JP2008136116A - 画像形成装置および文字色判別装置 - Google Patents

画像形成装置および文字色判別装置 Download PDF

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Abstract

【課題】彩度を算出する際の彩度の感応精度をカスタマイズすることを可能とし、文字色の判別精度を向上させること。
【解決手段】カラー画像データに基づいて画像の明度を算出する明度算出手段22と、カラー画像データに基づいて画像の文字領域を特定する文字領域判別手段24と、カラー画像データに基づいて画像の彩度を算出する彩度算出手段25と、算出された明度および彩度に基づいて文字領域の文字色を判別する文字色判別手段26とを有し、彩度算出手段25は、カラー画像データの示す各パラメータについて格子点における彩度データを格納したN次元ルックアップテーブル31と、N次元ルックアップテーブルの格子点補間を行う補間手段32とを有する。
【選択図】 図3

Description

本発明は、画像に含まれる文字が無彩色文字であるか色文字であるかを判別してそれぞれに対応した適切な処理を行うことのできる画像形成装置、およびそのための文字色判別装置に関する。
従来より、画像形成装置においては、画像中の文字のエッジを強調したり、文字の色を純色によって再現するなど、文字をより一層鮮明なものとするための種々の処理が行われている。そのために、画像の中から文字領域を抽出し、抽出した文字領域の文字色を判別する必要がある。
従来における文字色の判別の方法として、特許文献1に示されるように、画像の赤−緑成分Wrと黄−青成分WbとをRGB信号の線形結合によって生成し、彩度を(Wr+Wb)/2の演算式に基づいて算出し、算出した彩度と検出された明度とを用いて文字色を判別する方法が提案されている。
特開2000−357237
ところが、上述した従来の文字色の判別方法では、演算式に基づいて一律で算出される彩度を基にして文字色が判別されるため、特定の色相で彩度の感応精度が下がる箇所においても、同じ条件で彩度の算出が行われる。そのため、文字色の判別精度が十分でないという問題があった。
例えば、濃いブルー(青色)では文字色の判別が一般に困難である。これは、Labなどの等色色空間においても、ab平面上ではブルー色の彩度の広がりが小さいため、他の色に比べてブルーは彩度が低く算出されるためである。そのため、低彩度のブルーの文字を色文字として判別するようにした場合には、レッド(赤色)などでグレー(灰)に近い文字も色文字として判別してしまうなどの問題が生じる。
本発明は、上述の問題に鑑みてなされたもので、彩度を算出する際の彩度の感応精度をカスタマイズすることを可能とし、文字色の判別精度を向上させることを目的とする。
本発明に係る画像形成装置は、カラー画像データに基づいて画像の明度を算出する明度算出手段と、前記カラー画像データに基づいて画像の文字領域を特定する文字領域判別手段と、前記カラー画像データに基づいて画像の彩度を算出する彩度算出手段と、算出された明度および彩度に基づいて前記文字領域の文字色を判別する文字色判別手段と、を有し、前記彩度算出手段は、前記カラー画像データの示す各パラメータについて格子点における彩度データを格納したN次元ルックアップテーブルと、前記N次元ルックアップテーブルの格子点補間を行う補間手段と、を有する。
前記N次元ルックアップテーブルは、例えば3次元または2次元で構成することが可能である。
前記N次元ルックアップテーブルは、ブルー色がそれ以外の色に対して彩度感応度が高くなるように修正しておくことが好ましい。
文字色判別において、例えば、明度に対応するリファレンス彩度を格納した文字領域しきい値テーブルを用い、算出された明度に基づいてそれに対応するリファレンス彩度を求め、前記彩度算出手段によって算出された彩度が前記文字領域しきい値テーブルから求められたリファレンス彩度よりも低い場合に無彩色文字であると判別することが可能である。
本発明によると、彩度を算出する際の彩度の感応精度をカスタマイズすることが可能となり、文字色の判別精度を向上させることができる。
図1は本発明に係る画像形成装置1のブロック図である。
画像形成装置1は、スキャナユニット3、画像処理部4、プリンタユニット5、その他図示しない制御回路、種々のインタフェース回路、および操作パネルなどからなる。
スキャナユニット3は、原稿に描かれてた写真、文字、絵、図表などの画像を光学的に読み取り、R(レッド),G(グリーン),B(ブルー)のカラーの画像データを生成する。プリンタユニット5は、スキャナユニット3で得られた画像データまたは通信インタフェース回路などを経由して送信された画像データなどに基づいて、画像を用紙に印刷する。
画像処理部4は、CPU、RAM、ROM、ハードディスク、周辺回路素子などを有し、入力された画像データD1に種々の処理を施し、処理を施した画像データD2をプリンタユニット5に出力し、または通信インタフェース回路を経由して外部へ送信する。
画像処理部4においては、画像の中から文字領域を抽出し、抽出した文字領域の文字色を判別する処理、その他の種々の処理を行う。機能については後で詳しく説明する。
画像形成装置1は、インターネット、イントラネット、公衆回線、または専用線などに接続可能であり、コピー、スキャナ、ファックス、ネットワークプリンティング、およびドキュメントサーバなどの様々な機能を備えることができる。画像形成装置1は、複合機またはMFP(Multi Function Peripherals)などとして構成することも可能である。
以下において、画像処理部4における文字色判別処理について説明する。
文字色判別処理では、例えば、カラーの画像データに基づいて画像の明度を算出し、算出された明度から画像のエッジ部を抽出し、抽出されたエッジ部に基づいて文字領域を特定する。また、入力された画像データに基づいて画像の彩度を算出し、算出された明度および彩度に基づいて文字領域の文字色を判別する。また、画像データの示す各パラメータについて格子点における彩度データを格納したN次元ルックアップテーブルが設けられる。N次元ルックアップテーブルは、ブルー色がそれ以外の色に対して彩度感応度が高くなるように修正される。
彩度の算出に際して、このN次元ルックアップテーブルが用いられ、またその格子点補間が行われる。また、文字色の判別に際し、明度に対応するリファレンス彩度を格納した文字領域しきい値テーブルを用い、算出された明度に基づいてそれに対応するリファレンス彩度を求め、先に算出された彩度が文字領域しきい値テーブルから求められたリファレンス彩度よりも低い場合に、無彩色文字であると判別する。これらの処理は、CPUが適当なプログラムを実行することによってソフト的に、または回路素子などによってハード的に、またはそれらの組み合わせによって実現される。
このように、N次元ルックアップテーブルを用いて彩度を生成するため、テーブルを書き換えることによって彩度算出時の彩度の感応精度をカスタマイズすることができ、文字色の判別性能を向上させることができる。以下においてさらに詳しく説明する。
図2は画像処理部4の一部の機能である文字色判別処理の機能を示すブロック図、図3は領域判別部12の機能を示すブロック図、図4は文字領域しきい値テーブルTMの内容を示す図、図5はLabのab平面におけるR,G,B各色の分布を示す図、図6は3次元のルックアップテーブル31の構造の例を示す図、図7は4面体補間方法を説明するための図、図8は2次元のルックアップテーブルの構造の例を示す図である。
図2において、画像処理部4は、RGB入力部11、領域判別部12、色変換部13、画像補正部14、およびYMCK出力部15などを有する。
RGB入力部11は、スキャナユニット3からの画像データD1を入力し、必要に応じてそれを一時的に記憶する。画像データD1は、R,G,Bの3原色からなるカラーの画像データであり、それぞれ1画素当たり8ビットの濃度階調を有する。なお、画像データD1を構成するR,G,Bの各画素の画像データについても、「画像データD1」と記載することがある。また、画像データD1によって表現される全体または一部の画像を、「画像」と記載する。
領域判別部12は、画像について領域判別処理を行い、文字領域、網点領域などを特定し、領域判別データDRを出力する。領域判別データDRには、文字領域における文字色も含まれる。
色変換部13は、R,G,Bの画像データD1をY,M,C,Kの画像データD11に変換する。
画像補正部14は、Y,M,C,Kの画像データD11と領域判別データDRとに基づいて、画像処理ブロックで文字領域の強調、網点領域のスムージングどの画像補正を行い、YMCK出力部15からY,M,C,Kの画像データD12として出力する。
図3において、領域判別部12は、ガンマ補正部21、明度算出部22、文字エッジ抽出部23、文字判別部24、彩度算出部25、文字色判別部26、および文字属性出力部27などを有する。
ガンマ補正部21は、入力されたR,G,Bの画像データD1に対して色補正を行い、補正された画像データD21を出力する。色補正では、γテーブルを用いたり、RGB線形演算を行う。RGB線形演算では、例えば次の式(1)によって演算を行う。
R’=α1・R+β1・G+γ1・B
G’=α2・R+β2・G+γ2・B
B’=α3・R+β3・G+γ3・B ……(1)
明度算出部22は、入力された画像データD21から、明度Vを、例えばRGBの線形結合によって算出する。算出のために、例えば,a,b,cを係数として、次の式(2)を用いる。
V=a・R+b・G+c・B ……(2)
または、Min(R,G,B)と呼ばれる公知の手法を用いることでもよい。これは、R,G,Bのそれぞれの階調のうち、最も小さいものを明度Vとして用いる手法である。算出された明度Vは明度データDVとして出力される。
文字エッジ抽出部23は、明度データDVに基づいて、1次微分フィルタまたは2次微分フィルタなどを用いて画像のエッジ部分を抽出する。文字判別部24は、抽出されたエッジ部分から文字領域を特定する。文字領域の特定の方法としては、例えばエッジ部分をダイレーション(Dilation)により拡張し、近接する文字同士を結合させた領域の階調ヒストグラムに基づいて文字か否かを判別する方法など、公知の方法を用いることができる。特定された文字領域についてのデータは、文字領域データDRMとして出力される。
彩度算出部25は、入力された画像データD21から彩度値を算出する。彩度値の算出に当たって、一般には、例えば、RGBの線形結合によってYCrCbまたはLabなどに変換し、色成分平面の原点からの距離を彩度値とする。例えばYCrCbの場合は、CrとCbの平面が色成分平面となり、(Cr2 +Cb2 1/2 が原点からの距離であり、これを彩度値とする。しかし、そのようにして得られた彩度値をそのまま彩度データDWとして出力した場合には、その彩度データDWに基づいた文字色の判別精度が十分でない。そこで、本実施形態においては、彩度値を求めるのにルックアップテーブル31を用い、かつ、ルックアップテーブル31から得られた彩度値に対して補間を行う。
すなわち、彩度算出部25には、ルックアップテーブル31および格子点補間部32が設けられている。ルックアップテーブル31は、入力データについてのN次元の色空間を有限個のメッシュに分割し、入力データから、特定のメッシュの頂点を割り当てるものである。
つまり、ルックアップテーブル31は、図6に示すように、R,G,Bの各色の画像データD21を入力パラメータとし、それらに対応する彩度値(図6に星印で示す)を格納したテーブルである。つまり、ルックアップテーブル31は、R,G,Bの各色の画像データD21を3次元座標の各軸とした3次元ルックアップテーブルである。ルックアップテーブル31は、ブルー色(B)の彩度感応度がそれ以外の色(R,G)に対して高くなるように修正されている。
背景技術の項において述べたように、濃いブルー(青色)では文字色の判別が一般に困難である。これは、例えば図5に示すようにab平面上でのブルー色の彩度の広がりが他の色に比べて低く算出されることによる。そこで、本実施形態においては、ルックアップテーブル31では、ブルー色の階調が低い場合に彩度値が従来よりも高くなるように修正されている。なお、ルックアップテーブル31は、用いる色空間に応じてN次元のものを用いることが可能である。
さて、本実施形態において、画像データD21は、1画素当たりRGBが各8ビットのデータであり、1画素当たりRGB全体で24ビットである。24ビットのアドレスに対して8ビット(256階調)の彩度値を割り当てた場合には、そのメモリ容量が膨大となる。そこで、メモリ容量の削減のために、入力データのRGBが各8ビットのうち、それぞれ上位4ビットをアドレスとして使用する。上位4ビットを使用することによって、RGB全体で12ビットとなり、4096個のアドレスに対して彩度値を割り当てればよいこととなる。
ルックアップテーブル31を用いることによって、入力される画像データD21から彩度値を得ることが可能であるが、ルックアップテーブル31ではRGBのそれぞれ4ビットしか使用していないため、精度が低い。これを補うため、格子点補間部32において格子点補間を行う。
つまり、格子点補間部32は、ルックアップテーブル31において、入力データに対応するメッシュの頂点とそれに隣接する頂点とを含む立方体から、使用しなかったRGBの下位4ビットを用いて各頂点(格子点)の補間を行い、RGBの各8ビットに対応する彩度値を算出するのである。格子点補間の手法として、種々の手法を用いることが可能である。以下において4面体補間の手法を説明する。
図7において、特定したメッシュの頂点つまり格子点に隣接し、RGBの各々下位4ビットを含む真の算出値(彩度値)qを含む立方体を求める。この立方体を6個の4面体に分割し、qを含む4面体を特定する。この4面体を、図7に示すようにさらに4個の小4面体ω1,ω2,ω3,ω4に分割する。この4個の4面体の体積比率を求め、それを小4面体の頂点q1,q2,q3,q4に加重してqの値を求める。このようにして求めたqが彩度値であり、彩度データDWとして出力される。
なお、4面体の体積は、底面積×高さ÷3で求めることができ、この体積の比率を4個の4面体の体積比率とすればよい。また、加重する際に、ルックアップテーブル31から読み出した各頂点q1〜q4の値(彩度値)をQ1〜Q4とし、頂点q1〜q4の反対側に位置する4面体ω1〜ω4の体積比率をΩ1〜Ω4とすると、最終的なqの値f(q)は、次の式(3)によって求められる。
f(q)=Ω1・Q1+Ω2・Q2+Ω3・Q3+Ω4・Q4 ……(3)
この場合に、頂点の反対側の4面体の体積比率を求めるのは、4面体の面積が小さい場合にはその反対側の頂点からqが遠いので、その影響が小さいということを意味する。
なお、RGBの下位4ビットは、qの位置の確定に用いられている。そのqの位置に対応する値(彩度値)であるf(q)は、上の式(3)によって求められる。
なお、ルックアップテーブル31の各格子点に設定される値(彩度値)は、RGBをYCrCbに変換した際の(Cr2 +Cb2 1/2 、またはLabに変換した際の(a2 +b2 1/2 が基本となるが、テーブル方式であるため、これらの値を種々変更してカスタマイズを行うことが容易である。
例えば、彩度感応度が高いレッド色などでは、通常の(a2 +b2 1/2 により彩度を算出し、彩度感応度が低いブルー色などでは、b軸のマイナス側(ブルー色側)に係数αを掛けて、ブルー色の彩度感応度を見かけ上高くしたルックアップテーブルを作成することが可能である。
なお、その場合の係数αは、たとえばLab空間におけるa軸の絶対値Max=Aとし、b軸の絶対値Max=Bとした場合に、α=A/Bとし、このαをb値に乗算することにより、b軸の絶対値Maxがa軸の絶対値Maxと等しくなる。したがって、この場合には、色相に依存することなく規格化した彩度を使用可能となる。
文字色判別部26は、明度データDV、彩度データDW、および文字領域データDRMに基づいて、文字色CJを判別する。文字色判別部26には、文字領域しきい値テーブルTMが格納されている。文字領域しきい値テーブルTMを用いて、明度データDVからリファレンス彩度WRが求められる。
図4に示すように、文字領域しきい値テーブルTMによると、入力された明度Vからリファレンス彩度WRが求められる。求められたリファレンス彩度WRと、彩度算出部25から出力された彩度データ(彩度)DWとを比較し、彩度データDWがリファレンス彩度WRよりも低い場合には無彩色文字(グレー文字)であると判別し、高い場合には色文字であると判別する。
文字属性出力部27は、文字色判別部26で判別された文字色CJ、その他の属性データを含む文字領域データDRMを出力する。
上に述べたように、彩度算出部25において、彩度データDWの算出にルックアップテーブル31を用い、例えばブルー色の彩度感応度が高くなるようにテーブルの内容を修正しておくことによって、従来に用いられている通常の演算では彩度が低く算出されてしまい色文字と黒文字とを判別しにくいブルー色の文字であっても、ブルー色の彩度が高く算出されて色文字と判別され易くなり、色文字と黒文字の判別精度が向上する。
上に述べた実施形態において、3次元のルックアップテーブル31に代えて2次元のルックアップテーブル31を用いる場合には、例えば図8に示すように、その格子点に設定する値を、RGBから求めたYCrCbのCrCb成分としておく。そして、彩度算出部25において、3次元の場合と同様に、対応するCrCbのメッシュの頂点を求め、隣接する平面から補間して彩度値を求める。この場合に、Y成分は、算出した彩度値に対する乗算ファクターとして使用する。
上に述べた実施形態におけるルックアップテーブル31、格子点補間部32、彩度算出部25、文字色判別部26、領域判別部12、画像処理部4、または画像形成装置1の全体または各部の構成、処理の内容または順序、ビット数、階調数などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
本発明に係る画像形成装置のブロック図である。 画像処理部の文字色判別処理の機能を示すブロック図である。 領域判別部の機能を示すブロック図である。 文字領域しきい値テーブルの内容を示す図である。 Labのab平面におけるR,G,B各色の分布を示す図である。 3次元のルックアップテーブルの構造の例を示す図である。 4面体補間方法を説明するための図である。 2次元のルックアップテーブルの構造の例を示す図である。
符号の説明
1 画像形成装置
4 画像処理部
12 領域判別部
22 明度算出部(明度算出手段)
24 文字判別部(文字領域判別手段)
25 彩度算出部(彩度算出手段)
26 文字色判別部(文字色判別手段)
31 ルックアップテーブル(N次元ルックアップテーブル)
32 格子点補間部(補間手段)

Claims (5)

  1. カラー画像データに基づいて画像の明度を算出する明度算出手段と、
    前記カラー画像データに基づいて画像の文字領域を特定する文字領域判別手段と、
    前記カラー画像データに基づいて画像の彩度を算出する彩度算出手段と、
    算出された明度および彩度に基づいて前記文字領域の文字色を判別する文字色判別手段と、を有し、
    前記彩度算出手段は、
    前記カラー画像データの示す各パラメータについて格子点における彩度データを格納したN次元ルックアップテーブルと、
    前記N次元ルックアップテーブルの格子点補間を行う補間手段と、を有し、
    てなることを特徴とする画像形成装置。
  2. 前記N次元ルックアップテーブルが3次元で構成されている、
    請求項1記載の画像形成装置。
  3. 前記N次元ルックアップテーブルが2次元で構成されている、
    請求項1記載の画像形成装置。
  4. 前記N次元ルックアップテーブルは、ブルー色がそれ以外の色に対して彩度感応度が高くなるように修正されている、
    請求項1ないし3のいずれかに記載の画像形成装置。
  5. 入力されたカラー画像データについて、文字領域における明度を算出する明度算出手段と、
    前記文字領域における彩度を算出する彩度算出手段と、
    算出された明度および彩度に基づいて前記文字領域が黒文字であるか色文字であるかを判別する文字色判別手段と、を有し、
    前記彩度算出手段は、
    前記カラー画像データの示す各パラメータについて格子点における彩度データを格納したものであって、ブルー色がそれ以外の色に対して彩度感応度が高くなるように修正されたN次元ルックアップテーブルと、
    前記N次元ルックアップテーブルの格子点補間を行う補間手段と、を有し、
    前記文字色判別手段は、
    明度に対応するリファレンス彩度を格納した文字領域しきい値テーブルを用い、算出された明度に基づいてそれに対応するリファレンス彩度を求め、
    前記彩度算出手段によって算出された彩度が前記文字領域しきい値テーブルから求められたリファレンス彩度よりも低い場合に無彩色文字であると判別する、
    ことを特徴とする文字色判別装置。
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