专利名称：象域识别方法、图象处理装置及图象形成装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及根据用扫描器读取的图象信号，识别图象的属性的图象识别方法、使用该方法的图象处理装置及图象形成装置。
近年来，象传真、文本文件、数字复印机等那样将文档图象作为数字信号处理的装置增加起来了。通过将图象作为数字信号处理，容易进行多种编辑·修正处理和电子记录及传送等，具有许多优点。这样的数字图象处理装置以往主要是以文字·线状图象等的单色双值图象为对象，但最近也想处理混合了层次画的图象的要求高涨起来了。
处理文字和层次画混合在一起的图象时，往硬拷贝上记录将成为一个问题。作为数字图象的记录方式，可以采用电子照相方式。该方法通常没有用两个至数个等级的浓度表现一个记录象点的能力。因此，为了表现层次画而采用脉宽调制法等方法。利用脉宽调制的脉冲周期，大致可分为一象素调制法和二象素调制法。前者由于分辨率高而能清楚地记录文字等，但层次性不好。后者的层次性好，能圆滑地再现照片等，但分辨率低。这样，随着调制方式的不同，分辨率和层次性的再现有好有坏，很难全都记录得很好。
因此，为了进行兼顾分辨率和层次性两方面的图象记录，可采用象域识别处理方法。即，对所记录的图象进行识别，识别出照片等的层次性重要的部分和文字·线状画等的分辨率重要的部分，根据其结果切换记录处理。
作为象域识别的方式，已知有利用层次区域和文字区域的局部浓度的变化不同或局部图形的不同进行识别的方法。作为前一种例子，在特开昭58-3374号公报中公开了下述的识别方法将图象分割成小块，求出各块内的最大浓度和最小浓度的差，如果该差比阈值大，就将该块作为文字画区域，如果小，就将该块作为层次画区域。用这种方法只能在照片这样的层次连续的图象和文字的情况下进行高精度地识别，但所存在的问题是在象网点这样的局部浓度变化大的区域，识别精度极度变坏。另外，如果在图象层次上有急剧变化的边缘，也存在容易误识别为文字部的问题。另外，作为后一种例子，在特开昭60-204177号公报中公开了下述的识别方法将拉普拉斯滤色片加在图象上后，进行双值化，例如利用它的4×4象素的图形形状进行识别。用该方法也能识别网点画。可是，该方法所存在的问题是容易将层次画上的边缘部分错误地识别为文字画。
另外，通过将这些方法组合起来，同时利用象域在某种程度大的区域内是一定的这一特征，采用根据周围的象素的识别结果进行修正的方法，能改善识别精度。可是，由于在电路规模上参照区被限制在数个象素内，所以现在还得不到足够的识别精度。
另外，在上述的方法中，由于在原理上是利用浓度变化大的边缘的有无，进行文字的识别，所以还存在粗体文字和线的内部不能被识别为文字的问题。为了解决这个问题，虽然有将文字识别的结果扩大的方法，但为了扩大而需要大量的延迟存储器，在成本上目前还有困难。
另外，作为完全不同的方法，已知有利用文档中的文章或标题、图、照片等的一般的布局结构的知识，根据文档图象全体的信息，分析文档结构的方法(混频方式通信用的文字区域的取出算法，信学论J67-D,vol11,pp1277-1284(1 984))。该方法由于利用图象的宏观结构，所以能以非常高的精度进行文章区域和层次区域的识别。可是，该方法由于参照大的区域进行识别，所以存在处理时间长的问题。因此，通常采用使识别单元呈矩形，或将输入图象以稀疏的密度变换后进行处理，以减少计算量的方法。可是，这时由于识别单元变得稀疏，所以存在不能仔细地识别文字的边缘及其附近的部分的问题。
这样，在现有的象域识别方式中，采用局部浓淡信息的方式时，所存在的问题是微细结构与文字类似的层次画的边缘部分或稀疏的网点部分的识别精度低，以及难以将粗体文字或线的内部同文字相区别。
另外，已知有宏观地分析文档图象的结构的方法，但用该方法虽然能高精度地识别文字和层次图象的存在，但位置分辨率低，难以按照象素单元高精度地识别。
因此，本发明的目的在于提供一种识别精度和位置分辨率都高、还能正确地识别文字的内部的象域识别方法及使用该方法的图象处理方法及图象形成装置。
本发明的象域识别方法(发明的第一方面)是根据原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域，根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量，对应于上述分离的区域的种类，根据上述算出的特征量，识别上述原稿图象的象域，从而对原稿图象的全局结构的不同和微小结构的不同都能高精度地识别象域。因此，能以象素单元的分辨率高精度地识别用现有的方式不可能识别或显著地有困难的小的文字部分、以及层次图象的网点结构和极陡的边缘部分。
另外，本发明的象域识别方法(发明的第二方面)是根据原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域，根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量，根据上述算出的特征量，对应于上述分离的区域的种类，识别上述原稿图象的象域，根据上述区域分离结果，选择该多个象域识别结果中的一个，能对输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。
另外，本发明的象域识别方法(发明的第三方面)是根据原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域，根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量，对该算出的特征量和与上述分离区域的种类对应的象域识别用的阈值进行比较，识别上述原稿图象的象域，能对输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。
本发明的图象处理装置(发明的第五方面)备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；以及对应于由上述区域分离装置分离的区域的种类，根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的识别装置，通过对上述第二图象信号进行与上述识别装置的象域识别结果对应的规定的图象处理，能使所输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。因此，根据该象域识别结果，例如有选择地在文字区域进行边缘增强处理和高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，那么在文字区域和在层次区域都能记录良好的图象。另外，在对图象进行编码时，根据该象域识别结果，切换编码方式，能实现编码失真小、压缩率高的图象编码。
本发明的图象处理装置(发明的第六方面)备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的与由上述区域分离装置分离的区域的种类对应的多个识别装置；以及根据识别由上述区域分离装置分离的区域的种类的区域识别信息，选择上述多个识别装置中之一的象域识别结果的选择装置，通过对上述第二图象信号进行与用上述选择装置选择的象域识别结果对应的规定的图象处理，能对输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。因此，根据该象域识别结果，例如有选择地在文字区域进行边缘增强处理和高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，那么在文字区域和在层次区域都能记录良好的图象。另外，在对图象进行编码时，根据该象域识别结果，切换编码方式，能实现编码失真小、压缩率高的图象编码。
本发明的图象处理装置(发明的第七方面)备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；以及对由上述特征量算出装置算出的特征量和与由上述区域分离装置分离的区域的种类对应的象域识别用的阈值进行比较，识别上述原稿图象的象域的识别装置，通过对上述第二图象信号进行与上述识别装置识别的象域识别结果对应的规定的图象处理，能对输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。因此，根据该象域识别结果，例如有选择地在文字区域进行边缘增强处理和高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，那么在文字区域和在层次区域都能记录良好的图象。另外，在对图象进行编码时，根据该象域识别结果，切换编码方式，能实现编码失真小、压缩率高的图象编码。
本发明的图象形成装置(发明的第九方面)是一种根据从原稿读取的图象信号形成图象的图象形成装置，由于它备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；对应于由上述区域分离装置分离的区域的种类，根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的识别装置，以及对上述第二图象信号进行与上述识别装置识别的象域识别结果对应的规定的图象处理，并形成图象的图象形成部件，所以能对输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。因此，根据该象域识别结果，例如有选择地在文字区域进行边缘增强处理和高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，那么在文字区域和在层次区域都能记录良好的图象。
另外，本发明的图象形成装置(发明的第十方面)是一种根据从原稿读取的图象信号形成图象的图象形成装置，由于它备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的与由上述区域分离装置分离的区域的种类对应的多个识别装置；根据识别由上述区域分离装置分离的区域的种类的区域识别信息，选择上述多个识别装置中之一的象域识别结果的选择装置，以及对上述第二图象信号进行与上述识别装置识别的象域识别结果对应的规定的图象处理，形成图象的图象形成部件，所以能对输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。因此，根据该象域识别结果，例如有选择地在文字区域进行边缘增强处理和高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，那么在文字区域和在层次区域都能记录良好的图象。
另外，本发明的图象形成装置(发明的第十一方面)是一种根据从原稿读取的图象信号形成图象的图象形成装置，由于它备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；对由上述特征量算出装置算出的特征量和由上述区域分离装置分离的区域的种类对应的象域识别用的阈值进行比较，识别上述原稿图象的象域的识别装置，以及对上述第二图象信号进行与上述识别装置识别的象域识别结果对应的规定的图象处理，形成图象的图象形成部件，所以能对输入的图象进行高精度且高空间分辨率的识别。因此，根据该象域识别结果，例如有选择地在文字区域进行边缘增强处理和高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，那么在文字区域和在层次区域都能记录良好的图象。
图1是表示与本发明的图象形成装置有关的数字彩色复印机的结构的剖面图。
图2是表示数字彩色复印机的简略结构的框图。
图3是表示数字彩色复印机的图象处理部的结构框图。
图4是表示第一实施例的数字彩色复印机的主要部分的结构框图。
图5是表示象域识别部的结构例的框图。
图6是说明1象素调制处理和2象素调制处理的特性(浓度信号和脉宽的关系)的说明图。
图7是说明图4所示的数字彩色复印机的工作情况用的流程图。
图8是一般的原稿上的辉度值的直方图。
图9是表示由宏观识别部进行的不同种类的连接区域所重叠的象素的区域种类的判断顺序之一例的流程图。
图10是表示微观识别部的结构框图。
图11是说明微观识别部的象域判断方法用的说明图。
图12是原稿图象之一例图。
图13是表示图12中的原稿图象的区域分离结果的例图。
图14是表示通常的文字区域的特征量(浓度变化量、平均浓度)的分布例图。
图15是表示背景上的文字区域的特征量(浓度变化量、平均浓度、色度)的分布例图。
图16是表示连续层次区域的特征量(浓度变化量、平均浓度)的分布例图。
图17是表示网点层次区域的特征量(浓度变化量、平均浓度)的分布例图。
图18是表示由宏观识别部将图12中的原稿图象分离后获得的各分离区域的微观识别结果之一例图。
图19是表示最后的识别结果的图。
图20是表示第二实施例的数字彩色复印机的微观识别部的结构图。
图21是表示第三实施例的数字彩色复印机的主要部分的结构框图。
以下，参照
本发明的实施例。
(第一实施例)图4是表示具有应用了本发明的象域识别方法的图象处理装置的图象形成装置(数字彩色复印机，以下简称图象复印机或复印机)的主要结构例图。
图象复印机由图象输入部1001、色变换部1002、象域识别部1003、滤色片处理部1004、信号选择部1005、着色处理部1006、层次处理部1007、以及图象记录部1008构成。本发明的象域识别方法被应用于象域识别部1003。另外，图3中的放大缩小处理、平衡调整及掩蔽等的编辑处理等与本发明没有直接关系，这里将其省略。这些处理例如被放在图象输入部的后面进行。
图象输入部1001读取原稿图象，输出彩色图象信号1101。彩色图象信号1101表示原稿上各象素的例如RGB反射率，将各象素的信息作为二维扫描的3条时间序列信号输出。这时，将每单位长度的读取象素数称为象素密度。在本实施例中，读取密度例如为600dpi，即每25.4mm有600个象素的密度。但是，如后文所述，在预扫描的情况下，纵向(副扫描方向)例如以200dpi的低密度读取。
在色变换部1002中，将表示RGB反射率的彩色图象信号1101变换成表示所记录的色料(例如YMC)的浓度的彩色图象信号1102。RGB反射率和YMC的浓度的关系一般呈复杂的非线性关系。因此，在实现该变换处理时，可以采用将3维的列表查找法或1维的列表查找和3×3的矩阵组合起来的方法等。其具体的结构例如在特开平1-055245号公报或特开昭61-007774号公报等中都有详细说明。
在象域识别部1003中，根据输入的图象信号1102进行该象素的属性识别，将其结果作为象域信号1103输出。在本实施例中，作为象素的属性进行“文字”、“层次的边缘”、“平缓的层次”这3个种类的识别。因此，象域信号1103是取这3个种类的值中的某一种的信号。
说明象域识别部1003的简略结构。如图5所示，象域识别部1003大致分为宏观识别部1201和微观识别部1202，再者，宏观识别部1201由图象分离部1211、图象存储器1212、CPU1213、程序存储器1214、以及区域信号输出部1215构成。另外，微观识别部1202由取出多个特征量(例如3个)的特征量取出部1311、识别多个(例如5个)种类的象域的象域识别部1312、以及识别信号选择部1313构成。象域识别部1312是本发明的象域识别方法的应用部分，其详细结构及工作情况将在后面说明。
在滤色部1004中并行地进行使YMC的彩色图象信号1102清晰化和平滑化等多种滤色处理。在这里进行强的边缘增强处理、弱的边缘增强处理、平滑化滤色处理等3种处理，将各自的结果作为信号1104、1105、1106输出。
在复印机中作为原稿主要使用文档图象。在这样的图象中混合了文字图象和层次图象。文字图象重要的是能清晰地再现。另一方面，层次图象重要的是能使层次平滑地再现。另外，印刷或用市售的打印机表现层次时多半采用网点，将该网点成分除去也是重要的。因此，信号选择部1005根据从象域识别部1003输出的象域信号1103，有选择地切换从滤色部1004输出的各种滤色处理的输出。在象域信号1103表示文字的情况下，将强的边缘增强滤色加在YMC彩色图象信号1102上，将进行了边缘增强的结果作为信号1104输出给下一级。另外，在象域信号1103表示层次边缘的情况下，将弱的边缘增强滤色加在YMC彩色图象信号1102上的结果作为信号1105输出给下一级。另外，在象域信号1103表示平滑的层次的情况下，将平滑化滤色加在YMC彩色图象信号1102上，将进行了噪声和网点成分除去的结果作为信号1106输出给下一级。因此，能清晰地再现文字图象，且能平滑地再现层次图象。
另外，滤色部1004收到象域信号1103后，根据象域信号1103有选择地切换多种滤色处理本身即可。在这种情况下就不需要信号选择部1005。
在着色处理部1006中，将进行过滤色处理的YMC彩色图象信号变换成YMCK四色信号。即使YMC三色的色料重叠，也能表现黑色，但一般情况下黑色色料由于YMC重叠而浓度较高，出于便宜等原因，在进行一般的彩色记录时，使用还含有黑色料的YMCK四色进行记录。
作为具体的变换方法已知有UCR(Under Color Reduction)和GCR等方式实际上正被使用。下式(1)给出了GCR法的计算式。在式(1)中将输入的CMY的浓度信号记作CMY，将输出的CMYK的浓度信号己作C’、M’、Y’、K’。
K’=k·min(C、M、Y)C’=(C-K’)/(1-K’)M’=(M-K’)/(1-K’)Y’=(Y-K’)/(1-K’)……(1)其次，说明层次处理部1007。在电子照相等的记录中，调制光的通断的长度，表现中间浓度。在层次处理部1007中进行该调制处理。具体地说，产生与浓度信号对应宽度的脉冲信号。根据该信号控制上述激光的通断。这时，进行使脉冲位置靠前的方法和靠后的方法的切换。
调制方式有2象素调制和1象素调制两种。在2象素调制方式中，奇数象素点使脉冲位置靠前记录，偶数象素点使脉冲位置靠后记录。另一方面，在1象素调制方式中，全部象素都靠前记录。1象素调制方式由于脉冲的通断周期为1象素单位，所以能用1象素单位的分辨率记录。另一方面，2象素调制方式由于周期为2象素单位，所以与1象素调制方式相比，分辨率低。可是，由于表现同一浓度用的脉宽变成2倍，所以浓度的稳定性变高，与1象素调制方式相比，层次性变好。图6中示出了浓度信号和记录层次的关系之一例。在图6中，1象素调制处理时的浓度信号和脉宽的关系是曲线11。2象素调制处理时的浓度信号与脉宽的关系是曲线12。1象素调制方式是一种适合于文字图象的记录方式，另一方面，2象素调制方式是一种适合于层次图象的记录方式。
在本实施例中，利用象域信号1103选择2象素调制处理和1象素调制处理。具体地说，在象域信号1103表示文字的情况下，选择1象素调制处理，在表示层次的边缘或平滑的部分的情况下，选择2象素调制处理。因此，在层次区域中能再现层次平滑且富有层次性的图象，在文字区域中能用较高的分辨率记录轮廓清晰的图象。
其次，说明图象记录部1008。在本实施例中，将电子照相方式用于图象记录部1008。简单地说明电子照相方式的原理。首先，根据图象浓度信号调制激光等，使该调制光照射到感光滚筒上。在感光滚筒的感光面上生成与照射光量对应的电荷。因此，根据图象信号的扫描位置，使激光沿感光滚筒的轴向扫描，同时对感光滚筒进行旋转扫描，从而在感光滚筒上形成与图象信号对应的二维电荷分布。接着，用显影机将带电的调色剂附着在感光滚筒上。这时，附着与电位对应量的调色剂，形成图象。其次，通过复印带将感光滚筒上的调色剂复印在记录纸上，最后用定影器使调色剂熔融而固定在记录纸上。对YMCK四色的调色剂依次进行该操作，能将全色图象记录在记录纸上。
(图象形成装置的工作情况)其次，参照图7所示的流程图，说明图4中的复印机的工作情况。另外，用本实施例的复印机进行原稿图象的复印工作时，用图象输入部1001进行两次图象读取(扫描)。
第一次图象扫描时是进行高速扫描，沿副扫描方向以稀疏的密度进行读取。这时读得的图象信号由色变换部1002进行色变换后，输入给象域识别部1003的宏观识别部1201(步骤S1～步骤S2)，用宏观识别部1201内的图象分离部1211将其变换成几个特征量信号(步骤S3)，将原稿的一个画面的内容写入图象存储器1212中(步骤S4)。这些处理是与图象输入部1001进行的原稿的扫描同时进行的。如果原稿的扫描结束后，图象信息被记录到图象存储器1212，则由CPU1213进行区域分离处理(步骤S5)。区域分离处理的结果被存储到图象存储器1212中(步骤S6)。
由CPU1213进行的区域分离处理结束后，图象输入部1001开始进行第二次图象扫描(步骤S7)。第二次图象扫描时以低速读取图象。由图象输入部1001读取的图象信号在色变换部1002中被进行色变换处理(步骤S8)，然后被输入象域识别部1003及滤色部1004。输入给象域识别部1003的图象信号被输入微观识别部1202，进行识别处理(步骤S9)。另一方面，与第二次图象扫描同步地通过宏观识别部1201的区域信号输出部1215，将存储在图象存储器1212中的区域信号输入识别信号选择部1313，于是从识别信号选择部1313输出象域信号1103(步骤S10)。
另一方面，由色变换部1002输出的图象信号经过滤色部1004、信号选择部1005、着色处理部1006、层次处理部1007，被输出给图象记录部1008，在信号选择部1005、着色处理部1006、层次处理部1007中，与各种处理的执行同步地根据所输入的象域信号1103进行信号的选择、处理的选择(步骤S11～步骤S14)。
(象域识别部的详细说明)其次，详细地说明图5所示的象域识别部1003。
(宏观识别部的结构、工作情况)在宏观识别部1201中，根据图象的大的结构进行区域分离。在本实施例中，将原稿图象分离成以下5种区域。
1．通常文字区域2．背景上文字区域3．连续层次区域4．网点层次区域5．其它区域通常文字区域是白色背景底色及在它上面书写文字或图形的区域，通常的文字大多数进入该区域。背景上网点区域是在文字的背景中有中间色调的底色，是为了增强文字或分类，用颜色区分背景，或为了说明而将文字重叠在层次图象上的区域。作为前一种例子有目录等，作为后一种例子有地图等。连续层次区域是人物或背景画等具有层次的区域，是用银盐照相或升华型热复印方式等连续层次方式记录它的图象。另外，即使是网点印刷方式，也包含网点成分从图象信号漏掉而网点的频率非常高的图象区域。网点层次区域也和连续层次区域一样，是人物或背景画等图象，但它是通过网点印刷来表现中间色调的区域。
图象大体上能分成上述4种区域中的任一区域，但也有的图象不进行该分类或难以分类。例如，用计算机制图作成的图象等，具体地说，全部有层次的字符串等就属于这一类。这样的区域就作为“其它区域”进行分类。
其次，说明宏观识别部1201的结构和工作情况。在图象分离部1211中，根据周边象素的浓度差和色度等的状态，将从色变换部1002输出的彩色图象信号1102分离成多个平面图象数据。被分离的图象数据依次存入图象存储器1212。在本实施例中，图象存储器1212具有图象的平面大小的容量，将分离的图象信号全部按1画面存储。
在图象分离部1211中，首先根据YMC彩色图象信号1102，由下式(10)求出辉度I及色度S。
I=(C+M+Y)/3S=(C-M)2+(M-Y)2+(Y-C)2…(10)辉度值I是表示图象的浓度的量，如果是白色，则为“0”，如果是黑色，则为“1”。色度S在无彩色时为“0”，彩色越多其值越大。其次，检测扫描方向的辉度值I的变化，将呈波状变化的区域断定为网点图象。其次，作成某区域内的辉度值I的直方图。如图8所示，在一般原稿的情况下，直方图中有底色浓度、中间色调浓度、黑色浓度共3个峰值。各峰值之间的最小的浓度值为th1、th2。关于网点图象以外的象素，例如将辉度值I在阈值th1以下者断定为底色象素，将在比阈值th1大的阈值th2以下者断定为中间色调象素，将比阈值th2大者断定为文字象素。另外，单独地设定色度S的阈值th3，将色度S比阈值th3小、而且辉度值I比阈值th2大的象素断定为黑色象素，将除此以外的象素断定为灰色象素。通过以上的处理，从一个图象判断出了7个图象区域。即，根据原稿图象的稀疏的图象信号，能将原稿图象分成以下7类文字图象(包含浓度大的象素的图象)、中间色调图象(包含照片浓度薄的象素的图象)、底色图象(包含底色浓度非常薄的象素的图象)、彩色图象(包含有色象素的图象)、灰色图象(包含灰色象素的图象)、黑色图象(包含黑色象素的图象)、网点图象(呈网点状，浓度变化频繁且大的图象)，被分类的图象数据与分类结果(区域分离信息)一起暂时被存入图象存储器1212。另外，各图象变成是否具有该性质的双值图象。
其次，根据程序存储器(例如ROM)1214中存储的程序码，由CPU1213一边参照图象存储器1212中存储的分离图象数据的内容，一边进行区域识别处理，修正区域分离信息，将该修正后的区域分离信息例如按照每一象素写入图象存储器1212。即，首先对文字图象、中间色调图象、网点图象这3个图象区域，将所连接的象素统一起来作成矩形单元的连接区域。另外，对各连接区域进行特征量计算，判断区域的种类。这时所判断的区域的种类例如有以文字为主体的区域即通常文字区域、层次图象即照片区域。再将连接区域的位置及大小(连接区域信息)、以及区域的种类存入图象存储器1212。其次，对不同种类的连接区域重叠的象素再进行如图9所示的处理，根据连接区域信息和区域的种类，单值地确定其属于哪一类。
按照图9中的流程所示的处理顺序，首先对断定为照片区域的区域(步骤S401)如下判断当该区域中存在网点象素时，断定为网点层次区域(步骤S405～步骤S406)；当存在中间色调象素时，断定为连续层次区域(步骤S407～步骤S408)；当不存在网点象素及中间色调象素时，断定为背景上文字区域(步骤S407、步骤S409)。另一方面，在没有照片区域的情况下，对于该区域中存在中间色调的区域、以及在步骤S408中断定为连续层次区域的区域，将其中间色调图象数据除掉(步骤S402～步骤S404)。通过以上处理修正后的至少4种区域识别信息被存入图象存储器1212。
被存入图象存储器1212的区域分离信息与来自图象输入部1001的第二次的读取信号同步地被区域信号输出部1215读出，并作为区域分离信号输出。这时，由于图象存储器1212内部的区域分离信息的象素密度和来自图象输入部1001的图象信号的象素密度不同，所以要进行区域分离信号的密度变换，使两者的密度一致后输出。
在本实施例中，区域分离信号用3位的信号表示，其值与区域的关系如下区域分离信号值区域“0” 通常文字区域“1” 背景上文字区域“2” 连续层次区域“3” 网点层次区域“4” 其它区域此外，用5位的信号表示区域分离信号，各位的信号也可分别表示5个区域。
(微观识别部的结构、工作情况)在微观识别部1202中着眼于图象的微观特征的不同，进行区域的识别。微观识别部1202的详细结构示于图10。微观识别部1 202主要由以下部分构成取出3个特征量的特征量取出部1311、识别5种象域的象域识别部1312、识别信号选择部1313。
特征量取出部1311由以下部分构成浓度计算部1311d、取出3个特征量的浓度变化量取出部1311a、平均浓度取出部1311b、色度取出部1311c。
由浓度变化量取出部1311a取出目标象素周边的浓度变化的大小。首先，在浓度计算部1311d中，根据YMC彩色图象信号1102计算浓度信号D。浓度计算如下式(2)所示，呈带有YMC各浓度信号的加权系数的线性和。
D=Ky·Y+Km·M+Kc·C……(2)式中Ky=0.25、Km=0.5、Kc=0.25其次，在浓度变化量取出部1311a中，计算以目标象素为中心的3×3象素块内的浓度变化，输出浓度变化量信号DD。如3×3象素块的各象素浓度为D1、D2、D3……D9，则浓度变化量信号DD可用下式(3)表示。式中Max(A1、A2、…An)表示A1、A2、…An中的最大值。
DD=Max(｜D1-D9｜、｜D2-D8｜、｜D3-D7｜、｜D4-D6｜)……(3)另外，浓度变化取出方法也可以采用特公平04-05305号中公开的BAT法等其它方法。下式(4)给出了采用BAT法时的浓度变化量信号的计算式。
DD=Max(D1、D2、…D9)-Min(D1、D2、…D9)……(4)另外，在本实施例中，将参照区域设为3×3象素的范围，但也可以用比它大的4×4或5×5象素区域、或者非正方形的3×5象素区域等。一般来说将参照区域设得大，能提高特征量的取出精度，但另一方面由于硬件的规模变大，所以要根据目的和要求，采用考虑了这一切之后的适当的尺寸。
用平均浓度取出部1311b取出目标象素的浓度的大小。即，输入了浓度计算部1311d的输出即浓度信号D之后，计算以目标象素为中心的3×3象素的浓度信号的平均值。将其计算结果作为平均浓度信号DA输出。平均浓度信号DA表示目标象素周边的浓度。
用色度取出部1311c取出目标象素的色度。根据目标象素的3色YMC信号，作成用(5)式表示的色度信号DS。
DS=(C-M)2+(M-Y)2+(Y-C)2……(5)色度信号DS表示目标象素的色度、即颜色的有无。在白、黑、灰色等无彩色的象素的情况下，DS几乎为“0”，在红、蓝等色的情况下，DS取最大值“2”。
其次，说明象域识别部1312。第一～第五象域识别部1312a～1312e分别进行分别适合于由宏观识别部1201的区域分离部1211分离的5种区域的象域识别处理。在各象域识别部1312a～1312e中分别输入从特征量取出部1311a～1311c输出的特征量信号DD、DA、DS，根据这些信号判断象域，生成象域信号DT。这时生成的象域信号DT具有2位结构的“0”、“1”、“2”三种值。各值和象素的关系如下DT=0时，表示平滑的层次区域，DT=1时，表示层次区域的边缘，DT=2时，表示文字的内部及边缘。其判断方法在第一～第五象域识别部1312a～1312e中各不相同，参照图11对此进行说明。在第一象域识别部1312a中，将浓度变化量DD比阈值T1大的点及平均浓度比阈值T2大的点断定为文字区域(DT=2)。在第二象域识别部1312b中，将浓度变化量DD比阈值T3大的点及平均浓度比阈值T4大、且色度DS比阈值T5小的点断定为文字区域(DT=2)。这里，阈值T3呈比阈值T1大的值。在第三象域识别部1312c中，当浓度变化量DD比阈值T6大时，断定为层次区域的边缘(DT=1)，除此以外的区域断定为平滑的层次区域(DT=0)。在第四象域识别部1312d中，象域信号DT经常设定为“0”。即所有的区域都断定为平滑的层次区域。在第五象域识别部1312e中，当浓度变化量DD比阈值T7大时，断定为层次的边缘区域(DT=1)，小时断定为平滑的层次区域(DT=0)。其中，T1～T7是规定的识别阈值，由输入系统的分辨率特性和色变换处理部的特性确定合适的值。将在后面说明这些阈值的合适的值。
其次，在信号选择部1313中，根据从宏观识别部1201的区域信号输出部1215输出的区域分离信号，选择从各象域识别部1312a～1312e输出的5种象域信号DT。即区域分离信号为“0”时选择第一象域识别部1312a的输出信号，同样，区域分离信号为“1”、“2”、“3”、“4”时，分别选择第二、三、四、五象域识别部的输出信号，并作为象域信号1103输出。
因此，利用宏观结构特征的不同，根据区域分离的结果，进行合适的象域识别，从而能产生文字、层次边缘、平滑的层次部分之间识别精度极高的象域信号。
(具体的工作情况的说明)其次，将图12所示的原稿图象作为例子具体地说明。
为了说明的方便，图12所示的原稿图象与通常的文档图象相比，呈不自然的结构，但区域1601是文章的书写区域，由黑字及红字构成。区域1602是表用的区域，在用颜色划分成的区域的淡的背景上配置了黑字和表格。区域1603是粘贴由银盐照片构成的层次图象的区域。区域1604是用高频振动法即网点调制法记录层次图象的区域。
参照图4说明用本实施例的图2中的扫描部1读取该原稿图象、用图2中的打印部2输出该复制图象时的工作情况。如上所述，首先，图12中的原稿图象作为电信号被图4中的图象输入部1001读取后，在色变换部1002中变成表示YMC的调色剂量的彩色图象信号1102。
根据该YMC的彩色图象信号1102，用象域识别部1003进行象域识别。首先，用宏观识别部1201根据这些结构特征量进行区域分离。由于它参照大的区域进行识别，所以能以极高的精度进行按照上述的分类的区域分离。图13中示出了宏观识别部1201的处理结果即区域分离信号的例。在图13中，用白色(区域1601)、左下斜线(区域1602)、右下斜线(区域1603)、交叉斜线(区域1604)分别表示区域分离信号值分别为“0”、“1”、“2”、“3”的区域。另外，在该原稿例中没有“其它区域”的识别。
在微观识别部1202中，按象素单元将通常文字区域识别为文字区域及其以外的区域、将背景上文字区域识别为文字区域及其以外的区域(背景区域)。以下以各区域的特征量的分布为例，说明这些识别方法。
在通常文字区域中，一般将文字记录在白底上。另外，有时还记录黄色或水色等浓度极淡的文字或例如5点以下的极细的文字等。图14示出了通常文字区域的浓度变化量信号DD和平均浓度信号DA的二维分布之一例。文字分布在图14所示的区域1801中，文字以外的部分以图14所示的区域1802为中心进行分布。因此，能用边界线1803识别文字和文字以外的区域。这里，这些边界线的位置对应于上述的识别阈值T1、T2。
在背景上文字区域中，文字被配置在淡的背景上。有时也用淡色墨形成背景，但在通常的印刷物上多半进行网点记录。另一方面，在背景上这些文字的辨认性显著下降，所以文字部分几乎不使用淡色或小的文字。几乎都是使用黑或红等浓色的7点以上的大字。图15(a)示出了该区域的浓度变化量信号DD和平均浓度信号DA的二维分布之一例。图15(b)示出了平均浓度信号DA和色度信号DS的二维分布之一例。在图15(b)中，黑字分布在区域1901中，色字分布在区域1902中。在图15(a)中，将背景部分的象素分布区域示于区域1903。这时，如图15(b)所示，利用由边界线1904表示的阈值T5、T4，能识别文字和文字以外的区域。另外，如图15(a)所示，浓度变化量即使为“0”，在平均浓度DA大的情况下，也能用由边界线1901表示的阈值T3进行文字识别，所以能正确地识别用以往的方式难以识别的黑字的内部。
同样，在图16、图17中分别示出了连续层次区域、网点层次区域的浓度变化量信号DD和平均浓度信号DA的二维分布之一例。如图16所示，在连续层次区域示出了浓度变化量DD全部都小、边缘部分稍高的分布。在本实施例中，用由边界线1103表示的识别阈值T6识别平滑层次区域和层次区域的边缘。另外，如图17所示，在网点层次区域由于用网点表现层次，所以取浓度变化量DD大的值。在网点层次区域由于除了网点成分以外的部分提高了图象质量，所以在这里与特征量信号DD、DA、DS无关，象域信号DT为“0”。
在以往的只利用微观特征的识别处理中，不进行本实施例中所示的区域分离处理，所以对于这5种区域不能切换识别阈值。因此，例如，如图14～15边界线1810、1910、11010、11110所示，使用了由同一识别边界决定的识别阈值。因此，除了通常文字的细字和层次区域的边缘区域所期待的识别结果以外，产生错误识别，不能获得足够的识别精度。
在本实施例中，通过宏观识别处理进行区域分离后，选择适合于各区域的微观识别边界，从而能进行高精度且高分辨率的识别。即，对由宏观识别部1201识别为通常文字区域的区域(区域分离信号“0”)，选择由微观识别部1202的第一象域识别部1312a进行的判断结果(参照图14)，对由宏观识别部1201识别为背景上文字区域的区域(区域分离信号“1”)，选择由微观识别部1202的第二象域识别部1312b进行的判断结果(参照图15)，对由宏观识别部1201识别为连续层次区域的区域(区域分离信号“2”)，选择由微观识别部1202的第三象域识别部1312c进行的判断结果(参照图16)，对由宏观识别部1201识别为网点层次区域的区域(区域分离信号“3”)，选择由微观识别部1202的第四象域识别部1312d进行的判断结果(参照图17)，对由宏观识别部1201识别为其它区域的区域(区域分离信号“4”)，选择由微观识别部1202的第五象域识别部1312e进行的判断结果。
在图18中示意性地示出了由微观识别部1202的各象域识别部1312a～1312e对图12所示的原稿图象进行的识别结果之一例。另外，在图19中示出了由识别信号选择部1313根据区域分离信号选择象域信号DT的结果。在图18及图19中，用黑色表示象域信号为“2”即被断定为文字区域的区域，用白色表示除此以外的区域。图18(a)表示由第一象域识别部1312a进行的识别结果，图18(b)表示由第二象域识别部1312b进行的识别结果，图18(c)、图18(d)分别表示第三、第四象域识别部1312c、1312d的识别结果。对图18及图19进行比较可知，在象域信号DT适应的区域以外，识别精度低，但通过由识别信号选择部1313只选择适应于宏观识别部1201的识别结果的区域分离信号的象域信号，能用最后的象域信号获得高精度的识别结果。
(第二实施例)其次，说明在第一实施例中说明过的微观识别部的变形例。在图20中示出了微观识别部1202的另一结构例。另外，与图10相同的部分标以相同的符号，只说明不同的部分。
如图20所示，微观识别部1202由以下部分构成浓度计算部1311d；3个特征量取出部、即浓度变化量取出部1311a；平均浓度取出部1311b；再次取出部1311c；3个阈值寄存器1401a～1401c；3个比较器1402a～1402c；以及综合判断部1403。与5种区域对应的5个识别阈值被存储在各个阈值寄存器1401a～1401c中。由输入到阈值寄存器1401a～1401c中的来自宏观识别部1201的区域分离信号选择这些阈值中的一个。选择后从阈值寄存器输出的阈值信号在比较器1402a～c中分别与对应的特征量信号DD、DA、DS进行大小比较，其比较结果作为2值比较信号输出。
与各特征量对应的比较信号在综合判断部1403中进行规定的逻辑运算，输出最后的象域信号1404。这时，在综合判断部1403中参照输入的比较信号和区域分离信号两者，输出象域信号。
这样，即使由综合判断部和阈值寄存器组合构成微观识别部1202，也能实现与第一实施例同样的识别处理。在该变形例中由于各种识别处理通用，所以自由度变低，与第一实施例相比，能减小电路规模。
(第三实施例)其次，说明具有应用了本发明的象域识别方法的图象处理装置的彩色复印机的另一结构例。图21表示第三实施例的彩色复印机的主要部分的结构例。另外，与图4相同的部分标以相同的符号，只说明不同的部分。在图21中，由图象输入部1001读取的原稿图象的彩色图象信号经由色变换部1002后存入页存储器1411，这一点与第一实施例有很大的不同。以下简单地说明其结构及工作情况。
首先，由图象输入部1001将原稿图象作为RGB图象信号读取。其次，由色变换部1002将其变换成表示YMC浓度的彩色图象信号。变换后全部一画面的YMC的彩色图象信号1102被存入页存储器1411。另一方面，YMC彩色图象信号1102被输入宏观识别部1412。宏观识别部1412的结构与第一实施例的象域识别部的宏观识别部1201的结构相同，进行同样的工作。即，输入到宏观识别部1412的YMC彩色图象信号1102在图5所示的图象分离部1211中分离成多个平面图象数据。被分离的图象数据依次存入图象存储器1212。其次，根据程序存储器1214中存储的程序码，由CPU1213一边参照图象存储器1212中存储的分离图象数据的内容，一边进行区域的分离，将分离结果写入图象存储器1212。
识别处理结束、区域分离结果全部被写入图象存储器1212后，从页存储器1411依次读出所存储的图象信号。与此同步地经由区域信号输出部1215读出图象存储器1212中存储的区域分离信息。这时，由于图象存储器1212内部的区域分离信息的象素密度和页存储器内的图象信号的象素密度不同，所以要进行区域分离信号的密度变换，使两者的象素密度一致后输出。
从页存储器1411输出的YMC彩色图象信号及从宏观识别部1412输出的区域分离信号输入到微观识别部1413。微观识别部1413的结构及工作情况与第一实施例的微观识别部1202相同。即，如图10所示，根据输入的YMC彩色图象信号，由3个特征量取出部生成特征量信号DD、DA、DS，接着根据这些特征量信号，在5个象域识别部1312中分别生成象域信号。最后，由信号选择部1313根据从宏观识别部1412输出的区域分离信号，选择5个象域识别部1312的判断结果(象域信号)，作为最后的象域信号1103输出。
从页存储器1411输出的YMC彩色图象信号经过滤色部1004、信号选择部1005、着色处理部1006、以及层次处理部1007后，由图象记录部1008进行记录。在信号选择部1005及层次处理部1007中，根据从微观识别部1413输出的象域信号1103，进行切换处理。该切换方法与第一实施例相同，详细说明从略。
在第三实施例中也能实现与第一实施例等效的图象处理。因此，与第一实施例一样，能获得高精度的象域信号1103，通过选择适合于图象种类的信号处理，能以高分辨率再现文字区域，平滑地再现层次区域。
另外，在第三实施例中，由于将彩色图象信号记录在页存储器1411中，所以不需要象第一实施例那样对原稿图象进行两次读取扫描。因此，对宏观识别和原稿图象能使用完全相同的信号，可以不考虑每次扫描的读取位置偏移的影响。另外，通过准备供多页使用的页存储器1411等的容量，在原稿读取后立刻就能读取另一原稿。因此，在使用原稿自动输送装置等依次复制多个原稿的情况下，能高速地依次进行复制。
另外，在以上的实施例中，作为微观识别部的特征量取出方式，使用了浓度变化、平均浓度、色度这3种方式，但不受此限。例如，也可以使用信息组内的频率分布或与规定图形的图形适合度等方式。
如上所述，如果采用上述实施例的图象复印机，则由于根据输入的原稿图象的稀疏的图象信号，由宏观识别部1201利用原稿图象的宏观的结构特征，将文字区域和层次区域分离，再根据与该分离结果适应的原稿图象的密的图象信号，选择微观识别部1202对原稿图象的象域识别结果DT，输出作为最后的象域识别结果的象域信号，根据该象域信号，有选择地切换滤色部1004、层次处理部1007的处理，例如在文字区域进行边缘增强处理或高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，从而在原稿图象中的文字区域和层次区域都能良好地生成·记录复制的图象。即，如果采用本实施例的象域识别方法及使用它的图象处理装置，则能以高精度及高分辨率进行用现有的技术难以识别的层次图象的边缘和文字的边缘之间的识别或配置在网点层次上的文字和周围的区域之间的识别。
另外，对图象进行编码时，通过利用作为最后的识别结果的象域信号，切换编码方式，能实现编码失真小、压缩率高的图象编码。
(第四实施例)图1表示具有应用了本发明的象域识别方法的图象处理装置的图象形成装置的数字彩色复印机的结构例。数字彩色复印机由作为读取装置的扫描部1和作为图象形成装置的打印部2构成。
读取原稿图象的扫描部1有放置原稿D的由透明玻璃构成的原稿台4，在其上部有原稿台盖3，原稿台盖3在闭合状态下与原稿台4相对。在原稿台4的下方配置着照亮放置在原稿台4上的原稿D用的曝光灯5、将来自曝光灯5的光汇聚到原稿D上用的反射镜6、以及将来自原稿D的反射光折向图中左方的第一反射镜7等。另外，这些曝光灯5、反射镜6、以及第一反射镜7被固定设置在第一托架8上。第一托架8通过图中未示出的带齿皮带等连接在图中未示出的脉冲电机上，传递脉冲电机的驱动力，沿原稿台4平行移动。
在图中的左侧、即在导向由第一反射镜7反射的反射光的方向上，与第一托架8相对地设置着第二托架9，它能通过图中未示出的驱动机构例如带齿皮带及DC电机等，与原稿台4平行地移动。将由第一反射镜7导向的来自原稿D的反射光折向下方的第二反射镜11、以及将来自第二反射镜11的反射光折向图中右方的第三反射镜12互相垂直地配置在第二托架9上。第二托架9随着第一托架8从动，同时相对于第一托架8以1/2的速度沿原稿台4平行移动。
在包含通过第二托架9折回的光的光轴的面内，配置着使来自第二托架9的反射光以规定的倍率成象的成象透镜13，在大致与通过成象透镜13的光的光轴正交的面内配置着CCD图象传感器(光电变换元件)15，用来将通过成象透镜13而具有了汇聚性的反射光变换成电信号即图象数据。
然后，如果用反射镜6将来自曝光灯5的光汇聚到原稿台4上的原稿D上，那么来自原稿D的反射光就通过第一反射镜7、第二反射镜11、第三反射镜12、以及成象透镜13后，被输入CCD图象传感器15，在这里被变换成图象数据。
打印部2有第一至第四图象形成部10y、10m、10c、10k，它们根据众所周知的减色混合法，分别形成被分解成各色成分的图象、即黄(以下用y表示)、品红(红色一种，以下用m表示)、青绿(发青的紫色，以下用c表示)、以及黑(以下用k表示)的4种颜色的图象。
在各图象形成部10y、10m、10c、10k的下方，设有作为输送装置的输送机构20，它包括用来沿图中箭头a的方向输送由各图象形成部形成的各种颜色的图象的输送皮带21。输送皮带21被能够旋转地拉紧安装在驱动滚轮91和与驱动滚轮91相距一定间隔的从动滚轮92之间，驱动滚轮91由图中未示出的皮带电动机带动能沿箭头a的方向旋转，从而输送皮带21能以一定的速度沿箭头a的方向无终点地运行。另外，各图象形成部10y、10m、10c、10k沿输送皮带21的输送方向配置成一排。
各图象形成部10y、10m、10c、10k分别包括作为象载体的感光体滚筒61y、61m、61c、61k，它们的外周面在与输送皮带21接触的位置能沿同一方向旋转。用来使各感光体滚筒以规定的线速度旋转的图中未示出的滚筒电动机分别与各感光体滚筒相连接。
各感光体滚筒61y、61m、61c、61k的轴线与由输送皮带21输送图象的方向正交配置，而各感光体滚筒的轴线互相以等间隔配置。另外，在以下的说明中，将各感光体滚筒的轴线方向作为主扫描方向(第二方向)，将各感光体滚筒旋转的方向即输送皮带21的旋转方向(图中箭头a的方向)作为副扫描方向(第一方向)。
在各感光体滚筒61y、61m、61c、61k的周围，沿对应的感光体滚筒的旋转方向依次分别配置着沿主扫描方向延伸的用来带电的带电装置62y、62m、62c、62k；除电装置63y、63m、63c、63k；同样沿主扫描方向延伸的作为显影装置的显影滚轮64y、64m、64c、64k；下搅拌滚轮67y、67m、67c、67k；上搅拌滚轮68y、68m、68c、68k；同样沿主扫描方向延伸的用来复印的复印装置93y、93m、93c、93k；同样沿主扫描方向延伸的清除刮板65y、65m、65c、65k；以及调色剂回收螺旋66y、66m、66c、66k。
另外，各复印装置是这样配置的将输送皮带21夹在它和对应的感光体滚筒之间，即配置在输送皮带21的内侧。另外，后文所述的由曝光装置形成的曝光点分别形成在带电装置和显影滚轮之间的感光体滚筒的外周面上。
多个收容记录纸P的纸盒22a、22b配置在输送机构20的下方，记录纸P作为图象形成媒体用于复印由各图象形成部10y、10m、10c、10k形成的图象。
在纸盒22a、22b的一端靠近从动滚轮92的一侧，配置着拾纸滚轮23a、23b，用来将收容在纸盒22a、22b中的记录纸P(从最上部)一张一张地取出。在拾纸滚轮23a、23b和从动滚轮92之间配置着阻挡滚轮24，用来使从纸盒22a、22b中取出的记录纸P的前端和在图象形成部10y的感光体滚筒61y上形成的y调色剂象的前端对齐。另外，在其它感光体滚筒61m、61c、61k上形成的调色剂象(m、c、y)与被输送到输送带21上的记录纸P的输送时间一致地被供给各复印位置。
在阻挡滚轮24和第一图象形成部10y之间靠近从动滚筒92的附近，实际上在从动滚筒92的外周处配置着吸附滚轮26，将输送带21夹在中间，用来将规定的静电吸附力提供给通过阻挡滚轮24在规定的时间输送的记录纸P。另外，吸附滚轮26的轴线和从动滚筒92的轴线互相平行配置。
检测在输送带21上形成的图象的位置用的位置偏移传感器96以离开驱动滚轮91规定的距离配置在输送带21的一端、驱动滚轮91的附近、实际上配置在驱动滚轮91的外周处，将输送带21夹在中间。位置偏移传感器96由透射型或反射型的光传感器构成。
将附着在输送带21上的调色剂或记录纸P的纸屑等除去用的输送带清洁装置95配置在驱动滚轮91的外周上、位置偏移传感器96的下游侧的输送带21处。
在通过输送带21输送的记录纸P从驱动滚轮91脱离后再输送的方向上，配置着将记录纸P加热到规定的温度、使复印在记录纸P上的调色剂象熔融、将调色剂象固定在记录纸P上的定影装置80。定影器80由热滚轮对81、油涂敷滚轮82、83、散热片卷取滚轮84、散热滚轮85、以及散热片压附滚轮86构成。将在记录纸P上形成的调色剂固定在记录纸上，由排纸滚轮对87排出。
在各感光滚筒的外周面上形成各种色分解后的静电潜象用的曝光装置50备有根据由后文所述的图象处理装置进行了色分解的各色图象数据(y、m、c、k)被控制发光的半导体激光器60。在半导体激光器60的光路上依次设有反射激光光束、由进行扫描的多面镜电机54进行旋转的多面镜51；以及修正通过多面镜51反射的激光光束的焦点并使其成象用的fθ透镜52、53。
在fθ透镜53和各感光体滚筒61y、61m、61c、61k之间配置着将通过了fθ透镜53的各色激光光束折向各感光体滚筒的曝光位置的第一折回反射镜55(y、m、c、k)，以及将由第一折回反射镜55y、55m、55c反射后的激光光束再次反射的第二及第三折回反射镜56(y、m、c)、57(y、m、c)。另外，黑色用激光光束由第一折回反射镜55k折回后，不经由其它反射镜而被导向感光体滚筒61k。
图2是概括地表示图1中的数字彩色复印机的电气连接及控制用的信号流的框图。如果采用图2所示的结构，则在数字彩色复印机中备有主控制部30内的主CPU31、扫描部1的扫描CPU100和打印部2的打印CPU110三个CPU。主CPU31通过公用RAM35与打印CPU110进行双向通信，主CPU31给出工作指示，打印CPU110呈使状态返回的状态。打印CPU110和扫描CPU100进行串行通信，打印CPU110给出工作指示，扫描CPU100呈使状态返回的状态。
操作盘40连接着主CPU31，它由控制全体的盘CPU41、液晶显示器42、以及打印键43构成。
主控部30由以下部分构成主CPU31、ROM32、RAM33、NVM34、公用RAM35、图象处理装置36、页存储器控制部37、页存储器38、打印控制器39、以及打印字体ROM121。
主CPU31控制着全体主控部30。ROM32存储着控制程序。RAM33用来暂时存储数据。
NVM(持久随机存取存储器nonvolatile RAM)34是由电池(图中未示出)的备用的非易失性存储器，切断电源时能保存NVM34中的数据。
公用RAM35用于在主CPU31和打印CPU110之间进行双向通信。
页存储器控制部37用于将图象数据存入页存储器38、或将其读出。页存储器38有能存储多页图象数据的区域，能将来自扫描部1的图象数据压缩后的图象数据存入一页。
在打印字体ROM121中存储着与打印数据对应的字体数据。
打印控制器39以与打印数据所带有的表示分辨率的数据相对应的分辨率，用打印字体ROM121中存储的字体数据，将来自个人计算机等外部机器122的打印数据展开成图象数据。
扫描部1由以下部分构成控制全体扫描部1的扫描CPU100；存储控制程序等的ROM101；存储数据用的RAM102；驱动CCD图象传感器15的CCD驱动器103；控制使曝光灯5及反射镜7、11、12等移动的电机的旋转用的扫描电机驱动器104；以及图象修正部105，而该图象修正部105由以下部分构成将来自CCD图象传感器15的模拟信号变换成数字信号的A/D变换电路；修正由CCD图象传感器15的偏差或周围温度的变化等引起的与来自CCD图象传感器15的输出信号相对应的阈电平的变化用的暗影补偿电路；以及暂时存储来自暗影补偿电路的进行过暗影补偿的数字信号的行存储器。
打印部2由以下部分构成控制全体打印部2的打印CPU110；存储控制程序等的ROM111；存储数据用的RAM112；使半导体激光器60的发光通/断的激光驱动器113；控制曝光装置50的多面镜电机54的旋转的多面镜电机驱动器114；控制由输送机构20进行的纸P的输送的纸输送部115；用带电装置62y、62m、62c、62k、显影滚轮64y、64m、64c、64k、复印装置93y、93m、93c、93k进行带电、显影、复印的显影程序部116；控制定影器80的定影控制部117、以及选择部118。
另外，图象处理装置36、页存储器38、打印控制器39、图象修正部105、以及激光驱动器113由图象数据总线120连接。
图3表示图象处理装置36的结构例，以下说明图3中的各部分的功能。
从原稿读取的图象放大、缩小时，对在主扫描方向上读取的图象进行数字处理，对在副扫描方向上读取的图象改变扫描托架的移动速度，但在使用RGB3行CCD传感器(8行间隔)的结构的情况下，在等倍/整数倍时没有问题，但在其它倍率时，在R、G、B之间沿副扫描方向产生位置偏移。在位置重合内插部201中根据该偏移量，进行象素值内插，修正位置偏移。
ACS202判断原稿是彩色原稿还是单色原稿。预扫描时进行上述判断，正式扫描时切换成彩色处理和单色处理两者之一。
扫描输入信号是RGB，但打印信号是CMYK，所以需要进行色信号的变换。在色变换部205中将RGB信号变换成CMY信号，使用者可以切换色变换部205的参数，根据喜好进行色调整。另外，在着色部217生成K信号。
单色生成部206在单色复印方式时，根据RGB彩色信号生成单色信号。
底色除去部207、直方图生成部204、以及底色/文字层次检测部213是将例如新闻等的底色即原稿的底色除去用的部分。即，首先由直方图生成部204生成原稿的彩色温度直方图，根据该直方图的值检测底色层次及文字部分的层次，根据该检测的层次，由底色除去部207将底色部分除去，能将文字部分的浓度加大后输出。
宏观识别部208判断原稿中的照片区域和文字区域。即，对原稿进行预扫描，根据页存储器中输入的工作图象，大致地进行判断。宏观识别部208的区域识别结果暂时被存入识别存储器209，正式扫描时输出给微观识别部210。
微观识别部210判断原稿中的照片区域和文字区域。在这里例如参照3×3象素大小的局部区域进行判断。根据该判断结果，切换文字增强部203、黑色字生成部216、选择器218、记录处理部220、滤色处理部中的处理。
LPF(低通滤波器)211、HEF(高通增强滤波器)212、文字增强部203进行原稿中的噪声消除、干涉条纹消除、边缘增强等空间滤色处理、以及文字部的增强处理，在合成部214中对这些处理结果的图象进行合成后，输出给放大·缩小部215。
放大·缩小部215进行主扫描方向的放大/缩小。
通过电子分类和图象的旋转处理，将图象暂时存入页存储器(PM)233中，在各处理部中，为了随时从存储器233读出处理对象的必要部分并进行处理，需要以一定的速度读出图象的任意区域。因此，在将图象存入页存储器233时，首先，YIQ变换部231、误差扩散部232进行固定长度的压缩/展开处理。在YIQ变换部236中将CMY图象信号变换成YIQ信号，消除色分量的冗余性，在误差扩散部232中通过误差扩散，一边保存层次性，一边减少位。在从页存储器233读出压缩的图象数据时，由CMY变换部236根据图象数据的展开和YIQ信号，进行向CMY信号的变换。
只用页存储器233进行容量不充分的电子分类功能的工作时，将图象数据存入硬盘装置(HDD)235中。这时，由于对HDD235的访问速度有一定限制，所以在长度可变压缩部234中进行压缩效率尽可能高的长度可变压缩处理。
黑色字生成部216将CMY各色信号重叠后生成K信号。可是，用单一的黑色记录黑色字比起将CMY各色信号重叠起来进行记录，在色和分辨率两方面都能获得较高的图象质量。因此，由选择器218将着色部217的输出和黑色字生成部216的输出切换成从微观识别部210输出的识别信号，输出给γ修正部219。
在γ修正部219中进行打印机的γ特性的修正。进行该修正时，参照对每个CMYK设定的γ表进行。
记录处理部220进行误差扩散等的层次处理，例如，无损于层次性地将输入的8位图象信号变换成4位大小的信号。
例如，在4级串联方式的打印机的情况下，由于记录4色图象信号的相位彼此不同，所以在直接存储器240中对各图象信号进行使该相位平衡的延迟。另外，在4级串联方式的打印机的情况下，如果用相同的多线结构输出各色图象信号，则由于各色的微小变化和倍率误差等而产生干涉条纹和色误差。因此，在滤色处理部221中调节各色的滤除角度来抑制干涉条纹和色误差的发生。
由于上述各部中图象处理的信号电平和记录浓度不是线性的，所以脉宽变换部223控制打印机的激光调制部的脉冲驱动时间，变换呈线性特性的脉宽。
宏观识别部208及微观识别部210的结构及工作与图5所示相同，其中微观识别部210与图10或图20所示相同。
如上所述，如果采用本发明，则能对输入的图象进行高精度及高分辨率的象域识别。特别是通过利用图象的宏观结构特征，将文字区域和层次区域分离，对该分离后的每个区域选择适当的象域的识别判断结果，作为最后的象域识别结果，能以高精度及高分辨率进行用现有的技术难以识别的层次图象的边缘和文字的边缘之间的识别或配置在网点层次上的文字和周围的区域之间的识别。
另外，根据该象域识别结果，例如有选择地在文字区域进行边缘增强处理和高分辨率记录处理，在层次区域进行多层次处理，那么在文字区域和在层次区域都能记录良好的图象。
另外，在对图象进行编码时，根据该象域识别结果，通过切换编码方式，能实现编码失真小、压缩率高的图象编码。
权利要求
1．一种象域识别方法，其特征在于根据原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域，根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量，对应于上述分离的区域的种类，根据上述算出的特征量，识别上述原稿图象的象域。
2．一种象域识别方法，其特征在于根据原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域，根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量，根据上述算出的特征量，对应于上述分离的区域的种类，识别上述原稿图象的象域，根据上述区域分离结果，选择该多个象域识别结果中的一个。
3．一种象域识别方法，其特征在于根据原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域，根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量，对该算出的特征量和与上述分离区域的种类对应的象域识别用的阈值进行比较，识别上述原稿图象的象域。
4．根据上述权利要求1～权利要求3所述的象域识别方法，其特征在于上述算出的特征量至少是象素间的浓度变化量、多个象素的平均浓度及各象素的色度中的一个。
5．一种图象处理装置，其特征在于备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；以及对应于由上述区域分离装置分离的区域的种类，根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的识别装置，对上述第二图象信号进行与上述识别装置的象域识别结果对应的规定的图象处理。
6．一种图象处理装置，其特征在于备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的与由上述区域分离装置分离的区域的种类对应的多个识别装置；以及根据识别由上述区域分离装置分离的区域的种类的区域识别信息，选择上述多个识别装置中之一的象域识别结果的选择装置，对上述第二图象信号进行与上述选择装置选择的象域识别结果对应的规定的图象处理。
7．一种图象处理装置，其特征在于备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；以及对由上述特征量算出装置算出的特征量和由与上述区域分离装置分离的区域的种类对应的象域识别用的阈值进行比较，识别上述原稿图象的象域的识别装置，对上述第二图象信号进行与上述识别装置识别的象域识别结果对应的规定的图象处理。
8．根据权利要求5～7中的任意一项所述的图象处理装置，其特征在于由上述特征量取出装置取出的特征量至少是象素间的浓度变化量、多个象素的平均浓度及各象素的色度中的一个。
9．一种根据从原稿读取的图象信号形成图象的图象形成装置，其特征在于备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；对应于由上述区域分离装置分离的区域的种类，根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的识别装置，以及对上述第二图象信号进行与上述识别装置的象域识别结果对应的规定的图象处理，形成图象的图象形成部件。
10．一种根据从原稿读取的图象信号形成图象的图象形成装置，其特征在于备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；根据上述特征量算出装置算出的特征量，识别上述原稿图象的象域的与由上述区域分离装置分离的区域的种类对应的多个识别装置；根据识别由上述区域分离装置分离的区域的种类的区域识别信息，选择上述多个识别装置中之一的象域识别结果的选择装置，以及对上述第二图象信号进行与由上述选择装置选择的象域识别结果对应的规定的图象处理，形成图象的图象形成部件。
11．一种根据从原稿读取的图象信号形成图象的图象形成装置，其特征在于备有根据输入的原稿图象的稀疏的第一图象信号，并根据上述原稿图象的特征，将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置；根据上述原稿图象的比上述第一图象信号密的第二图象信号，算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置；对由上述特征量算出装置算出的特征量和由上述区域分离装置分离的区域的种类对应的象域识别用的阈值进行比较，识别上述原稿图象的象域的识别装置，以及对上述第二图象信号进行与上述识别装置的象域识别结果对应的规定的图象处理，形成图象的图象形成部件。
12．根据权利要求9～11中的任意一项所述的图象形成装置，其特征在于由上述特征量取出装置取出的特征量至少是象素间的浓度变化量、多个象素的平均浓度及各象素的色度中的一个。
全文摘要
提供一种能对输入的图象进行高精度及高分辨率的象域识别图象形成装置。它备有将上述原稿图象分离成多种区域的区域分离装置;算出上述原稿图象的特征量的特征量算出装置;识别上述原稿图象的象域的识别装置,以及对上述原稿图象的密的图象信号进行与上述识别装置的象域识别结果对应的规定的图象处理,形成图象的图象形成部件。
文档编号G03G15/00GK1213118SQ9811980
公开日1999年4月7日 申请日期1998年8月20日 优先权日1997年8月20日
发明者山本直史, 川上晴子, G·饶 申请人:株式会社东芝