CN101360180B - 图像处理装置、图像形成设备、及图像处理方法和程序 - Google Patents

Abstract

一种图像处理装置，包括：图像信号接收单元，配置为接收将被处理的图像的图像信号；浓度降低区域检测器，配置为基于图像信号，在将被处理的图像中检测满足预定图像浓度降低要求的浓度降低区域；特定图像区域检测器，配置为基于图像信号，在将被处理的图像中检测满足与预定图像浓度降低要求不同的预定特定图像要求的特定图像区域；以及浓度控制器，配置为在除了由特定图像区域检测器检测的特定图像区域之外的非特定图像区域中，降低由浓度降低区域检测器检测的浓度降低区域的浓度，而不降低特定图像区域中的浓度降低区域的浓度。

Description

图像处理装置、图像形成设备、及图像处理方法和程序

技术领域

本发明示例性的方面总体上涉及一种图像处理装置、包含该图像处理装置的图像形成设备、图像处理方法、及图像处理程序。

背景技术

相关技术的图像形成设备，诸如复印机、传真机、打印机、或具有复印、打印、扫描、及传真功能中的两种或更多的功能的多功能打印机，使用电子照相方法按照图像数据来在记录介质(例如，片材)上形成调色剂图像。在这样的方法中，例如，充电器向图像承载组件(例如，光电导体)的表面充电；光学扫描装置把光束发射到光电导体的充电表面上，以按照图像数据在光电导体上形成静电潜像；利用显影剂(例如，调色剂)来显影静电潜像，以在光电导体上形成调色剂图像；转印装置把形成在光电导体上的调色剂图像转印到片材上；以及定影装置，把热量和压力施加至承载调色剂图像的片材，以把调色剂图像定影到该片材上。然后，承载所定影的调色剂图像的片材从图像形成设备排出。

除了生成并输出高质量图像的正常输出模式之外，一些图像形成设备还具有调色剂节省模式，与正常输出模式相比，调色剂节省模式以较少量的诸如调色剂和墨水的图像形成材料来输出图像，以减少图像形成材料的消耗。减少图像形成材料的消耗的方法的示例包括：在降低输入图像的浓度之后或者在获得输入图像的抖动图像(dithered image)与抽取模式(decimationpattern)的逻辑积之后形成图像的方法、以及当形成图像时调制脉冲宽度及控制写入光量的方法、等等。然而，在上述方法中，因为图像在降低浓度之后输出，因此，与正常输出模式相比，输出图像的质量劣化。总体上，当不要求较高质量图像时，例如，当检查输出图像的布局时，使用调色剂节省模式。然而，即使当使用调色剂节省模式时，仍然希望改善成像质量。

公开的未审查日本专利申请(以下称为JP-A-)2001-219626号公开了如下一种打印系统，该打印系统配置为，参照与输入图像的图像信号相关联的诸如文本、图形、及照片的对象数据，减少调色剂消耗。在该打印系统中，输入图像中包括文本、图形、及照片的图像部分基于输入图像的对象数据而被指定，以减少用于除图像部分之外的部分的调色剂量，而不降低用于该图像部分的调色剂量。作为结果，即使用来输出图像的调色剂的总量减少，仍能够维持一定程度的文本可辨认性。然而，在打印系统中，对于不带有对象数据的输入图像，诸如由图像读取装置所读取的扫描图像，不执行上述处理。因此，该打印系统不适用于诸如复印机的其中包含图像读取装置的图像形成设备。

在另一方法中，JP-A-2005-059444公开了一种图像形成设备，该图像形成设备配置为，检测输入图像中的边缘部分，使得用于输入图像中非边缘部分的调色剂量减少，而不减少用于边缘部分的调色剂量。更具体地说，由图像读取装置读取的扫描图像中的边缘像素由诸如拉普拉斯(Laplacian)过滤器的边缘检测单元来检测，所检测的边缘像素的浓度被维持，而非边缘像素的浓度被降低，来输出图像。因此，在图像形成设备中，即使用于输出图像的调色剂总量减少，边缘部分的浓度保持相对较高，从而通过增强文本的边缘部分，来维持一定程度的文本可辨认性。而且，能够防止上述JP-A-2001-219626中所公开的打印系统的问题。

然而，在图像形成设备中，对于诸如照片图像的不带有文本的图像中包含的边缘部分，也执行上述处理。因此，即使在不带有文本的图像中，边缘部分的浓度变得相对高，而非边缘部分的浓度变得相对低。本发明的发明人所作的研究表明，取决于输出图像的内容，在从图像形成设备输出的不带有文本的图像中，可能包含不自然或奇怪的部分。

本发明的发明人研究了当诸如调色剂的图像形成材料的消耗减少时可能包含不自然或奇怪的部分的图像类型。更具体地说，以与JP-A-2005-059444所公开的图像形成设备中所执行的处理类似的方式，当输出各种类型的图像时，不减少用于边缘部分的图像形成材料的消耗，而减少用于非边缘部分的图像形成材料的消耗。输出图像由多个评价者评价，以确定其中是否包含不自然或奇怪的部分。

图1示出评价结果。

在评价之后，本发明的发明人确定，由多个评价者所判明的输出图像中的不自然程度取决于输出图像的内容而不同。例如，多个评价者全部判明包含人脸的图像中有奇怪部分。具体地，当边缘部分浓度高而非边缘部分浓度低时，在包含面部图像和周围图像的面部图像区域的输出图像中，判明较高的不自然程度。在包含相识的人的脸的图像中，不自然程度特别显著。原因在于，头发和瞳孔的轮廓由于与背景图像有较高对比度而被检测为边缘部分，以致其浓度变得相对较高。与之相比，皮肤部分由于与背景图像有较低对比度而未被检测为边缘部分，以致其浓度变得相对较低。因此，仅仅头发和瞳孔被增强，造成较高的不自然程度。

另一方面，即使当边缘部分的浓度相对较高而非边缘部分的浓度相对较低时，包含诸如建筑物及机械的人造对象的输出图像具有较低的不自然程度。与包含人造对象的输出图像相比，包含诸如风景及植物的自然物的输出图像也具有较高的不自然程度，虽然该不自然程度低于人脸的输出图像的不自然程度。

包含面部图像区域及具有诸如风景及植物的自然物的图像的图像区域的特定图像区域，当其浓度部分地降低时，以及当非边缘部分的浓度降低而边缘部分的浓度未降低时，具有不自然或奇怪的部分。

当如同在JP-A-2005-059444中所公开的图像形成设备的情况下，边缘部分由诸如拉普拉斯过滤器的边缘检测过滤器检测时，具有复杂外形的文字图像及小文字图像的轮廓可能不被检测为边缘部分。而且，当文字图像和邻接图像之间的对比度低时，文字图像的轮廓可能不被检测为边缘部分。具体地，例如，在包含表示地址及名称的非常小的文字图像且文字图像和邻接图像之间的对比度低的地图图像中，把文字图像的轮廓检测为边缘部分非常困难。因此，即使当执行JP-A-2005-059444中所公开的处理时，包含复杂外形的文字图像、小文字图像、及与邻接图像有较低对比度的文字图像的轮廓的浓度、以及与上述文字图像邻接的部分的浓度被降低，以致文字图像的可辨认性劣化。特别地，与表示文本的词汇的文字图像不同，当文本包括数值图像时，非常难以通过参照该数值图像之前及之后的周围文本来识别由数值图像所表示的文字。而且，总体上，图像中的数值文字经常包括重要数据。因而，高度希望改善轮廓可能不被检测为边缘部分的数值图像的可辨认性。

发明内容

鉴于前述，本发明示例性实施例提供一种图像处理装置，该图像处理装置能够在输出图像的浓度被部分地降低的情况下减少输出图像中的不自然及奇怪的部分，以减少图像形成材料的消耗，以及能够改善轮廓不被检测为边缘部分的文字图像的可辨认性。本发明示例性实施例还提供一种包括该图像处理装置的图像形成设备、图像处理方法、及图像处理程序。

在一种示例性实施例中，一种图像处理装置，包括：图像信号接收单元，配置为接收将被处理的图像的图像信号；浓度降低区域检测器，配置为基于由图像信号接收单元接收的图像信号，在将被处理的图像中检测满足预定图像浓度降低要求的浓度降低区域；特定图像区域检测器，配置为基于由图像信号接收单元接收的图像信号，在将被处理的图像中检测满足与预定图像浓度降低要求不同的预定特定图像要求的特定图像区域；以及浓度控制器，配置为在除了由特定图像区域检测器检测的特定图像区域之外的非特定图像区域中，降低由浓度降低区域检测器检测的浓度降低区域的浓度，而不降低特定图像区域中的浓度降低区域的浓度。

另一示例性实施例提供一种图像形成设备，包括：上述图像处理装置；以及图像形成装置，配置为基于由图像处理装置处理的图像信号，使用图像形成材料来在记录介质上形成图像。

又一示例性实施例提供一种图像处理方法，包括：接收将被处理的图像的图像信号；基于在接收过程中接收的图像信号，在将被处理的图像中检测满足预定图像浓度降低要求的浓度降低区域；基于在接收过程中接收的图像信号，在将被处理的图像中检测满足与预定图像浓度降低要求不同的预定特定图像要求的特定图像区域；以及在除了在检测特定图像区域的过程中检测的特定图像区域之外的非特定图像区域中，降低在检测浓度降低区域的过程中检测的浓度降低区域的浓度，而不降低特定图像区域中的浓度降低区域的浓度。

再一示例性实施例提供一种图像处理程序，配置为使计算机执行上述图像处理方法。

本发明的另外的特征和优点，根据随后的示例性实施例的详细描述、附图、和相关的权利要求，将更加显而易见。

附图说明

对本公开及其许多伴生的优点的更完整的领会，在当与附图相关联地考虑时参照随后的示例性实施例的详细描述将变得更好理解的情况下，将容易地获得，其中：

图1示出通过多个评价者研究在各种类型的输出图像中判明的不自然的程度来执行的评价的结果；

图2是示出按照示例性实施例的图像形成设备的配置的示意图；

图3是示出图像形成设备中光学扫描装置的配置的斜视图；

图4是示出按照第一示例性实施例的图像处理单元的主要部件的示意图；

图5示出用于黑成份生成的查询表(LUT)；

图6是示出图像处理单元中边缘检测单元的配置的示意图；

图7是示出边缘检测单元中边缘量检测单元的示意图；

图8A至8D示出用作边缘量检测单元的边缘量检测过滤器的4种类型的过滤器；

图9示出用于边缘量检测单元的拉普拉斯过滤器运算单元中的过滤器；

图10A至10D示出原始文档中文字图像的边缘检测；

图11是示出图像处理单元中特定图像检测单元的示意图；

图12是示出特定图像检测单元中面部图像识别单元的配置的示意图；

图13A至13D示出分别用于面部图像识别单元中的4个识别器的特征量计算过滤器；

图14示出原始文档的示例；

图15示出仅仅显示原始文档中由边缘检测单元检测为边缘部分的像素的示例；

图16示出仅仅显示原始文档中在考虑面部图像区域的认知结果之后由综合确定单元检测为边缘部分的像素的示例；

图17示出用于图像处理单元中调色剂节省单元的两种类型的γ转换的特性；

图18示出用于按照第二示例性实施例的调色剂节省单元的3种类型的γ转换的特性；

图19是示出按照第三示例性实施例的特定图像检测单元的示意图；以及

图20是示出在按照第四示例性实施例的图像处理单元中执行的软件处理的流程的流程图。

具体实施方式

在描述图中图示的示例性实施例的过程中，出于清楚说明的缘故而采用特定的术语。然而，本专利说明书的公开不意图限制于如此选择的特定术语，应当理解，每个具体元件包括以类似方式操作并实现类似结果的所有技术上的等同物。

现在参照附图在下文描述本发明的示例性实施例。

在后文描述的比较示例、示例性实施例、和示例性变体中，为了简洁，相同的参考标号将赋予具有相同功能的诸如部件和材料的相同组成元件，除非另有说明，否则其多余描述将被省略。

通常但非必需的是，纸是制成将在其上形成图像的片材的介质。然而，应当注意，其它可打印的介质可以用作片材，因而在此包括它们的使用。因而，仅仅为了简洁，虽然本具体实施方式部分中称为纸、其片材、纸进给器、等等，然而，应当理解，片材等等不仅仅限于纸，而是也可以包括其它可打印介质。

现在描述使用电子照相的串联型彩色激光复合机(以下，简称为图像形成设备)的示例性实施例，其中，多个潜像承载组件中的每个用作光电导体，安排为相互平行。

按照示例性实施例的图像形成设备是包含复印机和打印机的复合机，配置为基于由扫描器读取的图像数据以及从诸如个人计算机的外部装置发送的图像数据，来形成图像。无需言及，本发明还能够适用于其它图像形成设备，包括但不限于复印机、打印机、及传真机。

图2是示出按照示例性实施例的图像形成设备的配置的示意图。

图像形成设备1000在转印片材S上形成图像，所述转印片材S诸如OHP片材、包括卡片和明信片的重纸、及信封、以及通常用于复印的普通纸。图像形成设备1000主要包括扫描器6和打印机15。

打印机15具有串联配置，其中，分别与黄(Y)、蓝绿(C)、品红(M)、和黑(K)相对应的多个光电导体1Y、1C、1M、和1K(在下文统称为光电导体1)设置为彼此平行，配置为形成各个色彩的图像。分别形成在光电导体1上的各个色彩的图像转印到由转印带5传送的转印片材S上，该转印带5用作可移动记录介质传送组件，面向光电导体1。

以图2所示的光电导体1Y及在光电导体1Y周围设置的部件为代表性示例，在下文详细描述图像形成设备1000中执行的图像形成。光电导体1C、1M、和1K及分别在光电导体1C、1M、和1K周围设置的部件具有与光电导体1Y及在光电导体1Y周围设置的部件相同的配置。因此，为了简便，与赋与光电导体1Y及在光电导体1Y周围设置的部件的参考标号相对应的参考标号被赋与光电导体1C、1M、和1K及在光电导体1C、1M、和1K周围设置的部件，省略其详细描述。

在光电导体1Y周围，沿图2中箭头所指示的光电导体1Y的旋转方向，设置包含充电辊的充电器2Y、被配置为把激光从激光源引导至光电导体1Y的表面来扫描该光电导体1Y的表面的用作潜像形成单元的光学扫描装置20、显影装置3Y、及清洁装置4Y，以形成图像。下文详细描述光学扫描装置20的配置和操作。

如图2所示来设置显影装置3Y、3C、3M、及3K(以下统称为显影装置3)，使得黄、蓝绿、品红、和黑的调色剂色彩以此顺序从转印带5的伸展部分的右侧分别提供。虽然图2所示的充电器2Y包括充电辊，然而，作为替代，使用放电导线的电晕放电方法也可以用来对光电导体1Y的表面充电。

在图像形成设备1000中，扫描器6设置在打印机15之上，该打印机15包括充电器2Y、光学扫描装置20、显影装置3Y、清洁装置4Y、等等。在扫描器6中，放置在原始文档台6A上的原始文档的图像数据由图像读取装置7读取。如此读取的图像数据输出至未示出的图像处理装置，以获得将被写入到光学扫描装置20的数据。

图像读取装置7包括：光源7A，配置为扫描放置在原始文档台6A上的原始文档；以及多个反射镜7C和成像透镜7D，均被配置为把图像提供至与来自原始文档的反射光的各个色彩相对应地设置的多个CCD 7B。与各个色彩的反射光的强度相对应的图像数据从多个CCD 7B的每个输出至图像处理装置。下文详细描述图像处理装置的配置和操作。

设置在打印机15中的转印带5是在多个辊周围伸展的包含聚酯膜的带型电介体。转印带5的伸展部分的一部分面向光电导体1Y、1C、1M、和1Y的每个，转印装置8Y、8C、8M、和8K(以下统称为转印装置8)设置为分别与光电导体1Y、1C、1M、和1K相对，其间具有转印带5。转印片材S从进纸装置10的进纸盒10A经由配准辊9而被进给至转印带5。如此进给的转印片材S通过电晕放电而以静电方式被从转印装置8吸引至转印带5并被传送。由光电导体1运载的图像通过正电晕放电而被从转印装置8以静电方式吸引至转印片材S。

配置来中和(neutralize)转印片材S的中和装置11设置在如下位置，其上具有从光电导体1转印的图像的转印片材S从该位置通过。在转印带5的另一伸展部分，用来中和转印带5的中和装置12设置为相互面对，其间具有转印带5。在图2中，参考标号13表示被配置来从转印带5去除调色剂颗粒的清洁装置。中和装置11从转印片材S的上表面进行负AC电晕放电，以中和转印片材S上的电荷，并且把通过静电而被吸引到转印带5的转印片材S从转印带5松开。因此，转印片材S利用转印带5的曲率而从转印带5分离，同时，能够防止由于当把转印片材S从转印带5去除时发生的剥离放电所导致的调色剂扩散。中和装置12从转印带5的前后表面两侧向转印带5施加与从转印装置8施加的电荷的极性相反的极性的负AC电晕放电，使得转印带5上的电荷被电中和，并且转印带5对于随后的图像形成操作准备就绪。

光电导体1Y、1C、1M、及1K中每个的表面由充电器2Y、2C、2M、及2K的每个(以下统称为充电器2)均匀充电。随后，基于由图像读取装置7读取的各个色彩的图像数据，静电潜像由光学扫描装置20形成在光电导体1上。如此形成的静电潜像利用从显影装置3Y、3C、3M、及3K提供的各个色彩的调色剂来显影。其后，转印装置8通过静电把各个色彩的调色剂图像转印到由转印带5传送的转印片材S上。

其上具有各个色彩的调色剂图像的转印片材S由中和装置11中和，使用转印带5的曲率来从转印带5分离。随后，转印片材S传送至定影装置14，把调色剂图像定影在转印片材S上。其后，其上具有定影的调色剂图像的片材S排出到未示出的排纸托盘，该排纸托盘附接至图像形成设备1000的本体。

图3是示出光学扫描装置20的配置的斜视图。

虽然按照示例性实施例的光学扫描装置20采用光学透镜，然而，作为替代，也可以使用光学反光镜。光学扫描装置20具有以多面镜26和27为中心的大致对称的结构，该多面镜26和27中的每个均用作偏转单元。因而，为了简洁，在中心具有多面镜26和27的光学扫描装置20的仅仅一半在图3示出，并在下文详细描述。

光学扫描装置20包括LD单元21和22，其每个均具有用作光源的激光发射元件LD。LD单元21和22接收与从图像处理装置输出的图像数据相对应的脉冲驱动信号，向光电导体1Y和1C发射间歇激光束以在光电导体1Y和1C上形成点潜像。光学扫描装置20在光电导体1Y和1C的每个上形成从LD单元21和22的每个发射的激光束的图像。因此，光学扫描装置20还包括光学元件组51和52，光学元件组51和52的每个均具有多个光学元件，分别与LD单元21和22和光电导体1Y和1C相对应。换句话说，光学扫描装置20设置为与光电导体1Y和1C的每个相对应。

光学元件组51包含多个光学元件，包括棱镜40、反光镜23、柱面透镜24、多面镜26、第一扫描透镜28、反光镜31和32、第二扫描透镜30、及反光镜33。光学元件组52包含多个光学元件，包括棱镜41、柱面透镜25、多面镜27、第一扫描透镜29、第二扫描透镜35、及反光镜36和37。

光学扫描装置20还包括：保持组件61，用来保持光学元件组51的第二扫描透镜30；以及保持组件62，用来保持光学元件组52的第二扫描透镜35。保持组件61和由保持组件61保持的第二扫描透镜30的结构与保持组件62和由保持组件62保持的第二扫描透镜35的结构大致相同。

LD单元21和22在垂直方向设置在彼此不同的高度。从设置在较高位置的LD单元21发射的光束穿过用作写入开始位置校正单元的棱镜40。随后，光束由反光镜23弯折到与从设置在较低位置的LD单元22发射的光束的方向相同的方向。从LD单元22发射的光束在入射到反光镜23之前穿过用作写入开始位置校正单元的棱镜41，随后，穿过反光镜23。其后，从LD单元21发射的光束和从LD单元22发射的光束分别入射到柱面透镜24和25，并分别聚焦在多面镜26和27的反射表面附近。多面镜26和27在垂直方向分开预定距离。

由多面镜26和27偏转的光束分别由第一扫描透镜28和29整形。第一扫描透镜28和29或者整体地形成，或者彼此叠置。其后，第二扫描透镜30和35把光束整形为具有fθ特性和预定光斑直径，如此整形的光束分别扫描光电导体1Y和1C的表面。在穿过第一扫描透镜28和29之后，光束的光学路径彼此不同，使得光束被分别引导至光电导体1Y和1C。

穿过设置在上侧位置的第一扫描透镜28的光束由反光镜31和32弯折，随后入射到具有长塑料透镜的第二扫描透镜30。其后，光束被弯折为垂直向下，以沿主扫描方向扫描光电导体1C的表面。

穿过设置在下侧位置的第一扫描透镜29的光束在不入射到反光镜的情况下入射到具有长塑料透镜的第二扫描透镜35。其后，光束的光学路径被反光镜36和37弯折，以沿主扫描方向扫描光电导体1Y的表面。

在具有上述配置的光学扫描装置20中，与从图像处理装置输出的图像数据相对应、从LD单元21和22发射的脉冲激光束分别扫描光电导体1Y和1C的表面，使得点潜像分别形成在光电导体1Y和1C的表面上。

现在描述图像处理装置的结构和操作。

按照示例性实施例的图像处理装置包括：被配置为处理由扫描器6中的图像读取装置7所读取的图像数据的图像处理单元、及被配置为处理从诸如个人计算机的外部装置发送的图像数据的图像处理单元。每个图像处理单元独立地形成为模块。由于本发明可以以类似方式适用于两种图像处理单元，下文仅仅详细描述图像处理单元中前者的结构和操作。在下面的描述中，像素值由从0到255的整数代表，其中，0代表最低浓度，255代表最高浓度。

在示例性实施例中，用户操作设置在图像形成设备1000的外侧表面上的未示出的操作面板，选择正常输出模式或者调色剂节省模式。在调色剂节省模式下，利用较少量的调色剂来输出图像，从而减少调色剂消耗。而且，通过操作该操作面板，用户可以选择将被打印的原始文档的类型。相应地，图像处理和图像形成的操作可以按照由用户选择的原始文档的类型而适当地改变。在示例性实施例中，“文本/照片文档”、“文本文档”、“照片文档”、及“地图文档”之一能够由用户选择作为原始文档的类型。作为替代方案，原始文档的类型可以自动地确定。

下面详细描述图像形成处理单元的第一示例性实施例。

图4是示出按照第一示例性实施例的图像处理单元100的主部件的示意图。

由扫描器6中的图像读取装置7读取的图像数据输出至图像处理单元100的扫描器伽玛校正单元101，作为色彩红(R)、绿(G)、及蓝(B)的图像信号(以下分别称为R、G、及B信号)。扫描器伽玛校正单元101执行图像读取装置7特有的伽玛校正，以把R、G、和B信号从反射率线性信号转换为浓度线性信号，并把如此转换的R、G、和B信号输出至扫描器色彩校正单元102。

扫描器色彩校正单元102把取决于装置即取决于图像读取装置7的特性的R、G、和B信号，转换为独立于装置即不取决于任何装置特性的R’、G’、和B’信号，并把R’、G’、和B’信号输出至过滤器单元103。

过滤器单元103对R’、G’、和B’信号执行平滑及边缘增强，以通过抑制网目(halftone)点部分的不规则来防止波纹，并且提高图像中任何文本部分的锐度。其后，过滤器单元103把作为结果的R’、G’、和B’信号输出至打印机色彩校正单元104。上述处理的程度能够取决于用户通过操作面板70所选择的原始文档的类型来改变。具体地，当“文本文档”和“地图文档”由用户选择时，边缘被高度增强以提高文本部分的锐度。与之相比，当“照片文档”被选择时，图像被高度平滑以防止波纹。同时，当“文本/照片文档”被选择时，以中等的程度，边缘被增强而图像被平滑。

打印机色彩校正单元104把独立于装置的R’、G’、和B’信号转换为取决于打印机15的特性的C’、M’、和Y’信号，并把C’、M’、和Y’信号输出至黑成份生成单元105和边缘检测单元110。

黑成份生成单元105在称为黑成份生成的处理中基于C’、M’、和Y’信号来生成K信号，在称为底色去除(UCR)的处理中，通过基于K信号减少C’、M’、和Y’信号的每个的量，来去除底色，以生成C、M、Y、和K信号。如此生成的C、M、Y、和K信号与打印机15中各个色彩的调色剂相对应，并被输出至调色剂节省单元106。

现在描述黑成份生成单元105中执行的处理。

图5示出关于黑成份生成的查询表(LUT)。

虽然黑成份生成和底色去除可以通过使用数学公式或LUT来执行，然而，在第一示例性实施例中，黑成份生成通过使用LUT来执行，底色去除通过使用数学公式来执行。在黑成份生成中，计算C’、M’、和Y’信号的最小值Min(C’，M’，Y’)，参照LUT来获得与该最小值Min(C’，M’，Y’)相对应的输出值。同时，使用下述数学公式(1)至(3)来执行底色去除，其中，“α”代表UCR调整参数。

C＝C’-α×K···(1)

M＝M’-α×K···(2)

Y＝Y’-α×K···(3)

上述处理可以基于用户通过操作面板70选择的原始文档的类型而改变。具体地，当选择“文本文档”或“地图文档”时，使用黑成份生成表1，最小值Min(C’，M’，Y’)被替换为K信号，并且UCR调整参数α被设置为1。当选择“照片文档”时，使用黑成份表3，不突出地生成K信号，而从半色调逐渐生成K信号。在此情况下，UCR调整参数α设置为0.5。同时，当选择“文本/照片文档”时，使用黑成份表2，与选择“照片文档”的情况相比，生成更大量的K信号，UCR调整参数α设置为0.8。

在第一示例性实施例中，基于由打印机色彩校正单元104生成的C’、M’、和Y’信号，来执行边缘检测，并且基于检测结果来降低浓度。下面详细描述这样的处理。

图6是示出边缘检测单元110的结构的示意图。图7是示出边缘检测单元110中边缘量检测单元111C、111M、及111Y(以下统称为边缘量检测单元111)的结构的示意图。

边缘检测单元110检测浓度将被降低的区域。边缘检测单元110的边缘量检测单元111C、111M、及111Y的每个针对C’、M’、和Y’信号的每个来检测多值边缘量。具体地，图7所示的边缘量检测过滤器151至154通过分别使用图8A至8D中所示的4种类型的7×7过滤器来执行掩蔽运算。其后，来自边缘量检测过滤器151至154的输出值分别由绝对值转换单元155至158转换为绝对值。第一最大值选择单元159从如此转换的4个绝对值之中选择最大绝对值，作为边缘量输出至第二最大值选择单元112。

第二最大值选择单元112从由各个边缘量检测单元111C、111M、及111Y分别输出的各色彩的边缘量之中选择最大边缘量。如此选择的最大边缘量输出至二值化单元113。二值化单元113把最大边缘量与预先设置的阈值进行比较，当最大边缘量大于阈值时输出1，或者当最大边缘量小于阈值时输出0。

同时，边缘检测单元110中输入的C’、M’、和Y’信号在信号合成单元114中以预定比率加到一起并合成为单个信号。更具体地说，信号合成单元114执行例如(C’×1/4+M’×2/4+Y’×1/4)的运算，并把作为结果的信号作为合成信号输出至拉普拉斯过滤器运算单元115。拉普拉斯过滤器运算单元115通过使用图9所示的过滤器来对合成信号执行掩蔽运算，并把作为结果的值输出至符号确定单元116。符号确定单元116确定从拉普拉斯过滤器运算单元115输入的值是正值还是负值，当值为正时输出1而当值为负时输出0。

逻辑乘法运算单元117对来自二值化单元113的输出值和来自符号确定单元116的输出值执行逻辑乘法，当作为结果的值为1时把表示边缘部分的1作为eg信号输出，或者当作为结果的值不是1时把0作为eg信号输出。把eg信号输出至在下文将被详细描述的综合确定单元120。

图10A至10D示出将被处理的原始文档中文本文字图像的边缘检测。

当如图10A所示，原始文档经受边缘检测时，首先，如图10B所示，第二最大值选择单元112把最大边缘量作为正值输出。然后，拉普拉斯过滤器运算单元115输出拉普拉斯值，如图10C所示，文字图像的边缘区域中具有较高浓度的部分(文字图像的内侧部分)变为正，具有较低浓度的部分(文字图像的外侧部分)变为负。在第一示例性实施例中，不仅基于从第二最大值选择单元112输出的最大边缘量，而且基于按照拉普拉斯值确定的符号，来检测边缘部分。相应地，如图10D所示，拉普拉斯值变为正的边缘区域中的文字图像的内侧部分被检测为边缘部分，而拉普拉斯值变为负的边缘区域中的文字图像的外侧部分未被检测为边缘部分。

现在描述包含诸如面部图像的特定图像的特定图像区域的检测。虽然第一示例性实施例描述了特定图像是面部图像的情况，然而，特定图像不特别局限于面部图像，而只要当图像浓度部分地降低时图像具有任何不自然或奇怪的部分即可。

图11是示出按照第一示例性实施例的特定图像检测单元130的结构的示意图。

特定图像检测单元130检测特定图像区域。具体地，特定图像检测单元130基于AdaBoost(adaptive boost(自适应加速))来检测面部图像。在特定图像检测单元130中，亮度信号转换器131把从过滤器单元103输出的R’、G’、和B’信号转换为亮度信号，并将该亮度信号输出至分辨率转换器132。基于下述运算公式(4)来执行转换。

Y＝(R’+2G’+B’)/4···(4)

分辨率转换器132转换亮度信号的分辨率，并把分辨率被转换的亮度信号输出至矩形区域提取单元133。在第一示例性实施例中，亮度信号的分辨率转换为多个分辨率，在主扫描方向及副扫描方向的每个中为二分之一分辨率(2×2像素，每隔一个像素跳过该一个像素)，或者在主扫描方向及副扫描方向二者同时为四分之一分辨率。

矩形区域提取单元133从分辨率如此转换的亮度信号中提取矩形区域。在第一示例性实施例中，24乘24的矩形区域从亮度信号中提取，并输出至面部图像识别单元134。

面部图像识别单元134识别出亮度信号的矩形区域是否包含面部图像。具体地，使用AdaBoost的面部图像识别单元134具有级联结构，如图12所示其中包括多个识别器H1至H4。仅仅当多个识别器H1至H4全部确定矩形区域包含面部图像时，图像被识别为面部图像。识别器H1至H4通过使用分别具有如图13A至13D所示的简明结构的特征量计算过滤器来识别矩形区域是否包含面部图像。在图13A至13D中，白部分代表白像素，黑部分代表黑像素。更具体地说，识别器H1采用图13A所示的过滤器来获得在24乘24像素的矩形区域中白像素区域的总像素值及黑像素区域的总像素值、以及其间的差分值。

其后，识别器H1确定差分值是否满足用户设置的一定要求。当差分值满足要求时，由识别器H2进一步执行识别。另一方面，当差分值不满足要求时，识别器H1确定矩形区域不包含面部图像，并且识别处理终止。识别器H2至H4分别通过使用如图13B至13D所示的特征量计算过滤器来依次执行识别。当识别器H4确定矩形区域包含面部图像时，意味着识别器H1至H4全部确定矩形区域包含面部图像，从而面部图像确定单元135确定24乘24的矩形区域包含面部图像。当通过使用AdaBoost来执行识别时，大量面部图像及非面部图像的数据需要预先研究以设置要求，并且调整过滤器使得识别器H1至H4的每个可靠地识别面部图像。

如上所述，当面部图像确定单元135确定矩形区域包含面部图像时，区域数据输出单元136输出sp信号，该sp信号包含诸如坐标数据的关于矩形区域的数据，用以指定矩形区域。该sp信号所指定的面部图像区域例如是图14中所示的原始文档中虚线所包围的区域。

因为需要针对原始文档的所有区域进行由分辨率转换器132执行的向较低分辨率的转换、以及由矩形区域提取单元133执行的矩形区域的提取，因此，如上所述由特定图像检测单元130执行的一系列处理需要重复执行。因此，优选使用软件来实施上述处理。

在日本图像电子工程师学会期刊2005/11，第34卷，第6号(178)(Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan2005/11，Vol.34，No.6(178))中的“低分辨率图像的鲁棒性面部检测”(“Robust Face Detection for Low-Resolution Images”)中，详细描述了使用AdaBoost进行的面部图像检测，因此，在此处省略其进一步且更详细的描述。

返回参照图4，以与eg信号相类似的方式，把sp信号输出至综合确定单元120。综合确定单元120基于来自边缘检测单元110的eg信号及来自特定图像检测单元130的sp信号来输出表示综合确定结果的边缘确定信号ts。具体地，当边缘检测单元110对图14所示的原始文档执行边缘检测时，例如，获得如图15所示的检测结果。在图15所示的视图中，仅仅示出在图14所示的原始文档中由边缘检测单元110检测为边缘部分的像素。如图15所示，文字图像的外侧边缘被检测为边缘部分，图14中右下部分的实线所包围的照片图像中具有较高对比度的部分也被检测为边缘部分。更具体地说，在照片图像中，人物的瞳孔和头发的轮廓及具有较高浓度的衣服的轮廓被检测为边缘部分。

如上所述，当包含面部图像的面部图像区域的浓度部分地降低时，其输出图像容易具有不自然或奇怪的部分。为了解决这样的问题，按照第一示例性实施例，综合确定单元120配置为，在由来自特定图像检测单元130的sp信号所指定的面部图像区域中，不把由来自边缘检测单元110的eg信号所指定的边缘部分确定为边缘部分。换句话说，即使当像素被边缘检测单元110检测为边缘部分时，面部图像区域中的像素仍然不被确定为边缘部分。其后，由综合确定单元120如此确定的边缘确定信号ts被输出至调色剂节省单元106。图16示出被确定为由边缘确定信号ts指定的边缘部分的像素。

现在描述由调色剂节省单元106执行的调色剂节省。

当用户选择调色剂节省模式时，调色剂节省单元106执行调色剂节省。更具体地说，当用户选择调色剂节省模式时，调色剂节省单元106基于来自操作面板70的表示原始文档类型的文档类型信号、及来自综合确定单元120的边缘确定信号ts，来切换调色剂节省模式的类型。

图17示出用于调色剂节省的两种类型的γ转换的特性。

在调色剂节省的过程中，图17中所示的两种类型的γ转换，即调色剂节省γ1和调色剂节省γ2中的任意一个被选择来执行从黑成份生成单元105向C、M、Y、和K信号的γ转换。当通过使用调色剂节省γ1来执行γ转换时，输入值等于输出值，从而C、M、Y、和K信号的浓度不改变。换句话说，在这样的情况下不执行调色剂节省。另一方面，当通过使用调色剂节省γ2来执行γ转换时，输出值大致是输入值的二分之一，从而C、M、Y、和K信号的浓度降低。

当“照片文档”被选择为文档类型时，如下面的表1所示，不论边缘部分还是非边缘部分，均应用调色剂节省γ2，从而浓度被均匀地降低至50％。作为结果，网目点部分中的图像及打印纸上的图像自然地打印，即使当浓度降低时，仍能够实现较高的图像质量。

当“文本/照片文档”、“文本文档”、及“地图文档”中的任意一个被选择为文档类型时，如下面的表2所示，按照边缘确定信号ts来应用调色剂节省γ1或者调色剂节省γ2。具体地，调色剂节省γ1应用于由边缘确定信号ts指定的边缘部分，以维持浓度，调色剂节省γ2应用于非边缘部分以降低浓度。例如，图16所示的边缘部分的浓度被维持，而非边缘部分的浓度降低至50％。作为结果，在节省调色剂的同时，改善文字图像的可辨认性。而且，因为被确定为边缘部分的像素不存在于包含面部图像的面部图像区域中，面部图像区域的浓度被均匀地降低至50％。换句话说，面部图像区域的浓度不会局部地降低。因而，面部图像及与该面部图像邻接的图像的浓度以及诸如头发和瞳孔的通常被检测为边缘部分的部分的浓度均匀地降低。作为结果，与相关技术的情况相比，面部图像中的不自然或奇怪的部分能够减少，在相关技术的情况下，如图15所示，面部图像区域中人物的头发和瞳孔被检测为边缘部分，以维持这样的部分的浓度。

表1

表2

边缘检测结果	γ转换的类型
		边缘部分	调色剂节省γ1
非边缘部分	调色剂节省γ2

在第一示例性实施例中，调色剂节省γ2均匀地应用于面部图像区域。作为替代，通过把相同的调色剂节省γ均匀地应用于面部图像区域，能够降低面部图像区域中不自然或奇怪的部分。例如，调色剂节省γ1可以均匀地应用于面部图像区域，或者与调色剂节省γ1及γ2不同的调色剂节省γ可以均匀地应用于面部图像区域。

在第一示例性实施例中，维持边缘部分的浓度。作为替代，边缘部分的浓度可以轻微地降低。在这样的情况下，边缘部分的浓度高于非边缘部分的浓度。

在如上所述执行调色剂节省之后，通过使用与打印机15的浓度特性相对应的浓度转换表，打印机伽玛校正单元107执行伽玛校正。其后，数字半色调单元108执行诸如抖动和误差扩散的数字半色调过程，并把图像数据输出至打印机15的控制单元。

在第一示例性实施例中，由调色剂节省单元106和打印机伽玛校正单元107在两个步骤中执行使用浓度转换表的浓度转换。作为替代，也可以在一个步骤中整体地执行浓度转换。

现在描述图像处理单元100的第二示例性实施例。

如上所述，通过均匀地降低面部图像区域的浓度，能够降低面部图像中的不自然或奇怪部分。然而，当面部图像区域的浓度大幅降低时，面部图像可能不会被识别。因而，优选不过度降低面部图像区域的浓度。

在第二示例性实施例中，除了调色剂节省γ1和γ2之外，如图18所示，设置具有调色剂节省γ1和γ2之间的中间特性的调色剂节省γ3。当“文本/照片文档”、“文本文档”、及“地图文档”中的任意一个被选择为文档类型时，如下面的表3所示，调色剂节省γ3均匀地应用于面部图像区域。关于非面部图像区域，以与第一示例性实施例相类似的方式，调色剂节省γ1应用于边缘部分，调色剂节省γ2应用于非边缘部分。作为结果，在非边缘部分中、以及面部图像区域中，在节省调色剂的同时，能够改善输出图像的面部可视性。按照第二示例性实施例的图像处理单元100的结构和操作的其它部分与按照第一示例性实施例的图像处理单元100相同。

表3

现在描述图像处理单元100的第三示例性实施例。

特定图像检测单元140取代检测面部图像区域而检测数值图像区域作为特定图像区域，除此之外，按照第三示例性实施例的图像处理单元100具有与按照图4所示的第一示例性实施例的图像处理单元100相同的结构。

图19是示出按照第三示例性实施例的特定图像检测单元140的示意图。

以与第一示例性实施例类似的方式，从过滤器单元103输出的R’、G’、和B’信号由亮度信号转换器141转换为亮度信号，亮度信号的分辨率由分辨率转换器142转换。其后，矩形区域提取单元143从分辨率被转换的亮度信号提取矩形区域，并且把矩形区域输出至数值图像识别单元144。数值图像识别单元144参照在字典存储器145中预先存储的特征量，以识别数值图像是否包含在矩形区域中。当数值图像识别单元144在矩形区域中识别出数值图像时，区域数据输出单元146输出包含诸如坐标数据的矩形区域数据的sp信号，用以指定矩形区域。基于已知的OCR技术，执行从矩形区域的提取到数值图像的识别的一系列处理。

以与eg信号相类似的方式，把sp信号输出至综合确定单元120。综合确定单元120基于来自边缘检测单元110的eg信号及来自特定图像检测单元140的sp信号，来输出表示综合确定结果的边缘确定信号ts。而且，在第三示例性实施例中，综合确定单元120配置为在由来自特定图像检测单元140的sp信号所指定的数值图像区域中，不把由来自边缘检测单元110的eg信号所指定的边缘部分确定为边缘部分。具体地，即使当像素被边缘检测单元110检测为边缘部分时，数值图像区域中的像素仍然不被确定为边缘部分。由综合确定单元120如此确定的边缘确定信号ts被输出至调色剂节省单元106。

类似于第一示例性实施例，图17所示的两种类型的γ转换，即调色剂节省γ1和调色剂节省γ2，用于按照第三示例性实施例的调色剂节省。当“文本/照片文档”、“文本文档”、及“地图文档”中的任意一个被选择为文档类型时，所应用的调色剂节省模式如下面的表4所示。具体地，调色剂节省γ1均匀地应用于数值图像区域，以维持浓度。另一方面，关于非数值图像区域，以与第一示例性实施例相类似的方式，调色剂节省γ1应用于边缘部分，调色剂节省γ2应用于非边缘部分。作为结果，边缘部分以及数值图像区域具有较高浓度，由此改善数值图像的可辨认性。

表4

现在描述图像处理单元100的第四示例性实施例。

图20是示出按照第四示例性实施例的图像处理单元100中执行的软件处理的流程的流程图。具体地，在图20所示的情况的例子中，由按照第一及第二示例性实施例的边缘检测单元110、综合确定单元120、特定图像检测单元130、及调色剂节省单元106执行的一系列处理通过软件来执行。应当注意，图20的流程图仅仅示出本发明的主处理，省略其辅助处理。

在第四示例性实施例中，在图像处理单元100中设置的包括诸如CPU等等的处理器及存储器的控制单元运行存储在诸如ROM的程序存储器中的图像处理程序，来执行以下的处理。首先，在S1，从打印机色彩校正单元104输出的C’、M’、和Y’信号输入至控制单元。在S2，控制单元基于C’、M’、和Y’信号来检测边缘部分，把关于各个像素的表示边缘部分或非边缘部分的边缘数据存储到图像存储器。随后，在S3，基于C’、M’、和Y’信号来检测包含面部图像的面部图像区域(特定图像区域)。具体地，当区域基于C’、M’、和Y’信号而被检测为面部图像区域时，表示由起点和终点限定的矩形区域的坐标数据、或者以像素为单位的表示区域是否是面部图像区域的二值化属性数据，作为表示面部图像区域的区域数据，而存储到与上述图像存储器不同的另一图像存储器。

然后，通过参照在图像存储器中存储的边缘检测(S2)的结果、以及面部图像区域检测(S3)的结果，选择将被应用的γ转换的类型，来对于C’、M’、和Y’信号执行调色剂节省。更具体地说，在S4，基于面部图像区域的检测(S3)的结果，判断将被处理的像素是否属于面部图像区域。当将被处理的像素被确定为属于面部图像区域时，在S5，通过应用图17所示的调色剂节省γ2，来执行调色剂节省，通过降低浓度来节省调色剂的消耗。与之相比，当将被处理的像素被确定为不属于面部图像区域时，在S6，基于边缘检测(S2)的结果，执行像素是否属于边缘部分的判断。当像素被确定为边缘部分时，在S7，应用图17所示的调色剂节省γ1来执行调色剂节省以维持浓度。另一方面，当像素被确定为非边缘部分时，在S8，应用图17所示的调色剂节省γ2，通过降低浓度来减少调色剂消耗。

按照第四示例性实施例，整个面部图像区域的浓度能够均匀地降低，以与第一示例性实施例相同的方式，面部图像中不自然或奇怪的部分能够减少。关于非面部图像区域，在维持边缘部分浓度的同时降低非边缘部分的浓度，由此，改善文字图像的可辨认性。

在第四示例性实施例中，以与第一示例性实施例相类似的方式，向面部图像区域应用调色剂节省γ2。作为替代，可以以与第二示例性实施例相类似的方式，向面部图像区域应用图18所示的调色剂节省γ3。

在第四示例性实施例中，描述了非边缘部分中面部图像的可视性的改善。执行与第四示例性实施例中如上所述的处理相类似的处理，以便在第三示例性实施例的情况下，改善数值图像的可辨认性。

在第四示例性实施例中，虽然通过软件来实施按照第一示例性实施例的结构的一部分，然而，按照第一示例性实施例的结构的其余部分也可以由软件来实施。

如上所述，按照上述示例性实施例的图像形成设备1000包括图像处理单元100和用作图像形成单元的打印机15，该图像形成单元基于图像处理单元100所处理的图像信号，使用诸如调色剂的图像形成材料，来在转印片材S上形成图像。按照第一、第二、和第四示例性实施例的图像处理单元100包括：扫描器伽玛校正单元101，配置为接收将被处理的原始文档的图像信号(R、G、和B信号)；边缘检测单元110，配置为基于由扫描器伽玛校正单元101所接收的图像信号，来检测原始文档中满足预定要求的非边缘部分，以降低非边缘部分的浓度；特定图像检测单元130，配置为基于由扫描器伽玛校正单元101所接收的图像信号，来检测原始文档中满足预定要求的面部图像区域；以及综合确定单元120及调色剂节省单元106，配置为对特定图像检测单元130所检测的非面部图像区域执行调色剂节省，以降低由边缘检测单元110所检测的非边缘部分的浓度，并且不对包含在面部图像区域中的非边缘部分执行调色剂节省。作为结果，面部图像区域的浓度不部分地降低，由此，降低输出图像中的不自然或奇怪的部分。而且，关于非面部图像区域，在维持边缘部分的浓度的同时，降低非边缘部分的浓度，由此，在减少调色剂消耗的同时改善文字图像的可辨认性。

具体地，按照第一、第二、及第四示例性实施例，由边缘检测单元110检测以降低其浓度的区域是原始文档的非边缘部分，从而，在非面部图像区域中维持相对高的边缘部分的浓度，同时相对地降低非边缘部分的浓度。相应地，能够在减少调色剂消耗的同时改善文字图像的可辨认性。当非面部图像区域的浓度为了实现其它效果的目的而部分地降低时，面部图像区域不受这样的处理影响，从而输出图像中不自然或奇怪的部分能够减少。

而且，按照第一、第二、和第四示例性实施例，当浓度部分地降低时可能包含不自然或奇怪的部分的面部图像区域被特定图像检测单元130检测为特定图像区域。相应地，输出图像中不自然或奇怪的部分能够有效地减少。

在第一、第二、和第四示例性实施例中，调色剂节省单元106执行调色剂节省以均匀地降低特定图像检测单元130所检测的面部图像区域的浓度。作为替代，也可以维持面部图像区域的浓度，而不执行用来降低其浓度的调色剂节省。在这样的情况下，面部图像的可视性能够改善得更高。

按照第二示例性实施例，调色剂节省单元106执行调色剂节省，以与用于非面部图像区域的浓度的降低率相比更低的降低率，来均一地降低由特定图像检测单元130所检测的面部图像区域的整体的浓度。相应地，能够在减少调色剂消耗的同时较高地改善输出图像中的面部图像的可视性。

按照第三示例性实施例的图像处理单元100包括：扫描器伽玛校正单元101，配置为接收将被处理的原始文档的图像信号(R、G、和B信号)；边缘检测单元110，配置为基于由扫描器伽玛校正单元101所接收的图像信号，来检测原始文档中满足预定要求的边缘部分；特定图像检测单元140，配置为基于由扫描器伽玛校正单元101所接收的图像信号，来检测原始文档中满足预定要求的数值图像区域，作为特定图像区域；以及综合确定单元120及调色剂节省单元106，配置为对特定图像检测单元140所检测的非数值图像区域执行调色剂节省，以降低由边缘检测单元110所检测的非边缘部分的浓度，并且对数值图像区域执行调色剂节省，使得数值图像区域的浓度被保持为均高于非数值图像区域的非边缘部分的浓度。这样的结构使得特定图像检测单元140能够识别出其轮廓几乎不被边缘检测单元110检测为边缘部分的小数值图像、及与相邻图像具有较低对比度的数值图像。作为结果，由特定图像检测单元140所检测的数值图像能够均一地具有相对高的浓度。因而，能够改善小数值图像及与相邻图像具有较低对比度的数值图像的可辨认性。通过使得特定图像检测单元140能够识别出这样的文字图像，不仅能够改善上述数值图像的可辨认性，而且能够改善小文字图像及与相邻图像具有较低对比度的文字图像的可辨认性。

虽然在上文的描述中，上述示例性实施例应用于使用电子照相的图像形成设备来减少调色剂消耗，然而，上述示例性实施例也可以应用于使用调色剂以外的图像形成材料的喷墨图像形成设备。

在本公开和所附权利要求的范围内，不同示例性实施例的元件和/或特征可以彼此组合和/或彼此替换。

示例性实施例如此描述，显而易见其可以按许多方式变化。这样的示例性变体不应被认为偏离本发明的精神和范围，本领域技术人员显而易见的所有这样的修改意欲包括在权利要求的范围之内。

组成元件的数目、组成元件的位置、形状等等不限于用来执行附图中所示的方法的结构中的任何一个。

相关申请的交叉引用

本专利申请基于并且要求2007年7月31日在日本专利局提交的日本专利申请第2007-198708号的优先权，其整体内容通过引用包含于此。

Claims (7)

1.一种图像处理装置，包括：

图像信号接收单元，配置为接收将被处理的图像的图像信号；

浓度降低区域检测器，配置为基于由所述图像信号接收单元接收的所述图像信号，在所述将被处理的图像中检测满足预定图像浓度降低要求的浓度降低区域；

特定图像区域检测器，配置为基于由所述图像信号接收单元接收的所述图像信号，在所述将被处理的图像中检测满足与所述预定图像浓度降低要求不同的预定特定图像要求的特定图像区域；以及

浓度控制器，配置为在除了由所述特定图像区域检测器检测的所述特定图像区域之外的非特定图像区域中，降低由所述浓度降低区域检测器检测的所述浓度降低区域的浓度，而不降低所述特定图像区域中的所述浓度降低区域的浓度。

2.按照权利要求1所述的图像处理装置，其中，

所述浓度降低区域是所述将被处理的图像中除边缘部分以外的非边缘部分。

3.按照权利要求1所述的图像处理装置，其中，

所述特定图像区域是所述将被处理的图像中的面部图像区域。

4.按照权利要求3所述的图像处理装置，其中，

所述浓度控制器不降低由所述特定图像区域检测器所检测的所述面部图像区域的浓度，而是维持其原始浓度。

5.按照权利要求3所述的图像处理装置，其中，

所述浓度控制器以与用于所述非面部图像区域的浓度的降低率相比更低的降低率，来均一地降低所述面部图像区域的浓度。

6.一种图像形成设备，包括：

按照权利要求1所述的图像处理装置；以及

图像形成装置，配置为基于由所述图像处理装置处理的图像信号，使用图像形成材料来在记录介质上形成图像。

7.一种图像处理方法，包括：

接收将被处理的图像的图像信号；

基于在接收过程中接收的所述图像信号，在所述将被处理的图像中检测满足预定图像浓度降低要求的浓度降低区域；

基于在接收过程中接收的所述图像信号，在所述将被处理的图像中检测满足与所述预定图像浓度降低要求不同的预定特定图像要求的特定图像区域；以及

在除了在检测所述特定图像区域的过程中检测的所述特定图像区域之外的非特定图像区域中，降低在检测所述浓度降低区域的过程中检测的所述浓度降低区域的浓度，而不降低所述特定图像区域中的所述浓度降低区域的浓度。

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