(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得部と、
前記対象画像が合成されるべき前記背景画像内の領域である合成領域を決定する領域決定部と、
前記背景画像のうちの前記合成領域内の部分画像の特徴に基づいて、前記合成領域を第１種の領域と第２種の領域とに区分する領域区分部と、
前記第１種の領域内の画素の値と前記第２種の領域内の画素の値とを互いに異なる処理によって決定することによって、前記部分画像と前記対象画像とが合成された合成画像が、前記合成領域内に配置された処理済背景画像を表す処理済背景画像データを生成する生成部であって、前記合成画像の前記第１種の領域の前記部分画像の反映率は、前記合成画像の前記第２種の領域の前記部分画像の反映率より大きく、前記部分画像の反映率は、各画素の値に対して前記部分画像内の各画素の値が反映される程度である、前記生成部と、
前記処理済背景画像データを出力する出力部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記領域区分部は、前記部分画像内のエッジを抽出し、抽出された前記エッジの領域を前記第１種の領域に決定する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の画像処理装置であって、
前記領域区分部は、前記部分画像内の複数個の画素を第１種の画素と第２種の画素とに分類する分類処理であって、前記部分画像に特定のフィルタを適用する処理を含む分類処理を実行し、
前記生成部は、前記第１種の画素によって構成される前記第１種の領域内の画素の値を前記部分画像の画素の値に決定し、前記第２種の画素によって構成される前記第２種の領域内の画素の値を前記対象画像の画素の値に決定することによって、前記部分画像と前記対象画像とを合成する、画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記領域区分部は、
前記部分画像に前記特定のフィルタを適用する処理を含む前記分類処理を実行することによって、前記部分画像に含まれる所定サイズ以下の模様に応じて前記合成領域を前記第１種の領域と前記第２種の領域とに区分する、画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記特定のフィルタは、エンボスフィルタである、画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記領域区分部は、前記部分画像内の特徴に応じて、前記第２種の領域に対する前記第１種の領域の比率を決定する、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記領域区分部は、前記部分画像内の画素の値のばらつきを示す特徴量が大きいほど、前記第１種の領域の比率を大きくする、画像処理装置。
【請求項８】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記領域区分部は、前記部分画像の色と前記対象画像の色との差を示す特徴量が大きいほど、前記第１種の領域の比率を大きくする、画像処理装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
取得される前記背景画像データと前記対象画像データとのうちの一方は、複数個のテンプレート画像データの中から選択され、
前記領域区分部は、
第１のテンプレート画像データが選択された場合には、前記第２種の領域に対する前記第１種の領域の比率を、第１の比率に決定し、
第２のテンプレート画像データが選択された場合には、前記第２種の領域に対する前記第１種の領域の比率を、第２の比率に決定する、画像処理装置。
【請求項１０】
コンピュータプログラムであって、
背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得機能と、
前記対象画像が合成されるべき前記背景画像内の領域である合成領域を決定する領域決定機能と、
前記背景画像のうちの前記合成領域内の部分画像の特徴に基づいて、前記合成領域を第１種の領域と第２種の領域とに区分する領域区分機能と、
前記第１種の領域内の画素の値と前記第２種の領域内の画素の値とを互いに異なる処理によって決定することによって、前記部分画像と前記対象画像とが合成された合成画像が、前記合成領域内に配置された処理済背景画像を表す処理済背景画像データを生成する生成機能であって、前記合成画像の前記第１種の領域の前記部分画像の反映率は、前記合成画像の前記第２種の領域の前記部分画像の反映率より大きく、前記部分画像の反映率は、各画素の値に対して前記部分画像内の各画素の値が反映される程度である、前記生成機能と、
前記処理済背景画像データを出力する出力機能と、
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、背景画像に対象画像を合成する画像処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像を表す画像データの種々の処理が行われている。例えば、背景画像と対象画像とを合成し、その合成画像をプリントする技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−７６１２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、画像の合成に関しては、十分な工夫がなされていないのが実情であった。例えば、背景画像と対象画像とを合成すると、一方の画像（例えば、背景画像）の特徴が失われる可能性があった。
【０００５】
本明細書は、背景画像と対象画像とを合成する際に、背景画像の特徴と対象画像の特徴とを含む適切な合成画像を生成する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書は、以下の適用例を開示する。
【０００７】
［適用例１］画像処理装置であって、背景画像を表す背景画像データと、対象画像を表す対象画像データと、を取得する取得部と、前記対象画像が合成されるべき前記背景画像内の領域である合成領域を決定する領域決定部と、前記背景画像のうちの前記合成領域内の部分画像の特徴に基づいて、前記合成領域を第１種の領域と第２種の領域とに区分する領域区分部と、前記第１種の領域内の画素の値と前記第２種の領域内の画素の値とを互いに異なる処理によって決定することによって、前記部分画像と前記対象画像とが合成された合成画像が、前記合成領域内に配置された処理済背景画像を表す処理済背景画像データを生成する生成部であって、前記合成画像の前記第１種の領域の前記部分画像の反映率は、前記合成画像の前記第２種の領域の前記部分画像の反映率より大きく、前記部分画像の反映率は、各画素の値に対して前記部分画像内の各画素の値が反映される程度である、前記生成部と、前記処理済背景画像データを出力する出力部と、を備える、画像処理装置。
【０００８】
上記構成によれば、背景画像の部分画像の特徴に基づいて、合成領域内に第１種の領域と第２種の領域とが決定される。そして、合成画像の第１種の領域内の部分画像の反映率が対象画像の反映率は、合成画像の第２種の領域の部分画像の反映率より大きい。この結果、部分画像（すなわち、背景画像）の特徴と対象画像の特徴とを含む適切な合成画像が生成される。
【０００９】
なお、本明細書が開示する技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、画像読取装置、印刷装置、画像処理方法、これらの装置または方法を実現するためのコンピュータプ口グラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施例としてのシステム９００を示す説明図である。
【図２】システム９００の動作のフローチャートである。
【図３】本実施例で用いられる画像データの説明図である。
【図４】合成処理のフローチャートである。
【図５】合成処理を説明するための図である。
【図６】エンボス画像ＥＩのヒストグラムの一例を示す図である。
【図７】処理済背景画像ＣＢＩと比較例の画像との一例を示す図である。
【図８】第２実施例における背景残存率ＢＲの決定のフローチャートである。
【図９】第２実施例の背景残存率ＢＲを決定するためのテーブルの説明図である。
【図１０】第３実施例の合成処理のフローチャートである。
【図１１】第４実施例の合成処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
Ａ．第１実施例：
図１は、一実施例としてのシステム９００を示す説明図である。このシステム９００は、インターネットなどのネットワーク５００と、端末装置１００と、プリンタ２００と、サーバ３００と、を備えている。端末装置１００とサーバ３００とは、それぞれ、ネットワーク５００に接続されている。このために、端末装置１００とサーバ３００とは、互いに通信可能である。
【００１２】
端末装置１００は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末である。端末装置１００は、端末装置１００の全体を制御するコントローラとしてのＣＰＵ１１０と、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶装置１２０と、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置１３０と、液晶パネル等の表示部１４０と、液晶パネルと重畳されたタッチパネル等の操作部１５０と、ネットワーク５００と接続するための通信インタフェース１８０（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎの規格に準拠した無線通信インタフェース）と、を備えている。揮発性記憶装置１２０には、ＣＰＵ１１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域１２２が設けられている。不揮発性記憶装置１３０は、コンピュータプログラム１３２を格納している。コンピュータプログラム１３２は、例えば、サーバなどの計算機からネットワーク５００を介してダウンロードされる形態で提供されるアプリケーションプログラムである。これに代えて、コンピュータプログラム１３２は、ＤＶＤーＲＯＭなどに格納される形態で提供されても良い。
【００１３】
ＣＰＵ１１０は、揮発性記憶装置１２０と不揮発性記憶装置１３０とを用いてコンピュータプログラム１３２を実行することによって、サーバ３００と協働して後述する図２の処理を実行する。
【００１４】
プリンタ２００は、画像を印刷する装置であり、いわゆるインクジェットプリンタである。これに代えて、他の種類のプリンタ（例えば、いわゆるレーザプリンタ）が採用されてもよい。
【００１５】
本実施例の画像処理装置としてのサーバ３００は、サーバ３００の全体を制御するコントローラとしてのＣＰＵ３１０と、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶装置３２０と、ハードディスクドライブ等の不揮発性記憶装置３３０と、ネットワーク５００に接続するための通信インタフェース３８０（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３の規格に準拠した有線通信インタフェース）と、を備えている。揮発性記憶装置３２０には、ＣＰＵ３１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域３２２が設けられている。不揮発性記憶装置３３０は、コンピュータプログラム３３２と、テンプレート画像データ群３３４と、を格納している。このコンピュータプログラム３３２は、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納される形態や、他のサーバなどの計算機からネットワーク５００を介してダウンロードされる形態で提供される。テンプレート画像データ群３３４は、後述する画像処理（図２）で用いられる複数個のテンプレート画像データを含んでいる。具体的には、テンプレート画像データ群３３４は、後述する背景画像データの候補となる複数個のテンプレート画像データと、後述する合成対象画像データの候補となる複数個のテンプレート画像データと、を含んでいる。
【００１６】
ＣＰＵ３１０は、揮発性記憶装置３２０と不揮発性記憶装置３３０とを用いてコンピュータプログラム３３２を実行することによって、端末装置１００と協働して、後述する図２の処理を実行する。
【００１７】
図２は、システム９００の動作のフローチャートである。図中には、端末装置１００による処理と、サーバ３００による処理と、が示されている。図２の処理は、年賀状の絵柄面に印刷すべき画像（印刷画像とも呼ぶ）を表す印刷画像データを生成し、当該印刷画像データを用いてはがきに画像を印刷する処理である。図２の処理は、端末装置１００において、コンピュータプログラム１３２が起動された場合に開始される。
【００１８】
Ｓ５では、ＣＰＵ１１０は、印刷画像データを生成するために用いられるテンプレート画像データ群の要求をサーバ３００に対して送信する。Ｓ１０では、当該要求に対する応答として、ＣＰＵ３１０は、テンプレート画像データ群３３４を端末装置１００に送信する。この結果、テンプレート画像データ群３３４がサーバ３００から端末装置１００にダウンロードされる。
【００１９】
Ｓ１５では、ＣＰＵ１１０は、ユーザの指示に基づいて、１個の背景画像データを選択する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、背景画像データの候補となるテンプレート画像データによって表される画像のサムネイル画像を含むＵＩ画面（図示省略）を表示部１４０に表示して、ユーザから１個の背景画像データを指定する指示を受け取る。ＣＰＵ１１０は、当該指示に従って、複数個のテンプレート画像データの中から、１個の背景画像データを選択する。
【００２０】
図３は、本実施例で用いられる画像データの説明図である。図３（Ａ）には、背景画像データによって表される背景画像ＢＩの一例が示されている。背景画像ＢＩは、下地Ｂｇと、複数個のオブジェクトＢｏ１〜Ｂｏ３と、を含む。オブジェクトＢｏ１〜Ｂｏ３は、例えば、文字Ｂｏ１や描画Ｂｏ２、Ｂｏ３を含む。図３（Ａ）の例では、下地Ｂｇは、単純なベタ塗りの画像ではなく、特定のテクスチャ（質感）を有する画像、例えば、細かいノイズやしわを含む画像である。背景画像データは、例えば、ＲＧＢ表色系の色値（ＲＧＢ値）で画素ごとの色を表すＲＧＢ画像データである。
【００２１】
また、背景画像データには、付属データとして、背景残存率ＢＲが対応付けられている。背景残存率ＢＲは、後述する合成処理にて用いられる値であり、例えば、０％〜６０％の範囲の値（図３（Ａ）の例では４０％）である。背景残存率ＢＲは、背景画像データごとに予め決定された値である。例えば、背景画像ＢＩ内の下地ＢｇやオブジェクトＢｏ１〜Ｂｏ３が、上述した細かいノイズやしわなどの特定のテクスチャを有する画像である場合や、背景画像ＢＩ内のエッジ量が比較的多い場合には、背景残存率ＢＲは、比較的大きい値に決定される（例えば、３０％〜６０％）。また、背景画像ＢＩ内の下地ＢｇやオブジェクトＢｏ１〜Ｂｏ３が、単純なベタ塗りの画像である場合や、背景画像ＢＩ内のエッジ量が比較的少ない場合には、背景残存率ＢＲは、比較的低い値に決定される（例えば、０％〜３０％）。
【００２２】
Ｓ２０では、ＣＰＵ１１０は、ユーザの指示に基づいて、１個の合成対象画像データを選択する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、合成対象画像データの候補となる複数個のテンプレート画像データによって表される画像のサムネイル画像を含むＵＩ画面（図示省略）を表示部１４０に表示して、ユーザから１個の合成対象画像データを指定する指示を受け取る。ＣＰＵ１１０は、当該指示に従って、複数個のテンプレート画像データの中から、１個の合成対象画像データを選択する。
【００２３】
図３（Ｂ）には、合成対象画像データによって表される合成対象画像ＣＩの一例が示されている。合成対象画像ＣＩは、本実施例では、特定の文字（図３（Ｂ）の例では、「賀正」）を含む印影を表す画像（印影画像とも呼ぶ）である。合成対象画像ＣＩは、印影を構成する複数個のオブジェクト画素ＯＰ１と、印影を構成しない複数個の非オブジェクト画素ＢＰ１と、を含んでいる。合成対象画像データは、例えば、ＲＧＢ表色系の色値（ＲＧＢ値）で画素ごとの色を表すＲＧＢ画像データである。
【００２４】
また、合成対象画像データには、付属データとして、マスクデータが対応付けられている。マスクデータによって表されるマスク画像ＦＩ（図３（Ｂ））は、テンプレート画像と同じサイズ（すなわち、縦方向の画素数および横方向の画素数）を有する。マスク画像ＦＩは、対応する合成対象画像ＣＩ内のオブジェクト画素ＯＰ１を特定するための二値画像である。すなわち、マスク画像ＦＩの各画素は、合成対象画像ＣＩ内の対応する画素がオブジェクト画素ＯＰ１であることを示すＯＮ画素と、合成対象画像ＣＩ内の対応する画素が非オブジェクト画素ＢＰ１であることを示すＯＦＦ画素と、のいずれかである。本実施例のマスク画像データには、画素ごとに透過率を規定するアルファチャンネルが用いられる。例えば、ＯＮ画素の値は、透過率が０％であることを示す値（例えば、２５５）であり、ＯＦＦ画素の値は、透過率が１００％であることを示す値（例えば、０）である。図３（Ｂ）のマスク画像ＦＩの黒色の領域は、ＯＮ画素によって構成される領域を示し、白色の領域は、ＯＦＦ画素によって構成される領域を示す。
【００２５】
Ｓ２５では、ＣＰＵ１１０は、ユーザの指示に基づいて、背景画像ＢＩ内に合成領域ＣＡを決定する。合成領域ＣＡは、合成対象画像ＣＩが合成される領域であり、合成対象画像ＣＩと同じサイズおよび形状を有する領域である。具体的には、ＣＰＵ１１０は、背景画像ＢＩと、背景画像ＢＩに重畳された合成対象画像ＣＩと、を含むＵＩ画面（図示省略）を、表示部１４０に表示する。該ＵＩ画面において、ユーザは、表示部１４０の合成対象画像ＣＩが表示された部分を押下してドラッグ処理を実行することにより、背景画像ＢＩ内において、合成対象画像ＣＩを移動させる。そして、該ＵＩ画面において、ユーザは、背景画像ＢＩ上の所望の位置に、合成対象画像ＣＩが配置された状態で、位置決定指示を入力する。ＣＰＵ１１０は、位置決定指示が入力された時点で、ＵＩ画面において合成対象画像ＣＩが配置されている背景画像ＢＩ内の領域を、合成領域ＣＡに決定する。以下では、図３（Ａ）に示す位置に、合成領域ＣＡが決定された場合を例に説明を続ける。
【００２６】
Ｓ３０では、ＣＰＵ１１０は、サーバ３００に合成指示を送信する。合成指示には、例えば、選択された背景画像データおよび合成対象画像データを特定するための情報（例えば、ファイル名）と、Ｓ２５で決定された合成領域ＣＡを特定するための情報（例えば、合成領域ＣＡの左上の頂点の座標情報）と、が含まれる。
【００２７】
サーバ３００が合成指示を受信すると、Ｓ３５にて、ＣＰＵ３１０は、合成指示に含まれる情報に従って、サーバ３００の不揮発性記憶装置３３０内に格納されるテンプレート画像データ群３３４から、背景画像データを取得する。Ｓ４０では、同様に、ＣＰＵ３１０は、サーバ３００の不揮発性記憶装置３３０内に格納されるテンプレート画像データ群３３４から、合成対象画像データを取得する。Ｓ４５では、ＣＰＵ３１０は、合成指示に含まれる情報に従って、背景画像ＢＩ内に、合成領域ＣＡを決定する。Ｓ５０では、ＣＰＵ３１０は、合成処理を実行する。
【００２８】
図４は、合成処理のフローチャートである。図５は、合成処理を説明するための図である。合成処理は、合成画像が合成領域ＣＡ内に配置された処理済背景画像を表す処理済背景画像データを生成する処理である。合成画像は、合成対象画像ＣＩ（図３（Ｂ））と、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡ内の部分画像（図３（Ａ））と、が合成された画像である。
【００２９】
Ｓ１００では、ＣＰＵ３１０は、背景画像ＢＩを表す背景画像データから、合成領域ＣＡ内の部分画像ＰＩを表す部分画像データを抽出する。図５（Ａ）には、部分画像ＰＩの一例が示されている。図５（Ａ）の例では、部分画像ＰＩは、背景画像ＢＩ内のオブジェクトＢｏ２、Ｂｏ３の一部と、下地Ｂｇの一部と、を含んでいる。
【００３０】
Ｓ１０５では、ＣＰＵ３１０は、部分画像データを用いて、エンボス画像ＥＩを表すエンボス画像データを生成する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、部分画像ＰＩの各画素の色値（ＲＧＢ値）を、所定の変換式を用いて輝度値Ｙに変換することによって、部分画像ＰＩの画素ごとの輝度を表す輝度データを生成する。輝度値Ｙは、ＲＧＢ値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を用いて、例えば、輝度値Ｙ=((0.298912×Ｒ)＋(0.586611×Ｇ)＋(0.114478×Ｂ))という式で算出される。輝度値Ｙは、例えば、０から２５６までのいずれかの値を取る。ＣＰＵ３１０は、部分画像ＰＩの輝度データに対して、エンボスフィルタＦＬ（図４）を適用して、エンボス画像データを生成する。図４のエンボスフィルタＦＬを適用後の画素の値は、−（３×２５５）から、＋（３×２５５）までのいずれかの値を取るが、０から２５６までの値に正規化される。
【００３１】
図５（Ｂ）には、エンボス画像ＥＩの一例が示されている。エンボス画像ＥＩでは、部分画像ＰＩにおける単色の領域のように特徴に乏しい領域を構成する画素の値は、中間値（すなわち、１２８）の近傍の値となる。そして、エンボス画像ＥＩでは、部分画像ＰＩのエッジを構成する画素（エッジ画素とも呼ぶ）の値は、中間値から離れた値、例えば、中間値より大幅に大きな値や小さな値をとる。一般的には、エンボス画像ＥＩにおいて、部分画像ＰＩのエッジは、中間値より大きな値を有する画素によって構成される線と、中間値より小さな値を有する画素によって構成される線と、の二重線として抽出される。また、エンボス画像ＥＩには、部分画像ＰＩに含まれるテクスチャ（質感）が、浮き彫り状に強調される。換言すれば、エンボス画像ＥＩを生成することによって、エッジ、および、テクスチャなどの部分画像ＰＩの特徴が抽出される。ここで、テクスチャは、上述した紙のしわなどを表現した所定サイズ以下の模様である。所定サイズは、例えば、縦方向および横方向の画素数が１０画素以下であり、合成対象画像ＣＩの横方向および縦方向の画素数の１／１００程度の画素数である。
【００３２】
図５（Ｂ）には、エンボス画像ＥＩの一例が示されている。エンボス画像ＥＩには、部分画像ＰＩの特徴が浮き彫り状に現れるが、図５（Ｂ）では、図の煩雑を避けるために、エンボス画像ＥＩは簡略化して図示されている。このエンボス画像ＥＩにおいて、グレーのみの領域は、部分画像ＰＩの特徴に乏しい領域、すなわち、上述したエッジやテクスチャが比較的少ない領域を示す。また、黒の領域は、部分画像ＰＩの特徴のある領域、上述したエッジやテクスチャが比較的多い領域を示している。このエンボス画像ＥＩには、部分画像ＰＩのオブジェクトＢｏ２のエッジＥｇ２や、オブジェクトＢｏ３のエッジＥｇ３が現れている。また、このエンボス画像ＥＩには、部分画像ＰＩの下地ＢｇのテクスチャＢｅが現れている。
【００３３】
Ｓ１１０では、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩのヒストグラムを生成する。ヒストグラムは、エンボス画像ＥＩ内の各画素を、画素の値に応じて、複数個のクラスに分類したデータである。本実施例では、本実施例では、２５６階調の画素の値のそれぞれを、１個のクラスとして、ヒストグラムが生成される。
【００３４】
図６は、エンボス画像ＥＩのヒストグラムの一例を示す図である。中央部のピークＰｃは、下地Ｂｇや、オブジェクトＢｏ２、Ｂｏ３のエッジ以外の部分に対応している。中央部から離れたピーク（例えば、Ｐｓ１、Ｐｓ２）は、エッジに対応している。下地Ｂｇが単色のベタ塗りに近いほど、ピークＰｃは、高く細くなる。下地Ｂｇが模様などのテクスチャを有しており、単色のベタ塗りではない場合には、ピークＰｃは、低く太くなる。
【００３５】
Ｓ１１５では、ＣＰＵ３１０は、背景残存率ＢＲを決定する。背景残存率ＢＲは、上述したように、背景画像データに付属データとして対応付けられている。ＣＰＵ３１０は、Ｓ３５で取得された背景画像データに対応付けられている背景残存率ＢＲ（単位は％）を、本合成処理で用いる背景残存率ＢＲとして決定する。
【００３６】
Ｓ１２０では、ＣＰＵ３１０は、二値化閾値ＴＨ１を決定する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩの全画素数ＡＲ、すなわち、部分画像ＰＩの全画素数ＡＲを算出する。そして、ＣＰＵ３１０は、全画素数ＡＲに対する二値化閾値ＴＨ１より大きな値を有する画素の割合が、背景残存率ＢＲ以下となる最小の画素の値を、二値化閾値ＴＨ１として決定する。換言すれば、画素の値が大きい順に、ＡＲ個の画素を並べた場合に、{ＡＲ×（ＢＲ／１００）}番目に位置する画素が決定される。そして、決定された画素の値が、二値化閾値ＴＨ１に決定される。
【００３７】
Ｓ１２５では、ＣＰＵ３１０は、領域区分画像ＡＩを表す領域区分画像データを生成する。領域区分画像ＡＩは、合成領域ＣＡを、ＯＮ画素によって構成されるＯＮ領域とＯＦＦ画素によって構成されるＯＦＦ領域とに区分する二値画像である。領域区分画像ＡＩにおいて、ＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率（面積比とも言うことができる）は、背景残存率ＢＲとほぼ等しくなる。
【００３８】
具体的には、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩの各画素の値を、二値化閾値ＴＨ１を用いて二値化することによって、領域区分画像データを生成する。本ステップの二値化では、エンボス画像ＥＩ内の注目画素の値が二値化閾値ＴＨ１以下である場合には、当該注目画素の値は、ＯＮ領域を構成するＯＮ画素に決定される。また、エンボス画像ＥＩ内の注目画素の値が二値化閾値ＴＨ１より大きい場合には、当該注目画素の値は、ＯＦＦ領域を構成するＯＦＦ画素に決定される。
【００３９】
図５（Ｃ）には、領域区分画像ＡＩの一例が示されている。図５（Ｃ）の領域区分画像ＡＩの黒色の領域は、ＯＮ領域を示し、白色の領域は、ＯＦＦ領域を示す。図５（Ｃ）に示すように、領域区分画像ＡＩのＯＦＦ領域は、部分画像ＰＩのエッジに対応する領域を含んでいる。上述したピークＰｓ１に属する画素がＯＦＦ画素に分類されるからである。また、領域区分画像ＡＩにおいて、部分画像ＰＩの下地Ｂｇに対応する領域には、下地Ｂｇのテクスチャに応じて、ＯＮ領域とＯＦＦ領域とが混在している。上述したピークＰｃの一部がＯＮ画素に、他の一部がＯＦＦ画素に分類されるからである。
【００４０】
Ｓ１３０〜Ｓ１５０では、背景画像ＢＩ（図３（Ａ））内の合成領域ＣＡに、合成対象画像ＣＩ（図３（Ｂ））を合成する処理が実行される。先ず、Ｓ１３０では、ＣＰＵ３１０は、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡ内の複数個の画素から１個の注目画素を選択する。Ｓ１３５では、ＣＰＵ３１０は、注目画素に対応するマスク画像ＦＩ（図３（Ｂ））の画素が、ＯＮ画素であるか否かを判断する。マスク画像ＦＩの対応画素は、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡにマスク画像ＦＩを配置した場合に、注目画素と重なるマスク画像ＦＩの画素である。
【００４１】
マスク画像ＦＩの対応画素がＯＮ画素である場合には（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、Ｓ１４０にて、ＣＰＵ３１０は、注目画素に対応する領域区分画像ＡＩ（図５（Ｃ））の画素が、ＯＮ画素であるか否かを判断する。領域区分画像ＡＩの対応画素は、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡに領域区分画像ＡＩを配置した場合に、注目画素と重なる領域区分画像ＡＩの画素である。
【００４２】
領域区分画像ＡＩの対応画素がＯＮ画素である場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、Ｓ１４５にて、ＣＰＵ３１０は、注目画素の値（ＲＧＢ値）を、注目画素に対応する合成対象画像ＣＩの画素の値（ＲＧＢ値）に置換する。合成対象画像ＣＩの対応画素は、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡに合成対象画像ＣＩを配置した場合に、注目画素と重なる合成対象画像ＣＩの画素である。
【００４３】
マスク画像ＦＩの対応画素がＯＦＦ画素である場合（Ｓ１３５：ＮＯ）、または、領域区分画像ＡＩの対応画素がＯＦＦ画素である場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ１４５を実行することなく、Ｓ１５０に処理を進める。
【００４４】
Ｓ１５０では、ＣＰＵ３１０は、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡ内の全ての画素を注目画素として処理したか否かを判断する。未処理の画素がある場合には（Ｓ１５０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ１３０に戻って、未処理の画素を次の注目画素として選択する。全ての画素が処理された場合には（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、合成処理を終了する。合成処理によって、部分画像ＰＩと合成対象画像ＣＩとが合成された合成画像ＣＭＩが、合成領域ＣＡに配置された処理済背景画像ＣＢＩを表す処理済背景画像データが生成される。
【００４５】
図７は、処理済背景画像ＣＢＩと、比較例の画像と、の一例を示す図である。図７（Ａ）の処理済背景画像ＣＢＩの合成領域ＣＡには、合成画像ＣＭＩが配置されていることが解る。また、図５（Ｄ）には、合成画像ＣＭＩのうち、合成対象画像ＣＩ（図３（Ａ））の対応画素の値に置換された画素（置換画素とも呼ぶ）のみによって表される画像（置換画像とも呼ぶ）ＲＩが示されている。
【００４６】
図５（Ｄ）から解るように、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡ内の全ての画素が、合成対象画像ＣＩの画素に置換されるわけではない。置換画素は、図４の合成処理から解るように、合成領域ＣＡ内の全ての画素のうち、マスク画像ＦＩの対応画素がＯＮであり、かつ、領域区分画像ＡＩがＯＮである画素である。換言すれば、置換画素は、合成対象画像ＣＩの対応画素がオブジェクト画素ＯＰ１であり、かつ、領域区分画像ＡＩの対応画素がＯＮである画素である。非置換画素は、マスク画像ＦＩの対応画素と領域区分画像ＡＩの対応画素とのうちの少なくとも一方がＯＦＦである画素である。合成領域ＣＡのうち、非置換画素によって構成される領域を、第１種の領域とも呼び、合成領域ＣＡのうち、置換画素によって構成される領域を、第２種の領域とも呼ぶ。上述したように、領域区分画像ＡＩのＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率は、背景残存率ＢＲに基づいて決定されている。そして、領域区分画像ＡＩと、予め定められたマスク画像ＦＩと、に基づいて、第１種の領域と第２種の領域が決定されるから、第２種の領域に対する第１種の領域の画素数の比率は、背景残存率ＢＲに基づいて決定されている、と言うことができる。
【００４７】
図５（Ｄ）の置換画像ＲＩにおいて、グレーの領域ＯＰは、第２種の領域を示し、白の領域ＶＰ１〜ＶＰ３は、第１種の領域を示している。第１種の領域は、部分画像ＰＩのエッジに対応する領域ＶＰ１と、部分画像ＰＩの下地Ｂｇのテクスチャに応じて生じる領域ＶＰ２と、マスク画像ＦＩのＯＦＦ画素に対応する領域ＶＰ３と、を含んでいる。すなわち、部分画像ＰＩ内の複数個の画素のうち、合成対象画像ＣＩのオブジェクト画素ＯＰ１に対応する複数個の画素は、エッジを構成する画素と、テクスチャ（所定サイズ以下の模様）を構成する画素と、それ以外の画素（主としてベタ塗りの単色領域の画素）と、を含んでいる。エッジを構成する画素は、ほぼ全てが非置換画素に分類される。所定サイズ以下の模様を構成する画素は、置換画素と非置換画素のいずれにも分類される。それ以外の画素は、置換画素に分類される。換言すれば、これらの画素のうち、第１種の領域に分類される割合（すなわち、合成画像において、画素値が維持される割合）は、エッジを構成する画素、所定サイズ以下の模様を構成する画素、それ以外の画素の順に高い。
【００４８】
処理済背景画像データが生成されると、図２のＳ５５では、ＣＰＵ３１０は、生成された処理済背景画像データを、ネットワーク５００を介して、端末装置１００に送信する。端末装置１００が、サーバ３００から処理済背景画像データを受信すると、Ｓ６０では、ＣＰＵ１１０は、印刷処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、処理済背景画像データを用いて印刷データを生成し、生成した印刷データをプリンタ２００に供給する。プリンタ２００は、受信した印刷データに従って、処理済背景画像ＣＢＩを印刷する。例えば、図７（Ａ）に示す処理済背景画像ＣＢＩがはがきに印刷される。
【００４９】
以上説明した第１実施例によれば、背景画像ＢＩのうちの合成領域ＣＡ内の部分画像ＰＩの特徴に基づいて、合成領域ＣＡは第１種の領域と第２種の領域とに区分される。より具体的には、部分画像ＰＩのエッジやテクスチャなどの特徴を抽出するために、エンボス画像ＥＩ（図５（Ｂ））が生成され（図４のＳ１０５）、エンボス画像ＥＩを二値化することによって、領域区分画像ＡＩ（図５（Ｃ））が生成される（図４のＳ１２５）。そして、領域区分画像ＡＩと、マスク画像ＦＩと、に基づいて、第１種の領域と第２種の領域とが決定される（図４のＳ１３５、Ｓ１４０）。この結果、合成領域ＣＡは第１種の領域と第２種の領域とに区分される。
【００５０】
そして、合成領域ＣＡ内の第１種の領域内の画素の値は、背景画像ＢＩ（すなわち、部分画像ＰＩ）の画素の値に維持され、合成領域ＣＡ内の第２種の領域内の画素の値は、合成対象画像ＣＩの対応画素の値に置換されることによって、合成画像ＣＭＩが生成される（図４のＳ１４５）。すなわち、第１種の領域内の画素の値と第２種の領域内の画素の値とを互いに異なる処理によって決定される。そして、合成画像ＣＭＩが合成領域ＣＡに配置された処理済背景画像ＣＢＩを表す処理済背景画像データが出力される（図２のＳ５５）。
【００５１】
この結果、背景画像ＢＩの部分画像ＰＩの特徴と合成対象画像ＣＩの特徴とを含む適切な合成画像ＣＭＩが生成される。
【００５２】
より具体的には、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩを生成することによって、部分画像ＰＩ内のエッジ（例えば、図５（Ｂ）のＥｇ２、Ｅｇ）を抽出する。そして、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩを二値化して領域区分画像ＡＩを生成することによって、抽出されたエッジの領域を、第１種の領域に決定する（図５（Ｃ））。
【００５３】
この結果、背景画像ＢＩの部分画像ＰＩ内のエッジが合成画像ＣＭＩから失われることを抑制することができる。したがって、合成画像ＣＭＩ、ひいては、処理済背景画像ＣＢＩの見栄えが低下することを抑制することができる。
【００５４】
図７（Ｂ）には、比較例の画像ＳＢＩの一例が示されている。この画像ＳＢＩは、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡに合成対象画像ＣＩを重ねた場合に、合成対象画像ＣＩのオブジェクト画素ＯＰ１と重なる合成領域ＣＡの画素の値を、当該オブジェクト画素の値に置換することによって、生成される画像である。この画像ＳＢＩの合成領域ＣＡ内の画像ＳＭＩ（単純合成画像とも呼ぶ）では、合成対象画像ＣＩのオブジェクト（枠や文字）が合成されたことによって、部分画像ＰＩのエッジが失われていることが解る。これに対して、本実施例の処理済背景画像ＣＢＩの合成画像ＣＭＩでは、部分画像ＰＩのエッジが失われていないことが解る。
【００５５】
また、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩを生成することによって、部分画像ＰＩ内に示されるテクスチャ（例えば、下地Ｂｇのテクスチャ）を抽出する。すなわち、部分画像ＰＩに含まれる所定サイズ以下の模様が抽出される。そして、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩを二値化して領域区分画像ＡＩを生成することによって、抽出された所定サイズ以下の模様に応じて第１種の領域と第２種の領域とが決定される。
【００５６】
この結果、部分画像ＰＩ内に示されるテクスチャが合成画像ＣＭＩから失われることを抑制することができる。したがって、合成画像ＣＭＩ、ひいては、処理済背景画像ＣＢＩの見栄えが低下することを抑制することができる。
【００５７】
なお、図４のＳ１０５〜Ｓ１２５までの処理は、部分画像ＰＩ内の画素を、置換画素と、非置換画素とに、分類する分類処理である、と言うことができる。そして、ＣＰＵ１１０は、置換画素によって構成される第１種の領域内の画素の値を部分画像ＰＩの画素の値に決定し、非置換画素によって構成される第２種の領域内の画素の値を合成対象画像ＣＩの画素の値に決定することによって、部分画像ＰＩと合成対象画像ＣＩとを合成している（図４のＳ１３５〜Ｓ１４５）。この結果、部分画像ＰＩと合成対象画像ＣＩとを適切に合成して、部分画像ＰＩの特徴と合成対象画像ＣＩの特徴とを含む適切な合成画像を生成することができる。
【００５８】
そして、この分類処理には、エンボスフィルタが用いられている。これにより、部分画像ＰＩ内のエッジやテクスチャを適切に抽出することができるので、部分画像ＰＩ内のエッジやテクスチャに応じて、第１種の領域と第２種の領域を適切に決定することができる。したがって、部分画像ＰＩ内のエッジやテクスチャが合成画像ＣＭＩから失われることを適切に抑制することができる。
【００５９】
また、図２のＳ１５にて、合成処理に用いられる背景画像ＢＩを表す背景画像データは、テンプレート画像データ群３３４に含まれる複数個のテンプレート画像データの中から選択される。そして、これらの背景画像データには、付属データとして、背景残存率ＢＲが対応付けられている（図３（Ａ））。そして、上述したように、背景残存率ＢＲに基づいて、第２種の領域に対する第１種の領域の画素数の比率が決定される。換言すれば、背景画像データとして、第１のテンプレート画像データが選択された場合には、第２種の領域に対する第１種の領域の比率は、第１の比率に決定され、第２のテンプレート画像データが選択された場合には、当該比率は、第２の比率に決定される。この結果、選択されるテンプレート画像データに応じて、適切な合成画像ＣＭＩを生成することができる。
【００６０】
例えば、紙のしわ状のテクスチャを含む下地を含むテンプレート画像を表すテンプレート画像データには、比較的大きい値の背景残存率ＢＲ（例えば、４０％）が対応付けられている。この結果、当該テンプレート画像データが背景画像データとして選択された場合には、合成画像ＣＭＩにおいて、合成画像ＣＭＩにおける第１種の領域の比率が高くなるので、合成画像ＣＭＩは、しわのある紙に印鑑を押した場合のように、かすれた印影を表現する画像となる。また、紙のしわ状のテクスチャを含まず、ベタ塗りの下地を含むテンプレート画像を表すテンプレート画像データには、比較的低い値の背景残存率ＢＲ（例えば、１０％）が対応付けられている。この結果、当該テンプレート画像データが背景画像データとして選択された場合には、合成画像ＣＭＩにおいて、合成画像ＣＭＩにおける第１種の領域の比率が低くなるので、合成画像ＣＭＩは、しわのない紙に印鑑を押した場合のように、かすれのないくっきりした印影を表現する画像となる。
【００６１】
Ｂ．第２実施例
上記第１実施例では、背景残存率ＢＲは、背景画像データに付属データとして対応付けられているが、背景残存率ＢＲは、部分画像ＰＩの特徴に応じて決定されても良い。図８は、第２実施例における背景残存率ＢＲの決定のフローチャートである。図９は、第２実施例の背景残存率ＢＲを決定するためのテーブルの説明図である。
【００６２】
第２実施例では、図４のＳ１１５の背景残存率ＢＲの決定は、図９のフローチャートに処理によって行われる。Ｓ２００では、ＣＰＵ３１０は、エンボス画像ＥＩの画素の値の標準偏差σを算出する。標準偏差σは、以下の式（１）を用いて算出される。式（１）におけるＶａｖｅは、エンボス画像ＥＩの全ての画素の値の平均値である。また、式（１）におけるｎは、エンボス画像ＥＩの画素の総数である。そして、式（１）におけるＶｉは、エンボス画像ＥＩのｎ個の画素のそれぞれの値である（１≦ｉ≦ｎ）。部分画像ＰＩの画素の値のばらつきが大きいほど、エンボス画像ＥＩの各画素の値のばらつきも大きくなるので、エンボス画像ＥＩの各画素の値のばらつきを示す特徴量である標準偏差σは、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきを示す特徴量とも言うことができる。
【００６３】
【数１】
0006428166.tif 000002
【００６４】
Ｓ２１０では、ＣＰＵ３１０は、標準偏差σに基づいて、背景残存率ＢＲを決定する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、図９に示す標準偏差σと背景残存率ＢＲとの対応関係を規定したテーブルを参照して、算出された標準偏差σに対応する背景残存率ＢＲを決定する。このテーブルは、コンピュータプログラム３３２に予め組み込まれている。図９に示すように、標準偏差σが０である場合に、背景残存率ＢＲは、最小値ＢＲｍｉｎに決定され、標準偏差σが特定値σｓ以上である場合に、背景残存率ＢＲは、最大値ＢＲｍａｘに決定される。そして、０≦σ≦σｓの範囲では、標準偏差σが大きいほど、背景残存率ＢＲは直線的に大きくなるように、決定される。ＢＲｍｉｎ、ＢＲｍａｘ、σｓの値は、例えば、ばらつきが互いに異なる背景画像ＢＩの複数個のサンプルと、合成対象画像ＣＩサンプルと、を用いた処理済背景画像ＣＢＩのサンプルを、背景残存率ＢＲを変更しながら生成し、生成された処理済背景画像ＣＢＩのサンプルの見栄えを評価することによって、実験的に決定される。ＢＲｍｉｎは、例えば、０％であり、ＢＲｍａｘは、例えば、６０％である。
【００６５】
以上説明した第２実施例によれば、部分画像ＰＩの特徴に応じて、背景残存率ＢＲが決定される。すなわち、部分画像ＰＩの特徴に応じて、合成領域ＣＡにおける第２種の領域に対する第１種の領域の比率が決定される。この結果、部分画像ＰＩの特徴に応じて、部分画像ＰＩの特徴を合成画像ＣＭＩに残す程度を適切に決定することができる。
【００６６】
具体的には、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきを示す特徴量である標準偏差σが大きいほど、背景残存率ＢＲが大きくされる（図９）。したがって、標準偏差σが大きいほど第２種の領域に対する第１種の領域の比率が大きくされる。すなわち、合成画像ＣＭＩに部分画像ＰＩの特徴が残される程度が大きくなる。一般的に、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきが大きいほど、合成画像ＣＭＩにおいて部分画像ＰＩの特徴を残す程度を大きくすることが好ましいと考えられる。部分画像ＰＩの画素の値のばらつきが大きいほど、部分画像ＰＩに多くのエッジが含まれる可能性が高い。また、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきが大きいほど、部分画像ＰＩに特徴的なテクスチャが含まれる可能性が高い。従って、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきが大きいほど、合成画像ＣＭＩにおいて、エッジやテクスチャなどの部分画像ＰＩの特徴を残すことで合成画像ＣＭＩの見栄えを向上できる可能性が高いからである。また、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきが比較的低い場合には、例えば、部分画像ＰＩがベタ塗りの単色の領域である場合には、合成画像ＣＭＩにおいて、部分画像ＰＩの特徴を残す意義が比較的低い。部分画像ＰＩの特徴を残す程度を過度に大きくすると、合成画像ＣＭＩにおいて、逆に、合成対象画像ＣＩの特徴が損なわれる可能性があるので、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきが比較的低い場合には、部分画像ＰＩの特徴を残す程度を比較的低くすることが好ましいと考えられる。以上の説明から解るように、第２実施例によれば、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきに応じて、より好ましい合成画像ＣＭＩを生成することができる。
【００６７】
なお、第２実施例では、部分画像ＰＩの画素の値のばらつきを示す特徴量として、エンボス画像ＥＩの画素の値の標準偏差σが用いられているが、これに代えて、部分画像ＰＩの画素の値の標準偏差σ、分散σ２、平均エッジ量などが用いられても良い。
【００６８】
Ｃ．第３実施例
第１実施例では、背景画像データには、背景残存率ＢＲが、付属データとして対応付けられている。これに代えて、第３実施例では、背景画像データには、単純合成処理を行うか、特殊合成処理を行うか、を示す処理指定情報が、付属データとして対応付けられている。例えば、背景画像ＢＩ内の下地やオブジェクトが、細かいノイズやしわなどの特定のテクスチャ（質感）を有する画像である場合には、特殊合成処理を行うことを示す処理指定情報が、当該背景画像ＢＩを表す背景画像データに対応付けられる。また、背景画像ＢＩ内の下地ＢｇやオブジェクトＢｏ１〜Ｂｏ３が、単純なベタ塗りの画像である場合には、単純合成処理を行うことを示す処理指定情報が、当該背景画像ＢＩを表す背景画像データに対応付けられる。
【００６９】
図１０は、第３実施例の合成処理のフローチャートである。Ｓ３００では、ＣＰＵ３１０は、合成処理に用いるべき背景画像ＢＩが、特殊合成処理の対象であるか否かを判断する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、合成処理に用いるべき背景画像ＢＩを表す背景画像データに対応付けられている処理指定情報を参照する。処理指定情報が特殊合成処理を行うことを示す場合には、ＣＰＵ３１０は、背景画像ＢＩが特殊合成処理の対象であると判断する。処理指定情報が単純合成処理を行うことを示す場合には、ＣＰＵ３１０は、背景画像ＢＩが特殊合成処理の対象でないと判断する。
【００７０】
背景画像ＢＩが特殊合成処理の対象である場合には（Ｓ３００：ＹＥＳ）、Ｓ３１０にて、ＣＰＵ３１０は、特殊合成処理として、第１実施例にて説明した図４のＳ１００〜Ｓ１５０の合成処理を実行する。なお、第３実施例では、図４のＳ１１５にて決定される背景残存率ＢＲは、固定値（例えば、４０％）である。背景画像ＢＩが特殊合成処理の対象でない場合には（Ｓ３００：ＮＯ）、Ｓ３２０にて、ＣＰＵ３１０は、単純合成処理を実行する。単純合成処理は、図７（Ｂ）の比較例の画像ＳＢＩを表す画像データを生成する処理である。すなわち、ＣＰＵ３１０は、背景画像ＢＩの合成領域ＣＡに合成対象画像ＣＩを重ねた場合に、合成対象画像ＣＩのオブジェクト画素ＯＰ１と重なる合成領域ＣＡの画素の値を、当該オブジェクト画素ＯＰ１の値に置換することによって、処理済背景画像データを生成する。
【００７１】
この第３実施例によれば、単純合成処理を用いることが好ましい背景画像ＢＩが用いられる場合には、単純合成処理が実行され、特殊合成処理を用いることが好ましい背景画像ＢＩが用いられる場合には、特殊合成処理が実行される。従って、合成処理に用いるべき背景画像ＢＩに応じて、適切な処理済背景画像データを生成することができる。
【００７２】
Ｄ．第４実施例
第４実施例の合成処理は、領域区分画像ＡＩを生成する処理が第１実施例の合成処理と異なる。図１１は、第４実施例の合成処理のフローチャートである。Ｓ４００では、図４のＳ１００と同様に、ＣＰＵ３１０は、背景画像ＢＩを表す背景画像データから、合成領域ＣＡ内の部分画像ＰＩを表す部分画像データを抽出する。
【００７３】
Ｓ４０５では、ＣＰＵ３１０は、部分画像ＰＩの代表色値（ＲＧＢ値）を算出する。例えば、部分画像ＰＩの全ての画素のＲ成分値の平均値Ｒａｖと、Ｇ成分値の平均値Ｇａｖと、Ｂ成分値の平均値Ｂａｖとを含む平均色値（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）が、部分画像ＰＩの代表色値として算出される。
【００７４】
Ｓ４１０では、ＣＰＵ３１０は、合成対象画像ＣＩの代表色値を算出する。例えば、部分画像ＰＩの代表色値と同様に、合成対象画像ＣＩの全ての画素の平均色値が、合成対象画像ＣＩの代表色値として算出される。
【００７５】
Ｓ４１５では、ＣＰＵ３１０は、部分画像ＰＩの代表色値と、合成対象画像ＣＩの代表色値と、の間の距離Ｄを算出する。具体的には、これらの２個の色値のＲＧＢ色空間におけるユークリッド距離Ｄが算出される。
【００７６】
Ｓ４２０では、ＣＰＵ３１０は、距離Ｄに基づいて、予め規定された複数個の領域区分パターンの中から、用いるべき領域区分パターンを選択する。領域区分パターンは、第１実施例の領域区分画像ＡＩと同様に、ＯＦＦ領域とＯＮ領域とが区分された二値画像である。領域区分パターンにおいて、ＯＦＦ領域とＯＮ領域とは、例えば、かすれた印影に現れるパターンを表現するように配置されている。本実施例では、図１１に示すように、３種類の領域区分パターンＡＰ１〜ＡＰ３の中から、用いるべき領域区分パターンが選択される。図１１の領域区分パターンＡＰ１〜ＡＰ３において、黒色の領域は、ＯＮ領域を示し、白色の領域は、ＯＦＦ領域を示す。これらの領域区分パターンＡＰ１〜ＡＰ３の間では、互いに、ＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率が異なっている。当該比率は、パターンＡＰ１、ＡＰ２、ＡＰ３の順に段階的に大きくなり、例えば、１０％、２５％、４０％である。
【００７７】
本実施例では、距離Ｄが、比較的小さい第１範囲（例えば、Ｄ＜Ｄ１）内にある場合には、ＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率が比較的小さい領域区分パターンＡＰ１が選択される。距離Ｄが、中程度の第２範囲（例えば、Ｄ１≦Ｄ＜Ｄ２）内にある場合には、ＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率が中程度の領域区分パターンＡＰ２が選択される。距離Ｄが、比較的大きい第３範囲（例えば、Ｄ２≦Ｄ）内にある場合には、ＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率が比較的大きい領域区分パターンＡＰ３が選択される。すなわち、距離Ｄが大きいほど、当該比率が大きな領域区分パターンが選択される。
【００７８】
Ｓ４２５では、ＣＰＵ３１０は、選択された領域区分パターンを用いて、領域区分画像ＡＩを生成する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、選択された領域区分パターンを部分画像ＰＩのサイズ（すなわち、合成領域ＣＡのサイズ）分だけ並べて配置することによって、部分画像ＰＩと同じサイズの領域区分画像ＡＩを生成する。したがって、領域区分画像ＡＩにおけるＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率は、選択された領域区分パターンにおける当該比率と同じになる。
【００７９】
領域区分画像ＡＩが生成されると、Ｓ４３０では、図４のＳ１３０〜Ｓ１５０の処理が実行される。
【００８０】
以上説明した第４実施例によれば、部分画像ＰＩの特徴に応じて、領域区分画像ＡＩにおけるＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率が決定される。より具体的には、部分画像ＰＩの色と合成対象画像の色との差を示す特徴量である距離Ｄが大きいほど、ＯＮ領域に対するＯＦＦ領域の画素数の比率が大きくされる。この結果、部分画像ＰＩの色と合成対象画像の色との差が大きいほど、合成領域ＣＡにおける第２種の領域に対する第１種の領域の画素数の比率が大きくなる。この結果、部分画像ＰＩの色と合成対象画像ＣＩの色との差に応じて、より好ましい合成画像ＣＭＩを生成することができる。
【００８１】
より詳しく説明すると、部分画像ＰＩの色と合成対象画像ＣＩの色との差が大きい場合には、合成画像ＣＭＩに部分画像ＰＩの特徴を残す意義が大きくなると考えられる。合成画像ＣＭＩに部分画像ＰＩの特徴を残した場合に、当該特徴が目立ちやすいからである。このために、部分画像ＰＩの色と合成対象画像ＣＩの色との差が大きい場合には、合成領域ＣＡにおける第２種の領域に対する第１種の領域の画素数の比率を大きくすることが好ましい。一方、部分画像ＰＩの色と合成対象画像ＣＩの色との差が小さい場合には、合成画像ＣＭＩに部分画像ＰＩの特徴を残す意義が小さくなるので、逆に、合成対象画像ＣＩの特徴が損なわれることを抑制することが好ましい。このために、部分画像ＰＩの色と合成対象画像ＣＩの色との差が小さい場合には、合成領域ＣＡにおける第２種の領域に対する第１種の領域の画素数の比率を小さくすることが好ましい。したがって、第４実施例によれば、部分画像ＰＩの色と合成対象画像ＣＩの色との差に応じて、より好ましい合成画像ＣＭＩを生成することができる。
【００８２】
Ｅ．変形例：
（１）上記各実施例では、合成画像ＣＭＩにおいて、第１種の領域内の画素の値は、背景画像ＢＩの部分画像ＰＩの画素の値が用いられ、第２種の領域内の画素の値は、合成対象画像ＣＩの画素の値が用いられる。これに代えて、合成画像ＣＭＩ内の画素の値には、部分画像ＰＩの対応画素の値と、合成対象画像ＣＩの対応画素の値と、の重み付き平均値が用いられても良い。
【００８３】
例えば、一般的に、合成画像ＣＭＩ内の画素の値（Ｒｍ、Ｇｍ、Ｂｍ）は、部分画像ＰＩの対応画素の値（Ｒｐ、Ｇｐ、Ｂｐ）と、合成対象画像ＣＩの対応画素の値（Ｒｃ、Ｇｃ、Ｂｃ）と、を用いて、以下の式（２）を用いて算出されても良い。
【００８４】
Ｒｍ＝Ｗｐ×Ｒｐ＋Ｗｃ×Ｒｃ
Ｇｍ＝Ｗｐ×Ｇｐ＋Ｗｃ×Ｇｃ
Ｂｍ＝Ｗｐ×Ｂｐ＋Ｗｃ×Ｂｃ            ...（２）
【００８５】
ここで、Ｗｐは、部分画像ＰＩの画素に対する重みであり、Ｗｃは、合成対象画像ＣＩの画素に対する重みであり、（Ｗｐ＋Ｗｃ）＝１である。ここで、合成画像ＣＭＩ内の画素のうち、第１種の領域内の画素を決定する際の重みＷｐを第１種の領域の重みＷｐ１とする。また、第２種の領域内の画素を決定する際の重みＷｐを、第２種の領域の重みＷｐ２とする。この場合に、第１種の領域の重みＷｐ１は、第２種の領域の重みＷｐ２より大きく設定されれば良い（Ｗｐ１＞Ｗｐ２）。重みＷｐは、合成画像ＣＭＩ内の各画素の値に対して部分画像ＰＩの各画素の値が反映される程度を示す部分画像ＰＩの反映率と言うことができる。こうすれば、部分画像ＰＩ（すなわち、背景画像）の特徴と合成対象画像ＣＩの特徴とを含む適切な合成画像ＣＭＩを生成し得る。
【００８６】
ここで、合成画像ＣＭＩ内の画素のうち、第１種の領域内の画素を決定する際の重みＷｃを第１種の領域の重みＷｃ１とする。また、第２種の領域内の画素を決定する際の重みＷｃを、第２種の領域の重みＷｃ２とする。さらに好ましくは、第１種の領域の重みＷｐ１は、第１種の領域の重みＷｃ１より大きく、第２種の領域の重みＷｃ１は、第２種の領域の重みＷｐ１より大きく設定される（Ｗｐ１＞Ｗｃ１、かつ、Ｗｃ２＞Ｗｐ２）。例えば、Ｗｐ１＝０．８、Ｗｃ１＝０．２、Ｗｃ２＝０．８、Ｗｐ２＝０．２に設定される。重みＷｃは、合成画像ＣＭＩ内の各画素の値に対して合成対象画像ＣＩの各画素の値が反映される程度を示す合成対象画像ＣＩの反映率と言うことができる。こうすれば、部分画像ＰＩ（すなわち、背景画像）の特徴と合成対象画像ＣＩの特徴とをより適切に残存させた合成画像ＣＭＩを生成し得る。
【００８７】
なお、上記各実施例は、第１種の領域内の画素の値が、Ｗｐ１＝１、Ｗｃ１＝０として、式（２）を用いて算出され、第２種の領域内の画素の値が、Ｗｐ２＝０、Ｗｃ２＝１として、式（２）を用いて算出される場合と、等価である。すなわち、上記各実施例は、（Ｗｐ１＞Ｗｐ２）を満たしているとともに、（Ｗｐ１＞Ｗｃ１、かつ、Ｗｃ２＞Ｗｐ２）を満たしている。
【００８８】
（２）上記第１実施例では、背景残存率ＢＲは、背景画像データの付属データであるが、背景残存率ＢＲは、合成対象画像データの付属データであっても良い。この場合には、合成対象画像データに対応付けられた背景残存率ＢＲに基づいて、第２種の領域に対する第１種の領域の画素数の比率が決定される。換言すれば、合成対象画像データとして、第１のテンプレート画像データが選択された場合には、第２種の領域に対する第１種の領域の比率は、第１の比率に決定され、第２のテンプレート画像データが選択された場合には、当該比率は、第２の比率に決定される。
【００８９】
また、第３実施例では、単純合成処理を行うか、特殊合成処理を行うか、を示す処理指定情報は、背景画像データの付属データであるが、背景残存率ＢＲは、合成対象画像データの付属データであっても良い。この場合には、図１０のＳ３００にて、ＣＰＵ３１０は、合成対象画像データの付属データとしての処理指定情報に従って、特別合成処理を行うか、単純合成処理を行うかを決定すれば良い。
【００９０】
（４）上記第１実施例の合成処理（図２）では、部分画像ＰＩにエンボスフィルタが適用されることによってエンボス画像ＥＩが生成され、該エンボス画像ＥＩが二値化されることによって、領域区分画像ＡＩが生成されている。これに代えて、部分画像ＰＩにSobelフィルタやPrewittフィルタなどのエッジ抽出フィルタが適用されることによってエッジ画像が生成され、該エッジ画像が二値化されることによって、領域区分画像が生成されても良い。この処理は、例えば、部分画像ＰＩのエッジを残し、かつ、部分画像ＰＩに含まれるテクスチャの特徴を残さないように、合成画像ＣＭＩを生成する場合に、好適である。
【００９１】
（５）上記実施例では、背景画像データおよび合成対象画像データは、いずれも、複数個のテンプレート画像データの中から選択されている。これに代えて、背景画像データおよび合成対象画像データの一方または両方は、他の画像データ、例えば、ユーザの原稿をスキャナによって読み取ることによって得られるスキャンデータであっても良い。
【００９２】
（６）上記実施例では、処理済背景画像データの用途は、印刷であるが、これに限らず、任意の用途が採用可能である。例えば、端末装置１００のＣＰＵ１１０は、取得した処理済背景画像データを、将来に利用するために、不揮発性記憶装置１３０に格納してもよい。また、処理済背景画像データは、端末装置１００以外の装置、例えば、ネットワーク５００に接続された他のサーバやユーザのパーソナルコンピュータ（図示省略）に、出力されてもよい。
【００９３】
（７）上記実施例のサーバ３００が実行する画像処理は、サーバ３００と異なる種類の装置（例えば、端末装置１００、プリンタ、デジタルカメラ、スキャナ、複合機、パーソナルコンピュータ、携帯電話）によって実現されてもよい。例えば、端末装置１００のＣＰＵ１１０は、上記実施例にてサーバ３００が実行する画像処理を全て実行しても良い。また、プリンタ２００のＣＰＵが、上記実施例にて、端末装置１００およびサーバ３００のＣＰＵ１１０、３１０が実行する画像処理を全て実行しても良い。
【００９４】
（８）サーバ３００は、ネットワークを介して互いに通信可能な複数個の装置（例えば、コンピュータ）を含んでも良い。サーバ３００が実行する画像処理は、複数個の装置によって、一部ずつ実行され得る。この場合には、複数個の装置が、１個の画像処理装置として機能する。
【００９５】
（９）上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。例えば、サーバ３００が実行する画像処理の全部または一部は、論理回路を含む専用のハードウェア回路によって実現されても良い。
【００９６】
以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。
【符号の説明】
【００９７】
１００...端末装置、１１０...ＣＰＵ、１２０...揮発性記憶装置、１２２...バッファ領域、１３０...不揮発性記憶装置、１３２...コンピュータプログラム、１４０...表示部、１５０...操作部、１８０...通信インタフェース、２００...プリンタ、３００...サーバ、３１０...ＣＰＵ、３２０...揮発性記憶装置、３２２...バッファ領域、３３０...不揮発性記憶装置、３３２...コンピュータプログラム、３３４...テンプレート画像データ群、３８０...通信インタフェース、５００...ネットワーク、９００...システム
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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