(57)【要約】【課題】画像細部の情報を反映して画像の特徴量を抽出でき、また、記憶容量が小さいメモリを備えることができる画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体を提供する。【解決手段】原画像データの全画素の値に基づいて縮小画像データを求める縮小手段５ａと、求めた縮小画像データから特徴量を抽出する特徴量抽出手段５ｂと、抽出した特徴量と原画像データの各画素とをマッピングして該画素に前記特徴量を振り当てるマッピング手段６ａと、振り当てた特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する処理画像データ生成手段６ｃとを備える。【選択図】　図３
2004118244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する画像処理方法において、
画像データを縮小してなる縮小画像データを求めるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求め、
求めた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出し、
抽出した特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求め、
求めた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記画像データのＮ×Ｎ個（Ｎ：２以上の自然数）の画素の画素座標と前記縮小画像データの画素の画素座標とが異なるように該画素の画素座標を決定し、前記Ｎ×Ｎ個の画素が有するデータ、及び該画素の画素座標と前記縮小画像データの画素の画素座標との差に基づいて該画素が有すべきデータを求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記画像データのＮ×Ｎ個の画素が有するデータを平均して前記縮小画像データの画素が有すべきデータを求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記特徴量がエッジ強度である場合、夫々強度が異なる複数のエッジ強調フィルタを準備し、また、前記縮小画像データから抽出したエッジ強度の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記エッジ強度を振り当てた新たなエッジ強度を求め、前記エッジ強調フィルタの内、前記新たなエッジ強度に基づいて選択されたエッジ強調フィルタを用いて処理画像データを求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記縮小画像データから抽出したエッジ強度をシフト演算してなるエッジ強度を求め、求めたエッジ強度の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングすることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記縮小画像データの画素に対応する特徴量の画素座標と、前記Ｎ×Ｎ個の画素の画素座標とをマッピングし、該画素座標に前記特徴量を振り当てる場合に、振り当てられる特徴量が最大となるべき画素座標を、前記抽出した特徴量に基づいて求め、求めた画素座標近傍の画素座標に対して、前記画素座標近傍から離隔した画素座標に振り当てられる特徴量より大きい特徴量を振り当てることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理方法。
【請求項７】
各画素座標に対して振り当てられる特徴量が、前記画素座標近傍の画素座標から、前記画素座標近傍から離隔した画素座標へ、ガウシアン分布的に小さくなるよう特徴量を振り当てることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
各画素座標に対して振り当てられる特徴量が、前記画素座標近傍の画素座標から、前記画素座標近傍から離隔した画素座標へ、線形的に小さくなるよう特徴量を振り当てることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項９】
画像データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する画像処理装置において、
画像データを縮小してなる縮小画像データを求めるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求める縮小手段と、
求めた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出した特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求めるマッピング手段と、
求めた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する生成手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理装置と、該画像処理装置が生成した処理画像データを用いて画像を形成する手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１１】
コンピュータに、画像データから特徴量を抽出させ、抽出された特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるためのコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、画像データを縮小してなる縮小画像データを求めさせるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求めさせるステップと、
求められた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出させるステップと、
抽出された特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングさせて、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求めさせるステップと、
求められた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるステップとを実行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１２】
コンピュータに、画像データから特徴量を抽出させ、抽出された特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるためのコンピュータプログラムを記録する、コンピュータでの読み取りが可能な記録媒体において、
コンピュータに、画像データを縮小してなる縮小画像データを求めさせるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求めさせるステップと、
求められた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出させるステップと、
抽出された特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求めさせるステップと、
求められた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるステップとを実行させるコンピュータプログラムを記録することを特徴とする、コンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の特徴となる性質を表わす量又は値（以下、特徴量と言う）を、前記画像の画像データから抽出する画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、コンピュータを前記画像処理装置として用いるためのコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを記録する記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づく画像の処理を行なう場合は、特徴量を抽出すべき画像の画像データ（デジタルデータ）を用い、該画像データの各画素が有するデータ夫々に対して、特徴量を抽出する処理を行なっていた。
【０００３】
以下では、５１２×５１２画素の画像に対し、特徴量として、５×５画素のブロック内の標準偏差値を用いる場合を例示する。この場合、前記画像の画像データを用い、前記ブロック内の標準偏差値を、５１２×５１２画素の全てについて算出する。即ち、画像データの１行目の各画素に対して、１〜５１２列目まで順に前記ブロックを用いて夫々標準偏差値を算出し、次に、２行目の各画素に対して、１〜５１２列目まで順に前記ブロックを用いて夫々標準偏差値を算出する。このような演算処理を、５１２行目まで順に繰り返し行ない、前記画像データの各画素に対応する特徴量（５１２×５１２個の特徴量）を抽出する。
最後に、抽出した特徴量に基づいて（例えば、抽出した特徴量に適応したフィルタを用いて）、所要の処理画像データを生成する処理（画像の強調、又は色の補正等）を行なう。
【０００４】
また、従来の画像特徴量抽出方法においては、画像データの一部の画素が有するデータ夫々に対して、特徴量を抽出する処理を行なう。次いで、生成された特徴量を拡大して、前記画像データの各画素に対応する特徴量を求める（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
例えば、画像データの１行目における奇数列（１，３，…，５１１列）目の画素に対して順に前記ブロックを用いて夫々標準偏差値を算出し、次に、３行目における奇数列目の画素に対して順に前記ブロックを用いて夫々標準偏差値を算出する。このような算出処理を、奇数行（１，３，…，５１１行）目に対して順に行ない、前記画像データが有する画素の内、１／４の画素に対応する特徴量（５１２×５１２÷４個の特徴量）を抽出する。次いで、ｎ行ｎ列目（ｎ：１以上５１２以下の奇数）の画素に対応する特徴量を、ｎ行ｎ列目の画素、ｎ行ｎ＋１列目の画素、ｎ＋１行ｎ列目の画素、及びｎ＋１行ｎ＋１列目の画素に対して適用する。
【０００６】
【特許文献１】
特開昭６１−１８０３８３号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特徴量を抽出する処理を、全ての画素に対して行なう場合は、前記処理に長時間を要するという問題があった。また、全ての画素が有するデータを用いるため、前記処理を行なう間に、算出されたデータを一時退避させたり、抽出した特徴量を、処理画像データを生成する処理を行なうまで記憶させておいたりするメモリとして、記憶容量が大きいメモリを用いる必要があるという問題もあった。
更に、特許文献１の画像特徴量抽出方法は、特徴量を抽出する処理に要する時間を短縮できるが、該処理を行なう場合に、画素を適宜の個数ずつ単純に飛び越す飛越し演算を行っているため、飛び越した画素に画像の細部（例えば細線）のデータが含まれている場合、抽出した特徴量に、画像の細部の特徴が反映されないという問題があった。
【０００８】
本発明は斯かる問題を解決するためになされたものであり、画像データの全画素が有するデータに基づいて、前記画像データを縮小してなる縮小画像データを生成し、生成した縮小画像データの各画素が有するデータ夫々に対して、特徴量を抽出する処理を行なうことにより、特徴量を抽出する処理に要する時間を短縮でき、前記処理に要するメモリの記憶容量を低減でき、更に、画像の細部の特徴が反映された特徴量を抽出できる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を用いてなる画像形成装置、並びに、コンピュータを前記画像処理装置として用いるためのコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを記録する記録媒体を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理方法は、画像データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する画像処理方法において、画像データを縮小してなる縮小画像データを求めるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求め、求めた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出し、抽出した特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求め、求めた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る画像処理方法は、前記画像データのＮ×Ｎ個（Ｎ：２以上の自然数）の画素の画素座標と前記縮小画像データの画素の画素座標とが異なるように該画素の画素座標を決定し、前記Ｎ×Ｎ個の画素が有するデータ、及び該画素の画素座標と前記縮小画像データの画素の画素座標との差に基づいて該画素が有すべきデータを求めることを特徴とする。
本発明に係る画像処理方法は、前記画像データのＮ×Ｎ個の画素が有するデータを平均して前記縮小画像データの画素が有すべきデータを求めることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る画像処理方法は、前記特徴量がエッジ強度である場合、夫々強度が異なる複数のエッジ強調フィルタを準備し、また、前記縮小画像データから抽出したエッジ強度の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記エッジ強度を振り当てた新たなエッジ強度を求め、前記エッジ強調フィルタの内、前記新たなエッジ強度に基づいて選択されたエッジ強調フィルタを用いて処理画像データを求めることを特徴とする。
本発明に係る画像処理方法は、前記縮小画像データから抽出したエッジ強度をシフト演算してなるエッジ強度を求め、求めたエッジ強度の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングすることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る画像処理方法は、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量の画素座標と、前記Ｎ×Ｎ個の画素の画素座標とをマッピングし、該画素座標に前記特徴量を振り当てる場合に、振り当てられる特徴量が最大となるべき画素座標を、前記抽出した特徴量に基づいて求め、求めた画素座標近傍の画素座標に対して、前記画素座標近傍から離隔した画素座標に振り当てられる特徴量より大きい特徴量を振り当てることを特徴とする。
本発明に係る画像処理方法は、各画素座標に対して振り当てられる特徴量が、前記画素座標近傍の画素座標から、前記画素座標近傍から離隔した画素座標へ、ガウシアン分布的に小さくなるよう特徴量を振り当てることを特徴とする。
本発明に係る画像処理方法は、各画素座標に対して振り当てられる特徴量が、前記画素座標近傍の画素座標から、前記画素座標近傍から離隔した画素座標へ、線形的に小さくなるよう特徴量を振り当てることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る画像処理装置は、画像データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する画像処理装置において、画像データを縮小してなる縮小画像データを求めるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求める縮小手段と、求めた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出した特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求めるマッピング手段と、求めた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する生成手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る画像形成装置は、前記画像処理装置と、該画像処理装置が生成した処理画像データを用いて画像を形成する手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、画像データから特徴量を抽出させ、抽出された特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、画像データを縮小してなる縮小画像データを求めさせるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求めさせるステップと、求められた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出させるステップと、抽出された特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングさせて、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求めさせるステップと、求められた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるステップとを実行させることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る記録媒体は、コンピュータに、画像データから特徴量を抽出させ、抽出された特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるためのコンピュータプログラムを記録する、コンピュータでの読み取りが可能な記録媒体において、コンピュータに、画像データを縮小してなる縮小画像データを求めさせるべく、前記画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求めさせるステップと、求められた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出させるステップと、抽出された特徴量の画素座標と、前記画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求めさせるステップと、求められた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成させるステップとを実行させるコンピュータプログラムを記録することを特徴とする。
【００１７】
本発明にあっては、画像データから直接的に特徴量を抽出せず、特徴量を抽出する処理を行なう前に、画像データを縮小してなる縮小画像データを求める。この場合、縮小されていない元の画像データ（以下、原画像データと言う）より画素数が少ない縮小画像データを求める。このとき、原画像データの一部の画素を読み飛ばすことなく、全画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの各画素が有すべきデータを求める。
次いで、求めた縮小画像データから、該縮小画像データの各画素の画素座標に対応させて特徴量を抽出する。縮小画像データは、特徴量を抽出する場合に扱うべき画素の個数が原画像データより少ないため、特徴量を抽出する処理に要する時間を短縮することができ、また、記憶容量が小さいメモリを用いて前記処理を行なうことができる。
【００１８】
また、原画像データの画素を単純にサブサンプリング（間引き）して縮小画像データを求めておらず、原画像データの複数の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの画素が有すべきデータを求めるため、原画像データに含まれている画像の細部の特徴を、縮小画像データに含ませることができる。このため、縮小画像データから抽出した特徴量に、画像の細部の特徴が反映される。
また、縮小画像データから抽出した特徴量には、縮小画像データの各画素の画素座標が対応しており、該画素座標と原画像データの各画素の画素座標をマッピングすることによって、前記特徴量を振り当てるべき複数の画素座標を求める。次いで、該画素座標に、前記特徴量を振り当てることによって、前記画素座標に対応した新たな特徴量を求める。このような処理を施すことによって、縮小画像データから抽出した特徴量を、原画像から抽出した特徴量と同様に扱うことができる。
【００１９】
更に、求めた新たな特徴量に基づいて処理された処理画像データを生成する。該処理画像データは、前記新たな特徴量を用いてなる処理画像データであっても良く、また前記特徴量に基づいて原画像データを処理（例えばフィルタ処理）してなる処理画像データであっても良い。
また、前記新たな特徴量は、前記特徴量を単純に拡大して前記画素座標に対応させた特徴量ではなく、適度な重み付けをして前記画素座標に振り当てることによって求めた特徴量であるため、原画像データにおいて、抽出された特徴量に対応する特徴量を有する画素に対し、前記抽出された特徴量を多く振り当て、前記画素以外の画素に対しては、前記抽出された特徴量を少なく振り当てることができる。即ち、各画素に対して過大又は過少な特徴量が対応することを防止できる。
【００２０】
以上のようにして画像処理を行なう画像処理装置は、例えば、デジタル複写機、プリンタ装置、又はファクシミリ装置等の画像形成装置に備えられる構成とすることができる。また、本発明の記録媒体に記憶された本発明のプログラムを用い、該プログラムをコンピュータにインストールすることによって構成することができる。
【００２１】
また、本発明にあっては、所要の縮小率に応じて、２以上の自然数Ｎを定め、原画像データのＮ×Ｎ個の正方の画素が有するデータに基づいて、縮小画像データの１個（又はＮ×Ｎ個未満の個数）の画素が有すべきデータを求める。即ち、画像のＮ×Ｎ個の正方の画素を、１個（又はＮ×Ｎ個未満の個数）の画素に縮小する。この場合、画像の縦横のサイズ比を保ったまま、容易に縮小画像データを求めることができる。
【００２２】
縮小画像データを求めるべく、原画像データのＮ×Ｎ個の画素が有するデータ、及び該画素の画素座標と縮小画像データの画素の画素座標との差（距離）に基づいて該縮小画像データの画素が有すべきデータを求める場合、例えば、線形補間法（Ｎ＝２の場合は、２点間の線形補間を２回行なうことによって４点補間を行なうバイリニア法）を用いる。このとき、縮小画像データの画素の画素座標が、Ｎ×Ｎ個の画素の画素座標の内、何れか一つの画素座標に等しくなるよう定めた場合は、前記縮小画像データの画素のデータが、前記画素座標に位置する画素のデータに等しくなり、該画素以外の画素のデータが前記縮小画像データの画素のデータに含まれず、単にサブサンプリングしたときと同様の縮小画像データしか得られない。このため、縮小画像データの画素の画素座標を、Ｎ×Ｎ個の画素の画素座標とは異なるように定めることによって、全ての画素が有するデータが反映された縮小画像データを求めることができる。即ち、求めた縮小画像データから抽出した特徴量に、画像の細部の特徴が反映される。
【００２３】
また、原画像データのＮ×Ｎ個の画素が有するデータを平均して縮小画像データの画素が有すべきデータを求める場合、Ｎ×Ｎ個の画素の内、１又は複数の画素がサブサンプリングされることなく、全ての画素が有するデータが反映された縮小画像データを容易に求めることができる。
【００２４】
また、本発明にあっては、ラプラシアンフィルタ又はソーベルフィルタ等を用い、特徴量としてエッジ強度を抽出する。また、抽出したエッジ強度に応じてエッジ強調フィルタを選択し、選択したエッジ強調フィルタを用いて、例えば原画像データを処理して、処理画像データを求める。即ち、エッジ強調の度合いを切り替えながらフィルタ処理を行なう。このため、エッジが強い部分は、くっきりとさせ、エッジが強くない部分は、あまりくっきりとさせないように、エッジの強度に応じてエッジを強調することができ、ボヤケた画像をきりっとさせることができる（鮮鋭度を向上することができる）。
【００２５】
また、例えば、ラプラシアンフィルタを用いてエッジ強度を抽出し、抽出したエッジ強度をシフト演算してなるエッジ強度を求める。抽出したエッジ強度は、シフト演算によって定数倍される。この場合、ｎビットだけ右シフトすることによって、前記エッジ強度を２−ｎ倍する。所定の閾値に基づいてエッジ強調フィルタを切り替える場合、抽出したエッジ強度を用いるときは、該エッジ強度間の差が必要以上に詳細になることがあり、例えば２０４０、２０３５、２０３０、及び２０２５というエッジ強度に対し、閾値の設定が困難（閾値の設定をピンポイントで行なう必要があり、非常にシビア）になる。
【００２６】
しかしながら、各エッジ強度に対し４ビット右シフトを行なった場合、１２７、１２７、１２６、及び１２６というエッジ強度が算出され、閾値の設定が容易に（閾値の設定が多少ラフにできるように）なる。このため、エッジ強度を、エッジ強調フィルタを選択する際の判定基準として用い易くすることができ、また、フィルタ処理の精度を向上することができる。
【００２７】
更に、本発明にあっては、縮小画像データの画素に対応する特徴量の画素座標と、原画像データのＮ×Ｎ個の画素の画素座標とをマッピングし、該画素座標に、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を振り当てる。この場合、振り当てられる特徴量が最大となるべき画素座標を、縮小画像データから抽出した特徴量に基づいて求める。次いで、前記画素座標を中心位置とし、該中心位置の周辺の画素座標に対しては、前記中心位置から離れるに従って、振り当てるべき特徴量を低減させるようにして適度な重み付けをして、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を振り当てる。
【００２８】
縮小画像データの画素に対応する特徴量は、原画像データのＮ×Ｎ個の画素の特徴量の抽出結果であるが、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を、Ｎ×Ｎ個の画素全てが均等に有するとは限らないため、前記中心位置の画素座標に対応する画素に対して、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を最も大きく振り当てることとし、前記中心位置の周辺の画素座標に対応する画素には、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を小さめに振り当てる。このため、各画素に対して過大又は過少な特徴量が振り当てられることを防止できる。
【００２９】
また、例えば線形補間法によって、縮小画像データの各画素が有すべきデータを求めた場合、該データは、原画像データのＮ×Ｎ個の画素が有するデータの距離の重みに基づいて決定され、前記データを均等に用いていない。このため、前記中心位置の画素座標に対応する画素に対して、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を最も大きく振り当て、前記中心位置の周辺の画素座標に対応する画素には、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を小さめに振り当てるとき、中心位置から急激に低下するような特徴を持つガウシアン分布に従って、振り当てる特徴量を決定する。即ち、前記中心位置の画素座標に対応する画素に対して、抽出した特徴量の大部分を振り当て、該画素の周囲の画素に対しては、前記特徴量をほとんど振り当てないことにより、該画素に対して特徴量を過大に振り当てることを防止する。
【００３０】
更に、原画像データのＮ×Ｎ個の画素が有するデータを平均して縮小画像データの画素が有すべきデータを求めた場合、該データは、原画像データのＮ×Ｎ個の画素が有するデータを均等に用いて決定されている。このため、前記中心位置の画素座標に対応する画素に対して、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を最も大きく振り当て、前記中心位置の周辺の画素座標に対応する画素には、前記縮小画像データの画素に対応する特徴量を小さめに振り当てるとき、中心位置から放射状に線形に低下するよう振り当てる特徴量を決定する。即ち、各画素に対し、抽出した特徴量を少しずつ振り当てることができる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
本実施の形態では、入力された画像データの特徴を抽出し、抽出結果に基づいて適応的な処理を行なうための特徴量抽出方法であって、入力された画像データを所定サイズに縮小処理し、縮小された画像データに対して所望の特徴量抽出処理を行ない、元の画像データに対して適応的な処理を行なう際には、対象画素と抽出された特徴量抽出結果とのマッピングを行ない、マッピングされた抽出結果に応じて最適な処理を選択して行なうことを特徴とする特徴量抽出方法を例示する。
【００３２】
また、前記所定サイズに縮小する際には、縮小倍率に従って、元の画像の画素座標を基準として、縮小画像の画素座標を各画素位置が重ならないように設定し、その位置から線形補間法によって縮小画像を得るようにすることを特徴とする。また、前記所定サイズに縮小する際には、入力画像の縦横のサイズ比を保ちつつ、Ｎ×Ｎ画素毎に画素値の平均値を求めることにより縮小画像を得るようにすることを特徴とする。
【００３３】
また、前記所望の特徴量抽出処理として、エッジ検出処理を行ない、エッジ抽出結果に従い、適応的なフィルタ処理を行なうために、強度の異なる複数のエッジ強調フィルタから１つを選択することを特徴とする。また、フィルタ結果をシフト演算することにより、最終的なエッジ強度を抽出することを特徴とする。
また、前記マッピングを行なう際には、縮小画像の１画素に対応する元の画像のＮ×Ｎ画素サイズにおいて、Ｎ×Ｎ画素の中央部分から周辺に行くに従い、特徴量抽出処理結果の値を低くしていくことを特徴とする。また、前記特徴量抽出結果を低くしていく際に、縮小方法として線形補間法を用いているときには中心部分からガウシアン分布的に抽出結果の値を低くしていくことを特徴とする。更に、前記特徴量抽出結果を低くしていく際に、縮小方法としてＮ×Ｎ画素の平均値を用いているときには中心部分から線形的に抽出結果の値を低くしていくことを特徴とする。
【００３４】
また、本実施の形態では、入力された画像データの特徴を抽出し、抽出結果に基づいて適応的な処理を行なうための特徴量抽出部を備える画像処理装置において、特徴量抽出処理部は少なくとも、入力された画像データを所定サイズに縮小処理する縮小手段と、縮小された画像データに対して所望の特徴量抽出処理を行なう特徴量抽出手段と、元の画像データに対して適応的な処理を行なう際に、対象画素と抽出された特徴量抽出結果とのマッピングを行なうマッピング手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置を例示する。また、該画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置を例示する。
更に、前記特徴量抽出方法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、及び、該プログラムをコンピュータ読み取り可能に格納したことを特徴とする記録媒体を例示する。
【００３５】
実施の形態　１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像形成装置１の構成を示すブロック図である。画像形成装置１はカラーコピー装置であり、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置としてカラー画像処理部１２を備え、前記画像処理装置が備える画像を形成する手段としてプリンタ部１４を備える。
【００３６】
図中１０は画像形成装置１の制御部であり、バスを介してＲＯＭ１５及びＲＡＭ１６等の装置各部に接続されている。制御部１０は、ＲＯＭ１５に格納された制御プログラムに従って装置各部を制御し、このとき発生するデータ、又は外部から入力されるデータをＲＡＭ１６に一時記憶して、各種処理を実行する。
ＲＯＭ１５は本発明のプログラムを記憶している記憶媒体であり、また、ＲＯＭ１５の記憶領域の一部は、原画像データに対しエッジ強調フィルタ処理を行なう場合に用いる複数のエッジ強調フィルタ（各エッジ強調フィルタを構成するフィルタ係数）を記憶するエッジ強調フィルタ記憶部１５ａである。
【００３７】
表示部１７は、制御部１０に制御されて、装置の動作状態又はユーザに対する入力指示等を表示し、操作部１８は、表示部１７を見ながらユーザが数字又は記号等を入力するテンキー、画像形成開始指示を入力するスタートキー、及び各種ファンクションキー等を有する。
スキャナ部１１は、光源、反射鏡及び結像レンズ、並びにＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ　）等を備え、該スキャナ部１１にセットされた原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤，Ｇ：緑，Ｂ：青）のアナログ信号として読み取って原画像データを生成し、生成した原画像データをカラー画像処理部１２へ入力する。
【００３８】
カラー画像処理部１２は、後述するＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０１及びシェーディング補正部１０２等を備え、また、図示しない画像処理制御部及び複数のレジスタを備える。該画像処理制御部は、制御部１０に制御されて、ＲＯＭ１５に記憶してあるプログラムの画像処理手順に従い、また、エッジ強調フィルタ記憶部１５ａに記憶してある複数のエッジ強調フィルタを読み込んで、カラー画像処理部１２の各部を制御して、カラー画像処理部１２へ入力された原画像データに対し画像処理を施す。また、このとき発生する画像処理中の原画像データ又は処理画像データを、前記レジスタに格納したり、画像メモリ１３に一時退避させたりする。更に、抽出した特徴量、及び各種画像処理を施した処理画像データを画像メモリ１３へ入力する。
【００３９】
画像メモリ１３は、例えばダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）で構成されており、カラー画像処理部１２から出力された処理画像データ又は特徴量抽出結果を記憶する。
プリンタ部１４は、電子写真方式やインクジェット方式の印刷手段を備え、図示しない給紙手段によって前記印刷手段へ供給された用紙に、画像メモリ１３から出力された処理画像データを用いて画像を形成する。
【００４０】
図２は、画像形成装置１が備えるカラー画像処理部１２の構成を示すブロック図である。
スキャナ部１１から出力された原画像データ（ＲＧＢのアナログ信号）は、Ａ／Ｄ変換部１０１でＲＧＢのデジタル信号に変換され、次に、シェーディング補正部１０２で、スキャナ部１１の照明系（光源）、結像系（反射鏡及び結像レンズ）、及び撮像系（ＣＣＤ）で生じる各種の歪みを取り除かれる。
シェーディング補正部１０２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢデジタル信号（ＲＧＢの反射率信号）は、入力階調補正部１０３で、カラーバランスを整えられ、また、カラー画像処理部１２に採用されている画像処理システムが扱い易い信号（例えば濃度信号）に変換される。
【００４１】
入力階調補正部１０３から出力されたＲＧＢデジタル信号の原画像データは、色空間変換部１０４で、ＬＣＣ（Ｌ：輝度，Ｃ：色度）の色空間に変換され、特徴量抽出処理部１０５へ入力される。
色空間変換部１０４から出力されたＬＣＣ信号の原画像データは、特徴量抽出処理部１０５及び空間フィルタ処理部１０６で、ＬＣＣ信号の処理画像データに変換され、変倍処理部１０７へ入力される。
【００４２】
特徴量抽出処理部１０５は、前記原画像データを縮小してなる縮小画像データを生成する縮小手段５ａ、及び、生成した縮小画像データから特徴量を抽出する特徴量抽出手段５ｂ等を備え（図３参照）、該特徴量抽出手段５ｂにて抽出した特徴量を画像メモリ１３へ一時退避させ、該画像メモリ１３を介して、空間フィルタ処理部１０６、変倍処理部１０７、黒生成下色除去部１０９、及び階調再現処理部１１１へ入力する。また、特徴量抽出処理部１０５は、色空間変換部１０４から出力された原画像データを、そのまま空間フィルタ処理部１０６へ入力する。
なお、特徴量抽出処理部１０５で抽出される特徴量は、エッジ、ノイズ、文字、網点、又は特定色等であるが、以下ではエッジ強度及び孤立点を例示する。
【００４３】
前記特徴量が入力される各部は、夫々、前記特徴量の画素座標と、原画像データの各画素の画素座標とをマッピングして、該画素座標に前記特徴量を振り当てた新たな特徴量を求めるマッピング手段（空間フィルタ処理部１０６の場合は、マッピング手段６ａ。図３参照）、及び、求めた新たな特徴量に基づいて所定の処理を施された処理画像データを生成する生成手段（空間フィルタ処理部１０６の場合は、処理画像データ生成手段６ｃ。図３参照）等を備える。
【００４４】
即ち、画像メモリ１３は、縮小画像データのデータ量に等しいデータ量を有する特徴量抽出結果を記憶し、原画像データのデータ量に等しいデータ量を有する特徴量抽出結果（前記特徴量抽出結果をマッピングしてなる新たな特徴量抽出結果）は前記各部で生成されるため、画像メモリ１３の記憶容量は、従来の画像形成装置が備える画像メモリの記憶容量より少なくて良い。
【００４５】
空間フィルタ処理部１０６は、特徴量抽出処理部１０５から出力されたＬＣＣ信号の原画像データ及び特徴量抽出結果（例えばエッジ強度抽出結果）を用い、該特徴量抽出結果に基づいて、デジタルフィルタ（この場合、エッジ強調フィルタ記憶部１５ａに記憶してあるエッジ強調フィルタ）による空間フィルタ処理（エッジ強調フィルタ処理）を行ない、空間周波数特性を補正する。このため、プリンタ部１４で形成される画像のぼやけ又は粒状性劣化等を防止できる。
例えば、特徴量抽出処理部１０５にて高いエッジ強度が検出された結果は、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１０６による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で、高周波数の強調量が大きくされる。また、特徴量抽出処理部１０５にて孤立点として検出された結果は、空間フィルタ処理部１０６において、孤立点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。
【００４６】
空間フィルタ処理部１０６から出力されたＬＣＣ信号の処理画像データは、変倍処理部１０７で、操作部１８を用いてユーザが入力した各種画像形成条件、プリンタ部１４の解像度、又は画像を形成すべき用紙のサイズ等に応じて、拡大又は縮小等の変倍処理を施され、所定のサイズの処理画像データに変換される。変倍処理されたＬＣＣ信号の処理画像データは、色補正部１０８へ入力される。
なお、変倍時に特徴量抽出処理結果を利用する場合は、例えば複数の変倍処理部１０７，１０７，…を備えておき、特徴量抽出結果に応じて、適宜の変倍処理部１０７に切り替えるよう構成する。
変倍処理部１０７から出力されたＬＣＣ信号の処理画像データは、色補正部１０８でＣＭＹ（Ｃ：シアン，Ｍ：マゼンタ，Ｙ：イエロー）の色空間に変換し、また、プリンタ部１４が有する色の特性に応じて色補正を施される。色補正後のＣＭＹ信号の処理画像データは、黒生成下色除去部１０９へ入力される。
【００４７】
色補正部１０８から出力されたＣＭＹ信号の処理画像データは、黒生成下色除去部１０９で、ＣＭＹの３色の信号からＫ（ブラック）信号を生成する黒生成処理を施される。次いで、前記ＣＭＹ信号から、黒生成処理で生成したＫ信号を差し引いてなる新たなＣＭＹ信号が生成される。即ち、前記ＣＭＹ信号（３色信号）の処理画像データは、ＣＭＹＫ信号（４色信号）の処理画像データに変換される。
【００４８】
黒生成下色除去部１０９における黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行なう方法がある。該方法においては、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、黒生成下色除去部１０９へ入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙとし、黒生成下色除去部１０９から出力されるデータをＣ′，Ｍ′，Ｙ′，Ｋ′とし、更に、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ　Ｃｏｌｏｒ　Ｒｅｍｏｖａｌ　）率をα（０＜α＜１）として、式（１）のような黒生成下色除去処理を行なう。
【００４９】
【数１】
2004118244.tif 000003
【００５０】
なお、黒生成時に特徴量抽出処理結果を利用する場合は、特徴量抽出結果に応じてＵＣＲ率を変更したり、ｆ（ｘ）の特性カーブを変更したりする。
【００５１】
黒生成下色除去部１０９から出力されたＣＭＹＫ信号の処理画像データは、出力階調補正部１１０で出力階調補正処理を施され、階調再現処理部１１１で、最終的に画像を画素に分離して夫々の階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成処理）が施されて、画像メモリ１３へ入力される。
出力階調補正処理は、黒生成下色除去部１０９から出力されたＣＭＹＫ信号の処理画像データを、プリンタ部１４の特性値である網点面積率に変換する処理である。
【００５２】
階調再現処理部１１１では、例えば、特徴量抽出処理部１０５にて検出されたエッジ強度が高い領域は、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるために、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。また、特徴量抽出処理部１０５にてエッジ検出結果が少ない領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【００５３】
カラー画像処理部１２（階調再現処理部１１１）から出力された処理画像データは、画像メモリ１３に記憶され、所定のタイミングで画像メモリ１３から読み出されてプリンタ部１４へ入力される。
【００５４】
なお、カラー画像処理部１２は、原画像データが、入力階調補正部１０３へ入力された後に特徴量抽出処理部１０５へ入力され、次いで、空間フィルタ処理部１０６及び変倍処理部１０７等へ入力されるよう構成してあるが、このような構成に限定されるものではない。
【００５５】
例えば、空間フィルタ処理部１０６、変倍処理部１０７、及び黒生成下色除去部１０９で特徴量抽出結果を用いず、階調再現処理部１１１でのみ特徴量抽出結果を用いる（階調再現処理部１１１のみ前記生成手段を備える）場合、原画像データが、入力階調補正部１０３及び色空間変換部１０４へ入力された後に、空間フィルタ処理部１０６、変倍処理部１０７、黒生成下色除去部１０９、及び出力階調補正部１１０へ入力され、次いで、特徴量抽出処理部１０５へ入力され、最後に、階調再現処理部１１１へ入力されるよう構成しても良い。即ち、ＲＧＢ信号の原画像データが、入力階調補正部１０３にてＬＣＣ信号の原画像データに変換された後、変換された原画像データに対し、特徴量抽出結果を用いる画像処理を施す前に、縮小処理及び特徴量抽出処理を施すよう、カラー画像処理部１２の各部を構成すれば良い。
【００５６】
図３は、特徴量抽出処理部１０５及び空間フィルタ処理部１０６の構成を示すブロック図である。
特徴量抽出処理部１０５は、縮小手段５ａ及び特徴量抽出手段５ｂを備える。
また、空間フィルタ処理部１０６は、マッピング手段６ａ、ＲＯＭ１５のエッジ強調フィルタ記憶部１５ａからエッジ強調フィルタを読み込み、マッピング手段６ａで求めた新たな特徴量に基づいてエッジ強調フィルタを選択するフィルタ選択手段６ｂ、及び処理画像データ生成手段６ｃを備える。
【００５７】
色空間変換部１０４から出力されたＬＣＣ信号の原画像データは、１画素毎（１ライン毎、又は１プレーン毎等）に、特徴量抽出処理部１０５の縮小手段５ａへ入力され、また、特徴量抽出処理部１０５を介して、空間フィルタ処理部１０６の処理画像データ生成手段６ｃへ入力される。
縮小手段５ａへ入力された原画像データは、縮小処理を施される。この場合、所定の個数の画素が有するデータ（以下、画素値と言う）が縮小手段５ａへ入力されるまでは、原画像データの縮小手段５ａへの入力を続行する。このとき、所定の個数の画素値として、Ｎ×Ｎ個の方形の画素が有するデータを用い、該画素に対応する画素値が入力された時点で、縮小処理を開始する。
【００５８】
縮小手段５ａでは、画像の細部の再現性（以下、細線再現性を言う）が高い縮小処理を行なう。以下では、画素値の平均値を求める縮小処理と、線形補間法を用いる縮小処理とを例示する。
図４は、縮小手段５ａで用いられている縮小処理の説明図である。２×２の方形に配置された各矩形は、原画像データの画素を示し、各矩形が有する数値は、各画素の画素値を示している。また、中央部の斜線で示す矩形は、２×２画素に対応する縮小画像データの画素を示している。
以下では、原画像データが８ビットデータであり、各画素の画素値０〜２５５の値を取る場合を例示する。また、本実施の形態では、原画像データにおける２×２の方形の画素の画素値に基づいて、縮小画像データの画素の画素値を求める。
【００５９】
例えば、原画像データのサイズが６４０×４８０である場合、縦横夫々１／２縮小を行ない、３２０×２４０のサイズを有する縮小画像データを求めるとき、画素値の平均値を求める縮小処理では、原画像データの縦横のサイズ比を保ちつつ、２×２画素毎に画素値の平均値を求める。図４の場合（画素値２００、１００、２５５、及び２００）、該平均値（縮小画像データの画素値）は１８９となる。
以上のような縮小処理は簡単であり、しかも、原画像データの全ての画素値を用いて縮小画像データを求めることになるため、各画素に含まれた細線情報が欠落することを防止できる。
【００６０】
なお、Ｎ×Ｎ画素毎に画素値の平均値を求める場合、Ｎの値が過大（画素数が過多）であると、Ｎ×Ｎ画素全体の中で数画素程度しか存在しない細線情報は、他の画素の影響で、前記平均値に反映されにくい。このため、Ｎの値を設定する場合、該値が過大にならないよう注意する必要がある。
【００６１】
図５は、縮小手段５ａで用いられる線形補間法による縮小処理の説明図である。２×２の方形に配置された各矩形は、原画像データの画素を示している。また、前記画素の内、左上の画素の画素座標を（ｘ，ｙ）、画素値をＰ（ｘ，ｙ）とする。更に、中央部の斜線で示す矩形は、原画像データの２×２画素に対応する縮小画像データの画素を示しており、該画素の画素座標を（ｕ，ｖ）、画素値をＰ（ｕ，ｖ）とする。この場合、ｕ，ｖは、ｘ＜ｕ＜ｘ＋１，ｙ＜ｖ＜ｙ＋１の値とする。
【００６２】
原画像データにおける２×２の方形の画素の画素値に基づいて、縮小画像データの画素の画素値を求める場合、線形補間法を用いる縮小処理では、周囲４点を用いて線形補間を行なうバイリニア補間法を用いる。この場合、縮小画像データの画素の画素値は、該縮小画像データの画素と原画像データにおける４個の画素との距離（前記縮小画像データの画素の画素座標と前記４個の画素の画素座標との差）に比例した重み係数を前記４個の画素の画素値に乗じることによって算出される。
このため、縮小画像データの画素が有すべき画素値Ｐ（ｕ，ｖ）は、次式で求められる。
【００６３】
2004118244.tif 000004
【００６４】
例えば、（ｘ，ｙ）の画素座標が（１００，１００）の場合、（ｕ，ｖ）の画素座標を（１００．５，１００．５）とし、式（２）に、各画素座標と図中の画素値とを代入して、Ｐ（ｕ，ｖ）を小数点第１位四捨五入で算出すると、
2004118244.tif 000005
となる。
【００６５】
図６は、従来のバイリニア法による縮小画像データと、縮小手段５ａで用いられるバイリニア法による縮小画像データとを示す模式図である。図中（ａ）は原画像データ、（ｂ），（ｃ）は該原画像データをバイリニア法で縮小した縮小画像データである。ただし、図６（ｂ）の各画素値は、式（２）にｕ＝ｘ，ｖ＝ｙを代入して算出してあり、図６（ｃ）の各画素値は、式（２）にｕ＝ｘ＋０．５，ｖ＝ｙ＋０．５を代入して算出してある。
【００６６】
図６（ｂ）においては、縮小画像データの各画素の画素座標は原画像データの各２×２の画素の内、左上の画素の画素座標と一致している。このため、縮小画像データは、原画像データの画素を単純にサブサンプリングして縮小した場合の縮小画像データに等しく、２×２の画素の内、左上の画素以外の画素が有する画素値が縮小画像データの画素値に反映されていない。
図６（ｃ）においては、縮小画像データの各画素の画素座標は、原画像データの２×２の画素の画素座標と異なる。このため、該２×２の画素が有する画素値が縮小画像データの画素値に反映される。
なお、縮小画像データの各画素の画素座標と、原画像データのＮ×Ｎ画素の画素座標との差は、０．５画素分以下とするのが好ましい。これにより、細線情報の欠落を防止して、縮小処理を行ない、縮小画像データを得ることができる。
【００６７】
図７は、原画像データの一例を示す模式図、図８は、縮小手段５ａで、図７に示される原画像データを縮小してなる縮小画像データを示す模式図である。
本実施の形態においては、縮小手段５ａで、原画像データに画素値の平均値を求める縮小処理を施した場合であっても、バイリニア法を用いる縮小処理を施した場合であっても、計算結果は等しくなる。このため、図７の８×８画素の原画像データを縮小してなる縮小画像データは、図８の中心部分４×４画素の縮小画像データとなる。
なお、図８の外側部分の２０個の画素は、８×８画素の原画像データの外側の図示しない画素分の原画像データを用いて求めた縮小画像データとする。即ち、図８の全体は、１２×１２画素の原画像データを縮小した縮小画像に相当する。
【００６８】
以上のようにして、縮小手段５ａで、原画像データから縮小画像データを求めた後、特徴量抽出手段５ｂで、縮小画像データから特徴量を抽出する。
この場合、特徴量抽出手段５ｂでの特徴量抽出処理は、縮小画像データの全画素分の画素値を求めてから開始しても良く、特徴量抽出処理に必要な個数の画素値が求められた時点で開始しても良い。
以下では、ラプラシアンフィルタを用いたエッジ強度抽出処理を例示する。
【００６９】
図９は、特徴量抽出手段５ｂで用いられるラプラシアンフィルタの模式図である。該ラプラシアンフィルタは、３×３のカーネルサイズのフィルタであり、中心が８で周辺が−１のフィルタである。
前記ラプラシアンフィルタを用いて、特徴量抽出手段５ｂで縮小画像データにフィルタ処理を施し、エッジ強度を抽出した場合、抽出されるエッジ強度夫々の値（以下、エッジ強度値と言う）は−２０４０〜２０４０（１０進数）となる。次いで、エッジ強度値を、４ビット右シフトする。このとき、エッジ強度値は−１２８〜１２７（１０進数）となる。このため、エッジ強度を８ビットの値で表わすことができる。
また、各エッジ強度値は、縮小画像データの各画素の画素座標に対応している。
【００７０】
エッジ部分は、エッジ強度値の符号が切り替わっているところであり、更に、符号が切り替わっているエッジ強度値の差を、新たなエッジ強度として求める。
そこで、各エッジ強度値と、該エッジ強度値に対応する画素座標の８近傍の画素座標に夫々対応するエッジ強度値との符合をチェックし、符号が切り替わっているところに関して新たなエッジ強度を求め、求めた新たなエッジ強度値が最大のところをエッジ強度抽出結果の中心位置とする。また、８近傍で符号が変わっていないところは、抽出結果を０とし、エッジと判定された部分は周辺のエッジ強度値の絶対値の和を求める。絶対値の和が２５５を超える場合は、２５５に丸める。
【００７１】
図１０は、特徴量抽出手段５ｂで、図８に示される縮小画像データから特徴量を抽出してなる特徴量抽出結果を示す模式図である。
図中（ａ）は、前記縮小画素データの中心部分４×４画素に対し、特徴量抽出手段５ｂで、図９に示すラプラシアンフィルタ用いてフィルタ処理を行なった結果を示し、（ｂ）は、前記フィルタ処理を行なった結果を、４ビット右シフトした結果を示している。また、（ｃ）は、特徴量抽出手段５ｂでの処理を終えて、該特徴量抽出手段５ｂから画像メモリ１３へ入力されるエッジ強度抽出結果を示している。
【００７２】
図１０（ｂ）に示されるエッジ強度抽出結果において、各エッジ強度抽出結果を、８近傍の抽出結果と比較する。例えば、左上の画素座標を（ｓｘ，ｓｙ）とすると、（ｓｘ＋１，ｓｙ）については、（ｓｘ＋２，ｓｙ）と（ｓｘ＋２，ｓｙ＋１）との間で符号が逆転しており、その部分にエッジが存在することになる。また、エッジ強度抽出結果の中心部分は、（ｓｘ＋２，ｓｙ）と（ｓｘ＋１，ｓｙ）との差分値の絶対値と、（ｓｘ＋２，ｓｙ＋１）と（ｓｘ＋１，ｓｙ）との差分値の絶対値との大きな方、つまり、（ｓｘ＋２，ｓｙ）の方向になる。
次いで、エッジ部分として抽出された部分は、近傍８画素との絶対値の和を取り、また、エッジ部分以外のところは値を０として、各画素に対応するエッジ強度を求める。
【００７３】
以上のようにして求められたエッジ強度抽出結果と、該エッジ強度抽出結果の中心位置のデータとを、画像メモリ１３へ一旦退避させる。次いで、空間フィルタ処理部１０６のマッピング手段６ａでマッピング処理を行なう。
本実施の形態においては、エッジ強度抽出結果を各部へ入力する場合、画像メモリ１３に記憶してあるエッジ強度抽出結果を用いる（画像メモリ１３を介してエッジ強度抽出結果を各部へ入力する）よう構成してあるが、エッジ強度抽出結果を使用する処理が１箇所だけであり、特徴量抽出処理の次に続いているときは、エッジ強度抽出結果と中心位置のデータとを画像メモリ１３へ一旦退避させる必要はなく、カラー画像処理部１２が備えるレジスタ内に格納されているエッジ強度抽出結果と中心位置のデータとを使用して、前記処理を行なうよう構成しても良い。この場合、画像処理を高速化することができる。
【００７４】
特徴量抽出結果に施されるマッピング処理は、画像メモリ１３に一時退避させてある特徴量抽出結果、又はカラー画像処理部１２が備えるレジスタ内に格納されている特徴量抽出結果と、原画像データとを対応させる。
原画像データを縮小率１／２で縮小してなる縮小画像データから抽出された特徴量抽出結果の１画素分の特徴量は、原画像データの２×２画素分の特徴量に対応する。このため、特徴量抽出結果の特徴量の画素座標から、原画像データにおいて前記画素座標に対応する２×２画素分の画素座標を算出し、算出した画素座標に対し、前記１画素分の特徴量を振り当てる。
【００７５】
特徴量抽出結果の特徴量の画素座標を（ｓｘ，ｓｙ）とすると、対応する２×２画素分の画素座標（ｘ，ｙ）は、次の式（４），（５）を用いて夫々求める。
ｘ＝ｓｘ×２＋ａ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（４）
ｙ＝ｓｙ×２＋ｂ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（５）
ただし、ａ，ｂは０≦ａ，ｂ＜（縮小率１／２の逆数）を満たす整数であり、この場合、ａ，ｂ＝０，１である。
このとき、（ｓｘ，ｓｙ）に対応する４個の画素座標は、（ｓｘ×２，ｓｙ×２）、（ｓｘ×２＋１，ｓｙ×２）、（ｓｘ×２，ｓｙ×２＋１）、（ｓｘ×２＋１，ｓｙ×２＋１）となる。
【００７６】
次に、マッピングされた画素座標に、縮小手段５ａで用いた縮小処理の方法に応じて、特徴量を振り当てる。この場合、エッジ強度抽出結果の中心位置に対応して振り当てられる特徴量が最も高く、前記中心位置の周囲の画素座標に対応して振り当てられる特徴量が、前記中心位置に対応して振り当てられる特徴量より低くなるよう、夫々特徴量を振り当てる。この場合、線形補間法を用いる縮小処理を施したときは、ガウシアン分布的に中心位置だけ値が高く、周囲に行くにつれ、値が急激に下がるような特徴を持つ関数分布に従って、夫々特徴量を振り当てる。また、画素値の平均値を求める縮小処理を施したときは、中心位置の値が高く、周囲に行くにつれ、値が線形分布的に下がるような特徴を持つ関数分布に従って、夫々特徴量を振り当てる。
【００７７】
なお、この場合、振り当てられるべき特徴量が、ガウシアン分布的又は線形的に減少するような係数を有するフィルタを用いても良く、前記関数分布に対応する計算式を用いても良く、更に、前記係数をテーブルとしてＲＯＭ１５に記憶してあっても良い。
【００７８】
図１１は、マッピング手段６ａにて、図１０に示される特徴量抽出結果をマッピングして特徴量を振り当ててなる特徴量抽出結果を示す模式図である。図中（ａ）は特徴量抽出結果を示し、（ｂ）はマッピング時の重み係数を示し、（ｃ）は特徴量に重み付けして各画素に振り当てた特徴量を示し、（ｄ）は該特徴量に対応する原画像データを示している。
マッピング手段６ａでは、抽出したエッジ強度に対応する画素座標と、原画像データの各画素の画素座標とのマッピングを行なう。この場合、前述したように、エッジ強度抽出結果の画素座標（ｓｘ，ｓｙ）に対して、原画像データの４画素分の画素座標（ｓｘ×２，ｓｙ×２）、（ｓｘ×２＋１，ｓｙ×２）、（ｓｘ×２，ｓｙ×２＋１）、及び（ｓｘ×２＋１，ｓｙ×２＋１）が対応する。
【００７９】
また、エッジ強度抽出結果の中心位置に応じて、マッピング時の重み係数を求める。例えば、図１１（ｂ）に示すように、（ｓｘ＋１，ｓｙ）に対するマッピング時の重み係数は、エッジ強度抽出結果の中心位置が（ｓｘ＋２，ｓｙ）方向であるため、右側の（ｓｘ＋１，ｓｙ）と（ｓｘ＋１，ｓｙ＋１）が中心位置に近い画素座標となり、該画素座標に対応する重み係数として０．７５を用い、左側の（ｓｘ，ｓｙ）と（ｓｘ，ｓｙ＋１）が中心位置から遠い画素座標となり、該画素座標に対応する重み係数として０．２５を用いる。
【００８０】
この場合、バイリニア法を用いる縮小処理を施した場合はガウシアン分布的な重み係数を用い、画素値の平均値を求める縮小処理を施した場合は線形的な重み係数を用いるのが好ましいが、本実施の形態では、どちらの縮小処理を施した場合であっても同じ縮小結果になるため、重み係数を簡単に算出できる線形的な重み係数を例示する。即ち、該重み係数は、特徴量抽出結果の中心位置から２×２画素分の中央を点対称とする反対側に向かって値が小さくなるように設定される。
【００８１】
図１１に示すように、特徴量抽出結果とマッピング時の重み係数とを掛け合わせ、原画像データの各画素に対する特徴量抽出結果を求める。次いで、その値と、あらかじめ設定された閾値とを比較することにより、適応的フィルタ処理を行なう。
なお、図１１では、マッピング結果をわかりやすくするために、マッピングされた特徴量抽出結果を示している。このため、特徴量抽出結果を拡大処理しているように見えるが、実際の処理では、各エッジ強度値にマッピング時の重み係数を掛けた結果を求め、その値に基づいてフィルタ係数を選択し、フィルタ処理を施すため、原画像データと同じサイズの特徴量抽出結果を保持しているわけではない。
【００８２】
次に、マッピングされた画素座標に振り当てられた特徴量抽出結果を用いて、適応的な画像処理を行なう。以下では、エッジ強度抽出結果を用いた適応的なフィルタ処理を行なう場合を例示する。
まず、エッジ強度抽出結果の符号が切り替わっている部分での抽出結果の大きさを複数の閾値で分類し、各閾値以上の場合に、それに対応したフィルタ係数でエッジ強調処理を行なうようにする。例えば、エッジの強調度合いを変えた３つのエッジ強調フィルタをエッジ強調フィルタ記憶部１５ａに記憶しておき、フィルタ選択手段６ｂへ、前記エッジ強調フィルタを読み込む。
【００８３】
図１２は、エッジ強調フィルタ記憶部１５ａに記憶してあるエッジ強調フィルタの一例を示す模式図である。
図中（ａ）は一番強いエッジ強調フィルタであり、（ｂ）は二番目に強いエッジ強調フィルタであり、（ｃ）は三番目に強いエッジ強調フィルタである。
フィルタ選択手段６ｂでは、１９２，１２８，６４の３つの閾値を用いて、０〜２５５を略均等に４個の範囲に分類する。
フィルタ選択手段６ｂにおいては、エッジ強度値が１９２以上２５５以下のときは、一番強いエッジ強調フィルタ（ａ）を選択する。また、１２８以上１９１以下のときは、二番目に強いエッジ強調フィルタ（ｂ）を選択し、６４以上１２７以下のときは、三番目に強いエッジ強調フィルタ（ｃ）を選択する。更に、０以上６３以下のときは、エッジ強調フィルタを選択しない。
【００８４】
次いで、処理画像データ生成手段６ｃにおいて、エッジ強度値が６４以上２５５以下の場合は、フィルタ選択手段６ｂで選択したエッジ強調フィルタを用いて、原画像データに対し、フィルタ処理を行ない、処理画像データを生成して、変倍処理部１０７へ出力する。０以上６３以下の場合は、フィルタ処理を行なわず、原画像データを処理画像データとして、変倍処理部１０７へ出力する。
以上のようにして、抽出したエッジ強度に応じた適応的なエッジ強調フィルタ処理を行なう。
【００８５】
図１３は、処理画像データ生成手段６ｃで、原画像データに対し、エッジ強調フィルタを用いてフィルタ処理を施してなる処理画像データを示す模式図である。
以上のような画像処理を、注目画素を１画素ずつずらしながら、縮小画像データ１ライン分の画像処理を行なう。該１ライン分の処理が終了した場合、次の１ライン分の画像処理を行ない、最終的に、全画素に対して画像処理を行なう。
【００８６】
図１４は、特徴量抽出処理部１０５の画像処理（特徴量抽出処理）の手順を示すフローチャートである。
色空間変換部１０４から出力された原画像データの入力を受け付ける。（Ｓ１１）。この場合、前記原画像データは、特徴量抽出処理部１０５の縮小手段５ａへ入力され、また、特徴量抽出処理部１０５を介して遅延され、所定のタイミングで空間フィルタ処理部１０６の処理画像データ生成手段６ｃへ入力される（後述するＳ３５参照）。
次に、入力された原画像データに対し、縮小手段５ａにて、縮小率１／２で、２×２画素の平均値を求める（又はバイリニア法を用いる）縮小処理を施し、縮小画像データを生成する（Ｓ１２）。
【００８７】
生成した縮小画像データに対し、ラプラシアンフィルタを用いたフィルタ処理を施し（Ｓ１３）、算出したエッジ強度に対して４ビット右シフト演算を行ない（Ｓ１４）、各エッジ強度と、該エッジ強度に対応する画素座標の８近傍の画素座標に夫々対応するエッジ強度の符合をチェックし、符号が切り替わっているところに関して、エッジ強度値の差を新たなエッジ強度として抽出し（Ｓ１５）、求めた新たなエッジ強度が最大のところをエッジ強度抽出結果の中心位置とする（Ｓ１６）。
【００８８】
求めたエッジ強度抽出結果と、エッジ強度抽出結果の中心位置のデータとを、画像メモリ１３へ出力し（Ｓ１７）、最後に、原画像データの全画素が特徴量抽出処理部１０５へ入力され、Ｓ１２〜Ｓ１７の処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１８）、終了していない場合は（Ｓ１８でＮＯ）、処理をＳ１１へ戻して原画像データの入力を受け付ける。前記処理が終了した場合は（Ｓ１８でＹＥＳ）、特徴量抽出処理を終了する。
【００８９】
図１５は、空間フィルタ処理部１０６の画像処理（処理画像データ生成処理）の手順を示すフローチャートである。
まず、３個のエッジ強調フィルタを読み込む（Ｓ３１）。
画像メモリ１３から出力されたエッジ強度の入力を１画素分ずつ受け付ける（Ｓ３２）。
１画素分のエッジ強度をマッピングして２×２画素分に振り当て（Ｓ３３）、振り当てた各エッジ強度を閾値と比較し、比較結果に基づいてエッジ強調フィルタを選択する（Ｓ３４）。
【００９０】
次いで、特徴量抽出処理部１０５を介した原画像データの入力を受け付ける（Ｓ３５）。入力された原画像データの前記２×２画素に対応する各画素に対し、Ｓ３４で選択したエッジ強調フィルタを用いてフィルタ処理を行ない、処理画像データを生成する（Ｓ３６）。
最後に、生成した処理画像データを変倍処理部１０７へ出力し（Ｓ３７）、特徴量抽出結果の全画素に対して、Ｓ３２〜Ｓ３７の処理が終了したか否かを判定する（Ｓ３８）。前記処理が終了していない場合は（Ｓ３８でＮＯ）、処理をＳ３２へ戻してエッジ強度の入力を受け付け、終了した場合は（Ｓ３８でＹＥＳ）、処理画像データ生成処理を終了する。
【００９１】
以上のような画像形成装置１は、原画像データを縦横１／２に縮小してなる縮小画像データを用いて特徴量を抽出するため、特徴量を抽出する際に扱うべきデータ量が１／４になる。このため、特徴量を抽出する処理に要する時間が短縮され、画像メモリ１３が要すべき記憶容量も１／４になる。
また、全方向のエッジ強度を抽出する場合に、ラプラシアンフィルタを用いてエッジ強度を抽出するため、例えばソーベルフィルタを用いてエッジ強度を抽出する場合のように、複数のフィルタを用いる必要がない。
【００９２】
なお、本実施の形態においては、画像形成装置として、内蔵のスキャナ部で原稿を読み取ってプリンタ部で印刷するコピー装置を例示したが、外部から送信された原画像データを受信し、受信した原画像データから処理画像データを生成してプリンタ部で印刷するコピー装置であっても良い。また、ファクシミリ装置、又はコピー装置とファクシミリ装置との複合機等であっても良い。
【００９３】
また、本実施の形態においては、処理画像データを生成する場合に、特徴量に基づいてフィルタ処理（この場合、エッジ強度に基づいたエッジ強調フィルタ処理）を原画像データに施す場合を例示したが、特徴量に基づいて色補正又は解像度変換等を行なうよう構成しても良い。
【００９４】
スキャナ部で画像を読み取ってなるＲＧＢデータを、プリンタ部で印刷すべくＣＭＹＫデータに変換するような色補正を行なう場合、原画像データのデータ（色情報）を各画素の色度の値として、ａ＊　又はｂ＊　（国際照明委員会ＣＩＥ１９７６Ｌ＊　ａ＊　ｂ＊　空間で定められる色度）等を特徴量として抽出し、抽出結果に基づいて色域圧縮し、色補正を行なう。
【００９５】
また、人の肌、空の青、又は草木の緑等を、人間が見て好ましく感じられるように、元の画像に忠実な色で再現せず、人間が記憶している色に近い色（記憶色）で再現するような色補正を行なう場合、抽出結果に基づいて記憶色であるか否か判定し、記憶色である場合は所定の記憶色処理（肌色については彩度を低下させ、肌色以外の色については彩度と明度とを上昇させる処理）を行ない、記憶色でない場合は通常の色補正処理を行なう。
【００９６】
解像度変換を行なう場合、例えば、エッジ、画素の色、又はランレングス（同じ濃度の画素が連続する数）等を文字の特徴量として抽出し、文字の部分だけ解像度が高くなるよう抽出結果に基づいて解像度変換を行なう。この場合、文字のエッジ再現性を向上させることができる。
また、複数のエッジ強調フィルタのみならず、他のフィルタ又は色補正若しくは解像度変換等の処理手段の内、適宜の処理手段を、抽出した特徴量に基づいて選択し、選択した処理手段を原画像データに施して処理画像データを生成するよう構成しても良い。
【００９７】
また、本実施の形態では、特徴抽出処理として近傍８画素を用いたエッジ強度抽出処理としているが、これ以外の周辺画素数を用いても構わない。更に、特徴量抽出結果を用いた適応的画像処理としてエッジ強調フィルタ処理を挙げているが、それ以外の処理に適応できることは言うまでもない。
更に、本実施の形態では、処理画像データを用いて画像を形成する手段として、用紙に画像を形成するプリンタ部を例示したが、ディスプレイに画像を形成する表示部であっても良い。
【００９８】
実施の形態　２．
図１６は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置２の構成を示すブロック図である。
図中２０は、画像処理装置２の制御部であり、該制御部２０は、ＣＲＴ又は液晶ディスプレイ等を用いてなる表示部２１、及び、マウス又はキーボード等を用いてなる操作部２２等の装置各部に、バスを介して接続されている。
制御部２０は、ハードディスクを用いてなる補助記憶部２６、又はＲＯＭ２４に記憶されたプログラムに従って装置各部を制御し、各種処理を実行する。
【００９９】
外部記憶部２７は、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブであり、制御部２０に制御されて、ＣＤ−ＲＯＭのような可搬性を有する記録媒体（例えば本実施の形態に係るプログラム、並びに該プログラムを実行する場合に用いるエッジ強調フィルタ及びデータ等が記録されている記録媒体３）から情報を読み込んで補助記憶部２６に記憶させる。
ＬＡＮインターフェイス２３は、スキャナ装置４１及びプリンタ装置４２が接続されている構内回線Ｌに接続してあり、制御部２０は、構内回線Ｌ及びＬＡＮインターフェイス２３を介して、スキャナ装置４１及びプリンタ装置４２に対する画像データの送受信を行なう。
【０１００】
スキャナ装置４１からＬＡＮインターフェイス２３を介して画像データを受信した場合、制御部２０は、受信した画像データをＲＡＭ２５又は補助記憶部２６に記憶させる。また、ユーザの指示に応じて、ＲＡＭ２５に記憶させた画像データに対し、前記プログラムの画像処理手順に従って画像処理を施し、処理画像データを生成する。更に、ユーザの指示に応じて、生成した処理画像データを補助記憶部２６に記憶させたり、プリンタ装置４２へ送信したりする。
【０１０１】
図１７は、画像処理装置２の画像処理手順を示すフローチャートである。
制御部２０は、ＬＡＮインターフェイス２３を介して受信した原画像データ、又は補助記憶部２６から読み出した原画像データをＲＡＭ２５に記憶させる（Ｓ５１）。
ＲＡＭ２５に記憶させた原画像データに対し、縮小率１／２で、２×２画素の平均値を求める（又はバイリニア法を用いる）縮小処理を施し、縮小画像データを生成する（Ｓ５２）。この場合、前記原画像データを加工／消去しないようにして縮小画像データを生成する。なお、前記縮小処理を行なう前に、所定の画像処理（例えば色空間変換処理）を行っても良い。
【０１０２】
生成した縮小画像データに対し、ラプラシアンフィルタを用いたフィルタ処理を施し（Ｓ５３）、算出したエッジ強度に対して４ビット右シフト演算を行ない（Ｓ５４）、各エッジ強度と、該エッジ強度に対応する画素座標の８近傍の画素座標に夫々対応するエッジ強度の符合をチェックし、符号が切り替わっているところに関して、エッジ強度値の差を新たなエッジ強度として抽出し（Ｓ５５）、求めた新たなエッジ強度が最大のところをエッジ強度抽出結果の中心位置とする（Ｓ５６）。エッジ強度抽出結果が求まった後は、前記縮小画像データを消去しても良い。
次いで、補助記憶部２６から、３個のエッジ強調フィルタをＲＡＭ２５へ読み込む（Ｓ５７）。
【０１０３】
各エッジ強度をマッピングして２×２画素分に振り当て（Ｓ５８）、振り当てた各エッジ強度を閾値と比較し、比較結果に基づいてエッジ強調フィルタを選択する（Ｓ５９）。
ＲＡＭ２５に記憶させた原画像データの前記２×２画素に対応する各画素に対し、Ｓ５９で選択したエッジ強調フィルタを用いてフィルタ処理を行ない、処理画像データを生成する（Ｓ６０）。この場合、前記原画像データを加工／消去しても良い。また、生成した処理画像データに、所定の画像処理（例えば変倍処理、又は色補正処理等）を行っても良い。
最後に、生成した処理画像データを出力する（Ｓ６１）。この場合、前記処理画像データをプリンタ装置４２へ送信したり、補助記憶部２６に記憶させたり、表示部２１に表示させたりする。
【０１０４】
以上のような画像処理装置２は、実施の形態１の画像形成装置１と同様にして、原画像データから処理画像データを生成することができる。
また、本実施の形態では、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、画像処理方法を記録するものとなっている。この結果、特徴抽出方法を行なうプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態においては、画像処理装置として、外付けのスキャナ装置で原稿を読み取って生成された原画像データを受信し、受信した原画像データから処理画像データを生成してプリンタ装置へ送信するパーソナルコンピュータを例示したが、このような構成に限られるものではなく、例えばデジタルカメラから出力された原画像データを受信するよう構成しても良い。また、内蔵の補助記憶部にインストールされたペイントソフトを用いて生成された原画像データから処理画像データを生成して、表示部に出力する（表示させる）よう構成してあってもよい。
また、プログラムを補助記憶部２６にインストールして実行するだけでなく、記録媒体３から直接的に読み込んで実行する構成であっても良い。
【０１０６】
また、記録媒体としては、磁気テープ若しくはカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスク若しくはハードディスク等の磁気ディスク、ＣＤーＲＯＭ／ＭＯ／ミニディスク／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、又はマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ　）、フラッシュメモリ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体等であっても良い。
【０１０７】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成も可能であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【０１０８】
【発明の効果】
本発明の画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、コンピュータを前記画像処理装置として用いるためのコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを記録する記録媒体によれば、特徴量を抽出する処理に要する時間を短縮することができるため、画像処理全体に要する時間も短縮することができる。また、記憶容量が小さいメモリを用いて特徴量を抽出する処理を行なうことができるため、メモリコストが低減した装置を構成することができる。例えばデータ量が１／４の縮小画像データを用いる場合、必要な記憶容量は１／４であるため、メモリコストを１／４に削減することができる。更に、全体的なパフォーマンスを向上することができる。
【０１０９】
また、本発明は、特にエッジ強調に好適である。
また、前記コンピュータプログラムは、従来に比べて全体的なパフォーマンスが向上した画像処理方法をコンピュータに実行させることができ、前記画像処理方法を汎用的なものとすることができる。
更に、前記記録媒体は、前記コンピュータプログラムをコンピュータに容易に供給することができる等、本発明は優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る画像形成装置が備えるカラー画像処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える特徴量抽出処理部及び空間フィルタ処理部の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える特徴量抽出処理部が有する縮小手段で用いられている縮小処理の説明図である。
【図５】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える特徴量抽出処理部が有する縮小手段で用いられる線形補間法による縮小処理の説明図である。
【図６】従来のバイリニア法による縮小画像データと、本発明の実施の形態１に係る画像処理方法で用いられるバイリニア法による縮小画像データとを示す模式図である。
【図７】原画像データの一例を示す模式図である。
【図８】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える特徴量抽出処理部が有する縮小手段で原画像データを縮小してなる縮小画像データを示す模式図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える特徴量抽出処理部が有する特徴量抽出手段で用いられるラプラシアンフィルタの模式図である。
【図１０】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える特徴量抽出処理部が有する特徴量抽出手段で縮小画像データから特徴量を抽出してなる特徴量抽出結果を示す模式図である。
【図１１】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える空間フィルタ処理部が有するマッピング手段にて、特徴量抽出手段で抽出された特徴量抽出結果をマッピングして特徴量を振り当ててなる特徴量抽出結果を示す模式図である。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る画像形成装置が備えるエッジ強調フィルタ記憶部に記憶してあるエッジ強調フィルタの一例を示す模式図である。
【図１３】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える空間フィルタ処理部が有する処理画像データ生成手段で、原画像データに対し、エッジ強調フィルタを用いてフィルタ処理を施してなる処理画像データを示す模式図である。
【図１４】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える特徴量抽出処理部の画像処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が備える空間フィルタ処理部の画像処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の画像処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１１　スキャナ部
１２　カラー画像処理部
１３　画像メモリ
１４　プリンタ部
１５ａ　エッジ強調フィルタ記憶部
５ａ　縮小手段
５ｂ　特徴量抽出手段
６ａ　マッピング手段
６ｃ　処理画像データ生成手段
【図１】
2004118244.tif 000006
【図２】
2004118244.tif 000007
【図３】
2004118244.tif 000008
【図４】
2004118244.tif 000009
【図５】
2004118244.tif 000010
【図６】
2004118244.tif 000011
【図７】
2004118244.tif 000012
【図８】
2004118244.tif 000013
【図９】
2004118244.tif 000014
【図１０】
2004118244.tif 000015
【図１１】
2004118244.tif 000016
【図１２】
2004118244.tif 000017
【図１３】
2004118244.tif 000018
【図１４】
2004118244.tif 000019
【図１５】
2004118244.tif 000020
【図１６】
2004118244.tif 000021
【図１７】
2004118244.tif 000022