(57)【要約】【課題】画像を２値化する場合、２値化処理前の階調変換処理が適切でないと文字判読性の低下、データ量増大等の問題が生じる。【解決手段】グレースケールの画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得手段と、前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための閾値を算出する解析手段と、前記解析手段により前記ヒストグラムを２つのクラスに分けるための第一の閾値が算出された場合、当該第一の閾値を用いて前記画像データを２値化する第一の２値化処理手段と、前記解析手段により前記ヒストグラムを３つのクラスに分けるための第二の閾値と第三の閾値とが算出された場合、当該第二の閾値と第三の閾値とから決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理する変換手段と、前記変換手段から出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する第二の２値化処理手段とを有する。【選択図】  図３
2014107589.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グレースケールの画像データに対して２値化処理を行う画像処理装置であって、
画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得手段と、
前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための閾値を算出する解析手段と、
前記解析手段により前記ヒストグラムを２つのクラスに分けるための第一の閾値が算出された場合、当該第一の閾値を用いて前記画像データを２値化する第一の２値化処理手段と、
前記解析手段により前記ヒストグラムを３つのクラスに分けるための第二の閾値と第三の閾値とが算出された場合、当該第二の閾値と第三の閾値とから決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理する変換手段と、
前記変換手段から出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する第二の２値化処理手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記解析手段は、前記ヒストグラムを２つのクラスに分けた際のクラス間分散値が最大になる閾値を前記第一の閾値とし、前記ヒストグラムを３つのクラスに分けた際のクラス間分散値が最大になる２つの閾値を前記第二の閾値および前記第三の閾値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記解析手段は、クラス間分散値、クラス内分散値、およびクラス間分離度を用いて、前記ヒストグラムをいくつのクラスに分けるか、および、算出した閾値が妥当か否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記解析手段が算出した閾値が妥当でないと判定した場合に、既定の２値化処理によって前記画像データを２値化する第三の２値化処理手段を更に有することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記既定の２値化処理は、前記画像データにおける濃度信号の平均値を第四の閾値として用いて前記画像データを２値化する処理であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記既定の２値化処理は、前記画像データにおける濃度信号の中央値を第四の閾値として用いて前記画像データを２値化する処理であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第三の２値化処理手段は、前記既定の２値化処理として、出力解像度が所定の値よりも低い場合は閾値処理を行い、前記所定の値以上である場合は疑似中間調処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第三の２値化処理手段は、前記既定の２値化処理として、前記ヒストグラム全体の分散値が所定の値よりも小さい場合は閾値処理を行い、前記所定の値以上である場合は疑似中間調処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項９】
グレースケールの画像データに対して２値化処理を行う画像処理装置であって、
画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得手段と、
前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための複数の閾値を算出する解析手段と、
前記複数の閾値のうちの１つまたは２つの閾値からなる組み合わせを算出する算出手段と、
前記組み合わせのうちの１つを用いて前記ヒストグラムをクラスに分け、当該クラスそれぞれにおいて前記画像データを階調変換処理する変換手段と、
前記変換手段から出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する２値化処理手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記算出手段によって算出された組み合わせのうち、いずれの組み合わせを用いるかをユーザが指定するための指定手段を更に有することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
グレースケールの画像データに対して２値化処理を行う画像処理装置であって、
画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを解析し、当該ヒストグラムを３つのクラスに分けるための２つの閾値を算出する解析手段と、
前記２つの閾値から決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理した後、疑似中間調処理により２値化する２値化処理手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
グレースケールの画像データに対して２値化処理を行う画像処理方法であって、
画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得工程と、
前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための閾値を算出する解析工程と、
前記解析工程により前記ヒストグラムを２つのクラスに分けるための第一の閾値が算出された場合、当該第一の閾値を用いて前記画像データを２値化する第一の２値化処理工程と、
前記解析工程により前記ヒストグラムを３つのクラスに分けるための第二の閾値と第三の閾値とが算出された場合、当該第二の閾値と第三の閾値とから決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理する変換工程と、
前記変換工程の後、出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する第二の２値化処理工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
グレースケールの画像データに対して２値化処理を行う画像処理方法であって、
画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得工程と、
前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための複数の閾値を算出する解析工程と、
前記複数の閾値のうちの１つまたは２つの閾値からなる組み合わせを算出する算出工程と、
前記組み合わせのうちの１つを用いて前記ヒストグラムをクラスに分け、当該クラスそれぞれにおいて前記画像データを階調変換処理する変換工程と、
前記変換工程の後、出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する２値化処理工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
グレースケールの画像データに対して２値化処理を行う画像処理方法であって、
画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを解析し、当該ヒストグラムを３つのクラスに分けるための２つの閾値を算出する解析工程と、
前記２つの閾値から決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理した後、疑似中間調処理により２値化する２値化処理工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
グレースケールの画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得手段、
前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための閾値を算出する解析手段、
前記解析手段により前記ヒストグラムを２つのクラスに分けるための第一の閾値が算出された場合、当該第一の閾値を用いて前記画像データを２値化する第一の２値化処理手段、
前記解析手段により前記ヒストグラムを３つのクラスに分けるための第二の閾値と第三の閾値とが算出された場合、当該第二の閾値と第三の閾値とから決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理する変換手段、
前記変換手段から出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する第二の２値化処理手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、
グレースケールの画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得手段、
前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための複数の閾値を算出する解析手段、
前記複数の閾値のうちの１つまたは２つの閾値からなる組み合わせを算出する算出手段、
前記組み合わせのうちの１つを用いて前記ヒストグラムをクラスに分け、当該クラスそれぞれにおいて前記画像データを階調変換処理する変換手段、
前記変換手段から出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する２値化処理手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
コンピュータを、
グレースケールの画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを解析し、当該ヒストグラムを３つのクラスに分けるための２つの閾値を算出する解析手段、
当該２つの閾値から決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理した後、疑似中間調処理により２値化する２値化処理手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを２値化する画像処理装置において、原稿に適した２値化処理を実施する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力されたカラーやグレースケールの画像データを処理して白黒の２値画像に変換する２値化処理において、コントラストを強調してから疑似中間調処理を行う技術がある（例えば、特許文献１参照）。また、画素値をある値（閾値）を境として白または黒に置き換える閾値処理を行うために、入力画像の解析を行い最も適した閾値を算出する技術が各種存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−１５３３７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像を疑似中間調処理で２値化する場合、２値化処理前に行われるコントラスト強調などの階調変換処理が適切に行われないと２値化処理後に文字の判読性が低下することがあるほか、データ量が大きくなる等の問題がある。一方、閾値処理で画像を２値化するために閾値を算出する場合、入力画像の濃度分布によっては画像に含まれるコンテンツが消失してしまうことがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために本願発明は以下の構成を有する。すなわち、グレースケールの画像データに対して２値化処理を行う画像処理装置であって、画像データにおける濃度の分布を表すヒストグラムを取得する取得手段と、前記ヒストグラムを解析し、前記ヒストグラムを複数のクラスに分けるための閾値を算出する解析手段と、前記解析手段により前記ヒストグラムを２つのクラスに分けるための第一の閾値が算出された場合、当該第一の閾値を用いて前記画像データを２値化する第一の２値化処理手段と、前記解析手段により前記ヒストグラムを３つのクラスに分けるための第二の閾値と第三の閾値とが算出された場合、当該第二の閾値と第三の閾値とから決定されるクラスそれぞれにおいて画像データを階調変換処理する変換手段と、前記変換手段から出力された画像データを疑似中間調処理により２値化する第二の２値化処理手段とを有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明により、入力画像の濃度分布に適した２値化が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明に係る画像処理装置のシステム構成図。
【図２】本発明の処理の流れを示すフローチャート。
【図３】本発明の白黒２値画像生成処理の流れを示すフローチャート。
【図４】閾値決定方法を説明するためのヒストグラム例を示す図。
【図５】２つの閾値を利用した階調変換方式を説明するための図。
【図６】本発明に係る出力画像例を示す図。
【図７】白黒２値画像の画質設定を行うための操作画面の例を示す図。
【図８】画質設定方法を説明するためのヒストグラム例を示す図。
【図９】画質設定と閾値との関係を表す図。
【図１０】異なる画質設定での処理画像の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。
【０００９】
＜第１の実施形態＞
［システム構成］
図１は、本実施形態に係る画像処理装置のシステム構成を示す。コントローラユニット１００は、画像入力装置であるスキャナ２００や画像出力装置であるプリンタ３００と接続される。また、コントローラユニット１００は、ＬＡＮ６００や公衆回線７００と接続し、画像データやデバイス情報の入出力を行いシステム全体の制御を行う。ＣＰＵ１０３は、画像処理装置全般を制御するコントローラとして機能する。操作部Ｉ／Ｆ１０４は、操作部４００とのインターフェース部であり、操作部４００上の表示部（不図示）に表示するための画像データを操作部４００に対して出力する。また、操作部Ｉ／Ｆ１０４は、操作部４００からユーザが入力した情報をＣＰＵ１０３に伝える役割を担う。
【００１０】
ネットワークＩ／Ｆ１０５は、ＬＡＮ６００に接続され、データの入出力を行う。モデム１０６は、公衆回線７００に接続され、データ送受信を行うための変調復調処理を行う。記憶部１０７は、画像データや圧縮されたデータを格納し、ＣＰＵ１０３が動作するためのシステムワークメモリ等も含まれる。以上のデバイスがシステムバス１０１上に配置される。
【００１１】
イメージバスＩ／Ｆ１１０は、システムバス１０１と画像データを高速で転送するイメージバス１０２とを接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。イメージバス１０２は、ＰＣＩバスまたはＩＥＥＥ１３９４などの高速バスで構成される。圧縮／解凍処理部１０８は、画像データを所定の圧縮方法により圧縮、解凍を行う。解像度変換部１０９は、画像データを拡大または縮小する。デバイスＩ／Ｆ１１１は、画像入出力装置であるスキャナ２００やプリンタ３００とコントローラユニット１００とを接続し、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。
【００１２】
入力画像処理部１１２は、主にスキャナ２００で取得した画像データに対し補正、加工、編集を行いその後の各種処理に対応した変換処理を行う。出力画像処理部１１３は、画像データに対して主にプリンタ３００で出力するための補正とデータ形式の変換を行う。画像解析部５００は、入力画像を解析して補正、加工、編集処理に必要な情報の取得やその後の画像処理に適用する係数の生成を行う。
【００１３】
スキャナ２００は、原稿を照射し、その反射光をＣＣＤラインセンサ等の受光素子によって読み取り、原稿上の画像を表す電気信号に変換、デジタル画像データを生成する。プリンタ３００は、画像データを用紙上の画像として形成し出力する。その際の画像形成方式は電子写真方式、インクジェット方式等があるが、どの方式でも構わない。
【００１４】
［処理］
図２は、本実施形態に係る画像処理装置が、原稿をスキャナ２００で読み取り取得した画像データに対して行う画像処理の流れを表すフローチャートである。本処理フローは、例えば、画像処理装置のＣＰＵ１０３が記憶部に保持したプログラムを読み込み、実行することによって実現される。
【００１５】
Ｓ１０にて、ＣＰＵ１０３は、操作部４００から指示されたジョブの種類を判定する。ジョブの種類がコピーである場合、Ｓ２０にて、ＣＰＵ１０３は、操作部４００からの指示に従ってスキャナ２００を動作させて画像データを取得し、コピー用の画像処理を行う。コピー用の画像処理は一般的なものであり、本願発明の特徴ではないため、ここでの詳細な説明は省略する。
【００１６】
ジョブの種類がカラー画像の送信である場合、Ｓ３０にて、ＣＰＵ１０３は、操作部４００からの指示に従ってスキャナ２００を動作させて画像データを取得し、カラー画像送信用の画像処理を行う。カラー画像送信用の画像処理は一般的なものであり、本願発明の特徴ではないため、ここでの詳細な説明は省略する。ジョブの種類が白黒２値画像の送信である場合、Ｓ４０にて、ＣＰＵ１０３は、操作部４００からの指示に従ってスキャナ２００を動作させて画像データを取得する。そして、ＣＰＵ１０３は、白黒２値画像送信用の画像処理を行う。
【００１７】
図３は、図２のＳ４０で行われる白黒２値画像送信用の画像処理を表すフローチャートである。Ｓ４１にて、ＣＰＵ１０３は、スキャナ２００で読み取り生成されたカラー画像データを取得し、記憶部１０７に記憶する。Ｓ４２にて、入力画像処理部１１２は、記憶部１０７に記憶されているカラー画像データを読み出し、各画素信号をグレースケールの濃度信号に変換して得られる濃度画像データを記憶部１０７に記憶する。
【００１８】
Ｓ４３にて、画像解析部５００は、記憶部１０７に記憶されている濃度画像データ中の濃度信号の頻度（濃度分布）を示すヒストグラムを生成する。Ｓ４４にて、画像解析部５００は、Ｓ４３で生成されたヒストグラムの解析を行い、その結果に従って以降の処理を決定する。ここでのヒストグラム解析では、濃度画像データ内の画素を白または黒のいずれかに置き換えるための閾値を１つ決定するか、白に置き換えるための閾値と黒に置き換えるための閾値の２つを決定するか、もしくは閾値不定の判断がなされる。
【００１９】
（ヒストグラム解析）
ここで図４を用いて、Ｓ４４のヒストグラム解析の内容を具体的に説明する。ヒストグラムを利用して画像の濃度分布に適した閾値を求める手法として良く知られているものの一つに、判別分析法がある。判別分析法では、ある信号値を境にヒストグラムを２つのクラス（領域）に分けた場合にクラス間分散値が最大となる信号値を閾値と決定する。この手法を説明するためのヒストグラムの典型的な形状を図４（ａ）に示す。ここで、縦軸を画素に対するカウント数とし、横軸を濃度信号の値とする。右に行くほど濃度が濃いものとする。このようなヒストグラムを有する画像の場合、図４（ａ）中に示すｔｈを境に２つのクラスに分けた際にクラス間分散値が最大となり、閾値はｔｈであると決定される。このとき、閾値は１つとなる。
【００２０】
判別分析法ではヒストグラムを３つ以上のクラスに分ける場合についても扱うことが可能である。ヒストグラムを２つのクラスに分けた場合にクラス間分散値が最大となる閾値ｔｈを求め、同時に３つのクラスに分けた場合にクラス間分散値が最大となる２つの閾値ｔｈＷとｔｈＢを求める。それぞれの最大クラス間分散値をヒストグラム全体の分散値で割った値であるクラス間分離度を比較することにより、２つのクラスに分ける場合と３つのクラスに分ける場合のどちらが適しているかを判定する。例えば、図４（ｂ）に示すようなヒストグラムの場合、３つのクラスに分けた方が適切であり、ｔｈＷ、ｔｈＢが閾値として決定される。本明細書において便宜上、ｔｈを第一の閾値とも記載する。また、ｔｈＷを第二の閾値、ｔｈＢを第三の閾値とも記載する。
【００２１】
ヒストグラムを２つまたは３つのクラスに分けた場合、クラス間分散値、クラス間分離度、および各クラスに含まれる信号値の分散で定義されるクラス内分散値から、クラス分けの妥当性が判定される。例えば、クラス間分散値とクラス間分離度が小さく、さらにクラス内分散値が大きい場合は、クラス分けの妥当性が低いと判定することができる。図４（ｃ）に示すようなヒストグラムの場合、２クラスに分けても３クラスに分けてもクラス分けの妥当性が低い。このような場合には閾値を決められない、つまり「閾値不定」と判定される。なお、ここでは判別分析法を利用した閾値の決定方法また閾値を決められないと判定する方法を示したが、閾値決定手法はこれに限るものではない。
【００２２】
Ｓ４４のヒストグラム解析で閾値不定と判定されると、Ｓ４５にて、出力画像処理部１１３は、記憶部１０７に予め記憶されている既定の２値化処理のための情報を読み出してその情報に従った２値化処理を実行する。ここでの既定の２値化処理とは、例えば、既定の閾値を適用した閾値処理や、画像解析部５００がヒストグラムから簡易的に算出した閾値を適用した閾値処理などが挙げられる。
【００２３】
ヒストグラムからの簡易的な閾値算出方法は、例えば画像全体の濃度信号の平均値もしくは中央値を閾値（第四の閾値）とする方法がある。また、既定の２値化処理の他の方法として、誤差拡散処理やディザ処理などの疑似中間調処理を適用することも可能である。また、これらの２値化処理方法を条件に従って切り替える構成としても良い。切り替え条件の一例では、ジョブ開始時に操作部４００から指定された出力解像度を条件とすることが挙げられる。例えば、指定された出力解像度が、所定の解像度よりも低解像度の場合には閾値処理を適用し、高解像度の場合には誤差拡散処理を適用する。
【００２４】
他の切り替え条件の例では、ヒストグラム解析で得られる画像全体の分散値が所定の値よりも小さければ閾値処理を適用し、大きければ誤差拡散処理を適用する。切り替え条件はこれらに限るものではなく、操作部４００で指定される各種設定内容や、ヒストグラム解析、もしくはここでは詳述しない各種解析および判定処理で求められる入力画像の特性を利用するなどして決定することができる。なお、本明細書において、Ｓ４５における２値化処理を、第三の２値化処理とも記載する。
【００２５】
ヒストグラム解析の結果、閾値が１つ決定された場合（すなわち、ヒストグラムを２つのクラスに分ける場合）、Ｓ４６にて、出力画像処理部１１３は解析で得られた閾値を適用して閾値処理を実行する。なお、本明細書において、Ｓ４６における２値化処理を、第一の２値化処理とも記載する。
【００２６】
ヒストグラム解析の結果、２つの閾値が決定された場合（すなわち、ヒストグラムを３つのクラスに分ける場合）、Ｓ４７にて、出力画像処理部１１３は２つの閾値によって決められる階調変換処理を実施する。ここでの階調変換処理は、入力信号値をＤｉｎ、出力信号値をＤｏｕｔ、２つの閾値をｔｈＷ（白側の閾値）、ｔｈＢ（黒側の閾値）とし、８ビット信号で扱うことを前提とした場合、次の式で表される。なお、ここでの濃度信号値は０が白、２５５が黒を示す。
【００２７】
（式１）
Ｄｉｎ≦０の場合：  Ｄｏｕｔ＝０
Ｄｉｎ≧２５５の場合：  Ｄｏｕｔ＝２５５
０＜Ｄｉｎ＜２５５の場合：  Ｄｏｕｔ＝（Ｄｉｎ−ｔｈＷ）×２５５／（ｔｈＢ−ｔｈＷ）
【００２８】
図５（ａ）は、上記の階調変換をグラフで表したものである。ここで縦軸を出力濃度信号とし、上に行くほど濃度が濃いものとする。また、横軸を入力濃度信号とし、右に行くほど濃度が濃いものとする。このグラフからも明らかなように、２つの閾値（ｔｈＷ、ｔｈＢ）に挟まれた中間濃度域ではコントラストを強調している。コントラストを強調することにより、中間濃度域の階調再現性を向上させる効果がある。階調変換方法は上記式に限定されるものではなく、例えば次の式で表す変換により、中間濃度域の高濃度方向のみコントラストを強調しても良い。
【００２９】
（式２）
Ｄｉｎ≦０の場合：  Ｄｏｕｔ＝０
Ｄｉｎ≧２５５の場合：  Ｄｏｕｔ＝２５５
０＜Ｄｉｎ＜２５５の場合：  Ｄｏｕｔ＝（Ｄｉｎ−ｔｈＷ）×（２５５−ｔｈＷ）／（ｔｈＢ−ｔｈＷ）＋ｔｈＷ
【００３０】
図５（ｂ）は、上記の階調変換をグラフで表したものである。この変換でもコントラストを強調するが、元の信号よりも薄い方向へ変換されることを避けている。原稿上の薄い濃度のコンテンツの消滅が心配される場合に、図５（ａ）の変換よりも好ましい変換方法である。一方、中間濃度域の階調再現性を重要視しない場合は、図５（ｃ）で表すように、中間濃度域の階調変換を省略することも可能である。式で表すと以下のようになる。
【００３１】
（式３）
Ｄｉｎ≦０の場合：  Ｄｏｕｔ＝０
Ｄｉｎ≧２５５の場合：  Ｄｏｕｔ＝２５５
０＜Ｄｉｎ＜２５５の場合：  Ｄｏｕｔ＝Ｄｉｎ
【００３２】
これら階調変換方法（仮に変換ａ、変換ｂ、変換ｃと順に名付ける）は、いずれか１つを常に利用する構成と、複数の階調変換方法を条件に従って切り替える構成のどちらが採用されても良い。複数の階調変換方法を切り替える条件として、例えば次のような方法がある。ｔｈＷとｔｈＢに挟まれた中間濃度域を信号値として有する画素数の割合が画像全体に対してある既定値以上であれば変換ａを適用し、その中でも中間濃度域のうちｔｈＷに近い画素数の割合が既定以上なら変換ｂを適用する。一方、中間濃度域の画素数の割合が低い場合は変換ｃを適用する。これらの切り替え条件を適用する理由は、次のとおりである。
【００３３】
変換ａ：中間濃度域の成分が多ければ階調再現性が求められる画像であると推測されるためコントラスト強調を行う。
【００３４】
変換ｂ：中間濃度域のうち比較的低濃度側に成分が多い場合は、原稿上で薄いコンテンツが多く、消滅するのは好ましくないと推測されるため、元の信号値よりも全体的に濃い方向へ変換させつつコントラスト強調を行う。
【００３５】
変換ｃ：中間濃度域の成分が極端に少ない場合は、原稿が例えば用紙上に一色の文字が印刷された一般的な文書など、元々２値画像に近いものであったと推測されるため、階調変換を省略する。
【００３６】
ここで図３のフローチャートに戻り、Ｓ４７にて階調変換が実行された後、Ｓ４８にて、出力画像処理部１１３は疑似中間調処理を行う。この疑似中間調処理は、誤差拡散処理やディザ処理など公知のどの手法を適用することも可能である。なお、本明細書において、Ｓ４８における２値化処理を、第二の２値化処理とも記載する。そして、本処理フローは終了する。
【００３７】
以上のようにして入力画像が白黒２値画像に変換された後、圧縮／解凍処理部１０８が２値画像の圧縮処理を行う。そして、ＣＰＵ１０３が送信データの形式に変換した後、その送信データは、ＬＡＮ６００、または公衆回線７００上に送信される。
【００３８】
図６は、本発明による処理の特徴を説明するための画像である。図６（ａ）は原画像であり、グレーの背景の上に背景よりも濃い文字と背景よりも薄い文字が描かれている。図６（ａ）の画像に対して誤差拡散処理を適用すると図６（ｂ）となる。図６（ｂ）において、階調性を白黒ドットの密度の違いで表現するため、背景の濃度との差が小さい文字の判読性が低い画像となる。図６（ａ）の画像に対して閾値処理を適用すると、閾値の設定によって図６（ｃ）または図６（ｄ）が処理結果となり、どちらも一方の文字が消滅してしまう。
【００３９】
一方、本発明によれば、図６（ａ）の原画像の場合、ヒストグラムを解析によって白側の閾値と黒側の閾値の２つの閾値が求められ、図３のフローチャートのＳ４７、Ｓ４８の処理に相当する２値化処理が行われる。そして、処理結果は図６（ｅ）に示す画像となる。
【００４０】
このように、入力画像のヒストグラムを解析することによって、原稿に適した白黒２値画像を生成することができる。
【００４１】
＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、ヒストグラム解析の中で閾値を１つと仮定したときの閾値ｔｈと２つと仮定したときの閾値ｔｈＷ、ｔｈＢが算出される。本実施形態ではこれらの算出結果を利用して、２値化した画像の画質を選択する手段をユーザに提供する方法を説明する。
【００４２】
図７は、本実施形態に係る白黒２値画像の画質設定を行うための操作画面４１０である。操作画面４１０上には、画質設定バー４１１、設定ポインタ４１２、ＯＫボタン４１３、およびキャンセルボタン４１４が配置されている。画質設定バー４１１は最も左側が「文字優先（データ量優先）」の設定であり、１つの閾値による閾値処理によって画像を２値化することを指定する設定に相当する。最も右側は「写真優先（階調優先）」の設定であり、閾値は白側も黒側も設けずに、階調再現性の高い疑似中間調処理によって画像を２値化することを指定する設定に相当する。
【００４３】
設定ポインタ４１２は、画質設定バー４１１上の既定のＮ個所（図７では９個所（９段階））を指定することができ、ここでは初期設定を中央としている。ユーザは、原稿の特徴や送信画像の用途などに応じて設定ポインタ４１２を動かすことで、白黒２値画像の画質設定を行う。以下、図８と図９を用いて操作画面４１０で設定される画質設定と内部の処理の関係を説明する。
【００４４】
図８は、ある入力画像のヒストグラムを表しており、ヒストグラム解析で算出された閾値ｔｈ、ｔｈＷ、ｔｈＢの位置、および濃度信号の最小値Ｄｍｉｎ、最大値Ｄｍａｘの位置が示されている。縦軸は入力画像に含まれる画素に対するカウント数である。また、横軸は濃度信号であり、右に行くほど濃度が濃くなるものとする。これらの値に基づいて、画質設定バー４１１上の各位置に対応する閾値を決定する方法を図９に示す。
【００４５】
図９（ａ）は、閾値ｔｈ、ｔｈＷ、ｔｈＢに基づいて各設定値に適用するための閾値を決定する方法を説明する図である。ここでは説明のため設定値の個数Ｎを図７で示すとおり９段階、入力画像を８ビットの信号値（Ｄｍｉｎ＝０、Ｄｍａｘ＝２５５）であると仮定する。各設定で利用する値を決めるためにｔｈ、ｔｈＷ、ｔｈＢ、Ｄｍｉｎ、Ｄｍａｘのそれぞれの間を（Ｎ−１）／２等分する。この例では、（９−１）／２＝４等分となる。
【００４６】
図９（ａ）では、ｔｈとｔｈＢの間を４等分してその境界にあたる値にそれぞれｔ１Ｂ、ｔ２Ｂ、ｔ３Ｂと名付けている。同様に０とｔｈＷの間、ｔｈＷとｔｈの間、ｔｈＢと２５５の間もそれぞれ４等分する。このようにして決定された値を画質設定バー４１１上の各設定個所に割り当て、２値化処理のための係数とする。
【００４７】
図９（ｂ）は、各設定で適用される白側閾値と黒側閾値の対応を示している。初期設定（画質設定バー４１１の中央に相当）では白側閾値ｔｈＷ、黒側閾値ｔｈＢを適用する。つまり、ｔｈＷからｔｈＢの範囲が中間濃度域となる。最も文字を優先する設定（画質設定バー４１１の最左に相当）では１つの閾値ｔｈを適用され、最も写真を優先する設定（画質設定バー４１１の最右に相当）では閾値無し（白側閾値＝０、黒側閾値＝２５５）が適用される。つまり、全ての領域が中間濃度域として扱われる。
【００４８】
この３設定を元に、初期設定から文字優先方向へ１段階設定をずらすと白側閾値＝ｔ１Ｗ、黒側閾値＝ｔ１Ｂとなる。つまり、中間濃度域はｔ１Ｗからｔ１Ｂとなる。同様に、２段階ずらすと白側閾値＝ｔ２Ｗ、黒側閾値ｔ２Ｂとなり、３段階ずらすと白側閾値＝ｔ３Ｗ、黒側閾値＝ｔ３Ｂとなる。初期設定から写真優先方向へ設定をずらした場合も同様に白側閾値と黒側閾値が割り当てられる。
【００４９】
図１０では、上記のように閾値を変化させたときの処理画像を比較している。図１０（ａ）は原画像であり、グラデーションの背景上に濃度の異なる２つの文字が描かれている。これを入力画像としたとき、初期設定ではヒストグラム解析により求められる２つの閾値ｔｈＷ、ｔｈＢを利用した２値化処理が行われる（図１０（ｄ））。最も文字優先の設定とした場合、ヒストグラム解析により求められた１つの閾値ｔｈを適用した閾値処理が行われる（図１０（ｂ））。最も写真優先の設定とした場合、閾値を利用せずに疑似中間調処理が行われる。図１０（ｆ）は疑似中間調処理として誤差拡散処理を適用した例である。図１０（ｃ）は初期設定よりも文字優先寄りの設定がされた場合の処理画像、図１０（ｅ）は初期設定よりも写真優先寄りの設定がされた場合の処理画像である。
【００５０】
この例では、初期設定で薄い文字は白に、濃い文字は黒に、背景のグラデーションの階調変化もある程度再現され、文字の高い判読性と階調再現性を両立した出力画像が得られる（図１０（ｄ））。そのため原稿の特徴や出力画像の用途が特定されない場合、初期設定で実施される２値化処理が最も不具合が発生しにくい。一方、白い用紙の原画像上の黒い文字が読めることだけを目的としている場合やファクス送信などデータ量が少なく判読性を確保した画像が望まれる場合には図１０（ｂ）の処理結果が適している。階調再現性を最優先にするなら図１０（ｆ）の処理結果が適している。このように目的がはっきりしている場合には、ユーザが操作画面４１０での設定変更をすることにより、より好ましい出力画像を得ることができる。
【００５１】
初期設定での２値化は、この例とは異なる特性の画像が入力された場合にも効果的である。例えば、白い用紙上に鉛筆等の濃度の低い筆記具で文字が描かれた原稿の読み取り画像が入力された場合、ヒストグラムの解析で白と文字の濃度の２クラスに分けられ、初期設定であってもほぼ階調の無い２値の画像が得られる。また、写真など階調性豊かな原稿を読み取った画像が入力された場合はヒストグラム解析で得られる白側閾値と黒側閾値の値の差が大きく設定されるため、ほぼ全域の濃度が疑似中間調処理によって２値化される。
【００５２】
以上のように、本実施例によれば、白黒２値画像の画質は初期設定で原稿に適した処理を行うことができる。更にユーザに画質設定する手段を提供することにより、好みの白黒２値画像を生成することが可能である。
【００５３】
＜その他の実施形態＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である
【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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