JPH10200778A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 作業者がディスプレイ上で画像の種類を判別
して手動で各種のエフェクト処理を選択しなければなら
ず、自動化できなかった。 【解決手段】 画像データに対して間引き処理によって
選択した各画素について輝度の分布を集計することによ
り(ステップS102)、利用している色数をカウントするこ
とが可能となり(ステップS104)、その結果、利用してい
る色数が多ければ画像データの種類として自然画である
と判断することができ、また、そのような判定結果に基
づいて自然画に適用して好適なコントラスト拡大処理
(ステップS110)や彩度強調処理(ステップS112)やエッジ
強調処理(S114)を自動的に選択可能となるし、さらに、
プリント処理においても自然画であればプレ階調変換に
よる色変換を行うし(ステップS508)、自然画でない場合
にはキャッシュ＋補間演算の色変換を行い(ステップS50
6)、自動的に処理量の少ない色変換処理を選択すること
が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置、画
像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体に
関し、特に、画像データの種類に応じた所定の処理を実
行する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プロ
グラムを記録した媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、写真など自然画の画像データ
やドロー系の非自然画の画像データについて、各種のエ
フェクト処理を行うソフトウェアが知られている。この
ようなソフトウェアでは、画像データをディスプレイな
どに表示させ、作業者が所望の処理を施して見栄えの良
い画像データを形成している。

【０００３】ここにおいて、各種のエフェクト処理のう
ちには、自然画をより美しく変換するものがある一方、
ドロー系の画像のようにあえて手を加える必要はないよ
うなものもある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来のソフト
ウェアで構成された画像処理装置においては、作業者が
ディスプレイ上で画像の種類を判別して各種のエフェク
ト処理を選択しなければならず、自動化できないという
課題があった。

【０００５】本発明は、上記課題にかんがみてなされた
もので、画像データの種別を自動的に判定して適当な処
理を行うことが可能な画像処理装置、画像処理方法およ
び画像処理プログラムを記録した媒体の提供を目的とす
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１にかかる発明は、画像をドットマトリクス
状の画素に分解して各画素の情報を表す画像データを入
力し、各画素の輝度に相当する情報を色と見なして利用
色数を検知する色数検知手段と、この検知された利用色
数の多少に基づいて画像の種類を判定する画像判定手段
とを具備する構成としてある。

【０００７】画像の種類に応じて利用する色数が異な
る。例えば、写真などの自然画であれば被撮影物が同一
の青色であったとしても陰影によって複数の色となるな
ど、かなりの色を利用している。一方、ドロー系のデー
タであったり、ビジネスグラフであったりするときに
は、もともと作業者が色を指定して描かれているもので
あるため、自ずから色数には限度がある。従って、利用
色数から画像種類が判定できる。一方、画像データの利
用色数を検知する手法として、まず、マトリクス状の各
画素における現実の色を判定してヒストグラム状に集計
して検知するものが上げられる。

【０００８】しかしながら、必ずしも正確な値が必要で
あるわけではないし、いわゆるフルカラーといわれるも
のでは１６７０万色もの色数があり得るため、正確な色
数を検出すること自体が手間になりかねない。

【０００９】このような前提のもと、上記のように構成
した請求項１にかかる発明においては、画像をドットマ
トリクス状の画素に分解して各画素の情報を表す画像デ
ータを入力すると、色数検知手段が各画素の輝度に相当
する情報を色と見なして利用色数を検知し、画像判定手
段はこの検知された利用色数の多少に基づいて画像の種
類を判定する。

【００１０】各色ごとに輝度が対応しており、一つの輝
度値に対して複数色が対応しているとはいうものの、輝
度値が多くて色数が少ないというようなことはないし、
たまたま輝度値が一致する色ばかりで構成されていると
いうことも現実には考えられない。従って、利用色数が
多いか少ないかのおおざっぱな傾向であれば概ね輝度値
で判定しても構わないといえる。むろん、このようにし
て輝度値を置き換えた場合には利用色数というよりも利
用色数相当値というのが正確であるが、画像の種類を判
定するという用途を前提として利用色数と呼ぶことにす
る。

【００１１】ここにおいて、請求項２にかかる発明は、
上記請求項１に記載の画像処理装置において、画像デー
タが輝度に対応した複数の成分値で表される場合におい
て、上記色数検知手段は、同成分値の重みづけ積算によ
り輝度を求める構成としてある。

【００１２】輝度を利用するメリットはあっても画像デ
ータのパラメータに輝度の成分がなければ色変換しなけ
ればならず、通常であれば、色変換には多大な処理が必
要となる。しかるに、輝度を利用する時点で多少の誤差
は許容されているのであるから、画像データが輝度に対
応した複数の成分値で表される場合には同成分値の重み
づけ積算により多大な処理を要することなく輝度が求め
られる。

【００１３】また、この他にも利用色数の検知を簡略化
する手法はある。例えば、三次元の色空間において各軸
方向にとびとびの格子状にし、あるグループごとに一色
と考える。これにより、例えば各軸が２５６階調という
ような場合の膨大な色数で集計をとる必要がなくなる。

【００１４】また、画像データ全体での利用色数は必ず
しもすべての画素について集計する必要はなく、例え
ば、請求項３にかかる発明は、請求項１または請求項２
のいずれかに記載の画像処理装置において、上記色数検
知手段は、画像データからサンプリングした画素につい
て色数を検知する構成としてある。

【００１５】むろん、間引きによって誤差は生じるもの
の、上述したように必ずしも正確な利用色数が分かる必
要はないので、画像データからサンプリングした画素に
ついて色数を検知するようにすれば対象となる画素数が
減り、処理量も減る。

【００１６】さらに、請求項４にかかる発明は、請求項
１〜請求項３のいずれかに記載の画像処理装置におい
て、上記画像判定手段は、利用色数が多い場合に自然画
であると判定する構成としてある。

【００１７】利用色数が多い画像として自然画があげら
れるため、画像判定手段は利用色数が多ければ自然画で
あると判定する。

【００１８】自然画である場合に適当な画像処理として
コントラストの修正処理があり、請求項５にかかる発明
は、請求項４に記載の画像処理装置において、上記画像
データが自然画であるときに輝度分布を拡大させる画像
処理を行なうとともに非自然画であるときには輝度分布
を拡大させないようにする画像処理手段を具備する構成
としてある。

【００１９】例えば、写真においては撮影時の条件によ
ってコントラストの幅の狭い画像になってしまうことが
ある。このために画像処理を行うことがあるが、請求項
５にかかる発明によれば、色数検知手段が検知した画像
データの色数が多い場合には自然画であると判断され、
この場合には画像処理手段が輝度分布を拡大させる画像
処理を行なう。むろん、拡大する分布の範囲は適宜変更
可能であり、十分に輝度分布が広くコントラストの幅の
ある画像データであればあえて拡大処理する必要もな
い。また、ビジネスグラフのような非自然画である場合
にはコントラストの幅が問われるようなこともなく、輝
度分布を拡大させない。

【００２０】さらに、請求項６にかかる発明は、請求項
４または請求項５のいずれかに記載の画像処理装置にお
いて、上記画像データが自然画であるときに彩度を強調
させる画像処理を行なうとともに非自然画であるときに
は彩度を強調させないようにする構成としてある。

【００２１】同様に、写真においては撮影時の光線の条
件によって色がくもった感じになってしまうことがあ
る。このために画像処理を行うことがあるが、請求項６
にかかる発明によれば、色数検知手段が検知した画像デ
ータの色数が多い場合には自然画であると判断され、こ
の場合には画像処理手段が彩度を強調させる画像処理を
行なう。むろん、ビジネスグラフのような非自然画であ
る場合にはあえて色相を変えて鮮やかにするような要求
はなく、彩度強調を行わない。

【００２２】さらに、請求項７にかかる発明は、請求項
４〜請求項６のいずれかに記載の画像処理装置におい
て、上記画像データが自然画であるときにエッジ強調さ
せる画像処理を行なうとともに非自然画であるときには
エッジ強調させないようにする画像処理手段を具備する
構成としてある。

【００２３】この場合も、写真を例に取れば撮影時の条
件によってエッジのなまったぼけたような画像になって
しまうことがあり、このために画像処理を行うことがあ
るが、請求項７にかかる発明によれば、色数検知手段が
検知した画像データの色数が多い場合には自然画である
と判断され、この場合には画像処理手段がエッジ強調さ
せる画像処理を行なう。むろん、エッジ強調の程度など
は適宜変更可能である。エッジ強調処理の具体的な手法
については各種のものを採用可能であり、例えば、上記
画像データを構成する各画素について周辺の画素分布に
基づいて低周波成分を求めるとともに同低周波成分を減
ずることにより結果として各画素のエッジ度を高めるよ
うに修正してもよい。

【００２４】一方、画像処理した画像データに対しては
ディスプレイで表示する以外にも各種の利用の途があ
り、例えば、印刷処理などもありうる。このような場合
には元の画像データの色空間とは異なる印刷インクの色
空間に変換する必要があり、このような色変換を伴うも
のに対応して、請求項８にかかる発明は、請求項４〜請
求項７のいずれかに記載の画像処理装置において、変換
元の表色空間での格子点に変換先の表色空間での階調表
色データを対応させたテーブルを備えつつ変換元の階調
表色データを当該テーブルの格子点に対応した階調表色
データに階調変換してから同テーブルを参照して対応す
る階調表色データを読み出して色変換するプレ階調変換
手段と、上記テーブルの格子点間で補間演算にて対応す
る階調表色データに色変換可能であるとともにこの色変
換の情報を保存する高速読込可能な記憶エリアを有して
同記憶エリアに記憶されていない場合に補間演算で色変
換させるキャッシュ利用の補間色変換手段とを有し、上
記画像データが自然画であるときに同プレ階調変換手段
を使用して色変換するし、同画像データが自然画でない
ときに同補間色変換手段を利用して色変換する構成とし
てある。

【００２５】異なる表色空間の間で色変換を行なう場
合、変換元の表色空間での格子点に変換先の表色空間で
の階調データを対応させたテーブルを用意しておき、同
テーブルを参照して逐次所定の格子点の対応データを読
み出せば変更可能となるが、変換元の階調データの全て
の階調値に対応した格子点を備えるとテーブルが大きく
なりすぎる。このため、プレ階調変換手段では変換元の
階調データをテーブルの格子点に対応した階調データに
階調変換することにより、テーブルを小さくしている。
なお、補間演算でテーブルの格子点以外の階調データに
ついても変更可能となるものの、色数が多い場合、誤差
拡散などによって実行する階調変換は確実に演算量が少
なくなるという特性がある。

【００２６】ただし、誤差拡散の処理は必ず前画素に対
して行わなければならないという前提があり、非自然画
の場合は色数が少ないので一度変換した結果を何度も利
用可能である。従って、このような場合には補間演算を
併用しつつ色変換結果を高速読込可能な記憶エリアに保
存しておき、必要に応じてこの記憶エリアから読み出す
という処理を繰り返すキャッシュ利用の補間色変換手段
の方が早いといえる。

【００２７】上述したようにして、複数の対応関係を備
えて画素に応じて対応関係を変える手法は、実体のある
装置に限定される必要はなく、その方法としても機能す
ることは容易に理解できる。このため、請求項９にかか
る発明は、画像をドットマトリクス状の画素に分解して
各画素の情報を表す画像データに対して所定の画像処理
を行う画像処理方法であって、上記画像データを入力し
て各画素の輝度に相当する情報を色と見なして利用色数
を検知して、この検知された利用色数の多少に基づいて
画像の種類を判定する構成としてある。

【００２８】すなわち、必ずしも実体のある装置に限ら
ず、その方法としても有効であることに相違はない。

【００２９】ところで、このような画像処理装置は単独
で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態
で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれ
に限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフ
トウェアであったりハードウェアであったりするなど、
適宜、変更可能である。

【００３０】発明の思想の具現化例として画像処理装置
のソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアを
記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用され
るといわざるをえない。その一例として、請求項１０に
かかる発明は、画像をドットマトリクス状の画素に分解
して各画素の情報を表す画像データをコンピュータにて
入力し、所定の画像処理を行う画像処理プログラムを記
録した媒体であって、上記画像データを入力して各画素
の輝度に相当する情報を色と見なして利用色数を検知す
るステップと、この検知された利用色数の多少に基づい
て画像の種類を判定するステップとを具備する構成とし
てある。

【００３１】むろん、その記録媒体は、磁気記録媒体で
あってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後
開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考え
ることができる。また、一次複製品、二次複製品などの
複製段階については全く問う余地無く同等である。その
他、ソフトウェアである場合にはその供給方法が上述し
た記録媒体として提供されるのではなく、通信回線を利
用して提供されるような場合でも本発明が利用されてい
ることにはかわりない。

【００３２】さらに、一部がソフトウェアであって、一
部がハードウェアで実現されている場合においても発明
の思想において全く異なるものはなく、一部を記録媒体
上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるよう
な形態のものとしてあってもよい。さらには、カラーフ
ァクシミリ機、カラーコピー機、カラースキャナやディ
ジタルカメラ、ディジタルビデオなどに内蔵する画像処
理装置においても適用可能であることはいうまでもな
い。

【００３３】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、利用色数
という観点から画像データの種類を自動的に判定するこ
とができるとともに、利用色数を輝度に置き換えること
により、再現可能な色数が多大な場合でも容易に集計す
ることが可能な画像処理装置を提供することができる。

【００３４】また、請求項２にかかる発明によれば、輝
度に対応した成分値を重みづけ積算することによりきわ
めて簡易に輝度を求めることができる。

【００３５】さらに、請求項３にかかる発明によれば、
色数を検知する対象の画素を間引きして選択するため、
処理量を低減させることができる。

【００３６】さらに、請求項４にかかる発明によれば、
利用色数に基づいて自然画を容易に判定できるようにな
る。

【００３７】さらに、請求項５にかかる発明によれば、
画像種類が自然画であると判定された場合には自動的に
コントラストの拡大処理を行い、最適なコントラストの
画像データとすることができる。

【００３８】さらに、請求項６にかかる発明によれば、
画像種類が自然画であると判定された場合には自動的に
彩度強調処理を行い、色鮮やかな画像データとすること
ができる。

【００３９】さらに、請求項７にかかる発明によれば、
画像種類が自然画であると判定された場合には自動的に
エッジ強調処理を行い、エッジになまりのない画像デー
タとすることができる。

【００４０】さらに、請求項８にかかる発明によれば、
利用色数が多い自然画の場合には誤差拡散などの手法を
使用して最小の演算量で色変換することができ、また、
利用色数が少ない場合にはキャッシュを利用して変換結
果を繰り返し利用できるようにしたため、画像の種類ご
とに応じた色変換手法で最小の処理量とすることができ
る。

【００４１】さらに、請求項９にかかる発明によれば、
輝度で置き換えた利用色数という観点から画像データの
種類を自動的かつ容易に判定することが可能な画像処理
方法を提供することができ、請求項１０にかかる発明に
よれば、同様にして画像データの種類を自動的かつ容易
に判定することが可能な画像処理プログラムを記録した
媒体を提供することができる。

【００４２】

【発明の実施の形態】以下、図面にもとづいて本発明の
実施形態を説明する。

【００４３】図１は、本発明の一実施形態にかかる画像
処理装置の具体的ハードウェア構成例をブロック図によ
り示している。

【００４４】同図において、各種の画像入力装置１０と
してスキャナ１１やデジタルスチルカメラ１２が備えら
れ、画像判定を含む画像処理の中心的な役割を果たす画
像処理装置２０としてコンピュータ本体２１とハードデ
ィスク２２が備えられ、画像処理された画像を表示する
画像出力装置３０としてプリンタ３１やディスプレイ３
２を備えている。

【００４５】このコンピュータ本体２１の内部で行なわ
れる処理を図２に示している。図に示すように、コンピ
ュータ本体２１内ではオペレーティングシステム２１ａ
が稼働しており、プリンタ３１やディスプレイ３２に対
応したプリンタドライバ２１ｂやビデオドライバ２１ｃ
が組み込まれている。一方、アプリケーション２１ｄは
オペレーティングシステム２１ａにて処理の実行を制御
され、必要に応じてプリンタドライバ２１ｂやビデオド
ライバ２１ｃと連携して所定の画像処理を実行する。な
お、コンピュータ２１はＲＡＭなどを使用しながら、内
部のＲＯＭやハードディスク２２に保存されているそれ
ぞれのプログラムを実行していく。また、このような画
像処理などのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー
ディスク、ＭＯなどの各種の記録媒体を介して供給され
る他、モデムなどによって公衆通信回線を介して外部の
ネットワークに接続し、ソフトウェアやデータをダウン
ロードして導入することも行われている。

【００４６】本実施形態においては、画像入力装置１０
としてのスキャナ１１やデジタルスチルカメラ１２が画
像データとしてＲＧＢ（緑、青、赤）の階調データを出
力するものとするとともに、画像出力装置３０としての
プリンタ３１は階調表色データとしてＣＭＹ（シアン、
マゼンダ、イエロー）あるいはこれに黒を加えたＣＭＹ
Ｋの二値データを入力として必要とするし、ディスプレ
イ３２はそのＲＧＢの階調データを入力として必要す
る。従って、画像処理装置２０としてのこのコンピュー
タ本体２１の具体的役割は、ＲＧＢの階調データを入力
して必要な強調処理を施したＲＧＢの階調データを作成
し、ディスプレイ３２であればビデオドライバ２１ｃを
介して表示させるし、プリンタ３１に対してはプリンタ
ドライバ２１ｂを介してＣＭＹの二値データに変換して
印刷させることである。

【００４７】本実施形態における画像処理では、コンピ
ュータ本体２１内に入力される画像データに対してアプ
リケーション２１ｄの色数検知手段２１ｄ１が利用色数
を検知すると画像判定手段２１ｄ２が画像の種類を判定
し、画像処理手段２１ｄ３は画像の種類に応じてあらか
じめ設定される適当な画像処理を自動的に行う。また、
同画像処理された画像データはビデオドライバ２１ｃを
介してディスプレイ３２に表示されるとともに、確認後
はプリンタドライバ２１ｂによって印刷データに変換さ
れてプリンタ３１にて印刷される。

【００４８】なお、本実施形態においては、画像の種類
に応じて設定されている画像処理手段２１ｄ３として、
図３に示すように、コントラスト拡大処理と、彩度強調
処理と、エッジ強調処理とが用意されており、画像デー
タを印刷データに変換するプリンタドライバ２１ｂにお
いては、図４に示すように、印刷データをラスタライズ
するラスタライザ２１ｂ１とプレ階調変換かキャッシュ
と補間演算との組み合わせによって色変換する色変換部
２１ｂ２と色変換後の階調データを二値化する階調変換
部２１ｂ３とが用意されている。

【００４９】本実施形態においては、画像の入出力装置
の間にコンピュータシステムを組み込んで画像処理を行
うようにしているが、必ずしもかかるコンピュータシス
テムを必要とする訳ではなく、画像データに対して利用
色数を検知して画像の種類を判定するシステムであれば
よい。例えば、図５に示すように、コンピュータシステ
ムを介することなく画像データを入力して印刷するプリ
ンタ３１ｂにおいては、スキャナ１１ｂやモデム１３ｂ
等を介して入力される画像データについて自動的に利用
色数を検知して画像の種類を判定するように構成するこ
とも可能である。

【００５０】図６はアプリケーションにおける画像処理
に該当するフローチャートを示しており、ステップＳ１
０２とステップＳ１０４で輝度分布を集計して利用色数
を検知している。

【００５１】まず、この輝度の分布検出処理について説
明する。

【００５２】輝度をいかにして表すかについて説明する
前に、分布対象となる画素について説明する。図６のス
テップＳ１０２で示すように対象となる画素を間引く間
引き処理を実行する。図７に示すように、ビットマップ
の画像であれば、縦方向に所定ドットと横方向に所定ド
ットからなる二次元のドットマトリクスとして成り立っ
ており、正確な輝度の分布を求めるのであれば全画素に
ついて輝度を調べる必要がある。しかしながら、この分
布検出処理は間接的に輝度から利用色を求めることを目
的としており、必ずしも正確である必要はない。従っ
て、ある誤差の範囲内となる程度に間引きを行うことが
可能である。統計的誤差によれば、サンプル数Ｎに対す
る誤差は概ね１／（Ｎ**（１／２））と表せる。ただ
し、**は累乗を表している。従って、１％程度の誤差で
処理を行うためにはＮ＝１００００となる。

【００５３】ここにおいて、図７に示すビットマップ画
面は（ｗｉｄｔｈ）×（ｈｅｉｇｈｔ）の画素数とな
り、サンプリング周期ｒａｔｉｏは、ｒａｔｉｏ＝ｍｉ
ｎ（ｗｉｄｔｈ，ｈｅｉｇｈｔ）／Ａ＋１ …（１）
とする。ここにおいて、ｍｉｎ（ｗｉｄｔｈ，ｈｅｉｇ
ｈｔ）はｗｉｄｔｈとｈｅｉｇｈｔのいずれか小さい方
であり、Ａは定数とする。また、ここでいうサンプリン
グ周期ｒａｔｉｏは何画素ごとにサンプリングするかを
表しており、図８の○印の画素はサンプリング周期ｒａ
ｔｉｏ＝２の場合を示している。すなわち、縦方向及び
横方向に二画素ごとに一画素のサンプリングであり、一
画素おきにサンプリングしている。Ａ＝２００としたと
きの１ライン中のサンプリング画素数は図９に示すよう
になる。

【００５４】同図から明らかなように、サンプリングし
ないことになるサンプリング周期ｒａｔｉｏ＝１の場合
を除いて、２００画素以上の幅があるときには最低でも
サンプル数は１００画素以上となることが分かる。従っ
て、縦方向と横方向について２００画素以上の場合には
（１００画素）×（１００画素）＝（１００００画素）
が確保され、誤差を１％以下にできる。

【００５５】ここにおいてｍｉｎ（ｗｉｄｔｈ，ｈｅｉ
ｇｈｔ）を基準としているのは次のような理由による。
例えば、図１０（ａ）に示すビットマップ画像のよう
に、ｗｉｄｔｈ＞＞ｈｅｉｇｈｔであるとすると、長い
方のｗｉｄｔｈでサンプリング周期ｒａｔｉｏを決めて
しまった場合には、同図（ｂ）に示すように、縦方向に
は上端と下端の２ラインしか画素を抽出されないといっ
たことが起こりかねない。しかしながら、ｍｉｎ（ｗｉ
ｄｔｈ，ｈｅｉｇｈｔ）として、小さい方に基づいてサ
ンプリング周期ｒａｔｉｏを決めるようにすれば同図
（ｃ）に示すように少ない方の縦方向においても中間部
を含むような間引きを行うことができるようになる。

【００５６】なお、この例では、縦方向と横方向の画素
について正確なサンプリング周期で間引きを行うように
している。これは、逐次入力される画素について間引き
しながら処理する場合に好適である。しかし、全画素が
入力されている場合には縦方向や横方向についてランダ
ムに座標を指定して画素を選択するようにしても良い。
このようにすれば、１００００画素というような必要最
低限の画素数が決まっている場合に１００００画素とな
るまでランダムに抽出する処理を繰り返し、１００００
画素となった時点で抽出を止めればよくなる。

【００５７】このように選択した画素についての画素デ
ータがその成分要素として輝度を持っていればその輝度
値を用いて分布を求めることが可能である。一方、輝度
値が直接の成分値となっていない画像データの場合で
も、間接的には輝度を表す成分値を備えている。従っ
て、輝度値が直接の成分値となっていない表色空間から
輝度値が直接の成分値となっている表色空間への変換を
行えば輝度値を得ることができる。

【００５８】このような異なる表色空間の間での色変換
は変換式によって一義的に定まるものではなく、それぞ
れの成分値を座標とする色空間について相互に対応関係
を求めておき、この対応関係を記憶した色変換テーブル
を参照して逐次変換する必要がある。テーブルとする関
係上、成分値は階調値として表され、三次元の座標軸を
備えている２５６階調の場合には、約１６７０万個（２
５６×２５６×２５６）の要素の色変換テーブルを持た
なければならない。効率的な記憶資源の利用を考えた結
果、すべての座標値についての対応関係を用意しておく
のではなく、通常は適当なとびとびの格子点について対
応関係を用意しておき、補間演算を併用するようにして
いる。この補間演算はいくつかの乗算や加算を経て可能
となるものであるため、演算処理量は膨大となってく
る。

【００５９】すなわち、フルサイズの色変換テーブルを
使用するのであれば処理量としては少なくなるもののテ
ーブルサイズが非現実的となり、テーブルサイズを現実
的なサイズにすれば演算処理量が非現実的となることが
多い。

【００６０】このような状況に鑑み、本実施形態におい
ては、テレビジョンなどの場合に利用されているよう
に、ＲＧＢの三原色から輝度を求める次式の変換式を採
用している。すなわち、Ｐ点での輝度ｙp についてはＲ
ＧＢの成分値（Ｒp,Ｇp,Ｂp ）から、 ｙp＝０．３０Ｒp＋０．５９Ｇp＋０．１１Ｂp …（２） とする。このようにすれば、三回の乗算と二回の加算だ
けで輝度値を求めることができるようになる。

【００６１】本実施形態においては、ＲＧＢの表色空間
を対象としている結果、このような変換式を採用してい
るが、その背景には各成分値が色の明るさを示している
ので、それぞれの成分値を単独で見た場合に輝度に線形
に対応しているという性質がある。従って、よりおおざ
っぱに言えばそれぞれの加算割合を考慮することなく単
に ｙp＝（Ｒp＋Ｇp＋Ｂp）／３ …（３） というように簡略化することも不可能ではない。

【００６２】このようにして間引き処理で輝度を集計す
ると、その分布は図１１の実線に示すようになる。従っ
て、ステップＳ１０４にて画素数が「０」でない輝度値
の数をカウントすれば利用色数を検知できる。なお、ス
テップＳ１０２においては輝度分布とともに彩度分布の
集計も行っているがこれについては後述する。

【００６３】このようにして利用色数を検知したら、ス
テップＳ１０６ではこの利用色数と所定のしきい値とを
比較し、利用色数の方が多ければこの画像データは自然
画であると判定する。しきい値としては、例えば「５
０」色を設定しておけばよい。自然画以外の画像データ
としてビジネスグラフであるとかドロー系画像をスキャ
ナ１１で読み込むような例が挙げられるし、あるいはコ
ンピュータグラフィック画像がスキャナ１１から読み込
まれたり、ネットワークからモデム１３ｂを介して入力
されるような場合がある。

【００６４】自然画であるならば、ステップＳ１０８で
は自然画としてのフラグをセットする。フラグをセット
するのはこのアプリケーション２１ｄの画像処理以外で
プリンタドライバ２１ｂに対しても判定結果を伝えるた
めである。本実施形態においては、とりあえず一つだけ
のしきい値を用意しておき、自然画であるか否かだけを
判断しているが、利用色数の範囲でより細かな判定を行
うようにしても良い。例えば、コンピュータグラフィッ
クスである場合でもグラデーションなどによってある程
度の色数が多くなることがあるし、本来の色数はさほど
多くないにもかかわらず、スキャナ１１で読み込む際に
エッジ部がなまって色数が多くなることもある。従っ
て、このようなものを自然画と非自然画との間に分類
し、後述するように自然画用の画像処理は行わなくても
エッジ強調処理だけは行なうといった設定を行っても良
い。

【００６５】自然画については、ステップＳ１１０にて
コントラストを拡大するとともに、ステップＳ１１２に
て彩度を強調し、ステップＳ１１４ではエッジ強調を実
行する。

【００６６】本実施形態においては、輝度分布が図１１
の実線に示されるように本来の再現可能な輝度分布の範
囲内で一部に集中している場合にこれを再現可能な範囲
内で十分に拡大する処理を意味している。

【００６７】再現可能な輝度の範囲を「０」〜「２５
５」としたときに、輝度の変換では、変換前の輝度ｙと
輝度の分布範囲の最大値ｙmaxと最小値ｙminから変換先
の輝度Ｙを次式に基づいて求める。

【００６８】 Ｙ＝ａｙ＋ｂ …（４） ただし ａ＝２５５／（ｙmax−ｙmin） …（５） ｂ＝−ａ・ｙminあるいは２５５−ａ・ｙmax …（６） また、上記変換式にてＹ＜０ならばＹ＝０とし、Ｙ＞２
５５ならばＹ＝２５５とする。ここにおける、ａは傾き
であり、ｂはオフセットといえる。この変換式によれ
ば、あるせまい幅を持った輝度分布を再現可能な範囲ま
で広げることができる。

【００６９】かかる輝度分布の拡大を行う場合、図１２
に示すフローチャートを実行し、そのステップＳ２０２
で輝度分布の両端を求める。自然画における輝度分布は
概ね山形に表れる。むろん、その位置、形状については
さまざまである。輝度分布の幅はこの両端をどこに決め
るかによって決定されるが、単に裾野が延びて分布数が
「０」となる点を両端とすることはできず、分布範囲に
おいて最も輝度の大きい側と小さい側からある分布割合
だけ内側に寄った部分を分布の両端とする。本実施形態
においては、この分布割合を０．５％に設定している。
このように、ある分布割合だけ上端と下端をカットする
ことにより、ノイズなどに起因して生じている白点や黒
点を無視することもできる。

【００７０】実際の処理では処理対象となる画素数（間
引き処理において選択した画素の総数）に対する０．５
％を演算し、再現可能な輝度分布における上端の輝度値
及び下端の輝度値から順番に内側に向かいながらそれぞ
れの分布数を累積し、０．５％の値となった輝度値を求
める。この上端側がｙｍａｘであり、下端側がｙｍｉｎ
となる。

【００７１】本実施形態においては、輝度分布に対して
このような処理を経て上端と下端とを求めているが、統
計的処理のもとで両端を求めることも可能である。例え
ば、輝度値の平均値に対して何％以下となったところを
端部とするといった手法を採用することも可能である。

【００７２】ところで、輝度ｙの取りうる範囲は「０」
〜「２５５」でしかあり得ないため、予め輝度ｙが取り
うる全ての値に対応して変換後の輝度Ｙを求めておくの
が効率的であり、ステップＳ２０４にてこの対応関係を
演算してテーブルとして記憶しておく。

【００７３】この後、各画素についてステップＳ２０４
にて演算したテーブルを参照して輝度の拡大を図る。と
ころで、ここまでは輝度を変換するための対応関係を求
めてきており、例えば、ＲＧＢ座標軸における成分値
（Ｒp,Ｇp,Ｂp ）についての変換関係ではなかった。し
かしながら、（４）式の変換式は、このＲＧＢの成分値
（Ｒp,Ｇp,Ｂp ）との対応関係においても当てはめるこ
とができる。すなわち、変換前の成分値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
に対して変換後の成分値（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）は、 Ｒ’＝ａ・Ｒ＋ｂ …（７） Ｇ’＝ａ・Ｇ＋ｂ …（８） Ｂ’＝ａ・Ｂ＋ｂ …（９） として求めることができる。これは（４）式と（３）式
とがともに線形の対応関係を示していることから明らか
である。また、輝度ｙ，Ｙが階調「０」〜階調「２５
５」であるのに対応してＲＧＢの各成分値（Ｒ,Ｇ,
Ｂ），（Ｒ’,Ｇ’,Ｂ’）も同じ範囲となっており、上
述した輝度ｙ，Ｙの変換テーブルをそのまま利用すれば
よいといえる。

【００７４】従って、ステップＳ２０６では全画素の画
像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）について（７）〜（９）式に対
応する変換テーブルを参照し、画像データ（Ｒ’,Ｇ’,
Ｂ’）に変換する。そして、ステップＳ２０８では変換
画素を図１３に示すように順次移動させ、ステップＳ２
１０で最終画素と判断されるまで繰り返すことになる。

【００７５】図６に示すフローチャートに戻ると、コン
トラスト拡大の次は、ステップＳ１１２にて彩度強調を
行う。この彩度強調の処理については図１４に示してい
る。

【００７６】この彩度強調処理においても、予め画像デ
ータにおける彩度分布を求め、同分布から彩度強調係数
Ｓを求めるようにしている。この場合、輝度分布の場合
と同様、すべての画素について彩度を集計する必要もな
く、ステップＳ１０２において間引いた画素について彩
度を求め、集計している。画像データがその成分要素と
して彩度を持っていればその彩度の値を用いて分布を求
めることが可能であるし、彩度が直接の成分要素となっ
ていない画像データの場合でも、間接的には彩度を表す
成分値を備えている。従って、彩度が直接の成分要素と
なっていない表色空間から彩度値が直接の成分値となっ
ている表色空間への変換を行えば彩度値を得ることがで
きる。例えば、標準表色系としてのＬｕｖ空間において
は、Ｌ軸が輝度（明度）を表し、Ｕ軸及びＶ軸で色相を
表している。ここにおいて、Ｕ軸及びＶ軸においては両
軸の交点からの距離が彩度を表すため、実質的に（Ｕ＋
Ｖ）**（１／２）が彩度となる。しかしながら、かかる
変換に要する演算処理量は膨大となってくる。

【００７７】従って、本実施形態においては、画像デー
タとして標準的なＲＧＢの階調データを直に利用して彩
度の代替値Ｘを次のようにして求めている。

【００７８】 Ｘ＝｜Ｇ＋Ｂ−２×Ｒ｜ …（１０） 本来的には彩度は、Ｒ＝Ｇ＝Ｂの場合に「０」となり、
ＲＧＢの単色あるいはいずれか二色の所定割合による混
合時において最大値となる。この性質から直に彩度を適
切に表すのは可能であるものの、簡易な（１０）式によ
っても赤の単色および緑と青の混合色であるシアンであ
れば最大値の彩度となり、各成分が均一の場合に「０」
となる。また、緑や青の単色についても最大値の半分程
度には達している。

【００７９】なお、ＲＧＢ表色空間のように各成分がそ
れぞれ独立して各色の成分を表すといったいわば概略対
等な色相成分の成分値で示される状況においては、 Ｘ’＝｜Ｒ＋Ｂ−２×Ｇ｜ …（１１） Ｘ”＝｜Ｇ＋Ｒ−２×Ｂ｜ …（１２） という式にも代替可能であるが、結果としては（１０）
式に従うものが最も良好であった。

【００８０】ステップＳ１０２にて間引いた画素につい
てＲＧＢの画像データから（１０）式に基づいて彩度の
分布をとると、彩度が最低値「０」〜最大値「５１１」
の範囲で分布し、概略的には図１５に示すような分布と
なる。

【００８１】集計された彩度分布に基づき、ステップＳ
３０２にてこの画像についての彩度強調指数というもの
を決定する。集計された彩度分布が図１５に示すように
なったものとすると、本実施形態においては、有効な画
素数の範囲で分布数として上位の「１６％」が占める範
囲を求める。そして、この範囲内での最低の彩度「Ａ」
がこの画像の彩度を表すものとして次式に基づいて彩度
強調指数Ｓを決定する。

【００８２】すなわち、Ａ＜９２なら Ｓ＝−Ａ×（１０／９２）＋５０ …（１３） ９２≦Ａ＜１８４なら Ｓ＝−Ａ×（１０／４６）＋６０ …（１４） １８４≦Ａ＜２３０なら Ｓ＝−Ａ×（１０／２３）＋１００ …（１５） ２３０≦Ａなら Ｓ＝０ …（１６） とする。図１６は、この彩度「Ａ」と彩度強調指数Ｓと
関係を示している。図に示すように、彩度強調指数Ｓは
最大値「５０」〜最小値「０」の範囲で彩度「Ａ」が小
さいときに大きく、同彩度「Ａ」が大きいときに小さく
なるように徐々に変化していくことになる。

【００８３】この実施形態においては、集計された彩度
分布の範囲で上位のある割合が占める彩度を利用してい
るが、これに限らず、例えば、平均値を出したり、メジ
アンを求めて彩度強調指数Ｓを演算する根拠としても良
い。ただし、彩度分布での上位のある割合をとった場合
には突発的な誤差の影響が弱まるので、全体として良好
な結果を得られる。

【００８４】彩度強調指数Ｓが求められたら各画素の画
像データについて彩度強調の処理を行う。この彩度強調
指数Ｓに基づいて彩度を強調するにあたり、上述したよ
うに画像データが彩度のパラメータを備えているもので
あれば同パラメータを変換すればよいものの、今回はＲ
ＧＢの表色空間を採用している。従って、以下にはＲＧ
Ｂの階調データをそのまま利用して彩度強調する方法に
ついて説明する。

【００８５】ＲＧＢ表色空間のように各成分が概略対等
な関係にある色相成分の成分値であるときには、Ｒ＝Ｇ
＝Ｂであればグレイであって無彩度となる。従って、Ｒ
ＧＢの各成分における最小値となる成分については各画
素の色相に影響を与えることなく単に彩度を低下させて
いるにすぎないと考えれば、各成分における最小値をす
べての成分値から減算し、その差分値を拡大することに
よって彩度を強調できるといえる。

【００８６】まず、上述した彩度強調指数Ｓから演算に
有利な彩度強調パラメータＳratioを、 Ｓratio＝（Ｓ＋１００）／１００ …（１７） として求める。この場合、彩度強調指数Ｓ＝０のときに
彩度強調パラメータＳratio ＝１となって彩度強調され
ない。次に、ＲＧＢ階調データの各成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
における青（Ｂ）の成分値が最小値であったとすると、
この彩度強調パラメータＳratio を使用して次のように
変換する。

【００８７】 Ｒ’＝Ｂ＋（Ｒ−Ｂ）×Ｓratio …（１８） Ｇ’＝Ｂ＋（Ｇ−Ｂ）×Ｓratio …（１９） Ｂ’＝Ｂ …（２０） このようにすれば、少なくともＲＧＢ表色空間とＬｕｖ
空間との間での色変換が不要となるが、この場合には彩
度を強調すると輝度も向上して全体的に明るくなるとい
う傾向がある。従って、各成分値から輝度の相当値を減
算した差分値を対象として変換を行うことにする。

【００８８】輝度については、上述したようなＲＧＢか
ら直に求める変換式を利用する。

【００８９】一方、彩度強調は、 Ｒ’＝Ｒ＋△Ｒ …（２１） Ｇ’＝Ｇ＋△Ｇ …（２２） Ｂ’＝Ｂ＋△Ｂ …（２３） とする。この加減値△Ｒ，△Ｇ，△Ｂは輝度との差分値
に基づいて次式のように求める。すなわち、 △Ｒ＝（Ｒ−Ｙ）×Ｓratio …（２４） △Ｇ＝（Ｇ−Ｙ）×Ｓratio …（２５） △Ｂ＝（Ｂ−Ｙ）×Ｓratio …（２６） となり、この結果、 Ｒ’＝Ｒ＋（Ｒ−Ｙ）×Ｓratio …（２７） Ｇ’＝Ｇ＋（Ｇ−Ｙ）×Ｓratio …（２８） Ｂ’＝Ｂ＋（Ｂ−Ｙ）×Ｓratio …（２９） として変換可能となる。なお、輝度の保存は次式から明
らかである。

【００９０】 Ｙ’＝Ｙ＋△Ｙ …（３０） △Ｙ＝０．３０△Ｒ＋０．５９△Ｇ＋０．１１△Ｂ ＝Ｓratio｛（０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ）−Ｙ｝ ＝０ …（３１） また、入力がグレー（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ）のときには、輝度Ｙ
＝Ｒ＝Ｇ＝Ｂとなるので、加減値△Ｒ＝△Ｇ＝△Ｂ＝０
となり、無彩色に色が付くこともない。（２７）式〜
（２９）式を利用すれば輝度が保存され、彩度を強調し
ても全体的に明るくなることはない。

【００９１】ステップＳ３０４にて画像データを変換し
たら、ステップＳ３０６では図１３に示すように変換画
素を移動させ、ステップＳ３０８にて最終画素と判断さ
れるまで繰り返す。

【００９２】彩度強調を終えたら、図６に示すフローチ
ャートのステップＳ１１４にてエッジ強調処理を実行す
る。このエッジ強調の処理については図１７に示してい
る。

【００９３】エッジ強調処理では、ステップＳ４０２に
て入力画像における横方向の画素数（ｗｉｄｔｈ）と縦
方向の画素数（ｈｅｉｇｈｔ）とを乗算して画素数を
得、ステップＳ４０４にて同検知された画素数に応じた
エッジ強調度を決定する。エッジ強調度はエッジ強調の
手法に大きく依存するため、まず、本実施形態における
エッジ強調の手法について説明する。本実施形態におい
ては、図１８に示すアンシャープマスク４０を使用す
る。このアンシャープマスク４０は、中央の「１００」
の値をマトリクス状の画像データにおける注目画素Ｐｉ
ｊの重み付けとし、その周縁画素に対して同マスクの升
目における数値に対応した重み付けとして積算するのに
利用され、アンシャープマスク４０を利用するのであれ
ば、（３２）式に基づいて積算する。

【００９４】

【数１】

【００９５】（３２）式において、「６３２」とは重み
付け係数の合計値であり、Ｍｉｊはアンシャープマスク
の升目に記載されている重み係数であり、Ｐｉｊは各画
素の画像データである。なお、ｉｊについては縦列と横
列の座標値を示している。

【００９６】エッジ強調後の画像データをＱｉｊとする
と、エッジ強調演算は（３３）式に基づいて演算され
る。

【００９７】 Ｑｉｊ＝Ｐｉｊ＋Ｃ×｛Ｐｉｊ−Ｐ’ｉｊ｝ …（３３） （３３）式の意味するところは次のようになる。Ｐ’ｉ
ｊは注目画素に対して周縁画素の重み付けを低くして加
算したものであるから、いわゆる「なまった（アンシャ
ープ）」画像データとしていることになる。このように
してなまらせたものはいわゆるローパスフィルタをかけ
たものと同様の意味あいを持つ。従って、「Ｐｉｊ−
Ｐ’ｉｊ」とは本来の全成分から低周波成分を引いたこ
とになってハイパスフィルタをかけたものと同様の意味
あいを持つ。そして、ハイパスフィルタを通過したこの
高周波成分に対してエッジ強調係数Ｃを乗算して「Ｐｉ
ｊ」に加えれば同エッジ強調係数に比例して高周波成分
を増したことになり、エッジが強調される。

【００９８】この意味からも、エッジ強調度はエッジ強
調係数Ｃによって変更可能となる。従って、画素数が大
きければエッジ強調係数Ｃを大きくするし、画素数が小
さければエッジ強調係数Ｃを小さくする。画像の幅と高
さがｗｉｄｔｈ×ｈｅｉｇｈｔであるときに、Ｅｒａｔ
ｉｏを（３４）で表すとする。

【００９９】 Ｅｒａｔｉｏ＝ｍｉｎ（ｗｉｄｔｈ，ｈｅｉｇｈｔ）／６４０＋１ …（３４ ） そして、得られたＥｒａｔｉｏについて、次のようにエ
ッジ強調係数Ｃを決定した。

【０１００】Ｅｒａｔｉｏ＜１ なら Ｃ＝１ １≦Ｅｒａｔｉｏ＜３ なら Ｃ＝２ ３≦Ｅｒａｔｉｏ なら Ｃ＝３ すなわち、短い方の画素が６４０画素未満であればエッ
ジ強調係数Ｃは「１」、６４０画素以上で１９２０画素
未満であればエッジ強調係数Ｃは「２」、１９２０画素
以上であればエッジ強調係数Ｃを「３」としている。本
実施形態においては、このようにエッジ強調係数Ｃを設
定しているが、ドット密度によっては画像の大きさが変
化するのでこのエッジ強調係数を比例的に変更するよう
にしても良い。

【０１０１】なお、エッジ強調度は、アンシャープマス
クの大きさによっても変化するため、画素数が大きけれ
ば大きなサイズのアンシャープマスクを利用すればよい
し、画素数が小さければ小さなサイズのアンシャープマ
スクを利用すればよい。むろん、エッジ強調係数Ｃとア
ンシャープマスク４０の両方を変更するようにしてもよ
いし、いずれか一方だけでエッジの強調度を変更しても
良いことはいうまでもない。また、アンシャープマスク
４０は図からも明らかなように、中央部にて最も重み付
けが大きく、周縁に向かうにつれて徐々に重み付けの数
値が小さくなっている。この変化具合は必ずしも固定的
なものではなく、適宜変更可能である。

【０１０２】ところで、図１８に示す「７×７」のアン
シャープマスク４０において最外周の升目の重み付けは
「０」あるいは「１」であり、「０」については重み付
けの乗算が無意味であるし、「１」の重み付けは升目の
全合計値の「６３２」と比較すれば非常にわずかな重み
しか持たない。従って、本実施形態においては、「７×
７」のアンシャープマスク４０の代わりに、図１９に示
す「５×５」のアンシャープマスク４１を使用してい
る。同図に示すアンシャープマスク４１は「７×７」の
アンシャープマスク４０の最外周を省略したものであ
り、内側の「５×５」のマスク部分で重み付けは一致し
ている。これにより、具体的な処理量は約半分になる。

【０１０３】さらに、本実施形態においては、次のよう
にして演算量を低減させている。ＲＧＢの階調データを
対象とする場合、それぞれの成分値は各色成分の輝度
（明度）に対応している。従って、（３３）式の演算も
本来はＲＧＢの各階調データに対して個別に行わなけれ
ばならない。しかるに、アンシャープマスク４０の升目
の数だけの乗算と加算とを繰り返すとなるとこのような
各成分ごとの個別の演算では演算量が多いと言わざるを
得ない。

【０１０４】一方、かかるエッジ強調は色相を保持して
輝度を変えることによって実施可能なものともいえる。
従って、ＲＧＢの各成分値に対して演算するのではな
く、輝度を求めて演算すれば処理量が低減するといえ
る。上述した輝度Ｙの変換式を利用すれば、（３２）式
と（３３）式は（３５）式と（３６）式のように書き換
えられる。

【０１０５】

【数２】

【０１０６】 Ｙ”ｉｊ＝Ｙｉｊ＋Ｃ×｛Ｙｉｊ−Ｙ’ｉｊ｝ …（３６） さらに、Ｙｉｊ−Ｙ’ｉｊを（３７）式のように置き換
えれば、 ｄｅｌｔａ＝｛Ｙｉｊ−Ｙ’ｉｊ｝×Ｃ …（３７） 変換後のＲ’Ｇ’Ｂ’は（３８）式のように演算可能と
なる。

【０１０７】 Ｒ’＝Ｒ＋ｄｅｌｔａ Ｇ’＝Ｇ＋ｄｅｌｔａ Ｂ’＝Ｂ＋ｄｅｌｔａ …（３８） このようにすれば乗算と加算は１／３となるので、全体
の処理時間としても５０〜７０％程度の減少が可能とな
る。また、変換結果は色ノイズの強調がなくなり、画質
が向上した。

【０１０８】エッジ強調の処理は、マトリクス状の画像
データにおける各画素についてアンシャープマスク４０
を利用してエッジ強調後の画像データ（Ｒ’Ｇ’Ｂ’）
を算出していく処理に相当する。ステップＳ４０６〜ス
テップＳ４１２では各画素についてエッジ強調処理を繰
り返すループ処理を表しており、ループ処理内のステッ
プＳ４１０で図１３に示すようにして水平方向及び垂直
方向へ順次注目画素を移動させ、ステップＳ４１２で最
終画素と判断されるまで繰り返すようになっている。

【０１０９】ただし、（３２）式の演算は、注目画素の
周囲の画素に対して、採用するアンシャープマスク４０
の升目数だけ乗算演算と加算演算が必要になり、処理量
としては多大になる。一方、エッジ強調が必要になる状
況を考えるといわゆる画像のエッジ部分であるから、隣
接する画素同士の間で画像データが大きく異なる場所に
限られる。このような状況から隣接する画素との間で画
像データの差が大きな場合に演算すれば足りるといえ
る。

【０１１０】これを具体化するため、ステップＳ４０６
では隣接する画素同士の間で画像データの比較を行い、
差が大きい場合にのみステップＳ４０８におけるアンシ
ャープマスクの演算を行うようにしている。このように
すれば、殆どのエッジ部分でない画像データ部分でアン
シャープマスクの演算を行う必要がなくなり、処理が激
減する。

【０１１１】また、図２０に示すように、本来であれば
注目画素に対応してその周囲には八つの画素があるの
で、八回の比較が必要となる。しかし、例えば図の中央
の注目画素と「５」の升目の画素とを比較する場合、実
は、その前に注目画素が同「５」の升目であったときに
「１」の升目の画素との比較で一度行われていることが
分かる。従って、少なくとも隣接する画素同士の比較が
一度だけ行われるようにしておくだけでも十分とすれ
ば、互いに反対方向となる組み合わせである「１」と
「５」、「２」と「６」、「３」と「７」、「４」と
「８」についてはどちらか一方だけでも十分であり、上
記組み合わせの四つの方向について比較を行うこととし
ている。

【０１１２】以上のようにして利用色数が多い自然画に
ついては、自動的に最適な範囲でコントラストが拡大さ
れるとともに、彩度強調やエッジ強調も当該画像に最適
な強調度で自動的に行われる。むろん、自然画でない場
合にはこれらは不要なものとしてスキップされる。

【０１１３】これまでは、アプリケーション２１ｄにお
ける画像処理において利用色数から画像データの種類を
判定して最適な画像処理を行ってきたが、プリント処理
においても判定された画像の種類に応じて同様に最適な
処理が選択される。

【０１１４】図２１にはプリント処理に対応するフロー
チャートを示している。ステップＳ５０２にてラスタデ
ータを生成した後、ステップＳ５０４にて上述したフラ
グに基づいて画像データの種類を判別し、二種類用意さ
れている色変換処理のステップＳ５０６あるいはステッ
プＳ５０８のいずれかを実行する。その後、ステップＳ
５１０にて二値化し、ステップＳ５１２にて印刷データ
を出力する。

【０１１５】ステップＳ５０６で行われるのは補間演算
処理とキャッシュ処理とを組み合わせた色変換処理であ
り、その手順を図２２以下に示している。同図に示す補
間演算では実質的に演算処理する八点補間演算とともに
実質的な演算処理をすることなく色変換するキャッシン
グを合わせて行っている。

【０１１６】八点補間演算については、図２３に演算の
原理を示している。変換元の表色空間でＲＧＢ階調デー
タを成分値とする座標Ｐを取り囲む八点の格子点からな
る立法体を想定したとき、立方体のｋ番目の頂点での変
換値をＤｋとするとともに立方体の体積をＶとすると、
立方体の内点Ｐでの変換値Ｐｘは当該Ｐ点で分割される
図示のような八つの小直方体の体積Ｖｋの比率による加
重から次式で補間できる。

【０１１７】

【数３】

【０１１８】従って、当該座標を取り囲む八つの格子点
を特定し、各格子点でのＣＭＹの階調データのそれぞれ
について演算を実行することになる。

【０１１９】ところで、図２２に示すフローチャートを
参照すると、当該補間演算の処理ルーチンでは、必ずし
もこの八点補間演算を実行するのではなく、図２４に示
すようなキャッシュテーブルを参照して八点補間演算を
省略するためのキャッシングを行っている。このキャッ
シュテーブルは変換元のＲＧＢの階調データを成分値と
して八点補間演算を実行したときに得られたＣＭＹの階
調データを保存しておくための一定容量のテーブルであ
る。最初、このテーブルは空白であるもののステップＳ
６０６にて八点補間演算を実行した直後に求められたＣ
ＭＹの階調データをステップＳ６０８にて追加更新する
ようにしており、図２１に示すステップＳ５０６にて
「キャッシュ＋補間演算」の処理ルーチンが実行された
ときには、最初のステップＳ６０２にて変換元のＲＧＢ
の階調データを成分値として当該キャッシュテーブル内
を検索し、キャッシュヒットした（検索で発見できた）
場合には、ステップＳ６１２にて当該記憶されているＣ
ＭＹの階調データを参照するようにしている。

【０１２０】色変換処理ではラスタライズされたドット
マトリクスの各画素についてＲＧＢの階調データをＣＭ
Ｙの階調データに変換していくため、ステップＳ６１０
にて最終の画素となるまで繰り返している。

【０１２１】このような補間演算は演算量が多いもの
の、自然画でない場合は利用色数が少ないので、一回の
演算結果は何度も利用可能である。従って、画像データ
の種類が自然画でないと判定された場合においては、こ
の「キャッシュ＋補間演算」の処理は極めて有効といえ
る。

【０１２２】次に、もう一方の色変換処理であるステッ
プＳ５０８のプレ階調変換について説明する。

【０１２３】図２５のフローチャートと図２６の画素の
誤差分配を示す図はプレ階調変換の概略を説明するため
のものである。上述した八点補間の基本式は、八回の乗
算と七回の加算が必要となるため、ハードウェア化する
場合でもソフトウェアで実行する場合でも資源および時
間の負担が大きい。このため、より簡易に色変換を行う
べく、本出願人による特開平７−３０７７２号公報では
補間演算に代えて階調変換する技術を開示している。

【０１２４】同公報に開示したプレ階調変換は、いわゆ
る誤差拡散などの手法を用いることにより、画素の階調
データを格子座標に一致するように階調変換するもので
あり、対象となる画素について直近の格子座標を探し
（Ｓ７０２）、格子座標との誤差（ｄｇ）を算出し（Ｓ
７０４）、その誤差（ｄｇ）を近隣画素へ分配する（Ｓ
７０６）だけの処理となっている。従って、乗算と加算
を繰り返す場合に比べて演算の負担を極めて簡素化でき
る。補間演算することなく精度を保持できる理由につい
ては同公報に詳しく述べられているのでここでは詳述し
ない。なお、色変換後にも二値化のための階調変換を行
うことになるため、先に行われる階調変換をプレ階調変
換と呼ぶ。

【０１２５】このプレ階調変換でもラスタライズされた
ドットマトリクスの各画素について階調変換していくた
め、ステップＳ７０８にて最終の画素となるまで繰り返
す。そして、続くステップＳ７１０で階調変換したＲＧ
Ｂの階調データで色変換テーブルを参照するが、このと
きは必ず格子点となっているため補間演算をする必要が
無く、読み出しの処理は極めて容易である。

【０１２６】自然画のように利用する色数が極めて多い
場合には上述した「キャッシュ＋補間演算」の処理にお
いてもヒットする確率が低くなってくるため、補間演算
の回数が多くなる。しかしながら、このようなプレ階調
変換では全画素について誤差拡散などの処理を実行しな
ければならないものの、一回の処理は単純であるため、
全体的には処理量が少ない。従って、利用色数が多く、
自然画であると判定された画像データについてはこのよ
うなプレ階調変換による色変換処理を選択することによ
って全体の処理量を低減させることが可能となる。

【０１２７】本実施形態においては、利用色数の少ない
非自然画については「キャッシュ＋補間演算」の色変換
処理を採用し、利用色数が多い自然画についてはプレ階
調変換による色変換処理を採用しているが、かかる組み
合わせに限られず、他の組み合わせを採用することも可
能である。すなわち、画像の種類に応じて最も適切な色
変換処理を自由に設定して自動的にこれを利用するよう
にしても良い。

【０１２８】このように、画像データに対して間引き処
理によって選択した各画素について輝度の分布を集計す
ることにより（ステップＳ１０２）、利用している色数
をカウントすることが可能となり（ステップＳ１０
４）、その結果、利用している色数が多ければ画像デー
タの種類として自然画であると判断することができ、ま
た、そのような判定結果に基づいて自然画に適用して好
適なコントラスト拡大処理（ステップＳ１１０）や彩度
強調処理（ステップＳ１１２）やエッジ強調処理（Ｓ１
１４）を自動的に選択可能となるし、さらに、プリント
処理においても自然画であればプレ階調変換による色変
換を行うし（ステップＳ５０８）、自然画でない場合に
は「キャッシュ＋補間演算」の色変換を行い（ステップ
Ｓ５０６）、自動的に処理量の少ない色変換処理を選択
することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理装置の具
体的ハードウェア構成例のブロック図である。

【図２】コンピュータの内部で行なわれる処理を示すブ
ロック図である。

【図３】画像処理手段のより詳細な構成を示す概略ブロ
ック図である。

【図４】プリンタドライバのより詳細な構成を示す概略
ブロック図である。

【図５】本発明の画像処理装置の他の適用例を示す概略
ブロック図である。

【図６】本発明におけるアプリケーションの画像処理を
示すフローチャートである。

【図７】変換元の画像を示す図である。

【図８】サンプリング周期を示す図である。

【図９】サンプリング画素数を示す図である。

【図１０】変換元の画像とサンプリングされる画素の関
係を示す図である。

【図１１】集計された輝度分布と拡大される輝度分布を
示す図である。

【図１２】画像処理として用意されたコントラスト拡大
処理を示すフローチャートである。

【図１３】注目画素の移動方向を示す図である。

【図１４】画像処理として用意された彩度強調処理を示
すフローチャートである。

【図１５】彩度分布の集計状態の概略図である。

【図１６】彩度Ａと彩度強調指数Ｓとの関係を示す図で
ある。

【図１７】画像処理として用意されたエッジ強調処理を
示すフローチャートである。

【図１８】アンシャープマスクを示す図である。

【図１９】アンシャープマスクの改良版を示す図であ
る。

【図２０】画像データにおいて隣接画素との比較方向を
示す図である。

【図２１】プリンタドライバの印刷処理の手順を示すフ
ローチャートである。

【図２２】キャッシュ＋補間演算による色変換処理のフ
ローチャートである。

【図２３】八点補間演算の概念を示す図である。

【図２４】キャッシュテーブルの内容を示す図である。

【図２５】プレ階調変換処理のフローチャートである。

【図２６】各画素の誤差拡散の様子を示す図である。

【符号の説明】

１０…画像入力装置 ２０…画像処理装置 ２１ａ…オペレーティングシステム ２１ｂ…プリンタドライバ ２１ｂ１…ラスタライザ ２１ｂ２…色変換部 ２１ｂ３…階調変換部 ２１ｃ…ビデオドライバ ２１ｄ…アプリケーション ２１ｄ１…色数検知手段 ２１ｄ２…画像判定手段 ２１ｄ３…画像処理手段 ３０…画像出力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 1/48 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ａ

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像をドットマトリクス状の画素に分解
   して各画素の情報を表す画像データを入力し、各画素の
   輝度に相当する情報を色と見なして利用色数を検知する
   色数検知手段と、 この検知された利用色数の多少に基づいて画像の種類を
   判定する画像判定手段とを具備することを特徴とする画
   像処理装置。
2. 【請求項２】 上記請求項１に記載の画像処理装置にお
   いて、画像データが輝度に対応した複数の成分値で表さ
   れる場合において、上記色数検知手段は、同成分値の重
   みづけ積算により輝度を求めることを特徴とする画像処
   理装置。
3. 【請求項３】 上記請求項１または請求項２のいずれか
   に記載の画像処理装置において、上記色数検知手段は、
   画像データからサンプリングした画素について色数を検
   知することを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 上記請求項１〜請求項３のいずれかに記
   載の画像処理装置において、上記画像判定手段は、利用
   色数が多い場合に自然画であると判定することを特徴と
   する画像処理装置。
5. 【請求項５】 上記請求項４に記載の画像処理装置にお
   いて、上記画像データが自然画であるときに輝度分布を
   拡大させる画像処理を行なうとともに非自然画であると
   きには輝度分布を拡大させないようにする画像処理手段
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 上記請求項４または請求項５のいずれか
   に記載の画像処理装置において、上記画像データが自然
   画であるときに彩度を強調させる画像処理を行なうとと
   もに非自然画であるときには彩度を強調させないように
   する画像処理手段を具備することを特徴とする画像処理
   装置。
7. 【請求項７】 上記請求項４〜請求項６のいずれかに記
   載の画像処理装置において、上記画像データが自然画で
   あるときにエッジ強調させる画像処理を行なうとともに
   非自然画であるときにはエッジ強調させないようにする
   画像処理手段を具備することを特徴とする画像処理装
   置。
8. 【請求項８】 上記請求項４〜請求項７のいずれかに記
   載の画像処理装置において、変換元の表色空間での格子
   点に変換先の表色空間での階調表色データを対応させた
   テーブルを備えつつ変換元の階調表色データを当該テー
   ブルの格子点に対応した階調表色データに階調変換して
   から同テーブルを参照して対応する階調表色データを読
   み出して色変換するプレ階調変換手段と、上記テーブル
   の格子点間で補間演算にて対応する階調表色データに色
   変換可能であるとともにこの色変換の情報を保存する高
   速読込可能な記憶エリアを有して同記憶エリアに記憶さ
   れていない場合に補間演算で色変換させるキャッシュ利
   用の補間色変換手段とを有し、上記画像データが自然画
   であるときに同プレ階調変換手段を使用して色変換する
   し、同画像データが自然画でないときに同補間色変換手
   段を利用して色変換することを特徴とする画像処理装
   置。
9. 【請求項９】 画像をドットマトリクス状の画素に分解
   して各画素の情報を表す画像データに対して所定の画像
   処理を行う画像処理方法であって、上記画像データを入
   力して各画素の輝度に相当する情報を色と見なして利用
   色数を検知して、この検知された利用色数の多少に基づ
   いて画像の種類を判定することを特徴とする画像処理方
   法。
10. 【請求項１０】 画像をドットマトリクス状の画素に分
    解して各画素の情報を表す画像データをコンピュータに
    て入力し、所定の画像処理を行う画像処理プログラムを
    記録した媒体であって、 上記画像データを入力して各画素の輝度に相当する情報
    を色と見なして利用色数を検知するステップと、 この検知された利用色数の多少に基づいて画像の種類を
    判定するステップとを具備することを特徴とする画像処
    理プログラムを記録した媒体。