(57)【要約】【課題】メモリを必要としない、高速な色判定／モノクロ２値変換を可能とする。【解決手段】カラー画像を色空間へ変換する色空間変換部１０１と、色の中心となる空間座標と色領域の範囲を表す空間の第１の距離ｒとを色ごとに備えた色領域テーブル１０３と、色空間変換後の画像データの空間座標と色領域テーブルの空間座標との間の第２の距離Ｌを画素ごとに各色について求め、第２の距離Ｌが第１の距離ｒ以下（Ｌ≦ｒ）となる色領域が存在する場合に第２の距離Ｌが最小となる色を画素の色と判定する色判定部１０２と、画素の色に対応する色領域の変換後の濃度データを備えた変換濃度値テーブル１０４と、変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換部１０５と、を備える。【選択図】      図１
2004236157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像の各画素について、画素の色を判定する色判定手段と、
前記画素の色に対応する濃度データを備えた変換濃度値テーブルと、
前記変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段と、を備えた画像処理装置。
【請求項２】
カラー画像を色空間へ変換する手段と、
色の中心となる空間座標と色領域の範囲を表す空間の第１の距離とを色ごとに備えた色領域テーブルと、
色空間変換後の画像データの空間座標と前記色領域テーブルの空間座標との間の第２の距離を画素ごとに各色について求め、前記第２の距離が前記第１の距離以下となる色領域が存在する場合に前記第２の距離が最小となる色を画素の色と判定する色判定手段と、
前記画素の色に対応する色領域の変換後の濃度データを備えた変換濃度値テーブルと、
前記変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段と、を備えた画像処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像処理装置において、色空間変換後の画像データは複数画素の平均値である画像処理装置。
【請求項４】
請求項２記載の画像処理装置において、前記変換濃度値テーブルは色領域の濃度変換の有無を示すデータを含んでいる画像処理装置。
【請求項５】
カラー画像をモノクロ画像に変換する画像処理方法において、カラー画像の各画素について、画素の色を判定し、前記画素の色に対応する濃度データを備えた変換濃度値テーブルを用いて、画素ごとにモノクロ画像に変換することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
カラー画像を色空間へ変換するステップと、
色の中心となる空間座標と色領域の範囲を表す空間の第１の距離とを色ごとに備えた色領域テーブルを用いて、色空間変換後の画像データの空間座標と前記色領域テーブルの空間座標との間の第２の距離を画素ごとに各色について求め、前記第２の距離が前記第１の距離以下となる色領域が存在する場合に前記第２の距離が最小となる色を画素の色と判定するステップと、
前記画素の色に対応する色領域の変換後の濃度データを備えた変換濃度値テーブルを用いて、該濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換するステップと、を備えた画像処理方法。
【請求項７】
カラー画像の各画素について、画素の色を判定する色判定手段と、前記画素の色に対応する濃度データを備えた変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段として、コンピュータを機能させるための画像処理プログラム。
【請求項８】
カラー画像を色空間へ変換する手段と、
色の中心となる空間座標と色領域の範囲を表す空間の第１の距離とを色ごとに備えた色領域テーブルと、色空間変換後の画像データの空間座標との間の第２の距離を画素ごとに各色について求め、前記第２の距離が前記第１の距離以下となる色領域が存在する場合に前記第２の距離が最小となる色を画素の色と判定する色判定手段と、
前記画素の色に対応する色領域の変換後の濃度データを備えた変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段として、コンピュータを、機能させるための画像処理プログラム。
【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、画像処理方法及び画像処理プログラムに係わり、特にカラー画像をモノクロ画像に変換する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
複写機、プリンタ、スキャナ、ファクシミリ等の画像処理装置においては、原稿から読み取った、又は受信したカラー画像からモノクロ画像への変換することが求められる場合がある。
【０００３】
従来、カラー画像のモノクロ２値画像への変換において、各画素の輝度成分だけを用いた場合、例えば、赤と青のような同じような輝度値をもつ色が隣接していると、２値画像へと変換した結果、２色の領域の違いが不明瞭になり情報が失われてしまう。また、黄色等の輝度値の高い色においては、変換時に白とみなされて変換後には情報が消失していることがあった。さらに、輝度成分だけではなく、色成分等を用いたとしても、やはり変換後に同じような濃度で表現される色が複数存在するため、上記のような領域が不明瞭となるケースが発生してしまう。
【０００４】
図３にモノクロ２値変換の例を示す。図３（ａ）は原画像であり、これを、例えば輝度成分でモノクログレー化して２値化した場合、図３（ｂ）のような画像となる。赤い矩形の中の黒文字が周りの赤色と判別が困難となっており、また、黄色い矩形分のデータが消えてしまう現象が発生する。
【０００５】
この問題に対し、様々な解決案が提案されている。例えば、特許文献１には、カラー画像に含まれる複数の色を判別し、カラー画像に含まれる各画素について、色情報に基づいて変換後の濃度を決定し、カラーが層の各画素の色成分を、決定した濃度に変換することの記載がある（図３等）。
【０００６】
また、特許文献２の図１等、特許文献３の第１図等、特許文献４の図１等、特許文献５の図２等には、異なる色でも輝度値に置きかえてモノクロ変換すると区別がつかなくなるのを防止するために、色領域を判別し、階調差を付与する画像処理装置の記載がある。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００１−３５２４５４
【特許文献２】
特開２００２−１００９０
【特許文献３】
特開昭６２−０８８０７１
【特許文献４】
特開平１０−１５５０８５
【特許文献５】
特開平１１−３３９０３４
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし上記各特許文献に記載された技術は、その領域判定処理においてある一定のメモリを必要としコストが高く、また処理にある程度の時間を必要とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、カラー画像の各画素について、画素の色を判定する色判定手段と、
前記画素の色に対応する濃度データを備えた変換濃度値テーブルと、
前記変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段と、を備えたものである。
【００１０】
また本発明の画像処理装置は、カラー画像を色空間へ変換する手段と、
色の中心となる空間座標と色領域の範囲を表す空間の第１の距離とを色ごとに備えた色領域テーブルと、
色空間変換後の画像データの空間座標と前記色領域テーブルの空間座標との間の第２の距離を画素ごとに各色について求め、前記第２の距離が前記第１の距離以下となる色領域が存在する場合に前記第２の距離が最小となる色を画素の色と判定する色判定手段と、
前記画素の色に対応する色領域の変換後の濃度データを備えた変換濃度値テーブルと、
前記変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段と、を備えたものである。
【００１１】
本発明の画像処理方法は、カラー画像をモノクロ画像に変換する画像処理方法において、カラー画像の各画素について、画素の色を判定し、前記画素の色に対応する濃度データを備えた変換濃度値テーブルを用いて、画素ごとにモノクロ画像に変換することを特徴とするものである。
【００１２】
また本発明の画像処理方法は、カラー画像を色空間へ変換するステップと、
色の中心となる空間座標と色領域の範囲を表す空間の第１の距離とを色ごとに備えた色領域テーブルを用いて、色空間変換後の画像データの空間座標と前記色領域テーブルの空間座標との間の第２の距離を画素ごとに各色について求め、前記第２の距離が前記第１の距離以下となる色領域が存在する場合に前記第２の距離が最小となる色を画素の色と判定するステップと、
前記画素の色に対応する色領域の変換後の濃度データを備えた変換濃度値テーブルを用いて、該濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換するステップと、を備えたものである。
【００１３】
本発明の画像処理プログラムは、カラー画像の各画素について、画素の色を判定する色判定手段と、前記画素の色に対応する濃度データを備えた変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段として、コンピュータを機能させるためのものである。
【００１４】
また本発明の画像処理プログラムは、カラー画像を色空間へ変換する手段と、
色の中心となる空間座標と色領域の範囲を表す空間の第１の距離とを色ごとに備えた色領域テーブルと、色空間変換後の画像データの空間座標との間の第２の距離を画素ごとに各色について求め、前記第２の距離が前記第１の距離以下となる色領域が存在する場合に前記第２の距離が最小となる色を画素の色と判定する色判定手段と、
前記画素の色に対応する色領域の変換後の濃度データを備えた変換濃度値テーブルの濃度データに基づいて画素ごとにモノクロ画像に変換する変換手段として、コンピュータを機能させるためのものである。
【００１５】
本発明はカラー画像のモノクロ２値画像への変換に関して、メモリを必要としない簡単な領域判別を行い、判別した結果に基づき、本来原稿が持っている輝度値には関係なく任意に特定の色を特定の濃度（多値）に割り当て、画像全体に対して２値化処理を行い、各色の判別が可能となるようなモノクロ２値画像を生成するものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。
【００１７】
まず、本発明の画像処理装置の一実施形態の構成を図１を用いて説明する。
【００１８】
図１を参照すると、本実施形態の画像処理装置は、画像を取りこむ画像入力部１００と、入力された画像の色空間変換を行う色空間変換部１０１、変換された色空間上で色判定を行い、その結果に従ってモノクログレーデータに変換する色判定変換部１０６、変換されたモノクログレーデータを２値化する２値化部１０７から構成される。
【００１９】
また、色判定変換部１０６は、色の判定を行う色判定部１０２、色判定に標準サンプルとして使用する各色領域のデータを持つ色領域テーブル１０３、色判定結果に応じて特定のモノクログレーデータに変換し出力する変換部１０５、各色領域に対する変換後の濃度値を格納しておく変換濃度値テーブル１０４から構成される。
【００２０】
（動作の説明）
次に上記画像処理装置の動作に関して説明する。
【００２１】
画像入力部１００にはカラーイメージスキャナやデジタルカメラ等の静止画像入力機器から、又は、画像データが蓄積されたメモリ等から、デジタルカラー画像データが入力される。
【００２２】
この入力されたカラー画像は色空間変換部１０１において、ＲＧＢからＬ＊、ａ＊、ｂ＊又は、Ｌ、ｕ、ｖといった輝度成分と色相成分を持つ色空間（ＣＩＥ１９７６  Ｌ＊ａ＊ｂ＊  色空間、ＣＩＥ  １９７６  Ｌ＊ｕ＊ｖ＊  色空間）へと変換される（ＣＩＥ：Ｓｕｐｐｌ．Ｎｏ．２  ｔｏ  ＣＩＥ  Ｐｕｂｌ．  Ｎｏ．１５，  Ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｙ  （Ｅ−１・３・１）１９７１，（１９７６））。ここで、色空間変換後の色空間は上記のＬ＊、ａ＊、ｂ＊のような均等色空間が歪みが少なく、その後の処理の制度が高くなるが、ＹＣｂＣｒやＹｕｖといった色空間を使用しても、若干の歪みは発生するが本実施形態に与える影響はほとんどないため問題ないといえる。
【００２３】
また、色空間変換部１０１では、従来のモノクログレーデータ変換も同時に行う。この変換処理は、ＲＧＢのＧ成分をモノクログレーデータとする変換や、Ｌａｂ空間等の輝度成分をモノクログレーデータとする変換や、（αＲ＋βＧ＋γＢ）÷（α＋β＋γ）の演算での変換など、一般的なモノクログレー変換が行われる。色空間変換後の対象画素データＰ及びモノクログレー変換後の対象画素データＰＧは、両方ともに色判定変換部１０６へ出力される。
【００２４】
色判定変換部１０６では、色判定及びモノクログレーデータへの変換が行われる。図２は色判定変換部１０６の処理を示すフローチャートである。
【００２５】
以下、図１、図２を使用して説明する。色空間変換後の対象画素データＰは色判定部１０２に入力され色の判定が行われる。ここでは、図２のステップＳ１〜Ｓ４、及びＳ６の処理が行われる。
【００２６】
まず、ステップＳ１において、変換対象画素を中心として、水平方向に数画素分の平均値ＰＡＶＥが計算される。これは、各画素毎に算出される。平均対象の画素数は、入力画像の解像度や、出力画像の画質設定などにより異なるが、６００ｄｐｉの画像の場合は２〜５程度が使用可能なレベルだと思われる。この平均化により、隣接画素間の色の判定誤差を平均化しない場合に比べて小さくすることができる。また、この平均化は水平方向のみのため、ハードウエアで実現した場合、余分なメモリが必要とならない。
【００２７】
次にステップＳ２において、ステップＳ１で算出した平均値ＰＡＶＥと、色領域テーブル１０３（Ｃ＿Ｔａｂｌｅ）内の各色領域との距離Ｌｅｎｉが求められる。ここでｉは色領域テーブル内の各色領域のインデックスとする。色領域テーブル１０３には、各色領域の中心となる空間座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）とその色領域の範囲を表す空間の半径ｒｉが用意されている。したがって距離Ｌｅｎｉは平均化後の画素の色の空間座標（ｘ，ｙ，ｚ）と色領域の中心座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）との距離として算出される。ここで距離は通常ユークリッド距離で求められるが、パスカル距離でも大きな問題はない。ハードウエアで実現する場合は、パスカル距離の方が簡単に実装可能である。この場合、色領域テーブル１０３の値が変わってくる。平均化後の画素の色の空間座標（ｘ，ｙ，ｚ）と色領域の中心座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）との距離を、ユークリッド距離で求めると、｛（ｘ−ｘｉ）２＋（ｙ−ｙｉ）２＋（ｚ−ｚｉ）２｝１／２となり、パスカル距離で求めると、（ｘ−ｘｉ）＋（ｙ−ｙｉ）＋（ｚ−ｚｉ）となる。
【００２８】
ステップＳ３では各色領域毎に求めた距離Ｌｅｎｉに対し、対象画素データＰＡＶＥがその色領域に含まれているか判定する。ここで判定用の閾値として、前記色領域テーブル１０３に設定された半径ｒｉをそれぞれ使用して判定を行う。これは、各色領域毎に領域の範囲が異なるため、各色領域に最適な閾値を用いるためである。このステップＳ３の判定において、Ｌｅｎｉ≦ｒｉとなる色領域が１つでも存在する場合には、次にステップＳ４の処理へと進み、Ｌｅｎｉ≦ｒｉとなる色領域が存在しない場合は、次にステップＳ６へと進む。
【００２９】
ステップＳ４ではＬｅｎｉ≦ｒｉとなったＬｅｎｉの中で最小の距離を求め、その色領域のインデックスを対象画素の色ＩＤとし変換部１０５へ出力する。ステップＳ６では変換対象の色でないことを示す識別値が色ＩＤとされ出力される。ここで、変換対象の色でないことを示す場合、色ＩＤとして出力しなくてもよく、そのときは別途フラグとして変換部１０５へと通知する。
【００３０】
変換部１０５では最終的なモノクログレーデータＰＭへの変換が行われ、図２のステップＳ５、ステップＳ７の処理が行われる。
【００３１】
色判定部１０２において対象画素データＰＡＶＥがある特定の色領域の色だと判定された場合、ステップＳ５では、その色ＩＤに対応する濃度値を変換濃度値テーブル１０４（Ｄ＿Ｔａｂｌｅ）から読み出し、この濃度値を対象画素のモノクログレーデータＰＭとする処理が行われる。ここで、変換濃度値テーブル１０４には、対応する色領域の変換後の濃度値Ｄｉ、対応する色領域を濃度値Ｄｉに変換するかどうかを選択するフラグＴＦｌａｇｉが用意されている。すなわち、ＴＦｌａｇｉ＝１の場合、変換後のモノクログレーデータＰＭは、ＰＭ＝Ｄｉとなる、ＴＦｌａｇｉ＝０の場合、この色領域の濃度値の置き換えが行われず、色空間変換部１０１で変換されたモノクログレーデータＰＧが用いられることになる。すなわち、ＰＭ＝ＰＧとなる。これは、逆に濃度値変換をしない色領域を指定するといった場合に使用可能である。したがって、色領域毎に変換する／しないを切替えることが可能となる。
【００３２】
色判定部１０２において特定の色領域のデータではない、つまり変換対象のデータではないと判定された場合、ステップＳ７では対象画素のモノクログレーデータＰＭとして、色空間変換部１０１で変換されたモノクログレーデータＰＧが用いられる。
【００３３】
モノクログレーデータＰＭに変換された対象画素は、２値化部１０７で２値化される。ここで、２値化方式としては、単純２値化やディザ、誤差拡散方式など一般的な方式が用いられる。
【００３４】
図３に本実施形態の画像処理装置による処理結果及び、一般的なモノクロ２値変換の処理結果の例を示す。図３（ａ）に示す原画像に対して、一般的なモノクロ２値変換の処理結果を示す図３（ｂ）は、黒文字と赤の背景の区別がつかなくなっており、また黄色の背景が消えてしまっている。それに対し、本実施形態の処理結果を示す図３（ｃ）では、赤の濃度値として図３（ｂ）より小さい濃度値を与えることにより、文字と背景が判別可能となる。また、黄色に対しては、ある程度の濃度値を与えることにより、黄色の背景が出力さるようになる。また水色領域に対しては何も変換を行わず、図３（ｂ）と同じ濃度で出力されており、つまり、変換が必要がない領域はそのまま出力することができる。結果として図３（ｃ）の画像は原画像の情報を色情報以外は損なうことなく、適切な濃度情報に置き換え、良好にモノクロ２値変換ができる。
【００３５】
以上が上記画像処理装置の動作例であるが、色空間変換部１０１、色判定変換部１０６では、水平方向の移動平均算出以外は、隣接画素との相関がなく、各画素毎に処理が可能である。また、水平移動平均でも数画素レベルであるため、本実施形態による処理は特定のメモリを持たずラスターで処理が可能である。そのため高速に処理が行うことができる。さらに、数ラインのラインメモリの追加により、垂直方向の移動平均を行い、色判定の精度を向上させることも可能である。
【００３６】
なお、色領域テーブル１０３のデータ数は、実装時の資源の容量や、最終的な画質のレベル設定により自由に構成できるが、概ね１６色か２４色、多くても３２色程度で十分であると思われる。また、本実施形態では、ビジネス文書等の少ない色数で構成される文書に関して良好な結果を得ることができ、そのため、一般的なモノクロ２値変換と切替える構成を持つことにより、写真画像のような画像に対しては本実施形態の処理を行わないモノクロ２値変換を行うことで使い分けが可能となる。この場合、あらかじめ写真画像かビジネス画像かが既知であり、そのことを示すフラグ等を持っているときは、自動判別が可能であるが、写真画像かどうかを検出する処理を入れる場合は、メモリが必要となるためコストの増加となる。
【００３７】
本実施形態の色判定は、ある対象サンプルがあるとき、各標準サンプルに対して距離を求め、対象サンプルを距離が最小となる標準サンプルのメンバーとみなすパターン認識技術を応用している。本実施形態では、各画素毎に色判定を行っているため、今まで領域判定で必要とされてきた、例えば、１ページ分のメモリが必要としない。その結果、ラスターで処理が可能となり、高速処理を行うことができる。
【００３８】
また、色領域テーブルにおいて対象色を限定しているため、指定色のみを変換することができる。これは、カラー全色やページ内の全色に対して、意図的に濃度値を操作しても２値データではすべての判別がつくような表現はできないため、小さいテーブルを用いて、ある程度判別が必要とされるような色に対してのみ行うことで、本発明を構成する資源を小さくできる。例えば、グラフ等のオフィス文書の場合は、色数が少ないため、その基本となる色を判別できれば十分である。
【００３９】
さらに、本来原稿が持っている輝度値には関係なく、指定した色を指定した濃度で表現できる。これは、モノクロ２値に変換した時点で色の持つ情報は、濃度の変化という情報に変換され、本来の輝度値で表す必要性がなくなるため、色指定と濃度指定の方法により、情報が損なわれずにモノクロ２値変換が可能である。また、極端に言えば、指定した色のみを出力したり、指定した色だけを消すこともでき、利用者の好みに応じて変換することが可能である。
【００４０】
本実施形態では、デジタル画像処理装置を説明したが、デジタル画像処理としてソフトウエアで実現することも可能である。また、本実施形態は、カラースキャナを搭載したモノクロファクシミリ、モノクロコピー等にも応用することが可能である。
【００４１】
図４は、図１に示した各部のように機能させ、図２に示したようなフローを実施させるためのプログラムを実行するコンピュータのブロック図を示す。
【００４２】
スキャナ等から入力された画像情報はＩＯ部１２０を介してＤＲＡＭ等のメモリ１２３又はＭＯ、ハードディスク等のディスク装置１２４等の記憶手段に記憶される。ＣＰＵ１２６は前述した図１の各部として機能させ、図２のフローを記述したプログラム（ここではディスク装置１２４にプログラムが保存されている。）に基づいて、処理を行う。キーボード１２１はデータを入力する入力手段、ＣＲＴ１２２は画像処理された画像を表示する表示手段となる。１２５はデータバス等のバスを示す。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、一般のモノクログレー変換では判別が困難となるような色を意図的にある濃度値に置き換える処理を高速で行うことができる。これにより、プレゼンテーションの文書やグラフといった比較的少ない色数ので表されるようなビジネス文書対して良好なモノクロ２値画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】色判定変換部１０６の処理を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態の画像処理装置による処理結果及び、一般的なモノクロ２値変換の処理結果の例を示す図である。
【図４】図１に示した各部のように機能させ、図２に示したようなフローを実施させるためのプログラムを実行するコンピュータのブロック図である。
【符号の説明】
１００  画像入力部
１０１  色空間変換部
１０２  色判定部
１０３  色領域テーブル
１０４  変換濃度値テーブル
１０５  変換部
１０６  色判定変換部
１０７  ２値化部
【図１】
2004236157.tif 000003
【図２】
2004236157.tif 000004
【図３】
2004236157.tif 000005
【図４】
2004236157.tif 000006