JP4241643B2 - 色判定装置及び色判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像の色を効率よく自動判定することが可能な装置及び方法に関する。

原稿となる画像を紙などのプリント媒体上に再現する画像形成装置の一つに、カラー複写機がある。カラー複写機においては、読取った原画像をフルカラーで再現することが可能であるが、原画像が単色カラーで表現されている場合に、ＹＭＣＫの４色のエンジンを作動させることは非効率であり、原画像に含まれる色成分に対応するトナーだけで画像形成を行うことができれば、効率的に画像形成を行うことができる。

このためには、原画像の色を判定する必要があるが、それを使用者が目視で行うと、使用者の主観によって誤判定することがある。また、使用者が正しく色を判定できた場合でも、その色相が何であるかをキー入力などによって指定しなければならず、そのような操作が必要となる点での非効率は残る。

このような事情があるため、原画像の色を自動的に判定する装置を、画像形成装置中に組み込んでおくことが望まれる。

色相の自動判定に関する開示がある特許文献１では、原画をＯＣＲで読取った際に書式部分の色を分離する目的で、ＲＧＢの３色成分で表現された画像信号をＨＳＶ（Ｈ＝色相、Ｓ＝彩度：Ｖ＝輝度）の色空間に変換し、所定の閾値と信号レベルとを比較して色相を判定する色識別回路が設けられている。

また、特許文献２では、画素ごとのＲＧＢの３色成分の画像信号から画素ごとの色差を求め、それらの移動平均によって各画素のうち近似する色をクラスタリングすることによって、固定的な閾値を用いずに色の分離を行うことが可能になっている。

特公平８−１０９０１号公報 特開平２−１３７０７９号公報

ところが、これらいずれの従来技術においても、色を判定する基準となる境界のとり方については十分な考察が行われていない。

すなわち、特許文献１では、２つの色差変数で規定された色空間（平面）において、色判定境界線として複数の直線を配置しているが、これらの直線は色相を区別するという条件だけで決められたものであり、それ以上の考慮はなされていない。

このため、２次元色空間（色平面）において、判定対象となる色の座標点が色平面上のどの方向のどの位置にあるかを算出し、それと色判定境界線との位置関係を比較することによって、判定対象色が、色判定境界線のいずれ側の領域に属するを判断する必要がある。そして、このような計算においては、判定対象となる位置が原点からどの方向にあるかを計算しようとすると、逆三角関数などの無理数計算を伴うことが多いために複雑な計算となり、その結果として色判定が非効率なものとなる。

また、特許文献２では、移動平均を用いることにより色分離を行うことが可能になるが、そのようにして分離した色の色相は何かを具体的に判断する段階では、色相境界としての閾値と比較するが、閾値の選定と比較について格別の改良はなされていないという点では同様である。

そして、このような問題は、カラー複写機に限らず、カラーファクシミリにおいて、受信した画像をどの色で単色カラープリントするかをなどを自動判断するような場合一般において生じる問題である。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、色判定のための閾値に相当する色判定境界線のとり方に改良を加えることによって計算量を減少させ、効率的に色を自動判別することが可能な装置及び方法を提供することを目的とする。

請求項１の発明は、画像の色を自動判定する色判定装置であって、判定対象画像の各部の色を、無彩軸と色相平面を規定する２つの軸とを有する３次元色空間上の座標値で表現した画像データのそれぞれが、前記色相平面を複数の色判定境界線によって分割して得られた、前記判定対象画像の画像形成を実行する画像形成手段に使われる色材の色数により定められる数の複数の部分領域のいずれに属するかを判定する領域判定手段と、前記領域判定手段による領域判定結果の計数を行う計数手段と、前記計数手段による計数結果に基づいて前記判定対象画像の色を判定する色判定手段と、を備え、前記複数の色判定境界線のそれぞれが、前記色相平面を規定する座標軸に対して有理数の傾きを持つ直線により規定され、前記直線として、式「Ａｘ＝Ｂｙ（ただし、ＡおよびＢは整数）」で表される直線を含み、前記領域判定手段が、前記複数の色判定境界線のそれぞれを規定する前記直線を表す等式の不等式により前記複数の部分領域のそれぞれを表現し、前記不等式と前記画像データの前記色相平面上の座標値とを用いて、当該画像データが前記複数の部分領域のいずれに属するかを判定する。

請求項２の発明は、請求項１に記載の色判定装置であって、前記色相平面上での回転を含んだ所定の変換を前記画像データに施す変換手段、をさらに備え、前記所定の変換を受けた後の画像データについて、前記複数の部分領域のいずれに属するかが判定される。

請求項３の発明は、請求項２記載の色判定装置であって、前記所定の変換が、前記色相平面におけるアフィン変換である。

請求項４の発明は、請求項２または３記載の色判定装置であって、前記所定の変換が、前記色相平面において、前記複数の色判定境界線の少なくとも１つを座標軸のいずれかと一致させる回転変換を含む。

請求項５の発明は、請求項２ないし４のいずれかに記載の色判定装置であって、前記判定対象画像の色が複数種類の３次元色空間のうちのいずれにおいて表現されているかに応じて、前記変換手段を選択的に能動化する選択的能動化手段、をさらに備え、前記判定対象画像が前記複数種類の３次元色空間のいずれにおいて表現されているかにかかわらず、前記複数の色判定境界線に基づく前記画像データの色判定を共通の比較基準に基づいて実行可能である。

請求項６の発明は、請求項２ないし５のいずれかに記載の色判定装置であって、前記所定の変換が、前記色相平面における異方的スケーリングを含み、前記異方的スケーリングは、前記複数の色判定境界線の少なくとも１つについて前記座標軸に対する傾きの絶対値を１とする変換である。

請求項７の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載の色判定装置であって、前記判定対象画像において互いに隣接する画素からなる画素集合において画素データを平均し、それによって前記画像データを得る平均化手段、をさらに備える。

請求項８の発明は、請求項１ないし７のいずれかに記載の色判定装置であって、前記複数の部分領域が、無彩色に対応する無彩領域を含み、前記無彩領域内に前記色相平面の原点が含まれる。

請求項９の発明は、請求項８記載の色判定装置であって、前記色判定手段が、前記画像データのうち前記無彩領域に属するデータ数に基づいて、前記判定対象画像が、カラー画像かモノクロ画像かを判定するカラーモノクロ判定手段、を備える。

請求項１０の発明は、請求項９記載の色判定装置であって、前記計数手段が、前記無彩領域のうち黒色対応部分に属する各判定対象画像データの数を計数する無彩色計数手段と、前記複数の部分領域のうち複数の色相のそれぞれに対応する複数の色相領域について、各色相領域に属する各画像データの数を計数する有彩色計数手段と、を備え、前記カラーモノクロ判定手段が、前記無彩色計数手段と前記有彩色計数手段とのそれぞれにおける計数結果に基づいて、前記判定対象画像が、フルカラー画像、単色カラー画像及び２色カラー画像のいずれであるかを判定するカラー判定手段、を備える。

請求項１１の発明は、請求項２ないし１０のいずれかに記載の色判定装置であって、前記所定の変換が、前記色相平面における平行移動変換を含む。
請求項１２の発明は、請求項１から１１のいずれかに記載の色判定装置であって、前記複数の色判定境界線が、前記色相平面の座標軸と非平行な直線を含む。

請求項１３の発明は、画像の色を自動判定する色判定方法であって、判定対象画像の各部の色を、無彩軸と色相平面を規定する２つの軸とを有する３次元色空間上の座標値で表現した画像データのそれぞれが、前記色相平面を複数の色判定境界線によって分割して得られた、前記判定対象画像の画像形成を実行する画像形成手段に使われる色材の色数により定められる数の複数の部分領域のいずれに属するかを判定する領域判定工程と、前記領域判定工程における領域判定結果の計数を行う計数工程と、前記計数工程における計数結果に基づいて前記判定対象画像の色を判定する色判定工程と、を備え、前記複数の色判定境界線のそれぞれが、前記色相平面を規定する座標軸に対して有理数の傾きを持つ直線により規定され、前記直線として、式「Ａｘ＝Ｂｙ（ただし、ＡおよびＢは整数）」で表される直線を含み、前記領域判定工程において、前記複数の色判定境界線のそれぞれを規定する前記直線を表す等式の不等式により前記複数の部分領域のそれぞれを表現し、前記不等式と前記画像データの前記色相平面上の座標値とを用いて、当該画像データが前記複数の部分領域のいずれに属するかを判定する。
請求項１４の発明は、請求項１３に記載の色判定方法であって、前記複数の色判定境界線が、前記色相平面の座標軸と非平行な直線を含む。

請求項１及び請求項１３記載の発明では、色判定のための閾値に相当する色判定境界線が、色相平面を規定する座標軸に対して有理数の傾きを持つ直線により規定されるため、所属する部分領域の判定における計算に無理数計算が伴わないので、判定のための計算量を減少させ、効率的に色を自動判別することができる。

請求項４記載の発明では、色判定のための閾値に相当する色判定境界線の少なくとも１つが色相平面の座標軸と一致するため、所属する部分領域の判定の一部を正負の符号判定とすることができるので、判定のための計算量をさらに減少させることができる。

請求項５記載の発明では、回転変換を施すことによって異なる３次元色空間の色判定を共通の色判定境界線を用いることができるので、効率的な色判定を行うことができる。

請求項６記載の発明では、色判定のための閾値に相当する色判定境界線の少なくとも１つの傾きの絶対値が１となり、所属する部分領域の判定の一部を大小判定とすることができるので、判定のための計算量をさらに減少させることができる。

請求項７記載の発明では、画像データが互いに隣接する画素からなる画素集合間から得た集合画素データから構成されるので、原画像が目視された場合になされる色の判別と相違しない色の自動判別を行うことできる。

請求項９記載の発明では、部分領域の１つである無彩領域を用いてカラーモノクロ判定を行うことができる。

請求項１０記載の発明では、部分領域である無彩領域及び色相領域を用いて、フルカラー、単色カラー及び２色カラーのいずれであるかの判定を行うことができる。

＜１．デジタルカラー複合機１００＞
以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の実施形態の色判定装置の機能を備える画像処理装置の一例として、ファクシミリ機能とコピー機能を備えたデジタルカラー複合機１００に適用した場合の構成例を示すものである。なお、図１には特に本実施形態に関係のある機能のみが示されている。

このデジタルカラー複合機１００は、カラースキャナ機能等を備える画像読み取り部１と、外部端末５００との間で画像データの送受信を行う際に使用される画像送受信部２とを備えている。この画像送受信部２は、ＰＳＴＮ（公衆交換電話網）を介して外部端末５００との通信を可能とする図示しないＮＣＵや、ＬＡＮ及びインターネットを介して外部端末５００との通信を可能とする図示しないＬＡＮＩ／Ｆを備えている。

それに加えて、このデジタルカラー複合機１００は、画像データに対する各種の画像処理を施す画像処理部３を備えている。画像処理部３は、操作部３１及び表示部３２を備えており、ユーザが所望の画像処理を入力することが可能となっている。

さらに、画像形成を行う動作モードの選択などの種々の動作を実行するための基礎となる情報処理を行う情報処理部４と、選択された動作モードで画像形成を実行する画像形成部（カラープリンタ部）５とを備えている。画像形成部５には、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の４色の着色剤（例えばトナー）を収容したカートリッジが装着されており、これらを用いたレーザ電子写真方式で紙媒体その他のシート上にプリントを行えるようになっている。なお、情報処理部４の機能構成については後に詳述する。各機能構成部はバスなどの内部通信手段によって相互に接続されている。

以上が、本実施の形態に係る色判定装置をファクシミリ機能とコピー機能を備えたデジタルカラー複合機１００に適用した場合の構成例である。

次に、このデジタルカラー複合機１００が原稿画像を普通紙などの紙媒体上に記録して再現する動作の概略を説明する。

まず、原稿となる画像のデジタル画像データを得る。この原稿は、モノクロ原稿、カラー原稿のいずれであってもよい。原稿となる画像のデジタル画像データは以下の２つの方法から得ることができる。第１の方法は画像読み取り部１から原稿画像データを得る方法である。例えば、画像読み取り部１においては、フルカラーのフラットベッドスキャナによる原稿画像の読み取りが画素ごとに行われる。これによって原稿画像の画像データがＲＧＢの各色成分ごとに取得される。ここで取得された原稿画像の画像データ、より具体的に述べるとフラットベッドスキャナのＣＣＤから出力される画素ごとのＲＧＢ信号を、以下においてＲＧＢ画像データという。

第２の方法は画像送受信部２において原稿画像データを受信する方法である。画像送受信部２は、例えばインターネットを介して接続された外部端末５００から電子メール通信によって、原稿画像の画像データを取得する。ここで得られた画像データは例えばＪＰＥＧ形式で圧縮されており、画像データの色表現はＹｃｃ色空間を持つカラー方式によるものである（以下においてＹｃｃ画像データという）。

次に、画像処理部３において、原稿画像データに対して色調整などの画像処理が施される。はじめに、ＲＧＢ画像データが入力された場合の画像処理について説明する。画像処理部３にＲＧＢ画像データが入力されると、まずＲＧＢ画像データにシェーディング補正やγ補正などのＲＧＢ信号に対する所定の補正処理が施される。続いて、ＲＧＢ画像データは、行列演算などによってＲＧＢ色空間による表現から所定の色空間による表現へと変換される。なお、所定の色空間とは例えば３次元空間において１つの無彩軸を有するＬａｂやＹｃｃなどの色空間である。本実施形態においてはＲＧＢ画像データはＬａｂ色空間による表現に変換されるとする（以下においてＬａｂ画像データという）。

Ｙｃｃ画像データが入力された場合の画像処理は以下におけるＬａｂ画像データに対する画像処理プロセスと同等である。なお、Ｙｃｃ画像データもＲＧＢ画像データと同様にＬａｂ色空間による表現に変換してから以下の処理を行ってもよい。色空間の相互変換はアフィン変換などによって行うことができる。

Ｌａｂ画像データには続いて、主に拡大縮小処理や色調整処理などの画像処理が施される。これらの画像処理は、ユーザによる操作部３１からの画像調整指示に応じてなされるものである。例えば、紙媒体上に再現する再現画像を原稿画像に比べて大きく鮮やかにするように操作部３１からの画像調整指示がある場合には、原稿画像の画像データに対して拡大、色調整等の画像処理が行われる。

なお本実施の形態においては、Ｌａｂ画像データに対してはＬａｂ色空間を用いた色調整が、Ｙｃｃ画像データに対してはＹｃｃ色空間を用いた色調整が、それぞれ可能であるとするが、先に述べたようにＹｃｃ画像データをＬａｂ色空間による表現に変換した上で色調整してもよい。

一方、情報処理部４においては、以下に詳述する方法で原稿画像データの色判定が行われる。本実施形態においては、情報処理部４は各種の色判定の中でも特にカラーモノクロ判定プログラムを備えている。すなわち、原稿画像データがモノクロ画像かカラー画像か、カラー画像の場合にはフルカラー画像、単色カラー画像及び２色カラー画像のいずれであるかの判定が行われ、判定結果は画像形成部５に出力される。

情報処理部４からのカラーモノクロ判定結果を受けた画像形成部５は、当該判定結果に応じた画像形成モードを起動させる。

本実施形態においては、画像形成部５は４通りの動作モードを有している。すなわち、
（１）モノクロ画像を形成するモノクロプリントモード、
（２）カラー画像でも特にフルカラー画像を形成するフルカラープリントモード、
（３）カラー画像でも特に単色カラー画像を形成する単色カラープリントモード、
（４）カラー画像でも特に２色カラー画像を形成する２色カラープリントモード、
の４通りである。なお、本実施形態においては、単色カラープリントモードＰ３及び２色カラープリントモードＰ４で選択可能なプリント色は、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、の６色である。

画像形成部５においては、入力された画像処理後の原稿画像データは、３次元ルックアップテーブル及び補間演算を用いてＣ（シアン）・Ｍ（マゼンダ）・Ｙ（イエロー）・Ｋ（墨）の各色成分のデジタル信号に変換される（以下においてＣＭＹＫ画像データという）（ステップＳ５）。ここでは、入力される画像データは、Ｌａｂ色空間によるＬａｂ画像データである場合とＹｃｃ色空間によるＹｃｃ画像データである場合とがあるので、各色空間に応じた３次元ルックアップテーブルをそれぞれ図示しないＲＯＭ等に記憶させておく。

さらに、ＣＭＹＫ画像データに、ディザ法や誤差拡散法などを用いたＣＭＹＫそれぞれの色成分ごとの２値化処理が施される。

以上の処理を受けたＣＭＹＫ画像データは、画像形成部５内のＣＭＹＫの画像形成エンジンへとそれぞれ出力され、指定された動作モード（プリントモード）によって紙媒体上にプリントされる。

以上が本実施の形態に係るカラー複合機１００が原稿画像を紙媒体上に再現する動作の概略である。

＜２．情報処理部４＞
次に、情報処理部４について説明する。なお、本実施の形態においては情報処理部４はデジタルカラー複合機１００に搭載されているが、他の各種の装置へ搭載することが可能であり、カラーモノクロ判定以外の種々の色判定に利用できる。

まず、図１を参照しながら情報処理部４の構成例を説明する。ＣＰＵ１０は所定のプログラムに従ってって情報処理部４を制御する。そのプログラムはＲＯＭ２０に格納されている。また、ＲＡＭ３０には画像データや計数値などが一時的に記憶される。また、後述する各種の機能を実現することが可能である個別回路群４０を備える。

さらに、後述する平均化処理を行う平均部５０、画像データへの各種の変換処理を行う変換処理部６０、後述する単位データが後述する色相平面の部分領域のいずれに属するかを判定する領域判定部７０、各部分領域に属する単位データの数を計数する計数部８０、計数部８０による計数結果を受けて入力された画像データの色判定をを行う色判定部９０を備える。以上の各構成部分が互いにバスで接続され、情報処理部４を構成している。以上が、情報処理部４の構成例である。

次に、情報処理部４の処理動作を図２のフローチャートに基づいて説明する。はじめに、画像処理部３より各種の画像処理を施されたＬａｂ画像データもしくはＹｃｃ画像データ（以下単に画像データＤ１という）が読み込まれる（Ｓ１）。読み込まれた画像データＤ１は一旦ＲＡＭ３０に記憶される。

ここで入力される画像データＤ１は本実施の形態においてはＬａｂもしくはＹｃｃのいずれかの３次元色空間によるものであるが、無彩軸を有する各種の３次元色空間によるデータであればよい。例えばＸＹＺ、ＹＩＱ、Ｌｕｖなどの３次元色空間による画像データを扱うことも可能である。

なお、３次元色空間において無彩軸の成分（Ｌａｂ色空間における明度成分及びＹｃｃ色空間における輝度成分）を除く２成分（Ｌａｂ色空間における色度成分及びＹｃｃ色空間における色差成分）、すなわち色相に関連する２つのパラメータを、この明細書では一般に「色相パラメータ」と、さらに、色相パラメータで規定される２次元色平面を以下において色相平面という。

次に、ステップＳ１で読み込まれた画像データＤ１の種類に基づいて、当該画像データＤ１に平均化処理を施す必要があるか否かが判断される（ステップＳ２）。この平均化処理指示は、画像データの解像度などを基準として自動的に生成されるようにＲＯＭ２０内にプログラムされていてもよく、ユーザが操作部３１から操作入力することによって指示するものであってもよい。

平均化処理指示のある種類の画像データＤ１の場合、平均化処理が平均部５０において施される（ステップＳ３）。

なお、この平均化処理は必ずしも全ての種類の画像データＤ１に対して施す必要はない。入力された画像データＤ１に平均化処理を施す必要がないと判断された場合（ステップＳ２）は、平均化処理を行わずにステップＳ４に進む。

ここで、具体的な平均化処理動作について説明する。この平均化処理とは、画素ごとの色情報を有する画像データＤ１から、画素集合ごとの色情報を有する粗画像データＤ２を得るものである。

具体的には、まず画像データＤ１を構成する画素データを、互いに隣接する複数画素からなる画素ブロック（例えば、縦横それぞれが８画素からなるマトリクス配置された画素クラスター（図３参照））ごとに区分し、各ブロック内に含まれる全画素（８×８＝６４個の画素）からなる画素集合を規定する。ただし、画像データＤ１を構成する全画素データではなく、画像中の特定領域であるサンプリング領域内の画素データについてのみ画素集合を規定してもよい。

なお、画素ブロックは上記の例に限られるものではなく、ブロックの形状や構成画素数は任意に規定することができる。特に、ブロックの大きさは、処理する画像（読み取って得た画像または出力する画像）の解像度に応じて変化させるのが好ましい。さらに、画像全体における相対位置によって画素ブロックの形状や大きさを変化させてもよい。

次に、各画素集合において、当該画素集合を構成する画素のデータ値が各成分（Ｌａｂ画像データの場合であれば、Ｌ成分、ａ成分及びｂ成分）ごとに平均される。この平均された各成分値が当該画素集合のデータ値となる。つまり、画像データに規定された全ての画素集合のデータ値が、画素集合に相当する単位領域の色を表現する単位データとして得られることになる。

以上が平均部５０による平均化処理（ステップＳ３）である。なお以下において、この画素集合の単位データ値の全体からなるデータを粗画像データＤａという。また、このような平均化処理を行わない場合には、個々の画素が単位領域となり、個々の画素の色データが単位データとなる。

目視によって認識される色は、画素という微少単位で認識される色とは異なる場合がある。平均化処理によって得られる粗画像データＤａは、平均化処理前の画像データＤ１に比べて画像が目視されたときに感じられる色特性に近い色表現となっている。従って、粗画像データを用いた色判定を行った場合、より目視感覚に近い色判定を行うことが可能となる。

再び図２のフローチャートに戻って説明を続ける。なお、以下においてステップＳ２からステップＳ３を経てステップＳ４に進んだ画像データ（すなわち、平均化処理を施された粗画像データＤａ）及び、ステップＳ２からステップＳ３を経ずにステップＳ４に進んだ画像データ（すなわち、平均化処理を施されていない画像データＤ１）を総称して変換対象画像データＤ２という。

次に、変換対象画像データＤ２の種類に応じた変換処理が、変換処理部６０において施される（ステップＳ４）。

ここで、入力される変換対象画像データＤ２の種類に応じた各種の変換処理の手順は予めＲＯＭ２０に記憶されている。複数種類の変換対象画像データＤ２が入力されうる場合は、複数種類の変換処理が記憶される。

変換対象画像データＤ２の構成要素である単位データ（すなわち、平均化処理を施されていない画像データＤ１における画素データ、粗画像データＤａにおける画素集合データ）はＬａｂもしくはＹｃｃによる３次元色空間の各軸から規定される３成分を有している。変換処理によって、このＬａｂもしくはＹｃｃにおける色相平面（以下において変換処理を施される前の色相平面を色相平面Ｈ０という）は、各種の色相平面に変換される。なお、具体的な変換処理については後述する。

以下においては、変換などの処理を施された変換対象画像データＤ２を判定対象画像データＤ３という。なお、いずれの変換処理も行われない場合もあるが、そのときには判定対象画像データＤ３は変換対象画像データＤ２そのものとなる。

なお、平均化処理（ステップＳ３）と変換処理（ステップＳ４）とはいずれを先に行ってもかまわない。変換処理を先に行う場合、変換処理を受けた入力画像データＤ１に対して平均化処理が行われることになる。

続いて、領域判定部７０において各単位データが部分領域のいずれに属するかが判定される（ステップＳ５）。

判定対象画像データＤ３における色相平面（例えば図４のＨ０１）は、所定の色判定境界線によって色相や彩度に応じた複数の部分領域（例えば図４のｍＣ、ｍＭ、・・・ｍＲ）に区分されている。なお、各種の変換処理から得られる色相平面のそれぞれに固有の色判定境界線（例えば図４のｄ０１）が設定されており、予めＲＯＭ２０に記憶されている。なお、色判定境界線については以下に詳述する。

ステップＳ５では、領域判定部７０において、単位データがこれら部分領域のいずれに属するかが判定される。なお、具体的な判定操作の処理工程は、色判定境界線に応じたものであり、以下に詳述する。全単位データへの所属部分領域のラベリングが終了すると、ステップＳ６に移る。

続いて、計数部８０において、各部分領域に属する単位データの数が計数される（ステップＳ６）。なお、各部分領域ごとに所定の閾値を設けておき、属する単位データの数が所定数を超えるか否かを判定させる構成でもよい。

さらに続いて、色判定部９０において、ステップＳ６で得られた計数結果から画像の色判定が行われる（ステップＳ７）。この色判定は各種の目的に応じたものであるが、例えばデジタルカラー複合機１００においては、画像形成部５の有する各種画像形成モードの中から適切なモードを選択して起動させるという目的に応じて、カラーモノクロ判定が行われる。

なお、領域判定部７０における区分判定と計数部８０における計数は一つの動作として行うことも可能である。つまり、この場合、計数部８０が各単位データが各部分領域のいずれに属するかを直接判定し、その判定結果から計数を行う構成となる。以上が情報処理部４の処理動作である。

＜３．変換処理＞
次に、変換処理（図２ステップＳ４）についてさらに説明する。この変換処理は、変換対象画像データＤ２の３次元色空間（ＬａｂもしくはＹｃｃ）の色相平面Ｈ０（２次元色平面）を各種の色相平面に変換するものである。そこでまず、このような変換処理の概要を、後に詳述する具体例中の図を適宜に参照して説明しておく。

この発明は、２次元色平面上において、座標軸に対する傾きが有理数となっている色判定境界線を使用することを特徴とする。従って、例えばＬａｂ色空間の色相平面（図７）において、座標軸に対する色相境界線ｄ０２の傾きが無理数であるときには、これらの色相境界線ｄ０２に最も近く、かつ座標軸に対する傾きが有理数となっているような色相境界線ｄ３を予め設定し、色相境界線ｄ０２のかわりに用いる。

ここで、一方の座標軸（例えばＬａｂ色空間におけるａ成分に相当する座標軸ａ３）に対して有理数「Ａ／Ｂ」（Ａは整数、Ｂは自然数）の傾きを持つ直線は、他方の座標軸（ｂ成分に相当する座標軸ｂ３）に対する傾きが「Ｂ／Ａ」となり、これもまた有理数であるから、いずれの座標軸に対して傾きを有理化しても、結果として双方の座標軸に対して有理化していることになる。

一方、このように、色判定境界線を少しずらせて有理化を行うだけでなく、色判定をさらに容易にするために、座標軸に対する傾きが有理数となるという条件を守りつつ色判定境界線を新たな位置に変化させ、その変化に応じた変換を画像データに施して、これらを相互に比較することができる。比較基準となる色判定境界線と比較対象となる画像データ（この実施形態では単位データ）とに変換を行って相互に比較するということは、数学的には（つまり数式上は）そのような変化を与える前と等価な比較であっても、「数値」上からは異なった効果を与える。

すなわち、比較処理において基準となる数が無理数である場合と、有理数である場合とでは、デジタル処理上、前者は桁数が多く計算が複雑になる上に誤差を含みやすいが、後者は簡単な計算ですみ、誤差も小さい。

そこで、以下では、このような処理態様つまり色判定境界線の傾きを有理数にする処理態様（以下「有理化変換」）を施すことによって、判定における計算量を減少させる種々の処理態様について順次に説明する。

ここでの変換処理は、例えばアフィン変換によってなされる。周知のようにアフィン変換は、平行移動、回転、拡大縮小（スケール変換）、鏡映、シアーなどの座標変換を含む斉次または非斉次の１次変換として定義される。

この発明の実施形態においては、各変換対象画像データＤ２に応じた各種の変換処理が設定される。ここで、各変換処理は次の３つの変換処理要素、すなわち「回転」「拡大縮小」及び「平行移動」の組み合わせによって主に構成されている。そこで、特定の変換対象画像データＤ２に応じた具体的な変換処理を説明する前にこれら３つの変換処理要素について個別に説明する。

＜３−０．色判定境界線ｄ０の設定＞
まず、３つの変換処理要素を説明する前に、変換前の色相平面Ｈ０における色判定境界線ｄ０について説明する。色判定境界線は色相平面を所定の部分領域に区分するものであり、その境界が有彩色面の境界であるのか、それとも有彩色と無彩色との境界であるかによって色相境界線と彩度境界線に大別される。

＜色相境界線の設定＞
図４及び図５は、変換処理前の色相平面Ｈ０を示す図である。図４はＹｃｃ色空間における色相平面Ｈ０１を、図５はＬａｂ色空間における色相平面Ｈ０２を、それぞれ示している。図４の色相平面Ｈ０１上にある点Ｍ（Ｍｒ，Ｍｂ）の色相Ｈ（Ｍ）は、例えば、

と表すことができる。このような色相平面Ｈ０の一般的性質に従ってって、色相平面を各色相に応じた複数の部分領域に分割して区分することができる。

例えば本実施の形態のようにデジタルカラー複合機１００に搭載された情報処理部４の場合、画像形成部５のプリントモードで選択可能なプリント色に応じた色判定が必要となるので、色相境界線としての色判定境界線は各プリント色に相当する部分領域を規定するものとなる。図４及び図５には、Ｃ（シアン）、Ｂ（青）、Ｍ（マゼンダ）、Ｒ（赤）、Ｙ（イエロー）、Ｇ（緑）の６つの色相に対応する部分領域ｍＣ、ｍＢ、ｍＭ、ｍＲ、ｍＹ、ｍＧに区分された色相平面Ｈ０の一例が示されている。以下では、彩度境界線から規定される部分領域のうち原点に近い側の領域（例えば図１６のｍＫ）を無彩部分領域ｍＫといい、無彩部分領域ｍＫ以外の領域、すなわち有彩領域において、色相境界線から規定される部分領域（例えば図４のｍＣ〜ｍＧ）を「色相部分領域」と総称する。色相領域は、有彩色における色相の違いを判定する基礎となる部分領域である。なお、実際の色判定境界線ｄ０の位置は各トナーの色味などから個別的に規定される。図４及び図５には、色相平面に定めた代表点Ｃ、Ｂ、Ｍ、Ｒ、Ｙ、Ｇの座標位置が当該色相部分領域の中心となるように色相境界線を規定している。

他にも、例えば、情報処理部４において、一般に「赤」と認識される色相部分領域の中でも特定の「青みのある赤」の色を識別したい場合は、識別したい「青みのある赤」の領域を規定する色相境界線が色相平面Ｈ０１上に設定される。

＜彩度境界線の設定＞
図１６は、変換処理前のＬａｂ色空間における色相平面Ｈ０を示す図である。色相平面Ｈ０３上にある点Ｔ（Ｔａ，Ｔｂ）の彩度Ｃ（Ｔ）は、例えば、

と表すことができる。つまり、原点に近いほど彩度は低くなる。このような色相平面の一般的性質に従ってって、色相平面に彩度境界線を設定することができる。彩度境界線からは無彩部分領域ｍＫが規定される。

例えば本実施の形態のようにデジタルカラー複合機１００に搭載された情報処理部４の場合、無彩部分領域ｍＫを規定する彩度境界線は、データが無彩色（白または黒）か有彩色（カラー）かを判定する際の閾値ｗに相応するものとなる。図１６には、色相平面Ｈ０３における彩度境界線ｄ０３の一例が示されている。なお、実際の彩度境界線の位置は各装置態様から個別的に規定される。

＜３−１．第１の変換処理要素＞
第１の変換処理要素は回転変換である。２次元平面に対する回転変換は一般に、

と表すことができる。ここでパラメータθは回転させる角度であり色判定境界線の位置に応じて設定される。

色判定境界線が色相平面において原点を通る直線である場合、色相平面に回転変換を施すことによって、任意の傾きの色判定境界線を得ることができる。

＜３−２．第２の変換処理要素＞
第２の変換処理要素は拡大縮小変換（スケーリング）である。２次元平面に対する拡大縮小変換は一般に、

と表すことができる。ここでパラメータＫｘ，Ｋｙは拡大縮小の係数であり色判定境界線の位置に応じて設定される。

色判定境界線が色相平面において原点を通る直線である場合、色相平面に異方的な拡大縮小変換（異方的スケーリング）を施すことによって、任意の傾きの色判定境界線を得ることができる。

例えば複数の色判定境界線のうちの一部がすでにいずれかの座標軸と一致している場合（図１３参照）、異方的なスケーリング変換を用いることによって複数の色判定境界線の一部をひとつの座標軸と一致させたまま、各座標軸に対する残りの色判定境界線のそれぞれの傾きを変えることができる。

＜３−３．第３の変換処理要素＞
第３の変換処理要素は平行移動変換である。２次元平面に対する平行移動変換は一般に、

と表すことができる。ここでパラメータｐ、ｑは平行移動の定数であり色判定境界線の位置に応じて設定される。

このような平行移動を用いる場合のメリットについては後述する。

＜４．領域判定の個別的処理態様＞
次に、上記に説明した３つの変換処理要素を組み合わせた各種の変換処理が施された色相平面及び当該色相平面における領域判定処理について個別的に説明する。

ところで、変換処理を行う目的は２つに大別される。第１の目的は、判定における計算量を減らすことができる色判定境界線を得ることであり、第２の目的は、３次元色空間の種類や、各装置態様に依存する誤差等から由来する判定処理の煩雑さを解消することである。

第１の目的に対応した各種の処理態様は、
(１) 基準となる色判定境界線にアフィン変換を施すことにより色相平面（２次元色平面）の座標軸に対する傾きを有理化した新たな色判定境界線を予め準備して用いる一方で、判定対象となる画像データ（この実施形態では単位データ）については変換を施さないで色相平面上の位置を判定するタイプの方式（以下「境界調整方式」）と、
(２) 基準となる色判定境界線にアフィン変換を施すことにより色相平面の座標軸に対する傾きを有理化した新たな色判定境界線を用いるとともに、判定対象となる画像データについても同じアフィン変換を施すタイプの方式（以下「双方調整方式」）と、
に大別される。

このうち、境界調整方式では、色相平面上における画像データの位置は変化しないことから、色判定境界線を変換したときに生じる変化分だけ、何の変換を行わない場合と比較して色判定の結果に誤差が出る場合がある。しかしながら、色判定境界線の傾きを有理化することにより得られる計算上の利点（後述する）が大きいことに比べて、傾きの有理化により生じる誤差は小さく、このような変換を行う意義は大きい。

この境界調整方式では、基準となる色判定境界線に対して予めアフィン変換を施したものを装置内に設定して記憶しておくが、画像データについては変換を行わずに領域判定処理に移る。従って、境界調整方式だけを用いる場合には図２のフローチャートにおけるステップＳ４は省略される。

これに対して、双方調整方式は、色判定境界線と画像データとの双方が同じ変換を受けるため、それらの相対位置関係は変換前とは変わらない。しかしながら、色相平面の座標軸と色判定境界線との位置関係が変わることにより、色相判定のための比較演算が特に容易になる（これも後述する）という特質を有する。

双方調整方式では、基準となる色判定境界線に対して予めアフィン変換を施して得た新たな色判定境界線を装置内に設定して記憶しておくほか、判定対象となる画像データについてもアフィン変換を行ってから、領域判定処理に移る。図２のフローチャートにおけるステップＳ４は、双方調整方式を含む場合に設けられる。

また、色相平面の座標軸に対する傾きを有理化するこのような変換（以下「有理化変換」）をさらに有効に適用するために、以下のような予備的処理態様の一方または双方を、必要に応じて有理化変換の前に、または有理化変換と組み合わせて一体的に行うことができる。これらの予備的処理態様は、上記の第２の目的に対応している。
(１) 「入出力環境誤差補正」…画像入力装置や画像形成装置など装置環境に依存した誤差などを補償するための画像データの変換。
(２) 「色空間補償」…一般に、判定対象となる画像データが表現されている色空間の種類によって色判定境界線の方向などが相違するが、これを補償して色判定境界線を統一的に扱うために、特定の基準色空間（以下の例ではＬａｂ色空間）を定め、それ以外の色空間で表現された画像データを基準色空間に換算する変換。

これらはいずれも、画像データを変換するだけであり、色判定境界線の変換を必須としないから、上記の２つの大分類とは別の「画像データ調整方式」と呼ぶことができる。この場合もまた、画像データの変換は、図２のフローチャートにおけるステップＳ４で実行される。

後述する諸例で示されているように、境界調整方式、双方調整方式及び画像データ調整方式のうちの２つ以上を順次に行い、あるいはそれら２つ以上を組合せて一括して行う態様もある。この場合には、それら全体として双方調整方式に属することになる。

以下では、処理態様の各種の例と、それらに対応する色判定処理について列挙して説明するが、その例が多数になっているため、それらの違いを項目として予め列挙しておくと、以下のようなものとなっている。

なお、以下では「色相平面の座標軸に対する色判定境界線の傾き」を、「色判定境界線の傾き」または単に「傾き」と略称する。

１) 処理態様１…予備的変換（「入出力環境誤差補正」：画像データ調整方式）
２) 処理態様２…予備的変換（「色空間補償」：画像データ調整方式）
３) 処理態様３…基本的な有理化（「傾きの単純有理化」：境界調整方式）
４) 処理態様４…一部の色判定境界線を座標軸へと一致させる有理化（「単純座標軸一致化」：境界調整方式）
５) 処理態様５…全体の色判定境界線を回転させて、一部の色判定境界線を座標軸へと一致させる有理化（「回転座標軸一致化」：双方調整方式）
６) 処理態様６…基本的な有理化に加えて、原点を通る色判定境界線の対を一直線化する有理化（「有理一直線化」：境界調整方式）；
７) 処理態様７…処理態様６（一直線化）と処理態様４（単純座標軸一致化）との組合せ（境界調整方式）
８) 処理態様８…処理態様６（一直線化）の後に処理態様５（回転座標軸一致化）を行う態様（双方調整方式）
９) 処理態様９…処理態様５（回転座標軸一致化）の後に処理態様６（一直線化）を行う態様（双方調整方式）
１０) 処理態様１０…処理態様６（一直線化）、処理態様５（回転座標軸一致化）、及び異方的スケーリングを行う有理化（双方調整方式）
１１）処理態様１０Ｋ…無彩色領域の色判定境界線の有理化（境界調整方式）
１２）処理態様１１…無彩色領域の色判定境界線の平行移動を伴う有理化（双方調整方式）
１３）処理態様１１Ｋ…カラーモノクロ判定と色相判定とを行うための色判定境界線の有理化（双方調整方式）

以下、これらについて説明するが、そこでは下記のように略記する。
・基準となる所定の色判定境界線…「色判定基準境界線」
・所定の基準色空間に対応する色相平面…「基準色相面」
・Ｙｃｃ色空間に対応する色相平面…「Ｙｃｃ色相平面」
・Ｌａｂ色空間に対応する色相平面…「Ｌａｂ色相平面」
・Ｙｃｃ色空間で表現された画像データ…「Ｙｃｃ画像データ」
・Ｌａｂ色空間で表現された画像データ…「Ｌａｂ画像データ」

＜処理態様１＞
画像入力装置としてのスキャナや、画像形成装置としてのプリンタの特性によって、Ｙｃｃ色空間（図４）やＬａｂ色空間（図５）における各種のずれが生じる場合がある。例えば、スキャナ特性によって、Ｌａｂ色空間へのマッピングにおいてａ軸方向に対して微少量のずれ（誤差）が生じる場合がその例である。このような誤差を補償するために、第３の変換処理要素（平行移動）を用いることによって、色相平面上での変換を行うのがこの処理態様１である。この平行移動変換における平行移動パラメータｐ、ｑは、基準となる所定の画像入力装置や画像形成装置の特性に合わせるように、実際に使用するスキャナやプリンタの特性に応じて設定される。

この処理態様１は予備的変換のひとつであって「入出力環境誤差補正」に相当し、画像データ調整方式に属する。従って、この処理態様１によって色判定境界線は画像データに対して相対的には変化することになる。

以下の諸例における入力画像データは、この処理態様１を行った後のものも含まれる。

＜処理態様２＞
複数種の色空間のうちのいずれの色空間で画像データが表現されている場合においても共通の色判定ルーチンを適用できるようにするために、当該画像データが表現されている色空間での色判定境界線を、基準色相面上での色判定境界線へと変換する処理が、この処理態様２である。

ここで、Ｌａｂ色相平面が基準色相平面として予め設定されている場合を考える。そして、画像データが図４のＹｃｃ色相平面Ｈ０１で表現されており、このＹｃｃ色相平面Ｈ０１が６本の色相境界線ｄ０１によって、Ｃ、Ｂ、Ｍ、Ｒ、Ｙ、Ｇの各６つの色相部分領域ｍＣ〜ｍＧに区分されているとする。このときには、この色相平面Ｈ０１に「処理態様２」を施すことにより、色相平面Ｈ２（図６）を得る。

この「処理態様２」は、鏡映変換と第１の変換処理要素（回転）から構成される。より具体的に述べると、ｃｒ軸に対する鏡映変換とθ＝３５度の回転変換の合成変換であり、次の変換式で表すことができる。

ここで図６に示されるＹｃｃ色相平面Ｈ２における色判定境界線ｄ２は、図５に示されているＬａｂ色相平面Ｈ０２の色判定境界線ｄ０２とほぼ同位置となる。つまり、Ｙｃｃ画像データに処理態様２を施すことによってＬａｂ画像データと共通の色判定を行うことが可能となる。

この処理態様２は予備的変換のひとつであって「色空間補償」のための変換に相当し、画像データ調整方式に属する。

以下の諸例では、入力された画像データがＬａｂ画像データである場合のほか、入力されたＹｃｃ画像データをこの処理態様２によって等価的にＬａｂ画像データに変換したものである場合も含まれる。

＜処理態様３＞
処理態様３は、最も基本的な有理化変換であり、傾きが無理数となっている色判定境界線を、その傾きに最も近い有理数の傾きを持つ色判定境界線へと変更する処理である。

例えば、図５のＬａｂ色相平面Ｈ０２は、６本の色判定基準境界線ｄ０２によってＣ、Ｂ、Ｍ、Ｒ、Ｙ、Ｇの各６つの色相部分領域ｍＣ〜ｍＧに区分されているが、それらの傾きが無理数であった場合、各色判定基準境界線ｄ０２のそれぞれにつき、その無理数の傾きに最も近い有理数の傾きを持つような色判定境界線ｄ３（図７）へと、各色判定基準境界線ｄ０２を変換する。図７では６本の色判定基準境界線ｄ０２の傾きが全て無理数であるとして、それら全てを、有理数の傾きを持つ色判定境界線ｄ３へ変換しているが、一部の色判定基準境界線ｄ０２だけが無理数の傾きを持つときには、その色判定基準境界線ｄ０２だけを有理化すればよい。なお、図７におけるａ３軸は図５のａ軸と同一であり、ｂ３軸は図５のｂ軸と同一である。

この変換後の傾きは、変換前の傾きの値との差が最小である有理数が好ましいが、そのような有理数の桁数が多いときには、分子分母のそれぞれが所定の桁数以下となっている既約分数のうちで、当該無理数との差が最も小さいものを選ぶこともできる。変換の前後における色判定境界線の位置の変化量は微少なものであり、この有理化による誤差は小さい。また、判定対象画像データ（より具体的には単位データ）は無理数のデータ成分値は取り得ないので、処理態様３によって色判定の精度が落ちることはない。

この処理態様３は、色判定境界線の変換だけを行うものであるため、境界調整方式に属する。従って、処理態様３だけを行う場合には、画像データの変換は不要である。

＜判定処理３＞
次に、処理態様３を施された判定対象画像データＤ３の単位データが、色相平面Ｈ３における部分領域のいずれに属するかを判定する処理（判定処理３）について説明する（図２のステップＳ６）。

処理態様３を施された判定対象画像データＤ３の判定処理動作３は図１９のフローチャートに示されている。ただし、判定対象の単位データは色相平面Ｈ３において、座標（ｘ，ｙ）で表されるとする。

はじめに、ｘ及びｙの符号から、単位データが色相平面Ｈ３の４つの象限のうちのいずれに属するかが判断される（ステップＳ１１〜Ｓ１２）。

単位データが第１象限にあると判断された場合、続いて、色相部分領域ｍＹ、ｍＲ、ｍＭのいずれに属するかが判断される。例えば、色相部分領域ｍＹとｍＲとの領域境界にある色判定境界線ｄ３の傾きを（Ａｙｒ／Ｂｙｒ）とすると、

の場合、単位データが色相部分領域ｍＹに属すると判断される（ステップＳ１３−１）。

また、単位データが色相部分領域ｍＹに属さないと判断された場合、さらに色相部分領域ｍＲとｍＭとの領域境界にある色判定境界線ｄ３の傾きを（Ａｒｍ／Ｂｒｍ）とすると、

の場合には単位データが色相部分領域ｍＲに属すると判断されるが、色相部分領域ｍＲに属さないと判断された場合は、色相部分領域ｍＭに属すると判断される（ステップＳ１４−１）。

単位データが第１象限以外の象限にあると判断された場合も、同様の処理によって単位データの属する色相部分領域が判定される。なお、例えば第２象限においては、色相部分領域ｍＭ及びｍＢのいずれに属するかのみを判断すればよい（ステップＳ１３−２）。

以上のステップＳ１１〜Ｓ１４が全ての単位データに対して終了すると、領域判定処理が終了する。

６本の色判定境界線ｄ３には傾きが無理数の部分がない。つまり、領域判定のステップＳ１３、１４におけるＡ及びＢは整数となる。従って、無理数の部分を含む色判定基準境界線ｄ０２をそのまま用いた場合に比べて、領域判定（色判定）における計算量を減らすことができる。

処理態様３は境界調整方式であり、色判定基準境界線を予め有理数の傾きを持つ色判定境界線へと変換しておき、それの傾きの値を図１のＲＯＭ２０あるいはＲＡＭ３０に記憶させておくことによって達成される。

従って、この処理態様３を単独で行う場合には、画像データ（単位データ）についての変換を伴うものではない。

この処理態様３は、色相平面の全体回転などを伴わずに実行可能であることから、「傾きの単純有理化」と呼ぶこともできる。

＜処理態様４＞
処理態様４は、一部の色判定境界線を座標軸へと一致させるような有理化変換であり、「単純座標軸一致化」と呼ぶことができる。「単純」と呼ぶのは、後述する「回転座標軸一致化」と区別するためである。

上記の処理態様３すなわち「傾きの単純有理化」を行った場合の図７の６本の色判定境界線ｄ３はいずれも座標軸と一致していないため、有理数に相当する傾きの値を設定して領域判定を行う必要がある。これに対して、６本の色判定境界線のうちの一部を座標軸に一致させれば、それを領域境界とするような領域判定では、画像データ（単位データ）の正負の符号だけで、その色判定境界線のいずれの側に当該画像データがあるかを判定できることになる。

処理態様４はこの観点から構成された変換であり、図８の例では、色判定境界線群ｄ３のうちの一部（図示例では１本）を座標軸（たとばａ軸）に一致させるように変換を行って色判定境界線ｄ４を得る。なお、図８におけるａ４軸は図５のａ軸と同一であり、ｂ４軸は図５のｂ軸と同一である。

この処理態様４は特定の色判定境界線を変換して設定しておくだけであるから境界調整方式に属しており、この処理態様４だけを行う場合には画像データの変換は不要である。

ここで、色判定境界線ｄ４の位置は次の方法で規定される。まず、変換前の色判定境界線のうち色相平面Ｈ４の座標軸（どちらの座標軸でもよい）に最も近いものがいずれかを判断する。傾きが座標軸に最も近い色判定境界線以外の色判定境界線の位置及び方向はそのまま保存される。一方、傾きが座標軸に最も近い色判定境界線は、その最も近い座標軸に一致するように変換される。

なお、座標軸と一致させる色判定境界線の選択方法は上記のものに限らない。例えば、所定の一方の座標軸に最も近い色判定境界線を当該一方の座標軸と一致させてもよい。

また、上記においては、傾きが座標軸に最も近いひとつの色判定境界線のみを当該座標軸に一致させているが、さらに、傾きが座標軸に２番目に近い色判定境界線もその座標軸に一致させてもよい。つまり、座標軸に一致させる色判定境界線は複数あってもかまわない。

この明細書では、色相平面上で規定された直交する２本の座標軸のうち少なくとも１本についての傾きが有理数であれば、その色判定境界線の傾きは有理数であるとみなす。従って、例えば後述する図７のＬａｂ色空間のｂ軸に色判定境界線を一致させたとき、ａ軸から見ると傾きは無限大であるために有理数と無理数との区別が曖昧になるが、ｂ軸に対する傾きは「０」（有理数）であるため、そのような色判定境界線も、有理数の傾きを持つものとして扱う。このため、この処理態様４も、この発明の特徴である有理化変換の条件を満足している。

＜判定処理４＞
次に、色相平面Ｈ４における判定処理４について説明する。

処理態様４を施された判定対象画像データＤ３の判定処理動作４は図２０のフローチャートに示されている。ただし、判定対象の単位データは色相平面Ｈ４において、座標（ｘ，ｙ）で表されるとする。

はじめに、ｘ及びｙの符号から、単位データが色相平面Ｈ４の４つの象限のうちのいずれに属するかが判断される（ステップＳ２１〜Ｓ２２）。単位データが第１象限にあると判断された場合、続いて、先の色相平面Ｈ３における判定動作と同様の方法で、色相部分領域ｍＹとｍＲのどちらに属するかが判断される。

単位データが第１象限以外の象限にあると判断された場合も、同様の処理によって単位データの属する部分領域が判定される。

以上のステップＳ２１〜Ｓ２４が全ての単位データに対して終了すると、領域判定処理が終了する。

処理態様４を施された判定対象画像データＤ３の判定処理４（図１９）と処理態様３を施される前の判定対象画像データＤ３の判定処理３（図１８）とを比べると、判定処理４においては、色判定境界線ｄ４に軸と一致した部分があるために、図１８のステップＳ１４−１に相当する判定動作を省くことが可能となっている。従って色判定境界線ｄ４が軸と一致した部分を含まない場合に比べて領域判定における計算量を減らすことができる。

＜処理態様５＞
複数本の色判定境界線のうちの一部を座標軸に一致させる方法は、上記の処理態様４のように、座標軸一致の対象となる色判定境界線だけを移動させるほか、色判定境界線群の全体を色相平面上で回転させることによっても実現できる。つまり、アフィン変換のうちの第１の変換処理要素（回転）を利用する。

図９はそのような「回転座標軸一致化」を実現する処理態様５を例示しており、一例として回転前の色判定境界線群として図５の色判定基準境界線ｄ０２の群を示している。

ここで、色判定境界線ｄ５の位置、つまり回転変換における回転角は次の方法で規定される。まず、変換前の色判定境界線ｄ０２の中から選択した１本の色判定境界線を、所定の一方の座標軸に一致させるために必要な角度が求められる。この角度が処理態様５における回転変換の回転角となる。当該１本の色判定境界線の選択は任意であるが、例えばａ５軸に最も傾きが近い色判定境界線を選択すればよい。そして、その回転角度で全ての色判定境界線を回転させ、回転変換後の各色判定境界線を規定するパラメータをＲＯＭ２０あるいはＲＡＭ３０内に記憶させて利用する。ただし、いずれかの座標軸に一致させた色判定境界線については色相平面上における画像データの符号判定によって実現できるから、傾きの値を保持する必要はない。

この処理態様５では、色判定境界線群を回転させた角度と同じ角度だけ、判定対象となる画像データも色彩平面上で回転させる。つまり、単位データごとに、この回転変換を行うわけであり、処理態様５は双方調整方式に属する。従って、図９におけるａ５軸及びｂ５軸は、色相平面の回転前のａ軸及びｂ軸に相当する方向を向いているが、回転後のａ軸及びｂ軸の方向とは同一ではなく、色判定境界線群の回転角をθとすると、回転後にはａ軸及びｂ軸からそれぞれ（−θ）だけずれた方向にある。

処理態様５においては、色判定境界線群を構成する各色判定境界線の相対角度は変化せず、また画像データ側も回転させて色判定境界線との相対位置も維持されるから、相対回転角度が大きくなっても色判定の精度を落とすことがない。従って、座標軸と一致させる色判定境界線はどれであってもかまわない。上記のように所定の座標軸に最も近い色判定境界線を当該座標軸と一致させる回転角を規定するほか、回転後の色判定境界線群の座標軸に対する対称性が最も高くなるように回転角を設定してもよい。

＜判定処理５＞
色相平面Ｈ５における判定処理５は判定処理４と同様である（図２０参照）。

処理態様５を施された判定対象画像データＤ３の判定処理動作（図２０）と処理態様３を施された判定対象画像データＤ３の判定処理動作（図２９）とを比べると、先に述べたように、図１９のステップＳ１４−１に相当する判定動作を省くことが可能となっている。従って色判定境界線ｄ４が軸と一致した部分を含まない場合に比べて、精度を落とすことなく、領域判定における計算量を減らすことができる。

＜処理態様６＞
図５の色相平面Ｈ０２では、６本の色判定境界線ｄ３のうち、２本ずつからなる色判定境界線の対が互いにほぼ反対側に伸びているように描かれているが、これらの対は正確に１本の直線となっているとは限らず、一般的には「折れ線」状態になっている。従って、対をなすそれぞれの色判定境界線の傾きは互いに異なっており、領域判定においても別々の傾きの値を扱う必要がある。そこで、処理態様６では、色判定境界線のそれぞれの対が一直線になるという条件を満足させつつ、各色判定境界線の傾きの有理化を行う。

図１０は処理態様６における色相平面Ｈ６の例を示しており、処理態様６の変換を受けた後の色判定境界線ｄ６（ｄ６−１〜ｄ６−３）に加えて、変換前の色判定基準境界線ｄ０２（ｄ０２−１〜ｄ０２−６）が比較のために点線で示されている。図１０におけるａ６軸は図５のａ軸と同一であり、ｂ６軸は図５のｂ軸と同一である。

色判定境界線ｄ６の位置は次の方法で規定される。まず、変換前の６本の色判定基準境界線（正確には原点を端点とする半直線）ｄ０２を、それぞれの傾きの差が所定の近似差内である色判定境界線の対、すなわちそれらの傾きがほぼ同一と判断することができる色判定境界線の対（ｄ０２−１、ｄ０２−４），（ｄ０２−２、ｄ０２−５），（ｄ０２−３、ｄ０２−６）に分類する。そして、これら色判定境界線の対（ｄ０２−１、ｄ０２−４），（ｄ０２−２、ｄ０２−５），（ｄ０２−３、ｄ０２−６）につき、それぞれの対を構成する２本の色判定境界線の双方の傾きの平均値を傾きとするような新たな直線ｄ０６−１〜ｄ０６−３に変換する。ただし、当該平均値が無理数の場合、当該平均値との差が最小である有理数を傾きとして有する直線に変換される。

処理態様６は、色判定境界線の変換を行う処理であり、画像データの変換を必須としないため、境界調整方式に属する。処理態様６は、基本的な有理化に加えて、原点を通る色判定境界線の対を一直線化する有理化を伴うことから、この処理を「有理一直線化」と呼ぶことができる。

＜判定処理６＞
次に、色相平面Ｈ６における判定処理６について説明する。

処理態様６での処理を施された判定対象画像データＤ３の判定処理動作６は図２１のフローチャートに示されている。ただし、判定対象の単位データは色相平面Ｈ６において、座標（ｘ，ｙ）で表されるとする。

はじめに、単位データが色相平面Ｈ３において色判定境界線ｄ６−１についてどちらの側に属するか（ステップＳ３１）、続いて、色判定境界線ｄ６−２についてどちらの側に属するか（ステップＳ３２）が順次判断される。以上から、色相部分領域ｍＲもしくはｍＣのいずれにも属さないと判断された場合は、さらに色判定境界線ｄ６−３についてどちらの側に属するか（ステップＳ３３）が判断される。

以上のステップＳ３１〜Ｓ３３が全ての単位データに対して終了すると、領域判定処理が終了する。

なお、色判定境界線ｄ６においては、傾きが無理数の部分がない。つまり、領域判定ステップＳ３１〜Ｓ３３におけるＡ及びＢは整数となる。従って、色判定境界線に傾きが無理数の部分が含まれる場合に比べて領域判定における計算量を減らすことができる。また、３工程の判定動作によって領域判定を行うことができる。従って、色判定境界線が傾きが互いに異なる場合に比べて領域判定における計算量を減らすことができる。

＜処理態様７＞
この処理態様７は、処理態様６（一直線化）と処理態様４（単純座標軸一致化）とを組合せたものであり、境界調整方式に属する。

この処理態様７の例を示す図１１の色相平面Ｈ７では、変換後の色判定境界線ｄ７（ｄ７−１〜ｄ７−３）に加えて、処理態様６で得られる色判定境界線ｄ６（ｄ６−１〜ｄ６−６）が比較のために点線で示されている。この図１１では、「一直線化」によって得られる３本の色判定境界線ｄ６のうちのひとつｄ６−１が、「単純座標軸一致化」によって色判定境界線ｄ７−１に変換されている。「一直線化」及び「単純座標軸一致化」を行うための手順などは、それぞれ処理態様６及び処理態様４と同じである。

＜判定処理７＞
次に、色相平面Ｈ７における判定処理７について説明する。

処理態様７を施された判定対象画像データの判定処理動作７は図２２のフローチャートに示されている。ただし、判定対象の単位データは色相平面Ｈ７において、座標（ｘ，ｙ）で表されるとする。

はじめに、ｘ及びｙの符号から、単位データが色相平面Ｈ７の４つの象限のうちのいずれに属するかが判断される（ステップＳ４１〜Ｓ４２）。単位データが第１象限にあると判断された場合、続いて、色相部分領域ｍＹとｍＲのどちらに属するかについて判定される（ステップＳ４３）。

単位データが第１象限以外の象限にあると判断された場合も、同様の処理によって単位データの属する色相部分領域が判定される。

以上のステップＳ４１〜Ｓ４３が全ての単位データに対して終了すると、領域判定処理が終了する。

処理態様７における判定対象画像データＤ３の判定処理７（図２１）と、処理態様７の処理を施される前の判定対象画像データＤ３の判定処理６（図２０）とを比べると、判定処理７においては、色判定境界線ｄ７に軸と一致した部分があるために、図２０のステップＳ３１、３２に相当する判定動作を符号判定で行うことが可能となっている。従って色判定境界線ｄ７が軸と一致した部分を含まない場合に比べて領域判定における計算量を減らすことができる。

＜処理態様８＞
処理態様８は、処理態様６（一直線化）の後に処理態様５（回転座標軸一致化）を行う態様であり、双方調整方式に属する。従って、これを例示した図１２における色相平面Ｈ８のａ８軸及びｂ８軸は、色相平面の回転前のａ軸及びｂ軸に相当する方向にあるが、回転後においては図５のａ軸及びｂ軸からそれぞれ（−θ）だけずれた方向にある（θは色判定境界線群の回転角）。

１直線化後の色判定境界線ｄ６−１〜ｄ６−３と比較すれば、処理態様８後の３本の色判定境界線ｄ８は全体としてθだけ回転した関係にあり、色判定境界線ｄ８のうちの１本がｂ８軸に一致した状態となっている。

一直線化の手法及び回転角θの選定方法は、処理態様６及び処理態様５と同じである。双方向変換方式であるから、画像データもθだけ、元の色相平面上で回転を受けて、新たな色相平面Ｈ８上にマッピングされる。

＜判定処理８＞
色相平面Ｈ８における判定処理８は、判定処理７と同様である（図２２参照）。

ただし、判定処理８では、判定処理動作における数式に現れる係数において以下の関係が成り立つ。

処理態様８による処理を行った判定対象画像データＤ３の判定処理８（図２２）と処理態様８による処理をを施される前の判定対象画像データＤ３の判定処理６（図２１）とを比べると、判定処理８においては、色判定境界線ｄ８に軸と一致した部分があるために、図２０のステップＳ３１、３２に相当する判定動作を符号判定で行うことが可能となっている。また、ステップＳ４３−１とＳ４３−３、ステップＳ４３−２とＳ４３−４とを、それぞれ同じ数式で処理することができる。従って色判定境界線が軸と一致した部分を含まない場合に比べて、精度を落とすことなく、領域判定における計算量を減らすことができる。

＜処理態様９＞
処理態様９は、処理態様５（回転座標軸一致化）の後に処理態様６（一直線化）を行う態様であり、双方調整方式に属する。

既述した処理態様８では「一直線化」を行った後に「回転座標軸一致化」を行っているから、処理態様９は処理態様８における処理順序を逆にしたものに相当する。ただし、「回転座標軸一致化」によって座標軸の一方（図１３の色相平面Ｈ９の例ではｂ９軸）に一致させた特定の色判定境界線については次の「一直線化」処理において不動とし、この特定の色判定境界線と対になっている他方の色判定境界線の傾きを、当該特定の色判定境界線の傾きと一致させる。

従って、「一直線化」の後には、元の２本の色判定境界線をまとめていずれかの座標軸（ａ９軸またはｂ９軸）上に配置させたもの（図１３の例では色判定境界線ｄ９−１）と、それ以外の２本の色判定境界線ｄ９−２、ｄ９−３とが得られることになる。

なお、ここでさらに、この２本の色判定境界線を、当該色判定境界線の双方の傾きの絶対値の平均値を、傾きの絶対値として有する新たな直線にそれぞれ変換してもよい。ただし、ここにおいて、傾きの絶対値は保存されるものとする。当該平均値が無理数の場合、当該平均値との差が最小である有理数を傾きとして有する直線に変換される。これによって、ｂ１０軸に関して互いに線対称となる色判定境界線ｄ９−２、ｄ９−３が得られる。

残余の事項は処理態様８と同様である。

＜判定処理９＞
色相平面Ｈ９における判定処理９は、判定処理７と同様である（図２２参照）。

なお、色判定境界線ｄ９−２、ｄ９−３がｂ１０軸に関して互いに線対称の場合には、判定処理動作における数式に現れる係数において以下の関係が成り立つ。

この場合、処理態様９を施された判定対象画像データＤ３の判定処理９と処理態様９を施される前の判定対象画像データＤ３の判定処理８とを比べると、判定処理９においては、ステップＳ４３−１とＳ４３−３、ステップＳ４３−２とＳ４３−４とにおける各数式の係数の絶対値が等しい。従って色判定境界線が軸に対して対称ではない場合に比べて、領域判定における計算量を減らすことができる。

＜処理態様１０＞
「一直線化」と「回転座標軸一致化」とを組み合わせた変換としては、
※処理態様８、すなわち「一直線化」の後に「回転座標軸一致化」を行う変換；
※処理態様９、すなわち「回転座標軸一致化」の後に「一直線化」を行う変換；
があるが、ここでの処理態様１０は、このような組合せに対してさらに異方的スケーリング変換（軸方向によって異なる率で拡大あるいは縮小する処理態様）をも行って有理化する変換処理である。この処理態様１０は双方調整方式に属する。

図１４の座標軸ａ１０、ｂ１０で規定される色相平面Ｈ１０の例では、処理態様９によって得た色判定境界線ｄ９−１〜ｄ９−３が参考のため点線で示されているが、処理態様１０では、ｂ１０軸方向の成分とａ１０軸方向との一方を拡大あるいは縮小変換させるような異方性スケーリングを行うことによって、色判定境界線ｄ９−２，ｄ９−３がａ１０軸方向とｂ１０軸方向とを２分する方向（４５度方向）に変換され、それぞれ色判定境界線ｄ１０−２、ｄ１０−３になっている。

ここで、色判定境界線ｄ１０−２、ｄ１０−３が伸びる方向を規定するパラメータとしての、異方性スケーリング変換における係数ｋは次の方法で規定される。まず、「回転座標軸一致化」と「一直線化」とを経た状態の色判定境界線ｄ９−１〜ｄ９−３において、座標軸に一致していない２本の色判定境界線ｄ９−２、ｄ９−３を特定する。

そして、一方の色判定境界線ｄ９−２について、その傾きの絶対値が１となるように異方性スケーリングにおける拡大あるいは縮小変換の係数ｋが規定され、それによって色判定境界線ｄ９−２が新たな色判定境界線ｄ１０−２となる。例えば、ａ軸（変換前においてａ１０軸に相当する座標軸）に対する傾きの絶対値が、規約分数表現で「Ａ／Ｂ」（Ａ，Ｂは互いに異なる整数）のように表されている色判定境界線ｄ９−２の傾きの絶対値を１とするためには、スケーリング係数（拡大率）は次のように規定される。

ただし、
ｋｘは、ａ１０軸（旧ａ軸）方向のスケーリング係数（拡大率）；
ｋｙは、ｂ１０軸（旧ｂ軸）方向のスケーリング係数（拡大率）；
であり、ここでのスケーリング係数ｋｘ，ｋｙが「縮小率」とならないのは、「Ａ／Ｂ」を規約分数としていることに起因して、Ａ，Ｂのそれぞれは１以上の整数となっているためである。

他方の色判定境界線ｄ９−３については、それがｂ軸に関して上記色判定境界線ｄ９−２と線対称となっているときには、上記のようにして求めたスケーリング係数ｋｘ，ｋｙをこの色判定境界線ｄ９−３にも適用可能である。

換言すれば、一直線化された３本の色判定境界線のうちの１本が特定の座標軸に一致しており、残余の２本が当該特定の座標軸に一致していない場合において、それら２本が当該特定の座標軸に関して線対称でない場合には、それらを当該特定の座標軸に関して線対称とするようにする変換を行った後に、上記の異方性スケーリング変換を行うことによって、その２本の色判定境界線のそれぞれを、２本の座標軸の２等分方向に伸びる２直線とすることができる。

もっとも、異方性スケーリング変換によって１本の色判定境界線だけを、２本の座標軸の２等分方向に伸びる直線とした場合であっても、その１本を境界とする色領域については、後記のように色判定ルーチンを簡略化できる。

また、異方性スケーリングは「一直線化」や「回転座標軸一致化」を必須の前提とするものではなく、単独で実行することもできる。この場合は図１４ほどには対称性が高くならないが、少なくとも１本の色判定境界線については２本の座標軸の２等分方向に伸びる直線とすることができる。

この処理態様１０では、上記のようにして決定した異方性スケーリング係数を画像データにも適用することにより、画像データについても異方性スケーリングを行う。このため、処理態様１０は双方調整方式に属する。

＜判定処理１０＞
色相平面Ｈ１０における判定処理１０は、判定処理７と同様である（図２２参照）。

ただし、判定処理１０では、判定処理動作における数式に現れる係数において以下の関係が成り立つ。

処理態様１０を施された判定対象画像データＤ３の判定処理１０と処理態様１０を施される前の判定対象画像データＤ３の判定処理９とを比べると、判定処理１０においては、ステップＳ４３−１〜４とにおける各数式の係数の絶対値が１である。つまり、ステップＳ４３を成分間の大小比較とすることができる。従って色判定境界線ｄの傾きの絶対値が１ではない場合に比べて、領域判定における計算量を減らすことができる。

＜処理態様１０Ｋ＞
この処理態様１０Ｋは、判定対象となる画像データが有彩色であるか無彩色（モノクロ）であるかというカラーモノクロ判定に利用されるものであり、無彩色領域を規定する彩度境界線を有理化する。処理態様１０Ｋ自身は境界調整方式である。

図１５の色相平面Ｈ１０Ｋにおいて、色相境界線である色判定境界線ｄ１０ｈによって領域分けされた各色相部分領域には、カラー領域とモノクロ領域との境界を規定する彩度境界線である色判定境界線ｄ１０ｃ（ｄ１０ｃ−１〜ｄ１０ｃ−６）が配置される。図１５の例では、有彩色の色相判定のための色判定境界線ｄ１０ｈは処理態様１０によって得られたものを示しているが、これは他の処理態様で得られたものであってもよく、色判定基準境界線であってもよい。彩度境界線ｄ１０ｃ−１〜ｄ１０ｃ−６で囲まれた領域（原点側の領域）が無彩部分領域ｍＫとなる。

彩度境界線ｄ１０ｃは、各座標軸に平行な線分であり、それゆえにこれらの彩度境界線ｄ１０ｃは各座標軸に対して有理数の傾きを持つ。

各色相部分領域ごとに彩度境界線ｄ１０ｃを規定することによって、色相によって無彩部分領域ｍＫの大きさを変えることができる。図１５においては、色相領域ｍＣ〜ｍＧのそれぞれに連続する無彩部分領域ｍＫの大きさが互いに異なるような領域分けとなっている。

＜判定処理１０Ｋ＞
次に、色相平面Ｈ１０Ｋにおける判定処理１０Ｋについて説明する。

ここでの判定処理動作１０Ｋは図２３のフローチャートに示されている。ただし、単位データは色相平面Ｈ１０Ｋにおいて、座標（ｘ，ｙ）で表されるとする。

はじめに、単位データが色相部分領域ｍＣ〜ｍＧのいずれに属するかが判定される（ステップＳ５１）。なお、この判定動作は判定処理１０によってなされる。

次に、各色相部分領域ｍＣ〜ｍＧに応じて定められた彩度境界線ｄ１０ｃの位置に応じて、単位データが無彩部分領域ｍＫに属するか否かが判断される。

ここでは彩度境界線ｄ１０ｃはいずれかの座標軸に平行である。そして、各彩度境界線ｄ１０ｃの構成部ｄ１０ｃ−１〜ｄ１０ｃ−６における原点との距離が、当該領域境界の閾値ｗＣ〜ｗＧに相当する。従って、単位データがどの色相部分領域ｍＣ〜ｍＧに対応する方向に存在するかに応じて、
(１) 単位データのａ１０Ｋ軸成分の大きさを、閾値ｗＭ，ｗＧのうちのひとつの閾値と比較するか、あるいは、
(２) 単位データのｂ１０Ｋ軸成分の大きさを、閾値ｗＣ，ｍＢ，ｍＹ，ｍＲのうちのひとつと比較する、
ことにより、その成分（の絶対値）が比較基準となった閾値よりも小さい場合に、当該単位データは無彩部分領域ｍＫに属すると判断される（ステップＳ５２）。

以上のステップＳ５１〜５２が全ての単位データに対して終了すると、判定処理が終了する。

この処理態様１０Ｋでは、彩度境界線ｄ１０ｃの各構成部は色相平面Ｈ１０のいずれかの座標軸と平行であるため、領域判定を、単位データの２つの座標成分のうちの１成分と、所定の閾値との大小比較によって行うことができる。

また、後述する図１７のように、全方位について一定の彩度値を閾値とする彩度境界線ｄｃＲを採用すると、このような彩度境界線ｄｃＲは円の方程式で記述されるため、領域判定においては２次関数などのべき乗演算を用いる必要が生じる。これに対して、色判定境界線ｄ１０ｃのように、彩度境界線を、有理数の傾きを持つ直線として、特に色相平面の座標軸と平行な直線とすることにより、色判定境界線ｄｃＲのような曲線や、無理数の傾きを持つ色判定境界線を用いる場合に比べて、領域判定の計算量を減らすことができる。

＜処理態様１１＞
処理態様１１は、無彩色領域の色判定境界線の平行移動を伴う有理化であり、双方調整方式に属する。

図１６は、Ｌａｂ画像データにおける色相平面Ｈ０３を無彩部分領域ｍＫを規定する色判定境界線ｄ０３を模式的に示す図である。なお、この色判定境界線ｄ０３は彩度境界線である。ここで無彩部分領域ｍＫは原点を含む正方形であり、この正方形の幾何学的中心Ｗ０３は原点からずれている。

色相平面Ｈ０３に、処理態様１１の処理を施して得られた色相平面Ｈ１１が図１７に示されている。図１７には色相平面Ｈ１１における色判定境界線ｄ１１に加え変換前の色判定境界線ｄ０３が比較のために点線で示されている。

変換処理１１は、第３の変換処理要素すなわち平行移動から構成される。

ここで、色判定境界線ｄ１１の位置、つまり平行移動変換におけるパラメータｐ、ｑは、変換前の無彩部分領域ｍＫの幾何学的中心Ｗ０３が、変換後の色相平面Ｈ１１の原点に一致するように規定する。

これに対応して、画像データ（単位データ）もパラメータｐ、ｑによる平行移動変換を受ける。このため、色判定境界線と画像データとの相対的位置関係は変わらないことになるが、色判定境界線の位置を規定する閾値ｗがそれぞれの座標軸の正負の方向からなる計４方向で共通となるため、カラーモノクロ判定が容易となる。

＜判定処理１１＞
次に、色相平面Ｈ１１における判定処理１１について説明する。

処理態様１１による平行移動変換を施された判定対象画像データＤ３の判定処理動作１１は図２４のフローチャートに示されている。ただし、判定対象の単位データは色相平面Ｈ１１において、座標（ｘ，ｙ）で表されるとする。

はじめに、ｘの絶対値の大きさが所定の閾値ｗよりも大きいか否かが判断され（ステップＳ６１）、続いてｙの絶対値の大きさが所定の値ｗよりも大きいか否かが判断される（ステップＳ６２）。

つまり、単位データのｘ、ｙ成分の絶対値が所定の値ｗよりも共に小さい場合に、当該単位データは無彩部分領域ｍＫに属すると判断される。

以上のステップＳ６１〜Ｓ６２が全ての単位データに対して終了すると、判定処理が終了する。

色判定境界線ｄ１１においては、色相平面の原点が無彩部分領域ｍＫの中心、すなわち正方形の中心となっているため、２工程で判定処理を行うことができる。従って、無彩部分領域ｍＫの中心が原点でない場合に比べて領域判定における領域判定の工程を減らすことができる。

また、彩度境界線である色判境界線ｄ１１を、所定の彩度値に対して設定すると、例えば図１７における彩度境界線ｄｃＲのようになる。ところが、このような彩度境界線ｄｃＲを規定した場合、領域判定においてべき乗演算（ｘの２乗と、ｙの２乗との和を求める演算）を用いる必要が生じる。色判定境界線ｄ１１においては、幾何学的形状が正方形であるため、色判定境界線ｄｃＲの場合に比べて領域判定における領域判定の計算量を減らすことができる。

なお、無彩部分領域ｍＫの幾何学的形状が長方形であるときには、閾値の数は一つ増えるが、べき乗演算などが不要であるという点において同様の効果を得ることができる。

＜処理態様１１Ｋ＞
処理態様１１Ｋは、カラーモノクロ判定と色相判定とを行うための色判定境界線の有理化の例である。

図１８の例では、色相平面Ｈ１１Ｋにおいて色相部分領域ｍＣ〜ｍＧを規定する色相境界線ｄ１１ｈ及び、無彩部分領域ｍＫを規定する彩度境界線ｄ１１ｃからなる色判定境界線が規定されている。

このような色相平面Ｈ１１Ｋは、例えば色相境界線については図１４で例示した処理態様１０を、また、彩度境界線については図１７で例示した処理態様１１とを組み合わせることによって実現できるが、他の組合せでもこれを実現可能であり、そのような組合せの種類に応じて境界調整方式または双方調整方式に属することになる。

＜判定処理１１Ｋ＞
次に、色相平面Ｈ１１Ｋにおける判定処理１１Ｋについて説明する。

ここでの領域判定処理動作は判定処理１１及び判定処理１０の両方の処理を行うことによってなされる。はじめに、単位データが無彩部分領域ｍＫに属するか否かが判定される（判定処理１１）。ここで無彩部分領域ｍＫに属さないと判定された単位データのみが引き続いて色相部分領域ｍＣ〜ｍＧのいずれに属するかが判定される（判定処理１０）。

以上の各工程が全ての単位データに対して終了すると、領域判定処理が終了する。

＜５．カラーモノクロ判定＞
次に領域判定部７０における判定結果からカラーモノクロ判定を行う場合について説明する。ここでは、単位データが、色相境界線ｄ１０ｈ及び彩度境界線ｄ１０ｃ−１〜ｄ１０ｃ−６からなる色判定境界線が規定された色相平面Ｈ１０Ｋ（図１５）もしくは色相境界線ｄ１１ｈ及び彩度境界線ｄ１１ｃからなる色判定境界線が規定された色相平面Ｈ１１Ｋ（図１８）の部分領域のいずれに属するかが領域判定部７０における判定処理１０Ｋもしくは１１Ｋによって判定されている。なお、ここでの部分領域とは無彩部分領域ｍＫ及び６つの色相部分領域ｍＣ〜ｍＧの計７つの領域の総称である。

＜５−１．判定動作＞
領域判定部７０において全ての単位データにおける判定処理が終了すると、計数部８０によって各７つの部分領域のそれぞれに属する単位データの数が計数される。なお、以下において部分領域に属する単位データの数を当該部分領域における要素数ｎという。

ここで、計数部８０によって各部分領域に属する単位データの数が計数されるが、無彩部分領域ｍＫについては、属する全単位データのうちでも、特に無彩軸に対する成分が負のものだけを計数する。つまり、Ｌａｂ色空間における明度成分もしくはＹｃｃ色空間における輝度成分の符号が負の単位データのみが計数される。これは、無彩部分領域ｍＫに属する単位データのうちで、黒色のものだけを計数することを意味する（理由は後述）。ただし、ここでは、無彩軸に対する閾値を０として白色と黒色との判別を行っているが、任意の閾値を設けることが可能である。

各部分領域には各要素数ｎについての所定の閾値ｘが設定されている。この閾値ｘは全ての部分領域について等しい値としてもよいし、部分領域ごとに異なる値としてもよい。ただし、閾値ｘの設定レベルとして好ましい条件については後に詳述する。

計数部８０は、色相部分領域ｍＣ〜ｍＧにおける要素数ｎが、当該部分領域における閾値ｘを超える場合に、当該部分領域の識別情報を色判定部９０に通知する。以下においてこの通知を出力信号１とする。

また、無彩部分領域ｍＫにおける要素数ｎが、当該部分領域ｍＫにおける閾値ｘを超える場合に、その旨を色判定部９０に通知する。以下においてこの通知を出力信号２とする。

また、全ての単位データついて計数が終了した場合には、計数終了を色判定部９０に通知する。以下においてこの通知を出力信号３とする。なお、計数部８０は、色判定部９０から計数中断命令を受けた場合には全単位データについて、もしくは全部分領域についての計数が終了していない場合にも計数処理を終了する。

次に、色判定部９０における判定動作を図２５のフローチャートに基づいて説明する。

まず、出力信号１の有無、すなわち要素数ｎが閾値ｘを超える部分領域があるか否かが判断される（ステップＳ７１）。出力信号１がない場合は、さらに出力信号３の有無、すなわち全ての単位データについての計数が終了したか否かが判断される（ステップＳ７２）。ここで、出力信号３がない場合、すなわち全ての単位データについての計数が終了していない場合は再びステップＳ７１に戻る。

一方、出力信号３がある場合、すなわち全ての単位データについての計数が終了した場合は、判定対象画像データＤ３はモノクロ画像であると判断する（ステップＳ７３）。つまり、計数対象である７つの部分領域のうち無彩部分領域ｍＫを除いた６つの色相部分領域ｍＣ〜ｍＧにおいて要素数ｎが閾値ｘを超える領域が一つもない場合にモノクロ画像と判定する。

ステップＳ７１において出力信号１がある場合は、当該出力信号１の出力内容、すなわち閾値ｘを超える色相部分領域の識別情報をＲＡＭ３０に記憶させる（ステップＳ７４）。この色相部分領域情報を以下、第１部分領域と呼ぶ。

さらに、２回目の出力信号１の有無、すなわち第１部分領域以外で要素数ｎが閾値ｘを超える部分領域があるか否かがが判断される（ステップＳ７５）。

２回目の出力信号１がない場合は、さらに出力信号３の有無が判断される（ステップＳ７６）。ここで、出力信号３がない場合は再びステップＳ７５に戻る。

一方、出力信号３がある場合は、さらに出力信号２の有無、すなわち無彩部分領域ｍＫにおける要素数ｎが閾値ｘを超えているか否かが判断される（ステップＳ７７）。

出力信号２がない場合、すなわち無彩部分領域ｍＫにおける要素数ｎが閾値ｘを超えていない場合は、判定対象画像データＤ３は単色カラー画像であると判断する（ステップＳ７８）。つまり、計数対象である７つの部分領域のうち第１部分領域のみにおいて要素数ｎが閾値ｘを超える場合に単色カラー画像と判定する。当該単色カラーの色相は第１部分領域に相当する色相である。

出力信号２がある場合、すなわち無彩部分領域ｍＫにおける要素数ｎが閾値ｘを超えている場合は、判定対象画像データＤ３は２色カラー画像であると判断する（ステップＳ８３）。つまり、計数対象である７つの部分領域のうち色相部分領域である第１部分領域及び無彩部分領域ｍＫのいずれにおいても要素数ｎがそれぞれの（あるいは共通の）閾値ｘを超える場合に２色カラー画像と判定する。当該２色カラーの色相は第１部分領域相当する色相及び黒である。

既述したように、計数部８０では、無彩色の単位データのうち黒色側にあるものだけをカウント対象とし、白色側の単位データはカウントの対象外としている。これは、１つの有彩色だけを用いた単色カラー画像においても白色成分が含まれるのが通例であるため、白色側の単位データをも無彩色としてカウントしてしまうと、そのようなカラー画像をモノクロ画像と誤認してしまう可能性があるためである。

ステップＳ７５において２回目の出力信号１がある、すなわち第１部分領域以外で要素数ｎが閾値ｘを超える２つ目の部分領域がある場合は、当該部分領域の識別情報をＲＡＭ３０３に記憶させる（ステップＳ７９）。この色相部分領域を以下、第２部分領域と呼ぶ。

続いて、３回目の出力信号１の有無、すなわち第１及び第２部分領域以外で要素数ｎが閾値ｘを超える部分領域があるか否かがが判断される（ステップＳ８０）。

３回目の出力信号１がない場合は、さらに出力信号３の有無が判断される（ステップＳ８１）。ここで、出力信号３がない場合は再びステップＳ８０に戻る。

一方、出力信号３がある場合は、さらに出力信号２の有無、すなわち無彩部分領域ｍＫにおける要素数ｎが閾値ｘを超えているか否かが判断される（ステップＳ８２）。

出力信号２がない場合、すなわち無彩部分領域ｍＫにおける要素数ｎが閾値ｘを超えていない場合は、判定対象画像データＤ３は２色カラー画像であると判断する（ステップＳ８３）。つまり、計数対象である７つの部分領域のうち第１及び第２部分領域のみにおいて要素数ｎが閾値ｘを超える場合に２色カラー画像と判定する。当該２色カラーの色相は第１部分領域及び第２部分領域に相当する各色相である。

出力信号２がある場合、すなわち無彩部分領域ｍＫにおける要素数ｎが閾値ｘを超えている場合は、判定対象画像データＤ３はフルカラー画像であると判断する（ステップＳ８５）。つまり、計数対象である７つの部分領域のうち色相部分領域である第１部分領域、第２部分領域及び無彩部分領域ｍＫにおいて要素数ｎが閾値ｘを超える場合にフルカラー画像と判定する。当該画像の実際の色相は第１部分領域、第２部分領域に相当する各色相及び黒であり、ＹＭＣの３原色全てを含まない場合もあるが、ここではそれもフルカラー画像とみなす扱いをする。

ステップＳ８０において３回目の出力信号１がある場合は、計数部８０に計数を中止させ（ステップＳ８４）、判定対象画像データＤ３はフルカラー画像であると判断する（ステップＳ８５）。つまり、計数対象である７つの部分領域のうち少なくとも３つの部分領域において要素数ｎが閾値ｘを超える場合にフルカラー画像と判定する。

＜５−２．閾値ｘ＞
次に、閾値ｘの設定方法について説明する。この閾値ｘは各色が目視状態で認識されるレベルを余さず検出しながら、目視状態では認識されないがデータに表れる非可視レベルは検出しない範囲で設定されるものである。

例えば、モノクロ画像に１カ所だけ、幅が１ミリメートルで長さが２ミリメートルの赤い線分の箇所がある原稿画像を再現する場合、この赤い線分に由来する単位データの構成数Ｑ１は原稿画像の解像度と単位データを構成する画素数から算出することができる。

従って、このような判定対象画像データＤ３においては、構成数Ｑ１個の単位データが赤の色相部分領域に、残りの単位データは全て無彩部分領域ｍＫに、それぞれ属している。

ところで、ユーザは一般にこのような画像を視覚的ないしは心理的にはモノクロ画像と判断すると考えられる。従って閾値ｘは構成数Ｑ１以上に設定することが望ましい。つまり閾値ｘを構成数Ｑ１以上に設定することによって、要素数ｎが構成数Ｑ１に満たない部分領域はプリント色として認識されないことになる。

逆に、例えば、モノクロ画像に１カ所だけ、幅が１ミリメートルで長さが５０ミリメートルの赤い線分の箇所がある原稿画像を再現する場合、この赤い線分に由来する単位データの構成数Ｑ２もやはり原稿画像の解像度と単位データを構成する画素数から算出することができ、このような判定対象画像データＤ３においては、構成数Ｑ２個の単位データが赤の色相部分領域に、残りの単位データは全て無彩部分領域ｍＫに、それぞれ属している。

このような画像として例えばモノクロ表現された文書の署名欄に朱肉色の「赤」で押印されたものが想定されるが、ユーザは一般にこのような画像をカラー画像と判断すると考えられる。従って閾値ｘは構成数Ｑ２以下に設定することが望ましい。

このように、単位データが目視状態でどれほどの大きさに相当するものであるかに基づいて閾値ｘを設定することで、ユーザ判断と相違しないカラーモノクロ判定を行うことができる。また、このように閾値ｘを設定することによって、例えばサイズの大きなモノクロ画像に赤で押印された場合、すなわち全画素中における赤色の画素の割合が小さい場合もカラー画像と判定することができる。

以上が、色判定部９０においてカラーモノクロ判定を行う際の判定動作である。

例えば色判定部９０のカラーモノクロ判定結果に基づいて画像形成部の動作モードを決定することができる。

＜５−３．プリント動作＞
ここで、画像形成部におけるプリント動作について簡単に説明する。

フルカラープリントモードにおいてはＹＭＣＫの４色のトナーを用いてプリントを行い、モノクロプリントモードにおいては、Ｋ（黒）のトナーだけを用いてプリントを行う。

単色カラープリントモードにおいて、その単色がＹ、Ｍ、Ｃのいずれかであればそれぞれ、Ｙ、Ｍ、Ｃの１色のトナーだけを用いたプリントが実現される。２色カラープリントモードにおいても同様である。

一方、カラー複合機１００が備えるトナーはＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋだけであるため、単色カラープリントモードもしくは２色カラープリントモードにおけるその単色がＢ、Ｇ、Ｒのいずれかである場合には、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋのうちのいずれか一つのトナーだけではＢ、Ｇ、Ｒのうちの１色を表現することはできない。そこで、このような場合は、２色分のカラートナー（すなわちＢ色プリントの場合は、ＭとＣ、Ｇ色プリントの場合はＹとＣ、Ｒ色プリントの場合はＹとＭ）を用いた２色混合プリントを行うことによって等価的に単色プリントを行うことができる。この場合、カラートナー（Ｙ，Ｍ，Ｃ）のうちの２つは使用することになる。しかしながら、この場合はＹＭＣの３色全部を使用するわけではなく、また２色のそれぞれの感光ドラムに与えるレーザ制御変調信号は同じものでよいし、プリントされた画像はあくまでＢ、Ｇ、Ｒのうちの１色として視認されるから、複数の色が空間的に分布したものとしてのフルカラープリントではない。従って、この場合も広義の単色プリントが実現されることになる。

もっとも、準備されている３色トナー（Ｙ，Ｍ，Ｃ）の１つだけを用いるプリントを単色プリントとし、Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれかの色の場合にはフルカラープリントモードでプリントしてもよい。カラーモノクロ判定の結果に応じて直ちにプリントを行う場合にはこのような態様が選択され得るが、カラーモノクロ判定の結果を画像データに付加して記憶または外部に伝送するような場合には、後にプリントを行う装置として、どのような組合せの着色剤を装備している装置を使用するかを特定できない。このような場合には、Ｙ、Ｍ、ＣだけでなくＲ、Ｇ、Ｂをも加えた６色の中で単色の判定を行い、その判定結果情報を画像データファイルに付加しておいた方が汎用性は高まる。

また、インクジェットプリンタなどではＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋ以外に特色（肌色や緑）のインキを備えるものがあり、これらの特色インキに相当する領域を色相面上で特定しておき、それに属する要素数を計数すれば、これらの特色インキだけを用いた単色プリントも可能となる。

本発明の実施形態の色判定装置の機能を備えるデジタルカラー複合機１００の構成例を示す図である。 情報処理部４の処理動作を示すフローチャートである。 画素ブロックを示す図である。 Ｙｃｃ色空間における色相平面Ｈ０１を示す図である。 Ｌａｂ色空間における色相平面Ｈ０２を示す図である。 処理態様２に相当する色相平面Ｈ２を示す図である。 処理態様３に相当する色相平面Ｈ３を示す図である。 処理態様４に相当する色相平面Ｈ４を示す図である。 処理態様５に相当する色相平面Ｈ５を示す図である。 処理態様６に相当する色相平面Ｈ６を示す図である。 処理態様７に相当する色相平面Ｈ７を示す図である。 処理態様８に相当する色相平面Ｈ８を示す図である。 処理態様９に相当する色相平面Ｈ９を示す図である。 処理態様１０に相当する色相平面Ｈ１０を示す図である。 処理態様１０Ｋに相当する色相平面Ｈ１０Ｋを示す図である。 Ｌａｂ色空間における色相平面Ｈ０３を示す図である。 処理態様１１に相当する色相平面Ｈ１１を示す図である。 処理態様１１Ｋに相当する色相平面Ｈ１１Ｋを示す図である。 領域判定処理動作３を示すフローチャートである。 領域判定処理動作４を示すフローチャートである。 領域判定処理動作６を示すフローチャートである。 領域判定処理動作７を示すフローチャートである。 領域判定処理動作１０Ｋを示すフローチャートである。 領域判定処理動作１１を示すフローチャートである。 色判定部９０の処理動作を示すフローチャートである。

符号の説明

５０ 平均部
６０ 変換処理部
７０ 領域判定部
８０ 計数部
９０ 色判定部
１００ デジタルカラー複合機
ｄｉ（ｉ＝０１、０２、・・） 色判定境界線
ｍＣ〜ｍＧ 色相部分領域
ｍＫ 無彩部分領域
Ｄ１ 画像データ
Ｄ２ 変換対象画像データ
Ｄ３ 判定対象画像データ

Claims (14)

1. 画像の色を自動判定する色判定装置であって、
   判定対象画像の各部の色を、無彩軸と色相平面を規定する２つの軸とを有する３次元色空間上の座標値で表現した画像データのそれぞれが、前記色相平面を複数の色判定境界線によって分割して得られた、前記判定対象画像の画像形成を実行する画像形成手段に使われる色材の色数により定められる数の複数の部分領域のいずれに属するかを判定する領域判定手段と、
   前記領域判定手段による領域判定結果の計数を行う計数手段と、
   前記計数手段による計数結果に基づいて前記判定対象画像の色を判定する色判定手段と、
   を備え、
   前記複数の色判定境界線のそれぞれが、前記色相平面を規定する座標軸に対して有理数の傾きを持つ直線により規定され、前記直線として、式「Ａｘ＝Ｂｙ（ただし、ＡおよびＢは整数）」で表される直線を含み、
   前記領域判定手段が、前記複数の色判定境界線のそれぞれを規定する前記直線を表す等式の不等式により前記複数の部分領域のそれぞれを表現し、前記不等式と前記画像データの前記色相平面上の座標値とを用いて、当該画像データが前記複数の部分領域のいずれに属するかを判定することを特徴とする色判定装置。
2. 請求項１に記載の色判定装置であって、
   前記色相平面上での回転を含んだ所定の変換を前記画像データに施す変換手段、
   をさらに備え、
   前記所定の変換を受けた後の画像データについて、前記複数の部分領域のいずれに属するかが判定されることを特徴とする色判定装置。
3. 請求項２記載の色判定装置であって、
   前記所定の変換が、前記色相平面におけるアフィン変換であることを特徴とする色判定装置。
4. 請求項２または３記載の色判定装置であって、
   前記所定の変換が、
   前記色相平面において、前記複数の色判定境界線の少なくとも１つを座標軸のいずれかと一致させる回転変換を含むことを特徴とする色判定装置。
5. 請求項２ないし４のいずれかに記載の色判定装置であって、
   前記判定対象画像の色が複数種類の３次元色空間のうちのいずれにおいて表現されているかに応じて、前記変換手段を選択的に能動化する選択的能動化手段、
   をさらに備え、
   前記判定対象画像が前記複数種類の３次元色空間のいずれにおいて表現されているかにかかわらず、前記複数の色判定境界線に基づく前記画像データの色判定を共通の比較基準に基づいて実行可能であることを特徴とする色判定装置。
6. 請求項２ないし５のいずれかに記載の色判定装置であって、
   前記所定の変換が、前記色相平面における異方的スケーリングを含み、
   前記異方的スケーリングは、前記複数の色判定境界線の少なくとも１つについて前記座標軸に対する傾きの絶対値を１とする変換であることを特徴とする色判定装置。
7. 請求項１ないし６のいずれかに記載の色判定装置であって、
   前記判定対象画像において互いに隣接する画素からなる画素集合において画素データを平均し、それによって前記画像データを得る平均化手段、
   をさらに備えることを特徴とする色判定装置。
8. 請求項１ないし７のいずれかに記載の色判定装置であって、
   前記複数の部分領域が、無彩色に対応する無彩領域を含み、
   前記無彩領域内に前記色相平面の原点が含まれることを特徴とする色判定装置。
9. 請求項８記載の色判定装置であって、
   前記色判定手段が、
   前記画像データのうち前記無彩領域に属するデータ数に基づいて、前記判定対象画像が、カラー画像かモノクロ画像かを判定するカラーモノクロ判定手段、
   を備えることを特徴とする色判定装置。
10. 請求項９記載の色判定装置であって、
    前記計数手段が、
    前記無彩領域のうち黒色対応部分に属する各判定対象画像データの数を計数する無彩色計数手段と、
    前記複数の部分領域のうち複数の色相のそれぞれに対応する複数の色相領域について、各色相領域に属する各画像データの数を計数する有彩色計数手段と、
    を備え、
    前記カラーモノクロ判定手段が、
    前記無彩色計数手段と前記有彩色計数手段とのそれぞれにおける計数結果に基づいて、前記判定対象画像が、フルカラー画像、単色カラー画像及び２色カラー画像のいずれであるかを判定するカラー判定手段、
    を備えることを特徴とする色判定装置。
11. 請求項２ないし１０のいずれかに記載の色判定装置であって、
    前記所定の変換が、前記色相平面における平行移動変換を含むことを特徴とする色判定装置。
12. 請求項１から１１のいずれかに記載の色判定装置であって、
    前記複数の色判定境界線が、前記色相平面の座標軸と非平行な直線を含むことを特徴とする色判定装置。
13. 画像の色を自動判定する色判定方法であって、
    判定対象画像の各部の色を、無彩軸と色相平面を規定する２つの軸とを有する３次元色空間上の座標値で表現した画像データのそれぞれが、前記色相平面を複数の色判定境界線によって分割して得られた、前記判定対象画像の画像形成を実行する画像形成手段に使われる色材の色数により定められる数の複数の部分領域のいずれに属するかを判定する領域判定工程と、
    前記領域判定工程における領域判定結果の計数を行う計数工程と、
    前記計数工程における計数結果に基づいて前記判定対象画像の色を判定する色判定工程と、
    を備え、
    前記複数の色判定境界線のそれぞれが、前記色相平面を規定する座標軸に対して有理数の傾きを持つ直線により規定され、前記直線として、式「Ａｘ＝Ｂｙ（ただし、ＡおよびＢは整数）」で表される直線を含み、
    前記領域判定工程において、前記複数の色判定境界線のそれぞれを規定する前記直線を表す等式の不等式により前記複数の部分領域のそれぞれを表現し、前記不等式と前記画像データの前記色相平面上の座標値とを用いて、当該画像データが前記複数の部分領域のいずれに属するかを判定することを特徴とする色判定方法。
14. 請求項１３に記載の色判定方法であって、
    前記複数の色判定境界線が、前記色相平面の座標軸と非平行な直線を含むことを特徴とする色判定方法。

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