(57)【要約】      （修正有）【課題】イメージセンサの読取特性に起因する画質の低下を抑制する画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置は、イメージセンサを用いて生成される対象画像データを取得する画像取得部と、対象画像データを用いて、対象画像データによって示される対象画像内の特定色領域を特定する領域特定部と、特定済みの特定色領域内の複数個の画素の値に対して特定成分を低減する補正を実行して補正済画像データを生成する補正部と、を備える。特定色領域は、特定の表色系の３個以上の成分うちの１個の成分に対応する色である原色と２個の成分に対応する色である二次色とのうちのいずれかである特定色で表されるべき領域である。特定成分は、特定色に対応する成分とは異なる成分である。【選択図】図９
2020136785.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
イメージセンサを用いて生成される対象画像データを取得する画像取得部と、
前記対象画像データを用いて、前記対象画像データに基づく対象画像内の特定色領域を特定する第１の領域特定部であって、前記特定色領域は、特定の表色系の３個以上の成分うちの１個の成分に対応する色である原色と２個の成分に対応する色である二次色とのうちのいずれかである特定色で表されるべき領域である、前記第１の領域特定部と、
特定済みの前記特定色領域内の複数個の画素の値に対して特定成分を低減する補正を実行して補正済画像データを生成する補正部であって、前記特定成分は、前記特定色に対応する成分とは異なる成分である、前記補正部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、さらに、
前記補正済画像データを用いて、複数個の色材を用いて印刷を実行するための印刷データを生成する生成部を備え、
前記特定成分を低減する補正は、前記複数個の色材のうち、少なくとも１個の色材の使用量を低減する補正である、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の画像処理装置であって、
前記対象画像データは、前記イメージセンサによって出力される複数個の信号に対応する成分を含む第１の表色系の色値で画素ごとの色を示す画像データである、画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象画像データの各画素の値を、前記第１の表色系の色値から、前記複数個の色材に対応する複数個の成分を有する第２の表色系の色値に変換して、変換済画像データを生成する色変換部を備え、
前記補正部は、前記変換済画像データにおける前記特定色領域内の前記複数個の画素の前記第２の表色系の色値に対して前記特定成分を低減する補正を実行して、前記補正済画像データを生成する、画像処理装置。
【請求項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の領域特定部は、前記対象画像に設定される複数個のブロックのそれぞれについて、前記ブロック内の複数個の画素の値を用いて前記ブロックが前記特定色領域であるか否かを判定することによって、前記特定色領域を特定する、画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の文字を示す文字領域と文字とは異なる画像を示す非文字領域とを特定する第２の領域特定部と、
前記非文字領域に対して平滑化処理を実行する平滑化処理部と、
を備え、
前記第１の領域特定部は、前記平滑化処理済みの前記対象画像データを用いて、前記特定色領域を特定する、画像処理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の文字を示す文字領域と文字とは異なる画像を示す非文字領域とを特定する第２の領域特定部と、
前記非文字領域に対して平滑化処理を実行する平滑化処理部と、
を備え、
前記補正部は、前記平滑化処理済みの前記対象画像データを用いて、特定成分を低減する補正を実行する、画像処理装置。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記特定色領域は、色相が前記原色と前記二次色とのうちのいずれかに対応する範囲であり、かつ、彩度および明度が基準以上である色で表される領域である、画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータプログラムであって、
イメージセンサを用いて生成される対象画像データを取得する画像取得機能と、
前記対象画像データを用いて、前記対象画像データに基づく対象画像内の特定色領域を特定する第１の領域特定機能であって、前記特定色領域は、特定の表色系の３個以上の成分うちの１個の成分に対応する色である原色と２個の成分に対応する色である二次色とのうちのいずれかである特定色で表されるべき領域である、前記第１の領域特定機能と、
特定済みの前記特定色領域内の複数個の画素の値に対して特定成分を低減する補正を実行して補正済画像データを生成する補正部であって、前記特定成分は、前記特定色に対応する成分とは異なる成分である、前記補正機能と、
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、イメージセンサを用いて生成される画像データを用いる画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に開示されたデータ変換装置は、ＲＧＢ画像データにおいてＣ、Ｍ、Ｙの周辺色の画素を検出し、検出された画素の値をＣ、Ｍ、Ｙの補正色に補正している。Ｃの補正色は、例えば、Ｇ、Ｂの２個の成分が最大値（２５５）を取る色である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１５９２８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、イメージセンサを用いて生成される画像には、原稿上の網点とイメージセンサの読取位置との関係などの読取特性に起因して、原稿上の色とは異なる色成分が存在する場合がある。このような色成分は、画像の画質を低下させる可能性があった。
【０００５】
本明細書は、イメージセンサを用いて生成される画像データが用いられる場合に、イメージセンサの読取特性に起因する画質の低下を抑制することができる技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
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。
【０００７】
［適用例１］画像処理装置であって、イメージセンサを用いて生成される対象画像データを取得する画像取得部と、前記対象画像データを用いて、前記対象画像データによって示される対象画像内の特定色領域を特定する領域特定部であって、前記特定色領域は、特定の表色系の３個以上の成分うちの１個の成分に対応する色である原色と２個の成分に対応する色である二次色とのうちのいずれかである特定色で表されるべき領域である、前記第１の領域特定部と、特定済みの前記特定色領域内の複数個の画素の値に対して特定成分を低減する補正を実行して補正済画像データを生成する補正部であって、前記特定成分は、前記特定色に対応する成分とは異なる成分である、前記補正部と、を備える画像処理装置。
【０００８】
イメージセンサの読取特性に起因して、特定色領域に、原色や二次色に対応する成分とは異なる成分が混じると、画質が低下する場合がある。上記構成によれば、特定色領域内の複数個の画素の値に対して、対応する成分とは異なる特定成分を低減する補正が実行されるので、原色や二次色に特定成分が混じることで画質が低下することを抑制できる。この結果、イメージセンサを用いて生成される画像データが用いられる場合に、イメージセンサの読取特性に起因する画質の低下を抑制することができる。
【０００９】
なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、印刷装置、印刷方法、画像処理方法、これら装置の機能または上記方法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。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像処理装置の一例である複合機２００の構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理のフローチャートである。
【図３】画像処理で用いられる画像の一例を示す第１の図である。
【図４】文字特定処理のフローチャートである。
【図５】色変換処理のフローチャートである。
【図６】単一判定処理のフローチャートである。
【図７】単一判定処理の説明図である。
【図８】原色／二次色判定処理のフローチャートである。
【図９】特定色領域に対する色変換処理のフローチャートである。
【図１０】補正に用いられるトーンカーブの一例を示す図である。
【図１１】原稿の原色の領域の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
Ａ．実施例：
Ａ−１．複合機２００の構成
実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、画像処理装置の一例である複合機２００の構成を示すブロック図である。複合機２００は、画像処理装置を制御するプロセッサであるＣＰＵ２１０と、ＤＲＡＭなどの揮発性記憶装置２２０と、フラッシュメモリやハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置２３０と、液晶ディスプレイなどの表示部２４０と、液晶ディスプレイと重畳されたタッチパネルやボタンを含む操作部２５０と、ユーザの端末装置１００などの外部装置と通信を行うためのインタフェース（通信ＩＦ）２７０と、印刷実行部２８０と、読取実行部２９０と、を備えている。
【００１２】
読取実行部２９０は、ＣＰＵ２１０の制御に従って、一次元イメージセンサを用いて原稿を光学的に読み取ることによってスキャンデータを生成する。印刷実行部２８０は、ＣＰＵ２１０の制御に従って、複数種類のトナー、具体的には、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ（Ｙ）、ブラック（Ｋ）のトナーを、色材として用いて、レーザ方式で用紙などの印刷媒体に画像を印刷する。具体的には、印刷実行部２８０は、感光ドラムを露光して静電潜像を形成し、該静電潜像にトナーを付着させてトナー像を形成する。印刷実行部２８０は、感光ドラム上に形成されたトナー像を用紙に転写する。なお、変形例では、印刷実行部２８０は、色材としてのインクを吐出して、用紙上に画像を形成するインクジェット方式の印刷実行部であっても良い。
【００１３】
揮発性記憶装置２２０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を提供する。不揮発性記憶装置２３０には、コンピュータプログラムＰＧと色変換テーブルＣＴとが格納されている。コンピュータプログラムＰＧは、ＣＰＵ２１０に複合機２００の制御を実現させる制御プログラムである。本実施例では、コンピュータプログラムＰＧと色変換テーブルＣＴは、複合機２００の製造時に、不揮発性記憶装置２３０に予め格納される形態で提供される。これに代えて、コンピュータプログラムＰＧと色変換テーブルＣＴは、サーバからダウンロードされる形態で提供されても良く、ＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納される形態で提供されてもよい。ＣＰＵ２１０は、コンピュータプログラムＰＧを実行することにより、後述する画像処理を実行することができる。
【００１４】
Ａ−２．画像処理
図２は、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、読取実行部２９０の原稿台に、原稿を載置して、コピーの実行指示を入力した場合に実行される。この画像処理は、原稿を、読取実行部２９０を用いて読み取ることによって生成されるスキャンデータを取得し、該スキャンデータを用いて、原稿を示す印刷データを生成することで、いわゆる原稿のコピーを実現する処理である。
【００１５】
Ｓ１０では、ＣＰＵ２１０は、ユーザが原稿台に設置した原稿を、読取実行部２９０を用いて読み取ることによって、スキャンデータを生成する。原稿は、例えば、複合機２００、あるいは、図示しないプリンタによって画像が印刷された印刷物である。生成されたスキャンデータは、揮発性記憶装置２２０（図１）のバッファ領域に格納される。スキャンデータは、複数個の画素の値を含み、複数個の画素の値のそれぞれは、画素の色をＲＧＢ表色系の色値（ＲＧＢ値とも呼ぶ）で表す。すなわち、スキャンデータは、ＲＧＢ画像データである。１個の画素のＲＧＢ値は、例えば、レッド（Ｒ）とグリーン（Ｇ）とブルー（Ｂ）との３個の色成分の値（以下、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値とも呼ぶ）を含んでいる。本実施例では、各成分値の階調数は、２５６階調である。
【００１６】
イメージセンサは、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂのうち、測定対象の色の光を選択的に透過するフィルタを介して、Ｒ、Ｇ、Ｂの各成分の光の強度をそれぞれ測定して、各成分の信号（Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号）を出力する。スキャンデータのＲＧＢ値の各成分値（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）は、イメージセンサによって出力される各成分の信号に基づいて生成される。したがって、ＲＧＢ値は、イメージセンサによって出力される複数個の信号に対応する成分を含む色値である。
【００１７】
ＲＧＢ画像データであるスキャンデータは、ＲＧＢ表色系を構成する３個の色成分に対応する３個の成分画像データ（Ｒ成分画像データ、Ｇ成分画像データ、Ｂ成分画像データ）を含んでいると言うことができる。各成分画像データは、１種類の色成分の値を、画素の値とする画像データである。
【００１８】
図３は、画像処理で用いられる画像の一例を示す第１の図である。図３（Ａ）には、スキャンデータによって示されるスキャン画像ＳＩの一例が示されている。スキャン画像ＳＩは、複数個の画素を含む。該複数個の画素は、第１方向Ｄ１と、第１方向Ｄ１と直交する第２方向Ｄ２と、に沿って、マトリクス状に配置されている。
【００１９】
図３（Ａ）のスキャン画像ＳＩは、原稿の用紙の地色を示す白色の背景Ｂｇ１と、３個の文字とは異なるオブジェクトＯｂ１〜Ｏｂ３と、４個の文字Ｏｂ４〜Ｏｂ７と、４個の文字Ｏｂ４〜Ｏｂ７の背景Ｂｇ２と、を含んでいる。文字とは異なるオブジェクトは、例えば、写真である。背景Ｂｇ２は、白色とは異なる色を有する均一な画像である。
【００２０】
Ｓ２０では、ＣＰＵ２１０は、スキャンデータに対して、文字特定処理を実行する。文字特定処理は、スキャン画像ＳＩ内の複数個の画素を、文字を示す複数個の文字画素と、文字を示さない複数個の非文字画素と、に分類する処理である。これによって、複数個の文字画素によって構成される文字領域と、複数個の非文字画素によって構成される非文字領域と、が特定される。
【００２１】
文字特定処理によって、例えば、文字画素の値が「１」とされ、非文字画素の値が「０」とされた二値画像データ（文字特定データとも呼ぶ）が生成される。図３（Ｂ）には、文字特定データによって示される文字特定画像ＴＩの一例が示されている。この文字特定画像ＴＩには、スキャン画像ＳＩ内の４個の文字Ｏｂ４〜Ｏｂ７のエッジを構成する複数個の画素が、文字画素Ｔｐ４〜Ｔｐ７として、特定されている。なお、比較的大きな文字については、文字のエッジを構成する画素が文字画素として特定され、比較的小さな文字については、文字を構成する画素の全体が文字画素として特定される。文字特定処理については、後述する。
【００２２】
Ｓ３０では、ＣＰＵ２１０は、スキャンデータに対して、網点平滑化処理を実行して、平滑化画像を示す平滑化画像データを生成する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、スキャンデータに含まれる複数個の非文字画素の値のそれぞれに対して、ガウスフィルタなどの平滑化フィルタを用いた平滑化処理を実行して、平滑化処理済みの複数個の非文字画素の値を算出する。平滑化処理の対象となる非文字画素は、Ｓ２０の文字特定処理によって特定される。ＣＰＵ２１０は、スキャンデータに含まれる複数個の文字画素の値と、平滑化処理済みの複数個の非文字画素の値と、を含む平滑化画像データを生成する。
【００２３】
図３（Ｃ）には、平滑化画像データによって示される平滑化画像ＧＩが示されている。平滑化画像ＧＩは、白色の背景Ｂｇ１ｇと、スキャン画像ＳＩ内のオブジェクトＯｂ１〜Ｏｂ７、背景Ｂｇ２が平滑化されたオブジェクトＯｂ１ｇ〜Ｏｂ７ｇ、背景Ｂｇ２ｇと、を含んでいる。これらのオブジェクトＯｂ１ｇ〜Ｏｂ７ｇ、背景Ｂｇ２ｇのうち、文字Ｏｂ４ｇ〜Ｏｂ７ｇ以外の部分（非文字部分とも呼ぶ）は、スキャン画像ＳＩと比較して、平滑化されている。
【００２４】
Ｓ４０では、ＣＰＵ２１０は、平滑化画像データに対して、文字鮮鋭化処理を実行して、処理済み画像データを生成する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、平滑化画像データに含まれる複数個の文字画素の値のそれぞれに対して、アンシャープマスク処理や鮮鋭化フィルタを適用する処理などの鮮鋭化処理を実行して、鮮鋭化処理済みの複数個の文字画素の値を算出する。鮮鋭化処理の対象となる文字画素は、Ｓ２０の文字特定処理によって特定される。そして、ＣＰＵ２１０は、平滑化画像データに含まれる複数個の非文字画素の値（平滑化処理済みの複数個の非文字画素の値）と、鮮鋭化処理済みの複数個の文字画素の値と、を含む処理済み画像データを生成する。平滑化画像データに含まれる複数個の文字画素の値は、平滑化処理の対象ではないので、スキャンデータに含まれる複数個の文字画素の値と同じである。したがって、本ステップの文字鮮鋭化処理は、スキャンデータに含まれる複数個の文字画素の値に対して実行される、とも言うことができる。
【００２５】
図３（Ｄ）には、処理済み画像データによって示される処理済み画像ＦＩが示されている。処理済み画像ＦＩは、白色の背景Ｂｇ１ｆと、スキャン画像ＳＩ内のオブジェクトＯｂ１〜Ｏｂ７、背景Ｂｇ２に対応するオブジェクトＯｂ１ｆ〜Ｏｂ７ｆ、背景Ｂｇ２ｆを含んでいる。これらのオブジェクトＯｂ１ｆ〜Ｏｂ７ｆ、背景Ｂｇ２ｆのうち、文字Ｏｂ４ｆ〜Ｏｂ７ｆのエッジは、スキャン画像ＳＩ内の文字Ｏｂ４〜Ｏｂ７や、平滑化画像ＧＩ内の文字Ｏｂ４ｇ〜Ｏｂ７ｇと比較して、鮮鋭化されている。また、文字以外のオブジェクトＯｂ１ｆ〜Ｏｂ３ｆ、背景Ｂｇ２ｆは、鮮鋭化されていない。
【００２６】
以上の説明から解るように、処理済み画像ＦＩ内のオブジェクトＯｂ１ｆ〜Ｏｂ７ｆ、背景Ｂｇ２ｆは、鮮鋭化された文字と、平滑化された非文字を含む。
【００２７】
Ｓ４５では、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像データに対して、色変換処理を実行する。色変換処理は、ＲＧＢ画像データである処理済み画像データを、ＣＭＹＫ画像データに変換する処理である。ＣＭＹＫ画像データは、ＣＭＹＫ値で画素ごとの色を示す画像データである。ＣＭＹＫ値は、印刷に用いられる複数個の色材に対応する複数個の成分（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの成分）を有する表色系（ＣＭＹＫ表色系とも呼ぶ）の色値である。本実施例の色変換処理は、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｒ、Ｇ、Ｂの６色を示す領域の色の濁りを除去するための補正処理を含む。この色変換処理については後述する。
【００２８】
Ｓ５０では、ＣＰＵ２１０は、色変換処理後の処理済み画像データに対してハーフトーン処理を含む印刷データ生成処理を実行する。具体的には、色変換処理後の処理済み画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に対して、ハーフトーン処理が実行されて、印刷に用いられる色材ごと、かつ、画素ごとに、ドットの形成状態を示すドットデータが生成される。ドットの形成状態は、例えば、ドット有、ドット無の２種類の状態や、大ドット、中ドット、小ドット、ドット無の４種類の状態を取り得る。ハーフトーン処理は、例えば、ディザ法や、誤差拡散法に従って実行される。該ドットデータは、印刷時に用いられる順に並べ替えられ、該ドットデータに、印刷コマンドが付加されることによって、印刷データが生成される。
【００２９】
Ｓ６０では、ＣＰＵ２１０は、印刷処理を実行して、画像処理を終了する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、印刷データを印刷実行部２８０に供給して、印刷実行部２８０に処理済み画像を印刷させる。
【００３０】
以上説明した画像処理によれば、スキャンデータのうち、特定済みの文字領域を構成する複数個の文字画素Ｔｐ４〜Ｔｐ７の値に対して文字鮮鋭化処理が実行され（Ｓ４０）、複数個の非文字画素の値に対して網点平滑化処理が実行され（Ｓ３０）、処理済み画像データが生成される。この結果、文字画素の値と、文字画素とは異なる画素の値と、に対して、互いに異なる画像処理が実行されるので、スキャンデータに対する適切な画像処理を実現できる。なお、変形例では、Ｓ４０の文字鮮鋭化処理が先に実行され、その後に、Ｓ３０の網点平滑化処理が実行されても良い。
【００３１】
より具体的には、鮮鋭化処理済みの複数個の文字画素の値と、平滑化処理済みの複数個の非文字画素の値と、を含む処理済み画像データが生成される（Ｓ３０、Ｓ４０）。この結果、見栄えの良い処理済み画像ＦＩを示す処理済み画像データを生成することができる。
【００３２】
例えば、図３（Ｄ）の処理済み画像ＦＩに示すように、処理済み画像データでは、文字画素の値には、鮮鋭化処理済みの値が用いられている。この結果、処理済み画像ＦＩの文字がシャープに見えるので、例えば、印刷される処理済み画像ＦＩの見栄えを向上することができる。
【００３３】
また、処理済み画像データでは、処理済み画像ＦＩ内の背景Ｂｇ２や、写真などの文字とは異なるオブジェクトを構成する非文字画素の値には、平滑化処理済みの値が用いられている。この結果、処理済み画像ＦＩの文字とは異なる部分に、例えば、モアレの原因となる網点が表れることを抑制できるので、印刷される処理済み画像ＦＩにモアレなどの不具合が発生することを抑制できる。この結果、印刷される処理済み画像ＦＩの見栄えを向上することができる。
【００３４】
例えば、スキャンデータの生成に用いられた原稿は、画像が印刷された印刷物である。このため、例えば、原稿内の白とは異なる色を有する背景Ｂｇ２などの均一な部分は、画像を形成するドットレベルでみると、網点を形成している。網点は、複数個のドットと、ドットが配置されていない部分（原稿の地色を示す部分）と、を含む。このために、スキャン画像ＳＩ内の背景Ｂｇ２を示す領域には、画素レベルでみると、網点が示されている。網点内のドットは、原稿の印刷時に用いられるディザマトリクスなどの影響によって、周期性を持って並んでいる。このためにスキャンデータを用いて印刷を行うと、ハーフトーン処理前の元画像（スキャン画像ＳＩ）内に存在している網点のドットの周期成分と、印刷画像を構成する網点のドットの周期成分と、が干渉して、モアレが表れやすい。本実施例の処理済み画像ＦＩでは、平滑化処理によって、元画像（スキャン画像ＳＩ）内のエッジとは異なる部分のドットの周期成分が低減される。この結果、処理済み画像データを用いて、処理済み画像ＦＩを印刷する場合に、例えば、印刷される処理済み画像ＦＩにモアレが発生することを抑制できる。
【００３５】
特に、上記画像処理では、処理済み画像データを用いて、印刷データが生成される（Ｓ５０）ので、例えば、印刷される処理済み画像ＦＩに発生しやすいモアレを抑制可能な適切な印刷データを生成することができる。
【００３６】
Ａ−３．文字特定処理
図２のＳ２０の文字特定処理について説明する。図４は、文字特定処理のフローチャートである。Ｓ２００では、ＣＰＵ２１０は、スキャンデータを用いて、輝度データを生成する。具体的には、スキャン画像ＳＩの各画素の色値（ＲＧＢ値）を、所定の変換式を用いて輝度Ｙに変換することによって、スキャン画像ＳＩの画素ごとの輝度を表す輝度データが生成される。輝度Ｙは、ＲＧＢ値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を用いて、例えば、輝度Ｙ=((0.298912×Ｒ)＋(0.586611×Ｇ)＋(0.114478×Ｂ))という式で算出される。この例では、ＲＧＢ値の各成分値および輝度Ｙは、０〜２５５の２５６階調の階調値である。
【００３７】
Ｓ２２０では、ＣＰＵ２１０は、輝度データに対して、エッジ抽出処理を実行して、エッジ抽出データを生成する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、平滑化済みの最小成分データの各画素の値に、いわゆるソーベルフィルタ（Sobel filter）を適用して、エッジ強度Ｓｅを算出する。ＣＰＵ２１０は、これらのエッジ強度Ｓｅを、複数個の画素の値とするエッジ抽出データを生成する。
【００３８】
Ｓ２４０では、ＣＰＵ２１０は、エッジ抽出データに対して、二値化処理を実行する。これによって、文字特定データとしての二値画像データが生成される。例えば、ＣＰＵ２１０は、エッジ抽出データにおいて、画素の値（すなわち、エッジ強度）が閾値以上である画素を、文字画素に分類し、画素の値が閾値未満である画素を、非文字画素に分類する。二値画像データでは、上述したように、文字画素の値は、「１」とされ、非エッジ画素の値は、「０」とされる。
【００３９】
以上説明した文字特定データでは、文字とは異なるグラフィックの線などのエッジも文字画素として特定され得る。この場合には、文字とは異なるエッジがＳ４０の文字鮮鋭化処理の対象とされるが、グラフィックなどの線などがシャープな見栄えとなるので問題はない。なお、変形例としては、文字領域（文字画素）をより精度良く特定するために工夫された他の文字特定処理が採用されても良い。例えば、ＣＰＵ２１０は、エッジ強度が基準値より大きい領域を特定し、当該領域をオブジェクト領域として特定する。ＣＰＵ２１０は、各オブジェクト領域内のオブジェクトが文字であるか文字以外のオブジェクト（例えば、写真や描画）を判定する。オブジェクトの種類の判定は、各オブジェクト領域の色分布（例えば、オブジェクトが有する色の数）や、オブジェクトに外接する矩形内の総画素数に対するオブジェクトを構成する画素の比率、などに基づいて、行われる。このような文字領域を特定する手法は、様々な公知の手法を採用することができ、公知の手法は、例えば、特開平５−２２５３７８号公報、特開２００２−２８８５８９号公報に開示されている。
【００４０】
Ａ−４．色変換処理
図２のＳ４５の色変換処理について説明する。図５は、色変換処理のフローチャートである。Ｓ３００では、ＣＰＵ２１０は、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像データに対して、単一判定処理を実行する。単一判定処理は、処理済み画像ＦＩを複数個のブロックＢＬに分割し、各ブロックＢＬが、単一の色を表す単一領域であるか複数の色を表す非単一領域であるかを判定する処理である。処理済み画像データはスキャンデータに基づく画像データであるので、処理済み画像ＦＩには、読取時のぼけなどに起因して色ムラが含まれている。単一領域は、単一の色値の画素で構成される領域だけではなく、色ムラなどによって完全に単一の色とは言えなくても実質的に単一の色を表していると見なせる領域を含む。
【００４１】
図６は、単一判定処理のフローチャートである。図７は、単一判定処理の説明図である。Ｓ４１０では、ＣＰＵ２１０は、処理対象の画像である処理済み画像ＦＩを複数個のブロックＢＬに分割する。図７（Ａ）には、処理済み画像ＦＩの一部である部分画像ＰＩが図示されている。図７（Ａ）に示すように処理済み画像ＦＩは、マトリクス状に配置された複数個のブロックＢＬに分割される。１個のブロックＢＬは、例えば、縦ｍ×横ｎ個の（ｍ×ｎ）個の画素を含んでいる（ｍ、ｎは２以上の整数）。例えば、ｍとｎは、５である。
【００４２】
Ｓ４２０では、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像ＦＩにおいて設定された複数個のブロックＢＬから、１個の注目ブロックを選択する。
【００４３】
Ｓ４３０では、ＣＰＵ２１０は、注目ブロック内の複数個の画素を８個の基本色（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｋ（黒）、Ｗ（白））のいずれかに分類する。図７（Ｂ）には、ＲＧＢ色空間ＣＰが示されている。立法体のＲＧＢ色空間ＣＰの８個の頂点は、８個の基本色に対応している。すなわち、８個の頂点は、Ｋ点Ｖｋ（０，０，０）、Ｒ点Ｖｒ（２５５，０，０）、Ｇ点Ｖｇ（０，２５５，０）、Ｂ点Ｖｂ（０，０，２５５）、Ｃ点Ｖｃ（０，２５５，２５５）、Ｍ点Ｖｍ（２５５，０，２５５）、Ｙ点Ｖｙ（２５５，２５５，０）、Ｗ点Ｖｗ（２５５，２５５，２５５））である。括弧内の数字は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の各色成分の値である。ＲＧＢ色空間ＣＰは、３枚の平面Ｆ１〜Ｆ３によって、８個の基本色Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｋ、Ｗに対応する８個の立方体の空間ＣＳｃ、ＣＳｍ、ＣＳｙ、ＣＳｒ、ＣＳｇ、ＣＳｂ、ＣＳｋ、ＣＳｗに分割できる。平面Ｆ１は、Ｒ軸ＡＸｒと垂直で、Ｒ軸ＡＸｒの中点Ｍｒ（１２８、０、０）を通る平面である。平面Ｆ２は、Ｇ軸ＡＸｇと垂直で、Ｇ軸ＡＸｇの中点Ｍｇ（０、１２８、０）を通る平面である。平面Ｆ３は、Ｂ軸ＡＸｂと垂直で、Ｂ軸ＡＸｂの中点Ｍｂ（０、０、１２８）を通る平面である。例えば、図７（Ｂ）でハッチングされた空間ＣＳｃは、シアン（Ｃ）に対応する空間である。例えば、注目ブロック内の複数個の画素のうち、スキャン画像ＳＩ内の対応するＲＧＢ値がＣに対応する空間ＣＳｃ内に位置する画素は、Ｃに分類される。
【００４４】
図７（Ｃ）には、注目ブロック内の複数個の画素の分類結果を示すヒストグラムが示されている。Ｓ４３０での分類の結果、図７（Ｃ）に示すようなヒストグラムのデータが生成される。
【００４５】
Ｓ４４０では、ＣＰＵ２１０は、ＣＰＵ２１０は、画素の分類結果に基づいて、注目ブロックの代表色を決定する。具体的には、８個の基本色のうち、ヒストグラムにおいて閾値ＴＨ以上の個数の画素が分類された１以上の色が、注目領域の代表色として決定される。図７（Ｃ）の例では、８個の基本色Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｋ、Ｗのうち、Ｃ（シアン）とＢ（青）とに分類された画素の個数が閾値ＴＨ以上である。このために、図７（Ｃ）の例では、ＣとＢとが注目領域の代表色として決定される。決定される代表色の数は、２色に限らず、１色あるいは３色以上である場合がある。閾値ＴＨは、例えば、注目ブロック内の画素の総数の２０％程度に設定される。
【００４６】
Ｓ４５０では、ＣＰＵ２１０は、決定された注目ブロックの代表色の数は、１色であるか否かを判断する。注目領域の代表色の数が１色である場合には（Ｓ４５０：ＹＥＳ）、注目ブロックは、単一の色を表す領域であると考えられる。このために、この場合には、Ｓ４６０にて、ＣＰＵ２１０は、注目ブロックを単一領域として決定する。注目ブロックの代表色の数が１色でない場合には（Ｓ４５０：ＮＯ）、注目ブロックは、複数の色を表す領域であると考えられる。このために、この場合には、Ｓ４７０にて、ＣＰＵ２１０は、注目ブロックを非単一領域として決定する。
【００４７】
Ｓ４８０では、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像ＦＩ内の全てのブロックＢＬを注目ブロックとして処理したか否かを判断する。未処理のブロックＢＬがある場合には（Ｓ４８０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、Ｓ４２０に処理を戻す。全てのブロックＢＬが処理された場合には（Ｓ４８０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１０は、単一判定処理を終了する。
【００４８】
この時点で、処理済み画像ＦＩ内の全てのブロックは、単一領域と非単一領域とのいずれかに決定される。例えば、図７（Ａ）のブロックＢＬａ、ＢＬｃは、均一な背景ＢＧ１ｆ、Ｂｇ２ｆを示す画像を含む。このために、これらのブロックＢＬａ、ＢＬｃは、単一領域として決定される。また、ブロックＢＬｂは、文字Ｏｂ４ｆと背景Ｂｇ２ｆとを含んでいる。このために、ブロックＢＬｂは、非単一領域として決定される。また、図示は省略するが、例えば、処理済み画像ＦＩのオブジェクトＯｂ１ｆ〜Ｏｂ３ｆが単一の色を表す部分を含む場合には、該部分を示すブロックＢＬは、単一領域として決定される。また、オブジェクトＯｂ１ｆ〜Ｏｂ３ｆのエッジ部分は、複数の色を示すので、該エッジ部分を示すブロックＢＬは、非単一領域として決定される。
【００４９】
図５のＳ３１０では、ＣＰＵ２１０は、原色／二次色判定処理を実行する。原色／二次色判定処理は、単一判定処理によって決定された複数個の単一領域のそれぞれについて、該単一領域が特定色領域であるか否かを判定する処理である。特定色領域は、原色領域と二次色領域とを含む。原色領域は、ＣＭＹＫ表色系のＣ、Ｍ、Ｙ成分のうちの１個の成分に対応する色（原色とも呼ぶ）で表されるべき領域である。原色領域は、シアンで表されるべきシアン領域と、マゼンタで表されるべきマゼンタ領域と、イエロで表されるべきマゼンタ領域と、を含む。二次色領域は、Ｃ、Ｍ、Ｙ成分のうちの２個の成分に対応する色（二次色とも呼ぶ）で表されるべき領域である。本実施例では、二次色は、ＣとＭとに対応する色であるブルー（Ｂ）と、ＭとＹとに対応する色であるレッド（Ｒ）と、ＹとＣとに対応する色であるグリーン（Ｇ）と、の３色である。したがって、二次色領域は、ブルーで表されるべきブルー領域と、レッドで表されるべきレッド領域と、グリーンで表されるべきグリーン領域と、を含む。２個の成分に対応する二次色とは、該２個の成分に対応する２個の原色を混ぜて得られる色であるとも言うことができる。
【００５０】
図８は、原色／二次色判定処理のフローチャートである。Ｓ５１０では、ＣＰＵ２１０は、単一判定処理にて決定された複数個の単一領域から、１個の注目単一領域を選択する。
【００５１】
Ｓ５１５では、ＣＰＵ２１０は、注目単一領域の平均色値を算出する。具体的には、注目単一領域内の全ての画素の値（ＲＧＢ値）の平均色値（Ｒ＿ａｖ、Ｇ＿ａｖ、Ｂ＿ａｖ）を算出する。
【００５２】
Ｓ５２５では、ＣＰＵ２１０は、公知の変換式を用いて、注目単一領域の平均色値（ＲＧＢ値）をＨＳＶ表色系の色値（ＨＳＶ値とも呼ぶ）に変換する。各ＨＳＶ値は、３個の成分値、すなわち、色相を示すＨ値と、彩度を示すＳ値と、明度を示すＶ値と、を含む。Ｈ値は、０度〜３６０度の範囲の値を取る。Ｓ値は、０％〜１００％の範囲の値を取り、０％は無彩色を示す。Ｖ値は、０％〜１００％の値を取り、０％は黒、１００％は白を示す。
【００５３】
Ｓ５３０では、ＣＰＵ２１０は、変換後の平均色値（ＨＳＶ値）の彩度（Ｓ値）が閾値ＴＨｓ以上であるか否かを判断する。閾値ＴＨｓは、例えば、５０％である。彩度（Ｓ値）が閾値ＴＨｓ未満である場合には（Ｓ５３０：ＮＯ）、Ｓ５５０にて、ＣＰＵ２１０は、注目単一領域を非特定色領域として決定する。
【００５４】
彩度（Ｓ値）が閾値ＴＨｓ以上である場合には（Ｓ５３０：ＹＥＳ）、Ｓ５３５にて、ＣＰＵ２１０は、変換後の平均色値（ＨＳＶ値）の明度（Ｖ値）が閾値ＴＨｖ以上であるか否かを判断する。閾値ＴＨｖは、例えば、５０％である。明度（Ｖ値）が閾値ＴＨｖ未満である場合には（Ｓ５３５：ＮＯ）、Ｓ５５０にて、ＣＰＵ２１０は、注目単一領域を非特定色領域として決定する。
【００５５】
明度（Ｖ値）が閾値ＴＨｖ以上である場合には（Ｓ５３５：ＹＥＳ）、Ｓ５４０にて、ＣＰＵ２１０は、変換後の平均色値（ＨＳＶ値）の色相（Ｈ値）が、所定の原色範囲内、または、所定の二次色範囲内であるか否かを判断する。原色範囲は、例えば、０度〜３６０度の範囲の値のうち、Ｃ、Ｍ、Ｙの色相に対応する範囲である。二次色範囲は、０度〜３６０度の範囲の値のうち、Ｒ、Ｇ、Ｂの色相に対応する範囲である。例えば、Ｃ、Ｍ、Ｙの原色範囲は、それぞれ、Ｃ、Ｍ、Ｙの色相を示すＨ値を中心とした所定幅分（例えば、３０度分）の範囲である。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの二次色範囲は、それぞれ、Ｒ、Ｇ、Ｂの色相を示すＨ値を中心とした所定幅分（例えば、３０度分）の範囲である。
【００５６】
変換後の平均色値（ＨＳＶ値）の色相（Ｈ値）が原色範囲でもなく、かつ、二次色範囲でもない場合には（Ｓ５４０：ＮＯ）、平均色値は、原色でも二次色でもない。このために、この場合には、Ｓ５５０にて、ＣＰＵ２１０は、注目単一領域を非特定色領域として決定する。
【００５７】
変換後の平均色値（ＨＳＶ値）の色相（Ｈ値）が原色範囲である、あるいは、二次色範囲である場合には（Ｓ５４０：ＹＥＳ）、平均色値は、原色または二次色である。このために、この場合には、Ｓ５４５にて、ＣＰＵ２１０は、注目単一領域を特定色領域として決定する。
【００５８】
Ｓ５５５では、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像ＦＩ内の全ての単一領域を注目単一領域として処理したか否かを判断する。未処理の単一領域がある場合には（Ｓ５５５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、Ｓ５１０に処理を戻す。全ての単一領域が処理された場合には（Ｓ５５５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１０は、Ｓ５６０に処理を進める。
【００５９】
この時点で、処理済み画像ＦＩ内の全ての単一領域は、特定色領域と非特定色領域とのいずれかに決定される。例えば、図７（Ａ）のブロックＢＬａは単一領域であるが、背景Ｂｇ２ｆが原色または二次色の均一な背景である場合には、ブロックＢＬａは、特定色領域として決定される。また、ブロックＢＬｃは単一領域であるが、背景Ｂｇ１ｆは白色であるので、非特定色領域として決定される。また、図示は省略するが、例えば、処理済み画像ＦＩのオブジェクトＯｂ１ｆ〜Ｏｂ３ｆの一部が単一領域として決定されている場合には、該単一領域は、特定色領域と非特定色領域とのいずれかに決定される。
【００６０】
Ｓ５６０では、ＣＰＵ２１０は、全ての非単一領域を非特定色領域として決定する。この結果、処理済み画像ＦＩ内の全ての注目ブロックは、特定色領域と非特定色領域とのいずれかに決定される。
【００６１】
図５のＳ３２０では、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像ＦＩのうち、非特定色領域に対する色変換処理を実行する。具体的には、非特定色領域に含まれる複数個の画素の値（ＲＧＢ値）は、１画素ずつ、色変換テーブルＣＴ（図１）を参照して、ＣＭＹＫ値に変換される。色変換テーブルＣＴは、例えば、ＲＧＢ値とＣＭＹＫ値との対応関係を規定する公知のルックアップテーブルである。
【００６２】
Ｓ３３０では、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像ＦＩのうち、特定色領域に対する色変換処理を実行する。特定色領域に対する色変換処理は、非特定色領域に対する色変換処理とは異なる。図９は、特定色領域に対する色変換処理のフローチャートである。
【００６３】
Ｓ６１０では、ＣＰＵ２１０は、図５のＳ３１０の原色／二次色判定処理によって決定された複数個の特定色領域から、１個の注目特定色領域を選択する。
【００６４】
Ｓ６１５では、ＣＰＵ２１０は、注目特定色領域の平均色値（ＲＧＢ値）に対応する１個のＣＭＹＫ値（対応ＣＭＹＫ値とも呼ぶ）を決定する。平均色値（ＲＧＢ値）には、図８のＳ５１５にて算出済みの平均色値が用いられる。対応ＣＭＹＫ値は、色変換テーブルＣＴを参照して決定される。
【００６５】
Ｓ６２０では、ＣＰＵ２１０は、注目特定色領域内の全画素の値を、１個の対応ＣＭＹＫ値に変換する。このために、注目特定色領域内の全ての画素の変換後の値は、該全ての画素に共通する１個のＣＭＹＫ値となる。
【００６６】
Ｓ６３０では、ＣＰＵ２１０は、注目特定色領域が原色領域であるか二次色領域であるかを判断する。例えば、注目特定色領域の平均色値（ＨＳＶ値）のＨ値が原色範囲にある場合には、注目特定色領域は原色領域であると判断され、該Ｈ値が二次色範囲にある場合には、注目特定色領域は二次色領域であると判断される。注目特定色領域が原色領域である場合には（Ｓ６３０：ＹＥＳ）、Ｓ６４０にて、ＣＰＵ２１０は、注目特定色領域の各画素のＣＭＹＫ値の４個の成分値のうち、原色に対応する成分とは異なる３個の成分値を補正する。例えば、注目特定色領域がシアン（Ｃ）領域である場合には、Ｃ値を除いた３個の成分値（すなわち、Ｍ値、Ｙ値、Ｋ値）が補正の対象となる。同様に、注目特定色領域がマゼンタ（Ｍ）領域である場合には、Ｃ値、Ｙ値、Ｋ値が補正の対象となる。注目特定色領域がイエロ（Ｙ）領域である場合には、Ｃ値、Ｍ値、Ｋ値が補正の対象となる。
【００６７】
図１０は、補正に用いられるトーンカーブの一例を示す図である。ＣＰＵ２１０は、注目特定色領域内の各画素の補正対象の各成分値に対して、図１０のトーンカーブを適用する。この結果、補正対象の各成分値は、低減されて、補正前よりも小さな値に変換される。具体的には、閾値Ｖｔｈ（例えば、１０）未満の補正対象の成分値は、全て最小値（０）に変換される。閾値Ｖｔｈ以上２５５未満の補正対象の成分値は、トーンカーブに従って補正前よりも小さな値に変換される。なお、トーンカーブでは、最大値（２５５）は、変換後も最大値（２５５）のまま維持されるが、原色領域のＣＭＹＫ値では、補正対象の各成分値は、比較的小さな値であり、最大値であることはないと考えられる。
【００６８】
注目特定色領域が二次色領域である場合には（Ｓ６３０：ＮＯ）、Ｓ６５０にて、ＣＰＵ２１０は、注目特定色領域の各画素のＣＭＹＫ値の４個の成分値のうち、二次色に対応する成分とは異なる２個の成分値を補正する。例えば、非特定色領域がブルー（Ｂ）領域である場合には、Ｃ値とＭ値を除いた２個の成分値（すなわち、Ｙ値、Ｋ値）が補正の対象となる。同様に、注目特定色領域がレッド（Ｒ）領域である場合には、Ｍ値とＹ値とを除いたＣ値とＫ値とが補正の対象となる。注目特定色領域がグリーン（Ｇ）領域である場合には、Ｙ値とＣ値とを除いたＭ値とＫ値とが補正の対象となる。
【００６９】
ＣＰＵ２１０は、注目特定色領域内の各画素の補正対象の各成分値に対して、図１０のトーンカーブを適用する。この結果、補正対象の各成分値は、低減されて、補正前よりも小さな値に変換される。
【００７０】
Ｓ６６０では、ＣＰＵ２１０は、処理済み画像ＦＩ内の全ての特定色領域を注目特定色領域として処理したか否かを判断する。未処理の特定色領域がある場合には（Ｓ６６０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、Ｓ６１０に処理を戻す。全ての特定色領域が処理された場合には（Ｓ６６０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１０は、特定色領域に対する色変換処理を終了する。
【００７１】
特定色領域に対する色変換処理を終了すると、処理済み画像ＦＩの全ての画素のＲＧＢ値がＣＭＹＫ値に変換され、図５の色変換処理は終了される。
【００７２】
以上説明した本実施例では、イメージセンサを用いて生成されるスキャンデータを対象画像データとして取得する処理（図２のＳ１０）を実行するＣＰＵ２１０が、画像取得部の一例である。スキャンデータを用いて、スキャンデータに基づく処理済み画像ＦＩ内の特定色領域を特定する処理（図２のＳ３０、Ｓ４０、図５のＳ３００、Ｓ３１０、図６、図８）を実行するＣＰＵ２１０が、第１の領域特定部の一例である。特定色領域は、原色と二次色とのうちのいずれかである特定色で表されるべき領域である。特定済みの特定色領域内の複数個の画素の値に対して特定成分を低減する補正を実行して、補正済画像データ（色変換処理後の処理済み画像データ）を生成する処理を（図５のＳ３３０、図９）実行するＣＰＵ２１０が、補正部の一例である。特定成分は、上述したように、特定色（例えば、Ｃ）に対応する成分（例えば、Ｃ成分）とは異なる成分（例えば、Ｍ、Ｙ、Ｋ成分）である。
【００７３】
イメージセンサの読取特性に起因して、特定色領域に、原色や二次色に対応する成分とは異なる成分が混じると、画質が低下する場合がある。本実施例によれば、原色や二次色などの特定色領域内の複数個の画素の値に対して特定成分を低減する補正が実行されるので、原色や二次色に特定成分が混じることで画質が低下することを抑制できる。この結果、イメージセンサを用いて生成される画像データが用いられる場合に、イメージセンサの読取特性に起因する画質の低下を抑制することができる。
【００７４】
例えば、ＣＭＹＫ表色系の原色であるイエロ（Ｙ）の原稿を読み取った場合を考える。この場合には、原理的には、スキャンデータの画素のＲＧＢ値は、Ｒ値とＧ値とが最大値に近い大きな値となり、Ｂ値は０になる。しかしながら、イメージセンサの特性（例えば、ＲＧＢのフィルタの分光特性）などに起因して、Ｂ値も０より大きな値となり得る。
【００７５】
また、原稿は、一般的に、印刷物であることが多い。印刷物である原稿のＹの領域を読み取ったスキャンデータには、０より大きなＢ値を含むＲＧＢ値が含まれやすい。図１１は、原稿の原色の領域の概念図である。印刷物である原稿のＹの領域ＹＡは、マクロな視点では均一なＹの領域であるが、図１１に示すように、ミクロな視点では、網点領域である。網点領域は、インクやトナーなどの色材で形成されるＹドットＤＴが形成された領域と、用紙の地色（白色）が露出した白領域ＷＡと、が混在した領域である。このために、イメージセンサがＹドットＤＴを読み取る際には、生成されるＲＧＢ値のＢ値はほぼ０になるが、イメージセンサが白領域ＷＡを読み取る際には、生成されるＲＧＢ値のＢ値は０より大きな値となる。このようなイメージセンサの読取特性によって、原稿上のＹの領域は、例えば、印刷などによって出力される際には、Ｙで表されるべき領域であるにも拘わらずに、該原稿を読み取ったスキャンデータには、該Ｙの領域内のＲＧＢ値に０より大きなＢ値が混じってしまう。このＢ値に起因して、例えば、スキャンデータによって示される画像や該スキャンデータを用いて印刷される画像において、Ｙで表されるべき領域に、濁りが生じる場合がある。このような不都合は、Ｙの領域に限らず、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）などのＣＭＹＫ表色系の他の原色やＲ、Ｇ、ＢなどのＣＭＹＫ表色系の二次色の領域でも発生する。本実施例によれば、このような原色および二次色の濁りを低減して、画質の低下を抑制することができる。
【００７６】
さらに、上記実施例では、補正済画像データ（色変換処理後の処理済み画像データ）を用いて、ＣＭＹＫの色材を用いて印刷を実行するための印刷データを生成する処理（図２のＳ５０）を実行するＣＰＵ２１０が、生成部の一例である。特定成分を低減する補正は、ＣＭＹＫの色材に対応する特定成分を低減させる補正である（図１０）。従って、当該補正は、ＣＭＹＫの色材のうち、少なくとも１個の色材の使用量を低減する補正である、と言うことができる。この結果、スキャンデータを用いて印刷が行われる場合に、イメージセンサの読取特性に起因する印刷画像の画質の低下を抑制することができる。
【００７７】
例えば、ＣＭＹＫ表色系の原色（例えば、Ｃ）は、原色に対応する１種類の色材（例えば、Ｃの色材）のみを用いて印刷されるべき色である。このために、印刷画像における原色の領域に、原色に対応する色材とは異なる少量の色材（例えば、Ｍ、Ｙ、Ｋの色材）が印刷画像に混じると、例えば、３種類以上の色材を用いて印刷されるべき色の領域と比較して、当該少量の色材による色の濁りが目立ちやすい。同様に、ＣＭＹＫ表色系の二次色（例えば、Ｂ）は、二次色に対応する２種類の色材（例えば、Ｃ、Ｍ）のみを用いて印刷されるべき色である。このために、印刷画像における二次色の領域に、二次色に対応する色材とは異なる少量の色材（例えば、Ｙ、Ｋの色材）が印刷画像に混じると、例えば、３種類以上の色材を用いて印刷されるべき色の領域と比較して、当該少量の色材による色の濁りが目立ちやすい。本実施例によれば、色の濁りが目立ちやすい原色や二次色の濁りを適切に低減できるので、印刷画像の画質の低下を効果的に抑制することができる。
【００７８】
さらに、上記実施例によれば、対象画像データとしてのスキャンデータは、ＲＧＢ表色系の色値（ＲＧＢ値）で画素ごとの色を示すＲＧＢ画像データである。ＲＧＢ表色系では、原色がＲ、Ｇ、Ｂであり、二次色がＣ、Ｍ、Ｙである。したがって、特定色は、ＲＧＢ表色系の原色または二次色とも言うことができる。また、ＲＧＢ表色系は、イメージセンサによって出力される複数個の信号（Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号）に対応する成分を含む表色系である。このように、本実施例によれば、ＲＧＢの３個の成分値のうち、理想的には０であるべき成分値が、イメージセンサの読取特性に起因して、０より大きな値になる場合に、当該０であるべき成分値を低減するように補正が行われるので、スキャンデータに基づく画像の画質の低下を効果的に抑制することができる。
【００７９】
さらに、上記実施例によれば、色変換部としてのＣＰＵ２１０は、処理済み画像データの画素の値をＲＧＢ値からＣＭＹＫ値に変換する色変換処理を実行する（図５のＳ３２０、図９のＳ６２０）。補正部としてのＣＰＵ２１０は、特定色領域内の複数個の画素のＣＭＹＫ値に対して特定成分を低減する補正を実行する（図９のＳ６４０、６５０）。この結果、例えば、ＲＧＢ値に対して補正を行う場合と比較して、特定成分に対応する色材の使用量を適切に低減できる。したがって、特定成分に対応する少量の色材が混じることに起因する印刷画像の画質の低下を効果的に抑制することができる。
【００８０】
さらに、上記実施例によれば、第１の領域特定部としてのＣＰＵ２１０は、処理済み画像ＦＩに設定される複数個のブロックＢＬのそれぞれについて、ブロックＢＬ内の複数個の画素の値を用いてブロックＢＬが特定色領域であるか否かを判定する（図５のＳ３００、Ｓ３１０、図６、図８）。これによって、特定色領域が特定される。この結果、処理済み画像ＦＩ内の特定色領域を適切に特定することができる。
【００８１】
さらに、上記実施例では、スキャンデータを用いてスキャン画像ＳＩ内の文字領域と非文字領域とを特定する処理（図２のＳ２０）を実行するＣＰＵ２１０は、第２の領域特定部の一例である。非文字領域に対して平滑化処理を実行する処理（図２のＳ３０）を実行するＣＰＵ２１０は、平滑処理部の一例である。ＣＰＵ２１０は、平滑化処理済みのスキャンデータ（すなわち、処理済み画像データ）を用いて特定色領域を特定する（図５のＳ３００、Ｓ３１０）。この結果、平滑化処理済みのスキャンデータを用いて、特定色領域を特定するので、平滑化処理前のスキャンデータを用いる場合よりも、網点領域に含まれる特定色領域を適切に特定することができる。
【００８２】
例えば、上述のように、網点領域は、マクロの視点では均一であっても、ミクロの視点ではドット（網点）の色や用紙の地色が混在しており不均一である。このために、仮に平滑化処理前のスキャンデータに対して図５の単一判定処理が行われる場合には、マクロの視点では均一な領域が、単一領域として適切に決定できない場合がある。この場合には、マクロの視点では均一な原色や二次色の領域を、特定色領域として適切に決定できない場合がある。本実施例によれば、平滑化処理済みのスキャンデータを用いるので、網点領域がミクロの視点でも均一にされた後に単一判定処理が行われる。この結果、マクロの視点では均一な原色や二次色の領域を、特定色領域として適切に決定することができる。
【００８３】
さらに、上記実施例によれば、ＣＰＵ２１０は、平滑化処理済みのスキャンデータを用いて、特定成分を低減する補正を実行する（図４のＳ３３０）。この結果、平滑化処理前のスキャンデータを用いる場合よりも、補正後の特定色領域の画質を向上できる。例えば、補正対象の画像において、特定色（原色や二次色）の比較的広い部分がある場合には、当該部分には同じ色の複数個の特定色領域が連続して並ぶ。当該部分に色ムラがあると、補正後において複数個の特定色領域の間で色の違いが生じ得る。この場合には、補正後の画像にブロックノイズが発生して画質が低下し得る。本実施例によれば、平滑化処理をスキャンデータに行うことで、特定色領域が連続して並ぶ部分に生じる色ムラを低減できる。したがって、平滑化処理済みのスキャンデータを用いて特定成分を低減する補正を実行することで、補正後の画像にブロックノイズが発生することを抑制して、補正後の画像の画質を向上できる。
【００８４】
さらに、上記実施例によれば、特定色領域は、色相（例えばＨ値）が原色と二次色とのうちのいずれかに対応する範囲であり、かつ、彩度（例えばＳ値）および明度（例えばＶ値）が基準以上である色で表される領域である（図８のＳ５３０〜Ｓ５５０）。彩度および明度が基準以上である領域では、原色や二次色に特定成分が混じる場合に、彩度および明度が基準未満である領域よりも画質の低下が目立ちやすい。上記構成によれば、画質の低下が目立ちやすい特定色領域における画質の低下を効果的に抑制することができる。
【００８５】
以上の説明から解るように、ＲＧＢ表色系は、第１の表色系の例であり、ＣＭＹＫ表色系は、第２の表色系の例である。
【００８６】
Ｂ．変形例
（１）上記実施例では、ＣＭＹＫ表色系の原色であるＣ、Ｍ、Ｙと二次色であるＲ、Ｇ、Ｂとを特定色として、図９のＳ６４０、Ｓ６５０の補正の対象とされている。これに限らず、他の表色系の原色や二次色がＳ６４０、Ｓ６５０の補正の対象とされても良い。例えば、複合機２００の読取実行部２９０が、Ｃ、Ｍ、Ｙに加えて、ライトシアン（ＬＣ）やライトマゼンタ（ＬＭ）を用いて印刷される場合には、Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＬＣ、ＬＭの５つの成分の表色系で印刷画像が表現される。この場合には、例えば、Ｃ、Ｍ、Ｙの原色に加えて、ＬＣの印刷材のみを用いて表現される原色やＬＭの印刷材のみを用いて表現される原色を補正の対象としても良い。
【００８７】
（２）上記実施例では、特定色領域内の画素のＲＧＢ値をＣＭＹＫ値に変換した後に、ＣＭＹＫ値に対して補正を行っている。これに代えて、例えば、特定色領域内の各画素のＲＧＢ値に対して補正を行ってもよい。この場合は、ＲＧＢ表色系の原色であるＲの特定色領域に対しては、Ｇ値とＢ値を低減する補正が実行される。例えば、補正後のＲＧＢ値がＣＭＹＫ値に変換される。また、Ｇの特定色領域に対してはＲ値とＢ値を低減する補正が実行される。Ｂの特定色領域に対してはＲ値とＧ値を低減する補正が実行される。また、ＲＧＢ表色系の二次色であるＣの特定色領域に対してはＲ値を低減する補正が実行される。Ｍの特定色領域に対してはＧ値を低減する補正が実行され、Ｙの特定色領域に対してはＢ値を低減する補正が実行される。また、特定色領域内の各画素のＲＧＢ値に対して補正を行ったあと、ＣＭＹＫ値に色変換することなく、補正後のＲＧＢ値で表される画像を、例えば表示部により出力してもよい。
【００８８】
（３）なお、上記実施例では、ブロックＢＬごとに特定色領域であるか否かが判断され、特定色領域である場合に、当該特定色領域内の画素の値が補正される。これに代えて、画素ごとに、特定色を有するか否かが判断され、特定色を有する場合に、当該画素の値が補正されても良い。
【００８９】
（４）なお、上記実施例では、文字領域と非文字領域とを特定し（図２のＳ２０）、非文字領域に対して平滑化処理が実行された（図２のＳ３０）後に、特定色領域の特定と特定色領域に対する補正（図２のＳ４５）が実行される。これに代えて、文字領域と非文字領域とを特定することなく、全体に平滑化処理が実行された後に、特定色領域の特定と特定色領域に対する補正が実行されても良い。また、文字領域の特定や平滑化処理が行われることなく、特定色領域の特定と特定色領域に対する補正が実行されても良い。
【００９０】
（５）また、上記実施例では、彩度および明度が基準以上であることが単一領域が特定色領域として決定されるための条件である（図８のＳ５３０、Ｓ５３５）。これに代えて、色相のみに基づいて単一領域が特定色領域として決定されても良いし、明度と色相のみ、あるいは、彩度と色相のみに基づいて単一領域が特定色領域として決定されても良い。
【００９１】
（６）上記実施例では、図２のＳ５０では、色変換処理後の処理済み画像データを用いて印刷データが生成される。これに代えて、色変換処理後の処理済み画像データを用いて、保存用の画像データ（例えば、ＰＤＦファイル）が生成されても良い。
【００９２】
（７）図２の画像処理を実現する画像処理装置は、複合機２００に限らず、種々の装置であってよい。例えば、スキャナやデジタルカメラが、自身で生成された対象画像データを用いて、プリンタに供給するための印刷データを生成するために、図２の画像処理を実行しても良い。また、例えば、スキャナやプリンタと通信可能な接続される端末装置（例えば、端末装置１００）やサーバ（図示省略）が、スキャナから取得したスキャンデータを用いて、図２の画像処理を実行して、印刷データを生成し、該印刷データをプリンタに供給しても良い。また、ネットワークを介して互いに通信可能な複数個のコンピュータ（例えば、クラウドサーバ）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、画像処理を実行してもよい。この場合、複数個のコンピュータの全体が、画像処理装置の例である。
【００９３】
（８）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。例えば、図２の画像処理の一部の処理（例えば、図５のＳ２３０の非特定色領域に対する色変換処理）は、ＡＳＩＣなどの専用のハードウェアによって、実行されても良い。
【００９４】
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。
【符号の説明】
【００９５】
１００…端末装置、２００…複合機、２１０…ＣＰＵ、２２０…揮発性記憶装置、２３０…不揮発性記憶装置、２４０…表示部、２５０…操作部、２７０…通信ＩＦ、２８０…印刷実行部、２９０…読取実行部、ＰＧ…コンピュータプログラム、ＣＴ…色変換テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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