(57)【要約】【課題】色一貫性の確保向上並びに色鮮明度及び色正確性の重視を並立できる低コストな文書データ調整システムを得る。【解決手段】文書に含まれるオブジェクトを識別し（２１４）、そのオブジェクトがグラフィック（３２２）、ピクトリアル（３２６）、常寸テキスト／ライン（３１４）及び大寸テキスト／ラインの何れであるか、そのオブジェクトの色は均一か不均一か（３３０）等、そのオブジェクトの性質を識別する。これらの識別結果に応じ且つそれぞれのオブジェクトに対し、エンジン個別色域（３５４）、色域重複部分（３５０）又は色域重複部分とエンジン個別色域とのブレンド色域（３５６）のうち何れかを、処理用色域として割り当てる（３４６）。その割当色域内にそのオブジェクトの色をマッピングし、印刷、表示等のレンダリングに備える。【選択図】図３
2007141232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一文書に含まれるオブジェクトを識別するステップと、
識別したオブジェクトの性質を識別するステップと、
識別したオブジェクトそれぞれに対し且つ少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき処理用色域を割り当てるステップと、
を有するマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法。
【請求項２】
同一文書に含まれるオブジェクトがその性質上グラフィック、ピクトリアル、常寸テキスト／ライン及び大寸テキスト／ラインの何れに該当するかを識別するステップと、
使用可能なエンジンのうちある一つのエンジンの個別色域、使用可能なエンジン同士の色域重複部分、並びに少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき当該個別色域と当該色域重複部分との組合せによりブレンドされたブレンド色域、のうち何れかから、識別したオブジェクトそれぞれに対し且つ少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき処理用色域を割り当てるステップと、
を有するマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法。
【請求項３】
請求項２記載のマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法であって、同一文書に含まれるオブジェクトのうち大寸テキスト／ライン、ピクトリアル又はグラフィックに該当すると識別されたオブジェクトについては、まずオブジェクト間類似性を判別し似たもの同士を関連付けることによって類似オブジェクトグループを何個か作成し、作成した類似オブジェクトグループのうち所定判別条件を満たすグループ特性を有するものの所属オブジェクトに対しては上記色域重複部分を、また満たさないグループ特性を有するものの所属オブジェクトに対しては少なくとも一つのエンジンの個別色域を、それぞれ処理用色域として割り当てるマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法。
【請求項４】
請求項３記載のマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法であって、上記所定判別条件が、そのグループの所属オブジェクト及びサブオブジェクトの個数、文書若しくは文書部分内頁密度及びサイズ、並びにそれらのうち少なくとも１個を変数とする関数の出力のうち、少なくとも１個についての条件として定められたマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法。
【請求項５】
文書に含まれる画像オブジェクトを識別するオブジェクト識別器と、
識別したオブジェクトの性質を識別する性質識別器と、
識別したオブジェクトそれぞれに対し且つ少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき処理用色域を割り当てる色域割当器と、
を備える文書処理システム。
【請求項６】
請求項５記載の文書処理システムであって、色域割当器が、識別したオブジェクト毎に且つ少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき使用可能なエンジン同士の色域重複部分とある一つのエンジンの個別色域とを組み合わせてブレンドしたブレンド色域を、そのオブジェクトに対し処理用色域として割り当てる文書処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジン群を備えたシステム即ちマルチエンジンシステムにおける色一貫性(color consistency)管理等に関する。説明の簡明化のため、以下の記述においては、印刷エンジン又はマーキングエンジンと称されるイメージングエンジン、レンダリングエンジン乃至発色エンジンを複数個備えた文書作成用のイメージングシステム及びその種のシステムによる文書作成を例とするが、本発明の適用範囲は狭い意味での印刷及びマーキングには限られない。例えば、イメージングエンジンたる表示装置を複数個備えたイメージングシステムや複数個の表示装置を使用するイメージング方法等にも、本発明を適用できる。より一般的に表現すれば、広い意味でイメージングエンジン、レンダリングエンジン乃至発色エンジンと称し得るエンジンを複数個備えたシステムや、そうしたエンジンを複数個使用する方法として、本発明を実施することが可能である。また、以下の記述においては文書、頁、文書内オブジェクト、文書の頁、文書部分等の用語を使用するが、これは単に説明の簡便さと一貫性を追求した結果であって、本発明の適用範囲を印刷乃至マーキングに限定する意味合いを有するものではない。むしろ、これらの用語は、本発明の趣旨に立脚し、表示、印刷その他、一般にレンダリング対象となり得るもの、例えば画像、画像構成部分、画像群等を指すものと、適宜解釈され或いは読み替えられるべきものである。
【背景技術】
【０００２】
本願の文脈においては、色域(color gamut)とは使用できる色の種類や使用できる色の範囲のことをいう。印刷エンジン、マーキングエンジン、表示装置等の発色エンジンにはそれぞれ装置毎に違う色域、即ち個別色域(individual gamut)があり、従って発色させ得る色の種類や発色させ得る色の範囲は一般に装置毎に異なっている。エンジン製造者が目指しているのは、同一型式の発色エンジンユニットであれば何れのユニットでも同一の色域が得られるようにすることであるが、実際には、製造誤差、経年、摩耗、環境要因（温度や湿度）等といった様々な要因により、ユニット毎乃至エンジン毎に色域差(gamut variation)が生じるものである。また、型式が違うエンジン間や、準拠原理（使用技術）の違うエンジン間であれば、一般に色域差は更に大きくなる。従って、エンジン群を備えるシステムにおいては、どのようにして色域差を抑え色一貫性を高めるかが、重要な問題となる。
【０００３】
マルチエンジンシステムにおける色一貫性を向上させるため、これまで、幾つかの方向で策が検討されてきた。その一つは製造公差の厳格設定や製造管理の徹底を通じて製造誤差を抑えるという方向であり、特許文献１にはそうした方向に従った策の例が示されている（この参照を以てその全内容が本願中に繰り入れられるものとする）。特許文献１は、「複数プリンタ間出力色一貫性確保目的マーキングエンジン校正方法」と題する米国特許出願（発明者：Ｖｉｔｕｒｒｏ  ｅｔ  ａｌ．）に係り２００５年３月３１日付で刊行された文献であり、使用するインラインセンサ間に様々な技術的乃至環境的要因により違いが生じている場合でも複数台のプリンタ間で出力色の色一貫性を保てるようにする方法を開示している。
【０００４】
もう一つの方向は、同一システム内使用可能エンジン間又は同一文書の作成に関わるエンジン間で、それらの個別色域のうちどの部分が共通しているか、即ちエンジン間の色域重複部分はどこかを判別し、当該色域重複部分内にある色即ちそれらエンジンの何れによっても発色可能な色のみが使用されることとなるよう、色域重複部分判別結果に基づき文書全体に係る画像データ即ちジョブを調製する、という方向である。特許文献２には、そうした方向に従った策の例が示されている（この参照を以てその全内容が本願中に繰り入れられるものとする）。特許文献２は、「複数出力装置使用多色印刷時色一貫性実現システム及び方法」と題する米国特許出願（発明者：Ｓｈａｒｍａ  ｅｔ  ａｌ．）に係り２００５年２月１７日付で刊行された文献であり、あるジョブに係る文書のレンダリングに使用する複数個の出力装置（例えばプリンタ）を識別し、識別した出力装置それぞれの色特性を調べ、レンダリングするジョブの構成色を出力装置間色域重複部分内にマッピングする、という方法が記載されている。
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００５／００７１１０４号明細書（Ａ１）
【特許文献２】米国特許出願公開第２００５／００３６１５９号明細書（Ａ１）
【特許文献３】米国特許第６９５９１６５号明細書
【非特許文献１】"Picture Graphics Color Image Classification", by Salil Prabhakar, Hui Cheng, John C. Handley, Zhigang Fan and Ying-wei Lin, published by IEEE ICIP, 2002, pp.785-788
【非特許文献２】"Segmentation for Mixed Raster Contents with Multiple Extracted Constant Color Areas", by Zhigang Fan and Timothy Jacobs, Proceedings of SPIE-IS&T Electronics Imaging, Vol.5667, 2005, pp.251-262
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、色一貫性の確保向上を目的とした既存手法には問題点があり採用することが容易でない。まず、上掲の第１の手法においては、設計及び製造を厳密に管理する必要からコスト増を招きかねない。従って、低コストが求められる場合この手法は採用困難である。次に、第２の手法に従い画像データを調製して色域重複部分内の色だけでレンダリングすると、色域重複部分の広さ及びそこに含まれる色の種類がエンジン個別色域より狭隘乃至少数であることから、一つのエンジンの個別色域を存分に使ってレンダリングした場合に比べ、鮮明度又は正確性に欠ける画像しか得られないことがある。色一貫性より色鮮明度や色正確性が重要視乃至期待される場合もあり、そうした場合この手法は採用困難である。こうしたことから、使用色域選定を“聡明”に即ち的確な手順・論理で上首尾に行い、その色域でのレンダリング乃至作成に向けて文書乃至画像データを調製するシステム及び方法が、求められているといえよう。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
ここに、本発明の一実施形態に係るマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法は、同一文書に含まれるオブジェクト（以下「文書内オブジェクト」）を識別するステップと、識別したオブジェクト（以下「識別済オブジェクト」）の性質を識別するステップと、識別済オブジェクトそれぞれに対し且つ少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果（識別した性質のこと；以下同様）に基づき処理用色域を割り当てるステップと、を有する。
【０００８】
本発明の一実施形態に係るマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法は、文書内オブジェクトがその性質上グラフィック、ピクトリアル、常寸テキスト／ライン及び大寸テキスト／ラインの何れに該当するかを識別するステップと、使用可能なエンジンのうちある一つのエンジンの個別色域、使用可能なエンジン同士の色域重複部分、並びに少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき当該個別色域と当該色域重複部分との組合せによりブレンドしたブレンド色域、のうち何れかから、識別済オブジェクトそれぞれに対し且つ少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき処理用色域を割り当てるステップと、を有する。
【０００９】
常寸テキスト／ラインとして識別されたオブジェクトに対しては、例えば、何れかのエンジンの個別色域を処理用色域として割り当てる。
【００１０】
また、大寸テキスト／ライン、ピクトリアル又はグラフィックとして識別されたオブジェクトに対しては、例えば、同じく大寸テキスト／ライン、ピクトリアル又はグラフィックとして識別された他の文書内オブジェクトとの類似性を判別し、類似する文書内オブジェクト同士を関連付けて何個かの類似オブジェクトグループを作成し、作成した類似オブジェクトグループのうち所定判別条件を満たすグループ特性を有する類似オブジェクトグループの所属オブジェクトに対しては上記色域重複部分を、また満たさないグループ特性を有する類似オブジェクトグループの所属オブジェクトに対しては少なくともある一つのエンジンの個別色域を、それぞれ処理用色域として割り当てマッピングに供する。
【００１１】
そして、本発明の一実施形態に係る文書処理システムは、画像等の文書内オブジェクトを識別するオブジェクト識別器と、識別済オブジェクトの性質を識別する性質識別器と、識別済オブジェクトそれぞれに対し且つ少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき処理用色域を割り当てる色域割当器と、を備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１に、例えば図６に示す第１エンジン６２６の個別色域１１０と、例えば図６に示す第２エンジン６２８の個別色域１１４との関係を示す。この例の場合、第１個別色域１１０と第２個別色域１１４は部分的に重複しており、両色域は交わった部分１１８を有している。第１個別色域１１０にはこの色域重複部分１１８に属さない部分（第１非重複部分）１２２が含まれる場合があり、第２個別色域１１４にも色域重複部分１１８に属さない部分（第２非重複部分）１２４が含まれる場合がある。第１非重複部分１２２に属する色は第１エンジン６２６では発色させ得るが第２エンジン６２８では発色させ得ず、第２非重複部分１２４に属する色は第２エンジン６２８では発色させ得るが第１エンジン６２６では発色させ得ない。個別色域１１０及び１１４の何れにも属さない領域、即ちそれらの外側にある色域外領域１３０に属する色は、エンジン６２６及び６２８の何れによっても発色、発生させることができない。なお、エンジンが２個のシステムではこのようにエンジン個別色域を第１及び第２の二種類考えればよいが、３個以上のエンジンを備えるシステムにおいては、第３以降の個別色域を考慮する必要がある。大抵の場合、エンジン同士の色域重複部分は各エンジンの個別色域よりも狭く、Ｎ個（Ｎ＞２）のエンジン同士の色域重複部分は、それらエンジンのうち任意の１，２，…Ｎ−１個の間の色域重複部分よりも狭くなるのが普通である。
【００１３】
同一文書を部分毎に別々のエンジンによって作成され得るシステムの場合、ある部分は色域１１０に係る第１エンジン６２６、また別の部分は色域１１４に係る第２エンジン６２８、というように、色域差のある別々のエンジンで各部が作成されるのが一般的である。色一貫性が重要視される場合、エンジン間色域差によるオブジェクト間色差（以下「色域差起因色差」）に対処するため、使用可能エンジン同士の色域重複部分１１８内に、文書内オブジェクト例えば画像の色をマッピングするのが望ましい。色一貫性が重要視されるオブジェクトの例としては同一文書内に繰り返し登場するロゴ等がある。ロゴは文書内でとびとびに現れるものであるが、その役割上、それをレンダリング乃至作成するエンジンの異同によらず従ってその文書内を通じ一貫して、同一色で再現されるのが望ましいとされる。これとは逆に、色一貫性がさほど重要視されないオブジェクトもあり、更にはある単一のエンジン（例えば６２６）の個別色域（同１１０）全体をフル活用するのが望ましいオブジェクトもある。例えば、写真画像のようなピクトリアルオブジェクトは、通常は文書内に１回しか現れないものであるので色一貫性を考慮する必要性は低く、従ってそうしたオブジェクトのレンダリングに際しては可能な限り正確に色を再現するのが望ましい。そこで、そうした場合には、ある単一のエンジンを選択し、そのエンジンの個別色域（例えば１１０）をそのオブジェクトに割り当て、割り当てた色域（同１１０）内にそのオブジェクトの色をマッピングすることが望ましい。これは、個別のエンジン（例えば６２６）の色域（同１１０）は通常はエンジン間色域重複部分１１８よりも広く、また狭い色域内にマッピングするよりも広い色域内にマッピングする方が色正確性が良好になりやすいからである。
【００１４】
図２に、本発明の好適な実施形態に係るマルチエンジンシステム内多頁文書調製方法２１０を示す。本方法２１０は、文書内オブジェクトを識別するオブジェクト識別ステップ２１４、識別済オブジェクトの性質を識別する性質識別ステップ２１８、並びに識別済オブジェクトそれぞれに対し且つそのオブジェクトについての性質識別結果に基づき処理用色域を割り当てる色域割当ステップ２２２を有している。本方法２１０においては、更に、各オブジェクトの色をそのオブジェクトに対する割当色域内にマッピングする色域マッピングステップ２２６か、色域割当に従いタグ付けを行い後のマッピング（２２６と同様）に備えるタグ付けステップ２２８が、実行される。
【００１５】
ステップ２１４及び２１８は、前者を前段、後者を後段というように順序立てて実行する方がよい場合もあるし、逆に同一プロセスによって一気に実行できる場合もある。例えばデスクトップパブリッシング、ワードプロセッサ、スライドプレゼンテーション作成等のソフトウェア等によって最初から電子的形態で作成又は生成されている文書においては、その文書内のオブジェクトやオブジェクトを構成する画素に、画素とオブジェクトとを関連付ける情報を伴うタグが既に付されていることが多く、タグを利用してオブジェクトの種類その他の性質をも識別できることも多い。文書又はそれに含まれる画像等のオブジェクトがこうした要領で作成又は生成されているなら、オブジェクト構成画素に付されている一群のタグを読み取ってオブジェクト識別及び性質識別を実行することができる。また、紙文書等からのスキャンによって電子的形態に変換された文書のように、文書又はそれを構成する画像等のオブジェクトにオブジェクト分類情報やタグ相当情報等のオーサリング情報が含まれていない場合、ステップ２１４では例えばセグメント化プロセスを実行する。セグメント化プロセスとは文書を性質の異なる複数の領域（セグメント）に分割して認識するプロセスであり、このプロセスによって文書をセグメント化することにより、その文書を、例えば、テキストや直線（ライン）や曲線等のオブジェクトに係る領域乃至画素、写真等のピクトリアルオブジェクトに係る領域乃至画素、チャートやグラフ等のグラフィックオブジェクトに係る領域乃至画素等々に分けることができるので、セグメント化プロセスにより領域群乃至画素群をテキスト、ピクトリアル、グラフィック等々のグループに分けることでオブジェクト識別（２１４）を実施することができ、それら領域群乃至画素群がそれぞれその性質上テキストかピクトリアルかグラフィックか等を識別することでステップ２１８における性質識別を実施することができる。また、ステップ２１８における性質識別は、これに代え又はこれと共に、別の側面から見たオブジェクトの性質を解析、識別することによっても、実施することができる。更に、円グラフや棒グラフのようなグラフィックオブジェクトは、例えば個々の扇形や個々の棒というサブオブジェクト段階までセグメント化され識別される場合もある。以下の説明では逐次注記しないが、こうしたサブオブジェクトも、本願におけるオブジェクト特にグラフィックオブジェクトに包含される。
【００１６】
ステップ２２２における色域割当は、例えば、ピクトリアルであると識別されたオブジェクトに対しては常にあるエンジン（例えば６２６）の個別色域（同１１０）を割り当て、有色のテキスト又はラインであると識別されたオブジェクトに対しては常に色域重複部分１１８を割り当てる、といった単純なやり方でも実施できるが、以下に詳述するようにオブジェクトの性質を仔細に識別しその結果に基づき実施してもよい。
【００１７】
図３に、マルチエンジンシステム内多頁文書調製方法２１０の一実施形態３１０を示す。本方法３１０は、先に説明したオブジェクト識別ステップ２１４を含むほか、性質識別ステップ２１８に相当するステップとして、性質判別ステップ３１４、３１８、３２２及び３２６、色均一性判別ステップ３３０、色組成判別ステップ３３４並びに色判別ステップ３３８を含んでいる。性質判別ステップのうち３１４ではステップ２１４による識別済オブジェクトがその性質上常寸テキスト／ラインであるかどうかを、３１８では大寸テキスト／ラインであるかどうかを、３２２ではグラフィックであるかどうかを、３２６ではピクトリアルであるかどうかを、それぞれ判別する。ステップ３３０では識別済オブジェクトの色が均一か不均一かを判別し、ステップ３３４ではステップ３３０で色が不均一と判別されたオブジェクト（以下「不均一色オブジェクト」）を構成する色の組合せ即ち色組成を調べ、ステップ３３８ではステップ３３０で色が均一と判別されたオブジェクト（以下「均一色オブジェクト」）の色を判別乃至識別する。
【００１８】
ステップ２１８中のステップ３１４〜３３８における性質識別結果は、ステップ２２２における色域割当、例えばオブジェクトをグループに分ける（「クラスタ化する」）際等に参照される（３４２）。このように性質識別結果を参照してオブジェクトをクラスタ化することにより、文書全体を通した類似オブジェクト分布を色域割当（２２２）プロセスに反映させることができる。また、性質識別結果に基づくクラスタ化（３４２）に際しオブジェクト間類似性が判明するので、これを利用し、色域差起因色差が問題となり得る性質又はその度合い（以下「色差拒絶度」）或いはその裏返しである色差許容度を、考慮乃至評価することができる（３４６）。色差拒絶度に富む場合、ステップ２２２では色域重複部分１１８をそのオブジェクトの処理用に割り当て（３５０）、色差拒絶度がさほどでない場合、あるエンジンを選びそのエンジンの個別色域をそのオブジェクトの処理用に割り当てる（３５４）。
【００１９】
図４に文書の例４１０を示す。この文書４１０の第１頁４１４及び第２頁４１８には８個のオブジェクト４２０〜４３８が含まれており、ステップ２１４ではこれらのオブジェクト４２０〜４３８が認識、識別され、ステップ２１８ではその性質が認識、識別されることとなる。即ち、例えば第１オブジェクト４２０及び第２オブジェクト４２２はステップ３１８にて大寸テキスト／ライン、また第３オブジェクト４２４及び第４オブジェクト４２６はステップ３１４にて常寸テキスト／ラインであると性質判別されることとなろう。ステップ３１４及び３１８でオブジェクト及びその性質を判別、識別する際に使用される判別基準のうち第１のものは、テキストやラインの性質が常寸か大寸かの境目を示すものであり、例えば文字サイズについてのしきい値等がその一つである。この判別基準は、使用されるエンジン間での色域の違い即ち色域差が、レンダリングされたオブジェクト間の色差として顕現し始める値に設定すればよいので、用途や分野の違いに応じて別様になり得る。中には２４ポイント超の文字サイズのテキストを大寸、２４ポイント以下の文字サイズのテキストを常寸とする用途もあろうし、１４ポイント超のオブジェクトを大寸、１４ポイント以下のオブジェクトを常寸とする用途もあろうし、１２ポイント超のオブジェクトサイズを大寸、１２ポイント以下のオブジェクトサイズを常寸とする用途もあろうし、１／４インチ以下のサイズのテキストやラインを大寸、１／４インチ未満のサイズのテキストやラインを常寸とする用途もあろう（１インチ＝約２．５４×１０-2ｍ）。
【００２０】
第２の判別基準はグラフィックオブジェクトやピクトリアルオブジェクトを見分ける基準である。例えば、識別済オブジェクトのうち第５オブジェクト４２８及び第６オブジェクト４３０は、色の変化に富んでおり且つ均一色画素で囲まれており、また第７オブジェクト４３２及び第８オブジェクト４３８は、全く同じ色で塗られた広い部分を有し且つ規則的な幾何学的形状で外部と仕切られている。そのため、オブジェクト４２８及び４３０はピクトリアルオブジェクトの類であると判別され（３２６）、またオブジェクト４３２及び４３８はグラフィックオブジェクトとして扱われることとなる。また、オブジェクト４３２及び４３８を幾つかのサブオブジェクトを含むオブジェクトとして識別する形態で、本発明を実施することもできる。例えば、オブジェクト４３２及び４３８のうちの背景部分がグラフィックオブジェクトとして識別され、前景部分が大寸テキストオブジェクトとして識別される、といった具合である。
【００２１】
上述のオブジェクト４２０〜４３８は、例えばステップ３１４〜３２６における性質識別結果だけで、ステップ２２２における色域割当を受ける場合がある。例えば、図３に示した方法３１０における第３の判別基準は、常寸テキスト／ラインであると性質判別（３１４）されたオブジェクト全てに対し使用エンジンの個別色域を割り当てる（３５４）ものである。図示の例でこうしているのは、常寸テキスト／ラインのような比較的小さい構造体であれば色域差起因色差が顕現しないと見込まれること等による。
【００２２】
また、前述の通り、ステップ３１４〜３２６における性質識別結果以外の性質識別結果を利用しステップ２２２にて色域を割り当てる、というものを採り得る。例えば、図３に示した方法３１０における第４の判別基準は、文書内オブジェクト同士の類似性やそれらの間の相対的位置関係を反映させた形でステップ２２２を実行し各オブジェクトに色域を割り当てる、というものである。
【００２３】
例えば、類似するオブジェクト同士をまとめてグループを作成し（３４２；クラスタ化）、そのグループ又はその構成要素の性質に基づき各グループ内のオブジェクトに色域を割り当てるとよい。
【００２４】
また例えば、ある文書中の大寸テキスト／ラインオブジェクト全てを第１のグループに、グラフィックオブジェクト全てを第２のグループに、ピクトリアルオブジェクト全てを第３のグループにそれぞれまとめる、というようにクラスタ化するとよい。或いは、ある同じ色又はそれと似た色を有するオブジェクトを一つのグループにまとめる、というように、色又は色特性に従いクラスタ化することもできる。更に或いは、オブジェクトの種類（大寸テキスト／ライン、グラフィック、ピクトリアル等の別のこと；以下同様）が同じで且つオブジェクトの色又は色範囲が同一又は類似、という関係のオブジェクト同士に限り、類似性ありと認めるようにしてもよい。従って、赤い大寸テキストと赤いグラフィックオブジェクト例えば棒グラフや円グラフ中の赤い部分とが、類似性ありとされ同一グループに入れられる実施形態もあり得ようし、それほど類似性がないとされ別グループに分けられる実施形態もあり得よう。
【００２５】
ステップ３４２におけるクラスタ化に色という性質を利用する場合、ステップ３３０にて均一色と性質特定、判別されたオブジェクトについては、ステップ２１８における性質識別は割合に単純である。
【００２６】
これに対して、ステップ３３０にて色が不均一と判別されたオブジェクト、例えば写真、カラースイープ、ファンシーフォントテキスト（その文字の色が虹又はカラースイープのように変化するフォント即ちファンシーフォントによるテキスト）等の不均一色オブジェクトについては、更なる解析、判別乃至定量化を行い相互の類似性を調べることができる（３３４）。例えば、不均一色オブジェクトそれぞれの色ヒストグラムを調べ、当該不均一色オブジェクト同士でその色ヒストグラムを比較することで、それらの間の類似性を知ることができる。オブジェクトを色別に又は（狭い）色範囲別にクラスタ化する場合、それらオブジェクトを直ちに色又は色範囲に従いクラスタ化することもできるし、ひとまずその種類（テキスト、グラフィック、ピクトリアル等）に従いクラスタ化した上で色又は色範囲に従い細かくクラスタ化することもできるので、色ヒストグラムの比較は、その種類によるクラスタ化を経ていない不均一色オブジェクト同士での比較になることもあろうし、経ている不均一色オブジェクト同士での比較になることもあろう。二種類以上のヒストグラムに類似性が認められるかどうかの判定は、例えば、色ヒストグラム情報から解るヒストグラム形状、即ち各色同士の比率たる色組成におけるある種の特徴の有無についての判別として、行うことができる。なお、ここでは「ヒストグラム」「形状」等の用語を使用しているが、実際にヒストグラムを描画しなければならないわけではない。即ち、ご理解頂けるように、これらの用語が意味しているのは、所与のオブジェクトを構成する画素のうち特定の色を有するもの又は特定の色範囲に属する色を有するものの個数の計数値、その比率即ち色組成等といった数値データを得るための解析の内容乃至実質のことであり、図面やグラフを描き又はプロットする必要はない。
【００２７】
また、類似性解析に資するため更に別の性質を利用することもできる。例えば、オブジェクトサイズが反映されるようステップ３４２によるクラスタ化を実行することが可能である。即ち、例えばある２個のピクトリアルオブジェクトの色ヒストグラムが互いに似ている場合でも、一方のピクトリアルオブジェクトがかなり多数の画素を有しているのに対し他方のピクトリアルオブジェクトが比較的少数の画素しか有していない場合や、一方のピクトリアルオブジェクトが頁又はそのイメージング対象面のうち大面積を占める画像であるのに対し他方のピクトリアルオブジェクトが比較的小面積しか占めない画像である場合には、それらのピクトリアルオブジェクトを別々のグループに入れて分離検討する方がよい。
【００２８】
オブジェクトの性質で考慮対象となり得るものはまだ他にもある。例えば図４中のオブジェクト４２０及び４２２を構成する画素は皆ある同じ色の画素であるが、第１オブジェクト４２０を構成する文字やその配置は第２オブジェクト４２２におけるそれと異なっている。こうした場合、色のみを頼りにクラスタ化すると両者の間に類似性があるとされ両者が同一グループに入れられることとなるが、文字やその配置をも考慮してクラスタ化を行うと、両者は類似性なしとされ別々のグループに入れられることとなる。また、ある大寸テキストオブジェクトにおける文字の色が別の大寸テキストオブジェクトにおけるそれと同じか類似している場合、色のみを考慮してクラスタ化すると、前者と後者とで構成文字又はそのサイズが異なっていても両者に類似性ありとして両者が同一クラスタに分類されることとなりかねない。そうした場合も、文字やそのサイズを考慮してクラスタ化することにより、両者を別々のグループに入れることができる。
【００２９】
ステップ３４６における色差拒絶度判別に際して、各グループのグループ特性を参照するとよい。色域差起因色差に係る色差拒絶度判別に使用できる判定材料・判別条件としては、第１に、各グループに属するオブジェクトの個数がある。例えば、あるグループを構成するオブジェクトの個数が１である場合、グループ内オブジェクト間色差という考え方がそもそも成り立たないので色差拒絶度はなく、ステップ３５４による個別色域割当を問題なく実行できる。グループ内オブジェクト個数が２以上の場合は、そのグループ内のオブジェクトが有している他の性質やそのグループ内のオブジェクト同士の関係も、考慮するのが望ましい。グループ内オブジェクト個数が増せば増す程、当該他の性質乃至構成要素間関係を考慮する必要性は増す。例えば、あるグループ内のオブジェクト個数が２であり且つそれらオブジェクトが大きく離れた別々の頁上に位置している場合（例えば第２頁と第２００頁にある場合）、ステップ３４６にて色域差起因色差は問題なしと判別しても一向に差し支えない。但し、文書利用者がその文書の頁をぱらぱらとめくったとき相前後して目に付くような位置に相似通ったオブジェクトが配されている場合には、仮にそれらの間に多数の頁が挟まっていたとしても、ステップ３４６にて問題ありと判別した方がよいであろう。但しこれは用途乃至実施形態次第である。
【００３０】
ステップ３４６における色差拒絶度判別に使用できる判定材料・判別条件としては、第１に掲げた単なるグループ内オブジェクト個数の他に、これに代え又はこれと共に使用できる様々な条件がある。例えば、第２に同一グループ内オブジェクト頁密度がある。頁密度とは、同一グループに属するオブジェクト同士の間に介在する頁数、又は同一グループに属するオブジェクトが所定頁数当たりに登場する頻度のことであり、これを利用することにより、同一グループ内オブジェクト間の色域差起因色差を看者が許容できるかどうかについて、予測乃至判定を下すことが可能である（３４６）。例えば、同一グループに属するオブジェクト（の多数）が同一文書内で割合に近い場所に現れる場合や、似通ったオブジェクトが同一頁上に現れる場合や、似通ったオブジェクトが差し向かいの頁（例えば図４中の第１頁４１４と第２頁４１８、更にその次にあるはずの第３頁と第４頁の様に、同一文書内にあり同時に看取し得る位置関係にある頁）上に現れる場合には、オブジェクト間色差を看者が問題とする可能性が高い。従って、ステップ３４６にて頁密度等を参照しグループ内色差に関する判別を実行するとよい。
【００３１】
ステップ３４６における頁密度利用型判別には別の実施形態もあり得る。例えば、あるオブジェクトが現れる頁と、そのオブジェクトに類似したオブジェクトが現れる別の頁とが、同じ本又はブックレットの同一章内にあるとする。そうした場合、同一章内であるのでオブジェクト間頁数は比較的少ない。このように、類似オブジェクト間頁数があるしきい値以内である場合、それらの頁が差し向かいでなくても、文書全体を通した同一グループ内オブジェクト登場頻度は割合に高いと見なし、それら類似オブジェクト間の色差が問題になりやすい、と判定した方がよい。
【００３２】
ステップ３４６における色差拒絶度判別に使用できる判定材料・判別条件としては、第３にオブジェクトサイズがある。例えば、オブジェクトサイズが大きい場合に比べると、オブジェクトサイズが小さい場合の方が色域差起因間色差が問題になりにくい（目立ちにくい）。
【００３３】
第４に、先にも言及した頁めくり条件を使用するとよい。例えば、あるオブジェクトが現れる頁とそれに類似するオブジェクトが現れる別の頁との位置関係や、あるオブジェクトの頁上配置とそれに類似するオブジェクトの頁上配置との関係が、文書利用者が例えば自分の親指で弾く等して頁をぱらぱらとめくったとき、それらのオブジェクトが立て続けに或いは同時に目に入ってくるような位置関係であるとする。そうした場合には色域差起因色差が問題になりやすいので、頁めくりに着目した（頁のめくられ方と視線の寄せられ方を考慮した）判別を行うようにするとよい（３４６）。
【００３４】
更に、上述したものを含め様々な判定材料・判別条件を、ステップ３４６にて適宜組み合わせて利用することもできる。即ち、類似オブジェクトから構成される所与のグループ又はその構成要素に関し色域差起因色差が問題となり得るかどうかを、種々の判定材料を変数とする関数の出力や、種々の判定材料乃至判別条件による評価結果を（加重して）組み合わせたものに基づいて、評価、判別することができる。例えば、上述したオブジェクト個数条件、頁密度条件、オブジェクトサイズ条件、頁めくり条件等を任意に組み合わせ、ステップ３４６における判別に利用することができる。
【００３５】
図３に示した方法３１０においては、ステップ３４６にて色域差起因色差が特に問題にならないと評価された場合、指定された単一のエンジンの個別色域がそれらオブジェクトに対し処理用色域として割り当てられ（３５４）、問題になり得ると評価された場合、関連する即ち使用され得るエンジン間の色域重複部分がそれらオブジェクトに対し処理用色域として割り当てられる（３５０）。
【００３６】
但し、オブジェクト処理用に割り当てる色域はこれら個別色域及び色域重複部分に限られるものではなく、ステップ２２２にて、ブレンド色域をオブジェクト処理用の色域として割り当てるようにしてもよい（３５６）。ブレンド色域とは、色域重複部分（例えば１１８）と、指定されたエンジン（同６２６）の個別色域（同１１０）とを、（加重）ブレンドしたものである。例えば、色域差起因色差の拒絶危険度乃至認容可能度を示す数値を、前述のオブジェクト個数条件、頁密度条件、オブジェクトサイズ条件、頁めくり条件等を任意に組み合わせたもの等、識別済性質に基づく１個又は複数個の条件に基づき算出し、算出した拒絶危険度乃至認容可能度の値を用いて、色域重複部分（例えば１１８）から指定したエンジン（同６２６）の個別色域（同１１０）の個別色域内非重複部分内部分（同１２２）内にどの程度まではみ出した色域を割り当ててもかまわないかを、判別するとよい。
【００３７】
図５に例示するブレンド色域５１０は、色域重複部分１１８と、ブレンド色域内第１個別色域部分５１４とから構成されている。ブレンド色域内第１個別色域部分５１４は、第１個別色域１１０のうち色域重複部分１１８に含まれない部分である第１非重複部分１２２内にある。即ち、この例でオブジェクト処理用の色域として割り当てられるブレンド色域５１０は、第１個別色域１１０の第１非重複部分１２２内に張り出している。張り出した部分、即ちブレンド色域内第１個別色域部分５１４に属する色は、共にシステムを構成している他のエンジン（例えば第２個別色域１１４を個別色域とする第２エンジン６２８）では発色させ得ない。張出の程度即ち図中の第１個別色域内張出量５１８は、上述した拒絶危険度乃至認容可能度の値を変数とする関数に基づき、決定することができる。例えば、色域差起因色差の拒絶危険度が低い場合には、オブジェクト処理用に割り当てるブレンド色域５１０を、第１個別色域１１０のうち他のエンジンでは発色させ得ない色が含まれる第１非重複部分１２２内にくまなく押し広げるようにし、逆に高い場合には、第１非重複部分１２２内にほとんどはみ出さないようにする。図５に示したのは拒絶危険度が中程度の場合の例であり、この例では、オブジェクト処理用に割り当てるブレンド色域５１０が、第１非重複部分１２２内に中程度まで食い込んでいる。こうした中程度の食い込みを有するブレンド色域５１０内に各類似オブジェクトの色をマッピングし、あるオブジェクトをあるエンジン例えば第１個別色域１１０に係るエンジン６２６で、またそれと類似する別のオブジェクトを別のエンジン例えば第２個別色域１１４に係るエンジン６２８等でレンダリングした場合、エンジン６２６では色域重複部分１１８外の色も一部発色可能になるものの、複数個のエンジンで類似オブジェクトを同時にレンダリングする際当該類似オブジェクト間に生じる色差を、幾分抑えることができる。
【００３８】
そして、先に示したように、所与オブジェクト又はそのグループに対し色域割当ステップ２２２にて処理用の色域が割り当てられたら、各オブジェクトの色がその割当色域内にマッピングされ（２２６）その割当色域内で発色可能な色にて処理が行われるか、或いは、各オブジェクト又はその画素に対し割当色域識別子を含むタグが付されることとなる（２２８）。タグが付されたオブジェクト又はその種のオブジェクトを含む文書を後に処理する際、或いは別の装置又は装置部分により処理する際には、そのタグが参照される。
【００３９】
図６に、本発明の一実施形態に係り図２に示した方法を実施し得る文書処理システムの例６１０を示す。この文書処理システム６１０は、オブジェクト識別器６１４、性質識別器６１８及び色域割当器６２２を備えている。
【００４０】
これらのシステム構成要素のうちオブジェクト識別器６１４は文書内のオブジェクトを識別する（２１４）。オブジェクト識別器６１４による文書内オブジェクト識別手法は、例えば、各オブジェクトを構成する画素に関連付けられているタグや当該オブジェクトに関連付けられているか或いは関連性のあるその他のデータを参照して文書内オブジェクトを識別するという手法でもよいし、セグメント化その他の画像解析法によって文書内又は画像内オブジェクトを識別するという手法でもよいし、更にこれらの手法を併用してもよい。
【００４１】
性質識別器６１８は、オブジェクト識別器６１４が識別したオブジェクト（２１４）の性質を識別する（２１８）。例えば、ステップ３１４〜３２６の実行を通じて性質識別ステップ２１８を実行することにより、識別済オブジェクト（２１４）がその性質上常寸テキスト／ライン、大寸テキスト／ライン、グラフィック、ピクトリアル等の何れのオブジェクト／サブオブジェクトであるかを識別する。性質識別器６１８による性質識別は、例えば識別済オブジェクト（２１４）の画素に関連付けられているタグを読み取ることによっても、またセグメント化その他の画像処理技術の結果を用いステップ３１４〜３２６にてオブジェクト種類を判別することによっても、或いはそれらを組み合わせた手法によっても、実行することができる。また、性質識別器６１８は、オブジェクト種類と共に又はこれに代え、オブジェクト種類以外の性質を識別可能に構成することもできる。例えば、性質識別器６１８は、そのオブジェクトの色が均一か不均一かを判別する（３３０）よう構成可能であるし、更に均一色オブジェクトの色を判別乃至識別する（３３８）よう構成可能であるし、またオブジェクトの色組成即ちその形成色乃至含有色の種類を判別する（３３４）よう構成可能でもある。性質識別器６１８にて色を解析する場合、例えば色ヒストグラム情報を作成してそれを評価するようにすればよい。
【００４２】
色域割当器６２２は、識別済オブジェクト（２１４）それぞれに対し、少なくともそのオブジェクトについての性質識別結果（２１８）に基づき、そのオブジェクトの処理に用いる色域を割り当てる（２２２）。例えば、色域割当器６２２はまず、当該識別済オブジェクトを当該識別済性質に基づきクラスタ化し、類似するオブジェクトを同じグループにまとめる（３４２）。即ち、当該識別済オブジェクトのうち、ステップ２１８の実行結果から見て同じ又は類似した性質を有するもの、例えばそのサイズ、形状、色若しくはそれらの組合せが同一又は類似のものや、そのオブジェクト種類が同一又は類似のものが、ステップ３４２にて、類似するオブジェクトからなる同一のグループ内に入れられる。性質識別結果は、例えばそのオブジェクトをレンダリング乃至印刷したとき色域差起因色差が問題となり得るかどうかを判別するのにも使用される（３４６）。
【００４３】
色域割当器６２２は、自分がその色域差起因色差に問題ありと判別した（３４６）類似オブジェクト群を、その色域が異なる複数のエンジンにより好適にレンダリング乃至印刷できるようにするため、関連するエンジン例えば６２６〜６３０又はその一部の個別色域間の重複部分を、処理用色域としてそれらのオブジェクトに割り当てる（２２２，３５０）。色域割当器６２２は、これとは逆に自分がその色域差起因色差が問題となり得ないと判別した（３４６）類似オブジェクトグループについては、使用する個々のエンジン例えば６２６、６２８又は６３０の個別色域を処理用色域として個々のオブジェクトに割り当て（２２２，３５４）、レンダリング例えば印刷に使用させる。
【００４４】
或いは、個々のオブジェクト又はオブジェクト群に対しブレンド色域を割り当てる（２２２，３５６）ように色域割当器６２２を構成してもよい。ブレンド色域とは、使用する個々のエンジン（例えば６２６〜６３０のうちの一つ）の個別色域と、関連するエンジン群（例えば６２６〜６３０）又はその一部の間の色域重複部分とを、ブレンドした色域のことをいう。色域割当器６２２は、例えば、少なくとも、識別済オブジェクト（２１４）についての性質識別結果（２１８）に基づき、先に参照した通り、例えば図５中のブレンド色域５１０を割り当てる。
【００４５】
色域割当器６２２は、例えば、各グループ内のオブジェクト又はそのグループ自体が所定の判別条件（群）を満足しているかどうかを判別し、その結果に応じ、各オブジェクトに対しそのオブジェクトを処理するための色域を割り当てる（２２２，３５０，３５４，３５６）。割り当てられる色域は、例えば、第１に色域重複部分（例えば１１８）、第２に個別色域（同１１０等）、第３に色域重複部分と使用するエンジン（同６２６等）の個別色域（同１１０等）とのブレンド色域（同５１０）である。どういった色域を割り当てるかに関する判別は、例えば、そのグループ内のオブジェクトが同一グループ内類似オブジェクト個数、同一グループ内オブジェクト（の一部の）頁密度、同一グループ内オブジェクト（の一部の）サイズ、頁まくりとの関わりにおける文書内オブジェクト配置等、様々な条件又は条件群を満足しているかどうかの判別として行う。色域割当器６２２は、その後、ステップ２２２にて割当色域内にそのオブジェクトの色をマッピングするステップ２６６を実行するか、或いは割当色域に従いそのオブジェクト又はその画素に対しラベル即ちタグを付するステップ２２８を実行する。
【００４６】
文書処理システム６１０の構成要素であるオブジェクト識別器６１４、性質識別器６１８及び色域割当器６２２は、様々なハードウェア及び様々なソフトウェアにより、またそうしたハードウェア及びソフトウェアの様々な組合せにより、実現可能である。更に、オブジェクト識別器６１４、性質識別器６１８及び色域割当器６２２を実現するためのソフトウェアは様々なプログラムに組み込むことができ、同様にそれらを実現するためのソフトウェア及びハードウェアは様々な装置に組み込むことができる。組込先となり得るプログラム又は装置としては、例えば、ワードプロセッサ、ドキュメントプロセッサ、ビジネスプレゼンテーションパッケージ、デスクトップパブリッシャ、パブリッシング装置、フォトコピア、プリンタ、オーサリングツール、ディジタルコピア、製本機、ファクシミリ機等、文書例えば画像を印刷若しくは表示し又は印刷若しくは表示のために誂えるプログラム若しくは装置がある。エンジン例えば６２６〜６３０と文書処理システム６１０の結合は密結合でも疎結合でもよい。密結合とは、例えば、エンジン６２６〜６３０とオブジェクト識別器６１４、性質識別器６１８及び色域割当器６２２とが同一装置内に別部品・別部材として組み込まれ密接に連携している状態や、同一装置内に組み込まれていなくても即時通信により連携している状態を指す。疎結合とは、例えば、エンジン６２６〜６３０が同一装置内に組み込まれていないか或いはかなり距離的若しくは地理的に遠い場所に分散配置されているが、ネットワークを介し色域割当器６２２と通信すること又は有形媒体（フロッピー（登録商標）ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，メモリスティック等）を介し色域割当器６２２からデータを受け取ることが可能な状態を指す。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】第１エンジンの個別色域（第１個別色域）と第２エンジンの個別色域（第２個別色域）の関係を示すベン図である。
【図２】マルチエンジンシステム内複数頁文書調製方法の概要を示すフローチャートである。
【図３】図２に示した方法の一実施形態の概要を示すフローチャートである。
【図４】複数頁文書の一部を例示する図である。
【図５】第１個別色域第２個別色域間の重複部分と、当該色域重複部分並びに第１及び第２個別色域のうち一方の一部分からなるブレンド色域とを、共に示すベン図である。
【図６】図２に示した方法を実施し得る文書処理システムの例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４８】
１１０，１１４  エンジンの個別色域、１１８  色域重複部分、１２２，１２４  個別色域内非重複部分、１３０  色域外領域、２１０，３１０  マルチエンジンシステム内多頁文書調製方法、２１４  オブジェクト識別ステップ、２１８，３１４，３１８，３２２，３２６  性質識別ステップ、２２２  色域割当ステップ、２２６  色域マッピングステップ、２２８  タグ付けステップ、３３０  色均一性判別ステップ、３３４  色組成判別ステップ、３３８  色判別ステップ、３４２  クラスタ化ステップ、３４６  グループ内色差認否判別ステップ、３５０  色域重複部分割当ステップ、３５４  個別色域割当ステップ、３５６  ブレンド色域割当ステップ、４１０  文書、４１４，４１８  頁、４２０，４２２，４２４，４２６，４２８，４３０，４３２，４３８  オブジェクト、６１０  文書処理システム、６１４  オブジェクト識別器、６１８  性質識別器、６２２  色域割当器、６２６，６２８，６３０  エンジン。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図４】
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