CN101060583A - 图像的处理装置、方法和程序、图像形成装置和记录介质 - Google Patents

Abstract

本发明包括与对基底色进行分类的多个组分别对应的多个色彩校正表。判定属于基底区域的块的图像数据的基底色所属的组，用与判定的组对应的色彩校正表进行色彩校正处理。由此，能够进行与原稿的基底色相应的适当的色彩校正处理。

Description

图像的处理装置、方法和程序、图像形成装置和记录介质

技术领域

本发明涉及对从原稿读取的图像数据进行基底色的除去处理和色彩校正处理的图像处理装置、图像处理方法、图像形成装置、图像处理程序及其记录介质。

背景技术

近年来，OA设备的数字化不断进展，而且对彩色图像输出的需要不断增加，由此，例如电子照相方式的数码彩色复印机·复合机、喷墨方式或热转印方式的彩色打印机等图像形成装置已广泛地普及。例如，用这些图像形成装置输出由扫描仪等图像输入装置输入的图像数据等。

在这些图像形成装置中，需要输出将从图像输入装置等输入的图像数据适当地色彩再现后的图像。因此，在图像形成装置所具有的图像处理装置中，使用数字图像处理技术的色彩校正处理起着重要的作用。

但是，操作者对各原稿设定色彩校正处理的参数，是非常麻烦的操作。另外，在选择了不适当的参数的情况下等，需要再次设定参数然后再次进行图像形成，也要进行无用的复印。

因此，为了解决这样的问题，提出了自动地进行色彩校正处理的结构。

例如，在专利文献1(作为日本公开专利公报的特开2003-153022号公报(公开日：2003年5月23日))中，公开了预先准备存储有色彩校正数据的检查表，参照该检查表，将由第一表色系构成的图像数据转换为由第二表色系构成的图像数据的技术。

另外，在专利文献2(作为日本公开专利公报的特开2004-23771号公报(公开日：2004年1月22日))中，公开了根据读取图像数据的原稿的基底色、和基于读取的图像数据进行图像形成的记录用纸的基底色，生成校正表，根据生成的校正表进行色彩校正处理的技术。具体地说，在专利文献2中，生成校正表，使得进行将以下两种色彩校正合成的色彩校正：向将原稿的基底色看作无彩色的方向的色彩校正；和向将记录用纸的基底色看作无彩色的方向的色彩校正。

但是，在专利文献1的技术中，不论原稿的基底色如何，都用单一的检查表(look-up table)进行色彩校正处理。因此，在进行了除去基底色的处理的情况下，存在想要留下的色彩的色味(color taste)变化很大、不能进行适当的色彩再现的问题。特别地，当对在深色的基底上形成有浅色的图像而得到的图像进行处理的情况下，由于基底色的除去处理的影响，色彩再现性容易降低。具体地说，例如，在深黄色的基底上形成的浅粉红色的图像，被再现为橙色。

另外，在专利文献2中，因为进行使向将原稿的基底色看作无彩色的方向的色彩校正、和向将记录用纸的基底色看作无彩色的方向的色彩校正合成的色彩校正，所以，由于原稿的基底色和记录用纸的基底色的组合，与专利文献1同样，存在不能进行适当的色彩再现的情况。另外，在专利文献2的技术中，每当进行图像形成时，需要进行原稿和记录用纸的图像读取动作、并判别各自的基底色以生成校正表，所以导致装置结构的复杂化和大型化、处理时间增大、消耗电力增大等问题。

发明内容

本发明鉴于上述问题而做出，其目的在于提供能够进行与原稿的基底色相应的适当的色彩校正处理、从而提高色彩再现性的图像处理装置、图像处理方法、图像形成装置、图像处理程序和记录介质。

为了解决上述课题，本发明的图像处理装置，对从原稿读取的图像数据进行与上述原稿的基底色相应的图像处理，其特征在于，包括：从上述图像数据除去基底色的基底色除去部；根据上述原稿的基底色，将上述图像数据分类为多个组中的任一个的基底色判别部；与对应于上述各组的基底色分别对应地设置的、使色彩校正前后的图像数据对应的多个色彩校正表；和使用与由上述基底色判别部分类后的组对应的上述色彩校正表，对上述图像数据进行色彩校正的色彩校正处理部。

根据上述结构，该图像处理装置包括与对应于各组的基底色分别对应地设置的多个色彩校正表。由此，能够对原稿的基底色的每个组考虑基底色除去处理对基底色以外的色彩的影响，而设定各色彩校正表。因此，基底色判别部根据原稿的基底色，将图像数据分类为多个组中的任一个，色彩校正处理部用与分类后的组对应的色彩校正表进行色彩校正，由此，能够抑制与基底色的除去相伴的基底色以外的色彩的变化，从而提高色彩再现性。

另外，为了解决上述课题，本发明的图像处理方法，对从原稿读取的图像数据进行与上述原稿的基底色相应的图像处理，其特征在于，包括：从上述图像数据除去基底色的基底色除去工序；根据上述原稿的基底色，将上述图像数据分类为多个组中的任一个的基底色判别工序；和在与对应于上述各组的基底色分别对应地设置的、使色彩校正前后的图像数据对应的多个色彩校正表中，使用与由上述基底色判别工序分类后的组对应的色彩校正表，对上述图像数据进行色彩校正的色彩校正处理工序。因此，具有与上述图像处理装置同样的效果。

本发明的图像形成装置的特征在于，包括上述的图像处理装置。因此，具有与上述图像处理装置同样的效果。

此外，上述图像处理装置可以由计算机实现，在该情况下，通过使计算机作为上述基底色除去部、基底色判别部、和色彩校正处理部动作，从而使计算机实现上述图像处理装置的图像处理程序以及记录有该图像处理程序的计算机可读取的记录介质，也包含在本发明的范畴内。

通过以下所示的记载，将充分理解本发明的其它目的、特征和优点。另外，本发明的优点通过参照附图的如下说明将变得明显。

附图说明

图1是表示本发明的一个实施方式的图像处理装置中的、基底色除去处理和色彩校正处理所使用的检查表(look-up table)的选择方法的说明图。

图2是表示包括本发明的一个实施方式的图像处理装置的图像形成装置的概略结构的方框图。

图3是表示本发明的一个实施方式的图像处理装置所具有的原稿类别自动判别部的结构的方框图。

图4(a)是表示基底区域的最大浓度差与具有浓度的区域的分布的说明图。

图4(b)是表示印相纸区域(photographic paper region)的最大浓度差与具有浓度的区域的分布的说明图。

图4(c)是表示网点区域(halftone dot region)的最大浓度差与具有浓度的区域的分布的说明图。

图4(d)是表示文字区域的最大浓度差与具有浓度的区域的分布的说明图。

图5是表示图4(a)～图4(d)所示的各区域的最大浓度差与总和浓度繁杂度的关系的图。

图6(a)是表示包含第一面积灰度等级像素(网点)的区域中的1个网点(1个点)附近的像素的浓度值的说明图。

图6(b)是表示包含第一面积灰度等级像素的区域中的浓度变化的说明图。

图7(a)是表示包含第二面积灰度等级像素的区域中的1个点附近的像素的浓度值的说明图。

图7(b)是表示包含第二面积灰度等级像素的区域中的浓度变化的说明图。

图8是表示图3所示的原稿类别自动判别部的原稿类别判别处理的流程的流程图。

图9是表示图8的S15所示的由第二面积灰度等级像素提取部进行的第二面积灰度等级像素提取处理的流程的流程图。

图10是表示图9的S154所示的由校正部进行的校正处理的流程的流程图。

图11是表示接着图8的流程图的、原稿类别自动判别部的原稿类别判别处理的流程的流程图。

图12是图3所示的校正部的校正处理的说明图。

图13是表示图2所示的图像处理装置中包括的输入灰度等级校正部的结构的方框图。

图14是表示图13所示的输入灰度等级校正部所使用的基底色除去用表的一个例子的图。

图15是表示图2所示的图像处理装置中包括的色彩校正部的结构的方框图。

图16是表示在图15所示的色彩校正部中存储的色彩校正表的说明图。

图17是表示图2所示的图像处理装置中的基底色除去处理和色彩校正处理的流程的流程图。

具体实施方式

对本发明的一个实施方式进行说明。在本实施方式中，说明将本发明的图像处理装置应用于数字彩色复印机(图像形成装置)的情况。(1-1.彩色图像处理装置2)

图2是表示应用本发明的彩色图像处理装置(图像处理装置)2的数字彩色复印机的概略结构的方框图。如该图所示，本实施方式的数字彩色复印机包括：彩色图像输入装置1、彩色图像处理装置2、彩色图像输出装置3和操作面板4。彩色图像处理装置2包括：A/D转换部11、黑点校正部(shading correction section)12、原稿类别自动判别部(原稿类别判别部)13、输入灰度等级校正部(基底色除去部)14、区域分离处理部15、色彩校正部16、黑生成基底色除去部(blackgeneration under color removal section)17、空间滤波处理部(space filterprocessing section)18、输出灰度等级校正部19和灰度等级再现处理部20。

彩色图像输入装置(图像读取部)1例如由包括CCD(ChargeCoupled Device：电荷耦合器件)的扫描部(未图示)构成，用CCD将来自原稿的反射光像作为RGB(R：红·G：绿·B：蓝)模拟信号读取，并将其输入彩色图像处理装置2。

由彩色图像输入装置1读取的模拟信号，在彩色图像处理装置2内，以A/D转换部11、黑点校正部12、原稿类别自动判别部13、输入灰度等级校正部14、区域分离处理部15、色彩校正部16、黑生成基底色除去部17、空间滤波处理部18、输出灰度等级校正部19和灰度等级再现处理部20的顺序传输，作为CMYK的数字彩色信号输出到彩色图像输出装置3。

A/D(模拟/数字)转换部11将RGB的模拟信号转换成数字信号，黑点校正部12对从A/D转换部11传送来的数字RGB信号进行将在彩色图像输入装置1的照明系统、成像系统、摄像系统中产生的各种失真除去的处理。另外，黑点校正部12进行彩色平衡的调整。

原稿类别自动判别部13将已由黑点校正部12除去了各种失真并进行了彩色平衡的调整的RGB信号(RGB的反射率信号)转换成浓度信号等在彩色图像处理装置2中采用的图像处理系统容易处理的信号，并且进行原稿类别的判别。由该原稿类别自动判别部13生成的原稿类别判定信号被输出到输入灰度等级校正部14、色彩校正部16、黑生成基底色除去部17、空间滤波处理部18、灰度等级再现处理部20。此外，原稿类别自动判别部13的详细情况将在后面说明。

输入灰度等级校正部14除去基底浓度(基底色)并进行对比度等图像质量调整处理。此外，输入灰度等级校正部14的详细情况将在后面说明，输入灰度等级校正部14具有多个基底色除去用表，选择与基底色的灰度等级水平相应的基底色除去用表，进行基底浓度的除去。

区域分离处理部15，从RGB信号，将输入图像中的各像素分离到文字区域、网点区域、照片(印相纸照片)区域中的任一个。区域分离处理部15，根据分离结果，将表示像素属于哪个区域的区域识别信号输出到色彩校正部16、黑生成基底色除去部17、空间滤波处理部18和灰度等级再现处理部20，并且将从输入灰度等级校正部14输出的输入信号原封不动地输出到后段的色彩校正部16。

色彩校正部16，为了忠实地实现色彩再现，进行将基于包含不需要吸收的成分的CMY(C：青色·M：品红色·Y：黄色)色料的分光特性的色彩混浊除去的处理。此外，关于色彩校正部16的详细情况，将在后面说明，色彩校正部16与基底色相应而包括多个色彩校正表，该色彩校正表被调整成在除去基底色后留下的色彩的色味(color taste)不会因基底色除去处理的影响而极端地变化。由此，在本实施方式中，即使在对通过输入灰度等级校正而除去了基底浓度的图像数据进行色彩校正的情况下，也能够抑制色彩校正后的色味极端地变化，从而能够适当地再现原稿的色彩。

黑生成基底色除去部17进行从色彩校正后的CMY的3色信号生成黑(K)信号的黑生成、和从原来的CMY信号减去由黑生成得到的K信号而生成新的CMY信号的处理，将CMY的3色信号转换成CMYK的4色信号。

作为黑生成处理的一个例子，有进行基于骨架黑版(skeletonblack)的黑生成的方法(通常的方法)。在该方法中，当骨架曲线(skeleton curve)的输入输出特性为y＝f(x)、输入的数据为C、M、Y，输出的数据为C’、M’、Y’、K’，UCR(Under Color Removal：基底色除去)率为α(0＜α＜1)时，黑生成基底色除去处理由以下的公式(1)表示。

K’＝f{min(C，M，Y)}

C’＝C-αK’

M’＝M-αK’

Y’＝Y-αK’                                (1)

空间滤波处理部18，根据区域识别信号，对从黑生成基底色除去部17输入的CMYK信号的图像数据，进行由数字滤波器实施的空间滤波处理，通过对空间频率特性进行校正，防止输出图像的模糊或粒状性劣化。灰度等级再现处理部20也与空间滤波处理部18同样，根据区域识别信号，对CMYK信号的图像数据进行规定的处理。

例如，在由区域分离处理部15分离为文字的区域，特别是为了提高黑文字或彩色文字的再现性，在由空间滤波处理部18进行的空间滤波处理的清晰度强调处理中，增大高频的强调量。同时，在灰度等级再现处理部20中，选择在适合于高频再现的高分辨率的屏幕上的二值化处理或多值化处理。

另外，关于由区域分离处理部15分离为网点区域的区域，在空间滤波处理部18中，实施用于除去输入网点成分的低通滤波处理。在输出灰度等级校正部19中，进行将浓度信号等信号转换成作为彩色图像输出装置3的特性值的网点面积率的输出灰度等级校正处理，然后，由灰度等级再现处理部20进行灰度等级再现处理(中间灰度等级生成)，使得最终能够将图像分离成像素并且能够再现各自的灰度等级。关于由区域分离处理部15分离为照片的区域，在重视灰度等级再现性的屏幕上进行二值化处理或多值化处理。

操作面板4例如由液晶显示器等显示部(未图示)和设定按钮等构成，根据从操作面板4输入的信息，控制彩色图像输入装置1、彩色图像处理装置2、彩色图像输出装置3的动作。

已实施了上述各处理的图像数据被暂时存储在存储单元中，在规定的定时被读出并被输入彩色图像输出装置3。该彩色图像输出装置3将图像数据输出到记录介质(例如纸等)上，例如，能够举出使用电子照相方式或喷墨方式的彩色图像输出装置等，但是没有特别的限定。此外，以上的处理由未图示的CPU(Central Processing Unit：中央处理器)控制。

(1-2.原稿类别自动判别部13)

接着，对原稿类别自动判别部13的结构进行说明。在此，具体地说明原稿类别自动判别部13的一个构成例，但是原稿类别自动判别部13不限于该结构，只要能够判别由包含目标像素(target pixel)的多个像素构成的块的类别、并且至少能够判定该块是否包含在基底区域中即可。

图3是表示图2所示的原稿类别自动判别部13的结构的方框图。该原稿类别自动判别部13，如图3所示，包括：最小浓度值算出部21(特征量提取部)、最大浓度值算出部22(特征量提取部)、最大浓度差算出部23(特征量提取部)、总和浓度繁杂度算出部24(特征量提取部)、判定区域设定部(第一面积灰度等级像素检测部、第二面积灰度等级像素检测部)25、最大浓度差阈值设定部(判定基准设定部)26、总和浓度繁杂度阈值设定部(判定基准设定部)27、文字·网点判定部(第一面积灰度等级像素检测部)28、基底·印相纸判定部29、文字·网点判定阈值设定部(判定基准设定部)30、基底·印相纸判定阈值设定部31、第二面积灰度等级像素提取部32、文字像素计数部33、第一面积灰度等级像素计数部34、基底像素计数部35、印相纸像素计数部36、面积灰度等级像素判定部(类别决定部)37、面积灰度等级像素判定阈值设定部(类别决定部)38和原稿判定部(类别决定部)39。

最小浓度值算出部21算出由多个像素构成的包含1个目标像素的块的最小浓度值。最大浓度值算出部22算出上述块的最大浓度值。最大浓度差算出部23用由最小浓度值算出部21和最大浓度值算出部22算出的最小浓度值和最大浓度值，算出上述块的最大浓度差。总和浓度繁杂度算出部24算出上述块的相邻像素之间的浓度差的绝对值的总和。

判定区域设定部25，将由最大浓度差算出部23算出的最大浓度差和由最大浓度差阈值设定部26提供的第一最大浓度差阈值THd1进行比较、并且将由总和浓度繁杂度算出部24算出的总和浓度繁杂度和由总和浓度繁杂度阈值设定部27提供的第一总和浓度繁杂度阈值THb1进行比较，由此判定上述块的目标像素属于基底区域·印相纸(照片)区域和文字区域·网点区域中的哪一个。

另外，判定区域设定部25，将由最大浓度差算出部23算出的上述最大浓度差和由最大浓度差阈值设定部26提供的第二最大浓度差阈值THd2(THd1＞THd2)进行比较、并且将由总和浓度繁杂度算出部24算出的上述总和浓度繁杂度和由总和浓度繁杂度阈值设定部27提供的第二总和浓度繁杂度阈值THb2(THb1＞THb2)进行比较。由此，判定上述块是否满足最大浓度差为第二最大浓度差阈值THd2以上、并且总和浓度繁杂度为第二总和浓度繁杂度阈值THb2以上的条件。

对目标像素依次进行上述用第一最大浓度差阈值THd1和第一总和浓度繁杂度阈值THb1的判定处理以及用第二最大浓度差阈值THd2和第二总和浓度繁杂度阈值THb2的判定处理。即，原稿类别自动判别部13用最大浓度差阈值和总和浓度繁杂度阈值这2种阈值进行判定1个目标像素属于哪个区域的判定处理。另外，随着依次转移目标像素，包含目标像素的块的区域也依次转移。与这些判定处理相伴的各种控制由CPU进行。

最大浓度差阈值设定部26，根据由最大浓度差算出部23算出的最大浓度差，设定用于判定目标像素是否属于基底区域·印相纸(照片)区域和文字区域·网点区域中的哪一个的第一最大浓度差阈值THd1、以及用于判定目标像素是否为第二面积灰度等级像素的第二最大浓度差阈值THd2(THd1＞THd2)。第一最大浓度差阈值THd1和第二最大浓度差阈值THd2在判定区域设定部25中使用。

总和浓度繁杂度阈值设定部27，根据由总和浓度繁杂度算出部24算出的总和浓度繁杂度，设定用于判定目标像素是否属于基底区域·印相纸区域和文字区域·网点区域中的哪一个的第一总和浓度繁杂度阈值THb1、以及用于判定目标像素是否为第二面积灰度等级像素的第二总和浓度繁杂度阈值THb2(THb1＞THb2)。第一总和浓度繁杂度阈值THb1和第二总和浓度繁杂度阈值THb2在判定区域设定部25中使用。

此外，作为第二最大浓度差阈值THd2与第二总和浓度繁杂度阈值THb2，参考例如用于检测属于印相纸照片区域的像素的阈值，被设定成：能够提取被判断为具有作为面积灰度等级像素区域的特征的像素，即，能够在不仅包含在网点印刷中使用的网点(第一面积灰度等级像素)，而且包含通过误差扩散、高频振动处理(dither processing)、网线(line screen)等进行灰度等级再现的像素(第二面积灰度等级像素)的广大范围内提取面积灰度等级像素区域的像素。

文字·网点判定部28，对于在上述判定区域设定部25中被判别为属于文字·网点区域的像素，判定该像素是否属于文字区域和网点区域(第一面积灰度等级像素)中的哪一个。文字·网点判定阈值设定部30设定用于在文字·网点判定部28中进行上述判定的文字·网点判定阈值。

基底·印相纸判定部29，对于在上述判定区域设定部25中被判别为属于基底区域·印相纸区域的像素，判定该像素是否属于基底区域和印相纸区域(印相纸照片区域，连续灰度等级区域)中的哪一个。基底·印相纸判定阈值设定部31设定用于在基底·印相纸判定部29中进行上述判定的基底·印相纸判定阈值。

第二面积灰度等级像素提取部32包括像素提取部(第二面积灰度等级像素检测部)41、校正部42和像素计数部43。

像素提取部41，对于在判定区域设定部25中被判定成最大浓度差为第二最大浓度差阈值THd2以上、并且总和浓度繁杂度为第二总和浓度繁杂度阈值THb2以上的块的目标像素，将上述最大浓度差乘以上述文字·网点判定阈值而得到的值和上述总和浓度繁杂度进行比较，提取满足总和浓度繁杂度为最大浓度差×文字·网点判定阈值以上的条件的块的目标像素，作为第二面积灰度等级像素。

校正部42，对在判定区域设定部25中、在用第二最大浓度差阈值THd2和第二总和浓度繁杂度阈值THb2的判定处理中被判定为不属于文字区域·网点区域中的任何一个的像素，或者在像素提取部41中未被作为第二面积灰度等级像素提取的像素(对象像素)中，能够看作第二面积灰度等级像素的像素进行校正，使得其作为第二灰度等级像素进行处理。将上述对象像素作为目标像素，参照其周边像素的判定结果，判断是否可以进行该校正。

像素计数部43对在像素提取部41和校正部42中被判定为第二面积灰度等级像素的像素数量(包括被看作第二面积灰度等级像素的像素数量)进行计数。

文字像素计数部33对在文字·网点判定部28中被判定为属于文字区域的像素数量进行计数。第一面积灰度等级像素计数部34对在文字·网点判定部28中被判定为属于网点区域(第一面积灰度等级像素)的像素数量进行计数。基底像素计数部35对在基底·印相纸判定部29中被判定为属于基底区域的像素数量进行计数。印相纸像素计数部36对在基底·印相纸判定部29中被判定为属于印相纸照片区域的像素数量进行计数。此外，这些计数值是对于原稿图像整体的合计值。

面积灰度等级像素判定部37，将由第一面积灰度等级像素计数部34计数的属于网点区域(第一面积灰度等级像素)的像素的计数结果和由第二面积灰度等级像素提取部32的像素计数部43计数的第二面积灰度等级像素的计数结果与由面积灰度等级像素判定阈值设定部38提供的面积灰度等级像素判定阈值进行比较，判定在原稿图像中是否包含网点(第一面积灰度等级像素)。面积灰度等级像素判定阈值设定部38设定在面积灰度等级像素判定部37中使用的面积灰度等级像素判定阈值。

原稿判定部39，根据来自文字像素计数部33、基底像素计数部35、印相纸像素计数部36和面积灰度等级像素判定部37的各像素数量的计数结果和判定结果，判定原稿类别。

在此，根据图4(a)～图4(d)，说明文字、网点、印相纸照片和基底的各区域中的像素浓度分布的例子。另外，根据图5，说明上述各区域的将最大浓度差与总和浓度繁杂度作为指标的分布。此外，在总和浓度繁杂度与最大浓度差的关系中，总和浓度繁杂度不会为最大浓度差以下，图5中的最大浓度差＝总和浓度繁杂度以下的区域表示不存在像素的区域。

基底区域，如图4(a)所示，通常，浓度变化少，因此最大浓度差和总和浓度繁杂度都非常小，分布在图5所示的区域A中。因此，被判别为属于基底·印相纸区域、并且最大浓度差比基底·印相纸判定阈值小的像素，可能被判别为基底像素。

印相纸照片区域，如图4(b)所示，通常，浓度平滑地变化，最大浓度差和总和浓度繁杂度都小、并且都比基底区域稍大，因此，分布在图5所示的区域B中。因此，被判别为属于基底区域·印相纸区域、并且最大浓度差比基底·印相纸判定阈值大的块的像素(目标像素)，可能被判别为属于印相纸区域的像素。

网点区域，如图4(c)所示，虽然最大浓度差由于网点而各不相同，但是浓度变化存在与网点数相应的变化，所以总和浓度繁杂度相对于最大浓度差的比例增大。因此，成为图5所示的区域D那样的分布。因此，被判别为属于文字·网点区域、并且总和浓度繁杂度比最大浓度差和文字·网点判定阈值的积大的块的像素(目标像素)，可能被判别为属于网点区域的像素。

文字区域，如图4(d)所示，虽然最大浓度差大、与此相伴总和浓度繁杂度也变大，但是因为浓度变化比网点区域少，所以总和浓度繁杂度比网点区域变小。特别地，总和浓度繁杂度相对于最大浓度差的比例变小，因此成为图5所示的区域C那样的分布。因此，被判别为属于文字·网点区域、并且总和浓度繁杂度比最大浓度差和文字·网点判定阈值的积小的块的像素(目标像素)，可能被判别为属于文字区域的像素。

如上所述，基底区域和印相纸照片区域的最大浓度差和总和浓度繁杂度比文字区域和网点区域小。因此，通过将最大浓度差与最大浓度差阈值(第一最大浓度差阈值THd1)比较、并且将总和浓度繁杂度与总和浓度繁杂度阈值(第一总和浓度繁杂度阈值THb1)比较，判定区域设定部25能够判别目标像素是否属于基底·印相纸区域和文字·网点区域中的哪一个。

接着，对第一面积灰度等级像素和第二面积灰度等级像素进行说明。图6(a)是表示包含第一面积灰度等级像素(网点)的区域中的1个网点(1个点)附近的像素的浓度值的说明图，图6(b)是表示包含第一面积灰度等级像素的区域中的浓度变化的说明图。同样，图7(a)是表示包含第二面积灰度等级像素的区域中的1个点附近的像素的浓度值的说明图，图7(b)是表示包含第二面积灰度等级像素的区域中的浓度变化的说明图。此外，在图6(a)和图7(a)中，用6个值表示点的浓度，“0”为最低浓度(白：底色)，“5”为最大浓度。

在网点印刷中使用的网点(第一面积灰度等级像素)的浓淡明确，并且使用适合于印刷物的线数。因此，在网点印刷原稿中，网点的浓度高，网点的间隔大致一定(参照图6(a)、图6(b))。

根据图8至图11所示的流程图，说明在上述结构中，由原稿类别自动判别部13进行的原稿类别判别处理的动作。此外，在以下，假设由多个像素构成的包含1个目标像素的块由n×m(例如，15×15)个像素构成。

首先，对于包含目标像素的n×m个像素的块，由最小浓度值算出部21算出其最小浓度值(S1)，由最大浓度值算出部22算出其最大浓度值(S2)。接着，最大浓度差算出部23，用已算出的最小浓度值和最大浓度值，算出上述块的最大浓度差(S3)。另一方面，总和浓度繁杂度算出部24算出上述块的相邻像素的浓度差的绝对值的总和、即总和浓度繁杂度(S4)。最大浓度差的算出处理和总和浓度繁杂度的算出处理既可以依次进行也可以并行地进行。

接着，判定区域设定部25，将由最大浓度差算出部23算出的最大浓度差与第一最大浓度差阈值THd1和第二最大浓度差阈值THd2进行比较、并且将由总和浓度繁杂度算出部24算出的总和浓度繁杂度与第一总和浓度繁杂度阈值THb1和第二总和浓度繁杂度阈值THb2进行比较(S5和S6、S151和S152(参照图9))。

当最大浓度差比第一最大浓度差阈值THd1小、并且总和浓度繁杂度比第一总和浓度繁杂度阈值THb1小的情况下(S6)，判定区域设定部25判定该块中包含的目标像素属于基底·印相纸区域(S7)。另一方面，当在S6中不满足上述条件的情况下，判定上述目标像素属于文字·网点区域(S9)。

当在该判定中判定目标像素属于基底·印相纸区域的情况下，基底·印相纸判定部29将包含该目标像素的块的上述最大浓度差与基底·印相纸判定阈值进行比较(S8)。该比较的结果，如果最大浓度差小，则判定该目标像素属于基底区域(S11)，如果最大浓度差大，则判定该目标像素属于印相纸区域(S12)。

另一方面，当在S9的判定中判定目标像素属于文字·网点区域的情况下，文字·网点判定部28将包含该目标像素的块的上述最大浓度差乘以文字·网点判定阈值而得到的值与上述总和浓度繁杂度进行比较(S10)。该比较的结果，如果总和浓度繁杂度小，则判定该目标像素属于文字区域(S13)，如果总和浓度繁杂度大，则判定该目标像素属于网点区域(S14)。

接着，原稿类别自动判别部13判定对于原稿图像的全部像素，以上的判定是否已结束(S16：图11)，如果没有结束，则返回到S1，重复其以下的处理。另一方面，如果已结束，则在经过S17～S19的处理后，在原稿判定部39中进行原稿类别的判定(S20)。

在原稿类别自动判别部13中，与上述S5～S14的处理并行地进行由第二面积灰度等级像素提取部32进行的第二面积灰度等级像素提取处理(S15)。将该处理的详细情况示于图9的流程图。

判定区域设定部25将由最大浓度差算出部23算出的最大浓度差与第二最大浓度差阈值THd2进行比较、并且将由总和浓度繁杂度算出部24算出的总和浓度繁杂度与第二总和浓度繁杂度阈值THb2进行比较(S151和S152)。

第二面积灰度等级像素提取部32的像素提取部41，对于被判定为最大浓度差为第二最大浓度差阈值THd2以上、并且总和浓度繁杂度为第二总和浓度繁杂度阈值THb2以上的块，将最大浓度差乘以文字·网点判定阈值而得到的值与总和浓度繁杂度进行比较(S153)。该比较的结果，如果总和浓度繁杂度大，则判定该块中包含的目标像素属于第二面积灰度等级像素区域(S155)。

另一方面，对于在S152中被判定为最大浓度差比第二最大浓度差阈值THd2小或者总和浓度繁杂度比第二总和浓度繁杂度阈值THb2小的块的目标像素、以及在S153中被判定为总和浓度繁杂度比最大浓度差×文字·网点判定阈值小的块的目标像素，校正部42将它们作为校正处理的候补像素，进行适当的校正处理(S154)。下面用图10的流程图和图12说明该校正处理。

首先，如图12所示，判定与目标像素的左侧相邻的像素是否已被判定为第二面积灰度等级像素(S161)。此外，在图12中，处理从左侧的像素向右侧的像素进行，对于目标像素左侧的像素，处理已经结束。当处理从右侧的像素向左侧的像素进行的情况下，与上述情况相反。另外，处理从上侧的行向下侧的行进行。

接着，对被判定为与目标像素相邻的存在于前1行的规定区域内的第二面积灰度等级像素的像素数量进行计数(S162)，将该计数值与预先确定的阈值THs进行比较(S163)。该比较的结果，如果第二面积灰度等级像素的数量为阈值THs以上，则将对于目标像素的判定结果改变为第二面积灰度等级像素(S164)。另一方面，如果第二面积灰度等级像素的数量比阈值THs少，则不改变目标像素的判定结果(S165)。

上述前1行的规定区域，以包含与目标像素相邻的像素的方式选择，例如，设定为10像素左右的区域。该规定区域随着使作为目标像素的像素依次转移而与目标像素在相同方向上转移。此外，当使规定区域为10像素左右的区域时，例如将阈值THs设定为3。

如上所述，第二面积灰度等级像素提取部32，将最大浓度差与第二最大浓度差阈值进行比较、并且将总和浓度繁杂度与第二总和浓度繁杂度阈值和最大浓度差×文字·网点判定阈值而得到的值进行比较，提取具有作为面积灰度等级像素的特征量的像素作为第二面积灰度等级像素。另外，从被判定为不具有作为面积灰度等级像素的特征量的像素中，将根据规定区域的信息(对目标像素的周边像素的判定结果)能够看作第二面积灰度等级像素的像素作为第二面积灰度等级像素而加起来。

此外，在第二面积灰度等级像素提取部32的S153的判定中，原封不动地使用S10中的最大浓度差×文字·网点判定阈值，但是不限定于此，也可以设定不同的值。例如，可以设定为比S10中用的值小的值。具体地说，当在S10中用的值为6时，在S153中可以设定为4。

接着，根据图11的流程图，对面积灰度等级像素判定部37中的判定动作进行说明。

当在由第一面积灰度等级像素计数部34计数的第一面积灰度等级像素的计数值为Cs1、由像素计数部43计数的第二面积灰度等级像素的计数值为Cs2、面积灰度等级像素判定阈值设定部38的面积灰度等级像素判定阈值为THs时，满足

Cs1/Cs2＞THs的情况下，面积灰度等级像素判定部37判定在该原稿图像中包含有印刷网点(S17、S18)，并将第一面积灰度等级像素的计数值作为网点的计数值。另一方面，当不满足上式的情况下，判定在该原稿图像中不包含印刷网点(S17、S19)。在该判定中，面积灰度等级像素判定阈值THs例如设为0.15。面积灰度等级像素判定阈值THs可以根据各种图像样品而设定为适当的值。

接着，详细地说明原稿判定部39的原稿类别判别动作。原稿判定部39中的原稿类别的判别，当在面积灰度等级像素判定部37中如上述那样判定为在原稿图像中包含有印刷网点的情况下(图11的S18)，例如，用对该原稿进行预扫描而得到的图像数据进行像素的判别，并对已判别的像素数量进行计数，与预先准备的对基底区域、印相纸区域、网点区域和文字区域的阈值进行比较，判定原稿整体的类别。

具体地说，例如，当文字区域的比率和网点区域的比率分别为阈值以上时，判定为文字/网点印刷原稿(文字印刷照片原稿)。另外，在检测精度以文字、网点、印相纸照片(photographic paper photograph)的顺序增高的情况下，当文字区域的比率为全部像素数的30％时判定为文字原稿，当网点区域的比率为全部像素数的20％时判定为网点印刷原稿(印刷照片原稿)，当印相纸照片区域的比率为全部像素数的10％时判定为印相纸照片原稿。

此外，在以上的说明中，在面积灰度等级像素判定部37中，用第一面积灰度等级像素的计数结果与第二面积灰度等级像素的计数结果之比，判定在原稿图像中是否包含印刷网点，但是也可以代替上述比，而用将两者相加后的结果或两者之差等对第一面积灰度等级像素与第二面积灰度等级像素的计数结果进行运算处理后的结果。

另外，在上述中，在S154中进行校正处理，但是该校正处理不是必须的。在不进行校正处理的情况下，当如上所述，相对于算出的最大浓度差、总和浓度繁杂度，用第二最大浓度差阈值、第二总和浓度繁杂度阈值和最大浓度差×文字·网点判定阈值来判定第二面积灰度等级像素时，可以将第二面积灰度等级像素作为具有作为面积灰度等级像素的特征量的像素，并将在上述网点判定处理中使用的面积灰度等级像素判定阈值设定部38的面积灰度等级像素判定阈值设定为例如0.30的高值。

另外，上述说明了原稿类别自动判别部13用最大浓度差、总和浓度繁杂度作为特征量进行处理的方法，但是特征量不限定于这些，也可以是扫描宽度(run-length)或反转次数。另外，在上述中，表示了先将目标像素判别为基底区域·印相纸(照片)区域与文字区域·网点区域、再将其判别为基底区域与印相纸区域的例子，但也可以是分别并列地对其是否包含在文字区域、网点区域、印相纸区域、基底区域中进行判别处理的方法。另外，可以将文字区域和网点区域汇总，作为另一区域。即，只要至少包括判定是否包含在基底区域中的处理即可。

接着，说明当已进行了原稿类别的判别时，根据原稿类别自动判别部13的判别结果，在后段的各处理部中的处理的例子。

当判别为多个区域不混合存在的情况下，与上述的区域分离处理同样。另一方面，当判别为多个区域混合存在的情况下，可以使用各自的区域处理的中间参数，而不使用在原稿类别判别处理中未判别的区域处理的参数。

例如，当输入图像(原稿)被判别为文字原稿时，在输入灰度等级校正处理中，使用校正曲线，使得较多地除去辉亮部分、或增大对比度。

另外，一方面，对彩色文字进行重视色度的色彩校正处理，另一方面，对黑文字在黑生成基底色除去处理中设定较多的黑生成量。另外，对于文字，设定滤波系数，使得在空间滤波处理中强调边缘、并减弱平滑化处理，这样进行参数的切换等。

当输入图像被判别为文字印相纸照片原稿时，在各处理中，使用文字原稿处理与印相纸照片原稿处理的中间参数进行处理。通过重视文字原稿或印相纸照片原稿中的任一个，在输入灰度等级校正处理中，用印相纸照片原稿处理与文字原稿处理的中间参数，进行辉亮部分的除去或对比度的调整，另外，进行色彩校正处理，使得色度的强弱和灰度等级性的平衡不会成为极端。另外，在黑生成基底色除去处理中，只要进行黑生成量的调整，使其为对印相纸照片图像没有影响的程度即可。

接着，说明输入灰度等级校正部14和色彩校正部16的结构、以及对基底区域的色彩校正处理。首先，说明输入灰度等级校正部14的结构。

(1-3.输入灰度等级校正部14)

图13是表示输入灰度等级校正部14的结构的方框图。如该图所示，输入灰度等级校正部14包括灰度等级水平判定部(灰度等级判别部)51、灰度等级校正处理部52和灰度等级校正表存储部(基底色除去用表存储部)53。

向灰度等级水平判定部51输入表示原稿类别自动判别部13的判别结果的原稿类别判定信号。灰度等级水平判定部51，根据该原稿类别判定信号，将判定为属于基底区域的块(由多个像素构成的包含1个目标像素的块)的灰度等级水平分类成多个阶段(在本实施方式中为TS16～TS32的17个阶段)，将该分类结果输出到灰度等级校正处理部52。

在此，对灰度等级水平判定部51中的灰度等级水平的分类方法进行说明。表1～表3表示输入到输入灰度等级校正部14中的基底区域的图像数据中的R、G、B成分的各灰度等级与分类的阶段的关系。

[表1]

R	R-G	R-B	灰度等级水平
				R≥230	R-G≥20	R-B≥20	TS16
R≥230	R-G≥16	R-B≥16	TS17
				R≥230	R-G≥12	R-B≥12	TS18
R≥230	R-G≥8	R-B≥8	TS19

[表2]

Rmax	Gmin	R-G	R-B	灰度等级水平
					Rmax≥235	Gmin≥231	R-G＜4	R-B＜4	TS20
Rmax≥243	Gmin≥236	R-G＜4	R-B＜4	TS21
					Rmax≥247	Gmin≥244	R-G＜4	R-B＜4	TS22

[表3]

B	R-B	G-B	灰度等级水平
				B≥230	R-B≥20	G-B≥20	TS23
B≥230	R-B≥16	G-B≥16	TS24
				B≥230	R-B≥12	G-B≥12	TS25
B≥230	R-B≥8	G-B≥8	TS26

如表1所示，上述块的各像素中的R、G、B信号，当满足R≥230、R-G≥20、并且R-B≥20的关系时，分类为TS16。同样，当R≥230、R-G≥16、并且R-B≥16时，分类为TS17；当R≥230、R-G≥12、并且R-B≥12时，分类为TS18；当R≥230、R-G≥8、并且R-B≥8时，分类为TS19。此外，分类为TS16～TS19的基底色是粉红色系的颜色。

另外，如表2所示，上述块的各像素中的R、G、B信号，当满足Rmax≥235、Gmin≥231、R-G＜4、并且R-B＜4的关系时，分类为TS20；当满足Rmax≥243、Gmin≥236、R-G＜4、并且R-B＜4的关系时，分类为TS21；当满足Rmax≥247、Gmin≥244、R-G＜4、并且R-B＜4的关系时，分类为TS22。此外，分类为TS20～TS22的基底色是灰色系的颜色。

另外，如表3所示，上述块的各像素中的R、G、B信号，当满足B≥230、R-B≥20、并且G-B≥20的关系时，分类为TS23；当满足B≥230、R-B≥16、并且G-B≥16的关系时，分类为TS24；当满足B≥230、R-B≥12、并且G-B≥12的关系时，分类为TS25；当满足B≥230、R-B≥8、并且G-B≥8的关系时，分类为TS26。此外，分类为TS23～TS26的基底色是黄色系的颜色。

与TS16～TS27中的任何一个都不相当的基底色是白色系的颜色，由这些白色系的基底色构成的图像数据，根据R、G、B的灰度等级水平，被分类为TS28～TS32中的任一个的水平。可以任意地设定TS28～TS32的分类方法。

在灰度等级校正表存储部53中，存储有与上述那样分类的基底色的灰度等级水平(TS16～TS32)对应地设置的多个基底色除去用表。这些各基底色除去用表，根据各自的灰度等级水平，由使输入图像数据和进行了基底色除去后的输出图像数据对应的数据构成。图14是表示基底色除去用表(γ曲线)的一个例子的图。此外，在本实施方式中，对于R、G、B的各数据，对每个灰度等级水平，使用共同的表，但是不限于此，也可以对于R、G、B的各个准备单独的表。

灰度等级校正处理部52，根据灰度等级水平判定部51的分类结果，从存储在灰度等级校正表存储部53中的基底色除去用表中选择与所分类的水平相应的表，参照所选择的表，将从原稿类别自动判别部13输入的图像数据(R、G、B)转换成输出图像数据(R’、G’、B’)，并输出至区域分离处理部15。此外，当向灰度等级水平判定部51输入基底区域以外的原稿类别判定信号时，例如，只要灰度等级水平判定部51将原稿类别判定信号原封不动地输出至灰度等级校正处理部52，灰度等级校正处理部52选择与原稿类别相应的灰度等级校正表，进行灰度等级校正处理即可。

(1-4.色彩校正部16)

图15是表示色彩校正部16的结构的方框图。如该图所示，色彩校正部16包括基底色判定部(基底色判别部)61、色彩校正处理部(色彩校正处理部)62、和色彩校正表存储部63。

基底色判定部61，被输入表示原稿类别自动判别部13的判别结果的原稿类别判定信号，基于该原稿类别判定信号，根据基底色的色彩系统，将判定为属于基底区域的块(由多个像素构成的包含1个目标像素的块)分类为多个组。在本实施方式中，用与上述的输入灰度等级校正部14所具有的灰度等级水平判定部51同样的方法，将上述块的灰度等级水平分类为TS16～TS32的17个阶段，进一步，将分类为TS23～TS26(黄色系的基底色)的块分类为组A，将分类为TS20～TS22(灰色系的基底色)的块分类为组B，将分类为TS16～TS19(粉红色系的基底色)的块分类为组C，将分类为TS27～TS32(白色系的基底色)的块分类为组D。而且，将该分类结果输出至色彩校正处理部62。

在色彩校正表存储部63中，存储有与上述各组分别对应地设置的多个色彩校正表(色彩校正·色彩转换表)。图16是表示在色彩校正表存储部63中存储的各色彩校正表的概念的说明图。如该图所示，各色彩校正表能够以分别将R’、G’、B’作为轴的3维空间表现，在由R’、G’、B’的值确定的地址中，存储有作为转换后的色彩数据的C、M、Y的值。即，通过使用这些色彩校正表，能够将由RGB构成的第一表色系的图像数据转换成由CMY构成的第二表色系的图像数据。

另外，各色彩校正表的数据针对与各色彩校正表对应的每个组设定，使得基底色除去后留下的颜色的色味不极端地变化，即，使得与基底色除去相伴的基底色以外的颜色的变化小。例如，各色彩校正表的数据根据与各表对应的基底色而设定，使得：即使在对于从在深色的基底上形成有浅色图像的原稿读取的图像数据，在通过输入灰度等级处理进行基底浓度除去后进行色彩校正的情况下，也能够将原稿中的浅色图像忠实地色彩再现。

(1-5.基底色除去处理和色彩校正处理)

接着，根据图17说明输入灰度等级校正部14的基底色除去处理和色彩校正部16的色彩校正处理。图17是表示基底色除去处理和色彩校正处理的流程的流程图。

当从原稿类别自动判别部13向输入灰度等级校正部14输入图像数据(R、G、B)和原稿类别判定信号时，如图17所示，灰度等级水平判定部51，判定属于基底区域的块与TS16～TS32中的哪个灰度等级水平相当(S201)。另外，灰度等级水平判定部51将表示判定结果的信号、即表示目标块与TS16～TS32中的哪个灰度等级水平相当的信号输出至灰度等级校正处理部52。

接着，灰度等级校正处理部52，选择与灰度等级水平判定部51的判定结果所显示的灰度等级水平对应的基底色除去用表(S202)，根据所选择的基底色除去用表，将上述块的输入图像数据(R、G、B)校正为输出图像数据(R’、G’、B’)，进行基底色的除去(S203)。然后，将输出图像数据(R’、G’、B’)输出至区域分离处理部15。此外，在此省略对区域分离处理部15的处理的说明。

在从区域分离处理部15接收了图像数据(R’、G’、B’)后的色彩校正部16中，基底色判定部61判定该块属于组A～D中的哪一个，并将判定结果输出至色彩校正处理部62(S204)。

色彩校正处理部62选择与基底色判定部61的判定结果所显示的组对应的色彩校正表(S205)，根据所选择的色彩校正表，将输入图像数据(R’、G’、B’)校正为输出图像数据(C、M、Y)(S206)。

图1是表示输入灰度等级校正部14的基底色除去处理和色彩校正部16的色彩校正处理中的检查表(基底色除去用表和色彩校正表)的选择方法的说明图。如该图所示，用与灰度等级水平判定部51的判定结果所显示的灰度等级水平(TS16～TS32)对应的基底色除去用表(LUT16～LUT32)进行基底色除去处理，用与基底色判定部61的判定结果所显示的组(组A～D)对应的色彩校正表(LUT-A～LUT-D)进行色彩校正。

如以上所述，本实施方式的彩色图像处理装置2包括存储有多个色彩校正用表的色彩校正表存储部63、和根据图像数据判定基底色的基底色判定部61，根据基底色判定部61的判定结果选择用于色彩校正处理的色彩校正表。另外，各色彩校正表与基底色的色彩系统相应地设定，使得基底色除去后留下的色彩的与基底色除去相伴的色味的变化小。由此，能够抑制与基底色的除去相伴的基底色以外的色彩的变化，从而能够提高色彩再现性。

此外，在本实施方式中，在输入灰度等级校正部14所具有的灰度等级水平判定部51中判别属于基底区域的块的灰度等级水平，在色彩校正部16所具有的基底色判定部61中判定属于基底区域的块的色彩系统(组)，但是不限于此，例如也可以在灰度等级水平判定部51中进行这些各处理。

另外，在本实施方式中，说明了具有与组A～D分别对应的4个色彩校正表的结构，但是不限于此，只要具有至少2个以上的色彩校正表即可。越增加色彩校正表的数量，越能够提高色彩再现性，但是，色彩校正表存储部63所需要的存储容量变大。因此，色彩校正表的数量，可以考虑所需要的色彩再现性和作为色彩校正表存储部63使用的存储器的成本等而适当地设定。

另外，作为色彩校正表，既可以用存储有与全部的输入图像数据的组合对应的输出图像数据的色彩校正表(直接转换法)，也可以预先存储与所选择的一部分的输入图像数据的组合对应的输出图像数据，当进行未存储的输入图像数据的色彩校正时，通过内插运算得到输出图像数据(表内插法)。在采用表内插法的情况下，能够减小作为色彩校正表存储部63使用的存储器的容量，从而降低成本。

另外，在本实施方式中，作为色彩校正表，使用了用于同时进行色彩校正和色彩转换的表，但是不限于此，也可以使用各自的表进行色彩校正和色彩转换。

另外，本实施方式中的彩色图像处理装置2的各块，如以上所述，用CPU等处理器通过软件实现。

即，彩色图像处理装置2包括：执行实现各功能的控制程序的命令的CPU(central processing unit：中央处理器)；存储上述程序的ROM(read only memory：只读存储器)；展开上述程序的RAM(randomaccess memory：随机存取存储器)；以及存储上述程序和各种数据的存储器等存储装置(记录介质)等。通过将能够由计算机读取地记录有作为实现上述功能的软件的彩色图像处理装置2的控制程序的程序代码(执行形式程序、中间代码程序、源程序)的记录介质，提供给上述彩色图像处理装置2，该计算机(或者CPU、MPU)读出并执行记录在记录介质中的程序代码，由此实现本发明的目的。

作为上述记录介质，例如能够使用：磁带、盒式磁带(cassette tape)等带系统；包含软盘(注册商标)/硬盘等磁盘、CD-ROM/MO/MD/DVD/CD-R等光盘的盘系统；IC卡(包含存储器卡)/光卡等卡系统；或者掩模ROM/EPROM/EEPROM/闪速(flash)ROM等半导体存储器系统等。

另外，可以将彩色图像处理装置2构成为能够与通信网络连接，通过通信网络供给上述程序代码。作为该通信网络，没有特别限定，例如，能够利用互联网(Internet)、内联网(Intranet)、外联网(Extranet)、LAN、ISDN、VAN、CATV通信网、虚拟专用网(virtual private network)、电话线路网、移动体通信网、卫星通信网等。另外，作为构成通信网络的传送介质，没有特别限定，例如，不论是IEEE1394、USB、电力线传送、有线TV线路、电话线、ADSL线路等有线，还是IrDA和遥控这样的红外线、Bluetooth(蓝牙)(注册商标)、802.11无线、HDR、便携式电话网、卫星线路、地面波数字网等无线，都能够利用。此外，通过利用电子传送使上述程序代码具体化的、嵌入载波中的计算机数据信号的形式，也能够实现本发明。

另外，本实施方式中的彩色图像处理装置2的各块，不限于用软件实现，也可以由硬件逻辑构成。

为了解决上述课题，本发明的图像处理装置，对从原稿读取的图像数据进行与上述原稿的基底色相应的图像处理，其特征在于，包括：从上述图像数据除去基底色的基底色除去部；根据上述原稿的基底色，将上述图像数据分类为多个组中的任一个的基底色判别部；与对应于上述各组的基底色分别对应地设置的、使色彩校正前后的图像数据对应的多个色彩校正表；和使用与由上述基底色判别部分类后的组对应的上述色彩校正表，对上述图像数据进行色彩校正的色彩校正处理部。

根据上述结构，该图像处理装置包括与对应于各组的基底色分别对应地设置的多个色彩校正表。由此，能够对原稿的基底色的每个组考虑基底色除去处理对基底色以外的色彩的影响，而设定各色彩校正表。因此，基底色判别部根据原稿的基底色，将图像数据分类为多个组中的任一个，色彩校正处理部用与分类后的组对应的色彩校正表进行色彩校正，由此，能够抑制与基底色的除去相伴的基底色以外的色彩的变化，从而提高色彩再现性。

另外，本发明的图像处理装置可以构成为：上述基底色除去部包括：根据上述原稿的基底的灰度等级，将上述图像数据分类为多个灰度等级水平中的任一个的灰度等级判别部；和与上述灰度等级水平分别对应地设置的、使上述基底色除去前后的图像数据对应的多个基底色除去用表，使用与由上述灰度等级判别部分类后的灰度等级水平对应的基底色除去用表，进行上述基底色的除去。

根据上述结构，能够与基底色的各灰度等级水平相应地设定各基底色除去用表的数据。因此，灰度等级判别部根据原稿的基底的灰度等级，将图像数据分类为多个灰度等级水平中的任一个，基底色除去部使用与分类后的灰度等级水平对应的基底色除去用表，进行基底色的除去，由此，能够根据基底的灰度等级水平，容易并且适当地进行基底色除去处理。

另外，可以设定上述各色彩校正表，使得与上述基底色除去相伴的基底色以外的色彩的变化小。

根据上述结构，上述各色彩校正表中存储的数据被设定为使得与上述基底色除去相伴的基底色以外的色彩的变化小。即，各色彩校正表，与要除去的基底色相应地设定成使得与基底色除去相伴的基底色以外的色彩的变化小。由此，能够可靠地抑制与基底色的除去相伴的基底色以外的色彩的变化，从而能够根据基底色更适当地进行色彩校正处理。

另外，可以设定上述色彩校正表，使得将由第一表色系构成的图像数据转换为由第二表色系构成的图像数据。即，上述色彩校正表可以用于同时进行色彩校正处理、和将由第一表色系(例如RGB)构成的图像数据转换为由第二表色系(例如CMY)构成的图像数据的色彩转换处理。

根据上述结构，因为能够用共同的表进行色彩校正处理和色彩转换处理，所以能够使图像处理装置的结构简化。

另外，本发明的图像处理装置可以构成为：包括至少判定上述图像数据中由包含目标像素的多个像素构成的块是否属于基底区域的原稿类别判别部，上述基底色除去部对由上述原稿类别判别部判定为基底区域的块进行上述基底色的除去，上述色彩校正部对由上述原稿类别判别部判定为基底区域的块进行上述色彩校正。

根据上述结构，由原稿类别判别部判定图像数据的各块是否属于基底区域，能够对基底区域的块进行上述的基底色除去和色彩校正。因此，能够适当地对基底区域的各块进行基底色除去处理和色彩校正处理，能够对其它区域的块进行与各区域的类别相应的处理。

为了解决上述课题，本发明的图像处理方法，对从原稿读取的图像数据进行与上述原稿的基底色相应的图像处理，其特征在于，包括：从上述图像数据除去基底色的基底色除去工序；根据上述原稿的基底色，将上述图像数据分类为多个组中的任一个的基底色判别工序；和在与对应于上述各组的基底色分别对应地设置的、使色彩校正前后的图像数据对应的多个色彩校正表中，使用与由上述基底色判别工序分类后的组对应的色彩校正表，对上述图像数据进行色彩校正的色彩校正处理工序。

根据上述方法，在与对应于各组的基底色分别对应地设置的多个色彩校正表中，使用与由基底色判别工序分类后的组对应的色彩校正表，对图像数据进行色彩校正。因此，因为能够对原稿的基底色的每个组考虑基底色除去处理对基底色以外的色彩的影响，而设定各色彩校正表的数据，所以，能够抑制与基底色的除去相伴的基底色以外的色彩的变化，从而提高色彩再现性。

本发明的图像形成装置的特征在于，包括上述的任一种的图像处理装置。

根据上述结构，能够抑制与基底色的除去相伴的基底色以外的色彩的变化，能够用进行了与基底色相应的适当的色彩校正处理后的图像数据进行图像形成，因此能够提高原稿图像的色彩再现性。

此外，上述图像处理装置可以由计算机实现，在该情况下，通过使计算机作为上述各部动作，从而使计算机实现上述图像处理装置的图像处理程序以及记录有该图像处理程序的计算机可读取的记录介质，也包含在本发明的范畴内。

本发明也能够适用于需要判别原稿类别的设备，例如彩色复印机、平板扫描仪、胶片扫描仪、数码相机等。

发明的详细说明中具体的实施方式或实施例只是用于说明本发明的技术内容，不应该仅限于这样的具体例子而狭义地解释，在本发明的精神和以下记载的权利要求书的范围内，能够改变成各种各样的方式来实施。

Claims (7)

1.一种图像处理装置，对从原稿读取的图像数据进行与所述原稿的基底色相应的图像处理，其特征在于，包括：

从所述图像数据除去基底色的基底色除去部；

根据所述原稿的基底色，将所述图像数据分类为多个组中的任一个的基底色判别部；

与对应于所述各组的基底色分别对应地设置的、使色彩校正前后的图像数据对应的多个色彩校正表；和

使用与由所述基底色判别部分类后的组对应的所述色彩校正表，对所述图像数据进行色彩校正的色彩校正处理部。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

所述基底色除去部包括：

根据所述原稿的基底的灰度等级，将所述图像数据分类为多个灰度等级水平中的任一个的灰度等级判别部；和

与所述灰度等级水平分别对应地设置的、使所述基底色除去前后的图像数据对应的多个基底色除去用表，

使用与由所述灰度等级判别部分类后的灰度等级水平对应的基底色除去用表，进行所述基底色的除去。

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

设定所述各色彩校正表，使得与所述基底色除去相伴的基底色以外的色彩变化小。

4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

设定所述色彩校正表，使得将由第一表色系构成的图像数据转换为由第二表色系构成的图像数据。

5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

包括至少判定所述图像数据中由包含目标像素的多个像素构成的块是否属于基底区域的原稿类别判别部，

所述基底色除去部对由所述原稿类别判别部判定为基底区域的块进行所述基底色的除去，

所述色彩校正部对由所述原稿类别判别部判定为基底区域的块进行所述色彩校正。

6.一种图像处理方法，对从原稿读取的图像数据进行与所述原稿的基底色相应的图像处理，其特征在于，包括：

从所述图像数据除去基底色的基底色除去工序；

根据所述原稿的基底色，将所述图像数据分类为多个组中的任一个的基底色判别工序；和

在与对应于所述各组的基底色分别对应地设置的、使色彩校正前后的图像数据对应的多个色彩校正表中，使用与由所述基底色判别工序分类后的组对应的色彩校正表，对所述图像数据进行色彩校正的色彩校正处理工序。

7.一种图像形成装置，包括对从原稿读取的图像数据进行与所述原稿的基底色相应的图像处理的图像处理装置、和在记录材料上形成与图像数据相应的图像的图像形成部，其特征在于：

所述图像处理装置包括：

从所述图像数据除去基底色的基底色除去部；

根据所述原稿的基底色，将所述图像数据分类为多个组中的任一个的基底色判别部；

与对应于所述各组的基底色分别对应地设置的、使色彩校正前后的图像数据对应的多个色彩校正表；和

使用与由所述基底色判别部分类后的组对应的所述色彩校正表，对所述图像数据进行色彩校正的色彩校正处理部。

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