JP2017139678A - 画像データ変換装置、画像データ変換方法、画像データ変換用プログラム、ｐｏｓ端末装置、及びサーバ - Google Patents

Abstract

【課題】カラー画像の特性に応じた適切な補正を行って画像データ変換を行うのが困難である。
【解決手段】カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置において、カラー画像データをグレースケール化し、グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定し、画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、グレースケール化された画像データについてガンマ補正を含む画像データ変換を行う。
【選択図】図１８

Description

本発明は画像データ変換装置、画像データ変換方法、画像データ変換用プログラム、ＰＯＳ端末装置、及びサーバに関わり、特にカラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置、画像データ変換方法、画像データ変換方法、画像データ変換用プログラム、ＰＯＳ端末装置、及びサーバに関する。

特許文献１には、画像処理装置において、画像データが示す画像の明るさに関する成分の値の画素数に関するヒストグラムから画像の明るさの分布を判別し、この判別に基づいて、複数の階調補正条件の中から一つを選択し、選択された階調補正条件を用いて、明るさに関する成分を補正することが記載されている。

特許文献２には、白黒多値画像のヒストグラムを作成し、白黒多値画像の明るさのピークを検出し、これらに基づいて白黒多値画像の明るさ平均化変換テーブルや明るさ変換テーブルを用いて変換することが記載されている。

特許文献３には、画像データ全体の特徴から夜間撮影画像であるかどうかを判定し、画像データの高輝度画素の特徴を基に被写体を判定し、夜間撮影画像に対する階調補正を被写体の判定に基づいて変更することが記載されている。

特開２００２−０７７６１６号公報 特開平１０−１３４１７８号公報 特開２０１０−０６２９１９号公報

カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する場合において、全体的に明るい画像、全体的に暗い画像等の様々なカラー画像があり、カラー画像の特性に応じた適切な補正を行って画像データ変換を行うのが困難であった。

本発明の目的は、画像データ変換時に、カラー画像の特性に応じた適切な補正を行って、カラー画像データを白黒画像データに変換する画像データ変換装置、画像データ変換方法、画像データ変換用プログラム、ＰＯＳ端末装置、及びサーバを提供することにある。

本発明の第１の態様(aspect)は、カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置において、
前記カラー画像データをグレースケール化するグレースケール化手段と、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する判定手段と、
画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換手段と、を備えた画像データ変換装置である。

本発明の第２の態様(aspect)は、カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置の画像データ変換方法において、
前記カラー画像データをグレースケール化し、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成し、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定し、
画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換方法である。

本発明の第３の態様(aspect)は、カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置としてのコンピュータに、
前記カラー画像データをグレースケール化する処理と、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成する処理と、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する処理と、
画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う処理と、
を実行させるための画像データ変換用プログラムである。

本発明の第４の態様(aspect)は、上記画像データ変換用プログラムを記憶部に記憶し、ＣＰＵが該画像データ変換用プログラムに基づいて前記カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換するコンピュータである。

本発明の第５の態様(aspect)は、上記画像データ変換装置と、該画像データ変換装置から白黒画像データが入力される印刷部と、を備えたＰＯＳ端末装置である。

本発明の第６の態様(aspect)は、端末装置と通信網を介して接続されるサーバであって、上記画像データ変換装置と、前記端末装置からカラー画像データを受信し、該画像データ変換装置から出力される白黒画像データを前記端末装置へ送信する通信部と、を備えたサーバである。

本発明によれば、画像データ変換時に、カラー画像の特性に応じた適切な補正を行って、カラー画像データを白黒画像データに変換する画像データ変換装置、画像データ変換方法、画像データ変換用プログラム、ＰＯＳ端末装置、及びサーバを提供することができる。

本発明の前提技術となる第１の画像データ変換方法を説明するためのフローチャートである。 前提技術となる第１の画像データ変換方法において、カラー画像の２５６階調から白黒画像の１６階調へグレースケール変換した場合のヒストグラムを示す説明図である。 本発明の前提となる第２の画像データ変換方法を説明するためのフローチャートである。 第２の画像データ変換方法で用いるヒストグラム伸張を説明するための図である。 第２の画像データ変換方法による画像データ変換による結果を示す図である。 第２の画像データ変換方法による画像データ変換の課題を説明するための図である。 第２の画像データ変換方法による全体的に明るい画像に対する画像データ変換の課題を説明するための図である。 第２の画像データ変換方法による全体的に暗い画像に対する画像データ変換の課題を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態の画像データ変換装置の一構成例を示すブロック図である。 図９に示す画像データ変換装置の画像パターン判定部、画像パターン別変換処理部の構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態の画像データ変換装置として機能するコンピュータの一構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の画像データ変換装置が行う処理を説明するフローチャートである。 第１の実施形態における、画像パターン判定処理の詳細を説明するフローチャートである。 通常のヒストグラムと移動平均によって微細な凹凸を平滑化したヒストグラムとを示す図である。 ヒストグラムを移動平均によって微細な凹凸を平滑化する様子を示す図である。 移動平均を用いた検出用ヒストグラムにおいて位置検出された最高ピークと、その他のピークを示す図である。 第１の実施形態における、最高ピーク位置の左右にそれぞれ１つずつ、候補となるピークがある場合のピークのピーク数と位置の検出方法を示す図である。 第１の実施形態における、画像が６種の画像パターンのいずれであるかを判定する場合の処理手順を説明するための図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ１と画像パターンＰ２の処理内容を説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ１の処理内容をさらに説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ２の処理内容をさらに説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ３と画像パターンＰ４の処理内容を説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ３の処理内容をさらに説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ４の処理内容をさらに説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ５の処理内容を説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ５の処理内容をさらに説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ６の処理内容を説明する図である。 第１の実施形態における、画像パターンＰ６の処理内容をさらに説明する図である。 本発明の第２の実施形態における、画像が７種の画像パターンのいずれであるかを判定する場合の処理手順を説明するための図である。 第２の実施形態における、画像パターンＰＡ７の処理内容を説明する図である。 第２の実施形態における、画像パターンＰＡ７の処理内容をさらに説明する図である。 本発明の第３の実施形態における、画像が４種の画像パターンのいずれであるかを判定する場合の処理手順を説明するための図である。 本発明の第４の実施形態の、画像データ変換装置を搭載したＰＯＳ端末装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第５の実施形態の、サーバの画像データ変換装置で画像データ変換して端末装置に送信する画像データ変換システムの構成を示すブロック図である。

以下、本発明の一実施形態について図面を用いて詳細に説明する。

まず、本発明の一実施形態の説明に先立って、本願発明の前提となる技術について説明する。

サーマルプリンタ等のプリンタでは印刷の階調数に制限があり、写真やイラスト等を印刷する場合、プリンタに合わせて画像変換（モノクロ１６階調に画像変換）する必要がある。

しかし、画像変換の際、単純にモノクロ１６階調化しても画像が綺麗に印刷できないことが多い。この場合、画像補正で改善可能であるが、
・画像補正に対する知識が必要である。

・カット＆トライで、手動で補正値を決定する煩雑な作業が必要である。
等の問題がある。

以下、具体的に図１のフローチャートを用いて、本発明の前提技術となる第１の画像データ変換方法を説明する。図１に示すように、画像ファイルを受け付けると（ステップＳ１００１）、白黒２５６階調のグレースケールに変換後（ステップＳ１００２）、コントラスト補正を行い（ステップＳ１００３）、ガンマ補正を行い（ステップＳ１００４）、ディザ補正と２５６階調から１６階調への変換を行う（ステップＳ１００５）。その後、テスト印字を行い（ステップＳ１００６）、綺麗に印字ができない場合には、ステップＳ１００２からステップＳ１００５の各処理の設定を手動で変更し、ステップＳ１００２からステップＳ１００５の各処理を行う。そして、綺麗に印字ができるまで、ステップＳ１００２からステップＳ１００５の各処理の設定の変更と、ステップＳ１００２からステップＳ１００５の各処理を繰り返す。綺麗に印字ができた場合には、サーマル用紙用画像ファイルの生成を完了する（ステップＳ１００７）。

なお、グレースケール化とは、カラー画像データを白から黒の明暗だけで表現した画像データに変換することであり、変換方法には以下のようなものがある。

・ＮＴＳＣ系加重平均…ＲＧＢの各画素に重みづけを行い平均したグレースケールの値に変換する。

・中間値法…ＲＧＢの各画素の最大値と最小値の平均をグレースケールの値に変換する。

・単純平均法…ＲＧＢの各画素の平均値をグレースケールの値に変換する。

コントラスト補正とは、明るい部分と暗い部分の輝度の差を補正することである。コントラストが高いと表現されるものは、白と黒がはっきり分かれているように見え、コントラストが低いと表現されるものは、白と黒がわかりにくくどちらも同じグレーに見える。

ガンマ補正とは、画像などの色のデータと、実際に出力される時の信号の相対関係を調節して、元データにできるだけ忠実な画像を得るための補正である。ガンマ値は通常の値を１とする。ガンマ値が、１を上回る場合は黒つぶれした画像となり、１を下回る場合は白飛びした画像となる。

ディザ補正とは、表示色数の制限を補って色の階調を滑らかに表現する補正である。誤差拡散法はディザ補正の一つであり、デジタルカメラやイメージスキャナ、プリンタ、ＦＡＸなどで使われる。誤差拡散法では、表示できる色の階調が限られていて、それより細かい階調(色数)を表現したいときに、画像を細かい点の集まりとして表現し、色が濃い部分は色の濃い点を密集させ、色の薄い部分は点の密度を下げる。これにより、実際の色数よりも多い色数で表現したように見える。

上記第１の画像データ変換方法は以下の問題点がある。
・各補正項目の効果を知る必要がある。
・ステップＳ１００２からステップＳ１００５の各処理の設定を手動で行う必要がある。
・綺麗な結果を得るために各処理を、カット＆トライで繰り返す必要がある。
・ステップＳ１００２からステップＳ１００５は簡易的な画像補正のため、補正に限界がある。高度な補正を行う場合には、外部のツールを別途用意する必要がある。

上記第１の画像データ変換方法を用いた場合、輝度に偏りがある画像を印刷すると、輝度全域に対して１６階調の色を割り当てるため、画像に使用される階調数が少なくなってしまい、色が潰れて見辛い印刷となってしまう。図２はカラー画像の２５６階調から白黒画像の１６階調へグレースケール変換した場合のヒストグラムを示す説明図である。このような画像データ変換方法に対しては、プリンタの階調数全域を使用するように画像補正する改善が有効と考えられる。

次に、本発明の前提となる第２の画像データ変換方法について図３のフローチャートを用いて説明する。第２の画像データ変換方法は、手動で設定している画像補正を自動化したものである。

図３に示すように、画像ファイルを受け付けると（ステップＳ２００１）、白黒２５６階調のグレースケールに変換後（ステップＳ２００２）、ヒストグラム伸張を行い（ステップＳ２００３）、ディザ補正と２５６階調から１６階調への変換を行い（ステップＳ２００４）、サーマル用紙用画像ファイルの生成を完了する（ステップＳ２００５）。

第２の画像データ変換方法は、第１の画像データ変換方法の改善策として画像補正にヒストグラム伸張を採用した。ここでは、グレースケール変換方法を次式（数１）で示すＮＴＳＣ系加重平均としている。

Ｙ：輝度値、Ｒ：赤色成分、Ｇ：緑色成分、Ｂ：青色成分
グレースケール変換は、他の方法（中間値法や単純平均法）でも可能である。

第２の画像データ変換方法では、画像補正にヒストグラム伸張を採用している。

ヒストグラム伸張とは、図４に示すように、画像のヒストグラムから伸張する範囲を決め、その範囲の伸張を行うことにより、コントラストが強調された画像に補正する手法である。第１の画像データ変換方法で用いたコントラスト補正は、補正幅に限度がある変換方法であるが、ヒストグラム伸張を行うとより強いコントラストが得られる。そして、図５に示すように、ヒストグラム伸張によるコントラスト強調によって、第１の画像データ変換方法から見違えるほどの明瞭な画像から得られる。

しかしながら、図６に示すように、全体的に明るい画像または暗い画像の一部の画像では、ヒストグラム伸張を行った場合に伸張範囲がかなり広くなってしまい、過剰な画像変換となってしまう問題がある。

白飛びや黒つぶれが発生してしまう原因はヒストグラム伸張を行う範囲に問題がある。画素の割合に基づいて伸張する範囲を決めているので、さまざまな画像に対応できるが、それが原因で過剰な伸張範囲になってしまう場合がある。

図７に示すように、全体的に明るい画像をヒストグラム伸張すると、全体画素数の黒側５％の位置から伸張を行うので、本来の輝度から離れた輝度の位置まで伸張されてしまい、黒ずんでしまう。

図８に示すように、全体的に暗い画像でも、ヒストグラム伸張で全体画素数の白側５％の位置から伸張を行うので、本来の輝度から離れた輝度の位置まで伸張されてしまって、白飛びが発生する。

本来の輝度からかけ離れた位置まで伸張を行ってしまい、白飛びや黒つぶれなどが発生してしまうので、ヒストグラム伸張を行っても一部の画像ではその効果が得られない。

以下、上記前提技術の課題を解決する本発明の一実施形態の画像データ変換装置について説明する。

（第１の実施形態）
図９は本発明の第１の実施形態の画像データ変換装置の一構成例を示すブロック図である。図９に示すように、本実施形態の画像データ変換装置は、グレースケール変換部１１、ヒストグラム生成部１２、画像パターン判定部１３、画像パターン別変換処理部１４、及びディザ処理・１６階調変換部１５を備えている。

図１０は画像パターン判定部１３、画像パターン別変換処理部１４の構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、画像パターン判定部１３は、ピーク検出部１３１、画素偏り検出部１３２、及び画像パターン判定部１３３を備えている。画像パターン別変換処理部１４は第１画像データ変換部１４１〜第６画像データ変換部１４６の６つの画像データ変換部を備えている。第１画像データ変換部１４１〜第６画像データ変換部１４６は後述する画像パターンＰ１〜Ｐ６の画像データ変換処理をそれぞれ行う。

図９及び図１０に示した画像データ変換装置はハードウェアで構成される。ハードウェアで構成する場合、図９及び図１０に示す、画像データ変換装置の構成部の一部又は全部を、例えば、ＬＳＩ(Large Scale Integrated circuit)、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等の集積回路（ＩＣ）で構成することができる。

図９に示した画像データ変換装置の一部又は全部の機能をソフトウェアで実現することができる。また図１０に示した画像パターン判定部１３、画像パターン別変換処理部１４の一部又は全部の機能をソフトウェアで実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。

画像データ変換装置の一部又は全部の機能をソフトウェアで実現する場合には、図１１に示すコンピュータを用いることができる。

ソフトウェアで構成する場合、図９及び図１０に示す、画像データ変換装置の構成部の一部又は全部の機能を、当該機能を記述したプログラムを記憶した、ハードディスク、ＲＯＭ等の記憶部、液晶ディスプレイ等の表示部、演算に必要なデータを記憶するＤＲＡＭ等のデータ記憶部、ＣＰＵ、各部を接続するバスで構成されたコンピュータにおいて、演算に必要な情報をＤＲＡＭに記憶し、ＣＰＵで当該プログラムを動作させることで実現することができる。このようなコンピュータの構成の一例が図１１に示されている。

図１１は画像データ変換装置として機能するコンピュータの一構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、画像データ変換装置の機能を実現するコンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、表示部２２、通信部２３、メモリ２４（記憶部及びデータ記憶部となる）、Ｉ／Ｏ（Input/Output）インターフェース２５、入力装置２６、及びＣＰＵ２１、通信部２３、メモリ２４、Ｉ／Ｏインターフェース２５を相互に接続するバスライン２７を備える。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

なお、図９及び図１０に示した画像データ変換装置はハードウェアで構成されること、画像データ変換装置の一部又は全部の機能をソフトウェアで実現することは後述する第２及び第３の実施形態でも同様である。

図１２のフローチャートを参照して、本実施形態の画像データ変換装置が行う処理について説明する。

画像データ変換装置は画像ファイルを受け付けると（ステップＳ１０１）、グレースケール変換部１１で白黒２５６階調のグレースケールに変換後（ステップＳ１０２）、画像パターン判定（ステップＳ１０３）と画像パターン別変換処理（ステップＳ１０４）とを行い、ディザ補正と２５６階調から１６階調への変換を行い（ステップＳ１０５）、サーマル用紙用画像ファイルの生成を完了する（ステップＳ１０６）。

本実施形態の画像データ変換装置では、画像パターン判定処理（ステップＳ１０３）と画像パターン別変換処理（ステップＳ１０４）を設けている。

画像パターン判定処理は、画像の特徴を検出して、画像パターンを判定する処理である。画像パターン別変換処理は、補正処理を判定された画像パターン別に行う処理である。

図１３のフローチャートを参照して、画像パターン判定処理の詳細について説明する。

画像パターン判定は、以下に説明するように、画像のヒストグラムに基づいて画像パターンを判定することによって行う。

＜画像の特徴を検出するための事前処理＞
ヒストグラム生成部１２で、画像のヒストグラムを取得し（ステップ２０１）、画像のヒストグラムから検出用のヒストグラムを生成する（ステップＳ２０２）。

検出用ヒストグラムの生成は、ヒストグラムのピークを検出するために行われ、図１４に示すように、移動平均によってヒストグラム上の微細な凹凸を平滑化する。図１４の右側のグラフは、検出用ヒストグラムを折れ線グラフで表したものである。これにより、ヒストグラムでの判定時の誤検出を少なくし、適切に画像パターンを判定することが可能となる。ただし、ピーク検出が可能であれば、必ずしも移動平均によって検出用ヒストグラムを生成しなくともよい。

移動平均では、対象の輝度値と隣接する前後１つずつの輝度値の画素数を平均した値でグラフを生成する。また、端点である０と２５５の輝度値の画素数は本来の画素数をそのまま使用する。１〜２５４の輝度値の画素数は前後１つずつの輝度値の画素数を用いて平均値を算出する。例えば、輝度値１６０の画素数は輝度値１５９，１６０，１６１の画素数平均値を使用する。図１５に示すように、ヒストグラムを移動平均することによって微細な凹凸を平滑化し、検出用ヒストグラムを生成する。図１５の右側のグラフは、検出用ヒストグラムを折れ線グラフで表したものである。
＜画像の特徴の検出＞
検出用ヒストグラムから画像の特徴を検出する。ピーク数（最大３点まで）とピーク位置を検出し、画素の偏りを算出して画像の特徴を検出する。具体的には、ピーク検出部１３１によって、検出用ヒストグラムから、画素数が最大である最高ピーク（最上位ピーク）とその位置（輝度値）の検出を行い（ステップＳ２０３）、その他のピーク（最大２点まで）とその位置（輝度値）の検出を行う（ステップＳ２０４）。そして、画素偏り検出部１３２によって画素の偏りを算出する（ステップＳ２０５）。図１６は画素数が最大である最高ピークと、画素数が最高ピークよりも少ないいくつかのピークが存在する例を示す図である。なお、輝度値（Ｎ（Ｎは整数））にピークが存在するとは、輝度値（Ｎ）の画素数が、輝度値（Ｎ−１）の画素数よりも大きく、且つ輝度値（Ｎ＋１）の画素数よりも大きい場合をいう。また、輝度値０にピークが存在するとは、輝度値０の画素数が、輝度値１の画素数よりも大きい場合をいい、輝度値２５５にピークが存在するとは、輝度値２５５の画素数が、輝度値２５４の画素数よりも大きい場合をいう。

ステップＳ２０３，Ｓ２０４によって、画像のピーク数とピーク位置を検出し、その後、ステップＳ２０５によって、全体の画素の偏りを算出し、算出した値から全体の濃度割合の情報を得る。なお、ステップＳ２０５はステップＳ２０３、Ｓ２０４と同時に行われてもよく、ステップＳ２０３、Ｓ２０４の前に行われてもよい。

検出用ヒストグラムにおけるピークの検出は、以下のようにして行う。

１．画素数が最大であるものを、最高ピーク（最上位ピーク）として決定する。

２．最高ピーク（最上位ピーク）の輝度値の左側（輝度値０の側）で画素数が最大であるものをピークの候補とし、同様に右側（輝度値２５５の側）で画素数が最大であるものをピークの候補とする。

３．左側（輝度値０の側）ピークの候補の画素数と最高ピーク（最上位ピーク）の画素数とを比較し、左側（輝度値０の側）ピークの候補の画素数が、最高ピーク（最上位ピーク）の画素数の１０分の１以上であれば、最高ピーク（最上位ピーク）の輝度値の左側（輝度値０の側）に存在する「左側ピーク」として決定し、１０分の１未満であればピークとはしない。即ち、１０分の１未満であれば、左側ピークは存在しない。

４．右側（輝度値２５５の側）ピークの候補の画素数と最高ピーク（最上位ピーク）の画素数とを比較し、右側（輝度値２５５の側）ピークの候補の画素数が、最高ピーク（最上位ピーク）の画素数の１０分の１以上であれば、最高ピーク（最上位ピーク）の輝度値の右側（輝度値２５５の側）に存在する「右側ピーク」として決定し、１０分の１未満であればピークとはしない。即ち、１０分の１未満であれば、右側ピークは存在しない。

なお、画素数が最大であるものが複数存在する場合は、輝度値０に最も近いものを最高ピーク（最上位ピーク）とし、最高ピーク（最上位ピーク）としたものと輝度値が連続するものは除き、輝度値２５５に最も近いものを右側ピークとする。最高ピーク（最上位ピーク）としたものと輝度値が連続するものを含め、輝度値２５５に最も近いものを右側ピークとするようにしてもよい。

また、画素数が同数で左側ピークとなり得るものが複数存在する場合は、輝度値が連続する場合を含み、輝度値０に最も近いものを左側ピークとし、画素数が同数で右側ピークとなり得るものが複数存在する場合は、輝度値が連続する場合を含み、輝度値２５５に最も近いものを右側ピークとする。

図１７を参照して、ピークの検出例について説明する。

まず、図１７（Ａ）に示すように、検出用ヒストグラムから画素数が最大である最高ピークとその位置を検出し、次に図１７（Ｂ）に示すように、最高ピーク位置の左右にある、候補となる、２つのピークとその位置を検出する。候補となるピークの画素数が最高ピークの画素数の１０分の１以上であるか、否かによって、ピークとするかどうかを決める。図１７（Ｃ）に示すように、図中右側のピークの候補は最高ピークの画素数の１０分の１以上であるので右側ピークとする。一方、図中左側のピークの候補は最高ピークの画素数の１０分の１未満であるので左側ピークとはしない。図１７の例では、最高ピークと右側ピークが存在し、左側ピークは存在しない。

＜画像パターンの判定＞
図１８に示すように、画像パターン判定部１３３によって、画像パターンは画像のピーク数とピーク位置、全体の画素の偏りに基づいて以下の６種の画像パターンＰ１〜Ｐ６のいずれであるかが判定され（ステップＳ１０３）、画像パターン別変換処理部１４によって、判定された画像パターンに応じて、画像パターン毎に予め定められている画像データ変換が行われる（ステップＳ１０４）。

画像パターン判定部１３３による、画像パターンの判定処理（ステップＳ２０６）では、第１に、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１として輝度値９６、閾値Ｔ２として輝度値１８０を設定し、画像のピーク位置がヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上の範囲に存在するか、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下の範囲に存在するかを判定する。第２に、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上の範囲にピークがいくつ存在するかを判定する。第３にヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上であるか、全体画素数の１０％未満であるかを判定し、全体の画素の偏りを判定する。これらの判定結果から、受け付けた画像が以下の６種の画像パターンＰ１〜Ｐ６のいずれであるかが判定される。即ち、受け付けられた画像は、ピーク数とピーク位置、全体の画素の偏りに基づいて、画像パターンＰ１〜Ｐ６のいずれであるか判定される。

（１）画像パターンＰ１（明るい画像）
画像パターンＰ１は明るい画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上に、最高（最上位）ピークのみが存在し、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下にはピークが存在しない画像である。

（２）画像パターンＰ２（とても明るい画像）
画像パターンＰ２はとても明るい画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上に、最高（最上位）ピークと左側ピーク、もしくは最高（最上位）ピークと右側ピーク、もしくは最高（最上位）ピークと左側ピークと右側ピークが存在し、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下にはピークが存在しない画像である。

（３）画像パターンＰ３（暗い画像）
画像パターンＰ３は暗い画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下に最高（最上位）ピークが存在し、閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上であり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上にはピークが存在しない画像である。

（４）画像パターンＰ４（とても暗い画像）
画像パターンＰ４はとても暗い画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下に最高（最上位）ピークが存在し、閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％未満であり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上にはピークが存在しない画像である。

（５）画像パターンＰ５（コントラストが極端な画像）
画像パターンＰ５はコントラストが極端な画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上の一方に最高（最上位）ピークが存在し、他方に他のピークが存在する画像である。

（６）画像パターンＰ６（画像パターンＰ１〜Ｐ５に含まれない画像）
画像パターンＰ５は画像パターンＰ１〜Ｐ５のどの画像パターンにも含まれない画像のパターンである。

具体的な画像パターン判定処理の一例について以下に説明する。

（Ａ）まず検出用ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上とのいずれかに最高（最上位）ピークが存在するか否かを検出する。

輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上の一方に最高（最上位）ピークが存在し、他方に他のピークが存在すれば画像パターンＰ５と判定する。

（Ｂ）輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上の一方に最高（最上位）ピークが存在し、他方に他のピークが存在しない場合には、輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上とのどちらに最高（最上位）ピークがあるかにより以下の処理を行う。
（Ｂ−１）
閾値Ｔ２以上に最高（最上位）ピークが存在する場合には、更に閾値Ｔ２以上に最高ピークの他に１つ以上のピークが存在するか否かを検出する。

最高（最上位）ピークのみが存在する場合には画像パターンＰ１と判定し、最高（最上位）ピークと他のピークが存在する場合には画像パターンＰ２と判定する。
（Ｂ−２）閾値Ｔ１以下に最高（最上位）ピークが存在する場合には、更に閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上であるか否かを検出する。

閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上である場合には、画像パターンＰ３と判定し、全体画素数の１０％未満である場合には画像パターンＰ４と判定する。

（Ｃ）画像パターンＰ１〜Ｐ５のいずれでもない画像は、画像パターンＰ６と判定する。

なお、画像パターンは本実施形態では、画像パターンを上記画像パターンＰ１からＰ６の６つの画像パターンに区分しているが、他の条件を加えて、７つ以上の画像パターンに区分してもよく、条件を変更して５つ以下の画像パターンに区分してもよい。例えば、後述する第２の実施形態では、白い画像の画像パターンＰＡ７を加えて、画像パターンを７つの画像パターンとした例を示している。また、第３の実施形態では画像パターンＰ１（明るい画像）と画像パターンＰ２（とても明るい画像）とを合わせて画像パターンＰＢ１（明るい画像）とし、画像パターンＰ３（暗い画像）と画像パターンＰ４（とても暗い画像）とを合わせて画像パターンＰＢ３（暗い画像）とすることで、画像パターンを４つのパターンとした例を示している。

次に、画像パターン別変換処理について説明する。

画像パターン別変換処理は、画像データについて、画像パターン別に予め定めた補正を行う処理である。

（Ａ）画像パターンＰ１と画像パターンＰ２の処理内容
画像パターンＰ１と画像パターンＰ２の画像では、ヒストグラム伸張でコントラストを強めようとすると黒ずんだ結果となることが多い。また、ガンマ補正で同じ効果を得ようとした場合、画像全体が黒ずんでしまう。

本実施形態の画像データ変換装置では、上記の課題を解決するため、図１９に示すように、輝度値０から所定の範囲Ｓ１の輝度値についてはガンマ補正を行い、輝度値２５５から所定の範囲Ｓ２の輝度値については、輝度値２５５に固定する。このようにすることにより、白のコントラストを維持したまま黒側のコントラストを与えることができる。画像パターンＰ１の画像データ変換処理は第１画像データ変換部１４１が行い、画像パターンＰ２の画像データ変換処理は第２画像データ変換部１４２が行う。

画像パターンＰ１と画像パターンＰ２の画像の処理内容の違いは、上記範囲Ｓ１とＳ２の範囲とが異なることである。範囲Ｓ１，Ｓ２は画像によって変動する。図１９の画像とヒストグラムはカラー画像と画像パターンＰ１の画像処理後の画像に関するものである。

図２０に示すように、画像パターンＰ１は、ヒストグラムの輝度値１８０（閾値Ｔ２＝１８０）以上にピークが１つのみの画像であり、画像データの変換式の数２（数式２）により、変換前の輝度値Ｚが変換後の輝度値Ｚ’に変換される。変換式の分岐点を示す輝度値Ａは全体画素数の白側３％の輝度値であり、輝度値２５５からの画素数を加算していって全体画素数の３％となったときの輝度値である。この輝度値Ａにより上記範囲Ｓ１と範囲Ｓ２とが決められる。変換式の変換補正係数Ａｃは、Ａｃ＝（輝度値１８０〜２５５までの合計画素数）／（全体の画素数）で求められる数である。なお、過度な補正を抑えるために、Ａｃの値が０．４未満になる場合はＡｃを０．５に補正する。

図２１に示すように、画像パターンＰ２は、ヒストグラムの輝度値１８０（閾値Ｔ２＝１８０）以上にピークが２つ以上ある場合の画像であり、画像データの変換式の上記数２（数式２）により、変換前の輝度値Ｚが変換後の輝度値Ｚ’に変換される。画像パターンＰ２の輝度値の変換が、画像パターンＰ１の輝度値の変換と異なるのは、変換式の分岐点を示す輝度値Ａが全体画素数の白側１％の輝度値であり、輝度値２５５からの画素数を加算していって全体画素数の１％となったときの輝度値である点である。

（Ｂ）画像パターンＰ３と画像パターンＰ４の処理内容
画像パターンＰ３と画像パターンＰ４の画像では、ヒストグラム伸張でコントラストの強めようとすると白飛びする結果となることが多い。また、ガンマ補正で同じ効果を得ようとした場合、画像全体が白けてしまう。

本実施形態の画像データ変換装置では、上記の課題を解決するため、図２２に示すように、輝度値２５５から所定の範囲Ｓ３の輝度値についてはガンマ補正を行い、輝度値０から所定の範囲Ｓ４の輝度値については、輝度値０に固定する。このようにすることにより、黒のコントラストを維持したまま白側の表現を広げることができる。画像パターンＰ３の画像データ変換処理は第３画像データ変換部１４３が行い、画像パターンＰ４の画像データ変換処理は第４画像データ変換部１４４が行う。

画像パターンＰ３と画像パターンＰ４の画像の処理内容の違いは、上記範囲Ｓ３とＳ４の範囲とが異なることである。範囲Ｓ３，Ｓ４は画像によって変動する。図２２の画像とヒストグラムはカラー画像と画像パターンＰ４の画像処理後の画像に関するものである。

図２３に示すように、画像パターンＰ３は、ヒストグラムの輝度値９６（閾値Ｔ１＝９６）以下にピークがあり、輝度値９６以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上の場合の画像であり、画像データの変換式の数３（数式３）により、変換前の輝度値Ｚが変換後の輝度値Ｚ’に変換される。変換式の分岐点を示す輝度値Ａは全体画素数の黒側５％の輝度値であり、輝度値０からの画素数を加算していって全体画素数の５％となったときの輝度値である。この輝度値Ａにより上記範囲Ｓ３と範囲Ｓ４とが決められる。変換式の変換補正係数Ａｃは、Ａｃ＝１＋（輝度値９６〜２５５までの合計画素数）／（全体の画素数）で求められる数である。なお、過度な補正を抑えるために、Ａｃの値が１．５を超える場合はＡｃを１．４に補正する。

図２４に示すように、画像パターンＰ４は、ヒストグラムの輝度値９６（閾値Ｔ１＝９６）以下にピークがあり、輝度値９６以上の合計画素数が全体画素数の１０％未満の場合の画像であり、画像データの変換式の数３（数式３）により、変換前の輝度値Ｚが変換後の輝度値Ｚ’に変換される。画像パターンＰ４の輝度値の変換が、画像パターンＰ３の輝度値の変換と異なるのは、変換式の分岐点を示す数Ａが全体画素数の黒側３％の輝度値であり、輝度値０からの画素数を加算していって全体画素数の３％となったときの輝度値である点である。

（Ｃ）画像パターンＰ５の処理内容
画像パターンＰ５の画像では、コントラストが極端な画像なので、ヒストグラム伸張でコントラストの強めようとすると黒つぶれが目立つことが多い。

本実施形態の画像データ変換装置では、上記の問題を解決するため、図２５に示すように、輝度値２５５から所定の範囲Ｓ５の輝度値についてはガンマ補正（緩やかな補正）を行い、輝度値０から所定の範囲Ｓ６の輝度値については、輝度値０に固定する。このようにすることにより、黒のコントラストを維持しつつ色の表現を広げることができる。範囲Ｓ５，Ｓ６は画像によって変動する。画像パターンＰ５の画像データ変換処理は第５画像データ変換部１４５が行う。図２５の画像とヒストグラムはカラー画像と画像パターンＰ５の画像データ変換処理後の画像に関するものである。

図２６に示すように、画像パターンＰ５は、ヒストグラムの輝度値９６（閾値Ｔ１＝９６）以下と輝度値１８０（閾値Ｔ２＝１８０）以上とに１つずつピークがある場合の画像であり、画像パターンＰ４と同様に、画像データの変換式の数３（数式３）により、変換前の輝度値Ｚが変換後の輝度値Ｚ’に変換される。そして、変換式の分岐点を示す数Ａは画像パターンＰ４と同様にして決定され、この数Ａにより上記範囲Ｓ５と範囲Ｓ６とが決められる。変換式の変換補正係数Ａｃも画像パターンＰ４と同様にして求められ、過度な補正を抑えるために、Ａｃの値が１．５を超える場合はＡｃを１．４に補正する。

（Ｄ）画像パターンＰ６の処理内容
画像パターンＰ６は画像パターンＰ１〜Ｐ５に含まれない画像であり、以下のような処理を行う。

本実施形態の画像データ変換装置では、図２７に示すように、輝度値２５５から所定の範囲Ｓ７の輝度値については輝度値２５５に固定し、輝度値０から所定の範囲Ｓ９の輝度値については輝度値０に固定し、所定の範囲Ｓ７とＳ９との間の範囲Ｓ８についてはガンマ補正（Ａｃ＝１）を行う。範囲Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９は画像によって変動する。画像パターンＰ６の画像データ変換処理は第６画像データ変換部１４６が行う。図２７の画像とヒストグラムはカラー画像と画像パターンＰ６の画像データ変換処理後の画像に関するものである。

図２８に示すように、画像パターンＰ６は、画像パターンＰ１〜Ｐ５に含まれない画像であり、画像データの変換式の数４（数式４）により、変換前の輝度値Ｚが変換後の輝度値Ｚ’に変換される。変換式の第１の分岐点を示す数Ａは全体画素数の黒側５％の輝度値であり、輝度値０からの画素数を加算していって全体画素数の５％となったときの輝度値である。変換式の第２の分岐点を示す数Ｂは全体画素数の白側５％の輝度値であり、輝度値２５５からの画素数を加算していって全体画素数の５％となったときの輝度値である。
これら数Ａ、Ｂにより上記範囲Ｓ７、範囲Ｓ８と範囲Ｓ９とが決められる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。本実施形態では、図２９に示すように、受け付けた画像が７種の画像パターンＰＡ１〜ＰＡ７のいずれであるかを判定して画像パターン別変換処理を行う。画像パターンＰＡ７は白い画像のパターンであり、白い画像とは全体的に白い部分が多い画像を意味する。第１の実施形態で画像パターンＰ１、Ｐ２に区分されていた画像パターンは画像パターンＰＡ１、ＰＡ２、ＰＡ７に区分される。

本実施形態の画像データ変換装置の構成は図９に示した画像データ変換装置の構成と同じであるが、図１０に示す画像パターン別変換処理部１４には、画像パターンＰＡ７の画像データ変換処理を行う第７画像データ変換部が追加されている点で異なる。画像パターンＰＡ１〜ＰＡ６の画像データ変換処理は図１０の第１画像データ変換部１４１〜第６画像データ変換部１４６によってそれぞれ行われ、画像パターンＰＡ７の画像データ変換処理は追加された第７画像データ変換部によって行われる。

本実施形態では、画像パターンの判定処理（図１３のステップＳ２０６）は、第１に、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１として輝度値９６、閾値Ｔ２として輝度値１８０を設定し、画像の最高（最上位）ピークがヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上の範囲に存在するか、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下の範囲に存在するかを判定する。第２に、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上の範囲に最高（最上位）ピークの他にピークが存在するか否かを判定する。第３にヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上であるか、全体画素数の１０％未満であるかを判定し、全体の画素の偏りを判定する。第４にヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％を以上であるか、全体画素数の１５％未満であるかを判定し、全体の画素の偏りを判定する。これらの判定結果から、受け付けた画像が７種の画像パターンＰＡ１〜ＰＡ７のいずれであるかが判定される。即ち、受け付けられた画像は、ピーク数とピーク位置、全体の画素の偏りに基づいて、画像パターンＰＡ１〜ＰＡ７のいずれであるか判定される。画像パターンＰＡ３〜ＰＡ６は第１の実施形態の画像パターンＰ３〜Ｐ６と判定基準が同じなので説明を省略し、以下の説明では、画像パターンＰＡ１、ＰＡ２、及びＰＡ７についてのみ説明する。ただし、画像パターンＰＡ６はＰＡ１〜ＰＡ５及びＰＡ７に含まれない画像パターンとなる。

（１）画像パターンＰＡ１（明るい画像）
画像パターンＰＡ１は明るい画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上に最高（最上位）ピークのみが存在し、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下にはピークが存在せず、且つ閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％以上の画像である。

（２）画像パターンＰＡ２（とても明るい画像）
画像パターンＰＡ２はとても明るい画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上に最高（最上位）ピークとその他のピークが１つ以上（例えば、最高ピークと左側ピークもしくは右側ピーク、又は最高ピークと左側ピークと右側ピークの両方）が存在し、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下にはピークが存在せず、且つ閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％以上の画像である。

（３）画像パターンＰＡ７（白い画像）
画像パターンＰＡ７は白い画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上に最高ピークが１つのみの画像、又は最高ピークの他に１つ以上の他のピークがある画像（例えば、最高ピークと左側ピークもしくは右側ピークがある画像、又は最高ピークと左側ピークと右側ピークの両方がある画像）であって、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下にはピークが存在せず、閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％未満の画像である。

具体的な画像パターン判定処理の一例について以下に説明する。

（Ａ）まず検出用ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上とのいずれかに最高（最上位）ピークが存在するか否かを検出する。

輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上の一方に最高（最上位）ピークが存在し、他方に他のピークが存在すれば画像パターンＰＡ５と判定する。

（Ｂ）輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上の一方に最高（最上位）ピークが存在し、他方に他のピークが存在しない場合には、輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上とのどちらに最高ピークが存在するかを検出する。
（Ｂ−１）
閾値Ｔ２以上に最高ピークが存在する場合には、更に閾値Ｔ２以上に最高ピークの他に１つ以上のピークが存在するか否か、及び閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％以上の画像であるか否かを検出する。

最高ピークの他にピークがなく、閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％以上の場合には画像パターンＰＡ１と判定する。最高ピークの他に１つ以上のピークが存在し、閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％以上の場合には画像パターンＰＡ２と判定する。そして、最高ピークが１つのみ存在するか、又は最高ピークと１つ以上の他のピークが存在し、閾値Ｔ２未満の合計画素数が全体画素数の１５％未満の場合には画像パターンＰＡ７と判定する。
（Ｂ−２）閾値Ｔ１以下に最高ピークが存在する場合には、更に閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上であるか否かを検出する。

閾値Ｔ１以下に最高ピークが存在し（最高ピークの他にピークが存在してもよい）、閾値Ｔ１以上の合計画素数が全体画素数の１０％以上である場合には、画像パターンＰＡ３と判定し、閾値Ｔ１以下に最高ピークが存在し、全体画素数の１０％未満である場合には画像パターンＰＡ４と判定する。

（Ｃ）画像パターンＰＡ１〜ＰＡ５、ＰＡ７のいずれでもない画像は、画像パターンＰＡ６と判定する。

次に、画像パターン別変換処理について説明する。

画像パターンＰＡ１〜ＰＡ６の画像データ別変換処理は第１の実施形態の画像パターンＰ１〜Ｐ６の画像データ別変換処理と以下の点を除いて同じである。

画像パターンＰＡ１、ＰＡ２の画像データ変換処理において、Ａｃの値は０．５未満になる場合は０．５に補正する点で、画像パターンＰ１、Ｐ２と異なる。また、画像パターンＰＡ３、ＰＡ４、ＰＡ５の画像データ変換処理において、Ａｃの値は１．５を超える場合は１．５に補正する点で、画像パターンＰ３、Ｐ４、Ｐ５と異なる。

以下の説明では、画像パターンＰＡ１〜ＰＡ６の画像データ別変換処理についての説明は省略し、画像パターンＰＡ７についての画像データ変換処理のみ説明する。

（Ｅ）画像パターンＰＡ７の処理内容
白い画像では、ヒストグラム伸張でコントラストを強めようとすると薄いグレー表現している部分が真っ黒になる結果が多い。また、ガンマ補正で同じ効果を得ようとした場合、画像全体が黒ずんでしまう。

本実施形態の画像データ変換装置では、上記の課題を解決するため、図３０に示すように、輝度値２５５から所定の範囲Ｓ１０の輝度値については輝度値２５５に固定する。所定の範囲Ｓ１１の輝度値はガンマ補正を行い、所定の範囲Ｓ１２についてもガンマ補正を行う。輝度値０までの所定の範囲Ｓ１３の輝度値については、輝度値０に固定する。このようにすることにより、白の表現幅を黒側に広くする。図３０の画像とヒストグラムはカラー画像と画像パターンＰＡ７の画像処理後の画像に関するものである。

画像パターンＰＡ７は、ヒストグラムの輝度値１８０（閾値Ｔ２＝１８０）以上に少なくとも最高ピークが存在し、且つ輝度値１８０未満の画素数が全体の画素数の１５％未満の画像である。

輝度画像データの変換式の数５（数式５）により、変換前の輝度値Ｚが変換後の輝度値Ｚ’に変換される。図３１に示す、変換式の分岐点を示す輝度値Ａは全体画素数の黒側２％の輝度値であり、輝度値Ｂは１６０（固定値）、輝度値Ｃは全体画素数の白側０．１％の輝度値である。この輝度値Ａ、Ｂ、Ｃにより上記範囲Ｓ１０から範囲Ｓ１３が決められる。ただし、輝度値Ａは１２０を超える場合は、値を半分にする。

（第３の実施形態）
第３の実施形態について説明する。本実施形態では、図３２に示すように、受け付けた画像が４種の画像パターンＰＢ１、ＰＢ３、ＰＢ５、ＰＢ６のいずれであるかを判定して画像パターン別変換処理を行う。

本実施形態の画像データ変換装置の構成は図９に示した画像データ変換装置の構成と同じであるが、図１０に示す画像パターン判定部１３の画素偏り検出部１３２と、画像パターン別変換処理部１４の第２画像データ変換部１４２と、第４画像データ変換部１４４とが削除されている点で異なる。画像パターンＰＢ１の画像変データ換処理は第１画像データ変換部１４１で行われ、画像パターンＰＢ３の画像データ変換処理は第３画像データ変換部１４３で行われ、画像パターンＰＢ５、ＰＢ６の画像データ変換処理は第５画像データ変換部１４５、第６画像データ変換部１４６によってそれぞれ行われる。本実施形態では画素偏り検出は行われないので、画素偏り検出部１３２は削除されている。

本実施形態では、画像パターンの判定処理（図１３のステップＳ２０６）は、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１として輝度値９６、閾値Ｔ２として輝度値１８０を設定し、画像の最高（最上位）ピークがヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上の範囲に存在するか、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下の範囲に存在するかを判定する。この判定結果から、画像パターンは画像の最高（最上位）ピークの位置に基づいて、受け付けた画像が４種の画像パターンＰＢ１、ＰＢ３、ＰＢ５、ＰＢ６のいずれであるかが判定される。画像パターンＰＢ５、ＰＢ６は第１の実施形態の画像パターンＰ５、Ｐ６と判定基準が同じなので説明を省略し、以下の説明では、画像パターンＰＢ１、ＰＢ３についてのみ説明する。ただし、画像パターンＰＢ６はＰＢ１、ＰＢ３、ＰＢ５に含まれない画像パターンとなる。

（１）画像パターンＰＢ１（明るい画像）
画像パターンＰＢ１は明るい画像のパターンであり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上に最高（最上位）ピークが存在し、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下にはピークが存在しない画像である。

（２）画像パターンＰＢ３（暗い画像）
画像パターンＰＢ３は暗い画像であり、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下に最高（最上位）ピークが存在し、ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ２以上にはピークが存在しない画像である。

具体的な画像パターン判定処理は次の通りである。

（Ａ）まず検出用ヒストグラムの輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上とのいずれかに最高（最上位）ピークが存在するか否かを検出する。輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上の一方に最高（最上位）ピークが存在し、他方に他のピークが存在すれば画像パターンＰＢ５と判定する。

（Ｂ）輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上の一方に最高（最上位）ピークが存在し、他方に他のピークが存在しない場合には、輝度値の閾値Ｔ１以下と閾値Ｔ２以上とのどちらに最高ピークが存在するかを検出する。

閾値Ｔ２以上に最高（最上位）ピークが存在する場合には、画像パターンＰＢ１と判定し、閾値Ｔ１以下に最高（最上位）ピークが存在する場合には画像パターンＰＢ３と判定する。

（Ｃ）画像パターンＰＢ１、ＰＢ３、ＰＢ５のいずれでもない画像は、画像パターンＰＢ６と判定する。

次に、画像パターン別変換処理について説明する。

画像パターンＰＢ１、ＰＢ３、Ｐ５、Ｐ６の画像データ別変換処理は第１の実施形態の画像パターンＰ１、Ｐ３、Ｐ５、Ｐ６の画像データ別変換処理と以下の点を除いて同じである。

画像パターンＰＢ１の画像データ変換処理において、Ａｃの値は０．５未満になる場合は０．５に補正する点で、画像パターンＰ１と異なる。また、画像パターンＰＢ３の画像データ変換処理において、Ａｃの値は１．５を超える場合は１．５に補正する点で、画像パターンＰ３と異なる。また、画像パターンＰＢ５の画像データ変換処理において、Ａｃの値は１．５を超える場合は１．５に補正する点で、第１の実施形態の画像パターンＰ５と異なる。

（第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態として、画像データ変換装置を搭載したＰＯＳ端末装置について説明する。

図３３に示すように、本実施形態のＰＯＳ端末装置は、データ入出力部３１、通信部３２、画像データ変換部３３、印刷部３４、及び制御部３５を備えている。データ入出力部３１は、精算する商品の情報入力やカラー画像データの入力等を行う。通信部３２は、他の装置との通信を行う。画像データ変換部３３は、カラー画像データを白黒１６階調データに変換する。印刷部３４は、サーマルプリンタ部、モノクロレーザプリンタ部等の単色プリンタ部であり、レシート等を印刷する。印刷部３４は、サーマルプリンタ、モノクロレーザプリンタ等の単色プリンタとして分離し、ＲＳ−２３２ＣケーブルやＵＳＢケーブル等のケーブルにより、データ入出力部３１、通信部３２、画像データ変換部３３及び制御部３５を有する本体部と接続してもよい。制御部３５は、データ入出力部３１、通信部３２、画像データ変換部３３、印刷部３４の動作を制御する。

ＰＯＳ端末装置の動作について説明する。ＰＯＳ端末装置は、データ入出力部３１を介して、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカード等からカラー画像データを受け付ける。また、ＰＯＳ端末装置は、通信網を経由して通信部３２を介して、カラー画像データを受信する。画像データ変換部３３には、第１から第３の実施形態の画像データ変換装置のいずれかを用いることができる。ＰＯＳ端末装置は、画像データ変換部３３で、データ入出力部３１又は通信部３２から入力されたカラー画像データを白黒１６階調データに変換し、記憶する。ＰＯＳ端末装置は、変換した白黒１６階調データを用いて、印刷部３４で、レシート等に画像を印刷する。

必要に応じて、ＰＯＳ端末装置が、白黒１６階調データを、データ入出力部３１を介して、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカード等に出力したり、通信部３２を介して、ＬＡＮ等の通信網を経由して外部に出力するようにしてもよい。

（第５の実施形態）
本発明の第５の実施形態として、店舗等に設置してある端末装置（パーソナルコンピュータやＰＯＳ端末装置等）から通信網を介してカラー画像データファイルを受け付け、サーバの画像データ変換装置で白黒１６階調データに変換して端末装置へ送信する画像データ変換システムについて説明する。

図３４に示すように、本実施形態の画像データ変換システムは、端末装置４１と、端末装置４１と通信網４３を介して接続されるサーバ４２とを備えている。端末装置４１はパーソナルコンピュータやＰＯＳ端末装置であり、データ入出力部４１１、通信部４１２、及び制御部４１３を備えている。データ入出力部４１１は、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカード等からカラー画像データを受け付ける。通信部４１２は、サーバ４２との通信を行う。制御部４１３はデータ入出力部４１１、通信部４１２の動作を制御する。

サーバ４２は、画像データ変換部４２１、通信部４２２、及び制御部４２３を備えている。通信部４２２は、端末装置４１との通信を行う。画像データ変換部４２１は、第１から第３の実施形態の画像データ変換装置のいずれかを用いることができ、通信部４２２を介して入力されたカラー画像データを白黒１６階調データに変換する。制御部４２３は、画像データ変換部４２１、通信部４２２の動作を制御する。

画像データ変換システムの動作について説明する。端末装置４１は、カラー画像データを、通信網４３を介してサーバ４２に送信する。サーバ４２は、受信したカラー画像データを白黒１６階調データに変換し、白黒１６階調データを端末装置４１に送信する。端末装置４１は、白黒１６階調データを通信部４１２を介して受信し、データ入出力部４１１によりＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカード等に白黒１６階調データを出力する。端末装置４１にサーマルプリンタ部、モノクロレーザプリンタ部等の単色プリンタ部を設けたり、端末装置４１を、ＲＳ−２３２ＣケーブルやＵＳＢケーブル等のケーブルによりサーマルプリンタ、モノクロレーザプリンタ等の単色プリンタと接続することで、通信部４１２で受けた白黒１６階調データを単色プリンタ部や単色プリンタで印刷するようにしてもよい。

以上、本発明の好適な実施形態の構成を説明した。しかし、かかる実施形態は、本発明の単なる例示に過ぎず、何ら本発明を限定するものではないことに留意されたい。本発明の要旨を逸脱することなく、特定用途に応じて種々の変形変更が可能であることが、当業者には容易に理解できよう。

上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下の構成には限られない。

（付記１）
カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置において、
前記カラー画像データをグレースケール化するグレースケール化手段と、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する判定手段と、
画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換手段と、を備えた画像データ変換装置。

（付記２）
付記１に記載の画像データ変換装置において、前記判定手段は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク数、ピーク位置、及び画素の偏りに基づいて、前記画像パターンの判定を行う画像データ変換装置。

（付記３）
付記１に記載の画像データ変換装置において、前記判定手段は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク位置に基づいて、前記画像パターンの判定を行う画像データ変換装置。

（付記４）
付記１から３のいずれかに記載の画像データ変換装置において、前記画像データ変換手段による前記画像データ変換後に、前記グレースケール化された画像データを前記グレースケール化された画像データよりも階調のすくない画像データに変換する画像データ変換装置。

（付記５）
付記１から４のいずれかに記載の画像データ変換装置において、前記ヒストグラムは、移動平均によって凹凸が平滑化されたヒストグラムである画像データ変換装置。

（付記６）
カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置の画像データ変換方法において、
前記カラー画像データをグレースケール化し、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成し、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定し、
画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換方法。

（付記７）
付記６に記載の画像データ変換方法において、前記判定は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク数、ピーク位置、及び画素の偏りに基づいて行われる画像データ変換方法。

（付記８）
付記６に記載の画像データ変換方法において、前記判定は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク位置に基づいて行われる画像データ変換方法。

（付記９）
付記６から８のいずれかに記載の画像データ変換方法において、前記画像データ変換後に、前記グレースケール化された画像データを前記グレースケール化された画像データよりも階調のすくない画像データに変換する画像データ変換方法。

（付記１０）
付記６から９のいずれかに記載の画像データ変換方法において、前記ヒストグラムは、移動平均によって凹凸が平滑化されたヒストグラムである画像データ変換方法。

（付記１１）
カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置としてのコンピュータに、
前記カラー画像データをグレースケール化する処理と、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成する処理と、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する処理と、
画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う処理と、
を実行させるための画像データ変換用プログラム。

（付記１２）
付記１１に記載の画像データ変換用プログラムにおいて、前記判定する処理は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク数、ピーク位置、及び画素の偏りに基づいて、前記画像パターンの判定を行う処理である画像データ変換用プログラム。

（付記１３）
付記１１に記載の画像データ変換用プログラムにおいて、前記判定する処理は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク位置に基づいて、前記画像パターンの判定を行う処理である画像データ変換用プログラム。

（付記１４）
付記１１から１３のいずれかに記載の画像データ変換用プログラムにおいて、前記画像データ変換する処理後に、前記グレースケール化された画像データを前記グレースケール化された画像データよりも階調のすくない画像データに変換する画像データ変換用プログラム。

（付記１５）
付記１１から１４のいずれかに記載の画像データ変換用プログラムにおいて、前記ヒストグラムは、移動平均によって凹凸が平滑化されたヒストグラムである画像データ変換用プログラム。

（付記１６）
付記１１から１５のいずれかに記載の画像データ変換用プログラムを記憶部に記憶し、ＣＰＵが該画像データ変換用プログラムに基づいて前記カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換するコンピュータ。

（付記１７）
付記１から５のいずれかに記載の画像データ変換装置と、該画像データ変換装置で変換された白黒画像データを用いて印刷を行う印刷部と、を備えたＰＯＳ端末装置。

（付記１８）
端末装置と通信網を介して接続されるサーバであって、
付記１から５のいずれかに記載の画像データ変換装置と、前記端末装置からカラー画像データを受信し、該画像データ変換装置で白黒画像データに変換して前記端末装置へ送信する通信部と、を備えたサーバ。

本発明はカラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置に適用され、この画像データ変換装置はＰＯＳ端末装置、端末装置と接続されるサーバに好適に用いられる。

１１ グレースケール変換部
１２ ヒストグラム生成部
１３ 画像パターン判定部
１４ 画像パターン別変換処理部
１５ ディザ処理・１６階調変換部
１３１ ピーク検出部
１３２ 画素偏り検出部
１３３ 画像パターン判定部
１４１ 第１画像データ変換部
１４２ 第２画像データ変換部
１４３ 第３画像データ変換部
１４４ 第４画像データ変換部
１４５ 第５画像データ変換部
１４６ 第６画像データ変換部

本発明の第１の態様(aspect)は、カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置において、
前記カラー画像データをグレースケール化するグレースケール化手段と、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する判定手段と、
画像パターンごとに、前記グレースケール化された画像データについて、ガンマ補正を行う輝度値の範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する輝度値の範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換手段と、を備えた画像データ変換装置である。

本発明の第２の態様(aspect)は、カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置の画像データ変換方法において、
前記カラー画像データをグレースケール化し、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成し、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定し、
画像パターンごとに、前記グレースケール化された画像データについて、ガンマ補正を行う輝度値の範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する輝度値の範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換方法である。

本発明の第３の態様(aspect)は、カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置としてのコンピュータに、
前記カラー画像データをグレースケール化する処理と、
グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成する処理と、
作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する処理と、
画像パターンごとに、前記グレースケール化された画像データについて、ガンマ補正を行う輝度値の範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する輝度値の範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う処理と、
を実行させるための画像データ変換用プログラムである。

Claims (10)

1. カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置において、
   前記カラー画像データをグレースケール化するグレースケール化手段と、
   グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
   作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する判定手段と、
   画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換手段と、を備えた画像データ変換装置。
2. 請求項１に記載の画像データ変換装置において、前記判定手段は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク数、ピーク位置、及び画素の偏りに基づいて、前記画像パターンの判定を行う画像データ変換装置。
3. 請求項１に記載の画像データ変換装置において、前記判定手段は、前記ヒストグラムの所定範囲におけるピーク位置に基づいて、前記画像パターンの判定を行う画像データ変換装置。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の画像データ変換装置において、前記画像データ変換手段による前記画像データ変換後に、前記グレースケール化された画像データを前記グレースケール化された画像データよりも階調のすくない画像データに変換する画像データ変換装置。
5. 請求項１から４のいずれかに記載の画像データ変換装置において、前記ヒストグラムは、移動平均によって凹凸が平滑化されたヒストグラムである画像データ変換装置。
6. カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置の画像データ変換方法において、
   前記カラー画像データをグレースケール化し、
   グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成し、
   作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定し、
   画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う画像データ変換方法。
7. カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換する画像データ変換装置としてのコンピュータに、
   前記カラー画像データをグレースケール化する処理と、
   グレースケール化された画像データについて輝度値のヒストグラムを作成する処理と、
   作成されたヒストグラムに基づいて前記グレースケール化された画像データが複数の画像パターンのうちのどの画像パターンであるかを判定する処理と、
   画像パターンごとに、ガンマ補正を行う範囲と、グレースケールの最小値及び最大値の少なくとも一方に固定する範囲とを定め、前記グレースケール化された画像データについて前記ガンマ補正を含む画像データ変換を行う処理と、
   を実行させるための画像データ変換用プログラム。
8. 請求項７に記載の画像データ変換用プログラムを記憶部に記憶し、ＣＰＵが該画像データ変換用プログラムに基づいて前記カラー画像データをグレースケール化して白黒画像データに変換するコンピュータ。
9. 請求項１から５のいずれか１項に記載の画像データ変換装置と、該画像データ変換装置で変換された白黒画像データを用いて印刷を行う印刷部と、を備えたＰＯＳ端末装置。
10. 端末装置と通信網を介して接続されるサーバであって、
    請求項１から５のいずれか１項に記載の画像データ変換装置と、前記端末装置からカラー画像データを受信し、該画像データ変換装置で白黒画像データに変換して前記端末装置へ送信する通信部と、を備えたサーバ。