JP2004120092A - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、記憶媒体、及びプログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、記憶媒体、及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】処理対象の画像が如何なる画像であっても、良好な色処理後の画像を容易且つ効率的に提供できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】対象画像を領域分割し、当該分割領域に対して色処理を施すにあたり、分割手段407〜409は、対象画像の色情報、及び対象画像に対するエッジ抽出により得られる空間周波数情報に基づいて、対象画像を領域分割する。
【選択図】 図4

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、画像を領域分割し、領域毎に、或いは必要な領域に対して、色調整又は色修正等の色処理を施す装置或いはシステムに用いられる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、それを実施するためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、及び当該プログラムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来より例えば、画像を領域に分割し、領域毎に或いは必要な領域に対して、色調整又は色修正等の色処理を行うという画像処理は、印刷製版工程におけるカタログやチラシ等の作成や、DTP(Desk Top Publishing )等のディザイナー側において、画像レタッチソフトウェアを用いての画像調整等で頻繁に行われる処理である。
【0003】
ところで、画像を分割して類似色が同一領域となるようにし、その後、各領域に対して色処理するという画像処理では、処理対象の画像が、背景に当該背景色と区別ができる文字が描かれている画像のように、領域分割しやすい画像であるならば問題ない場合が多い。しかしながら、処理対象の画像が、自然画等のような画像である場合、具体的には、色の変化がなだらかな画像である場合、画像を領域分割して色処理しようとしても、領域分割した結果が人間の感覚と一致しない等のために、分割領域に対して実施した色処理に不具合を生じる場合がある。
【0004】
上記の不具合の代表的なものとしては、例えば、分割領域毎に色処理を行った結果、領域を分割している分割線が目立ってしまい、原画像には存在しなかった境界線である所謂擬似輪郭が発生し、原画像と比較しても、不自然な処理後画像が得られてしまう、という不具合が挙げられる。
【0005】
そこで、上記の問題点を解決するために、領域分割の精度を上げ、人間の感覚に近いような領域分割を行えることを目的とした画像処理方法として、例えば、特開平6−237372号公報等では、クラスタリングを行う空間を工夫して、領域分割の結果が、人間の感覚に近くなるようにする方法が提案されている。
【0006】
また、例えば、特開平11−306334号公報等では、対象画像を色及び座標空間上でクラスタリングして領域分割し、当該領域分割されたクラスタ間の色変化の小さい領域を曖昧領域として設定し、当該曖昧領域については、画像処理のパラメータを調整する方法が提案されている。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平6−237372号公報等に記載の従来の画像処理方法では、領域分割処理をどのように工夫したとしても、人間の感覚に近い領域分割を行うことはかなり困難であると思われる。
また、特開平11−306334号公報等に記載の従来の画像処理方法では、領域分割処理を精度良く行うために、色処理の対象を原画像全体とする必要があり、この結果、領域分割に必要なメモリ容量及び演算量共に膨大なものとなってしまう。例えば、画像を領域分割して、前記分割された領域毎に異なる画像処理を行う場合、画像の実解像度でのプレスキャン及び領域分割と、画像領域毎の画像処理(実解像度)の2回の、実解像度でのスキャンが必要となる。
【0008】
そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、処理対象の画像が如何なる画像であっても、良好な色処理後の画像を容易且つ効率的に提供できる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、それを実施するためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、及び当該プログラムを提供することを目的とする。
【0009】
具体的には例えば、処理対象の画像を領域分割し、その後、各領域毎の色処理を行っても、領域の切り替わり部に擬似輪郭が生じないようにする。また、領域分割を行う際、これに要するメモリ量や演算量を少なくし、簡易的な領域分割を行えるようにする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的下において、本発明は、対象画像を領域分割し、当該分割領域に対して色処理を施す画像処理装置であって、対象画像から得られる色情報及び空間周波数情報に基づいて、対象画像を領域分割する分割手段を備えることを特徴とする。
【0011】
また、本発明は、対象画像をプレスキャンすることで検出した対象画像の特徴に基づいて、対象画像への補正処理を行なう画像処理装置であって、上記プレスキャンの際に入力された対象画像の領域分割を行い、当該領域分割で確定しなかった領域については、上記補正処理の際に再度領域分割を行なう分割手段と、上記分割手段により得られた分割領域毎に、対象領域に応じた上記補正処理を施す処理手段とを備えることを特徴とする。
【0012】
また、本発明は、対象画像において、類似した色が同一領域となるよう領域分割を行うための画像処理方法であって、対象画像を入力する入力ステップと、上記入力ステップにより入力された対象画像の色情報を認識する色情報認識ステップと、上記入力ステップにより入力された対象画像の空間周波数情報を認識する空間周波数情報認識ステップと、上記色情報認識ステップにより認識された色情報、及び空間周波数情報認識ステップにより認識された空間周波数情報により、対象画像領域を認識する画像領域認識ステップとを含むことを特徴とする。
【0013】
また、本発明は、対象画像をプレスキャンして対象画像の特徴を検出し、当該検出結果に基づき対象画像の補正処理を行なうための画像処理方法であって、上記プレスキャンの際に入力画像の領域分割を行い、上記プレスキャンの際の領域分割により確定しなかった領域については上記補正処理の際に再度領域分割を行ない、当該分割領域に応じた上記補正処理を行なう処理ステップを含むことを特徴とする。
【0014】
また、本発明は、コンピュータを所定の手段として機能させるためのプログラムであって、上記所定の手段は、対象画像を領域分割し、当該分割領域に対して色処理を施す装置或いはシステムが有する手段として、対象画像から得られる色情報及び空間周波数情報に基づいて、対象画像を領域分割する手段を備えることを特徴とする。
【0015】
また、本発明は、コンピュータを所定の手段として機能させるためのプログラムであって、上記所定の手段は、対象画像をプレスキャンすることで検出した対象画像の特徴に基づいて、対象画像への補正処理を行なう装置或いはシステムが備える手段として、上記プレスキャンの際に入力された対象画像の領域分割を行い、当該領域分割で確定しなかった領域については、上記補正処理の際に再度領域分割を行なう分割手段と、上記分割手段により得られた分割領域毎に、対象領域に応じた上記補正処理を施す処理手段とを備えることを特徴とする。
【0016】
また、本発明は、コンピュータに所定のステップを実行させるためのプログラムであって、上記所定のステップは、対象画像を類似した色が同一となるよう領域分割を行うための処理ステップとして、対象画像を入力する入力ステップと、上記入力ステップにより入力された対象画像の色情報を認識する色情報認識ステップと、上記入力ステップにより入力された対象画像の空間周波数情報を認識する空間周波数情報認識ステップと、上記色情報認識ステップにより認識された色情報、及び空間周波数情報認識ステップにより認識された空間周波数情報により、対象画像領域を認識する画像領域認識ステップとを含むことを特徴とする。
【0017】
また、本発明は、コンピュータに所定のステップを実行させるためのプログラムであって、上記所定のステップは、対象画像をプレスキャンして対象画像の特徴を検出し、当該検出結果に基づき対象画像の補正処理を行なうための処理ステップとして、上記プレスキャンの際に入力画像の領域分割を行い、上記プレスキャンの際の領域分割により確定しなかった領域については上記補正処理の際に再度領域分割を行ない、当該分割領域に応じた上記補正処理を行なう処理ステップを含むことを特徴とする。
【0018】
また、本発明は、請求項14〜17の何れかに記載のプログラムをコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録したことを特徴とする。
【0019】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【0020】
本発明は、例えば、図1に示すようなホストコンピュータ100に適用される。
本実施の形態のホストコンピュータ100は、画像を類似した色が同一となるよう分割した領域に対して色調整や色修正等の色処理を行う、或いは画像を分割した領域毎に色調整や色修正等の色処理を行う機能を有し、特に、画像を領域分割した後に領域毎に色処理を行っても、領域の切り替わり部に擬似輪郭が生じることがなく、また、領域分割に要するメモリ量及び演算量が少ない簡易的な領域分割を実施するように構成されている。
以下、本実施の形態のホストコンピュータ100の構成及び動作について具体的に説明する。
【0021】
<ホストコンピュータ100の構成>
ホストコンピュータ100には、上記図1に示すように、例えば、インクジェットプリンタ等のプリンタ106とモニタ105が接続されている。
【0022】
また、ホストコンピュータ100は、ワープロや、表計算、或いはインターネットブラウザ等のアプリケーションソフトウエア101と、OS(Operating System)102と、アプリケーションソフトウエア101によりOS102に対して発行される出力画像を示す各種描画命令群(イメージ描画命令、テキスト描画命令、及びグラフィックス描画命令等)を処理して印刷データを作成するプリンタドライバ103と、アプリケーションソフトウエア101により発行される各種描画命令群を処理してモニタ106で画面表示を行うモニタドライバ104とをソフトウエアとして有する構成としている。
【0023】
また、ホストコンピュータ100は、ソフトウエア101〜104が動作可能なハードウエアとして、中央演算処理装置(CPU)108、ハードディスクドライバ(HD)107、ランダムアクセスメモリ(RAM)109、及びリードオンリーメモリ(ROM)110等を備えている。
【0024】
上記図1に示される本実施の形態としては、例えば、ホストコンピュータ100として、一般的に普及しているIBM社のATコンパチのパーソナルコンピュータを使用し、このパーソナルコンピュータに対して、Microsoft社のWindows(R)98をOS102として使用し、任意の印刷可能なアプリケーション101をインストールし、そして、モニタ105とプリンタ106を接続した形態が挙げられる。
【0025】
<ホストコンピュータ100の一連の動作>
ホストコンピュータ100において、例えば、CPU108は、ユーザからの指示(モニタ105に表示された画像に基づいた指示)により、アプリケーション101を起動する。これにより、アプリケーション101は、文字等のテキストに分類されるテキストデータや、図形等のグラフィックスに分類されるグラフィックスデータ、或いは自然画等に分類されるイメージ画像データ等を用いた出力画像データを生成する。
【0026】
出力画像データを印刷出力する場合、アプリケーション101は、OS102に対して印刷出力要求を発行する。
具体的には例えば、アプリケーション101は、出力画像データについて、グラフィックスデータ部分はグラフィックス描画命令、イメージ画像データ部分はイメージ描画命令で構成される出力画像を示す描画命令群を、OS102に対して発行する。
【0027】
OS102は、アプリケーション101からの描画命令群を受け取り、当該描画命令群を印刷要求として、プリンタ106に対応するプリンタドライバ103に対して発行する。
【0028】
プリンタドライバ103は、OS102からの印刷要求(描画命令群)を処理することで、プリンタ105で印刷可能な印刷データを生成し、これをプリンタ106に対して転送する。
具体的には例えば、プリンタ106がラスタープリンタである場合、プリンタドライバ103は、OS102からの描画命令群に対して、順次画像補正処理を行い、順次RGB24ビットページメモリにラスタライズし、全ての描画命令をラスタライズした後に、RGB24ビットページメモリの内容を、プリンタ106が印刷可能なデータ形式、例えば、CMYKデータに変換し、これをプリンタ106に対して転送する。
【0029】
<プリンタドライバ103の構成>
プリンタドライバ103は、例えば、図22に示されるような色処理を実行するものであり、図2に示すように、画像補正処理部201及びプリンタ用補正処理部202を含んでいる。
【0030】
画像補正処理部201は、OS102からの描画命令群に含まれる色情報に対して、画像補正処理を行う。
具体的には例えば、画像補正処理部201は、描画命令群により示される画像全体を、そのRGB色情報に基づき領域分割し、分割領域毎に異なる色変換を行なう。
【0031】
プリンタ用補正処理部202は、先ず、画像補正処理部201で画像補正処理された色情報に基づき、描画命令群をラスタライズすることで、RGB24ビットページメモリ上にラスター画像を生成する。そして、プリンタ用補正処理部202は、当該ラスター画像を構成する各画素に対して、プリンタ106の色再現性に依存したCMYKデータを生成し、これをプリンタ106に対して転送する。
【0032】
<画像補正処理部201の全体動作>
図3は、画像補正処理部201の全体動作をフローチャートにより示したものである。
【0033】
ステップS301:
画像補正処理部201は、OS102からの描画命令群により示される画像全体(以下、「原画像」とも言う)をプレスキャンすることで、領域テーブルを生成する。
【0034】
具体的には例えば、画像補正処理部201は、原画像(図5)をプレスキャンすることで、原画像全面の情報を収集し、この情報に基づいて、原画像を領域分割し、領域テーブルを生成する。ここで、領域テーブルとは、原画像(図5)に対応して、例えば、「緑の領域」、「空の領域」、「肌の領域」などをあらわすフラグを記した「2次元の座標値−領域フラグ」の形式のテーブル(図8)のことである。
【0035】
尚、プレスキャン処理時では、画像補正処理部201は、原画像を構成する全画素について処理するのではなく、例えば、原画像全面について640画素×480画素分をサンプリングし、このサンプリング後の画像(図6)について処理を行う。
このように処理対象画素数を減らすことにより、領域分割処理時のメモリ使用量軽減及び処理の高速化を図ることができる。
【0036】
ステップS302:
画像補正処理部201は、ステップS301で生成した領域テーブル(図8)を参照し、これに基づいて、原画像を分割した領域毎(ラスタ毎)に、当該分割領域に応じた画像変換(当該分割領域毎に異なる画像処理)を行う。
【0037】
<画像補正処理部201における領域テーブル設定処理(ステップS301)>図4は、画像補正処理部201において、上記図3に示したステップS301の処理を実施するための構成を示したものである。
画像補正処理部201は、上記図4に示すように、画像入力部401、画像サンプル部402、画像信号変換部403、画像再サンプル部404、エッジ抽出部405,406、領域フラグ設定部407、境界領域選択部408、及び境界領域フラグ設定部409を備えている。
【0038】
特に、本実施の形態では、上記図4に示す構成において、画像サンプル部402及び画像再サンプル部404でサンプリングを行った入力画像データ(原画像データ)について、エッジ抽出部405,406でエッジ抽出を行い、領域フラグ設定部407において、エッジ抽出により取得した空間周波数情報、及び入力画像の色情報に基づき領域分割を行なう。このとき、サンプリング後の画像データからは正確に領域分割できない領域については、詳細は後述するが、画像補正時に実解像度での領域分割を行い、当該分割領域に応じた画像補正処理を行なう。
【0039】
具体的には、先ず、画像入力部401は、OS102からの描画命令群により構成される画像、例えば、図5に示すような、RGB形式の画像データ500を入力画像データとして、画像サンプル部402に対して入力する。ここで図5の入力画像の画像サイズは、例えば、2560画素×1920画素のデータである。
【0040】
画像サンプル部402は、画像入力部401からの入力画像データ500をサンプリングし、例えば、図6に示すような、640画素×480画素のサイズのサムネイル程度の画素数にまで間引いた画像データ501を生成する。
なお、図6では、原画像(図5)にサンプリング間隔を記した模式的な描き方をしているが、実際には、図6の1マスの画素値は、原画像(図5)の対応する領域の画素値の平均値となっている。
画像信号変換部403は、画像サンプル部402で得られた画像データ501を、YCrCb形式の画像データに変換する。
【0041】
画像再サンプル部404は、画像サンプル部402と同様にして、画像信号変換部403による変換後の画像データをサンプリングし、例えば、図7に示すような画像データ502を生成する。ここで、図7は、320画素×240画素となっている。
エッジ抽出部405は、画像再サンプル部404で得られた画像データ502から、低周波数領域を抽出することで、低周波エッジ画像を生成する。
【0042】
エッジ抽出部406は、画像信号変換部403による変換後の画像データから、中周波数領域を抽出することで、中周波エッジ画像を生成する。
【0043】
領域フラグ設定部407に対しては、エッジ抽出部405で得られた低周波エッジ画像、エッジ抽出部406で得られた中周波エッジ画像、及び画像信号変換部403による変換後の画像(無変換の640画素×480画素のYCrCb形式の間引き画像)が入力される。
【0044】
領域フラグ設定部407は、詳細は後述するが、図6の入力画像に基づいて、例えば、図8に示されるような、緑領域、肌領域、及び空領域等の特定色領域(上記図8では、これらの特定色色領域を異なるタイプの斜線で示す)に対応したフラグを割り当て、当該境界フラグからなる境界なしフラグテーブルを生成する。
【0045】
ところで、画像を粗く間引いた間引き画像上で領域分割を行っても、上記図8に示される間引き画像上での境界領域は、上記図5に示した原画像(実解像度画像)500の境界領域には厳密に対応しない。すなわち、図8の領域テーブルの解像度は、図5の原画像よりも解像度が粗く設定されているため、図8の領域テーブルの解像度では表現し得ない、原画像(図5)における細かな構造物については、誤判定されてしまったり、原画像(図5)の解像度では2つに分割されるべき領域が、図8の領域テーブルの解像度では,どちらか一方の領域として認識されてしまう場合がある。
【0046】
そこで、本実施の形態では、本処理(上記図3に示したステップS301の処理)において、上記図8に示すように粗い領域分割を行い、その境界部分については、本スキャン時に、原画像(実解像度画像)500の解像度で再領域分割を行うようにしている。
【0047】
具体的には、境界領域選択部408は、領域フラグ設定部407で設定された境界なし領域テーブルに基づいて、例えば、図9に示すように、「○(白丸)」で示す領域を選択する。
ここでの境界領域の選択では、例えば、図10に示すように、8近傍領域について、当該8近傍画素中の3画素以上、注目点と異なる領域が含まれている場合に、境界領域と見なすようにする。
【0048】
境界領域選択部408で選択された領域、例えば、図11に示すような、斜線で塗りつぶされていない領域については、境界領域フラグ設定部409により、図12に示すように境界領域フラグを設定する。
【0049】
したがって、上記図3に示したステップ301の領域テーブルの設定では、例えば、緑領域、肌領域、及び空領域等の特定色領域と、境界領域と、これらを除いた非特定色領域とに分割された、サムネイル程度の間引き画像サイズの画像についての領域テーブルが生成されることになる。
【0050】
領域フラグ設定部407は、例えば、図13に示すような構成により、境界なし領域テーブルを設定する。
【0051】
具体的には、まず、領域フラグ設定部407には、上述したように、エッジ抽出部405で得られた低周波エッジ画像、エッジ抽出部406で得られた中周波エッジ画像、及び画像信号変換部403による変換後の画像(無変換の640画素×480画素のYCrCb形式の間引き画像)が入力され、領域フラグ設定部407は、これらの入力画像に基づいて、領域識別のためのフラグを設定することで領域テーブルを生成し、これを出力する。
【0052】
このため領域フラグ設定部407は、上記図13に示すように、低周波域判別部611及び中周波域判別部612を含む周波数判定部610と、色相判定部621、明度判定部622、及び彩度判定部623を含む色度判定部620と、領域決定部630と、領域フラグ設定部640とを備えている。
【0053】
ここでは説明の簡単のため、例えば、間引き画像を、640画素×480画素サイズのYCrCbデータの画像とし、低周波領域のエッジ画像(低周波エッジ画像)を、320画素×240画素サイズのYデータをLaplacianフィルタで処理したグレースケール画像とし、中周波領域のエッジ画像(中周波エッジ画像)を、640画素×480画素サイズのYデータをLaplacianフィルタで処理したグレースケール画像としている。
【0054】
領域フラグ設定部407において、先ず、低周波エッジ画像は、低周波域判定部611に対して入力され、中周波エッジ画像は、中低周波域判定部612に対して入力され、間引き画像は、色度判定部620に対して入力される。
【0055】
低周波域判定部611、中低周波域判定部612、色度判定部620に含まれる色相判定部621、明度判定部622、及び彩度判定部623はそれぞれ、例えば、図14に示されるような分割手法(定量的な分割条件)に従って、入力画像の領域分割を行う。
領域決定部630は、低周波域判定部611、中低周波域判定部612、色相判定部621、明度判定部622、及び彩度判定部623による領域分割結果に基づいて、該当する領域を特定する。
【0056】
尚、どの領域にも該当しない領域については、「その他の領域」として分類される。
【0057】
領域フラグ設定部640は、領域決定部630により特定された領域に基づいて、領域テーブル上の対応する箇所に該当する領域のフラグを設定し、これを境界なし領域テーブルとして出力する。
【0058】
尚、定量的な分割条件としては、上記図14に示したものに限られることはなく、例えば、図15に示すような条件をも適用可能である。
上記図15に示す分割条件において、「Laplacian320×240」は、320画素×240画素に再サンプルされたY画像をLaplacianフィルタで処理したものを示し、「Laplacian640×480」は、640画素×480画素にサンプルされたY画像を処理したものを示す。
また、上記図15に示す分割条件では、全ての特徴量についての閾値に従って処理が実行されることになるが、例えば、図16に示されるような確率的な判定結果に従って処理を実行するように構成してもよい。この場合、当該判定結果を、それぞれの領域である確率を用いて、重み付けベクトルに反映させるようにすればよい。
【0059】
上述のように本実施の形態では、従来の色度を用いた領域分割の構成に加えて、周波数領域での条件を分割の条件とするように構成しているので、領域分割の精度を高めることができる。また、周波数領域での条件に従って、入力画像のプレスキャン時に収集する間引き画像を用いて処理することで、実空間領域でのフィルタ処理を高速に行うことが可能となる。
【0060】
<画像補正処理部201における領域別画像変換処理(ステップS302)>
図17は、画像補正処理部201において、上記図3に示したステップS302の処理を実施するための構成を示したものである。
画像補正処理部201は、上記図17に示すように、上記図4に示した画像入力部401及び画像信号変換部403と共に、セレクタ410、局所領域フラグ設定部411、局所領域画像処理決定部412、領域毎画像処理決定部413、境界領域フラグ選択部414、セレクタ415、画像変換部416、画像信号変換部417、及び画像出力部418を備えている。
【0061】
上記図17に示す構成では、原画像のプレスキャン時に、上記図4に示した構成(上記図3に示したステップS301の領域テーブル設定処理を実施するための構成)により得られた領域テーブルデータに基づき、対応する画像領域毎に異なる画像変換を行う。
【0062】
本発明は、領域分割の精度を上げるために、色味による分割及び周波数領域での分割において、
1.低解像度のサムネイル画像を使用しての粗い領域分割
2.原画像と同じ(または近い)解像度での領域再分割(1で決定しきれない部分のみ)
というように、2段構えの領域分割をおこなうことで、処理が軽く、必要となるメモリ容量の少ない領域分割を行うことができる。
【0063】
尚、ここで使用する領域テーブルデータは、処理対象の入力画像(図5)のサイズが2560画素×1920画素であるのに対し、入力画像をサンプリングした640画素×480画素となっており、相対的に小さな(解像度が粗い)サイズとなっている。
【0064】
したがって、2560画素×1920画素の画像サイズでは表現可能だが、640画素×480画素でサンプリングすると、その形状が崩れてしまうような細かな構造物(エッジ等)がある場合には、原画像では細かな構造物(エッジ等)の左右で色味が変化していたとしても、粗い解像度での領域分割が行なわれた結果、上記構造物(エッジ等)の左右とも同じ色領域として変換されてしまい、細かな構造物を表現できなくなってしまう場合がある。
【0065】
そこで、本発明では、原画像よりも低い解像度で大まかに領域分割を行い、低解像度の領域分割での分割領域の境界部分については、画像変換の直前でより高い解像度で再分割を行なうことで、解像度の高い原画像の変換において、高解像度な原画像に対して、不自然な変換が行なわれないようにしている。
【0066】
具体的には、先ず、画像入力部401は、上記図5に示したような画像データ(RGB形式の画像データ)500を入力する。
画像入力部401により入力された画像データは、以下に説明するような「境界領域でない場合」と「境界領域である場合」に分けて処理される。
【0067】
境界領域でない場合:
画像信号変換部403は、画像入力部401により入力されたRGB形式の画像データを、YCrCb形式の画像データに変換する。
【0068】
画像処理決定部413は、画像信号変換部403による変換後の画像データについて、ステップS301の領域テーブル設定処理で得られた領域テーブルを参照し、現在の変換対象の画素が境界領域であるか否かを調べ、この結果、境界領域でない場合、領域テーブルに設定されたフラグ(領域識別番号)に基づいて、例えば、緑領域用色処理、肌領域用色処理、空領域用色処理、及び非特定色領域用色処理の重み付けベクトルWunitを決定する。
【0069】
具体的には例えば、上記図5に示す画像上の領域G0について、領域テーブルでは、上記図12の“G0”部分に示すように、緑領域のフラグ(領域識別番号)が設定されている。
【0070】
したがって、画像処理決定部413は、上記の設定に基づいて、
Wunit={1(緑領域),0(肌領域),0(空領域),0(非特定領域)}
なる色処理の重み付けベクトルWunitを設定する。
【0071】
セレクタ415は、境界領域でない場合に境界領域フラグ選択部414から供給される非境界領域を示す信号に基づいて、画像処理決定部413で設定された重み付けベクトルWunitを選択して画像変換部416に供給する。
画像変換部416は、画像信号変換部403による変換後の画像データを、セレクタ415からの重み付けベクトルWunitで重み付けした処理により画像変換する。
【0072】
画像変換部416による変換後の画像データ(YCrCb形式の画像データ)は、画像信号変換部417によりRGB形式の画像データに変換され、画像出力部418を介して出力される。
【0073】
境界領域である場合:
画像信号変換部403は、画像入力部401により入力されたRGB形式の画像データを、YCrCb形式の画像データに変換する。
【0074】
画像処理決定部412は、画像信号変換部403による変換後の画像データについて、ステップS301の領域テーブル設定処理で得られた領域テーブルを参照し、現在の変換対象の画素が境界領域であるか否かを調べ、この結果、境界領域であることを認識すると(上記図12参照)、画素毎に順次、画像処理を決定する。
【0075】
具体的には例えば、本実施の形態では、原画像(図5)よりも粗い解像度の領域テーブル(図8)によって定められた画像の境界領域において、境界前後で画像処理が変化することによって生じる階調の不連続を防ぐために、局所領域画像処理決定部412は、間引き画像での近傍領域での画像処理、及び局所領域フラグ設定部411で設定された領域での画像処理のそれぞれについて、荷重平均を取得し、これに基づいて、色処理の重み付けベクトルWlocalを生成して出力する。
【0076】
セレクタ415は、境界領域である場合に境界領域フラグ選択部414から供給される境界領域を示す信号に基づいて、画像処理決定部412で設定された重み付けベクトルWlocalを選択して画像変換部416に供給する。
画像変換部416は、画像信号変換部403による変換後の画像データを、セレクタ415からの重み付けベクトルWlocalで重み付けした処理により画像変換する。
【0077】
画像変換部416による変換後の画像データ(YCrCb形式の画像データ)は、画像信号変換部417によりRGB形式の画像データに変換され、画像出力部418を介して出力される。
【0078】
図18は、上記図17に示した局所領域フラグ設定部411の構成を具体的に示したものである。
局所領域フラグ設定部411は、上記図18に示すように、色相判定部701、明度判定部702、彩度判定部703、局所領域決定部704、及び局所領域フラグ設定部705を備えている。
【0079】
局所領域フラグ設定部411に対しては、処理対象の領域が境界領域である場合に、セレクタ410を介したYCrCb形式の画像データが入力される。局所領域フラグ設定部411は、上記図18に示した構成により、入力画像データにおいて、処理対象の領域が局所的にどの領域に属しているかを判定する。
【0080】
すなわち、局所領域フラグ設定部411において、上記図4及び図13に示した領域フラグ設定部407と同様に、色相判定部701、明度判定部702、及び彩度判定部703は、入力画像データについて、該当する領域を判定する。
【0081】
局所領域決定部704は、色相判定部701、明度判定部702、及び彩度判定部703による判定結果に基づいて、該当する領域を決定する。なお、ここでの判定は図15の周波数領域以外の項目に基づいて判定を行う。
局所領域フラグ設定部705は、局所領域決定部704により決定された領域に基づいて、該当する領域の識別フラグ(領域識別フラグ)を出力する。
【0082】
尚、ここでは一例として、フィルタ処理を用いた空間周波数領域での判定は、実解像度画像に対して行うと演算量が多くなることから、色度のみを用いて判定を行うようにしているが、例えば、演算量の増加に対応できるような装置或いはシステムで本実施の形態の構成を実現する場合、勿論実解像度画像に対する空間周波数領域での判定を併用してもよい。
また、ここでは一例として、上記図4及び図13に示した領域フラグ設定部407と同様に、閾値による処理を実行し、スカラーのフラグ(領域識別フラグ)を出力する構成としているが、例えば、上記図16に示したような確率的な判定を行ない、ベクトル形式のフラグを出力し、これを重み付けベクトルWlocalに反映させるようにしてもよい。
【0083】
図19は、上記図17に示した画像変換部416の構成を具体的に示したものである。
画像変換部416は、入力画像データ(原画像データ)を、色処理の重み付けベクトルWlocalで重み付けした処理により画像変換するものであり、上記図19に示すように、LUT演算部801〜803,809、重み付け処理部804〜807、及び加算器808を備えている。
【0084】
画像変換部416には、セレクタ415(上記図17参照)により選択された各色処理の重み付けベクトルWと、画像信号変換部403(上記図17参照)によりYCrCb形式に変換された画像データが入力される。
【0085】
LUT演算部801〜803,809はそれぞれ、該当する色領域用の色処理テーブルが格納されたデータベース(不図示)を有し、当該色処理テーブルにより、入力画像データを変換する。
重み付け処理部804〜807はそれぞれ、LUT演算部801〜803,809の中の対応する演算部から供給された画像データを、該当する色処理の重み付けベクトルWに従って重み付けして出力する。
加算器808は、重み付け処理部804〜807の各出力を加算し、この加算結果を、YCrCb形式の変換後画像データとして出力する。
【0086】
尚、LUT演算部801〜803,809がそれぞれ有するデータベース(DB)には、例えば、緑色領域用に最適化された色変換テーブル、空色領域用に最適化された色変換テーブル、肌色領域用に最適化された色変換テーブル、及びそれ以外の領域用の汎用の色変換テーブルが格納されている。これらの色変換テーブル(LUT)の形式としては、例えば、R,G,B={0,32,64,96,128,160,192,224,255}なる格子点について変換後のRGB値が記録された「3D LUT」の形式を用いている。したがって、LUT演算部801〜803,809は、「3D LUT」の色変換テーブルを用いて、入力画像データを、例えば、四面体補間等の公知の補間技術を用いた補間演算で処理することで、入力画像データのRGB値を変換する。
【0087】
図20は、上記図17に示した局所領域画像処理決定部412の構成を具体的に示したものである。
局所領域画像処理決定部412は、領域テーブルからのデータ、及び局所領域フラグ設定部411で設定された局所領域に対応する領域識別フラグに基づき、色処理の重み付けベクトルWlocalを生成して出力するものであり、上記図20に示すように、近傍領域フラグ検知部901及び領域フラグ合成部902を備えている。
【0088】
近傍領域フラグ検知部901は、実画像解像度よりも低い640画素×480画素の低解像度でみた場合の近傍領域の領域識別フラグを調べ、各領域別に計数する。
領域フラグ合成部902は、境界前後での不連続階調の発生を抑えるために、局所領域フラグ設定部411で得られた領域識別フラグと、近傍領域フラグ検知部901により得られた近傍領域の領域識別フラグとを、各領域識別フラグのカウント値(計数)に従って重み付けして合成することで、各領域の重み付けベクトルWlocalを生成して出力する。
【0089】
図21は、上記図20に示した局所領域画像処理決定部412の構成を、より詳細に示したものである。
【0090】
局所領域画像処理決定部412は、上記図21に示すように、肌領域係数部911、空領域係数部912、緑領域係数部913、その他領域係数部914、加算器915、カウンタ916、除算器917、及びベクトル化部918を備えている。
【0091】
局所領域画像処理決定部412は、上記図21に示す構成により、領域テーブル上で境界領域となっている領域について、局所的な画像情報を元に判定された領域情報と、周囲との整合性をとることで、精密な領域分割を行いつつ、階調の不連続が生じないようにする。
【0092】
局所領域画像処理決定部412は、局所領域フラグ設定部411で設定された局所的なフラグと、領域テーブルの処理対象の注目画素の近傍領域とに基づいて、領域重み付けベクトルWlocalを出力する。
【0093】
重み付けベクトルWlocalは、領域テーブルの処理対象の注目画素の近傍領域での肌、空、緑、その他の色領域、それぞれの計数結果(計数部911〜914の計数結果)と、局所領域フラグ設定部411で設定された局所的なフラグとの総和が“1”となるように、除算器917により正規化し、これをベクトル化部918により単位ベクトル(Wlocal)として出力する。
【0094】
尚、本実施の形態では、領域分割された領域毎に異なる色処理を行うようにしたが、これに限られることはなく、例えば、分割領域毎に異なるフィルタ処理を行うことで、銀塩カメラで背景のぼかしに用いられるソフトフォーカスフィルタのような効果を出すことも可能である。
【0095】
また、本発明の目的は、本実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、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(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及び当該プログラムコードは本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ROM、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【0096】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、対象画像を領域分割し、当該分割領域に対して色処理(補正処理)を施すにあたり、対象画像から得られる色情報及び空間周波数情報に基づいて、対象画像を領域分割するように構成した。
これにより、領域分割された後に各領域毎の色処理を行っても、領域の切り替わり部に擬似輪郭等が生じることはなく、良好な色処理後の画像を提供することができる。
【0097】
また、対象画像をサンプリングした低解像度の画像を領域分割の対象とするように構成すれば、領域分割に要するメモリ量や演算量の少ない簡易的な領域分割を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を適用したホストコンピュータの構成を示すブロック図である。
【図2】プリンタドライバの構成を示すブロック図である。
【図3】画像情報収集及び画像変換の処理を説明するためのフローチャートである。
【図4】画像変換部の構成を示すブロック図である。
【図5】処理対象となる画像(原画像)の一例を説明するための図である。
【図6】原画像のプレスキャンにおいて、画像情報を収集する対象となる640画素×480画素のサイズの間引き画像の一例を説明するための図である。
【図7】640画素×480画素のサイズの間引き画像を再度サンプルした低解像度画像の一例を説明するための図である。
【図8】特定色領域に対応したフラグのみが割り当てられた、境界フラグからなる境界なしフラグテーブルの一例を説明するための図である。
【図9】境界なしフラグテーブルにおいて、で境界領域として選択される領域を説明するための図である。
【図10】注目画素の8近傍を説明するための図である。
【図11】境界領域と原画像の対応を説明するための図である。
【図12】境界領域フラグの設定された領域テーブルを説明するための図である。
【図13】領域フラグ設定部の構成を示すブロック図である。
【図14】定性的な領域分割の基準を説明するための図である。
【図15】定量的な領域分割の基準を説明するための図である。
【図16】特徴量について閾値による処理方法のバリエーションを説明するための図である。
【図17】画像補正処理部の構成を示すブロック図である。
【図18】局所領域フラグ設定部の構成を示すブロック図である。
【図19】画像変換部の構成を示すブロック図である。
【図20】局所領域画像処理決定部の構成を示すブロック図である。
【図21】局所領域画像処理決定部の構成を詳細に示すブロック図である。
【図22】プリンタドライバで行われる色処理を説明するための図である。
【符号の説明】
100 ホストコンピュータ
101 アプリケーション
102 OS
103 プリンタドライバ
104 モニタドライバ
105 モニタ
106 プリンタ
107 HD
108 CPU
109 RAM
110 ROM
201 画像補正処理部
401 画像入力部
402 画像サンプル部
403 画像信号変換部
404 画像再サンプル部
405 エッジ抽出部(低周波)
406 エッジ抽出部(中周波)
407 領域フラグ設定部
408 境界領域選択部
409 境界領域フラグ設定部

Claims (18)

  1. 対象画像を領域分割し、当該分割領域に対して色処理を施す画像処理装置であって、
    対象画像から得られる色情報及び空間周波数情報に基づいて、対象画像を領域分割する分割手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 上記空間周波数情報は、対象画像をサンプリングした低解像度画像から得られる情報を含むことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  3. 上記分割手段は、対象画像をサンプリングした低解像度画像から得られる上記空間周波数情報に基づき対象画像を領域分割し、当該領域分割で分割できない領域については実解像度の対象画像から得られる上記空間周波数情報に基づき対象画像を領域分割することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  4. 上記分割手段により得られた分割領域毎に、対象領域に応じた色処理を施す処理手段を備えることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  5. 対象画像をプレスキャンすることで検出した対象画像の特徴に基づいて、対象画像への補正処理を行なう画像処理装置であって、
    上記プレスキャンの際に入力された対象画像の領域分割を行い、当該領域分割で確定しなかった領域については、上記補正処理の際に再度領域分割を行なう分割手段と、
    上記分割手段により得られた分割領域毎に、対象領域に応じた上記補正処理を施す処理手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
  6. 上記分割手段は、対象画像から得られる色情報及び空間周波数情報に基づいて、対象画像を領域分割することを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。
  7. 上記分割手段は、上記プレスキャンの際に入力された対象画像の領域分割では、当該入力画像をサンプリングした当該入力画像よりも低解像度の画像を分割することを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。
  8. 複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、
    上記複数の機器のうち少なくとも1つの機器は、請求項1〜7の何れかに記載の画像処理装置の機能を有することを特徴とする画像処理システム。
  9. 対象画像を類似した色が同一となるよう領域分割を行うための画像処理方法であって、
    対象画像を入力する入力ステップと、
    上記入力ステップにより入力された対象画像の色情報を認識する色情報認識ステップと、
    上記入力ステップにより入力された対象画像の空間周波数情報を認識する空間周波数情報認識ステップと、
    上記色情報認識ステップにより認識された色情報、及び空間周波数情報認識ステップにより認識された空間周波数情報により、対象画像領域を認識する画像領域認識ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
  10. 上記空間周波数情報認識ステップは、対象画像をサンプリングした低解像度画像の空間周波数情報を認識するステップを含むことを特徴とする請求項9記載の画像処理方法。
  11. 対象画像をプレスキャンして対象画像の特徴を検出し、当該検出結果に基づき対象画像の補正処理を行なうための画像処理方法であって、上記プレスキャンの際に入力画像の領域分割を行い、上記プレスキャンの際の領域分割により確定しなかった領域については上記補正処理の際に再度領域分割を行ない、当該分割領域に応じた上記補正処理を行なう処理ステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
  12. 上記処理ステップは、対象画像を類似した色が同一となるよう領域分割を行うためのステップとして、
    対象画像を入力する入力ステップと、
    上記入力ステップにより入力された対象画像の色情報を認識する色情報認識ステップと、
    上記入力ステップにより入力された対象画像の空間周波数情報を認識する空間周波数情報認識ステップと、
    上記色情報認識ステップにより認識された色情報、及び空間周波数情報認識ステップにより認識された空間周波数情報により、対象画像領域を認識する画像領域認識ステップとを含むことを特徴とする請求項11記載の画像処理方法。
  13. 上記処理ステップは、上記プレスキャン時の領域分割において、対象画像をサンプリングした当該対象画像よりも低解像度の画像を分割するステップを含むことを特徴とする請求項11記載の画像処理方法。
  14. コンピュータを所定の手段として機能させるためのプログラムであって、
    上記所定の手段は、対象画像を領域分割し、当該分割領域に対して色処理を施す装置或いはシステムが有する手段として、
    対象画像から得られる色情報及び空間周波数情報に基づいて、対象画像を領域分割する手段を備えることを特徴とするプログラム。
  15. コンピュータを所定の手段として機能させるためのプログラムであって、
    上記所定の手段は、対象画像をプレスキャンすることで検出した対象画像の特徴に基づいて、対象画像への補正処理を行なう装置或いはシステムが備える手段として、
    上記プレスキャンの際に入力された対象画像の領域分割を行い、当該領域分割で確定しなかった領域については、上記補正処理の際に再度領域分割を行なう分割手段と、
    上記分割手段により得られた分割領域毎に、対象領域に応じた上記補正処理を施す処理手段とを備えることを特徴とするプログラム。
  16. コンピュータに所定のステップを実行させるためのプログラムであって、
    上記所定のステップは、対象画像を類似した色が同一となるよう領域分割を行うための処理ステップとして、
    対象画像を入力する入力ステップと、
    上記入力ステップにより入力された対象画像の色情報を認識する色情報認識ステップと、
    上記入力ステップにより入力された対象画像の空間周波数情報を認識する空間周波数情報認識ステップと、
    上記色情報認識ステップにより認識された色情報、及び空間周波数情報認識ステップにより認識された空間周波数情報により、対象画像領域を認識する画像領域認識ステップとを含むことを特徴とするプログラム。
  17. コンピュータに所定のステップを実行させるためのプログラムであって、
    上記所定のステップは、対象画像をプレスキャンして対象画像の特徴を検出し、当該検出結果に基づき対象画像の補正処理を行なうための処理ステップとして、
    上記プレスキャンの際に入力画像の領域分割を行い、上記プレスキャンの際の領域分割により確定しなかった領域については上記補正処理の際に再度領域分割を行ない、当該分割領域に応じた上記補正処理を行なう処理ステップを含むことを特徴とするプログラム。
  18. 請求項14〜17の何れかに記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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