JP2008072650A - 画像処理装置、画像形成装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】所定の混合割合に従って合成処理した画像を高品質に形成する。
【解決手段】合成される複数の画像要素のそれぞれについての画像情報を受け付ける受付部１１と、所定の混合割合に従って画像情報を合成する演算で用いる混合割合と閾値とを比較し、その比較結果に基づいて合成された複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性を設定するレンダリング処理部１４と、を備える。
【選択図】図１

Description

この発明は、画像処理装置、画像形成装置を制御するプログラムに関する。

従来から、プリンタ等の画像形成装置等において、複数の画像を種々の態様で合成した画像を形成／表示する技術が知られている。例えば、背景画像の一部領域に新たな画像を合成したり、通常の画像に文字や記号等を重ねたりする場合等である。その場合に、合成したり重ねたりする領域において、所定の混合割合に従って画像を合成して表示する画像処理が行なわれる。このような画像処理は、一般に「アルファブレンド処理」と呼ばれている。（例えば、特許文献１、特許文献２、及び特許文献３参照）。

この特許文献１の画像形成装置等では、レンダリングエンジンは、所定の指令とオブジェクト情報とを受信すると、オブジェクトの合成処理の判断をする。そして、オブジェクトの合成指示がある場合は、ソースとデスティネーションのアルファブレンドオペレーションによるａｎｄ処理により合成を行う。
また、この特許文献２の画像処理装置等では、属性の異なるオブジェクトどうしが印刷画面上で重なることによって発生する属性の不定領域が存在するか否かを判別する。そして、存在するならば属性ビットマップイメージ全体を単一の属性に変更する。不定領域が存在しないと判別されたならば、レンダリングによって得られた属性をそのまま採用する。
更にまた、この特許文献３の画像処理装置等では、描画プレーンにおいてソースピクセルとデスティネーションピクセルとを描画論理演算するとき、情報プレーンにおいては、ソースピクセルの属性情報を有効にする。そして、描画プレーンにおいてパターンピクセルとソースピクセルとデスティネーションピクセルとを描画論理演算するとき、情報プレーンにおいては、ソースピクセルの属性情報を有効にする。更に、描画プレーンにおいてマスクピクセルとパターンピクセルとソースピクセルとデスティネーションピクセルとを描画論理演算するとき、情報プレーンにおいては、マスクピクセルが黒画素の部分についてはソースピクセルの属性情報を有効にし、白画素部分についてはデスティネーションピクセルの属性情報を有効にする。

特開２００１−１８９８４１号公報（第３−５頁、第５図） 特開２００２−３１２１４１号公報（第７−９頁、第２図） 特開２００４−２４３５６８号公報（第３−７頁、第２図）

本発明は、以上のような状況に対処するためになされたものであって、所定の混合割合に従って合成処理した画像を高品質に形成することを目的とする。

かかる目的のもと、本発明の画像処理装置では、合成される複数の画像要素のそれぞれについての画像情報を受け付ける受付手段と、所定の混合割合に従ってその画像情報を合成する演算で用いる混合割合と閾値とを比較する比較手段と、その比較手段での比較結果に基づいて合成された複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性を設定する設定手段と、を備えることを特徴とすることができる。

また、このような画像処理装置として、画像要素の属性毎に閾値を記憶する記憶手段を更に備え、比較手段は合成対象である１または複数の画像要素について画像要素の属性に対応した閾値を記憶手段から読み出し、その画像要素の混合割合と閾値とを比較することを特徴とすることができる。

更に、このような画像処理装置として、設定手段は合成された複数の画像要素のうち上地に相当する画像要素の混合割合が閾値よりも大きい場合に、上地の画像要素の属性を合成された複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性として設定することを特徴とすることができる。

一方、本発明は、画像形成装置として捉えることもできる。この場合、本発明の画像形成装置では、合成される複数の画像要素のそれぞれについての画像情報を受け付ける受付手段と、その受付手段により受け付けられた画像情報に対する画像合成処理を行なう画像処理手段と、その画像処理手段により画像合成処理された画像情報に基づいて、記録媒体上に合成された複数の画像要素を形成する画像形成手段と、を有し、その画像処理手段は、閾値を記憶する記憶部と、所定の混合割合に従って画像情報を合成する演算で用いる混合割合とその閾値とを比較する比較部と、その比較部での比較結果に基づいて合成された複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性を設定する設定部と、を備えることを特徴とすることができる。

また、このような画像形成装置として、画像処理手段は、記憶部が画像要素の属性毎に閾値を記憶し、比較部が合成対象である１または複数の画像要素について画像要素の属性に対応した閾値を記憶部から読み出し、その画像要素の混合割合と閾値とを比較することで、画像合成処理を行うことを特徴とすることができる。

更に、このような画像形成装置として、画像処理手段は、設定部が合成された複数の画像要素のうち上地の画像要素の混合割合が閾値よりも大きい場合に、上地の画像要素の属性を合成された複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性として設定することで、画像合成処理を行うことを特徴とすることができる。

一方、本発明は、画像処理装置と画像形成装置とを制御するプログラムとして捉えることもできる。この場合、コンピュータに、合成される複数の画像要素のそれぞれについての画像情報を取得する取得機能と、所定の混合割合に従ってその画像情報を合成する演算で用いる混合割合と記憶手段から読み出された閾値とを比較する比較機能と、その比較機能での比較結果に基づいて合成された複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性を設定する設定機能と、を実現させることを特徴とすることができる。

また、このようなプログラムとして、比較機能は、合成対象である１または複数の画像要素について画像要素の属性に対応した閾値を、画像要素の属性毎に閾値が記憶された記憶手段から読み出し、その画像要素の混合割合と閾値とを比較することを特徴とすることができる。

更に、このようなプログラムとして、設定機能は合成された複数の画像要素のうち上地の画像要素の混合割合が閾値よりも大きい場合に、上地の画像要素の属性を合成された複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性として設定することを特徴とすることができる。

請求項１の発明によれば、請求項１に記載の発明を採用しない場合に比較して、閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、合成画像がより高品質となるように処理することができる。
そして、請求項２の発明によれば、請求項２に記載の発明を採用しない場合に比較して、各画像要素の属性に基づく個別の閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、合成後のこれら複数の各画像要素の属性に対して個別に要求される出力特性を、合成画像がより好ましく表現するように処理することができる。
請求項３の発明によれば、請求項３に記載の発明を採用しない場合に比較して、閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、上地の画像要素に要求される出力特性を、合成画像がより好ましく表現するように処理することができる。

請求項４の発明によれば、請求項４に記載の発明を採用しない場合に比較して、閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、合成画像がより高品質となるように形成することができる。
そして、請求項５の発明によれば、請求項５に記載の発明を採用しない場合に比較して、各画像要素の属性に基づく個別の閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、合成後のこれら複数の各画像要素の属性に対して個別に要求される出力特性を、合成画像がより好ましく表現するように形成することができる。
請求項６の発明によれば、請求項６に記載の発明を採用しない場合に比較して、閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、上地の画像要素に要求される出力特性を、合成画像がより好ましく表現するように形成することができる。

請求項７の発明によれば、請求項７に記載の発明を採用しない場合に比較して、閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、合成画像がより高品質となるように処理させることができる。
そして、請求項８の発明によれば、請求項８に記載の発明を採用しない場合に比較して、各画像要素の属性に基づく個別の閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、合成後のこれら複数の各画像要素の属性に対して個別に要求される出力特性を、合成画像がより好ましく表現するように処理させることができる。
請求項９の発明によれば、請求項９に記載の発明を採用しない場合に比較して、閾値の導入により合成された画像要素の属性の選択を制御し、上地の画像要素に要求される出力特性を、合成画像がより好ましく表現するように処理させることができる。

（画像形成装置についての詳細な説明）
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という）について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態が適用される画像処理装置を備えた画像形成装置の構成の一例を示したブロック図である。図１に示した画像形成装置１は、例えばデジタルカラープリンタであって、外部機器から入力された画像情報に対して所定の画像処理を施す画像処理手段としての画像処理部（画像処理装置）１０を備えている。そして、処理プログラム等が記録される例えばハードディスク（Hard Disk Drive）にて実現される２次記憶部２０と、画像形成装置１全体の動作を制御する制御部３０とを備えている。また、各色成分の画像情報に対応した画像を形成する画像形成部４０を備えている。なお、画像形成部４０は、例えば、電子写真方式やインクジェット方式等といった画像形成方式を用いることができる。

次に、画像処理部１０は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３やスキャナ等の画像読取装置４等といった外部機器からの画像情報を受け付ける画像情報受付手段としての受付部１１を備えている。そして、受付部１１にて受け付けた画像情報を一時記憶する入力バッファ１２と、ＰＤＬ（Page Description Language：ページ記述言語）形式の画像情報を解析するＰＤＬ解析部１３とを備えている。また、画像処理部１０は、ＰＤＬ解析部１３にて解析された画像情報をラスタ画像情報に展開（レンダリング）するレンダリング処理部１４を備えている。ここでラスタ画像情報とは、画素の並びで表現された印刷用の画像情報のことをいう。
更に、画像処理部１０は、レンダリング処理部１４でのレンダリング処理に際して作業領域として使用される中間バッファ１５と、ラスタ画像情報を印刷処理に適した表色系の画像情報（ＹＭＣＫ）に色変換する色変換処理部１６とを備えている。そして、色変換されたラスタ画像情報に対してスクリーン処理を行なうスクリーン処理部１７を備えている。ここでＹＭＣＫとは、Ｙ（Yellow）、Ｍ（Magenta）、Ｃ（Cyan）及びＫ（blacK）からなるプロセス・カラーのことをいう。

受付部１１は、例えばユーザのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３やスキャナ等の画像読取装置４から画像情報と描画コマンドとを受け付ける。
そして、画像情報を入力バッファ１２に出力し、描画コマンドをＰＤＬ解析部１３に出力する。ここで、この画像情報は、画素データとタグデータとを含んで構成されている。ここで画素データは、例えばＲＧＢ毎に各８ビット（１バイト）の階調で表現された例えばｓＲＧＢ色空間に属するデータである。またタグデータは、例えば画像要素の属性の情報（文字、グラフィック、写真等）を含むデータである。ここでＲＧＢとは、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）からなる光の３原色のことをいう。

入力バッファ１２は、受付部１１から入力した画像情報を一時的に保持し、ＰＤＬ解析部１３に対して出力する。ＰＤＬ解析部１３は、描画コマンドに応じて入力バッファ１２から取得した画像情報の解析結果に応じて、例えば印刷１ページ分の画像情報を作成する。そして、ＰＤＬ解析部１３は、作成した画像情報をレンダリング処理部１４に対して出力する。
レンダリング処理部１４は、描画コマンドに応じてＰＤＬ解析部１３から取得した画像情報に対するレンダリング処理を行なう。レンダリング処理部１４はこのレンダリング処理において、合成対象（ソースとデスティネーション）の画像情報に対して所定の混合割合に従って画像を合成する処理、即ちアルファブレンド処理を行う。

ここでソースとは、アルファブレンド処理を行なった場合に、画像形成時に合成する側、すなわち上地の画像のことをいう。また、デスティネーションとは、アルファブレンド処理を行なった場合に、画像形成時に合成される側、すなわち下地の画像のことをいう。
そしてアルファブレンド処理とは、ソースとデスティネーションとが重なる領域において所定の混合割合、即ちアルファ値を用いて半透明合成する処理をいう。また、アルファ値は、アルファブレンド処理を行う演算で用いられる値で画像の透明度を示し、画素が個別に有する値である。そして、アルファ値が“０”の場合は完全に透明である場合を示し、“１”の場合は全く透明ではない場合を示すこととなる。また、アルファ値に画素値を乗算すると画像（画像要素）の濃度となる。なお画素値とは、ｓＲＧＢ色空間に属する画素データの各色の輝度を表す。
レンダリング処理部１４はこのアルファブレンド処理に基づき、合成画像のＲＧＢ毎の画素値を含む画素データと、合成画像のアルファ値を含むタグデータとを作成する。

また、レンダリング処理部１４はこのレンダリング処理において、ソースとデスティネーションとをアルファブレンド処理する場合に、ソースの画像情報に含まれるアルファ値と画像要素の属性とを認識する。更に、２次記憶部２０からソースの画像要素の属性に応じた閾値を読み出す。そして、認識したアルファ値と読み出した閾値とを比較する。そして、レンダリング処理部１４は、比較結果に基づいてアルファブレンド処理した画像要素が重なる領域の画像要素の属性を設定し、その画像要素の属性をタグデータに付加する。したがって、レンダリング処理部１４は、アルファ値と閾値とを比較する比較手段（比較部）としての機能と、画像要素の属性を設定する設定手段（設定部）としての機能とを併有する。また上記のように２次記憶部２０は、閾値の記憶手段（記憶部）としての機能を有する。

これによりレンダリング処理部１４は、例えば画像要素の属性とアルファ値とからなる８ビット（１バイト）で表現されたタグデータを生成することとなる。そして、レンダリング処理部１４は、このレンダリングされた画素データとタグデータとからなるラスタ画像情報を色変換処理部１６に対して出力する。

色変換処理部１６は、受け付けたラスタ画像情報を、画像形成部４０での印刷処理に適した表色系の画像情報（ＹＭＣＫ）に色変換処理し、スクリーン処理部１７に対して出力する。ここで、色変換処理部１６は、画像要素の属性毎に異なる色変換係数を用いて色変換処理を行なう。なお、この複数の色変換係数は、例えばテーブルルックアップ方式の複数の変換テーブルデータであり、例えば２次記憶部２０に保持されている。これにより、色変換処理部１６は、レンダリング処理部１４からのラスタ画像情報に含まれるタグデータに基づいて画像要素の属性を認識し、画像要素の属性に応じた最適な色変換を行なうことができる。

スクリーン処理部１７は、色変換処理部１６から入力された色成分（ＹＭＣＫ）毎の多値（各８ビット）のラスタ画像情報に対してスクリーン処理を行なう。それにより、濃度階調を有する多値画像情報であるラスタ画像情報に基づいて、網点と呼ばれる着色ドットの大きさによって擬似的に中間調画像の濃度を表わす２値化画像情報（１ビットの画像情報）を生成する。

スクリーン処理部１７は、レンダリング処理部１４からのラスタ画像情報に含まれるタグデータに基づいて画像要素の属性を認識し、画像要素の属性毎に設定されたスクリーンパラメータを用いて、各画像に最適なスクリーン処理を行なうことができる。なお、スクリーンパラメータは、スクリーンを作成するためのパラメータであり、スクリーンパターン、スクリーン線幅、スクリーンピッチ、スクリーン角度等を制御する。そして、スクリーンパラメータは、例えば２次記憶部２０に画像要素の属性毎に保持されている。
そして、スクリーン処理部１７は、生成した２値化画像情報を画像形成部４０の図示しないレーザ露光装置に対して出力する。

（画像処理装置についての詳細な説明）
図２は、本実施形態の画像処理部１０の内部構成を例示するブロック図である。図２に示したように、画像処理部１０は、画像情報を処理するに際して、予め定められた処理プログラムに従ってデジタル演算処理を実行するＣＰＵ１０１を備えている。そして、ＣＰＵ１０１の作業用記憶手段等として用いられるＲＡＭ１０２と、ＣＰＵ１０１により実行される処理プログラム等が保持されるＲＯＭ１０３とを備えている。画像形成装置１の立ち上げ時にＣＰＵ１０１がこの処理プログラムを読み込むことによって、本実施の形態の画像処理部１０での画像処理が実行される。また、書き換え可能で電源供給が途絶えた場合にもデータを保持できる、電池によりバックアップされたＳＲＡＭやフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ１０４を備えている。更に、画像処理部１０に接続されるＰＣ３や２次記憶部２０や画像形成部４０等の各部との信号の入出力を制御するインタフェース部１０５を備えている。また、２次記憶部２０（図１参照）には、例えば、閾値、色変換係数、及びスクリーンパラメータ等が保持されている。

（合成処理される対象となる画像のタグデータについての説明）
図３は、合成処理される対象となる画像毎のタグデータ（画像要素の属性、アルファ値）と閾値との関係の例を示す図である。そして図３は、ＰＤＬ解析部１３（図１参照）から出力される画像情報のデータ構造の一例を示す図である。
図３（ａ）は、合成処理される対象となる画像毎のタグデータ（画像要素の属性、アルファ値）の例を示す図であり、画像要素の属性と閾値との関係の例を示す図である。図３（ａ）の例では、アルファブレンド処理により合成処理される画像が、ＡとＢとＣとの３つの画像（画像要素）である。そして、画像Ａの画像要素の属性は“写真”で、アルファ値は“１．０”である。また、画像Ｂの画像要素の属性は“グラフィック”で、アルファ値は“０．５”である。更に、画像Ｃの画像要素の属性は“文字”で、アルファ値は“０．５”である。

ここで図３（ａ）の例では、異なる画像要素の属性をもつ３つの画像となっているが、これはあくまでも例である。合成する画像が２つ又は４つ以上の場合もある。また、同じ画像要素の属性をもつ画像が合成される場合もある。例えば、図３（ａ）で、画像Ａと画像Ｂとの画像要素の属性が、共に“写真”であってもよい。また、各画像のアルファ値は画像要素毎に、または画素毎に設定される。したがって、同じ画像要素の属性の画像を合成する場合に、各画像のアルファ値が同一のときもあるし、異なることもある。
そして、図３（ａ）の例では、画像要素の属性が“写真”である場合には、閾値は“０．８”である。また、画像要素の属性が“グラフィック”である場合には、閾値は“０．７”である。更に、画像要素の属性が“文字”である場合には、閾値は“０．３”である。

図３（ｂ）は、ＰＤＬ解析部１３（図１参照）から出力される画像情報のデータ構造の一例を示した図である。この画像情報は、例えば、ＲＧＢ毎に各８ビット（１バイト）の２５６階調（０〜２５５）で表現されたｓＲＧＢ色空間に属する画素データと、８ビットのタグデータ（画像要素の属性とアルファ値）とからなる４バイトのデータである。

（レンダリング処理の実施例）
続いて、レンダリング処理部１４（図１参照）でのレンダリング処理のうち、画像（画像要素）を重ね合わせる処理について説明する。
図４は、レンダリング処理部１４（図１参照）でのレンダリング処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、以下に記す動作例は、画像Ａ（図３（ａ）参照）をデスティネーションとし、画像Ｃ（図３（ａ）参照）をソースとして重ね合わせる場合のレンダリング処理の手順を示している。

まずレンダリング処理部１４は、ＰＤＬ解析部１３（図１参照）から描画コマンドを取得する（ステップ１０１）。また、レンダリング処理部１４は、ＰＤＬ解析部１３にて生成された、画像Ａと画像Ｃとの画像要素についての画像情報を取得し、中間バッファ１５（図１参照）に保持する（ステップ１０２）。次いで、レンダリング処理部１４は、描画コマンドに基づいて、中間バッファ１５から画像Ｃ（ソース）の画像情報を読み出す（ステップ１０３）。続いて、レンダリング処理部１４は、描画コマンドがアルファブレンド描画コマンドであるか、または上書き描画コマンドであるかを判断する（ステップ１０４）。
ステップ１０４にて描画コマンドがアルファブレンド描画コマンドであると判断された場合、レンダリング処理部１４は、描画コマンドに基づいて中間バッファ１５から画像Ａ（デスティネーション）の画像情報を読み出す（ステップ１０５）。

そして、レンダリング処理部１４は、デスティネーションとソースとの画像情報をアルファブレンド処理する（ステップ１０６）。このアルファブレンド処理においては、ＲＧＢ毎（図３（ｂ）参照）の各８ビット（１バイト）の画素データに含まれる画素値と、８ビットのタグデータ（図３（ｂ）参照）に含まれるアルファ値とに対するアルファブレンド演算が行われる。なお、このアルファブレンド演算の具体的な内容は後述する。
次いで、レンダリング処理部１４は、ソースのアルファ値がソースの閾値よりも大きいか否かを比較した結果により、画像要素（ソースとデスティネーション）が重なる領域の画像要素の属性を決定する（ステップ１０７）。なお、この画像要素が重なる領域の画像要素の属性を決定する具体的な手順は後述する。
そして、中間バッファ１５は、ステップ１０６にてアルファブレンド演算した結果に、ステップ１０７にて決定した画像要素の属性を付加したラスタ画像情報を保持する（ステップ１０８）。そして、すべての描画コマンドが終了しているか否かを判断する（ステップ１１０）。終了していると判断すればステップ１１１（後述）に進み、終了していないと判断すれば再びステップ１０１に戻る。

一方、ステップ１０４にて描画コマンドが上書き描画コマンドであると判断された場合、レンダリング処理部１４は、中間バッファ１５に保持されているデスティネーションである画像Ａの画像情報に対して、画像Ｃの画像情報を上書き処理する（ステップ１０９）。具体的には、上地と下地とが重なっている領域に対するＲＧＢ毎の画素値と画像要素の属性とアルファ値とが、画像ＣのＲＧＢ毎の画素値と画像要素の属性とアルファ値とになる。その後、ステップ１１０に進む。
そして、レンダリング処理部１４は、中間バッファ１５が保持しているラスタ画像情報を色変換処理部１６（図１参照）に送り（ステップ１１１）、処理を終了する。なお、色変換処理部１６は、色変換した後にそのラスタ画像情報をスクリーン処理部１７（図１参照）に送る。

なお、色変換処理部１６は、ステップ１０７またはステップ１０９にて決定した画像要素の属性により画素（ＹＭＣＫ）毎の色変換処理にて用いる色変換係数を選択する。また、スクリーン処理部１７は、ステップ１０７またはステップ１０９にて決定した画像要素の属性により画素（ＹＭＣＫ）毎のスクリーン処理において用いるスクリーンパラメータを選択する。

（複数の画像要素が重なる領域の属性を設定する実施例）
続いて、ステップ１０７（図４参照）での具体的な処理について説明する。
図５は、レンダリング処理部１４（図１参照）でのレンダリング処理の一部（ステップ１０７）を示すフローチャートの一例である。まずレンダリング処理部１４は、中間バッファ１５（図１参照）から読み出したソースとデスティネーションとの画像情報から、それぞれの画像要素の属性とアルファ値とを認識する（ステップ２０１）。

次いで、レンダリング処理部１４は、ソースの画像要素の属性に応じた閾値（図３（ａ）参照）を読み出す（ステップ２０２）。この閾値は、例えば２次記憶部２０に保持されている。続いて、レンダリング処理部１４は、ステップ１０３（図４参照）で読み出したソースの画像情報（タグデータ）に含まれるアルファ値が、その閾値よりも大きいか否かを判断する（ステップ２０３）。
ステップ２０３にてアルファ値が閾値よりも大きいと判断された場合、レンダリング処理部１４は、ソースの画像要素の属性をステップ１０６（図４参照）にてアルファブレンド演算を行った結果に付加する（ステップ２０４）。また、ステップ２０３にてアルファ値が閾値よりも小さいと判断された場合、レンダリング処理部１４は、デスティネーションの画像要素の属性をステップ１０６にてアルファブレンド演算を行った結果に付加する（ステップ２０５）。そして処理を終了する。

（アルファブレンド処理された領域に付与される画像要素の属性の設定例）
次に、アルファブレンド処理された領域に付与される画像要素の属性について説明する。
図６は、画像処理部（画像処理装置）１０が画像要素の属性を設定した状態の一例を示す図である。ここでは長方形５１の形をしている画像Ａと、楕円形５２の形をしている画像Ｂと、文字Ａ５３の形をしている画像Ｃとの３つの画像が重なり合って合成された合成画像を示している。なお、図６の例では画像Ａ、画像Ｂ、及び画像Ｃは、図３（ａ）に記載した画像であり、図３（ａ）に記載したタグデータを伴っている。よって、画像Ａは画像要素の属性が“写真”の画像であり、画像Ｂは画像要素の属性が“グラフィック”の画像であり、画像Ｃは画像要素の属性が“文字”の画像である。

そして、領域５４は画像Ａだけの画像領域であり、領域５５は画像Ｂだけの画像領域であり、領域５６は画像Ｃだけの画像領域である。また、領域５７は画像Ａと画像Ｃとの画像要素が重なる領域であり、領域５８は画像Ａと画像Ｂとの画像要素が重なる領域であり、領域５９は画像Ｂと画像Ｃとの画像要素が重なる領域である。そして、領域６０は画像Ａと画像Ｂと画像Ｃとの画像要素が重なる領域である。なお、図６の例では画像Ａが最下層で、そこに画像Ｃが重ねられ、最後に画像Ｂが重ねられている状態である。

まず、領域５４、領域５５、及び領域５６における画像要素の属性について説明する。これらの画像領域は、画像要素が重なっていない領域である。したがって、アルファブレンド処理されず、領域５４の画像要素の属性は、“写真”となる（図３（ａ）参照）。そして、領域５５の画像要素の属性は、“グラフィック”となり（図３（ａ）参照）、領域５６の画像要素の属性は、“文字”となる（図３（ａ）参照）。

次に、領域５７、領域５８、及び領域５９における画像要素の属性について説明する。これらの領域は２つの画像要素（画像）が重なっている領域であり、アルファブレンド処理される。よって、これらの領域の画像要素の属性は、レンダリング処理部１４（図１参照）での画像要素の属性を設定する処理（図５参照）により設定される。

領域５７は、画像Ａと画像Ｃとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Ａがデスティネーションとなり、画像Ｃがソースとなる。したがって、ステップ１０３（図４参照）にて、レンダリング処理部１４（図１参照）が、画像Ｃの画像情報（タグデータ）に含まれるアルファ値を認識する。また、ステップ２０２（図５参照）において、レンダリング処理部１４は画像Ｃの画像要素の属性に応じた閾値を読み出す。ここで図３（ａ）に示す図表により、アルファ値は“０．５”で閾値は“０．３”となる。よってステップ２０３（図５参照）にてアルファ値は閾値よりも大きいと判断される。そしてステップ２０４（図５参照）にて領域５７の画像要素の属性は、ソース（画像Ｃ）の画像要素の属性である“文字”と設定される。

領域５８は、画像Ａと画像Ｂとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Ａがデスティネーションとなり、画像Ｂがソースとなる。したがって、ステップ１０３（図４参照）にて、レンダリング処理部１４が、画像Ｂの画像情報（タグデータ）に含まれるアルファ値を認識する。また、ステップ２０２において、レンダリング処理部１４は画像Ｂの画像要素の属性に応じた閾値を読み出す。ここで図３（ａ）に示す図表により、アルファ値は“０．５”で閾値は“０．７”となる。よってステップ２０３にてアルファ値は閾値よりも小さいと判断される。そしてステップ２０５にて領域５８の画像要素の属性は、デスティネーション（画像Ａ）の画像要素の属性である“写真”と設定される。

領域５９は、画像Ｂと画像Ｃとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Ｃがデスティネーションとなり、画像Ｂがソースとなる。したがって、ステップ１０３（図４参照）にて、レンダリング処理部１４が、画像Ｂの画像情報（タグデータ）に含まれるアルファ値を認識する。また、ステップ２０２において、レンダリング処理部１４は画像Ｂの画像要素の属性に応じた閾値を読み出す。この後のステップ２０３からステップ２０４までの処理は、領域５８での処理と同じため説明を省略する。そして、ステップ２０５にて領域５９の画像要素の属性は、デスティネーション（画像Ｃ）の画像要素の属性である“文字”と設定される。

領域６０は、画像Ａと画像Ｂと画像Ｃとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Ａと画像Ｃとの画像要素が重なる領域と同じ画像要素の属性をもつ領域５７がデスティネーションとなり、画像Ｂがソースとなる。画像Ｂが、最後に重ねられているからである。したがって、ステップ１０３（図４参照）にて、レンダリング処理部１４は、画像Ｂの画像情報（タグデータ）に含まれるアルファ値を認識する。また、ステップ２０２において、レンダリング処理部１４は画像Ｂの画像要素の属性に応じた閾値を読み出す。この後のステップ２０３からステップ２０４までの処理は、領域５８での処理と同じため説明を省略する。そして、ステップ２０５にて領域６０の画像要素の属性は、デスティネーションの画像要素の属性に設定される。ここではデスティネーションの画像要素の属性である“文字”と設定される。

（アルファブレンド演算の具体的な内容）
次に、画像を合成する対象（ソースとデスティネーション）の画像情報に含まれる画素値とアルファ値とに対して行われるアルファブレンド処理について説明する。
ここで、アルファブレンドされる領域では、ＲＧＢ毎の各色成分について、ソースの画素値をＳ、デスティネーションの画素値をＤ、ソースのアルファ値をＳα（０≦Ｓα≦１）とする。すると、以下の（１）式で表されるアルファブレンド演算により、ＲＧＢ毎にアルファブレンド処理された画素値Ｄ’が生成される。
Ｄ’＝Ｓ×Ｓα＋Ｄ×（１−Ｓα） …（１）
また、デスティネーションのアルファ値をＤα（０≦Ｄα≦１）とする。すると、以下の（２）式で表されるアルファブレンド演算により、アルファブレンド処理されたアルファ値Ｄ’αが生成される。
Ｄ’α＝Ｓα＋Ｄα×（１−Ｓα） …（２）

図７は、レンダリング処理部１４に形成されたアルファブレンド演算回路の一例を示した回路図である。
図７（ａ）に示したアルファブレンド演算回路は、画素値をアルファブレンド処理するための回路である。この回路は、乗算器１４１、（１−Ｓα）の演算を行なう演算器１４２、乗算器１４３、加算器１４４を備えている。乗算器１４１は、ソースの画素値（Ｓ）にソースのアルファ値（Ｓα）を乗算してＳ×Ｓαを得る。乗算器１４３は、デスティネーションの画素値（Ｄ）に演算器１４２で得られた（１−Ｓα）を乗算し、Ｄ×（１−Ｓα）を得る。そして、加算器１４４は、乗算器１４１での乗算結果と乗算器１４３での乗算結果と加算して、Ｄ’＝Ｓ×Ｓα＋Ｄ×（１−Ｓα）を得る。

また、図７（ｂ）に示したアルファブレンド演算回路は、アルファ値をアルファブレンド処理するための回路である。この回路は、（１−Ｓα）の演算を行なう演算器１４５、乗算器１４６、加算器１４７を備えている。乗算器１４６は、デスティネーションのアルファ値（Ｄα）に演算器１４５で得られた（１−Ｓα）を乗算し、Ｄα×（１−Ｓα）を得る。そして、加算器１４７は、ソースのアルファ値（Ｓα）と乗算器１４６での乗算結果と加算して、Ｄ’α＝Ｓα＋Ｄα×（１−Ｓα）を得る。

以上、アルファブレンド処理によって画像要素が重なる領域の画像を作成する処理の流れを説明した。しかし、これらはあくまでも一例にすぎない。
例えば、複数の画像要素が重なる領域の属性の設定は、ソースの画像要素の属性に応じた閾値とソースのアルファ値との比較に基づいて行うとしたがこれに限られない。２つの画像を合成する場合は、デスティネーションの画像要素の属性に応じた閾値とデスティネーションのアルファ値を用いてもよい。更に、これらの値とソースの画像要素の属性に応じた閾値とソースのアルファ値とを用いて複数の画像要素が重なる領域の属性の設定を行ってもよい。
更にまた、３つ以上の画像を合成する場合、上述した本実施形態では、２画像ずつ順に重ね合わせて重なる領域の画像要素の属性を決定した（図６の領域５７と領域６０の例を参照）が、重ね合わされる３つ以上の画像のうち、特定の１画像の画像要素の属性に応じた閾値とその画像のアルファ値とを用いて、その設定を行ってもよい。このとき、例えば、閾値が最も小さく設定されている画像要素の属性をもつ画像の閾値とアルファ値とを用いてもよい。また、例えば、アルファ値が最も高い画像の閾値とアルファ値とを用いてもよい。

また、ソースとデスティネーションとの画像要素の属性の組み合わせに基づいて閾値を決定し、その閾値とソースのアルファ値との比較に基づいて複数の画像要素が重なる領域の属性の設定を行ってもよい。図８は、ソースとデスティネーションとの画像要素の属性の組み合わせに基づいた閾値の一例を示す図である。
図８の例では、ソースとデスティネーションとの画像要素の属性の組み合わせが“写真とグラフィック”である場合、閾値は“０．４”であり、“写真と文字”である場合、閾値は“０．３”である。そして、図８の例では、ソースとデスティネーションとの画像要素の属性の組み合わせが“グラフィックと写真”である場合、閾値は“０．７”であり、“グラフィックと文字”である場合、閾値は“０．８”である。また、図８の例では、ソースとデスティネーションとの画像要素の属性の組み合わせが“文字と写真”である場合、閾値は“０．３”であり、“文字とグラフィック”である場合、閾値は“０．２”である。

そして図８に例示する内容に基づいて、複数の画像要素が重なる領域の属性を設定する具体例について説明する。ここでは代表例として、ソースの画像要素の属性が“写真”であり、そのアルファ値が“０．３５”である場合について説明する。この場合、デスティネーションの画像要素の属性が“グラフィック”のときは閾値が“０．４”であり、ソースのアルファ値が閾値よりも小さいため、複数の画像要素が重なる領域の属性は、“グラフィック”に設定される。そして、デスティネーションの画像要素の属性が“文字”のときは閾値が“０．３”であり、ソースのアルファ値が閾値よりも大きいため、複数の画像要素が重なる領域の属性は、“写真”に設定される。すなわち、ソースの画像要素の属性が同一であっても、合成されるデスティネーションの画像要素の属性によっては、画像要素が重なる領域に対してソースとデスティネーションのどちらの画像要素の属性が設定されるかが異なることとなる。
ソースの画像要素の属性が“グラフィック”または“文字”の場合も同様の方法で、複数の画像要素が重なる領域の属性が、ソースまたはデスティネーションの画像要素の属性に設定される。

そして、本実施例はｓＲＧＢ色空間で実施されるとしたがこれに限られない。例えば、ＹＭＣ色空間で実施してもよい。この場合、例えば、受付部１１（図１参照）にて、画像要素の色空間に応じて選択されない色変換係数を用いて画素（ＹＭＣＫ）毎の色変換処理を行った後で、レンダリング処理部１４(図１参照)にて画像要素の属性を設定し、これに応じて色変換処理部１６(図１参照)で色補正を行うこととなる。

また、図３（ａ）にて、閾値は、２次記憶部２０（図１参照）に保持されているとしたがこれに限られない。例えば、閾値は、タグデータに記載されていてもよい。この場合、ＰＤＬ解析部１３は、例えば２次記憶部２０（図１参照）が記憶している閾値を読み出してタグデータに付加することとなる。そして、ステップ２０２（図５参照）にて、レンダリング処理部１４が、ソースのタグデータから閾値を認識することとなる。また、画像要素の属性毎の閾値を設定する閾値設定部を画像処理部（画像処理装置）１０（図１参照）が備えていてもよい。また、ＰＣ３（図１参照）に保持されたプリンタドライバが、この閾値を設定する機能を備えていてもよい。

更に、アルファブレンド演算を行う演算回路は、図７に示したものに限られず、演算の結果、（１）式と（２）式が得られるような演算回路であれば何でもよい。
また、本願明細書において、プログラムを提供する具体的な形態について説明をしていないが、例えば、インターネット等の双方向通信手段によりプログラムを提供する実施形態としてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に保持させて提供する実施形態としてもよい。

本発明の画像処理装置を備えた画像形成装置の構成の一例を示したブロック図である。 画像処理部の内部構成を示すブロック図である。 合成処理される対象となる画像のタグデータの例と、画像要素の属性毎に関連付けられている閾値例とを示し、画像情報のデータ構造の一例を示す図である。 レンダリング処理部でのレンダリング処理の手順の一例を示すフローチャートである。 複数の画像要素が重なる領域の属性を設定する処理の手順の一例を示すフローチャートである。 アルファブレンド処理された領域に設定された画像要素の属性を示した図である。 レンダリング処理部に形成されたアルファブレンド演算回路の一例を示した回路図である。 ソースとデスティネーションとの画像要素の属性の組み合わせに基づいた閾値の一例を示した図である。

符号の説明

１…画像形成装置、３…パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、４…画像読取装置、１０…画像処理部（画像処理装置）、１１…受付部、１２…入力バッファ、１３…ＰＤＬ解析部、１４…レンダリング処理部、１５…中間バッファ、１６…色変換処理部、１７…スクリーン処理部、２０…２次記憶部、３０…制御部、４０…画像形成部、１０１…ＣＰＵ、１０４…不揮発性メモリ、１０５…インタフェース部

Claims (9)

1. 合成される複数の画像要素のそれぞれについての画像情報を受け付ける受付手段と、
   所定の混合割合に従って前記画像情報を合成する演算で用いる混合割合と閾値とを比較する比較手段と、
   前記比較手段での比較結果に基づいて合成された前記複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性を設定する設定手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像要素の属性毎に前記閾値を記憶する記憶手段を更に備え、
   前記比較手段は、合成対象である１または複数の画像要素について当該画像要素の属性に対応した前記閾値を前記記憶手段から読み出し、当該画像要素の前記混合割合と当該閾値とを比較することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記設定手段は、合成された前記複数の画像要素のうち上地の画像要素の前記混合割合が前記閾値よりも大きい場合に、当該上地の画像要素の属性を前記領域における画像要素の属性として設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 合成される複数の画像要素のそれぞれについての画像情報を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段により受け付けられた前記画像情報に対する画像合成処理を行なう画像処理手段と、
   前記画像処理手段により画像合成処理された前記画像情報に基づいて、記録媒体上に合成された前記複数の画像要素を形成する画像形成手段と、を有し、
   前記画像処理手段は、
   閾値を記憶する記憶部と、
   所定の混合割合に従って前記画像情報を合成する演算で用いる混合割合と前記閾値とを比較する比較部と、
   前記比較部での比較結果に基づいて合成された前記複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性を設定する設定部と、
   を備えることを特徴とする画像形成装置。
5. 前記画像処理手段は、
   前記記憶部が、画像要素の属性毎に前記閾値を記憶し、
   前記比較部が、合成対象である１または複数の画像要素について当該画像要素の属性に対応した前記閾値を前記記憶部から読み出し、当該画像要素の前記混合割合と当該閾値とを比較することを特徴とする請求項４記載の画像形成装置。
6. 前記画像処理手段は、前記設定部が合成された前記複数の画像要素のうち上地の画像要素の前記混合割合が前記閾値よりも大きい場合に、当該上地の画像要素の属性を前記領域における画像要素の属性として設定することで、前記画像合成処理を行うことを特徴とする請求項４記載の画像形成装置。
7. コンピュータに、
   合成される複数の画像要素のそれぞれについての画像情報を取得する取得機能と、
   所定の混合割合に従って前記画像情報を合成する演算で用いる混合割合と記憶手段から読み出された閾値とを比較する比較機能と、
   前記比較機能での比較結果に基づいて合成された前記複数の画像要素が重なる領域における画像要素の属性を設定する設定機能と、
   を実現させるためのプログラム。
8. 前記比較機能は、合成対象である１または複数の画像要素について当該画像要素の属性に対応した前記閾値を、当該画像要素の属性毎に当該閾値が記憶された記憶手段から読み出し、当該画像要素の前記混合割合と当該閾値とを比較することを特徴とする請求項７記載のプログラム。
9. 前記設定機能は、合成された前記複数の画像要素のうち上地の画像要素の前記混合割合が前記閾値よりも大きい場合に、当該上地の画像要素の属性を前記領域における画像要素の属性として設定することを特徴とする請求項７記載のプログラム。

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