(57)【要約】【課題】裏写りした画像を前景として分離してしまう誤りにより、裏写りの一部のみが処理後の画像に残る現象を解決する画像処理装置を提供する。【解決手段】この画像処理装置は、デジタルカラー原画像を入力する画像入力部１０と、前記入力された画像データを複数の領域に分割する領域分割部３０と、前記領域分割部３０で分割された各領域の平均輝度、および各領域とその隣接領域との平均輝度の差異により、該各領域が裏写りか否かを判定する裏写り領域検出部４０と、前記裏写り領域検出部４０で裏写り領域であると判定された領域に対して、該領域とその隣接領域の情報を用いて裏写り補正を行う裏写り領域補正部５０とを備えて、入力されたデジタルカラー原画像の裏写りや敷き写りを軽減するようにした。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルカラー原画像に対して、裏写りや敷き写りを軽減する画像処理装置において、デジタルカラー原画像を入力する画像入力部と、前記入力された画像データを複数の領域に分割する領域分割部と、前記領域分割部で分割された各領域の平均輝度、および各領域とその隣接領域との平均輝度の差異により、該各領域が裏写りか否かを判定する裏写り領域検出部と、前記裏写り領域検出部で裏写り領域であると判定された領域に対して、該領域とその隣接領域の情報を用いて裏写り補正を行う裏写り領域補正部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、前記領域分割部は、前記入力された画像データの各色面に対して領域分割を行い、前記裏写り領域検出部は、前記領域分割部で分割された各領域の各色成分の平均値、および各領域とその隣接領域との各色成分の平均値の差異により、該各領域が裏写りか否かを判定し、前記裏写り領域補正部は、前記裏写り領域検出部で裏写り領域であると判定された領域に対して、該領域とその隣接領域の各色成分の情報を用いて裏写り補正を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理装置において、前記裏写り領域検出部は、前記領域分割部で分割された領域同士の境界周辺部に相当する、前記入力された画像データから得られる統計量および／または各領域の境界部分におけるエッジ強度により、各領域が裏写りか否かを判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の画像処理装置において、前記裏写り領域補正部は、裏写り領域と判定された領域の隣接領域のうち、該裏写り領域よりも高い輝度を持つ領域群Ａを選別して、該領域群Ａを統計的処理して得た代表値ａを用いて、裏写り領域を補正することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、前記裏写り領域補正部は、裏写り領域と判定された領域の隣接領域のうち、該裏写り領域よりも低い輝度を持つ領域群Ｂを選別し、該領域群Ｂから統計的処理により代表値ｂを算出し、これら代表値ａおよび代表値ｂを用いて計算される判別指標Ｄにより、裏写り領域の補正を行うか否かを判定し、補正することが決定された場合、前記領域群Ａから計算される代表値ｃを用いて、裏写り領域を補正することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、前記代表値ｃと前記代表値ａとは同一であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
デジタルカラー原画像に対して、裏写りや敷き写りを軽減する画像処理方法において、入力されたデジタルカラー原画像データを複数の領域に分割し、前記分割された各領域の平均輝度、および各領域とその隣接領域との平均輝度の差異により、該各領域が裏写りか否かを判定し、前記裏写り領域であると判定された領域に対して、該領域とその隣接領域の情報を用いて裏写り補正を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理装置の機能または請求項７に記載の画像処理方法を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載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。
【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、プログラムおよび記録媒体に関し、より詳細には、デジタルカラー画像処理において裏写りや敷き写りを軽減する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナ、デジタルカメラ、デジタル複写機等の画像入力装置の普及により、本、雑誌、カタログ、広告、新聞等の紙媒体の文書画像も、カラー入力されるのが一般的になってきている。
これらの画像入力装置を用いて入力する場合、透過率の高い薄い用紙の両面に印刷されているときには裏面の画像が透けて、表面の画像の中に混ざって入力される「裏写り」が生じてしまう。
さらに、カラー文書の場合には、背景色が一様でなく、絵柄、模様、写真が混在していることが多い。
【０００３】
このため、入力された画像から「裏写り」を除去する問題は、画質向上のために重要でありながら、取り扱いの難しいものとされてきた。
裏写り補正に関する技術は、機械的な方法と、画像処理による方法とに大別される。
機械的な方法は、圧板の反射率を低く押さえて、片面の画像から裏写り成分を軽減する方法であるが、デジタルデータに直接適用できないため、デジタルデータ環境が普及されている今日では利用されない技術である。
【０００４】
また、圧板等の機械的な工夫無しに、画像処理により片面の画像から裏写り成分を検出・軽減することを目的とした方式としては、特許文献１の「画像データ処理装置」がある。この特許文献１の方式は、原稿の輝度のヒストグラムの分布からノイズ除去の閾値を決定することにより、通常の画像のみならず汚れの多い画像にも対応することをねらっている。
【０００５】
しかし、画像全体のヒストグラムが予め必要となることに加え、ノイズを除去する閾値を適応的に変化させるだけであるから、例えば、中間調領域に生じた裏写りに対しては、中間調ごと除去するか、または、そのまま裏写りが残るかのいずれかになってしまう。
【０００６】
また、特許文献２、特許文献３や特許文献４の技術も特許文献１と同様に、いずれも画像の濃度ヒストグラムを予め用意した評価関数の値により、画像濃度分布を適応的に変化させるものであり、特許文献１と同じ問題点を持っている。
【０００７】
また、特許文献５や特許文献６の技術は、１枚の画像のみを入力し、画像全体に対するヒストグラムを用いないで裏写り補正を行っている。
特許文献５の技術は、主に入力画像から抽出されたエッジ情報により裏写りと前景画像を分離し、裏写り領域を選択的に補正する。
即ち、裏写りのある画素（以下ターゲット画素）周辺にエッジのない画素によるランを構成し、ラン内部の画像特徴量によりターゲット画素を置換することで、裏写りを補正する。
【０００８】
また、特許文献６の技術は、読取画像を部分領域に分割し、領域ごとに裏写りの検出と補正を行う。裏写り検出の閾値算出においては、注目領域の暫定閾値と周辺の隣接する複数の部分領域の適用閾値との加重平均により、注目領域の閾値を算出している。
【０００９】
【特許文献１】
特開平７−３０７５７号公報
【特許文献２】
特開平１０−６５９２１号公報
【特許文献３】
特開平１０−２５７３２５号公報
【特許文献４】
特開平１１−１８７２６６号公報
【特許文献５】
特開２００１−１６９０８０号公報
【特許文献６】
特開２００２−３１４７９０号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述の技術では、裏写りと前景画像との分離が不正確であった場合に、裏写りの一部のみが処理後の画像に残り、見えを悪化させることがあった。
例えば、図１０に示すような、前景として印刷されている文字「ＧＡＢＡ」および「ＮＨ３」に青い枠の裏写りが生じているような入力画像を処理した場合、図１１（Ａ）に示すような青い枠の裏写りの一部がエッジ検出によって前景画像として検出されてしまい、図１１（Ａ）の黒で表されている前景として判断された領域以外について裏写り補正を施し、図１１（Ｂ）のように裏写りした枠の一部を残した出力を生じることがあり、出力画像の見えを悪くしていた。
【００１１】
本発明は、上述した実情を考慮してなされたものであって、裏写りした画像を前景として分離してしまう誤りにより、裏写りの一部のみが処理後の画像に残る現象を解決する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の請求項１の画像処理装置は、デジタルカラー原画像に対して、裏写りや敷き写りを軽減する画像処理装置において、デジタルカラー原画像を入力する画像入力部と、前記入力された画像データを複数の領域に分割する領域分割部と、前記領域分割部で分割された各領域の平均輝度、および各領域とその隣接領域との平均輝度の差異により、該各領域が裏写りか否かを判定する裏写り領域検出部と、前記裏写り領域検出部で裏写り領域であると判定された領域に対して、該領域とその隣接領域の情報を用いて裏写り補正を行う裏写り領域補正部とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の請求項２は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記領域分割部は、前記入力された画像データの各色面に対して領域分割を行い、前記裏写り領域検出部は、前記領域分割部で分割された各領域の各色成分の平均値、および各領域とその隣接領域との各色成分の平均値の差異により、該各領域が裏写りか否かを判定し、前記裏写り領域補正部は、前記裏写り領域検出部で裏写り領域であると判定された領域に対して、該領域とその隣接領域の各色成分の情報を用いて裏写り補正を行うことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の請求項３は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記裏写り領域検出部は、前記領域分割部で分割された領域同士の境界周辺部に相当する、前記入力された画像データから得られる統計量および／または各領域の境界部分におけるエッジ強度により、各領域が裏写りか否かを判定することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の請求項４は、請求項１または２に記載の画像処理装置において、前記裏写り領域補正部は、裏写り領域と判定された領域の隣接領域のうち、該裏写り領域よりも高い輝度を持つ領域群Ａを選別して、該領域群Ａを統計的処理して得た代表値ａを用いて、裏写り領域を補正することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の請求項５は、請求項４に記載の画像処理装置において、前記裏写り領域補正部は、裏写り領域と判定された領域の隣接領域のうち、該裏写り領域よりも低い輝度を持つ領域群Ｂを選別し、該領域群Ｂから統計的処理により代表値ｂを算出し、これら代表値ａおよび代表値ｂを用いて計算される判別指標Ｄにより、裏写り領域の補正を行うか否かを判定し、補正することが決定された場合、前記領域群Ａから計算される代表値ｃを用いて、裏写り領域を補正することを特徴とする。
また、本発明の請求項６は、請求項５に記載の画像処理装置において、前記代表値ｃと前記代表値ａとは同一であることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の請求項７の画像処理方法は、デジタルカラー原画像に対して、裏写りや敷き写りを軽減する画像処理方法において、入力されたデジタルカラー原画像データを複数の領域に分割し、前記分割された各領域の平均輝度、および各領域とその隣接領域との平均輝度の差異により、該各領域が裏写りか否かを判定し、前記裏写り領域であると判定された領域に対して、該領域とその隣接領域の情報を用いて裏写り補正を行うことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の請求項８のプログラムは、コンピュータに、請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理装置の機能または請求項７に記載の画像処理方法を実行させるためのプログラムである。
また、本発明の請求項９の記録媒体は、請求項８に記載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である。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の画像処理装置に係る好適な実施形態について説明する。
図１は、本発明に係る画像処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。同図において、本実施形態の画像処理装置は、カラー画像を入力するスキャナ、デジタルカメラ等からなる画像入力機器１、入力されたカラー画像や処理過程における種々のデータ等を記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６、処理の途中経過や結果をユーザに提示するＣＲＴや液晶ディスプレイ等からなる表示装置２、必要に応じてユーザが処理に必要なパラメータを入力するキーボード３、（後述する）一連の処理を実行するプログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）７、ＲＯＭ７に記憶されたプログラムを実行させて一連の処理を行うＣＰＵ５、一連の処理の結果として生成された裏写り除去画像をＲＡＭ６から読み出して出力するプリンタ等の画像印刷機器４からなり、これらの構成要素はデータバスで接続されている。
【００２０】
＜実施形態１＞
図２は、本実施形態１の画像処理装置の機能構成を示すブロック図であり、同図において、本実施形態１の画像処理装置は、画像入力部１０、前処理部２０、領域分割部３０、裏写り領域検出部４０、裏写り領域補正部５０、画像出力部６０から構成されている。
【００２１】
画像入力部１０は、スキャナなどの画像入力機器１によって、原稿を読み取り、Ａ／Ｄ変換した後、読み取られた画素ごとにＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）の３色の画像信号として画像データを出力する。また、画像信号にシェーディング補正やγ補正などの処理も行う。
【００２２】
前処理部２０は、画像入力部１０で入力された画像データに対して平滑化や色空間の変換などを施して後段で色特徴量の抽出がしやすいように前処理を行う。入力画像の種類によってはこの処理を省いてもよい。
平滑化には、例えば平滑化参照範囲内の画素値の平均を用いてもよいし、適当な間引きを行ってもよい。また、この色空間変換は、ＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間などに変換することをいう。
【００２３】
また、スキャナやデジタルカメラ等の画像入力機器１で読み取り、前処理部２０によって前処理された画像データを記憶装置に格納しておき、画像入力部１０でこの記憶装置から画像データを読み込むようにしてもよい。
【００２４】
領域分割部３０は、前処理部２０で前処理を施された入力画像に対して、以下に述べるような方法を使って領域分割処理を施して、裏写りが検出できるように、過分割（本来は一つの領域となるべき領域が、複数に分割された結果）な結果が得られるようにする。
【００２５】
（１）エッジ量を二値化、若しくは局所適応的二値化により得られる、画像の輪郭情報に基づいた領域分割法。
（２）ヒストグラムを適当に分割し、分割後のヒストグラムに対応する画素を領域とする領域分割法。
（３）入力画像の局所均一性を基に、入力画像を均一な複数の領域に分割する領域分割法。
【００２６】
局所均一性に基づいた領域分割をする場合は、ある領域の均一さを表す指標として、領域内部の最大輝度、最小輝度の差異を取り上げ、この差異が与えられた閾値ＴＨよりも小さい画像範囲を、一つの領域と見なして切り出すことにより、均一領域への分割ができる。
ここでは最大輝度―最小輝度の差異を取り上げたが、均一性を示す他の指標であっても構わない。この方法により得られる領域分割結果を図３に示す。
【００２７】
裏写り領域検出部４０は、領域分割部３０で得られた各領域について、裏写りか否かの判定を行う。裏写りは、両面印刷された原本で生じる現象である。裏写りは紙を経て検出されるため、裏写り領域は他の領域と異なる特徴を持つ場合がある。
例えば、ある領域が裏写りか否かを判定するための特徴量としては、その領域について計算される、平均輝度もしくはＲＧＢ各平面での平均値、および、領域とその隣接領域群との間で計算される差異がある。ここでは、説明のため処理される画像はＲＧＢ色空間で表されているとする。また、適当な色空間に変換を施した画像でもよい。
【００２８】
以下、各領域の輝度および周囲の領域との輝度差を特徴量とする場合を例にして説明する。
分割された各領域について、これらの特徴量を算出後、領域間の隣接関係をもとにして、裏写り領域判定を行う。
明るい領域ほど裏写りが出やすいので輝度に関する指標（以下、指標Ａという）を、例えば、輝度の高い方に平均値をもち、その平均値でピークとなって、平均値を中心として左右対称の広がりをもつ分布とする（図４（Ａ）参照）。
また、輝度差についても裏写り領域と周囲の領域との輝度差は小さいことが予想されるため、例えば、輝度差の小さい方に平均値をもち、その平均値でピークとなって、平均値を中心として左右対称の広がりをもつ分布を指標Ｂとする（図４（Ｂ）参照）。
【００２９】
これらの指標については、裏写り領域についての学習処理を実装することで、より正確な指標を導出するようにしてもよい。または、ユーザが適切に設定するようにしてもよい。
【００３０】
次に、これらの指標Ａおよび指標Ｂと先に計算された特徴量により各領域が裏写りか否かを判定する。例えば、各領域に対して、その領域の平均輝度（特徴量）を指標Ａに当てはめたときの指標値ａ（図４（Ａ））と、その領域とその隣接領域との輝度差（特徴量）を指標Ｂに当てはめたときの指標値ｂ（図４（Ｂ））とを求め、指標値ａと指標値ｂの算術演算（例えば和や積）結果を閾値処理することで実現できる。より高い精度を求めるためには、統計的な処理を実装するようにしてもよい。
【００３１】
裏写り領域補正部５０は、裏写り領域検出部４０で、裏写り領域と判定された領域に関してのみ、以下に示す裏写り領域補正処理を施す。
ここでは、裏写り領域およびその隣接領域の情報を用いて裏写り領域を補正する方法について説明する。
まず、裏写り領域の隣接領域のうち、裏写り領域よりも高い輝度を持つ領域群Ａを抽出し、同じように裏写り領域よりも低い輝度を持つ領域群Ｂを抽出する（図５参照）。図５では、裏写り領域の隣接領域のうち、領域１および３は裏写り領域よりも明るく（領域群Ａ）、領域２および４は裏写り領域よりも暗い（領域群Ｂ）と仮定している。
【００３２】
裏写りは、本来の背景色（裏写りが無い場合の色）よりも低輝度になると考えられるので、裏写りを補正するための色は領域群Ａの色を基に算出されるべきである。以下、裏写りを置換する色のことを補正色と呼ぶ。
【００３３】
裏写りを補正した場合に、周囲の領域との不整合が生じてしまうことは避けねばならないので、裏写り領域の補正が出力画像の見えをどのように変えるか、また、不整合が生じないかについての指標を設け、これを満たさないものについては補正不能であると判断し、補正を施さないようにすることもできる。ここではこの方法をもとにして説明する。
【００３４】
裏写り補正のための補正色は、領域群Ａの中から算出されるので補正後の見えの変化は、領域群Ａと領域群Ｂの差異として定量化することができる。そこで、この領域群Ａから算出される代表値ａと、同じく領域群Ｂから算出される代表値ｂを用いて、裏写りが補正可能かどうかを判定する。
【００３５】
例えば、代表値ａおよびｂの差異として計算される判別指標Ｄが予め与えられた閾値Ｅよりも小さい場合にのみ、領域群Ａから計算した補正色で裏写り領域を置換して補正する。この方法による裏写り補正結果は図６に示すようになり、裏写りが除去されている。
以上のように、裏写りと判定された領域を一括して置換することにより、裏写りの一部が残ることで生じる見えの劣化を防ぐことができる。
【００３６】
上述した代表色として、次の値を用いるようにしてもよい。また、補正色と代表色とは同じものでも、異なるものでもよい。
・領域群Ａの平均色とする。
・領域群Ａのなかで最も明るい色とする。
・領域群Ａの中で置き換えるべき裏写り領域に最も近い色とする。
【００３７】
さらに、より高い精度を求めるためには、統計的処理を用いるようにしてもよい。また、閾値Ｅは裏写り補正の強度を示すものであるから、ユーザに決定させるようにしてもよい。
【００３８】
画像出力部６０は、補正処理された画像データに色分解フィルタやインクの濁り成分を除去する色補正を施し、その結果に対して墨生成、下色除去を行い、画像印刷機器４の特性に合わせてγ変換し、ディザ処理や誤差拡散法によって画像の中間調を再現するように画像データの後処理を行って、この画像データにしたがって駆動し、画像を画像印刷機器４へ出力する。
【００３９】
実施形態１の変形例として、入力された画像データの各色面ごとに、上記の領域分割部３０、裏写り領域検出部４０および裏写り領域補正部５０を適用するようにしてもよい。
【００４０】
図７は、実施形態１における裏写り補正処理を行うときの処理手順を示すフローチャートである。
画像入力部１０でカラー画像データを読み取って、前処理部２０で処理された画像データを入力し（ステップＳ１０）、領域分割部３０で領域分割処理を行う（ステップＳ１１）。例えば、局所均一性に基づいた領域分割をする場合は、ある領域の均一さを表す指標として、領域内部の最大輝度、最小輝度の差異を取り上げ、この差異が与えられた閾値ＴＨよりも小さい画像範囲を、一つの領域と見なして切り出すことにより、均一領域への分割ができる（図３参照）。この領域分割処理により、ｎ個の領域に分割されたものとし、各領域の番号を１〜ｎとする。
【００４１】
次に、領域分割された各領域について、平均輝度もしくはＲＧＢ各平面での平均値を計算する。また、指標として、明るい領域ほど裏写りが出やすいので輝度に関する指標Ａ（図４（Ａ）参照）と、輝度差についても裏写り領域と周囲の領域との輝度差の指標Ｂ（図４（Ｂ）参照）とを用意する（ステップＳ１２）。
【００４２】
次に、分割された各領域について、その領域の平均輝度を指標Ａに当てはめたときの指標値ａ（図４（Ａ））と、その領域と隣接領域との輝度差を指標Ｂに当てはめたときの指標値ｂ（図４（Ｂ））とを求め、指標値ａと指標値ｂの算術演算（例えば和や積）結果を閾値処理することで各領域が裏写りか否かを判定する（ステップＳ１３）。
【００４３】
次に、裏写り領域検出部４０で裏写り領域と判定された領域に関して、次の写り領域補正処理を施す。
先ず、１つの裏写り領域と判定された領域ｍを選び（ステップＳ１６のＹＥＳ）、その領域ｍの隣接領域のうち、領域ｍよりも高い輝度を持つ領域群Ａの平均色Ｃａと、その領域ｍの隣接領域のうち、領域ｍよりも低い輝度を持つ領域群Ｂの平均色Ｃｂを算出して、平均色Ｃａおよび平均色Ｃｂの差異として判別指標Ｄを計算する（ステップＳ１７）。
次に、判別指標Ｄが予め与えられた閾値Ｅよりも小さい場合にのみ、領域群Ａの平均色Ｃａで領域ｍを置換することで、裏写り領域を補正し（ステップＳ１８）、ステップＳ１５へ戻って他の処理されていない領域を対象として補正処理を行わせる。
【００４４】
＜実施形態２＞
本実施形態２は、実施形態１における裏写り領域検出部４０の他の裏写り領域の検出方法を示すものであり、裏写りと裏写り以外とを分離する特徴が裏写り領域の境界部分に出やすいことを利用し、裏写り境界部分とそれ以外とを分けて統計的処理を施すようにしたものである。
本実施形態２の機能構成は、実施形態１と同じであるため、ここでは相違している裏写り領域検出部４０についてのみ説明する。
【００４５】
まず、領域分割部３０で得られた分割領域同士の境界部分を設定する。
領域分割された各領域について、隣接領域との境界からｓ画素の幅を持つ輪状の境界領域Ｋを設定し、この境界領域Ｋに相当する原画像の画素の分布を調べる。また、各領域の境界領域Ｋ以外の部分を領域中心部Ｃとする（図８参照）。
図８において、裏写りの輪郭を表す枠Ｗの両脇にｓ画素ずつの幅を持たせた帯状の境界領域Ｋを設定する。
また、文字のような細い領域は、その領域自体を境界部分として扱って境界領域Ｋとする。即ち、文字「ＧＡＢＡ」、「ＮＨ３」を表す文字領域は境界領域Ｋとして扱われる。
【００４６】
ここで画素数ｓは予め与えられるものとする。この画素数ｓは、本来は実寸で制約されるべきものであるから、本処理が施される画像の解像度に影響を受けるので、予め解像度と画素数ｓの間の対応テーブルを作成しておき、ユーザに処理解像度を選択させるようにしてもよい。
【００４７】
次に、分割された領域の各領域について、境界領域Ｋと領域中心部Ｃに分けて別個に統計的処理を行う。
分割領域の各領域の境界領域Ｋに関しては、境界領域Ｋに相当する原画像の分布を２つの分布にクラスタリングし、それぞれのクラスタの代表色を求める。これには、例えば線形判別関数を用いてもよいし、他の方法であっても構わない。各クラスタの代表色に関しても、クラスタの平均色でもよいし、他の指標で算出される画素値でも構わない。
ここで算出される片方のクラスタは、領域中心部Ｃの平均色に近いと考えられるから、この情報を予めクラスタリングの初期値として与えることもできる。
このクラスタリングにより得られた２つのクラスタの代表色間の色の差異をＤｂとし、分割された１つの領域に関する境界領域Ｋの特徴量とする。
【００４８】
分割領域の各領域の領域中心部Ｃに関しては、平均色を抽出し、各隣接領域との平均色の差異ｄを算出する。隣接領域がｍ個ある場合にはｄ１〜ｄｍが算出されることになる。
領域分割された各領域ｔの隣接領域（ｍ個）のうち、領域ｔよりも高輝度の領域群Ａの平均色Ｃａと、領域ｔよりも低輝度の領域群Ｂの平均色Ｃｂを算出し、この平均色Ｃａと平均色Ｃｂとの差異をＤｃとし、分割された１つの領域に関する領域中心部Ｃの特徴量とする。
【００４９】
それぞれの領域に対して算出された２つの特徴量（ＤｂおよびＤｃ）を用いて、それぞれの領域が裏写りか否かを判定する。
この裏写りか否かを判定する評価関数は、２つの引数を与えると裏写りか否かの判断結果を出力する関数であり、予め複数の画像で統計的実験を行って用意してもよいし、またはユーザが設定するようにしてもよい。
この評価関数の２つの引数に、上記の「２つの特徴量（ＤｂおよびＤｃ）」を与えることによって、それぞれの領域が裏写りか否かを判定することになる。
【００５０】
上記評価関数の例としては、何らかの方法で「裏写りらしさ」を数値化して、それがある一定の値（閾値ＴＨ）を超える場合には「裏写りである」、下回る場合には「裏写りでない」、と判定するような二値判定（裏写りか否か）の関数を考える。
この「裏写りらしさ」を数値化するための最も単純な例としては、２つの引数の線形和を出力する関数が考えられる。
裏写りらしさを表す関数ｚ（ｘ，ｙ）＝ｃ１×ｘ＋ｃ２×ｙ
ここで、ｃ１、ｃ２は係数である。
この関数ｚを使うと評価関数は、次のように定義できる。
2005033527.tif 000003
【００５１】
本実施形態２の変形例として、領域分割された各領域の境界部分のエッジ強度およびこのエッジ強度を統計的処理して得られる特徴量を計算して、裏写り領域であるか否かを判定するようにしてもよい。この特徴量としては、例えば各境界における平均エッジ強度が挙げられる。
【００５２】
図９は、実施形態２における裏写り補正処理を行うときの処理手順を示すフローチャートである。
画像入力部１０でカラー画像データを読み取って、前処理部２０で処理された画像データを入力し（ステップＳ３０）、領域分割部３０で領域分割処理を行う（ステップＳ３１）。例えば、局所均一性に基づいた領域分割をする場合は、ある領域の均一さを表す指標として、領域内部の最大輝度、最小輝度の差異を取り上げ、この差異が与えられた閾値ＴＨよりも小さい画像範囲を、一つの領域と見なして切り出すことにより、均一領域への分割ができる（図３参照）。この領域分割処理により、ｎ個の領域に分割されたものとし、各領域の番号を１〜ｎとする。
【００５３】
次に、領域分割された各領域について、分割領域同士の境界部分を検出する（ステップＳ３２）。
これは、領域分割された各領域について、隣接領域との境界からｓ画素の幅を持つ輪状の境界領域Ｋを設定し、また、文字のような細い領域は、その領域自体を境界部分として扱って境界領域Ｋとする。さらに、各領域の境界領域Ｋ以外の部分を領域中心部Ｃとする（図８参照）。
【００５４】
次に、領域分割された各領域の領域中心部Ｃと境界領域Ｋについて、別個に統計的処理を行う。
先ず、領域分割された各領域（１〜ｎ）の領域中心部Ｃに関しては、平均色を抽出し、各隣接領域との平均色の差異ｄを算出する（隣接領域がｍ個ある場合にはｄ１〜ｄｍが算出されることになる）。個々の領域の隣接領域（ｍ個）のうち、この領域よりも高輝度の領域群Ａの平均色Ｃａと、この領域よりも低輝度の領域群Ｂの平均色Ｃｂを算出し、この平均色Ｃａと平均色Ｃｂとの差異Ｄｃを計算して（ステップＳ３３）、ステップＳ３５へ進む。
【００５５】
領域分割された各領域（１〜ｎ）の境界領域Ｋに関しては、境界領域Ｋに相当する原画像の分布を２つの分布にクラスタリングし、それぞれのクラスタの代表色を求め、このクラスタリングにより得られた２つのクラスタの代表色間の色の差異Ｄｂを計算して（ステップＳ３４）、ステップＳ３５へ進む。
【００５６】
各領域（１〜ｎ）に対して算出された２つの特徴量（ＤｂおよびＤｃ）を用いて、それぞれの領域が裏写りか否かを判定する（ステップＳ３５）。この評価関数としては、ＤｂおよびＤｃを引数として、裏写りか否かの判断結果を出力する関数であり、予め複数の画像で統計的実験を行って用意しておく。
【００５７】
次に、裏写り領域検出部４０で裏写り領域と判定された領域に関して、次の写り領域補正処理を施す。
先ず、１つの裏写り領域と判定された領域ｍを選び（ステップＳ３８のＹＥＳ）、その領域ｍの隣接領域のうち、領域ｍよりも高い輝度を持つ領域群Ａの平均色ａと、その領域ｍの隣接領域のうち、領域ｍよりも低い輝度を持つ領域群Ｂの平均色ｂを算出して、平均色Ｃａおよび平均色Ｃｂの差異として判別指標Ｄを計算する（ステップＳ３９）。
次に、判別指標Ｄが予め与えられた閾値Ｅよりも小さい場合にのみ、領域群Ａの平均色Ｃａで領域ｍを置換することで、裏写り領域を補正し（ステップＳ４０）、ステップＳ３７へ戻って他の処理されていない領域を対象として補正処理を行わせる。
【００５８】
尚、上述の実施形態では、プログラムの記録媒体をＲＯＭ７としているが、他の記録媒体、例えば、半導体媒体（例えば、不揮発性のメモリカード等）、光媒体（例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＣＤ−Ｒ等）、磁気媒体（例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）等のいずれの形態の記録媒体で提供されてもよい。
あるいは、インターネット等の通信網を介して記憶装置に格納されたプログラムをサーバコンピュータから直接供給を受けるようにしてもよい。この場合、このサーバコンピュータの記憶装置も本発明の記録媒体に含まれる。
【００５９】
プログラムを上記のような記録媒体へ記録した場合、装置に備えられた媒体駆動装置にこの記録媒体を装着して、記録媒体上のプログラムを記憶装置にインストールし、このインストールされたプログラムをＣＰＵ５が実行する。
このように、プログラムを格納した記録媒体から読み出されたプログラム自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムおよびそのプログラムを記憶した記録媒体も本発明を構成することになる。
【００６０】
また、プログラムを実行することにより上述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステムあるいは他のアプリケーションプログラム等と共同して処理することによって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００６１】
尚、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で各種の変形、修正が可能であるのは勿論である。
【００６２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、予め分割された領域について、裏写りか否かを判定し、裏写りと判定された領域を一括して補正することで、従来の方式で生じていた、裏写りの一部が残る現象を解消できる。
また、各領域を更に境界部分と領域の中心部分とに分けて処理することで、高い精度で裏写りとそれ以外の領域を識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】領域分割を説明する図である。
【図４】裏写り領域指標と輝度および輝度差との関係を示す図である。
【図５】裏写り領域とその隣接領域を説明する図である。
【図６】裏写り補正した結果の例である。
【図７】裏写り補正処理を行うときの処理手順を示すフローチャートである。
【図８】領域分割を説明する図である。
【図９】裏写り補正処理を行うときの処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】裏写りを持つ入力画像の例である。
【図１１】従来の裏写り補正を説明する例である。
【符号の説明】
１…画像入力機器、２…表示装置、３…キーボード、４…画像印刷機器、５…ＣＰＵ、６…ＲＡＭ、７…ＲＯＭ、１０…画像入力部、２０…前処理部、３０…領域分割部、４０…裏写り領域検出部、５０…裏写り領域補正部、６０…画像出力部。
【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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