JP2016134016A - 画像処理装置およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像内の特定のオブジェクトを精度良く抽出する。【解決手段】画像処理装置は、対象画像を表す対象画像データを取得する画像データ取得部と、対象画像データを用いて、対象画像内の複数個の画素の中から、特定の色値の範囲内の色で示される複数個の第１の候補画素を抽出すし、複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素をそれぞれ含む１個以上の局所領域を対象画像内に設定することによって、１個以上の局所領域ごとに第１の候補画素とは異なる複数個の局所画素を決定し、１個以上の局所領域ごとに、局所領域内の複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素の値に基づいて決定される特定の基準値を用いて、局所領域内の複数個の局所画素の中から、複数個の第２の候補画素を抽出し、複数個の第２の候補画素を用いて、特定のオブジェクトを抽出する。【選択図】 図４

Description

本発明は、画像中の所定の特徴を有するオブジェクトをする画像処理に関するものである。

特許文献１に記載された技術では、複写機は、原稿を読み取って得られる画像内の枠状のマーカを抽出する。そして、複写機は、抽出されるマーカ内の部分画像を含み、マーカ外の部分画像を含まない画像を印刷する。このように、上記技術の枠状のマーカのような所定の特徴を有するオブジェクトを抽出する画像処理が行われている。

特開平３−２３６０６９号公報

しかしながら、上記技術では、処理対象の画像によっては、オブジェクトを精度良く抽出できない可能性があった。例えば、対象画像内の抽出すべきオブジェクトの色のばらつきが大きい場合には、当該オブジェクトを精度良く抽出できない可能性があった。

本明細書は、画像内の特定のオブジェクトを精度良く抽出することができる技術を開示する。

本明細書に開示された技術は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］画像処理装置であって、対象画像を表す対象画像データを取得する画像データ取得部と、前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の複数個の画素の中から、特定の色値の範囲内の色で示される複数個の第１の候補画素を抽出する第１の画素抽出部と、前記複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素をそれぞれ含む１個以上の局所領域を前記対象画像内に設定することによって、前記第１の候補画素の近傍に位置し、前記第１の候補画素とは異なる複数個の局所画素を前記１個以上の局所領域ごとに決定する領域設定部と、前記１個以上の局所領域ごとに、前記局所領域内の前記複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素の値に基づいて決定される特定の基準値を用いて、前記局所領域内の複数個の前記局所画素の中から、複数個の第２の候補画素を抽出する第２の画素抽出部と、前記複数個の第２の候補画素を用いて、前記対象画像内の前記特定の色値の範囲内の色で示される特定のオブジェクトを抽出するオブジェクト抽出部と、を備える、画像処理装置。

対象画像内の特定のオブジェクトは、全体的には、色のばらつきが比較的大きい場合であっても、局所的には、色のばらつきが比較的小さい場合が多い。上記構成によれば、複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素を含む局所領域が設定される。そして、局所領域内の１個以上の第１の候補画素の値に基づいて決定される特定の基準値を用いて、局所領域内の複数個の局所画素の中から、複数個の第２の候補画素が抽出される。この結果、全体的には、色のばらつきが比較的大きい場合であっても、特定のオブジェクトを構成する複数個の画素の候補を精度良く抽出することができる。したがって、特定のオブジェクトを精度良く抽出することができる。

なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、画像読取装置、印刷装置、画像処理方法、これらの装置または方法を実現するためのコンピュータプ口グラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。

本発明の一実施例としてのシステム９００を示す説明図である。 システム９００の動作のフローチャートである。 原稿および画像処理に用いる画像の一例を示す図である。 画像処理に用いる画像の部分画像の一例を示す図である。 囲み線６６を構成する画素のＲ値の分布を示すヒストグラムである。 ブロック画像生成処理のフローチャートである。 第２の二値化処理のフローチャートである。 画像処理に用いる画像の一例を示す図である。

Ａ．実施例：
図１は、本発明の一実施例としてのシステム９００を示す説明図である。このシステム９００は、インターネットなどのネットワーク５００と、ネットワーク５００に接続された複合機１００と、ネットワーク５００に接続されたサーバ３００と、を備えている。

複合機１００は、複合機１００の全体を制御するコントローラとしてのＣＰＵ１１０と、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶装置１２０と、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置１３０と、液晶パネル等の表示部１４０と、タッチパネル等の操作部１５０と、読取実行部１６０と、印刷実行部１７０と、他の装置（例えば、サーバ３００）と通信するための有線や無線の通信インタフェース１８０（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎの規格に準拠した無線通信インタフェース）と、を備えている。不揮発性記憶装置１３０は、コンピュータプログラム１３２を格納している。通信インタフェース１８０は、ネットワーク５００に接続されている。このコンピュータプログラム１３２は、例えば、出荷時に不揮発性記憶装置１３０に格納される形態や、サーバなどの計算機からネットワーク５００を介してダウンロードされる形態で提供される。

読取実行部１６０は、原稿を表す画像データを生成する装置である。具体的には、読取実行部１６０は、図示しない光学センサ（例えば、ＣＩＳ（Contact Image Sensor））を備え、読取実行部１６０に載置された原稿を光学的に読み取ることによって、原稿を表す画像データを生成する。以下、読取実行部１６０によって生成される画像データを「スキャンデータ」とも呼ぶ。

印刷実行部１７０は、画像を印刷する装置であり、いわゆるインクジェットプリンタである。ただし、他の種類のプリンタ（例えば、いわゆるレーザプリンタ）を採用してもよい。

ＣＰＵ１１０は、揮発性記憶装置１２０と不揮発性記憶装置１３０とを用いてコンピュータプログラム１３２を実行することによって、後述する処理を実行する。

本実施例の画像処理装置としてのサーバ３００は、サーバ３００の全体を制御するコントローラとしてのＣＰＵ３１０と、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶装置３２０と、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置３３０と、他の装置（例えば、複合機１００）と通信するための有線や無線の通信インタフェース３８０（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３の規格に準拠した有線通信インタフェース）と、を備えている。不揮発性記憶装置３３０は、コンピュータプログラム３３２を格納している。このコンピュータプログラム３３２は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどに格納される形態や、他のサーバなどの計算機からネットワーク５００を介してダウンロードされる形態で提供される。通信インタフェース３８０には、ネットワーク５００に接続されている。

ＣＰＵ３１０は、揮発性記憶装置３２０と不揮発性記憶装置３３０とを用いてコンピュータプログラム３３２を実行することによって、後述する画像処理を実行する。

図２は、システム９００の動作のフローチャートである。図２には、複合機１００による処理と、サーバ３００による処理と、が示されている。これらの処理は、例えば、ユーザから、囲み線を用いる所定の印刷モードで、原稿内の画像を印刷する指示が、複合機１００によって受け付けられた場合に、複合機１００のＣＰＵ１１０によって開始される。ユーザは、複合機１００の操作部１５０を操作することによって、必要な指示を入力できる。

Ｓ１００では、複合機１００のＣＰＵ１１０（図１）は、読取実行部１６０を制御することによって、原稿ＳＣを光学的に読み取り、原稿ＳＣを表すスキャンデータを取得する。スキャンデータは、例えば、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のそれぞれの成分値（本実施例では、２５６階調の階調値）で画素ごとの色を表すＲＧＢ画像データである。以下、赤の成分値を「Ｒ値」と呼び、緑の成分値を「Ｇ値」と呼び、青の成分値を「Ｂ値」とも呼ぶ。また、色を表す値を「色値」とも呼び、Ｒ値とＧ値とＢ値とを含む色値をＲＧＢ値とも呼ぶ。ここで、原稿ＳＣは、複数個のオブジェクト（例えば、文字や写真やイラスト等）を含む。本実施例では、ユーザは、特定色（本実施例では、赤）のペンを用いて、原稿ＳＣ中のオブジェクトを指定するためのマーカである囲み線を記入することができる。以下に説明する画像処理では、スキャンデータによって表される画像（「スキャン画像」と呼ぶ）から囲み線で囲まれたオブジェクトを消去した処理済画像を表す処理済画像データが生成される（詳細は後述）。

図３は、原稿および画像処理に用いる画像の一例を示す図である。図３（Ａ）には、スキャンデータによって表されるスキャン画像６０の一例が示されている。スキャン画像６０は、原稿ＳＣを表す画像であるから、図３（Ａ）は、原稿ＳＣの一例を示す図と言うこともできる。

スキャン画像６０（原稿ＳＣ）は、オブジェクトとして、４個の文字６１〜６４と、２個の描画６５、６７と、１個の写真６８と、囲み線６６と、を含んでいる。描画は、例えば、イラスト、表、グラフ、線図、ベクトルグラフィックス、模様などを表すオブジェクトである。囲み線６６は、特定色（本実施例では、赤）のペンを用いて、利用者によって原稿ＳＣに手書きされた特定色のオブジェクトである。ユーザは、消去対象のオブジェクトを囲む囲み線を原稿ＳＣに手書きする。図３（Ａ）の例では、囲み線６６は、描画６５を囲んでいる。なお、３個の文字６１〜６３は、特定色の文字であり、１個の文字６４は、特定色ではない文字である。描画６５は、特定色の部分を含んでおらず、描画６７と写真６８は、特定色の部分を含んでいる。

Ｓ１１０では、複合機１００のＣＰＵ１１０（図１）は、スキャンデータを、ネットワーク５００を介して、サーバ３００に送信する。Ｓ２００では、サーバ３００のＣＰＵ３１０は、複合機１００から送信されるスキャンデータを、処理対象の対象画像データとして、取得する。

Ｓ２０５では、ＣＰＵ３１０は、スキャンデータに対して、第１の二値化処理を行うことによって、第１の二値画像データを生成する。具体的には、スキャンデータの複数の画素のそれぞれは、囲み線を構成する複数個の画素の候補である第１の候補画素と、第１の候補画素以外の画素と、のいずれかに分類される。すなわち、この第１の二値化処理によって、スキャン画像６０内の複数個の画素の中から、複数個の第１の候補画素が抽出される。第１の二値化処理は、囲み線が有する特定色（本実施例では赤）を示す特定の色値の範囲（囲み線色範囲ＲＡと呼ぶ）に従って、行われる。すなわち、囲み線色範囲ＲＡ内の色値を有する画素は、第１の候補画素に分類され、囲み線色範囲ＲＡ外の色値を有する画素は、第１の候補画素以外の画素に分類される。囲み線色範囲ＲＡは、色成分ごとに規定された所定の基準値Ｒ１、Ｒ２、Ｇ１、Ｇ２、Ｂ１、Ｂ２によって規定される。具体的には、囲み線色範囲ＲＡは、Ｒ１≦Ｒ≦Ｒ２、かつ、Ｇ１≦Ｇ≦Ｇ２、かつ、Ｂ１≦Ｂ≦Ｂ２を満たすＲＧＢ値の範囲である。各色成分の範囲は、例えば、２５６階調のうちの１０〜３０程度の幅を有する範囲である。Ｒ値の範囲は、最大値（例えば、２５５）に近い側の所定範囲であり、Ｇ値およびＢ値の範囲は、最小値（例えば、０）に近い側の所定範囲である。なお、囲み線の色としては、赤とは異なる他の特定色が採用され得る。囲み線色範囲としては、囲み線の色として想定されている特定色に応じて、適宜に予め設定される。

第１の二値画像データでは、第１の候補画素であると決定された画素の値は、「ＯＮ」を示す値を有し、第１の候補画素であると決定された画素の値は、「ＯＦＦ」を示す値を有する。

図３（Ｂ）は、第１の二値画像データによって表される第１の二値画像６０Ａの例を示す概略図である。第１の二値画像６０Ａによって、複数個の第１の候補画素が抽出されている。図３（Ｂ）の第１の二値画像６０Ａにおいて、スキャン画像６０（図３（Ａ））内の特定色の３個の文字６１、６２、６３を構成する複数個の第１の候補画素６１Ａ、６２Ａ、６３Ａと、囲み線６６を構成する複数個の第１の候補画素６６Ａと、が抽出されている。第１の二値画像６０Ａでは、さらに、スキャン画像６０内の描画６７および写真６８の特定色を有する部分を構成する複数個の第１の候補画素６７Ａ、６８Ａが、抽出されている。

このように、第１の二値化処理によって抽出される第１の候補画素は、抽出すべき囲み線６６を構成する画素だけでなく、囲み線６６とは異なるオブジェクトを構成する画素も含んでいる。

さらに、第１の二値化処理によって抽出される第１の候補画素は、抽出すべき囲み線６６を構成する全ての画素を含んでいるとは限らない。図４は、画像処理に用いる画像の部分画像の一例を示す図である。図４（Ａ）には、図３（Ｂ）の第１の二値画像６０Ａの部分画像ＰＩ１であって、囲み線６６を構成する第１の候補画素を含む部分画像ＰＩ１が示されている。図４（Ａ）に示すように、囲み線６６を構成する画素の一部が、第１の候補画素６６Ａとして抽出できていないので、第１の候補画素６６Ａによって構成される領域は、つながった一本の線を示しておらず、隙間ＮＴを空けて分離している。

この理由を、図５を参照して説明する。図５は、囲み線６６を構成する画素のＲ値の分布を示すヒストグラムである。このヒストグラムは、囲み線６６を構成する複数個の画素について、各階調値のＲ値を有する画素の個数を示したグラフである。図５では、Ｒ値が取り得る階調値の範囲のうち、囲み線色範囲ＲＡのＲ値の範囲ＮＡ（Ｒ１≦Ｒ≦Ｒ２）を含む一部分の範囲（最大値２５５近傍の範囲）のヒストグラムが示されている。図５に示すように、囲み線６６を構成する画素のＲ値は、ある程度の広がりを持って分布している。これは、主として、原稿ＳＣ上でのムラや、原稿ＳＣの読み取り時のムラに、起因している。原稿ＳＣ上でのムラは、原稿ＳＣに記入された囲み線６６が、ペンの筆圧のばらつきなどによってばらつくことなどに起因する。原稿ＳＣの読み取り時のムラは、原稿ＳＣを読取実行部１６０によって読み取る際の原稿ＳＣの設置状態（しわなどの状態）や、読取センサ、光源の特性などに起因する。

また、囲み線６６の記入に用いるペンの色が赤に指定されていても、ユーザは、囲み線６６の記入に、薄い赤色のペンを用いる可能性もあれば、濃い赤色のペンを用いる可能性もある。この場合には、図５に示すように、囲み線６６を構成する画素の色値は、囲み線色範囲ＲＡと、それ以外の範囲との境界部分に、偏って分布する可能性がある。

これらの要因により、囲み線６６を構成する複数個の画素は、図５の領域ＳＡに属する画素のように、第１の候補画素を抽出するための囲み線色範囲ＲＡから外れた色値を有する場合がある。この結果、囲み線６６を構成する複数個の画素のうち、第１の候補画素として抽出されない画素（抽出漏れの画素とも呼ぶ）が発生する。抽出漏れの画素の個数が比較的多いほど、第１の二値画像６０Ａ（図３（Ｂ））において、図４（Ａ）に示す隙間ＮＴが多数発生する。この場合には、第１の二値画像６０Ａ（図３（Ｂ））において、一つながりの囲み線６６に対応する複数個の第１の候補画素６６Ａによって構成される領域が、複数個の領域に分離してしまう。この結果、後述する囲み線判定処理によって、複数個の第１の候補画素６６Ａによって構成される領域が、囲み線であると正しく判定できなくなる可能性が高くなる。

ここで、抽出漏れの画素を少なくするために、より広い囲み線色範囲を予め設定すると、抽出漏れの画素は減少するものの、抽出が不要な画素の個数が過度に増加する可能性がある。抽出が不要な画素は、囲み線６６を構成しない画素、例えば、第１の二値画像６０Ａの第１の候補画素６７Ａのように、囲み線６６を抽出するために必要がない画素である。抽出が不要な画素の増加は、抽出漏れの画素の増加と同様に、囲み線６６の抽出精度の低下をもたらす。このために、本実施例の画像処理では、ＣＰＵ３１０は、第１の二値化処理による抽出漏れの画素を、適切に候補画素として抽出するべく、Ｓ２１０とＳ２１５との処理を実行する。

Ｓ２１０では、ＣＰＵ３１０は、ブロック画像生成処理を実行する。ブロック画像生成処理は、複数個の分割領域（ブロックＢＫとも呼ぶ）をスキャン画像６０内に設定し、当該ブロックＢＫを１個の画素とするブロック画像ＢＩを生成する処理である。

図６は、ブロック画像生成処理のフローチャートである。Ｓ３０５では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０を複数個に分割して、スキャン画像６０内に複数個のブロックＢＫを設定する。なお、スキャン画像６０と第１の二値画像６０Ａとは、互いにサイズ（縦方向および横方向の画素数）が同じであり、スキャン画像６０の画素と第１の二値画像６０Ａの画素とは、一対一に対応している。従って、スキャン画像６０内に複数個のブロックＢＫを設定することと、第１の二値画像６０Ａ内にブロックＢＫを設定すること、とは同義である。図４（Ａ）には、第１の二値画像６０Ａの部分画像ＰＩ１に設定されたブロックＢＫが実線で図示されている。１個のブロックＢＫは、縦方向の画素数および横方向の画素数が所定の個数（例えば、１０〜１００個）の正方形の領域である。スキャン画像６０（第１の二値画像６０Ａ）内に、複数個のブロックＢＫが枡目上に設定される。

Ｓ３１０では、ＣＰＵ３１０は、ブロック画像の初期データを揮発性記憶装置１２０に準備する。ブロック画像は、スキャン画像６０内に設定された複数個のブロックＢＫに一対一で対応する複数個の画素を有する二値画像である。例えば、スキャン画像６０に、縦方向にＭ個、横方向にＮ個の（Ｍ×Ｎ）個のブロックＢＫが設定される場合には、ブロック画像は、縦方向にＭ個、横方向にＮ個の（Ｍ×Ｎ）個の画素を有する二値画像である。初期データでは、例えば、全てのブロック画像内の画素の値が０にされている。

Ｓ３１５では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０内に設定された複数個のブロックＢＫの中から、１個の注目ブロックを選択する。Ｓ３２０では、ＣＰＵ３１０は、注目ブロック内に、１個以上の第１の候補画素が含まれるか否かを判断する。

注目ブロック内に、１個以上の第１の候補画素が含まれる場合には（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、Ｓ３２５にて、ＣＰＵ３１０は、注目ブロックは、抽出漏れの画素を含む可能性がある局所領域であると、決定する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、Ｓ３１０で準備したブロック画像データの初期データにおいて、注目ブロックに対応する画素の値を、「ＯＦＦ」から「ＯＮ」に変更する。この結果、ブロック画像データに、注目ブロックが局所領域であることが記録される。

注目ブロック内に、第１の候補画素が含まれない場合には（Ｓ３２０：ＮＯ）、Ｓ３３０にて、ＣＰＵ３１０は、注目ブロックは局所領域でないと、決定する。具体的には、Ｓ３１０で準備した初期データにおいて、注目ブロックに対応する画素の値を、「ＯＦＦ」のままに維持する。この結果、ブロック画像データに、注目ブロックが局所領域でないことが記録される。

Ｓ３４０では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０内に設定された全てのブロックＢＫを処理したか否かを判断する。未処理のブロックＢＫがある場合には（Ｓ３４０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ３１５に戻って、未処理のブロックＢＫを新たな注目ブロックとして選択する。全てのブロックＢＫを処理した場合には（Ｓ３４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、ブロック画像生成処理を終了する。ブロック画像生成処理が終了された時点で、局所領域であるブロックＢＫと、局所領域でないブロックＢＫと、を規定するブロック画像を表すブロック画像データが生成される。この結果、スキャン画像６０および第１の二値画像６０Ａ内に、局所領域が設定される。

図４（Ｂ）には、図４（Ａ）の第１の二値画像６０Ａの部分画像ＰＩ１に対応するブロック画像の部分画像ＰＢＩが示されている。この部分画像ＰＢＩの複数個の画素のうち、ハッチングされた画素ＢＰ１は、対応するブロックＢＫが局所領域であることを示す「ＯＮ」の画素であり、ハッチングされていない画素ＢＰ２は、対応するブロックＢＫが局所領域であることを示す「ＯＦＦ」の画素である。このブロック画像の部分画像ＰＢＩは、第１の二値画像６０Ａの部分画像ＰＩ１（図４（Ａ））に破線で示す領域ＬＡ内に、局所領域が設定されていることを示している。

図２のＳ２１５のＣＰＵ３１０は、第２の二値化処理を実行する。第２の二値化処理は、局所領域内の画像を二値化することによって、局所領域から、囲み線を構成する複数個の画素の候補であり、上述した第１の候補画素とは異なる画素である第２の候補画素を抽出する処理である。

図７は、第２の二値化処理のフローチャートである。Ｓ４０５では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０および第１の二値画像６０Ａ内に設定された複数個の局所領域の中から、１個の注目局所領域を選択する。具体的には、スキャン画像６０内に設定された複数個のブロックＢＫのうち、対応するブロック画像の画素の値が「ＯＮ」を示すブロックが、順次に注目局所領域として選択される。

Ｓ４１０では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０において注目局所領域内に含まれる１個以上の第１の候補画素の色値の平均色値を算出する。具体的には、注目局所領域内に含まれる１個以上の第１の候補画素のＲＧＢ値に含まれるＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれの平均値Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖが算出される。

Ｓ４１５では、ＣＰＵ３１０は、注目局所領域内に含まれる複数個の局所画素の中から、１個の注目局所画素を選択する。ここで、局所画素は、局所領域ごとに決定される画素であり、局所領域内の第１の候補画素の近傍に位置し、第１の候補画素とは異なる画素である。本実施例では、局所領域内の複数個の画素のうち、当該局所領域内の第１の候補画素とは異なる全ての画素が、局所画素として用いられる。例えば、第１の二値画像６０Ａの部分画像ＰＢＩ（図４（Ａ））の中央の一点破線で示す局所領域ＢＫａ（ブロックＢＫａ）が、注目局所領域である場合には、当該局所領域ＢＫａのハッチングされていない領域内の全ての画素が、局所領域ＢＫａ内の局所画素である。

Ｓ４２０では、ＣＰＵ３１０、スキャン画像６０における注目局所画素の色値（ＲＧＢ値）と、Ｓ４１０にて算出された第１の候補画素の色値の平均色値と、の間のＲＧＢ色空間におけるユークリッド距離Ｄを算出する。

Ｓ４２５では、ＣＰＵ３１０は、算出されたユークリッド距離Ｄが、所定の閾値Ｄｔｈ以下であるか否かを判断する。所定の閾値Ｄｔｈは、第１の二値化処理（図２のＳ２１５）において用いられる囲み線色範囲ＲＡの各成分の範囲（例えば、Ｒ１≦Ｒ≦Ｒ２の範囲）の幅（例えば、（Ｒ２−Ｒ１））より小さく設定されている。

ユークリッド距離Ｄが、所定の閾値Ｄｔｈ以下である場合には（Ｓ４２５：ＹＥＳ）、Ｓ４３０にて、ＣＰＵ３１０は、注目局所画素は第２の候補画素であると決定する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、第１の二値画像６０Ａ内の注目局所画素の値を、「ＯＦＦ」から「ＯＮ」に変更する。この結果、第１の二値画像６０Ａには、第１の候補画素に加えて、第２の候補画素が、候補画素として記録される。

ユークリッド距離Ｄが、所定の閾値Ｄｔｈより大きい場合には（Ｓ４２５：ＮＯ）、Ｓ４３５にて、ＣＰＵ３１０は、注目局所画素は第２の候補画素でないと決定する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、第１の二値画像６０Ａ内の注目局所画素の値を、「ＯＦＦ」のままに維持する。

Ｓ４４０では、ＣＰＵ３１０は、注目局所領域内の全ての局所画素を処理したか否かを判断する。未処理の局所画素がある場合には（Ｓ４４０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４１５に戻って、未処理の局所画素を新たな注目局所画素として選択する。全ての局所画素を処理した場合には（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４４５に処理を進める。

Ｓ４４５では、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０および第１の二値画像６０Ａ内に設定された全ての局所領域を処理したか否かを判断する。未処理の局所領域がある場合には（Ｓ４４５：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４０５に戻って、未処理の局所領域を新たな注目局所領域として選択する。全ての局所領域を処理した場合には（Ｓ４４５：ＹＥＳ）、第２の二値化処理を終了する。第２の二値化処理によって、「ＯＮ」の画素として、第１の候補画素に加えて、第２の候補画素が追加されることによって、第２の二値画像６０Ｂを表す第２の二値画像データが生成される。

図８は、画像処理に用いる画像の一例を示す図である。図８（Ａ）には、第２の二値画像６０Ｂの一例が示されている。第２の二値画像６０Ｂでは、第１の二値画像６０Ａで重出された複数個の第１の候補画素群６１Ａ〜６８Ａの周辺に、第２の候補画素６１Ｂ〜６８Ｂが追加され得る。図８（Ａ）には、第１の二値画像６０Ａの部分画像ＰＩ１と同じ位置の部分画像ＰＩ２が図示されている。図４（Ｃ）には、この第２の二値画像６０Ｂの部分画像ＰＩ２の拡大図が、示されている。部分画像ＰＩ２において、シングルハッチングされた領域内の画素は、第１の二値化処理（Ｓ２０５）で抽出された候補画素（「ＯＮ」の画素）、すなわち、第１の候補画素６６Ａである。クロスハッチングされた領域内の画素は、第２の二値化処理において、候補画素として追加された画素、すなわち、第２の候補画素６６Ｂである。

図２に戻って説明を続ける。Ｓ２１５の第２の二値化処理が終了すると、Ｓ２２０では、ＣＰＵ３１０は、第２の二値画像データに対して、ラベリング処理を行う。具体的には、ＣＰＵ３１０は、連続する一つながりの候補画素群に、１個の識別子を割り当てる。そして、互いに離れた候補画素群に、互いに異なる識別子が割り当てられる。１個の識別子が割り当てられた候補画素群を、第１および第２の二値化処理によって特定された候補オブジェクトとも呼ぶ。例えば、ラベリング処理によって、図８（Ａ）の例では、第２の二値画像６０Ｂにおいて、候補画素６１Ａ、６１Ｂから成る候補オブジェクトが、特定される。候補画素６１Ａ、６１Ｂから成る候補オブジェクトは、スキャン画像６０（図３（Ａ））内の特定色の文字６１に対応している。同様に、スキャン画像６０（図３（Ａ））内の特定色の文字６２、６３、囲み線６６、描画６７の特定色の部分、写真６８の特定色の部分に対応する候補オブジェクトがそれぞれ特定される。

Ｓ２２５では、ＣＰＵ３１０は、抽出された候補オブジェクトに対して、囲み線判定処理を実行する。囲み線判定処理では、抽出された候補オブジェクトのそれぞれが、囲み線であるか否かを判定する処理である。上述したように、第２の二値画像６０Ｂにおいて特定される候補オブジェクトは、囲み線以外のオブジェクトの全部または一部のうちの特定色を有する画像を含む。このために、スキャン画像６０内の囲み線のみを抽出すべく、囲み線判定処理が実行される。具体的には、囲み線判定処理は、抽出された候補オブジェクトが、囲み線としての所定の形状、すなわち、ループ状の形状を有するか否かを判定する。

なお、候補オブジェクトがループ状の形状を有するか否かを判定する方法としては、種々の方法を採用可能である。例えば、以下の方法を採用可能である。ここで、図８（Ａ）の第２の二値画像６０Ｂを例として用いて、説明を行う。判定対象の候補オブジェクトを「対象オブジェクト」と呼び、対象オブジェクトを構成する候補画素（第１の候補画素および第２の候補画素）を「対象候補画素」と呼び、対象オブジェクトには含まれない画素、すなわち、候補画素とは異なる画素（すなわち、第２の二値画像６０Ｂの「ＯＦＦ」の画素）や、他の候補オブジェクトを構成する候補画素を「非対象画素」と呼ぶ。

まず、複数の非対象画素が連続する領域であって、第２の二値画像６０Ｂの端を含む領域が、特定される。特定される領域は、対象オブジェクトの外側を全周に亘って囲む領域である（「第１種外周領域」と呼ぶ）。候補画素６６Ａ、６６Ｂによって構成される囲み線６６に対応する候補オブジェクトが対象オブジェクトである場合、第１種外周領域は、当該候補オブジェクトの外側の全体の領域ＯＡ（図８（Ａ）のハッチングされた領域）である。

第２の二値画像６０Ｂから第１種外周領域ＯＡを除いた残りの領域は、対象オブジェクトの最も外側の輪郭に囲まれた領域である（「第１種判定領域」と呼ぶ）。候補画素６６Ａ、６６Ｂによって構成される囲み線６６に対応する候補オブジェクトが対象オブジェクトである場合、第１種判定領域は、当該候補オブジェクトの最も外側の輪郭に囲まれた領域、すなわち、当該候補オブジェクトと、当該候補オブジェクトの内側の領域と、の全体である。

第１種判定領域から、複数の非対象画素が連続する領域が検出される場合、対象オブジェクトの形状がループ状である、と判定される。囲み線６６に対応する候補オブジェクトが対象オブジェクトである場合、第１種判定領域から、複数の非対象画素が連続する領域（図８（Ａ）のハッチングされていない領域）が検出される。第１種判定領域から、複数の非対象画素が連続する領域が検出されない場合、対象オブジェクトの形状はループ状ではない、と判定される。例えば、文字６１〜６３や、描画６７の一部分や、写真６８の一部分に対応する候補オブジェクトの形状はループ状ではない、と判定される。

囲み線判定処理によって、スキャン画像６０に囲み線がオブジェクトとして含まれる場合には、囲み線が抽出される。図３（Ａ）のスキャン画像６０の例では、スキャン画像６０内の囲み線６６が抽出される。

Ｓ２３０では、ＣＰＵ３１０は、オリジナルのスキャン画像６０を表すスキャンデータを用いて、所定の画像処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０において、囲み線６６によって囲まれる領域を（内側領域とも呼ぶ）を特定する。そして、ＣＰＵ３１０は、囲み線６６と、特定された内側領域内のオブジェクトと、をスキャン画像６０から消去する。例えば、内側領域の外縁の色が、内側領域の背景色として特定される。そして、内側領域内の複数個の画素が、背景色を有する画素と、背景色以外の色を有するオブジェクト画素と、に分類される。そして、内側領域のオブジェクト画素の値が、内側領域の背景色に変更される。さらに、囲み線６６を構成する画素の値が、背景色に変更される。この結果、囲み線６６および囲み線６６に囲まれたオブジェクトがスキャン画像６０から消去された処理済画像６０Ｃを表す処理済画像データが生成される。図８（Ｂ）には、処理済画像６０Ｃの一例が図示されている。この処理済画像９０Ｃでは、図４（Ａ）のスキャン画像６０から、囲み線６６と囲み線６６によって囲まれたオブジェクト６５が消去され、他のオブジェクト６１〜６４、６７、６８の残されている。

Ｓ２３５では、ＣＰＵ３１０は、処理済画像データを、ネットワーク５００を介して、複合機１００に送信する。Ｓ１２０では、複合機１００のＣＰＵ１１０は、サーバ３００から処理済画像データを受信する。Ｓ１３０では、ＣＰＵ１１０は、処理済画像データを用いて印刷データを生成し、生成した印刷データを印刷実行部１７０に供給する。印刷実行部１７０は、受信した印刷データに従って、画像を印刷する。例えば、図３（Ｄ）に示す処理済画像６０Ｃが印刷される。

以上説明した実施例によれば、ＣＰＵ３１０は、ＣＰＵ３１０は、スキャンデータを用いて第１の二値化処理を実行することによって、スキャン画像６０内の複数個の画素から、囲み線６６を構成する複数個の画素の候補である複数個の第１の候補画素を、を抽出する（図２のＳ２０５）。そして、ＣＰＵ３１０は、複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素をそれぞれ含む複数個の局所領域をスキャン画像６０内に設定する（図２のＳ２１０、図６）。これによって、設定された局所領域内の第１の候補画素を除いた複数個の画素が、複数個の局所画素として決定される。さらに、ＣＰＵ３１０は、第２の二値化処理を実行することによって、局所領域ごとに決定される第１の候補画素の平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）を用いて、局所領域内の複数個の局所画素の中から、第２の候補画素を抽出する（図２のＳ２２０、図７）。そして、ＣＰＵ３１０は、ラベリング処理と囲み線判定処理を行うことによって、第２の候補画素を用いて囲み線６６を抽出する（図２のＳ２２０、Ｓ２３０）。

スキャン画像６０内の囲み線６６は、上述した原稿ＳＣ上でのムラや原稿ＳＣの読み取り時のムラなどに起因して、全体的には、色のばらつきが比較的大きい場合がある。そのような場合であっても、局所的には、色のばらつきが比較的小さい場合が多い。例えば、筆圧などによる色の変化が全体的に生じていても、局所的には色はそれほど変化しない。したがって、原稿ＳＣ上でのムラや原稿ＳＣの読み取り時のムラに起因して囲み線６６を構成しているにも拘わらずに、囲み線色範囲ＲＡ外の色値を有する抽出漏れの画素は、当該抽出漏れの画素が属する局所領域について算出された平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）に比較的近い色を有していると考えられる。例えば、図５のヒストグラムにおいて、Ｒ値が囲み線色範囲ＲＡのＲ値の範囲ＮＡから外れたことで第１の二値化処理において抽出されなかった抽出漏れの画素は、領域ＳＡに属する画素である。領域ＳＡに属する抽出漏れの画素を比較的多く含む局所領域では、抽出された第１の候補画素のＲ値は、囲み線色範囲ＲＡのＲ値の範囲ＮＡ内に属しているが、比較的、領域ＳＡに近い値（範囲ＮＡにおける領域ＳＡとの境界の近傍の値）を有していると推定される。このために、領域ＳＡに属する抽出漏れの画素を比較的多く含む局所領域では、領域ＳＡに比較的近いＲａｖ１（図５）が平均色のＲａｖとして算出される。この結果、領域ＳＡに属する抽出漏れの画素を比較的多く含む局所領域では、平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）から距離Ｄ以内の範囲内に、領域ＳＡが比較的多く含まれるから、抽出漏れの画素が適切に第２の候補画素として抽出される。このように、囲み線色範囲ＲＡではなく、局所領域ごとに算出される平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）から距離Ｄ以内の範囲を、第２の候補画素の抽出に用いることで、抽出漏れの画素を第２の候補画素として、精度良く抽出することができる。

一方、領域ＳＡに属する抽出漏れの画素をあまり含まない局所領域では、領域ＳＡから比較的離れたＲａｖ２（図５）が平均色のＲａｖとして算出される。この結果、領域ＳＡに属する抽出漏れの画素をあまり含まない局所領域では、抽出された第１の候補画素のＲ値は、比較的、領域ＳＡから離れた値を有していると推定される。このために、領域ＳＡに属する抽出漏れの画素をあまり含まない局所領域では、平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）から距離Ｄ以内の範囲内に、領域ＳＡがあまり含まれない。したがって、抽出漏れの画素をあまり含まない局所領域では、第２の候補画素があまり抽出されない。このように、局所領域ごとに、第１の候補画素と比較的近い色を有する第２の候補画素が、局所領域ごとに抽出されるので、抽出漏れの画素を高い確率で抽出できるとともに、抽出漏れの画素ではない画素を抽出することを抑制できる。すなわち、全体的には、囲み線６６の色のばらつきが比較的大きい場合であっても、囲み線６６を構成する複数個の画素の候補を精度良く抽出することができる。したがって、囲み線６６を精度良く抽出することができる。

例えば、第２の二値画像６０Ｂの部分画像ＰＩ２（図４（Ｃ））では、中央のブロックＢＫａにおいて、第１の候補画素６６Ａの間の隙間ＮＴを構成する抽出漏れの画素が、第２の候補画素６６Ｂとして、抽出されている。この結果、一つながりの囲み線６６を構成する一つながりの画素群を適切に抽出することができる。この結果、囲み線６６を精度良く抽出することができる。

さらに、ＣＰＵ３１０は、囲み線色範囲ＲＡを用いて、第１の候補画素を抽出する（図２のＳ２０５）。そして、ＣＰＵ３１０は、囲み線色範囲ＲＡとは異なる特定の基準値、具体的には、平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）と閾値Ｄｔｈとを用いて、第２の候補画素を抽出する（図７のＳ４２０、Ｓ４２５）。この結果、互いに異なる基準で、第１の候補画素と第２の候補画素とを適切に抽出することができる。

また、ＣＰＵ３１０は、例えば、第２の候補画素の抽出に用いられる基準値としての平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）は、局所領域内の第１の候補画素の値を用い、局所領域内の第１の候補画素以外の画素、すなわち、複数個の局所画素の値を用いずに、決定される。この結果、第２の候補画素を抽出するための基準値を適切に決定することができる。

また、ＣＰＵ３１０は、ＲＧＢ色空間における特定の色値（具体的には平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ））を基準値として用いて、局所領域内の複数個の局所画素のうち、特定の色値との距離Ｄが、閾値Ｄｔｈ以下である色値を有する画素を第２の候補画素として抽出し、距離Ｄが、閾値Ｄｔｈより大きな色値を有する画素を第２の候補画素として抽出しない（図７のＳ４２５〜Ｓ４３５）。この結果、局所領域内の複数個の局所画素のうち、第１の候補画素に近似した色を有する画素を第２の候補画素として適切に抽出することができる。

さらに、第２の候補画素の抽出に用いられる特定の基準値は、局所領域内の１個以上の画素の値の平均値、すなわち、平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）である（図７のＳ４１０）。この結果、局所領域内の第１の候補画素の値の平均値に基づいて、局所領域内の複数個の局所画素から適切な第２の候補画素を抽出することができる。

また、ＣＰＵ３１０は、スキャン画像６０を分割する複数個の分割領域であるブロックＢＫを、スキャン画像６０内に設定し（図６のＳ３０５）、複数個の分割領域ＢＫのうち、
１個以上の第１の候補画素を含む領域を、第２の候補画素を抽出するための局所領域として設定している（図６のＳ３２０〜Ｓ３３０）。例えば、図４（Ａ）の部分画像ＰＩ１内の隙間ＮＴは、第１の候補画素の近傍に位置しているので、隙間ＮＴが発生している場合に、隙間ＮＴを構成する抽出漏れの画素を第２の候補画素として抽出するためには、第１の候補画素を少なくとも１個以上含む領域を局所領域として設定することが好ましい。逆に、第１の候補画素が一つも存在しない局所領域には、抽出漏れの画素が存在することは考えにくい。本実施例によれば、スキャン画像６０内に、第２の候補画素を抽出するために適した局所領域を設定することができる。

さらに、ＣＰＵ３１０は、図２のＳ２０５にて抽出された複数個の第１の候補画素と、図２のＳ２１５にて抽出された複数個の第２の候補画素と、の両方を候補画素として用いて、囲み線６６を抽出する（図４（Ｃ）、図２のＳ２２０、Ｓ２２５）。この結果、囲み線６６を構成する画素の候補とすべき画素を漏れなく用いて、囲み線６６を精度良く抽出することができる。

また、本実施例の対象画像データは、ユーザによって記入されたマーカを含む原稿を光学的に読み取ることによって得られるスキャンデータであり、抽出すべきオブジェクトは、ユーザによって記入されたマーカである囲み線６６である。したがって、色のムラが比較的発生しやすいスキャン画像６０内のマーカである囲み線６６を構成する画素は、例えば、第１の二値化処理だけでは、漏れなく抽出することが困難である可能性が比較的高い。本実施例では、このような囲み線６６を構成する画素を漏れなく抽出して、囲み線６６を精度良く抽出することができる。

Ｆ．変形例：
（１）上記実施例では、第２の候補画素を抽出するための特定の基準値として、平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）が用いられている。これに代えて、局所領域内の１個以上の画素の値に基づく他の値、例えば、局所領域内の１個以上の画素の値の中間値や最頻値が、特定の基準値として用いられても良い。

（２）上記実施例では、１個以上の第１の候補画素を含むブロックＢＫが局所領域に設定されている。これに代えて、２個以上、あるいは、３個以上の第１の候補画素を含むブロックＢＫを局所領域に設定しても良い。一般的に言えば、局所領域を決定するための基準個数は、１個以上の任意の個数が用いられ得る。

（３）上記実施例では、スキャン画像６０を複数個に分割する複数個のブロックＢＫを用いて、局所領域を設定している。これに代えて、例えば、全ての第１の候補画素のそれぞれ、あるいは、第１の候補画素の中から、スキャン画像６０に分散するように選択された複数個の画素のそれぞれを中心とした所定距離（例えば、３０画素分の距離）以内の領域が、複数個の局所領域として設定されても良い。あるいは、線状につながった第１の候補画素群が複数個特定され、かつ、一の第１の候補画素群の端部と、他の第１の候補画素群の端部と、の間の距離が比較的近い場合に、ＣＰＵ３１０は、当該２つの端部に、抽出漏れの画素を含む隙間ＮＴが存在すると推定して、当該２つの端部を含む１個の局所領域を設定しても良い。

（４）上記実施例では、抽出すべき特定のオブジェクトは、特定色を有する囲み線である。これに代えて、他の特定のオブジェクトが抽出されても良い。例えば、抽出すべき特定のオブジェクトは、特定の色を有する文字や記号であっても良い。この場合には、第１の二値化処理と第２の二値化処理とによって、抽出すべき文字や記号を構成する画素の候補となる候補画素が抽出される。そして当該文字によって構成される候補オブジェクトが、抽出すべき文字や記号であるかを判定する判定処理が、囲み線判定処理に代えて実行される。判定処理は、例えば、パターンマッチングを用いる方法などの公知な方法が用いられ得る。

（５）Ｓ２２５の囲み線判定処理は、上記実施例とは異なる他の種々の方法を採用可能である。例えば、典型的な囲み線の形状パターンを用いるパターンマッチングが採用されても良い。Ｓ２３０の処理は、囲み線によって囲まれたオブジェクトのみを含む画像を生成する画像処理であっても良く、囲み線の内側の領域内の画像に対する様々な画像処理が採用され得る。

（６）上記実施例では、第２の候補画素を抽出するための平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）は、局所領域内の第１の候補画素のみを用い、局所領域内の第１の候補画素とは異なる画素を用いずに算出されている。これに代えて、第１の候補画素と第１の候補画素に隣接する画素とを用い、第１の候補画素でなく、かつ、第１の候補画素とは隣接しない画素を用いずに算出されても良い。

（７）上記実施例では、平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）との色空間における距離Ｄが、閾値Ｄｔｈ以下である局所画素が、第２の候補画素として抽出されている。これに代えて、平均色（Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖ）を含む他の所定範囲、例えば、Ｒａｖ−ΔＶ≦Ｒ≦Ｒａｖ＋ΔＶ、かつ、Ｇａｖ−ΔＶ≦Ｇ≦Ｇａｖ＋ΔＶ、かつ、Ｂａｖ−ΔＶ≦Ｂ≦Ｂａｖ＋ΔＢを満たす色値を有する画素が、第２の候補画素として抽出されても良い。

（８）上記実施例では、ＣＰＵ３１０は、局所領域内の全ての画素のうち、第１の候補画素を除いた局所画素について、第２の候補画素として抽出するか否かを判定している。これに代えて、ＣＰＵ３１０は、局所領域内の第１の候補画素を含む全ての画素について第２の候補画素として抽出するか否かを判定してもよい。この場合には、局所領域のサイズや閾値Ｄｔｈを適切に設定することで、局所領域内の第１の候補画素のほとんどを、第２の候補画素としても抽出することができる。この場合には、Ｓ２２５の囲み線判定処理は、第２の候補画素のみを用いて実行されても良い。

（９）処理済画像データの用途としては、印刷に限らず、任意の用途を採用可能である。例えば、複合機１００のＣＰＵ１１０は、取得した処理済画像データを、将来に利用するために、不揮発性記憶装置１３０に格納してもよい。また、処理済画像データは、複合機１００以外の装置、例えば、ネットワーク５００に接続された他のサーバやユーザのパーソナルコンピュータ（図示省略）に、処理済画像データを送信してもよい。

（１０）上記実施例では、対象画像データとして、読取実行部１６０によって光学的に読み取られたスキャンデータが採用されている。これに限らず、例えば、デジタルカメラによって光学的に読み取られた画像データを採用してもよく、文書やイラストなどを作成するためのアプリケーションプログラムを用いて加工して得られる画像データであってもよい。また、囲み線は、例えば、ペンを用いて記入された囲み線に限られず、上記アプリケーションプログラムを用いて、画像内に描画された囲み線であっても良い。

（１１）上記実施例のサーバ３００が実行する画像処理は、サーバ３００と異なる種類の装置（例えば、デジタルカメラ、スキャナ、パーソナルコンピュータ、携帯電話）によって実現されてもよい。また、サーバ３００は、ネットワークを介して互いに通信可能な複数個の装置（例えば、コンピュータ）を含んでも良い。サーバ３００が実行する画像処理は、複数個の装置によって、一部ずつ実行され得る。この場合には、複数個の装置が、１個の画像処理装置として機能する。

上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。例えば、サーバ３００が実行する画像処理の全部または一部は、論理回路を含む専用のハードウェア回路によって実現されても良い。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

６０...スキャン画像、６０Ａ...第１の二値画像、６０Ｂ...第２の二値画像、６０Ｃ...処理済画像、６１〜６８...オブジェクト、１００...複合機、１１０...ＣＰＵ、１２０...揮発性記憶装置、１３０...不揮発性記憶装置、１３２...コンピュータプログラム、１４０...表示部、１５０...操作部、１６０...読取実行部、１７０...印刷実行部、１８０...通信インタフェース、３００...サーバ、３１０...ＣＰＵ、３２０...揮発性記憶装置、３３０...不揮発性記憶装置、３３２...コンピュータプログラム、３８０...通信インタフェース、５００...ネットワーク、９００...システム

Claims (9)

1. 画像処理装置であって、
   対象画像を表す対象画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の複数個の画素の中から、特定の色値の範囲内の色で示される複数個の第１の候補画素を抽出する第１の画素抽出部と、
   前記複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素をそれぞれ含む１個以上の局所領域を前記対象画像内に設定することによって、前記第１の候補画素の近傍に位置し、前記第１の候補画素とは異なる複数個の局所画素を前記１個以上の局所領域ごとに決定する領域設定部と、
   前記１個以上の局所領域ごとに、前記局所領域内の前記複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素の値に基づいて決定される特定の基準値を用いて、前記局所領域内の複数個の前記局所画素の中から、複数個の第２の候補画素を抽出する第２の画素抽出部と、
   前記複数個の第２の候補画素を用いて、前記対象画像内の前記特定の色値の範囲内の色で示される特定のオブジェクトを抽出するオブジェクト抽出部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記第１の画素抽出部は、前記特定の色値の範囲を用いて、前記第１の候補画素を抽出し、
   前記第２の画素抽出部は、前記特定の色値の範囲とは異なる色値の範囲を規定する前記特定の基準値を用いて、前記第２の候補画素を抽出する、画像処理装置。
3. 請求項１または２に記載の画像処理装置であって、
   前記第２の候補画素の抽出に用いられる前記特定の基準値は、前記局所領域内の前記第１の候補画素の値を用いて、前記局所領域内の前記複数個の局所画素の値を用いずに、決定される、画像処理装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記特定の基準値は、特定の色空間における特定の色値を含み、
   前記第２の画素抽出部は、前記局所領域内の前記複数個の局所画素のうち、前記特定の色空間内における前記特定の色値との距離が、閾値以下である色値を有する画素を前記第２の候補画素として抽出し、前記特定の色空間内における前記特定の色値との距離が、前記閾値より大きな色値を有する画素を前記第２の候補画素として抽出しない、画像処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記特定の基準値は、前記複数個の第１の候補画素のうちの前記局所領域内の１個以上の画素の値の平均値である、画像処理装置。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記領域設定部は、前記対象画像を分割する複数個の分割領域を前記対象画像内に設定し、前記複数個の分割領域のうち、基準個数以上の前記第１の候補画素を含む領域を前記局所領域として設定する、画像処理装置。
7. 請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記オブジェクト抽出部は、前記第１の抽出部によって抽出された前記複数個の第１の候補画素と、前記第２の抽出部によって抽出された前記複数個の第２の候補画素と、の両方を用いて、前記対象画像内の前記特定のオブジェクトを抽出する、画像処理装置。
8. 請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記対象画像データは、ユーザによって記入されたマーカを含む原稿を光学的に読み取ることによって得られるスキャンデータであり、
   前記特定のオブジェクトは、ユーザによって記入されたマーカを示すオブジェクトである、画像処理装置。
9. コンピュータプログラムであって、
   対象画像を表す対象画像データを取得する画像データ取得機能と、
   前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の複数個の画素の中から、特定の色値の範囲内の色で示される複数個の第１の候補画素を抽出する第１の画素抽出機能と、
   前記複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素をそれぞれ含む１個以上の局所領域を前記対象画像内に設定することによって、前記第１の候補画素の近傍に位置し、前記第１の候補画素とは異なる複数個の局所画素を前記１個以上の局所領域ごとに決定する領域設定機能と、
   前記１個以上の局所領域ごとに、前記局所領域内の前記複数個の第１の候補画素のうちの１個以上の画素の値に基づいて決定される特定の基準値を用いて、前記局所領域内の複数個の前記局所画素の中から、複数個の第２の候補画素を抽出する第２の画素抽出機能と、
   前記複数個の第２の候補画素を用いて、前記対象画像内の前記特定の色値の範囲内の色で示される特定のオブジェクトを抽出するオブジェクト抽出機能と、
   をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。

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