(57)【要約】【課題】  実際には光沢があるように見えるカラー画像に対して、輝度ヒストグラムの歪度を利用して光沢判定を行うと、輝度ヒストグラムが負の方向に歪み、光沢判定が適切に行えない場合がある。【解決手段】  上記課題を解決すべく本画像処理装置は、カラー画像を少なくとも２つの色成分の画像に分解する分解手段と、前記分解手段により分解された各画像に対応するヒストグラムの歪度を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された各画像に対応する歪度を用いて前記カラー画像に光沢があるか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像を少なくとも２つの色成分の画像に分解する分解手段と、
前記分解手段により分解された各画像に対応するヒストグラムの歪度を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された各画像に対応する歪度を用いて前記カラー画像に光沢があるか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記第１の取得手段により取得された各画像に対応する歪度のうち少なくとも１つの画像に対応する歪度が所定の閾値よりも大きい場合に、前記カラー画像に光沢があると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】
前記分解手段により分解された各画像に対応するヒストグラムから検出された特定信号値を除去する除去手段を有する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特定信号値は、前記カラー画像に含まれる背景画像から得られる信号値であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の取得手段は、前記除去手段により前記特定信号値を除去したヒストグラムの歪度を取得することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記カラー画像を任意の形状の領域に分割する分割手段を有し、
前記判定手段は前記分割手段により分割された各領域に対して前記歪度を用いて前記カラー画像に対して光沢があるか否かの判定を行い、前記カラー画像の領域のうち、前記判定手段により光沢があると判定された領域が閾値以上あれば、前記カラー画像に光沢があると判定を行う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７】
前記カラー画像に対応する輝度ヒストグラムの歪度を取得する第２の取得手段を有し、
前記判定手段により前記第２の取得手段により取得された歪度を用いて判定された結果、前記カラー画像に光沢がないと判定された場合、
前記第１の取得手段により前記分解手段により分解された各画像に対応するヒストグラムの歪度を用いて、前記判定手段により前記カラー画像に対して判定を行う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８】
前記分解手段は前記カラー画像をＲ、Ｇ、Ｂの色成分に分解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９】
前記ヒストグラムとは、前記カラー画像の画像信号値に対する画素の度数を示す度数分布であ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１０】
前記ヒストグラムの歪度とは、前記ヒストグラムの歪みの程度を示す値であ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】
前記カラー画像の周波数成分を用いた特徴量を取得する第２の取得手段を更に有し、
前記判定手段は、前記第１の取得手段により取得された各画像に対応する歪度と前記第２の取得手段により取得された特徴量とを用いて前記カラー画像に光沢があるか否か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１２】
前記カラー画像の周波数成分を用いた特徴量を取得する第２の取得手段を更に有し、
前記判定手段は、前記第１の手段により光沢と判定された画像に対してさらに前記第２の取得手段により取得された特徴量を用いて前記カラー画像に光沢があるか否か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１３】
前記第２の取得手段は、前記分解された画像に対してフィルタリング処理を施した画像から第２の歪度を取得し、前記第１の取得手段により取得された第１の歪度と前記第２の歪度との差分を特徴量とし、該特徴量が閾値より小さい場合に、前記判定手段により前記カラー画像に光沢がないと判定することを特徴とする請求項１１または１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
カラー画像を少なくとも２つの色成分の画像に分解する分解ステップと、
前記分解ステップにより分解された各画像に対応するヒストグラムの歪度を取得する第１の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得された各画像に対応する歪度を用いて前記カラー画像に光沢があるか否かを判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータに請求項１４に記載の画像処理方法を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に光沢があるか否かを判定する画像処理装置、画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、物体の表面の透明感、光沢、金属感等の質感を検知する方法および検知された質感を表示させる方法ついて様々な提案がなされている。特許文献１にはバックライトを有する画像表示装置において画像信号に対応した画像の表示制御を行うため、光沢部分が有るか否かを判定し、画像全体の輝度を下げることなく光沢感のある画像を表現できるように制御する技術が開示されている。ここで、光沢部分が有るか否かを判定する光沢判定方法として、非特許文献１にて紹介された輝度ヒストグラムの歪度を利用して光沢度を算出する方法が用いられている。
【０００３】
非特許文献１では、心理物理実験を通して、物理的な光沢や明るさ、輝度ヒストグラムの歪みと知覚的な光沢や明るさとに高い相関関係があることについて開示している。
【０００４】
この相関関係によれば、例えば光沢が強い画像の表面ほど、輝度ヒストグラムが正の方向に歪む（高い輝度の方に画素の出現頻度がなだらかに広がる）ことを示す。よって、輝度ヒストグラムの歪度に基づいて画像の表面の光沢度を評価することが可能になる。
【０００５】
一方で、複合機やプリンタなどの画像処理装置から印刷される印刷画像においても、色味や階調性に加え、質感（光沢感）を表現することが求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−６３６９４号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】“Ｉｍａｇｅ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｕｒｆａｃｅ  ｑｕａｌｉｔｉｅｓ”，Ｎａｔｕｒｅ，４４７，２０６−２０９，（２００７））
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述の輝度ヒストグラムの歪度を単純に利用した光沢判定を、複合機やプリンタに入力されるカラー画像に対して行うとする。この場合、実際には光沢があるように見えるカラー画像（主に光沢がある黄橙色系）は、輝度ヒストグラムが負の方向に歪んでしまう（輝度ヒストグラムの歪度が負の値となる）。よって、光沢部分が有るか否かの判定が適切に行えない場合がある。
【０００９】
この原因について考察する。
【００１０】
輝度ヒストグラムは、一般的には、ＹＵＶカラースペースにおいて式１で定義される輝度Ｙのヒストグラムと考えられる。よって、例えば、黄色や橙色は、Ｂ（青）の補色であるため、Ｂの比率が小さいと、輝度ヒストグラムで表現される比率も小さくなる。
【００１１】
（式１）
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
式（１）からもわかるように、輝度変換した場合、係数が小さいＢ成分の影響が反映されにくい。このように、上記式で定義される輝度ヒストグラムはＢ成分の情報が失われてしまう場合があるため、輝度ヒストグラムの歪度を用いて画像に光沢部分があるか否かの判定を行うと判定が適切に行えない可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決すべく本画像処理装置は、カラー画像を少なくとも２つの色成分の画像に分解する分解手段と、前記分解手段により分解された各画像に対応するヒストグラムの歪度を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された各画像に対応する歪度を用いて前記カラー画像に光沢があるか否か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】
【００１３】
本発明により、入力されたカラー画像の歪度を少なくとも２つの色成分毎に取得することで、入力されたカラー画像の光沢判定の精度を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施例における画像処理システムを示すブロック図である。
【図２】本実施例におけるＭＦＰの構成を示す図である。
【図３】実施例１におけるデータ処理部２１５のブロック図である。
【図４】実施例１におけるフローチャートである。
【図５】実施例１における入力画像の例である。
【図６】実施例１における輝度ヒストグラムを示す図である。
【図７】実施例１におけるＲＧＢヒストグラムを示す図である。
【図８】実施例１におけるＲＧＢヒストグラムを示す図である。
【図９】実施例１におけるＲＧＢヒストグラムを示す図である。
【図１０】実施例１におけるチャンネル別の歪度を示す図である。
【図１１】実施例１における領域分割を説明するための図である。
【図１２】実施例２におけるフローチャートである。
【図１３】実施例１における特定信号値検出のフローチャートである。
【図１４】実施例３におけるフローチャートである。
【図１５】実施例３におけるＲＧＢヒストグラムを示す図である。
【図１６】ローパスフィルタの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
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。
【００１６】
（実施例１）
図１において、オフィスＡ内に構築されたＬＡＮ１０２には、複数種類の機能（複写機能、印刷機能、送信機能等）を実現する複合機であるＭＦＰ１０１が接続されている。ＬＡＮ１０２は、プロキシサーバ１０３を介して外部ネットワーク１０４にも接続されている。クライアントＰＣ１００はＬＡＮ１０２を介してＭＦＰ１０１からの送信データを受信したり、ＭＦＰ１０１が有する機能を利用したりする。例えば、クライアントＰＣ１００は、印刷データをＭＦＰ１０１へ送信することで、その印刷データに基づく印刷物をＭＦＰ１０１で印刷することもできる。尚、図１の構成は一例であり、オフィスＡと同様の構成要素を有する、複数のオフィスが外部ネットワーク１０４上に接続されていても良い。また、外部ネットワーク１０４は、典型的にはインターネットやＬＡＮやＷＡＮや電話回線、専用デジタル回線、ＡＴＭやフレームリレー回線、通信衛星回線、ケーブルテレビ回線、データ放送用無線回線等で実現される通信ネットワークである。これは、データの送受信が可能なものであれば、何でも良い。また、クライアントＰＣ１００、プロキシサーバ１０３の各種端末はそれぞれ、汎用コンピュータに搭載される標準的な構成要素を有している。例えば不図示のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、外部記憶装置、ネットワークインタフェース、ディスプレイ、キーボード、マウス等である。
【００１７】
図２は、ＭＦＰ１０１の詳細構成を示す図である。ＭＦＰ１０１は、画像入力デバイスであるスキャナ部２０１と、画像出力デバイスであるプリンタ部２０２、ＭＦＰ全体の制御を行う制御ユニット２０４、ユーザーインタフェースである操作部２０３等を有する。制御ユニット２０４は、スキャナ部２０１、プリンタ部２０２、操作部２０３と接続し、一方では、ＬＡＮ２０９と接続することで、画像情報やデバイス情報の入出力を行うコントローラである。ＣＰＵ２０５はシステム全体を制御するプロセッサである。ＲＡＭ２０６はＣＰＵ２０５が動作するためのシステムワークメモリであり、画像データを一時記憶するための画像メモリでもある。ＲＯＭ２１０はブートＲＯＭであり、システムのブートプログラム等のプログラムが格納されている。記憶部２１１は、ハードディスクドライブ等の不揮発性記憶媒体であり、システム制御ソフトウェアや画像データを格納する。操作部Ｉ／Ｆ２０７は操作部（ＵＩ）２０３とのインターフェース部で、操作部２０３に表示するための画像データを操作部２０３に対して出力する。また、操作部Ｉ／Ｆ２０７は、操作部２０３を介して本画像処理装置のユーザが指示した情報を、ＣＰＵ２０５に伝える役割をする。ネットワークＩ／Ｆ２０８は本画像処理装置をＬＡＮ２０９に接続し、データの入出力を行う（例えば、２値画像データを別の装置に送信したり、別の装置から２値画像データを受信したりする）。以上のデバイスがシステムバス２１６上に配置される。
【００１８】
また、イメージバスインターフェース２１２は、システムバス２１６と画像データを高速で転送する画像バス２１７とを接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。画像バス２１７は、例えば、ＰＣＩバスやＩＥＥＥ１３９４で構成される。画像バス２１７上には以下のデバイスが配置される。ラスターイメージプロセッサ（ＲＩＰ）２１３は、ＰＤＬ（ページ記述言語）コードを解析し、指定された解像度のビットマップイメージに展開する、いわゆるレンダリング処理を実現する。デバイスＩ／Ｆ２１４は、信号線２１８を介して画像入力デバイスであるスキャナ部２０１を接続し、信号線２１９を介して画像出力デバイスであるプリンタ部２０２を接続しており、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。データ処理部２１５では、画像データの光沢判定、及び光沢制御を行う。また、ネットワークＩ／Ｆ２０８及びＬＡＮ２０９を介して受信した圧縮データの伸長を行うこともできる。伸長画像は、デバイスＩ／Ｆ２１４を介してプリンタ部２０２に送られ、印刷されることになる。尚、データ処理部２１５についての詳細は後述する。
【００１９】
＜データ処理部２１５の説明＞
次に、図２のデータ処理部２１５により実現される光沢判定部、及び光沢制御部の構成について、図３のブロック図を用いて説明する。データ処理部２１５は、プロセッサがコンピュータプログラムを実行することにより、図３の各処理部として機能するように構成してもよいし、その一部または全部をＡＳＩＣや電子回路等のハードウェアで構成するようにしてもよい。
【００２０】
領域分割部３０１は、入力画像データを、矩形単位、または任意形状に分割する処理を行う。ここで、矩形単位で領域分割した場合の例を図１１に示す。
【００２１】
チャンネル分解部３０２は、領域分割部３０１によって分割されたカラー画像データの各々の領域に対してチャンネル分解を行う。本実施例では、チャンネル分解として、カラー画像データの各々の領域に対してＲ、Ｇ、Ｂの３つの色成分に分解する説明を行うが、これに限るものではなく、例えば、ＬＡＢや、ＹＵＶの色成分に分解してもよい。
【００２２】
ヒストグラム生成部３０３は、チャンネル分解部３０２によってチャンネル分解された各チャンネルに対してヒストグラム生成を行う。ここで、ヒストグラムとは横軸を画像信号値、縦軸を度数とする度数分布を示す。
【００２３】
特定信号値検出部・除去部３０４は、ヒストグラム生成部３０３によって生成されたヒストグラムにおいて、特定信号値（主に、背景画像の信号値）を検出し、ヒストグラム上から除去することを行う。
【００２４】
歪度算出部３０５は、特定信号値検出部・除去部３０４によって除去されたヒストグラムから、チャンネル別の歪度を算出する。尚、歪度の数式は、次の式２に示すような一般的な数式を用いればよい。
【００２５】
（式２）
歪度＝Σ（Ｘｉ−Ｘａｖｅ）＾３／Ｎ×Ｓ＾３
Ｎ：データの件数、Ｘｉ：各データの値、Ｘａｖｅ：算術平均、Ｓ：標準偏差
歪度は、グラフのひずみの程度を表しており、歪度が０より大きく正の値であるとグラフが左に偏り、歪度が０より小さく負の値であるとグラフが右に偏る。なお、偏りがない場合、グラフは正規分布となる。
画像のヒストグラムの歪度が正の値である場合、画像は光沢があると判定され、画像のヒストグラムの歪度が負の値である場合、画像は光沢がないと判定される。
【００２６】
光沢判定部３０６は、歪度算出部３０５によって算出された歪度にもとづいて光沢領域か、非光沢領域かの判定を行う。
【００２７】
光沢制御部３０７は、光沢判定部３０６によって、光沢領域と判定された領域に対して、光沢制御を行う。複合機やプリンタにおける光沢制御は、例えば、濃度制御や透明トナー付加制御等があげられるが、光沢感を表現できる方法であればこれに限るものではない。
【００２８】
図４は、データ処理部２１５における光沢判定、及び光沢制御を説明するフローチャートである。尚、該フローチャートを実行するプログラムは、図２のＲＯＭ２１０、または、記憶部２１１に格納され、ＣＰＵ２０５にて実行される。ＣＰＵ２０５は、イメージバスインターフェース２１２、システムバス２１６、画像バス２１７を用いて、データ処理部２１５とデータのやり取りをすることが可能である。また、説明を行う上で、図５〜１０を適宜参照する。ここで、図５（Ａ）は、本実施例における入力画像データの一例であり、５０１は、果物の「オレンジ」の画像を示す。色は、橙色であり、表面は光沢がある様子を示している。５０２は、背景画像を示し、色は、白色である。
【００２９】
まず、ステップＳ４０１において、領域分割部３０１は、入力画像データを、矩形単位、または任意形状に分割する処理を行う。ここで、図５（Ａ）に示す入力画像データを矩形単位に分割する例を図５（Ｂ）に示す。図５（Ｂ）は、５０１〜５０９に示すように矩形単位で領域分割されるため、例えば領域５０７は、果物の「オレンジ」のみの領域となるが、５１０の領域は、果物の「オレンジ」の画像領域と、背景画像の領域が混在する。
一方、任意形状に分割する方法は、公知として知られる方法を用いればよく、例えば、類似色を統合していき、類似色を一つの領域とする方法がある。ここで、図５（Ａ）に示す入力画像データを任意形状に分割する例を図５（Ｃ）に示す。図５（Ｃ）は、５１２〜５１８に示すように任意形状で領域分割されるため、例えば、果物の「オレンジ」の画像領域と背景画像の領域を分割することが可能である。ただし、矩形単位で領域分割する方法と比較して、処理負荷がかかる点と、処理精度が低下する場合がある。尚、本実施例１では、入力画像データを、矩形単位に分割する処理を用いることとする。なおこの矩形の大きさは、任意の大きさでよい。
【００３０】
次に、ステップＳ４０２において、チャンネル分解部３０２は、領域分割部３０１によって分割されたカラー画像データの各々の領域に対してチャンネル分解を行う。図５（Ｄ）は、図５（Ｂ）をＲ、Ｇ、Ｂの３つの色成分に分解した様子を示している。尚、実際の処理としては、図５（Ｄ）に示すようなＲ、Ｇ、Ｂの３つの色成分に分解した画像データを生成する必要はなく、図５（Ｂ）の矩形に分割された画像のからのＲ、Ｇ、Ｂの各色成分の信号値を参照すればよい。
【００３１】
次に、ステップＳ４０３において、ヒストグラム生成部３０３は、チャンネル分解部３０２によってチャンネル分解された各チャンネルに対してヒストグラム生成を行う。つまり、図５（Ｂ）のＲ、Ｇ、Ｂの各色成分の信号値からヒストグラム生成を行う。ここで、図５（Ｂ）の領域５０７に対するＲＧＢヒストグラムを図７に示す。図７の７０１〜７０３は、それぞれＲ、Ｇ、Ｂの信号値から生成されるヒストグラムである。ここで、横軸は画像信号値（８ｂｉｔ）を示し、範囲は０（暗い）〜２５５（明るい）である。また、縦軸は画像信号値の度数を示す。領域５０７は、橙色が大部分を占めるため、Ｂ成分の信号値から生成されたヒストグラム７０３に着目すると、低い値をもつ信号で度数が多く、ヒストグラムが正の方向に歪むことがわかる。比較として、図５（Ｂ）の領域５０７に対する輝度Ｙのヒストグラムを図６の６０１に示す。輝度Ｙのヒストグラム６０１に示されるように、高い値をもつ信号で、度数が多く、ヒストグラムが負の方向に歪む。
【００３２】
ここで、図６に示す輝度Ｙのヒストグラム６０１から算出される歪度と、図７の７０１〜７０３に示すＲ、Ｇ、Ｂの信号値から算出される歪度を図１０（Ａ）に示す。図１０（Ａ）は、Ｙの歪度は負の値となるが、Ｒ、Ｇ、Ｂのチャンネル別の歪度を算出すれば、Ｒ、Ｇの歪度は負の値、Ｂの歪度が正の値となることを示す。
【００３３】
すなわち実際には光沢があるように見えるカラー画像（主に、光沢がある黄橙色系）において、Ｙの歪度が負の値となる場合がある。この場合、実際には光沢があるように見えるカラー画像に対して、適切な光沢判定がされず適切な結果が得られない。
【００３４】
一方、チャンネル別の歪度を算出すれば、Ｂの歪度は正の値となるため、光沢判定される。よって、精度の高い歪度の結果が得られ、精度の高い光沢判定結果を得られる。
【００３５】
次に、ステップＳ４０４において、特定信号値検出部・除去部３０４は、ヒストグラム生成部３０３によって生成されたヒストグラムにおいて、入力画像データに特定信号値があるか否かを判定する。
【００３６】
ここで、特定信号値とは、例えば、図５の背景画像５０２に示すような信号値を意味する。複合機やプリンタなどの画像処理装置において光沢判定を行う場合、前述のように入力画像を矩形単位、または任意形状に領域分割し、各々の領域に対して光沢判定を行うことが想定される。ここで、領域分割された領域内に光沢をもつ画像以外に背景画像が混在すると、光沢をもつ画像の信号値以外に、背景画像の信号値にヒストグラムの分布が生じてしまうため、精度の高いヒストグラムの歪度が得られない。従って、精度の高いヒストグラムの歪度を算出するために、背景画像の領域の信号値を除去した上でヒストグラムの歪度を算出することが好ましい。
【００３７】
ここで、領域分割された領域内に光沢をもつ画像以外に背景画像が混在する例として、図５（Ｂ）の領域５１０を用いて説明する。領域５１０に対するＲＧＢヒストグラムを図８に示す。
【００３８】
図８の８０１〜８０３は、それぞれＲ、Ｇ、Ｂの信号値から生成されるヒストグラムである。領域５１０は、果物の「オレンジ」の画像領域と、背景画像の領域が混在するため、Ｂの信号値から生成されるヒストグラム８０３に着目すると、ピーク８０４、ピーク８０５に示すようにヒストグラムのピークが２つあることがわかる。ピーク８０４は、主に、果物の「オレンジ」の画像領域の信号値であり、ピーク８０５は、背景画像の領域の信号値である。このように、光沢をもつ画像の信号値以外に、背景画像の信号値にヒストグラムの分布が生じてしまうことがわかる。
【００３９】
次に、特定信号値として、背景画像（白）、及び背景画像（黒）の検出方法について具体例を図１３のフローチャートを用いて説明する。
【００４０】
まず、ステップＳ１３０１において、特定信号値検出部・除去部３０４は、背景画像（白）の面積率を算出する。つまり、領域分割された領域内の面積に対して、画像信号値（８ｂｉｔ）において、例えば、２５０以上の信号を有する全画素の面積の割合を算出する。
【００４１】
次に、ステップＳ１３０２において、特定信号値検出部・除去部３０４は、ステップＳ１３０１において算出された面積率が所定の閾値以上か否かを判定する。ここでは、例として閾値を３０％とする。
【００４２】
所定の閾値以上であれば、ステップＳ１３０３において、背景画像（白）ありと判定する。閾値より小さければ、ステップＳ１３０４において、背景画像（白）なしと判定する。
【００４３】
次に、ステップＳ１３０５において、特定信号値検出部・除去部３０４は、背景画像（黒）の面積率を算出する。つまり、領域分割された領域内の面積に対して、画像信号値（８ｂｉｔ）において、例えば、５以下の信号を有する全画素の面積の割合を算出する。
【００４４】
次に、ステップＳ１３０６において、特定信号値検出部・除去部３０４は、ステップＳ１３０５において算出された面積率が所定の閾値以上か否かを判定する。同様に、例として閾値を３０％とする。
【００４５】
所定の閾値以上であれば、ステップＳ１３０７において、背景画像（黒）ありと判定する。閾値より小さければ、ステップＳ１３０４において、背景画像（黒）なしと判定する。このように、特定信号値として、背景画像（白）、及び背景画像（黒）の検出を行う。
【００４６】
ここで、図８の８０１〜８０３のヒストグラムから、ヒストグラム上の特定信号値を除去した結果を図９の９０１〜９０３に示す。比較のため、図８、図９の各々のヒストグラムから算出される歪度を図１０（Ｂ）、（Ｃ）に示す。Ｂの歪度に着目すると、図１０（Ｂ）のＢの歪度は負の値となるが、図１０（Ｂ）のＢの歪度は正の値となることがわかる。すなわち、背景画像の領域の信号値のようなヒストグラム上の特定信号値を除去すれば、精度の高い歪度の結果が得られる。
【００４７】
尚、特定信号値検出方法はこれに限るものではない。例えば、光沢をもつ画像の信号値は、ヒストグラムで表わすとピークがなだらかな山のような形となる特徴がある。一方、背景画像の信号値は、ピークが急峻な山のような形となる特徴がある。この特徴を利用し、急峻なピークを検出する。
【００４８】
例えば、以下のように所定の信号値の範囲（画像信号値（８ｂｉｔ）において「３」とする）で、画像の全領域内の面積に対する面積率を算出する。
まず、信号値が０〜２の信号値を有する画素の面積率を求める。次に、信号値が１〜３の信号値を有する画素の面積率を求める。次に、信号値が２〜４の信号値を有する画素の面積率を求める。
【００４９】
このように、信号値を１つずつずらして、各範囲の信号値を有する画素の面積率を求め、最終的に、信号値が２５３〜２５５の信号値を有する画素の面積率を求める。そして、各面積率のうち、面積率が所定の割合を超えたものを特定信号値として検出してもよい。この方法であれば、背景画像（白）、及び背景画像（黒）以外の背景画像の検出も可能である。例えば、黄色い下地の上に画像が形成されている場合も、下地となる黄色の成分を特定信号値（背景画像）として検出することできる。
【００５０】
図４のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ４０４において、特定信号値が検出された場合は、ステップＳ４０５へ進み、特定信号値が検出されない場合は、ステップＳ４０６へ進む。
【００５１】
次に、ステップＳ４０５において、特定信号値検出部・除去部３０４は、前述のように検出された特定信号値、すなわち背景画像の領域の信号値の除去を行う。尚、特定信号値検出部・除去部３０４は、ヒストグラム上の特定信号値の除去するのみであり、画像データ自体に画像処理を行うわけではないため、高速に処理を行うことが可能である。
【００５２】
次に、ステップＳ４０６において、歪度算出部３０５は、ステップＳ４０３において、生成されたヒストグラム、または、ステップＳ４０４において、特定信号値が検出された場合は、特定信号値除去後のヒストグラムから歪度を算出する。歪度の算出方法については前述のため説明を省略する。
【００５３】
次に、ステップＳ４０７において、光沢判定部３０６は、歪度算出部３０５によって算出された歪度にもとづいて光沢領域か、非光沢領域かの判定を行う。
【００５４】
歪度が正の値であれば光沢領域、負の値であれば非光沢領域であると判定してもよいし、画像処理装置のプリンタ部の状態や用いる用紙やトナーの種類に応じて、光沢判定を行う際に用いられる歪度の閾値を任意に変更しても良い。
【００５５】
よって、歪度が所定の閾値よりも大きければ、ステップＳ４０８において光沢領域と判定し、所定の閾値以下であれば、ステップＳ４０９において非光沢領域と判定する。
【００５６】
次に、ステップＳ４１０において、光沢制御部３０７は、ステップＳ４０８において光沢領域と判定された領域の光沢制御を行う。複合機やプリンタにおける光沢制御は、例えば、濃度制御や透明トナー付加制御等があげられるが、光沢感を表現できればこれに限るものではない。
【００５７】
このように、ステップＳ４０１において分割された各々の領域が、光沢領域か非光沢領域かを判定する。
【００５８】
さらに、画像全体に占める光沢領域の割合を算出し、光沢領域の割合が、所定値を超えた場合に、複合機やプリンタを操作する操作者へ普通紙と光沢紙を選択できるようなメッセージを表示してもよい。
【００５９】
一部でも光沢領域と判定されれば、複合機やプリンタを操作する操作者へ普通紙と光沢紙を選択できるようなメッセージを表示してもよい。
【００６０】
また、メッセージを表示させずに、自動的に光沢感を表現できる光沢制御が実行されてもよい。
【００６１】
以上のように、入力されたカラー画像の歪度を少なくとも２つの色成分毎に取得することで、入力されたカラー画像に対する光沢判定の精度を向上させることが可能になる。これは、輝度ヒストグラムの歪度を用いて画像の光沢度を判断すると、画像のＢ成分の情報が失われる可能性があるため誤判定をする可能性が高くなる。しかし、色成分ごとの歪度からが画像の光沢度を判断すると、画像のＢ成分の情報が失われないため、誤判定の発生を抑制することができるためである。また、背景画像の信号値のような特定信号値を除去することで、さらに光沢判定の精度を向上させることが可能になる
（実施例２）
実施例１では、入力画像の少なくとも２つ以上の色成分毎に歪度を算出することで、光沢判定における精度が向上する説明を行った。
【００６２】
実施例２では、輝度ヒストグラムで算出された歪度で第一の判定を行い、ＲＧＢヒストグラムで算出された歪度で第二の判定を行う。これにより、全ての領域に対して、ＲＧＢヒストグラムで歪度を算出する必要性を低減し、処理速度を向上させる方法について説明する。
【００６３】
図１２は、実施例２における光沢判定、及び光沢制御を説明するフローチャートである。
【００６４】
尚、実施例１の図４と同様のステップに関しては、説明を省略する。
【００６５】
まず、ステップＳ１２０１において、ヒストグラム生成部３０３は、ステップＳ４０１において、領域分割されたカラー画像データの輝度ヒストグラムを生成する。
【００６６】
次に、ステップＳ１２０２において、歪度算出部３０５は、ステップＳ１２０１において生成された輝度ヒストグラムから歪度を算出する。歪度の算出方法については前述のため説明を省略する。
【００６７】
次に、ステップＳ１２０３において、光沢判定部３０６は、ステップＳ１２０２において算出された歪度を用いて判定対象となる領域が光沢領域か非光沢領域かの判定を行う。
歪度が第一の所定の閾値よりも大きければステップＳ４０８に進み光沢領域と判定し、所定の閾値以下であればステップＳ４０２へ進む。
【００６８】
そして、ステップＳ４０２にてチャネル分割を行う。以降、ステップＳ４０２、ステップＳ４０３、ステップＳ４０６における処理は、実施例１の図４と同様であるため説明を省略する。
【００６９】
次に、ステップＳ１２０４において、光沢判定部３０６は、ステップＳ４０６において算出された歪度を用いて判定対象となる領域が光沢領域か非光沢領域かの判定を行う。歪度が第二の所定の閾値よりも大きければステップＳ４０８において光沢領域と判定し、歪度が第二の所定の閾値以下であればステップＳ４０９において非光沢領域と判定する。
【００７０】
次に、ステップＳ４１０において、光沢制御部３０７は、ステップＳ４０８において光沢領域と判定された領域の光沢制御を行う。ステップＳ４１０は、実施例１の図４と同様であるため説明を省略する。
【００７１】
このように、ステップＳ４０１において分割された各々の領域が、光沢領域か非光沢領域かを判定する。
【００７２】
以上のように、輝度ヒストグラムで算出された歪度を用いて第一の判定を行い、歪度が閾値より小さい値の場合、ＲＧＢヒストグラムで算出された歪度で第二の判定を行う。これにより、非光沢領域と判定された領域に対して、ＲＧＢに分解された画像の各ヒストグラムから取得された歪度を用いて光沢判定を行う。
【００７３】
これにより、全ての領域に対して、ＲＧＢヒストグラムで歪度を算出する必要性を低減し、処理速度を向上させることが可能である。
【００７４】
（実施例３）
実施例１では、入力画像の少なくとも２つの色成分の画像毎に歪度を算出することで、光沢判定における精度が向上する説明を行った。
実施例２では、輝度ヒストグラムで算出された歪度で第一の判定とＲＧＢヒストグラムで算出された歪度で第二の判定とを行い、全ての領域に対してＲＧＢヒストグラムで歪度を算出する必要性を低減し処理速度を向上させる方法の説明を行った。
【００７５】
本実施例３では、歪度の特徴量だけでなく、画像の周波数成分を用いて取得した特徴量を利用することで、光沢判定における精度をさらに向上する方法について説明を行う。
【００７６】
まず、前述の歪度の特徴量を用いても光沢判定が困難な画像の例について図１５（Ａ）、（Ｂ）を用いて説明を行う。
【００７７】
図１５（Ａ）は、実施例１の図７の７０３と同様の図であり、光沢がある画像の一例と、この画像から取得されるヒストグラムを示す。なお、画像１５０２は、画像１５０１の拡大図（説明を簡易に行うための模式図）である。
【００７８】
図１５（Ｂ）は、光沢がない（光沢がないように見える）画像の一例と、この画像から取得されるヒストグラムを示す。なお、画像１５０４は、画像１５０３の拡大図（説明を簡易に行うための模式図）である。
【００７９】
ここで、図１５（Ｂ）の画像１５０３のヒストグラムが、図１５（Ａ）の画像１５０１のヒストグラムと同じ場合、図１５（Ａ）、及び図１５（Ｂ）の画像のヒストグラムから算出される歪度は、図１０（Ａ）で前述したように歪度＝２．１となる。つまり、図１５（Ｂ）の画像１５０３は、歪度が正の値となるため、光沢がない（光沢がないように見える）画像であるにも関わらず、光沢があると判定されてしまう。このように、歪度の特徴量を用いても光沢判定が適切に行われない画像があることがわかる。
【００８０】
一方、図１５（Ｂ）の画像１５０３は、図１５（Ａ）の画像１５０１と比較して、高周波成分が多い（または、低周波成分が少ない）特徴がある。
【００８１】
従って、実施例３では、歪度の特徴量だけでなく画像の周波数成分を用いて取得する特徴量を利用し、画像（画像における判定対象となる領域）の光沢判定を行う方法について、図１４のフローチャートを用いて説明を行う。
【００８２】
まず、ステップＳ４０１〜４０３、４０６、４０７は、実施例１の図４と同様のステップのため、説明を省略する。
【００８３】
ステップＳ１４０１〜１４０４は、歪度が正の値をもつ（または、歪度が閾値ｔｈよりも大きい）と判定された画像に対して、画像の周波数成分を用いて取得する特徴量を利用し、再度、画像に対して光沢領域か否かを判定するためのステップである。
【００８４】
ここで、図１５（Ａ）の画像１５０１、及び図１５（Ｂ）の画像１５０３は、いずれも歪度が閾値ｔｈよりも大きいと判定される画像である。
【００８５】
また、本実施例では、画像の周波数成分を用いて取得される特徴量を利用するために、ローパスフィルタを用いるが、これに限るものではなく、例えば離散フーリエ変換（ＤＦＴ）のような周波数変換を用いてもよい。
【００８６】
まず、ステップＳ１４０１において、光沢判定部３０６は、ステップＳ４０７において歪度が閾値ｔｈよりも大きいと判定された画像に対して、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理を行う。図１６は、３×３のローパスフィルタの一例である。
【００８７】
ここで、図１５（Ａ）の画像１５０１、及び図１５（Ｂ）の画像１５０３に対して、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理を行った時の画像の変化について説明する。図１５（Ａ）の画像１５０１は、階調が滑らかに変化する画像であるため、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理を行っても、画像、及び画像から得られるヒストグラムは大きく変化しない。ヒストグラムが大きく変化しなければ、歪度も大きく変化しない。しかしながら、図１５（Ｂ）の画像１５０３は、急峻な濃度変化を含む画像であるため、ローパスフィルタを用いた処理を行うと、画像、及び画像から得られるヒストグラムに変化が生じやすい。ヒストグラムが変化すると歪度も変化する。
【００８８】
図１５（Ｃ）は、図１５（Ｂ）の画像１５０３に対して、ローパスフィルタを用いた処理を行った後の画像の一例（画像１５０５）と、この画像のヒストグラムを示す。なお、画像１５０６は、画像１５０５の拡大図（説明を簡易に行うための模式図）である。画像１５０６は、画像１５０４と比較すると、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理を行ったことにより、急峻な濃度変化が少なくなっていることを示す。また、図１５（Ｃ）のヒストグラムから得られる歪度を１とすると、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理前の歪度＝２．１であるため、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理前後の歪度の変化量＝１．１となる。
【００８９】
このように、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理前後の歪度の変化量にもとづき、変化量が閾値より小さいと判定された画像は、光沢領域と判定する。一方、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理前後の歪度の変化量が閾値より大きいと判定された画像は、非光沢領域と判定することができる。すなわち、フィルタ処理前後の歪度の変化が大きい場合は判定対象の画像の低周波成分が少ないため、判定対象の画像が非光沢領域であることがわかる。一方、フィルタ処理前後の歪度の変化が小さい場合は判定対象の画像において低周波成分が多いため、判定対象の画像が光沢領域であることがわかる。
【００９０】
図１４のフローチャートの説明に戻る。前述した理由により、ステップＳ１４０２において、光沢判定部３０６は、ローパスフィルタを用いたフィルタ処理後の画像の歪度を算出する。歪度の算出方法については前述のため説明を省略する。次に、ステップＳ１４０３において、光沢判定部３０６は、ステップＳ４０６で算出された歪度（歪度Ａとする）と、ステップＳ１４０２で算出された歪度（歪度Ｂとする）から変化量を算出する。ここで、実施例３では歪度の変化量は歪度Ｂと歪度Ａの差分の絶対値とするが、差分に限らず、変化率を算出して用いても良い。
【００９１】
次に、ステップＳ１４０４において、光沢判定部３０６は、ステップＳ１４０３において算出された歪度の変化量が、所定の閾値ｔｈ２以上か否かを判定する。
【００９２】
所定の閾値より小さければ、ステップＳ４０８において、判定対象の画像に対して光沢領域と判定し、所定の閾値より大きければ、ステップＳ４０９において、判定対象の画像に対して非光沢領域と判定する。
【００９３】
例として閾値ｔｈ２を１とすると、前述したように図１５（Ｂ）の画像１５０３の歪度の変化量＝１．１であるため、この画像１５０３は非光沢領域と判定される。従って、光沢がないように見える画像を非光沢領域と判定できる。
【００９４】
このように、画像の周波数成分を用いて取得された特徴量を利用することで、光沢判定の精度を向上させることが可能になる。
【００９５】
また、図１４のフローではＳ４０７にて歪度が閾値より大きいと判定された場合のみフィルタリング処理を行なった後に歪度の変化量を用いた判定を行ったが、歪度を用いた判定とフィルタリング処理前後の歪度の変化量を用いた判定を並行して行っても良い。この場合、両方の判定処理において光沢と判定された画像のみ、光沢と判定される。
【００９６】
なお、本実施例３では、画像の周波数成分を用いた特徴量を利用するために、ローパスフィルタを用いてフィルタ処理を行ったが、これに限るものではなく、例えば離散フーリエ変換（ＤＦＴ）のような周波数変換を用いてもよい。
【００９７】
また、高周波成分の特徴をもつエッジに着目し、公知のエッジ検出を行うことで、エッジ量が閾値より高いものを非光沢と判定してもよい。
【００９８】
以上のように、歪度の特徴量を用いても光沢判定が適切に行われなかった画像に対して、歪度の特徴量に加え、画像の周波数成分を用いた特徴量を利用することで、光沢判定の精度を向上させることができる。
【００９９】
（その他の実施例）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施例の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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【図１６】
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