JP5212425B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、透過画像に対して画像処理を行う装置および方法に関する。

近年、コピー、ＰＣプリント、スキャン、ファックス、およびファイルサーバなどの様々な機能を備えた画像形成装置が普及している。このような画像形成装置は、「複合機」または「ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）」などと呼ばれる。

ＰＣプリントは、パーソナルコンピュータから画像データを受信し画像を用紙に印刷する機能である。

また、近年、パーソナルコンピュータで描画を行うためのアプリケーションが流通している。このようなアプリケーションは、「描画ソフト」と呼ばれている。描画ソフトの中には、透過画像をディスプレイに表示する機能が備わっているものがある。

「透過画像」は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。例えば、図４（Ａ）において、透過画像５０ａは背後画像５０ｂの上に配置されているが、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、透けて見える。透過率が高いほど、よく透けて見える。つまり、透過画像は、半透明の画像であると、言える。

画像形成装置は、パーソナルコンピュータに表示されている透過画像を用紙に印刷することができる。印刷されるまでに透過画像は、透過率の高さに応じて、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）に示すように、画素の間引きの処理が施される。そして、間引かれた画素の位置に、透過画像の後ろにある他の画像が印刷される。これにより、当該他の画像が透けて表れているように見える。

また、透過画像を含む画像の、スクリーン処理後の色味変化などを抑える方法が提案されている。例えば、半透明対象となるＰＤＬデータ上に半透明オブジェクトを重ねて、半透明画像データを生成する。次いで、半透明画像データに対して、ディザ処理によりスクリーン処理を行う。次いで、スクリーン処理された半透明画像データを印刷用の画像データとするか否かを判断する。印刷用の画像データとしないと判断される場合、半透明オブジェクトの中間調値を現在の値よりも大きくなるように変更する。

特開２００９−１１０４２７号公報

上述の通り、印刷される透過画像は、画素が間引かれて格子状になる。したがって、ディスプレイに表示されているときよりも、ざらつき感が表れてしまう。

本発明は、このような問題点に鑑み、従来よりも透過画像のざらつき感を抑えることを目的とする。

本発明の一形態に係る画像処理装置は、第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、前記第二の画像の中から前記第一の画像とは重ならない領域である非重畳領域を検出する非重畳領域検出手段と、前記非重畳領域のすべての画素の階調を、隣接する隣接画素の濃度よりも高い所定の濃度を有する１つまたは連続する複数の画素からなる孤立点のサイズの合計が当該非重畳領域全体のサイズに占める割合と当該所定の濃度との積に基づく値に変換することによって均一化する、均一化手段と、を有する。

または、前記非重畳領域検出手段は、前記孤立点のうちの濃度が所定の値以上である隣接画素に隣接しないものを選出し、当該選出した孤立点の分布を表わす分布画像に対してクロージング処理を行うことによって、前記非重畳領域を検出する。

前記均一化手段は、前記非重畳領域のすべての画素の階調を、所定の濃度を有する隣接画素に囲まれかつ当該隣接画素よりも濃度の低い１つまたは連続する複数の画素からなる孤立点が当該非重畳領域に占める割合と当該所定の濃度との積に基づく値に変換することによって均一化してもよい。
この場合、前記非重畳領域検出手段は、前記孤立点のうちの濃度が所定の値未満であるものを選出し、当該選出した孤立点の分布を表わす分布画像に対してクロージング処理を行うことによって、前記非重畳領域を検出する。

本発明によると、従来よりも透過画像のざらつき感を抑えることができる。

画像形成装置を含むネットワークシステムの例を示す図である。 画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。 画像処理回路の構成の例を示す図である。 原稿画像の中の透過画像と背後画像との位置関係の例を示す図である。 透過画像の例を示す図である。 透過画像と背後画像との重なりを画素単位で表わす図である。 複数個の画素からなる孤立点の例を示す図である。 透過画像調整部の構成の例を示す図である。 非重畳領域検出部の構成の例を示す図である。 透過率が高い場合および低い場合それぞれの透過画像と背後画像との重なりを画素単位で表わす図である。 透過率が５０％の透過画像の例を示す図である。

図１は、画像形成装置１を含むネットワークシステムの例を示す図である。図２は、画像形成装置１のハードウェア構成の例を示す図である。

図１に示す画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティング（ＰＣプリント）、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。

画像形成装置１は、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、またはインターネットなどの通信回線３を介してパーソナルコンピュータ２などの装置と画像データのやり取りを行うこととができる。

画像形成装置１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、大容量記憶装置１０ｄ、スキャナ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、タッチパネル１０ｈ、モデム１０ｉ、および画像処理回路１０ｊなどによって構成される。

スキャナ１０ｅは、原稿の用紙に記されている写真、文字、絵、図表などの画像を読み取って画像データを生成する装置である。

タッチパネル１０ｈは、ユーザに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザが処理の指令および条件を入力するための画面、およびＣＰＵ１０ａの処理の結果を示す画面などを表示する。また、ユーザが指で触れた位置を検知し、検知結果を示す信号をＣＰＵ１０ａに送信する。

ネットワークインタフェース１０ｇは、通信回線３を介してパーソナルコンピュータなどの他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）である。

モデム１０ｉは、固定電話網を介して他のファックス端末との間でＧ３などのプロトコルで画像データをやり取りするための装置である。

画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ２から送信されてきた画像データに基づいて、印刷の対象の画像に含まれる各オブジェクトの画像に対して画像処理を施す。画像処理回路１０ｊの各部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路によって実現される。画像処理回路１０ｊの各部の処理については、後述する。

印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ｅによって読み取られた画像または画像処理回路１０ｊによって画像処理が施された画像などを用紙に印刷する。

ＲＯＭ１０ｃおよび大容量記憶装置１０ｄには、ＯＳ（Operating System）のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。大容量記憶装置１０ｄとして、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどが用いられる。

次に、画像処理回路１０ｊの構成および画像処理回路１０ｊによる画像処理について、詳細に説明する。

図３は、画像処理回路１０ｊの構成の例を示す図である。図４は、原稿画像５０の中の透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの位置関係の例を示す図である。図５は、透過画像５０ａの例を示す図である。図６は、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの重なりを画素単位で表わす図である。図７は、複数個の画素からなる孤立点の例を示す図である。図８は、透過画像調整部１０１の構成の例を示す図である。図９は、非重畳領域検出部６０２の構成の例を示す図である。図１０は、透過率が高い場合および低い場合それぞれの透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの重なりを画素単位で表わす図である。

画像処理回路１０ｊは、図３に示すように、透過画像調整部１０１およびエッジ強調処理部１０２などによって構成される。

画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ２から送信されてきた画像データ７０によって再現される画像に対して画像処理を行う。以下、この画像を「原稿画像５０」と記載する。

「エッジ強調処理」とは、原稿画像５０の中に含まれる文字、図表、またはイラストなどのオブジェクトの輪郭つまりエッジを強調する処理である。

「透過画像」は、一般に、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。つまり、ガラスおよびセロハンなどのような半透明の物体を表わしている。例えば、図４（Ａ）において、透過画像５０ａは矩形の背後画像５０ｂの上に配置されているが、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、透けて見える。透過率が高いほど、よく透けて見える。透過率が０％であれば、図４（Ｂ）に示すように、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、完全に隠れてしまい一切見えない。なお、本実施形態では、背後画像５０ｂとして、透過画像でない画像（いわゆる非透過画像）を例に挙げて説明する。なお、図４（Ａ）に示す太い一点鎖線で囲んだ領域は、後述する非重畳領域５０ｈである。図６および図１０（Ａ）、（Ｂ）においても、同様である。

また、一般に、透過画像は、パーソナルコンピュータ２で表示されるときには図５（Ａ）に示すようにすべての画素が一定の濃度を有していても、印刷時には、図５（Ｂ）または図５（Ｃ）に示すように一定の濃度を有する画素と有しない画素とによって構成されるように変換される。

なお、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）において、ハッチングした画素が、一定の濃度を有する画素である。一方、ハッチングしていない画素が、一定の濃度を有しない画素である。図６および図７においても、同様である。以下、一定の濃度を有する画素を「濃度有画素」と記載し、一定の濃度である濃度Ｄａを有しない画素を「濃度無画素」と記載する。また、「濃度」は、原稿画像５０がカラー画像である場合は各色（例えば、Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅそれぞれ）の階調であり、原稿画像５０がモノクロ画像である場合はグレースケールである。

濃度有画素は、決められた濃度で印刷される。一方、濃度無画素は、後ろに他の画像がなければ印刷されないが、他の画像があれば、当該他の画像の中の、この濃度無画素と同じ位置にある画素が印刷される。このようにして、図６に示すように透過画像５０ａの濃度無画素の位置に背後画像５０ｂの対応する画素を印刷することによって、背後画像５０ｂのうちの透過画像５０ａと重なる部分（以下、「重畳領域」と記載する。）が、透けて見えるように印刷される。透過率が高いほど、濃度有画素が出現する頻度が低い。したがって、図５（Ｂ）に示す透過画像５０ａのほうが図５（Ｃ）に示す透過画像５０ａよりも透過率が高い。

図５（Ｂ）に示す濃度有画素は、濃度無画素によって囲まれている。一方、図５（Ｃ）に示す濃度無画素は、濃度有画素によって囲まれている。また、図７（Ａ）に示すように、連続する複数個の濃度有画素の塊（画素群）が濃度無画素によって囲まれる場合もあれば、図７（Ｂ）に示すように、連続する複数個の濃度無画素の画素群が濃度有画素によって囲まれる場合もある。

以下、他方のタイプの画素によって囲まれている画素および画素群を「孤立点」と記載する。したがって、図５（Ｂ）においては、濃度有画素が孤立点画素であり、図５（Ｃ）においては、濃度無画素が孤立点画素である。また、図７（Ａ）においては、連続する濃度有画素の塊が孤立点であり、図７（Ｂ）においては、連続する濃度無画素の塊が孤立点である。

図３の透過画像調整部１０１は、図８に示すように、透過画像領域検出部６０１、非重畳領域検出部６０２、非重畳孤立点抽出部６０３、孤立点サイズ検出部６０４、孤立点カウント部６０５、孤立点階調検出部６０６、孤立点周囲階調検出部６０７、透過率算出部６０８、非重畳領域階調算出部６０９、および非重畳領域階調変更部６０Ａなどによって構成される。このような構成により、透過画像調整部１０１は、原稿画像５０の中の透過画像５０ａを調整する処理を行う。

図８において、透過画像領域検出部６０１は、原稿画像５０に含まれる透過画像５０ａを検出する。透過画像５０ａの位置および形状が画像データ７０に示される場合は、画像データ７０に基づいて透過画像５０ａを検出することができる。透過画像５０ａの位置および形状が画像データ７０に示されない場合は、次のような方法で透過画像５０ａを検出することができる。

まず、透過画像領域検出部６０１は、原稿画像５０の中から孤立点を次のように検出する。ある１つの画素に注目する。以下、この画素を「注目画素」と記載する。注目画素の濃度（階調）と、注目画素に隣接する他の画素（以下、「隣接画素」と記載する。）それぞれの濃度とを比較する。そして、注目画素の濃度と当該他の画素それぞれの濃度との差がすべて所定の値Ｄ１以上であるという要件を満たす場合は、注目画素を孤立点として検出する。なお、原稿画像５０がカラー画像である場合は、この比較を各色それぞれについて独立して行う。そして、いずれか１つでも要件を満たす場合は、注目画素を孤立点として検出する。以下、原稿画像５０がカラー画像である場合における要件の具備の判断において、同様である。

また、透過画像領域検出部６０１は、２個以上所定の個数（例えば、９個）以下の、互いの濃度の差が所定の値Ｄ２以下である（つまり、互いの濃度がほぼ等しい）連続する画素に注目する。以下、これらの画素を「注目画素群」と記載する。注目画素群の濃度（階調）と、注目画素群の隣接画素それぞれの濃度とを比較する。そして、注目画素群の濃度と当該他の画素それぞれの濃度との差がすべて所定の値Ｄ３以上である場合は、注目画素群を孤立点として検出する。

ところで、図５（Ｂ）、図５（Ｃ）、図７（Ａ）、および図７（Ｂ）に示したように、透過画像の孤立点の出現には、一定の周期性（規則性）がある。そこで、透過画像領域検出部６０１は、検出した孤立点のうちの、出現の仕方に周期性がある複数の孤立点を抽出する。

そして、透過画像領域検出部６０１は、抽出した複数の孤立点の分布を表す画像（以下、「分布画像」と記載する。）に対してクロージングの処理を行う。つまり、各孤立点の位置にあるドットを拡張（膨張）させ縮小（収縮）させる処理を行う。クロージングの処理がなされた分布画像の位置および形状が、透過画像５０ａの位置および形状に対応する。

透過画像領域検出部６０１は、このようにして透過画像５０ａの位置および形状を算出し、原稿画像５０から透過画像５０ａを検出する。

非重畳領域検出部６０２は、透過画像領域検出部６０１によって検出された透過画像５０ａの中から背後画像５０ｂとは重なっていない領域である非重畳領域５０ｈ（図６参照）を検出する。

透過画像５０ａの位置および形状だけでなく背後画像５０ｂの位置および形状も画像データ７０に示される場合は、非重畳領域検出部６０２は、画像データ７０に基づいて非重畳領域５０ｈを検出することができる。背後画像５０ｂの位置および形状が示されない場合は、次のような方法で非重畳領域５０ｈを検出する。

非重畳領域検出部６０２は、図９に示すように、第一の重畳画素判別部６２１、第二の重畳画素判別部６２２、およびクロージング処理部６２３などによって構成される。

第一の重畳画素判別部６２１は、各孤立点が透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの重なる領域（重畳領域）に位置するのか否かを判別する。特に、第一の重畳画素判別部６２１は、透過画像５０ａの孤立点が図１０（Ａ）に示すように濃度有画素からなる場合を想定して、次のように判別を行う。

第一の重畳画素判別部６２１は、孤立点の隣接画素の濃度をチェックする。そして、濃度が所定の値Ｄ４以上である隣接画素の少なくとも１つと隣接する場合は、その孤立点が重畳領域に位置すると、判別する。そうでない場合は、その孤立点が重畳領域には位置しないと、判別する。なお、図１０（Ａ）の例では、背後画像５０ｂの外にある孤立点は、背後画像５０ｂに最も近い孤立点であってもすべて、重畳領域に位置しないと判別される。しかし、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの重なり具合によっては、最も近い孤立点は、重畳領域に位置すると判別される場合がある。

第二の重畳画素判別部６２２も、各孤立点が重畳領域に位置するのか否かを判別する。ただし、第二の重畳画素判別部６２２は、透過画像５０ａの孤立点が図１０（Ｂ）に示すように濃度無画素からなる場合を想定して、次のように判別を行う。

第二の重畳画素判別部６２２は、各孤立点の濃度をチェックする。そして、濃度が所定の値Ｄ５以上である孤立点については、重畳領域に位置すると判別する。そうでない孤立点については、重畳領域には位置しないと、判別する。

クロージング処理部６２３は、重畳領域に位置すると第一の重畳画素判別部６２１および第二の重畳画素判別部６２２のいずれによっても判別されなかった孤立点の分布を表す画像（分布画像）に対してクロージングの処理を行う。そして、クロージングの処理がなされた分布画像の位置および形状が、非重畳領域５０ｈの位置および形状に対応する。

非重畳孤立点抽出部６０３は、非重畳領域５０ｈに位置する孤立点を抽出する。以下、非重畳孤立点抽出部６０３によって抽出された孤立点を「非重畳孤立点」と記載する。

孤立点サイズ検出部６０４は、非重畳孤立点のサイズを検出する。本実施形態では、非重畳孤立点のサイズは、非重畳孤立点を構成する画素の個数によって表される。

孤立点カウント部６０５は、非重畳孤立点の個数をカウントする。孤立点階調検出部６０６は、非重畳孤立点の階調つまり濃度を検出する。

孤立点周囲階調検出部６０７は、非重畳孤立点に隣接する画素つまり非重畳孤立点の周囲の画素の階調を検出する。

透過率算出部６０８は、非重畳領域検出部６０２によって検出された非重畳領域５０ｈの透過率Ｒｔを、孤立点が濃度有画素であれば次の（１＿１）式によって算出し、孤立点が濃度無画素であれば次の（１−２）式によって算出する。
Ｒｔ＝１−Ｓｋ×Ｎｋ／Ｓｈ …… （１＿１）
Ｒｔ＝Ｓｋ×Ｎｋ／Ｓｈ …… （１＿２）
ただし、「Ｓｋ」は、孤立点サイズ検出部６０４によって検出されたサイズである。「Ｎｋ」は、孤立点カウント部６０５によってカウントされた個数である。「Ｓｈ」は、非重畳領域５０ｈのサイズである。

非重畳領域階調算出部６０９は、非重畳領域５０ｈを構成する各画素の濃度（階調）を、孤立点が濃度有画素であれば次の（２＿１）式によって算出し、孤立点が濃度無画素であれば次の（２＿２）式によって算出する。
Ｄｈ＝Ｄｋ×（１−Ｒｔ） …… （２＿１）
Ｄｈ＝Ｄｓ×Ｒｔ …… （２＿２）
ただし、「Ｄｋ」は、孤立点階調検出部６０６によって検出された濃度である。「Ｄｓ」は、孤立点周囲階調検出部６０７によって算出された濃度である。

なお、（２＿１）式および（２＿２）式で算出される濃度Ｄｈは、濃度無画素の濃度が０である場合のものである。濃度無画素の濃度が０を超えている場合（ただし、濃度Ｄａ未満。）は、（２＿１）式の代わりに（３＿１）式によって濃度Ｄｈを決定し、（２＿２）式の代わりに（３＿２）式によって濃度Ｄｈを決定してもよい。
Ｄｈ＝Ｄｋ×（１−Ｒｔ）＋Ｄｓ×Ｒｔ …… （３＿１）
Ｄｈ＝Ｄｓ×Ｒｔ＋Ｄｋ×（１−Ｒｔ） …… （３＿２）
非重畳領域階調変更部６０Ａは、原稿画像５０の中の非重畳領域５０ｈのすべての画素の濃度を、非重畳領域階調算出部６０９によって決定した濃度Ｄｈに変更する。以下、変更後の原稿画像５０を「原稿画像５１」と記載する。

図３のエッジ強調処理部１０２は、原稿画像５１の中の各オブジェクトの端部に対してエッジ強調処理を施す。ただし、非重畳領域５０ｈの端部（エッジ）は、エッジ強調処理の対象から除外される。以下、エッジ強調処理が施された原稿画像５１を「エッジ強調画像５２」と記載する。そして、印刷装置１０ｆは、エッジ強調画像５２を用紙に印刷する。

本実施形態によると、透過画像５０ａのうちの非重畳領域５０ｈだけを均一の階調に整えるので、背後画像５０ｂが透過画像５０ａを透過するのを維持したまま、透過画像５０ａ全体のざらつき感を従来よりも低減することができる。

本実施形態では、原稿画像５０に対する画像処理を画像処理回路１０ｊによって行ったが、画像処理回路１０ｊの機能の一部または全部を、プログラムをＣＰＵ１０ａに実行させることによって、実現してもよい。この場合は、図３、図８、および図９に示した各処理の手順を記述したプログラムを用意し、そのプログラムをＣＰＵ１０ａに実行させればよい。

図１１は、透過率が５０％の透過画像５０ａの例を示す図である。透過画像５０ａの透過率が０．５前後である場合は、濃度有画素からなる孤立点および濃度無画素からなる孤立点の両方が出現することがある。例えば、図１１に示す透過画像５０ａの画素は、すべて、孤立点である。このようなときは、いずれか一方のみを孤立点として取り扱い、もう一方を孤立点とみなさずに処理を行えばよい。例えば、透過画像５０ａの透過率が０．５以上である場合は、濃度有画素からなる孤立点のみを孤立点として取り扱い、０．５未満である場合は、濃度無画素からなる孤立点のみを孤立点として取り扱えばよい。

その他、画像形成装置１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。

１ 画像形成装置（画像処理装置）
６０２ 非重畳領域検出部（非重畳領域検出手段）
６０Ａ 非重畳領域階調変更部（均一化手段）
５０ 原稿画像
５０ａ 透過画像（第二の画像）
５０ｂ 背後画像（第一の画像）
５０ｈ 非重畳領域

Claims (8)

1. 第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、
   前記第二の画像の中から前記第一の画像とは重ならない領域である非重畳領域を検出する非重畳領域検出手段と、
   前記非重畳領域のすべての画素の階調を、隣接する隣接画素の濃度よりも高い所定の濃度を有する１つまたは連続する複数の画素からなる孤立点のサイズの合計が当該非重畳領域全体のサイズに占める割合と当該所定の濃度との積に基づく値に変換することによって均一化する、均一化手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記非重畳領域検出手段は、前記孤立点のうちの濃度が所定の値以上である隣接画素に隣接しないものを選出し、当該選出した孤立点の分布を表わす分布画像に対してクロージング処理を行うことによって、前記非重畳領域を検出する、
   請求項１記載の画像処理装置。
3. 第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、
   前記第二の画像の中から前記第一の画像とは重ならない領域である非重畳領域を検出する非重畳領域検出手段と、
   前記非重畳領域のすべての画素の階調を、所定の濃度を有する隣接画素に囲まれかつ当該隣接画素よりも濃度の低い１つまたは連続する複数の画素からなる孤立点のサイズの合計が当該非重畳領域全体のサイズに占める割合と当該所定の濃度との積に基づく値に変換することによって均一化する、均一化手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
4. 前記非重畳領域検出手段は、前記孤立点のうちの濃度が所定の値未満であるものを選出し、当該選出した孤立点の分布を表わす分布画像に対してクロージング処理を行うことによって、前記非重畳領域を検出する、
   請求項３記載の画像処理装置。
5. 第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像に対して画像処理を行う画像処理方法であって、
   前記第二の画像の中から前記第一の画像とは重ならない領域である非重畳領域を検出し、
   前記非重畳領域のすべての画素の階調を、隣接する隣接画素の濃度よりも高い所定の濃度を有する１つまたは連続する複数の画素からなる孤立点のサイズの合計が当該非重畳領域全体のサイズに占める割合と当該所定の濃度との積に基づく値に変換することによって均一化する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
6. 前記孤立点のうちの濃度が所定の値以上である隣接画素に隣接しないものを選出し、当該選出した孤立点の分布を表わす分布画像に対してクロージング処理を行うことによって、前記非重畳領域を検出する、
   請求項５記載の画像処理方法。
7. 第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像に対して画像処理を行う画像処理方法であって、
   前記第二の画像の中から前記第一の画像とは重ならない領域である非重畳領域を検出し、
   前記非重畳領域のすべての画素の階調を、所定の濃度を有する隣接画素に囲まれかつ当該隣接画素よりも濃度の低い１つまたは連続する複数の画素からなる孤立点のサイズの合計が当該非重畳領域全体のサイズに占める割合と当該所定の濃度との積に基づく値に変換することによって均一化する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
8. 前記孤立点のうちの濃度が所定の値未満であるものを選出し、当該選出した孤立点の分布を表わす分布画像に対してクロージング処理を行うことによって、前記非重畳領域を検出する、
   請求項７記載の画像処理方法。

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