JP2020123830A - 画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents
画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、画像処理方法及び画像処理プログラム Download PDFInfo
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Abstract
Description
110 制御部
111 画像識別部
112 偽データ生成部
113 学習処理部
120 画像形成部
121 色変換処理部
122 ハーフトーン処理部
140 記憶部
150 画像読取部
160 通信インターフェース部
200 パーソナルコンピュータ
Claims (8)
- 複数の画像の種類に対して予め準備されている複数のカラーテーブルを有し、前記複数のカラーテーブルのいずれか1つを使用して画像データの色変換処理を実行する色変換処理部と、
第1のニューラルネットワークを有し、前記第1のニューラルネットワークで前記画像データを解析し、前記複数の画像の種類のいずれであるか識別する画像識別部と、
を備え、
前記第1のニューラルネットワークは、カルバック・ライブラー・ダイバージェンスを使用する損失関数に基づいて、第2のニューラルネットワークを使用して生成された偽画像データと、正規の訓練データとを使用し、前記正規の訓練データを正規の訓練データと識別し、前記偽画像データを偽画像データと識別する確率を高くするように学習され、
前記第2のニューラルネットワークは、前記画像識別部によって正規の訓練データと識別される確率の高い偽画像データを生成するように学習され、
前記色変換処理部は、前記識別の信頼度が予め設定されている閾値以上の場合には、前記識別された画像の種類に対応するカラーテーブルを使用して前記色変換処理を実行し、前記識別の信頼度が前記閾値未満の場合には、前記識別された画像の種類に対応し、前記カラーテーブルの特徴が減殺されたカラーテーブルを使用して色変換処理を実行する画像処理装置。 - 請求項1記載の画像処理装置であって、さらに、
前記第2のニューラルネットワークで偽画像データを生成する偽データ生成部と、
カルバック・ライブラー・ダイバージェンスを使用する損失関数に基づいて、前記正規の訓練データと前記偽画像データを使用し、前記正規の訓練データを正規の訓練データと識別し、前記偽画像データを偽画像データと識別する確率を高くするように前記第1のニューラルネットワークを学習させ、前記画像識別部によって正規の訓練データと識別される確率の高い偽画像データを生成するように前記第2のニューラルネットワークを学習させる学習処理部と、
を備える画像処理装置。 - 請求項1又は2記載の画像処理装置であって、
前記複数の画像の種類は、前記画像データによって表される画像を所定の方法で再現することが意図されている特定の種類を含み、
前記色変換処理部は、前記画像識別部による前記特定の種類の識別に応じて、前記所定の方法で再現するためのカラーテーブルを選択する画像処理装置。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記カラーテーブルの特徴が減殺されたカラーテーブルは、任意の画像の再現に使用可能な共通なカラーテーブルである画像処理装置。 - 原稿上の画像を読み取って読取画像を表す画像データを生成する画像読取部と、
前記画像データの色変換処理を実行する請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置と、
を備える画像読取装置。 - 画像形成ジョブの受信に応じて画像形成媒体上に画像を形成することが可能な画像形成装置であって、
請求項5記載の画像読取装置を備え、
前記画像読取装置は、カルバック・ライブラー・ダイバージェンスを使用する損失関数に基づいて、前記正規の訓練データと前記偽画像データを使用し、前記正規の訓練データを正規の訓練データと識別し、前記偽画像データを偽画像データと識別する確率を高くするように前記第1のニューラルネットワークを学習させ、前記画像識別部によって正規の訓練データと識別される確率の高い偽画像データを生成するように前記第2のニューラルネットワークを学習させる学習処理部を有し、
前記画像形成ジョブは、ページ記述言語で記述されており、
前記学習処理部は、前記ページ記述言語で記述された画像形成ジョブを解析して、前記複数の画像の種類のいずれであるか識別し、
前記学習処理部は、前記画像形成ジョブから取得されたRGB画像データと前記識別された画像の種類とを紐づけて前記正規の訓練データに追加する画像形成装置。 - 複数の画像の種類に対して予め準備されている複数のカラーテーブルを有し、前記複数のカラーテーブルのいずれか1つを使用して画像データの色変換処理を実行する色変換処理工程と、
第1のニューラルネットワークを有し、前記第1のニューラルネットワークで前記画像データを解析し、前記複数の画像の種類のいずれであるか識別する画像識別工程と、
を備え、
前記第1のニューラルネットワークは、カルバック・ライブラー・ダイバージェンスを使用する損失関数に基づいて、第2のニューラルネットワークを使用して生成された偽画像データと正規の訓練データとを使用し、前記正規の訓練データを正規の訓練データと識別し、前記偽画像データを偽画像データと識別する確率を高くするように学習され、
前記第2のニューラルネットワークは、前記画像識別工程によって正規の訓練データと識別される確率の高い偽画像データを生成するように学習され、
前記色変換処理工程は、前記識別の信頼度が予め設定されている閾値以上の場合には、前記識別された画像の種類に対応するカラーテーブルを使用して前記色変換処理を実行する工程と、前記識別の信頼度が前記閾値未満の場合には、前記識別された画像の種類に対応し、前記カラーテーブルの特徴が減殺されたカラーテーブルを使用して色変換処理を実行する工程とを有する画像処理方法。 - 画像処理装置を制御する画像処理プログラムであって、
複数の画像の種類に対して予め準備されている複数のカラーテーブルを有し、前記複数のカラーテーブルのいずれか1つを使用して画像データの色変換処理を実行する色変換処理部、
第1のニューラルネットワークを有し、前記第1のニューラルネットワークで前記画像データを解析し、前記複数の画像の種類のいずれであるか識別する画像識別部として前記画像処理装置を機能させ、
前記第1のニューラルネットワークは、カルバック・ライブラー・ダイバージェンスを使用する損失関数に基づいて、第2のニューラルネットワークを使用して生成された偽画像データと正規の訓練データとを使用し、前記正規の訓練データを正規の訓練データと識別し、前記偽画像データを偽画像データと識別する確率を高くするように学習され、
前記第2のニューラルネットワークは、前記画像識別部によって正規の訓練データと識別される確率の高い偽画像データを生成するように学習され、
前記色変換処理部は、前記識別の信頼度が予め設定されている閾値以上の場合には、前記識別された画像の種類に対応するカラーテーブルを使用して前記色変換処理を実行し、前記識別の信頼度が前記閾値未満の場合には、前記識別された画像の種類に対応し、前記カラーテーブルの特徴が減殺されたカラーテーブルを使用して色変換処理を実行する画像処理プログラム。
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