(57)【要約】【課題】短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を生成することができる画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムを提供すること。【解決手段】Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムをＹＣ色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、Ｃ１−Ｃ２平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換する。【選択図】      図１
2005004470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色装置であって、
前記画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索する２次元ヒストグラム極大値探索手段と、
前記２次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索する１次元ヒストグラム極大値探索手段と、
前記１次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手段と
を備えたことを特徴とする画像減色装置。
【請求項２】
前記２次元ヒストグラム極大値探索手段は、画像のエッジ強度を考慮した前記２次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項１に記載の画像減色装置。
【請求項３】
前記１次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記２次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項１または２に記載の画像減色装置。
【請求項４】
前記２次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該２次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記２次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の１次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記２次元ヒストグラム極大値探索手段による２次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記２次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段による１次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする請求項１、２または３に記載の画像減色装置。
【請求項５】
前記色置換手段は、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された１次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像減色装置。
【請求項６】
画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色方法であって、
前記画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索する２次元ヒストグラム極大値探索工程と、
前記２次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索する１次元ヒストグラム極大値探索工程と、
前記１次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換工程と
を含んだことを特徴とする画像減色方法。
【請求項７】
前記２次元ヒストグラム極大値探索工程は、画像のエッジ強度を考慮した前記２次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項６に記載の画像減色方法。
【請求項８】
前記１次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記２次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項６または７に記載の画像減色方法。
【請求項９】
前記２次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該２次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記２次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の１次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記２次元ヒストグラム極大値探索工程による２次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記２次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程による１次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする請求項６、７または８に記載の画像減色方法。
【請求項１０】
前記色置換工程は、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された１次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする請求項６〜９のいずれか一つに記載の画像減色方法。
【請求項１１】
画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色プログラムであって、
前記画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索する２次元ヒストグラム極大値探索手順と、
前記２次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索する１次元ヒストグラム極大値探索手順と、
前記１次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像減色プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、その画像に含まれる色を代表色で置換して、画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムに関し、特に、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、文書や帳票などをスキャナーなどでスキャンして、コンピュータで取り扱えるように画像のデジタル化をおこなう場合には、画像の色を赤、緑および青（ＲＧＢ）の三原色の組み合わせで表現することが一般的である。たとえば、赤、緑および青の各色を２５６段階に分け、各色の階調情報を８ビットで保持しているデジタル画像では、およそ１６７７万色の色調表現をおこなうことができる。
【０００３】
デスクトップパブリッシングや画像処理のシステムでは、このようなデジタル画像に対する加工や修正などの処理をおこなうことができるが、画像の情報量が非常に多いため、処理に時間がかかり、また、画像データのデータサイズが大きくなってしまう。
【０００４】
そのため、特許文献１には、画像内の類似する色の領域を検出し、検出された領域内の色をその領域の一つの支配的な色で置換する方法が開示されている。この方法によれば、赤、緑および青の各色の階調値を軸として、画像内の色の分布を表した３次元ヒストグラムを作成し、その３次元ヒストグラムに基づいて置換する支配的な色を決定する。
【０００５】
そして、支配的な色が決定された後、もとの画像を走査線に沿って走査することにより類似した色をもつ複数の領域の隣接関係を調査して、類似する色をもつ領域が隣り合っている場合には、それらの領域を結合し、３次元ヒストグラムに基づいて決定された支配的な色で結合された領域の色を置換する処理をおこなう。
【０００６】
【特許文献１】
特許第３２９９７７８号明細書
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の従来技術では、類似する色の領域を検出し、その領域の色を支配的な色で置き換える処理に時間がかかり、効率的でないという問題があった。
【０００８】
具体的には、画像内の類似する色の領域を検出する際に、３次元ヒストグラムの各軸のそれぞれ正負方向に３次元的に色の分布を探索し、支配的な色を決定するため、処理に時間がかかるという問題があった。
【０００９】
また、支配的な色を決定した後、類似した色をもつ複数の領域の隣接関係を調査して、隣接している場合にそれらを結合する処理をおこなっているが、色の変化が激しく、複雑な画像の場合には、隣接関係を調査して結合する処理に長い時間を要するという問題があった。
【００１０】
この発明は、上記問題（課題）を解消するためになされたものであり、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１の発明に係る画像減色装置は、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色装置であって、前記画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索する２次元ヒストグラム極大値探索手段と、前記２次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索する１次元ヒストグラム極大値探索手段と、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２の発明に係る画像減色装置は、前記２次元ヒストグラム極大値探索手段は、画像のエッジ強度を考慮した前記２次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３の発明に係る画像減色装置は、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記２次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４の発明に係る画像減色装置は、前記２次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該２次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記２次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の１次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記２次元ヒストグラム極大値探索手段による２次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記２次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段による１次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５の発明に係る画像減色装置は、前記色置換手段は、前記１次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された１次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６の発明に係る画像減色方法は、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色方法であって、前記画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索する２次元ヒストグラム極大値探索工程と、前記２次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索する１次元ヒストグラム極大値探索工程と、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換工程とを含んだことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７の発明に係る画像減色方法は、前記２次元ヒストグラム極大値探索工程は、画像のエッジ強度を考慮した前記２次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項８の発明に係る画像減色方法は、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記２次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項９の発明に係る画像減色方法は、前記２次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該２次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記２次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の１次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記２次元ヒストグラム極大値探索工程による２次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記２次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程による１次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１０の発明に係る画像減色方法は、前記色置換工程は、前記１次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された１次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１１の発明に係る画像減色プログラムは、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色プログラムであって、前記画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索する２次元ヒストグラム極大値探索手順と、前記２次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索する１次元ヒストグラム極大値探索手順と、前記１次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、ＲＧＢ表色系で表された画像データを、輝度成分と２つの色差成分で色を表現するＹＣ表色系に変換し、ＹＣ表色系において画像の減色処理をおこなう場合を示すこととする。人間の視神経は、色の変化より輝度の変化に敏感であるため、ＹＣ表色系はそのような視神経の特性を考慮した表色系である。
【００２３】
まず、本実施の形態に係る画像減色装置の機能的構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る画像減色装置の構成を示す機能ブロック図である。この画像減色装置は、スキャナーなどから取得した画像の色を、画像の色を代表する代表色で置換して減色処理をおこなう場合に、ＹＣ表色系の色空間内で３次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、２次元探索と１次元探索に分割して短い処理時間で効率的に代表色の選定をおこなうように構成されている。また、色の変化が激しい画像であっても、１画素ごとに代表色に置き換えるので、処理時間上の問題もなく、さらに、画像の平滑化を適切におこなうことにより、代表色の選定を的確におこなうことができるように構成されている。
【００２４】
図２は、本実施の形態に係る画像減色装置により減色処理がなされるＲＧＢ画像の一例を示す図である。この画像減色装置は、特に、スキャナーによりデジタル化された帳票などのカラー画像の減色処理に適している。同図に示すように、この帳票の画像例では、下地が白色であり、顧客番号などの項目欄の色が黄色であり、数字などを記入する記入欄の枠の色が赤色であり、記入された文字は黒色である。
【００２５】
ただし、各色は一様ではなく、色ぶれがあるのが普通である。これは、デジタル化をおこなう際に、スキャナーがさまざまなノイズを含んでしまうことに依存する。たとえば、境界線を挟んで白から赤に色が変化するようなエッジ部分がある帳票をスキャナーでデジタル化した際に、その境界部分にピンクの画素が生じるような場合である。そのため、デジタル化された画像の色分布においては、白から赤に連続的に変化するような分布が観測されることになる。
【００２６】
図１の説明に戻ると、この画像減色装置は、入力部１０、表示部１１、色空間変換部１２、２次元ヒストグラム極大値探索部１３、１次元ヒストグラム極大値探索部１４、色置換部１５、記憶部１６および制御部１７を有する。入力部１０は、キーボードやマウスなどの入力デバイスであり、表示部１１は、ディスプレイなどの表示デバイスである。
【００２７】
色空間変換部１２は、ＲＧＢ表色系で表されている画像データの色空間を、ＹＣ表色系に変換する変換部である。具体的には、
2005004470.tif 000003
の関係式を用いてＲＧＢ表色系からＹＣ表色系への変換をおこなう。ここで、Ｙは、ＹＣ表色系における輝度の値であり、Ｃ１’およびＣ２’は、ＹＣ表色系における２つの色差の値であり、Ｒ、ＧおよびＢは、それぞれＲＧＢ表色系の赤、緑および青の階調値を表す。
【００２８】
さらに、色空間変換部１２は、色差Ｃ１’およびＣ２’を１バイトのデータ量で表すことができるように、
Ｃ１＝ｍａｘ（０，ｍｉｎ（２５５，Ｃ１’＋１２８））  ．．．．．．（４）
Ｃ２＝ｍａｘ（０，ｍｉｎ（２５５，Ｃ２’＋１２８））  ．．．．．．（５）
の関係式を用いて色差Ｃ１’およびＣ２’の値を変換する。ここで、ｍａｘ（ａ，ｂ）は、ａおよびｂのうち大きい方の値を意味し、ｍｉｎ（ａ，ｂ）は、ａおよびｂのうち小さい方の値を意味する。また、変換された色差Ｃ１およびＣ２は、０から２５５までの値をとる。
【００２９】
図３に、ＲＧＢ表色系からＹＣ表色系に変換して得られた画像データの色空間の一例を示す。色差Ｃ１およびＣ２を横軸に、輝度Ｙを縦軸に設定し、色の分布が点の集まりとして表されている。また、図３には示されていないが、色空間内の各点は座標値だけでなく、色分布の度数の情報をさらに保持している。
【００３０】
図１の説明に戻ると、２次元ヒストグラム極大値探索部１３は、色空間のＣ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムを、色空間変換部１２により変換された色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索する探索部である。
【００３１】
具体的には、まず、画像のエッジ部分の色が代表色として選定されないようにするために、エッジ強度を考慮したヒストグラムを作成する処理をおこなう。これは、たとえば、白の領域内に赤の領域がある帳票をスキャンした際に、スキャンして得られた画像の赤の領域のエッジの部分の色が、もとの帳票にはないピンクの領域となる場合があり、そのような場合に、赤ではなくピンクを代表色として選択してしまうといったことを抑制するためである。
【００３２】
このエッジ強度は、ソーベルフィルタを画像の各画素の輝度Ｙの値に対して適用することにより算出する。図４は、各画素の重み付けに用いるソーベルフィルタのオペレータを示す図である。図４（ａ）は、縦方向のエッジを検出するためのオペレータであり、図４（ｂ）は、横方向のエッジを検出するためのオペレータである。また、図４（ｃ）は、注目している画素とその近傍８画素の輝度Ｙの階調値を表す。
【００３３】
ソーベルフィルタを適用することにより、エッジ強度ｗ１は、
2005004470.tif 000004
により算出することができる。ここで｜｜は、値の絶対値を取ることを意味する。エッジ強度ｗ１は、縦方向および横方向のエッジを検出するためのオペレータを適用した値の絶対値の和であるので、縦横両方の方向のエッジを考慮することができる。
【００３４】
そして、算出されたエッジ強度ｗ１を基にして、画像の各画素のヒストグラム加算値ｗを、
ｗ＝ｍａｘ（０，１−ｗ１／ｅｄｇｅ）                  ．．．．．．（９）
により算出する。ここで、ｍａｘ（ａ，ｂ）は、ａおよびｂのうち大きい方の値を意味し、ｅｄｇｅは、１以上の所定の定数である。
【００３５】
続いて、色空間内の座標点（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）に対応するすべての画素のヒストグラム加算値ｗを足し合わせ、その足し合わされた値を座標点（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）に対する度数とすることにより３次元ヒストグラムｈ（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）を作成する。
【００３６】
その後、色空間のＣ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムＨ１（Ｃ１，Ｃ２）を、
Ｈ１（Ｃ１，Ｃ２）＝Σｈ（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）          ．．．．．．（１０）
により作成する。ここで、Σは、Ｃ１およびＣ２で指定される色差の座標に対応するすべての点の度数ｈ（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）の和をとることを意味する。
【００３７】
ここで、式（９）において、ｅｄｇｅの値が小さくなるほど、エッジ強度ｗ１の値がヒストグラム加算値ｗに強く反映される。逆に、ｅｄｇｅの値が大きくなるほど、エッジ強度ｗ１の値がヒストグラム加算値ｗに反映されなくなる。したがって、ｅｄｇｅの値を適切に設定することにより、画像のエッジ部分の色を代表色として選定しないようにする程度を調整することができる。
【００３８】
Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムＨ１（Ｃ１，Ｃ２）が作成された後、２次元ヒストグラム極大値探索部１３は、２次元ヒストグラムＨ１（Ｃ１，Ｃ２）の値を調べ、注目している色差の点（Ｃ１，Ｃ２）の度数がその色差の点をＣ１−Ｃ２平面上で取り囲む近傍８点の度数よりも大きく、かつ、その注目している色差の点の度数が全体の度数（すべての点の度数の和）の０．０００１％以上である場合に、その度数を示す色差の点を、度数の極大値を示す極大点として抽出する処理をおこなう。このように、度数に対するしきい値を設定し、度数がある程度大きいもののみを、極大点として選択する。
【００３９】
図５は、Ｃ１−Ｃ２平面における２次元ヒストグラムの一例を示す図である。同図に示すように、この２次元ヒストグラムは、色差Ｃ１およびＣ２の値が横軸に、エッジ強度ｗ１を考慮した度数の値Ｈ１（Ｃ１，Ｃ２）が縦軸に設定されている。また、図５には、米印で示される１１個の極大点の位置が示されている。
【００４０】
図１の説明に戻ると、２次元ヒストグラム極大値探索部１３は、さらに、得られたＣ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムの平滑化処理をおこなう。これは、２次元ヒストグラムを基にして抽出した極大点の数を制御するためである。
【００４１】
この平滑化処理は、Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムに平滑化フィルタを適用することによりおこなう。図６は、Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムに適用される平滑化フィルタのオペレータを示す図である。図６（ａ）は、注目している色差の点（Ｃ１，Ｃ２）とその近傍８点の色差の点に適用されるオペレータであり、図６（ｂ）は、注目している色差の点（Ｃ１，Ｃ２）とその近傍８点の色差の点に対応する度数の値を表す。
【００４２】
平滑化フィルタを適用することにより、色差の点（Ｃ１，Ｃ２）に対応する２次元ヒストグラムＨ２（Ｃ１，Ｃ２）は、
2005004470.tif 000005
により算出される。平滑化処理をおこなった後、２次元ヒストグラム極大値探索部１３は、２次元ヒストグラムＨ２（Ｃ１，Ｃ２）の極大点の探索をおこなう。
【００４３】
図１の説明に戻ると、１次元ヒストグラム極大値探索部１４は、２次元ヒストグラム極大値探索部１３により探索された極大点を通り、ＹＣ表色系の色空間のＣ１−Ｃ２平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索する探索部である。
【００４４】
図７は、Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムの極大点を通るＣ１−Ｃ２平面に垂直な直線の一例を示す図である。同図に示すように、これらの直線は、２次元ヒストグラム極大値探索部１３により探索された極大点を通り、Ｃ１−Ｃ２平面に垂直に伸びている。
【００４５】
図８は、１次元ヒストグラムの作成方法を説明する概念図である。同図に示すように、１次元ヒストグラムを作成する場合には、色空間内において、Ｃ１−Ｃ２平面に垂直で極大点を通る直線を考え、その直線上の各点Ｋ（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）から所定の距離Ｄ内にある点の度数の和Ｈ３（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）を、
Ｈ３（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）＝Σ｛ｈ（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）×ｗ２｝  ．．．（１２）
により算出し、この値を点Ｋにおける１次元ヒストグラムの度数とする。ここで、Ｄ≦ｋ≦２５５−Ｄである。
【００４６】
また、ｈ（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）は、式（９）のヒストグラム加算値により作成された３次元ヒストグラムであり、ｗ２は、ｈ（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）に対して付与される重みである。この重みｗ２は、
ｗ２＝ｅｘｐ（−Ｌ２／５０−Ｍ２／２−Ｎ２／２）      ．．．．．．（１３）
により算出される。ここで、Ｌ、ＭおよびＮは、それぞれ所定の距離Ｄ内にある点と点Ｋ（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）と間の、Ｙ軸方向、Ｃ１軸方向、Ｃ２軸方向それぞれの方向への距離である。重みｗ２は、点Ｋ（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）からの距離が大きくなるほど小さくなる。Σは、所定の距離Ｄ内にあるすべての点の度数ｈ（Ｃ１，Ｃ２，ｋ）に重みｗ２をかけた値の和をとることを意味する。
【００４７】
図９は、１次元ヒストグラムにおける極大点の概念を示す図である。同図に示すように、この例では、上記に示した方法で１次元ヒストグラムを作成した結果、２つの極大点が直線上にあることがわかる。この極大点を抽出することにより、画像の色を代表する代表色の候補となる色を抽出することができる。
【００４８】
具体的には、各極大点に対応する線分上の１次元ヒストグラムにおいて、度数が線分上の両隣の点の度数よりも大きく、かつ、その度数がその線分上における各点の度数の合計の０．００１％よりも大きい場合に、その点を極大点として抽出する処理をおこなう。
【００４９】
上記の２次元ヒストグラムの平滑化処理、平滑化された２次元ヒストグラムにおける極大点の探索処理、および、１次元ヒストグラムにおける極大点の探索処理は、１次元ヒストグラム探索部１４により所定の条件が満足されたと判定されるまで、繰り返しおこなわれる。
【００５０】
具体的には、１次元ヒストグラム探索部１４は、１つ前の繰り返しの際に探索された各極大点に対応する色を記憶しておき、それらと新しく探索された各極大点に対応する色との間の色空間内でのユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離の最大値があらかじめ設定されたしきい値よりも大きいかどうかを調べる処理をおこなう。そして、ユークリッド距離の最大値がしきい値よりも大きくなった場合に、１つ前の繰り返しの際に探索された極大点を代表色の候補として採用し、繰り返し処理を終了する。
【００５１】
また、新しく探索された極大点の数が、あらかじめ設定された極大点の最小数を下回った場合、あるいは、繰り返しの回数が所定の回数を越えた場合には、１つ前の繰り返しの際に探索された極大点を代表色の候補として採用し、繰り返し処理を終了する。そのほかの場合には、極大点の統合がまだ可能であると判定し、繰り返し処理を継続する。
【００５２】
図１０は、平滑化処理による極大点の数および代表色候補の色数の変化を示す図である。同図に示すように、この例では、１回目の平滑化においては、２次元ヒストグラムにおける極大点は１１個存在し、１次元ヒストグラムにおける極大点に対応する色、すなわち、代表色の候補となる色は１７色存在する。ところが、平滑化回数が多くなるにつれ、似通った色差の特徴を有する極大点どうしが統合され、極大点の数および代表色の候補となる色の数が少なくなる。
【００５３】
図１１は、平滑化処理がなされたＣ１−Ｃ２平面における２次元ヒストグラムの一例を示す図である。この図では、図５に示した１１個の極大点を持つ２次元ヒストグラムに対して平滑化処理がなされ、極大点の数が５個に減少した様子を示している。
【００５４】
図１の説明に戻ると、色置換部１５は、１次元ヒストグラム極大値探索部１４により探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換する置換部である。
【００５５】
具体的には、探索された極大点に対応する色（代表色の候補色）のすべての組に対して、評価値Ｅを、
2005004470.tif 000006
により算出する。ここで、（候補色ｉおよび候補色ｊ間のユークリッド距離）は、色空間（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）における２色間のユークリッド距離であり、候補色の度数の値は、１次元ヒストグラムにおける度数の値であり、ｍｉｎ（ａ，ｂ）は、ａおよびｂのうち小さい方の値を意味し、αは、所定の正の定数である。
【００５６】
この評価値Ｅが、あらかじめ定められたしきい値よりも小さい場合には、全候補色の度数の和に対する度数の比率が小さい候補色が削除され、度数の比率が大きい候補色に統合される。ここでは、評価値Ｅを算出する式（１４）において、候補色の度数の比率を考慮しているが、これは、度数の値が大きい候補色が、その値が大きいにもかかわらず削除され、代表色として選ばれなくなることを防ぐためである。
【００５７】
色置換部１５は、このようにして得られた候補色を代表色として選定し、ＹＣ色空間内において、もとの画像の画素の色との間のユークリッド距離が最も小さくなる代表色で、もとの画像の画素の色を置換する置換部である。その際、代表色に置換した画素数を代表色ごとにカウントし、全代表色のカウント数に対するそのカウント数の比率が所定のしきい値以下である場合には、その代表色を削除する処理をおこなう。削除された代表色に置換していた画素に対しては、残りの代表色からユークリッド距離の小さい代表色を新たに探索し、探索された代表色で置換する。
【００５８】
記憶部１６は、ハードディスク装置などの記憶装置であり、画像データ１６ａやパラメータデータ１６ｂなどを記憶する。ここで画像データ１６ａは、帳票などの画像データであり、パラメータデータ１６ｂは、さまざまな判定に用いられるしきい値などを記憶したデータである。制御部１７は、画像減色装置を全体制御する制御部であり、各機能部間の各種データの授受などを司る制御部である。
【００５９】
次に、図１に示した画像減色装置のハードウェア構成について説明する。図１２は、図１に示した画像減色装置のハードウェア構成を示す図である。同図に示すように、この画像減色装置は、キーボード１２０、ディスプレイ１２１、ＣＰＵ１２２、ＲＡＭ１２３、ＨＤＤ１２４およびＲＯＭ１２６をバス１２７で接続した構成となる。
【００６０】
ＨＤＤ１２４が格納および読み出し制御する記憶媒体であるハードディスク（ＨＤ）１２５には、本実施の形態で示される画像減色方法をコンピュータで実行することにより実現する画像減色プログラム１２５ａが記憶され、実行時にＲＡＭ１２３に読み込まれた後、ＣＰＵ１２２によりプログラムが解析され、画像減色プロセスの実行がおこなわれる。
【００６１】
この画像減色プロセスが、図１に示した色空間変換部１２、２次元ヒストグラム極大値探索部１３、１次元ヒストグラム極大値探索部１４および色置換部１５の各部の機能に対応する。また、画像データ１６ａやパラメータデータ１６ｂなどもＨＤ１２５に記憶され、ＲＡＭ１２３に読み込まれてＣＰＵ１２２により参照される。
【００６２】
次に、本実施の形態に係る画像減色装置がおこなう画像減色処理の処理手順について説明する。図１３は、本実施の形態に係る画像減色装置がおこなう画像減色処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００６３】
同図に示すように、まず、式（１）から式（５）に基づいて、ＲＧＢ表色系で表されている画像データのＲＧＢ値をＹＣ表色系におけるＹＣ値に変換する（ステップＳ１３０１）。そして、ＹＣ表色系の色空間における３次元ヒストグラムから２次元ヒストグラムを作成する（ステップＳ１３０２）。
【００６４】
そして、作成された２次元ヒストグラムの平滑化をおこない（ステップＳ１３０３）、平滑化がおこなわれた２次元ヒストグラムの極大点を探索する（ステップＳ１３０４）。続いて、探索された２次元ヒストグラムの極大点を基にして、１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムにおける極大点を探索する（ステップＳ１３０５）。この極大点は、画像に含まれる色を置換する代表色の候補となるものである。
【００６５】
その後、ステップＳ１３０３でおこなわれた平滑化処理が１回目の平滑化処理かどうかを調べ（ステップＳ１３０６）、１回目の平滑化処理であった場合には（ステップＳ１３０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０３に移行して、ステップＳ１３０３からステップＳ１３０５の処理を再度おこなう。
【００６６】
１回目の平滑化処理ではなかった場合には（ステップＳ１３０６，Ｎｏ）、前回平滑化処理をおこなった際に探索された極大点に対応する色と、今回平滑化処理をおこなった際に探索された極大点に対応する色との間のＹＣ色空間内でのユークリッド距離のうち、最大であるものを抽出し、その最大のユークリッド距離が所定のしきい値よりも大きいかどうかを調べる（ステップＳ１３０７）。所定のしきい値よりも大きくなかった場合には（ステップＳ１３０７，Ｎｏ）、ステップＳ１３０３に移行して、ステップＳ１３０３からステップＳ１３０６の処理を再度おこなう。
【００６７】
所定のしきい値よりも大きかった場合には（ステップＳ１３０７，Ｙｅｓ）、前回平滑化処理をおこなった際に探索された極大点に対応する色を代表色として選定し、それら代表色どうしの類似度を算出して、類似している場合に代表色を統合する処理をおこなう（ステップＳ１３０８）。その後、もとの画像に含まれる各画素の色を代表色で置換して（ステップＳ１３０９）、この画像減色処理を終了する。
【００６８】
次に、図１３に示した処理Ａの処理手順を詳細に説明する。図１４は、図１３に示した処理Ａの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Ａではまず、ＹＣ表色系に変換された画像の各画素の輝度Ｙの値に対して、水平方向のソーベルフィルタを適用し、式（７）を用いてｘｂｕｆの値を算出する（ステップＳ１４０１）。同様に、各画素の輝度Ｙの値に対して、垂直方向のソーベルフィルタを適用し、式（８）を用いてｙｂｕｆの値を算出する（ステップＳ１４０２）。
【００６９】
続いて、式（６）を用いて、エッジ強度ｗ１の値を算出し（ステップＳ１４０３）、そのエッジ強度ｗ１から、ヒストグラム加算値ｗを式（９）により算出する（ステップＳ１４０４）。そして、色空間内の座標点（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）に対応するすべての画素のヒストグラム加算値ｗを足し合わせて３次元ヒストグラムを作成するとともに、おなじ色差の座標（Ｃ１，Ｃ２）を有する点どうしでその３次元ヒストグラムの度数の値を累積した２次元ヒストグラムを作成する処理をおこなう（ステップＳ１４０５）。
【００７０】
その後、全画素に対してステップＳ１４０１からステップＳ１４０５までの処理が終了したかどうかを調べ（ステップＳ１４０６）、まだ処理が終了していない画素がある場合には（ステップＳ１４０６，Ｎｏ）、ステップＳ１４０１に移行して処理を実行する。すべての画素について処理が終了した場合には（ステップＳ１４０６，Ｙｅｓ）、そのまま処理Ａを終了する。
【００７１】
次に、図１３に示した処理Ｂの処理手順を詳細に説明する。図１５は、図１３に示した処理Ｂの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Ｂではまず、注目しているＣ１−Ｃ２平面上の色差の点（Ｃ１，Ｃ２）を取り囲む近傍８点における２次元ヒストグラムの度数の値を取得する（ステップＳ１５０１）。
【００７２】
そして、注目している色差の点の度数の値が、近傍８点の度数の値よりも大きいかどうかを調べ（ステップＳ１５０２）、近傍８点の度数の値よりも大きくない場合には（ステップＳ１５０２，Ｎｏ）、ステップＳ１５０５に移行する。近傍８点の度数の値よりも大きい場合には（ステップＳ１５０２，Ｙｅｓ）、注目している色差の点の度数の値が、Ｃ１−Ｃ２平面上の全点の度数の値を足し合わせた値の０．０００１％以上であるかどうかを調べる（ステップＳ１５０３）。
【００７３】
度数の値が０．０００１％以上ではない場合には（ステップＳ１５０３，Ｎｏ）、ステップＳ１５０５に移行する。度数の値が０．０００１％以上である場合には（ステップＳ１５０３，Ｙｅｓ）、その注目している色差の点（Ｃ１，Ｃ２）を、極大点として抽出する（ステップＳ１５０４）。
【００７４】
そして、すべての色差の点に対してステップＳ１５０１からステップＳ１５０４までの処理が終了したかどうかを調べ（ステップＳ１５０５）、まだ処理が終了していない色差の点がある場合には（ステップＳ１５０５，Ｎｏ）、ステップＳ１５０１に移行して処理を実行する。すべての色差の点について処理が終了した場合には（ステップＳ１５０５，Ｙｅｓ）、そのまま処理Ｂを終了する。
【００７５】
次に、図１３に示した処理Ｃの処理手順を詳細に説明する。図１６は、図１３に示した処理Ｃの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Ｃではまず、Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムにおける極大点を通り、Ｃ１−Ｃ２平面に垂直な直線に対する１次元ヒストグラムを作成する（ステップＳ１６０１）。１次元ヒストグラムを作成する際には、式（１２）および式（１３）を用いて、直線上の各点に対応する度数の値を算出する。
【００７６】
そして、注目している直線上の点の度数の値が、両側の点の度数の値よりも大きいかどうかを調べ（ステップＳ１６０２）、両側の点の度数の値よりも大きくない場合には（ステップＳ１６０２，Ｎｏ）、ステップＳ１６０５に移行する。両側の点の度数の値よりも大きい場合には（ステップＳ１６０２，Ｙｅｓ）、注目している点の度数の値が、その直線上の全点の度数の値を足し合わせた値の０．００１％以上であるかどうかを調べる（ステップＳ１６０３）。
【００７７】
度数の値が０．００１％以上ではない場合には（ステップＳ１６０３，Ｎｏ）、ステップＳ１６０５に移行する。度数の値が０．００１％以上である場合には（ステップＳ１６０３，Ｙｅｓ）、その注目している点を、極大点として抽出する（ステップＳ１６０４）。
【００７８】
その後、直線上の全点に対してステップＳ１６０２からステップＳ１６０４で示した極大点の抽出処理が終了したかどうかを調べ（ステップＳ１６０５）、まだ処理が終了していない点がある場合には（ステップＳ１６０５，Ｎｏ）、ステップＳ１６０２に移行して処理を実行する。すべての点に対して処理が終了した場合には（ステップＳ１６０５，Ｙｅｓ）、２次元ヒストグラムの全極大点に対して、ステップＳ１６０１からステップＳ１６０５の処理が終了したかどうかを調べる（ステップＳ１６０６）。
【００７９】
全極大点に対する処理が終了していない場合には（ステップＳ１６０６，Ｎｏ）、ステップＳ１６０１に移行して処理を実行する。全極大点に対する処理が終了した場合には（ステップＳ１６０６，Ｙｅｓ）、そのまま処理Ｃを終了する。
【００８０】
次に、図１３に示した処理Ｄの処理手順を詳細に説明する。図１７は、図１３に示した処理Ｄの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Ｄではまず、１次元ヒストグラムの極大点に対応する色（代表色の候補色）のすべての組に対するユークリッド距離を算出する（ステップＳ１７０１）。
【００８１】
そして、各色の組に対する評価値を式（１４）により算出する（ステップＳ１７０２）。続いて、評価値が最小となる色の組を検索し（ステップＳ１７０３）、検索された評価値が、あらかじめ定められたしきい値よりも大きいかどうかを調べる（ステップＳ１７０４）。
【００８２】
評価値がしきい値よりも大きくない場合には（ステップＳ１７０４，Ｎｏ）、代表色の候補色の全度数に対する度数の比率が小さい方の色を除外して、比率が小さい方の色を大きい方の色に統合し（ステップＳ１７０５）、ステップＳ１７０３に移行する。評価値がしきい値よりも大きい場合には（ステップＳ１７０４，Ｙｅｓ）、そのまま処理Ｄを終了する。
【００８３】
次に、図１３に示した処理Ｅの処理手順を詳細に説明する。図１８は、図１３に示した処理Ｅの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Ｅではまず、画像の１画素おきに、抽出された極大点に対応する代表色と画素の色との間のユークリッド距離をＹＣ色空間において算出し、ユークリッド距離が最小となる代表色で画素の色を置換する（ステップＳ１８０１）。そして、代表色別に置換をおこなった画素数をカウントする（ステップＳ１８０２）。
【００８４】
続いて、１画素おきのすべての画素に対して、ステップＳ１８０１およびステップＳ１８０２の処理が終了したかどうかを調べ（ステップＳ１８０３）、すべての画素に対して処理が終了していない場合には（ステップＳ１８０３，Ｎｏ）、ステップＳ１８０１に移行して処理を実行する。
【００８５】
すべての画素に対して処理が終了した場合には（ステップＳ１８０３，Ｙｅｓ）、代表色別のカウント数が、すべての代表色のカウント数を足し合わせた数の０．１％よりも大きいかどうかを調べる（ステップＳ１８０４）。カウント数が０．１％よりも大きくない場合には（ステップＳ１８０４，Ｎｏ）、大きくなかった代表色を除外して（ステップＳ１８０６）、ステップＳ１８０５に移行する。これにより、色を置換する画素数があまりに少ない代表色を除外する。
【００８６】
カウント数が０．１％よりも大きい場合には（ステップＳ１８０４，Ｙｅｓ）、すべての代表色に対してステップＳ１８０４やステップＳ１８０６の処理が終了したかどうかを調べ（ステップＳ１８０５）、すべての代表色に対して処理が終了していない場合には（ステップＳ１８０５，Ｎｏ）、ステップＳ１８０４に移行して処理を実行する。
【００８７】
すべての代表色に対して処理が終了した場合には（ステップＳ１８０５，Ｙｅｓ）、注目している画素が、代表色に置換されていない画素、または、代表色が除外された代表色に置換されている画素かどうかを調べ（ステップＳ１８０７）、代表色に置換されていない画素、または、除外された代表色に置換されている画素でない場合には（ステップＳ１８０７，Ｎｏ）、ステップＳ１８０９に移行する。
【００８８】
代表色に置換されていない画素、または、除外された代表色に置換されている画素である場合には（ステップＳ１８０７，Ｙｅｓ）、画素の色を、その画素の色との間のＹＣ色空間におけるユークリッド距離が最小となる代表色で置換する（ステップＳ１８０８）。
【００８９】
その後、すべての画素に対してステップＳ１８０７やステップＳ１８０８の処理が終了したかどうかを調べ（ステップＳ１８０９）、まだ処理が終了していない画素がある場合には（ステップＳ１８０９，Ｎｏ）、ステップＳ１８０７に移行して処理を実行する。すべての画素について処理が終了した場合には（ステップＳ１８０９，Ｙｅｓ）、そのまま処理Ｅを終了する。
【００９０】
図１９は、本実施の形態に係る画像減色処理により処理された画像の一例を示す図である。図１９（ａ）は、ＲＧＢ表色系で表されたビットマップ画像であり、図１９（ｂ）は、図１９（ａ）のビットマップ画像から作成されたＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）規格の画像であり、図１９（ｃ）は、図１９（ａ）のビットマップ画像から作成されたＪＰＥＧ２０００規格の画像であり、図１９（ｄ）は、本実施の形態で示した画像減色方法により図１９（ａ）のビットマップ画像から作成されたＰＮＧ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）規格の画像である。
【００９１】
同図（ｄ）に示すように、本実施の形態に係る画像減色方法は、画像を作成する処理速度が高速なだけでなく、ＪＰＥＧ規格やＪＰＥＧ２０００規格の画像よりもくっきりと画像が表示されるため、特に、スキャナーなどでスキャンした帳票などの画像の処理を高速におこないたいような場合に適している。
【００９２】
以上説明してきたように、本実施の形態では、Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムを色空間内の色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、Ｃ１−Ｃ２平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、ＹＣ表色系の色空間内で３次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、２次元探索と１次元探索に分割して探索をおこなうことにより、短い処理時間で効率的に代表色の選定をおこなうことができる。
【００９３】
また、Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムに対して平滑化処理を適切におこなうこととしたので、代表色の選定を的確におこなうことができる。
【００９４】
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてもよいものである。
【００９５】
たとえば、本実施の形態では、ＲＧＢ表色系の画像をＹＣ表色系の画像に変換し、変換された画像に対して減色処理をおこなうこととしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、明度Ｌ、緑から赤の範囲の色度の要素ａ、および、青から黄の範囲の色度の要素ｂからなるＬａｂ表色系の画像などに対しても同様の処理を適用することができる。
【００９６】
また、本実施の形態では、２次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された２次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、平滑化をおこなわずに極大点を探索し、探索された極大点に対応する色を統合するなどして代表色として選定することとしてもよい。このように、平滑化をおこなわないことにより、より短い時間で代表色の選定をおこなうことができる。
【００９７】
また、本実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９９】
なお、本実施の形態で説明した画像減色方法は、図１２において説明したように、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【０１００】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１の発明によれば、画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、色空間内で３次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、２次元探索と１次元探索に分割して探索をおこなって代表色を選定することにより、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる。
【０１０１】
また、請求項２の発明によれば、画像のエッジ強度を考慮した２次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、エッジ部分に生じるノイズの色を代表色として選定することを効率的に抑制することができる。
【０１０２】
また、請求項３の発明によれば、極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、色空間内の色の分布を調べることにより、より密な分布を示す代表色を効率的に抽出することができる。
【０１０３】
また、請求項４の発明によれば、色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、平滑化前および平滑化後の１次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて２次元ヒストグラムの平滑化、平滑化された前記２次元ヒストグラムの極大値の探索、および、１次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することとしたので、平滑化をおこない、かつ、平滑化をおこなう回数を平滑化前後の色間の類似度に基づいて判定することにより、抽出される極大点の数を制御して、適切な数の代表色を得ることができる。
【０１０４】
また、請求項５の発明によれば、探索された１次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を色の類似度に基づいて統合し、統合された色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、類似した色を統合することにより、さらにデータサイズの小さい画像を効率的に作成することができる。
【０１０５】
また、請求項６の発明によれば、画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、色空間内で３次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、２次元探索と１次元探索に分割して探索をおこなって代表色を選定することにより、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる。
【０１０６】
また、請求項７の発明によれば、画像のエッジ強度を考慮した２次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、エッジ部分に生じるノイズの色を代表色として選定することを効率的に抑制することができる。
【０１０７】
また、請求項８の発明によれば、極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、色空間内の色の分布を調べることにより、より密な分布を示す代表色を効率的に抽出することができる。
【０１０８】
また、請求項９の発明によれば、色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された２次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、平滑化前および平滑化後の１次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて２次元ヒストグラムの平滑化、平滑化された前記２次元ヒストグラムの極大値の探索、および、１次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することとしたので、平滑化をおこない、かつ、平滑化をおこなう回数を平滑化前後の色間の類似度に基づいて判定することにより、抽出される極大点の数を制御して、適切な数の代表色を得ることができる。
【０１０９】
また、請求項１０の発明によれば、探索された１次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を色の類似度に基づいて統合し、統合された色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、類似した色を統合することにより、さらにデータサイズの小さい画像を効率的に作成することができる。
【０１１０】
また、請求項１１の発明によれば、画像に含まれる色の特性を３次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る２次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された２次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線に係る１次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された１次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された１次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、色空間内で３次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、２次元探索と１次元探索に分割して探索をおこなって代表色を選定することにより、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態に係る画像減色装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本実施の形態に係る画像減色装置により減色処理がなされるＲＧＢ画像の一例を示す図である。
【図３】ＲＧＢ表色系からＹＣ表色系に変換して得られた画像データの色空間の一例を示す図である。
【図４】各画素の重み付けに用いるソーベルフィルタのオペレータを示す図である。
【図５】Ｃ１−Ｃ２平面における２次元ヒストグラムの一例を示す図である。
【図６】Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムに適用される平滑化フィルタのオペレータを示す図である。
【図７】Ｃ１−Ｃ２平面に係る２次元ヒストグラムの極大点を通るＣ１−Ｃ２平面に垂直な直線の一例を示す図である。
【図８】１次元ヒストグラムの作成方法を説明する概念図である。
【図９】１次元ヒストグラムにおける極大点の概念を示す図である。
【図１０】平滑化処理による極大点の数および代表色候補の色数の変化を示す図である。
【図１１】平滑化処理がなされたＣ１−Ｃ２平面における２次元ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１２】図１に示した画像減色装置のハードウェア構成を示す図である。
【図１３】本実施の形態に係る画像減色装置がおこなう画像減色処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１３に示した処理Ａの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１３に示した処理Ｂの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１３に示した処理Ｃの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１３に示した処理Ｄの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１３に示した処理Ｅの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】本実施の形態に係る画像減色処理により処理された画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０    入力部
１１    表示部
１２    色空間変換部
１３    ２次元ヒストグラム極大値探索部
１４    １次元ヒストグラム極大値探索部
１５    色置換部
１６    記憶部
１６ａ，１２３ｂ    画像データ
１６ｂ，１２３ｃ    パラメータデータ
１２０    キーボード
１２１    ディスプレイ
１２２    ＣＰＵ
１２３    ＲＡＭ
１２３ａ，１２５ａ    画像減色プログラム
１２４    ＨＤＤ
１２５    ＨＤ
１２６    ＲＯＭ
１２７    バス
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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