JP2006295625A - 画像処理装置およびその方法、並びに、コンピュータプログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 下地飛ばし処理において、画像の全画素をヒストグラムの作成対象にすると多大なメモリ容量を必要とするため、離散的にサンプリングした画素を作成対象にするのが一般的である。そのため、原稿画像に含まれるごみの画像やノイズの影響を受け易く、下地を正確に読み取れない問題がある。
【解決手段】 データ圧縮部109は、画像データ1601を画像ブロック単位に直交変換して符号化する。その際、DC成分抽出部1607は画像ブロックのDCT係数のDC成分を抽出し、ヒストグラム作成部1608はDC成分からヒストグラムを作成し、下地レベル抽出部1609はヒストグラムに基づき、画像データ1601の下地レベル1610を検出する。
【選択図】 図13

Description

本発明は画像処理装置およびその方法、並びに、コンピュータプログラムおよび記録媒体に関し、例えば、画像の下地を検出する画像処理に関する。

原稿画像に含まれる下地色に応じた最適な画像処理として、スキャナで読み取った画像の輝度（または濃度）ヒストグラムを作成し、それを基に、原稿画像の下地（背景）の信号レベル（以下「下地レベル」と呼ぶ）を検出し、画像信号から下地レベルを減算して、画像から下地を除去する処理（以下「下地飛ばし」と呼ぶ）が知られている。

また、特開2000-022971公報には、単に画像信号から下地レベルを減算するのではなく、画像信号の信号レベルに応じて下地飛ばし量を演算し、画像信号の信号レベルに応じて下地飛ばし量を可変する技術が開示されている。

特開2000−22971公報

しかし、これらの技術においては、原稿画像の全画素をヒストグラムの作成対象にすると多大なメモリ容量を必要とするため、離散的にサンプリングした画素を作成対象にするのが一般的である。そのため、原稿画像に含まれるごみの画像やノイズの影響を受け易く、下地を正確に読み取れない問題がある。

また、ヒストグラムを作成後、輝度（または濃度）の分布形状から下地レベルの判定が、白い紙に貼った新聞や雑誌の切り抜きなどは、白い紙の白色を下地として判定するため、本来は除去したい切り抜きの下地を除去することができない。

本発明は、画像の下地を正確に検出することを目的とする。

本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。

本発明は、画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化し、画像ブロックの直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づき、画像の下地レベルを検出することを特徴とする。

また、画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化する符号化し、符号の符号量を算出し、符号量が所定量以下の画像ブロックの直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づき、画像の下地レベルを検出することを特徴とする。

また、画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化し、符号の符号量を算出し、符号量が所定量以下の画像ブロックの、所定値以下の直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づき、画像の下地レベルを検出することを特徴とする。

本発明によれば、画像の下地を正確に検出することができる。

以下、本発明にかかる実施例の画像処理を図面を参照して詳細に説明する。

［処理の構成］
図1は実施例の画像処理の構成例を説明するブロック図である。

● スキャン画像の処理
スキャナ101は、原稿載置ガラス上に置かれた原稿の画像を読み取る。スキャナ101は、3ラインCCDにより原稿画像を画素ごとにディジタル的に読み取り、そのRGBカラー画像信号を出力する。入力画像処理部102は、スキャナ101が出力するカラー画像信号にシェーディング補正、CCDライン間補正、色補正など、周知の画像処理を行う。

像域分離部103は、詳細は後述するが、入力画像処理部102が出力する入力画像処理が施されたカラー画像信号に像域分離処理を行い、入力画像の画素ごとに、写真領域、文字領域、網点領域といった画像の特徴を検出し、像域ごとの属性を表すフラグデータを生成する。

入力画像処理部104は、像域分離部103から画素単位に出力される文字信号MOJIに基づき、入力画像処理部102が出力するカラー画像信号に、例えば文字領域（MOJI=‘1’）の高周波成分を強調して文字の鮮鋭度を強調したり、網点領域（MOJI=‘0’）に対してはいわゆるローパスフィルタ処理を行ってディジタル画像に特有のモアレ成分を除去する、といった処理を画素単位に行う。

入力画像処理部104で処理された画像データは画像メモリ105に、像域分離部103から出力されるフラグデータはフラグメモリ106に一時的に記憶される。このとき、画像メモリ105およびフラグメモリ106は、原稿画像の一頁分もしくは一頁のうちの予め決められたサイズ（バンド分）のデータを記憶する。

データ圧縮部109は、画像メモリ105およびフラグメモリ106に一時記憶されたデータをデータ圧縮して記憶部110に格納する。記憶部110は、半導体メモリのような読み書きが高速なメモリであることが望ましい。データ圧縮部109は、画像データとフラグデータにそれぞれ異なるデータ圧縮を行う。すなわち、画像データは、JPEG圧縮のようなロッシー圧縮であるが、人間の視覚特性を考慮した画像の劣化が目立たない高能率の圧縮を施す。一方、フラグデータは、属性フラグ情報の欠落や変化が発生しないようにJBIG圧縮のようなロスレス圧縮を用いる。

このようにして、記憶部110には異なる圧縮が施された画像データおよびフラグデータが原稿画像の頁単位に記憶される。なお、記憶部110が記憶したデータまたはその一部を補助記憶部111に書き出す場合がある。補助記憶部111は、ハードディスクのような、読み書きの速度は若干遅いが大容量の記憶媒体が好ましい。補助記憶部111を用いることで、多数頁の原稿画像を効率的に記憶蓄積することができる。

記憶部110または補助記憶部111に記憶した画像をプリンタ117で印刷する場合は、記憶部110または補助記憶部111から画像データおよびフラグデータを読み出し、それぞれデータ伸長部112で伸長し、伸長後の画像データおよびフラグデータをそれぞれ画像メモリ114およびフラグメモリ115に格納する。このとき、画素密度変換部113により、画像データの画素密度を変換する場合がある。例えば、記憶部110に蓄積した画像を拡大または縮小して印刷する場合、あるいは、蓄積した複数頁分の画像を合成して一枚の記録紙に印刷する場合などである。

図7は複数頁分の画像を合成して印刷する様子を示す図である。二つの画像501、502が記憶部110に記憶されていて、これらを合成して、原稿と同一サイズの記録紙503に印刷する。そのためには、画像501の画像データを記憶部110から読み出して伸長し、画素密度変換部113により所定倍率に縮小し、かつ、回転処理部（不図示）で左に90度回転して、画像メモリ114の所定の領域（図7に符号504で示す領域に相当）に書き込む。次に、画像502の画像データを記憶部110から読み出し、同様に伸長、解像度変換、回転を行い画像メモリ114の所定の領域（図7に符号505で示す領域に相当）に書き込む。

この際、画像501、502に対応するフラグデータも同様に、読み出し、伸長、解像度変換、回転してフラグメモリ115の対応する領域に書き込む。

ここで、画像データの解像度変換とフラグデータの解像度変換はそれぞれ異なる手法を適用することが望ましい。例えば、画像データは線形補間法や双三次スプライン補間法などの周知の手法を適用する。また、フラグデータは最近傍処理法など二値データに適した解像度変換方法を用いることが望ましい。

出力画像処理部116は、詳細は後述するが、画像メモリ114およびフラグメモリ115に一時記憶された画像データおよびフラグデータが所定の記憶データ量に達すると、画像データおよびフラグデータを入力する。出力画像処理部116は、画像メモリ114から入力したRGB画像データを印刷用の画像信号に変換するための周知の画像処理、すなわちRGB→CMYK変換、ガンマ補正、二値化処理などを行い、処理後のCMYK画像信号を出力する。

プリンタ117は、出力画像処理部116が出力するCMYK画像信号によって、レーザビームまたはインクジェットヘッドを駆動して記録紙に可視像を形成し、出力する。ここで、フラグメモリ115に記憶されたフラグデータは、出力画像処理部116の処理の切り替えに用いられる。

● 受信画像の処理
通信インタフェイス(I/F) 118は、ローカルエリアネットワーク(LAN)などの外部通信路119から印刷ジョブを受信する。当該印刷ジョブに付加される画像データとして代表的なものは、画像のレンダリングする画像を頁単位やバンド単位に記述する言語のデータである。以下では、このようなデータをPDL (Page Discription Language)データと呼ぶ。

インタプリタ108は、通信I/F 118が受信したPDLデータをディスプレイリストと呼ばれる中間言語形式に変換する。

ラスタイメージプロセッサ(Raster Image Processor: RIP) 107は、ディスプレイリストに基づきレンダリングを行い、画像メモリ105にビットマップデータを形成するとともに、レンダリングしたビットマップデータの属性を表すフラグデータをフラグメモリ106に格納する。RIP 107は、PDLデータがその印刷単位（部品）ごとに保持する属性情報（写真、文字、グラフィックスなどの部品の属性を区別する情報）を参照して、レンダリングしたビットマップデータの各画素のフラグデータを生成する。つまり、文字部品の生成を示すPDLコマンドを入力すると、文字のビットマップデータを生成するとともに、文字画像に対応する領域（文字領域）のフラグデータとしてMOJI=‘1’をフラグメモリ106に格納する。なお、文字領域以外はMOJI=‘0’をフラグメモリ106に格納する。

以降の処理は、スキャン画像の処理と同じであるから、説明を省略する。

［像域分離処理部］
以下では、像域分離処理について、その概念と一例を説明する。なお、下記の説明は像域属性の抽出方法の一例であり、像域分離処理は下記に限定されるものではない。

像域分離処理は、画像の特徴に応じた最適な画像処理を施すために、画像の特徴を抽出して像域属性を示す信号（フラグデータ）を生成する。原稿画像には、例えば、連続階調のフルカラー写真領域、黒一色の文字領域、あるいは、新聞などの印刷に代表される網点印刷領域など、様々な画像領域が混在している。これら特徴が異なる領域に一律に、同一の画像処理を施すと、その処理結果として一般に好ましい画質が得られない場合が多い。

そこで、入力画像処理部102が出力するカラー画像信号を用いて、原稿画像に含まれる画像データの属性を検出し、それを識別するためのフラグデータを生成する。

図2は像域属性分離部103の文字属性の画素を検出する構成例を示すブロック図である。

入力信号（カラー画像信号）201は、平均濃度演算部202およびエッジ強調処理部203に入力される。平均濃度演算部202は、入力信号201の注目画素を中心とするM×N画素の領域（MとNは自然数）の平均値AVEを出力する。一方、エッジ強調処理部203は、注目画素の周辺領域（例えばM×N画素領域）を参照して注目画素にエッジ強調処理を行い、強度が異なる二種類のエッジ強調信号EDG1とEDG2を出力する。これらの信号は、網点判定部204およびエッジ判定部205に入力される。

図3は平均値AVEおよびエッジ強調信号EDG1を入力する網点判定部204の構成例を示すブロック図である。

二値化処理部401は、式(1)に示すように、エッジ強調信号EDG1にある係数A（実数）を乗算した後、平均値AVEと比較した結果に基づき二値化信号を生成する。
A×EDG1 ＜ AVE ならば 二値化信号 =‘1’
A×EDG1 ≧ AVE ならば 二値化信号 =‘0’ …(1)

二値化処理部401によって画素ごとに得られる二値化信号は、1×1孤立量算出部411、2×2孤立量算出部412、3×3孤立量算出部413、4×4孤立量算出部414に入力される。孤立両算出部411〜414は、二値化処理の結果を用いて、注目画素がどの程度孤立しているかを判断する。

例えば、1×1孤立量算出部411で行われる孤立量の算出は、注目画素を中心位置とする3×3画素領域の二値化信号を参照し、その値が縦、横または斜め方向に‘0’‘1’‘0’と変化する場合は、その方向の孤立量を「1」として、縦、横（各一方向）および斜め（ニ方向）の四方向の合計を注目画素の孤立量として出力する。従って、孤立度が高い画素の場合は孤立量「4」に、孤立していない画素の場合は孤立量「0」になる。なお、網点ドットが一画素で構成される場合、すなわち、低濃度領域の網点画素または線数の高い網点に対して孤立量が比較的大きくなるという特徴を有する。

同様に、2×2孤立量算出部412、3×3孤立量算出部413、4×4孤立量算出部414も、所定の二値化画素パターンとの比較により、注目画素の孤立量を出力する。

1×1孤立量加算部421、2×2孤立量加算部422、3×3孤立量加算部423および4×4孤立量加算部424はそれぞれ、1×1孤立量算出部411、2×2孤立量算出部412、3×3孤立量算出部413、4×4孤立量算出部414でそれぞれ算出された孤立量を所定領域で加算する。例えば、1×1孤立量加算部421では、9×9画素領域の孤立量を加算する。

網点判定部431は、1×1孤立量加算部421、2×2孤立量加算部422、3×3孤立量加算部423、4×4孤立量加算部424で算出された加算値それぞれについて閾値処理を行い、それらの結果から多数決や論理演算などの処理を経て網点信号AMIを出力する。なお、網点判定部431は、注目画素が網点を構成すると判定した場合、網点信号AMI=‘1’を出力する。

図4は平均値AVEおよびエッジ強調信号EDG2を入力するエッジ判定部205の構成例を示すブロック図である。

濃度差判定部301は、式(2)に示すように、エッジ強調信号EDG2にある係数B（実数）を乗算した後、平均値AVEと比較した結果に基づき濃度差信号を生成する。
C ＜ AVE - B×EDG2 ＜ D ならば 濃度差信号 =‘1’
上記以外ならば 濃度差信号 =‘0’ …(2)
ここで、C、Dは実数または整数

つまり、エッジ強調信号EDG2の値と、その周辺領域の値（平均値AVE）の差に応じた濃度差信号を出力する。

孤立判定部302は、濃度差信号を入力して孤立点を除去する。例えば、7×7画素領域で濃度差信号を参照し、最外郭の画素位置に値‘1’の濃度差信号が存在しない場合、内側の5×5画素領域の濃度差信号の値を強制的に‘0’にすることで孤立点を除去する。なお、孤立判定部302が出力する孤立点除去後の濃度差信号を孤立判定信号と呼ぶ。

補正処理部303は、孤立判定信号を入力し、孤立判定信号の不連続部分を補正したエッジ信号EDGEを出力する。例えば、3×3画素領域で孤立点判定信号を参照し、領域の中央の注目画素を挟む画素（上下、左右または斜め）の孤立判定信号の値が‘1’で、注目画素の孤立判定信号の値が‘0’の場合、注目画素の孤立判定信号の値を‘1’に補正する。この処理によって、線画や文字のエッジ領域において孤立判定信号が欠けた欠損部分を修復し、線画や文字のエッジ領域の連続性を増した滑らかなエッジ信号EDGEを生成する。なお、補正処理部303は、エッジ領域ならばエッジ信号EDGE=‘1’を出力する。

次に、図2に示す文字判定206は、網点判定部204が出力する網点信号AMI、および、エッジ判定205が出力するエッジ信号EDGEを入力して、AMI=‘0’かつEDGE=‘1’である画素を示す文字信号MOJIを出力する。

図5は像域分離部103のカラー属性の画素を検出する構成例を示すブロック図である。

入力信号（カラー画像信号）201は、色空間変換部802に入力されて例えばLab信号に変換される。色判定部804は、Lab信号を入力して色判定信号COLを出力する。

画像データのある画素がカラー画素か否かを判別するには、画素の色度を色空間上にマッピングすることで容易に判別される。一例として、Lab色空間を例に説明する。

Lab色空間とは、均等知覚色空間として1976年にCIE（Commission Internationale de l'Eclairage：国際照明委員会）より提案された色空間である。Lは明度（明るさ）、aは赤色から緑色への色度、bは青色から黄色への色度を表している。Lab色空間は、三次元色空間における変化と、その変化によって受ける視覚の色変化の印象が比例するよう構成されているため、精度の高い色判別が可能になる。

式(3)にRGB信号をLab信号に変換する例を示す。通常、RGB信号から一旦XYZ三刺激値を算出した後、XZY三刺激値からLab信号値を導出する。なお、式(3)の係数は、デバイスに依存するため、この限りではない。
X = 0.412391×R + 0.357584×G + 0.180481×B
Y = 0.212639×R + 0.715169×G + 0.072192×B
Z = 0.019331×R + 0.119195×G + 0.950532×B
L* = 116(Y/Y0)^1/3 - 16
a* = 500{(X/X0)^1/3 - (Y/Y0)^1/3}
b* = 200{(Y/Y0)^1/3 - (Z/Z0)^1/3} …(3)
ここで、X0、Y0、Z0は標準光における三刺激値

式(3)で算出した各画素のab値を直交座標系にマッピングし、その画素が有彩色か無彩色かを判定する。図6はa*b*平面を表す図で、有彩色か無彩色かを例えば彩度を基準に判定する場合、a*軸とb*軸の交点、つまり原点は色成分がゼロの点であり、原点から離れる（a*および/またはb*の値が大きくなるに連れて彩度は大きくなる。従って、原点からの距離を示す閾値を設定して有彩色か無彩色かを判定すればよい。つまり、図6に示す斜線部903を無彩色の領域と仮定すると、ある画素のab値が、斜線部903の内側の点904にあれば当該画素を無彩色と判定し、斜線部903の外側の点905にあれば当該画素は有彩色と判定すればよい。

以上のような手法によって、注目画素が有彩色か無彩色か、言い換えればカラー属性の画素か否かを判定することができる。

なお、色度の算出をLabを用いて説明したが、これに限るものではない。また、計算量を減らすため、簡易的な変換式に置き換えてもかまわない。

［出力画像処理部］
図8は出力画像処理部116の構成例を示すブロック図である。

RGB→CMYK変換部601、602は画像メモリ114からRGBカラー画像データを入力し、それぞれ独立にCMYK変換を行う。セレクタ603は、フラグメモリ115から入力されるフラグデータに従い、画素単位に、RGB→CMYK変換部601の出力またはRGB→CMYK変換部602の出力を選択する。

RGB→CMYK変換部601には文字領域用の変換係数（または変換テーブル）が設定され、RGB→CMYK変換部602には文字領域以外用の変換係数（または変換テーブル）が設定されている。従って、例えば、文字領域（文字信号MOJI=‘1’）かつ非カラー画素（色判定信号COL=‘0’）の画素、つまり黒文字画素の場合は、セレクタ603によって、黒トナー（または黒インク）のみで再現するような変換係数、言い換えれば画像データが無彩色の場合はC、M、Y=0になるような係数（または変換テーブル）が適用されたCMYK画像信号が選択される。また、文字領域以外（文字信号MOJI=‘0’）の場合は、セレクタ603によって、無彩色（色判定信号COL=‘0’）であってもC、M、Yは0にならず、深みのある黒色を再現するようなCMYK画像信号を生成する係数（または変換テーブル）が適用されたCMYK画像信号が選択される。このようにすれば、例えば文字領域と写真領域などその他の領域でCMYK画像信号の生成方法を変更して、出力画像の画質を向上させることができる。

次に、セレクタ603の出力は、ガンマ補正部604および誤差拡散処理部606の処理系統、並びに、ガンマ補正部605およびディザ処理部607の処理系統に入力される。セレクタ608は、フラグメモリ115から入力されるフラグデータに従い、画素単位に、誤差拡散処理部606の出力またはディザ処理部607の出力を選択する。

従って、セレクタ608により、文字領域やグラフ領域は出力画像の鮮鋭度を優先して誤差拡散処理部606の出力を選択し、写真領域や網点領域は階調性を重視してディザ処理部607の出力を選択することで、出力画像の画質を向上させることができる。

［偽造判定処理部］
偽造判定処理部120は、紙幣など複写が禁止されている原稿（以下「特定原稿」と呼ぶ）の複写を防ぐための偽造判定処理を行う。当該処理には幾つかの方法があるが、代表的な方法はパターンマッチングである。特定原稿の形状や色などの特徴、あるいは、原稿画像に意図的に埋め込まれた特徴を抽出して、予め記憶する情報との類似度から特定原稿か否かを判定する。

図9は偽造判定処理部120の構成例を示すブロック図である。

偽造判定処理部120は、入力画像処理部102からスキャン画像を、または、RIP 107からビットマップデータを判定用のRGB画像信号として入力する。二値化部701は、メモリ702に記憶された閾値により入力RGB画像信号を二値化する。なお、二値化閾値は可変である。

特徴抽出部703は、メモリ704に記憶された特徴情報に類似する部位を二値化後の画像から切り出す。メモリ704は、特定原稿の特徴を表す形状、色、特定のマーク、原稿画像に意図的に埋め込まれる特徴などを記憶する。

パターンマッチング部705は、特徴抽出部703が切り出した画像がメモリ706に記憶されたパターンにマッチする場合、その結果を制御部707に通知する。制御部707は、パターンがマッチした旨の通知を受けると、例えば、画像メモリ105に格納されたスキャン画像または受信画像の削除、あるいは、パターンがマッチした画像部分を黒べたに塗り潰すなどにより、特定原稿の複写またはプリントを阻止する。

なお、制御部707は、上述した各部を制御して装置全体の動作を制御するワンチップCPUなどで構成される。また、上記では、複写機等で行う偽造判定処理の一例を説明したが、これに限るものではない。

［下地飛ばし］
図10は例えば入力画像処理部104に下地飛ばしを行わせる場合のフローチャートである。

まず、入力画像信号の信号レベルのヒストグラムを作成し(S1001)、作成したヒストグラムに基づき下地レベルを検出する(S1002)。予め調整および設定されたオフセット量をメモリから読み出し(S1003)、検出した下地レベルからオフセット量を減算して下地飛ばし量を決定する(S1004)。そして、決定した下地飛ばし量を入力画像信号から減算して、画像メモリ105に格納したスキャン画像から下地を除去する(S1005)。

図11は一般的な白い紙に黒い文字が書かれた原稿をスキャンして得られる画像信号のヒストグラム例を示す図で、横軸は輝度レベル、縦軸は輝度レベルごとの出現頻度を表している。

図11に示すヒストグラムには、文字部1205（黒色）と下地部1201（白色）の二つのピークがあり、文字部1205は低輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。また、下地部1201は高輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。この下地部1201のピーク値（最大頻度）を下地レベル1202としてオフセット量1203を減算すると、下地飛ばし量1204が得られる。

また、ヒストグラムの作成は、一般に、使用メモリ量の削減や処理速度の向上のために、入力画像信号のすべて（全画素）を作成対象にするのではなく、入力画像信号を離散的にサンプリングした結果を作成対象にする。

図12はスキャン画像の画像データ1100の一部を示す図である。画像データ1100の多数の画素のうち、画素1101はヒストグラムの作成対象にするサンプリング画素であり、その他の画素は作成対象にしない。

しかし、サンプリング画素からヒストグラムを作成すると、原稿に付着したごみの画像や、スキャン時のノイズの影響を受けて、下地レベルを正確に検出できないことがある。勿論、全画素からヒストグラムを作成する、あるいは、下地レベルをブロック単位に検出してその平均値をとる、などが考えられる。しかし、これらの方法も、輝度レベルごとの出現数をカウントするメモリが全画素数をカウントできるようにすれば大きなメモリ量を必要とし、平均値を算出するにはラインメモリを必要とするなど、安易に実施することはできない。

そこで、本実施例では、上記の入力画像処理部104による下地飛ばしではなく、データ記憶部130を利用してメモリを増やすことなく下地飛ばしを行う。

図13はデータ圧縮部109の構成例を示すブロック図である。

色変換部1602は、データ圧縮部109に入力される例えば各256階調のRGB画像信号を輝度色差信号（YCbCr信号）に変換する。なお、YCbCr信号ではなくLab信号でも構わない。離散コサイン変換部(DCT)1603は、色変換部1602が出力する輝度信号および色差信号それぞれを画素ブロック（例えば8×8画素）単位で離散コサイン変換して、DCT係数（周波数領域のデータ）に変換する。ここで、画像データを圧縮（符号化）する際に、離散コサイン変換(DCT)を用いたが、直交変換であればその他の方式を使ってもよい。

量子化部1604は、DCT 1603が出力する8×8画素単位のDCT係数を予め設定された量子化マトリクスを用いて量子化してデータ量を削減し、ランレングス圧縮用に画素ブロック分の量子化値をジグザグスキャンして出力する。可変長符号化器(VLC)1605は、量子化部1604からジグザグスキャン順に入力される量子化値をハフマン符号化することでデータ量をさらに削減し、符号データを記憶部110に格納する。

一方、DC成分抽出部1607は、DCT 1603が出力する輝度信号のDCT係数からDC成分を抽出する。ヒストグラム作成部1608は、DC成分抽出部1607が抽出したDC成分から画像ブロックの平均的な輝度レベルを計算してヒストグラムを作成する。下地レベル抽出部1609は、ヒストグラム作成部1608が作成したヒストグラムを参照して、例えば高輝度領域のある頻度以上のピーク、または、高輝度側からみて最初のピークの輝度レベルを下地レベル1610として出力する。

DCT変換の特性から、DC成分は画素ブロックの信号値の平均値に相当する。従って、輝度信号のDC成分からヒストグラムを作成すれば、実画像データの画素ブロックの輝度信号値の平均値からヒストグラムを作成することになる。従って、メモリを増やすことなく平均値を用いて、ノイズやごみ画像の影響を低減することができる。

制御部707は、下地レベル抽出部1609が出力する下地レベル1610から上述したオフセット値を減算し、下地飛ばし量を決定する。オフセット値としては、下地部の輝度の振れ幅を考慮した値が設定されている。そうすることで、下地を完全に飛ばすことが可能になる。

図14はデータ伸長部112の構成例を示すブロック図である。

データ伸長部112は、記憶部110から符号データを読み出す。可変長復号部(VLD) 1702は、ハフマン復号を行う。逆量子化部1703は、VLD 1702が出力するデータをジグザグスキャンに合わせて8×8画素に並べ替え、予め設定された逆量子化マトリクスにより逆量子化してDCT係数を復号する。

逆DCT 1704は、逆量子化部1703が出力するDCT係数を逆DCTして、輝度色差信号を復元する。下地飛ばし部1705は、逆DCT 1704によって復元した輝度信号から、制御部707から入力される下地飛ばし量1708を減算する。色変換部1706は、下地飛ばし部1705が出力する輝度色差信号をRGB画像信号に変換し、画像データ1707を出力する。

図15および図16は本実施例の下地飛ばしを説明する図である。

図15は、下地飛ばし量があるレベルaの場合の、下地飛ばし前後の信号の変化を示している。つまり、レベルaの信号が入力された場合、その信号の出力レベルが最大値bになるように、入力信号を変換する。レベルaよりレベルが小さい入力信号は、符号1802で示すように、出力レベルが0から最大値bの間に線形に変換する。また、レベルaよりレベルが大きい入力信号は、出力レベルが最大値bで飽和する。なお、8ビットの輝度信号であれば最大値bは「255」である。

また、図16は、図15に示す線形の下地飛ばしではなく、非線形に下地を飛ばす例を示している。下地飛ばし量があるレベルcで、レベルcの信号が入力された場合、その信号の出力レベルが最大値dになるように、入力信号を変換する。レベルcよりレベルが小さく所定レベルcより大きい入力信号は、符号1812で示すように、非線形に変換し、所定レベルcよりレベルが小さい入力信号は変換しない。また、レベルcよりレベルが大きい入力信号は、出力レベルが最大値dで飽和する。このような非線形の変換を行うと、暗部（低輝度領域）や中間調部（中輝度領域）の信号の変化を抑え、明部（高輝度領域）を下地飛ばしの対象領域にすることができる。従って、画像全体の印象の変化を抑えて下地を飛ばすことができ、自然な印象の画像にすることができる。

上記では、下地飛ばし量を求める際に、下地レベルから調整したオフセット量を減算する例を説明したが、オフセット量は固定しても構わない。また、下地レベルをヒストグラムから算出する方法も、上記の説明に限るものではない。上記では、ある頻度以上のピーク、または、最大輝度からみて最初のピークを下地レベルとしたが、一つのピークで判断せずに、複数のピークの大小関係から下地レベルとするピークを判断したり、ピークの尖頭部ではなく、当該ピークの裾の信号レベルから下地レベルを判断したり、先頭部と裾の両方、あるいは、分布の形状から下地レベルを判断してもよい。

また、上記では、DC成分抽出部1607に輝度信号のDCT係数を入力する例を説明したが、DCT係数の量子化値をDC成分抽出部1607に入力することも考えられる。ただし、この場合はDC成分の量子化値を逆量子化して実画像データに変換する必要がある。

さらに、上記では、輝度信号からヒストグラムを作成する例を説明したが、輝度信号Yと色差信号Cb、Crのそれぞれについてヒストグラムを作成してもよい。例えば、三つの信号から三次元のヒストグラムを作成して、カラー情報の下地レベルを設定すれば、淡い色の記録紙から読み取った画像のカラー下地を飛ばすことができる。また、輝度色差信号ではなく、RGB信号の状態でヒストグラムを作成し、下地レベルを検出して下地飛ばしを行ってもよい。その際、RGB画像信号から一律の下地飛ばし量を減算しても、RGBそれぞれについて下地飛ばし量を設定し、下地飛ばしを行ってもよい。勿論、チャンネルごとに下地レベルを設定し、オフセット量も独立で設定できることが望ましい。

このように、画像データを圧縮（符号化）する際に算出するDCT係数のDC成分を用いて信号分布を示すヒストグラムを作成し、このヒストグラムを用いて下地レベルを検出し、下地飛ばしを行う。これにより、ごみ画像やノイズの影響を受け難い下地飛ばしを実現することができる。とくに、DCT係数のDC成分は画素ブロックの複数画素（例えば8×8画素）の信号の平均値を得ることができるので、下地レベルを検出するためだけに複数画素の信号の平均値を求めるためのメモリや演算は不要である。また、画素ブロックの複数画素を一単位としてヒストグラムを作成するので、信号レベルごとの出現数をカウントするためのメモリのメモリ量は、サンプリング画素からヒストグラムを作成する場合と同等でよい。

以下、本発明にかかる実施例2の画像処理を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例1では、画像信号を二次元直交変換した結果のDC成分からヒストグラムを作成し、その形状から下地レベルを検出して下地飛ばしを行い、ごみ画像やノイズの影響を低減する方法を説明した。実施例2では、白い紙に貼られた新聞や雑誌の切り抜き画像から適切に下地を飛ばす処理を説明する。

図17は四種類の原稿例を示す図である。

原稿1501は下地が白色の紙に黒色の文字があり、原稿1511は新聞紙のような紙（下地が白ではない）に黒色の文字がある。原稿1521は、原稿1501と同等の紙（台紙）に、原稿1511から切り抜いた原稿1522〜1525が貼られている。また、原稿1531は、原稿1501と同等の紙（台紙）に、原稿1511から切り抜いた原稿1532〜1535が貼られている。ただし、切り抜き原稿1532〜1535は切り抜き原稿1522〜1525に比べて面積が大きいので、原稿1531は、原稿1521に比べて白色の下地部分の面積が小さい。

原稿1501のヒストグラムは例えば図11のようになり、文字部1205と下地部1201の二つのピークがあり、文字部1205は低輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。また、下地部1201は高輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。この下地部1201のピーク値（最大頻度）を下地レベル1202としてオフセット量1203を減算すると、下地飛ばし量は符号1204で示すレベルになる。その結果、下地部1201は完全に除去され、良好な下地飛ばしになる。

図18は原稿1511のヒストグラム例を示し、文字部1305と下地部1301の二つのピークがあり、文字部1305は低輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。また、下地部1301は高輝度領域に、ある分散をもった分布を形成するが、原稿1501の下地部1201に比べて、より低輝度領域に存在する。この下地部1301のピーク（最大頻度）を下地レベル1302としてオフセット量1303を減算すると、下地飛ばし量は符号1304で示すレベルになる。その結果、下地部1301は完全に除去され、良好な下地飛ばしになる。

図19は原稿1521のヒストグラム例を示し、文字部1405、白色の台紙の下地部1402、切り抜いた原稿の下地部1407の三つのピークをもつ。文字部1405は低輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。白色の台紙の下地部1402は高輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。また、切り抜いた原稿の下地部1407は、下地部1402よりも低輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。この場合、下地部1402が最大頻度のピークを示すので、そのピークを下地レベル1402としてオフセット量1403を減算すると、下地飛ばし量は符号1404で示すレベルになり、下地部1401は完全に除去されるが、下地部1406は除去されない。つまり、良好な下地飛ばしにはならない。

図20は原稿1531のヒストグラム例を示し、文字部1905、白色の台紙の下地部1901、切り抜いた原稿の下地部1907の三つのピークをもつ。文字部1905は低輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。白色の台紙の下地部1901は高輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。また、切り抜いた原稿の下地部1907は、下地部1901よりも低輝度領域に、ある分散をもった分布を形成する。この場合、下地部1907が最大頻度のピークを示すので、そのピークの下地レベル1906としてオフセット量1903を減算すると、下地飛ばし量は符号1904で示すレベルになり、下地部1901および下地部1907が完全に除去される。

図17に示す原稿1501や1511のように、下地が均一の場合は適切な下地レベルを検出して下地飛ばしを行うことができる。しかし、原稿1521や1531のように、色が異なる下地が混在すると、それらの面積によって、検出する下地レベルが変化するので、下地飛ばしの結果に大きな差が生じる。言い換えれば、色が異なる下地が混在する原稿の場合は安定した下地飛ばしが行えない。

そこで、実施例2では、データ記憶部130を利用して良好な下地飛ばしを行う。

図21は実施例2のデータ圧縮部109の構成例を示すブロック図である。

符号量算出部2001は、VLC 1605が出力する符号データから符号量を算出する。ヒストグラム作成部1608は、DC成分抽出部1607が抽出したDC成分によってヒストグラムを作成するが、その際、符号量算出部2001が算出した符号量を参照して、予め設定した符号量（符号量閾値）以下のDC成分のみからヒストグラムを作成する。

画像ブロック（例えば8×8画素）の符号量は、その画像ブロックのテクスチャ、濃度、色などに影響を受け、無彩色でテクスチャがない画像ブロックほど符号量は小さい。従って、一般的な白色の下地部分の符号量はかなり小さい。一方、新聞や雑誌などの下地部分は、紙質による表面のテクスチャによって、白色の下地部分よりやや大きくなる。一方、文字などが存在する部分は符号量が大きい。このような特性を考慮して閾値を設定し、符号量が符号量閾値以下の画像ブロックのDC成分のみを使用してヒストグラムを作成する。

図22は実施例2のデータ圧縮部109によって原稿1521の輝度分布ヒストグラムをとった例を示す図である。

閾値以下の符号量を示す画像ブロックのDC成分のみを使用してヒストグラムを作成することで、下地を飛ばしたい輝度領域を選択的にヒストグラムに累積することができる。その結果、ヒストグラムは図22に示すようになり、図19に示すヒストグラムと比べると、文字部1405が除外される。言い換えれば、下地領域と思われる輝度領域の信号をヒストグラムの作成対象にすることができる。この場合、最も輝度が低いピークの裾部分を下地飛ばし量2120に設定して下地飛ばしを行うことで、良好な下地飛ばしになる。

このように、画像データを圧縮（符号化）する際にVLCが出力する符号の符号量を参照して、符号量が小さい画像ブロックのDCT係数のDC成分を用いて信号分布を示すヒストグラムを作成し、このヒストグラムを用いて下地レベルを検出し、下地飛ばしを行う。これにより、実施例1と同様に、ごみ画像やノイズの影響を受け難い下地飛ばしを実現することができる上、下地領域と思われる輝度領域の信号から選択的にヒストグラムを作成することができ、白色の台紙に貼り付けられた新聞などの切り抜きの下地も安定に飛ばすことができる。

以下、本発明にかかる実施例3の画像処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例2では、可変長符号化器(VLC)が出力する符号の符号量を参照して、符号量が小さい画像ブロックのヒストグラムを選択的に作成することで、下地部分が主になるヒストグラムを作成し、下地飛ばし量を決定する方法を説明した。実施例3では、符号量が小さくても下地ではない領域をさらに判別してヒストグラムを生成する方法を説明する。

実施例2で説明したように、符号量が小さい画像ブロックは下地の可能性が高い。しかし、原稿画像に印画紙に焼かれた写真やインクジェットプリンタの写真モードで印刷された画像（印画紙に焼かれた写真と同レベルの画質）などが存在すると、絵柄によっては符号量が小さくても下地ではない領域（例えば、夜景の夜空のような暗部）が存在する。暗部は、無彩色に近く、均一に高濃度であるため符号量は小さいが、下地ではない。

写真のプリントは像構造が非常に微細なため、スキャナによる読み取りで、それらを解像することはできない。従って、濃度がある程度高くなるとプリント時の画素は判別されず、その結果、べたと同義になり符号量が小さくなる。まして、銀塩カラー写真は色素雲なので符号量は小さい。そのため、絵柄によっては符号量が小さいとしても、下地と判断しては好ましくないケースが存在する。

そこで、実施例3では、符号量に加えて、DC成分の輝度レベルを参照してヒストグラムを作成し、下地をより厳密に判定することで、ヒストグラムの形状から簡単に下地レベルを判定できるようにする。

図23は実施例3のデータ圧縮部109の構成例を示すブロック図である。

濃度域判定部2201は、DC成分抽出部1607が出力するDC成分を入力し、DC成分が予め設定された閾値（輝度閾値）より大きい（高輝度）場合、符号量算出部2001が出力する符号量をヒストグラム作成部1608に出力する。一方、DC成分が輝度閾値より小さい（低輝度）場合は、符号量算出部2001の結果をヒストグラム作成部1608に出力しない。従って、ヒストグラム作成部1608は、その値が輝度閾値よりも大きく、かつ、符号量が符号量閾値以下のDC成分を用いてヒストグラムを作成することになる。

これにより、下地と予測される所定輝度以上の画像データと、下地と予想される所定符号量以下の画像データから選択的にヒストグラムを作成し、下地レベルをより高精度に検出することができる。その結果、好適な下地飛ばしが実現できる。なお、符号量閾値と輝度閾値は独立に設定可能にする。

図24は新聞から切り抜いた原稿と印画紙に焼いた夜景写真を白色の台紙に貼り付けた原稿のヒストグラムで、符号量が所定量以下の画像ブロックから、その輝度の大小に関わらず、選択的に作成したものである。

図24に示すヒストグラムには、三つのピークが存在し、高輝度領域に白色の台紙の下地に対応するピーク2301が、ピーク2301よりもやや低輝度領域側に新聞の下地に対応するピーク2302が、低輝度領域に夜景写真の夜空に対応するピーク2303が存在する。このようなヒストグラムの場合、符号量に基づく下地レベルの検出は検出精度を下げることになる。つまり、原稿画像によっては、輝度領域の広範囲に亘ってピークが出現するため、下地レベルを検出する判断基準が複雑になるためである。

図25は、図23に示す構成で作成した、図24と同じ原稿のヒストグラムである。高輝度領域に白色の台紙の下地に対応するピーク2311が、ピーク2311よりもやや低輝度領域側に新聞の下地に対応するピーク2312が存在し、輝度閾値により、低輝度領域の夜景写真の夜空に対応するピークは存在しない。つまり、下地として検出したい領域を選択的にヒストグラムに累積することができ、例えば、ピーク2312の裾部分を下地レベル（この場合は下地飛ばし量に等しい）2314として検出し、好適な下地飛ばしを実現することができる。

このように、画像データを圧縮（符号化）する際にVLCが出力する符号の符号量、および、DC成分の値を参照して、ヒストグラムを作成する対象の画像ブロックを選択することで、より精度が高い下地飛ばしを実現することができる。また、下地の輝度領域を予測した上でヒストグラムを作成するのでヒストグラム作成時に使用するメモリ量を節約して、ハードウェアに実装するメモリ量の節約に貢献する。勿論、本実施例をソフトウェアで実現する際のメモリ量の削減にも寄与する。

［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。

また、本発明の目的は、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。

実施例の画像処理の構成例を説明するブロック図、 像域属性分離部の文字属性の画素を検出する構成例を示すブロック図、 平均値AVEおよびエッジ強調信号EDG1を入力する網点判定部の構成例を示すブロック図、 平均値AVEおよびエッジ強調信号EDG2を入力するエッジ判定部の構成例を示すブロック図、 像域分離部のカラー属性の画素を検出する構成例を示すブロック図、 画像データのある画素がカラー画素か否かを判別する方法を説明する図、 複数頁分の画像を合成して印刷する様子を示す図、 出力画像処理部の構成例を示すブロック図、 偽造判定処理部の構成例を示すブロック図、 入力画像処理部に下地飛ばしを行わせる場合のフローチャート、 一般的な白い紙に黒い文字が書かれた原稿をスキャンして得られる画像信号のヒストグラム例を示す図、 スキャン画像の画像データの一部を示す図、 データ圧縮部の構成例を示すブロック図、 データ伸長部の構成例を示すブロック図、 実施例の下地飛ばしを説明する図、 実施例の下地飛ばしを説明する図、 四種類の原稿例を示す図、 ヒストグラム例を示す図、 ヒストグラム例を示す図、 ヒストグラム例を示す図、 実施例2のデータ圧縮部の構成例を示すブロック図、 ヒストグラム例を示す図、 実施例3のデータ圧縮部の構成例を示すブロック図、 ヒストグラム例を示す図、 ヒストグラム例を示す図である。

Claims (20)

1. 画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化する符号化手段と、
   前記画像ブロックの直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成する作成手段と、
   前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化する符号化手段と、
   前記符号化手段が出力する符号の符号量を算出する算出手段と、
   前記符号量が所定量以下の前記画像ブロックの直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成する作成手段と、
   前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
3. 画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化する符号化手段と、
   前記符号化手段が出力する符号の符号量を算出する算出手段と、
   前記符号量が所定量以下の画像ブロックの、所定値以下の直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成する作成手段と、
   前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
4. さらに、前記符号化手段により符号化された画像を復号する復号手段と、
   前記検出手段が検出した下地レベルに基づき、前記復号手段が復号した画像から下地を除去する除去手段を有することを特徴とする請求項1から請求項3の何れかに記載された画像処理装置。
5. 前記作成手段は、前記画像の輝度信号の直流成分から前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項1から請求項4の何れかに記載された画像処理装置。
6. 前記作成手段は、前記画像の色差信号の直流成分から前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項1から請求項4の何れかに記載された画像処理装置。
7. 前記作成手段は、前記画像の輝度信号および色差信号の直流成分から前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項1から請求項4の何れかに記載された画像処理装置。
8. 画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化する符号化ステップと、
   前記画像ブロックの直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成する作成ステップと、
   前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
9. 画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化する符号化ステップと、
   前記符号化ステップが出力する符号の符号量を算出する算出ステップと、
   前記符号量が所定量以下の前記画像ブロックの直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成する作成ステップと、
   前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
10. 画像を所定画素数の画像ブロック単位に直交変換して符号化する符号化ステップと、
    前記符号化ステップが出力する符号の符号量を算出する算出ステップと、
    前記符号量が所定量以下の画像ブロックの、所定値以下の直交変換係数の直流成分からヒストグラムを作成する作成ステップと、
    前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
11. 画像の周波数成分を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された周波数成分のヒストグラムを作成する作成手段と、
    前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
12. 画像の周波数成分を抽出する抽出手段と、
    前記画像を符号化する際に生成される符号化データの符号量を算出する算出手段と、
    前記算出手段により算出される符号量が所定量以下の前記周波数成分のヒストグラムを作成する作成手段と、
    前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
13. 画像の周波数成分を抽出する抽出手段と、
    前記画像を符号化する際に生成される符号化データの符号量を算出する算出手段と、
    前記算出手段により算出される符号量が所定量以下であり、前記周波数成分が所定の値以上である前記周波数成分のヒストグラムを作成する作成手段と、
    前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
14. 前記抽出手段により抽出された周波数成分は、二次元直交変換により生成されるDC成分であることを特徴とする請求項11から請求項13の何れかに記載された画像処理装置。
15. 前記検出手段において、前記ヒストグラムの頻度を用いて前記下地レベルを検出し、該下地レベルからオフセット量を減算して下地飛ばし量を決定することを特徴とする請求項11から請求項13の何れかに記載された画像処理装置。
16. 画像の周波数成分を抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップで抽出した周波数成分のヒストグラムを作成する作成ステップと、
    前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
17. 画像の周波数成分を抽出する抽出ステップと、
    前記画像を符号化する際に生成される符号化データの符号量を算出する算出ステップと、
    前記算出ステップで算出される符号量が所定量以下の前記周波数成分のヒストグラムを作成する作成ステップと、
    前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
18. 画像の周波数成分を抽出する抽出ステップと、
    前記画像を符号化する際に生成される符号化データの符号量を算出する算出ステップと、
    前記算出ステップで算出される符号量が所定量以下であり、前記周波数成分が所定の値以上である前記周波数成分のヒストグラムを作成する作成ステップと、
    前記ヒストグラムに基づき、前記画像の下地レベルを検出する検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
19. 画像処理装置を制御して、請求項8から請求項10および請求項16から請求項18の何れかに記載された画像処理を実現することを特徴とするプログラム。
20. 請求項19に記載されたプログラムが記録されたことを特徴とする記録媒体。

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