(57)【要約】【課題】入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる技術を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置は、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、互いに異なる複数の分割パターンが予め記録された記憶手段と、入力画像に基づいて、前記複数の分割パターンから選ばれた１つの分割パターンに従って領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた確定パターンを取得する取得手段と、を有する。【選択図】図１
2015154201.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
互いに異なる複数の分割パターンが予め記録された記憶手段と、
入力画像に基づいて、前記複数の分割パターンから選ばれた１つの分割パターンに従って領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた確定パターンを取得する取得手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記分割パターンは、分割領域として、属性が割り当てられていない無属性領域を示し、
前記取得手段は、
前記分割パターンが示す無属性領域にモノクロ属性またはカラー属性を前記入力画像に基づいて割り当てることにより、モノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた属性領域を示す属性パターンを生成する処理を、前記複数の分割パターンのそれぞれについて行い、
複数の属性パターンのうちの１つを前記確定パターンとして選択する
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】
前記入力画像の領域を構成する複数のブロック領域のそれぞれにモノクロ属性とカラー属性を含む複数の属性のうちの１つを前記入力画像に基づいて割り当てる割当手段をさらに有し、
前記取得手段は、ブロック領域に割り当てられた属性が当該ブロック領域を含む属性領域に割り当てられた属性と一致するブロック領域の数が最も多い属性パターンを、前記確定パターンとして選択する
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】
前記入力画像の領域を構成する複数のブロック領域のそれぞれにモノクロ属性とカラー属性を含む複数の属性のうちの１つを前記入力画像に基づいて割り当てる割当手段をさらに有し、
前記取得手段は、属性領域に全体が含まれたブロック領域の属性が互いに等しい属性パターンを、前記確定パターンとして選択する
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５】
前記複数の分割パターンは、領域を分割しない非分割パターンを含み、
前記取得手段は、属性領域に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい属性パターンが存在しない場合に、前記非分割パターンから生成された属性パターンを、前記確定パターンとして選択する
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】
前記取得手段は、前記入力画像に複数の画像が配置されている場合に、複数の属性領域を示し且つ当該複数の属性領域の境界が前記複数の画像の境界に一致する属性パターンを、前記確定パターンとして選択する
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７】
前記複数の分割パターンは、領域を分割しない非分割パターンを含み、
前記取得手段は、複数の属性領域を示し且つ当該複数の属性領域の境界が前記複数の画像の境界に一致した属性パターンが存在しない場合に、前記非分割パターンから生成された属性パターンを、前記確定パターンとして選択する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記複数の分割パターンは、領域を分割しない非分割パターンを含み、
前記取得手段は、前記入力画像に１つの画像が配置されている場合に、前記非分割パターンから生成された属性パターンを、前記確定パターンとして選択する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記取得手段は、ユーザ操作に応じて前記複数の属性パターンのうちの１つを前記確定パターンとして選択する
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１０】
前記分割パターンは、分割領域として、属性が割り当てられていない無属性領域を示し、
前記取得手段は、
前記複数の分割パターンのうちの１つを選択し、
選択した分割パターンが示す無属性領域にモノクロ属性またはカラー属性を前記入力画像に基づいて割り当てることにより、前記確定パターンを生成する
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１１】
前記入力画像の領域を構成する複数のブロック領域のそれぞれにモノクロ属性とカラー属性を含む複数の属性のうちの１つを前記入力画像に基づいて割り当てる割当手段をさらに有し、
前記取得手段は、無属性領域に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい分割パターンを選択する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記複数の分割パターンは、領域を分割しない非分割パターンを含み、
前記取得手段は、無属性領域に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい分割パターンが存在しない場合に、前記非分割パターンを選択する
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記取得手段は、前記入力画像に複数の画像が配置されている場合に、複数の無属性領域を示し且つ当該複数の無属性領域の境界が前記複数の画像の境界に一致する分割パターンを選択する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記複数の分割パターンは、領域を分割しない非分割パターンを含み、
前記取得手段は、複数の無属性領域を示し且つ当該複数の無属性領域の境界が前記複数の画像の境界に一致する分割パターンが存在しない場合に、前記非分割パターンを選択する
ことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記複数の分割パターンは、領域を分割しない非分割パターンを含み、
前記取得手段は、前記入力画像に１つの画像が配置されている場合に、前記非分割パターンを選択する
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記取得手段は、ユーザ操作に応じて前記複数の分割パターンのうちの１つを選択することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記入力画像の領域を構成する複数のブロック領域のそれぞれにモノクロ属性とカラー
属性を含む複数の属性のうちの１つを前記入力画像に基づいて割り当てる割当手段をさらに有し、
前記取得手段は、カラー属性が割り当てられたブロック領域を含む無属性領域にカラー属性を割り当て、カラー属性が割り当てられたブロック領域を含まない無属性領域にモノクロ属性を割り当てる
ことを特徴とする請求項２〜１６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記取得手段は、無属性領域内の画素の総数に対する当該無属性領域内のモノクロ画素の総数の割合が閾値未満である無属性領域にカラー属性を割り当て、前記割合が前記閾値以上である無属性領域にモノクロ属性を割り当てる
ことを特徴とする請求項２〜１６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記入力画像の領域を構成する複数のブロック領域のそれぞれにモノクロ属性とカラー属性を含む複数の属性のうちの１つを前記入力画像に基づいて割り当てる割当手段をさらに有し、
前記分割パターンは、分割領域として、属性が割り当てられた属性領域を示し、
前記取得手段は、前記複数の分割パターンの中から、ブロック領域に割り当てられた属性が当該ブロック領域を含む属性領域に割り当てられた属性と一致するブロック領域の数が最も多い分割パターンを、前記確定パターンとして選択する
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２０】
前記入力画像の領域を構成する複数のブロック領域のそれぞれにモノクロ属性とカラー属性を含む複数の属性のうちの１つを前記入力画像に基づいて割り当てる割当手段をさらに有し、
前記分割パターンは、分割領域として、属性が割り当てられた属性領域を示し、
前記取得手段は、前記複数の分割パターンの中から、モノクロ属性が割り当てられた属性領域にカラー属性が割り当てられたブロック領域が含まれていない属性パターンを、前記確定パターンとして選択する
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２１】
モノクロ属性が割り当てられた属性領域にカラー属性が割り当てられたブロック領域が含まれていない分割パターンが複数存在する場合に、前記取得手段は、モノクロ属性が割り当てられた属性領域にカラー属性が割り当てられたブロック領域が含まれていない複数の分割パターンの中から、ブロック領域に割り当てられた属性が当該ブロック領域を含む属性領域に割り当てられた属性と一致するブロック領域の数が最も多い分割パターンを、前記確定パターンとして選択する
ことを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置の制御方法であって、
前記画像処理装置は、互いに異なる複数の分割パターンが予め記録された記憶手段を有し、
前記画像処理装置の制御方法は、
入力画像を取得するステップと、
前記入力画像に基づいて、前記複数の分割パターンから選ばれた１つの分割パターンに従って領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた確定パターンを取得するステップと、
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２３】
請求項２２に記載の画像処理装置の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力画像の領域をモノクロ領域（モノクロ画像の領域）とカラー領域（カラー画像の領域）に区分し、入力画像のモノクロ領域とカラー領域に個別にγ補正を施す画像処理装置が提案されている。例えば、モノクロ領域にＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正（以下、「ＤＩＣＯＭγ補正」と記載する）を施し、カラー領域にγ＝２．２のγ補正（以下、「２．２γ補正」と記載する）を施す画像処理装置が提案されている。このような画像処理装置は、例えば、医療用画像表示装置などに実装されることが考えられる。このような画像処理装置を用いれば、レントゲン画像などのモノクロ画像と、内視鏡画像などのカラー画像とを表示する場合に、モノクロ画像にＤＩＣＯＭγ補正を施すことができ、カラー画像に２．２γ補正を施すことができる。その結果、各画像を適切な階調で表示することができる。
【０００３】
入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する技術は、例えば、特許文献１，２に開示されている。
特許文献１に開示の技術では、入力画像の画素毎に、その画素の領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断される。
特許文献２に開示の技術では、入力画像の領域が複数の矩形領域に分割される。そして、矩形領域毎に、その矩形領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかが判断される。
【０００４】
また、別の技術分野では、帳票における写真領域の複数の候補を予め登録し、登録された候補毎にその候補が写真領域か否かを判断する技術が提案されている（特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１６９１０１号公報
【特許文献２】特開２００３−２４４４６９号公報
【特許文献３】特開平５−３１４３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１，２に開示の技術では、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができないことがある。
【０００７】
具体的には、カラー画像に多少のモノクロ画素が含まれていたり、モノクロ画像に多少のカラー画素が含まれていたりすることがあるが、カラー画像の領域はカラー領域として判断すべきであり、モノクロ画像の領域はモノクロ領域として判断すべきである。しかしながら、特許文献１に開示の技術では、画素毎に判断が行われるため、カラー画像のモノクロ画素の領域がモノクロ領域として誤判断されたり、モノクロ画像のカラー画素の領域がカラー領域として誤判断されたりすることがある。
また、特許文献１に開示の技術では、画素毎に判断が行われるため、判断に長い処理時間を要してしまい、γ補正に対する判断結果の反映が遅延してしまうことがある。
【０００８】
特許文献２に開示の技術では、複数画素分の矩形領域毎に判断が行われるため、画素毎に判断を行う場合に比べて上述した誤判断が生じる頻度を低減することができる。しかしながら、特許文献２に開示の技術を用いたとしても、上述した誤判断の発生を完全に抑制することはできない。
また、特許文献２に開示の技術では、カラー画像の領域とモノクロ画像の領域との境界が矩形領域内に位置する場合に、当該境界を含む矩形領域内において誤判断が生じてしまう。具体的には、上記境界を含む矩形領域にはカラー画像の領域とモノクロ画像の領域との両方が含まれているにも拘らず、当該矩形領域全体がモノクロ領域またはカラー領域として誤判断されてしまう。即ち、カラー画像の領域の一部がモノクロ領域として誤判断されたり、モノクロ画像の領域の一部がカラー領域として誤判断されたりしてしまう。
【０００９】
特許文献３に開示の技術を用いれば、モノクロ領域の複数の候補を予め登録し、登録された候補毎にその候補がモノクロ領域か否かを入力画像に基づいて判断する技術を得ることができる。しかしながら、特許文献３に開示の技術に基づいて得られた上記技術においても、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができないことがある。具体的には、特許文献３に開示の技術では、所定の条件を満たす全ての候補が写真領域として判断される。そのため、候補が所定を満たす場合には、当該候補がカラー画像の領域を含む領域であっても、当該領域がモノクロ領域として誤判断されてしまう。
【００１０】
本発明は、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる技術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】
【００１１】
本発明の第１の態様は、
入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
互いに異なる複数の分割パターンが予め記録された記憶手段と、
入力画像に基づいて、前記複数の分割パターンから選ばれた１つの分割パターンに従って領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた確定パターンを取得する取得手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１２】
本発明の第２の態様は、
入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置の制御方法であって、
前記画像処理装置は、互いに異なる複数の分割パターンが予め記録された記憶手段を有し、
前記画像処理装置の制御方法は、
入力画像を取得するステップと、
前記入力画像に基づいて、前記複数の分割パターンから選ばれた１つの分割パターンに従って領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた確定パターンを取得するステップと、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法である。
【００１３】
本発明の第３の態様は、上述した画像処理装置の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施例１に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図２】分割パターンの一例を示す図
【図３】入力画像の一例を示す図
【図４】ブロック属性情報の一例を示す図
【図５】属性パターンの一例を示す図
【図６】ブロック属性情報と属性パターン情報の比較結果の一例を示す図
【図７】実施例２に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図８】実施例３に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図９】入力画像の一例を示す図
【図１０】分割パターンとパターン境界情報の一例を示す図
【図１１】実施例４に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図１２】実施例５に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図１３】属性パターンの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜実施例１＞
以下、本発明の実施例１に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。
【００１７】
図１は、本実施例に係る画像処理装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１０は、モノクロカウント部１０１、単色判断部１０２、ブロック属性割当部１０３、分割パターン記憶部１０４、属性パターン生成部１０５、評価値算出部１０６、確定パターン選択部１０７、γ補正部１０８、等を有する。画像処理装置１０は、入力画像（入力画像データ）Ｓ１を取得し、入力画像Ｓ１の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分し、入力画像Ｓ１のモノクロ領域とカラー領域に個別に画像処理を施し、画像処理後の画像（画像データ）Ｓ２を出力する。画像Ｓ２は、例えば、表示装置などの外部装置に入力される。本実施例では、画像Ｓ１，Ｓ２は、水平方向１９２０画素×垂直方向１２００画素のサイズを有するものとする。また、画像Ｓ１，Ｓ２の画素値はＲＧＢ値（Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値の組み合わせ）であり、Ｒ値、Ｇ値、及び、Ｂ値は８ビットの値であるものとする。
【００１８】
本実施例では、モノクロ領域とカラー領域の区分結果として、領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた確定パターンを取得する。モノクロ属性が割り当てられた領域がモノクロ領域であり、カラー属性が割り当てられた領域がカラー領域である。
【００１９】
なお、本実施例では、画像処理装置１０が画像Ｓ２を外部に出力する例を説明するが、これに限らない。例えば、画像処理装置１０は、モノクロ領域とカラー領域の区分結果を外部に出力してもよい。そして、画像処理装置１０とは別体の装置において、区分結果に基づく画像処理が実行されてもよい。また、画像処理装置１０が表示パネルを有していてもよい。そして、画像処理装置１０は、画像Ｓ２を外部に出力するのではなく、画像Ｓ２を表示してもよい。即ち、画像処理装置１０が表示装置であってもよい。表示パネルは、例えば、液晶ディスプレイパネル、プラズマディスプレイパネル、有機ＥＬディスプレイパネル、等である。
なお、本実施例では、画像処理がγ補正である場合の例を説明するが、画像処理はγ補正に限らない。例えば、画像処理は、モノクロ領域用の明るさ調整処理とカラー領域用の明るさ調整処理であってもよい。画像処理は、モノクロ領域用の色温度調整処理とカラー領域用の色温度調整処理であってもよい。
なお、画像のサイズは１９２０画素×１２００画素より大きくても小さくてもよい。例えば、画像のサイズは、１６８０画素×１０５０画素、２５６０画素×１６００画素、２
８８０画素×１８００画素、３８４０画素×２４００画素、等であってもよい。画素値はＲＧＢ値でなくてもよい。例えば、画素値はＹＣｂＣｒ値（Ｙ値、Ｃｂ値、及び、Ｃｒ値の組み合わせ）であってもよい。ビット数は８より多くても少なくてもよい。例えば、ビット数は、４、１６、等であってもよい。
【００２０】
モノクロカウント部１０１は、入力画像Ｓ１の領域を構成する複数のブロック領域のそれぞれについて、そのブロック領域における入力画像Ｓ１のモノクロ画素の数をカウントする。そして、モノクロカウント部１０１は、ブロック領域毎にモノクロ画素の総数（モノクロ画素数）を示すモノクロ情報ｃｎｔを出力する。
本実施例では、入力画像Ｓ１の領域を構成する水平方向１０個×垂直方向６個の計６０個のブロック領域が設定されている。そして、ブロック領域のサイズは、水平方向１９２（＝１９２０÷１０）画素×垂直方向２００（＝１２００÷６）画素である。モノクロカウント部１０１は、上記６０個のブロック領域のそれぞれについてモノクロ画素数をカウントする。そして、モノクロカウント部１０１は、上記６０個のブロック領域に対応する６０個のモノクロ画素数を示すモノクロ情報ｃｎｔを出力する。
【００２１】
なお、本実施例では、ブロック領域が矩形領域である場合の例を説明するが、ブロック領域はどのような形状を有していてもよい。例えば、ブロック領域はｎ角形（ｎは３以上の整数）の領域、円形の領域、直線と曲線とをつないだ線で囲まれた領域、等であってもよい。
なお、本実施例では、Ｒ値＝Ｇ値＝Ｂ値である画素がモノクロ画素として検出されるものとするが、モノクロ画素の検出方法はこれに限らない。例えば、ＲＧＢ値をＣｂＣｒ値のような色差値に変換し、色差値が０である画素がモノクロ画素として検出されてもよい。
なお、ブロック領域の数は６０個より多くても少なくてもよい。また、ブロック領域のサイズは、１９２画素×２００画素より大きくても小さくてもよい。
【００２２】
単色判断部１０２は、ブロック領域毎に、そのブロック領域が、当該ブロック領域における入力画像Ｓ１が単色画像（単色の画像）である単色領域であるか否かを判断する（単色判断処理）。そして、単色判断部１０２は、単色判断処理の結果を示す単色情報ｆｌｔを出力する。本実施例では、ブロック領域内の３８４００画素全ての画素値が互いに等しいブロック領域が単色領域であると判断され、それ以外のブロック領域が単色領域でないと判断される。
【００２３】
ブロック属性割当部１０３は、入力画像Ｓ１に基づいて、各ブロック領域にモノクロ属性とカラー属性を含む複数の属性のうちの１つを割り当てる。具体的には、ブロック属性割当部１０３は、モノクロ情報ｃｎｔと単色情報ｆｌｔを用いて、各ブロック領域に属性を割り当てる。そして、ブロック属性割当部１０３は、ブロック領域毎に属性を示すブロック属性情報ｍｃを出力する。本実施例では、単色領域であると判断されたブロック領域に、単色属性が割り当てられる。単色領域でないと判断され、且つ、モノクロ率が閾値以上であるブロック領域に、モノクロ属性が割り当てられる。そして、単色領域でないと判断され、且つ、モノクロ率が閾値未満であるブロック領域に、カラー属性が割り当てられる。本実施例では、モノクロ率は、ブロック領域内の画素の総数に対する当該ブロック領域内のモノクロ画素の総数の割合である。本実施例では、閾値として１００％よりも低い９５％が使用される。これにより、モノクロ画像の領域であるブロック領域内に多少のカラー画素（例えば、カラーの注釈文字などを構成するカラー画素）が存在する場合に、当該ブロック領域にモノクロ属性を割り当てることができる。本実施例では、ブロック領域のサイズが１９２画素×２００画素であるため、単色領域でないと判断され、且つ、モノクロ画素数が３６４８（＝１９２×２００×０．９５）以上であるブロック領域にモノクロ属性が割り当てられる。そして、単色領域でないと判断され、且つ、モノクロ画素数が
３６４８未満であるブロック領域にカラー属性が割り当てられる。
【００２４】
なお、単色情報ｆｌｔを用いずに、モノクロ情報ｃｎｔを用いて各ブロック領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられてもよい。
なお、モノクロ率ではなくカラー率が使用されてもよい。カラー率は、ブロック領域内の画素の総数に対する当該ブロック領域内のカラー画素（モノクロ画素以外の画素）の総数の割合である。
なお、モノクロ率の閾値は、メーカー等によって予め定められた固定値であってもよいし、そうでなくてもよい。例えば、モノクロ率の閾値は、ユーザによって変更可能な値であってもよいし、画像の種類などに応じて決定される値であってもよい。
【００２５】
分割パターン記憶部１０４には、互いに異なる複数の分割パターンが予め記録されている。本実施例では、分割パターン記憶部１０４には、分割パターンとして、当該分割パターンに従って領域を分割した複数の分割領域を示す領域情報が記録されている。具体的には、領域情報として、分割領域の始点座標と終点座標が記録されている。分割領域は、カラー領域及びモノクロ領域の候補である。また、本実施例では、入力画像Ｓ１のサイズが画面サイズと等しく、分割パターンが入力画像Ｓ１の領域を分割した複数の分割領域を示すものとする。具体的には、分割パターンが１つ以上のブロック領域から構成された分割領域を示すものとする。また、本実施例では、分割パターンは属性を示さないものとする。即ち、本実施例では、分割パターンは、分割領域として、属性が割り当てられていない無属性領域を示すものとする。
分割パターン記憶部１０４は、記録されている全ての分割パターンを示す分割パターン情報ｐｔｎを出力する。
【００２６】
分割パターンの一例を図２に示す。本実施例では、分割パターン記憶部１０４に、図２に示す分割パターン１〜４が予め記録されているものとする。分割パターン２は、分割領域１，２を示す。そのため、分割パターン２については、分割領域１の始点座標（水平位置，垂直位置）＝（ｘｓ１，ｙｓ１）と終点座標（ｘｅ１，ｙｅ１）、及び、分割領域２の始点座標（ｘｓ２，ｙｓ２）と終点座標（ｘｅ２，ｙｅ２）が記録されている。分割パターン１，３，４についても、同様に、分割領域の始点座標と終点座標が記録されている。
図２に示すように、本実施例では、分割パターン１として、領域を分割しない非分割パターンも記録されている。
【００２７】
なお、非分割パターンは記録されていなくてもよい。
なお、分割パターン記憶部１０４に記録されている分割パターンはメーカー等によって予め記録された固定パターンであってもよいし、ユーザによって追加や変更が可能なパターンであってもよい。例えば、図１に示すように、ユーザ操作に応じて分割パターンを示す登録パターン情報ｉｎ＿ｐｔｎが分割パターン記憶部１０４に入力されてもよい。そして、分割パターン記憶部１０４に記録されている分割パターンに、登録パターン情報ｉｎ＿ｐｔｎが示す分割パターンが追加されてもよい。また、分割パターン記憶部１０４に記録されている１つの分割パターンが、登録パターン情報ｉｎ＿ｐｔｎが示す分割パターンに置き換えられてもよい。
なお、本実施例では、分割領域が１つ以上のブロック領域から構成された領域である場合の例を説明するが、分割領域はブロック領域単位の領域でなくてもよい。例えば、分割領域間の境界がブロック領域内に位置するように複数の分割領域が設定されていてもよい。
なお、本実施例では、分割パターンが示す複数の分割領域からなる領域のサイズと入力画像Ｓ１の領域のサイズとが同じである場合の例を説明するが、これらのサイズは異なっていてもよい。分割パターンが示す複数の分割領域からなる領域のサイズは、入力画像Ｓ
１の領域のサイズより大きくても小さくてもよい。
なお、領域情報は、分割領域を示す情報であれば、どのような情報であってもよい。例えば、領域情報として、分割領域の位置（始点座標、終点座標、中心座標、等）とサイズが記録されていてもよい。
なお、図２は、分割領域が矩形領域である場合の例を示しているが、分割領域はどのような形状を有していてもよい。例えば、分割領域はｎ角形（ｎは３以上の整数）の領域、円形の領域、直線と曲線とをつないだ線で囲まれた領域、等であってもよい。
【００２８】
属性パターン生成部１０５、評価値算出部１０６、及び、確定パターン選択部１０７により、入力画像Ｓ１に基づいて確定パターンが取得される。本実施例では、確定パターンとして、複数の分割パターンから選ばれた１つの分割パターンに従って領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられたパターンが取得される。即ち、確定パターンとして、複数の分割パターンから選ばれた１つの分割パターンが示す分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられたパターンが取得される。
【００２９】
属性パターン生成部１０５は、分割パターンが示す無属性領域（分割領域）に属性を割り当てることにより属性パターンを生成する処理を、分割パターン記憶部１０４に記録されている複数の分割パターンのそれぞれについて行う。そして、属性パターン生成部１０５は、生成した複数の属性パターンを示す属性パターン情報ｄｐｔｎを出力する。本実施例では、４つの分割パターンが予め記録されているため、４つの属性パターンが生成され、４つの属性パターンを示す属性パターン情報ｄｐｔｎが出力される。属性パターン生成部１０５では、無属性領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられる。属性パターンは、モノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた属性領域を示すパターンである。本実施例では、属性パターン生成部１０５は、分割パターン記憶部１０４に記録されている複数の分割パターンを分割パターン情報ｐｔｎから判断する。そして、属性パターン生成部１０５は、ブロック属性情報ｍｃを用いて、各無属性領域に属性を割り当てる。具体的には、カラー属性が割り当てられたブロック領域を含む無属性領域にカラー属性が割り当てられ、カラー属性が割り当てられたブロック領域を含まない無属性領域にモノクロ属性を割り当てる。即ち、本実施例では、カラー属性が割り当てられたブロック領域のみを考慮して、無属性領域に属性が割り当てられる。
【００３０】
なお、分割パターンが示す複数の分割領域からなる領域のサイズと入力画像Ｓ１の領域のサイズとが異なる場合には、それらのサイズを一致させるスケーリング処理を行った後、無属性領域に含まれたブロック領域が判断される。
なお、“無属性領域に含まれたブロック領域”は、無属性領域に全体が含まれたブロック領域であってもよいし、無属性領域に少なくとも一部が含まれたブロック領域であってもよい。
なお、無属性領域への属性の割り当て方法は、上記方法に限らない。例えば、モノクロ属性が割り当てられたブロック領域を含む無属性領域にモノクロ属性が割り当てられ、モノクロ属性が割り当てられたブロック領域を含まない無属性領域にカラー属性が割り当てられてもよい。無属性領域に含まれたカラーブロック領域の総数よりも当該無属性領域に含まれたモノクロブロック領域の総数が多い無属性領域にモノクロ属性が割り当てられてもよい。そして、無属性領域に含まれたモノクロブロック領域の総数よりも当該無属性領域に含まれたカラーブロック領域の総数が多い無属性領域にカラー属性が割り当てられてもよい。カラーブロック領域はカラー属性が割り当てられたブロック領域であり、モノクロブロック領域はモノクロ属性が割り当てられたブロック領域である。また、入力画像Ｓ１を用いて無属性領域のモノクロ率が算出されてもよい。そして、無属性領域にモノクロ率に基づく属性が割り当てられてもよい。
【００３１】
評価値算出部１０６は、属性パターン生成部１０５で生成された複数の属性パターンの
それぞれについて評価値を算出し、属性パターン毎に評価値を示す評価情報ｄｐｔｎ＿ｖｌを出力する。本実施例では、４つの属性パターンが生成されるため、４つの属性パターンに対応する４つの評価値が算出され、４つの評価値を示す評価情報ｄｐｔｎ＿ｖｌが出力される。評価値は、ブロック領域に割り当てられた属性と属性領域に割り当てられた属性との一致度合いを表す。本実施例では、評価値算出部１０６は、属性パターンを属性パターン情報ｄｐｔｎから判断する。そして、評価値算出部１０６は、ブロック属性情報ｍｃを用いて、属性パターン毎の評価値を算出する。具体的には、以下の式１を用いて、評価値が算出される。式１において、「一致ブロック数」は、ブロック領域に割り当てられた属性が当該ブロック領域を含む属性領域に割り当てられた属性と一致するブロック領域の総数である。「全ブロック数」は、ブロック領域の総数である。
評価値＝一致ブロック数／全ブロック数×１００（％）  ・・・（式１）
【００３２】
確定パターン選択部１０７は、属性パターン生成部１０５で生成された複数の属性パターンのうちの１つを確定パターンとして選択する。そして、確定パターン選択部１０７は、確定パターンを示す確定パターン情報ｄｐｔｎ＿ｓを出力する。本実施例では、確定パターン選択部１０７は、属性パターンを属性パターン情報ｄｐｔｎから判断し、属性パターンの評価値を評価情報ｄｐｔｎ＿ｖｌから判断する。そして、確定パターン選択部１０７は、属性パターン生成部１０５で生成された複数の属性パターンの中で評価値が最も高い属性パターンを、確定パターンとして選択する。即ち、本実施例では、ブロック領域に割り当てられた属性が当該ブロック領域を含む属性領域に割り当てられた属性と一致するブロック領域の数が最も多い属性パターンが、確定パターンとして選択される。評価値が最も高い属性パターンが複数存在する場合には、評価値が最も高い複数の属性パターンのうちの１つが確定パターンとして選択される。例えば、評価値が最も高い複数の属性パターンのうちの１つがランダムに選択される。
【００３３】
なお、分割パターン記憶部１０４に記録されている複数の分割パターンに優先度が付加されていてもよい。そして、評価値が最も高い属性パターンが複数存在する場合には、評価値が最も高い複数の属性パターンのうち優先度が最も高い分割パターンから生成された属性パターンが、確定パターンとして選択されてもよい。
【００３４】
γ補正部１０８は、確定パターン情報ｄｐｔｎ＿ｓで示された確定パターンに従って、入力画像Ｓ１にγ補正を施す。そして、γ補正部１０８は、γ補正後の画像Ｓ２を出力する。例えば、γ補正部１０８は、入力画像Ｓ１のカラー領域（カラー属性が割り当てられた属性領域）に対して２．２γ補正を施し、入力画像Ｓ１のモノクロ領域（モノクロ属性が割り当てられた属性領域）に対してＤＩＣＯＭγ補正を施す。２．２γ補正は、γ＝２．２のγ補正である。ＤＩＣＯＭγ補正は、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正である。
【００３５】
画像処理装置１０の動作の具体例について説明する。
【００３６】
入力画像Ｓ１の一例を図３に示す。図３に示す入力画像Ｓ１は、左側にレントゲン写真３０１、右に内視鏡画像３０２が配置された画像である。レントゲン写真３０１はモノクロ画像であり、レントゲン写真３０１の全ての画素がモノクロ画素（Ｒ値＝Ｇ値＝Ｂ値）である。内視鏡画像３０２は、カラー画像であるが、モノクロ画素を含む。具体的には、内視鏡画像３０２の領域は、内視鏡で撮影された画像を示す撮像領域３０３と、黒単色（Ｒ値＝Ｇ値＝Ｂ値＝０）の背景領域３０４，３０５と、から成る。撮像領域３０３のうち、上側の領域は無彩色領域３０６であり、下側の領域は彩色領域３０７である。無彩色領
域３０６はモノクロ画素を多く含む領域であり、彩色領域は色味のある画像を示す領域である。無彩色領域３０６は、例えば、撮影の際に光があまり照射されなかった領域、光が照射されすぎた領域、等である。無彩色領域３０６と彩色領域３０７には同じ画像処理を施すべきであるため、無彩色領域３０６と彩色領域３０７には同じ属性を割り当てるべきである。
【００３７】
入力画像Ｓ１が図３に示す画像である場合、図４に示すブロック属性情報ｍｃが取得される。即ち、レントゲン写真３０１の領域に含まれたブロック領域と、無彩色領域３０６に含まれたブロック領域と、にモノクロ属性が割り当てられる。そして、彩色領域３０７に含まれたブロック領域にカラー属性が割り当てられ、背景領域３０４，３０５に単色属性が割り当てられる。
【００３８】
図４に示すブロック属性情報ｍｃが取得され、分割パターン情報ｐｔｎが図２の分割パターン１〜４を示す場合、図５の属性パターン１〜４を示す属性パターン情報ｄｐｔｎが取得される。分割パターン１の分割領域１はカラー属性が割り当てられたブロック領域を含むため、分割パターン１の分割領域１にカラー属性が割り当てられた属性パターン１が生成される。分割パターン２の分割領域１はカラー属性が割り当てられたブロック領域を含まず、分割パターン２の分割領域２はカラー属性が割り当てられたブロック領域を含む。そのため、分割パターン２の分割領域１にモノクロ属性が割り当てられ、分割パターン２の分割領域２にカラー属性が割り当てられた属性パターン２が生成される、同様に、分割パターン３，４から属性パターン３，４が生成される。
【００３９】
評価値算出部１０６は、ブロック属性情報ｍｃと属性パターン情報ｄｐｔｎを比較し、属性パターン情報ｄｐｔｎが示す属性パターンの評価値を比較結果に基づいて算出する。図４に示すブロック属性情報ｍｃと図５の属性パターン１〜４を示す属性パターン情報ｄｐｔｎとが取得された場合、図６に示す比較結果が得られる。図６において、丸印が記載されたブロック領域は、当該ブロック領域を含む属性領域と同じ属性が割り当てられたブロック領域（以下、一致ブロック領域と記載する）である。バツ印が記載されたブロック領域は、当該ブロック領域を含む属性領域と異なる属性が割り当てられたブロック領域（以下、不一致ブロック領域と記載する）である。そして、図６の比較結果と式１を用いて、属性パターン１〜４の評価値として以下の値が算出される。評価値算出部１０６は、属性パターン１〜４の評価値を示す評価情報ｄｐｔｎ＿ｖｌを出力する。
属性パターン１の評価値＝１５／６０×１００＝２５％
属性パターン２の評価値＝４５／６０×１００＝７５％
属性パターン３の評価値＝２７／６０×１００＝４５％
属性パターン４の評価値＝４５／６０×１００＝７５％
なお、図６の例では、単色属性が割り当てられたブロック領域は比較に用いられていないため、当該ブロック領域には印が記載されていない。しかし、単色属性が割り当てられたブロック領域も比較に用い、当該ブロック領域が不一致ブロック領域として判断されてもよい。
【００４０】
評価値について詳しく説明する。
図３に示すように、一般的に、同じカラー画像の領域である無彩色領域３０６と彩色領域３０７は近い位置に存在する。そのため、入力画像Ｓ１に対応する分割パターンでは、同じカラー画像の領域である無彩色領域３０６と彩色領域３０７は、同じ分割領域に含まれる。本実施例では、無彩色領域３０６と彩色領域３０７は、分割パターン２の分割領域２に含まれる。属性パターン生成部１０５では、カラー属性が割り当てられたブロック領域を１つ以上含む分割領域にカラー属性が割り当てられる。そのため、分割パターン２の
分割領域２にはカラー属性が割り当てられる。即ち、内視鏡画像３０２の領域が無彩色領域３０６を含んでいても、内視鏡画像３０２の領域に相当する分割領域２（分割パターン２の分割領域２）に対して、カラー属性が割り当てられる。また、分割パターン２の分割領域１には、カラー属性が割り当てられたブロック領域が１つも存在しないため、モノクロ属性が割り当てられる。分割パターン２の評価値は、カラー画像の無彩色領域３０６に含まれたブロック領域だけが不一致ブロック領域として判断されるため、７５％になっている。
一方、属性パターン１，３では、レントゲン写真３０１の領域を含む属性領域にカラー属性が割り当てられている。そのため、属性パターン２よりも多くのブロック領域が不一致ブロック領域として判断され、属性パターン２の評価値より低い値が評価値として算出される。属性パターン４は属性パターン２と同じ属性領域の分布（左半分の領域にモノクロ属性が、右半分の領域にカラー属性が割り当てられた分布）を有する。そのため、属性パターン２の評価値と同じ値が評価値として算出される。
【００４１】
確定パターン選択部１０７は、評価情報ｄｐｔｎ＿ｖｌが示す評価値が最も高い属性パターンを、確定パターンとして選択する。そして、確定パターン選択部１０７は、選択した確定パターンを示す確定パターン情報ｄｐｔｎ＿ｓを出力する。図４に示すブロック属性情報ｍｃと図５の属性パターン１〜４を示す属性パターン情報ｄｐｔｎとが取得された場合、属性パターン２（登録番号が２であるパターン）の評価値と属性パターン４（登録番号が４であるパターン）の評価値が最も高い。そのため、登録番号が小さい属性パターン２が確定パターンとして選択される。登録番号は、優先度に対応する番号であり、優先度が高いほど小さい。
なお、優先度を考慮せずに、属性パターン４が確定パターンとして選択されてもよい。
【００４２】
以上述べたように、本実施例によれば、モノクロ画像やカラー画像の配置の候補を示す分割パターンが予め用意される。そして、入力画像に基づいて、予め用意された分割パターンから選ばれた１つの分割パターンに従って領域を分割した分割領域にモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられた確定パターンが取得される。それにより、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。具体的には、カラー画像の領域がモノクロ領域として誤判断されたり、モノクロ画像の領域がカラー領域として誤判断されたりすることを抑制することができる。特に、医療分野は、医療画像が決まった位置に配置されることが多く、モノクロ画像やカラー画像の配置の候補を想定しやすいため、本実施例に係る画像処理装置の使用に適している。
【００４３】
また、本実施例によれば、画素毎の判断（モノクロ領域か否かの判断）は行われないため、画素毎の判断を行う場合に比べて短時間で入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に区分することができる。
また、本実施例によれば、分割パターンとして、無属性領域を示すパターンが予め用意される。このような構成によれば、属性のみが異なるパターンを用意する必要が無いため、用意すべき分割パターンの数を減らすことができ、分割パターン記憶部１０４の記憶容量を低減することができる。
【００４４】
また、本実施例によれば、ブロック領域に割り当てられた属性が当該ブロック領域を含む属性領域に割り当てられた属性と一致するブロック領域の数が最も多い属性パターンが、確定パターンとして選択される。それにより、カラー画像のモノクロ画素の領域やモノクロ画像のカラー画素の領域に対して適切な属性が割り当てられた確定パターンをより確実に得ることができる。具体的には、カラー画像のモノクロ画素の領域に対してカラー属性が割り当てられ、モノクロ画像のカラー画素の領域に対してモノクロ属性が割り当てられた確定パターンをより確実に得ることができる。
【００４５】
また、本実施例によれば、予め用意された分割パターンが使用されるため、カラー画像とモノクロ画像の境界が誤検出されることを抑制することができる。具体的には、ブロック領域毎の判断のみを行う構成では、カラー画像とモノクロ画像の境界がブロック領域内に存在する場合に、カラー画像とモノクロ画像の境界が誤検出されてしまう。本実施例によれば、ブロック領域単位の領域でない分割領域を示す分割パターンを予め用意することができる。例えば、分割領域間の境界がブロック領域内に位置するような複数の分割領域を示す分割パターンを予め用意することができる。そのため、ブロック領域毎の判断のみを行う構成よりも高精度にカラー画像とモノクロ画像の境界を検出することができ、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。
なお、無属性領域に属性を割り当てる際に、無属性領域に少なくとも一部が含まれたブロック領域の属性を考慮せずに、無属性領域に全体が含まれたブロック領域のみの属性を考慮すれば、上記境界の誤検出をより抑制することができる。
【００４６】
＜実施例２＞
以下、本発明の実施例２に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。実施例１では、カラー画像のモノクロ画素を含むブロック領域にモノクロ属性が誤って割り当てられたり、モノクロ画像のカラー画素を含むブロック領域にカラー属性が誤って割り当てられたりする例を説明した。本実施例では、そのような誤った割り当てが行われなかった場合において、カラー画像とモノクロ画像の境界を高精度に検出することができ、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる構成について説明する。
【００４７】
図７は、本実施例に係る画像処理装置７０の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、実施例１（図１）と同じ機能部には同じ符号を付し、その説明は省略する。
【００４８】
分割パターン選択部７０１は、分割パターン情報ｐｔｎが示す複数の分割パターンのうちの１つを選択する。そして、分割パターン選択部７０１は、選択した分割パターンを示す選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓを出力する。
本実施例では、分割パターン情報ｐｔｎとブロック属性情報ｍｃに基づいて、分割パターンが選択される。具体的には、無属性領域（分割領域）に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい分割パターンが選択される。そして、カラーブロック領域全体とモノクロブロック領域全体が含まれた無属性領域を１つでも示す分割パターンは選択されない。“無属性領域に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい”という条件を満たす分割パターンが複数存在する場合には、当該条件を満たす複数の分割パターンのうちの１つが選択される。例えば、上記条件を満たす複数の分割パターンのうち最も優先度の高い分割パターンが選択される。また、上記条件を満たす分割パターンが存在しない場合には、非分割パターンが選択される。
【００４９】
確定パターン生成部７０２は、分割パターン選択部７０１で選択された分割パターンを、選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓから判断する。そして、確定パターン生成部７０２は、分割パターン選択部７０１で選択された分割パターンが示す無属性領域にモノクロ属性またはカラー属性を入力画像Ｓ１に基づいて割り当てることにより、確定パターンを生成する。その後、確定パターン生成部７０２は、生成した確定パターンを示す確定パターン情報ｄｐｔｎ＿ｓを出力する。本実施例では、実施例１の属性パターン生成部１０５と同様に、ブロック属性情報ｍｃを用いて無属性領域に属性が割り当てられる。
【００５０】
以上述べたように、本実施例によれば、“無属性領域に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい”という条件を満たす分割パターンが示す無属性領域に属性を割り当てることによりに、確定パターンが生成される。それにより、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。具体的には、カラー画像とモ
ノクロ画像の境界を高精度に検出することができ、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。
また、本実施例によれば、上記条件を満たす分割パターンが存在しない場合に、非分割パターンが選択される。それにより、入力画像の領域全体に対してモノクロ属性とカラー属性の一方が割り当てられ、カラー画像やモノクロ画像の画質の劣化を抑制することができる。具体的には、カラー画像の領域にモノクロ属性とカラー属性の両方が割り当てられることによる画質の劣化、及び、モノクロ画像の領域にモノクロ属性とカラー属性の両方が割り当てられることによる画質の劣化を抑制することができる。
【００５１】
なお、本実施例におけるパターンの選択方法を実施例１に適用してもよい。具体的には、実施例１の確定パターン選択部１０７において、属性領域に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい属性パターンが、確定パターンとして選択されてもよい。そして、属性領域に全体が含まれた全てのブロック領域の属性が互いに等しい属性パターンが存在しない場合に、非分割パターンから生成された属性パターンが、確定パターンとして選択されてもよい。
【００５２】
＜実施例３＞
以下、本発明の実施例３に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実施例では、分割パターンの選択方法が実施例２と異なる。また、本実施例では、無属性領域（分割領域）に対する属性の割当方法が実施例１，２と異なる。
【００５３】
図８は、本実施例に係る画像処理装置８０の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、実施例１，２（図１，７）と同じ機能部には同じ符号を付し、その説明は省略する。
【００５４】
境界検出部８０１は、入力画像Ｓ１に複数の画像が配置されている場合に、複数の画像の境界を検出する。例えば、複数の医療用画像が配置された画像には、医療用画像間に配置された境界画像を含むことがある。具体的には、図９に示すように、入力画像は、レントゲン写真３０１と内視鏡画像３０２の間に境界画像９０１を含むことがある。境界検出部８０１では、例えば、上記境界画像が検出される。境界検出部８０１は、境界の検出結果を示す検出境界情報ｆｒｍを出力する。本実施例では、検出境界情報ｆｒｍとして、画素値が１ビットのビットマップ画像（ビットマップ画像データ）が出力される。具体的には、検出境界情報ｆｒｍとして、境界画像と他の画像との境界部分の画素値が１であり、それ以外の部分の画素値が０である画像が出力される。検出境界情報ｆｒｍは、例えば、入力画像Ｓ１の各画素の輝度値を算出し、各画素の輝度値を画素単位で微分することで生成される。具体的には、垂直方向の微分結果の絶対値と水平方向の微分結果の絶対値の少なくとも一方が閾値以上である画素に対して画素値１が割り当てられ、上記２つの絶対値の両方が閾値未満である画素に対して画素値０が割り当てられる。それにより、検出境界情報ｆｒｍが生成される。
【００５５】
分割パターン・境界記憶部８０２には、実施例１，２の分割パターン記憶部１０４と同様に複数の分割パターンが予め記録されている。さらに、分割パターン・境界記憶部８０２には、複数の分割パターンに対応する複数のパターン境界情報が予め記録されている。パターン境界情報は、分割パターンが示す分割領域間の境界を示す情報である。例えば、パターン境界情報は、境界の位置を示す位置情報と方向を示す方向情報とを含む。位置情報は、例えば、境界を含む矩形領域の始点座標と終点座標である。方向情報は、境界がどの方向に沿った境界であるかを示す情報である。本実施例では、方向情報は、「水平」または「垂直」である。
分割パターン・境界記憶部８０２は、記録されている全ての分割パターンを示す分割パターン情報ｐｔｎと、記録されている全てのパターン境界情報を示すパターン境界情報群
ｐｔｎ＿ｆｒｍと、を出力する。
【００５６】
本実施例に係る分割パターンの一例を図１０に示す。本実施例では、図１０に示す４つの分割パターン１〜４に対応する４つのパターン境界情報が予め記録されている。
分割パターン１については、境界が存在しないため、パターン境界情報として「境界無し」が記録されている。
分割パターン２については、垂直方向に沿った１つの境界が存在するため、当該境界を示すパターン境界情報が予め記録されている。具体的には、上記境界を含む矩形領域の始点座標（ｆｘｓ１，ｆｙｓ１）と終点座標（ｆｘｅ１，ｆｙｅ１）が位置情報として記録されており、「垂直」が方向情報として記録されている。
分割パターン３については、垂直方向に沿った２つの境界が存在するため、当該２つの境界を示すパターン境界情報が予め記録されている。具体的には、１つ目の境界については、始点座標（ｆｘｓ１，ｆｙｓ１）と終点座標（ｆｘｅ１，ｆｙｅ１）が位置情報として記録されており、「垂直方向」が方向情報として記録されている。２つ目の境界については、始点座標（ｆｘｓ２，ｆｙｓ２）と終点座標（ｆｘｅ２，ｆｙｅ２）が位置情報として記録されており、「垂直方向」が方向情報として記録されている。
分割パターン４については、水平方向に沿った境界と垂直方向に沿った境界との２つの境界が存在するため、当該２つの境界を示すパターン境界情報が予め記録されている。水平方向に沿った境界については、始点座標（ｆｘｓ１，ｆｙｓ１）と終点座標（ｆｘｅ１，ｆｙｅ１）が位置情報として記録されており、「水平方向」が方向情報として記録されている。垂直方向に沿った境界については、始点座標（ｆｘｓ２，ｆｙｓ２）と終点座標（ｆｘｅ２，ｆｙｅ２）が位置情報として記録されており、「垂直方向」が方向情報として記録されている。
【００５７】
なお、パターン境界情報は上記情報に限らない。例えば、位置情報として領域を示す情報ではなく、点や線を示す情報が使用されてもよい。
なお、記録されている分割パターンの更新に合わせて、記録されているパターン境界情報も更新されることが好ましい。例えば、図８に示すように、ユーザ操作に応じて登録パターン情報ｉｎ＿ｐｔｎに対応するパターン境界情報である登録パターン境界情報ｉｎ＿ｐｔｎ＿ｆｒｍが、分割パターン・境界記憶部８０２に入力されてもよい。そして、登録パターン情報ｉｎ＿ｐｔｎと登録パターン境界情報ｉｎ＿ｐｔｎ＿ｆｒｍを用いて、記録されている分割パターンとパターン境界情報が更新されてもよい。
【００５８】
分割パターン選択部８０３は、分割パターン情報ｐｔｎが示す複数の分割パターンのうちの１つを選択する。そして、分割パターン選択部８０３は、選択した分割パターンを示す選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓを出力する。
本実施例では、分割パターンｐｔｎから複数の境界パターンが判断される。そして、検出境界情報ｆｒｍとパターン境界情報群ｐｔｎ＿ｆｒｍとに基づいて、分割パターンが選択される。具体的には、入力画像に複数の画像が配置されている場合には、複数の分割領域を示し且つ当該複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する分割パターンが選択される。
【００５９】
分割パターン選択部８０３の処理の具体例を説明する。以下では、図１０の分割パターン２に対する処理について説明する。
まず、図１０の分割パターン２の位置情報は始点座標（ｆｘｓ１，ｆｙｓ１）と終点座標（ｆｘｅ１，ｆｙｅ１）であり、方向情報は「垂直方向」である。そのため、座標（ｆｘｓ１，ｆｙｓ１）から座標（ｆｘｅ１，ｆｙｓ１）の水平ライン領域に、検出境界情報ｆｒｍの画素値が１である画素（境界画素）が１つ以上存在するか否かが判断される。水平ライン領域は、垂直方向の位置が互いに等しい複数の画素からなる領域である。
次に、判断対象の水平ライン領域が垂直方向に１画素分だけずらされる。即ち、座標（
ｆｘｓ１，ｆｙｓ１）から座標（ｆｘｅ１，ｆｙｓ１）の水平ライン領域から、座標（ｆｘｓ１，ｆｙｓ１＋１）から座標（ｆｘｅ１，ｆｙｓ１＋１）の水平ライン領域へ、判断対象が切り替えられる。そして、座標（ｆｘｓ１，ｆｙｓ１＋１）から座標（ｆｘｅ１，ｆｙｓ１＋１）の水平ライン領域に、境界画素が１つ以上存在するか否かが判断される。
そして、座標（ｆｘｓ１，ｆｙｅ１）から座標（ｆｘｅ１，ｆｙｅ１）の水平ライン領域まで、判断対象の水平ライン領域が垂直方向に１画素分ずつずらされ、判断が繰り返し行われる。そして、全ての水平ライン領域に境界画素が含まれている場合に、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”と判断される。境界画素が含まれていない水平ラインが存在する場合には、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致しない”と判断される。
【００６０】
方向情報が「水平方向」である場合には、位置情報が示す領域の垂直ライン領域毎に境界画素が存在するか否かが判断される。具体的には、最も左側の垂直ライン領域から最も右側の垂直ライン領域まで判断対象の垂直ライン領域が水平方向に１画素分ずつずらされ、判断が繰り返し行われる。そして、全ての垂直ライン領域に境界画素が含まれている場合に、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”と判断される。境界画素が含まれてない垂直ラインが存在する場合には、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致しない”と判断される。垂直ライン領域は、水平方向の位置が互いに等しい複数の画素からなる領域である。
図１０の分割パターン３，４のようにパターン境界情報が複数の境界を示す場合には、以下のように“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”か否かが判断される。
即ち、パターン境界情報が示す全ての境界について“全てのライン領域（水平ライン領域または垂直ライン領域）に境界画素が含まれる”と判断された場合にのみ、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”と判断される。そして、“境界画素が含まれていないライン領域が存在する”と判断されたた場合には、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致しない”と判断される。
非分割パターンは、境界画素が存在するか否かの判断は行われずに、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致しない”と判断される。
【００６１】
“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”と判断された分割パターンが複数存在する場合には、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”と判断された複数の分割パターンのうちの１つが選択される。例えば、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”と判断された複数の分割パターンのうち最も優先度の高い分割パターンが選択される。また、“複数の分割領域の境界が複数の画像の境界に一致する”と判断された分割パターンが存在しない場合には、非分割パターンが選択される。
【００６２】
モノクロカウント部８０４は、分割パターン選択部８０３で選択された分割パターンが示す分割領域における入力画像Ｓ１のモノクロ画素の数をカウントする。分割パターン選択部８０３で選択された分割パターンが複数の分割領域を示す場合には、複数の分割パターンのそれぞれについてモノクロ画素の数がカウントされる。そして、モノクロカウント部８０４は、分割領域のモノクロ画素数を示すモノクロ情報ｃｎｔ＿ｐｔｎを出力する。分割パターン選択部８０３で選択された分割パターンが示す分割領域は、選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓから判断される。
なお、分割パターンが示す複数の分割領域からなる領域のサイズと入力画像Ｓ１の領域のサイズとが異なる場合には、それらのサイズを一致させるスケーリング処理を行った後、分割領域に含まれた画素が判断される。
【００６３】
パターン属性割当部８０５は、分割パターン選択部８０３で選択された分割パターンが示す分割領域にモノクロ属性またはカラー属性を割り当てる。分割パターン選択部８０３
で選択された分割パターンが複数の分割領域を示す場合には、複数の分割パターンのそれぞれにモノクロ属性またはカラー属性が割り当てられる。そして、パターン属性割当部８０５は、分割領域の属性を示すパターン属性情報ｍｃ＿ｐｔｎを出力する。
本実施例では、選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓとモノクロ情報ｃｎｔ＿ｐｔｎに基づいて属性が割り当てられる。具体的には、モノクロ率が閾値未満である無属性領域（分割領域）にカラー属性が割り当てられ、モノクロ率が閾値以上である無属性領域にモノクロ属性が割り当てられる。本実施例では、モノクロ率は、無属性領域内の画素の総数（第１総数）に対する当該無属性領域内のモノクロ画素の総数（第２総数）の割合である。分割パターン選択部８０３で選択された分割パターンが示す分割領域と第１総数とは、選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓから判断される。そして、第２総数は、モノクロ情報ｃｎｔ＿ｐｔｎから判断される。本実施例では、実施例１と同様に、モノクロ率の閾値として９５％が使用される。
【００６４】
確定パターン生成部８０６は、選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓとパターン属性情報ｍｃ＿ｐｔｎに基づいて、確定パターンを生成する。そして、確定パターン生成部８０６は、生成した確定パターンを示す確定パターン情報ｄｐｔｎ＿ｓを出力する。
本実施例では、選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓが示す分割領域にパターン属性情報ｍｃ＿ｐｔｎが示す属性が割り当てられた属性領域を示す属性パターンが、確定パターンとして生成される。
【００６５】
以上述べたように、本実施例によれば、分割領域の境界が画像の境界と一致する分割パターンが選択される。そして、選択された分割パターンが示す無属性領域に属性を割り当てることにより、確定パターンが生成される。入力画像に複数の画像が配置されている場合には、通常、複数の画像間に境界が存在する。そのため、このような方法により、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。
また、本実施例では、ブロック領域毎の属性の判断や複数の属性パターンの生成は行われないため、実施例１，２に比べ処理負荷の低減が期待される。
【００６６】
なお、本実施例におけるパターンの選択方法を実施例１，２に適用してもよい。例えば、実施例１の確定パターン選択部１０７において、入力画像に複数の画像が配置されている場合に、複数の属性領域を示し且つ当該複数の属性領域の境界が前記複数の画像の境界に一致する属性パターンが、確定パターンとして選択されてもよい。複数の属性領域を示し且つ当該複数の属性領域の境界が前記複数の画像の境界に一致した属性パターンが存在しない場合に、非分割パターンから生成された属性パターンが、確定パターンとして選択されてもよい。そして、入力画像に１つの画像が配置されている場合に、非分割パターンから生成された属性パターンが、確定パターンとして選択されてもよい。
なお、本実施例における属性の割当方法を実施例１，２に適用してもよい。例えば、実施例１の属性パターン生成部１０５や実施例２の確定パターン生成部７０２において、分割領域のモノクロ率に基づいて、分割領域に属性が割り当てられてもよい。
【００６７】
＜実施例４＞
以下、本発明の実施例４に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実施例では、分割パターンの選択方法が実施例３と異なる。
【００６８】
図１１は、本実施例に係る画像処理装置１１０の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、実施例１〜３（図１，７，８）と同じ機能部には同じ符号を付し、その説明は省略する。
【００６９】
分割パターン選択部１１０１は、ユーザ操作に応じて、分割パターン情報ｐｔｎが示す複数の分割パターンのうちの１つを選択する。そして、分割パターン選択部１１０１は、
選択した分割パターンを示す選択パターン情報ｐｔｎ＿ｓを出力する。
例えば、分割パターン情報ｐｔｎが示す複数の分割パターンには番号（パターン番号）が付されている。分割パターン選択部１１０１には、画像処理装置のスイッチや表示装置に表示されたメニュー画像に対するユーザ操作に応じたパターン番号（ユーザ選択番号）ｐｔｎ＿ｎｏが入力される。そして、ユーザ選択番号ｐｔｎ＿ｎｏが付された分割パターンが選択される。
【００７０】
以上述べたように、本実施例によれば、ユーザ操作に応じて分割パターンが選択される。ユーザは、属性を考慮せずに、入力画像における画像（モノクロ画像またはカラー画像）の配置のみを考慮して分割パターンを選択することができる。そのため、ユーザは入力画像に適した分割パターンを容易に選択することができる。その結果、画像処理装置１１０では、入力画像に適した分割パターンを実施例３よりも高精度に選択することができる。
【００７１】
なお、本実施例におけるパターンの選択方法を実施例１，２に適用してもよい。例えば、実施例１の確定パターン選択部１０７において、ユーザ操作に応じて、複数の属性パターンの１つが確定パターンとして選択されてもよい。その場合にも、ユーザは入力画像における画像（モノクロ画像またはカラー画像）の配置のみを考慮すればよいため、ユーザは入力画像に適した属性パターンを容易に選択することができる。
【００７２】
＜実施例５＞
以下、本発明の実施例５に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実施例では、複数の分割パターンとして、複数の属性パターンが予め用意されている例を説明する。
【００７３】
図１２は、本実施例に係る画像処理装置１２０の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、実施例１〜４（図１，７，８，１１）と同じ機能部には同じ符号を付し、その説明は省略する。
【００７４】
属性パターン記憶部１２０１には、複数の属性パターンが予め記録されている。属性パターン記憶部１２０１は、記録されている複数の属性パターンを示す属性パターン情報ｄｐｔｎを出力する。
図１３に、属性パターン記憶部１２０１に記録されている属性パターンの一例を示す。図１３の８つの属性パターン１〜８は、それぞれ、１つ以上の属性領域を示す。各属性領域には、カラー属性またはモノクロ属性が割り当てられている。
【００７５】
属性パターン選択部１２０２は、属性パターン情報ｄｐｔｎが示す複数の属性パターンの中から、“モノクロ属性が割り当てられた属性領域内に存在する全てのブロック領域がモノクロブロック領域である”という第１条件を満たす属性パターンを選択する。第１条件は、換言すれば、“モノクロ属性が割り当てられた属性領域内にカラーブロック領域が存在しない”という条件である。モノクロブロック領域はモノクロ属性が割り当てられたブロック領域であり、カラーブロック領域はカラー属性が割り当てられたブロック領域である。ブロック領域の属性は、ブロック属性情報ｍｃから判断される。そして、属性パターン選択部１２０２は、選択した属性パターンを示す選択属性パターン情報ｄｐｔｎ＿ｐｃｋを出力する。第１条件を満たす属性パターンが複数存在する場合には、第１条件を満たす全ての属性パターンが選択される。入力画像Ｓ１として図３に示す画像が入力された場合には、図１０の属性パターン４，５が選択される。
【００７６】
このような属性パターンの絞り込みを行うことにより、カラー画像の無彩色領域内にモノクロブロック領域が存在することにより高い評価値が誤算出されてしまうことを抑制す
ることができる。実施例１で述べたように、カラー画像の無彩色領域と彩色領域は近い位置に存在する。そのため、モノクロ属性が割り当てられた属性領域にカラーブロック領域が１つでも含まれる属性パターンを選択しないことにより、高い評価値が誤算出される可能性の高い属性パターンを、評価値の算出対象から除外することができる。具体的には、カラー画像の無彩色領域内にモノクロブロック領域が存在することにより高い評価値が誤算出されてしまう可能性が高い属性パターンを、評価値の算出対象から除外することができる。
【００７７】
なお、第１条件を満たす属性パターンが１つも存在しない場合には、１つの属性領域を示す属性パターンが選択される。その場合、図１３の属性パターン１，２の両方が選択されてもよいし、図１３の属性パターン１，２の一方が選択されてもよい。
なお、“カラー属性が割り当てられた属性領域内に存在する全てのブロック領域がカラーブロック領域である”という第２条件を満たす属性パターンが選択されてもよい。第１条件を満たす属性パターンのみが選択されてもよいし、第２条件を満たす属性パターンのみが選択されてもよいし、第１条件と第２条件の少なくとも一方を満たす属性パターンが選択されてもよい。
【００７８】
評価値算出部１０６と確定パターン選択部１０７は、実施例１と同様の処理を行う。但し、評価値算出部１０６では、選択属性パターン情報ｄｐｔｎ＿ｐｃｋが複数の属性パターンを示す場合に、選択属性パターン情報ｄｐｔｎ＿ｐｃｋが示す各属性パターンの評価値が算出される。そして、確定パターン選択部１０７では、選択属性パターン情報ｄｐｔｎ＿ｐｃｋが複数の属性パターンを示す場合に、選択属性パターン情報ｄｐｔｎ＿ｐｃｋが示す複数の属性パターンのうち評価値が最も高い属性パターンが、確定パターンとして選択される。選択属性パターン情報ｄｐｔｎ＿ｐｃｋが１つ属性パターンを示す場合には、選択属性パターン情報ｄｐｔｎ＿ｐｃｋが示す属性パターンが、確定パターンとして選択される（評価値は算出されてもされなくてもよい）。
【００７９】
以上述べたように、本実施例によれば、複数の属性パターンが予め用意されている構成において、実施例１と同様に、入力画像の領域をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。
なお、属性パターン選択部１２０２の処理は省略され、属性パターン情報ｄｐｔｎが評価値算出部１０６と確定パターン選択部１０７に入力されてもよい。
【００８０】
＜その他の実施例＞
記憶装置に記録されたプログラムを読み込み実行することで前述した実施例の機能を実現するシステムや装置のコンピュータ（又はＣＰＵ、ＭＰＵ等のデバイス）によっても、本発明を実施することができる。また、例えば、記憶装置に記録されたプログラムを読み込み実行することで前述した実施例の機能を実現するシステムや装置のコンピュータによって実行されるステップからなる方法によっても、本発明を実施することができる。この目的のために、上記プログラムは、例えば、ネットワークを通じて、又は、上記記憶装置となり得る様々なタイプの記録媒体（つまり、非一時的にデータを保持するコンピュータ読取可能な記録媒体）から、上記コンピュータに提供される。したがって、上記コンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ等のデバイスを含む）、上記方法、上記プログラム（プログラムコード、プログラムプロダクトを含む）、上記プログラムを非一時的に保持するコンピュータ読取可能な記録媒体は、いずれも本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００８１】
１０，７０，８０，１１０，１２０  画像処理装置
１０３  ブロック属性割当部
１０４  分割パターン記憶部
１０５  属性パターン生成部
１０６  評価値算出部
１０７  確定パターン選択部
７０１，８０３，１１０１  分割パターン選択部
７０２，８０６  確定パターン生成部
８０１  境界検出部
８０２  分割パターン・境界記憶部
８０５  パターン属性割当部
８０６  確定パターン生成部
１２０１  属性パターン記憶部
１２０２  属性パターン選択部
【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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【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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【図１２】
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【図１３】
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