JP5930804B2 - 画像処理装置及びその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及びその制御方法に関する。

従来、入力画像をモノクロ領域（モノクロ画像の領域）とカラー領域（カラー画像の領域）に区分し、モノクロ領域とカラー領域に対し、個別にγ補正する画像処理装置が提案されている。例えば、モノクロ領域にＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正（以下、「ＤＩＣＯＭγ補正」と呼ぶ）を施し、カラー領域にγ＝２．２のγ補正（以下、「２．２γ補正」と呼ぶ）を施す画像処理装置が提案されている。このような画像処理装置を用いれば、レントゲン画像などのモノクロ画像と、内視鏡画像などのカラー画像とを表示した場合に、モノクロ画像にはＤＩＣＯＭγ補正が、カラー画像には２．２γ補正が施され、各画像を適切な階調で表示することができる。

入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する方法は、例えば特許文献１に開示されている。具体的には、特許文献１には、入力画像を複数の矩形ブロックに分割し、矩形ブロック毎にモノクロ領域かカラー領域かを判定することが開示されている。

ここで、モノクロ領域かカラー領域かを判定する際には、以下の点を注意しなければならない。
モノクロ画像（例えば、レントゲン画像）中にカラーの注釈など多少のカラー画素が存在する場合がある。しかし、カラー画素が含まれてもモノクロ画像はＤＩＣＯＭγ補正を施して表示する必要がある。そのため、モノクロ領域を判定する際に、領域内に多少のカラー画素が存在してもその領域をモノクロ領域と判定する必要がある。

しかしながら、上記注意点を考慮して特許文献１に開示の技術を用いた場合、モノクロ領域とカラー領域の一方を正しく判定すると他方を誤判定してしまうというトレードオフが発生してしまうことがある。
上記トレードオフについて、図１２を用いて説明する。図１２（ａ）は、入力画像の一例を示す図である。「カラー領域Ａ」は、カラー画像（内視鏡画像）の矩形ブロックであり、カラー領域と判定されるべき矩形ブロックである。「モノクロ領域Ｂ」は、モノクロ画像（レントゲン画像）の矩形ブロックであり、モノクロ領域と判定されるべき矩形ブロックである。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）のカラー領域Ａを拡大した図である。図１２（ｃ）は、図１２（ａ）のモノクロ領域Ｂを拡大した図である。
カラー領域Ａとモノクロ領域Ｂは、矩形ブロック内の総画素数に対するカラー画素の数の割合がほぼ同じである。そのため、図１２（ａ）に示す画像について、矩形ブロック毎にモノクロ領域かカラー領域を判定した場合、カラー領域Ａとモノクロ領域Ｂについて同じ判定結果が得られてしまう。即ち、カラー領域Ａをカラー領域と正しく判定すると、モノクロ領域Ｂがカラー領域と誤判定され、モノクロ領域Ｂをモノクロ領域と正しく判定すると、カラー領域Ａがモノクロ領域と誤判定されてしまう。

特開２００３−２４４４６９号公報

本発明は、モノクロ領域とカラー領域の一方を正しく判定すると他方を誤判定してしまうというトレードオフの発生を抑制することのできる技術を提供することを目的とする。

本発明の画像処理装置は、
入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得手段と、
前記分割領域毎に、前記取得手段で取得されたその分割領域の統計量と第１の閾値を比較して、当該分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを判定する判定手段と、
前記判定手段でモノクロ領域と判定された分割領域のうち、前記判定手段でカラー領域と判定された分割領域に隣接する分割領域である隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の統計量と、前記第１の閾値よりも分割領域がカラー領域と判定されやすい第２の閾値とを比較して、当該隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを再判定する再判定手段と、を有することを特徴とする。

本発明の画像処理装置の制御方法は、
入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得ステップと、
前記分割領域毎に、前記取得ステップで取得されたその分割領域の統計量と第１の閾値を比較して、当該分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップでモノクロ領域と判定された分割領域のうち、前記判定ステップでカラー領域と判定された分割領域に隣接する分割領域である隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の統計量と、前記第１の閾値よりも分割領域がカラー領域と判定されやすい第２の閾値とを比較して、当該隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを再判定する再判定ステップと、
を有することを特徴とする。

本発明によれば、モノクロ領域とカラー領域の一方を正しく判定すると他方を誤判定してしまうというトレードオフの発生を抑制することができる。

実施例１に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図 実施例１に係る分割領域の一例を示す図 実施例１に係る閾値算出部の詳細な構成の一例を示すブロック図 境界周辺領域モノクロ度数の算出方法の具体例を説明する図 実施例１の効果の一例を説明する図 実施例１に係る領域検出部の詳細な構成の一例を示すブロック図 実施例１に係る領域検出部の処理の具体例を説明する図 実施例２に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図 実施例２に係る閾値算出部の詳細な構成の一例を示すブロック図 分割領域とその分割領域の画素値のヒストグラムの一例を示す図 実施例２の効果の一例を説明する図 従来技術の課題を説明する図

＜実施例１＞
以下、本発明の実施例１に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。
図１は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置１００は、モノクロ度数検出部１０１、モノクロ／カラー判定部１０２、閾値算出部１０３、モノクロ／カラー再判定部１０４、領域検出部１０５、γ補正部１０６などを有する。本実施例に係る画像処理装置には、不図示のパーソナル・コン
ピューターから画像データｓ０（入力画像）が入力される。そして、本実施例に係る画像処理装置は、画像データｓ０にγ補正を施すことにより画像データｓ１を生成し、不図示の表示パネルへ出力する。それにより、画像データｓ１に基づく画像を表示パネルに表示することができる。本実施例では、画像データｓ０，ｓ１はＲＧＢデータであるものとする。
なお、表示パネルは、画像処理装置の一部であってもよいし、画像処理装置とは別体の装置であってもよい。
また、画像データはＲＧＢデータでなくてもよい。例えば、画像データはＹＣｂＣｒデータであってもよい。

モノクロ度数検出部１０１は、入力画像（画像データｓ０）を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する。具体的には、モノクロ度数検出部１０１は、分割領域毎に、その分割領域内のモノクロ画素の数（モノクロ度数ｍ０）をカウントする。本実施例では、モノクロ度数検出部１０１は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値が全て等しい画素をモノクロ画素と判定し、モノクロ度数ｍ０をカウントする。なお、モノクロ画素か否かの判定方法はこれに限らない。例えば、ＲＧＢデータが色差データに変換され、色差が０である画素がモノクロ画素と判定されてもよい。
本実施例では、図２に示すように、入力画像を水平方向１０個×垂直方向６個に分割して得られる６０個の領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］のそれぞれが上記分割領域であるものとする。そのため、モノクロ度数検出部１０１では、１フレームの入力画像に対し、６０個のモノクロ度数ｍ０が得られる。分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］のモノクロ度数ｍ０は、モノクロ度数ｍ０［０］［０］〜ｍ０［５］［９］と記載する。例えば、分割領域ｄ［０］［０］のモノクロ度数ｍ０は、モノクロ度数ｍ０［０］［０］と記載する。

そして、モノクロ度数検出部１０１は、分割領域毎のモノクロ度数ｍ０を、モノクロ／カラー判定部１０２、閾値算出部１０３、及び、モノクロ／カラー再判定部１０４に出力する。
なお、本実施例では、統計量がモノクロ度数であるものとしたが、統計量はこれに限らない。統計量は、例えば、モノクロ画素とカラー画素を含めた全画素の画素値であってもよいし、カラー画素の数であってもよいし、画素値毎のヒストグラムであってもよい。分割領域がモノクロ領域かカラー領域かを判定することのできる統計量であれば、どのような統計量であってもよい。
なお、本実施例では、モノクロ度数検出部１０１により統計量が生成されるものとしたが、統計量は外部から入力（取得）されてもよい。
なお、分割領域の数は６０個に限らない。例えば、分割領域の数は、３０個や８０個など、６０個より多くても少なくてもよい。また、分割領域のサイズはどのようなサイズであってもよい。

モノクロ／カラー判定部１０２は、分割領域毎に、モノクロ度数検出部１０１で取得されたその分割領域の統計量（モノクロ度数ｍ０）と第１の閾値を比較して、当該分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを判定する。本実施例では、モノクロ／カラー判定部１０２は、モノクロ度数ｍ０が閾値ｔｈ（第１の閾値）以上である場合にモノクロ領域と判定し、閾値ｔｈ未満であればカラー領域と判定する。
閾値ｔｈは、例えば、モノクロ画像中のカラー注釈などを考慮し、多少のカラー画素が存在してもモノクロ領域と判定されるように設定された値である。本実施例では、分割領域の総画素数に対するモノクロ度数の割合が９５％以上ある分割領域がモノクロ領域と判定され、上記割合が９５％未満である分割領域がカラー領域と判定されるように、閾値ｔｈが決定されているものとする。例えば、分割領域のサイズが、水平方向３８４画素×垂直方向４００画素である場合には、閾値ｔｈは、１４５９２０（＝３８４×４００×０．
９５）である。
そして、モノクロ／カラー判定部１０２は、カラー領域かモノクロ領域かの判定結果（モノクロ／カラー判定結果ｍｃ）を閾値算出部１０３に出力する。モノクロ領域の場合、モノクロ／カラー判定結果ｍｃ＝１とし、カラー領域の場合、モノクロ／カラー判定結果ｍｃ＝０とする。分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］のモノクロ／カラー判定結果ｍｃは、モノクロ／カラー判定結果ｍｃ［０］［０］〜ｍｃ［５］［９］と記載する。例えば、分割領域ｄ［０］［０］のモノクロ／カラー判定結果ｍｃは、モノクロ／カラー判定結果ｍｃ［０］［０］と記載する。

閾値算出部１０３は、隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の画素値の統計量（モノクロ度数ｍ０）と、周辺分割領域の画素値の統計量とに基づいて、第２の閾値を算出する。隣接分割領域は、モノクロ／カラー判定部１０２でモノクロ領域と判定された分割領域のうち、モノクロ／カラー判定部１０２でカラー領域と判定された分割領域に隣接する分割領域である。周辺分割領域は、モノクロ／カラー判定部１０２でモノクロ領域と判定された分割領域のうち、第２の閾値の算出対象である隣接分割領域の周囲の分割領域である。第２の閾値は、第１の閾値よりも分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である。
本実施例では、閾値算出部１０３は、全ての分割領域について閾値ｔｈ＿ｄを算出する。そのため、本実施例では、６０個の閾値ｔｈ＿ｄが得られる。閾値算出部１０３で算出された閾値ｔｈ＿ｄのうち、隣接分割領域に対して算出された閾値が、上記第２の閾値に該当する。
そして、閾値算出部１０３は、閾値ｔｈ＿ｄをモノクロ／カラー再判定部１０４に出力する。

閾値算出部１０３の構成の詳細を図３に示す。閾値算出部１０３は、隣接分割領域検出部１１、モノクロ度数加算部１２、閾値決定部１３などを有する。

隣接分割領域検出部１１は、モノクロ／カラー判定結果ｍｃを用いて、隣接分割領域を検出する。
そして、隣接分割領域検出部１１は、隣接分割領域か否かの判定結果（隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ）をモノクロ度数加算部１２に出力する。分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］の隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂは、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ［０］［０］〜ｊ＿ｂ［５］［９］と記載する。例えば、分割領域ｄ［０］［０］の隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂは、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ［０］［０］と記載する。

本実施例では、以下の式１により、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂが得られる。即ち、分割領域が隣接分割領域である場合、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝１または２とし、分割領域が隣接分割領域でない場合、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝０とする。具体的には、モノクロ／カラー判定部１０２でカラー領域と判定された分割領域の水平方向に隣接する隣接分割領域の場合、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝１とされる。モノクロ／カラー判定部１０２でカラー領域と判定された分割領域の垂直方向に隣接する隣接分割領域の場合、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝２とされる。なお、本実施例では、カラー領域と判定された分割領域の水平方向と垂直方向に隣接する隣接分割領域の場合、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝１とされる。

（１）ｍｃ［Ｙ］［Ｘ］＝１且つｍｃ［Ｙ］［Ｘ＋１］＝０の場合
ｊ＿ｂ［Ｙ］［Ｘ］＝１
（２）ｍｃ［Ｙ］［Ｘ］＝１且つｍｃ［Ｙ］［Ｘ−１］＝０の場合
ｊ＿ｂ［Ｙ］［Ｘ］＝１
（３）ｍｃ［Ｙ］［Ｘ］＝１且つｍｃ［Ｙ＋１］［Ｘ］＝０の場合
ｊ＿ｂ［Ｙ］［Ｘ］＝２
（４）ｍｃ［Ｙ］［Ｘ］＝１且つｍｃ［Ｙ−１］［Ｘ］＝０の場合
ｊ＿ｂ［Ｙ］［Ｘ］＝２
（５）（１）または（２）の条件を満たし、且つ、（３）または（４）の条件を満たす場合
ｊ＿ｂ［Ｙ］［Ｘ］＝１
（６）上記以外の場合
ｊ＿ｂ［Ｙ］［Ｘ］＝０
Ｘ：分割領域の水平方向の位置
Ｙ：分割領域の垂直方向の位置
・・・（式１）

モノクロ度数加算部１２は、モノクロ度数ｍ０と隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂから、隣接分割領域毎に、その隣接分割領域と、当該隣接分割領域の周辺分割領域とを合わせた領域のモノクロ画素の数を算出する。上記隣接分割領域と周辺分割領域とを合わせた領域は、モノクロ／カラー判定部１０２でカラー領域と判定された分割領域と、モノクロ領域と判定された分割領域との境界周辺の領域である。そこで、本実施例では、上記隣接分割領域と周辺分割領域とを合わせた領域を境界周辺領域と記載し、境界周辺領域のモノクロ画素の数を境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍと記載する。
そして、モノクロ度数加算部１２は、境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍを閾値決定部１３に出力する。
なお、本実施例では、隣接分割領域以外の分割領域に対しても境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍが決定される。具体的には、隣接分割領域以外の分割領域の境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍは、０とされる。分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］の境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍは、境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍ［０］［０］〜ｄ＿ｍ［５］［９］と記載する。例えば、分割領域ｄ［０］［０］の境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍは、境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍ［０］［０］と記載する。

モノクロ度数加算部１２は、以下の式２により、境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍを算出する。

図４を用いて、境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍの算出方法の具体例を説明する。図４において実線（細線）で囲まれた領域はモノクロ／カラー判定部１０２でモノクロ領域と判定された分割領域であり、実線（太線）で囲まれた領域はカラー領域と判定された分割領域である。
図４の分割領域ｄ［１］［４］では、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝１である。そして、分割領域ｄ［１］［４］に対して水平方向に連続する、ｍｃ＝１の分割領域は、分割領域ｄ［１］［５］〜ｄ［１］［９］である。本実施例では、分割領域ｄ［１］［４］に対して、分割領域ｄ［１］［４］〜ｄ［１］［９］を合わせた領域（図４の破線で囲まれた領域）が境界周辺領域とされる。そして、分割領域ｄ［１］［４］〜ｄ［１］［９］のモノクロ度数ｍ０［１］［４］〜ｍ０［１］［９］の総和が、分割領域ｄ［１］［４］の境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍ［１］［４］とされる。
また、分割領域ｄ［０］［２］では、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝２である。そして、分割領域ｄ［０］［２］に対して垂直方向に連続する、ｍｃ＝１の分割領域は存在しない。そのため、分割領域ｄ［０］［２］に対しては、分割領域ｄ［０］［２］が境界周辺領域とされる。そして、分割領域ｄ［０］［２］のモノクロ度数ｍ０［０］［２］が、分割領域ｄ［０］［２］の境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍ［０］［２］とされる。

なお、本実施例では、隣接分割領域に対し、水平方向または垂直方向に連続する分割領域を、周辺分割領域として、境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍが算出される場合の例を示
したが、周辺分割領域はこれに限らない。周辺分割領域は、モノクロ／カラー判定部１０２でモノクロ領域と判定された分割領域のうち、隣接分割領域の周辺の分割領域であればよい。例えば、モノクロ／カラー判定部１０２でモノクロ領域と判定された分割領域のうち、隣接分割領域から所定距離の範囲内にある分割領域が、当該隣接分割領域の周辺分割領域とされてもよい。

閾値決定部１３は、分割領域毎に、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂと境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍから、閾値ｔｈ＿ｄを算出する。そして、閾値決定部１３は、閾値ｔｈ＿ｄをモノクロ／カラー再判定部１０４に出力する。
本実施例では、隣接分割領域に対しては、境界周辺領域の総画素数に対するモノクロ画素の数の割合に基づいて、閾値ｔｈ＿ｄ（第２の閾値）が算出される。具体的には、上記割合が大きいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄが、上記割合が小さいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄよりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値となるように、閾値ｔｈ＿ｄが算出される。本実施例では、閾値ｔｈ＿ｄが大きいほど、分割領域がカラー領域と判定されやすい。そのため、本実施例では、上記割合が大きいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄは、上記割合が小さいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄよりも、大きくされる。

本実施例では、閾値決定部１３は、以下の式３により、閾値ｔｈ＿ｄを算出する。定数ｇ１は、例えば、メーカーやユーザーにより予め設定される。定数ｇ１の値はユーザーによって変更可能であってもよい。

（１）ｊ＿ｂ＝１または２の場合
ｔｈ＿ｄ＝ｔｈ＋（ｄ＿ｍ／ｄ＿ａｌｌ）×（１−ｔｈ）×ｇ１
（２）ｊ＿ｂ＝０の場合
ｔｈ＿ｄ＝ｔｈ
ｄ＿ａｌｌ：境界周辺領域の総画素数
ｇ１：定数
・・・（式３）

モノクロ／カラー再判定部１０４は、隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の統計量（モノクロ度数ｍ０）と第２の閾値（閾値ｔｈ＿ｄ）を比較して、当該隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを再判定する。本実施例では、モノクロ／カラー再判定部１０４は、全ての分割領域について、カラー領域かモノクロ領域かを再判定する。モノクロ／カラー再判定部１０４は、モノクロ度数ｍ０が閾値ｔｈ＿ｄ以上である場合にモノクロ領域と再判定し、閾値ｔｈ＿ｄ未満である場合にカラー領域と再判定する。
そして、モノクロ／カラー再判定部１０４は、カラー領域かモノクロ領域かの再判定の結果（モノクロ／カラー再判定結果ｍｃ＿ｒ）を領域検出部１０５に出力する。モノクロ領域の場合、モノクロ／カラー再判定結果ｍｃ＿ｒ＝１とし、カラー領域の場合、モノクロ／カラー再判定結果ｍｃ＿ｒ＝０とする。

医療画像などのカラー画像では、背景の画素はモノクロ画素であることが多い。そのため、隣接分割領域は、カラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された分割領域である可能性が高い。上述したように、第２の閾値は、第１の閾値よりも分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である。そのような第２の閾値を用いて再判定を行うことにより、上記誤判定を低減することができる。
しかし、隣接分割領域は、多少のカラー画素（注釈を構成するカラー画素など）を含むモノクロ領域である可能性もある。このような注釈は、隣接分割領域だけでなく、当該隣接分割領域の周辺分割領域にも存在している可能性が高い。そのため、境界周辺領域の総画素数に対するモノクロ画素の数の割合が小さい場合には、隣接分割領域は多少のカラー
画素を含むモノクロ領域である可能性が高い。一方、上記割合が大きい場合には、隣接分割領域はカラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された分割領域である可能性が高い。本実施例では、上述したように、上記割合が大きいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄは、上記割合が小さいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄよりも、大きくされる。そのため、カラー領域である可能性が高い隣接分割領域が、カラー領域と再判定されやすくなる。その結果、隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域かをより精度良く判定することが可能となる。具体的には、カラー領域である可能性が高い隣接分割領域をカラー領域と再判定し、多少のカラー画素を含むモノクロ領域である可能性が高い隣接分割領域をモノクロ領域と再判定することが可能となる。

以下、具体例を挙げて本実施例の効果について説明する。
図５（ａ）は入力画像の一例を示す図である。図５（ａ）の例では、入力画像は、左側に内視鏡画像１５０、右側にレントゲン画像１５１が配置された画像である。レントゲン画像１５１はモノクロ画像（Ｒ値＝Ｇ値＝Ｂ値の画素からなる画像）である。また、内視鏡画像１５０は、内視鏡で撮影された画像の領域である前景部１５２と、それ以外の領域である背景部１５３からなるものとする。前景部１５２の画素は全てカラー画素であり、背景部１５３の画素はモノクロ画素（本実施例ではＲ値＝Ｇ値＝Ｂ値＝０の画素）である。なお、カラー画像とモノクロ画像は医療画像に限らない。例えば、カラー画像は、画像を表示するためのアプリケーションの画像、アイコン、グラフィックなどであってもよい。

このとき、分割領域毎に、閾値ｔｈを用いてカラー領域かモノクロ領域かを判定すると、前景部１５２を含む分割領域のうち、端に位置する分割領域がモノクロ領域と誤判定されてしまう。例えば、図５（ｂ）の分割領域ｄ［１］［４］は、前景部１５２を構成するカラー画素を含んでいるが、モノクロ画素の割合が大きいため、モノクロ領域と誤判定されてしまう。
本実施例では、そのような分割領域に対して、閾値ｔｈよりも分割領域がカラー領域と判定さやすい閾値ｔｈ＿ｄが算出され、当該閾値ｔｈ＿ｄがカラー領域かモノクロ領域かが再判定される。図５（ｂ）の例では、分割領域ｄ［１］［４］に対して、分割領域ｄ［１］［４］〜ｄ［１］［９］を合わせた領域が、境界周辺領域とされる。分割領域ｄ［１］［５］〜ｄ［１］［９］はカラー画素を含んでいないため、境界周辺領域の総画素数に対するモノクロ画素の数の割合が大きくなる。そのため、分割領域ｄ［１］［４］は、カラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された領域である可能性が高いと判断され、分割領域ｄ［１］［４］の閾値ｔｈ＿ｄは大きくされる。その結果、分割領域ｄ［１］［４］がカラー領域と正しく再判定される。

領域検出部１０５は、入力画像をカラー領域とモノクロ領域に区分する。具体的には、領域検出部１０５は、モノクロ／カラー再判定結果ｍｃ＿ｒに基づいて、カラー領域と再判定された分割領域からなるカラー領域を決定し、決定したカラー領域を表す座標情報ｐｏをγ補正部１０６に出力する。本実施例では、座標情報ｐｏは、カラー領域の始点である左上座標（ｘ座標（水平方向座標），ｙ座標（垂直方向座標））と終点である右下座標（ｘ座標，ｙ座標）を含むものとする。

図６は、領域検出部１０５の構成の詳細を示すブロック図である。領域検出部１０５は水平統合部３００、垂直統合部３０１などを有する。
水平統合部３００は、水平方向に連続する複数のカラー領域（カラー領域と再判定された複数の分割領域）を統合して１つのカラー領域とする。そして、水平統合部３００は、統合されたカラー領域の左端の水平方向座標（ｘ座標）Ｈｓ［Ｙ］、及び、右端のｘ座標Ｈｅ［Ｙ］を出力する。
垂直統合部３０１は、垂直方向に連続する複数のカラー領域（水平統合部３００で統合
して得られた複数のカラー領域）を統合して１つのカラー領域とする。そして、垂直統合部３０１は、統合されたカラー領域の左上座標および右下座標を表す座標情報ｐｏを出力する。

図７（ａ），７（ｂ）を用いて、水平統合部３００と垂直統合部３０１の処理の具体例を説明する。図７（ａ），７（ｂ）において白で示された分割領域はモノクロ領域と再判定された分割領域、斜線でハッチングされた分割領域はカラー領域と再判定された分割領域である。なお、図７（ａ），７（ｂ）では、入力画像の左上座標が原点（０，０）、右下座標が（１９１９，１１９９）であるものとする。また、分割領域のサイズが水平方向１９２画素×垂直方向２００画素であるものとする。

水平統合部３００の処理を説明する。
まず、水平統合部３００は、垂直方向の位置Ｙ＝０の分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［０］［９］を左から右へ走査し、連続したカラー領域があれば統合する。図７（ａ）の例では、分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［０］［９］の中にカラー領域は存在しないため、統合は行われない。
次に、水平統合部３００は、位置Ｙ＝１の分割領域ｄ［１］［０］〜ｄ［１］［９］を走査する。図７（ａ）の例では、分割領域ｄ［１］［０］〜ｄ［１］［３］がカラー領域である。そのため、水平統合部３００は、これら４つの分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［１］［３］を統合し、１つのカラー領域とする。図７（ａ）において破線で示した領域１が、分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［１］［３］を統合したカラー領域である。カラー領域１の左端のｘ座標Ｈｓ［１］と右端のｘ座標Ｈｅ［１］は以下の値になる。
Ｈｓ［１］＝０
Ｈｅ［１］＝７６７
ここで、右端のｘ座標Ｈｅ［１］＝７６７は、４つ分の分割領域の水平方向サイズ＝１９２×４＝７６８から１を引いた値である。
そして、水平統合部３００は、分割領域ｄ［２］［０］〜ｄ［２］［９］、分割領域ｄ［３］［０］〜ｄ［３］［９］、分割領域ｄ［４］［０］〜ｄ［４］［９］、分割領域ｄ［５］［０］〜ｄ［５］［９］についても同様の処理を行う。それにより、以下の値が得られる。
Ｈｓ［２］＝０
Ｈｅ［２］＝７６７
Ｈｓ［３］＝０
Ｈｅ［３］＝７６７
Ｈｓ［４］＝０
Ｈｅ［４］＝７６７
Ｈｓ［５］＝０
Ｈｅ［５］＝７６７

垂直統合部３０１の処理を説明する。
垂直統合部３０１は、水平統合部３００から出力された座標値を用いて、垂直方向に連続するカラー領域を統合する。
図７（ａ）の例では、水平統合部３００から出力された、カラー領域の左端ｘ座標Ｈｓ［１］〜Ｈｓ［５］の値は互いに等しい。また、カラー領域の右端ｘ座標Ｈｅ［１］〜Ｈｅ［５］の値も互いに等しい。即ち、水平統合部３００で得られた５つのカラー領域は、水平位置及び水平サイズが互いに等しく、且つ、垂直方向に連続している。本実施例では、このような複数のカラー領域が１つのカラー領域に統合される。
垂直統合部３０１による処理の結果、２０個の分割領域ｄ［１］［０］〜ｄ［１］［３］，ｄ［２］［０］〜ｄ［２］［３］，ｄ［３］［０］〜ｄ［３］［３］，ｄ［４］［０］〜ｄ［４］［３］，ｄ［５］［０］〜ｄ［５］［３］が統合され、１つのカラー領域（
図７（ｂ）の破線で示す領域２）とされる。
そして、垂直統合部３０１は、統合されたカラー領域２の左上座標および右下座標を表す座標情報ｐｏを出力する。図７（ｂ）の場合、座標情報ｐｏは以下のようになる。
ｐｏ＝（（左上ｘ座標，左上ｙ座標），（右下ｘ座標，右下ｙ座標））
＝（（０，２００），（７６７，１１９９））

γ補正部１０６は、座標情報ｐｏに基づいて、カラー領域とモノクロ領域に対し、個別にγ補正を施す。座標情報ｐｏにより指定された領域はカラー領域であるため、２．２γ補正（γ＝２．２のγ補正）が適用される。それ以外の領域は、モノクロ領域と判断され、ＤＩＣＯＭγ補正（ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正）が適用される。
なお、本実施例では、カラー領域とモノクロ領域に個別に施す画像処理がγ補正である場合の例を示したが、画像処理はこれに限らない。画像処理は明るさ調整処理や色温度調整処理などであってもよい。

以上述べたように、本実施例によれば、第１の閾値よりも分割領域がカラー領域と判定されやすい第２の閾値を用いて、隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域の再判定が行われる。それにより、カラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された分割領域をカラー領域と正しく再判定することができ、モノクロ領域とカラー領域の一方を正しく判定すると他方を誤判定してしまうというトレードオフの発生を抑制することができる。

なお、本実施例では、隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の画素値の統計量と、周辺分割領域の画素値の統計量とに基づいて、第２の閾値を算出する構成としたが、この構成に限らない。第２の閾値は、第１の閾値よりも分割画像がカラー画像と判定されやすい閾値であればよい。例えば、第２の閾値は、複数の隣接分割領域間で共通の値であってもよい。第２の閾値は、予め定められた値であってもよい。
なお、本実施例では、全ての分割領域について閾値ｔｈ＿ｄを算出し、全ての分割領域について再判定を行う構成としたが、この構成に限らない。例えば、隣接分割領域に対してのみ閾値ｔｈ＿ｄが算出され、隣接分割領域についてのみ再判定が行われてもよい。

＜実施例２＞
以下、実施例２に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。
図８は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置２００は、ヒストグラム検出部２０１、モノクロ／カラー判定部１０２、閾値算出部２０３、モノクロ／カラー再判定部１０４、領域検出部１０５、γ補正部１０６などを有する。なお、実施例１と同様の機能については同じ符号を付し、その説明は省略する。

ヒストグラム検出部２０１は、分割領域毎の画素値の統計量として、画素値のヒストグラムを生成（取得）する。本実施例では、ヒストグラム検出部２０１は、分割領域毎に、モノクロ画素の輝度値のヒストグラム（モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓ）を生成する。輝度値は、例えば、Ｒ値とＧ値とＢ値の平均値である。
本実施例では、実施例１と同様に、入力画像を水平方向１０個×垂直方向６個に分割して得られる６０個の分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］のそれぞれが上記分割領域であるものとする。分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］のモノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓは、モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓ［０］［０］〜ｍｈｉｓ［５］［９］と記載する。また、モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］における各輝度値の度数は、ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［ｙｄａｔａ］と記載する。例えば、分割領域ｄ［０］［
０］内の輝度値１０のモノクロ画素の度数は、ｍｈｉｓ［０］［０］［１０］と記載する。
そして、ヒストグラム検出部２０１は、モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓの総度数（即ちモノクロ度数ｍ０）をモノクロ／カラー判定部１０２に出力し、モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓを閾値算出部２０３に出力する。
なお、本実施例では輝度値は０〜２５５の階調値であるものとする。
なお、モノクロ画素か否かの判定方法は、実施例１のモノクロ度数検出部１０１での判定方法と同様とする。

閾値算出部２０３は、モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓとモノクロ／カラー判定結果ｍｃから閾値ｔｈ＿ｄを算出する。そして、閾値算出部２０３は、算出した閾値ｔｈ＿ｄをモノクロ／カラー再判定部１０４に出力する。

閾値算出部２０３の構成の詳細を図９に示す。閾値算出部２０３は、隣接分割領域検出部１１、集中度数検出部２２、集中度数加算部２３、閾値決定部２４などを有する。
隣接分割領域検出部１１は実施例１と同様の処理を行う。

集中度数検出部２２は、分割領域毎に、その分割領域のモノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓから集中度数ｐ０を算出する。そして、集中度数検出部２２は、算出した集中度数ｐ０を集中度数加算部２３に出力する。
集中度数ｐ０は、モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓにおいて度数が集中している階調値（周辺に比べて度数が極端に多い階調値）の度数である。例えば、モノクロ画素ヒストグラムｍｈｉｓが図１０（ａ）のヒストグラムである場合、階調値ｄの度数が集中度数ｐ０とされる。分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］の集中度数ｐ０は、集中度数ｐ０［０］［０］〜ｐ０［５］［９］と記載する。例えば、分割領域ｄ［０］［０］の集中度数ｐ０は集中度数ｐ０［０］［０］、分割領域ｄ［５］［９］の集中度数ｐ０は集中度数ｐ０［５］［９］と記載する。

本実施例では、以下の式４を満たす場合に、度数が集中していると判定される。なお、定数ｇｐは、例えば、メーカーやユーザーにより予め設定される。定数ｇｐの値はユーザーによって変更可能であってもよい。

（１）ｙｄａｔａ＝０の場合
ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［ｙｄａｔａ］＜ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［１］×２×ｇｐ
（２）ｙｄａｔａ＝２５５の場合
ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［ｙｄａｔａ］＜ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［２５４］×２×ｇｐ
（３）ｙｄａｔａ＝０，２５５以外の場合
ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［ｙｄａｔａ］
＜（ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［ｙｄａｔａ−１］
＋ｍｈｉｓ［Ｙ］［Ｘ］［ｙｄａｔａ＋１］）×ｇｐ
Ｘ：分割領域の水平方向の位置
Ｙ：分割領域の垂直方向の位置
ｇｐ：定数
・・・（式４）

集中度数加算部２３は、集中度数ｐ０と隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂから、隣接分割領域毎に、その隣接分割領域と、当該隣接分割領域の周辺分割領域とを合わせた境界周辺領域の集中度数（境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐ）を算出する。そして、集中度数加算部２３は、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐを閾値決定部２４に出力する。
なお、本実施例では、隣接分割領域以外の分割領域に対しても境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐが決定される。具体的には、隣接分割領域以外の分割領域の境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐは、０とされる。分割領域ｄ［０］［０］〜ｄ［５］［９］の境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐは、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐ［０］［０］〜ｄ＿ｐ［５］［９］と記載する。例えば、分割領域ｄ［０］［０］の境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐは、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐ［０］［０］と記載する。

本実施例では、集中度数加算部２３は、隣接分割領域の集中度数ｐ０と、周辺分割領域の集中度数ｐ０とを足し合わせることにより、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐを算出する。具体的には、集中度数加算部２３は、以下の式５により、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐを算出する。

以下、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐの算出方法の具体例を説明する。境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐの算出方法は、実施例１の境界周辺領域モノクロ度数ｄ＿ｍの算出方法とほぼ同様の処理であるため、図４を用いて説明する。
分割領域ｄ［１］［４］では、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝１である。そして、分割領域ｄ［１］［４］に対して水平方向に連続する、ｍｃ＝１の分割領域は、分割領域ｄ［１］［５］〜ｄ［１］［９］である。そのため、分割領域ｄ［１］［４］に対して、分割領域ｄ［１］［４］〜ｄ［１］［９］を合わせた領域が境界周辺領域とされる。そして、分割領域ｄ［１］［４］〜ｄ［１］［９］の集中度数ｐ０［１］［４］〜ｐ０［１］［９
］の総和が、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐ［１］［４］とされる。
また、分割領域ｄ［０］［２］では、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂ＝２である。そして、分割領域ｄ［０］［２］に対して垂直方向に連続する、ｍｃ＝１の分割領域は存在しない。そのため、分割領域ｄ［０］［２］に対しては、分割領域ｄ［０］［２］が境界周辺領域とされる。そして、分割領域ｄ［０］［２］の集中度数ｐ０［０］［２］が、分割領域ｄ［０］［２］の境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐ［０］［２］とされる。

閾値決定部２４は、分割領域毎に、隣接分割領域判定結果ｊ＿ｂと境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐから、閾値ｔｈ＿ｄを算出する。そして、閾値決定部２４は、閾値ｔｈ＿ｄをモノクロ／カラー再判定部１０４に出力する。
本実施例では、隣接分割領域に対しては、境界周辺領域の画素値（具体的には輝度値）の均一性に基づいて、第２の閾値が算出される。具体的には、上記均一性が高いときに算出される閾値ｔｈ＿ｄが、上記均一性が低いときに算出される閾値ｔｈ＿ｄよりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値となるように、閾値ｔｈ＿ｄが算出される。本実施例では、閾値ｔｈ＿ｄが大きいほど、分割領域がカラー領域と判定されやすい。そのため、本実施例では、上記均一性が高いときに算出される閾値ｔｈ＿ｄは、上記均一性が低いときに算出される閾値ｔｈ＿ｄよりも、大きくされる。
境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐが大きいことは、画素値の均一性が高いことを意味する。そこで、本実施例では、境界周辺領域集中度数ｄ＿ｐが大きいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄが、ｄ＿ｐが小さいときに算出される閾値ｔｈ＿ｄよりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値となるように、ｄ＿ｐに基づいて閾値ｔｈ＿ｄを算出する。

本実施例では、閾値決定部２４は、以下の式６により、閾値ｔｈ＿ｄを算出する。定数ｇ２は、例えば、メーカーやユーザーにより予め設定される。定数ｇ２の値は実施例１の定数ｇ１と同じ値であってもよいし、異なっていてもよい。定数ｇ２の値はユーザーによって変更可能であってもよい。

（１）ｊ＿ｂ＝１の場合
ｔｈ＿ｄ＝ｔｈ＋（ｄ＿ｐ／ｄ＿ａｌｌ）×（１−ｔｈ）×ｇ２
（２）ｊ＿ｂ＝０の場合
ｔｈ＿ｄ＝ｔｈ
ｄ＿ａｌｌ：境界周辺領域の総画素数
ｇ２：定数
・・・（式６）

医療画像などのカラー画像では、背景の画素値は均一であることが多い。そのため、画素値の均一性の高い隣接分割領域は、カラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された分割領域である可能性が高い。具体的には、図１０（ａ）に示すように画素値の均一性が高い分割領域の画像は、図１０（ｂ）に示すような画像（カラー画像の前景（カラー画素）をわずかに含み、残りの領域がカラー画像の背景（モノクロ画素）である画像）である可能性が高い。一方、画素値の均一性の低い隣接分割領域は、多少のカラー画素を含むモノクロ領域である可能性が高い。
また、上記背景の画素は、カラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された分割領域だけでなく、その周辺の分割領域にも含まれていることが多い。そのため、境界周辺領域内の画素値の均一性が高い場合、隣接分割領域が上記誤判定された分割領域である可能性はより高くなる。一方、境界周辺領域内の画素値の均一性が低い場合、隣接分割領域が多少のカラー画素を含むモノクロ領域である可能性はより高くなる。
本実施例では、式６に示すように、閾値ｔｈ＿ｄは、上記均一性の高さに応じた分だけ閾値ｔｈより大きい値とされる。そのような閾値ｔｈ＿ｄを用いて再判定を行うことによ
り、隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域かをより精度良く判定することが可能となる。具体的には、カラー領域である可能性が高い隣接分割領域をカラー領域と再判定し、多少のカラー画素を含むモノクロ領域である可能性が高い隣接分割領域をモノクロ領域と再判定することが可能となる。

以下、具体例を挙げて本実施例の効果について説明する。
図１１（ａ）は入力画像の一例を示す図である。図１１（ａ）の例では、入力画像は、左側に内視鏡画像１１５０、右側にレントゲン画像１１５１が配置された画像である。内視鏡画像１１５０は、前景１１５２と背景１１５３からなる。レントゲン画像１１５１は、カラーの注釈「Ａ」を含む。
ここでは、図１１（ｂ）の分割領域毎に、閾値ｔｈを用いてカラー領域かモノクロ領域かを判定した場合に、内視鏡画像１１５０の前景１１５２を含む分割領域ｄ［１］［４］がカラー領域と正しく判定されたとする。また、分割領域ｄ［１］［４］に隣接する分割領域ｄ［１］［５］はモノクロ領域と正しく判定されたとする。

この場合、分割領域ｄ［１］［５］が隣接分割領域とされ、実施例１と同様の方法で再判定を行うと、カラー領域と誤判定されてしまう。
一方、本実施例では、分割領域ｄ［１］［５］をモノクロ領域と正しく判定することができる。具体的には、分割領域ｄ［１］［５］（及び分割領域ｄ［１］［５］に対して連続する分割領域ｄ［１］［６］〜ｄ［１］［９］）は画素値の均一性が低いため、本実施例では、分割領域ｄ［１］［５］の閾値ｔｈ＿ｄは閾値ｔｈとほぼ同じ値とされる。その結果、分割領域ｄ［１］［５］をモノクロ領域と正しく再判定することができる。

以上述べたように、本実施例によれば、境界周辺領域の画素値の均一性に基づいて、第２の閾値が算出される。それにより、カラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された分割領域をカラー領域と正しく再判定することができ、モノクロ領域とカラー領域の一方を正しく判定すると他方を誤判定してしまうというトレードオフの発生を抑制することができる。例えば、隣接分割領域が多少のカラー画素を含む分割領域であり、その周辺分割領域がカラー画素を含まない分割領域である場合に、隣接分割領域をモノクロ領域と正しく再判定することが可能となる。

なお、本実施例では、隣接分割領域と周辺分割領域を合わせた領域の画素値の均一性に基づいて、第２の閾値を算出する構成としたが、この構成に限らない。上述したように、画素値の均一性の高い隣接分割領域は、カラー領域であるにもかかわらずモノクロ領域と誤判定された分割領域である可能性が高い。一方、画素値の均一性の低い隣接分割領域は、多少のカラー画素を含むモノクロ領域である可能性が高い。そのため、隣接分割領域のみの画素値の均一性に基づいて第２の閾値が算出されてもよい。
なお、本実施例では、画素値の均一性としてモノクロ画素の輝度値の均一性を用いたが、画素値の均一性はこれに限らない。例えば、カラー画素の画素値の均一性、モノクロ画素とカラー画素を含む全画素（分割領域内の全画素）の画素値の均一性などであってもよい。画素値の均一性は、色差信号（Ｃｂ値とＣｒ値）の均一性などであってもよい。

１００，２００ 画像処理装置
１０１ モノクロ度数検出部
１０２ モノクロ／カラー判定部
１０４ モノクロ／カラー再判定部
２０１ ヒストグラム検出部

Claims (12)

1. 入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得手段と、
   前記分割領域毎に、前記取得手段で取得されたその分割領域の統計量と第１の閾値を比較して、当該分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを判定する判定手段と、
   前記判定手段でモノクロ領域と判定された分割領域のうち、前記判定手段でカラー領域と判定された分割領域に隣接する分割領域である隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の統計量と、前記第１の閾値よりも分割領域がカラー領域と判定されやすい第２の閾値とを比較して、当該隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを再判定する再判定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の画素値の統計量と、当該隣接分割領域の周囲の分割領域であり、且つ、前記判定手段でモノクロ領域と判定された分割領域である周辺分割領域の画素値の統計量とに基づいて、第２の閾値を算出する算出手段をさらに有する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記算出手段は、前記隣接分割領域と、当該隣接分割領域の周辺分割領域とを合わせた領域の総画素数に対するモノクロ画素の数の割合に基づいて、第２の閾値を算出し、
   前記割合が大きいときに算出される第２の閾値は、前記割合が小さいときに算出される第２の閾値よりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記算出手段は、前記隣接分割領域と、当該隣接分割領域の周辺分割領域とを合わせた領域の画素値の均一性に基づいて、第２の閾値を算出し、
   前記均一性が高いときに算出される第２の閾値は、前記均一性が低いときに算出される第２の閾値よりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の画素値の均一性に基づいて第２の閾値を算出する算出手段をさらに有し、
   前記均一性が高いときに算出される第２の閾値は、前記均一性が低いときに算出される第２の閾値よりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記周辺分割領域は、前記隣接分割領域に対し水平方向または垂直方向に連続する分割領域である
   ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 入力画像を分割して得られる分割領域毎の画素値の統計量を取得する取得ステップと、
   前記分割領域毎に、前記取得ステップで取得されたその分割領域の統計量と第１の閾値を比較して、当該分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップでモノクロ領域と判定された分割領域のうち、前記判定ステップでカラー領域と判定された分割領域に隣接する分割領域である隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の統計量と、前記第１の閾値よりも分割領域がカラー領域と判定されやすい第２の閾値とを比較して、当該隣接分割領域がカラー領域かモノクロ領域かを再判定する再判定ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
8. 前記隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の画素値の統計量と、当該隣接分割領域の周囲の分割領域であり、且つ、前記判定ステップでモノクロ領域と判定された分割領域である周辺分割領域の画素値の統計量とに基づいて、第２の閾値を算出する算出ステップをさらに有する
   ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置の制御方法。
9. 前記算出ステップでは、前記隣接分割領域と、当該隣接分割領域の周辺分割領域とを合わせた領域の総画素数に対するモノクロ画素の数の割合に基づいて、第２の閾値を算出し、
   前記割合が大きいときに算出される第２の閾値は、前記割合が小さいときに算出される第２の閾値よりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である
   ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置の制御方法。
10. 前記算出ステップでは、前記隣接分割領域と、当該隣接分割領域の周辺分割領域とを合わせた領域の画素値の均一性に基づいて、第２の閾値を算出し、
    前記均一性が高いときに算出される第２の閾値は、前記均一性が低いときに算出される第２の閾値よりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である
    ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置の制御方法。
11. 前記隣接分割領域毎に、その隣接分割領域の画素値の均一性に基づいて第２の閾値を算出する算出ステップをさらに有し、
    前記均一性が高いときに算出される第２の閾値は、前記均一性が低いときに算出される第２の閾値よりも、分割領域がカラー領域と判定されやすい閾値である
    ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置の制御方法。
12. 前記周辺分割領域は、前記隣接分割領域に対し水平方向または垂直方向に連続する分割領域である
    ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。

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