JP5978948B2

JP5978948B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム

Info

Publication number: JP5978948B2
Application number: JP2012255222A
Authority: JP
Inventors: 正和福永
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2012-11-21
Filing date: 2012-11-21
Publication date: 2016-08-24
Anticipated expiration: 2032-11-21
Also published as: JP2014103584A

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

特許文献１には、入力された画像を所定の大きさからなる画素群に分割するステップと、分割された前記画素群における画素群濃度を算出するステップと、前記画素群のうち前記画像における注目画素の属する画素群の画素群濃度と当該注目画素の属する画素群に隣接する画素群の画素群濃度とに基づいて算出した当該注目画素に対する相対濃度と、当該注目画素の絶対濃度とに基づいて当該注目画素の出力値を算出するステップとを含むことを特徴とする画像処理方法によって、多値画像内で背景より相対的に暗いペンなどで書かれた文字等を高速に切り出し、文字認識等の前処理に使い、文字図形などのオブジェクトを強調し、理解し易さを損なわずに画像サイズを圧縮することが可能となることが開示されている。

特許文献２には、コンタクトガラス上に載置されたブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の輝度を補正する画像輝度補正装置において、前記スキャン画像を複数のブロックに分割するブロック分割手段と、前記ブロック分割手段により分割された複数の各ブロックに含まれる画素の中で最も輝度値の高い画素をそれぞれ選択し、その最も輝度値の高い画素の輝度値を当該各ブロックの地肌値とみなして検出する地肌値検出手段と、前記地肌値検出手段により検出された各ブロックの前記地肌値を各ブロック間で平滑化した地肌値に基づいて、前記スキャン画像に対して輝度補正処理を施す輝度補正手段と、を備えることを特徴とする画像輝度補正装置によって、画像読取手段の照明が均一でない場合やブック原稿のコンタクトガラスへの載せ方が不均一な場合（ページの上端と下端とでコンタクトガラスからの浮き上がり方が異なる場合）であっても、スキャン画像の一部分の地肌値に基づいてスキャン画像を帯状に輝度補正する場合に比べて局所的な範囲で地肌値を検出して輝度補正するので、輝度補正後の画像に黒い筋や薄い影が生じてしまうのを防止することができ、また、ノイズの影響を抑制することが可能になることが開示されている。基本的にはかぶり具合をブロック分割した各ブロックの最大輝度値を利用して、各ピクセル単位の補正式が、「補正結果＝実測値×指定輝度値÷代表輝度値」で実現されている。

特許文献３には、画像階調補正技術を逆光補正に適用した場合には、明るい領域又は暗い領域内の局所的なコントラストを改善するのに限界があったことを課題とし、ブロックタイミング発生部は、１画面内を複数のブロックに分割し、平均輝度算出部は、ブロックタイミング発生部で指定されたブロック単位での平均輝度レベルを算出し、ブロック単位補正量算出部は、ブロック単位での平均輝度レベルから、補正の方向及び補正量を算出し、画素単位補正量算出部は、ブロック単位の補正量を当該ブロック内の各画素単位での補正量に補間し、階調変換部は、画素単位の補正量とメモリから読み出した当該画素の輝度データとをアドレスとして、最終的な補正量を階調変換テーブルから読み出して、階調変換を行うことが開示されている。

特許文献４には、逆光補正を行うと画像中の明るい部分の色味が飛んでしまっており、また画像全体の色のバランスを適切に整えることが困難であったことを課題とし、入力画像内における特定画像の少なくとも一部を含む領域を検出する特定画像検出部と、上記検出された領域に属する画素に基づいて特定画像を代表する代表色を算出する代表色算出部と、代表色の明るさに基づいて階調補正のための第一補正曲線を取得する第一補正曲線取得部と、代表色を第一補正曲線によって補正し、補正後の代表色を構成する要素色毎の階調値に基づいて要素色毎の階調補正のための第二補正曲線を取得する第二補正曲線取得部と、入力画像を構成する画素のうち暗部を定義した色域に属する画素の階調値を第一補正曲線を用いて補正する第一補正部と、入力画像を構成する画素の要素色毎の階調値を第二補正曲線を用いて補正する第二補正部とを備える構成としたことが開示されている。

特許文献５には、逆光補正を行うと画像中の明るい部分の色味が飛んでしまっていたことを課題とし、入力画像内における特定画像の少なくとも一部を含む領域を検出する特定画像検出部と、上記特定画像検出部によって検出された領域における明るさと上記入力画像内における背景領域の明るさとの差を取得する差取得部と、上記差に基づいて階調補正のための補正曲線を取得する補正曲線取得部と、上記入力画像を構成する画素のうち暗部を定義した色域に属する画素の階調値を上記補正曲線を用いて補正する補正部とを備える構成としたことが開示されている。

特許文献６には、撮影した原稿の種類や背景色に応じて適切な画像補正を行うことを課題とし、デジタルカメラは、撮影対象物として白板上の原稿（文字、図、写真など）を撮影した画像から輝度ヒストグラムと色相ヒストグラムを取得し、取得した輝度ヒストグラムにおける最大値、最小値、ピーク値を示す輝度ヒストグラムパラメタと、色相ヒストグラムにおける最大値、最小値、ピーク値、平均値、及び、色差分散値を示す色相ヒストグラムパラメタを抽出し、抽出した輝度ヒストグラムパラメタと色相ヒストグラムパラメタを用いて、撮影された原稿の種類と背景色を判別し、判別した原稿の種類と背景色とに応じて、原稿の視認性を向上させるための画像処理を最適化することが開示されている。

特許文献７には、入力画像の明るさが不均一な場合や、背景濃度が場所により変化している場合等であっても、正確に２値化を行うことが可能な２値化処理装置を提供することを課題とし、前記入力画像をブロック化回路において所定の領域毎にブロック化し、エッジ領域抽出回路において図形領域のエッジ領域を抽出し、エッジの抽出結果からエッジ領域画素の濃度ヒストグラムを算出することにより、２値化閾値算出回路においてブロック毎の２値化閾値を算出し、背景領域抽出回路においてブロック毎の背景領域を抽出し、２値化閾値補間データ算出回路において、前記背景領域の画素濃度値の平均値と前記２値化閾値とに基づき２値化閾値補間データを算出し、図形領域を含むブロックは前記２値化閾値に基づき入力画像の２値化を行い、背景領域からなるブロックは前記２値化閾値補間データに基づき２値化を行うこととしたことが開示されている。

特許文献８には、中綴じ部の近傍に位置する文字を消去することなく陰影部を除去することを課題とし、見開き原稿を読み取った画像データにおいて、地肌部分の色相を特定し、特定した色相に近い色相とみなせる画素を抽出し、そして、Ｙ軸方向に沿う１ラインの画素データ列についての明度値を積分した明度積分値を全てのＸ座標値に対して求めるとヒストグラムＨ１が得られ、そして、文字が形成されていることにより得られるピークの幅（例えば５ｍｍ）より広い幅を有するピークを抽出すると、ヒストグラムＨ２が得られ、さらに明度積分値を反転させて平滑化処理を行うと、ヒストグラムＨ３が得られ、その後、ヒストグラムＨ３のピークを中綴じ陰影部として、Ｙ軸方向に沿う１ラインの画素データ列のそれぞれについて、中綴じ陰影部を除去するための補正を行うことが開示されている。

特許第３４２６１８９号公報特許第４１１１６９７号公報特開２００５−３４１５２７号公報特開２００９−２９０６６０号公報特開２００９−２９０６６１号公報特開２００５−２６０６５７号公報特開２００５−１６５９２５号公報特開２００５−１１５７６８号公報

本発明は、画像内のかぶりを除去する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、かぶり量の推定を正確に行うようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段を具備し、前記推定手段は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との彩度値の差分を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された画素の彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段を有することを特徴とする画像処理装置である。

請求項２の発明は、前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。

請求項３の発明は、前記補正手段は、前記測定手段によって測定された彩度値が無彩色に近くなるほど、彩度値の補正量を少なくするように補正す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である。

請求項４の発明は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項５の発明は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項６の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段を具備し、前記推定手段は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段を有することを特徴とする画像処理装置である。

請求項７の発明は、前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置である。

請求項８の発明は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置である。

請求項９の発明は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置である。

請求項１０の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段を具備し、前記推定手段は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段を有することを特徴とする画像処理装置である。

請求項１１の発明は、前記算出手段、前記関数選択手段、前記関数組選択手段、前記かぶり量推定手段は、前記抽出手段によって抽出された領域毎に処理を行い、前記推定手段は、前記関数組選択手段によって選択された関数の積分関数を算出し、該積分関数の定数項を推定する領域定数推定手段をさらに有し、前記かぶり量推定手段は、前記領域定数推定手段によって推定された前記領域毎の定数項は、該領域全体のかぶり量の定数と該領域の背景色の固有量の和である定数項として推定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置である。

請求項１２の発明は、前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像処理装置である。

請求項１３の発明は、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項１０から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項１４の発明は、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項１０から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項１５の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段として機能させ、前記推定手段は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との彩度値の差分を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された画素の彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段を有することを特徴とする画像処理プログラムである。

請求項１６の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段として機能させ、前記推定手段は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段を有することを特徴とする画像処理プログラムである。

請求項１７の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段として機能させ、前記推定手段は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段を有することを特徴とする画像処理プログラムである。

請求項１の画像処理装置によれば、画像内のかぶりを除去する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、かぶり量の推定を正確に行うことができる。

請求項２の画像処理装置によれば、関数を適用する場合に、画素の輝度値の分布によって発散してしまう関数を除外することができる。

請求項３の画像処理装置によれば、無彩色部分に対して彩度を強調しすぎることを防止することができる。

請求項４の画像処理装置によれば、かぶり量と補正目標値との差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。

請求項５の画像処理装置によれば、各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。

請求項６の画像処理装置によれば、画像内のかぶりを除去する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、かぶり量の推定を正確に行うことができ、そして、画像内のかぶりを除去するために輝度値を補正する場合にあって、下地以外の部分に対して輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。

請求項７の画像処理装置によれば、関数を適用する場合に、画素の輝度値の分布によって発散してしまう関数を除外することができる。

請求項８の画像処理装置によれば、かぶり量と補正目標値との差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。

請求項９の画像処理装置によれば、各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。

請求項１０の画像処理装置によれば、画像内のかぶりを除去する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、かぶり量の推定を正確に行うことができ、そして、対象とする画像内に有彩色領域が存在する場合に、画像全体に、原稿色に対応したかぶりを除去するときに生じる輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。

請求項１１の画像処理装置によれば、領域全体のかぶり量の定数とその領域の背景色の固有量の和である定数項を推定することができる。

請求項１２の画像処理装置によれば、関数を適用する場合に、画素の輝度値の分布によって発散してしまう関数を除外することができる。

請求項１３の画像処理装置によれば、かぶり量と補正目標値との差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。

請求項１４の画像処理装置によれば、各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。

請求項１５の画像処理プログラムによれば、画像内のかぶりを除去する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、かぶり量の推定を正確に行うことができる。

請求項１６の画像処理プログラムによれば、画像内のかぶりを除去する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、かぶり量の推定を正確に行うことができ、そして、画像内のかぶりを除去するために輝度値を補正する場合にあって、下地以外の部分に対して輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。

請求項１７の画像処理プログラムによれば、画像内のかぶりを除去する場合にあって、本構成を有していない場合に比較して、かぶり量の推定を正確に行うことができ、そして、対象とする画像内に有彩色領域が存在する場合に、画像全体に、原稿色に対応したかぶりを除去するときに生じる輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。

第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。画像受付モジュールによる処理例を示す説明図である。かぶり量推定モジュール、画素値測定モジュール、補正目標値決定モジュールによる処理例を示す説明図である。彩度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第２の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。彩度補正可否モジュールによる処理例を示す説明図である。第３の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第３の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。画像受付モジュールによる処理例を示す説明図である。かぶり量推定モジュール、画素値測定モジュール、補正目標値決定モジュールによる処理例を示す説明図である。輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。第４の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。第５の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第５の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。画像受付モジュールによる処理例を示す説明図である。非エッジ領域抽出モジュールによる処理例を示す説明図である。非エッジ領域抽出モジュールによる処理例を示す説明図である。検査領域選択モジュールによる処理例を示す説明図である。画素値測定モジュールによる処理例を示す説明図である。画素値測定モジュールによる処理例を示す説明図である。画素値分布推定モジュールによる処理例を示す説明図である。画素値分布推定モジュールによる処理例を示す説明図である。輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。第６の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第６の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。第７の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第７の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。画像の走査線とライン・関数対応テーブルとの関係例を示す説明図である。ライン・関数対応テーブル内における差分ノルムの例を示す説明図である。第８の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第８の実施の形態が対象とする画像の例を示す説明図である。第８の実施の形態が対象とする画像の走査線における例を示す説明図である。第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。ライン・関数対応テーブル内における差分ノルムの例を示す説明図である。第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。本実施の形態の前提となる技術例を示す説明図である。本実施の形態の前提となる技術例を示す説明図である。本実施の形態の前提となる技術例を示す説明図である。本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

まず、本実施の形態を説明する前に、その前提となる技術について説明する。なお、この説明は、本実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
図４３（ａ）の例に示す撮影対象文書４３００は名刺であり、白黒のみではなく、有彩色の領域もある。具体的には、撮影対象文書４３００内の右上にある図形は赤色のマーク（ロゴ）である。この撮影対象文書４３００を、例えばデジタルカメラで撮影し、図４３（ｃ）の例に示す撮影画像４３３０を得る。この場合、撮影した画像には図４３（ｂ）の例に示すかぶり画像４３２０が重複されて撮影されている。このかぶり画像４３２０は、照明のかたより、逆光、撮影対象文書４３００の設置等（つまり、撮影対象文書４３００と照明と撮影装置の位置関係）又はデジタルカメラ内のレンズの構成（例えば、画像の中央部分は明るく、周辺部分は暗くなる）等によって、発生するものである。図４３（ｂ）の例に示すようにかぶり画像４３２０では、右側が濃い黒であり、左側が白となるようなグラデーション画像（濃淡が段階的に変化している画像）となっている。したがって、図４３（ｃ）の例に示すように撮影画像４３３０でも、右側は黒くなるが、左側は元の撮影対象文書４３００の画像に近いものとなる。なお、このかぶりとは、影、黒かぶり等ともいわれている。

また、デジタルカメラで撮影する場合のみでなく、スキャナ等においても、このかぶり画像は発生することがある。例えば、スキャナ（いわゆるフラッドベットスキャナ）では、コンタクトガラス上に開閉自在の圧板を設け、コンタクトガラス上に原稿を設置した後に圧板を閉じて原稿をスキャンするようにしている。しかし、原稿としてはシート状のものに限られず、ブック原稿（本、冊子等）も原稿として扱われることがあり、そのような場合にもコンタクトガラス上にブック原稿を設置し、原稿をスキャンすることになる。ところが、原稿としてブック原稿を用いた場合には、ブック原稿のページ綴じ部がコンタクトガラスから浮き上がってしまう。このようにブック原稿のページ綴じ部がコンタクトガラスから浮き上がってしまった場合には、ページ綴じ部が焦点面から離れてしまうため、浮き上がった部分のスキャン画像には、かぶりという画像劣化が発生する。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
＜第１の実施の形態＞
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という意味を有する記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

第１の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図１の例に示すように、画像受付モジュール１１０、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、彩度補正モジュール１５０、出力モジュール１６０を有している。

画像受付モジュール１１０は、かぶり量推定モジュール１２０と接続されており、画像を受け付けて、その画像をかぶり量推定モジュール１２０へ渡す。画像を受け付けるとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスク（コンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む）等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像は、多値画像（カラー画像を含む）である。受け付ける画像は、１枚であってもよいし、複数枚であってもよい。また、画像の内容として、ビジネスに用いられる文書（例えば、前述の名刺等）、広告宣伝用のパンフレット、ホワイトボードに書かれたもの等であってもよい。また、画像受付モジュール１１０は、デジタルフィルタ処理等によって補正をするようにしてもよい。例えば、手ぶれ補正等がある。画像受付モジュール１１０の処理例については、図３を用いて後述する。

かぶり量推定モジュール１２０は、画像受付モジュール１１０、画素値測定モジュール１３０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値とその画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する。そして、推定したかぶり量を補正目標値決定モジュール１４０、彩度補正モジュール１５０に渡す。かぶり量推定モジュール１２０は、例えば、撮影対象文書の下地色の分布から各座標でのかぶりの量と傾斜の強さを推定する。具体例として、前述の特許文献２に記載の技術を用いてもよく、画像の予め定めた量子化点での輝度代表値を生成し、周囲の輝度代表値から各座標の推定輝度値を算出するようにしてもよい。

画素値測定モジュール１３０は、かぶり量推定モジュール１２０、補正目標値決定モジュール１４０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する。そして、測定した彩度値を補正目標値決定モジュール１４０に渡す。また、画素値測定モジュール１３０は、画像を走査して、各画素における彩度値を測定するようにしてもよい。走査方向については、後述する第５の実施の形態の画素値測定モジュール１６４０と同等の走査を行うようにしてもよい。また、画素の彩度値を測定するだけでなく、各画素の輝度値を測定するようにしてもよい。なお、画素値という場合は、彩度値、輝度値を含む。

補正目標値決定モジュール１４０は、画素値測定モジュール１３０、彩度補正モジュール１５０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する。そして、決定した補正目標値を彩度補正モジュール１５０に渡す。補正目標値決定モジュール１４０は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量から、例えば、全面が原稿下地であると仮定した場合の輝度値の補正目標値を決定する。また、補正目標値決定モジュール１４０は、予め定めた固定の補正目標値、又はかぶりの輝度分布から予め定めた条件を満たすものを算出して決定するようにしてもよい。より具体的には、例えば（１）画像内の画素の輝度値を集計して輝度値ヒストグラムを生成して、予め定めた条件を満たす画素（例えば、明るい方から上位１０％にある画素）の輝度値としてもよいし、（２）操作者が輝度値を設定するようにしてもよい。

彩度補正モジュール１５０は、補正目標値決定モジュール１４０、出力モジュール１６０と接続されており、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量（以下、推定輝度値ともいう）と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値と画素値測定モジュール１３０によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、その彩度値を補正する。そして、彩度値を補正した画像を出力モジュール１６０に渡す。彩度値を補正した画像とは、かぶりを除去した画像である。
また、彩度補正モジュール１５０は、画素値測定モジュール１３０によって測定された彩度値が無彩色に近くなるほど、彩度値の補正量を少なくするように補正するようにしてもよい。例えば、色空間上で無彩色となる軸から対象としている彩度までの距離に対して、軸上で抑制率（彩度の補正を少なくする方向へ向かわせるパラメタ）が最小値をとるような関係から抑制率を算出するようにしてもよい。
また、彩度補正モジュール１５０は、補正目標値とかぶり量との差分に基づいて、彩度値を補正するようにしてもよい。具体的には、補正目標値とかぶり量との差分の大きさに連動して、彩度の補正量を多くしてもよい。より具体的には、差分に対して、１次以上の単調増加な多項式関数によって増加させるようにしてもよい。
彩度補正モジュール１５０の処理については、（１）式、（２）式、（３）式を用いて後述する。

出力モジュール１６０は、彩度補正モジュール１５０と接続されており、彩度補正モジュール１５０によって彩度が補正された画像を受け取り、その画像を出力する。画像を出力するとは、例えば、プリンタ等の印刷装置で印刷すること、ディスプレイ等の表示装置に表示すること、ファックス等の画像送信装置で画像を送信すること、画像データベース等の画像記憶装置へ画像を書き込むこと、メモリーカード等の記憶媒体に記憶すること、他の情報処理装置へ渡すこと等が含まれる。また、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像と対応付けて出力するようにしてもよい。

図２は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
図３は、画像受付モジュール１１０による処理例を示す説明図である。撮影対象文書３２０は、図４３の例で示した撮影対象文書４３００と同等のものである。これを撮影装置３１０で撮影した場合、撮影画像３３０のようにかぶりが発生した画像を得る。例えば、名刺交換した後に、机の上に撮影対象文書３２０を置き、撮影装置３１０で撮影するような状況である。撮影装置３１０は、デジタルカメラであってもよいし、携帯情報端末装置（例えば、スマートフォンを含む携帯電話等）に内蔵されているデジタルカメラであってもよいし、スキャナ等であってもよい。

ステップＳ２０４では、かぶり量推定モジュール１２０が、かぶり量を推定する。
ステップＳ２０６では、画素値測定モジュール１３０が、画像内の画素値を測定する。
ステップＳ２０８では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。
図４は、かぶり量を除去する様子を３次元的に表現したものであり、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０による処理例を示す説明図である。ｘ軸、ｙ軸は画像内における位置を示し、ｚ軸は輝度値を示す空間である。ｚ軸において下にある灰色の面がかぶりの画像であり、画像全体を覆っているように位置している。そして、ｘ軸方向にいくにしたがって、ｚ軸において下に下がっているのは、かぶり画像が右側にいくほど濃くなっていることを示している。そして、ｚ軸において上にある薄い格子模様の面が補正した後の画像の輝度を示している。ｐ^＊は、図４の例に示すように、ステップＳ２０８で決定された補正目標値であり、例えば、前述のように画像における明るい方から上位１０％にある画素の輝度値である。次のステップＳ２１０で輝度を補正する場合は、この補正目標値に合わせるように、各点における輝度を上げる（明るくする、ｚ軸上で上にあげる）ようにしてかぶりを除去している。図４では、交点４１２、４１４、４１６、４１８に囲まれている交点４１８を補正後中間点４２２まで輝度を引き上げていることを示している。なお、交点４１２、４１４は、ライン４３２上にあり、交点４１６、４１８は、ライン４３４上にあり、交点４１２、４１６は、ライン４３６上にあり、交点４１４、４１８は、ライン４３８上にある。そして、下地以外の部分である文字部（図４内では「あ」の文字）は、画素値測定モジュール１３０によって下地部分よりも暗い輝度値が測定されることになる。

ステップＳ２１０では、彩度補正モジュール１５０が、画像の彩度を補正する。彩度補正モジュール１５０は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量の大小により、彩度を強めるようにする。Ｌ^＊ａｂ空間では、次のような（１）式、（２）式、（３）式等で彩度成分（ａ、ｂ）を強める。ここで、Ｃはかぶり量とする。また、Ｃは、第３の実施の形態で説明する（８）式の輝度の補正量Ｃである。これらの式では、有彩色部分は輝度補正分相当の彩度向上が適用され、無彩色部分に対しては補正処理を行わないようになっている。なお、彩度成分（ａ、ｂ）が１２８である場合は無彩色であるとする。

また、（３）式において、文書の読み易さを保つために、無彩色（例えば、白背景、黒文字等）の彩度は強調しすぎないようにしている。つまり、彩度が無彩色に近くなるほどｃｏｌｏｒＲが０に近くなるようにしている。
彩度補正モジュール１５０は、補正目標値とかぶり量の差分が大きくなると、彩度値の補正量を多くするように補正している。これは後述の（８）式のＣ（（８）式の２段目の式参照）が大きくなることである。より具体的には、差分に対して、（８）式の３段目の式のような１次以上の単調増加な多項式関数によって増加させるようにしてもよい。
なお、ステップＳ２１０において、彩度補正モジュール１５０は輝度値を補正するようにしてもよい。なお、輝度値の補正については、第３の実施の形態で用いられている輝度値の補正方法を用いるようにしてもよい。

図５は、彩度補正モジュールによる処理例（実験例）を示す説明図である。ステップＳ２０２で画像受付モジュール１１０が撮影画像３３０を受け付けた場合に、ステップＳ２１０で輝度と彩度を補正した画像が、本実施形態の処理画像５４０である。そして、輝度のみを補正した画像が、単なるかぶり除去処理画像５５０である。このように、本実施形態の処理画像５４０の有彩色部分は単なるかぶり除去処理画像５５０よりもくっきりと再現されていることがわかる。

ステップＳ２１２では、出力モジュール１６０が、彩度を補正した画像を出力する。例えば、プリンタでかぶりを除去した画像を印刷する。

＜第２の実施の形態＞
図６は、第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第２の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図６の例に示すように、画像受付モジュール１１０、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、彩度補正可否判断モジュール１４５、彩度補正モジュール１５０、出力モジュール１６０を有している。なお、前述の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。ただし、同一符号を付した部位であっても、前述の実施の形態と異なるところは説明を付加する。説明を付加した場合であっても、重複している部分の説明は省略する（以下、実施の形態の説明においても同様）。

補正目標値決定モジュール１４０は、画素値測定モジュール１３０、彩度補正可否判断モジュール１４５と接続されている。第１の実施の形態の補正目標値決定モジュール１４０と同等であるが、決定した補正目標値を彩度補正可否判断モジュール１４５に渡す。

彩度補正可否判断モジュール１４５は、補正目標値決定モジュール１４０、彩度補正モジュール１５０と接続されている。彩度補正可否判断モジュール１４５は、推定輝度値の傾き、推定輝度値と目標輝度値の差分が大きい場合、下地以外の文字部等がつぶれすぎている場合があるので補正処理を常に実施することはしないようにしている。
彩度補正可否判断モジュール１４５は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値との差分に基づいて、彩度補正モジュール１５０による補正を行うか否かを判断する。この判断処理については、（４）式を用いて後述する。
また、彩度補正可否判断モジュール１４５は、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の各画素におけるかぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、彩度補正モジュール１５０による補正を行うか否かを判断するようにしてもよい。この判断処理については、（５）式、（６）式を用いて後述する。

彩度補正モジュール１５０は、彩度補正可否判断モジュール１４５、出力モジュール１６０と接続されている。第１の実施の形態の彩度補正モジュール１５０と同等であるが、彩度補正可否判断モジュール１４５によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。

図７は、第２の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップＳ７０２からステップＳ７０８まで、ステップＳ７１２以降の処理は、図２に例示したフローチャートと同等の処理を行う。
ステップＳ７０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
ステップＳ７０４では、かぶり量推定モジュール１２０が、かぶり量を推定する。
ステップＳ７０６では、画素値測定モジュール１３０が、画像内の画素値を測定する。
ステップＳ７０８では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。

ステップＳ７１０では、彩度補正可否判断モジュール１４５が、彩度補正処理を行うか否かを判断し、行う場合はステップＳ７１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ７１４へ進む。
例えば、以下の（４）式、（５）式、（６）式のいずれかにおける計算値Ｅが予め定めた値を超えている場合は補正を実施しないようにする。

なお、ｅ_ｉｊは、座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）における推定輝度値であり、ｐ^＊ _ｉｊは、座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）における補正目標値を表している。
この（４）式は、推定輝度値と補正目標値の差分を利用するものである。図８は、彩度補正可否モジュール１４５による処理例を示す説明図である。図８の例で示すと、目標輝度（点線）と推定輝度（一点鎖線）との間隔の最大値である。

この（５）式は、各画素間における推定輝度値の差分を利用するものである。図８の例で示すと、推定輝度（一点鎖線）における最大値と最小値との間隔である。

この（６）式は、各画素間における推定輝度値の差分を距離で正規化して傾き量として利用するものである。図８の例で示すと、推定輝度（一点鎖線）の傾きである。

ステップＳ７１２では、彩度補正モジュール１５０が、画像の彩度を補正する。
ステップＳ７１４では、出力モジュール１６０が、彩度を補正した画像を出力する。

前述の図４３（ａ）から（ｃ）の説明において、前述の第１の実施の形態、第２の実施の形態との比較について、図４３（ｃ）から（ｇ）の例を用いて説明する。
仮にかぶり量を正しく算出できたとしても、右上にある赤色の図形は彩度が落ちてしまう。
このことについて、図４３（ｃ）から（ｇ）の例を用いて説明する。図４３（ｃ）の例に示すように撮影画像４３３０内をライン４３３２で走査した場合の輝度値をグラフ（縦軸は輝度値を示し、横軸は走査におけるｘ座標）に示すと、図４３（ｄ）の例に示すようにようなる。つまり、かぶり画像４３２０は右方向に向かうほど濃くなるため、輝度値は右下がりとなるが、元の画像におけるもともとの輝度値があるので、図４３（ｄ）のグラフの例のように、輝度分布４３４２〜４３５８で段階的な輝度の分布を示すことになる。また、ライン４３３２で走査した場合の彩度値をグラフに示すと、図４３（ｅ）の例に示すようにようなる。つまり、彩度の減衰率は右下がりとなる。
ここで、かぶり量に基づいて輝度だけを補正すると、その結果の画像は、図４３（ｆ）の例に示すような補正画像４３６０となる。つまり、補正画像４３６０の右側部分は、黒い文字部分であっても薄い灰色となってしまう。そのうえ、右上にある赤色の図形は彩度が落ちてしまう。
元原稿である撮影対象文書４３００のように復元するためには、図４３（ｇ）の例に示すように、輝度値の補正量に対して比例して彩度を増やす必要がある。第１の実施の形態、第２の実施の形態では、彩度値を補正することによって、有彩色の部分に対しても再現性を低下させることを防止している。

＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態を説明する。
まず、第３の実施の形態、第４の実施の形態を説明する前に、その前提となる技術について説明する。なお、この説明は、第３の実施の形態、第４の実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
図４４（ａ）の例に示す撮影対象文書４４００は名刺であり、白黒のみで印刷されている。
この撮影対象文書４４００を、例えばデジタルカメラで撮影し、図４４（ｃ）の例に示す撮影画像４４３０を得る。この場合、撮影した画像には図４４（ｂ）の例に示すかぶり画像４４２０が重複されて撮影されている。図４４（ｂ）の例に示すようにかぶり画像４４２０では、右側が濃い黒であり、左側が薄い黒となるようなグラデーション画像となっている。したがって、図４４（ｃ）の例に示すように撮影画像４４３０でも、右側は黒くなるが、左側は元の撮影対象文書４４１０の画像に近いものとなる。
また、デジタルカメラで撮影する場合のみでなく、スキャナ等においても、このかぶり画像は発生することがあることは、前述した通りである。

第３の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図９の例に示すように、画像受付モジュール１１０、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、補正モジュール９１０、出力モジュール１６０を有している。補正モジュール９１０は、彩度補正モジュール１５０、輝度補正モジュール９５０を有している。

画素値測定モジュール１３０は、かぶり量推定モジュール１２０、補正目標値決定モジュール１４０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の画素の画素値を測定する。そして、測定した画素値を補正目標値決定モジュール１４０に渡す。また、画素値測定モジュール１３０は、画像を走査して、各画素における画素値を測定する。

補正目標値決定モジュール１４０は、画素値測定モジュール１３０、補正モジュール９１０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する。そして、決定した補正目標値を補正モジュール９１０に渡す。

輝度補正モジュール９５０は、補正目標値決定モジュール１４０、出力モジュール１６０と接続されている補正モジュール９１０内にあり、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値に基づいて、画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値を補正する。そして、輝度値を補正した画像を彩度補正モジュール１５０又は出力モジュール１６０に渡す。輝度値を補正した画像とは、かぶりを除去した画像である。
また、輝度補正モジュール９５０は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、その基本補正量を画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とそのかぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、その変更した基本補正量に基づいて、その輝度値を補正するようにしてもよい。この処理については、（７）式、（８）式を用いて後述する。

さらに、輝度補正モジュール９５０は、画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とかぶり量との差分が大きくなると、基本補正量を小さくするような係数とするようにしてもよい。「基本補正量を小さくする」とは、「基本補正量の修正量を大きくする」ことであり、下地部分における補正量と比較して、測定された輝度値の補正量は少ないことを意味する。例えば、黒色の文字等に対してかぶり量の除去は少なくすることになる。この処理については、（８）式を用いて後述する。
さらに、輝度補正モジュール９５０は、画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とかぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合は、その輝度値の補正を行わないようにしてもよい。この処理については、（８）式を用いて後述する。
また、輝度補正モジュール９５０は、基本補正量を画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とかぶり量との差分と基本補正量に基づいた係数によって変更するようにしてもよい。この処理については、（９）式を用いて後述する。

彩度補正モジュール１５０は、補正目標値決定モジュール１４０、出力モジュール１６０と接続されている補正モジュール９１０内にある。
彩度補正モジュール１５０と輝度補正モジュール９５０の処理は、いずれが先にやってもよいし（彩度補正モジュール１５０が先に処理する場合は、その処理結果の画像を輝度補正モジュール９５０が処理し、輝度補正モジュール９５０が先に処理する場合は、その処理結果の画像を彩度補正モジュール１５０が処理する）、並列して処理を行うようにしてもよい。

出力モジュール１６０は、補正モジュール９１０と接続されており、彩度補正モジュール１５０と輝度補正モジュール９５０によって補正された画像を受け取り、その画像を出力する。

図１０は、第３の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１００２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
図１１は、画像受付モジュール１１０による処理例を示す説明図である。撮影対象文書１１２０は、図４４の例で示した撮影対象文書４４００と同等のものである。これを撮影装置３１０で撮影した場合、撮影画像１１３０のようにかぶりが発生した画像を得る。例えば、名刺交換した後に、机の上に撮影対象文書１１２０を置き、撮影装置３１０で撮影するような状況である。撮影装置３１０は、デジタルカメラであってもよいし、携帯情報端末装置（例えば、スマートフォンを含む携帯電話等）に内蔵されているデジタルカメラであってもよいし、スキャナ等であってもよい。

ステップＳ１００４では、かぶり量推定モジュール１２０が、かぶり量を推定する。
ステップＳ１００６では、画素値測定モジュール１３０が、画像内の画素値を測定する。
ステップＳ１００８では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。
図１２は、かぶり量を除去する様子を３次元的に表現したものであり、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０による処理例を示す説明図である。ｘ軸、ｙ軸は画像内における位置を示し、ｚ軸は輝度値を示す空間である。ｚ軸において下にある灰色の面がかぶりの画像であり、画像全体を覆っているように位置している。そして、ｘ軸方向にいくにしたがって、ｚ軸において下に下がっているのは、かぶり画像が右側にいくほど濃くなっていることを示している。そして、ｚ軸において上にある薄い格子模様の面が補正した後の画像の輝度を示している。ｐ^＊は、図１２の例に示すように、ステップＳ１００８で決定された補正目標値であり、例えば、前述のように画像における明るい方から上位１０％にある画素の輝度値である。次のステップＳ１０１２ではこれに合わせるように、各点における輝度を上げる（明るくする、ｚ軸上で上にあげる）ようにしてかぶりを除去している。図１２では、交点１２１２、１２１４、１２１６、１２１８に囲まれている交点１２１８を補正後中間点１２２２まで輝度を引き上げていることを示している。なお、交点１２１２、１２１４は、ライン１２３２上にあり、交点１２１６、１２１８は、ライン１２３４上にあり、交点１２１２、１２１６は、ライン１２３６上にあり、交点１２１４、１２１８は、ライン１２３８上にある。そして、下地以外の部分である文字部（図１２内では「あ」の文字）は、画素値測定モジュール１３０によって下地部分よりも暗い輝度値が測定されることになる。

ステップＳ１０１０では、彩度補正モジュール１５０が、画像の彩度を補正する。
ステップＳ１０１２では、輝度補正モジュール９５０が、画像の輝度を補正する。輝度補正モジュール９５０は、推定輝度値と測定輝度値の差分をチェックする。そして、差分が暗い側にあれば（推定輝度から測定輝度値を減算した結果が正の値となれば）、補正量を下地部分と比べてより抑制する。つまり、文字等の部分については、必要以上に輝度値を上げないことになる。
図１３は、輝度補正モジュール９５０による処理例を示す説明図である。図１３（ａ）は、輝度補正モジュール９５０による補正前の画像の様子を示すグラフの例であり、図１３（ｂ）は、輝度補正モジュール９５０による補正後の画像の様子を示すグラフの例である。図１３（ａ）（ｂ）の例に示すグラフでは、補正目標値決定モジュール１４０が決定した補正目標値を水平線の点線で表している。図１３（ａ）の例に示すグラフでは、画素値測定モジュール１３０が測定した輝度を実線で示しており、かぶり量推定モジュール１２０が推定したかぶり量（推定輝度値）は一点鎖線で示している。図１３（ｂ）の例に示すグラフでは、画素値測定モジュール１３０が測定した輝度を灰色の実線で示しており、輝度補正モジュール９５０が補正した輝度値は黒色の実線で示している。つまり、下地部分は補正目標値にまで輝度を上げており（輝度を高める、薄くする）、下地以外の部分は輝度を上げているが、下地部分において高めている量よりも少ない量である。したがって、下地以外の部分は、必要以上に薄くなっていないことを示している。

下地部分か下地以外の部分であるかについては、
（推定輝度値−測定輝度値）＜閾値ｔｈならば、下地部分であると判断し、
（推定輝度値−測定輝度値）≧閾値ｔｈならば、下地以外の部分であると判断する。なお、ここでの閾値ｔｈは、人間の目で見て下地以外の部分（例えば、文字）であると判明できる程度の値となり、予め定めた値である。
そして、下地部分であると判断された部分については、
補正量＝（補正目標値−推定輝度値）
を計算し（この補正量は基本補正量となる）、下地以外の部分であると判断された部分については、
補正量＝（補正目標値−推定輝度値）×補正レートＲ
を計算する。そして、補正量を測定輝度値に加算する。補正レートＲは、１以下の値であり、次の（７）式のように計算される。測定輝度値（ｖ）と推定輝度値（ｅ）の差分が大きいほど係数である補正レート（Ｒ）が０に近い値となる。さらに、（７）式の外側のｍａｘ（）式によって０が下限となり、差分が予め定めた値を超えると補正しないことになる。つまり、補正レート（Ｒ）は０となり、補正しないこと（測定輝度値そのままにしておくこと）となる。なお、補正強度パラメタρは予め定めた値とする。

したがって、補正後の輝度値ｎｅｗ＿ｖは、次の（８）式のように計算される。

なお、（８）式内のＣは、前述の補正量のことである。

また、輝度補正モジュール９５０は、（７）式の代わりに次の（９）式を採用してもよい。

（９）式は、補正目標値である輝度値と推定輝度値の差分である（ｐ^＊−ｅ）が大きい場合には、推定輝度値と測定輝度値の差が小さくても補正抑制を大きくするような式となっている。なお、τは倍率補正である。例えば、中間輝度値の１２８などを採用してもよい。

ステップＳ１０１４では、出力モジュール１６０が、補正した画像を出力する。例えば、プリンタでかぶりを除去した画像を印刷する。

＜第４の実施の形態＞
図１４は、第４の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第４の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図１４の例に示すように、画像受付モジュール１１０、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、補正可否判断モジュール１４４５、補正モジュール９１０、出力モジュール１６０を有している。補正モジュール９１０は、彩度補正モジュール１５０、輝度補正モジュール９５０を有している。
補正目標値決定モジュール１４０は、画素値測定モジュール１３０、補正可否判断モジュール１４４５と接続されている。第１の実施の形態の補正目標値決定モジュール１４０と同等であるが、決定した補正目標値を補正可否判断モジュール１４４５に渡す。

補正可否判断モジュール１４４５は、補正目標値決定モジュール１４０、補正モジュール９１０と接続されている。補正可否判断モジュール１４４５は、推定輝度値の傾き、推定輝度値と目標輝度値の差分が大きい場合、下地以外の文字部等がつぶれすぎている場合があるので補正処理を常に実施することはしないようにしている。
補正可否判断モジュール１４４５は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値との差分に基づいて、彩度補正モジュール１５０と輝度補正モジュール９５０による補正を行うか否かを判断する。この判断処理については、前述の彩度補正可否判断モジュール１４５による（４）式を用いた判断処理と同等である。
また、補正可否判断モジュール１４４５は、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の各画素におけるかぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、彩度補正モジュール１５０と輝度補正モジュール９５０による補正を行うか否かを判断するようにしてもよい。この判断処理については、前述の彩度補正可否判断モジュール１４５による（５）式、（６）式を用いた判断処理と同等である。

補正モジュール９１０内の彩度補正モジュール１５０は、第３の実施の形態の彩度補正モジュール１５０と同等であるが、補正可否判断モジュール１４４５によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。
補正モジュール９１０内の輝度補正モジュール９５０は、第３の実施の形態の輝度補正モジュール９５０と同等であるが、補正可否判断モジュール１４４５によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。

図１５は、第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップＳ１５０２からステップＳ１５０８まで、ステップＳ１５１２以降の処理は、図１０に例示したフローチャートと同等の処理を行う。
ステップＳ１５０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
ステップＳ１５０４では、かぶり量推定モジュール１２０が、かぶり量を推定する。
ステップＳ１５０６では、画素値測定モジュール１３０が、画像内の画素値を測定する。
ステップＳ１５０８では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。

ステップＳ１５１０では、補正可否判断モジュール１４４５が、補正処理を行うか否かを判断し、行う場合はステップＳ１５１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１５１６へ進む。
例えば、前述の（４）式、（５）式、（６）式のいずれかにおける計算値Ｅが予め定めた値を超えている場合は補正を実施しないようにすることは、図７の例に示すフローチャート内のステップＳ７１０と同等である。

ステップＳ１５１２では、彩度補正モジュール１５０が、画像の彩度を補正する。
ステップＳ１５１４では、輝度補正モジュール９５０が、画像の輝度を補正する。
ステップＳ１５１６では、出力モジュール１６０が、補正した画像を出力する。

前述の図４４（ａ）から（ｃ）の説明において、第３の実施の形態、第４の実施の形態との比較について、図４４（ｃ）から（ｆ）の例を用いて説明する。
仮にかぶり量を正しく算出できたとしても、文字部は輝度０付近になっている（黒となっている）ため、下地部分と文字部分との差分が小さくなってしまう。ここで、下地部分と同じ量だけ輝度値を上げてしまうと、文字部分も必要以上に明るい方向へ補正されてしまう。
このことについて、図４４（ｃ）から（ｆ）の例を用いて説明する。図４４（ｃ）の例に示すように撮影画像４４３０内をライン４４３２で走査した場合の輝度値をグラフに示すと、図４４（ｄ）の例に示すようにようなる。つまり、かぶり画像４４２０は右方向に向かうほど濃くなるため、輝度値は右下がりとなるが、元の画像におけるもともとの輝度値があるので、図４４（ｄ）のグラフの例のように、輝度分布４４４２〜４４５８で段階的な輝度の分布を示すことになる。ここで、図４４（ｆ）の例のように、下地部分（輝度分布４４４４、４４４８、４４５２、４４５６）の輝度値を目標輝度になるように各輝度を補正すると、下地以外の部分（輝度分布４４４６、４４５０、４４５４）も補正輝度分布４４７４〜４４８０の実線のように補正されることになる。その結果は図４４（ｅ）の例に示すような補正画像４４６０となる。つまり、補正画像４４６０の右側部分は、黒い文字部分であっても薄い灰色となってしまう。これは、下地以外の部分に対しても、下地の部分と同等のかぶり除去の補正を行ってしまうことから生じてしまうことである。
一方、第３の実施の形態、第４の実施の形態では、図４４（ｆ）の例の本来の補正輝度分布４４８２〜４４８８の点線のように、下地以外の部分に対しては補正量を少なくし、再現性を低下させることを防止している。

＜第５の実施の形態＞
次に、第５の実施の形態を説明する。
まず、第５の実施の形態、第６の実施の形態を説明する前に、その前提となる技術について説明する。なお、この説明は、第５の実施の形態、第６の実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
図４５（ａ）の例に示す撮影対象文書４５１０は名刺であり、白黒のみではなく、有彩色の領域もある。具体的には、撮影対象文書４５１０内の領域４５１２は赤色を背景としており、領域４５１４は白色を背景としており、図形４５１６は赤色のマーク（図形）である。この撮影対象文書４５１０を、例えばデジタルカメラで撮影し、図４５（ｃ）の例に示す撮影画像４５３０を得る。この場合、撮影した画像には図４５（ｂ）の例に示すかぶり画像４５２０が重複されて撮影されている。このかぶり画像４５２０の発生原因は前述した通りである。図４５（ｂ）の例に示すようにかぶり画像４５２０では、右上が濃い黒であり、左下が白となるようなグラデーション画像となっている。したがって、図４５（ｃ）の例に示すように撮影画像４５３０でも、右上は黒くなるが、左下は元の撮影対象文書４５１０の画像に近いものとなる。
また、デジタルカメラで撮影する場合のみでなく、スキャナ等においても、このかぶり画像は発生することがあることは、前述した通りである。

図１６は、第５の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第５の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図１６の例に示すように、画像受付モジュール１１０、非エッジ領域抽出モジュール１６２０、検査領域選択モジュール１６３０、画素値測定モジュール１６４０、画素値分布推定モジュール１６５０、補正目標値決定モジュール１４０、補正モジュール９１０、出力モジュール１６０を有している。補正モジュール９１０は、彩度補正モジュール１５０、輝度補正モジュール９５０を有している。

画像受付モジュール１１０は、非エッジ領域抽出モジュール１６２０と接続されており、画像を受け付けて、その画像を非エッジ領域抽出モジュール１６２０へ渡す。画像受付モジュール１１０のここでの処理例については、図１８を用いて後述する。

非エッジ領域抽出モジュール１６２０は、画像受付モジュール１１０、検査領域選択モジュール１６３０と接続されている。非エッジ領域抽出モジュール１６２０は、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像から領域を抽出し、その抽出した領域を検査領域選択モジュール１６３０に渡す。
また、非エッジ領域抽出モジュール１６２０は、予め定めた大きさ以上又はより大きい領域を抽出し、その領域を抽出できなかった場合は、検査領域選択モジュール１６３０、画素値測定モジュール１６４０、画素値分布推定モジュール１６５０、補正目標値決定モジュール１４０、補正モジュール９１０、出力モジュール１６０の処理を行わないようにしてもよい。また、この場合、領域を抽出できなかった旨（つまり、かぶりの除去ができなかったこと）を出力するようにしてもよい。
ここで、抽出対象の領域とは、色値がなだらかで連続した領域である。言い換えると、エッジのない領域、又はエッジに囲まれた領域である。
非エッジ領域抽出モジュール１６２０の処理例については、図１９、図２０を用いて後述する。

検査領域選択モジュール１６３０は、非エッジ領域抽出モジュール１６２０、画素値測定モジュール１６４０と接続されている。検査領域選択モジュール１６３０は、非エッジ領域抽出モジュール１６２０によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択し、その選択した領域を画素値測定モジュール１６４０に渡す。
また、検査領域選択モジュール１６３０における予め定めた規則は、非エッジ領域抽出モジュール１６２０によって抽出された領域の大きさによって定められているようにしてもよい。検査領域選択モジュール１６３０は、予め定めた規則として、さらに非エッジ領域抽出モジュール１６２０によって抽出された領域の輝度又は彩度によって定められているようにしてもよい。検査領域選択モジュール１６３０は、予め定めた規則として、さらに非エッジ領域抽出モジュール１６２０によって抽出された領域の彩度の分散値、画像における位置、外周の大きさのいずれか一つ以上によって定められているようにしてもよい。
検査領域選択モジュール１６３０の処理例については、図２１を用いて後述する。

画素値測定モジュール１６４０は、検査領域選択モジュール１６３０、画素値分布推定モジュール１６５０と接続されている。画素値測定モジュール１６４０は、検査領域選択モジュール１６３０によって選択された領域内の画素の画素値（輝度、彩度）を測定し、測定結果を画素値分布推定モジュール１６５０に渡す。画素値の測定には、予め定めた方向に画像内を走査しながら画素値（輝度、彩度）を測定する。
また、画素値測定モジュール１６４０が行う処理では、画素値を測定する走査方向として水平方向、垂直方向、斜め方向、楕円状のいずれか一つ以上であるようにしてもよい。水平方向と垂直方向の組み合わせ、右上斜め方向と右下斜め方向の組み合わせのように２種類の走査方向であってもよいし、楕円状に走査するように１種類の走査方向であってもよいし、３種類以上の走査方向の組み合わせであってもよい。
画素値測定モジュール１６４０の処理例については、図２２、図２３を用いて後述する。

画素値分布推定モジュール１６５０は、画素値測定モジュール１６４０、補正目標値決定モジュール１４０と接続されている。画素値分布推定モジュール１６５０は、画素値測定モジュール１６４０によって測定された画素値から、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定し、その推定した関数を補正モジュール９１０に渡す。かぶりの度合いを示す関数としては、１次関数であってもよいし、２次以上の関数であってもよい。
また、画素値分布推定モジュール１６５０は、検査領域選択モジュール１６３０によって選択された領域内の画素の画素値（輝度値）を通る関数を推定するようにしてもよい。
画素値分布推定モジュール１６５０の処理例については、図２４、図２５を用いて後述する。

補正目標値決定モジュール１４０は、画素値分布推定モジュール１６５０、補正モジュール９１０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定し、その決定した補正目標値を補正モジュール９１０に渡す。

補正モジュール９１０内の輝度補正モジュール９５０は、画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された関数に基づいて、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像からかぶりを除去し、そのかぶりを除去した画像を出力モジュール１６０に渡す。つまり、画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、そのかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値に基づいて、画素値測定モジュール１６４０によって測定された輝度値を補正する。
また、輝度補正モジュール９５０は、画素値測定モジュール１６４０による走査方向が複数方向あり、その走査方向が交差する位置におけるかぶりの値は、その走査に対して画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された複数の関数によって求められた値に基づいて算出するようにしてもよい。走査線上にない画素にあっては、走査線上の画素におけるかぶりの値を用いて、その画素からの距離に応じてかぶりの値を算出すればよい。なお、かぶりの値とは、受け付けた画像の画素値と本来の地肌値（かぶりがない状態で撮影した画像の画素値）との差である。
輝度補正モジュール９５０の処理例については、図２６、図２７、図２８を用いて後述する。

補正モジュール９１０内の彩度補正モジュール１５０は、画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、そのかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値と画素値測定モジュール１６４０によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、その彩度値を補正する。前述の実施の形態における彩度補正モジュール１５０と同等の処理を行う。また、画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出することについては、輝度補正モジュール９５０と同等の処理を行う。また、輝度補正モジュール９５０の処理結果を流用してもよい。逆に、彩度補正モジュール１５０による処理結果を輝度補正モジュール９５０が流用するようにしてもよい。

出力モジュール１６０は、補正モジュール９１０と接続されており、彩度補正モジュール１５０と輝度補正モジュール９５０によって補正（かぶり除去）された画像を受け取り、その画像を出力する。

図１７は、第５の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１７０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
図１８は、画像受付モジュール１１０による処理例を示す説明図である。撮影対象文書１８２０は、図４５の例で示した撮影対象文書４５１０と同等のものである。撮影対象文書１８２０には、左側の赤色を背景とした領域、右側の白色を背景とした領域、右上にある赤色のマークの領域がある。これを撮影装置３１０で撮影した場合、撮影画像１８３０のようにかぶりが発生した画像を得る。例えば、名刺交換した後に、机の上に撮影対象文書１８２０を置き、撮影装置３１０で撮影するような状況である。撮影装置３１０は、デジタルカメラであってもよいし、携帯情報端末装置（例えば、スマートフォンを含む携帯電話等）に内蔵されているデジタルカメラであってもよいし、スキャナ等であってもよい。

ステップＳ１７０４では、非エッジ領域抽出モジュール１６２０が、色値の変化がなだらかで連続した領域を抽出する。
図１９、図２０は、非エッジ領域抽出モジュール１６２０による処理例を示す説明図である。例えば、非エッジ領域抽出モジュール１６２０は、ソーベルフィルターモジュール１９１０、２値化モジュール１９２０、白黒反転モジュール１９３０、ラベリングモジュール１９４０、小サイズ除去モジュール１９５０を有している。
ソーベルフィルターモジュール１９１０は、２値化モジュール１９２０と接続されており、ステップＳ１７０２で受け付けられた撮影画像１８３０に対して、ソーベルフィルター（ＳｏｂｅｌＦｉｌｔｅｒ）処理を行って、その結果の画像を２値化モジュール１９２０に渡す。ソーベルフィルター処理とは、例えば、縦線や横線のエッジを検出する処理であり、フィルタを用いて行うものである。もちろんのことながら、フィルタの設計によっては、縦線、横線以外の線を検出することもできる。

２値化モジュール１９２０は、ソーベルフィルターモジュール１９１０、白黒反転モジュール１９３０と接続されており、ソーベルフィルターモジュール１９１０によってエッジが検出された画像を受け取り、それに対して２値化処理を行って、その２値化処理の結果画像を白黒反転モジュール１９３０に渡す。ここでの２値化処理は、知られている２値化処理を採用すればよい。この処理によってエッジ部分は黒となり、他の部分は白となる。
白黒反転モジュール１９３０は、２値化モジュール１９２０、ラベリングモジュール１９４０と接続されており、２値化モジュール１９２０によって２値化された画像を受け取り、それに対して白黒反転処理を行って、その白黒反転処理の結果画像をラベリングモジュール１９４０に渡す。この処理によってエッジ部分は白となり、他の部分は黒となる。

ラベリングモジュール１９４０は、白黒反転モジュール１９３０、小サイズ除去モジュール１９５０と接続されており、白黒反転モジュール１９３０によって白黒反転された画像を受け取り、それに対してラベリング処理を行って、そのラベリング処理の結果画像を小サイズ除去モジュール１９５０に渡す。この処理によって、連続している黒領域は同じラベルが付されることになる。したがって、同じラベルが付されている領域を抽出することによって、エッジではない領域を抽出することができる。
小サイズ除去モジュール１９５０は、ラベリングモジュール１９４０と接続されており、ラベリングモジュール１９４０によってラベリングされた画像を受け取り、それに対して予め定めた大きさ以下又はより小さい領域であるノイズを除去する。この処理は、結果的に、予め定めた大きさ以上又はより大きい領域を抽出することになる。同じラベルが付されている領域の面積は、そのラベルが付された画素数を計数すること、又はその領域の外接矩形の面積を算出することによって求めてもよい。
図１９の例に示した撮影画像１８３０に対して、以上の処理を施した結果の画像の例を図２０に示す。領域画像２０１０は撮影画像１８３０の左側の赤色を背景とした領域であり、領域画像２０２０は撮影画像１８３０の右側の白色を背景とした領域であり、領域画像２０３０は撮影画像１８３０の右上にある赤色のマークの領域である。ただし、これらの画像は２値画像である。また、これらの画像は、撮影画像１８３０とのＡＮＤ処理（論理積処理）を施すことによって、撮影画像１８３０からその領域を抽出することができるというマスク画像としての役割を有する。
なお、非エッジ領域抽出モジュール１６２０は、図１９の例に示したモジュール構成による処理ではなく、他の処理によって領域を抽出するようにしてもよい。例えば、同じ色の領域を統合する処理を行うようにしてもよい。なお、同じ色とは完全同一の色のみならず、予め定めた関係にある色を含めてもよい。具体的には、画像内から画素を選択し、その選択した画素に接触している画素であって、選択した画素の色と予め定めた関係（例えば、色空間において、その２つの色の間の距離が予め定めた値以下又は未満である関係）にある色の画素を統合し、次にその統合した画素に対して同様の統合処理を繰り返して行うことによって領域を抽出するようにしてもよい。

ステップＳ１７０６では、検査領域選択モジュール１６３０が、かぶりの傾斜を推定するのに適している領域を抽出する。
検査領域選択モジュール１６３０は、ステップＳ１７０４で抽出した領域の特徴量を抽出する。そして、（１０）式の識別関数にしたがって、各領域の（１０）式の値を算出し、その値によって領域（ここでは前述のマスク画像）を選択する。例えば、ステップＳ１７０４で抽出した領域内で最大値を有する領域を選択する。

ここで、（１０）式の右辺のｗ_ｊは重みであり、正の数の他に、０、負の数であってもよい。０の場合は、その特徴量を採用しないことを意味する。負の数の場合は、特徴量が逆の方向に作用することになる。この重みｗ_ｊは、予め定めた値である。予め定めた値として、操作者が設定した値であってもよいし、正解の選択肢が決まっている教師データを用いて予め学習を行った結果の値であってもよい。
（１０）式の右辺のｘ_iｊは特徴量である。検査領域選択モジュール１６３０が、これらの特徴量を各領域（ｉ）から抽出する。
ｘ_i０は、領域の幅若しくは高さのいずれか、又は幅×高さ（いわゆる外接矩形の面積）であってもよい。
ｘ_i１は、領域の面積である。
ｘ_i２は、領域の画素密度である。
ｘ_i３は、領域内の画素の輝度（例えば、Ｌ^＊ａｂ色空間の場合はＬ^＊の値）の平均値である。
ｘ_i４は、領域内の画素の彩度（例えば、Ｌ^＊ａｂ色空間の場合はａ，ｂの値）の平均値である。
ｘ_i５は、領域内の画素の彩度の分散値である。
ｘ_i６は、領域（マスク画像）の重心とステップＳ１７０２で受け付けた画像の中心との距離である。
ｘ_i７は、領域の外周輪郭の長さ／外接矩形の周囲長である。

なお、ここに挙げた特徴量は例示であって、他の特徴量を用いてもよい。また、平均値としたものは、その領域を代表する値であればよく、例えば、最頻値、中央値等であってもよい。
また、ここに例示した特徴量は全て使用する必要はなく、このうちのいずれかを選択して用いるようにしてもよい。例えば、ｘ_i０、ｘ_i１、ｘ_i２のいずれかだけを用いた識別関数としてもよい。これはかぶりの度合いを示す関数を推定するのに、大きな領域が適しているからである。
さらに、原稿の背景領域を選択するために、ｘ_i３、ｘ_i４を加えるようにしてもよい。かぶりの度合いを示す関数を推定するのに、背景領域が適しているからである。背景領域は、一般的には白いので、高輝度、低彩度の領域となるためである。なお、彩度（ｘ_i４）の重み（ｗ_４）は負の数である。

以上の特徴量によって、白背景となっている名刺、文書、ホワイトボード等には対応可能であるが、例えば、名刺の半分の領域に風景画が張り付けられているような原稿を撮影した画像の場合（白背景の面積がやや狭い）、逆光の状態でのホワイトボードを撮影した画像の場合（画像の周囲の方が高輝度になっている場合）については、不十分である可能性がある。
そこで、ｘ_i５以下の特徴量を追加するようにしてもよい。
風景画は背景部よりも概ね彩度のばらつきが高い。したがって、風景画を選択しないように彩度の分散値が小さい領域を選択できるように、ｘ_i５を採用してもよい。なお、彩度の分散値（ｘ_i５）の重み（ｗ_５）は負の数である。
撮影時に目的とする領域は意図的に画像中央になるようにしているのが一般的である。したがって、領域の重心（領域の中心であってもよい）は画像の中央寄りである領域を選択できるように、ｘi６を採用してもよい。なお、この距離（ｘ_i６）の重み（ｗ_６）は負の数である。
風景画の領域の外周は外接矩形の外周と比較して凹凸が多い。また、名刺の背景部等は矩形であり、その外周は直線状であることが多い。したがって、風景画を選択しないように外周輪郭が短い領域を選択できるように、ｘ_i７を採用してもよい。なお、この外周輪郭（ｘ_i７）の重み（ｗ_７）は負の数である。

図２１は、検査領域選択モジュール１６３０による処理例を示す説明図である。領域画像２０１０に対して識別関数の計算結果は、（１１）式のように１．５である。

領域画像２０２０に対して識別関数の計算結果は、（１２）式のように２．０である。

領域画像２０３０に対して識別関数の計算結果は、（１３）式のように０．２である。

そして、（１４）式に示すように、識別関数の算出値が最大値となるものを選択する。

この場合、（１５）式に示すように、領域画像２０２０の領域が選択されることになる。

ステップＳ１７０８では、画素値測定モジュール１６４０が、予め定められた規則にしたがってラインを走査して、画素値を測定する。
図２２、図２３は、画素値測定モジュール１６４０による処理例を示す説明図である。
図２２（ａ）の例に示す領域抽出画像２２００は、ステップＳ１７０２で受け付けられた撮影画像１８３０とステップＳ１７０６で選択された領域画像２０２０とのＡＮＤ処理による画像である。つまり、撮影画像１８３０から右側にある背景が白い領域を抽出したものである。この領域抽出画像２２００に対して横と縦に予め定めた間隔（例えば、均等間隔）で走査する。例えば、横方向にライン２２０２〜２２１８、縦方向にライン２２２２〜２２４２で走査する。そして、その走査の結果、各画素の輝度値をグラフにして表すと、ライン２２０２の走査においては図２２（ｂ）の例のようなグラフになる。つまり、選択された領域内を走査していないでの、無効なデータのみからなるグラフとなる。そして、ライン２２１２の走査においては図２２（ｃ）の例のようなグラフになる。つまり、選択された領域内を一部走査しているので、有効なデータを含むグラフとなり、その輝度の値は右下がりのグラフとなる。ここでのかぶりが全体的に右上方向ほど濃くなるからである。
なお、有効なデータであるか、無効なデータであるかの判別は、検査領域選択モジュール１６３０が選択した領域の画像（マスク画像、図２１の例に示した領域画像２０２０）を走査することによって行うことができる。領域画像２０２０内の黒部分の位置が領域抽出画像２２００内において有効なデータがある位置であり、領域画像２０２０内の白部分の位置は領域抽出画像２２００内において無効なデータがある位置として取り扱う。また、ここでは無効なデータは輝度値を０として扱っている。

また、走査における予め定められた規則として、図２２（ａ）に例示のような走査だけでなく、図２３（ａ）の例に示すような左上から右下への斜め方向の走査と右上から左下への斜め方向の走査を予め定めた間隔で行うようにしてもよい。また、図２３（ｂ）の例に示すような楕円状の走査を予め定めた間隔で行うようにしてもよい。なお、ここで楕円状には円を含んでいてもよい。この走査方向は、かぶりの輝度の傾斜に応じて、操作者が選択するようにしてもよいし、撮影装置に応じて予め定めた走査であってもよい。

ステップＳ１７１０では、画素値分布推定モジュール１６５０が、測定した画素値の集合から、かぶりの傾斜度合い（かぶりの度合いを示す関数）を推定する。なお、ここでの関数は１次関数を例示して説明する。
図２４、図２５は、画素値分布推定モジュール１６５０による処理例を示す説明図である。
図２４（ａ）の例に示すように、縦方向の走査におけるかぶりの度合いを示す関数を（１６）式で、横方向の走査におけるかぶりの度合いを示す関数を（１７）式とする。

図２４（ｂ）の例は、有効なデータがあるラインを実線で示し、有効なデータがないライン（無効なデータだけのライン）を点線で示したものである。有効なデータがあるラインとしては、ライン２２０４〜２２１６、ライン２２３２〜２２４０があり、有効なデータがないラインとしては、ライン２２０２、２２１８、ライン２２２２〜２２３０、２２４２がある。
図２５（ａ）の例は、有効なデータがあるラインにおけるグラフを示している。ライン２２０４〜２２１６のそれぞれにおいて、同様のグラフで示すことができる。これらに対して最小二乗法等を用いて、輝度値を通る関数を推定する。例えば、横方向のラインでの関数は（１８）式のように表すことができる。なお、各ラインにおいて、有効なデータ数が予め定めた数よりも少ない場合は、そのデータは用いないで関数を推定する。図２５（ｂ）の例において、（１８）式は一点鎖線で表している。

そして、有効なデータがないラインにおいても、その関数を適用すればよい。したがって、例えば、図２４（ｃ）の例に示すようにライン２２０２上の推定点２４３２〜２４４０における輝度値を、図２５（ｃ）の例に示すように関数を適用して、推定点２４３２〜２４４０における輝度値とすればよい。このことは、推定した関数を画像全体に適用していることになる。
縦方向のラインを用いた関数の推定も、前述した横方向のラインを用いた関数の推定と同等に行う。

ステップＳ１７１２では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。前述の実施の形態における補正目標値決定モジュール１４０と同等の処理を行う。補正目標値の決定は、前述の決定方法の他に、例えば、複数の交点（例えば、検査領域選択モジュール１６３０が選択した領域内における交点であってもよい）の輝度ヒストグラムを集計して、予め定めた交点（例えば、明るい方から上位１０％にある交点）の輝度値としてもよい。

ステップＳ１７１４では、彩度補正モジュール１５０が、画像の彩度を補正する。ステップＳ１７１０で推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、そのかぶり量とステップＳ１７１２で決定された補正目標値とステップＳ１７０８で測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、その彩度値を補正する。前述の実施の形態における彩度補正モジュール１５０と同等の処理を行う。また、画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出することについては、ステップＳ１７１６と同等の処理を行う。

ステップＳ１７１６では、輝度補正モジュール９５０が、画像の輝度を補正する。つまり、かぶりの傾斜度合い（ステップＳ１７１０で推定した関数）を用いて、かぶり除去量を算出し、各座標における画素値を補正する。ここでの補正とは、画像からかぶりを除去して、地肌（本来の画像）を生成することになる。
図２６、図２７、図２８は、輝度補正モジュール９５０による処理例を示す説明図である。
図２６の例において、領域２６１０内の４つの交点（つまり交点２６１２はライン２２０６とライン２２２６の交点であり、交点２６１４はライン２２０６とライン２２２８の交点であり、交点２６１６はライン２２０８とライン２２２６の交点であり、交点２６１８はライン２２０８とライン２２２８の交点である）のかぶり量の計算について、図２７を用いて説明する。なお、これらの交点は、無効データとして扱われていた領域にある交点である。
交点２６１２における輝度値は、（１９）式を用いて算出する。

（１９）式は、ライン２２０６における関数ｒ_ｉとライン２２２６における関数ｃｊの交点２６１２（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）における値の平均値である。交点２６１４における輝度値も、ライン２２０６における関数ｒ_ｉとライン２２２８における関数ｃ_ｊ＋１の交点２６１４（ｘ_ｉ＋１，ｙ_ｊ）における値の平均値である。交点２６１６における輝度値も、ライン２２０８における関数ｒ_ｉ＋１とライン２２２６における関数ｃ_ｊの交点２６１６（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ＋１）における値の平均値である。交点２６１８における輝度値も、ライン２２０８における関数ｒ_ｉ＋１とライン２２２８における関数ｃ_ｊ＋１の交点２６１８（ｘ_ｉ＋１，ｙ_ｊ＋１）における値の平均値である。このように、ラインの交点にある画素の輝度値は、横方向の関数値と縦方向の関数値の平均値とする。

そして、このような交点ではない画素、例えば図２７に示す中間点２７２２における輝度は、（２０）式を用いて算出する。（２０）式は、中間点２７２２における輝度を周囲の４つの交点の輝度によって算出するものである。したがって、交点以外の画素における（２０）式による算出は、交点における輝度値を算出した後に行う。

中間点２７２２の位置を（ｘ，ｙ）としている。なお、（２０）式の右辺のＷ（（ｘ，ｙ），（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ））は距離重みを表している。つまり、中間点２７２２からの交点（交点２６１２、２６１４、２６１６、２６１８）までの距離による重みであり、４つの交点の重みの合計が１となる値であり、例えば、距離の逆数を用いた値である。したがって、各交点から等距離にある場合は、各交点における輝度の１／４を加えた値となる。

そして、（２１）式によりかぶり量を算出する。

なお、ｐ^＊は、補正目標値となる輝度値である。
図２８は、かぶり量を除去した様子を３次元的に表現したものである。ｘ軸、ｙ軸は画像の位置を示し、ｚ軸は輝度値を示す空間である。灰色の面がかぶりの画像であり、画像全体を覆っているように位置している。そして、薄い格子模様の面が補正した後の画像の輝度を示している。ｐ^＊は、図２８の例に示すように、前述（１）に示した画像における明るい輝度値である。これに合わせるように、各点における輝度を上げるようにしてかぶりを除去している。図２８では、中間点２７２２の輝度を引き上げていることを示している。

ステップＳ１７１８では、出力モジュール１６０が、補正した画像を出力する。例えば、プリンタでかぶりを除去した画像を印刷する。

＜第６の実施の形態＞
図２９は、第６の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第６の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図２９の例に示すように、画像受付モジュール１１０、非エッジ領域抽出モジュール１６２０、検査領域選択モジュール１６３０、画素値測定モジュール１６４０、画素値分布推定モジュール１６５０、補正目標値決定モジュール１４０、補正可否判断モジュール１４４５、補正モジュール９１０、出力モジュール１６０を有している。補正モジュール９１０は、彩度補正モジュール１５０、輝度補正モジュール９５０を有している。

補正可否判断モジュール１４４５は、補正目標値決定モジュール１４０、補正モジュール９１０と接続されており、画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、そのかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値との差分に基づいて、彩度補正モジュール１５０と輝度補正モジュール９５０による補正を行うか否かを判断する。
また、補正可否判断モジュール１４４５は、画素値分布推定モジュール１６５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、彩度補正モジュール１５０と輝度補正モジュール９５０による補正を行うか否かを判断するようにしてもよい。
補正モジュール９１０内の彩度補正モジュール１５０は、第５の実施の形態の彩度補正モジュール１５０と同等であるが、補正可否判断モジュール１４４５によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。
補正モジュール９１０内の輝度補正モジュール９５０は、第５の実施の形態の輝度補正モジュール９５０と同等であるが、補正可否判断モジュール１４４５によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。

図３０は、第６の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ３００２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
ステップＳ３００４では、非エッジ領域抽出モジュール１６２０が、色値の変化がなだらかで連続した領域を抽出する。
ステップＳ３００６では、検査領域選択モジュール１６３０が、かぶりの傾斜を推定するのに適している領域を抽出する。
ステップＳ３００８では、画素値測定モジュール１６４０が、予め定められた規則にしたがってラインを走査して、画素値を測定する。
ステップＳ３０１０では、画素値分布推定モジュール１６５０が、測定した画素値の集合から、かぶりの傾斜度合いを推定する。
ステップＳ３０１２では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。
ステップＳ３０１４では、補正可否判断モジュール１４４５が、補正処理を行うか否かを判断し、行う場合はステップＳ３０１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ３０２０へ進む。
ステップＳ３０１６では、彩度補正モジュール１５０が、画像の彩度を補正する。
ステップＳ３０１８では、輝度補正モジュール９５０が、画像の輝度を補正する。
ステップＳ３０２０では、出力モジュール１６０が、補正した画像を出力する。

前述の図４５（ａ）から（ｃ）の説明において、第５の実施の形態、第６の実施の形態との比較について、図４５（ｃ）から（ｆ）の例を用いて説明する。図４５（ｃ）の例に示すように撮影画像４５３０内をライン４５３２で走査した場合の輝度値をグラフに示すと、図４５（ｄ）の例に示すようになる。つまり、かぶり画像４５２０は右方向に向かうほど濃くなるため、輝度値は右下がりとなるが、元の画像におけるもともとの輝度値があるので、図４５（ｄ）のグラフの例のように、輝度分布４５４２、輝度分布４５４４、輝度分布４５４６、輝度分布４５４８で段階的な輝度の分布を示すことになる。ここで、図４５（ｆ）の例のように、目標輝度になるように各輝度を補正すると、その結果は図４５（ｅ）の例に示すような補正画像４５４０となる。背景が白ではない領域４５１２のような部分は、輝度が明るくなりすぎてしまい、赤色も飛んでしまった画像になってしまう。これは、有彩色の部分は白背景より低い輝度値となるにもかかわらず、「一面全体が白い紙原稿」を対象としていることから生じてしまうことである。
一方、第５の実施の形態、第６の実施の形態では、領域４５１４を選択し、その領域４５１４に基づいてかぶり除去量を算出し、画像を補正している。背景が白ではない領域４５１２のような部分は、図４５（ｅ）の例に示すような補正画像４５４０と比べて、輝度が明るくなりすぎてしまうことを抑制している。

＜第７の実施の形態＞
図３１は、第７の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第７の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図３１の例に示すように、準平坦領域抽出モジュール３１１０、サンプリング領域選択モジュール３１２０、かぶり量推定モジュール３１３０、輝度かぶり補正モジュール３１４０を有している。

準平坦領域抽出モジュール３１１０は、エッジ強調モジュール３１１２、２値化モジュール３１１４、反転モジュール３１１６、ラベリングモジュール３１１８を有しており、サンプリング領域選択モジュール３１２０と接続されている。準平坦領域抽出モジュール３１１０は、対象とする画像から背景となる準平坦領域を抽出する。ここで準平坦領域とは、非エッジ領域をいう。エッジ強調モジュール３１１２は、対象とする画像に対してエッジ強調を行う。既存のエッジ強調技術を用いればよい。２値化モジュール３１１４は、エッジ強調が行われた画像に対して２値化を行う。反転モジュール３１１６は、２値化された画像を白黒反転する。ラベリングモジュール３１１８は、白黒反転された２値画像をラベリングする。これによって、複数の非エッジ領域を抽出することになる。なお、エッジ強調モジュール３１１２は前述の第５の実施の形態のソーベルフィルターモジュール１９１０に該当し、２値化モジュール３１１４は前述の第５の実施の形態の２値化モジュール１９２０に該当し、反転モジュール３１１６は前述の第５の実施の形態の白黒反転モジュール１９３０に該当し、ラベリングモジュール３１１８は前述の第５の実施の形態のラベリングモジュール１９４０に該当し、さらに、小サイズ除去モジュール１９５０を付加してもよい。

サンプリング領域選択モジュール３１２０は、色解析モジュール３１２２、識別関数モジュール３１２４、領域選択モジュール３１２６を有しており、準平坦領域抽出モジュール３１１０、かぶり量推定モジュール３１３０と接続されている。サンプリング領域選択モジュール３１２０は、準平坦領域抽出モジュール３１１０によって抽出された複数の非エッジ領域からかぶり量推定に適した非エッジ領域を選択する。つまり、背景領域を選択する。色解析モジュール３１２２は、非エッジ領域の色を解析する。つまり、非エッジ領域の座標から、対象としている元の画像内のその座標の画素値を抽出し、その非エッジ領域の色を解析する。識別関数モジュール３１２４は、非エッジ領域の色に識別関数を適用して、背景領域を示す値を算出する。領域選択モジュール３１２６は、識別関数モジュール３１２４によって算出された値を用いて、かぶり量推定に適した非エッジ領域を選択する。

かぶり量推定モジュール３１３０は、ラインサンプリングモジュール３１３２、多モデル関数推定モジュール３１３４、平面輝度推定モジュール３１３６を有しており、サンプリング領域選択モジュール３１２０、輝度かぶり補正モジュール３１４０と接続されている。かぶり量推定モジュール３１３０は、前述の実施の形態における「かぶり量の推定処理」に該当するものである。ラインサンプリングモジュール３１３２は、予め定められた走査線（ライン）を複数設定し、領域選択モジュール３１２６で選択した領域内外の色値（輝度値）を取得する。
多モデル関数推定モジュール３１３４は、対象としている画像内の走査線毎にかぶり量を推定する複数の関数の情報量を算出し、その情報量に基づいてその走査線毎に適用すべき関数を選択する。そして、選択された走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する。また、関数を選択するにあたって、走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択するようにしてもよい。「かぶり量を推定する複数の関数」、「関数の情報量」、「関数の選択」、「関数の組み合わせを選択」等については後述する。平面輝度推定モジュール３１３６は、多モデル関数推定モジュール３１３４によって選択された関数の組み合わせを走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定する。

輝度かぶり補正モジュール３１４０は、座標毎補正量計算モジュール３１４２、輝度補正モジュール３１４４、彩度補正モジュール３１４６を有しており、かぶり量推定モジュール３１３０と接続されている。輝度かぶり補正モジュール３１４０は、対象としている画像からかぶり量を除去する。座標毎補正量計算モジュール３１４２は、対象としている画像内の各画素の補正量を算出する。輝度補正モジュール３１４４は、座標毎補正量計算モジュール３１４２によって算出された補正量に基づいて、対象としている画像の輝度を補正する。彩度補正モジュール３１４６は、座標毎補正量計算モジュール３１４２によって算出された補正量に基づいて、対象としている画像の彩度を補正する。
なお、前述の実施の形態における「かぶり量の推定処理」を、第７の実施の形態におけるかぶり量推定モジュール３１３０による処理に置換してもよい。

図３２は、第７の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ３２０２では、準平坦領域抽出モジュール３１１０が前述のエッジ強調モジュール３１１２、２値化モジュール３１１４、反転モジュール３１１６、ラベリングモジュール３１１８を制御して、対象とする画像から準平坦領域を抽出する。
ステップＳ３２０４では、色解析モジュール３１２２が、準平坦領域の色を解析する。
ステップＳ３２０６では、識別関数モジュール３１２４が、準平坦領域に対して識別関数を適用する。
ステップＳ３２０８では、領域選択モジュール３１２６が、対象とする領域を選択する。
ステップＳ３２１０では、ラインサンプリングモジュール３１３２が、画像に対して走査ラインによるサンプリングを行う。
ステップＳ３２１２では、多モデル関数推定モジュール３１３４が、多モデル関数による推定を行う。
ステップＳ３２１４では、平面輝度推定モジュール３１３６が、モデル関数による輝度の推定を行う。
ステップＳ３２１６では、輝度かぶり補正モジュール３１４０が前述の座標毎補正量計算モジュール３１４２、輝度補正モジュール３１４４、彩度補正モジュール３１４６を制御して、推定したかぶり量を用いて画像に対して補正を行う。

以下に、かぶり量推定モジュール３１３０による処理を説明する。図３３は、画像の走査線とライン・関数対応テーブル３３５０との関係例を示す説明図である。
ラインサンプリングモジュール３１３２は、対象としている画像３３００を走査する。つまり、予め定められた走査線を設定し、その走査線上の画素値を取得する。そして、かぶり量を推定するが、前述の実施の形態（第１の実施の形態から第６の実施の形態）では、（１６）式、（１７）式に示したように、１次式による推定を行っている。そして、明度の補正目標値ｈは、（２２）式のように算出している。

ｒ、ｃの関数（（１６）式、（１７）式）の形式から、明度分布ｈ^＊として正しく推定できる上限は（２３）式のようになる。

つまり、ｘ、ｙに関する２次形式以上の多項式分布や、当然ながら指数関数族などの非多項式分布も使われていない。平面（２次元）のかぶりは、非線形な分布と考えられる。そこで、第７の実施の形態では、かぶり量を推定するのに、より高次元な関数モデルで対応する。

走査によって取得した画素値から、予め定められた関数セットから選択を行って、かぶり量の推定を行う。つまり、水平・垂直方向の関数ｒ，ｃの関数モデル（前述の実施の形態では、（１６）式、（１７）式）を拡張する。
パラメタα，βに関して、（２４）式、（２５）式のような線形なモデルを設定する。これは、解析的に解が求められるようにするためである。

このモデルで真の関数との誤差がガウス分布にしたがうとして、最尤推定解を計算すると（２６）式、（２７）式、（２８）式のようになる。

第７の実施の形態では、多項式、非線形関数の線形和とする。（２９）式は多項式であり、（３０）式はシグモイド関数であり、（３１）式はガウシアン関数であり、（３０）式、（３１）式は非線形の式である。

それぞれの関数集合を（３２）式、（３３）式、（３４）式で表現する。ただし、非線形の式である（３０）式、（３１）式には、φ_０（ｘ）＝２５５も加える（（３３）式、（３４）式）。

これによって、各モデル毎に最尤推定解が求まった。次に、どの関数を選択すべきかについて説明する。
ここでは、ＡＩＣ（赤池情報量規準：ＡｋａｉｋｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｒｉｔｅｒｉａ）を用いて選択する例を説明する。ＡＩＣとは、カルバックライブラ情報量のモデル依存部分の期待値を統計的な漸近理論（関数のテーラー展開類似の処理）で、１／ｎオーダー（ｎ：標本数）の項まで残した状態に変形したものを標本平均で近似したものである。特徴として、１／ｎオーダー項の近似部が「パラメタ数が多いほどペナルティが付与される」意味をなすので、複雑なモデルにしすぎない効用がある。
このＡＩＣを用いて、（２４）式、（２６）式、（２８）式から（３５）式、（３６）式を算出する。

なお、（３５）式のＡＩＣ値が小さいほどモデルとして適した関数であることを示している。

図３３（ｂ）の例に示すライン・関数対応テーブル３３５０は、画像３３００内の各走査線（図３３（ａ）の例では矢印付の線分）を示しており、列としてその走査線上の画素群に対して適用する関数集合（関数モデル）を並べたものである。そして、各セルには、ＡＩＣ値が記憶される。つまり、各走査線の画素群に対して、各関数のＡＩＣ値を算出し、そのＡＩＣ値を記憶させている。ライン・関数対応テーブル３３５０内の丸印（○）は、走査ライン毎のＡＩＣ最小値を示している。つまり、ＡＩＣを利用して各走査線で最もよい関数モデルを決定している。
ただし、ここでは、各走査線の推定を独立に行いすぎている。つまり、単純に、走査ライン毎のＡＩＣ最小値を示す関数モデルを選択しただけでは、かぶり量の推定には適していない。実際のところ、想定している影かぶりはくっきりとしておらず、ぼんやりとしたものである。

そこで、次のように関数モデル選択の手法を系列的に行えるようにする。
図３４は、ライン・関数対応テーブル３３５０内における差分ノルムの例を示す説明図である。
「想定している影かぶりはくっきりとしておらず、ぼんやりとしたものである」ことから、「近い走査線の関数は比較的形状が似ている」ことになる。そこで、形状の類似性を、「関数の差分ノルム」で定義する。ここで、ｒ_ｉ＋１とｒ_ｉにおける「関数の差分ノルム」は（３７）式である。

つまり、図３４（ｂ）のライン・関数対応テーブル３３５０では、走査線ｒ_０と隣接している走査線毎の関数の差分ノルム３４５２を算出する。
そして、２つの走査線分の評価値（Ｊ）を、「隣接走査線のＡＩＣ値２つと関数の差分ノルム値の和」で定義し、（３８）式のように表現する。（３８）式は、各走査線のＡＩＣ値と関数の差分ノルムによって定義されている。

これをＮ個の走査線に拡張した次の規準値を最小にする組み合わせを採用する（（３９）式、（４０）式参照）。

関数ノルムは例えば（４１）式で定める。

このように、近傍する走査線同士で各走査線の関数モデル同士の近似度（ここでは、「関数の差分ノルム」）を全て算出し、全ての走査線、又は近傍の複数区間内の走査線で最も有効な組み合わせを選択する。

次に、有効領域が狭いときに高次元関数を使うと発散すると予想できるが、その対策について説明する。
走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数モデルを除外し、残った関数内から関数モデルを選択すればよい。具体的には、領域選択モジュール３１２６によって選択された領域を通過していない走査線の関数モデルを除外するようにしてもよい。また、その領域が含まれている率を走査線毎に算出し、予め定められた閾値よりも小又は以下である場合は、その走査線の関数モデルを除外するようにしてもよい。また、関数モデル毎にその関数モデルが発散する値群を予め算出し、その発散する値群が走査線に含まれている場合は、その走査線において発散する関数モデルを除外するようにしてもよい。

＜第８の実施の形態＞
図３５は、第８の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第８の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図３５の例に示すように、準平坦領域抽出モジュール３１１０、サンプリング領域選択モジュール３１２０、かぶり量推定モジュール３５３０、輝度かぶり補正モジュール３１４０を有している。つまり、前述の第７の実施の形態のかぶり量推定モジュール３１３０をかぶり量推定モジュール３５３０に変更したものである。特に、複数の背景色で構成された画像を対象とする場合に適している。第８の実施の形態は、対象としている画像から背景らしい領域を複数抽出して、その複数領域を通過する予め定められた方向のサンプリングライン（走査線）を複数用意する。複数領域の背景色が異なる場合でもその隣接画素との差分値を入力としたデータの微分関数近似を実施してから、個々の領域の背景色を積分形から算出するものである。

準平坦領域抽出モジュール３１１０は、エッジ強調モジュール３１１２、２値化モジュール３１１４、反転モジュール３１１６、ラベリングモジュール３１１８を有しており、サンプリング領域選択モジュール３１２０と接続されている。
サンプリング領域選択モジュール３１２０は、色解析モジュール３１２２、識別関数モジュール３１２４、領域選択モジュール３１２６を有しており、準平坦領域抽出モジュール３１１０、かぶり量推定モジュール３５３０と接続されている。

かぶり量推定モジュール３５３０は、ライフサンプリングモジュール３５３２、多モデル大域微分関数推定モジュール３５３４、局所域定数推定モジュール３５３６、平面輝度推定モジュール３５３８を有しており、サンプリング領域選択モジュール３１２０、輝度かぶり補正モジュール３１４０と接続されている。前述の実施の形態における「かぶり量の推定処理」に該当するものである。ラインサンプリングモジュール３５３２は、予め定められた走査線（ライン）を複数設定し、領域選択モジュール３１２６で選択した領域内外の色値（輝度値）を取得する。そして、その走査線毎に隣の画素との差分を算出する。差分は、もちろんのことながら、対象としている画素の色値とその隣（走査線上における隣）の画素の色値との差分である。
多モデル大域微分関数推定モジュール３５３４は、ライフサンプリングモジュール３５３２によって算出された画素の差分に適用する複数の関数であって、対象としている画像内の走査線毎にかぶり量を推定するその複数の関数の情報量を算出し、その情報量に基づいてその走査線毎に適用すべき関数を選択する。そして、選択された走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する。つまり、差分を入力とする複数の関数モデル内から適した関数（回帰関数）を推定することになる。これらの処理は、領域選択モジュール３１２６によって選択された領域毎に行う。
局所域定数推定モジュール３５３６は、多モデル大域微分関数推定モジュール３５３４によって選択された関数の積分関数を算出し、その積分関数の定数項を推定する。この定数項は、領域選択モジュール３１２６によって選択された領域全体のかぶり量の定数とその領域の背景色の固有量の和である。つまり、選択領域毎に推定した関数の線分関数を算出し、その定数項を推定する。
平面輝度推定モジュール３５３８は、多モデル大域微分関数推定モジュール３５３４によって選択された関数の組み合わせと局所域定数推定モジュール３５３６によって推定された定数項を領域内の走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定する。これによって、複数領域の差分に関して回帰を実行するので、対象としている画像全体に広がるかぶりを定数項で推定可能となる。

輝度かぶり補正モジュール３１４０は、座標毎補正量計算モジュール３１４２、輝度補正モジュール３１４４、彩度補正モジュール３１４６を有しており、かぶり量推定モジュール３５３０と接続されている。

図３６は、第８の実施の形態が対象とする画像の例を示す説明図である。
図３６（ａ）の例に示す画像３６１０は、対象としている画像であって、５つの互いに異なる色の背景を持つ領域（オレンジ色の背景の領域Ｓ_０ｃ_０、薄緑色の背景の領域Ｓ_１ｃ_１、薄青色の背景の領域Ｓ_２ｃ_２、ピンク色の背景の領域Ｓ_３ｃ_３、白色の背景の領域Ｓ_ＮＳｃ_ＮＳ）がある。ここで、座標ｘ、ｙにおける本来の画素値は、（４２）式のようになる。

図３６（ｂ）の例に示すかぶり画像３６２０は、画像３６１０を撮影した際に発生したかぶりを示す像である。かぶり量は、（４３）式のようになる。

図３６（ｃ）の例に示す撮影画像（観測画像）３６３０は、画像３６１０を実際に撮影した撮影画像（観測画像）３６３０である。つまり、画像３６１０とかぶり画像３６２０が合成された画像である。つまり、ここでの画素値は、（４４）式のようになる。

第８の実施の形態は、観測値（撮影画像（観測画像）３６３０）から非線形なかぶり（かぶり画像３６２０）を平坦にするための除去量を推定する。

図３７は、第８の実施の形態が対象とする画像の走査線における例を示す説明図である。図３７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の例に示すものは、図３６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の例に示す画像にそれぞれ走査線３７１０、３７２０、３７３０を示したものである。それぞれの走査線上における画素値は、（４５）式、（４６）式、（４７）式のようになる。

図３８は、第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。
第８の実施の形態では、（４７）式の増減に関わる成分が影側（かぶり画像）にのみ存在することを利用する。
そのために、まず図３８（ａ）の例に示す非エッジ領域マスク３８１０を利用する。非エッジ領域マスク３８１０は、反転モジュール３１１６によって生成された画像である。ここでの画素値は、（４８）式のようになる。

図３８（ｂ）の例に示す撮影画像（観測画像）３６３０の輝度差分値データを取得する。撮影画像（観測画像）３６３０の走査線３７２０における輝度差分値データは、（４９）式のようになる。なお、（４９）式の最右辺にある２つの式のうち、上の式はエッジ部分を示しており、下の式はエッジ部分以外を示している。

非エッジ領域マスク３８１０（（４８）式）と非エッジ領域マスク３８１０（（４９）式）との論理積（ＡＮＤ）画像を生成して、図３８（ｃ）の例に示す差分値データ３８４０を生成する。これは、微分不可であるエッジを除外した後の差分値データである。そして、差分値データ３８４０の走査線３８５０上における輝度差分値データは、（５０）式のようになる。

前述の第７の実施の形態で用いた（２９）式、（３０）式、（３１）式の各関数群の偏微分項は、次の（５１）式、（５２）式、（５３）式のようになる。

（２９）式、（３０）式、（３１）式、（５１）式、（５２）式、（５３）式のそれぞれの関数集合を、以下の（３２）式、（３３）式、（３４）式、（５４）式、（５５）式、（５６）式で表現する。

つまり、第７の実施の形態における関数集合を（５４）式、（５５）式、（５６）式で置き換える。

図３９は、ライン・関数対応テーブル内における差分ノルムの例を示す説明図である。つまり、第７の実施の形態で説明した図３４と同等のものである。ただし、ライン・関数対応テーブル３９５０の行として走査線における差分データを示しており、列としてその走査線上における差分データを適用する微分関数を並べたものである。そして、各セルには、ＡＩＣ値が記憶される。つまり、関数モデルを１次微分の空間で定義して、モデル選択方法は、第７の実施の形態と同等である。そして、（５７）式が選択される。（５７）式を積分して導出されたものが（５８）式である。

ここまでで、最尤推定結果であるパラメタαを推定できる。ただし、（５８）式における定数項部分（α_０）だけ未知のままである。

図４０は、第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。
各領域毎に複数ラインの推定結果（関数モデルの組み合わせの選択）から（５９）式を用いて定数項を推定する。

全てのラベル領域（図４０の例に示す画像４０００では５つの領域）で定数項を推定する。この定数項は、影かぶりの定数量と背景色の固有量の和に相当する。この定数項を参照にして、対象としている画像の背景部の領域を探す。
そこで、影かぶりの均等化のための補正量を決める必要がある。図４１は、第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。
まず、対象としている画像内で一番明度の高い領域（一般的には白色の背景部）の定数項（ｃ＾_ｌ）を全面で採用するという仮定をする。その上で、影かぶりの分布の予め定められたレベル（中央値、平均値、最頻値、高明度側から予め定められた率に位置する点など）を基準にして差分量を決める。（６０）式の左辺は、領域固有色を白部分に合わせた状態に相当する。

図４１（ｂ）の例では、走査線毎のかぶり量を示している。

図４２は、第８の実施の形態による処理例を示す説明図である。前述の第５の実施の形態で説明した図２１と同等のものである。
（１０）式に示すように複数の特徴量の重み付き線形和の識別関数を利用して、最も傾斜かぶりを推定するに十分な領域で条件を満たすもの全てを選択する。
領域画像４２１０に対して識別関数の計算結果は、（６１）式のように１．５である。

領域画像４２２０に対して識別関数の計算結果は、（６２）式のように２．０である。

領域画像４２３０に対して識別関数の計算結果は、（６３）式のように０．２である。

そして、（６４）式に示すように、識別関数の算出値が閾値ＴＨ以上となるマスク画像を選択する。この例の場合は、（６５）式のようになり、領域画像４２１０、領域画像４２２０が選択される。これによって、傾斜かぶりを推定するのに十分な領域が選択されることとなる。なお、重みｗは、予め定められた値に設定したり、正解の選択肢が決まっている教師データから学習させるようにしてもよい。

図４６を参照して、前述の実施の形態の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図４６に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部４６１７と、プリンタなどのデータ出力部４６１８を備えたハードウェア構成例を示している。

ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）４６０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、彩度補正可否判断モジュール１４５、彩度補正モジュール１５０、輝度補正モジュール９５０、補正可否判断モジュール１４４５、非エッジ領域抽出モジュール１６２０、検査領域選択モジュール１６３０、画素値測定モジュール１６４０、画素値分布推定モジュール１６５０、ソーベルフィルターモジュール１９１０、２値化モジュール１９２０、白黒反転モジュール１９３０、ラベリングモジュール１９４０、小サイズ除去モジュール１９５０、準平坦領域抽出モジュール３１１０、エッジ強調モジュール３１１２、２値化モジュール３１１４、反転モジュール３１１６、ラベリングモジュール３１１８、サンプリング領域選択モジュール３１２０、色解析モジュール３１２２、識別関数モジュール３１２４、領域選択モジュール３１２６、かぶり量推定モジュール３１３０、ラインサンプリングモジュール３１３２、多モデル関数推定モジュール３１３４、平面輝度推定モジュール３１３６、輝度かぶり補正モジュール３１４０、座標毎補正量計算モジュール３１４２、輝度補正モジュール３１４４、彩度補正モジュール３１４６、かぶり量推定モジュール３５３０、ライフサンプリングモジュール３５３２、多モデル大域微分関数推定モジュール３５３４、局所域定数推定モジュール３５３６、平面輝度推定モジュール３５３８等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）４６０２は、ＣＰＵ４６０１が使用するプログラムや演算パラメタ等を格納する。ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）４６０３は、ＣＰＵ４６０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメタ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス４６０４により相互に接続されている。

ホストバス４６０４は、ブリッジ４６０５を介して、ＰＣＩ（ＰｅｒｉｐｈｅｒａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＩｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス４６０６に接続されている。

キーボード４６０８、マウス等のポインティングデバイス４６０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ４６１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕｂｅ）などがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。

ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）４６１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ４６０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、受け付けた画像、推定したかぶり量、測定した画素値（輝度値と彩度値）、決定した補正目標値、抽出した領域の画像、推定した関数などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。

ドライブ４６１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体４６１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース４６０７、外部バス４６０６、ブリッジ４６０５、及びホストバス４６０４を介して接続されているＲＡＭ４６０３に供給する。リムーバブル記録媒体４６１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。

接続ポート４６１４は、外部接続機器４６１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート４６１４は、インタフェース４６０７、及び外部バス４６０６、ブリッジ４６０５、ホストバス４６０４等を介してＣＰＵ４６０１等に接続されている。通信部４６１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部４６１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部４６１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図４６に示す画像処理装置のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図４６に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図４６に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

なお、前述の各種の実施の形態を組み合わせてもよく（例えば、ある実施の形態内のモジュールを他の実施の形態内に追加する、入れ替えをする等も含む）、また、各モジュールの処理内容として背景技術で説明した技術を採用してもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙＤｉｓｃ（登録商標））、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

前述の実施の形態は、以下のように捉えることもできる。
［Ａ１］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた画像からかぶりを除去する除去手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
［Ａ２］
前記抽出手段は、予め定めた大きさ以上又はより大きい領域を抽出し、該領域を抽出できなかった場合は、前記選択手段以降の処理を行わない
ことを特徴とする［Ａ１］に記載の画像処理装置。
［Ａ３］
前記選択手段における予め定めた規則は、前記抽出手段によって抽出された領域の大きさによって定められている
ことを特徴とする［Ａ１］又は［Ａ２］に記載の画像処理装置。
［Ａ４］
前記選択手段は、予め定めた規則として、さらに前記抽出手段によって抽出された領域の輝度又は彩度によって定められている
ことを特徴とする［Ａ３］に記載の画像処理装置。
［Ａ５］
前記選択手段は、予め定めた規則として、さらに前記抽出手段によって抽出された領域の彩度の分散値、前記画像における位置、外周の大きさのいずれか一つ以上によって定められている
ことを特徴とする［Ａ３］又は［Ａ４］に記載の画像処理装置。
［Ａ６］
前記測定手段は、画素値を測定する走査方向として水平方向、垂直方向、斜め方向、楕円状のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする［Ａ１］から［Ａ５］のいずれか一項に記載の画像処理装置。
［Ａ７］
前記推定手段は、前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を通る関数を推定する
ことを特徴とする［Ａ１］から［Ａ６］のいずれか一項に記載の画像処理装置。
［Ａ８］
前記除去手段は、前記測定手段による走査方向が複数方向あり、該走査方向が交差する位置におけるかぶりの値は、該走査に対して前記推定手段によって推定された複数の関数によって求められた値に基づいて算出する
ことを特徴とする［Ａ７］に記載の画像処理装置。
［Ａ９］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた画像からかぶりを除去する除去手段
として機能させるための画像処理プログラム。
［Ｂ１］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
［Ｂ２］
前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正する
ことを特徴とする［Ｂ１］に記載の画像処理装置。
［Ｂ３］
前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が大きくなると、前記基本補正量を小さくするような係数とする
ことを特徴とする［Ｂ２］に記載の画像処理装置。
［Ｂ４］
前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合は、該輝度値の補正を行わない
ことを特徴とする［Ｂ２］又は［Ｂ３］に記載の画像処理装置。
［Ｂ５］
前記補正手段は、前記基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分と前記基本補正量に基づいた係数によって変更する
ことを特徴とする［Ｂ２］から［Ｂ４］のいずれか一項に記載の画像処理装置。
［Ｂ６］
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｂ１］から［Ｂ５］のいずれか一項に記載の画像処理装置。
［Ｂ７］
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｂ１］から［Ｂ５］のいずれか一項に記載の画像処理装置。
［Ｂ８］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
［Ｂ９］
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｂ８］に記載の画像処理装置。
［Ｂ１０］
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｂ８］に記載の画像処理装置。
［Ｂ１１］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
として機能させるための画像処理プログラム。
［Ｂ１２］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
として機能させるための画像処理プログラム。
［Ｃ１］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
［Ｃ２］
前記補正手段は、前記測定手段によって測定された彩度値が無彩色に近くなるほど、彩度値の補正量を少なくするように補正する
ことを特徴とする［Ｃ１］に記載の画像処理装置。
［Ｃ３］
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｃ１］又は［Ｃ２］に記載の画像処理装置。
［Ｃ４］
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｃ１］又は［Ｃ２］に記載の画像処理装置。
［Ｃ５］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
［Ｃ６］
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｃ５］に記載の画像処理装置。
［Ｃ７］
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｃ５］に記載の画像処理装置。
［Ｃ８］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
［Ｃ９］
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｃ８］に記載の画像処理装置。
［Ｃ１０］
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｃ８］に記載の画像処理装置。
［Ｃ１１］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段
として機能させるための画像処理プログラム。
［Ｃ１２］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
として機能させるための画像処理プログラム。
［Ｃ１３］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
として機能させるための画像処理プログラム。
［Ｄ１］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段
を具備し、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
［Ｄ２］
前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択する
ことを特徴とする［Ｄ１］に記載の画像処理装置。
［Ｄ３］
前記補正手段は、前記測定手段によって測定された彩度値が無彩色に近くなるほど、彩度値の補正量を少なくするように補正する
ことを特徴とする［Ｄ１］又は［Ｄ２］に記載の画像処理装置。
［Ｄ４］
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｄ１］から［Ｄ３］のいずれか一項に記載の画像処理装置。
［Ｄ５］
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｄ１］から［Ｄ３］のいずれか一項に記載の画像処理装置。
［Ｄ６］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
を具備し、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
［Ｄ７］
前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択する
ことを特徴とする［Ｄ６］に記載の画像処理装置。
［Ｄ８］
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｄ６］又は［Ｄ７］に記載の画像処理装置。
［Ｄ９］
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｄ６］又は［Ｄ７］に記載の画像処理装置。
［Ｄ１０］
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
を具備し、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
［Ｄ１１］
前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択する
ことを特徴とする［Ｄ１０］に記載の画像処理装置。
［Ｄ１２］
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｄ１０］又は［Ｄ１１］に記載の画像処理装置。
［Ｄ１３］
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする［Ｄ１０］又は［Ｄ１１］に記載の画像処理装置。
［Ｄ１４］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
［Ｄ１５］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
［Ｄ１６］
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理プログラム。

１１０…画像受付モジュール
１２０…かぶり量推定モジュール
１３０…画素値測定モジュール
１４０…補正目標値決定モジュール
１４５…彩度補正可否判断モジュール
１５０…彩度補正モジュール
１６０…出力モジュール
９１０…補正モジュール
９５０…輝度補正モジュール
１４４５…補正可否判断モジュール
１６２０…非エッジ領域抽出モジュール
１６３０…検査領域選択モジュール
１６４０…画素値測定モジュール
１６５０…画素値分布推定モジュール
１９１０…ソーベルフィルターモジュール
１９２０…２値化モジュール
１９３０…白黒反転モジュール
１９４０…ラベリングモジュール
１９５０…小サイズ除去モジュール
３１１０…準平坦領域抽出モジュール
３１１２…エッジ強調モジュール
３１１４…２値化モジュール
３１１６…反転モジュール
３１１８…ラベリングモジュール
３１２０…サンプリング領域選択モジュール
３１２２…色解析モジュール
３１２４…識別関数モジュール
３１２６…領域選択モジュール
３１３０…かぶり量推定モジュール
３１３２…ラインサンプリングモジュール
３１３４…多モデル関数推定モジュール
３１３６…平面輝度推定モジュール
３１４０…輝度かぶり補正モジュール
３１４２…座標毎補正量計算モジュール
３１４４…輝度補正モジュール
３１４６…彩度補正モジュール
３５３０…かぶり量推定モジュール
３５３２…ライフサンプリングモジュール
３５３４…多モデル大域微分関数推定モジュール
３５３６…局所域定数推定モジュール
３５３８…平面輝度推定モジュール

Claims

画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段
を具備し、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との彩度値の差分を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された画素の彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記補正手段は、前記測定手段によって測定された彩度値が無彩色に近くなるほど、彩度値の補正量を少なくするように補正する
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。
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
を具備し、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
を具備し、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
前記算出手段、前記関数選択手段、前記関数組選択手段、前記かぶり量推定手段は、前記抽出手段によって抽出された領域毎に処理を行い、
前記推定手段は、
前記関数組選択手段によって選択された関数の積分関数を算出し、該積分関数の定数項を推定する領域定数推定手段
をさらに有し、
前記かぶり量推定手段は、前記領域定数推定手段によって推定された前記領域毎の定数項は、該領域全体のかぶり量の定数と該領域の背景色の固有量の和である定数項として推定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
前記関数選択手段は、前記走査線毎の画素の輝度値の分布に基づいて、選択すべきでない関数を除外し、残った関数内から関数を選択する
ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像処理装置。
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項１０から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記第１の補正手段と前記第２の補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項１０から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との彩度値の差分を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された画素の彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値と彩度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された輝度値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値と前記測定手段によって測定された彩度値の無彩色からの距離に基づいて、該彩度値を補正する第１の補正手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する第２の補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎に隣の画素との輝度値と彩度値の差分を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された画素の輝度値と彩度値の差分に適用する複数の関数であって、前記受付手段によって受け付けられた画像内の走査線毎にかぶり量を推定する該複数の関数の情報量を算出し、該情報量に基づいて該走査線毎に適用すべき関数を選択する関数選択手段と、
前記関数選択手段によって選択された前記走査線毎の関数の情報量と複数の関数間の差分ノルムに基づいて、関数の組み合わせを選択する関数組選択手段と、
前記関数組選択手段によって選択された関数の組み合わせを前記走査線毎に適用することによって、かぶり量を推定するかぶり量推定手段
を有することを特徴とする画像処理プログラム。