(57)【要約】【課題】入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することのできる技術を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置は、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、を備え、前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、前記判定手段は、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。【選択図】図１
2013232881.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画素群を含む前記複数の取得領域は、所定領域と、前記所定領域を前記所定領域のサイズよりも小さい移動量で水平方向及び垂直方向の少なくとも一方の方向に移動して得られる領域とを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記所定領域は、水平方向の画素数がＨ画素（Ｈは２以上の整数）であり、垂直方向の画素数がＪ画素（Ｊは２以上の整数）である領域であり、前記所定領域を移動して得られる領域は、
前記所定領域をＫ画素（Ｋは１以上Ｈ未満の整数）だけ水平方向に移動して得られる領域、
前記所定領域をＬ画素（Ｌは１以上Ｊ未満の整数）だけ垂直方向に移動して得られる領域、または、    前記所定領域を水平方向にＫ画素だけ及び垂直方向にＬ画素だけ移動して得られる領域である
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量のそれぞれから算出されるモノクロ率を、当該画素群に対応付けてバッファリングし、
画素群毎に、その画素群に対応付けられた複数のモノクロ率のうち最も高い値に応じて、当該画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定手段は、
画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量のそれぞれから算出されるカラー率を、当該画素群に対応付けてバッファリングし、
画素群毎に、その画素群に対応付けられた複数のカラー率のうち最も低い値に応じて、当該画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記判定手段は、
画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量に基づいて、その画素群がモノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かを判定し、
黒色領域と判定された画素群を、モノクロ領域又はカラー領域とみなす
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定手段は、一部の画素群が黒色領域であり、残りの画素群がモノクロ領域またはカラー領域である２行２列の４つの画素群を検出し、前記４つの画素群における、モノク
ロ領域、カラー領域、及び、黒色領域の配置に基づいて、前記４つの画素群のうち黒色領域である画素群を、モノクロ領域またはカラー領域とみなす
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定手段は、
画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量に基づいて、その画素群がモノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメント領域かを判定し、
黒色領域と判定された画素群と、コメント領域と判定された画素群とを、それぞれ、モノクロ領域又はカラー領域とみなす
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記判定手段は、一部の画素群が黒色領域であり、一部の画素群がコメント領域であり、残りの画素群がモノクロ領域またはカラー領域である２行２列の４つの画素群を検出し、前記４つの画素群における、モノクロ領域、カラー領域、黒色領域、及び、コメント領域の配置に基づいて、前記４つの細分割領域のうち、黒色領域である画素群、及び、コメント領域である画素群を、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなす
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、
所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の水平サイズよりも小さい移動量で水平方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてモノクロ領域と判定された第１の画素群からなる矩形領域を水平モノクロ領域として検出し、
前記所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の垂直サイズよりも小さい移動量で垂直方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてモノクロ領域と判定された第２の画素群からなる矩形領域を垂直モノクロ領域として検出し、
前記水平モノクロ領域と前記垂直モノクロのＯＲ領域をモノクロ領域と判定し、残りの領域をカラー領域と判定することにより、前記入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、垂直方向の高さが前記所定領域の高さと等しく、かつ、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直モノクロ領域に包含される水平モノクロ領域が存在する場合に、当該水平モノクロ領域を修正する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記判定手段は、
前記水平モノクロ領域の上側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合に、当該水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、当該上側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平モノクロ領域の下側に隣接する水平モノクロ領域と一致させる修正を行い、
前記水平モノクロ領域の下側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合に、当該水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、当該下側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平モノクロ領域の上側に隣接する水平モノクロ領域と一致させる修正を行う
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記判定手段は、水平方向の幅が前記所定領域の幅と等しく、かつ、左側近傍点及び右側近傍点の少なくとも一方が、水平モノクロ領域に包含される場合に、当該垂直モノクロ領域を修正する
ことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記判定手段は、
前記垂直モノクロ領域の左側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合に、当該垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、当該左側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直モノクロ領域の右側に隣接する垂直モノクロ領域と一致させる修正を行い、
前記垂直モノクロ領域の右側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合に、当該垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、当該右側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直モノクロ領域の左側に隣接する垂直モノクロ領域と一致させる処理を行う
ことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記判定手段は、
所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の水平サイズよりも小さい移動量で水平方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてカラー領域と判定された第１の画素群からなる矩形領域を水平カラー領域として検出し、
前記所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の垂直サイズよりも小さい移動量で垂直方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてカラー領域と判定された第２の画素群からなる矩形領域を垂直カラー領域として検出し、
前記水平カラー領域と前記垂直カラーのＡＮＤ領域をカラー領域と判定し、残りの領域をモノクロ領域と判定することにより、前記入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記判定手段は、垂直方向の高さが前記所定領域の高さと等しく、かつ、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直カラー領域に包含される水平カラー領域が存在する場合に、当該水平カラー領域を修正する
ことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記判定手段は、
前記水平カラー領域の上側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合に、当該水平カラー領域の右辺と左辺のうち、当該上側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平カラー領域の下側に隣接する水平カラー領域と一致させる修正を行い、
前記水平カラー領域の下側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合に、当該水平カラー領域の右辺と左辺のうち、当該下側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平カラー領域の上側に隣接する水平カラー領域と一致させる修正を行う
ことを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記判定手段は、水平方向の幅が前記所定領域の幅と等しく、かつ、左側近傍点及び右側近傍点の少なくとも一方が、水平カラー領域に包含される場合に、当該垂直カラー領域を修正する
ことを特徴とする請求項１５〜１７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記判定手段は、
前記垂直カラー領域の左側近傍点が水平カラー領域に包含される場合に、当該垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、当該左側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直カラー領域の右側に隣接する垂直カラー領域と一致させる修正を行い、
前記垂直カラー領域の右側近傍点が水平カラー領域に包含される場合に、当該垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、当該右側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直カラー領域の左側に隣接する垂直カラー領域と一致させる処理を行う
ことを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置の制御方法であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定ステップと、
を有し、
前記取得ステップでは、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定ステップでは、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力画像をモノクロ領域（モノクロ画像の領域）とカラー領域（カラー画像の領域）に区分し、モノクロ領域とカラー領域に対し、個別にγ補正する画像処理装置が提案されている。例えば、モノクロ領域にＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）Ｐａｒｔ１４で規定されたγ補正（以下、「ＤＩＣＯＭγ補正」と呼ぶ）を施し、カラー領域にγ＝２．２のγ補正（以下、「２．２γ補正」と呼ぶ）を施す画像処理装置が提案されている。このような画像処理装置を用いれば、レントゲン画像などのモノクロ画像と、内視鏡画像などのカラー画像とを表示した場合に、モノクロ画像にはＤＩＣＯＭγ補正が、カラー画像には２．２γ補正が施され、各画像を適切な階調で表示することができる。
【０００３】
モノクロ画像（例えば、レントゲン画像）中にカラーの注釈など多少のカラー画素が存在する場合がある。同様に、カラー画像中に多少のモノクロ画素が存在する場合がある。そのため、画素毎にモノクロ領域かカラー領域かを判定してしまうと、モノクロ画像内のカラー画素をカラー領域と誤判定したり、カラー画像内のモノクロ画素をモノクロ領域と誤判定したりしてしまう。そこで従来、画像の領域を分割して得られる分割領域毎にモノクロ領域かカラー領域かを判定する方法が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２４４４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示の技術では、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができないことがある。具体的には、分割領域内にモノクロ領域とカラー領域の境界が位置する場合に、モノクロ領域とカラー領域の境界を精度良く検出することができない。
【０００６】
そこで、本発明は、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することのできる技術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】
【０００７】
本発明の画像処理装置は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする。
【０００８】
本発明の画像処理装置の制御方法は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置の制御方法であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定ステップと、
を有し、
前記取得ステップでは、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定ステップでは、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例１に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図２】入力画像の一例を示す図
【図３】実施例１に係る取得領域の一例を示す図
【図４】実施例１に係る取得領域の一例を示す図
【図５】実施例１に係る水平モノクロ／カラー領域検出部の処理の一例を示す図
【図６】実施例１に係るモノクロ領域の決定方法の一例を示す図
【図７】実施例１に係る垂直モノクロ／カラー領域検出部の処理の一例を示す図
【図８】取得領域のヒストグラムの取得方法の一例を示す図
【図９】実施例２に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図１０】実施例２に係る取得領域の一例を示す図
【図１１】実施例２に係るモノクロ／カラー領域検出部の処理の一例を示す図
【図１２】実施例２に係る画像処理装置で検出されたモノクロ領域の一例を示す図
【図１３】実施例３に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図１４】実施例３に係る画像処理装置の処理フローの一例を示すフローチャート
【図１５】入力画像及び分割領域の一例を示す図
【図１６】実施例３に係る分割領域の種類の判定方法の一例を示す図
【図１７】図１４のステップＳ２０３，Ｓ２０４の処理結果の一例を示す図
【図１８】図１４のステップＳ２０５の処理の詳細を示すフローチャート
【図１９】実施例３に係るくぼみパターンとみなし処理の処理結果の一例を示す図
【図２０】実施例３，５に係る画像処理装置の処理の一例を示す図
【図２１】実施例４に係る分割領域の種類の判定方法の一例を示す図
【図２２】実施例４に係るくぼみパターンとみなし処理の処理結果の一例を示す図
【図２３】入力画像の一例を示す図
【図２４】実施例６に係る水平モノクロ／カラー領域検出部の処理の一例を示す図
【図２５】実施例６に係るモノクロ領域の一例を示す図
【図２６】実施例６に係る垂直モノクロ／カラー領域検出部の処理の一例を示す図
【図２７】実施例６に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図２８】実施例６に係る水平／垂直領域修正部の処理の一例を示す図
【図２９】実施例６に係る画像処理装置の処理の一例を示す図である。
【図３０】実施例７に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図
【図３１】実施例７に係る水平／垂直カラー領域の一例を示す図
【図３２】実施例７に係る水平／垂直領域修正部の処理の一例を示す図
【図３３】実施例７に係る画像処理装置の処理の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施例１＞
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例１に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実施例に係る画像処理装置は、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する。
【００１２】
図１は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施例に係る画像処理装置は、ヒストグラム取得部１０２、ヒストグラム取得領域決定部１０３、フレームカウント値生成部１０４、モノクロ率算出部１０５、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７、モノクロ／カラー領域決定部１０８、γ補正部１０９、制御部１１０、メモリ１１１などを有する。
制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置；コンピュータ）である。制御部１１０は、必要に応じてメモリ１１１にアクセスし、画像処理装置の各機能部を制御する。
メモリ１１１は、磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶装置である。メモリ１１１には、例えば、制御部１１０により実行されるプログラムや各機能部を制御するために使用されるパラメータ等が記憶されている。
【００１３】
本実施例に係る画像処理装置に入力される入力画像１０１（入力画像信号）の一例を図２（Ａ）に示す。図２（Ａ）の例では、入力画像１０１は、医用ビューワー画像２０１（アプリケーションの画像）と、レントゲン画像２０２（医用画像）とが合成された画像である。
医用ビューワー画像２０１はカラー画像であり、レントゲン画像２０２はモノクロ画像である。カラー画像の領域（カラー領域）は第１画像処理（例えばγ＝２．２のγ補正）を施すべき領域であり、モノクロ画像の領域（モノクロ領域）は第２画像処理（例えばＤＩＣＯＭγ補正）を施すべき領域である。
なお、入力画像は、図２（Ａ）に示すような画像に限らない。入力画像は、医用画像のみを含む画像（アプリケーションの画像を含まない画像）であってもよい。例えば、入力画像は、カラー画像である内視鏡画像と、モノクロ画像であるレントゲン画像とが並べられた画像であってもよい。
【００１４】
ヒストグラム取得部１０２は、入力画像の画像特徴量を取得する。本実施例では、画像特徴量として、画素値のヒストグラムが生成される。具体的には、ヒストグラム取得部１０２は、後述する座標値信号１１３を受信し、座標値信号１１３で表される取得領域内の画素値のヒストグラムを生成する。そして、ヒストグラム取得部１０２は、生成したヒストグラムを表すヒストグラム信号１１２を出力する。
なお、本実施例では、ヒストグラム信号１１２は、ヒストグラムにおけるモノクロ画素（色差信号Ｃｂ＝０かつ色差信号Ｃｒ＝０の画素）の度数を表すものとするが、ヒストグラム信号１１２はこれに限らない。例えば、ヒストグラム信号１１２は、各画素値の度数を表す信号であってもよい。Ｃｂ＝０の画素の度数とＣｒ＝０の画素の度数をカウントし、それら２つの度数の平均値を表す信号がヒストグラム信号１１２として出力されてもよい。Ｃｂ＝０の画素の度数とＣｒ＝０の画素の度数のうち、小さい方の値を表す信号がヒストグラム信号１１２として出力されてもよい。
図２（Ｂ）は、ＣｂヒストグラムとＣｒヒストグラムを例示する図である。
なお、本実施例では、ヒストグラム取得部１０２が、入力画像からヒストグラムを生成するものとするが、ヒストグラムは外部から入力（取得）されてもよい。
なお、本実施例では、ヒストグラム取得部１０２が、入力画像１０１がＲＧＢ信号の場
合には、入力画像１０１をＹＣｂＣｒ信号に変換してから、ヒストグラム（ＹＣｂＣｒ値のヒストグラム）を生成するものとするが、これに限らない。ヒストグラムはＲＧＢ値のヒストグラムであってもよい。
なお、画像特徴量は画素値のヒストグラムに限らない。画像特徴量は、モノクロ領域かカラー領域かの判断の指標とすることのできる特徴量であれば、どのような特徴量であってもよい。例えば、画像特徴量は、画素値や輝度値の最頻値であってもよいし、輝度ヒストグラムであってもよいし、輝度値が０の画素数であってもよい。
【００１５】
フレームカウント値生成部１０４は、１フレーム毎に１インクリメントされるカウンタである。本実施例では、フレームカウント値生成部１０４は、１〜５を繰り返しカウントし、カウント値（フレームカウント値）を表すフレームカウント値信号１１４を出力する。
【００１６】
ヒストグラム取得領域決定部１０３は、フレームカウント値信号１１４を受信し、フレームカウント値に応じて取得領域を決定する。そして、ヒストグラム取得領域決定部１０３は、決定した取得領域を表す座標値信号１１３を出力する。
具体的には、フレームカウント値が１の場合には、図３の左側（図４の上側）に示すように、入力画像の領域を分割して得られる複数の分割領域（所定領域）のそれぞれが取得領域として設定される。本実施例では、複数の分割領域が、入力画像の領域をマトリクス状に分割して得られる複数の領域であるものとする。具体的には、複数の分割領域が、入力画像の領域を水平方向Ｍ個×垂直方向Ｎ個に分割して得られるＭ×Ｎ個の領域であるものとする（Ｍ，Ｎは正の整数）。
フレームカウント値が２の場合には、図３の真ん中に示すように、上記複数の分割領域を水平方向（右側）にＫ画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される（Ｋは正の整数）。
フレームカウント値が３の場合には、図３の右側に示すように、上記複数の分割領域を水平方向（右側）にＫ×２画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
フレームカウント値が４の場合には、図４の真ん中に示すように、上記複数の分割領域を垂直方向（下側）にＬ画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される（Ｌは正の整数）。
フレームカウント値が５の場合には、図４の下側に示すように、上記複数の分割領域を垂直方向（下側）にＬ×２画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
本実施例では、以下の式１を用いて水平方向の移動量（Ｋの値）が算出される。式１において、Ｈは、２以上の整数であり、分割領域の水平方向の画素数（水平サイズ）である。
Ｋ＝Ｈ／３    ・・・（式１）
なお、Ｈが３で割りきれない場合には、小数点以下を丸める処理を行えばよい。それにより、Ｋとして、１以上Ｈ未満の整数値を取得することができる。
また、本実施例では、以下の式２を用いて垂直方向の移動量（Ｌの値）が算出される。式２において、Ｊは、２以上の整数であり、分割領域の垂直方向の画素数（垂直サイズ）である。
Ｌ＝Ｊ／３    ・・・（式２）
なお、Ｊが３で割り切れない場合には、小数点以下を丸める処理を行えばよい。それにより、Ｌとして、１以上Ｊ未満の整数値を取得することができる。
なお、移動量は式１，２により得られる値に限らない。移動量は、所定領域のサイズよりも小さい値であれば、どのような値であってもよい。
【００１７】
詳細は後述するが、本実施例では、Ｋ画素×Ｊ画素の第１の画素群単位でモノクロ領域かカラー領域かが判定され、Ｈ画素×Ｌ画素の第２の画素群単位でモノクロ領域かカラー領域かが判定される。そして、それらの判定結果に基づいて、モノクロ領域かカラー領域かの最終的な判定結果が得られる。その結果、入力画像を、Ｋ画素×Ｌ画素の画素群単位でモノクロ領域とカラー領域に区分することができる。
本実施例では、上述したように取得領域を決定することにより、判定対象である画素群を含む複数の取得領域のそれぞれについて、取得領域内の画素値のヒストグラムが生成されることとなる。
【００１８】
モノクロ率算出部１０５は、ヒストグラム信号１１２を受信し、ヒストグラム毎にモノクロ率を算出する。そして、モノクロ率算出部１０５は、ヒストグラム毎のモノクロ率を表すモノクロ率信号１１５を出力する。
モノクロ率は、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合である。本実施例では、モノクロ画素の度数をヒストグラムの総度数（Ｈ×Ｊ）で除算し、最大値が１００となるように規格化することにより、モノクロ率が算出される。
【００１９】
水平モノクロ／カラー領域検出部１０６、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７、モノクロ／カラー領域決定部１０８は、ヒストグラム取得部１０２で取得されたヒストグラムに基づいて、入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。本実施例では、判定対象である画素群が複数の取得領域に含まれる場合に、該複数の取得領域について取得された複数のヒストグラムに基づいて、判定対象である画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定される。また、判定対象である画素群が１つの取得領域にのみ含まれる場合には、該取得領域について取得された１つのヒストグラムに基づいて、判定対象である画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定される。
なお、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７、モノクロ／カラー領域決定部１０８は、カラー背景を有する入力画像の場合に、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。具体的には、モノクロ率算出部１０５は、フレームカウント値が１のときに算出された各分割領域のモノクロ率６０３から、最も外周側の１２個の分割領域のうち所定個数（例えば７個）以上がカラー領域である場合に、カラー背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７、モノクロ／カラー領域決定部１０８に伝え、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。一方、モノクロ率算出部１０５は、フレームカウント値が１のときに算出された各分割領域のモノクロ率６０３から、最も外周側の１２個の分割領域のうち所定個数（例えば７個）未満がカラー領域（例えば６個以上がモノクロ領域）である場合に、モノクロ背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７、モノクロ／カラー領域決定部１０８に伝え、カラー領域の検出及び決定処理を行う。
以下、本実施例では、カラー背景を有する入力画像に対して、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７、モノクロ／カラー領域決定部１０８が、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う場合について詳しく説明する。モノクロ背景を有する入力画像に対する処理については、下記と同様の考え方が成り立つので、詳細な説明は省略する。
【００２０】
水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、モノクロ率信号１１５とフレームカウント値信号１１４を受信する。そして、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、複数の分割領域と、該複数の分割領域を水平方向に移動させて決定された複数の領域とについての
複数のモノクロ率（ヒストグラムに基づいて算出された複数のモノクロ率）から、水平モノクロ領域を検出する。
【００２１】
具体的には、まず、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、図５に示すように、フレームカウント値が１のときに算出されたモノクロ率６０２を取得する。図５において、取得領域内に記載されている数値は、その取得領域のモノクロ率を表す。そして、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、取得したモノクロ率６０２を、水平方向Ｋ画素×垂直方向Ｊ画素の領域（バッファリング領域；第１の画素群）毎のモノクロ率（バッファモノクロ率６０５）としてバッファリングする。図５において、バッファリング領域内に記載されている数値は、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率を表す。
ここでは、以下の式３を用いてバッファモノクロ率６０５が決定される。バッファモノクロ率６０５（ｉ，ｊ）は、水平方向左側からｉ＋１番目、垂直方向上側からｊ＋１番目のバッファリング領域のバッファモノクロ率である。モノクロ率６０２（ｉ／３，ｊ）は、水平方向左側から（ｉ／３）＋１番目（但し、ｉ／３の小数点以下は切り捨て）、垂直方向上側からｊ＋１番目の取得領域のモノクロ率である。
バッファモノクロ率６０５（ｉ，ｊ）＝モノクロ率６０２（ｉ／３，ｊ）
但し、ｉ＝０〜Ｍ×３−１の整数、ｊ＝０〜Ｎ−１の整数
・・・（式３）
【００２２】
次に、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、フレームカウント値が２のときに算出されたモノクロ率６０３を取得する。そして、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、取得したモノクロ率６０３を、バッファリング領域毎のモノクロ率（バッファモノクロ率６０６）としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率６０５（ｉ，ｊ）を更新する処理が行われる。具体的には、式４に示すように、モノクロ率６０３（（ｉ−１）／３，ｊ）とバッファモノクロ率６０５（ｉ，ｊ）のうち、高い方の値がバッファモノクロ率６０６（ｉ，ｊ）とされる。なお、バッファモノクロ率６０６（０，ｊ）については、バッファモノクロ率６０５（０，ｊ）の値が採用される。
バッファモノクロ率６０６（ｉ，ｊ）
＝ＭＡＸ（モノクロ率６０３（（ｉ−１）／３，ｊ）
，バッファモノクロ率６０５（ｉ，ｊ））
但し、ｉ＝１〜Ｍ×３−１の整数、ｊ＝０〜Ｎ−１の整数
・・・（式４）
【００２３】
そして、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、フレームカウント値が３のときに算出されたモノクロ率６０４を取得する。そして、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、取得したモノクロ率６０４を、バッファリング領域毎のモノクロ率（バッファモノクロ率６０７）としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、式５に示すように、既にバッファリングされているバッファモノクロ率６０６（ｉ，ｊ）を更新する処理が行われる。なお、バッファモノクロ率６０７（０，ｊ）とバッファモノクロ率６０７（１，ｊ）については、バッファモノクロ率６０６（０，ｊ）とバッファモノクロ率６０６（１，ｊ）の値が採用される。
バッファモノクロ率６０７（ｉ，ｊ）
＝ＭＡＸ（モノクロ率６０４（（ｉ−２）／３，ｊ）
，バッファモノクロ率６０６（ｉ，ｊ））
但し、ｉ＝２〜Ｍ×３−１の整数、ｊ＝０〜Ｎ−１の整数
・・・（式５）
【００２４】
次に、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、バッファリング領域毎（第１の画素群毎）に、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率６０７に基づいて、当該バッファリング領域がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。そして、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、モノクロ領域と判定されたバッファリング領域からなる領域を、水平モノクロ領域として検出する。具体的には、バッファモノクロ率６０７が所定の閾値以上のバッファリング領域からなる領域が、水平モノクロ領域として検出される。本実施例では、上記所定の閾値を９５とする。これにより取得領域内に多少のカラー画素（ヒストグラムの総度数に対して５％未満の数のカラー画素）が含まれていても、当該カラー画素をモノクロ画像内のカラー注釈文字と見なし、当該取得領域をモノクロ領域と判定することができる。
その結果、図６（Ａ）に示すように、水平モノクロ領域７０１が検出される。
水平モノクロ／カラー領域検出部１０６は、水平モノクロ領域を表す信号を水平モノクロ領域信号１１６として出力する。
このように、本実施例では、画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量のそれぞれから算出されるモノクロ率が、当該画素群に対応付けてバッファリングされる。そして、画素群毎に、その画素群に対応付けられた複数のモノクロ率のうち最も高い値に応じて、当該画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定される。
【００２５】
上記処理により、従来よりも精度良くモノクロ領域（水平モノクロ領域）を検出することができる。具体的には、水平方向Ｋ画素×垂直方向Ｊ画素の画素群（第１の画素群）を水平モノクロ領域か否かの判定対象とし、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、１つのヒストグラム（１つのモノクロ率）に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、本実施例では、水平方向Ｋ画素×垂直方向Ｊ画素単位で判定が行われるため、分割領域（水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｊ画素）単位で判定を行うよりも垂直方向に沿った境界（モノクロ画像とカラー画像の境界）を精度良く検出することができる。
また、カラー領域よりもモノクロ領域のほうが、画像処理（例えばγ値）の違いによる画像の見え方への影響が大きい。本実施例では、水平モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
【００２６】
垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、モノクロ率信号１１５とフレームカウント値信号１１４を受信する。そして、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、複数の分割領域と、該複数の分割領域を垂直方向に移動させて決定された複数の領域とについての複数のモノクロ率（ヒストグラムに基づいて算出された複数のモノクロ率）から、垂直モノクロ領域を検出する。
【００２７】
具体的には、まず、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、図７に示すように、フレームカウント値が１のときに算出されたモノクロ率８０２を取得する。図７において、取得領域内に記載されている数値は、その取得領域のモノクロ率を表す。そして、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、取得したモノクロ率８０２を、水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｌ画素の領域（バッファリング領域；第２の画素群）毎のモノクロ率（バッファモノクロ率８０５）としてバッファリングする。図７において、バッファリング領域内に記載されている数値は、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率を表す。
ここでは、以下の式６を用いてバッファモノクロ率８０５が決定される。バッファモノクロ率８０５（ｉ，ｊ）は、水平方向左側からｉ＋１番目、垂直方向上側からｊ＋１番目のバッファリング領域のバッファモノクロ率である。モノクロ率８０２（ｉ，ｊ／３）は、水平方向左側からｉ＋１番目、垂直方向上側から（ｊ／３）＋１番目（但し、ｊ／３の小数点以下は切り捨て）の取得領域のモノクロ率である。
バッファモノクロ率８０５（ｉ，ｊ）＝モノクロ率８０２（ｉ，ｊ／３）
但し、ｉ＝０〜Ｍ−１の整数、ｊ＝０〜Ｎ×３−１の整数
・・・（式６）
【００２８】
次に、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、フレームカウント値が４のときに算出されたモノクロ率８０３を取得する。そして、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、取得したモノクロ率８０３を、バッファリング領域毎のモノクロ率（バッファモノクロ率８０６）としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率８０５（ｉ，ｊ）を更新する処理が行われる。具体的には、式７に示すように、モノクロ率８０３（ｉ，（ｊ−１）／３）とバッファモノクロ率８０５（ｉ，ｊ）のうち、高い方の値がバッファモノクロ率８０６（ｉ，ｊ）とされる。なお、バッファモノクロ率８０６（ｉ，０）については、バッファモノクロ率８０５（ｉ，０）の値が採用される。
バッファモノクロ率８０６（ｉ，ｊ）
＝ＭＡＸ（モノクロ率８０３（ｉ，（ｊ−１）／３）
，バッファモノクロ率８０５（ｉ，ｊ））
但し、ｉ＝０〜Ｍ−１の整数、ｊ＝１〜Ｎ×３−１の整数
・・・（式７）
【００２９】
そして、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、フレームカウント値が５のときに算出されたモノクロ率８０４を取得する。そして、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、取得したモノクロ率８０４を、バッファリング領域毎のモノクロ率（バッファモノクロ率８０７）としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、式８に示すように、既にバッファリングされているバッファモノクロ率８０６（ｉ，ｊ）を更新する処理が行われる。なお、バッファモノクロ率８０７（ｉ，０）とバッファモノクロ率８０７（ｉ，１）については、バッファモノクロ率８０６（ｉ，０）とバッファモノクロ率８０６（ｉ，１）の値が採用される。
バッファモノクロ率８０７（ｉ，ｊ）
＝ＭＡＸ（モノクロ率８０４（ｉ，（ｊ−２）／３）
，バッファモノクロ率８０６（ｉ，ｊ））
但し、ｉ＝０〜Ｍ−１の整数、ｊ＝２〜Ｎ×３−１の整数
・・・（式８）
【００３０】
次に、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、バッファリング領域毎（第２の画素群毎）に、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率８０７に基づいて、当該バッファリング領域がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。そして、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、モノクロ領域と判定されたバッファリング領域からなる領域を垂直モノクロ領域として検出する。具体的には、バッファモノクロ率８０７が所定の閾値以上のバッファリング領域からなる領域が、垂直モノクロ領域として検出される。本実施例で
は、上記所定の閾値を９５とする。なお、水平モノクロ領域を検出する際に使用する閾値と、垂直モノクロ領域を検出する際に使用する閾値とは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
その結果、図６（Ｂ）に示すように、垂直モノクロ／カラー領域９０１が検出される。
垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、垂直モノクロ領域を表す信号を垂直モノクロ領域信号１１７として出力する。
【００３１】
上記処理により、従来よりも精度良くモノクロ領域（垂直モノクロ領域）を検出することができる。具体的には、水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｌ画素の画素群（第２の画素群）を垂直モノクロ領域か否かの判定対象とし、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、１つのヒストグラム（１つのモノクロ率）に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、モノクロ領域とカラー領域は矩形であることが多い。本実施例では、水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｌ画素単位で判定が行われるため、分割領域（水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｊ画素）単位で判定を行うよりも水平方向に沿った境界（モノクロ画像とカラー画像の境界）を精度良く検出することができる。
また、本実施例では、垂直モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
【００３２】
モノクロ／カラー領域決定部１０８は、水平モノクロ領域信号１１６と垂直モノクロ領域信号１１７を受信し、それらの信号に基づいてモノクロ領域を決定する。具体的には、図６（Ｃ）に示すように、水平モノクロ領域７０１と垂直モノクロ領域９０１のＯＲ領域が、（最終的な）モノクロ領域１００１とされる。そして、それ以外の領域がカラー領域とされる。
モノクロ／カラー領域決定部１０８は、モノクロ領域を表す信号をモノクロ領域信号１１８として出力する。
なお、モノクロ／カラー領域決定部１０８は、モノクロ領域１００１の右上隅、右下隅、左上隅、左下隅のくぼみ部分の大きさを判別し、くぼみ部分の大きさが所定サイズ以下であれば、くぼみ部分をモノクロ領域に置き換えてもよい。例えば、くぼみ部分の水平方向が上記Ｋ画素以下、垂直方向が上記Ｌ画素以下である場合に、くぼみ部分をモノクロ領域に置き換える。この場合、図６（Ｄ）に示すように、モノクロ領域１００２が決定される。
【００３３】
このように、本実施例では、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、１つのヒストグラム（１つのモノクロ率）に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、本実施例では、水平方向Ｋ画素×垂直方向Ｊ画素単位で判定が行われるため、分割領域（水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｊ画素）単位で判定を行うよりも水平方向に沿った境界（モノクロ画像とカラー画像の境界）を精度良く検出することができる。また、水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｌ画素単位で判定が行われるため、分割領域（水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｊ画素）単位で判定を行うよりも垂直方向に沿った境界を精度良く検出することができる。そして、水平モノクロ領域と垂直モノクロ領域のＯＲ領域を最終的なモノクロ領域とすることにより、分割領域（水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｊ画素）単位で判定を行うよりも水平方向に沿った境界と垂直方向に沿った境界とを精度良く検出することができる。
また、本実施例では、モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
なお、本実施例では、水平モノクロ領域７０１と垂直モノクロ領域９０１を表す信号から最終的なモノクロ領域とカラー領域が決定される構成としたが、この構成に限らない。例えば、モノクロ／カラー領域決定部１０８が、ヒストグラム信号またはモノクロ率信号を受信してもよい。そして、モノクロ／カラー領域決定部１０８が、受信した信号に基づいて、Ｋ画素×Ｌ画素の画素群毎に、モノクロ領域かカラー領域かの判定を行ってもよい。
【００３４】
γ補正部１０９は、モノクロ領域信号１１８を受信し、モノクロ領域信号１１８に基づいて、入力画像１０１にγ補正を施す。具体的には、モノクロ領域信号１１８で表されるモノクロ領域にＤＩＣＯＭγ補正、それ以外の領域（カラー領域）にはγ＝２．２のγ補正を施す。そして、γ補正部１０９は、画像処理（γ補正）が施された入力画像を、出力画像（出力画像信号）１１０として出力する。
なお、本実施例では、画像処理がγ補正である場合を例にして説明したが、画像処理はこれに限らない。例えば、画像処理は、モノクロ領域用の明るさ調整処理とカラー領域用の明るさ調整処理であってもよい。画像処理は、モノクロ領域用の色温度調整処理とカラー領域用の色温度調整処理であってもよい。
【００３５】
以上述べたように、本実施例によれば、モノクロ領域かカラー領域かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のヒストグラムに基づいて、判定が行われる。その結果、判定対象の画素群に対し１つのヒストグラムに基づく判定を行うよりも精度良く判定を行うことができ、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。例えば、カラー注釈文字の領域をカラー領域とする誤判定を低減することができる。
【００３６】
なお、本実施例では、複数の分割領域、複数の分割領域を水平方向にＫ画素及びＫ×２画素移動させて得られる複数の領域、及び、複数の分割領域を垂直方向にＬ画素及びＬ×２画素移動させて得られる複数の領域を複数の取得領域とするものとした。ＫやＬの値が小さいときのほうが、大きいときよりも、モノクロ領域とカラー領域の境界を精度良く検出することができる。例えば、水平方向の移動量や垂直方向の移動量を１画素とすれば、画素単位で境界を検出することが可能となる。しかし、ＫやＬの値が小さいときのほうが、大きいときよりも、処理負荷が増してしまうため、ＫやＬの値は、処理精度や処理負荷などを考慮して設定される。
【００３７】
なお、本実施例では、５フレーム期間かけて入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する構成を説明したが、この構成に限らない。１フレーム期間で入力画像がモノクロ領域とカラー領域に区分されてもよい。例えば、１フレーム期間に、モノクロ率６０２〜６０４，８０２〜８０４を取得し、モノクロ率６０２〜６０４，８０２〜８０４に基づいて、前述の方法と同様の方法で、モノクロ領域が決定されてもよい。
【００３８】
また、各取得領域のヒストグラムは、以下の方法で取得されてもよい。
まず、図８に示すように、入力画像の領域を分割して得られる複数の領域であって、各々が取得領域より小さい複数の細分割領域のそれぞれについて、細分割領域内の画素値のヒストグラムが取得されてもよい。図８の例では、複数の細分割領域は、入力画像を水平方向にｍ（＝３×Ｍ）個、垂直方向にｎ（＝３×Ｎ）個に分割して得られる９×Ｍ×Ｎ個の領域である。
そして、図８に示すように、取得領域内の複数の細分割領域のヒストグラムを合成することにより、該取得領域についてのヒストグラムが生成されてもよい。それにより、各取得領域のヒストグラムを得ることができる。例えば、最も左上の３×３個の細分割領域３０１のヒストグラムを合成することにより、最も左上の分割領域３０２のヒストグラムを得ることができる。また、左から２番目、上から１番目の細分割領域が最も左上に位置す
る３×３個の細分割領域３０３のヒストグラムを合成することにより、複数の分割領域を水平方向にＫ画素移動させて得られる複数の領域のうち、最も左上の領域３０４のヒストグラムを得ることができる。なお、ヒストグラムの合成は、ヒストグラムを足し合わせる処理であってもよいし、平均のヒストグラムを生成する処理であってもよいし、代表のヒストグラムを選択する処理であってもよい。
【００３９】
なお、本実施例では、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値として、モノクロ画素の度数をヒストグラムの総度数で除算し、最大値が１００となるように規格化することによりモノクロ率を算出する構成とした。しかし、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値は、上記モノクロ率に限らない。例えば、モノクロ率は、モノクロ画素の度数をヒストグラムの総度数で除算した値（規格化前の値）であってもよい。また、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値は、カラー画素の度数をヒストグラムの総度数で除算し、最大値が１００となるように規格化することにより得られるカラー率であってもよい。カラー率は、カラー画素の度数をヒストグラムの総度数で除算した値であってもよい。ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値としてカラー率を用いる場合には、バッファリング領域毎のカラー率（バッファカラー率）をバッファリングすればよい。そして、バッファリング領域のカラー率をバッファリングする際に、既に該バッファリング領域のカラー率がバッファリングされている場合には、それらのカラー率のうち、値の小さい方のカラー率を該バッファリング領域のカラー率とすればよい。
【００４０】
なお、本実施例では、画像特徴量からモノクロ率を算出し、モノクロ率に応じて、判定対象の画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定するものとしたが、これに限らない。例えば、モノクロ率を算出せずに、画像特徴量に応じて、判定対象の画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定されてもよい。
【００４１】
なお、本実施例では、所定領域が入力画像を分割して得られる分割領域であるものとしたが、これに限らない。例えば、所定領域は、γ補正部１０９から出力された出力画像を表示する表示装置の画面の領域を分割して得られる領域であってもよい。表示装置が光源装置（表示装置が有する光源装置）から発せられた光を透過して画像を表示する表示装置（例えば液晶表示装置）である場合には、所定領域は、光源装置の発光領域を分割して得られる領域であってもよい。
なお、表示装置と画像処理装置は一体であってもよいし別体であってもよい。
【００４２】
なお、本実施例では、取得領域として、所定領域と、所定領域を移動して得られる複数の領域とを用いたが、これに限らない。即ち、本実施例では所定領域を複数回移動させる例を示したが、これに限らない。例えば、移動回数は１回であってもよい。また、画素群毎に、その画素群を含むように複数の取得領域が設定されれば、どのような取得領域が設定されてもよい。例えば、１つの画素群を含む複数の取得領域において、少なくとも一部の取得領域のサイズは、他の取得領域のサイズと異なっていてもよい。サイズが互いに異なる複数の取得領域の位置は同じであってもよい。
【００４３】
なお、モノクロ／カラー領域決定部１０８は、水平モノクロ領域をモノクロ領域として決定し、それ以外の領域をカラー領域として決定してもよい。また、モノクロ／カラー領域決定部１０８は、垂直モノクロ領域をモノクロ領域として決定し、それ以外の領域をカラー領域として決定してもよい。
【００４４】
＜実施例２＞
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例２に係る画像処理装置及びその制御方法に
ついて説明する。
実施例１では、複数の分割領域、複数の分割領域を水平方向に移動させて得られる複数の領域、及び、複数の分割領域を垂直方向に移動させて得られる複数の領域を複数の取得領域とする構成とした。本実施例では、複数の分割領域、及び、複数の分割領域を斜め方向に移動させて得られる複数の領域を複数の取得領域とする構成について説明する。
【００４５】
図９は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。以下、本実施例に係る画像処理装置の各機能について説明する。なお、実施例１と同じ機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。
【００４６】
フレームカウント値生成部１１０４は、１フレーム毎に１インクリメントされるカウンタである。本実施例では、フレームカウント値生成部１１０４は、１〜３を繰り返しカウントし、カウント値（フレームカウント値）を表すフレームカウント値信号１１４を出力する。
【００４７】
ヒストグラム取得領域決定部１１０３は、フレームカウント値信号１１４を受信し、フレームカウント値に応じて取得領域を決定する。そして、ヒストグラム取得領域決定部１１０３は、決定した取得領域を表す座標値信号１１３を出力する。
具体的には、フレームカウント値が１の場合には、図１０の左側に示すように、入力画像の領域を分割して得られる複数の分割領域のそれぞれが取得領域として設定される。説明を簡単にするため、分割領域のサイズは実施例１と同じ（水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｊ画素）とする。また、分割領域の数も実施例１と同じ（水平方向Ｍ個×垂直方向Ｎ個）とする。
フレームカウント値が２の場合には、図１０の真ん中に示すように、上記複数の分割領域を斜め方向に移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。具体的には、上記複数の分割領域を、水平方向（右側）にＫ画素、垂直方向（下側）にＬ画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
フレームカウント値が３の場合には、図１０の右側に示すように、上記複数の分割領域を斜め方向に移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。具体的には、上記複数の分割領域を、水平方向（右側）にＫ×２画素、垂直方向（下側）にＬ×２画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
【００４８】
モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、モノクロ率信号１１５とフレームカウント値信号１１４を受信する。そして、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、複数の分割領域と、該複数の分割領域を斜め方向に移動させて決定された複数の領域とについての複数のモノクロ率から、モノクロ領域を検出する（入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する）。
なお、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、カラー背景を有する入力画像の場合に、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。具体的には、モノクロ率算出部１０５は、フレームカウント値が１のときに算出された各分割領域のモノクロ率６０３から、最も外周側の１２個の分割領域のうち所定個数（例えば７個）以上がカラー領域である場合に、カラー背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、モノクロ／カラー領域検出部１１０６に伝え、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。一方、モノクロ率算出部１０５は、フレームカウント値が１のときに算出された各分割領域のモノクロ率６０３から、最も外周側の１２個の分割領域のうち所定個数（例えば７個）未満がカラー領域（例えば６個以上がモノクロ領域）である場合に、モノクロ背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、モノクロ／カラー領域検出部１１０６に伝え、カラー領域の検出及び決定処理を行う。
以下、本実施例では、カラー背景を有する入力画像に対して、モノクロ／カラー領域検出部１１０６が、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う場合について詳しく説明する。
モノクロ背景を有する入力画像に対する処理については、下記と同様の考え方が成り立つので、詳細な説明は省略する。
【００４９】
具体的には、まず、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、図１１に示すように、フレームカウント値が１のときに算出されたモノクロ率１３０２を取得する。図１１において、取得領域内に記載されている数値は、その取得領域のモノクロ率を表す。そして、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、取得したモノクロ率１３０２を、水平方向Ｋ画素×垂直方向Ｌ画素の領域（バッファリング領域）毎のモノクロ率（バッファモノクロ率１３０５）としてバッファリングする。図１１において、バッファリング領域内に記載されている数値は、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率を表す。
ここでは、以下の式９を用いてバッファモノクロ率１３０５が決定される。バッファモノクロ率１３０５（ｉ，ｊ）は、水平方向左側からｉ＋１番目、垂直方向上側からｊ＋１番目のバッファリング領域のバッファモノクロ率である。モノクロ率１３０２（ｉ／３，ｊ／３）は、水平方向左側から（ｉ／３）＋１番目（但し、ｉ／３の小数点以下は切り捨て）、垂直方向上側から（ｊ／３）＋１番目（但し、ｊ／３の小数点以下は切り捨て）の取得領域のモノクロ率である。
バッファモノクロ率１３０５（ｉ，ｊ）＝モノクロ率１３０２（ｉ／３，ｊ／３）
但し、ｉ＝０〜Ｍ×３−１の整数、ｊ＝０〜Ｎ×３−１の整数
・・・（式９）
【００５０】
次に、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、フレームカウント値が２のときに算出されたモノクロ率１３０３を取得する。そして、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、取得したモノクロ率１３０３を、バッファリング領域毎のモノクロ率（バッファモノクロ率１３０６）としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率１３０５（ｉ，ｊ）を更新する処理が行われる。具体的には、式１０に示すように、モノクロ率１３０３（（ｉ−１）／３，（ｊ−１）／３）とバッファモノクロ率１３０５（ｉ，ｊ）のうち、高い方の値がバッファモノクロ率１３０６（ｉ，ｊ）とされる。なお、バッファモノクロ率１３０６（０，ｊ）とバッファモノクロ率１３０６（ｉ，０）については、バッファモノクロ率１３０５（０，ｊ）とバッファモノクロ率１３０５（ｉ，０）の値が採用される。
バッファモノクロ率１３０６（ｉ，ｊ）
＝ＭＡＸ（モノクロ率１３０３（（ｉ−１）／３，（ｊ−１）／３）
，バッファモノクロ率１３０５（ｉ，ｊ））
但し、ｉ＝１〜Ｍ×３−１の整数、ｊ＝１〜Ｎ×３−１の整数
・・・（式１０）
【００５１】
そして、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、フレームカウント値が３のときに算出されたモノクロ率１３０４を取得する。そして、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、取得したモノクロ率１３０４を、バッファリング領域毎のモノクロ率（バッファモノクロ率１３０７）としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率１３０６（ｉ，ｊ）を更新する処理が行われる。具体的には、式１１に示すように、モノクロ率１３０４（（ｉ−２）／３，（ｊ−２）／３）とバッファモノクロ率１３０６（ｉ，ｊ）のうち、高い方の値がバッファモノクロ率１３０７（ｉ，ｊ）とされる。なお、バッファモノクロ率１３０７（０，ｊ）、バッファモノクロ率１３０７（ｉ，０）、バッフ
ァモノクロ率１３０７（１，ｊ）、バッファモノクロ率１３０７（ｉ，１）については、バッファモノクロ率１３０６（０，ｊ）、バッファモノクロ率１３０６（ｉ，０）、バッファモノクロ率１３０６（１，ｊ）、バッファモノクロ率１３０６（ｉ，１）の値が採用される。
バッファモノクロ率１３０７（ｉ，ｊ）
＝ＭＡＸ（モノクロ率１３０４（（ｉ−２）／３，（ｊ−２）／３）
，バッファモノクロ率１３０６（ｉ，ｊ））
但し、ｉ＝２〜Ｍ×３−１の整数、ｊ＝２〜Ｎ×３−１の整数
・・・（式１１）
【００５２】
次に、モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、バッファモノクロ率１３０７に基づいて、モノクロ領域を検出する。具体的には、バッファモノクロ率１３０７が所定の閾値以上の領域がモノクロ領域として検出される（それ以外の領域はカラー領域と判定される）。本実施例では、上記所定の閾値を９５とする。
その結果、図１２に示すように、モノクロ領域１４０１が検出される。
モノクロ／カラー領域検出部１１０６は、モノクロ領域を表す信号をモノクロ領域信号１１８として出力する。
【００５３】
上記処理により、従来よりも精度良くモノクロ領域を検出することができる。具体的には、水平方向Ｋ画素×垂直方向Ｌ画素の画素群をモノクロ領域か否かの判定対象とし、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、１つのヒストグラム（１つのモノクロ率）に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、モノクロ領域とカラー領域は矩形であることが多い。本実施例では、水平方向Ｋ画素×垂直方向Ｌ画素単位で判定が行われるため、分割領域（水平方向Ｈ画素×垂直方向Ｊ画素）単位で判定を行うよりもモノクロ画像とカラー画像の境界を精度良く検出することができる。
また、本実施例では、モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
また、本実施例では、複数の分割領域を斜め方向に移動させた領域を複数の取得領域とすることにより、実施例１よりも設定される取得領域の総数を少なくすることができる。その結果、処理時間及び処理負荷を実施例１よりも小さくすることができる。
【００５４】
以上述べたように、本実施例によれば、実施例１よりも短時間、実施例１よりも少ない処理量で、実施例１と同様の効果を得ることができる。
【００５５】
＜実施例３＞
以下、本発明の実施例３に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実施例では、画像処理装置は、矩形領域単位で画像処理を実行する。実施例３は、実施例１または実施例２と組み合わせて実施することが可能である。組み合わせ方の詳細については本実施例の最後に説明する。
図１３は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
図１３に示すように、本実施例に係る画像処理装置１３１０は、入力部１３１１、ヒストグラム取得部１３１２、分割領域判定部１３１３、矩形領域設定部１３１４、γ補正部１３１５、出力部１３１６、制御部１３１７、メモリ１３１８などを有する。
【００５６】
制御部１３１７は、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置；コンピュータ）である。制御部１３１７は、必要に応じてメモリ１３１８にアクセスし、画像処理装置１３１０の各機能部を制御する。
メモリ１３１８は、磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶装置である。メモリ１３１８には、例えば、制御部１３１７により実行されるプログラムや各機能部を制御するために使用されるパラメータ等が記憶されている。
【００５７】
入力部１３１１は、外部から画像処理装置１３１０内に画像データ（入力画像のデータ；入力画像データ）を入力する。入力部１３１１は、例えば、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの通信規格の端子、及び、その処理回路などで構成される。
入力部１３１１は、ヒストグラム取得部１３１２とγ補正部１３１５に入力画像データを送信する。
本実施例では、入力画像データはＹＣｂＣｒ形式の画像データであるものとする。ＹＣｂＣｒ形式の画像データの画素値は、Ｙ値、Ｃｂ値、及び、Ｃｒ値からなり、Ｙ値は輝度信号であり、Ｃｂ値とＣｒ値は色差信号である。なお、入力画像データはこれに限らない。入力画像データはＲＧＢ形式の画像データであってもよい。
なお、入力部１３１１は、磁気ディスク、半導体メモリなどの記憶装置から画像データを読み出して、ヒストグラム取得部１３１２とγ補正部１３１５に出力する機能部であってもよい。上記記憶装置は、画像処理装置の一部であってもよいし、画像処理装置とは別体の装置であってもよい。
【００５８】
ヒストグラム取得部１３１２は、入力画像の領域をマトリクス状に分割して得られる分割領域（矩形の分割領域）毎の画素値のヒストグラムを取得する。具体的には、ヒストグラム取得部１３１２は、分割領域毎に、色ヒストグラムと輝度ヒストグラムを生成する。カラーヒストグラムは、色毎の度数を表すヒストグラムであり、例えば、Ｃｂ値とＣｒ値の組み合わせ毎の度数を表すヒストグラムである。輝度ヒストグラムは、明るさ毎の度数を表すヒストグラムであり、例えば、Ｙ値毎の度数を表すヒストグラムである。
なお、本実施例では、２つのヒストグラムを生成する例を示したが、ヒストグラムはこれに限らない。例えば、Ｙ値、Ｃｂ値、Ｃｒ値をそれぞれ軸とする３次元ヒストグラムが生成されてもよい。
また、本実施例では、ヒストグラム取得部１３１２が、入力画像データからヒストグラムを生成するものとするが、ヒストグラムは外部から入力（取得）されてもよい。
【００５９】
分割領域判定部１３１３は、ヒストグラム取得部１３１２で取得されたヒストグラムに基づいて、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かを判定する。
【００６０】
矩形領域設定部１３１４は、分割領域判定部１３１３の判定結果に基づいて、同じ種類の１つまたは複数の分割領域を合成して、画像処理の対象である矩形領域を設定する。ここで、「種類」とは、「モノクロ領域」、「カラー領域」、「黒色領域」を指す。本実施例では、黒色領域と判定された分割領域が、隣接する分割領域の種類に合わせてモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。それにより、画像処理の対象とする矩形領域の数が少なくなるように、矩形のモノクロ領域（モノクロ矩形領域）と、矩形のカラー領域（カラー矩形領域）とが、それぞれ設定される。モノクロ矩形領域は、後述するモノクロ領域用の第１画像処理を適用する矩形領域である。カラー矩形領域は、後述するカラー領域用の第２画像処理を適用する矩形領域である。
【００６１】
γ補正部１３１５は、第１画像処理と第２画像処理を実行可能な画像処理部である。γ補正部１３１５は、矩形領域設定部１３１４で設定された矩形領域毎に画像処理を実行する。具体的には、γ補正部１３１５は、矩形領域設定部１３１４で設定されたモノクロ矩形領域に対して第１画像処理を施し、矩形領域設定部１３１４で設定されたカラー矩形領域に対して第２画像処理を施す。本実施例では、第１画像処理はＤＩＣＯＭγ補正であり、第２画像処理は２．２γ補正であるものとする。但し、画像処理はこれに限らない。例えば、第１，２の画像処理は、モノクロ領域用の明るさ調整処理とカラー領域用の明るさ調整処理であってもよい。第１，２の画像処理は、モノクロ領域用の色温度調整処理とカラー領域用の色温度調整処理であってもよい。
【００６２】
出力部１３１６は、画像処理（γ補正）が施された入力画像データを、出力画像データとして出力する。出力画像データは、例えば、液晶表示装置などの画像表示装置に入力され、出力画像データに基づく画像が表示される。なお、画像表示装置は、画像処理装置１３１０の一部であってもよいし、画像処理装置１３１０とは別体の装置であってもよい。
【００６３】
図１４は、本実施例に係る画像処理装置１３１０の処理フローの一例を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ２０１において、入力部１３１１が、入力画像データを入力する。
入力画像の例を図１５（Ａ）に示す。
図１５（Ａ）は、左側にモノクロ画像としてＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ；核磁気共鳴画像法）による臓器の断面図（ＭＲＩ画像）が配置され、入力画像の右側にカラー画像としてＭＲＩ画像をモデル化したＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）が配置されている場合の例である。
本実施例では、図１５（Ａ）に示す入力画像のデータが入力された場合の例について説明する。
図１５（Ａ）において、ＭＲＩ画像の背景とＣＧ画像の背景は、いずれも、黒色（Ｙ＝Ｃｂ＝Ｃｒ＝０）となっているものとする。入力画像のサイズは、水平方向１９２０画素×垂直方向１２００画素であるものとする。入力画像データは、８ｂｉｔのデータであるものとする。
【００６４】
次に、ステップＳ２０２において、ヒストグラム取得部１３１２が、入力画像データを、分割領域毎のデータに分割する。
図１５（Ｂ）は、入力画像の分割例である。本実施例では、図１５（Ｂ）に示すように、入力画像が、水平方向１０個×垂直方向６個の計６０個の分割領域に分割されるものとする。この場合、分割領域のサイズは、水平方向１９２（＝１９２０÷１０）画素×垂直方向２００（＝１２００÷６）画素となる。
その後、ヒストグラム取得部１３１２は、分割領域毎に、輝度ヒストグラムと色ヒストグラムを生成する。
本実施例では、輝度ヒストグラムとして、Ｙ値の取りうる範囲（０〜２５５）を分割して得られる８階調幅のカテゴリ毎の度数を表すヒストグラムが生成される。１つの分割領域についての輝度ヒストグラムは、カテゴリ毎に、当該分割領域内においてそのカテゴリに属す画素の数をカウントすることにより生成される。
また、本実施例では、色ヒストグラムとして、Ｃｂ値、Ｃｒ値の取りうる範囲（０〜２５５）を分割して得られる８階調幅のカテゴリ毎の度数を表すヒストグラムが生成される。１つの分割領域についての色ヒストグラムは、カテゴリ毎に、当該分割領域内においてそのカテゴリに属す画素の数をカウントすることにより生成される。
なお、カテゴリの幅は８階調に限らない。例えば、カテゴリの幅は、４，１６階調などであってもよい。輝度ヒストグラムと、色ヒストグラムとで、カテゴリの幅が異なっていてもよい。Ｃｂ値とＣｒ値でカテゴリの幅が異なっていてもよい。
【００６５】
そして、ステップＳ２０３において、分割領域判定部１３１３が、ステップＳ２０２で取得したヒストグラムに基づいて、各分割領域の種類を判定する。
判定方法の一例を図１６に示す。本実施例では、以下のように各分割領域の種類を判定する。
モノクロ領域：色ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値が０〜７且つＣｒ値が０〜７の画素の度数の割合が９５％以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Ｙ値が０〜７でない画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
黒色領域：色ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値が０〜７且つＣｒ値が０〜７の画素の度数の割合が９５％以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Ｙ値が０〜７の画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
カラー領域：上記分割領域以外の分割領域
なお、モノクロ画像中にはカラー注釈などのカラー画素が存在する場合があり、多少のカラー画素が存在してもモノクロ画像の領域はモノクロ領域と判定する必要がある。そのため、本実施例では、モノクロ領域か否かの判定に用いる閾値を１００％ではなく９５％としている。
また、黒色の画素と、多少のカラー画像や上記カラー注釈などのカラー画素とを含む分割領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかの判定は難しい。そこで、本実施例では、１００％ではなく９５％という閾値を用いて、そのような領域を黒色領域と判定する。
【００６６】
図１７（Ａ）は、ステップＳ２０３の判定結果の一例を示す図である。
図１７（Ａ）の例では、ＭＲＩ画像のみを含む分割領域がモノクロ領域と判定されている。また、ＣＧのみを含む分割領域のうち、カラー画素を含む分割領域がカラー領域と判定され、カラー画素を含まない分割領域（背景のみを含む分割領域）が黒色領域と判定されている。
【００６７】
なお、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かの判定方法は上記方法に限らない。ヒストグラムに基づいて判定されれば、どのように判定されてもよい。例えば、ヒストグラムが、１つのカテゴリの幅を１階調とするヒストグラムであって、Ｙ値、Ｃｂ値、Ｃｒ値をそれぞれ軸とする３次元ヒストグラムである場合には、以下のように各分割領域の種類が判定されてもよい。
モノクロ領域：ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値＝Ｃｒ値＝０、且つ、Ｙ値≠０の画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
黒色領域：ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値＝Ｃｒ値＝Ｙ値＝０の画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
カラー領域：上記分割領域以外の分割領域
なお、上記例は、Ｃｂ値＝Ｃｒ値＝Ｙ値＝０の画素を黒色画素とし、黒色画素を所定の割合以上含む分割領域を黒色領域とする場合の例であるが、所定の閾値を設定して、所定値以下の低輝度、低彩度の領域が黒色領域とされてもよい。例えば、Ｃｂ値、Ｃｒ値、Ｙ値がそれぞれ、所定の閾値以下の画素を黒色画素としてもよい。
【００６８】
次に、ステップＳ２０４において、矩形領域設定部１３１４が、ステップＳ２０３での判定結果に基づいて、同じ種類の１つまたは複数の分割領域からなる矩形領域を設定する。ステップＳ２０３では分割領域単位で領域の種類が判定されるため、同じ種類の複数の分割領域からなる領域は、図１７（Ａ）のカラー領域と判定された分割領域からなる領域のように、矩形でない領域になることがある。本ステップでは、そのような領域が複数の矩形領域に分割される。また、本ステップでは、矩形領域の数が少なくなるように、同じ種類の複数の分割領域からなる矩形領域が設定される。
本実施例では、水平方向に並んだ同じ種類の分割領域が１つの矩形領域内の分割領域として優先的に選択されるものとする。具体的には、水平方向に連続して並んだ同じ種類の
分割領域からなる合成領域が設定された後、垂直方向に連続して並んだ同じ種類の合成領域であって、水平方向の位置及び長さが互いに等しい合成領域からなる領域が矩形領域とされる。なお、本ステップにおける矩形領域の設定方法はこれに限らない。例えば、垂直方向に連続して並んだ同じ種類の分割領域が１つの矩形領域内の分割領域として優先的に選択されてもよい。
ステップＳ２０３において図１７（Ａ）の検出結果が得られたとすると、本ステップでは、図１７（Ｂ）に示す矩形領域が設定される。図１７（Ｂ）において、領域Ｃ，Ｅ，Ｇはカラー領域と判定された分割領域からなる矩形領域（カラー矩形領域）である。領域Ａはモノクロ領域と判定された分割領域からなる矩形領域（モノクロ矩形領域）である。領域Ｂ，Ｄ，Ｆは黒色領域と判定された分割領域からなる矩形領域（黒色矩形領域）である。
【００６９】
そして、ステップＳ２０５において、矩形領域設定部１３１４が、一部の分割領域が黒色領域であり、残りの分割領域がモノクロ領域またはカラー領域である２行２列の４つの分割領域を検出する。そして、矩形領域設定部１３１４は、上記４つの分割領域における、モノクロ領域、カラー領域、及び、黒色領域の配置に基づいて、上記４つの分割領域のうち黒色領域である分割領域を、モノクロ領域またはカラー領域とみなして、ステップＳ２０４で設定された矩形領域を変更する。本ステップの処理の詳細については後述する。
【００７０】
次に、ステップＳ２０６において、γ補正部１３１５が、ステップＳ２０５で設定された矩形領域毎に、画像処理（γ補正）を施す。具体的には、γ補正部１３１５は、モノクロ矩形領域に対してＤＩＣＯＭγ補正を施し、カラー矩形領域に対して２．２γ補正を施す。
【００７１】
そして、ステップＳ２０７において、出力部１３１６が、ステップＳ２０６でγ補正が施された入力画像データを、出力画像データとして出力する。
【００７２】
図１４のステップＳ２０５の処理の詳細について、図１８を用いて説明する。
まず、ステップＳ８００において、矩形領域設定部１３１４が、現在設定されている矩形領域の数が所定数より多いか否かを判定する。現在設定されている矩形領域の数が所定数より多い場合には、ステップＳ８０１へ処理が進められ、現在設定されている矩形領域の数が所定数以下の場合には、本フローが終了される（ステップＳ２０６へ処理が進められる）。
図１７（Ｂ）に示すように矩形領域が設定されている場合には、矩形領域の数は７となる。本実施例では、上記所定数を２とする。上記所定数は、例えば、１フレームあたりに実行可能な画像処理の回数の上限値である。
【００７３】
ステップＳ８０１では、矩形領域設定部１３１４が、現在設定されている矩形領域の頂点のうち、入力画像の端に位置しない頂点（内部頂点）を１つ選択する。本実施例では、複数の内部頂点が存在する場合には、入力画像を左側から右側へ向かって順番にスキャンする処理が、入力画像の上側から下側へ向かって順番に行われ、最初に検出された内部頂点が選択される。即ち、複数の内部頂点が存在する場合には、最も上側に位置する内部頂点が優先的に選択され、垂直方向の位置が互い等しい複数の内部頂点が存在する場合には、当該複数の内部頂点のうち、最も左側に位置する内部頂点が選択される。例えば、図１７（Ｂ）に示すように矩形領域が設定されている場合には、領域Ｂの左下の頂点が選択される。
【００７４】
次に、ステップＳ８０２において、矩形領域設定部１３１４が、ステップＳ８０１で選択した内部頂点を中心とする２行２列の４つの分割領域からなる領域がくぼみ領域か否かを判定する（くぼみ領域判定）。
本ステップでは、以下の２つの場合に上記４つの分割領域からなる領域がくぼみ領域であると判定され、それ以外の場合にはくぼみ領域でないと判定される。
（１）上記４つの分割領域のうち、３つの分割領域の種類が互いに等しい場合
（２）上記４つの分割領域のうち、互いに隣接する２つの分割領域の種類が互いに等しく、残りの各分割領域の種類が他の分割領域の種類と異なる場合
例えば、ステップＳ８０１において図１７（Ｂ）の領域Ｂの左下の頂点が選択された場合には、上記（２）に該当するため、ステップＳ８０１で選択した内部頂点を中心とする２行２列の４つの分割領域からなる領域がくぼみ領域であると判定される。
【００７５】
そして、ステップＳ８０２においてくぼみ領域であると判定された場合には、処理がステップＳ８０４へ進められ、ステップＳ８０２においてくぼみ領域でないと判定された場合にはステップＳ８０６へ処理が進められる（ステップＳ８０３）。
【００７６】
ステップＳ８０４では、矩形領域設定部１３１４が、ステップＳ８０２で判定（検出）されたくぼみ領域のくぼみパターンを判定する（くぼみパターン判定）。「くぼみパターン」は、くぼみ領域内における、モノクロ領域と判定された分割領域、カラー領域と判定された分割領域、及び、黒色領域と判定された分割領域の配置である。
次に、ステップＳ８０５において、矩形領域設定部１３１４が、ステップＳ８０４の判定結果に応じて、ステップＳ８０２で判定（検出）されたくぼみ領域内の、黒色領域と判定された分割領域を、モノクロ領域またはカラー領域とみなす（みなし処理）。そして、矩形領域設定部１３１４が、現在設定されている矩形領域を変更する（矩形領域変更処理）。
その後、処理がステップＳ８０６へ進められる。
【００７７】
くぼみパターンには、図１９に示すように、以下の３つのパターンが存在する。
（１）１つまたは３つの分割領域が黒色領域で、残りの分割領域がカラー領域であるパターン（図１９の１−１、１−３）、または、１つまたは３つの分割領域が黒色領域で、残りの分割領域がモノクロ領域であるパターン（図１９の１−２、１−４）
（２）３種類の分割領域が存在し、互いに隣接する２つの分割領域の種類が互いに等しいパターン（図１９の２−１〜２−３）
（３）１つまたは３つの分割領域がモノクロ領域で、残りの分割領域がカラー領域であるパターン（図１９の３−１、３−２）
【００７８】
ステップＳ８０５では、図１９に示すように、ステップＳ８０２で判定（検出）されたくぼみ領域がくぼみ領域でなくなるように、当該くぼみ領域を構成する４つの分割領域のうち、黒色領域である分割領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。
具体的には、くぼみパターンが（１）のパターンである場合、くぼみ領域内の全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域となるように、黒色領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが（２）のパターンである場合、くぼみ領域内においてカラー領域とモノクロ領域の境界が直線になるように、黒色領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが（３）のパターンである場合、くぼみ領域内に黒色領域である分割領域が存在しないため、なにも行われない。
【００７９】
また、本実施例では、１つの黒色矩形領域内の分割領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなす際に、当該黒色矩形領域内の全ての分割領域も同様にモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。即ち、本実施例では、黒色矩形領域単位で黒色領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。例えば、ステップＳ８０１において図１７（Ｂ）の領域Ｂの左下の頂点が選択された場合には、くぼみパターンが図１９の２−１のパターンであ
ると判定され、領域Ｂ全体がカラー領域とみなされる。なお、黒色領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなす処理は、分割領域単位で行ってもよい。例えば、ステップＳ８０１において図１７（Ｂ）の領域Ｂの左下の頂点が選択された場合には、領域Ｂ内の下側の分割領域のみがカラー領域とみなされてもよい。そのような構成の場合、領域Ｂ内の上側の分割領域に対しては次の処理でカラー領域とみなされる。
なお、ステップＳ８０２では、上記（３）のパターンに該当する場合にくぼみ領域であると判定されなくてもよい。
【００８０】
ステップＳ８０６では、矩形領域設定部１３１４が、黒色領域と判定された全ての分割領域（全ての黒色矩形領域）がカラー領域またはモノクロ領域とみなされたか否かを判定する。全ての黒色矩形領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされた場合には、本フローは終了される（ステップＳ２０６へ処理が進められる）。カラー領域またはモノクロ領域とみなされていない黒色矩形領域が存在する場合には、ステップＳ８００へ処理が戻される。
本処理フローの終了時に、矩形領域設定部１３１４が、現在設定されている矩形領域を表す領域情報（本フローにより矩形領域が変更された場合には、変更後の矩形領域を表す領域情報）を、γ補正部１３１５に送信する。
【００８１】
例えば、図１７（Ｂ）に示すように矩形領域が設定されている場合には、図１８の処理を行うことにより、図２０（Ａ）に示すように矩形領域が変更される。
まず、図２０（Ａ）の（１）に示すように、領域Ｂの左下の頂点を中心とする２行２列の分割領域からなる領域がくぼみ領域として検出される。検出されたくぼみ領域のくぼみパターンは、図１９の２−１のパターンに該当するので、黒色矩形領域である領域Ｂがカラー領域とみなされ、各矩形領域の種類は図２０（Ａ）の（２）に示す状態となる。ここで、矩形領域の数が最小となるように、モノクロ矩形領域、カラー矩形領域、及び、黒色矩形領域を設定すると、領域Ｂ，Ｃが１つの矩形領域となり、矩形領域の総数は６となる。図２０（Ａ）の（１）の状態の場合、矩形領域の総数は７であるため、領域Ｂをカラー領域とみなすことにより、矩形領域の総数が１つ減る。
【００８２】
次に、図２０（Ａ）の（２）に示すように、領域Ｄの左下の頂点を中心とする２行２列の分割領域からなる領域がくぼみ領域として検出される。検出されたくぼみ領域のくぼみパターンは、図１９の１−１のパターンに該当するので、黒色矩形領域である領域Ｄがカラー領域とみなされ、各矩形領域の種類は図２０（Ａ）の（３）に示す状態となる。ここで、矩形領域の数が最小となるように、モノクロ矩形領域、カラー矩形領域、及び、黒色矩形領域を設定すると、領域Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが１つの矩形領域となり、矩形領域の総数は４となる。ここで、ステップＳ８００での閾値（所定数）が４である場合には、領域Ａ、領域Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅからなる領域、領域Ｆ、領域Ｇの４つの矩形領域が設定され、図１８の処理フローが終了される。このとき、黒色矩形領域である領域Ｆに対しては、第１画像処理と第２画像処理のどちらを施してもよい。例えば、矩形領域設定部１３１４が、黒色矩形領域をモノクロ矩形領域とみなす処理（みなし処理）を行い、黒色矩形領域に対して第１画像処理が施されてもよい。みなし処理は、黒色矩形領域をカラー矩形領域とみなす処理であってもよい。黒色矩形領域は、黒色（または、低輝度、低彩度）の領域であるため、第１画像処理と第２画像処理のどちらを施しても見え方の差は小さい。なお、γ補正部１３１５において、黒色矩形領域に対して第１画像処理と第２画像処理のどちらの画像処理を施すかが予め決まっている場合には、上記みなし処理（黒色矩形領域をモノクロ矩形領域またはカラー領域とみなす処理）は行わなくてもよい。
【００８３】
そして、図２０（Ａ）の（３）に示すように、領域Ｆの左上の頂点を中心とする２行２列の分割領域からなる領域がくぼみ領域として検出される。検出されたくぼみ領域のくぼみパターンは、図１９の２−１のパターンに該当するので、黒色矩形領域である領域Ｆが
カラー領域とみなされ、各矩形領域の種類は図２０（Ａ）の（４）に示す状態となる。
【００８４】
最後に、図２０（Ａ）の（５）に示すように、２つの矩形領域が設定される。具体的には、領域Ａがモノクロ矩形領域、領域Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇからなる領域がカラー矩形領域として設定される。
【００８５】
以上述べたように、本実施例によれば、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かが判定される。そして、黒色領域と判定された分割領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなして、画像処理の対象とする矩形領域の数が減らされる。それにより、矩形領域単位で画像処理を実行する画像処理装置において、モノクロ領域とカラー領域の検出精度を低下させることなく、モノクロ領域とカラー領域に個別に画像処理を施す際の処理負荷を低減することができる。具体的には、分割領域のサイズを従来よりも大きくしなくてよいため、モノクロ領域とカラー領域の検出精度の低下を抑制することができる。また、画像処理の対象とする矩形領域の数を従来よりも少なくすることができるため、画像処理における処理負荷を従来よりも低減することができる。
【００８６】
また、本実施例によれば、くぼみパターンに基づいて黒色領域である分割領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。それにより、黒色領域である分割領域を精度良くモノクロ領域またはカラー領域とみなすことができる。具体的には、黒色領域である分割領域がカラー画像内の領域である場合に、当該分割領域をモノクロ領域と誤ってみなすことを抑制することができる。同様に、黒色領域である分割領域がモノクロ画像内の領域である場合に、当該分割領域をカラー領域と誤ってみなすことを抑制することができる。その結果、カラー画像内、モノクロ画像内における輝度段差などの画質的な妨害を抑制することができる。
【００８７】
なお、本実施例では、黒色矩形領域に対しても画像処理を施すものとしたが、黒色矩形領域に対しては画像処理を施さなくてもよい。その場合には、図１８のステップＳ８００において、カラー矩形領域とモノクロ矩形領域の総数が所定数より多いか否かを判定すればよい。図１７（Ｂ）に示すように矩形領域が設定されている場合には、カラー矩形領域とモノクロ矩形領域の総数は４である。
なお、本実施例では、矩形領域の総数が所定数以下となるか、黒色領域である全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされるまで、黒色領域である分割領域をカラー領域またはモノクロ領域とみなす処理を繰り返す構成としたが、この構成に限らない。例えば、図１８のステップＳ８００の処理は行わなくてもよい。その場合には、常に、黒色領域である全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
【００８８】
実施例３と実施例１を組み合わせる場合には、例えば、実施例１のモノクロ領域決定部１０８に、実施例３の分割領域判定部１３１３と矩形領域設定部１３１４を設ければよい。そして、実施例１によるモノクロ領域決定処理の後処理として実施例３の分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。実施例３と実施例２を組み合わせる場合には、例えば、実施例２のモノクロ／カラー領域決定部１１０６に、実施例３の分割領域判定部１３１３と矩形領域設定部１３１４を設ければよい。そして、実施例２によるモノクロ領域決定処理の後処理として実施例３の分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。
具体的には、実施例３の分割領域判定処理（分割領域がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かを判定する処理）により分割領域単位で黒色領域を検出すればよい。そして、黒色領域と判定されなかった分割領域についてはモノクロ領域決定処理の判定結果を採用して、実施例３の方法により、黒色領域と判定された分割領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなせばよい。
なお、実施例３と実施例１を組み合わせる場合や実施例３と実施例２を組み合わせる場合は、Ｈ×Ｊ画素以下の画素群を分割領域として分割領域判定処理が行われる。即ち、Ｈ
×Ｊ画素以下の画素群毎に、その画素群がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かが判定される。Ｈ×Ｊ画素以下の画素群は、例えば、Ｋ×Ｊ画素の画素群、又は、Ｋ×Ｊ画素より少ない画素群である。
【００８９】
＜実施例４＞
以下、本発明の実施例４に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。実施例４は、実施例１または実施例２と組み合わせて実施することが可能である。組み合わせ方の詳細については本実施例の最後に説明する。
以下では、実施例３と異なる部分について説明し、実施例３と同様の部分については説明を省略する。
【００９０】
本実施例では、図１４のステップＳ２０３において、分割領域判定部１３１３が、ステップＳ２０２で取得されたヒストグラムに基づいて、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメントの領域であるコメント領域かを判定する。
判定方法の一例を図２１に示す。本実施例では、以下のように各分割領域の種類を判定する。なお、本実施例では、ステップＳ２０２において、実施例３と同様に、カテゴリの幅が８階調である色ヒストグラムと輝度ヒストグラムが取得されたものとする。
コメント領域：Ｃｂ値が０〜７且つＣｒ値が０〜７のカテゴリに属す画素以外の全ての画素が、色ヒストグラムにおいて同じカテゴリに属す分割領域
モノクロ領域：色ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値が０〜７且つＣｒ値が０〜７の画素の度数の割合が９５％以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Ｙ値が０〜７でない画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
黒色領域：色ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値が０〜７且つＣｒ値が０〜７の画素の度数の割合が９５％以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Ｙ値が０〜７の画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
カラー領域：上記分割領域以外の分割領域
なお、医療の現場では、モノクロ画像上に、カラーの注釈が書かれることがある。注釈に用いる色数は通常１色であるので、上記方法により、モノクロ画像の注釈部分である可能性の高い領域が、コメント領域として判定される。
【００９１】
なお、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメント領域かの判定方法は上記方法に限らない。ヒストグラムに基づいて判定されれば、どのように判定されてもよい。例えば、ヒストグラムが、１つのカテゴリの幅を１階調とするヒストグラムであって、Ｙ値、Ｃｂ値、Ｃｒ値をそれぞれ軸とする３次元ヒストグラムである場合には、以下のように各分割領域の種類が判定されてもよい。
コメント領域：Ｃｂ＝Ｃｒ＝０のカテゴリに属す画素以外の全ての画素が、同じ色（Ｃｂ値とＣｒ値の組み合わせが互いに等しい）複数の画素である分割領域
モノクロ領域：ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値＝Ｃｒ値＝０、且つ、Ｙ値≠０の画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
黒色領域：ヒストグラムの総度数に対する、Ｃｂ値＝Ｃｒ値＝Ｙ値＝０の画素の度数の割合が９５％以上である分割領域
カラー領域：上記分割領域以外の分割領域
なお、上記例は、１種類のＣｂ値とＣｒ値の組み合わせを１色とした場合の例であるが、所定の閾値を設定して、Ｃｂ値とＣｒ値の組み合わせの差分が所定の閾値以下の複数の画素を、同じ色の画素とみなしてもよい。
【００９２】
本実施例では、図１４のステップＳ２０５において、分割領域判定部１３１３により、黒色領域であると判定された分割領域と、コメント領域と判定された分割領域とが、それぞれ、隣接する分割領域の種類に合わせてモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。
それにより、画像処理の対象とする矩形領域の数が少なくなるように、モノクロ矩形領域とカラー矩形領域が、それぞれ設定される。
具体的には、図１４のステップＳ２０５において、分割領域判定部１３１３は、実施例３で述べた処理の他に、以下の処理を行う。
分割領域判定部１３１３は、一部の分割領域が黒色領域であり、一部の分割領域がコメント領域であり、残りの分割領域がモノクロ領域またはカラー領域である２行２列の４つの分割領域を検出する。そして、分割領域判定部１３１３は、上記４つの分割領域における、モノクロ領域、カラー領域、黒色領域、及び、コメント領域の配置に基づいて、上記４つの分割領域のうち、黒色領域である分割領域、及び、コメント領域である分割領域を、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなして、ステップＳ２０４で設定された矩形領域を変更する。
【００９３】
以下、本実施例におけるステップＳ２０５の処理について、詳しく説明する。
本実施例では、くぼみパターンには、実施例３で述べた（１）〜（３）のパターンの他に、以下の（４）と（５）のパターンが存在する。
（４）１つまたは３つの分割領域がコメント領域で、残りの分割領域がカラー領域であるパターン、または、１つまたは３つの分割領域がコメント領域で、残りの分割領域がモノクロ領域であるパターン
（５）黒色領域とコメント領域を含む３種類の分割領域が存在し、互いに隣接する２つの分割領域の種類が互いに等しいパターン（図２２の５−１〜５−６）
なお、実施例３で述べた（２）のパターンには、図１９の２−１〜２−３のパターンにおける黒色領域をコメント領域に置き換えたパターンが含まれる。
なお、２行２列の４つの分割領域が、カラー領域、モノクロ領域、コメント領域、及び、黒色領域の計４種類の分割領域である場合には、ステップＳ８０２において、該４つの分割領域はくぼみ領域と判定されない。
【００９４】
本実施例では、図１８のステップＳ８０５において、以下のように、黒色領域である分割領域、及び、コメント領域である分割領域が、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなされる（みなし処理）。
具体的には、くぼみパターンが（１）〜（３）のパターンである場合、実施例３と同様に、黒色領域である分割領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。また、くぼみパターンが図１９の２−１〜２−３のパターンにおける黒色領域をコメント領域に置き換えたパターンである場合には、実施例１で述べたみなし処理（くぼみパターンが（２）のパターンである場合のみなし処理）の説明における「黒色領域」を「コメント領域」と読み替えた処理が行われる。それにより、モノクロ領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが（４）のパターンである場合には、実施例３で述べたくぼみパターンが（１）のパターンである場合のみなし処理の説明における「黒色領域」を「コメント領域」と読み替えた処理が行われる。それにより、モノクロ領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが（５）のパターンである場合、図２２に示すように、くぼみ領域内の全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域となるように、モノクロ領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
【００９５】
以上述べたように、本実施例によれば、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメント領域かが判定される。そして、黒色領域と判定された分割領域と、コメント領域と判定された分割領域とを、それぞれモノクロ領域またはカラー領域とみなして、画像処理の対象とする矩形領域の数が減らされる。それにより、矩形領域単位で画像処理を実行する画像処理装置において、モノクロ領域とカラー領域の検出精度を低下させることなく、モノクロ領域とカラー領域に個別に画像処理を施す際
の処理負荷を低減することができる。
【００９６】
また、本実施例によれば、くぼみパターンに基づいて、黒色領域である分割領域と、コメント領域である分割領域とが、それぞれモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。それにより、黒色領域である分割領域と、コメント領域である分割領域とを、それぞれ精度良くモノクロ領域またはカラー領域とみなすことができる。例えば、コメント領域である分割領域がカラー画像内の領域である場合に、当該分割領域をモノクロ領域と誤ってみなすことを抑制することができる。同様に、コメント領域である分割領域がモノクロ画像内の領域である場合に、当該分割領域をカラー領域と誤ってみなすことを抑制することができる。その結果、カラー画像内、モノクロ画像内における輝度段差などの画質的な妨害を抑制することができる。
【００９７】
実施例４と実施例１を組み合わせる場合には、例えば、実施例１のモノクロ領域決定部１０８に、実施例４の分割領域判定部１３１３と矩形領域設定部１３１４を設ければよい。そして、実施例１によるモノクロ領域決定処理の後処理として分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。実施例４と実施例２を組み合わせる場合には、例えば、実施例２のモノクロ／カラー領域決定部１１０６に、実施例４の分割領域判定部１３１３と矩形領域設定部１３１４を設ければよい。そして、実施例４によるモノクロ領域決定処理の後処理として分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。
具体的には、実施例４の分割領域判定処理（分割領域がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かコメント領域かを判定する処理）により分割領域単位で黒色領域とコメント領域を検出すればよい。黒色領域と判定されなかった分割領域およびコメント領域と判定されなかった分割領域についてはモノクロ領域決定処理の判定結果を採用すればよい。そして、実施例４の方法により、黒色領域と判定された分割領域と、コメント領域と判定された分割領域とを、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなせばよい。
なお、実施例４と実施例１を組み合わせる場合や実施例４と実施例２を組み合わせる場合は、Ｈ×Ｊ画素以下の画素群を分割領域として分割領域判定処理が行われる。即ち、Ｈ×Ｊ画素以下の画素群毎に、その画素群がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かコメント領域かが判定される。Ｈ×Ｊ画素以下の画素群は、例えば、Ｋ×Ｊ画素の画素群、又は、Ｋ×Ｊ画素より少ない画素群である。
【００９８】
＜実施例５＞
上述の実施例３を、実施例１と組み合わせて実施する場合について、本実施例で詳細に説明する。本実施例では、上述の実施例１のモノクロ／カラー領域決定部１０８が、上述の実施例３の分割領域判定部１０３および矩形領域設定部１３１４を有する。そして、上述の実施例１によるモノクロ／カラー領域決定処理の後処理として、実施例３の分割領域判定処理と矩形領域設定処理が行われる。なお、本実施例と同様の考え方で、上述の実施例３を、上述の実施例２と組み合わせて実施することも可能である。
【００９９】
図２０（Ｂ）は、実施例１のモノクロ／カラー領域決定部１０８により決定されたモノクロ領域１００１（実施例１の図６（Ｃ）参照）に対して、上述の実施例３の処理を適用することによりモノクロ領域を拡張して矩形領域に修正する様子を示す図である。
【０１００】
本実施例では、分割領域判定部１３１３が、Ｋ×Ｌ画素の画素群毎に、その画素群が黒色領域か否かを判定する。黒色領域でない画素群に対しては、実施例１のモノクロ領域決定処理の判定結果が採用される。本実施例では、図２０（Ｂ）に示すように、モノクロ領域１００１のくぼんだ箇所が黒色領域として検出されたとする。
【０１０１】
矩形領域設定部１３１４は、分割領域判定部１３１３の判定結果に基づいて、同じ種類の１つまたは複数の画素群を合成して矩形領域を設定する。矩形領域設定部１３１４は、
分割領域判定部１３１３の判定結果に基づいて、モノクロ領域１００１の右上隅、右下隅、左上隅、左下隅の２行２列の画素群（黒色領域と判定された画素群を含む２行２列の画素群）をくぼみ判定対象領域として判断する。矩形領域設定部１３１４は、くぼみ判定対象領域毎に、そのくぼみ判定対象領域のパターンが、実施例３の図１９で示したくぼみパターンと一致するかどうかを判定する。そして、矩形領域設定部１３１４は、くぼみパターンの判定結果に従って黒色領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなし、設定されている矩形領域を変更（更新）する。
図２０（Ｂ）の例では、上記４つのくぼみ判定対象領域のパターンは、いずれも実施例３の図１９のくぼみパターン１−２と一致すると判定される。そのため、上記４つの黒色領域をモノクロ領域とみなす処理（みなし処理）が行われ、現在設定されている矩形領域が変更される。この結果、モノクロ領域１００１と４つの黒色領域とをからなる１つの四角形の領域が、モノクロ領域として再設定される。モノクロ領域１００１の右上隅、右下隅、左上隅、左下隅のくぼみを無くすことができる。
【０１０２】
本実施例によれば、実施例３と同様に、矩形領域単位で画像処理を実行する画像処理装置において、モノクロ領域とカラー領域の検出精度を低下させることなく、モノクロ領域とカラー領域に個別に画像処理を施す際の処理負荷を低減することができる。具体的には、モノクロ領域かカラー領域か黒色領域かの判定の対象である分割領域のサイズを従来よりも大きくしなくてよいため、モノクロ領域とカラー領域の検出精度の低下を抑制することができる。また、画像処理の対象とする矩形領域の数を従来よりも少なくすることができるため、画像処理における処理負荷を従来よりも低減することができる。
なお、本実施例では、モノクロ領域を四角形の領域に拡張して設定する例を挙げたが、カラー領域を同様の手法により四角形の領域に拡張して設定することもできる。カラー背景を有する入力画像の場合には、上述のようにモノクロ領域の検出及び決定処理を行い、モノクロ背景を有する入力画像の場合には、カラー領域の検出及び決定処理を行えばよい。
【０１０３】
＜実施例６＞
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例６に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。なお、本実施例では、水平モノクロ領域として、モノクロ領域と判定された第１の画素群からなる矩形領域が検出され、垂直モノクロ領域として、モノクロ領域と判定された第２の画素群からなる矩形領域が検出されるものとする。第１の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法、及び、第２の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法は実施例１と同様である。
【０１０４】
実施例１の手法により処理した場合、カラー画像の端部がモノクロと誤判定され、設定されるγの違いにより輝度段差が発生し画質妨害を生じる場合がある。
この画質妨害が発生する原理について以下で説明する。
入力画像１０１の一例を図２３に示す。図２３の例では、入力画像１０１は、内視鏡画像１５０１（図中の斜線部）と、レントゲン画像１５０２（図中の白部）とが合成された画像である。内視鏡画像１５０１はカラー画像であり、レントゲン画像１５０２はモノクロ画像である。
【０１０５】
図２４は、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６において検出されるバッファモノクロ率１６０５〜１６０７を示している。フレームカウント値＝３のバッファリング領域１６０１（太枠で図示）は、内視鏡画像１５０１の左上端部を含んでいるが、バッファモノクロ率が９５％以上であるため、水平モノクロ領域と判定される。図２５（Ａ）は、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６により検出された水平モノクロ領域１７０１〜１７０３を示している。図２５（Ａ）に示すように、内視鏡画像１５０１の左上端部は、水平モノクロ領域１７０２として検出される。
【０１０６】
図２６は、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７において検出されるバッファモノクロ率１８０５〜１８０７を示している。フレームカウント値＝５のバッファリング領域１８０１（太枠で図示）は、内視鏡画像１５０１の左上端部を含んでいるが、バッファモノクロ率が９５％以上であるため、垂直モノクロ領域と判定される。図２５（Ｂ）は、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７により検出された垂直モノクロ領域１９０１〜１９０３を示している。図２５（Ｂ）に示すように内視鏡画像１５０１の左上端部は、垂直モノクロ領域１９０２として検出される。
【０１０７】
モノクロ／カラー領域決定部１０８は、検出された水平モノクロ領域１７０１〜１７０３と、垂直モノクロ領域１９０１〜１９０３とのＯＲ領域を、最終的なモノクロ領域として決定する。図２５（Ｃ）に、最終的なモノクロ領域２００１を破線で示す。図２５（Ｃ）に示すように、モノクロ領域２００１は内視鏡画像１５０１の左上端部を含んでいる。その結果、内視鏡画像１５０１の左上端部にはＤＩＣＯＭγ補正が施され、内視鏡画像１５０１の残りの領域（左上端部以外の領域）にはγ＝２．２のγ補正が施されることで、輝度段差の画質妨害が生じる。
【０１０８】
本実施例では上記の画質妨害を低減する手段について説明する。
図２７は、本実施例の画像処理装置のブロック図である。実施例１と同じ機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。本実施例では、水平領域修正部１２０と垂直領域修正部１２１により上記の画質妨害（輝度段差）が低減される。
【０１０９】
入力画像が図２３の入力画像１０１であった場合について説明する。
図２５（Ａ）に示した水平モノクロ領域１７０１〜１７０３を表す水平モノクロ領域信号１１６は、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６から水平領域修正部１２０と垂直領域修正部１２１に出力される。また、図２５（Ｂ）に示した垂直モノクロ領域１９０１〜１９０３を表す垂直モノクロ領域信号１１７は、垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７から垂直領域修正部１２０と垂直領域修正部１２１に出力される。
本実施例においては、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６および垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、入力画像の内容に依らず水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されているものとする。ただし、実施例１で説明したように、カラー背景を有する入力画像であるか、モノクロ背景を有する入力画像であるかが判別されてもよい。そして、水平モノクロ／カラー領域検出部１０６および垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７は、カラー背景を有する入力画像の場合に、水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されていてもよい。
【０１１０】
水平領域修正部１２０は、垂直方向の高さが所定領域（分割領域）の高さと等しい水平モノクロ領域に対して、近傍点を設定する。垂直領域修正部１２１は、水平方向の幅が所定領域（分割領域）の幅と等しい垂直モノクロ領域に対して、近傍点を設定する。
ここで水平領域修正部１２０、垂直領域修正部１２１により検出する「近傍点」について説明する。図２８（Ａ），２８（Ｂ）は「近傍点」を説明する図である。
水平領域修正部１２０は、垂直方向の高さが分割領域の高さ、即ちＪ画素分の高さである水平モノクロ領域に対して、その水平モノクロ領域の外側にあり、当該水平モノクロ領域の４つの頂点近傍の点を近傍点として設定する。水平モノクロ領域に対して設定された４つの近傍点の内、当該水平モノクロ領域の上側（Ｙ座標値が小さい側）に存在する近傍点を上側近傍点、下側（Ｙ座標値が大きい側）に存在する近傍点を下側近傍点と呼ぶ。但し、近傍点が入力画像１０１の画像領域外となる場合は、当該近傍点は存在しないものとする。本実施例では、設定対象の水平モノクロ領域の頂点から水平方向にＨ／２画素、垂直方向にＪ／２画素だけ外側に離れた点が近傍点として設定される。水平モノクロ領域の頂点と近傍点との距離はこれに限るものではいが、水平方向の距離は１画素以上Ｈ画素以
下、垂直方向の距離は１画素以上Ｊ画素以下とするのが好適である。
図２８（Ａ）は水平モノクロ領域１７０１〜１７０３と近傍点を示している。図２８（Ａ）において、近傍点２２０１は水平モノクロ領域１７０２の上側近傍点であり、近傍点２２０２は下側近傍点である。また、水平モノクロ領域１７０２の左側に位置する上側近傍点、左側に位置する下側近傍点は、入力画像１０１の画像領域外に位置するため、存在しないものとして扱われる。水平モノクロ領域１７０１の近傍点も入力画像１０１の画像領域外に位置するため存在しないものとして扱われる。また、水平モノクロ領域１７０３は、垂直方向の高さがＪ画素ではないため近傍点は設定されない。
【０１１１】
水平方向の幅が所定領域（分割領域）の幅と等しい垂直モノクロ領域に対しても同様に近傍点が設定される。具体的には、垂直領域修正部１２１は、水平方向の幅が分割領域の幅、即ちＨ画素分の幅である垂直モノクロ領域に対して、その垂直モノクロ領域の外側にあり、当該垂直モノクロ領域の４つの頂点近傍の点を近傍点として設定する。垂直モノクロ領域に対して設定された４つの近傍点の内、当該垂直モノクロ領域の右側（Ｘ座標値が大きい側）に存在する近傍点を右側近傍点、左側（Ｘ座標値が小さい側）に存在する近傍点を左側近傍点と呼ぶ。
図２８（Ｂ）は垂直モノクロ領域１９０１〜１９０３と近傍点を示している。図２８（Ｂ）において、近傍点２２０４は垂直モノクロ領域１９０２の右側近傍点であり、近傍点２２０３は左側近傍点である。また、垂直モノクロ領域１９０２の上側に位置する右側近傍点、上側に位置する左側近傍点は、入力画像１０１の画像領域外に位置するため、存在しないものとして扱われる。垂直モノクロ領域１９０１の近傍点も入力画像１０１の画像領域外に位置するため存在しないものとして扱われる。また、垂直モノクロ領域１９０３は、水平方向の幅がＨ画素ではないため近傍点は設定されない。図２８（Ａ），２８（Ｂ）において、近傍点２２０２と近傍点２２０４は同じ座標に存在する。
【０１１２】
水平領域修正部１２０は、水平モノクロ領域の上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直モノクロ領域に包含される場合に、その水平モノクロ領域がカラー領域の端部を含んでいると判断し、当該水平モノクロ領域を修正する。以下で詳細を説明する。
【０１１３】
まず、水平領域修正部１２０は、垂直方向の高さが所定領域（分割領域）の高さと等しい水平モノクロ領域に対して近傍点を設定する。具体的には、水平領域修正部１２０は、垂直方向の高さが所定領域（分割領域）の高さと等しい水平モノクロ領域に対する近傍点を検出し、その近傍点の座標を算出する。図２８（Ａ）の例では、水平モノクロ領域１７０２の近傍点２２０１，２２０２の座標が算出される。その後、水平領域修正部１２０は、近傍点２２０１，２２０２が垂直モノクロ領域に包含されているか否かを判定する。図２８（Ｂ）に示すように、水平モノクロ領域１７０２の上側近傍点２２０１は垂直モノクロ領域１９０３に包含されている。一方、下側近傍点２２０２はどの垂直モノクロ領域にも包含されていない。
【０１１４】
次に、水平領域修正部１２０は、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直モノクロ領域に包含される水平モノクロ領域が存在する場合に、当該水平モノクロ領域を以下に述べる方法で修正する。
（１）上側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合：水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、包含される上側近傍点に近い辺のＸ座標値（水平方向の位置）を、当該水平モノクロ領域の下側に隣接する水平モノクロ領域の辺のＸ座標値と一致させる修正
（２）下側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合：水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、包含される下側近傍点に近い辺のＸ座標値を、当該水平モノクロ領域の上側に隣接する水平モノクロ領域の辺のＸ座標値と一致させる修正
【０１１５】
図２８（Ａ）の例では、水平モノクロ領域１７０２の上側近傍点２２０１のみが垂直モ
ノクロ領域に包含されているため、上記（１）の修正が行われる。図２９（Ａ）は水平領域修正部１２０による水平モノクロ領域１７０２の修正を示す図である。図２９（Ａ）に示すように水平モノクロ領域１７０２の右辺は下側に隣接する水平モノクロ領域１７０３の右辺とＸ座標値が一致するように修正される。
水平領域修正部１２０は、水平モノクロ領域１７０１，１７０３と、修正された水平モノクロ領域１７０２とを表す信号を、水平修正領域信号１３０として出力する。
【０１１６】
垂直領域修正部１２１は、垂直モノクロ領域の右側近傍点及び左側近傍点の少なくとも一方が水平モノクロ領域に包含される場合に、その垂直モノクロ領域がカラー領域の端部を含んでいると判断し、当該垂直モノクロ領域を修正する。以下で詳細を説明する。
【０１１７】
まず、垂直領域修正部１２１は、水平方向の幅が所定領域（分割領域）の幅と等しい垂直モノクロ領域に対して近傍点を設定する。具体的には、垂直領域修正部１２１は、水平方向の幅が所定領域（分割領域）の幅と等しい垂直モノクロ領域に対する近傍点を検出し、その近傍点の座標を算出する。図２８（Ｂ）の例では、垂直モノクロ領域１９０２の近傍点２２０３，２２０４の座標が算出される。その後、垂直領域修正部１２１は、近傍点２２０３，２２０４が水平モノクロ領域に包含されているか否かを判定する。図２８（Ａ）に示すように、垂直モノクロ領域１９０２の左側近傍点２２０３は水平モノクロ領域１７０３に包含されている。一方、右側近傍点２２０４はどの水平モノクロ領域にも包含されていない。
【０１１８】
次に、垂直領域修正部１２１は、右側近傍点及び左側近傍点の少なくとも一方が水平モノクロ領域に包含される垂直モノクロ領域が存在する場合に、当該垂直モノクロ領域を以下に述べる方法で修正する。
（３）左側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合：垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、包含される左側近傍点に近い辺のＹ座標値（垂直方向の位置）を、当該垂直モノクロ領域の右側に隣接する垂直モノクロ領域の辺のＹ座標値と一致させる修正
（４）右側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合：垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、包含される右側近傍点に近い辺のＹ座標値を、当該垂直モノクロ領域の左側に隣接する垂直モノクロ領域の辺のＹ座標値と一致させる修正
【０１１９】
図２８（Ｂ）の例では、垂直モノクロ領域１９０２の左側近傍点２２０３のみが水平モノクロ領域に包含されているため、上記（３）の修正が行われる。図２９（Ｂ）は垂直領域修正部１２１による垂直モノクロ領域１９０２の修正を示す図である。図２９（Ｂ）に示すように垂直モノクロ領域１９０２の下辺は右側に隣接する垂直モノクロ領域１９０３の下辺とＹ座標値が一致するように修正される。
垂直領域修正部１２１は、垂直モノクロ領域１９０１，１９０３と、修正された垂直モノクロ領域１９０２とを表す信号を、垂直修正領域信号１３１として出力する。
【０１２０】
モノクロ／カラー領域決定部１０８は、実施例１と同様の方法で水平修正領域信号１３０と垂直修正領域信号１３１からモノクロ領域を決定し、モノクロ領域信号１１８を出力する。
【０１２１】
図２９（Ｃ）は、モノクロ／カラー領域決定部１０８により検出された最終的なモノクロ領域２４０１を示している。図２９（Ｃ）に示すように、本実施例によれば、モノクロ領域２４０１は内視鏡画像１５０１の左上端部を含んでおらず、輝度段差の画質妨害を低減することが可能である。
【０１２２】
＜実施例７＞
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例７に係る画像処理装置及びその制御方法に
ついて説明する。
実施例６では水平モノクロ領域と垂直モノクロ領域を検出する例を説明したが、実施例７では水平カラー領域と垂直カラー領域を検出する例を説明する。具体的には、本実施例では、水平カラー領域として、カラー領域と判定された第１の画素群からなる矩形領域が検出され、垂直カラー領域として、カラー領域と判定された第２の画素群からなる矩形領域が検出されるものとする。第１の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法、及び、第２の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法は実施例１と同様である。
図２３のように入力画像１０１内にカラー矩形領域が一つしかない場合、水平カラー領域と垂直カラー領域を検出した方が検出する領域数が少なくなり領域設定が単純化するというメリットがある。
【０１２３】
図３０は、本実施例の画像処理装置のブロック図である。以下、本実施例に係る画像処理装置の各機能について説明する。なお、実施例１と同じ機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。本実施例では、水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６、垂直モノクロ／カラー領域検出部２５０７、モノクロ／カラー領域決定部２５０８が実施例６と異なる。
【０１２４】
入力画像が図２３の入力画像１０１であった場合について説明する。
本実施例においては、水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６および垂直モノクロ／カラー領域検出部２５０７は、入力画像の内容に依らず水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されているものとする。ただし、実施例１で説明したように、カラー背景を有する入力画像であるか、モノクロ背景を有する入力画像であるかが判別されてもよい。そして、水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６および垂直モノクロ／カラー領域検出部２５０７は、カラー背景を有する入力画像の場合に、水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されていてもよい。
水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６は、モノクロ率信号１１５とフレームカウント値１１４から水平カラー領域信号２５１６を算出する。
水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６は、実施例６の水平モノクロ／カラー領域検出部１０６と同様の処理により、図２４に示すバッファモノクロ率１６０５〜１６０７を検出する。その後、水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６は、バッファモノクロ率１６０７が９５％未満のバッファリング領域（第１の画素群）からなる領域を水平カラー領域として検出する。図３１（Ａ）に水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６により検出された水平カラー領域を破線で示す。本実施例では、図３１（Ａ）に示すように水平カラー領域２６０１，２６０２の２つの領域が検出される。水平モノクロ／カラー領域検出部２５０６は、検出された水平カラー領域２６０１，２６０２を表す信号を、水平カラー領域信号２５１６として、水平領域修正部１２０と垂直領域修正部１２１に出力する。
垂直モノクロ／カラー領域検出部２５０７は、モノクロ率信号１１５とフレームカウント値１１４から垂直カラー領域信号２５１７を算出する。
垂直モノクロ／カラー領域検出部２５０７は、実施例６の垂直モノクロ／カラー領域検出部１０７と同様の処理により、図２６に示すバッファモノクロ率１８０５〜１８０７を検出する。その後、バッファモノクロ率１８０７が９５％未満のバッファリング領域（第２の画素群）からなる領域を垂直カラー領域として検出する。図３１（Ｂ）に垂直モノクロ／カラー領域検出部２５０７により検出された垂直カラー領域を点線で示す。本実施例では、図３１（Ｂ）に示すように垂直カラー領域２７０１，２７０２の２つの領域が検出される。垂直モノクロ／カラー領域検出部２５０７は、検出された垂直カラー領域２７０１，２７０２を表す信号を、垂直カラー領域信号２５１７として、水平領域修正部１２０と垂直領域修正部１２１に出力する。
【０１２５】
水平領域修正部１２０は、実施例６と同様に輝度段差の画質妨害を低減するために、水
平カラー領域を修正する。そして、水平領域修正部１２０は、水平カラー領域信号２５１６と垂直カラー領域信号２５１７から、水平修正領域信号１３０を生成し出力する。
また、垂直領域修正部１２１は、実施例６と同様に輝度段差の画質妨害を低減するために、垂直カラー領域を修正する。そして、垂直領域修正部１２１は、水平カラー領域信号２５１６と垂直カラー領域信号２５１７から、垂直修正領域信号１３１を生成し出力する。
【０１２６】
まず、水平領域修正部１２０は、水平カラー領域信号２５１６から、垂直方向の高さが所定領域の高さと等しい水平カラー領域に対して近傍点を設定する。具体的には、水平領域修正部１２０は、垂直方向の高さが所定領域（分割領域）の高さと等しい水平モノクロ領域に対する近傍点の座標を算出する。また、垂直領域修正部１２１は、垂直カラー領域信号２５１７から、水平方向の幅が所定領域の幅と等しい垂直カラー領域に対して近傍点を設定する。具体的には、垂直領域修正部１２１は、水平方向の幅が所定領域の幅と等しい垂直モノクロ領域に対する近傍点の座標を算出する。近傍点の設定方法は実施例６と同じである。図３２（Ａ）は、水平領域修正部１２０により求められた近傍点を示している。図３２（Ａ）に示す近傍点２８０１は水平カラー領域２６０１の上側近傍点、近傍点２８０２は水平カラー領域２６０１の下側近傍点である。図３２（Ｂ）は、垂直領域修正部１２１により求められた近傍点を示している。図３２（Ｂ）に示す近傍点２８０３は垂直カラー領域２７０１の左側近傍点、近傍点２８０４は垂直カラー領域２７０１の右側近傍点である。
【０１２７】
次に、水平領域修正部１２０は、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直カラー領域に包含される水平カラー領域が存在する場合に、当該水平カラー領域を以下に述べる方法で修正する。
（５）上側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合：水平カラー領域の右辺と左辺のうち、包含される上側近傍点に近い辺のＸ座標値を、当該水平カラー領域の上側に隣接する水平カラー領域の辺のＸ座標値と一致させる修正
（６）下側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合：水平カラー領域の上辺と下辺のうち、包含される下側近傍点に近い辺のＸ座標値を、当該水平カラー領域の下側に隣接する水平カラー領域の辺のＸ座標値と一致させる修正
【０１２８】
図３２（Ａ）の例では、水平カラー領域２６０１の下側近傍点２８０２のみが垂直カラー領域２７０１に包含されているため、上記（６）の修正が行われる。図３３（Ａ）は水平領域修正部１２０による水平カラー領域２６０１の修正を示す図である。図３３（Ａ）に示すように水平カラー領域２６０１の左辺は下側に隣接する水平カラー領域２６０２の左辺とＸ座標値が一致するように修正される。水平領域修正部１２０は、修正された水平カラー領域２６０１と、水平カラー領域２６０２とを表す信号を、水平修正領域信号１３０として出力する。
【０１２９】
そして、垂直領域修正部１２１は、右側近傍点及び左側近傍点の少なくとも一方が水平カラー領域に包含される垂直カラー領域が存在する場合に、当該垂直カラー領域を以下に述べる方法で修正する。
（７）左側近傍点が水平カラー領域に包含される場合：垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、包含される左側近傍点に近い辺のＹ座標値を、当該垂直カラー領域の左側に隣接する垂直カラー領域の辺のＹ座標値と一致させる修正
（８）右側近傍点が水平カラー領域に包含される場合：垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、包含される右側近傍点に近い辺のＹ座標値を、当該垂直カラー領域の右側に隣接する垂直カラー領域の辺のＹ座標値と一致させる修正
【０１３０】
図３２（Ｂ）の例では、垂直カラー領域２７０１の右側近傍点２８０４のみが水平カラ
ー領域２６０１に包含されているため、上記（８）の修正が行われる。図３３（Ｂ）は垂直領域修正部１２１による垂直カラー領域２７０１の修正を示す図である。図３３（Ｂ）に示すように垂直カラー領域２７０１の上辺は右側に隣接する垂直カラー領域２７０２の上辺とＹ座標値が一致するように修正される。垂直領域修正部１２１は、修正された垂直カラー領域２７０１と、垂直カラー領域２７０２とを表す信号を、垂直修正領域信号１３１として出力する。
【０１３１】
モノクロ／カラー領域決定部２５０８は、水平修正領域信号１３０と垂直修正領域信号１３１からカラー領域を決定し、決定したカラー領域を表すカラー領域信号２５１８を出力する。モノクロ／カラー領域決定部２５０８は、具体的には、モノクロ／カラー領域決定部２５０８は、水平修正領域信号１３０で表される水平カラー領域と、垂直修正領域信号１３１で表される垂直カラー領域とのＡＮＤ領域を最終的なカラー領域として決定する。他の領域はモノクロ領域として決定される。
【０１３２】
図３３（Ｃ）に、モノクロ／カラー領域決定部２５０８により決定された最終的なカラー領域３００１を破線で示す。図３３（Ｃ）に示すように、本実施例によれば、カラー領域３００１は内視鏡画像１５０１の全領域を含んでおり、輝度段差の画質妨害を低減することが可能である。
【符号の説明】
【０１３３】
１０２  ヒストグラム取得部
１０６  水平モノクロ／カラー領域検出部
１０７  垂直モノクロ／カラー領域検出部
１０８  モノクロ／カラー領域決定部
１１０６  モノクロ／カラー領域検出部
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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