(57)【要約】【課題】  解像度変換による画質変化の大きい領域の検出を精度良く行う。【解決手段】  ブロック分割部１０２は、ストライブバッファ１０１に格納された複数ラインの画像データから水平方向Ｔｗ、垂直方向Ｔｈ画素のタイルを抽出し、タイルバッファ１０３に格納する。２色率算出部１０４は、タイルバッファ１０３をラスタースキャン中に、注目画素位置の近傍に位置する周囲画素群に含まれる色数が２となる個数をカウントし、注目タイル中の色数が２となる割合である２色率Ｃｒを算出する。連続画素率算出部１０５は、タイルバッファをスキャン中に、同じ色を持つ画素の連続する割合をラン率Ｒｒとして算出する。差分算出部１０６は、タイルバッファ１０３に格納された１タイルの画像を、１／２の解像度に変換した際の解像度変換誤差Ｄｔを算出する。パターン判定部１０７は、Ｃｒ、Ｒｒ、Ｄｔに基づき、注目タイルが解像度変換に適しているか否かを判定し、その判定結果を出力する。【選択図】  図１
2008042686.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ中の特定の性質を持つ領域を判定する画像処理装置であって、
複数画素で構成されるタイル単位に画像データを入力する入力手段と、
入力したタイルの画像データを、当該画像データの持つ解像度よりも低い解像度に変換する解像度変換手段と、
該解像度変換手段の変換後の画像データと解像度変換前のタイルの画像データの差を解像度変換誤差として算出する第１の算出手段と、
前記タイルの画像データ中の、同じ色を持つ画素の連続する割合をラン率として算出する第２の算出手段と、
前記タイルの画像データをラスタースキャン中に、注目画素位置の近傍に位置する周囲画素群に含まれる色数が２となる個数をカウントし、注目タイル中の色数が２となる割合である２色率を算出する第３の算出手段と、
前記第１乃至３の算出手段で算出されたそれぞれの情報に基づき、注目タイルの画像が解像度変換に適しているか否かを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
更に、タイルの画像データをラスタースキャン中に、注目画素位置の近傍に位置する周囲画素群中に、前記注目画素と同じ色の画素が含まれる回数をカウントするカウント手段を備え、
前記判定手段は、更に前記カウント手段でカウントした回数をも参照して、注目タイルの画像が解像度変換に適しているか否かを判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】
更に、画素単位に、文字画素であるか否かを示す属性情報を入力する属性情報入力手段と、
注目タイル内に含まれる各画素の属性情報の文字画素であることを示す割合に従って、着目タイルが文字画像の性質を持つか、自然画の性質を持つかを識別する識別手段と、
該識別手段により注目タイルが自然画の性質を持つことが識別された場合、前記判定手段は、前記第２、第３の算出手段により算出された情報に従って注目タイルの画像を判定し、
前記識別手段により注目タイルが文字画像の性質を持つことが識別された場合、前記判定手段は、前記第１の算出手段により算出された情報に従って注目タイルの画像を判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４】
請求項１乃至３のいずれか１項の画像処理装置を用いて、画像データを圧縮符号化する画像符号化装置であって、
注目タイルの画像データが持つ解像度よりも低い解像度の画像に変換する解像度変換手段と、
前記判定手段によって、注目タイルが解像度変換に適しないと判定された場合、解像度変換前のタイルについて符号化し、解像度変換無しを示す識別ビットを付加した符号化データを生成する第１の符号化手段と、
前記判定手段によって、注目タイルが解像度変換に適していると判定された場合、解像度変換前のタイルについて符号化し、解像度変換有り示す識別ビットを付加した符号化データを生成する第２の符号化手段と、
前記第１、第２の符号化手段から生成された符号化データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項５】
画像データ中の特定の性質を持つ領域を判定する画像処理装置の制御方法であって、
複数画素で構成されるタイル単位に画像データを入力する入力工程と、
入力したタイルの画像データを、当該画像データの持つ解像度よりも低い解像度に変換する解像度変換工程と、
該解像度変換工程の変換後の画像データと解像度変換前のタイルの画像データの差を解像度変換誤差として算出する第１の算出工程と、
前記タイルの画像データ中の、同じ色を持つ画素の連続する割合をラン率として算出する第２の算出工程と、
前記タイルの画像データをラスタースキャン中に、注目画素位置の近傍に位置する周囲画素群に含まれる色数が２となる個数をカウントし、注目タイル中の色数が２となる割合である２色率を算出する第３の算出工程と、
前記第１乃至３の算出工程で算出されたそれぞれの情報に基づき、注目タイルの画像が解像度変換に適しているか否かを判定する判定工程と
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項６】
コンピュータが読み込み実行することで、画像データ中の特定の性質を持つ領域を判定する画像処理装置として機能するコンピュータプログラムであって、
複数画素で構成されるタイル単位に画像データを入力する入力手段と、
入力したタイルの画像データを、当該画像データの持つ解像度よりも低い解像度に変換する解像度変換手段と、
該解像度変換手段の変換後の画像データと解像度変換前のタイルの画像データの差を解像度変換誤差として算出する第１の算出手段と、
前記タイルの画像データ中の、同じ色を持つ画素の連続する割合をラン率として算出する第２の算出手段と、
前記タイルの画像データをラスタースキャン中に、注目画素位置の近傍に位置する周囲画素群に含まれる色数が２となる個数をカウントし、注目タイル中の色数が２となる割合である２色率を算出する第３の算出手段と、
前記第１乃至３の算出手段で算出されたそれぞれの情報に基づき、注目タイルの画像が解像度変換に適しているか否かを判定する判定手段
としてコンピュータに機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定画像を精度よく検出するための画像処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、文字画像や自然画、ＣＧ画像などの属性の異なる画像が混在した電子画像データが利用されいる。このような画像の場合、その画像中の個々の画像領域の属性に合わせた画像処理や符号化方法を採用することが望ましい。
【０００３】
特徴的な画像領域の一つとして、ほぼ一定の周期性を持つパターン画像がある。パターン画像とは例えば、画素ごとにある特定の画素値となるような画像であり、プレゼンテーション資料などの中で所定の透過率を設定してオブジェクトの半透明処理を施した場合などに生成される。このような領域では印刷出力画像にモアレやざらつき感が発生してしまうことがある。また、サブサンプリングや解像度変換を行なうと画質の変化が著しい。そのため、印刷出力のデータへ変換する画像処理や、解像度変換を行う際に、画像の特性により処理を切り替えることが求められている。
【０００４】
例えば、オリジナル画像を水平、垂直とも１／２に解像度変換の際、一般には、図２に示すようにオリジナル画像中の２×２の４画素の平均値を解像度変換後の画素値とすることが多い。ここで、仮に、オリジナル画像がモノクロで１画素が８ビット（２５６階調）で表わされるものとする。
【０００５】
今、画素値０と２５５の１画素おきに切り換わる画像を想定する。この場合、解像度変換後の画像の各画素は一様に「１２８」の値となり、オリジナル画像と比較し、その差が目視できるまでに差が生じてしまう。そこで、画像を文字や自然画、網点部分に領域分割する技術を利用して、一定の周期性を持ったパターン画像を検出し、画質の劣化を抑制する必要がある。
【０００６】
従来、白黒やカラー画像に関係なく、精度良く、かつハード規模の小さい領域分割手法が知られている。典型的には、画像をブロック分割し、ブロック中のある注目画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出して注目画素がベタ領域、写真領域、文字領域又は網点領域などいずれの領域に属するかの判定を行う方式である (例えば、特許文献１)。
【０００７】
また、ラスタースキャンして得た画像データの画質を良好にする画像処理装置として、画像内の黒画素の連続性を判定し、ガンマ変換手段の特性を制御するという技術が知られている(例えば特許文献２)。
【特許文献１】特開２００２−２３２７０９号公報
【特許文献２】特開２０００−１２５１３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来方式では画像を主走査方向と副走査方向の両方を見て判定を行わなければならず、処理が複雑である。
【０００９】
そこで、本発明では、画像に対して解像度変換を行なった際、画質変化の大きな領域をより簡易な方法で精度良く検出する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
かかる課題を解決するため、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
画像データ中の特定の性質を持つ領域を判定する画像処理装置であって、
複数画素で構成されるタイル単位に画像データを入力する入力手段と、
入力したタイルの画像データを、当該画像データの持つ解像度よりも低い解像度に変換する解像度変換手段と、
該解像度変換手段の変換後の画像データと解像度変換前のタイルの画像データの差を解像度変換誤差として算出する第１の算出手段と、
前記タイルの画像データ中の、同じ色を持つ画素の連続する割合をラン率として算出する第２の算出手段と、
前記タイルの画像データをラスタースキャン中に、注目画素位置の近傍に位置する周囲画素群に含まれる色数が２となる個数をカウントし、注目タイル中の色数が２となる割合である２色率を算出する第３の算出手段と、
前記第１乃至３の算出手段で算出されたそれぞれの情報に基づき、注目タイルの画像が解像度変換に適しているか否かを判定する判定手段とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、解像度変換による画質変化の大きい領域の検出を精度良く行うことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下添付図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。
【００１３】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置は、ストライプバッファ１０１、ブロック分割部１０２、タイルバッファ１０３、２色率算出部１０４、連続画素率算出部１０５、差分算出部１０６、及び、パターン判定部１０７を備える。１１９は、画像データをラスタースキャン順に入力するための信号線である。
【００１４】
上記構成において、複数画素で構成される画素ブロック単位に、解像度変換による画質劣化の度合が大きいか否かを判定するものである。
【００１５】
まず、前提として、実施形態における処理対象の画像データは水平方向Ｗ画素、垂直方向Ｈ画素のＷ×Ｈ画素で構成されているものとする。また、画像データはモノクロ多値でも良いが、実施形態では、各画素はＲ、Ｇ、Ｂのコンポーネントで構成され、それぞれが８ビット（２５６階調）の輝度値で表わされているものとする。そして、画像データの並びは点順次、即ち、ラスタースキャン順に各画素を並べ、その各画素はＲ，Ｇ，Ｂの順番でデータを並べて構成されるものとする。
【００１６】
また、Ｒ，Ｇ，Ｂをそれぞれ成分番号０，１，２と定義し、画像の左上隅を座標（０，０）として水平方向画素位置ｘ、垂直方向画素位置ｙにある画素の成分番号Ｃの値をＰ（ｘ，ｙ，Ｃ）と表すこととする。例えば、位置（ｘ、ｙ）＝（３，４）である画素が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，１２８，０）という値を持つ場合、Ｐ（３，４，０）＝２５５、Ｐ（３，４，１）＝１２８、Ｐ（３，４，２）＝０と表現する。
【００１７】
画像データは信号線１１０から、ラスタースキャン順に入力され、ストライプバッファ１０１に格納される。このストライプバッファ１０１は、Ｔｈライン分の画像データを格納する。従って、ストライプバッファ１０１は、Ｗ×Ｔｈ×３（Ｒ、Ｇ、Ｂのコンポーネントの数）分の容量を有する。
【００１８】
ブロック分割部１０２はストライプバッファ１０１に格納された１ストライプ分の画像データから、垂直方向Ｔｈ、水平方向Ｔｗの矩形の画素ブロックを取り出し、その画素ブロックをタイルバッファ１０３に格納する。説明の便宜上、画像の水平方向に並ぶ画素数ＷはＴｗの整数倍であるとし、矩形ブロックに分割した場合に不完全なブロックが発生しないものとする。この水平方向Ｔｗ画素、垂直方向Ｔｈ画素で構成される画素ブロックを、これ以降タイルと呼ぶ。
【００１９】
タイルバッファ１０３は、１タイル分の画素データを格納する領域を持ち、ブロック分割部１０２から出力されるタイルデータを順次格納していく。よってタイルバッファ１０３に必要とされる最低容量はＴｗ×Ｔｈ×３（ＲＧＢ分）バイトである。タイルバッファ１０３に格納される１タイル分の画素データの水平方向画素位置ｘ、垂直方向画素位置ｙにある画素のコンポーネントｃの輝度値をＰ（ｘ、ｙ、Ｃ）と定義する。ｘは０からＴｗ−１まで、ｙは０からＴｈ−１まで、ＣはＲ，Ｇ，Ｂのいずれかである。
【００２０】
２色率算出部１０４は、タイルバッファ１０３に格納される１タイルの画素データをラスタースキャン順に読む。そして、図３に示すように、着目画素ｘの周囲４画素ａ，ｂ，ｃ，ｄそれぞれの色を調べ、その周辺４画素ａ，ｂ，ｃ，ｄの色数が２つであるか否かを判定する。例えば、ａ＝ｂ≠ｃ＝ｄの場合には２色であると判定する。また、ａ＝ｂ＝ｃ≠ｄの場合も２色と判定する。
【００２１】
なお、着目画素ｘの位置を（ｉ，ｊ）（０≦ｉ≦Ｔｗ−１、０≦ｊ≦Ｔｗ−１）とすると、画素ａの位置は（ｉ−１，ｊ）、画素ｂは（ｉ，ｊ−１）と表現できる。従って、ａ＝ｂは、次式を満たす場合である。
Ｐ（ｉ−１，ｊ，０）＝Ｐ（ｉ，ｊ−１，０）
Ｐ（ｉ−１，ｊ，１）＝Ｐ（ｉ，ｊ−１，１）
Ｐ（ｉ−１，ｊ，２）＝Ｐ（ｉ，ｊ−１，２）
さて、２色率算出部１０４は、着目画素ｘの位置をタイル内で順次更新し、２色と判定された回数Ｆを求めていく。そして、１タイル内のスキャンが終了した時点で、次式に従って、そのタイル内に含まれる全画素数（Ｔｗ×Ｔｈ）に対する回数Ｆの比率を２色率Ｃｒとして求め、それをパターン判定部１０７に出力する。
Ｃｒ＝Ｆ／（Ｔｗ×Ｔｈ）
【００２２】
なお、着目画素ｘが最初のライン上にあるとき、或いは、各ラインの先頭や後端位置にあるとき、周辺画素ａ，ｂ，ｃ，ｄのいくつかがタイル外の位置を示すことになる。このようなタイル外にある周辺画素の各コンポーネントＲ、Ｇ、Ｂは所定値（例えば“０”）と見なすものとする。
【００２３】
連続画素率算出部１０５は、１つのタイルに対する処理開始時に“０”クリアされるカウンタＣｔを備える。そして、連続画素率算出部１０５は、タイルバッファ１０３に格納される１タイルの画素データについて、ラスタースキャン順に画像を読み、着目画素ｘとその直前の画素ａが同じ値であるときカウンタＣｔを“１”だけ加算する。そして、１タイルのスキャンが終了すると、次式に従って、そのタイル内に含まれる全画素数（Ｔｗ×Ｔｈ）に対するカウンタＣｔの比率Ｒｒを求め、パターン判定部１０７に出力する。なお、比率Ｒｒは、同じ色の連続する割合を意味するので、これ以降ラン率Ｒｒと呼ぶことにする。
Ｒｒ＝Ｃｔ／（Ｔｗ×Ｔｈ）
なお、連続画素率算出部１０５は、２色率算出と同時に行ってもよい。また、注目画素ｘが各ラインの先頭（左端）にあるとき、画素ａはタイル外になる。この場合には、２色率算出部１０４と同様に、画素ａは予め設定された色と見なすものとする。
【００２４】
差分算出部１０６は、タイルバッファ１０３に格納される１タイルの画素データをラスタースキャン順に読み、画像を解像度変換（或いはサブサンプリング）した結果の画像の各画素と、タイルバッファ内の画素値との差分を算出し出力する。ここでは解像度変換を行う例について図２を用いて説明する。
【００２５】
図２における、符号２０はタイルバッファ１０３内の画像データを、符号２１は解像度変換後の画像データを示している。
【００２６】
解像度変換後の画像データ２１中の１画素Ｖは、解像度変換前の２×２画素Ｖ’の平均値として求めるものとする。解像度変換後の画素をその位置（ｉ，ｊ）を用いてＶ（ｉ，ｊ）と表現すると、Ｖ（ｉ，ｊ）は、次式で得られる。
Ｖ(i,j)＝｛Ｖ'(2i,2j)＋Ｖ'(2i+1,2j)＋Ｖ'(2i,2j+1)＋Ｖ'(2i+1,2j+1)｝／４
【００２７】
そして、解像度変換前後の画素の差分値Ｄ(i,j)は次式に従って求めることができる。
Ｄ(i,j)＝|Ｖ(i,j)-Ｖ'(2i,2j)|+|Ｖ(i,j)-Ｖ'(2i+1,2j)|+|Ｖ(i,j)-Ｖ'(2i,2j+1)|+|Ｖ(i,j)-Ｖ'(2i+1,2j+1)|
（ここで、｜ｘ｜はｘの絶対値を示す。）
【００２８】
従って、解像度変換後の全画素の差分の合計値Ｄｔは、次式となる。
Ｄｔ＝ΣＤ(i,j)
（ここで、Σはｉ，ｊの合算を示している）。
【００２９】
ただし、実際には、色コンポーネントについて考慮する必要がある。各色成分の差分の合計値をＤｔ（Ｒ）、Ｄｔ（Ｇ）、Ｄｔ（Ｂ）と表わすのであれば、差分算出部１０６はＤｔ＝Ｄｔ（Ｒ）＋Ｄｔ（Ｇ）＋Ｄｔ（Ｂ）を求め、このＤｔをパターン判定部１０７に出力する。この値Ｄｔは、解像度変換の前後のタイル全体の画像データの各画素の色の差の大きさを示す指標値であるので、これ以降、解像度変換誤差と呼ぶ。
【００３０】
実施形態におけるパターン判定部１０７は、２色率算出部１０４、連続画素率算出部１０５、差分算出部１０６から出力された２色率Ｃｒ、ラン率Ｒｒ、及び、解像度変換誤差Ｄｔの３つのパラメータを入力する。そして、これら３つのパラメータを用いて、着目タイルが、解像度変換などを行なった際に、画質の変化の大きい特性をもっているか否かを判定し、その判定結果を出力する。
【００３１】
実施形態では、次の条件を満たす場合、着目タイルについて、解像度変換を行なった場合に画質劣化が大であると判定するようにした。
条件：Ｃｒ＞Ｔｈ１、且つ、Ｒｒ＜Ｔｈ２、且つ、Ｄｔ＞Ｔｈ３      …（１）
ここで、Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３は予め設定された閾値を示し、ユーザが適宜、操作パネル（不図示）でもって調整できるものとする。
【００３２】
解像度変換した後の画像データの画質が、オリジナル画像の画質に対して著しく異なる例は、オリジナル画像が図４に示すようなパターンである。
【００３３】
図４の画像は、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝０となる画素と、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５となる画素が交互に出現する画像であるので、ラン率Ｒｒは非常に小さくなり、且つ、２色率Ｃｒは大きな値となる。また、解像度変換後の画素のＲ、Ｇ、Ｂの値はＲ＝Ｇ＝Ｂ＝１２８となり、解像度変換誤差Ｄｔは大きくなるので、上記条件を満たす典型的な画像であることがわかる。
【００３４】
一方、風景画等の自然画の場合、隣接する画素の色ほぼ等しくなる傾向にあるものの、完全に一致することは希である。それ故、２色率Ｃｒ、解像度変換誤差Ｄｔは傾向として小さな値になる。また、ライン率Ｒｒは極端に小さな値や極端に大きな値にはならない。
【００３５】
なお、本願発明者の研究によると、２色率Ｃｒの閾値Ｔｈ１を“２０％”、ラン率Ｒｒの閾値Ｔｈ２は“３０％”にすることが望ましいことを見出している。また、タイルのサイズが３２×３２の場合には、解像度変換誤差Ｄｔの閾値Ｔｈ３は約“１００”の値にすると良いことを見出している。ただし、これらの値は、先に説明したように、適宜調整することが望ましい。
【００３６】
＜第１の実施形態の変形例＞
上記第１の実施形態をソフトウェアでもって実現する例を説明する。
【００３７】
図中、１４０１は装置全体の制御を司るＣＰＵである。１４０２はＲＡＭで、ＣＰＵ１４０１が実行するプログラムを格納するため、及び、ワークエリアとして使用される。１４０３はＲＯＭで、ブートプログラムやＢＩＯＳ等のを格納する。
【００３８】
１４０４、１４０５は夫々キーボード、マウスで、ＣＰＵ１４０１に対して各種の指示を入力することができる。１４０６は表示装置で、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、画像や文字などの情報を表示することができる。１４０７は外部記憶装置で、ハードディスクドライブ装置等の大容量情報記憶装置であって、ここにＯＳや後述する画像処理の為のプログラムが格納されている。また、処理対象の画像データや処理後の画像データを保存するためにも用いられる。
【００３９】
１４０８は記憶媒体ドライブで、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記録されたプログラムやデータを読み出してＲＡＭ１４０２や外部記憶装置１４０７に出力するものである。なお、この記憶媒体に後述する画像処理の為のプログラム、処理対象画像を記録しておいても良く、その場合、記憶媒体ドライブ１４０８は、ＣＰＵ１４０１による制御によって、これらのプログラムやデータをＲＡＭ１４０２上の所定のエリアにロードする。
【００４０】
１４０９はＩ／Ｆで、このＩ／Ｆ１４０９によって外部装置を本装置に接続し、本装置と外部装置との間でデータ通信を可能にするものである。ここでは、Ｉ／Ｆ１４０９にイメージスキャナが接続されるものとして説明する。１４１０は上述の各部を繋ぐバスである。
【００４１】
上記構成において、本装置に電源が投入されると、ＣＰＵ１４０１はＲＯＭ１４０３のブートプログラムに従って、外部記憶装置１４０７をアクセスし、外部記憶装置１４０７に格納されたＯＳをＲＡＭ１４０２にロードし、情報処理装置として機能する。このあと、キーボード１４０４やマウス１４０５等により、画像処理アプリケーションの起動指示を受けると、ＣＰＵ１４０１は、画像処理アプリケーションプログラムを外部記憶装置１４０７からＲＡＭ１４０２にロードし、実行する。これにより、本装置が画像処理装置として機能する。
【００４２】
ここで、説明を分かりやすくするため、この画像処理アプリケーションは、ＪＰＥＧを利用した画像符号化アプリケーションとする。このアプリケーションは、インタフェース１４０９に接続されたイメージスキャナから原稿画像を読み取り、読取った画像データをＪＰＥＧ符号化して外部記憶装置１４０７にファイルとして格納するものとする。また、ここではタイルのサイズは、ＪＰＥＧ符号化（正確にはＤＣＴ変換）の最小単位である８×８の整数倍である１６×１６画素とする。
【００４３】
図８は、このアプリケーションの画像処理を示すフローチャートである。
【００４４】
まず、ステップＳ１で、スキャナから読取った画像データから１タイル分の画像データを入力し、バッファ内に一時的に格納する。ついて、ステップＳ２に進んで、１タイルの画像データを解像度変換する。この解像度変換は、入力した画像データ中の２×２画素の各コンポーネント毎の平均値を算出し、それを１出力画素する変換である。この結果、１６×１６画素のタイルは、８×８画素サイズとなる。なお、この解像度変換は、２×２画素中の特定の画素を抜き出す処理でも構わない。
【００４５】
次いで、ステップＳ３において、入力したタイル（１６×１６画素）から、２色率Ｃｒ、ラン率Ｒｒを算出する。また、入力したタイルと解像度変換後の８×８画素から、解像度変換誤差Ｄｔを算出する。
【００４６】
そして、ステップＳ４において、入力したタイルが特定パターンの性質を有するか否かを、先に示した条件（１）に従って判定する。
【００４７】
入力したタイルが特定パターンの性質を有すると判定した場合、すなわち、注目タイルを解像度変換してしまうとオリジナルのタイルに対して画質劣化が大きいと判定した場合、処理はステップＳ５に進む。ステップＳ５では、バッファに格納されたオリジナルのタイル（３２×３２画素）をＪＰＥＧ符号化を行なう。ＪＰＥＧ符号化は、通常、８×８画素単位にＤＣＴ変換、量子化、エントロピー符号化処理を行ない、符号化データを生成する。従って、３２×３２画素には、４つの８×８画素のブロックが存在するものとして、符号化を行なう。なお、生成した符号化データの先頭には、解像度変換無しを示す識別ビットを付加する。
【００４８】
また、入力したタイルが特定パターンの性質を有しないと判定した場合、すなわち、注目タイルを解像度変換しても、オリジナルのタイル画像に対する質劣化が許容範囲であると判定した場合、処理はステップＳ６に進む。このステップＳ６では、解像度変換後の８×８画素についてＪＰＥＧ符号化処理を行なう。先に説明したステップＳ５では、４つの８×８画素ブロックについてＪＰＥＧ符号化したのに対し、このステップＳ６では１つの８×８画素ブロックについてＪＰＥＧ符号化する点で異なる。また、ステップＳ６で生成された符号化データの先頭には、解像度変換有りを示す識別ビットを付加する。
【００４９】
上記のように、ステップＳ５、６のいずれかの符号化処理が終わると、ステップＳ７に進み、外部記憶装置１４０７に確保された出力ファイルの一部として、生成された符号化データを出力（書き込み）を行なう。この後、ステップＳ８に、１ページの全タイルについて符号化を行なったか否かを判定し、否の場合にはステップＳ１以降の処理を繰り返す。また、全タイルの符号化が完了したと判定した場合には、外部記憶装置１４０７に確保された出力ファイルをクローズし、本処理を終了する。
【００５０】
以上の結果、画像データを圧縮符号化する際、解像度変換しても画質がさほど劣化しないタイルについては、解像度変換した後の画像データについて符号化することになるので、通常のＪＰＥＧ符号化と比較して、圧縮率を高めることが可能になる。また、解像度変換した際に、画質の劣化の度合が大きい画像については、少なくとも通常のＪＰＥＧ符号化と同様のレベルに維持できることになる。
【００５１】
なお、復号処理を行ない場合、各タイルのヘッダを調べ、解像度変換を示す識別ビットを持つ符号化データについては、８×８画素の画像データに復元した後、１６×１６画素にまで解像度変換して出力すれば良い。この際の解像度変換は、線形補間技術を用いれば良いであろう。
【００５２】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態及びその変形例では、パターン画像が１ドット１スペースである画像を例にとって説明を行ったが、パターンにはあらゆる種類があり、種類によって２色率やラン率、差分値の傾向が変わってくる可能性がある。したがって、パターンの種類によりパターン検出の条件を変えてもよい。
【００５３】
たとえば、検査対象の画像は、米国マイクロソフト社が提供するプレゼンテーション用のアプリケーションＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ（登録商標）では、半透明処理により、網掛けの透過率を選択できる機能がある。パターン画像は透過率によっては１ドット１スペースの画像とはまったく異なったパラメータ分布になる。例えば透過率が２０％未満の網掛け部分では２色率Ｃｒは低く、ラン率Ｒｒが高くなり、解像度変換誤差Ｄｔも低くなる。
【００５４】
そのため、２色率Ｃｒの閾値ｔｈ１は１０％、ラン率Ｒｒの閾値Ｔｈ２は５０％、解像度変換誤差Ｄｔの閾値Ｔｈ３６０というようにパターン検出条件の閾値を緩和し、あらゆる網掛けのパターンに対応できるよう閾値を設定する。しかし、パラメータの閾値を緩和するだけでは特定パターン検出の精度は上がるが、特定パターン領域以外を誤判定する可能性があることを否定できない。この誤判定を抑制するためパターン検出の条件にパラメータを追加する例を第２の実施形態として説明する。
【００５５】
図５は、本第２の実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。図１に示した第１の実施形態の画像処理装置と同じ構成要素については同一符号を付し、その説明は省略する。
【００５６】
図５に示すように、本第２の実施形態に係る画像処理装置は、図１に示した第１の実施形態の画像処理装置に近傍一致画素算出部５０１を加えた構成となっている。
【００５７】
この近傍一致算出部５０１は、タイルバッファ１０３に格納される１タイルの画像データから近傍一致画素を取得する。
【００５８】
近傍一致画素とは、２色率やラン率と同じように、タイル内をスキャン中に、注目画素ｘの周囲４画素ａ，ｂ，ｃ，ｄ（図３参照）を調べ、周囲４画素の中に着目画素ｘと一致（同じ）する色を持つ画素が存在するか否か判定する処理を行なう。そして、その一致する画素が存在すると判定された結果を、近傍一致画素数Ｋとしてカウントし出力する。
【００５９】
パターン判定部１０７では、２色率算出部１０４、連続画素率算出部１０５、差分算出部１０６、及び、近傍一致算出部５０１から出力された４つのパラメータを入力する。そして、これら４つのパラメータを用いて、解像度変換などによる画質の変化の大きい領域であるパターンの検出を行い、検出した結果を出力する。
【００６０】
本第２の実施形態の如く、近傍一致画素数Ｋを算出することで、近傍一致する個数のうち、周囲４画素が２種類である画素の比率Ｃｒ／Ｋの算出ができる。Ｃｒ／Ｋはパターン領域ではほぼ１００％付近に分布しているが、自然画領域では６０％〜８０％辺りに分布いるため、他の３つのパラメータを緩和することにより起こっていた自然画領域の誤判定が抑制される。
【００６１】
具体的には、次の条件を満たす場合、注目タイルの画像が特定画像の性質を持つと判定する。
条件：Ｃｒ＞Ｔｈ１、且つ、Ｒｒ＜Ｔｈ２、且つ、Ｄｔ＞Ｔｈ３、且つ、Ｃｒ／Ｋ＞Ｔｈ４
以上の結果、本第２の実施形態に従えば、特定パターン検出の精度を上げることが可能になる。
【００６２】
なお、本第２の実施形態における処理と等価の処理をコンピュータプログラムによって実現できることは、第１の実施形態の変形例から明らかである。すなわち、図８のステップＳ３にて、近傍一致画素数Ｋを算出するようにし、ステップＳ４にて、上記条件に従って判定すればよい。
【００６３】
[第３の実施形態]
上記第２の実施形態では、網掛けの透過率の違いにより、パラメータが異なる例について説明を行った。しかし、パターンの種類だけなく背景の画像の違いによってもパラメータの分布傾向は異なる。そこで、第３の実施形態として、検出するパターンの背景によって、パターンの検出方法を切り換える例について述べる。
【００６４】
図６は、本第３の実施形態に係る画像処理装置のブロック構成図である。図１に示した第１の実施形態の画像処理装置と同じ機能ブロックについては同じ番号とする。
【００６５】
図６に示すように、本第３の実施形態に係る画像処理装置は、図１に示した第１の実施形態の画像処理装置に画像判定部６０１とスイッチ６０２、属性バッファ６０３と信号線６０４を加えた構成となっている。
【００６６】
以下、図６を参照して、本実施形態に係る画像処理装置が行う処理について説明する。基本的な動作は既に述べた第１の実施形態の画像処理装置と同じであるので、ここでは、本第３の実施形態での特徴となる部分について述べる。
【００６７】
本実施形態では、バッファ１０１に画像データと同時に信号線６０４から画像属性情報も入力する。属性情報としては、信号線６０４から取得する属性情報は画素ごとに、文字であるなら１、文字以外であるなら０のフラグを持つようなものであるとする。かかる属性情報は、例えば、ページ記述言語（ＰＤＬ）で記述された印刷データを受信し、レンダリングすると考えると分かりやすい。アウトラインベクトルデータ等のスケーラブルフォントデータに基づき文字パターンの描画処理では、その描画パターンの個々の画素が文字線画であるか否かについて判定できるからである。また、イメージスキャナで画像を読取る場合には、精度が多少落ちるが、注目画素とそれに隣接する画素間の輝度（濃度でも良い）差が閾値以上となっている場合、文字線画と判定できる。
【００６８】
属性バッファ６０３は、信号線６０４から入力される属性情報をブロック分割したものを取得し格納する。属性バッファ６０３は、１タイル分の属性情報を格納する領域を持ち、ブロック分割部１０２から出力される属性情報を順次格納していく。なお、タイルバッファ１０３と、属性バッファ６０３に格納されるデータは互いに同期させる。
【００６９】
画像判別部６０１は属性バッファ６０３に格納される１タイル分の属性情報をラスタースキャン順に読み、読み込んだ属性情報から画像を判別する。各タイル中に文字属性を持った画素がどれくらいの割合で存在しているかにより文字属性を持ったタイルであるか、自然画属性を持ったタイルであるかを検出し、その情報を出力する。例えば、タイルデータの半分以上の画素が文字属性を持っていれば、注目タイルは文字画像であると判断する。また、半分よりも少なければ自然画像であると判断する。タイルサイズが３２×３２とするとき、その中に含まれる画素数は１０２４個となる。閾値を半数の「５１２」とするなら、文字属性を持った画素が５１２画素以上あった場合には文字画像であり、５１２画素未満であれば自然画像であると判断する。画像判別部６０１は、着目タイルが文字属性を多く含んでいると判定した場合には、制御信号として「０」を、自然画属性を持った画像であると判断した場合には制御信号として「１」を出力する。
【００７０】
スイッチ６０２は、画像判別部６０１から出力される制御信号を受け取り、それによってスイッチを切り替える。タイルバッファ１０３から出力されるタイルデータが、画像判別部６０１により文字領域であると判断された場合、つまり制御信号０が出力された場合、スイッチ６０２は端子ａを選択する。この結果、２色率算出部１０４が２色率Ｃｒ、連続画素率算出部１０５が連続画素率Ｒｒをそれぞれ算出する。
【００７１】
また、自然画領域であると判断された場合、つまり制御信号が１であった場合はスイッチ６０２は端子ｂを選択する。この結果、差分算出部１０６は解像度変換誤差Ｄｔを算出する。
【００７２】
パターン検出部１０７は、画像判別部６０１から出力される制御信号により、２色率Ｃｒとラン率Ｒｒのみを使用しパターン検出を行うか、解像度変換誤差Ｄｔのみを利用しパターン検出を行うかを判断し、パターン検出を行う。
【００７３】
例えば、制御信号が０である場合には２色率Ｃｒとラン率Ｒｒとでパターン検出を行い、制御信号が１である場合には解像度変換誤差Ｄｔのみでパターン検出を行う。
【００７４】
上記のようにする理由は、特定のパターンと文字パターンが重なっている領域では２色率Ｃｒとラン率Ｒｒの分布の傾向は変わらないが、解像度変換誤差Ｄｔがばらばらでパターン検出が困難なためである。つまり、文字領域では、２色率Ｃｒとラン率Ｒｒのみの利用でもパターン検出を行うことが可能であるためである。また、また網掛けの色と背景の色が似ているパターン領域の場合には、２色率Ｃｒとラン率Ｒｒのパラメータ分布は変わらないが、差分値が小さい。従って、このような画像では２色率Ｃｒとラン率Ｒｒのみを用いてパターン検出を行う。
【００７５】
一方、特定パターンと自然画が重なっている領域では２色率Ｃｒが低く、ラン率Ｒｒが高い自然画領域と似たパラメータ分布となる傾向が強い。このため、２色率Ｃｒやラン率Ｒｒを用いることでパターン領域の検出精度を向上させることは困難だが、解像度変換誤差Ｄｔは１ドット１スペースなどと同様に高い値であり、分布傾向は変わらない。そこで、解像度変換誤差Ｄｔを利用することでパターン検出は可能である。このことから、差分値のみを用いてパターン検出を行う。つまり、画像の種類によってパラメータの設定を変更するだけで、より簡易な方法でパターン検出が可能となる。
【００７６】
なお、本第３の実施形態と等価の処理をコンピュータプログラムで実現することが可能であることは、これまでの説明から明らかである。
【００７７】
また、本実施形態においては説明を簡潔にするため属性情報を持った画像データを入力するとした。しかし、タイルバッファ１０３から出力されるタイルデータより、タイル単位に存在する色数を参照して自然画領域であるか文字領域であるかの判別を行うなど、別の手法で画像判別を行ってもよい。
【００７８】
以上、本発明に係る各実施形態を説明したが、本発明は、上記の如く、コンピュータプログラムによっても、上記実施形態と等価の作用効果を奏することが可能である。通常、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読記憶媒体に格納されていて、それをコンピュータの読取り装置（読取りドライブ）にセットし、システムにコピーもしくはインストールすることで実行可能になる。従って、本発明は、かかるコンピュータ可読記憶媒体をもその範疇とすることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】第１の実施形態における画像処理装置のブロック構成図である。
【図２】実施形態における差分算出部の処理の内容を説明するための図である。
【図３】実施形態における２色率算出部のスキャン中の注目画素ｘとその周囲画素の相対位置関係を示す図である。
【図４】実施形態で判定する画像の典型的な例を示す図である。
【図５】第２の実施形態における画像処理装置のブロック構成図である。
【図６】第３の実施形態における画像処理装置のブロック構成図である。
【図７】第１の実施形態をコンピュータプログラムで実現する場合の装置構成を示す図である。
【図８】コンピュータプログラムによる処理手順の例を示すフローチャートである。
【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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