(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドットマトリクス状の画素の色成分からなるカラー画像データを入力するカラー画像データ入力手段と、
各色成分が輝度成分に対して寄与する重み係数を算出するにあたり、上記入力したカラー画像データの色成分毎の鮮鋭性を比較して鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えて重み係数を算出する重み係数算出手段と、
上記入力したカラー画像データの各色成分のそれぞれに上記算出した重み係数を乗じて輝度成分からなるモノクロ画像データを生成する輝度成分算出手段とを具備することを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項２】
上記請求項１に記載のモノクロ画像データ生成装置において、
上記重み係数算出手段は、色成分毎に予め決定された所定の基本定数を保持しており、鮮鋭性が相対的に大きな色成分においては当該基本定数に対して相対的に大きな補正を行って上記重み係数を算出することを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項３】
上記請求項２に記載のモノクロ画像データ生成装置において、
上記重み係数算出手段が行う補正は、上記補正により変化する基本定数の範囲が所定の範囲内に限定されるようにして行われることを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項４】
上記請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、
上記重み係数算出手段は上記カラー画像データについて画像を所定の領域毎に分割し当該領域毎に鮮鋭性を比較し、当該領域毎に上記重み係数を算出するとともに当該領域毎の重み係数に所定の加重係数を乗じた加重平均を画像全体の重み係数とすることを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項５】
上記請求項４に記載のモノクロ画像データ生成装置において、
上記重み係数算出手段は、カラー画像データに基づく画像において上記所定の領域が中央に近づくほど大きな加重係数を乗じることを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項６】
上記請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、
上記重み係数算出手段は、カラー画像データの色成分毎の鮮鋭性を比較するのに代えて、画像のコントラストを色成分毎に比較することを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項７】
上記請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、
上記重み係数算出手段は、上記カラー画像データを周波数空間値に変換するとともに当該周波数空間値を所定の値域で積算し、当該積算値を鮮鋭性として比較することを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項８】
上記請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、
上記重み係数算出手段は、上記カラー画像データについて平滑化処理を行い、平滑化の前後それぞれにおいて注目画素と周辺画素との階調値の差分を計算するとともに当該差分値のヒストグラムを算出し、平滑化の前後のヒストグラムの差を積算し、当該積算値を鮮鋭性として比較することを特徴とするモノクロ画像データ生成装置。
【請求項９】
ドットマトリクス状の画素の色成分からなるカラー画像データを入力するカラー画像データ入力工程と、
各色成分が輝度成分に対して寄与する重み係数を算出するにあたり、上記入力したカラー画像データの色成分毎の鮮鋭性を比較して鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えて重み係数を算出する重み係数算出工程と、
上記入力したカラー画像データの各色成分のそれぞれに上記算出した重み係数を乗じて輝度成分からなるモノクロ画像データを生成する輝度成分算出工程とを具備することを特徴とするモノクロ画像データ生成方法。
【請求項１０】
ドットマトリクス状の画素の色成分からなるカラー画像データを入力するカラー画像データ入力機能と、
各色成分が輝度成分に対して寄与する重み係数を算出するにあたり、上記入力したカラー画像データの色成分毎の鮮鋭性を比較して鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えて重み係数を算出する重み係数算出機能と、
上記入力したカラー画像データの各色成分のそれぞれに上記算出した重み係数を乗じて輝度成分からなるモノクロ画像データを生成する輝度成分算出機能とをコンピュータに実行させることを特徴とするモノクロ画像データ生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、モノクロ画像データ生成装置、モノクロ画像データ生成方法およびモノクロ画像データ生成プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータにて扱う画像は通常ドットマトリクス状の画素からなる画像データにて構成されており、カラーの場合はＲ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の各色成分の階調値を特定するなどして画像データを構成する。デジタルカメラやコンピュータ上のアプリケーション等においては利用者の様々なニーズに応じた画像処理が可能であり、その機能の一つとしてカラー画像をモノクロ化することが行われている。カラー画像データからモノクロ画像データを生成するためには、従来から各色成分に所定の重み係数を乗じて輝度成分を算出し、当該輝度成分の階調値データをモノクロ画像データとするようなことが行われている。この場合、上記ＲＧＢの各色成分の視覚感度を考慮して輝度Ｙの階調値をＲＧＢ階調値に基づいてＹ＝０．３Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂとして算出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の技術においては、以下の問題があった。
すなわち、カラー画像データからモノクロ画像データを生成する際に各色成分の視覚感度を考慮しているものの、画像の特徴を全く考慮していないので個々の画像で最適な変換処理ができていなかった。例えば、各色成分において鮮鋭性が非常に異なり、鮮鋭性が大きくまた画像に細かな変化がある色成分がＢ成分であった場合、上式においてはＢ成分の寄与が小さいことから元のカラー画像での鮮鋭性や画像の微細な変化がモノクロ画像データにほとんど反映されなくなってしまう。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、元画像の階調値変動を反映させつつモノクロ画像データを生成可能なモノクロ画像データ生成装置、モノクロ画像データ生成方法およびモノクロ画像データ生成プログラムの提供を目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明は、ドットマトリクス状の画素の色成分からなるカラー画像データを入力するカラー画像データ入力手段と、各色成分が輝度成分に対して寄与する重み係数を算出するにあたり、上記入力したカラー画像データの色成分毎の鮮鋭性を比較して鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えて重み係数を算出する重み係数算出手段と、上記入力したカラー画像データの各色成分のそれぞれに上記算出した重み係数を乗じて輝度成分からなるモノクロ画像データを生成する輝度成分算出手段とを具備する構成としてある。
【０００５】
上記のように構成した請求項１にかかる発明においては、カラー画像データ入力手段によってドットマトリクス状の画素の色成分からなるカラー画像データを入力し、重み係数算出手段で各色成分が輝度成分に対して寄与する重み係数を算出する。そして、輝度成分算出手段にてカラー画像データの各色成分のそれぞれに上記算出した重み係数を乗じて輝度成分からなるモノクロ画像データを生成する。上記重み係数算出手段では、上記入力したカラー画像データの色成分毎の鮮鋭性を比較して鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えることによって重み係数を算出する。
【０００６】
すなわち、色成分毎の鮮鋭性が相対的に大きな色成分が相対的に大きく変更されながら重み係数が決定されるので、元画像の色成分毎の情報を的確に反映したモノクロ画像データを生成することができる。ここで、重み係数算出手段は鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えることができればよく、鮮鋭性が大きな色成分の重み係数の絶対値が他の色成分の重み係数の絶対値より大きくなることまで要求しているわけではない。
【０００７】
この重み係数算出手段における重み算出の具体例として請求項２にかかる発明は、上記請求項１に記載のモノクロ画像データ生成装置において、上記重み係数算出手段は、色成分毎に予め決定された所定の基本定数を保持しており、鮮鋭性が相対的に大きな色成分においては当該基本定数に対して相対的に大きな補正を行って上記重み係数を算出する構成としてある。
【０００８】
すなわち、各色成分が輝度成分に対して寄与する重みが予め基本定数によって規定されているとともに、鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対する基本定数を相対的に大きく補正する。従って、鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えることができる。ここで、基本定数は各色成分が輝度に対して寄与する重みを予め規定することができればよく、上述の従来例のように視覚感度に基づいて規定しても良いし、利用者が予め任意の定数を規定してもよい。
【０００９】
さらに、請求項３にかかる発明は、上記請求項２に記載のモノクロ画像データ生成装置において、上記重み係数算出手段が行う補正は、上記補正により変化する基本定数の範囲が所定の範囲内に限定されるようにして行われる構成としてある。すなわち、上記基本定数は上記視覚感度や利用者の意図等に基づいて各色成分の輝度に対する寄与を予め規定したものであり、この基本定数に対して非常に大きな補正をすると視覚感度や利用者の意図等から大きく離れたモノクロ画像が生成されてしまう。そこで、基本定数に対する変化を限定することによって、視覚感度や利用者の意図等から大きく離れたモノクロ画像を生成することを防止することができる。ここで、基本定数に対する変化を限定する所定の範囲は適宜調整することができ、例えば±５０％に制限するなど利用者の意図などに応じて種々の範囲とすることができる。
【００１０】
さらに、重み係数算出手段においては種々の手法によって鮮鋭性を比較することができる。そのため、上記重み係数算出手段は、画像の鮮鋭性を色成分毎に比較する構成としてある。すなわち、鮮鋭性が高い画像は画素間の階調値差が大きいし、微細領域で鮮鋭性が細かく変化している画像は画素間の鮮鋭性が大きいので、この鮮鋭性を比較することによって画像データにおける鮮鋭性を比較することができ、元画像の鮮鋭性を反映したモノクロ画像を生成することができる。
【００１１】
単に鮮鋭性を高くするには、上記従来例のようにしてモノクロ画像を生成した後にいわゆるアンシャープマスクことによっても実現することができるが、この場合の鮮鋭性は元画像の鮮鋭性を反映させない人工的なものである。しかし、本発明によれば高鮮鋭部位や鮮鋭部分が細かく変化する色成分の階調値を重み係数において相対的に大きく加味するので、元画像の鮮鋭性をモノクロ画像に反映させて自然なモノクロ画像にすることができる。
【００１２】
さらに、鮮鋭性を比較する際の具体的な構成例として請求項４にかかる発明は、上記請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、上記重み係数算出手段は上記カラー画像データについて画像を所定の領域毎に分割し当該領域毎に鮮鋭性を比較し、当該領域毎に上記重み係数を算出するとともに当該領域毎の重み係数に所定の加重係数を乗じた加重平均を画像全体の重み係数とする構成としてある。
【００１３】
すなわち、必ずしもモノクロ化する画像の全体を一度に比較する必要はなく、画像を所定の領域に分割するとともにそれぞれの領域で鮮鋭性を比較しても良い。このとき、各領域毎に重み係数を算出可能であるが、各領域毎に異なる重み係数で色変換を行うと領域間でトーンジャンプが発生するおそれがあるので、各領域毎の重み係数に所定の加重係数を乗じて加重平均として画像全体の重み係数とすれば好適である。ここで、加重係数は種々の観点から規定することができ、上記分割した領域の面積比や画素数比等を採用可能である。
【００１４】
さらに、この加重係数を規定するための具体的な構成例として請求項５にかかる発明は、上記請求項４に記載のモノクロ画像データ生成装置において、上記重み係数算出手段は、カラー画像データに基づく画像において上記所定の領域が中央に近づくほど大きな加重係数を乗じる構成としてある。すなわち、一般的な画像においては中央にその画像の主たる像が配置される傾向が強いので、かかる構成によって主たる像の鮮鋭性を的確に反映させつつモノクロ画像データを生成することができる。むろん、利用者に領域を選択させて任意の領域の加重係数を大きくする構成等を採用することもできる。
【００１５】
重み係数算出手段において鮮鋭性を比較するための他の構成例として請求項６にかかる発明は、上記請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、上記重み係数算出手段は、カラー画像データの色成分毎の鮮鋭性を比較するのに代えて、画像のコントラストを色成分毎に比較する構成としてある。すなわち、コントラストが高い画像においても画素間の階調値差が大きいので、このコントラストを比較することによって画像データにおける鮮鋭性を比較することができ、元画像のコントラストを反映したモノクロ画像を生成することができる。上記従来例のようにしてモノクロ画像を生成した後にコントラストを変更すると人工的な変更になるが、この場合も元画像のコントラストを反映させることによって自然なモノクロ画像にすることができる。
【００１６】
以上のような比較対象について鮮鋭性を比較するための具体的な構成例として請求項７にかかる発明は、上記請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、上記重み係数算出手段は、上記カラー画像データを周波数空間値に変換するとともに当該周波数空間値を所定の値域で積算し、当該積算値を鮮鋭性として比較する構成としてある。すなわち、ドットマトリクス状の画像データにおいて色成分の階調値は、例えば赤成分の階調値をＲ（ｘ，ｙ）などとして２次元空間の関数として規定されるのが一般的である。
【００１７】
この２次元空間を実空間として周波数空間値に変換すると実空間中で広がりを有する領域全体の特性を周波数空間中のスペクトルとして把握することができる。従って、実空間中の総ての領域についてカラー画像データの鮮鋭性を微細に解析することなく、当該領域の鮮鋭性を把握することができる。より具体的な例としては各色成分毎の階調値を２次元空間中の離散的な関数であるとし、これを離散的フーリエ変換により周波数空間値に変換する構成が採用可能である。
【００１８】
このようにして変換された周波数空間のスペクトルによれば画像内の空間周波数分布、すなわち、画像内における鮮鋭部位の分布が分かるので、この周波数空間のスペクトルを色成分毎に積算することによって画像全体の色成分毎の鮮鋭性を容易に比較することができる。ここで、むろん離散的フーリエ変換を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって実行することも可能である。
【００１９】
さらに、上記比較対象について鮮鋭性を比較するための具体的な構成例として請求項８にかかる発明は、上記請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のモノクロ画像データ生成装置において、上記重み係数算出手段は、上記カラー画像データについて平滑化処理を行い、平滑化の前後それぞれにおいて注目画素と周辺画素との階調値の差分を計算するとともに当該差分値のヒストグラムを算出し、平滑化の前後のヒストグラムの差を積算し、当該積算値を鮮鋭性として比較する構成としてある。
【００２０】
すなわち、実空間中で鮮鋭性を比較することもできその手法は様々であるが、一例としていわゆるデルタヒストグラムを使用することができる。デルタヒストグラムにおいては、鮮鋭性の高い画像では隣接画素間の階調値差が大きくぼやけた画像ではその差が小さいことを利用しており、比較対象の画像データを色成分毎に平滑化する。元の色成分毎の画像データにおいて所定の注目画素とその周囲の画素との階調値差分を計算し、平滑化した画像データにおいても同様に階調値差分を計算すると、鮮鋭性が高く、また、鮮鋭部分が細かく変化するほどその差分値が大きい傾向にあるはずである。そこで、この差分値のヒストグラムを算出し平滑化前後のヒストグラムの差を積算すれば、鮮鋭性が高く、鮮鋭部分が細かく変化する色成分でこの積算値が大きくなる。従って、この積算値、すなわちデルタヒストグラムを比較することによって色成分毎の鮮鋭性を比較することができる。
【００２１】
このようなモノクロ画像データ生成装置はかかる制御に従って処理を進めていく上で、その根底にはその手順に発明が存在するということは当然であり、方法としても適用可能であることは容易に理解できる。このため、請求項９にかかる発明においても、基本的には同様の作用となる。すなわち、必ずしも実体のある装置などに限らず、その方法としても有効であることに相違はない。さらに、請求項２〜請求項８に対応する方法も実現可能であることは言うまでもない。
【００２２】
また、上記モノクロ画像データ生成装置は単独で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。発明の思想の具現化例としてモノクロ画像データ生成装置を制御するためのソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用されるといわざるをえないし、当該ソフトウェア自体としても発明は成立する。このため、上記請求項１０にかかる発明においても基本的には同様の作用となる。むろん単独で実施される場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で他の方法とともに実施されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものであって、適宜変更可能である。さらに、請求項２〜請求項８に対応するプログラムも実現可能であることは言うまでもない。
むろん、このプログラムの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。また、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。上記媒体とは異なるが、供給方法として通信回線を利用して行なう場合であれば通信回線が伝送媒体となって本発明が利用されることになる。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものとしてあってもよい。むろん、このプログラム自体に発明の思想が反映されていることはいうまでもない。
【００２３】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１，請求項９，請求項１０，にかかる発明によれば、元画像の色成分毎の情報を的確に反映したモノクロ画像データを生成可能なモノクロ画像データ生成装置、モノクロ画像データ生成方法およびモノクロ画像データ生成プログラムを提供することができる。
また、請求項２にかかる発明によれば、鮮鋭性が相対的に大きな色成分に対して容易に相対的に大きな変更を加えることができる。
さらに、請求項３にかかる発明によれば、視覚感度や利用者の意図等から大きく離れたモノクロ画像を生成することを防止することができる。
【００２４】
さらに、請求項４にかかる発明によれば、所定の領域毎に重み係数を算出することができる。
さらに、請求項５にかかる発明によれば、主たる像の鮮鋭性を的確に反映させつつモノクロ画像データを生成することができる。
さらに、容易に階調値変動を比較することができるとともに元画像の鮮鋭性を反映したモノクロ画像を生成することができる。
さらに、請求項６にかかる発明によれば、容易に鮮鋭性を比較することができるとともに元画像のコントラストを反映したモノクロ画像を生成することができる。
さらに、請求項７にかかる発明によれば、実空間中の総ての領域についてカラー画像データの鮮鋭性を微細に解析することなく、当該領域の鮮鋭性を把握することができる。
【００２５】
さらに、請求項８にかかる発明によれば、デルタヒストグラムを比較することによって色成分毎の鮮鋭性を比較することができる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）本発明の構成：
（２）モノクロ化処理の概略：
（３）鮮鋭性の解析：
（４）モノクロ画像データの生成：
（５）第２実施形態：
（６）他の実施形態：
【００２７】
（１）本発明の構成：
図１は本発明を実施するモノクロ画像データ生成装置の概略ハードウェア構成を示しており、図２は本発明がアプリケーションプログラム（ＡＰＬ）上に複数のモジュールとして実現された場合における概略構成図を示している。すなわち、本実施形態においてはコンピュータ上で実行されるＡＰＬにて本発明にかかる処理によってカラー画像データをモノクロ画像データに変更可能である。まず、図１に示す概略ハードウェア構成について説明する。コンピュータ１０は演算処理の中枢をなすＣＰＵ１１を備えており、このＣＰＵ１１はシステムバス１２を介してＢＩＯＳなどの記載されたＲＯＭ１３やＲＡＭ１４にアクセス可能となっている。
【００２８】
また、システムバス１２には外部記憶装置としてのハードディスクドライブ１５とフレキシブルディスクドライブ１６とＣＤ−ＲＯＭドライブ１７とが接続されており、ハードディスクドライブ１５に記憶されたＯＳ２０やアプリケーションプログラム２５等がＲＡＭ１４に転送され、ＣＰＵ１１はＲＯＭ１３とＲＡＭ１４に適宜アクセスしてソフトウェアを実行する。すなわち、ＲＡＭ１４を一時的なワークエリアとして種々のプログラムを実行する。
【００２９】
シリアル通信用Ｉ／Ｏ１９ａにはキーボード３１やマウス３２等の操作用入力機器が接続され、図示しないビデオボードを介して表示用のディスプレイ１８も接続されている。さらに、プリンタ４０とはパラレル通信用Ｉ／Ｏ１９ｂを介して接続が可能である。尚、本コンピュータ１０の構成は簡略化して説明しているが、パーソナルコンピュータとして一般的な構成を有するものを採用することができる。むろん、本発明が適用されるコンピュータはパーソナルコンピュータに限定されるものではない。この実施例はいわゆるデスクトップ型コンピュータであるが、ノート型であるとか、モバイル対応のものであっても良い。また、コンピュータ１０とプリンタ４０の接続インタフェースも上述のものに限る必要はなくシリアルインタフェースやＳＣＳＩ，ＵＳＢ接続など種々の接続態様を採用可能であるし、今後開発されるいかなる接続態様であっても同様である。
【００３０】
この例では各プログラムの類はハードディスクドライブ１５に記憶されているが、記録媒体はこれに限定されるものではない。例えば、フレキシブルディスク１６ａであるとか、ＣＤ−ＲＯＭ１７ａであってもよい。これらの記録媒体に記録されたプログラムはフレキシブルディスクドライブ１６やＣＤ−ＲＯＭドライブ１７を介してコンピュータ１０にて読み込まれ、ハードディスクドライブ１５にインストールされる。そして、ハードディスクドライブ１５を介してＲＡＭ１４上に読み込まれてコンピュータを制御することになる。また、記録媒体はこれに限らず、光磁気ディスクなどであってもよい。
【００３１】
また、半導体デバイスとしてフラッシュカードなどの不揮発性メモリなどを利用することも可能であるし、モデムや通信回線を介して外部のファイルサーバにアクセスしてダウンロードする場合には通信回線が伝送媒体となって本発明が利用される。プリンタ４０は図示しないＣＰＵ，ファームウェア等を備えており、当該ファームウェアに記載されたプログラムに従って、上記コンピュータ１０から送信されるＣＭＹＫのデータやページ記述言語等のプリンタコマンドからなる印刷データをパラレル通信用Ｉ／Ｏを介して受信する。そして、プリンタ４０では当該データに基づいて所定のモータでヘッドや印刷用紙搬送機構を駆動しつつ印刷を実行する。
【００３２】
一方、図２に示すように本実施形態にかかるコンピュータ１０では、プリンタドライバ（ＰＲＴＤＲＶ）２１と入力装置ドライバ（ＤＲＶ）２２とディスプレイドライバ（ＤＲＶ）２３とがＯＳ２０に組み込まれている。ディスプレイＤＲＶ２３はディスプレイ１８における画像データ等の表示を制御するドライバであり、入力装置ＤＲＶ２２はシリアル通信用Ｉ／Ｏ１９ａを介して入力される上記キーボード３１やマウス３２からのコード信号を受信して所定の入力操作を受け付けるドライバである。
【００３３】
ＡＰＬ２５はいわゆるフォトレタッチソフトであり、ドットマトリクス状の画素からなるカラー画像データの加工や印刷等を実行することができ、本発明にかかるモノクロ変換を実現するために画像データ入力モジュール２５ａと重み係数算出モジュール２５ｂと輝度成分算出モジュール２５ｃとを備えている。上記ハードディスクドライブ１５にはドットマトリクス上の画素をＲＧＢの各階調値で表現したカラー画像データ１５ａが保存されている。画像データ入力モジュール２５ａは当該ＲＧＢのカラー画像データ１５ａを上記ＲＡＭ１４上に読み出すとともに必要に応じてＲＡＭ１４上のカラー画像データ１５ａを適宜ディスプレイＤＲＶ２３や重み係数算出モジュール２５ｂに受け渡す。ディスプレイＤＲＶ２３にカラー画像データ１５ａが受け渡されると、同ディスプレイＤＲＶ２３が当該カラー画像データ１５ａに基づくカラー画像をディスプレイ１８上に表示させる。このように、画像データ入力モジュール２５ａが上記カラー画像データ入力手段を実現させる。
【００３４】
上記画像データ入力モジュール２５ａが上記カラー画像データ１５ａを読み出した状態においては、ＡＰＬ２５の図示しないモジュールによって種々のレタッチ作業を行うことができる。本実施形態においてはレタッチの一つとしてカラー画像のモノクロ化を行うことが可能であり、ＡＰＬ２５が上記ディスプレイＤＲＶ２３に所定のユーザインタフェース（ＵＩ）表示データを受け渡すことによってディスプレイ１８上に表示されるＵＩによって利用者がモノクロ化実行の指示を行うようになっている。
【００３５】
図３はかかるモノクロ化実行の指示が可能なＵＩの一例を示している。同図においてディスプレイ１８の画面左側には上記画像データ入力モジュール２５ａが読み込んでディスプレイＤＲＶ２３に受け渡したカラー画像データ１５ａに基づく画像１５ｂが表示されている。同ディスプレイ１８の画面右側には上記ＡＰＬ２５がディスプレイＤＲＶ２３に受け渡した表示データに基づくＵＩ１８ａが表示されている。ＵＩ１８ａでは複数のレタッチ機能選択ボタンが表示されており、その中の一つとしてモノクロ化ボタンが設けられている。利用者が上記マウス３２やキーボード３１を操作することによってこのモノクロ化ボタンを選択すると所定のコードがシリアル通信用Ｉ／Ｏ１９ａを介して入力装置ＤＲＶ２２に入力され、操作内容がＡＰＬ２５重み係数算出モジュール２５ｂに入力される。
【００３６】
重み係数算出モジュール２５ｂはモノクロ化ボタンが選択された旨の入力を受け付けると、上記画像データ入力モジュール２５ａが取得したカラー画像データ１５ａの鮮鋭性をＲＧＢの各色成分毎に解析し、当該解析に基づいて各色成分が輝度成分に対して寄与する重み係数を決定する。そして、決定した重み係数とともに上記カラー画像データ１５ａを輝度成分算出モジュール２５ｃに受け渡す。輝度成分算出モジュール２５ｃは受け取ったカラー画像データ１５ａの各画素について、色成分の階調値に重み係数を乗じるとともに加え合わせて各画素の輝度成分を算出する。このように、重み係数算出モジュール２５ｂが上記重み係数算出手段を実現し、輝度成分算出モジュール２５ｃが上記輝度成分算出手段を実現する。
【００３７】
尚、本実施形態において利用者は図示しないＡＰＬ２５のインタフェースにて印刷指示を行い、モノクロ化後の画像をプリンタ４０にて印刷させることができる。当該印刷指示によってＡＰＬ２５はＰＲＴＤＲＶ２１に印刷命令とともにモノクロ変換後の画像データを受け渡すようになっており、ＰＲＴＤＲＶ２１はＡＰＬ２５からの印刷ジョブにかかるモノクロ画像データをＣＭＹＫの印刷データに変換する処理など、通常のＰＲＴＤＲＶが実行する処理を行う。この結果、プリンタ４０では補正後の画像が印刷される。
【００３８】
（２）モノクロ化処理の概略：
以下、上記構成におけるモノクロ化処理の概略を説明する。図４は本発明にかかるモノクロ化処理の動作概略を示す概念図である。同図に示すように、カラー画像データ１５ａはＲ成分とＧ成分とＢ成分との各色成分の階調値ｆｒ，ｆｇ，ｆｂから構成されており、この各色成分毎に鮮鋭性が解析される。この解析においては各色成分毎の鮮鋭部位の細かさを相対的に比較する。一方、ＲＧＢの各色成分が輝度成分Ｙに対して寄与する重み係数に関して、基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０が予め与えられている。ここで、基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０は視覚感度等に基づいて決定可能な定数であり、例えばそれぞれ「０．３，０．５９，０．１１」である。
【００３９】
モノクロ化処理においては、これらの基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０を補正して係数ａ３，ｂ３，ｃ３を得ており、これらの係数ａ３，ｂ３，ｃ３を各色成分の階調値ｆｒ，ｆｇ，ｆｂと乗じて加え合わせることによって各画素の輝度成分Ｙを算出する。このときこの補正量は上記色成分毎に解析した鮮鋭部分の細かさに依存しており、鮮鋭部分が細かく変化する色成分に関しては基本定数を他の基本定数より大きく補正して係数ａ３，ｂ３，ｃ３を算出する。従って、鮮鋭部分の変化が細かい色成分に関しては視覚感度に基づく重みより大きく寄与し、元画像の鮮鋭性に応じたモノクロ画像データが生成される。
【００４０】
（３）鮮鋭性の解析：
次に、上記鮮鋭性の解析について詳細に説明する。この解析においては図５に示すようなカラー画像データ１５ａの各色成分のそれぞれを離散的な２次元の関数と考える。すなわち、ドットマトリクス状の画素は原点Ｏからｍ方向に何番目，ｎ方向に何番目と言うようにして特定され、ｍとｎとを正の整数とするとｆｒ，ｇ，ｂ（ｍ，ｎ）として各色成分の階調値関数を考えることができる。ここで、ｆｒ，ｇ，ｂはＲＧＢの各成分についてそれぞれ独立した関数ｆｒ，ｆｇ，ｆｂをまとめて示している。また、同図においてｍの最大値は「Ｍ−１」でありｎの最大値は「Ｎ−１」である。
【００４１】
ｍ，ｎにて規定される空間を実空間とすれば、上記ｆｒ，ｇ，ｂ（ｍ，ｎ）を以下の式（１）に示すようにしてフーリエ変換（ＤＦＴ）することによって鮮鋭性を周波数空間で考えることができる。
【数１】
0003947956.tif 000002
ここで、ＭＮはカラー画像データ１５ａの画素数であり、ｕ，ｖは周波数空間の変数であり、Σはｍについて「ｍ＝０」〜「ｍ＝Ｍ−１」，ｎについて「ｎ＝０」〜「ｎ＝Ｎ−１」まで加え合わせることを示している。このフーリエ変換はいわゆるＦＦＴによって高速に計算することが可能であり、公知のアルゴリズムによって計算可能である。
【００４２】
図６はこのフーリエ変換結果の絶対値を２乗したパワースペクトルの一例を示しており、周波数空間の変数であるｕ，ｖのいずれかを「０」とした一方向へのパワースペクトルを示している。同図に示すようにパワースペクトルは空間周波数ｕ，ｖの分布状況を示しており、このｕ，ｖの値を考察することによって画像全体の鮮鋭性分布を考察することができる。
【００４３】
図７は、明度に関する視覚の空間周波数特性（ＶＴＦ）を示すグラフであり、観察距離Ｌ＝３５０ｍｍについて示している。同図において横軸は空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｍｍ）であり縦軸はＶＴＦである。空間周波数は単位長さ中に白黒の縞模様がペアでいくつ存在するかを示す数値として捉えることができ、例えば、空間周波数１ｃｙｃｌｅ／ｍｍにおいては１ｍｍ中に白い縞と黒い縞とが一つずつ存在するような状態と考えることができる。
【００４４】
同図に示すように、１ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近でＶＴＦが極大を有していることから、観察距離Ｌ＝３５０ｍｍにおいては１ｍｍ中に白い縞と黒い縞とが一つずつ存在するような状態の画像が最も人間の目にはっきり認識されると言える。１ｃｙｃｌｅ／ｍｍより大きな空間周波数においてはＶＴＦは単調減少であり、画像が細かくなるほど人間の目に認識されにくくなることを示している。本実施形態においては空間周波数が３〜７ｃｙｃｌｅ／ｍｍの領域を鮮鋭部分の変化が細かい領域として上記基本定数の補正に反映させる。
【００４５】
すなわち、３〜７ｃｙｃｌｅ／ｍｍの画像は１ｍｍ中に縞模様が３〜７ペア存在するような画像であって鮮鋭部分が非常に細かく変化し、複雑な画像であるとともに多くの情報を有する。このような領域にてＶＴＦは高くないが、この領域によって画像全体の印象は大きく左右され、画像の情報としては重要である。しかし、印象としては大きいものの人間の目が画像変化を明確に区別しにくいので、この領域のパワースペクトルが大きな色成分についてモノクロ化する際の重みが小さいと、モノクロ化されたときにこの画像変化がほとんど認識されなくなって鮮鋭性を忠実に反映していないモノクロ画像データを生成してしまう。
【００４６】
そこで、本実施形態においては、パワースペクトルを３〜７ｃｙｃｌｅ／ｍｍの領域（ｕ，ｖ平面においてドーナツ形の領域）で積算し、この積算値が大きい色成分については上記基本定数を大きく補正するように構成している。尚、空間周波数が７ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以上のものはいわゆるホワイトノイズと考えられ、画像にとって重要な情報でないことから、かかる領域を除外している。むろん、上記３〜７ｃｙｃｌｅ／ｍｍという数値は一例であり、考慮すべき鮮鋭性の変化度合によって数値を変更可能であるし、利用者の選択等によって変更可能に構成することもできる。
【００４７】
（４）モノクロ画像データの生成：
以下、上記解析に基づいてカラー画像データからモノクロ画像データを生成する処理を図８，図９に示すフローチャートに沿って説明する。利用者がコンピュータ１０においてＡＰＬ２５を実行し、画像の読み出しを指示すると、上記画像データ入力モジュール２５ａがステップＳ１００においてＨＤＤ１５からＲＧＢの各色成分のカラー画像データ１５ａを読み出す。さらに利用者が上記図３に示すＵＩにてモノクロ化ボタンを選択すると、重み係数算出モジュール２５ｂがステップＳ１１０において上記カラー画像データ１５ａのＲ成分ｆｒ（ｍ，ｎ）について上記図５に示すＦＦＴ変換を実施する。この変換結果Ｆｒ（ｕ，ｖ）が得られると、さらにステップＳ１２０にてＦｒ（ｕ，ｖ）の絶対値を２乗して図６に示すようなパワースペクトルを得るとともに空間周波数が３〜７ｃｙｃｌｅ／ｍｍの領域Ｃ内の値を積算してＰｒとする。
【００４８】
このような積算はＧ成分とＢ成分とにおいても実施され、ステップＳ１３０では、上記カラー画像データ１５ａのＧ成分ｆｇ（ｍ，ｎ）についてＦＦＴ変換を実施する。そして、ステップＳ１４０にて上記と同様の領域ＣについてＦｇ（ｕ，ｖ）の絶対値を２乗したパワースペクトルを積算してＰｇとする。さらに、ステップＳ１５０では、上記カラー画像データ１５ａのＢ成分ｆｂ（ｍ，ｎ）についてＦＦＴ変換を実施し、ステップＳ１６０にて領域ＣについてＦｂ（ｕ，ｖ）の絶対値を２乗したパワースペクトルを積算してＰｂとする。
【００４９】
ステップＳ２００においては上記積算値Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂの相対的な大きさの差異を反映するようにして上記基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０を補正するために、積算値比率Ｋａ，Ｋｂ，Ｋｃを算出する。ここで、積算値比率は積算値の総和（Ｐｒ＋Ｐｇ＋Ｐｂ）で各積算値Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂを除したものである。ステップＳ２１０においては、上記基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０のそれぞれに積算値比率Ｋａ，Ｋｂ，Ｋｃを乗じたものをさらに基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０に加えて第１中間係数ａ１，ｂ１，ｃ１を算出する。ここで、基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０と積算値比率Ｋａ，Ｋｂ，Ｋｃとの積のそれぞれは積算値Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂが大きいものほど大きくなるので、積算値Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂが大きいものほど基本定数の補正量が大きくなっている。
【００５０】
ステップＳ２２０においては係数を乗じることによって輝度成分Ｙの階調値が飽和することの無いように、第１中間係数ａ１，ｂ１，ｃ１のそれぞれを第１中間係数の総和（ａ１＋ｂ１＋ｃ１）で除して正規化し、第２中間係数ａ２，ｂ２，ｃ２を算出する。また、鮮鋭性を反映させながらモノクロ画像データを生成すると言っても上記基本定数ａ０，ｂ０，ｃ０は視覚感度等に基づいて決定された定数であり、この定数値から著しく離れた係数にしてしまうと自然なモノクロ画像にならない。そこで、本実施形態では補正量が基本定数値の±５０％以内になるように制限しており、ステップＳ２３０にて上記基本定数ｃ０と第２中間係数ｃ２との差の絶対値を基本定数ｃ０で除したものが「０．５」より大きいか否かを判別している。
【００５１】
同ステップＳ２３０にて「０．５」より大きいと判別されないときにはステップＳ２４０にて係数ｃ３に第２中間係数ｃ２を代入する。ステップＳ２３０にて「０．５」より大きいと判別されたときにはステップＳ２３５にて基本定数ｃ３に対して最大補正量の補正を行った値を係数ｃ３とする。すなわち、「ｃ０＜ｃ２」のときは「ｃ３＝ｃ０＊（１＋０．５）」とし、「ｃ０＞ｃ２」のときは「ｃ３＝ｃ０＊（１−０．５）」とする。
【００５２】
さらに、ステップＳ２４５においては上記基本定数ａ０と第２中間係数ａ２との差の絶対値を基本定数ａ０で除したものが「０．５」より大きいか否かを判別する。同ステップＳ２４５にて「０．５」より大きいと判別されないときにはステップＳ２５５にて係数ａ３に第２中間係数ａ２を代入する。ステップＳ２４５にて「０．５」より大きいと判別されたときにはステップＳ２５０にて基本定数ａ３に対して最大補正量の補正を行った値を係数ａ３とする。すなわち、「ａ０＜ａ２」のときは「ａ３＝ａ０＊（１＋０．５）」とし、「ａ０＞ａ２」のときは「ａ３＝ａ０＊（１−０．５）」とする。
【００５３】
係数ｃ３，ａ３を決定した後には、正規化された状態を維持するためにステップＳ２６０にて「ｂ３＝１−ａ３−ｃ３」として係数ｂ３を決定する。以上のようにして重み係数算出モジュール２５ｂが係数ａ３，ｂ３，ｃ３を算出すると、上記輝度成分算出モジュール２５ｃはステップＳ２７０にてこれらの係数を用いてモノクロ画像データを生成する。すなわち、各画素において係数ａ３，ｂ３，ｃ３のそれぞれに各色成分毎の階調値ｆｒ，ｆｇ，ｆｂを乗じることによって各画素のデータを輝度成分Ｙからなるモノクロ画像データとする。
【００５４】
（５）第２実施形態：
上記実施形態においては、鮮鋭性の解析に当たりフーリエ変換を行って周波数空間で解析していたが、必ずしも上記態様に限られず他の手法を採用することも可能である。以下、デルタヒストグラムを使用して鮮鋭性を解析する態様を第２実施形態として説明する。第２実施形態におけるハードウェア構成は上記第１実施形態と同様であり、制御系を構成する各モジュールも上記第１実施形態と同様であるが、重み係数算出モジュール２５ｂにて係数ａ３，ｂ３，ｃ３を算出する際の解析手法すなわち上記図８に該当する処理が異なっている。
【００５５】
図１０は第２実施形態における積算値Ｐ’ｒ，ｇ，ｂの算出手順を示すフローチャートであり、本実施形態において利用者がコンピュータ１０にてＡＰＬ２５を実行し、画像の読出を指示すると、上記画像データ入力モジュール２５ａがステップＳ３００においてＨＤＤ１５からＲＧＢの各色成分のカラー画像データ１５ａを読み出す。さらに利用者が上記図３に示すＵＩにてモノクロ化ボタンを選択すると、ステップＳ３１０において上記カラー画像データ１５ａの各色成分毎に平滑化フィルタを適用する。この平滑化フィルタは公知の種々のものを採用することができ、例えば、所定の注目画素とその周りの画素との計９画素の階調値を平均化して注目画素の階調値とするようなフィルタ等を採用することが可能である。
【００５６】
次に、ステップＳ３２０では、上記ステップＳ３００にて取得したカラー画像データ１５ａのＲＧＢの各色成分と平滑化フィルタ適用後のカラー画像データの各色成分とにおいて階調値差を算出する。図１１はこのステップＳ３２０における階調値差の算出手法を示す一例であり、各色成分の画素の階調値をｆ（ｉ，ｊ）で表している。ステップＳ３２０においては、注目画素ｆ（ｉ，ｊ）と当該注目画素に隣接する８画素ｆ（ｉ−１，ｊ−１），ｆ（ｉ，ｊ−１），ｆ（ｉ＋１，ｊ−１），ｆ（ｉ−１，ｊ），ｆ（ｉ＋１，ｊ），ｆ（ｉ−１，ｊ＋１），ｆ（ｉ，ｊ＋１），ｆ（ｉ＋１，ｊ＋１）との階調値差の絶対値をそれぞれ算出している。
【００５７】
このような階調値差の算出をカラー画像データ１５ａのＲＧＢの各色成分と平滑化フィルタ適用後のカラー画像データの各色成分とにおいて実施した後には、ステップＳ３３０にてそれぞれ算出結果をヒストグラム化する。図１２はこのようにして作成されたヒストグラムの一例である。同図において縦軸はヒストグラム値であり、横軸は階調値差であり、Ｓ０ｒ，ｇ，ｂ（ｌ）は元のカラー画像データ１５ａに関する色成分毎のヒストグラムの一例を示しており、Ｓｒ，ｇ，ｂ（ｌ）は平滑化後のカラー画像データの色成分毎のヒストグラムの一例を示している。
【００５８】
同図に示すように、平滑化後のヒストグラムは階調値差ｌが小さい値で頻度が高く、平滑化前の元画像のヒストグラムは平滑化後と比較して階調値差ｌが大きい値で頻度が高くなる傾向にある。一般的には画像における鮮鋭性が高く、また鮮鋭部分が細かく変化するものほど上記平滑化フィルタの影響を多く受けるので、元画像において鮮鋭性が高く、また、鮮鋭部分が細かく変化する画像であるほど上記図１２に示す上記傾向が強く、ハッチを付けた両ヒストグラムの差分の面積が大きくなる。従って、この差分の絶対値を色成分毎に積算することによって色成分毎の階調値変動を比較することが可能になり、本実施形態においてはステップＳ３４０にて色成分毎の積算値Ｐ’ｒ，ｇ，ｂを算出する。
【００５９】
このようにして色成分毎の積算値Ｐ’ｒ，ｇ，ｂを算出した後には上記図９に示すフローチャートにおいて積算値Ｐｒ，ｇ，ｂの代わりに積算値Ｐ’ｒ，ｇ，ｂを使用して同図に示す処理を実行することによって色成分毎の係数ａ３，ｂ３，ｃ３を算出することができる。従って、輝度成分算出モジュール２５ｃにてこの係数ａ３，ｂ３，ｃ３を使用して輝度成分Ｙを計算することによって色成分毎の鮮鋭性を反映させつつモノクロ画像を生成することができる。
【００６０】
（６）他の実施形態：
上記第１および第２実施形態においては、カラー画像データにおいて画素間の階調値の相互関係に基づいて解析を行っていたが、階調値変動を反映させつつモノクロ画像を生成するという意味では、他の手法を採用することもできる。図１３はコントラストを使用して階調値変動を解析する手法を説明する説明図である。同図はＲＧＢの各色成分についての階調値のヒストグラムを示しており、各グラフにおいて横軸が階調値であって縦軸がヒストグラムである。
【００６１】
同図に示すようにして各色成分についての階調値をヒストグラム化した場合、各色成分の最小階調値から最大階調値までの階調値幅ΔＲ，ΔＧ，ΔＢを当該各色成分のコントラストと考えることができる。この階調値幅ΔＲ，ΔＧ，ΔＢも各色成分の階調値変動を反映しているということができる。従って、上記図９に示すフローチャートにおいてこの階調値幅ΔＲ，ΔＧ，ΔＢを上記積算値Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂの代わりに使用して係数ａ３，ｂ３，ｃ３を算出しても階調値変動を反映したモノクロ画像を生成することが可能になる。
【００６２】
上述した実施形態おいては、一枚のカラー画像データ１５ａ全体の階調値変動を解析していたが、必ずかかる構成にすることが必要となるわけではなく一枚の画像を所定領域に分割しつつ係数を算出しても良い。図１４は、画像を分割する場合の係数算出を説明するための説明図である。同図に示すように画像は３分割されており、各領域毎に上述の実施形態に示した各種解析を行って図９に示すステップＳ２６０までの処理を行うと、各領域毎の係数Ａ３，Ｂ３，Ｃ３、係数Ａ３’，Ｂ３’，Ｃ３’、係数Ａ３’’，Ｂ３’’，Ｃ３’’を決定することができる。
【００６３】
領域毎に算出した係数を使用して領域毎にモノクロ化を行うと画像全体においてはトーンジャンプが生じてしまうので、本実施形態では各領域毎の係数を加重平均して最終的な係数ａ３，ｂ３，ｃ３を算出するようになっている。すなわち、図１４に示すように領域毎の加重係数ｇ０，ｇ１，ｇ２を規定するとＲ成分に関する係数ａ３は領域毎の係数Ａ３，Ａ３’，Ａ３’’のそれぞれに加重係数ｇ０，ｇ１，ｇ２を乗じたものを加重係数の総和（ｇ０＋ｇ１＋ｇ２）で除することによって決定することができる。Ｂ成分に関する係数ｂ３やＧ成分に関する係数ｃ３も同様にして決定することができる。
【００６４】
また、加重係数値は種々の指標に基づいて決定することができる。例えば各領域の面積比や画素数比等にすることができるし、利用者任意に決定することもできる。さらに、各領域が画像のどの位置に存在するかによって加重計数値を変更することもできる。例えば、画像の中央に位置する領域ほど加重係数を大きくすること等が可能である。かかる構成によれば、画像中の重要な部分からの係数への寄与を大きくすることなどが可能になり、階調値変動のみならず画像中の情報の重要度を係数に反映させることが可能になる。
【００６５】
このように、本発明においては、各色成分が輝度成分に対して寄与する重み係数を算出するにあたり、上記入力したカラー画像データの色成分毎の階調値変動を比較して階調値変動が相対的に大きな色成分に対して相対的に大きな変更を加えて重み係数を算出する。従って、この重み係数を使用して輝度成分を算出することによって元画像の階調値変動を反映したモノクロ画像データを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  モノクロ画像データ生成装置の概略ハードウェア構成図である。
【図２】  本発明が複数のモジュールとして実現された場合における概略構成図である。
【図３】  モノクロ化実行指示用のユーザインタフェースを示す図である。
【図４】  モノクロ化処理の動作概略を示す概念図である。
【図５】  鮮鋭性解析の説明図である。
【図６】  パワースペクトルの一例を示す図である。
【図７】  視覚の空間周波数特性（ＶＴＦ）を示す図である。
【図８】  モノクロ画像データ生成処理のフローチャートである。
【図９】  モノクロ画像データ生成処理のフローチャートである。
【図１０】  積算値の算出手順を示すフローチャートである。
【図１１】  階調値差の算出手法を示す説明図である。
【図１２】  階調値差のヒストグラムを示す説明図である。
【図１３】  階調値のヒストグラムを示す図である。
【図１４】  画像分割による係数算出の説明図である。
【符号の説明】
１０…コンピュータ
１１…ＣＰＵ
１２…システムバス
１３…ＲＯＭ
１４…ＲＡＭ
１５…ハードディスクドライブ
１５ａ…カラー画像データ
１５ｂ…画像
１６…フレキシブルディスクドライブ
１６ａ…フレキシブルディスク
１７…ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１７ａ…ＣＤ−ＲＯＭ
１８…ディスプレイ
２０…ＯＳ
２１…プリンタドライバ
２２…入力装置ドライバ
２３…ディスプレイドライバ
２５…アプリケーションプログラム
２５ａ…画像データ入力モジュール
２５ｂ…係数算出モジュール
２５ｃ…輝度成分算出モジュール
３１…キーボード
３２…マウス
４０…プリンタ
【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】
0003947956.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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