JP2007166560A - 画像処理装置および画像処理方法、画像処理プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】色変換精度の低下を抑えつつ、色変換処理に要する処理量を減少させ、高速化を図る。
【解決手段】入力処理部１から渡された画像について、縮小部２で縮小し、縮小画像に対して第１色変換部３で色変換処理を施し、拡大部４で拡大する。第１色変換部３は高精度の色変換を行うため、処理量が多く、時間のかかる処理である。縮小部２によって画像を縮小することにより、色変換処理を施す画素数を減少させることができ、処理量を減少させて高速化を図ることができる。例えば写真などの絵柄画像あるいは絵柄領域のように、解像度はそれほど必要ではないが階調性が重視される画像については、縮小拡大の影響を受けにくく、むしろ高精度の色変換により良好な出力画像を得ることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、入力画像に対して色変換処理を施す画像処理技術に関するものである。

画像に対する色変換処理は、例えば複写機においてスキャン画像に画像処理を施し、その結果得られる処理画像をプリントエンジンに出力する場合など、様々な場面において用いられている。複写機における従来の色変換処理のひとつとして、例えばＤＬＵＴ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｌｏｏｋ−ｕｐ Ｔａｂｌｅ）と呼ばれる補間付きの多次元ルックアップテーブルを用いる方法がある。

図９は、ＤＬＵＴによる色変換方法の一例の説明図である。ここでは３次元のＬ^* ａ^* ｂ^* 色空間をＬ^* ，ａ^* ，ｂ^* それぞれの軸を所定数で分割する。空間は立方体あるいは直方体に分割されるが、その頂点を格子点と呼び、この格子点毎に色変換後の値を保持しておく。例えばＣＭＹＫ色空間へ変換するのであれば、格子点にＣＭＹＫ値を対応づけて保持しておけばよい。

分割された立方体あるいは直方体は、補間演算のために、図９に示すようにさらに６つの四面体に分割される。入力されるＬ^* ，ａ^* ，ｂ^* の値から、どの四面体に属するかを判定し、属する四面体の４頂点（格子点）に対応するＣＭＹＫ値を用いた補間演算を行う。このようにして、入力された任意のＬ^* ａ^* ｂ^* 値をＣＭＹＫ値に変換することができる。

このＤＬＵＴを用いる色変換方法では、格子点の値を容易に変更可能であることから、非線形の色変換を容易に実現することができるため、高精度に色変換を行うことができる。また、色再現範囲外の色についても統一的に扱うことができという利点もある。

特に複写機では、このＤＬＵＴによる色変換手法をハードウェアにより実現し、高速化を図っている。しかし、近年の画像の高解像度化とともに、この色変換処理に要する処理量は増加の一途をたどっている。また、この色変換処理をソフトウェアにより実現する場合、メモリアクセスや演算量が非常に多いため、膨大な処理時間がかかっている。また、ＤＬＵＴは多次元のためアクセスするアドレスが連続せず、そのためメモリアクセスには多大な時間を要している。このように、色変換は非常に時間がかかる処理であり、そのため、色変換処理の高速化が望まれていた。

また、複写機においては例えば特許文献１に記載されているように画像を文字領域と絵柄領域に分離し、それぞれの領域毎に適した処理を行っている。色変換処理においてもそれぞれの領域について異なる色変換パラメータを用いてそれぞれの領域に適した色変換を行うことも考えられている。しかし、色変換の処理は画素毎に行われるため、それぞれの領域に適した処理を行ったからといって処理量が変わるわけではなく、依然として色変換処理に多大な処理時間を要していた。

特許第３０２３３７４号公報

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、色変換精度の低下を抑えつつ、色変換処理に要する処理量を減少させ、高速化を図った画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とするものである。また、そのような画像処理装置の機能あるいは画像処理方法をコンピュータにより実行させる画像処理プログラム、および、その画像処理プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とするものである。

本発明では、画像の中には文字や線画のように高い解像性は要求されるが色の階調性はそれほど要求されない画像あるいは画像部分と、写真などのようにそれほどの解像性は要求されないが、高い色の階調性が要求される画像あるいは画像部分があることに着目し、後者のような画像あるいは画像部分については画像を縮小して画素数を減らした上で色変換処理を行い、拡大して元の大きさあるいは解像度の画像に復元することを特徴としている。このように縮小処理によって色変換処理を施す画素数を減らしているので、処理量を格段に減らすことができ、高速処理を実現することができる。

また、高い解像性が要求される画像あるいは画像部分については、縮小および拡大処理を行わずに色変換処理を行う手段を設け、この色変換処理結果と、縮小、色変換、拡大の処理結果とから出力画像を生成するように構成することができる。この縮小、拡大処理を行わない色変換処理は、縮小、拡大処理を行う場合の色変換処理に比べて演算量の少ない色変換方式により行うことによって、全体の処理量を減少させることができる。また、これらのいずれを選択するかは、例えば原稿モードやカラーモード、画質優先か速さ優先かを示す処理時間のモードなどの各種の処理モードや、システムリソースの状況などによって行うことができる。また、画像の領域ごとに属性判定を行い、その結果に従っていずれかを選択して出力画像を生成することもできる。もちろん、これらを組み合わせることも可能である。

属性判定は、例えば入力される画像がＰＤＬ等で記述されていれば、その記述を解析すればよいし、ラスタ画像が入力されるあるいはＰＤＬであってもラスタ画像部分については、一般的な領域分離方法やエッジ検出フィルタにより検出したエッジ量等により行うことができる。また、その判定の際にも、簡単な処理による判定と詳細な処理による判定の多段階で行うことができ、簡単な処理により属性が判定できなかった場合のみ詳細な処理による判定を行うことにより、判定処理についても処理量を減少させ、高速化することが可能である。

このような構成によって、処理モードあるいは処理対象の画像に応じた色変換処理が可能となり、要求される色変換精度を維持した上で処理の高速化を図ることができる。なお、縮小および拡大を行わない場合の色変換処理は、それほど色変換精度が要求されないことから、より高速な色変換手法の適用が可能である。

また、上述のように解像性が重視される画像として文字や線画などの画像が挙げられるが、これらの画像に対してはエッジを抽出して適応フィルタ処理を行うことにより画質を向上させることができる。なお、白黒モードの場合には色変換自体を行わないように構成し、さらなる高速化を図ることができる。

さらに、縮小処理における縮小率および拡大処理における拡大率を、処理モードに応じて切り換えることによっても、上述のように各種の画像あるいは画像中の領域に対応した色変換処理を行うことができる。例えば解像性が重視される画像あるいは画像部分に対しては縮小率および拡大率を１００％あるいは１００％に近くし、解像性がそれほど重視されない場合には１００％から離れた縮小率および拡大率を設定すればよい。

本発明によれば、入力画像を縮小して画素数を減少させた上で色変換処理を施し、拡大して元の画像の大きさあるいは解像度に戻すので、色変換処理を少ない画素数に対して行えば良くなり、処理量を低下させ、処理時間を短縮して高速化することができる。また、処理モードや画像あるいは画像中の領域に応じて、縮小、色変換、拡大の処理を行った画像と、縮小せずに色変換を行った画像とから出力画像を生成することによって、それぞれの処理モードや、画像あるいは画像中の領域に応じた色変換処理を施すことが可能となり、要求された色変換精度を低下を抑えつつ、色変換処理の高速化を図ることができるという効果がある。

図１は、本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。図中、１は入力処理部、２は縮小部、３は第１色変換部、４は拡大部、５は属性判別部、６はフィルタ処理部、７は第２色変換部、８は出力画像生成部、９は出力処理部である。入力処理部１は、入力された画像に対して、色変換処理前に行う各種の画像処理を行う。なお、入力画像と出力画像の色空間は任意である。

縮小部２は、入力処理部１を経て入力される画像を所定の縮小率で縮小する。なお、出力画像の大きさが元の画像を所定の縮小率で縮小した画像よりも小さい場合には、出力画像の大きさに合わせて縮小しても良い。

第１色変換部３は、縮小部２で縮小された画像に対して色変換を施す。入力画像と出力画像の色空間が異なる場合には、色空間の変換もここで行う。この第１色変換部３は、この例では写真などの絵柄画像のように、解像性よりも階調性が重視される画像についての色変換を行うものとし、例えばＤＬＵＴなどにより高精度の色変換を行うことができる。高精度の色変換を行っても、縮小部２において画像が縮小されていることから、処理対象となる画素数は元の画像と比べて少なくなっているので、縮小せずに色変換を行う場合に比べて格段に処理量を減少させることができ、処理の高速化を図ることができる。

拡大部４は、第１色変換部３により色変換された画像を拡大する。基本的には、縮小部２で縮小する前の大きさの画像に拡大するが、これに限らず、例えば出力画像の大きさが縮小前の大きさと異なるのであれば、出力画像の大きさに従って拡大処理を行えばよい。

属性判別部５は、入力画像中の領域ごとに属性を判別し、判別結果を出力画像生成部８および出力処理部９へ渡す。属性判別の手法は任意であり、公知の技術を適用することができる。ここでは文字線画部分とそのほかの部分を判別するものとしている。

フィルタ処理部６は、入力画像に対してエッジを抽出して適応フィルタ処理を施す。この処理は文字線画部分の画質を向上させるために行うエッジ強調処理である。なお、このフィルタ処理部６を設けずに構成することも可能である。

第２色変換部７は、フィルタ処理部６によってフィルタ処理が施された画像に対して色変換を施す。入力画像と出力画像の色空間が異なる場合には、色空間の変換もここで行う。この第２色変換部７は、この例では文字や線などの線画画像などのように解像性が重視される画像についての色変換を行うものとする。この第２の色変換部７もＤＬＵＴなどで構成することができるが、階調性がそれほど重要ではないため、それほど高精度な色変換は必要ない。従って第１の色変換部３よりも演算量が少ない色変換方式を採用することができる。例えば参照データを少なくして補間方法を簡略化するなど、処理の簡単化による高速化が可能である。もちろん、ＤＬＵＴ以外の方法、例えばマトリクス変換など、他の色変換方法を用いることも可能である。

出力画像生成部８は、拡大部４で拡大された画像あるいは第２色変換部７で色変換が施された画像から出力画像を生成する。拡大部４で拡大された画像と、第２色変換部７で色変換が施された画像のいずれを選択するかは、例えば属性判別部５による判別結果や予め設定される処理モード、システムリソースの状況などにより行うことができる。ここでは、例えば属性判別部５が文字線画であると判別した領域については第２色変換部７で色変換が施された画像を選択し、それ以外の部分については拡大部４で拡大された画像を選択して、両者を合成して出力画像とすることができる。

また処理モードとしては、例えば原稿モードやカラーモードなどがある。原稿モードが例えば文字原稿であれば第２色変換部７で色変換が施された画像を選択し、写真原稿であれば拡大部４で拡大された画像を選択して出力画像とすることができる。またカラーモードがカラーの場合には拡大部４で拡大された画像を選択し、白黒の場合には第２色変換部７で白黒階調の変換が施された画像あるいは第２色変換部７による色変換を行わずにフィルタ処理部６でフィルタ処理を施した画像を選択し、出力画像としても良い。さらに、処理速度を重視するかあるいは画質を重視するかを設定した処理速度モードによっても切り換えることができる。処理速度を重視する速度優先モードの場合には拡大部４で拡大された画像を選択し、画質を重視する画質優先モードの場合には第２色変換部７で色変換が施された画像を選択すればよい。もちろん他の処理モードが存在する場合も同様であり、階調性が重視されるか解像性が重視されるかによっていずれかを選択すればよい。

さらに、これらの処理モードと属性判別部５による判別結果を組み合わせて用いることもできる。例えば速度優先モードでは画像全体について拡大部４で拡大された画像を選択するが、画質優先モードでは属性判別部５による判別結果に従って領域毎にいずれかを選択するようにしても良い。また、原稿モードとして文字写真混在モードでは属性判別部５による判別結果に従って領域毎にいずれかを選択するが、文字モードや写真モードでは画像全体としていずれかを選択するといったこともできる。他の処理モードについても同様に、属性判別部５による判別結果の利用を組み合わせることができる。逆に、処理モードのみで処理を切り換える場合には、属性判別部５を設けずに構成しても良い。

出力処理部９は、色変換処理後の画像に対して各種の画像処理を施す。このとき、属性判定部５による判定結果に従って処理を行うことができる。

図２は、本発明の第１の実施の形態における動作の具体例の説明図である。ここでは、図２（Ａ）に示すような上部に写真、下部に文字が存在する画像を、縮小部２、第１色変換部３、拡大部４による処理とフィルタ処理部６，第２色変換部７による処理の両者を用いるものとして説明する。

図２（Ａ）に示した画像は、入力処理部１で処理された後、縮小部２と属性判別部５に入力される。縮小部２では図２（Ａ）に示した画像を縮小し、図２（Ｂ）に示す縮小画像を得る。この縮小画像に対して第１色変換部３で絵柄用の高精度な色変換処理を行う。この色変換処理は縮小画像に対してであるから、高速に行うことができる。その後、拡大部４で元の大きさに拡大し、図２（Ｃ）に示した色変換処理後の拡大画像を得る。

一方、属性判別部５では入力処理部１で処理された画像について１ないし複数画素毎に属性を判別しておく。ここでは図２（Ｄ）に示すように上部の写真部分が絵柄の属性を持ち、下部の文字部分が文字線画の属性を持つと判別したものとする。

また、入力処理部１で処理された画像はフィルタ処理部６でフィルタ処理されてエッジ強調されたのち、第２色変換部７において文字線画用の色変換処理が施される。この文字線画用の色変換処理は、それほどの精度を要求されないため、処理量の少ない、高速処理が可能な方式により色変換処理を行うことができる。図２（Ｅ）は、第２色変換部７による色変換後の画像であるとする。

出力画像生成部８では、ここでは属性判別部５の判別結果に従って出力画像を生成するものとし、図２（Ｄ）に示した判別結果から、画像の上部は図２（Ｃ）に示した拡大画像を、下部は図２（Ｅ）に示した第２色変換部７による色変換後の画像を選択し、図２（Ｆ）に示す出力画像を生成する。生成された出力画像は、出力処理部９で処理され、出力されることになる。

このようにして、出力画像中の写真部分では縮小して拡大するので解像性は低下するものの、高精度に色変換される。また、文字部分は解像性をそのままに色変換が行われる。そして、第１色変換部３および第２色変換部７とも、従来の画像そのままでの高精度な色変換に比べて処理速度の向上が図られているため、全体としての処理も高速化することができる。

図１に示した構成においては、属性判別部５やフィルタ処理部６においてさらなる高速化が可能である。図３は、属性判別部の一例を示すブロック図である。図中、１１は第１エッジ検出部、１２は第２エッジ検出部である。属性の判別方法としては様々な方法があるが、ここでは、特に簡易な属性判別方法としてエッジ量により判別する方法を採用した例を示している。

第１エッジ検出部１１は、例えば簡単なエッジ検出フィルタによりエッジ量を検出し、そのエッジ量が第１の閾値よりも大きければ文字属性と判定し、第１の閾値よりも小さい第２の閾値よりもエッジ量が小さければ絵柄属性と判定し、それ以外なら属性不明であると判別する。これら第１，第２の閾値は、前画素の属性判別結果によって可変とすることができる。例えば前画素が文字属性と判別された場合には、第１の閾値のみあるいは第１の閾値と第２の閾値の両方を低く設定する。これによって処理対象の画素も文字属性と判別される確率が高くなる。また、例えば前画素が絵柄属性と判別された場合には、第２の閾値のみあるいは第１の閾値と第２の閾値の両方を高く設定する。これによって処理対象の画素も絵柄属性と判別される確率が高くなる。このような閾値の変更により、処理量が少ない第１エッジ検出部で属性が決まる画素数を増加させることができ、全体の処理量を減少させ、高速化を図ることができる。

第２エッジ検出部１２は、第１エッジ検出部１１よりも詳細な処理により属性を判別するものであり、様々な方式あるいは各種方式の組み合わせにより、属性を判別することができる。例えばエッジ検出フィルタを用いる場合でも、第１エッジ検出部１１よりも大きなサイズのフィルタを用いることができる。この場合に得られるエッジ量による属性の判別は所定の閾値との比較により行うことができる。その閾値は、第１エッジ検出部１１で得られたエッジ量により重み付けされ、その重み付けは第１エッジ検出部１１の第１の閾値と第２の閾値の中間値とエッジ量との差分の値によって行うことができる。

第１エッジ検出部１１及び第２エッジ検出部１２によって文字属性であると検出された画素（あるいは複数画素からなる領域）については、フィルタ処理部６においてフィルタ処理が施される。このとき属性判別部５の第１エッジ検出部１１で得られたエッジ量を用い、例えばそのエッジ量とエッジ強調フィルタから得られるエッジ強度との積和演算の結果をフィルタ処理結果とすることができる。

また、フィルタ処理部６においても属性判別部５における判別結果、特に第１エッジ検出部１１で検出したのか、あるいは第２エッジ検出部１２で検出したのかによって、フィルタ処理を切り換えることができる。例えば第１エッジ検出部１１で文字属性として検出した場合には、サイズの小さな強調フィルタによりフィルタ処理を行い、第２エッジ検出部１２で文字属性として検出した場合には、サイズの大きな強調フィルタによりフィルタ処理を行うことができる。もちろんフィルタ処理方法を変更してもよい。このような処理によって、第１エッジ検出部１１で文字属性が検出された場合には、フィルタ処理部６においても処理量を減少させることができ、全体として処理量を低減することができ、よって高速化を図ることができる。

なお、図３に示した属性判別部５の構成やフィルタ処理部６の処理の変更などについては、後述する各実施の形態においても同様に適用可能である。

図４は、本発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。図中の符号は図１と同様であり、重複する説明を省略する。この例では、属性判別部５は判別結果に従って画像を縮小部２またはフィルタ処理部６に振り分ける機能を有している。画像の振り分けは、画像の判別結果のほか、処理モードによっても行うことができ、両者を組み合わせて振り分けを行うこともできる。なお、属性判別は縮小部２で１画素以上となるブロック単位で行うとよい。

図１に示した例では、出力画像生成部８で選択されない領域についても第１色変換部３および第２色変換部７において色変換処理を行っているが、この第２の実施の形態における構成では、いずれかの色変換処理しか行われない。そのため、例えば第２色変換部７において処理時間を要する比較的精度の良い色変換処理を行った場合でも、全体としての処理時間を短縮でき、高速化を実現することができる。

図５は、本発明の第２の実施の形態の変形例を示すブロック図である。図中の符号は図４と同様である。この例では、第２色変換部７として第１色変換部３を兼用する例を示している。上述のように縮小部２によって処理すべき画素数を減少させることで全体の処理速度を向上させることができるので、解像性が望まれる文字線画部分について高精度の色変換を行っても、画像全体の処理速度を向上させることができる。このとき、色変換部の構成を共通化することによって、構成を簡素化し、メモリ量を削減することができる。

図６は、本発明の第２の実施の形態の別の変形例を示すブロック図である。この例では、入力画像のデータとしてＰＤＬ（Ｐｒｉｎｔｅｒ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されたデータを受け取る例を示している。

入力処理部１では、入力されたＰＤＬで記述された入力画像のデータを解釈し、それぞれの描画オブジェクトの属性を判別する。従ってこの例では、入力処理部１において属性判別部５の機能も実行している。例えばＰＤＬから判別した属性が文字属性の領域であればフィルタ処理部６へ入力し、絵柄属性の領域であれば縮小部２に入力して、それぞれの色変換処理を行えばよい。また、ＰＤＬのデータ中にラスタ画像が含まれていた場合には、そのラスタ画像について領域分離処理を行い、文字あるいは絵柄のいずれかの色変換処理を施せばよい。

このような構成は、例えばプリンタあるいはプリンタ機能を有する装置に本願発明を適用する場合に有効な構成である。

図７は、本発明の第３の実施の形態を示すブロック図である。図中の符号は図１と同様である。この例では縮小部２の縮小率および拡大部４の拡大率を可変にした例を示している。縮小部２の縮小率を小さくすればそれだけ第１色変換部３において色変換処理を行う画素数が少なくなるため、処理を高速化することができる。その反面、解像性は劣化することになる。また、縮小率を１００％とすれば、従来と同様に縮小せずに色変換処理を行った場合と同じ解像性を得ることができる。

属性判別部５は、画像の判別結果や与えられた処理モードなどをもとに縮小部２および拡大部４に対して制御情報を出力する。なお、この例では文字線画部と判別した領域についてはフィルタ処理部６の処理を行うように構成している。

縮小部２および拡大部４は、属性判別部５から渡される制御情報をもとに、それぞれ縮小率および拡大率を設定し、縮小部２は同じく属性判別部５を通じて渡される画像に対する縮小処理を行い、第１色変換部３は縮小された画像あるいは縮小率が１００％であればそのままの画像に対して色変換処理を施し、拡大部４は色変換された画像の拡大処理を行って（拡大率が１００％の場合にはそのまま）出力する。

このような構成により、例えば高速処理モードでの処理や、写真などの絵柄領域については縮小率を小さくして第１色変換部３における処理量を少なくすることができるので、全体として処理速度の向上を図ることができる。また、画質優先の処理モードや文字線画領域については、縮小率を大きく、例えば１００％として第１色変換部３での色変換を行えば、高解像度かつ高階調の画像を得ることができる。

このように、この第３の実施の形態では縮小部２の縮小率と拡大部４の拡大率を制御することによって、処理の高速化と解像性の劣化防止とを、要求に応じて達成することができる。

なお、ここでは縮小部２の縮小率と拡大部４の拡大率を制御するものとしたが、例えば、縮小部２の縮小方法および拡大部４の拡大方法を切り換えるように制御することも可能である。例えばある程度高い解像性を要求される場合には、縮小画像に対して色変換処理を行った後、拡大部４において高解像度に適した拡大方法を用いることにより、見た目の解像性を向上させることができる。

図８は、本発明の画像処理装置の機能または画像処理方法をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラムおよびそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体の一例の説明図である。図中、２１はプログラム、２２はコンピュータ、３１は光磁気ディスク、３２は光ディスク、３３は磁気ディスク、３４はメモリ、４１は光磁気ディスク装置、４２は光ディスク装置、４３は磁気ディスク装置である。

上述の各実施の形態およびその変形例として説明した構成の一部または全部を、コンピュータにより実行可能なプログラム２１によって実現することが可能である。プログラム２１で実現される場合、そのプログラム２１およびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶することも可能である。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。例えば、光磁気ディスク３１，光ディスク３２（ＣＤやＤＶＤなどを含む）、磁気ディスク３３，メモリ３４（ＩＣカード、メモリカードなどを含む）等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。

これらの記憶媒体にプログラム２１を格納しておき、例えばコンピュータ２２の光磁気ディスク装置４１，光ディスク装置４２，磁気ディスク装置４３，あるいは図示しないメモリスロットやインタフェースにこれらの記憶媒体を装着することによって、コンピュータからプログラム２１を読み出し、本発明の画像処理装置の機能または画像処理方法を実行することができる。あるいは、あらかじめ記憶媒体をコンピュータ２２に装着または内蔵しておき、例えばネットワークなどを介してプログラム２１をコンピュータ２２に転送し、記憶媒体にプログラム２１を格納して実行させてもよい。もちろん、一部の機能についてハードウェアによって構成することもできるし、あるいは、すべてをハードウェアで構成してもよい。

本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における動作の具体例の説明図である。 属性判別部の一例を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態の変形例を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態の別の変形例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態を示すブロック図である。 本発明の画像処理装置の機能または画像処理方法をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラムおよびそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体の一例の説明図である。 ＤＬＵＴによる色変換方法の一例の説明図である。

符号の説明

１…入力処理部、２…縮小部、３…第１色変換部、４…拡大部、５…属性判別部、６…フィルタ処理部、７…第２色変換部、８…出力画像生成部、９…出力処理部、１１…第１エッジ検出部、１２…第２エッジ検出部、２１…プログラム、２２…コンピュータ、３１…光磁気ディスク、３２…光ディスク、３３…磁気ディスク、３４…メモリ、４１…光磁気ディスク装置、４２…光ディスク装置、４３…磁気ディスク装置。

Claims (36)

1. 入力画像に対して色変換処理を行う画像処理装置において、前記入力画像を縮小する縮小手段と、前記縮小手段で縮小された画像に対して色変換を施す第１の色変換手段と、前記第１の色変換手段により色変換された画像を拡大する拡大手段を有することを特徴とする画像処理装置。
2. さらに、入力画像に対して色変換を施す第２の色変換手段と、前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像から出力画像を生成する出力画像生成手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第２の色変換手段は、前記第１の色変換手段に比べて演算量の少ない色変換方式により色変換を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. さらに、入力画像に対してエッジを強調する適応フィルタ処理を施すフィルタ手段を有し、前記第２の色変換手段は、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の画像に対して色変換を施すことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
5. さらに、入力画像中の領域ごとに属性を判別する属性判別手段を有し、前記出力画像生成手段は、前記属性判別手段によって判別された属性に基づいて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像を領域毎に選択して出力画像を生成することを特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記属性判別手段は、エッジ検出フィルタにより検出したエッジ量によって属性を判別することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記属性判別手段は、簡単な処理によって属性を判別する第１判別手段と、該第１判別手段で判別できなかった場合に詳細な処理によって属性を判別する第２判別手段を有することを特徴とする請求項５または請求項６に記載の画像処理装置。
8. さらに、入力画像中の領域ごとに属性を判別する属性判別手段を有し、前記出力画像生成手段は、前記属性判別手段によって判別された属性に基づいて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像を領域毎に選択して出力画像を生成するものであり、前記属性判別手段は、簡単な処理によって属性を判別する第１判別手段と、該第１判別手段で判別できなかった場合に詳細な処理によって属性を判別する第２判別手段を有し、前記フィルタ手段は、前記属性判別手段の前記第１判別手段で前記第２の色変換手段での色変換を選択する属性と判別された場合には処理の簡単なフィルタ処理を行い、前記第２判別手段で前記第２の色変換手段での色変換を選択する属性と判別された場合には処理量の多いフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
9. 前記入力画像は、ＰＤＬにより記述されたデータであり、前記属性判別手段は、ＰＤＬの記述を解釈して前記属性を判別することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
10. 前記出力画像生成手段は、前記属性判別手段により文字線画と判定された領域については前記第２の色変換手段で色変換が施された画像を選択し、写真と判定された領域については前記拡大手段で拡大された画像を選択することを特徴とする請求項５ないし請求項９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記出力画像生成手段は、処理モードに応じて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを選択することを特徴とする請求項２ないし請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記出力画像生成手段は、原稿モードに応じて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを選択することを特徴とする請求項２ないし請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記出力画像生成手段は、カラーモードに応じて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを選択することを特徴とする請求項２ないし請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記出力画像生成手段は、カラーモードに応じて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを選択するとともに、白黒モードの際には前記第２の色変換手段による色変換を行わずに前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の画像を選択することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
15. 前記出力画像生成手段は、処理時間に応じて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを選択することを特徴とする請求項２ないし請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
16. 前記出力画像生成手段は、システムリソースの状況に応じて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを選択することを特徴とする請求項２ないし請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
17. 前記縮小手段および前記拡大手段は、処理モードに応じて縮小率および拡大率あるいは縮小方法および拡大方法を切り換えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
18. 入力画像に対して色変換処理を行う画像処理方法において、前記入力画像を縮小手段により縮小し、縮小された画像に対して第１の色変換手段で色変換を施し、色変換が施された画像を拡大手段で拡大することを特徴とする画像処理方法。
19. さらに、入力画像に対して第２の色変換手段で色変換を施し、該色変換が施された画像あるいは前記拡大された画像から出力画像生成手段で出力画像を生成することを特徴とする請求項１８に記載の画像処理方法。
20. 前記第２の色変換手段は、前記第１の色変換手段に比べて演算量の少ない色変換方式により色変換を行うことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理方法。
21. さらに、入力画像に対してフィルタ手段によりエッジを強調する適応フィルタ処理を施し、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の画像に対して前記第２の色変換手段による色変換を施すことを特徴とする請求項１９または請求項２０に記載の画像処理方法。
22. さらに、属性判別手段によって入力画像中の領域ごとに属性を判別し、前記出力画像の生成の際に、判別された領域の属性に基づいて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像を領域毎に選択することを特徴とする請求項１９ないし請求項２１のいずれか１項に記載の画像処理方法。
23. 前記属性の判別は、エッジ検出フィルタにより検出したエッジ量によって行うことを特徴とする請求項２２に記載の画像処理方法。
24. 前記属性の判別は、第１判別手段による簡単な処理によって属性を判別し、該第１判別手段による属性が判別できなかった場合に第２判別手段によって詳細な処理により属性を判別することを特徴とする請求項２２または請求項２３に記載の画像処理方法。
25. さらに、属性判別手段によって入力画像中の領域ごとに属性を判別し、前記出力画像の生成の際に、判別された属性に基づいて前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像を領域毎に選択して出力画像を生成するものであって、前記属性の判別は、第１判別手段による簡単な処理によって属性を判別し、該第１判別手段による属性が判別できなかった場合に第２判別手段によって詳細な処理により属性を判別し、さらに、前記適応フィルタ処理では、前記第１判別手段による簡単な処理で前記第２の色変換手段での色変換を選択する属性と判別された場合には処理の簡単なフィルタ処理を行い、前記第２判別手段による詳細な処理で前記第２の色変換手段での色変換を選択する属性と判別された場合には処理量の多いフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項２１に記載の画像処理方法。
26. 前記入力画像は、ＰＤＬにより記述されたデータであり、該ＰＤＬの記述を解釈して前記属性を判別することを特徴とする請求項２２に記載の画像処理方法。
27. 前記出力画像の生成の際に、文字線画と判定された領域については前記第２の色変換手段で色変換が施された画像を選択し、写真と判定された領域については前記拡大手段で拡大された画像を選択することを特徴とする請求項２２ないし請求項２６に記載の画像処理方法。
28. 前記出力画像の生成は、前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを処理モードに応じて選択して行うことを特徴とする請求項１９ないし請求項２７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
29. 前記出力画像の生成は、前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを原稿モードに応じて選択して行うことを特徴とする請求項１９ないし請求項２７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
30. 前記出力画像の生成は、前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかをカラーモードに応じて選択して行うことを特徴とする請求項１９ないし請求項２７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
31. 前記出力画像の生成は、前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかをカラーモードに応じて選択して行うとともに、白黒モードの際には前記第２の色変換手段による色変換を行わずに前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の画像を選択することを特徴とする請求項２１に記載の画像処理方法。
32. 前記出力画像の生成は、前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかを処理時間に応じて選択して行うことを特徴とする請求項１９ないし請求項２７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
33. 前記出力画像の生成は、前記拡大手段で拡大された画像あるいは前記第２の色変換手段で色変換が施された画像のいずれかをシステムリソースの状況に応じて選択して行うことを特徴とする請求項１９ないし請求項２７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
34. 画像の縮小および拡大の処理は、処理モードに応じて縮小率および拡大率あるいは縮小方法および拡大方法を切り換えて行うことを特徴とする請求項１８に記載の画像処理方法。
35. コンピュータに、入力画像に対して色変換処理を行う画像処理プログラムであって、請求項１ないし請求項１７のいずれか１項に記載の画像処理装置の機能または請求項１８ないし請求項３４のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
36. 入力画像に対して色変換処理を行う画像処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを格納したコンピュータが読取可能な記憶媒体において、請求項１ないし請求項１７のいずれか１項に記載の画像処理装置の機能または請求項１８ないし請求項３４のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータが読取可能な記憶媒体。

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