JPH10134178A - 画像処理方法および装置および記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 カラー画像や多値の白黒画像に対して、より
見映えの良い表現力のある白黒画像に変換したり、ま
た、ペンで描いたような効果を持たせるような加工処理
を、画像の構成や色に関する知識を持たない一般ユーザ
でも簡単に行なうことができるようにする。 【解決手段】 ＲＡＭ３の元画像領域３ａ１に記憶され
た２次元カラー画像を白黒多値画像に変換して、加工用
画像領域３ａ２に記憶し、記憶された白黒多値画像のヒ
ストグラムを作成し、また、記憶された白黒多値画像の
明るさのピークを検出して、作成されたヒストグラムと
検出された明るさのピークとに基づいて、白黒多値画像
の明るさを、明るさ平均化変換テーブル３ｃや明るさ変
換テーブル３ｄを利用して変換する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、メモリ上に展開さ
れた、２次元カラー画像または白黒多値画像に対して、
加工処理を行なう画像処理方法および装置および該方法
を実現するためのコンピュータプログラムを記憶した記
憶媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、２次元カラー画像または白黒多値
画像に対して、ユーザの好みに合わせた加工処理を行な
う場合には、いくつかの処理を重ね合わせたり、パラメ
ータを指定したりするなどしていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の技術では、見映えの良い加工結果を得るためには、
多くの指示を必要とするので、画像処理の知識がそれほ
ど多くない一般ユーザが、好みに合わせた思い通りの加
工画像を得ることは、非常に困難であった。つまり、一
般ユーザが、見映えの良い加工画像を得たいと思った場
合には、ある程度、画像処理の知識を学んだり、試行錯
誤を繰り返したりしなければならなかった。

【０００４】本発明は上記問題点を解決するためになさ
れたもので、特に、ユーザの簡単な指示により、入力さ
れた２次元カラー画像または白黒多値画像から、その明
るさなどの性質には依存せずに、より見映えの良い、効
果的な白黒画像を得ることができる画像処理方法および
装置および記憶媒体を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る画像処理装置は、白黒多値画像を記憶
する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に記憶された白
黒多値画像のヒストグラムを作成するヒストグラム作成
手段と、前記画像記憶手段に記憶された白黒多値画像の
明るさのピークを検出するピーク検出手段と、前記ヒス
トグラム作成手段により作成されたヒストグラムと、前
記ピーク検出手段により検出された明るさのピークとに
基づいて、前記白黒多値画像の明るさを変換する明るさ
変換手段とを設けた。

【０００６】また好ましくは、２次元カラー画像を白黒
多値画像に変換するグレー変換手段を含み、前記画像記
憶手段は、前記グレー変換手段により変換された白黒多
値画像を記憶する。

【０００７】また好ましくは、前記明るさ変換手段は、
前記白黒多値画像の明るさを平均化する変換を行う平均
化変換手段を有する。

【０００８】また好ましくは、前記明るさ変換手段は、
前記白黒多値画像の明るさに強弱を付ける変換を行う強
弱変換手段を有する。

【０００９】また好ましくは、前記明るさ変換手段は、
前記白黒多値画像を二値データに変換する二値化変換手
段と、前記二値化変換手段により変換された画像の画素
と、該画素の近傍の画素とに、ペンによる描画を模した
ブラシパターンを配置するブラシパターン配置手段とを
有する。

【００１０】また好ましくは、前記明るさ変換手段は、
前記ブラシパターン配置手段により配置されるブラシパ
ターンを、与えられた複数のブラシパターンから選択す
るブラシパターン選択手段を有する。

【００１１】また好ましくは、前記明るさ変換手段は、
前記ブラシパターン配置手段によるブラシパターンの配
置の際に、ある画素に対して、与えられたブラシパター
ンの各要素を配置するか否かを判定する配置判定手段を
有する。

【００１２】また好ましくは、前記配置判定手段は、前
記グレー変換手段により変換された画像の注目画素の明
るさと、該注目画素に隣接する画素の明るさとの差に基
づいて、前記ブラシパターン配置手段によるブラシパタ
ーンの配置を行う。

【００１３】また好ましくは、前記配置判定手段は、前
記グレー変換手段により変換された画像の各画素の明る
さの値に基づいて、前記ブラシパターン配置手段による
ブラシパターンの配置を行う。

【００１４】また、上記目的を達成するために、本発明
に係る画像処理方法は、画像記憶手段に記憶された白黒
多値画像のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工
程と、前記画像記憶手段に記憶された白黒多値画像の明
るさのピークを検出するピーク検出工程と、前記ヒスト
グラム作成工程で作成されたヒストグラムと、前記ピー
ク検出工程で検出された明るさのピークとに基づいて、
前記白黒多値画像の明るさを変換する明るさ変換工程と
を設けた。

【００１５】また好ましくは、２次元カラー画像を白黒
多値画像に変換するグレー変換工程を含み、前記画像記
憶手段は、前記グレー変換工程で変換された白黒多値画
像を記憶する。

【００１６】また好ましくは、前記明るさ変換工程は、
前記白黒多値画像の明るさを平均化する変換を行う平均
化変換工程を有する。

【００１７】また好ましくは、前記明るさ変換工程は、
前記白黒多値画像の明るさに強弱を付ける変換を行う強
弱変換工程を有する。

【００１８】また好ましくは、前記明るさ変換工程は、
前記白黒多値画像を二値データに変換する二値化変換工
程と、前記二値化変換工程で変換された画像の画素と、
該画素の近傍の画素とに、ペンによる描画を模したブラ
シパターンを配置するブラシパターン配置工程とを有す
る。

【００１９】また好ましくは、前記明るさ変換工程は、
前記ブラシパターン配置工程で配置されるブラシパター
ンを、与えられた複数のブラシパターンから選択するブ
ラシパターン選択工程を有する。

【００２０】また好ましくは、前記明るさ変換工程は、
前記ブラシパターン配置工程におけるブラシパターンの
配置の際に、ある画素に対して、与えられたブラシパタ
ーンの各要素を配置するか否かを判定する配置判定工程
を有する。

【００２１】また好ましくは、前記配置判定工程におい
て、前記グレー変換工程で変換された画像の注目画素の
明るさと、該注目画素に隣接する画素の明るさとの差に
基づいて、前記ブラシパターン配置工程でのブラシパタ
ーンの配置を行う。

【００２２】また好ましくは、前記配置判定工程におい
て、前記グレー変換工程で変換された画像の各画素の明
るさの値に基づいて、前記ブラシパターン配置工程での
ブラシパターンの配置を行う。

【００２３】また、上記目的を達成するために、本発明
に係る画像処理方法を実現するためのコンピュータプロ
グラムを格納し、コンピュータにより呼び出し可能な記
憶媒体は、画像記憶手段に記憶された白黒多値画像のヒ
ストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前記画
像記憶手段に記憶された白黒多値画像の明るさのピーク
を検出するピーク検出工程と、前記ヒストグラム作成工
程で作成されたヒストグラムと、前記ピーク検出工程で
検出された明るさのピークとに基づいて、前記白黒多値
画像の明るさを変換する明るさ変換工程とを有する。

【００２４】

【発明の実施の形態】

（実施形態１）以下、図面を参照して本発明の実施形態
１を説明する。

【００２５】図１は、本発明の実施形態１に係るデータ
処理装置の概略構成を示すブロック図である。

【００２６】本実施形態１に係るデータ処理装置は、Ｃ
ＰＵ（中央処理装置）１、ＲＯＭ（リードオンリメモ
リ）２、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）３、キーボ
ード４、マウス５、表示器６、および外部記憶装置７に
より構成され、これら各構成要素はバスライン８により
互いに接続されている。なお、システム構成によって
は、後述するシステムプログラムや画像加工処理プログ
ラムなどは、ＲＯＭ２のかわりにハードディスクなどの
ような外部記憶装置に格納されていてもよい。

【００２７】ＣＰＵ１は、例えばマイクロプロセッサ形
態であり、本装置各部の動作を制御する。ＲＯＭ２は、
システムプログラム２ａ、並びに本発明による画像加工
処理プログラム２ｂ１を含み、その他の各種処理を指示
したりするための画像アプリケーションプログラム２ｂ
を格納する。

【００２８】ＲＡＭ３は、加工する元になる元画像を格
納するための元画像領域３ａ１、加工する前の元画像を
後まで残しておく場合に、加工した結果の画像を格納す
るための加工用画像領域３ａ２、本発明による加工処理
で必要となるヒストグラムテーブル３ｂ、明るさの平均
化変換テーブル３ｃ、明るさ変換テーブル３ｄ、および
その他の管理・ワーク領域３ｆ等により構成されてい
る。

【００２９】元画像領域３ａ１は、加工を行なう元にな
る画像の領域である。外部記憶装置７から画像を読み込
むと、まずここに格納される。何らかの加工処理などを
行なったが加工結果が気にいらなかった場合などに元に
戻す場合などにこの元画像を用いる。また何らかの加工
を行なう場合には、この元画像を元に、これに対して加
工を行ない、加工結果の画像は加工用画像領域３ａ２に
格納する。本実施形態１ではこの流れで説明している
が、いったん加工を行なった画像に対して再び同じ、あ
るいは別の加工を行なう仕様やモードの場合には、元画
像領域３ａ１の元画像ではなく、加工処理がすでに行な
われた加工用画像領域３ａ２の加工用画像に対して加工
を行なう。その場合、最初の画像を記憶しておく必要が
なく、また復元用の画像領域も必要がないなどの条件が
揃えば、元画像領域３ａ１と加工用画像領域３ａ２が同
じ領域を使用するようにして使用メモリの削減を図るこ
とも可能である。

【００３０】画像が全体的に明るい（白っぽい）場合
や、逆に暗い（黒っぽい）場合には、何らかの加工処理
を行なうと、ぼやけてしまったり、さらに明るい、ある
いは暗い方に片寄って加工されてしまったりするなど、
元の画像の印象が薄れたり壊れてしまったりする場合も
ある。そのような場合には、本実施形態１で行なってい
るように、画像全体の明るさを平均的になるように変換
する処理が有効となる。その場合に、ヒストグラムテー
ブル３ｂを利用することになる。

【００３１】ヒストグラムテーブル３ｂとは、明るさを
白から黒までの間の何段階かに分割し、ある画像につい
て、１画素１画素がそれぞれどの段階に収まるかを検出
してそれぞれの段階の画素数の和を求めたものである。
このヒストグラムテーブル３ｂによるヒストグラムの形
状により、その画像が全体的に明るい、あるいは暗いな
どの性質を定量的に見ることが可能となる。このヒスト
グラムテーブル３ｂを元に、加工する画像の明るさの性
質を判定し、画像全体の明るさを平均化するために作成
・参照するテーブルが明るさ平均化変換テーブル３ｃで
ある。

【００３２】本実施形態１では、加工後の画像の見映え
をさらに良くするために、明るさの平均化に加えて、さ
らに明るさのメリハリを付けるために、もう一度異なる
明るさの変換処理を行なう。そのために用いるのが明る
さ変換テーブル３ｄである。本実施形態１で説明する明
るさ変換テーブル３ｄは、少しでも明るい部分はさらに
明るく、逆に少しでも暗い部分はさらに暗く変換するこ
とにより、明るさに強弱を付ける処理を行なう。

【００３３】その他の各種情報やデータを管理したり、
ワークとして使用したりするための領域がその他の管理
・ワーク領域３ｆである。

【００３４】キーボード４は、ユーザが文字・数字・記
号等のデータの入力、及びＣＰＵ１に対する各種指示を
行なうためのものである。マウス５は、表示器６上に表
示されている各種情報を指示することにより、ＣＰＵ１
に対して各種指示を行なう。マウスの代わりにトラック
ボール、ペン、またはタッチパネル等の方式を用いても
良い。表示器６は、ＬＣＤ等により構成され、ＣＰＵ１
の制御により各種データの表示を行なう。外部記憶装置
７は、例えばフロッピーディスク等のメディアからな
り、該外部記憶装置７からＣＰＵ１の制御により読み出
された各種データは、バスライン８を介してＲＡＭ３上
で展開される。

【００３５】以上の構成の下で、本実施形態１の動作を
図８〜１１のフローチャートと図２〜７の各種データ・
テーブル構成および処理概要の例を参照して説明する。
図８に示すフローチャートは、本実施形態１による画像
加工処理の全体の流れを示している。図９に示すフロー
チャートは、入力画像をグレーの画像に変換し、明るさ
のヒストグラムを作成する手法の一例を示している。図
１０に示すフローチャートは、グレーに変換した画像の
明るさを平均化するための処理の流れを示している。図
１１に示すフローチャートは、作成された明るさ平均化
変換テーブルと３ｃと、明るさ変換テーブル３ｄを用い
て画像を変換する処理の流れを示している。

【００３６】図２は、本実施形態１で説明する画像の構
造の例を示す。

【００３７】この図２において、画像の１画素は、赤を
示す「Ｒ」、緑を示す「Ｇ」、青を示す「Ｂ」それぞれ
１バイト（＝８ビット）の、計３バイトから構成され、
ＲとＧとＢのセットで、カラー画像の１画素を表す。こ
こで、Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ０〜２５５の値を持つこと
ができ、２５５に近いほど赤、緑、青の原色に近く、０
に近いほど白に近い色になる。また、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝０の
場合に黒になり、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５の場合には白にな
る。

【００３８】そして、このような構成を持つ画像は、２
５６の３乗である１６７０万色を表現できる。

【００３９】ところで、本実施形態１では、画像をまず
グレーに変換するが、カラーの入力画像から白黒画像を
得るために、ここでは「グレー画素値＝０．３＊（Ｒの
値）＋０．６＊（Ｇの値）＋０．１＊（Ｂの値）」の式
で求める。すべての画素に対して、得られた「グレー画
素」を変換後のＲ、Ｇ、Ｂの値とすることにより、グレ
ーに変換された画像を得ることができる。図２６の画像
４が、元画像である画像３をグレー変換した例である。
グレー値が０の画素は黒、２５５の画素は白であり、０
に近いほど黒っぽい色に、２５５に近いほど白っぽい色
になる。本実施形態１の説明では、黒っぽい色を「暗
い」、白っぽい色を「明るい」という表現も用いてい
る。説明を簡単にするために、図３以降の説明では、グ
レー値を０〜２３の２４段階で説明する部分もある。

【００４０】次に、図３、図４に、画像ごとに異なるヒ
ストグラムの例を示す。全体的に黒っぽい（暗い）画像
になるのは、図３のように黒に近い所に画素が多い場合
であり、また、全体的に白っぽい（明るい）画像になる
のは、図４のように白に近い所に画素が多い場合であ
る。

【００４１】また、図５は、得られたヒストグラムか
ら、画像の明るさを平均化するための明るさ平均化テー
ブルの例を示している。

【００４２】次に、図６に、さらに明るさのメリハリを
付けるために使用する明るさ変換テーブルの例を示す。
ここでは、ガンマ変換による変換を行っている。この図
６を見ればわかるように、少しでも暗いところは、より
暗く変換され、また、少しでも明るいところは、より明
るく変換される。したがって、変換対象となる画像は、
明るさと暗さの差が大きい、メリハリのある画像に変換
される。

【００４３】また、図７は、明るさ変換テーブルの他の
例を示す図であり、ここでは、結果となる画像の明るさ
が段階的になる。ここでは、全体的な明るさにはそれほ
ど差がでないが、ある範囲の間の明るさのところが一定
の明るさに変換される。

【００４４】以下、図８〜１１のフローチャートと、先
程説明した図２〜７を用いて、処理の流れを説明する。
ただし、画像アプリケーションなどを起動し、各種初期
処理を行なうフローや、画像を呼び出したりするなどの
処理のフローは、図８のフローチャートでは省略する。

【００４５】まず、画像アプリケーションが起動される
と、ＲＯＭ２から画像アプリケーションプログラム２ｂ
や本実施形態１のように画像を加工するための画像加工
処理プログラム２ｂ１が読み出される。ただし、画像加
工処理プログラム２ｂ１は、画像アプリケーションから
画像加工処理が起動された時に読み出されるようにすれ
ば、無駄な領域を使わないために効果的である。

【００４６】画像の加工に必要となる各種情報や領域
は、ＲＡＭ３上に確保される。画像を外部記憶装置７な
どから呼び出すために必要となる元画像データ領域３ａ
１や、画像の加工処理で必要となる加工用画像データ領
域３ａ２は、起動時に確保しても良いが、それぞれが必
要となった時点で確保するようにすれば、やはり無駄な
領域を使わないため、他にメモリ領域を使用する他の処
理を行なう際などに効果的である。

【００４７】ヒストグラムテーブル３ｂは、明るさの段
階数だけの要素数を必要とする。本実施形態１では、０
〜２５５の２５６段階であるため、２５６の要素数を持
つ配列をあらかじめ確保しておくか、または、必要とな
った時に確保する。ヒストグラムテーブル３ｂの各要素
には、それぞれの明るさにはいくつの画素があるかの画
素数が格納される。明るさ平均化変換テーブル３ｃ、明
るさ変換テーブル３ｄもヒストグラムテーブル３ｂと同
様に、明るさの段階数だけの要素数を必要とする。これ
らの変換テーブルは、注目している画素の明るさを入力
とし、その明るさの場合はどの明るさに変換されるかを
出力としている。

【００４８】これらの領域も、あらかじめ確保しておく
か、または、必要となった時に確保しても良い。ただ
し、明るさ平均化テーブル３ｃは入力となる画像によっ
てテーブルの値が異なるので、入力画像（元画像）が変
わって画像加工処理が呼ばれたりする度に計算して構築
しなければならないが、明るさ変換テーブル３ｄは入力
となる画像には依存しないものであるため、あらかじめ
作成しておき、プログラム内に値を固定したテーブルと
して格納しておけば、画像アプリケーションが起動され
たり、または画像加工処理が起動されたりする度にテー
ブル構築のための計算をせずに済むため、効率的であ
る。その他の管理・ワーク領域３ｆも、アプリケーショ
ン起動時にあらかじめ確保するか、または、必要となっ
た時に確保しても良い。

【００４９】画像アプリケーションで加工したい画像を
呼び出し、本実施形態１における画像加工処理を画像ア
プリケーションで指示すると、図８のフローチャートの
ステップＳ１以降の処理に入る。この時、元画像データ
領域３ａ１には、呼び出された画像データが格納されて
いる。ステップＳ１では、呼び出されている画像を元に
して、これから加工処理を行なうための加工用画像を作
成する。ただし、画像アプリケーションを起動し、画像
を呼び出した時点で、表示器に表示したりするために呼
び出した画像を加工用画像領域３ａ２に予め複写するな
どにより、すでに加工する元となるデータが加工用画像
領域３ａ２に作成されている場合は、このステップは行
なわなくても良い。また、例えば加工結果の画像は元の
画像を拡大・縮小などのように変倍したものとするよう
な場合には、ここで加工用画像を作成する場合にあらか
じめ変倍しても良い。

【００５０】加工用画像領域３ａ２にこれから加工処理
を行なう画像が作成されると、ステップＳ２で、これか
ら加工処理を行なうために必要となる情報やテーブルな
どの初期化などを行なう初期処理を行なう。本実施形態
１では、ヒストグラムテーブル３ｂのクリアなどを行な
う。

【００５１】ステップＳ２までで加工処理の準備が整う
と、ステップＳ４で、加工する元となるデータをグレー
に変換し（ステップＳ４−１）、ヒストグラムを作成す
る処理を行なう（ステップＳ４−２）。ただし、入力と
なる画像が白黒多値画像の場合は、グレーに変換する処
理は省略することができる。

【００５２】このステップＳ４の処理を、図９のフロー
チャートを用いて、更に詳しく説明する。このステップ
Ｓ４では、加工用画像領域３ａ２の画像のすべての画素
について処理を行なう。まず、ステップＳ４−０１、ス
テップＳ４−０２、ステップＳ４−０３、ステップＳ４
−０４、ステップＳ４−０５、およびステップＳ４−０
６は、すべての画素について処理を行なうための行およ
び桁のループを示すものであるため、詳しい説明は省略
する。また、ステップＳ４−１１、ステップＳ４−２１
は、すべての画素に対して行なう、グレー変換とヒスト
グラム作成のための処理である。

【００５３】ステップＳ４−１１では、注目している画
素をグレーに変換する（ただし前述のように、入力とな
る画像が白黒多値画像の場合は、このグレー変換処理は
省略することができる）。グレーの値は、本実施形態１
では、「グレー画素値＝０．３＊（Ｒの値）＋０．６＊
（Ｇの値）＋０．１＊（Ｂの値）」の式で求める。この
グレー画素値は０から２５５までのいずれかの値を持つ
ことになる。０が黒、２５５が白であり、０に近いほど
暗く、２５５に近いほど明るい。その値をＲ、Ｇ、Ｂに
代入したものが、元の画素をグレーに変換した後の色と
して見ることができる。その画像において、元の画像で
明るく見えている画素は明るいグレーで、暗く見えてい
る画素は暗いグレーで表現されることになる。すべての
画素に対してこのグレー画素値を計算し、Ｒ、Ｇ、Ｂの
それぞれに代入すると、元の画像と同じ構造の、グレー
に変換された画像を得ることができる。ただし、元の画
像が白黒多値画像の場合は、その構造にしたがうものと
する。

【００５４】すべての画素についてグレー変換を行なっ
て元の画像に対するグレー画像を得た後で、その画像の
ヒストグラムを求めても良いが、本実施形態１では、処
理時間を短縮するために、ステップＳ４−２１でグレー
に変換するのと同じループ内でヒストグラムテーブル３
ｂの作成を行なう。ヒストグラムとは、本実施形態１で
使用している画像の明るさのものを求める場合には、明
るさを数段階（本実施形態１の場合は０〜２５５の２５
６段階）に分割し、各段階にいくつの画素が含まれるか
を算出するものである。したがって、あらかじめ確保
し、ステップＳ２ですべての要素を０に初期化したヒス
トグラムテーブル３ｂの、注目している画素の明るさ
（ステップＳ４−１１で求めたグレー画素値）番目の値
に＋１する。このようにして、すべての画素について明
るさを求め、その明るさの画素数を計上することによ
り、ヒストグラムテーブル３ｂが作成できる。

【００５５】次に、先程説明した図３および図４のヒス
トグラムの例を示しながら説明を行う。ここでは、説明
を簡単にするために、明るさを０から２３までの２４段
階として説明している。また、画像の大きさは、例えば
横１０画素、縦８画素というように、総画素数を８０と
している。図３のヒストグラムの例では、０の明るさを
持つ画素数は１、１の明るさを持つ画素数は４、２２の
明るさを持つ画素数は０である。このヒストグラムで
は、３の明るさを持つ画素数が最も多く、また、全体的
に０の明るさに近い方が画素数が多いという分布を持っ
ていることから、全体的に暗い画像であることが分か
る。同様に、図４のヒストグラムの例では、０の明るさ
を持つ画素数は０、２２の明るさを持つ画素数は１、２
３の明るさを持つ画素数は１であり、また画素数が最も
多いのは１８の明るさを持ち、全体的に２４の明るさに
近い方が画素数が多いという分布を持っていることか
ら、全体的に明るい画像であることが分かる。

【００５６】ステップＳ４の処理が終わると、加工用画
像領域３ａ２には、元画像領域３ａ１の元画像をグレー
に変換した画像が出来、またヒストグラムテーブル３ｂ
には、その画像の明るさのヒストグラムが出来上がる。
加工用画像領域３ａ２の画像は、ステップＳ４の説明で
述べたように、元画像の性質によって、全体的に暗い、
または明るいなど、明るさに関して片寄った画像である
場合がある。本実施形態１では、グレーに変換された画
像の明るさを平均化することにより、画像の劣化を最小
限にとどめ、見映えの良い加工結果を得るために、ステ
ップＳ５以降で明るさの変換を行なう。

【００５７】ステップＳ５では、ステップＳ４で求めた
ヒストグラムを元にして、明るさを平均化する際のパラ
メータとなる、明るさ平均化変換後に中心となる明るさ
を求める。その流れを、図１０のフローチャートで示
す。

【００５８】ステップＳ５−１では、明るさの中心とす
る画素数の割合をセットする。ここで、変換後の画像の
明るさとして、明るい部分と暗い部分を同じ程度にした
い場合には１／２を、少し暗くしたい場合には１／２よ
りも大きく、少し明るくしたい場合には１／２よりも小
さく割合をセットすれば良い（例えば、総画素数の２／
５に達したところの明るさを変換後の明るさの中心とす
る場合は２／５）。１／２よりも大きくすると、変換後
の明るさの中心よりも暗い部分に総画素数の１／２より
も多い数の画素が、逆に１／２よりも小さくすると、変
換後の明るさの中心よりも明るい部分に総画素数の１／
２よりも多い数の画素が割り当てられるからである。ま
た、この画像アプリケーションでその割合を固定する場
合には、ここでセットせず、あらかじめプログラムにそ
の値を定数で記述しておけば良い。

【００５９】ステップＳ５−２では、画素数の合計を格
納するカウンタに０をセットして初期化する。またステ
ップＳ５−３では、画素数を合計していく明るさを示す
明るさポインタを０に初期化する。ステップＳ５−４以
降で、求める明るさが求まるまで、各明るさの画素数を
カウンタに加えていく。求める明るさは、総画素数にス
テップＳ５−１でセットした割合を掛けることによって
得られた画素数に、カウンタ値が達した時に求めること
ができる（ステップＳ５−５、ステップＳ５−６、ステ
ップＳ５−７）。

【００６０】図３のヒストグラムを例にして説明する。
まず、変換後の画像の明るさとして、明るい部分と暗い
部分を同じ程度にすると仮定し、ステップＳ５−１で割
合を１／２とすると、８０／２＝４０画素目の画素が含
まれる明るさを求めることになる。ステップＳ５−２、
ステップＳ５−３でカウンタと明るさポインタを０に初
期化する。ステップＳ５−４で、最初に、０の明るさを
持つ画素の数をカウンタに加える。図３の場合は１であ
るので、カウンタの値は１となる。ステップＳ５−５で
は、カウンタの値が求めるべき画素数（この場合は４０
画素）を超えたかどうかを判定しているが、まだ超えな
いので、ステップＳ５−６に進み、明るさポインタに１
加え、次に注目する明るさへポインタを移動する。再び
ステップＳ５−４で、カウンタに明るさポインタの指す
明るさ１を持つ画素数を加える。明るさ１を持つ画素数
は４であるので４をカウンタに加えると、カウンタの値
は５となる。

【００６１】このようにしてステップＳ５−４、ステッ
プＳ５−５、ステップＳ５−６を繰り返すと、明るさポ
インタが５の時にカウンタが４０画素を超えることか
ら、元の画像の明るさ５を、明るさ平均化変換後の明る
さの１１（明るさの中心）とすれば良いことが分かる。
その値を元に、ステップＳ６で、明るさの平均化変換テ
ーブル３ｃを作成する。

【００６２】明るさの平均化変換テーブル３ｃは、本実
施形態１では、単純に線形関数で変換後の明るさを求め
ている。すなわち、上の例で、元のグレー画像の明るさ
０から５までを、変換後の画像の明るさ０から１１まで
に変換するのであるから、元のグレー画像の０から５ま
での明るさにそれぞれ１１／５を掛けた値が変換後の値
となる。元のグレー画像の明るさ６から２３までも、同
様に変換後の１２から２３までの値に線形に変換する。
その結果得られた明るさ平均化変換テーブルの例が図５
である。また他の求め方として、ヒストグラムで画素数
が０以外である明るさのうちの最小値（図３では明るさ
０）を変換後の明るさの最小値である０に、画素数が０
以外である明るさのうち最大値（図３では２０）を変換
後の明るさの最大値である２３に合わせるようにした
り、明るさの平均をとって変換後の明るさのピーク値と
したりするなどの方法がある。

【００６３】さらに、本実施形態１では、少しでも暗い
ところはより暗く、少しでも明るいところはより明るく
変換するために、明るさ変換テーブル３ｄをステップＳ
７で作成する。この明るさ変換テーブル３ｄとして、本
実施形態１では、ガンマ変換を用いたものを使用してい
る。ガンマ変換とは、ｙ＝ｘａ，０≦ｘ≦１という式を
満たす もので、ａ＜１の場合は図６のグラフの右上部
分のような軌跡を、ａ＞１の場合は図６のグラフの左下
のような軌跡を描く。本実施形態１では、明るさ０から
真ん中の明るさまでをａ＞１のガンマ変換による軌跡
で、真ん中の明るさから最大の明るさまでをａ＜１のガ
ンマ変換による軌跡で変換した値を変換後の明るさとし
ているが、もちろんグラフの形状はこの他にも任意に定
義することが可能である。この明るさ変換テーブル３ｄ
は入力となる画像には依存しないので、あらかじめ明る
さ変換テーブル３ｄをプログラムの外で作成し、プログ
ラムに定数として記述しておく方が、明るさ変換テーブ
ル３ｄを作成するための計算時間の削減につながり、効
率的である。

【００６４】ここまでの処理で得られた、加工用画像領
域３ａ２上のグレー画像、ヒストグラムテーブル３ｂ、
明るさ平均化変換テーブル３ｃ、明るさ変換テーブル３
ｄを用いて、画像の明るさを調整し、より見映えの良い
画像を得る処理が、ステップＳ８の明るさ変換処理であ
る。ステップＳ８の明るさ変換処理を、図１１のフロー
チャートで説明する。この処理も、図９のフローチャー
トのステップＳ４の処理で説明したのと同じように、加
工用画像領域３ａ２の画像のすべての画素について処理
を行なうため、ステップＳ８−０１、ステップＳ８−０
２、ステップＳ８−０３、ステップＳ８−０４、ステッ
プＳ８−０５、ステップＳ８−０７で示している行・桁
のループの部分の詳しい説明は省略する。

【００６５】ステップＳ８−１１、Ｓ８−１２は、明る
さに対する変換を行なう処理である。ステップＳ８−１
１、ステップＳ８−１２はそれぞれ、ステップＳ６、ス
テップＳ７で作成された明るさ平均化変換テーブル３ｃ
と明るさ変換テーブル３ｄによって、元のグレー画像の
明るさを変換する処理である。いったんすべての画素に
ついて、まずステップＳ８−１１の明るさ平均化変換テ
ーブル３ｃによって明るさを平均化し、その画像のすべ
ての画素について、ステップＳ８−１２の明るさ変換テ
ーブル３ｄによって明るさを変換しても良いが、本実施
形態１では、処理時間を短縮するために、ステップＳ８
−１１で明るさを平均化するのと同じループ内でステッ
プＳ８−１２の明るさ変換処理も行なっている。

【００６６】図２６の画像５と画像６は、処理結果を分
かりやすくするためにステップＳ８−１１とステップＳ
８−１２の処理を分けて行ない、それぞれの処理によっ
て得られた結果の画像である。画像５は、元画像をグレ
ーに変換した画像４に対してステップＳ８−１１の明る
さ平均化変換処理を行なった結果の画像である。元のグ
レー画像は、全体的に黒っぽい画像であり、ヒストグラ
ムをとると図３に近い形状をしているが、明るさの平均
化を行なうと、少し明るい部分がさらに明るく変換さ
れ、全体的な明るさが明るくなっているのが分かる。画
像６は、明るさが平均化された画像５に対して、さらに
少しでも明るい部分はより明るく、逆に少しでも暗い部
分はより暗く変換するという、ステップＳ８−１２の明
るさ変換処理を行なった結果の画像である。画像５と比
較して、明るい部分はさらに明るく、暗い部分はさらに
暗くなっていることが分かる。

【００６７】以上の一連の処理は、ユーザから受け付け
るただ一つの指示によって、連鎖的に実現できるもので
ある。ただし、例えば明るさの平均化変換テーブル３ｃ
の作成時（ステップＳ６）や明るさ変換テーブル３ｄの
作成時（ステップＳ７）のように、パラメータを変える
ことにより違った結果を得ることができる箇所では、ユ
ーザの指示を受けつけるようなユーザインタフェースに
することも可能である。

【００６８】このように、編集しようとしている画像が
白黒多値データでない場合にはその画像を白黒多値デー
タに変換するグレー変換処理（ステップＳ４−１）と、
画像のヒストグラムを作成するヒストグラム作成処理
（ステップＳ４−２）と、ヒストグラム作成処理（ステ
ップＳ４−２）によって作成されたヒストグラムテーブ
ル３ｂと、グレー画像において明るさのピークと考えら
れる明るさを検出するグレー画像の明るさピーク検出処
理（ステップＳ５）と、ヒストグラムテーブル３ｂとグ
レー画像の明るさピーク検出処理（ステップＳ５）か
ら、グレー画像の明るさを平均化する変換テーブルを作
成する明るさ平均化変換テーブル作成処理（ステップＳ
６）と、明るさ平均化変換テーブル作成処理（ステップ
Ｓ６）によって得られる明るさ平均化変換テーブル３ｃ
と、明るい部分をより明るく、暗い部分をより暗く変換
するための明るさ変換テーブルを作成するための明るさ
変換テーブル作成処理（ステップＳ７）と、明るさ変換
テーブル作成処理（ステップＳ７）によって得られる明
るさ変換テーブル３ｄとを有する画像処理方法によっ
て、画像６、画像７の変換例に示したように、見映えの
良い白黒画像を得ることができる。

【００６９】（実施形態２）上記実施形態１で説明した
画像加工処理を利用し、結果として得られた白黒画像に
他の加工処理を加えることにより、上記実施形態１で得
られた画像の性質をさらに生かし、ペンで絵を描画した
かのような、よりアピール力のある画像を得ることがで
きる。

【００７０】本実施形態２におけるペン画処理につい
て、図１２と図１３を用いて詳しく説明する。

【００７１】図１２は、上記実施形態１で説明したデー
タ処理装置の概略構成を示すブロック図である、図１と
ほぼ同じものであるので、異なる部分についてのみ説明
する。ＲＡＭ３には、加工する元になるもと画像を格納
するための元画像領域３ａ１、加工した結果の画像を格
納するための加工用画像領域３ａ２の他に、ワーク用画
像領域として３ａ３をも確保している。加工処理によっ
ては、ワークとしてさらにもう１枚またはそれ以上の画
像を格納するためのワーク用画像領域３ａ３を必要とす
る場合もあるが、本実施形態２によるペン画処理でも、
後述するように、いったんある加工を行なった画素の、
加工前の元画像の情報を再び参照しなければならない処
理を含むような場合がそれにあたる。本実施形態２によ
る処理では、ワーク用画像として加工用画像１枚分のワ
ーク用画像を使用する。

【００７２】本実施形態２におけるペン画処理において
は、ペンによって描かれたとする線を置く画素を、誤差
拡散法により二値化して求めている。誤差拡散法は、種
々の二値化処理の中でも階調性が良い、解像度が高い、
モアレが出にくいなどの長所があるために、本実施形態
２ではこの方法を用いているが、もちろん他の二値化処
理によって求めても良い。この誤差拡散法ではワーク領
域を必要とするが、それは図１２のシステム構成図の３
ｅに確保するものとする。

【００７３】また、本実施形態２では、ブラシパターン
用の領域３ｇを確保している。ブラシパターンとは、あ
る画素に対して、その画素を含み、その近傍の複数の画
素に対して、ある定められたパターンの画素にある値を
置いていくことにより、結果として入力画像とは趣の異
なる画像を得るために設定されるパターンである。その
説明を図２２に示す。

【００７４】加工処理の種類によっては、このブラシパ
ターン３ｇを用いて何らかの計算を行なってから出力画
像に対してパターンを置いていくような方法も考えられ
るが、本実施形態２の場合は、ブラシパターンに重なる
位置に、あらかじめ設定された色の画素を置く処理を行
なう。

【００７５】図１３は、本実施形態２の処理の流れを示
すフローチャートである。ステップＳ８−２の二値化処
理とステップＳ８−４のブラシ配置処理は、本実施形態
２、および、それ以降に示すその他の実施形態における
ペン画処理の基本となる処理である。

【００７６】図２１は、上記実施形態２において変換し
た白黒画像に対して、二値化処理によって生じた画素に
対してペン画のブラシを配置していく処理の流れを示す
フローチャートである。

【００７７】画像アプリケーションで加工したい画像を
呼び出し、本実施形態２における画像加工処理を画像ア
プリケーションで指示すると、図１３のフローチャート
のステップＳ１以降の処理に入る。この時、元画像デー
タ領域３ａ１には、呼び出された画像データが格納され
ている。ステップＳ１では、呼び出されている画像を元
にして、これから加工処理を行なうための加工用画像を
作成する。ただし、画像アプリケーションを起動し、画
像を呼び出した時点で、表示器に表示したりするために
呼び出した画像を加工用画像領域３ａ２に複写するなど
して、すでに加工する元となるデータが既に加工用画像
領域３ａ２に作成されている場合には、このステップは
行なわなくても良い。また、例えば加工結果の画像は元
の画像を拡大・縮小などのように変倍したものとするよ
うな場合には、ここで加工用画像を作成する場合にあら
かじめ変倍しても良い。

【００７８】加工用画像領域３ａ２にこれから加工処理
を行なう画像が作成されると、ステップＳ２で、これか
ら加工処理を行なうために必要となる情報やテーブルな
どの初期化などを行なう初期処理を行なう。本実施形態
２では、ヒストグラムテーブル３ｂのクリアの他に、ペ
ン画を模すためのパターンブラシデータの設定、その色
の設定、ペン画の下地となる色の設定、といった初期処
理を行なっている。ただし、パターンブラシデータやそ
の色、ペン画の下地となる色の設定などがあらかじめプ
ログラムで固定的に定められている場合は、ここでの設
定は不要である。

【００７９】ステップＳ２の初期処理が終了すると、ス
テップＳ３で、ワークとして使用するワーク用画像領域
３ａ３を作成する。本実施形態２の画像加工処理の場合
は、このワーク用画像領域３ａ３に、加工結果の画像が
生成される。以降に処理の詳細を説明するが、加工用画
像領域３ａ２を元に、ブラシを配置する画素を求め、ワ
ーク用画像領域３ａ３上の対応する画素にブラシパター
ン３ｇを配置していくことになるため、ステップＳ３で
は、加工用画像領域３ａ２と同じサイズ（横画素数、縦
画素数）の、同じデータ構造を持つ画像データ領域を作
成する。また、このワーク用画像領域３ａ３にブラシパ
ターン３ｇを上書きしていくため、あらかじめワーク用
画像領域３ａ３を初期処理Ｓ２で設定した下地の色で塗
りつぶしておく。内部的には、例えば下地の色を白とし
た場合、白という色を表すデータ（Ｒ＝２５５、Ｇ＝２
５５、Ｂ＝２５５）をワーク用画像領域全体に書き込む
ことになる。

【００８０】ステップＳ４からステップＳ７では、上記
実施形態１で行なった明るさの変換処理を行なう。処理
内容は上記実施形態１と同じであるので、説明は省略す
る。

【００８１】ステップＳ７で明るさ変換テーブル３ｄの
作成処理までの処理が終了した時点では、加工用画像領
域３ａ２には元画像をグレーに変換した画像が格納され
ている。ステップＳ８の流れは、図２１のフローチャー
トを用いて説明する。ステップＳ８−０１、ステップＳ
８−０２、ステップＳ８−０３、ステップＳ８−０４、
ステップＳ８−０５、ステップＳ８−０８に関しては、
すべての画素についてのループであり、上記実施形態１
と同じであるので説明を省略する。またステップＳ８−
１１、ステップＳ８−１２も上記実施形態１で説明した
のと同じ内容であるので、説明を省略する。ステップＳ
８−０６は、本実施形態２を含むその他の実施形態で行
なっている、ブラシ判定および配置処理を示している
が、実施形態ごとにその内容は異なる。

【００８２】ステップＳ８−２１では、注目している画
素がブラシパターン３ｇを配置する画素であるか否かを
判定するために、誤差拡散法により値を求めている。誤
差拡散法は一般的に用いられている方法であるので、説
明は省略する。誤差拡散法では、計算により求められた
値がしきい値を超えたならばそこに黒（白・黒二値の場
合）の値を置くことにより、画像全体を白または黒の二
値の画像に変換することができるので、黒を置くべき画
素であれば、ブラシパターン３ｇを配置するという方法
を本実施形態２ではとっている。その判定を行なうのが
ステップＳ８−２２である。

【００８３】ここで述べたように、しきい値よりも値が
大きければ、ステップＳ８−０６のブラシパターン判定
及び配置処理で、ワーク用画像領域３ａ３にブラシパタ
ーン３ｇを配置する。本実施形態２では、ステップＳ８
−０６のブラシ判定及び配置処理では、注目画素に対し
て与えられたブラシパターン３ｇをそのままの形で配置
するという基本的な処理であるステップＳ８−４のブラ
シパターン配置処理を行なっている。ステップＳ８−４
のブラシパターン配置処理は、図２２で説明しているよ
うに、画像の加工結果を出力する画像（ここではワーク
用画像領域３ａ３）上に、元となる画像（ここでは加工
用画像領域３ａ２）において注目している画素にブラシ
パターンの中心を合わせて上書きする（ステップＳ２の
初期処理で設定したブラシパターンの色が黒である場
合、黒を示す０の値をその画素に書き込む）。この処理
が終了すると、誤差拡散法の計算の一部であるステップ
Ｓ８−０７を行なう。この際、図２２の（３）と（４）
を見ればわかるように、画像からはみ出す部分は無視
し、誤差拡散で発生したすべての画素に対してブラシを
置く。

【００８４】すべての画素について以上の処理を行なう
と、ワーク用画像領域３ａ３には、ペンで描いたような
効果を持った画像が作成される。ここで、本画像加工処
理を呼び出した元のプロセスに対して、ワーク用画像領
域３ａ３以外の領域に加工結果を返す仕様の場合には、
その領域にワーク用画像領域３ａ３の内容を複写する
（ステップＳ９）。

【００８５】このようにして、以上のような処理を画像
の全画素に対して行なうことにより、画像にペンで描い
たような効果を持たせることができる。

【００８６】（実施形態３）実施形態２で述べたブラシ
パターンは、複数種類準備し、画素の明るさの度合いに
よってどのパターンを使用するかを分類することも可能
である。その処理の流れを示したものが、図１４のフロ
ーチャートである。本実施形態３では、あらかじめ図２
５に示すようなブラシパターン１を準備しておく。処理
の流れにおいて実施形態２と異なる部分はステップＳ８
−３のブラシパターン選択処理を追加したことのみであ
るので、それに関する部分だけを説明する。実際にこの
処理が実行されるのは、図２１のフローチャートで示さ
れるステップＳ８の中のステップＳ８−０６の部分であ
る。

【００８７】実施形態２と同じように、注目している画
素がブラシを配置するべき画素である場合に、ステップ
Ｓ８−３のブラシパターン選択処理を行なう。ステップ
Ｓ８−３のブラシパターン選択処理では、注目している
画素の元のグレー画像（ここでは囲う用画像３ａ２）の
明るさを調べ、図２５に示しているように、黒〜白を０
〜２５５段階に分けた場合に、その明るさによって各画
素に配置するブラシパターン３ｇを変えることにより、
結果として得られる画像がより見映えが良くなる。

【００８８】そして、その明るさが０〜５０（暗い）で
あればブラシＡを、５１〜２００であればブラシＢを、
２０１〜２５５（明るい）であればブラシＣを採用し、
実施形態２におけるステップＳ８−４のブラシパターン
配置処理と同じように、出力用画像（ここではワーク用
画像領域３ａ３）に描き込む。このような処理を画像の
全画素に対して行なうことにより、暗い部分は太いペン
で、あるいは力強く描いたように、明るい部分はペンの
ピッチを短く描いたように見せることができ、よりペン
画を模倣したような結果を得ることができる。

【００８９】また、ブラシのパターンの角度を変えるな
ど変化を持たせることにより、異なる画風を生み出すこ
とができる。ブラシパターン３ｇとして図２６の（２）
のようなブラシパターンを準備し、ある所定の計算方法
によっていずれかのパターンを採用すると、いろいろな
方向からペンで描いたような結果を得ることもできる。
その計算方法としては、元の画像の画素の明るさや、ブ
ラシを配置してきたカウント数、乱数などさまざまな方
法が考えられる。

【００９０】これらのブラシを、例えば（画素の明る
さ）ｍｏｄ（３）＝０ならば、（２）のブラシパターン
１を、１ならばブラシパターン２を、２ならばブラシパ
ターン３を使用したり、どのパターンを使用するかを乱
数を発生させることにより決定したり、二値化で発生し
た画素に順にブラシパターン１、２、３の順に使用した
りできる。

【００９１】（実施形態４）実施形態２、及び３で説明
した処理の場合、ブラシを置くどの画素に対しても、
（ブラシパターンの横幅／２）、（ブラシパターンの縦
幅／２）の近傍の画素には、ブラシパターン３ｇによる
値（色）が置かれてしまう。したがって、元の画像の中
に、明暗の差が激しい画素が隣り合ったり近くにあった
りした場合、その境界部分にも画素が置かれてしまうた
めに、その輪郭とも言える明暗の差がぼやけてしまう可
能性がある。例えば、人物と背景部分の輪郭線が分かり
にくくなってしまうようなことが考えられる。

【００９２】本実施形態４では、そのような問題を解決
するための方法について説明する。図１５のフローチャ
ートで示しているステップＳ８−５のブラシ配置位置判
定処理（１）がそれに当たる。ただし実際の処理はステ
ップＳ８−４でブラシパターン３ｇを出力画像に描き込
む時に行なっているが、処理を分かりやすくするために
ステップＳ８−４、ステップＳ８−５として分けて記述
している。この処理は、実際には図２１のフローチャー
トのステップＳ８−０６の中で行なわれている。

【００９３】本実施形態４の処理の説明は、図２３で行
なう。

【００９４】図２１のフローチャートのステップＳ８−
２１、ステップＳ８−２２によって、注目画素がブラシ
パターン３ｇを配置する画素であると判定された時に、
グレー変換された元画像（ここでは加工用画像領域３ａ
２の画像）における注目画素の明るさを取得しておく。
本実施形態４の図２３の例の場合は「０」である。次
に、配置するブラシパターン３ｇの、色を置く画素の位
置の対応する、グレー変換された元画像の画素の明るさ
を取得する。図２３の例では、斜線を引いた画素がそれ
に当たる。注目画素とそれらの明るさの値の差をそれぞ
れ求め、それがあらかじめ定められた（初期処理ステッ
プＳ２で設定するか、あるいはプログラムで固定的に指
定されている、またはユーザの操作により指定される）
値よりも大きい（明るさの差が激しい）場合には、その
色は置かないようにする。

【００９５】図２３に示す例では、注目している画素の
元画像の色の値が「０」であり、ブラシパターン３ｇの
もっとも右上と、そのすぐ左下に当たる位置の元画像の
明るさの値は「２３」である。ここで「明るさの差が１
２以上であれば色を置かない」という指定がしてあれ
ば、「０」と「２３」との差は２３であり、１２よりも
大きいので、それら２つの画素は出力画像上に配置しな
いで、注目画素に対してブラシパターン３ｇを置いた結
果は図２３の（４）のようになる。また、ブラシパター
ンのもっとも左下に当たる位置のもと画像の明るさの値
は「１０」であり、注目している画素との明るさの値の
差は１０で、１２よりも小さいので、その画素は出力画
像上に配置することになる。注目画素のすぐ左下に当た
る位置の元画像の明るさは「０」であり、注目している
画素との明るさの差は０（注目している画素の明るさと
同じ）で、１２よりも小さいので、その画素も出力画像
上に配置する。

【００９６】このような処理を画像の全画素に対して行
なうことにより、明るさの差が激しい輪郭線のような部
分はそのまま残り、実施形態２よりも、元画像の性質を
残したペン画風の処理結果を得ることができる。この処
理を行なった画像の例が、図２６の画像８である。

【００９７】（実施形態５）実施形態２〜４で説明した
ペン画処理では、二値化処理によって生じた画素に対し
てブラシパターン３ｇを配置しているが、明るい（白に
近い）部分をより明るくしたい場合には、本実施形態５
で説明するような方法が有効である。本実施形態５もこ
れまでに説明した実施形態２〜４と同様に、ステップＳ
８（図２１のフローチャート）に示すステップＳ１６の
処理だけが異なるため、その処理だけを説明する。この
全体の流れを示すものが図１６のフローチャートであ
る。図１６のフローチャートのステップＳ８−６のブラ
シ配置位置判定処理（２）が、本実施形態５で説明する
手段である。このステップＳ８−６のブラシ配置位置判
定処理（２）によって、注目している画素に対してブラ
シを配置するか否かを判定するが、ここで「配置する」
と判定された場合だけステップＳ８−４のブラシパター
ン配置処理へ進む。「配置しない」と判定された場合
は、次の画素へ注目画素を移す。

【００９８】ステップＳ８−６のブラシ配置位置判定処
理（２）を、図２４で説明する。図２４の例では、明る
さの値は０（黒）〜２３（白）としている。この処理
は、注目している画素のグレー変換された元画像（ここ
では加工用画像領域３ａ２の画像）の明るさの値が、あ
らかじめ定められた（初期処理ステップＳ２で設定する
か、あるいはプログラムで固定的に指定されている、ま
たはユーザの操作により指定される）値（図２５の例で
は１８）以上（明るい）の場合には、その条件を満た
す、二値化によって発生した画素の２（もしくはそれ以
上）画素のうち１画素にだけブラシパターン３ｇを置く
というものである。２（もしくはそれ以上）画素のうち
１画素にだけブラシパターン３ｇを置く方法は、上記条
件を満たす画素に関して、カウンタを１つ準備してお
き、２（もしくはそれ以上）を超えるまで、上記条件を
満たす画素がある度に１を加えていき、超える時にブラ
シパターン３ｇを置いていけば良い。

【００９９】この図２４を見ればわかるように、（１）
における、この範囲でブラシを置く画素の元画像の明る
さがすべて２０であり、１８以上の明るさを持つ画素の
場合は、２画素のうちの１画素にしかブラシを置かない
とすると、実際にブラシを置く画素は（２）のようにな
る。そして、これらの画素にブラシを置くと、（３）の
ように、この判定を行なわないよりも明るい結果が得ら
れる。

【０１００】このような処理を画像の全画素に対して行
なうことにより、明るい部分はより明るく表現されたペ
ン画風の処理結果を得ることができる。

【０１０１】（実施形態６）実施形態３〜５で説明した
各処理は、組み合わせて使用することにより、さらに効
果的な結果を生み出すことができる。

【０１０２】実施形態２で説明したペン画加工処理の基
本処理に加え、実施形態４で説明した、ステップＳ８−
５のブラシ配置位置判定処理（１）と、実施形態５で説
明した、ステップＳ８−６のブラシ配置位置判定処理
（２）を組み合わせ（図１７のフローチャート）ること
により、明るさの差の激しい部分はその性質が残り、明
るい部分はより明るく表現されるという効果を得ること
ができる。

【０１０３】（実施形態７）実施形態２で説明したペン
画加工処理の基本処理に加え、実施形態３で説明した、
ステップＳ８−３のブラシパターン選択処理と、実施形
態５で説明した、ステップＳ８−６のブラシ配置位置判
定処理（２）を組み合わせ（図１８のフローチャート）
ることにより、強弱を持ったペン画風の効果と、明るい
部分はより明るく表現されるという効果を得ることがで
きる。

【０１０４】（実施形態８）実施形態２で説明したペン
画加工処理の基本処理に加え、実施形態３で説明した、
ステップＳ８−３のブラシパターン選択処理と、実施形
態４で説明した、ステップＳ８−６のブラシ配置位置判
定処理（１）を組み合わせ（図１９のフローチャート）
ることにより、明るさの差の激しい部分はその性質が残
り、明るい部分はより明るく表現されるという効果を得
ることができる。

【０１０５】（実施形態９）実施形態２で説明したペン
画加工処理の基本処理に加え、実施形態３で説明した、
ステップＳ８−３のブラシパターン選択処理と、実施形
態４で説明した、ステップＳ８−６のブラシ配置位置判
定処理（１）と、実施形態５で説明した、ステップＳ８
−６のブラシ配置位置判定処理（２）を組み合わせ（図
２０のフローチャート）ることにより、強弱を持ったペ
ン画風の効果と、明るさの差の激しい部分はその性質が
残り、明るい部分はより明るく表現されるという効果を
得ることができる。

【０１０６】（実施形態１０）上記の各実施形態では、
明るさ変換テーブル３ｄとしてガンマ変換を用い、明る
い部分はより明るく、暗い部分はより暗く変換する方法
について説明した。しかし、変換テーブルは、例えば図
７に示すように段階的に明るさを変換することにより、
ある範囲の明るさのところは一定の明るさに変換される
（ポスタリゼーション）ように作成することもできる。
図７の例では、明るさを０から２３の２４段階とした場
合に、元の画像の明るさ３から８までの画素は、すべて
３の明るさに変換され、元の画像の明るさ１４から２０
までの画素は、すべて１５の明るさに変換される。図２
６の画像７が、この例である。明るさが、等高線で塗り
分けられたように、数段階に分かれていることが分か
る。このように、明るさ変換テーブル３ｄを数段階に設
定することにより、イラスト風の効果を得ることができ
る。

【０１０７】その他にも、上記各実施形態の明るさ変換
テーブル３ｄは、ガンマ変換を用いる場合でも、ガンマ
値の値によっては、明るさと暗さに大きく差が出たり、
また、あまり差が出なかったりするなど、さまざまな結
果が得られる。

【０１０８】最後に、図２６の各画像について、まとめ
て説明する。

【０１０９】まず、画像１は、画像３の元画像をグレー
に変換し、ガンマ＜１のガンマ変換により全体的に明る
く変換した画像に対して、ブラシ配置位置判定処理
（１）を用いたペン画処理を行なった画像である。

【０１１０】本発明で説明しているように、グレー画像
のピーク明るさ検出処理、明るさの平均化変換テーブル
作成処理、明るさ変換テーブル作成処理、明るさ変換処
理、ヒストグラムテーブル、明るさ平均化変換テーブ
ル、明るさ変換テーブルを用いない場合には、このよう
に非常に劣化した画像に変換されてしまう。

【０１１１】次に、画像２は、画像３の元画像に対し
て、本発明による処理を行なった画像である。この例
は、実施形態４によるものである。画像１に比較して
も、元画像の性質をよく残しながら、美しくペン画調に
加工されていることが分かる。

【０１１２】次に、画像３は、画像１、２、及び４〜８
に対して加工処理を行なう前の、元画像である。

【０１１３】次に、画像４は、元画像３に対し、グレー
に変換した（ステップＳ４−１）画像の例である。

【０１１４】次に画像５は、画像４に対し、明るさの平
均化（ステップＳ８−１１）を行なった画像の例であ
る。

【０１１５】次に、画像６は、画像５に対し、ガンマ変
換を用いた明るさ変換テーブルにしたがって明るさを変
換した（ステップＳ８−１２）画像の例である。

【０１１６】次に、画像７は、画像５に対し、段階的に
明るさを変換する明るさ変換テーブル２にしたがって明
るさを変換した（ステップＳ８−１２）画像の例であ
る。

【０１１７】最後に、画像８は、画像７に対し、ブラシ
配置位置判定処理（１）を用いてペン画調に加工した画
像の例である。

【０１１８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
入力画像の明るさなどに依存せずに、カラー画像や白黒
多値画像の明暗を見映え良く表現したり、ペン画風の加
工結果をほどこしたりするなど、画像をよりアピールし
たり、表現力を増したりすることができるので、画像や
その扱い方、色などの知識をあまり持ち合わせていない
一般ユーザであっても、簡単に画像処理を行うことがで
き、また、さらには画像処理により親しみが持てるとい
った効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態１に係るデータ処理装置の概
略構成を示すブロック図である。

【図２】本実施形態１で扱うカラー画像データの構成例
を示す図である。

【図３】本実施形態１で扱うヒストグラムの例を示す図
である。

【図４】本実施形態１で扱うヒストグラムの例を示す図
である。

【図５】本実施形態１で扱う明るさの平均化変換テーブ
ルの例を示す図である。

【図６】本実施形態１で扱う明るさ変換テーブルの例を
示す図である。

【図７】本実施形態１で扱う明るさ変換テーブルの例を
示す図である。

【図８】本実施形態１の動作を説明するためのフローチ
ャートである。

【図９】本実施形態１の動作を説明するためのフローチ
ャートである。

【図１０】本実施形態１の動作を説明するためのフロー
チャートである。

【図１１】本実施形態１の動作を説明するためのフロー
チャートである。

【図１２】本発明のその他の実施形態に係るデータ処理
装置の概略構成を示すブロック図である。

【図１３】本発明の実施形態２の動作を説明するための
フローチャートである。

【図１４】本発明の実施形態３の動作を説明するための
フローチャートである。

【図１５】本発明の実施形態４の動作を説明するための
フローチャートである。

【図１６】本発明の実施形態５の動作を説明するための
フローチャートである。

【図１７】本発明の実施形態６の動作を説明するための
フローチャートである。

【図１８】本発明の実施形態７の動作を説明するための
フローチャートである。

【図１９】本発明の実施形態８の動作を説明するための
フローチャートである。

【図２０】本発明の実施形態９の動作を説明するための
フローチャートである。

【図２１】本発明の実施形態１０の動作を説明するため
のフローチャートである。

【図２２】本発明のその他の実施形態で扱うブラシの配
置を説明するための図である。

【図２３】本発明のその他の実施形態で扱うブラシの配
置位置判定を説明するための図である。

【図２４】本発明のその他の実施形態で扱うブラシの配
置位置判定を説明するための図である。

【図２５】本発明のその他の実施形態で扱うブラシパタ
ーンの種類を説明するための図である。

【図２６】本発明の各実施形態で処理される画像をまと
めて示した図である。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ ２ ＲＯＭ ３ ＲＡＭ ４ キーボード ５ マウス ６ 表示器 ７ 外部記憶装置 ８ バスライン

Claims (19)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 白黒多値画像を記憶する画像記憶手段
   と、 前記画像記憶手段に記憶された白黒多値画像のヒストグ
   ラムを作成するヒストグラム作成手段と、 前記画像記憶手段に記憶された白黒多値画像の明るさの
   ピークを検出するピーク検出手段と、 前記ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラ
   ムと、前記ピーク検出手段により検出された明るさのピ
   ークとに基づいて、前記白黒多値画像の明るさを変換す
   る明るさ変換手段とを具備したことを特徴とする画像処
   理装置。
2. 【請求項２】 ２次元カラー画像を白黒多値画像に変換
   するグレー変換手段を含み、前記画像記憶手段は、前記
   グレー変換手段により変換された白黒多値画像を記憶す
   ることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記明るさ変換手段は、前記白黒多値画
   像の明るさを平均化する変換を行う平均化変換手段を有
   することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記明るさ変換手段は、前記白黒多値画
   像の明るさに強弱を付ける変換を行う強弱変換手段を有
   することを特徴とする請求項１または請求項３記載の画
   像処理装置。
5. 【請求項５】 前記明るさ変換手段は、前記白黒多値画
   像を二値データに変換する二値化変換手段と、前記二値
   化変換手段により変換された画像の画素と、該画素の近
   傍の画素とに、ペンによる描画を模したブラシパターン
   を配置するブラシパターン配置手段とを有することを特
   徴とする請求項１または請求項２または請求項３または
   請求項４記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記明るさ変換手段は、前記ブラシパタ
   ーン配置手段により配置されるブラシパターンを、与え
   られた複数のブラシパターンから選択するブラシパター
   ン選択手段を有することを特徴とする請求項５記載の画
   像処理装置。
7. 【請求項７】 前記明るさ変換手段は、前記ブラシパタ
   ーン配置手段によるブラシパターンの配置の際に、ある
   画素に対して、与えられたブラシパターンの各要素を配
   置するか否かを判定する配置判定手段を有することを特
   徴とする請求項５または請求項６記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記配置判定手段は、前記グレー変換手
   段により変換された画像の注目画素の明るさと、該注目
   画素に隣接する画素の明るさとの差に基づいて、前記ブ
   ラシパターン配置手段によるブラシパターンの配置を行
   うことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】 前記配置判定手段は、前記グレー変換手
   段により変換された画像の各画素の明るさの値に基づい
   て、前記ブラシパターン配置手段によるブラシパターン
   の配置を行うことを特徴とする請求項７記載の画像処理
   装置。
10. 【請求項１０】 画像記憶手段に記憶された白黒多値画
    像のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、 前記画像記憶手段に記憶された白黒多値画像の明るさの
    ピークを検出するピーク検出工程と、 前記ヒストグラム作成工程で作成されたヒストグラム
    と、前記ピーク検出工程で検出された明るさのピークと
    に基づいて、前記白黒多値画像の明るさを変換する明る
    さ変換工程とを具備したことを特徴とする画像処理方
    法。
11. 【請求項１１】 ２次元カラー画像を白黒多値画像に変
    換するグレー変換工程を含み、前記画像記憶手段は、前
    記グレー変換工程で変換された白黒多値画像を記憶する
    ことを特徴とする請求項１０記載の画像処理方法。
12. 【請求項１２】 前記明るさ変換工程は、前記白黒多値
    画像の明るさを平均化する変換を行う平均化変換工程を
    有することを特徴とする請求項１０記載の画像処理方
    法。
13. 【請求項１３】 前記明るさ変換工程は、前記白黒多値
    画像の明るさに強弱を付ける変換を行う強弱変換工程を
    有することを特徴とする請求項１０または請求項１２記
    載の画像処理方法。
14. 【請求項１４】 前記明るさ変換工程は、前記白黒多値
    画像を二値データに変換する二値化変換工程と、前記二
    値化変換工程で変換された画像の画素と、該画素の近傍
    の画素とに、ペンによる描画を模したブラシパターンを
    配置するブラシパターン配置工程とを有することを特徴
    とする請求項１０または請求項１１または請求項１２ま
    たは請求項１３記載の画像処理方法。
15. 【請求項１５】 前記明るさ変換工程は、前記ブラシパ
    ターン配置工程で配置されるブラシパターンを、与えら
    れた複数のブラシパターンから選択するブラシパターン
    選択工程を有することを特徴とする請求項１４記載の画
    像処理方法。
16. 【請求項１６】 前記明るさ変換工程は、前記ブラシパ
    ターン配置工程におけるブラシパターンの配置の際に、
    ある画素に対して、与えられたブラシパターンの各要素
    を配置するか否かを判定する配置判定工程を有すること
    を特徴とする請求項１４または請求項１５記載の画像処
    理方法。
17. 【請求項１７】 前記配置判定工程において、前記グレ
    ー変換工程で変換された画像の注目画素の明るさと、該
    注目画素に隣接する画素の明るさとの差に基づいて、前
    記ブラシパターン配置工程でのブラシパターンの配置を
    行うことを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法。
18. 【請求項１８】 前記配置判定工程において、前記グレ
    ー変換工程で変換された画像の各画素の明るさの値に基
    づいて、前記ブラシパターン配置工程でのブラシパター
    ンの配置を行うことを特徴とする請求項１６記載の画像
    処理方法。
19. 【請求項１９】 画像記憶手段に記憶された白黒多値画
    像のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、 前記画像記憶手段に記憶された白黒多値画像の明るさの
    ピークを検出するピーク検出工程と、 前記ヒストグラム作成工程で作成されたヒストグラム
    と、前記ピーク検出工程で検出された明るさのピークと
    に基づいて、前記白黒多値画像の明るさを変換する明る
    さ変換工程とを具備したことを特徴とする画像処理方法
    を実現するためのコンピュータプログラムを格納し、コ
    ンピュータにより呼び出し可能な記憶媒体。