JP2014072751A - 画像処理装置およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 処理対象の画像データに応じて、適切な色変換処理を実行する。
【解決手段】 画像処理装置は、対象画像データを用いて、複数の画素の色相値を取得する取得部と、複数の色相値を用いて、対象画像の指標値を規定する規定部であって、指標値は、対象画像データに対して色変換処理を実行した場合に、色相が変化する度合いを表す値である、規定部と、指標値が、色相が変化する度合いが比較的低いことを示す場合には、対象画像データに対する色変換処理の方法を、第１の方法に決定し、指標値が、色相が変化する度合いが比較的高いことを示す場合には、対象画像データに対する色変換処理の方法を、第２の方法に決定する決定部と、を備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、画像データに対して色変換処理を実行するための画像処理技術に関する。

画像データによって表す画像の画質等を調整するために、画像データに対して様々な色変換処理が実行されている。例えば、明度補正、下地除去処理、コントラスト強調などの色変換処理が知られている。また、ディスプレイへの表示や、プリンタでの印刷のために、ＩＣＣプロファイルに従って、画像データの色空間を変換する処理が、知られている（例えば、特許文献１）。この技術は、処理対象の画像データ（例えば、スキャンデータ）がモノクロ画像であるかカラー画像であるかを判断し、判断結果に応じて適切なＩＣＣプロファイルを準備している。

特開２０１２−１９４８３号公報

しかしながら、上記技術では、画像データの個々の特徴について十分に考慮しているとは言えず、処理対象の画像データによっては、適切な色変換処理が実行されない可能性があった。例えば、画像データが示す画像によっては、色相が変化しやすい画像や変化しにくい画像が存在する。このために、色相が変化しにくい画像に対して過度に複雑な色変換処理が実行されて、処理負荷や処理に要する時間が過大になる場合や、色相が変化しやすい画像に対して過度に単純な色変換処理が実行されて、画像の色相が大きく変化することで所望する処理結果が得られない場合があった。

本発明の主な利点は、処理対象の画像データに応じて、適切な色変換処理を実行することができる画像処理技術を提供することである。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］複数の画素を含む対象画像データを用いて、前記複数の画素の色相を示す複数の色相値を取得する取得部と、
前記複数の色相値を用いて、前記対象画像の指標値を規定する規定部であって、前記指標値は、前記対象画像データに対して色変換処理を実行した場合に、色相が変化する度合いを表す値である、前記規定部と、
前記指標値が、色相が変化する度合いが比較的低いことを示す場合には、前記対象画像データに対する前記色変換処理の方法を、第１の方法に決定し、前記指標値が、色相が変化する度合いが比較的高いことを示す場合には、前記対象画像データに対する色変換処理の方法を、第２の方法に決定する、決定部と、
を備える、画像処理装置。

上記構成によれば、色相が変化する度合いを表す指標値を用いて、色相が変化する度合いが比較的低い場合には、色変換処理の方法を第１の方法に決定し、色相が変化する度合いが比較的高い場合には、色変換処理の方法を第２の方法に決定する。この結果、対象画像データに応じた適切な方法で、色変換処理を実行することができる。

本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、上記装置の機能を実現する方法、上記装置の機能を実現するコンピュータプログラム、当該コンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。

本発明の一実施例としての複合機２００の構成を示すブロック図。 第１実施例の画像処理のフローチャート。 指標値算出用のヒストグラムＨＧの一例を示す図。 ヒストグラムＨＧのクラスを定義するクラス定義テーブルの一例。 明度値Ｖの範囲について説明する図。 色相値Ｈの範囲について説明する図。 指標値ＴＶの算出式を示す図。 指標値ＴＶを算出するための重みを規定したテーブルの一例を示す図。 補正レベルに応じたトーンカーブを説明する図。 特定の色相値Ｈを有する色の一例をＲＧＢの各成分値で表した図。 濃度補正によって色相が変化する度合いについて説明する第１の図。 濃度補正によって色相が変化する度合いについて説明する第２の図。 濃度補正によって色相が変化する度合いについて説明する第３の図。 第２実施例の画像処理のフローチャート。 除去レベルＲＬに応じたトーンカーブを説明する図。 第２実施例の第２重みＷ２を規定したテーブルの一例。 第３実施例の画像処理のフローチャート。

Ａ．実施例：
Ａ−１：複合機２００の構成
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、本発明の一実施例としての複合機２００の構成を示すブロック図である。

複合機２００は、ＣＰＵ２１０と、ハードディスクドライブやＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性記憶装置２２０と、ＲＡＭなどの揮発性記憶装置２３０と、所定の方式（例えば、インクジェット方式、レーザー方式）で画像を印刷するプリンタ部２４０と、光学的に対象物（例えば、紙の文書）を読み取ることによってスキャンデータを取得するスキャナ部２５０と、タッチパネルやボタンなどの操作部２６０と、タッチパネルと重畳された液晶パネルなどの表示部２７０と、パーソナルコンピュータ３００やＵＳＢメモリ（図示省略）などの外部装置とデータ通信を行うためのインターフェースを含む通信部２８０と、を備えている。

不揮発性記憶装置２２０は、プログラム２２２と、パラメータデータ２２４と、を格納している。プログラム２２２は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納された形態で提供される。あるいは、プログラム２２２は、ネットワークを介して複合機２００に接続されたサーバからダウンロードされる形態で提供される。さらに別の形態として、プログラム２００は、複合機２００の出荷時に、予め記憶されている形態で提供される。パラメータデータ２２４は、後述する画像処理で用いられる各種のパラメータが記録されたデータである。揮発性記憶装置２３０には、ＣＰＵ２１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域２３１が設けられている。

ＣＰＵ２１０は、プログラム２２２を実行することにより、複合機２００の全体を制御する装置制御部５０と、後述する画像処理を実行する画像処理部１００と、の機能を実現
する。画像処理部１００は、取得部１１０と、規定部１２０と、決定部１３０と、色変換部１４０と、プロファイル処理部１５０と、を備えている。取得部１１０は、対象画像データを用いて、各画素の色相値Ｈを取得する。規定部１２０は、各画素の色相値Ｈを用いて、指標値ＴＶを規定する。指標値ＴＶは、濃度補正などの色変換処理を実行した場合に、色相が変化する度合いを表す値である。規定部１２０は、画素毎に、色相が変化する度合いを規定する画素規定部１２５を備えている。決定部１３０は、濃度補正などの色変換処理の方法を、指標値ＴＶに応じて決定する。色変換部１４０は、決定部１３０によって決定された方法で、対象画像データに対して色変換処理を実行する。プロファイル処理部１５０は、決定部１３０によって決定された方法で色変換処理を行うためのプロファイル（例えば、ＩＣＣプロファイル）を対象画像データに添付する。以下、これらの各機能部が実行する画像処理について説明する。

Ａ−２：画像処理
図２は、第１実施例の画像処理のフローチャートである。この画像処理は、例えば、ユーザがスキャナ部２５０に原稿を載置して読取指示を行ったときや、ユーザが既に生成されて不揮発性記憶装置２２０に格納済みのスキャンデータを指定して濃度補正指示を行ったときに、実行される。

ステップＳ１０では、画像処理部１００（図１）は、処理対象の対象画像データとして、スキャンデータを取得する。画像処理部１００は、例えば、スキャナ部２５０を用いて原稿を読み取ることによって、あるいは、不揮発性記憶装置２２０から読み出すことによって、対象画像データを取得する。対象画像データは、各画素の色をＲＧＢ値で表すビットマップデータである。なお、本実施例では、ＲＧＢの３個の色成分値は、それぞれ、０〜２５５の範囲の値をとる。すなわち、ＲＧＢの３個の色成分値は、それぞれ２５６階調である。

次いで、ステップＳ２０では、画像処理部１００は、明度補正の補正レベルを取得する。補正レベルは、例えば、図２に示す入力画面ＵＩを介して、ユーザによって入力される。この入力画面ＵＩは、表示部２７０に表示され、ユーザは、スライダＳＤの位置を、操作部２６０を介して操作することによって、補正レベルＣＬを入力することができる。補正レベルは、後述するトーンカーブの形状を決定するγ値で表される。γ値は、明度を変更しない場合をγ＝１に設定され、明度を高くする（明るくする）場合には、γ＞１に設定される。そして、明度を高くする程度が大きいほど、γ値は、大きな値に設定される。逆に、γ値は、明度を低くする（暗くする）場合には、０＜γ＜１の範囲に設定される。そして、明度を低くする程度が大きいほど、γ値は、小さな値に設定される。図２に示す入力画面ＵＩにおいて、スライダＳＤが移動可能な範囲に対応する横軸の中心は、明度を変更しないことを表す「γ＝１」に対応する。そして、ユーザは、入力画面ＵＩにおいて、スライダＳＤの位置を中心から右側に移動するほど、明度を高くすることを入力することができ、スライダＳＤの位置を中心から左側に移動するほど、明度を低くすることを入力することができる。

次いで、ステップＳ３０では、画像処理部１００の取得部１１０（図１）は、対象画像データを構成する各画素データ（例えば、ＲＧＢ色空間における表色値）を、ＨＳＶ色空間における表色値に変換する。ＲＧＢ色空間における表色値（すなわち、Ｒ、Ｇ、Ｂ）をＨＳＶ色空間における表色値（すなわち、Ｈ、Ｓ、Ｖ）に変換する変換式は、図２内に示すとおりである。図２のＭＡＸは、Ｒ、Ｇ、Ｂの３個の成分値のうちの最大値を表し、ＭＩＮは、Ｒ、Ｇ、Ｂの３個の成分値のうちの最小値を表す。なお、変換後の対象画像データは、バッファ領域２３１に格納される。変更前の対象画像データは、後述する濃度補正で用いられるので、消去されることなく、バッファ領域２３１に残される。

図２に示すように、色相値Ｈは、ＭＡＸがＲである場合には、Ｈ＝６０×｛（Ｇ−Ｂ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）｝である。また、色相値Ｈは、ＭＡＸがＧである場合には、Ｈ＝６０×｛（Ｂ−Ｒ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）｝＋１２０である。また、色相値Ｈは、ＭＡＸがＢである場合には、Ｈ＝６０×｛（Ｒ−Ｇ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）｝＋２４０である。ただし、上記の式で、色相値Ｈが負の値になった場合（Ｈ＜０）には、図２の式による算出値に３６０を加算した値を、色相値Ｈとする。

なお、彩度値Ｓは、Ｓ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）／ＭＡＸである。また、明度値Ｖは、Ｖ＝ＭＡＸ／２５５である。

色相値Ｈは、０≦Ｈ＜３６０の範囲の値であり、彩度値Ｓおよび明度値Ｖは、０≦Ｓ、Ｖ≦１の範囲の値である。

色空間の変換に続いて、ステップＳ４０では、規定部１２０の画素規定部１２５は、指標値算出用のヒストグラムを作成して、バッファ領域２３１に格納する。

図３は、指標値算出用のヒストグラムＨＧの一例を示す図である。
図３に示すように、ヒストグラムＨＧは、対象画像データを構成する複数の画素を、６つのクラスに分類して、クラス毎に、属する画素数をカウントしたヒストグラムである。６つのクラスは、パラメータデータ２２４（図１）に記録されているクラス定義テーブルによって定義されている。

図４は、ヒストグラムＨＧのクラスを定義するクラス定義テーブルの一例である。
図４のテーブルから解るように、ヒストグラムＨＧの６つのクラスは、明度値Ｖの範囲（すなわち、明度範囲）と、色相値Ｈの範囲（すなわち、色相範囲）と、によって定義されている。

図５は、明度値Ｖの範囲について説明する図である。
図５には、ＨＳＶ色空間が概念的に図示されている。図５に示すように、ＨＳＶ色空間は、円錐形状を有している。円錐の頂点Ｐ１と円錐の底面の中心点Ｐ２とを結ぶ直線は、ＨＳＶ色空間の無彩色軸ＧＡである。円錐の頂点Ｐ１は、明度値Ｖが最小値「０」である点であり、円錐の底面の中心点Ｐ２は、明度値Ｖが最大値「１」である点である。図５に示すように、ＨＳＶ色空間では、彩度値Ｓは、無彩色軸ＧＡからの距離で表され、明度値Ｖは、無彩色軸ＧＡ上の位置で表される。

クラス定義テーブル（図４）には、図５に示す３つの明度範囲、すなわち、０≦Ｖ＜０．３である第１明度範囲ＶＲ１と、０．３≦Ｖ＜０．７である第２明度範囲ＶＲ２と、０．７≦Ｖ≦１である第３明度範囲ＶＲ３と、が定義されている。

図６は、色相値Ｈの範囲について説明する図である。図６には、ＨＳＶ色空間を無彩色軸方向から見た形状が図示されている。色相値Ｈは、ＨＳＶ色空間を無彩色軸方向から見た形状である円（図６）の円周方向の位置で表される。例えば、図６に示すように、色相値Ｈ＝０は、赤（Ｒ）を表し、色相値Ｈ＝１２０は、緑（Ｇ）を表し、色相値Ｈ＝２４０は、青（Ｂ）を表す。また、色相値Ｈ＝６０は、黄（Ｙ）を表し、色相値Ｈ＝１８０は、シアン（Ｃ）を表し、色相値Ｈ＝３００は、マゼンタ（Ｍ）を表す。

また、クラス定義テーブル（図４）には、図６に示す２つの色相範囲、すなわち、図６において、ハッチングされた範囲である第１色相範囲ＨＲ１と、ハッチングされていない第２色相範囲ＨＲ２と、が定義されている。

第１色相範囲ＨＲ１は、（１５≦Ｈ＜４５）、（７５≦Ｈ＜１０５）、（１３５≦Ｈ＜１６５）、（１９５≦Ｈ＜２２５）、（２５５≦Ｈ＜２８５）、（３１５≦Ｈ＜３４５）の６つの範囲を含む。第２色相範囲ＨＲ２は、（３４５≦Ｈ＜３６０,０≦Ｈ＜１５）、（４５≦Ｈ＜７５）、（１０５≦Ｈ＜１３５）、（１６５≦Ｈ＜１９５）、（２２５≦Ｈ＜２５５）、（２８５≦Ｈ＜３１５）の６つの範囲を含む。

以上の説明から解るように、第１色相範囲ＨＲ１と第２色相範囲ＨＲ２とは、０から３６０までの色相値Ｈの連続的な変化に対して、第１色相範囲ＨＲ１と、第２色相範囲ＨＲ２とが、周期的に繰り返されるように、配置されている。

図４に示すように、ヒストグラムＨＧの６つのクラスは、以下のとおりである。
クラス１：明度値Ｖが第１明度範囲ＶＲ１内、かつ、色相値Ｈが第１色相範囲ＨＲ１内
クラス２：明度値Ｖが第２明度範囲ＶＲ２内、かつ、色相値Ｈが第１色相範囲ＨＲ１内
クラス３：明度値Ｖが第３明度範囲ＶＲ３内、かつ、色相値Ｈが第１色相範囲ＨＲ１内
クラス４：明度値Ｖが第１明度範囲ＶＲ１内、かつ、色相値Ｈが第２色相範囲ＨＲ２内
クラス５：明度値Ｖが第２明度範囲ＶＲ２内、かつ、色相値Ｈが第２色相範囲ＨＲ２内
クラス６：明度値Ｖが第３明度範囲ＶＲ３内、かつ、色相値Ｈが第２色相範囲ＨＲ２内

上述したステップＳ４０（図２）では、画素規定部１２５は、対象画像データに含まれる分類対象の複数の画素を、各画素の色相値Ｈおよび明度値Ｖに応じて、上記６つのクラスのいずれかに分類することによって、図３のヒストグラムＨＧを作成する。分類対象の複数の画素は、対象画像データに含まれる全ての画素のうち、色相値Ｈが算出できない画素（ＲＧＢ値が、Ｒ＝Ｇ＝Ｂである画素）を除いた複数の画素である。なお、各クラスには、後述するように画素毎の「色相が変化する度合い」を示す重みＷ１が対応付けられているので、画素規定部１２５が、各画素を、上記６つのクラスのいずれかに分類することは、各画素の「色相が変化する度合い（重みＷ１）」を規定していることに等しい。

ヒストグラムＨＧが作成されると、次のステップＳ５０では、規定部１２０は、ヒストグラムＨＧを用いて、対象画像データによって表される対象画像の指標値ＴＶを算出して、バッファ領域２３１に格納する。この指標値ＴＶは、明度補正の方法を決定するための指標値であり、対象画像データに対して明度補正を実行した場合に、対象画像の色相が変化する度合いを表す指標値である。

図７は、指標値ＴＶの算出式を示している。すなわち、規定部１２０は、ヒストグラムＨＧ内の総画素数ＰＮｔｏｔａｌに対する、クラスＣＮに属する画素数ＰＮ（ＣＮ）の割合（ＰＮ（ＣＮ）／ＰＮｔｏｔａｌ）に、クラス毎に規定された第１重みＷ１（ＣＮ）を乗じたクラス指標値ＣＴＶ（ＣＮ）をクラス毎に算出する。ＣＮは、クラス番号であり、１から６までの整数である。なお、上記説明から解るように、クラス指標値ＣＴＶ（ＣＮ）は、以下の式で表される。
ＣＴＶ（ＣＮ）＝｛（ＰＮ（ＣＮ）／ＰＮｔｏｔａｌ）×Ｗ１（ＣＮ）｝

図７に示すように、規定部１２０は、クラス毎に算出された６個のクラス指標値ＣＴＶ（ＣＮ）を全て加算した合計値に、第２重みＷ２を乗じた値を、対象画像の指標値ＴＶとして算出する。

図８は、指標値ＴＶを算出するための重みを規定したテーブルの一例を示す図である。これらのテーブルに示す内容は、パラメータデータ２２４（図１）に記録されている。図８（Ａ）には、第１重みＷ１を規定したテーブルが示されている。第１重みＷ１は、クラスＣＮに属する画素に対して濃度補正を実行した場合に、当該画素の色相が変化する度合いを示す値である。図８（Ａ）に示すように、第１重みＷ１は、クラス毎に規定されている。第１重みＷ１が大きいほど、色相が変化する度合いが大きく、第１重みＷ１が小さいほど、色相が変化する度合いが低いことを示している。

第１色相範囲ＨＲ１に対応するクラス１〜３の第１重みＷ１を比較すると、大きな明度値Ｖの範囲に対応するクラスほど、大きな第１重みＷ１が割り当てられている。同様に、第２色相範囲ＨＲ２に対応するクラス４〜６の第１重みＷ１を比較すると、大きな明度値Ｖの範囲に対応するクラスほど、大きな第１重みＷ１が割り当てられている。すなわち、画素規定部１２５は、大きな明度値Ｖを有する画素ほど、色相が変化する度合いを高く規定し、小さな明度値Ｖを有する画素ほど、色相が変化する度合いを低く規定する。これは、小さな明度値Ｖを有する画素（すなわち、暗い画素）は、色相の変化が目立ちにくく、大きな明度値Ｖを有する画素（すなわち、明るい画素）は、色相の変化が目立ちやすいことに起因している。

また、同じ明度範囲に対応する２つのクラスの第１重みＷ１を比較すると、第１色相範囲ＨＲ１に対応するクラスの第１重みＷ１は、第２色相範囲ＨＲ２に対応するクラスの第１重みＷ１と比較して、大きい。例えば、第１明度範囲ＶＲ１に対応するクラス１とクラス４とを比較すると、クラス１の第１重みＷ１（１）は、クラス４の第１重みＷ１（４）より大きい。同様に、クラス２の第１重みＷ１（２）は、クラス５の第１重みＷ１（５）より大きく、クラス３の第１重みＷ１（３）は、クラス６の第１重みＷ１（６）より大きい。すなわち、第１色相範囲ＨＲ１内の色相値を有する画素は、第２色相範囲ＨＲ２内の色相値を有する画素と比較して、色相が変化する度合いが高いと規定されることになる。この理由については、後述する。

図８（Ｂ）には、第２重みＷ２を規定したテーブルが示されている。
第２重みＷ２は、ステップＳ２０で取得された補正レベル（例えば、γ値）で、対象画像データに対して濃度補正を実行した場合に、対象画像の色相が変化する度合いと正の相関を有する値である。第１重みＷ１と同様に、第２重みＷ２が大きいほど、色相が変化する度合いが高いことを示し、第２重みＷ２が小さいほど、色相が変化する度合いが低いことを示している。

図９は、補正レベル（γ値）に応じたトーンカーブを説明する図である。図９のグラフは、明度補正に用いるトーンカーブの一例を示している。図９のグラフにおいて、横軸は入力値Ｐｉｎを表し、縦軸は出力値Ｐｏｕｔを表している。トーンカーブは、入力値Ｐｉｎと出力値Ｐｏｕｔとを対応付ける線である。これらのトーンカーブＬ２〜Ｌ５は、入力値Ｐｉｎを正規化した値（Ｐｉｎ／２５５）の（１／γ）乗に、係数として最大階調値２５５を乗じた値を、出力値Ｐｏｕｔとする式（図９参照）で表される。図９において、直線Ｌ１は、入力値Ｐｉｎと出力値Ｐｏｕｔとが等しいことを表す直線であり、γ＝１に対応する。濃度補正に用いられるトーンカーブが直線Ｌ１から離れているほど、補正前の画素値と補正後の画素値との間の変化量が大きい（補正レベルが高い）。トーンカーブＬ４、Ｌ５は、γ＞１であるトーンカーブであり、明度を大きくする補正に用いられる。トーンカーブＬ４を用いる場合の補正レベルは、トーンカーブＬ５を用いる場合の補正レベルより高い。また、トーンカーブＬ２、Ｌ３は、γ＜１であるトーンカーブであり、明度を小さくする補正に用いられる。トーンカーブＬ２を用いる場合の補正レベルは、トーンカーブＬ３を用いる場合の補正レベルより高い。

以上の説明から解るように、補正レベルは、（γ−１）の絶対値が大きいほど高いと言える。図８（Ｂ）に示すように、第２重みＷ２は、（γ−１）の絶対値が大きいほど、すなわち、補正レベルが高いほど、大きくなるように設定されている。

なお、図９から解るように、本実施例の濃度補正に用いられるトーンカーブＬ２〜Ｌ５の形状は、上に突（例えば、Ｌ４、Ｌ５）あるいは下に突（例えば、Ｌ２、Ｌ３）であることが解る。また、トーンカーブＬ２〜Ｌ５は、直線Ｌ１とは交差していない。すなわち、トーンカーブＬ２〜Ｌ５は、直線Ｌ１との交点を有していない。

以上説明した第１重みＷ１と、第２重みＷ２と、ヒストグラムＨＧの各クラスに属する画素数ＰＮ（ＣＮ）と、ヒストグラムＨＧの総画素数ＰＮｔｏｔａｌと、を用いて、対象画像の指標値ＴＶが算出される。図７の算出式から解るように、指標値ＴＶは、６つのクラスに分類される画素の数の割合に応じて決定される値と言うことができる。また、第１色相範囲ＨＲ１内の色相値Ｈを有する画素と、第２色相範囲ＨＲ２内の色相値Ｈを有する画素とは、それぞれ異なる第１重みＷ１が乗じられるので、指標値ＴＶは、第１色相範囲ＨＲ１内の色相値Ｈを有する画素の数と、第２色相範囲ＨＲ２内の色相値Ｈを有する画素の数と、の割合に応じて決定される値と言うこともできる。同様に、指標値ＴＶは、３つの明度範囲ＶＲ１〜ＶＲ３に分類される画素の数の割合に応じて決定される値と言うこともできる。

指標値ＴＶが算出されると、次のステップＳ６０では、決定部１３０は、指標値ＴＶが所定の閾値ＴＨ以下であるか否かを判断する。指標値ＴＶが所定の閾値ＴＨ以下である場合には（ステップＳ６０：ＹＥＳ）、すなわち、指標値ＴＶが、色相が変化する度合いが比較的低いことを示す場合には、決定部１３０は、濃度補正を第１の方法によって実行すると決定し、ステップＳ７０に処理を移行する。閾値ＴＨは、実験的に適切な値に予め決定されているが、本実施例では、ＴＨ＝０．２である。

ステップＳ７０では、色変換部１４０は、対象画像データに対して第１の方法による濃度補正を実行して、濃度補正後の対象画像データをバッファ領域２３１に格納する。具体的には、色変換部１４０は、第１の方法として、図９に示すトーンカーブを、対象画像データに含まれる３つの成分データ（Ｒ成分データ、Ｇ成分データ、Ｂ成分データ）に対して、それぞれ適用することによって、３つの成分データをそれぞれ補正する。第１の方法は、簡便な方法であり、第１の方法の処理負荷は、第２の方法の処理負荷と比較して、処理負荷の低い方法である。すなわち、第１の方法は、第２の方法と比較して、計算量が少ない方法である。第１の方法を用いた場合に濃度補正後の対象画像の色相が変化する可能性は、第２の方法を用いた場合と比べて、高い。

一方、指標値ＴＶが所定の閾値ＴＨより大きい場合には（ステップＳ６０：ＮＯ）、すなわち、指標値ＴＶが、色相が変化する度合いが比較的高いことを示す場合には、決定部１３０は、濃度補正を第２の方法によって実行すると決定し、ステップＳ８０〜Ｓ１００に処理を移行する。

ステップＳ８０〜Ｓ１００では、色変換部１４０は、対象画像データに対して第２の方法による濃度補正を実行して、濃度補正後の対象画像データをバッファ領域２３１に格納する。具体的には、ステップＳ８０では、色変換部１４０は、対象画像データの色空間を、ＲＧＢ色空間からＹＣｒＣｂ色空間に変換する。すなわち、色変換部１４０は、対象画像データを構成する各画素データ（すなわち、ＲＧＢ色空間における表色値）を、ＹＣｒＣｂ色空間における表色値に変換する。次のステップＳ９０では、色変換部１４０は、色空間が変換された後の対象画像データの複数の画素の輝度値Ｙに対して、図９に示すトーンカーブを適用することによって、対象画像データの輝度値Ｙを補正する。次のステップＳ１００では、色変換部１４０は、輝度値Ｙが補正された対象画像データの色空間をＹＣｒＣｂ色空間からＲＧＢ色空間に変換する。第２の方法の処理負荷は、第１の方法の処理負荷と比較して、処理負荷が高い方法である。すなわち、第２の方法は、第１の方法と比較して、計算量が多い方法である。第２の方法が用いられる場合は、第１の方法が用いられる場合と比較して、処理時間が長くなるが、ＹＣｒＣｂ色空間におけるＣｒＣｂで表される色相を補正せず、Ｙで表される輝度のみを補正するため、補正後の対象画像の色相が変化する可能性は低くなる。

対象画像に対する明度補正が終了すると、画像処理部１００は、画像処理を終了する。濃度補正後の対象画像データは、例えば、パーソナルコンピュータ３００に提供される、あるいは、不揮発性記憶装置２２０に格納される。

Ａ−３：補正によって色相が変化する度合いについて
ここで、指標値ＴＶを算出する際に、すなわち、第１色相範囲ＨＲ１内の色相値を有する画素は、第２色相範囲ＨＲ２内の色相値を有する画素と比較して、色相が変化する度合いが高いと規定される（図３，図８（Ａ））理由について説明する。

図１０は、特定の色相値Ｈ（Ｈ＝０、１５、３０、・・・、１８０）を有する色の一例を、ＲＧＢの各成分値で表した図である。色相値Ｈ＝０の色（赤）は、典型例を図１０（Ａ）に示すように、Ｒ成分値（例えば、２５５）が、Ｇ成分値およびＢ成分値より大きく、Ｇ成分値とＢ成分値とは互いに等しい（例えば、０）。すなわち、色相値Ｈ＝０の色は、最大の成分値と、２番目（すなわち、中間）の成分値との第１差分ΔＣ１が最大（この場合には２５５）であり、２番目の成分値と最小の成分値との第２差分ΔＣ２が最小（この場合には０）となる色である。このように、第１差分ΔＣ１が最大となり、第２差分ΔＣ２が最小となる色相には、他に、Ｈ＝１２０（緑）、２４０（青）がある。

ここで、色相値Ｈが０から６０に向かって変化するに連れて、Ｇ成分値が段階的に大きくなっていき、相対的に、第１差分ΔＣ１が小さくなり、第２差分ΔＣ２が大きくなっていく。例えば、色相値Ｈ＝１５の色では、典型例を図１０（Ｂ）に示すように、第１差分ΔＣ１と第２差分と比率は、３対１である。さらに、色相値Ｈ＝３０の色では、典型例を図１０（Ｃ）に示すように、第１差分ΔＣ１と第２差分とが等しくなる。また、色相値Ｈ＝４５の色では、典型例を図１０（Ｄ）に示すように、第１差分ΔＣ１より第２差分ΔＣ２が大きくなり、第１差分ΔＣ１と第２差分と比率は、１対３となる。そして、色相値Ｈ＝６０の色（黄）は、Ｒ成分値とＧ成分値とが互いに等しく、Ｂ成分値は、Ｒ成分およびＧ成分と比較して小さくなる（例えば、０）。したがって、色相値Ｈ＝６０の色（黄）では、第１差分ΔＣ１が最小となり、第２差分ΔＣ２が最大（この場合には２５５）となる（図１０（Ｅ））。このように、第１差分ΔＣ１が最小（この場合には０）となり、第２差分ΔＣ２が最大となる色相は、他に、Ｈ＝１８０（シアン）、３００（マゼンタ）がある。

さらに、色相値Ｈが６０から１２０に向かって変化するに連れて、次はＲ成分値が段階的に小さくなり、相対的に、第１差分ΔＣ１が大きくなり、第２差分ΔＣ２が小さくなる。例えば、色相値Ｈ＝９０の色では、典型例を図１０（Ｆ）に示すように、第１差分ΔＣ１と第２差分とが等しくなる。そして、色相値Ｈ＝１２０の色では、典型例を図１０（Ｇ）に示すように、色相値Ｈ＝０の色と同様に、第１差分ΔＣ１が最大（この場合には２５５）となり、第２差分ΔＣ２が最小（この場合には０）となる。

さらに、色相値Ｈが１２０から１８０に向かって変化するに連れて、次はＢ成分値が段階的に大きくなり、相対的に、第１差分ΔＣ１が小さくなり、第２差分ΔＣ２が大きくなる。例えば、色相値Ｈ＝１５０の色では、典型例を図１０（Ｈ）に示すように、第１差分ΔＣ１と第２差分とが等しくなる。そして、色相値Ｈ＝１８０の色では、典型例を図１０（Ｉ）に示すように、色相値Ｈ＝６０の色と同様に、第１差分ΔＣ１が最小（この場合には０）となり、第２差分ΔＣ２が最大（この場合には２５５）となる。

以上の説明から解るように、色相値Ｈが０から３６０に向かって変化すると、第１差分ΔＣ１が最大となり、第２差分ΔＣ２が最小となる色相値Ｈ（Ｈ＝０、１２０、２４０）と、第１差分ΔＣ１が最小となり、第２差分ΔＣ２が最大となる色相値Ｈ（Ｈ＝６０、１８０、３００）と、が色相値Ｈが「６０」だけ変化する度に、交互に繰り返される。第１差分ΔＣ１が最大となり、第２差分ΔＣ２が最小となる色相値Ｈを、第１差分最大色相値と呼び、第１差分ΔＣ１が最小となり、第２差分ΔＣ２が最大となる色相値Ｈを、第２差分最大色相値と呼ぶ。

そして、第１差分最大色相値と第２差分最大色相値との中間の色相値Ｈ（Ｈ＝３０、９０、１５０、２１０、２７０、３３０）では、第１差分ΔＣ１と第２差分ΔＣ２とが等しくなる。第１差分ΔＣ１と第２差分ΔＣ２とが等しくなる色相値Ｈを、差分均等色相値と呼ぶ。

すなわち、色相値Ｈが０から３６０に向かって変化すると、第１差分最大色相値、差分均等色相値、第２差分最大色相値、差分均等色相値、の順番で、これらの３種類の色相値が、周期的に、繰り返される。

図１１〜図１３は、濃度補正によって色相が変化する度合いについて説明する図である。図１１（Ａ）は、差分均等色相値の近傍の色相を表すＲＧＢ値の例を示している。図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示すＲＧＢ値の各色成分値（Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ値）に対して、トーンカーブを適用して濃度補正を行った後のＲＧＢ値を示している。この例では、図９のトーンカーブＬ２のように、明度を低下させる濃度補正が行われている。差分均等色相値の近傍の色相を表すＲＧＢ値では、図１１（Ａ）、図１１（Ｂ）に示すように、最大の成分値と最小の成分値（この例では、Ｒ成分値とＢ成分値）の補正前後での変化量と比較して、中間の成分値（この例では、Ｇ成分値）の補正前後での変化量が大きい。明度補正のトーンカーブは、入力値Ｐｉｎの取り得る範囲の中央付近の変化量が大きく、両端（すなわち、上限値と下限値）付近の変化量が小さいからである。この結果、第１差分ΔＣ１と第２差分ΔＣ２との比率が、補正前後で大きく変化している。色相値Ｈは、図１の算出式から解るように、最大の成分値ＭＡＸと最小の成分値ＭＩＮとの差分（すなわち、第１差分ΔＣ１＋第２差分ΔＣ２）と、第２差分ΔＣ２と、の比率で決まるので、第１差分ΔＣ１と第２差分ΔＣ２との比率が変化するほど、色相値Ｈが変化する。したがって、差分均等色相値の近傍の色相を有する画素は、濃度補正によって色相が変化する度合いが高いことが解る。例えば、図１１の例では、濃度補正によって赤みが増す方向に色相が変化する。

図１２（Ａ）は、第１差分最大色相値の近傍の色相を表すＲＧＢ値の例を示している。図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）に示すＲＧＢ値の各色成分値に対して、トーンカーブを適用して濃度補正を行った後のＲＧＢ値を示している。この例では、図９のトーンカーブＬ２のように、明度を低下させる濃度補正が行われている。第１差分最大色相値の近傍の色相を表すＲＧＢ値では、図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）に示すように、３個の成分値は、補正の前後で、あまり変化しない。なぜなら、図１２（Ａ）に示すように、３個の成分値が上限値または下限値付近の値であり、上記したように、明度補正のトーンカーブは、両端（すなわち、上限値と下限値）付近の変化量が小さいからである。この結果、第１差分ΔＣ１と第２差分ΔＣ２との比率が、補正前後であまり変化しない。したがって、第１差分最大色相値の近傍の色相を有する画素は、濃度補正によって色相が変化する度合いが、差分均等色相値の近傍の色相を有する画素より低いことが解る。

図１３（Ａ）は、第２差分最大色相値の近傍の色相を表すＲＧＢ値の例を示している。図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）に示すＲＧＢ値の各色成分値に対して、トーンカーブを適用して濃度補正を行った後のＲＧＢ値を示している。この例では、図９のトーンカーブＬ２のように、明度を低下させる濃度補正が行われている。第２差分最大色相値の近傍の色相を表すＲＧＢ値では、図１３（Ａ）、１３（Ｂ）に示すように、３個の成分値は、補正の前後で、あまり変化しない。なぜなら、図１３（Ａ）に示すように、３個の成分値が上限値または下限値付近の値であり、上記したように、明度補正のトーンカーブは、両端（すなわち、上限値と下限値）付近の変化量が小さいからである。この結果、第１差分ΔＣ１と第２差分ΔＣ２との比率が、補正前後であまり変化しない。したがって、第１差分最大色相値の近傍の色相を有する画素と同様に、第２差分最大色相値の近傍の色相を有する画素は、濃度補正によって色相が変化する度合いが、差分均等色相値の近傍の色相を有する画素より低いことが解る。

本実施例では、図６から解るように、第１色相範囲ＨＲ１は、６個の差分均等色相値（Ｈ＝３０、９０、１５０、２１０、２７０、３３０）の近傍の色相範囲、具体的には、各差分均等色相値を中心とした前後１５ずつの色相範囲に設定されている。そして、図８（Ａ）から解るように、第１色相範囲ＨＲ１には、第２色相範囲ＨＲ２よりも大きな第１重みＷ１が割り当てられているので、第１色相範囲ＨＲ１内の色相値を有する画素は、色相が変化する度合いが比較的高いと規定される。この結果、濃度補正が実行された場合に、対象画像を構成する画素の色相が変化する度合いを、色相値Ｈに応じて適切に規定することができる。この結果、適切な濃度補正の方法を決定することができる。

ここで、３個の色成分値（本実施例では、Ｒ成分値とＧ成分値とＢ成分値）の最大値を第１値とし、最小値を第２値とし、中間値を第３値とすると、差分均等色相値の近傍の色は、第３値が、第１値と第２値との平均値に比較的近い色であると、言える。したがって、第３値が、第１値と第２値との平均値に比較的近い場合に、これらの第１値〜第３値で構成された画素値（すなわち、表色値）を有する画素は、色相が変化する度合いが比較的高いと規定される、と言える。

さらに、本実施例では、図６から解るように、第２色相範囲ＨＲ２は、３個の第１差分最大色相値（Ｈ＝０、１２０、２４０）と３個の第２差分最大色相値（Ｈ＝６０、１８０、３００）の近傍の色相範囲、具体的には、第１差分最大色相値および第２差分最大色相値を中心とした前後１５ずつの色相範囲に設定されている。そして、図８（Ａ）から解るように、第２色相範囲ＨＲ２には、第１色相範囲ＨＲ１よりも小さな第１重みＷ１が割り当てられているので、第２色相範囲ＨＲ２内の色相値を有する画素は、色相が変化する度合いが比較的低いと規定される。この結果、濃度補正が実行された場合に、対象画像を構成する画素の色相が変化する度合いを、色相値Ｈに応じて適切に規定することができる。この結果、適切な濃度補正の方法を決定することができる。

ここで、３個の色成分値（本実施例では、Ｒ成分値とＧ成分値とＢ成分値）の最大値を第１値とし、最小値を第２値とし、中間値を第３値とすると、第１差分最大色相値および第２差分最大色相値の近傍の色は、第３値が、第１値と第２値との平均値よりも第１値および第２値のうちの一方に近い色であると、言うことが出来る。したがって、第３値が、第１値および第２値のうちの一方に比較的近い場合に、これらの第１値〜第３値で構成された画素値（表色値）を有する画素は、色相が変化する度合いが比較的低いと規定される、と言うことが出来る。

以上説明した第１実施例によれば、色相が変化する度合いを表す指標値ＴＶを用いて、色相が変化する度合いが基準より低い場合には、濃度補正の方法を第１の方法に決定し、色相が変化する度合いが基準より高い場合には、濃度補正の方法を第２の方法に決定する（図２）。この結果、対象画像データに応じた適切な方法で、濃度補正を実行することができる。より具体的には、色相が変化しにくい対象画像に対して、本実施例の第２の方法のような複雑な濃度補正が実行されて、処理負荷や処理時間が過大になることを抑制することができる。あるいは、色相が変化しやすい対象画像に対して、本実施例の第１の方法のような単純な濃度補正が実行されて、対象画像の色相が大きく変化することを抑制することができる。したがって、ユーザは、所望の濃度補正がなされた対象画像データを、対象画像データの特性に応じて効率的に取得することができる。

さらに、図６、図８（Ａ）に示すように、画素規定部１２５は、画素毎の色相値Ｈの連続的な変化に対して、色相が変化する度合いが比較的低いと規定する画素と、色相が変化する度合いが比較的高いと規定する画素と、が周期的に繰り返されるように、画素毎の色相が変化する度合いを規定する。この結果、図１０〜図１３で説明したような、色相の変化する度合いが、色相値の連続的な変化に対して周期的に変化するという、色相値Ｈの特性を利用して、適切な指標値ＴＶを算出することができる。この結果、色相値Ｈに応じて、対象画像の色相が変化する度合いを適切に規定できるので、適切な濃度補正の方法を決定することができる。

また、図６に示すように、色相値Ｈが取り得る範囲内に、第１色相範囲ＨＲ１と、第２色相範囲ＨＲ２と、が設定され、図７の算出式から解るように、規定部１２０は、第１色相範囲ＨＲ１内の色相値Ｈを有する画素の数と、第２色相範囲ＨＲ２内の色相値Ｈを有する画素の数との割合に応じて、指標値ＴＶを規定する。色相が変化する度合いが高い画素が占める割合が高い対象画像ほど、色相が変化する度合いが高いと考えられる。したがって、対象画像の色相が変化する度合いの規定（すなわち、指標値ＴＶの算出）には、色相が変化する度合いが比較的高い画素と、比較的低い画素との割合が考慮されることが好ましい。本実施例によれば、色相値Ｈが取り得る範囲内に設定された第１色相範囲ＨＲ１と、第２色相範囲ＨＲ２とを利用して、色相が変化する度合いが比較的高い画素と、比較的低い画素との割合に応じた指標値ＴＶを算出するので、色変換処理の適切な方法を決定することができる。

また、図４、図５、図８（Ａ）に示すように、規定部１２０は、色相値Ｈに加えて、各画素の明度値Ｖを用いて、指標値ＴＶを規定する。具体的には、明度値Ｖの取り得る範囲内に、第１明度範囲ＶＲ１と、第２明度範囲ＶＲ２と、第３明度範囲ＶＲ３と、が設定され（図４、図５）、明度値Ｖがいずれの範囲に属するかに応じて、各画素の色相が変化する度合いを規定している、すなわち、第１重みＷ１を決定している（図８（Ａ））。規定部１２０は、対象画像の色相が変化する度合いを、明度値Ｖを考慮して、規定することが好ましい場合がある。例えば、明度値Ｖが小さい画像（例えば、暗い画像）は、色相の変化が目立ちにくいと考えられるので、このような画像の色相が変化する度合いは低く規定されることが好ましい。本実施例では、明度値Ｖを用いることによって、指標値ＴＶを適切に算出することができる。したがって、濃度補正の適切な方法を、決定することができる。

さらに、規定部１２０は、濃度補正の補正レベルを示すγ値、すなわち、濃度補正によって対象画像内の複数の画素の画素値を変更するレベルを示す値を用いて、指標値ＴＶを規定する。具体的には、規定部１２０は、γ値に応じて規定された第２重みＷ２（図８（Ｂ））を指標値ＴＶの算出に用いている（図７）。補正レベルによって、対象画像の色相が変化する度合いは変化する。例えば、対象画像の補正レベルが低いほど、濃度補正による対象画像の画素値の変更量が小さくなるので、対象画像の色相が変化する度合いが低くなると考えられる。したがって、対象画像の色相が変化する度合いの規定（指標値ＴＶの算出）には、補正レベルを考慮することが好ましい。本実施例では、濃度補正の補正レベルに応じて、濃度補正の適切な方法を、決定することができる。

Ｂ．第２実施例：
図１４は、第２実施例の画像処理のフローチャートである。図１４において、第１実施例の画像処理（図２）と同一のステップには、図２と同一の符号を付し、第１実施例の画像処理と異なるステップには、符号の末尾に「Ａ」を付した。

第２実施例の画像処理では、第１実施例の濃度補正に代えて、下地除去処理を実行する。下地除去処理は、例えば、文字文書のように、背景画像の色が重要ではない画像を印刷する際に、当該背景画像の色を白色に変換するため実行される。この結果、下地除去処理後の画像データを用いて画像を印刷すれば、印刷に要する印刷材（トナーやインク）の量を低減することができる。具体的には、第２実施例の画像処理では、第１実施例の画像処理（図２）におけるステップＳ２０、Ｓ５０〜Ｓ１００に代えて、図１４に示すステップＳ２０Ａ、Ｓ５０Ａ〜Ｓ９０Ａが実行される。

第１実施例と同様に対象画像データとしてスキャンデータが取得される（ステップＳ１０）と、図１４のステップＳ２０Ａでは、画像処理部１００は、下地除去処理の除去レベルＲＬを取得する。除去レベルＲＬは、例えば、第１実施例における補正レベルの入力と同様に、所定の入力画面ＵＩを介して、ユーザによって入力される。これに代えて、画像処理部１００は、対象画像データが表す画像の下地領域の色を特定して、特定された下地領域の色を除去できるように、除去レベルＲＬを決定しても良い。

図１５は、除去レベルＲＬに応じたトーンカーブを説明する図である。図１５のグラフは、下地除去処理に用いるトーンカーブの一例を示している。図１５のグラフにおいて、横軸は入力値Ｐｉｎを表し、縦軸は出力値Ｐｏｕｔを表している。図１５に示すトーンカーブは、２本の直線で構成された折れ線型のトーンカーブである。

本実施例では、除去レベルＲＬは、除去範囲の下限値Ｐｕの逆数で表される。除去範囲は、下地除去処理によって白色に変更される色の範囲である。逆数を取る理由は、除去範囲の下限値Ｐｕが小さいほど、除去範囲が大きくなることによって、除去レベルが高くなるからである。例えば、図１５に示す３つのトーンカーブＬ６、Ｌ７、Ｌ８における除去範囲の下限値Ｐｕは、それぞれＰｕ１、Ｐｕ２、Ｐｕ３である（Ｐｕ１＜Ｐｕ２＜Ｐｕ３）。図１５に示すように、トーンカーブＬ６を用いる場合の除去レベルＲＬは、トーンカーブＬ７を用いる場合の除去レベルＲＬより高く、トーンカーブＬ７を用いる場合の除去レベルＲＬは、トーンカーブＬ８を用いる場合の除去レベルＲＬより高い。

Ｐｕ＝Ｐｕ１に設定されたトーンカーブＬ６（図１５）は、Ｐｕ１≦Ｐｉｎ≦２５５（すなわち、最大階調値）の範囲（以下、「除去範囲」とも呼ぶ）内の入力値Ｐｉｎを２５５（すなわち、最大階調値）に変換する。また、トーンカーブＬ６は、０≦Ｐｉｎ＜Ｐｕ１の範囲内の入力値Ｐｉｎに、０≦Ｐｏｕｔ＜２５５の範囲内の出力値Ｐｏｕｔを、入力値Ｐｉｎの変化に対して、出力値Ｐｏｕｔが直線的に変化するように、対応付けている。この結果、トーンカーブＬ６が、ＲＧＢの３個の色成分値にそれぞれ適用されると、Ｐｕ１≦Ｒ≦２５５、かつ、Ｐｕ１≦Ｇ≦２５５、かつ、Ｐｕ１≦Ｂ≦２５５を満たす範囲内のＲＧＢ値を有する画素の色が白色（２５５、２５５、２５５）に変換される。このように、下地除去処理は、基準より白色に近い色を有する画素の色を白色に変換することによって、対象画像の下地領域の色を除去することができる。ただし、トーンカーブＬ６を、対象画像内の全ての画素に対して適用すると、対象画像内の下地領域とは異なる領域（例えば、写真や描画などのオブジェクトを表すオブジェクト領域）の色相が変化する可能性がある。下地除去処理の除去レベルＲＬが高いほど、すなわち、除去範囲が大きいほど、下地除去処理によって、濃度が高い下地領域を除去することができるが、下地除去処理によって、オブジェクト領域の色相が変化する可能性が高くなる。

なお、図１５から解るように、本実施例の下地除去処理に用いられるトーンカーブＬ６〜Ｌ８の形状は、上に突であることが解る。また、これらのトーンカーブＬ６〜Ｌ８は、入力値Ｐｉｎと出力値Ｐｏｕｔとが等しいことを表す直線Ｌ１とは交差していない。すなわち、トーンカーブＬ６〜Ｌ８は、直線Ｌ１との交点を有していない。

除去レベルＲＬが取得された後、第１実施例と同様に、対象画像データの画素値の変換（すなわち、ＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間への変換：ステップＳ３０）と、ヒストグラムＨＧの作成（ステップＳ４０）が実行される。

ヒストグラムＨＧが作成されると、次のステップＳ５０Ａでは、規定部１２０は、ヒストグラムＨＧを用いて、対象画像データによって表される対象画像の指標値ＳＶを算出する。この指標値ＳＶは、下地除去処理の方法を決定するための指標値であり、対象画像データに対して下地除去処理を実行した場合に、対象画像の色相が変化する度合いを表す指標値である。指標値ＳＶは、基本的に、第１実施例の指標値ＴＶを算出するための算出式（図７）と同じ式を用いて算出される。第１実施例と異なる点は、第２重みＷ２の具体的な値である。

図１６は、第２実施例の第２重みＷ２を規定したテーブルの一例である。第２実施例では、規定部１２０は、第１実施例における図８（Ｂ）のテーブルに代えて、図１６に示すテーブルを参照して、第２重みＷ２を取得する。図１６に示すテーブルは、パラメータデータ２２４に記録されている。

第２実施例の第２重みＷ２は、下地除去処理を実行した場合に、対象画像の色相が変化する度合いと正の相関を有する値である。すなわち、第１実施例の第２重みＷ２と同様に、第２重みＷ２が大きいほど、色相が変化する度合いが高いことを示し、第２重みＷ２が小さいほど、色相が変化する度合いが低いことを示している。図１６に示すように、第２重みＷ２は、除去範囲の下限値Ｐｕが小さいほど、第２重みＷ２が大きくなり、除去範囲の下限値Ｐｕが大きいほど、第２重みＷ２が小さくなるように、規定されている。

上述したステップＳ５０Ａでは、規定部１２０は、図１６に示す第２重みＷ２と、第１実施例と同様の第１重みＷ１と、ヒストグラムＨＧの各クラスに属する画素数ＰＮ（ＣＮ）と、ヒストグラムＨＧの総画素数ＰＮｔｏｔａｌと、を用いて、対象画像の指標値ＳＶを算出する。

指標値ＳＶが算出されると、次のステップＳ６０Ａでは、決定部１３０は、指標値ＳＶが所定の閾値ＴＨ２以下であるか否かを判断する。指標値ＴＶが所定の閾値ＴＨ以下である場合には（ステップＳ６０Ａ：ＹＥＳ）、すなわち、指標値ＳＶが、色相が変化する度合いが基準以下であることを示す場合には、決定部１３０は、下地除去処理を第１の方法で実行すると決定し、ステップＳ７０Ａに処理を移行する。一方、指標値ＳＶが所定の閾値ＴＨ２より大きい場合には（ステップＳ６０Ａ：ＮＯ）、すなわち、指標値ＳＶが、色相が変化する度合いが基準より高いことを示す場合には、決定部１３０は、下地除去処理を第２の方法で実行すると決定し、ステップＳ８０Ａ、Ｓ９０Ａに処理を移行する。

第１実施例と同様に、第１の方法は、第２の方法より簡便な方法である。したがって、第１の方法の処理負荷は第２の方法の処理負荷より低い。処理後の対象画像において、第１の方法を用いる場合にオブジェクト領域の色相が変化する可能性は、第２の方法を用いる場合より高い。

具体的には、ステップＳ７０Ａでは、色変換部１４０は、第１の方法による下地除去処理を実行する。具体的には、色変換部１４０は、第１の方法として、例えば、図１５に示すトーンカーブＬ６を、対象画像データに含まれる３つの成分データ（Ｒ成分データ、Ｇ成分データ、Ｂ成分データ）に対して、それぞれ適用することによって、３つの成分データをそれぞれ補正する。

ステップＳ８０Ａ、Ｓ９０Ａでは、色変換部１４０は、第２の方法による下地除去処理を実行する。具体的には、ステップＳ８０では、色変換部１４０は、対象画像データを解析して、対象画像内の下地領域をオブジェクト領域から分離する。分離の方法は、周知の種々の方法が持ち得られ得る。色変換部１４０は、例えば、対象画像の画素ごとのエッジ強度を算出し、エッジ強度が基準より低い領域であって、かつ、領域の色が基準より白色に近い領域を下地領域として分離する。

ステップＳ９０Ａでは、色変換部１４０は、下地領域として分離された領域の色を白色に変換することによって、下地除去を行う。対象画像データに対する下地除去処理が終了すると、画像処理部１００は、画像処理を終了する。

以上説明した第２実施例によれば、対象画像データに応じた適切な方法で、下地除去処理を実行することができる。

Ｃ．第３実施例：
図１７は、第３実施例の画像処理のフローチャートである。第３実施例の画像処理が第１実施例の画像処理（図２）と異なる点は、図２のステップＳ７０に代えて、図１７のステップＳ７０Ｂが実行される点と、図２のステップＳ８０〜Ｓ１００に代えて、図１７のステップＳ８０Ｂが実行される点だけである。第３実施例の画像処理の他のステップは、第１実施例の画像処理（図２）の同符号のステップと同じであるので、説明を省略する。

第３実施例の複合機２００の不揮発性記憶装置２２０には、第１実施例における第１の方法による濃度補正（ステップＳ７０）を実行するためのトーンカーブ（図９）を規定した第１のプロファイル情報と、第１実施例における第２の方法による濃度補正（ステップＳ８０〜Ｓ１００）を実行するための３次元ルックアップテーブルを規定した第２のプロファイル情報が、それぞれ補正レベルごとに予め格納されている。これらのプロファイル情報は、例えば、インターナショナル・カラー・コンソーシアム（International Color Consortium(ICC)）が公表した標準規格に従って作成されたプロファイル情報（いわゆるＩＣＣプロファイル）である。３次元ルックアップテーブルは、入力値としてのＲＧＢ値と、濃度補正後のＲＧＢ値と、を対応付けたテーブルであり、周知のテーブルであるので、詳細の説明を省略する。図９のトーンカーブを規定するために必要なデータサイズは、３次元ルックアップテーブルを規定するために必要なデータサイズと比較して、大幅に小さい。したがって、第１のプロファイル情報のデータサイズは、第２のプロファイル情報のデータサイズと比較して、大幅に小さい。

ステップＳ７０Ｂでは、プロファイル処理部１５０は、対象画像データに、第１のプロファイル情報を付加する。一方、ステップＳ８０Ｂでは、プロファイル処理部１５０は、対象画像データに、第２のプロファイル情報を付加する。具体的には、プロファイル処理部１５０は、例えば、対象画像データを、プロファイル情報を関連付けて格納可能な形式のファイルに格納し、当該ファイルの所定の領域（ヘッダ領域など）に第１のプロファイル情報（ステップＳ７０Ｂ）、あるいは、第２のプロファイル情報（ステップＳ８０Ｂ）を格納する。プロファイル情報を関連付けて格納可能なファイル形式には、ＰＤＦ形式、ＪＰＥＧ形式、ＴＩＦＦ形式ファイルなどが知られている。

プロファイル情報が付加された対象画像データは、例えば、パーソナルコンピュータ３００に提供される。パーソナルコンピュータ３００は、付加されたプロファイル情報に従って、対象画像データに対して濃度補正を実行することができる。

以上説明した第３実施例によれば、対象画像データの内容に応じた適切なプロファイル情報を対象画像データに付加することができる。例えば、色相が変化しにくい対象画像を表す対象画像データに対して、必要以上に大きなサイズのプロファイル情報が付加されることによって、対象画像データとプロファイル情報とを含むファイルのサイズが過大になることを抑制することができる。また、付加されたプロファイル情報に従って濃度補正を行う装置（例えば、パーソナルコンピュータ３００）の処理負荷が過大になることを抑制することができる。また、色相が変化しやすい対象画像を表す対象画像データに対して、簡便な濃度補正を行うためのプロファイル情報が付加されることによって、外部機器において、付加されたプロファイル情報に従って濃度補正を行った場合に、十分な画質が得られない可能性を低減することができる。

Ｄ．変形例：
（１）上記第１実施例では、画像処理部１００は、濃度補正の方法を決定しているが、これに代えて、画像処理部１００は、コントラスト補正や、彩度の補正などの方法を決定しても良い。また、上記第２実施例では、画像処理部１００は、下地除去処理の方法を決定しているが、これに代えて、人の肌色を適正化する色変換処理や、空の青色を適正化する処理などの特定のオブジェクトの色を変換する処理の方法を決定しても良い。一般的に言えば、画像処理部１００は、あらゆる種類の色変換処理を決定してもよいが、特に、画像処理部１００は、色に関する特性であって、色相とは異なる特性を変更するための処理（濃度補正、コントラスト補正、彩度の補正など）と、対象画像のうちの一部の領域の色を変更するための処理（下地除去処理、空、人の肌色を適正化する処理など）と、のうちの少なくとも一方の色変換処理の方法を決定することが好ましい。

（２）上記第１実施例では、規定部１２０は、図７に示す算出式を用いて、指標値ＴＶを算出しているが、これに代えて、他の方法で、指標値を算出しても良い。例えば、規定部１２０は、第１色相範囲ＨＲ１内の色相値Ｈを有する画素の数をカウントし、第２色相範囲ＨＲ２内の色相値を有する画素の数をカウントしないこととし、当該カウント数を指標値として用いても良い。また、上記実施例では、決定部１３０は、指標値ＴＶを１個の閾値ＴＨと比較して、第１の方法と第２の方法の中から、濃度補正を行うための方法を決定しているが、これに代えて、指標値ＴＶを２個以上の閾値と比較して、３種類以上の方法の中から、濃度補正を行うための方法を決定しても良い。

（３）上記第１実施例では、図６に示すように、色相値Ｈの連続的な変化に対して、色相が変化する度合いが高いと規定された（すなわち、大きな第１重みＷ１が対応付けられた）第１色相範囲ＨＲ１と、色相が変化する度合いが低いと規定された（すなわち、小さな第１重みＷ１が対応付けられた）第２色相範囲ＨＲ２と、を用いて、画素毎に色相が変化する度合いを規定している。そして、色相値Ｈの連続的な変化に対して、第１色相範囲ＨＲ１と第２色相範囲ＨＲ２とが周期的に繰り返されるように設定されている。これに限らず、例えば、色相値Ｈの変化に対して周期的に繰り返される関数Ｆ（Ｈ）を用いて、当該関数Ｆ（Ｈ）の値を重み付けＷ１として用いて（すなわち、Ｗ１＝Ｆ（Ｈ））、画素毎に色相が変化する度合いを規定してもよい。この場合には、関数Ｆ（Ｈ）には、差分均等色相値（すなわち、Ｈ＝３０、９０、１５０、２１０、２７０、３３０）の近傍で最大値となり、第１差分最大色相値（すなわち、Ｈ＝０、１２０、２４０）および第２差分最大色相値（すなわち、Ｈ＝６０、１８０、３００）の近傍で最小値となるような関数（例えば、三角関数など）が選択されることが好ましい。

（４）上記実施例では、取得部１１０は、色相値Ｈや明度値Ｖを算出するために、対象画像データの色空間を、ＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換しているが、これに代えて、他の色空間を用いても良い。例えば、取得部１１０は、対象画像データの色空間を、ＲＧＢ色空間からＣＩＥＬＡＢ色空間に変換してもよい。この場合には、取得部１１０は、例えば、ＣＩＥＬＡＢ色空間における＊ａ値と＊ｂ値とを用いて、式ｔａｎＨ＝（＊ｂ／＊ａ）に従って、色相値Ｈを算出しても良い。また、この場合には、規定部１２０は、指標値ＴＶを算出する際に、明度値Ｖの代わりに、＊Ｌ値を用いても良い。

（５）上記第１実施例では、第１の方法は、色変換を行うことなくＲＧＢの各成分値にトーンカーブを適用する方法であり、第２の方法は、輝度値Ｙに対してトーンカーブを適用するために、トーンカーブの適用の前後に１回ずつ色変換を行う方法である。また、上記第２実施例では、第１の方法は、対象画像データの解析を伴わない方法であり、第２の方法は、対象画像データの解析を伴う方法である。これに限らず、第１実施例および第２実施例では、処理負荷が互い異なる様々な方法の組合わせが、第１の方法と第２の方法の組合わせとして採用され得る。

（６）上記第３実施例では、第１のプロファイル情報は、トーンカーブを規定するプロファイルであり、第２のプロファイル情報は、３次元ルックアップテーブルを規定するプロファイルである。これに限らず、第３実施例では、データサイズが互いに異なる様々なプロファイル情報の組合わせが、第１のプロファイル情報と第２のプロファイル情報の組合わせとして採用され得る。例えば、第１のプロファイル情報は、グリッド数が基準より少ない３次元ルックアップテーブルを規定した情報であり、第２のプロファイル情報は、グリッド数が基準より多い３次元ルックアップテーブルを規定した情報であっても良い。

（７）上記第１実施例では、ＨＳＶ色空間内に、色相値Ｈの範囲と、明度値Ｖの範囲と、によって区画された６個の部分色空間が設定され、規定部１２０は、部分色空間毎に、属する画素数をカウントしたヒストグラムＨＧを作成している。そして、規定部１２０は、１個の部分色空間に属する複数個の画素毎に、色相が変化する度合いを規定している。すなわち、規定部１２０は、１個の部分色空間に属する複数個の画素毎に、乗ずる第１重みＷ１を規定している。これに加えて、彩度値Ｓの範囲を規定して、さらに、多数の部分色空間を設定しても良い。また、ＨＳＶ色空間に代えて、ＣＩＥＬＡＢ色空間が採用されても良い。一般的に言えば、規定部１２０は、所定の色空間内に、複数の部分色空間を設定し、１個の部分色空間に属する色を有する１個以上の画素毎に、色相が変化する度合いを規定することが好ましい。

（８）複合機２００の画像処理部１００による画像処理機能は、パーソナルコンピュータ３００によって実現されても良い。例えば、パーソナルコンピュータ３００に、当該画像処理機能を実現するためのコンピュータプログラムを含むスキャナドライバプログラムをインストールしても良い。この場合には、パーソナルコンピュータ３００のスキャナドライバが、パーソナルコンピュータ３００に接続されたスキャナを利用して取得したスキャンデータに対して、画像処理（例えば、図２の処理）を実行しても良い。また、複合機２００に代えて、光学的に対象物を読み取ることによって対象物を表す画像データを生成する画像読取部を含む他の画像処理装置（例えば、スキャナやデジタルカメラ）によって実現されてもよい。この場合には、実施例の複合機２００と同様に、画像処理装置は、自身の画像読取部によって生成された画像データを用いて、画像処理（例えば、図２の処理）を行えばよい。

一般的には、画像処理（例えば、図２の処理）を実現する画像処理装置は、複合機２００に限らず、種々の装置であってよい。例えば、プリンタ、デジタルカメラ、スキャナなどの画像関連機器の内部のコンピュータ、汎用のパーソナルコンピュータ、ネットワークに接続されたサーバ等を採用可能である。また、ネットワークを介して互いに通信可能な複数のコンピュータが、画像処理に要する機能を一部ずつ分担して、全体として、画像処理の機能を提供してもよい。この場合、複数のコンピュータの全体が、請求項における画像処理装置に対応する。

（９）上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

５０...装置制御部、１００...画像処理部、１１０...取得部、１２０...規定部、１２５...画素規定部、１３０...決定部、１４０...色変換部、１５０...プロファイル処理部、２００...複合機、２１０...ＣＰＵ、２２０...不揮発性記憶装置、２２２...プログラム、２２４...パラメータデータ、２３０...揮発性記憶装置、２３１...バッファ領域、２４０...プリンタ部、２５０...スキャナ部、２５５...最大階調値、２６０...操作部、２７０...表示部、２８０...通信部、３００...パーソナルコンピュータ

Claims (10)

1. 複数の画素を含む対象画像データを用いて、前記複数の画素の色相を示す複数の色相値を取得する取得部と、
   前記複数の色相値を用いて、前記対象画像の指標値を規定する規定部であって、前記指標値は、前記対象画像データに対して色変換処理を実行した場合に、色相が変化する度合いを表す値である、前記規定部と、
   前記指標値が、色相が変化する度合いが比較的低いことを示す場合には、前記対象画像データに対する前記色変換処理の方法を、第１の方法に決定し、前記指標値が、色相が変化する度合いが比較的高いことを示す場合には、前記対象画像データに対する色変換処理の方法を、第２の方法に決定する決定部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記規定部は、前記複数の色相値を用いて、色相が変化する度合いを、画素毎に規定する画素規定部を備え、
   前記規定部は、前記複数の画素に対して前記画素規定部によって規定された、前記画素毎の色相が変化する度合いを用いて、前記対象画像の指標値を規定し、
   前記複数の画素の色は、３つの色成分値を含む複数の成分値で表され、
   評価対象の画素の前記３つの色成分値は、最大値である第１値と、最小値である第２値と、前記第１値と前記第２値との間の値である第３値と、を含み、
   前記画素規定部は、前記第３値が、前記第１値および第２値のうちの一方に比較的近い場合に、前記評価対象の画素は、色相が変化する度合いが比較的低いと規定し、前記第３値が、前記第１値と前記第２値との平均値に比較的近い場合に、前記評価対象の画素は、色相が変化する度合いが比較的高いと規定する、画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記画素規定部は、前記色相値の連続的な変化に対して、色相が変化する度合いが比較的低いと規定される画素と、色相が変化する度合いが比較的高いと規定される画素と、が周期的に繰り返されるように、前記画素毎の色相が変化する度合いを規定する、画像処理装置。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第１の方法および前記第２の方法の少なくとも一方は、入力値と出力値とを対応付けたトーンカーブを適用する方法であり、
   前記トーンカーブは、前記入力値と前記出力値とが等しいことを表す直線と、交差する点を有しない、画像処理装置。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記色相値が取り得る範囲内に、第１の色相範囲と、第２の色相範囲と、が設定され、
   前記規定部は、前記第１の色相範囲内の前記色相値を有する画素の数と、前記第２の色相範囲内の前記色相値を有する画素の数と、の割合に応じて、前記指標値を規定する、画像処理装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記規定部は、さらに、前記複数の画素の明度を用いて、前記指標値を規定する、画像処理装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記規定部は、さらに、前記色変換処理によって前記複数の画素の画素値を変更するレベルを示す値を用いて、前記指標値を規定する、画像処理装置。
8. 請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第１の方法による色変換処理の処理負荷と、前記第２の方法による色変換処理の処理負荷とは、互いに異なる、画像処理装置。
9. 請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記色変換処理は、色に関する特性であって、色相とは異なる前記特性を変更するための処理と、前記対象画像のうちの一部の領域の色を変更するための処理と、のうちの少なくとも一方の処理である、画像処理装置。
10. 複数の画素を含む対象画像データを用いて、前記複数の画素の色相を示す複数の色相値を取得する取得機能と、
    前記複数の色相値を用いて、前記対象画像の指標値を規定する規定機能であって、前記指標値は、前記対象画像データに対して色変換処理を実行した場合に、色相が変化する度合いを表す値である、前記規定機能と、
    前記指標値が、色相が変化する度合いが比較的低いことを示す場合には、前記対象画像データに対する前記色変換処理の方法を、第１の方法に決定し、前記指標値が、色相が変化する度合いが比較的高いことを示す場合には、前記対象画像データに対する色変換処理の方法を、第２の方法に決定する、決定機能と、
    をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。

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