロック図、第２図（ａ）〜（ｈ）はプレスキ
ャンにより得られる輝度データから生成した総合及び色
別ヒストグラム、第３図（ａ）、（ｂ）はＥＥシステム
におけるヒストグラムの形状を判定するアルゴリズムを
示すフローチャート、第４図は総合ヒストグラムの最大
度数とそのレベル値及び総合下地レベルを検出するフロ
ーチャート、第５図はＭＴＦ係数決定手段のアルゴリズ
ムを示すフローチャート、第６図はヒストグラム有効性
判別手段のアルゴリズムを示すフローチャート、第７図
は色別ヒストグラムから下地レベル及び下地範囲を決定
する色別下地範囲決定手段のアルゴリズムを示すフロー
チャート、第８図はヒストグラムの中間調幅を検出する
有効幅決定手段のアルゴリズム示すフローチャート、第
９図は従来のデジタルコピアに採用されるネガ・ポジ反
転をする機能を備えたイメージスキャナの概略構成を示
すブロック図である。 ２・・・イメージセンサ １０・・・色分離手段２０
・・・ゴースト補正手段 ３０・・・ＭＴＦ補正手段３
１ａ・・・ＭＴＦ係数テーブル ４０・・・輝度データ反転手段 ５０・・・γ補正手段 ５１ａ・・・通常反転γテ
ーブル５１ｂ・・・反転γテーブル５１ｃ・・・γテー
ブル１１０・・・ヒストグラム生成手段 １２０・・・メモリ １３０・・・度数算出手
段１４０・・・右端レベル検出手段 １５０・・・左端レベル検出手段 １６０・・・総合下地レベル決定手段 １７０・・・ＭＴＦ係数決定手段 １８０・・・有効性判別手段 １９０・・・下地範囲決定手段 ２００・・・有効幅決定手段
成を示すブロック図、第２図（ａ）〜（ｈ）はプレスキ
ャンにより得られる輝度データから生成した総合及び色
別ヒストグラム、第３図（ａ）、（ｂ）はＥＥシステム
におけるヒストグラムの形状を判定するアルゴリズムを
示すフローチャート、第４図は総合ヒストグラムの最大
度数とそのレベル値及び総合下地レベルを検出するフロ
ーチャート、第５図はＭＴＦ係数決定手段のアルゴリズ
ムを示すフローチャート、第６図はヒストグラム有効性
判別手段のアルゴリズムを示すフローチャート、第７図
は色別ヒストグラムから下地レベル及び下地範囲を決定
する色別下地範囲決定手段のアルゴリズムを示すフロー
チャート、第８図はヒストグラムの中間調幅を検出する
有効幅決定手段のアルゴリズム示すフローチャート、第
９図は従来のデジタルコピアに採用されるネガ・ポジ反
転をする機能を備えたイメージスキャナの概略構成を示
すブロック図である。 ２・・・イメージセンサ １０・・・色分離手段２０
・・・ゴースト補正手段 ３０・・・ＭＴＦ補正手段３
１ａ・・・ＭＴＦ係数テーブル ４０・・・輝度データ反転手段 ５０・・・γ補正手段 ５１ａ・・・通常反転γテ
ーブル５１ｂ・・・反転γテーブル５１ｃ・・・γテー
ブル１１０・・・ヒストグラム生成手段 １２０・・・メモリ １３０・・・度数算出手
段１４０・・・右端レベル検出手段 １５０・・・左端レベル検出手段 １６０・・・総合下地レベル決定手段 １７０・・・ＭＴＦ係数決定手段 １８０・・・有効性判別手段 １９０・・・下地範囲決定手段 ２００・・・有効幅決定手段
Claims (1)
- 原稿画像からの色分解した光像から画像データに変換す
るイメージセンサと、前記画像データを色分離してカラ
ーコードを付加した輝度データを生成する色分離手段と
、前記輝度データに色補正する色補正手段と、前記輝度
データにγ補正するγ補正手段と、ＭＴＦ係数及びγデ
ータを供給するテーブルと、前記輝度データから１走査
ラインでのマーカの位置を示すマーカ信号を生成するマ
ーカ信号生成手段と、前記マーカ信号に基づいて輝度デ
ータを反転する輝度データ反転手段を備えたイメージス
キャナにおいて、色別及び総合ヒストグラムを生成する
ヒストグラム生成手段と、前記色別及び総合ヒストグラ
ムの形状を認識するヒストグラム形状認識手段と、前記
ヒストグラム認識手段からデータに基づいてＭＴＦ係数
及びγデータを決定するテーブル決定手段とを備えるこ
とを特徴とするイメージスキャナ。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1341587A JPH03201772A (ja) | 1989-12-28 | 1989-12-28 | イメージスキャナ |
| EP19900314279 EP0435658A3 (en) | 1989-12-28 | 1990-12-24 | Image scanner |
| US07/847,889 US5177602A (en) | 1989-12-28 | 1992-03-10 | Image scanners |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1341587A JPH03201772A (ja) | 1989-12-28 | 1989-12-28 | イメージスキャナ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03201772A true JPH03201772A (ja) | 1991-09-03 |
Family
ID=18347234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1341587A Pending JPH03201772A (ja) | 1989-12-28 | 1989-12-28 | イメージスキャナ |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0435658A3 (ja) |
| JP (1) | JPH03201772A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999038319A1 (en) * | 1998-01-23 | 1999-07-29 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing device and image processing method |
| JP2015089048A (ja) * | 2013-10-31 | 2015-05-07 | 株式会社沖データ | 画像処理装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE69325527T2 (de) * | 1992-02-21 | 1999-11-25 | Canon K.K., Tokio/Tokyo | Gerät und Verfahren zur Bildverarbeitung |
| JP3302041B2 (ja) * | 1992-03-05 | 2002-07-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置 |
| JP3376003B2 (ja) * | 1992-03-05 | 2003-02-10 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| US6594388B1 (en) * | 2000-05-25 | 2003-07-15 | Eastman Kodak Company | Color image reproduction of scenes with preferential color mapping and scene-dependent tone scaling |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5687044A (en) * | 1979-12-17 | 1981-07-15 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Method of determining adjusting items in image scanning recorder |
| JPS60139080A (ja) * | 1983-12-27 | 1985-07-23 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| US4677465A (en) * | 1985-11-01 | 1987-06-30 | Eastman Kodak Company | Digital color image processing method with shape correction of histograms used to produce color reproduction functions |
-
1989
- 1989-12-28 JP JP1341587A patent/JPH03201772A/ja active Pending
-
1990
- 1990-12-24 EP EP19900314279 patent/EP0435658A3/en not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999038319A1 (en) * | 1998-01-23 | 1999-07-29 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing device and image processing method |
| US7283683B1 (en) | 1998-01-23 | 2007-10-16 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing device and image processing method |
| JP2015089048A (ja) * | 2013-10-31 | 2015-05-07 | 株式会社沖データ | 画像処理装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0435658A3 (en) | 1992-03-18 |
| EP0435658A2 (en) | 1991-07-03 |
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