JP2016092672A - 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】合成画像の見栄えの低下を抑制する。
【解決手段】画像処理装置は、背景画像データと対象画像データとを取得する取得部と、対象画像の複雑度を算出する算出部と、特定条件が満たされる場合に、背景画像の複雑さを調整し、特定条件が満たされない場合に、背景画像の複雑さを調整しない特定処理を含む生成処理を実行して、特定処理後の背景画像と対象画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成する生成部と、合成画像データを出力する出力部と、を備える。
【選択図】 図２

Description

本明細書は、背景画像に対象画像を合成する画像処理に関するものである。

従来から、画像を表す画像データの種々の処理が行われている。例えば、特許文献１に記載の技術では、背景画像と、文字などの対象画像と、を合成する際に、ヒストグラムに基づいて背景画像と対象画像とが属する色座標内の領域がそれぞれ判定される。そして、背景画像と対象画像とが属する色座標内の領域が同じである場合、すなわち、背景画像の色と対象画像の色とが比較的近い場合には、対象画像の色を補正する技術が提案されている。

特開２００６−５３６８２号公報

しかしながら、背景画像と対象画像との色を考慮するだけでは、合成画像の見栄えが低下する可能性があった。例えば、上記特許文献１の技術では、背景画像と対象画像との複雑さの観点が考慮されていないので、背景画像と対象画像によっては、合成画像の見栄えが低下する可能性があった。

本明細書は、背景画像と対象画像とを含む合成画像の見栄えの低下を抑制できる新たな技術を提供する。

本明細書は、以下の適用例を開示する。

［適用例１］画像処理装置であって、背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得部と、前記対象画像の複雑さを示す指標値である複雑度を算出する算出部と、前記対象画像の複雑度が第１の閾値よりも大きく、かつ、前記背景画像の複雑度が第２の閾値よりも大きいことを含む特定条件が満たされる場合に、前記背景画像の複雑さを低下させ、前記特定条件が満たされない場合に、前記背景画像の複雑さを低下させない特定処理を含む生成処理を実行して、前記特定処理後の前記背景画像と前記対象画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成する生成部と、前記合成画像データを出力する出力部と、を備える、画像処理装置。

対象画像の複雑さによっては、背景画像の複雑さとの関係で、対象画像と背景画像とを含む合成画像の見栄えが低下する場合がある。上記構成によれば、特定条件が満たされる場合に、背景画像の複雑さを低下させ、特定条件が満たされない場合に背景画像の複雑さを低下させない。この結果、合成画像の見栄えの低下を抑制することができる。

［適用例２］画像処理装置であって、背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得部と、前記対象画像の複雑さを示す指標値である複雑度を算出する算出部と、前記対象画像の複雑度が第１の閾値以下であること、および、前記背景画像の複雑度が第２の閾値以下であることのうちの少なくとも一方を含む特定条件が満たされる場合に、前記背景画像の複雑さを増大させ、前記特定条件が満たされない場合に、前記背景画像の複雑さを増大させない特定処理を含む生成処理を実行して、前記特定処理後の前記背景画像と前記対象画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成する生成部と、前記合成画像データを出力する出力部と、を備える、画像処理装置。

対象画像の複雑さによっては、背景画像の複雑さとの関係で、対象画像と背景画像とを含む合成画像の見栄えが低下する場合がある。上記構成によれば、特定条件が満たされる場合に背景画像の複雑さを増大させ、特定条件が満たされない場合に背景画像の複雑さを増大させない。この結果、合成画像の見栄えの低下を抑制することができる。

なお、本明細書が開示する技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、画像読取装置、印刷装置、画像処理方法、これらの装置または方法を実現するためのコンピュータプ口グラム、その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。

一実施例としてのシステム９００を示す説明図である。 第１実施例のシステム９００の動作のフローチャートである。 スキャン画像の一例を示す図である。 背景画像の一例を示す図である。 二値画像ＢＩおよびエッジ画像ＥＩの一例を示す図である。 合成処理のフローチャートである。 合成画像と比較例の画像との一例を示す図である。 第２実施例のシステム９００の動作のフローチャートである。

Ａ．第１実施例：
図１は、一実施例としてのシステム９００を示す説明図である。このシステム９００は、インターネットなどのネットワーク５００と、複合機１００と、サーバ３００と、を備えている。複合機１００とサーバ３００とは、それぞれ、ネットワーク５００に接続されている。このために、複合機１００とサーバ３００とは、互いに通信可能である。

複合機１００は、複合機１００の全体を制御するコントローラとしてのＣＰＵ１１０と、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶装置１２０と、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置１３０と、液晶パネル等の表示部１４０と、液晶パネルと重畳されたタッチパネル等の操作部１５０と、読取実行部１６０と、印刷実行部１７０と、ネットワーク５００と接続される通信インタフェース１８０（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎの規格に準拠した無線通信インタフェース）と、を備えている。

揮発性記憶装置１２０には、ＣＰＵ１１０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１２２が設けられている。不揮発性記憶装置１３０は、コンピュータプログラム１３２を格納している。コンピュータプログラム１３２は、複合機１００の出荷時に予め不揮発性記憶装置１３０に格納されている。これに代えて、コンピュータプログラム１３２は、サーバなどの計算機からネットワーク５００を介してダウンロードされる形態で提供されても良く、ＤＶＤーＲＯＭなどに格納される形態で提供されても良い。

読取実行部１６０は、原稿を表す画像データを生成する装置である。具体的には、読取実行部１６０は、図示しない光学センサ（例えば、ＣＩＳ（Contact Image Sensor）を備え、読取実行部１６０に載置された原稿を光学的に読み取ることによって、原稿を表す画像データを生成する。以下、読取実行部１６０によって生成される画像データを「スキャンデータ」とも呼ぶ。

印刷実行部１７０は、画像を印刷する装置であり、いわゆるインクジェットプリンタである。ただし、他の種類のプリンタ（例えば、いわゆるレーザプリンタ）を採用してもよい。

ＣＰＵ１１０は、揮発性記憶装置１２０と不揮発性記憶装置１３０とを用いてコンピュータプログラム１３２を実行することによって、サーバ３００と協働して後述する図２の処理を実行する。

本実施例の画像処理装置としてのサーバ３００は、サーバ３００の全体を制御するコントローラとしてのＣＰＵ３１０と、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶装置３２０と、ハードディスクドライブ等の不揮発性記憶装置３３０と、ネットワーク５００に接続するための通信インタフェース３８０（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３の規格に準拠した有線通信インタフェース）と、を備えている。

揮発性記憶装置３２０には、ＣＰＵ３１０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３２２が設けられている。不揮発性記憶装置３３０は、コンピュータプログラム３３２と、テンプレート画像データ群３３４と、を格納している。このコンピュータプログラム３３２は、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納される形態や、他のサーバなどの計算機からネットワーク５００を介してダウンロードされる形態で提供される。テンプレート画像データ群３３４は、後述する画像処理（図２）で用いられる背景画像データの候補となる複数個のテンプレート画像データを含んでいる。

ＣＰＵ３１０は、揮発性記憶装置３２０と不揮発性記憶装置３３０とを用いてコンピュータプログラム３３２を実行することによって、複合機１００と協働して、後述する図２の処理を実行する。

図２は、システム９００の動作のフローチャートである。図中には、複合機１００による処理と、サーバ３００による処理と、が示されている。図２の処理は、年賀状の絵柄面に印刷すべき画像（印刷画像とも呼ぶ）を表す印刷画像データを生成し、当該印刷画像データを用いてはがきに画像を印刷する処理である。図２の処理は、複合機１００において、ユーザから、当該年賀状の作成処理の実行が指示された場合に開始される。

Ｓ１５では、複合機１００のＣＰＵ１１０（図１）は、読取実行部１６０を制御することによって、原稿を光学的に読み取り、原稿を表すスキャンデータを取得する。スキャンデータは、例えば、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のそれぞれの成分値（例えば、２５６階調の階調値）を含む色値（ＲＧＢ値とも呼ぶ）で画素ごとの色を表すＲＧＢ画像データである。ここで、原稿は、ユーザによって準備され、例えば、Ａ４の用紙にオブジェクトが手書きされた原稿である。原稿は、複数のオブジェクト（例えば、文字やイラスト等）を含む。したがって、スキャンデータによって表されるスキャン画像は、原稿に含まれるこれらのオブジェクトを含む。

図３は、スキャン画像の一例を示す図である。図３（Ａ）のスキャン画像ＳＩ１は、オブジェクトとして、文字Ｏｂ１と、描画Ｏｂ２と、を含んでいる。図３（Ｂ）のスキャン画像ＳＩ２は、オブジェクトとして、枠付の文字Ｏｂ３を含んでいる。これらのスキャン画像ＳＩ１、ＳＩ２の背景Ｂｋは、原稿の色（例えば、白）を有するほぼ単色の領域である。以下では、図３（Ａ）のスキャン画像ＳＩ１を表すスキャンデータが、Ｓ１５にて生成された場合を中心に説明する。

Ｓ２０では、ＣＰＵ１１０は、ユーザの指示に基づいて、１個の背景画像データを選択する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、複数個のテンプレート画像のテーマのリストを含むＵＩ画面（図示省略）を表示部１４０に表示する。これらのテーマのそれぞれは、テンプレート画像データ群３３４に含まれる１個のテンプレート画像データに対応しており、予め複合機１００に記憶されている。これらのテーマは、対応するテンプレート画像データによって表される画像の特徴を表す言葉、具体的には、「和風Ａ（花）」、「洋風Ａ（花）」、「ドットパターンＡ」、「キャラクタＡ」などを含む。ＣＰＵ１１０は、該ＵＩ画面を介して、ユーザから１個のテーマの指定指示を受け取る。ＣＰＵ１１０は、ユーザによって指定された１個のテーマに対応する１個のテンプレート画像データを、背景画像データとして選択する。

Ｓ２５では、ＣＰＵ１１０は、合成指示と、Ｓ１５で生成されたスキャンデータと、Ｓ２０で選択された背景画像データを特定するための背景画像情報（例えば、ファイル名）と、をサーバ３００に送信する。

サーバ３００が合成指示、スキャンデータ、および、背景画像情報を取得すると、Ｓ２８にて、ＣＰＵ３１０は、スキャンデータに対して拡大または縮小処理を実行して、スキャン画像ＳＩのサイズ（すなわち、縦方向および横方向の画素数）を生成すべき合成画像のサイズに調整する。生成すべき合成画像のサイズは、印刷解像度とはがきの寸法とに基づいて予め決定されている。

ＣＰＵ３１０は、Ｓ３０にて、背景画像情報に従って、不揮発性記憶装置３３０に格納されたテンプレート画像データ群３３４から、Ｓ２０にて選択された背景画像データを取得する。背景画像データ（すなわち、選択されたテンプレート画像データ）は、例えば、スキャンデータと同様に、色値（ＲＧＢ値）で画素ごとの色を表すＲＧＢ画像データである。背景画像データによって表される背景画像は、上述した生成すべき合成画像のサイズを有している。したがって、Ｓ２８にて調整後のスキャン画像のサイズと、背景画像データによって表される背景画像のサイズは、互いに等しい。

図４は、背景画像データによって表される背景画像の一例を示す図である。図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１は、下地Ｂｇ１と、複数個のオブジェクトＯｂ４と、を含む。複数個のオブジェクトＯｂ４は、背景画像ＴＩ１の全体に並べて配置されている。下地Ｂｇ１は、例えば、単色の画像、あるいは、特定のテクスチャ（質感）を含む画像である。ここで、テクスチャは、例えば、紙のしわなどを表現した所定サイズ以下の模様である。所定サイズは、例えば、縦方向および横方向の画素数が１０画素以下である。

また、背景画像データには、付属データとして、調整可否情報が対応付けられている。調整可否情報は、該背景画像データによって表される背景画像が、サイズ調整が可能であるか否かを示す情報である。図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１を表す背景画像データには、サイズ調整が可能であることを示す調整可否情報が対応付けられている。例えば、背景画像ＴＩ１のように、比較的小さな比較的多数のオブジェクトが並べられている背景画像や特定の模様やテクスチャのみを表す背景画像であって、比較的大きなオブジェクトを含まない背景画像は、サイズ調整が可能な画像とされる。

図４（Ｂ）の背景画像ＴＩ２は、下地Ｂｇ２と、１個のオブジェクトＯｂ５と、を含んでいる。オブジェクトＯｂ５は、例えば、特定のキャラクタを表すオブジェクトであり、背景画像ＴＩ１のオブジェクトＯｂ４と比較して、大きなオブジェクトである。下地Ｂｇ２は、例えば、単色の画像、あるいは、特定のテクスチャ（質感）を含む画像である。このタイプの背景画像は、例えば、文字や比較的小さなオブジェクトを含み、比較的大きなオブジェクトを含まないスキャン画像と合成されることが想定されている。

図４（Ｂ）の背景画像ＴＩ２を表す背景画像データには、サイズ調整が不可能であることを示す調整可否情報が対応付けられている。例えば、背景画像ＴＩ２のように、比較的大きな少数のオブジェクトを含む背景画像は、サイズ調整が不可能な画像とされる。

背景画像データを取得すると、ＣＰＵ３１０は、背景画像とスキャン画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成するための生成処理（Ｓ３２〜Ｓ７５）を実行する。

Ｓ３２では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像内の背景領域、すなわち、背景画像を合成すべき領域を特定する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像の各画素の色値に基づいて、スキャン画像を二値化して、二値画像ＢＩを表す二値画像データを生成する。本実施例では、ＣＰＵ３１０は、注目画素の色値（Ｒｉ、Ｂｉ、Ｇｉ）が、白に近似する色であることを示す白色範囲内にある場合には、該注目画素を背景画素に決定し、注目画素の色値（Ｒｉ、Ｂｉ、Ｇｉ）が、白色範囲外にある場合には、該注目画素をオブジェクト画素に決定することによって、スキャン画像を二値化する。白色範囲は、具体的には、ＴＨｗ＜Ｒｉ≦２５５、かつ、ＴＨｗ＜Ｇｉ≦２５５、かつ、ＴＨｗ＜Ｂｉ≦２５５の範囲とされる。本実施例では、ＴＨｗ＝２５０である。

図５は、二値画像ＢＩおよびエッジ画像ＥＩの一例を示す図である。図５（Ａ）には、スキャン画像が、図３（Ａ）のスキャン画像ＳＩ１である場合における二値画像ＢＩが示されている。二値画像ＢＩにおける黒色の領域ＯＡ１、ＯＡ２は、オブジェクト画素によって構成されるオブジェクト領域を示し、白色の領域ＢＡは、背景画素によって構成される背景領域を示している。二値画像ＢＩによって、スキャン画像内のオブジェクト領域と背景領域が特定できることが解る。

Ｓ３５では、ＣＰＵ３１０は、背景画像は、サイズ調整が可能であるか否かを判断する。具体的には、背景画像を表す背景画像データに対応付けられた調整可否情報が、サイズ調整が可能であることを示す場合には、該背景画像は、サイズ調整が可能であると判断される。例えば、背景画像が、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１である場合には、サイズ調整が可能であると判断され、背景画像が図４（Ｂ）の背景画像ＴＩ２である場合には、サイズ調整が不可能であると判断される。

サイズ調整が可能である場合には（Ｓ３５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４０〜Ｓ５５の特定処理を実行する。この特定処理は、詳細は後述するように、スキャン画像ＳＩの複雑度に関する条件を含む調整条件が満たされる場合に、背景画像の複雑さを調整し、該調整条件が満たされない場合に、背景画像の複雑さを調整しない処理である。サイズ調整が不可能である場合には（Ｓ３５：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４０〜Ｓ５５の特定処理をスキップして、Ｓ６０に処理を進める。以下、背景画像が、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１である場合を中心に、特定処理について説明する。

Ｓ４０では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１と、背景画像の複雑度ＣＬ２と、をそれぞれ算出する。画像の複雑度は、当該画像の単位面積あたりの複雑さ（以下、単に複雑さとも呼ぶ）を示す指標値であり、該画像の複雑さが大きいほど大きな値を取る。

スキャン画像の複雑度ＣＬ１は、スキャン画像のオブジェクト領域内に含まれる複数個のオブジェクト画素のエッジ強度の平均値が用いられる。スキャン画像のオブジェクト領域は、上述したように、二値画像ＢＩ（図５（Ａ））によって特定されている。

具体的には、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像の各画素の色値（ＲＧＢ値）を、所定の変換式を用いて輝度値Ｙに変換することによって、スキャン画像の画素ごとの輝度を表す輝度データを生成する。輝度値Ｙは、ＲＧＢ値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を用いて、例えば、輝度値Ｙ=((0.298912×Ｒ)＋(0.586611×Ｇ)＋(0.114478×Ｂ))という式で算出される。ＣＰＵ３１０は、スキャン画像の輝度データに対して、エッジ検出フィルタ（例えば、sobelフィルタやPrewittフィルタ）を適用して、エッジ画像ＥＩを表すエッジ画像データを生成する。

図５（Ｂ）には、エッジ画像ＥＩの一例が示されている。エッジ画像ＥＩには、スキャン画像ＳＩのオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２のエッジＥＡ１、ＥＡ２が現れている。エッジ画像ＥＩの各画素の値は、スキャン画像の各画素のエッジ強度を示している。ＣＰＵ３１０は、スキャン画像のうち、オブジェクト領域内の全ての画素のエッジ強度の平均値を、スキャン画像の複雑度ＣＬ１として算出する。

背景画像の複雑度ＣＬ２は、背景画像内の全ての画素のエッジ強度の平均値が用いられる。ＣＰＵ３１０は、背景画像のエッジ画像を生成し、該エッジ画像の全ての値の平均値を、背景画像の複雑度ＣＬ２として算出する。これに代えて、背景画像の複雑度ＣＬ２は、予め算出されて、背景画像を表す背景画像データ（すなわち、テンプレート画像データ）の付属データとして、対応付けられていても良い。この場合には、本ステップにて、ＣＰＵ３１０は、複雑度ＣＬ２を算出することに代えて、当該付属データして対応付けられた複雑度ＣＬ２を取得すれば良い。

Ｓ４５では、ＣＰＵ３１０は、調整条件が満たされるか否かを判断する。調整条件は、以下の３つの条件を含む。
（１）スキャン画像の複雑度ＣＬ１が閾値ＴＨａより大きい（ＣＬ１＞ＴＨａ）
（２）背景画像の複雑度ＣＬ２が閾値ＴＨａより大きい（ＣＬ２＞ＴＨａ）
（３）スキャン画像の複雑度ＣＬ１と背景画像の複雑度ＣＬ２との差の絶対値が閾値ＴＨｂより小さい（｜ＣＬ１−ＣＬ２｜＜ＴＨｂ）

ＣＰＵ３１０は、上記（１）〜（３）の条件が全て満たされる場合に、調整条件が満たされると判断し、上記（１）〜（３）の条件のうち、少なくとも一つの条件が満たされない場合に、調整条件が満たされないと判断する。この調整条件の意義については後述する。なお、（３）の条件は、「スキャン画像の複雑度ＣＬ１が、背景画像の複雑度ＣＬ２に近似していることを示す特定の範囲内であること（ＣＬ２−ＴＨｂ＜ＣＬ１＜ＣＬ２＋ＴＨｂ）」とも言うことができる。ここでは、スキャン画像が、図３（Ａ）のスキャン画像ＳＩ１であり、背景画像が、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１である場合に、調整条件が満たされるものとする。そして、スキャン画像が、図３（Ｂ）のスキャン画像ＳＩ２であり、背景画像が、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１である場合には、スキャン画像ＳＩ２の複雑度ＣＬ２が、スキャン画像ＳＩ１の複雑度ＣＬ１より低く、ＣＬ１＞ＴＨａを満たさないために、調整条件が満たされないものとする。

調整条件が満たされる場合には（Ｓ４５：ＹＥＳ）、Ｓ５０にて、ＣＰＵ３１０は、背景画像の拡大率Ｒを決定する。拡大率Ｒは、背景画像の複雑度ＣＬ２に基づいて決定される。具体的には、拡大率Ｒは、Ｒ＝（ＣＬ２／Ｋ）の式によって決定される（Ｋは、所定の係数）。この式から解るように、拡大率Ｒは、背景画像の複雑度ＣＬ２が大きいほど、大きな値に決定される。すなわち、複雑度ＣＬ２が、特定値ＣＬ２１である場合には、拡大率Ｒは、特定値Ｒ１に決定され、複雑度ＣＬ２が、特定値ＣＬ２１より大きな値ＣＬ２２である場合には、拡大率Ｒは、特定値Ｒ１より大きな値Ｒ２に決定される。本実施例では、拡大率Ｒは、背景画像の複雑度ＣＬ２に応じて、１．５＜Ｒ＜２．５程度の値に決定される。

Ｓ５５では、ＣＰＵ３１０は、背景画像の部分画像の抽出と拡大を行うことによって、調整済背景画像ＡＴＩを表す調整済背景画像データを生成する。先ず、ＣＰＵ３１０は、拡大率Ｒに基づいて、抽出すべき部分画像ＰＩの横方向の画素数Ｗ１および縦方向の画素数がＨ１を決定する（図４（Ａ））。具体的には、画素数Ｗ１、Ｈ１は、それぞれ、Ｗ１＝（Ｗ０／Ｒ）、Ｈ１＝（Ｈ０／Ｒ）に決定される。図４（Ａ）に示すように、Ｗ０およびＨ０は、それぞれ、背景画像ＴＩ１の横方向の画素数、および、縦方向の画素数である。そして、ＣＰＵ３１０、部分画像ＰＩの横方向の画素数Ｗ１、および、縦方向の画素数Ｈ１が、それぞれ、Ｒ倍になるように、部分画像ＰＩを拡大する。この結果、調整済背景画像ＡＴＩを表す調整済背景画像データが生成される。

図４（Ｃ）には、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１内の部分画像ＰＩを抽出・拡大して得られる調整済背景画像ＡＴＩの一例が図示されている。この調整済背景画像ＡＴＩのサイズは、調整前の背景画像ＴＩ１のサイズと同じである。すなわち、調整済背景画像ＡＴＩの横方向の画素数および縦方向の画素数は、Ｗ０およびＨ０である。この調整済背景画像ＡＴＩに含まれる調整済オブジェクトＡＯｂは、調整前の背景画像ＴＩ１のオブジェクトＯｂ４と相似であり、かつ、オブジェクトＯｂ４より大きなオブジェクトである。調整済オブジェクトＡＯｂの複雑さは、調整前のオブジェクトＯｂ４より低くなる。このために、調整済背景画像ＡＴＩの複雑さは、調整前の背景画像ＴＩ１の複雑さより低くなることが解る。例えば、調整済背景画像ＡＴＩの複雑度ＡＣＬ（全ての画素のエッジ強度の平均値）は、調整前の背景画像ＴＩ１の複雑度ＣＬ２より低い。この結果、調整前の背景画像ＴＩ１とスキャン画像ＳＩとの間の複雑度の差（｜ＣＬ２−ＣＬ１｜）より、調整済背景画像ＡＴＩとスキャン画像ＳＩとの間の複雑度の差（｜ＡＣＬ−ＣＬ１｜）は大きくなる。

調整条件が満たされない場合には（Ｓ４５：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ５０、Ｓ５５をスキップして、処理をＳ６０に進める。

Ｓ６０では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像の代表色値ＲＣ１と、背景画像の代表色値ＲＣ２と、をそれぞれ算出する。本実施例では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像のオブジェクト領域内の全ての画素のＲ成分値の平均値Ｒａｖと、Ｇ成分値の平均値Ｇａｖと、Ｂ成分値の平均値Ｂａｖとを含む平均色値（Ｒａｖ１、Ｇａｖ１、Ｂａｖ１）が、ＳＩの代表色値ＲＣ１として算出される。また、ＣＰＵ３１０は、背景画像の代表色値ＲＣ２として、同様に、背景画像の全ての画素の平均色値（Ｒａｖ２、Ｇａｖ２、Ｂａｖ２）を算出する。

Ｓ６５では、ＣＰＵ３１０は、算出された代表色値ＲＣ１、ＲＣ２に基づいて、後の合成処理において生成される合成画像において、オブジェクトの外縁に配置される外縁領域（詳細は後述）の幅Ｄを決定する。先ず、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像の代表色値ＲＣ１と、背景画像の代表色値ＲＣ２と、の間のＲＧＢ色空間におけるユークリッド距離ＵＤを算出する。そして、ＣＰＵ３１０は、距離ＵＤが、比較的小さい第１範囲（例えば、ＵＤ＜２０）内にある場合には、幅Ｄを１画素に決定する。ＣＰＵ３１０は、距離ＵＤが、中程度の第２範囲（例えば、２０≦Ｄ＜４０）内にある場合には、幅Ｄを２画素に決定する。ＣＰＵ３１０は、距離ＵＤが、比較的大きい第３範囲（例えば、４０≦Ｄ）内にある場合には、幅Ｄを３画素に決定する。このように、距離ＵＤが大きいほど、幅Ｄは大きな値に決定される。

Ｓ７５では、ＣＰＵ３１０は、合成処理を実行する。合成処理は、合成対象の背景画像と、スキャン画像と、を合成する処理である。ここで、合成対象の背景画像は、Ｓ５５が実行されている場合には、Ｓ５５において生成された調整済背景画像データによって表される調整済背景画像であり、Ｓ５５が実行されていない場合には、Ｓ３０にて取得された背景画像データによって表される背景画像である。例えば、Ｓ３０にて取得された背景画像データによって表される背景画像が、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１であり、スキャン画像が、図３（Ａ）のスキャン画像ＳＩ１である場合には、調整条件が満たされる。従って、この場合には、Ｓ５５の処理が実行されるので、合成対象の背景画像は、図４（Ｃ）の調整済背景画像ＡＴＩである。これに対して、Ｓ３０にて取得された背景画像データによって表される背景画像が、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１であり、スキャン画像が、図３（Ｂ）のスキャン画像ＳＩ２である場合には、調整条件が満たされないので、Ｓ５５の処理が実行されない。従って、この場合には、合成対象の背景画像は、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１である。

図６は、合成処理のフローチャートである。先ず、Ｓ１００では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像内の複数個の画素から１個の注目画素を選択する。Ｓ１１０では、ＣＰＵ３１０は、注目画素が背景画素であるか否かを判断する。ＣＰＵ３１０は、注目画素に対応する二値画像ＢＩ（図５（Ａ））の画素の値を参照することによって、注目画素が、背景画素であるか否かを判断できる。二値画像ＢＩの対応画素は、スキャン画像と二値画像ＢＩとを重ねた場合に、注目画素と重なる二値画像ＢＩの画素である。

注目画素が背景画素である場合には（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、Ｓ１２０にて、ＣＰＵ３１０は、注目画素の近接範囲内にオブジェクト画素があるか否かを判断する。注目画素の近接範囲は、図６に示すように、注目画素（図６の画素ＴＰ）を中心として、縦（２Ｄ＋１）画素×横（２Ｄ＋１）画素分の範囲である。Ｄは、図２のＳ６５にて決定された幅Ｄである。ＣＰＵ３１０は、注目画素の近接範囲内の各画素に対応する二値画像ＢＩの画素の値を参照することによって、注目画素の近接範囲内にオブジェクト画素があるか否かを判断できる。

注目画素の近接範囲内にオブジェクト画素がない場合、すなわち、該近接範囲内の全ての画素が背景画素である場合には（Ｓ１２０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、注目画素の値（ＲＧＢ値）を、注目画素に対応する背景画像の画素の値（ＲＧＢ値）に置換する。背景画像の対応画素は、スキャン画像と背景画像とを重ねた場合に、注目画素と重なる背景画像の画素である。

注目画素がオブジェクト画素である場合には（Ｓ１１０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ１３０を実行することなく、Ｓ１５０に処理を進める。この結果、スキャン画像内のオブジェクト画素の値は、合成画像においてもそのまま維持される。または、注目画素の近接範囲内にオブジェクト画素がある場合には（Ｓ１２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ１３０を実行することなく、Ｓ１５０に処理を進める。この結果、スキャン画像内のオブジェクトからＤ画素分の距離内にある背景画素の値は、合成画像において、白に近似した色を表す値のままに維持される。

Ｓ１４０では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像内の全ての画素を注目画素として処理したか否かを判断する。未処理の画素がある場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ１００に戻って、未処理の画素を次の注目画素として選択する。全ての画素が処理された場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、合成処理を終了する。合成処理が終了した時点で、スキャン画像と、合成対象の背景画像と、が合成された合成画像を表す合成画像データが生成される。

図７は、合成画像と、比較例の画像と、の一例を示す図である。図７（Ａ）の合成画像ＣＩ１は、図４（Ｃ）の調整済背景画像ＡＴＩと、図３（Ａ）のスキャン画像ＳＩ１と、が合成された画像である。合成画像ＣＩ１には、スキャン画像ＳＩ１のオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２が配置されている。また、合成画像ＣＩ１には、スキャン画像ＳＩ１の背景領域に対応する領域のうち、後述する縁領域ＷＢを除いた領域に、調整済背景画像ＡＴＩの下地Ｂｇ１と複数個の調整済オブジェクトＡＯｂとが配置されている。さらに、合成画像ＣＩ１には、スキャン画像ＳＩ１の背景領域に対応する領域のうち、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２の外縁に沿って、縁領域ＷＢが配置されている。縁領域ＷＢでは、スキャン画像ＳＩ１の背景領域の画素の値が、そのまま維持されているので、縁領域ＷＢを構成する画素は、スキャン画像ＳＩ１の背景領域の色（例えば、白）を有する画素である。縁領域ＷＢの幅は、図２のＳ６５で決定された幅Ｄである。

図７（Ｂ）の合成画像ＣＩ２は、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１と、図３（Ｂ）のスキャン画像ＳＩ２と、が合成された画像である。合成画像ＣＩ２には、スキャン画像ＳＩ２のオブジェクトＯｂ３が配置されている。また、合成画像ＣＩ２には、スキャン画像ＳＩ１の背景領域に対応する領域のうち、後述する縁領域ＷＢを除いた領域に、背景画像ＴＩ１の下地Ｂｇ１と複数個のオブジェクトＯｂ４とが配置されている。さらに、合成画像ＣＩ２には、スキャン画像ＳＩ２の背景領域に対応する領域のうち、オブジェクトＯｂ３の外縁に沿って、縁領域ＷＢが配置されている。縁領域ＷＢの幅は、図２のＳ６５で決定された幅Ｄである。

図７（Ａ）、（Ｂ）から解るように、Ｓ３０にて背景画像ＴＩ１を表す背景画像データが取得された場合であっても、スキャン画像によって、合成画像を生成する際にスキャン画像の背景領域に合成される画像が異なり得ることが解る。すなわち、スキャン画像が、スキャン画像ＳＩ１であれば、調整条件が満たされるので、調整済背景画像ＡＴＩが合成され、スキャン画像が、スキャン画像ＳＩ２であれば、調整条件が満たされるので、背景画像ＴＩ１が合成される。

合成画像データが生成されると、図２のＳ８０では、ＣＰＵ３１０は、生成された合成画像データを、ネットワーク５００を介して、複合機１００に送信する。複合機１００が、サーバ３００から合成画像データを受信すると、Ｓ８５では、ＣＰＵ１１０は、印刷処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、合成画像データを用いて印刷データを生成し、生成した印刷データを印刷実行部１７０に供給する。印刷実行部１７０は、受信した印刷データに従って、画像を印刷する。この結果、例えば、図７（Ａ）に示す合成画像ＣＩ１がはがきに印刷される。

以上説明した本実施例によれば、ＣＰＵ３１０は、生成処理（図２のＳ３２〜Ｓ７５）を実行して、合成画像を表す合成画像データを生成する。ここで、生成処理（図２のＳ３２〜Ｓ７５）は、調整条件が満たされる場合に（図２のＳ４５：ＹＥＳ）、背景画像のサイズを拡大する（図２のＳ５５）ことによって、背景画像の複雑さを低下させ、調整条件が満たされない場合に（図２のＳ４５：ＮＯ）、背景画像の複雑さを低下させない特定処理（図２のＳ４０〜Ｓ５５の処理）を含む。この特定処理は、背景画像がサイズ調整可能な画像である場合に（図２のＳ３５：ＹＥＳ）実行され、合成画像は、該特定処理後の背景画像とスキャン画像ＳＩとを含む。特定処理後の背景画像は、調整条件が満たされる場合には、調整済背景画像（例えば、図４（Ｃ）の画像ＡＴＩ）であり、調整条件が満たされない場合には、調整されていない背景画像（例えば、図４（Ａ）の画像ＴＩ１）である。

スキャン画像の複雑さによっては、背景画像の複雑さとの関係で、スキャン画像と背景画像とを含む合成画像の見栄えが低下する場合がある。例えば、スキャン画像の複雑度と、背景画像の複雑度と、の両方が比較的高い場合には、合成画像の全体の複雑度が高くなるために、合成画像において、スキャン画像のオブジェクトが目立ちにくくなる可能性がある。特に、スキャン画像の複雑度と、背景画像の複雑度と、が近似する場合には、さらに、スキャン画像のオブジェクトが目立ちにくくなる可能性が高い。この結果、合成画像の見栄えが低下し得る。

図７（Ｃ）には、比較例の合成画像ＣＭＩが示されている。比較例では、スキャン画像の複雑度に拘わらずに、スキャン画像の背景領域に、ユーザによって選択された背景画像データによって表される背景画像をそのまま合成する。このために、ユーザによって選択された背景画像データが同じでれば、スキャン画像が、スキャン画像ＳＩ１であってもスキャン画像ＳＩ２であっても、合成される背景画像は同じである。換言すれば、スキャン画像の複雑度が、第１の複雑度であっても、第３の複雑度であっても、合成画像における背景画像の複雑度は、同じ値（例えば、第２の複雑度）である。図７（Ｃ）の比較例の合成画像ＣＭＩは、本実施例の図７（Ａ）の合成画像ＣＩ１と同様に、スキャン画像ＳＩ１のオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２が配置されているが、本実施例の図７（Ａ）の合成画像ＣＩ１とは異なるオブジェクトＯｂ４が配置されている。この結果、比較例の合成画像ＣＭＩにおいて、スキャン画像のオブジェクトの複雑度と、背景画像のオブジェクトの複雑度と、の両方が比較的高くなり得るとともに、スキャン画像のオブジェクトの複雑度と、背景画像のオブジェクトの複雑度と、が近似し得る。この結果、比較例では、合成画像の見栄えが低下し得る。

これに対して、本実施例によれば、調整条件は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１が閾値ＴＨａより大きく、かつ、背景画像の複雑度ＣＬ２が閾値ＴＨａより大きいことを含む（上述した条件（１）、（２））。この結果、合成画像において、スキャン画像の複雑度と、背景画像の複雑度と、の両方が比較的高くなることを適切に抑制することができる。この結果、合成画像の見栄えの低下を適切に抑制することができる。なお、上記実施例では、条件（１）、（２）の閾値は、互いに同じ値ＴＨａであるが、これに代えて、条件（１）、（２）の閾値は、互いに異なっていても良い。一般的に言えば、調整条件は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１が第１の閾値より大きく、かつ、背景画像の複雑度ＣＬ２が第２の閾値より大きいことを含むことが好ましく、第１の閾値と第２の閾値とは、互いに同じ値であっても良く、互いに異なる値であっても良い。

さらに、上記実施例では、調整条件は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１が、背景画像の複雑度ＣＬ２に近似していることを示す特定の範囲内であることを含む（上述した条件（３））。そして、特定処理は、調整条件が満たされる場合に、スキャン画像の複雑度ＣＬ１と背景画像の複雑度ＣＬ２との差（｜ＣＬ１−ＣＬ２｜）を大きくするように、背景画像のオブジェクトのサイズを大きくする処理（図２のＳ５５）を含む。この結果、合成画像において、スキャン画像の複雑度と、背景画像の複雑度とが、近似することを抑制できる。したがって、合成画像の見栄えの低下を適切に抑制することができる。

特定処理は、図２のＳ５５の処理から解るように、背景画像内のオブジェクトのサイズを変更する処理を含む。この結果、違和感を生じさせることなく、適切に、背景画像の複雑度を調整することができる。したがって、合成画像の見栄えを適切に向上することができる。

より具体的には、図２のＳ５５の処理から解るように、特定処理は、調整条件が満たされる場合に、背景画像内の特定の領域内の部分画像ＰＩを抽出し、該部分画像ＰＩを拡大する処理を含む。この結果、生成される合成画像に違和感を生じさせることなく、背景画像の複雑さを低下させることができる。したがって、合成画像の見栄えを向上することができる。

さらに、上記実施例では、特定処理は、拡大率Ｒ、換言すれば、背景画像内のオブジェクトのサイズの変更率を、背景画像の複雑度ＣＬ２に基づいて、決定する（図２のＳ５０）。この結果、特定処理によって、背景画像の複雑度ＣＬ２を適切に調整することができる。具体的には、背景画像の複雑度ＣＬ２が高いほど、拡大率Ｒが大きく決定される。したがって、複雑度ＣＬ２が過度に高く、スキャン画像のオブジェクト以上に目立ち得る背景画像の複雑度ＣＬ２を、適切に低下させるので、合成画像において背景画像が目立つことを適切に抑制することができる。

さらに、合成画像データの生成処理は、合成画像に含まれるスキャン画像と背景画像との境界に、上述した縁領域ＷＢ（図７（Ａ）（Ｂ））が配置される。縁領域ＷＢは、図６のＳ１２０から解るように、合成前のスキャン画像の背景を、合成画像内に残すことによって形成されている。このように、縁領域ＷＢは、合成前のスキャン画像の背景の一部であるので、スキャン画像のオブジェクトの画素の値と、背景画像の画素の値と、に依存しない画素が配置された領域であるということができる。また、縁領域ＷＢは、スキャン画像と背景画像との両方の特徴量に基づいて、決定される。具体的には、スキャン画像と背景画像との間の代表色値のユークリッド距離ＵＤに基づいて、縁領域ＷＢの幅Ｄが決定されている（図２のＳ６０、Ｓ６５）。この結果、縁領域ＷＢを適切に配置できるので、結果、合成画像において、スキャン画像のオブジェクトと、背景画像と、の境界を目立たせることができる。従って、合成画像の見栄えをさらに向上することができる。

なお、実施例に代えて、スキャン画像の背景領域の全部に、背景画像を合成した後に、合成画像におけるスキャン画像と背景画像との境界領域に、特定色（例えば、白色）の画素を配置することによって、縁領域ＷＢを形成しても良い。また、縁領域ＷＢに代えて、別の色の領域が設けられても良い。別の色は、スキャン画像の平均色値と背景画像の代表色値とに基づいて、例えば、スキャン画像のオブジェクトの色と異なり、かつ、背景画像の色と異なる色に決定されても良い。

また、上述したように、図２のＳ３０にて取得される背景画像データは、複数個のテンプレート画像データの中から選択される（図２のＳ２０）。そして、例えば、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１を示すテンプレート画像データが、背景画像データとして選択された場合には、背景画像はサイズ調整が可能であると判断されるので（図２のＳ３５：ＹＥＳ）、図２のＳ４０〜Ｓ５５の特定処理が実行される。一方、図４（Ｂ）の背景画像ＴＩ２を示すテンプレート画像データが、背景画像データとして選択された場合には、背景画像はサイズ調整が不可能であると判断されるので（図２のＳ３５：ＮＯ）、調整条件が満たされるか否かに拘わらずに、図２のＳ４０〜Ｓ５５の特定処理が実行されない。上述したように、背景画像データとして選択されるテンプレート画像データの種類によっては、調整条件が満たされる場合であっても、スキャン画像の複雑さを調整しないことが好ましい場合がある。例えば、上述した図４（Ｂ）の背景画像ＴＩ２のように、一部を抽出して拡大した場合に、キャラクタを表すオブジェクトＯｂ５が欠けてしまう画像を表すテンプレート画像データは、スキャン画像の複雑さを調整しないことが好ましい。上記実施例によれば、テンプレート画像データの種類に応じて、より好ましい合成画像を生成することができる。

Ｂ．第２実施例：
図８は、第２実施例のシステム９００の動作のフローチャートである。第１実施例では、背景画像ＴＩ１を示す背景画像データがテンプレート画像データとして準備されている。そして、ＣＰＵ３１０は、調整条件が満たされる場合に、予め準備された背景画像ＴＩ１を拡大することによって、調整済背景画像ＡＴＩを表す調整済背景画像データを生成する（図２のＳ４０〜Ｓ５５）。第２実施例では、第１実施例の調整済背景画像ＡＴＩと同じ画像を表す背景画像データがテンプレート画像データとして準備されている。そして、ＣＰＵ３１０は、第１実施例とは異なる調整条件が満たされる場合に、予め準備された背景画像を縮小することによって、第１実施例の調整前の背景画像ＴＩ１と同じ画像を表す調整済背景画像を表す調整済背景画像データを生成する（図８のＳ４０Ｂ〜Ｓ５５Ｂ）。以下に詳しく説明する。

Ｓ４０Ｂでは、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１と、後述するＳ５５Ｂで生成されるべき調整済背景画像の複雑度ＣＬ３と、を算出する。調整済背景画像の複雑度ＣＬ３は、背景画像の複雑度ＣＬ２を用いて推定される。例えば、調整済背景画像の複雑度ＣＬ３には、例えば、背景画像の複雑度ＣＬ２に、所定の係数Ｋ（Ｋ＞１）を乗じた値が用いられる（ＣＬ３＝Ｋ×ＣＬ２）。

Ｓ４５Ｂでは、ＣＰＵ３１０は、調整条件を満たすか否かを判断する。第２実施例の調整条件は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１と、生成されるべき調整済背景画像の複雑度ＣＬ３とが、第１実施例の調整条件を満たさないこと、である。具体的には、第２実施例の調整条件は、以下の条件（Ａ）〜（Ｃ）のいずれか１個が満たされること、である。
（Ａ）スキャン画像の複雑度ＣＬ１が閾値ＴＨａ以下であること（ＣＬ１≦ＴＨａ）
（Ｂ）生成されるべき調整済背景画像の複雑度ＣＬ３が閾値ＴＨａ以下であること（ＣＬ３≦ＴＨａ）
（Ｃ）スキャン画像の複雑度ＣＬ１と生成されるべき調整済背景画像の複雑度ＣＬ３との差の絶対値が閾値ＴＨｂ以上であること（｜ＣＬ１−ＣＬ３｜≧ＴＨｂ））

Ｓ５０Ｂでは、ＣＰＵ３１０は、縮小率ＳＲを決定する。本実施例では、縮小率ＳＲは、固定値であり、縦方向および画素数が半分になるように縮小する縮小率ＳＲが用いられる（ＳＲ＝１／２）。縮小率ＳＲを固定値とすることによって、上述したＳ４０Ｂにて、生成されるべき調整済背景画像の複雑度ＣＬ３を精度良く推定できる。

Ｓ５５Ｂでは、ＣＰＵ３１０は、背景画像を縮小率ＳＲで縮小し、複数個の縮小済の背景画像を並べて配置することによって、調整済背景画像を表す調整済背景画像データを生成する。例えば、本実施例では、背景画像データを用いて、縦方向および画素数が半分になるように縮小された縮小済の背景画像が生成される。そして、４個の縮小済の背景画像が縦２×横２の枡目状に並べられた調整済背景画像が生成される。例えば、調整前の背景画像が図４（Ｃ）の調整済背景画像ＡＴＩと同じ画像である場合には、調整済背景画像は、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１と同じ画像となる。

以上説明した第２実施例によれば、生成処理（図８のＳ３２〜Ｓ７５）を実行して、合成画像を表す合成画像データを生成する。ここで、生成処理（図８のＳ３２〜Ｓ７５）は、調整条件が満たされる場合に（図８のＳ４５Ｂ：ＹＥＳ）、背景画像のサイズを縮小する（図８のＳ５５Ｂ）ことによって、背景画像の複雑さを増大させ、調整条件が満たされない場合に（図８のＳ４５Ｂ：ＮＯ）、背景画像の複雑さを増大させない特定処理（図８のＳ４０Ｂ〜Ｓ５５ｂの処理）を含む。特定処理後の背景画像は、調整条件が満たされる場合には、調整済背景画像（例えば、図４（Ａ）の背景画像ＴＩ１と同じ画像）であり、調整条件が満たされない場合には、調整されていない背景画像（例えば、図４（Ｃ）の調整済背景画像ＡＴＩと同じ画像）である。そして、調整条件は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１が閾値ＴＨａ以下であること（ＣＬ１≦ＴＨａ）、および、調整済背景画像の複雑度ＣＬ３が閾値ＴＨａ以下であること（ＣＬ３≦ＴＨａ）のうちの少なくとも一方が満たされることを含む（上述した条件（Ａ）、（Ｂ））。なお、上述したように（ＣＬ３＝Ｋ×ＣＬ２）であるので、調整済背景画像の複雑度ＣＬ３が閾値ＴＨａ以下であることは、背景画像の複雑度ＣＬ２が閾値（ＴＨａ／Ｋ）以下であること、と言うことができる（ＣＬ２≦（ＴＨａ／Ｋ））。

この結果、第２実施例によっても、第１実施例と同様の合成画像を表す合成画像データが生成される。すなわち、合成画像において、スキャン画像の複雑度と、背景画像の複雑度と、の両方が比較的高くなることを適切に抑制することができる。この結果、合成画像の見栄えの低下を適切に抑制することができる。

さらに、上記実施例では、調整条件は、スキャン画像の複雑度ＣＬ１が、調整済背景画像の複雑度ＣＬ３に近似していないことを示す特定の範囲内であることを含む（上述した条件（Ｃ））。この結果、合成画像において、スキャン画像の複雑度と、背景画像の複雑度とが、近似することを抑制できる。したがって、合成画像の見栄えの低下を適切に抑制することができる。

また、図８のＳ５５Ｂの処理から解るように、特定処理は、背景画像を縮小し、複数個の縮小済の背景画像を並べる処理を含む。この結果、生成される合成画像に違和感を生じさせることなく、背景画像の複雑さを増大させることができる。したがって、合成画像の見栄えを向上することができる。

Ｃ．変形例：
（１）上記実施例では、背景画像データは、複数個のテンプレート画像データから選択される。これに代えて、背景画像データは、ユーザによって準備された画像データであっても良いし、該画像データを用いて生成された画像データであっても良い。例えば、これらの背景画像データは、葉や花などの素材を複合機１００の読取実行部１６０によって光学的に読み取ることによって得られるスキャンデータに基づいて生成されても良い。この場合には、サーバ３００のＣＰＵ３１０は、該スキャンデータによって表される素材の画像を抽出し、該素材の画像を所定のサイズの画像内に複数個並べることによって所定のサイズの背景画像を表す背景画像データを生成すれば良い。この場合には、上記実施例と同様に、ＣＰＵ３１０は、生成された背景画像データによって表される背景画像の複雑度ＣＬ２を算出し、当該複雑度ＣＬ２を用いて、調整条件を満たすか否かを判断すれば良い（図２のＳ４０、Ｓ４５）。こうすれば、素材のテクスチャ（質感）を表現し、適切な複雑度を有する背景画像を含む合成画像を生成することができる。

（２）上記第１実施例の調整条件のうち、条件（３）は省略されても良く、例えば、条件（１）と条件（２）が満たされる場合には、調整条件が満たされることとしても良い。また、上記第２実施例の調整条件のうち、条件（Ｃ）は省略されても良く、例えば、条件（Ａ）、条件（Ｂ）のうちの少なくとも一方が満たされる場合には、調整条件が満たされることとしても良い。

（３）上記第１実施例では、拡大率Ｒは、背景画像の複雑度ＣＬ２に基づいて決定されるが、固定値（例えば、２）であっても良い。さらに、拡大率Ｒは、背景画像の複雑度ＣＬ２と、スキャン画像の複雑度ＣＬ１と、に基づいて決定されて良い。例えば、スキャン画像の複雑度ＣＬ１に対する背景画像の複雑度ＣＬ２の相対的な大きさ（例えば、ＣＬ２／ＣＬ１）が大きいほど、拡大率Ｒが大きくなるように、拡大率Ｒが決定されても良い。

（４）上記各実施例のスキャンデータに代えて、他の画像データが採用されても良い。例えば、ユーザがパーソナルコンピュータなどを用いて作成した描画を表す画像データが採用され得る。

（５）上記第１実施例では、背景画像を拡大することによって、背景画像のオブジェクトＯｂ４のサイズを変更することによって、背景画像の複雑さを低下させている。これに代えて、他の画像処理を用いて、背景画像の複雑さを低下させても良い。例えば、背景画像に平滑フィルタを適用して、背景画像を平滑化することによって、背景画像の複雑さを低下させても良い。

（６）上記各実施例では、合成画像データの用途は、印刷であるが、これに限らず、任意の用途が採用可能である。例えば、複合機１００のＣＰＵ１１０は、取得した合成画像データを、将来に利用するために、不揮発性記憶装置１３０に格納してもよい。また、合成画像データは、複合機１００以外の装置、例えば、ネットワーク５００に接続された他のサーバやユーザのパーソナルコンピュータ（図示省略）に、出力されてもよい。

（７）上記各実施例のサーバ３００が実行する画像処理は、サーバ３００と異なる種類の装置（例えば、複合機１００、プリンタ、デジタルカメラ、スキャナ、複合機、パーソナルコンピュータ、携帯電話）によって実現されてもよい。例えば、複合機１００のＣＰＵ１１０は、上記実施例にてサーバ３００が実行する画像処理を全て実行しても良い。

（８）サーバ３００は、ネットワークを介して互いに通信可能な複数個の装置（例えば、コンピュータ）を含んでも良い。サーバ３００が実行する画像処理は、複数個の装置によって、一部ずつ実行され得る。この場合には、複数個の装置が、１個の画像処理装置として機能する。

（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。例えば、サーバ３００が実行する画像処理の全部または一部は、論理回路を含む専用のハードウェア回路によって実現されても良い。

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。

１００...複合機、１１０...ＣＰＵ、１２０...揮発性記憶装置、１２２...バッファ領域、１３０...不揮発性記憶装置、１３２...コンピュータプログラム、１４０...表示部、１５０...操作部、１６０...読取実行部、１７０...印刷実行部、１８０...通信インタフェース、３００...サーバ、３１０...ＣＰＵ、３２０...揮発性記憶装置、３２２...バッファ領域、３３０...不揮発性記憶装置、３３２...コンピュータプログラム、３３４...テンプレート画像データ群、３８０...通信インタフェース、５００...ネットワーク、９００...システム、ＳＩ...スキャン画像、ＢＩ...二値画像、ＥＩ...エッジ画像、ＰＩ...部分画像、ＢＩ...背景画像、ＴＩ１、ＴＩ２...背景画像、ＳＩ１、ＳＩ２...スキャン画像、ＣＩ１、ＣＩ２...合成画像

Claims (13)

1. 画像処理装置であって、
   背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得部と、
   前記対象画像の複雑さを示す指標値である複雑度を算出する算出部と、
   前記対象画像の複雑度が第１の閾値よりも大きく、かつ、前記背景画像の複雑度が第２の閾値よりも大きいことを含む特定条件が満たされる場合に、前記背景画像の複雑さを低下させ、前記特定条件が満たされない場合に、前記背景画像の複雑さを低下させない特定処理を含む生成処理を実行して、前記特定処理後の前記背景画像と前記対象画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成する生成部と、
   前記合成画像データを出力する出力部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 画像処理装置であって、
   背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得部と、
   前記対象画像の複雑さを示す指標値である複雑度を算出する算出部と、
   前記対象画像の複雑度が第１の閾値以下であること、および、前記背景画像の複雑度が第２の閾値以下であることのうちの少なくとも一方を含む特定条件が満たされる場合に、前記背景画像の複雑さを増大させ、前記特定条件が満たされない場合に、前記背景画像の複雑さを増大させない特定処理を含む生成処理を実行して、前記特定処理後の前記背景画像と前記対象画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成する生成部と、
   前記合成画像データを出力する出力部と、
   を備える、画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記特定条件は、前記対象画像の前記複雑度が、前記背景画像の前記複雑度に近似していることを示す特定の範囲内であることを含み、
   前記特定処理は、前記特定条件が満たされる場合に、前記対象画像の前記複雑度と前記背景画像の前記複雑度との差を大きくするように、前記背景画像の複雑さを低下させる処理を含む、画像処理装置。
4. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記特定条件は、前記対象画像の前記複雑度を増大させた後の前記対象画像の前記複雑度が、前記背景画像の前記複雑度に近似していないことを示す特定の範囲内であることを含む、画像処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記特定処理は、前記特定条件が満たされる場合に、前記背景画像内のオブジェクトのサイズを変更する処理を含む、画像処理装置。
6. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記特定処理は、前記特定条件が満たされる場合に、前記背景画像内の特定の領域内の部分画像を抽出し、前記部分画像を拡大する処理を含む、画像処理装置。
7. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記特定処理は、前記特定条件が満たされる場合に、前記背景画像を縮小し、複数個の縮小済の前記背景画像を並べる処理を含む、画像処理装置。
8. 請求項５〜７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記特定処理は、前記背景画像の前記複雑度、および、前記対象画像の前記複雑度のうちの少なくも一方に基づいて、前記背景画像内のオブジェクトのサイズの変更率を決定する処理を含む、画像処理装置。
9. 請求項１〜８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記生成処理は、さらに、前記対象画像と前記背景画像との両方の特徴量に基づいて、前記合成画像内に含まれる前記対象画像と前記背景画像との境界に、前記対象画像のオブジェクトの画素の値と前記背景画像の画素の値とに依存しない特定の画素を配置する境界処理を含む、画像処理装置。
10. 請求項１〜９のいずれかに記載の画像処理装置であって、
    取得される前記背景画像データは、複数個のテンプレート画像データの中から選択され、
    前記生成部は、
    第１種のテンプレート画像データが選択された場合には、前記特定処理を実行し、
    第２種のテンプレート画像データが選択された場合には、前記特定条件が満たされるか否かに拘わらずに前記特定処理を実行しない、画像処理装置。
11. 請求項１〜１０のいずれかに記載の画像処理装置であって、
    前記算出部は、さらに、前記背景画像の前記複雑度を算出し、
    前記生成部は、算出された前記背景画像の前記複雑度を用いて、前記特定条件を満たすか否かを判断する、画像処理装置。
12. コンピュータプログラムであって、
    背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得機能と、
    前記対象画像の複雑さを示す指標値である複雑度を算出する算出機能と、
    前記対象画像の複雑度が第１の閾値よりも大きく、かつ、前記背景画像の複雑度が第２の閾値よりも大きいことを含む特定条件が満たされる場合に、前記背景画像の複雑さを低下させ、前記特定条件が満たされない場合に、前記背景画像の複雑さを低下させない特定処理を含む生成処理を実行して、前記特定処理後の前記背景画像と前記対象画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成する生成機能と、
    前記合成画像データを出力する出力機能と、
    をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。
13. コンピュータプログラムであって、
    背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得機能と、
    前記対象画像の複雑さを示す指標値である複雑度を算出する算出機能と、
    前記対象画像の複雑度が第１の閾値以下であること、および、前記背景画像の複雑度が第２の閾値以下であることのうちの少なくとも一方を含む特定条件が満たされる場合に、前記背景画像の複雑さを増大させ、前記特定条件が満たされない場合に、前記背景画像の複雑さを増大させない特定処理を含む生成処理を実行して、前記特定処理後の前記背景画像と前記対象画像とを含む合成画像を表す合成画像データを生成する生成機能と、
    前記合成画像データを出力する出力機能と、
    をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。