CN107302642B - 图像处理装置以及图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种图像处理装置以及图像处理方法。所述图像处理装置包括：分解单元，其被构造为将颜色图像分解成至少两个颜色分量图像；第一获得单元，其被构造为获得与颜色分量图像中的各个相对应的直方图的偏斜度；以及确定单元，其被构造为基于所获得的与颜色分量图像相关联的偏斜度，确定颜色图像是否有光泽。

Description

图像处理装置以及图像处理方法

技术领域

本发明涉及一种用于确定图像是否有光泽的图像处理装置和方法。

背景技术

近年来，已经开发了各种方法来检测物体的表面的质地(例如，透明感、光泽感或金属感)，并且显示检测到的质地。例如，日本特开2009-63694号公报公开了一种用于控制对与包括背光的图像显示装置中的图像信号相对应的图像的显示的技术。该技术涉及确定图像是否包括光泽部分，并且在不降低整个图像的辉度(luminance)的情况下控制具有光泽感的图像的显示。为了确定图像是否包括光泽部分，该技术采用使用辉度直方图的偏斜度(skewness)来计算光泽度的方法。在"Image statistics and the perception ofsurface qualities",Nature,447,206-209,2007中描述了该方法。

如在"Image statistics and the perception of surface qualities",Nature,447,206-209,2007中所描述的，心理物理学实验表明：物理光泽度和明度(lightness)以及辉度直方图的偏斜度与感知的光泽度和明度高度相关。

该相关性表示，例如，随着图像代表越光泽的表面，则图像的辉度直方图越正偏斜(或者像素的出现频率平缓地扩展到越高的辉度值)。因此，能够基于辉度直方图的偏斜度来评价图像的表面光泽度。

由诸如多功能外围设备(MFP)和打印机等的图像处理装置打印的图像需要表现质地(光泽感)以及色彩和渐变。

在一些情况下，简单地基于上述的辉度直方图的偏斜度，来对输入到MFP或打印机的颜色图像进行光泽度确定。在这种情况下，看起来实际上有光泽(主要是有黄橙色系的光泽)的颜色图像的辉度直方图是负偏斜的，即，辉度直方图具有负的偏斜度。遗憾的是，可能不能适当地确定颜色图像是否包括光泽部分。

现在将描述原因。

辉度直方图通常被视为在YUV颜色空间中由表达式(1)定义的辉度Y的直方图。例如，黄色和橙色是蓝色(B)的互补色。B的比例越低，在辉度直方图中表现的这些颜色的比例就越低。

Y＝0.299×R+0.587×G+0.114×B(1)

如将从等式(1)理解的，具有小系数的B分量往往不会反映在辉度转换中。如上所述，关于B分量的信息可能在由等式(1)定义的辉度直方图中丢失。遗憾的是，可能无法适当地进行基于辉度直方图的偏斜度针对图像是否包括光泽部分的确定。

发明内容

本发明的各实施例提供了一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：分解单元，其被构造为将颜色图像分解成至少两个颜色分量图像；第一获得单元，其被构造为获得与颜色分量图像中的各个相对应的直方图的偏斜度；以及确定单元，其被构造为基于所获得的与颜色分量图像相关联的偏斜度，确定颜色图像是否有光泽。

通过以下参照附图对示例性实施例的描述，本发明的其他特征将变得清楚。

附图说明

图1是实施例中的图像处理系统的框图。

图2是例示实施例中的MFP的示例性构造的图。

图3是第一实施例中的数据处理单元的框图。

图4是第一实施例中的流程图。

图5A至图5D例示了第一实施例中的输入图像数据的示例。

图6例示了第一实施例中的辉度直方图。

图7例示了第一实施例中的R、G和B的直方图。

图8例示了第一实施例中的R、G和B的直方图。

图9例示了第一实施例中的R、G和B的直方图。

图10A至图10C是例示第一实施例中的各个信道的偏斜度的表。

图11是说明第一实施例中的区域分割的图。

图12是第二实施例中的流程图。

图13是第一实施例中的检测特定信号值的处理的流程图。

图14是第三实施例中的流程图。

图15A至图15C例示了第三实施例中的R、G和B的直方图。

图16是例示根据一个实施例的低通滤波器的示例的图。

具体实施方式

将参照附图描述本发明的实施例。

第一实施例

参照图1，具有多个功能(例如，复印功能、打印功能和发送功能)的MFP 101连接到办公室A中的局域网(LAN)102。LAN 102通过代理服务器103连接到外部网络104。客户端个人计算机(PC)100通过LAN 102来接收从MFP 101发送的数据并使用MFP 101的功能。例如，客户端PC 100能够将打印数据发送到MFP 101，使MFP 101基于打印数据提供打印物。图1例示了图像处理系统的示例性构造。包括与办公室A的部件相同的部件的多个办公室可以连接到外部网络104。外部网络104是典型地通过例如互联网、LAN、广域网(WAN)、电话线路、专用数字线路、异步传送模式(ATM)线路、帧中继线路、通信卫星线路、有线电视线路或数据广播无线线路来实现的通信网络。可以使用能够进行数据发送和接收的任何通信网络。客户端PC 100和代理服务器103各自包括通用计算机的标准部件，例如，未例示的中央处理单元(CPU)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘、外部存储装置、网络接口、显示器、键盘和鼠标。

图2例示了MFP 101的详细构造。MFP 101包括用作图像输入设备的扫描器单元201、用作图像输出设备的打印机单元202、控制整个MFP的控制单元204、以及用作用户界面的操作单元203。控制单元204是连接到扫描器单元201、打印机单元202、操作单元203以及用于输入和输出图像信息和设备信息的LAN 209的控制器。CPU 205是控制整个系统的处理器。RAM 206是用于CPU 205的操作的系统工作存储器，并且还用作用于临时存储图像数据的图像存储器。ROM 210是存储诸如系统的引导程序等的程序的引导ROM。存储单元211是存储系统控制软件和图像数据的诸如硬盘等的非易失性存储介质。操作单元接口(I/F)207用作操作单元(UI)203的I/F单元，并且将要在操作单元203上显示的图像数据输出到操作单元203。操作单元I/F 207在将由MFP(图像处理装置)110的用户通过操作单元203指定的信息发送到CPU 205时发挥作用。网络I/F 208将图像处理装置连接到LAN 209以输入和输出数据(例如，向其他装置发送二值图像数据和从其他装置接收二值图像数据)。CPU 205、RAM206、操作单元I/F 207、网络I/F 208、ROM 210和存储单元211通过系统总线216连接。图像总线I/F 212是将系统总线216连接到图像总线217并且转换数据结构的总线桥，通过图像总线217以高速传送图像数据。图像总线217的示例包括外围部件互连(peripheralcomponent interconnect，PCI)总线和IEEE 1394总线。图像总线217连接光栅图像处理器(RIP)213、设备I/F 214和数据处理单元215。RIP 213进行渲染处理，渲染处理涉及分析页面描述语言(PDL)代码以及将数据转换成具有指定分辨率的位图图像。设备I/F 214通过信号线218连接到用作图像输入设备的扫描器单元201，并且通过信号线219连接到用作图像输出设备的打印机单元202。设备I/F 214同步或异步地转换图像数据。数据处理单元215对图像数据进行光泽度确定和光泽度控制。数据处理单元215能够对通过网络I/F 208和LAN209接收的压缩图像数据进行解压缩。将解压缩的图像数据通过设备I/F 214发送到打印机单元202，并且打印基于该数据的图像。下面将详细描述数据处理单元215。

数据处理单元215的描述

现在将参照图3的框图，描述由图2中的数据处理单元215实现的光泽度确定单元和光泽度控制单元。数据处理单元215可以被构造为通过经由一个或多个处理器执行计算机程序来用作图3中所示的单元。可选的，可以由诸如专用集成电路(ASIC)或电子电路等的硬件来构造图3中的单元中的一些或全部。

区域分割单元301进行将输入的颜色图像数据分割成矩形单位区域或具有任意形状的区域的处理。图11例示了分割成矩形单位区域的示例。

信道分解单元302对由区域分割单元301分割的颜色图像数据的各个区域进行信道分解。对于信道分解，将颜色图像数据的各个区域分解成三个颜色分量，或者本实施例中的R、G和B分量。在一些实施例中，可以将各个区域分解成例如LAB或YUV颜色空间的颜色分量。

直方图生成单元303针对通过经由信道分解单元302的信道分解而获得的各个信道生成直方图。这里使用的术语“直方图”是指如下的频率分布，其中，横轴代表图像信号值，并且纵轴代表信号值的出现频率。

特定信号值检测和消除单元304检测由直方图生成单元303生成的各个直方图中的特定信号值(主要是代表背景图像的信号值)，并且从直方图中消除该信号值。

偏斜度计算单元305根据由特定信号值检测和消除单元304处理的直方图中的相对应的那个，来计算各个信道的偏斜度。能够通过使用如同等式(2)的一般等式来给出偏斜度：

偏斜度＝Σ(Xi-Xave)^3/N×S^3 (2)

其中，N表示数据项的数量，Xi表示数据的值，Xave表示算术平均值，并且S表示标准偏差。

偏斜度代表图形偏斜的程度。当偏斜度是大于零的正值时，图形向左偏斜。当偏斜度是小于零的负值时，图形向右偏斜。当图形不偏斜时，图形呈现正态分布。

当图像的直方图的偏斜度为正值时，确定图像有光泽。当图像的直方图的偏斜度为负值时，确定图像没有光泽。

光泽度确定单元306基于由偏斜度计算单元305计算的偏斜度，来确定图像数据的目标区域是光泽区域还是非光泽区域。

光泽度控制单元307对由光泽度确定单元306确定为光泽区域的区域进行光泽度控制。MFP和打印机中的光泽度控制的示例包括浓度控制和透明调色剂添加控制。可以使用能够提供光泽感的任何其他方法。

图4是例示数据处理单元215中的涉及光泽度确定和光泽度控制的处理的流程图。实现流程图的程序被存储在图2中的ROM 210或存储单元211中并且由CPU 205执行。CPU205能够通过图像总线I/F 212、系统总线216和图像总线217向数据处理单元215发送数据和从数据处理单元215接收数据。将参照图5A至图10C适当地进行以下描述。图5A例示了第一实施例中的输入图像数据的示例。图像501代表橘子(水果)。图像501是橙色的，并且代表光泽表面。背景图像502是白色的。

在步骤S401中，区域分割单元301将输入图像数据分割成矩形单位区域或具有任意形状的区域。图5B例示了图5A的输入图像数据被分割成矩形单位区域的示例。如图5B中所示，输入图像数据被分割成矩形单位区域503至511。例如，区域507对应于橘子(水果)图像的一部分，而区域510包括橘子(水果)图像的一部分和背景图像的一部分。关于将输入图像数据分割成具有任意形状的区域的方法，可以使用公知的方法。例如，可以组合具有类似颜色的部分，并且可以将组合的部分设置为一个区域。图5C例示了图5A的输入图像数据被分割成具有任意形状的区域的示例。例如，由于输入图像数据被分割成如图5C中所示的具有任意形状的区域512至518，所以能够从代表背景图像的区域中分离代表橘子(水果)的图像区域。与分割成矩形单位区域的方法相比，这种分割方法涉及更高的处理负荷，并且可能降低处理精确度。第一实施例使用将输入图像数据分割成矩形单位区域的方法。矩形单位区域可以具有任何尺寸。

在步骤S402中，信道分解单元302对通过经由区域分割单元301分割颜色图像数据而获得的各个区域进行信道分解。图5D例示了通过分解图5B的图像数据而获得的三个颜色分量或R、G和B分量。在实际处理中，不必须生成如图5D中所示的R、G和B分量的图像数据。仅需要参照图5B的图像数据的各个矩形单位区域中的R、G和B分量的信号值。

在步骤S403中，直方图生成单元303针对通过经由信道分解单元302的分解而获得的各个信道来生成直方图。具体地，基于图5D中的R、G和B分量中的各个的信号值来生成直方图。图7例示了与图5B中的区域507相对应的R、G和B的直方图。图7例示了基于R分量的信号值生成的直方图701、基于G分量的信号值生成的直方图702以及基于B分量的信号值生成的直方图703。在图7中，横轴代表范围从0(暗)至255(亮)的8位图像信号值，纵轴代表图像信号值的出现频率。区域507的大部分是橙色的。在基于B分量的信号值生成的直方图703中，低信号值的频率高。如在图7中能够看出的，直方图703正偏斜。为了比较，图6例示了图5B中的区域507的辉度Y的直方图601。如辉度Y的直方图601中所示，高信号值的频率高。直方图负偏斜。

图10A例示了根据图6中的辉度Y的直方图601计算的偏斜度，以及针对各个信道计算的偏斜度，即，根据基于图7中的R、G和B分量的信号值的直方图701至703计算的偏斜度。图10A表明辉度Y的偏斜度具有负值，信道R和G的偏斜度具有负值，并且信道B的偏斜度具有正值。

换句话说，看起来实际上有光泽(主要是有黄橙色系的光泽)的颜色图像的辉度Y的偏斜度可能具有负值。在这种情况下，看起来实际上有光泽的颜色图像可能无法被正确地确定为有光泽，这导致不正确的确定。

对于针对各个信道计算的偏斜度，B分量的偏斜度具有正值。具有这种偏斜度的图像能够被确定为有光泽。由于以高精确度获得偏斜度，所以能够以高精确度获得光泽度确定的结果。

在步骤S404中，特定信号值检测和消除单元304确定在由直方图生成单元303生成的直方图中，输入图像数据是否具有特定信号值。

这里使用的术语“特定信号值”是指代表例如图5A中的背景图像502的信号值。对于诸如MFP或打印机等的图像处理装置中的光泽度确定，可以以上述方式将输入图像数据分割成矩形单位区域或具有任意形状的区域，并且可以对各个区域进行光泽度确定。如果通过分割获得的区域除了光泽图像以外还包括背景图像，则在所生成的直方图中，除了出现代表光泽图像的信号值的分布以外，还将出现代表背景图像的信号值的分布。将难以获得直方图的高精确度的偏斜度。为了获得直方图的高精确度的偏斜度，能够消除代表背景图像的信号值，并且之后，能够计算直方图的偏斜度。

现在将描述图5B中的区域510作为通过分割获得的、除了光泽图像以外还包括背景图像的区域的示例。图8例示了与区域510相对应的R、G和B的直方图。

图8例示了基于R分量的信号值生成的直方图801、基于G分量的信号值生成的直方图802以及基于B分量的信号值生成的直方图803。由于区域510包括橘子(水果)图像的一部分和背景图像的一部分，所以直方图803具有两个峰值，即，峰值804和峰值805。峰值804主要对应于代表橘子(水果)图像的信号值，并且峰值805对应于代表背景图像的信号值。如上所述，除了代表光泽图像的信号值的分布以外，直方图还包括代表背景图像的信号值的分布。

现在将参照图13的流程图，描述检测白色背景图像和黑色背景图像作为特定信号值的处理的具体示例。

在步骤S1301中，特定信号值检测和消除单元304计算白色背景图像的面积与目标区域的面积的比例(在下文中也被称为“面积比例”)。具体地，特定信号值检测和消除单元304计算与具有大于或等于例如250的8位图像信号值的像素相对应的面积、与目标区域的面积的比例。

在步骤S1302中，特定信号值检测和消除单元304确定在步骤S1301中计算的面积比例是否大于或等于预定阈值。例如，将阈值设置为30％。

如果面积比例大于或等于预定阈值，则在步骤S1303中确定该区域包括白色背景图像。如果面积比例小于预定阈值，则在步骤S1304中确定该区域不包括白色背景图像。

在步骤S1305中，特定信号值检测和消除单元304计算黑色背景图像的面积比例。具体地，特定信号值检测和消除单元304计算与具有小于或等于例如5的8位图像信号值的像素相对应的面积、与目标区域的面积的比例。

在步骤S1306中，特定信号值检测和消除单元304确定在步骤S1305中计算的面积比例是否大于或等于预定阈值。例如，将阈值类似地设置为30％。

如果面积比例大于或等于预定阈值，则在步骤S1307中确定该区域包括黑色背景图像。如果面积比例小于预定阈值，则在步骤S1308中确定该区域不包括黑色背景图像。如上所述，检测白色背景图像和黑色背景图像作为特定信号值。

图9例示了通过从图8的直方图801至803中消除特定信号值而获得的直方图901至903。为了比较，图10B和图10C例示了图8和图9中的直方图的偏斜度。将关注B分量的偏斜度。如从图10B和图10C中能够看出的，图10B中的B分量的偏斜度具有负值，而图10C中的B分量的偏斜度具有正值。换句话说，从直方图中消除特定信号值(例如代表背景图像的信号值)，能够获得高精确度的偏斜度。

能够使用检测特定信号值的任何其他处理。例如，光泽图像的信号值的特征是，当在直方图中表现时，具有平缓山状的峰值。与此相对，背景图像的信号值的特征是，当在直方图中表现时，具有陡峭山状的峰值。能够通过使用这些特性来检测陡峭的峰值。

例如，如下计算具有预定范围(例如，对于8位图像信号值设置为“3”)的信号值的像素的面积与图像的目标区域的面积的比例。

首先，获得具有信号值0至2的像素的面积比例。然后，获得具有信号值1至3的像素的面积比例。然后，获得具有信号值2至4的像素的面积比例。

以这种方式逐个地移位信号值，获得具有各个范围中的信号值的像素的面积比例，并且最终获得具有信号值253至255的像素的面积比例。可以检测超过预定比例的面积比例作为特定信号值。该处理能够检测除了白色背景图像和黑色背景图像以外的背景图像。例如，假设图像形成在黄色背景上，则能够检测与背景相对应的黄色分量作为特定信号值(背景图像)。

再次参照图4的流程图，如果在步骤S404中检测到特定信号值，则处理进行到步骤S405。如果在步骤S404中未检测到特定信号值，则处理进行到步骤S406。

在步骤S405中，特定信号值检测和消除单元304消除上述检测到的特定信号值，即，代表背景图像的信号值。特定信号值检测和消除单元304不对图像数据进行图像处理，而是仅消除直方图中的特定信号值。特定信号值检测和消除单元304能够以高速进行这样的处理。

在步骤S406中，偏斜度计算单元305计算在步骤S403中生成的各个直方图的偏斜度。如果在步骤S404中检测到特定信号值，则偏斜度计算单元305计算从中消除了特定信号值的直方图的偏斜度。由于上面已经描述了计算偏斜度的方式，所以省略其描述以避免冗余。

在步骤S407中，光泽度确定单元306基于由偏斜度计算单元305计算的偏斜度，确定目标区域是光泽区域还是非光泽区域。

如果偏斜度中的至少一个是正值，则能够确定该区域为光泽区域。如果偏斜度中的至少一个是负值，则能够确定该区域为非光泽区域。用于光泽度确定的偏斜度阈值可以依据图像处理装置的打印机单元的状态或所使用的片材的类型而改变。

如果偏斜度中的至少一个大于预定阈值th，则在步骤S408中确定该区域为光泽区域。如果偏斜度中的至少一个小于或等于预定阈值th，则在步骤S409中确定该区域为非光泽区域。

在步骤S410中，光泽度控制单元307控制在步骤S408中被确定为光泽区域的区域的光泽度。MFP和打印机中的光泽度控制的示例包括浓度控制和透明调色剂添加控制。可以使用能够提供光泽感的任何其他方法。

如上所述，通过步骤S401中的分割而获得的各个区域被确定为光泽区域或非光泽区域。

在一些实施例中，可以计算光泽区域与整个图像的比例。如果光泽区域的比例超过预定值，则可以显示提示操作者操作MFP或打印机来选择普通纸或光泽纸的消息。

在一些实施例中，如果区域中的一个被确定为光泽区域，则可以显示提示操作者操作MFP或打印机来选择普通纸或光泽纸的消息。

在一些实施例中，可以自动进行能够提供光泽感的光泽度控制，而不显示任何消息。

如上所述，针对至少两个颜色分量中的各个获得输入颜色图像的偏斜度，能够提高对输入颜色图像的光泽度确定的精确度。如果基于辉度直方图的偏斜度来确定图像的光泽度，则可能丢失关于图像的B分量的信息。这增加了不正确确定的可能性。与此相对，基于各个颜色分量的偏斜度确定图像的光泽度防止了关于图像的B分量的信息的丢失，减少或消除了不正确确定的发生。此外，消除特定信号值(例如代表背景图像的信号值)能够进一步提高光泽度确定的精确度。

第二实施例

在第一实施例中，针对输入图像的至少两个颜色分量中的各个计算偏斜度，以提高光泽度确定的准确度。

根据第二实施例，基于根据辉度直方图计算的偏斜度进行第一确定，并且基于根据R、G和B的直方图计算的偏斜度进行第二确定。这减少了针对各个区域计算R、G和B的直方图的偏斜度的需要，因此提高了处理速度。现在将描述该方法。

图12是例示第二实施例中的涉及光泽度确定和光泽度控制的处理的流程图。

省略与第一实施例中的图4的步骤相同的步骤的描述。

在步骤S1201中，直方图生成单元303针对在步骤S401中通过颜色图像数据的分割而获得的各个区域，生成辉度直方图。

在步骤S1202中，偏斜度计算单元305根据在步骤S1201中生成的辉度直方图计算偏斜度。由于上面已经描述了计算偏斜度的方式，因此省略其描述。

在步骤S1203中，光泽度确定单元306基于在步骤S1202中计算的偏斜度，确定目标区域是光泽区域还是非光泽区域。如果偏斜度大于第一预定阈值，则处理进行到步骤S408，并且确定该区域为光泽区域。如果偏斜度小于或等于第一预定阈值，则处理进行到步骤S402。

在步骤S402中，进行信道分解。由于步骤S402、S403和S406与第一实施例中的图4中的相同，所以省略对这些步骤的描述。

在步骤S1204中，光泽度确定单元306基于在步骤S406中计算的偏斜度，确定目标区域是光泽区域还是非光泽区域。如果偏斜度中的至少一个大于第二预定阈值，则在步骤S408中确定该区域为光泽区域。如果偏斜度中的至少一个小于或等于第二预定阈值，则在步骤S409中确定该区域为非光泽区域。

在步骤S410中，光泽度控制单元307控制在步骤S408中被确定为光泽区域的区域的光泽度。由于步骤S410与第一实施例中的图4中的相同，所以省略对该步骤的描述。

如上所述，通过步骤S401中的分割而获得的各个区域被确定为光泽区域或非光泽区域。

如上所述，基于根据辉度直方图计算的偏斜度进行第一确定。如果偏斜度小于或等于阈值，则基于根据R、G和B的直方图计算的偏斜度进行第二确定。换句话说，基于根据通过图像的分解获得的R、G和B分量的直方图而获得的偏斜度，对被确定为非光泽区域的区域进行光泽度确定。

这减少了针对各个区域计算R、G和B的直方图的偏斜度的需要，因此提高了处理速度。

第三实施例

在第一实施例中，如上所述，针对输入图像的至少两个颜色分量中的各个计算偏斜度，以提高光泽度确定的精确度。

在第二实施例中，如上所述，基于根据辉度直方图计算的偏斜度进行第一确定，并且基于根据R、G和B的直方图计算的偏斜度进行第二确定。这减少了针对各个区域计算各个R、G和B的直方图的偏斜度的需要，因此提高了处理速度。

根据第三实施例，除了作为特征量的偏斜度以外，还使用基于图像的频率分量获得的特征量，从而进一步提高光泽度确定的精确度。现在将描述该方法。

将参照图15A和图15B，描述基于上述的作为特征量的偏斜度难以确定为有光泽的图像的示例。

图15A是与第一实施例中的图7中的直方图703类似的图。图15A例示了示例性光泽图像1501、由该图像获得的直方图以及图像1502，图像1502是图像1501的一部分的放大视图(用于简要说明的示意图)。

图15B例示了示例性无光泽图像(看起来无光泽)1503、根据该图像获得的直方图以及图像1504，图像1504是图像1503的一部分的放大视图(用于简要说明的示意图)。

当图15B中的图像1503的直方图与图15A中的图像1501的直方图相同时，如上面参照图10A所描述的，根据图15A和图15B中的图像的各个直方图计算的偏斜度为2.1。换句话说，图15B中的图像1503具有正偏斜度。虽然图像1503是无光泽的或者看起来是无光泽的，但是该图像被确定为是有光泽的。如上所述，基于作为特征量的偏斜度，可能无法对一些图像适当地进行光泽度确定。

图15B中的图像1503的特征是，具有比图15A中的图像1501更多的高频分量(或更少的低频分量)。

根据第三实施例，除了作为特征量的偏斜度以外，还使用基于图像的频率分量获得的特征量，并且基于这些特征量来确定图像(或图像的目标区域)是否有光泽。现在将参照图14的流程图来描述该方法。

由于步骤S401至S403、步骤S406和步骤S407与第一实施例中的图4中的相同，所以省略对这些步骤的描述。

步骤S1401至S1404基于根据被确定为具有正偏斜度(或大于阈值th的偏斜度)的图像的频率分量而获得的特征量，进一步确定图像是否是光泽区域。

图15A中的图像1501和图15B中的图像1503中的各个被确定为具有大于阈值th的偏斜度。

在第三实施例中，使用低通滤波器来获得基于图像的频率分量的特征量。可选的，可以使用任何其他方法，例如，诸如离散傅里叶变换(DFT)等的频率转换。

在步骤S1401中，光泽度确定单元306对在步骤S407中确定为具有大于阈值th的偏斜度的图像，用低通滤波器进行滤波(在下文中为“低通滤波”)。图16例示了示例性的3×3低通滤波器。

现在将参照图15A中的图像1501和图15B中的图像1503，来描述经过低通滤波的图像的改变。由于图15A中的图像1501具有平滑变化的灰阶，所以通过对图像1501进行低通滤波而获得的图像和所获得的图像的直方图不显著改变。如果直方图不显著改变，则其偏斜度将不显著改变。与此相对，图15B中的图像1503具有突然的浓度改变。则通过对图像1503进行低通滤波而获得的图像和所获得的图像的直方图倾向于改变。如果直方图改变，则其偏斜度也将改变。

图15C例示了通过对图15B中的图像1503进行低通滤波获得的以1505表示的图像、所获得的图像的直方图以及图像1506的示例，图像1506是图像1505的一部分的放大视图(用于简要说明的示意图)。与图像1504相比，图像1506表明低通滤波减少了浓度的突然改变。假设图15C中的直方图的偏斜度为1。由于低通滤波之前的直方图的偏斜度为2.1，所以低通滤波之前和之后的偏斜度的改变量为1.1。

将被确定为具有小于阈值的、低通滤波之前和之后的偏斜度的改变量的图像，确定为光泽区域。与此相对，将被确定为具有大于或等于阈值的、低通滤波之前和之后的偏斜度的改变量的图像，确定为非光泽区域。换句话说，滤波之前和之后的偏斜度的大改变量意味着目标图像包括很少低频分量，从而表明目标图像是非光泽区域。与此相对，滤波之前和之后的偏斜度的小改变量意味着目标图像包括许多低频分量，从而表明目标图像是光泽区域。

再次参照图14的流程图，在步骤S1402中，如上所述，光泽度确定单元306计算通过低通滤波获得的图像的偏斜度。由于上面已经描述了计算偏斜度的方式，所以省略其描述。在步骤S1403中，光泽度确定单元306基于在步骤S406中计算的由A表示的偏斜度和在步骤S1402中计算的由B表示的偏斜度来计算改变量。在第三实施例中，偏斜度的改变量是偏斜度A与偏斜度B之间的差的绝对值。可以计算并使用除该差以外的任何值，例如改变率。

在步骤S1404中，光泽度确定单元306确定在步骤S1403中计算的偏斜度的改变量是否小于预定阈值th2。

如果偏斜度的改变量小于阈值th2，则在步骤S408中确定目标图像为光泽区域。如果偏斜度的改变量大于或等于阈值th2，则在步骤S409中确定目标图像为非光泽区域。

例如，假设阈值th2为1。由于如上所述与图15B中的图像1503相关联的偏斜度的改变量为1.1，所以确定图像1503为非光泽区域。因此，能够将看起来没有光泽的图像确定为非光泽区域。

如上所述，使用基于图像的频率分量获得的特征量能够提高光泽度确定的精确度。

在图14的流程图中，仅当在步骤S407中确定偏斜度大于阈值th时，才在滤波之后进行基于偏斜度的改变量的确定。在一些实施例中，可以同时进行基于偏斜度的确定和基于滤波之前和之后的偏斜度的改变量的确定。在这种情况下，能够将在这些确定处理中的各个中被确定为有光泽的图像确定为有光泽。

虽然进行低通滤波以使用基于图像的频率分量的特征量，但是可以使用任何其他方法。例如，可以使用诸如DFT等的频率转换。

在一些实施例中，可以关注具有高频率分量特征的边缘，可以进行公知的边缘检测，并且可以将具有大于阈值的边缘值的区域确定为非光泽区域。

如上所述，除了偏斜度以外，还能够基于根据图像的频率分量而获得的特征量，对未适当地进行基于作为特征量的偏斜度的光泽度确定的图像进行光泽度确定。因此，能够提高光泽度确定的精确度。

其他实施例

还可以通过读出并执行记录在存储介质(也可更完整地称为“非暂时性计算机可读存储介质”)上的计算机可执行指令(例如，一个或更多个程序)以执行上述实施例中的一个或更多个的功能、并且/或者包括用于执行上述实施例中的一个或更多个的功能的一个或更多个电路(例如，专用集成电路(ASIC))的系统或装置的计算机，来实现本发明的实施例，并且，可以利用通过由系统或装置的计算机例如读出并执行来自存储介质的计算机可执行指令以执行上述实施例中的一个或更多个的功能、并且/或者控制一个或更多个电路以执行上述实施例中的一个或更多个的功能的方法，来实现本发明的实施例。计算机可以包括一个或更多个处理器(例如，中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU))，并且可以包括分开的计算机或分开的处理器的网络，以读出并执行计算机可执行指令。计算机可执行指令可以例如从网络或存储介质被提供给计算机。存储介质可以包括例如硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、分布式计算系统的存储器、光盘(诸如压缩光盘(CD)、数字通用光盘(DVD)或蓝光光盘(BD)TM)、闪存装置以及存储卡等中的一个或更多个。

本发明的实施例还可以通过如下的方法来实现，即，通过网络或者各种存储介质将执行上述实施例的功能的软件(程序)提供给系统或装置，该系统或装置的计算机或是中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU)读出并执行程序的方法。

虽然参照示例性实施例对本发明进行了描述，但是应当理解，本发明不限于所公开的示例性实施例。应当对所附权利要求的范围给予最宽的解释，以便涵盖所有这些变型例以及等同的结构和功能。

Claims (15)

1.一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：

分解单元，其被构造为将颜色图像分解成至少两个颜色分量图像；

第一获得单元，其被构造为获得与所述至少两个颜色分量图像相对应的直方图的偏斜度；以及

确定单元，其被构造为基于所获得的与所述至少两个颜色分量图像相对应的直方图的偏斜度，确定颜色图像是否有光泽，

其中，在所获得的与所述至少两个颜色分量图像相对应的直方图的偏斜度中的至少一个大于预定阈值的情况下，所述确定单元确定颜色图像有光泽。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：

消除单元，其被构造为消除从与颜色分量图像相对应的直方图中的各个中检测到的特定信号值。

3.根据权利要求2所述的图像处理装置，其中，所述特定信号值是从颜色图像中所包括的背景图像而获得的信号值。

4.根据权利要求2所述的图像处理装置，其中，所述第一获得单元获得通过经由所述消除单元从直方图中消除特定信号值而获得的直方图的偏斜度。

5.根据权利要求1所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：

分割单元，其被构造为将颜色图像分割成具有任意形状的区域，

其中，所述确定单元基于区域中的各个的偏斜度，确定各个区域是否有光泽，并且

其中，在被确定为有光泽的区域具有大于或等于预定阈值的面积的情况下，所述确定单元确定颜色图像有光泽。

6.根据权利要求1所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：

第二获得单元，其被构造为获得与颜色图像相对应的辉度直方图的其他偏斜度，

其中，在所述确定单元基于由所述第二获得单元获得的偏斜度确定颜色图像没有光泽的情况下，所述确定单元基于由所述第一获得单元获得的、与颜色分量图像相对应的直方图的偏斜度，来确定颜色图像是否有光泽。

7.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述分解单元将颜色图像分解成R、G和B分量。

8.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述直方图代表表示针对像素的信号值而绘制的、颜色图像的各个像素的出现频率的频率分布。

9.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述直方图的偏斜度代表直方图偏斜的程度。

10.根据权利要求1所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：

第二获得单元，其被构造为获得基于颜色图像的频率分量的特征量，

其中，所述确定单元基于由所述第一获得单元获得的与颜色分量图像相关联的偏斜度和由所述第二获得单元获得的特征量，确定颜色图像是否有光泽。

11.根据权利要求1所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：

第二获得单元，其被构造为获得基于颜色图像的频率分量的特征量，

其中，所述确定单元基于由所述第二获得单元获得的特征量，进一步确定基于由所述第一获得单元获得的偏斜度而被确定为有光泽的颜色图像是否有光泽。

12.根据权利要求10所述的图像处理装置，其中，所述第二获得单元从通过对颜色分量图像中的各个进行滤波而获得的图像获得第三偏斜度，使用由所述第一获得单元获得的偏斜度与所述第三偏斜度之间的差作为特征量，并且在该特征量小于阈值的情况下，所述确定单元确定颜色图像没有光泽。

13.根据权利要求1所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：

通知单元，其被构造为基于所述确定单元的确定结果，通知提示用户选择光泽纸的消息。

14.根据权利要求1所述的图像处理装置，所述图像处理装置还包括：

控制单元，其被构造为执行用于提供光泽感的光泽控制。

15.一种图像处理方法，所述图像处理方法包括：

将颜色图像分解成至少两个颜色分量图像；

获得与所述至少两个颜色分量图像相对应的直方图的偏斜度；以及

基于所获得的与所述至少两个颜色分量图像相对应的直方图的偏斜度，确定颜色图像是否有光泽，

其中，在所获得的与所述至少两个颜色分量图像相对应的直方图的偏斜度中的至少一个大于预定阈值的情况下，确定颜色图像有光泽。