JP4900175B2 - 画像処理装置及び方法並びにプログラム - Google Patents
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Description
本発明の実施例について説明する。
A−1.プリンタ10の概略構成:
図1は、本願の画像処理装置の実施例としてのプリンタ10の概略構成を示す説明図である。プリンタ10は、印刷機能の他に、スキャナ機能、コピー機能を備えた、いわゆる複合機プリンタである。プリンタ10は、制御ユニット20、キャリッジ移動機構60、キャリッジ70、紙送り機構80、スキャナ91、操作パネル96を備えている。
プリンタ10を用いて所定の画像のコピーを行う画像複製処理の流れを示すフローチャートを図2に示す。この処理は、ユーザが、コピーの対象とする画像(例えば、印刷物等の原稿)をプリンタ10にセットし、操作パネル96を用いてコピーの指示操作を行うことにより開始される。この処理が開始されると、CPU30は、画像入力処理として、スキャナ91を用いて、結像された光学像を電気信号に変換する(ステップS100)。そして、画像変換処理として、得られたアナログ信号をAD変換回路でデジタル信号に変換し、更に、画像全体が一様な明るさとなるようにシェーディング補正を行う(ステップS110)。
図2のステップS120に示した領域分類処理の流れを示すフローチャートを図3に示す。この処理が開始されると、CPU30は、まず、画像入力部31の処理として、上記ステップS110で得られた画像データ(ここでは、RGBデータ)をRAM40に読み込む(ステップS200)。
図5は、対象画像データSIと第1積分データID1との概略図である。以下、基準画素pix_sからx方向にxa番目、y方向にya番目の画素を、pix(xa、ya)で表す。また、その画素の輝度値をf(xa、ya)で表す。なお、xaの範囲は1〜Nxであり、yaの範囲は1〜Nyである(Nx、Nyは整数であり、対象画像データSIに応じて決まる)。また、画素が表す輝度値は、画素が表すRGBの階調値から公知の手法により求めることができる。
図7は、図3のステップS220に示した領域判定処理(属性判定処理)の流れを示すフローチャートである。CPU30は、図7に示す各ステップS500〜S520の処理を、領域分類部33に含まれる領域判定部334の処理として実行する。このような属性判定処理も画像処理の一種である。そして、領域判定部334が、特許請求の範囲における「画像処理部」に相当する。
図11は、図3のステップS220に示した領域判定処理(属性判定処理)の別の実施例を示すフローチャートである。図7の実施例との差違は、網点部分とエッジ部分とに加えて、文字内部とその他との4種類の判定が行われる点である。なお、CPU30(図1)は、図11に示す各ステップS400〜S445の処理を、領域分類部33に含まれる領域判定部334の処理として、実行する。
なお、上記各実施例における構成要素の中の、独立クレームでクレームされた要素以外の要素は、付加的な要素であり、適宜省略可能である。また、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
上述の各実施例において、判定される属性の総数は2や4に限らず、任意の複数を採用可能である。例えば、図11の実施例において、ステップS400、S430、S445を省略してもよい。なお、画素の属性としては、画素が表す画像領域の種類に関する種々の属性を採用可能であり、例えば、文字内部、エッジ部分、網点部分、写真画像部分などを採用可能である。
上述の各実施例において、1つの部分領域を利用して判定を行ってもよい。ただし、N個(Nは2以上の整数)の部分領域を利用すれば、精度を向上できる。また、N個の部分領域としては、図4に示す部分領域SAk0、SAk1、SAk2に限らず、形状と大きさとの少なくとも一方が異なる種々の矩形領域を採用可能である。例えば、9×9画素と11×11画素と13×13画素との3つの部分領域を利用してもよい。また、正方形に限らず縦と横の長さが異なる長方形を採用してもよい。例えば、5×7画素と7×5画素との2つの部分領域を採用してもよい。いずれの場合も、注目画素pix_kが部分領域の中心画素でなくてもよい。ただし、注目画素pix_kを含む矩形領域を採用することが好ましい。
上述の各実施例において、第1積分データID1の各画素値(階調値)としては、輝度積分値p(合計輝度値)そのものに限らず、輝度積分値pに対応付けられた種々の値を採用可能である。すなわち、輝度積分値pに換算可能な種々の値を採用可能である。例えば、輝度積分値pを、矩形領域IAt(図5)の総画素数で割った値(すなわち、平均値)を採用してもよい。こうすれば、第1積分データID1の格納に要するメモリ容量を大幅に低減できる。また、この場合も、CPU30は、画素位置から総画素数を容易に特定することができるので、第1積分データID1の各画素値(平均値)から、輝度積分値pを容易に算出可能である。このように、第1積分データID1の画素値としては、その画素値と画素位置(行位置と列位置との少なくとも一方)との関数によって輝度積分値pが算出され得るような値を採用してもよい。
上述の各実施例において、積分データを利用した算出結果に従った画像処理としては、属性判定に限らず、対象矩形領域に関する種々の画像処理を採用可能である。例えば、ユーザによって指定された矩形領域の明るさを調整する処理を採用可能である。ここで、その矩形領域内の平均輝度値に対する所定の目標値の比率を、その矩形領域内の各画素の輝度値に乗じる場合がある。この場合には、平均輝度値の算出に積分データを利用すればよい。ここで、平均輝度値の代わりに、矩形領域内の合計輝度値と、矩形領域内の輝度値の2乗和と、矩形領域内の輝度値の2乗の平均値との内のいずれか1つを利用してもよい。これらのいずれのパラメータも、上述したように、積分データを利用することによって容易に算出することができる。また、ユーザによって指定された矩形領域のコントラストを調整する処理を採用可能である。ここで、その矩形領域内の輝度値のバラツキ指標(例えば分散)が小さいほどコントラスト調整の強度が強い強度に設定される場合がある。この場合には、バラツキ指標の算出に積分データを利用すればよい。
上述の各実施例において、分類された領域(属性)毎の処理としては、画像補正処理(画質調整処理)に限らず、種々の処理を採用可能である。例えば、各属性毎に異なる圧縮率でデータを圧縮してもよい。
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明はこうした実施例に限られるものではなく、本発明の要旨を脱しない範囲において、種々なる態様で実施できることは勿論である。例えば、本発明の画像処理装置は、実施例に示したプリンタ複合機に限らず、プリンタ単独機、デジタル複写機、イメージスキャナなど各種デジタル機器に搭載することができる。また、画像処理装置としての構成に限らず、画素が表す画像領域の種類に関する属性を判定する判定方法や、コンピュータプログラム等の形態でも実現することができる。
上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。例えば、図1の特徴量算出部332の機能を、論理回路を有するハードウェア回路によって実現してもよい。
20…制御ユニット
30…CPU
31…画像入力部
32…積分データ生成部
33…領域分類部
34…画像補正部
35…印刷制御部
40…RAM
50…ROM
60…キャリッジ移動機構
62…キャリッジモータ
64…駆動ベルト
66…摺動軸
70…キャリッジ
71…インクヘッド
72…インクカートリッジ
80…紙送り機構
82…ローラ
84…モータ
86…プラテン
91…スキャナ
96…操作パネル
332…特徴量算出部
334…領域判定部(属性判定部)
P…印刷用紙
ID1…第1積分データ
ID2…第2積分データ
Claims (7)
- マトリクス状に配置された複数の画素で構成される画像の各画素の階調値を表す階調値データを処理する画像処理装置であって、
前記画像の所定の頂点の画素である基準画素と各画素とを対角とする矩形内の前記階調値の合計値に対応付けられた値を表す第1積分データを生成する積分データ生成部と、
前記画像において、隣接する画素間の境界線を表す画素境界線で構成される任意の対象矩形で囲まれた対象矩形領域内の合計階調値と相関のある第1算出値を、前記第1積分データを用いて算出する処理を含む算出処理を実行する算出部と、
前記算出処理の結果に従って、前記対象矩形領域に関する画像処理を実行する画像処理部と、
を備え、
前記第1算出値を算出する処理では、前記第1積分データにおける、前記画素境界線上にある前記対象矩形の4つの頂点に対して前記基準画素方向にそれぞれ隣接する4つの算出画素のそれぞれの階調値を用いて前記第1算出値を算出する、
画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記積分データ生成部は、さらに、前記基準画素と各画素とを対角とする矩形内の前記階調値の2乗和に対応付けられた値を表す第2積分データを生成し、
前記算出処理は、前記第2積分データにおける前記4つの算出画素のそれぞれの階調値を用いて、前記対象矩形領域内の前記階調値の2乗和と相関のある第2算出値を算出する処理を含む、
画像処理装置。 - 請求項2に記載の画像処理装置であって、
前記算出処理は、さらに、前記第1算出値と前記第2算出値とを用いて、前記対象矩形領域内の前記階調値の分散と相関のあるバラツキ指標を算出する処理を含む、
画像処理装置。 - 請求項3に記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記バラツキ指標に従って、前記対象矩形領域内の所定位置の画素である対象画素に関し、前記対象画素が表す画像領域の種類に関する属性を判定する、
画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置であって、
前記算出処理は、共通の対象画素に対応付けられるとともに、形状と大きさとの少なくとも一方が異なるN個(Nは2以上の整数)の対象矩形領域のそれぞれに関するバラツキ指標を算出する処理を含み、
前記画像処理部は、前記N個のバラツキ指標に従って前記属性を判定する、
画像処理装置。 - マトリクス状に配置された複数の画素で構成される画像の各画素の階調値を表す階調値データを処理する画像処理方法であって、
前記画像の所定の頂点の画素である基準画素と各画素とを対角とする矩形内の前記階調値の合計値に対応付けられた値を表す第1積分データを生成する工程と、
前記画像において、隣接する画素間の境界線を表す画素境界線で構成される任意の対象矩形で囲まれた対象矩形領域内の合計階調値と相関のある第1算出値を、前記第1積分データを用いて算出する処理を含む算出処理を実行する工程と、
前記算出処理の結果に従って、前記対象矩形領域に関する画像処理を実行する工程と、
を備え、
前記第1算出値を算出する処理は、前記第1積分データにおける、前記画素境界線上にある前記対象矩形の4つの頂点に対して前記基準画素方向にそれぞれ隣接する4つの算出画素のそれぞれの階調値を用いて前記第1算出値を算出する処理を含む、
画像処理方法。 - マトリクス状に配置された複数の画素で構成される画像の各画素の階調値を表す階調値データを処理するためのコンピュータプログラムであって、
前記画像の所定の頂点の画素である基準画素と各画素とを対角とする矩形内の前記階調値の合計値に対応付けられた値を表す第1積分データを生成する機能と、
前記画像において、隣接する画素間の境界線を表す画素境界線で構成される任意の対象矩形で囲まれた対象矩形領域内の合計階調値と相関のある第1算出値を、前記第1積分データを用いて算出する処理を含む算出処理を実行する機能と、
前記算出処理の結果に従って、前記対象矩形領域に関する画像処理を実行する機能と、
をコンピュータに実現させるとともに、
前記第1算出値を算出する処理は、前記第1積分データにおける、前記画素境界線上にある前記対象矩形の4つの頂点に対して前記基準画素方向にそれぞれ隣接する4つの算出画素のそれぞれの階調値を用いて前記第1算出値を算出する処理を含む、
コンピュータプログラム。
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