(57)【要約】      （修正有）【課題】色紙などを用紙として使用している原稿を読み取った場合にも無地ページを判別可能とする。【解決手段】3つのカラーコンポーネント信号を入出力するNxNxN格子点の3次元LUTからなる入力色空間変換処理部１０１と処理対象のデジタルカラー画像の第一の画素の信号入力に一番近い3次元LUT上の格子点を重心として決定する重心格子点決定手段１０６と重心格子点の近傍の格子点を特定する近傍格子点特定手段１０７と前記デジタルカラー画像を前記3次元LUTにて一画素ずつ色変換すると共に、処理対象画素が補間演算の際に前記重心格子点と前記近傍格子点を参照したか否かを確認する参照格子点比較手段１０８と、比較した結果、参照しなかった回数を計数するカウント手段１０９とを有しており、前記カウント手段にて計数された値が予め設定された閾値よりも大きい際に無地の画像であると判断する。【選択図】図１
2013131941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
3つのカラーコンポーネント信号を入力し、3つのカラーコンポーネント信号を出力するNxNxN格子点の3次元LUTからなる入力色空間変換処理部（１０１）と、
処理対象のデジタルカラー画像の第一の画素の信号入力に一番近い3次元LUT上の格子点を重心として決定する重心格子点決定手段（１０６）と、
重心格子点の近傍の格子点を特定する近傍格子点特定手段（１０７）と、
前記デジタルカラー画像を前記3次元LUTにて一画素ずつ色変換すると共に、処理対象画素が補間演算の際に前記重心格子点と前記近傍格子点を参照したか否かを確認する参照格子点比較手段（１０８）と、
参照格子点比較手段が比較した結果、処理対象画素が前記重心格子点と近傍格子点を参照しなかった回数を計数するカウント手段（１０９）と、
を有しており、前記カウント手段にて計数された値が予め設定された閾値よりも大きい際には本処理対照のデジタルカラー画像が無地の画像であると判断する（１１０）ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
重心格子点のと隣接する格子点を特定する隣接格子点特定手段（８０３）と、
処理対象画素が補間演算の際に前記重心格子点と前記隣接格子点を参照したときの頻度を計数するためのヒストグラム作成手段（８０１）と、
前記ヒストグラム作成手段が作成したヒストグラムの結果から最頻の格子点を新たな重心として特定する新重心格子点特定手段（８０２）と、を有しており、
新重心格子点特定手段に基づき、重心格子点と近傍格子点と隣接格子点を更新して、
前記カウント手段は、処理対象画素が補間演算の際に更新された重心格子点と更新された近傍格子点を参照しなかった回数を計数することを特徴とする
請求項１に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は3次元LUTによる色空間変換手段を用いて、画像データから無地面を検出するための画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙原稿上に記載されている情報を電子画像データとして取り込む装置が広く使用されている。例えば多機能複写機（MFP）やFAX装置に搭載されている自動原稿読み取り装置や、ドキュメントスキャナ等の自動原稿読み取り装置である。
【０００３】
これら自動原稿読み取り装置は複数の紙原稿を置き台に設置した後、読み取りを開始すると一枚ずつ原稿を搬送し読み取りを行う。また、原稿を反転させてその両面を読み取ることもできる。
【０００４】
このような自動原稿読取装置では両面に印字された原稿と片面に印字された原稿が混載されていても、それらを判別することなく読み取りを行っている。しかしながら、この方法では片面に印字された原稿の裏の白紙面も読み取ることになり、その結果不要なデータを処理することになり、処理が遅くなってしまう。また、白紙面を印刷することになり、紙資源を無駄に消費することになる。
【０００５】
このような課題に対して、例えば１ページ分の画像データの中にどれだけ色成分が含まれているかを判断し、色成分が予め設定した閾値以下であれば白紙と判断して該白紙ページを除去する方法が提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2009-246970号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、例えば色紙などを用紙として使用している原稿を読み取った場合、その色味によってはページ全面に色成分が存在してしまう。そして、何も記載されていないページを判別することが困難となってしまうという課題がある。
【０００８】
本発明は上記課題を解決するためになされたものである。その目的は、白紙だけでなく、色紙においても何も記載されていない無地紙を検知することを可能とする画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明では上記課題を解決するために
3つのカラーコンポーネント信号を入力し、3つのカラーコンポーネント信号を出力するNxNxN格子点の3次元LUTからなる入力色空間変換処理部（１０１）と、
処理対象のデジタルカラー画像の第一の画素の信号入力に一番近い3次元LUT上の格子点を重心として決定する重心格子点決定手段（１０６）と、
重心格子点の近傍の格子点を特定する近傍格子点特定手段（１０７）と、
前記デジタルカラー画像を前記3次元LUTにて一画素ずつ色変換すると共に、処理対象画素が補間演算の際に前記重心格子点と前記近傍格子点を参照したか否かを確認する参照格子点比較手段（１０８）と、
参照格子点比較手段が比較した結果、処理対象画素が前記重心格子点と近傍格子点を参照しなかった回数を計数するカウント手段（１０９）と、
を有しており、前記カウント手段にて計数された値が予め設定された閾値よりも大きい際には本処理対照のデジタルカラー画像が無地の画像であると判断する（１１０）ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
色空間変換処理で扱っている色情報を利用するので
複雑な画像解析をせずに、白紙だけでなく色紙においても何も記載されていない無地紙を検知することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第一の実施の形態を実現するブロック図
【図２】MFPに本発明を適用した際の画像処理ブロック図
【図３】３次元LUTの概念図
【図４】四面体補間の概念図
【図５】第一の実施の形態の処理フローチャート
【図６】重心格子点と近傍格子点を示す図
【図７】重心格子点と近傍格子点で指定する色領域を示す図
【図８】第二の実施の形態を実現するブロック図
【図９】第二の実施の形態の処理フローチャート
【図１０】重心格子点と隣接格子点を示す図
【図１１】ヒストグラムの例を示す図
【図１２】重心格子点が更新される際の概念図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。
【００１３】
同一の機能を有する手段、ブロックには同一の符号を付す。
【００１４】
図2は本発明をMFPに適用した際の主要な画像処理パスを示すものである。
【００１５】
自動原稿読取装置203で読み取られた原稿はデジタル画像データに変換される。便宜上、自動原稿読取装置203で読み取った画像信号はR、G、B各8bitの深度をもっているものとして説明する。このRGB信号は自動原稿読取装置203を構成する図示しない光学デバイスに依存した特性を持っている。よって、CIE（Commission Internationale d’Eclairage  国際照明委員会）で定めるところの表色系としては未だ意味を有さない状態の信号である。
【００１６】
入力色空間変換手段101は3次元LUT（Look Up Table）で構成されており、前記画像データを、光学デバイスに依存しない標準の色空間のR2、G2、B2信号へと色空間変換する。なお、ここで述べる標準の色空間とはR2、G2、B2信号の組み合わせで表現される色がCIEで定めている表色系の例えばL*a*b*と一意に対応していることを指す。
【００１７】
3次元LUTの構成を概念的に表すと図3のようになり、R、G、Bの3方向に0〜255の直行軸を設ける。これは夫々読取った画像の1画素のRGB信号に対応した軸である。この直行軸上には離散的にLUTのエントリーポイントが配置されており、各エントリーポイントには3次元LUTのRGB出力値が格納されている。以後、このエントリーポイントを格子点と呼称する。
【００１８】
入力信号R、G、Bが3次元LUTに入力されたとき、その座標を包括する4つの格子点すなわち三角錐の頂点となる格子を決定する。そして、各格子と入力信号の座標の距離をもとに線形補間をするものであり、より詳細には特開2005-354421などで説明がなされているものである。
【００１９】
例えば入力画素信号Pを包括する4格子が図4に示すとおりになった場合をもとに説明すると、該4格子はC0、C1、C2、C3のようになる。なお注目画素信号を包括する立方体を構成する8つの格子点のうち、R軸方向、G軸方向、B軸方向の全ての方向において原点に一番近い格子点がC0として選択される。また、注目画素信号を包括する立方体を構成する8つの格子点のうち、R軸方向、G軸方向、B軸方向の全ての方向において原点から一番遠い側にある格子点がC3として選択される。C1とC2は注目画素信号を包括する四面体を構成するように適宜選択される。
【００２０】
夫々の格子に格納されている出力値を
C0：（R_C0、G_C0、B_C0）
C1：（R_C1、G_C1、B_C1）
C2：（R_C2、G_C2、B_C2）
C3：（R_C3、G_C3、B_C3）
とし、格子間の距離をNとする。
【００２１】
これら4つの格子が選択された時点で、各格子と入力信号の座標の距離をもとにA0、A1、A2、A3の重み係数が算出される。
【００２２】
そして入力信号R、G、Bに対する3次元LUTの出力信号R2、G2、B2は
R2=（A0×R_C0＋A1×R_C1＋A2×R_C2＋A3×R_C3）/N
G2=（A0×G_C0＋A1×G_C1＋A2×G_C2＋A3×G_C3）/N
B2=（A0×B_C0＋A1×B_C1＋A2×B_C2＋A3×B_C3）/N
で線形補間し、導出されるのである。
【００２３】
これまで処理した画像データを、回線205を利用して、たとえば2値化処理をしてからFAX送信をしたり、カラーデータのまま外部情報機器に送信したりすることができる。
【００２４】
無地紙判定部111は入力色空間変換手段が色空間変換時に参照している格子点情報を元に、現在画像処理している原稿が無地か否かを判定し、その判定結果の信号を後段の画像処理構成要素に通知する。無地紙判定部111の動作については後述する。
【００２５】
出力色空間変換手段201は3次元LUTなどで構成されており、前記標準の色空間信号R2、G2、B2をプリンタ204の色再現特性に依存したCMYK信号へと色空間変換する。
【００２６】
この出力色空間変換手段201の3次元LUTの動作は入力色空間変換手段101に対して、各格子点に格納されている出力値がCMYKの4色になったものであり、補間演算方法は同様である。
【００２７】
ハーフトーニング部202は前記CMYK信号に変換された画像データのC版、M版、Y版、K版の各版毎にディザスクリーンや誤差拡散などの処理を施し、プリンタで印字できるデータに変換する。
【００２８】
プリンタ204はハーフトーニング済みの画像データを印刷用紙上に印刷する。
【００２９】
［実施例１］
図1は入力色空間変換部101と無地紙判定部111をより詳細に示した図である。
【００３０】
入力色空間変換部101は代表格子点C0決定手段102と、3格子点C1、C2、C3決定手段103と四面体補間演算手段104で構成されている。色空間変換方法については前述したとおりである。
【００３１】
無地紙判定部111は領域指定部105と参照格子点比較手段108とカウンタ109と判定手段110から構成されている。
【００３２】
また領域指定部105は重心格子点決定手段106と近傍格子点決定手段107から構成されている。
【００３３】
図5は前記入力色空間変換部と無地紙判定部とにより無地紙を検知する動作を実施する際のフローチャートを示す図である。他の図面と共に図5を参照しながら詳細な動作を説明する。
【００３４】
RGB各信号で構成される画像データの注目画素信号Pが入力色空間変換部101に入力される。代表点C0 決定手段102と3格子点C1、C2、C3決定手段103によって図4に示すように、注目画素信号Pを包括する四面体を構成するC0、C1、C2、C3を決定する。そして四面体補間手段104にて前述の重み係数A0、A1、A2、A3が算出されている。
【００３５】
無地紙判定部111は入力色空間変換部101で導き出されている前記C0、C1、C2、C3の格子点情報とA0、A1、A2、A3の重み係数情報を受け取り、重心格子点決定手段106により重心格子点を決定する。これは一番大きな重み係数に対応する格子点を特定することである（ステップS501）。
【００３６】
重心格子点を決定した後、近傍格子点決定手段107は重心格子点を囲む複数の格子点を決定する。重心格子点がRGB座標上（x、y、z）であった場合、近傍格子点となるのは以下の７格子点であり、これを図示したもが図6である。
【００３７】
（x、y、z−1）
（x、y−1、z）
（x、y−1、z−1）
（x−1、y、z）
（x−1、y、z−1）
（x−1、y−1、z）
（x−1、y−1、z−1）
重心格子点と近傍格子点は、重心格子点を中心とした2ｘ2ｘ2の立方体の領域に注目画素の信号が入力された場合に入力色空間変換部101で代表点C0になりうる格子点を指している（ステップS502）。
【００３８】
注目画素として次の画素に進む（ステップS503）。
【００３９】
参照格子点比較手段108は、注目画素を入力色空間変換部101で処理する際に決定されるC0のRGB座標が、重心格子点の座標もしくは近傍格子点の座標と一致しているか否か判断するために、座標値の比較を行う（ステップS504）。
【００４０】
C0が重心格子点の座標もしくは近傍格子点の座標と一致しなかった場合は、カウンタ109のカウント値をカウントアップする（ステップS505）。
【００４１】
前記カウント値と予め設定してある閾値とを比較して、カウント値が閾値よりも小さい場合はステップS503に戻って注目画素を一つ進める（ステップS508）。
【００４２】
判定手段110は、ステップS508での比較において、カウント値が閾値以上であった場合に、画像処理対象の画像データが無地紙ではないという判定をして、無地紙ではないという判定信号を出力する。
【００４３】
ステップS504にてC0が重心格子点の座標もしくは近傍格子点の座標と一致した場合は、注目画素が画像データの最終画素かを判断し、最終画素ではない場合はステップS503に戻って注目画素を一つ進める（ステップS505）。
【００４４】
ステップS505にて注目画素が画像データの最終画素であると判断された場合は判定手段110は画像処理対象の画像データが無地紙であると判定をして、無地紙であるという判定信号を出力する。
【００４５】
図6に示すような重心格子点と近傍格子点を参照する2x2x2の立方体は、図7に示すように色空間全体を構成する3次元LUTに対してはある一部の領域である。よって画像データの全ての画素がこの2x2x2の立方体の中に分布しているということは、ほぼ同じ色だけで構成された画像データであると見ることができる。
【００４６】
以上のように色空間変換処理で扱っている色情報を利用しているために複雑な画像解析をせずに、白紙だけでなく色紙においても何も記載されていない無地紙を検知することが可能となる。
【００４７】
そして前記無地紙判定信号を用いて、画像処理対象の画像データが無地紙であると判定された場合は出力色空間変換部201以降の処理をキャンセルしてそのページのプリントをスキップすることに活利用できる。また、同様にFAXなどの送信時に該ページの送信をスキップすることに利用できる。
【００４８】
3次元LUTの格子点間隔が狭くなるほど、即ち、格子点数が増えるに従い前述の2x2x2の立方体が示す領域は狭くなっていく。ある一定以上領域が狭くなると画像データ中のノイズ成分や自動原稿読取装置203のデバイス特有の読み取りムラなどの影響を著しく受けてしまい、無地紙を無地紙ではないと誤検知してしまう可能性が増えてしまう。
【００４９】
このような時は近傍格子点決定手段107で決定する近傍格子点を、RGB座標軸上で更に1段階原点側のものも含めればよい。即ち、3次元LUTの大きさに対する重心格子点と近傍格子点を参照する立方体の大きさを適切に維持するよう、近傍格子点の数を増減するようにすればよい。
【００５０】
［実施例２］
図8は本発明の第二の実施例における入力変換部101と無地紙判定部111をより詳細に示した図である。
【００５１】
これは図1の無地紙判定部111内にヒストグラム手段801と新重心格子点特定手段802が構成追加されており、領域指定部105内に隣接格子点特定部803が構成追加されているものである。
【００５２】
図9は本発明の第二の実施例である、重心を定期的に変更する動作をするときのフローチャートを示している。他の図と共に図9を参照してより詳細に説明する。
【００５３】
ステップS502までの処理は実施例1と同様であるため説明を割愛する。
【００５４】
隣接格子点決定手段803は重心格子点に隣接する隣接格子点を決定する。重心格子点がRGB座標上（x、y、z）であった場合、隣接格子点となるのは以下の6格子点でであり、これを図示したものが図10である（ステップS091）。
【００５５】
（x、y、z−1）
（x、y、z＋1）
（x、y−1、z）
（x、y＋1、z）
（x−1、y、z）
（x＋1、y、z）
予め設定してある所定画素数だけ処理をしたか否かを判断する。注目画素がまだ所定画素数処理済でない場合はステップS503に進み、注目画素を一つ進める（ステップS902）。
【００５６】
ヒストグラム作成手段801は入力色空間変換手段101で算出された注目画素を処理するための重み係数A0、A1、A2、A3を基に、前記重心格子点と隣接格子点について一番重み係数が大きかったときの数を係数する（ステップS908）。
【００５７】
ステップS902にて予め設定してある所定画素数だけ処理が済んでいると判断された場合に新重心格子点特定手段802は、重心格子点と隣接格子点の中から新たな重心を特定する（ステップS903）。
【００５８】
ヒストグラム生成手段が計数したヒストグラムの例を図11に示す。この例では（x、y＋1、z）が最頻であるので全体的にはGが高くなる方向に入力の色が緩やかに変化したと捉えることができる。このときの重心の変化について図12に示す。
【００５９】
新重心格子点特定手段802の結果を基に、重心格子点特定手段106は新しい格子点を重心として特定する（ステップS904）。
【００６０】
これに伴い近傍格子点特定手段107は新しい重心格子点に対する、新しい近傍格子点を特定する（ステップS905）。
【００６１】
更に隣接格子点特定手段803は新しい重心格子点に対する、新しい隣接格子点を特定する（ステップS906）。
【００６２】
ヒストグラム作成手段は計数していたヒストグラムをリセットしステップS503へ戻る（ステップS907）。
【００６３】
ステップS505で注目画素が画像データの最終画素かを判断し、最終画素ではない場合はステップS902に戻って注目画素を一つ進める（ステップS505）。
【００６４】
ステップS507のカウント値と予め設定してある閾値とを比較して、カウント値が閾値よりも小さい場合はステップS902に戻って注目画素を一つ進める（ステップS508）。
【００６５】
その他の処理ステップに関しては前述の通りの動作をする。
【００６６】
原稿自動読取装置203の光学的な読み取りムラがある場合などは画像データ上に緩やかなグラデーションが存在してしまう場合がある。本手法を用いることで光学的な読み取りムラに追従することができ、より精度の高い無地紙検知を実施することが可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１０５  領域指定部
１０６  重心格子点特定手段
１０７  近傍格子点特定手段
１０８  参照格子点比較手段
１０９  カウンタ
１１０  判定手段
１１１  無地紙判定部
【図１】
2013131941.tif 000003
【図２】
2013131941.tif 000004
【図３】
2013131941.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2013131941.tif 000009
【図８】
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【図９】
2013131941.tif 000011
【図１０】
2013131941.tif 000012
【図１１】
2013131941.tif 000013
【図１２】
2013131941.tif 000014