(57)【要約】【課題】文字や線の色と背景の色との組み合わせによって、固定の色変換係数によるグレースケール画像から適切なエッジ量を求める装置を提供する。【解決手段】画像処理装置１０は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割部３２と、前記領域毎に色情報を取得する画像取得部２２，２４と、領域毎に色情報に基づいて色変換係数を決定する色変換係数決定部３４と、色変換係数を用いて入力画像からグレースケール画像を生成するグレースケール画像変換部３６と、グレースケール画像に基づいてエッジ量を算出し、エッジ量に基づいてエッジを強調する画像エンハンス部３８と、を備える。【選択図】図１
2014115804.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記領域毎に色情報を取得する取得手段と、
前記領域毎に前記色情報に基づいて色変換係数を決定する決定手段と、
前記色変換係数を用いて前記入力画像からグレースケール画像を生成する生成手段と、
前記グレースケール画像に基づいてエッジ量を算出する算出手段と、
前記エッジ量に基づいてエッジを強調する強調手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記取得手段は、前記領域毎の色分布に基づいて前記色情報を取得することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１乃至２のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記入力画像は、原稿を光学的に読み取ることで得られることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記取得手段は、前記原稿を低い解像度で読み取った第１入力画像に基づいて前記色情報を取得することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３乃至４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記生成手段は、前記取得手段が前記原稿を高い解像度で読み取った第２入力画像と前記色変換係数を前記領域に応じて演算することにより前記グレースケール画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
入力画像を複数の領域に分割する分割工程と、
前記領域毎に色情報を取得する取得工程と、
前記領域毎に前記色情報に基づいて色変換係数を決定する決定工程と、
前記色変換係数を用いて前記入力画像からグレースケール画像を生成する生成工程と、
前記グレースケール画像に基づいてエッジ量を算出する算出工程と、
前記エッジ量に基づいてエッジを強調する強調工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複写機が出力する画像において、文字や線がぼやけて出力される課題に対して、鮮鋭化処理を行うことで鮮鋭性の向上を図っていた。例えば、特許文献１に記載されているような画像処理装置は、文字画像や線画像に対して、フィルターを用いて画像のエッジ量を検出し、検出されたエッジ量に基づいた強調処理を行い、画像におけるエッジを強調することで画像中の文字や線の鮮鋭性を向上させていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−３０７６０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の画像処理装置では、エッジ強調補正対象となる画像内の文字や線に対して、固定の色変換係数を用いたグレースケール画像を行い、エッジ検出を行っていたが、固定の色変換係数を用いたグレースケール画像の場合、文字が黄色、背景が白色で構成されている画像の文字のエッジ量は、文字が黒色、背景が白色で構成させている場合と比べるとエッジ量が小さくなった。従って、文字や線の色と背景の色との組み合わせによっては、適切なエッジ補正量を求めることができず、エッジ強調処理を良好に行うことができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、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、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］
本適用例にかかる画像処理装置は、入力画像を複数の領域に分割する分割手段と、前記領域毎に色情報を取得する取得手段と、前記領域毎に前記色情報に基づいて色変換係数を決定する決定手段と、前記色変換係数を用いて前記入力画像からグレースケール画像を生成する生成手段と、前記グレースケール画像に基づいてエッジ量を算出する算出手段と、前記エッジ量に基づいてエッジを強調する強調手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本適用例によれば、複数に分割した領域毎に入力画像の色情報を取得し、取得した色情報から色変換係数を決定し、各領域の文字の色と背景の色との組み合わせに適した色変換係数を適用し、グレースケール画像変換を行うことで、グレースケール画像から好適なエッジ量を算出できる。従って、好適なエッジ量に基づいてエッジ強調処理を行うことで、文字や線の鮮鋭性を向上させることができる。
【０００８】
［適用例２］
上記適用例にかかる画像処理装置において、前記取得手段は、前記領域毎の色分布に基づいて前記色情報を取得することが好ましい。
【０００９】
［適用例３］
上記適用例にかかる画像処理装置において、前記入力画像は、原稿を光学的に読み取ることで得られることが好ましい。
【００１０】
［適用例４］
上記適用例にかかる画像処理装置において、前記取得手段は、前記原稿を低い解像度で読み取った第１入力画像に基づいて前記色情報を取得することが好ましい。
【００１１】
本適用例によれば、低解像度の画像を用いることで処理すべき情報量を削減することができるため、処理の高速化、メモリーの効率化を図れる。
【００１２】
［適用例５］
上記適用例にかかる画像処理装置において、前記生成手段は、前記取得手段が前記原稿を高い解像度で読み取った第２入力画像と前記色変換係数を前記領域に応じて演算することにより前記グレースケール画像を生成することが好ましい。
【００１３】
［適用例６］
本適用例にかかる画像処理方法は、入力画像を複数の領域に分割する分割工程と、前記領域毎に色情報を取得する取得工程と、前記領域毎に前記色情報に基づいて色変換係数を決定する決定工程と、前記色変換係数を用いて前記入力画像からグレースケール画像を生成する生成工程と、前記グレースケール画像に基づいてエッジ量を算出する算出工程と、前記エッジ量に基づいてエッジを強調する強調工程と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
本適用例によれば、複数に分割した領域毎に入力画像の色情報を取得し、取得した色情報から色変換係数を決定し、各領域の文字の色と背景の色との組み合わせに適した色変換係数を適用し、グレースケール画像変換を行うことで、グレースケール画像から好適なエッジ量を算出できる。従って、好適なエッジ量に基づいてエッジ強調処理を行うことで、文字や線の鮮鋭性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法を説明するフローチャート。
【図３】画像上領域と画像下領域の分割を示す図。
【図４】ヒストグラム情報と色変換係数との対応を示すテーブル。
【図５】エッジ検出マトリックスを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
【００１７】
（実施形態）
図１は、画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。本実施形態では、画像処理装置１０は複合機を想定し、スキャナー部２０、画像処理部３０およびプリンター部４０を備える。スキャナー部２０は原稿を光学的に読み取って入力画像の画像データを取得し、画像処理部３０は読み取った画像データに対して画像処理を施し、プリンター部４０は画像処理を施した画像データが示す画像を媒体に印刷する。
スキャナー部２０は、原稿に対して光学センサーを走査させることで原稿の画像を指定された解像度で読み取るイメージスキャナー装置を想定する。このスキャナー部２０は、原稿を高い光学解像度で読み取ることで得られた画像（第２入力画像）の画像データを取得する画像取得部２２、および低い光学解像度で読み取ることで得られた画像（第１入力画像）の画像データを取得する画像取得部２４を備える。本実施形態では、画像取得部２４が取得した低解像度な画像データは領域分割部３２に出力され、画像取得部２２が取得した高解像度な画像データはグレースケール画像変換部３６に出力される態様を想定するが、領域分割部３２には、画像取得部２２が取得した高解像度な画像データが出力される態様も想定できる。
【００１８】
尚、本実施形態では、プレビュー画像のように低解像度な画像を取得すべくスキャナー部２０が低い解像度で読み取る動作を「プレスキャン」と呼び、高解像度な画像を取得すべくスキャナー部２０が高い解像度で読み取る動作を「本スキャン」と呼ぶ。
画像処理部３０は、領域分割部３２、色変換係数決定部３４、グレースケール画像変換部３６および画像エンハンス部３８を備える。
領域分割部３２は、画像取得部２４から出力される低解像度な画像データを入力し、画像データが示す画像を複数の領域に分割する機能（分割手段）を有する。領域分割部３２は、分割した領域情報と画像データを色変換係数決定部３４に出力する。
色変換係数決定部３４は、領域分割部３２から出力される領域情報および画像データを取得し、領域情報に基づいて領域毎の色情報を取得する機能（取得手段）を有し、更に、取得した色情報に基づいて色変換係数を決定する機能（決定手段）を有する。色変換係数決定部３４は、決定した各領域の色変換係数と、領域情報をグレースケール画像変換部３６に出力する。
【００１９】
グレースケール画像変換部３６は、画像取得部２２から出力される高解像度な画像データ、並びに、色変換係数決定部３４から出力される各領域の色変換係数および領域情報を入力して演算し、高解像度な画像データが示す画像を複数階調のグレースケール画像に変換する機能（生成手段）を有する。
グレースケール画像への変換方法は、色変換係数（ｒ、ｇ、ｂ）、入力画像（Ｒ、Ｇ、Ｂ）および変換後の画素Ｘとすると、下記（式１）を適用して変換できる。
Ｘ＝Ｒ×ｒ＋Ｇ×ｇ＋Ｂ×ｂ・・・・（式１）
グレースケール画像変換部３６は、得られたグレースケール画像データを画像エンハンス部３８に出力する。
【００２０】
画像エンハンス部３８は、グレースケール画像変換部３６から出力されるグレースケール画像データを入力し、グレースケール画像データに対してフィルターによるエッジ量を算出する機能（算出手段）を有する。本実施形態では、使用するフィルターの例として、ソーベルフィルターやプレフィツフィルターを想定する。更に、画像エンハンス部３８は、画像取得部２２が出力する高解像度な画像データと、算出したエッジ量とに基づいてエッジを強調する機能（強調手段）を有する。
尚、エッジ強調処理に加えて、ぼかし処理やトーンカーブ補正処理を必要に応じて施しても良い。これらの処理が施された画像データはプリンター部４０に送られる。
【００２１】
本実施形態では、画像処理部３０はハードウェアとして何れも図示を略したＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備え、これらのハードウェアと、ＲＯＭ等に記憶したソフトウェアとが協働することで、前記した各機能部の機能が実現される。
プリンター部４０は印刷エンジン部４２を備える。印刷エンジン部４２は印刷方式には限定されず、インクジェット方式や電子写真方式等を想定する。印刷エンジン部４２は画像エンハンス部３８から出力される画像データに基づくイメージ画像を記録紙等に形成する。
次に、図２は、画像処理装置１０による画像処理方法を説明するフローチャートである。処理が開始されると、スキャナー部２０は原稿のプレスキャンを行い、低解像度の画像データを取得する（ステップＳ１００）。スキャナー部２０が取得した低解像度の画像データは画像処理部３０に送られる。
【００２２】
続いて、画像処理部３０は、プレスキャンＳ１００を行うことで得られた画像データに対して領域を分割する領域分割処理を行う（ステップＳ１０１）＜分割工程＞。分割は種々の態様が想定できる。本実施形態では、画像の上部と下部の分割、画像の横ライン一列の分割およびブロック単位（３×３画像）毎の分割等を想定する。図３は、画像上領域と画像下領域とに分割する一例を示す図である。画像上領域は白背景に黄色文字で構成され、画像下領域は黄色背景に黒文字で構成されている。
【００２３】
次に、画像処理部３０は、分割した各領域の色分布を示すヒストグラム情報を算出する（ステップＳ１０２）＜取得工程＞。色のヒストグラム算出方法として、画像データＲＧＢ値から色相、彩度を算出して各領域の色のヒストグラムを算出しても良い。黒色は彩度が１０以下とし、赤色は色相が４０度から６０度とし、黄色は色相が９０度から１２０度とすることが好ましい。図３の場合、画像上領域では、色のヒストグラム結果より、発生頻度が高い上位２種類の色は白色と黄色になる。また、画像下領域では、発生頻度が高い上位２種類の色は黄色と黒色になる。
次に、画像処理部３０は、ステップＳ１０２で算出したヒストグラム情報に基づき、図４に示すヒストグラム情報と色変換係数の対応テーブルを参照して、色変換係数を各領域で設定する（ステップＳ１０３）＜決定工程＞。
ここで、図３の画像の場合の色変換係数の決定方法について説明する。図３の画像上領域は、発生頻度が高い上位２種類の色が白色および黄色であるため、図４のヒストグラム情報と色変換係数の対応テーブルを参照し、黄色と白色のエッジ検出に良好なグレースケール画像に変換を行う色変換係数１（０．３１、０．１３、０．５６）を設定する。
【００２４】
また、図３の画像下領域は、発生頻度が高い上位２種類の色が黄色および黒色であるため、図４に示すヒストグラム情報と色変換係数の対応テーブルを参照し、黄色と黒色のエッジ検出に良好なグレースケール画像に変換を行う色変換係数２（０．３１、０．５６、０．１３）を設定する。尚、色の発生頻度に応じたエッジ検出に良好な色変換係数は予めテーブル情報として持つことが好ましい。
尚、色変換係数１（０．３１、０．１３、０．５６）は、赤色系の割合を３１％、緑色系の割合を１３％、青色系の割合を５６％とするものである。黄色の画素値がＲとＧ成分の構成となる（２５５、２５５、０）とすると、色変換係数１（０．３１、０．１３、０．５６）を用いた場合、グレースケール後の画素値は（式１）を適用して以下のように算出できる。
【００２５】
黄色の画素値＝２５５×０．３１＋２５５×０．１３＋０×０．５６≒１１２
白色の画素値＝２５５×０．３１＋２５５×０．１３＋２５５×０．５６＝２５５
この結果、黄色と白色とのグレースケール後の画素値の差は、２５５−１１２＝１４３となる。
一方、色変換係数２（０．３１、０．５６、０．１３）を用いた場合、グレースケール後の画素値は（式１）を適用して以下のように算出できる。
【００２６】
黄色の画素値＝２５５×０．３１＋２５５×０．５６＋０×０．１３≒２２３
白色の画素値＝２５５×０．３１＋２５５×０．１３＋２５５×０．５６＝２５５
この結果、黄色と白色とのグレースケール後の画素値の差は、２５５−２２３＝３２となる。
従って、色変換係数１（０．３１、０．１３、０．５６）を用いた場合は、色変換係数２（０．３１、０．５６、０．１３）を用いた場合よりもグレースケール変換後の黄色と白色との画素値の差が大きくなる。これによって、適切なエッジ量を検出することができる。
【００２７】
図２に戻り、スキャナー部２０は原稿の本スキャンを行い、高解像度の画像データを取得する（ステップＳ１０４）。スキャナー部２０が取得した高解像度の画像データは画像処理部３０に送られる。
次に、画像処理部３０は、ステップＳ１０３で設定した色変換係数に基づいて、高解像度の画像データをグレースケール画像データに変換する（ステップＳ１０５）＜生成工程＞。
次に、画像処理部３０は、グレースケール画像データに対して、エッジ量の算出を行う（ステップＳ１０６）＜算出工程＞。エッジ量の算出方法は、例えば、注目画像の近傍の８個の画像データに対して、図５に示す３×３サイズの１次微分フィルターとの反応値をエッジ量Ｅとする。エッジ量Ｅは、注目画素を図５に示すマトリックスＭの中心位置に対応させて、対応する画像データとマトリックスＭの各々の係数の積の和を９で割った値とする。
【００２８】
次に、画像処理部３０は、高解像度の画像データに対してエッジ量を基にエッジ強調処理を施す（ステップＳ１０７）＜強調工程＞。例えば、エッジ強調は、最初に、本スキャンで取得した画像データと、取得画像に平滑化フィルターによるぼかし処理を行った画像データと、の差分を算出する。次に、画像処理部３０は、算出した差分を高解像度の画像データに付加することでエッジの強調処理を行う。エッジが強調処理された画像データはプリンター部４０に送られる。
次に、プリンター部４０は、エッジが強調処理された画像データに基づくイメージ画像を生成し、生成したイメージ画像を印刷エンジン部４２で用紙に印刷して出力し（ステップＳ１０８）、一連のコピー処理を終了する。
【００２９】
以上述べた実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
（１）領域毎に文字や線の色と背景の色との組み合わせに適した色変換係数を設定し、グレースケール画像を作成し、フィルターによるエッジ検出を行うことで、適切なエッジ量を求めることができる。これによって、良好なエッジ強調処理を施し、文字や線の鮮鋭性を向上させることができる。また、低解像度で読み取った画像に対して、色情報を解析取得することで、処理情報の削減による高速化や処理情報の蓄積容量の削減が可能となる。
以上のような手法を実施する装置は、単独の装置によって実現される場合もあれば、複数の装置を組み合わせることによって実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。
実施形態における各構成及びそれらの組み合わせは一例であり、本発明の趣旨から逸脱しない範囲内で、構成の付加、省略、置換およびその他の変更が可能である。また、本発明は実施形態では限定されるものではなく、クレームの範囲によってのみ限定される。
【符号の説明】
【００３０】
１０…画像処理装置、２０…スキャナー部、２２…画像取得部、２４…画像取得部、３０…画像処理部、３２…領域分割部、３４…色変換係数決定部、３６…グレースケール画像変換部、３８…画像エンハンス部、４０…プリンター部、４２…印刷エンジン部。
【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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