JP5182523B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関するものである。

従来より、画像中に使用されている色数を低減する限定色化の処理が行われている。この限定色化の処理によって、画像中に含まれる各種のノイズやムラ、例えば画像が画像読取装置で原稿画像を読み取ったものである場合には、原稿の印刷ムラや読み取りの際のスキャンノイズ、手書き部分がある場合には手書きムラなどが低減される。また画像を圧縮する場合には、圧縮ノイズを低減し、また圧縮率が向上する。

限定色化の処理において画像内で使用されている色の個数と色値を抽出する手法として、例えば特許文献１においては、色空間上において、頻度極大点を地色からのベクトルデータに変換しクラスタリングを行うことで、色数と色値を抽出する方法が提案されている。また特許文献２においても、色値の頻度分布を生成し、その頻度分布中のピーク色を統合し、代表色の選択を行うことで、限定色化の処理を行っている。

また、特許文献３においては、画像中の文字色抽出を行う際に、画像から文字領域を抽出して、その文字領域を細線化し、細線部分から文字色を抽出している。これにより、文字の輪郭付近に色滲みが生じていても、文字色が抽出されることになる。

特開平５−０６１９７４号公報 特開２００８−０６５８０３号公報 特開２００７−２４９７７４号公報

本発明は、細線が含まれる線画や、コンピュータグラフィックで描かれた画像、表やグラフなどに対して、精度良く色数と色値の抽出を行うことができる画像処理装置および画像処理プログラムを提供することを目的とするものである。

本願請求項１に記載の発明は、処理対象画像の１または複数の画素毎に非輪郭度を算出する非輪郭度算出手段と、前記処理対象画像の１または複数の画素毎に細線度を算出する細線度算出手段と、前記非輪郭度及び前記細線度をもとに細線または非輪郭の領域を抽出する領域抽出手段と、前記処理対象画像中の前記領域抽出手段で抽出された細線または非輪郭の領域で使用されている色値ごとに画素数を計数して色値の頻度分布を生成し、該色値の頻度分布をもとにクラスタリング処理を行い、予め定められた色数の範囲内の色値に集約させ、あるいは集約された色値のうちから予め定められた色数の範囲内で色値を任意に選択して、前記処理対象画像の各画素の色を変換すべき色値とする色値抽出手段を有することを特徴とする画像処理装置である。

本願請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置の構成に、さらに、処理対象画像に対して輪郭を保存した平滑化処理を行う平滑化処理手段を有し、少なくとも前記非輪郭度算出手段及び前記細線度抽出手段は、前記平滑化処理手段で平滑化処理が施された画像からそれぞれ非輪郭度及び細線度を算出することを特徴とする画像処理装置である。

本願請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置における前記色値抽出手段が、前記平滑化処理手段で平滑化処理が施された画像から前記色値を抽出することを特徴とする画像処理装置である。

本願請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置の構成に、さらに、前記処理対象画像の各画素の色を前記色値抽出手段で抽出された色値に置換する色置換手段を有することを特徴とする画像処理装置である。

本願請求項５に記載の発明は、請求項２または請求項３に記載の画像処理装置の構成に、さらに、前記平滑化処理手段で平滑化処理が施された画像の各画素の色を前記色値抽出手段で抽出された色値に置換する色置換手段を有することを特徴とする画像処理装置である。

本願請求項６に記載の発明は、コンピュータに、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置の機能を実行させるものであることを特徴とする画像処理プログラムである。

本願請求項１に記載の発明によれば、細線が含まれる線画や、コンピュータグラフィックで描かれた画像、表やグラフなどに対して、本構成を有さないものに比較して、精度良く色数と色値の抽出を行うことができるという効果がある。

本願請求項２に記載の発明によれば、色の微小な変化によらずに細線部分、および、非輪郭部分を抽出することができる。

本願請求項３に記載の発明によれば、ざらついた色部分などに存在する色の微小な変化によらずに色値の抽出を行うことができる。

本願請求項４に記載の発明によれば、適切に抽出された限られた色値を用いた画像に変換することができる。

本願請求項５に記載の発明によれば、色の微小な変化による誤変換を低減することができる。

本願請求項６に記載の発明によれば、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。

本発明の第１の実施の形態を示す構成図である。 本発明の第１の実施の形態における動作の一例を示す流れ図である。 非輪郭度算出部１１において非輪郭度の算出に用いる一次微分フィルタの一例の説明図である。 細線度算出部１２において細線度の算出に用いる二次微分フィルタの一例の説明図である。 領域抽出部１３における判定表の一例の説明図である。 本発明の第２の実施の形態を示す構成図である。 本発明の第２の実施の形態における動作の一例を示す流れ図である。 本発明の第３の実施の形態を示す構成図である。 平滑化部の一例を示す構成図である。 本発明の第４の実施の形態を示す構成図である。 本発明の第５の実施の形態を示す構成図である。 本発明の各実施の形態で説明した機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。

図１は、本発明の第１の実施の形態を示す構成図である。図中、１１は非輪郭度算出部、１２は細線度算出部、１３は領域抽出部、１４は色値抽出部、１５は色頻度生成部、１６はクラスタリング部、１７は色置換部である。処理対象画像はどのようなものでもよく、例えば画像読取装置で原稿を読み取った画像であって、印刷ムラが存在する原稿を読み取った場合の画像や、読み取りの際のスキャンノイズが存在している画像、手書き部分がある場合には手書きムラなどが存在する画像などであってよい。

非輪郭度算出部１１は、処理対象画像の１または複数の画素毎に非輪郭度を算出する。この非輪郭度算出部１１としては、例えば既知の輪郭抽出フィルタなどを用いればよい。例えば、いくつかの方向の一次微分フィルタを用いて得られた結果を総合して非輪郭度を算出すればよい。

細線度算出部１２は、処理対象画像の１または複数の画素毎に細線度を算出する。この細線度算出部１２としては、例えば既知の線幅検出フィルタなどを用いればよい。例えば、いくつかの方向の二次微分フィルタを用いて得られた結果を総合して細線度を算出すればよい。なお、どの程度の線幅を細線とするかは予め決めておけばよく、例えば線幅に応じてフィルタの大きさを変化させればよい。

領域抽出部１３は、非輪郭度算出部１１で算出された非輪郭度、及び、細線度算出部１２で算出した細線度をもとに、細線または非輪郭の領域を抽出する。

色値抽出部１４は、処理対象画像中の領域抽出分１３で抽出された細線または非輪郭の領域で使用されている色をもとに、予め定められた色数の範囲内で色値を抽出する。この例では、色値抽出部１４は色頻度生成部１５およびクラスタリング部１６を含んで構成されている。もちろん、色値抽出部１４として他の構成としてもよい。

色頻度生成部１５は、領域抽出部１３で抽出された細線と非輪郭の領域で使用されている色値をもとに頻度分布を生成する。

クラスタリング部１６は、色頻度生成部１５で生成した色値の頻度分布をもとにクラスタリング処理を行い、予め定められた色数の範囲内の色値に集約させ、あるいは集約された色値のうちから予め定められた色数の範囲内で色値を選択する。

色置換部１７は、処理対象画像の色を、色値抽出部１４で抽出した色値に置換する。これにより、処理対象画像中の色は、予め定められた色数以下の色が使用された画像に変換されることになる。

図１に示した構成では、色置換部１７により処理対象画像に対する限定色化の処理まで行う例を示しているが、色置換部１７を設けずに、色値抽出部１４で抽出した色値を出力する構成としてもよい。

本発明の第１の実施の形態における動作の一例を、具体例を用いながら説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態における動作の一例を示す流れ図である。Ｓ３１において、非輪郭度算出部１１と細線度算出部１２は、処理対象画像の１または複数の画素毎に、それぞれ非輪郭度と細線度を算出する。

図３は、非輪郭度算出部１１において非輪郭度の算出に用いる一次微分フィルタの一例の説明図である。図３（Ａ）と図３（Ｂ）に示した一次微分フィルタの例は９０度異なる方向の輪郭を検出するためのものである。それぞれの一次微分フィルタで算出された値の絶対値を求め、その絶対値の大きい方を選択して、それぞれの一次微分フィルタの中央の画素（注目画素）における非輪郭度とする。この例における非輪郭度は、数値が大きいほど注目画素が周囲の画素との色の違いが大きく、輪郭であることを示し、数値が小さいほど注目画素が周囲の画素との色の違いが小さく、平坦であることを示している。

図４は、細線度算出部１２において細線度の算出に用いる二次微分フィルタの一例の説明図である。図４（Ａ）と図４（Ｂ）に示した二次微分フィルタの例は９０度異なる方向の細線を検出するためのものである。それぞれの二次微分フィルタで算出された値の絶対値を求め、その絶対値の大きい方を選択して、それぞれの二次微分フィルタの中央の画素（注目画素）における細線度とする。この例における細線度は、数値が大きいほど注目画素が細線の画素であることを示している。

上述の一次微分フィルタを用いた非輪郭度の算出、及び、二次微分フィルタを用いた細線度は、例えば処理対象画像の色成分毎に行うとよい。処理対象画像がＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）を色成分としている場合には、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分についてそれぞれ非輪郭度及び細線度を算出する。

ここでは１画素を単位として非輪郭度及び細線度を算出しているが、もちろん、複数画素を単位として非輪郭度及び細線度を算出してもよい。また、上述の一次元微分フィルタ、二次元微分フィルタを用いる方法の他、注目画素（群）と周囲の画素との色差などから非輪郭度及び細線度を算出してもよい。もちろん、非輪郭度の算出と細線どの算出とで異なる方式を用いてもよい。

図２に戻り、Ｓ３２において、領域抽出部１３は、非輪郭度算出部１１で算出された非輪郭度、及び、細線度算出部１２で算出した細線度をもとに、細線または非輪郭の領域を抽出する。図５は、領域抽出部１３における判定表の一例の説明図である。領域抽出部１３の処理の一例を説明する。まず、非輪郭度算出部１１で算出された非輪郭度と、予め設定されている非輪郭度の閾値（閾値１）と比較し、また、細線度算出部１２で算出された細線度についても、予め設定されている細線度の閾値（閾値２）と比較する。この比較結果から、例えば図５に示した判定表をもとに、抽出すべき領域の画素か否かを判定する。

図５に示した例では、非輪郭度が閾値１以上であり、かつ、細線度が閾値２より小さい場合にＯＦＦとして抽出しないものとし、それ以外の場合にＯＮとして抽出するものとしている。非輪郭度が閾値１以上であり、かつ、細線度が閾値２より小さい場合とは、輪郭部と判定され、その輪郭が細線の輪郭でない場合を示している。従って、輪郭部ではない非輪郭の領域と、輪郭部であっても細線の輪郭である場合の領域が抽出対象となる。

なお、非輪郭度及び細線度を色成分毎に算出している場合、上述の判定を色成分毎に行い、いずれの色成分でもＯＮの判定であれば、当該画素の判定をＯＮとして抽出対象とすればよい。

図２のＳ３３において、色値抽出部１４の色頻度生成部１５は、領域抽出部１３で処理対象として抽出された領域について、使用されている色値ごとに画素数を計数してゆき、色値の頻度分布を生成する。例えば処理対象画像がＲ、Ｇ、Ｂの色成分で構成されていれば、Ｒ、Ｇ、Ｂを軸とする３次元の色値の頻度分布が得られる。

Ｓ３４において、色値抽出部１４のクラスタリング部１６は、色頻度生成部１５で生成した色値の頻度分布をもとにクラスタリング処理を行い、予め定められた色数の範囲内の色値に集約させ、あるいは集約された色値のうちから予め定められた色数の範囲内で色値を選択する。なお、Ｓ３３及びＳ３４で行う色値抽出部１４の処理は、例えば特許文献１や特許文献２に記載されている技術など、周知の技術を用いるとよい。

Ｓ３５において、色置換部１７は、処理対象画像の各画素の色を、色値抽出部１４で抽出した色値に置換する。この処理は、例えば特許文献２に記載している方法など、既知の方法により行えばよい。これにより、処理対象画像中の色は、予め定められた色数以下の色が使用された画像に変換され、処理対象画像に対して限定色化の処理が施される。なお、このＳ３５の処理を行わずに、Ｓ３４で選択した予め定められた色数以下の色値を取得して処理を終了する構成であってもよい。

図６は、本発明の第２の実施の形態を示す構成図である。図中、１８は重み算出部である。上述の第１の実施の形態では、領域抽出部１３によって細線または非輪郭の領域について色頻度分布を算出する対象とし、色頻度生成部１５が色頻度分布を生成することにより、輪郭部分の色が抽出されないようにしている。この第２の実施の形態では、重み付けを行うことによって、輪郭部分の色が抽出されないようにする例を示している。

重み算出部１８は、非輪郭度算出部１１で算出した非輪郭度、及び、細線度算出部１２で算出した細線度をもとに、頻度値の算出の際の重みを算出する。例えば、非輪郭度が予め設定されている閾値よりも小さい場合には第１の重み、閾値以上の場合には第１の重みよりも小さい第２の重みとし、また、細線度が予め設定されている閾値以上の場合には第３の重み、閾値よりも小さい場合には第３の重みよりも小さい第４の重みとすればよい。これにより非輪郭部分及び細線部分の重みが大きくなる。例えば細線の領域を最優先領域とし、非輪郭領域を優先領域として色値の抽出を行うのであれば、第１の重みよりも第３の重みを大きく設定すればよい。これにより、細線の色を重視した色値の抽出が行われる。いずれを重視するかは第１の重みと第３の重みの設定を調整すればよい。なお、第２の重み及び第４の重みは、第１の重み及び第３の重みよりも小さく設定する。例えば０に設定してもよい。

あるいは、非輪郭度及び細線度を係数とする重み関数を用い、重みを算出してもよい。例えば非輪郭度をＮ、細線度をＳ、重みをＷとすれば、
Ｗ＝α・Ｓ＋β・（Ｎｍａｘ−Ｎ）
として重みＷを算出すればよい。ここで、αとβは細線と非輪郭の重要度を設定する係数であり、例えばα＞βとすれば細線の色を重視する重みとなる。また、Ｎｍａｘは非輪郭度の最大値である。ここでは非輪郭度Ｎ及び細線度Ｓは非負の値としている。もちろん、この重み関数は一例であって、種々の変形を行ってもよい。

なお、重み算出部１８で算出する重みは、処理対象画像の１または複数の画素毎に算出する。

この第２の実施の形態における色値抽出部１４では、処理対象画像中で使用されている色に対して重み算出部１８で算出された重みにより重み付けした色頻度値を色頻度生成部１５で生成し、その重み付けした色頻度値の分布をもとにクラスタリング部１６がクラスタリングを行うことによって、予め定められた色数の範囲内で色値を抽出する。

色頻度生成部１５では処理対象画像中で使用されている色値をもとに色頻度分布を生成するが、頻度の加算の際に、重み算出部１８で算出された重みに従って重み付けして加算を行ってゆく。例えば細線領域の重みが他より大きな値であれば、色頻度分布においても細線の色の頻度が他の色よりも大きくなり、あるいは画素数は全体に比べて少なくても頻度値は大きな値を示すようになる。そのため、重み付けを行わない場合に比べて、次のクラスタリング部１６により選択されて細線の色が残りやすくなる。

図７は、本発明の第２の実施の形態における動作の一例を示す流れ図である。Ｓ４１において、非輪郭度算出部１１と細線度算出部１２は、処理対象画像の１または複数の画素毎に、それぞれ非輪郭度と細線度を算出する。非輪郭度算出分１１における非輪郭度の算出は、例えば、各色成分に対して図３に示した一次微分フィルタ等を用いて得られた値の絶対値のうち、最も大きい値を注目画素（群）の非輪郭度とすればよい。また、細線度算出部１２における細線度の算出は、例えば、各色成分に対して図４に示した二次微分フィルタを用いて得られた値の絶対値のうち、最も大きい値を注目画素（群）の細線度とすればよい。もちろん、他の方法を用いてもよい。

Ｓ４２において、重み算出部１８は、非輪郭度算出部１１で算出された非輪郭度、及び、細線度算出部１２で算出した細線度をもとに、重みを算出する。重みは、例えば細線領域を最重要領域、非輪郭領域を重要領域、その他の領域を非重要領域などに分類して各領域に対応した重みを算出すればよい。あるいは、上述の重み関数などを用いて非輪郭度Ｎ及び細線度Ｓから重みＷを算出してもよい。

Ｓ４３において、色値抽出部１４の色頻度生成部１５は、処理対象画像中の色値毎に画素数を計数する際に、重み算出部１８で算出された重みにより重み付けして加算してゆき、色値の頻度分布を生成する。

Ｓ４４において、色値抽出部１４のクラスタリング部１６は、色頻度生成部１５で生成した色値の頻度分布をもとにクラスタリング処理を行い、予め定められた色数の範囲内の色値に集約させ、あるいは集約された色値のうちから予め定められた色数の範囲内で色値を選択する。色頻度生成部１５で色頻度分布を生成する際に重み付けを行っているので、大きな重みを付けた色、例えば細線や非輪郭部の色の頻度値が大きくなっており、クラスタリングによりこれらの色値に集約される傾向がある。従って、細線や非輪郭部の色値が抽出されることになる。

Ｓ４５において、色置換部１７は、処理対象画像の各画素の色を、色値抽出部１４で抽出した色値に置換する。なお、このＳ４５の処理を行わずに、Ｓ４４で選択した予め定められた色数以下の色値を取得して処理を終了する構成であってもよい。

図８は、本発明の第３の実施の形態を示す構成図である。図中、１９は平滑化部である。平滑化部１９は、処理対象画像に対して輪郭を保存しつつ平滑化処理を行う。この平滑化処理によって、非輪郭領域の色を平坦にし、色むらや裏写りなどによる色の違いを処理前よりも小さくする。

非輪郭度算出部１１及び細線度算出部１２は、平滑化部１９によって平滑化処理が施された処理対象画像を処理対象として、非輪郭度の算出及び細線度の算出を行う。平滑化部１９による平滑化処理によって、非輪郭部分の非輪郭度は平滑化処理を行わない場合に比べて小さくなり、輪郭部分では平滑化部１９で保存されるので非輪郭度は平滑化処理を行わない場合と変わらずに算出されることになる。

図９は、平滑化部の一例を示す構成図である。図中、２１は差分絶対値算出部、２２は仮平滑化係数決定部、２３は正規化部、２４は畳み込み演算部である。差分絶対値算出部２１は、平滑化処理の対象となる注目画素を中心とする予め定められた大きさの処理領域を設定し、注目画素の値（Ｖｉとする）と処理領域内の他の画素の値（Ｖｊとする）との差分の絶対値（Ａｊ＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜）をそれぞれ算出する。

仮平滑化係数決定部２２は、処理領域の各画素に対応する平滑化係数（Ｃｊ）を仮決定する。平滑化係数Ｃｊを仮決定する方法として、ここでは、ある単調減少関数ｆを設定し、Ｃｊ＝ｆ（Ａｊ）により平滑化係数Ｃｊを仮決定する。関数ｆが単調減少関数であり、非輪郭部よりも輪郭部の方が差分の絶対値が大きいことから、輪郭部の画素については平滑化係数Ｃｊは非輪郭部に比べて小さい値となる。従って、輪郭部の画素については注目画素への影響が非輪郭部に比べて小さくなる。逆に、非輪郭部の画素では輪郭部に比べて差分の絶対値が小さいことから平滑化係数Ｃｊが大きい値となり、平滑化の効果が大きくなる。単調減少関数ｆとしては、例えば簡単にはＣｊ＝１−（１／ｍａｘ（Ａｊ））・Ａｊといった線形関数や、２次以上の単調減少関数や指数単調減少関数など、種々の関数を適用すればよい。なお、式中のｍａｘ（Ａｊ）はＡｊの最大値である。

正規化部２３は、仮平滑化係数決定部２２で仮に決定された平滑化係数Ｃｊを正規化する。すなわち、処理領域内の平滑化係数Ｃｊの和が１となるように、演算を行う。具体的には正規化後の平滑化係数をＣｊ’とした場合、Ｃｊ’＝Ｃｊ／ΣＣｊにより求めればよい。この正規化は、一般に平滑化処理が平滑化係数の和を１としたフィルタ処理であることによる。

畳み込み演算部２４は、処理領域内の各画素値と正規化部２３で得られた正規化された平滑化係数とを用いて、いわゆる畳み込み演算を行う。畳み込み演算は、処理領域内の各画素値と正規化部２３で得られた正規化された平滑化係数とを乗算した上で総和を演算することにより行われる。すなわち、演算後の注目画素の値をＶｉ’とした場合、Ｖｉ’＝ΣＣｊ’・Ｖｊによって演算すればよい。

このように、平滑化部１９では、画像に応じて平滑化係数を決定し、その際に画素値の差分の絶対値の大きさが大きいほど平滑化係数を小さく設定するので、輪郭領域では輪郭が保存され、非輪郭領域では平坦な領域ほど強く平滑化処理が施されることになる。もちろん、平滑化部１９は図９に示した構成に限定されるものではなく、他の輪郭が保存される平滑化処理を利用してもよい。

なお、図８に示した構成では図１に示した第１の実施の形態の構成に平滑化部１９を設けた例を示しているが、図６に示した第２の実施の形態の構成において平滑化部１９を設け、非輪郭度算出部１１及び細線度算出部１２が平滑化部１９で平滑化処理が施された処理対象画像を受け取るように構成してもよい。

図１０は、本発明の第４の実施の形態を示す構成図である。この第４の実施の形態では、非輪郭度算出部１１及び細線度算出部１２とともに、色値抽出部１４も平滑化部１９による平滑化処理が施された処理対象画像を受け取る。色値抽出部１４は、平滑化部１９により平滑化処理が施された処理対象画像をもとに、予め定められた色数の範囲内で色値を抽出することになる。平滑化処理が施されているので、平滑化処理を施さない場合に比べて色値抽出部１４の色頻度生成部１５で生成した色頻度分布における非輪郭領域の色のばらつきが小さくなる。そのため、平滑化処理を行った場合には、平滑化処理を行わなかった場合に比べて非輪郭領域の色がより正確に選択されることになる。

非輪郭度算出部１１及び細線度算出部１２についても、平滑化部１９によって平滑化処理が施された処理対象画像を処理対象として、非輪郭度の算出及び細線度の算出を行う。平滑化部１９による平滑化処理によって、非輪郭部分の非輪郭度は平滑化処理を行わない場合に比べて小さくなり、輪郭部分では平滑化部１９で保存されるので非輪郭度は平滑化処理を行わない場合と変わらずに算出されることになる。

なお、図１０に示した構成では図１に示した第１の実施の形態の構成に平滑化部１９を設けた例を示しているが、図６に示した第２の実施の形態の構成において平滑化部１９を設け、非輪郭度算出部１１、細線度算出部１２、色値抽出部１４が平滑化部１９で平滑化処理が施された処理対象画像を受け取るように構成してもよい。

図１１は、本発明の第５の実施の形態を示す構成図である。この第５の実施の形態では、非輪郭度算出部１１、細線度算出部１２、色値抽出部１４とともに、色置換部１７も平滑化部１９による平滑化処理が施された処理対象画像を受け取る。色置換部１７は、平滑化部１９により平滑化処理が施された処理対象画像の色を、色値抽出部１４で抽出した色値に置換する。平滑化処理によって非輪郭領域における色のばらつきが小さくなっているので、例えば平坦な色の領域で部分的に異なる色に置換されるなどの誤った置換が、平滑化処理を行わない場合に比べて少なくなる。

非輪郭度算出部１１及び細線度算出部１２についても、平滑化部１９によって平滑化処理が施された処理対象画像を処理対象として、非輪郭度の算出及び細線度の算出を行う。平滑化部１９による平滑化処理によって、非輪郭部分の非輪郭度は平滑化処理を行わない場合に比べて小さくなり、輪郭部分では平滑化部１９で保存されるので非輪郭度は平滑化処理を行わない場合と変わらずに算出されることになる。

また、色値抽出部１４も平滑化部１９により平滑化処理が施された処理対象画像をもとに、予め定められた色数の範囲内で色値を抽出する。平滑化処理が施されているので、平滑化処理を施さない場合に比べて色値抽出部１４の色頻度生成部１５で生成した色頻度分布における非輪郭領域の色のばらつきが小さくなる。そのため、平滑化処理を行った場合には、平滑化処理を行わなかった場合に比べて非輪郭領域の色がより正確に選択されることになる。

なお、図１１に示した構成では図１に示した第１の実施の形態の構成に平滑化部１９を設けた例を示しているが、図６に示した第２の実施の形態の構成において平滑化部１９を設け、非輪郭度算出部１１、細線度算出部１２、色値抽出部１４、色置換部１７が平滑化部１９で平滑化処理が施された処理対象画像を受け取るように構成してもよい。

図１２は、本発明の各実施の形態で説明した機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。図中、５１はプログラム、５２はコンピュータ、６１は光磁気ディスク、６２は光ディスク、６３は磁気ディスク、６４はメモリ、７１はＣＰＵ、７２は内部メモリ、７３は読取部、７４はハードディスク、７５はインタフェース、７６は通信部である。

上述の本発明の各実施の形態で説明した各部の機能の全部または部分的に、コンピュータにより実行可能なプログラム５１によって実現してもよい。その場合、そのプログラム５１およびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶させておけばよい。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取部７３に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取部７３にプログラムの記述内容を伝達するものである。例えば、光磁気ディスク６１，光ディスク６２（ＣＤやＤＶＤなどを含む）、磁気ディスク６３，メモリ６４（ＩＣカード、メモリカードなどを含む）等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。

これらの記憶媒体にプログラム５１を格納しておき、例えばコンピュータ５２の読取部７３あるいはインタフェース７５にこれらの記憶媒体を装着することによって、コンピュータからプログラム５１を読み出し、内部メモリ７２またはハードディスク７４に記憶し、ＣＰＵ７１によってプログラム５１を実行することによって、上述の本発明の各実施の形態で説明した機能の全部または部分的に実現される。あるいは、通信路を介してプログラム５１をコンピュータ５２に転送し、コンピュータ５２では通信部７６でプログラム５１を受信して内部メモリ７２またはハードディスク７４に記憶し、ＣＰＵ７１によってプログラム５１を実行することによって実現してもよい。

コンピュータ５２には、このほかインタフェース７５を介して様々な装置と接続してもよい。例えば情報を表示する表示手段や利用者からの情報を受け付ける受付手段等も接続されていてもよい。また、例えば出力装置としての画像形成装置がインタフェース７５を介して接続され、限定色化された画像を画像形成装置で形成するように構成してもよい。または、画像読取装置がインタフェース７５を介して接続され、画像読取装置で読み取った画像を処理対象画像として限定色化の処理を行ってデータ量を削減し、ハードディスク７４に記憶させ、あるいは通信部７６を通じて外部に送信するように構成してもよい。あるいは、画像読取装置及び画像形成装置がインタフェース７５に接続され、画像読取装置で読み取った画像に限定色化の処理を行い、画像形成装置で形成するように構成してもよい。

もちろん、部分的にハードウェアによって構成することもできるし、全部をハードウェアで構成してもよい。あるいは、他の構成とともに本発明の各実施の形態で説明した機能の全部または部分的に含めたプログラムとして構成することも可能である。例えば複写機などの画像読取装置や画像形成装置を含む装置において制御プログラムとともに１つのプログラムとして構成し、あるいはプリンタなどの画像形成装置を含む装置において制御プログラムとともに１つのプログラムとして構成してもよい。もちろん、他の用途に適用する場合には、その用途におけるプログラムと一体化してもよい。

１１…非輪郭度算出部、１２…細線度算出部、１３…領域抽出部、１４…色値抽出部、１５…色頻度生成部、１６…クラスタリング部、１７…色置換部、１８…重み算出部、１９…平滑化部、２１…差分絶対値算出部、２２…仮平滑化係数決定部、２３…正規化部、２４…畳み込み演算部、５１…プログラム、５２…コンピュータ、６１…光磁気ディスク、６２…光ディスク、６３…磁気ディスク、６４…メモリ、７１…ＣＰＵ、７２…内部メモリ、７３…読取部、７４…ハードディスク、７５…インタフェース、７６…通信部。

Claims (6)

1. 処理対象画像の１または複数の画素毎に非輪郭度を算出する非輪郭度算出手段と、前記処理対象画像の１または複数の画素毎に細線度を算出する細線度算出手段と、前記非輪郭度及び前記細線度をもとに細線または非輪郭の領域を抽出する領域抽出手段と、前記処理対象画像中の前記領域抽出手段で抽出された細線または非輪郭の領域で使用されている色値ごとに画素数を計数して色値の頻度分布を生成し、該色値の頻度分布をもとにクラスタリング処理を行い、予め定められた色数の範囲内の色値に集約させ、あるいは集約された色値のうちから予め定められた色数の範囲内で色値を任意に選択して、前記処理対象画像の各画素の色を変換すべき色値とする色値抽出手段を有することを特徴とする画像処理装置。
2. さらに、処理対象画像に対して輪郭を保存した平滑化処理を行う平滑化処理手段を有し、少なくとも前記非輪郭度算出手段及び前記細線度抽出手段は、前記平滑化処理手段で平滑化処理が施された画像からそれぞれ非輪郭度及び細線度を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記色値抽出手段は、前記平滑化処理手段で平滑化処理が施された画像から前記色値を抽出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. さらに、前記処理対象画像の各画素の色を前記色値抽出手段で抽出された色値に置換する色置換手段を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. さらに、前記平滑化処理手段で平滑化処理が施された画像の各画素の色を前記色値抽出手段で抽出された色値に置換する色置換手段を有することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
6. コンピュータに、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置の機能を実行させるものであることを特徴とする画像処理プログラム。

Images