(57)【要約】【課題】  多様な画像入力機器から入力されてテキストと写真とが混在するデジタル画像におけるテキストと写真との割合や背景の色などのコンテンツに応じ、最適な階調補正を行なう。【解決手段】  デジタル画像である原画像に対して、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量と、文字領域および背景領域以外の領域である中間階調領域に属する画素の割合とを取得し（文字／背景色統計量計算手段１０００および中間輝度領域抽出手段２０００）、原画像に対する階調補正の基準となる階調補正変換関数におけるパラメータをこれらの値に応じて調整することで（階調変換関数設定手段３０００）、デジタル画像におけるテキストと写真との割合や、背景の色等のデジタル画像のコンテンツに応じた最適な階調補正を行なうようにした（階調補正手段４０００）。【選択図】    図３
2005110184.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像である原画像に対して、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量を取得する手段と、
前記文字領域および前記背景領域以外の領域である中間階調領域に属する画素の割合を取得する手段と、
階調補正変換関数に基づき原画像に対する階調補正を行なう手段と、
前記文字領域に属する画素と前記背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量および前記中間階調領域に属する画素の割合に基づいて前記階調補正変換関数におけるパラメータを調整する手段と、
を具備する画像処理装置。
【請求項２】
前記中間階調領域に属する画素の割合を取得する手段は、前記文字領域に属する画素と前記背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量の取得に用いない画素を前記中間階調領域に属する画素として抽出する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記パラメータを調整する手段は、前記中間階調領域に属する画素の割合に応じて、中間階調領域に属する画素の割合が減少するに伴い黒強調を強く施すような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記パラメータを調整する手段は、背景色の飽和度の低下に伴い高輝度成分を白に補正し、背景色の飽和度が増加に伴い高輝度成分を保存するような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータに解釈され、このコンピュータに、
デジタル画像である原画像に対して、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量を取得する機能と、
文字領域および背景領域以外の領域である中間階調領域に属する画素の割合を取得する機能と、
前記階調補正変換関数に基づき原画像に対する階調補正を行なう機能と、
文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量および中間階調領域に属する画素の割合に基づいて前記階調補正変換関数におけるパラメータを調整する機能と、
を実行させる画像処理プログラム。
【請求項６】
前記中間階調領域に属する画素の割合を取得する機能は、前記文字領域に属する画素と前記背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量の取得に用いない画素を前記中間階調領域に属する画素として抽出する機能を実行させる請求項５記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
前記パラメータを調整する機能は、前記中間階調領域に属する画素の割合に応じて、中間階調領域に属する画素の割合が減少するに伴い黒強調を強く施すような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する機能を実行させる請求項５記載の画像処理プログラム。
【請求項８】
前記パラメータを調整する機能は、背景色の飽和度の低下に伴い高輝度成分を白に補正し、背景色の飽和度が増加に伴い高輝度成分を保存するような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する機能を実行させる請求項５記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
請求項５ないし８のいずれか一記載の画像処理プログラムを記憶し、機械読み取り可能である記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理プログラムおよび記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
用紙に印刷された画像をカラースキャナ等のカラー画像入力機器を用いて入力することにより得られるデジタル画像を、カラープリンタ等のカラー画像出力機器を用いて別の用紙に印刷することで出力する場合に、該画像に対して何も画像処理を施さずにそのまま出力すると、文字と背景との間のコントラストが低かったり、本来黒であるべき黒文字や白であるべき背景に色が付いたりすることによって、文章としての読み易さが低下することがある。
【０００３】
これは、画像入力機器と画像出力機器との間で、色や階調の整合性がとれていないためである。
【０００４】
例えば、用紙に印刷された画像が文書である場合、一般的には、この印刷文書を入力することによって得られるデジタル画像の利用目的も内容の伝達である。当然、このデジタル画像の出力に際しては、出力された文書画像における文章の読み易さを向上させることが最重要課題である。
【０００５】
ところで、近年のネットワーク環境の普及に伴い、画像入力機器を通して入力された画像が画像出力機器によってネットワークを介して遠隔地に送信され、受信者が該画像をＰＣ上で編集・再利用・印刷・再送信するという状況が出現している。このようなネットワーク環境では、未知の画像入力機器を通して入力された画像に対して編集・再利用・印刷・再送信といった処理を行なうため、従来にはなかった新たな技術的課題が考えられる。
【０００６】
その一つとして、多様な特性を有する画像入力機器を通して入力された画像に対する編集・再利用・印刷・再送信といった画像処理を簡単に行なうことが挙げられる。
【０００７】
ここで、画像入力機器や画像出力機器等の画像処理機器がスタンドアロンの場合、画像処理アルゴリズムやパラメータを機器の特性に合わせて設計することが多い。
【０００８】
例えば、複写機等に実装され、黒文字に相当する画素を強調する処理（例えば、特許文献１〜５参照）や、中間調領域を特定する処理（例えば、特許文献６〜９参照）に加えて、画素信号値のヒストグラムを基に階調補正する処理（例えば、特許文献１０〜２１参照）を行なうようにした技術がある。このような技術では、画像処理のアルゴリズムやパラメータが、通常、入力機器の色特性、解像度、周波数特性に大きく依存する。
【０００９】
【特許文献１】特許第２５５８９１５号公報
【特許文献２】特開２０００−１９６８７１公報
【特許文献３】特開２０００−３１６０９７公報
【特許文献４】特開２００１−０７８０３６公報
【特許文献５】特開２００１−１６９１３３公報
【特許文献６】特許第３１５８４９８号公報
【特許文献７】特開２００１−０３６７４８公報
【特許文献８】特開２００１−１４４９６２公報
【特許文献９】特開平１１−２２０６３１号公報
【特許文献１０】特開２０００−０１３６１６公報
【特許文献１１】特開２０００−０１３６２５公報
【特許文献１２】特開２０００−１１５５３８公報
【特許文献１３】特開２０００−２４２７７７公報
【特許文献１４】特開２００１−０４５３０３公報
【特許文献１５】特開２００１−１４８７８５公報
【特許文献１６】特開２００１−１６７２６０公報
【特許文献１７】特開２００１−１８９８６２公報
【特許文献１８】特開２００１−１８９８６３公報
【特許文献１９】特開２００１−１９７３１２公報
【特許文献２０】特開２００１−２２２７１１公報
【特許文献２１】特開２００１−２２２７１１公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、ネットワーク環境下では、多様な特性の画像入出力機器が存在する。また、デジタル画像が遠隔地で入力・送信されてきたような場合には、入力機器が未知のことすらある。
【００１１】
ある特定の機種に対して最適な画像処理系が、特性が異なる機種に対して効果を発揮するとは限らないため、或る画像入力機器で入力された画像を或る画像出力機器から出力する場合に、画像の識別の精度がばらつき、出力画像の品質が低下して、文章としての読み易さが低下してしまうことがある。
【００１２】
一方で、個々のデジタル画像の特性に対して複雑なパラメータ設定を必要とすることは好ましくない。
【００１３】
なお、テキストを主体とする「文書画像」では，黒文字と背景とが、それぞれ黒と白とに変換されるように階調を変換すればコントラストが強調される。
【００１４】
しかしながら、このような階調変換処理を、写真が混在している文書画像に対してそのまま適用すると、テキスト（黒文字）が強調される反面で写真部分が暗くなってしまうことがある。
【００１５】
この対策として、テキストと写真とが混在するデジタル画像をテキスト領域と写真領域とに分割し、領域毎に異なる補正を加える方法も従来から行われている。
【００１６】
しかしながら、遠隔地で入力されたデジタル画像がネットワークを介して送信されてくるような環境では、このデジタル画像を入力した画像入力機器の特性が不定であるため、領域を正確に識別することが難しくなる。
【００１７】
また、背景に白色以外の色が付いているような文書の背景を白色に縮約するかどうかはユーザの好み次第である。
【００１８】
本発明の目的は、多様な画像入力機器から入力されてテキストと写真とが混在するデジタル画像におけるテキストと写真との割合や背景の色などのコンテンツに応じ、最適な階調補正を行なうことである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
請求項１記載の発明の画像処理装置は、デジタル画像である原画像に対して、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量を取得する手段と、前記文字領域および前記背景領域以外の領域である中間階調領域に属する画素の割合を取得する手段と、階調補正変換関数に基づき原画像に対する階調補正を行なう手段と、前記文字領域に属する画素と前記背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量および前記中間階調領域に属する画素の割合に基づいて前記階調補正変換関数におけるパラメータを調整する手段と、を具備する。
【００２０】
したがって、デジタル画像におけるテキストと写真との割合や、背景の色等のデジタル画像毎のコンテンツに応じた階調補正を行なうことができる。
【００２１】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記中間階調領域に属する画素の割合を取得する手段は、前記文字領域に属する画素と前記背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量の取得に用いない画素を前記中間階調領域に属する画素として抽出する。
【００２２】
したがって、文字領域、背景領域、中間階調領域を明確に分離することができる。
【００２３】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記パラメータを調整する手段は、前記中間階調領域に属する画素の割合に応じて、中間階調領域に属する画素の割合が減少するに伴い黒強調を強く施すような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する。
【００２４】
したがって、写真領域の割合が大きいデジタル画像である場合には黒強調が抑制される。
【００２５】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記パラメータを調整する手段は、背景色の飽和度の低下に伴い高輝度成分を白に補正し、背景色の飽和度が増加に伴い高輝度成分を保存するような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する。
【００２６】
したがって、背景色の飽和度が高いデジタル画像である場合には背景色を保存することができる。
【００２７】
請求項５記載の発明の画像処理プログラムは、コンピュータに解釈され、このコンピュータに、デジタル画像である原画像に対して、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量を取得する機能と、文字領域および背景領域以外の領域である中間階調領域に属する画素の割合を取得する機能と、前記階調補正変換関数に基づき原画像に対する階調補正を行なう機能と、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量および中間階調領域に属する画素の割合に基づいて前記階調補正変換関数におけるパラメータを調整する機能と、を実行させる。
【００２８】
したがって、デジタル画像におけるテキストと写真との割合や、背景の色等のデジタル画像毎のコンテンツに応じた階調補正を行なうことができる。
【００２９】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、前記中間階調領域に属する画素の割合を取得する機能は、前記文字領域に属する画素と前記背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量の取得に用いない画素を前記中間階調領域に属する画素として抽出する機能を実行させる。
【００３０】
したがって、文字領域、背景領域、中間階調領域を明確に分離することができる。
【００３１】
請求項７記載の発明は、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、前記パラメータを調整する機能は、前記中間階調領域に属する画素の割合に応じて、中間階調領域に属する画素の割合が減少するに伴い黒強調を強く施すような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する機能を実行させる。
【００３２】
したがって、写真領域の割合が大きいデジタル画像である場合には黒強調が抑制される。これによって、写真領域の割合が大きいデジタル画像の画質を良好に維持することができる。
【００３３】
請求項８記載の発明は、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、前記パラメータを調整する機能は、背景色の飽和度の低下に伴い高輝度成分を白に補正し、背景色の飽和度が増加に伴い高輝度成分を保存するような前記階調補正変換関数となるように前記パラメータを調整する機能を実行させる。
【００３４】
したがって、背景色の飽和度が高いデジタル画像である場合には背景色を保存することができる。
【００３５】
請求項９記載の発明の記憶媒体は、請求項５ないし８のいずれか一記載の画像処理プログラムを記憶し、機械読み取り可能である。
【００３６】
したがって、請求項５ないし８のいずれか一に記載の発明の作用を得ることができる。
【発明の効果】
【００３７】
請求項１記載の発明の画像処理装置によれば、多様な画像入力機器から入力されてテキストと写真とが混在するデジタル画像におけるテキストと写真との割合や背景の色等のデジタル画像毎のコンテンツに応じ、最適な階調補正を行なうことができる。
【００３８】
請求項２記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理装置において、文字領域、背景領域、中間階調領域を明確に分離することができるので、実用上の領域分類処理を容易化することができる。
【００３９】
請求項３記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理装置において、写真領域の割合が大きいデジタル画像である場合には黒強調が抑制されるので、写真領域の割合が大きいデジタル画像の画質を良好に維持することができる。
【００４０】
請求項４記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理装置において、背景色の飽和度が高いデジタル画像である場合には背景色が保存されるので、写真領域の割合が大きいデジタル画像の画質を良好に維持することができる。
【００４１】
請求項５記載の発明の画像処理プログラムによれば、多様な画像入力機器から入力されてテキストと写真とが混在するデジタル画像におけるテキストと写真との割合や背景の色等のデジタル画像毎のコンテンツに応じ、最適な階調補正を行なうことができる。
【００４２】
請求項６記載の発明によれば、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、文字領域、背景領域、中間階調領域を明確に分離することができるので、実用上の領域分類処理を容易化することができる。
【００４３】
請求項７記載の発明によれば、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、写真領域の割合が大きいデジタル画像である場合には黒強調が抑制されるので、写真領域の割合が大きいデジタル画像の画質を良好に維持することができる。
【００４４】
請求項８記載の発明によれば、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、背景色の飽和度が高いデジタル画像である場合には背景色が保存されるので、写真領域の割合が大きいデジタル画像の画質を良好に維持することができる。
【００４５】
請求項９記載の発明の記憶媒体によれば、請求項５ないし８のいずれか一に記載の発明の効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
本発明を実施するための最良の一実施の形態について図１ないし図６を参照して説明する。
【００４７】
図１は、本発明を実施するための最良の一実施の形態のシステム構築例を示す模式図である。図１に示すように、本実施の形態のシステムでは、サーバコンピュータ１０１にＬＡＮ等のネットワーク２０１を介して画像処理装置としてのパーソナルコンピュータ３０１が複数台接続されたサーバクライアントシステム１１を想定している。
【００４８】
このサーバクライアントシステム１１は、スキャナやデジタルカメラ等の画像入力機器４０１、および、プリンタ等の画像出力機器５０１をネットワーク２０１上でシェアし得るように整えられた環境を備えている。ネットワーク２０１上には、マルチファンクションペリフェラル（以下、ＭＦＰとする）６０１が接続されている。サーバクライアントシステム１１では、このＭＦＰ６０１が、画像入力機器４０１や画像出力機器５０１として機能するような環境として構築しても良い。
【００４９】
サーバクライアントシステム１１は、例えばイントラネット２１を介して別のサーバクライアントシステム３１とのデータ通信可能に構築され、インターネット通信網４１を介して外部環境とデータ通信可能に構築されている。
【００５０】
次に、パーソナルコンピュータ３０１のモジュール構成について図２を参照して説明する。図２は、本実施の形態におけるパーソナルコンピュータ３０１のモジュール構成図である。パーソナルコンピュータ３０１は、情報処理を行なうＣＰＵ３０２、情報を格納するＲＯＭ３０３、および、ＲＡＭ３０４等の一次記憶装置３０５、ＨＤＤ３０６（ハードディスクドライブ）等の二次記憶装置３０７、情報を保管したり外部に情報を配布したり等外部から情報を入手するための可搬性を有するメディア３０８ａに記憶された情報を読み取るリムーバブルディスク装置３０８、外部の他のコンピュータと通信により情報を伝達するためのネットワークインターフェイス３０９、処理経過や結果等を操作者に表示する表示装置３１０、操作者がパーソナルコンピュータ３０１に命令や情報等を入力するためのキーボード３１１、マウス等のポインティングディバイス３１２等から構成されている。
【００５１】
なお、本実施の形態では、可搬性を有するメディア３０８ａとしてＣＤ−ＲＯＭを用いるものとし、ＣＤ−ＲＯＭに記憶された情報の読み取りが可能なＣＤ−ＲＯＭドライブによってリムーバブルディスク装置３０８を実現するようにした。
【００５２】
ＣＰＵ３０２、一次記憶装置３０５、二次記憶装置３０７、リムーバブルディスク装置３０８、ネットワークインターフェイス３０９、表示装置３１０、キーボード３１１、ポインティングディバイス３１２等のパーソナルコンピュータ３０１が備える各部間でのデータの送受信は、バスコントローラ３１３によって調停され、パーソナルコンピュータ３０１が備える各部はバスコントローラ３１３によって調停されるデータ等に基づいて動作する。
【００５３】
パーソナルコンピュータ３０１では、ユーザが電源を投入するとＣＰＵ３０２がＲＯＭ３０３内のローダーというプログラムを起動させ、コンピュータのハードウェアとソフトウェアとを管理するプログラムをＨＤＤ３０６からＲＡＭ３０４に読み込み、読み込んだプログラムを起動させる。本実施の形態では、ＨＤＤ３０６からＲＡＭ３０４に読み込まれて、コンピュータのハードウェアとソフトウェアとを管理するプログラムをオペレーティングシステムという。オペレーティングシステムは、ユーザの操作に応じてアプリケーションプログラム等を起動したり、情報を読み込んだり、保存を行ったりする。オペレーティングシステムのうち代表的なものとしては、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）等が知られている。なお、本実施の形態では、オペレーティングシステム上で実行される動作プログラムをアプリケーションプログラムとする。
【００５４】
本実施の形態のパーソナルコンピュータ３０１は、アプリケーションプログラムとして、画像処理プログラムをＨＤＤ３０６に記憶している。このため、本実施の形態では、ＨＤＤ３０６によって画像処理プログラムを記憶する記憶媒体が実現される。
【００５５】
ＨＤＤ３０６等の二次記憶装置３０７にインストールされる画像処理プログラム等の各種動作プログラムは、例えば、各種動作プログラムを記憶するＣＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等からインストールすることが可能である。このため、ＣＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体によっても、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体を実現することが可能である。
【００５６】
また、ＨＤＤ３０６等の二次記憶装置３０７にインストールされる画像処理プログラム等の各種動作プログラムは、例えば、ネットワークインターフェイス３０９を介して外部から二次記憶装置３０７にインストールしたものであっても良い。
【００５７】
なお、本実施の形態では、ＨＤＤ３０６によって記憶媒体を実現したが、これに限るものではなく、ＨＤＤ３０６等の二次記憶装置３０７にインストールされる画像処理プログラム等の各種動作プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等からインストールすることも可能であり、ＣＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の可搬性を有する各種メディアによっても、画像処理プログラムを記憶する記憶媒体を実現することが可能である。
【００５８】
また、本実施の形態では、ＨＤＤ３０６等の二次記憶装置３０７にインストールされた画像処理プログラムにしたがって後述する画像処理を実行するようにしたが、これに限るものではなく、例えば、ネットワークインターフェイス３０９を介して外部から二次記憶装置３０７にダウンロードした画像処理プログラムにしたがって後述する画像処理を実行するようにしても良い。
【００５９】
次に、パーソナルコンピュータ３０１で実行される手段について図３ないし図６を参照して模式的に説明する。図３は、画像処理プログラムにしたがってパーソナルコンピュータ３０１よって実行される手段を模式的に示す機能ブロック図である。
【００６０】
パーソナルコンピュータ３０１は、オペレーティングシステム上で実行される画像処理プログラムを起動させ、この画像処理プログラムにしたがって、ＣＰＵ３０２で各種の演算処理を実行することにより、パーソナルコンピュータ３０１が備える各部を集中的に制御する。画像処理プログラムの実行に際して、パーソナルコンピュータ３０１は、図３の機能ブロック図に示す各機能によって以下に説明する各種の手段を実行する。
【００６１】
テキスト領域と写真領域とが混在するデジタル画像におけるテキスト領域においては、一般的に、紙面の何も印刷されていない部分に黒い文字が直接印刷されている部分がある。
【００６２】
このことから、まず、入力されたデジタル画像から文字がありそうな領域を抽出し、該デジタル画像を十分に小さいブロックに分割すると、黒い文字が紙面に直接印刷されているようなブロックが存在すると仮定できる。例えば、背景色となる紙面色が白であるとすると、以下のように画像処理の流れを規定することができる。
【００６３】
本実施の形態における画像処理プログラムは、ネットワークインターフェイス３０９を介して、パーソナルコンピュータ３０１が原画像Ｉ０を受信していることを前提として実行される。なお、原画像Ｉ０は、デジタル化されたカラー画像とする。
【００６４】
まず、文字／背景色統計量計算手段１０００によって、文字色および背景色の統計量を計算する。ここに、デジタル画像である原画像に対して、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量を取得する手段が実現される。
【００６５】
具体的には、原画像（Ｉ０）から原画像（Ｉ０）よりも解像度の低い低解像度画像（Ｉ）を生成する。
【００６６】
低解像度画像の生成に際しては、計算量を減らすために、原画像（Ｉ０）を１００ｄｐｉ程度の低解像度画像（Ｉ）に変換する。
【００６７】
具体的には、まず、単純に、入力画像を重なりのないブロックに分割し、各ブロック内での信号の平均値を、低解像度画像（Ｉ）で対応する画素の信号として設定する。このとき、ブロックの大きさ、すなわち、縮小率をｒとすると、ブロック内での信号の平均値は以下に示す（１）式の演算により取得することができる。
【００６８】
【数１】
2005110184.tif 000003
【００６９】
ここで、縮小率ｒは、常に自然数になるようにし、原画像（Ｉ０）の解像度が１００で割り切れない場合、ｒは自然数に丸めた値にする。例えば、３６０ｄｐｉの場合、ｒは３となる。
【００７０】
このように、原画像（Ｉ０）よりも解像度の低い低解像度画像（Ｉ）を用いることにより、画像処理における以降の計算量を減らすことができ、処理を簡易化することができる。
【００７１】
次に、生成した低解像度画像（Ｉ）を、平滑化手段２００１によって平滑化し、該低解像度画像（Ｉ）の各画素の周りに固定サイズのウィンドウを設定してＲ，Ｇ，Ｂの各チャンネルで信号の平均値μと標準偏差σを計算することで低解像度画像（Ｉ）の特徴量を計算する。
【００７２】
なお、平滑化に際しては、ノイズ除去のため、低解像度画像（Ｉ）を線形フィルタで平滑化する。
【００７３】
また、特徴量の計算に際しては、低解像度画像（Ｉ）に対して、各画素の周りに固定サイズのウィンドウを設定して、Ｒ，Ｇ，Ｂの各チャンネルで信号の平均値μと標準偏差σとを計算する。
【００７４】
また、生成した低解像度画像（Ｉ）に対して局所適応的閾値処理と膨張処理とを行なってカラー成分の局所適応的二値化を行なうことにより、文字領域の抽出検出を行なう。
【００７５】
文字領域の抽出に際しては、低解像度画像（Ｉ）に対して、カラー成分の局所適応的二値化を行なうことにより、文字領域の抽出を行なう。文字領域の抽出に際しては、ａとｂとをパラメータとした閾値μ（ａ＋ｂσ）と各画素の信号値との比較を行ない、信号値が閾値μ（ａ＋ｂσ）よりも高いか低いかに基づいて文字領域を抽出する。例えば、背景に文字が直接印刷された画像である場合、Ｒ，Ｇ，Ｂのすべてのチャンネルにおいてコントラストが強くなる傾向がある。このため、本実施の形態では、信号値が、すべてのチャンネルにおいて、閾値μ（ａ＋ｂσ）よりも低い画素［ｉ，ｊ］を文字領域の要素として設定する（（２）式参照）。
【００７６】
【数２】
2005110184.tif 000004
【００７７】
また、文字領域の抽出に際しては、原画像（Ｉ０）と同じサイズで、文字領域（Ｃの要素）ではＯＮ値、それ以外ではＯＦＦ値を持つような２値画像を構成し、この２値画像において背景画素（ＯＦＦ値の画素）が横方向に沿う横方向のランを構築する。ここで、あるランの長さが予め規定された閾値τよりも短ければ、その画素を一時的にＯＮにする。このようにして、横方向に対して、背景画素のランのsmearingを行ない、同様にして、縦方向にも背景画素のランのsmearingを行なう。そして、横方向背景画素のランと縦方向の背景画素のランとのsmearingのＡＮＤをとり、両方のsmearingでＯＮ値になる画素だけを最終的なモノクロ前景画素（文字領域）として設定する。これにより、例えば、原画像（Ｉ０）から、文字領域を抽出した画像Ｉ’を得ることができる。
【００７８】
そして、入力された原画像（Ｉ０）を固定サイズの互いに重なりのないブロックに分割し、分割した各ブロックにおいて、文字領域に属する画素を２つの代表色に応じて第１のクラスと第２のクラスとの２クラスに分類する。
【００７９】
クラス分類に際しては、原画像（Ｉ０）を互いに重なりのない十分に小さいブロックに分割する。このとき、各ブロックのサイズおよび形は、例えば、辺の長さｒが２０ｍｍ（２００ｄｐｉで１６０画素、４００ｄｐｉで３２０画素）相当の正方形などとすればよい。クラス分類手段は、分割した各ブロック内において、文字領域に属する画素を輝度に応じて２つのクラスに分類する。
【００８０】
分類に際しては、各画素の色信号から輝度を計算し、閾値処理する。閾値処理には、判別分析法、モーメント保持法、エントロピ法等の既知の方法を用いることができる。なお、判別分析法、モーメント保持法、エントロピ法等を用いた閾値処理については既知の技術であるため説明を省略する。クラス分類手段は、ブロックｉにおいて、暗い方の（輝度が低い）画素群を第１のクラスＲｉ１として分類し、明るい方の（輝度が高い）画素群を第２のクラスＲｉ２として分類する。通常は、明るい色の方を文字領域の背景色に対応させ、暗い色の方を文字色に対応させることから、ここでは、第１のクラスＲｉ１が文字に対応し、Ｒｉ２が背景（背景）に対応するものとする。このようにして、すべてのブロックにおいて、文字領域に属する画素をＲｉ１とＲｉ２とに分類する。
【００８１】
また、文字領域に属する画素が２つの代表色に分類された各ブロックから、一方のクラスに分類された画素数が最大になるブロックをウィンドウＷとして選択し、このウィンドウＷにおける２つの代表色を入力画像における背景の平均色および文字の平均色としてそれぞれ設定し、さらに、輝度の統計量に基づいて、文字色と背景色とを推定する。ここで、輝度は、例えば、以下に示す（３）式の演算により取得されるＲ，Ｇ，Ｂ信号の平均値であり、この輝度から取得される該輝度の平均値および標準偏差を輝度の統計量とする。
【００８２】
【数３】
2005110184.tif 000005
【００８３】
文字色／背景色の統計量の計算に際しては、文字領域に属する画素をＲｉ１とＲｉ２とに分類した全てのブロックから、第２のクラスＲｉ２に属する画素数が最大になるブロックをウィンドウＷとして選択し、選択されたウィンドウＷにおいて第１のクラスＲｉ１に属する画素（画素群Ｒｗ１）の平均色を原画像の文字色として設定する。
【００８４】
続いて、文字色および背景色の輝度の平均と標準偏差とを取得する。ここでは、文字色の輝度の平均をｌ０とし、文字色の輝度の標準偏差σ０とする。また、背景色の輝度の平均をｌ１とし、背景色の輝度の標準偏差σ１とする。
【００８５】
また、背景色の飽和度の平均ｓを取得する。
【００８６】
次に、中間輝度領域抽出手段２０００によって、以下に示す（４）式の演算により文字領域および背景領域以外の領域である中間色領域に属する画素の割合を計算する。ここに、中間階調領域に属する画素の割合を取得する手段が実現される。
【００８７】
【数４】
2005110184.tif 000006
【００８８】
なお、デジタル画像全体における画素に対する中間色領域に属する画素Ｐの割合をｐ（ただし、０≦ｐ≦１）とすると、背景上に文字だけが書かれているような単純な文書画像では、ｐの値は０に近くなる。一方、写真の割合が大きい画像では、中間輝度に属する画素が多くなるため、ｐの値が大きくなる。
【００８９】
続いて、階調変換関数設定手段３０００によって、後述する階調変換に際して参照する階調変換関数を設定する。ここに、階調補正変換関数におけるパラメータを調整する手段が実現される。
【００９０】
ここで、図４は、本実施の形態における階調変換係数のデフォルトを示すグラフである。本実施の形態の階調変換係数のデフォルトは、以下に示す（５）式によって定義される。
【００９１】
【数５】
2005110184.tif 000007
【００９２】
ここで、ａ，ｂは、それぞれ黒強調と背景除去の強さとを制御するパラメータである。パラメータａ，ｂの値が大きいほど、黒強調と背景除去の強さの効果が強くなる。通常は、ａ＝−１．０、ｂ＝１．０程度に設定すれば良い。
【００９３】
本実施の形態では、（４）式におけるｔ０，ｔ１を階調変換関数とし、処理対象とするデジタル画像のコンテンツに応じて，ｔ０，ｔ１の値を制御することを考える。
【００９４】
例えば、デジタル画像における写真領域の割合が大きい場合、黒強調を控えるように制御する。具体的には、階調変換関数ｔ０の値をｐによって以下に示す（６）式にしたがって制御する。本実施の形態における階調変換係数のデフォルトを示すグラフである。
【００９５】
【数６】
2005110184.tif 000008
【００９６】
なお、ｐ０，ｐ１は，予め設定するパラメータである。
【００９７】
なお、図５は、（６）式にしたがって、中間階調画素の割合ｐと階調変換関数ｔ０との関係を示すグラフである。
【００９８】
また、例えば、デジタル画像における背景色の飽和度が高い場合には、背景色を保存するように階調変換関数ｔ１の値をｓによって以下に示す（７）式にしたがって制御する。
【００９９】
【数７】
2005110184.tif 000009
【０１００】
なお、ｃ，ｓ０は、予め設定されるパラメータである。
【０１０１】
なお、図６は、（７）式にしたがって、背景色の飽和度ｓと階調変換関数ｔ１との関係を示すグラフである。
【０１０２】
最後に、階調補正手段４０００によって、上述のようにして設定した階調変換関数ｔ０，ｔ１に基づく階調変換係数に基づき階調補正を行なう。ここに、階調補正変換関数に基づき原画像に対する階調補正を行なう手段が実現される。なお、階調補正手段５０００による階調補正処理については公知の技術であるため説明を省略する。
【０１０３】
このように、本実施の形態によれば、デジタル画像である原画像に対して、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量を取得する手段（文字／背景色統計量計算手段１０００）と、文字領域および背景領域以外の領域である中間階調領域に属する画素の割合を取得する手段（中間輝度領域抽出手段２０００）と、階調補正変換関数に基づき原画像に対する階調補正を行なう手段（階調補正手段４０００）と、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量および中間階調領域に属する画素の割合に基づいて階調補正変換関数におけるパラメータを調整する手段（中間輝度領域抽出手段２０００）と、を具備するため、多様な画像入力機器から入力されてテキストと写真とが混在するデジタル画像におけるテキストと写真との割合や背景の色等のデジタル画像毎のコンテンツに応じ、最適な階調補正を行なうことができる。
【０１０４】
また、本実施の形態によれば、文字領域に属する画素と背景領域に属する画素とにおける色分布の統計量の算出に用いない画素を前記中間階調領域に属する画素として抽出することにより、文字領域、背景領域、中間階調領域を明確に分離することができるので、実用上の領域分類処理を容易化することができる。
【０１０５】
さらに、本実施の形態によれば、中間階調領域に属する画素の割合に応じて、中間階調領域に属する画素の割合が減少するに伴い黒強調を強く施すような階調補正変換関数となるようにパラメータを調整することにより、写真領域の割合が大きいデジタル画像である場合には黒強調が抑制されるので、写真領域の割合が大きいデジタル画像の画質を良好に維持することができる。
【０１０６】
加えて、本実施の形態によれば、背景色の飽和度の低下に伴い高輝度成分を白に補正し、背景色の飽和度が増加に伴い高輝度成分を保存するような階調補正変換関数となるようにパラメータを調整することで、背景色の飽和度が高いデジタル画像である場合には背景色を保存することができるので、写真領域の割合が大きいデジタル画像の画質を良好に維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】本発明を実施するための最良の一実施の形態のシステム構築例を示す模式図である。
【図２】本実施の形態におけるパーソナルコンピュータのモジュール構成図である。
【図３】画像処理プログラムにしたがってパーソナルコンピュータよって実行される手段を模式的に示す機能ブロック図である。
【図４】本実施の形態における階調変換係数のデフォルトを示すグラフである。
【図５】中間階調画素の割合ｐと階調変換関数ｔ０との関係を示すグラフである。
【図６】背景色の飽和度ｓと階調変換関数ｔ１との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１０８】
３０１      画像処理装置
【図１】
2005110184.tif 000010
【図２】
2005110184.tif 000011
【図３】
2005110184.tif 000012
【図４】
2005110184.tif 000013
【図５】
2005110184.tif 000014
【図６】
2005110184.tif 000015