JP7483471B2 - 画像処理装置、画像処理方法ならびにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法ならびに画像処理を実行するプログラムに関するものである。

近年、一般のオフィスにおいてドキュメントやプレゼンテーションの文書は、カラーで作成される。しかしながら、カラーで作成された文書を印刷する時には、モノクロ（黒単色）で印刷されるケースがある。このようにカラー文書をモノクロで印刷する場合、画像処理装置はカラーデータをグレースケールデータに変換する処理を行う。

画像処理装置は、原稿のカラーデータがＲＧＢで表される場合に、通常ではＮＴＳＣ変換とよばれる方式によって変換処理を行う。ＮＴＳＣ変換は、ＲＧＢ値を０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂの重みづけ演算を行い、得られた値をカラーのＲＧＢ値に対応するグレー値とする。しかし、この手法は、カラー文書において全く異なる複数の色が、ＮＴＳＣ変換後に同じ或いは似たグレー値になり、異なる複数の色の弁別性が低下するという課題がある。

カラーデータをグレーデータに変換する方法は、ＮＴＳＣ変換方式以外にＲＧＢ値を均等な重みづけでグレー値に変換する方式や、その他に重みづけを変えた方式などもあるが、ＮＴＳＣと同様に異なる複数の色の弁別性が低下する課題がある。

そこで特許文献１では、カラーデータ内で使われている色の数が一定数以下の場合に、カラーデータをグレーデータに変換した後のグレー値が互いに離れた値に割り当てられるようにカラーデータをグレーデータに変換するテーブルを作成している。例えば８ｂｉｔ画像データを前提とすればグレー値がとりうる０－２５５で等間隔に割り当てたテーブルを作成する。そして、このテーブルを用いてカラーデータをグレーデータ変換することで弁別性を向上させる手法が開示されている。

特開２０１７－３８２４２号公報

しかしながら、上述した弁別性を向上させる手法は、ページ内の色の数に依存してグレーの値が変わる。そのため、複数のページを印刷する際にページ毎に色の数が異なる場合に、ページ毎に同じ色のグレー値が大きく変わってしまうおそれがある。

そこで、本発明は、入力された画像データのうち注目する画素の強調処理を、当該注目する画素の色情報に対応する無彩色の信号値と、他の画素の色情報に対応する無彩色の信号値との差に基づいて実行し、強調処理が実行された色情報を、無彩色に対応する信号値に変換することを目的とする。

本発明は、入力された画像データから無彩色で表現される画像データを生成し、無彩色の当該画像データを印刷装置に出力する画像処理装置において、前記入力された画像データに含まれる前記オブジェクトに使われる色情報を取得する取得手段と、前記入力された画像データのうち注目する画素の強調処理を、前記注目する画素の色情報に対応する無彩色の信号値と、他の画素の色情報に対応する無彩色の信号値との差に基づいて実行する実行手段と、前記強調処理が実行された前記色情報を、前記無彩色に対応する信号値に変換する変換手段とを有することを特徴とする。

本発明により、入力された画像データのうち注目する画素の強調処理を、当該注目する画素の色情報に対応する無彩色の信号値と、他の画素の色情報に対応する無彩色の信号値との差に基づいて実行し、強調処理が実行された色情報を、無彩色に対応する信号値に変換することが可能である。

画像処理システムの構成を示すブロック図 プリント処理の流れを示すブロック図 印刷処理の流れを示すフローチャート図 描画コマンドおよび描画した図の一例 ＵＩ例 ＵＩ例 弁別性向上処理を示すフローチャート図 色値リストの一例 Ｓ３０２で行われるフローチャート 弁別処理が必要な描画図 Ｓ３０４で行われるフローチャート １次元のＬＵＴを示した図 １次元のＬＵＴを示した図 弁別処理が必要な描画図 強調処理を実施した時の画像例 強調処理を実施した時の画像例 強調処理を実施した時の画像例 シャープネス処理の１例 トラッピング処理の１例 弁別性向上処理を示すフローチャート図 Ｓ１８０２で行われるフローチャート 弁別性向上処理を示すフローチャート図 Ｓ２００２で行われるフローチャート 弁別性向上処理を示すフローチャート図 Ｓ１１０５で行われるフローチャート

添付図面を参照して本発明の各実施例を詳しく説明する。なお、以下の実施例は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また各実施例で説明されている特徴の組み合わせのすべてが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。本実施形態では、情報処理装置の一例として画像処理装置を用いて説明する。

（実施例１）
＜画像形成装置＞
図１は、本発明に係る画像処理システム１１７の一例であり、画像形成装置１０１、ホストＰＣ１１９からなる。

画像形成装置１０１は、本発明に係る画像処理装置の一例であり、例えば、スキャン機能やプリンタ機能等、複数の機能が一体化された複合機（ＭＦＰ：Ｍｕｌｔｉ－Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）である。制御部１１０は、画像形成装置１０１を統括的に制御しており、ＣＰＵ１０５、ＲＯＭ１０６、ＲＡＭ１０７、ＨＤＤ１１１、操作部Ｉ／Ｆ１１２、プリンタＩ／Ｆ１１３、スキャナＩ／Ｆ１１４、ネットワークＩ／Ｆ１１５を含む。

ＣＰＵ１０５は、ＲＯＭ１０６に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０７に展開し、それを実行することにより、この画像形成装置１０１の動作を制御している。ＲＡＭ１０７は、一時記憶メモリであり、画像データやプログラム等を一時的に記憶することが可能である。ＲＯＭ１０６は、この画像形成装置１０１を制御するためのパラメータや、実施形態に係る制御を実現するためのアプリケーションやプログラムやＯＳなどを記憶している。ＨＤＤ１１１は、スキャンした画像データなどを保存する。

また、操作部Ｉ／Ｆ１１２を介して操作部１１８を制御し、同様にプリンタＩ／Ｆ１１３を介して画像出力部１０９を制御しスキャナＩ／Ｆ１１４を介して画像読取部１０８を制御する。また、ネットワークＩ／Ｆ１１５およびＬＡＮ１１６を通してホストＰＣ１１９からの画像などの受信および、ＰＣ１１９への画像などの送信を制御する。画像読取部１０８は例えばスキャナであり、画像出力部１０９は例えばプリンタである。

ＣＰＵ１０５がＲＯＭ１０６に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０７に展開し、それを実行する。これにより、画像読取部１０８が読み取った原稿の画像データを取得するスキャン機能や、画像出力部１０９を介して画像を用紙等の記録媒体やモニタなどへ出力する出力機能が実現される。

図２は、ＰＣ１１９からプリント機能を動作させる、画像形成装置１０１のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。画像形成装置１０１は、コマンド処理部１０３と画像処理部１０４を備える。各機能部は、画像形成装置１０１が有しているＣＰＵ１０５が制御プログラムを実行することにより実現される。

コマンド処理部１０３は、後述するＰＣ１１９のプリンタドライバ２０２からの画像データを判別、解析、実行し、ラスタ画像と属性情報を作成しＲＡＭ１０７に保存する。なお、コマンド処理部１０３内の各処理部については後述する。画像処理部１０４は、ＲＡＭ１０７に記憶されたラスタ画像と属性情報を読み出し、パラメータに従ってそのラスタ画像を最適化するための画像処理が行われる。

なお、画像処理部１０４内の各処理部については後述する。また、操作部１１８から通知された設定情報に基づいた画像処理も行われる。なお、カラーで表現されたラスタ画像をグレー（無彩色）で表現されたラスタ画像に変換する処理もここで行われる。操作部１１８は、タッチパネルやハードウェアキー等を含み、ユーザからの指示や設定の操作を受付けるとともに、画像形成装置１０１の装置情報やジョブの進捗情報、各種ユーザインタフェース画面を表示する。操作部１１８で受け付けた設定情報などは、制御部１１０を介してＲＡＭ１０７に格納される。

＜プリント処理＞
プリント処理の流れにそって、画像処理システム１１７における図２に示す処理構成について説明する。

図２においてホストＰＣ１１９では、アプリケーション２０１を使用して、ドキュメント文書やプレゼンテーション文書などの電子データが作成される。プリンタドライバ２０２は、画像形成装置１０１に印刷データ（カラー画像データ）を出力して印刷させるためのドライバである。プリンタドライバ２０２で作成された印刷データは画像形成装置１０１へ送られる。

続いて、図３のフローチャートを用いて画像形成装置１０１内での印刷データの流れを説明する。併せてＣＰＵ１０５がＲＯＭ１０６に格納されているプログラムをＲＡＭ１０７に展開し、その展開したプログラムを図２のコマンド処理部１０３、画像処理部１０４で実行される各処理について説明する。

まず、Ｓ２５０１において、ＣＰＵ１０５は、印刷データを受信する。ここでは、図１のネットワークＩ／Ｆを介して印刷データを受信する。

次に、Ｓ２５０２において、ＣＰＵ１０５は、印刷データを解析する。ここでＣＰＵ１０５は、図２のコマンド処理部１０３内のコマンド判別部２０３によりＰＤＬ種別を判別させる。このＰＤＬ種別は、ＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔ（ＰＳ）やＰｒｉｎｔｅｒＣｏｍｍａｎｄＬａｎｇｕａｇｅ（ＰＣＬ）などを含む。そしてＣＰＵ１０５は、コマンド判定部２０３の判定結果をコマンド処理部２０４に通知する。このコマンド処理部２０４はＰＤＬの種別毎に存在し、コマンド判別部２０３で特定されたＰＤＬ種のコマンドの抽出及び解析を実行する。なお、後述する図３のＳ３０１におけるＲＧＢデータ取得処理，Ｓ３０２における弁別性判定処理はここで行われる。

次に、Ｓ２５０３において、コマンド処理部１０３は、ＲＩＰ処理を行う。

ここでは、ＣＰＵ１０５は、コマンド実行部２０５により、コマンド解析部２０４の解析結果に応じて描画しＲＩＰ（ラスターイメージプロセッサー）を実行する。それにより例えば、図４のラスタ画像４０７および属性の情報を記した属性情報４１５を生成する。

次に、Ｓ２５０４において、画像処理を行う。Ｓ２５０４においてＣＰＵ１０５は、コマンド実行部２０５により生成されたラスタ画像および属性情報を用いて、画像処理部１０４内の色変換処理部２０６によってＲＧＢ色空間からＣＭＹＫ色空間への色変換の処理を行う。

ここではＲＧＢ色空間から異なるＲＧＢ色空間に色変換されてもよい。そして、その後、フィルタ処理部２０７では、ＣＭＹＫまたはＲＧＢの画像に対してエッジ強調などが行われる。エッジ強調処理については後述する。なお、後述する図５におけるＳ３０４からＳ３０６における各画像処理もＳ２５０４で行われる。

最後に、Ｓ２５０５において、受信した印刷データの全ページを処理したか否かを判定し、まだ処理が残っていたら、次のページに進み、Ｓ２５０２以降の処理を再度行う。また、全ページ処理が終わっていたら終了する。

なお、図２に示すコマンド処理部１０３のコマンド判別部２０３、コマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５及び画像処理部１０４は、本実施形態ではＣＰＵ１０５が前述のプログラムを実行することにより実現される。以上によりコマンド処理部１０３、画像処理部１０４の説明を終える。

図４は、図２で説明したコマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５がコマンドを解析して描画しＲＩＰ処理することでラスタ画像と属性情報を生成した例を説明する図である。以下、コマンド解析部２０４がコマンドの解析を行い、コマンド実行部２０５が、コマンド解析部２０４の解析結果に応じて描画しＲＩＰ（ラスターイメージプロセッサー）を介してラスタ画像と属性情報を生成するまでを例を挙げて説明する。

まず、コマンドには、描画コマンドと制御コマンドがある。ここでは描画コマンド４００の一例について説明を行う。

描画コマンド４００は、ジョブのカラーモードを設定するカラーモード設定コマンド４０１、色を設定する色設定コマンド４０２を有する。さらに、オブジェクトを描画するオブジェクト描画コマンド４０３、文字のサイズを設定する文字サイズ設定コマンド４０４、文字のフォントを設定するフォント設定コマンド４０５、文字を描画する文字描画コマンド４０６を有する。

これら一連のコマンドの構成は、他のオブジェクトや文字列の場合も同様である。この他にも、座標や線の太さを設定するコマンド、イメージを描画するコマンド等も含まれるが、それらは省略する。

この描画コマンド４００の内容を簡単に説明する。なお、以降の描画コマンド４００や色値データは、８ｂｉｔ画像を前提とするものとする。

「Ｓｅｔ Ｐａｇｅ Ｃｏｌｏｒ（ＣＬ）」は、カラーで展開されることを示している。色設定コマンド「Ｓｅｔ Ｃｏｌｏｒ（９５，１５５，２１３）」は、ＲＧＢ値がＲ＝９５、Ｇ＝１５５、Ｂ＝２１３の緑であることを示す。

文字サイズ設定コマンド「ＳｅｔＴｅｘｔ Ｓｉｚｅ（１６）」は、文字のサイズが１６ポイントであることを示す。フォント設定コマンド「Ｓｅｔ Ｆｏｎｔ （Ａｒｉａｌ）」は、文字のフォントがＡｒｉａｌであることを示す。

オブジェクト描画コマンド「Ｄｒａｗ Ｐｏｌｙｇｏｎ」は、非図示の座標値に基づいて図形を描画することを示す。文字描画コマンド「Ｄｒａｗ Ｔｅｘｔ（“ｘ”）」は文字「ｘ」を描画すること示す。従って、図４（ａ）の３番目と４番目のコマンドは、長方形が青色で描画されることを示している。

同様に、５番目～１０番目のコマンドは、文字列「ＡＢＣ」がＡｒｉａｌフォント、１６ポイントの文字サイズがオレンジで描画されることを示している。さらに、１１番目から２０番目のコマンドは、５つのオブジェクトがそれぞれ異なる色で描画されることを示している。

次に、コマンド解析部２０４による描画コマンド４００の解析に応じてコマンド実行部２０５が、描画し、ＲＩＰ処理して生成されたラスタ画像４０７（図４（ｂ））、属性情報４１５（図４（ｃ））について説明を行う。

描画コマンド４００の説明で前述した３番目と４番目のコマンドは、長方形が青色で描画される画像はカラーのグラフィック４０８であり、５番目～１０番目のコマンドは、文字列ＡＢＣの文字部４０９である。

また、１１番目から２０番目のコマンドは、４１０から４１４のオブジェクトから成る円グラフを描画し、ＲＩＰを行うことで８ビットのＲＧＢの３チャンネルのラスタ画像４０７に変換される。

図４（ｃ）におけるラスタ画像４０７における各オブジェクトの色値は、グラフィック４０８（９５、１５５、２１３）、文字部４０９（２３７、１２５、４９）である。そして、円グラフのグラフィックオブジェクトの４１０の色値は（２３７、１２５、４９）であり、４１１は（１４５、１４５、１４５）である。また、４１２は（２５５、１９２、０）であり、４１３は（１１２，１７３，７１）であり、４１４は（９５、１５５，２１３）である。

また、文字部４０９は文字属性４１７、グラフィック４０８、４１０から４１４のオブジェクトから生成される。円グラフはグラフィック属性４１６として属性情報を示す８ビットの１チャンネルの属性情報４１５から生成される。

また一方で、図４（ｃ）に示す属性情報４１５では、グラフィック部が（００１０００１１）、文字部が（００１００１１１）などで示される属性情報が生成される。以上によりコマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５についての説明を終える。

コマンド解析部２０４、コマンド実行部２０５の説明は通常、ユーザによってカラーと設定された場合である。しかし、本実施例の弁別性を向上させる処理では、プリンタドライバ２０２のＵＩの一部を示した図５にあるように、カラーモードの設定１４０１で白黒（弁別性向上）１４０２であってもカラーと同じ処理が行わる。その後、本実施例では、プリンタドライバ２０２のＵＩの一部を示した図６に有るようにラスタ画像に対してエッジ強調と、グレースケール変換設定することによって、弁別性向上のやり方を設定することが出来る。

本実施例における弁別性向上処理３００について説明を行う。

弁別性向上処理３００は、まずＲＩＰ処理を行う前に、描画コマンド４００を解析することで原稿に使われるＲＧＢの色値を取得し、Ｒ，Ｇ，Ｂの値を重み付けしてグレーに変換した際に弁別できない色オブジェクトが存在するか判定する。

そして、弁別性向上処理３００は、弁別が困難な色が存在した場合、それらの色を使うオブジェクトの属性を修正し、カラーデータのままレンダリングし、カラーのラスタ画像と属性情報を出力する。弁別性向上処理３００は、カラーのラスタ画像と属性情報とからエッジ強調やトラッピング処理する画素を判定し、カラーのラスタ画像に対してエッジ強調またはトラッピング処理を行う。最後に、カラーのラスタ画像をグレーのラスタ画像に変換する。エッジ強調処理やトラッピング処理については後述する。

上述した弁別性向上処理について、図７を用いて詳細を説明する。

なお、これらのフローチャートで示す処理は、ＣＰＵ１０５がＲＯＭ１０６に格納されているプログラムをＲＡＭ１０７に展開し、その展開したプログラムをコマンド処理部１０３、画像処理部１０４で実行することにより達成される。

ＲＧＢデータ取得処理Ｓ３０１において、画像処理部１０４は、原稿に用いられるＲＧＢの色値を取得する。ここで、画像処理部１０４は、コマンド解析部２０４において色設定コマンド４０２をチェックし、色設定コマンド４０２で指定されている色値を抽出する。

次に、画像処理部１０４は、抽出されたＲＧＢの色値を、図８（ａ）に示す色値リスト５０１に追加していく。なお色値リスト５０１は、抽出された色値を色毎（ＲＧＢ，Ｇｒａｙ）に保持するものである。そして、画像処理部１０４は、ＲＧＢの値を重みづけて演算したグレー値をリストに追加する。ラスタ画像４０７の色値リスト５０１が完成した後、画像処理部１０４は、色値リスト５０１をＲＡＭ１０７に保存する。

次に、弁別性判定処理Ｓ３０２において、画像処理部１０４は、グレーに変換した時に、弁別が困難になる色を判定する。ここで、画像処理部１０４は、コマンド解析部２０４においてＲＡＭ１０７に保存された色値リスト５０１にあるグレー値から弁別が困難か否かを判定し、弁別が困難と判定されたらオブジェクトの属性を修正する。詳細は後述する。なお、弁別が困難とは、ユーザが見た際に、色の分別が難しい状態を言う。色の分別が難しい状態を、閾値を用いて判断する。

弁別性判定処理Ｓ３０２の詳細について、図９のフローチャートを用いて説明を行う。初めに、Ｓ９０１でＣＰＵ１０５は、ＲＡＭ１０７から図７にある色値リスト５０１を読み出し、グレー値の小さいものから大きいものへソートし色値リスト５０２を作成し、グレー値の差を算出する。

図８（ａ）の色値リスト５０２では原稿の色数が７色あるが４０８と４１４、４０９と４１０が同じ色であるため、色値リスト５０２の中で、４１３、４０８、４１１、４０９、４１２の異なる色があり、そのグレー値の差は４個ある。

次に、Ｓ９０２で画像処理部１０４は、グレー値の差が所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、ＲＡＭ１０７からあらかじめ定められた閾値を読み出し、グレー値の差がその閾値より小さいか否かを判定する。ここで閾値以上であれば弁別ができると判定し本フローを終了する。一方でグレー値の差が閾値よりも小さければ弁別が困難と判定し、Ｓ９０３へ進む。

例えば、図８（ｂ）の色値リスト５０２ではグラフィック４１３のグレー値と４０８のグレー値の差は１である。ここで閾値が１６である場合、グレー値の差は閾値より小さい。そのため、グラフィック４１３と４０８は弁別が困難な色と判定する。

同様に、画像処理部１０４は、これらの処理をグレー値の差の数だけ行う。例えば、図８（ｂ）の色値リスト５０２の例は、４０８と４１４、４０９と４１１のグレー値の差、４０９と４１０のグレー値の差、３１０と４１２のグレー値の差等に対して閾値より小さいか否かを判定する。

最後に、Ｓ９０３で画像処理部１０４は、色のオブジェクトの属性を、弁別をつける処理が必要であることを示す属性（強調属性有り）に修正する。例えば、図４の属性情報４１５は前述したようにグラフィック部は（００１０００１１）である。ここで、ビット０から７まであり、ビット０が１、ビット１が１、ビット５が１でその他のビットが０である。また、文字部は（００１００１１１）である。

ここで、ビット３を弁別性の修正が必要だと判断するビットとすれば、それぞれ弁別の必要なグラフィック部は（００１０１０１１）、弁別の必要な文字部は（００１０１１１１）と修正される。

したがって、図１０に示すように弁別をつける処理が必要なグラフィック部（１６０１）は（００１０１０１１）と表され、弁別をつける処理が必要な文字部（１６０３）は（００１０１１１１）となる。弁別を付ける処理が必要でないグラフィック部（１６０２）は（００１０００１１）となる。

ここで、図７の色値リスト５０２の例において、閾値が１６とすれば、１６よりもグレー値の差が小さい色は、４１３，４０８，４１１，４０９である。これらの色は、弁別が困難と判断し、オブジェクトの属性を修正することになる。

図３の説明に戻る。ＲＩＰ処理Ｓ２５０３において、画像処理部１０４は、コマンド実行部２０５において、原稿と属性の情報をＰＤＬ言語からカラーのラスタ画像と属性情報とを作成する。

色変換処理Ｓ３０４において、画像処理部１０４は、色変換処理を行う。ここではＲＧＢ→ＲＧＢに変換するがＲＧＢ→ＣＭＹＫに変換してもよい。

エッジ強調処理Ｓ３０５において画像処理部１０４は、弁別が困難であるオブジェクト間の境界にエッジ強調処理を行う。エッジ強調処理は、カラーのラスタ画像と属性情報とを用いて画素ごとにエッジ強調を行う処理である。

エッジ強調処理Ｓ３０５の詳細について、図１１のフローチャートを用いて説明を行う。

エッジ強調処理Ｓ３０５は、ラスタ画像に対して画素ごとに行う処理で、ラスタ画像と同じ位置の属性情報を参照することでＣＰＵ１０５は、注目する画素ごとに図１１に示すフローを実行する。

初めに、Ｓ１００１でＣＰＵ１０５は、注目する画素が弁別をつける処理が必要であることを示す属性を有するか否かを判定する。ここでは、注目する画素と同じ位置の属性情報のビット３が１であれば弁別をつける処理が必要であると判定することができる。ここで、弁別をつける処理が必要であることを示す属性でなければＮＯとなり本フローを終了する。一方で、弁別をつける処理が必要であることを示す属性であればＹＥＳとなりＳ１００２へ進む。

次に、Ｓ１００２でＣＰＵ１０５は、注目する画素の周囲の画素がＳ９０３での処理で修正した弁別をつける処理が必要であることを示す属性であるか否かを判定する。ここでもＳ１００１と同様に、注目する画素の周囲の画素と同じ位置の属性情報のビット３が１であれば弁別をつける処理が必要であると判定することができる。なお、周囲の画素とは、例えば、注目画素に隣接する画素（隣接画素）である。

ここで、弁別をつける処理が必要であることを示す属性でなければＮＯとなり本フローを終了する。一方で、弁別をつける処理が必要であることを示す属性であればＹＥＳとなりＳ１００３へ進む。

次に、Ｓ１００３でＣＰＵ１０５は、注目する画素とその周囲の画素が異なる色であるか否かを判定する。ここでは、注目する画素と周囲の画素の色情報を比較することで同じ色であるか否かを判定することができる。ここで、注目する画素とその周囲の画素が同じ色であればＮＯとなり本フローを終了する。一方で、異なる色であればＹＥＳとなりＳ１００４へ進む。

最後に、Ｓ１００４でＣＰＵ１０５は、注目画素の画素値を強調する処理を行う。例えば、入力の画像データがＲＧＢの場合、画素値に対して図１２のような下凸のカーブを描く１次元のＬＵＴ（ルックアップテーブル）をかけることで出力値を入力値よりも濃くする。ここで、入力の信号とはＲ，Ｇ，Ｂの色版の１つをさし、それぞれ同じＬＵＴをかける。一方、Ｓ３０５のエッジ強調処理に入力される画像データがＣＭＹＫの場合は、図１３のような上凸のカーブを描く１次元のＬＵＴを用いることで出力値が濃くなるようにする。以上によって、エッジ強調処理Ｓ３０５の説明を終える。

図３の説明に戻る。色変換処理Ｓ３０６でＣＰＵ１０５は、画像処理部１０４において画素ごとにカラーをグレーに変換する。ここの処理では色変換処理Ｓ３０６の入力画像がＲＧＢの場合Ｒ、Ｇ、Ｂを重み付けし、グレー値を算出し、それを反転することで濃度信号に直し、画像出力部１０９へ送信する。一方、色変換処理Ｓ３０６の入力画像がＣＭＹＫの場合、ＣＭＹＫからＫに変換して画像出力部１０９へ送信する。

以上により、本実施例の弁別性向上処理３００についての処理フローの説明を終える。

ここで、弁別性向上処理３００の効果について図４、１４～１７を用いて説明する。

まず従来の構成について説明する。Ｓ３０５のエッジ強調処理を行わない場合には、図４に示すカラーのラスタ画像４０７をグレーのラスタ画像に変換すると、図１４に示す画像６０７のように変化する。つまり、タイトルバー６０８と文字列６０９とがほぼ同じグレーの値になり、弁別が困難となる。また、円グラフ内のオブジェクト６１０、６１１，６１３，６１４がほぼ同じグレー値になるためどこで境界があるかわからないため弁別が困難となる。

一方、本実施例のようにカラーのラスタ画像４０７に対して、弁別性向上処理３００を行うと、オブジェクトの境界が強調され図１５に示す画像７０７のようになり、弁別性が向上する。

弁別性向上処理３００を行うことでカラー画像をグレーに変換するときに、弁別性が低下することを防ぐことができる。また、本実施例ではエッジ強調処理Ｓ３０５において、エッジを強調する箇所の画素値を１次元ＬＵＴで濃くなるような強調処理を行ったが、それに限らない。例えば、１次元ＬＵＴで薄くすることで、図１６に示すようにオブジェクト間の弁別を向上させてもよい。また、１次元ＬＵＴだけでなく、画像処理部１０４の中にあるフィルタ処理部２０７によるシャープネス処理、トラッピング処理部２０８によるトラッピング処理などを用いてもよい。

ここでシャープネス処理を用いた場合は、図１７のように、弁別性をつけるべきオブジェクトの周囲を縁取るような強調処理となる。なお、Ｓ１００２の参照画素の属性判定処理を行わない場合は、弁別性がつかない色オブジェクトと異なる色オブジェクトであればどんな色オブジェクトの境界でもエッジを強調することになる。

ここで、フィルタ処理部２０７で行われるシャープネス処理の１例について図１８を用いて説明する。ここではＲＧＢのデータの中でＲの色版についてのみ述べる。

図１８（ａ）の画像２１０１で斜線部はＲの信号値が２００であり、また白い部分はＲの信号値は２５５であることを示している。そして、画像２１０１の中で３×３の画素のエッジ部２１０２を拡大したのが図１８（ｂ）である。図１８（ｂ）において、エッジ部２１０２のうち本実施例で画像処理を行うのはエッジ部２１０２の中心の画素であることを示している。図１８（ｃ）はエッジ部２１０２の３×３の各画素の重みを示している。

次に、シャープネス処理の演算について説明する。シャープネス処理は図１８（ｂ）に示す画像２１０３に示す３×３の画素と図１８（ｃ）に示すエッジ部２１０２の３×３の重みを画素ごとにかけ、それらを足し合わせることで中心の画素の信号値を得る。従って、式（１）のようになる。
式（１）
（中心画素の信号値）＝２００×０＋２００×（－１）＋２５５×０＋２００×（－１）＋２００×５＋２５５×（－１）＋２００×０＋２００×（－１）＋２５５×０＝１４５．
そして、図１８（ｄ）の画像２１０３に示すように（中心画素の信号値）＝１４５とシャープネス処理を行う前の図１８（ａ）に示すエッジ部２１０２の中心画素から濃くなる。これらの処理を画像全体に行うことで図１８（ａ）の画像２１０１は図１８（ｅ）の画像２１０４に示すようにエッジ部が濃くなる。

以上、Ｒの色版について説明したがＧ、Ｂについても同様に処理することができ、またＣＭＹＫデータなど別の色空間に対しても同様に処理することができる。

以上、によりシャープネス処理の説明を終える。

次に、同様にトラッピング処理部２０８で行われるトラッピング処理の１例について図１９を用いて説明する。一般にトラッピング処理はＣＭＹＫに変換してから行われるのでＲＧＢデータをＣＭＹＫに変換してからトラッピング処理を行う。ここではＣＭＹＫのうちＣとＭの色版が隣り合う場合について説明する。

図１９（ａ）の画像２２０１において、斜線部はＣの画素値が１２８であり、ドット部分はＭの画素値は１２８であることを示している。そして、画像２２０１の中で３×３の画素のエッジ部２２０２を拡大したのが図１９（ｂ）に示すエッジ部２２０２である。本例で画像処理を行うのは２２０２の中心の画素である。そして、拡大したエッジ部２２０２のうち、Ｃ版だけを示したのがエッジ部２２０２＿１でＭ版だけを示したのがエッジ部２２０２＿２である。そして図１９（ｃ）に示すエッジ部２２０３はトラッピング処理を行う際の重みを示している。

トラッピング処理は注目画素に存在しない色版を周囲から取ってくる処理である。そのため、本例のように注目画素にＣ版がある場合、Ｃの画素を注目画素の周囲からとってくるというトラッピング処理は行わない。

一方、注目画素にＭ版がないため、Ｍ版の画素を注目画素の周囲から取ってくるトラッピング処理を行う。ここで、このＭ版の画素を周囲から取ってくるトラッピング処理の演算方法は、エッジ部２２０２＿２に示す３×３の画像と２２０３に示すトラッピングする際の重みをかけることで中心の画素値を得る。

したがって、中心画素のＭの画素値は、式２となる。
（式２）
（中心画素のＭの画素値）＝１２８×１００％＝１２８
そして、２２０２＿１のＣ版と合わせると、画像２２０４に示すように（中心画素の画素値）＝（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（１２８，１２８，０，０）となる。

これらの処理を画像全体に行うことで画像２２０１は画像２２０５に示すようにＣ版とＭ版の境界部はＣ版とＭ版が重なるようになる。そして、ＣＭＹＫのデータをＫデータへの色変換は、Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＋Ｋ＝Ｋ’とすればよく、Ｃ版とＭ版の境界部以外のＣ版部分は、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（１２８，０，０，０）⇒（１２８）となる。そしてＣ版とＭ版の境界部は（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（１２８，１２８，０，０）⇒（２５６）となる。

つまり、Ｃ版とＭ版の境界部は、色が濃くなる。以上、によりトラッピング処理の説明を終える。

本実施例の構成によれば、カラー画像からグレー画像などの減色処理を行った際に、異なる色だった色が同じようなグレーになり弁別できなくなる色の属性を変更し、変更された属性を参照することでそれらの色の境界部にエッジ強調を行うことができる。そして、エッジ強調が行われることによって境界部の弁別性を向上させることができる。

（実施例２）
実施例１では弁別が困難と判断した色の属性を修正し、その修正した箇所に対してエッジ強調を行うことで弁別性の向上を行った。本実施例では属性を修正する代わりに、色変換処理とエッジ強調処理を変更することで弁別が困難な色が隣接する境界部にエッジ強調を行う方法について図２０を用いて説明する。なお、実施例１と同じ処理については説明を簡略化する。

弁別性向上処理１８００について図２０を用いて説明する。

Ｓ１８０１は、図９で説明したＳ３０１と同様に原稿に用いられる色値を取得する。

Ｓ１８０２は、弁別性判定処理を行う。ここで、実施例１の図９では、Ｓ９０２にて弁別性があるか否かの判定に従ってＳ９０３にて属性の修正を行った。しかし、本実施例では弁別性があるか否かの判定に従って色変換処理を変える。

詳細を図２１を用いて説明する。

まず、Ｓ１９０１は実施例１で説明したＳ９０１と同様処理を行う。次に、Ｓ１９０２でＣＰＵ１０５は、ＲＡＭ１０７からあらかじめ定められた閾値を読み出し、グレー値の差がその閾値以上であるか否かを判定する。グレー値の差があらかじめ定めた閾値以上であれば、ＣＰＵ１０５は、弁別性があると判断してＳ１９０３の色変換処理１－１へ進む。また、閾値より小さければ、ＣＰＵ１０５は、弁別が困難と判断してＳ１９０４の色変換処理１－２へ進む。

ここで色変換処理１－１では、ＲＧＢ→Ｒ’Ｇ’Ｂ’に変換する処理が行われる。このＲ’Ｇ’Ｂ’はＲ，Ｇ，Ｂの信号値すべてが同じ信号値であるように変換される。ここでは例えば、ＣＰＵ１０５は、ＲＧＢを重みづけしてグレー値を算出する方法と同じ値をＲ、Ｇ、Ｂに割り当てる（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）＝（Ｇｒａｙ，Ｇｒａｙ，Ｇｒａｙ）。

一方で、色変換処理１－２ではＲＧＢ→Ｒ”Ｇ”Ｂ”に変換する処理が行われ、ここでＲ”Ｇ”Ｂ”はＲ，Ｇ，Ｂの信号値すべてが同じ信号値にならないように変換される。

図２０の説明に戻る。Ｓ１８０３は、実施例１で説明したＳ３０３のＲＩＰ処理を行う。Ｓ１８０４は、色変換処理２を行う。ここではＲＧＢ空間からＣＭＹＫ空間へ色変換処理を行う。ここで弁別性があると判断されたＲ’Ｇ’Ｂ’の値は（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，０，Ｋ）のようにＫ版のみの色値へ変換し、弁別が困難と判断されたＲ”Ｇ”Ｂ”の値は（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（Ｃ，Ｍ，Ｙ，０）のように、Ｋ版以外の色値へ変換する。

ここで、（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）＝（Ｇｒａｙ，Ｇｒａｙ，Ｇｒａｙ）であり、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，０，Ｋ）への変換ではグレー値を反転した値すなわち、Ｋ＝２５５－Ｇｒａｙと変換する。

一方、（Ｒ”，Ｇ”，Ｂ”）＝（Ｃ，Ｍ，Ｙ，０）では、Ｃ＋Ｍ＋Ｙの値を、グレー値を反転した値すなわち、Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＝２５５－Ｇｒａｙと変換する。

Ｓ１８０５は、エッジ強調を行う。ここでは、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの色版ごとにエッジ強調が行われＣ，Ｍ，Ｙ版だけにエッジ強調を行い、Ｋ版にはエッジ強調を行わない。

以上の処理によって、Ｓ１９０２の処理でグレー値の差があらかじめ定めた閾値以上である色は、色変換処理１－１と色変換処理２によってＫの色版に色変換され、エッジ強調がかからない。一方で、Ｓ１９０２の処理でグレー値の差があらかじめ定めた閾値より小さい色は、色変換処理１－２と色変換処理２によってＣ，Ｍ，Ｙの色版に色変換され、エッジ強調がかかる。

Ｓ１８０６は、ＣＭＹＫ→Ｋへの色変換を行う。ここでは、例えば（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）→（Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＋Ｋ）のように変換する。これによって、Ｓ１８０５にてエッジ強調した箇所は値が大きくなり濃く出力される。

また、エッジ強調が行われていない箇所で弁別性があると判断した色はＳ１８０４の色変換処理２で（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，０，Ｋ）と変換される。ここでＫは反転したＧｒａｙであり、ＲＧＢを重みづけしたグレー値と同じでありＳ１８０６の処理で（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）→（Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＋Ｋ）＝（２５５－Ｇｒａｙ）で、ＲＧＢを重みづけしたグレー値と同じ値になる。

一方、弁別性があると判断した色もＳ１８０４の色変換処理２で（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（Ｃ，Ｍ，Ｙ，０）でＣ＋Ｍ＋Ｙ＝２５５－Ｇｒａｙとなるように変換している。そのためＳ１８０６の処理で（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（Ｃ，Ｍ，Ｙ，０）→（Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＋Ｋ）＝（２５５－Ｇｒａｙ）となり、ＲＧＢを重みづけしたグレー値と同じ値になる。

本実施例の構成においても、属性を用いずに色変換処理とエッジ強調処理を変更することにより弁別性向上処理を行うことができる。

なお、Ｓ１９０３の色変換処理１－１とＳ１９０４の色変換処理１－２の２つの処理の代わりにＳ１８０４の色変換処理２で同様な処理を行うことも可能である。

その場合、ＣＰＵ１０５は、Ｓ１８０４の色変換処理２においてＳ１９０２の判定の結果に基づいて、グレー値の差があらかじめ定めた閾値以上である場合、ＲＧＢ→Ｋの色変換を行い、閾値より小さい場合、ＲＧＢ→ＣＭＹの色変換を行う。

また、Ｓ１８０４の色変換処理２においてＣＰＵ１０５は、Ｓ１９０２の結果に基づいて、グレー値の差があらかじめ定めた閾値以上である場合、ＲＧＢ→Ｃの色変換を行い、閾値より小さい場合、ＲＧＢ→ＭＹＫの色変換を行ってもよい。その時は、エッジ強調処理Ｓ１８０５においてＣ版はエッジ強調を行わず、ＭＹＫ版でエッジ強調を行うことにより同じ結果を得ることができる。

（実施例３）
前述したようにエッジ強調を行う方法は何種類かあるが、本実施例ではトラッピング処理をもちいてエッジ強調する場合について説明する。

実施例１で前述したがトラッピング処理によって隣り合う異なる色版を重ねることでエッジ強調の効果をもたらすものである。しかし、隣り合う色によってはトラッピング処理がかからない場合がある。

例えば、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（１００，５０，０，０）と（５０，１００，０，０）が隣り合っている場合、隣り合う色両方がＣ版とＭ版から成るため白抜けが発生しない。このような場合、トラッピング処理が行われないため弁別性向上処理が行われない。

そこで、あらかじめ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（１００，５０，０，０）→（１００，０，０，０）に変換し、（５０，１００，０，０）→（０，１００，０，０）に変換する。このように色変換を行うと、隣り合う色がＣ版のみとＭ版のみとなるため、白抜けが発生しうる状態になる。そのため、トラッピング処理が発生し弁別性向上処理が行われる。

このように、本実施例では、意図的に色版の構成を変えてトラッピング処理されやすいように色変換することで解決を図る例について図２２を用いて説明する。なお、実施形態２と同じ説明は省略する。

Ｓ２００１は、実施例２で説明したＳ１８０１と同様に原稿に用いられる色値を取得する。

Ｓ２００２は、弁別性向上処理を行う。この処理について図２３を用いて説明する。

まず、Ｓ２３０１は実施例２で説明したＳ１９０１と同様処理を行う。次に、Ｓ２３０２も実施例２で説明したＳ１９０２と同様処理を行うが、ここでは、グレー値の差があらかじめ定めた閾値以上であれば弁別性があると判断してＳ２３０３へ進み、Ｓ１９０３と同じＳ２３０３の色変換処理１－１へ進む。そして、グレー値の差があらかじめ定めた閾値より小さければ弁別が困難と判断してＳ２３０４の色変換処理１－３へ進む。

ここで、本実例２の色変換処理１－１ではＳ１９０３と同様にＲＧＢ→Ｒ’Ｇ’Ｂと変換し、ここでＲ’Ｇ’Ｂ’はＲ，Ｇ，Ｂの信号値すべてが同じ信号値である。

一方、色変換処理１－３ではＲＧＢ→Ｒ”Ｇ”Ｂ”に変換する処理が行われ、ここでＲ”Ｇ”Ｂ”はＲ，Ｇ，Ｂの信号値のうち、その中で２つのチャンネルが２５５になるように変換される。

例えば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（Ｒ，２５５，２５５）である。

Ｓ２００３において、ＣＰＵ１０５は、実施例１で説明したＳ３０３のＲＩＰ処理を行う。Ｓ２００４において、ＣＰＵ１０５は、色変換処理２’を行う。ＣＰＵ１０５は、ＲＧＢ空間からＣＭＹＫ空間へ色変換処理を行う際に、Ｒ’Ｇ’Ｂ’の値は実施例２と同様に（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，０，Ｋ）のように、Ｋ版のみの色値へ変換する。一方で、Ｒ”Ｇ”Ｂ”の値はＣＭＹのうち１つの色版が０になるように変換する。例えば、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（Ｃ，０，０，０）のようにＣ版以外の色値が０になるＣ版のみの構成に変換する。

なお、ここでは弁別性がない色ごとにＣ版のみの構成、Ｍ版のみの構成、Ｙ版のみの構成、Ｃ版とＭ版のみの構成…と、構成を変えていくことでトラッピング処理が行われるように変換される。ここで、２つの色版への色変換方法は、例えばＣ版とＭ版のみの構成に変換する場合、Ｓ２３０４の色変換処理１－３において、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）→（Ｒ，Ｇ，２５５）に変換する。そしてＳ２００４の色変換処理２’において、（Ｒ，Ｇ，２５５）→（Ｃ，Ｍ，０，０）と変換することで実現する。

Ｓ２００５は、エッジ強調を行う。ここでも実施例２と同様に弁別性がある色はＫ版単色に色変換されており、ここでＫ版はトラッピング処理を行わない。一方で、弁別性がない色は、異なる版構成となるように色変換されているため、トラッピング処理を行う。

Ｓ２００６は、ＣＭＹＫ→Ｋへの色変換を行う。ここでは、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）→（Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＋Ｋ）のように変換する。これによって、カラーをモノクロ化するとともに、Ｓ２００５にてエッジ強調した場合は値が大きくなり濃く出力される。

以上によって、トラッピング処理を行う際に属性を用いずに色変換処理とエッジ強調処理を変更することにより弁別性向上処理を行うことができる。

なお、本実施形態のＳ２３０４の色変換処理１－３ではＲＧＢ→Ｒ”Ｇ”Ｂ”に変換する処理が行われ、ここでＲ”Ｇ”Ｂ”はＲ，Ｇ，Ｂの信号値のうち、その中で２つのチャンネルが２５５になるように変換した。ここでＲＧＢの値を変更することにより元の値から変化するためグレーに変換する時、本弁別性の処理をする前から値が変わってしまう可能性がある。

そこで、ＣＰＵ１０５は、色変換処理１－３においてＲＧＢ→Ｒ”Ｇ”Ｂ”の色変換の際に、あらかじめグレー値を算出しておき、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（Ｇｒａｙ，２５５，２５５）とする。そして、色変換処理２’において、Ｒ’Ｇ’Ｂ’→ＣＭＹＫの色変換の際に、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（Ｇｒａｙ，０，０，０）と色変換する。これによって色変換処理３において、（Ｇｒａｙ，０，０，０）→（Ｃ＋Ｍ＋Ｙ＋Ｋ）＝（Ｇｒａｙ）と、値を保存することができる。

（実施例４）
実施例１、２，３ではカラーデータのままＲＩＰ処理Ｓ３０３を行い、カラーのラスタ画像にエッジ強調処理Ｓ３０５を行い、カラーのラスタ画像に色変換処理Ｓ３０６を行うことでグレーのラスタ画像に変換した。しかし、この方法ではカラーを扱う必要があるためメモリやハード構成が大きくなることで高価になってしまう。そこで、本実施例では弁別性判定処理Ｓ３０２で行う属性修正処理（Ｓ９０３）を工夫することでメモリやハード構成の削減を行う。

ここでは実施例１と同じ構成のものは説明を省略する。また、実施例でもＣＰＵ１０５がＲＯＭ１０６に格納されているプログラムをＲＡＭ１０７に展開し、その展開したプログラムをコマンド処理部１０３、画像処理部１０４で実行することにより達成される。

実施例４の弁別性向上処理１１００について図２４を用いて説明を行う。

はじめに、ＲＧＢデータ取得処理Ｓ１１０１では原稿に用いられる色値を取得する。これは、Ｓ３０１と同じ処理である。

次に、弁別性判定処理Ｓ１１０２も図７に示すフローであるＳ３０２と同じ処理だが、属性を修正する属性修正処理Ｓ９０３が異なるので、属性修正処理の説明を加える。Ｓ１１０２でＣＰＵ１０５は、コマンド解析部２０４における属性修正処理において、図８の色値リスト５０２のグレー値の差があらかじめ定めた閾値よりも小さい色に対して番号を付与する。

図８の色値リスト５０２を例にとると、グラフィック４１３、４０８、…４１０がグレー値の差があらかじめ定めた閾値より小さく弁別性がない色である。したがって、グラフィック４１３には０、グラフィック４０８には１、・・・、４１０には５を付与する。そしてそれらの番号を属性情報のビット４，６，７に加える。すると、グラフィック４１３は（００１０１０１１）＝（４３）であり、グラフィック４０８は（００１１１０１１）＝（５９）ここで、グラフィック４１４はグラフィック４０８と同じなので（００１１１０１１）＝（５９）。また、このようにするとグラフィック４１１は（１０１１１０１１）＝（１８７）となる。

次に、色変換処理Ｓ１１０３でＣＰＵ１０５はコマンド実行部２０５において、カラーデータをグレーデータに変換する。

そして、ＲＩＰ処理Ｓ１１０４でＣＰＵ１０５はコマンド実行部２０５において、グレーデータをグレーのラスタ画像と属性情報に変換する。

最後に、エッジ強調処理Ｓ１１０５は、グレーのラスタ画像に対して画素ごとに行う処理で、ＣＰＵ１０５は、注目する画素ごとに図２４に示すフローチャートを実行する。

図２５に示すエッジ強調処理Ｓ１１０５フローチャートについて説明を加える。

まずＳ１７０１は実施例１のＳ１００１と同じなので説明を省略する。また、Ｓ１７０２も実施例１のＳ１００２と同じなので説明を省略する。次に、Ｓ１７０３において、ＣＰＵ１０５は、注目する画素と、その周囲の画素が異なる色情報を有するか（異なる色オブジェクトであるか）否かを判定する。すなわち、弁別性判定処理Ｓ１１０２で修正した属性が注目する画素とその周囲の画素とで異なるか否かを判定する。

ここでは、前述した属性修正処理による属性情報のビット４，６，７の組み合わせを見て同じか否かを判定する。そして、注目する画素とその周囲の画素とでビット４，６，７の組み合わせが異なればＹＥＳとなりＳ１７０４へ進み、組み合わせが同じであればＮＯとなり終了する。

最後に、Ｓ１７０４において、ＣＰＵ１０５は、グレーのラスタ画像に対してエッジ強調処理を行う。ここで、エッジ強調の方法は実施形態１で説明した１次元のＬＵＴまたはシャープネス処理を用いればよい。以上により図２５のフローチャートについての説明を終える。

本実施形態によってグレーでＲＩＰ処理Ｓ１１０４、エッジ強調処理Ｓ１１０５が行われるため、本実施形態をハードウェアで実施してもソフトウェアで実施してもメモリ・ハードウェアの構成の削減が図ることができる。

（その他の実施形態）
以上、本発明の様々な例と実施形態を示して説明したが、本発明の趣旨と範囲は、本明細書内の特定の説明に限定されるものではない。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０５ ＣＰＵ
１０７ ＲＡＭ
１０８ 画像読取部
１０９ 画像処理部
１１０ 制御部

Claims (12)

1. 入力された画像データから無彩色で表現される画像データを生成し、無彩色の当該画像データを出力する画像処理装置において、
   前記入力された画像データに含まれるオブジェクトに使われる色情報を取得する取得手段と、
   前記入力された画像データのうち注目する画素の強調処理を、前記注目する画素の色情報に対応する無彩色の信号値と、他の画素の色情報に対応する無彩色の信号値との差に基づいて実行する実行手段と、
   前記強調処理が実行された前記色情報を、前記無彩色に対応する信号値に変換する変換手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記他の画素の色情報に対応する前記無彩色の信号値は、他の複数の画素の色情報に対応する無彩色の信号値のうち、前記注目する画素の色情報に対応する前記無彩色の信号値に近い無彩色の信号値であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記差が閾値よりも小さい場合に、前記実行手段は前記強調処理を実行し、前記差が前記閾値以上である場合に、前記実行手段は前記強調処理を実行しないことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記強調処理は、トラッピング処理であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記強調処理は、シャープネス処理であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記入力された画像データに含まれる画素の色情報を修正する修正手段をさらに有し、
   前記差が閾値よりも小さい場合に、前記注目する画素の色情報に対して前記修正手段が第１の修正を実行し、
   前記差が前記閾値以上である場合に、前記注目する画素の色情報に対して前記修正手段が前記第１の修正と異なる第２の修正を実行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記第１の修正は、前記注目する画素の色情報に含まれるＲＧＢの信号値を、修正の後にＲＧＢの各々がグレースケール変換の後に同じ信号値になるように変換する処理であり、
   前記第２の修正は、前記注目する画素の色情報に含まれるＲＧＢの信号値を、修正の後のＲＧＢの各々がグレースケール変換の後に異なる信号値になるように変換する処理であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記強調処理を行った後、前記変換手段が、前記入力された画像データに対応する画像データに含まれる前記オブジェクトに使われる色情報を、無彩色に対応する信号値に置き換えて、無彩色で表現される画像データを生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記無彩色の画像データに基づいて印刷を行う印刷手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 入力された画像データから無彩色で表現される画像データを生成し、無彩色の当該画像データを印刷装置に出力する画像処理装置の制御方法において、
    前記入力された画像データに含まれるオブジェクトに使われる色情報を取得する取得工程と、
    前記入力された画像データのうち注目する画素の強調処理を、前記注目する画素の色情報に対応する無彩色の信号値と、他の画素の色情報に対応する無彩色の信号値との差に基づいて実行するステップと、
    前記強調処理が実行された前記色情報を、前記無彩色に対応する信号値に変換する変換ステップとを有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
11. 請求項１０に記載の制御方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムを格納したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。

Images