(57)【要約】  【課題】任意画像に対して画質劣化を抑えつつ目標信号値削減率を達成すること。【解決手段】画像処理部15の分類部23がRGB画像データに基づいて元LUTの各格子点を色相に基づく複数のグループに分類し、割合算出部24が分類されたグループの画素の数に基づき１又は複数のグループを重要色部分として選出し、重要色部分割合L1、非重要色部分割合L2を特定し、削減率設定部25が、重要色部分の割合L1、非重要色部分割合L2、目標削減率Tに基づき、重要色部分削減率T1と非重要色部分削減率T2を設定し、CMYK値決定部26、LUT作成部27が重要色部分の元LUTの格子点に対応する出力値は重要色部分削減率T1で削減し、非重要色部分の格子点に対応する出力値は非重要色部分削減率T2で削減して新LUTを作成し、色変換部28が新LUTを用いてRGB画像データをCMYK画像データに変換する。【選択図】図２
2019087835.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像データから第２画像データを生成する画像処理装置であって、
前記第１画像データに対して信号値総量を削減する目標となる目標削減率を取得する第１取得手段と、
前記第１画像データを構成する各画素を色相に基づく複数のグループに分類し、該分類されたグループの画素の数に基づき１又は複数のグループを重要属性部分として選出し、該重要属性部分に分類された画素の全体に対する割合を特定する特定手段と、
前記特定手段で特定された前記重要属性部分の割合と、前記目標削減率とに基づき、前記重要属性部分の削減率と他の部分における削減率となる他の削減率をそれぞれ決定する決定手段と、
前記重要属性部分に属する画素に対しては前記重要属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行い、前記他の部分に属する画素に対しては前記他の削減率に基づく信号値の削減を行って、前記第２画像データを生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記目標削減率に基づいて前記重要属性部分の削減率を決定し、さらに、前記重要属性部分に属する画素を前記重要属性部分の削減率で削減し且つ前記他の部分に属する画素を前記他の削減率した場合に全体として前記目標削減率を満たすように前記他の削減率を決定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】
前記決定手段は、前記決定した前記他の削減率が所定の閾値を超える場合、前記他の削減率を前記所定の閾値に再決定し、さらに、前記重要属性部分に属する画素を前記重要属性部分の削減率で削減し且つ前記他の部分に属する画素を前記他の削減率した場合に全体として前記目標削減率を満たすように前記重要属性部分の削減率を再決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】
前記信号値の削減を行わず前記第１画像データから前記第２画像データに変換するための第１変換テーブルを記憶する記憶手段と、
前記重要属性部分に属する画素に対応する前記第１変換テーブルの出力値を前記重要属性部分の削減率に基づいて変更し、前記第１変換テーブルの他の出力値を前記他の削減率に基づいて変更して第２変換テーブルを作成する作成手段と、を有し、
前記生成手段は、前記第２変換テーブルを用いて前記第１画像データから前記第２画像データを生成する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１画像データは、第１色空間における画像データであり、
前記第２画像データは、第２色空間における画像データであり、
前記第１変換テーブル及び前記第２変換テーブルは、前記第１色空間における値を入力値とし前記第２色空間における値を出力値とする色変換テーブルである、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】
前記第１色空間は、RGB色空間であり、
前記第２色空間は、CMYK色空間であり、
前記色相に基づく複数のグループは、赤色相グループ、緑色相グループ、青色相グループ、シアン色相グループ、マゼンタ色相グループ、イエロー色相グループ及び無彩色のグループであることを特徴とする請求項５の画像処理装置。
【請求項７】
前記作成手段は、前記重要属性部分に属する画素に対応する前記第１変換テーブルの出力値を、該出力値との色差が最小で且つ前記重要属性部分の削減率を満たす出力値に変更し、前記第１変換テーブルの他の出力値を、該出力値との色差が最小で且つ前記他の削減率を満たす出力値に変更することで第２変換テーブルを作成することを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記重要属性部分は、前記重要属性部分に選出されたグループのうち、画素の数が最も多いグループに対応する第１属性部分、及び、前記第１属性部分より画素の数が少ないグループに対応する第２属性部分で構成され、
前記重要属性部分の削減率は、前記第１属性部分の削減率、及び、前記第１属性部分の削減率よりも大きい前記第２属性部分の削減率で構成され、
前記生成手段は、前記第１属性部分に属する画素に対しては前記第１属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行い、前記第２属性部分に属する画素に対しては前記第２属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行う、ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画質を最優先に保持する必要があるオブジェクトを指定する重要オブジェクト情報を取得する第２取得手段を有し、
前記特定手段は、前記第１画像データを構成する画素のうち前記重要オブジェクト情報に対応する部分を第１属性部分とし、さらに、前記第１画像データを構成する前記重要オブジェクト情報に対応しない各画素を色相に基づく複数のグループに分類し、該分類されたグループの画素の数に基づき１又は複数のグループを第２属性部分とし、
前記重要属性部分は、前記第１属性部分、及び、前記第２属性部分で構成され、
前記重要属性部分の削減率は、前記第１属性部分の削減率、及び、前記第１属性部分の削減率よりも大きい前記第２属性部分の削減率で構成され、
前記生成手段は、前記第１属性部分に属する画素に対しては前記第１属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行い、前記第２属性部分に属する画素に対しては前記第２属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行う、ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記生成手段により生成された前記第２画像データに基づいて色材を用いて記録媒体に画像形成を行う画像形成手段を有することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
第１画像データから第２画像データを生成する画像処理装置であって、
前記第１画像データに対して信号値総量を削減する目標となる目標削減率を取得する第１取得手段と、
前記第１画像データを構成する各画素を色相に基づく複数のグループに分類し、該分類されたグループの画素の数に基づき１又は複数のグループごとに属性部分を特定し、該属性部分ごとに画素の全体に対する割合を特定する特定手段と、
前記特定手段で特定された前記各属性部分の割合と、前記目標削減率とに基づき、前記各属性部分の削減率をそれぞれ決定する決定手段と、
前記各属性部分について、その属性部分に属する画素に対しては、その属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行って、前記第２画像データを生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
第１画像データから第２画像データを生成する画像処理装置の制御方法であって、
前記第１画像データに対して信号値総量を削減する目標となる目標削減率を取得する第１取得ステップと、
前記第１画像データを構成する各画素を色相に基づく複数のグループに分類し、該分類されたグループの画素の数に基づき１又は複数のグループを重要属性部分として選出し、該重要属性部分に分類された画素の全体に対する割合を特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定された前記重要属性部分の割合と、前記目標削減率とに基づき、前記重要属性部分の削減率と他の部分における削減率となる他の削減率をそれぞれ決定する決定ステップと、
前記重要属性部分に属する画素に対しては前記重要属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行い、前記他の部分に属する画素に対しては前記他の削減率に基づく信号値の削減を行って、前記第２画像データを生成する生成ステップと、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１３】
第１画像データから第２画像データを生成する画像処理装置の制御方法であって、
前記第１画像データに対して信号値総量を削減する目標となる目標削減率を取得する第１取得ステップと、
前記第１画像データを構成する各画素を色相に基づく複数のグループに分類し、該分類されたグループの画素の数に基づき１又は複数のグループごとに属性部分を特定し、該属性部分ごとに画素の全体に対する割合を特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定された前記各属性部分の割合と、前記目標削減率とに基づき、前記各属性部分の削減率をそれぞれ決定する決定ステップと、
前記各属性部分について、その属性部分に属する画素に対しては、その属性部分の削減率に基づく信号値の削減を行って、前記第２画像データを生成する生成ステップと、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１４】
コンピュータに、請求項１２又は１３に記載の制御方法を実行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、入力画像データに基づき色信号を制御しながら色変換を行う画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、オフィス環境においては、複合機の運用コストが重視されトナーなどの色材使用量や節電モードなどのコストに制限を設定して運用するための管理機能も提供されている。トナー使用量を制限する機能としては、画像処理装置の色材使用量を抑制するための処理モード、いわゆる「トナー節約モード」などの印刷コストを節約する機能が広く知られている。トナー節約モードでは、CMYK（シアン・マゼンタ・イエロー・ブラック）信号値一次元ルックアップテーブル（以下「LUT」）を調整することで、トナー使用量を削減する。
【０００３】
また、カラー印刷機の普及に伴い印刷画質に対する要求が高まっており、近年では、トナー節約モードで処理する際にも通常印刷時と比較して遜色のない画質を求められている。しかし、従来のトナー節約モードでは画像内容にかかわらず、CMYK信号値を削減するため、画質を制御できない。
【０００４】
特許文献１には、以下のような提案がされている。トナー節約をしないオブジェクト、すなわち回避対象物を事前に登録し、トナー節約モードで印刷を行う際に、回避対象物の印刷ではトナー節約処理を実施せず、回避対象物以外の印刷でトナー節約処理を実施してトナー消費を削減する。これにより、目標の削減率を達成可能とするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１８６３１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１の技術では、画像全体に対する回避対象物の割合が高い場合、回避対象物に対してトナー節約処理が実施されないため、回避対象物以外に対する削減率が高くなりすぎ、画質劣化となってしまう場合がある。なお、回避対象物に対する削減率が許容値を超える場合には、許容値での削減が可能であるが、この場合、実信号値削減率が低くなり、ユーザが期待するトナー節約効果が得られない。このように、特許文献１の技術は、任意の原稿に対して画質劣化を抑えつつ目標の削減率を達成することができるものではなかった。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものである。本発明の目的は、任意画像に対して画質劣化を抑えつつ目標信号値削減率を達成する仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、第１画像データから第２画像データを生成する画像処理装置であって、前記第１画像データに対して信号値総量を削減する目標となる目標削減率を取得する第１取得手段と、前記第１画像データを構成する各画素を色相に基づく複数のグループに分類し、該分類されたグループの画素の数に基づき１又は複数のグループを重要属性部分として選出し、該重要属性部分に分類された画素の全体に対する割合を特定する特定手段と、前記特定手段で特定された前記重要属性部分の割合と、前記目標削減率とに基づき、前記重要属性部分における削減率となる特定の削減率と他の部分における削減率となる他の削減率をそれぞれ決定する決定手段と、前記重要属性部分に属する画素に対しては前記特定の削減率に基づく信号値の削減を行い、前記他の部分に属する画素に対しては前記他の削減率に基づく信号値の削減を行って、前記第２画像データを生成する生成手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、任意画像に対して画質劣化を抑えつつ目標信号値削減率を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の画像処理装置を適用可能な画像形成装置の概略構成図
【図２】第１実施形態における画像処理部を説明する図
【図３】第１実施形態における分類部を説明する図
【図４】第１実施形態で格子点の利用回数を算出する処理のフローチャート
【図５】第１実施形態で格子点を分類する処理のフローチャート
【図６】第１実施形態で重要色部分、非重要色部分を決定する処理のフローチャート
【図７】第１実施形態で削減率設定部が実行する処理のフローチャート
【図８】第１実施形態における色変換部を説明する図
【図９】第２実施形態における画像処理部を説明する図
【図１０】第２実施形態で色差と最大削減率対応表を作成する処理のフローチャート
【図１１】第２実施形態でCMYK値を決定する処理のフローチャート
【図１２】第３実施形態で削減率設定部が実行する処理のフローチャート
【図１３】第４実施形態における画像処理部を説明する図
【図１４】第４実施形態における分類部が実行する処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を詳しく説明する。なお、以下の形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また以下で説明されている特徴の全てが本発明の解決手段として必須のものとは限らない。
【００１２】
〔第１実施形態〕
＜画像形成装置の構成について＞
図１（ａ）は、本発明の画像処理装置の一実施形態を示す画像形成装置1のハードウェア構成を例示するブロック図である。
図１に示すように、画像形成装置1は、制御部10、操作部11、プリンタエンジン12を有する。
【００１３】
制御部10はCPU100を有し、画像形成装置1全体の動作を制御する。CPU100は、ROM101や後述するHDD103の少なくとも一方に記憶されたプログラムをRAM102に展開し、該展開したプログラムを実行する。これにより、画像形成装置1において後述の本実施形態における機能が実現されるとともに、後述の本実施形態における処理が実行される。
【００１４】
RAM102は、データを一時的に記憶する。RAM102は、CPU100のメインメモリであり、ワークエリアを提供する。ROM101は、各種プログラムや各種データを記憶する。HDD103はハードディスクドライブであり、画像データ、各種プログラム等を記憶する。なお、ハードディスクドライバの代わりに又は併用してソリッドステートドライブ（SSD）等の他の記憶装置を備える構成でもよい。
【００１５】
操作部インタフェース104は、制御部10と操作部11とを接続する。以下、インタフェースを「IF」と記載する。操作部11は、タッチパネル機能を有する液晶表示部やキーボード等を有し、ユーザからの入力、例えば目標信号値削減率を受け付け、またユーザに情報を提示する。
【００１６】
エンジンIF105は、制御部10とプリンタエンジン12とを接続する。画像データは、エンジンIF105を介して制御部10から出力され、プリンタエンジン12は、該出力された画像データに基づき、紙などの記録媒体上に画像を形成する。
【００１７】
ネットワークIF106は、画像形成装置1をLAN110に接続する。画像形成装置1は、ネットワークIF106を介して、LAN110に接続されている情報処理装置（以下「PC」）へのデータの送信、および、PCからのデータの受信を行う。
【００１８】
制御部10は、本実施形態では、CPU100、ROM101、RAM102、HDD103等を有する。なお、以下、各フローチャートで示す手順を実現するプログラムが、制御部10のROM101、RAM102、HDD103のいずれかの記憶装置に記憶され、CPU100により実行される。
【００１９】
なお、本実施形態における画像形成装置とは、印刷機能に特化した専用機に限らず、印刷機能とその他の機能とを複合した複合機や、記録媒体上に画像やパターンを形成する製造装置等も含む。
【００２０】
図１（ｂ）は、画像形成装置1の機能構成を例示する図である。
図１（ｂ）に示すように、画像形成装置1は、機能構成として、データ取得部13、記憶部14、画像処理部15、画像形成部16を有する。
【００２１】
データ取得部13は、ネットワークIF106や操作部11などによって実現される。データ取得部13は、画像形成装置1と通信可能なPCから送信され画像形成装置1に入力されるデータ等を取得し、該取得したデータを画像処理部15に出力する。このデータは例えば、各画素がRGB色空間におけるR（赤）とG（緑）とB（青）の画素値を持つビットマップ形式の画像データ（以下「入力RGB信号値画像データ」）、描画命令等である。また、データ取得部13は、操作部11からユーザが指定した目標信号値削減率を取得する。
【００２２】
記憶部14は、ROM101、RAM102、HDD103などによって実現される。記憶部14には、RGB色空間における格子点を示すR、G、Bの各値（以下「RGB値」）を、CMYK色空間におけるC、M、Y、Kの各値（以下「CMYK値」）に変換する色変換用の元のルックアップテーブル（LUT）が格納されている。即ち、このLUTは、RGB色空間における値を入力値としCMYK色空間における値を出力値とする。このLUTは、節約モードではない通常モードでの印刷時の色変換で用いられるLUTであり、以下「元LUT」という。なお、節約モードは、通常モードに比べて色材（本実施形態ではトナー）の消費を抑えた動作モードである。
【００２３】
以下の表１に元LUTの例を示す。
表１に示すように、元LUTは、RGB色空間で等間隔に分布する格子点に対応するCMYK値を保持する。なお、本実施形態では、RGB色空間における格子点の総数をPで表現する。
【００２４】
【表１】
2019087835.tif 000003
【００２５】
また、記憶部14には、削減率T、指定色、削減率閾値TN、元格子点に対応するL*a*b*テーブル等も格納されている。以下、これらについて説明する。
【００２６】
削減率Tとは、データ取得部13で取得した入力RGB信号値画像データに対して、信号値総量を削減する目標となる信号値削減率である。例えば、削減率T＝30％の場合、データ取得部13で取得した入力RGB信号値画像データに対して、信号値総量を30％削減することを示す。
【００２７】
指定色とは、画質劣化を最大限抑制する際に特に調整を要する属性である。指定色を、ユーザが事前に設定して記憶部14に保存しておくことも可能である。また、色指定を、入力RGB信号値画像データに基づき、入力RGB信号値画像データに対して重要度が高い色（以下「重要色」）に設定することも可能である。ここで定義する重要色とは、入力RGB信号値画像データに対して影響度が高い色を示す。例えば、入力RGB信号値画像データ内割合が一番高い色、割合が二番目高い色などを含む。非指定色とは、指定色以外の色を示す。なお、本実施形態では、指定色については全て重要色に設定することとする。
【００２８】
削減率閾値TNとは、データ取得部13で取得した入力RGB信号値画像データの非指定色部分に対しての最大削減範囲を示す所定の閾値である。例えば、TN＝80％の場合、非指定色部分の最大限削減率は80％である。よって、削減率Tは、信号値削減率TNより低い値を設定する必要がある。
【００２９】
元格子点に対応するL*a*b*テーブルとは、元LUTの格子点に対応するCMYK値、L*a*b*の各値を保持するテーブルである。
表２に、元格子点に対応するL*a*b*テーブルの例を示す。
【００３０】
【表２】
2019087835.tif 000004
【００３１】
以下、図１（ｂ）の機能構成の説明に戻る。
画像処理部15は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。画像処理部15は、データ取得部13で取得した入力RGB信号値画像データに対して、重要色情報に基づき、重要色部分と非重要色部分に分類する処理を施す。さらに画像処理部15は、分類した重要色部分に対応する格子点情報、非重要色部分に対応する格子点情報に基づき、重要色部分割合L1、非重要色部分割合L2を算出し特定する。重要色部分割合L1は、格子点全体に対する重要色部の割合を示す。非重要色部分割合L2は、格子点全体に対する非重要色部の割合を示す。
【００３２】
さらに、画像処理部15は、算出した重要色割合L1、非重要色割合L2とデータ取得部13で取得した削減率Tに基づき、重要色部分削減率T1、非重要色部分削減率T2を算出する。さらに、画像処理部15は、重要色削減率T1と非重要色削減率T2に基づき、新たなLUT（以下「新LUT」）を作成する。
【００３３】
さらに、画像処理部15は、新LUTに基づき、データ取得部13から出力された入力RGB信号値画像データの各画素のRGB値をCMYK値に変換することで、RGB画像データをCMYK画像データに変換する。ここでCMYK画像データとは、各画素がCMYK色空間におけるCMYK値を持つビットマップ形式の画像データである。最後、画像処理部15は、CMYK画像データを画像形成部16に出力する。なお、画像処理部15の機能の詳細については、図２を用いて後述する。
【００３４】
画像形成部16は、プリンタエンジン12などによって実現される。画像形成部16は、画像処理部15から出力されたCMYK画像データに基づき、CMYKの各トナー（色材）を用いて、用紙等の記録媒体上に画像を形成する。
【００３５】
なお、本実施形態では、一例として、画像形成装置1が図１（ｂ）に示す構成要素を全て備える場合について説明する。しかし、画像形成装置とは別個の画像処理装置であって、図１（ｂ）に示す構成要素の一部（少なくとも画像処理部15）を備える画像処理装置であってもよい。
【００３６】
＜画像処理部について＞
図２は、第１実施形態における画像処理部15を説明する図である。
画像処理部15は、節約モードにおいて、主に以下の二つの処理（新LUT作成処理、色変換処理）を実行する。
〔新LUT作成処理〕
入力RGB信号値画像データと目標信号値削減率に基づき、新LUTを作成する処理。
〔色変換処理〕
新LUTを用いて、入力RGB信号値画像データに対して色変換を行う処理。
【００３７】
＜画像処理部15の新LUT作成処理について＞
以下、画像処理部15の新LUT作成処理について説明する。
削減率取得部21は、データ取得部13から削減率Tを取得する。
【００３８】
RGB画像データ取得部22は、データ取得部13から出力された入力RGB信号値画像データの画素情報を取得し、分類部23に送信する。
元LUT取得部29は、記憶部14から元LUTを取得する。
【００３９】
分類部23は、元LUT取得部29から元LUTを取得する。また、分類部23は、元LUT取得部29から取得した元LUTに基づき、RGB画像データ取得部22から取得した入力RGB信号値画像データに対して、重要色部分、非重要色部分に分類する処理を施す。なお、分類部23の処理の詳細については、図３、図４、図５、図６を用いて後述する。
【００４０】
割合算出部24は、分類部23が分類した重要色部分の割合L1と非重要色部分の割合L2を算出する。なお、割合算出部24については、後述する。
【００４１】
削減率設定部25は、削減率取得部21から削減率Tを取得する。次に、削減率設定部25は、割合算出部24から重要色部分割合L1、非重要色部分割合L2を取得する。次に、削減率設定部25は、前記取得した削減率T、重要色部分割合L1、非重要色部分割合L2を用いて、重要色削減率T1、非重要色削減率T2を設定する。なお、削減率設定部25の処理の詳細については、図７を用いて後述する。
【００４２】
CMYK値決定部26は、削減率設定部25から重要色削減率T1、非重要色削減率T2を取得する。次に、CMYK値決定部26は、記憶部14から元LUTを取得する。次に、CMYK値決定部26は、前記取得した重要色削減率T1、非重要色削減率T2、元LUTを用いて、重要色部分と非重要色部分に対応する新たなCMYK値を算出し、LUT作成部27に送信する。なお、削減率設定部25は、式(1)により、重要色部分と非重要色部分に対応する新たなCMYK値（それぞれCnew、Mnew、Ynew、Knewと表現する）を決定する。
【００４３】
【数１】
2019087835.tif 000005
【００４４】
ここで、Xは出力信号値である。例えば、C信号値を算出する場合にはX＝Cとなる。T'は、重要色削減率T1又は非重要色削減率T2である。例えば、重要色部分に対応する新たなCMYK値を算出する場合はT'＝T1となる。非重要色部分に対応する新たなCMYK値を算出する場合はT'＝T2となる。
【００４５】
LUT作成部27は、CMYK値決定部26で決定されたCMYK値を用いて、元LUTの出力値であるCMYK値を変更し、新たなLUTを作成し、記憶部14に保存する。
表３に、LUT作成部27が作成する新LUTの例を示す。
【００４６】
【表３】
2019087835.tif 000006
【００４７】
＜画像処理部15の色変換処理について＞
色変換処理は、RGB画像データ取得部22、色変換部28により、LUTを用いて実行される。
【００４８】
RGB画像データ取得部22は、データ取得部13から出力された入力RGB信号値画像データの画素情報を取得し、色変換部28に送信する。
色変換部28は、RGB画像データ取得部22から入力RGB信号値画像データを取得する。次に、色変換部28は、記憶部14で保持されるLUTを用いて、前記取得した入力RGB信号値画像データの各画素のRGB値をCMYK値に変換することで、CMYK画像データを生成し、画像形成部16に出力する。色変換部28の処理の詳細については、図８を用いて後述する。なお、色変換部28は、節約モードでは、記憶部14で保持される新LUTを用いて色変換処理を行い、節約モード以外の通常モードでは記憶部14で保持される元LUTを用いて色変換処理を行う。
以上の処理により色変換処理が実施される。
【００４９】
＜分類部23＞
以下、分類部23の処理について説明する。
図３は、分類部23の構成を説明する図である。
利用総数算出部231は、入力RGB信号値画像データに対応する格子点及び利用回数を算出する。なお、利用総数算出部231の処理の詳細は、図４を用いて後述する
【００５０】
グループ分類部232は、利用総数算出部231で算出した格子点を赤色相グループ、緑色相グループ、青色相グループ、シアン色相グループ、マゼンタ色相グループ、イエロー色相グループまたは無彩色であるグレーグループに分類する。なお、グループ分類部232の処理の詳細について、図５を用いて後述する。
【００５１】
重要色・非重要色決定部233は、利用総数算出部231で算出した格子点利用総回数とグループ分類部232で分類した結果に基づき、重要色部分、非重要色部分をそれぞれ決定する。なお、重要色・非重要色決定部233の処理の詳細について、図６を用いて後述する。
【００５２】
次に、利用総数算出部231の処理について、図４を用いて説明する。
図４は、利用総数算出部231が入力RGB信号値画像データに対して各画素に対応する格子点の利用回数を算出する処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。なお、本実施形態では、入力RGB信号値画像データの画素総数をMで表現する。
【００５３】
S301において、利用総数算出部231は、変数iを初期化する（変数iを「0」に設定する）。
次にS302において、利用総数算出部231は、変数iをインクリメントする。
次にS303において、利用総数算出部231は、入力RGB信号値画像データに対して、画素（i）のR，G，B信号値情報を取得する。
【００５４】
次にS304において、利用総数算出部231は、上記S303で取得した画像（i）のR，G，B信号値情報と記憶部14から取得した元LUTに基づき、対応する格子点を算出する。本実施形態における格子点算出方法は、色変換部28で色変換を行う際に利用した補間演算方法、例えば、四面体補間演算に基づき対応する格子点を算出する。
【００５５】
次にS305において、利用総数算出部231は、上記S304で算出した格子点に対して、他の画素に対応する格子点として既に保存されているか否かを判定する。まだ他の画素に対応する格子点として保存されていないと判定した場合（S305でNoの場合）、利用総数算出部231は、S307に処理を進める。
S307において、利用総数算出部231は、上記S304で算出した且保存されてない格子点に対して、格子点に対応するR，G，B信号値情報を保存し、利用回数を「１」に設定し、S308に処理を進める。
【００５６】
一方、上記S305において、利用総数算出部231は、上記S304で算出した格子点に対して他の画素に対応する格子点として既に保存されていると判定した場合（S305でYesの場合）、利用総数算出部231は、S306に処理を進める。
S306において、利用総数算出部231は、上記S304で算出した且すでに保存された格子点に対して、利用回数をインクリメントし、S308に処理を進める。
【００５７】
S308において、利用総数算出部231は、入力RGB信号値画像データの画素を全部取得した（i≧M）か否かを判定する。入力RGB信号値画像データの画素のうちまだ取得していないものがある（i＜M）と判定した場合（S308でNoの場合）、利用総数算出部231は、S302に処理を戻す。
【００５８】
一方、上記S308において、入力RGB信号値画像データの画素を全部取得した（i≧M）と判定した場合（S308でYesの場合）、利用総数算出部231は、S309に処理を進める。
【００５９】
S309において、利用総数算出部231は、保存した格子点及び利用回数情報に基づき、格子点及び利用回数表を作成し、記憶部14に保存する。
表４に、格子点及び利用回数表の例を示す。なお、本実施形態では、使われた格子点の総数をNで表現する。
【００６０】
【表４】
2019087835.tif 000007
【００６１】
以上の処理により、利用総数算出部231は、格子点及び利用回数表を作成し、記憶部14に保存して処理を終了する。
【００６２】
次に、グループ分類部232の処理について説明する。
図５は、グループ分類部232の処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
【００６３】
S401において、グループ分類部232は、変数iを初期化する（変数iを0に設定する）。
次にS402において、グループ分類部232は、iをインクリメントする。
次にS403において、グループ分類部232は、図４のS309で作成した格子点及び利用回数表（例えば表４）を用いて、格子点（i）情報を取得する。
【００６４】
次にS404において、グループ分類部232は、上記S403で取得した格子点（i）＝（R(i)，G(i)，B(i)）に対して、R(i)、G(i)，B(i)が等量（R(i)＝G(i)＝B(i)）か否かを判定する。格子点（i）のR(i)、G(i)，B(i)が等量（R(i)＝G(i)＝B(i)）であると判定した場合（S404でYesの場合）、グループ分類部232は、S405に処理を進める。
S405において、グループ分類部232は、上記S403で取得した格子点（i）をグレー軸色として判定し、グレーグループ（即ち無彩色領域）に分類し、S409に処理を進める。
【００６５】
一方、上記S404において、格子点（i）のR(i)、G(i)，B(i)が等量（R(i)＝G(i)＝B(i)）でないと判定した場合（S404でNoの場合）、グループ分類部232は、S406に処理を進め、色相領域に分類するように制御する。
【００６６】
S406において、グループ分類部232は、上記S403で取得した格子点（i）と赤点、緑点、青点、シアン点、マゼンタ点、イエロー点の距離（以下、DR，DG，DB，DC，DM，DY）を算出する。なお、RGB色空間において、赤点＝（255，0，0）、緑点＝（0，255，0）、青点＝（0，0，255）、シアン点＝（0，255，255），マゼンタ点＝（255，0，255）、イエロー点＝（255，255，0）である。DR，DG，DB，DC，DM，DYは、以下の式(2)、式(3)、式(4)、式(5)、式(6)及び式(7)により算出する。
【００６７】
【数２】
2019087835.tif 000008
【００６８】
次にS407において、グループ分類部232は、上記S406で算出したDR，DG，DB，DC，DM，DYの中から、一番短い距離を選出する。
【００６９】
次にS408において、グループ分類部232は、上記S407で選出した一番短い距離に基づき、格子点（i）を分類する。例えば、上記S407で選出した一番短い距離はDRの場合、格子点（i）を赤色相グループに分類する。また、一番短い距離はDGの場合、格子点（i）を緑色相グループに分類する。また、一番短い距離はDBの場合、格子点（i）を青色相グループに分類する。また、一番短い距離はDCの場合、格子点（i）をシアン色相グループに分類する。また、一番短い距離はDMの場合、格子点（i）をマゼンタ色相グループに分類する。また、一番短い距離はDYの場合、格子点（i）をイエロー色相グループに分類する。S408の処理の後、グループ分類部232は、S409に処理を進める。
【００７０】
S409において、グループ分類部232は、図４のS309で作成した格子点及び利用回数表内の全格子点に対してS403〜S405に示す処理を行った（i≧N）か否かを判定する。まだ図４のS309で作成した格子点及び利用回数表内の全格子点のうちまだ処理を行っていないないものがある（i＜N）と判定した場合（S409でNoの場合）、グループ分類部232は、S402に処理を戻す。
【００７１】
一方、上記S409において、図４のS309で作成した格子点及び利用回数表内の全格子点に対して処理を行った（i≧N）と判定した場合（S409でYesの場合）、グループ分類部232は、S410に処理を進める。
【００７２】
S410において、グループ分類部232は、格子点に対応するグループ情報に基づき、各グループに属する格子点及び利用回数表を作成する。以下の表５には各グループに属する格子点及び利用回数表の例を示す。
【００７３】
【表５】
2019087835.tif 000009
【００７４】
格子点R(i)に対応する利用回数はFR(i)である。他は同様である。
これにより、入力RGB信号値画像データに関連する全部格子点が全部該当する色相グループまたはグレーグループに分類され、記憶部14に保存され、本処理を終了する。
【００７５】
次に、重要色・非重要色決定部233について説明する。
図６は、重要色・非重要色決定部233が実行する重要色部分、非重要色部分の決定処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
【００７６】
まずS501において、重要色・非重要色決定部233は、図５のS410で決定した各グループに属する格子点及び利用回数表（例えば表５）から各グループの格子点と対応する利用回数情報を取得する。
【００７７】
次にS502において、重要色・非重要色決定部233は、上記S501で取得した各色相グループまたはグレーグループの格子点と対応する利用回数情報に基づき、各グループの格子点の総利用回数TXtimesを算出する。ここでXとは、グループ名である。例えば、赤色相グループの総利用回数はTRtimes、緑色相グループの総利用回数はTGtimes、青色相グループの総利用回数はTBtimesとなる。また、シアン色相グループの総利用回数はTCtimes、マゼンタ色相グループの総利用回数はTMtimes、イエロー色相グループの総利用回数はTYtimesとなる。また、グレーグループの総利用回数はTgrMtimesとなる。なお、TXtimesは、以下の式(8)により算出する。なお、式(8)において、N'はXグループ内格子点総数を示す。
【００７８】
【数３】
2019087835.tif 000010
【００７９】
次にS503において、重要色・非重要色決定部233は、総利用回数TXtimesが一番高いグループを選択する。なお、S503で選択されたグループは色相グループでもよいし、グレーグループでもよい。
【００８０】
次にS504において、重要色・非重要色決定部233は、上記S503で選出した色相グループまたはグレーグループ内全部格子点を重要色部分として定義し、それ以外のグループ内格子点を非重要色部分として定義する。
【００８１】
以上の処理により、重要色・非重要色決定部233は、入力RGB信号値画像データに対応する格子点を重要色部分と非重要色部分に分類し、割合算出部24に送信する。なお、ここでは、総利用回数TXtimesが一番高いグループのみを重要色部分に分類した。しかし、総利用回数TXtimesが一番高いグループに限定されるものではなく、例えば二番目に高いグループ等も重要色部分に分類する構成でもよい。
【００８２】
＜重要色・非重要色部分割合算出部について＞
以下、割合算出部24について説明する。割合算出部24は、分類部23で分類した重要色部分と非重要色部分の情報を用いて、重要色部分割合L1と非重要色部分割合L2を算出する。重要色部分割合L1と非重要色部分割合L2は式(9)、式(10)より算出する。
【００８３】
【数４】
2019087835.tif 000011
【００８４】
ここで、TXtimesは重要色部分の格子点総利用回数である。TRtimesは赤色相グループの格子利用総回数である。TGtimesは緑色相グループの格子利用総回数である。TBtimesは青色相グループの格子利用総回数である。TCtimesはシアン色相グループの格子利用総回数である。TMtimesはマゼンタ色相グループの格子利用総回数である。TYtimesはイエロー色相グループの格子利用総回数である。Tgrtimesはグレーグループの格子点利用総回数である。即ち、重要色部分割合L1は、入力RGB信号値画像データに関係する全部格子点に対しての重要色部分の割合である。各色相グループまたはグレーグループの格子点利用総回数の算出方法は式(8)を参照し、算出する。
非重要色部分の割合L2は、全体1から重要色部分割合L1を減算することで算出する。
【００８５】
以上の処理により、RGB画像データ分類部で分類した重要色部分割合L1と非重要色部分割合L2が算出され、削減率設定部25に送信される。
【００８６】
＜削減率設定部について＞
以下、削減率設定部25の処理について説明する。
図７は、削減率設定部25が実行する処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
【００８７】
S601において、削減率設定部25は、記憶部14から削減率閾値TNを取得する。
次にS602において、削減率設定部25は、記憶部14から削減率Tを取得する。
次にS603において、削減率設定部25は、割合算出部24で算出した重要色部分割合L1、非重要色部分割合L2を取得する。
【００８８】
次にS604において、削減率設定部25は、重要色部分削減率T1として削減率Tより低い値を設定する。例えば、重要色部分削減率T1を削減率Tの半分に設定する場合は、T1＝0.5×Tと設定する。
【００８９】
次に、S605において、削減率設定部25は、式(11)により非重要色部分削減率T2を算出（決定）する。
【００９０】
【数５】
2019087835.tif 000012
【００９１】
なお、L1は割合算出部24で算出した重要色部分の割合、L2は非重要色部分の割合L2、T1はS604で設定した重要色部分信号値削減率である。
【００９２】
次にS606において、削減率設定部25は、上記S605で設定した非重要色部分削減率T2が上記S601で取得した削減率閾値TNより大きい（T2＞TN）か否かを判定する。
【００９３】
上記S606において、非重要色部分削減率T2が削減率閾値TNより大きくない（T2≦TN）と判定した場合（S606でNoの場合）、削減率設定部25は、本フローチャートの処理を終了する。
【００９４】
一方、上記S606において、非重要色部分削減率T2が削減率閾値TNより大きい（T2＞TN）と判定した場合（S606でYesの場合）、削減率設定部25は、T1、T2を再算出する必要があるため、S607に処理を進める。
S607において、削減率設定部25は、重要色部分信号値削減率T1、非重要色部分削減率T2を式(12)と式(13)により再算出（再決定）する。
【００９５】
【数６】
2019087835.tif 000013
【００９６】
以上が、削減率設定部25が実行する処理である。
【００９７】
＜色変換部について＞
以下、色変換部28について説明する。
図８は、節約モードにおいて色変換部28が実行する処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
【００９８】
S1401において、色変換部28は、RGB画像データ取得部22から入力RGB信号値画像データを取得する。
次にS1402において、色変換部28は、記憶部14から新LUTを取得する。
次にS1403において、色変換部28は、上記S1402で取得した新LUTを用いて、上記S1401で取得した入力RGB信号値画像データを、出力CMYK信号値画像データへ変換する。
【００９９】
次にS1404において、色変換部28は、上記S1403で変換作成した出力CMYK信号値画像データを画像形成部16に出力する。
以上が、節約モードにおいて、色変換部28が実行する処理である。
なお、節約モードとは異なる通常モードでは、色変換部28は、S1402において、記憶部14から元LUTを取得するものとする。その他の処理については、節約モードと同様である。
【０１００】
以上のように、節約モードで出力する際に、重要色部分、非重要色部分に対して、異なる目標信号値削減率を設定し、入力RGB信号値画像データの重要色部分の色味の悪化を抑制しつつ、目標信号値削減率を達成することが可能となる。
【０１０１】
〔第２実施形態〕
上記第１実施形態では、削減率設定部25で設定した重要色部分削減率T1、非重要色部分削減率T2に基づき、CMYK値をそれぞれ一律に削減し、新LUTを作成する構成について示した。第２実施形態では、色差という評価軸を用いて、色差を考慮しつつ、削減率Tが達成可能な候補を選択し、新LUTを作成する構成について説明する。なお、以下では図９、図１０、図１１を用いて、第１実施形態との差分について主に説明し、第１実施形態と同様の構成及び同様の処理については説明を適宜省略する。
【０１０２】
＜画像処理部について＞
以下、本実施形態における画像処理部15について、図９を用いて説明する。
図９は、第２実施形態における画像処理部15を説明する図である。
なお、第１実施形態で説明した図２との差分は、CMYK値決定部701である。
【０１０３】
CMYK値決定部701は、記憶部14から事前に設定した元格子点に対応するL*a*b*テーブル（表２に例示）を取得し、これを用い、色差を考慮してCMYK値の決定を行う。この点が第１実施形態と異なる。以下、詳細に説明する。
【０１０４】
CMYK値決定部701は、記憶部14から取得した元格子点に対応するL*a*b*テーブルを用いて、各格子点iに対して、色差ΔE＝j以内信号値総量最小な候補を選択し、信号値削減率を算出する。なお、CMYK値決定部701の処理の詳細については、後述する。
【０１０５】
＜CMYK値決定部の処理について＞
以下、CMYK値決定部701の処理の詳細について説明する。
CMYK値決定部701は、記憶部14から取得した元格子点に対応するL*a*b*テーブルを用いて、格子点iに対して、ΔE＝j以内信号値総量最小な候補を選択し、式(14)より信号値削減率を算出する。
色差ΔEは整数とし、事前に設定した最大色差をEmaxで表現する。したがって、色差ΔE＝1，2、…、Emaxである。ここで、最大色差Emaxは、白から黒の距離、所謂色域内最大距離ΔE（W，K）を参照に設定される。例えば、Emax＝［p×ΔE（W，K）］、0＜p＜1。なお、［x］はx以下の最大整数を表す。
【０１０６】
【数７】
2019087835.tif 000014
【０１０７】
式(14)において、色差ΔE＝jの場合、格子点iに対応する元CMYK値をC(i)，M(i)，Y(i)，K(i)で表現する。色差ΔE＝jの場合、格子点iに対応する新たなCMYK値をC'(ij)，M'(ij)，Y'(ij)，K'(ij)で表現する。色差ΔE＝jの場合、格子点iに対応する削減率をT（ij）で表現する。
なお、L*a*b*空間において、2色間の色差は、式(15)より算出する。
【０１０８】
【数８】
2019087835.tif 000015
【０１０９】
格子点iに対して、色差ΔE＝1〜Emaxまで信号値総量最小な候補を選択し、最大削減率を算出することについての詳細を図１０で説明する。
図１０は、第２実施形態のCMYK値決定部701が格子点iに対応する色差と最大削減率対応表を作成する処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
なお、CMYK値決定部701は、図１０に示す格子点ｉに対する処理を、ｉ＝１〜Ｐについて（即ち元LUTの全ての格子点について）実行するものとする。
【０１１０】
まずS801において、CMYK値決定部701は、色差ΔEを初期化する（ΔEを「1」に設定する）。
次にS802において、CMYK値決定部701は、記憶部14に格納されている元格子点に対応するL*a*b*テーブル（例えば表２）を用いて、次の各値を取得する。次の各値とは、即ち、元LUTの格子点iに対応するC(i)，M(i)，Y(i)，K(i)の各値、及びL*(i)，a*(i)，b*(i)の各値である。
【０１１１】
次にS803において、CMYK値決定部701は、上記S802で取得したC(i)，M(i)，Y(i)，K(i)、L*(i)，a*(i)，b*(i)の各値に基づき、色差ΔE＝j内のCMYK値を粗く探索する。具体的には、格子点iと候補との間の色差が色差ΔE＝jより小さい候補を見つけるために、各候補に対するCMYK値を保持する8刻み候補テーブル（例えば表６）を用いて、全色域で探索する。なお、格子点iに対応する色と各候補に対応する色との色差は、式(14)により算出する。
【０１１２】
ここで、8刻み候補テーブルとは、保持するCMYK値（各々0〜255の何れか1値を取るものとする）が8刻みの値（即ち、0、8、16、…248）しかとらないテーブルである。なお8刻み候補テーブルに保持されている各候補に対応するL*a*b*値を保持するテーブルが、記憶部14に格納されており、このテーブルを用いて本ステップを実行するように画像形成装置1を構成してもよい。また、本実施形態では、CMYK値として取りうる値（即ち0〜255）の何れか1値）の全ての組み合わせに対しではなく、8刻み候補テーブルに保持された候補に対してのみ探索することを「粗く探索する」と定義する。
表６に、8刻み候補テーブルの例を示す。
【０１１３】
【表６】
2019087835.tif 000016
【０１１４】
ここで、候補総数をENで表現している。なお、本ステップで粗く探索する際に用いるテーブルは8刻み候補テーブルに限定されず。例えば、CMYK値が4刻みの値しかとらない4刻み候補テーブルを用いて全色域で粗く探索しても良い。
【０１１５】
次にS804において、CMYK値決定部701は、格子点iに対応するL*(i)，a*(i)，b*(i)の各値が示す座標を中心とした色差ΔE＝jの範囲内の候補が存在するかを判定する。色差ΔE＝jの範囲内の候補が存在すると判定した場合（S804でYesの場合）、CMYK値決定部701は、S805に処理を進める。
【０１１６】
次に、S805において、CMYK値決定部は、格子点iに対応するL*(i)，a*(i)，b*(i)の各値が示す座標を中心とした色差ΔE＝jの範囲内の候補の中でCMYK各値の和が最小となるものを仮候補として決定する。
【０１１７】
次にS806において、CMYK値決定部は、上記S805で決定した仮候補の付近で細かく探索する。具体的には、仮候補のCMYK値を夫々Ck、Mk、Yk、Kkとしたとき、式(16)に示す範囲（以下「範囲W」）内で細かく探索することで、格子点iとの色差が色差ΔE＝jより小さくなる候補を見つける。なお、本実施形態では、CMYK値として取りうる値の全ての組み合わせに対して探索することを「細かく探索する」と定義する。
【０１１８】
【数９】
2019087835.tif 000017
【０１１９】
本実施形態では、S803で8刻み候補データベースを用いて粗く探索するので、本ステップでは、CMYK色空間においてCk，Mk，Yk，Kk各値の±8の範囲内を探索する。なお、範囲W内で探索する際に、公知の一般的な最適化アルゴリズム、例えば、二分岐探索、遺伝的アルゴリズム等を利用しても良い。
【０１２０】
次にS807において、CMYK値決定部701は、L*(i)，a*(i)，b*(i)の各値が示す座標を中心とした色差ΔEの範囲内の候補の中でCMYKの各値の和が最小となるものを、格子点iに対する新たなCMYK値として決定する。新たに決定するCMYK値をそれぞれ、C'(ij)，M'(ij)，Y'(ij)，K'(ij)とする。そして、本S807の処理の後、CMYK値決定部701は、S811に処理を進める。
【０１２１】
また、上記S804において、格子点iに対応するL*(i)，a*(i)，b*(i)の各値が示す座標を中心とした色差ΔE＝jの範囲内の候補が存在しないと判定した場合（S804でNoの場合）、CMYK値決定部701は、S808に処理を進める。
【０１２２】
S808において、CMYK値決定部701は、CMYK色空間においてC(i)、M(i)、Y(i)、K(i)の各値が示す座標付近で細かく探索する。なお、本ステップで探索する範囲は範囲Wと同様に設定し、CMYK色空間において、C(i)、M(i)、Y(i)、K(i)の各値の±8の範囲内を探索する。また、S806と同様に、探索の際に公知の一般的な最適化アルゴリズム、例えば、二分岐探索、遺伝的アルゴリズム等を利用してもよい。
【０１２３】
次にS809において、CMYK値決定部701は、格子点iに対応するL*(i)，a*(i)，b*(i)の各値が示す座標を中心とした色差ΔEの範囲内の候補が存在するかを判定する。色差ΔEの範囲内の候補が存在すると判定した場合（S809でYesの場合）、CMYK値決定部701は、S807に処理を進める。
【０１２４】
一方、上記S809において、格子点iに対応するL*(i)，a*(i)，b*(i)の各値が示す座標を中心とした色差ΔEの範囲内の候補が存在しないと判定した場合（S809でNoの場合）、CMYK値決定部701は、S810に処理を進める。
【０１２５】
S810において、CMYK値決定部701は、C(i)、M(i)、Y(i)、K(i)を、新たなCMYK値、すなわち、C'(ij)，M'(ij)，Y'(ij)，K'(ij)として決定し、S811に処理を進める。
【０１２６】
S811において、CMYK値決定部701は、色差ΔEをインクリメント（即ち、ΔE＝ΔE＋1）し、S812に処理を進める。
【０１２７】
次にS812において、CMYK値決定部701は、色差ΔEが事前に設定した最大色差Emaxより大きい（ΔE＞Emax）か否かを判定する。そして、色差ΔEが事前に設定した最大色差Emax以下（ΔE以上Emax）と判定した場合（S812でNoの場合）、CMYK値決定部701は、S803に処理を戻す。
【０１２８】
一方、上記S812において、色差ΔEが事前に設定した最大色差Emaxより大きい（ΔE＞Emax）と判定した場合（S812でYesの場合）、CMYK値決定部701は、S813に処理を進める。
【０１２９】
S813において、CMYK値決定部701は、算出した格子点iに対して色差と信号値総量最小の候補を用いて、色差に対応する最大削減率Tmax（ij）を式(14)より算出する。そして、CMYK値決定部701は、算出したTmax（ij）に基づき、色差と最大削減率対応表を作成する。そして、CMYK値決定部701は、作成した色差と最大削減率対応表を記憶部14に保存する。
なお、以下の表７は、格子点iに対応する色差と最大削減率対応表の例を示す。
【０１３０】
【表７】
2019087835.tif 000018
【０１３１】
CMYK値決定部701は、以上図１０に示した格子点ｉに対する処理を、ｉ＝１〜Ｐについて（即ち元LUTの全ての格子点について）実行する。
【０１３２】
次に、CMYK値決定部701は、S813で作成した格子点ごとに色差と最大削減率対応表と削減率設定部25で設定した重要色部分削減率T1、非重要色部分削減率T2を取得する。次に、CMYK値決定部701は、取得した格子点ごとに色差と最大削減率対応表、重要色部分削減率T1、非重要色部分削減率T2を用いて、新たなCMYK値を決定する。以下、図１１を用いて詳細に説明する。
【０１３３】
図１１は、CMYK値決定部701が重要色部分の格子点iに対応する新たなCMYK値，Cnew、Mnew、Ynew、Knewを決定する処理一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
なお、CMYK値決定部701は、図１１に示す格子点ｉに対する処理を、ｉ＝１〜Ｐについて（即ち元LUTの全ての格子点について）実行するものとする。
【０１３４】
S901において、CMYK値決定部701は、重要色部分削減率T1を取得する。
次にS902において、CMYK値決定部701は、格子点iに対応する色差と最大削減率対応表を取得する。
【０１３５】
次にS903において、CMYK値決定部701は、上記S902で取得した格子点iに対応する色差と最大削減率対応表に基づき、重要色部分削減率T1より高い且T1に一番近い信号値削減率Tmax（ij）を探索する。なお、S806と同様に、探索の際に公知の一般的な最適化アルゴリズム等を利用してもよい。
【０１３６】
S904において、CMYK値決定部701は、上記S903で探索したTmax（ij）に対応するC'(ij)，M'(ij)，Y'(ij)，K'(ij)を選出する。そして、CMYK値決定部701は、選出されたC'(ij)，M'(ij)，Y'(ij)，K'(ij)を格子点iに対応する新たなCMYK値、すなわちCnew(i)、Mnew(i)、Ynew(i)、Knew(i)に決定する。
【０１３７】
以上の処理により、格子点iに対応する新たなCMYK値が決定される。他の格子点に対応する新たなCMYK値を決定することについては、格子点iに対応する新たなCMYK値を決定する方法と同様である。即ち、CMYK値決定部701は、以上図１１に示した格子点ｉに対する処理を、ｉ＝１〜Ｐについて（即ち元LUTの全ての格子点について）実行する。
【０１３８】
本実施形態により、CMYK値決定部701で決定した新たなCMYK値を用いて、LUT作成部26で新LUTを作成する。これにより、トナー節約モードで出力する際に、入力RGB信号値画像データの重要色部分の色味の悪化を最大限抑制しつつ、目標信号値削減率を達成することが可能となる。
【０１３９】
〔第３実施形態〕
第１実施形態と第２実施形態では、分類部23で入力RGB信号値画像データに対して、重要色部分と非重要色部分に分類し、色味の劣化を抑制しつつ、信号値を削減した。第３実施形態では、入力RGB信号値画像データに対して、複数重要色部分と非重要色部分に分類し、色味の劣化を更に精度よく抑制しつつ、信号値を削減する。なお、以下では図１２を用いて、第１実施形態と第２実施形態の差分について主に説明し、第１実施形態と第２実施形態同様の構成及び同様の処理については説明を適宜省略する。ここで、複数重要色部分は重要色部分I、重要色部分IIとする。
【０１４０】
＜画像処理部について＞
第３実施形態の画像処理部15では、分類部23が入力RGB信号値画像データに対して、複数重要色部分（重要色部分I、重要色部分II）と非重要色部分に分類する。この点が第１実施形態、第２実施形態と異なる。
【０１４１】
第３実施形態の分類部23は、重要色部分、非重要色部分を決定する際に、以下のように行う。分類部23は、分類した各グループ内格子点の総利用回数が一番高いグループを重要色部分I、格子点の総利用回数が二番高いグループを重要色部分IIに決定し、重要色部分I、重要色部分II以外の色を非重要色部分として決定する。また、第３実施形態では、割合算出部24は、分類部23で分類した重要色部分I、重要色部分IIと非重要色部分の情報を用いて、重要色部分I、重要色部分IIと非重要色部分の割合を式(17)、式(18)、式(19)より算出する。
【０１４２】
【数１０】
2019087835.tif 000019
【０１４３】
ここで、TX1times、TX2timesは重要色部分I、重要色部分IIの格子点総利用回数である。L1は入力RGB信号値画像データに関係する全部格子点に対して、重要色部分Iの割合である。L2は入力RGB信号値画像データに関係する全部格子点に対して、重要色部分IIの割合である。各色相グループまたはグレーグループの格子点利用総回数の算出方法は前述の式(8)を参照し、算出する。
非重要色部分の割合L3は、1から重要色部分Iの割合L1及び重要色部分IIの割合L2を減算することにより算出される。
【０１４４】
以上の処理により、割合算出部24は、RGB画像データ分類部で分類した重要色部分I、重要色色部分IIの割合L1、L2と非重要色部分の割合L3を算出する。
【０１４５】
第３実施形態では、削減率設定部25は、割合算出部24で算出した重要色部分I、重要色部分IIと非重要色部分の割合に応じて、重要色部分I、重要色部分IIと非重要色部分の目標削減率を設定する。以下、削減率設定部25について説明する。
【０１４６】
図１２は、第３実施形態の削減率設定部25が実行する処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
【０１４７】
S1001において、削減率設定部25は、記憶部14から削減率閾値TNを取得する。
次にS1002において、削減率設定部25は、記憶部14から削減率Tを取得する。
【０１４８】
次にS1003において、削減率設定部25は、割合算出部24で算出した重要色部分Iの割合L1、重要色部分IIの割合L2及び非重要色部分の割合L3を取得する。
【０１４９】
次にS1004において、削減率設定部25は、重要色部分I削減率T1に対して、削減率Tより低い値を設定する。例えば、重要色部分I削減率T1は削減率Tの半分に設定する場合は、T1＝0.5×Tと設定する。
【０１５０】
次にS1005において、削減率設定部25は、残削減率Tzを式(20)より算出する。
【０１５１】
【数１１】
2019087835.tif 000020
【０１５２】
次にS1006において、削減率設定部25は、重要色部分I削減率T1が残信号値削減率Tzより低い値を設定する。例えば、重要色部分II削減率T2は残信号値削減率Tzの半分に設定する場合は、T1＝0.5×Tzと設定する。
【０１５３】
次にS1007において、削減率設定部25は、割合算出部24で算出した重要色部分Iの割合L1、重要色部分IIの割合L2及び非重要色部分の割合L3を取得する。次に、削減率設定部25は、上記S1004で設定した重要色部分削減率T1、上記S1006で設定した重要色部分II削減率T2を取得する。次に、削減率設定部25は、上記取得したL1，L2、L3，T1、T2を用いて、式(21)より非重要色部分削減率T3を算出する。
【０１５４】
【数１２】
2019087835.tif 000021
【０１５５】
次にS1008において、削減率設定部25は、上記S1007で設定した非重要色部分削減率T3が上記S1001で取得した削減率閾値TNより大きい（T3＞TN）か否かを判定する。非重要色部分削減率T3が削減率閾値TNより大きくない（T3≦TN）と判定した場合（S1008でNoの場合）、本フローチャートの処理を終了する。
【０１５６】
一方、上記S1008において、非重要色部分削減率T3が削減率閾値TNより大きい（T3＞TN）と判定した場合（S1008でYesの場合）、S1009に処理を進める。
S1009において、削減率設定部25は、重要色部分II信号値削減率T2、非重要色部分削減率T3を式(22)と式(23)より再算出する。
【０１５７】
【数１３】
2019087835.tif 000022
【０１５８】
次にS1010において、削減率設定部25は、上記S1009で算出した重要色部分II削減率T2が上記S1001で取得した削減率閾値TNより大きい（T2＞TN）か否かを判定する。重要色部分II削減率T2が削減率閾値TNより大きくない（T2≦TN）と判定した場合（S1010でNoの場合）、削減率設定部25は、本フローチャートの処理を終了する。
【０１５９】
一方、上記S1010において、重要色部分II削減率T2が削減率閾値TNより大きい（T2＞TN）と判定した場合（S1010でYesの場合）、削減率設定部25は、1011に処理を進める。
S1011において、削減率設定部25は、重要色部分I信号値削減率T1、重要色部分信号値削減率T2を式(24)と式(25)より再算出する。
【０１６０】
【数１４】
2019087835.tif 000023
【０１６１】
以上が、削減率設定部25が実行する処理である。
CMYK値決定部26、LUT作成部27、色変換部28については、第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１６２】
以上のように、第３実施形態では、RGB画像データ分類部で分類した重要色部分I、重要色部分IIと非重要色部分に基づき、それぞれの割合を算出し、目標信号値削減率を設定し、Cnew、Mnew、Ynew、Knew値を決定する。これにより、節約モードで出力する際に、入力RGB信号値画像データの重要色部分の色味の悪化を精度よく抑制しつつ、目標信号値削減率を達成することが可能となる。
【０１６３】
〔第４実施形態〕
上記第１〜３実施形態では、入力RGB信号値画像データに対して、色情報のみ考慮し、入力RGB信号値画像データに対して、重要色部分または複数重要色部分と非重要色部分に分類した。第４実施形態では、入力RGB信号値画像データに対して、色情報のみならず、オブジェクト情報、例えば、文字、グラフ、写真も考慮し、複数重要属性部分と非重要属性部分に分類し、画質の劣化を更に精度よく抑制しつつ、信号値を削減する。なお、以下では図１３、図１４を用いて、第１〜３実施形態の差分について主に説明し、第１〜３実施形態と同様の構成及び同様の処理については説明を適宜省略する。
【０１６４】
＜画像処理部について＞
図１３は、第４実施形態における画像処理部15を説明する図である。
なお、第１実施形態で説明した図２との差分は、元LUT取得部113、分類部110、割合算出部111、削減率設定部112である。
【０１６５】
元LUT取得部113は、記憶部14から画像処理装置15の元色変換テーブルと重要オブジェクト情報を取得する。ここで、重要オブジェクト情報とは、ユーザに対して画質を最優先に保持する必要があるオブジェクトである。例えば、文字、グラフが相当する。重要オブジェクト情報は、事前に記憶部14に設定されている。なお、第４実施形態では、RGB画像データ取得部22は、入力RGB信号値画像データの画素情報もオブジェクト情報も取得する。
【０１６６】
第４実施形態では、分類部110は、重要属性部分、非重要属性部分を決定する際に、分類した各グループ内格子点総利用回数情報と元LUT取得部113から重要オブジェクト情報を取得する。そして、分類部110は、前記取得した各グループ内格子点総利用回数情報と重要オブジェクト情報を用いて、入力RGB信号値画像データに対して、複数重要属性部分、非重要属性部分に決定する。以下、分類部110の重要属性部分、非重要属性部分の決定の詳細について図１４を用いて説明する。ここで、複数重要属性部分は重要属性部分I、重要属性部分IIに設定する。
【０１６７】
図１４は、第４実施形態の分類部110が実行する重要色部分、非重要色部分の決定処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、このフローチャートの処理は、CPU100がROM101又はHDD103に格納されるプログラムを必要に応じてRAM102にロードして実行することにより実現される。
【０１６８】
S1201において、分類部110は、RGB画像データ取得部22から入力RGB信号値画像データの画像オブジェクト情報を取得する。
次にS1202において、分類部110は、記憶部14から重要オブジェクト情報を取得する。
【０１６９】
次にS1203において、分類部110は、上記S1201で取得した画像オブジェクト情報を用いて、RGB画像データ取得部22から取得した入力RGB信号値画像データに対して、重要オブジェクトを抽出する。分類部110は、抽出した重要オブジェクトに関連する格子点を重要属性部分Iとして定義する。
【０１７０】
次にS1204において、分類部110は、入力RGB信号値画像データに対して、重要オブジェクト以外の部分に関連する格子点を算出し、各色相グループまたはグレーグループに分類する。さらに、分類部110は、各色相グループ及びグレーグループに対応する格子点の利用回数情報を取得する。
【０１７１】
次にS1205において、分類部110は、各グループ内格子点の総利用回数を算出する。
次にS1206において、分類部110は、上記S1205で算出した各グループ内格子点の総利用回数に対して、総利用回数が一番高いグループを選択する。
【０１７２】
次にS1207において、分類部110は、上記S1206で選択した総利用回数が一番高いグループに属する格子点を重要属性部分IIとして定義し、それ以外の格子点を非重要属性部分として定義する。
【０１７３】
以上、分類部110は、RGB画像データ取得部22から取得した入力RGB信号値画像データに対して、重要属性部分I、重要属性部分IIと非重要属性部分に分類する。
【０１７４】
なお、割合算出部111は、第３実施形態の割合算出部24が重要色、非重要色部分の割合を算出する処理と同様の処理により、重要属性、非重要属性部分の割合を算出する。詳細は省略する。
また、削減率設定部112は、第３実施形態の削減率設定部25が重要色、非重要色部分の削減率を設定する処理と同様の処理により、重要属性、非重要属性部分の削減率を設定する。詳細は省略する。
【０１７５】
以上のように第４実施形態では、画像処理部15は、画像オブジェクト情報を加え、入力RGB信号値画像データに対して、複数重要属性部分と非重要属性部分に分類する。これにより、節約モードで出力する際に、入力RGB信号値画像データのオブジェクト情報を考慮し、画質の悪化を更に精度よく抑制しつつ、目標信号値削減率を達成することが可能となる。
【０１７６】
なお、割合算出部24が、元LUTの格子点を、分類部23により分類されたグループ（各色相及びグレーグループ）の画素の数に基づき１又は複数のグループごとの属性部分に分割し、各属性部分の全体に対する割合を算出する。さらに、削減率設定部25が、各属性部分の割合と、目標削減率Tに基づき、属性部分ごとの削減率を段階的に設定する。この際、割合の多い属性部分の削減率をより低く、割合の少ない属性部分の削減率をより高くする。また、各属性部分の割合とその削減率とを乗算した値のものの和が、目標削減率Tとなるように、各属性部分の削減率を決定するものとする。そして、CMYK値決定部26、LUT作成部27が各属性部分の元LUTの格子点に対応する出力値をそれぞれその削減率で削減して新LUTを作成する。このような構成により、画素数の多い色属性の画素は削減率を低く且つ画素数の少ない色属性の画素は削減率を高くし、より画質劣化を抑えつつ目標信号値削減率を達成することができる。
【０１７７】
また、第４実施形態では、重要オブジェクトを、優先順位を付して複数指定可能としてもよい。この場合、分類部110が、重要オブジェクトごとに、該当する部分を特定し、それぞれ属性部分として決定する。さらに、削減率設定部25が、属性部分ごとの削減率を、目標削減率Tに基づき段階的に設定する。この際、優先順位の高い属性部分の削減率をより低く、優先順位割合の低い属性部分の削減率をより高くする。また、同様にトータルで目標削減率Tとなるように各削減率を決定するものとするものとする。このような構成により、重要オブジェクトについても優先順位が高いほど削減率を低くし、より画質劣化を抑えつつ目標信号値削減率を達成することができる。
以上のように、各実施形態によれば、任意画像に対して、画質劣化を抑えつつ、目標信号値削減率を達成することが可能となる。
【０１７８】
なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されていてもよい。
以上、一実施形態について示したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
また、上記各実施形態を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【０１７９】
〔その他の実施形態〕
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路（例えば、ASIC）によっても実現可能である。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、1つの機器からなる装置に適用してもよい。
本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形（各実施形態の有機的な組合せを含む）が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。即ち、上述した各実施形態及びその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１８０】
1    画像形成装置
13    データ取得部
14    データ取得部
15    画像処理部
16    画像形成部
【図１】
2019087835.tif 000024
【図２】
2019087835.tif 000025
【図３】
2019087835.tif 000026
【図４】
2019087835.tif 000027
【図５】
2019087835.tif 000028
【図６】
2019087835.tif 000029
【図７】
2019087835.tif 000030
【図８】
2019087835.tif 000031
【図９】
2019087835.tif 000032
【図１０】
2019087835.tif 000033
【図１１】
2019087835.tif 000034
【図１２】
2019087835.tif 000035
【図１３】
2019087835.tif 000036
【図１４】
2019087835.tif 000037