(57)【要約】【課題】キャン画像のベクトル化に際し、画質の劣化を防止し、かつ、ベクトル符号量を減らすことができる画像処理装置及び方法、並びにプログラム及び記憶媒体を提供する。【解決手段】クリップアート変換部２０３は、入力部３０１、ノイズ除去部３０２、入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割する領域分割部３０３、分割された領域のうち、同一の領域を統合する領域統合部３０４、領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行うノイズ領域統合部３０５、ノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行うベクトル化部３０６、ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する中間調領域除去部３０７、及び出力部３０８を備える。【選択図】図３
2007335982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割する領域分割手段と、
分割された領域のうち、同一の領域を統合する領域統合手段と、
領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行うノイズ領域判定・除去手段と、
ノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行うベクトル化手段と、
ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する中間調領域除去手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記中間調領域除去手段は、
ベクトル情報を基に除去対象領域を判定する判定手段と、
隣接する領域の中から、除去対象領域を統合する統合先領域を決定し、除去対象領域に対して、統合先領域と同じ色で着色する統合手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、領域の面積に対するベクトル符号量を基に除去対象領域を判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記統合手段は、領域間のエッジ強度を基に統合先領域を決定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記統合手段は、領域間の代表色に関する色差を基に統合先領域を決定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割する領域分割ステップと、
分割された領域のうち、同一の領域を統合する領域統合ステップと、
領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行うノイズ領域判定・除去ステップと、
ノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行うベクトル化ステップと、
ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する中間調領域除去ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
前記中間調領域除去ステップは、
ベクトル情報を基に除去対象領域を判定する判定ステップと、
隣接する領域の中から、除去対象領域を統合する統合先領域を決定し、除去対象領域に対して、統合先領域と同じ色で着色するステツプと、
を備えることを特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記判定ステップは、領域の面積に対するベクトル符号量を基に除去対象領域を判定することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記統合ステップは、領域間のエッジ強度を基に統合先領域を決定することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記統合ステップは、領域間の代表色に関する色差を基に統合先領域を決定することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項１１】
入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割する領域分割モジュールと、
分割された領域のうち、同一の領域を統合する領域統合モジュールと、
領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行うノイズ領域判定・除去モジュールと、
ノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行うベクトル化モジュールと、
ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する中間調領域除去モジュールと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載の画像処理プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び方法、並びにプログラム及び記憶媒体に関し、特に、画像のベクトル化技術に特徴のある画像処理装置及び方法、並びにプログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
複写機や複合機（複写機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能などを併せ持つ機器）において、スキャン画像の再利用を実現する技術としてベクトル化技術があり、適用例として、特許文献１、２記載の技術がある。このベクトル化処理の対象となる画像として、図１４に示すような、コンピュータで作成し、比較的色数が少ない画像クリップアートがある。
【特許文献１】特開２００４−２４６５７７号公報
【特許文献２】特開２００４−２６５３８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
スキャン画像には、スキャン時に発生するスキャンノイズが発生するため、スキャンノイズを取り除くために平滑化フィルタをかける。しかし、平滑化フィルタを用いても図１５に示すように、ノイズが広がってしまい、まるでエッジから染み出したような領域（中間調領域）Ａが現れることがある。この中間調領域Ａは画質上問題であり、また、この中間調領域Ａの存在により、余計なベクトル符号量が発生してしまうという問題もある。
【０００４】
本発明の目的は、スキャン画像のベクトル化に際し、画質の劣化を防止し、かつ、ベクトル符号量を減らすことができる画像処理装置及び方法、並びにプログラム及び記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、請求項１記載の画像処理装置は、入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割する領域分割手段と、分割された領域のうち、同一の領域を統合する領域統合手段と、領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行うノイズ領域判定・除去手段と、ノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行うベクトル化手段と、ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する中間調領域除去手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
請求項６記載の画像処理方法は、入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割する領域分割ステップと、分割された領域のうち、同一の領域を統合する領域統合ステップと、領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行うノイズ領域判定・除去ステップと、ノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行うベクトル化ステップと、ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する中間調領域除去ステップとを備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項１１画像処理プログラムは、入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割する領域分割モジュールと、分割された領域のうち、同一の領域を統合する領域統合モジュールと、領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行うノイズ領域判定・除去モジュールと、ノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行うベクトル化モジュールと、ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する中間調領域除去モジュールとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
請求項１２記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、請求項１１記載の画像処理プログラムを格納する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、入力された画像を、画素値を基に領域を定義して複数の領域に分割すし、分割された領域のうち、同一の領域を統合する。そして、領域統合結果のデータに対してノイズ領域の判定と除去を行い、更にノイズ領域除去後のデータに対してベクトル化を行って、ベクトル化後のデータに対して中間調領域を除去する。従って、画質上問題となる中間調領域はなくなり、スキャン画像のベクトル化に際し、画質の劣化を防止し、かつ、ベクトル符号量を減らすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置としての複合機の構成を概略的に示す図である。
【００１２】
図１において、複合機１００は、スキャン部１０１、領域判定部１０２、画像変換部１０３、ＨＤＤ１０４、及びプリント部１０５を備える。
【００１３】
次に、その複合機１００の動作を説明する。スキャン部１０１は、ユーザーにより指定された画像をスキャンし、スキャンデータを領域判定部１０２へ出力する。領域判定部１０２は、画像中の領域毎に属性を判定した上で、判定結果と画像データを画像変換部１０３へ出力する。
【００１４】
ここで、領域の属性の判定は、図１４に示したようなＣＧ等で作られたクリップアートと、それ以外の２種類で判定するものとする。本実施形態では、色数が所定閾値（例えば３２色）より少ない画像（イラスト画像など）をクリップアートとして判定するものとする。画像変換部１０３は、画像中の領域の特性に応じて、画像圧縮，ベクトル化等の処理を行い、処理結果をＨＤＤ１０４へ出力する。ユーザーからプリントの指示があると、プリント部１０５は、ＨＤＤ１０５から変換された画像データを読み出しプリントする。
【００１５】
図２は、図１における画像変換部の構成を概略的に示す図である。
【００１６】
図２において、画像変換部１０３は、入力部２０１、ＪＰＥＧ圧縮部２０２、クリップアート変換部２０３、統合部２０４、及び出力部２０５を備える。
【００１７】
次に、その画像変換部１０３の動作を説明する。領域判定部１０２により領域判定された画像データは、入力部２０１に入力され、クリップアートと判定された領域については、クリップアート変換部２０３へ出力される。また、クリップアート以外と判定された領域についてはＪＰＥＧ圧縮部２０２へ出力される。
【００１８】
ＪＰＥＧ圧縮部２０２は、国際標準方式のＪＰＥＧ圧縮方式により領域を圧縮して統合部２０４へ出力する。クリップアート変換部２０３における処理は後程詳述する。統合部２０４は、領域毎に処理されたデータを１枚の画像データとして扱えるように、各領域のデータを統合し、ヘッダ等を付加する。出力部２０５は、統合されて生成された画像データをＨＤＤ１０４へ出力する。
【００１９】
図３は、図２におけるクリップアート変換部の構成を概略的に示す図である。
【００２０】
図３において、クリップアート変換部２０３は、入力部３０１、ノイズ除去部３０２、領域分割部３０３、領域統合部３０４、ノイズ領域統合部３０５、ベクトル化部３０６、中間調領域除去部３０７、及び出力部３０８を備える。
【００２１】
次に、そのクリップアート変換部２０３の動作を説明する。入力部３０１は、クリップアートと判定された領域のデータ（以下単にクリップアート画像）を入力して、ノイズ除去部３０２へ出力する。
【００２２】
ノイズ除去部３０２は、主にスキャン時に発生したスキャンノイズを抑制するために、ガウシアンフィルタ等の平滑化フィルタによるフィルタリングをクリップアート画像に実施し、その結果を領域分割部３０３へ出力する。領域分割部３０３は、図４のフローチャートに従ってクリップアート画像を分割する。
【００２３】
図４は、図３における領域分割部によって実行される領域分割処理の手順を示すフローチャートである。
【００２４】
図４において、まず、ラスタスキャンしたスタートの画素により、最初のクラスタを生成する（ステップＳ４０１）。そして、次の画素に対して、全てのクラスタ間との類似度を求める（ステップＳ４０２）。類似度が高いほど、画素とクラスタとの特徴が近いと考えられる。ここでは、類似度の計算にＲＧＢ値を用いるが、他のカラー空間の情報、あるいは、カラー以外の情報を特徴量としても使える。
【００２５】
次に、一番高い類似度とこの類似度に対応したクラスタ番号を記録し、この類似度を事前に設定された閾値と比較する（ステップＳ４０３）。類似度が閾値より高ければ、対象画素を記録されたクラスタに属させる（ステップＳ４０４）。類似度が閾値より低ければ、対象画素により新たなクラスタを生成する（ステップＳ４０５）。
【００２６】
そして、全ての画素に対する処理が終わるかどうかを判断する（ステップＳ４０６）。未処理の画素があれば、ステップＳ４０２に戻り、以上の処理を繰り返し実行する。未処理の画素がなければ、領域分割処理を終了する。
【００２７】
このようにして領域分割されたデータについて、領域統合部３０４は図５のフローチャートに従い、同一と思われる領域を統合する。
【００２８】
図５は、図３における領域統合部によって実行される領域統合処理の手順を示すフローチャートである。
【００２９】
図５において、まず、分離したい領域数の目標値を入力する（ステップＳ５０１）。本実施の形態では、何色くらいに分離するかの目安にする。そして、現在のクラスタの数を数え（ステップＳ５０２）、現在のクラスタの数を目標値と比較する（ステップＳ５０３）。
【００３０】
現在のクラスタ数が目標値より多ければ、クラスタの統合を行う（ステップＳ５０４、Ｓ５０５）。ステップＳ５０４では、各クラスタ間の類似度を計算し、その中から一番類似度の高い２つのクラスタを統合処理の対象とする。ステップＳ５０５では、統合処理対象の２つのクラスタを１つに統合する。
【００３１】
１回目の領域統合が終わった後、再びステップＳ５０２に戻り、クラスタの数を数える。クラスタ数が目標値より高ければ、クラスタ統合処理を繰り返し実行し、そうでなければ、領域統合処理を終了する。
【００３２】
領域統合部３０４は、領域の統合処理を終えると、データをノイズ領域統合部３０５へ出力し、ノイズ領域統合部３０５において、エッジ近傍におけるノイズの存在の有無の判定を行う。
【００３３】
なお、このノイズはＪＰＥＧ圧縮によるモスキートノイズ等であり、ＪＰＥＧ圧縮部２０２における圧縮により生成されたものではない。スキャン対象の画像がＪＰＥＧ圧縮されたデータのプリントアウトであるために、スキャン対象画像上（つまりハードコピー上）に存在していたものである。
【００３４】
図６は、図３におけるノイズ領域統合部で判定されるノイズを示す図である。
【００３５】
図６において、クラスタ（１）６１とクラスタ（２）６２は、領域分割処理及び領域統合処理後のクラスタから代表として選ばれた二つのクラスタ例である。これらのクラスタに小さな領域（ノイズ領域）が沢山あり、そのままクラスタの輪郭線と内部色情報をベクトルデータに変換すれば、データ量が膨大となり問題となる。
【００３６】
この問題を解決するため、ノイズ領域統合（ノイズ領域の判定と除去）を行う。この処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【００３７】
図７は、図３におけるノイズ領域統合部によって実行されるノイズ領域統合処理の手順を示す図である。
【００３８】
図７において、まず、ノイズ領域の判定を行う（ステップＳ７０１）。本実施の形態においては、領域の面積（画素数）が所定値より小さい場合、ノイズ領域と判定する。そして、ノイズ画素と各隣接クラスタ間の類似度を計算し、ノイズ画素を計算された類似度から一番類似度の高いクラスタに属させる（ステップＳ７０２）。
【００３９】
最後に、このノイズ領域の全てのノイズ画素に対する除去処理が終わるかどうかを判断する（ステップＳ７０３）。未処理の画素があれば、ステップＳ７０１に戻り、以上の処理を繰り返し実行する。未処理の画素がなければ、このノイズ領域のノイズ除去処理を終了する。
【００４０】
ベクトル化部３０６は、背景領域以外の領域に対してベクトル化を行い、その結果を出力部３０８へ出力する。なおベクトル化の手法としては、ベジエ曲線近似等が考えられる。
【００４１】
中間調領域除去部３０７は、領域毎に領域の面積に対するベクトル符号量の比（ベクトル符号量比）を調べ、ベクトル符号量比が所定値以上の領域については、中間調領域と考えて、隣接する領域のうち色が近い領域へ統合する。例えば、図１１において、領域Ｘが中間調領域だとした場合、隣接領域Ａ，Ｂ，Ｃの中で色に関してＡが一番近いので、ＸをＡに統合する（ＸをＡと同色に着色する）。
【００４２】
図８は、図３における中間調領域除去部の構成を概略的に示す図である。
【００４３】
図８において、中間調領域除去部３０７は、判定部８０１と統合部８０２とを備える。
【００４４】
図９は、図８における判定部によって実行される、第１の実施の形態に係る中間調領域判定処理の手順を示すフローチャートである。
【００４５】
図９において、まず、全領域をサーチして領域数をカウントする（ステップＳ９０１）。本実施の形態においては領域数をＮとする。処理した領域の数を数えるカウンタを“０”に設定し（ステップＳ９０２）、カウンタの値がＮと等しいか判断する（ステップＳ９０３）。
【００４６】
カウンタの値がＮと等しくなければ（ステップＳ９０３でＮО）、カウンタの値に対応する領域に関してベクトル量(Ａｍｏｕｎｔ)を測定し（ステップＳ９０４）、画素数（ｎｕｍ）をカウントする（ステップＳ９０５）。
【００４７】
続いて、ベクトル量と画素数の比（Ａｍｏｕｎｔ／ｎｕｍ）を求めて所定の閾値と比較し（ステップＳ９０６）、比が閾値以上であれば（ステップＳ９０６でＹＥＳ）、統合処理を行い（ステップＳ９０７）、処理をステップＳ９０８へ進める。
【００４８】
一方、比が閾値未満であれば（ステップＳ９０６でＮＯ）、処理をステップＳ９０８へ進める。ステップＳ９０８では、カウンタをインクリメントし、処理をステップＳ９０３へ戻す。ステップＳ９０３で、カウンタの値がＮと等しければ（ステップＳ９０３でＹＥＳ）、処理を終了する。
【００４９】
図１０は、図８における統合部によって実行される、第１の実施の形態に係る中間調領域統合処理の手順を示すフローチャートであり、図９のステップＳ９０７で実行される統合処理のフローチャートである。
【００５０】
図１０において、まず、注目領域の隣接領域をサーチして数える（ステップＳ１００１）。本実施の形態においては、隣接領域の数をＭとする。次いで、妥当な統合先であるか検証する処理を行った隣接領域を数えるカウンタを“０”に設定し、エッジ強度の最小値を格納する変数(Ｋｍｉｎ)に、エッジ強度として出現しない大きさの数を設定する（ステップＳ１００２）。
【００５１】
例えば、Ｋｍｉｎに設定する値として、画像のビット精度が８ビットであれば、２の３２乗を与えれば十分である。続いて、カウンタがＭと等しいか判断する（ステップＳ１００３）。等しくなければ（ステップＳ１００３でＮＯ）、カウンタの値に対応する領域と、中間調領域の間の平均エッジ強度(Ｋｉ)を測定する（ステップＳ１００４）。
【００５２】
ここで平均エッジ強度とは、２つの領域境界を構成する各画素に対して、ソーベルフィルタ等のフィルタリングを実施して得られた強度を求め、各画素のエッジ強度の和を求めて、エッジを構成する画素数で割って得られる値である。
【００５３】
次に、ＫｍｉｎとＫｉの大きさを比較して（ステップＳ１００５）、ＫｉがＫｍｉｎより小さければ（ステップＳ１００５でＹＥＳ）、ＫｍｉｎにＫｉを代入して（ステップＳ１００６）、処理をステップＳ１００７へ進める。一方ＫｉがＫｍｉｎより大きければ、処理をステップＳ１００７へ進める。ステップＳ１００７ではカウンタをインクリメントし処理をＳ１００３へ戻す。
【００５４】
ステップＳ１００３でｉ＝Ｍであれば、エッジ強度Ｋｍｉｎを持つ領域と同じ色で、中間調領域を着色し（ステップＳ１００８）、処理を終了する。
【００５５】
出力部３０８は、入力されたデータを統合部２０４へ出力する。
【００５６】
以上説明した通り、本実施の形態における画像処理装置は、中間調領域を隣接領域へ統合することで、データ量の抑制を実現できる。
【００５７】
第１の実施の形態においては、ベクトル量と画素数の比（Ａｍｏｕｎｔ／ｎｕｍ）を基に中間調領域を特定し、エッジ強度の平均値を基に統合する隣接領域を決めた。中間調領域の特定に関して、ベクトル量と画素数の比（Ａｍｏｕｎｔ／ｎｕｍ）だけでは、原画像に存在する領域を除去してしまうこともあり得る。
【００５８】
以下に示す第２の実施の形態では、Ａｍｏｕｎｔ／ｎｕｍの基準でピックアップされた領域を中間調領域の候補とする。そして、候補になった領域に対応する原画像上の領域にノイズと思われる高周波成分が存在したら、候補の中間調領域は当該ノイズが平滑化されることで発生したものであると考え、隣接領域へ統合する。さらに、統合先の選定方法として、本実施の形態では、領域の代表色の色差を基に行う。
【００５９】
図１２は、図８における判定部によって実行される、第２の実施の形態に係る中間調領域判定処理の手順を示すフローチャートである。
【００６０】
図１２のフローチャートは、第１の実施の形態におけるフローチャート（図９）に、ステップＳ１２０１を付け加え、ステップＳ９０７の統合処理をステップＳ１２０２へ置き換えたものであり、以下これらのステップのみを説明する。
【００６１】
ステップＳ９０６で、ベクトル量と画素数の比(Ａｍｏｕｎｔ／ｎｕｍ)が閾値より大きい場合、注目領域に対応する、原画像上の領域における高周波成分を測定し、ノイズが存在するかどうか判断する（ステップＳ１２０１）。判断方法としては、ソーベルフィルタによりエッジ抽出を行い、所定値以上の強度を持つエッジの数を基に判断する方法等が考えられる。
【００６２】
高周波成分が所定値以下であると判断した場合（ステップＳ１２０１でＮＯ）、注目領域は中間調領域ではないと考え、処理をＳ９０８へ進める。高周波成分が所定値以上あると判断した場合（ステップＳ１５０１でＹＥＳ）、注目領域は中間調領域であると考え、処理をステップＳ１２０２へ進める。
【００６３】
図１３は、図８における統合部によって実行される、第２の実施の形態に係る中間調領域統合処理の手順を示すフローチャートであり、図１２のステップＳ１２０２で実行される統合処理のフローチャートである。
【００６４】
図１３において、まず、注目領域の隣接領域をサーチして数える（ステップＳ１３０１）。本実施の形態においては、隣接領域の数をＭとする。次に、妥当な統合先であるか検証する処理を行った隣接領域を数えるカウンタを“０”に設定し、色差の最小値を格納する変数（Ｓｍｉｎ）に、色差として出現しない大きさの数を設定する（ステップＳ１３０２）。
【００６５】
例えば、Ｓｍｉｎに設定する値として、画像のビット精度が８ビットであれば、２の１０乗を与えれば十分である。続いて、カウンタがＭと等しいか判断する（ステップＳ１３０３）。カウンタがＭと等しくなければ（ステップＳ１３０３でＮＯ）、カウンタの値に対応する領域と、中間調領域の間の色差（Ｓｉ）を測定する（ステップＳ１３０４）。ここで色差とは、２つの領域の代表色の色差のことである。
【００６６】
次に、ＳｍｉｎとＳｉの大きさを比較して（ステップＳ１３０５）、ＳｉがＳｍｉｎより小さければ（ステップＳ１３０５でＹＥＳ）、ＳｍｉｎにＳｉを代入して（ステップＳ１３０６）、処理をステップＳ１３０７へ進める。一方ＳｉがＳｍｉｎより大きければ、処理をステップＳ１３０７へ進める。
【００６７】
ステップＳ１３０７ではカウンタをインクリメントし、処理をステップＳ１３０３へ戻す。Ｓ１３０３でｉ＝Ｍであれば、色差Ｓｍｉｎを持つ領域と同じ色で、中間調領域を着色し（ステップＳ１３０８）、処理を終了する。
【００６８】
以上説明した通り、本実施の形態における画像処理装置は、より高い精度で中間調領域を判定し統合することで、データ量の抑制を実現できる。
【００６９】
なお、ベクトル化手法としては、ベジエに限られることはなく、スプライン近似等でもよい。
【００７０】
また、本発明の目的は、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。
【００７１】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード及び該プログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００７２】
また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。または、プログラムコードをネットワークを介してダウンロードしてもよい。
【００７３】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上記実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００７４】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置としての複合機の構成を概略的に示す図である。
【図２】図１における画像変換部の構成を概略的に示す図である。
【図３】図２におけるクリップアート変換部の構成を概略的に示す図である。
【図４】図３における領域分割部によって実行される領域分割処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図３における領域統合部によって実行される領域統合処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】図３におけるノイズ領域統合部で判定されるノイズを示す図である。
【図７】図３におけるノイズ領域統合部によって実行されるノイズ領域統合処理の手順を示す図である。
【図８】図３における中間調領域除去部の構成を概略的に示す図である。
【図９】図８における判定部によって実行される、第１の実施の形態に係る中間調領域判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図８における統合部によって実行される、第１の実施の形態に係る中間調領域統合処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図３における中間調領域除去部の中間調領域除去処理を説明する図である。
【図１２】図８における判定部によって実行される、第２の実施の形態に係る中間調領域判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図８における統合部によって実行される、第２の実施の形態に係る中間調領域統合処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】クリップアートの例を示す図である。
【図１５】中間調領域を示す図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０１  スキャン部
１０２  領域判定部
１０３  画像変換部
１０４  ＨＤＤ
１０５  プリント部
２０３  クリープアート変換部
３０３  領域分割部（領域分割手段）
３０４  領域統合部（領域統合手段）
３０５  ノイズ領域統合部（ノイズ領域判定・除去手段）
３０６  ベクトル化部（ベクトル化手段）
３０７  中間調領域除去部（中間調領域除去手段）
８０１  判定部
８０２  統合部
【図１】
2007335982.tif 000003
【図２】
2007335982.tif 000004
【図３】
2007335982.tif 000005
【図４】
2007335982.tif 000006
【図５】
2007335982.tif 000007
【図７】
2007335982.tif 000008
【図８】
2007335982.tif 000009
【図９】
2007335982.tif 000010
【図１０】
2007335982.tif 000011
【図１２】
2007335982.tif 000012
【図１３】
2007335982.tif 000013
【図６】
2007335982.tif 000014
【図１１】
2007335982.tif 000015
【図１４】
2007335982.tif 000016
【図１５】
2007335982.tif 000017