(57)【要約】【課題】画像の濃度調整を自動的に行う画像処理装置及びプログラムを提供すること【解決手段】ＣＰＵ１０は、画像読込手段４０から読み込んだ画像のヒストグラムを算出する。そして、シャドウ部を検出しシャドウ部格納領域３０６に記憶する。また、ハイライト部を検出し、ハイライト部格納領域３０８に記憶する。そして、記憶されたシャドウ部及びハイライト部から、γ参照閾値格納領域２０２に記憶されたγ参照閾値テーブルよりγ値を決定し、γ値に対応したγカーブを作成する。【選択図】    図２
2005039324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出手段と、
前記ハイライト部検出手段によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出手段によって検出されたシャドウ部に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成手段と、
前記γカーブ作成手段で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出手段と、
γ値と輝度値との対応関係を記憶する記憶手段と、
前記ハイライト部検出手段によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出手段によって検出されたシャドウ部それぞれの輝度値に対応するγ値を前記記憶手段から読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成手段と、
前記γカーブ作成手段で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
濃度値を設定する濃度値設定手段を更に備え、
前記記憶手段は、γ値と輝度値との対応関係を濃度値ごとに複数記憶する手段であり、
前記γカーブ作成手段は、前記記憶手段に記憶された対応関係のうち、前記濃度値設定手段により設定された濃度値に対応する対応関係に基づいてγ値を読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成する手段である、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、ヒストグラムのシャドウ部及びハイライト部の間の中間部を検出し、検出された中間部に基づいて、前記画像の種類を判定する判定手段を更に備え、
前記記憶手段は、γ値と輝度値との対応関係を更に画像の種類ごとに複数記憶する手段であり、
前記γカーブ作成手段は、前記記憶手段に記憶された対応関係のうち、前記判定手段により判定された画像の種類に対応する対応関係に基づいてγ値を読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成する手段である、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ハイライト部検出手段は、ヒストグラムの高輝度部分の裾野値及びピーク値を少なくとも含むハイライト部特定情報を、前記ヒストグラム算出手段により算出されたヒストグラムから検出するハイライト部特定情報検出手段を有し、前記ハイライト部特定情報によりハイライト部を検出する手段であり、
前記判定手段は、前記ハイライト部特定情報検出手段により検出されたハイライト部特定情報に基づいて画像の種類を判定する手段である、
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記シャドウ部検出手段は、ヒストグラムの低輝度部分の裾野値及びピーク値を少なくとも含むシャドウ部特定情報を、前記ヒストグラム算出手段により算出されたヒストグラムから検出するシャドウ部特定情報検出手段を有し、前記シャドウ部特定情報によりシャドウ部を検出する手段であり、
前記判定手段は、前記シャドウ部特定情報検出手段により検出されたシャドウ部特定情報に基づいて画像の種類を判定する手段である、
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータに、
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出機能と、
前記ハイライト部検出機能によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出機能によって検出されたシャドウ部に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成機能と、
前記γカーブ作成機能で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータに、
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出機能と、
γ値と輝度値との対応関係を記憶する記憶機能と、
前記ハイライト部検出機能によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出機能によって検出されたシャドウ部それぞれの輝度値に対応するγ値を前記記憶機能から読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成機能と、
前記γカーブ作成機能で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の濃度調整を自動的に行う画像処理装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複写機等の画像形成装置に内蔵される画像処理装置として、読み込んだ画像の濃度を調整し、画像形成用の画像として出力する画像処理装置が知られている。この従来の画像形成装置に内蔵された画像処理装置は、画像の種類（例えば「写真」や「文字」等）が選択されて画像が読み込まれると、選択された画像の種類に対応したγカーブに応じて、画像の濃度調整を行うものである。
【０００３】
例えば、読み込んだ画像から濃度頻度のヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムと、選択された画像の種類とから、（１）ヒストグラムの高輝度部分の裾野値、ピーク値及び開始点に関する値（以下、これらの値をまとめて「ハイライト部特定情報」という）を検出することでハイライト部を検出するか、又は（２）ヒストグラムの低輝度部分の裾野値、ピーク値及び開始点に関する値（以下、これらの値をまとめて「シャドウ部特定情報」という）を検出することでシャドウ部を検出する。そして、検出された各値に対応するγカーブを読み出し、読み出されたγカーブに対応した濃度調整を行う画像処理装置が知られている。
【０００４】
また、特許文献１や特許文献２に開示されているように、読み込んだ画像からヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムの特徴となる点（以下、適宜「特徴点」という）を検出し、その特徴点に基づいて画像の種類を判定する技術も知られている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−１９６２７５号公報
【特許文献２】
特開平１１−１９６２７６号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の画像処理装置においては、読み込まれた画像のヒストグラムから検出されたハイライト部又はシャドウ部のうち、いずれか一方の値に基づいてγカーブを選択し、濃度調整が行われていた。
【０００７】
例えば、原稿の種類を「文字」と選択した場合、画像処理装置はヒストグラムのハイライト部に対応するγカーブを選択し、濃度調整を行う。ここで、地肌の濃い文字原稿が読み込まれた場合には、地肌を飛ばす薄い濃度表現を行うγカーブが選択される。従って、文字まで薄くなってしまうという問題があった。
【０００８】
また、読み込まれた画像の種類を自動的に判定する画像処理装置においては、画像を判定する際に階調だけで判定を行っているため、必ずしも適切な画像判定を行うことができなかった。従って、誤判定により不適切な濃度調整が行われてしまう問題があった。
【０００９】
そこで、上記問題に鑑みて本発明が為されたものであり、本発明の目的は、画像に適した濃度調整を実現することであり、具体的には（１）読み込まれた画像の種類を高精度に判定すること、（２）任意のγカーブを作成することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、画像処理装置において、
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出手段と、
前記ハイライト部検出手段によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出手段によって検出されたシャドウ部に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成手段と、
前記γカーブ作成手段で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整手段と、
を備えることを特徴としている。
【００１１】
また、請求項７に記載のプログラムは、
コンピュータに、
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出機能と、
前記ハイライト部検出機能によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出機能によって検出されたシャドウ部に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成機能と、
前記γカーブ作成機能で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整機能と、
を実現させることを特徴としている。
【００１２】
請求項１又は７に記載の発明によれば、読み込んだ画像データのヒストグラムから得たハイライト部及びシャドウ部を元に、γカーブを作成し、濃度調整を行うことができる。従って、画像に濃度調整の処理を施す際に、ハイライト部及びシャドウ部に基づいて画像に適した濃度調整を行うことができる。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、画像処理装置において、
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出手段と、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出手段と、
γ値と輝度値との対応関係を記憶する記憶手段と、
前記ハイライト部検出手段によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出手段によって検出されたシャドウ部それぞれの輝度値に対応するγ値を前記記憶手段から読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成手段と、
前記γカーブ作成手段で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整手段と、
を備えることを特徴している。
【００１４】
また、請求項８に記載のプログラムは、
画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、ハイライト部を検出するハイライト部検出機能と、
前記ヒストグラム算出機能によって算出されたヒストグラムから、シャドウ部を検出するシャドウ部検出機能と、
γ値と輝度値との対応関係を記憶する記憶機能と、
前記ハイライト部検出機能によって検出されたハイライト部及び前記シャドウ部検出機能によって検出されたシャドウ部それぞれの輝度値に対応するγ値を前記記憶機能から読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成するγカーブ作成機能と、
前記γカーブ作成機能で作成されたγカーブに基づいて前記画像の濃度調整を行う濃度調整機能と、
を実現させることを特徴としている。
【００１５】
請求項２又は８に記載の発明によれば、ハイライト部及びシャドウ部にそれぞれ対応するγ値を記憶手段から読み出し、γカーブを作成して濃度調整を行うことが可能となる。従って、読み込まれた画像に適切な濃度調整を行うことが可能となる。
【００１６】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、
濃度値を設定する濃度値設定手段を更に備え、
前記記憶手段は、γ値と輝度値との対応関係を濃度値ごとに複数記憶する手段であり、
前記γカーブ作成手段は、前記記憶手段に記憶された対応関係のうち、前記濃度値設定手段により設定された濃度値に対応する対応関係に基づいてγ値を読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成する手段である、
ことを特徴としている。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、濃度値設定手段により設定された濃度値に対応するγ値を記憶手段から読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成し、濃度調整処理を行うことができる。従って、濃度値を選択することにより、ユーザが所望する濃度調整を行うことが可能となる。
【００１８】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３に記載の画像処理装置において、
前記ヒストグラム算出手段によって算出されたヒストグラムから、ヒストグラムのシャドウ部及びハイライト部の間の中間部を検出し、検出された中間部に基づいて、前記画像の種類を判定する判定手段を更に備え、
前記記憶手段は、γ値と輝度値との対応関係を更に画像の種類ごとに複数記憶する手段であり、
前記γカーブ作成手段は、前記記憶手段に記憶された対応関係のうち、前記判定手段により判定された画像の種類に対応する対応関係に基づいてγ値を読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成する手段である、
ことを特徴としている。
【００１９】
請求項４に記載の発明によれば、読み込んだ画像のヒストグラムから検出された中間部に基づいて、読み込んだ画像の種類を判定することができ、より適切な自動濃度調整を行うことが可能となる。
【００２０】
請求項５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、
前記ハイライト部検出手段は、ヒストグラムの高輝度部分の裾野値及びピーク値を少なくとも含むハイライト部特定情報を、前記ヒストグラム算出手段により算出されたヒストグラムから検出するハイライト部特定情報検出手段を有し、前記ハイライト部特定情報によりハイライト部を検出する手段であり、
前記判定手段は、前記ハイライト部特定情報検出手段により検出されたハイライト部特定情報に基づいて画像の種類を判定する手段である、
ことを特徴としている。
【００２１】
また、請求項６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、
前記シャドウ部検出手段は、ヒストグラムの低輝度部分の裾野値及びピーク値を少なくとも含むシャドウ部特定情報を、前記ヒストグラム算出手段により算出されたヒストグラムから検出するシャドウ部特定情報検出手段を有し、前記シャドウ部特定情報によりシャドウ部を検出する手段であり、
前記判定手段は、前記シャドウ部特定情報検出手段により検出されたシャドウ部特定情報に基づいて画像の種類を判定する手段である、
ことを特徴としている。
【００２２】
請求項５又は６に記載の発明によれば、シャドウ部又はハイライト部の裾野値とピーク値に基づいて、画像の種類の判定を行うことが可能となる。従って、読み込まれた画像の種類を判定する際に、複数の判定手段を実行することにより、より適切な画像の種類を判定することにより、画像に適した濃度調整が可能となる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図を参照して、詳細に説明する。
【００２４】
［１．  構成］
［１．１  装置概要］
図１は、画像処理装置１の構成と、画像処理装置１を内蔵する画像形成装置の一種である複写機の画像処理装置１に関わる主要部とを示すブロック図である。同図に示すように、画像処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０を有する記憶手段５と、操作手段６０と、入出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）装置７０とを備えて構成される装置であり、複写機に内蔵可能なように例えば基板状に形成される。複写機側の機能部として、ＣＣＤ等から構成されるスキャナ装置から成る画像読込手段４０と、レーザ方式等による画像形成機器から成る画像出力手段５０とがあり、入出力Ｉ／Ｆ装置７０を介して画像処理装置１に接続されている。なお、操作手段６０は、画像処理装置１の一部として図示しているが、複写機の操作パネルに対応するものであり、複写機と共有される機能部である。
【００２５】
［１．２  ＣＰＵの説明］
ＣＰＵ１０は、入力される指示に応じて所定のプログラムに基づいた処理を実行し、各機能部への指示やデータの転送を行う。具体的には、ＣＰＵ１０は、画像読込手段４０から入力された画像を、画像データとして画像データ格納領域３０４に記憶する。そして、ＲＯＭ２０に格納されたプログラムを読み出し、当該プログラムに従って画像データ格納領域３０４に記憶した画像に画像処理を施す。そして、ＣＰＵ１０は、処理された画像を画像出力手段５０に出力する。
【００２６】
［１．２（ａ）  全体フロー］
画像処理装置１の全体処理フローである自動濃度調整処理について、まず説明する。図５は、ＣＰＵ１０が自動濃度調整プログラム２０４を実行することにより実現される自動濃度調整処理に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００２７】
ＣＰＵ１０は、画像読込手段４０で読み込まれた画像のヒストグラムを算出するため、ヒストグラム算出処理を実行する（ステップＡ１０）。次に、ＣＰＵ１０は、算出されたヒストグラムから、シャドウ部特定情報と、ハイライト部特定情報を検出するこによりシャドウ部及びハイライト部を検出する（ステップＡ１２、Ａ１４）。
【００２８】
次に、ＣＰＵ１０はシャドウ部判定処理（ステップＡ１６）を実行することにより、画像の種類を判定し、γシャドウ作成値を算出する。そして、ＣＰＵ１０はハイライト部判定処理（ステップＡ１８）を実行することにより、画像の種類を判定し、γハイライト作成値を算出する。
【００２９】
そして、ＣＰＵ１０は、中間調判定処理（ステップＡ２０）を実行することにより、ヒストグラムの中間調の情報から画像の種類を判定する。ここで、中間調とは、シャドウ部の裾野値と、ハイライト部の裾野値との間の部分をいう。
【００３０】
次に、ＣＰＵ１０は、γハイライト作成値調整処理（ステップＡ２２）を実行することにより、ハイライト部判定処理において算出されたγハイライト作成値を調整する。
【００３１】
次に、ＣＰＵ１０は、γ参照閾値テーブル決定処理（ステップＡ２４）を実行することにより、ステップＡ２６のγカーブ作成処理で、γカーブを作成するためのハイライト部におけるγ値（以下、適宜「ハイライトγ値」という）及びシャドウ部におけるγ値（以下、適宜「シャドウγ値」という）を、γ参照閾値格納領域２０２に記憶されているγ参照閾値テーブルを用いて決定する。
【００３２】
さらに、ＣＰＵ１０は、γカーブ作成処理（ステップＡ２６）を実行することにより、γ参照閾値テーブル決定処理において決定したハイライトγ値及びシャドウγ値に基づいてγカーブを作成する。
【００３３】
そして、ＣＰＵ１０は、濃度調整処理（ステップＡ２８）を実行することにより、ステップＡ２６で作成されたγカーブに基づいて濃度調整を施す。そして、ＣＰＵ１０は濃度調整された画像を画像出力手段５０に出力して、画像形成させる。
【００３４】
［１．２（ｂ）  各処理の概要］
次に、自動濃度調整処理の各サブルーチンのうち、シャドウ部特定情報検出処理と、ハイライト部特定情報検出処理と、シャドウ部判定処理と、ハイライト部判定処理と、中間調判定処理と、γハイライト作成値調整処理とについて概要を説明する。
【００３５】
まず、シャドウ部特定情報検出処理について説明する。ＣＰＵ１０は、画像データ格納領域３０４に記憶された画像データのヒストグラムからシャドウ部特定情報を検出し、シャドウ部格納領域３０６に記憶する。ここで、シャドウ部特定情報とは、ヒストグラムにおける低輝度部分から検出された開始点（ピーク値より低輝度値側）と、ピーク値と、裾野値（ピーク値より高輝度値側）とにおけるそれぞれの輝度値をいう。また、ＣＰＵ１０は、ヒストグラムにおいて、シャドウ部特定情報を検出する範囲は、輝度値が「０」から、初期テーブル２００に記憶されているシャドウ部閾値（例えば、「１００」）までの間である。
【００３６】
次に、ハイライト部特定情報検出処理について説明する。ＣＰＵ１０は、ハイライト部特定情報検出処理を実行することにより、ハイライト部特定情報を検出して、ハイライト部格納領域３０８に記憶する。ここで、ハイライト部特定情報とは、ヒストグラムにおける高輝度部分から検出された開始点（ピーク値より高輝度値側）と、ピーク値と、裾野値（ピーク値より低輝度値側）とにおけるそれぞれの輝度値をいう。また、裾野値は、ピーク値から初期値テーブル２００に記憶されている裾野値検出閾値以下になる点を検出した値をいう。さらに、ＣＰＵ１０は、ハイライト特定情報の開始点から裾野値までの頻度値の合計が、全体の頻度値の総和の地肌割合閾値以下の場合は、ヒストグラムの高輝度部分において、ハイライト部が複数存在すると判定し、それぞれのハイライト部特定情報について検出し、ハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【００３７】
次に、シャドウ部判定処理について説明する。ＣＰＵ１０は、図６のフローチャートに従って、読み込まれた画像の種類を判定し、γシャドウ作成値を算出する。シャドウ部格納領域３０６に記憶された裾野値（以下、適宜「シャドウ裾野値」という）とシャドウ部格納領域３０６に記憶された開始点（以下、適宜「シャドウ開始点」という）の輝度が、初期テーブル２００に記憶された連続階調検出閾値以上であれば、「写真」と判定し、連続階調検出閾値未満であれば「文字」と判定する。そして、ＣＰＵ１０は、判定した結果をパラメータ格納領域３０２に記憶する。さらに、ＣＰＵ１０は、シャドウ開始点またはシャドウ部格納領域３０６に記憶されたピーク値（以下、適宜「シャドウピーク値」という）をγシャドウ作成値として、シャドウ部格納領域３０６に記憶する。
【００３８】
次に、ハイライト部判定処理について説明する。ＣＰＵ１０は、図７のフローチャートに従って、読み込まれた画像の種類を判定し、γハイライト作成値を算出する。ハイライト部格納領域３０８に、ハイライト部と検出された部分（山）が複数あるか否かを判定する。そして、ハイライト部と検出された部分（山）が１つの場合には、ハイライト部格納領域３０８に記憶された開始点（以下、適宜「ハイライト開始点」という）からハイライト部格納領域３０８に記憶された裾野値（以下、適宜「ハイライト裾野値」という）までの間が連続階調検出閾値以上であれば、「写真」と判定する。そして、ＣＰＵ１０は、判定した結果をパラメータ格納領域３０２に記憶する。さらに、ＣＰＵ１０は、ハイライト開始点をγハイライト作成値としてハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【００３９】
次に、中間調判定処理について説明する。ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値から、ハイライト裾野値までの間の頻度値の合計を算出する。そして、ヒストグラムにおける頻度値全体の総和に対して、算出された頻度値の合計が、初期値テーブル２００に記憶されている判定割合閾値以下の場合は「文字」と判定し、判定割合閾値以上の場合は「写真」と判定する。そして、ＣＰＵ１０は、判定した結果をパラメータ格納領域３０２に記憶する。
【００４０】
次に、γハイライト作成値調整処理について説明する。ＣＰＵ１０は、ハイライト部格納領域３０８に記憶されたγハイライト作成値と、ハイライト裾野値とが初期値テーブル２００に記憶された階調可能性閾値以上離れている場合には、ハイライト開始点から、階調可能性閾値分だけ減算した値を新たなγハイライト作成値として、ハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【００４１】
［１．３  記憶手段］
ＲＯＭ２０は、画像処理装置１の備える種々の機能を実現するためのプログラムやデータを格納すると共に、初期値テーブル２００と、γ参照閾値格納領域２０２とを備えるとともに、自動濃度調整プログラム２０４と、シャドウ部判定プログラム２０６と、ハイライト部判定プログラム２０８と、中間調判定プログラム２１０と、γハイライト調整プログラム２１２とを格納する。
【００４２】
初期値テーブル２００は、各種プログラムにおいて利用するパラメータの初期値を記憶するテーブルである。初期値テーブル２００に初期値が記憶されるパラメータとしては、シャドウ部閾値（例えば、「１００」）と、裾野検出閾値（例えば、「３／２」）と、地肌割合閾値（例えば、「０．３」）と、連続階調検出値（例えば、「１１０」）と、本地肌閾値（例えば、「０．５」）と、判定割合閾値（例えば、「０．３」）と、階調可能性閾値（例えば、「３５」）とがある。
【００４３】
γ参照閾値格納領域２０２は、γカーブを作成する際に利用するγ値を登録するγ参照閾値テーブルを複数記憶している領域である。また、γ参照閾値テーブルは、濃度設定値に対応したγ参照閾値を複数記憶しているテーブルである。
【００４４】
例えば、γ参照閾値格納領域２０２には、読み込まれた画像がカラー画像であり、画像の種類が「写真」と判定された場合に参照するγ参照閾値テーブル（例えば、図３（ａ））と、読み込まれた画像がカラー画像であり、画像の種類が「文字」と判定された場合に参照するγ参照閾値テーブル（例えば、図３（ｂ））と、モノクロ若しくは白黒画像の場合に参照するγ参照閾値テーブル（例えば、図３（ｃ））とが格納される。
【００４５】
ここで、γ参照閾値テーブルとは、後述する自動濃度調整処理において実行されるγカーブ作成処理（図５のステップＡ２６）において、ＣＰＵ１０が、参照するγ値を記憶するテーブルである。例えば、γ参照閾値テーブルは、横軸に地肌ピーク値（輝度値）が、縦軸に明度γが登録された際の図３（ａ）に示すようなグラフとして表される。横軸の地肌ピーク値は、画像の輝度と対応しており、左端が「０」値となり、右端が高輝度（例えば「２５５」値）を示している。また、縦軸の明度γは、γ値を示している。
【００４６】
また、γ参照閾値テーブルに登録されている「３」から「−３」の値は、濃度設定値である。ユーザは、自動濃度調整処理を実行する前に、初期値として画像処理装置１に濃度設定値を入力する。すると、ＣＰＵ１０は、設定された濃度設定値をパラメータ格納領域３０２に記憶する。
【００４７】
例えば、濃度設定値が「−３」と記憶されており、画像データの種類がカラー画像でかつ写真原稿の場合には、ＣＰＵ１０は、図３（ａ）のグラフＧ１０をγ参照閾値として決定する。なお、本実施例においては、濃度設定値として設定できる値が整数値として「３」から「−３」の７段階としているが、これに限られるものではなく、さらに細かい段階の設定をすることができることは勿論である。
【００４８】
ＲＡＭ３０は、ＣＰＵ１０が実行する各種プログラムや、これらのプログラムの実行に係るデータ等を一時的に保持するメモリ領域を備える。本実施の形態では、パラメータ格納領域３０２と、画像データ格納領域３０４と、シャドウ部格納領域３０６と、ハイライト部格納領域３０８とを備えている。
【００４９】
パラメータ格納領域３０２は、自動濃度調整処理を実行する際に、実行前にユーザによって設定される値である濃度設定値（例えば、「０」）と、画像がカラーかモノクロかを示すカラー／モノクロ選択値（例えば、「カラー」）とを記憶する領域である。さらに、ＣＰＵ１０が、各処理において、読み込まれた画像の種類が「写真」であるか、「文字」であるかを判定し、判定した結果である画像の種類（例えば、「写真」）を記憶している。
【００５０】
画像データ格納領域３０４は、ＣＰＵ１０によって、画像読込手段４０から読み込まれた画像データを記憶する領域である。ＣＰＵ１０は、自動濃度調整処理を実行して、画像データ格納領域３０４に記憶された画像データを更新する。
【００５１】
シャドウ部格納領域３０６は、シャドウ部を特定するための値を記憶しておく領域である。ＣＰＵ１０によってシャドウ部特定情報検出処理が実行されると、シャドウ部格納領域３０６には、シャドウ部の開始点（例えば、「０」）と、ピーク値（例えば、「２０」）と、裾野値（例えば、「７２」）とが記憶される。さらに、ＣＰＵ１０によってシャドウ部判定処理が実行されると、γシャドウ作成値（例えば、「２０」）が記憶される。
【００５２】
ハイライト部格納領域３０８は、ハイライト部を特定するための値を記憶しておく領域である。ＣＰＵ１０によってハイライト部特定情報検出処理が実行されると、ハイライト部格納領域３０８には、ハイライト部の開始点（例えば、「０」）と、ピーク値（例えば、「２０」）と、裾野値（例えば、「７２」）とが記憶される。さらに、ＣＰＵ１０によってハイライト部判定処理が実行されると、γハイライト作成値（例えば、「２０」）が記憶される。また、ハイライト部特定情報は、複数検出される場合があり、その場合は全てのハイライト部特定情報を記憶する。
【００５３】
［２．  動作］
次に、本実施の形態におけるＣＰＵ１０が実行する自動濃度調整処理について説明する。まず、ＣＰＵ１０は、自動濃度調整処理を実行するに先立って、操作手段６０に含まれる濃度値設定手段により設定されたパラメータをパラメータ格納領域３０２に記憶する。具体的には、（１）読み込む画像がカラーであるかモノクロであるか、（２）画像に対する濃度設定値、をパラメータ格納領域３０２に記憶する。ここで、画像に対する濃度設定値とは、後述するγ参照閾値テーブル決定処理（図５のステップＡ２４）において用いるパラメータである。
【００５４】
次に、ＣＰＵ１０は、画像読込手段４０から入力された画像を画像データとして画像データ格納領域３０４に記憶する。なお、以下においては、画像データ格納領域４０で読み込まれる画像を「カラー」画像として説明するが、これに限定されるものではない。
【００５５】
［２．１  自動濃度調整処理］
図５は、自動濃度調整処理に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。この自動濃度調整処理は、ＣＰＵ１０がＲＯＭ２０の自動濃度調整プログラム２０４を実行することによって実現される処理である。
【００５６】
自動濃度調整処理において、ＣＰＵ１０は、各種処理を実行することにより、画像データ格納領域３０４に記憶された画像に対する最適なγカーブを作成する。以下、自動濃度調整処理に含まれる各処理について説明する。
【００５７】
［２．２  ヒストグラム算出処理］
まず、ＣＰＵ１０は、画像データ格納領域３０４に記憶されている画像データのヒストグラムを算出する（ステップＡ１０）。ＣＰＵ１０によりヒストグラム算出処理が実行されることにより、ヒストグラム算出手段としての機能が実現される。このヒストグラム算出方法は種々考案されている公知のものが適用可能であるため、その詳細な説明を省略する。
【００５８】
［２．３  シャドウ部特定情報検出処理］
［２．３（ａ）  処理の流れ］
次に、シャドウ部特定情報検出処理（図５のステップＡ１２）について説明する。シャドウ部特定情報検出処理は、ステップＡ１０において算出されたヒストグラムから、シャドウ部を特定する為の情報について検出する処理である。ＣＰＵ１０によりシャドウ部特定情報検出処理が実行されることにより、シャドウ部検出手段としての機能が実現される。
【００５９】
ＣＰＵ１０は、ステップＡ１０で算出したヒストグラムの低輝度部分から、ピーク値と、裾野値と、開始点とからなるシャドウ部特定情報を検出する。具体的には、ステップＡ１０で算出されたヒストグラムにおいて、ＣＰＵ１０は、「０」値から初期テーブル２００に記憶されているシャドウ部閾値（例えば、「１００」値）まで、高輝度方向へスキャンする。そして、ＣＰＵ１０は、低輝度部分が開始する点の輝度値をシャドウ部の開始点と、低輝度部のヒストグラムの頻度値がピーク（最大頻度値）に達する点の輝度値をピーク値と、低輝度部のヒストグラムが終了する点の輝度値を裾野値として、シャドウ部格納領域３０６に記憶する。ここで、低輝度部分における裾野値とは、低輝度部分が終了する部分の値をいい、例えばピーク値から所定の割合（例えば、「１／３」値以下）となった点を検出する。また、ＣＰＵ１０は、輝度値が「０」値からシャドウ部閾値までの間にシャドウ部特定情報が検出できない場合には、ピーク値、裾野値及び開始点を全て「０」値とする。
【００６０】
このように、ヒストグラムの低輝度部における開始点、ピーク値及び裾野値を検出することにより、ヒストグラムにおけるシャドウ部を特定することが可能となる。
【００６１】
［２．３（ｂ）  具体例］
シャドウ部特定情報検出処理について、図８（ａ）のヒストグラムを用いて具体的に説明する。まず、ＣＰＵ１０は、「０」値から高輝度方向へスキャンし、初めて頻度値を検出した点の輝度値を開始点とする。そして、更に高輝度方向へスキャンし、ピーク（最大頻度値）となる点の輝度値を、ピーク値として検出する。そして、ＣＰＵ１０は、ピーク値から所定の割合以下（例えば、「１／３」値以下）となった点の輝度値を裾野値として検出する。そして、ＣＰＵ１０は、検出された「開始点」と、「ピーク値」と、「裾野値」とをシャドウ部格納領域３０６に記憶する。
【００６２】
［２．４  ハイライト部特定情報検出処理］
［２．４（ａ）  処理の流れ］
次に、ハイライト部特定情報検出処理（図５のステップＡ１４）について説明する。ハイライト部特定情報検出処理は、ステップＡ１０において算出されたヒストグラムのハイライト部分の情報について検出する処理である。ＣＰＵ１０によりハイライト部特定情報検出処理が実行されることにより、ハイライト部検出手段としての機能が実現される。
【００６３】
ＣＰＵ１０は、ステップＡ１０で算出したヒストグラムの高輝度部分のピーク値と、裾野値と、開始点とからなるハイライト部特定情報を検出する。そして、ハイライト部特定情報を検出することにより、ヒストグラムのハイライト部を特定する。
【００６４】
まず、ＣＰＵ１０は、高輝度部分から頻度値がピーク（最大）となる点の輝度値をピーク値として検出する。次に、ＣＰＵ１０は、ピーク値に対応する頻度値より、初期値テーブル２００に記憶されている裾野値検出閾値（例えば、「２／３」）の割合以下の点の輝度値を裾野値として検出する。そして、ＣＰＵ１０は、検出したピーク値から、高輝度値方向へのスキャンを行い、開始点を検出する。
【００６５】
また、ＣＰＵ１０は、検出した開始点から裾野値までの頻度値の合計が、全体の頻度値の総和の地肌割合閾値以下の場合は、更に「０」値方向にスキャンし、他のハイライト部を検出する処理を実行する。
【００６６】
［２．４（ｂ）  具体例］
ハイライト部特定情報検出処理について、図８を用いて具体的に説明する。図８（ａ）は、高輝度部におけるヒストグラムの山が一つの場合であり、図８（ｂ）は、高輝度部におけるヒストグラムの山が２つの場合である。
【００６７】
まず、図８（ａ）を用いて説明すると、ＣＰＵ１０は、ヒストグラムを「２５５」値から「０」値方向へスキャンを行う。そして、ＣＰＵ１０は、高輝度部における頻度値がピークとなる点の輝度値をピーク値として検出する。次に、ＣＰＵ１０は、ピーク値から、「０」値方向へ更にスキャンし、ピーク値に対応する頻度値の割合が初期値テーブル２００に記憶されている裾野値検出閾値「２／３」以下となる点の輝度値の値を裾野値として検出する。さらに、ＣＰＵ１０は、検出されたピーク値から、高輝度方向へスキャンし、開始点を検出する。そして、ＣＰＵ１０は、検出された「開始点」と、「ピーク値」と、「裾野値」とをハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【００６８】
次に、図８（ｂ）を用いて説明する。前述したように、ＣＰＵ１０は、ヒストグラムの高輝度部分における１番目の「開始点」と、「ピーク値」と、「裾野値」とからなるハイライト部特定情報を検出する。次に、ＣＰＵ１０は、ハイライト部特定情報検出処理により検出された開始点から裾野値までの頻度値の合計が、ヒストグラムの全体頻度値の総和の地肌割合閾値「３０％」以下であるか否かを判定する。本図においては、全体頻度値の総和の地肌割合閾値「３０％」以下であることから、ＣＰＵ１０は、更に「０」値方向へスキャンを行い、さらに「ピーク値」と、「裾野値」と、「開始点」とを検出し、２番目のハイライト部特定情報としてハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【００６９】
［２．５  シャドウ部判定処理］
［２．５（ａ）  処理の流れ］
図６は、シャドウ部判定処理に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。このシャドウ部判定処理は、ＣＰＵ１０がＲＯＭ２０のシャドウ部判定プログラム２０６を実行することによって実現される。
【００７０】
まず、ＣＰＵ１０は、シャドウピーク値と、ハイライト部格納領域３０８に記憶されたピーク値（以下、適宜「ハイライトピーク値」という）が一致しているか否かを判定する（ステップＢ１２）。ＣＰＵ１０は、比較した結果、一致していると判定した場合には（ステップＢ１２；Ｙｅｓ）、画像データを「写真」と判定し、パラメータ格納領域３０２に、「写真」であることを記憶する（ステップＢ１８）。
【００７１】
ＣＰＵ１０は、シャドウピーク値と、ハイライトピーク値が一致していないと判定した場合には（ステップＢ１２；Ｎｏ）、シャドウ裾野値と、シャドウ開始点との差が初期値テーブル２００に記憶された連続階調検出閾値以上であるか否かを判定する（ステップＢ１４）。ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値と、シャドウ開始点との差が初期値テーブル２００に記憶された連続階調検出閾値以上であると判定した場合には（ステップＢ１４；Ｙｅｓ）、画像データを「写真」と判定し、パラメータ格納領域３０２に「写真」と記憶する（ステップＢ１８）。
【００７２】
また、ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値と、シャドウ開始点との差が連続階調検出閾値以上ではないと判定した場合には（ステップＢ１４；Ｎｏ）、シャドウ裾野値とハイライト裾野値が交差するか否かを判定する（ステップＢ１６）。ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値と、ハイライト裾野値とが交差すると判定した場合には（ステップＢ１６；Ｙｅｓ）、画像データを「写真」と判定し、パラメータ格納領域３０２に「写真」と記憶する。
【００７３】
また、ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値と、ハイライト裾野値が交差しないと判定した場合には（ステップＢ１６；Ｎｏ）、画像データを「文字」と判定し、パラメータ格納領域３０２に「文字」と記憶する（ステップＢ２４）。
【００７４】
そして、ＣＰＵ１０は、画像データが「写真」であると判定した場合には、シャドウ開始点の値を、γシャドウ作成値としてシャドウ部格納領域３０６に記憶する（ステップＢ２０）。さらに、ＣＰＵ１０は、シャドウ開始点の値を、シャドウ裾野値、及びシャドウピーク値として、シャドウ部格納領域３０６に記憶する（ステップＢ２２）。
【００７５】
また、ＣＰＵ１０は、画像データが「文字」であると判定した場合には、シャドウピーク値を、γシャドウ作成値としてシャドウ部格納領域３０６に記憶する（ステップＢ２６）。
【００７６】
［２．５（ｂ）  具体例］
シャドウ部判定処理について、図８（ａ）のヒストグラムを用いて具体的に説明する。まず、ＣＰＵ１０は、シャドウピーク値とハイライトピーク値が一致するか否かを判定する。本図では、一致していないため、ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値と、シャドウ開始点の差が連続階調検出閾値（例えば、「１１０」）以上か否かを判定する。本図では、一致していないため、ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値とハイライト裾野値が交差するか否かを判定する。本図においては、交差していないため、ＣＰＵ１０は、図８（ａ）のヒストグラムで表された画像データは、「文字」であると判定し、パラメータ格納領域３０２に記憶する。そして、ＣＰＵ１０は、シャドウピーク値をγシャドウ作成値として、シャドウ部格納領域３０６に記憶する。
【００７７】
［２．６  ハイライト部判定処理］
［２．６（ａ）  処理の流れ］
次に、ハイライト部判定処理について説明する。図７は、ハイライト部判定処理に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。このハイライト部判定処理は、ＣＰＵ１０がＲＯＭ２０のハイライト部判定プログラム２０８を実行することによって実現される処理である。
【００７８】
まず、ＣＰＵ１０が、ハイライト部（の山）の数が１つと判定した場合には（ステップＣ１２；Ｙｅｓ）、ハイライト開始点から、ハイライト裾野値までの間が初期値テーブル２００に記憶された連続階調検出閾値以上か否かを判定する（ステップＣ１４）。そして、ＣＰＵ１０は、ハイライト開始点からハイライト裾野値までの間が連続階調検出閾値以上であると判定した場合には（ステップＣ１４；Ｙｅｓ）、画像データを「写真」と判定し（ステップＣ１６）、パラメータ格納領域３０２に「写真」と記憶する。さらに、ＣＰＵ１０は、ハイライト開始点を、γハイライト作成値として、ハイライト部格納領域３０８に記憶する（ステップＣ１８）。さらに、ＣＰＵ１０は、ハイライト開始点の値を、ハイライト部格納領域３０８の裾野値及びピーク値に記憶する（ステップＣ２０）。
【００７９】
また、ＣＰＵ１０が、ハイライト部格納領域３０８に記憶された山の数が１つと判定したが（ステップＣ１２；Ｙｅｓ）、ハイライト開始点からハイライト裾野値までの間が連続階調検出閾値以上ではないと判断した場合は（ステップＣ１４；Ｎｏ）、画像データを「文字」と判定し（ステップＣ２２）、パラメータ格納領域３０２に「文字」と記憶する。そして、ＣＰＵ１０は、ハイライトピーク値をγハイライト作成値としてハイライト部格納領域３０８に記憶する（ステップＣ２４）。
【００８０】
また、ＣＰＵ１０が、ハイライト部格納領域３０８に記憶されたハイライト部（の山）が２つ以上あると判定した場合には（ステップＣ１２；Ｎｏ）、ステップＣ２６以下の処理を実行する。
【００８１】
まず、ＣＰＵ１０は、ハイライト部（の山）がｎ個ある場合に、ｎ−１番目に検知されたハイライト裾野値までの頻度値合計の割合が、ｎ番目のハイライト裾野値までの頻度の合計の本地肌閾値以上であるか否かを判定する（ステップＣ２６）。
【００８２】
ここで、ＣＰＵ１０は、ステップＣ２６の条件を満たす場合には（ステップＣ２６；Ｙｅｓ）、画像データを「写真」と判定し、パラメータ格納領域３０２に記憶する（ステップＣ３０）。そして、ＣＰＵ１０は、ｎ−１番目迄のハイライトピーク値の中における最大のハイライトピーク値をγハイライト作成値として、ハイライト部格納領域３０８に記憶する（ステップＣ３２）。
【００８３】
また、ステップＣ２６の条件を満たさない場合には（ステップＣ２６；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、ｎ番目のハイライト開始点からハイライト裾野値までの値が連続階調検出閾値以上か否かを判定する（ステップＣ２８）。ここで、ＣＰＵ１０は、ステップＣ２８の条件を満たすと判定した場合には（ステップＣ２８；Ｙｅｓ）、画像データを「写真」と判定し、ステップＣ３０及びＣ３２を実行する（ステップＣ３０〜Ｃ３２）。
【００８４】
また、ＣＰＵ１０が、ステップＣ２８の条件を満たさないと判定した場合には（ステップＣ２８；Ｎｏ）、画像データを「文字」と判定し、パラメータ格納領域３０２に記憶する（ステップＣ３４）。そして、ＣＰＵ１０は、ｎ番目のハイライトピーク値を、γハイライト作成値としてハイライト部格納領域３０８に記憶する（ステップＣ３６）。
【００８５】
［２．６（ｂ）  具体例］
ハイライト部判定処理について、図８のヒストグラムを用いて具体的に説明する。まず、図８（ａ）のヒストグラムは、高輝度部における山が１つであり、図８（ｂ）のヒストグラムは、高輝度部における山が２つある場合のヒストグラムの一例である。
【００８６】
まず、図８（ａ）のヒストグラムは、高輝度部の山が１つであるため、ＣＰＵ１０は、ハイライト開始点からハイライト裾野値までの間が、初期値テーブル２００に記憶された連続階調検出閾値（「１１０」）以上か否かを判定する。本図においては、連続階調検出閾値以上あるとは認められないため、ＣＰＵ１０は、画像データを「文字」であると判定し、パラメータ格納領域３０２に記憶する。また、ＣＰＵ１０は、ハイライトピーク値をγハイライト作成値として、ハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【００８７】
また、図８（ｂ）のヒストグラムは、ハイライト部が２つである。そこで、ＣＰＵ１０は、１番目に検知されたハイライト部の裾野値までの頻度値の合計の割合が２番目のハイライト部の頻度値の合計の本地肌閾値（「０．５」）以上あるかを判定する。本図においては、判定が成り立たないため、ＣＰＵ１０は、２番目のハイライト部の開始点から裾野値までが連続階調検出閾値（「１１０」）以上あるか否かを判定する。本図においては、判定条件が成立する。従って、ＣＰＵ１０は、画像データを「写真」と判定し、パラメータ格納領域３０２に記憶する。また、ＣＰＵ１０は、１番目のハイライトピーク値をγハイライト作成値として、ハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【００８８】
このように、ハイライト部判定処理によれば、画像データのヒストグラムを用いて、読み込まれた画像に適応するγハイライト作成値を算出することが可能である。従って、読み込まれた画像のハイライト部を有効に利用することができる。
【００８９】
［２．７  中間調判定処理］
［２．７（ａ）  処理の流れ］
次に、中間調判定処理（図５のステップＡ２０）について説明する。自動濃度調整処理において、ＣＰＵ１０がステップＡ１８までの処理を実行した後に、さらに画像データの種類を判定するために実行する処理である。ＣＰＵ１０が、中間調判定プログラム２１０に従って中間調判定処理を実行することにより、判定手段としての機能が画像処理装置１に実現される。
【００９０】
ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値からハイライト裾野値に含まれる頻度値を算出し、全体頻度値の総和と比較した割合を算出する（ステップＤ１０）。そして、算出された割合が、初期値テーブル２００に記憶された判定割合閾値以上の場合には（ステップＤ１２；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、画像データを「写真」と判定し、パラメータ格納領域３０２に「写真」と更新記憶する。また、ステップＤ１２の条件を満たさない場合には（ステップＤ１２；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、画像データを「文字」と判定し、パラメータ格納領域３０２に「文字」と記憶する。
【００９１】
［２．７（ｂ）  具体例］
中間調判定処理について、図１０のヒストグラムを用いて具体的に説明する。まず、図１０（ａ）のヒストグラムにおいて、ＣＰＵ１０は、シャドウ裾野値からハイライト裾野値に含まれる頻度値を算出し、全体頻度値の総和と比較した割合を算出する。そして、ＣＰＵ１０は、算出された割合が初期値テーブル２００に記憶された判定割合閾値（例えば、「０．３」）以上であるか否かを判定する。図１０（ａ）のヒストグラムにおいては、算出された割合が判定割合閾値以上であるため、ＣＰＵ１０は、画像データを「写真」と判定し、パラメータ格納領域３０２に記憶する。
【００９２】
また、図１０（ｂ）のヒストグラムについて、ＣＰＵ１０が、シャドウ裾野値からハイライト裾野値に含まれる頻度値を算出し、全体頻度値の総和と比較した割合を算出すると、算出された割合が判定割合閾値未満であることから、画像データを「文字」と判定し、パラメータ格納領域３０２に記憶する。
【００９３】
この中間調判定処理によれば、ヒストグラムにおけるシャドウ部及びハイライト部以外の部分から読み込まれた状態に応じて、画像の種類について判定することが出来る。したがって、シャドウ部から判定された画像の種類と、ハイライト部から判定された画質の種類とが異なる場合であっても、本処理で改めて画像の種類を判定することにより、より適切な画像の種類を求めることが可能となる。
【００９４】
［２．７（ｃ）  変形例］
なお、画像の種類を判定する為に、中間調判定処理にかえて、シャドウピーク値又はハイライトピーク値における傾きで判定を行う傾き判定処理を用いることが可能である。
【００９５】
例えば、ＣＰＵ１０は、ハイライト裾野値における頻度値と輝度値、ハイライトピーク値における頻度値と輝度値から、２つの点における傾きを算出する。そして、ＣＰＵ１０は、所定の傾きより傾きが大きい場合は「文字」であり、所定の傾きより傾きが小さいと「写真」であるとして、画像の種類を判定する。なお、裾野値及びピーク値は上述の説明ではハイライト部特定情報を用いたが、シャドウ部特定情報でも可能であり、また、ピーク値と開始点を用いても良い。
【００９６】
例えば、図８（ａ）において、ＣＰＵ１０は、ハイライト裾野値と、ハイライトピーク値の傾きを算出する。具体的には、ハイライトピーク値に対応する頻度値から、ハイライト裾野値に対応する頻度値を引いた値を、ハイライトピーク値に対応する輝度値から、ハイライト裾野値に対応する輝度値を引いた値で除した値を傾きとする。そして、本図においては、所定の傾きより大きいと判定されると、ＣＰＵ１０は、画像データは「文字」であると判定する。
【００９７】
［２．８  γハイライト作成値調整処理］
［２．８（ａ）  処理の流れ］
次に、γハイライト作成値調整処理について説明する。自動濃度調整処理において、ステップＡ２２までの処理を実行した後に、画像データに応じてγハイライト値を調整するために実行する処理である。ＣＰＵ１０は、γハイライト作成値調整プログラム２１２に従って、γハイライト作成値調整処理を実行する（図５のステップＡ２０）。
【００９８】
図９（ｂ）は、γハイライト作成値調整処理に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。まず、ＣＰＵ１０は、γハイライト作成値から、γハイライト作成値を算出する際に用いたハイライト裾野値を減算した値が階調可能性閾値以上か否かを判定する（ステップＥ１０）。ステップＥ１０の条件を満たす場合には、ＣＰＵ１０は、γハイライト作成値をハイライト開始点から階調可能性閾値分減算した値に変更する（ステップＥ１２）。
【００９９】
［２．８（ｂ）  具体例］
γハイライト作成値調整処理について、図１１のヒストグラムを用いて具体的に説明する。図１１において、γハイライト作成値は、γハイライトピーク値と一致している。また、γハイライト裾野値と、γハイライト作成値は、階調可能性閾値（「３５」）以上離れていることから、ＣＰＵ１０は、ハイライト開始点から階調可能性閾値分だけヒストグラムの「０」値方向にずらした値を新しいγハイライト作成値として（例えば、図１１の「新ハイライト作成値」）ハイライト部格納領域３０８に記憶する。
【０１００】
このように、γハイライト作成値調整処理によれば、ハイライト部に階調表現が含まれている場合に、γハイライト作成値を調整することにより、ハイライト部の階調表現を適切に表現することができるようになる。
【０１０１】
［２．９  γ参照閾値テーブル決定処理］
次に、γ参照閾値テーブル決定処理について説明する。まず、ＣＰＵ１０は、パラメータ格納領域３０２から、画像データ格納領域３０４に記憶された画像に関するパラメータを読み出して、γ参照閾値を決定する。具体的には、ＣＰＵ１０は、パラメータ格納領域３０２から、「カラー／モノクロ選択値」及び「画像の種類」を読み出すことにより、画像データに対応するγ参照閾値テーブルを決定する。そして、決定されたγ参照閾値テーブルの中から、濃度設定値に対応するγ参照閾値を決定する。
【０１０２】
例えば、図１２（ａ）は、操作手段６０によって設定された初期値の状態を表すものである。本実施の形態においては、「カラーモード」、及び濃度設定値として「０」が選択されている。従って、ＣＰＵ１０は、γ参照閾値テーブルとして、カラー画像用（図１２（ｂ））を利用する。
【０１０３】
次に、ＣＰＵ１０は、パラメータ格納領域３０２から、画像データが「写真」か「文字」かを読み込む。例えば、パラメータ格納領域３０２から読み込まれた画像の種類が「写真」である場合、ＣＰＵ１０は、図１２（ｂ）の上段のγ参照閾値テーブルを選択する。さらに、濃度設定値が「０」であることから、ＣＰＵ１０は、選択した上段のγ参照閾値テーブルの中から濃度設定値「０」のグラフをγ参照閾値として決定する。
【０１０４】
このように、γ参照閾値テーブル決定処理によれば、ユーザの設定した濃度、及び画像の種類に対応したγ参照閾値を決定することができる。例えば、ユーザによって同じ濃度設定値を設定された場合であっても、ＣＰＵ１０は読み込まれた画像の種類に応じて適切な明度γの範囲を設定する。例えば、濃度設定値が「０」と設定された場合であっても、読み込まれた画像が「写真」と判定された場合には、明度γの範囲は「＋１」〜「−２」の範囲となり、「写真」と判定された場合には、明度γの範囲は「０」〜「−４」の範囲となる。
【０１０５】
［２．１０  γカーブ作成処理］
次に、γカーブ作成処理について説明する。ＣＰＵ１０によりγカーブ作成処理が実行されることにより、γカーブ作成手段としての機能が実現される。
【０１０６】
まず、ＣＰＵ１０は、シャドウ部格納領域３０６からγシャドウ作成値、及びハイライト部格納領域３０８からγハイライト作成値を読み込む。次に、γ参照閾値テーブル決定処理によって決定されたγ参照閾値に基づいてシャドウγ値及びハイライトγ値を決定する。次に決定されたシャドウγ値及びハイライトγ値に基づいて、γカーブを作成する。
【０１０７】
図１３を用いて、γカーブ作成処理について説明する。図１３（ａ）は、ステップＡ２４において決定されたγ参照閾値を表す図であり、図１３（ｂ）は、画像データ格納領域３０４に記憶された画像データに対応するヒストグラムを表す図である。図１３（ａ）においては、γ参照閾値テーブルとして「カラー画像・写真用」が選択されており、γ参照閾値として、濃度設定値「０」に対応するグラフが選択されている図である。
【０１０８】
まず、ＣＰＵ１０は、シャドウγ値を決定する。具体的には、γシャドウ作成値の輝度値に対応する明度γを、図１３（ａ）のグラフＧ２０から決定する。ここで、γシャドウ作成値（例えば、「１５」）に対応する明度γは「０」となり、ＣＰＵ１０は、シャドウγ値として「０」を記憶する。
【０１０９】
次に、ＣＰＵ１０は、ハイライトγ値を決定する。具体的には、γハイライト作成値の輝度値に対応する明度γを、図１３（ａ）のグラフＧ２０から決定する。ここで、γハイライト作成値（例えば、「２４０」）に対応する明度γは「０．５」となり、ＣＰＵ１０は、ハイライトγ値として「０．５」を記憶する。
【０１１０】
そして、決定されたシャドウγ値及びハイライトγ値に基づいて、ＣＰＵ１０はγカーブを作成する。図１３（ｂ）は、ＣＰＵ１０により作成されたγカーブを表す図であり、作成されたγカーブは点線で示されている。
【０１１１】
ここで、γカーブを作成する手順について、図１４を参照して詳細に説明する。まず、図１４（ａ）は初期値として、画像処理装置１が記憶しているγカーブの一部を表した図である。ここでは、γカーブＧ１０はγ値が「±０」を表すグラフであり、γカーブＧ１２はγ値が「＋４」を表すグラフである。
【０１１２】
まず、ＣＰＵ１０は、γカーブの横軸と縦軸を入れ替える（図１４（ｂ））。次に、ＣＰＵ１０は、γ値が「＋１」のγカーブＧ１４と、γ値が「±０」のγカーブＧ１０の中央になるようにγカーブＧ１６を作成する。
【０１１３】
そして、ＣＰＵ１０は、γカーブＧ１６が、ハイライト部のγ値が「０．５」、シャドウ部のγ値が「±０」に近づくようにγカーブを作成する。
【０１１４】
ここで、γカーブを作成する手順の一例を示すと、まず、横軸方向の値をｉとし、γカーブＧ１８の値が配列ｏｕｔ［ｉ］に記憶されているとする。同様に、γカーブＧ１０の値が配列ｉｎ１［ｉ］、γカーブＧ１６の値がｉｎ２［ｉ］に記憶されているとすると、γカーブＧ１８は以下の式で表される。すなわち、
ｏｕｔ［ｉ］＝（ｉ／２５５）×ｉｎ１［ｉ］＋（１−ｉ／２５５）×ｉｎ２［ｉ］
このとき、ｉを「０」から「２５５」まで変化させることにより、γカーブＧ１８の値が算出され、そのγカーブを表したものが、図１４（ｄ）のγカーブＧ１８である。
【０１１５】
そして、再びγカーブの縦軸と横軸を入れ替えた図が図１４（ｅ）である。このようにして、ＣＰＵ１０は、γシャドウ作成値から決定されたシャドウγ値と、γハイライト作成値から決定されたハイライトγ値とから任意のγカーブを作成する。
【０１１６】
なお、γカーブ作成手段を実行するのは、本実施の形態に限られる訳ではない。すなわち、γ参照閾値格納領域２０２の代わりに、所定のパラメータに基づいてγカーブを作成する中間調γカーブ作成手段として実行してもよい。また、γカーブ作成手段は、例えば、ハイライトピーク値及びシャドウピーク値からγカーブを作成しても良い。
【０１１７】
このように、γカーブ作成処理によれば、シャドウ部及びハイライト部に基づく、γカーブを作成することが可能である。従って、今までの画一的なγカーブと異なり、より画像の特性に適応した画像処理が可能となる。
【０１１８】
［２．１１  濃度調整処理］
最後に、ＣＰＵ１０は、画像データ格納領域３０４に記憶されている画像データにγカーブに基づいて濃度を調整し、画像出力手段５０に出力する（ステップＡ２８）。ＣＰＵ１０により濃度調整処理が実行されることにより、濃度調整手段としての機能が実現される。γカーブから、濃度を調整する方法は種々考案されている公知のものが適用可能であるため、その詳細な説明を省略する。
【０１１９】
以上のように、自動濃度調整処理によれば、読み込まれた画像の種類を高精度に判定し、更に任意のγカーブを作成することにより、画像に適した濃度調整を実現することが可能となる。
【０１２０】
【発明の効果】
請求項１又は７に記載の発明によれば、読み込んだ画像データのヒストグラムから得たハイライト部及びシャドウ部を元に、γカーブを作成し、濃度調整を行うことができる。従って、画像に濃度調整の処理を施す際に、ハイライト部及びシャドウ部に基づいて画像に適した濃度調整を行うことができる。
【０１２１】
請求項２又は８に記載の発明によれば、ハイライト部及びシャドウ部にそれぞれ対応するγ値を記憶手段から読み出し、γカーブを作成して濃度調整を行うことが可能となる。従って、読み込まれた画像に適切な濃度調整を行うことが可能となる。
【０１２２】
請求項３に記載の発明によれば、濃度値設定手段により設定された濃度値に対応するγ値を記憶手段から読み出し、読み出したγ値に基づいてγカーブを作成し、濃度調整処理を行うことができる。従って、濃度値を選択することにより、ユーザが所望する濃度調整を行うことが可能となる。
【０１２３】
請求項４に記載の発明によれば、読み込んだ画像のヒストグラムから検出された中間部に基づいて、読み込んだ画像の種類を判定することができ、より適切な自動濃度調整を行うことが可能となる。
【０１２４】
請求項５又は６に記載の発明によれば、シャドウ部又はハイライト部の裾野値とピーク値に基づいて、画像の種類の判定を行うことが可能となる。従って、読み込まれた画像の種類を判定する際に、複数の判定手段を実行することにより、より適切な画像の種類を判定することにより、画像に適した濃度調整が可能となる。
【０１２５】
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態における画像処理装置のブロック図である。
【図２】本実施の形態における初期値テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】本実施の形態におけるγ閾値参照テーブルの一例を示す図である。
【図４】（ａ）パラメータ格納領域、（ｂ）シャドウ部格納領域、（ｃ）ハイライト部格納領域のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】自動濃度調整処理のフローチャートを示す図である。
【図６】シャドウ部判定処理のフローチャートを示す図である。
【図７】ハイライト部判定処理のフローチャートを示す図である。
【図８】ヒストグラムについて示した図である。
【図９】（ａ）中間調判定処理、（ｂ）γハイライト作成値調整処理のフローチャートを示す図である。
【図１０】ヒストグラムについて示した図である。
【図１１】ヒストグラムについて示した図である。
【図１２】γ参照閾値テーブル決定処理を示した図である。
【図１３】γカーブ作成処理において、γカーブ作成の過程について示した図である。
【図１４】γカーブ作成処理において、具体的にγカーブの求め方について示した図である。
【符号の説明】
１        画像処理装置
５        記憶手段
１０      ＣＰＵ
２０      ＲＯＭ
２００  初期値テーブル
２０２  γ参照閾値テーブル
２０４  自動濃度調整プログラム
２０６  シャドウ部判定プログラム
２０８  ハイライト部判定プログラム
２１０  中間調判定プログラム
２１２  γハイライト作成値調整プログラム
３０      ＲＡＭ
３０２  パラメータ格納領域
３０４  画像データ格納領域
３０６  シャドウ部格納領域
３０８  ハイライト部格納領域
４０      画像読込手段
５０      画像出力手段
６０      操作手段
７０      入出力Ｉ／Ｆ装置
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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