(57)【要約】【課題】画像の種類に応じて異なる量子化を行なう際に、単一の画像圧縮アルゴリズム（圧縮器）で画像圧縮を行なっても、人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高める。【解決手段】画像の２０行おきに該行の同色画素のラン長を求め、ラン長ごとの頻度を保持する（ステップＳ２１）。次に、ラン長の分散ＤｅｖＲｕｎを計算する（ステップＳ２２）。そして、ＤｅｖＲｕｎの値が閾値Ｔｈ以上である場合には（ステップＳ２３のＹ）、画像は人工画像的なものとみなされるため、画像データをサブバンド毎に人工画像用のトランケートパターンで量子化し、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムで符号化する（ステップＳ２４）。ＤｅｖＲｕｎの値が閾値Ｔｈより小さい場合は（ステップＳ２３のＮ）、画像は自然画像的なものとみなされるため、画像データは自然画像用のトランケートパターンで量子化し、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムで符号化する（ステップＳ２５）。【選択図】　　図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の種類を判断する画像種類判断手段と、
前記画像の画像データを対象に、ウェーブレット変換を繰り返して複数の周波数帯域の係数を得る方式で周波数変換し、前記画像種類判断手段の判断に応じて異なる量子化を行ない、当該画像の圧縮符号化を行なう圧縮手段と、
を備えている画像処理装置。
【請求項２】
前記画像種類判断手段は、前記画像が人工画像か自然画像かを判断し、
前記圧縮手段は、前記画像が人工画像の場合はロスレスで前記圧縮符号化を行ない、自然画像の場合はロッシーで前記圧縮符号化を行なう、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記圧縮手段は、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより前記圧縮符号化を行なう、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像種類判断手段は、画像データの画素の特性値の所定方向へのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう、請求項１〜３の何れかの一に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像種類判断手段は、前記画像データ中に所定方向へ向かう隣接する２ラインを想定し、この２ラインの第１のライン中の第１の画素と、この第１の画素と同一の特性値を有しこの第１の画素に隣接する前記２ラインの第２のライン中の第２の画素とをペアとした場合に、このペアのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう、請求項１〜３の何れかの一に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像種類判断手段は、前記分布を分散として求める、請求項４又は５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像種類判断手段は、前記分散を所定方向の画素数の２乗で正規化する、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像種類判断手段は、前記特性値を色の全成分値とした、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像種類判断手段は、前記画像データがＲＧＢ成分を有しているときに、前記特性値を色のＧ成分のみとした、請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１〜９の何れかの一に記載の画像処理装置と、
この画像処理装置で前記圧縮符号化後の符号データを記憶する記憶装置と、
この符号データを復号する復号手段と、
この復号後の画像データに基づいて用紙上に画像の形成を行なうプリンタエンジンと、
を備えている画像形成装置。
【請求項１１】
画像の種類を判断する画像種類判断処理と、
前記画像の画像データを対象に、ウェーブレット変換を繰り返して複数の周波数帯域の係数を得る方式で周波数変換し、前記画像種類判断手段の判断に応じて異なる量子化を行ない、当該画像の圧縮符号化を行なう圧縮処理と、
をコンピュータに実行させるコンピュータに読取り可能なプログラム。
【請求項１２】
前記画像種類判断処理は、前記画像が人工画像か自然画像かを判断し、
前記圧縮処理は、前記画像が人工画像の場合はロスレスで前記圧縮符号化を行ない、自然画像の場合はロッシーで前記圧縮符号化を行なう、
請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記圧縮処理は、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより前記圧縮符号化を行なう、請求項１１又は１２に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記画像種類判断処理は、画像データの画素の特性値の所定方向へのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう、請求項１１〜１３の何れかの一に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記画像種類判断処理は、前記画像データ中に所定方向へ向かう隣接する２ラインを想定し、この２ラインの第１のライン中の第１の画素と、この第１の画素と同一の特性値を有しこの第１の画素に隣接する前記２ラインの第２のライン中の第２の画素とをペアとした場合に、このペアのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう、請求項１１〜１３の何れかの一に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記画像種類判断処理は、前記分布を分散として求める、請求項１４又は１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記画像種類判断処理は、前記分散を所定方向の画素数の２乗で正規化する、請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記画像種類判断処理は、前記特性値を色の全成分値とした、請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記画像種類判断処理は、前記画像データがＲＧＢ成分を有しているときに、前記特性値を色のＧ成分のみとした、請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
請求項１１〜１９の何れかの一に記載のプログラムを記憶している記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特許第３１０５９０６号公報には、画像データを圧縮符号化する際に、画像種類が文字か線画かに応じて量子化する際に用いる係数を切り替えて、単一の圧縮器でも文字については解像力を高め、線画については階調性を高めることができる技術が開示されている。
【０００３】
また、特開平１０−２９４９４２号公報には、画像種類が文字かイメージかにより、画像中の分割ブロックごとに異なった量子化を行なう技術が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
コンピュータの普及により、写真のような自然画像とは異なった、ロゴやバナー等のような人工的な画像（この明細書で「人工画像」とよぶ）の作成が容易となっている。かかる人工画像は、同一色の画素が連続する一方で、隣接画素間の色が極端に異なる場合があるという特徴を有する。
【０００５】
そこで、このような自然画像と人工画像とを判別して、画像種類の違いにより異なった量子化を行なえば、単一の圧縮器でいずれも画像圧縮を行なうことが可能となる。
【０００６】
ここで、自然画像の圧縮法としては、離散コサイン変換（ＤＣＴ）を用いたＪＰＥＧ方式が有名である。しかし、ＪＰＥＧは、隣接画素の色の差が比較的小さいという自然画像の特徴を前提としているため、このような前提が成立しない人工画像に適用すると、画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができないという不具合がある。
【０００７】
本発明の目的は、画像の種類に応じて異なる量子化を行なうことで、単一の画像圧縮アルゴリズム（圧縮器）で画像圧縮を行なっても、人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができるようにすることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、画像の種類を判断する画像種類判断手段と、前記画像の画像データを対象に、ウェーブレット変換を繰り返して複数の周波数帯域の係数を得る方式で周波数変換し、前記画像種類判断手段の判断に応じて異なる量子化を行ない、当該画像の圧縮符号化を行なう圧縮手段と、を備えている画像処理装置である。
【０００９】
したがって、画像種類にかかわらず単一の圧縮手段で画像圧縮を行なっても、人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記画像種類判断手段は、前記画像が人工画像か自然画像かを判断し、前記圧縮手段は、前記画像が人工画像の場合はロスレスで前記圧縮符号化を行ない、自然画像の場合はロッシーで前記圧縮符号化を行なう。
【００１１】
したがって、人工画像か自然画像かを判断し、単一の圧縮手段で画像圧縮を行なっても、人工画像についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより前記圧縮符号化を行なう。
【００１３】
したがって、画像種類にかかわらず単一の圧縮手段で画像圧縮を行なっても、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れかの一に記載の画像処理装置において、前記画像種類判断手段は、画像データの画素の特性値の所定方向へのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう。
【００１５】
したがって、ラン長の分布を求めることにより、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜３の何れかの一に記載の画像処理装置において、前記画像種類判断手段は、前記画像データ中に所定方向へ向かう隣接する２ラインを想定し、この２ラインの第１のライン中の第１の画素と、この第１の画素と同一の特性値を有しこの第１の画素に隣接する前記２ラインの第２のライン中の第２の画素とをペアとした場合に、このペアのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう。
【００１７】
したがって、ペアのラン長の分布を求めることにより、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の画像処理装置において、前記画像種類判断手段は、前記分布を分散として求める。
【００１９】
したがって、分布を分散として求めて簡易な計算で分布形状の指標を得ることができるので、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の画像処理装置において、前記画像種類判断手段は、前記分散を所定方向の画素数の２乗で正規化する。
【００２１】
したがって、分散を所定方向の画素数の２乗で正規化することで、分布形状の指標の精度を向上させ、自然画像か人工画像かを正確に判定することができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明は、請求項４に記載の画像処理装置において、前記画像種類判断手段は、前記特性値を色の全成分値とした。
【００２３】
したがって、ＲＧＢの全て、ＣＭＹＫの全てなど、色の全成分値を用いてラン長を求めることにより、分布形状の指標を高精度に求め、自然画像か人工画像かを簡易に正確にすることができる。
【００２４】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の画像処理装置において、前記画像種類判断手段は、前記画像データがＲＧＢ成分を有しているときに、前記特性値を色のＧ成分のみとした。
【００２５】
したがって、輝度成分を多く含むＧの値でラン長を求めることにより、簡易な計算で分布形状の指標を高速に求め、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００２６】
請求項１０に記載の発明は、請求項１〜９の何れかの一に記載の画像処理装置と、この画像処理装置で前記圧縮符号化後の符号データを記憶する記憶装置と、この符号データを復号する復号手段と、この復号後の画像データに基づいて用紙上に画像の形成を行なうプリンタエンジンと、を備えている画像形成装置である。
【００２７】
したがって、請求項１〜８の何れかの一に記載の発明と同様の作用を奏する。
【００２８】
請求項１１に記載の発明は、画像の種類を判断する画像種類判断処理と、前記画像の画像データを対象に、ウェーブレット変換を繰り返して複数の周波数帯域の係数を得る方式で周波数変換し、前記画像種類判断手段の判断に応じて異なる量子化を行ない、当該画像の圧縮符号化を行なう圧縮処理と、をコンピュータに実行させるコンピュータに読取り可能なプログラムである。
【００２９】
したがって、画像種類にかかわらず単一の圧縮手段で画像圧縮を行なっても、人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【００３０】
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載のプログラムにおいて、前記画像種類判断処理は、前記画像が人工画像か自然画像かを判断し、前記圧縮処理は、前記画像が人工画像の場合はロスレスで前記圧縮符号化を行ない、自然画像の場合はロッシーで前記圧縮符号化を行なう。
【００３１】
したがって、人工画像か自然画像かを判断し、単一の圧縮アルゴリズムで画像圧縮を行なっても、人工画像についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【００３２】
請求項１３に記載の発明は、請求項１１又は１２に記載のプログラムにおいて、前記圧縮処理は、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより前記圧縮符号化を行なう。
【００３３】
したがって、画像種類にかかわらず単一の圧縮手段で画像圧縮を行なっても、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【００３４】
請求項１４に記載の発明は、請求項１１〜１３の何れかの一に記載のプログラムにおいて、前記画像種類判断処理は、画像データの画素の特性値の所定方向へのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう。
【００３５】
したがって、ラン長の分布を求めることにより、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００３６】
請求項１５に記載の発明は、請求項１１〜１３の何れかの一に記載のプログラムにおいて、前記画像種類判断処理は、前記画像データ中に所定方向へ向かう隣接する２ラインを想定し、この２ラインの第１のライン中の第１の画素と、この第１の画素と同一の特性値を有しこの第１の画素に隣接する前記２ラインの第２のライン中の第２の画素とをペアとした場合に、このペアのラン長の分布を求め、この分布に基づいて前記画像種類の判断を行なう。
【００３７】
したがって、ペアのラン長の分布を求めることにより、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００３８】
請求項１６に記載の発明は、請求項１４又は１５に記載のプログラムにおいて、前記画像種類判断処理は、前記分布を分散として求める。
【００３９】
したがって、分布を分散として求めて簡易な計算で分布形状の指標を得ることができるので、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００４０】
請求項１７に記載の発明は、請求項１６に記載のプログラムにおいて、前記画像種類判断処理は、前記分散を所定方向の画素数の２乗で正規化する。
【００４１】
したがって、分散を所定方向の画素数の２乗で正規化することで、分布形状の指標の精度を向上させ、自然画像か人工画像かを正確に判定することができる。
【００４２】
請求項１８に記載の発明は、請求項１４に記載のプログラムにおいて、前記画像種類判断処理は、前記特性値を色の全成分値とした。
【００４３】
したがって、ＲＧＢの全て、ＣＭＹＫの全てなど、色の全成分値を用いてラン長を求めることにより、分布形状の指標を高精度に求め、自然画像か人工画像かを簡易に正確にすることができる。
【００４４】
請求項１９に記載の発明は、請求項１８に記載のプログラムにおいて、前記画像種類判断処理は、前記画像データがＲＧＢ成分を有しているときに、前記特性値を色のＧ成分のみとした。
【００４５】
したがって、輝度成分を多く含むＧの値でラン長を求めることにより、簡易な計算で分布形状の指標を高速に求め、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【００４６】
請求項２０に記載の発明は、請求項１１〜１９の何れかの一に記載のプログラムを記憶している記憶媒体である。
【００４７】
したがって、記憶しているプログラムにより請求項１０〜１７の何れかの一に記載の発明と同様の作用を奏する。
【００４８】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態について説明する。
【００４９】
図１は、本実施の形態である画像処理装置の概念図である。図１に示すように、画像処理装置１は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置であり、各種演算を行ない、本装置の各部を集中的に制御するＣＰＵ２と、このＣＰＵ２の作業エリアとなるＲＡＭ３と、外部記憶であるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４とが、データバス５を介して接続されている。
【００５０】
図２は、画像処理装置１を備えた本実施の形態である画像形成装置の概念図である。図２に示すように画像形成装置１０は、画像処理装置１と、用紙上に画像の形成を行なうプリンタエンジン１１とを備えている。画像処理装置１とプリンタエンジン１１とは、データバス５を介して接続されている。プリンタエンジン１１の印刷方式は、電子写真方式のほか、インクジェット方式、昇華型熱転写方式、銀塩写真方式、直接感熱記録方式、溶融型熱転写方式など、様々な方式を用いることができる。プリンタエンジン１１は、各種演算を行ない、本装置の各部を集中的に制御するＣＰＵ１２と、このＣＰＵ１２の作業エリアとなるＲＡＭ１３とを備えている。本画像形成装置１０を複写機として実施する場合は、画像形成装置１０は原稿の画像を読取る図示しない画像読取装置を備えていて、この読取った画像データがＨＤＤ４（半導体メモリ等であってもよい）に記録される。
この他、画像処理装置１をパーソナルコンピュータなどの情報処理装置として実施し、プリンタエンジン１１を備えたプリンタと当該情報処理装置とをデータバス５で接続して実施すること等も考えられる。
【００５１】
図２３は、画像処理装置１をパーソナルコンピュータなどの情報処理装置として実施した場合の、画像処理装置１の電気的な接続を示すブロック図である。図２３に示すように、画像処理装置１は、前述のＣＰＵ２と、前述のＲＡＭ３を含む各種のＲＯＭやＲＡＭからなるメモリ６１とが、バス６２で接続されている。
【００５２】
バス６２には、前述のＨＤＤ４と、マウスやキーボードなどで構成される入力装置６３と、ＬＣＤやＣＲＴなどの表示装置６４と、光ディスクなどの記憶媒体６５を読取る記憶媒体読取装置６６とが接続され、また、インターネットなどのネットワーク６７と通信を行なう所定の通信インターフェイス６８が接続されている。また、プリンタエンジン１１と通信を行なう図示しないインターフェイスも接続されている。なお、記憶媒体６５としては、ＣＤやＤＶＤなどの光ディスク、光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種方式のメディアを用いることができる。また、記憶媒体読取装置６６は、具体的には記憶媒体６５の種類に応じて光ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、フレキシブルディスクドライブなどが用いられる。
【００５３】
ＨＤＤ４には、この発明のプログラムを実現する画像処理プログラムが記憶されている。この画像処理プログラムは、記憶媒体６５から記憶媒体読取装置６６により読取るか、あるいは、インターネットなどのネットワーク６７からダウンロードするなどして、ＨＤＤ４にインストールしたものである。このインストールにより画像処理装置１は動作可能な状態となる。この画像処理プログラムは、特定のアプリケーションソフトの一部をなすものであってもよい。また、所定のＯＳ上で動作するものであってもよい。
【００５４】
以下では、画像処理プログラムに基づいて画像処理装置１が行なう処理の内容について説明する。
【００５５】
画像処理装置１のＣＰＵ２は、図３に示すような流れで処理を行なう。すなわち、
▲１▼　まず、ＨＤＤ４に記憶されている画像データ２１をＲＡＭ３に記録する（ステップＳ１）。
▲２▼　次に、ＣＰＵ２はＲＡＭ３上の画像データ２１を読み込み、後述の判別方法で画像種類の判別を行ない、その画像の種類に応じた量子化率を選択して画像の圧縮符号化を行なう（ステップＳ２）。
▲３▼　そして、この圧縮後の符号データ２２をＲＡＭ３上の別の領域に書き込む（ステップＳ３）。
▲４▼　全ての画像データ２１についてステップＳ１〜Ｓ３の処理がなされると（ステップＳ４のＹ）、圧縮後の符号データ２２がプリンタエンジン１１に送信される（ステップＳ５）。
【００５６】
引き続き、今度はプリンタエンジン１１において、ＣＰＵ１２が図４に示すような流れの処理を行なう。すなわち、
▲５▼　ＲＡＭ１３内の符号データ２２を読み込み、この符号データ２２のヘッダ部分に記載された情報から符号データ２２を圧縮符号化した際の圧縮率を判別し、符号データ２２を復号化することで、画像の伸張を行なう（ステップＳ１１）。
▲６▼　そして、この伸張後の画像データ２３をＲＡＭ１３に書き込む（ステップＳ１２）。これにより、プリンタエンジン１１では、画像データ２３に基づいて画像形成を行なうことができる。
【００５７】
画像処理装置１における画像データ２１の圧縮符号化方式は、５×３変換を選択したＪＰＥＧ２０００アルゴリズムによるため、以下では、ＪＰＥＧ２０００による圧縮符号化処理の概要について説明する。
【００５８】
図５はＪＰＥＧ２０００アルゴリズムでの圧縮、伸張の処理の基本的な流れを示すブロック図である。例えば、ＲＧＢの３コンポ−ネントで構成されるカラー画像の圧縮時には、色変換・逆色変換部３１で輝度・色差コンポ−ネントへの色変換後に、２次元ウェーブレット変換・逆変換部３２でウェーブレット変換がなされ、必要に応じて量子化・逆量子化部３３で量子化が行われ、エントロピー符号化・復号化部３４でビットプレーンを単位としたエントロピー符号化がなされる（正確には、前記ビットプレーンは、３つのサブビットプレーンに細分化されて符号化される）。そして、タグ処理部３５で必要なタグ処理がなされる。
【００５９】
また、符号データの伸張時には、エントロピー符号化・復号化部３４でビットプレーン単位でのエントロピー復号後に、量子化・逆量子化部３３で逆量子化を経て得られたコンポ−ネント毎のウェーブレット係数に対して、２次元ウェーブレット変換・逆変換部３２で逆ウェーブレット変換が施され、その後、色変換・逆色変換部３１で逆色変換がなされてＲＧＢの画素値に戻る。
【００６０】
ＪＰＥＧ２０００においては、量子化部とエントロピー符号化部は一体にエントロピー符号化・復号化部３４として構成されることが多く、量子化後に符号化する構成も、符号化後に符号を破棄して量子化する構成（あるいは必要なビットプレーンのみ符号化を行なう構成）も存在する。線形量子化による量子化の場合は、ウェーブレット係数に公知の線形量子化を施し、量子化後の係数で構成されるビットプレーンをエントロピー符号化する。一方、線形量子化をしない場合には、後述するように、不要なビットプレーンの符号を破棄する、あるいは、必要なビットプレーンまでを符号化する（以下これらをトランケートとよぶ）構成となる。なお、後述のように５×３ウェーブレット変換を使用する場合は、線形量子化は適用できず、トランケートによる量子化を行なう仕様となっている。
【００６１】
さて、ＪＰＥＧ２０００においては、前述のように色変換部およびウェーブレット変換部を可逆なもので構成し、量子化を行なわないことで、全体として可逆な圧縮、伸張が可能である。この場合、色変換としては、ＲＣＴ（Ｒｅｖｅｒｓｉｂｌｅ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）と呼ばれる以下の変換が用いられる。
すなわち、
輝度Ｙ＝｜＿（Ｒ＋２Ｇ＋Ｂ）／４＿｜
色差Ｃｒ＝Ｒ−Ｇ
色差Ｃｂ＝Ｂ−Ｇ
であり、その逆変換は、
Ｒ＝Ｇ＋Ｃｒ
Ｇ＝Ｙ−｜＿（Ｃｒ＋Ｃｂ）／４＿｜
Ｂ＝Ｃｂ＋Ｇ
ここで記号｜＿ｘ＿｜は、ｘのフロア関数（実数ｘを、ｘを越えず、かつ、ｘに最も近い整数に置換する関数）を示している。
【００６２】
また、可逆なウェーブレット変換としては、５×３変換が使用可能である。図６〜図１０は、１６×１６のモノクロの画像に対して、５×３ウェーブレット変換を２次元（画像の垂直方向および水平方向）で施す過程の例を説明する説明図である。図６のようにｘｙ座標をとり、あるｘについて、ｙ座標がｙである画素の画素値をＰ（ｙ）（０≦ｙ≦１５）と表す。ＪＰＥＧ２０００では、まず垂直方向（ｙ座標方向）に、ｙ座標が奇数（ｙ＝２ｉ＋１）の画素を中心にハイパスフィルタを施して係数Ｃ（２ｉ＋１）を得、次にｙ座標が偶数（Ｙ＝２ｉ）の画素を中心にローパスフィルタを施して係数Ｃ（２ｉ）を得る（これを全てのｘについて行なう）。ここで、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタは、順に次式（１），（２）で表され、記号｜＿ｘ＿｜は、ｘのフロア関数（実数ｘを、ｘを越えず、かつ、ｘに最も近い整数に置換する関数）を示している。すなわち、
Ｃ（２ｉ＋１）＝Ｐ（２ｉ＋１）
−｜＿（Ｐ（２ｉ）＋Ｐ（２ｉ＋２））／２＿｜　　　　　……　（１）
Ｃ（２ｉ）＝Ｐ（２ｉ）
＋｜＿（Ｃ（２ｉ−１）＋Ｃ（２ｉ＋１）＋２）／４＿｜　……　（２）
なお、画像の端部においては、中心となる画素に対して隣接画素が存在しないことがあり、この場合は所定ルールによって適宜画素値を補うことになるが、詳細な説明は省略する。
【００６３】
簡単のため、ハイパスフィルタで得られる係数をＨ、ローパスフィルタで得られる係数をＬと表記すれば、前記垂直方向の変換によって図６の画像は図７のようなＬ係数、Ｈ係数の配列４１へと変換される。
【００６４】
続いて、今度は図７の係数配列４１に対して、水平方向に、ｘ座標が奇数（Ｙ＝２ｉ＋１）の係数を中心にハイパスフィルタを施し、次にｘ座標が偶数（Ｘ＝２ｉ）の係数を中心にローパスフィルタを施す（これを全てのｙについて行なう。この場合、式（１），（２）のＰ（２ｉ）等は係数値を表すものと読み替える）。
【００６５】
簡単のため、
前記Ｌ係数を中心にローパスフィルタを施して得られる係数をＬＬ、
前記Ｌ係数を中心にハイパスフィルタを施して得られる係数をＨＬ、
前記Ｈ係数を中心にローパスフィルタを施して得られる係数をＬＨ、
前記Ｈ係数を中心にハイパスフィルタを施して得られる係数をＨＨ、
と表記すれば、図７の係数配列４１は、図８の様な係数配列４２へと変換される。ここで同一の記号を付した係数群はサブバンドと呼ばれ、図８は４つのサブバンドで構成される。
【００６６】
以上で、１回のウェーブレット変換（１回のデコンポジション（分解））が終了し、上記ＬＬ係数だけを集めると（図９の様にサブバンド毎に集め、ＬＬサブバンドだけ取り出すと）、ちょうど原画像の１／２の解像度（サイズ）の画像が得られる（このように、サブバンド毎に分類することをデインターリーブと呼び、図８のような状態に配置することを、インターリーブすると表現する）。また、２回目のウェーブレット変換は、該ＬＬサブバンドを原画像と見なして、上記と同様の変換を行なえばよい。この場合、並べ替えを行なうと、模式的な図２６のようなラン長（ｒｕｎ　ｌｅｎｇｔｈ）の分布が得られる（なお、図９、図１０の係数４３，４４の接頭にある１や２は、何回のウェーブレット変換で該係数が得られたかを示しており、デコンポジションレベルと呼ばれ、デコンポジションレベルが高いサブバンドほど、解像度が低いことになる。図１０の場合２ＬＬ〜１ＨＨまで、計７種類のサブバンドが存在する。さらに図１３の場合には、１０種類のサブバンドが存在する）。
【００６７】
一方、逆ウェーブレット変換は、図８のようなインターリーブされた係数４２の配列に対して、まず水平方向に、ｘ座標が偶数（Ｘ＝２ｉ）の係数を中心に逆ローパスフィルタを施し、次にｘ座標が奇数（Ｘ＝２ｉ＋１）の係数を中心に逆ハイパスフィルタを施す（これを全てのｙについて行なう）。ここで逆ローパスフィルタ、逆ハイパスフィルタは、順に次式（３），（４）で表される。なお、前述の場合と同様、画像の端部においては、中心となる係数に対して隣接係数が存在しないことがあり、この場合は所定ルールによって適宜係数値を補うことになる。
【００６８】
Ｐ（２ｉ）＝Ｃ（２ｉ）
−｜＿（Ｃ（２ｉ−１）＋Ｃ（２ｉ＋１）＋２）／４＿｜　　……　（３）
Ｐ（２ｉ＋１）＝Ｃ（２ｉ＋１）
＋｜＿（Ｐ（２ｉ）＋Ｐ（２ｉ＋２））／２＿｜　　　　　　……　（４）
これにより、図８の係数配列４２は図７のような係数配列４３に変換（逆変換）される。続いて同様に、垂直方向に、ｙ座標が偶数（Ｙ＝２ｉ）の係数を中心に逆ローパスフィルタを施し、次にｙ座標が奇数（Ｙ＝２ｉ＋１）の係数を中心に逆ハイパスフィルタを施せば　（これを全てのｘについて行なう）、１回のウェーブレット逆変換が終了し、図１０の画像に戻る（再構成される）ことになる。尚ウェーブレット変換が複数回施されている場合は、やはり図１０をＬＬサブバンドとみなし、ＨＬ等の他の係数を利用して同様の逆変換を繰り返せばよい。
【００６９】
次に、各サブバンドのウェーブレット係数の符号化について示す。公知のように、ＪＰＥＧ２０００においては、サブバンドごとに、係数を最上位ビット（ＭＳＢ）から最下位ビット（ＬＳＢ）まで、ビットプレーン単位で符号化する操作を行なう（厳密には各ビットプレーンをさらに細分化して符号化するが、その説明は省略する）。
【００７０】
今、図１０の２ＬＬサブバンドの係数が、図１１のような値をとったとする。
これらの値を二進数で表現し、ｂｉｔごとに分けたものがビットプレーンであり、図１１の係数４５は、図１２のような４枚のビットプレーン４６〜４９（符号が小さいほど上位）に分けることができる。１５の二進表現は１１１１であるから、各ビットプレーン４６〜４９中で、図１１の値１５に対応する位置には全て１が立つことになる。
【００７１】
そして、ＪＰＥＧ２０００においては、これらのビットプレーンを個々に符号化する。すなわち、図１４のような構成の符号生成が可能であり、図１４は、符号が２ＬＬサブバンドから始まって、１ＨＨサブバンドで終わることを示している。また、各ビットプレーンは、最上位ｂｉｔから順に符号化されており、トランケートによる量子化が可能である。図１４において、最下位ｂｉｔ（付近）のと書いたのは、トランケートされている場合を意味する。
【００７２】
以上のようなＪＰＥＧ２０００アルゴリズムを前提に、以下では前述のステップＳ２の処理の内容について詳細に説明する。なお、以上の説明では、簡単のためデコンポジションレベルを２としてきたが、以下ではデコンポジションレベルを３としている。
【００７３】
図１５は、ステップＳ２の処理の詳細を説明するフローチャートである。図１５に示すように、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ３の画像データ２１（図１、図２参照）（横画素数ｗｉｄｔｈ）の読込後、該画像の２０行おきに（全ての行について行ってもよいが、必ずしもその必要はない）、該行の同色画素のラン長を求め、ラン長ごとの頻度を保持する（ステップＳ２１）。ここで、「ラン長」については周知であるが、本例において「ラン長」とは、図１６の例のように、１つの行において同一色の画素がいくつ続くかを数えた値であり、図１６の例の場合、各画素５１は左から順に２，１，２，２となる（１，０，１，１と数えてもよい）。ここでいう同一色とは、２つの画素においてＲＧＢ各々の値がすべて等しいことを意味する。
【００７４】
ここで、図２４は典型的な自然画像の例であり、図２５は図２４の円内を拡大したものである。自然画像は、その照明条件（太陽光等）が被写体の位置によって異なり、かつ、撮像素子のノイズも加わるため、画像を構成する画素の色は、隣接画素同士でもほとんど同じとはならない。すなわち、図２５の矢印方向に、同じ色が連続する長さ（同色画素のラン長）の統計をとった場合、ほとんどが１（あるいはこれを０と扱う場合もある）となる。すなわち、自然画の同色画素のラン長の分布は、ほとんど１に集中するのである（図２６参照）。
【００７５】
一方、図２７は、典型的な人工画像の例である。人工画像は、ある領域を同一色や同一パターンで塗りつぶすことによって作成することが多いため、同色画素のラン長には長いものと短いものが混在し、その分布の幅は自然画像よりも遙かに広いものとなる（図２８）。すなわち、自然画像と人工画像では、ラン長の分布が異なるのである。
【００７６】
そこで、画像データの画素の特性値の所定方向へのラン長の分布を求め、この分布に基づいて画像種類を判断すれば、自然画像か人工画像かを簡易に判別することができる。
【００７７】
また、ＲＧＢの全て（あるいは、ＣＭＹＫの全て）など色の全成分値を用いてラン長を求めることにより、分布形状の指標を高精度に求め、自然画像か人工画像かを簡易に正確にすることができる。
【００７８】
前述のように、２０行おきのすべての行についてのラン長の頻度が保持された後、この頻度の合計をｎ（ランが全部でｎ個あったということ）、ｉ番目のラン長をＸｉとした場合、以下の式（５）を用いてラン長の分散ＤｅｖＲｕｎ（または、式（６）を用いて正規化された分散ＮｏｒｍＤｅｖＲｕｎ）を計算する（ステップＳ２２）。
【００７９】
ＤｅｖＲｕｎ＝｛Σ（Ｘｉ−（ΣＸｉ／ｎ））２｝／ｎ　……　（５）
ＮｏｒｍＤｅｖＲｕｎ＝｛Σ（Ｘｉ−（ΣＸｉ／ｎ））２｝／ｎ／ｗｉｄｔｈ２
……　（６）
さて、一般にある値の分布を調べるためには、その値のヒストグラムをとり、その形状を比較するのが一般的である。しかし、分布の幅が広いか狭いかだけを見れば充分な場合は、前記値の分散を求めるのが簡易な方法である。
【００８０】
よって、ステップＳ２２のように分布を分散として求めれば、簡易な計算で分布形状の指標を得ることができる。
【００８１】
さらに、（６）式のように、分散を所定方向の画素数の２乗（ｗｉｄｔｈ２）で正規化すれば、ラン長や重複ラン長は、画素数が多いほど大きな値をとると考えられるため、分布形状の指標の精度を向上することができる。
【００８２】
そして、図１５の示すように、このＤｅｖＲｕｎの値を、実験等で決定された所定の閾値Ｔｈ（例えば１０）と比較する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３により、画像種類判断手段、画像種類判断処理を実現している。ＤｅｖＲｕｎの値が閾値Ｔｈ以上である場合には（ステップＳ２３のＹ）、画像データ２１の画像は人工画像的なものとみなされるため、画像データ２１を、サブバンド毎に、図１７に示した人工画像用のトランケートパターンで量子化し、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムで符号化する（ステップＳ２４）。図１７より、１ＨＨサブバンドは、色差のコンポ−ネントに関しては１２枚のビットプレーンが破棄されることになる。本例では、原データは８ｂｉｔであるから、これは通常、全てのビットプレーンを破棄することを意味する。
【００８３】
一方、ＤｅｖＲｕｎの値が閾値Ｔｈより小さい場合は（ステップＳ２３のＮ）、画像データ２１の画像は自然画像的なものとみなされるため、画像データ２１は図１８に示した自然画像用のトランケートパターンで量子化し、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムで符号化する（ステップＳ２５）。そして、図１７、図１８から明らかなように、“自然画像に対する量子化率＞人工画像に対する量子化率”である。ステップＳ２４，Ｓ２５により圧縮手段、圧縮処理を実現している。
【００８４】
また、ＤｅｖＲｕｎの代わりに、画像幅の二乗で正規化されたＮｏｒｍＤｅｖＲｕｎを用いる場合も同様であり、実験等で決定された所定の閾値ＮｏｒｍＴｈとの大小関係によって、量子化率を設定すればよい。
【００８５】
同様に、図１９は、ステップＳ２の処理の別例を示すフローチャートである。図１９の例においては、画像データ２１の読込後、該画像の２０行おきに、該行の重複ラン長を求め、重複ラン長毎の頻度を保持する（ステップＳ３１）。ここで、重複ラン長とは、画像データ中に所定方向へ向かう隣接する２ライン（図２０のＡ，Ｂ）を想定し、該第１のラインＡ中の第１の画素（例えばＣ）と、該第１の画素Ｃと同一の特性値（図２０の例では色）を有し、該第１の画素Ｃに隣接する、第２のラインＢ中の第２の画素（例えばＤ）とをペアとした場合、該ペアＣ，Ｄのラン長（ただし、前記第１と第２の画素Ｃ，Ｄの特性値が同一であればよく、隣接するペア同士の特性値が一致する必要はない）を指し、図２０の例では、２，０，２，０となる（数えはじめのペアを除いて、１，０，１，０のように数えることも可能である）。
【００８６】
ここで、２０行おきのすべての行についての重複ラン長の頻度が保持された（ステップＳ４１）後、前記頻度の合計をｎ（重複ランが全部でｎ個あったということ）、ｉ番目の重複ラン長をＸｉとした場合、式（７）または式（８）を用いて重複ラン長の分散ＤｅｖＲｕｎ（またはＮｏｒｍＤｅｖＲｕｎ）を計算する（ステップＳ３２）。
【００８７】
ところで、図２９は、人工画像として代表的な縞からなる模様であるが、この場合、矢印方向にラン長の分布をとると全て０となり自然画像的な分布となる。
かかる場合には、ランの分布ではなく、隣接する２つのラインの重複性として重複ラン長の分布をみてやればよい。すなわち、図２９においては、ラインＡ上とラインＢ上の画素の色は全く同一であるから、“重複ラン長＝１１”と定義する。またラインＣ、Ｄ間においては、ラインＣ上の画素と、それに背するラインＤ上の画素の色はまったく一致しないため、重複ラン長はすべて０と定義される。
よって画像全体では、人工画像の重複ラン長の分布は広い幅を有する。一方、図２５のとおり、自然画像においては重複ラン長はほとんど０である。
【００８８】
よって、前述のようなペアのラン長の分布を求め、この分布に基づいて画像種類を判断することにより、自然画像か人工画像かを簡易に判別することができる。
【００８９】
図１９に示すように、ＤｅｖＲｕｎの値を、実験で決定された所定の閾値Ｔｈと比較する（ステップＳ３３）。そして、ＤｅｖＲｕｎの値が閾値Ｔｈ以上である場合には（ステップＳ３３のＹ）、画像データ２１の画像は人工画像的なものとみなされるため、オリジナル画像は量子化せず、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムによりロスレス（可逆）で符号化する（ステップＳ３４）。ステップＳ３３により、画像種類判断手段、画像種類判断処理を実現している。
【００９０】
一方、ＤｅｖＲｕｎの値が閾値Ｔｈより小さい場合は（ステップＳ３３のＮ）、画像データ２１の画像は自然画像的なものとみなされるため、図１７で示したトランケートパターンで量子化して、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムによりロッシー（非可逆）な符号化を行なう（ステップＳ３５）。ステップＳ３４，Ｓ３５により、圧縮手段、圧縮処理を実現している。
【００９１】
なお、以上の例では、画像データ２１をＲＧＢ画像とし、ラン等の判断時にはＲＧＢのすべての値が一致することを条件としていた。しかし、計算を簡易にするために、輝度成分が多く含まれたＧの値だけをみて、Ｇの値が一致すればランとしてカウントするようにしてもよい。図２１は６画素５１のＧの値をグレーレベルで示した図であり、Ｇのラン長としては２，４となる。
【００９２】
このように、画素の特性値を色のＧ成分のみとすれば、２つの画素の違いは、両者の輝度成分に大きく反映されるため、輝度成分を多く含むＧの値を用いてラン長等を求めることにより、簡易な計算で分布形状の指標を高速に求めることができる。
【００９３】
同様に、図２２は、画像がＣＭＹＫ画像であり、輝度成分が多く含まれたＭの値だけをみて、Ｍの値が一致すれば重複ランとしてカウントした例である。図２２は１２画素５１のＭの値をグレーレベルで示した図であり、Ｍの重複ラン長としては２，０，２，０となる。この場合は、原画像がＣＭＹＫなので、ＲＣＴは適用されず、各コンポ−ネントがそのままウェーブレット変換を受けることになる。
【００９４】
以上のように、画像処理装置１は、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより、ウェーブレット変換を繰り返して、複数の周波数帯域の係数を得る方式で周波数変換するので、自然画像のみならず人工画像についても圧縮効率を高めることができる。これは以下の理由による。
【００９５】
すなわち、人工画像と自然画像の大きな違いは、前者は含まれる周波数帯域が広いのに対し、後者はそれが狭いことである。一画素ごとに白黒が反転する市松模様を考えれば明らかなように、人工画像は最高の周波数（ナイキスト周波数）を有し得る。また同様に、真っ白な部分では最低の周波数を有しうる。
【００９６】
そして、人工画像が高い周波数を有する場合、これを離散コサイン変換（ＤＣＴ）で符号化すると、以下のような不具合が生じる。すなわち、通常ＤＣＴでは、８×８画素単位（この単位の大きさのことを基底の長さという）で変換を行ない、その後係数の量子化を行なう。圧縮率を上げるためには、この量子化時に高周波のＤＣＴ係数を多く量子化する必要があるが、逆変換時にはこの高周波の量子化歪みが８×８画素全体にばらまかれることになる。その結果、画素全体にモスキートノイズと呼ばれる蚊のとんだようなノイズが生じてしまう。
【００９７】
このように、長い基底を用いるほど高周波ノイズの影響は広範囲に広がることになるため、高周波成分には短い基底を用いる必要がある。しかし、ＤＣＴの効率（量子化をしない状態での圧縮率）は、基底サイズが大きい方が高く、しかも高周波も低周波も同じ長さの基底を用いるという変換上の制限がある。
【００９８】
一方、ウェーブレット変換は、高周波に対しては短い基底、低周波に対しては長い基底を用いることができる。例えば、５×３フィルタの場合、高周波に対する基底長は３であって、ＤＣＴのそれの半分以下である。
【００９９】
また、ウェーブレット変換をＬＬ成分に対して繰返し（例えば再帰的）に適用すると、低周波に対する基底が５の場合、１ＬＬをさらにウェーブレット変換すると、原画像に基底長１０を適用したのと類似の効果が得られ（これは、５個の１ＬＬ係数は、１０個の原画像から生成されるからである）、２ＬＬをさらにウェーブレット変換した場合、原画像に基底長２０を適用したのと類似の効果が得られる。典型的には、ウェーブレット変換は５回施すので、その結果、基底長は８０であってＤＣＴの１０倍である。
【０１００】
すなわち、ウェーブレット変換を繰り返し適用することによって、短い基底から非常に長い基底までを帯域に応じて使用したことになり、その結果、帯域の広い人工画像のノイズの拡散範囲を帯域に応じて抑えることができ、かつ、圧縮効率も上けることができる（これは低域に対しては長い基底を用いることができるため）。
【０１０１】
表１は、従来のＪＰＥＧ方式とランレングス圧縮方式のそれぞれの場合について、自然画像の場合、人工画像の場合の圧縮率を示している。離散コサイン変換を用いたＪＰＥＧ方式の場合、自然画像の圧縮率は１／１０以上で大変良好（◎）であるが、人工画像の場合は圧縮率が１／２〜１／３で不十分（×）である。また、ランレングス圧縮方式の場合、人工画像の場合は圧縮率が１／１０で大変良好（◎）であるが、自然画像の圧縮率は１／１でまったく圧縮できない（×）ことがわかる。よって、自然画像、人工画像とも圧縮率を高めようとすると、ＪＰＥＧ方式とランレングス圧縮方式の２つの圧縮符号化アルゴリズム（圧縮器）を用意しなければならないことがわかる。
【０１０２】
【表１】
2004088467.tif 000003
【０１０３】
これに対して、表２は、ＪＰＥＧ２０００方式について、自然画像の場合、人工画像の場合の圧縮率を示している。自然画像の圧縮率は１／１２以上で大変良好（◎）であり、人工画像の場合も圧縮率が１／６で良好（○）であることがわかる。したがって、量子化の方式を画像種類に応じて変えれば、単一の圧縮符号化アルゴリズム（圧縮器）を用意するだけで、自然画像、人工画像とも圧縮率を高めることができることがわかる。
【０１０４】
【表２】
2004088467.tif 000004
【０１０５】
【発明の効果】
請求項１，１０に記載の発明は、画像の種類にかかわらず単一の圧縮手段で画像圧縮を行なっても、人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【０１０６】
請求項２，１２に記載の発明は、請求項１，１０に記載の発明において、人工画像か自然画像かを判断し、単一の圧縮手段（圧縮アルゴリズム）で画像圧縮を行なっても、人工画像についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【０１０７】
請求項３，１３に記載の発明は、請求項１，２，１１又は１２に記載の発明において、画像の種類にかかわらず単一の圧縮手段で画像圧縮を行なっても、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムにより人工画像等についても画質劣化を招くことなく圧縮率を高めることができる。
【０１０８】
請求項４，１４に記載の発明は、請求項１〜３，１１〜１３の何れかの一に記載の発明において、ラン長の分布を求めることにより、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【０１０９】
請求項５，１５に記載の発明は、請求項１〜３，１１〜１３の何れかの一に記載の発明において、ペアのラン長の分布を求めることにより、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【０１１０】
請求項６，１６に記載の発明は、請求項４，５，１４又は１５に記載の発明において、分布を分散として求めて簡易な計算で分布形状の指標を得ることができるので、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【０１１１】
請求項７，１７に記載の発明は、請求項６，１６に記載の発明において、分散を所定方向の画素数の２乗で正規化することで、分布形状の指標の精度を向上させ、自然画像か人工画像かを正確に判定することができる。
【０１１２】
請求項８，１８に記載の発明は、請求項４，１４に記載の発明において、ＲＧＢの全て、ＣＭＹＫの全てなど、色の全成分値を用いてラン長を求めることにより、分布形状の指標を高精度に求め、自然画像か人工画像かを簡易に正確に判定することができる。
【０１１３】
請求項９，１９に記載の発明は、請求項８，１８に記載の発明において、輝度成分を多く含むＧの値でラン長を求めることにより、簡易な計算で分布形状の指標を高速に求め、自然画像か人工画像かを簡易に判定することができる。
【０１１４】
請求項１０，２０に記載の発明は、請求項１〜９，１１〜１９の何れかの一に記載の発明と同様の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態である画像処理装置の概念図である。
【図２】本発明の一実施の形態である画像形成装置の概念図である。
【図３】画像処理装置が行なう処理のフローチャートである。
【図４】画像形成装置のプリンタエンジンが行なう処理のフローチャートである。
【図５】ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムでの圧縮、伸張の処理の基本的な流れを示すブロック図である。
【図６】１６×１６のモノクロの画像に対して、５×３ウェーブレット変換を２次元で施す過程の例を説明する説明図である。
【図７】同説明図である。
【図８】同説明図である。
【図９】同説明図である。
【図１０】同説明図である。
【図１１】図１０の２ＬＬサブバンドの係数がとる値の例を示す説明図である。
【図１２】図１１の係数をわけた４枚のビットプレーンの例を示す説明図である。
【図１３】デコンポジションレベルとサブバンドの説明図である。
【図１４】ビットプレーンを個々に符号化した例の説明図である。
【図１５】ステップＳ２の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１６】ラン長の説明図である。
【図１７】人工画像用のトランケートパターンの説明図である。
【図１８】自然画像用のトランケートパターンの説明図である。
【図１９】ステップＳ２の処理の別例を示すフローチャートである。
【図２０】重複ラン長の説明図である。
【図２１】６画素のＧの値をグレーレベルで示した説明図である。
【図２２】画像がＣＭＹＫ画像であり、輝度成分が多く含まれたＭの値だけをみて、Ｍの値が一致すれば重複ランとしてカウントする例の説明図である。
【図２３】画像処理装置の電気的な接続を示すブロック図である。
【図２４】自然画像の一例である。
【図２５】図２４の部分拡大図である。
【図２６】自然画像のラン長の分布を示す説明図である。
【図２７】人工画像の一例である。
【図２８】人工画像のラン長の分布を示す説明図である。
【図２９】縞からなる模様の一例である。
【符号の説明】
１　　　画像処理装置
１０　　画像形成装置
１１　　プリンタエンジン
６５　　記憶媒体
【図１】
2004088467.tif 000005
【図２】
2004088467.tif 000006
【図３】
2004088467.tif 000007
【図４】
2004088467.tif 000008
【図５】
2004088467.tif 000009
【図６】
2004088467.tif 000010
【図７】
2004088467.tif 000011
【図８】
2004088467.tif 000012
【図９】
2004088467.tif 000013
【図１０】
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【図１１】
2004088467.tif 000015
【図１２】
2004088467.tif 000016
【図１３】
2004088467.tif 000017
【図１４】
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【図１５】
2004088467.tif 000019
【図１６】
2004088467.tif 000020
【図１７】
2004088467.tif 000021
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
2004088467.tif 000024
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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