JP5511467B2 - 画像処理装置およびその制御方法、並びにプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、カラー画像の減色処理技術に関するものである。
近年、情報の電子化が進み、紙文書をそのまま保存するのではなく、スキャナ等によりスキャンして電子化して保存したり、その電子データを他装置に送信するシステムが普及している。また、文書そのものに使われる色も白黒2値からカラー化(多値化)が進んでいる。カラー画像をそのまま利用するとデータ量が多くなるため、画像中から代表色を選定し、減色する処理が行われている。
非特許文献1では入力画像から256色に減色する方法が開示されている。入力デジタルカラー信号(RGB各8ビット)の上位2ビットを参照することにより、RGB色空間における4x4x4の立方体の領域に分け、領域毎の色の発生頻度分布(ヒストグラム)をとる。次に64個の領域それぞれの分散値を計算し、分散の大きな32個の領域を2分割する。さらに、分割後の領域の分散値を計算し、分散の大きな領域を2分割する操作を領域の個数が256個になるまで繰り返し行い、256個に分割した後の各領域の平均色を代表色として決定している。
また、特許文献1では文書画像をブロック単位に分割し、ブロック単位で符号化方法を切り替える方法が開示されている。ブロックごとに濃度ヒストグラムを算出し、ヒストグラム全体の分散が小さい場合は1色ブロックと判定する。一方、分散が大きい場合は、分散比が最大となるような閾値を設定して、前景色と背景色を分けたヒストグラムを生成する。そして、前景色と背景色それぞれのヒストグラムの分散値が小さければ2色ブロック、そうでなければ多色ブロックと判定する。さらに、2色ブロックは二値符号化、多色ブロックは多値符号化処理を実施するよう構成している。
渡辺,カラー画像を256色で近似するための高速なアルゴリズム,電子情報通信学会論文誌D(Vol J70−D No.4 pp.720−726 1987年4月)
しかしながら、非特許文献1に記載の減色方式は、分散値を計算して色空間を再分割する処理を繰り返し行うので、計算量が多くなってしまう。特に、色空間にRGBを用い、それぞれの色成分の分散値を各領域について求めているため、計算が煩雑になってしまう。また、特許文献1では、タイル単位でヒストグラムを生成し、ヒストグラムの分散値に基づいて1色ブロックか2色ブロックか多色ブロックかを判定することにより、符号化方法を切り替えている。すなわち、特許文献1では、2色ブロックと判定された領域に関しては2値画像圧縮形式で圧縮し、カラー多色ブロック(3色以上)と判定された領域に関してはJPEG等の多値画像圧縮形式で圧縮している。特に、3色以上の多色ブロックと判定された領域に関しては、JPEG圧縮するので、代表色の決め方は考慮されていなかった。
本発明は上述の問題点に鑑みなされたものであり、より好適なカラー文書画像の代表色を決定可能とする技術を提供することを目的とする。
上述の問題点を解決するため、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、画像処理装置において、第1の画像データを走査し、彩度が所定閾値以上である基準画素を決定する基準画素決定手段と、前記彩度と色相とによって構成される色相環において前記彩度が前記所定閾値より小さい領域を分割し、更に前記色相環において前記彩度が前記所定閾値以上の領域を前記基準画素の色相の値に基づいて色相方向に分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて頻度分布を計数するためのbinを決定する色空間分割手段と、前記第1の画像データに含まれる全画素を対象として、前記色空間分割手段で決定された各binに属する画素数を計数することにより頻度分布を作成する頻度分布作成手段と、前記頻度分布作成手段で作成された頻度分布に基づいてN個のbinを選定し、当該選定したN個のbinに対応するN種類の画素値を決定する決定手段と、前記第1の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記決定手段で決定されたN種類の画素値を用いて置換する置換手段と、を備える。
本発明によれば、より好適なカラー文書画像の代表色を決定可能とする技術を提供することができる。
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を詳しく説明する。なお、以下の実施の形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。
(第1実施形態)
本発明に係る画像処理装置の第1実施形態として、ネットワークにより相互に接続された画像処理装置とパーソナルコンピュータ(以下、PCと呼ぶ)とを含む画像処理システムを例に挙げて以下に説明する。
本発明に係る画像処理装置の第1実施形態として、ネットワークにより相互に接続された画像処理装置とパーソナルコンピュータ(以下、PCと呼ぶ)とを含む画像処理システムを例に挙げて以下に説明する。
<システム構成>
図1は、第1実施形態に係る画像処理システムの全体構成を示すブロック図である。100は画像処理装置であり、原稿画像を読み取り画像データを生成するスキャナ101および外部装置とデータの入出力を行うためのネットワークI/F105を備えている。パーソナルコンピュータ(以下、PCと言う。)120は、画像処理装置100とLAN110等のネットワークで接続され、画像処理装置100から送信されたデータを受信する。
図1は、第1実施形態に係る画像処理システムの全体構成を示すブロック図である。100は画像処理装置であり、原稿画像を読み取り画像データを生成するスキャナ101および外部装置とデータの入出力を行うためのネットワークI/F105を備えている。パーソナルコンピュータ(以下、PCと言う。)120は、画像処理装置100とLAN110等のネットワークで接続され、画像処理装置100から送信されたデータを受信する。
画像処理装置100は、スキャナ101によりまたはネットワークI/F105を介して外部装置より取得した画像データに画像処理を施すためのプログラムを実行するCPU102を有する。さらに、画像処理装置100は、プログラムを実行する際のワークメモリやデータの一時保存等に利用されるメモリ103、プログラムやデータを格納するハードディスク104、を備えている。
図2は、第1実施形態に係る画像処理装置100の機能構成を示すブロック図である。なお、以下で説明する処理部は、CPU102が各種の処理プログラムを実行することによって実現されることを想定するが、その一部又は全部を電気回路(ASIC等)で構成するようにしてもよい。
201はスキャナ101によりまたはネットワークI/F105を介して外部装置より画像データを入力する画像入力部である。ここでは、入力される画像データ(第1の画像データ)は、RGB色空間で表現され、解像度600dpiとして生成されたカラー画像であるとして説明する。なお画素値としては24ビット(各色8ビット)で表現される224種類(M種類)の値をとり得る。
202は入力部201で入力した画像データを、予め定められたサイズの複数のタイル画像に分割するタイル分割部である。図3(A)は入力部201から入力された入力画像を、64画素四方を単位として分割した1つのタイル画像を示している。タイル画像中の色情報は領域301,302,303において異なり、また、領域302の境界部にはにじみが発生しているものとする。にじみは、例えば、原稿画像に元々存在するものに由来するか、または、スキャナ101による原稿画像の読み取り時に生じるものである。また、ここでは、301は白色の背景領域、302は黒色の文字領域、303は赤系色の画像領域とする。黒色の文字領域302の周りには、灰色の滲みが発生しているものとする。
203は低解像度変換部であって、202タイル分割部で分割された各タイル画像を低解像度化する。低解像度変換により、入力画像のノイズの除去が可能となるほか、後述する色頻度分布の作成処理における処理画素数が低減され、処理負荷の低減が可能となる。ここでは、周辺画素の2×2画素の平均化フィルタを用い、解像度を600dpiから300dpiに(つまり1/2の解像度に)変換する例について説明する。なお、ここでは2×2画素の平均化フィルタを用いたが、L×L画素の平均化フィルタ(Lは整数)など任意の縮小画像生成手法が利用可能である。ただし、入力された画像データに含まれる細線や文字がつぶれない程度の縮小に留めることが望ましい。図3(B)は、図3(A)のタイル画像を低解像度化した画像を示す図であり、タイル画像は32画素四方となる。
204は色空間変換部であって、低解像度画像データの各画素に対応するRGB画素値から、HSV色空間の色相(H)と彩度(S)の値、およびYUV色空間の輝度(Y)の値を導出する。HSV色空間は図4に示すような、色相(Hue)、彩度(Saturation)、明度(Value)により構成される円柱として説明される。半径方向は、彩度Sであり、円柱の中心線からの距離に対応する0〜1の値により表される。円の中心(S=0)では無彩色であり、遠い方(1に近い値)がより鮮やかな有彩色になる。また、色相は円周方向(円の角度方向)に対応しており、0〜360度の値により色相を表現する。例えば、0度は赤系の色、120度は緑系の色、240度は青系の色に対応する。明度Vは色の明るさを示しており、0〜100(%)の値で示され、値が大きくなるにつれ明るくなる。なお、0%は黒色、100%は白色に対応している。
RGB画素値(R,G,B)の値の最大値をMAXとし、最小値をMINとしたとき、HSV画素値(H,S,V)の各値は以下のように算出される。
H = 60x(G−B)/(MAX−MIN)+0 if MAX=R
H = 60x(B−R)/(MAX−MIN)+120 if MAX=G
H = 60x(R−G)/(MAX−MIN)+240 if MAX=B
S = (MAX−MIN)/MAX
V = MAX
ここで、RGBの各値は、0から255の範囲で表されるものとする。
H = 60x(B−R)/(MAX−MIN)+120 if MAX=G
H = 60x(R−G)/(MAX−MIN)+240 if MAX=B
S = (MAX−MIN)/MAX
V = MAX
ここで、RGBの各値は、0から255の範囲で表されるものとする。
なお、HSV色空間の明度Vより、YUV色空間の輝度Yの方がより人間の目で見た場合の明るさの感覚に近い。このため、第1実施形態においては、明度Vの替わりにYUV色空間の輝度Yを用いる。すなわち、第1実施形態では、HSV色空間の色相および彩度と、YUV色空間の輝度とを用いるものとする。以下では、HSV色空間における色相と彩度、YUV色空間における輝度により表される色空間をY/HS色空間と呼ぶ。なお、輝度Yの値は、RGB画素値(R,G,B)から以下のように算出される。
Y = 0.29891×R + 0.58661×G + 0.11448×B
205は色空間分割部であって、Y/HS色空間を複数の部分空間(bin)に分割し、後述する頻度分布作成部207での頻度分布情報を生成するために用いる複数のbinを決定する。色空間の分割方法の詳細については後述する。頻度分布作成部207(画素値分布導出手段)は、色頻度分布作成部208と、エッジ頻度分布作成部209で構成される。頻度分布情報(画素値分布)の作成方法の詳細については後述する。
205は色空間分割部であって、Y/HS色空間を複数の部分空間(bin)に分割し、後述する頻度分布作成部207での頻度分布情報を生成するために用いる複数のbinを決定する。色空間の分割方法の詳細については後述する。頻度分布作成部207(画素値分布導出手段)は、色頻度分布作成部208と、エッジ頻度分布作成部209で構成される。頻度分布情報(画素値分布)の作成方法の詳細については後述する。
206はエッジ検出部であって、画像分割部202で分割されたタイル画像に対し公知のエッジ領域検出技術を用いて、画像に含まれるエッジ領域を抽出する。具体的には、ラプラシアン・エッジフィルタなどにより、入力された画像内の画素値変化の大きい領域をエッジ領域として抽出する。そして、例えば、エッジ強度の強い部分を1、それ以外を0とする信号を画素毎に出力する。図3(C)は図3(A)に示すタイル画像に対してをエッジ抽出した信号である。図においては、エッジ部分を黒(信号”1”)、エッジでない部分を白(信号”0”)で示している。
210は代表色選定部であり、頻度分布作成部207で作成した色頻度分布情報とエッジ頻度分布情報をもとにN種類の代表色を決定する。例えば、3種類の代表色を決定する。また、211は色量子化部であり、入力された画像データの各画素の画素値を、最も距離が近い代表色に置き換える量子化処理を行い、減色された画像データ(第2の画像データ)を生成する。
<装置の動作>
・色空間の分割
色空間分割部205は、頻度分布作成部207での頻度分布情報を生成するために用いる複数のbinを決定する。より具体的には、Y/HS色空間を、色相及び彩度における閾値と、輝度における閾値とを設定することにより分割する。
・色空間の分割
色空間分割部205は、頻度分布作成部207での頻度分布情報を生成するために用いる複数のbinを決定する。より具体的には、Y/HS色空間を、色相及び彩度における閾値と、輝度における閾値とを設定することにより分割する。
輝度方向については一次元の線形であるため、輝度値を所定の輝度閾値に基づいて分割するとよい。以下では、輝度レベルを8段階と設定した例について説明する。このとき、各輝度値間の7個(所定のP個)の輝度閾値に基づいて8個(P+1個)の領域(Y0〜Y7)に分割される。なお、製品への実装においては、例えばY信号の上位3ビットを利用して輝度レベル判定するとよい。
図5は、色相Hと彩度Sとにより表現される色相環501を複数の領域に分割する例を示す図である。まず、色相環501を無彩色領域(低彩度領域)と有彩色領域(高彩度領域)に分ける。上述したように、彩度Sは、色相環における半径方向の距離で表現でき、色相環の原点に近いほど白、灰色、黒などの無彩色に近づき、逆に原点から離れるほど鮮やかな有彩色となる。そこで、所定の彩度閾値S’(所定閾値)を設定し、彩度Sが当該彩度閾値S’より小さい範囲を、無彩色の領域502(H0)とする。
次に有彩色領域の分割について説明する。色相Hは色相環における位相で表現される。そこで、複数の色相閾値を設定し、有彩色領域の分割を行なうことが出来る。しかし、タイル画像ごとに現れる色相分布は異なるため、予め決められた固定閾値で色相を区切ると問題が発生する。
固定閾値で色相を区切った場合の問題点について図6を用いて説明する。図6は、彩度Sが彩度閾値S’以上(所定閾値以上)の色相環601を0度、90度、180度、270度の色相を各色相閾値として、固定的な4つの領域に分割した図を示している。また、点602〜609はあるタイル画像に含まれる画素に対応する色相Hと彩度Sの値をプロットしたものである。ここでは、予め設定された4つの領域によって、602〜609の8個の画素が、色相範囲6010と、色相範囲6013とに含まれる画素として判定されることになる。
しかし、図6における8個の画素の分布から、604,605,606,607,608,609と、602,603との2つのグループに分類したほうがより好ましいことが理解できよう。つまり、上述のように固定的に領域の境界を指定した場合、同じ色相の領域に分類すべき画素群を、異なる色相の領域に分類してしまうことがある。分類された後の量子化処理では、異なる色相として分類された画素は異なる色情報に置き換えられる。そのため、結果として、画素604、605と、画素606〜608とは実際とかなり異なる色に置き換えられる。つまり、減色後の画像の画質が低下することになる。そこで、第1実施形態に係る画像処理装置では、対象とするタイル画像毎に適応的に色相閾値を決定する。
図7は、色相Hと彩度Sで定義される色相環における有彩色領域を複数の領域に分割する動作フローチャートである。なお、以下の各ステップは、CPU102が、各種制御プログラムを実行することにより実現される。なお、前述したように、色相環は既に無彩色領域と有彩色領域とに分割されている。以下では、有彩色領域をQ個の領域に分割することを考える。結果として、色相環は(Q+1)個の領域に分割される(有彩色領域がQ個、無彩色領域が1個)。
S701では、タイル画像中の基準画素から色相hを取得する。ここでは、基準画素は、タイル画像を走査し最初に有彩色(H0に含まれない)と判定された(発見された)画素を用いる(基準画素決定手段)。図5の503は基準画素から取得した色相値を例示的に示している。
S702では、色相範囲H1の範囲を設定する。色相範囲H1は、有彩色の色相方向の分割数をQとすると、基準画素の色相値hから±(360/2Q)度の範囲とする。例えば、有彩色の分割数がQ=4である場合、図5の色相範囲H1(504)の範囲は、(基準画素503の色相h)±45度となる。すなわち、基準画素の色相の値が、分割後の色相範囲の中心となるように有彩色領域を分割する。
S703では、残りの色相範囲H2からHQまでの範囲をそれぞれ設定する。ここでは、色相環を等角度で分割する場合について説明する。つまり、色相環を360/Q度毎に区切っていく。図5では、有彩色の分割数がQ=4であり、90度の色相範囲ごとに分割した例を示す図である。図5における505,506,507は色相範囲H2,H3,H4に相当する。
なお、以下の説明では、色相Hと彩度Sとにより表現される色相環501を分割したときの各領域(無彩色の領域H0と、分割された有彩色領域H1〜H4)をまとめて、色相範囲と呼ぶこととする。
・頻度分布情報の作成
頻度分布作成の処理の詳細を図8を用いて説明する。フローチャートは大きく、タイル画像内の各画素に対する処理(S808)と各Binに対する処理(S809)とにより分けることが出来る。そして、S808には、以下で説明するS801〜S807の処理が含まれる。
頻度分布作成の処理の詳細を図8を用いて説明する。フローチャートは大きく、タイル画像内の各画素に対する処理(S808)と各Binに対する処理(S809)とにより分けることが出来る。そして、S808には、以下で説明するS801〜S807の処理が含まれる。
なお、S801〜S804は低解像度タイル画像内の全画素を対象とした画素値の頻度分布導出に対応し、色頻度分布作成部208により処理される。一方、S805〜S807はエッジ領域に対応するタイル画像における画素を対象とした画素値の頻度分布導出に対応し、エッジ頻度分布作成部209により処理される。
頻度分布作成部207は、色空間分割部206で輝度方向を分割した輝度レベルY(Y0〜Y7)と、色相と彩度で表される色相環を分割して求めた色相範囲H(H0〜H4)とで構成される二次元配列を作り、それぞれの配列要素(以降、binと呼ぶ)に含まれるタイル画像内の画素やエッジ信号の出現回数を計数(カウント)する。
図9(A)は色頻度分布のための配列、図9(B)はエッジ頻度分布のための配列を示したものである。図9(A)の色頻度分布のbinには、各binに対応する輝度レベルおよび色相範囲の色情報を持つ低解像度画像の画素の出現数と、カウントされた画素に対応する色情報の平均値とを格納する。901は配列宣言の一例を示している。また、図9(B)のエッジ頻度分布のbinには、該当する図9(A)の色頻度分布のbinにカウントされた低解像度タイル画像の画素に対応するエッジ信号の出現数を格納する。902は配列宣言の一例を示している。図9(C)に示されるように、これら2つの頻度分布は対で存在し、互いの配列の位置が対応するよう構成されている。
S801では、低解像度画像タイル画像から1画素(以下P_dsと呼ぶ)の画素値を取得する。そして、S802で、P_dsの画素に対応する色相範囲および輝度レベルを取得する。これは、P_dsの画素値から輝度値yと色相hと彩度sを算出し、色空間分割部205で分割した輝度レベルおよび色相範囲のどこに対応するかを判定することにより得られる。すなわち、P_dsの画素が、図9(A)の色頻度分布および図9(B)のエッジ頻度分布900Bの各binのいずれに対応するか判定される。
S803では、S802において判定された輝度レベルおよび色相範囲に該当する色頻度分布のbinに対し画素の出現数を1(度数)加算する。また、S804では、該当するbinの色情報にP_dsの色情報を加算する。
S805では、低解像度画像の画素P_dsと同等の位置に該当するエッジ信号群P_edを取得する。なお、エッジ信号を生成した対象の画像は上述したようにタイル画像であり、低解像度タイル画像よりも解像度が高い。そのため、P_dsに対応するエッジ信号は複数個存在することになる。具体的には、エッジ信号を生成するために用いた入力画像は600dpi、低解像度画像を300dpiに設定している場合、画素P_ds1つに対応するエッジ信号は4つとなる。
S806では、P_edのうちエッジ信号の値が”1”のエッジ信号をカウントする。これは低解像度画像の画素P_dsがエッジかどうかを判定することに対応する。もし、低解像度画像の画素P_dsが背景や、領域の内部にある画素であれば、該当するエッジ信号の値はすべて0となる。また、P_dsがある画像境界(エッジ)上にある画素であれば、該当するエッジ信号の値が1となる。
S807では、S802で判定した輝度レベルおよび色相範囲に該当するエッジ頻度分布のbinに保持されているエッジ信号の出現数に対して、S806でカウントしたエッジ信号数を加算する。
上述の、S801〜S807までの処理を低解像度画像タイル画像分のすべての画素分繰り返し行う。その後、S809では、色頻度分布のbinにカウントされた画素の色情報の平均を求める。具体的にはS804において各binに加算された色情報をS803で加算された各binの画素数で除算している。これを40(=8×5)個の各binについて実施する。
図10は、色相範囲および輝度レベルによって定義された各binの頻度分布の例を示す図である。図10(A)は、低解像度タイル画像(図3(B))に基づき生成された、各binの色頻度分布を示している。一方、図10(B)は、エッジ信号画像(図3(C))に基づき生成された各binのエッジ信号数を示すエッジ頻度分布を示している。
・代表色の決定と画素の置換
代表色選定部210は、頻度分布作成部207で作成した情報をもとに代表色を決定する。一般的に、タイル画像中の出現頻度が多い色が、当該タイル画像の中での重要な色(代表色)であるとみなせるはずである。しかし、実際には頻度が高くても重要でない色も存在する。
代表色選定部210は、頻度分布作成部207で作成した情報をもとに代表色を決定する。一般的に、タイル画像中の出現頻度が多い色が、当該タイル画像の中での重要な色(代表色)であるとみなせるはずである。しかし、実際には頻度が高くても重要でない色も存在する。
図11は、図3(A)の画像に対して、画素値置換処理後(減色処理後)の画像の例を示す図である。文字302の周りの滲み部分(灰色)の画素数が、領域303(赤系色)の画素数よりも多い場合、単純に頻度上位3色を代表色として決定すると、背景色301(白色)、文字色302(黒色)、滲み部分(灰色)の3色が選択されてしまう。そして、この代表色を用いて量子化(画素置換)すると、滲み部分1102bが灰色の領域として、文字領域1102aの周辺に残ってしまうとともに、領域1103は赤系色で置換されるべきであるにもかかわらず異なった色(灰色)で置換されてしまうことになる。すなわち、単純に出現頻度の多い方から順に代表色として選択すると、滲み部分の色が残る恐れがある。
ところで、色の滲みは一般的に2つの色領域に挟まれて存在する。そのため、滲みの色情報は2つの色領域の輝度の中間にあることが多い。また、滲み部分の形状は領域に沿って細長く存在する。すなわち、エッジ領域に多く存在する。そこで、第1実施形態では、以上の色の滲み部分の特徴を利用することにより滲み部分を低減し重要な色を代表色として決定する。
図12は、代表色選定の処理の詳細フローチャートである。なお、代表色候補数は予め指定された定数としてもいいし、所定の画素数以上のものとしてもよい。また、代表色候補数として定数個だけ選択し、実験的に求めた所定のしきい値以下の画素数のbinは候補から除外するよう構成してもよい。
S1201では、色頻度分布から頻度が上位n個のbinを取得する。第1実施形態では、色相環の各領域(色相範囲H0〜H4)でそれぞれ頻度上位3位を選び、これを代表色候補のbin(候補bin)とする。図10(A)の色頻度分布に当てはめると、
色相範囲H0からは、(Y7,H0),(Y1,H0),(Y5,H0)
色相範囲H1からは、(Y2,H1)
が選択される。色相範囲H2,H3,H4には出現画素が0のため選択されない。
色相範囲H0からは、(Y7,H0),(Y1,H0),(Y5,H0)
色相範囲H1からは、(Y2,H1)
が選択される。色相範囲H2,H3,H4には出現画素が0のため選択されない。
なお、(Y1,H0)は、図3(A)における黒色の文字領域302、(Y7,H0)は図3(A)における白色の背景領域301に相当している。また、(Y5,H0)は図3(A)における黒色の文字領域の周囲に発生した灰色の滲みの一部である。(Y2,H1)は、図3(A)における赤系色の画像領域303に相当している。
S1202では、候補binの1つを判定対象として、当該判定対象の候補binが、すべての候補binの中で輝度レベルYが最大、もしくは最小かを判定し、YesであればS1204へ遷移し、NoであればS1203へ遷移する。たとえば、(Y1,H0)は候補bin中最も輝度レベルが低いため、S1202の判定はYesであり、S1204へ遷移する。また、(Y7,H0)は候補binの中で最も輝度レベルが高いため、S1204へ遷移する。一方、(Y5,H0)および(Y2,H1)の輝度レベルは候補binの中で、最大でも最小でもないため、S1202の判定はNoであり、S1203へ遷移する。
S1203では、当該判定対象の候補binと対応するエッジ頻度分布(図10(B))のbinのエッジ出現数を参照し、出現数がしきい値より大きいか小さいかを判定し、小さければS1204へ、大きければS1205へ遷移する。つまり、この処理で候補binの色情報がエッジ近辺に発生しているかを判定する。なお、しきい値は色頻度分布のbinの画素数より十分大きい。これは、色頻度分布を取った画像よりエッジ信号を取った画像のほうが高解像度であり、低解像度画像の一画素に対応する信号は複数存在するからである。そのため、低解像度の画素数に比べて十分な数のエッジ信号が発生しないと候補binは狭小な領域(エッジ)に存在すると言えないからである。ここでは閾値αを色頻度分布のbinの画素数の2倍とする。なお、閾値αは、低解像度変換部203における縮小の度合いに応じて決定すると良い。例えば、L×L画素を1画素にしている場合には閾値αを色頻度分布のbinの画素数とLの値とに基づいて設定するとよい。すなわち、エッジの割合が高い候補binは、文字などの周辺に発生している滲み部分の画素の画素値である可能性が高いので、代表色として選定しないようにしている。
図10の例においては、色頻度分布での(Y2,H1)の度数は34、エッジ頻度分布での(Y2,H1)の度数は36であるため、エッジ頻度は十分大きいと言えないと判断する。このため、S1204へ遷移する。一方、色頻度分布の(Y5,H0)の発生画素数は72、エッジ頻度分布での(Y5,H0)は160である。このため、エッジ頻度は十分大きいと判定し、S1205へ遷移する。
S1205では、すべての代表色候補binを判定したかを判定する。Yesならば終了へ遷移し、NoであればS1202へ遷移し、次の判定対象のbinを選ぶ。以上の処理を行うことにより代表色を決定することが出来る。例えば、図10の色頻度分布から代表色に対応するbinと選定されるのは
(Y7,H0),(Y1,H0),(Y2,H1)
の3個(N個)である。そして、例えばこれらの選定された各binの平均画素値に基づいて代表色を導出する。また、選定された各binに属する画素の平均画素値に基づいて代表色を導出しても良い。
(Y7,H0),(Y1,H0),(Y2,H1)
の3個(N個)である。そして、例えばこれらの選定された各binの平均画素値に基づいて代表色を導出する。また、選定された各binに属する画素の平均画素値に基づいて代表色を導出しても良い。
その後、色量子化部211は、入力された画像データの各画素について、決定された代表色それぞれとの色間距離を算出し、最小の距離を有する代表色で置換する量子化処理を行う。すなわち、入力画像データの各画素を、最も類似する代表色で置換する。なお、色間距離としては、注目画素と代表色とのRGB画素値でのユークリッド距離を使用することを想定するが、色空間、距離算出方法はこれに限られるものではない。また、人間の視覚の特性に適合した、変換テーブルを予め用意しておき、当該テーブルに基づいて置換するよう構成してもよい。量子化処理により、図3(D)に示される減色タイル画像データが得られる。上述の処理を各タイル画像について独立して実行し、タイル画像を結合することにより減色画像データ(第2の画像データ)が得られる。
以上説明したとおり本実施形態によれば、画像データ内の色頻度分布を作成する際のbin分割を、適応的に決定した基準画素の位置に基づいて決定する。これにより、より好適な減色処理が可能となり高画質な出力画像を得ることが容易となる。
なお、上述した実施形態では、HSV色空間における色相と彩度、およびYUV空間における輝度を用いて判定を行ったが、色相と彩度に関しては、他の色空間(例えばHSL色空間)における色相と彩度を用いることも可能である。
(その他の実施例)
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (9)
- 第1の画像データを走査し、彩度が所定閾値以上である基準画素を決定する基準画素決定手段と、
前記彩度と色相とによって構成される色相環において前記彩度が前記所定閾値より小さい領域を分割し、更に前記色相環において前記彩度が前記所定閾値以上の領域を前記基準画素の色相の値に基づいて色相方向に分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて頻度分布を計数するためのbinを決定する色空間分割手段と、
前記第1の画像データに含まれる全画素を対象として、前記色空間分割手段で決定された各binに属する画素数を計数することにより頻度分布を作成する頻度分布作成手段と、
前記頻度分布作成手段で作成された頻度分布に基づいてN個のbinを選定し、当該選定したN個のbinに対応するN種類の画素値を決定する決定手段と、
前記第1の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記決定手段で決定されたN種類の画素値を用いて置換する置換手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記色空間分割手段は、
前記色相環において前記彩度が前記所定閾値より小さい1つの領域を分割し、更に前記色相環において前記彩度が前記所定閾値以上の領域を前記基準画素の色相の値に基づいて色相方向にQ個の領域に分割することによって、前記色相環において(Q+1)個の領域を設定し、更に、P個の輝度閾値を用いて前記輝度方向を分割することにより(P+1)個の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した(Q+1)個の領域と前記輝度方向に設定した(P+1)個の輝度レベルとに基づいて、(P+1)×(Q+1)個のbinを決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記第1の画像データに含まれる各画素の画素値から、HSV色空間における色相および彩度と、YUV色空間における輝度とを求める色空間変換手段をさらに備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記置換手段は、第1の画像データに含まれる画素の各々を、前記決定手段で決定されたN種類の画素値のうち、ユークリッド距離が最小となる画素値で置換することを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項に記載の画像処理装置。
- 前記基準画素決定手段は、前記第1の画像データに含まれる画素を順に走査し、最初に発見された前記所定閾値以上の彩度を有する画素を、前記基準画素として決定することを特徴とする請求項1乃至4の何れか一項に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記N種類の画素値を、前記選定したN個のbinの各々の平均画素値に基づいて導出するか、または、前記選定したN個のbinの各々に属する前記第1の画像データの画素の平均画素値に基づいて導出することを特徴とする請求項1乃至5の何れか一項に記載の画像処理装置。
- さらに、画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力された画像データを複数のタイル画像に分割する分割手段と、
を備え、
前記第1の画像データは、前記分割手段で分割されたタイル画像であることを特徴とする請求項1乃至6の何れか一項に記載の画像処理装置。 - 画像処理装置の制御方法であって、
第1の画像データから、彩度が所定閾値以上である基準画素を決定する基準画素決定工程と、
前記彩度と色相とによって構成される色相環において前記彩度が前記所定閾値より小さい領域を分割し、更に前記色相環において前記彩度が前記所定閾値以上の領域を前記基準画素の色相の値に基づいて色相方向に分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて頻度分布を計数するためのbinを決定する色空間分割工程と、
前記第1の画像データに含まれる全画素を対象として、前記色空間分割工程で決定された各binに属する画素数を計数することにより頻度分布を作成する頻度分布作成工程と、
前記頻度分布作成工程で作成された頻度分布に基づいてN個のbinを選定し、当該選定したN個のbinに対応するN種類の画素値を決定する決定工程と、
前記第1の画像データに含まれる画素の各々を、前記決定工程で決定されたN種類の画素値のうちの最も類似する画素値で置換する置換工程と、
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。 - コンピュータを、
第1の画像データを走査し、彩度が所定閾値以上である基準画素を決定する基準画素決定手段、
前記彩度と色相とによって構成される色相環において前記彩度が前記所定閾値より小さい領域を分割し、更に前記色相環において前記彩度が前記所定閾値以上の領域を前記基準画素の色相の値に基づいて色相方向に分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて頻度分布を計数するためのbinを決定する色空間分割手段、
前記第1の画像データに含まれる全画素を対象として、前記色空間分割手段で決定された各binに属する画素数を計数することにより頻度分布を作成する頻度分布作成手段、
前記頻度分布作成手段で作成された頻度分布に基づいてN個のbinを選定し、当該選定したN個のbinに対応するN種類の画素値を決定する決定手段、
前記第1の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記決定手段で決定されたN種類の画素値を用いて置換する置換手段、
として機能させるためのプログラム。
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