JP4498233B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
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Description
本発明は画像処理装置および画像処理方法に関し、例えば、属性情報を利用し、高画質な画像を得るための画像処理に関する。
近年、ホストコンピュータ等で作成されたページ記述言語（以下ＰＤＬ）ファイルを受信して画像形成を行う、カラープリンタ、デジタルカラー複合機等の画像処理装置が開発されている。
この画像処理装置はＰＤＬファイルを受信し解釈することで、ラスター画像データと、画像属性を表す属性情報を生成する。画像属性は例えば画素毎に文字／線画領域、図形領域、自然画領域に分類される。この属性情報を利用することで、画像処理装置で出力するための画像処理をより効果的に実現する方法が多く開示されている。例えば、特許文献１では、それぞれの画像要素を示すオブジェクト情報を生成し、それぞれの画像要素の持つ特性に最適な画像処理を施すことにより高画質な画像形成を実施するための方法が開示されている。
一方、コピー機のように、原稿を読み取ってデジタル画像データを生成し、画像処理を施してプリントする画像処理装置がある。この画像処理装置においては、デジタル画像データの画素毎またはブロック単位毎に画像属性を判定し、その結果に応じて各属性に最適な画像処理を施すことにより高画質のコピー出力物を得る方法が一般に知られている。例えば、特許文献２では、原稿を読み取って生成した画像データを解析して文字領域と濃淡画像領域との少なくとも２領域を分離判定し、それぞれの領域に対して第１、第２の画像処理を選択的に施す方法が開示されている。ここで第１、第２の画像処理は、文字領域と濃淡画像領域を選択的に所望レベルに平滑化または鮮鋭化する方法のほか、色補正、下色除去などの色変換処理、モザイク画像化、ミラー画像化等編集処理である場合も含まれる。また、この画像処理に使用するパラメータをマニュアル設定するための構成も有している。
また、上述した画像属性を判定する技術（像域分離処理）を応用してＰＤＬファイルを更に高画質に画像処理し出力する技術も実用化されている。例えば、特許文献３では、ＰＤＬファイルを解釈して生成したラスター画像の各画素に対して、像域分離処理を施し、その結果とＰＤＬファイルを解釈して生成した属性情報とを画素毎に参照し、各画素の処理方法を決定する方法が開示されている。さらに、例えば、特許文献４では、像域分離処理の誤判定に起因する画質低下を防ぐために像域分離処理時の信号を制限する手法が開示されている。
特開平０６−３２０８０２号公報
特開平０４−１６０９８１号公報
特開２０００−１３４４６８号公報
特開２０００−２５５１１０号公報
上述したＰＤＬファイルから生成される属性情報は、文字／線画、図形、自然画像などオブジェクト毎の切り分けが正確である。しかしながら、その属性情報は、ファイルを生成するときに使用するアプリケーションに依存しており、アプリケーションの種類、バージョンによって一貫性の無い情報になる場合がある。
一方、像域分離処理は、その画像処理システムにおいて一貫性のある判定が可能で更にその画像処理システムに最適な分類が可能である。しかしながら、画素単位での処理となるために誤判定の可能性がある。それにより、例えば自然画像の一部に文字用の画像処理を施した画素が現れて画質を低下させることがある。
また、これら双方の情報を利用した技術においても、像域分離処理で誤判定が起きた場合に、同一オブジェクト内で画像処理方法を完全に一致させることができないため、出力画像に不連続な階調再現、不自然な境界等の問題が現れる危険性をなお有している。
本発明は以上に鑑みてなされたもので、ラスター画像データに対して実施する像域分離処理結果から生成される属性情報と、ＰＤＬファイルから生成される属性情報を有効に活用し、より高画質な画像を得るための画像処理方法および装置を提供することを目的とする。
上述した課題を解決するために、本発明は、描画コマンドに基づき画像および該画像を構成する画素に対する第１の属性情報を生成する第１の生成手段と、
前記生成手段により生成された画像に像域分離処理を施し、該画像を構成する画素に対する第２の属性情報を生成する第２の生成手段と、
前記生成された第１の属性情報および第２の属性情報に基づいて、前記画像を構成する画素に対する第３の属性情報を生成する属性情報生成手段とを有し、
前記属性情報生成手段は、同一の前記第１の属性情報により表される画像のオブジェクト内の画素に対して、前記第１の属性情報と前記第２の属性情報との組み合わせに基づいて、前記第３の属性情報を生成することを特徴とする。
前記生成手段により生成された画像に像域分離処理を施し、該画像を構成する画素に対する第２の属性情報を生成する第２の生成手段と、
前記生成された第１の属性情報および第２の属性情報に基づいて、前記画像を構成する画素に対する第３の属性情報を生成する属性情報生成手段とを有し、
前記属性情報生成手段は、同一の前記第１の属性情報により表される画像のオブジェクト内の画素に対して、前記第１の属性情報と前記第２の属性情報との組み合わせに基づいて、前記第３の属性情報を生成することを特徴とする。
本発明によると、ラスター画像データに対して実施する像域分離処理結果から生成される属性情報と、ＰＤＬファイルから生成される属性情報を有効に活用し、より高画質な画像を得ることが可能性になる。
以下、図面を参照して本発明にかかる一実施例の画像処理を詳細に説明する。
以下では、本発明をＰＤＬファイルの出力が可能な電子写真方式のカラープリンタを有するＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｔｅｒ）に適用する場合を説明する。しかしながら、本発明はこれに限られるものではなく、その主旨を逸脱しない範囲で、任意のレーザービームプリンタ、インクジェットプリンタ等、他の方式の画像処理装置にも適用可能である。
［第１の実施例］
図２２は、ＭＦＰの構成例を示すブロック図である。
図２２は、ＭＦＰの構成例を示すブロック図である。
図２２において、ＣＰＵ ２２０１は、ＲＡＭ ２２０３をワークメモリとして、システムバス２２１０を介してＭＦＰ全体を制御し、ＲＯＭ ２２０２に格納されたプログラムやデータに基づき後述する各種処理を行う。
ＲＯＭ ２２０２は、システム起動プログラム、プリンタエンジンの制御を行うプログラム、文字データや文字コード情報などを記憶する。ＲＡＭ ２２０３は、ダウンロードにより追加登録されるフォントデータを記憶したり、様々な処理ごとにプログラムやデータがロードされる。また、ＲＡＭ ２２０３は、外部から受信した画像データのデータ記憶領域としても利用される。ハードディスクなどの記憶部（ＨＤ） ２２０４は、データのスプール、プログラムや各情報ファイル、画像データ、属性信号などを記憶し、ＣＰＵ ２２０１の作業領域にも利用される。
例えば液晶パネルなどで構成される表示部２２０５は、ＭＦＰの設定状態や現在のＭＦＰ内部の処理、エラー状態などを表示する。キー、ボタン、タッチパネルなどで構成される操作部２２０６は、ユーザによるＭＦＰの設定、設定変更、リセットなどに使用される。表示部２２０５および操作部２２０６により、後述するように、出力時の処理モードを選択する操作画面などの表示も可能である。
エンジンインタフェイス（Ｉ／Ｆ） ２２０７は、プリンタエンジンとの間で制御コマンド、ステータスなどを送受信するインタフェイスである。ネットワークインタフェイス（Ｉ／Ｆ） ２２０８は、ＭＦＰをローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などに接続するインタフェイスである。外部インタフェイス（Ｉ／Ｆ） ２２０９は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やＩＥＥＥ１３９４などのシリアルバスインタフェイスで、例えばホストコンピュータとの間でデータの送受信を行う。
［描画コマンドの処理］
図１は画像処理システムの構成を示す図である。図１を用いて、ホストコンピュータ１２０から受信した描画コマンドを解釈して生成したラスター画像を紙面に印刷する処理について説明する。ラスター画像は、ビットマップ画像を例にして説明する。
図１は画像処理システムの構成を示す図である。図１を用いて、ホストコンピュータ１２０から受信した描画コマンドを解釈して生成したラスター画像を紙面に印刷する処理について説明する。ラスター画像は、ビットマップ画像を例にして説明する。
図１において１２１はホストコンピュータ１２０上で動作するアプリケーションである。アプリケーション１２１を用いることで、ページレイアウト文書やワードプロセッサ文書、グラフィック文書などを作成する。アプリケーション１２１で作成されたデジタル文書データはプリンタドライバ１２２に送信され、デジタル文書に基づいた描画コマンドが生成される。ここで生成される描画コマンドは一般にＰＤＬ（Ｐａｇｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ：ページ記述言語）と呼ばれるページ画像データを作成するためのプリンタ記述言語が用いられる。描画コマンドには通常、テキスト、グラフィック、イメージ等のデータの描画命令が含まれている。
上記生成された描画コマンドは、ネットワーク等で接続された画像処理装置１００に伝送される。画像処理装置１００は、ＰＤＬ解析部１０１、描画オブジェクト生成部１０２、ラスタライズ処理部１０３、データ記憶部１０４、属性処理部２００、画像処理部１０６から構成される。
ホストコンピュータ１２０から伝送された描画コマンドは、まずＰＤＬ解析部１０１に入力される。ＰＤＬ解析部１０１は入力された描画コマンドを元に解析処理を行う。ＰＤＬ解析部１０１で解析されたデータは描画オブジェクト生成部１０２に入力される。描画オブジェクト生成部１０２は解析されたデータを元に、ラスタライズ処理部１０３で処理可能な描画オブジェクトを生成する。生成された描画オブジェクトはラスタライズ処理部１０３に入力される。ラスタライズ処理部１０３はラスタライズ処理を行い、ビットマップ画像１０７を生成する。生成されたビットマップ画像１０７は、データ記憶部１０４に記憶される。また、ラスタライズ処理部１０３は、描画コマンドに従って、生成されたビットマップ画像１０７に対し、各画素がどのような画像特性に属するのかを示す属性情報１０８を生成する。生成された属性情報１０８はデータ記憶部１０４に記憶される。
ここで属性情報１０８とは、それぞれの画像特性に応じて分類したものである。例えば、文字データもしくはその画像特性を持ったデータからなるテキスト属性、ビットマップデータもしくはその画像特性を持ったデータからなるイメージ属性、ドローデータもしくはその画像特性を持ったデータからなるグラフィック属性といった属性情報がある。
その後、ビットマップ画像１０７と属性情報１０８は属性処理部２００に入力される。属性処理部２００は属性情報の再合成処理を行う。この属性情報の再合成処理については詳細を後述する。
データ記憶部１０４にて生成されたビットマップ画像１０７は画像処理部１０６に入力される。画像処理部１０６は、ビットマップ画像１０７に対して色変換処理や疑似中間調処理等の画像処理を行い、処理された画像を画像出力装置１１０に出力可能な画像フォーマットに変換する。
変換された画像フォーマットが例えば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色の記録剤に対応する画像データであり、ラスタライズ処理部１０３において生成されるビットマップ画像１０７がレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）色空間画像データである場合、画像処理部１０６において、ＲＧＢ色空間画像データをルックアップテーブル等によってＣＭＹＫ色空間画像データに変換する変換処理が行われる。また一般に限られた階調数での出力能力を持つ画像出力装置１１０において安定した中間調表現を得るために画像処理部１０６で疑似中間調処理を行う。さらにまた画像処理部１０６ではより好ましい出力画像を得るために空間フィルタ処理によりエッジ部のシャープネス処理やスムージング処理を実施する。
画像処理部１０６による前述の画像処理は、属性処理部２００で生成された各画素に対する属性情報に従って、それぞれの属性の画像特性に適した設定で処理を行う。
例えば、ＲＧＢ色空間画像データからＣＭＹＫ色空間画像データへの色変換処理を行う際に利用するルックアップテーブルを切り替えることにより、テキスト属性に対してはＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ Ｃｏｌｏｒ Ｒｅｍｏｖａｌ：下色除去）量を多く設定することで黒単色の文字部の再現性を高め、イメージ属性に対しては色の再現性や階調性を重視した色変換処理を行う。また、属性ごとに異なるマトリクスを用いたスクリーン処理を施すことで、イメージ属性である自然画像に対しては階調性を優先する低線数スクリーンを、テキスト属性である文字、グラフィック属性であるラインには解像度を優先する高線数スクリーンを適用する。
これら処理を施した画像データは予め定められた画像フォーマットに変換された後、画像出力装置１１０に入力され出力処理が行われることで、ホストコンピュータからの描画コマンドを画像データとして紙面に印刷する。
図２は図１の属性処理部２００の構成を示している。像域分離処理部３００は、データ記憶部１０４内に保存されたビットマップ画像１０７に対して画素毎の画像特性を判定する。この判定処理の詳細は後述する。像域分離処理部３００の出力と、データ記憶部１０４内に保存された属性情報１０８が属性情報再合成部４００に入力される。再合成部４００は、像域分離処理部３００の出力と属性情報１０８とに基づいて新たな属性情報が生成する。生成された新たな属性情報は、その後の画像処理部１０６に入力される。属性情報処理部４００の処理についても詳細を後述する。
［像域分離処理］
図３は、図２の像域分離処理部３００の構成を示した図である。図３に示す像域分離処理部３００は、ビットマップ画像からエッジを検出するエッジ検出部３１０と中間調領域あるいは網点領域と、他の領域とを区別する太さ判別部３２０と、出力信号ＭＡＰを生成するためのルックアップテーブル（以下、ＬＵＴ）３３０とを含む。
図３は、図２の像域分離処理部３００の構成を示した図である。図３に示す像域分離処理部３００は、ビットマップ画像からエッジを検出するエッジ検出部３１０と中間調領域あるいは網点領域と、他の領域とを区別する太さ判別部３２０と、出力信号ＭＡＰを生成するためのルックアップテーブル（以下、ＬＵＴ）３３０とを含む。
＜エッジ検出部３１０＞
まず、エッジ検出部３１０に入力された画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂから輝度算出部３１１により輝度信号Ｙ（Ｙ＝０．２５Ｒ＋０．５Ｇ＋０．２５Ｂ）を算出する。次に輝度信号ＹはエッジＭＩＮ方向検出回路３１２において図４に示すＦＩＦＯ５０１、５０２により各１ラインずつ遅延した３ライン分に拡張され、周知のラプラシアンフィルタ５０３〜５０６にかけられる。これらフィルタは、縦、右上がり斜め、横、右下がり斜めの４方向にそれぞれ対応する。これらのフィルタの出力は、対応する方向についてエッジが強く形成されていれば大きな値となる。これら４つのフィルタ出力値であるエッジ量の絶対値のうち、値が最小となるフィルタに対応する方向を求めその方向をエッジＭＩＮ方向とする。
まず、エッジ検出部３１０に入力された画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂから輝度算出部３１１により輝度信号Ｙ（Ｙ＝０．２５Ｒ＋０．５Ｇ＋０．２５Ｂ）を算出する。次に輝度信号ＹはエッジＭＩＮ方向検出回路３１２において図４に示すＦＩＦＯ５０１、５０２により各１ラインずつ遅延した３ライン分に拡張され、周知のラプラシアンフィルタ５０３〜５０６にかけられる。これらフィルタは、縦、右上がり斜め、横、右下がり斜めの４方向にそれぞれ対応する。これらのフィルタの出力は、対応する方向についてエッジが強く形成されていれば大きな値となる。これら４つのフィルタ出力値であるエッジ量の絶対値のうち、値が最小となるフィルタに対応する方向を求めその方向をエッジＭＩＮ方向とする。
次に、エッジＭＩＮ方向スムージング部３１３で、エッジＭＩＮ方向検出部３１２で求めたエッジのＭＩＮ方向に対してスムージング処理を施す。この処理により、エッジ成分の最も大きい方向のみを保存し、その他の方向を平滑化することができる。すなわち、複数の方向に対してエッジ成分が大きい網点成分は、エッジ成分が平滑化されてその特徴は減少する一方で、一方向にのみエッジ成分が存在する文字／細線は、その特徴が保存されるという効果がある。必要に応じてこの処理を繰り返すことで、線成分と網点成分の分離がより一層効果的に行われ、網点中に存在する文字成分も検知することが可能である。その後、エッジ検出部３１４により、既定エッジ量の絶対値以下のものは除去され、既定エッジ量の絶対値以上のもののみが“１”として出力される。更に、上記エッジ検出部３１４の出力信号を７×７、５×５、３×３のブロックサイズで膨張した信号と、膨張なし及びエッジなしの５つのコードで表したものがエッジ検出回路３１０の出力信号“ＥＤＧＥ”である。ここで、信号の膨張とは、ブロック内全ての画素の信号値をＯＲ演算することをいう。すなわち、注目画素自身が“１”であれば「膨張なし（１×１）」であり、「膨張なし」でなく３×３で膨張した場合に“１”となれば「３×３」、３×３でなく５×５で膨張した場合に“１”となれば「５×５」、５×５でなく７×７で膨張した場合に“１”となれば「７×７」、７×７でも“１”にならなければ「エッジなし」となる。信号“ＥＤＧＥ”は、このように「膨張なし」「３×３」「５×５」「７×７」「エッジなし」の５つの値をエンコードして表している。なお、エッジなしとは、後述するところの「内部」に相当する意味である。
＜太さ判定部３２０＞
太さ判定部３２０に画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂが入力されると、最小値検出部３２１で画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂの最小値であるＭＩＮＲＧＢを求める。次に平均値検出部３２２にＭＩＮＲＧＢを入力し、注目画素近傍５画素×５画素のＭＩＮＲＧＢの平均値ＡＶＥ５と、近傍３画素×３画素のＭＩＮＲＧＢの平均値ＡＶＥ３を求める。次に、文字／中間調検出部３２３にＡＶＥ５とＡＶＥ３が入力される。この文字／中間調検出部３２３では、画素毎に注目画素の濃度、および注目画素とその近傍の平均濃度との変化量を検出することによって、注目画素が文字または中間調領域の一部であるかどうかの判別を行う。ＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものとＡＶＥ５とを比較し、ＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものの値のほうが小さい場合は、注目画素近傍に濃度変化が存在すなわち文字のエッジ部が存在する場合に相当し文字／中間調検出部３２３の出力ＢＩＮＧＲＡはＨＩＧＨとなる。またＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものと適当なリミット値ＬＩＭ１とを比較し、ＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものの値のほうが小さい場合は、注目画素付近がある値以上の濃度を持っている場合に相当しこのときも文字／中間調検出部３２３の出力ＢＩＮＧＲＡはＨＩＧＨとなる。
太さ判定部３２０に画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂが入力されると、最小値検出部３２１で画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂの最小値であるＭＩＮＲＧＢを求める。次に平均値検出部３２２にＭＩＮＲＧＢを入力し、注目画素近傍５画素×５画素のＭＩＮＲＧＢの平均値ＡＶＥ５と、近傍３画素×３画素のＭＩＮＲＧＢの平均値ＡＶＥ３を求める。次に、文字／中間調検出部３２３にＡＶＥ５とＡＶＥ３が入力される。この文字／中間調検出部３２３では、画素毎に注目画素の濃度、および注目画素とその近傍の平均濃度との変化量を検出することによって、注目画素が文字または中間調領域の一部であるかどうかの判別を行う。ＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものとＡＶＥ５とを比較し、ＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものの値のほうが小さい場合は、注目画素近傍に濃度変化が存在すなわち文字のエッジ部が存在する場合に相当し文字／中間調検出部３２３の出力ＢＩＮＧＲＡはＨＩＧＨとなる。またＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものと適当なリミット値ＬＩＭ１とを比較し、ＡＶＥ３に適当なオフセット値ＯＦＳＴ１を加算したものの値のほうが小さい場合は、注目画素付近がある値以上の濃度を持っている場合に相当しこのときも文字／中間調検出部３２３の出力ＢＩＮＧＲＡはＨＩＧＨとなる。
次に、網点領域検出部３３０において網点領域を検出する。図５に網点領域検出部３３０の構成を示す。まず、最小値検出回路３２１にて検出されたＭＩＮＲＧＢに適当なオフセット値ＯＦＳＴ２を加え、コンパレータ３３１においてＡＶＥ５と比較する。また、コンパレータ３３２において、ＭＩＮＲＧＢと適当なリミット値ＬＩＭ２とを比較する。そして、それぞれの出力値がＯＲ回路３３３に入力され、ＭＩＮＲＧＢ＋ＯＦＳＴ２＜ＡＶＥ５またはＭＩＮＲＧＢ＋ＯＦＳＴ２＜ＬＩＭ２の時に、出力信号ＢＩＮＡＭＩがＨＩＧＨになる。次に、ＢＩＮＡＭＩ信号を用いて、エッジ方向検出部３３４で、画素毎のエッジの方向を求める。図６に、エッジ方向検出部でのエッジ方向検出のルールを示す。注目画素近傍の８画素が、図６における（ａ）〜（ｄ）の条件を満たす場合に、エッジ方向信号ＤＩＲＡＭＩの０ビット０〜３ビットがそれぞれＨＩＧＨになる。
さらに、次の対向エッジ検出回路３３５において、注目画素を囲む５画素×５画素の領域内で、互いに対向するエッジを検出する。図７に示す、注目画素のＤＩＲＡＭＩ信号をＡ３３とした座標系において、対向エッジ検出のルールを以下に示す。
（１）Ａ１１，Ａ２１，Ａ３１，Ａ４１，Ａ５１，Ａ２２，Ａ３２，Ａ４２，Ａ３３のいずれかのビット０がＨＩＧＨ、かつ、Ａ３３，Ａ２４，Ａ３４，Ａ４４，Ａ１５，Ａ２５，Ａ３５，Ａ４５，Ａ５５のいずれかのビット１がＨＩＧＨ
（２）Ａ１１，Ａ２１，Ａ３１，Ａ４１，Ａ５１，Ａ２２，Ａ３２，Ａ４２，Ａ３３のいずれかのビット１がＨＩＧＨ、かつ、Ａ３３，Ａ２４，Ａ３４，Ａ４４，Ａ１５，Ａ２５，Ａ３５，Ａ４５，Ａ５５のいずれかのビット０がＨＩＧＨ
（３）Ａ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４，Ａ１５，Ａ２２，Ａ２３，Ａ２４，Ａ３３のいずれかのビット２がＨＩＧＨ、かつ、Ａ３３，Ａ４２，Ａ４３，Ａ４４，Ａ５１，Ａ５２，Ａ５３，Ａ５４，Ａ５５のいずれかのビット３がＨＩＧＨ
（４）Ａ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４，Ａ１５，Ａ２２，Ａ２３，Ａ２４，Ａ３３のいずれかのビット３がＨＩＧＨ、かつ、Ａ３３，Ａ４２，Ａ４３，Ａ４４，Ａ５１，Ａ５２，Ａ５３，Ａ５４，Ａ５５のついずれかのビット２がＨＩＧＨ
上記（１）〜（４）のうち、いずれかの条件を満たした時、ＥＡＡＭＩをＨＩＧＨにする。すなわち、対向エッジ検出部３３５において対向エッジが検出された場合には、対向エッジ信号ＥＡＡＭＩがＨＩＧＨになる。
（２）Ａ１１，Ａ２１，Ａ３１，Ａ４１，Ａ５１，Ａ２２，Ａ３２，Ａ４２，Ａ３３のいずれかのビット１がＨＩＧＨ、かつ、Ａ３３，Ａ２４，Ａ３４，Ａ４４，Ａ１５，Ａ２５，Ａ３５，Ａ４５，Ａ５５のいずれかのビット０がＨＩＧＨ
（３）Ａ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４，Ａ１５，Ａ２２，Ａ２３，Ａ２４，Ａ３３のいずれかのビット２がＨＩＧＨ、かつ、Ａ３３，Ａ４２，Ａ４３，Ａ４４，Ａ５１，Ａ５２，Ａ５３，Ａ５４，Ａ５５のいずれかのビット３がＨＩＧＨ
（４）Ａ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４，Ａ１５，Ａ２２，Ａ２３，Ａ２４，Ａ３３のいずれかのビット３がＨＩＧＨ、かつ、Ａ３３，Ａ４２，Ａ４３，Ａ４４，Ａ５１，Ａ５２，Ａ５３，Ａ５４，Ａ５５のついずれかのビット２がＨＩＧＨ
上記（１）〜（４）のうち、いずれかの条件を満たした時、ＥＡＡＭＩをＨＩＧＨにする。すなわち、対向エッジ検出部３３５において対向エッジが検出された場合には、対向エッジ信号ＥＡＡＭＩがＨＩＧＨになる。
次に膨張部３３６において、ＥＡＡＭＩ信号に対して、３画素×４画素の膨張処理を行い、注目画素の近傍３画素×４画素にＥＡＡＭＩがＨＩＧＨの画素があれば、注目画素のＥＡＡＭＩ信号をＨＩＧＨに置き換える。さらに、収縮部３３７と膨張部３３８を用いて、５画素×５画素の領域で孤立した検出結果を除去し、出力信号ＥＢＡＭＩを得る。ここで、収縮部は、入力された全ての信号がＨＩＧＨの時のみＨＩＧＨを出力する処理を行う。
次に、カウント部３３９において、膨張部３３８の出力信号ＥＢＡＭＩがＨＩＧＨである画素の個数を、適当な大きさを持つウインドウ内で数える。本実施形態では、注目画素を含む５画素×６８画素の領域を参照する。ウインドウの形を図８に示す。図８において、ウインドウ内のサンプル点は、主走査方向に４画素おきに９点、副走査方向に５ライン分の合計４５点である。１つの注目画素に対して、このウインドウが主走査方向に４画素ずつ移動することにより、ウインドウは（１）〜（９）の９つ用意されたことになる。即ち、注目画素を中心として５画素×６８画素の領域を参照したことになる。そして、それぞれのウインドウにおいてＥＢＡＭＩをカウントして、ＥＢＡＭＩがＨＩＧＨの個数が適当なしきい値を越えた場合に、網点領域信号ＡＭＩをＨＩＧＨ出力にする。
すなわち、網点領域信号ＡＭＩは、対向するエッジに挟まれた孤立していない画素が、おおむね均等に分布している領域に含まれる画素を示す信号となる。
以上、網点領域検出部３３０の処理により、前記ＢＩＮＧＲＡ信号では孤立点の集合として検出された網点画像を、領域信号として検出する。
上記の処理により検出された文字／中間調領域信号ＢＩＮＧＲＡと網点領域信号ＡＭＩは、ＯＲ回路３２４においてＯＲ演算され、入力画像の２値化信号ＰＩＣＴが生成される。
次に、エリアサイズ判定回路３４０にＰＩＣＴ信号を入力し、２値化信号のエリアサイズを判定する。
図９に、エリアサイズ判定部３４０を示す。この回路は、複数の収縮回路３４１と膨張回路３４２のペアが存在し、それぞれ参照する領域のサイズが異なっている。ＰＩＣＴ信号は収縮回路の大きさに合わせてライン遅延された後に、まず収縮回路３４１に入力される。本実施形態では、２３画素×２３画素の大きさから縦横２画素ずつ順次広げて３５画素×３５画素まで７種類の収縮回路を用意している。収縮回路３４１から出力された信号は、ライン遅延された後に膨張回路３４２に入力される。本実施例では、図９に示す収縮回路の出力に対応して、２７画素×２７画素から３９画素×３９画素まで７種類の膨張回路を用意し、それぞれの膨張回路からの出力信号ＰＩＣＴ＿ＦＨを得る。
この出力信号ＰＩＣＴ＿ＦＨは、注目画素が文字の一部である場合には、その文字の太さによってＰＩＣＴ＿ＦＨの出力が定まる。この様子を図１０で示す。例えば、ＰＩＣＴ信号が幅２６画素を持つ帯状に存在する場合、２７×２７より大きいサイズの収縮を行うと出力は全て０になり、２５×２５より小さいサイズの収縮を行うと、中央に幅２画素が帯状に残る。その後にそれぞれのサイズに応じた膨張、この場合には２９×２９の膨張を行うと、幅３０画素の帯状の出力信号ＰＩＣＴ＿ＦＨ（１）が得られる。そこで、これらの出力ＰＩＣＴ＿ＦＨ（０）〜（７）をエンコーダ３４３に入力することにより、注目画素が属する画像領域信号ＺＯＮＥ＿Ｐが求まる。
エンコーダ３４３のエンコードルールを図１１に示す。この処理によって、広い領域においてＰＩＣＴ信号がＨＩＧＨである写真画像などの中間調領域や網点画像は領域７（最大値）として定義され、エリアサイズが最大値よりも小さい（細い）文字や線画像は、その大きさ（太さ）に応じた多値の画像領域に定義される。本実施形態では、ＺＯＮＥ＿Ｐ信号を３ビットとし、文字の太さを８段階で表す。最も細い文字を０とし、最も太い文字（文字以外の領域も含む）を７とする。
図１２はＺＯＮＥ補正部３４４を説明するための図である。ここで、複数のＦＩＦＯ３４５によりライン遅延されたＺＯＮＥ＿Ｐ信号は、平均値算出部３４６に入力され、１０画素×１０画素の平均値が算出される。ＺＯＮＥ＿Ｐ信号は、太いほど値が大きく、細いほど信号値が小さくなっているため、この平均値算出部３４６の出力が、そのまま補正ＺＯＮＥ信号となる。ここで、補正に用いるためのブロックサイズは、文字の太さを判定するためのブロックサイズの大きさに応じて定めることが望ましい。この補正ＺＯＮＥ信号を用いて、それ以後の処理を行うことで、急激に文字／線の太さが変化する部分においても、太さの判定は滑らかに変化し、黒文字処理の変化による画像品位の低下が改善される。
ＬＵＴ３３０では、エッジ検出部３１０の出力信号ＥＤＧＥおよび太さ判定部３２０の出力信号ＺＯＮＥとから、入力されたビットマップ画像の各画素がどの属性に属するかを示す、像域分離結果信号“ＭＡＰ”を出力する。この処理は図１３に示すテーブルに従って実施する。図１３の例ではＭＡＰは文字、文字内部、写真の３種類に分類しているが、これに限るものではない。
＜属性情報再合成処理＞
図１４、図１５は、図２の属性情報再合成部４００が、ＰＤＬから生成された属性情報と像域分離処理部３００からの出力値から属性情報の集計を行う処理を説明するための例を示している。図２３は、属性情報再合成部４００が属性情報の集計を行う処理を示すフローチャートで、ＣＰＵ２２０１が実行する処理である。図１４は画像の同一オブジェクト内のＰＤＬ属性情報と像域分離結果の例を示している。まず、属性情報再合成部４００は、ＰＤＬ属性情報と像域分離結果の双方の情報を参照し、その組み合わせに従って図１５に示す１２個のカウンタを用いてカウントする（Ｓ２３０１）。図１４において、例えば、この範囲左上の画素の場合、ＰＤＬ属性情報がテキスト、像域分離結果が文字であるため図１５のカウンタｃｎｔ００をインクリメントする。同様にこの範囲右下の画素の場合は、ＰＤＬ属性情報がテキスト、像域分離結果が写真であるのでカウンタｃｎｔ３２をインクリメントする。このようにしてカウンタｃｎｔ００〜ｃｎｔ３２により各画素の属性情報を集計する（Ｓ２３０２）。この処理は画像内全画素に関して行っても良いし、既定サンプリング周期により離散的に画素を選択して行う構成にしても構わない。
図１４、図１５は、図２の属性情報再合成部４００が、ＰＤＬから生成された属性情報と像域分離処理部３００からの出力値から属性情報の集計を行う処理を説明するための例を示している。図２３は、属性情報再合成部４００が属性情報の集計を行う処理を示すフローチャートで、ＣＰＵ２２０１が実行する処理である。図１４は画像の同一オブジェクト内のＰＤＬ属性情報と像域分離結果の例を示している。まず、属性情報再合成部４００は、ＰＤＬ属性情報と像域分離結果の双方の情報を参照し、その組み合わせに従って図１５に示す１２個のカウンタを用いてカウントする（Ｓ２３０１）。図１４において、例えば、この範囲左上の画素の場合、ＰＤＬ属性情報がテキスト、像域分離結果が文字であるため図１５のカウンタｃｎｔ００をインクリメントする。同様にこの範囲右下の画素の場合は、ＰＤＬ属性情報がテキスト、像域分離結果が写真であるのでカウンタｃｎｔ３２をインクリメントする。このようにしてカウンタｃｎｔ００〜ｃｎｔ３２により各画素の属性情報を集計する（Ｓ２３０２）。この処理は画像内全画素に関して行っても良いし、既定サンプリング周期により離散的に画素を選択して行う構成にしても構わない。
図１６はこの後の画像処理内容をＡ、Ｂ、Ｃの３種類に分類する、即ち３種類の最終属性情報を割り当てるためのルールの一例を表している。この図のルールに従って上記集計処理結果であるカウンタ値から最終属性情報求めると、以下の結果が得られる（Ｓ２３０３）。
ＰＤＬ属性がテキストの画素の最終属性情報：
ＭＡＸ（ｃｎｔ００〜ｃｎｔ０２）＝ｃｎｔ００のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ００〜ｃｎｔ０２）＝ｃｎｔ０１のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ００〜ｃｎｔ０２）＝ｃｎｔ０２のとき Ｂ
ＰＤＬ属性がラインの画素の最終属性情報：
ＭＡＸ（ｃｎｔ１０〜ｃｎｔ１２）＝ｃｎｔ１０のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ１０〜ｃｎｔ１２）＝ｃｎｔ１１のとき Ｂ
ＭＡＸ（ｃｎｔ１０〜ｃｎｔ１２）＝ｃｎｔ１２のとき Ｂ
ＰＤＬ属性がグラフィックの画素の最終属性情報：
ＭＡＸ（ｃｎｔ２０〜ｃｎｔ２２）＝ｃｎｔ２０のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ２０〜ｃｎｔ２２）＝ｃｎｔ２１のとき Ｂ
ＭＡＸ（ｃｎｔ２０〜ｃｎｔ２２）＝ｃｎｔ２２のとき Ｃ
ＰＤＬ属性がイメージの画素の最終属性情報：
ＭＡＸ（ｃｎｔ３０〜ｃｎｔ３２）＝ｃｎｔ３０のとき Ｂ
ＭＡＸ（ｃｎｔ３０〜ｃｎｔ３２）＝ｃｎｔ３１のとき Ｃ
ＭＡＸ（ｃｎｔ３０〜ｃｎｔ３２）＝ｃｎｔ３２のとき Ｃ
以上の処理により、画像処理部１０６に入力するための最終的な属性情報を決定する。
ＭＡＸ（ｃｎｔ００〜ｃｎｔ０２）＝ｃｎｔ００のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ００〜ｃｎｔ０２）＝ｃｎｔ０１のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ００〜ｃｎｔ０２）＝ｃｎｔ０２のとき Ｂ
ＰＤＬ属性がラインの画素の最終属性情報：
ＭＡＸ（ｃｎｔ１０〜ｃｎｔ１２）＝ｃｎｔ１０のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ１０〜ｃｎｔ１２）＝ｃｎｔ１１のとき Ｂ
ＭＡＸ（ｃｎｔ１０〜ｃｎｔ１２）＝ｃｎｔ１２のとき Ｂ
ＰＤＬ属性がグラフィックの画素の最終属性情報：
ＭＡＸ（ｃｎｔ２０〜ｃｎｔ２２）＝ｃｎｔ２０のとき Ａ
ＭＡＸ（ｃｎｔ２０〜ｃｎｔ２２）＝ｃｎｔ２１のとき Ｂ
ＭＡＸ（ｃｎｔ２０〜ｃｎｔ２２）＝ｃｎｔ２２のとき Ｃ
ＰＤＬ属性がイメージの画素の最終属性情報：
ＭＡＸ（ｃｎｔ３０〜ｃｎｔ３２）＝ｃｎｔ３０のとき Ｂ
ＭＡＸ（ｃｎｔ３０〜ｃｎｔ３２）＝ｃｎｔ３１のとき Ｃ
ＭＡＸ（ｃｎｔ３０〜ｃｎｔ３２）＝ｃｎｔ３２のとき Ｃ
以上の処理により、画像処理部１０６に入力するための最終的な属性情報を決定する。
上の例では最終的な属性情報をＡ、Ｂ、Ｃに分類している。画像処理部１０６では例えばこの情報を用いて以下のような画像処理の切り替えを行う。
ＲＧＢ色空間画像データからＣＭＹＫ色空間画像データへの色変換処理を行う際に利用するルックアップテーブルでは、Ａ属性に対しては黒単色の文字部を高画質に再現するためにＵＣＲ量を多く設定したテーブルを適用する。Ｂ属性に対してはＵＣＲ量をＡ属性よりも少なく設定し、高濃度部の色再現性を高める。Ｃ属性は色再現性を優先したテーブルの適用により、自然画像を高画質に再現する。
空間フィルタ処理では、Ａ属性はエッジをシャープに再現させるために最もエッジ強調効果の高いフィルタを適用する。Ｃ属性はモアレを防止するためのスムージング効果を考慮したフィルタを適用し、Ｂ属性はこれらの中間の特性を持つフィルタを適用する。
擬似中間調処理に関しては、Ａ属性に対してはエッジの再現性に優れる誤差拡散処理を適用し、Ｂ属性に対しては解像度を優先し階調安定性も高い高線数スクリーン処理を適用する。Ｃ属性に対しては、階調安定性が最も高い低線数スクリーン処理を適用することにより、自然画像を滑らかな階調で再現する。
［第２の実施例］
データ記憶部１０４に生成されるＰＤＬ属性情報は、アプリケーション１２１の種類やバージョンによって異なる場合がある。例えばＰＣ上では同様に扱えるオブジェクトに対し、あるアプリケーションからのＰＤＬ属性情報がテキストであり、他のアプリケーションからのＰＤＬ属性情報はグラフィックである等の不整合がしばしば起きる。それら不整合の傾向が予め判明している場合、画像処理部２００および画像出力装置１１０に最も適した最終属性情報割り当てルールを適用することが望ましい。そこで第２の実施例では、第１の実施例で述べた図１６のＡ、Ｂ、Ｃの３種類に分類するためのルールを複数用意しておき、既定のアプリケーションによって作成されたＰＤＬデータを受信したときに最終属性情報割り当てルールを自動的に切り替える方法を示す。図１７はルールを（ａ）〜（ｃ）の３通り用意した例である。
データ記憶部１０４に生成されるＰＤＬ属性情報は、アプリケーション１２１の種類やバージョンによって異なる場合がある。例えばＰＣ上では同様に扱えるオブジェクトに対し、あるアプリケーションからのＰＤＬ属性情報がテキストであり、他のアプリケーションからのＰＤＬ属性情報はグラフィックである等の不整合がしばしば起きる。それら不整合の傾向が予め判明している場合、画像処理部２００および画像出力装置１１０に最も適した最終属性情報割り当てルールを適用することが望ましい。そこで第２の実施例では、第１の実施例で述べた図１６のＡ、Ｂ、Ｃの３種類に分類するためのルールを複数用意しておき、既定のアプリケーションによって作成されたＰＤＬデータを受信したときに最終属性情報割り当てルールを自動的に切り替える方法を示す。図１７はルールを（ａ）〜（ｃ）の３通り用意した例である。
ＰＤＬデータを受信するとまずＰＤＬ解析部１０１で元となったアプリケーション１２１の種類を判定する。この判定結果は属性処理部２００に入力され、属性情報再合成部４００で第１の実施例に示した属性情報の再合成を行う際の最終属性情報割り当てルールを切り替えるために使用される。図１８は最終属性情報割り当てルールを切り替えるためのテーブルである。受信したＰＤＬデータがアプリケーションＡからのデータであれば、図１７で適用するルールは（ｂ）に決定される。図１８に登録されていないアプリケーションからのデータの場合はデフォルトに設定されている（ａ）が適用される。
このようにして、受信データの元となるアプリケーションに従って自動的に最終属性情報割り当てルールを切り替えることにより、アプリケーション間のＰＤＬ属性情報に関し、既知の不整合を除去することができる。
［第３の実施例］
第３の実施例では、ユーザが上記のＰＤＬ属性情報と像域分離結果の重みを設定するための操作手段を設ける場合について説明する。
第３の実施例では、ユーザが上記のＰＤＬ属性情報と像域分離結果の重みを設定するための操作手段を設ける場合について説明する。
図１９は属性情報再合成処理時のＰＤＬ属性情報と像域分離結果のどちらを優先させるかを設定するための操作画面例である。ユーザはインジケータを操作することによってＰＤＬ属性情報と像域分離結果の重みを設定する。
図２０は最終属性情報割り当てルール５通りを示している。ここで（ａ）はＰＤＬ属性情報のみを使用する場合のルールであり、図１９のインジケータが最も左に設定されたときに適用される。同様に（ｅ）は像域分離結果のみを使用する場合のルールであり、図１９のインジケータが最も右に設定されたときに適用される。（ｂ）〜（ｄ）はインジケータが中間位置に設定されたときに適用されるルールであり、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）の順に像域判定結果の重みが高くなる。
ここでは第１の実施例１および第２の実施例と同様に最終属性情報は３種類に分類しているが、分類数はこれに限るものではなく、また、（ａ）〜（ｄ）で異なる分類を多数用い、それぞれに対応する画像処理係数、画像処理方法をより詳細に設定する方法を取ることも可能である。例えば（ａ）でＡ属性に分類された場合の空間フィルタ処理で用いるフィルタのゲインを５００％に設定するのに対し、（ｂ）でのＡ属性については、４００％に設定するなどの応用も可能である。
［第４の実施例］
以上の実施例において、画質を問わずに高速でプリント出力をする必要がある場合などのために、像域分離処理を実施しない設定をするための操作手段を設ける。図２１は像域分離処理実施の有効／無効を指示するための操作画面例である。ユーザは“実施する”または“実施しない”のどちらか一方のみを選択することが可能であり、第１〜第３の実施例の処理を有効にする場合には“実施する”を選択する。逆に１〜第３の実施例の処理を無効にする場合には“実施しない”を選択することにより、像域分離処理はスキップされ、従来のＰＤＬ属性情報のみに従った画像処理が実施される。
以上の実施例において、画質を問わずに高速でプリント出力をする必要がある場合などのために、像域分離処理を実施しない設定をするための操作手段を設ける。図２１は像域分離処理実施の有効／無効を指示するための操作画面例である。ユーザは“実施する”または“実施しない”のどちらか一方のみを選択することが可能であり、第１〜第３の実施例の処理を有効にする場合には“実施する”を選択する。逆に１〜第３の実施例の処理を無効にする場合には“実施しない”を選択することにより、像域分離処理はスキップされ、従来のＰＤＬ属性情報のみに従った画像処理が実施される。
［その他の実施例］
（その他）
本発明は上記実施例を実現する為の装置及び方法のみに限定されるものではなく、上記システム又は装置内のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）に、上記実施形態を実現する為のソフトウエアのプログラムを供給し、このプログラムに従って上記システムあるいは装置のコンピュータが上記各種デバイスを動作させることにより上記実施例を実現してもよい。
（その他）
本発明は上記実施例を実現する為の装置及び方法のみに限定されるものではなく、上記システム又は装置内のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）に、上記実施形態を実現する為のソフトウエアのプログラムを供給し、このプログラムに従って上記システムあるいは装置のコンピュータが上記各種デバイスを動作させることにより上記実施例を実現してもよい。
また、この様なプログラムを格納する記憶媒体としては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
上記コンピュータが、供給されたプログラムのみに従って各種デバイスを制御することにより、上記実施の形態の機能が実現される場合だけではなく、上記プログラムがコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、あるいは他のアプリケーションソフト等と共同して上記実施の形態が実現されてもよい。
更に、この供給されたプログラムが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプログラムの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上記実施例が実現されてもよい。
Claims (3)
- 描画コマンドに基づき画像および該画像を構成する画素に対する第１の属性情報を生成する第１の生成手段と、
前記生成手段により生成された画像に像域分離処理を施し、該画像を構成する画素に対する第２の属性情報を生成する第２の生成手段と、
前記生成された第１の属性情報および第２の属性情報に基づいて、前記画像を構成する画素に対する第３の属性情報を生成する属性情報生成手段とを有し、
前記属性情報生成手段は、 同一の前記第１の属性情報により表される画像のオブジェクト内の画素に対して、前記第１の属性情報と前記第２の属性情報との組み合わせから前記第３の属性情報を割り当てるルールに従って前記第３の属性情報を生成し、
前記ルールは、
文字としての第３の属性情報、自然画像としての第３の属性情報、又は、それ以外の画像としての第３の属性情報を割り当てるルールとなっており、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであることを特徴とする画像処理装置。 - 描画コマンドに基づき画像および該画像を構成する画素に対する第１の属性情報を生成する第１の生成工程と、
前記生成工程により生成された画像に像域分離処理を施し、該画像を構成する画素に対する第２の属性情報を生成する第２の生成工程と、
前記生成された第１の属性情報および第２の属性情報に基づいて、前記画像を構成する画素に対する第３の属性情報を生成する属性情報生成工程とを有し、
前記属性情報生成工程は、
同一の前記第１の属性情報により表される画像のオブジェクト内の画素に対して、前記第１の属性情報と前記第２の属性情報との組み合わせから前記第３の属性情報を割り当てるルールに従って前記第３の属性情報を生成し、
前記ルールは、
文字としての第３の属性情報、自然画像としての第３の属性情報、又は、それ以外の画像としての第３の属性情報を割り当てるルールとなっており、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであることを特徴とする画像処理方法。 - 画像処理装置の制御をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
描画コマンドに基づき画像および該画像を構成する画素に対する第１の属性情報を生成する第１の生成工程と、
前記生成工程により生成された画像に像域分離処理を施し、該画像を構成する画素に対する第２の属性情報を生成する第２の生成工程と、
前記生成された第１の属性情報および第２の属性情報に基づいて、前記画像を構成する画素に対する第３の属性情報を生成する属性情報生成工程とを有し、
前記属性情報生成工程は、
同一の前記第１の属性情報により表される画像のオブジェクト内の画素に対して、前記第１の属性情報と前記第２の属性情報との組み合わせから前記第３の属性情報を割り当てるルールに従って前記第３の属性情報を生成し、
前記ルールは、
文字としての第３の属性情報、自然画像としての第３の属性情報、又は、それ以外の画像としての第３の属性情報を割り当てるルールとなっており、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がテキストを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がラインを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、文字としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がグラフィックを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字を表している画素が最も多い場合に、それ以外の画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が文字内部を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであり、かつ、
前記オブジェクト内において、前記第１の属性情報がイメージを表しており、かつ、前記第２の属性情報が写真を表している画素が最も多い場合に、自然画像としての前記第３の属性情報を割り当てるルールであること、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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