(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
対象画像を表す対象画像データから、前記対象画像の背景を表す背景画像データを分離する分離部と、
前記背景画像データに対して圧縮の前処理を実行して、処理済背景画像データを生成する前処理部と、
前記処理済背景画像データに対して圧縮処理を実行して、圧縮背景画像データを生成する圧縮部と、
を備え、
前記前処理部は、
前記背景画像データに対して画素数を低減するための画素数低減処理を実行することによって中間画像データを生成する画素数低減部と、
前記中間画像データに対して色数を低減するための色数低減処理を実行することによって前記処理済背景画像データを生成する色数低減部と、
を備え、
前記背景画像データに含まれる背景色が特定色に近似する色である場合に、
前記画素数低減部は、前記中間画像データに含まれる各画素データを前記背景画像データに含まれる対応する複数の画素データを用いて順次に算出する第１の前記画素数低減処理を実行し、
前記色数低減部は、前記特定色を表す特定階調値を含む第１の範囲において、入力階調値が前記特定階調値に近づくように補正するとともに、前記第１の範囲を含む特定の範囲において、入力階調値の変化に対して出力階調値が連続的に変化するように補正する第１の前記色数低減処理を実行する、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記背景色が前記特定色に近似する色でない場合に、
前記色数低減部は、前記背景色を表す背景階調値を含む第２の範囲において、入力階調値を前記背景階調値に補正し、前記第２の範囲の上限および下限の周辺において、入力階調値の変化に対する出力階調値の変化が非連続となるように補正する第２の前記色数低減処理を実行する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記背景色が前記特定色に近似する色でない場合に、
前記画素数低減部は、前記中間画素データに含まれる各画素データを前記背景画像データに含まれる対応する複数の画素データの中から順次に選択する第２の前記画素数低減処理を実行する、画像処理装置。
【請求項４】
画像処理装置であって、
対象画像を表す対象画像データから、前記対象画像の背景を表す背景画像データを分離する分離部と、
前記背景画像データに対して圧縮の前処理を実行して、処理済背景画像データを生成する前処理部と、
前記処理済背景画像データに対して圧縮処理を実行して、圧縮背景画像データを生成する圧縮部と、
を備え、
前記前処理部は、
前記背景画像データに含まれる背景色が特定色に近似する色であるか否かを判断する判断部と、
前記背景画像データに含まれる色数を低減するための色数低減処理を実行する色数低減部であって、前記背景色が前記特定色に近似する色である場合に、第１の前記色数低減処理を実行し、前記背景色が前記特定色に近似する色でない場合に、前記第１の前記色数低減処理と異なる第２の前記色数低減処理を実行する、前記色数低減部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記第１の色数低減処理は、前記特定色を表す特定階調値を含む第１の範囲において、入力階調値が前記特定階調値に近づくように補正するとともに、前記第１の範囲を含む特定の範囲において、入力階調値の変化に対して出力階調値が連続的に変化するように補正する処理を含み、
前記第２の色数低減処理は、前記背景色を表す背景階調値を含む第２の範囲内の入力階調値が前記背景階調値に補正され、前記第２の色範囲の上限および下限の周辺において、入力階調値の変化に対する出力階調値の変化が非連続となるように補正する処理を含む、画像処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の画像処理装置であって、
前記前処理部は、さらに、
前記色数低減部による前記色数低減処理の前に、前記背景画像データの画素数を低減するための画素数低減処理を実行する画素数低減部であって、前記画素数低減処理は、処理後の前記背景画像データに含まれる各画素データを処理前の前記背景画像データに含まれる対応する複数の画素データを用いて順次に算出する第１の前記画素数低減処理を含む前記画素数低減部を備え、
前記色数低減部は、前記処理後の背景画像データを用いて、前記色数低減処理を実行する、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記画素数低減部は、前記背景色が特定色に近似する色である場合に、前記第１の画素数低減処理を実行し、前記背景色が特定色に近似する色でない場合に、前記第１の画素数低減処理と異なる第２の前記画素数低減処理を実行し、
前記第２の画素数低減処理は、処理後の前記背景画像データに含まれる各画素データを、処理前の前記背景画像データに含まれる対応する複数の画素データの中から順次に選択する処理である、画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置であって、
対象画像を表す対象画像データから、前記対象画像の背景を表す背景画像データを分離する分離部であって、前記背景画像データは、表色系を構成する複数の成分のそれぞれに対応する複数の色成分画像データを含む、前記分離部と、
前記背景画像データに対して圧縮の前処理を実行して、処理済背景画像データを生成する前処理部と、
前記処理済背景画像データに対して圧縮処理を実行して、圧縮背景画像データを生成する圧縮部と、
を備え、
前記前処理部は、
前記各色成分画像データが第１の成分範囲内の階調値を有するか否かを判断する判断部と、
前記各色成分画像データに含まれる階調値の数を低減する階調値数低減処理を実行する階調値数低減部であって、第１の前記色成分画像データが前記第１の成分範囲内の階調値を有する場合に、第１の前記階調値数低減処理を実行し、第２の前記色成分画像データが前記第１の成分範囲内の階調値を有さない場合に、前記第１の階調値数低減処理と異なる第２の前記階調値数低減処理を実行する、前記階調値数低減部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理装置であって、
前記第１の階調値数低減処理は、前記第１の成分範囲において、入力階調値が特定の階調値に近づくように補正するとともに、前記第１の成分範囲を含む特定の成分範囲において、入力階調値の変化に対して出力階調値が連続的に変化するように補正する処理を含み、
前記第２の階調値数低減処理は、前記第１の成分範囲とは異なる第２の成分範囲において、入力階調値が前記第２の成分範囲内の１つの階調値に補正され、前記第２の成分範囲の上限および下限の周辺において、入力階調値の変化に対する出力階調値の変化が非連続となるように補正する処理を含む、画像処理装置。
【請求項１０】
請求項８または請求項９に記載の画像処理装置であって、
前記前処理部は、さらに、
前記階調値数低減部による前記階調値数低減処理の前に、前記各色成分画像データの画素数を低減する画素数低減部であって、前記複数の色成分画像データのうちの少なくも１つが前記第１の成分範囲内の階調値を有する場合に、処理後の前記各色成分画像データに含まれる各画素データを、処理前の前記各色成分画像データに含まれる対応する複数の画素データを用いて順次に算出する処理である、前記画素数低減部を備え、
前記階調値低減部は、前記処理後の色成分画像データを用いて、前記階調数低減処理を実行する、画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象画像データから背景画像データを分離して、背景画像データを圧縮する画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字を含む対象画像を表す対象画像データを高い圧縮率で圧縮する技術が知られている（例えば、特許文献１）。上記技術では、文字を表す文字画像データと、文字を含まない背景画像データとに分離する。そして、上記技術では、文字画像データの圧縮に適した圧縮方式（例えば、ＭＭＲ(Modified Modified Read）方式）で文字画像データを圧縮し、背景画像データの圧縮に適した圧縮方式（例えば、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）方式）で背景画像データを圧縮することによって、対象画像データ全体の圧縮率を向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２８７１７号公報
【特許文献２】特開２００８−２８８９１２号公報
【特許文献３】特開平３−１０４３８０号公報
【特許文献４】特開２００４−３６２５４１号公報
【特許文献５】特開２００５−１２７６８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、上記技術では、背景色の種類については考慮されておらず、処理対象の背景画像データの圧縮率を充分に向上できない可能性があった。
【０００５】
本発明の主な利点は、背景画像データを圧縮する際の圧縮率を向上する新たな技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
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、対象画像を表す対象画像データから、前記対象画像の背景を表す背景画像データを分離する分離部と、前記背景画像データに対して圧縮の前処理を実行して、処理済背景画像データを生成する前処理部と、前記処理済背景画像データに対して圧縮処理を実行して、圧縮背景画像データを生成する圧縮部と、を備え、前記前処理部は、前記背景画像データに対して画素数を低減するための画素数低減処理を実行することによって中間画像データを生成する画素数低減部と、前記中間画像データに対して色数を低減するための色数低減処理を実行することによって前記処理済背景画像データを生成する色数低減部と、を備え、前記背景画像データに含まれる背景色が特定色に近似する色である場合に、前記画素数低減部は、前記中間画像データに含まれる各画素データを前記背景画像データに含まれる対応する複数の画素データを用いて順次に算出する第１の前記画素数低減処理を実行し、前記色数低減部は、前記特定色を表す特定階調値を含む第１の範囲において、入力階調値が前記特定階調値に近づくように補正するとともに、前記第１の範囲を含む特定の範囲において、入力階調値の変化に対して出力階調値が連続的に変化するように補正する第１の前記色数低減処理を実行する、画像処理装置。
【０００８】
上記構成によれば、背景色が特定色に近似する色である場合には、低減前の複数の画素データを用いて、低減後の画素データを算出する画素数低減処理と、特定色を表す階調値を含む第１の範囲において、入力階調値が特定色を表す階調値に近づくように補正するとともに、入力階調値の変化に対して出力階調値が連続的に変化するように補正する色数低減処理と、を組み合わせた前処理を実行する。この結果、背景色に応じた効果的な前処理を実行して、圧縮処理にて生成される圧縮背景画像データの圧縮率を向上することができる。
【０００９】
［適用例２］画像処理装置であって、対象画像を表す対象画像データから、前記対象画像の背景を表す背景画像データを分離する分離部と、前記背景画像データに対して圧縮の前処理を実行して、処理済背景画像データを生成する前処理部と、前記処理済背景画像データに対して圧縮処理を実行して、圧縮背景画像データを生成する圧縮部と、を備え、前記前処理部は、前記背景画像データに含まれる背景色が特定色に近似する色であるか否かを判断する判断部と、前記背景画像データに含まれる色数を低減するための色数低減処理を実行する色数低減部であって、前記背景色が前記特定色に近似する色である場合に、第１の前記色数低減処理を実行し、前記背景色が前記特定色に近似する色でない場合に、前記第１の前記色数低減処理と異なる第２の前記色数低減処理を実行する、前記色数低減部と、を備える、画像処理装置。
【００１０】
上記構成によれば、背景画像データに含まれる背景色に応じて、色数低減処理の種類を変更するので、背景色に応じた効果的な圧縮の前処理を実行して、圧縮処理によって生成される圧縮背景画像データの圧縮率を向上することができる。
【００１１】
［適用例３］画像処理装置であって、対象画像を表す対象画像データから、前記対象画像の背景を表す背景画像データを分離する分離部であって、前記背景画像データは、表色系を構成する複数の成分のそれぞれに対応する複数の色成分画像データを含む、前記分離部と、前記背景画像データに対して圧縮の前処理を実行して、処理済背景画像データを生成する前処理部と、前記処理済背景画像データに対して圧縮処理を実行して、圧縮背景画像データを生成する圧縮部と、を備え、前記前処理部は、前記各色成分画像データが第１の成分範囲内の階調値を有するか否かを判断する判断部と、前記各色成分画像データに含まれる階調値の数を低減する階調値数低減処理を実行する階調値数低減部であって、第１の前記色成分画像データが前記第１の成分範囲内の階調値を有する場合に、第１の前記階調値数低減処理を実行し、第２の前記色成分画像データが前記第１の成分範囲内の階調値を有さない場合に、前記第１の階調値数低減処理と異なる第２の前記階調値数低減処理を実行する、前記階調値数低減部と、を備える、画像処理装置。
【００１２】
上記構成によれば、背景画像データに含まれる各色成分画像データの階調値に応じて、階調値数低減処理の種類を変更するので、各色成分画像データに応じた効果的な圧縮の前処理を実行して、圧縮処理によって生成される圧縮背景画像データの圧縮率を向上することができる。
【００１３】
本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、上記装置の機能を実現する方法、上記装置の機能を実現するコンピュータプログラム、当該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】
【００１４】
【図１】画像処理装置としての計算機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】画像処理に用いられる画像の一例を示す図である。
【図４】第１実施例の背景画像データ調整処理のフローチャートである。
【図５】背景画像データの色成分のヒストグラムの一例を示す図である。
【図６】平均画素法について説明する図である。
【図７】第１の色数低減処理のトーンカーブを示す図である。
【図８】最近傍法について説明する図である。
【図９】第２の色数低減処理のトーンカーブを示す図である。
【図１０】第２実施例の背景画像データ調整処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
Ａ．第１実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、第１実施例における画像処理装置としての計算機２００の構成を示すブロック図である。
【００１６】
計算機２００は、例えば、パーソナルコンピュータであり、ＣＰＵ２１０と、ＲＯＭとＲＡＭとを含む内部記憶装置２４０と、マウスやキーボードなどの操作部２７０と、外部装置と通信を行うための通信部２８０と、ハードディスクドライブなどの外部記憶装置２９０と、を備えている。
【００１７】
計算機２００は、通信部２８０を介して、スキャナ３００などの外部装置と通信可能に接続される。スキャナ３００は、光学的に原稿を読み取ることによってスキャンデータを取得する画像読取装置である。
【００１８】
内部記憶装置２４０には、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。外部記憶装置２９０は、ドライバプログラム２９１を格納している。ドライバプログラム２９１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどに格納されて提供される。
【００１９】
ＣＰＵ２１０は、ドライバプログラム２９１を実行することにより、スキャナドライバ１００として機能する。スキャナドライバ１００は、スキャンデータ取得部１１０と、分離部１２０と、前処理部１３０と、圧縮部１４０と、を備えている。分離部１２０は、スキャンデータから、背景を表す背景画像データ（文字などの特定種類のオブジェクトを含まない画像データ）を分離する。前処理部１３０は、背景画像データに対して圧縮の前処理を実行して、処理済背景画像データを生成する。圧縮部１４０は、処理済背景画像データに対して圧縮処理を実行して、圧縮背景画像データを生成する。前処理部１３０は、判断部１３１と、画素数低減部１３２と、色数低減部１３３と、を備えている。
【００２０】
Ａ−２．画像処理：
図２は、画像処理のフローチャートである。画像処理は、例えば、利用者が、原稿をスキャナ３００にセットして、スキャナドライバ１００に対して原稿の読取（スキャンデータの生成）を指示した場合に、スキャナドライバ１００によって実行される。ステップＳ１００では、スキャンデータ取得部１１０は、処理対象のスキャンデータを取得する。具体的には、スキャンデータ取得部１１０は、スキャナ３００の画像読取部を制御して、利用者が準備した原稿を読み取ってスキャンデータを取得する。スキャンデータは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの成分値（本実施例の各成分値は、２５６階調の階調値）を含む画素データによって構成されたＲＧＢ画像データである。
【００２１】
図３は、画像処理に用いられる画像の一例を示す図である。図３（Ａ）は、スキャンデータが表すスキャン画像ＳＩの一例を示している。スキャン画像ＳＩは、下地Ｂｇ１と、文字を表す文字オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２と、写真を表す写真オブジェクトＯｂ３と、描画を表す描画オブジェクトＯｂ４とを含んでいる。ここで、描画オブジェクトは、イラスト、表、線図、模様などを表すオブジェクトである。
【００２２】
ステップＳ１５０（図２）では、分離部１２０は、スキャンデータが表すスキャン画像ＳＩ内の文字オブジェクトを含む文字オブジェクト領域を特定する文字オブジェクト特定処理を実行する。具体的には、分離部１２０は、ｓｏｂｅｌフィルタなどのエッジ検出フィルタをスキャンデータに適用して、エッジ画像ＥＩ（図３（Ｂ））を表すエッジ画像データを生成する。分離部１２０は、エッジ画像ＥＩ内の、エッジ強度が基準値より大きい領域を特定し、当該領域に対応するスキャン画像ＳＩ内の領域をオブジェクト領域として特定する。図３（Ｂ）の例では、スキャン画像ＳＩの４つのオブジェクトＯｂ１〜Ｏｂ４にそれぞれ対応する４つの領域ＯＡ１〜ＯＡ４が、エッジ画像ＥＩ内に特定されている。分離部１２０は、スキャン画像ＳＩ内の各オブジェクト領域の色分布に応じて、各オブジェクト領域が、文字オブジェクト領域であるか否かを判定する。具体的には、分離部１２０は、オブジェクト領域の輝度のヒストグラムを用いて、当該領域内に含まれる輝度値の種類数Ｃを算出する。分離部１２０は、オブジェクト領域に含まれる複数の画素を、オブジェクト領域の周囲の色（背景色）に近似する色を有する背景画素と、背景画素以外のオブジェクト画素とに分類し、背景画素の数に対するオブジェクト画素の比率Ｄを算出する。文字オブジェクトは、文字以外のオブジェクトと比較して、輝度値の種類数Ｃ（色の種類数）、および、オブジェクト画素の比率Ｄが小さい傾向がある。分離部１２０は、判定対象のオブジェクト領域の輝度値の種類数Ｃ（色の種類数）が第１の閾値より小さく、かつ、オブジェクト画素の比率Ｄが第２の閾値より小さい場合に、当該オブジェクト領域は、文字オブジェクト領域であると判定する。図３（Ａ）の例では、文字オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２にそれぞれ対応する文字オブジェクト領域ＴＡ１、ＴＡ２が、スキャン画像ＳＩ内に特定されている。
【００２３】
なお、文字オブジェクト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。
【００２４】
ステップＳ２００では、分離部１２０は、１つの文字オブジェクト領域を選択する。図３（Ａ）の例では、特定された文字オブジェクト領域ＴＡ１、ＴＡ２の中から、１つの文字オブジェクト領域を順次に選択する。
【００２５】
ステップＳ２５０では、分離部１２０は、の文字二値データを生成する。具体的には、分離部１２０は、スキャンデータから、選択された文字オブジェクト領域を表す部分画像データを取得し、部分画像データに対して二値化処理を実行する。具体的には、分離部１２０は、文字オブジェクト領域の周囲の色を表すＲＧＢ値（ＢＲ、ＢＧ、ＧＢ）を算出する。分離部１２０は、文字オブジェクト領域ＴＡ１、ＴＡ２を構成する画素ｉの成分値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）が、以下の式（１）〜式（３）を全て満たす場合には、画素ｉに対応する文字二値データの画素値を「０」とし、式（１）〜式（３）のいずれかを満たさない場合には、当該画素値を「１」とすることによって、文字二値データを生成する。
【００２６】
ＢＲ−ΔＶ＜Ｒｉ＜ＢＲ＋ΔＶ    ...（１）
ＢＧ−ΔＶ＜Ｇｉ＜ＢＧ＋ΔＶ    ...（２）
ＢＢ−ΔＶ＜Ｂｉ＜ＢＢ＋ΔＶ    ...（３）
【００２７】
文字二値データ内の画素値が「１」である画素は、文字を構成する文字構成画素であり、画素値が「０」である画素は、文字を構成しない非文字構成画素である。上記式（１）〜（３）から解るように、画素ｉの色が、周囲領域の色と、ほぼ同じである場合（色値の差分がΔＶ未満である場合）には、画素ｉは、文字構成画素に分類される。画素ｉの色が、周囲領域の色と、異なる場合（色値の差分がΔＶ以上である場合）には、画素ｉは、非文字構成画素に分類される。
【００２８】
文字二値データにおける文字構成画素に対応するスキャン画像ＳＩの画素（スキャン画像ＳＩの部分画像である文字オブジェクト領域の画素を含む）も、文字構成画素と呼ぶ。文字二値データにおける非文字構成画素に対応するスキャン画像ＳＩの画素（スキャン画像ＳＩの部分画像である文字オブジェクト領域の画素を含む）も、非文字構成画素と呼ぶ。図３（Ｃ）は、スキャン画像ＳＩの文字オブジェクト領域ＴＡ１、ＴＡ２に対応する文字二値データが表す二値画像ＴＩＡ、ＴＩＢが示されている。
【００２９】
ステップＳ３００（図２）では、分離部１２０は、文字オブジェクト領域の文字色を表す文字色値（ＲＧＢ値）を特定する。具体的には、分離部１２０は、文字二値データを用いて、文字オブジェクト領域の複数の文字構成画素を特定する。分離部１２０は、文字オブジェクト領域の全ての文字構成画素の画素値（色値）の平均値を、文字色値として特定する。
【００３０】
ステップＳ３５０では、分離部１２０は、文字オブジェクト領域の背景色を表す背景色値（ＲＧＢ値）を特定する。具体的には、分離部１２０は、文字二値データを用いて、文字オブジェクト領域の複数の非文字構成画素を特定する。分離部１２０は、文字オブジェクト領域の全ての非文字構成画素の画素値（色値）の平均値を、背景色値として特定する。
【００３１】
ステップＳ４００では、分離部１２０は、文字オブジェクト領域の複数の文字構成画素の画素値を、ステップＳ３５０で特定された背景色値に変更する。なお、分離部１２０は、文字オブジェクト領域の複数の文字構成画素を、文字二値データを用いて特定する。この結果、スキャン画像ＳＩから、処理対象の文字オブジェクト領域に含まれる文字オブジェクトが消去される。
【００３２】
ステップＳ４５０では、圧縮部１４０は、文字二値データを圧縮して、圧縮文字二値データを生成する。文字二値データが表す文字画像は、解像度を落とすとエッジのがたつきが目立ち、視認性が悪化しやすい。圧縮部１４０は、二値画像データを、高い圧縮率で、かつ、解像度を落とすことなく圧縮できる可逆圧縮方式であるＭＭＲ（Modified Modified Read）方式（CCITT-G4方式とも呼ばれる。）を用いて、圧縮文字二値データを生成する。
【００３３】
ステップＳ５００では、スキャナドライバ１００は、圧縮文字二値データと文字色値と座標情報とを関連づけてＰＤＦファイルに格納する。座標情報は、スキャン画像ＳＩに対する圧縮文字二値データが表す文字二値画像の位置を表す情報である。
【００３４】
ステップＳ５５０では、分離部１２０は、特定された全ての文字オブジェクト領域を選択したか否かを判断する。分離部１２０は、全ての文字オブジェクト領域が選択されていない場合には（ステップＳ５５０：ＮＯ）、ステップＳ２００に戻って、未選択の文字オブジェクト領域を選択して、上述したステップＳ２５０〜Ｓ５００の処理を繰り返す。分離部１２０は、全ての文字オブジェクト領域が選択された場合には（ステップＳ５５０：ＹＥＳ）、ステップＳ６００に処理を移行する。
【００３５】
ステップＳ６００に移行した時点で、分離部１２０によって、スキャン画像ＳＩから文字オブジェクトが消去された背景画像ＢＩ（図３（Ｄ））を表す背景画像データが生成される。図３（Ｄ）に示すように、背景画像ＢＩは、下地Ｂｇ１とともに、写真オブジェクトＯｂ３や描画オブジェクトＯｂ４を含み得るが、文字オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２を含まない。
【００３６】
ステップＳ６００では、前処理部１３０は、背景画像データ調整処理を実行して処理済背景画像データを生成する。図４は、背景画像データ調整処理のフローチャートである。背景画像データ調整処理は、背景画像データに対して実行される圧縮の前処理である。
【００３７】
ステップＳ６１０では、前処理部１３０は、背景画像データが表す背景画像ＢＩの代表色を、背景画像ＢＩの背景色として特定する。なお、背景画像ＢＩの背景色は、対象画像データによって表される対象画像の背景色と言うこともできる。具体的には、前処理部１３０は、背景画像データの３つの色成分（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）のヒストグラムを算出する。図５は、背景画像データの色成分のヒストグラムの一例を示す図である。前処理部１３０は、ＲＧＢの各色成分のヒストグラムの３つの最頻値ＰＲ、ＰＧ、ＰＢをそれぞれ算出し、当該３つの最頻値を、背景色を表す３つの成分値（背景成分値）として特定する。
【００３８】
図５（Ａ）は、背景画像ＢＩの下地Ｂｇ１（図３（Ｄ））が白に近似する色である場合のＲ成分のヒストグラムＨＲ１を示し、図５（Ｂ）は、下地Ｂｇ１が白に近似する色以外の色である場合のＲ成分のヒストグラムＨＲ２を示している。ヒストグラムＨＲ１には、背景画像ＢＩにおける主要な領域の色に対応する成分値のピークＴＰ１、ＵＰ２が表れている。図５（Ａ）に示すように、Ｒ成分の最頻値ＰＲ１は、ヒストグラムＨＲ１の最大のピークＴＰ１の頂点に対応する成分値である。背景画像ＢＩは、下地Ｂｇ１の領域以外に、写真などのオブジェクト領域を含み得るので、ヒストグラムＨＲ１には複数のピークが表れうる。ヒストグラムの最頻値を背景色とすることによって、背景画像ＢＩに内の比較的広く、かつ、比較的同じ色の画素を多く含む領域（一般的には、下地の領域）の色が、背景色として特定される。
【００３９】
図５（Ａ）のように、背景画像ＢＩの下地Ｂｇ１が白に近似する色である場合には、３つの背景成分値は、それぞれ、２５５に比較的近い値となる。図５（Ｂ）のように、背景画像ＢＩの下地Ｂｇ１が白に近似する色ではない場合には、３つの背景成分値は、それぞれ、下地Ｂｇ１の色に応じた値となる。この場合には、３つの背景成分値のうちの少なくとも１つは、２５５から比較的離れた値（例えば、図５（Ｂ）のヒストグラムＨＲ２において、最大ピークＰ２の頂点に対応する値ＰＲ２）となる。
【００４０】
ステップＳ６２０（図４）では、判断部１３１は、特定された背景色が、白に近似する色であるか否かを判断する。具体的には、判断部１３１は、３つの背景成分値（ＲＧＢの各値）が白色範囲内であるか否かを判断する。白色範囲は、ＲＧＢの各成分値の範囲で規定され、例えば、Ｗｕ＜Ｒ≦２５５、かつ、Ｗｕ＜Ｇ≦２５５、かつ、Ｗｕ＜Ｂ≦２５５の範囲とされる。本実施例では、Ｗｕ＝２５０である。白色範囲は、実質的に白とみなせる色の範囲、あるいは、白に近似する色の範囲（白を含む）と言うこともできる。
【００４１】
背景色が白に近似する色である場合には（ステップＳ６２０：ＹＥＳ）、画素数低減部１３２は、平均画素法を用いて、背景画像データの画素数を低減する（ステップＳ６３０）。図６は、平均画素法について説明する図である。平均画素法を用いた画素数低減処理では、画素数低減前の画像データに含まれる複数の対応画素データを用いて、画素数低減後の画像データに含まれる１つの画素データが生成される。複数の対応画素データは、画素数低減後の１つの画素データに対応している。
【００４２】
図６（Ａ）において、上側の画像ＰＩ１は、画素数低減前の画像を示し、下側の画像ＰＩ２は、画素数低減後の画像を示す。図６（Ａ）は、縦方向の画素数および横方向の画素数をそれぞれ２分の１にする（総画素数を４分の１にする）例を示している。この例では、画像ＰＩ２の１つの画素ＰＢは、画像ＰＩ１内の縦２画素×横２画素分の領域に対応する。すなわち、画像ＰＩ２を構成する複数の画素ＰＢのそれぞれに、画像ＰＩ１を構成する４つの画素ＰＡがそれぞれ対応している。例えば、処理後画像ＰＩ２の左上の１つの画素ＰＢ１には、画像ＰＩ１における４つの画素ＰＡ１〜ＰＡ４が対応している。平均画素法では、画素数低減部１３２は、画像ＰＩ２を構成する各画素ＰＢの画素値（色値）を、画像ＰＩ１内の当該画素ＰＢに対応する４つの画素ＰＡの平均画素値（単純平均）に決定する。
【００４３】
図６（Ｂ）は、縦方向の画素数および横方向の画素数をそれぞれ３分の２にする（総画素数を９分の４にする）例を示している。この例では、処理後の画像ＰＩ３の１つの画素ＰＣは、処理前の画像ＰＩ１内の縦１．５画素×横１．５画素分の領域に対応する。例えば、画像ＰＩ３の左上の１つの画素ＰＣ１には、画像ＰＩ１における画素ＰＡ１の全体と、画素ＰＡ２の半分と、画素ＰＡ３の半分と、画素ＰＡ４の４分の１が対応している。この場合、平均画素法では、画素数低減部１３２は、処理後の画像ＰＩ３を構成する各画素ＰＣの画素値（色値）を、処理前の画像ＰＩ１において、当該画素ＰＢに対応する４つの画素ＰＡの画素値を、対応する面積比で重み付けした重み付き平均画素値に決定する。例えば、図６（Ｂ）の画素ＰＣ１のＲ成分値Ｒ（ｐｃ１）は、対応する４つの画素ＰＡ１〜ＰＡ４のＲ成分値をそれぞれＲ（ｐａ１）、Ｒ（ｐａ２）、Ｒ（ｐａ３）、Ｒ（ｐａ４）とすると、以下の式（４）で表される。
【００４４】
Ｒ（ｐｃ１）＝（４／９）×Ｒ（ｐａ１）＋（２／９）×（Ｒ（ｐａ２）
＋（２／９）×Ｒ（ｐａ３）＋（１／９）×Ｒ（ｐｃ４）...（４）
【００４５】
ステップＳ６４０では、色数低減部１３３は、第１の色数低減処理を用いて、画素数が低減された後の背景画像データに含まれる色数（色の種類の数）を低減する。なお、所定の画素数低減処理を用いて、画素数が低減された後の背景画像データを、中間画像データとも呼ぶ。図７は、第１の色数低減処理のトーンカーブを示す図である。色数低減部１３３は、図７のトーンカーブを実現するように、入力階調値Ｐｉｎと、出力階調値Ｐｏｕｔとを対応付けたルックアップテーブル（図示せず）を参照して、画素数が低減された後の背景画像データの各色成分画像データの各画素値（階調値）に対して色補正を実行する。背景画像データの各画素データは、ＲＧＢの３つの色成分の階調値を含んでいる。すなわち、背景画像データは、３つの色成分画像データを含んでいるということができる。各色成分画像データは、３つ色成分の階調値のうちの１つの階調値を画素値とする画像データである。図７のトーンカーブは以下の式（５）、（６）、（７）で表される。なお、本実施例では、Ｐｈ＝１２８であり、上述したようにＰｖ＝２５０である。
【００４６】
Ｐｏｕｔ＝Ｐｉｎ      （０≦Ｐｉｎ≦Ｐｈ）...（５）
Ｐｏｕｔ＝２５５      （Ｐｖ＜Ｐｉｎ≦２５５、ただし、Ｐｈ＜Ｐｖ））...（６）
Ｐｏｕｔ＝（Ｐｉｎ−Ｐｈ）×｛（２５５−Ｐｈ）／（Ｐｖ−Ｐｈ）｝＋Ｐｈ
（Ｐｈ＜Ｐｉｎ≦Ｐｖ）...（７）
【００４７】
上記の式から解るように、第１の補正処理では、画素数低減部１３２は、補正対象の画素値が、０以上Ｐｈ以下の範囲内にある場合には、当該画素値を変更しない（式（５））。また、画素数低減部１３２は、補正対象の画素値が、Ｐｖより大きく、かつ、２５５未満の範囲内にある場合には、当該画素値を２５５に変更し、補正対象の画素値が２５５である場合には、当該画素値を２５５に維持する（式（６））。式（６）は、白に近似する色（ＲＧＢの全成分が２５０を超える色）を完全な白（（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、２５５、２５５））に変更する色補正（白色均一化補正）である。また、画素数低減部１３２は、補正対象の画素値が、Ｐｈより大きく、かつ、Ｐｖ以下である範囲内にある場合には、当該範囲の下限（Ｐｈ）と上限（Ｐｖ）の周辺（前後）で、入力階調値Ｐｉｎの変化に対する出力階調値Ｐｏｕｔの変化が非連続にならないように、当該画素値を変更する（式（６））。また、画素数低減部１３２は、当該範囲内の入力階調値Ｐｉｎの変化に対して、出力階調値Ｐｏｕｔを直線状に変化させる（式（６））。以下では、「色補正における入力階調値Ｐｉｎの変化に対する出力階調値Ｐｏｕｔの変化」を「色補正の階調変化特性」とも呼ぶ。Ｐｈ＜Ｐｉｎ≦Ｐｖの範囲は、色補正の階調変化特性の連続性を担保するために画素値を調整する調整範囲と言うことができる。なお、Ｐｈは、０であっても良く、この場合には、上記式（５）に対応する範囲はなく、０≦Ｐｉｎ≦Ｐｖの範囲が、上述した調整範囲になる。
【００４８】
以上の説明から解るように、第１の色数低減処理では、画素数低減部１３２は、白（ＲＧＢ値＝（２５５、２５５、２５５））に近似する色を、白に変更するとともに、階調値の全範囲内の入力階調値Ｐｉｎの変化に対して、出力階調値Ｐｏｕｔが連続的に変化するように、各色成分画像データの画素値を補正する。また、第１の色数低減処理によって、各画素値が表現可能な階調数（２５６階調）は変化しない。すなわち、補正後の画素値と補正前の画素値のビット数は、変化しない（本実施例では、８ビット）。なお、第１の色数低減処理では、階調値の全範囲内で、階調変化特性が連続である必要はなく、少なくとも白色範囲を含む特定の範囲内で、階調変化特性が連続であれば良い。
【００４９】
背景色が白に近似する色でない場合、すなわち、３つの背景成分値で表される背景色が上述した白色範囲外である場合には（図４：ステップＳ６２０：ＮＯ）、画素数低減部１３２は、最近傍法を用いて、背景画像データの画素数を低減する（ステップＳ６５０）。図８は、最近傍法について説明する図である。最近傍法を用いた画素数低減処理では、処理前の背景画像データの複数の画素データ毎に、当該複数の画素データの中から、処理後の背景画像データを構成する画素データが選択される。処理前の背景画像データの選択された画素データは、処理後の背景画像データを構成する画素データとしてそのまま用いられる。
【００５０】
最近傍法について具体的に説明する。図８（Ａ）は、縦方向の画素数および横方向の画素数をそれぞれ２分の１にする（総画素数を４分の１にする）例を示している。この例では、処理後画像ＰＩ４の１つの画素ＰＤは、処理前画像ＰＩ１における縦２画素×横２画素の領域に対応する。最近傍法では、画素数低減部１３２は、処理前画像ＰＩ１における縦２画素×横２画素の４つの画素データ毎に、当該４つの画素データの中から処理後画像ＰＩ４の画素の画素データを１つずつ選択する。例えば、処理後画像ＰＩ４の左上の１つの画素ＰＤ１には、処理前画像ＰＩ１における４つの画素ＰＡ１〜ＰＡ４が対応している。最近傍法では、これらの対応する４つの画素ＰＡ１〜ＰＡ４のうち、画素ＰＤ１の中心との距離が最も近い画素が選択され、選択された画素の画素データが、処理後画像ＰＩ４の画素データに設定される。ただし、この例では、４つの画素ＰＡ１〜ＰＡ４は、画素ＰＤ１の中心から等距離にあるので、画素数低減部１３２は、予め定められた規則に従って１つの画素を選択する（例えば、左上の画素ＰＡ１を選択する）。この例では、処理後画像ＰＩ４は、処理前画像ＰＩ１における偶数行に配置された複数の画素と、偶数列に配置された複数の画素がそれぞれ間引かれて、処理前画像ＰＩ１における奇数行、かつ、奇数列に配置された複数の画素が残された画像と言うことができる。
【００５１】
図８（Ｂ）は、縦方向の画素数および横方向の画素数をそれぞれ３分の２にする（総画素数を９分の４にする）例を示している。この例では、処理後画像ＰＩ５の１つの画素ＰＥは、処理前画像ＰＩ１内の縦１．５画素×横１．５画素分の領域に対応する。したがって、処理後画像ＰＩ５の左上の縦２画素×横２画素の領域ＡＥ１は、処理前画像ＰＩ１における縦３×横３画素の領域（９画素）に対応している。最近傍法では、画素数低減部１３２は、処理前画像ＰＩ１における縦３画素×横３画素の９つの画素データ毎に、当該９つの画素データの中から処理後画像ＰＩ５の画素の画素データを４つずつ選択する。例えば、画素数低減部１３２は、処理後画像ＰＩ５の縦２画素×横２画素の領域ＡＥ１の４つの画素のそれぞれに最も距離が近い４つの画素ＰＡ１、ＰＡ５、ＰＡ６、ＰＡ７を、処理前画像ＰＩ１の対応する縦３画素×横３画素の領域から選択する。画素数低減部１３２は、選択された処理前画像ＰＩ１の４つの画素ＰＡ１、ＰＡ５、ＰＡ６、ＰＡ７を、処理後画像ＰＩ５の縦２画素×横２画素の領域ＡＥ１の４つの画素の画素データにそれぞれ設定する。この例では、処理後画像ＰＩ５は、処理前画像ＰＩ１における縦３画素×横３画素の領域の９つの画素毎に、当該領域の４隅に位置する４つ画素を除く５つの画素がそれぞれ間引かれた画像と言うことができる。
【００５２】
図４のステップＳ６６０では、色数低減部１３３は、第２の色数低減処理を用いて、画素数が低減された後の背景画像データに含まれる色数を低減する。図９は、第２の色数低減処理のトーンカーブを示す図である。色数低減部１３３は、３つの背景成分値をそれぞれ用いて、色成分ごとに図９のトーンカーブを実現するように、入力階調値Ｐｉｎと出力階調値Ｐｏｕｔとを対応付けたルックアップテーブル（図示せず）を生成する。色数低減部１３３は、生成されたルックアップテーブルを参照して、画素数が低減された後の背景画像データの各色成分画像データの各画素値（階調値）に対して色補正を実行する。
【００５３】
図９のトーンカーブは以下の式（８）、（９）で表される。
Ｐｏｕｔ＝Ｐｉｎ    （０≦Ｐｉｎ＜Ｐｂ、Ｐｕ＜Ｐｉｎ≦２５５）...（８）
Ｐｏｕｔ＝Ｐｃ        （Ｐｂ≦Ｐｉｎ≦Ｐｕ）...（９）
【００５４】
ここで、Ｐｃは、３つの背景成分値のうち、トーンカーブを適用する色成分の値である。すなわち、色成分ごとに第２の補正処理用のトーンカーブは異なる。また、Ｐｕ＝Ｐｉｎ＋ΔＰ、Ｐｂ＝Ｐｉｎ−ΔＰである。本実施例では、ΔＰ＝２である。
【００５５】
上記の式から解るように、第２の色数低減処理では、画素数低減部１３２は、補正対象の画素値が、背景成分値Ｐｃを中心とした所定幅（２×ΔＰ＋１）の変更範囲内である場合には、当該画素値を背景成分値Ｐｃに変更する（補正対象の画素値が、背景成分値Ｐｃである場合は、補正対象の画素値を変更しない）。式（８）は、背景色に近似する色を背景色に変更する色補正（背景色均一化補正）である。また、画素数低減部１３２は、補正対象の画素値が当該変更範囲外である場合には、当該画素値を変更しない。したがって、第２の色数低減処理では、画素数低減部１３２は、背景成分値を含む色範囲内の画素値（入力階調値Ｐｉｎ）が当該背景成分値に補正され、入力階調値Ｐｉｎの変化に対する出力階調値Ｐｏｕｔの変化が当該色範囲の上限（Ｐｕ）および下限（Ｐｂ）の周辺で非連続となるように、各色成分画像データの画素値を補正する。また、第２の色数低減処理によって、各画素値が表現可能な階調数（２５６階調）は変化しない。すなわち、補正後の画素値と補正前の画素値のビット数は、変化しない（本実施例では、８ビット）。
【００５６】
なお、トーンカーブが特定の入力階調値Ｐｓで非連続であるとは、図９に示すトーンカーブのように、トーンカーブの入力階調値Ｐｓにおける微分値が無限大（正の無限大および負の無限大を含む）になること、と言い換えることができる。逆に、トーンカーブが、入力階調値の所定の範囲内で連続であるとは、図７に示すトーンカーブのように、当該範囲内に微分値が無限大となる特定の階調値が存在しないこと、と言い換えることができる。
【００５７】
なお、図９におけるトーンカーブの上記式（９）に対応する部分は、１つのフラットな部分を含んでいるが、複数のフラットな部分を含んでいても良い。この場合であっても、色数を低減することができる。
【００５８】
図４のステップＳ６４０またはＳ６６０が終了した時点で、圧縮の前処理が行われた処理済み背景画像データが生成され、背景画像データ調整処理は終了される。
【００５９】
図２のステップＳ７００では、圧縮部１４０は、生成された処理済み背景画像データを圧縮して、圧縮背景画像データを生成する。処理済み背景画像データが表す背景画像ＢＩ（図３（Ｄ））は、文字を含んでおらず、写真や描画を含み得る多階調（２５６階調）画像である。圧縮部１４０は、このような多階調画像の圧縮に適したＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）方式を用いて、処理済み背景画像データを圧縮する。さらに、圧縮部１４０は、ＪＰＥＧ圧縮された処理済み背景画像データを、Ｄｅｆｌａｔｅ方式を用いて、さらに圧縮して、圧縮背景画像データを生成する。
【００６０】
ここで、ＪＰＥＧ圧縮では、圧縮部１４０は、処理済み背景画像データを構成するＲＧＢ画素データをＹＣｒＣｂ画素データに変換する。圧縮部１４０は、処理済み背景画像データが表す背景画像ＢＩを縦８画素×横８画素のブロックに分割し、ブロックごとに二次元離散コサイン変換を行なって縦方向８種×横方向８種の周波数成分を表すＤＣＴ係数に変換する。圧縮部１４０は、さらに、図示しない量子化テーブルに規定されている量子化閾値で各ブロックのＤＣＴ係数を除算することによって、各ブロックの量子化係数を取得する。圧縮部１４０は、得られた量子化係数を、所定の走査順に並べてハフマン符号化することによって、処理済み背景画像データを圧縮する。この説明から解るように、ＪＰＥＧ圧縮では、圧縮対象の画像データの均一性が高いほど、すなわち、各周波数成分が小さいほど、「０」になる量子化係数が増加するので、圧縮率が高くなる。
【００６１】
ステップＳ７５０では、スキャナドライバ１００は、ステップＳ５００にて圧縮文字二値データ等が格納されたＰＤＦファイルに、圧縮背景画像データを格納して、本画像処理を終了する。ＰＤＦファイルは、複数の異なる形式の画像データを１つのファイルに格納可能である。また、ＰＤＦファイルは、当該ファイルに格納された画像データを表示する際には、格納された複数の画像データを重畳して１つの画像として再現可能である。ステップＳ５００において、圧縮文字二値データと文字色値と座標情報とが、１つのＰＤＦファイルに格納され、ステップＳ７５０において、圧縮背景画像データ該ＰＤＦファイルが格納されることによって、スキャン画像ＳＩを表す高圧縮ＰＤＦデータが生成される。この結果、文字を含むスキャン画像ＳＩは、文字がシャープで読みやすく、かつ、データ量が比較的小さい保存形態で、保存される。
【００６２】
以上説明した本実施例によれば、背景色が白に近似する色に近似する色である場合（白色範囲内の色である場合）には、平均画素法を用いた画素数低減処理と、第１の色数低減処理を用いた画素数低減処理と、を組み合わせた圧縮の前処理を実行する。この結果、背景色に応じた効果的な前処理を実行して、圧縮処理にて生成される圧縮背景画像データの圧縮率を向上することができる。具体的には、背景色が白に近似する色である場合には、スキャン画像ＳＩは、例えば、白い用紙にオブジェクトが表された原稿を読み取って得られた比較的単純な画像である可能性が比較的高い。このようなスキャン画像ＳＩから得られた背景画像ＢＩを表す背景画像データは、白い領域の均一性を高めることによって画質を大きく低下させることなく、圧縮率を高められる可能性が比較的高いと考えられる。むしろ、白い領域の均一性を高めることで、読取ムラによる画質劣化を低減できる可能性もある。そこで、本実施例の前処理部１３０の画素数低減部１３２は、背景色が白に近似する色である場合には、平均画素法によって画素数を低減することによって、画素数低減後の背景画像データが表す画像の色の均一性を増大させている。さらに、前処理部１３０の色数低減部１３３は、画素数低減後の背景画像データに対して、白に近似する色を完全な白に変更する白色均一化補正を行うことによって、背景画像データが表す画像の色数を減らして、さらに、均一性を増大させている。この結果、背景画像データの周波数成分が小さくなり、背景色が白に近似する背景画像データの圧縮率を向上することができる。さらに、この色補正は、階調変化特性が全範囲に亘って連続的になるように補正するので、白色均一化補正が行われた領域と、行われていない領域との境界に、補正前にはないエッジが補正によって発生することを抑制できる。この結果、エッジの発生によって、最終的な高圧縮ＰＤＦに変換されたスキャンデータの画質が低下することを抑制できるとともに、エッジに起因する周波数成分の増大によって、背景画像データの圧縮率が増大することを抑制することができる。
【００６３】
さらに、上記実施例では、画素数低減部１３２は、背景色が白に近似する色でない場合に、最近傍法を用いた画素数低減処理を実行する。この結果、背景色に応じた画素数低減処理を実行することによって、圧縮の前処理を効率よく実行することができる。具体的には、背景色が白に近似する色でない場合には、例えば、スキャン画像ＳＩは、背景に色が付いた原稿を読み取って得られた画像であり、例えば、背景に、模様やグラデーションなどの観察者にとって意味のある階調変化（読取ムラなどではない階調変化）が存在する可能性も比較的高い。このような場合には、例えば、平均画素法を採用しても、画質低下を引き起こす可能性や、十分に周波数成分を小さくできるほど均一性を増大できない可能性が比較的高い。このために、本実施例では、画素数を低減する手法として、計算時間が平均画素法と比較して短い最近傍法を採用することによって、処理の効率化を図っている。
【００６４】
さらに、上記実施例では、色数低減部１３３は、背景色が白に近似する色でない場合に、背景画像データの各成分値に対して第２の色数低減処理を実行して、背景画像データに含まれる色数を低減している。この結果、背景色に応じた適切な色数低減処理を実行することができる。具体的には、第２の色数低減処理は、背景成分値を含む色範囲内の入力階調値が背景成分値に補正（背景色均一化補正）し、階調変化特性が当該色範囲の上限および下限の周辺で非連続となるように補正する処理である。すなわち、第２の色補正では、背景色均一化補正の対象となる色範囲の周辺に、階調変化特性の連続性を担保するための調整範囲を設けていない。第２の色数低減処理では、背景色が白に近似する色でないために、背景色均一化補正の色範囲（図９：Ｐｂ≦Ｐｉｎ≦Ｐｕ）は、０から２５５までの全階調範囲の中央付近になる場合も比較的多い。そうすると、第２の色数低減処理のトーンカーブの当該色範囲の周辺に、調整範囲を設けると、第２の色数低減処理は、全階調範囲の大部分の階調値を変更する補正になりかねない。この場合には、背景画像データが表す背景画像ＢＩに含まれ得るオブジェクト（写真や描画）の色が変化して、画質の低下を招く可能性がある。
【００６５】
以上の説明から解るように、上記実施例では、背景画像データに含まれる背景色に応じて、色数低減処理の種類を変更するので、背景色に応じた効果的な前処理を実行して、圧縮背景画像データの圧縮率の向上や、前処理の効率化を実現することができる。
【００６６】
Ｂ．第２実施例：
図１０は、第２実施例の背景画像データ調整処理のフローチャートである。第１実施例の背景画像データ調整処理では、前処理部１３０は、画像データ全体で、第１の色数低減処理と、第２の色数低減処理とを使い分けている。これに代えて、第２実施例の背景画像データ調整処理では、前処理部１３０は、３つの成分画像データのそれぞれについて、独立して、第１の色数低減処理と、第２の色数低減処理のいずれを用いるかを判断する。なお、第２実施の前処理部１３０は、色数低減部１３３に代えて、階調値数低減部１３４（図１：破線）を備えている。
【００６７】
ステップＳ６１０Ｂでは、第１実施例と同様に、前処理部１３０は、背景画像データが表す背景画像ＢＩの代表色を、背景画像ＢＩの背景色として特定する。
【００６８】
ステップＳ６２０Ｂでは、判断部１３１は、特定された背景色を構成する３つの背景成分値（ＲＧＢの各値）のうちの少なくとも１つが、特定の階調範囲内にあるか否かを判断する。特定の階調範囲は、例えば、ＲＧＢの各成分値に共通の範囲であり、本実施例では、Ｗｕ＜ＢＣ≦２５５の範囲（ＢＣは、３つの背景成分値のいずれか）に設定されている。本実施例では、Ｗｕ＝２５０である。
【００６９】
少なくとも１つの背景成分値が特定の階調範囲内にある場合には（ステップＳ６２０Ｂ：ＹＥＳ）、画素数低減部１３２は、第１実施例にて説明した平均画素法（図６）を用いて、背景画像データの画素数を低減する（ステップＳ６３０Ｂ）。３つの背景成分値が全て特定の階調範囲外にある場合には（ステップＳ６２０Ｂ：ＮＯ）、画素数低減部１３２は、第１実施例にて説明した最近傍法（図８）を用いて、背景画像データの画素数を低減する（ステップＳ６４０Ｂ）。
【００７０】
ステップＳ６５０Ｂでは、前処理部１３０は、背景画像データに含まれる３つの色成分画像データの中から、処理対象の色成分画像データを選択する。言い換えれば、前処理部１３０は、ＲＧＢの３つの色成分の中から処理対象とする色成分を選択する。
【００７１】
ステップＳ６６０Ｂでは、前処理部１３０は、処理対象の背景成分値が特定の階調範囲内にあるか否かを判断する。背景成分値が特定の階調範囲内にある場合には（ステップＳ６６０Ｂ：ＹＥＳ）、階調値数低減部１３４は、第１の色数低減処理を用いて、背景画像データに含まれる色数を低減する（ステップＳ６７０Ｂ）。すなわち、階調値数低減部１３４は、上述した図７のトーンカーブに従った色数低減処理を、処理対象の色成分画像データの各画素値（階調値）に対して実行する。背景成分値が特定の階調範囲外にある場合には（ステップＳ６６０Ｂ：ＮＯ）、階調値数低減部１３４は、第２の色数低減処理を用いて、背景画像データに含まれる色数を低減する。すなわち、階調値数低減部１３４は、上述した図９のトーンカーブに従った色数低減処理を、処理対象の色成分画像データの各画素値（階調値）に対して実行する。
【００７２】
ステップＳ６９０Ｂでは、前処理部１３０は、３つの色成分画像データを全て選択したか否かを判断する。未選択の色成分画像データがある場合には（ステップＳ６９０Ｂ：ＮＯ）、前処理部１３０は、ステップＳ６５０Ｂに戻って、未選択の色成分画像データを選択して、上述したステップＳ６６０Ｂ〜Ｓ６８０Ｂの処理を繰り返す。３つの色成分画像データを全て選択した場合には（ステップＳ６９０Ｂ：ＹＥＳ）、背景画像データ調整処理を終了する。
【００７３】
以上説明した第２実施例の背景画像データ調整処理によれば、階調値数低減部１３４は、背景画像データに含まれる各色成分画像データの階調値に応じて、階調値数低減処理の種類を変更するので、各色成分画像データに応じた効果的な圧縮の前処理を実行して、圧縮処理によって生成される圧縮背景画像データの圧縮率を向上することができる。
【００７４】
より具体的には、３つの背景成分値のうち少なくも１つの色成分の値が上述した特定の階調値範囲にある場合には、第１実施例において背景色が白色範囲にある場合と同様に、背景成分値に近似する色を背景成分値に変更して背景色の均一性を高めるとともに、補正前にはないエッジの発生などの不都合を抑制できる。また、３つの背景成分値のいずれもが特定の階調値範囲にない場合には、第１実施例において背景色が白色範囲にない場合と同様に、背景成分値に近似する色を背景成分値に変更して背景色の均一性を高めるとともに、背景画像に含まれ得るオブジェクト（写真や描画）の色が変化を抑制できる。
【００７５】
３つの背景成分値のうち少なくも１つの色成分の値が上述した特定の階調値範囲にある場合には、画素数低減部１３２は、３つの成分画像データのそれぞれに対して平均画素法を用いた画素数低減処理を実行する。すなわち、少なくとも１つの背景成分値が上述した特定の階調値範囲にあることで、平均画素法を行うことで圧縮率を向上できると判断できる色成分画像データがある場合には、当該色成分画像データを含む３つの色成分画像データに平均画素法が適用される。３つの色成分画像データに異なる画素数低減処理が適用されると、処理後の背景画像データの画質が低下する可能性がある。本実施例では、そのような画質の低下を抑制しつつ、生成される圧縮背景画像データの圧縮率を向上することができる。
【００７６】
Ｃ．変形例：
（１）上記第１実施例では、画素数低減処理および色数低減処理は、ＲＧＢ色空間で実行されているが、これに代えて、ＣＭＹ色空間や、ＹＣｂＣｒ色空間などの他の色空間で実行されてもよい。また、上記第１実施例では、背景色が白に近似しているか否かに応じて、背景画像データに対する圧縮の前処理を変更しているが、白に近似しているか否かに限らず、他の特定の色に近似しているかに応じて前処理を変更しても良い。例えば、特定の色には、例えば、比較的薄い色、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙなどの原色、利用者によって指定された背景候補の色などが含まれ得る。
【００７７】
（２）上記第１実施例では、白色範囲の下限値Ｗｕ＝２５０と、第１の色数低減処理において、白色均一化補正の対象となる色範囲の下限値Ｐｖ＝２５０は、同じである。しかしながら、これらの値は、一例であり、互いに同じである必要はなく、互いに異なる値であっても良い。
【００７８】
（３）上記第１実施例における第１の色数低減処理において、白色均一化補正の対象となる範囲の色は、白（完全な白（２５５、２５５、２５５））に変更されているが、これに限らない。例えば、補正前の色と白との間の色の相違（階調値の差）に応じて、補正後の色が白に近づくように補正されても良い。また、第１の色数低減処理において、階調変化特性の連続性を担保するための調整範囲（Ｐｈ＜Ｐｉｎ≦Ｐｖの範囲）のトーンカーブは、直線状に設定されているが、これに限られない。例えば、調整範囲のトーンカーブは当該範囲内および当該範囲の上限および下限の周辺の階調変化特性が連続的になるように、なめらかに設定された曲線であっても良い。一般的に言えば、第１の色数低減処理は、白を表す階調値を含む色範囲内の入力階調値が白を表す階調値に近づくように補正するとともに、入力階調値の変化に対して出力階調値が連続的に変化するように補正する処理であることが好ましい。
【００７９】
（４）平均画素法による画素数低減処理に代えて、他の画素数低減処理を採用しても良い。例えば、低減処理前の画像データに含まれる複数の画素データ毎に、当該複数の画素データを用いて得られる各種の値（中間値、重み付き平均値（例えば、バイキュービック法やバイリニア法を用いて算出される値）など）を算出し、算出した値を低減処理後の画像データを構成する画素データに設定する各種の処理が採用され得る。
【００８０】
（５）最近傍法（ニアレストネイバー法）による画素数低減処理に代えて、他の画素数低減処理を採用しても良い。例えば、平均画素法に代表される複数の画素データを用いて新たな画素データを算出する処理を含む画素数低減処理と比較して、処理負荷（計算時間、使用メモリ量）が低い各種の画素数低減処理が採用され得る。一般的には、低減処理前の画像データの複数の画素データ毎に、当該複数の画素データの中から、低減処理後の画像データを構成する画素データを選択する低減処理であることが好ましい。例えば、図８に示す最近傍法の例では、４画素ごとに、当該４画素の中から最も距離が近い画素を選択しているが、これに代えて、当該４画素の中からランダムに画素を選択する方法を採用しても良い。
【００８１】
（６）上記第１実施例における第２の色数低減処理において、背景色均一化補正がなされる範囲（図９：Ｐｂ≦Ｐｉｎ≦Ｐｕ）外では、補正によって画素値（階調値）を変更していないが、背景色均一化補正がなされる範囲外であっても画素値を変更して良い。例えば、第２の色数低減処理は、色数の低減以外の目的（例えば、彩度の向上）で行われる色補正と組み合わされても良い。この場合には、背景色均一化補正がなされる範囲外は、他の目的を実現するためのトーンカーブが採用され、背景色均一化補正がなされる範囲内は、フラット（範囲内の入力階調値に１つの出力階調値が対応している形状）なトーンカーブが採用される。そして、背景色均一化補正がなされる範囲の上限および下限の周辺は、階調変化特性が非連続にされる。一般的には、第２の色数低減処理は、背景色を表す階調値を含む色範囲内の入力階調値が背景色を表す階調値に補正され、入力階調値の変化に対する出力階調値の変化が当該色範囲の上限および下限の周辺で非連続となるように補正する処理であることが好ましい。
【００８２】
（７）上記各実施例において、計算機２００のスキャナドライバ１００が備える画像処理機能は、スキャナ３００や、複合機などの画像読取部を有する装置、あるいは、デジタルカメラなどの光学的な画像データ生成部を有する装置に備えられても良い。この場合には、例えば、当該画像処理機能を備える複合機やスキャナは、自身が有する画像読取部を用いて生成したスキャンデータに対して画像処理を行って、処理済み画像データ（例えば、高圧縮ＰＤＦデータ）を生成し、当該処理済み画像データを、通信可能に接続された計算機（パーソナルコンピュータなど）に出力しても良い。
【００８３】
一般的に言えば、スキャナドライバ１００の画像処理機能を実現する装置は、計算機２００に限らず、複合機、デジタルカメラ、スキャナなどによって実現されても良い。また、当該画像処理機能は、１つの装置で実現されても良いし、ネットワークを介して接続された複数の装置によって、実現されても良い。この場合には、当該画像処理機能を実現する複数の装置を備えるシステムが、画像処理装置に相当する。
【００８４】
（８）上記実施例において、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をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
【００８５】
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】
【００８６】
２００...複合機、２１０...ＣＰＵ、２４０...内部記憶装置、２７０...操作部、２８０...通信部、２９０...外部記憶装置、２９１...ドライバプログラム、１００...スキャナドライバ 
【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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