(57)【要約】【課題】カラー画像データについて、有彩色の色数が少ない場合でも、有彩色が少ないデータであると判定することができる画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本発明は、三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、二次元分布に関する相関係数を算出し、二次元分布に関する相関係数に基づいて、カラー画像データを色変換可能画像データと判定する。【選択図】図１
2016092559.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出手段と、
前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色変換可能画像データと判定する相関係数判定手段と、
を備えたことを特徴とする、画像処理装置。
【請求項２】
前記三次元の色空間における、前記カラー画像データの前記色情報の三次元分布を作成し、当該三次元分布に基づいて、前記カラー画像データに基づくカラー画像における色数を取得する色分布作成手段と、
前記色数の前記色空間に相当する全色数に対する比率が、所定値より小さい場合、前記カラー画像データを色変換可能画像データと判定する比率判定手段と、
を更に備えた、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記相関係数判定手段は、
前記相関係数が所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記相関係数判定手段は、
前記相関係数に基づいて算出される点数が所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記相関係数算出手段は、
前記色情報の３つの前記二次元平面における前記二次元分布を作成し、３つの前記二次元分布に関する前記相関係数をそれぞれ算出する、請求項１乃至４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記色変換可能画像データを二値化する二値化処理手段、
を更に備えた、請求項１乃至５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記色変換可能画像データをグレースケール画像データに変換するグレー変換手段、
を更に備えた、請求項１乃至５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記相関係数判定手段は、
全ての前記相関係数が前記所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記相関係数判定手段は、
全ての前記相関係数に基づいて算出される前記点数の合計が前記所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記相関係数算出手段は、
前記色情報の前記二次元平面における前記二次元分布を作成し、前記二次元分布を最小二乗法により一次近似して前記相関係数を算出する、請求項１乃至４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記相関係数算出手段は、
前記色情報を、特定の階調に変換した変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する前記相関係数を算出する、請求項１乃至１０のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記相関係数算出手段は、
２５６階調の前記色情報を、３２階調に変換した前記変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する前記相関係数を算出する、請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記色分布作成手段は、
前記色情報を、特定の階調に変換した変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記三次元の色空間における前記三次元分布を作成する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記色分布作成手段は、
２５６階調の前記色情報を、３２階調に変換した前記変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記三次元の色空間における前記三次元分布を作成する、請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記三次元の色空間は、
ＲＧＢ色空間である、請求項１乃至１４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１６】
画像データの色情報に基づいて、前記画像データが前記カラー画像データ、または、白黒画像データであることを判定する白黒画像判定手段、
を更に備えた、請求項１乃至１５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記画像データを構成する画素、および／または、データサイズを最適化する画像最適化手段、
を更に備えた、請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色変換可能画像データと判定する相関係数判定ステップと、
を含むことを特徴とする、画像処理方法。
【請求項１９】
三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色変換可能画像データと判定する相関係数判定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像のカラーモノクロ判定を行う技術が開示されている。
【０００３】
ここで、入力画像を、カラー画像、モノクロ画像、カラーモノクロ混在画像のいずれかに判定し、入力画像を色変換する技術が開示されている（特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１２０２９０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、従来の画像処理装置（特許文献１等）においては、画像に含まれる有彩色について、色数の多さ、および、画像全体に対する有彩色の割合を判定することが困難であるという問題点を有していた。特に、従来の画像処理装置においては、画像の色数が少ない場合、色数が少ないことを判定することは困難であるという問題点を有していた。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、カラー画像データについて、有彩色の色数が少ない場合でも、有彩色が少ないデータであると判定することができる画像処理装置、画像処理方法、および、プログラム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】
このような目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、三次元の色空間における二次元平面にて、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出手段と、前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色変換可能画像データと判定する相関係数判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る画像処理方法は、三次元の色空間における二次元平面にて、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出ステップと、前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色変換可能画像データと判定する相関係数判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るプログラムは、三次元の色空間における二次元平面にて、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出ステップと、前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色変換可能画像データと判定する相関係数判定ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、有彩色がない、または、有彩色部分が小さい画像データに加え、有彩色の色数が少ない画像も二値化またはグレースケール化等の色変換の対象とすることができるため、より画像データを小さくすることが可能となる。そのため、この発明によれば、画像データを保存するための記憶領域の省容量化、ネットワークなどを使用して画像データを転送する場合の時間の短縮、および、画像の可読性の改善が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態の画像処理装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本実施形態の画像処理装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施形態におけるＲＧＢ色空間の一例を示す概念図である。
【図５】図５は、本実施形態におけるＲＧＢ色空間の一例を示す図である。
【図６】図６は、本実施形態におけるＲＧＢ色空間の一例を示す図である。
【図７】図７は、本実施形態におけるＲＧＢ色空間の一例を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態の画像処理装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本実施形態の画像処理装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施形態における色分布の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施形態の画像処理装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、本実施形態の画像処理装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、本実施形態における相関係数と点数との対応を示した点数表の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１３】
［本実施形態の構成］
以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例について図１を参照して説明し、その後、本実施形態の処理等について詳細に説明する。但し、以下に示す実施形態は、本発明の技術思想を具体化するための画像処理装置１００を例示するものであって、本発明をこの画像処理装置１００に特定することを意図するものではなく、請求の範囲に含まれるその他の実施形態の画像処理装置１００にも等しく適用し得るものである。
【００１４】
例えば、本実施形態で例示する画像処理装置１００における機能分散の形態は以下に限られず、同様の効果や機能を奏し得る範囲において、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。図１は、本実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示すように、画像処理装置１００は、概略的に、制御部１０２と、記憶部１０６と、を備えて構成される。ここで、画像処理装置１００は、更に、入出力部１１２（図１では省略）を備えて構成されてもよい。また、これら画像処理装置１００の各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００１６】
ここで、本実施形態の画像処理装置１００は、スキャナ装置２００（図１では省略）と接続して構成されてもよい。また、画像処理装置１００は、筐体内にスキャナ装置２００を備えていてもよい。
【００１７】
ここで、スキャナ装置２００は、手挿入給紙方式（連送給紙機構（ＣＤＦ）方式）のドキュメントスキャナ装置、自動給紙機構方式（ＡＤＦ方式）のドキュメントスキャナ装置、フラットベッド式のドキュメントスキャナ装置、または、オーバーヘッド型画像読取装置等であってもよい。
【００１８】
また、スキャナ装置２００と画像処理装置１００とは、入出力インターフェース部１０８（図１では省略）を介して接続されていてもよい。また、画像処理装置１００は、更に、通信インターフェース部１０４（図１では省略）を備えていてもよく、通信インターフェース部１０４を介して、外部装置（例えば、スキャナ装置２００等）と相互に通信可能に接続されていてもよい。
【００１９】
通信インターフェース部１０４は、通信回線および／または電話回線等に接続されるアンテナおよび／またはルータ等の通信装置に接続されるインターフェース（ＮＩＣ等）であり、画像処理装置１００とネットワーク３００との間における通信制御を行う機能を有していてもよい。ここで、ネットワーク３００は、有線通信および／または無線通信（例えば、ＷｉＦｉ等）の遠隔通信等を含む。
【００２０】
また、入出力部１１２は、データの入出力（Ｉ／Ｏ）を行う。ここで、入出力部１１２は、例えば、キー入力部、タッチパネル、コントロールパッド（例えば、タッチパッド、および、ゲームパッド等）、マウス、キーボード、および、マイク等であってもよい。また、入出力部１１２は、アプリケーション等の表示画面を表示する表示部（例えば、液晶または有機ＥＬ等から構成されるディスプレイ、モニタ、および、タッチパネル等）であってもよい。また、入出力部１１２は、音声情報を音声として出力する音声出力部（例えば、スピーカ等）であってもよい。
【００２１】
なお、制御部１０２は、通信インターフェース部１０４、入出力インターフェース部１０８、および、入出力部１１２を制御してもよい。
【００２２】
ここで、記憶部１０６は、各種のデータベース、テーブル、および／または、ファイル（画像データベース１０６ａ等）などを格納する。また、記憶部１０６は、各種アプリケーションプログラム（例えば、ユーザアプリケーション等）を記憶していてもよい。
【００２３】
記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えばＲＡＭ・ＲＯＭ等のメモリ、ハードディスクのような固定ディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、フレキシブルディスク、および／または、光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）に命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラム等が記録されている。
【００２４】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、画像データベース１０６ａは、画像データを記憶する。ここで、画像データは、白黒画像データを含むモノクロ画像データ、カラー画像データ、二値化画像データ、または、グレースケール画像データ等であってもよい。また、画像データは、スキャナ装置２００にて読み取られたデータであってもよい。
【００２５】
また、制御部１０２は、画像処理装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等からなる。制御部１０２は、制御プログラムと各種の処理手順等を規定したプログラムと所要データとを格納するための内部メモリを有し、これらプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。
【００２６】
ここで、制御部１０２は、大別して、画像取得部１０２ａ、画像最適化部１０２ｂ、色情報解析部１０２ｃ、二値化処理部１０２ｉ、グレー変換部１０２ｊ、および、画像出力部１０２ｋを備える。
【００２７】
画像取得部１０２ａは、画像データを取得する。ここで、画像取得部１０２ａは、スキャナ装置２００にて読み取られた画像データを取得してもよい。また、画像取得部１０２ａは、上位プログラムレイヤから画像データを取得してもよい。
【００２８】
すなわち、画像取得部１０２ａは、判定対象となるスキャナ装置２００から取得した画像データを、上位プログラムレイヤから取得してもよい。また、画像取得部１０２ａは、画像データを画像データベース１０６ａに格納してもよい。
【００２９】
画像最適化部１０２ｂは、画像データを構成する画素、および／または、データサイズを最適化する。すなわち、画像最適化部１０２ｂは、取得した画像データが大きい場合に、解析可能なサイズに縮小し、画像サイズを適正なサイズに変換してもよい。
【００３０】
色情報解析部１０２ｃは、画像データを構成する各画素の色情報に基づいて、画像データを解析する。ここで、色情報解析部１０２ｃは、白黒画像判定部１０２ｄと、色分布作成部１０２ｅと、比率判定部１０２ｆと、相関係数算出部１０２ｇと、相関係数判定部１０２ｈと、を少なくとも備える。
【００３１】
白黒画像判定部１０２ｄは、画像データの色情報に基づいて、画像データがカラー画像データ、または、白黒画像データであることを判定する。ここで、スキャナ装置２００にて読み取られた画像データの色情報に基づいて、画像データがカラー画像データ、または、白黒画像データであることを判定してもよい。
【００３２】
また、白黒画像判定部１０２ｄは、画像データの色情報（画像データを構成する各画素の色情報）に基づいて、画像データがカラー画像データ、または、モノクロ画像データであることを判定してもよい。また、白黒画像判定部１０２ｄは、上位プログラムレイヤに判定結果を通知してもよい。
【００３３】
色分布作成部１０２ｅは、三次元の色空間における、カラー画像データの色情報の三次元分布を作成し、当該三次元分布に基づいて、カラー画像データに基づくカラー画像における色数を取得する。
【００３４】
ここで、色分布作成部１０２ｅは、三次元の色空間における、カラー画像データの色情報を、特定の階調に変換した変換色情報を取得し、変換色情報の三次元の色空間における三次元分布を作成してもよい。
【００３５】
また、色分布作成部１０２ｅは、三次元の色空間における、カラー画像データの２５６階調の色情報を、３２階調に変換した変換色情報を取得し、変換色情報の三次元の色空間における三次元分布を作成してもよい。また、三次元の色空間は、ＲＧＢ色空間、ＨＳＶ色空間、または、ＹＵＶ色空間等であってもよい。
【００３６】
すなわち、色分布作成部１０２ｅは、画像データを構成するＲＧＢの各２５６階調のデータを、色が近似した画素を集約するために、特定の階調（３２階調）に変更し、ＲＧＢの３次元空間での色情報の存在有無の情報を取得してもよい。
【００３７】
比率判定部１０２ｆは、カラー画像データに基づくカラー画像における色数の色空間に相当する全色数に対する比率が、所定値より小さい場合、カラー画像データを色変換可能画像データと判定する。
【００３８】
すなわち、比率判定部１０２ｆは、色分布作成部１０２ｅにより検出された色種数をチェックし、色種数が事前に設定した閾値より小さい場合、色種類が少ないため、モノクロ画像データ等を含む色変換可能画像データと判定してもよい。
【００３９】
相関係数算出部１０２ｇは、三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、二次元分布に関する相関係数を算出する。ここで、相関係数算出部１０２ｇは、三次元の色空間において、カラー画像データの色情報の３つの二次元平面における二次元分布を作成し、３つの二次元分布に関する相関係数をそれぞれ算出してもよい。
【００４０】
また、相関係数算出部１０２ｇは、三次元の色空間において、カラー画像データの色情報の二次元平面における二次元分布を作成し、二次元分布を最小二乗法により一次近似して相関係数を算出してもよい。
【００４１】
また、相関係数算出部１０２ｇは、三次元の色空間において、カラー画像データの色情報を、特定の階調に変換した変換色情報を取得し、変換色情報の二次元平面における二次元分布を作成し、二次元分布に関する相関係数を算出してもよい。
【００４２】
また、相関係数算出部１０２ｇは、三次元の色空間において、カラー画像データの２５６階調の色情報を、３２階調に変換した変換色情報を取得し、変換色情報の二次元平面における二次元分布を作成し、二次元分布に関する相関係数を算出してもよい。また、相関係数は、ピアソンの積率相関係数、スピアマンの順位相関係数、または、ケンドールの順位相関係数であってもよい。
【００４３】
相関係数判定部１０２ｈは、二次元分布に関する相関係数に基づいて、カラー画像データを色変換可能画像データと判定する。ここで、相関係数判定部１０２ｈは、二次元分布に関する相関係数が所定の閾値以上の場合、カラー画像データを色変換可能画像データと判定してもよい。
【００４４】
また、相関係数判定部１０２ｈは、二次元分布に関する相関係数に基づいて算出される点数が所定の閾値以上の場合、カラー画像データを色変換可能画像データと判定してもよい。また、相関係数判定部１０２ｈは、二次元分布に関する全ての相関係数が所定の閾値以上の場合、カラー画像データを色変換可能画像データと判定してもよい。
【００４５】
また、相関係数判定部１０２ｈは、二次元分布に関する全ての相関係数に基づいて算出される点数の合計が所定の閾値以上の場合、カラー画像データを色変換可能画像データと判定してもよい。
【００４６】
このように、色情報解析部１０２ｃは、画像データを構成する各画素の色情報について、色情報の最適化とＲＧ／ＧＲ／ＢＧの各２次元空間での相関係数を算出し、画像データの色情報から、画像種別を判定してもよい。また、色情報解析部１０２ｃは、上位プログラムレイヤに、画像データの判定結果を通知してもよい。
【００４７】
二値化処理部１０２ｉは、色変換可能画像データを二値化し、二値化画像データを取得する。ここで、二値化処理部１０２ｉは、二値化画像データを画像データベース１０６ａに格納してもよい。
【００４８】
グレー変換部１０２ｊは、色変換可能画像データをグレースケール画像データに変換する。ここで、グレー変換部１０２ｊは、グレースケール画像データを画像データベース１０６ａに格納してもよい。
【００４９】
画像出力部１０２ｋは、画像データを出力させる。ここで、画像出力部１０２ｋは、画像データを入出力部１１２を介して出力させてもよい。
【００５０】
［本実施形態の処理］
上述した構成の画像処理装置１００で実行される処理の一例について、図２乃至図１３を参照して説明する。
【００５１】
［処理（その１）］
まず、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例について、図２乃至図７を参照して説明する。図２は、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
図２に示すように、まず、白黒画像判定部１０２ｄは、画像取得部１０２ａによりスキャナ装置２００から取得された画像データを構成する各画素の色情報に基づいて、画像データがカラー画像データ、または、白黒画像データであるかの判定処理を行う（ステップＳＡ−１）。
【００５３】
そして、白黒画像判定部１０２ｄは、ステップＳＡ−１における判定結果に基づいて、画像データがカラー画像データであるか否かを判定する（ステップＳＡ−２）。ここで、白黒画像判定部１０２ｄは、既存のモノカラー判定により、カラー画像（有彩色を含む画像）であるかを判定してもよい。
【００５４】
そして、白黒画像判定部１０２ｄは、画像データがカラー画像データではない（白黒画像データである）と判定した場合（ステップＳＡ−２：Ｎｏ）、処理をステップＳＡ−８に移行させる。
【００５５】
一方、白黒画像判定部１０２ｄは、画像データがカラー画像データであると判定した場合（ステップＳＡ−２：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＡ−３に移行させる。
【００５６】
そして、相関係数算出部１０２ｇは、ＲＧＢ色空間において、カラー画像データの２５６階調の色情報を、３２階調に変換した変換色情報を取得し、変換色情報の３つの二次元平面における二次元分布を作成する（ステップＳＡ−３）。
【００５７】
すなわち、相関係数算出部１０２ｇは、ＲＧＢの各２５６階調のデータを、階調値が近い画素を集約するために、特定の階調（３２階調）に変更し、ＲＧＢの三次元空間での色情報の存在有無を記録し、ＲＧＢ色分布を作成してもよい。
【００５８】
そして、相関係数算出部１０２ｇは、ＲＧ、ＧＢ、および、ＢＲのそれぞれの二次元平面における二次元分布に関する相関係数を算出する（ステップＳＡ−４）。すなわち、相関係数算出部１０２ｇは、ＲＧＢ分布から相関係数を算出してもよい。
【００５９】
ここで、図３を参照して、本実施形態における相関係数算出処理の一例について説明する。図３は、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
図３に示すように、まず、色情報解析部１０２ｃは、画像データの色情報に基づいて、ＲＧＢの全色に対して、ＲＧＢ色の有無、すなわち、画像データがカラー画像データであるか否かを判定する（ステップＳＢ−１）。
【００６１】
そして、色情報解析部１０２ｃは、ＲＧＢ色が無、すなわち、画像データがカラー画像データではないと判定した場合（ステップＳＢ−１：無）、処理を終了する。
【００６２】
一方、相関係数算出部１０２ｇは、色情報解析部１０２ｃによりＲＧＢ色が有、すなわち、画像データがカラー画像データであると判定された場合（ステップＳＢ−１：有）、ＲＧＢ色空間において、画像データの色情報の３つの二次元平面における二次元分布を作成し、ＲＧ、ＧＢ、および、ＢＲの組合せでピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出し（ステップＳＢ−２）、処理を終了する。
【００６３】
ここで、図３の数式において、（ｘ，ｙ）は、（Ｒ，Ｇ）、（Ｇ，Ｂ）または（Ｂ，Ｒ）のそれぞれの値を示しており、ｎは、ＲＧＢ分布での「有」となった色の総個数を示していてもよい。
【００６４】
図２に戻り、相関係数判定部１０２ｈは、二次元分布に関する相関係数が所定の閾値以上であるか否かの判定処理（算出結果判定処理）を行う（ステップＳＡ−５）。ここで、相関係数判定部１０２ｈは、二次元分布に関する全ての相関係数が所定の閾値以上であるか否かを判定してもよい。
【００６５】
そして、相関係数判定部１０２ｈは、ステップＳＡ−５における判定結果に基づいて、二次元分布に関する相関係数が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳＡ−６）。すなわち、相関係数判定部１０２ｈは、ＲＧＢ分布とＲＧ、ＧＢ、および、ＢＲのそれぞれの二次元平面での相関係数から、色数が少ないかどうかを判定してもよい。
【００６６】
そして、相関係数判定部１０２ｈは、相関係数が所定の閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＡ−６：Ｎｏ）、カラー画像データの判定を維持し、処理をステップＳＡ−７に移行させる。
【００６７】
そして、相関係数判定部１０２ｈは、判定を維持したカラー画像データに、カラー画像データであるとの判定結果（カラー判定）を付与し（ステップＳＡ−７）、処理を終了する。
【００６８】
一方、相関係数判定部１０２ｈは、相関係数が所定の閾値以上であると判定した場合（ステップＳＡ−６：Ｙｅｓ）、カラー画像データを色変換可能画像データと判定し、処理をステップＳＡ−８に移行させる。
【００６９】
ここで、図４乃至図７を参照して、本実施形態におけるカラー判定の一例について説明する。図４は、本実施形態におけるＲＧＢ色空間の一例を示す概念図である。図５乃至図７は、本実施形態におけるＲＧＢ色空間の一例を示す図である。
【００７０】
図４に示すように、本実施形態においては、ＲＧＢ色空間において色要素の塊が２個存在するかどうかにより、カラー画像かモノクロ画像かを判定可能であるという事実に基づいて、カラー判定を行ってもよい。ここで、本実施形態においては、白黒原稿、または、地色が均一色の原稿だけでなく、画像の構成する色が２色の原稿について、カラー判定を行ってもよい。
【００７１】
ここで、図５に示す白黒画像データ、または、図６に示す赤黒画像データのような色種数の少ない原稿画像に関するデータの場合、ＲＧＢの三次元空間で直線性が見られる、すなわち、相関性が高いため、本実施形態においては、これらの画像データを色変換可能画像データと判定してもよい。
【００７２】
また、図７に示す写真付画像データのような原稿画像に関するデータの場合、ＲＧＢの３次元空間で直線性が見られない、すなわち、相関性が低いため、本実施形態においては、これらの画像データをカラー画像データと判定してもよい。
【００７３】
すなわち、本実施形態においては、図５乃至図７に示すような、ＲＧＢ色空間での特性を利用して、色変換可能画像データとカラー画像データとを判定してもよい。
【００７４】
このように、本実施形態においては、ＲＧＢ色空間での直線性を基に、色数が少ないことを判定することで、高速で正確な判定が可能となる。
【００７５】
図２に戻り、色情報解析部１０２ｃは、白黒画像データまたは色変換可能画像データを構成する各画素の色情報に基づいて、白黒画像データまたは色変換可能画像データが、二値化画像データに変換可能であるか否かの判定処理（モノ／グレー判定処理）を行う（ステップＳＡ−８）。
【００７６】
そして、色情報解析部１０２ｃは、ステップＳＡ−８における判定結果に基づいて、白黒画像データまたは色変換可能画像データが、二値化画像データに変換可能であるか否かを判定する（ステップＳＡ−９）。
【００７７】
そして、色情報解析部１０２ｃは、白黒画像データまたは色変換可能画像データが、二値化画像データに変換できない（例えば、二値化することで画像の判読性が著しく低下する等）と判定した場合（ステップＳＡ−９：Ｎｏ）、処理をステップＳＡ−１０に移行させる。
【００７８】
そして、色情報解析部１０２ｃは、白黒画像データまたは色変換可能画像データに、グレースケール画像データに変換可能であるとの判定結果（グレー判定）を付与し（ステップＳＡ−１０）、処理を終了する。
【００７９】
一方、色情報解析部１０２ｃは、白黒画像データまたは色変換可能画像データが、二値化画像データに変換可能であると判定した場合（ステップＳＡ−９：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＡ−１１に移行させる。
【００８０】
そして、色情報解析部１０２ｃは、白黒画像データまたは色変換可能画像データに、二値化画像データ（白黒の二値化画像データ）に変換可能であるとの判定結果（モノクロ判定）を付与し（ステップＳＡ−１１）、処理を終了する。
【００８１】
このように、本実施形態においては、単純な白黒画像、または、地色が単一色である画像だけではなく、色数が少ない画像も色変換可能画像（モノクロ画像）と判定することにより、元画像データのサイズを小さくすることができ、且つ、判読性を向上させることができる。
【００８２】
［処理（その２）］
次に、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例について、図８乃至図１０を参照して説明する。図８は、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【００８３】
図８に示すように、まず、色分布作成部１０２ｅは、ＲＧＢ色空間における、カラー画像データの色情報の三次元分布を作成し、当該三次元分布に基づいて、カラー画像データに基づくカラー画像における色数を取得し、比率判定部１０２ｆは、カラー画像における色数のＲＧＢ色空間全体に相当する全色数に対する比率（使用率）が、閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳＣ−１）。
【００８４】
ここで、図９および図１０を参照して、本実施形態における色分布作成処理の一例について説明する。図９は、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図１０は、本実施形態における色分布の一例を示す図である。
【００８５】
図９に示すように、まず、色分布作成部１０２ｅは、ＲＧＢ色空間における、カラー画像データを構成する各画素に対して、特定の範囲で階調値を集約、すなわち、２５６階調を３２階調に変換する（ステップＳＤ−１）。
【００８６】
そして、色分布作成部１０２ｅは、ステップＳＤ−１にて変換したＲＧＢ階調値を基に、ＲＧＢ分布表に画素の存在をマークすることで、カラー画像データを構成する画素の三次元分布を作成し（ステップＳＤ−２）、処理を終了する。
【００８７】
ここで、図１０に示すように、色分布作成部１０２ｅは、ＲＧＢ分布表に画素の存在（有無）をマークしてもよい。
【００８８】
図８に戻り、比率判定部１０２ｆは、カラー画像における色数の全色数に対する使用率が、閾値以上であると判定した場合（ステップＳＣ−１：Ｎｏ）、処理をステップＳＣ−４に移行させる。
【００８９】
一方、比率判定部１０２ｆは、カラー画像における色数の全色数に対する使用率が、閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＣ−１：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＣ−２に移行させる。
【００９０】
そして、比率判定部１０２ｆは、ＲＧＢ色空間における、カラー画像データのＲＧＢそれぞれの最大値と最小値とを算出する（ステップＳＣ−２）。
【００９１】
そして、比率判定部１０２ｆは、算出した最大値と最小値との差が、閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳＣ−３）。
【００９２】
そして、比率判定部１０２ｆは、最大値と最小値との差が、閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＣ−３：Ｙｅｓ）、カラー画像データを色変換可能画像データであるとみなし、処理をステップＳＣ−６に移行させる。
【００９３】
一方、比率判定部１０２ｆは、最大値と最小値との差が、閾値以上であると判定した場合（ステップＳＣ−３：Ｎｏ）、処理をステップＳＣ−４に移行させる。
【００９４】
そして、相関係数算出部１０２ｇは、ＲＧＢ色空間において、カラー画像データの色情報の３つの二次元平面における二次元分布を作成し、ＲＧ、ＧＢおよびＢＲの相関係数をそれぞれ算出し、相関係数判定部１０２ｈは、全ての相関係数が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳＣ−４）。
【００９５】
そして、相関係数判定部１０２ｈは、いずれかの相関係数が閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＣ−４：Ｎｏ）、カラー画像データに、カラー画像データであるとの判定結果（カラー判定）を付与し（ステップＳＣ−５）、処理を終了する。
【００９６】
一方、相関係数判定部１０２ｈは、全ての相関係数が閾値以上であると判定した場合（ステップＳＣ−４：Ｙｅｓ）、カラー画像データを色変換可能画像データであるとみなし、処理をステップＳＣ−６に移行させる。
【００９７】
そして、相関係数判定部１０２ｈは、色変換可能画像データに、二値化画像データ（白黒の二値化画像データ）に変換可能であるとの判定結果（モノクロ判定）を付与し（ステップＳＣ−６）、処理を終了する。
【００９８】
［処理（その３）］
また、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例について、図１１乃至図１３を参照して説明する。図１１は、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【００９９】
図１１に示すように、まず、色分布作成部１０２ｅは、ＲＧＢ色空間における、カラー画像データの色情報の三次元分布を作成し、当該三次元分布に基づいて、カラー画像データに基づくカラー画像における色数を取得し、比率判定部１０２ｆは、カラー画像における色数のＲＧＢ色空間全体に相当する全色数に対する比率（使用率）が、閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳＥ−１）。
【０１００】
そして、比率判定部１０２ｆは、カラー画像における色数の全色数に対する使用率が、閾値以上であると判定した場合（ステップＳＥ−１：Ｎｏ）、処理をステップＳＥ−４に移行させる。
【０１０１】
一方、比率判定部１０２ｆは、カラー画像における色数の全色数に対する使用率が、閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＥ−１：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＥ−２に移行させる。
【０１０２】
そして、比率判定部１０２ｆは、ＲＧＢ色空間における、カラー画像データのＲＧＢそれぞれの最大値と最小値とを算出する（ステップＳＥ−２）。
【０１０３】
そして、比率判定部１０２ｆは、算出した最大値と最小値との差が、閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳＥ−３）。
【０１０４】
そして、比率判定部１０２ｆは、最大値と最小値との差が、閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＥ−３：Ｙｅｓ）、カラー画像データを色変換可能画像データであるとみなし、処理をステップＳＥ−７に移行させる。
【０１０５】
一方、比率判定部１０２ｆは、最大値と最小値との差が、閾値以上であると判定した場合（ステップＳＥ−３：Ｎｏ）、処理をステップＳＥ−４に移行させる。
【０１０６】
そして、相関係数算出部１０２ｇは、ＲＧＢ色空間において、カラー画像データの色情報の３つの二次元平面における二次元分布を作成し、二次元分布に関する相関係数をそれぞれ算出し、各相関係数に基づいて算出される点数の合計（総得点）を算出する（ステップＳＥ−４）。
【０１０７】
ここで、図１２および図１３を参照して、本実施形態における総得点算出処理の一例について説明する。図１２は、本実施形態の画像処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図１３は、本実施形態における相関係数と点数との対応を示した点数表の一例を示す図である。
【０１０８】
図１２に示すように、相関係数算出部１０２ｇは、算出したＲＧ、ＧＢおよびＢＲのそれぞれの相関係数ついて、図１３に示すような点数表から、各相関係数の点数を算出し、各点数の合計点数を計算し（ステップＳＦ−１）、処理を終了する。
【０１０９】
図１１に戻り、相関係数判定部１０２ｈは、総得点が閾値以上であるか否かを判定（総得点の評価）する（ステップＳＥ−５）。
【０１１０】
そして、相関係数判定部１０２ｈは、総得点が閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＥ−５：Ｎｏ）、カラー画像データに、カラー画像データであるとの判定結果（カラー判定）を付与し（ステップＳＥ−６）、処理を終了する。
【０１１１】
一方、相関係数判定部１０２ｈは、総得点が閾値以上であると判定した場合（ステップＳＥ−５：Ｙｅｓ）、カラー画像データを色変換可能画像データであるとみなし、処理をステップＳＥ−７に移行させる。
【０１１２】
そして、相関係数判定部１０２ｈは、色変換可能画像データに、二値化画像データ（白黒の二値化画像データ）に変換可能であるとの判定結果（モノクロ判定）を付与し（ステップＳＥ−７）、処理を終了する。
【０１１３】
このように、本実施形態においては、明確な相関係数の閾値の設定が困難な場合等に、特定の表または式に基づいて相関係数から点数を算出し、この点数のＲＧ、ＧＢおよびＢＲの総得点が事前に設定した閾値より大きい場合、モノクロ画像と判定してもよい。
【０１１４】
以上のように、本実施形態においては、有彩色が存在する画像を入力として、有彩色の色数が少ない画像を判定し、色数が少ない画像を、二値化可能と判定してもよい。これにより、本実施形態においては、画像に有彩色が存在する場合でも、二値化対象の画像データとみなせる、今まで以上に容量削減、および、可読性の向上させることができる。
【０１１５】
また、本実施形態においては、スキャナ装置２００より取得したカラー画像データについて、有彩色の色数が少ない場合、ＲＧＢの３次元空間で直線性が見られることに着目している。
【０１１６】
また、本実施形態においては、画像データを構成する各画素のＲ、Ｇ、Ｂ値から、ＲＧ、ＧＢおよびＢＲの各組み合わせのデータを最小二乗法により一次近似し、相関係数を求めてもよい。
【０１１７】
そして、本実施形態においては、全ての組み合わせで求められた相関係数が特定の閾値より大きい場合、有彩色が少ない画像に関するデータだと判断してもよい。すなわち、本実施形態においては、画像における色数の多さを、ＲＧ、ＧＢ、ＢＲの各２次元平面の相関係数から求めてもよい。
【０１１８】
また、本実施形態においては、各相関係数を特定の式で変換した結果を点数化し、その総得点が閾値より大きい場合、有彩色が少ない画像に関するデータだと判断し、画像データを二値化してもよい。
【０１１９】
また、従来のヒストグラムによるチェックによる画像における色数の判定では、有彩色の出現頻度に着目しているため、少量の有彩色では判断が間違う場合があったが、本実施形態においては、ヒストグラムからピークを見つける従来手法と比較し、容易に色数の少ない画像を判定することを可能としている。
【０１２０】
また、従来、スキャナ装置２００から取得したカラー画像データは、データ量が多く、記憶装置に多数の画像データを格納するには多くの記憶容量が必要であり、ネットワーク経由で配信する場合、多くの時間を必要としていた。
【０１２１】
また、従来、有彩色を含まない画像に関する画像データだけを二値化しても、様々な画像データがあり、十分に画像データを小さくできない場合があった。
【０１２２】
そこで、本実施形態においては、有彩色を含まない画像、および、有彩色部分が少ない画像に関する画像データを自動で判定し、二値化することにより、画像の判読性を維持しながら、画像データのデータ量を小さくしている。
【０１２３】
［他の実施形態］
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態以外にも、請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
【０１２４】
例えば、画像処理装置１００は、スタンドアローンの形態で処理を行ってもよく、クライアント端末（画像処理装置１００とは別筐体である）からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。
【０１２５】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１２６】
このほか、明細書中および図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データもしくは検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、または、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１２７】
また、画像処理装置１００、および、スキャナ装置２００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１２８】
例えば、画像処理装置１００、および、スキャナ装置２００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する、コンピュータに本発明に係る方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて画像処理装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【０１２９】
また、このコンピュータプログラムは、画像処理装置１００、および、スキャナ装置２００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１３０】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【０１３１】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１３２】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（画像データベース１０６ａ）は、ＲＡＭもしくはＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および／または、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および／または、ウェブページ用ファイル等を格納してもよい。
【０１３３】
また、画像処理装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、画像処理装置１００は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１３４】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３５】
以上のように、カラー画像データについて、有彩色の色数が少ない場合でも、有彩色が少ないデータであると判定することができる画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムは、産業上の多くの分野、特にスキャナまたはカメラで読み込んだ画像を扱う画像処理分野で実施することができ、極めて有用である。
【符号の説明】
【０１３６】
１００  画像処理装置
１０２  制御部
１０２ａ  画像取得部
１０２ｂ  画像最適化部
１０２ｃ  色情報解析部
１０２ｄ  白黒画像判定部
１０２ｅ  色分布作成部
１０２ｆ  比率判定部
１０２ｇ  相関係数算出部
１０２ｈ  相関係数判定部
１０２ｉ  二値化処理部
１０２ｊ  グレー変換部
１０２ｋ  画像出力部
１０４  通信インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  画像データベース
１０８  入出力インターフェース部
１１２  入出力部
２００  スキャナ装置
３００  ネットワーク
【図１】
2016092559.tif 000003
【図２】
2016092559.tif 000004
【図３】
2016092559.tif 000005
【図４】
2016092559.tif 000006
【図５】
2016092559.tif 000007
【図６】
2016092559.tif 000008
【図７】
2016092559.tif 000009
【図８】
2016092559.tif 000010
【図９】
2016092559.tif 000011
【図１０】
2016092559.tif 000012
【図１１】
2016092559.tif 000013
【図１２】
2016092559.tif 000014
【図１３】
2016092559.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成28年2月8日(2016.2.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出手段と、
前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色数が少ない色変換可能画像データと判定する相関係数判定手段と、
を備えたことを特徴とする、画像処理装置。
【請求項２】
前記三次元の色空間における、前記カラー画像データの前記色情報の三次元分布を作成し、当該三次元分布に基づいて、前記カラー画像データに基づくカラー画像における前記色数を取得する色分布作成手段と、
前記色数の前記色空間に相当する全色数に対する比率が、所定値より小さいか否かを判定する比率判定手段と、
を更に備え、
前記相関係数算出手段は、
前記比率判定手段により前記比率が前記所定値以上であると判定された場合、前記三次元の色空間の前記二次元平面における、前記カラー画像データの前記色情報の前記二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する前記相関係数を算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記相関係数判定手段は、
前記相関係数が所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記相関係数判定手段は、
前記相関係数に基づいて算出される点数が所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記相関係数算出手段は、
前記色情報の３つの前記二次元平面における前記二次元分布を作成し、３つの前記二次元分布に関する前記相関係数をそれぞれ算出する、請求項１乃至４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記色変換可能画像データを二値化する二値化処理手段、
を更に備えた、請求項１乃至５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記色変換可能画像データをグレースケール画像データに変換するグレー変換手段、
を更に備えた、請求項１乃至５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記相関係数判定手段は、
全ての前記相関係数が前記所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記相関係数判定手段は、
全ての前記相関係数に基づいて算出される前記点数の合計が前記所定の閾値以上の場合、前記カラー画像データを前記色変換可能画像データと判定する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記相関係数算出手段は、
前記色情報の前記二次元平面における前記二次元分布を作成し、前記二次元分布を最小二乗法により一次近似して前記相関係数を算出する、請求項１乃至４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記相関係数算出手段は、
前記色情報を、特定の階調に変換した変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する前記相関係数を算出する、請求項１乃至１０のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記相関係数算出手段は、
２５６階調の前記色情報を、３２階調に変換した前記変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する前記相関係数を算出する、請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記色分布作成手段は、
前記色情報を、特定の階調に変換した変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記三次元の色空間における前記三次元分布を作成する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記色分布作成手段は、
２５６階調の前記色情報を、３２階調に変換した前記変換色情報を取得し、前記変換色情報の前記三次元の色空間における前記三次元分布を作成する、請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記三次元の色空間は、
ＲＧＢ色空間である、請求項１乃至１４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１６】
画像データの色情報に基づいて、前記画像データが前記カラー画像データ、または、白黒画像データであることを判定する白黒画像判定手段、
を更に備え、
前記相関係数算出手段は、
前記白黒画像判定手段により前記画像データが前記カラー画像データであると判定された場合、前記三次元の色空間の前記二次元平面における、前記カラー画像データの前記色情報の前記二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する前記相関係数を算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記画像データを構成する画素、および／または、データサイズを最適化する画像最適化手段、
を更に備えた、請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色数が少ない色変換可能画像データと判定する相関係数判定ステップと、
を含むことを特徴とする、画像処理方法。
【請求項１９】
三次元の色空間の二次元平面における、カラー画像データの色情報の二次元分布を作成し、前記二次元分布に関する相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
前記相関係数に基づいて、前記カラー画像データを色数が少ない色変換可能画像データと判定する相関係数判定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。