JP2019092027A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＰＤＦファイルによる画像の高画質化とファイルサイズの削減とを可能とする。【解決手段】入力画像を第１の圧縮方式により非可逆圧縮して第１の圧縮画像を生成し、第１の圧縮画像を第１の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長して伸長画像を生成する。伸長画像における、入力画像に含まれる線画画像に対応する対象領域の周囲を、伸長画像を用いて補正して補正画像を生成する。補正画像から、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤと、線画領域を含む第２画像レイヤと、背景領域を含む第３画像レイヤと、をさらに生成する。第１画像レイヤを可逆圧縮し、第２画像レイヤおよび第３画像レイヤを非可逆圧縮し、圧縮された第１画像レイヤ、第２画像レイヤおよび第３画像レイヤに基づき出力ファイルを生成する。【選択図】図１１

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

従来から、画像を効率的に圧縮する方法が様々に考案されている。例えば、ＰＤＦ(Portable Document Format)では、文字などの線画と、写真画像とに対する圧縮方式が定められ、データ量の削減を図っている。このＰＤＦの圧縮率を高めると共に、さらに高画質化を可能とする技術として、高圧縮ＰＤＦが知られている。高圧縮ＰＤＦでは、元画像に対する像域分離処理によりそれぞれ生成した、文字や線画といった文字画像を含む文字画像レイヤと、絵柄画像を含む絵柄画像レイヤとに対して、それぞれの特性に応じた圧縮処理を施す。例えば、文字画像レイヤにはＭＭＲ(Modified Modified Read)方式により可逆圧縮を施し、絵柄画像レイヤにはＪＰＥＧ(Joint Photographic Experts Group)方式により非可逆圧縮を施す。

また、特許文献１には、入力画像に含まれる文字領域（文字属性レイヤ画像）を可逆圧縮すると共に、入力画像を非可逆圧縮してそれぞれ記憶し、記憶された入力画像と文字領域とに基づいて文字領域を補正する技術が記載されている。

しかしながら、従来の文字画像を補正する方法では、絵柄画像レイヤに発生した、非可逆圧縮に起因するモスキートノイズの除去が考慮されていなかった。そのため、圧縮画像の高画質化が困難であり、また、高画質化した場合にはファイルサイズが大きくなってしまうという問題点があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ＰＤＦファイルによる画像の高画質化とファイルサイズの削減とを可能とすることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力画像を第１の圧縮方式により非可逆圧縮して第１の圧縮画像を生成する第１の圧縮処理部と、第１の圧縮画像を第１の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長して伸長画像を生成する伸長処理部と、伸長画像における、入力画像に含まれる線画画像に対応する対象領域の周囲を補正して補正画像を生成する第１の補正部と、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤと、線画領域を含む第２画像レイヤと、背景領域を含む第３画像レイヤと、をさらに生成する生成部と、第１画像レイヤを可逆圧縮し、第２画像レイヤおよび第３画像レイヤを非可逆圧縮する第２の圧縮処理部と、第２の圧縮処理部により圧縮された、第１画像レイヤ、第２画像レイヤおよび第３画像レイヤに基づき出力ファイルを生成するファイル生成部とを備える。

本発明によれば、ＰＤＦファイルによる画像の高画質化とファイルサイズの削減とが可能となるという効果を奏する。

図１は、各実施形態に適用可能な画像処理装置としての画像形成装置の一例の構成を示すブロック図である。 図２は、高圧縮ＰＤＦファイルの標準的な作成手順を説明するための模式図である。 図３は、標準的な手順で高圧縮ＰＤＦファイルを生成するための画像処理装置の機能的な構成の例を示す機能ブロック図である。 図４は、第１、第２および第４の実施形態に適用可能な、検出部の構成の例を示すブロック図である。 図５は、各実施形態に適用可能な、線画候補検出部による処理を示す一例のフローチャートである。 図６は、各実施形態に適用可能な、算出部による処理を示す一例のフローチャートである。 図７は、第１、第２および第４の実施形態に適用可能な、決定部による一例の処理を示すフローチャートである。 図８は、高圧縮ＰＤＦファイルの標準的な作成手順に適用可能な圧縮処理部の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図９は、第１の実施形態に係る、高圧縮ＰＤＦファイル作成の処理手順を説明するための模式図である。 図１０は、第１の実施形態に係る、高圧縮ＰＤＦファイル作成の処理手順を説明するための模式図である。 図１１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能的な構成の例を示す機能ブロック図である。 図１２は、第１の実施形態に係る圧縮処理部の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図１３は、第１の実施形態に係る、入力画像補正部における補正処理について説明するための図である。 図１４は、第１の実施形態に係る、入力画像補正部における補正処理について説明するための図である。 図１５は、第１の実施形態に係る、入力画像補正部における補正処理について説明するための図である。 図１６は、第１の実施形態に係る補正処理による効果について、概略的に説明するための図である。 図１７は、第１の実施形態に係る補正処理による効果について、概略的に説明するための図である。 図１８は、第１の実施形態に係る補正処理による効果について、概略的に説明するための図である。 図１９は、第１の実施形態に係る補正処理の第１の例を説明するための図である。 図２０は、第１の実施形態に係る補正処理の第２の例を説明するための図である。 図２１は、第１の実施形態に係る補正処理の第３の例を説明するための図である。 図２２は、第１の実施形態に係る補正処理の第４の例を説明するための図である。 図２３は、第２の実施形態による補正処理の必要性について説明するための図である。 図２４は、第２の実施形態に係る圧縮処理部の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図２５は、第２の実施形態に係る線画画像補正部による補正処理を示す一例のフローチャートである。 図２６は、第３の実施形態に係る原稿種の検出を行う検出部の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図２７は、第３の実施形態に係る画像処理装置の機能的な構成の例を示す機能ブロック図である。 図２８は、第３の実施形態に係る圧縮処理部の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図２９は、第３の実施形態に係る、原稿種判定部による原稿種判定処理を示す一例のフローチャートである。 図３０は、第３の実施形態に適用可能な、ヒストグラムの作成の対象となる判定領域の特定について説明するための図である。 図３１は、第３の実施形態に適用可能な一例のヒストグラムである。 図３２は、第３の実施形態に適用可能なγ補正パラメータを規定するγ補正テーブルの例を示す図である。 図３３は、第３の実施形態に係る原稿種判定部により判定される、原稿種「薄い原稿」の分類の例を示す図である。 図３４は、第３の実施形態に適用可能な、原稿種「薄い原稿」の分類結果に応じてγ補正パラメータを規定するγ補正テーブルの例を示す図である。 図３５は、第３の実施形態の変形例に係る、算出部における処理を示す一例のフローチャートである。 図３６は、第３の実施形態の変形例に係る、決定部における処理を示す一例のフローチャートである。 図３７は、第４の実施形態に係る高圧縮ＰＤＦの処理手順を説明するための模式図である。 図３８は、第４の実施形態に係る高圧縮ＰＤＦの処理手順を説明するための模式図である。 図３９は、第４の実施形態に係る画像処理装置の機能的な構成の例を示す機能ブロック図である。 図４０は、第４の実施形態に係る圧縮処理部の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図４１は、第４の実施形態に係る、判定領域設定情報に基づくベタ地判定領域の設定について説明するための図である。 図４２は、第４の実施形態に係る、判定領域設定情報に基づくベタ地判定領域の設定について説明するための図である。 図４３は、第４の実施形態に係る、判定領域設定情報に基づくベタ地判定領域の設定について説明するための図である。

以下に添付図面を参照して、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの実施形態を詳細に説明する。

（各実施形態に適用可能な構成）
図１は、各実施形態に適用可能な画像処理装置としての画像形成装置の一例の構成を示す。図１において、画像形成装置１００は、例えばプリンタ機能、スキャナ機能、コピー機能など複数の機能を１台の筐体で実現可能なＭＦＰ(Multifunction Printer)として構成されている。

画像形成装置１００は、本体部１０１に、コントローラ１１０と、ストレージ１１２０と、画像処理・エンジン制御部１１３０と、スキャナユニット１１３１と、プリンタユニット１１３２と、を備える。コントローラ１１０は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１１００と、ＲＯＭ(Read Only Memory)１１０１と、ＲＡＭ(Random Access Memory)１１０２と、外部Ｉ／Ｆ１１０３と、操作部Ｉ／Ｆ１１０４と、通信Ｉ／Ｆ１１０５と、を含み、これら各部がバス１１１０により互いに通信可能に接続される。

ストレージ１１２０は、データを不揮発に記憶する記憶媒体であって、ハードディスクドライブやフラッシュメモリを適用できる。ストレージ１１２０は、ＣＰＵ１１００が動作するためのプログラムやデータが記憶される。また、ストレージ１１２０は、この画像形成装置１００において所定の機能を実現するためのプログラム（アプリケーションプログラム）を記憶しておくことができる。

画像形成装置１００がプリンタ機能、スキャナ機能およびコピー機能を有するこの例では、画像形成装置１００は、各機能を実行するための構成として、画像処理・エンジン制御部１１３０と、スキャナユニット１１３１と、プリンタユニット１１３２とを有する。上述したストレージ１１２０および画像処理エンジン・制御部１１３０は、コントローラ１１０内のバス１１１０に接続される。

ＣＰＵ１１００は、例えば、ＲＯＭ１１０１やストレージ１１２０に予め記憶されたプログラムに従い、ＲＡＭ１１０２をワークメモリとして用い、この画像形成装置１００の全体の動作を制御する。

操作部Ｉ／Ｆ１１０４は、オペレーションパネル（ＯＰ）１０２を接続するためのインタフェースである。ＯＰ１０２は、ユーザ操作を受け付ける入力受付部と、ユーザに情報を提示するための表示部を含む操作部としての操作パネルを備える。ＯＰ１０２からユーザ操作に応じて出力された信号は、操作部Ｉ／Ｆ１１０４を介してＣＰＵ１１００に供給される。

通信Ｉ／Ｆ１１０５は、ＣＰＵ１１００の指示に従い、ＬＡＮ(Local Area Network)といったネットワークを介した通信を行う。外部Ｉ／Ｆ１１０３は、例えばＵＳＢ(Universal Serial Bus)インタフェースといった、外部機器を接続するためのインタフェースである。

スキャナユニット１１３１は、原稿台にセットされた原稿の画像を、ＣＩＳ(Contact Image Sensor)やＣＣＤ(Charge Coupled Device)といった光センサを用いてスキャンして読み取り、画像データを出力する。プリンタユニット１１３２は、インクジェット方式や電子写真方式といった画像形成方式を用いて、画像データに基づき媒体に画像を形成する。

画像処理・エンジン制御部１１３０は、ＣＰＵ１１００の指示に従い、スキャナユニット１１３１およびプリンタユニット１１３２の動作を制御する。また、画像処理・エンジン制御部１１３０は、ＣＰＵ１１００の指示に従い、スキャナユニット１１３１で読み取られた画像データに所定の画像処理を施して出力する。画像処理・エンジン制御部１１３０から出力された画像データは、コントローラ１１０に供給される。さらに、画像処理・エンジン制御部１１３０は、コントローラ１１０から供給された画像データに所定の画像処理を施してプリンタユニット１１３２に供給する。

（各実施形態に適用可能な高圧縮ＰＤＦファイル生成処理）
各実施形態の説明に先んじて、理解を容易とするために、各実施形態に適用可能な高圧縮ＰＤＦ(Portable Document Format)ファイル生成の基本的な処理について、図２〜図８を用いて説明する。

まず、本実施形態の具体的な説明に先立ち、高圧縮ＰＤＦの概要を説明する。高圧縮ＰＤＦは、文字などの線画を含む画像から高圧縮ＰＤＦファイルを生成する画像圧縮技術である。ここで線画とは、文字および文字と同様に扱うことが望ましい線で表現されるオブジェクトを指す。線で表現されるオブジェクトであっても、絵柄として扱うことが望ましいオブジェクトは、線画ではなく絵柄に含まれるものとする。絵柄は、線画以外のオブジェクト、つまり、写真などの網点で表現されるオブジェクトや、文字と同様に扱うことが望ましくない図形などのオブジェクトである。

図２は、高圧縮ＰＤＦファイルの標準的な作成手順を説明するための模式図である。高圧縮ＰＤＦファイルを作成するには、まず、処理対象となる画像（以下、「入力画像」と呼ぶ）Ｉｍ₀から、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤＬｙ₁と、線画の色を表現する多値画像である第２画像レイヤＬｙ₂と、線画以外の絵柄および背景を表現する多値画像である第３画像レイヤＬｙ₃とを生成する。

第１画像レイヤＬｙ₁および第２画像レイヤＬｙ₂に対しては、線画の圧縮に適した圧縮処理方式により圧縮処理を施し、第３画像レイヤＬｙ₃に対しては、絵柄や背景の圧縮に適した圧縮処理方式により圧縮処理を施す。その後、圧縮処理が施された第１画像レイヤＬｙ₁と、圧縮処理が施された第２画像レイヤＬｙ₂と、圧縮処理が施された第３画像レイヤＬｙ₃とを、例えばＰＤＦ形式の１つの画像ファイル上で統合することにより、入力画像Ｉｍ₀に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成する。

第１画像レイヤＬｙ₁に対して施される圧縮処理は、例えば、２値画像に対するＭＭＲ(Modified Modified Read)などの符号化方式により圧縮を行う圧縮処理を適用できる。第２画像レイヤＬｙ₂に対して施される圧縮処理は、例えば、第３画像レイヤＬｙ₃に対する圧縮処理よりも解像度を落とした、多値画像に対するＪＰＥＧ(Joint Photographic Experts Group)などの符号化方式により圧縮を行う圧縮処理を適用できる。第１画像レイヤＬｙ₁に対する圧縮処理と第２画像レイヤＬｙ₂に対する圧縮処理は、線画の圧縮に適した圧縮処理である点で共通するため、以下ではこれらの処理を総称して「第１の圧縮処理」と呼ぶ。

一方、第３画像レイヤＬｙ₃に対して施される圧縮処理は、例えば、第２画像レイヤＬｙ₂に対する圧縮処理よりも解像度を高めた、多値画像に対するＪＰＥＧなどの符号化方式により圧縮を行う圧縮処理を適用できる。第３画像レイヤＬｙ₃に対する圧縮処理は、絵柄や背景の圧縮に適した圧縮処理であるため、以下では、線画の圧縮に適した第１の圧縮処理と区別して、「第２の圧縮処理」と呼ぶ。

なお、上述の各符号化方式は一例であり、上述の例とは異なる符号化方式による圧縮処理を行ってもよい。

高圧縮ＰＤＦでは、以上のように、処理対象の入力画像Ｉｍ₀を線画の領域とそれ以外の絵柄や背景の領域とに分離し、線画の領域に対しては第１の圧縮処理を施すとともに、線画以外の絵柄や背景の領域に対しては第２の圧縮処理を施すことで、圧縮の効率を高めている。ここで、圧縮の効率とは、画像を再現したときの画質（再現性）を損なわずに、どれだけ圧縮率を高めることができたかどうかを表し、再現性を維持しながら高い圧縮率が得られれば、効率のよい圧縮が行われたことになる。

上述の高圧縮ＰＤＦは様々な変形が可能である。例えば、上述の第１画像レイヤＬｙ₁を、黒の線画のみからなる画像レイヤと、有彩色または白の線画のみからなる画像レイヤとに分けてもよい。また、線画の色を表現する第２画像レイヤＬｙ₂を持たずに、線画の色を、線画の座標に対応させた別の情報として持たせる構成であってもよい。

図３は、図２を用いて説明した標準的な手順で高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成するための画像処理装置の機能的な構成の例を示す。図３において、画像処理装置は、検出部１０と、算出部１４と、決定部１５と、圧縮処理部１６と、ファイル生成部１７と、を含む。図３の構成において、処理対象として取得された入力画像Ｉｍ₀が検出部１０、算出部１４および圧縮処理部１６に入力され、この入力画像Ｉｍ₀に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍが、出力データとしてファイル生成部１７から出力される（ファイル生成部）。

検出部１０は、処理対象の入力画像Ｉｍ₀から線画候補を検出する。検出部１０は、入力画像Ｉｍ₀から検出した線画候補を、候補検出結果として出力する。候補検出結果は、算出部１４および決定部１５に入力される。算出部１４は、検出部１０から受け取った候補検出結果を用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ₀に含まれる全ての線画候補の位置を特定し、各線画候補の色数、各線画候補の背景色、各線画候補の色などを算出する。算出部１４による算出結果は、決定部１５に入力される。

決定部１５は、算出部１４から受け取った算出結果と、検出部１０により検出された線画候補の各々とに基づき、上述の第１の圧縮処理を施す線画を含む線画領域を決定する。決定部１５は、決定された線画領域の画像を、線画画像Ｉｍ₁として出力する。決定部１５により出力された線画画像Ｉｍ₁は、圧縮処理部１６に入力される。

圧縮処理部１６は、上述したように、入力画像Ｉｍ₀も入力されている。圧縮処理部１６は、決定部１５から受け取った線画画像Ｉｍ₁を用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ₀から、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤＬｙ₁と、線画の色を表現する多値画像である第２画像レイヤＬｙ₂と、線画以外の絵柄および背景を表現する多値画像である第３画像レイヤＬｙ₃と、を生成する。

圧縮処理部１６は、第１画像レイヤＬｙ₁および第２画像レイヤＬｙ₂に対して、線画の圧縮に適した第１の圧縮処理を施す。また、圧縮処理部１６は、第３画像レイヤＬｙ₃に対して、絵柄や背景の圧縮に適した第２の圧縮処理を施す。なお、圧縮の方式は特に限定されるものではなく、第１画像レイヤＬｙ₁と第２画像レイヤＬｙ₂に対しては線画の圧縮に適した方式、第３画像レイヤＬｙ₃に対しては絵柄や背景の圧縮に適した方式で圧縮処理が行われればよい。圧縮処理部１６により圧縮された第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃は、ファイル生成部１７に入力される。

ファイル生成部１７は、圧縮処理部１６から受け取った第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃をＰＤＦ形式の１つの画像ファイル上で統合し、入力画像Ｉｍ₀に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成する。

なお、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を統合する画像ファイルの形式はＰＤＦ形式に限定されるものではなく、例えばＪＰＭ(JPEG 2000 Multi-layer Image Format (ISO 15444-6))形式など、複数の画像レイヤを重ね合わせて１つの画像とする様々な形式を利用することができる。ファイル生成部１７により生成された高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍは、画像処理装置が備えるストレージに格納してもよいし、画像処理装置の外部に出力してもよい。

次に、各部の処理の詳細について説明する。図４は、第１、第２および第４の実施形態に適用可能な、検出部１０の構成の例を示す。図４において、検出部１０は、エッジ検出部１１と、エッジ強調部１２と、線画候補検出部１３と、を含む。

エッジ検出部１１は、処理対象の入力画像Ｉｍ₀に対して線画候補のエッジを検出する処理を行い、エッジ検出結果を出力する。このエッジ検出部１１は、例えば特許文献２に記載された方法と同様に、入力画像Ｉｍ₀の３値化により得られる黒画素や白画素の連続性、パターンを利用して、文字などの線画と網点とを分離することで、線画候補を構成するエッジを検出する。エッジ検出部１１から出力されるエッジ検出結果は、例えば、線画候補のエッジとして検出された画素群の入力画像Ｉｍ₀における座標位置を表す座標データである。エッジ検出結果は、エッジ強調部１２に入力される。

エッジ強調部１２は、エッジ検出部１１から受け取ったエッジ検出結果を用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画候補のエッジを強調する処理を行い、線画候補のエッジが強調されたエッジ強調画像を生成する。このエッジ強調部１２によるエッジ強調の処理は、エッジ検出部１１のエッジ検出結果を用いて行われるため、入力画像Ｉｍ₀に含まれる絵柄のエッジを強調する可能性が低い。このため、エッジ強調の度合いを大きくすることができ、線画候補のエッジが明確に強調されたエッジ強調画像を生成することができる。エッジ強調部１２により生成されたエッジ強調画像は、線画候補検出部１３に入力される。

線画候補検出部１３は、エッジ強調部１２から受け取ったエッジ強調画像に対して線画候補を検出する処理を行い、候補検出結果を出力する。線画候補検出部１３は、例えば、エッジ強調画像を２値化して得られる２値化画像から黒画素や白画素の連結成分を抽出し、連結成分の外接矩形の大きさなどに基づいて、線画候補を検出する。つまり、特許文献２に記載された方法において、文字行の抽出を行う前までの処理が、この線画候補検出部１３による処理の一例に相当する。候補検出結果は、例えば、線画候補検出部１３により線画候補として検出された画素群の入力画像Ｉｍ₀における座標位置を表す座標データである。線画候補検出部１３から出力された候補検出結果は、検出部１０の検出結果として、算出部１４および決定部１５に入力される。

図５は、各実施形態に適用可能な、線画候補検出部１３による処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ２０１で、線画候補検出部１３は、エッジ強調部１２により生成されたエッジ強調画像に対して２値化処理を実施する。このステップＳ２０１による２値化処理は、背景よりも低輝度のオブジェクトを抽出するための処理であり、低輝度のオブジェクトを背景と区別できる適切な閾値が設定される。また、背景との分離精度を高めるために動的閾値２値化を用いてもよい。ここでは、低輝度のオブジェクトを構成する画素を、便宜上「黒画素」と呼ぶ。

次に、ステップＳ２０２で、線画候補検出部１３は、例えば特許文献３に記載されているように、ステップＳ２０１で得られた２値化画像から、水平方向に並ぶ黒画素のランと垂直方向に並ぶ黒画素のランとを連結して連結成分を取得する。次のステップＳ２０３で、線画候補検出部１３は、ステップＳ２０２で取得した連結成分のうち、連結成分の外接矩形の大きさなどに基づいて、絵柄と区別できる連結成分を線画候補として検出する。

次のステップＳ２０４で、線画候補検出部１３は、エッジ強調部１２により生成されたエッジ強調画像に対して、再度、２値化処理を実施する。ここでの２値化処理は、背景よりも高輝度のオブジェクトを抽出するための処理であり、高輝度のオブジェクトを背景と区別できる適切な閾値が設定される。また、背景との分離精度を高めるために動的閾値２値化を用いてもよい。ここでは、高輝度のオブジェクトを構成する画素を、便宜上「白画素」と呼ぶ。

次のステップＳ２０５で、線画候補検出部１３は、例えば特許文献３に記載されているように、ステップＳ２０４で得られた２値化画像から、水平方向に並ぶ白画素のランと垂直方向に並ぶ白画素のランを連結して連結成分を取得する。次のステップＳ２０６で、線画候補検出部１３は、ステップＳ２０５で取得した連結成分のうち、連結成分の外接矩形の大きさなどに基づいて、絵柄と区別できる連結成分を線画候補として検出する。

なお、上述したステップＳ２０３では、１つの入力画像Ｉｍ₀から、黒画素による線画候補を複数、検出することができる。同様に、ステップＳ２０６では、１つの入力画像Ｉｍ₀から、白画素による線画候補を複数、検出することができる。

次のステップＳ２０７で、線画候補検出部１３は、ステップＳ２０３で検出した線画候補とステップＳ２０６で検出した線画候補とで、外接矩形が重なる線画候補があるか否かを判定する。線画候補検出部１３は、外接矩形の重なる線画候補が無いと判定した場合（ステップＳ２０７、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ２０９に移行させる。一方、線画候補検出部１３は、外接矩形が重なる線画候補があると判定した場合（ステップＳ２０７、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ２０８に移行させる。

ステップＳ２０８で、線画候補検出部１３は、外接矩形の重なる線画候補の外接矩形のサイズを比較して、外接矩形のサイズが小さい方の線画候補を削除する。次のステップＳ２０９で、線画候補検出部１３は、上述したステップＳ２０３およびステップＳ２０６で検出された線画候補のうち、ステップＳ２０８で削除されずに残った線画候補を最終的な線画候補として候補検出結果を出力し、図５のフローチャートによる一連の処理を終了する。

次に、算出部１４による処理の例について、より詳細に説明する。上述したように、算出部１４は、検出部１０から受け取った候補検出結果を用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ₀に含まれるすべての線画候補の位置を特定し、各線画候補の色数、各線画候補の背景色、各線画候補の色などを算出する。色数および色は、例えば、入力画像Ｉｍ₀の各画素のＲ（赤色）、Ｇ（緑色）およびＢ（青色）の各色を示す値を含むＲＧＢ値から変換されるＨＳＶ値に基づき算出することができる。ＨＳＶは、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）および明度（Ｖ）により色を表現する色空間である。

また、算出部１４は、各線画候補の外接矩形の縦横比、各線画候補の線幅（文字の太さ）などを算出する。線画候補の外接矩形の縦横比は、外接矩形の縦方向に並ぶ画素数と横方向に並ぶ画素数とから算出できる。線画候補の線幅は、例えば、線画候補のエッジ間の距離（画素数）などから算出できる。また、線画候補の外接矩形の総画素数に対する線画領域の画素数の割合などから、線画候補の線幅（太文字かどうか）を算出してもよい。算出部１４による各線画候補の色数、各線画候補の背景色、各線画候補の色、各線画候補の外接矩形の縦横比、各線画候補の線幅などの算出結果は、決定部１５に入力される。

図６は、各実施形態に適用可能な、算出部１４による処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ３０１で、算出部１４は、検出部１０から受け取った候補検出結果に基づいて、処理対象の入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画候補のうちの１つを取り出す。次のステップＳ３０２で、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補に隣接（１画素程度の隙間があってもよい）する所定の大きさおよび形状の領域を選択し、この領域内の各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換し、ＲＧＢ値から変換した各画素のＨＳＶ値の平均値を、線画候補の背景色として算出する。

次のステップＳ３０３で、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補を構成する各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換し、ＲＧＢ値から変換した各画素のＨＳＶ値を用いて、線画候補の色数を算出する。次のステップＳ３０４で、算出部１４は、線画候補を構成する各画素のＨＳＶ値を用いて、線画候補の色を算出する。ステップＳ３０４において、算出部１４は、線画候補を構成する各画素のうち、ステップＳ３０２で算出した線画候補の背景色に近い（例えばＨＳＶ色空間におけるユークリッド距離が所定値以内の）画素を除いて、線画候補の色数や線画候補の色を算出してもよい。

次のステップＳ３０５で、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補の外接矩形を求め、この外接矩形の縦方向に並ぶ画素数と横方向に並ぶ画素数をカウントして、線画候補の外接矩形の縦横比を算出する。次のステップＳ３０６で、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補のエッジ間の距離（画素数）などから、線画候補の線幅を算出する。

次のステップＳ３０７で、算出部１４は、未処理の線画候補があるか否かを判定する。算出部１４は、未処理の線画候補があると判定した場合（ステップＳ３０７、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ３０１に戻し、以降の処理を繰り返す。一方、算出部１４は、全ての線画候補に対して処理が終了し、未処理の線画候補が無いと判定した場合（ステップＳ３０７、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ３０８に移行させる。ステップＳ３０８で、算出部１４は、各線画候補に対するステップＳ３０２〜ステップＳ３０６の算出結果を出力し、図６のフローチャートによる一連の処理を終了する。

次に、第１、第２および第４の実施形態に適用可能な、決定部１５による処理について、より詳細に説明する。決定部１５は、上述したように、算出部１４から受け取った算出結果と、検出部１０により検出された線画候補のそれぞれとに基づき、上述の第１の圧縮処理を施す線画を含む線画領域を決定する。

図７は、第１、第２および第４の実施形態に適用可能な、決定部１５による一例の処理を示すフローチャートである。ステップＳ４００で、決定部１５は、検出部１０から受け取った線画候補のうち、黒画素による線画候補を、当該線画候補の外接矩形の大きさや位置関係などに基づき結合し、グループ化する。線画候補の外接矩形の大きさや位置関係は、算出部１４から受け取った算出結果に基づき求めることができる。ここでのグループ化は、代表的な線画である文字を行単位でグループ化するなど、予め定めた規則に従う。したがって、グループ化されない連結成分も存在する。

次のステップＳ４０１で、決定部１５は、検出部１０から受け取った線画候補のうち、白画素による線画候補を、当該線画候補の外接矩形の大きさや位置関係などに基づき結合し、グループ化する。ここでのグループ化も、ステップＳ４００と同様、代表的な線画である文字を行単位でグループ化するなど、予め定めた規則に従う。したがって、グループ化されない連結成分も存在する。

次のステップＳ４０２で、決定部１５は、ステップＳ４００で結合した黒画素による線画候補のグループと、ステップＳ４０１で結合した白画素による連結成分のグループとで、エッジ強調画像における位置が重なるグループがあるか否かを判定する。決定部１５は、位置が重なるグループが無いと判定した場合（ステップＳ４０２、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ４０４に移行させる。

一方、決定部１５は、位置が重なるグループがあると判定した場合（ステップＳ４０２、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ４０３に移行させる。ステップＳ４０３で、決定部１５は、位置が重なるグループの外接矩形のサイズを比較して、外接矩形のサイズが小さい方のグループを削除する。そして、処理をステップＳ４０４に移行させる。

ステップＳ４０４で、決定部１５は、ステップＳ４０２またはステップＳ４０３の処理により残ったグループについて、算出部１４の算出結果に基づき線画色を決定する。決定部１５は、線画色が決定されたグループを、線画画像Ｉｍ₁として出力する。線画画像Ｉｍ₁が出力されると、この図６のフローチャートによる一連の処理が終了される。

なお、以下では、ステップＳ４００およびステップＳ４０１におけるグループ化は、文字または文字に関連する線画を、行単位でグループ化する規則に従い実行されるものとする。また、ステップＳ４０２またはステップＳ４０３の処理により残ったグループは、行単位でグループ化された文字（線画）の外接矩形であって、以下では、このグループを行矩形と呼ぶ。

次に、圧縮処理部１６の基本的な構成について説明する。図８は、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍの標準的な作成手順に適用可能な圧縮処理部１６の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。図８において、圧縮処理部１６は、レイヤ生成部１６００と、第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１と、第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２と、第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３と、を含む。

レイヤ生成部１６００は、入力画像Ｉｍ₀と、決定部１５から出力された線画画像Ｉｍ₁とが入力される。レイヤ生成部１６００は、線画画像Ｉｍ₁を用いた既知の像域分離処理により、入力画像Ｉｍ₀から第１画像レイヤＬｙ₁と、第２画像レイヤＬｙ₂と、第３画像レイヤＬｙ₃と、を生成する。レイヤ生成部１６００で生成された第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃は、それぞれ第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１、第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２および第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３に入力される。

第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１は、入力された第１画像レイヤＬｙ₁を２値化し、２値化した第１画像レイヤＬｙ₁に対して、線画など２値画像の圧縮に適した圧縮方式、例えばＭＭＲ方式による圧縮処理を施し、圧縮第１画像レイヤＬｙ₁’として出力する。第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３は、入力された第３画像レイヤＬｙ₃に対して、絵柄など多値画像に適した圧縮方式、例えばＪＰＥＧ方式による圧縮処理を施し、圧縮第３画像レイヤＬｙ₃’として出力する。また、第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２は、入力された第２画像レイヤＬｙ₂に対して、多値画像に適した、ＪＰＥＧ方式などの圧縮方式により圧縮処理を施し、圧縮第２画像レイヤＬｙ₂として出力する。第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２は、第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３に比べて解像度を落とした圧縮処理を施すと好ましい。

なお、第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１、第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２および第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３における各圧縮方式は、上述の例に限定されない。

圧縮処理部１６で圧縮処理された圧縮第１画像レイヤＬｙ₁’、圧縮第２画像レイヤＬｙ₂’および圧縮第３画像レイヤＬｙ₃’は、それぞれファイル生成部１７に入力される。

（第１の実施形態）
次に、第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、入力画像Ｉｍ₀を圧縮処理して記憶媒体に蓄積する。そして、記憶媒体から読み出した、圧縮処理された入力画像Ｉｍ₀を伸長処理した伸長画像に基づき、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成し、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを作成する。

図９および図１０は、第１の実施形態に係る、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍ作成の処理手順を説明するための模式図である。図９において、入力画像Ｉｍ₀に対して非可逆圧縮を施し、圧縮された入力画像Ｉｍ₀を一時蓄積ファイルＴＩｍに格納する。また、入力画像Ｉｍ₀に対して像域分離処理を施し、入力画像Ｉｍ₀から線画画像Ｉｍ₂を抽出する。ここでは、上述した、検出部１０、算出部１４および決定部１５を用いた線画画像の抽出に比べて、簡略的な方法で線画画像Ｉｍ₂が抽出される。線画画像Ｉｍ₂に対して可逆圧縮を施し、圧縮された線画画像Ｉｍ₂を一時蓄積ファイルＴＩｍにさらに格納する。

なお、圧縮された入力画像Ｉｍ₀と、圧縮された線画画像Ｉｍ₂は、１の一時蓄積ファイルＴＩｍに同梱してもよいし、それぞれ独立したファイルに格納してもよい。

一時蓄積ファイルＴＩｍに格納された、圧縮された入力画像Ｉｍ₀を伸長し、伸長入力画像Ｉｍ₀’を生成する。入力画像Ｉｍ₀は、非可逆圧縮されているため、伸長入力画像Ｉｍ₀’は、元の入力画像Ｉｍ₀に対する非可逆圧縮および伸長に起因する変化（例えばモスキートノイズ）を含む入力画像’となる。

また、一時蓄積ファイルＴＩｍに格納された、圧縮された線画画像Ｉｍ₂を伸長し、伸長線画画像Ｉｍ₂’を生成する。線画画像Ｉｍ₂は、可逆圧縮されているため、伸長線画画像Ｉｍ₂’は、元の線画画像Ｉｍ₂と同一の画像となる。

第１の実施形態では、図１０に例示されるように、伸長入力画像Ｉｍ₀’に基づき第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成する。このとき、伸長入力画像Ｉｍ₀’における、入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画画像Ｉｍ₁に対応する領域を伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき特定し、当該領域の周囲を補正する。この補正により、伸長入力画像Ｉｍ₀’に含まれる、非可逆圧縮および伸長に起因する変化を相殺し、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃の高画質化を図る。

図９および図１０に示す手順では、線画画像Ｉｍ₂を生成するタイミングが一時蓄積ファイルＴＩｍの作成前になる。そのため、図１０に例示されるように、一時蓄積ファイルＴＩｍから取り出して非可逆圧縮を伸長した入力画像Ｉｍ₀’と、一時蓄積ファイルＴＩｍから取り出して可逆圧縮を伸長した線画画像Ｉｍ₂’と、を組み合わせて、各画像レイヤを生成することになる。

また、第１の実施形態では、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍの作成処理を高速化することが可能である。すなわち、図２を用いて説明した高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍの作成手順では、入力画像Ｉｍ₀に基づく高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍが完成しない限り、次の入力画像Ｉｍ₀に対する処理を実行できない。これに対して、図９および図１０に示す、第１の実施形態に係る高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍの作成手順では、入力画像Ｉｍ₀と、入力画像Ｉｍ₀から抽出した線画画像Ｉｍ₂とをそれぞれ圧縮処理して一時蓄積ファイルＴＩｍに格納することで、次の入力画像Ｉｍ₀に対する処理を実行できる。

図１１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能的な構成の例を示す。なお、図１１において、上述した図３と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図１１に示される構成は、図３を用いて説明した構成と同様に、検出部１０と、算出部１４と、決定部１５と、ファイル生成部１７とを含む。また、図１１における圧縮処理部１６ａは、図３における圧縮処理部１６に対して追加される機能（詳細は後述する）を持つ。

さらに、図１１に示される構成は、図３の構成に対して検出部１０ａと、第１圧縮部２０と、第２圧縮部２１と、記憶部２２と、第１伸長部２３と、第２伸長部２４とが追加されている。入力画像Ｉｍ₀は、第１圧縮部２０と検出部１０ａとに入力される。検出部１０ａは、図４を用いて説明した検出部１０と同等の構成を有し、エッジ検出部１１、エッジ強調部１２および線画候補検出部１３を含む。検出部１０ａは、入力画像Ｉｍ₀に対して上述と同様の処理を施し、線画候補検出部１３から候補検出結果を出力する（第１の検出部）。この候補検出結果を、線画画像Ｉｍ₂として用いる。線画画像Ｉｍ₂は、第２圧縮部２１に入力される。

第１圧縮部２０は、入力画像Ｉｍ₀に対して非可逆圧縮処理を施す（第１の圧縮処理部）。第１圧縮部２０による非可逆圧縮の圧縮方式としては、例えばＪＰＥＧ方式を適用できる。第１圧縮部２０で圧縮された入力画像Ｉｍ₀は、記憶部２２に入力される。なお、第１圧縮部２０に適用可能な圧縮方式は、ＪＰＥＧ方式に限定されない。

第２圧縮部２１は、検出部１０ａから出力された線画画像Ｉｍ₂に対して可逆圧縮処理を施す（第１の圧縮処理部）。第２圧縮部２１による可逆圧縮の圧縮方式としては、例えばＭＭＲ方式を適用できる。なお、第２圧縮部２１に適用可能な圧縮方式は、ＭＭＲ方式に限定されず、可逆圧縮が可能な他の圧縮方式であってもよい。

第１圧縮部２０および第２圧縮部２１で圧縮された入力画像Ｉｍ₀および線画画像Ｉｍ₂は、それぞれ記憶部２２に入力される。記憶部２２は、入力されたこれら圧縮された入力画像Ｉｍ₀および線画画像Ｉｍ₂を、一時蓄積ファイルＴＩｍに格納し、記憶媒体に記憶する。例えば、図１を参照し、記憶部２２は、圧縮された入力画像Ｉｍ₀および線画画像Ｉｍ₂を格納した一時蓄積ファイルＴＩｍを、ストレージ１１２０に記憶する。なお、記憶部２２は、圧縮された入力画像Ｉｍ₀および線画画像Ｉｍ₂を１の一時蓄積ファイルＴＩｍに格納してもよいし、それぞれ別個のファイルに格納してもよい。

記憶部２２から一時蓄積ファイルＴＩｍが読み出され、一時蓄積ファイルＴＩｍに格納される、圧縮された入力画像Ｉｍ₀が第１伸長部２３に入力される。第１伸長部２３は、入力された、圧縮された入力画像Ｉｍ₀を第１圧縮部２０の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長し、伸長入力画像Ｉｍ₀’として出力する（伸長処理部）。伸長入力画像Ｉｍ₀’は、上述したように、元の入力画像Ｉｍ₀に対する非可逆圧縮および伸長に起因する変化を含む入力画像’である。

記憶部２２から読み出された一時蓄積ファイルＴＩｍに格納される、圧縮された線画画像Ｉｍ₂が第２伸長部２４に入力される。第２伸長部２４は、入力された、圧縮された線画画像Ｉｍ₂を第２圧縮部２１の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長し、伸長線画画像Ｉｍ₂’として出力する（伸長処理部）。伸長線画画像Ｉｍ₂’は、上述したように、元の線画画像Ｉｍ₂と同一の画像である。第２伸長部２４から出力された伸長線画画像Ｉｍ₂’は、圧縮処理部１６ａに入力される。

第１伸長部２３から出力された伸長入力画像Ｉｍ₀’は、検出部１０、算出部１４および圧縮処理部１６ａに入力される。検出部１０は、図５のフローチャートを用いて説明したようにして伸長入力画像Ｉｍ₀’から線画候補を検出し、候補検出結果を決定部１５および算出部１４に出力する。算出部１４は、図６のフローチャートを用いて説明したようにして、候補検出結果に基づき線画候補の色に関する情報や、線幅などサイズに関する情報を算出し、算出結果を決定部１５に出力する。

決定部１５は、検出部１０から出力された候補検出結果と、算出部１４から出力された算出結果とに基づき、図７のフローチャートを用いて説明したようにして、伸長入力画像Ｉｍ₀’における線画領域を決定する。決定部１５は、決定した線画領域の画像を線画画像Ｉｍ₁’として出力する。決定部１５から出力された線画画像Ｉｍ₁’は、圧縮処理部１６ａに入力される。

圧縮処理部１６ａは、伸長入力画像Ｉｍ₀’と、線画画像Ｉｍ₁’とに基づき、第１画像レイヤＬｙ₁と、第２画像レイヤＬｙ₂と、第３画像レイヤＬｙ₃とを生成する。このとき、圧縮処理部１６ａは、伸長入力画像Ｉｍ₀’を、伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき補正し、伸長入力画像Ｉｍ₀’が補正された伸長入力画像Ｉｍ₀”を用いて各画像レイヤを生成する。

図１２は、第１の実施形態に係る圧縮処理部１６ａの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図１２において、上述した図８と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図１２に示す圧縮処理部１６ａは、図８の圧縮処理部１６に対して入力画像補正部１６１０ａが追加された構成となっている。

圧縮処理部１６ａにおいて、決定部１５から出力された線画画像Ｉｍ₁’が、レイヤ生成部１６００に入力される。一方、第１伸長部２３から出力された伸長入力画像Ｉｍ₀’と、第２伸長部２４から出力された伸長線画画像Ｉｍ₂’と、が入力画像補正部１６１０ａに入力される。

入力画像補正部１６１０ａは、入力画像Ｉｍ₀における線画画像Ｉｍ₂に対応する領域を、伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき伸長入力画像Ｉｍ₀’内に設定する。そして、入力画像補正部１６１０ａは、少なくとも伸長入力画像Ｉｍ₀’内に設定された線画画像Ｉｍ₂に対応する領域の周囲を、伸長入力画像Ｉｍ₀’を用いて補正する（第１の補正部）。補正の一例として、伸長入力画像Ｉｍ₀’における線画画像Ｉｍ₂に対応する領域の周囲をベタ化する。

入力画像補正部１６１０ａは、伸長入力画像Ｉｍ₀’を補正した補正伸長入力画像Ｉｍ₀”をレイヤ生成部１６００に入力する。レイヤ生成部１６００は、線画画像Ｉｍ₁’と、補正伸長入力画像Ｉｍ₀”とに基づき、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成する（生成部）。

レイヤ生成部１６００で生成された第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃は、それぞれ第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１、第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２および第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３により、それぞれの画像に適した圧縮方式により圧縮処理され、圧縮第１画像レイヤＬｙ₁’、圧縮第２画像レイヤＬｙ₂’および圧縮第３画像レイヤＬｙ₃’として圧縮処理部１６ａから出力される（第２の圧縮処理部）。

このように、第１の実施形態では、伸長入力画像Ｉｍ₀’において、線画画像Ｉｍ₂に対応する領域の周囲を補正している。そのため、入力画像Ｉｍ₀に対する第１圧縮部２０による非可逆圧縮による画質劣化を抑制しつつ、絵柄部分が線画（文字）として分離されることを回避可能であり、高品質の高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成することが可能となる。

なお、図１１に示した構成における、検出部１０ａと、第１圧縮部２０と、第２圧縮部２１と、記憶部２２と、第１伸長部２３と、第２伸長部２４と、検出部１０と、算出部１４と、決定部１５と、圧縮処理部１６ａと、ファイル生成部１７と、は、例えばＣＰＵ１１００で、実施形態に係る画像処理プログラムが実行されることで実現される。これに限らず、例えば画像処理・エンジン制御部１１３０がＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどコンピュータと同様の構成とし、実施形態に係る画像処理プログラムが画像処理・エンジン制御部１１３０が含むＣＰＵ上で実行されることで、これら各部が実現されるようにしてもよい。

さらに、検出部１０ａと、第１圧縮部２０と、第２圧縮部２１と、記憶部２２と、第１伸長部２３と、第２伸長部２４と、検出部１０と、算出部１４と、決定部１５と、圧縮処理部１６ａと、ファイル生成部１７と、のうち一部または全部を、互いに協働して動作するハードウェア回路により構成してもよい。

画像形成装置１００における実施形態に係る各機能を実現するための画像処理プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ(Compact Disk)、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disk)などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供される。これに限らず、当該画像処理プログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、当該ネットワークを介してダウンロードさせることにより提供してもよい。また、当該画像処理プログラムをインターネットなどのネットワークを経由して提供または配布するように構成してもよい。

当該画像処理プログラムは、検出部１０ａと、第１圧縮部２０と、第２圧縮部２１と、記憶部２２と、第１伸長部２３と、第２伸長部２４と、検出部１０と、算出部１４と、決定部１５と、圧縮処理部１６ａと、ファイル生成部１７と、を含むモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵ１１００がストレージ１２２０などの記憶媒体から当該画像処理プログラムを読み出して実行することにより、上述した各部がＲＡＭ１１０１などの主記憶装置上にロードされ、検出部１０ａと、第１圧縮部２０と、第２圧縮部２１と、記憶部２２と、第１伸長部２３と、第２伸長部２４と、検出部１０と、算出部１４と、決定部１５と、圧縮処理部１６ａと、ファイル生成部１７と、が主記憶装置上に生成されるようになっている。

（第１の実施形態に係る補正処理の詳細）
次に、図１３〜図１５を用いて、第１の実施形態に係る、入力画像補正部１６１０ａにおける補正処理について説明する。

図１３（ａ）は、ベタ地（単一色による地）上に線画画像１６３０ａ（この例では文字画像）が形成された画像１６４０ａの例を示す。この画像１６４０ａは、例えば図１２における入力画像Ｉｍ₀に相当する。図１３（ａ）の例では、線画画像１６３０ａは、輪郭が明瞭であり、画像１６４０ａは、線画画像１６３０ａ以外の部分がベタ地のままとなっている。

図１３（ｂ）は、図１３（ａ）の画像１６４０ａを例えば第１圧縮部２０により非可逆圧縮し、第１伸長部２３により伸長した画像１６４０ｂの例を示す。非可逆圧縮の例としてのＪＰＥＧ方式では、画像を所定サイズのブロックに分割し、ブロック単位で符号化を行うためブロックの境界にブロックノイズと呼ばれるノイズが発生することがある。また、ブロック毎に離散コサイン変換を行い画像を周波数領域に変換し、高周波数成分でより粗い量子化を行うため、画像のエッジなど急峻な変化が発生する領域で、モスキートノイズと呼ばれるノイズが発生する。

図１３（ｂ）の例では、非可逆圧縮および伸長の影響により、図１３（ａ）の線画画像１６３０ａと比較して線画画像１６３０ｂの輪郭の明瞭さが低下すると共に、線画画像１６３０ｂの周囲にモスキートノイズ１６３２が発生している。

この画像１６４０ｂを、例えば図８のレイヤ生成部１６００により像域分離した場合、第３レイヤ画像Ｌｙ₃にはモスキートノイズ１６３２が残ってしまう。したがって、このモスキートノイズ１６３２を含む第３画像レイヤＬｙ₃を第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３により例えばＪＰＥＧ方式により圧縮し、この圧縮された第３画像レイヤＬｙ₃を含む高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍによる画像を表示した場合、表示された画像にはモスキートノイズ１６３２の影響が現れてしまうことになる。

そのため、第１の実施形態では、伸長入力画像Ｉｍ₀’における線画画像Ｉｍ₂の位置を伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき特定し、伸長入力画像Ｉｍ₀’における特定された線画画像Ｉｍ₂の少なくとも周囲を補正する。これにより、伸長入力画像Ｉｍ₀’の線画画像Ｉｍ₂に対応する位置の周囲に発生したモスキートノイズ１６３２を除去することができ、第３画像レイヤＬｙ₃を含む高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍによる画像を高品位に表示させることが可能となる。

また、圧縮対象の伸長入力画像Ｉｍ₀’における、線画画像Ｉｍ₂に対応する位置の周囲のモスキートノイズ１６３２を除去することで、当該モスキートノイズ１６３２を除去しない場合に比べ、効率的に圧縮処理を実行できる。したがって、当該圧縮処理を行った圧縮第３画像レイヤＬｙ₃’を含む高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍのファイルサイズを小さく抑えることが可能となる。

図１４を用いて、第１の実施形態に係る補正処理についてより具体的に説明する。図１４は、図１３（ｂ）の画像１６４０ｂに対応するもので、線画画像１６３０ｂの周囲にモスキートノイズ１６３２が存在している。また、線画画像１６３０ｂに外接する矩形が行矩形１６３１として示されている。上述したように、行矩形１６３１の伸長入力画像Ｉｍ₀’における位置は、伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき設定できる。

第１の実施形態では、入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１の周囲に、ベタ地の判定を行う領域であるベタ地判定領域１６３５を設ける。ベタ地判定領域１６３５は、モスキートノイズ１６３２の影響を低減するために、行矩形１６３１に対してオフセット１６３３の分だけ間隔を空けた外側に設ける。オフセット１６３３は、数画素乃至１０数画素の幅とすることが考えられる。オフセット１６３３の幅は、例えば、第１圧縮部２０の圧縮方式および圧縮率といった、入力画像Ｉｍ₀に対する圧縮、伸長方式に応じて設定することができる。

ベタ地判定領域１６３５は、幅が大きいほどベタ部の判定精度が向上する一方で、別の行矩形や絵柄領域が近傍に存在する場合、その領域がベタ地判定領域１６３５に含まれてしまうおそれがある。ここでは、ベタ地判定領域１６３５の幅１６３４を２画素として説明する。なお、以下では、幅１６３４を、ベタ地判定幅１６３４と呼ぶ。

図１５は、第１の実施形態に係る、入力画像補正部１６１０ａによる補正処理を示す一例のフローチャートである。なお、以下では、各色情報は、ＲＧＢ値それぞれが２５５階調を持つものとする。ステップＳ５００で、入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１の周囲の色である周囲色を取得する。

より具体的には、ステップＳ５００で、入力画像補正部１６１０ａは、対象となる伸長入力画像Ｉｍ₀’に対して図１４を用いて説明したベタ地判定領域１６３５を設定し、ベタ地判定領域１６３５内の色を取得する。例えば、入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５内の全ての画素について、ＲＧＢ値を取得する。

次のステップＳ５０１で、入力画像補正部１６１０ａは、ステップＳ５００で取得したＲＧＢ値に基づき、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であるか否かを判定する。入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５がベタ地ではないと判定した場合（ステップＳ５０１、「Ｎｏ」）、この図１５のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

例えば、入力画像補正部１６１０ａは、取得したＲＧＢ値に基づき計算される分散値に基づきベタ地の判定を行うことができる。この場合、入力画像補正部１６１０ａは、取得したＲＧＢ値に基づきＲ値、Ｇ値およびＢ値それぞれの分散値を計算し、各分散値が閾値以下の場合に、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であると判定することができる。閾値は、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値に共通に設定してもよいし、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値それぞれに設定してもよい。

また例えば、入力画像補正部１６１０ａは、取得したＲＧＢ値に基づき計算される平均値に基づきベタ地の判定を行うことができる。この場合、入力画像補正部１６１０ａは、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値それぞれの平均値を計算し、ベタ地判定領域１６３５内の各画素のＲ値、Ｇ値およびＢ値それぞれについて、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値の各平均値との差分を計算する。入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５内の全画素について、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値の差分が閾値以下であると判定した場合に、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であると判定できる。閾値は、例えば階調値として７０程度の値を設定することが考えられる。閾値は、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値に共通に設定してもよいし、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値それぞれに設定してもよい。

さらに例えば、入力画像補正部１６１０ａは、計算した平均値が白色または黒色に近い場合、平均値のみで判定を行ってもよい。例えば、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値の各平均の階調値が２４０以上の場合に、ベタ地判定領域１６３５が白色に近いベタ地であると判定できる。また、各平均の階調値が５０以下の場合に、ベタ地判定領域１６３５が黒色に近いベタ地であると判定できる。

また、入力画像補正部１６１０ａは、取得したＲＧＢ値に基づきベタ地判定領域１６３５の色数を計算し、計算した色数に基づきベタ地の判定を行うこともできる。

入力画像補正部１６１０ａは、ステップＳ５０１でベタ地判定領域１６３５がベタ地であると判定した場合（ステップＳ５０１、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ５０２に移行させる。ステップＳ５０２で、入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１内における線画部分の色（線画色）と、線画部分以外の背景部分の色（背景色）とを取得する。

入力画像補正部１６１０ａは、第２伸長部２４から入力された伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき、行矩形１６３１内における線画部分を特定する。より具体的には、入力画像補正部１６１０ａは、伸長線画画像Ｉｍ₂’の元の線画画像Ｉｍ₂の、入力画像Ｉｍ₀内の位置（座標）情報に基づき、行矩形１６３１内における線画部分を特定する。この位置情報は、例えば検出部１０ａにおいて取得することができる。

上述したように、伸長線画画像Ｉｍ₂’は、入力画像Ｉｍ₀から抽出された線画画像Ｉｍ₂を可逆圧縮により圧縮し、伸長した画像であり、線画画像Ｉｍ₂と同一の画像である。したがって、入力画像補正部１６１０ａは、第１圧縮部２０による非可逆圧縮の影響を受けずに、行矩形１６３１内における線画部分を特定できる。

入力画像補正部１６１０ａは、線画色については、第１圧縮部２０による非可逆圧縮の影響で線画部分のエッジ部が鈍る。また、入力画像Ｉｍ₀がスキャナユニット１１３１により原稿から読み取られた画像である場合には、線画部分のエッジ部の鈍りは、非可逆圧縮の影響に加えて、スキャナユニット１１３１のＭＴＦ(Modulation Transfer Function)特性も影響する。そのため、線画色の取得は、線画部分の内部の色を取得することが好ましい。例えば、線画部分が９画素の幅を持つ場合、９画素の中央の画素や、中央の画素と当該画素の両隣の複数画素とに基づき線画部分の色を取得することが考えられる。

線画部分が例えば細い線による文字などの場合には、線画部分の内部の色の取得が困難である場合がある。この場合には、当該線画部分が周囲よりも低輝度であれば、線画部分の「沢」部の色、すなわち、線画部分の色のうち周囲の色に対してより濃い（低輝度の）色を取得する。一方、当該線画部分が周囲よりも高輝度であれば、線画部分の「尾根」部の色、すなわち、線画部分の色のうち周囲の色に対してより薄い（高輝度の）色を取得する。このようにすることで、エッジ部の鈍りの影響を低減させることが可能である。

入力画像補正部１６１０ａは、背景色については、行矩形１６３１内の、線画部分として特定された以外の部分である背景部分の全画素のＲＧＢ値の平均値を算出し、この平均値を背景色を表す値として用いることができる。これに限らず、入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１内において、線画部分に対して１乃至数画素離れた位置から、画素のＲＧＢ値を取得して平均値を算出してもよい。

さらには、線画部分の色と、線画部分に隣接する背景部分の画素の色との階調差が閾値以下の場合に、線画部分に対して１乃至数画素離れた位置から画素のＲＧＢ値を取得して平均値を算出するようにしてもよい。これは、例えば、線画部分に対して蛍光ペンなどでマーカが付してある場合など、線画部分の近傍（１乃至数画素以内）から背景部分が開始される場合に対する対応である。例えば、線画部分の画素と、背景部分の線画部分に隣接する画素との階調差が５０以下の場合に、線画部分に対して１画素離れた位置から、平均値算出のための画素を取得することが考えられる。

なお、線画部分の近傍とは、線画部分に隣接せず、且つ、線画部分からの距離が２乃至数画素以内（例えば２画素以内）の画素位置を指す。

次のステップＳ５０３で、入力画像補正部１６１０ａは、背景色と周囲色とが同一色と見做せるか否かを判定する。より具体的には、背景色と周囲色とのＲＧＢ各値の階調値の差分が閾値以下であるか否かを判定する。このとき、背景色は、モスキートノイズ１６３２の影響を含んでいるため、閾値を、例えば階調値で３０といった緩めの値に設定すると好ましい。入力画像補正部１６１０ａは、階調値の差分が閾値を超え、背景色と周囲色とが同一色とは見做せないと判定した場合（ステップＳ５０３、「Ｎｏ」）、この図１５のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

入力画像補正部１６１０ａは、背景色と周囲色とが同一色と見做せると判定した場合（ステップＳ５０３、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ５０４に移行させる。ステップＳ５０４で、入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１内の背景部分に未処理画素があるか否かを判定する。入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１内の背景部分の全ての画素について処理が終了したと判定した場合（ステップＳ５０４、「無し」）、この図１５のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１内の背景部分に未処理画素が有ると判定した場合（ステップＳ５０４、「有り」）、処理をステップＳ５０５に移行させる。入力画像補正部１６１０ａは、ステップＳ５０５およびステップＳ５０６を経て、ステップＳ５０７にて未処理画素を周囲色の画素と置き換えて、背景部分をベタ化する補正を行う。

ステップＳ５０５で、入力画像補正部１６１０ａは、行矩形１６３１内の未処理画素のうち１画素を処理対象画素として抽出し、抽出した処理対象画素が行矩形１６３１内の線画部分の近傍（例えば線画部分からの距離が２画素以内）の画素であるか否かを判定する。入力画像補正部１６１０ａは、未処理画素が線画部分の近傍の画素ではないと判定した場合（ステップＳ５０５、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ５０４に戻し、行矩形１６３１内の次の未処理画素について処理を実行する。すなわちこの場合には、処理対象画素に対して、ステップＳ５０７における補正処理を行わない。

これに限らず、当該未処理画素のＲＧＢ値と周囲色のＲＧＢ値との階調差が小さければ（例えば階調差が３０以内）、当該未処理画素の色を周囲色の色に置き換えてベタ化を行ってもよい。ここでベタ化が行われた画素は、処理済み画素とされ、ステップＳ５０４での判定から除外される。

入力画像補正部１６１０ａは、処理対象画素が線画部分の近傍の画素であると判定した場合（ステップＳ５０５、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ５０６に移行させる。ステップＳ５０６で、入力画像補正部１６１０ａは、処理対象画素の色と、周囲色との差分が所定以下であるか否かを判定する。より具体的には、処理対象画素と、周囲色とのＲＧＢ各値の階調値の差分が閾値以下であるか否かを判定する。

すなわち、線画部分近傍の画素は、モスキートノイズ１６３２の影響を受けるため、当該画素の階調値と、周囲色の階調値との差分が大きくなる可能性がある。この差分が非常に大きい場合、線画部分近傍に別の画像（絵柄など）が存在している可能性がある。そのため、入力画像補正部１６１０ａは、処理対象画素のＲＧＢ値と、周囲色のＲＧＢ値との差分が閾値を超えると判定した場合（ステップＳ５０６、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ５０４に戻し、行矩形１６３１内の次の未処理画素について処理を実行する。すなわちこの場合には、処理対象画素に対して、ステップＳ５０７における補正処理を行わない。

なお、ステップＳ５０６での閾値は、例えば、階調値で７０程度の値を設定することが考えられる。閾値は、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値に共通に設定してもよいし、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値それぞれに設定してもよい。

入力画像補正部１６１０ａは、処理対象画素のＲＧＢ値と、周囲色のＲＧＢ値との差分が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ５０６、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ５０７に移行させる。ステップＳ５０７で、入力画像補正部１６１０ａは、処理対象画素を周囲色の画素と置き換えて、背景部分をベタ化する補正を行う。ステップＳ５０７の処理の後、処理がステップＳ５０４に戻され、次の未処理画素に対する処理が行われる。

なお、上述では、入力画像補正部１６１０ａは、ステップＳ５０３で背景色と周囲色とが同一色と見做せると判定した場合（ステップＳ５０３、「Ｙｅｓ」）に、ステップＳ５０４以降の処理により、背景部分の画素毎に補正処理を実行しているが、これはこの例に限定されない。例えば、入力画像補正部１６１０ａは、ステップＳ５０３で背景色と周囲色とが同一色と見做せると判定した場合、背景部分の全画素を、周囲色の画素と置き換えて、背景部分のベタ化を実行して、図１５のフローチャートによる一連の処理を終了させてもよい。

（第１の実施形態に係る補正処理による効果）
次に、図１６〜図１８を用いて、第１の実施形態に係る補正処理による効果について、概略的に説明する。図１６は、図２を用いて説明した手順に従い高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを作成した場合の各画像の例を示す。図１６（ａ）は、入力画像Ｉｍ₀の例を示す。図１６（ａ）の例では、入力画像Ｉｍ₀である画像１６４０ａは、２値画像である線画画像１６３０ａと、多値画像である絵柄画像１６５０ａとを含んでいる。画像１６４０ａにおいて、線画画像１６３０ａおよび絵柄画像１６５０ａは明瞭であり、また、線画画像１６３０ａに対して背景となる背景領域は、白色のベタ地となっている（絵柄画像１６５０ａを除く）。

図３および図８を参照し、圧縮処理部１６は、レイヤ生成部１６００において、像域分離により画像１６４０ａから線画画像１６３０ａ（線画画像Ｉｍ₁）を分離して第３画像レイヤＬｙ₃を生成する。図１６（ｂ）は、この第３レイヤ画像Ｌｙ₃による画像１６４０ｂの例を示す。画像１６４０ｂにおいて、線画画像１６３０ａに対応する領域、および、線画画像１６３０ａに対する背景領域は、白色のベタ地となっている。

圧縮処理部１６において、第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３は、この画像１６４０ｂに対してＪＰＥＧ方式などの非可逆圧縮処理を施す。図１６（ｃ）は、画像１６４０ｂに対して非可逆圧縮処理を行い、さらに伸長処理を施した画像１６４０ｃの例を示す。絵柄画像１６５０ｂは、絵柄画像１６５０ａが非可逆圧縮および伸長処理により鈍り、また、周囲にモスキートノイズが発生したものである。一方、線画画像１６３０ａに対応する領域、および、線画画像１６３０ａに対する背景領域は、圧縮処理前の画像１６４０ｂにおいて白色のベタ地であるため、非可逆圧縮および伸長処理の後も、白色のベタ地のままである。

図１７は、入力画像Ｉｍ₀を非可逆圧縮し、さらに伸長した画像に対して、図２を用いて説明した手順に従い高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを作成した場合の各画像の例を示す。図１７（ａ）は、上述した図１６（ａ）と同一の図であって、入力画像Ｉｍ₀としての画像１６４０ａを示している。画像１６４０ａは、線画画像１６３０ａおよび絵柄画像１６５０ａを含み、背景領域は、白色のベタ地となっている。

図１７（ｂ）は、画像１６４０ａに対して非可逆圧縮処理を施し、さらに伸長処理を施した画像１６４０ｄの例を示す。画像１６４０ｄは、線画画像１６３０ｂおよび絵柄画像１６５０ｃを含む。線画画像１６３０ｂおよび絵柄画像１６５０ｃは、非可逆圧縮および伸長処理の影響で鈍り、さらに、エッジ領域にモスキートノイズ１６３２が発生している。

図１７（ｃ）は、例えば圧縮処理部１６におけるレイヤ生成部１６００により、図１７（ｂ）の画像１６４０ｄから、線画画像１６３０ａに対応する領域を抽出、除去した画像１６４０ｅの例を示す。画像１６４０ｅにおいて、線画画像１６３０ａに対応する領域、および、その領域の周囲を含む領域１６６０ａのモスキートノイズ１６３２は、除去されずに残っている。また、領域１６６０ａにおいて、線画画像１６３０ａのエッジに対応する領域は、非可逆圧縮および伸長処理による鈍りにより元の線画画像１６３０ａが膨張した部分を含む。

図１７（ｃ）の画像１６４０ｅの領域１６６０ａに対して、領域１６６０ａのモスキートノイズ１６３２と、線画画像１６３０ａの膨張部分の影響を抑制するために補正処理を行い、第３画像レイヤＬｙ₃を生成することを考える。補正処理は、例えば、対象領域の周囲の絵柄や背景領域の情報に基づく色を用いて、線画画像１６３０ａに対応する領域を埋めることで行う。

図１７（ｄ）は、画像１６４０ｅに対して、特許文献４に記載される、対象領域の周囲の絵柄や背景領域に基づく平均値を用いて当該領域を埋めた、第３画像レイヤＬｙ₃としての画像１６４０ｆの例を示す。この場合、平均値の算出には、線画画像１６３０ｂの周囲のモスキートノイズ１６３２も用いられる。そのため、画像１６４０ｆにおいて、領域１６６０ａに対応する領域１６６０ｂに含まれる線画画像１６３０ａに対応する領域は、モスキートノイズ１６３２の影響で、領域１６６０ａに含まれる線画画像１６３０ａに対応する領域に対して変色する。

図１７（ｅ）は、図１７（ｄ）に示す画像１６４０ｆを、第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３で非可逆圧縮し、さらに伸長した画像１６４０ｇの例を示す。画像１６４０ｇにおいて、線画画像１６３０ａに対する背景領域はモスキートノイズ１６３２が残り、線画画像１６３０ａに対応する領域およびその領域の周囲を含む領域１６６０ｃも、元の線画画像１６３０ａの形状が残った状態となる。

なお、例えば図１７（ｄ）の段階で、線画画像１６３０ａではないエッジの周辺（例えば絵柄画像１６５０ｃのエッジ周辺）を補正してモスキートノイズ１６３２を除去しても、第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３による非可逆圧縮処理により、伸長画像の絵柄画像１６５０ｃに対応する領域の周囲に、再びモスキートノイズが発生する。そのため、線画画像１６３０ａに対応する領域以外のエッジ領域に対して補正処理を行っても、効果は小さい。

図１８は、入力画像Ｉｍ₀を非可逆圧縮し、さらに伸長した画像に対して、第１の実施形態に係る補正処理を施して高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを作成した場合の各画像の例を示す。図１８（ａ）および図１８（ｂ）は、上述した図１７（ａ）および図１７（ｂ）と同一である。すなわち、図１８（ａ）における画像１６４０ａは入力画像Ｉｍ₀を示し、図１８（ｂ）における画像１６４０ｄは、画像１６４０ａに対して第１圧縮部２０および第１伸長部２３により非可逆圧縮および伸長処理を施した伸長入力画像Ｉｍ₀’を示す。

図１８（ｃ）は、図１８（ｂ）の画像１６４０ｄから、線画画像１６３０ａの領域を除いた状態の画像１６４０ｅ’を示す。画像１６４０ｅ’は、図１７（ｃ）の画像１６４０ｅと同様に、線画画像１６３０ａに対応する領域およびその領域の周囲を含む領域１６６０ａ’のモスキートノイズ１６３２が除去されずに残っている。また、画像１６４０ｅ’において、領域１６６０ａ内の線画画像１６３０ａのエッジ領域は、非可逆圧縮および伸長処理による鈍りにより元の線画画像１６３０ａが膨張した部分を含んでいる。

第１の実施形態では、上述したように、圧縮処理部１６ａ内の入力画像補正部１６１０ａにおいて、伸長入力画像Ｉｍ₀’の補正を行っている。図１８（ｄ）は、図１８（ｃ）の画像１６４０ｅ’の領域１６６０ａ’における線画画像１６３０ａに対応する領域の周囲に対して、第１の実施形態に係る補正処理を施した結果である画像１６４０ｆ’の例を示す。なお、図１８（ｄ）では、画像１６４０ｆ’を、線画画像１６３０ａの領域を除いた状態で示している。

上述したように、第１の実施形態では、線画画像１６３０ａに対応する領域の周囲を補正している。そのため、図１８（ｄ）に、領域１６６０ａ’に対応する領域１６６０ｄとして示されるように、線画画像１６３０ａに対応する領域の周囲がベタ地の画像となる。

図１８（ｅ）は、図１８（ｄ）に示す画像１６４０ｆ’を、第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３で非可逆圧縮し、さらに伸長した画像１６４０ｇ’の例を示す。画像１６４０ｇ’において、線画画像１６３０ａに対する背景領域は、モスキートノイズ１６３２が補正により除去されてベタ地の画像とされ（領域１６６０ｄ’）、図１６（ｃ）の画像１６４０ｃと同様の平坦な画像が実現される。そのため、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍによる画像の高画質化が可能となる。また、ベタ地の画像は、例えばＪＰＥＧ方式における圧縮効率が良いため、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍのファイルサイズの抑制も可能となる。

（第１の実施形態に係る補正処理の具体例）
次に、図１９〜図２２、および、上述した図１５のフローチャートを用いて、第１の実施形態に係る補正処理の具体的な例について説明する。

（補正処理の第１の例）
図１９は、第１の実施形態に係る補正処理の第１の例を説明するための図である。第１の例は、線画画像に対する背景部分がベタ地である場合の補正処理の例である。図１９（ａ）は、ベタ地上に線画画像１６７０ａが含まれる画像１６８０ａの例を示す。図１１を参照し、この画像１６８０ａが、入力画像Ｉｍ₀として第１圧縮部２０および検出部１０ａに入力される。

図１９（ｂ）は、図１９（ａ）の画像１６８０ａを第１圧縮部２０により非可逆圧縮し、記憶部２２を介して第１伸長部２３により伸長した画像１６８０ｂの例を示す。この画像１６８０ｂが、伸長入力画像Ｉｍ₀’として圧縮処理部１６ａと、検出部１０および算出部１４に入力される。画像１６８０ｂにおいて、線画画像１６７０ｂは、線画画像１６７０ａに対してエッジが鈍り、周囲にモスキートノイズ１６３２が発生している。

図１１を参照し、検出部１０、算出部１４および決定部１５により、画像１６８０ｂ（伸長入力画像Ｉｍ₀’）から線画画像１６７０ａに対応する線画画像１６７０ｂが抽出され、線画画像Ｉｍ₂’として圧縮処理部１６ａに入力される。圧縮処理部１６ａには、さらに、画像１６８０ｂ（伸長入力画像Ｉｍ₀’）と、伸長線画画像Ｉｍ₂’とが入力される。画像１６８０ｂおよび伸長線画画像Ｉｍ₂’は、圧縮処理部１６ａ内の入力画像補正部１６１０ａに入力される。

入力画像補正部１６１０ａは、図１９（ｃ）に例示されるように、画像１６８０ｂに対して、線画画像１６７０ｂ毎に、線画画像１６７０ｂの外接矩形である行矩形１６３１を設定し、設定した行矩形１６３１の周囲色を取得する（図１５のステップＳ５００）。また、入力画像補正部１６１０ａは、図１９（ｄ）に例示されるように、設定された行矩形１６３１に基づきベタ地判定領域１６３５（図１４参照）を設定する。

ベタ地判定領域１６３５は、非可逆圧縮により発生する線画画像１６７０ｂ周辺のモスキートノイズ１６３２の影響が少ない位置から設定することが好ましい。その一方で、補正対象である線画画像１６７０ｂから離れ過ぎると別の線画画像や絵柄画像の影響を受けてしまうことが考えられる。そのため、ベタ地判定領域１６３５の位置や幅は、第１圧縮部２０における非可逆圧縮の圧縮率に応じて設定することが好ましい。ここでは、行矩形１６３１の縦横方向に２画素ずつ大きい領域を、ベタ地判定領域１６３５として設定している。

入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５の階調値の分散、平均値、ベタ地判定領域１６３５の色数などに基づき、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であるか否かを判定する（ステップＳ５０１）。図１９（ｄ）の例では、入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であると判定し、処理をステップＳ５０２に移行させ、行矩形１６３１内の線画色と背景色とを取得する。

入力画像補正部１６１０ａは、図１５のステップＳ５０３で、背景色と周囲色とが同一色として見做せるか否かを判定する。図１９（ｄ）の例では、入力画像補正部１６１０ａは、背景色と周囲色とを同一色として見做して処理をステップＳ５０４に移行させる。そして、ステップＳ５０４〜ステップＳ５０７の処理を、行矩形１６３１内の背景部分の全画素に対して実行し、当該背景部分の画素を周囲色の画素と置き換えて、背景部分をベタ化する補正を行う。

図１９（ｅ）は、上述のようにして背景部分がベタ化された画像１６８０ｃの例を示す。図１９（ｅ）の例では、画像１６８０ｃ内の、線画画像１６７０ａに対応する線画画像１６７０ｃの周囲において、モスキートノイズ１６３２が補正により消滅していることが分かる。この画像１６８０ｃが、補正伸長入力画像Ｉｍ₀”として入力画像補正部１６１０ａから出力され、レイヤ生成部１６００に入力される。

なお、ステップＳ５０３の判定において、ベタ地判定領域１６３５が白地のベタ地であって、当該ベタ地判定領域１６３５の各画素の階調値の平均値が白色に近く、且つ、最小階調値が所定値以上（例えば白色の階調値が２５５の場合、２４０以上）であれば、背景部分が白色であると見做してよい。ベタ地判定領域１６３５が黒地のベタ地である場合も、同様である。

また、ステップＳ５０１の判定において、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であると判定された場合、線画画像１６７０ｂに対する背景部分を、ベタ地判定領域１６３５内の平均階調値あるいは代表の階調値（白地であれば白色、黒地であれば黒色）で埋めるようにできる。

（補正処理の第２の例）
図２０は、第１の実施形態に係る補正処理の第２の例を説明するための図である。第２の例は、線画画像に対する背景部分がグラデーションである場合の補正処理の例である。図２０（ａ）は、上辺から下辺に向けて階調値が小さくなるグラデーションを持つ画像１６８１ａの例を示す。画像１６８１ａは、線画画像１６７０ａを含む。

図２０（ｂ）は、図２０（ａ）の画像１６８１ａを第１圧縮部２０により非可逆圧縮し、記憶部２２を介して第１伸長部２３により伸長した画像１６８１ｂの例を示す。画像１６８１ｂにおいて、線画画像１６７０ａに対応する線画画像１６７０ｂは、非可逆圧縮および伸長処理の影響で、線画画像１６７０ａに対してエッジが鈍り、周囲にモスキートノイズ１６３２が発生している。

入力画像補正部１６１０ａは、図２０（ｃ）に例示されるように、画像１６８１ｂに対して、線画画像１６７０ｂ毎に行矩形１６３１を設定し、設定した行矩形１６３１の周囲色を取得する（図１５のステップＳ５００）。また、入力画像補正部１６１０ａは、図２０（ｄ）に例示されるように、設定された行矩形１６３１に基づきベタ地判定領域１６３５（図１４参照）を設定する。

入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５の階調値の分散、平均値、ベタ地判定領域１６３５の色数などに基づき、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であるか否かを判定する（ステップＳ５０１）。図２０（ｄ）の例では、ベタ地判定領域１６３５がグラデーションを含むため例えば分散が大きくなる。したがって、入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５がベタ地では無いと判定し、図２０（ｅ）に画像１６８１ｃとして示されるように、補正処理を行わずに図１５のフローチャートによる処理を終了させる。図２０（ｅ）の例では、画像１６８１ｃにおいて、線画画像１６７０ｃの周囲にモスキートノイズが存在している。

背景部分がグラデーションを含む場合、線画画像１６７０ｂの周囲をベタ化すると、異常画像となってしまう。この第２の例によれば、背景部分がグラデーションを含む場合には、線画画像１６７０ｂの周囲のベタ化は行われず、異常画像となることが防がれる。

（補正処理の第３の例）
図２１は、第１の実施形態に係る補正処理の第３の例を説明するための図である。第２の例は、線画画像に対する背景部分が絵柄やパターンを持っている場合の補正処理の例である。図２１（ａ）は、タイル状のパターンを持つ画像１６８２ａの例を示す。画像１６８２ａは、線画画像１６７０ａを含む。

図２１（ｂ）は、図２１（ａ）の画像１６８２ａを第１圧縮部２０により非可逆圧縮し、記憶部２２を介して第１伸長部２３により伸長した画像１６８２ｂの例を示す。画像１６８２ｂにおいて、線画画像１６７０ａに対応する線画画像１６７０ｂは、非可逆圧縮および伸長処理の影響で、線画画像１６７０ａに対してエッジが鈍り、周囲にモスキートノイズ１６３２が発生している。

入力画像補正部１６１０ａは、図２１（ｃ）に例示されるように、画像１６８２ｂに対して、線画画像１６７０ｂ毎に行矩形１６３１を設定し、設定した行矩形１６３１の周囲色を取得する（図１５のステップＳ５００）。また、入力画像補正部１６１０ａは、図２１（ｄ）に例示されるように、設定された行矩形１６３１に基づきベタ地判定領域１６３５（図１４参照）を設定する。

入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５の階調値の分散、平均値、ベタ地判定領域１６３５の色数などに基づき、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であるか否かを判定する（ステップＳ５０１）。図２０（ｄ）の例では、ベタ地判定領域１６３５がパターンを含むため例えば分散が大きくなる。したがって、入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５がベタ地では無いと判定し、図２１（ｅ）に画像１６８２ｃとして示されるように、補正処理を行わずに図１５のフローチャートによる処理を終了させる。図２１（ｅ）の例では、画像１６８２ｃにおいて、線画画像１６７０ｃの周囲にモスキートノイズが存在している。

背景部分が絵柄やパターンを含む場合も、上述のグラデーションの例と同様に、線画画像１６７０ｂの周囲をベタ化すると、異常画像となってしまう。この第３の例によれば、背景部分が絵柄やパターンを含む場合には、線画画像１６７０ｂの周囲のベタ化は行われず、異常画像となることが防がれる。

（補正処理の第４の例）
図２２は、第１の実施形態に係る補正処理の第４の例を説明するための図である。第４の例は、線画画像に対する所定範囲に、線画画像の色、および、線画画像に対する背景部分の色と異なる色の画像（マーカ画像と呼ぶ）を含む場合の補正処理の例である。図２２（ａ）は、ベタ地上に線画画像１６７０ａが含まれ、且つ、線画画像１６７０ａを含む所定範囲にマーカ画像１６４３を含む画像１６８３ａの例を示す。この場合、線画画像１６７０ａに対する背景色が、マーカ画像１６４３の色となる。

図２２（ｂ）は、図２２（ａ）の画像１６８３ａを第１圧縮部２０により非可逆圧縮し、記憶部２２を介して第１伸長部２３により伸長した画像１６８３ｂの例を示す。画像１６８３ｂにおいて、線画画像１６７０ａに対応する線画画像１６７０ｂは、非可逆圧縮および伸長処理の影響で、線画画像１６７０ａに対してエッジが鈍り、周囲にモスキートノイズ１６３２が発生している。

入力画像補正部１６１０ａは、図２２（ｃ）に例示されるように、画像１６８３ｂに対して、線画画像１６７０ｂ毎に行矩形１６３１を設定し、設定した行矩形１６３１の周囲色を取得する（図１５のステップＳ５００）。また、入力画像補正部１６１０ａは、図２２（ｄ）に例示されるように、設定された行矩形１６３１に基づきベタ地判定領域１６３５（図１４参照）を設定する。

入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であるか否かを判定する（ステップＳ５０１）。図２２（ｄ）の例では、入力画像補正部１６１０ａは、ベタ地判定領域１６３５がベタ地であると判定し、処理をステップＳ５０２に移行させ、行矩形１６３１内の線画色と背景色とを取得する。

入力画像補正部１６１０ａは、ステップＳ５０３で、背景色と周囲色とが同一色として見做せるか否かを判定する。図２２（ｄ）の例では、入力画像補正部１６１０ａは、背景色と周囲色とを同一色として見做すものとする。入力画像補正部１６１０ａは、処理をステップＳ５０４に移行させる。そして、ステップＳ５０４〜ステップＳ５０７の処理を、行矩形１６３１内の背景部分の全画素に対して実行する。

ここで、ステップＳ５０６による判定における処理対象画素は、マーカ画像１６４３の画素となる。そのため、入力画像補正部１６１０ａは、ステップＳ５０６での判定において、処理対象画素の色と、周囲色との差分が所定値を超えると判定し、処理をステップＳ５０４に戻す。したがって、入力画像補正部１６１０ａは、マーカ画像１６４３の画素に対してステップＳ５０７による背景色の補正を行わない。

すなわち、ステップＳ５０６において、行矩形１６３１内であって、且つ、線画画像１６７０ｂではない領域１６４４（図２２（ｅ）に斜線を付して示す）に対して、線画色およびベタ部色（周囲色）の何れでもない色の有無の判定を行っている。図２２の例では、当該領域１６４４に線画色（黒色）およびベタ部色（白色）の何れでもない、マーカ画像１６４３の画素による色（例えば黄色）が存在しているため、当該領域のベタ化が実施されない。そのため、図２２（ｆ）に示されるように、ベタ化によるマーカ画像１６４３の消失が避けられる。

なお、行矩形１６３１の内部は、モスキートノイズ１６３２の影響で、画素単位で見た場合、本来のマーカ画像１６４３の色とは異なる色の画素が混在している。そのため、行矩形１６３１内の、線画色および周囲色の何れでもない色の領域の画素の階調値の平均値を用いて色の判定を行うと好ましい。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。上述の第１の実施形態では、伸長入力画像Ｉｍ₀’における、線画画像Ｉｍ₂に対応する領域の周囲を補正した。第２の実施形態では、これに加えて、さらに、伸長入力画像Ｉｍ₀’に含まれる、線画画像Ｉｍ₁’の補正を行う。

図２３を用いて、第２の実施形態による補正処理の必要性について説明する。なお、図２３（ａ）および図２３（ｂ）において、各升は、画素を示している。図２３（ａ）は、入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画画像Ｉｍ₁の例を示す。ここでは、線画画像Ｉｍ₁が黒色の画素により構成され、背景色が白色とされているものとする。

図２３（ｂ）は、入力画像Ｉｍ₀を第１圧縮部２０により非可逆圧縮し、記憶部２２を介して第１伸長部２３で伸長した、伸長入力画像Ｉｍ₀’の例を示す。伸長入力画像Ｉｍ₀’において、線画画像Ｉｍ₁に対応する部分は、非可逆圧縮および伸長処理の影響により一部が変化し、線画画像Ｉｍ₁’とされている。図２３（ｂ）の例では、線画画像Ｉｍ₁’は、非可逆圧縮および伸長処理の影響により階調値が下げられ中間色となった画素による領域１７００（図中に斜線を付して示す）を含んでいる。

この領域１７００の画素は、第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１における２値化処理により、例えば白色の画素とされてしまう可能性がある。この場合、補正後の画像は、元の線画画像Ｉｍ₀が領域１７００の部分で途切れた画像となり、品質の低下を招く。第２の実施形態では、この事態を抑制するために、線画画像Ｉｍ₁’の補正を行う。

図２４は、第２の実施形態に係る圧縮処理部１６ｂの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図２４において、上述した図１２と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

図２４において、圧縮処理部１６ｂは、図１２に示した圧縮処理部１６ａに対して線画画像補正部１７１０と、重畳部１７１１とが追加されている。入力画像補正部１６１０ａおよび線画画像補正部１７１０は、それぞれ伸長線画画像Ｉｍ₂’と、伸長入力画像Ｉｍ₀’とが入力される。入力画像補正部１６１０ａによる補正処理は、第１の実施形態で説明した補正処理と同一であるので、ここでの説明を省略する。入力画像補正部１６１０ａから出力された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”は、重畳部１７１１の一方の入力端に入力される。

線画画像補正部１７１０は、伸長線画画像Ｉｍ₂’と、伸長入力画像Ｉｍ₀’とに基づき、伸長入力画像Ｉｍ₀’における、線画画像Ｉｍ₁に対応する部分の補正を行う（第２の補正部）。すなわち、線画画像補正部１７１０は、伸長入力画像Ｉｍ₀’に対して、行矩形１６３１を伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき設定し、行矩形１６３１内の背景画素の階調値が、ベタ部色（周囲色）よりも伸長線画画像Ｉｍ₂’の画素の色に近く、且つ、当該背景画素が当該行矩形１６３１内の線画画素に隣接する画素の場合に、当該背景画素を線画画素と見做し、当該背景画素の色を線画色に置き換える補正を行う。

図２５は、第２の実施形態に係る線画画像補正部１７１０による補正処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ６００で、線画画像補正部１７１０は、例えば、図１５のフローチャートのステップＳ５０２の処理と同様にして、伸長線画画像Ｉｍ₂’に基づき行矩形１６３１における線画部分を特定し、線画色の階調値Ｇｓを取得する。また、ステップＳ６００で、線画画像補正部１７１０は、周囲色の階調値Ｇａも取得する。

次のステップＳ６０１で、線画画像補正部１７１０は、線画部分に隣接する画素を１つ抽出し、抽出した画素の階調値Ｇｎを取得する。次のステップＳ６０２で、線画画像補正部１７１０は、階調値Ｇｎと階調値Ｇｓとの差分が、階調値Ｇｎと階調値Ｇａとの差分より小さいか否かを判定する。なお、この判定は、ＲＧＢの各値の差分をそれぞれ比較することで行う。線画画像補正部１７１０は、階調値Ｇｎと階調値Ｇｓとの差分が、階調値Ｇｎと階調値Ｇａとの差分以上であると判定した場合（ステップＳ６０２、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ６０１に戻し、次の画素について処理を行う。

一方、線画画像補正部１７１０は、階調値Ｇｎと階調値Ｇｓとの差分が、階調値Ｇｎと階調値Ｇａとの差分より小さいと判定した場合（ステップＳ６０２、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ６０３に移行させる。ステップＳ６０３で、線画画像補正部１７１０は、ステップＳ６０１で抽出した画素の階調値Ｇｎを、線画色の階調値Ｇｓに置き換える。

次のステップＳ６０４で、線画画像補正部１７１０は、線画部分に隣接する全ての画素について処理が終了したか否かを判定する。線画画像補正部１７１０は、終了していないと判定した場合（ステップＳ６０４、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ６０１に戻し、次の画素について処理を行う。一方、線画画像補正部１７１０は、終了したと判定した場合（ステップＳ６０４、「Ｙｅｓ」）、この図２５のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

線画画像補正部１７１０は、図２５のフローチャートによる、伸長入力画像Ｉｍ₀’における線画部分の補正が終了すると、補正された線画部分の画像（補正線画画像と呼ぶ）を、重畳部１７１１の他方の入力端に入力する。重畳部１７１１は、他方の入力端に入力された補正線画画像に対応する、一方の入力端に入力された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”の領域を、当該補正線画画像に置き換える。これにより、補正伸長入力画像Ｉｍ₀”に含まれる線画画像が、補正線画画像により補正される。重畳部１７１１は、この、線画画像が補正された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”を出力する。

重畳部１７１１の出力は、レイヤ生成部１６００に入力される。レイヤ生成部１６００は、重畳部１７１１から入力された、線画画像が補正された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”に基づき、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成する。第１画像レイヤＬｙ₁は、線画画像が補正された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”に基づき生成されるため、第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１により２値化処理された場合に線画画像が途切れる事態が抑制される。

なお、線画画像を加えると、絵柄画像を線画画像として誤分離する可能性が大きくなるおそれがある。そのため、線画画像の周囲の背景領域だけを補正することで、非可逆圧縮による画質劣化を抑えつつ、絵柄画像が線画画像として誤分離されることが抑制された高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成することが可能となる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種を判定し、圧縮処理部１６ａに入力される補正伸長入力画像Ｉｍ₀”に対して、上述の第１の実施形態に係る補正処理に加えて、判定された原稿種に応じた補正処理を施す。

なお、原稿種は、入力画像Ｉｍ₀の地の色、文字（線画）色、絵柄の有無などにより入力画像Ｉｍ₀を分類したものである。入力画像Ｉｍ₀は、大まかには、例えば、（１）文字のみ原稿、（２）白抜き文字有りの新聞原稿、（３）白抜き無しの新聞原稿、（４）薄い原稿、（５）その他の原稿、の５種類の原稿種に分類される。（４）薄い原稿は、さらに、６種類に分類される。

図２６は、第３の実施形態に係る原稿種の検出を行う検出部１０ｂの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図２６において、上述した図４と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

図２６において、検出部１０ｂは、図４の検出部１０の構成に対して原稿種判定部１８が追加されている。検出部１０ｂは、図１１の検出部１０と対応するもので、入力画像Ｉｍ₀が第１圧縮部２０で非可逆圧縮され、記憶部２２を介して第１伸長部２３により伸長された伸長入力画像Ｉｍ₀’が入力される。

原稿種判定部１８は、伸長入力画像Ｉｍ₀’に基づきエッジ強調部１２から出力されたエッジ強調画像が入力される。原稿種判定部１８は、入力されたエッジ強調画像に基づき原稿種を判定し、判定した原稿種を示す原稿種情報を出力する（判定部）。また、原稿種判定部１８は、入力されたエッジ強調画像を線画候補検出部１３に渡す。

図２７は、第３の実施形態に係る画像処理装置の機能的な構成の例を示す。なお、図２７において、上述した図１１と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図２７に示される構成は、図１１に示される検出部１０が上述の検出部１０ｂに変更され、圧縮処理部１６ａが圧縮処理部１６ｃに変更されている。圧縮処理部１６ｃの詳細については、後述する。検出部１０ｂにおいて、原稿種判定部１８から出力された原稿種情報は、圧縮処理部１６ｃに入力される。

図２８は、第３の実施形態に係る圧縮処理部１６ｃの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図２８において、上述した図１２と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図２８において、圧縮処理部１６ｃは、図１２に示す圧縮処理部１６ａに対してγ（ガンマ）補正部１８００が追加されている。

γ補正部１８００は、検出部１０ｂから出力された原稿種情報が入力される。γ補正部１８００は、また、入力画像補正部１６１０ａから出力された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”が入力され、入力された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”に対して、原稿種情報に応じたγ補正処理を施して出力する。レイヤ生成部１６００は、γ補正部１８００でγ補正処理が施された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”に基づき、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成する。

図２９は、第３の実施形態に係る、原稿種判定部１８による原稿種判定処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ７００で、原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀における、原稿種判定処理の対象となる判定領域の特定を行う。より詳細には、原稿種判定部１８は、後段のステップＳ７０１においてヒストグラムを作成する際に用いる、入力画像Ｉｍ₀上の判定領域を特定する。

なお、原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀が非可逆圧縮、伸長された伸長入力画像Ｉｍ₀’に基づくエッジ強調画像が入力されるため、実際には、エッジ強調画像に対して判定領域の特定が行われる。

ここで、入力画像Ｉｍ₀上において、下記の２つの領域を考慮して、ヒストグラムの作成の対象となる判定領域を特定する。第１の領域は、入力画像Ｉｍ₀に対して設定される矩形領域である。例えば、図３０に例示されるように、入力画像Ｉｍ₀上の上下左右の端部から、上下幅および左右幅に対して１０％ずつの領域を除外した矩形領域１８１１を、判定領域の候補とする。第２の領域は、エッジ強調画像において強調されるエッジ領域である。このエッジ領域は、判定領域から除外する。

第１の領域は、例えば入力画像Ｉｍ₀がスキャナユニット１１３１（図１参照）により原稿を読み取った原稿画像の場合、原稿の影などの入り込みを排除するために設定される。第２の領域は、線画部分と背景部分との中間の画素の入り込みを排除するために設定される。原稿の影や、線画部分と背景部分との中間の画素は、絵柄で無いにも関わらず絵柄と誤判定される要因となり得るので、予め判定領域から排除するようにしている。

次のステップＳ７０１で、原稿種判定部１８は、ステップＳ７００で特定された判定領域の画素の階調値に基づきヒストグラムを作成する。原稿種判定部１８は、例えば、判定領域内の注目画素を既知の手法にてグレースケールの画素に変換し、当該グレースケールの画素の階調値を複数の閾値で量子化して頻度を求め、ヒストグラムを作成する。

図３１は、第３の実施形態に適用可能な、ステップＳ７０１で作成されたヒストグラムの例を示す。図３１において、横軸は正規化された階調値を示し、右方向に階調値が増加する。縦軸は、階調値を所定間隔で分割した各階調領域における頻度を示している。特性線１８２０は、各階調領域の頻度を結んだものである。

原稿種判定部１８は、実験などにより決定される４つの階調値ａ〜ｄ（０＜ａ＜ｂ＜ｃ＜ｄ＜１）を閾値として用いて、階調値を分類値Ａ〜Ｅに５値化して分類する。階調値をＸとして、図３１の例では、下記のように分類することが考えられる。
０≦Ｘ＜ａ：分類値Ａ
０≦Ｘ＜ｂ：分類値Ｂ
ｂ≦Ｘ＜ｃ：分類値Ｃ
ｃ≦Ｘ＜ｄ：分類値Ｄ
ｄ≦Ｘ≦１：分類値Ｅ

これらのうち、分類値Ａに分類される階調を、真の黒色と呼ぶ。以下、分類値Ｂ〜Ｅに分類される各階調が示す色を、それぞれ黒色、中間色、新聞地色（灰色）、白色と呼ぶ。

ここで、上述の分類値Ａ〜Ｅによる分類、すなわち、真の黒色、黒色、中間色、新聞地色および白色の分類を行うための閾値として用いる各階調値ａ〜ｄを決める方法の例について説明する。

先ず、分類値Ａすなわち真の黒色を規定するための閾値である階調値ａは、一般的な新聞紙における文字色の階調値よりも低い値とする。

次に、分類値Ｂと分類値Ｃとの境界、すなわち黒色と中間色との境界を規定するための閾値である階調値ｂは、一般的な新聞紙における文字色の階調値が黒色（分類値Ｂ）に分類される値とする。階調値ｂは、原稿種が新聞原稿であるか否かの判定に影響を与える。

さらに、階調値ｂは、一般的な文字のみ原稿の文字色（特に黒色の文字）が黒色（分類値Ｂ）に分類される値とする。したがって、階調値ｂは、原稿種が文字のみ原稿であるか否かの判定にも影響を与える。

次に、分類値Ｃと分類値Ｄとの境界、すなわち中間色と新聞地色との境界を規定するための閾値である階調値ｃは、薄い色の原稿（入力画像Ｉｍ₀）における黒色の文字の階調値が中間色（分類値Ｃ）に分類される値とする。階調値ｃは、原稿種が薄い色の原稿（薄い原稿）であるか否かの判定に影響を与える。

次に、分類値Ｄと分類値Ｅとの境界、すなわち新聞地色と白色との境界を規定するための閾値である階調値ｄは、一般的な新聞紙における地の色の階調値が新聞地色（分類値Ｄ）に分類される値とする。階調値ｄは、原稿種が新聞原稿であるか否かの判定に影響を与える。

さらに、階調値ｄは、白地が白色（分類値Ｅ）に分類される値とする。したがって、階調値ｄは、原稿種が白地であるか否かの判定にも影響を与える。さらにまた、階調値ｄは、白抜き文字が白色（分類値Ｅ）に分類される値とする。したがって、階調値ｄは、さらに、原稿種が白抜き文字であるか否かの判定にも影響を与える。

原稿種判定部１８は、作成したヒストグラムからピーク値を決定し、分類値Ａ〜Ｅから、ピーク値が属する分類値を求める。なお、１つのヒストグラムから複数のピーク値が検出されることも考えられる。この場合には、検出されたそれぞれのピーク値について、属する分類値を求める。

説明は図２９に戻り、ステップＳ７０２で、原稿種判定部１８は、ヒストグラムに基づき白抜き文字の有無の判定を行う。例えば、原稿種判定部１８は、ヒストグラムにおいて階調値が低い領域（分類値Ｂなど）に頻度が集中する中で、高い階調値に領域（分類値Ｄ、Ｅ）に狭いピークがある場合に、濃い色の入力画像Ｉｍ₀中に白抜き文字が有ると判定できる。

原稿種判定部１８は、白抜き文字が有ると判定した場合（ステップＳ７０２、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ７０４に移行させる。一方、原稿種判定部１８は、白抜き文字が無いと判定した場合（ステップＳ７０２、「Ｎｏ」）。処理をステップＳ７０３に移行させて白抜き文字または白地が無いことを示す情報を記憶し、処理をステップＳ７０４に移行させる。この情報は、新聞原稿、薄い原稿、その他の原稿における白抜き文字検出時に利用できる。

ステップＳ７０４で、原稿種判定部１８は、ヒストグラムに基づき、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「薄い原稿」であるか否かを判定する。「薄い原稿」は、ヒストグラムにおいて、分類値Ｃ、ＤおよびＥ、すなわち、中間色、新聞地色および白色の頻度に対して、分類値ＡおよびＢ、すなわち、真の黒色および黒色の頻度が低い。原稿種判定部１８は、この性質を利用して、例えば各分類値Ａ〜Ｅに属する階調値の頻度に対して閾値判定を行い、原稿種が「薄い原稿」であるか否かを判定する。

原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「薄い原稿」であると判定した場合（ステップＳ７０４、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ７０５に移行させる。ステップＳ７０５で、原稿種判定部１８は、「薄い原稿」を示す原稿種情報を出力し、図２９のフローチャートによる一連の処理を終了させる。一方、原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「薄い原稿」では無いと判定した場合（ステップＳ７０４、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ７０６に移行させる。

ステップＳ７０６で、原稿種判定部１８は、ヒストグラムに基づき、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「新聞原稿」であるか否かを判定する。「新聞原稿」は、ヒストグラムにおいて、分類値Ｄ、すなわち、新聞地色の頻度が高く、分類値ＡおよびＢ、すなわち、真の黒色および黒色の頻度が低い。原稿種判定部１８は、この性質を利用して、例えば各分類値Ａ〜Ｅに属する階調値の頻度に対して閾値判定を行い、原稿種が「新聞原稿」であるか否かを判定する。

原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「新聞原稿」であると判定した場合（ステップＳ７０６、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ７０７に移行させる。ステップＳ７０７で、原稿種判定部１８は、「新聞原稿」を示す原稿種情報を出力し、図２９のフローチャートによる一連の処理を終了させる。一方、原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「新聞原稿」では無いと判定した場合（ステップＳ７０６、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ７０８に移行させる。

ステップＳ７０８で、原稿種判定部１８は、ヒストグラムに基づき、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「文字のみ原稿」であるか否かを判定する。「文字のみ原稿」は、ヒストグラムにおいて、分類値Ａ、ＢおよびＥ、すなわち、真の黒色および黒色、ならびに、白色の頻度が高く、分類値ＣおよびＤ、すなわち、中間色および新聞地色の頻度が低い。原稿種判定部１８は、この性質を利用して、例えば各分類値Ａ〜Ｅに属する階調値の頻度に対して閾値判定を行い、原稿種が「文字のみ原稿」であるか否かを判定する。

原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「文字のみ原稿」であると判定した場合（ステップＳ７０８、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ７０９に移行させる。ステップＳ７０８で、原稿種判定部１８は、「文字のみ原稿」を示す原稿種情報を出力し、図２９のフローチャートによる一連の処理を終了させる。一方、原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「文字のみ原稿」では無いと判定した場合（ステップＳ７０８、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ７１０に移行させる。

ステップＳ７１０で、原稿種判定部１８は、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「その他の原稿」であるとして、「その他の原稿」を示す原稿種情報を出力し、図２９のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

（第３の実施形態に係るγ補正処理）
第３の実施形態では、上述したように、圧縮処理部１６ｃにおいて、γ補正部１８００は、入力画像補正部１６１０ａから入力された入力画像Ｉｍ₀”に対して、原稿種情報が示す原稿種に応じたγ補正処理を施す。

図３２は、第３の実施形態に適用可能なγ補正パラメータを規定するγ補正テーブルの例を示す。図３２（ａ）〜図３２（ｄ）は、γ補正部１８００における階調値の入出力特性を示し、それぞれ縦軸が正規化された出力階調値、横軸が正規化された入力階調値となっている。図３２（ａ）〜図３２（ｄ）において、入出力特性を規定する各γ補正テーブル１９００ａ〜１９００ｄの例が示されている。

図３２（ａ）に示すγ補正テーブル１９００ａは、画像の明るさを全体的に減少させる（暗くする）特性を持つ。図３２（ｂ）〜図３２（ｄ）に示す各γ補正テーブル１９００ｂ〜１９００ｄは、暗い階調（低輝度）の領域でより暗くさせ、明るい階調（高輝度）の領域でより明るくさせる特性を持つ。また、各γ補正テーブル１９００ｂ〜１９００ｄは、γ補正テーブル１９００ｂ、γ補正テーブル１９００ｃ、γ補正テーブル１９００ｄの順に、強調の度合が大きくされている。

原稿種「文字のみ原稿」は、白地上に低階調の文字（線画）のみがあることを想定している。この原稿種「文字のみ原稿」では、文字（線画色）を濃く（暗く）し、文字の背景部分の色（背景色）を薄く（明るく）すると、可読性の向上を図ることができる。そのため、原稿種情報が「文字のみ原稿」を示す場合、例えばγ補正テーブル１９００ｄ（図３２（ｄ）参照）を適用する。

なお、以下では、画像における文字（線画）部分以外の部分を、文字に対する背景とし、背景の色を背景色と呼ぶ。

原稿種「新聞原稿」は、地が高輝度、文字部分が低輝度であることが予測できる。そのため、原稿種情報が「新聞原稿」を示す場合、背景色を薄く（明るく）し、文字（線画色）を濃く（暗く）すると、可読性の向上を図ることができる。ただし、原稿種「新聞原稿」においては、上述した原稿種「文字のみ原稿」に対して入力階調値に対する出力階調値の変化が小さいγ補正テーブルを用いると好ましい。例えば、原稿種「新聞原稿」に対して、γ補正テーブル１９００ｃ（図３２（ｃ）参照）を適用することが考えられる。

原稿種「薄い原稿」は、背景色および線画色の両方を濃く（暗く）すると、見栄えを向上させることができる。そのため、原稿種情報が「薄い原稿」を示す場合、画像を全体的に暗く（濃く）するγ補正テーブル１９００ａ（図３２（ａ）参照）を使うようにする。このとき、原稿種「その他の原稿」よりも濃く（暗く）するγ補正テーブルを選択すると好ましい。

原稿種「その他の原稿」は、低輝度の部分をより暗く、高輝度の部分をより明るくすると、見栄えを向上させることができる。また、原稿種「その他の原稿」では、階調性が損なわれるのを防ぐため、強調の度合の小さいγ補正テーブルを選択すると好ましい。例えば、原稿種情報が「その他の原稿」を示す場合、γ補正テーブル１９００ｂ（図３２（ｂ）参照）を適用することが考えられる。

原稿種判定部１８は、原稿種「薄い原稿」を、さらに複数の種類に分類することができる。図３３は、第３の実施形態に係る原稿種判定部１８により判定される、原稿種「薄い原稿」の分類の例を示す。

図３３（ａ）に示す画像１９１０ａは、原稿種「薄い原稿」のうち、色地（中間色または新聞地色）が画像の大部分を占め、白抜き文字が無い（白色が閾値以下）例であり、これを原稿種「薄い原稿ａ」に分類する。図３３（ａ）の例では、画像１９１０ａは、薄い青地上に、灰色の文字が配されている。

図３３（ｂ）に示す画像１９１０ｂは、原稿種「薄い原稿」のうち、色地（中間色または新聞地色）が画像の大部分を占め、白抜き文字が有る（白色が閾値以上）例であり、これを原稿種「薄い原稿ｂ」に分類する。図３３（ｂ）の例では、画像１９１０ｂは、青地に白抜き文字が配されている。画像１９１０ｂの青地は、例えば上述した画像１９１０ａの薄い青地よりは、濃い青の地であるものとする。

図３３（ｃ）に示す画像１９１０ｃは、原稿種「薄い原稿」のうち、地が色地（中間色または新聞地色）および白地（白色）の何れであるかの判定が困難である、または、多値画像である絵柄を含み、色数が多い例であり、これを原稿種「薄い原稿ｃ」に分類する。

図３３（ｄ）に示す画像１９１０ｄは、白地（白色）が画像の大部分を占め、且つ、線画色（文字色）に用いられる色数が２色（例えば灰色と、黒色を除くその他の色）である例であり、これを原稿種「薄い原稿ｄ」に分類する。

図３３（ｅ）に示す画像１９１０ｅは、白地（白色）が画像の大部分を占め、且つ、線画色（文字色）として用いられる色数が、黒色を除く１色（例えば灰色）である例であり、これを原稿種「薄い原稿ｅ」に分類する。

図３３（ｆ）に示す画像１９１０ｆは、白地（白色）のみの画像、または、白地に僅かに文字、線画が有る、画像のほぼ全体が白地である例であり、これを原稿種「薄い原稿ｆ」に分類する。

原稿種判定部１８は、上述した図２９のステップＳ７０４において、入力画像Ｉｍ₀の原稿種が「薄い原稿」であると判定した場合（ステップＳ７０４、「Ｙｅｓ」）、ステップＳ７０１で作成したヒストグラムをより詳細に解析して原稿種を判定し、これら各原稿種「薄い原稿ａ」〜「薄い原稿ｆ」の分類を行う。そして、ステップＳ７０５で、各原稿種「薄い原稿ａ」〜「薄い原稿ｆ」のうち分類結果の原稿種を示す原稿種情報を出力し、図２９のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

図３４は、第３の実施形態に適用可能な、上述した、原稿種「薄い原稿」の分類結果に応じてγ補正パラメータを規定するγ補正テーブルの例を示す。図３４（ａ）〜図３４（ｄ）は、γ補正部１８００における階調値の入出力特性を示し、それぞれ縦軸が正規化された出力階調値、横軸が正規化された入力階調値となっている。図３４（ａ）〜図３４（ｄ）において、入出力特性を規定する各γ補正テーブル１９２０ａ〜１９２０ｄの例が示されている。

図３４（ａ）〜図３４（ｃ）に示すγ補正テーブル１９２０ａ〜１９２０ｃは、画像の明るさを全体的に減少させる（暗くする）特性を持つ。各γ補正テーブル１９２０ａ〜１９２０ｃは、γ補正テーブル１９２０ａ、γ補正テーブル１９２０ｂ、γ補正テーブル１９２０ｃの順に、画像を暗くさせる度合が大きくされている。また、図３４（ｄ）に示すγ補正テーブル１９２０ｄは、階調の分類を粗くしてデータ量の削減を図った例である。

原稿種「薄い原稿ａ」および「薄い原稿ｂ」は、画像に白色が少ない。そのため、画像をより暗くするγ補正テーブルを用いると、画像中の白色より濃い（低輝度の）部分がより強調される。

この場合、当該γ補正テーブルを用いて補正された画像に基づきレイヤ生成部１６００で生成した、例えば第３画像レイヤＬｙ₃に含まれるベタ地以外の部分が増大し、第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３により圧縮された第３画像レイヤＬｙ₃のデータサイズが大きくなってしまうおそれがある。同様に、当該補正された画像に基づきレイヤ生成部１６００で生成した、第１画像レイヤＬｙ₁に含まれる圧縮対象の部分が増大し、第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１により圧縮された第１画像レイヤＬｙ₁のデータサイズも大きくなってしまうおそれがある。

そのため、これら原稿種「薄い原稿ａ」および「薄い原稿ｂ」は、例えば図３４（ａ）に示すγ補正テーブル１９２０ａを用いて補正を行う。

原稿種「薄い原稿ｃ」は、白色の領域が、上述した原稿種「薄い原稿ａ」および「薄い原稿ｂ」と比較して、非常に多い。そのため、画像をより暗くするγ補正テーブルを用いても、レイヤ生成部１６００で各画像レイヤを生成した後の各圧縮処理後のデータサイズは、原稿種「薄い原稿ａ」および「薄い原稿ｂ」の場合と比較して大きくならないことが予測される。したがって、原稿種「薄い原稿ｃ」は、例えば図３４（ｂ）に示すγ補正テーブル１９２０ｂを用いて補正を行う。

これに限らず、原稿種「薄い原稿ａ」、「薄い原稿ｂ」および「薄い原稿ｃ」の場合、画像に含まれる白色の領域の画素数に応じてγ補正テーブルを計算し、圧縮後のデータサイズを抑制することも考えられる。

原稿種「薄い原稿ｄ」は、白地であり、線画部分（文字部分）の分離が容易である。そのため、画像をさらに暗くするγ補正テーブルを用いて補正を行っても、レイヤ生成部１６００で各画像レイヤを生成した後の各圧縮処理後のデータサイズは、それほど大きくならないことが予測される。したがって、原稿種「薄い原稿ｄ」は、例えば図３４（ｃ）に示すγ補正テーブル１９２０ｃを用いて補正を行う。

原稿種「薄い原稿ｅ」は、原稿種「薄い原稿ｄ」と同様に白地であり、また、線画色（文字色）が１色であるため、原稿種「薄い原稿ｄ」と比較してさらに線画部分（文字部分）の分離が容易である。そのため、画像を原稿種「薄い原稿ｄ」の場合よりもさらに暗くするγ補正テーブルを用いて補正を行っても、レイヤ生成部１６００で各画像レイヤを生成した後の各圧縮処理後のデータサイズは、それほど大きくならないことが予測される。したがって、原稿種「薄い原稿ｄ」は、例えば図３４（ｃ）に示すγ補正テーブル１９２０ｃよりもさらに画像を暗くするγ補正テーブルを用いて補正を行うことができる。

原稿種「薄い原稿ｆ」は、画像全体が白地であるため、背景部分すなわち画像全体を白色化することができる。また、図３４（ｄ）に示す、階調の分類を粗くして階調性を落としたγ補正テーブル１９２０ｄを用いて補正を行ってもよい。γ補正テーブル１９２０ｄを用いた場合、レイヤ生成部１６００で各画像レイヤを生成した後の各圧縮処理後のデータサイズをより小さくすることができる。

このように、第３の実施形態では、伸長入力画像Ｉｍ₀’に基づき原稿種を判定し、圧縮処理部１６ｃにおいて、γ補正部１８００は、伸長入力画像Ｉｍ₀’を入力画像補正部１６１０ａで補正した補正伸長入力画像Ｉｍ₀”を、判定された原稿種に応じて選択されたγ補正テーブルを用いてさらに補正している。そして、レイヤ生成部１６００は、γ補正部１８００により補正伸長入力画像Ｉｍ₀”がγ補正テーブルを用いて補正された画像に基づき、レイヤ生成部１６００で第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成している。

そのため、レイヤ生成部１６００における第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃の生成を容易とすることができる。また、生成された第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を、第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１、第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２および第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３で圧縮処理した各データのサイズを削減することが可能である。

（第３の実施形態の変形例）
次に、第３の実施形態の変形例について説明する。上述の第３の実施形態では、原稿種判定部１８により出力された原稿種情報に基づき、γ補正部１８００が補正伸長入力画像Ｉｍ₀”を補正するために用いるγ補正テーブルを選択している。第３の実施形態の変形例では、この原稿種情報を、算出部１４および決定部１５の制御にさらに用いる。

図３５は、第３の実施形態の変形例に係る、算出部１４における処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ８００で、算出部１４は、検出部１０ｂの原稿種判定部１８から出力された原稿種情報を取得する。次のステップＳ８０１で、算出部１４は、取得した原稿種情報が原稿種「薄い原稿」を示しているか否かを判定する。算出部１４は、原稿種情報が原稿種「薄い原稿」を示していると判定した場合（ステップＳ８０１、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ８１０に移行させる。

ステップＳ８１０で、算出部１４は、図６のフローチャートを用いて説明した算出処理を実行し、算出結果を出力する。算出結果が出力されると、図３５のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

算出部１４は、上述のステップＳ８０１で、取得した原稿種情報が原稿種「薄い原稿」を示していないと判定した場合（ステップＳ８０１、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ８０２に移行させる。

ステップＳ８０２で、算出部１４は、ステップＳ８００で取得した原稿種情報が原稿種「その他の原稿」を示しているか否かを判定する。算出部１４は、原稿種情報が原稿種「その他の原稿」を示していると判定した場合（ステップＳ８０２、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ８１０に移行させ、図６のフローチャートを用いて説明した算出処理を実行し、算出結果を出力する。算出結果が出力されると、図３５のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

算出部１４は、上述のステップＳ８０２で、取得した原稿種情報が原稿種「その他の原稿」を示していないと判定した場合（ステップＳ８０２、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ８０３に移行させる。

ステップＳ８０３で、算出部１４は、ステップＳ８００で取得した原稿種情報が原稿種「文字のみ原稿」を示しているか否かを判定する。算出部１４は、原稿種情報が原稿種「文字のみ原稿」を示していると判定した場合（ステップＳ８０３、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ８１１に移行させる。

ステップＳ８１１で、算出部１４は、原稿種「文字のみ原稿」に対して予め定められた、図６のフローチャートにおいて算出される各算出値に対応する各固定値を、算出結果として出力する。すなわち、原稿種「文字のみ原稿」として判定される入力画像Ｉｍ₀は、含まれる文字画像（線画画像）の色、サイズ、線幅などが予め定められた値であると見做すことができる。算出部１４は、それらの値を予め記憶しておき、記憶された各値を、ステップＳ８１１にて出力する。

算出部１４は、上述のステップＳ８０３で、取得した原稿種情報が原稿種「文字のみ原稿」を示していないと判定した場合（ステップＳ８０３、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ８１２に移行させる。この場合、取得した原稿種情報が原稿種「新聞原稿」であることが明らかである。

ステップＳ８１２で、算出部１４は、原稿種「新聞原稿」に対して予め定められた、図６のフローチャートにおいて算出される各算出値に対応する各固定値を、算出結果として出力する。この場合も、原稿種「新聞原稿」として判定される入力画像Ｉｍ₀は、含まれる文字画像（線画画像）の色、サイズ、線幅などが予め定められた値であると見做すことができる。算出部１４は、それらの値を予め記憶しておき、記憶された各値を、ステップＳ８１２にて出力する。

算出部１４は、ステップＳ８１０、ステップＳ８１１またはステップＳ８１２の処理が終了すると、図３５のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

図３６は、第３の実施形態の変形例に係る、決定部１５における処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ９００で、決定部１５は、検出部１０ｂの原稿種判定部１８から出力された原稿種情報を取得する。次のステップＳ９０１で、決定部１５は、取得した原稿種情報が原稿種「薄い原稿」を示しているか否かを判定する。決定部１５は、原稿種情報が原稿種「薄い原稿」を示していると判定した場合（ステップＳ９０１、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ９１０に移行させる。

ステップＳ９１０で、決定部１５は、図７のフローチャートを用いて説明した処理を実行し、線画色を決定する。決定部１５は、線画色を決定すると、図３６のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

決定部１５は、上述のステップＳ９０１で、取得した原稿種情報が原稿種「薄い原稿」を示していないと判定した場合（ステップＳ９０１、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ９０２に移行させる。

ステップＳ９０２で、決定部１５は、ステップＳ９００で取得した原稿種情報が原稿種「その他の原稿」を示しているか否かを判定する。決定部１５は、原稿種情報が原稿種「その他の原稿」を示していると判定した場合（ステップＳ９０２、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ９１０に移行させ、図７のフローチャートを用いて説明した処理を実行し、線画色を決定する。決定部１５は、線画色を決定すると、図３６のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

決定部１５は、上述のステップＳ９０２で、取得した原稿種情報が原稿種「その他の原稿」を示していないと判定した場合（ステップＳ９０２、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ９０３に移行させる。

ステップＳ９０３で、決定部１５は、ステップＳ９００で取得した原稿種情報が原稿種「文字のみ原稿」を示しているか否かを判定する。決定部１５は、原稿種情報が原稿種「文字のみ原稿」を示していると判定した場合（ステップＳ９０３、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ９１１に移行させる。

ステップＳ９１１で、決定部１５は、線画色を、原稿種「文字のみ原稿」に対して予め用意された線画色に決定する。すなわち、原稿種「文字のみ原稿」として判定される入力画像Ｉｍ₀は、含まれる文字画像（線画画像）の色が予め定められていると見做すことができる。決定部１５は、この色を示す情報を予め記憶しておき、記憶された色を、原稿種「文字のみ原稿」に対する線画色に決定する。

決定部１５は、上述のステップＳ９０３で、取得した原稿種情報が原稿種「文字のみ原稿」を示していないと判定した場合（ステップＳ９０３、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ９１２に移行させる。この場合、取得した原稿種情報が原稿種「新聞原稿」であることが明らかである。

ステップＳ９１２で、決定部１５は、線画色を、原稿種「新聞原稿」に対して予め用意された線画色に決定する。この場合も、原稿種「新聞原稿」として判定される入力画像Ｉｍ₀は、含まれる文字画像（線画画像）の色が予め定められた色であると見做すことができる。決定部１５は、この色を示す情報を予め記憶しておき、記憶された色を、原稿種「新聞原稿」に対する線画色に決定する。

決定部１５は、ステップＳ９１０、ステップＳ９１１またはステップＳ９１２の処理が終了すると、図３６のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

このように、原稿種に応じて一部の処理を省略可能とすることで、処理を高速化することが可能である。

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。上述した第１の実施形態では、入力画像Ｉｍ₀を非可逆圧縮し、また、入力画像Ｉｍ₀から抽出した線画画像Ｉｍ₂を可逆圧縮し、これらを記憶部２２を介してそれぞれ伸長した伸長入力画像Ｉｍ₀’と、伸長線画画像Ｉｍ₂’とを用いて、伸長入力画像Ｉｍ₀’を補正していた。

これに対して、第４の実施形態では、入力画像Ｉｍ₀から線画画像Ｉｍ₂の抽出を行わず、入力画像Ｉｍ₀を非可逆圧縮し記憶部２２を介して伸長した伸長入力画像Ｉｍ₀’のみを用いて、伸長入力画像Ｉｍ₀’の補正を行う。

図３７および図３８は、第４の実施形態に係る高圧縮ＰＤＦの処理手順を説明するための模式図である。図３７において、入力画像Ｉｍ₀に対して非可逆圧縮を施し、圧縮された入力画像Ｉｍ₀を一時蓄積ファイルＴＩｍに格納する。

一時蓄積ファイルＴＩｍに格納された、圧縮された入力画像Ｉｍ₀を伸長し、伸長入力画像Ｉｍ₀’を生成する。入力画像Ｉｍ₀は、非可逆圧縮されているため、伸長入力画像Ｉｍ₀’は、元の入力画像Ｉｍ₀に対する非可逆圧縮および伸長に起因する変化（例えばモスキートノイズ）を含む入力画像’となる。

第４の実施形態では、図３８に例示されるように、伸長入力画像Ｉｍ₀’に基づき第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成する。このとき、伸長入力画像Ｉｍ₀’における、入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画画像Ｉｍ₁に対応する領域を、伸長入力画像Ｉｍ₀’に基づき特定し、当該領域の周囲を補正する。

すなわち、例えば入力画像Ｉｍ₀がスキャナユニット１１３１により原稿を読み取った原稿画像であって、当該スキャナユニット１１３１のＭＴＦ特性が良好ではない画像を考える。このような画像に対して、図１１を用いて説明した、検出部１０ａの構成により線画画像を高速且つ高精度に抽出することは、困難である。そのため、当該画像に対して、例えば図１１に検出部１０、算出部１４および決定部１５として示した構成により、当該画像の広い範囲を対象として線画画像の検出を行う必要がある。しかしながら、この構成を採った場合、検出処理に多くの時間を要してしまうおそれがある。

そのため、第４の実施形態では、入力画像Ｉｍ₀を非可逆圧縮し、伸長した伸長入力画像Ｉｍ₀’に基づき線画画像を検出するようにし、非可逆圧縮した入力画像Ｉｍ₀を一時蓄積ファイルＴＩｍに格納して、次の処理に移る。一時蓄積ファイルＴＩｍに格納された、非可逆圧縮した入力画像Ｉｍ₀を伸長して伸長入力画像Ｉｍ₀’を生成した以降の処理は、上述した第１の実施形態に係る処理と略同一である。

一方、第４の実施形態では、線画画像を抽出する処理が、非可逆圧縮した入力画像Ｉｍ₀を一時蓄積ファイルＴＩｍに格納した後の処理となる。そのため、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃は、伸長入力画像Ｉｍ₀’から生成することになる。

図３９は、第４の実施形態に係る画像処理装置の機能的な構成の例を示す。なお、図３９において、上述した図１１と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図３９に示される構成は、図１１を用いて説明した構成から、検出部１０ａ、第２圧縮部２１および第２伸長部２４が省略されている。また、図３９における圧縮処理部１６ｄは、線画画像Ｉｍ₁’と、第１伸長部２３から出力される伸長入力画像Ｉｍ₀’が入力される。圧縮処理部１６ｄは、図１１における圧縮処理部１６ａに対して追加される機能（詳細は後述する）を持つ。

入力画像Ｉｍ₀は、第１圧縮部２０に入力される。ここでは、入力画像Ｉｍ₀’は、スキャナユニット１１３１で原稿が読み取られた原稿画像であるものとする。第１圧縮部２０は、入力画像Ｉｍ₀に対して、例えばＪＰＥＧ方式により非可逆圧縮処理を施す。第１圧縮部２０で圧縮された入力画像Ｉｍ₀は、記憶部２２に入力される。なお、第１圧縮部２０に適用可能な圧縮方式は、ＪＰＥＧ方式に限定されない。

第１圧縮部２０で圧縮された入力画像Ｉｍ₀は、記憶部２２に入力される。記憶部２２は、入力された、圧縮された入力画像Ｉｍ₀を一時蓄積ファイルＴＩｍに格納し、記憶媒体（例えばストレージ１１２０）に記憶する。

記憶部２２から一時蓄積ファイルＴＩｍが読み出され、一時蓄積ファイルＴＩｍに格納される、圧縮された入力画像Ｉｍ₀が第１伸長部２３に入力される。第１伸長部２３は、入力された、圧縮された入力画像Ｉｍ₀を第１圧縮部２０の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長し、伸長入力画像Ｉｍ₀’として出力する。伸長入力画像Ｉｍ₀’は、上述したように、元の入力画像Ｉｍ₀に対する非可逆圧縮および伸長に起因する変化を含む入力画像’である。

第１伸長部２３から出力された伸長入力画像Ｉｍ₀’は、検出部１０、算出部１４および圧縮処理部１６ｄに入力される。伸長入力画像Ｉｍ₀’は、検出部１０、算出部１４および決定部１５により、上述した図５、図６および図７のフローチャートを用いて説明した処理を施され、入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画画像に対応する線画画像Ｉｍ₁’が抽出される。線画画像Ｉｍ₁’は、圧縮処理部１６ｄに入力される。

図４０は、第４の実施形態に係る圧縮処理部１６ｄの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図４０において、上述した図１２と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図４０に示す圧縮処理部１６ｄは、図１２の入力画像補正部１６１０ａに対応する入力画像補正部１６１０ｂを含む。

入力画像補正部１６１０ｂは、線画画像Ｉｍ₁’と、伸長入力画像Ｉｍ₀’とが入力される。また、入力画像補正部１６１０ｂは、さらに、判定領域設定情報が入力される。判定領域設定情報は、図１４を用いて説明したベタ地判定領域１６３５の設定を行うための情報である。判定領域設定情報については、後述する。

入力画像補正部１６１０ｂは、線画画像Ｉｍ₁’を図１２における伸長線画画像Ｉｍ₂’の代わりに用いて、伸長入力画像Ｉｍ₀’における、入力画像Ｉｍ₀が含む線画画像に対応する領域を特定する（第２の検出部）。入力画像補正部１６１０ｂは、特定された領域の周囲を、判定領域設定情報に応じて設定されたベタ部判定領域１６３５に従いベタ化して補正する。この補正処理は、第１の実施形態において、図１３〜図２１を用いて説明した処理と同様の処理を適用可能である。

圧縮処理部１６ｄにおいて、レイヤ生成部１６００は、入力画像補正部１６１０ｂにより補正された補正伸長入力画像Ｉｍ₀”に基づき、第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を生成する。圧縮処理部１６ｄは、これら第１画像レイヤＬｙ₁、第２画像レイヤＬｙ₂および第３画像レイヤＬｙ₃を、第１画像レイヤ用圧縮処理部１６０１、第２画像レイヤ用圧縮処理部１６０２および第３画像レイヤ用圧縮処理部１６０３によりそれぞれ圧縮処理し、圧縮第１画像レイヤＬｙ₁’、圧縮第２画像レイヤＬｙ₂’および圧縮第３画像レイヤＬｙ₃’として出力する。

図４１〜図４３を用いて、第４の実施形態に係る、判定領域設定情報に基づくベタ地判定領域１６３５の設定について説明する。図４１は、スキャナユニット１１３１で読み取りを行う対象の原稿画像の例を示す。図４１（ａ）に例示される原稿画像２０００は、白地の背景に対して、黒色の文字画像（線画画像）２０１０と、多値画像である絵柄２０１１とが配置されている。図４１（ｂ）は、図４１（ａ）中に点線で囲った領域２０１２を拡大して示す。図４１（ｂ）において、領域２０１２に文字画像２０１０の部分２０１０ａが含まれている。部分２０１０ａは、エッジ部に鈍りが殆ど無く、原稿画像２０００においては、文字画像２０１０は、エッジ部などが明瞭であることが分かる。

図４２は、図４１（ａ）の原稿画像２０００を例えばスキャナユニット１１３１により読み取った読取画像の例を示す。図４２（ａ）に示される読取画像２０００’において、絵柄２０１１’および文字画像２０１０’は、図４１（ａ）の絵柄２０１１および文字画像２０１０に対してエッジ部などが鈍っているのが分かる。図４２（ｂ）は、上述した図４１（ｂ）と対応する図であって、図４２（ａ）において点線で囲った領域２０１２’を拡大して示す。図４２（ｂ）に示される部分２０１０ａ’は、図４１（ｂ）に示した部分２０１０ａのエッジ部が鈍って文字領域が膨張し、文字領域が背景領域にはみ出していることが分かる。

図４３は、鈍りによる文字領域の膨張を模式的に示す。図４３（ａ）は、図４２（ｂ）に対応するもので、領域２０１２’において、文字領域２０１３が、鈍りにより領域２０１４ａ（斜線を付して示す）で示す分だけ膨張し、背景領域にはみ出していることを示している。なお、文字領域２０１３は、図４１（ｂ）の部分２０１０ａに対応し、原稿画像２０００における文字画像２０１０の領域となる。この文字領域２０１３の、鈍りによる膨張は、原稿画像２０００の読み取りを行った例えばスキャナユニット１１３１のＭＴＦ特性に起因する。

さらに、例えば低コスト化もしくは貴金属など光沢のある被写体の撮像のために、光源の光量を落として撮像した撮像画像に対してγ補正を施した画像などでは、ＭＴＦ特性が悪化する可能性が高い。ＭＴＦ特性が悪い画像では、図４３（ｂ）に領域２０１４ｂ（斜線を付して示す）として示されるように、鈍りによる膨張が、図４３（ａ）の領域２０１４ａに対してさらに広がり、文字領域の背景領域に対するはみ出しの量が増大してしまうことになる。

このように、元の文字画像２０１０がＭＴＦ特性が悪いことにより鈍った文字画像２０１０’を含む画像２０００’を入力画像Ｉｍ₀として用い、この入力画像Ｉｍ₀を第１圧縮部２０により非可逆圧縮し、記憶部２２を介して伸長した伸長入力画像Ｉｍ₀’は、鈍りにより膨張する範囲がさらに広くなる可能性がある。

そこで、第４の実施形態に係る入力画像補正部１６１０ｄでは、判定領域設定情報により、ベタ部判定領域１６３５（図１４参照）の位置および大きさや、ベタ部判定領域１６３５における判定条件を設定可能としている。例えば、ＭＴＦ特性が悪いことが想定される場合に、ベタ部判定領域１６３５に対するオフセット１６３３を、通常の場合に対して１画素乃至数画素分大きくする。これに限らず、ベタ部判定領域１６３５における判定の際の閾値を、通常の場合に対して緩い条件としてもよい。例えば、ＭＴＦ特性が悪いことが想定される場合、ベタ部判定領域１６３５における判定の際のＲＧＢ各値に対する閾値を、１０階調程度大きくすることが考えられる。

判定領域設定情報は、例えば図１に示す構成においてＯＰ１０２に対するユーザ操作に応じて入力される。これに限らず、判定領域設定情報は、ＲＯＭ１１０１やストレージ１１２０に予め記憶され、入力画像補正部１６１０ｂがこれらＲＯＭ１１０１やストレージ１１２０から読み込むようにしてもよい。また、入力画像補正部１６１０ｂが有するレジスタなどに予め記憶しておいてもよい。

第４の実施形態では、ベタ部判定領域１６３５の位置および大きさ、判定条件などを設定可能としている。判定条件を入力画像Ｉｍ₀のＭＴＦ特性に応じて設定することで、入力画像Ｉｍ₀のＭＴＦ特性が悪い場合でも、当該入力画像Ｉｍ₀が非可逆圧縮、伸長された伸長入力画像Ｉｍ₀’における、当該入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画画像に対応する領域の周囲を適切にベタ化することが可能である。

したがって、元の入力画像Ｉｍ₀のＭＴＦ特性が悪い場合あっても、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍによる画像の高画質化が可能となる。また、ベタ地の画像は、例えばＪＰＥＧ方式における圧縮効率が良いため、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍのファイルサイズの抑制も可能となる。

なお、第４の実施形態に係る、入力画像補正部１６１０ｂによる補正処理は、第１の実施形態にも適用可能である。すなわち、第１の実施形態においても、ベタ部判定領域１６３５に対するオフセット１６３３の量をＭＴＦ特性から決定することができる。

入力画像Ｉｍ₀がスキャナユニット１１３１により原稿が読み取られた読取画像である場合、入力画像Ｉｍ₀に含まれる線画画像は、スキャナユニット１１３１のＭＴＦ特性に応じて膨張し、背景領域にはみ出す。したがって、入力画像Ｉｍ₀から検出部１０ａにより検出した線画画像Ｉｍ₂も、入力画像Ｉｍ₀上の本来の線画画像と比べて、入力画像Ｉｍ₀における背景領域にはみ出していることになる。

一方、ＭＴＦ特性に応じたはみ出しは、モスキートノイズ１６３２のように、本来の線画画像の位置から離れた画素に影響を与えることが無い。したがって、オフセット１６３３の量は、図３７〜図３９を用いて説明した、入力画像Ｉｍ₀を非可逆圧縮し伸長した伸長入力画像Ｉｍ₀’から検出した線画画像Ｉｍ₁’に基づき補正を行う場合よりも、小さい値とすることが考えられる。

（他の実施形態）
上述では、第２の実施形態、第３の実施形態および第４の実施形態が、それぞれ独立して実施されるように説明したが、これはこの例に限定されず、第２の実施形態、第３の実施形態および第４の実施形態は、２以上の実施形態を組み合わせて実施することも可能である。

また、第１の実施形態〜第４の実施形態のうち１または複数に係る画像処理装置の動作モードに、絵柄を重視する第１の動作モードや、文字（線画）を重視する第２の動作モードを含むことができる。

第１の動作モードでは、必ず文字（線画）と判定できる領域以外は、文字（線画）と判定しない場合がある。その場合であっても、入力画像Ｉｍ₀を第１圧縮部２０で非可逆圧縮する際に画質の劣化が発生するため、背景領域の補正は必要である。この第１の動作モードは、第１の実施形態〜第４の実施形態の何れによっても実施可能である。

第２の動作モードでは、文字の可読性（あるいは線画の認識性）を保ったまま、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍのファイルサイズを小さくすることを目的とする。したがって、第２の動作モードは、絵柄を文字として誤分離するよりも、文字の可読性が高くなることを優先する。この第２の動作モードは、例えば第３の実施形態により実施すると好ましい。

さらに、上述では、第１の実施形態〜第４の実施形態が図１に示した画像形成装置１００に適用されるように説明したが、これはこの例に限定されない。例えば、第１の実施形態〜第４の実施形態を、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ストレージ、通信Ｉ／Ｆなどを備え、入力および出力デバイスを接続可能な、一般的なコンピュータに適用してもよい。

なお、上述の各実施形態は、本発明の好適な実施の例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形による実施が可能である。

１０，１０ａ 検出部
１１ エッジ検出部
１２ エッジ強調部
１３ 線画候補検出部
１４ 算出部
１５ 決定部
１６，１６ａ，１６ｂ，１６ｃ，１６ｄ 圧縮処理部
１７ ファイル生成部
１８ 原稿種判定部
２０ 第１圧縮部
２１ 第２圧縮部
２２ 記憶部
２３ 第１伸長部
２４ 第２伸長部
１００ 画像形成装置
１０２ ＯＰ
１１００ ＣＰＵ
１１２０ ストレージ
１１３０ 画像処理・エンジン制御部
１１３１ スキャナユニット
１６００ レイヤ生成部
１６０１ 第１画像レイヤ用圧縮処理部
１６０２ 第２画像レイヤ用圧縮処理部
１６０３ 第３画像レイヤ用圧縮処理部
１６１０ａ，１６１０ｂ 入力画像補正部
１６３２ モスキートノイズ
１６３３ オフセット
１６３５ ベタ部判定領域
１７１０ 線画画像補正部
１７１１ 重畳部
１８００ γ補正部

特許第５０７２９０７号公報 特許第３０８８０１０号公報 特許第４４７１２０２号公報 特開２０１６−１１９５２８号公報

Claims (10)

1. 入力画像を第１の圧縮方式により非可逆圧縮して第１の圧縮画像を生成する第１の圧縮処理部と、
   前記第１の圧縮画像を前記第１の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長して伸長画像を生成する伸長処理部と、
   前記伸長画像における、前記入力画像に含まれる線画画像に対応する対象領域の周囲を補正して補正画像を生成する第１の補正部と、
   前記補正画像から、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤと、線画領域を含む第２画像レイヤと、背景領域を含む第３画像レイヤと、をさらに生成する生成部と、
   前記第１画像レイヤを可逆圧縮し、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤを非可逆圧縮する第２の圧縮処理部と、
   前記第２の圧縮処理部により圧縮された、前記第１画像レイヤ、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤに基づき出力ファイルを生成するファイル生成部と
   を備える画像処理装置。
2. 前記入力画像から前記線画画像を検出する第１の検出部をさらに備え、
   前記第１の圧縮処理部は、さらに、
   前記第１の検出部により検出された前記線画画像を第２の圧縮方式により可逆圧縮して第２の圧縮画像を生成し、
   前記伸長処理部は、さらに、
   前記第２の圧縮画像を前記第２の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長して伸長線画画像を生成し、
   前記第１の補正部は、
   前記伸長線画画像に基づき前記対象領域を特定する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記伸長画像における前記対象領域の画像を、前記伸長線画画像を用いて補正する第２の補正部
   をさらに備える請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記入力画像の種類を示す画像種情報を前記伸長画像に基づき判定する判定部
   をさらに備え、
   前記第１の補正部は、
   前記伸長画像における前記対象領域の周囲を、前記伸長線画画像と、前記画像種情報と、を用いて補正して前記補正画像を生成する
   請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記伸長画像から前記線画画像に対応する線画画像領域を検出する第２の検出部
   をさらに備え、
   前記第１の補正部は、
   前記線画画像領域の周囲を、前記伸長画像を用いて、該線画画像領域に対して前記入力画像の特性に応じて設定された領域に基づき補正して前記補正画像を生成する
   請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記第１の補正部は、
   前記対象領域の周囲の画素を単一色の画素に置き換える
   請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記第１の補正部は、
   前記伸長画像の所定割合以上の画素が白色の画素である場合に、該伸長画像から前記線画画像を除いた領域の画素を白色の画素に置き換える
   請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
8. 入力画像を第１の圧縮方式により非可逆圧縮して第１の圧縮画像を生成する第１の圧縮処理ステップと、
   前記第１の圧縮画像を前記第１の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長して伸長画像を生成する伸長処理ステップと、
   前記伸長画像における、前記入力画像に含まれる線画画像に対応する対象領域の周囲の所定範囲を、該伸長画像を用いて補正して補正画像を生成する第１の補正ステップと、
   前記補正画像から、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤと、線画領域を含む第２画像レイヤと、背景領域を含む第３画像レイヤと、をさらに生成する生成ステップと、
   前記第１画像レイヤを可逆圧縮し、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤを非可逆圧縮する第２の圧縮処理ステップと、
   前記第２の圧縮処理ステップにより出力された、前記第１画像レイヤ、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤに基づき出力ファイルを生成するファイル生成ステップと
   を有する画像処理方法。
9. 入力画像を第１の圧縮方式により非可逆圧縮して第１の圧縮画像を生成する第１の圧縮処理ステップと、
   前記第１の圧縮画像を前記第１の圧縮方式に対応する伸長方式により伸長して伸長画像を生成する伸長処理ステップと、
   前記伸長画像における、前記入力画像に含まれる線画画像に対応する対象領域の周囲の所定範囲を、該伸長画像を用いて補正して補正画像を生成する第１の補正ステップと、
   前記補正画像から、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤと、線画領域を含む第２画像レイヤと、背景領域を含む第３画像レイヤと、をさらに生成する生成ステップと、
   前記第１画像レイヤを可逆圧縮し、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤを非可逆圧縮する第２の圧縮処理ステップと、
   前記第２の圧縮処理ステップにより出力された、前記第１画像レイヤ、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤに基づき出力ファイルを生成するファイル生成ステップと
   をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
10. 入力画像から線画画像を検出する第１の検出部と、
    前記入力画像を圧縮して第１の圧縮画像を生成する第１の圧縮処理部と、
    前記線画画像を圧縮して第２の圧縮画像を生成する第２の圧縮処理部と、
    前記第１の圧縮画像を伸長して第１の伸長画像を生成する第１の伸長処理部と、
    前記第２の圧縮画像を伸長して第２の伸長画像を生成する第２の伸長処理部と、
    前記第１の伸長画像と前記第２の伸長画像とから、線画のみからなる２値画像である第１画像レイヤと、線画領域を含む第２画像レイヤと、背景領域を含む第３画像レイヤと、を生成する生成部と、
    前記第１画像レイヤ、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤを圧縮する第３の圧縮処理部と、
    前記第３の圧縮処理部により圧縮された、前記第１画像レイヤ、前記第２画像レイヤおよび前記第３画像レイヤに基づき出力ファイルを生成するファイル生成部と
    を備える画像処理装置。