CN106067933A - 图像处理装置以及图像处理方法 - Google Patents

图像处理装置以及图像处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106067933A
CN106067933A CN201610247107.5A CN201610247107A CN106067933A CN 106067933 A CN106067933 A CN 106067933A CN 201610247107 A CN201610247107 A CN 201610247107A CN 106067933 A CN106067933 A CN 106067933A
Authority
CN
China
Prior art keywords
deep
angle value
color
light angle
pixel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610247107.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106067933B (zh
Inventor
源田大辅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Konica Minolta Inc
Konica Minolta Opto Inc
Original Assignee
Konica Minolta Opto Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Konica Minolta Opto Inc filed Critical Konica Minolta Opto Inc
Publication of CN106067933A publication Critical patent/CN106067933A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106067933B publication Critical patent/CN106067933B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K15/00—Arrangements for producing a permanent visual presentation of the output data, e.g. computer output printers
    • G06K15/02—Arrangements for producing a permanent visual presentation of the output data, e.g. computer output printers using printers
    • G06K15/18—Conditioning data for presenting it to the physical printing elements
    • G06K15/1867—Post-processing of the composed and rasterized print image
    • G06K15/1889—Merging with other data
    • G06K15/189—Merging with other data adding a background, e.g. a pattern
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K15/00—Arrangements for producing a permanent visual presentation of the output data, e.g. computer output printers
    • G06K15/02—Arrangements for producing a permanent visual presentation of the output data, e.g. computer output printers using printers
    • G06K15/18—Conditioning data for presenting it to the physical printing elements
    • G06K15/1867—Post-processing of the composed and rasterized print image
    • G06K15/1872—Image enhancement
    • G06K15/1878—Adjusting colours
    • G06K15/188—Adjusting colours with provisions for treating some of the print data differently
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K15/00—Arrangements for producing a permanent visual presentation of the output data, e.g. computer output printers
    • G06K15/02—Arrangements for producing a permanent visual presentation of the output data, e.g. computer output printers using printers
    • G06K15/18—Conditioning data for presenting it to the physical printing elements
    • G06K15/1867—Post-processing of the composed and rasterized print image
    • G06K15/1872—Image enhancement
    • G06K15/1881—Halftoning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G06T5/30—Erosion or dilatation, e.g. thinning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • 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
    • H04N1/405—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels
    • 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
    • H04N1/405—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels
    • H04N1/4055—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels producing a clustered dots or a size modulated halftone pattern
    • 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
    • H04N1/409—Edge or detail enhancement; Noise or error suppression
    • H04N1/4092—Edge or detail enhancement
    • 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
    • H04N1/58—Edge or detail enhancement; Noise or error suppression, e.g. colour misregistration correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Color, Gradation (AREA)
  • Control Or Security For Electrophotography (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Abstract

提供一种图像处理装置以及图像处理方法，其兼顾细线化处理和陷印处理。图像处理装置的特征在于，具备：轮廓提取部，从按每个像素具有多个颜色的浓淡度值的图像数据的各像素中，提取对象的轮廓像素；以及轮廓处理部，执行对在由所述轮廓提取部所提取的所述对象的轮廓像素或者其背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值进行调整的细线化处理和对所述对象的背景的颜色的浓淡度值进行调整的陷印处理，所述轮廓处理部使所述陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的调整量与所述细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的调整量联动。

Description

图像处理装置以及图像处理方法
技术领域
本发明涉及图像处理装置以及图像处理方法。
背景技术
在DTP(桌面出版(DeskTop Publishing))用的应用等中，以某一颜色的图像为背景而重叠与背景不同的颜色的字符、图形等的对象的情况下，有时进行从背景的图像中提取对象的部分的、被称为抠图(ノックアウト)的图像处理。通过抠图，例如从在蓝色的背景上配置有黑色的字符的原图像，生成将字符和提取了字符的部分的背景合起来的图像。
在电子照相方式中，单独形成了单色的图像之后，在像载体上的相同的位置重叠转印而形成由多个颜色构成的图像。由于通过抠图而生成的对象和背景的图像的颜色分别不同，所以若将单色的图像重叠的位置发生偏差，则有时在对象和背景的图像之间产生空白。作为其对策，一般在光栅化时进行陷印(トラッピング)处理而将对象和其背景的图像稍微重合。
另一方面，在通过电子照相方式而形成图像的情况下，有时由于点增益现象、色材的分散、破坏(つぶれ)等而使字符、格线等的对象的线宽变得比本来的线宽更宽。为了抑制这样的线宽的变粗，也进行对通过光栅化而生成的图像数据实施细线化处理而减少对象的轮廓的浓淡度值的处理(例如，参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：(日本)特开2005-341249号公报
但是，难以获得陷印处理和细线化处理的双方的效果。
例如，由于进行了陷印处理的对象的轮廓与其背景重合，且颜色与轮廓以外的对象部分不同，所以有时无法准确地检测对象的轮廓，细线化处理的精度会降低。即使检测出对象的轮廓，若通过细线化处理而减少对象的轮廓的浓淡度值，则对象的区域缩小而与背景的重合变得不存在，有时也会在对象和背景之间产生空白而失去陷印的效果。
发明内容
本发明的课题在于，兼顾细线化处理和陷印处理。
根据技术方案1所述的发明，提供一种图像处理装置，其特征在于，具备：
轮廓提取部，从按每个像素具有多个颜色的浓淡度值的图像数据的各像素中，提取对象的轮廓像素；以及
轮廓处理部，执行对在由所述轮廓提取部所提取的所述对象的轮廓像素或者其背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值进行调整的细线化处理、和对所述对象的背景的颜色的浓淡度值进行调整的陷印处理，
所述轮廓处理部使所述陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的调整量与所述细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的调整量联动。
根据技术方案2所述的发明，提供一种以如下技术方案作为其特征的技术方案1所述的图像处理装置：
所述轮廓处理部在通过所述细线化处理而减少在所述对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值的情况下，通过所述陷印处理而增加在所述对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述背景的颜色的浓淡度值，使所述背景的颜色的浓淡度值的增加量与所述对象的颜色的浓淡度值的减少量联动。
根据技术方案3所述的发明，提供一种以如下技术方案作为其特征的技术方案1所述的图像处理装置：
所述轮廓处理部在通过所述细线化处理而增加在所述背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值的情况下，通过所述陷印处理而减少在所述背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述背景的颜色的浓淡度值，使所述背景的颜色的浓淡度值的减少量与所述对象的颜色的浓淡度值的增加量联动。
根据技术方案4所述的发明，提供一种以如下技术方案作为其特征的技术方案1至3的任一项所述的图像处理装置：
所述轮廓处理部将所述细线化处理对所述对象的颜色的浓淡度值的调整的强度、以及所述对象和所述背景的各区域的重合的强度的合计，决定作为所述陷印处理对所述背景的颜色的浓淡度值的调整的强度。
根据技术方案5所述的发明，提供一种以如下技术方案作为其特征的技术方案4所述的图像处理装置：
所述轮廓处理部将所述对象和所述背景的各区域的重合的强度设为一定。
根据技术方案6所述的发明，提供一种图像处理方法，其特征在于，包括：
(a)从按每个像素具有多个颜色的浓淡度值的图像数据的各像素中，提取对象的轮廓像素的步骤；以及
(b)执行对在通过所述步骤(a)而提取的所述对象的轮廓像素或者其背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值进行调整的细线化处理、和对所述对象的背景的颜色的浓淡度值进行调整的陷印处理的步骤，
在所述步骤(b)中，使所述陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的调整量与所述细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的调整量联动。
根据本发明，能够兼顾细线化处理和陷印处理。
附图说明
图1是将本实施方式的图像处理装置的主要的结构按每个功能表示的框图。
图2是表示3×3像素的识别号的图。
图3是表示轮廓处理部中的细线化处理部和陷印处理部的其他的配置例的图。
图4A是表示通过抠图而生成的原图像的图。
图4B是表示从图4A所示的原图像所提取的字符的对象的图。
图4C是表示从图4A所示的原图像所提取的背景的图。
图5是表示分别只实施细线化处理、只实施陷印处理以及分别实施细线化处理和陷印处理的双方时的对象和背景的处理结果的一览的图。
标号说明
1 图像处理装置
11 轮廓提取部
12 轮廓处理部
121 细线化处理部
122 陷印处理部
13A、13B γ校正部
14A、14B 半色调处理部
15 输出选择部
具体实施方式
以下，参照附图说明本发明的图像处理装置以及图像处理方法的实施方式。
图1是将本实施方式的图像处理装置1的主要的结构按每个功能表示的框图。
如图1所示，图像处理装置1具备轮廓提取部11、轮廓处理部12、γ校正部13A以及13B、半色调处理部14A以及14B、输出选择部15。
图像处理装置1输入通过光栅化而生成的位图格式的图像数据。位图格式的图像数据由多个像素构成，各像素具有多个颜色、例如C(青)、M(品红)、Y(黄)以及K(黑)的颜色的浓淡度值。浓淡度值是表示图像的浓淡的数据值，例如数据量为8比特(bit)的浓淡度值表示0～255浓淡度的浓淡。
如图1所示，图像处理装置1输入各像素具有8比特的浓淡度值的256浓淡度的图像数据，输出各像素具有1比特的浓淡度值的2浓淡度的图像数据。另外，输入时以及输出时的图像数据的各像素的数据量并不限定于图1所示的数据量，能够任意地决定。
轮廓提取部11从被输入的图像数据的各像素中提取对象的轮廓像素。对象的轮廓像素是指构成对象的轮廓的像素。对象例如是字符(假名、字母、数字等)、图形(多边形、圆、格线等)、照片(以JPEG格式保存的图像等)等的图像部分。
具体而言，轮廓提取部11依次输入以各像素为中心的3×3像素的图像数据，根据各像素的浓淡度值和各像素的邻接像素的浓淡度值之差而决定各像素是否为轮廓像素。
如图2所示，若将3×3像素的各像素分别表示为像素0～8，则轮廓提取部11分别计算位于3×3像素的中心的像素4和位于像素4的上下左右的各邻接像素1、7、3以及5的各颜色的浓淡度值的差量SPu[ch]、SPd[ch]、SPl[ch]以及SPr[ch]。Ch表示C、M、Y以及K的各颜色。
在将像素4和各邻接像素1、7、3以及5的各颜色的浓淡度值分别表示为C4[ch]、C1[ch]、C7[ch]、C3[ch]以及C5[ch]时，差量SPu[ch]、SPd[ch]、SPl[ch]以及SPr[ch]能够如下表示。
SPu[ch]＝C4[ch]-C1[ch]
SPd[ch]＝C4[ch]-C7[ch]
SPl[ch]＝C4[ch]-C3[ch]
SPr[ch]＝C4[ch]-C5[ch]
轮廓提取部11比较各颜色的SPu[ch]和SPd[ch]，比较各颜色的SPl[ch]和SPr[ch]。在比较的结果，SPu[ch]≠SPd[ch]或者SPl[ch]≠SPr[ch]的颜色至少有一个颜色的情况下，由于在像素4和邻接像素之间有浓淡度值的差、即有边缘，所以轮廓提取部11决定像素4是轮廓像素。
轮廓提取部11在将像素4决定为轮廓像素的情况下，决定像素4中的边缘方向。边缘方向是指从浓淡度值小到大的方向。
首先，轮廓提取部11通过下述式来计算将作为轮廓像素的像素4的C、M、Y以及K的4个颜色重叠时的视觉性的浓淡度值C4。
C4＝C4[C]×Wc+C4[M]×Wm+C4[Y]×Wy+C4[K]×Wk
Wc、Wm、Wy以及Wk是根据相对发光度(比視感度)而设定的加权系数，为Wc+Wm+Wy+Wk＝1。例如，与其他颜色相比，Y色的相对发光度更小，K色的相对发光度更大，所以能够设定为Wc＝Wm＝2/8、Wy＝1/8、Wk＝3/8。
轮廓提取部11关于像素4的周边的各像素0～3以及5～8，也与像素4同样地计算将C、M、Y以及K的4个颜色重叠时的视觉性的浓淡度值C0～C3以及C5～C8。
接着，轮廓提取部11求出从计算出的像素4的浓淡度值C4分别减去各像素0～3以及5～8的浓淡度值C0～C3以及C5～C8的差，决定在各像素0～3以及5～8中的差成为最大的1个像素。
轮廓处理部11根据决定的1个像素是各像素0～3以及5～8中的哪一个，如下决定边缘方向P。
像素1时，P＝0
像素7时，P＝1
像素3时，P＝2
像素5时，P＝3
像素0时，P＝4
像素8时，P＝5
像素2时，P＝6
像素6时，P＝7
下述表示出P的值0～7表示的边缘方向。如表所示，边缘方向P是在上下左右的4个方向加上斜方向的4个方向的合计8个方向。
【表1】
在只将线宽的变粗容易变得显著的字符或者图形的对象设为细线化处理的对象的情况下，轮廓提取部11输入按每个像素表示字符、图形、照片等的属性的属性数据，并只将输入的属性数据表示字符或者图形的属性的像素设为决定是否为轮廓像素的对象即可。
属性数据能够在光栅化时与图像数据一同生成。例如，在对以PDL(页面描述语言(Page Description Language))描述的数据进行光栅化而生成位图格式的图像数据的情况下，能够将根据字符代码的描述而描画的假名、字母、数字等的图像的各像素的属性决定为字符(Text)。此外，能够将根据DXF、SVG、WMF等的矢量格式的描述而描画的多边形、圆、格线等的图像的各像素的属性决定为图形(Graphics)，将通过JPEG格式的文件而描画的照片图像等的图像的属性决定为照片(Image)。只要将这样生成的属性数据与图像数据一同取得即可。
轮廓处理部12能够执行在由轮廓提取部11所提取的对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中对对象的颜色的浓淡度值进行调整的细线化处理和对对象的背景的颜色的浓淡度值进行调整的陷印处理。
轮廓处理部12能够对图像数据实施细线化处理和陷印处理中的任一方或者其双方。例如，轮廓处理部12在图像数据通过抠图而将对象和被提取了对象部分的背景合起来生成的情况下，实施细线化处理和陷印处理的双方。
这样的细线化处理以及陷印处理的实施或者不实施可以能够由用户决定，也可以与图像数据一同输入表示是否进行了抠图的设定信息，并根据该设定信息而决定。此外，也可以通过在轮廓处理部12中或者新具备分析处理部而分析图像数据，决定是否进行了抠图、细线化处理的必要性等。
轮廓处理部12将对象的颜色的浓淡度值作为细线化处理的对象，将对象的背景的颜色的浓淡度值作为陷印处理的对象。具体而言，由于位于与轮廓像素的边缘方向P相反的方向的邻接像素是背景的轮廓像素，所以轮廓处理部12在对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中，将比上述邻接像素的浓淡度值还小的颜色、即背景的颜色的浓淡度值作为陷印处理的对象，将上述邻接像素的浓淡度值以上大的颜色、即对象的颜色的浓淡度值作为细线化处理的对象。
如图1所示，轮廓处理部12具备细线化处理部121和陷印处理部122。若能够在轮廓处理部12内执行细线化处理和陷印处理，则细线化处理部121和陷印处理部122能够如图1所示那样并联配置，也能够如图3所示那样串联配置。
细线化处理部121通过将轮廓像素的浓淡度值和位于与由轮廓提取部11所决定的边缘方向P相反的方向的邻接像素的浓淡度值进行加权平均，从而减少在对象的轮廓像素具有的各颜色的浓淡度值中的、对象的颜色的浓淡度值。例如，在对象的轮廓像素的边缘方向P为P＝3且是左方向的情况下，由于相反方向是右方向，所以轮廓处理部12将位于轮廓像素的右邻的邻接像素用于加权平均。
如上所述，位于与边缘方向P相反的方向的邻接像素是对象的背景的轮廓像素。因此，通过将对象的轮廓像素的浓淡度值和背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值进行加权平均，既能够减少在对象的轮廓像素具有的各颜色的浓淡度值中的对象的颜色的浓淡度值，也能够增加背景的颜色的浓淡度值。通过对象的颜色的浓淡度值的减少，能够缩小对象的区域。
若将对象和背景的轮廓像素的浓淡度值分别表示为a[ch]以及b[ch](ch表示Y、M、C以及K的颜色)，将进行了细线化处理的对象的轮廓像素的浓淡度值表示为A1[ch]，则细线化处理部121能够通过下式(1)来计算浓淡度值A1[ch]。
A1[ch]＝a[ch]×(1-w1)+b[ch]×w1……(1)
在上述式(1)中，w1表示对象的颜色的浓淡度值的调整的强度。强度w1的数值越大，浓淡度值A1[ch]中的背景的轮廓像素的浓淡度值b[ch]越增加，对象的轮廓像素的浓淡度值a[ch]、即对象的颜色的浓淡度值的减少量越大。
由于在强度w1为0时，A1[ch]＝a[ch]，维持对象的颜色的浓淡度值，所以为了通过细线化处理而减少对象的颜色的浓淡度值，将强度w1决定为大于0的数值即可。
强度w1的数值相当于对象的区域缩小的像素数。例如，由于在w＝0.5时，A1＝0.5×a[ch]+0.5×b[ch]，在对象的轮廓像素中对象的颜色的浓淡度值减半，所以对象的区域仅缩小0.5像素。
该强度w1的数值能够任意地决定。例如，既能够决定为由用户指定的数值，也能够决定为与作为目的的画质或纸张的种类等相应的最合适的数值。
也能够将强度w1分为多个阶段，决定为由用户指定的阶段的强度w1。例如，能够将强度w1在0～1的范围内分为5个阶段，将第1阶段的强度设为w1＝0.75，将第2阶段的强度设为w1＝0.60，将第3阶段的强度设为w1＝0.45，将第4阶段的强度设为w1＝0.30，将第5阶段的强度设为w1＝0.10。
另外，在强度w1大于1且浓淡度值A1[ch]比背景的颜色的浓淡度值b[ch]低的情况下，细线化处理部121作为A1[ch]＝b[ch]，从轮廓像素的边缘方向P上的邻接像素的浓淡度值减去低的量的浓淡度值。通过减法而邻接像素的浓淡度值也比背景的颜色的浓淡度值b[ch]低的情况下，重复对于该邻接像素的边缘方向P上的邻接像素的浓淡度值减去低的量的浓淡度值的处理。由此，在轮廓像素的边缘方向P上的邻接像素、即比轮廓像素进一步位于内侧的对象的像素中也减少对象的颜色的浓淡度值，能够将对象的区域的缩小宽度作为1个像素以上。
若将在边缘方向P上从对象的轮廓像素起第n个邻接的邻接像素的浓淡度值设为an[ch]，将该邻接像素如上所述那样进行了细线化后的浓淡度值表示为A1n[ch]，则能够通过下述式(1＊)来表示浓淡度值A1n[ch]。
A1n[ch]＝an[ch]×(1-w1+n)+b[ch]×(w1-1)……(1＊)
陷印处理部122通过将对象的轮廓像素的浓淡度值和位于与由轮廓提取部11所决定的边缘方向P相反的方向的邻接像素的浓淡度值进行加权平均，从而增加在对象的轮廓像素具有的各颜色的浓淡度值中的背景的颜色的浓淡度值。
由于位于与边缘方向P相反的方向的邻接像素是背景的轮廓像素，所以通过在加权平均时对背景的轮廓像素的浓淡度值较大地加权，能够增加背景的颜色的浓淡度值。通过背景的颜色的浓淡度值的增加，能够扩展背景的区域。
若将对象和背景的轮廓像素的浓淡度值分别表示为a[ch]以及b[ch](ch表示Y、M、C以及K的颜色)，将陷印处理后的对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值表示为A2[ch]，则陷印处理部122能够通过下式(2)来计算浓淡度值A2[ch]。
A2[ch]＝a[ch]×(1-w2)+b[ch]×w2……(2)
在上述式(2)中，w2表示背景的颜色的浓淡度值的调整的强度。强度w2的数值越大，浓淡度值A2[ch]中的对象的轮廓像素的浓淡度值a[ch]的比例越减少，背景的轮廓像素的浓淡度值b[ch]、即背景的颜色的浓淡度值的增加量越变大。
由于在强度w2为0时，A2[ch]＝a[ch]，维持对象的颜色的浓淡度值，所以为了通过陷印处理而增加背景的颜色的浓淡度值，将强度w2决定为大于0的数值即可。
强度w2的数值相当于背景的区域扩展的像素数。例如，由于在w＝0.7时，A2＝0.3×a[ch]+0.7×b[ch]，对象的轮廓像素中背景的颜色的浓淡度值增加70％，所以背景的区域仅扩展0.7像素。
该强度w2的数值能够任意地决定。例如，既能够决定为由用户指定的数值，也能够决定为与作为目的的画质或纸张的种类等相应的最合适的数值。也可以与强度w1同样地将强度w2分为多个阶段，并决定为由用户指定的阶段的强度w2。
另外，在强度w2大于1且浓淡度值A2[ch]超过背景的浓淡度值b[ch]的情况下，陷印处理部122作为A2[ch]＝b[ch]，将超过b[ch]的量的浓淡度值加到轮廓像素的边缘方向P上的邻接像素的浓淡度值。在通过相加而邻接像素的浓淡度值也超过b[ch]的情况下，重复对该邻接像素的边缘方向P上的邻接像素的浓淡度值加上超过b[ch]的量的浓淡度值的处理。由此，在轮廓像素的边缘方向P上的邻接像素、即比轮廓像素进一步位于内侧的对象的像素中也增加背景的颜色的浓淡度值，能够将背景的区域的扩展宽度设为1个像素以上。
通过强度w1以及w2的调整，能够切换为仅实施细线化处理和陷印处理中的任一方。
例如，通过以满足0＜w1以及w2＝0的方式决定强度w1以及w2，能够仅实施细线化处理。
另一方面，通过以满足w1＝0以及0＜w2的方式决定强度w1以及w2，能够仅实施陷印处理。
此外，通过强度w1以及w2的调整，能够切换为实施细线化处理和陷印处理的双方，进一步，能够使陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的增加量与细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的减少量联动。在基于图像数据通过电子照相方式而形成图像时，有时因点增益现象、调色剂等的色材的破坏、分散等而使对象变粗。此外，有产生单色的图像之间的重合的位置偏差的情况。但是，通过如上述的联动，能够获得抑制对象的变粗的细线化处理的效果和防止因位置偏差而在对象和背景间产生空白的陷印处理的效果。
例如，陷印处理部122基于在细线化处理部121中使用的强度w1，决定满足0＜w1＜w2的强度w2，能够以强度w2始终大于强度w1的方式使强度w2联动于强度w1。由此，能够使通过陷印处理的背景的区域的扩展宽度大于通过细线化处理的对象的区域的缩小宽度，能够将扩展的背景的区域重叠(陷入(trap))到缩小的对象的区域。
具体而言，陷印处理部122能够将细线化处理部121对对象的颜色的浓淡度值的调整的强度w1、以及对象和背景的各区域的重合的强度的合计，决定为陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的调整的强度w2。重合的强度是指将对象和背景的各区域重合的范围的大小，若将重合的强度表示为γ，则调整的强度w2的计算式能够通过下述式(3)来表示。
w2＝w1+γ……(3)
若大于0则能够任意地决定强度γ的数值。由于强度γ的数值相当于对象和背景的各区域重叠的范围的像素数，所以通过把将各区域重叠的像素数决定为强度γ，能够自由地调整对象和背景的各区域重叠的范围。例如，通过将强度γ决定为γ＝1，能够以1个像素宽度重叠对象和背景的各区域，通过决定为γ＝2，能够以2个像素宽度重叠对象和背景的各区域。
陷印处理部122既能够将强度γ的数值决定为由用户指定的数值，也能够决定为与作为目的的画质或纸张的种类等相应的最合适的数值。
陷印处理部122既能够按每个对象决定强度γ等每次变更而决定强度γ，但也能够将强度γ设为一定。由此，能够将对象和背景的各区域重合的宽度始终设为一定。
例如，通过将强度γ始终决定为γ＝1，能够以进行了细线化处理的对象的区域和进行了陷印处理的背景的区域始终以1个像素宽度重叠的方式扩展背景的区域。
图4A表示通过抠图而生成的、由K色的字符的对象和C色的背景构成的原图像的例。
图4B以及图4C分别表示从图4A所示的原图像所提取的对象以及背景的图像。
图5表示在对图4A所示的原图像仅实施了细线化处理的情况下，仅实施了陷印处理的情况下，实施细线化处理和陷印处理的双方且进一步使陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的增加量与细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的减少量联动的情况下的处理结果。
如图5所示，在仅细线化处理的情况下，由于使K色的浓淡度值减少，所以能够抑制图像形成时的字符的变粗，但由于相对于对象的区域缩小而言背景的区域没有扩展，导致在对象和背景之间产生空白。
在仅陷印处理的情况下，由于使C色的浓淡度值增加，所以存在对象和背景的重叠，不会产生空白，但由于没有对象的区域的缩小，所以不能抑制图像形成时的字符的变粗。
另一方面，在实施细线化处理和陷印处理的双方的情况下，除了缩小对象的区域之外还进行背景的区域的扩展，且使缩小范围联动。其结果，能够将缩小的对象和扩展的背景的各区域重叠，能够抑制字符的变粗的同时还防止空白的发生。
γ校正部13A对通过轮廓处理部12调整了浓淡度值的多浓淡度的图像数据实施对象的轮廓像素用的γ校正处理。
γ校正部13B对通过轮廓处理部12调整了浓淡度值的多浓淡度的图像数据实施轮廓像素以外的像素用的γ校正处理。
γ校正处理是在基于图像数据由图像形成装置在纸张上形成了图像时，以所形成的图像的浓度特性与目标的浓度特性一致的方式校正各像素的浓淡度值的处理。
γ校正部13A以及13B使用确定了对各浓淡度值进行了校正后的浓淡度值的变换表而求出校正后的浓淡度值，但由于在对象的轮廓像素和该轮廓像素以外的像素中所形成的图像的浓度特性不同，所以使用对应于各自的变换表。能够将浓淡度值阶段性地不同的灰度的测试图像通过半色调处理部14A以及14B分别进行半色调处理，并通过图像形成装置而形成在纸张上时的测试图像的浓度分布来决定各变换表。
半色调处理部14A对通过γ校正部13A进行了γ校正处理的图像数据进行半色调处理，将各像素的256浓淡度的浓淡度值变换为2浓淡度的浓淡度值。
半色调处理部14B对通过γ校正部13B进行了γ校正处理的图像数据进行半色调处理，将各像素的256浓淡度的浓淡度值变换为2浓淡度的浓淡度值。
由于半色调处理部14A以及14B在对象的轮廓像素和轮廓像素以外的像素中所形成的图像的浓度特性不同，所以使用对应于各自的阈值等通过不同的处理条件来进行半色调处理。半色调处理可以是例如从阈值矩阵中取得位置与各像素对应的阈值，并与各像素的浓淡度值进行比较，对浓淡度值进行2值化或者多值化的抖动处理，也可以是误差扩散处理。
输出选择部15在图像数据的各像素中，关于由轮廓提取部11所提取的轮廓像素，选择从半色调处理部14A输出的图像数据，关于该轮廓像素以外的各像素，选择从半色调处理部14B输出的图像数据。
如以上所述，本实施方式的图像处理装置1具备：轮廓提取部11，从按每个像素具有多个颜色的浓淡度值的图像数据的各像素中，提取对象的轮廓像素；以及轮廓处理部12，执行在由轮廓提取部11所提取的对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中对对象的颜色的浓淡度值进行调整的细线化处理、和对对象的背景的颜色的浓淡度值进行调整的陷印处理，轮廓处理部12使基于陷印处理的浓淡度值的调整量联动于基于细线化处理的浓淡度值的调整量。
能够通过细线化处理而缩小对象的区域，能够抑制图像形成时的点增益现象等所引起的对象的变粗。由于即使缩小了对象的区域，也能够通过陷印处理而扩展背景的区域且进一步使背景的区域的扩展宽度联动于对象的区域的缩小宽度，所以能够对缩小的对象的区域重合背景的区域。能够进行陷印处理而不会失去细线化处理的效果，能够兼顾细线化处理和陷印处理。
上述实施方式是本发明的优选的一例，但并不限定于此。在不脱离本发明的主旨的范围内能够适当变更。
例如，若线宽为几个像素的细线也设为细线化处理的对象，则有时也会产生线的中断等。为了防止这样的过度的细线化处理所导致的画质劣化，存在在细线化处理中，例外地在对象的轮廓像素中增加对象的颜色的浓淡度值，将对象的区域扩展(粗线化)的情况。
在通过细线化处理而扩展对象的区域的情况下，也可以使陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的调整量联动于细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的调整量。
在扩展对象的区域的情况下，由于通过扩展而使对象和背景的区域重叠，虽然能够达成即使不实施陷印处理也能够将各区域重叠这样的目的，但通过使调整量联动，能够调整各区域的重叠的范围，能够避免过度的重叠。
在细线化处理中扩展对象的区域的情况下，进行将与对象的轮廓像素的边缘方向P相反的方向的邻接像素、即背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的对象的颜色的浓淡度值增加的细线化处理，进行减少背景的颜色的浓淡度值的陷印处理即可。由于通过轮廓处理部12调整浓淡度值的对象变为背景的轮廓像素，所以在γ校正处理部13A以及半色调处理部14A中实施背景的轮廓像素用的图像处理，在输出选择部15中选择关于背景的轮廓像素由半色调处理部14A所输出的图像数据。
此外，也能够使CPU(中央处理器(Central Processing Unit))等的计算机读取描述了上述的图像处理装置1的处理内容的程序，并由CPU等的计算机执行上述处理过程。
作为程序的计算机可读取的介质，能够应用ROM、闪存等的非易失性存储器、CD-ROM等的可移动式记录介质。此外，也可以应用载波(Carrier Wave)作为经由通信线路而提供程序的数据的介质。

Claims (6)

1.一种图像处理装置，其特征在于，具备：
轮廓提取部，从按每个像素具有多个颜色的浓淡度值的图像数据的各像素中，提取对象的轮廓像素；以及
轮廓处理部，执行对在由所述轮廓提取部所提取的所述对象的轮廓像素或者其背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值进行调整的细线化处理、和对所述对象的背景的颜色的浓淡度值进行调整的陷印处理，
所述轮廓处理部使所述陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的调整量与所述细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的调整量联动。
2.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
所述轮廓处理部在通过所述细线化处理而减少在所述对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值的情况下，通过所述陷印处理而增加在所述对象的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述背景的颜色的浓淡度值，使所述背景的颜色的浓淡度值的增加量与所述对象的颜色的浓淡度值的减少量联动。
3.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
所述轮廓处理部在通过所述细线化处理而增加在所述背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值的情况下，通过所述陷印处理而减少在所述背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述背景的颜色的浓淡度值，使所述背景的颜色的浓淡度值的减少量与所述对象的颜色的浓淡度值的增加量联动。
4.如权利要求1至3的任一项所述的图像处理装置，其特征在于，
所述轮廓处理部将所述细线化处理对所述对象的颜色的浓淡度值的调整的强度、以及所述对象和所述背景的各区域的重合的强度的合计，决定作为所述陷印处理对所述背景的颜色的浓淡度值的调整的强度。
5.如权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，
所述轮廓处理部将所述对象和所述背景的各区域的重合的强度设为一定。
6.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
(a)从按每个像素具有多个颜色的浓淡度值的图像数据的各像素中，提取对象的轮廓像素的步骤；以及
(b)执行对在通过所述步骤(a)而提取的所述对象的轮廓像素或者其背景的轮廓像素的各颜色的浓淡度值中的所述对象的颜色的浓淡度值进行调整的细线化处理、和对所述对象的背景的颜色的浓淡度值进行调整的陷印处理的步骤，
在所述步骤(b)中，使所述陷印处理对背景的颜色的浓淡度值的调整量与所述细线化处理对对象的颜色的浓淡度值的调整量联动。
CN201610247107.5A 2015-04-21 2016-04-20 图像处理装置以及图像处理方法 Active CN106067933B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015-086369 2015-04-21
JP2015086369A JP6213517B2 (ja) 2015-04-21 2015-04-21 画像処理装置及び画像処理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106067933A true CN106067933A (zh) 2016-11-02
CN106067933B CN106067933B (zh) 2019-03-08

Family

ID=57147819

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610247107.5A Active CN106067933B (zh) 2015-04-21 2016-04-20 图像处理装置以及图像处理方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9965710B2 (zh)
JP (1) JP6213517B2 (zh)
CN (1) CN106067933B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113538479A (zh) * 2020-04-20 2021-10-22 深圳市汉森软件有限公司 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6630228B2 (ja) * 2016-05-11 2020-01-15 株式会社沖データ 画像形成装置
JP6630240B2 (ja) * 2016-06-27 2020-01-15 株式会社沖データ 画像形成装置
JP6815117B2 (ja) * 2016-07-21 2021-01-20 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 印刷データ処理方法、印刷データ処理装置、および印刷データ処理プログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1512761A (zh) * 1998-06-23 2004-07-14 ���չ�˾ 缩小字符、线条画和网点的组合图像的处理装置及其方法
US20060007496A1 (en) * 2004-07-09 2006-01-12 Xerox Corporation Method for smooth trapping suppression of small graphical objects using color interpolation
US20060268296A1 (en) * 2005-05-24 2006-11-30 Xerox Corporation Page edge correction systems and methods
CN101860654A (zh) * 2009-04-09 2010-10-13 夏普株式会社 图像处理装置、图像形成装置以及图像处理方法
US20140050269A1 (en) * 2012-08-16 2014-02-20 Xerox Corporation Systems and methods for computation-efficient image processing system architecture

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5542052A (en) * 1991-03-04 1996-07-30 Adobe Systems Incorporated Applying traps to a printed page specified in a page description language format
US6594030B1 (en) * 1999-08-27 2003-07-15 Microsoft Corporation Intelligent automatic trapping of page objects
US6549303B1 (en) * 1999-09-20 2003-04-15 Hewlett-Packard Company Trapping methods and arrangements for use in printing color images
JP4142614B2 (ja) * 2003-11-10 2008-09-03 大日本スクリーン製造株式会社 トラッピング方法、トラッピングプログラム、トラッピング装置および印刷システム
JP4189467B2 (ja) 2004-05-27 2008-12-03 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 画像処理装置
JP5020573B2 (ja) * 2006-09-01 2012-09-05 キヤノン株式会社 画像処理装置およびその方法
US7777758B2 (en) * 2006-10-10 2010-08-17 Adobe Systems Incorporated Automatic trapping of drop shadows
JP4979357B2 (ja) * 2006-12-04 2012-07-18 キヤノン株式会社 画像形成装置及びその制御方法
CN101610343B (zh) * 2008-06-16 2011-05-11 北京大学 一种自动陷印的方法及系统
US8130413B1 (en) * 2008-06-26 2012-03-06 Adobe Systems Incorporated Trapping objects
JP5060502B2 (ja) * 2009-03-19 2012-10-31 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理装置の制御方法
JP6381183B2 (ja) * 2013-07-09 2018-08-29 キヤノン株式会社 画像データに含まれるオブジェクトを拡張するための装置、方法、および、プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1512761A (zh) * 1998-06-23 2004-07-14 ���չ�˾ 缩小字符、线条画和网点的组合图像的处理装置及其方法
US20060007496A1 (en) * 2004-07-09 2006-01-12 Xerox Corporation Method for smooth trapping suppression of small graphical objects using color interpolation
US20060268296A1 (en) * 2005-05-24 2006-11-30 Xerox Corporation Page edge correction systems and methods
CN101860654A (zh) * 2009-04-09 2010-10-13 夏普株式会社 图像处理装置、图像形成装置以及图像处理方法
US20140050269A1 (en) * 2012-08-16 2014-02-20 Xerox Corporation Systems and methods for computation-efficient image processing system architecture

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113538479A (zh) * 2020-04-20 2021-10-22 深圳市汉森软件有限公司 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质
CN113538479B (zh) * 2020-04-20 2023-07-14 深圳市汉森软件有限公司 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
JP6213517B2 (ja) 2017-10-18
CN106067933B (zh) 2019-03-08
US9965710B2 (en) 2018-05-08
US20160314599A1 (en) 2016-10-27
JP2016208211A (ja) 2016-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8508546B2 (en) Image mask generation
CN104517110B (zh) 一种二维码图像的二值化方法及系统
JP5458905B2 (ja) 画像におけるシャドーの検知装置および検知方法
AU2009201252B2 (en) Colour correcting foreground colours for visual quality improvement
CN106067933A (zh) 图像处理装置以及图像处理方法
US20060050957A1 (en) Method of generating a mask image of membership of single pixels to certain chromaticity classes and of adaptive improvement of a color image
CN111340721B (zh) 一种像素的修正方法、装置、设备及可读存储介质
US20210248729A1 (en) Superpixel merging
US9235773B2 (en) Image processing device capable of determining types of images accurately
JP6439211B2 (ja) 説明文生成装置、説明文書作成方法およびプログラム
US20230316697A1 (en) Association method, association system, and non-transitory computer-readable storage medium
Lee et al. Ramp distribution-based contrast enhancement techniques and over-contrast measure
JP2009027715A (ja) 画像データの色補正方法及びシステム
Morel et al. What is the right center/surround for Retinex?
Menotti et al. A fast hue-preserving histogram equalization method for color image enhancement using a Bayesian framework
US8811741B2 (en) Differentiated processing method of image zones
CN113256533B (zh) 基于msrcr的自适应低照度图像增强方法及系统
US20210374916A1 (en) Storage medium storing program, image processing apparatus, and training method of machine learning model
US8903189B2 (en) Image processing method
Mohd Azmi et al. Deep underwater image enhancement through integration of red color correction based on blue color channel and global contrast stretching
KR102661533B1 (ko) 초분광 이미지 데이터의 노이즈 처리 방법
US20100232717A1 (en) Image processing apparatus, information processing apparatus, and image reading apparatus
Dsouza Edge preserving image enhancement for color and gray scale images using local mean and local standard deviation
JP2005328145A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
Agrawal Improving visibility of hazy images using image enhancement-based approaches through the fusion of multiple exposure images

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant