JP6341085B2 - 画像処理装置、および、コンピュータプログラム - Google Patents

Description

本明細書は、画像データを用いて、画像に対する補正を行う画像処理に関し、特に、画像内の背景色に関する補正を行う画像処理に関する。

画像データを用いて、画像内の背景色に関する補正処理を行う技術が知られている。例えば、特許文献１には、画像内の色分布を示すヒストグラムに基づいて、背景色を白色に変更するように補正曲線を決定し、画像内の全ての画素の値を、当該補正曲線を用いて補正する技術が開示されている。

特開２０００−２５３２５０号公報

しかしながら、上記技術では、画像の特徴によっては、適切な補正を行うことができず、補正済の画像の画質が不十分となる可能性があった。例えば、画像内の全ての画素の値が補正されることによって、画像内の一部の領域の色が消えてしまう可能性があった。

本明細書は、背景色に関する補正を行う際に、補正済の画像の画質を向上できる新たな技術を開示する。

本明細書に開示された技術は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］対象画像を表す対象画像データを取得する取得部と、
前記対象画像データ内の特定割合以上の画素の値が、前記対象画像の背景色に基づいて決定される第１の範囲内に含まれるか否かを判断する判断部と、
前記特定割合以上の画素の値が前記第１の範囲内に含まれる場合に、前記対象画像データに対して第１の補正処理を実行し、前記特定割合以上の画素の値が前記第１の範囲内に含まれない場合に、前記対象画像データに対して第２の補正処理を実行する補正部であって、前記第１の補正処理は、前記対象画像データ内の複数個の画素のうち、前記背景色を示す値を含む第２の範囲内の値を有する画素と、前記第２の範囲外の値を有する画素と、の両方の値を補正する処理であり、前記第２の補正処理は、前記対象画像データ内の複数個の画素のうち、前記第２の範囲内の値を有する画素の値を補正し、前記第２の範囲外の値を有する画素の値を補正しない処理である、前記補正部と、
補正済みの前記対象画像データを出力する出力部と、
を備える、画像処理装置。

上記構成によれば、背景色に関する補正処理として、特定割合以上の画素の値が第１の範囲内に含まれるか否かに応じて、第１の補正処理と第２の補正処理とが使い分けられる。この結果、対象画像の特徴に応じて、適切な補正処理を行うことができるので、補正済の対象画像の画質を向上することができる。

なお、本発明は、種々の形態で実現可能であり、例えば、印刷装置の制御装置、画像読取装置の制御装置、画像処理方法、これらの装置および方法の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。

本発明の一実施例としての複合機２００の構成を示すブロック図である。 実施例の画像処理のフローチャートである。 対象画像データによって示される対象画像ＩＭの一例を示す図である。 ヒストグラムデータによって表されるヒストグラムを示す図である。 特定色領域ＰＣＳの一例を示す図である。 対象画像データの色分布の一例を示す図である。 第１の補正処理のフローチャートである。 第１の補正処理について説明する図である。 第２の補正処理のフローチャートである。 補正済の対象画像の一例を示す図である。 補正済の対象画像の一例を示す図である。 変形例の第１の補正処理における入力値Ｙｉｎと出力値Ｙｏｕｔとの関係について示す図である。

Ａ．実施例：
Ａ−１：複合機２００の構成
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、本発明の一実施例としての複合機２００の構成を示すブロック図である。

複合機２００は、複合機２００のコントローラーとしてのＣＰＵ２１０と、ハードディスクドライブやＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性記憶装置２２０と、ＲＡＭなどの揮発性記憶装置２３０と、所定の方式（例えば、インクジェット方式、レーザー方式）で画像を印刷するプリンタ部２４０と、光学的に対象物（例えば、紙の文書）を読み取ることによってスキャンデータを生成するスキャナ部２５０と、タッチパネルやボタンなどの操作部２６０と、タッチパネルと重畳された液晶パネルなどの表示部２７０と、パーソナルコンピュータ３００やＵＳＢメモリ（図示省略）などの外部装置とデータ通信を行うためのインターフェースを含む通信部２８０と、を備えている。

不揮発性記憶装置２２０は、コンピュータプログラム２２２を格納している。プログラム２２２は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納された形態で提供される。あるいは、コンピュータプログラム２２２は、例えば、複合機２００の出荷時に、予め不揮発性記憶装置２２０に記憶されている。あるいは、コンピュータプログラム２２２は、ネットワークを介して複合機２００に接続されたサーバ（図示省略）からダウンロードされる形態で提供される。揮発性記憶装置２３０には、ＣＰＵ２１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域２３１が設けられている。

ＣＰＵ２１０は、コンピュータプログラム２２２を実行することにより、複合機２００の全体を制御する機能や、後述する画像処理を実行する機能を実現する。

Ａ−２：画像処理
図２は、実施例の画像処理のフローチャートである。この画像処理は、例えば、ユーザがスキャナ部２５０に原稿を載置して読取指示を行ったときであって、該読取指示に、生成すべきスキャンデータによって表されるスキャン画像の下地を除去する下地除去指示が含まれる場合に、実行される。あるいは、ユーザが既に生成されて不揮発性記憶装置２２０に格納済みのスキャンデータを指定して、下地除去指示を行ったときに、実行される。この下地除去は、例えば、印刷時の色材の使用量の低減や、画像データを圧縮した場合のデータ量低減などのために実行される。

ステップＳ１０では、ＣＰＵ２１０（図１）は、処理対象の対象画像データとして、スキャンデータを取得する。ＣＰＵ２１０は、例えば、スキャナ部２５０を用いて原稿を読み取ることによって、あるいは、不揮発性記憶装置２２０から読み出すことによって、対象画像データを取得する。対象画像データは、各画素の色をＲＧＢ値で表すＲＧＢ画像データである。ＲＧＢ値の各成分値を、それぞれ、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値とも呼ぶ。なお、本実施例では、ＲＧＢ値の各色成分値は、それぞれ、０〜２５５の範囲の値をとる２５６階調の値である。

図３は、対象画像データによって示される対象画像ＩＭの一例を示す図である。図３は、対象画像ＩＭ１、ＩＭ２を表すスキャンデータである対象画像データを生成する際に、スキャナによって読み取られた原稿ＯＰ１、ＯＰ２を示す図でもある。

図３（Ａ）の原稿ＯＰ１は、白とは異なる色（例えば、薄い赤）の地色を有する用紙上に、文字Ｔｘ１を含む矩形のオブジェクトＯｂ１と、描画Ｄｒ２を含む矩形のオブジェクトＯｂ２と、を含む画像が印刷された原稿である。ここで、矩形のオブジェクトＯｂ１内の文字Ｔｘ１を除いた部分をオブジェクトＯｂ１の背景Ｂｇ１と呼ぶ。同様に、矩形のオブジェクトＯｂ２内の描画Ｄｒ２除いた部分をオブジェクトＯｂ２の背景Ｂｇ２と呼ぶ。そして、原稿ＯＰ１内のオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２を除いた部分を、原稿ＯＰ１の背景ＧＡ１または対象画像ＩＭ１の背景ＧＡ１と呼ぶ。原稿ＯＰ１（対象画像ＩＭ１）の背景ＧＡ１は、用紙の地色を有している。

原稿ＯＰ１において、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２は、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２が本来有している色、換言すれば、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２が白色の用紙に印刷された場合に表現される色とは異なる色を有している。これは、用紙の地色の影響で、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２に、いわゆる色カブリが生じているからである。例えば、オブジェクトＯｂ１の背景Ｂｇ１が本来有している色が青色である場合に、原稿ＯＰ１に印刷されたオブジェクトＯｂ１の背景Ｂｇ１は、用紙の地色の赤の影響で、赤みを帯びた青色となっている。

原稿ＯＰ１を読み取って得られる対象画像データによって表される対象画像ＩＭ１も、上述した原稿ＯＰ１と同じ特徴を有している。

図３（Ｂ）の原稿ＯＰ２は、白色の地色を有する用紙上に、文字Ｔｘ３を含む矩形のオブジェクトＯｂ３と、描画Ｄｒ４を含む矩形のオブジェクトＯｂ４と、白とは異なる色（例えば、薄い赤）の背景ＧＡ２と、を含む画像が、印刷された原稿である。背景ＧＡ２は、白とは異なる（例えば、薄い赤）を有している。この画像は、用紙の全体に印刷されているので、ＯＰ２の縁には、用紙の地色（白）を有する領域は残っていない。原稿ＯＰ１と同様に、矩形のオブジェクトＯｂ３内の文字Ｔｘ３を除いた部分をオブジェクトＯｂ３の背景Ｂｇ３と呼ぶ。矩形のオブジェクトＯｂ４内の描画Ｄｒ４除いた部分をオブジェクトＯｂ４の背景Ｂｇ４と呼ぶ。そして、原稿ＯＰ２内のオブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４を除いた部分、すなわち、背景ＧＡ２が印刷された部分を、原稿ＯＰ２の背景ＧＡ２または対象画像ＩＭ２の背景ＧＡ２と呼ぶ。

原稿ＯＰ２の用紙の地色は白であるので、オブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４は、オブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４が本来有している色を有している。すなわち、オブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４には、いわゆる色カブリが生じていない。例えば、図３（Ｂ）のオブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４の背景Ｂｇ３、Ｂｇ４が本来有している色が青色である場合には、原稿ＯＰ２においてオブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４の背景Ｂｇ３、Ｂｇ４も青色である。図３（Ｂ）の原稿ＯＰ２では、オブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４の背景Ｂｇ３、Ｂｇ４は、原稿ＯＰ２の背景ＧＡ２の色より明るい色（すなわち、明度が高い色）を有している。

原稿ＯＰ２を読み取って得られる対象画像データによって表される対象画像ＩＭ２も、上述した原稿ＯＰ２と同じ特徴を有している。

Ｓ２０では、対象画像データのヒストグラムデータを生成する。図４は、ヒストグラムデータによって表されるヒストグラムを示す図である。ヒストグラムデータは、ＲＧＢ値の３個の成分値について、それぞれ、生成される。図４（Ａ）に示すＲ値のヒストグラムデータは、対象画像データによって表される対象画像ＩＭ内の複数個の画素を、各画素のＲ値に応じて、複数のクラスに分類することによって得られるデータである。本実施例では、２５６階調のＲ値のそれぞれを１個のクラスとして、ヒストグラムデータが生成される。図４（Ｂ）に示すＧ値のヒストグラムデータ、および、図４（Ｃ）に示すＢ値のヒストグラムデータについても同様である。

Ｓ３０では、ＣＰＵ２１０は、Ｓ２０で生成されたヒストグラムデータに基づいて、対象画像ＩＭの背景の色を示すＲＧＢ値である背景色値ＢＣを決定する。対象画像ＩＭの背景色値ＢＣは、例えば、対象画像ＩＭが、図３（Ａ）、図３（Ｂ）の対象画像ＩＭ１、ＩＭ２である場合には、対象画像ＩＭ１、ＩＭ２の背景ＧＡ１、ＧＡ２の色を示す色値である。一般的に、対象画像ＩＭの背景は、対象画像ＩＭ内のオブジェクトと比較して、大きな面積を占める。このために、本実施例では、ＣＰＵ２１０は、図４（Ａ）〜（Ｃ）の各成分値のヒストグラムの最頻値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１に基づく色を示すＲＧＢ値、具体的には、最頻値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１を各成分値とすることによって定義されるＲＧＢ値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）を、背景色値ＢＣに決定する。

Ｓ４０では、ＣＰＵ２１０は、補正処理の種類を決定するための特定色領域ＰＣＳを、背景色値ＢＣに基づいて決定する。図５は、特定色領域ＰＣＳの一例を示す図である。本実施例では、特定色領域ＰＣＳは、背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）の各成分値を、各色成分の上限とする領域に決定される。すなわち、特定色領域ＰＣＳは、（０≦Ｒ≦Ｒ１）、かつ、（０≦Ｇ≦Ｇ１）、かつ、（０≦Ｂ≦Ｂ１）を満たす領域である。この場合、特定色領域ＰＣＳは、図５においてハッチングで示すように、ＲＧＢ色空間ＣＳ内の直方体の領域となる。換言すれば、特定色領域ＰＣＳによって定義されるＲＧＢ値の範囲は、ＲＧＢ色空間ＣＳを用いて表した場合に、背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）の各成分値を、各色成分の境界値として区画される２個の範囲（黒（０、０、０）を含む範囲と白を含む（２５５、２５５、２５５）範囲）のうち、黒（０、０、０）を含む範囲である。ここで、特定色領域ＰＣＳ内のＲＧＢ値は、背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）の明度より低い明度を示す色のみを含んでいる。

Ｓ５０では、ＣＰＵ２１０は、特定色領域ＰＣＳを用いて、対象画像データの色分布を解析する。具体的には、対象画像データに含まれる複数個の画素は、特定色領域ＰＣＳ内のＲＧＢ値を有する第１種の画素と、特定色領域ＰＣＳ外のＲＧＢ値を有する第２種の画素と、に分類される。そして、対象画像データに含まれる複数個の画素の個数に対する、第１種の画素の割合が算出される。

図６は、対象画像データの色分布の一例を示す図である。図６（Ａ）は、図３（Ａ）の対象画像ＩＭ１を表す対象画像データの色分布を示している。図６（Ｂ）は、図３（Ｂ）の対象画像ＩＭ２を表す対象画像データの色分布を示している。

対象画像ＩＭ１の基となった原稿ＯＰ１は、原稿ＯＰ１の背景ＧＡ１の色、すなわち、背景色値ＢＣが示す色の用紙に、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２が印刷された原稿である。用紙の色（すなわち、背景色値ＢＣが示す色）に応じた成分の光が用紙の全体において吸収されるので、原稿ＯＰ２には、背景色値ＢＣより明度が高いオブジェクトは、実質的に存在しない。したがって、スキャナによる読み取りのばらつきによって、少数の画素が背景色値ＢＣより僅かに明度が高くなるが、原稿ＯＰ１を読み取って生成されたスキャンデータによって表される対象画像ＩＭ１には、実質的に背景色値ＢＣより明度が高い色は、ほとんど含まれない。図６（Ａ）の例では、特定色領域ＰＣＳ内に、ほとんどの画素の色が分布していることが解る。

一方、対象画像ＩＭ２の基となった原稿ＯＰ２は、白色の用紙に、背景ＧＡ２、および、オブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４が印刷された原稿である。したがって、原稿ＯＰ２は、背景ＧＡ２の色（すなわち、背景色値ＢＣが示す色）より明るい色のオブジェクトを含み得る。例えば、図６（Ｂ）の例では、原稿ＯＰ２のオブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４は、白の背景Ｂｇ１、Ｂｇ２を含んでいる。したがって、原稿ＯＰ２を読み取って生成されたスキャンデータによって表される対象画像ＩＭ２には、実質的に背景色値ＢＣより明度が高い色を含んでいる。図６（Ｂ）の例では、特定色領域ＰＣＳ外に、比較的多数の画素の色が分布していることが解る。

Ｓ６０では、ＣＰＵ２１０は、特定色領域内の色値の画素、すなわち、上述した第１種の画素の割合は、閾値ＴＨ１以上であるか否かを判断する。閾値ＴＨ１は、対象画像データにおける背景色のばらつきを考慮して、背景色より明るい色の領域を実質的に含む対象画像と、背景色より明るい色の領域を実質的に含まない対象画像と、を区別できるように、決定される。閾値ＴＨ１は、９５％以上であることが好ましい。本実施例では、閾値ＴＨ１は、例えば、９８％に設定されている。以上の説明から解るように、対象画像データによって表される対象画像ＩＭが、図３（Ａ）の対象画像ＩＭ１である場合には、第１種の画素の割合は、閾値ＴＨ１以上であると判断される。また、対象画像ＩＭが、図３（Ｂ）の対象画像ＩＭ２である場合には、第１種の画素の割合は、閾値ＴＨ１未満であると判断される。

第１種の画素の割合が、閾値ＴＨ１以上である場合には（Ｓ６０：ＹＥＳ）、Ｓ７０にて、ＣＰＵ２１０は、対象画像データに対して、第１の補正処理を実行する。第１の補正処理は、詳細は後述するが、背景色より明るい色の領域を実質的に含まない対象画像を表す対象画像データに対して実行されることが好ましい補正処理である。第１種の画素の割合が、閾値ＴＨ１未満である場合には（Ｓ６０：ＮＯ）、Ｓ８０にて、ＣＰＵ２１０は、対象画像データに対して、第２の補正処理を実行する。第２の補正処理は、詳細は後述するが、背景色より明るい色の領域を実質的に含む対象画像を表す対象画像データに対して実行されることが好ましい補正処理である。

Ｓ９０では、ＣＰＵ２１０は、補正済の対象画像データを出力して、画像処理を終了する。本実施例では、例えば、補正済の対象画像データは、所定の保存形式（例えば、ＪＰＥＧ形式や、ＰＤＦ形式）に変換されて、不揮発性記憶装置２２０に出力される。この結果、補正済の対象画像データは、不揮発性記憶装置２２０に格納され、ユーザは、補正済の対象画像データを利用可能になる。これに代えて、補正済の対象画像データは、印刷データに変換されて、プリンタ部２４０に出力されてもよい。この場合には、補正済の対象画像データによって表される補正済の対象画像が、プリンタ部２４０によって、印刷される。

Ａ−３：第１の補正処理
図７は、第１の補正処理のフローチャートである。Ｓ１００では、ＣＰＵ２１０は、背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）を、デバイスに依存しない色空間であるＣＩＥＸＹＺ色空間の色値（以下、ＸＹＺ値とも呼ぶ）に変換する。ＸＹＺ値の各成分値を、それぞれ、Ｘ値、Ｙ値、Ｚ値とも呼ぶ。この変換は、ＩＥＣ(International Electrotechnical Commissionの略））によって策定された規格である「ＩＥＣ ６１９６６−２−１」によって規定されたｓＲＧＢ色空間の色値とＣＩＥＸＹＺ色空間の色値との変換式を用いて実行される。なお、本実施例では、白色の基準となる光源として、「ＣＩＥ Ｄ６５」を用いる場合の変換式が用いられる。変換後の背景色値ＢＣを（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）とする。

Ｓ１０５では、ＣＰＵ２１０は、白色（ホワイトポイント）のＸＹＺ値（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）を取得する。本実施例では、光源として「ＣＩＥ Ｄ６５」を用いる場合の白色のＸＹＺ値（0.3127、0.3290、0.3583）が、白色のＸＹＺ値（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）として用いられる。

Ｓ１０５では、ＣＰＵ２１０は、対象画像ＩＭ内の背景色が、白色になるように、補正の式を決定する。図８は、第１の補正処理について説明する図である。第１の補正処理では、背景色値ＢＣ（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）が、白色（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）になるように、各画素の色値が正規化される。例えば、Ｙ値について図８（Ａ）に示すように、補正によって、背景色値ＢＣのＹ値であるＹ１が、白色（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）のＹ値であるＹｗに変更される。そして、補正によって、Ｙ１とは異なる値は、補正前の階調性を維持できるように、すなわち、補正前のＹ値の変化に対して、補正後のＹ値が連続的に変化するように変更される。Ｘ値、Ｚ値についても同様である。

補正前のＸＹＺ値を（Ｘｉｎ、Ｙｉｎ、Ｚｉｎ）とし、補正後のＸＹＺ値を（Ｘｏｕｔ、Ｙｏｕｔ、Ｚｏｕｔ）として、本実施例のＸ値、Ｙ値、Ｚ値についての補正式（１）〜（３）を、以下に示す。
Ｘｏｕｔ＝（Ｘｗ／Ｘ１）×Ｘｉｎ ...（１）
Ｙｏｕｔ＝（Ｙｗ／Ｙ１）×Ｙｉｎ ...（２）
Ｚｏｕｔ＝（Ｚｗ／Ｚ１）×Ｚｉｎ ...（３）

（Ｘｗ／Ｘ１）、（Ｙｗ／Ｙ１）、（Ｙｗ／Ｙ１）は、白色（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）を示す各成分値が、背景色値ＢＣ（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）を示す各成分値より相対的に大きいほど、大きくなる値であるので、（Ｘｗ／Ｘ１）、（Ｙｗ／Ｙ１）、（Ｚｗ／Ｚ１）は、背景色を示す値と、白色を示す値との相違の程度を示す相違量である。したがって、上記式（１）〜（３）の式から解るように、第１の補正処理は、背景色を示す画素の値（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）を、白色を示す値に変更するとともに、背景色とは異なる色を示す各画素の値を、背景色を示す画素の値と白色を示す値との相違量と、各画素の値と、に応じて変更する補正である。

また、上記（１）〜（３）の式、および、図８（Ａ）から解るように、補正前の成分値（例えば、Ｙｉｎ）が小さいほど、補正量（例えば、（Ｙｏｕｔ−Ｙｉｎ））が小さくなる。ＣＩＥＸＹＺ色空間では、ＲＧＢ色空間と同様に成分値が小さいほど明度が低くなるので、補正前の画素の明度が低いほど、補正量が小さくなる。また、上記（１）〜（３）の式から解るように、当該補正量は、画素の明度が低くなるほど、連続的に小さな値になる。

なお、図８（Ｂ）は、本実施例の第１の補正処理に代えて行われ得る変形例の補正処理を示している。この補正処理については後述する。

Ｓ１１５では、ＣＰＵ２１０は、対象画像ＩＭ内の１個の注目画素を選択する。Ｓ１２０では、ＣＰＵ２１０は、上述した変換式を用いて、１個の注目画素のＲＧＢ値を、ＸＹＺ値に変換する。Ｓ１２５では、ＣＰＵ２１０は、上述した補正式（１）〜（３）を用いて、注目画素のＸＹＺ値を補正する。Ｓ１３０では、ＣＰＵ２１０は、注目画素の補正後のＸＹＺ値をＲＧＢ値に逆変換する。この結果、補正後のＲＧＢ値が得られる。なお、補正後のＲ値が、Ｒ値が取り得る値の上限値（本実施例では、２５５）より大きくなる場合には、成分値Ｒは、２５５に決定される。Ｇ値、Ｂ値についても同様である。

Ｓ１３５では、ＣＰＵ２１０は、対象画像ＩＭ内の全ての画素を注目画素として処理したか否かを判断する。未処理の画素がある場合には（ステップＳ１３５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、ステップＳ１１５に戻って、未処理の画像を新たな注目画素に選択する。対象画像ＩＭ内の全ての画素が処理された場合には（ステップＳ１３５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１０は、第１の補正処理を終了する。この時点で補正済の対象画像データが生成されている。

第１の補正処理では、背景色が、白色（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）に向かう方向に、対象画像ＩＭ内の全体の色が調整される。このために、第１の補正処理によれば、対象画像ＩＭ内の背景色を白色に変更できる。さらに、第１の補正処理によれば、対象画像ＩＭに、対象画像ＩＭの基となる原稿ＯＰ２の用紙の地色に基づく色カブリが生じている場合には、この色カブリを解消して、対象画像ＩＭ内のオブジェクトの色を、当該オブジェクトが本来有する色に近づけることができる。ただし、対象画像ＩＭ内に背景色より明度が高い色を有する領域が含まれる場合には、当該領域内の色は、白に近い色に変更される、あるいは、完全に白に変更され得る。

Ａ−４：第２の補正処理
図９は、第２の補正処理のフローチャートである。Ｓ２００では、ＣＰＵ２１０は、対象画像ＩＭ内の１個の注目画素を選択する。Ｓ２１０では、ＣＰＵ２１０は、注目画素の色と、背景色と、の色空間における距離Ｄを算出する。具体的には、注目画素のＲＧＢ値と、背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）と、の間のＲＧＢ色空間におけるユークリッド距離が算出される。

Ｓ２２０では、ＣＰＵ２１０は、算出された距離Ｄが、閾値ＴＨ２以下であるか否かを判断する。閾値ＴＨ２は、例えば、スキャナによって原稿上の単一色を読み取った場合に発生し得るスキャン画像データの画素の値のばらつきなどの読取特性を考慮して、背景色値ＢＣを中心とした範囲であって、背景色と実質的に同一と見なせる色の範囲を規定する値に決定される。例えば、色空間の各成分値が取り得る幅（例えば、２５６の幅）の５％〜３０％程度の値が、閾値ＴＨ２として用いられる。本実施例では、例えば、各成分値が０〜２５５の２５６階調であるＲＧＢ色空間において、閾値ＴＨ２は、５０に設定されている。

算出された距離Ｄが、閾値ＴＨ２以下である場合には（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、Ｓ２３０にて、ＣＰＵ２１０は、注目画素の色を白に変更する。すなわち、注目画素のＲＧＢ値が、（２５５、２５５、２５５）に設定される。算出された距離Ｄが、閾値ＴＨ２より大きい場合には（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１０は、Ｓ２３０をスキップする。したがって、注目画素の色は、元の値に維持される。

Ｓ２４０では、ＣＰＵ２１０は、対象画像ＩＭ内の全ての画素を注目画素として処理したか否かを判断する。未処理の画素がある場合には（ステップＳ２４０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、ステップＳ２００に戻って、未処理の画像を新たな注目画素に選択する。対象画像ＩＭ内の全ての画素が処理された場合には（ステップＳ２４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１０は、第２の補正処理を終了する。この時点で補正済の対象画像データが生成されている。

第２の補正処理では、背景色および背景色と実質的に同一とみなせる色を有する領域が、白色に変更される。一方で、背景色とは実質的に異なる色を有する領域の色は、変更されない。このために、第１の補正処理によれば、対象画像ＩＭ内の背景色を白色に変更できる。さらに、第２の補正処理によれば、対象画像ＩＭの背景とは異なるオブジェクト内の色を、補正前の色のままで維持することができる。

以上説明した本実施例によれば、ＣＰＵ２１０は、対象画像データ内の特定割合（具体的には、閾値ＴＨ１によって規定される割合）以上の画素の値が、対象画像ＩＭの背景色に基づいて決定される第１の範囲（具体的には、図５の特定色領域ＰＣＳによって定義される範囲）内に含まれるか否かを判断する（図２のＳ６０）。そして、ＣＰＵ２１０は、特定割合以上の画素の値が第１の範囲内に含まれる場合に（Ｓ６０：ＹＥＳ）、対象画像データに対して第１の補正処理を実行し（Ｓ７０）、特定割合以上の画素の値が第１の範囲内に含まれない場合に（Ｓ６０：ＮＯ）、対象画像データに対して第２の補正処理を実行する（Ｓ８０）。第２の補正処理では、対象画像ＩＭ内の複数個の画素のうち、背景色を示す背景色値ＢＣを含む第２の範囲（具体的には、背景色値ＢＣとの距離Ｄが閾値ＴＨ２以下である範囲）内の値を有する画素の値が補正され、第２の範囲外の値を有する画素の値が補正されない。第１の補正処理では、上述したように、対象画像ＩＭ内の全ての画素の値が補正される。すなわち、第１の補正処理では、対象画像データ内の複数個の画素のうち、第２の範囲内の値を有する画素と、第２の範囲外の値を有する画素と、の両方の値が補正される。

上記構成によれば、背景色に関する補正処理として、特定割合以上の画素の値が第１の範囲内に含まれるか否かに応じて、第１の補正処理と第２の補正処理とが使い分けられる。この結果、対象画像ＩＭの特徴に応じて、適切な補正処理を行うことができるので、補正済の対象画像ＩＭの画質を向上することができる。

より具体的に説明する。図１０、図１１は、補正済の対象画像の一例を示す図である。図１０（Ａ）には、図３（Ａ）の対象画像ＩＭ１を表す対象画像データに対して第１の補正処理が実行された場合における補正済の対象画像ＩＭ１ａが示されている。対象画像ＩＭ１では、上述したように、対象画像ＩＭ１の基になった原稿ＯＰ２の用紙の色の影響で色カブリが生じている画像であり、特定割合の画素の値が第１の範囲内に含まれる。このために、実施例の画像処理では、対象画像ＩＭ１を表す対象画像データに対して、第１の補正処理が実行される。すなわち、図１０（Ａ）の補正済の対象画像ＩＭ１ａは、本実施例によって生成される補正済の対象画像データによって表される画像の一例である。この補正済の対象画像ＩＭ１ａでは、対象画像ＩＭ１の背景ＧＡ１（図３（Ａ））の色が、白色の背景ＧＡ１ａに変更されるので、背景除去が適切に行われている。さらに、補正済の対象画像ＩＭ１ａでは、第１の補正処理によって、補正済のオブジェクトＯｂ１ａ、Ｏｂ２ａでは、補正前のオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２にて生じていた色カブリが解消されている。この結果、オブジェクトＯｂ１ａ、Ｏｂ２ａの背景Ｂｇ１ａ、Ｂｇ２ａ、文字Ｔｘ１ａ、描画Ｄｒ２ａは、これらが本来有している色に適切に補正されている。このように、図３（Ａ）の対象画像ＩＭ１は、本実施例によって適切に補正される。

図１０（Ｂ）には、比較例として、図３（Ａ）の対象画像ＩＭ１を表す対象画像データに対して、仮に第２の補正処理が実行された場合における補正済の対象画像ＩＭ１ｂが示されている。補正済の対象画像ＩＭ１ｂでは、対象画像ＩＭ１の背景ＧＡ１（図３（Ａ））の色が、白色の背景ＧＡ１ｂに変更されるので、背景除去が適切に行われている。しかしながら、補正済の対象画像ＩＭ１ｂでは、第２の補正処理後のオブジェクトＯｂ１ｂ、Ｏｂ２ｂの色は、補正前のオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２の色から変更されないので、上述した色カブリは解消されていない。このために、補正済の対象画像ＩＭ１ｂは、対象画像ＩＭ１の背景ＧＡ１の色が除去されたにも拘わらずに、オブジェクトの色カブリが残った不自然な画像になってしまう。

図１１（Ａ）には、図３（Ｂ）の対象画像ＩＭ２を表す対象画像データに対して第２の補正処理が実行された場合における補正済の対象画像ＩＭ２ａが示されている。実施例の画像処理では、対象画像ＩＭ２では、上述したように、対象画像ＩＭ２の基になった原稿ＯＰ２の用紙の色は白であり、原稿ＯＰ２の背景ＧＡ２やオブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４は、当該用紙に印刷された色である。したがって、原稿ＯＰ２のオブジェクトＯｂ３、Ｏｂ４は、本来の色を有しているので、比較的高い確率で、背景ＧＡ２の色より明るい色が含まれている。この結果、対象画像ＩＭ２では、特定割合の画素の値が第１の範囲内に含まれないので、対象画像ＩＭ２を表す対象画像データに対しては、本実施例の画像処理では、第２の補正処理が実行される。すなわち、図１１（Ａ）の補正済の対象画像ＩＭ２ａは、本実施例によって生成される補正済の対象画像データによって表される画像の一例である。この補正済の対象画像ＩＭ２ａでは、対象画像ＩＭ２の背景ＧＡ２（図３（Ｂ））の色が、白色の背景ＧＡ２ａに変更されるので、背景除去が適切に行われている。さらに、補正済の対象画像ＩＭ２ａでは、第２の補正処理後の補正済のオブジェクトＯｂ３ａ、Ｏｂ４ａの色は、補正前の色から変更されないので、本来の色のまま維持されている。このように、図３（Ｂ）の対象画像ＩＭ２は、本実施例によって適切に補正される。

図１１（Ｂ）には、比較例として、図３（Ｂ）の対象画像ＩＭ２を表す対象画像データに対して、仮に第１の補正処理が実行された場合における補正済の対象画像ＩＭ２ｂが示されている。補正済の対象画像ＩＭ２ｂでは、対象画像ＩＭ２の背景ＧＡ２（図３（Ｂ））の色が、白色の背景ＧＡ２ｂに変更されるので、背景除去が適切に行われている。しかしながら、補正済の対象画像ＩＭ２ｂでは、第１の補正処理後のオブジェクトＯｂ３ｂ、Ｏｂ４ｂの色は、全体的に白に近づくように補正されてしまう。この結果、オブジェクトＯｂ３ｂ、Ｏｂ４ｂは、本来の色から変更されて、特に、対象画像ＩＭ２の背景ＧＡ２の色より明るい色は、白に近い色、あるいは、完全に白に変更され得る。特に、例えば、図１１（Ｂ）の例では、オブジェクトＯｂ３ｂ、Ｏｂ４ｂの背景Ｂｇ３ｂ、Ｂｇ４ｂの色は、白になり、一部の描画Ｄｒ４ｂは、消えかけている。このために、補正済の対象画像ＩＭ２ｂでは、対象画像ＩＭ２の背景ＧＡ２の色は除去されるものの、オブジェクトの一部が消滅する不都合や、過度に明るい色に変更される不都合が生じた画像になってしまう。特に、対象画像ＩＭ２の背景ＧＡ２の色が比較的明度が低い色である場合に、第１の補正処理が実行されると、このような不都合が生じやすい。対象画像ＩＭ２の背景ＧＡ２の色が比較的明度が低い色である場合であっても、第２の補正処理が実行されれば、このような不都合が生じない。

また、本実施例では、上述したように、第１の範囲（すなわち、特定色領域ＰＣＳによって定義される範囲）は、背景色（すなわち、背景色値ＢＣが示す色）より明度が低い範囲である（図５）。したがって、背景色以上の明度を有する画素が比較的多い場合には、背景色を示す値を含む第２の範囲外の値を有する画素が補正されない第２の補正処理が実行される。したがって、背景色以上の明度を有する画素が補正されることによって、上述したように、背景色以上の明度を有する領域の色の消滅等の不都合によって補正済の対象画像ＩＭの画質が低下することを適切に抑制することができる。

また、上記実施例では、第１の範囲を定義する特定色領域ＰＣＳは、上述したように、ＲＧＢ色空間ＣＳを用いて表した場合に、背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）の各成分値を、各色成分の境界値として区画される範囲であって、黒を含む範囲である。上述したように、用紙の色（すなわち、背景色値ＢＣが示す色）に応じた成分の光が用紙の全体において吸収される。このために、対象画像ＩＭ１のように、白とは異なる色の用紙に画像が印刷された原稿に基づく画像に含まれる色のＲ値、Ｇ値、Ｂ値は、それぞれ、背景色値ＢＣのＲ値、Ｇ値、Ｂ値より小さな値になる可能性が高い。このために、特定色領域ＰＣＳをこのように定義することによって、特定割合以上の画素の値が第１の範囲内に含まれるか否かに基づいて、対象画像ＩＭが、白とは異なる色の用紙に画像が印刷された原稿に基づく画像であるか否かを、適切に判断することができる。

また、上記画像処理では、ＣＰＵ２１０は、対象画像データとしてのスキャンデータを解析することによって、具体的には、ヒストグラムデータを生成することによって（図２のＳ２０）、スキャンデータ内の複数個の画素の値の最頻値を特定する（図４）。そして、当該最頻値に基づく色、すなわち、各成分の最頻値を各成分の値とする背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ２）を背景色として決定する（図２のＳ３０）。この結果、スキャンデータを解析することによって、対象画像ＩＭの背景色を適切に決定することができる。

また、（１）〜（３）の式、および、図８（Ａ）を用いて上述したように、第１の補正処理では、補正前の画素の明度が低いほど、補正量が小さくなる。したがって、第１の補正処理では、特定の範囲内の画素の値の補正量は、当該特定の範囲より明度が高い別の範囲内の画素の値の補正量より小さい、と言うことができる。なお、特定の範囲は、黒を示す色値（すなわち、明度が最も低い色値）を含む範囲である。また、背景色は、一般的に、黒よりある程度明度が高い色であるので、特定の範囲は、背景色の近傍の色を示す範囲、すなわち、背景色値ＢＣとの距離Ｄが閾値ＴＨ２以下である第２の範囲外の範囲である。この結果、対象画像ＩＭ内において、比較的明度が低いオブジェクトは、第１の補正処理によって色が変化する度合が比較的小さくなる。この結果、比較的明度が低いオブジェクト、特に、文字の明度が、第１の補正処理によって、低くなることによって、見難くなることを抑制することができる。特に、文字の色は、黒であることが多いので、黒を示す色値を含む特定の範囲の補正量が小さくされることによって、文字が見難くなることを適切に抑制することができる。

また、上述したように、第１の補正処理では、画素の値の補正量は、画素の明度が低くなるほど、連続的に小さな値になる。この結果、文字などの比較的明度が低いオブジェクトが見難くなることを抑制しつつ、対象画像ＩＭの色が不自然に変化しないように、第１の補正処理を行うことができる。

また、上述したように、第１の補正処理は、背景色を示す画素の値を特定の色（具体的には、白）を示す値に変更するとともに、背景色とは異なる色を示す各画素の値を、背景色を示す画素の値と特定の色を示す値との相違量と、各画素の値と、に応じて変更する補正である。したがって、第１の補正処理によって補正された補正済の対象画像ＩＭにおいて、画像全体の色のバランスを適切に整えることができる。この結果、例えば、対象画像ＩＭにおいて、色カブリが発生している場合には、第１の補正処理によって色カブリを適切に解消することができる。

さらに、図９に示すように、第２の補正処理は、第２の範囲、具体的には、背景色値ＢＣとの距離Ｄが閾値ＴＨ２以下である範囲内の各画素の値を、特定の色（具体的には、白）を示す１個の値に変更し（図９のＳ２３０）、第２の範囲外の各画素の値を変更しない補正である。したがって、第２の補正処理によって補正済の対象画像ＩＭにおいて、背景を適切に除去できるとともに、オブジェクトの色が変更されることを適切に抑制することができる。

Ｂ．変形例：
（１）図８（Ｂ）を参照して、変形例の第１の補正処理について説明する。変形例の第１の補正処理では、比較的明度が低い色を有するオブジェクトの色、具体的には、ＸＹＺ色空間の各成分値について補正を行う際に、成分ごとに規定された基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）より小さな値は補正の対象にしない。例えば、Ｙ値について図８（Ｂ）に示すように、補正によって、背景色値ＢＣのＹ値であるＹ１が、白色（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）のＹ値であるＹｗに変更される。そして、補正によって、Ｙ１とは異なる値のうち、Ｙｂ以下の値は、補正されず、Ｙｂより大きな値は、補正前のＹ値の変化に対して、補正後のＹ値が連続的に変化するように変更される。Ｘ値、Ｚ値についても同様である。

基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）より大きな各成分値に対する補正は、具体的には、白色のＸＹＺ値（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）、補正前のＸＹＺ値（Ｘｉｎ、Ｙｉｎ、Ｚｉｎ）、補正後のＸＹＺ値（Ｘｏｕｔ、Ｙｏｕｔ、Ｚｏｕｔ）、背景色値ＢＣ（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）、基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）を用いて、本変形例の式（４）〜（６）を用いて実行される。
Ｘｏｕｔ＝（（Ｘｗ−Ｘｂ）／（Ｘ１−Ｘｂ））×（Ｘｉｎ−Ｘｂ）＋Ｘｂ...（４）
Ｙｏｕｔ＝（（Ｙｗ−Ｙｂ）／（Ｙ１−Ｙｂ））×（Ｙｉｎ−Ｙｂ）＋Ｙｂ...（５）
Ｚｏｕｔ＝（（Ｚｗ−Ｚｂ）／（Ｚ１−Ｚｂ））×（Ｚｉｎ−Ｚｂ）＋Ｚｂ...（６）

こうすれば、第１の補正処理において、ＸＹＺ色空間において、（０≦Ｘ≦Ｘｂ）、かつ、（０≦Ｙ≦Ｙｂ）、かつ、（０≦Ｚ≦Ｚｂ）を満たす範囲内の画素の値は、補正されない。また、当該範囲より明度が高い範囲の画素の値は、実施例と同様に、背景色が、白色（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）に向かう方向に、色が調整される。この結果、第１処理によって、文字などの比較的明度が低いオブジェクトが見難くなることをより適切に抑制しつつ、対象画像ＩＭ内の色のバランスを調整することができる。

また、実施例の第１の補正処理（図８（Ａ））と、本変形例の第１の補正処理（図８（Ａ））と、使い分けても良い。例えば、ＣＰＵ２１０は、背景色が比較的暗い場合、具体的には、背景色値ＢＣ（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）のＹ１が所定の閾値以下である場合に、本変形例の第１の補正処理（図８（Ｂ））を実行しても良い。そして、ＣＰＵ２１０は、背景色が比較的明るい場合、具体的には、背景色値ＢＣ（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）のＹ１が所定の閾値より大きい場合に、実施例の第１の補正処理（図８（Ａ））を実行しても良い。こうすれば、仮に実施例の第１の補正処理（図８（Ａ））を実行すると、文字などの比較的明度が低いオブジェクトが大きく補正されてしまう可能性が高い場合にのみ、変形例の第１の補正処理（図８（Ｂ））が実行されて、当該文字などのオブジェクトが見難くなることをより適切に抑制することができる。また、実施例の第１の補正処理（図８（Ａ））を実行しても、文字などの比較的明度が低いオブジェクトが大きく補正されてしまう可能性が低い場合に、実施例の第１の補正処理（図８（Ａ））が実行されて、対象画像ＩＭ全体の色のバランスをより適切に調整することができる。

また、本変形例の第１の補正処理（図８（Ｂ））における基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）は、予め決定される固定値である。基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）は、ユーザによって入力される色に基づいて決定されても良い。例えば、ユーザは、補正により色が変わることが好ましくない色を所定のＵＩ画面を介して入力する。基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）は、ユーザによって入力された色を示すＸＹＺ値（Ｘｕ、Ｙｕ、Ｚｕ）より各成分の値が大きくなるように、決定されても良い（Ｘｂ＞Ｘｕ、Ｙｂ＞Ｙｕ、Ｚｂ＞Ｚｕ）。

また、本変形例の第１の補正処理（図８（Ｂ））における基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）は、対象画像ＩＭに含まれる文字の色に基づいて決定されても良い。例えば、ＣＰＵ２１０は、公知の画像解析処理によって文字領域を特定し、当該文字領域の色分布に基づいて、文字の色を特定する。そして、基準値（Ｘｂ、Ｙｂ、Ｚｂ）は、特定された文字の色を示すＸＹＺ値（Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔ）より各成分の値が大きくなるように、決定されても良い（Ｘｂ＞Ｘｔ、Ｙｂ＞Ｙｔ、Ｚｂ＞Ｚｔ）。

（２）また、第１の補正処理において、明度が低い色ほど、入力値（すなわち、補正前の値）の変化に対して出力値（すなわち、補正後の値）が変化する程度（以下、補正レベルとも呼ぶ）が段階的に小さくなり、かつ、背景色値ＢＣ（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）が白色（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）になるように、補正が行われても良い。

具体例を、図１２を参照してＹ値について説明する。図１２は、本変形例の第１の補正処理における入力値Ｙｉｎと出力値Ｙｏｕｔとの関係について示す図である。図１２に示すように、０〜Ｙ１までのＹ値は、０≦Ｙ＜Ｙ１ａ、Ｙ１ａ≦Ｙ＜Ｙ１ｂ、Ｙ１ｂ≦Ｙ≦Ｙ１の範囲で、それぞれ異なる補正レベルで補正される。なお、Ｙ１ａ、Ｙ１ｂは、Ｙ１ａ＜Ｙ１ｂ＜Ｙ１を満たす値であり、例えば、Ｙ１ａ＝（１／３）Ｙ１、Ｙ１ｂ＝（２／３）Ｙ１に設定される。補正レベルは、図１２における入力値Ｙｉｎと出力値Ｙｏｕｔとの関係を示す線の傾きα１、α２、α３で表すことができる。図１２から解るように、補正レベルは、明度が低い色ほど、すなわち、成分値（例えば、Ｙ値）が小さいほど、小さくなる（α１＜α２＜α３）。

ここで、入力値Ｙｉｎが、Ｙ１ａ、Ｙ１ｂ、Ｙ１ｃである場合の出力値Ｙｏｕｔを、それぞれ、Ｙｗａ、Ｙｗｂ、Ｙｗと設定すると、出力値（すなわち、補正後の値）Ｙｏｕｔは、以下の式（７）〜（９）を用いて算出される。
Ｙｏｕｔ＝α１×Ｙｉｎ（０≦Ｙｉｎ＜Ｙ１ａ）...（７）
Ｙｏｕｔ＝α２×（Ｙｉｎ−Ｙ１ａ）＋Ｙｗａ（Ｙ１ａ≦Ｙｉｎ＜Ｙ１ｂ）...（８）
Ｙｏｕｔ＝α３×（Ｙｉｎ−Ｙ１ｂ）＋Ｙｗｂ（Ｙ１ｂ≦Ｙｉｎ≦Ｙ１）...（９）

ここで、α１＝（Ｙｗａ／Ｙ１ａ）、α２＝（（Ｙｗｂ−Ｙｗａ）／（Ｙ１ｂ−Ｙ１ａ））、α３＝（（Ｙｗ−Ｙｗｂ）／（Ｙ１−Ｙ１ｂ））である。以上、Ｙ値を例に説明したが、Ｘ値、Ｚ値についても同様に補正が実行される。

この変形例によれば、文字などの比較的明度が低いオブジェクトが見難くなることをより適切に抑制することができる。そして、対象画像ＩＭ内の色のバランスを、画素の値の変化に対して連続的に自然に調整することができる。

（３）上記実施例では、特定色領域ＰＣＳは、ＲＧＢ色空間ＣＳにおいて定義されているが、特定色領域は、他の色空間、例えば、ＣＩＥＬＡＢ色空間やＣＩＥＬＵＶ色空間などのデバイスに依存しない色空間や、ＨＳＶ色空間や、ＹＣｂＣｒ色空間において定義されても良い。一例としては、実施例のＲＧＢ色空間ＣＳにおける特定色領域ＰＣＳ内のＲＧＢ値を、上述したｓＲＧＢ色空間の色値とＣＩＥＸＹＺ色空間の色値との変換式を用いて、ＣＩＥＬＡＢ色空間にプロットすることによって、ＣＩＥＬＡＢ色空間上に表現される領域が、特定色領域として用いられても良い。

（４）上記実施例の特定色領域ＰＣＳは、ＲＧＢ色空間で表現されているが、一例であり、これに限られない。例えば、特定色領域ＰＣＳは、明度のみを基準として決定される色領域であっても良い。例えば、上述した背景色値ＢＣ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）に基づいて、背景色の明度として、例えば、ＣＩＥＬＡＢ色空間のＬ＊を算出する。そして、ＣＩＥＬＡＢ色空間において、算出されたＬ＊以下の明度を有する領域を、特定色領域ＰＣＳとしても良い。

（５）上記実施例の特定色領域ＰＣＳは、実施例のように、背景色より明度が低い範囲であることが好ましいが、例えば、明らかに、背景色より明度が高いオブジェクトを含む場合に限って、第２の補正処理を行いたい場合などには、特定色領域ＰＣＳには、背景色に近い明度であって、かつ、背景色より高い明度の範囲を含んでも良い。一般的には、特定色領域ＰＣＳは、背景色に基づいて決定される領域であれば良い。

（６）上記実施例では、ＲＧＢ値の各成分の最頻値に基づいて、背景色を示す背景色値ＢＣを決定している。これに代えて、背景色値ＢＣは、他の手法で算出されても良い。例えば、対象画像ＩＭの外縁に沿った所定の領域内の画素の値の平均値を背景色値ＢＣとして用いても良い。

（７）上記実施例の第２の補正処理では、背景色を含む第２の範囲内のＲＧＢ値を、ＲＧＢ値に拘わらずに、白を示す１個のＲＧＢ値（２５５、２５５、２５５）に変更している。これに代えて、第２の範囲内のＲＧＢ値を白に近づけるように、ＲＧＢ値に応じて変更しても良い。例えば、第２の補正処理では、背景色を含む第２の範囲内のＲＧＢ値に対しては、第１の補正処理と同様の式（１）〜（３）を用いて補正し、第２の範囲外のＲＧＢ値に対しては、補正を行わないこととしても良い。

（８）上記各実施例のスキャンデータに代えて、他の画像データが採用されても良い。例えば、ユーザがパーソナルコンピュータなどを用いて作成した描画を表す画像データが採用され得る。

（９）複合機２００のＣＰＵ２１０による画像処理は、スキャナに接続されたパーソナルコンピュータのＣＰＵによって実行されても良い。この場合には、例えば、ＣＰＵは、スキャナの製造者によって提供されるスキャナドライバプログラムを実行することによって、当該画像処理を実行しても良い。また、複合機２００に代えて、光学的に対象物を読み取ることによって対象物を表す画像データを生成する画像読取部を含む他の画像処理装置（例えば、スキャナやデジタルカメラ）によって実現されてもよい。この場合には、実施例の複合機２００と同様に、画像処理装置は、自身の画像読取部によって生成された画像データに対して、画像処理（例えば、図２の処理）を実行すればよい。

一般的には、画像処理を実現する画像処理装置には、複合機２００に限らず、種々の装置であってよい。例えば、プリンタ、デジタルカメラ、スキャナなどの画像関連機器の内部のコンピュータ、汎用のパーソナルコンピュータ、ネットワークに接続されたサーバ等を採用可能である。また、ネットワークを介して互いに通信可能な複数のコンピュータが、画像処理に要する機能を一部ずつ分担して、全体として、画像処理の機能を提供してもよい。この場合、複数のコンピュータの全体が、請求項における画像処理装置に対応する。

（１０）上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

２００...複合機、２１０...ＣＰＵ、２２０...不揮発性記憶装置、２２２...コンピュータプログラム、２３０...揮発性記憶装置、２３１...バッファ領域、２４０...プリンタ部、２５０...スキャナ部、２６０...操作部、２７０...表示部、２８０...通信部、３００...パーソナルコンピュータ

Claims (11)

1. 対象画像を表す対象画像データを取得する取得部と、
   前記対象画像データ内の特定割合以上の画素の値が、前記対象画像の背景色に基づいて決定される第１の範囲内に含まれるか否かを判断する判断部と、
   前記特定割合以上の画素の値が前記第１の範囲内に含まれる場合に、前記対象画像データに対して第１の補正処理を実行し、前記特定割合以上の画素の値が前記第１の範囲内に含まれない場合に、前記対象画像データに対して第２の補正処理を実行する補正部であって、前記第１の補正処理は、前記対象画像データ内の複数個の画素のうち、前記背景色を示す値を含む第２の範囲内の値を有する画素と、前記第２の範囲外の値を有する画素と、の両方の値を補正する処理であり、前記第２の補正処理は、前記対象画像データ内の複数個の画素のうち、前記第２の範囲内の値を有する画素の値を補正し、前記第２の範囲外の値を有する画素の値を補正しない処理である、前記補正部と、
   補正済みの前記対象画像データを出力する出力部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記第１の範囲は、前記背景色より明度が低い範囲である、画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記第１の範囲は、複数個の色成分を含む特定の色空間を用いて表した場合に、前記背景色を示す前記特定の色空間の色値に含まれる各前記色成分の値を、各前記色成分の境界値として区画される範囲であって、黒を示す前記特定の色空間の色値を含む範囲である、画像処理装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記対象画像データは、原稿を光学的に読み取ることによって得られるスキャンデータであり、
   前記画像処理装置は、さらに、
   前記スキャンデータを解析することによって、前記スキャンデータ内の複数個の画素の値の最頻値を特定し、前記最頻値に基づく色を前記背景色として決定する決定部を備える、画像処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第１の補正処理において、前記第２の範囲外の第３の範囲内の画素の値の補正量は、前記第３の範囲より明度が高い第４の範囲内の画素の値の補正量より小さい、画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記第１の補正処理において、画素の値の補正量は、画素の明度が低くなるほど、連続的に小さな値に設定される、画像処理装置。
7. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記第１の補正処理において、前記第３の範囲内の画素の値は補正されず、前記第４の範囲内の画素の値は補正される、画像処理装置。
8. 請求項５〜７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第３の範囲は、黒を示す色値を含む範囲である、画像処理装置。
9. 請求項１〜８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第１の補正処理は、背景色を示す画素の値を特定の色を示す値に変更するとともに、前記背景色とは異なる色を示す各画素の値を、前記背景色を示す値と前記特定の色を示す値との相違量と、各画素の値と、に応じて変更する補正である、画像処理装置。
10. 請求項１〜８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
    前記第２の補正処理は、前記第２の範囲内の各画素の値を、特定の色を示す１個の値に変更し、前記第２の範囲外の各画素の値を変更しない補正である、画像処理装置。
11. 対象画像を表す対象画像データを取得する取得機能と、
    前記対象画像データ内の特定割合以上の画素の値が、前記対象画像の背景色に基づいて決定される第１の範囲内に含まれるか否かを判断する判断機能と、
    前記特定割合以上の画素の値が前記第１の範囲内に含まれる場合に、前記対象画像データに対して第１の補正処理を実行し、前記特定割合以上の画素の値が前記第１の範囲内に含まれない場合に、前記対象画像データに対して第２の補正処理を実行する補正機能であって、前記第１の補正処理は、前記対象画像データ内の複数個の画素のうち、前記背景色を示す値を含む第２の範囲内の値を有する画素と、前記第２の範囲外の値を有する画素と、の両方の値を補正する処理であり、前記第２の補正処理は、前記対象画像データ内の複数個の画素のうち、前記第２の範囲内の値を有する画素の値を補正し、前記第２の範囲外の値を有する画素の値を補正しない処理である、前記補正機能と、
    補正済みの前記対象画像データを出力する出力機能と、
    をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。

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