JP5511468B2 - 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

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。電子文書には可読性向上や高圧縮性を実現させるために文字を鮮明に再現し、背景は均一な色とすることが求められている。しかし、実際に紙文書を電子化する際には各種のノイズやにじみ、むらが発生する。特にカラー文書の色領域のむらやにじみは可読性や画質に悪影響を及ぼすため、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には、入力画像を複数のブロックに分割し、ブロック単位で色置換を行う技術が開示されている。さらに、特許文献２では、領域認識をページ全体に実行し、格納した後に文字、写真など属性ごとに決められた色数で減色処理を行う技術が開示されている。

国際公開ＷＯ２００６／０６６３２５号公報 特開２００６−３３３１７５号公報

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、局所領域の色情報を保持するために、タイル単位での減色を実施している。しかし、減色時に着目する領域を小さくし、微小な領域の色情報を残すため、色のにじみなどのノイズの影響を受けやすくなる。そこで、ノイズを除去するために、ヒストグラムを生成、色量子化処理をし、量子化領域の形状や発生位置を見てノイズ判定し、再度ヒストグラムを作って量子化処理を行っている。つまり、計算量の多いヒストグラム計算を複数回行うため計算コストが高くなってしまう。さらに、特許文献２では領域認識をページ全体に実行したあとで、減色処理を行う。このため、認識結果をメモリ上に保存しておく必要があり、ソフトウェアによる実装では容易であるが、並列処理や逐次処理が基本であるハードウェアによる実装には不向きである。

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の画像データの縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、所定の色空間を分割することにより、頻度分布を計数するための複数のｂｉｎを決定する色空間分割手段と、前記縮小画像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第１の頻度分布を作成する第１の頻度分布作成手段と、前記第１の画像データからエッジ領域を検出する検出手段と、前記検出手段により検出されたエッジ領域に含まれる画素を対象として、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第２の頻度分布を作成する第２の頻度分布作成手段と、前記第１の頻度分布と前記第２の頻度分布とに基づいて、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。

第１実施形態に係る画像処理システムの全体構成図である。 第１実施形態に係る画像処理装置１００の機能ブロック図である。 画像データに対する処理を説明するための図である。 ＨＳＶ色空間を説明するための図である。 色相環を複数の領域に分割する例を示す図である。 色相環の領域分割を固定した際の例を示す図である。 ＨＳＶ色空間の領域分割を説明する動作フローチャートである。 頻度分布の作成処理を説明する動作フローチャートである。 頻度分布作成部で使用する頻度分布データの構成例を示す図である。 作成された頻度分布データの例を示す図である。 減色処理の結果の一例を示す図である。 代表色の決定処理を説明する動作フローチャートである。

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。

＜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。

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２^２４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、タイル分割部２０２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。

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、本実施形態では、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は、色頻度分布作成部２０８（第１の頻度分布作成手段）と、エッジ頻度分布作成部２０９（第２の頻度分布作成手段）で構成される。頻度分布情報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、タイル分割部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エッジを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ものとする。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。

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。

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（第１の頻度分布）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（第２の頻度分布）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。

図１１は、図３（Ａ）の画像に対する、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。

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と対応する図１０（Ｂ）のエッジ頻度分布の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。

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、色頻度分布とエッジ頻度分布とを併用し、代表色の決定に用いるｂｉｎを決定することにより、領域のにじみ色を代表色から除外可能とすることが出来る。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。

Claims (11)

1. 第１の画像データの縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、
   所定の色空間を分割することにより、頻度分布を計数するための複数のｂｉｎを決定する色空間分割手段と、
   前記縮小画像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第１の頻度分布を作成する第１の頻度分布作成手段と、
   前記第１の画像データからエッジ領域を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出されたエッジ領域に含まれる画素を対象として、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第２の頻度分布を作成する第２の頻度分布作成手段と、
   前記第１の頻度分布と前記第２の頻度分布とに基づいて、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。
2. 前記縮小画像を走査し、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を更に備え、
   前記色空間分割手段は、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を決定し、
   前記第１の頻度分布作成手段では、前記縮小画像に含まれる各画素の色相と彩度と輝度とに基づいて、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前記第１の頻度分布を作成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 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２に記載の画像処理装置。
4. 前記縮小画像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更に備え、
   前記第１の頻度分布作成手段では、前記色空間変換手段で求めた前記縮小画像に含まれる各画素の色相と彩度と輝度とに基づいて、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前記第１の頻度分布を作成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 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４の何れか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記基準画素決定手段は、前記縮小画像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２に記載の画像処理装置。
7. 前記縮小画像生成手段は、前記第１の画像データのＬ×Ｌ画素を１画素に変換することにより前記縮小画像を生成し、
   前記決定手段は、前記第１の頻度分布の各ｂｉｎと前記第２の頻度分布の各ｂｉｎとの比と前記Ｌの値とに基づいて、前記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
   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。
8. 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縮小画像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７の何れか一項に記載の画像処理装置。
9. 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、
   を更に備え、
   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８の何れか一項に記載の画像処理装置。
10. 画像処理装置の制御方法であって、
    第１の画像データの縮小画像を生成する縮小画像生成工程と、
    所定の色空間を分割することにより、頻度分布を計数するための複数のｂｉｎを決定する色空間分割工程と、
    前記縮小画像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第１の頻度分布を作成する第１の頻度分布作成工程と、
    前記第１の画像データからエッジ領域を検出する検出工程と、
    前記検出工程で検出されたエッジ領域に含まれる画素を対象として、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第２の頻度分布を作成する第２の頻度分布作成工程と、
    前記第１の頻度分布と前記第２の頻度分布とに基づいて、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画素値を、前記決定工程で決定されたＮ種類の画素値を用いて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。
11. コンピュータを、
    第１の画像データの縮小画像を生成する縮小画像生成手段、
    所定の色空間を分割することにより、頻度分布を計数するための複数のｂｉｎを決定する色空間分割手段、
    前記縮小画像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第１の頻度分布を作成する第１の頻度分布作成手段、
    前記第１の画像データからエッジ領域を検出する検出手段、
    前記検出手段により検出されたエッジ領域に含まれる画素を対象として、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第２の頻度分布を作成する第２の頻度分布作成手段、
    前記第１の頻度分布と前記第２の頻度分布とに基づいて、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。