JP2008123126A - 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】所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、その混合割合の情報を含む画像情報を受け付ける受付部１１と、複数の画像要素が重なる領域に関して、それらの画像情報が含む画素値の情報に基づいて、複数の画像要素それぞれの混合割合に応じた濃度に関する値を算出し、算出した濃度に関する値に基づいて複数の画像要素が重なる領域の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、画像形成装置及びこれら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の画像処理装置等では、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の画像形成装置等では、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の画像形成装置等では、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、所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、その混合割合の情報を含む画像情報を受け付ける受付手段と、複数の画像要素が重なる領域に関して、画像情報が含む画素値の情報に基づいて、複数の画像要素それぞれの混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出手段と、その算出手段が算出した濃度に関する値に基づいて複数の画像要素が重なる領域の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、各画像要素の属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶手段を更に備え、算出手段は、合成される複数の画像要素の属性に基づいて記憶手段から読み出した係数により、複数の画像要素が重なる領域における濃度に関する値を補正し、設定手段は、算出手段が補正した濃度に関する値に基づいてその領域の画像要素の属性を設定し、設定手段が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を行うことを特徴とすることができる。

更に、このような画像処理装置として、設定手段は、複数の画像要素が重なる領域の画素毎における濃度に関する値を比較し、その値が大きいと判断された画像要素の属性を画素毎の画像要素の属性として設定し、設定手段が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を画素毎に行う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、所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、混合割合の情報を含む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の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、画像処理手段は、複数の画像要素が重なる領域に関して、画像情報が含む画素値の情報に基づいて、複数の画像要素それぞれの混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出部と、その算出部が算出した濃度に関する値に基づいて複数の画像要素が重なる領域の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、各画像要素の属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶部を更に備え、算出部が、合成される複数の画像要素の属性に基づいて記憶部から読み出した係数により、複数の画像要素が重なる領域における濃度に関する値を補正し、設定部は、算出部が補正した濃度に関する値に基づいてその領域の画像要素の属性を設定し、設定部が設定した画像要素の属性に応じた画像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、設定部が複数の画像要素が重なる領域の画素毎における濃度に関する値を比較し、その値が大きいと判断された画像要素の属性を画素毎の画像要素の属性として設定し、設定部が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を画素毎に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、所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、混合割合の情報を含む画像情報を取得する取得機能と、複数の画像要素が重なる領域に関して、画像情報が含む画素値の情報に基づいて、複数の画像要素それぞれの混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出機能と、その算出機能が算出した濃度に関する値に基づいて複数の画像要素が重なる領域の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、算出機能は、合成される複数の画像要素の属性に基づいた係数を各画像要素の属性に対して個別に設定された係数が記憶された記憶手段から読み出し、その係数により複数の画像要素が重なる領域における濃度に関する値を補正し、設定機能は、算出機能が補正した濃度に関する値に基づいてその領域の画像要素の属性を設定し、設定機能が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を行うことを特徴とすることができる。

更に、このようなプログラムとして、設定機能は、複数の画像要素が重なる領域の画素毎における濃度に関する値を比較し、その値が大きいと判断された画像要素の属性を画素毎の画像要素の属性として設定し、設定機能が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を画素毎に行う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、合成画像が濃度に関する情報に基づいて属性が設定された、より高品質な画像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、合成後の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が、より好ましく合成画像に表現され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、合成画像の画素毎の表現を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、合成画像が濃度に関する情報に基づいて属性が設定された、より高品質な画像を形成することができる。
また、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、合成後の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が、より好ましく合成画像に表現されるように形成することができる。
更に、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、画素毎の表現がより高品質となるような合成画像を形成することができる。

そして、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、合成画像が濃度に関する情報に基づいて属性が設定された、より高品質な画像となるように処理させることができる。
また、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、合成後の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が、より好ましく合成画像に表現されるように処理させることができる。
更に、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、合成画像の画素毎の表現をより高品質とな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他の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（例えばＹＭＣＫ）の画像情報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。

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、例えば、画素値と画像要素の属性とアルファ値とを含んで構成されている。ここで画素値は、例えば所定の色空間の中で表現される画素毎の値であり、例えば所定の階調で表現される。具体的には、例えばＲＧＢ毎に各８ビット（１バイト）の階調で表現されたｓＲＧＢ色空間に属するデータ等である。なおＲＧＢとは、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）からなる光の３原色のことをいう。
そして、画像要素の属性（以下、単に「属性」という）とは、“文字”、“グラフィック”、“写真”等の画像の種類を示す情報である。またアルファ値は、該当画素の透明度を表し、例えば８ビット（１バイト）でその割合を表現する。

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）の画像情報に含まれる画素値とアルファ値と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、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画素値と属性とアルファ値とを取得する。更に、２次記憶部２０からソースの属性に応じた係数を読み出す。そして、取得したアルファ値と画素値とを用いてソースとデスティネーションの濃度に関する値を算出する。または、取得した画素値とアルファ値と、読み出した係数とを用いてソースとデスティネーションの濃度に関する補正値を算出する。そして、レンダリング処理部１４は、算出した濃度に関する値または濃度に関する補正値の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属性を設定し、その属性を画像情報に付加する。したがって、レンダリング処理部１４は、濃度に関する値を算出する算出手段（算出部）としての機能と、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、係数の記憶手段（記憶部）としての機能を有する。

ここで濃度に関する値とは、例えば、ディスプレイに表示される画像の暗さや媒体に印刷される画像の濃度を表現した値であり、例えばアルファ値と画素値とを演算して得られる値とすることができる。具体的には、ガンマ補正されたＲＧＢ色空間の画像の場合、
Ｋ＝
０．２９９×（１−Ｒ）＋０．５８７×（１−Ｇ）＋０．１１４×（１−Ｂ）…（１）
で計算できる。ただし、厳密に計算する必要は無いため、例えばＤＫ＝３．０−Ｒ−Ｂ−Ｇ と簡略化して計算することもできる。一方、色空間が異なれば計算式も色空間に合せて変更する必要がある。このため、以降、画素値から濃度に関する値を計算する式を、
Ｋ＝Ｄｋ（画素値） …（２）
と表記する。

そして、この濃度に関する値に画像の属性に基づいた係数（重み付け）を乗算することで、濃度に関する補正値を得ることができる。
これによりレンダリング処理部１４は、例えばアルファブレンド処理された画素値およびアルファ値と、設定した属性とを含むラスタ画像情報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（例えばＹＭＣＫ）の画像情報に色変換処理し、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、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属性を認識し、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属性を認識し、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の作業用メモリ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での各機能が実現される。それらの機能は、上記した画像情報受付機能、画像情報作成機能、レンダリング処理機能、色変換処理機能、階調補正機能、及びスクリーン処理機能等である。また、書き換え可能で、かつ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、係数、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データについての説明）
図３（ａ）は、合成処理される対象となる画像の画像情報（画素値、属性、アルファ値）の例を示す図である。また図３（ｃ）は、画像情報に含まれる属性と係数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される画像が、ＡとＢとＣの３つの画像（画像要素）である。そして、画像Ａの画素値はＤａ（ｎ）である。同様に、画像Ｂの画素値はＤｂ（ｎ）であり、画像Ｃの画素値はＤｃ（ｎ）である。ここで、ｎは、各画像のｎ番目の画素を表し、画像が画素の集合で表されること示す。以降の説明では、（ｎ）の表記を省略することがあるが、この場合は、各画素についてそれぞれ演算処理を行うものとする。
そして、画像Ａの属性は“写真”で、アルファ値は“αａ（ｎ）”である。また、画像Ｂの属性は“グラフィック”で、アルファ値は“αｂ（ｎ）”である。また、画像Ｃの属性は“文字”で、アルファ値は“αｃ（ｎ）”である。

ここで図３（ａ）の例では、異なる属性をもつ３つの画像となっているが、これはあくまでも一例であり、合成する画像が２つ又は４つ以上の場合もある。

また、同じ属性をもつ画像が合成される場合もある。例えば、図３で、画像Ａと画像Ｂとの属性が、共に“写真”であってもよい。さらに、画像処理の途中で生成される合成画像は、画素毎に属性が異なる画像データとなることがある。

また、各画像のアルファ値は画素毎に、または画像要素毎に設定される。したがって、この例では、画像Ａと画像Ｂの画像Ｃのアルファ値は画素毎に異なり、画像内で透明度が変化させることが可能であるが、画像によってはアルファ値が画像内で一定かつ画素毎に値を持たない場合もある。この場合、各画像のアルファ値が同一の値を持っているとして処理される。

図３（ｂ）は、合成処理される対象となる画像Ａの画素毎の画像情報（画素値、アルファ値）の例を示す図である。この例では、合成される画像はＮ個の画素からなり、各画素が、ｓＲＧＢ色空間で、ＲＧＢ毎に各８ビット（１バイト）の階調で表現された例である。また、アルファ値は、８ビットのデータである。

ここで図３（ｂ）の例では、画素毎の画像情報は画素値とアルファ値からなるが、これはあくまでも一例であり、画素値のみや、画素値、アルファ値と属性値であってもよい。また、画素値、アルファ値と属性値の各要素が、必ずしもまとめて配置されなくてもよい。さらに画素値については、異なる色空間であっても良い。また、階調値に関しても３バイトである必要はない。

そして、図３（ｃ）は、画像要素の属性と処理で用いる係数の例である。属性が“写真”である場合には、係数は“Ｃｐ”である。また、属性が“グラフィック”である場合には、係数は“Ｃｇ”である。更に、属性が“文字”である場合には、係数は“Ｃｔ”である。なお、演算の具体的な内容は後述する。

（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（画素値、属性、アルファ値）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、各画像情報（図３参照）に含まれる画素値と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、ソースとデスティネーションとが重なる領域における画素毎のソースの濃度に関する値が、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する値よりも大きいか否かを比較した結果により、その画素の属性を決定する（ステップ１０７）。なお、この画像要素（ソースとデスティネーション）が重なる領域で画素毎に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（Ｓ１１０）。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画素値と属性とアルファ値とが、画像Ｃの画素値と属性とアルファ値とに決定される。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画素毎に設定する実施例）
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、それぞれの属性を把握する。また、レンダリング処理部１４は、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、画素毎の画素値とアルファ値とを把握する（ステップ２０１）。

次いで、レンダリング処理部１４は、上地と下地とが重なっている領域における画素毎のソースの濃度に関する値と、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する値とを算出する（ステップ２０２）。なお、これらの濃度に関する値の算出方法については後述する。続いて、レンダリング処理部１４は、ステップ１０３（図４参照）で算出したソースの濃度に関する値が、ソースの濃度に関する値と共に算出したデスティネーションの濃度に関する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にてソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する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、ソースの属性を選択する（ステップ２０４）。また、ステップ２０３にてソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する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属性を選択する（ステップ２０５）。

続いて、レンダリング処理部１４は、選択した属性を、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２０６）。そして処理を終了する。

（複数の画像要素が重なる領域の属性を画素毎に設定する他の実施例）
続いて、ステップ１０７（図４参照）での具体的な処理の他の例について説明する。
図６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他の例である。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、それぞれの属性を把握する。また、レンダリング処理部１４は、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、画素毎の画素値とアルファ値とを把握する（ステップ３０１）。

次いで、レンダリング処理部１４は、ソースの属性に応じた係数（図３参照）を取得する（ステップ３０２）。この係数は、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、上地と下地とが重なっている領域における画素毎のソースの濃度に関する補正値と、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する補正値とを係数を用いて算出する（ステップ３０３）。なお、これらの濃度に関する補正値の算出方法については後述する。
ステップ３０４からステップ３０７までは、ステップ２０３（図５参照）からステップ２０６（図５参照）までと同じ内容のため、説明は省略する。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属性について説明する。
図７は、画像処理部（画像処理装置）１０が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７の例では画像Ａ、画像Ｂ、及び画像Ｃは、図３に記載した画像であり、図３に記載した画素値と属性とアルファ値とを画素毎に伴っている。よって、画像Ａは属性が“写真”の画像であり、画像Ｂは属性が“グラフィック”の画像であり、画像Ｃは属性が“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７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の属性は、“写真”となる（図３参照）。そして、領域５５の属性は、“グラフィック”となり（図３参照）、領域５６の属性は、“文字”となる（図３参照）。

次に、領域５７、領域５８、及び領域５９における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、これらの領域における画素毎の属性は、レンダリング処理部１４（図１参照）での属性を設定する処理（図５または図６参照）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の画像情報に含まれる画素毎の画素値とアルファ値とを読み出す。また、ステップ１０４（図４参照）にて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、ステップ１０５（図４参照）にてレンダリング処理部１４が、画像Ａの画像情報に含まれる画素毎の画素値とアルファ値とを読み出す。

ここで上地と下地とが重なっている領域におけるソースの画素毎の濃度に関する値と、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する値とを算出する具体的な方法について説明する。
まず、ステップ１０３にて読み出した画素値とアルファ値とを用いてそれぞれの値のラスタ画像情報を作成し、上地と下地とが重なっている領域におけるソースの画素毎の濃度に関する値を求める。ここで、アルファブレンドされる領域では、ソースの画素値をＳ、ソースのアルファ値をＳα（０≦Ｓα≦１）とする。すると、以下の（３）式で表される演算により、処理された濃度に関する値Ｋｓが生成される。
Ｋｓ＝Ｓα×Ｄｋ（Ｓ） …（３）
したがって図７の例ではソースは画像Ｃであるから図３を参照して、画素毎の濃度に関する値はαｃ×Ｄｋ（Ｄｃ）となる。

次に、ソースのアルファ値とステップ１０５にて読み出した画素値とアルファ値とを用いてそれぞれの値のラスタ画像情報を作成し、上地と下地とが重なっている領域におけるデスティネーションの画素毎の濃度に関する値を求める。ここで、アルファブレンドされる領域では、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）、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（４）式で表される演算により、処理された濃度に関する値Ｋｄが生成される。
Ｋｄ＝（１−Ｓα）×Ｄα×Ｄｋ（Ｄ） …（４）
したがって図７の例ではデスティネーションは画像Ａであるから図３を参照して、画素毎の濃度に関する値は（１−αｃ）×αａ×Ｄｋ（Ｄａ）となる。

ここでステップ２０３（図５参照）にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、ステップ２０４（図５参照）にてその画素の属性は、ソース（画像Ｃ）の属性である“文字”と設定される。また、ステップ２０３にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、ステップ２０５（図５参照）にてその画素の属性は、デスティネーション（画像Ａ）の属性である“写真”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。領域５７の場合と同様に演算すると、ソース画像Ｂの画素毎の濃度に関する値はαｂ×Ｄｋ（Ｄｂ）となる。そして、デスティネーション画像Ａの画素毎の濃度に関する値は（１−αｂ）×αａ×Ｄｋ（Ｄａ）となる。
ここでステップ２０３（図５参照）にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、ステップ２０４（図５参照）にてその画素の属性は、ソース（画像Ｂ）の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ２０３にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、ステップ２０５（図５参照）にてその画素の属性は、デスティネーション（画像Ａ）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。領域５７の場合と同様に演算すると、ソース画像Ｂの画素毎の濃度に関する値はαｂ×Ｄｋ（Ｄｂ）となる。そして、デスティネーション画像Ｃの画素毎の濃度に関する値は（１−αｂ）×αｃ×Ｄｋ（Ｄｃ）となる。
ここでステップ２０３（図５参照）にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、ステップ２０４（図５参照）にてその画素の属性は、ソース（画像Ｂ）の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ２０３にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、ステップ２０５（図５参照）にてその画素の属性は、デスティネーション（画像Ｃ）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、領域５７の場合と同様に処理される。その結果、他の領域で行った判断と同様に、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、その画素の属性は、ソース（画像Ｂ）の属性である“グラフィック”と設定される。また、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、その画素の属性は、デスティネーションの属性（領域５７の属性）に設定される。
ここでデスティネーションの画素毎の濃度に関する値の算出には、領域５７の画像情報に含まれる画素値とアルファ値とを用いるが、これらの値は後述するアルファブレンド演算で処理された値である。

また、ステップ３０３（図６参照）のようにソースとデスティネーションとの濃度に関する値を係数で補正し、濃度に関する補正値を算出する場合もある。
この場合、ステップ３０２（図６参照）において、レンダリング処理部１４は領域５７に対して画像Ｃと画像Ａとの属性に応じた係数を取得する。ここではソースは画像Ｃであるから、係数Ｃｔ（図３（ｃ）参照）を取得する。また、デスティネーションは画像Ａであるから、係数Ｃｐ（図３（ｃ）参照）を取得する。そして、ステップ３０３（図６参照）において取得した係数を用いて画素毎の濃度に関する補正値を算出する。
すると図３を参照して、ソースの画素毎の濃度に関する補正値はαｃ×Ｄｋ（Ｄｃ）×Ｃｔとなる。同様に図３を参照して、デスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値は（１−αｃ）×αａ×Ｄｋ（Ｄａ）×Ｃｐとなる。

そして、ステップ３０４（図６参照）にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、ステップ３０５（図６参照）にてその画素の属性は、ソース（画像Ｃ）の属性である“文字”と設定される。また、ステップ３０４にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、ステップ２０５（図５参照）にてその画素の属性は、デスティネーション（画像Ａ）の属性である“写真”と設定される。

また、ステップ３０２（図６参照）において、レンダリング処理部１４は領域５８に対して画像Ｂと画像Ａとの属性に応じた係数を取得する。ここではソースは画像Ｂであるから、係数Ｃｇ（図３（ｃ）参照）を取得する。また、デスティネーションは画像Ａであるから、係数Ｃｐ（図３（ｃ）参照）を取得する。そして、ステップ３０３（図６参照）において取得した係数を用いて画素毎の濃度に関する補正値を算出する。
すると図３を参照して、ソースの画素毎の濃度に関する補正値はαｂ×Ｄｋ（Ｄｂ）×Ｃｇとなる。同様に図３を参照して、デスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値は（１−αｂ）×αａ×Ｄｋ（Ｄａ）×Ｃｐとなる。

ここでステップ３０４（図６参照）にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、ステップ３０５（図６参照）にてその画素の属性は、ソース（画像Ｂ）の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ３０４にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、ステップ３０６（図６参照）にてその画素の属性は、デスティネーション（画像Ａ）の属性である“写真”と設定される。

更に、ステップ３０２（図６参照）において、レンダリング処理部１４は領域５９に対して画像Ｂと画像Ｃとの属性に応じた係数を取得する。ここではソースは画像Ｂであるから、係数Ｃｇ（図３（ｃ）参照）を取得する。また、デスティネーションは画像Ｃであるから、係数Ｃｔ（図３（ｃ）参照）を取得する。そして、ステップ３０３（図６参照）において取得した係数を用いて画素毎の濃度に関する補正値を算出する。
すると図３を参照して、ソースの画素毎の濃度に関する補正値はαｂ×Ｄｋ（Ｄｂ）×Ｃｇとなる。同様に図３を参照して、デスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値は（１−αｂ）×αｃ×Ｄｋ（Ｄｃ）×Ｃｔとなる。

ここでステップ３０４（図６参照）にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、ステップ３０５（図６参照）にてその画素の属性は、ソース（画像Ｂ）の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ３０４にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、ステップ３０６（図６参照）にてその画素の属性は、デスティネーション（画像Ｃ）の属性である“文字”と設定される。

更にまた、領域６０の場合は、画像Ａと画像Ｃとの画像要素が重なる領域と同じ属性をもつ領域５７がデスティネーションとなり、画像Ｂがソースとなる。したがって、領域５７の場合と同様に処理される。その結果、他の領域で行った判断と同様に、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、その画素の属性は、ソース（画像Ｂ）の属性である“グラフィック”と設定される。また、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、その画素の属性は、デスティネーションの属性（領域５７の属性）に設定される。
ここでデスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値の算出には、領域５７の画像情報に含まれる画素値とアルファ値とを用いるが、これらの値は下記のアルファブレンド演算で処理された値である。

（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（５）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） …（５）
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（６）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） …（６）

図８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８（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８（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。
上記実施形態では、ソースとデスティネーションの濃度に関する値（または濃度に関する補正値）を比較することで上地と下地とが重なっている領域における属性を決定していたが、これに限られない。例えば、画像情報が含む画素値（図３（ａ）参照）をもとに一般に知られている所定の色変換式を用いてCIE 1976(L*a*b*)空間やCIE 1976(L*u*v*)空間におけるＬ値を求める。そして、ソースとデスティネーションのＬ値を画素毎に比較することで上地と下地とが重なっている領域における属性を決定してもよい。この場合、属性の切り替わりによる画質劣化を軽減してより高画質な出力画像を得るためには、上地と下地とが重なっている領域における画素の属性を、濃度が大きく目立ちにくい画像の属性に設定することとなる。

また、図３（ｃ）では、係数は画像要素毎に設定されているが、図３（ｄ）のように、さらにソース画像用とデスティネーション用の係数に分かれていても良い。このようにすれば、以上の実施例より、画素の属性決定をより詳細に制御でき、属性の切り替わりによる画質劣化を軽減することが可能となる。

また、図３（ｃ）にて、係数は、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、係数は、画像情報に含まれていてもよい。この場合、ＰＤＬ解析部１３は、例えば２次記憶部２０（図１参照）が記憶している係数を読み出して画像情報に付加することとなる。そして、ステップ３０２（図６参照）にて、レンダリング処理部１４が、ソースの画像情報から係数を取得することとなる。また、属性毎の係数を設定する係数設定部を画像処理装置（画像処理部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、この係数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８に示したものに限られず、演算の結果、（５）式と（６）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画像情報の例と、属性毎に関連付けられている係数の例とを示す図である。 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画素毎に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。 複数の画像要素が重なる領域の属性を画素毎に設定する処理の手順の他の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属性の一例を示した図である。 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。

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（画像形成装置）、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. 所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、当該混合割合の情報を含む画像情報を受け付ける受付手段と、
   前記複数の画像要素が重なる領域に関して、前記画像情報が含む画素値の情報に基づいて、当該複数の画像要素それぞれの前記混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出手段と、
   当該算出手段が算出した前記濃度に関する値に基づいて前記領域の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. 各画像要素の属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶手段を更に備え、
   前記算出手段は、前記合成される複数の画像要素の属性に基づいて前記記憶手段から読み出した前記係数により、前記領域における前記濃度に関する値を補正し、
   前記設定手段は、前記算出手段が補正した前記濃度に関する値に基づいて前記領域の画像要素の属性を設定し、
   前記設定手段が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を行う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、前記領域の画素毎における前記濃度に関する値を比較し、当該値が大きいと判断された画像要素の属性を当該画素毎の画像要素の属性として設定し、
   前記設定手段が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を前記画素毎に行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、当該混合割合の情報を含む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の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、
   前記複数の画像要素が重なる領域に関して、前記画像情報が含む画素値の情報に基づいて、当該複数の画像要素それぞれの前記混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出部と、
   前記算出部が算出した前記濃度に関する値に基づいて前記領域の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、
   各画像要素の属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶部を更に備え、
   前記算出部が、前記合成される複数の画像要素の属性に基づいて前記記憶部から読み出した前記係数により、前記領域における前記濃度に関する値を補正し、
   前記設定部は、前記算出部が補正した前記濃度に関する値に基づいて前記領域の画像要素の属性を設定し、
   前記設定部が設定した画像要素の属性に応じた画像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。
6. 前記画像処理手段は、前記設定部が前記領域の画素毎における前記濃度に関する値を比較し、当該値が大きいと判断された画像要素の属性を当該画素毎の画像要素の属性として設定し、当該設定部が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を当該画素毎に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、
   所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、当該混合割合の情報を含む画像情報を取得する取得機能と、
   前記複数の画像要素が重なる領域に関して、前記画像情報が含む画素値の情報に基づいて、当該複数の画像要素それぞれの前記混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出機能と、
   前記算出機能が算出した前記濃度に関する値に基づいて前記領域の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. 前記算出機能は、前記合成される複数の画像要素の属性に基づいた係数を各画像要素の属性に対して個別に設定された当該係数が記憶された記憶手段から読み出し、当該係数により前記領域における前記濃度に関する値を補正し、
   前記設定機能は、前記算出機能が補正した前記濃度に関する値に基づいて前記領域の画像要素の属性を設定し、
   前記設定機能が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を行う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、前記領域の画素毎における前記濃度に関する値を比較し、当該値が大きいと判断された画像要素の属性を当該画素毎の画像要素の属性として設定し、
   前記設定機能が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を前記画素毎に行うことを特徴とする請求項７記載のプログラム。

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