JP2023008251A - 画像処理装置と画像処理方法並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】カラーの画像をＲ，Ｇ，Ｂの各値を重みづけてグレーの画像に変換する際に、ＲＩＰ前にページ内の各オブジェクトの色情報からグレーの値を変更して弁別をつけＲＩＰすることで、ページ内の弁別性は向上する。しかしながら、ページ内に多くの色数が存在すると、弁別させるために必要なグレー値差が確保できず弁別性を向上させることができなかった。【解決手段】入力したカラー画像データから無彩色で表現される画像データを生成して出力する画像処理装置であって、前記カラー画像データに含まれる色値のリストを生成し、その生成された前記色値をグレー値に変換する。こうして変変換された前記グレー値のリストにおいて、所定のグレー値の範囲内に含まれるグレー値を抽出し、当該抽出したグレー値を一つのグレー値にまとめてグルーピングする。そして変換された前記グレー値と、グルーピングされたグレー値とに基づいて無彩色で表現される画像データを生成して出力する。【選択図】 図８

Description

本発明は、画像処理装置と画像処理方法並びにプログラムに関するものである。

近年、一般のオフィスにおいてドキュメントやプレゼンテーションの文書は、フルカラーで作成される場合が多い。しかし、それらの文書を印刷する際は、モノクロ（黒単色）で印刷されることが多い。このようにカラー文書をモノクロで印刷する場合、カラー（カラー値）をグレースケールデータ（グレー値）に変換する処理が必要となる。例えば、原稿のカラーデータがＲＧＢで表される場合、そのＲＧＢ値を、例えば０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂの重み付け演算を行って得られた値をカラーのＲＧＢ値に対応するグレー値とするグレー変換方法がある。しかしながらこの方法では、ＲＧＢ値の全く異なる複数の色が、グレー変換した後に同じ或いは似たグレー値になり、弁別性が低下するという問題がある。

カラー値をグレー値に変換する方法は、上述した重み付け方以外にも、ＲＧＢ値を均等な重み付けでグレー値に変換する方法など、重みを変えた様々な方法があるが、どの方法も同様に弁別性が低下する問題がある。

そこで、カラー画像で使われている色の数が一定数以下の場合には、カラー値をグレー値に変換した後のグレー値が、互いに離れた値に割り当てられるように、カラー値をグレー値に変換するテーブルを利用することが行われている。特許文献１には、例えば８ビットの画像データを前提とすると、グレー値が取り得る０～２５５で等間隔に割り当てたテーブルを作成する。そして、このテーブルを用いてカラー値をグレー値に変換することで弁別性を向上させる手法が記載されている。

特開２０１７－３８２４２号公報

上記従来技術によれば、ラスタ展開される前の各オブジェクトの色値を基に、グレー値に変換した際に異なる色が同じ或いは似たグレー値になって弁別性が低下するか判別して濃淡差をつける。その結果、ＮＴＳＣ変換などによって、異なる色をグレー値に変換した際に、同じ或いは似たグレー値になって弁別性が低下することが解消される。

しかしながら１ページ内に多くの色が存在する場合は、グレー値が持つ階調でしか差分を付けることができない。具体的には、ＲＧＢ値がそれぞれ８ビットであれば２５６ｘ２５６ｘ２５６の階調となり、１ページ内に多くの色が存在していても弁別がつく。しかしグレー値が８ビットであれば２５６階調のみであり、弁別性を向上させることができない。

本発明の目的は、上記従来技術の課題の少なくとも一つを解決することにある。

本発明の目的は、カラー画像データに多くの色が存在する場合でも、弁別性が低下しないようにグレー変換できる技術を提供することにある。

上記目的を達成するために本発明の一態様に係る画像処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
入力したカラー画像データから無彩色で表現される画像データを生成して出力する画像処理装置であって、
前記カラー画像データに含まれる色値のリストを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された前記色値をグレー値に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された前記グレー値のリストにおいて、所定のグレー値の範囲内に含まれるグレー値を抽出し、当該抽出したグレー値を一つのグレー値にまとめてグルーピングするグルーピング手段と、
前記変換手段により変換された前記グレー値と、前記グルーピング手段によりグルーピングされたグレー値とに基づいて、前記無彩色で表現される画像データを生成して出力する出力手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、カラー画像データに多くの色が存在する場合でも、弁別性が低下しないようにグレー変換できるという効果がある。

本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。

添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
本発明の実施形態１に係る画像処理システムの構成を説明するブロック図。 実施形態１に係るホストＰＣと画像形成装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図。 実施形態１に係る画像形成装置が実行する弁別性を向上させるための処理を説明するフローチャート。 実施形態１に係るコマンド解析部、コマンド実行部が、印刷データに含まれるコマンドを解析して描画してＲＩＰすることでラスタ画像データを生成する例を説明する図。 図４のオブジェクトに基づく色値リストの一例を示す図。 実施形態１に係る色値リストへのインデックスの追加と、グレー値リストの生成例を説明する図。 実施形態１において生成されたグレー値リストと色値リストの一例を示す図。 図３のＳ３０２の減色処理を説明するフローチャート。 実施形態１に係る図３のＳ３０２の減色処理を説明するフローチャート。 実施形態２に係る色値リストへのインデックスの追加と、グレー値リストの生成例を説明する図。 実施形態３に係る減色処理を説明するフローチャート。 実施形態３に係る弁別性向上処理を説明するフローチャート。 実施形態４に係る減色処理を説明するフローチャート。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これら複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。更に、添付図面においては、同一もしくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

［実施形態１］
図１は、本発明の実施形態１に係る画像処理システム１１７の構成を説明するブロック図である。この画像処理システム１１７は、画像形成装置１０１、ホストＰＣ１１９を有している。

画像形成装置１０１は、本発明に係る画像処理装置の一例であり、例えば、スキャン機能やプリンタ機能等の複数の機能が一体化された複合機（ＭＦＰ：Ｍｕｌｔｉ－Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）である。制御部１１０は、画像形成装置１０１を統括的に制御しており、ＣＰＵ１０５、ＲＯＭ１０６、ＲＡＭ１０７、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１１１、操作部Ｉ／Ｆ（インタフェース）１１２、プリンタＩ／Ｆ１１３、スキャナＩ／Ｆ１１４、ネットワークＩ／Ｆ１１５を有している。一方で、ホストＰＣ１１９もまた、ＣＰＵ１２０、ＲＯＭ１２１、ＲＡＭ１２２、ＨＤＤ１２３を有している。尚、このホストＰＣ１０９は、例えば汎用のＰＣ（パーソナルコンピュータ）と同じハードウェア構成を有している。

ＣＰＵ１０５は、ＲＯＭ１０６或いはＨＤＤ１１１に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０７に展開し、その展開したプログラムを実行することにより、この画像形成装置１０１の動作を制御している。ＲＡＭ１０７は一時記憶メモリで、画像データやプログラムなどを一時的に記憶する。ＲＯＭ１０６は、この画像形成装置１０１を制御するためのパラメータや、実施形態に関わる制御を実現するためのアプリケーションやプログラム、ＯＳなどを記憶している。ＨＤＤ１１１は、プログラムやスキャンした画像データなどを不揮発に保存する。

またＣＰＵ１０５は操作部Ｉ／Ｆ１１２を介して操作部１１８を制御し、またプリンタＩ／Ｆ１１３を介して画像出力部（プリンタエンジン）１０９を制御する。更に、スキャナＩ／Ｆ１１４を介して画像読取部（スキャナ）１０８を制御する。またＣＰＵ１０５は、ネットワークＩ／Ｆ１１５及びＬＡＮ１１６を介してホストＰＣ１１９からの画像データなどの受信及び、ホストＰＣ１１９への画像データなどの送信を行う。画像読取部１０８は例えばスキャナを含み、画像出力部１０９は、例えばプリンタエンジンを含む。ＣＰＵ１０５が、上述したＲＡＭ１０７に展開したプログラムを実行することで、画像読取部１０８が読み取った原稿の画像データを取得するスキャン機能や、画像出力部１０９を介して画像を記録媒体に印刷したり、モニタ等へ表示する出力機能が実現される。

操作部１１８は、タッチパネルやハードキー等を含み、ユーザからの指示や各種設定の操作を受付けるとともに、画像形成装置１０１の装置情報やジョブの進捗情報、各種ユーザインタフェース画面を表示する。操作部１１８で受け付けた設定情報などはＲＡＭ１０７に格納される。

図２は、実施形態１に係るホストＰＣ１１９と画像形成装置１０１の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。尚、図２に示す画像形成装置１０１の機能モジュールは、ＣＰＵ１０５がＲＡＭに展開したプログラムを実行することにより達成される。

画像形成装置１０１は、コマンド処理部２１１と画像処理部２１２とを備える。コマンド処理部２１１は、後述するホストＰＣ１１９のプリンタドライバ２０２からの印刷データを判別、解析、実行し、ラスタ画像データと属性情報とを作成してＲＡＭ１０７に保存する。尚、コマンド処理部２１１内の各処理部については後述する。画像処理部２１２は、ＲＡＭ１０７に記憶されたラスタ画像データと属性情報とを読み出し、パラメータに従ってそのラスタ画像データを最適化するための画像処理を実行する。尚、画像処理部２１２の各処理部については後述する。また画像処理部２１２は、操作部１１８から通知された設定情報に基づいた画像処理も実行する。尚、カラーのラスタ画像データをグレーのラスタ画像データに変換する処理も画像処理部２１２で行われる。

以下、図２を参照して、実施形態１に係る画像処理システム１１７におけるプリント処理の流れを説明する。

アプリケーション２０１、プリンタドライバ２０２は、ホストＰＣ１１９のＲＯＭ１２１或いはＨＤＤ１２３に搭載されており、ＣＰＵ１２０が、そのプログラムをＲＡＭ１２２に展開し、それを実行することにより、ホストＰＣ１１９の動作が制御される。

ホストＰＣ１１９では、アプリケーション２０１を使用してドキュメント文書やプレゼンテーション文書などの電子データが作成される。プリンタドライバ２０２は、画像形成装置１０１に印刷データ（カラー画像データ）を出力して印刷させるためのドライバである。こうしてプリンタドライバ２０２で作成された印刷データは画像形成装置１０１へ送られる。そして、この印刷データは、画像形成装置１０１のコマンド処理部２１１で処理される。そして、その処理結果に応じて画像処理部２１２で画像処理が行われ画像出力部１０９で印刷される。

次にコマンド処理部２１１について説明する。

画像形成装置１０１のＣＰＵ１０５は、この印刷データを受信すると、コマンド処理部２１１のコマンド判別部２０３として機能してＰＤＬの種別を判別する。このＰＤＬの種別は、ＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔ（ＰＳ）やＰｒｉｎｔｅｒＣｏｍｍａｎｄＬａｎｇｕａｇｅ（ＰＣＬ）等を含む。次にＣＰＵ１０５はコマンド解析部２０４として機能し、コマンド判別部２０３で特定されたＰＤＬの種別のコマンドの抽出及び解析を実行する。更にＣＰＵ１０５はコマンド実行部２０５として機能し、コマンド解析部２０４の解析結果に応じて描画するＲＩＰ（ラスタイメージプロセッサ）として機能することで、ラスタ画像データ及び属性の情報を記した属性情報を生成する。

最後に、画像処理部２１２の処理について説明する。

ＣＰＵ１０５は色変換処理部２０６として機能し、コマンド実行部２０５により生成されたラスタ画像データ及び属性情報を用いて、ＲＧＢの色空間からＣＭＹＫの色空間への色変換の処理を行う。次にＣＰＵ１０５はフィルタ処理部２０７として機能し、ＣＭＹＫ画像データに対してシャープネス処理などのエッジ強調等を実行する。尚、ＲＧＢの画像データに対してエッジ強調を行ってもよく、その場合は、その後に色変換処理部２０６による処理を行い、ＲＧＢ画像データからＣＭＹＫ画像データに変換する必要がある。

そしてＣＰＵ１０５はガンマ処理部２０８として機能し、画像出力部１０９の特性に応じて１次元のＬＵＴ（ルックアップテーブル）を用いたガンマ処理を行う。そしてＣＰＵ１０５はディザ処理部２０９として機能し、ガンマ処理された画像データに対してディザ処理を行う。

尚、コマンド処理部２１１のコマンド判別部２０３、コマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５、及び画像処理部２１２の機能は、実施形態ではＣＰＵ１０５が前述のプログラムを実行することにより実現される。以上によりコマンド処理１０３、画像処理部２１２の説明を終える。

図４は、実施形態１に係るコマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５が、印刷データに含まれるコマンドを解析して描画し、ＲＩＰすることでラスタ画像データを生成する例を説明する図である。以下、コマンド解析部２０４がコマンドを解析し、コマンド実行部２０５が、コマンド解析部２０４の解析結果に応じて描画しＲＩＰを介してラスタ画像データを生成するまでを例を挙げて説明する。

印刷データに含まれるコマンドには、描画コマンドと制御コマンドがあり、図４（Ａ）は、この描画コマンドの一例を示す。

この描画コマンドには、ジョブのカラーモードを設定するカラーモード設定コマンド、色を設定する色設定コマンドがある。更に、オブジェクトを描画するオブジェクト描画コマンド、文字のサイズを設定する文字サイズ設定コマンド、文字のフォントを設定するフォント設定コマンド、文字を描画する文字描画コマンドがある。これら一連のコマンドの構成は、他のオブジェクトや文字列の場合も同様である。この他にも、座標や線の太さを設定するコマンド、イメージを描画するコマンド等も含まれる。

次に、図４（Ａ）の描画コマンド４００の内容を簡単に説明する。尚、これ以降の描画コマンド４００や色値データは、８ビット画像を前提とするものとする。図４（Ｂ）は、この描画コマンド４００によって描画されたオブジェクトを含む画像例を示す。

描画コマンド４００のコマンド４０１において、色設定コマンド「Set Color（２５５，１２８，１２８）」は、ＲＧＢ値がＲ＝２５５、Ｇ＝１２８、Ｂ＝１２８の赤色をセットすることを示している。そしてオブジェクト描画コマンド「Draw Box（座標（Ｘ１，Ｙ１），座標（Ｘ２，Ｙ２）塗りつぶし）」は、座標（Ｘ１，Ｙ１）から座標（Ｘ２，Ｙ２）にかけて長方形のオブジェクトを描画し、その長方形を赤色で塗りつぶす旨を示す。こうして描画されたオブジェクトは図４（Ｂ）のオブジェクト４１１に該当する。

同様に、コマンド４０２において、色設定コマンド「Set Color（２５５，１３０，１２８）」は、オブジェクト４１１とは少し色が異なる赤色をセットすることを示している。またオブジェクト描画コマンド「Draw Box（座標（Ｘ２，Ｙ１），座標（Ｘ３，Ｙ２）塗りつぶし）」は、オブジェクト４１１に隣接した長方形のオブジェクトを描画し、その長方形を少し色が異なる赤色で塗りつぶす旨を示す。こうして描画されたオブジェクトは図４（Ｂ）のオブジェクト４１２に該当する。

更にコマンド４０３の色設定コマンド「Set Color（１５３，１５３，２５５）」とオブジェクト描画コマンド「Draw Box（座標（Ｘ３，Ｙ１），座標（Ｘ４，Ｙ２）塗りつぶし）」によって、青色のオブジェクト４１３をオブジェクト４１２の隣に描画する。

以上説明した画像のオブジェクトは、コマンド解析部２０４による描画コマンド４００の解析に応じてコマンド実行部２０５が描画しＲＩＰして生成される。

以上によりコマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５についての説明を終える。

コマンド解析部２０４及びコマンド実行部２０５の説明は通常、ユーザによってカラーに設定された場合である。しかし、実施形態に係る弁別性を向上させる処理では、モノクロで指定されていてもカラーと同じ処理が行われ、その後、コマンド実行部２０５以降においてグレー変換が行われてモノクロで出力される。

次に、コマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５による弁別性を向上させる処理を図３のフローチャートを参照して説明する。

図３は、実施形態１に係る画像形成装置１０１が実行する弁別性を向上させるための処理を説明するフローチャートである。尚、このフローチャートで示す処理は、ＣＰＵ１０５が前述のＲＡＭ１０７に展開したプログラムを実行することにより達成される。

まずＳ３０１でＣＰＵ１０５はコマンド解析部２０４として機能し、印刷データに含まれる各オブジェクトに対して色設定コマンドで指定されている色値を抽出する。そして、抽出された色値を図５（Ａ）に示す色値リスト５０１に追加していく。ここで色値リスト５０１は、各オブジェクトから抽出されたＲＧＢ値を保持している。そして、その印刷データの全てのオブジェクトに対する色値リスト５０１が完成すると、ＣＰＵ１０５は、その色値リスト５０１をＲＡＭ１０７に保存してＳ３０２に進む。

図５は、実施形態１において、図４のオブジェクトに基づいて作成される色値リストの一例を示す図である。

図５（Ａ）は、図３のＳ３０１で作成される色値リストを示す。ここでは図４で描画されたオブジェクト４１１～４１３に対応する色値リストを示している。図５（Ｂ）は、後述するカラー値からグレー値への変換処理により、各オブジェクトのグレー値を求めて、そのグレー値を色値リストに追加した状態を示す。そして図５（Ｃ）は、そのグレー値の小さい方から昇順でオブジェクトを再配列した状態を示す。これに関する処理は後述する。

Ｓ３０２でＣＰＵ１０５は、入力したカラーの印刷データから無彩色で表現される画像データを生成する。まずＳ３０１で作成された色値リスト５０１に対して、グレー値に変換したときに弁別性を向上させるように、色値が近い色をまとめる処理を行う。こうして図６に示すグレー値リスト６０１を生成する。この処理の詳細については後述する。

図６は、実施形態１に係る色値リストへのインデックスの追加と、グレー値リストの生成例を説明する図である。

次にＳ３０３に進みＣＰＵ１０５は、Ｓ３０２で生成されたグレー値リスト６０１にあるグレー値を、弁別性がつくグレー値に修正する。例えば、図６（Ａ）に示すグレー値リスト６０１にあるように、オブジェクト４１１のグレー値は「１６６」である。一方、オブジェクト４１３のグレー値は「１６５」である。このため、グレー値の差が小さいためグレー変換されたオブジェクト４１１とオブジェクト４１３の弁別性がつかないと判定される。

図７（Ａ）は、実施形態１により生成されたグレー値リストの一例を示す図、図７（Ｂ）は、実施形態１により生成された色値リストの一例を示す図である。

ここでは弁別性を向上させるために、例えば図７（Ａ）のグレー値リスト７０１のように、オブジェクト４１３のグレー値を１２０に、オブジェクト４１１のグレー値を１９０に修正する。ここでグレー値の差と弁別性の関係性としてはグレー値の差が大きいほど弁別性が高いといえる。一方で、最低必要なグレー値の差としては、画像形成装置１０１の性能にもよるが、グレー値で１５～２０の差があれば弁別はつけることができると考えられる。その後、図７（Ｂ）の色値リスト７０２の後述するインデックスに従って、図６に示すグレー値リスト６０１のグレー値を、図７（Ｂ）の色値リスト７０２に示すようなグレー値に書き換える。これが弁別性向上処理である。

そしてＳ３０４に進みＣＰＵ１０５はコマンド実行部２０５として機能し、ＰＤＬ言語からラスタ画像データへ変換する。この時、図７（Ｂ）の色値リスト７０２を参照しながらＲＧＢの値をグレー値に変換する。

以上のように、印刷データをラスタ展開する前に、ＲＧＢ値からグレー値に変換する色値リストを作成する。そして、グレー値の弁別性が低下すると判定した場合は、弁別性が向上するようにＲＧＢ値からグレー値に変換する色値リストを修正する。そして、ラスタ展開時に、その色値リストを参照しながらグレー値に変換することで、グレー画像における弁別性を向上させることができる。

次に、図３のＳ３０２の減色処理（カラー値をグレー値に変換する処理）を図８のフローチャートを参照して説明する。

図８は、図３のＳ３０２の減色処理を説明するフローチャートである。

まずＳ８０１でＣＰＵ１０５は、図５の色値リスト５０１に列挙された夫々のＲＧＢ値をグレー値に変換する変換処理を行う。ここでグレー値は、例えばＲＧＢ値を０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂの重み付け演算することで得られる。こうして得られたグレー値は、色値リスト５０１のグレー値の項目に格納される。

例えば、図５（Ａ）に示す色値リスト５０１が入力された場合、図５（Ｂ）に示すよう、それぞれのオブジェクトに対応するグレー値を色値リスト５０１に書き込む。その結果、オブジェクト４１１のＲ＝２５５、Ｇ＝１２８、Ｂ＝１２８が入力され、対応するグレー値は、上述の重みづけ演算により「１６６」と算出される。尚、上記のグレー値に変換する方法はあくまでも一例であり、本発明はこれに限定されない。例えば、重み付けの比率を変更しても良いし、ＲＧＢ値に対応するグレー値を記憶したルックアップテーブルを用いた変換を行っても良い。

次にＳ８０２に進みＣＰＵ１０５は、色値リスト５０１のグレー値を昇順でソートする。図５（Ｃ）は、図５（Ｂ）で示した色値リスト５０１のグレー値を昇順でソートした結果を示す。これによりグレー値が一番小さいオブジェクト４１３のＲＧＢ値とグレー値がが先頭に移動していることが分かる。尚、ソートは昇順に限定されず、例えば降順でソートしてもよい。

次にＳ８０３に進みＣＰＵ１０５は、Ｓ８０２でソートされた色値リスト５０１の先頭のＲＧＢ値及びグレー値を、図６（Ａ）に示すグレー値リスト６０１に追加する。そして、色値リスト５０１の値がグレー値リスト６０１のどこに書き込まれたかを記憶するため、インデックス６１０を追加した色値リスト６１１を生成する。いま図５（Ｃ）の色値リスト５０１が入力された場合、オブジェクト４１３のＲＧＢ値及びグレー値が色値リスト５０１の先頭であるため、図６（Ａ）に示すグレー値リスト６０１に、オブジェクト４１３のＲＧＢ値及びグレー値を追加する。またオブジェクト４１３のＲＧＢ値及びグレー値がグレー値リスト６０１へ書き込まれたインデックス番号を、色値リスト６１１のインデックス６１０に書き込む。ここでグレー値リスト６０１のインデックス番号は０から開始するとし、インデックス６１０には、グレー値リスト６０１の先頭を示す「０」が書き込まれる。

次にＳ８０４に進みＣＰＵ１０５は、Ｓ８０２でソートされた色値リスト５０１の比較対象となる次にオブジェクト、ここではオブジェクト４１１を決定する。そして、そのオブジェクト４１１が持つ色（以下、比較色）のグレー値と、グレー値リスト６０１のオブジェクトのグレー値との差分を求める。最初はグレー値リスト６０１にはオブジェクト４１３のグレー値のみが登録されているため、オブジェクト４１１のグレー値とオブジェクト４１３のグレー値との差分を求める。そしてそれ以降は、比較オブジェクトとグレー値リスト６０１の複数のオブジェクトとの差分を求めることになる。そしてその差分が第１の閾値以未満となるものがあるか判定する。ここで、第１の閾値は、予めＨＤＤ１１１に記憶された値を読み出すものとする。そして、グレー値の差分が第１の閾値未満となるものがあればＳ８０５に進み、なければＳ８０６へ移行し、グレー値リスト６０１に比較色を追加してＳ８０８に進む。

Ｓ８０５でＣＰＵ１０５は、Ｓ８０４で比較色とグレー値リスト６０１のグレー値の差分が第１の閾値未満と判定された組み合わせにおいてＲＧＢ値の差分を算出し、ＲＧＢ値の差分が第２の閾値未満かどうか判定する。ここで第２の閾値は、予めＨＤＤ１１１に記憶された値を読み出すものとする。そして、比較色のＲＧＢ値とグレー値リスト６０１のオブジェクトのＲＧＢ値との差分が第２の閾値未満となるものがあればＳ８０７に進み、なければＳ８０６へ移行し、グレー値リスト６０１に比較色を追加してＳ８０８に進む。

Ｓ８０６でＣＰＵ１０５は、比較色が減色する対象ではないと判定して、比較色のＲＧＢ値及びグレー値をグレー値リスト６０１に追加する。また色値リスト６１１のオブジェクトがグレー値リスト６０１へ書き込まれたインデックス番号をインデックス６１０へ書き込む。図６（Ｂ）では、比較色がオブジェクト４１１の場合、減色する対象ではないと判定して、オブジェクト４１１のＲＧＢ値及びグレー値をグレー値リスト６０１に追加し、オブジェクト４１１がグレー値リスト６０１へ書き込まれたインデックス番号をインデックス６１０に追加している。

一方、グレー値の差分が第１の閾値未満で、かつＲＧＢ値の差分が第２の閾値未満であればＳ８０７に進みＣＰＵ１０５は、Ｓ８０５でＲＧＢ値の差分が第２の閾値未満と判定された組み合わせを減色対象と判定する。そして、その減色対象と判定された比較色に対応するインデックス番号に、減色対象と判定されたインデックス番号を書き込んでＳ８０８に進む。Ｓ８０８でＣＰＵ１０５は、色値リスト６１１の全てのオブジェクトの色が比較色として取得されて処理されたか否かを判定する。そして全ての色が比較色として処理されていない場合はＳ８０４に戻り、色値リスト６１１の次のオブジェクトの色を抽出して前述の処理を実行する。このようにＳ８０８で全てのオブジェクトの色が比較色として処理されると、この処理を終了する。

上記フローチャートで示す処理の具体例を、第１の閾値を「１０」、第２の閾値を「５」として図６（Ａ）の状態から説明する。

まずオブジェクト４１１のグレー値が比較色となった場合、Ｓ８０４でＣＰＵ１０５は、オブジェクト４１１のグレー値（＝１６６）とグレー値リスト６０１に含まれるオブジェクト４１３のグレー値（＝１６５）との差分を求める。このときのグレー値の差分差は「１」であるため、Ｓ８０４で第１の閾値未満と判定される。このためＳ８０５に進みＣＰＵ１０５は、オブジェクト４１１のＲＧＢ値とオブジェクト４１３のＲＧＢ値との差分が第２の閾値未満か判定する。ここでオブジェクト４１１のＲＧＢ値をＲ１，Ｇ１，Ｂ１、オブジェクト４１３のＲＧＢ値をＲ２，Ｇ２，Ｂ２、ＲＧＢ値の差をΔＲＧＢとすると。以下の式（１）で表すことができる。

ΔＲＧＢ＝√｛（Ｒ１－Ｒ２）^２＋（Ｇ１－Ｇ２）^２＋（Ｂ１－Ｂ２）^２｝ …式（１）
この式（１）より、オブジェクト４１１のＲ＝２５５、Ｇ＝１２８、Ｂ＝１２８とオブジェクト４１３のＲ＝１５３、Ｇ＝１５３、Ｂ＝２５５とのＲＧＢ値の差ΔＲＧＢは「２５４」となり、第２の閾値未満でないと判定される。そのためＳ８０６に進み、図６（Ｂ）のように、グレー値リスト６０１にオブジェクト４１１のＲＧＢ値とグレー値が追加され、色値リスト６１１のオブジェクト４１１に対応するインデックス６１０には「１」が書き込まれる。

同様に、図６（Ｂ）の状態からオブジェクト４１２が比較色となった場合を説明する。まずＳ８０４でＣＰＵは、オブジェクト４１２と、グレー値リスト６０１のオブジェクト４１３，４１１とのグレー値の差分が第１の閾値未満か判定する。まずオブジェクト４１２のグレー値（＝１６７）とオブジェクト４１３のグレー値（＝１６５）との差分は「２」、オブジェクト４１２のグレー値（＝１６７）とオブジェクト４１１のグレー値（＝１６６）とのグレー値との差分は「１」である。このためＳ８０４でＣＰＵ１０５は、オブジェクト４１３及びオブジェクト４１１のグレー値の差分は第１の閾値未満であると判定してＳ８０５に進む。

Ｓ８０５でＣＰＵ１０５は、オブジェクト４０２のＲＧＢ値と、グレー値リスト６０１に含まれるオブジェクト４１３及びオブジェクト４１１のＲＧＢ値との差分、即ち、色値同士の差分が第２の閾値未満か判定する。ここで式（１）より、オブジェクト４１２のＲ＝２５５、Ｇ＝１３０、Ｂ＝１２８とオブジェクト４１１のＲ＝２５５、Ｇ＝１２８、Ｂ＝１２８とのＲＧＢ値の差分は「２」となる。従って第２の閾値未満であると判定してＳ８０７に進み、オブジェクト４１２はオブジェクト４１１と同じ色とみなして、共通のグレー値に変換する減色処理を行う。このとき図６（Ｃ）に示すように、色値リスト６１１のインデックス６１０に、オブジェクト４１１のインデックス番号「１」を書き込む。これによりグレー値リスト６０１のエントリー数は、色値リスト６１１より少なくなって、グレー値リスト６０１に登録されるグレー値の数を減らすことができ、弁別性向上処理が効果的に働くようになる。

尚、実施形態１において、減色するかしないかの判定はＲＧＢ値の差分で行ったが、これは一例であり、本発明はこれに限らない。例えば、Ｌａｂ色空間などの他の色空間に変換してもよい。尚、Ｌａｂ色空間とはＣＩＥ（国際照明委員会）が定める、人間の視覚特性を考慮した画像出力部１０９に非依存の３次元の視覚均等色空間を指している。

以上説明した様に実施形態１によれば、カラー画像データの色値をグレー値に変換したときに、グレー値同士の差分が所定値よりも小さい（弁別できない）範囲内のグレー値を一つのグレー値で表すグルーピングを行うことにより、グレー値リストに登録されるグレー値の数を減らすことができる。

［実施形態２］
上述の実施形態１では、減色処理において、色値リストをグレー化し、グレー値に基づいてソートし、グレー値の差分が近いものだけを減色処理の対象とした。しかしながら、グレー変換の方式や第１の閾値によってまとめるか判断されるため、より多くの類似した色をまとめるには適さないことがある。そこで実施形態２では、ＲＧＢ値の差分のみを比較し、より多くの色がまとまるような処理について説明する。尚、実施形態２に係る画像処理システム及び画像形成装置のハードウェア構成等は前述の実施形態１と同様であるため、その説明を省略する。

実施形態２に係るＳ３０２の減色処理を図９のフローチャートと図１０を参照して説明する。図１０は、実施形態２に係る色値リストへのインデックスの追加と、グレー値リストの生成例を説明する図である。

図９は、実施形態１に係る図３のＳ３０２の減色処理を説明するフローチャートである。ここでは実施形態１との相違点について説明する。尚、図９のＳ９０２～Ｓ９０５は図８のＳ８０５～Ｓ８０８と夫々同様であるため説明を省略する。

まずＳ９０１でＣＰＵ１０５は、図１０（Ａ）の色値リスト１０００の先頭をグレー値リスト１０２０に追加する。前述の実施形態１のＳ８０３では、ＲＧＢ値とグレー値をグレー値リストに記憶したが、実施形態２では図１０（Ａ）のように、ＲＧＢ値のみをグレー値リスト１０２０に追加する。これにより図１０（Ａ）に示すように、オブジェクト４１１のＲＧＢ値がグレー値リスト１０２０に追加される。

次にＳ９０２に進みＣＰＵ１０５は、比較色となる次のオブジェクト４１２のＲＧＢ値と、グレー値リスト１０２０のオブジェクト４１１のＲＧＢ値との差分が第２の閾値未満か判定する。尚、第２の閾値は、予めＨＤＤ１１１に記憶された値を読み出すものとする。そして、比較色とのＲＧＢ値の差分が第２の閾値未満ものがグレー値リスト１０２０に存在しない場合はＳ９０３に移行し、グレー値リスト１０２０にＲＧＢ値のみを追加し、色値リスト１０００にインデックス番号を追加してＳ９０５に進む。一方で、比較色のＲＧＢ値と、グレー値リスト１０２０のオブジェクトのＲＧＢ値との差分が第２の閾値未満であればＳ９０４に進んで、比較色のオブジェクトのインデスク番号を同じ番号とする。

図１０（Ｂ）では、比較色となる次のオブジェクト４１２のＲＧＢ値と、グレー値リスト１０２０のオブジェクト４１１のＲＧＢ値との差分が第２の閾値未満であるため、そのオブジェクト４１２のＲＧＢ値をグレー値リスト１０２０に追加しない。更に、色値リスト１０００のオブジェクト４１２に対応するインデックス番号を「０」としている。

更に図１０（Ｃ）では、比較色となる次のオブジェクト４１３のＲＧＢ値と、グレー値リスト１０２０のオブジェクト４１１，４１２のＲＧＢ値との差分を求める。このときオブジェクト４１２のＲＧＢ値とオブジェクト４１３のＲＧＢ値との差分は第２の閾値以上であるため、オブジェクト４１３のＲＧＢ値をグレー値リスト１０２０に追加し、色値リスト１０００のオブジェクト４１３に対応するインデックス番号を「１」とする。

最後にＳ９０６でＣＰＵ１０５は、グレー値リスト１０２０の各オブジェクトに対して、ＲＧＢ値をグレー値に変換する変換処理を行う。ここでは最終的に、図１０（Ｃ）に示すように、グレー値リスト１０２０の各オブジェクトのＲＧＢ値をグレー値に変換して書き込む。

以上説明した様に実施形態２によれば、ＲＧＢ値の差分のみを比較し、ＲＧＢ値同士の差分が所定値よりも小さい（弁別できない）範囲のグレー値を一つのグレー値で表すことにより、グレー変換の方式や第１の閾値に左右されず、ＲＧＢ値が近いグレー値を一つにまとめることができ、グレー値リストに登録されるグレー値の数を減らすことができる。

［実施形態３］
上述の実施形態１では、全ての色値リストに対して減色処理を行った。しかしながら、色数によって適切な処理に切り替えた方が良い場合もある。例えば、色値リストの色数が少ない場合は、元々グレー値の差分を十分確保できるため、上述したグルーピングによる減色処理を行う必要がない。一方、減色処理を行った後、グレー値リストの色数が多い場合はグレー値の差分を十分確保できないため、弁別性向上処理が効果的に働かない。そのため弁別性処理を行わないという選択肢を取ることが考えられる。そこで実施形態３では、色値リストの色数と、処理後のグレー値リストの色数とによって適切なフローに切り替える処理について説明する。尚、実施形態３に係る画像処理システム及び画像形成装置のハードウェア構成等は前述の実施形態１と同様であるため、その説明を省略する。

図１１は、実施形態３に係る減色処理を説明するフローチャートである。

また図１２は、実施形態３に係る弁別性向上処理を説明するフローチャートである。以下、実施形態１との相違点について述べる。尚、図１１のＳ１１０２～Ｓ１１０９は、図８のＳ８０１～Ｓ８０８の処理と同様である。また図１２において、前述の図３と共通する処理は同じ参照番号で示している。従って上記同様となる部分の説明は省略する。

まずＳ１１０１でＣＰＵ１０５は、図５の色値リスト５０１のオブジェクト数が第３の閾値未満（所定値未満）かどうか判定する。ここで第３の閾値は、グレー値を弁別するにあたってグレー値の差分を、例えば２０程度にできるような値が望ましい。ここで色値リストのオブジェクト数が第３の閾値未満の場合は、減色処理を行う必要がないとして、この減色処理を終了させる。尚、第３の閾値は予めＨＤＤ１１１に記憶されているとする。

図５の色値リスト５０１のオブジェクト数が第３の閾値以上であればＳ１１０２に進み、図８を参照して前述したようにしてグレー値リストと色値リストへのインデックス番号の付与を行う。こうして色値リスト５０１のすべてのオブジェクトに対する処理が終了するとＳ１１１０に進む。Ｓ１１１０でＣＰＵ１０５は、グレー値リスト５０１の色数が第４の閾値以上（所定値以上）かどうか判定する。ここで第４の閾値以上と判定した場合はＳ１１１１に進むが、第４の閾値未満のときはＳ１１１１の処理をスキップしてこの処理を終了する。尚、この第４の閾値は予めＨＤＤ１１１に記憶されているとする。Ｓ１１１１でＣＰＵ１０５は、弁別性向上処理を行わないとして処理スルーフラグをオンする。この処理フラグはＲＡＭ１０７に書き込まれる。

そして図１２のＳ１２０１でＣＰＵ１０５は、ＲＡＭ１０７に書き込まれた、この処理スルーフラグがオンかどうか判定する。オンであれば、弁別性向上処理を行わないとしてＳ３０３の弁別性向上処理をスキップしてＳ３０４へ進む。この場合は、色値リスト５０１を参照してＲＩＰ処理が実行される。

以上説明した様に実施形態３によれば、色値リストの色数によって適切なフローに切り替えることが可能となる。

［実施形態４］
上述の実施形態１では、減色処理を同じ閾値で実施した。しかしながら色数が多い場合は、なるべく多くの色をまとめることでグレー値の差分を大きくし、弁別性向上処理を行う方が良い場合もある。実施形態４では、色数によって減色処理に用いる第１の閾値及び第２の閾値を可変とする処理について説明する。尚、実施形態４に係る画像処理システム及び画像形成装置のハードウェア構成等は先述の実施形態１と同様であるため、その説明を省略する。

図１３は、実施形態４に係る減色処理を説明するフローチャートである。ここでは、主に実施形態１との相違点について述べる。尚、図１３のＳ１３０３～Ｓ１３１０は、図８のＳ８０１～Ｓ８０８と夫々同様であるため説明を省略する。

まずＳ１３０１でＣＰＵ１０５は、色値リスト５０１のオブジェクト数が第５の閾値未満かどうか判定する。ここで色値リスト５０１のオブジェクト数が第５の閾値以上と判定した場合はＳ１３０２へ進み、第５の閾値未満と判定された場合はＳ１３０３に進む。Ｓ１３０２でＣＰＵ１０５は、第１の閾値及び第２の閾値を予めＨＤＤ１１１に記憶した第６の閾値及び第７の閾値に変更する。ここで第６及び第７の閾値は、より多くの色をまとめるために実施形態１で予めＨＤＤ１１１に記憶されている第１及び第２の閾値よりも大きな値にすることが望ましい。しかしながら、実施形態１で予め設定されている第１及び第２の閾値よりも小さな値にするとしても良い。

以上説明した様に実施形態４によれば、色値リストの色数が多い場合は、なるべく多くの色をまとめることでグレー値の差分を大きくして弁別性向上処理を行うことが可能となる。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

本発明は上記実施形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。

１０１…画像形成装置、１０５…ＣＰＵ、１０６…ＲＯＭ、１０７…ＲＡＭ、１０９…画像読取部、１０９…画像出力部、１１１…ＨＤＤ，１１８…操作部、１１９…ホストＰＣ，２１１…コマンド処理部、２１２…画像処理部

Claims (17)

1. 入力したカラー画像データから無彩色で表現される画像データを生成して出力する画像処理装置であって、
   前記カラー画像データに含まれる色値のリストを生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された前記色値をグレー値に変換する変換手段と、
   前記変換手段により変換された前記グレー値のリストにおいて、所定のグレー値の範囲内に含まれるグレー値を抽出し、当該抽出したグレー値を一つのグレー値にまとめてグルーピングするグルーピング手段と、
   前記変換手段により変換された前記グレー値と、前記グルーピング手段によりグルーピングされたグレー値とに基づいて、前記無彩色で表現される画像データを生成して出力する出力手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記所定のグレー値の範囲に含まれるグレー値は、前記グレー値のリストに含まれるグレー値同士の差分が第１閾値未満で、かつ前記グレー値が前記変換手段により変換される前の色値同士の差分が第２閾値未満のグレー値であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記所定のグレー値の範囲に含まれるグレー値は、前記グレー値が前記変換手段により変換される前の色値同士の差分が第２閾値未満のグレー値であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記グルーピング手段は、前記変換手段により変換された前記グレー値のリストに含まれるグレー値を昇順、或いは降順に並び替えて前記所定のグレー値の範囲内に含まれるグレー値を抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記グルーピング手段によりグルーピングされたグレー値の差を更に大きくすることで弁別性を高めたグレー値のリストに書き換える弁別性向上処理手段を、更に有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記色値のリストに含まれる色値の数が所定値未満かどうか判定する判定手段を、更に有し、
   前記判定手段が、前記色値のリストに含まれる色値の数が所定値未満と判定すると前記グルーピング手段によるグルーピングを実施せず、前記出力手段は、前記変換手段により変換された前記グレー値に基づいて、前記無彩色で表現される画像データを生成して出力することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記グルーピング手段によるグルーピングにより変更されたグレー値のリストに含まれるグレー値の数が所定値未満かどうか判定する判定手段を、更に有し、
   前記判定手段が、前記変更されたグレー値のリストに含まれるグレー値の数が所定値未満と判定すると前記弁別性向上処理手段による処理が実行されないことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
8. 前記色値のリストに含まれる色値の数が所定値未満かどうか判定する判定手段を、更に有し、
   前記判定手段が、前記色値のリストに含まれる色値の数が所定値以上と判定すると前記第１閾値と前記第２閾値とを変更する変更手段を、更に有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
9. 前記変更手段は、前記第１閾値と前記第２閾値とをそれぞれ、より大きな値に変更することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記グルーピング手段は、一つのグレー値にまとめてグルーピングしたグレー値に、共通のインデックスを付与することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記色値がＲＧＢの値で示される場合、前記色値同士の差分は、
    ΔＲＧＢ＝√｛（Ｒ１－Ｒ２）^２＋（Ｇ１－Ｇ２）^２＋（Ｂ１－Ｂ２）^２｝で求められることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
12. 前記弁別性向上処理手段は、前記グレー値の差が少なくとも１５～２０となるようにすることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
13. 入力したカラー画像データから無彩色で表現される画像データを生成して出力する画像処理方法であって、
    前記カラー画像データに含まれる色値のリストを生成する生成工程と、
    前記生成工程により生成された前記色値をグレー値に変換する変換工程と、
    前記変換工程により変換された前記グレー値のリストにおいて、所定のグレー値の範囲内に含まれるグレー値を抽出し、当該抽出したグレー値を一つのグレー値にまとめてグルーピングするグルーピング工程と、
    前記変換工程により変換された前記グレー値と、前記グルーピング工程によりグルーピングされたグレー値とに基づいて、前記無彩色で表現される画像データを生成して出力する出力工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
14. 前記所定のグレー値の範囲に含まれるグレー値は、前記グレー値のリストに含まれるグレー値同士の差分が第１閾値未満で、かつ前記グレー値が前記変換工程により変換される前の色値同士の差分が第２閾値未満のグレー値であることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
15. 前記所定のグレー値の範囲に含まれるグレー値は、前記グレー値が前記変換工程により変換される前の色値同士の差分が第２閾値未満のグレー値であることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
16. 前記グルーピング工程によりグルーピングされたグレー値の差を更に大きくすることで弁別性を高めたグレー値のリストに書き換える弁別性向上処理工程を、更に有することを特徴とする請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
17. コンピュータを、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段のすべてとして機能させるためのプログラム。

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