JP2016187069A - 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】画像データに対する補正処理を利用するユーザの負担を軽減する。【解決手段】画像処理装置は、元画像を表す元画像データと、元画像データに対して特定の補正処理を実行することによって生成される補正済画像を表す補正済画像データと、を取得する取得部と、元画像データを用いて元画像の色分布に関する第１の指標値を算出するとともに、補正済画像データを用いて補正済画像の色分布に関する第２の指標値を算出する算出部と、第１の指標値と第２の指標値との比較に基づいて、画像処理装置が実行可能な複数種類の候補処理の中から、特定の補正処理に対応する処理を推定する推定部と、を備える。【選択図】 図７

Description

本明細書は、原稿を光学的に読み取ることによって生成される画像データに対して補正処理を実行する画像処理に関する。

スキャナなどの読取装置を用いて、原稿を光学的に読み取ることによって生成される画像データに対して補正処理を行う技術が知られている。例えば、特許文献１には、画像内の特定色を示す画素の値を、白色を示す画素の値に変更する技術が開示されている。この技術では、複合機のカラー液晶パネルに、カラーパレットを表示して、ユーザから特定色の指示を受け取っている。

特開２００６−３３９８７４号公報

しかしながら、補正処理には、上述のように特定色を白色に変更する処理に限らず、多様な種類の補正処理がある。これらの複数種類の処理の中から、適切な補正処理をユーザが選択することは、容易であるとは言えなかった。特に、補正処理に関する知識に乏しいユーザにとっては、適切な補正処理を選択することは困難である場合があった。このように、補正処理を利用するユーザの負担を軽減することが望まれていた。

本明細書は、画像データに対して実行される補正処理を利用するユーザの負担を軽減できる技術を開示する。

本明細書に開示された技術は、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］画像処理装置であって、元画像を表す元画像データと、前記元画像データに対して特定の補正処理を実行することによって生成される補正済画像を表す補正済画像データと、を取得する取得部と、前記元画像データを用いて前記元画像の色分布に関する第１の指標値を算出するとともに、前記補正済画像データを用いて前記補正済画像の色分布に関する第２の指標値を算出する算出部と、前記第１の指標値と前記第２の指標値との比較に基づいて、前記画像処理装置が実行可能な複数種類の候補処理の中から、前記特定の補正処理に対応する処理を推定する推定部と、を備える、画像処理装置。

上記構成によれば、元画像の色分布と補正済画像の色分布に応じて、元画像データに対して実行された特定の補正処理が、画像処理が実行可能な複数種類の候補処理のうちのどの処理に対応するのかを適切に推定することができる。この結果、例えば、推定された補正処理をユーザに対して通知することや、推定された補正処理を自動的に実行することが可能になり、補正処理を利用するユーザの負担を軽減することができる。

［適用例２］画像処理装置であって、元画像を表す元画像データと、前記元画像データに対して特定の補正処理を実行することによって生成される補正済画像を表す補正済画像データと、補正対象の画像を表す対象画像データと、を取得する取得部と、前記元画像データと前記補正済画像データとの比較に基づいて、前記画像処理装置が実行可能な複数種類の候補処理の中から、前記特定の補正処理に対応する処理を推定する推定部と、前記複数種類の候補処理の中から推定された処理のためのパラメータを決定する決定部と、前記決定済のパラメータを用いて、前記複数種類の候補処理の中から推定された処理を、前記対象画像データに対して実行する補正部と、を備える、画像処理装置。

上記構成によれば、元画像データと補正済画像データとの比較に基づいて、元画像データに対して実行された特定の補正処理が、画像処理が実行可能な複数種類の候補処理のうちのどの処理に対応するのかを適切に推定することができる。そして、推定された処理のためのパラメータが決定されて、該パラメータを用いて対象画像データに対して推定された処理が実行される。この結果、パラメータや補正処理の種類を画像処理装置に設定するユーザの負担を軽減することができる。

なお、本明細書に開示された技術は、種々の形態で実現可能であり、例えば、画像読取装置の制御装置、画像処理方法、これらの装置および方法の機能を実現するためのコンピュータプログラム、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。

第２の複合機２００と第１の複合機１００との構成を示すブロック図である。 補正処理の概要を示すフローチャートおよび表である。 トーンカーブの一例を示す図である。 元画像と補正済画像の一例を示す図である。 補正情報登録処理のフローチャートである。 結果通知画面ＷＩ１の一例を示す図である。 補正種推定処理のフローチャートである。 元画像ＩＡのヒストグラムと元画像ＩＡの分布領域との一例を示す図である。 補正済画像ＩＢのヒストグラムの一例を示す図である。 補正済画像ＩＢのヒストグラムの一例を示す図である。 補正済画像ＩＢの分布領域の一例を示す図である。 背景除去推定処理のフローチャートである。 裏写り除去推定処理のフローチャートである。 全体明度補正推定処理のフローチャートである。 コントラスト補正推定処理のフローチャートである。 補正レベル決定処理のフローチャートである。 スキャン処理のフローチャートである。 指示入力画面ＷＩ２と詳細設定画面ＷＩ３の一例とを示す図である。

Ａ．実施例：
Ａ−１：複合機の構成
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、本実施例の画像処理装置としての第２の複合機２００と、他の画像処理装置としての第１の複合機１００との構成を示すブロック図である。

第２の複合機２００は、第２の複合機２００のコントローラとしての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、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、図示しないユーザの端末装置やＵＳＢメモリ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。

スキャナ部２５０は、例えば、イメージセンサを用いて、光学的に原稿を読み取ることによってスキャンデータを生成する読取装置である。スキャンデータは、ＲＧＢの３個の色成分の階調値（例えば、０〜２５５の２５６階調）を含むＲＧＢ値で画素ごとの色を表すＲＧＢ画像データである。ＲＧＢの３個の色成分の階調値を、それぞれ、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値とも呼ぶ。

不揮発性記憶装置２２０は、コンピュータプログラムＰＧ２を格納している。コンピュータプログラムＰＧ２は、例えば、第２の複合機２００の製造時に、予め不揮発性記憶装置２２０に記憶されている。これに代えて、コンピュータプログラムＰＧ２は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納された形態、または、ネットワークを介して第２の複合機２００に接続されたサーバ（図示省略）からダウンロードされる形態で提供される。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、コンピュータプログラムＰＧ２を実行することにより、第２の複合機２００の全体を制御する機能や、スキャンデータに対する複数種類の補正処理（後述）を実行する機能を実現する。

第１の複合機１００は、第２の複合機２００とは異なる機種の複合機である。本実施例では、第１の複合機１００の製造者と、第２の複合機２００の製造者とも、異なっている。

第１の複合機１００は、第２の複合機２００と同様に、ＣＰＵ１１０と、不揮発性記憶装置１２０と、揮発性記憶装置１３０と、プリンタ部１４０と、スキャナ部１５０と、操作部１６０と、表示部１７０と、通信部１８０と、を備えている。不揮発性記憶装置１２０には、コンピュータプログラムＰＧ１が格納されている。スキャナ部１５０は、光学的に原稿を読み取ることによってスキャンデータを生成する読取装置である。スキャナ部１５０によって生成されるスキャンデータは、スキャナ部２５０によって生成されるスキャンデータと同様のＲＧＢ画像データである。

Ａ−２：補正処理：
本実施例では、第２の複合機２００のＣＰＵ２１０は、処理対象のスキャンデータに対して複数種類の補正処理を実行することができる。複数種類の補正処理は、背景除去処理と、裏写り除去処理と、全体明度補正処理と、コントラスト補正処理と、を含む。背景除去処理と裏写り除去処理とは、画像内の背景の色を補正する処理である。また、全体明度補正処理とコントラスト補正処理とは、画像の明度を補正する処理である。

図２は、補正処理の概要を示すフローチャートおよび表である。Ｓ１では、ＣＰＵ２１０は、補正処理の種類に応じた補正パラメータを取得する。ここで、補正パラメータは、ユーザの指示に基づいて変更が可能な補正処理に関する設定値である。図２の表に示すように、実行すべき補正処理が、背景除去処理である場合には、補正パラメータはない。実行すべき補正処理が、裏写り除去処理、全体明度補正処理、コントラスト補正処理、である場合には、補正パラメータは、それぞれ、補正レベルＬ２、Ｌ３、Ｌ４である。補正レベルＬ３、Ｌ３、Ｌ４は、例えば、所定範囲内の整数で表される。例えば、裏写り除去処理の補正レベルＬ２は、０〜＋２０の整数で表される。例えば、全体明度補正処理の補正レベルＬ３と、コントラスト補正処理の補正レベルＬ４とは、それぞれ、−１０〜＋１０の整数で表される。補正レベルＬ２〜Ｌ４を示す整数の絶対値が大きいほど、補正レベルが高いことを示す。

Ｓ２では、ＣＰＵ２１０は、処理対象のスキャンデータによって表されるスキャン画像内の複数個の画素の中から、１個の注目画素を選択する。Ｓ３では、ＣＰＵ２１０は、注目画素が、補正対象の画素であるか否かを判断する。

実行すべき補正処理が、背景除去処理である場合には、スキャン画像の背景の色に近似した背景近似範囲ＲＡ１内の色値（本実施例ではＲＧＢ値）が、処理対象の画素である。本実施例では、背景近似範囲ＲＡ１は、背景色を示すＲＧＢ値である背景色値（Ｒｇ、Ｇｇ、Ｂｇ）を中心とし、特定幅ΔＶ１を有する範囲である。特定幅ΔＶ１は、固定値である。例えば、本実施例では、背景近似範囲ＲＡ１は、（Ｒｇ−ΔＶ１）≦Ｒ≦（Ｒｇ＋ΔＶ１）、かつ、（Ｇｇ−ΔＶ１）≦Ｇ≦（Ｇｇ＋ΔＶ１）、かつ、（Ｂｇ−ΔＶ１）≦Ｂ≦（Ｂｇ＋ΔＶ１）を満たすＲＧＢ値の範囲である。背景色値（Ｒｇ、Ｇｇ、Ｂｇ）には、例えば、スキャン画像内の複数個の画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍによって示される色値が用いられる（（Ｒｇ、Ｇｇ、Ｂｇ）＝（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ））。

実行すべき補正処理が、裏写り除去処理である場合には、スキャン画像の背景の色に近似した背景近似範囲ＲＡ２内の色値が、処理対象の画素である。本実施例では、背景近似範囲ＲＡ２は、上述した背景色値（Ｒｇ、Ｇｇ、Ｂｇ）を中心として、特定幅ΔＶ２を有する範囲である。したがって、背景近似範囲ＲＡ２は、背景近似範囲ＲＡ１と類似した範囲、例えば、（Ｒｇ−ΔＶ２）≦Ｒ≦（Ｒｇ＋ΔＶ２）、かつ、（Ｇｇ−ΔＶ２）≦Ｇ≦（Ｇｇ＋ΔＶ２）、かつ、（Ｂｇ−ΔＶ２）≦Ｂ≦（Ｂｇ＋ΔＶ２）を満たすＲＧＢ値の範囲である。ただし、背景近似範囲ＲＡ２の特定幅ΔＶ２は、固定値ではなく、補正レベルＬ２に応じて変動する値である。例えば、特定幅ΔＶ２は、補正レベルＬ２が高いほど、大きな値に設定され、例えば、ΔＶ２＝Ｌ２×Ｋと表される（Ｋは所定の係数）。

実行すべき補正処理が、全体明度補正処理またはコントラスト補正処理である場合にはスキャン画像内の全ての画素が、処理対象の画素である。

図２のＳ３にて、注目画素が、補正対象の画素である場合には（Ｓ３：ＹＥＳ）、Ｓ４にて、ＣＰＵ２１０は、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）を変更する。注目画素が、補正対象の画素でない場合には（Ｓ３：ＮＯ）、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）は変更されない。

実行すべき補正処理が、背景除去処理である場合には、Ｓ４にて、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）は、背景色とは異なる特定色、本実施例では、白色を示す特定の色値である白色値（Ｒｗｈ、Ｇｗｈ、Ｂｗｈ）に変更される（例えば、（Ｒｗｈ、Ｇｗｈ、Ｂｗｈ）＝（２５５、２５５、２５５））。

実行すべき補正処理が、裏写り除去処理である場合には、Ｓ４にて、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）は、背景内の画素の値に基づく背景の代表色、本実施例では、上述した背景色値（Ｒｇ、Ｇｇ、Ｂｇ）として用いられる最頻値（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）に変更される。

実行すべき補正処理が、全体明度補正処理である場合には、Ｓ４にて、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）は、例えば、全体明度補正用のトーンカーブＣ３に従う色値（Ｒａ３、Ｇａ３、Ｂａ３）に、変更される。すなわち、変換後の色値（Ｒａ３、Ｇａ３、Ｂａ３）は、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）を成分値ごとにトーンカーブＣ３を用いて変換して得られる値である。

実行すべき補正処理が、コントラスト補正処理である場合には、Ｓ４にて、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）は、例えば、全体明度補正用のトーンカーブＣ４に従う色に色値（Ｒａ４、Ｇａ４、Ｂａ４）に、変更される。すなわち、変換後の色値（Ｒａ４、Ｇａ４、Ｂａ４）は、注目画素の色値（Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ）を成分値ごとにトーンカーブＣ４を用いて変換して得られる値である。

図３は、トーンカーブの一例を示す図である。図３（Ａ）には、全体明度補正用のトーンカーブＣ３の一例として、補正レベルＬ３が異なる３個のトーンカーブＣ３（３）、Ｃ３（６）、Ｃ３（−３）が示されている。図３（Ｂ）には、コントラスト補正用のトーンカーブＣ４の一例として、補正レベルＬ４が異なる３個のトーンカーブＣ４（３）、Ｃ４（６）、Ｃ４（−３）が示されている。なお、トーンカーブの符号の括弧内の数字は、補正レベルＬ３、Ｌ４を示している。これらのトーンカーブは、横軸をＶｉｎとし縦軸をＶｏｕｔとする座標系（Ｖｉｎ、Ｖｏｕｔ）において、入力階調値Ｖｉｎと出力階調値Ｖｏｕｔとの対応関係を規定している。これらのトーンカーブは、以下の式（１）〜（３）によって表される。

Ｖｏｕｔ＝（Ｖｃ／Ｖａ）×Ｖｉｎ （０≦Ｖｉｎ＜Ｖａ）...（１）
Ｖｏｕｔ＝（Ｖｉｎ−Ｖａ）×｛（Ｖｄ−Ｖｃ）／（Ｖｂ−Ｖａ）｝＋Ｖｃ
（Ｖａ≦Ｖｉｎ＜Ｖｂ）...（２）
Ｖｏｕｔ＝（Ｖｉｎ−Ｖｂ）×｛（Ｖｍ−Ｖｄ）／（Ｖｍ−Ｖｂ）｝＋Ｖｄ
（Ｖｂ≦Ｖｉｎ≦Ｖｍ）...（３）

ここで、Ｖｍは、階調値が取り得る最大値であり、本実施例では、Ｖｍ＝２５５である。Ｖａ〜Ｖｄは、トーンカーブの形状を規定するパラメータである。図３（Ａ）には、全体明度補正のトーンカーブＣ３（３）を規定するパラ−メータＶａ〜Ｖｄが、図３（Ｂ）には、コントラスト補正のトーンカーブＣ４（３）を規定するパラメータＶａ〜Ｖｄが図示されている。

パラメータＶａ、Ｖｃは、トーンカーブの第１点Ｐａｃの位置を設定し、パラメータＶｂ、Ｖｄは、トーンカーブの第２点Ｐｂｄの位置を設定する。本実施例のトーンカーブは、始点Ｐ０（０、０）、第１点Ｐａｃ（Ｖａ、Ｖｃ）、第２点Ｐｂｄ（Ｖｂ、Ｖｄ）、終点Ｐｍ（Ｖｍ、Ｖｍ）を直線で結んだ線である。

全体明度補正処理では、図３（Ａ）のトーンカーブＣ３（３）について示すように、第１点Ｐａｃと第２点Ｐｂｄとの両方が、無変換線（図３における始点Ｐ０と終点Ｐｍとを結ぶ直線ＬＮ）から見て同じ側に位置している。また、第１点Ｐａｃと第２点Ｐｂｄとを結ぶ直線Ｌｍが、無変換線と平行になる。

全体明度補正処理では、補正レベルＬ３が正の値である場合には、画像の全体の明度を増加させる補正が行われ、補正レベルＬ３が負の値である場合には、画像の全体の明度を減少させる補正が行われる。このために、トーンカーブＣ３（３）、Ｃ３（６）のように、補正レベルＬ３が正の値である場合には、第１点Ｐａｃと第２点Ｐｂｄが無変換線ＬＮより上側に配置され、トーンカーブＣ３は、全体として上に凸の形状となる。トーンカーブＣ３（−３）のように、補正レベルＬ３が負の値である場合には、第１点Ｐａｃと第２点Ｐｂｄが、無変換線ＬＮより下側に配置され、トーンカーブＣ３は、全体として下に凸の形状となる。

また、補正レベルＬ３が高いほど、すなわち、補正レベルＬ３の絶対値が大きいほど、補正量ΔＶ３が大きくなるように、第１点Ｐａｃと第２点Ｐｂｄが設定される。例えば、図３（Ａ）のトーンカーブＣ３（６）の補正量ΔＶ３（６）は、トーンカーブＣ３（３）、Ｃ３（−３）の補正量ΔＶ３（３）、ΔＶ３（−３）より約２倍大きい。

コントラスト補正処理では、図３（Ｂ）のトーンカーブＣ４（３）について示すように、第１点Ｐａｃは、無変換線ＬＮから見て一方の側に位置し、第２点Ｐｂｄは、無変換線ＬＮから見て他方の側に位置している。第１点Ｐａｃと第２点Ｐｂｄとを結ぶ直線Ｌｍは、無変換線ＬＮの中点と交差する。

コントラスト補正処理では、補正レベルＬ４が正の値である場合には、画像のコントラストを高くする補正、すなわち、画像内の比較的暗い領域と比較的明るい領域との明度の差を増加させる補正が行われる。また、補正レベルＬ４が負の値である場合には、画像のコントラストを低くする補正、すなわち、画像内の比較的暗い領域と比較的明るい領域との明度の差を減少させる補正が行われる。このために、トーンカーブＣ４（３）、Ｃ４（６）のように、補正レベルＬ４が正の値である場合には、低階調側の領域ＬＡに位置する第１点Ｐａｃは、無変換線ＬＮより下側に配置され、高階調側の領域ＨＡに位置する第２点Ｐｂｄは、無変換線ＬＮより上側に配置される。トーンカーブＣ４（−３）のように、補正レベルＬ４が負の値である場合には、低階調側の領域ＬＡに位置する第１点Ｐａｃは、無変換線ＬＮより上側に配置され、高階調側の領域ＨＡに位置する第２点Ｐｂｄは、無変換線ＬＮより下側に配置される。高階調側の領域ＨＡは、例えば、階調値が取り得る範囲（例えば、０〜２５５）の中央値（例えば、１２８）以上の値の範囲（例えば、１２８〜２５５）である。低階調側の領域ＬＡは、例えば、階調値が取り得る範囲の中央値未満の値の範囲（例えば、０〜１２８）である。

また、補正レベルＬ４が高いほど、すなわち、補正レベルＬ４の絶対値が大きいほど、補正量ΔＶ４が大きくなるように、第１点Ｐａｃと第２点Ｐｂｄが設定される。例えば、図３（Ｂ）のトーンカーブＣ４（６）の補正量ΔＶ４（６）は、トーンカーブＣ４（３）、Ｃ４（−３）の補正量ΔＶ４（３）、ΔＶ４（−３）より約２倍大きい。

図２のＳ５では、ＣＰＵ２１０は、処理対象の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 （Ｓ５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２に戻って、未処理の画素を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（Ｓ５：ＹＥＳ）、 ＣＰＵ２１０は、補正処理を終了する。

なお、本実施例の第１の複合機１００のＣＰＵ１１０は、スキャンデータに対して、上述した第２の複合機２００によって実行可能な４種類の補正処理と対応する４種類の補正処理を実行することができる。第１の複合機１００のＣＰＵ１１０によって、実行可能な４種類の補正処理のそれぞれは、第２の複合機２００によって実行可能な４種類の補正処理のうちの対応する処理と同等の結果を得ることができる処理であり、以下では、同じ名称（例えば、背景除去処理、裏写り除去処理）を用いて表現する。

Ａ−３．第２の複合機２００の動作
本実施例では、第１の複合機１００のユーザが、利用する複合機を、第１の複合機１００から第２の複合機２００に切り替える場面を想定する。現在、ユーザは、第１の複合機１００に、スキャンデータを生成させ、第１の複合機１００に、スキャンデータに対する補正処理を実行させている。

第２の複合機２００は、第２の複合機２００の設定を行うユーザの負担を軽減するための補正情報登録処理を実行することができる。補正情報登録処理は、第１の複合機１００のＣＰＵ１１０が実行する補正処理と同等の結果が得られる補正処理を、第２の複合機２００にて実行できるように、ユーザが第２の複合機２００の設定を行うことをサポートするための処理である。

Ａ−３−１．解析用の画像データ等の準備
第２の複合機２００による補正情報登録処理の実行に先立って、ユーザは、解析用の画像データとして元画像データと補正済画像データとを準備する。

図４は、元画像と補正済画像の一例を示す図である。図４（Ａ）の元画像ＩＡは、元画像データによって表される画像である。元画像データは、第１の複合機１００のスキャナ部１５０を用いて、原稿ＯＰ１を光学的に読み取ることによって生成されるＲＧＢ画像データである。図４（Ａ）は、元画像ＩＡを示す図であるとともに、原稿ＯＰ１を示す図でもある。

原稿ＯＰ１は、例えば、白とは異なる色（例えば、薄い赤や青）の地色を有する用紙上に、文字Ｔｘ１を含むオブジェクトＯｂ１と、描画を含むオブジェクトＯｂ２と、を含む画像が印刷された原稿である。したがって、元画像ＩＡは、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２を除いた部分に、用紙の地色を有する背景ＧＡを含んでいる。なお、背景ＧＡには、裏写りＯＦが含まれている。裏写りＯＦは、原稿ＯＰ１の表面がスキャナ部１５０で読み取られる際に、原稿ＯＰ１の裏面の画像が意図せず読み取られることによって、元画像ＩＡに含まれる画像である。裏写りＯＦは、一般的に、背景ＧＡの色に近似した色を有する画像となる。

補正済画像データは、第１の複合機１００のＣＰＵ１１０が、元画像データに対して、特定の補正処理を実行することによって生成される。例えば、ユーザは、第１の複合機１００に実行させていた特定の補正処理について、第２の複合機２００にも同等の補正処理を実行させることを望む場合に、該特定の補正処理が元画像データに対して実行されることによって生成された補正済画像データを準備する。補正済画像データによって示される補正済画像ＩＢとしては、例えば、以下に説明する補正済画像ＩＢ１〜ＩＢ４などがある。

例えば、元画像データに対して、背景除去処理を実行することによって生成される第１の補正済画像データが準備され得る。第１の補正済画像データによって表される図４（Ｂ）の第１の補正済画像ＩＢ１は、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２と、白色に変更された背景ＧＢ１と、を含んでいる。白色に変更された背景ＧＢ１には、裏写りＯＦは、含まれていない。裏写りＯＦは、背景ＧＡの色に近似した色を有するので、背景除去処理によって、裏写りＯＦを構成する複数個の画素の色は、白色値に変更されるからである。

また、元画像データに対して、裏写り除去処理を実行することによって生成される第２の補正済画像データが準備され得る。第２の補正済画像データによって表される図４（Ｃ）の第２の補正済画像ＩＢ２は、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２と、背景ＧＢ２と、を含んでいる。背景ＧＢ２は、元画像ＩＡの背景ＧＡと同じ色を有しているが、裏写りＯＦを含んでいない。裏写り除去処理によって、裏写りＯＦを構成する複数個の画素の色は、背景色値に変更されるからである。

また、元画像データに対して、全体明度補正処理を実行することによって生成される第３の補正済画像データや、元画像データに対して、コントラスト補正処理を実行することによって生成される第４の補正済画像データが、準備され得る。第３の補正済画像データによって表される第３の補正済画像ＩＢ３および第４の補正済画像データによって表される第４の補正済画像ＩＢ４の図示は省略する。

ユーザは、例えば、過去に第１の複合機１００によって生成された元画像データおよび補正済画像データを、第１の複合機１００の不揮発性記憶装置１２０、あるいは、パーソナルコンピュータやスマートフォンなどの端末からＵＳＢメモリなどのリムーバブルメモリに格納する。

このように、元画像データと補正済画像データは、本実施例の画像処理装置としての第２の複合機２００とは異なる第１の複合機１００によって生成される。

Ａ−３−２．補正情報登録処理
補正情報登録処理では、元画像データと補正済画像データとを解析して、元画像データに対して実行されている特定の補正処理を、第２の複合機２００にて実行できるように、第２の複合機２００に対して設定が行われる。補正情報登録処理は、例えば、ユーザからの実行指示が操作部２６０を介して入力された場合に、第２の複合機２００のＣＰＵ２１０によって実行される。ユーザは、例えば、元画像データと補正済画像データとを格納したリムーバブルメモリを、第２の複合機２００の通信部２８０に接続した状態で、実行指示を入力する。

図５は、補正情報登録処理のフローチャートである。Ｓ１０では、ＣＰＵ２１０は、通信部２８０に接続されたリムーバブルメモリから、元画像データを取得して、バッファ領域２３１に格納する。Ｓ２０では、ＣＰＵ２１０は、同様に、リムーバブルメモリから、補正済画像データを取得して、バッファ領域２３１に格納する。

Ｓ３０では、ＣＰＵ２１０は、元画像データと補正済画像データとを用いて、補正種推定処理を実行する。補正種推定処理では、元画像ＩＡの色分布に関する第１の指標値と補正済画像ＩＢの色分布に関する第２の指標値とが算出され、これらの指標値の比較に基づいて、複数種類の候補処理の中から、元画像データに対して実行された特定の補正処理に対応する処理が推定される。複数種類の候補処理は、本実施例では、第２の複合機２００が実行可能な上述した４種類の補正処理である。補正種推定処理の詳細は、後述する。

Ｓ４０では、ＣＰＵ２１０は、元画像データと補正済画像データとを用いて、補正レベル決定処理を実行する。補正レベル決定処理では、補正種推定処理によって推定された対応処理のための補正パラメータである補正レベルＬ２〜Ｌ４が決定される。詳細は、後述するが、補正レベルは、推定された対応処理に応じた方法を用いて決定される。ただし、推定された対応処理が、背景除去処理である場合には、上述したように補正レベルがないので、補正レベル決定処理は、行われない。

Ｓ５０では、ＣＰＵ２１０は、推定結果をユーザに通知するためのユーザインタフェース（ＵＩ）画面である結果通知画面ＷＩ１を表示部１７０に表示する。図６は、結果通知画面ＷＩ１の一例を示す図である。この結果通知画面ＷＩ１は、推定された対応処理を示すテキストＡＮと、決定された補正レベルを示すスライドバーＳＢと、補正情報の登録名を入力するためのフィールドＦ１と、を含んでいる。

テキストＡＮは、本実施例では、背景除去処理、裏写り除去処理、全体明度補正処理、コントラスト補正処理、のいずれかを示す。

スライドバーＳＢは、補正レベルの指定のために用いられるＵＩエレメントである。スライドバーＳＢは、バーＢＲと、ユーザの操作に応じてバーＢＲに沿って移動するスライダＳＤと、を含んでいる。スライダＳＤは、例えば、バーＢＲに沿った所定個数（例えば２０個）の位置のいずれかに、移動することができる。移動可能な所定個数の位置のそれぞれは、設定可能な補正レベルのそれぞれに、１対１で対応している。例えば、図６の例では、所定個数の位置のうち、バーＢＲの右端に近い位置ほど高い補正レベルに対応し、バーＢＲの左端に近い位置ほど低い補正レベルに対応している。

結果通知画面ＷＩ１が表示されたときに、スライダＳＤは、補正レベル決定処理によって決定された補正レベルに対応する位置に配置される。これによって、ユーザに、決定された補正レベルが通知される。ユーザは、所望の補正レベルに対応する位置に、スライダＳＤを移動させることによって、補正レベルを調整することができる。すなわち、ユーザは、結果通知画面ＷＩ１を介して、補正レベルの調整指示を入力することができる。ＣＰＵ２１０は、ユーザの調整指示に基づいて、補正レベルを調整する。この結果、自動的に決定された補正レベルをユーザの指示に基づいて、調整することができるので、ユーザに過度の負担をかけることなく、適切な補正レベルを決定できる。

Ｓ６０では、ＣＰＵ２１０は、結果通知画面ＷＩ１を介して補正情報の登録指示が入力されたか否かを判断する。例えば、ユーザが登録ボタンＢＴ１を押下した場合には、登録指示が入力されたと判断され、ユーザがキャンセルボタンＢＴ２を押下した場合には、登録指示が入力されなかったと判断される。

登録指示が入力された場合には（Ｓ６０：ＹＥＳ）、Ｓ７０にて、ＣＰＵ２１０は、登録指示が入力された時点でのスライダＳＤの位置に対応する補正レベルと、４種類の補正処理のうちの１個の種類を示す情報と、を含む補正情報を、登録名と対応付けて不揮発性記憶装置２２０に登録して、補正情報登録処理を終了する。登録名には、登録指示が入力された時点でフィールドＦ１に入力されているテキストが用いられる。登録指示が入力されなかった場合には（Ｓ６０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、Ｓ７０をスキップして、補正情報登録処理を終了する。

この補正情報登録処理は、ユーザの実行指示に基づいて、例えば、元画像データと補正済画像データとの組み合わせを別の２個の画像データの組み合わせに変更して、複数回実行され得る。この場合には、複数組の組み合わせについて、それぞれ、補正情報が決定されて、登録される。例えば、複数の種類の原稿のそれぞれのために、複数個の補正情報が登録され得る。

以上説明した登録処理によれば、元画像ＩＡの色分布に関する第１の指標値と、補正済画像ＩＢの色分布に関する第２の指標値との比較に基づいて、特定の補正処理の対応処理が推定される（図５のＳ４０）。この結果、元画像ＩＡの色分布と補正済画像ＩＢの色分布に応じて、元画像データに対して実行された特定の補正処理が、画像処理が実行可能な複数種類の候補処理のうちのどの処理に対応するのかを適切に推定することができる。この結果、例えば、推定された補正処理をユーザに対して通知することや、推定された補正処理を自動的に実行することが可能になり、補正処理を利用するユーザの負担を軽減することができる。

より具体的に説明する。第１の複合機１００にて行われていた補正処理と同等の処理結果を得られるように、第２の複合機２００にて行うべき補正処理をユーザがＵＩ画面を介して手動で設定するのは、容易ではない場合がある。例えば、複合機によって、ＵＩ画面内で用いられる補正処理の名称が異なる場合がある。例えば、裏写り除去処理は、「カラークリーンアップ」と呼ばれる場合もある。また、複合機によって、ＵＩ画面の構成や、ＵＩ画面を表示させる順序等も異なる。特に、複数種類の原稿に対して、それぞれ異なる補正処理を行う場合のように、複数個の補正情報を登録する必要がある場合もあり、ユーザの負担が大きくなりがちであった。本実施例では、第１の複合機１００によって実行されている補正処理に対応する処理が、第２の複合機２００にて実行可能な複数個の候補処理の中から自動的に推定されるので、第２の複合機２００に補正処理に関する設定（例えば、補正情報の登録）を行うユーザの負担を軽減できる。

さらに、推定された対応処理のためのパラメータである補正レベルが、推定された対応処理に応じた方法を用いて決定される（Ｓ４０）。この結果、補正レベルを自動的に適切に決定することができる。したがって、第２の複合機２００に補正処理の補正レベルの設定を行うユーザの負担を軽減できる。例えば、補正レベルＬ２、Ｌ３、Ｌ４値と上述した特定幅ΔＶ２、補正量ΔＶ３、ΔＶ４との関係は、例えば、複合機によって異なる場合がある。このために、ユーザが、第１の複合機１００にて行われていた補正処理と同等の処理結果を得られるように、第２の複合機２００に適切な補正レベルを設定することは、簡単とは言えない。特に、上述したように複数個の補正情報を登録する必要がある場合などには、ユーザの負担が大きくなりがちであった。本実施例では、推定された対応処理に応じた方法を用いて、補正レベルを決定することができるので、容易に適切な補正レベルを自動的に決定できる。したがって、補正レベルを第２の複合機２００に設定するユーザの負担を軽減できる。

さらに、Ｓ５０にて、結果通知画面ＷＩ１が表示されることによって、推定された対応処理がユーザに通知される。この結果、ユーザの負担を軽減できる。具体的には、ユーザは、推定された対応処理を容易に、第２の複合機２００に登録することができる。また、ユーザは、過去に利用していた第１の複合機１００にて実行可能な補正処理に対応する処理を認識できるので、マニュアルなどを参照せずとも第２の複合機２００に対する理解を容易に深めることができる。

また、結果通知画面ＷＩ１にて、推定された補正レベルがユーザに通知されるので、さらに、ユーザの負担が軽減される。具体的には、ユーザは、推定された対応処理と補正レベルとを示す補正情報を、容易に第２の複合機２００に登録することができる。また、ユーザは、過去に利用していた第１の複合機１００にて設定していた補正レベル対応する補正レベルを認識できるので、第２の複合機２００に対する理解をより容易に深めることができる。

Ａ−３−３． 補正種推定処理
図５のＳ３０の補正種推定処理について説明する。図７は、補正種推定処理のフローチャートである。Ｓ１００では、元画像データを用いて、元画像ＩＡの色の分布を示すヒストグラムを生成する。ヒストグラムは、元画像データの各画素を、その画素のＲＧＢ値に応じて、複数個のクラスに分類することによって得られるデータである。本実施例では、２５６階調の階調値のそれぞれを、１個のクラスとして、ＲＧＢ値の３個の色成分についてそれぞれヒストグラムが生成される。

図８は、元画像ＩＡのヒストグラムと元画像ＩＡの分布領域との一例を示す図である。図８（Ａ）には、ＲＧＢの３個の色成分のそれぞれの元画像ＩＡのヒストグラムが示されている。図８（Ａ）のヒストグラムは、説明用に簡略化されている。

３個のヒストグラムは、それぞれ、図４（Ａ）の元画像ＩＡ内の背景ＧＡに対応するピークＰＢｒ、ＰＢｇ、ＰＢｂと、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２に対応するピークＰＯｒ、ＰＯｇ、ＰＯｂと、を含んでいる。ピークの位置の階調値をピーク階調値とも呼ぶ。

Ｓ１０５では、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの色分布に関する第１の指標値を算出する。本実施例では、第１の指標値として、３個の色成分のそれぞれについて、最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍと、最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍを有する画素の個数（最頻画素数とも呼ぶ）ＲｍＮ、ＧｍＮ、ＢｍＮと、反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏと、分布領域の幅Ｒｗ、Ｇｗ、Ｂｗと、が算出される。最頻画素数ＲｍＮ、ＧｍＮ、ＢｍＮは、最頻値に対応するピークの高さとも言うことができる。Ｒ成分の反対側最頻値Ｒｏは、高階調側の領域ＨＡと低階調側の領域ＬＡとのうち、Ｒ成分の最頻値Ｒｍが存在する領域とは反対側の領域における最頻値である。ＧおよびＢ成分の反対側最頻値Ｇｏ、Ｂｏも同様である。

図８（Ａ）に示すように、一般的な画像では、最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍは、背景ＧＡに対応するピークＰＢｒ、ＰＢｇ、ＰＢｂのピーク階調値となる。通常は、背景ＧＡは、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２と比較して、均一であり、かつ、広い領域であるので、背景ＧＡに対応するピークＰＢｒ、ＰＢｇ、ＰＢｂが、各色成分のヒストグラムにおいて最も高いピークとなるからである。反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏは、例えば、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２に対応するピークＰＯｒ、ＰＯｇ、ＰＯｂのピーク階調値となる。

Ｒ成分の分布領域の幅Ｒｗは、Ｒ成分の２５６個の階調値のうち、基準の個数ＴＨｎ以上の個数の画素が有する階調値の範囲の幅である。基準の個数ＴＨｎは、例えば、画像内の総画素数の３％の個数である。図８（Ａ）には、基準の個数ＴＨｎが、水平な破線で示されている。図８（Ｂ）には、基準の個数ＴＨｎ以上の個数の画素が有する階調値の分布領域ＲＤｏ、ＲＤｂ、ＧＤｏ、ＧＤｂ、ＢＤｏ、ＢＤｂが示されている。図８（Ａ）の例では、Ｒ成分の分布領域の幅Ｒｗは、２つの分布領域ＲＤｏ、ＲＤｂの幅Ｒｗ１、Ｒｗ２の合計値である（Ｒｗ＝Ｒｗ１＋Ｒｗ２）。ＧおよびＢ成分の分布領域の幅Ｇｗ、Ｂｗも同様である。

図７のＳ１１０では、補正済画像データを用いて、補正済画像ＩＢの色の分布を示すヒストグラムを生成する。図８の元画像ＩＡのヒストグラムと同様に、ＲＧＢ値の３個の色成分についてそれぞれヒストグラムが生成される。

図９、図１０は、補正済画像ＩＢのヒストグラムの一例を示す図である。図１１は、補正済画像ＩＢの分布領域の一例を示す図である。図９（Ａ）、図９（Ｂ）には、第１の補正済画像データを用いて生成される第１の補正済画像ＩＢ１のヒストグラムと、第２の補正済画像データを用いて生成される第２の補正済画像ＩＢ２のヒストグラムと、が示されている。図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）には、第３の補正済画像データを用いて生成される第３の補正済画像ＩＢ３のヒストグラムと、第４の補正済画像データを用いて生成される第４の補正済画像ＩＢ４のヒストグラムと、が示されている。また、図１１には、補正済画像ＩＢ１〜ＩＢ４の分布領域がそれぞれ示されている。これらの図に示すように、処理対象の補正済画像データがいずれの補正済画像データであるか、すなわち、元画像データに対して実行された特定の補正処理が、背景除去処理、裏写り除去処理、全体明度補正処理、コントラスト補正処理のいずれであるかによって、ヒストグラムや分布領域が異なる。

生成される各色成分のヒストグラムは、それぞれ、図４（Ａ）の元画像ＩＡ内のヒストグラムと同様に、背景に対応するピークと、オブジェクトに対応するピークと、を含んでいる。例えば、図９（Ａ）の第１の補正済画像ＩＢ１の３個のヒストグラムは、それぞれ、背景ＧＢ１（図４（Ｂ））に対応するピークＰＢｒ１、ＰＢｇ１、ＰＢｂ１と、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２に対応するピークＰＯｒ１、ＰＯｇ１、ＰＯｂ１と、を含んでいる。なお、図９、図１０のヒストグラムにおいて、破線で示されたピークは、図８（Ａ）の元画像ＩＡのヒストグラムのピークであり、補正済画像ＩＢのヒストグラムのピークとの比較のために、図示されている。

Ｓ１１５では、ＣＰＵ２１０は、補正済画像ＩＢの色分布に関する第２の指標値を算出する。本実施例では、第２の指標値として、第１の指標値と同様に、３個の色成分のそれぞれについて、最頻値と、最頻画素数と、反対側最頻値と、分布領域の幅と、が算出される。例えば、処理対象の補正済画像データが第１の画像データである場合には、第２の指標値として、最頻値Ｒｍ１、Ｇｍ１、Ｂｍ１と、最頻画素数ＲｍＮ１、ＧｍＮ１、ＢｍＮ１と、反対側最頻値Ｒｏ１、Ｇｏ１、Ｂｏ１と、分布領域の幅Ｒｗ１、Ｇｗ１、Ｂｗ１と、が算出される（図９（Ａ）、図１１（Ａ））。なお、図１１において、破線で示された分布領域は、図８（Ａ）の元画像ＩＡの分布領域であり、補正済画像ＩＢの分布領域との比較のために、図示されている。

図７のＳ１２０では、ＣＰＵ２１０は、算出済の第１の指標値と第２の指標値とを用いて、元画像データに対して実行された特定の補正処理の対応処理が、背景除去処理であるか否かを推定する背景除去推定処理を実行する。Ｓ１２５では、ＣＰＵ２１０は、背景除去推定処理の結果、対応処理が背景除去処理であると推定されたか否かを判断する。対応処理が背景除去処理であると推定された場合には（Ｓ１２５：ＹＥＳ）、補正種推定処理は終了され、対応処理が背景除去処理でないと推定された場合には（Ｓ１２５：ＮＯ）、Ｓ１３０に処理が進められる。

Ｓ１３０では、ＣＰＵ２１０は、算出済の第１の指標値と第２の指標値とを用いて、特定の補正処理の対応処理が、裏写り除去処理であるか否かを推定する裏写り除去推定処理を実行する。Ｓ１３５では、ＣＰＵ２１０は、裏写り除去推定処理の結果、対応処理が裏写り除去処理であると推定されたか否かを判断する。対応処理が裏写り除去処理であると推定された場合には（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、補正種推定処理は終了され、対応処理が裏写り除去処理でないと推定された場合には（Ｓ１３５：ＮＯ）、Ｓ１４０に処理が進められる。

Ｓ１４０では、ＣＰＵ２１０は、算出済の第１の指標値と第２の指標値とを用いて、特定の補正処理の対応処理が、全体明度補正処理であるか否かを推定する全体明度補正推定処理を実行する。Ｓ１４５では、ＣＰＵ２１０は、全体明度補正推定処理の結果、対応処理が全体明度補正処理であると推定されたか否かを判断する。対応処理が全体明度補正処理であると推定された場合には（Ｓ１４５：ＹＥＳ）、補正種推定処理は終了され、対応処理が全体明度補正処理でないと推定された場合には（Ｓ１４５：ＮＯ）、Ｓ１５０に処理が進められる。

Ｓ１５０では、ＣＰＵ２１０は、算出済の第１の指標値と第２の指標値とを用いて、特定の補正処理の対応処理が、コントラスト補正処理であるか否かを推定するコントラスト補正推定処理を実行する。Ｓ１５５では、ＣＰＵ２１０は、コントラスト補正推定処理の結果、対応処理がコントラスト補正処理であると推定されたか否かを判断する。対応処理がコントラスト補正処理であると推定された場合には（Ｓ１５５：ＹＥＳ）、補正種推定処理は終了され、対応処理がコントラスト補正処理でないと推定された場合には（Ｓ１５５：ＮＯ）、Ｓ１５０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理の推定は不可であると決定して、補正種推定処理を終了する。

以上説明した補正種推定処理によれば、元画像データを用いて、元画像ＩＡのヒストグラムが生成されて（Ｓ１００）、当該ヒストグラムを用いて第１の指標値が算出される（Ｓ１０５）。補正済画像データを用いて、補正済画像ＩＢのヒストグラムが生成されて（Ｓ１１０）、当該ヒストグラムを用いて第２の指標値が算出される（Ｓ１１５）。そして、これらの第１の指標値および第２の指標値を用いて、対応処理を推定する処理が行われる（Ｓ１２０、Ｓ１３０、Ｓ１４０、Ｓ１５０）。この結果、元画像ＩＡのヒストグラムと補正済画像ＩＢのヒストグラムとを用いて、２個の画像の比較を精度良く行うことができるので、対応処理を適切に推定することができる。

Ａ−３−４．背景除去推定処理
図７のＳ１２０の背景除去推定処理について説明する。図１２は、背景除去推定処理のフローチャートである。Ｓ２１０では、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの最頻値が示す色が、白色であるか否かを判断する。具体的には、最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍを含むＲＧＢ値（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）が、白色値（２５５、２５５、２５５）であるか否かが判断される。これに代えて、白色であると判断する色値に幅を持たせて、ＲＧＢ値（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）が、白色を示す範囲、例えば、（２５０〜２５５、２５０〜２５５、２５０〜２５５）の範囲内であるか否かが判断されても良い。上述したように、最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍを含むＲＧＢ値（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）は、元画像ＩＡの背景ＧＡの色を示す背景色値であると考えられる。したがって、本ステップでは、元画像ＩＡの背景ＧＡの色が白であるか否かが判断されている、と言うことができる。例えば、図４（Ａ）の例では、元画像ＩＡの背景ＧＡの色は、白ではないので、図８（Ａ）に示すように、ＲＧＢ値（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）は、白色値（２５５、２５５、２５５）ではない。従って、この場合には、本ステップにて、元画像ＩＡの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍが示す色が、白色でないと判断される。

元画像ＩＡの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍが示す色が、白色でない場合には（Ｓ２１０：ＮＯ）、Ｓ２２０にて、ＣＰＵ２１０は、補正済画像ＩＢの最頻値が示す色が、白色であるか否かを判断する。例えば、第１の補正済画像データが処理対象である場合には、図９（Ａ）に示すように、最頻値Ｒｍ１、Ｇｍ１、Ｂｍ１を含むＲＧＢ値（Ｒｍ１、Ｇｍ１、Ｂｍ１）＝白色値（２５５、２５５、２５５）であるので、第１の補正済画像ＩＢ１の最頻値が示す色が、白色であると判断される。一方、第２の補正済画像データが処理対象である場合には、図９（Ｂ）に示すように、最頻値Ｒｍ２、Ｇｍ２、Ｂｍ２を含むＲＧＢ値（Ｒｍ２、Ｇｍ２、Ｂｍ２）は、白色値（２５５、２５５、２５５）ではないので、第２の補正済画像ＩＢ２の最頻値が示す色が、白色でないと判断される。本ステップでは、補正済画像ＩＢの背景の色が白であるか否かが判断されている、と言うことができる。

補正済画像ＩＢの最頻値が示す色が、白色である場合には（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、Ｓ２３０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理は背景除去処理であると推定する。

元画像ＩＡの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍが示す色が白色である場合（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、または、補正済画像ＩＢの最頻値が示す色が、白色でない場合（Ｓ２２０：ＮＯ）には、Ｓ２４０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理は、背景除去処理でないと推定する。

以上説明した本実施例の背景除去推定処理によれば、元画像ＩＡの背景色値、具体的には、最頻値を含む色値が、特定色（本実施例では白色）とは異なる色を示し（Ｓ２１０：ＮＯ）、かつ、補正済画像ＩＢの背景色値が特定色を示す場合に（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、対応処理は、背景除去処理であると推定される。この結果、背景の色を示す画像の代表値である最頻値を用いて、対応処理が背景除去処理であるか否かを適切に推定することができる。例えば、背景除去処理では、元画像ＩＡの背景が白とは異なる色である場合であっても、補正済画像ＩＢの背景が白となる。これに対して、裏写り除去処理、コントラスト補正処理、全体明度補正処理では、元画像ＩＡの背景が白とは異なる色である場合には、補正済画像ＩＢの背景が白にはならない。このように、上述した背景除去推定処理によって、対応処理が背景除去処理であるか否かを精度良く推定できることが解る。

Ａ−３−５．裏写り除去推定処理
図７のＳ１３０の裏写り除去推定処理について説明する。図１３は、裏写り除去推定処理のフローチャートである。Ｓ３１０では、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの最頻値に対して、補正済画像ＩＢの最頻値がシフトしているか否かを判断する。

ここで、本実施例では、ＣＰＵ２１０は、第１の値Ｖ１と第２の値Ｖ２がシフト条件を満たす場合に、第１の値Ｖ１に対して第２の値Ｖ２がシフトしていると判断し、第１の値Ｖ１と第２の値Ｖ２がシフト条件を満たさない場合に、第１の値Ｖ１に対して第２の値Ｖ２がシフトしていないと判断する。シフト条件は、第１のＶ１と第２の値との差分の絶対値｜Ｖ１−Ｖ２｜がシフト判定用の閾値ＴＨｓより大きいことである（｜Ｖ１−Ｖ２｜＞ＴＨｓ）。シフト判定用の閾値ＴＨｓは、第１のＶ１と第２の値との取り得る値の範囲が０〜２５５である場合に、例えば、「５」である。

Ｓ３１０では、３個の色成分のそれぞれについて、元画像ＩＡの最頻値と補正済画像ＩＢの最頻値とがシフト条件を満たす場合に、元画像ＩＡの最頻値に対して、補正済画像ＩＢの最頻値がシフトしていると判断される。そして、３個の色成分のいずれかについて、元画像ＩＡの最頻値と補正済画像ＩＢの最頻値とがシフト条件を満たさない場合に、元画像ＩＡの最頻値に対して、補正済画像ＩＢの最頻値がシフトしていないと判断される。

例えば、第２の補正済画像データが処理対象である場合には、図９（Ｂ）から解るように、第２の補正済画像ＩＢ２の最頻値Ｒｍ２、Ｇｍ２、Ｂｍ２が、シフトしていないと判断される。一方、第１の補正済画像データが処理対象である場合には、図９（Ａ）から解るように、第１の補正済画像ＩＢ１の最頻値Ｒｍ１、Ｇｍ１、Ｂｍ１が、シフトしていると判断される。

元画像ＩＡの最頻値に対して、補正済画像ＩＢの最頻値がシフトしていない場合には（Ｓ３１０：ＮＯ）、Ｓ３２０にて、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの最頻画素数に対して、補正済画像ＩＢの最頻画素数が増加しているか否かを判断する。具体的には、３個の色成分のそれぞれについて、補正済画像ＩＢの最頻画素数から元画像ＩＡの最頻画素数を減じた差が、閾値ＴＨｉ以上である場合に、元画像ＩＡの最頻画素数に対して、補正済画像ＩＢの最頻画素数が増加していると判断される。そして、３個の色成分のいずれかについて、補正済画像ＩＢの最頻画素数から元画像ＩＡの最頻画素数を減じた差が、閾値ＴＨｉ未満である場合に、元画像ＩＡの最頻画素数に対して、補正済画像ＩＢの最頻画素数が増加していないと判断される。閾値ＴＨｉは、例えば、元画像のＩＡの最頻画素数の１倍から２倍程度の値とされる。このために、本ステップでは、元画像ＩＡの最頻画素数に対して補正済画像ＩＢの最頻画素数が２倍から３倍以上に大幅に増加している場合に、補正済画像ＩＢの最頻画素数が増加していると判断される。

例えば、第２の補正済画像データが処理対象である場合には、図９（Ｂ）から解るように最頻値に対応するピーク高さが、全ての色成分において元画像データより高くなっている。このために、この場合には、元画像ＩＡの最頻画素数に対して、補正済画像ＩＢの最頻画素数が増加していると判断される。

元画像ＩＡの最頻画素数に対して、補正済画像ＩＢの最頻画素数が増加している場合には（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、Ｓ３３０にて、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少しているか否かを判断する。

ここで、本実施例では、ＣＰＵ２１０は、１個の色成分について、第１の分布領域の幅Ｗ１と第２の分布領域の幅Ｗ２が減少条件を満たす場合に、当該色成分について、第１の分布領域の幅Ｗ１に対して第２の分布領域の幅Ｗ２が減少していると判断し、第１の分布領域の幅Ｗ１と第２の分布領域の幅Ｗ２が減少条件を満たさない場合に、第１の分布領域の幅Ｗ１に対して第２の分布領域の幅Ｗ２が減少していないと判断する。減少条件は、第１の分布領域の幅Ｗ１から第２の分布領域の幅Ｗ２を減じた差分（Ｗ１−Ｗ２）が、幅判定用の閾値ＴＨｗより大きいことである（（Ｗ１−Ｗ２）＞ＴＨｗ）。幅判定用の閾値ＴＨｗは、ＲＧＢの各成分の階調値が取り得る値の範囲が０〜２５５である場合に、例えば、「５」である。

Ｓ３３０では、３個の色成分のそれぞれについて、分布領域の幅が減少している場合に、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少していると判断される。そして、３個の色成分のいずれかについて、分布領域の幅が減少していない場合に、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少していないと判断される。

例えば、第２の補正済画像データが処理対象である場合には、図８（Ｂ）と図１１（Ｂ）から解るように、第２の補正済画像ＩＢ２の背景に対応する分布領域の幅Ｒｗｂ２、Ｇｗｂ２、Ｂｗｂ２が、元画像ＩＡの背景に対応する分布領域の幅Ｒｗｂ、Ｇｗｂ、Ｂｗｂより、大幅に減少している。このために、この場合には、本ステップにおいて、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少していると判断される。

元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少している場合には（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、Ｓ３４０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理は裏写り除去処理であると推定する。

元画像ＩＡの最頻値に対して、補正済画像ＩＢの最頻値がシフトしている場合（Ｓ３１０：ＹＥＳ）、または、元画像ＩＡの最頻画素数に対して、補正済画像ＩＢの最頻画素数が増加していない場合（Ｓ３２０：ＮＯ）、または、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少していない場合（Ｓ３３０：ＮＯ）には、Ｓ３５０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理は、裏写り除去処理でないと推定する。

以上説明した本実施例の裏写り除去推定処理によれば、元画像ＩＡの背景色値（具体的には、最頻値を含む色値）に対して補正済画像ＩＢの背景色値がシフトしておらず（Ｓ３１０：ＮＯ）、かつ、元画像ＩＡの背景色を有する画素数（具体的には、最頻画素数）に対して補正済画像ＩＢの背景色を有する画素数が増加しており（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、かつ、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少している場合に（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、対応処理は、裏写り除去処理であると推定される。この結果、背景の色を示す画像の代表値である最頻値と、最頻画素数と、分布領域の幅を用いて、対応処理が背景除去処理であるか否かを適切に推定することができる。例えば、背景除去処理、コントラスト補正処理、全体明度補正処理の場合には、背景色値がシフトする（図９（Ａ）、図１０（Ａ）、（Ｂ））のに対して、裏写り除去処理の場合には、背景色値がシフトしない（図９（Ｂ））。また、コントラスト補正処理、全体明度補正処理では、最頻画素数が大幅に増加することはないが、裏写り除去処理では、最頻画素数が大幅に増加する。また、全体明度補正処理では、分布領域の幅は、ほとんど変わらないが、背景除去処理では、分布領域の幅が減少する。このように、上述した裏写り除去推定処理によって、対応処理が裏写り除去処理であるか否かを精度良く推定できることが解る。

また、上述した背景除去推定処理と、裏写り除去推定処理と、の説明から解るように、本実施例では、元画像ＩＡと補正済画像ＩＢとのそれぞれの最頻値を用いて、対応処理が推定される。最頻値は、画像内の背景の色を表すと考えられる。このために、本実施例によれば、背景の色を補正する複数種類の候補処理（例えば、背景除去処理と裏写り除去処理）から、対応処理を適切に推定することができる。

Ａ−３−６．全体明度補正推定処理
図７のＳ１４０の全体明度補正推定処理について説明する。図１４は、全体明度補正推定処理のフローチャートである。Ｓ４１０では、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしているか否かを判断する。例えば、元画像ＩＡの最頻値に対して補正済画像ＩＢの最頻値がシフトしており、かつ、元画像ＩＡの反対側最頻値に対して補正済画像ＩＢの反対側最頻値がシフトしている場合には、元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしていると、判断される。ただし、元画像ＩＡの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍが、階調値が取り得る範囲の最大値（本実施例では、２５５）である場合には、当該最頻値は、正の方向にシフトしないので、この場合には、反対側最頻値がシフトしていれば、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしていると、判断されても良い。

例えば、第３の補正済画像データが処理対象である場合には、図１１（Ｃ）から解るように、元画像ＩＡの各分布領域ＲＤｏ、ＲＤｂ、ＧＤｏ、ＧＤｂ、ＢＤｏ、ＢＤｂに対して、第３の補正済画像ＩＢ３の対応する分布領域ＲＤｏ３、ＲＤｂ３、ＧＤｏ３、ＧＤｂ３、ＢＤｏ３、ＢＤｂ３は、シフトしている。このために、図１０（Ｃ）から解るように、元画像ＩＡの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍに対して第３の補正済画像ＩＢ３の最頻値Ｒｍ３、Ｇｍ３、Ｂｍ３がシフトしており、かつ、元画像ＩＡの反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏに対して第３の補正済画像ＩＢ３の反対側最頻値Ｒｏ３、Ｇｏ３、Ｂｏ３がシフトしている。したがって、第３の補正済画像データが処理対象である場合には、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしていると、判断される。

例えば、第２の補正済画像データが処理対象である場合には、図１１（Ｂ）から解るように、元画像ＩＡのオブジェクトに対応する分布領域ＲＤｏ、ＧＤｏ、ＢＤｏに対して、第２の補正済画像ＩＢ２の対応する分布領域ＲＤｏ２、ＧＤｏ２、ＢＤｏ２は、シフトしていない。このために、第２の補正済画像データが処理対象である場合には、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしていないと、判断される。

元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしている場合には（４１０：ＹＥＳ）、Ｓ４２０にて、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が変化しているか否かを判断する。

ここで、本実施例では、ＣＰＵ２１０は、１個の色成分について、第１の分布領域の幅Ｗ１と第２の分布領域の幅Ｗ２が変化条件を満たす場合に、当該色成分について、第１の分布領域の幅Ｗ１に対して第２の分布領域の幅Ｗ２が変化していると判断し、第１の分布領域の幅Ｗ１と第２の分布領域の幅Ｗ２が変化条件を満たさない場合に、第１の分布領域の幅Ｗ１に対して第２の分布領域の幅Ｗ２が変化していないと判断する。変化条件は、第１の分布領域の幅Ｗ１と第２の分布領域の幅Ｗ２との差分の絶対値｜Ｗ１−Ｗ２｜が、上述した幅判定用の閾値ＴＨｗより小さいことである（｜Ｗ１−Ｗ２｜＜ＴＨｗ）。

Ｓ４２０では、３個の色成分のそれぞれについて、分布領域の幅が変化していない場合に、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が変化していないと判断される。そして、３個の色成分のいずれかについて、分布領域の幅が変化している場合に、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が変化していると判断される。

例えば、第３の補正済画像データが処理対象である場合には、図８（Ｂ）と図１１（Ｃ）から解るように、元画像ＩＡの分布領域の幅Ｒｗ、Ｇｗ、Ｂｗに対して、第３の補正済画像ＩＢ３の背景に対応する分布領域の幅Ｒｗ２、Ｇｗ２、Ｂｗ２が変化していない。このために、この場合には、本ステップにおいて、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が変化していないと判断される。

元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が変化していない場合には（Ｓ４２０：ＮＯ）、Ｓ４３０にて、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に拘わらずに、同一方向にシフトしているか否かを判断する。例えば、低階調側の領域ＬＡのシフト方向と、高階調側の領域ＨＡのシフト方向と、が同一方向であると判断できる場合には、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に拘わらずに、同一方向にシフトしていると判断される。本実施例では、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍに対する補正済画像ＩＢの対応する最頻値のシフト方向と、元画像ＩＡの反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏに対する補正済画像ＩＢの対応する反対側最頻値のシフト方向と、が同一方向である場合に、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に拘わらずに、同一方向にシフトしていると判断する。最頻値と反対側最頻値とは、低階調側の領域ＬＡと高階調側の領域ＨＡとのうちの一方と他方にそれぞれ位置するので、最頻値と反対側最頻値とのシフト方向を用いることで、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に拘わらずに、同一方向にシフトしているか否かを適切に判断することができる。

例えば、第３の補正済画像データが処理対象である場合には、図１０（Ａ）に示すように、第３の補正済画像ＩＢ３の最頻値Ｒｍ３、Ｇｍ３、Ｂｍ３と、反対側最頻値Ｒｏ３、Ｇｏ３、Ｂｏ３とは、同じ方向（図１０（Ａ）の右方向）にシフトしている。このために、第３の補正済画像データが処理対象である場合には、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に拘わらずに、同一方向にシフトしていると判断される。

補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に拘わらずに、同一方向にシフトしている場合には（Ｓ４３０：ＹＥＳ）、Ｓ４４０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理は全体明度補正処理であると推定する。

元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしていない場合（Ｓ４１０：ＮＯ）、または、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が変化している場合（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、または、補正済画像ＩＢの分布領域が、同一方向にシフトしていない場合（Ｓ４３０：ＮＯ）には、Ｓ４５０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理は、全体明度補正処理でないと推定する。

以上説明した本実施例の全体明度補正推定処理によれば、元画像ＩＡの複数個の代表値としての最頻値と反対側最頻値とのそれぞれに対して、補正済画像ＩＢの対応する代表値としての最頻値と反対側最頻値とが同一方向にシフトし（Ｓ４３０：ＹＥＳ）、かつ、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が元画像ＩＡの分布領域の幅に対して変化していない場合に（Ｓ４２０：ＮＯ）、対応処理は、全体明度補正処理であると推定される。この結果、元画像ＩＡと補正済画像ＩＢの複数個の代表値と、分布領域の幅と、を用いて、対応処理が、全体明度補正処理であるか否かを適切に推定することができる。

背景除去処理の場合には、例えば、背景に対応する高階調側の領域ＨＡの分布領域はシフトするが、オブジェクトに対応する低階調側の領域ＬＡの分布領域はシフトしない（図９（Ａ）、図１１（Ａ））。また、裏写り除去処理の場合には、背景に対応する分布領域もオブジェクトに対応する分布領域もシフトしない（図９（Ｂ）、図１１（Ｂ））。また、コントラスト補正処理は、低階調側の領域ＬＡ内の分布領域と、高階調側の領域ＨＡとは、互いに反対方向にシフトする（図１０（Ｂ）、図１１（Ｄ））。これに対して全体明度補正処理では、低階調側の領域ＬＡ内の分布領域と、高階調側の領域ＨＡとは、同一方向にシフトする（図１０（Ａ）、図１１（Ｃ））。

また、全体明度補正処理では、分布領域の幅が変化しない。この理由を説明する。補正に用いられるトーンカーブ（図３）の傾きが、「１」である場合には、補正によって分布領域の幅は変化しない。一方、トーンカーブ（図３）の傾きが、１より小さい場合には、補正によって分布領域の幅は減少し、１より大きい場合には、補正によって分布領域の幅が増加する。全体明度補正処理では、トーンカーブの傾きは、平均すれば、ほぼ「１」であるので、補正によって分布領域の幅はほとんど変化しない。例えば、本実施例の全体明度補正処理に用いられる図３（Ａ）のトーンカーブＣ３（３）では、０≦Ｖｉｎ＜Ｖａの範囲では、傾きが１より大きく、Ｖａ≦Ｖｉｎ＜Ｖｂの範囲では、傾きが１であり、Ｖｂ≦Ｖｉｎ＜Ｖｍの範囲では、傾きが１より小さい。したがって、トーンカーブＣ３（３）の傾きは、平均すれば、ほぼ「１」であることが解る。

このように、上述した全体明度補正推定処理によって、対応処理が全体明度補正処理であるか否かを精度良く推定できることが解る。

Ａ−３−７．コントラスト補正推定処理
図７のＳ１５０のコントラスト補正推定処理について説明する。図１５は、コントラスト補正推定処理のフローチャートである。Ｓ５１０では、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしているか否かを判断する。この判断は、上述した図１４のＳ４１０の判断と同じであるので、図１４のＳ４１０での判断結果がそのまま用いられる。

元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしている場合には（５１０：ＹＥＳ）、Ｓ５２０にて、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少しているか否かを判断する。この判断は、上述した図１３のＳ３３０の判断と同じであるので、図１３のＳ３３０での判断結果がそのまま用いられる。

元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少している場合には（Ｓ５２０：ＹＥＳ）、Ｓ５３０にて、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に応じて異なる方向にシフトしているか否かを判断する。例えば、低階調側の領域ＬＡのシフト方向と、高階調側の領域ＨＡのシフト方向と、が反対方向であると判断できる場合には、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に応じて異なる方向にシフトしていると判断される。本実施例では、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍに対する補正済画像ＩＢの対応する最頻値のシフト方向と、元画像ＩＡの反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏに対する補正済画像ＩＢの対応する反対側最頻値のシフト方向と、が反対方向である場合に、階調値に応じて異なる方向にシフトしていると判断する。最頻値と反対側最頻値とは、低階調側の領域ＬＡと高階調側の領域ＨＡとのうちの一方と他方にそれぞれ位置するので、最頻値と反対側最頻値とのシフト方向を用いることで、低階調側の領域ＬＡのシフト方向と、高階調側の領域ＨＡのシフト方向と、が反対方向であるか否かを、適切に判断することができる。

例えば、第４の補正済画像データが処理対象である場合には、図１０（Ｂ）に示すように、第４の補正済画像ＩＢ４の最頻値Ｒｍ４、Ｇｍ４、Ｂｍ４は、右方向にシフトし、反対側最頻値Ｒｏ４、Ｇｏ４、Ｂｏ４は、左方向にシフトしている。このために、第４の補正済画像データが処理対象である場合には、階調値に応じて異なる方向にシフトしていると判断される。

補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に応じて異なる方向にシフトしている場合には（Ｓ５３０：ＹＥＳ）、Ｓ５４０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理はコントラスト補正処理であると推定する。

元画像ＩＡの分布領域に対して、補正済画像ＩＢの分布領域がシフトしていない場合（Ｓ５１０：ＮＯ）、または、元画像ＩＡの分布領域の幅に対して、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が減少していない場合（Ｓ５２０：ＮＯ）、または、補正済画像ＩＢの分布領域が、階調値に応じて異なる方向にシフトしていない場合（Ｓ５３０：ＮＯ）には、Ｓ５５０にて、ＣＰＵ２１０は、対応処理は、コントラスト補正処理でないと推定する。

以上説明した本実施例のコントラスト補正推定処理によれば、補正済画像ＩＢの低階調側の領域ＬＡ長内の代表値としての反対側最頻値が、元画像ＩＡの対応する代表値としての反対側最頻値に対して、第１の方向（図１０（Ｂ）の例では左方向）にシフトし、かつ、補正済画像ＩＢの高階調側の領域ＨＡ内の代表値としての最頻値が、元画像ＩＡの対応する代表値として最頻値に対して、第１の方向とは反対の第２の方向（図１０（Ｂ）の例では右方向）にシフトし（Ｓ５３０：ＹＥＳ）、かつ、補正済画像ＩＢの分布領域の幅が元画像ＩＡの分布領域の幅に対して減少している場合に（Ｓ５２０：ＹＥＳ）、対応処理は、コントラスト補正処理であると推定される。この結果、元画像ＩＡと補正済画像ＩＢの複数個の代表値と、分布幅値と、を用いて、対応処理が、コントラスト補正処理であるか否かを適切に推定することができる。

背景除去処理の場合には、例えば、背景に対応する高階調側の領域ＨＡの分布領域はシフトするが、オブジェクトに対応する低階調側の領域ＬＡの分布領域はシフトしない（図９（Ａ）、図１１（Ａ））。また、裏写り除去処理の場合には、背景に対応する分布領域もオブジェクトに対応する分布領域もシフトしない（図９（Ｂ）、図１１（Ｂ））。また、全体明度補正処理では、低階調側の領域ＬＡ内の分布領域と、高階調側の領域ＨＡとは、同一方向にシフトする（図１０（Ａ）、図１１（Ｃ））。これに対してコントラスト補正処理では、低階調側の領域ＬＡ内の分布領域と、高階調側の領域ＨＡ内の分布領域とは、互いに反対方向にシフトする（図１０（Ｂ）、図１１（Ｄ））。

また、全体明度補正処理では、分布領域の幅が変化しないが、コントラスト補正処理では、分布領域の幅が減少し得る。この理由を説明する。コントラスト補正処理のトーンカーブは、傾きが１より小さい部分が比較的広い。例えば、本実施例のコントラスト補正処理に用いられる図３（Ｂ）のトーンカーブＣ４（３）では、傾きが１より小さい範囲（０≦Ｖｉｎ＜Ｖａ、Ｖｂ≦Ｖｉｎ＜Ｖｍ）が、傾きが１より大きい範囲（Ｖａ≦Ｖｉｎ＜Ｖｂ）より広い。また、図３（Ｂ）のトーンカーブＣ４（−３）でも、傾きが１より小さい範囲（Ｖａ≦Ｖｉｎ＜Ｖｂ）が、傾きが１より大きい範囲（０≦Ｖｉｎ＜Ｖａ、Ｖｂ≦Ｖｉｎ＜Ｖｍ）より広い。このために、コントラスト補正処理では、全体明度補正処理とは異なり、分布領域の幅が減少し得る。なお、本実施例では、対応処理がコントラスト補正であると推定するための条件は、「分布領域の幅が減少していること」を含んでいるが、「分布領域の幅が減少していること」を含まなくても良い。ただし、一般的には、コントラスト補正処理が行われる場合には、分布領域の幅が減少する場合が比較的多いので、本実施例のように「分布領域の幅が減少していること」を推定の条件に含むことによって、推定精度を向上できる。

このように、上述したコントラスト補正推定処理によって、対応処理がコントラスト補正処理であるか否かを精度良く推定できることが解る。

また、上述した全体明度補正推定処理と、コントラスト補正推定処理と、の説明から解るように、本実施例では、元画像ＩＡの複数個の代表値（例えば、最頻値と反対側最頻値）のそれぞれに対して、補正済画像ＩＢの対応する複数個の代表値がシフトする方向を用いて、対応処理が推定される。全体明度補正処理やコントラスト補正処理のような画像の明度を補正する処理では、補正の種類に応じて、画像内の分布領域がシフトする。このために、本実施例によれば、画像の明度を補正する複数種類の候補処理（例えば、全体明度補正推定処理とコントラスト補正推定処理）から、対応処理を適切に推定することができる。

また、上述した４種類の推定処理の説明から解るように、本実施例では、第１の指標値および第２の指標値として、画像内の複数個の画素の値の代表値（例えば、３個の色成分の３個の最頻値）と、代表値を有する画素の個数を示す代表画素数（例えば、最頻画素数）と、分布領域の幅とが算出され、元画像ＩＡと補正済画像ＩＢとの間の代表値のシフト、代表画素数の増減、および、分布領域の幅の増減に基づいて、対応処理が推定される。
この結果、これらの代表値、代表画素数、分布領域の幅に基づいて、対応処理を精度良く推定することができる。

Ａ−３−８．補正レベル決定処理
図５のＳ４０の補正レベル決定処理について説明する。図１６は、補正レベル決定処理のフローチャートである。Ｓ６１０では、ＣＰＵ２１０は、Ｓ３０の補正種推定処理によって、対応処理が背景除去処理であると推定されたか否かを判断する。

対応処理が背景除去処理であると推定された場合には（Ｓ６１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１０は、補正レベル決定処理を終了する。上述したように、背景除去処理には、補正レベルはないからである。

対応処理が背景除去処理でないと推定された場合には（Ｓ６１０：ＮＯ）、Ｓ６２０にて、ＣＰＵ２１０は、Ｓ３０の補正種推定処理によって、対応処理が裏写り除去処理であると推定されたか否かを判断する。

対応処理が裏写り除去処理であると推定された場合には（Ｓ６２０：ＹＥＳ）、Ｓ６３０にて、ＣＰＵ２１０は、最頻画素数の増加量を用いて、裏写り除去処理のためのパラメータである補正レベルＬ２を決定する。具体的には、元画像ＩＡの各色成分の最頻画素数ＲｍＮ、ＧｍＮ、ＢｍＮに対する第２の補正済画像ＩＢ２の最頻画素数ＲｍＮ２、ＧｍＮ２、ＢｍＮ２の増加量（ＲｍＮ２−ＲｍＮ）、（ＧｍＮ２−ＧｍＮ）、（ＢｍＮ２−ＢｍＮ）がそれぞれ算出される。そして、これらの増加量の平均値ＡＤが算出され、増加量の平均値ＡＤが大きいほど補正レベルＬ２が高くなるように、補正レベルＬ２が決定される。例えば、予め増加量の平均値ＡＤと補正レベルＬ２との対応関係を規定したテーブルを参照して、補正レベルＬ２が決定される。

このように、本実施例の補正レベル決定処理によれば、最頻画素数の増加量、すなわち、元画像ＩＡの背景色値を有する画素の個数を示す値である最頻画素数ＲｍＮ、ＧｍＮ、ＢｍＮと、補正済画像ＩＢの背景色値を有する画素の個数を示す最頻画素数ＲｍＮ２、ＧｍＮ２、ＢｍＮ２と、の差分を用いて、補正レベルＬ２を決定する。この結果、裏写り除去処理のための補正レベルＬ２を適切に決定することができる。より詳しく説明すると、裏写り除去処理では、上述したように、補正レベルＬ２が高いほど、背景近似範囲ＲＡ２（図２）の広さを示す特定幅ΔＶ２が大きくなる。このために、補正レベルＬ２が高いほど、補正対象とされる画素の個数が増加するので、最頻画素数の増加量が大きくなる。このために、特定の補正処理による補正済画像ＩＢの最頻画素数の増加量が大きいほど、対応処理として推定された裏写り除去処理の補正レベルＬ２を高くすることが好ましい。これによって、推定された対応処理としての裏写り除去処理を第２の複合機２００にて実行した場合に、第１の複合機１００にて実行されていた特定の補正処理を精度良く再現することができる。

対応処理が裏写り除去処理でないと推定された場合には（Ｓ６２０：ＮＯ）、Ｓ６４０にて、ＣＰＵ２１０は、Ｓ３０の補正種推定処理によって、対応処理が全体明度補正処理であると推定されたか否かを判断する。

対応処理が全体明度補正処理であると推定された場合には（Ｓ６４０：ＹＥＳ）、Ｓ６５０にて、ＣＰＵ２１０は、分布領域のシフト量を用いて、全体明度補正処理のためのパラメータである補正レベルＬ３を決定する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの各色成分の最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍと、反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏと、のうち、補正レベルＬ３の決定に用いるのに好ましい１個の値を選択する。例えば、図３（Ａ）のトーンカーブＣ３から解るように、取り得る階調値の範囲の最小値（本実施例では０）の近傍や、最大値（本実施例では２５５）の近傍では、補正量が一定ではないので、最小値や最大値近傍の値は、補正レベルＬ３の決定に用いるのに好ましくない。このために、取り得る階調値の範囲の中央値（本実施例では１２８）に最も近い値が、選択される。ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの選択された値と、補正済画像ＩＢの対応する値と、の差分をシフト量として算出する。そして、算出されたシフト量が大きいほど補正レベルＬ３が高くなるように、補正レベルＬ３が決定される。例えば、予めシフト量と補正レベルＬ３との対応関係を規定したテーブルを参照して、補正レベルＬ３が決定される。

対応処理が全体明度補正処理でないと推定された場合には（Ｓ６４０：ＮＯ）、Ｓ６６０にて、ＣＰＵ２１０は、Ｓ３０の補正種推定処理によって、対応処理がコントラスト補正処理であると推定されたか否かを判断する。

対応処理がコントラスト補正処理であると推定された場合には（Ｓ６６０：ＹＥＳ）、Ｓ６７０にて、ＣＰＵ２１０は、分布領域のシフト量を用いて、コントラスト補正処理のためのパラメータである補正レベルＬ４を決定する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの各色成分の最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍと、反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏと、のうち、補正レベルＬ４の決定に用いるのに好ましい１個の値を選択する。例えば、図３（Ｂ）のトーンカーブＣ４から解るように、取り得る階調値の範囲の最小値（本実施例では０）の近傍や、最大値（本実施例では２５５）の近傍と、取り得る階調値の範囲の中央値（本実施例では１２８）の近傍では、補正量の変化が大きいので、最小値、最大値、中央値の近傍の値は、補正レベルＬ４の決定に用いるのに好ましくない。このために、取り得る階調値の範囲の最小値から２５％および７５％の値（本実施例では、６４および１９２）のいずれかに最も近い値が、選択される。ＣＰＵ２１０は、元画像ＩＡの選択された値と、補正済画像ＩＢの対応する値と、の差分をシフト量として算出する。そして、算出されたシフト量が大きいほど補正レベルＬ４が高くなるように、補正レベルＬ４が決定される。例えば、予めシフト量と補正レベルＬ４との対応関係を規定したテーブルを参照して、補正レベルＬ４が決定される。

このように、本実施例の補正レベル決定処理によれば、元画像ＩＡの特定の代表値（本実施例では、最頻値Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍと反対側最頻値Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏから選択された１個の値）に対する補正済画像ＩＢの対応する代表値のシフト量を用いて、補正レベルＬ３、Ｌ４が決定される。この結果、全体明度補正処理およびコントラスト補正処理のため補正レベルＬ３、Ｌ４を適切に決定することができる。より詳しく説明すると、全体明度補正処理およびコントラスト補正処理では、上述したように、補正レベルＬ３、Ｌ４が高いほど、補正量ΔＶ３、ΔＶ４が大きくなる（図３）。この結果、補正レベルＬ３、Ｌ４が高いほど、補正による画素の値のシフト量が大きくなる。このために、特定の補正処理による補正済画像ＩＢの画素の値のシフト量が大きいほど、対応処理として推定された全体明度補正処理およびコントラスト補正処理の補正レベルＬ３、Ｌ４を高くすることが好ましい。これによって、推定された対応処理としての全体明度補正処理およびコントラスト補正処理を第２の複合機２００にて実行した場合に、第１の複合機１００にて実行されていた特定の補正処理を精度良く再現することができる。

対応処理がコントラスト補正処理であると推定された場合には（Ｓ６６０：ＮＯ）、Ｓ３０の補正種推定処理によって対応処理が推定できなかった場合であるので、補正レベルを決定することなく、補正レベル決定処理は終了される。

Ａ−３−９．スキャン処理：
次に、補正情報登録処理の後に、第２の複合機２００のＣＰＵ２１０によって実行されるスキャン処理について説明する。スキャン処理では、補正情報登録処理によって登録された補正情報を利用して、スキャンデータに対して補正処理を実行することができる。スキャン処理は、ユーザの指示に基づいて開始される。図１７は、スキャン処理のフローチャートである。

Ｓ８１０では、ＣＰＵ２１０は、スキャン処理に関する指示をユーザが入力するための指示入力画面ＷＩ２を表示部２７０に表示する。図１８は、指示入力画面ＷＩ２と、詳細設定画面ＷＩ３の一例と、を示す図である。図１８（Ａ）の指示入力画面ＷＩ２は、プルダウンメニューＰＭと、ボタンＢＴ３〜ＢＴ４と、を含んでいる。プルダウンメニューＰＭは、登録済の複数個の補正情報の中から、スキャンデータに対して実行するべき補正処理を示す１個の補正情報を選択する選択指示を入力するための入力要素である。

プルダウンメニューＰＭにて選択できる複数個の項目のそれぞれは、対応する補正情報の登録名を示している。ユーザは、プルダウンメニューＰＭにて１個の登録名を選択することによって、１個の補正情報の選択指示を容易に入力できる。選択可能な複数個の補正情報は、図５の補正情報登録処理をＮ回（Ｎは、２以上の整数）実行することによって登録されたＮ個の補正情報含む。Ｎ回の補正情報登録処理では、元画像データと補正済画像データとＮ組の組み合わせが用いられる。Ｎ組の組み合わせのそれぞれは、例えば、Ｎ個の互いに異なる第１の元画像データのうちの一の画像データと、一の画像データに対応する１個の第１の補正済画像データと、の組み合わせである。したがって、１個の補正情報の選択指示は、Ｎ組の組み合わせについて推定されたＮ個の対応処理の中から、実行すべき一の処理を選択する選択指示である、と言うことができる。また、選択可能な複数個の補正パラメータは、予め登録されたデフォルトの１個以上の補正情報を含み得る。なお、ＣＰＵ２１０は、図５のＳ７０にて補正情報を登録する際に、用いられた元画像データと補正済画像データ、または、元画像ＩＡと補正済画像ＩＢとのそれぞれのサムネイル画像を表す画像データと、補正情報とを、対応付けて揮発性記憶装置２３０に記憶しても良い。この場合には、ＣＰＵ２１０は、図１８（Ａ）の指示入力画面ＷＩ２に、プルダウンメニューＰＭにて選択されている補正情報に対応する元画像ＩＡと補正済画像ＩＢ、または、これらの画像のサムネイル画像を、含めて表示しても良い。こうすれば、ユーザは、登録済の補正情報を選択した場合に、実行される補正処理の内容を、指示入力画面ＷＩ２によって容易に確認できる。特に、補正情報を登録したユーザと、その補正情報に基づく補正処理を実行するユーザと、が異なる場合や、多数の補正情報が登録されている場合などには、便利である。

詳細設定ボタンＢＴ５が押下されると、ＣＰＵ２１０は、図１８（Ｂ）の詳細設定画面ＷＩ３を、表示部２７０に表示する。具体的には、詳細設定画面ＷＩ３は、チェックボックスＣＢ１と、３個のスライドバーＳＢ２〜ＳＢ３と、２個のボタンＢＴ５、ＢＴ６と、を含んでいる。チェックボックスＣＢ１は、背景除去処理を行うか否かを入力するための
ＵＩエレメントである。スライドバーＳＢ２は、裏写り除去処理の補正レベルＬ２を入力するためのＵＩエレメントである。スライドバーＳＢ２のスライダが左端の位置に有る状態は、裏写り除去処理を行わないことを示す（すなわち、補正レベルＬ２＝０）。スライドバーＳＢ３、ＳＢ４は、全体明度補正処理、コントラスト補正処理の補正レベルＬ３、Ｌ４を入力するためのＵＩエレメントである。スライドバーＳＢ３、ＳＢ４のスライダが中央部の位置にある状態は、全体明度補正処理、コントラスト補正処理を行わないことを示す（すなわち、補正レベルＬ３、Ｌ４＝０）。詳細設定画面ＷＩ３には、直前に表示されていた指示入力画面ＷＩ４のプルダウンメニューＰＭにて選択されている補正情報に基づく設定内容が示されている。例えば、図１８（Ｂ）の例では、背景除去処理、裏写り除去処理、全体明度補正処理が行われず、コントラストを高くするコントラスト補正が行われる設定が示されている。ユーザは、詳細設定画面ＷＩ３を見ることによって、登録済の補正情報に基づく補正処理、すなわち、元画像データに対して第１の複合機１００によって実行された特定の補正処理と同様の補正処理を行うための手動での設定方法を認識することができる。さらに、ユーザは、チェックボックスＣＢ１やスライドバーＳＢ２〜ＳＢ４を操作することによって、補正処理の設定の調整を行うことができる。

ユーザが詳細設定ボタンＢＴ５を押下すると、ＣＰＵ２１０は、その時点で詳細設定画面ＷＩ３に設定されている補正処理の設定を有効にして、指示入力画面ＷＩ２が表示された状態に戻る。ユーザがキャンセルボタンＢＴ６を押下すると、ＣＰＵ２１０は、指示入力画面ＷＩ２が表示された状態に戻る。

指示入力画面ＷＩ２の開始ボタンＢＴ３が押下されると、ＣＰＵ２１０は、Ｓ８２０に処理を進める。指示入力画面ＷＩ２のキャンセルボタンＢＴ４が押下されると、ＣＰＵ２１０は、スキャン処理を終了する。

Ｓ８２０では、ＣＰＵ２１０は、スキャナ部２５０を用いて原稿を読み取って処理対象のスキャンデータを生成することによって、処理対象のスキャンデータを取得する。これに代えて、例えば、予め原稿をスキャナ部２５０によって読み取ることによって生成され、不揮発性記憶装置２２０に格納済の１個以上のスキャンデータから、処理対象のスキャンデータが取得されても良い。取得されたスキャンデータは、バッファ領域２３１に格納される。

Ｓ８３０では、ＣＰＵ２１０は、指示入力画面ＷＩ２の開始ボタンＢＴ３が押下された時点でプルダウンメニューＰＭにて選択されている補正情報を、揮発性記憶装置２３０から取得する。すなわち、プルダウンメニューＰＭを介してユーザから入力された選択指示に基づいて選択された１個の補正情報が取得される。補正情報は、上述したように、補正処理の種類（本実施例では、背景除去処理、裏写り除去処理、全体明度補正処理、コントラスト補正処理のいずれか）を示す情報と、補正レベルを示す情報と、を含む。

Ｓ８４０では、ＣＰＵ２１０は、取得された補正情報に基づいて、実行すべき補正処理の種類を決定する。Ｓ８４０では、ＣＰＵ２１０は、取得された補正情報に基づいて、実行すべき補正処理の補正レベルを決定する。

Ｓ８６０では、ＣＰＵ２１０は、Ｓ８４０で決定された種類の補正処理を、Ｓ８５０で決定された補正レベルで、処理対象のスキャンデータに対して実行して、補正済スキャンデータを生成する。具体的な補正処理は、図２、図３を参照して上述したとおりである。

Ｓ８７０では、ＣＰＵ２１０は、補正済画像データを出力する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、補正済画像データを揮発性記憶装置２３０に出力して、揮発性記憶装置２３０に第２の補正済画像データを保存する。これに代えて、補正済画像データの出力は、ユーザの端末に補正済画像データを送信することであっても良いし、補正済画像データを用いてプリンタ部２４０を制御することよって補正済画像を印刷することであっても良い。

以上説明した本実施例のスキャン処理によれば、補正対象の画像を表すスキャンデータが取得される（Ｓ８２０）。そして、上述した補正種推定処理によって推定された対応処理、すなわち、登録済の補正情報に基づいてＳ８４０で決定される補正処理が、スキャンデータに対して実行される（Ｓ８６０）。この結果、第１の元画像データに対して実行された特定の補正処理の対応処理を、スキャンデータに対して容易に実行することができる。したがって、補正処理を利用するユーザの負担を軽減できる。

さらに、実行すべき一の補正処理を選択する選択指示を入力するためのプルダウンメニューＰＭを含む指示入力画面ＷＩ２が表示部２７０に表示される（Ｓ８１０）。そして、選択指示に基づいて選択された一の補正処理が、スキャンデータに対して実行される（Ｓ８４０〜Ｓ８６０）。したがって、図５の補正情報登録処理によって推定された複数個の対応処理の中から、ユーザの指示に基づいて、適切な処理をスキャンデータに対して実行することができる。

また、上記実施例によれば、図５の登録処理において、元画像データと補正済画像データとの比較に基づいて、第１の複合機１００が実行可能な複数種類の候補処理の中から、元画像データに対して実行された特定の補正処理の対応処理が推定され（図５のＳ３０）、推定された対応処理のためのパラメータである補正レベルが決定される（図５のＳ４０）。そして、図１７のスキャン処理において、決定済の補正レベルを用いて、推定された対応処理が、スキャンデータに対して実行される。この結果、補正レベルや補正処理の種類を画像処理装置に設定するユーザの負担を軽減することができる。

Ｂ．変形例：
（１）上記実施例の図１４のＳ４１０および図１５のＳ５１０にて、分布領域のシフトの有無を判断するために用いられる元画像ＩＡおよび補正済画像ＩＢの代表値は、各色成分の最頻値と反対側最頻値であるが、これに限られない。例えば、元画像ＩＡの各色成分の２個の分布領域（例えば、図８（Ｂ）のＲ成分の２個分布領域ＲＤｏ、ＲＤｂ）の中央値、最小値、最大値が、元画像ＩＡおよび補正済画像ＩＢの代表値として用いられても良い。あるいは、元画像ＩＡおよび補正済画像ＩＢのそれぞれの輝度のヒストグラムが生成され、輝度のヒストグラムの最頻値と反対側最頻値が、元画像ＩＡおよび補正済画像ＩＢの代表値として用いられても良い。

（２）上記実施例の補正種推定処理では、最頻値や反対側最頻値のシフト、最頻画素数の増減、および、分布領域の幅の増減の全部を用いて、対応処理の推定を行っている。これに代えて、例えば、反対側最頻値のシフト、最頻画素数の増減、および、分布領域の幅の増減のうちの１つだけに基づいて、対応処理の推定が行われても良い。例えば、対応処理の候補となる処理が、全体明度処理とコントラスト補正処理だけである場合などには、最頻値と反対側最頻値のシフト方向が同一方向であるか互いに反対方向であるかを判断することだけで、対応処理が、全体明度処理であるかコントラスト補正処理であるかを推定し得る。例えば、対応処理の候補となる処理が、背景除去処理と裏写り除去処理だけである場合には、最頻値がシフトしていないか、最頻値が白色を示す位置にシフトしているか、を判断することだけで、対応処理が、背景除去処理であるか裏写り除去処理であるかを推定し得る。

（３）図１３の裏写り除去推定処理では、最頻画素数が増加していること、および、分布領域の幅が減少していること、の両方が満たされることを、対応処理が裏写り除去処理であると推定するための必要条件としている。これに代えて、最頻画素数が増加していること、および、分布領域の幅が減少していること、のいずれか一方についてのみ判断し、いずれか一方が満たされることを、対応処理が裏写り除去処理であると推定するための必要条件としても良い。一般的に、最頻画素数が増加すれば、分布領域の幅は減少し、分布領域の幅が減少すれば、最頻画素数は増加する関係にあるので、いずれか一方を条件とすれば十分である場合もあるからである。

（４）上記実施例では、補正レベル決定処理において、補正レベルＬ２〜Ｌ４が、補正パラメータとして決定されているが、他のパラメータが決定されても良い。例えば、補正レベルＬ２に代えて、上述した裏写り除去処理の特定幅ΔＶ２が、補正パラメータとして決定されても良い。また、補正レベルＬ３、Ｌ４に代えて、全体明度補正処理やコントラスト補正処理の補正量ΔＶ３、ΔＶ４が、補正パラメータとして決定されても良い。

（５）上記実施例では、元画像データを生成する読取装置と、元画像データに特定の補正処理を実行して補正済画像データを生成する装置とは、同一の装置（すなわち、第１の複合機１００）であるが、異なる装置であっても良い。例えば、第１の複合機１００によって生成される元画像データが、ユーザの端末（例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン）に供給され、該端末のＣＰＵが特定の補正処理を実行しても良い。この場合には、例えば、元画像データと補正済画像データは、端末から第２の複合機２００に通信部１８０を介して送信されることによって、第２の複合機２００によって取得されても良い。

（６）上記各実施例では、図１８のＳ８２０で取得される補正対象のスキャンデータを生成する読取装置と、該スキャンデータに、推定された対応処理を実行する装置とは、同一の装置（すなわち、第２の複合機２００）であるが、異なる装置であっても良い。例えば、第２の複合機２００によって生成される補正対象のスキャンデータが、ユーザの端末に供給され、該端末のＣＰＵが、推定された対応処理を実行しても良い。この場合には、端末のＣＰＵが、元画像データと補正済画像データとを第１の複合機１００から取得して、補正情報登録処理を実行し、補正対象のスキャンデータを第２の複合機２００から取得して、推定された対応処理を実行しても良い。

（７）上記各実施例では、元画像データを生成する読取装置（すなわち、第１の複合機１００）と、補正対象のスキャンデータを生成する読取装置（すなわち、第２の複合機２００）と、は異なる装置であるが、同じ装置であっても良い。例えば、元画像データが第２の複合機２００で生成され、該元画像データが、ユーザの端末に供給され、該端末のＣＰＵが特定の補正処理を実行しても良い。この場合に、第２の複合機２００で生成される補正対象のスキャンデータに対して、特定の補正処理と同様の処理を、第２の複合機２００のＣＰＵ２１０が実行できるようにするために、ＣＰＵ２１０が補正情報登録処理を実行しても良い。

（８）上記各実施例では、特定の補正処理を実行する装置（すなわち、第１の複合機１００）と、推定された対応処理を実行する装置（すなわち、第２の複合機２００）と、は異なる装置であるが、同じ装置であっても良い。例えば、過去に生成された元画像データに対して第２の複合機２００で実行されていた特定の補正処理の補正情報が、削除されていたとする。この場合に、過去に実行されていた特定の補正処理と同様の処理を、補正対象のスキャンデータに対して、第２の複合機２００のＣＰＵ２１０が実行できるようにするために、ＣＰＵ２１０が補正情報登録処理を実行しても良い。

（９）上記実施例では、元画像データは、スキャナ部２５０によって生成されるスキャンデータである。これに限らず、光学的に読み取られた画像を表す種々の画像データを採用可能である。例えば、デジタルカメラによる撮影によって、原稿が光学的に読み取られることによって生成される画像データであっても良い。また、元画像データは、読取装置（スキャナやデジタルカメラ）によって生成された画像データに限らず、描画作成や文書作成などのアプリケーションプログラムを用いて作成された画像データであっても良い。

（１０）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。

１００...第１の複合機、１１０...ＣＰＵ、１２０...不揮発性記憶装置、１３０...揮発性記憶装置、１４０...プリンタ部、１５０...スキャナ部、１６０...操作部、１７０...表示部、１８０...通信部、２００...第２の複合機、２１０...ＣＰＵ、２２０...不揮発性記憶装置、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、２６０...操作部、２７０...表示部、２８０...通信部

Claims (18)

1. 画像処理装置であって、
   元画像を表す元画像データと、前記元画像データに対して特定の補正処理を実行することによって生成される補正済画像を表す補正済画像データと、を取得する取得部と、
   前記元画像データを用いて前記元画像の色分布に関する第１の指標値を算出するとともに、前記補正済画像データを用いて前記補正済画像の色分布に関する第２の指標値を算出する算出部と、
   前記第１の指標値と前記第２の指標値との比較に基づいて、前記画像処理装置が実行可能な複数種類の候補処理の中から、前記特定の補正処理に対応する処理を推定する推定部と、
   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、
   前記算出部は、
   前記元画像データを用いて、前記元画像内の複数個の画素の値の分布を示す第１のヒストグラムを生成して、前記第１のヒストグラムを用いて前記第１の指標値を算出し、
   前記補正済画像データを用いて、前記補正済画像内の複数個の画素の値の分布を示す第２のヒストグラムを生成して、前記第２のヒストグラムを用いて前記第２の指標値を算出する、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、
   前記算出部は、前記第１の指標値および前記第２の指標値として、画像内の複数個の画素の値の代表値と、画像内の複数個の画素のうちの前記代表値を有する画素の個数を示す代表画素数と、画像内の複数個の画素のうちの基準以上の個数の画素が有する値の範囲の幅を示す分布幅値と、のうちの少なくとも１つを算出し、
   前記推定部は、前記元画像と前記補正済画像との間の前記代表値のシフト、前記代表画素数の増減、および、前記分布幅値の増減のうちの少なくとも１つに基づいて、前記特定の補正処理に対応する処理を推定する、画像処理装置。
4. 請求項３に記載の画像処理装置であって、
   前記複数種類の候補処理は、画像内の背景の色を補正する複数種類の処理を含み、
   前記算出部は、前記元画像と前記補正済画像とのそれぞれについて、画像内の複数個の画素の値の最頻値を前記代表値として算出し、
   前記推定部は、前記元画像と前記補正済画像とのそれぞれの前記最頻値を用いて、前記特定の補正処理に対応する処理を推定する、画像処理装置。
5. 請求項３または４に記載の画像処理装置であって、
   前記複数種類の候補処理は、画像内の背景の色を、背景の色とは異なる特定色に変更する第１処理を含み、
   前記算出部は、前記元画像と前記補正済画像とのそれぞれについて、画像の背景の色を示す前記代表値である背景色値を算出し、
   前記推定部は、前記元画像の前記背景色値が前記特定色とは異なる色を示し、かつ、前記補正済画像の前記背景色値が前記特定色を示す場合に、前記特定の補正処理に対応する処理は、前記第１処理であると推定する、画像処理装置。
6. 請求項３〜５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記複数種類の候補処理は、画像内の背景の色を、前記背景内の画素の値に基づく代表色に変更する第２処理を含み、
   前記算出部は、前記元画像と前記補正済画像とのそれぞれについて、画像の背景の色を示す前記代表値である背景色値と、前記背景色値の前記代表画素数である背景色画素数および前記分布幅値のうちの少なくとも一方と、を算出し、
   前記推定部は、
   （ａ）前記元画像の前記背景色値に対して前記補正済画像の前記背景色値がシフトしておらず、かつ、前記元画像の前記背景色画素数に対して前記補正済画像の前記背景色画素数が増加している場合と、
   （ｂ）前記元画像の前記背景色値に対して前記補正済画像の前記背景色値がシフトしておらず、かつ、前記元画像の前記分布幅値に対して前記補正済画像の前記分布幅値が減少している場合と、
   の少なくとも一方の場合に、前記特定の補正処理に対応する処理は、前記第２処理であると推定する、画像処理装置。
7. 請求項３〜６のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記複数種類の候補処理は、画像の明度を補正する複数種類の処理を含み、
   前記算出部は、前記元画像と前記補正済画像とのそれぞれについて、複数個の前記代表値を算出し、
   前記推定部は、前記元画像の複数個の前記代表値のそれぞれに対して、前記補正済画像の対応する前記代表値がシフトする方向を用いて、前記特定の補正処理に対応する処理を推定する、画像処理装置。
8. 請求項７に記載の画像処理装置であって、
   前記複数種類の候補処理は、画像全体の明度を増加または減少させる第３処理を含み、
   前記算出部は、前記元画像と前記補正済画像とのそれぞれについて、複数個の前記代表値と、前記分布幅値と、を算出し、
   前記推定部は、前記元画像の複数個の前記代表値のそれぞれに対して、前記補正済画像の対応する前記代表値が同一方向にシフトし、かつ、前記補正済画像の前記分布幅値が前記元画像の前記分布幅値に対して変化していない場合に、前記特定の補正処理に対応する処理は前記第３処理であると推定する、画像処理装置。
9. 請求項７または８に記載の画像処理装置であって、
   前記複数種類の候補処理は、画像のコントラストを変更する第４処理を含み、
   前記算出部は、前記元画像と前記補正済画像とのそれぞれについて、複数個の前記代表値と、前記分布幅値と、を算出し、
   前記推定部は、前記補正済画像の複数個の前記代表値のうちの比較的明度が低い第１の範囲内の第１の値が、前記元画像の複数個の前記代表値のうちの対応する値に対して、第１の方向にシフトし、かつ、前記補正済画像の複数個の前記代表値のうちの比較的明度が高い第２の範囲内の第２の値が、前記元画像の複数個の前記代表値のうちの対応する値に対して、前記第１の方向とは反対の第２の方向にシフトしている場合に、前記特定の補正処理に対応する処理は前記第４処理であると推定する、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、さらに、
    前記複数種類の候補処理の中から推定された前記特定の補正処理に対応する処理のための補正パラメータを、前記特定の補正処理に対応する処理に応じた方法を用いて決定する決定部を備える、画像処理装置。
11. 請求項１０に記載の画像処理装置であって、
    前記複数種類の候補処理は、画像内の背景の色を、前記背景内の画素の値に基づく代表色に変更する第２処理を含み、
    前記決定部は、前記元画像の背景の色を示す代表値を有する画素の個数を示す代表画素数と、前記補正済画像の背景の色を示す代表値を有する画素の個数を示す代表画素数と、の差分を用いて、前記第２処理のための補正パラメータを決定する、画像処理装置。
12. 請求項１０または１１に記載の画像処理装置であって、
    前記複数種類の候補処理は、画像全体の明度を増加または減少させる第３処理および画像のコントラストを変更する第４処理の少なくとも一方を含み、
    前記決定部は、前記元画像の特定の代表値に対する前記補正済画像の対応する代表値のシフト量を用いて、前記第３処理および前記第４処理の一方のための補正パラメータを決定する、画像処理装置。
13. 請求項１０〜１２のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
    前記決定済の補正パラメータをユーザに対して示すパラメータ表示画面を表示する表示制御部と、
    前記パラメータ表示画面を介して入力される調整指示に基づいて、前記決定済の補正パラメータを調整する調整部と、
    を備える、画像処理装置。
14. 請求項１〜１３のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
    前記複数種類の候補処理の中から推定された前記特定の補正処理に対応する処理をユーザに通知する通知部を備える、画像処理装置。
15. 請求項１〜１４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
    前記取得部は、さらに、補正対象の画像を表す対象画像データを取得し、
    前記画像処理装置は、さらに、前記複数種類の候補処理の中から推定された前記特定の補正処理に対応する処理を、前記対象画像データに対して実行する補正処理部を備える、画像処理装置。
16. 請求項１５に記載の画像処理装置であって、
    前記推定部は、前記元画像データと前記補正済画像データとのＮ組（Ｎは２以上の整数）の組み合わせに対応するＮ個の前記特定の補正処理について、それぞれ、対応する処理を推定し、
    前記画像処理装置は、さらに、前記Ｎ組の組み合わせについて推定されたＮ個の処理の中から一の処理を選択する選択指示を入力するための指示入力画面を表示する表示制御部を備え、
    前記補正処理部は、前記選択指示に基づいて選択された前記一の処理を、前記対象画像データに対して実行する、画像処理装置。
17. 請求項１５に記載の画像処理装置であって、
    前記元画像データおよび前記補正済画像データは、前記画像処理装置とは異なる装置によって生成され、
    前記対象画像データは、前記画像処理装置によって生成される、画像処理装置。
18. コンピュータプログラムであって、
    元画像を表す元画像データと、前記元画像データに対して特定の補正処理を実行することによって生成される補正済画像を表す補正済画像データと、を取得する取得機能と、
    前記元画像データを用いて前記元画像の色分布に関する第１の指標値を算出するとともに、前記補正済画像データを用いて前記補正済画像の色分布に関する第２の指標値を算出する算出機能と、
    前記第１の指標値と前記第２の指標値との比較に基づいて、前記画像処理装置が実行可能な複数種類の候補処理の中から、前記特定の補正処理に対応する処理を推定する推定機能と、
    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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