(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、
前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、
前記頻度分布領域の境界に接する接線と予め定められた基準線とのなす角度の変化率に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、
前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、
前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、
前記頻度分布領域の内部から注目画素値と第１の画素値と第２の画素値とを選択し、当該注目画素値と当該第１の画素値とを通る第１の直線と、当該注目画素値と当該第２の画素値とを通る第２の直線とのなす角度に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、
前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、
前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、
前記頻度分布領域の内部の画素値から複数の探索子を選択する選択手段と、
前記複数の探索子で囲まれた領域の外側から１つの注目画素値を選択し、前記複数の探索子のうち当該注目画素値の最近傍の１つ以上の探索子を当該注目画素値の方向へ所定量移動させることによって、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、
前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記凸部探索手段にて探索された凸部の個数から、前記画像データで表される面積階調原稿における色版の数を決定する色版数決定手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記頻度分布領域の次元数を算出することによって、前記画像データで表される面積階調原稿における色版の数を決定する色版数決定手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記色版数決定手段にて決定された色版の数に基づいて、前記選択手段にて選択する探索子の個数を決定する個数決定手段をさらに有することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
色値の組み合わせを記憶したテーブルを参照し、前記凸部探索手段にて探索された凸部に各々対応する複数の画素値の組み合わせに最も良く整合するテーブルを特定し、当該テーブルに記憶された色値に基づいて、前記原稿使用色決定手段にて決定された色値を修正する色値修正手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータを、
面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、
前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、
前記頻度分布領域の境界に接する接線と予め定められた基準線とのなす角度の変化率に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、
前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、
前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、
前記頻度分布領域の内部から注目画素値と第１の画素値と第２の画素値とを選択し、当該注目画素値と当該第１の画素値とを通る第１の直線と、当該注目画素値と当該第２の画素値とを通る第２の直線とのなす角度に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、
前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、
前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、
前記頻度分布領域の内部の画素値から複数の探索子を選択する選択手段と、
前記複数の探索子で囲まれた領域の外側から１つの注目画素値を選択し、前記複数の探索子のうち当該注目画素値の最近傍の１つ以上の探索子を当該注目画素値の方向へ所定量移動させることによって、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、
前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理、特に入力画像データに基づいて原稿に使用されている色の数および色の種類を特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
原稿をスキャン等して得られた画像データ（以下、スキャン画像という）から、その原稿に使用されている色（原稿使用色）の数（色版数）およびその色の種類（色値）を特定する技術が種々提案されている。ここで原稿使用色とは、例えば、紙色（例えば白）、印刷色材（インク）の色（例えばＹ（イエロー）、Ｍ（マゼンダ）、Ｃ（シアン）、Ｋ（黒））、およびこれらの印刷色材の減法混色Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の８色である。原稿使用色の色版数および色値を正確に特定することができれば、代表色を用いて原稿のスクリーン構造をできるだけ保持したまま原稿使用色を減らす処理（いわゆる限定色化、小色化、減色化）を行いその後に画像データを可逆圧縮することにより少量化したり、画像データに含まれる裏写り成分やその他のノイズを高い精度で除去したりすることが可能となる。
【０００３】
オフセット印刷及びプリンタ出力等に代表される面積階調原稿に使用されている色をその画像データから推定する技術として、特許文献１には、画像データから濃度ヒストグラムを作成し、地色を推定するとともにヒストグラムの極大点の位置を特定し、色空間内において地色を基準とする極大点までのベクトルを定義し、このベクトルに基づいて原稿使用色の色値を判定する技術が開示されている。また特許文献２には、色空間内の頻度分布に主成分分析処理またはハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を施すことによって色版数を算出するとともに、色空間内にある直線状の分布を探索し、その分布を解析して所定のクラスタリング処理を施すことにより、各クラスタ内の画素値をそのクラスタ内の平均の画素値（代表色）に置換するという少色化の技術が開示されている。
【特許文献１】特開平５−０６１９７４号公報
【特許文献２】特開平７−０４４７０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示されている技術においては、色値を決定する際に予め色版数が判明していることが前提となっているため、色版数が不明な場合には適用することができない。また、特許文献２には色版数を判別する技術が開示されているが、スキャン画像の画像特性によっては高い精度で色版数を特定することができない。具体的には、原稿のスキャン時に、例えば原稿の下地とその上地のインクの色の境界にスキャナの読取りセンサが位置してしまう結果、その下地の色と上地の中間の色としてセンサが認識してしまうことにより、本来の原稿にはない色がノイズとしてスキャン画像に入り込んでしまう現象（サンプリングアパーチャによるぼけ）が発生することが知られている。また、ある画像伝達系を通ることで生ずるぼけ（MTF）が発生することが知られている。また、スキャナ装置の振動やセンサ位置ずれやレンズ収差による色ずれや、光量変動による色ずれが発生する。また、原稿にしわがあるためにその部分に影ができてしまい、黒味がかった色として認識されてしまう場合もある。あるいは、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色のインクを同じ場所に印字して黒色を表現する手法で白黒印刷がなされる場合において、印字場所にずれが生じた結果、原稿使用色として例えば青色がセンサに認識されてしまうという現象も知られている。このようにノイズが画像データに入り込むと、その画像データに基づいて算出される色空間内の分布形状が歪み、原稿使用色の正確な色版数の特定を困難にさせる。加えて、特許文献１および２のいずれに開示された技術においても、検出される色版数は地色と印刷材色のみであって、その減法混色の存在を検出することはできない。
【０００５】
また、色版数と同様、色値の決定ついても、特許文献１および２に開示されている方法では、頻度分布が略１次元構造を有していることを前提としているため、一般的に複雑な形状を有している色空間内の頻度分布情報に基づいて高い精度で使用色の推定を行うことは困難である。
本発明は上述した背景に鑑みてなされたものであり、入力画像の特性に関わらず、原稿使用色の色版数および色値を高い精度で特定する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に係る発明は、面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、前記頻度分布領域の境界に接する接線と予め定められた基準線とのなす角度の変化率に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置である。
【０００７】
請求項２に係る発明は、面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、前記頻度分布領域の内部から注目画素値と第１の画素値と第２の画素値とを選択し、当該注目画素値と当該第１の画素値とを通る第１の直線と、当該注目画素値と当該第２の画素値とを通る第２の直線とのなす角度に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置である。
【０００８】
請求項３に係る発明は、面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、前記頻度分布領域の内部の画素値から複数の探索子を選択する選択手段と、前記複数の探索子で囲まれた領域の外側から１つの注目画素値を選択し、前記複数の探索子のうち当該注目画素値の最近傍の１つ以上の探索子を当該注目画素値の方向へ所定量移動させることによって、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置である。
【０００９】
請求項４に係る発明は、前記凸部探索手段にて探索された凸部の個数から、前記画像データで表される面積階調原稿における色版の数を決定する色版数決定手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置である。
【００１０】
請求項５にかかる発明は、前記頻度分布領域の次元数を算出することによって、前記画像データで表される面積階調原稿における色版の数を決定する色版数決定手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置である。
【００１１】
請求項６に係る発明は、前記色版数決定手段にて決定された色版の数に基づいて、前記選択手段にて選択する探索子の個数を決定する個数決定手段をさらに有することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置である。
【００１２】
請求項７に係る発明は、色値の組み合わせを記憶したテーブルを参照し、前記凸部探索手段にて探索された凸部に各々対応する複数の画素値の組み合わせに最も良く整合するテーブルを特定し、当該テーブルに記憶された色値に基づいて、前記原稿使用色決定手段にて決定された色値を修正する色値修正手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置である。
【００１３】
請求項８に係る発明は、コンピュータを、面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、前記頻度分布領域の境界に接する接線と予め定められた基準線とのなす角度の変化率に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段として機能させるためのプログラムである。
【００１４】
請求項９に係る発明は、コンピュータを、面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、前記頻度分布領域の内部から注目画素値と第１の画素値と第２の画素値とを選択し、当該注目画素値と当該第１の画素値とを通る第１の直線と、当該注目画素値と当該第２の画素値とを通る第２の直線とのなす角度に基づき、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段として機能させるためのプログラムである。
【００１５】
請求項１０に係る発明は、コンピュータを、面積階調原稿を読み取って得られた画像データを構成する各画素の画素値の色空間における出現頻度を表す頻度分布を算出する頻度分布算出手段と、前記頻度分布算出手段により算出された頻度分布に基づき、出現頻度値が予め定められた条件を満たした前記色空間内の領域を頻度分布領域として決定する分布領域決定手段と、前記頻度分布領域の内部の画素値から複数の探索子を選択する選択手段と、前記複数の探索子で囲まれた領域の外側から１つの注目画素値を選択し、前記複数の探索子のうち当該注目画素値の最近傍の１つ以上の探索子を当該注目画素値の方向へ所定量移動させることによって、前記頻度分布領域の形状の凸部を探索する凸部探索手段と、前記凸部の各々に対応する画素値から、前記画像データで表される面積階調原稿における各色版の使用色の色値を決定する原稿使用色決定手段として機能させるためのプログラムである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図１は、本発明の一実施例に係る画像処理装置１の機能構成を示す図である。同図に示すように、画像処理装置１は、画像入力部１０、画像処理部２０、限定色化処理部３０、縮小／圧縮部４０、および画像出力部５０から構成される。画像入力部１０はスキャナ装置等であり、原稿（白黒原稿またはカラー原稿）を読取ってデジタル画像データを生成し、画像処理部２０へ供給する。画像処理部２０は、画像処理プロセッサやＲＡＭ、ＲＯＭなどから構成され、色版数判定部２１および使用色推定部２２に大別され、画像データに対し所定の画像処理を行ってそれぞれ色版数の決定および使用色の推定を行う。色版数判定部２１は、縮小処理部２１０、白黒／カラー判定部２１１、頻度値変換部２１２、および主成分分析部２１３から構成される。画像処理部２０の詳細な機能については後述する。
【００２５】
限定色化処理部３０は、画像処理部２０にて特定された原稿使用色の情報に基づいて所定のアルゴリズムにしたがって限定色化処理を行い、新たな画像データを生成する。縮小／圧縮部４０は、画像処理部２０にて特定された原稿使用色の情報に基づいて所定のアルゴリズムを用いて解像度を落とすことにより画像データのサイズを縮小し、あるいは画像データに所定のアルゴリズムに従って圧縮処理を施す。画像出力部５０は、液晶ディスプレイやプリンタ、あるいは外部通信インタフェースであって、入力された画像データおよび編集処理が施された画像データをそれぞれ表示、印刷、および外部出力する。
【００２６】
なお、上述した画像処理部を構成する各部、限定色化処理部３０、および縮小／圧縮部４０の機能については、それぞれ独立したプロセッサによって実現されてもよいし、一つのプロセッサが複数のアプリケーションを実行することにより実現されてもよい。
【００２７】
図２は、画像処理装置１における入力画像データに対する画像処理の一例の概要を示すフロー図である。同図に示すように、まず、画像処理部２０にて、原稿の画像データに対し原稿の色版数を決定し（ステップＳ１０）、その結果に基づいて原稿に使用されている色（紙の色も含む）を決定する（ステップＳ２０）。続いて、決定された色版数および色値に基づいて限定色化を行う（ステップＳ３０）。最後に、限定色化を施した画像データに対し、所定のアルゴリズムに従って解像度を落として画像データサイズを小さくする（縮小）かあるいは、所定のアルゴリズムに従って画像データの圧縮を行う（ステップＳ４０）。本発明は画像処理部２０における色版数および色値の決定に係る処理に特徴があるため、以下、これら処理の内容について詳述する。
【００２８】
図３は、色版数を決定する処理の流れを示すフロー図である。同図に示すように、まず縮小処理部２１０にて画像データに対し所定の縮小処理を行う（ステップＳ１００）。例えば、入力画像の解像度が８００ｓｐｉ（samples per inch）であった場合、所定のアルゴリズムを用いて２００ｓｐｉの画像データに変換する。画像データを縮小するのは、原稿をスキャンする際の光学系のずれなどに起因する画像データの色ずれが後段の白黒判定に与える影響を小さくするためである。縮小された画像データは、白黒／カラー判定部２１１へ供給される。
【００２９】
続いて、白黒／カラー判定部２１１において画像データに基づき白黒原稿か否かを判定する（ステップＳ１０２）。白黒／カラーの判定を行う理由は、後段の主成分分析における誤差を小さくするためである。白黒／カラーの判定方法については既知の技術を用いることができる。白黒であるか否かの情報は主成分分析部２１３および使用色推定部２２へ供給される。
【００３０】
続いて頻度値変換部２１２において、画像データに基づき、その画像データを構成する各画素の画素値（明度、彩度、色相といった色を表す量）が出現する頻度を表す情報である、色空間（例えばＲＧＢ空間）上における頻度分布を算出する。続いて、色空間を所定の大きさに区分して得られる複数の色空間（部分色空間という）の各々に対し、新たな頻度値と当該部分色空間を代表する一つの画素値（代表色値という）を決定する（ステップＳ１０３）。すなわち、部分空間の量子化および頻数値の変換を行うのである。この頻度値変換処理を概念的に示したのが図４である。
【００３１】
頻度値変換の方法としては、一例としては、その部分色空間内に属する画素の出現頻度を所定数ｄで除したものをｆijk（i,j,kはＲ，Ｇ，Ｂのいずれか）とすると、以下の式に従って新たな頻度値ｆijk-newを決定する。
ｆijk-new＝ｆijk  （ｆijk≦ｆupper）        （１）
ｆijk-new＝ｆupper  （ｆijk＞ｆupper）        （２）
ここで、ｆupperは所定の頻度閾値であり、固定値であってもよいし、画像特性に応じて変更できる量であってもよい。上記の式から判るように、頻度値が所定の値（頻度閾値）よりも大きい場合には、当該所定の頻度閾値以内に収まるように頻度分布が補正される。このような補正を行う理由は、頻度分布が特定の色空間内の領域において頻度値が著しく大きくなっているような形状を有している場合、後段の主成分分析において分布の次元数を正確に算出するためである。
【００３２】
なお、ステップＳ１００を経て縮小された画像データに加えて、縮小していない画像データに対しても同様の頻度値変換処理を行い、両画像データから算出した頻度値の平均値をその部分色空間の頻度値と定義してもよい。このようにして、各部分色空間に対し頻度値と代表色の組が生成され、新たな頻度分布が算出される。また、上述の頻度値変換方法においては、頻度値に上限値を設定したが、これに加え、例えば以下の数式に従って下限値を設定してもよい。
ｆijk-new＝０  （ｆijk＜ｆlower）        （３）
この場合、頻度値の値が小さい（「０」に近い）色空間内の点は分布領域から除外されることになるので、画像データにノイズ含まれている場合であっても、後段の色値推定処理において分布領域の境界を正確に定義することができる。
【００３３】
続いて主成分分析部２１３において、ステップＳ１０３にて得た新たな頻度分布に対し主成分分析を行い、当該頻度分布の次元数を決定する（ステップＳ１０４）。図５は、主成分分析処理を説明するための図である。同図中、点線で囲まれた領域は、頻度分布の全体（すなわち頻度値が「０」以外の値を持つ色空間内の領域）を示している。また、この領域はｉ，ｊ，ｋ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の３次元空間内の領域であるが、同図においては、説明の便宜上、２次元平面上に表している。主成分分析の具体的なアルゴリズムについては、既知のものを使用することができる。この主成分分析の結果得られた次元数を色版数と決定する。例えば、図５に示すように、３つの主成分（いわば分布領域が存在する方向）が検出された場合は、色版数を「３」と決定する。なお、ステップＳ１０２にて原稿が白黒と判定された場合は、頻度値変換処理の結果に関わらず、色版数を「１」（すなわち「白」と「黒」）と決定する。
【００３４】
なお、ステップＳ１０３にて縮小画像と縮小前の画像の両者に対して頻度数変換が行われてそれぞれ新たな頻度分布が算出された場合、主成分分析部２１３は、両分布に対しそれぞれ主成分分析を行って色版数を決定し、決定した色版数の値に差異があった場合には、大きい方の値を採用してもよい。両画像に基づいて色版数を算出する理由は次の通りである。縮小前の画像（すなわち高解像度画像）においては、網点などの面積階調構造に対する解像力が高い一方、色ずれが発生しやすいため、この影響を抑えるため上述した頻度閾値を高めに設定する必要がある。この結果、主成分分析を行うと色版数の値が真の値よりも小さめに算出される傾向があるためである。また、縮小画像(すなわち低解像度画像）においては、色ずれの影響に対して耐性が高い一方、解像力が低いため、同様に主成分分析を行うと色版数の値が真の値よりも小さく算出される傾向があるためである。そこで、算出結果の妥当性を担保するため、両画像からそれぞれ算出した色版数のうち大きいほうの値を採用することとしている。
【００３５】
以上で原稿使用色の色版数が決定された。以下、図７ないし１２を参照して、この色版数の情報と頻度分布とに基づいて色値を推定する処理を行う。図６は、色値推定処理の概要を表すフロー図である。本発明に係る色値の推定にあっては、ステップＳ１０３の頻度値変換において得られた新たな頻度分布を用いる。具体的には、図７(a)に模式的に示したような分布領域が得られたと仮定すると、色値の候補となる領域の頂点（同図では４点）に位置する画素値を発見する処理と（ステップＳ２０２）、これらの候補の画素値の妥当性を判定する処理（ステップＳ２０３）とに大別される。なお、以下の図において分布領域を模式的に示した図は、実際には３次元（またはそれ以上）の色空間内の領域であるが、図面が煩雑になるのを避けるため、２次元平面上の領域として描写している。
【００３６】
まず、図７および図８を用いて、頻度分布領域の頂点を求める処理について説明する。図８において、まず分布内にある任意の点（画素値）を所定の数だけ選択する（ステップＳ２０２−０）。以下、選択された色空間内の点を「探索子」と称する。探索子の数については、例えば既に算出した色版数よりもやや多い数に設定するのが好ましい。例えば、算出した色版数が「２」であるならば、探索子の数は「４」以上であれば構わないが、「６」ないし「７」程度が好適である。これは、探索子の数を色版数に比べて多く設定すると、演算量が増え、色値を決定するまでに時間がかかってしまう一方、探索子の数を色版数と同じかそれに近い値にすると、間違った色値が算出されてしまう可能性があるという点を考慮した結果である。また、最初に探索子として設定する画素値（すなわち色空間内の探索子の初期位置）については、例えば領域の中心（すなわち画素値の平均値）付近の任意の位置に設定することができる。
【００３７】
続いて、分布領域内にあって、且つ６つの探索子で囲まれる領域の外側にある領域から、任意の一つの画素値（以下、サンプルという）を選択し（ステップＳ２０２−１）、選択したサンプルの最も近傍にある探索子（図９ではＳ２）およびその次に近傍にある探索子（同図ではＳ１）を見つける（ステップＳ２０２−２）。そして、そのサンプルが有効か無効かを判定する（ステップＳ２０２−２）。具体的には、図９に示すように、Ｓ１−サンプル点−Ｓ２で定義される角度を測定し、それが所定値（例えば１６０度）以上である場合にはそのサンプルを無効と判定し、所定値よりも小さい場合は有効と判定する（ステップＳ２０２−３）。無効と判定された場合は、ステップＳ２０２−１に戻り、他のサンプル（例えば直前に対象となったサンプルの最も近傍にあるサンプル）を選択して同様の処理を行う。有効と判定された場合は、図１０に示すように所定の距離（有効サンプルと対象探索子の色空間内における距離disに定数α（＜１）を乗じた値だけ、当該探索子（Ｓ１およびＳ２）を有効サンプルの方向にそれぞれ移動させる（ステップＳ２０２−４）。
【００３８】
以上の処理をサンプルを替えて繰り返し（図７(c)を参照）、全探索子の移動量または各探索子の移動量の合計値が所定値以下になった（換言すれば移動量が収束した）ところで（ステップＳ２０２−４；ＹＥＳ）、処理を終了する（図７(d)を参照）。このとき、探索子の領域内の位置は、例えば図７(d)に示すように、領域の凸部分に探索子が収束し、凸部の数よりも探索子が多い場合、余った探索子はその他の領域内部の一点に収束することが想定される。同図においては、Ｗ（白色）、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、およびシアンとマゼンダの減法混色であるＢ（青色）に対応する位置と、領域の境界であってＢとＣの中間付近の位置と、領域の内部の位置に、それぞれ探索子が収束した様子が描写されている。これらの色空間上の位置で表される色が、色値の候補となる。
【００３９】
図６に戻り、以上で候補探索が終了したので、続いて、これら各候補の色値を検証して真の色値を決定する（ステップＳ２０３）。図１１は色値候補検証方法の一例を示した図である。色値候補を全て含む凸多角形を抽出する。そして、この凸多角形の頂点でない色値候補（すなわち凸多角形の内部に位置する色値候補）については、原稿使用色の色値としては不適当であると判断して除外する。あるいは、図１２に示すように、ある候補に着目し、この候補以外に対し候補を２つ選択し、着目候補から選択候補へそれぞれ結んでできる２つのベクトルの成す角度を算出する。これを着目候補以外の全ての選択候補について繰り返して各々角度を算出し、これらの最大値を求める。そしてこの値が所定値（例えば１５０度）以上であった場合は、その着目候補は原稿使用色の色値としては不適当であると判断して除外する。
【００４０】
上記方法を用いて色値を決定することができる理由は、画像データから得られる色空間内の頻度分布において、原稿使用色の色値付近ではその頻度分布の形状は凸度が高いという事実に基づく。この検証処理により除外されなかった色値候補が、最終的に原稿使用色の色値であると決定される。なお、上述した２つの検証方法は、どちらか一方を用いてもよいし、両者を用いてもよい。両者を用いる場合は、例えば、まず前者の方法を提供して凸多角形内部の候補を除外し、続いて後者の方法を適用して凸多角形を構成する候補の中から不適当なものを除外する構成を採用することが可能である。
【００４１】
以上で原稿使用色の色版数および色値が決定したが、頻度分布から色値を決定する方法は上述したものに限られない。以下、図１３および１４を用いて、本発明に係る色値推定方法の第２の態様について説明する。図１３は、色値推定処理の他の態様の動作を表すフロー図である。まず、分布領域内にある任意の１つの画素値Ｐ１（基準サンプルという）を選択する（図１３、ステップＳ２１０および図１４(a)）。続いて、分布領域内の任意の２つの画素値Ｑ１およびＱ２（参照サンプルという）を選択し（図１３、ステップＳ２１１および図１４(a)）、Ｑ１−Ｐ１−Ｑ２間の角度θ0を測定する。この処理をＱ１、Ｑ２以外の領域内の全ての参照サンプル対について繰り返す。Ｑ１、Ｑ２以外の領域内の全ての参照サンプル対についてこの処理が完了すると（図１３、ステップＳ２１２、ＹＥＳ）、算出した角度の最小値（角度最小値という）を求める（ステップＳ２１３）。続いて、既にＰ１以外のサンプルに対し同様の角度最小値の算出処理が行われているか否かを判定し、行われていない場合は（ステップＳ２１４、ＮＯ）、Ｐ１点の近傍にある任意の１点Ｐ２を選択し、角度最小値の算出処理を行う。続いて、異なる２つの点Ｐ１およびＰ２に対して各々算出した角度最小値を比較する（ステップＳ２１５）。
【００４２】
点Ｐ２に係る角度最小値が点Ｐ１に係る角度最小値よりも小さいかまたは等しい場合、今度は点Ｐ２の近傍の任意の一点を選択してその角度最小値を算出し、Ｐ２に係る角度最小値とＰ３に係る角度最小値とを比較する。点Ｐ２に係る角度最小値が点Ｐ１に係る角度最小値よりも大きい場合、点Ｐ２は色値候補にはなりえないと判定し、点Ｐ１の近傍にある別の点Ｐ３を選択して、上述した角度最小値の算出および比較を行う。
【００４３】
このようにして、より小さい角度最小値を有する画素値Ｐｊ（ｊ＝２、３、４・・・・）を順に探索していく。この探索過程を繰り返し、注目点Ｐｊの近傍に未選択のサンプルが無くなると（ステップＳ２１６、ＹＥＳ）、そのＰｊが局所的に角度最小値を有するサンプル（すなわち色値候補）であると決定する（ステップＳ２１７）。こうして一つの色値候補が決定されると、領域内で基準サンプルＰｊとして選択されていない任意のサンプルを再び一つ選択し、ステップＳ２１０からＳ２１７までの処理を行って、別の色候補を探す。このようにして領域内の全てのサンプルが基準サンプルとして選択されると（ステップ２１８、ＹＥＳ）、全ての色値候補が抽出される。この結果、図１４(b)に示すように、基準サンプルが分布領域の4箇所の凸部それぞれに到達する。最後に、推定した色値候補に対し上述した検証処理を行って不適当な色値候補を除外し（ステップＳ２１９）、最終的に原稿使用色の色値を確定させてもよい。
【００４４】
図１５および１６は、本発明に係る色値推定方法の第３の態様を説明するための図である。この態様においては、まず、分布領域に対して凸包化処理行う（図１５、ステップＳ２２０）。これにより、分布領域の内部に凸部が存在する場合、それが除去される。なお、凸包化処理の手法については既知のものを提供することができる。続いて、図１６(a)に示すように、領域の境界上にある任意の一点Ｘを選択し、その点における接線Ｌｔと基準線Ｌｆとのなす角θを求める。そして、Ｘ点を境界の周囲に沿って動かしていき、角度θの変化率Δθを算出する。この結果、図１６(b)に示す角度の変化率曲線が得られる（図１５、ステップＳ２２１）。次に、この曲線の極大値を求める（ステップＳ２２２）。角度変化が大きい場所は領域の凸部に対応すると推定されるからである。具体的には、Δθの微分値（すなわちθの2次微分値）がゼロでかつ正から負に変わる点を探索する。あるいは、Δθが所定値以上である点を探索してもよい。この結果、例えば図１６(b)に示すように、Ｗ、Ｃ、Ｂ、Ｍの色空間上の４点が抽出され、これらの点の色値が色値候補として決定される。
【００４５】
続いて、これらの色値候補の中から不適当なものを除外し、除外されずに残ったものを色値と決定する検証処理を行う（ステップＳ２２３）。この検証処理の方法としては、上述した検証方法のいずれかを用いてもよいし、色版数算出決定処理にて決定された色版数が抽出した極大点（色値候補）の数より多かった場合は、抽出した極大点のうち、例えばΔθの値が小さいものから順に除外してもよいし、あるいはその極大点でのピークの鋭さが大きいものから順に色版数の数だけ抽出することにより、真の色値を決定してもよい。
【００４６】
このように、本発明によれば、画像データの色空間内の頻度分布がどのようなものであっても、高い精度で、原稿使用色の色版数および色値を決定することができる。
【００４７】
以上、本発明の好適な実施例について説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、適宜変形を行うことが可能である。例えば、色値候補の検証処理については、算出した色版数の精度が十分高い場合等には省略することも可能である。また、すべての態様の色値推定処理の前処理として、分布領域に対して凸包化処理を施してもよい。あるいは、色版数を算出した後、色値推定処理の前に、頻度値変換処理を行ってもよい。この頻度値変換処理は、色版数算出処理にて行ったものと同様のものであってもよい。頻度値変換の方法や使用するパラメータ（頻度閾値や部分色空間のサイズ等）については、後段で用いる色値推定の態様に基づいて決定することができる。あるいは、主成分分析処理を省略し、上述した色値推定処理において色値と色版数を同時に決定してもよい。または、色版数判定処理を省略し、上述した色値推定処理において色値と色版数を同時に決定してもよい。要は、画像データの色空間内における頻度分布領域を決定し、その頻度分布領域の形状に基づき原稿使用色を決定することができればよい。
【００４８】
また、上述した形態においては、色空間内の分布領域の凸部を決定し、この凸部近傍の位置（画素値）を原稿使用色の色値と決定した。しかしながら、決定した凸部の位置から原稿使用色を決定する方法はこれに限らない。例えば、決定した色値を更に補正してもよい。具体的には、原稿使用色の色の種類とその値とをテーブルとしてを予めＲＯＭ等に記憶しておき、凸部に対応する画素値が決定したら、テーブルを参照してこの画素値に最も近い色値を持つ色を検索し、この色を原稿使用色であると決定する。また、各々、色値の組み合わせを記憶した色値テーブルを複数個ＲＯＭ等に記憶しておき、この複数の色値テーブルのなかから各凸部に対応する画素値の組み合わせに最も良く整合する一つの色値テーブルを前記原稿色の色値テーブルとして特定し、この色値テーブルに存在する色を原稿使用色と決定する。このようにすれば、原稿使用色が領域の凸部から僅かにずれた位置にある場合であっても、原稿使用色の色値を正確に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の一実施例に係る画像処理装置１の機能構成を示す図である。
【図２】画像処理装置１の動作概要を示すフロー図である。
【図３】原稿色版数を決定する処理の流れを示すフロー図である。
【図４】頻度値変換処理を説明するための図である。
【図５】主成分分析処理を説明するための図である。
【図６】色値推定処理の概要を表すフロー図である。
【図７】(a)ないし(d)は探査子を用いた学習過程を説明するための図である。
【図８】同学習過程を説明するためのフロー図である。
【図９】同学習過程を説明するための図である。
【図１０】同学習過程を説明するための図である。
【図１１】算出した色値の検証方法を説明するための図である。
【図１２】算出した色値の他の検証方法を説明するための図である。
【図１３】色値推定処理の他の態様の動作を表すフロー図である。
【図１４】(a)および(b)は、同値推定処理の内容をを概念的に示す図である。
【図１５】色値推定処理の更に他の態様の動作を表すフロー図である。
【図１６】(a)および(b)は、同色値推定処理の内容を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５０】
１・・・画像処理装置、１０・・・画像入力部、２０・・・色版数判定部、３０・・・限定色化処理部、４０・・・縮小／圧縮部、５０・・・画像出力部、２１０・・・縮小処理部、２１１・・・白黒／カラー判定部、２１２・・・頻度値変換部、２１３・・・主成分分析部。
【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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【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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