(57)【要約】【課題】対象画像が、フルカラー画像、特定色カラー画像及び無彩色画像のいずれであるかを容易に判定できる技術を提供する。【解決手段】複合機では、原稿画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面のいずれの位置に対応するかが判定される（ステップＳ１２）。そして、その判定結果に基づいて、色平面における単位データの分布範囲の広さを示す分布領域数が取得される（ステップＳ１７）。この分布領域数に基づいて、原稿画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかが判定される（ステップＳ１８〜Ｓ２２）。【選択図】図８
2008252443.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像の色に係る判定を行う画像色判定装置であって、
前記対象画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面のいずれの位置に対応するかを判定する単位判定手段と、
前記単位判定手段の判定結果に基づいて、前記色平面における前記単位データの分布範囲の広さを示す分布値を取得する分布値取得手段と、
前記分布値に基づいて、前記対象画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかを判定する画像判定手段と、
を備えることを特徴とする画像色判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像色判定装置において、
前記画像判定手段は、
前記分布値が所定の第１閾値以上のとき、前記対象画像を前記フルカラー画像と判定し、
前記分布値が前記第１閾値よりも小さい所定の第２閾値未満のとき、前記対象画像を前記無彩色画像と判定することを特徴とする画像色判定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像色判定装置において、
前記画像判定手段は、前記分布値が前記第２閾値以上前記第１閾値未満のとき、前記対象画像を前記特定色カラー画像と判定することを特徴とする画像色判定装置。
【請求項４】
請求項２に記載の画像色判定装置において、
前記単位データのそれぞれが示す色に基づいて、色相のヒストグラムを生成する手段、
をさらに備え、
前記画像判定手段は、
前記分布値が前記第２閾値以上前記第１閾値未満のとき、前記色相のヒストグラムに基づいて、前記対象画像が前記フルカラー画像及び前記特定色カラー画像のいずれであるかを判定することを特徴とする画像色判定装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の画像色判定装置において、
前記単位データのそれぞれが示す色に基づいて、明るさのパラメータのヒストグラムを生成する手段と、
前記対象画像が前記無彩色画像と判定されたとき、前記明るさのパラメータのヒストグラムに基づいて、前記対象画像が、階調表現のあるグレースケール画像、及び、階調表現のないモノクロ画像のいずれであるかを判定する手段と、
をさらに備えることを特徴とする画像色判定装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像色判定装置において、
前記単位判定手段は、前記単位データのそれぞれが、前記色平面を区分して得られる複数の部分領域のいずれに属するかを判定し、
前記分布値取得手段は、前記単位データが属すると判定された前記部分領域の数を、前記分布値として取得することを特徴とする画像色判定装置。
【請求項７】
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像色判定装置において、
前記単位判定手段は、前記単位データのそれぞれが、前記色平面を区分して得られる複数の部分領域のいずれに属するかを判定し、
前記分布値取得手段は、前記単位データが属すると判定された前記部分領域の総面積を、前記分布値として取得することを特徴とする画像色判定装置。
【請求項８】
請求項６または７に記載の画像色判定装置において、
前記分布値取得手段は、所定の閾値以上の数の前記単位データが属すると判定された前記部分領域のみを対象として、前記分布値を取得することを特徴とする画像色判定装置。
【請求項９】
対象画像の色に係る判定を行う画像色判定方法であって、
（ａ）前記対象画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面のいずれの位置に対応するかを判定する工程と、
（ｂ）前記（ａ）工程の判定結果に基づいて、前記色平面において前記単位データの分布範囲の広さを示す分布値を取得する工程と、
（ｃ）前記分布値に基づいて、前記対象画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかを判定する工程と、
を備えることを特徴とする画像色判定方法。
【請求項１０】
対象画像の色に係る判定を行うプログラムであって、コンピュータに、
（ａ）前記対象画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面のいずれの位置に対応するかを判定する工程と、
（ｂ）前記（ａ）工程の判定結果に基づいて、前記色平面において前記単位データの分布範囲の広さを示す分布値を取得する工程と、
（ｃ）前記分布値に基づいて、前記対象画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかを判定する工程と、
を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、画像の色の判定を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、対象とする画像が有彩色の画像であるか無彩色の画像であるかの画像の種類を自動的に判定する技術が提案されている（例えば、特許文献１及び２参照。）。原稿を読み取って画像を取得可能な複合機などにおいては、このような判定技術を用いて取得された画像の種類を判定し、その種類に応じて当該画像の処理手法を変更することなどがなされている。
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−４０３７３号公報
【特許文献２】特開２００５−２０４１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、有彩色の画像には、混色表現のあるフルカラー画像と、混色表現のない特定色カラー画像とがある。しかしながら、従来の画像の判定技術では、有彩色の画像であるか無彩色の画像であるかの判定しかできなかった。このため、より詳細に画像の種類を判定できる技術が要望されていた。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、対象とする画像が、フルカラー画像、特定色カラー画像及び無彩色画像のいずれであるかを容易に判定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】
【０００６】
上記課題を解決するため、請求項１の発明は、対象画像の色に係る判定を行う画像色判定装置であって、前記対象画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面のいずれの位置に対応するかを判定する単位判定手段と、前記単位判定手段の判定結果に基づいて、前記色平面における前記単位データの分布範囲の広さを示す分布値を取得する分布値取得手段と、前記分布値に基づいて、前記対象画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかを判定する画像判定手段と、を備えている。
【０００７】
また、請求項２の発明は、請求項１に記載の画像色判定装置において、前記画像判定手段は、前記分布値が所定の第１閾値以上のとき、前記対象画像を前記フルカラー画像と判定し、前記分布値が前記第１閾値よりも小さい所定の第２閾値未満のとき、前記対象画像を前記無彩色画像と判定する。
【０００８】
また、請求項３の発明は、請求項２に記載の画像色判定装置において、前記画像判定手段は、前記分布値が前記第２閾値以上前記第１閾値未満のとき、前記対象画像を前記特定色カラー画像と判定する。
【０００９】
また、請求項４の発明は、請求項２に記載の画像色判定装置において、前記単位データのそれぞれが示す色に基づいて、色相のヒストグラムを生成する手段、をさらに備え、前記画像判定手段は、前記分布値が前記第２閾値以上前記第１閾値未満のとき、前記色相のヒストグラムに基づいて、前記対象画像が前記フルカラー画像及び前記特定色カラー画像のいずれであるかを判定する。
【００１０】
また、請求項５の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の画像色判定装置において、前記単位データのそれぞれが示す色に基づいて、明るさのパラメータのヒストグラムを生成する手段と、前記対象画像が前記無彩色画像と判定されたとき、前記明るさのパラメータのヒストグラムに基づいて、前記対象画像が、階調表現のあるグレースケール画像、及び、階調表現のないモノクロ画像のいずれであるかを判定する手段と、をさらに備えている。
【００１１】
また、請求項６の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載の画像色判定装置において、前記単位判定手段は、前記単位データのそれぞれが、前記色平面を区分して得られる複数の部分領域のいずれに属するかを判定し、前記分布値取得手段は、前記単位データが属すると判定された前記部分領域の数を、前記分布値として取得する。
【００１２】
また、請求項７の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載の画像色判定装置において、前記単位判定手段は、前記単位データのそれぞれが、前記色平面を区分して得られる複数の部分領域のいずれに属するかを判定し、前記分布値取得手段は、前記単位データが属すると判定された前記部分領域の総面積を、前記分布値として取得する。
【００１３】
また、請求項８の発明は、請求項６または７に記載の画像色判定装置において、前記分布値取得手段は、所定の閾値以上の数の前記単位データが属すると判定された前記部分領域のみを対象として、前記分布値を取得する。
【００１４】
また、請求項９の発明は、対象画像の色に係る判定を行う画像色判定方法であって、（ａ）前記対象画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面のいずれの位置に対応するかを判定する工程と、（ｂ）前記（ａ）工程の判定結果に基づいて、前記色平面において前記単位データの分布範囲の広さを示す分布値を取得する工程と、（ｃ）前記分布値に基づいて、前記対象画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかを判定する工程と、を備えている。
【００１５】
また、請求項１０の発明は、対象画像の色に係る判定を行うプログラムであって、コンピュータに、（ａ）前記対象画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面のいずれの位置に対応するかを判定する工程と、（ｂ）前記（ａ）工程の判定結果に基づいて、前記色平面において前記単位データの分布範囲の広さを示す分布値を取得する工程と、（ｃ）前記分布値に基づいて、前記対象画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかを判定する工程と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１ないし１０の発明によれば、色平面における単位データの分布範囲の広さに基づいて対象画像の種類を判定するため、対象画像が、フルカラー画像、特定色カラー画像及び無彩色画像のいずれであるかを容易に判定できる。
【００１７】
また、特に請求項２の発明によれば、フルカラー画像及び無彩色画像を容易に判定できる。一般的に、特定色カラー画像における分布値は、無彩色画像の分布値より大きくなる。請求項２では、その点に着目し、分布値（分布範囲の広さ）に基づいてフルカラー画像と無彩色画像との判定を行うので、簡単な処理によって高精度の判定を行える。
【００１８】
また、特に請求項３の発明によれば、特定色カラー画像を容易に判定できる。
【００１９】
また、特に請求項４の発明によれば、特定色カラー画像を正確に判定できる。
【００２０】
また、特に請求項５の発明によれば、対象画像が無彩色画像のとき、その性質をさらに詳細に判定できる。
【００２１】
また、特に請求項６の発明によれば、色平面における単位データの分布範囲の広さを容易に取得できる。
【００２２】
また、特に請求項７の発明によれば、色平面における単位データの分布範囲の広さを容易に取得できる。
【００２３】
また、特に請求項８の発明によれば、ノイズの影響を低減でき、正確な判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。
【００２５】
＜１．第１の実施の形態＞
＜１−１．判定可能な画像の種類について＞
本発明の実施の形態に係る画像色判定装置では、処理の対象とする画像について、その種類を判定する。判定可能な画像の種類には、有彩色画像としてフルカラー画像と特定色カラー画像とがあり、無彩色画像としてグレースケール画像とモノクロ画像とがある。以下ではまず、これらの画像の種類のそれぞれについて簡単に説明する。
【００２６】
フルカラー画像は、混色表現のある有彩色画像である。例えば、一般的なカラー写真を含む原稿を読み取って得られる画像などが該当する。
【００２７】
特定色カラー画像は、混色表現のない有彩色画像である。より具体的には、特定色カラー画像は、少なくとも一つの有彩色を含む一または複数の特定色のみから構成され、その特定色を混ぜて得られる混色が存在しない画像である。例えば、Ｃ（シアン）の文字と黒の文字のみで構成される原稿を読み取って得られる画像などが該当する。通常、特定色は、色の３原色たるＣ（シアン），Ｍ（マゼンダ），Ｙ（イエロー）、及び、光の３原色たるＲ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）のいずれかである。このため、一つの特定色カラー画像に含まれる有彩色の特定色の数は、通常、６色以下である。
【００２８】
グレースケール画像は、階調表現のある無彩色画像である。例えば、一般的な階調変化のある無彩色写真を含む原稿を読み取って得られる画像などが該当する。
【００２９】
また、モノクロ画像は、階調表現がなく、白と黒との２値のみで表現可能な無彩色画像である。例えば、黒の文字のみで構成される原稿を読み取って得られる画像などが該当する。
【００３０】
ところで、画像の各部の色を示す単位データを例えばＬａｂ表色系の色度図などの二次元の色平面にプロットすると、その単位データの分布範囲（単位データがプロットされる位置の分布範囲）は、対象となる画像がフルカラー画像である場合と、特定色カラー画像である場合と、無彩色画像である場合とでそれぞれ異なる特性を示す。
【００３１】
図１は、色平面Ｈの一例を示す図であり、Ｌａｂ表色系の色度図に相当するものを示している。Ｌａｂ表色系では、明度をＬで示し、色相及び彩度を示す色度をａ，ｂで表現する。色平面Ｈでは、直交二次元座標系が設定され、横軸がａ、縦軸がｂとされる。なお、明度Ｌは、色平面Ｈの原点Ｏの位置における紙面の直交方向の軸に相当し、色平面Ｈ上に表れない。
【００３２】
色平面Ｈでは、原点Ｏを中心に放射状に各色が配置される。図中では、色平面Ｈにおいて、Ｃ（シアン），Ｍ（マゼンダ），Ｙ（イエロー）、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の６色に対応するおよその位置を、その記号（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）で示している。色平面Ｈにおいて、原点Ｏからの向き（座標軸からの角度θ）は色相を示し、原点Ｏからの距離ｒは彩度を示すことになる。したがって、原点Ｏから離れるほど彩度は高くなり、原点Ｏの位置及びその近傍はおよそ無彩色となる。
【００３３】
図２ないし図４は、フルカラー画像、特定色カラー画像、及び、無彩色画像それぞれの各単位データを色平面Ｈにプロットした図である。これらの図では、単位データの分布範囲をハッチングによって示している。
【００３４】
図２に示すように、フルカラー画像の場合は、単位データは、色平面Ｈの比較的広い範囲に分布する。また、その分布範囲について、色相の偏りもほとんどない。
【００３５】
一方、図３に示すように、特定色カラー画像の場合は、単位データは、特定色に対応する色相の向きのみに集中して分布する。図３の例では、特定色がＲ，Ｇ，Ｂの３色である特定色カラー画像の場合を例にしている。このため、Ｒ，Ｇ，Ｂに対応する向きのみに、単位データが集中することになる。
【００３６】
また、図４に示すように、無彩色画像の場合は、単位データは、原点Ｏの近傍の比較的狭い範囲のみに分布する。
【００３７】
このように、フルカラー画像、特定色カラー画像、及び、無彩色画像では、その単位データの分布範囲の広さが異なる。したがって、分布範囲の広さに基づいて、フルカラー画像、特定色カラー画像、及び、無彩色画像を判定することが可能である。以下、本発明の実施の形態に係る画像色判定装置の具体的構成と動作とを説明するが、この画像色判定装置では、以上の原理を利用して画像の種類が判定される。
【００３８】
＜１−２．装置構成＞
図５は、本発明の実施の形態に係る画像色判定装置である複合機１の外観構成を示す斜視図である。この複合機１は、「ＭＦＰ装置」とも呼ばれ、ファクシミリ機能、コピー機能、スキャン機能、プリント機能などの複数の機能を有している。
【００３９】
ファクシミリ機能は、公衆電話交換網やネットワークを介して相手先装置との間で画像を送受信する機能である。コピー機能は、原稿を読み取って画像を取得し、その画像を記録用紙に印刷して原稿の内容を複写する機能である。また、スキャン機能は原稿を読み取って画像を取得し、その画像を内部に記憶する機能である。さらに、プリント機能は、画像を記録用紙に印刷する機能である。
【００４０】
図に示すように、複合機１は、本体部１０と、本体部１０に対して閉開可能でＡＤＦ３８を有するブックカバー３９とを備えている。また、本体部１０の上部の前面側には、ユーザインターフェイスとなる操作パネル２が設けられている。操作パネル２は、ユーザが操作可能な複数のスイッチで構成される操作部２１と、各種情報を表示する液晶ディスプレイなどで構成される表示部２２とを備えている。表示部２２は、タッチパネル機能を有しており、ユーザの操作を受け付ける機能の一部を担うようにもなっている。すなわち、各種コマンドやデータの入力などのユーザ操作は、操作パネル２の全体により受け付けられる。
【００４１】
複合機１の本体部１０の上部には原稿を読み取るためのスキャナ部３が設けられる。このスキャナ部３は、ファクシミリ機能、コピー機能及びスキャン機能それぞれにおいて、原稿を読み取ってその原稿の内容を示す原稿画像を取得する機能を担うものである。スキャナ部３には、ＣＣＤなどで構成されるラインセンサが設けられている。スキャナ部３の読取方式には、ＦＢＳ読取方式とＡＤＦ読取方式とがある。ＦＢＳ読取方式は、ブックカバー３１の下のコンタクトガラス上に載置された原稿の内容を、ラインセンサで読み取る方式である。一方、ＡＤＦ読取方式は、セットされた複数枚の原稿より構成される原稿束をＡＤＦにより１枚ずつ自動的に取り込んで、連続的にラインセンサで読み取る方式である。ラインセンサとしては、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）にそれぞれ対応するものが設けられている。これにより、スキャナ部３では各画素がＲＧＢで表現される画像が取得される。
【００４２】
また、本体部１０の内部には記録用紙に印刷を行うプリンタ部４が設けられている。プリンタ部４は、電子写真方式の印刷機構などで構成され、印刷対象となる画像に基づいて記録用紙に印刷を行う。記録用紙は、プリンタ部４の下部に設けられる給紙部４１から供給される。プリンタ部４では、印刷に用いる色材として、Ｃ（シアン），Ｍ（マゼンダ），Ｙ（イエロー），Ｋ（ブラック）の４色のトナーが利用される。
【００４３】
図６は、複合機１の内部構成を模式的に示すブロック図である。図に示すように、複合機１は、装置制御を担うコンピュータを内蔵している。より具体的には、複合機１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３を備えている。ＲＯＭ１２にはファームウェアとしてのプログラム９０が格納されており、このプログラム９０に従って、主制御部としてのＣＰＵ１１が演算処理を行うことにより、複合機１の各部を制御するための各種機能が実現される。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１による演算処理における作業領域として利用される。
【００４４】
このプログラム９０は、予めＲＯＭ１２内に格納されるものであるが、プログラムを記録した記録媒体からの読み取りや、ネットワーク９２を介した外部サーバからのダウンロードなどにより、新たなプログラム９０をＲＯＭ１２内に格納することも可能となっている。
【００４５】
ＣＰＵ１１は、バスライン１９を介して、上述した操作パネル２、スキャナ部３、及び、プリンタ部４等の複合機１の各部に電気的に接続されている。これにより、これら各部はＣＰＵ１１によって制御される。また、操作パネル２に受け付けられたユーザ操作は信号としてＣＰＵ１１に入力され、これにより複合機１はユーザ操作に応じた動作を行う。
【００４６】
また、複合機１は、画像メモリ１４と、画像処理部１５と、ＮＣＵ１６と、モデム１７と、データ通信部１８とをさらに備えている。
【００４７】
画像メモリ１４は、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される不揮発性の記憶装置である。画像メモリ１４には、スキャナ部３で得られた画像や、ファクシミリ通信によって受信した画像などが記憶される。
【００４８】
画像処理部１５は、スキャナ部３で得られた画像やプリンタ部４により印刷される画像など、処理の対象となる画像に対して所定の処理を行うハードウェア回路である。
【００４９】
ＮＣＵ１６及びモデム１７は、公衆電話交換網９１を介したファクシミリ機能を実現する処理部である。すなわち、ＮＣＵ１６は、アナログの公衆電話交換網の直流ループの閉結及び開放などの動作を行うハードウェア回路であり、必要に応じてモデム１７を公衆電話交換網に接続する。また、モデム１７は、ファクシミリ通信用に画像データの変調及び復調を行う。
【００５０】
また、データ通信部１８は、インターネットやＬＡＮなどのネットワーク９２を介して通信を行うインターフェイスである。このデータ通信部１８により、ネットワーク９２に接続された外部装置とのデータ通信機能や、インターネットファクシミリ装置としての通信機能が実現される。
【００５１】
これらの画像メモリ１４、画像処理部１５、ＮＣＵ１６、モデム１７、及び、データ通信部１８の各部も、バスライン１９を介してＣＰＵ１１に電気的に接続されている。このため、これら各部もＣＰＵ１１の制御下で動作する。
【００５２】
＜１−３．スキャナ機能の基本動作＞
図７は、複合機１のスキャナ機能の動作に関連する処理部を示すブロック図である。図中の画像色判定部６０は、ＣＰＵ１１がプログラム９０に従って演算処理を行うことにより、ソフトウェア的に実現される機能を処理部として模式的に示している。
【００５３】
スキャナ機能の動作が実行される場合は、まず、スキャナ部３において、原稿全体の走査により原稿の内容が読み取られ、原稿画像が取得される。取得された原稿画像は、画像メモリ１４に記録される。この原稿画像の各画素はＲＧＢで表現される。
【００５４】
画像メモリ１４に記録された原稿画像は、続いて、画像処理部１５に入力され、所定の画像処理が施される。これにより、原稿画像は記録用の画像ファイルに変換され、画像メモリ１４に再び記録される。画像処理部１５では、原稿画像に対して、色空間変換、２値化、画像圧縮及びファイル形式変換などの画像処理が必要に応じてなされる。
【００５５】
画像ファイルで利用される色空間としては、ＲＧＢ、ＹＣＣ、Ｌａｂ、ＣＭＹＫなどがある。また、２値化方式としては、ディザ方式及び誤差拡散方式などがある。また、画像圧縮方式としては、ＪＰＥＧ方式及びＭＭＲ方式などがある。また、画像ファイルのファイル形式としては、ＪＰＧ形式、ＴＩＦＦ形式及びＰＤＦ形式などがある。
【００５６】
いずれの画像処理を行うか、及び、画像処理においてどのような処理を行うか（いずれの色空間、２値化方式、画像圧縮方式、ファイル形式を採用するか）は、対象となる原稿画像の種類に応じて変更される。例えば、フルカラー画像の場合は、色空間はＹＣＣ、画像圧縮方式はＪＰＥＧ方式、ファイル形式はＪＰＧ形式がそれぞれ採用され、２値化処理はなされない。特定色カラー画像の場合は、色空間はＲＧＢ（レイヤごと）、２値化方式はディザ方式、画像圧縮方式はＭＭＲ方式、ファイル形式はＰＤＦ形式がそれぞれ採用される。グレースケール画像の場合は、色空間はＹＣＣ、画像圧縮方式はＪＰＥＧ方式、ファイル形式はＪＰＧ形式がそれぞれ採用され、２値化処理はなされない。また、モノクロ画像の場合は、色空間はＬａｂ、２値化方式は誤差拡散方式、画像圧縮方式はＭＭＲ方式、ファイル形式はＴＩＦＦ形式がそれぞれ採用される。
【００５７】
原稿画像の種類は、画像色判定部６０によって判定される。原稿画像（スキャナ部３により得られた状態のままの原稿画像）は、画像メモリ１４とともに画像色判定部６０にも入力される。画像色判定部６０は、このようにして入力された原稿画像を対象として処理を行い、原稿画像がフルカラー画像、特定色カラー画像、グレースケール画像及びモノクロ画像のいずれであるかを判定する。そして、その判定結果を画像処理部１５に入力する。
【００５８】
図に示すように、画像色判定部６０は、平均部６１、色空間変換部６２、単位データ判定部６３、分布値取得部６４、第１判定部６５、第２判定部６６、及び、明度ヒストグラム生成部６７を備えている。これらの各部により、原稿画像の種類を判定する画像色判定処理が実現される。
【００５９】
＜１−４．画像色判定処理＞
図８及び図９は、この画像色判定処理の流れを示す図である。以下、図７ないし図９を参照して、処理の対象となる対象画像（すなわち、この場合は原稿画像）の種類を判定する画像色判定処理の流れについて説明する。
【００６０】
まず、原稿画像の種類の判定を行う前の判定前処理として、原稿画像に対して、平均部６１による平均化処理、及び、色空間変換部６２による色空間変換処理がなされる（ステップＳ１１）。
【００６１】
平均部６１では、原稿画像中の互いに隣接する縦（副走査方向）２×横（主走査方向）２の４画素が一つの画素集合とされる。そして、原稿画像に含まれる画素集合の全てに関して画素の値が平均される。これにより画素集合ごとに得られる平均値は、以降の処理において、原稿画像の各部の一つの色を示す単位の要素とされる。以下、この画素集合ごとの平均値を「単位データ」という。単位データは、ＲＧＢで表現された画素の値の平均値であるため、ＲＧＢで表現されたものとなる。なお、このような平均化処理を行わずに、原稿画像の各部の一つの色を示す単位データとして原稿画像の画素をそのまま用いてもよい。平均化処理がなされた原稿画像は、続いて、色空間変換部６２により、各単位データの値がＲＧＢから例えばＬａｂ（明度Ｌと色度ａ，ｂ）に色空間変換される。
【００６２】
このような判定前処理がなされると、次に、二次元の色平面が利用され、原稿画像の単位データのそれぞれが色平面のいずれの位置に対応するかが、単位データ判定部６３により判定される（ステップＳ１２）。
【００６３】
図１０は、この際に使用される色平面Ｈ１の一例を示す図である。この色平面Ｈ１は、上述した図１ないし図４の色平面Ｈと同様に、Ｌａｂ表色系の色度図に相当するものである。図に示すように、色平面Ｈ１は、その全体領域が原点Ｏが中心となる正方形の領域とみなされている。そして、この全体領域が、境界線Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２によって複数の部分領域Ｐに区分されている。色平面Ｈ１及びその境界線Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２の位置等を示すデータは、ＲＯＭ１２やＲＡＭ１３などに予め記憶される。
【００６４】
原点Ｏの近傍にある原点Ｏを中心とした円形の境界線Ｄ０は、有彩色と無彩色との境界を示している。したがって、この境界線Ｄ０の内側は無彩色領域であり、この無彩色領域は全体として１つの部分領域Ｐとして設定される。また、境界線Ｄ０の外側は有彩色領域であり、この有彩色領域は、原点Ｏから放射状に延びる複数の境界線Ｄ１と、原点Ｏを中心とした円形の境界線Ｄ２とによって区分されている。これにより、有彩色領域には１６の部分領域Ｐが設定される。したがって、色平面Ｈ１には合計１７の部分領域Ｐが設定されることになる。
【００６５】
原稿画像に含まれる単位データは、その色（すなわち、単位データの値であるＬａｂ値）に基づいて、色平面Ｈ１のいずれの座標位置に対応するかが判定される。これにより、その単位データが、部分領域Ｐのいずれに属するかが判定される。そして、そのような単位データごとの判定が原稿画像に含まれる全ての単位データに関して行われる。
【００６６】
各単位データの判定が完了すると、次に、分布値取得部６４によりステップＳ１３ないしＳ１７の処理がなされ、色平面Ｈ１における単位データの分布範囲（単位データが対応する位置の分布範囲）の広さを示す分布値が取得される。
【００６７】
具体的には、まず、色平面Ｈ１に含まれる複数の部分領域Ｐから一つの部分領域Ｐが注目領域として選択される（ステップＳ１３）。
【００６８】
次に、単位データ判定部６３の判定結果に基づいて、注目領域に属する単位データの数が計数される。そして、導出された単位データの数が、所定の閾値（以下、「領域閾値」という。）と比較される。領域閾値は、好ましくは「２」以上の自然数であり、ＲＯＭ１２やＲＡＭ１３などに予め記憶される。
【００６９】
この比較により、単位データの数が領域閾値以上の場合は（ステップＳ１４にてＹｅｓ）、注目領域は、単位データが分布している領域（以下、「分布領域」という。）であると判定される（ステップＳ１５）。一方、単位データの数が領域閾値未満の場合は（ステップＳ１４にてＮｏ）、注目領域には単位データが分布しておらず、注目領域は分布領域でないと判定される。
【００７０】
このようにして一の注目領域に関して分布領域か否かの判定がなされると、未判定の部分領域Ｐが存在しているか否かが判断される。そして、存在していた場合は（ステップＳ１６にてＮｏ）、次の注目領域が決定され（ステップＳ１３）、この新たな注目領域に関して同様に、分布領域であるか否かが判定される。このような処理が繰り返され、色平面Ｈ１の全ての部分領域Ｐに関して分布領域であるか否かの判定がなされる。
【００７１】
なお、このような処理を行わずに、部分領域Ｐに少なくとも１つの単位データが属していれば、その部分領域を分布領域としてもよい。ただし、以降の処理では、分布領域のみを演算の対象として分布値が取得される。上記のように領域閾値以上の数の単位データが属すると判定された部分領域のみを分布領域（すなわち、演算の対象）として設定すれば、ノイズなどの影響により微量の単位データがたまたま属することになってしまった部分領域を処理対象から除外できる。したがって、このように領域閾値に基づいて分布領域か否かを判定することで、ノイズなどの影響を排除でき、画像の種類の判定精度を向上できる。
【００７２】
色平面Ｈ１の全ての部分領域Ｐに関して分布領域であるか否かの判定がなされると、次に、色平面Ｈ１に含まれる分布領域の数（以下、「分布領域数」という。）が分布値取得部６４により計数される。この分布領域数は、色平面Ｈ１における単位データの分布範囲の広さを示す分布値であるといえる（ステップＳ１７）。
【００７３】
分布領域数が取得されると、次に、第１判定部６５により分布領域数が所定の２つの閾値と比較される（ステップＳ１８，Ｓ１９）。２つの閾値の一方は、第１判定閾値（例えば「１０」）であり、他方は第１判定閾値よりも小さい第２判定閾値（例えば「２」）である。これら第１判定閾値及び第２判定閾値は、ＲＯＭ１２やＲＡＭ１３などに予め記憶される。
【００７４】
この比較において、分布領域数が第１判定閾値以上の場合は（ステップＳ１８にてＹｅｓ）、単位データの分布範囲が比較的広いことから、原稿画像はフルカラー画像であると第１判定部６５により判定される（ステップＳ２０）。
【００７５】
一方、分布領域数が第２判定閾値以上で第１判定閾値未満の場合は（ステップＳ１９にてＮｏ）、単位データの分布範囲が偏っている可能性が高いため、原稿画像は特定色カラー画像であると第１判定部６５により判定される（ステップＳ２１）。
【００７６】
また、分布領域数が第２判定閾値未満の場合は（ステップＳ１９にてＹｅｓ）、単位データの分布範囲が比較的狭いことから、原稿画像は無彩色画像であると第１判定部６５により判定される（ステップＳ２２）。
【００７７】
原稿画像が無彩色画像の場合は、さらに、原稿画像がグレースケール画像及びモノクロ画像のいずれであるかが判定される。
【００７８】
具体的には、まず、色空間変換部６２から原稿画像の全ての単位データの値（色を示すＬａｂ値）が明度ヒストグラム生成部６７に入力される。そして、この単位データの値に基づいて、明度ヒストグラム生成部６７によって、明るさのパラメータである明度Ｌのヒストグラム（以下、「明度ヒストグラム」という。）が生成される（図９のステップＳ２３）。
【００７９】
そして、この明度ヒストグラムに基づいて、原稿画像がグレースケール画像及びモノクロ画像のいずれであるかが第２判定部６６により判定される（ステップＳ２４〜Ｓ２６）。
【００８０】
図１１及び図１２は、明度ヒストグラムの例を示す図である。図１１はグレースケール画像の明度ヒストグラムを示し、図１２はモノクロ画像の明度ヒストグラムを示している。図１１に示すように、グレースケール画像の明度ヒストグラムでは、明度の低レベルから高レベルの全体にわたって度数が存在している。これに対し、図１２に示すように、モノクロ画像の明度ヒストグラムでは、ほぼ全ての度数が明度の低レベルと高レベルとに偏在し、明度の中間レベルに度数はほとんど存在しない。
【００８１】
このため、原稿画像の判定にあたっては、明度ヒストグラムにおいて、度数が低レベルと高レベルとに偏在しているか否かが第２判定部６６により判定される（ステップＳ２４）。この判定については、各種手法を採用できる。例えば、低レベルと高レベルとの間の中間レベルに存在する度数の総数を求め、この総数が所定の閾値以上であるか否かによって判定が可能である。この場合、中間レベルの度数の総数が閾値以上であれば偏在していないこととなり、閾値未満であれば偏在していることになる。
【００８２】
そして、度数が低レベルと高レベルとに偏在していた場合は（ステップＳ２４にてＹｅｓ）、原稿画像はモノクロ画像であると第２判定部６６により判定される（ステップＳ２５）。一方、度数が低レベルと高レベルとに偏在していない場合は（ステップＳ２４にてＮｏ）、原稿画像はグレースケール画像であると第２判定部６６により判定されることになる（ステップＳ２６）。
【００８３】
＜１−５．まとめ＞
以上のように、複合機１では、原稿画像の各部の色を示す単位データのそれぞれが、二次元の色平面Ｈ１のいずれの位置に対応するかが判定され、その判定結果に基づいて、色平面Ｈ１における単位データの分布範囲の広さを示す分布値として分布領域数が取得される。そして、この分布領域数に基づいて、原稿画像が、混色表現のあるフルカラー画像、混色表現のない特定色カラー画像、及び、無彩色の無彩色画像のいずれであるかが判定される。このため、原稿画像が、フルカラー画像、特定色カラー画像及び無彩色画像のいずれであるかを容易に判定できる。
【００８４】
また、原稿画像が無彩色画像と判定されたときには、明度ヒストグラムに基づいて、原稿画像が、階調表現のあるグレースケール画像、及び、階調表現のないモノクロ画像のいずれであるかが判定される。このため、原稿画像が無彩色画像のとき、その性質をさらに詳細に判定できる。
【００８５】
＜２．第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態の複合機１の構成や動作は、第１の実施の形態とほぼ同様であるため、以下では第１の実施の形態との相違点を中心に説明する。第１の実施の形態では、分布領域数が第２判定閾値以上で第１判定閾値未満の場合は、原稿画像は特定色カラー画像であると判定していた。しかしながら、混色表現のあるフルカラー画像であっても、少ない色のみの混色表現を含むような場合は、その単位データの分布範囲が比較的狭くなる可能性もある。このため、本願実施の形態では、分布領域数が第２判定閾値以上で第１判定閾値未満の場合においては、さらに他の要素を考慮して、原稿画像が特定色カラー画像であるかフルカラー画像であるかを正確に判定するようになっている。
【００８６】
図１３は、第２の実施の形態の複合機１のスキャナ機能の動作に関連する処理部を示すブロック図である。図７と比較してわかるように、第２の実施の形態の画像色判定部６０は、第１の実施の形態の機能に加えて、さらに、色相ヒストグラム生成部６８を備えている。
【００８７】
また、第２の実施の形態の画像色判定処理は、図８及び図９に示す第１の実施の形態の処理とほぼ同様であるが、ステップＳ１９にてＮｏとなった場合（分布領域数が第２判定閾値以上で第１判定閾値未満の場合）の以降の処理が第１の実施の形態と異なっている。図１４は、第２の実施の形態において、ステップＳ１９にてＮｏとなった場合の以降の処理の流れを示す図である。
【００８８】
まず、色空間変換部６２から原稿画像の全ての単位データの値（色を示すＬａｂ値）が色相ヒストグラム生成部６８に入力される。そして、この単位データの値に基づいて、色相ヒストグラム生成部６８によって、色相のヒストグラム（以下、「色相ヒストグラム」という。）が生成される。色相は、色度ａ，ｂから周知の変換式によって容易に取得可能である（ステップＳ３１）。
【００８９】
そして、この色相ヒストグラムに基づいて、原稿画像がフルカラー画像及び特定色カラー画像のいずれであるかが第１判定部６５により判定される（ステップＳ３２〜Ｓ３４）。
【００９０】
図１５及び図１６は、色相ヒストグラムの例を示す図である。図１５はフルカラー画像の色相ヒストグラムを示し、図１６は特定色カラー画像の色相ヒストグラムを示している。図１５に示すように、フルカラー画像の色相ヒストグラムでは、種々の色相にわたって度数が存在し、顕著なピークが存在していない。これに対し、図１６に示すように、特定色カラー画像の色相ヒストグラムでは、特定色（図１６の例では、Ｒ，Ｇ，Ｂ）に対応する色相のみに度数が存在し、その色相の位置に顕著なピークが存在している。
【００９１】
このため、原稿画像の判定にあたっては、色相ヒストグラムにおいて、顕著なピークが存在するか否かが第１判定部６５により判定される（ステップＳ３２）。この判定については、各種手法を採用できる。例えば、各色相の位置に関して、隣接する位置との差分をとり、この差分値が所定の閾値以上であるか否かによって判定が可能である。この場合、差分値が閾値以上であれば顕著なピークが存在してることになり、閾値未満であれば顕著なピークが存在していないことになる。
【００９２】
そして、顕著なピークが存在していた場合は（ステップＳ３２にてＹｅｓ）、原稿画像は特定色カラー画像であると第１判定部６５により判定される（ステップＳ３３）。一方、顕著なピークが存在していない場合は（ステップＳ３２にてＮｏ）、原稿画像はフルカラー画像であると第１判定部６５により判定されることになる（ステップＳ３４）。
【００９３】
このように、第２の実施の形態の複合機１では、分布領域数が第２判定閾値以上第１判定閾値未満のとき、色相のヒストグラムに基づいて、原稿画像がフルカラー画像及び特定色カラー画像のいずれであるかが判定される。このため、特定色カラー画像を正確に判定することができる。
【００９４】
＜３．他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、この発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。以下では、このような他の実施の形態について説明する。もちろん、以下で説明する形態を適宜に組み合わせてもよい。
【００９５】
第１の実施の形態では、原稿画像の各単位データについて色平面のいずれの位置に対応するかが単位データ判定部６３によって判定された後に、明度ヒストグラム生成部６７によって各単位データの明度Ｌのヒストグラムが生成されるものとして説明したが（図８および図９参照）、これに限定されるものでない。例えば、単位データ判定部６３による単位データの判定処理と、明度ヒストグラム生成部６７による明度ヒストグラムの生成処理とが並行して実行されてもよい。
【００９６】
また、第２の実施の形態では、単位データ判定部６３による単位データの判定処理が実行された後に、明度ヒストグラム生成部６７による明度ヒストグラムの生成処理および色相ヒストグラム生成部６８による色相ヒストグラムの生成処理が実行されるものとして説明したが、これに限定されるものでない。例えば、単位データ判定部６３による単位データの判定処理と、明度ヒストグラム生成部６７による明度ヒストグラムの生成処理と、色相ヒストグラム生成部６８による色相ヒストグラムの生成処理とが並行して実行されてもよい。
【００９７】
また、上記実施の形態では、色平面における単位データの分布範囲の広さを示す分布値として分布領域の数が採用されていたが、分布領域の総面積が採用されてもよい。いずれであっても、色平面における単位データの分布範囲の広さを容易に取得できる。
【００９８】
また、色平面を複数の部分領域Ｐに区分する手法は図１０に示すものに限定されず、他の手法で色平面を区分してもよい。例えば、図１７に示す色平面Ｈ２のように、境界線Ｄ０，Ｄ２を円形とせず、２つの座標軸のいずれかに平行に設定してもよい。このように境界線を設定すれば、単位データがいずれの部分領域Ｐに属するかを、色度ａ，ｂと境界線の座標位置との比較によって単純に判断することが可能である。また、図１８に示す色平面Ｈ３のように、全ての境界線Ｄ３を２つの座標軸のいずれかに平行に設定して、色平面Ｈ３の全体領域を等分してもよい。この場合においても、単位データがいずれの部分領域Ｐに属するかを容易に判断可能である。また、図１９に示す色平面Ｈ４のように、有彩色領域を原点Ｏから放射状に延びる複数の境界線Ｄ１のみで区分してもよい。この場合において、区分によって得られる部分領域の数を比較的多くすれば（例えば、１６以上）、第２の実施の形態のような色相ヒストグラムを考慮せずとも、分布値のみに基づいて正確に特定色カラー画像を判定することが可能である。
【００９９】
また、上記実施の形態では、色平面としてはＬａｂ表色系の色度図が採用されていたが、ＹＣＣ、ＹＩＱ、Ｌｕｖなど、明るさに関するパラメータ（輝度、明度）と、色相及び彩度に関するパラメータ（色差、色度）とを有する表色系であれば、Ｌａｂ以外の表色系の色度図も利用可能である。色平面としてＬａｂ以外の表色系の色度図を採用する場合は、単位データの値も当該表色系の値に変換すればよい。この際、明るさのパラメータが輝度である表色系を採用する場合は、明るさのパラメータのヒストグラムとして輝度ヒストグラムを生成すればよい。
【０１００】
また、色平面として、一般的な表色系の色度図に対して回転変換などのアフィン変換を行ったものを利用してもよい。この場合は、単位データの値についても同様のアフィン変換を行えばよい。
【０１０１】
また、上記実施の形態では、原稿画像の種類の判定結果に応じてスキャナ機能に関する画像処理手法が変更されると説明したが、例えば、コピー機能に関する画像処理手法や印刷手法が変更されてもよい。具体的には、画像の種類に応じて使用するトナーを変更することなどが考えられる。
【０１０２】
また、上記では複合機１が画像色判定装置として機能するものとして説明したが、上記実施の形態と同様のプログラムを汎用のコンピュータ装置で実行させることにより、汎用のコンピュータ装置を画像色判定装置として機能させてもよい。
【０１０３】
また、上記実施の形態では、プログラムに従ったＣＰＵの演算処理によってソフトウェア的に画像色判定部６０の各種機能が実現されると説明したが、これら機能のうちの一部または全部は電気的なハードウェア回路により実現されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】色平面の一例を示す図である。
【図２】フルカラー画像の各単位データを色平面にプロットした図である。
【図３】特定色カラー画像の各単位データを色平面にプロットした図である。
【図４】無彩色画像の各単位データを色平面にプロットした図である。
【図５】複合機の外観構成を示す斜視図である。
【図６】複合機の内部構成を模式的に示すブロック図である。
【図７】第１の実施の形態の複合機のスキャナ機能の動作に関連する処理部を示すブロック図である。
【図８】画像色判定処理の流れを示す図である。
【図９】画像色判定処理の流れを示す図である。
【図１０】色平面の一例を示す図である。
【図１１】グレースケール画像の明度ヒストグラムの例を示す図である。
【図１２】モノクロ画像の明度ヒストグラムの例を示す図である。
【図１３】第２の実施の形態の複合機のスキャナ機能の動作に関連する処理部を示すブロック図である。
【図１４】第２の実施の形態の画像色判定処理の流れの一部を示す図である。
【図１５】フルカラー画像の明度ヒストグラムの例を示す図である。
【図１６】特定色カラー画像の明度ヒストグラムの例を示す図である。
【図１７】色平面の他の一例を示す図である。
【図１８】色平面の他の一例を示す図である。
【図１９】色平面の他の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０５】
１      複合機
３      スキャナ部
１４      画像メモリ
１５      画像処理部
６０      画像色判定部
６３      単位データ判定部
６４      分布値取得部
６７      明度ヒストグラム生成部
Ｐ      部分領域
【図１】
2008252443.tif 000003
【図２】
2008252443.tif 000004
【図３】
2008252443.tif 000005
【図４】
2008252443.tif 000006
【図５】
2008252443.tif 000007
【図６】
2008252443.tif 000008
【図７】
2008252443.tif 000009
【図８】
2008252443.tif 000010
【図９】
2008252443.tif 000011
【図１０】
2008252443.tif 000012
【図１１】
2008252443.tif 000013
【図１２】
2008252443.tif 000014
【図１３】
2008252443.tif 000015
【図１４】
2008252443.tif 000016
【図１５】
2008252443.tif 000017
【図１６】
2008252443.tif 000018
【図１７】
2008252443.tif 000019
【図１８】
2008252443.tif 000020
【図１９】
2008252443.tif 000021