(57)【要約】【課題】特色印刷を行なう場合に、ユーザの作業負荷をかけることなく、かつ誤判定せずに自動で特定のオブジェクトを画像データから探索すること。【解決手段】特定オブジェクトを表す特定オブジェクト画像から、特定オブジェクトの単位領域の特徴量と単位領域間の特徴量とを含む特定オブジェクトの特徴量を取得する。また、入力画像から、入力画像の単位領域の特徴量を取得する。そして、取得したそれぞれの特徴量に基づいて入力画像に含まれる特定オブジェクトの領域を判定する。【選択図】図５
2016081184.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定オブジェクトを表す特定オブジェクト画像から、前記特定オブジェクトの単位領域の特徴量と単位領域間の特徴量とを含む特定オブジェクトの特徴量を取得する第一の取得手段と、
入力画像から、前記入力画像の単位領域の特徴量を取得する第二の取得手段と、
前記第一の取得手段で取得した特定オブジェクトの特徴量と、前記第二の取得手段で取得した入力画像の単位領域の特徴量とに基づいて前記入力画像に含まれる特定オブジェクトの領域を判定する判定手段と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記第一の取得手段で取得した単位領域の特徴量と、前記第二の取得手段で取得した単位領域の特徴量とに基づいて前記入力画像から単位領域候補を決定し、
前記単位領域候補に前記第一の取得手段で取得した単位領域間の特徴量を適用することで前記特定オブジェクトの領域を判定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３】
前記特定オブジェクトの単位領域は、前記特定オブジェクト画像が二値化された二値化画像のうち連結性のある画素の集合体を示すことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第二の取得手段は、前記入力画像の単位領域の特徴量として、単位領域の縦横比と、色値と、重心の座標を含む該単位領域の座標値とを取得することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第一の取得手段は、前記特定オブジェクトの単位領域の特徴量として、単位領域の縦横比と、色値と、重心の座標を含む該単位領域の座標値とを取得することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記入力画像の単位領域は、前記第一の取得手段で取得された単位領域の色値で前記入力画像が二値化された二値化画像のうち連結性のある画素の集合体を示すことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第一の取得手段は、前記単位領域間の特徴量として、基準となる単位領域から他の単位領域との間の距離と、単位領域の数とを取得することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記距離は、前記単位領域の重心の座標値と前記他の単位領域の重心の座標値とを結ぶ距離であることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記判定手段は、
前記入力画像の単位領域の中から、前記第一の取得手段で取得した単位領域のうち基準となる単位領域の特徴量と同じ特徴量を有する単位領域を単位領域候補として決定し、
前記入力画像において、前記単位領域候補から前記第一の取得手段で取得した前記距離の位置に前記他の単位領域の特徴量と同じ特徴量を有する単位領域があるか否かの判定を前記第一の取得手段で取得した単位領域の数だけ繰り返し行い、
全ての位置に単位領域がある場合、前記判定が行われた入力画像の単位領域を特定オブジェクトの領域であると判定することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記判定手段で前記特定オブジェクトの領域であると判定された入力画像の単位領域の色を、前記特定オブジェクトの指定色に置き換える置き換え手段をさらに有することを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
特定オブジェクトを表す特定オブジェクト画像を示す画像データを指定する第一の指定手段と、
前記特定オブジェクトの色値に対応する指定色を指定する第二の指定手段と、
前記指定された画像データから、前記特定オブジェクトの単位領域の特徴量と単位領域間の特徴量とを含む特定オブジェクトの特徴量を抽出する抽出手段と、
前記指定された指定色を含む前記抽出した特定オブジェクトの特徴量を登録する装置を指定する第三の指定手段と、
前記指定された装置に前記特定オブジェクトの特徴量を送信する送信手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
特定オブジェクトを表す特定オブジェクト画像から、前記特定オブジェクトの単位領域の特徴量と単位領域間の特徴量とを含む特定オブジェクトの特徴量を取得する第一の取得ステップと、
入力画像から、前記入力画像の単位領域の特徴量を取得する第二の取得ステップと、
前記第一の取得ステップで取得した特定オブジェクトの特徴量と、前記第二の取得ステップで取得した入力画像の単位領域の特徴量とに基づいて前記入力画像に含まれる特定オブジェクトの領域を判定する判定ステップと
を有する画像処理方法。
【請求項１３】
特定オブジェクトを表す特定オブジェクト画像を示す画像データを指定する第一の指定ステップと、
前記特定オブジェクトの色値に対応する指定色を指定する第二の指定ステップと、
前記指定された画像データから、前記特定オブジェクトの単位領域の特徴量と単位領域間の特徴量とを含む特定オブジェクトの特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記指定された指定色を含む前記抽出した特定オブジェクトの特徴量を登録する装置を指定する第三の指定ステップと、
前記指定された装置に前記特定オブジェクトの特徴量を送信する送信ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１から１１のいずれか一項に記載の画像処理装置の各手段として機能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、特定のオブジェクトを画像データから探索する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特色印刷と呼ばれる印刷が行なわれている。例えば会社のロゴなどの色は、コーポレートカラーを用いたデザインとなることも多く、インクメーカーの色見本帳でその色が指定されている場合がある。このような特色で指定されるロゴを含む画像を画像処理装置で印刷をする場合、通常の色処理と処理を分ける必要がある。なぜなら、画像の信号値と印刷で得られる色との関係が画像処理装置に依存することや、画像上のロゴの信号値（ＲＧＢ値）と所望の特色を出すための入力信号値（ＲＧＢ値）とが必ずしも一致しないからである。
【０００３】
特色印刷においては、特色用の版を作ることや、インクを調合する作業があるため通常の印刷に比べてコストがかかる。そこで特色印刷の代替手段として、プロセスカラーを使用した画像処理装置で所望の特色に近い色で印刷を行う場合がある。画像処理装置で特色印刷を代替する手法として特許文献１では、ユーザの指定する色や形状の情報をもとに、入力画像から自動で特色にしたい領域を探索し、探索された領域を指定の色へ置き変えることで特色印刷を実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２１０２０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の手法では、ロゴのデザインが複雑であるほど、ユーザが指定すべき形状や色の情報が複雑になりユーザの作業負荷となる。また、ユーザが指定すべき形状や色の情報が不足すると、入力画像からロゴ以外の領域が探索されてしまったりロゴが探索できないことにより、所望する特色印刷結果を得られない場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る画像処理装置は、特定オブジェクトを表す特定オブジェクト画像から、前記特定オブジェクトの単位領域の特徴量と単位領域間の特徴量とを含む特定オブジェクトの特徴量を取得する第一の取得手段と、入力画像から、前記入力画像の単位領域の特徴量を取得する第二の取得手段と、前記第一の取得手段で取得した特定オブジェクトの特徴量と、前記第二の取得手段で取得した入力画像の単位領域の特徴量とに基づいて前記入力画像に含まれる特定オブジェクトの領域を判定する判定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
ユーザの作業負荷をかけることなく、かつ誤判定せずに自動で特定のオブジェクトを画像データから探索することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態におけるシステム構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態における画像処理装置のモジュール構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態におけるパーソナルコンピュータのモジュール構成を示すブロック図である。
【図４】実施形態における特徴量抽出部の処理にかかるＵＩ画面例を示す図である。
【図５】実施形態における特徴量抽出部の処理フロー例を示す図である。
【図６】実施形態における特定オブジェクト画像を示す図である。
【図７】実施形態における特定オブジェクト画像の単位領域と座標を示す図である。
【図８】実施形態における特定オブジェクトの単位領域上の画素の配置例を示す図である。
【図９】実施形態における特徴量抽出部が抽出する単位領域間の距離例を示す図である。
【図１０】実施形態における特徴量抽出部における特徴量の保存例を示す図である。
【図１１】実施形態における印刷処理にかかるＵＩ画面例を示す図である。
【図１２】実施形態における印刷処理フロー例を示す図である。
【図１３】実施形態における特定オブジェクト領域探索の処理フロー例を示す図である。
【図１４】実施形態におけるオブジェクト探索の処理フロー例を示す図である。
【図１５】実施形態における第一の単位領域候補を一つ抽出する処理フロー例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。本実施形態では電子写真方式の画像処理装置を例として説明する。
【００１０】
（実施形態１）
＜コントローラ部のモジュール構成＞
図１は、実施形態１の画像処理システム１００の構成を示すブロック図である。画像処理システム１００は画像処理装置１１０とパーソナルコンピュータ１２０とを含む構成である。これらは、必要に応じて、ネットワーク１３０を通じて相互に接続可能となっているものとする。画像処理装置１１０は、デジタル電子写真複写機、レーザープリンタ、ファクシミリといったトナーを用いて画像形成を行う電子写真式のカラーまたはモノクロの画像処理装置に対応する。また、パーソナルコンピュータ１２０は一般的なＰＣに対応する。
【００１１】
図２は、画像処理装置１１０の構成を示すブロック図である。画像処理装置１１０は、少なくともコントローラ部２０１とプリンタ部２１４とハードディスクＨＤＤ２１５とから構成されている。コントローラ部２０１は、ＣＰＵ２０２、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、画像処理部２０５、入力部２０６、表示部２０７、レンダラ２０８、インタプリタ２０９、ＣＭＳ２１０を有する。コントローラ部２０１はまた、ネットワークＩ／Ｆ２１１、データバス２１２、プロファイル格納部２１３を有する。
【００１２】
コントローラ部２０１においてはＣＰＵ２０２などの各種モジュールがデータバス２１２を介して接続されている。ＲＡＭ２０４は、ＲＯＭ２０３に格納されているプログラムデータを格納し、一時記憶する。本実施形態においてＣＰＵ２０２はＲＡＭ２０４に格納されたプログラムに従って各種モジュールに命令を出し、画像処理装置１１０を動作させるものである。また、各モジュールが命令実行する際に生成されるデータなどもＲＡＭ２０４に一時記憶される。
【００１３】
ネットワークＩ／Ｆ２１１はネットワーク１３０とのインタフェースモジュールである。例えば、イーサネット（登録商標）などの通信プロトコルに基づきネットワーク１３０を介して他の機器と通信したり、印刷データを受信したりといったデータ通信を行う。
【００１４】
インタプリタ２０９は、受信した印刷データのＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ:ページ記述言語）部分を解釈して中間言語データを生成する。プロファイル格納部２１３は、図示しないソースプロファイルとデスティネーションプロファイルとを格納する。ＣＭＳ（Color Management System）２１０はこれらのソースプロファイルとデスティネーションプロファイルとを利用して画像データを入力機器デバイスの色空間から画像処理装置１１０の色空間へと変換する。レンダラ２０８は、ＣＰＵ２０２の命令に応じて、ＣＭＳ後やＣＭＳ前に中間言語データからラスター画像を生成する。
【００１５】
入力部２０６は、ユーザからの入力を受け付けるためのユーザインタフェースである。表示部２０７は、ユーザへの指示や画像処理装置１１０の状態を示す画面を表示するものである。
【００１６】
画像処理部２０５はレンダラ２０８で生成されたラスター画像に対して画像処理を行う。画像処理部２０５は色変換部２１６、特徴量抽出部２１７、特定オブジェクト領域探索部２１８、色置き換え部２１９、ハーフトーニング部２２０を含む。
【００１７】
色変換部２１６は、ラスター画像であるＲＧＢ画像データを画像処理装置１１０に依存するＣＭＹＫ画像データへと色空間変換する。色変換部２１６においては、ＲＧＢ値を入力値、ＣＭＹＫ値を出力値とする図示しない色変換テーブルを用いて色空間変換が行われる。なお、ＣＭＳ２１０がＣＭＹＫ色空間データを出力した場合、本色変換部２１６はスキップされる。
【００１８】
特徴量抽出部２１７は、レンダラ２０８から出力されたラスター画像の特徴量を抽出する。詳細な処理については後述する。なお、本実施形態では、ラスター画像の特徴量を抽出するシーンは大きく２つに分けられる。一つ目は、予め特定のオブジェクトの特徴量を抽出しておくシーンである。この処理では、特定のオブジェクトを表すラスター画像の特徴量を抽出する。二つ目は、印刷対象の入力画像中においてこの特定のオブジェクトに対応する領域があるかを判定するために入力画像（ラスター画像）の特徴量を抽出する処理である。本実施形態では、１つ目のシーンは、パーソナルコンピュータ１２０において実行され、２つ目のシーンは画像処理装置１１０において実行される例を説明する。しかしながら、画像処理装置１１０の特徴量抽出部２１７においても、この１つ目のシーンの特徴量の抽出を行なってもよい。
【００１９】
特定オブジェクト領域探索部２１８は、画像処理装置１１０の印刷処理実行時に、特徴量抽出部２１７により得られた入力画像上の特徴量と、あらかじめ登録されていた特定オブジェクトの特徴量との入力を受け付ける。これを受けて特定オブジェクト領域探索部２１８は、入力画像における特定オブジェクトを探索する。特定オブジェクトとは、ユーザが任意で指定することができるオブジェクトのことであり、例えば会社のロゴなどのコーポレートカラーのオブジェクトのことである。特定オブジェクト領域探索部２１８によって探索された領域の座標値を含む対応オブジェクト情報がＨＤＤ２１５に保存される。画像処理装置１１０の印刷処理の詳細の説明は、後述する。対応オブジェクト情報についても後述する。
【００２０】
色置き換え部２１９は、特定オブジェクト領域探索部２１８において探索された領域の座標値の情報を受け取ると、色変換部２１６の処理後の画像に対し、その座標値に対応する座標上のＣＭＹＫ値を書き変える。書き変えるＣＭＹＫ値は、特徴量抽出処理時にユーザが指定した指定色の色値と同一色に対応する画像処理装置１１０のＣＭＹＫ値である。つまり、入力画像中の特定のオブジェクトに対応する領域の色を、ユーザが指定した色値と同一色に対応する画像処理装置１１０のＣＭＹＫ値に書き変える。
【００２１】
ハーフトーニング部２２０は、色変換部２１６で色変換された画像、または、色置き換え部２１９により画素値を変換した後の画像に対し、ディザスクリーンなどの中間調処理をほどこす。ハーフトーニング部２２０により中間調処理された画像は、プリンタ部２１４に渡される。プリンタ部２１４は、ハーフトーニング部２２０での処理後の画像を用いてＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ等の有色トナーを用いて、図示しない給紙部から取得した用紙上に画像を形成し、図示しない排紙部から画像が形成された用紙を排出する。
【００２２】
ＨＤＤ２１５は、ＣＰＵ２０２が実行する様々な処理において生成されるデータを逐次保存し、画像処理装置１１０内の各モジュールとデータの受け渡しが可能なモジュールである。
【００２３】
次に、パーソナルコンピュータ１２０について図３を用いて説明する。パーソナルコンピュータ１２０は、ネットワークＩ／Ｆ３０１とＣＰＵ３０２とＲＯＭ３０３とＲＡＭ３０４とＨＤＤ３０５と入力部３０６と表示部３０７と特徴量抽出部３０８を有する。
【００２４】
これらのモジュールは、画像処理装置１１０のＣＰＵ２０２、ネットワークＩ／Ｆ２１１、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、特徴量抽出部２１７、ＨＤＤ２１５、入力部２０６、表示部２０７と同様の処理を行うモジュールであるため説明を省略する。なお、本実施形態においては、パーソナルコンピュータ１２０の特徴量抽出部３０８は、前述のように１つ目の特徴量の抽出シーン、すなわち、特定のオブジェクトを表すラスター画像から特定のオブジェクトの特徴量を抽出する処理を行なう。
【００２５】
＜動作説明＞
以上に述べた構成においてパーソナルコンピュータ１２０の特徴量抽出部３０８の処理を説明する。処理の詳細を説明する前に、パーソナルコンピュータ１２０の表示部３０７に表示されるＵＩ画面を説明する。
【００２６】
図４は、特徴量抽出部３０８の処理を開始する際に表示部３０７に表示されるＵＩ画面４００の一例である。領域４０１は、入力部３０６により画像ファイル名が入力可能な領域である。領域４０１に入力される画像ファイルが特定オブジェクトを表す画像ファイルである。ボタン４０２は、特徴量抽出部３０８の処理で使用する画像を決定するボタンである。ボタン４０２が入力部３０６により押下されると、領域４０１で入力された画像ファイルが特徴量抽出部３０８の処理で使用する画像データとして読み込まれる。
【００２７】
ボタン４０３は、特徴量抽出部３０８の処理結果を格納する画像処理装置１１０の選択を入力部３０６より受け付けるボタンである。つまり、本実施形態では、パーソナルコンピュータ１２０で特徴量を抽出する処理を行なった結果を、任意の画像処理装置１１０に格納する。
【００２８】
ボタン４０４は、領域４０１で指定を受け付けた画像上のＲ，Ｇ，Ｂ信号値のうち一つが入力部３０６により選択可能なボタンである。ボタン４０５は、インクメーカーの色見本帳の名称を選択可能なボタンである。領域４０８は、入力部３０６により色値が編集可能な領域である。領域４０８には例えば、L*a*b*表色系の色値が入力される。チェックボックス４０６及びチェックボックス４０７は、ボタン４０５での選択と、領域４０８での指定とのどちらを有効にするか否かを選択可能なチェックボックスである。つまり、ボタン４０４で選択されたＲ、Ｇ、Ｂ信号値をどの色値に変換するかを、チェックボックス４０６及び４０７の選択結果と、ボタン４０５または領域４０８の入力内容に応じてユーザが指定することが可能となっている。画像が複数の色で構成されている場合には、上記の入力を繰り返すことで各Ｒ、Ｇ、Ｂ信号値に対応する指定色の色値をそれぞれ指定することが可能である。
【００２９】
ボタン４０９は、入力部３０６により押下されると、画面４００上の各指定、各選択項目を読みこみ、図５のステップＳ５０１の処理を開始する。
【００３０】
図５は、特徴量抽出部３０８の処理フローである。特徴量抽出部３０８の処理はパーソナルコンピュータ１２０のＣＰＵ３０２が、ＲＡＭ３０４にロードされている特徴量抽出プログラムを読み出して実行することにより行われる。特徴量抽出部３０８の処理について図５のフローチャートを用いて説明する。ここで、特定オブジェクトの特徴量として、例えば特定オブジェクトが複数のオブジェクトから構成されている場合、各オブジェクトの特徴を示す値や、オブジェクト間の特徴を示す値とが抽出されることになる。各オブジェクトの特徴を示す値とは、例えば各オブジェクトの色値、重心座標、縦横比などである。オブジェクト間の特徴を示す値としては、例えば各オブジェクト間の距離やオブジェクト数などである。これらの詳細については後述する。
【００３１】
ステップＳ５０１で特徴量抽出部３０８は、領域４０１で指定された特定オブジェクト画像を示す画像データをＲＡＭ３０４にコピーする。特定オブジェクト画像は、例えば図６の画像６００であり、白地の背景に文字やマークが描かれたような画像である。特定オブジェクト画像のファイルフォーマットは、本実施形態の説明ではＴｉｆｆフォーマットであるとして説明する。しかし、特定オブジェクト画像はＪＰＥＧやＧＩＦなど一般的なフォーマットであってもよいとする。
【００３２】
次に、ステップＳ５０２で特徴量抽出部３０８は、ステップＳ５０１で取得した特定オブジェクト画像をＲＡＭ３０４から取得し、二値化画像を生成する。例えば、８ビットのＲＧＢ画像の場合、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５の画素値を持つ画素を０、その他を１とした二値化画像を生成する。前述のように白地の背景に文字やマークが描かれたような画像である場合、この二値化画像を生成することで、文字やマークを抽出することができる。特徴量抽出部３０８は、生成した二値化画像を示す画像データをＲＡＭ３０４に保存する。
【００３３】
次に、ステップＳ５０３で特徴量抽出部３０８は、ＲＡＭ３０４に格納された二値化画像に対し、ラベリングを行う。ここで、ラベリングとは、同一の画素値をもち連結性のある画素の集合体を一つの塊として認識するための処理であり、多々の用途で利用されている公知の画像処理手法である。例えば二値化画像の画素のうち１の値をもつ画素において、縦、横、斜め方向に連続している画素に同一のラベル番号を振る。ラベル番号は例えば、１から始まり、連結性のある画素の別の塊を認識する毎にカウントアップされる。同一のラベル番号の座標群から形成される領域を単位領域とし、ラベル番号を単位領域番号と呼ぶ。例えば、図６の画像６００の場合、領域６０１、領域６０２、領域６０３、領域６０４、領域６０５の５つの単位領域がラベリングの結果認識される。また、領域６０１の単位領域番号は１、領域６０２の単位領域番号は２、領域６０３の単位領域は３、領域６０４の単位領域は４、領域６０５の単位領域は５と番号付けされる。以降、領域番号１となる領域を第一の単位領域、領域番号２となる領域を第二の単位領域、領域番号Ｎとなる領域を第Ｎの単位領域として説明する。特徴量抽出部３０８は、各単位領域に位置する画素群の座標値と単位領域番号とを、各単位領域毎に識別できる形でＲＡＭ３０４に格納する。
【００３４】
次に、ステップＳ５０４で特徴量抽出部３０８は、単位領域数を取得し、ＲＡＭ３０４に格納する。例えば、単位領域数としてステップＳ５０３において番号付けされた単位領域の最大の番号を取得する。例えば、図６の画像６００の場合、最大の番号は５なので、単位領域数は５となる。この場合、単位領域数として５がＲＡＭ３０４に格納される。
【００３５】
次に、ステップＳ５０５で特徴量抽出部３０８は、ステップＳ５０１で取得した特定オブジェクト画像を参照し、ステップＳ５０３で認識した単位領域の座標上の画素値に対応する特定オブジェクト画像の画素値を取得する。例えば、特定オブジェクト画像がＲ，Ｇ，Ｂ値である場合、本処理で取得する画素値はＲ，Ｇ，Ｂ値である。１つの単位領域に対応する特定オブジェクト画像の色が複数色ある場合、つまり画素値が複数種類存在する場合は複数色の色値を取得し、ＲＡＭ３０４に格納する。
【００３６】
次にステップＳ５０６で特徴量抽出部３０８は、ＲＡＭ３０４から各単位領域の画素群の座標値を取得し、各単位領域の重心座標を算出する。算出した重心座標はＲＡＭ３０４に格納される。ステップＳ５０６における重心座標の算出例を、図６から図８を用いて説明する。
【００３７】
図６は、前述したとおり特定オブジェクト画像の例である。図６において特定オブジェクト画像は、ステップＳ５０２により二値化され１となった領域が図６上の黒画素領域であり、０となった領域が図６の白画素領域である。さらに黒画素領域はステップＳ５０３により第一の単位領域６０１と第二の単位領域６０２と第三の単位領域６０３と第四の単位領域６０４と第五の単位領域６０５に分けられる。
【００３８】
図７は、図６で示す特定オブジェクト画像６００上にある破線領域６０６を示す。破線領域６０６は、第四の単位領域６０４とその周辺の画素とで構成される。本処理で算出する重心について、第四の単位領域６０４の重心を例にすると、第四の単位領域６０４の重心は点Cpである。点Cpにおける座標のX成分はcp_xであり、Y成分はcp_yである。なお、図７で示すように、Ｘ成分は右に位置するほどその値が大きくなり、Ｙ成分は下に位置するほどその値が大きくなるものとする。
【００３９】
図８は、図７上の領域８００の拡大図である。領域８００は点P_onで示される黒画素と点P_offで示される白画素とで構成される。点P_onで示される黒画素の集合領域は、第四の単位領域を表す。点P_offで示される白画素の集合領域は、第四の単位領域の周辺の画素を表す。
【００４０】
第四の単位領域に位置する画素についてはステップＳ５０３の処理において、n点の画素の座標がＲＡＭ３０４に格納されているとする。また、ステップＳ５０３の処理において、第四の単位領域の画素のうち図示しないP_on_1(k_1,l_1)から単位領域番号の番号づけを開始する。次に図示しない点P_on_2(k_2,l_2)の番号付けを行い、最後に図示しない点P_on_n(k_n,l_n)において番号付けを終了したとする。ステップＳ５０３において番号付けされた順序でＲＡＭ３０４に座標値が格納されており、本処理ではこの順序に従って、座標値を一つずつ読み出し、下記式（1）と下記式（2）を用いて点Cpの座標を求める。
cp_x  = (k_1 + k_2 + ・・・+  k_n ) / n    ・・・式（1）
cp_y  = (l_1 + l_2 + ・・・+  l_n ) / n    ・・・式（2）
【００４１】
このような処理を第一の単位領域から第Ｎの単位領域のそれぞれについて行い、それぞれの単位領域の重心の座標を求め、ＲＡＭ３０４に格納する。
【００４２】
次に、ステップＳ５０７で特徴量抽出部３０８は、各単位領域間の距離を算出し、算出した距離をＲＡＭ３０４に格納する。各単位領域間の距離とは、第一の単位領域の重心座標と第Ｎの単位領域との重心座標間の距離である。例えば、図９を用いて単位領域間の距離を説明すると、距離９０６は、第一の単位領域の重心９０１と第二の単位領域の重心９０２とを結ぶ距離である。また、距離９０７は、第一の単位領域の重心９０１と第三の単位領域の重心９０３とを結ぶ距離である。各単位領域の重心間の距離に対して、Ｘ座標の距離とＹ座標の距離をそれぞれ求め、ＲＡＭ３０４に格納する。例えば距離９０６のＸ座標の距離を求める場合、下記式（３）を用いる。Ｙ座標の距離についても同様に求めることができる。  
距離９０６のＸ座標の距離  =  重心９０２のＸ座標  ―  重心９０１のＸ座標・・・式（３）
同様にして、第一の単位領域の重心座標と各単位領域との重心座標間の距離を求め、ＲＡＭ３０４に格納する。
【００４３】
次に、ステップＳ５０８で特徴量抽出部３０８は、ＲＡＭ３０４に格納されている各単位領域の画素群の座標値を用いて各単位領域の縦横比を算出し、算出した縦横比を各単位領域毎に識別できる形でＲＡＭ３０４に保存する。本処理について図７の第四の単位領域６０４の縦横比の算出を例に説明する。まず、第四の単位領域の画素群の座標の中から最もＸ座標が小さい画素を探索し、この画素の座標を第一の座標C1とする。第一の座標C1のＸ成分はc1_x、Ｙ成分はc1_yである。次に、この画素群からＸ座標が最も大きい画素を探索し、この画素の座標を第二の座標C2とする。第二の座標C2のＸ成分はc2_x、Ｙ成分はc2_yである。同様に、この画素群からＹ座標が最も小さい画素を探索し、この画素の座標を第三の座標C3とする。第三の座標C3のＸ成分はc3_x、Ｙ成分はc3_yである。さらに、この画素群からＹ座標が最も大きい画素を探索し、この画素の座標を第四の座標C4とする。第四の座標C4のＸ成分はc4_x、Ｙ成分はc4_yである。
【００４４】
本処理で求める縦横比を求めるには、まず横方向の距離をｗ、縦方向の距離をhとし、下記式（４）、縦方向の距離を下記式（５）により求める。  
w = c2_x - c1_x                    ・・・式（４）
h = c4_y - c3_y                    ・・・式（５）
次に、式（４）と式（５）で求めた横方向の距離と前記縦方向の距離とを元に縦横比（以降Rtと称して説明）を下記式（６）により算出する。  
Rt  =  w/h                            ・・・式（６）
このステップＳ５０８では、このようにして算出された縦横比（Rt）と併せて、第一の座標、第二の座標、第三の座標、第四の座標を各単位領域毎に識別できる状態でＲＡＭ３０４に保存する。
【００４５】
次に、ステップＳ５０９で特徴量抽出部３０８は、各単位領域の相対重心座標を算出し、算出した相対重心座標をＲＡＭ３０４に各単位領域毎に識別可能な状態で保存する。相対重心座標とは、ステップ５０６の処理において算出した重心座標ではなく、各単位領域の基準座標を（Ｘ，Ｙ）＝（０,０）としたときの重心座標である。図７を参照されたい。各単位領域の基準座標とは、Ｘ座標が第一の座標のＸ成分であり、Ｙ座標が第三の座標のＹ成分となる位置に存在する画素である。相対重心座標は、ステップＳ５０６で求めた重心座標とステップＳ５０８で求めた基準座標とから、下記式（７）、下記（８）を用いて算出される。  
相対重心座標のＸ成分  ＝  重心座標のＸ成分  −  基準座標のＸ成分    ・・・式（７）
相対重心座標のＹ成分  ＝  重心座標のＹ成分  −  基準座標のＹ成分    ・・・式（８）
相対重心座標と、基準座標とはそれぞれ、各単位領域が識別できる形式で、ＲＡＭ３０４に保存される。
【００４６】
次に、ステップＳ５１０で特徴量抽出部３０８は、指定色を取得する。指定色とは、図４のボタン４０５により選択された色と領域４０８で入力を受け付けた色値とのうち有効となっている色である。ここで有効無効の判定は、チェックボックス４０６、チェックボックス４０７の値から判定する。ボタン４０５により選択された色が指定色と判定されると、特徴量抽出部３０８は、パーソナルコンピュータ１２０のＨＤＤ３０５の図示しない領域に格納されている対応表を参照し、対応する色値を取得する。本処理で取得する色値は例えば、Ｌ*、 a*、b*値である。領域４０８で入力を受け付けた色値が指定色と判定されると、特徴量抽出部３０８はその色値を指定色として取得する。取得した指定色の色値は、ステップＳ５０５で抽出された色値に対応する形式で、ＲＡＭ３０４に格納される。
【００４７】
次に、ステップＳ５１１で特徴量抽出部３０８は、これまでのステップで得られた特徴量を対象となる画像処理装置に登録する。すなわち、ステップＳ５０４、ステップＳ５０５、ステップＳ５０６、ステップＳ５０７、ステップＳ５０８、ステップＳ５０９、ステップＳ５１０で取得した特徴量をリスト化し、画像処理装置１１０のＨＤＤ２１５に送信して格納する。このとき対象となる画像処理装置１１０は、表示部３０７に表示される画面４００のボタン４０３で選択された画像処理装置である。
【００４８】
ここで、リスト化された特徴量の例を図１０を用いて説明する。図１０は、各オブジェクトの特徴量と、オブジェクト間の特徴量とを示す情報とが含まれている。図１０のリスト１００１は、特定オブジェクトの特徴量のリスト例であり主にオブジェクト間の特徴量を示す情報が含まれている。リスト１０５０は、単位領域特徴量のリスト例であり、主に各オブジェクトの特徴量が含まれている。特定オブジェクトの特徴量として、一つの特定オブジェクトの特徴量のリスト１００１と、項目１００２にある単位領域の数分の単位領域特徴量のリスト１０５０とが格納される。各リストの項目について左列がリストのキーとしての役割をもち、右列がキーに対応する値である。各リストに格納する右列の例について説明する。例えば、リスト１００１内の項目１００２にはステップＳ５０４で算出した単位領域数の値を格納する。項目１００３には、ステップＳ５０７で求めた第一の単位領域の重心座標と第二の単位領域の重心座標との間の距離を格納する。例えば、第一の単位領域の重心座標と第二の単位領域の重心座標におけるＸ座標の差分と、Ｙ座標の差分とをセットで格納する。項目１００４には、第一の単位領域の重心座標と第三の単位領域の重心座標の距離を格納する。項目１００５には、第一の単位領域の重心座標と第Ｎの単位領域の重心座標の距離を格納する。
【００４９】
また、図１０のリスト１０５０には、例えば第一の単位領域の特徴量として求められた項目１０５１〜１０５９の値を格納する。項目１０５１には、ステップＳ５０８で算出した第一の座標を格納する。項目１０５２には、第二の座標を格納する。項目１０５３には、第三の座標を格納する。項目１０５４には、第四の座標を格納する。項目１０５５には、ステップＳ５０９で算出した基準座標を格納する。項目１０５６には、ステップＳ５０６で算出した重心座標を格納する。項目１０５７には、ステップＳ５０９で求めた相対重心座標を格納する。項目１０５８には、ステップＳ５０８で求めた縦横比Rtを格納する。項目１０５９には、ステップＳ５０５で抽出した色値と、ステップＳ５１０で取得した指定色の色値とを対で格納する。ステップＳ５０５において抽出した色値が複数ある場合は、項目１０５９以降に、項目１０６０、項目１０６１といった形で、新たな項目を追加して値を格納する。抽出した色値が複数ある場合、図４のＵＩ画面４００でユーザによって指定された色値と指定色との対に従って値を格納する。
【００５０】
なお、パーソナルコンピュータ１２０の特徴量抽出部３０８において、特定オブジェクトの第一の単位領域の重心座標を中心として、特定オブジェクト画像を回転した場合の特徴量を算出してもよい。例えば特定オブジェクト画像を時計まわりに90°、反時計まわりに90°回転した場合の特徴量も算出してもよい。回転した場合の特徴量についても同様にリストの形で、対象となる画像処理装置１１０に登録してもよい。
【００５１】
次に、画像処理装置１１０の印刷処理フローを説明する。まず、印刷用のＵＩ画面について説明する。図１１は、ユーザが、パーソナルコンピュータ１２０の入力部３０６を用いて、パーソナルコンピュータ１２０のＨＤＤ３０５上の任意のアプリケーションを起動し、印刷用ＵＩを立ち上げた場合に表示部３０７に表示される画面１１００を表している。ここで、画面１１００のボタン１１０１は、印刷に使用したい画像処理装置１１０をプルダウン形式で複数表示し、一つのみ選択可能なボタンである。また、チェックボックス１１０２は、ユーザが入力部３０６により選択することで特定オブジェクトの色を置き変えることを選択することが可能なチェックボックスである。また、ボタン１０１３は、ユーザが印刷処理を開始することを選択するボタンである。ユーザが入力部３０６によりボタン１１０３を押下すると、パーソナルコンピュータ１２０からネットワーク１３０を通じて、ボタン１１０１によって選択された画像処理装置に印刷命令が送られる。画像処理装置は印刷命令を受け取ると、印刷処理を開始する。本処理の説明では、ユーザがボタン１１０１によって画像処理装置１１０を選択したとして処理を説明する。なお、ここでパーソナルコンピュータ１２０から印刷命令が画像処理装置１１０に入力される例を説明したが、画像処理装置１１０上の入力部２０６や表示部２０７を用いてユーザによる印刷指示が行なわれてもよい。
【００５２】
図１２は、本実施形態の画像処理装置１１０により実行される印刷処理を説明するフローチャートである。図１２で示す処理は、図２の画像処理装置１１０におけるＣＰＵ２０２がＲＯＭ２０３に格納された印刷処理プログラムをＲＡＭ２０４にロードし、命令を逐次読み出すことにより実行される。
【００５３】
ステップＳ１２０１で画像処理装置１１０のネットワークＩ／Ｆ２１１は、印刷命令を受信し印刷設定を取得する。取得する印刷設定には、少なくとも、特定オブジェクトの色を置き変えるか否かを判定する情報が含まれているとする。取得した印刷設定は、ＲＡＭ２０４に保存し、印刷命令をインタプリタ２０９に渡す。
【００５４】
次に、ステップＳ１２０２でインタプリタ２０９は、受け取った印刷命令から中間言語データを生成する。生成した中間言語データは、ＣＭＳ２１０とレンダラ２０８とに渡される。
【００５５】
次に、ステップＳ１２０３でＣＭＳ２１０は、インタプリタ２０９から受け取った中間言語データの色変換処理を行なう。すなわち、中間言語データをプロファイル格納部２１３に格納されているソースプロファイルとデスティネーションプロファイルとを利用して入力機器デバイスの色空間から画像処理装置１１０の色空間へと変換する。本処理の結果であるＣＭＳ後中間言語データは、レンダラ２０８に渡される。
【００５６】
次に、ステップＳ１２０４でレンダラ２０８は、ＣＭＳ２１０から受け取ったＣＭＳ後中間言語データからラスター画像データを生成する。生成されたラスター画像データは、色変換部２１６に渡される。また、レンダラ２０８は、インタプリタ２０９から受け取ったＣＭＳ前中間言語データからラスター画像データを生成しＲＡＭ２０４に格納する。
【００５７】
次に、ステップＳ１２０５で色変換部２１６は、ラスター画像データであるＲＧＢ画像データを画像処理装置１１０に依存するＣＭＹＫ画像データへと色空間変換する。色空間変換されたＣＭＹＫ画像データは、ＲＡＭ２０４に格納される。
【００５８】
次に、ステップＳ１２０６でＣＰＵ２０２は、ステップＳ１２０１においてＲＡＭ２０４に格納された印刷設定を取得し、特定オブジェクトの色を置き変える設定が有効であるか否かを判定する。有効であると判定すると、ＣＰＵ２０２は、特徴量抽出部２１７にステップＳ１２０４においてＲＡＭ２０４に格納されたラスター画像を入力し、ステップＳ１２０７に進む。一方、設定が有効でないと判定した場合は、ステップＳ１２０９に進み、ＲＡＭ２０４に格納された画像がハーフトーニング部２２０に渡される。ステップＳ１２０９については後述する。
【００５９】
ステップＳ１２０７において特徴量抽出部２１７にラスター画像が入力されると、特徴量抽出部２１７は、入力されたラスター画像（以下、入力画像と呼ぶ）上の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を特定オブジェクト領域探索部２１８に渡す。特定オブジェクト領域探索部２１８は、入力された特徴量と、あらかじめＨＤＤ２１５に格納されている特定オブジェクトの特徴量とを用いて、特定オブジェクトの領域を探索する。あらかじめＨＤＤ２１５に格納されている特定オブジェクトの特徴量は、図５のステップＳ５１１にて登録されたものである。特定オブジェクト領域探索部２１８は、特定オブジェクトの領域の探索した結果、入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応関係を示す対応オブジェクト情報を生成し、色置き換え部２１９に渡す。この対応オブジェクト情報を参照することで、色置き換え部２１９は、特定オブジェクトに対応する入力画像における領域を特定することができる。このステップＳ１２０７の処理の詳細は後述する。
【００６０】
次に、ステップＳ１２０８で色置き換え部２１９は、ＨＤＤ２１５に格納されている特定オブジェクトの特徴量のうち色値と、図示しない色変換テーブルとを参照して、特定オブジェクトの単位領域の指定色に対応するＣＭＹＫ値を算出する。特定オブジェクトの特徴量に含まれる色値が複数ある場合、複数の色値に対応するＣＭＹＫ値をそれぞれ算出する。次に、色置き換え部２１９は、ステップＳ１２０７で生成された対応オブジェクト情報を参照して、特定オブジェクトの単位領域に対応する入力画像の単位領域を決定する。そして、その入力画像の単位領域の画素の色値のうち、対応する特定オブジェクトの単位領域の色値と同じ色値をもつ画素の座標を算出する。なお、特定オブジェクトの単位領域が単色のみで構成されている場合、この座標算出の処理は省略してもよい。色置き換え部２１９は、色変換部２１６から出力された画像のうち、算出した座標の画素の画素値を、本処理により算出したＣＭＹＫ値に置き変える。第一の単位領域に対応する画素群の色置き換え、第二の単位領域に対応する画素群の色置き換えといった順序で、各単位領域に対応する画素群毎に色を置き変える。最後に第Ｎの単位領域に対応する画素群の色置き換えを完了すると、ステップＳ１２０８の処理を終了する。
【００６１】
次に、ステップＳ１２０９でハーフトーニング部２２０は、受け取ったＣＭＹＫ画像に対して、中間調処理を行う。中間調処理を行った画像はプリンタ部２１４に渡される。次に、ステップＳ１２１０でプリンタ部２１４は、ハーフトーニング部２２０から受け取った画像データを用いて画像を用紙に印字する。用紙に印字された画像のうち、特定オブジェクトに対応する画像については、ユーザによる指定色で印字されることになる。
【００６２】
次に、図１３を用いてステップＳ１２０７の特定オブジェクト領域探索処理の詳細について説明する。特定オブジェクト領域探索処理は特徴量抽出部２１７に画像が入力されると処理が開始される。
【００６３】
まず、ステップＳ１３０１において特徴量抽出部２１７は、入力画像を二値化する。特徴量抽出部２１７は、ＨＤＤ２１５に格納されている特定オブジェクトの特徴量のうち、特定オブジェクトの色値を取得し、取得したＲＧＢ値に一致する入力画像の画素を１、取得したＲＧＢ値と異なる画素を０とする二値化画像を生成する。複数の色値がある場合にも同様に、その複数ＲＧＢ値のいずれかに一致する入力画像の画素を１、いずれにも一致しない画素を０とする二値化画像を生成する。生成した二値化画像はＲＡＭ２０４に格納される。
【００６４】
次に、ステップＳ１３０２において特徴量抽出部２１７は、ステップＳ１３０１でＲＡＭ２０４に格納した二値化画像を取得し、ラベリングを行う。ラベリングにより認識された入力画像の単位領域に対して図示しないリストを対応オブジェクト情報として生成する。対応オブジェクト情報とは、入力画像の単位領域の数分の項目をもつリストであり、左列には入力画像の単位領域番号、右列には、対応する特定オブジェクトの単位領域番号を格納する領域をもつとする。後述の処理で、入力画像の単位領域に対応する特定オブジェクトの単位領域があれば、その番号が格納されることになる。また、この対応オブジェクト情報を用いて色置き換え部２１９はステップＳ１２０８の色置き換え処理を行なうことになる。特徴量抽出部２１７は、対応オブジェクト情報を格納する領域をＲＡＭ２０４上に確保する。また、図１０のリスト１０５０のような、入力画像の各単位領域の特徴量を格納するメモリ領域も、認識された各単位領域数分ＲＡＭ２０４上に確保する。また、特徴量抽出部２１７は、各単位領域毎に、同一の単位領域番号を割り当てた画素群の座標値をＲＡＭ２０４上に格納する。
【００６５】
次に、ステップＳ１３０３において特徴量抽出部２１７は、入力画像の各単位領域の特徴量を取得する。取得する入力画像の各単位領域の特徴量は、例えば図１０に示すリスト１０５０のようなデータである。なお、項目１０５９においては、色値と指定色との対のうち、指定色以外を求めることになる。算出された入力画像の各単位領域の特徴量は、ＲＡＭ２０４上に確保された特徴量格納領域に格納される。特徴量の取得処理は、図５で説明した処理と同様の処理であるので詳細な説明は省略する。ここでは、少なくとも、ステップＳ５０５、ステップＳ５０６、ステップＳ５０７、ステップＳ５０８、ステップＳ５０９の処理を行うことで特徴量を算出する。
【００６６】
次に、ステップＳ１３０４において特定オブジェクト領域探索部２１８は、ＲＡＭ２０４上に格納された入力画像上の単位領域の特徴量を元に、入力画像の単位領域に対応する特定オブジェクトの単位領域を探索する。そして、入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応を示す対応オブジェクト情報にその対応を示す情報が格納される。すなわち、入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応表において、該当する単位領域番号の箇所に、対応する特定オブジェクトの単位領域の番号が格納される。本処理の詳細については後述する。
【００６７】
次に、ステップＳ１３０４のオブジェクト探索処理の詳細について図１４を用いて説明する。本実施形態の探索処理について概要を説明する。まず、入力画像の単位領域の中から特定オブジェクトの中の任意の単位領域と一致する領域を抽出する。ここでは、特定オブジェクトの中で基準となる第一の単位領域と一致する領域を抽出する。このときの抽出方法としては、単位領域ごとの特徴量を比較して抽出を行なう。その後、抽出された入力画像の単位領域に、特定オブジェクトの単位領域間の特徴量を適用して特定オブジェクトか否かの判定が行なわれる。すなわち、抽出された入力画像の単位領域が特定オブジェクトの単位領域と一致するかを単位領域間の特徴量を比較して判定する。例えば、特定オブジェクトの第一の単位領域から第Ｎの単位領域までの距離情報を用いて、抽出された入力画像の単位領域から同じ距離に第Ｎの単位領域が存在するかを判定する。対応する距離に第Ｎの単位領域が存在すれば、その抽出された単位領域は特定オブジェクトと同じ領域であると判定することができる。以下、具体的に説明する。
【００６８】
まず、ステップＳ１４０１で特定オブジェクト領域探索部２１８は、特定オブジェクトの特徴量と、ステップＳ１３０３で取得した入力画像の各単位領域の特徴量とを取得する。取得した両者の特徴量から、特定オブジェクトの第一の単位領域に該当する入力画像の単位領域を抽出する。特定オブジェクト領域探索部２１８は、抽出した入力画像の単位領域の単位領域番号をＲＡＭ２０４に格納する。なお、特定オブジェクトの第一の単位領域に該当する入力画像の単位領域が複数あれば、その全ての入力画像の単位領域の単位領域番号をＲＡＭ２０４に格納する。この単位領域番号が格納された入力画像の単位領域は、特定オブジェクトの第一の単位領域の候補の領域であるので、第一の単位領域候補と呼ぶことにする。本処理の詳細は後述する。
【００６９】
次に、ステップＳ１４０２で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１４０１で抽出した第一の単位領域候補から未処理の候補を１つ取得する。そして、以下ではその取得した第一の単位領域候補が特定オブジェクトに対応したものなのか、そうでないものなのかを判定することになる。
【００７０】
次に、ステップＳ１４０３で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ＨＤＤ２１５に登録された特定オブジェクトの特徴量のうち単位領域数を取得し、２以上であるか否かを判定する。２以上であると判定すると、ステップＳ１４０４の処理を開始する。２未満であると判定すると、ステップＳ１４１１の処理を開始する。特定オブジェクトの特徴量が２以上でない場合には、第一の単位領域候補が特定オブジェクトに対応したものと結論付けてよい。一方、特定オブジェクトの特徴量が２以上の場合、他の単位領域との関連性に基づいてさらに判定が必要となる。
【００７１】
ステップＳ１４０４において特定オブジェクト領域探索部２１８は、ＨＤＤ２１５に格納されている特定オブジェクトの単位領域番号２からＮをもつ単位領域のうち、探索対象の単位領域を決定する。ここでは、探索されていない単位領域のうち一番単位領域番号が小さいものを選択するものとする。特定オブジェクト領域探索部２１８は選択した単位領域番号をＲＡＭ２０４に格納する。
【００７２】
ステップＳ１４０５で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１４０４で決定した探索対象の単位領域に対応する、入力画像における位置を推定する。具体的には、特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１４０４でＲＡＭ２０４に格納された単位領域番号をもつ探索対象の単位領域の重心が入力画像上でどの座標に存在するかを求める。座標は、例えば、ステップＳ１４０２で取得された入力画像の第一の単位領域候補の特徴量とＨＤＤ２１５に格納されている特定オブジェクトの特徴量とに基づいて求められる。すなわち、入力画像の第一の単位領域候補の重心と、特定オブジェクトの第一の単位領域の相対重心座標、基準座標、第一の単位領域と探索対象の単位領域との距離と、から下記式（９）、式（１０）を用いて求める。求めた推定座標はＲＡＭ２０４に格納される。なお、推定座標は探索対象の単位領域の重心が入力画像上で存在するであろう位置を示す。  
推定座標のＸ成分  ＝  入力画像の第一の単位領域候補の重心座標のＸ成分  
＋（入力画像の第一の単位領域候補の基準座標のＸ成分  / 特定オブジェクトの探索対象の単位領域の基準座標のＸ成分）×特定オブジェクトの第一の単位領域と探索対象の単位領域との距離のＸ成分            ・・・式（９）  
推定座標のＹ成分  ＝  入力画像の第一の単位領域候補の重心座標のＹ成分  
＋（入力画像の第一の単位領域候補の基準座標のＹ成分  / 特定オブジェクトの探索対象の単位領域の基準座標のＹ成分）×特定オブジェクトの第一の単位領域と探索対象の単位領域との距離のＹ成分            ・・・式（１０）
ステップＳ１４０６で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１４０５でＲＡＭ２０４に格納された推定座標を重心とする入力画像上の単位領域を、ＲＡＭ２０４に格納された入力画像の特徴量から探索する。探索できた場合は、ＲＡＭ２０４にその入力画像上の単位領域の単位領域番号を格納する。
【００７３】
ステップＳ１４０７では、ステップＳ１４０６によりＲＡＭ２０４に格納された単位領域番号が存在するか否か判定する。ステップＳ１４０６において存在する場合は、探索対象の単位領域の候補が存在するのでステップＳ１４０８の処理を開始する。一方、ステップＳ１４０６において存在しない場合は、探索対象の単位領域の候補が存在しない。つまり、そのステップＳ１４０２で取得した第一の単位領域候補は特定オブジェクトの単位領域には対応していないことになるので、ステップＳ１４１０の処理を開始する。ステップＳ１４０６で存在しないと判定される場合とは、例えば特定オブジェクトがロゴの場合にはそのロゴの一部の文字だけが一致するような場合である。
【００７４】
ステップＳ１４０８で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ＨＤＤ２１５に登録されている特定オブジェクトの単位領域数のすべての探索対象の単位領域に対し、候補となる入力画像上の単位領域が抽出できたかを判定する。ここでは、例えば、ステップＳ１４０３において、ＲＡＭ２０４に格納された単位領域番号と特定オブジェクトの単位領域数とを比較する。両者が等しければ全ての特定オブジェクトの単位領域に対する単位領域候補が抽出できたと判定し、ステップＳ１４０９の処理を開始する。一方、ＲＡＭ２０４に格納されている値が、特定オブジェクトの単位領域数よりも小さい場合、まだ残りの単位領域候補を抽出する必要があるのでステップＳ１４０４に処理を戻す。
【００７５】
ステップＳ１４０９で特定オブジェクト領域探索部２１８は、入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応を示す対応オブジェクト情報を更新する。すなわち、入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応表における、ステップＳ１４０６において抽出された単位領域候補の単位領域番号の行に、対応する特定オブジェクトの単位領域番号をそれぞれ入力し保存する。
【００７６】
ステップＳ１４１０で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１４０１で抽出した全ての第一の単位領域候補の探索が終了したかを判定する。終了していない場合は、ステップＳ１４０２に処理を戻す。終了している場合は、ステップＳ１３０４のオブジェクト探索処理を終了する。
【００７７】
ステップＳ１４１１では、ＲＡＭ２０４に格納されている入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応表において、ステップＳ１４０１で抽出した単位領域候補の番号に対応する値に、特定オブジェクトの単位領域番号である１を格納する。
【００７８】
次に、ステップＳ１４０１の第一の単位領域候補を抽出する処理の詳細について図１５を用いて説明する。
【００７９】
まず、ステップＳ１５０１で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１３０３において取得した入力画像上の複数の単位領域の特徴量のうち、一つの単位領域の特徴量を選択する。例えば、単位領域番号のうち一番小さい番号の単位領域の特徴量を選択する。
【００８０】
次に、ステップＳ１５０２で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１５０１で取得した単位領域の特徴量のうちの色値と、ＨＤＤ２１５に格納されている特定オブジェクトの第一の単位領域の特徴量のうちの色値とを比較する。そして、色値が等しいかを判定する。両者の色値が等しい場合は、ステップＳ１５０１で取得した単位領域は特定オブジェクトの第一の段位領域の候補となり得るのでステップＳ１５０３の処理を開始する。両者の色値が異なる場合は、ステップＳ１５０１で取得した単位領域は特定オブジェクトの第一の段位領域の候補となり得ないのでステップＳ１５０６の処理を開始する。なお、入力画像の単位領域は、前述のように特定オブジェクトの単位領域の色で二値化された領域である。そして、特定オブジェクトの単位領域の色が複数あった場合でも二値化された領域となっている。そのため、特定オブジェクトの単位領域の色が、例えば第一の単位領域とその他の単位領域とで異なっているような場合も起こり得る。従って、ステップＳ１５０２では、入力画像の単位領域と特定オブジェクトの第一の単位領域との間で色値が等しいかを判定している。
【００８１】
次にステップＳ１５０３で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１５０１で取得した単位領域の特徴量のうちの縦横比と特定オブジェクトの第一の単位領域の特徴量の縦横比とを比較する。両者の値が等しい場合は、ステップＳ１５０１で取得した単位領域は特定オブジェクトの第一の段位領域の候補となり得るのでステップＳ１５０４の処理を開始する。両者の値が異なる場合は、ステップＳ１５０１で取得した単位領域は特定オブジェクトの第一の段位領域の候補となり得ないのでステップＳ１５０６の処理を開始する。
【００８２】
次に、ステップＳ１５０４で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ステップＳ１５０１で取得した単位領域の重心座標が、特定オブジェクトの第一の単位領域の重心に相当する位置にいるかを判定する。例えば、下記式（１１）、式（１２）により値１と値２を算出し、比較する。
【００８３】
値１とは、入力画像の単位領域において、単位領域の横幅に対する相対重心座標の割合を表し、値２とは、特定オブジェクト画像の第一の単位領域において、単位領域の横幅に対する相対重心座標の割合を表す。  
値１＝  入力画像の単位領域の相対重心座標のＸ成分／（入力画像の単位領域の第二の座標のＸ成分−入力画像の単位領域の第一の座標のＸ成分）  ・・・式（１１）
値２＝  特定オブジェクトの第一の単位領域の相対重心座標のＸ成分／（特定オブジェクトの第一の単位領域の第二の座標のＸ成分  ―  特定オブジェクト画像の第一の単位領域の第一の座標のＸ成分）                              ・・・式（１２）
Ｙ成分についても同様に式（１３）と式（１４）を用いて、値３、値４を算出し、比較する。  
値３＝  入力画像の単位領域の相対重心座標のＹ成分／（入力画像の単位領域の第四の座標のＹ成分−入力画像の単位領域の第三の座標のＹ成分）  ・・・式（１３）
値４＝  特定オブジェクトの第一の単位領域の相対重心座標のＹ成分／（特定オブジェクト画像の第一の単位領域の第四の座標のＹ成分  ―  特定オブジェクト画像の第一の単位領域の第三の座標のＹ成分）                        ・・・式（１４）
値１と値２が等しく、かつ、値３と値４が等しい場合、ステップＳ１５０１で取得した入力画像の単位領域は、特定オブジェクトの第一の単位領域と重心座標位置が等しいと判定し、ステップＳ１５０５の処理を開始する。一方異なる場合は、ステップＳ１５０６の処理に進む。
【００８４】
次にステップＳ１５０５で特定オブジェクト領域探索部２１８は、ＲＡＭ２０４に格納されている入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応表を更新する。すなわち、ステップＳ１５０１で特徴量を取得している単位領域番号の項目の値に、第一の単位領域の番号を格納する。
【００８５】
次にステップＳ１５０６で、入力画像上における全ての単位領域の特徴量をステップＳ１５０１で取得したか否かを判定する。例えばＲＡＭ２０４に格納されている入力画像上の単位領域と特定オブジェクトの単位領域との対応表の項目に値が保存されていない単位領域の中で、最も高い単位領域番号をもつ単位領域がステップＳ１５０１で選択されているかを判定する。入力画像上における全ての単位領域の特徴量をステップＳ１５０１で取得したと判定すると、ステップＳ１４０１の第一の単位領域候補を抽出する処理を終了する。一方、入力画像上における全ての単位領域の特徴量をステップＳ１５０１で取得していないと判定すると、ステップＳ１５０１の処理を開始する。
【００８６】
以上説明したように、本実施形態では、特徴量抽出部３０８によって特定オブジェクト画像から抽出した特定オブジェクトの特徴量をもとに、特定オブジェクト領域探索部２１８によって、入力画像上から特定オブジェクト探索を行う。これにより、ユーザに複雑な指定をさせることなく、自動で特定オブジェクトの探索が可能である。さらに、特徴量抽出部３０８において特定オブジェクトの拡大・縮小時に不変の特徴量を抽出することから、入力画像上の拡大、縮小された特定オブジェクトも誤判定なく探索を行うことが可能となる。
【００８７】
また、特徴量抽出部３０８において、特定オブジェクト画像を回転した場合の特徴量を用いて、特定オブジェクト領域探索部２１８によって入力画像上から特定オブジェクト探索を行うことも可能である。これにより入力画像上に、回転して配置された特定オブジェクトについても探索が可能となる。
【００８８】
＜その他の実施形態＞
上記の例では、特徴量のうち、各単位領域間の距離については第一の単位領域と第Ｎの単位領域との間の重心距離を求める例を説明した。しかしながら、これは一例に過ぎず、別の単位領域を基準として、他の単位領域との間の重心距離を求める手法であってもよい。また、その場合、図１４や図１５で説明したオブジェクト探索処理においては、基準となる単位領域を第一の単位領域からその別の単位領域に変更すればよい。また、基準となる単位領域を設けずに、隣接する単位領域間の重心距離をそれぞれ求めても良い。
【００８９】
また、上記の実施形態においては、特定オブジェクトの登録をコンピュータ１２０で行なう例を説明した。この場合、コンピュータ１２０も広義の画像処理装置と呼ぶことができる。
【００９０】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【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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