JP4946370B2 - Image processing apparatus, image forming apparatus, and program - Google Patents
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Description
この発明は、画像処理装置、画像形成装置及びこれらを制御するプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image forming apparatus, and a program for controlling them.
従来から、プリンタ等の画像形成装置等において、複数の画像を種々の態様で合成した画像を形成/表示する技術が知られている。例えば、背景画像の一部領域に新たな画像を合成したり、通常の画像に文字や記号等を重ねたりする場合等である。その場合に、合成したり重ねたりする領域において、所定の混合割合に従って画像を合成して表示する画像処理が行なわれる。このような画像処理は、一般に「アルファブレンド処理」と呼ばれている。(例えば、特許文献1、特許文献2、及び特許文献3参照)。
2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for forming / displaying an image obtained by combining a plurality of images in various modes in an image forming apparatus such as a printer is known. For example, it may be a case where a new image is synthesized with a partial area of the background image, or a character or symbol is superimposed on a normal image. In that case, image processing is performed in which the images are combined and displayed in accordance with a predetermined mixing ratio in the region to be combined or overlapped. Such image processing is generally called “alpha blend processing”. (For example, refer to
この特許文献1の画像処理装置等では、レンダリングエンジンは、所定の指令とオブジェクト情報とを受信すると、オブジェクトの合成処理の判断をする。そして、オブジェクトの合成指示がある場合は、ソースとデスティネーションのアルファブレンドオペレーションによるand処理により合成を行う。
また、この特許文献2の画像形成装置等では、属性の異なるオブジェクトどうしが印刷画面上で重なることによって発生する属性の不定領域が存在するか否かを判別する。そして、存在するならば属性ビットマップイメージ全体を単一の属性に変更する。不定領域が存在しないと判別されたならば、レンダリングによって得られた属性をそのまま採用する。
更にまた、この特許文献3の画像形成装置等では、描画プレーンにおいてソースピクセルとデスティネーションピクセルとを描画論理演算するとき、情報プレーンにおいては、ソースピクセルの属性情報を有効にする。そして、描画プレーンにおいてパターンピクセルとソースピクセルとデスティネーションピクセルとを描画論理演算するとき、情報プレーンにおいては、ソースピクセルの属性情報を有効にする。更に、描画プレーンにおいてマスクピクセルとパターンピクセルとソースピクセルとデスティネーションピクセルとを描画論理演算するとき、情報プレーンにおいては、マスクピクセルが黒画素の部分についてはソースピクセルの属性情報を有効にし、白画素部分についてはデスティネーションピクセルの属性情報を有効にする。
In the image processing apparatus and the like disclosed in
Further, in the image forming apparatus of Patent Document 2, it is determined whether or not there is an indefinite region of an attribute that occurs when objects having different attributes overlap on the print screen. If it exists, the entire attribute bitmap image is changed to a single attribute. If it is determined that there is no indefinite area, the attribute obtained by rendering is used as it is.
Furthermore, in the image forming apparatus of
本発明は、以上のような状況に対処するためになされたものであって、所定の混合割合に従って合成処理した画像を高品質に形成することを目的とする。 The present invention has been made in order to cope with the above-described situation, and an object thereof is to form an image synthesized in accordance with a predetermined mixing ratio with high quality.
かかる目的のもと、本発明の画像処理装置では、所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、その混合割合の情報を含む画像情報を受け付ける受付手段と、複数の画像要素が重なる領域に関して、画像情報が含む画素値の情報に基づいて、複数の画像要素それぞれの混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出手段と、その算出手段が算出した濃度に関する値に基づいて複数の画像要素が重なる領域の画像要素の属性を設定する設定手段とを備えることを特徴とすることができる。 For this purpose, in the image processing apparatus of the present invention, for each of a plurality of image elements having a predetermined attribute synthesized according to a predetermined mixing ratio, receiving means for receiving image information including information on the mixing ratio; Regarding a region where a plurality of image elements overlap, based on the pixel value information included in the image information, a calculation unit that calculates a value related to the density according to the mixing ratio of each of the plurality of image elements, and a density calculated by the calculation unit Setting means for setting an attribute of an image element in a region where a plurality of image elements overlap based on a value.
また、このような画像処理装置として、各画像要素の属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶手段を更に備え、算出手段は、合成される複数の画像要素の属性に基づいて記憶手段から読み出した係数により、複数の画像要素が重なる領域における濃度に関する値を補正し、設定手段は、算出手段が補正した濃度に関する値に基づいてその領域の画像要素の属性を設定し、設定手段が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を行うことを特徴とすることができる。 In addition, as such an image processing apparatus, the image processing apparatus further includes storage means for storing coefficients set individually for the attributes of the image elements, and the calculation means stores the coefficients based on the attributes of the plurality of image elements to be combined. The value related to the density in the region where the plurality of image elements overlap is corrected by the coefficient read from the means, and the setting means sets the attribute of the image element in the area based on the value related to the density corrected by the calculation means, and the setting means The image processing according to the attribute of the image element set by is performed.
更に、このような画像処理装置として、設定手段は、複数の画像要素が重なる領域の画素毎における濃度に関する値を比較し、その値が大きいと判断された画像要素の属性を画素毎の画像要素の属性として設定し、設定手段が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を画素毎に行うことを特徴とすることができる。 Furthermore, as such an image processing apparatus, the setting means compares values relating to the density of each pixel in a region where a plurality of image elements overlap, and determines the attribute of the image element determined to have a large value as the image element for each pixel. And the image processing corresponding to the attribute of the image element set by the setting means is performed for each pixel.
一方、本発明は、画像形成装置として捉えることもできる。この場合、本発明の画像形成装置では、所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、混合割合の情報を含む画像情報を受け付ける受付手段と、その受付手段により受け付けられた画像情報の合成処理を行なう画像処理手段と、その画像処理手段により合成処理された画像情報に基づいて、記録媒体上に合成された複数の画像要素を形成する画像形成手段と、を有し、画像処理手段は、複数の画像要素が重なる領域に関して、画像情報が含む画素値の情報に基づいて、複数の画像要素それぞれの混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出部と、その算出部が算出した濃度に関する値に基づいて複数の画像要素が重なる領域の画像要素の属性を設定する設定部と、を備えることを特徴とすることができる。 On the other hand, the present invention can also be understood as an image forming apparatus. In this case, in the image forming apparatus according to the present invention, for each of a plurality of image elements having a predetermined attribute synthesized according to a predetermined mixing ratio, receiving means for receiving image information including information on the mixing ratio, and the receiving means Image processing means for combining received image information, and image forming means for forming a plurality of image elements combined on a recording medium based on the image information combined by the image processing means. And a calculation unit that calculates a value related to the density according to the mixing ratio of each of the plurality of image elements based on the pixel value information included in the image information with respect to a region where the plurality of image elements overlap. A setting unit configured to set an attribute of an image element in an area where a plurality of image elements overlap based on a value related to density calculated by the calculation unit. Can.
また、このような画像形成装置として、画像処理手段は、各画像要素の属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶部を更に備え、算出部が、合成される複数の画像要素の属性に基づいて記憶部から読み出した係数により、複数の画像要素が重なる領域における濃度に関する値を補正し、設定部は、算出部が補正した濃度に関する値に基づいてその領域の画像要素の属性を設定し、設定部が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を行うことを特徴とすることができる。 In addition, as such an image forming apparatus, the image processing unit further includes a storage unit that stores coefficients individually set for the attributes of each image element, and the calculation unit includes a plurality of image elements to be combined. The value related to the density in the region where the plurality of image elements overlap is corrected by the coefficient read from the storage unit based on the attribute, and the setting unit determines the attribute of the image element in the region based on the value related to the density corrected by the calculation unit. It is possible to set and perform image processing according to the attribute of the image element set by the setting unit.
更に、このような画像形成装置として、画像処理手段は、設定部が複数の画像要素が重なる領域の画素毎における濃度に関する値を比較し、その値が大きいと判断された画像要素の属性を画素毎の画像要素の属性として設定し、設定部が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を画素毎に行うことを特徴とすることができる。 Further, as such an image forming apparatus, the image processing unit compares the value regarding the density for each pixel in the region where the setting unit overlaps the plurality of image elements, and determines the attribute of the image element determined to have a large value as the pixel. It can be set as an attribute of each image element, and image processing corresponding to the attribute of the image element set by the setting unit is performed for each pixel.
一方、本発明は、画像処理装置と画像形成装置とを制御するプログラムとして捉えることもできる。この場合、コンピュータに、所定の混合割合に従って合成される所定の属性をもつ複数の画像要素のそれぞれについて、混合割合の情報を含む画像情報を取得する取得機能と、複数の画像要素が重なる領域に関して、画像情報が含む画素値の情報に基づいて、複数の画像要素それぞれの混合割合に応じた濃度に関する値を算出する算出機能と、その算出機能が算出した濃度に関する値に基づいて複数の画像要素が重なる領域の画像要素の属性を設定する設定機能と、を実現させることを特徴とすることができる。 On the other hand, the present invention can also be understood as a program for controlling the image processing apparatus and the image forming apparatus. In this case, with respect to each of a plurality of image elements having a predetermined attribute synthesized according to a predetermined mixing ratio, an acquisition function for acquiring image information including information on the mixing ratio, and a region where the plurality of image elements overlap A calculation function for calculating a value related to density according to a mixing ratio of each of a plurality of image elements based on pixel value information included in the image information, and a plurality of image elements based on values related to the density calculated by the calculation function And a setting function for setting the attribute of the image element in the region where the two overlap.
また、このようなプログラムとして、算出機能は、合成される複数の画像要素の属性に基づいた係数を各画像要素の属性に対して個別に設定された係数が記憶された記憶手段から読み出し、その係数により複数の画像要素が重なる領域における濃度に関する値を補正し、設定機能は、算出機能が補正した濃度に関する値に基づいてその領域の画像要素の属性を設定し、設定機能が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を行うことを特徴とすることができる。 Further, as such a program, the calculation function reads a coefficient based on attributes of a plurality of image elements to be combined from a storage unit in which coefficients individually set for the attributes of each image element are stored. The value related to the density in the region where a plurality of image elements are overlapped by the coefficient, and the setting function sets the attribute of the image element in that region based on the value related to the density corrected by the calculation function, and the image element set by the setting function It is possible to perform image processing according to the attribute of the image.
更に、このようなプログラムとして、設定機能は、複数の画像要素が重なる領域の画素毎における濃度に関する値を比較し、その値が大きいと判断された画像要素の属性を画素毎の画像要素の属性として設定し、設定機能が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を画素毎に行うことを特徴とすることができる。 Further, as such a program, the setting function compares the values related to the density for each pixel in the region where the plurality of image elements overlap, and determines the attribute of the image element determined to have a large value as the attribute of the image element for each pixel. The image processing according to the attribute of the image element set by the setting function is performed for each pixel.
請求項1の発明によれば、請求項1に記載の発明を採用しない場合に比較して、合成画像が濃度に関する情報に基づいて属性が設定された、より高品質な画像となるように処理することができる。
そして、請求項2の発明によれば、請求項2に記載の発明を採用しない場合に比較して、画素の属性決定をより詳細に制御でき、属性の切り替わりによる画質劣化を軽減することができる。
請求項3の発明によれば、請求項3に記載の発明を採用しない場合に比較して、合成画像の画素毎の表現をより高品質となるように処理することができる。
According to the first aspect of the invention, compared with the case where the invention of the first aspect is not adopted, the composite image is processed so as to be a higher quality image in which the attribute is set based on the density information. can do.
According to the second aspect of the present invention, pixel attribute determination can be controlled in more detail and image quality deterioration due to attribute switching can be reduced as compared with the case where the invention of the second aspect is not adopted. .
According to the invention of
そして、請求項4の発明によれば、請求項4に記載の発明を採用しない場合に比較して、合成画像が濃度に関する情報に基づいて属性が設定された、より高品質な画像を形成することができる。
また、請求項5の発明によれば、請求項5に記載の発明を採用しない場合に比較して、画素の属性決定をより詳細に制御でき、属性の切り替わりによる画質劣化を軽減することができる。
更に、請求項6の発明によれば、請求項6に記載の発明を採用しない場合に比較して、画素毎の表現がより高品質となるような合成画像を形成することができる。
According to the invention of claim 4, compared with the case where the invention of claim 4 is not adopted, the synthesized image forms a higher quality image in which the attribute is set based on the information on the density. be able to.
Further, according to the invention of claim 5, as compared with the case where the invention of claim 5 is not adopted, pixel attribute determination can be controlled in more detail, and image quality deterioration due to attribute switching can be reduced. .
Furthermore, according to the invention of claim 6, compared with the case where the invention of claim 6 is not adopted, it is possible to form a composite image in which the expression for each pixel becomes higher quality.
そして、請求項7の発明によれば、請求項7に記載の発明を採用しない場合に比較して、合成画像が濃度に関する情報に基づいて属性が設定された、より高品質な画像となるように処理させることができる。
また、請求項8の発明によれば、請求項8に記載の発明を採用しない場合に比較して、画素の属性決定をより詳細に制御でき、属性の切り替わりによる画質劣化を軽減することができる。
更に、請求項9の発明によれば、請求項9に記載の発明を採用しない場合に比較して、合成画像の画素毎の表現をより高品質となるように処理させることができる。
According to the seventh aspect of the invention, compared to the case where the invention of the seventh aspect is not adopted, the synthesized image is a higher quality image in which the attribute is set based on the information on the density. Can be processed.
Further, according to the invention of claim 8, compared with the case where the invention of claim 8 is not adopted, pixel attribute determination can be controlled in more detail, and image quality deterioration due to attribute switching can be reduced. .
Furthermore, according to the ninth aspect of the present invention, it is possible to process the representation of each pixel of the composite image so as to have a higher quality than when the invention according to the ninth aspect is not adopted.
(画像形成装置についての詳細な説明)
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態(以下、「実施形態」という)について詳細に説明する。
図1は、本実施の形態が適用される画像処理装置を備えた画像形成装置の構成の一例を示したブロック図である。図1に示した画像形成装置1は、例えばデジタルカラープリンタであって、外部機器から入力された画像情報に対して所定の画像処理を施す画像処理手段としての画像処理部(画像処理装置)10を備えている。そして、処理プログラム等が記録される例えばハードディスク(Hard Disk Drive)にて実現される2次記憶部20と、画像形成装置1全体の動作を制御する制御部30とを備えている。また、各色成分の画像情報に対応した画像を形成する画像形成部40を備えている。なお、画像形成部40は、例えば、電子写真方式やインクジェット方式等といった他の画像形成方式を用いることができる。
(Detailed description of the image forming apparatus)
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention (hereinafter referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of an image forming apparatus including an image processing apparatus to which the exemplary embodiment is applied. An
次に、画像処理部10は、例えばパーソナルコンピュータ(PC)3やスキャナ等の画像読取装置4等といった外部機器からの画像情報を受け付ける画像情報受付手段としての受付部11を備えている。そして、受付部11にて受け付けた画像情報を一時記憶する入力バッファ12と、PDL(Page Description Language:ページ記述言語)形式の画像情報を解析するPDL解析部13とを備えている。また、画像処理部10は、PDL解析部13にて解析された画像情報をラスタ画像情報に展開(レンダリング)するレンダリング処理部14を備えている。ここでラスタ画像情報とは、画素の並びで表現された印刷用の画像情報のことをいう。
更に、画像処理部10は、レンダリング処理部14でのレンダリング処理に際して作業領域として使用される中間バッファ15と、ラスタ画像情報を印刷処理に適した表色系(例えばYMCK)の画像情報に色変換する色変換処理部16とを備えている。そして、色変換されたラスタ画像情報に対してスクリーン処理を行なうスクリーン処理部17を備えている。
Next, the
Further, the
受付部11は、例えばユーザのパーソナルコンピュータ(PC)3やスキャナ等の画像読取装置4から画像情報と描画コマンドとを受け付ける。
そして、画像情報を入力バッファ12に出力し、描画コマンドをPDL解析部13に出力する。ここで、この画像情報は、例えば、画素値と画像要素の属性とアルファ値とを含んで構成されている。ここで画素値は、例えば所定の色空間の中で表現される画素毎の値であり、例えば所定の階調で表現される。具体的には、例えばRGB毎に各8ビット(1バイト)の階調で表現されたsRGB色空間に属するデータ等である。なおRGBとは、R(赤)、G(緑)、B(青)からなる光の3原色のことをいう。
そして、画像要素の属性(以下、単に「属性」という)とは、“文字”、“グラフィック”、“写真”等の画像の種類を示す情報である。またアルファ値は、該当画素の透明度を表し、例えば8ビット(1バイト)でその割合を表現する。
The receiving unit 11 receives image information and a drawing command from an image reading device 4 such as a user's personal computer (PC) 3 or a scanner.
Then, the image information is output to the
The attribute of the image element (hereinafter simply referred to as “attribute”) is information indicating the type of image such as “character”, “graphic”, “photo”, and the like. The alpha value represents the transparency of the corresponding pixel, and the ratio is expressed by, for example, 8 bits (1 byte).
入力バッファ12は、受付部11から入力した画像情報を一時的に保持し、PDL解析部13に対して出力する。PDL解析部13は、描画コマンドに応じて入力バッファ12から取得した画像情報の解析結果に応じて、例えば印刷1ページ分の画像情報を作成する。そして、PDL解析部13は、作成した画像情報をレンダリング処理部14に対して出力する。
レンダリング処理部14は、描画コマンドに応じてPDL解析部13から取得した画像情報に対するレンダリング処理を行なう。レンダリング処理部14はこのレンダリング処理において、合成対象(ソースとデスティネーション)の画像情報に含まれる画素値とアルファ値とに対して所定の混合割合に従って画像を合成する処理、即ちアルファブレンド処理を行う。
The
The
ここでソースとは、アルファブレンド処理を行なった場合に、画像形成時に合成する側、すなわち上地の画像のことをいう。また、デスティネーションとは、アルファブレンド処理を行なった場合に、画像形成時に合成される側、すなわち下地の画像のことをいう。
そしてアルファブレンド処理とは、ソースとデスティネーションとが重なる領域において所定の混合割合、即ちアルファ値を用いて半透明合成する処理をいう。また、アルファ値は、アルファブレンド処理を行う演算で用いられる値で画像の透明度を示し、画素が個別に有する値である。そして、アルファ値が“0”の場合は完全に透明である場合を示し、“1”の場合は全く透明ではない場合を示すこととなる。
Here, the source refers to an image on the side to be synthesized at the time of image formation, that is, an upper image when alpha blend processing is performed. In addition, the destination refers to a side image, that is, a base image, which is synthesized at the time of image formation when alpha blend processing is performed.
The alpha blending process is a process of translucent synthesis using a predetermined mixing ratio, that is, an alpha value in a region where a source and a destination overlap. The alpha value is a value used in an operation for performing the alpha blending process and indicates the transparency of the image, and is a value that each pixel has. When the alpha value is “0”, the case is completely transparent, and when the alpha value is “1”, the case is not transparent at all.
また、レンダリング処理部14はこのレンダリング処理において、ソースとデスティネーションとをアルファブレンド処理する場合に、ソースの画像情報に含まれる画素値と属性とアルファ値とを取得する。更に、2次記憶部20からソースの属性に応じた係数を読み出す。そして、取得したアルファ値と画素値とを用いてソースとデスティネーションの濃度に関する値を算出する。または、取得した画素値とアルファ値と、読み出した係数とを用いてソースとデスティネーションの濃度に関する補正値を算出する。そして、レンダリング処理部14は、算出した濃度に関する値または濃度に関する補正値の比較結果に基づいてアルファブレンド処理した画像要素が重なる領域の属性を設定し、その属性を画像情報に付加する。したがって、レンダリング処理部14は、濃度に関する値を算出する算出手段(算出部)としての機能と、属性を設定する設定手段(設定部)としての機能とを併有する。また上記のように2次記憶部20は、係数の記憶手段(記憶部)としての機能を有する。
In addition, in the rendering process, the
ここで濃度に関する値とは、例えば、ディスプレイに表示される画像の暗さや媒体に印刷される画像の濃度を表現した値であり、例えばアルファ値と画素値とを演算して得られる値とすることができる。具体的には、ガンマ補正されたRGB色空間の画像の場合、
K=
0.299×(1−R)+0.587×(1−G)+0.114×(1−B)…(1)
で計算できる。ただし、厳密に計算する必要は無いため、例えばDK=3.0−R−B−G と簡略化して計算することもできる。一方、色空間が異なれば計算式も色空間に合せて変更する必要がある。このため、以降、画素値から濃度に関する値を計算する式を、
K=Dk(画素値) …(2)
と表記する。
Here, the value relating to the density is a value expressing the darkness of the image displayed on the display or the density of the image printed on the medium, for example, a value obtained by calculating an alpha value and a pixel value. be able to. Specifically, for an RGB color space image that has been gamma corrected,
K =
0.299 × (1-R) + 0.587 × (1-G) + 0.114 × (1-B) (1)
It can be calculated with However, since it is not necessary to calculate strictly, for example, it can be simplified and calculated as DK = 3.0−R−B−G. On the other hand, if the color space is different, the calculation formula needs to be changed according to the color space. For this reason, hereinafter, an expression for calculating a value related to density from the pixel value is
K = Dk (pixel value) (2)
Is written.
そして、この濃度に関する値に画像の属性に基づいた係数(重み付け)を乗算することで、濃度に関する補正値を得ることができる。
これによりレンダリング処理部14は、例えばアルファブレンド処理された画素値およびアルファ値と、設定した属性とを含むラスタ画像情報を生成することとなる。そして、レンダリング処理部14は、このラスタ画像情報を色変換処理部16に対して出力する。
Then, by multiplying the value related to the density by a coefficient (weighting) based on the attribute of the image, a correction value related to the density can be obtained.
As a result, the
色変換処理部16は、受け付けたラスタ画像情報を、画像形成部40での印刷処理に適した表色系(例えばYMCK)の画像情報に色変換処理し、スクリーン処理部17に対して出力する。ここで、色変換処理部16は、属性毎に異なる色変換係数を用いて色変換処理を行なう。なお、この複数の色変換係数は、例えばテーブルルックアップ方式の複数の変換テーブルデータであり、例えば2次記憶部20に保持されている。これにより、色変換処理部16は、レンダリング処理部14からのラスタ画像情報に含まれる属性を認識し、属性に応じた最適な色変換を行なうことができる。
The color
スクリーン処理部17は、色変換処理部16から入力された色成分(YMCK)毎の多値のラスタ画像情報に対してスクリーン処理を行なう。それにより、濃度階調を有する多値画像情報であるラスタ画像情報に基づいて、網点と呼ばれる着色ドットの大きさによって擬似的に中間調画像の濃度を表わす2値化画像情報(1ビットの画像情報)を生成する。
The
スクリーン処理部17は、レンダリング処理部14からのラスタ画像情報に含まれる属性を認識し、属性毎に設定されたスクリーンパラメータを用いて、各画像に最適なスクリーン処理を行なうことができる。なお、スクリーンパラメータは、スクリーンを作成するためのパラメータであり、スクリーンパターン、スクリーン線幅、スクリーンピッチ、スクリーン角度等を制御する。そして、スクリーンパラメータは、例えば2次記憶部20に属性毎に保持されている。
そして、スクリーン処理部17は、生成した2値化画像情報を画像形成部40の図示しないレーザ露光装置に対して出力する。
The
Then, the
(画像処理装置についての詳細な説明)
図2は、本実施形態の画像処理部10の内部構成を例示するブロック図である。図2に示したように、画像処理部10は、画像情報を処理するに際して、予め定められた処理プログラムに従ってデジタル演算処理を実行するCPU101を備えている。そして、CPU101の作業用メモリ等として用いられるRAM102と、CPU101により実行される処理プログラム等が保持されるROM103とを備えている。画像形成装置1の立ち上げ時にCPU101がこの処理プログラムを読み込むことによって、本実施の形態の画像処理部10での各機能が実現される。それらの機能は、上記した画像情報受付機能、画像情報作成機能、レンダリング処理機能、色変換処理機能、階調補正機能、及びスクリーン処理機能等である。また、書き換え可能で、かつ電源供給が途絶えた場合にもデータを保持できる、電池によりバックアップされたSRAMやフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ104を備えている。更に、画像処理部10に接続されるPC3や2次記憶部20や画像形成部40等の各部との信号の入出力を制御するインタフェース部105を備えている。また、2次記憶部20(図1参照)には、例えば、係数、色変換係数、及びスクリーンパラメータ等が保持されている。
(Detailed description of the image processing apparatus)
FIG. 2 is a block diagram illustrating the internal configuration of the
(合成処理される対象となる画像データについての説明)
図3(a)は、合成処理される対象となる画像の画像情報(画素値、属性、アルファ値)の例を示す図である。また図3(c)は、画像情報に含まれる属性と係数との関係の例を示す図である。
図3(a)の例では、アルファブレンド処理により合成される画像が、AとBとCの3つの画像(画像要素)である。そして、画像Aの画素値はDa(n)である。同様に、画像Bの画素値はDb(n)であり、画像Cの画素値はDc(n)である。ここで、nは、各画像のn番目の画素を表し、画像が画素の集合で表されること示す。以降の説明では、(n)の表記を省略することがあるが、この場合は、各画素についてそれぞれ演算処理を行うものとする。
そして、画像Aの属性は“写真”で、アルファ値は“αa(n)”である。また、画像Bの属性は“グラフィック”で、アルファ値は“αb(n)”である。また、画像Cの属性は“文字”で、アルファ値は“αc(n)”である。
(Description of image data to be combined)
FIG. 3A is a diagram illustrating an example of image information (pixel value, attribute, alpha value) of an image to be combined. FIG. 3C is a diagram illustrating an example of the relationship between attributes and coefficients included in image information.
In the example of FIG. 3A, the images synthesized by the alpha blending process are three images (image elements) A, B, and C. The pixel value of the image A is Da (n). Similarly, the pixel value of the image B is Db (n), and the pixel value of the image C is Dc (n). Here, n represents the nth pixel of each image, and indicates that the image is represented by a set of pixels. In the following description, the notation of (n) may be omitted. In this case, it is assumed that each pixel is subjected to arithmetic processing.
The attribute of the image A is “photograph” and the alpha value is “αa (n)”. The attribute of the image B is “graphic”, and the alpha value is “αb (n)”. The attribute of the image C is “character”, and the alpha value is “αc (n)”.
ここで図3(a)の例では、異なる属性をもつ3つの画像となっているが、これはあくまでも一例であり、合成する画像が2つ又は4つ以上の場合もある。 Here, in the example of FIG. 3A, there are three images having different attributes. However, this is merely an example, and there may be two or four or more images to be combined.
また、同じ属性をもつ画像が合成される場合もある。例えば、図3で、画像Aと画像Bとの属性が、共に“写真”であってもよい。さらに、画像処理の途中で生成される合成画像は、画素毎に属性が異なる画像データとなることがある。 In addition, images having the same attribute may be combined. For example, in FIG. 3, the attributes of the image A and the image B may both be “photographs”. Furthermore, a composite image generated in the middle of image processing may be image data having different attributes for each pixel.
また、各画像のアルファ値は画素毎に、または画像要素毎に設定される。したがって、この例では、画像Aと画像Bの画像Cのアルファ値は画素毎に異なり、画像内で透明度が変化させることが可能であるが、画像によってはアルファ値が画像内で一定かつ画素毎に値を持たない場合もある。この場合、各画像のアルファ値が同一の値を持っているとして処理される。 The alpha value of each image is set for each pixel or image element. Therefore, in this example, the alpha value of the image C of the image A and the image B is different for each pixel and the transparency can be changed in the image. However, depending on the image, the alpha value is constant in the image and is constant for each pixel. May not have a value. In this case, processing is performed assuming that the alpha values of the images have the same value.
図3(b)は、合成処理される対象となる画像Aの画素毎の画像情報(画素値、アルファ値)の例を示す図である。この例では、合成される画像はN個の画素からなり、各画素が、sRGB色空間で、RGB毎に各8ビット(1バイト)の階調で表現された例である。また、アルファ値は、8ビットのデータである。 FIG. 3B is a diagram illustrating an example of image information (pixel value, alpha value) for each pixel of the image A to be combined. In this example, an image to be synthesized is composed of N pixels, and each pixel is expressed in a gradation of 8 bits (1 byte) for each RGB in the sRGB color space. The alpha value is 8-bit data.
ここで図3(b)の例では、画素毎の画像情報は画素値とアルファ値からなるが、これはあくまでも一例であり、画素値のみや、画素値、アルファ値と属性値であってもよい。また、画素値、アルファ値と属性値の各要素が、必ずしもまとめて配置されなくてもよい。さらに画素値については、異なる色空間であっても良い。また、階調値に関しても3バイトである必要はない。 Here, in the example of FIG. 3B, the image information for each pixel is composed of a pixel value and an alpha value, but this is only an example, even if only the pixel value, the pixel value, the alpha value, and the attribute value are used. Good. In addition, the pixel value, the alpha value, and the attribute value need not be arranged together. Further, the pixel values may be different color spaces. Also, the gradation value need not be 3 bytes.
そして、図3(c)は、画像要素の属性と処理で用いる係数の例である。属性が“写真”である場合には、係数は“Cp”である。また、属性が“グラフィック”である場合には、係数は“Cg”である。更に、属性が“文字”である場合には、係数は“Ct”である。なお、演算の具体的な内容は後述する。 FIG. 3C shows an example of image element attributes and coefficients used in processing. When the attribute is “photo”, the coefficient is “Cp”. When the attribute is “graphic”, the coefficient is “Cg”. Further, when the attribute is “character”, the coefficient is “Ct”. The specific contents of the calculation will be described later.
(レンダリング処理の実施例)
続いて、レンダリング処理部14(図1参照)でのレンダリング処理のうち、画像(画像要素)を重ね合わせる処理について説明する。
図4は、レンダリング処理部14(図1参照)でのレンダリング処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、以下に記す動作例は、画像A(図3(a)参照)をデスティネーションとし、画像C(図3(a)参照)をソースとして重ね合わせる場合のレンダリング処理の手順を示している。
(Example of rendering processing)
Next, processing for superimposing images (image elements) in the rendering processing in the rendering processing unit 14 (see FIG. 1) will be described.
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a rendering process performed by the rendering processing unit 14 (see FIG. 1). Note that the operation example described below shows a rendering process procedure in the case of superimposing images A (see FIG. 3A) as a destination and images C (see FIG. 3A) as a source.
まずレンダリング処理部14は、PDL解析部13(図1参照)から描画コマンドを取得する(ステップ101)。また、レンダリング処理部14は、PDL解析部13にて生成された、画像Aと画像Cとの画像要素についての画像情報(画素値、属性、アルファ値)を取得し、中間バッファ15(図1参照)に保持する(ステップ102)。次いで、レンダリング処理部14は、描画コマンドに基づいて、中間バッファ15から画像C(ソース)の画像情報を読み出す(ステップ103)。続いて、レンダリング処理部14は、描画コマンドがアルファブレンド描画コマンドであるか、または上書き描画コマンドであるかを判断する(ステップ104)。
ステップ104にて描画コマンドがアルファブレンド描画コマンドであると判断された場合、レンダリング処理部14は、描画コマンドに基づいて中間バッファ15から画像A(デスティネーション)の画像情報を読み出す(ステップ105)。
First, the
When it is determined in
そして、レンダリング処理部14は、デスティネーションとソースとの画像情報をアルファブレンド処理する(ステップ106)。このアルファブレンド処理においては、各画像情報(図3参照)に含まれる画素値とアルファ値とに対するアルファブレンド演算が行われる。なお、このアルファブレンド演算の具体的な内容は後述する。
次いで、レンダリング処理部14は、ソースとデスティネーションとが重なる領域における画素毎のソースの濃度に関する値が、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する値よりも大きいか否かを比較した結果により、その画素の属性を決定する(ステップ107)。なお、この画像要素(ソースとデスティネーション)が重なる領域で画素毎に属性を決定する具体的な手順は後述する。
そして、中間バッファ15は、ステップ106にてアルファブレンド演算した結果に、ステップ107にて決定した属性を付加したラスタ画像情報を保持する(ステップ108)。そして、すべての描画コマンドが終了しているか否かを判断する(S110)。終了していると判断すればステップ111(後述)に進み、終了していないと判断すれば再びステップ101に戻る。
Then, the
Next, the
Then, the
一方、ステップ104にて描画コマンドが上書き描画コマンドであると判断された場合、レンダリング処理部14は、中間バッファ15に保持されているデスティネーションである画像Aの画像情報に対して、画像Cの画像情報を上書き処理する(ステップ109)。具体的には、上地と下地とが重なっている領域に対する画素値と属性とアルファ値とが、画像Cの画素値と属性とアルファ値とに決定される。その後、ステップ110に進む。
そして、レンダリング処理部14は、中間バッファ15が保持しているラスタ画像情報を色変換処理部16(図1参照)に送り(ステップ111)、処理を終了する。なお、色変換処理部16は、色変換した後にそのラスタ画像情報をスクリーン処理部17(図1参照)に送る。
On the other hand, when it is determined in
Then, the
なお、色変換処理部16は、ステップ107またはステップ109にて決定した属性により画素(YMCK)毎の色変換処理にて用いる色変換係数を選択する。また、スクリーン処理部17は、ステップ107またはステップ109にて決定した属性により画素(YMCK)毎のスクリーン処理において用いるスクリーンパラメータを選択する。
The color
(複数の画像要素が重なる領域の属性を画素毎に設定する実施例)
続いて、ステップ107(図4参照)での具体的な処理について説明する。
図5は、レンダリング処理部14(図1参照)でのレンダリング処理の一部(ステップ107)を示すフローチャートの一例である。まずレンダリング処理部14は、中間バッファ15(図1参照)から読み出したソースとデスティネーションとの画像情報から、それぞれの属性を把握する。また、レンダリング処理部14は、読み出したソースとデスティネーションとの画像情報から、画素毎の画素値とアルファ値とを把握する(ステップ201)。
(Example in which attributes of a region where a plurality of image elements overlap are set for each pixel)
Next, specific processing in step 107 (see FIG. 4) will be described.
FIG. 5 is an example of a flowchart showing a part (step 107) of the rendering process in the rendering processing unit 14 (see FIG. 1). First, the
次いで、レンダリング処理部14は、上地と下地とが重なっている領域における画素毎のソースの濃度に関する値と、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する値とを算出する(ステップ202)。なお、これらの濃度に関する値の算出方法については後述する。続いて、レンダリング処理部14は、ステップ103(図4参照)で算出したソースの濃度に関する値が、ソースの濃度に関する値と共に算出したデスティネーションの濃度に関する値よりも大きいか否かを判断する(ステップ203)。
ステップ203にてソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値よりも大きいと判断された場合、レンダリング処理部14は、ソースの属性を選択する(ステップ204)。また、ステップ203にてソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値よりも小さいと判断された場合、レンダリング処理部14は、デスティネーションの属性を選択する(ステップ205)。
Next, the
If it is determined in step 203 that the value related to the source density is larger than the value related to the destination density, the
続いて、レンダリング処理部14は、選択した属性を、ステップ106(図4参照)にてアルファブレンド演算を行った結果に付加する(ステップ206)。そして処理を終了する。
Subsequently, the
(複数の画像要素が重なる領域の属性を画素毎に設定する他の実施例)
続いて、ステップ107(図4参照)での具体的な処理の他の例について説明する。
図6は、レンダリング処理部14(図1参照)でのレンダリング処理の一部(ステップ107)を示すフローチャートの他の例である。まずレンダリング処理部14は、中間バッファ15(図1参照)から読み出したソースとデスティネーションとの画像情報から、それぞれの属性を把握する。また、レンダリング処理部14は、読み出したソースとデスティネーションとの画像情報から、画素毎の画素値とアルファ値とを把握する(ステップ301)。
(Another embodiment in which attributes of a region where a plurality of image elements overlap are set for each pixel)
Next, another example of specific processing in step 107 (see FIG. 4) will be described.
FIG. 6 is another example of a flowchart showing a part (step 107) of the rendering process in the rendering processing unit 14 (see FIG. 1). First, the
次いで、レンダリング処理部14は、ソースの属性に応じた係数(図3参照)を取得する(ステップ302)。この係数は、例えば2次記憶部20に保持されている。続いて、レンダリング処理部14は、上地と下地とが重なっている領域における画素毎のソースの濃度に関する補正値と、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する補正値とを係数を用いて算出する(ステップ303)。なお、これらの濃度に関する補正値の算出方法については後述する。
ステップ304からステップ307までは、ステップ203(図5参照)からステップ206(図5参照)までと同じ内容のため、説明は省略する。そして処理を終了する。
Next, the
Steps 304 to 307 are the same as steps 203 (see FIG. 5) to step 206 (see FIG. 5), and a description thereof will be omitted. Then, the process ends.
(アルファブレンド処理された領域に付与される属性の設定例)
次に、アルファブレンド処理された領域に付与される属性について説明する。
図7は、画像処理部(画像処理装置)10が属性を設定した状態の一例を示す図である。ここでは長方形51の形をしている画像Aと、楕円形52の形をしている画像Bと、文字A53の形をしている画像Cとの3つの画像が重なり合って合成された合成画像を示している。なお、図7の例では画像A、画像B、及び画像Cは、図3に記載した画像であり、図3に記載した画素値と属性とアルファ値とを画素毎に伴っている。よって、画像Aは属性が“写真”の画像であり、画像Bは属性が“グラフィック”の画像であり、画像Cは属性が“文字”の画像である。
(Setting example of attributes given to the area that has been alpha blended)
Next, attributes given to the area subjected to alpha blend processing will be described.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a state in which an attribute is set by the image processing unit (image processing apparatus) 10. Here, a composite image in which three images of an image A in the shape of a rectangle 51, an image B in the shape of an ellipse 52, and an image C in the shape of a character A53 are overlapped and synthesized. Is shown. In the example of FIG. 7, the image A, the image B, and the image C are the images described in FIG. 3, and the pixel values, attributes, and alpha values described in FIG. Therefore, the image A is an image having an attribute “photo”, the image B is an image having an attribute “graphic”, and the image C is an image having an attribute “character”.
そして、領域54は画像Aだけの画像領域であり、領域55は画像Bだけの画像領域であり、領域56は画像Cだけの画像領域である。また、領域57は画像Aと画像Cとの画像要素が重なる領域であり、領域58は画像Aと画像Bとの画像要素が重なる領域であり、領域59は画像Bと画像Cとの画像要素が重なる領域である。そして、領域60は画像Aと画像Bと画像Cとの画像要素が重なる領域である。なお、図7の例では画像Aが最下層で、そこに画像Cが重ねられ、最後に画像Bが重ねられている状態である。
The
まず、領域54、領域55、及び領域56における属性について説明する。これらの画像領域は、画像要素が重なっていない領域である。したがって、アルファブレンド処理されず、領域54の属性は、“写真”となる(図3参照)。そして、領域55の属性は、“グラフィック”となり(図3参照)、領域56の属性は、“文字”となる(図3参照)。
First, attributes in the
次に、領域57、領域58、及び領域59における属性について説明する。これらの領域は2つの画像要素(画像)が重なっている領域であり、アルファブレンド処理される。よって、これらの領域における画素毎の属性は、レンダリング処理部14(図1参照)での属性を設定する処理(図5または図6参照)により設定される。
Next, attributes in the
領域57は、画像Aと画像Cとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Aがデスティネーションとなり、画像Cがソースとなる。したがって、ステップ103(図4参照)にて、レンダリング処理部14(図1参照)が、画像Cの画像情報に含まれる画素毎の画素値とアルファ値とを読み出す。また、ステップ104(図4参照)にてアルファブレンド描画コマンドであると判断された場合、ステップ105(図4参照)にてレンダリング処理部14が、画像Aの画像情報に含まれる画素毎の画素値とアルファ値とを読み出す。
A
ここで上地と下地とが重なっている領域におけるソースの画素毎の濃度に関する値と、その画素におけるデスティネーションの濃度に関する値とを算出する具体的な方法について説明する。
まず、ステップ103にて読み出した画素値とアルファ値とを用いてそれぞれの値のラスタ画像情報を作成し、上地と下地とが重なっている領域におけるソースの画素毎の濃度に関する値を求める。ここで、アルファブレンドされる領域では、ソースの画素値をS、ソースのアルファ値をSα(0≦Sα≦1)とする。すると、以下の(3)式で表される演算により、処理された濃度に関する値Ksが生成される。
Ks=Sα×Dk(S) …(3)
したがって図7の例ではソースは画像Cであるから図3を参照して、画素毎の濃度に関する値はαc×Dk(Dc)となる。
Here, a specific method for calculating the value relating to the density of each source pixel in the region where the ground and the background overlap and the value relating to the density of the destination in the pixel will be described.
First, raster image information of each value is created using the pixel value and alpha value read in
Ks = Sα × Dk (S) (3)
Therefore, since the source is the image C in the example of FIG. 7, the value relating to the density for each pixel is αc × Dk (Dc) with reference to FIG.
次に、ソースのアルファ値とステップ105にて読み出した画素値とアルファ値とを用いてそれぞれの値のラスタ画像情報を作成し、上地と下地とが重なっている領域におけるデスティネーションの画素毎の濃度に関する値を求める。ここで、アルファブレンドされる領域では、デスティネーションの画素値をD、ソースのアルファ値をSα(0≦Sα≦1)、デスティネーションのアルファ値をDα(0≦Dα≦1)とする。すると、以下の(4)式で表される演算により、処理された濃度に関する値Kdが生成される。
Kd=(1−Sα)×Dα×Dk(D) …(4)
したがって図7の例ではデスティネーションは画像Aであるから図3を参照して、画素毎の濃度に関する値は(1−αc)×αa×Dk(Da)となる。
Next, raster image information of each value is created using the source alpha value, the pixel value read in
Kd = (1-Sα) × Dα × Dk (D) (4)
Therefore, since the destination is the image A in the example of FIG. 7, the value relating to the density for each pixel is (1−αc) × αa × Dk (Da) with reference to FIG.
ここでステップ203(図5参照)にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、ステップ204(図5参照)にてその画素の属性は、ソース(画像C)の属性である“文字”と設定される。また、ステップ203にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、ステップ205(図5参照)にてその画素の属性は、デスティネーション(画像A)の属性である“写真”と設定される。 If it is determined in step 203 (see FIG. 5) that the value related to the density of the source of a certain pixel is larger than the value related to the density of the destination, the attribute of the pixel in step 204 (see FIG. 5) is “Character” which is an attribute of the source (image C) is set. If it is determined in step 203 that the value related to the source density of a pixel is smaller than the value related to the destination density, the attribute of the pixel is set to the destination (image A) in step 205 (see FIG. 5). ) Attribute “photo”.
領域58は、画像Aと画像Bとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Aがデスティネーションとなり、画像Bがソースとなる。領域57の場合と同様に演算すると、ソース画像Bの画素毎の濃度に関する値はαb×Dk(Db)となる。そして、デスティネーション画像Aの画素毎の濃度に関する値は(1−αb)×αa×Dk(Da)となる。
ここでステップ203(図5参照)にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、ステップ204(図5参照)にてその画素の属性は、ソース(画像B)の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ203にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、ステップ205(図5参照)にてその画素の属性は、デスティネーション(画像A)の属性である“写真”と設定される。
The
If it is determined in step 203 (see FIG. 5) that the value related to the density of the source of a certain pixel is larger than the value related to the density of the destination, the attribute of the pixel in step 204 (see FIG. 5) is “Graphic” which is an attribute of the source (image B) is set. If it is determined in step 203 that the value related to the source density of a pixel is smaller than the value related to the destination density, the attribute of the pixel is set to the destination (image A) in step 205 (see FIG. 5). ) Attribute “photo”.
領域59は、画像Bと画像Cとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Cがデスティネーションとなり、画像Bがソースとなる。領域57の場合と同様に演算すると、ソース画像Bの画素毎の濃度に関する値はαb×Dk(Db)となる。そして、デスティネーション画像Cの画素毎の濃度に関する値は(1−αb)×αc×Dk(Dc)となる。
ここでステップ203(図5参照)にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、ステップ204(図5参照)にてその画素の属性は、ソース(画像B)の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ203にて、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、ステップ205(図5参照)にてその画素の属性は、デスティネーション(画像C)の属性である“文字”と設定される。
An
If it is determined in step 203 (see FIG. 5) that the value related to the density of the source of a certain pixel is larger than the value related to the density of the destination, the attribute of the pixel in step 204 (see FIG. 5) is “Graphic” which is an attribute of the source (image B) is set. If it is determined in step 203 that the value related to the source density of a pixel is smaller than the value related to the destination density, the attribute of the pixel is set to the destination (image C) in step 205 (see FIG. 5). ) Attribute “character”.
領域60は、画像Aと画像Bと画像Cとの画像要素が重なる領域である。この画像領域では、画像Aと画像Cとの画像要素が重なる領域と同じ属性をもつ領域57がデスティネーションとなり、画像Bがソースとなる。画像Bが、最後に重ねられているからである。したがって、領域57の場合と同様に処理される。その結果、他の領域で行った判断と同様に、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より大きいと判断された場合、その画素の属性は、ソース(画像B)の属性である“グラフィック”と設定される。また、ある画素のソースの濃度に関する値がデスティネーションの濃度に関する値より小さいと判断された場合、その画素の属性は、デスティネーションの属性(領域57の属性)に設定される。
ここでデスティネーションの画素毎の濃度に関する値の算出には、領域57の画像情報に含まれる画素値とアルファ値とを用いるが、これらの値は後述するアルファブレンド演算で処理された値である。
A
Here, the pixel value and the alpha value included in the image information of the
また、ステップ303(図6参照)のようにソースとデスティネーションとの濃度に関する値を係数で補正し、濃度に関する補正値を算出する場合もある。
この場合、ステップ302(図6参照)において、レンダリング処理部14は領域57に対して画像Cと画像Aとの属性に応じた係数を取得する。ここではソースは画像Cであるから、係数Ct(図3(c)参照)を取得する。また、デスティネーションは画像Aであるから、係数Cp(図3(c)参照)を取得する。そして、ステップ303(図6参照)において取得した係数を用いて画素毎の濃度に関する補正値を算出する。
すると図3を参照して、ソースの画素毎の濃度に関する補正値はαc×Dk(Dc)×Ctとなる。同様に図3を参照して、デスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値は(1−αc)×αa×Dk(Da)×Cpとなる。
In some cases, as in step 303 (see FIG. 6), a value related to the density of the source and the destination is corrected with a coefficient, and a correction value related to the density is calculated.
In this case, in step 302 (see FIG. 6), the
Then, referring to FIG. 3, the correction value relating to the density of each source pixel is αc × Dk (Dc) × Ct. Similarly, referring to FIG. 3, the correction value related to the density of each destination pixel is (1−αc) × αa × Dk (Da) × Cp.
そして、ステップ304(図6参照)にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、ステップ305(図6参照)にてその画素の属性は、ソース(画像C)の属性である“文字”と設定される。また、ステップ304にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、ステップ205(図5参照)にてその画素の属性は、デスティネーション(画像A)の属性である“写真”と設定される。 If it is determined in step 304 (see FIG. 6) that the correction value related to the density of the source of a certain pixel is larger than the correction value related to the density of the destination, in step 305 (see FIG. 6), the attribute of the pixel is determined. Is set to “character” which is an attribute of the source (image C). If it is determined in step 304 that the correction value related to the source density of a pixel is smaller than the correction value related to the destination density, the attribute of the pixel is set to the destination (step 205 (see FIG. 5)). “Picture” which is an attribute of the image A) is set.
また、ステップ302(図6参照)において、レンダリング処理部14は領域58に対して画像Bと画像Aとの属性に応じた係数を取得する。ここではソースは画像Bであるから、係数Cg(図3(c)参照)を取得する。また、デスティネーションは画像Aであるから、係数Cp(図3(c)参照)を取得する。そして、ステップ303(図6参照)において取得した係数を用いて画素毎の濃度に関する補正値を算出する。
すると図3を参照して、ソースの画素毎の濃度に関する補正値はαb×Dk(Db)×Cgとなる。同様に図3を参照して、デスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値は(1−αb)×αa×Dk(Da)×Cpとなる。
In step 302 (see FIG. 6), the
Then, referring to FIG. 3, the correction value relating to the density for each source pixel is αb × Dk (Db) × Cg. Similarly, referring to FIG. 3, the correction value related to the density of each destination pixel is (1−αb) × αa × Dk (Da) × Cp.
ここでステップ304(図6参照)にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、ステップ305(図6参照)にてその画素の属性は、ソース(画像B)の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ304にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、ステップ306(図6参照)にてその画素の属性は、デスティネーション(画像A)の属性である“写真”と設定される。 If it is determined in step 304 (see FIG. 6) that the correction value related to the density of the source of a pixel is larger than the correction value related to the density of the destination, the attribute of the pixel is determined in step 305 (see FIG. 6). Is set to “graphic” which is an attribute of the source (image B). If it is determined in step 304 that the correction value related to the density of the source of a certain pixel is smaller than the correction value related to the density of the destination, in step 306 (see FIG. 6), the attribute of the pixel is the destination ( “Picture” which is an attribute of the image A) is set.
更に、ステップ302(図6参照)において、レンダリング処理部14は領域59に対して画像Bと画像Cとの属性に応じた係数を取得する。ここではソースは画像Bであるから、係数Cg(図3(c)参照)を取得する。また、デスティネーションは画像Cであるから、係数Ct(図3(c)参照)を取得する。そして、ステップ303(図6参照)において取得した係数を用いて画素毎の濃度に関する補正値を算出する。
すると図3を参照して、ソースの画素毎の濃度に関する補正値はαb×Dk(Db)×Cgとなる。同様に図3を参照して、デスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値は(1−αb)×αc×Dk(Dc)×Ctとなる。
Further, in step 302 (see FIG. 6), the
Then, referring to FIG. 3, the correction value relating to the density for each source pixel is αb × Dk (Db) × Cg. Similarly, referring to FIG. 3, the correction value relating to the density of each destination pixel is (1−αb) × αc × Dk (Dc) × Ct.
ここでステップ304(図6参照)にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、ステップ305(図6参照)にてその画素の属性は、ソース(画像B)の属性である“グラフィック”と設定される。また、ステップ304にて、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、ステップ306(図6参照)にてその画素の属性は、デスティネーション(画像C)の属性である“文字”と設定される。 If it is determined in step 304 (see FIG. 6) that the correction value related to the density of the source of a pixel is larger than the correction value related to the density of the destination, the attribute of the pixel is determined in step 305 (see FIG. 6). Is set to “graphic” which is an attribute of the source (image B). If it is determined in step 304 that the correction value related to the density of the source of a certain pixel is smaller than the correction value related to the density of the destination, in step 306 (see FIG. 6), the attribute of the pixel is the destination ( “Character” which is an attribute of the image C) is set.
更にまた、領域60の場合は、画像Aと画像Cとの画像要素が重なる領域と同じ属性をもつ領域57がデスティネーションとなり、画像Bがソースとなる。したがって、領域57の場合と同様に処理される。その結果、他の領域で行った判断と同様に、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より大きいと判断された場合、その画素の属性は、ソース(画像B)の属性である“グラフィック”と設定される。また、ある画素のソースの濃度に関する補正値がデスティネーションの濃度に関する補正値より小さいと判断された場合、その画素の属性は、デスティネーションの属性(領域57の属性)に設定される。
ここでデスティネーションの画素毎の濃度に関する補正値の算出には、領域57の画像情報に含まれる画素値とアルファ値とを用いるが、これらの値は下記のアルファブレンド演算で処理された値である。
Furthermore, in the case of the
Here, the pixel value and the alpha value included in the image information of the
(アルファブレンド演算の具体的な内容)
次に、画像を合成する対象(ソースとデスティネーション)の画像情報に含まれる画素値とアルファ値とに対して行われるアルファブレンド処理について説明する。
ここで、アルファブレンドされる領域では、RGB毎の各色成分について、ソースの画素値をS、デスティネーションの画素値をD、ソースのアルファ値をSα(0≦Sα≦1)とする。すると、以下の(5)式で表されるアルファブレンド演算により、RGB毎にアルファブレンド処理された画素値D′が生成される。
D′=S×Sα+D×(1−Sα) …(5)
また、デスティネーションのアルファ値をDα(0≦Dα≦1)とする。すると、以下の(6)式で表されるアルファブレンド演算により、アルファブレンド処理されたアルファ値D′αが生成される。
D′α=Sα+Dα×(1−Sα) …(6)
(Specific contents of alpha blend calculation)
Next, an alpha blend process performed on pixel values and alpha values included in image information of an object (source and destination) to be combined will be described.
Here, in the region to be alpha-blended, for each color component for each RGB, the source pixel value is S, the destination pixel value is D, and the source alpha value is Sα (0 ≦ Sα ≦ 1). Then, a pixel value D ′ subjected to alpha blending processing for each RGB is generated by the alpha blending operation represented by the following expression (5).
D ′ = S × Sα + D × (1−Sα) (5)
The alpha value of the destination is Dα (0 ≦ Dα ≦ 1). Then, an alpha value D′ α subjected to alpha blending is generated by an alpha blending operation represented by the following expression (6).
D′ α = Sα + Dα × (1−Sα) (6)
図8は、レンダリング処理部14に形成されたアルファブレンド演算回路の一例を示した回路図である。
図8(a)に示したアルファブレンド演算回路は、画素値をアルファブレンド処理するための回路である。この回路は、乗算器141、(1−Sα)の演算を行なう演算器142、乗算器143、加算器144を備えている。乗算器141は、ソースの画素値(S)にソースのアルファ値(Sα)を乗算してS×Sαを得る。乗算器143は、デスティネーションの画素値(D)に演算器142で得られた(1−Sα)を乗算し、D×(1−Sα)を得る。そして、加算器144は、乗算器141での乗算結果と乗算器143での乗算結果と加算して、D′=S×Sα+D×(1−Sα)を得る。
FIG. 8 is a circuit diagram showing an example of an alpha blend operation circuit formed in the
The alpha blend operation circuit shown in FIG. 8A is a circuit for performing alpha blend processing on pixel values. This circuit includes a
また、図8(b)に示したアルファブレンド演算回路は、アルファ値をアルファブレンド処理するための回路である。この回路は、(1−Sα)の演算を行なう演算器145、乗算器146、加算器147を備えている。乗算器146は、デスティネーションのアルファ値(Dα)に演算器145で得られた(1−Sα)を乗算し、Dα×(1−Sα)を得る。そして、加算器147は、ソースのアルファ値(Sα)と乗算器146での乗算結果と加算して、D′α=Sα+Dα×(1−Sα)を得る。
The alpha blend operation circuit shown in FIG. 8B is a circuit for performing alpha blend processing on the alpha value. This circuit includes an
以上、アルファブレンド処理によって画像要素が重なる領域の画像を作成する処理の流れを説明した。しかし、これらはあくまでも一例にすぎない。
上記実施形態では、ソースとデスティネーションの濃度に関する値(または濃度に関する補正値)を比較することで上地と下地とが重なっている領域における属性を決定していたが、これに限られない。例えば、画像情報が含む画素値(図3(a)参照)をもとに一般に知られている所定の色変換式を用いてCIE 1976(L*a*b*)空間やCIE 1976(L*u*v*)空間におけるL値を求める。そして、ソースとデスティネーションのL値を画素毎に比較することで上地と下地とが重なっている領域における属性を決定してもよい。この場合、属性の切り替わりによる画質劣化を軽減してより高画質な出力画像を得るためには、上地と下地とが重なっている領域における画素の属性を、濃度が大きく目立ちにくい画像の属性に設定することとなる。
The flow of processing for creating an image of an area where image elements overlap by the alpha blend processing has been described above. However, these are only examples.
In the above embodiment, the attribute in the region where the ground and the ground overlap each other is determined by comparing the value related to the density of the source and the destination (or the correction value related to the density), but the present invention is not limited to this. For example, the CIE 1976 (L * a * b *) space or the CIE 1976 (L *) using a predetermined color conversion formula generally known based on the pixel values included in the image information (see FIG. 3A). Find the L value in u * v *) space. Then, by comparing the L value of the source and the destination for each pixel, the attribute in the region where the ground and the ground overlap each other may be determined. In this case, in order to reduce the image quality degradation due to attribute switching and obtain a higher quality output image, the pixel attribute in the area where the ground and the background overlap is changed to the attribute of the image with high density and inconspicuousness. It will be set.
また、図3(c)では、係数は画像要素毎に設定されているが、図3(d)のように、さらにソース画像用とデスティネーション用の係数に分かれていても良い。このようにすれば、以上の実施例より、画素の属性決定をより詳細に制御でき、属性の切り替わりによる画質劣化を軽減することが可能となる。 In FIG. 3C, the coefficient is set for each image element. However, as shown in FIG. 3D, the coefficient may be further divided into a source image coefficient and a destination coefficient. In this way, pixel attribute determination can be controlled in more detail from the above embodiment, and image quality deterioration due to attribute switching can be reduced.
また、図3(c)にて、係数は、2次記憶部20(図1参照)に保持されているとしたがこれに限られない。例えば、係数は、画像情報に含まれていてもよい。この場合、PDL解析部13は、例えば2次記憶部20(図1参照)が記憶している係数を読み出して画像情報に付加することとなる。そして、ステップ302(図6参照)にて、レンダリング処理部14が、ソースの画像情報から係数を取得することとなる。また、属性毎の係数を設定する係数設定部を画像処理装置(画像処理部10)(図1参照)が備えていてもよい。また、PC3(図1参照)に保持されたプリンタドライバが、この係数を設定する機能を備えていてもよい。
In FIG. 3C, the coefficients are stored in the secondary storage unit 20 (see FIG. 1), but the present invention is not limited to this. For example, the coefficient may be included in the image information. In this case, for example, the
更に、アルファブレンド演算を行う演算回路は、図8に示したものに限られず、演算の結果、(5)式と(6)式が得られるような演算回路であれば何でもよい。
また、本願明細書において、プログラムを提供する具体的な形態について説明をしていないが、例えば、インターネット等の双方向通信手段によりプログラムを提供する実施形態としてもよいし、CD−ROM等の記録媒体に保持させて提供する実施形態としてもよい。
Furthermore, the arithmetic circuit that performs the alpha blending operation is not limited to that shown in FIG. 8, and any arithmetic circuit that can obtain the equations (5) and (6) as a result of the operation may be used.
In the present specification, a specific form for providing the program is not described. However, for example, the program may be provided by a bidirectional communication means such as the Internet, or may be recorded on a CD-ROM or the like. The embodiment may be provided by being held in a medium.
1…画像形成装置、3…パーソナルコンピュータ(PC)、4…画像読取装置、10…画像処理部(画像形成装置)、11…受付部、12…入力バッファ、13…PDL解析部、14…レンダリング処理部、15…中間バッファ、16…色変換処理部、17…スクリーン処理部、20…2次記憶部、30…制御部、40…画像形成部、101…CPU、104…不揮発性メモリ、105…インタフェース部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記複数の画像要素のそれぞれについて、前記透明度、画素値、および属性に関する情報を含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記画像情報が含む前記属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶手段と、
前記複数の画像要素が重なる領域に関して、前記画像情報が含む前記透明度および当該画像情報が含む前記画素値の情報に基づいて、当該領域における濃度に関する値を算出し、当該画像情報が含む属性に関する情報に基づいて前記記憶手段から読み出した前記係数により、当該領域における当該濃度に関する値を補正する算出手段と、
前記複数の画像要素それぞれについて前記算出手段が算出し補正した前記濃度に関する値を比較し、当該濃度に関する値が大きい画像要素の属性を前記領域の画像要素の属性として設定する設定手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。 In an image processing apparatus that performs processing for combining images based on the transparency of each of the plurality of image elements in a region where a plurality of image elements overlap,
For each of the plurality of image elements, the transparency, and accepting means for accepting image information including information pixel values, and to attribute,
Storage means for storing coefficients individually set for the attributes included in the image information;
Information on the attribute included in the image information by calculating a value related to the density in the region based on the transparency included in the image information and the information on the pixel value included in the image information regarding the region where the plurality of image elements overlap. Calculation means for correcting a value related to the density in the area by the coefficient read from the storage means based on
Setting means for comparing values of the density calculated and corrected by the calculation means for each of the plurality of image elements, and setting an attribute of an image element having a large value of the density as an attribute of the image element of the region. An image processing apparatus.
前記設定手段が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を前記画素毎に行うことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 The setting means compares the value relating to the density for each pixel of the region, sets the attribute of the image element determined to be large as the attribute of the image element for each pixel,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein image processing corresponding to an attribute of an image element set by the setting unit is performed for each pixel.
前記複数の画像要素のそれぞれについて、前記透明度、画素値、および属性に関する情報を含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記画像情報が含む前記属性に対して個別に設定された係数を記憶する記憶手段と、
前記受付手段により受け付けられた前記画像情報の合成処理を行なう画像処理手段と、
前記画像処理手段により合成処理された前記画像情報に基づいて、記録媒体上に合成された前記複数の画像要素を形成する画像形成手段と、を有し、
前記画像処理手段は、
前記複数の画像要素が重なる領域に関して、前記画像情報が含む前記透明度および当該画像情報が含む前記画素値の情報に基づいて、当該領域における濃度に関する値を算出し、当該画像情報が含む属性に関する情報に基づいて前記記憶手段から読み出した前記係数により、当該領域における当該濃度に関する値を補正する算出部と、
前記複数の画像要素それぞれについて前記算出部が算出し補正した前記濃度に関する値を比較し、当該濃度に関する値が大きい画像要素の属性を前記領域の画像要素の属性として設定する設定部と、を備えることを特徴とする画像形成装置。 In an image forming apparatus that forms an image by performing a process of synthesizing an image based on the transparency of each of the plurality of image elements in a region where the plurality of image elements overlap.
For each of the plurality of image elements, the transparency, and accepting means for accepting image information including information pixel values, and to attribute,
Storage means for storing coefficients individually set for the attributes included in the image information;
Image processing means for performing composition processing of the image information received by the receiving means;
Image forming means for forming the plurality of image elements synthesized on a recording medium based on the image information synthesized by the image processing means,
The image processing means includes
Information on the attribute included in the image information by calculating a value related to the density in the region based on the transparency included in the image information and the information on the pixel value included in the image information regarding the region where the plurality of image elements overlap. A calculation unit for correcting a value related to the density in the region by the coefficient read from the storage unit based on
A setting unit configured to compare the value related to the density calculated and corrected by the calculation unit for each of the plurality of image elements, and to set an attribute of an image element having a large value related to the density as an attribute of the image element of the region. An image forming apparatus.
コンピュータに、
前記複数の画像要素のそれぞれについて、前記透明度、画素値、および属性に関する情報を含む画像情報を取得する取得機能と、
前記複数の画像要素が重なる領域に関して、前記画像情報が含む前記透明度および当該画像情報が含む前記画素値の情報に基づいて、当該領域における濃度に関する値を算出し、当該画像情報が含む属性に関する情報に基づいた係数を各画像要素の属性に対して個別に設定された係数が記憶された記憶手段から読み出し、当該係数により当該領域における当該濃度に関する値を補正する算出機能と、
前記複数の画像要素それぞれについて前記算出機能が算出し補正した前記濃度に関する値を比較し、当該濃度に関する値が大きい画像要素の属性を前記領域の画像要素の属性として設定する設定機能と、を実現させるためのプログラム。 In a program for realizing a function of synthesizing an image based on the transparency of each of the plurality of image elements in a region where the plurality of image elements overlap,
On the computer,
For each of the plurality of image elements, the transparency, the acquisition function of acquiring image information including information pixel values, and to attribute,
Information on the attribute included in the image information by calculating a value related to the density in the region based on the transparency included in the image information and the information on the pixel value included in the image information regarding the region where the plurality of image elements overlap. A coefficient based on the image data is read from a storage unit storing coefficients set individually for the attributes of each image element, and a calculation function for correcting a value related to the density in the region by the coefficient ;
A setting function for comparing values of the density calculated and corrected by the calculation function for each of the plurality of image elements, and setting an attribute of an image element having a large value of the density as an attribute of the image element of the region; Program to let you.
前記設定機能が設定した画像要素の属性に応じた画像処理を前記画素毎に行うことを特徴とする請求項7記載のプログラム。 The setting function compares the value related to the density for each pixel in the region, sets the attribute of the image element determined to be large as the attribute of the image element for each pixel,
8. The program according to claim 7, wherein image processing corresponding to the attribute of an image element set by the setting function is performed for each pixel.
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