CN105657214B - 图像处理设备和图像处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种图像处理设备和图像处理方法。该图像处理设备用于进行用以使位图图像数据中所包括的灰色像素单色化为黑色像素的黑单色化处理，其包括：检测单元，用于在所述位图图像数据中的关注像素是构成边缘的像素的情况下，检测存在于所述关注像素附近并且颜色与所述关注像素的颜色不同的不同颜色像素；以及确定单元，用于基于相对于所检测到的所述不同颜色像素的距离来确定针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的所述黑单色化处理的比例。

Description

图像处理设备和图像处理方法
技术领域
本发明涉及一种图像处理设备和图像处理方法。
背景技术
传统地，存在如下技术(monochromatization into black，黑单色化)：根据从PC等发送来的位图图像数据来检测灰色字符，并且将所检测到的灰色字符转换为仅以黑色(K值)表示的字符(例如，日本专利申请2014-100846)。具体地，按照如下过程来进行黑单色化。
1)将关注位图图像数据的各个像素并且设置以关注像素为中心的窗口(预定区域)。
2)在所设置的窗口中颜色与关注像素的颜色相同的像素的数量较大、颜色相似的像素的数量较小、并且颜色不同的像素的数量较大的情况下，将关注像素确定为属于“字符”的像素。
3)然后，在确定为属于“字符”的关注像素是灰色(R＝G＝B)的情况下，将关注像素确定为属于“灰色字符”的像素并且使该像素单色化为黑色。
日本专利申请2014-100846是未公开文档，因此严格来说不能称该技术为现有技术，但日本专利申请2014-100846中所记载的技术是本发明的技术的最接近技术，因此，将该技术作为现有技术来说明。
在通过利用上述的日本专利申请2014-100846的技术来对构成位图图像数据中所包括的灰色字符的各个像素进行分析的情况下，作为结果，这些像素中包括被确定为“属于”灰色字符的像素和被确定为“不属于”灰色字符的像素。换句话说，将位于灰色字符的端部(边缘)的像素确定为属于灰色像素，并且将位于灰色字符的中心(非边缘)的像素确定为不属于灰色字符。
如上所述，带来如下状况：将构成灰色字符的像素中的位于直至特定位置为止的位置的一些像素确定为属于灰色字符，但将下一像素和后续像素确定为不属于灰色字符。这样的结果是，尽管要进行黑单色化的处理的像素和不进行该处理的像素两者构成相同灰色字符，但这两个像素彼此邻接，因此，边界(阶梯差(difference in step))变得明显并且图像质量将劣化。
发明内容
根据本发明的图像处理设备是一种用于进行用以使位图图像数据中所包括的灰色像素单色化为黑色像素的黑单色化处理的图像处理设备，所述图像处理设备包括：检测单元，用于在所述位图图像数据中的关注像素是构成边缘的像素的情况下，检测存在于所述关注像素附近并且颜色与所述关注像素的颜色不同的不同颜色像素；以及确定单元，用于基于相对于所检测到的所述不同颜色像素的距离来确定针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的所述黑单色化处理的比例。
一种图像处理方法，用于进行用以使位图图像数据中所包括的灰色像素单色化为黑色像素的黑单色化处理，所述图像处理方法包括以下步骤：在所述位图图像数据中的关注像素是构成边缘的像素的情况下，检测存在于所述关注像素附近并且颜色与所述关注像素的颜色不同的不同颜色像素；以及基于相对于所检测到的所述不同颜色像素的距离来确定针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的所述黑单色化处理的比例。
通过以下(参考附图)对典型实施例的说明，本发明的其它特征将变得明显。
附图说明
图1是示出通过电子照相方法在打印介质上形成图像的图像形成设备的结构的示例的功能框图；
图2是示出UCR处理的流程的流程图；
图3A～3F是各自示出用于在各种条件下确定UCR量的LUT的示例的图；
图4是示出边缘判断处理的细节的流程图；
图5A和5B是各自示出输入图像(CMYK图像)的示例的图；
图6A和6B是各自示出边缘判断处理的结果的示例的图；
图7A和7B是各自示出与关注像素的浓度相对应的UCR量的图；
图8A和8B是各自示出与关注像素的饱和度(非彩色度)相对应的UCR量的图；
图9A和9B是各自示出与参考像素的浓度相对应的UCR量的图；
图10A和10B是各自示出与相对于参考像素的距离相对应的UCR量的图；
图11A和11B是各自示出最终UCR量的图；以及
图12是示出图11B中的各个像素的UCR量的图。
具体实施方式
以下参考附图，根据优选实施例来详细说明本发明。以下实施例中所示的结构仅是例示性的，并且本发明不限于示意性示出的结构。
第一实施例
在以下实施例中，作为参考像素，从关注像素附近的像素起沿着朝外方向检测颜色与关注像素的颜色不同的像素(以下，称为不同颜色像素)，并且根据相对于所检测到的不同颜色像素的距离，来确定进行黑单色化的处理的程度。如此，实现阶梯差不明显的阶梯式UCR处理。
图1是示出根据本实施例的通过电子照相方法在打印介质上形成图像的图像形成设备的结构的示例的功能框图。
图像形成设备100包括：图像处理单元110和打印机引擎120。然后，图像处理单元110包括：PDL数据获得单元111、绘制单元112、输出颜色处理单元113、UCR处理单元114和半色调处理单元115。此外，图像形成设备110包括具有CPU、ROM和RAM的未示出的控制单元，并且通过CPU从ROM加载预定程序并且利用RAM作为主存储区域执行程序来进行上述的各单元中的处理。以下，说明构成图像形成设备100的各个单元。
PDL数据获得单元111从经由诸如LAN等的网络所连接的外部计算机130获得PDL(Page Description Language，页面描述语言)所描述的数据(以下，称为PDL数据)。PDL数据是包括对象的绘制命令的数据。将从外部计算机130获得的PDL数据发送至绘制单元112。
绘制单元112对从PDL数据获得单元111接收到的PDL数据进行解释并且生成位图绘制图像(这里，被假定为RGB颜色空间的图像数据)。将所生成的位图图像数据发送至输出颜色处理单元113。输出颜色处理单元113通过对从绘制单元112接收到的RGB颜色空间的图像数据进行颜色处理来生成CMYK颜色空间的图像数据。针对颜色处理，例如，使用用以指定与输入RGB值相对应的输出CMYK值的颜色处理表。在设计颜色处理表时，作为用于再现灰色像素(R＝G＝B的像素)的方法，可以考虑用于仅使用K调色剂来进行再现的方法和用于使用CMYK调色剂来进行再现的方法。在本实施例中，假定以使用后者(CMYK调色剂)来进行再现的方式来设计颜色处理表。将所生成的CMYK图像数据发送至UCR处理单元114。
UCR处理单元114进行作为对从输出颜色处理单元113接收到的CMYK图像数据进行黑单色化的处理的UCR(Under Color Removal，底色去除)处理。具体地，首先，从CMYK图像数据检测边缘像素。然后，对于所检测到的边缘像素，求出针对多个条件中的各条件进行黑单色化的处理的比例(UCR量)，基于所求出的各UCR量来确定最终UCR量，并且对该边缘像素进行UCR处理。将进行了UCR处理后的CMYK图像数据发送至半色调处理单元115。
半色调处理单元115将从UCR处理单元114接收到的多值CMYK图像转换为打印机引擎120可利用的二值CMYK图像。将转换为二值数据的CMYK图像数据发送至打印机引擎120。
打印机引擎120基于从半色调处理单元115接收到的二值CMYK图像数据，通过使用CMYK的各个颜色材料(这里指调色剂)将图像形成在诸如纸等的打印介质上。
本实施例中的图像处理单元110是图像形成设备100的其中一个组件，但也可以将图像处理单元110构成为独立于图像形成设备的设备(不包括打印机引擎的图像处理设备)。
黑单色化处理(UCR处理)的细节
接着，说明UCR处理单元114所进行的UCR处理的细节。图2是示出UCR处理的流程的流程图。
在步骤201中，UCR处理单元114确定从输出颜色处理单元113接收到的CMYK图像数据中的关注像素。例如可以通过按从左上的像素起的顺序逐一选择CMYK图像内的各个像素来确定关注像素。
在步骤202中，UCR处理单元114对所确定出的关注像素进行边缘判断处理(后面将说明边缘判断处理的细节)。在通过边缘判断处理将关注像素判断为边缘像素的情况下，获得与参考像素的像素位置有关的信息(参考像素位置信息)。这里，参考像素是指存在于与关注像素最接近的位置并且颜色与关注像素的颜色不同的像素(不同颜色像素)。在这种情况下，例如，可以按以下方式根据相对于关注像素的距离来确定邻近度(degree ofvicinity)：将中心像素周围的8个像素的邻近度确定为1，并且将这8个像素周围的16个像素的邻近度确定为2，并且将值最小的像素确定为处于最接近位置的像素。然后，在存在多个位于最接近位置的不同颜色像素的情况下，可以将最先检测到的像素确定为参考像素。
在步骤203中，UCR处理单元114判断通过边缘判断处理是否已将关注像素判断为边缘像素。在已将关注像素判断为边缘像素的情况下，处理进入步骤204。另一方面，在判断为关注像素不是边缘像素的情况下，处理进入步骤210。
在步骤204中，UCR处理单元114根据关注像素的浓度来确定UCR量(rate0)。针对该确定，例如，可以使用输入CMYK图像中的K的各浓度值与UCR量(rate0)彼此相关联的查找表(以下称为LUT)。图3A是在根据关注像素的浓度来确定UCR量(rate0)时所使用的LUT的示例。根据图3A中的LUT，可知UCR量为“0％”，直到作为输入值的浓度值达到“144”为止，而在K的浓度值处于“144～192”之间的情况下，UCR量(rate0)线性地向着“100％”上升，并且在浓度值达到了“192”之后，UCR量(rate0)保持为“100％”。可以仅准备一个CMYK共通的LUT，或者针对CMYK的各个颜色准备单独的LUT。
在步骤205中，UCR处理单元114根据关注像素的饱和度(非彩色度)来确定UCR量(rate1)。针对该确定，例如，可以使用输入CMYK图像中的CMY的最大值和最小值之间的差(绝对值)与UCR量(rate1)彼此相关联的LUT。图3B是在根据非彩色度来确定UCR量(rate1)时所使用的LUT的示例。根据图3B中的LUT，可知UCR量(rate1)从“100％～0％”线性下降，直到作为输入值的差的绝对值达到“32”为止，并且在差的绝对值达到了“32”之后，UCR量(rate1)保持为“0％”。
在步骤206中，UCR处理单元114根据上述的参考像素位置信息所指定的参考像素的浓度来确定UCR量(rate2)。针对该确定，例如，可以使用参考像素的各输入浓度值(CMYK的各个值中的最大值)与UCR量(rate2)彼此相关联的LUT。图3C是在根据参考像素的浓度来确定UCR量(rate2)时所使用的LUT的示例。根据图3C中的LUT，可知UCR量(rate2)从“100％～0％”线性下降，直到作为输入值的参考像素的浓度值(最大值)达到“80”为止，并且在参考像素的最大值达到了“80”之后，UCR量(rate2)保持为“0％”。
在步骤207中，UCR处理单元114根据相对于上述参考像素位置信息所指定的参考像素的距离来确定UCR量(rate3)。针对该确定，例如，可以使用表示像素位置的各个坐标与UCR量(rate3)彼此相关联的LUT。图3D是在根据相对于参考像素的距离来确定UCR量(rate3)时所使用的LUT的示例。在图3D中的LUT中，可知与距离值相对应的UCR量(rate3)是在X坐标和Y坐标的距离值处于±4以内的情况下所指定的(值越大，距离越大)，并且随着距离值变大，UCR量(rate3)以同心圆的形式变小。
在步骤208中，UCR处理单元114确定应用于关注像素的最终UCR量(rateF)。具体地，将上述的各个步骤204～206所确定出的3个UCR量(rate0、rate1和rate2)中的最小UCR量与步骤207所确定出的UCR量(rate3)相乘的结果确定为最终UCR量(rateF)。按以下方式由表达式(1)来表示该最终UCR量(rateF)。
rateF＝min(rate0、rate1、rate2)×rate3 ···表达式(1)
在步骤209中，UCR处理单元114通过使用步骤208所确定出的最终UCR量(rateF)来对关注像素进行UCR处理。具体地，例如按以下方式来进行UCR处理。首先，求出在进行100％UCR处理的情况下的CMYK值(C＝M＝Y＝0，K≥0)。可以例如通过使用输入CMYK图像中的K的值与进行100％UCR处理时的K的值彼此相关联的LUT来求出CMYK值。然后，使用输入CMYK值和进行100％UCR处理时的CMYK值，并且通过使用所确定出的最终UCR量(rateF)计算加权平均，来完成针对关注像素的UCR处理。
在步骤210中，UCR处理单元114判断是否已将输入CMYK图像数据的所有像素作为关注像素进行了处理。在存在尚未进行处理的像素的情况下，处理返回至步骤201，并且将下一像素确定为关注像素因而继续进行处理。另一方面，在已针对所有像素完成了处理的情况下，当前处理终止。
以上是本实施例中的进行黑单色化的处理(UCR处理)的内容。由此，使得可以减少灰色边缘像素周围存在深色像素的情况下的白点的同时，对灰色边缘像素进行UCR处理。
边缘判断处理的细节
接着，详细说明上述的步骤202中的边缘判断处理。图4是示出本实施例中的边缘判断处理的细节的流程图。
在步骤401中，对以下变量进行初始化：用于对相同颜色的像素的数量进行计数的变量(same)、用于对相似颜色的像素的数量进行计数的变量(near)、用于对不同颜色的像素的数量进行计数的变量(other)、以及表示参考像素位置的变量(pos)。具体地，对于相同颜色的像素的数量(same)、相似颜色的像素的数量(near)和不同颜色的像素的数量(other)各自的变量，设置为“0”。然后，对于参考像素位置(pos)，设置预定处理区域(在本实施例中，是指以关注像素为中心的9×9像素的范围)的中心坐标(0,0)。
在步骤402中，按从与上述的处理区域的中心接近的像素起的顺序逐一选择该处理区域内的像素。选择顺序是任意的，并且例如可以沿顺时针方向按从左上的像素起的顺序逐一选择上述的邻近度是1(在垂直方向、水平方向和对角方向上与中心邻接的位置)的8个像素，并且在选择出邻近度是1的所有像素之后，逐一选择邻近度是2(在垂直方向、水平方向和对角方向上距离中心2个像素的位置)的16个像素。可选地，还可以按以下方式来选择像素：例如以顺时针方向按从上方的像素起的顺序逐一选择与中心最接近(在垂直方向和水平方向上与中心邻接的位置)的4个像素，并且在选择出所有4个最接近像素之后，逐一选择与中心次接近(在对角方向上与中心邻接)的4个像素。此外，还可以按从在图3D所示的LUT中的UCR量最大的像素起的顺序来选择像素。通过如上所述的方法，从处理区域的内部起逐一选择像素。
在步骤403中，判断步骤402中所选择的像素的颜色是否是与关注像素的颜色相同的颜色。在此，“相同”的概念是除了包括颜色完全相同的情况以外还包括与关注像素的颜色差(在本示例中，指CMYK值的差)例如小于预定阈值的情况的概念。在此，假定预定阈值是“阈值A”。在判断结果表示颜色不相同的情况下，处理进入步骤404。另一方面，在判断为颜色相同的情况下，处理进入步骤405。
在步骤404中，判断步骤402中所选择的像素的颜色是否与关注像素的颜色相似。在此，颜色“相似”的情况是指与关注像素的颜色差例如不小于阈值A并且小于比阈值A大的另一预定阈值的情况。在此，假定与阈值A不同的另一预定阈值是“阈值B”(阈值A<阈值B)。然后，与关注像素的颜色差等于或大于阈值B的像素是颜色既不相同也不相似的颜色不同的像素。在判断结果表示颜色相似的情况下，处理进入步骤406。另一方面，在判断为颜色不相似的情况下(颜色是不同颜色)，处理进入步骤407。
在此，说明了上述阈值A和阈值B。在各像素的CMYK值由8位(256个色调级别)所表示、并且作为颜色差使用ΔC、ΔM、ΔY和ΔK的最大值的情况下，优选地，阈值A的值大约为“16”并且阈值B的值大约为“64”。然而，由于适当的阈值根据诸如输出颜色处理单元113中的颜色转换方法(例如，通过哪个计算式来将RGB转换为CMYK)等的前提条件而有所不同，因此无法无条件地判断哪个值为优选。例如，在图像中预期有特定程度的噪声的情况下，优选将阈值A的值设置为约“40”并且将阈值B的值设置为约“128”。通过用户(设计者)考虑根据要进行处理的图像的特性来进行实验等，来确定应当分别将阈值A和阈值B设置成何值就足够了。在这种情况下，为了确定适当的阈值，例如，建议在以上述的阈值A的值“16”和阈值B的值“64”作为起始点来检查是否成功检测到边缘的同时进行调整。优选以“2”以上的值作为用于判断颜色是否相同的阈值A的值的原因是假定将不可逆压缩方法作为图像数据的压缩方法。在图1所示的各个功能单元中，不包括进行压缩处理的功能单元，但可以考虑在绘制单元112和输出颜色处理单元113之间插入有“压缩、保存、解压缩”处理中的各个处理的系统。在进行这种压缩/解压缩处理的情况下，存在以下可能性：原本应当由颜色完全相等(完全是相同的颜色)的像素所构成的字符或线的颜色中将发生细微的变化。为了吸收这种变化，优选设置大于“1”的值作为阈值A。在上述示例中，以关注像素的CMYK值和所选择像素的CMYK值的各个颜色成分的差(ΔC、ΔM、ΔY和ΔK)的最大值作为颜色差。然而，颜色差不限于此并且可以使用任意值，只要颜色差可以表示颜色的差异即可。例如，还可以使用ΔC、ΔM、ΔY和ΔK的总和或均方和。
说明返回至图4中的流程图。
在步骤405中，用于对颜色相同的像素的数量进行计数的变量[same]递增(+1)。
在步骤406中，用于对颜色相似的像素的数量进行计数的变量[near]递增(+1)。
在步骤407中，用于对颜色不同的像素的数量进行计数的变量[other]递增(+1)。
在步骤408中，判断表示参考像素位置的变量[pos]是否仍是初始值(0,0)。在变量[pos]是(0,0)的情况下，处理进入步骤409。另一方面，在变量[pos]不是(0,0)的情况下，处理进入步骤410。
在步骤409中，将以预定区域的中心(0,0)为基准的所选择像素的位置的坐标设置为(替换为)变量[pos]。
在步骤410中，判断是否已选择预定区域内的所有像素。在存在尚未进行处理的像素的情况下，处理返回至步骤402，并且选择下一像素因而继续进行处理。另一方面，在已经选择了所有像素的情况下，处理进入步骤411。
在针对预定区域内的所有像素进行了颜色是否相同、颜色是否相似或颜色是否不同的判断之后，在步骤411中，判断变量[same]的值是否等于或大于预定阈值(th_S)。在变量[same]的值等于或大于阈值(th_S)的情况下，处理进入步骤412。另一方面，在变量[same]的值小于阈值(th_S)的情况下，处理进入步骤414。
在步骤412中，判断变量[near]的值是否等于或小于预定阈值(th_N)。在变量[near]的值等于或小于阈值(th_N)的情况下，处理进入步骤413。另一方面，在变量[near]的值超过阈值(th_N)的情况下，处理进入步骤414。
在步骤413中，判断变量[other]的值是否等于或大于预定阈值(th_O)。在变量[other]的值等于或大于阈值(th_O)的情况下，处理进入步骤415。另一方面，在变量[other]的值小于阈值(th_O)的情况下，处理进入步骤414。
在此，说明了上述的3个预定阈值(th_S～th_O)。在预定区域是以关注像素为中心的9×9像素的窗口的本实施例的情况下，作为示例，可以针对3个预定阈值考虑如下值：阈值(th_S)为“4”、阈值(th_N)为“7”并且阈值(th_O)为“3”。当然，值不限于这些值并且可以通过考虑各种条件来适当地设置值。例如，在期望确保检测到输入图像中所包括的细白实线的边缘的情况下，建议将阈值(th_O)的值设置为较小的值(例如，“1”)。
在步骤414中，确定为关注像素不是边缘像素(非边缘像素)，并且当前处理终止。
在步骤415中，确定为关注像素是边缘像素。然后，在随后的步骤416中，将当前变量[pos]的内容设置为针对被确定为边缘像素的关注像素的参考像素位置，并且当前处理终止。
以上是本实施例中的边缘判断处理的内容。通过对从输出颜色处理单元113接收到的CMYK图像数据的所有像素进行这种边缘判断处理，来指定绘制图像中的边缘像素以及与各个边缘像素最接近的位置所存在的不同颜色像素(＝参考像素)的位置。
接着，通过使用特定示例来说明指定了边缘像素之后的各处理(步骤204～步骤209)。
图5A和5B是各自示出作为处理对象的输入图像(CMYK图像)的示例的图。在图5A中，示出了在白色(C:M:Y:K＝0:0:0:0)背景上绘制黑色(C:M:Y:K＝170:170:170:255)矩形对象的CMYK图像500以及该黑色矩形对象的边缘部分的放大图501。在放大图501中，宽度为5个像素的左侧区域属于该黑色矩形对象，并且宽度为5个像素的右侧区域属于背景。在图5B中，示出了在白色背景上渐变地绘制有品红色(C:M:Y:K＝0:0～255:0:0)矩形对象并且在该品红色矩形对象上绘制有黑色矩形对象的CMYK图像510以及该黑色矩形对象的边缘部分的放大图511。在放大图511中，宽度为5个像素的左侧区域属于该黑色矩形对象，并且宽度为5个像素的右侧区域属于该品红色矩形渐变对象。放大图511的右侧排列的数值表示品红色矩形渐变对象中品红色的浓度值(沿行方向并列配置的5个像素具有相同的浓度值)，并且已知浓度沿着向下方向变高。
图6A和6B是各自示出对图5A和5B所示的各CMYK图像进行上述的边缘判断处理(图4的流程中的步骤202)的结果的图。灰色所示的部分是放大图501和放大图511中被判断为边缘像素的部分。在本实施例中，假定边缘判断处理中的预定区域的大小是9×9像素的范围，因此，在图6A和6B两者中，将位于左右两侧相对于边缘边界的距离为4个像素或小于4个像素的位置的像素判断为边缘像素。然后，对被判断为边缘像素的各像素进行UCR处理。
图7A和7B是各自表示与图5A所示的放大图501和图5B所示的放大图511的区域中的关注像素的浓度相对应的UCR量的图。深灰色部分表示UCR量为100％并且白色部分表示UCR量为0％。白色(K＝0)背景部分和品红色矩形渐变对象部分的UCR量较低，并且黑色(K＝255)矩形对象部分的UCR量较高。图7B中存在品红色矩形渐变对象的右半区域中的UCR量为0％的原因是：尽管该部分的品红色的浓度不为0(参见前述的图5B)，但该浓度没有高至足以设置超过0％的UCR量(参见前述的图3A中的LUT)。
图8A和8B是各自表示与图5A所示的放大图501和图5B所示的放大图511的区域中的关注像素的饱和度(非彩色度)相对应的UCR量的图。如图7A和7B中的那样，深灰色部分表示UCR量为100％且白色部分表示UCR量为0％。在品红色(彩色)矩形渐变对象中，起始部分的UCR量高至100％，但UCR量很快降至0％，并且深渐变部分的UCR量为0％。另一方面，白色(非彩色)背景部分和黑色(非彩色)矩形对象部分的UCR量由于CMY值之间不存在差异因而为100％。
图9A和9B是各自表示与图5A所示的放大图501和图5B所示的放大图511的区域中的参考像素的浓度相对应的UCR量的图。如图7A和7B以及8A和8B中的那样，深灰色部分表示UCR量为100％且白色部分表示UCR量为0％。在图9B中，在水平方向(行方向)上，由图9B中的数值所示的UCR量相同，但在垂直方向(列方向)上，UCR量沿与品红色矩形渐变对象的浓度的变化相反的方向发生改变(参考浓度越高，UCR量越低，并且参考浓度越低，UCR量越高)。
图10A和10B是各自表示与相对于图5A所示的放大图501和图5B所示的放大图511的区域中的参考像素的距离相对应的UCR量的图。如图7A和7B以及图9A和9B中的那样，深灰色部分表示UCR量为100％且白色部分表示UCR量为0％。在图10A和10B两者中，与边缘接近的部分的UCR量较高，并且与边缘的距离越大，UCR量变得越低。
图11A和11B是各自表示图5A所示的放大图501和图5B所示的放大图511的区域中的最终UCR量的图。通过将与相对于参考像素的距离相对应的UCR量(图10A和10B)与上述三个UCR量中的最小值相乘来获得最终UCR量，其中上述三个UCR量是与关注像素的浓度相对应的UCR量(图7A和7B)、与关注像素的饱和度相对应的UCR量(图8A和8B)以及与参考像素的浓度相对应的UCR量(图9A和9B)。在图11A中，可知设置了在水平方向上逐渐变化的UCR量(随着与边缘的距离变大，UCR量从100％阶梯式地降低至66％、33％和0％)。这是由UCR量仅根据与边缘的距离而逐渐变化所导致的。另一方面，在图11B中，可知设置了在垂直方向和水平方向两个方向上逐渐变化的UCR量。图12示出图11B中的各像素的UCR量。在灰色所示的区域内，左上角的像素1201的UCR量最高，即45％，并且右下角的像素1202的UCR量最低，即11％。然后，可知UCR量以左上角为基准在向右方向和向下方向这两个方向上阶梯式下降。这是由UCR量根据与边缘的距离和参考图像的浓度两者逐渐变化所导致的。
如上所述，根据本实施例，可以进行针对位图图像内的灰色对象中的边缘像素而言阶梯差不明显的阶梯式UCR处理。
在本实施例中，假定边缘判断处理中所使用的预定区域的大小是9×9像素，提取位于左右两侧相对于边缘边界的距离是4个像素或小于4个像素的位置的像素作为边缘像素，并且对与所提取的4个像素相对应的边缘像素进行UCR处理。在此，考虑如下情况：对位于左右两侧相对于边缘边界的距离例如是3个像素或小于3个像素的位置的边缘像素进行UCR处理。在这种情况下，可以考虑两种方法。两种方法其中之一是用于通过将预定区域的大小改变为7×7像素来从一开始提取位于左右两侧相对于边缘边界的距离是3个像素或小于3个像素的位置的像素的方法。然后，在图3D所示的指定与相对于边缘的距离相对应的UCR量的LUT中，作为结果，指定了距离值针对X坐标和Y坐标各自处于±3内的情况下的与该距离值相对应的UCR量。利用如上所述将预定区域的大小改变为较小大小的方法，存在边缘像素的提取精度同样下降的缺点。由此，在期望缩小要进行UCR处理的边缘像素的区域的情况下，期望将预定区域的大小保持原样并且在指定与相对于边缘的距离相对应的UCR量的LUT中进行调整。例如，建议将预定区域的大小保持为9×9像素并且创建和使用如下LUT：通过针对图3D所示的LUT中距离值为±4的部分将UCR量设置为0％，来使距离值实质上处于±3以内。
此外，图2所示的示出UCR处理的流程的流程图中的步骤205(用于确定与关注像素的非彩色度相对应的UCR量的处理)不限于前述的方法。例如，还可以通过利用LUT的方法来实现步骤205，其中该LUT用于针对在将灰色的像素值(0≤R＝G＝B≤255)输入至输出颜色处理单元113时所输出的CMYK的像素值，根据K的值来估计CMY各自的值。图3F是示出用于根据K值来估计CMY值的LUT的示例的图。在该方法的情况下，首先，UCR处理单元114通过使用图3F所示的LUT来求出根据所输入的CMYK值的K值所估计出的C值、M值和Y值(所估计出的CMY值)。然后，求出所求得的各个估计出的CMY值和相应的实际输入CMY值之间的差，并且获得所求出的3个差中的最大值。最后，通过使用所获得的差的最大值与UCR量彼此相关联的表格(前述的图3B所示的LUT)来确定与关注像素的非彩色度相对应的UCR量。在此，作为示例，说明关注像素的像素值为(C:M:Y:K＝120:100:60:256)的情况。首先，根据所输入的K值，通过参考图3F中的LUT来获得所估计出的CMY值(C:M:Y＝128:96:48)。如下所示求出所求得的各个估计出的CMY值和相应的实际输入CMY值之间的差：ΔC＝8、ΔM＝4以及ΔY＝12。在这种情况下，差的最大值是“12”。然后，根据图3B中的表格，将与差的最大值为“12”的情况相对应的与关注像素的非彩色度相应的UCR量确定为80％。通过使用诸如此类的方法，即使在通过使用输出颜色处理单元113的表格来输出CMY值不相等的灰色(R＝G＝B)的情况下也可以确定与适当的非彩色度相对应的UCR量。
此外，在本实施例中，针对上述的步骤204～207中的各个UCR量(rate0、rate1、rate2和rate3)的求出，使用LUT，但代替LUT，还可以通过使用运算式或条件式来求出上述的4种UCR量。作为示例，例如还可以以如下方式来确定与参考像素的浓度相对应的UCR量：在参考像素的CMYK值的最大值等于或小于特定阈值的情况下将UCR量确定为100％，或者在该最大值大于该阈值的情况下将UCR量确定为0％。可替代地，还可以在参考像素的CMYK值的最大值等于或大于特定预定值的情况下将UCR量确定为0％，或者在该最大值等于或小于另一阈值的情况下将UCR量确定为100％，或者在该最大值处于这两个阈值之间的情况下以线性连接上述两个UCR量的方式来确定UCR量。
此外，在本实施例中，在根据上述的4种UCR量来确定最终UCR量时，如表达式(1)所示，将3个UCR量(rate0、rate1和rate2)中的最小UCR量乘以步骤207中所确定出的UCR量(rate3)。取而代之，例如还可以将上述的4个UCR量的积确定为最终UCR量，或者将上述的4个UCR量中的最小值确定为最终UCR量。
如上所述，根据本实施例，通过根据相对于参考像素(与关注像素最接近的不同颜色像素)的距离来确定进行黑单色化的处理的程度(UCR量)，使得能够进行阶梯差不明显的黑单色化的阶梯式处理。
此外，通过在参考像素的浓度较高的情况下减小UCR量，可以防止关注像素(例如，深灰色)和参考像素(例如，存在于关注像素附近的深品红色像素)之间出现白点。
其它实施例
本发明的实施例还可以通过读出和执行记录在存储介质(还可以更全面地称为“非瞬态计算机可读存储介质”)上的计算机可执行指令(例如，一个或多个程序)以进行上述实施例的一个或多个功能和/或包括用于进行一个或多个上述实施例的功能的一个或多个电路(例如，专用集成电路(ASIC))的系统或设备的计算机以及下面的方法来实现，其中系统或设备的计算机通过例如读出和执行来自存储介质的计算机可执行指令以进行上述实施例的一个或多个功能和/或控制一个或多个电路以进行一个或多个上述实施例的功能来进行该方法。计算机可以包括一个或多个处理器(例如，中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU))，并且可以包括用以读出和执行计算机可执行指令的单独的计算机或者单独的处理器的网络。计算机可执行指令例如可以通过网络或者存储介质提供给计算机。存储介质可以例如包括硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、分布式计算机系统的存储器、光盘(诸如紧凑型光盘(CD)、数字多功能光盘(DVD)或蓝光光盘(BD)TM等)、闪速存储装置和记忆卡等中的一个或多个。
根据本发明，可以抑制伴随着使位图图像数据单色化为黑色的处理的图像质量的劣化。
尽管已经参考典型实施例说明了本发明，但是应该理解，本发明不限于所公开的典型实施例。所附权利要求书的范围符合最宽的解释，以包含所有这类修改、等同结构和功能。

Claims (9)

1.一种图像处理设备，用于对位图图像数据进行底色去除处理即UCR处理，所述图像处理设备的特征在于包括：
检测单元，用于在所述位图图像数据中的关注像素是构成边缘的像素的情况下，检测存在于所述关注像素附近并且颜色与所述关注像素的颜色不同的不同颜色像素；以及
确定单元，用于基于从所检测到的所述不同颜色像素到所述关注像素的距离来确定针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的UCR率。
2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，从所检测到的所述不同颜色像素到所述关注像素的距离越短，针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的所述UCR率越大。
3.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，在颜色与所述关注像素的颜色相同的像素的数量大于预定阈值、颜色与所述关注像素的颜色相似的像素的数量小于预定阈值、并且颜色与所述关注像素的颜色不同的像素的数量大于预定阈值的情况下，所述检测单元在以所述关注像素为中心的预定区域内将所述关注像素确定为构成边缘的像素，并且在所述预定区域内检测所述不同颜色像素。
4.根据权利要求3所述的图像处理设备，其中，
相同的颜色是在与所述关注像素的颜色差小于第一阈值的情况下的颜色，
相似的颜色是在与所述关注像素的颜色差等于或大于所述第一阈值并且小于比所述第一阈值大的第二阈值的情况下的颜色，以及
不同的颜色是在与所述关注像素的颜色差等于或大于所述第二阈值的情况下的颜色。
5.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述确定单元根据以下表达式来确定针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的所述UCR率rate F：rate F＝min(rate0、rate1、rate2)×rate3，
其中，rate0是根据所述关注像素的浓度所确定出的UCR率，
rate1是根据所述关注像素的饱和度所确定出的UCR率，
rate2是根据所检测到的所述不同颜色像素的浓度所确定出的UCR率，以及
rate3是根据从所检测到的所述不同颜色像素到所述关注像素的距离所确定出的UCR率。
6.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述确定单元通过使用查找表来确定针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的所述UCR率。
7.根据权利要求6所述的图像处理设备，其中，所述确定单元通过使用用于根据相对于所述不同颜色像素的距离来确定所述UCR率的查找表，来调整要进行所述UCR处理的构成所述边缘的像素的区域，其中在所述查找表中，在不改变预定区域的大小的情况下而改变了与相对于所述边缘的各距离相关联的所述UCR率。
8.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，通过使用所述位图图像数据中的像素值和所述UCR率取为100％的情况下的像素值，并且通过利用所述确定单元所确定出的针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的所述UCR率计算加权平均，来实现所述UCR处理。
9.一种图像处理方法，用于对位图图像数据进行底色去除处理即UCR处理，所述图像处理方法的特征在于包括以下步骤：
在所述位图图像数据中的关注像素是构成边缘的像素的情况下，检测存在于所述关注像素附近并且颜色与所述关注像素的颜色不同的不同颜色像素；以及
基于从所检测到的所述不同颜色像素到所述关注像素的距离来确定针对作为构成所述边缘的像素的所述关注像素的UCR率。
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