(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿に含まれている画像が写真画像または描画画像のいずれであるかを判別する画像の判別方法であって、
前記原稿を読み取り、読み取られた画像を構成する画素ごとに赤色出力値、緑色出力値および青色出力値を検出する出力値検出段階と、
前記赤色出力値、前記緑色出力値および前記青色出力値から画素ごとに輝度値を算出する輝度算出段階と、
前記赤色出力値、前記緑色出力値および前記青色出力値ならびに前記輝度値から、出力値と画素数との関係である赤色ヒストグラム、緑色ヒストグラムおよび青色ヒストグラム、ならびに輝度値と画素数との関係である輝度値ヒストグラムを作成するヒストグラム作成段階と、
前記輝度値ヒストグラムに対する前記赤色ヒストグラム、前記緑色ヒストグラムおよび前記青色ヒストグラムの相関係数をそれぞれ算出し、それぞれ赤色相関係数、緑色相関係数および青色相関係数として設定する相関係数算出段階と、
前記赤色相関係数、前記緑色相関係数または前記青色相関係数が特定値よりも大きいか否かを判定する相関係数判定段階と、
前記赤色相関係数、前記緑色相関係数または前記青色相関係数のうち少なくとも２つが前記特定値よりも大きなとき前記原稿に含まれる画像は写真画像であると判断し、それ以外のとき前記原稿に含まれる画像は描画画像であると判断する画像判断段階と、
を含むことを特徴とする画像判別方法。
【請求項２】
前記特定値は、前記赤色相関係数、前記緑色相関係数および前記青色相関係数について、それぞれ赤色相関係数特定値、緑色相関係数特定値および青色相関係数特定値として設定されていることを特徴とする請求項１記載の画像判別方法。
【請求項３】
前記赤色相関係数特定値、前記緑色相関係数特定値および前記青色相関係数特定値は、同一であることを特徴とする請求項２記載の画像判別方法。
【請求項４】
前記赤色相関係数特定値、前記緑色相関係数特定値および前記青色相関係数特定値は、０．７であることを特徴とする請求項３記載の画像判別方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項記載の画像判別方法により、原稿に含まれる画像が写真画像であるかまたは描画画像であるかを判別する画像判別段階と、
前記原稿に含まれる画像が描画画像であると判断された場合、該描画画像の色数を削減する減色段階と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
原稿からの光をデジタルデータに変換可能な撮像手段から出力された前記デジタルデータから、前記原稿に含まれている画像が写真画像または描画画像のいずれであるかを判別するコンピュータプログラムが記録されている記録媒体であって、
前記原稿を読み取り、前記撮像手段から出力されたデジタルデータに基づいて前記撮像手段を構成する画素ごとに赤色出力値、緑色出力値および青色出力値を検出する出力値検出手順と、
前記赤色出力値、前記緑色出力値および前記青色出力値から画素ごとに輝度値を算出する輝度算出手順と、
前記赤色出力値、前記緑色出力値および前記青色出力値ならびに前記輝度値から、出力値と画素数との関係である赤色ヒストグラム、緑色ヒストグラムおよび青色ヒストグラム、ならびに輝度値と画素数との関係である輝度値ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手順と、
前記輝度値ヒストグラムに対する前記赤色ヒストグラム、前記緑色ヒストグラムおよび前記青色ヒストグラムの相関係数をそれぞれ算出し、それぞれ赤色相関係数、緑色相関係数および青色相関係数として設定する相関係数算出手順と、
前記赤色相関係数、前記緑色相関係数または前記青色相関係数が特定値よりも大きいか否かを判定する相関係数判定手順と、
前記赤色相関係数、前記緑色相関係数または前記青色相関係数のうち少なくとも２つが前記特定値よりも大きなとき前記原稿に含まれる画像は写真画像であると判断し、それ以外のとき前記原稿に含まれる画像は描画画像であると判断する画像判断手順と、
を含むコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
【請求項７】
前記画像判断手順の結果、前記原稿に含まれる画像は描画画像であると判断された場合、該描画画像の色数を削減する減色手順をさらに含むコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とする請求項６記載の記録媒体。
【請求項８】
前記特定値は、前記赤色相関係数、前記緑色相関係数および前記青色相関係数について、それぞれ赤色相関係数特定値、緑色相関係数特定値および青色相関係数特定値として設定されていることを特徴とする請求項６または７記載の記録媒体。
【請求項９】
前記赤色相関係数特定値、前記緑色相関係数特定値および前記青色相関係数特定値は、同一であることを特徴とする請求項８記載の記録媒体。
【請求項１０】
前記赤色相関係数特定値、前記緑色相関係数特定値および前記青色相関係数特定値は、０．７であることを特徴とする請求項９記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の種類を判別する画像判別方法およびそれを用いた画像処理方法ならびに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
写真やイラストなどの画像は、例えばスキャナや複写機などの画像読み取り装置を用いて読み取ることができる。画像読み取り装置には、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）などの撮像手段を備えられており、画像はデジタルデータに変換され読み取られる。
【０００３】
写真画像を読み取る場合、読み取った後にプリンタなどで印刷する際の画質を向上するため再現性を高めることが要求される。したがって、微小な色彩あるいは色調の変化を忠実に再現する必要がある。
【０００４】
一方、イラストなどの描画画像を読み取る場合、原稿となる描画画像自体は領域ごとに一定の色彩あるいは色調で描かれている。すなわち、領域ごとに同一の色を用いて描かれている。そのため、色彩あるいは色調を忠実に再現することより領域ごとの色を一定にすることが要求される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の画像読み取り装置の多くは写真画像の画質の向上を図ることを目的とした設定となっている。そのため、描画画像を読み取った場合でも原稿表面における光の反射率の相違または撮像手段の感度のばらつきなどにより、同一色と判断できる領域であっても、画素から出力される赤色（Ｒ）出力値、緑色（Ｇ）出力値および青色（Ｂ）出力値がばらつき画像読み取り装置から出力される色は同一ではない。すなわち、画素ごとに色が異なるという問題がある。
【０００６】
上記の問題を解決するためには、原稿ごとに写真画像であるか描画画像であるかを判断する必要がある。従来、写真画像であるか描画画像であるかの判断は画像読み取り装置側で自動的に行なわれておらず、ユーザは読み取り対象となる原稿が写真画像であるか描画画像であるかを読み取りを実行するごとに設定する必要がある。
【０００７】
しかし、原稿の読み取りを実行するごとに画像の種類を設定すると、操作が煩雑になるという問題がある。読み取り対象となる原稿が写真画像であるか描画画像であるかを自動的に判別する方法については、これまで提案されていない。
【０００８】
そこで、本発明は、原稿が写真画像であるか描画画像であるかを自動的に判別する画像判別方法および記録媒体を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、描画画像であると判別された場合、描画画像の再現性を向上する画像処理方法および記録媒体を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１記載の画像判別方法または請求項６記載の記録媒体によると、輝度値ヒストグラムと赤色ヒストグラム、緑色ヒストグラムまたは青色ヒストグラムとの相関係数を比較している。各色について算出される相関係数のうち、少なくとも二つの相関係数が特定値よりも大きなとき、読み取られた画像は写真画像であると判断される。一方、それ以外のときすなわち特定値よりも大きな相関係数が一つ以下のとき、読み取られた画像は描画画像であると判断される。写真画像と描画画像との判別に輝度値に対する相関係数を用いることで、輝度値と各色のヒストグラムの相関性が高い写真画像と、輝度値と各色のヒストグラムとの相関性が低い描画画像とを判別することができる。したがって、自動化したアルゴリズムにより画像の種類を判別することができる。
【００１０】
本発明の請求項２記載の画像判別方法または請求項８記載の記録媒体によると、特定値は赤色相関係数、緑色相関係数および青色相関係数についてそれぞれ設定されている。そのため、色ごとに特定値を変更するができる。
本発明の請求項３もしくは４記載の画像判別方法または請求項９もしくは１０記載の記録媒体によると、特定値は各色について同一に設定されているので、一つの色について相関係数が大きく異なる場合でも判別の精度が低下することがない。
【００１１】
本発明の請求項５記載の画像処理方法または請求項７記載の記録媒体によると、読み取られた画像を判別した結果、描画画像であると判断された場合、描画画像の色数を削減する。そのため、画像に含まれる色数が限定され、原稿では同一の色の領域を読み取った場合、画素ごとにその領域の色が異なることがない。したがって、描画画像の色の再現性を向上することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を示す一実施例を図面に基づいて説明する。
本発明の一実施例による画像読み取り装置を図２に示す。本実施例の画像読み取り装置１は、フラットベッド型の画像読み取り装置である。
図２に示すように、画像読み取り装置１は箱形の本体１０の内部にキャリッジ２０を備えている。この本体１０の上方に原稿台１１が設けられている。キャリッジ２０は、本体１０の内部に図示しない駆動手段により原稿台１１に対して平行な副走査方向へ往復移動可能に設けられている。原稿台１１の反キャリッジ側に読み取り対象となる原稿１００が載置される。
【００１３】
キャリッジ２０には、光源２１、ミラー２２、集光レンズ２３およびラインセンサ２４が搭載されている。ミラー２２は、ラインセンサ２４に集光される原稿１００からの光を反射し、光路長を長くするために設けられている。集光レンズ２３は、原稿１００からの光をラインセンサ２４に集光する。ラインセンサ２４には、ＣＣＤなどの複数の画素をキャリッジ２０の移動方向と垂直に直線的に配列した電荷結合素子が使用される。ラインセンサ２４にはＡ／Ｄ変換器２５が接続され、ラインセンサ２４およびＡ／Ｄ変換器２５は撮像手段を構成している。Ａ／Ｄ変換器２５では、ラインセンサ２４から出力されたアナログの電気信号がデジタルの電気信号へ変換される。
光源２１は、キャリッジ２０の移動方向に対し垂直に設けられ、蛍光ランプなどが用いられる。光源２１から照射された光は、紙などの反射原稿の表面で反射し、ラインセンサ２４へ入射される。
【００１４】
原稿台１１の周囲には、読み取られる原稿１００の載置位置を位置決めし、原稿読み取り時に原稿１００の移動を規制する原稿ガイド１２が設けられている。原稿台１１のキャリッジ移動方向の端部には、高反射率均一反射面を有する白基準１３が設けられている。
【００１５】
本体１０の内部には制御部３０が搭載されている。制御部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、記憶手段としてのＲＡＭ（Random Access Memory）３２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３３、ならびにデータ処理部４０から構成されている。ＣＰＵ３１は、キャリッジ２０の駆動の制御、光源２１の点滅の制御、原稿１００の読み取り状態の制御、データ処理部４０、ならびに後述する画像処理部５０でのデジタルデータの処理など画像読み取り装置１の全体の制御を行う。ＲＡＭ３２は、ラインセンサ２４で読み取られたデジタルデータなどを一時的に格納する。ＲＯＭ３３にはＣＰＵ３１により画像読み取り装置１の各部を制御するためのコンピュータプログラムが格納されている。
【００１６】
データ処理部４０は、図３に示すようにシェーディング補正部４１、ガンマ補正部４２ならびにその他の補正部４３から構成されている。シェーディング補正部４１は、Ａ／Ｄ変換器２５から出力されたデジタルの電気信号を、読み取り開始前に白基準１３を読み取ることで得られたデータを用いてラインセンサ２４の素子ごとの感度のばらつき、または光源２１の主走査方向の光量のばらつきを補正する。ガンマ補正部４２では、所定のガンマ関数によりガンマ補正が行なわれ、シェーディング補正されたデジタルの光量信号をデジタルデータに変換する。その他の補正部４３では、エッジ強調ならびに読み取り範囲の拡大／縮小などその他の補正を行う。
【００１７】
制御部３０に接続されている画像処理部５０は、データ処理部４０から出力されたデジタルデータに画像処理を実施する。画像処理部５０は、図４に示すように画像判別部５１および減色処理部５２から構成されている。画像判別部５１は、読み取られた原稿１００に含まれる画像の種類を判別する。減色処理部５２は、原稿１００に含まれている画像が描画画像であると判断された場合、その画像に減色処理を実施する。
【００１８】
次に、上述の画像読み取り装置１の作動ならびにデジタルデータの処理を図５に基づいて説明する。
画像読み取り（Ｓ１００）
原稿１００を読み取る場合、原稿台１１の上方に原稿１００を載置し、画像読み取り装置１に接続されているパソコン２から画像読み取り開始の指示を入力する。画像読み取り開始の指示は、パソコン２からではなく画像読み取り装置１に配設されている図示しない入力手段から入力する構成としてもよい。なお、本実施例において読み取りの対象となる原稿はカラー原稿である。
【００１９】
画像読み取り開始の指示が入力されると、原稿１００へ光源２１から光が照射される。原稿１００の表面で反射した光はミラー２２および集光レンズ２３を経由してラインセンサ２４へと入射する。入射した光は、ラインセンサ２４によりアナログの電気信号へと変換され、Ａ／Ｄ変換器２５へと出力される。Ａ／Ｄ変換器２５ではアナログの電気信号からデジタルの電気信号へと変換される。Ａ／Ｄ変換器２５から出力されたデジタルの電気信号は、データ処理部４０で各種の補正が実施された後、画像処理部５０へ出力される。
【００２０】
画像の種類の判別（Ｓ２００）
読み取られた原稿１００のデジタルデータは、読み取り画像として形成されパソコン２のモニタ３に表示される。
読み取り画像に基づいて、画像判別部５１は読み取られた画像が写真画像であるか、または描画画像であるか、画像の種類を判別する。画像の種類の判別は図１に示すような手順にしたがって実施される。
【００２１】
読み取り画像を構成している画素から出力されるデジタルデータの出力値を赤色信号、緑色信号および青色信号についてそれぞれ検出する（Ｓ２０１）。検出した赤色信号の出力値をＲ、緑色信号の出力値をＧならびに青色信号の出力値をＢとする。出力値の検出は、読み取り画像を構成している全画素について画素ごとに実施される。各色の信号の出力値Ｒ、ＧおよびＢは、それぞれ０から２５５までの２５６階調の出力信号である。
【００２２】
出力値Ｒ、ＧおよびＢが検出されると、検出された出力値Ｒ、ＧおよびＢから輝度値Ｙを算出する（Ｓ２０２）。輝度値Ｙは、下記の式１から算出される。この輝度値Ｙも読み取り画像を構成する全画素について画素ごとに算出される。
【数１】
0004181732.tif 000002
【００２３】
Ｓ２０１で検出された出力値Ｒ、ＧおよびＢからそれぞれヒストグラムを作成する。これらのヒストグラムは、各色信号の出力値とその出力値となる画素の数との関係を現したものである。出力値Ｒと画素の数との関係を現したヒストグラムをＲ値ヒストグラムｆｒ（ｉ）、出力値Ｇと画素の数との関係を現したヒストグラムをＧ値ヒストグラムｆｇ（ｉ）ならびに出力値Ｂと画素の数との関係を現したヒストグラムをＢ値ヒストグラムｆｂ（ｉ）とする。同様に、Ｓ２０２で算出された輝度値Ｙとその輝度値となる画素の数との関係を現したヒストグラムを作成する。このヒストグラムを輝度値ヒストグラムｆｙ（ｉ）とする。したがって、Ｒ値ヒストグラムｆｒ（ｉ）、Ｇ値ヒストグラムｆｇ（ｉ）、Ｂ値ヒストグラムｆｂ（ｉ）および輝度値ヒストグラムｆｙ（ｉ）の四つのヒストグラムが作成される（Ｓ２０３）。
【００２４】
作成されたＲ値ヒストグラムｆｒ（ｉ）、Ｇ値ヒストグラムｆｇ（ｉ）、Ｂ値ヒストグラムｆｂ（ｉ）および輝度値ヒストグラムｆｙ（ｉ）から、輝度値ヒストグラムｆｙ（ｉ）に対するＲ値ヒストグラムｆｒ（ｉ）、Ｇ値ヒストグラムｆｇ（ｉ）およびＢ値ヒストグラムｆｂ（ｉ）の相関係数をそれぞれ算出する。相関係数は、下記の式２、式３および式４によって算出される（Ｓ２０４）。
【００２５】
【数２】
0004181732.tif 000003
【００２６】
【数３】
0004181732.tif 000004
【００２７】
【数４】
0004181732.tif 000005
【００２８】
上記の式２、式３および式４において、Ｒｙｒは輝度値ヒストグラムｆｙ（ｉ）に対するＲ値ヒストグラムｆｒ（ｉ）の相関係数、Ｒｙｇは輝度値ヒストグラムｆｙ（ｉ）に対するＧ値ヒストグラムｆｇ（ｉ）の相関係数、ならびにＲｙｂは輝度値ヒストグラムｆｙ（ｉ）に対するＢ値ヒストグラムｆｂ（ｉ）の相関係数である。また、Ｎはデータ数すなわち画像を構成する画素の総数であり、σｙ、σｒ、σｇおよびσｂは、それぞれ輝度値ヒストグラム、Ｒ値ヒストグラム、Ｇ値ヒストグラムおよびＢ値ヒストグラムの標準偏差である。
【００２９】
相関係数Ｒｙｒ、ＲｙｇおよびＲｙｂが算出されると、各相関係数が特定値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ２０５）。この特定値は、相関係数Ｒｙｒ、ＲｙｇおよびＲｙｂについて、それぞれ赤色相関係数特定値ｃｒ、緑色相関係数特定値ｃｇおよび青色相関係数特定値ｃｂとして設定されている。本実施例では、特定値として同一の値が適用され、その値はｃｒ＝ｃｇ＝ｃｂ＝０．７である。すなわち、相関係数Ｒｙｒ、ＲｙｇおよびＲｙｂがそれぞれ０．７よりも大きいか否かを判定する。
【００３０】
各色の特定値ｃｒ、ｃｇおよびｃｂを０．７に設定しているのは、下記の理由による。
実験により写真画像と描画画像とを判別する処理を繰り返した結果、各色の特定値ｃｒ、ｃｇおよびｃｂをそれぞれ０．７近傍に設定すると判別結果が良好であるためである。各色の特定値ｃｒ、ｃｇおよびｃｂの大きさをわずかに変化させても判別結果に影響は少ない。しかし、計算の簡略化あるいは迅速化のために本実施例では各色の特定値ｃｒ、ｃｇおよびｃｂを０．７と設定している。
【００３１】
相関係数Ｒｙｒ、ＲｙｇおよびＲｙｂの大きさを判定した結果、下記の条件のいずれかに該当するか否かが判断される（Ｓ２０６）。下記の条件のいずれかに該当する場合、読み取られた画像は写真画像であると判断される（Ｓ２０７）。一方、下記の条件のいずれにも該当しない場合、読み取られた画像は描画画像であると判断される（Ｓ２０８）。すなわち、相関係数Ｒｙｒ、ＲｙｇおよびＲｙｂのうち、少なくとも二つが０．７よりも大きな場合、写真画像であると判断される。一方、相関係数Ｒｙｒ、ＲｙｇおよびＲｙｂのうち、一つだけが０．７よりも大きいまたは０．７より大きくなるものがない場合、描画画像であると判断される。
【００３２】
条件１：Ｒｙｒ＞０．７かつＲｙｇ＞０．７
条件２：Ｒｙｇ＞０．７かつＲｙｂ＞０．７
条件３：Ｒｙｂ＞０．７かつＲｙｒ＞０．７
【００３３】
上記の条件を設定した理由は下記の通りである。
写真画像は、色調および色彩が画像の領域ごとに一様ではなく複雑であるため、画素から出力されるデジタルデータの出力値の分布が広範である。そのため、輝度値の分布と各色の色信号の出力値の分布が類似している。その結果、輝度値ヒストグラムとＲ値ヒストグラム、Ｇ値ヒストグラムまたはＢ値ヒストグラムとは相関性が高く、相関係数が大きくなる。
【００３４】
一方、描画画像はイラストやレタリングなどのように色調および色彩が画像の領域ごとに一様であり単調であるため、画素から出力されるデジタルデータの出力値の分布に偏りが生じる。そのため、輝度値の分布と各色の色信号との分布が類似しない。すなわち、各色の色信号ごとに独自に分布を示すようになる。その結果、輝度値ヒストグラムとＲ値ヒストグラム、Ｇ値ヒストグラムまたはＢ値ヒストグラムとは相関性が低く、相関係数が小さくなる。
【００３５】
本実施例では、上記の特徴を利用し、読み取られた画像が写真画像であるか描画画像であるかを判別している。
また、Ｒ値ヒストグラム、Ｇ値ヒストグラムあるいはＢ値ヒストグラムの相関係数のうち少なくとも二つが各色の特定値ｃｒ、ｃｇおよびｃｂよりも大きい場合に写真画像であると判定することとしたのは、次の理由による。
【００３６】
例えば読み取られた画像がぼやけている場合、輝度値ヒストグラムに対するＲ値ヒストグラム、Ｇ値ヒストグラムあるいはＢ値ヒストグラムの相関性が低下することがある。したがって、画像のぼやけによる判別精度の低下を防止するため、上記の判定条件を設定している。
【００３７】
例えば夕焼けの写真などのように赤色が強調されている写真画像あるいは水中の写真などのように青色が強調されている写真画像など、極端に色調が偏った画像があり、画像によって色調の特性が異なることがある。そのため、Ｒ値ヒストグラム、Ｇ値ヒストグラムおよびＢ値ヒストグラムのすべての相関係数が特定値ｃｒ、ｃｇおよびｃｂよりも大きくなければならないとすると、上記のような赤色が強調された写真画像あるいは青色が強調された写真画像などを描画画像として判別するおそれがあるからである。
【００３８】
本実施例のように、Ｒ値ヒストグラム、Ｇ値ヒストグラムまたはＢ値ヒストグラムのうち少なくとも二つが特定値ｃｒ、ｃｇおよびｃｂよりも大きいとすることにより、写真画像と描画画像とは良好に判別される。
【００３９】
減色処理（Ｓ３００）
画像の判別により読み取られた画像が描画画像であると判断された場合、減色処理が実施される。減色処理は、入力されたフルカラーの画像から所定のパレット数へ色情報を削減する処理である。
【００４０】
画像読み取り装置１で読み取られた画像は、例えばＲＧＢ各色について８ｂｉｔすなわち２５６階調で出力される場合、２8×２8×２8色を表現可能である。そのため、描画画像のように画像の領域ごとに均一な色で描かれている画像であっても、読み取り後の画像では画素ごとにわずかに色が相違している。
【００４１】
そこで、減色処理を実施することにより読み取られる対象となる実際の画像に近い色を再現することができる。
減色処理は、図６に示すようにカラーパレットおよびカラーマップを作成する第１段階と、第１段階で作成されたカラーパレットに基づいて入力された画像のデジタルデータに対し減色処理を実施する第２段階とからなる。
【００４２】
第１段階（Ｓ３０１）
上述のようにＲＧＢ各色８ｂｉｔ出力の場合、出力される画像は２8×２8×２8色である。そのため、減色処理を実行する場合、２8×２8×２8色から所定の色数をどのように選定するかが重要である。本実施例では、立方最密配置アルゴリズムを用いて減色処理の色数の設定を実施する。
【００４３】
立方最密配置アルゴリズムとは、ＲＧＢの３次元空間においてカラーパレット７０を相互に可能な限り遠隔に配置することを目的として、代表色を図７に示すように立方最密状に配置するものである。
【００４４】
ＲＧＢの３次元空間を一辺が２3の小立方体（以下、２3の小立方体を「セル」という。）に分割し、各セル内に存在する画素の数を積算した３次元ヒストグラムを作成する。セルの数は２5×２5×２5個であり、画素が存在するセルを「色セル」という。
【００４５】
体積が２9である色セルの数をＮ個とすると、ＲＧＢの３次元色空間（２8×２8×２8）の中に読み取られた画像に使用されている色が分布している領域の体積Ｖは、式５で示される。
【数５】
0004181732.tif 000006
【００４６】
ここで、カラーパレット７０を相互に可能な限り遠隔に配置することを考えると、カラーパレット７０は体積Ｖの空間に立方最密状に配置しなければならないことになる。指定されたカラーパレット７０の数をＫとすると、カラーパレット７０の相互間の最短距離Ｄは、体積Ｖから下記の式６のような関係が成立する。
【数６】
0004181732.tif 000007
【００４７】
上記の式５および式６から最短距離Ｄは下記の式７のように定義される。
【数７】
0004181732.tif 000008
すなわち、すべての代表色は相互に最短距離Ｄ以上遠隔に配置することはできないことになる。
【００４８】
次に、パレット候補領域を設定する。パレット候補領域とは、設定されるカラーパレット７０に採用される候補となる色が含まれる領域である。パレット候補領域の設定は、下記の通りである。
【００４９】
（１）  すべての色セルをパレット候補領域として設定する。
（２）  ＲＧＢの３次元空間において３次元ヒストグラムを作成し、パレット候補領域の中で最も使用頻度の高い色セルをパレット領域として設定する。
【００５０】
（３）  設定されたパレット領域から上記の式７で定義した最短距離Ｄの範囲内に存在するすべての色セルをまとめて一つのパレット領域として設定する。設定されたパレット領域に対応するカラーマップに同一のパレット番号を登録する。パレット番号は、パレット領域が設定された順に設定される。
（４）  登録された色セルは、パレット候補領域からすべて除外する。
（５）  すべてのパレット領域が決定するまで、上記の（２）から（４）の処理を繰り返して実行する。
【００５１】
なお、指定されたパレット数のすべてが決定する前にパレット候補領域がなくなってしまった場合、パレット候補領域が存在しなくなった時点でパレット領域の設定処理を終了する。また、すべてのパレット領域が決定した時点でどのパレット領域にも設定されていない色セルが存在する場合、最近隣のパレット領域を探索し、そのパレット領域に分類する。
【００５２】
パレット領域が決定すると、カラーパレット７０が作成される。カラーパレット７０は、パレット領域に対するＲＧＢからデータに基づいて設定される。ＲＧＢデータは、パレット領域に含まれる画素値の平均値により設定される。
【００５３】
パレット領域の中に存在する画素数をＮｐ、各画素のＲＧＢ出力値をそれぞれＲ、Ｇ、Ｂとすると、パレットのＲＧＢデータＲｐ、Ｇｐ、Ｂｐは下記の式８、式９、式１０により示される。
【００５４】
【数８】
0004181732.tif 000009
【００５５】
【数９】
0004181732.tif 000010
【００５６】
【数１０】
0004181732.tif 000011
【００５７】
式８、式９および式１０により、各パレット領域についてそれぞれＲＧＢデータが作成される。
カラーパレット７０を作成する際に保持されるデータは、パレット領域が設定された順番を示すパレット番号、上記の式８、式９および式１０に基づいて作成された各パレットのＲＧＢデータ、ならびにいずれの色セルがいずれのパレット領域であるかを関連づけたカラーマップである。これらパレット番号、ＲＧＢデータおよびカラーマップは、第２段階での減色処理を実施する際に用いられる。
【００５８】
第２段階（Ｓ３０２）
第２段階では、読み取られた画像のデジタルデータに対し、第１段階で作成されたデータを用いて減色処理が実施される。
【００５９】
読み取られた画像のデジタルデータに対し、画素ごとにカラーマップを参照し、パレット番号を取得する。次に、そのパレット番号のＲＧＢデータを用いて画素の出力値を置換する。なお、読み取られた画像の画素の出力値に対応するカラーマップにパレット番号が登録されていない場合、最近隣のパレットを探索し、そのパレットを用いる。
第２段階では、パレット作成時にカラーマップを作成することにより、減色処理の高速化を図ることができる。
上記の処理により読み取られた画像のデジタルデータの減色処理が実施される。
【００６０】
以上、説明したように本発明の一実施例によると、ラインセンサ２４により読み取られる原稿１００に含まれている画像が写真画像であるかまたは描画画像であるかを自動的に判別することができる。画像の種類を判別するために輝度値のヒストグラムｆｙ（ｉ）と、Ｒ値ヒストグラムｆｒ（ｉ）、Ｇ値ヒストグラムｆｇ（ｉ）またはＢ値ヒストグラムｆｂ（ｉ）との相関係数を用いることにより、対象となる画像の種類によらず精密に画像の種類を判別することができる。
【００６１】
また、算出される三つの相関係数のうち二つの相関係数が条件を満たすか否かによって画像の種類を判別している。これにより、画像読み取り装置１の特性によるぼやけが発生する場合、あるいは原稿の色調が極端な場合であっても画像の種類の判別精度が低下することはない。
【００６２】
本実施例では、画像の種類を判別した結果、描画画像であると判別された場合、減色処理を実施している。そのため、原稿が領域ごとに同一色である場合、読み取られた画像も領域ごとに同一色とすることができる。したがって、読み取られた画像の色の再現性を向上させることができる。
【００６３】
以上説明した一実施例では、画像を判別する処理およびデジタルデータの画像処理などを画像読み取り装置において実施する場合について説明した。しかし、本発明としては処理時間を短縮するためにそれらの処理をパソコン側で実行してもよい。すなわち、パソコンで起動されているソフトウェア、例えばスキャナドライバにより上記の処理を実施する構成とすることもできる。
【００６４】
また、フラットベッド型の画像読み取り装置に本発明を適用した例について説明したが、シートフィード型の画像読み取り装置などフラットベッド型の画像読み取り装置に限るものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例による画像判別方法の流れを示すフロー図である。
【図２】本発明の一実施例による画像判別方法を実行可能な画像読み取り装置を示す概略図である。
【図３】本発明の一実施例による画像判別方法を実行可能な画像読み取り装置のデータ処理部を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施例による画像判別方法を実行可能な画像読み取り装置の画像処理部を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施例による画像判別方法を用いた画像処理方法の流れを示すフロー図である。
【図６】本発明の一実施例による画像判別方法を用いた画像処理方法の減色処理の流れを示すフロー図である。
【図７】減色処理においてカラーパレットを立方最密状に配置した状態を示す模式図である。
【符号の説明】
１    画像読み取り装置
２４    ラインセンサ（撮像手段）
３０    制御部
４０    データ処理部
５０    画像処理部
【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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