JP2016192679A - Image processing program, image processing device, and image processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像データの画質を改善可能な画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。 The present invention relates to an image processing program, an image processing apparatus, and an image processing method that can improve the image quality of image data.
従来、画像データの画質を改善するための技術が知られている。例えば、特許文献1に開示の画像形成装置は、読み取った原稿に基づいて生成した濃度ヒストグラムから、周辺部と比較して頻度が高い極大位置を検出する。画像形成装置は、3つ以上の極大位置が検出された場合、最も濃度が高い極大位置を画像ピーク位置、最も濃度が低い極大位置を地肌ピーク位置、画像ピーク位置と地肌ピーク位置とに挟まれる領域に存在する極大位置を裏写りピーク位置として検出する。画像形成装置は、画像区分と裏写り区分との中間濃度を閾値として画像データの二値化処理を行い、濃度調整後の画像データを光書き込みユニットに与える。これにより、裏写り区分以下の濃度の画像が記録紙上に再現されることが抑制される。
Conventionally, techniques for improving the image quality of image data are known. For example, the image forming apparatus disclosed in
上記の従来技術によれば、画像データから裏写りに基づくオブジェクトが除去されるのみならず、例えば中間色のオブジェクトが除去される場合がある。中間色は、用紙の地色の濃度とキャラクタの印刷色の濃度との間にある濃度を有する色である。そのため、従来技術によれば、中間色は、裏写り区分に含まれる。画像データに必要なオブジェクトが中間色である場合、中間色のオブジェクトが一律に画像処理されると、画像データの色合いが大きく変化するおそれがある。 According to the above-described conventional technology, not only objects based on show-through are removed from image data, but also, for example, intermediate color objects may be removed. The intermediate color is a color having a density between the density of the background color of the paper and the density of the print color of the character. Therefore, according to the prior art, the intermediate color is included in the show-through section. When an object necessary for image data is an intermediate color, if the intermediate color object is uniformly subjected to image processing, the hue of the image data may change greatly.
本発明の目的は、画像データの色合いを保持しつつ、画像データの画質を改善可能な画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法を提供することである。 An object of the present invention is to provide an image processing program, an image processing apparatus, and an image processing method capable of improving the image quality of image data while maintaining the color of the image data.
本発明の第一態様に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、用紙の画像を示す画像データに含まれる複数の画素のうちで、第一色範囲に含まれる色値を有する画素である第一属性画素を特定するステップであって、前記第一色範囲は、前記用紙の色に対応する色値の範囲である、第一特定ステップと、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、第二色範囲に含まれる色値を有する画素である第二属性画素を特定するステップであって、前記第二色範囲は、第一閾値未満の色値を含み、且つ前記第一色範囲と重複しない色値の範囲である、第二特定ステップと、前記画像データに含まれる複数の部分領域の各々について、前記部分領域に含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値を、候補色として記憶部に登録可能な登録ステップと、前記画像データに含まれる対象画素の色値を、対象色に置換可能なステップであって、前記対象画素は、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、特定された前記第一属性画素及び特定された前記第二属性画素とは異なる画素であり、前記対象色は、前記記憶部に登録された複数の前記候補色のうちで、前記対象画素の色値に最も近い前記候補色である、第一置換ステップとを実行させる。 The image processing program according to the first aspect of the present invention causes a computer to have a first attribute that is a pixel having a color value included in a first color range among a plurality of pixels included in image data indicating an image of a sheet. A step of specifying a pixel, wherein the first color range is a range of color values corresponding to the color of the paper, and among the plurality of pixels included in the image data, Identifying a second attribute pixel that is a pixel having a color value included in a two-color range, wherein the second color range includes a color value less than a first threshold and overlaps the first color range A second specific step that is a range of color values not to be performed, and for each of the plurality of partial areas included in the image data, color values of representative colors representing the color values of the plurality of pixels included in the partial area, Registration that can be registered in the storage unit as a candidate color And a step of replacing a color value of a target pixel included in the image data with a target color, wherein the target pixel is the specified first among the plurality of pixels included in the image data. One attribute pixel and the specified second attribute pixel are different pixels, and the target color is the closest to the color value of the target pixel among the plurality of candidate colors registered in the storage unit The first replacement step, which is a candidate color, is executed.
本発明の第二態様に係る画像処理装置は、用紙の画像を示す画像データに含まれる複数の画素のうちで、第一色範囲に含まれる色値を有する画素である第一属性画素を特定する手段であって、前記第一色範囲は、前記用紙の色に対応する色値の範囲である、第一特定手段と、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、第二色範囲に含まれる色値を有する画素である第二属性画素を特定する手段であって、前記第二色範囲は、第一閾値未満の色値を含み、且つ前記第一色範囲と重複しない色値の範囲である、第二特定手段と、前記画像データに含まれる複数の部分領域の各々について、前記部分領域に含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値を、候補色として記憶部に登録可能な登録手段と、前記画像データに含まれる対象画素の色値を、対象色に置換可能な手段であって、前記対象画素は、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、特定された前記第一属性画素及び特定された前記第二属性画素とは異なる画素であり、前記対象色は、前記記憶部に登録された複数の前記候補色のうちで、前記対象画素の色値に最も近い前記候補色である、第一置換手段とを備える。 An image processing apparatus according to a second aspect of the present invention specifies a first attribute pixel that is a pixel having a color value included in a first color range among a plurality of pixels included in image data indicating a paper image. The first color range is a range of color values corresponding to the color of the paper, and a second color range among the plurality of pixels included in the image data. Means for identifying a second attribute pixel that is a pixel having a color value, wherein the second color range includes a color value less than a first threshold and does not overlap with the first color range. For each of the plurality of partial areas included in the image data, a second specific means that is a range of the representative color values representing the color values of the plurality of pixels included in the partial area are used as candidate colors. Registration means that can be registered in the storage unit, and a target image included in the image data The target pixel can be replaced with a target color, and the target pixel is the specified first attribute pixel and the specified second attribute among the plurality of pixels included in the image data. A first replacement unit that is a pixel different from a pixel, and the target color is the candidate color closest to the color value of the target pixel among the plurality of candidate colors registered in the storage unit; Prepare.
本発明の第三態様に係る画像処理方法は、用紙の画像を示す画像データに含まれる複数の画素のうちで、第一色範囲に含まれる色値を有する画素である第一属性画素を特定するステップであって、前記第一色範囲は、前記用紙の色に対応する色値の範囲である、第一特定ステップと、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、第二色範囲に含まれる色値を有する画素である第二属性画素を特定するステップであって、前記第二色範囲は、第一閾値未満の色値を含み、且つ前記第一色範囲と重複しない色値の範囲である、第二特定ステップと、前記画像データに含まれる複数の部分領域の各々について、前記部分領域に含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値を、候補色として記憶部に登録可能な登録ステップと、前記画像データに含まれる対象画素の色値を、対象色に置換可能なステップであって、前記対象画素は、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、特定された前記第一属性画素及び特定された前記第二属性画素とは異なる画素であり、前記対象色は、前記記憶部に登録された複数の前記候補色のうちで、前記対象画素の色値に最も近い前記候補色である、第一置換ステップとを備える。 An image processing method according to a third aspect of the present invention specifies a first attribute pixel that is a pixel having a color value included in a first color range among a plurality of pixels included in image data indicating a paper image. The first color range is a range of color values corresponding to the color of the paper, and a second color range among a plurality of pixels included in the image data. A second attribute pixel that is a pixel having a color value included in the color value, wherein the second color range includes a color value less than a first threshold and does not overlap with the first color range For each of the plurality of partial areas included in the image data, the color value of the representative color representing the color values of the plurality of pixels included in the partial area is set as a candidate color. A registration step that can be registered in the storage unit; A color value of the target pixel included in the data can be replaced with a target color, the target pixel being the specified first attribute pixel and the specified among the plurality of pixels included in the image data The second attribute pixel is a different pixel, and the target color is the candidate color closest to the color value of the target pixel among the plurality of candidate colors registered in the storage unit. A first replacement step.
本発明の第一〜第三態様によれば、画像データに含まれる対象画素の色値を、その色値に最も近い候補色である対象色に置換可能である。従って、画像の色合いを保持しつつ、画像データの画質を改善できる。 According to the first to third aspects of the present invention, the color value of the target pixel included in the image data can be replaced with the target color that is the candidate color closest to the color value. Therefore, the image quality of the image data can be improved while maintaining the color of the image.
本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。図1を参照し、画像処理システム10を説明する。画像処理システム10は、画像読取装置1、及びPC2を備える。画像読取装置1及びPC2は、通信ケーブル3を介して接続される。画像読取装置1は、内蔵されたイメージセンサによって、原稿1Aから画像を読み取る。具体的に、イメージセンサは、原稿1Aに光を射出し、原稿1Aからの反射光を検出することで、原稿1Aから画像を読み取る。画像読取装置1は、読み取った画像を画像データにデータ化する。以下、画像読取装置1によって読み取られた原稿1Aの画像を、「元画像」といい、データ化された元画像を、「元画像データ」という。本実施形態の画像読取装置1は、一枚の原稿1Aから画像を読取る毎に、一ページ分の元画像データを生成する。
An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The
画像読取装置1は、通信ケーブル3を介して元画像データをPC2に出力する。本実施形態において、画像読取装置1は周知のシートフィードスキャナである。PC2は、画像読取装置1から出力された元画像データを、通信ケーブル3を介して受信する。一例として元画像データは、256階調の3原色(Red,Green,Blue)の色値を有する複数の画素によって元画像を示すBMP形式の画像データである。なお、画像読取装置1はシートフィードスキャナに限定されず、フラットベッドスキャナなど、他の周知のイメージスキャナでもよい。元画像データはBMP形式に限定されず、JPG,GIF,PNGなど、他の形式のデータでもよい。
The
PC2の電気的構成を説明する。PC2は、PC2の制御を司るCPU21を備える。CPU21は、ROM22、RAM23、HDD24、ドライブ装置25、第1通信インタフェース(I/F)26、第2通信I/F27、入力部28、及び表示部29と電気的に接続する。ROM22には、ブートプログラム、Basic Input/Output System(BIOS)等が記憶される。RAM23には、一時的なデータが記憶される。HDD24は、コンピュータが読取り可能な非一時的な記憶媒体、例えばハードディスク等で構成される。HDD24には、CPU21に処理を実行させるためのアプリケーションプログラム(以下、単に「プログラム」という。)、及びOSが記憶される。プログラムは、画像読取装置1に画像読取りを実行させるためのドライバプログラムを含む。HDD24には、通信ケーブル3を介して画像読取装置1から受信した元画像データが記憶されるデータバッファが設けられる。
The electrical configuration of the
ドライブ装置25は、光学メディアなどの記憶媒体25Aに記憶された情報を読み出すことができる。CPU21は、記憶媒体25Aに記憶されたプログラムをドライブ装置25によって読み出し、HDD24に記憶できる。第1通信I/F26は、PC2が通信ケーブル3を介して画像読取装置1と接続するためのインタフェース素子である。第2通信I/F27は、PC2が図示外のネットワークを介して他の機器と接続するためのインタフェース素子である。入力部28は、例えば、ボタン、キーボード、マウス等を含む。表示部29はLiquid Crystal Display(LCD)である。
The
なお、HDD24は、例えば、フラッシュメモリ及び/又はROM等の他の非一時的な記憶媒体で構成されてもよい。非一時的な記憶媒体は、情報を記憶する期間に関わらず、情報を留めておくことが可能な記憶媒体であればよい。非一時的な記憶媒体は、一時的な記憶媒体(例えば、伝送される信号)を含まなくてもよい。CPU21として、汎用的なプロセッサーが用いられてもよい。CPU21によって実行される処理の一部は、他の電子部品(例えば、ASIC)によって実行されてもよい。CPU21によって実行される処理は、複数の電子機器(つまり、複数のCPU)によって分散処理されてもよい。プログラムは、例えば、図示外のネットワークに接続されたサーバからダウンロードされて(即ち、伝送信号として送信され)、HDD24に記憶されてもよい。この場合、プログラムは、サーバに備えられたHDDなどの非一時的な記憶媒体に保存されていることとなる。
The
PC2のCPU21によって実行される処理を説明する。本実施形態では、ユーザは原稿1Aを画像読取装置1にセットした後、PC2を操作してドライバプログラムを起動する。CPU21は、起動されたドライバプログラムを実行して、ユーザの操作に応じて画像読取装置1に画像読取り指示を送信する。画像読取り指示を受信した画像読取装置1は、原稿1Aから画像を読取り、元画像データを生成してPC2に送信する。
Processing executed by the
本実施形態では、ユーザはドライバプログラムが提供するインタフェース画面を介して、ノイズ除去機能を実行するかを選択できる。ノイズ除去機能は、画像データにノイズ画像が含まれている場合、そのノイズ画像を除去又は低減する機能である。ノイズ画像は、例えば異物画像及び裏写り画像である。異物画像は、例えば、原稿に印刷されている画像とは異なる異物(例えば、ゴミやシミ等)の画像である。裏写り画像は、原稿の読取面とは反対面に表された画像が、原稿の読取面側に透けて現れる画像である。また、原稿の地紋が不要な場合、地紋もノイズ画像として見なされてよい。 In this embodiment, the user can select whether to execute the noise removal function via the interface screen provided by the driver program. The noise removal function is a function for removing or reducing a noise image when the image data includes a noise image. The noise image is, for example, a foreign object image and a show-through image. The foreign object image is, for example, an image of a foreign object (for example, dust or a stain) different from the image printed on the document. The show-through image is an image in which an image shown on the side opposite to the reading surface of the document appears through the reading surface side of the document. In addition, when the copy-forgery-inhibited pattern of the original is unnecessary, the copy-forgery-inhibited pattern may be regarded as a noise image.
ノイズ除去機能の実行が選択されている場合、CPU21はドライバプログラムに基づいて、PC2から受信した元画像データを対象にメイン処理(図2参照)を実行する。なおCPU21は、PC2から元画像データを受信する毎に、受信した元画像データを対象にメイン処理を自動的に実行してもよい。CPU21は、ユーザが元画像データを指定してノイズ除去機能の実行を指示した場合に、指定された元画像データを対象にメイン処理を実行してもよい。
When execution of the noise removal function is selected, the
図2に示すメイン処理において、まずCPU21はHDD24から1ページ分の元画像データを取得して、RAM23に読み出す(S1)。なおCPU21は、以下の各処理をRAM23の記憶領域上で実行する。次いでCPU21は、図3に示す地色候補取得処理を実行する(S3)。地色は、画像読取装置1で読み取られた原稿1Aの用紙色である。
In the main process shown in FIG. 2, first, the
図3に示すように、まずCPU21は、S1で取得した元画像データに基づいて、G値のヒストグラムであるhistGを生成する(S21)。詳細には、CPU21は、元画像データの全画素(例えば、600画素×400画素=二十四万画素)の各G値に基づいて、横軸がG値の256階調、縦軸が頻度(画素数)を示すヒストグラムを生成する。CPU21は、生成したhistGに基づいて、最頻値のG値であるbackGを取得する(S23)。最頻値は、ヒストグラム中で最も画素数が多い階調値である。
As shown in FIG. 3, first, the
読取り画像のうち、読取られた原稿のうちで画像が印刷されていない部分を、地色画像という。通常の読取り画像では、地色画像が読取り画像中で最も大きな面積を占め、且つ、地色画像が視覚的に明るい色(例えば、輝度の高い色)で構成される。3原色(Red,Green,Blue)のうち、Greenは最も色の明るさを示す色要素(例えば、輝度)に近い特性を有する。従ってCPU21は、G値のヒストグラム(histG)に基づいて、地色画像を示す可能性が高い画素と共に、その画素の数量及びG値をより正確に特定できる。
Of the read image, a portion of the read document where no image is printed is referred to as a ground color image. In a normal read image, the ground color image occupies the largest area in the read image, and the ground color image is composed of visually bright colors (for example, high brightness colors). Among the three primary colors (Red, Green, and Blue), Green has a characteristic close to a color element (for example, luminance) indicating the brightness of the color. Therefore, the
CPU21は、取得したbackGを有する全ての画素に基づいて、R値のヒストグラムであるhistRgと、B値のヒストグラムであるhistBgとを生成する(S25)。例えばCPU21は、元画像データのうちでbackGを有する画素が十八万画素であった場合、これらの十八万画素のみでhistRg及びhistBgを生成する。histRgは、横軸が赤の256階調、縦軸が頻度(画素数)を示すヒストグラムである。histBgは、横軸が青の256階調、縦軸が頻度(画素数)を示すヒストグラムである。CPU21は、生成したhistRgに基づいて最頻値のR値であるbackRを取得し、且つ生成したhistBgに基づいて最頻値のB値であるbackBを取得する(S27)。これにより、CPU21は地色画像を示す可能性が高い画素のR値及びB値を取得する。
The
次いでCPU21は、取得したRGB色空間の色値(backR,backG,backB)を、YCbCr色空間の色値に変換する(S29)。これによりCPU21は、地色の候補色(backY,backCb,backCr)を取得する。CPU21は、RGB色空間の色値をYCbCr色空間の色値に変換する場合、以下の式(1)〜(3)を用いてY値(輝度)、Cb値、Cr値を算出すればよい。なお、式(1)〜(3)における「>>10」は、10ビットの右シフトであり、2−10(=1/1024)を乗算することを示す。
Y=(306×R+601×G+117×B)>>10・・・式(1)
Cb=(−174×R−338×G+512×B)>>10・・・式(2)
Cr=(512×R−430×G−82×B)>>10・・・式(3)
その後、CPU21は処理をメイン処理(図2参照)に戻す。なお、Cb値、Cr値に関しては、正の整数値とするために、上記式(2)及び式(3)で求めた値に、「128」を加算してもよい。
Next, the
Y = (306 × R + 601 × G + 117 × B) >> 10 (1)
Cb = (− 174 × R-338 × G + 512 × B) >> 10 (2)
Cr = (512 × R-430 × G-82 × B) >> 10 Formula (3)
Thereafter, the
図2に示すメイン処理において、CPU21はS3の実行後、図4に示す背景閾値算出処理を実行する(S5)。図4に示すように、まずCPU21は、有効画素閾値(pthresh)を算出する(S31)。pthreshは、元画像のうちで有効画像領域に含まれる画素を判別するための閾値である。有効画像領域は、元画像のうちで無効な画像(例えば、ゴミやシミ等の微小な画像)を除いた領域である。換言すると、無効な画像は、元画像のうちで極めて頻度が少ない色値の画像である。本実施形態では、CPU21は元画像データの全画素数に数パーセント(一例として、2〜3%)を乗算することで、pthreshを算出する。
In the main process shown in FIG. 2, after executing S3, the
次いでCPU21は、S21と同様に、S1で取得した元画像データの全画素に基づいて、R値のヒストグラムであるhistR、及びB値のヒストグラムであるhistBを生成する(S33)。CPU21は、S21及びS33で生成したヒストグラム(histR/histG/histB)に基づいて、pthresh以上の画素数領域(gamR/gamG/gamB)を夫々特定する(S35)。CPU21は、取得した画素数領域(gamR/gamG/gamB)の各々について、最大階調値(Rmax,Gmax,Bmax)を取得する(S37)。CPU21は、取得した画素数領域(gamR/gamG/gamB)の各々について、最小階調値(Rmin,Gmin,Bmin)を取得する(S39)。
Next, as in S21, the
例えば、CPU21は元画像データの全画素(例えば、二十四万画素)に基づいて、図5に示すhistRを生成する(S33)。CPU21は、図5に示すhistRにおいて、pthresh以上の画素数領域をgamRとして特定する(S35)。CPU21は、図5に示すhistRにおいて、gamRの最大階調値「240」をRmaxとして取得し、gamRの最小階調値「90」をRminとして取得する(S37,S39)。CPU21は、図5に示す例と同様に、Gmax,Bmax,Gmin,Bminを取得すればよい。
For example, the
CPU21は、最大階調値(Rmax,Gmax,Bmax)から最小階調値(Rmin,Gmin,Bmin)までの距離であるcontrastを算出する(S41)。contrastは、RGB色空間におけるユークリッド距離である。CPU21は、以下の式(4)を用いてcontrastを算出すればよい。
contrast=√((Rmax−Rmin)2+(Gmax−Gmin)2+(Bmax−Bmin)2)・・・式(4)
The
Contrast = √ ((Rmax−Rmin) 2 + (Gmax−Gmin) 2 + (Bmax−Bmin) 2 ) (4)
CPU21は、算出したcontrastから背景閾値(backth)を算出する(S43)。backthは、地色を含む背景色の色範囲に含まれる色値を有する画素を判別するための閾値である。背景色は、地色及びその近似色の総称である。例えばCPU21は、以下の式(5)を用いてbackthを算出する。
backth=((MAXTH−MINTH)×(contrast−MINCON)/(MAXCON−MINCON))+MINTH・・・式(5)
The
backth = ((MAXTH−MINTH) × (contrast−MINCON) / (MAXCON−MINCON)) + MINTH (5)
但し、MAXTHは、backthの上限値を示す定数の閾値であり、一例として「60」である。MINTHは、backthの下限値を示す定数の閾値であり、一例として「30」である。backthは、MINTHとMAXTHとの間で可変の値である。MAXCONは、contrastの上限値を示す定数であり、一例として「245」である。contrastの値がMAXCONである場合、backthはMAXTHとなる。MINCONは、contrastの下限値を示す定数であり、一例として「105」である。contrastの値がMINCONである場合、backthはMINTHとなる。 However, MAXTH is a constant threshold value indicating the upper limit value of backth, and is “60” as an example. MINTH is a constant threshold value indicating the lower limit value of backth, and is “30” as an example. backth is a variable value between MINTH and MAXTH. MAXCON is a constant indicating the upper limit value of contrast, and is “245” as an example. When the value of contrast is MAXCON, backth is MAXTH. MINCON is a constant indicating the lower limit value of contrast, and is “105” as an example. When the value of contrast is MINCON, backth is MINTH.
CPU21は、式(5)で算出されたbackthがMINTH以上且つMAXTH以下である場合、そのbackthを算出結果とする。但し、CPU21は、式(5)で算出されたbackthがMAXTHを超える場合、MAXTHをbackthとして算出する。CPU21は、式(5)で算出されたbackthがMINTH未満である場合、MINTHをbackthとして算出する。その後、CPU21は処理をメイン処理(図2参照)に戻す。
CPU21 makes the backth a calculation result, when the backth calculated by Formula (5) is more than MINTH and less than MAXTH. However, the
図2に示すメイン処理において、CPU21はS5の実行後、図6に示す画素分類処理を実行する(S7)。図6に示すように、まずCPU21は、元画像データからRGB色空間の注目画素を取得する(S51)。S51で取得される注目画素は、元画像データの全画素のうち、画素分類処理が実行されていない未処理画素の一つである。CPU21は、取得した注目画素の色値(R,G,B)を、式(1)を用いて輝度(Y値)に変換する(S53)。CPU21は、変換したY値が閾値(th1)未満であるか判断する(S55)。th1は暗色の画素を判別するための閾値であり、例えば「64」である。暗色は、例えば文字や図形などを表す輝度が小さい色(即ち、視覚的に暗い色)である。
In the main process shown in FIG. 2, the
Y値がth1未満であると判断された場合(S55:YES)、注目画素の色値は暗色の色範囲に含まれる。この場合、CPU21は注目画素を第二属性に分類する(S57)。CPU21は、注目画素の識別情報と第二属性とを対応付けて、RAM23に記憶する。第二属性は、注目画素の色値が暗色に対応することを示す、画素の属性情報である。
When it is determined that the Y value is less than th1 (S55: YES), the color value of the target pixel is included in the dark color range. In this case, the
Y値がth1未満でないと判断された場合(S55:NO)、CPU21は地色の候補色のRGB値(backR,backG,backB)から注目画素の色値(R,G,B)までの距離であるL1を算出する(S59)。L1は、RGB色空間におけるユークリッド距離である。なおCPU21は、式(4)と同様の手法によってL1を算出すればよい。
When it is determined that the Y value is not less than th1 (S55: NO), the
CPU21は、算出したL1がS43で算出したbackthを超えるか判断する(S61)。L1がbackthを超えないと判断された場合(S61:NO)、注目画素の色値は背景色の色範囲に含まれる。この場合、CPU21は注目画素を第一属性に分類する(S63)。CPU21は、注目画素の識別情報と第一属性とを対応付けて、RAM23に記憶する。第一属性は、注目画素の色値が背景色に対応することを示す、画素の属性情報である。
The
L1がbackthを超えると判断された場合(S61:YES)、注目画素の色値は中間色の色範囲に含まれる。中間色は、背景色よりも輝度が小さく、且つ暗色よりも輝度が大きい色である。即ち中間色は、背景色よりも視覚的に暗い色であり、且つ暗色よりも視覚的に明るい色である。中間色の色範囲は、背景色の色範囲と暗色の色範囲との間にある。この場合、CPU21は注目画素を第三属性に分類する(S65)。CPU21は、注目画素の識別情報と第三属性とを対応付けて、RAM23に記憶する。第三属性は、注目画素の色値が中間色に対応することを示す、画素の属性情報である。
When it is determined that L1 exceeds backth (S61: YES), the color value of the target pixel is included in the color range of the intermediate color. The intermediate color is a color having a lower luminance than the background color and a higher luminance than the dark color. That is, the intermediate color is visually darker than the background color and visually brighter than the dark color. The intermediate color range is between the background color range and the dark color range. In this case, the
CPU21は、S57,S63,S65の何れかの実行後、未処理画素ありか判断する(S67)。未処理画素なしと判断された場合(S67:NO)、CPU21は処理をメイン処理(図2参照)に戻す。未処理画素ありと判断された場合(S67:YES)、CPU21は処理をS51に戻して、次の未処理画素を注目画素として取得する。以降の処理は、上述と同様である。
After executing any of S57, S63, and S65, the
図2に示すメイン処理において、CPU21はS7の実行後、図7及び図8に示すテーブル作成処理を実行する(S9)。図7に示すように、まずCPU21は、元画像データの全画素の各色値(R,G,B)を、式(1)〜(3)を用いてYCbCr色空間の色値に夫々変換する(S71)。次にCPU21は、元画像データからN×N画素の注目ブロックを取得する(S73)。S73で取得される注目ブロックは、元画像データに含まれる複数の分割ブロックのうち、テーブル作成処理が実行されていない未処理ブロックの一つである。複数の分割ブロックは、元画像を格子状にN×N画素のブロック単位で分割した複数の正方形状の画像領域である。
In the main process shown in FIG. 2, the
CPU21は、取得した注目ブロックの全画素に基づいて、Y値,Cb値,Cr値の各ヒストグラム(bhistY/bhistCb/bhistCr)を生成する(S75)。bhistYは、注目ブロックの全画素の各Y値に基づいて生成された、横軸がY値の16階調、縦軸が頻度(画素数)を示すヒストグラムである。bhistCbは、注目ブロックの全画素の各Cb値に基づいて生成された、横軸がCb値の16階調、縦軸が頻度(画素数)を示すヒストグラムである。bhistCrは、注目ブロックの全画素の各Cr値に基づいて生成された、横軸がCr値の16階調、縦軸が頻度(画素数)を示すヒストグラムである。
The
CPU21は、取得した注目ブロックの全画素に基づいて、Y値,Cb値,Cr値の各平均値であるブロック別平均値(baveY,baveCb,baveCr)を算出する(S77)。baveYは、注目ブロックの全画素の各Y値の合計値を、注目ブロックの全画素数で除算したY平均値である。baveCbは、注目ブロックの全画素の各Cb値の合計値を、注目ブロックの全画素数で除算したCb平均値である。baveCrは、注目ブロックの全画素の各Cr値の合計値を、注目ブロックの全画素数で除算したCr平均値である。即ちブロック別平均値は、注目ブロックに含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値である。
The
CPU21は、取得したヒストグラム(bhistY/bhistCb/bhistCr)の各々に基づいて、Y値,Cb値,Cr値の各最頻値の画素数(yY/yCb/yCr)を取得する(S79)。CPU21は、取得したヒストグラム(bhistY/bhistCb/bhistCr)の各々に基づいて、Y値,Cb値,Cr値の各最頻値の階調値(xY/xCb/xCr)を取得する(S81)。
Based on each of the acquired histograms (bhistY / bhistCb / bhistCr), the
CPU21は、取得したヒストグラム(bhistY/bhistCb/bhistCr)の各々に基づいて、取得した階調値(xY/xCb/xCr)の各々に隣り合う階調値の画素数のうち、多い方の画素数(αY/αCb/αCr)を夫々取得する(S83)。CPU21は、取得した画素数(αY/αCb/αCr)を、最頻値の画素数(yY/yCb/yCr)に夫々加算して、ばらつき量(qY/qCb/qCr)を算出する(S85)。ばらつき量(qY/qCb/qCr)は、注目ブロックに含まれる複数の画素の色値のばらつき量を示す。
Based on each of the acquired histograms (bhistY / bhistCb / bhistCr), the
図9及び図10を参照して、図7に示す処理を具体的に説明する。図9に示す元画像データ9は、1280×960画素で構成され、且つ96個の分割ブロックを含む。各分割ブロックは、4096画素(N=64)で構成された画像領域である。CPU21は、注目ブロックとして分割ブロック「B066」を取得した場合(S73)、分割ブロック「B066」に含まれる4096画素の各Y値に基づいて、図10に示すbhistYを生成し、且つbaveYを算出する(S75、S77)。
With reference to FIGS. 9 and 10, the process shown in FIG. 7 will be described in detail. The
本例のbhistYは、256階調のY値を16の階調(bin数)で示すヒストグラムである。一つの階調(bin)の幅は、256階調のY値の16階調に対応する。各階調(bin)の階調値は、その階調の幅に対応するY値の中央値で表す。例えば、最小bin(1階調目)は、Y値「0」〜「15」に対応する。最小binの中央値は、Y値「7.5」である。CPU21は、bhistYに基づいて、Y値の最頻値の画素数である「2800」を、yYとして取得する(S79)。CPU21は、bhistYに基づいて、yY「2800」に対応する12階調目の中央値であるY値「183」を、xYとして取得する(S81)。
The bhistY in this example is a histogram indicating the Y value of 256 gradations with 16 gradations (bin number). The width of one gradation (bin) corresponds to 16 gradations of Y value of 256 gradations. The gradation value of each gradation (bin) is represented by the median value of Y values corresponding to the gradation width. For example, the minimum bin (first gradation) corresponds to Y values “0” to “15”. The median value of the minimum bin is the Y value “7.5”. Based on bhistY, the
図10に示すbhistYでは、xY「183」に隣り合う階調値は、11階調目の中央値である「167」、及び13階調目の中央値である「199」である。階調値「199」の画素数「1000」は、階調値「167」の画素数よりも多い。従ってCPU21は、階調値「199」の画素数「1000」を取得して、yY「2800」に加算することで、qYは「3800」を算出する(S83、S85)。CPU21は、図9及び図10に示す例と同様に、分割ブロック「B066」についてbaveCb,baveCr,qCb,qCrを取得すればよい。
In bhistY shown in FIG. 10, the gradation values adjacent to xY “183” are “167” which is the median value of the 11th gradation and “199” which is the median value of the 13th gradation. The number of pixels “1000” of the gradation value “199” is larger than the number of pixels of the gradation value “167”. Therefore, the
図8に示すように、CPU21はS85の実行後、取得したばらつき量(qY/qCb/qCr)の全てが、ばらつき判定閾値(bthresh)未満であるか判断する(S87)。bthreshは、注目ブロックにおける全画素の各色値のばらつきを判別するための閾値である。例えばCPU21は、注目ブロックの全画素数に「0.9」を乗算した値を、bthreshとして算出する。ばらつき量(qY/qCb/qCr)の全てがbthresh未満であると判断された場合(S87:YES)、分割ブロックにおける全画素の各色値のばらつきが相対的に大きい。この場合、CPU21は処理を後述のS91に進める。
As shown in FIG. 8, after executing S85, the
ばらつき量(qY/qCb/qCr)の少なくとも一つがbthresh未満でないと判断された場合(S87:NO)、分割ブロックにおける全画素の各色値のばらつきが相対的に小さい。この場合、CPU21は、S77で取得したブロック別平均値(baveY,baveCb,baveCr)を、RAM23が記憶する三次元テーブル100(図11参照)に登録する(S89)。
When it is determined that at least one of the variation amounts (qY / qCb / qCr) is not less than bthresh (S87: NO), variations in the color values of all the pixels in the divided block are relatively small. In this case, the
本実施形態の三次元テーブル100には、夫々固有の色範囲を定めた記憶領域である256個の色定義領域が設けられる。これらの色定義領域によって定められる256個の色範囲は、YCbCr色空間において256階調のY値,Cb値,Cr値を夫々16階調幅で分割した、立方体状の三次元色範囲である。即ち、各色定義領域は、256階調のYCbCr色空間において、16階調幅のY値、16階調幅のCb値、及び16階調幅のCr値で表される色範囲を定める。CPU21は三次元テーブル100において、注目ブロックの識別情報及びブロック別平均値を、そのブロック別平均値を含む色範囲を定めた色定義領域に登録する。
The three-dimensional table 100 of the present embodiment is provided with 256 color definition areas, which are storage areas each defining a unique color range. The 256 color ranges defined by these color definition regions are cubic three-dimensional color ranges obtained by dividing the Y value, Cb value, and Cr value of 256 gradations by 16 gradation widths in the YCbCr color space. That is, each color definition area defines a color range represented by a Y value having a 16 gradation width, a Cb value having a 16 gradation width, and a Cr value having a 16 gradation width in a 256 gradation YCbCr color space. In the three-dimensional table 100, the
CPU21は、S89の実行後、未処理ブロックありか判断する(S91)。未処理ブロックありと判断された場合(S91:YES)、CPU21は処理をS73に戻して、次の未処理ブロックを注目ブロックとして取得する。以降の処理は、上述と同様である。未処理ブロックなしと判断された場合(S91:NO)、元画像データに含まれる複数の分割ブロックの全てに対して上記の処理を実行済みである。三次元テーブル100には、ばらつき量の全てがbthresh以上の分割ブロックと同数のブロック別平均値が、各々対応する色定義領域に登録されている。
After executing S89, the
この場合、CPU21は、三次元テーブル100に定められた色定義領域毎に、各色定義領域に登録されたブロック別平均値(baveY,baveCb,baveCr)の平均値を、ポスタリゼーション候補色(pcY,pcCb,pcCr)として算出及び登録する(S93)。なおCPU21は、複数の色定義領域のうち、ブロック別平均値が登録されている色定義領域だけ、そのポスタリゼーション候補色を算出する。CPU21は、一つの色定義領域にブロック別平均値が一つだけ登録されている場合、そのブロック別平均値をポスタリゼーション候補色として算出する。CPU21は、算出したポスタリゼーション候補色を三次元テーブル100に登録する。その後、CPU21は処理をメイン処理(図2参照)に戻す。
In this case, for each color definition area defined in the three-dimensional table 100, the
図10及び図11を参照して、図8に示す処理を具体的に説明する。図10に示すbhistYでは、bthreshは4096画素に「0.9」を乗算した「3686(小数点以下は切り捨て)」である。CPU21は、qY「3800」がbthresh未満でないと判断する。CPU21は、図10に示す例と同様に、yCb及びyCrの各々がbthresh未満であるか判断する。分割ブロック「B066」のばらつき量(qY/qCb/qCr)の少なくとも一つ(本例では、qY)がbthresh以上であるため(S87:NO)、CPU21は次のようにS89を実行する。
The processing shown in FIG. 8 will be specifically described with reference to FIGS. In bhistY shown in FIG. 10, bthresh is “3686 (rounded down after the decimal point)” obtained by multiplying 4096 pixels by “0.9”. The
CPU21は分割ブロック「B066」のブロック別平均値(baveY,baveCb,baveCr)を、三次元テーブル100に登録する(S89)。図11に示す三次元テーブル100では、X軸がCr値の256階調(−128〜127)、Y軸がY値の256階調(0〜255)、Z軸がCb値の256階調(−128〜127)を示す。三次元テーブル100には、256ブロックの色定義領域が設けられている。色定義領域「ds000」は、三次元テーブル100の原点位置(0,0,0)を含む色定義領域である。色定義領域「ds000」は、YCrCb色空間におけるY値「0〜15」、Cr値「0〜15」、Cb値「0〜15」の三次元色範囲を定めた記憶領域である。色定義領域「ds000」は、YCrCb色空間において最も暗い色である黒色の色範囲に相当する。
The
図11に示すように、分割ブロック「B066」のブロック別平均値「bave1」が(9,2,2)である場合、CPU21は分割ブロック「B066」の識別情報及びブロック別平均値「bave1」を、色定義領域「ds000」に登録する。同様に、CPU21は、元画像データ9(図9参照)に含まれる256個の分割ブロックの全てについて、各々の分割ブロックの識別情報及びブロック別平均値を、対応する色定義領域に登録する。その結果、三次元テーブル100には、96個のブロック別平均値が登録される。本例では、三つのブロック別平均値「bave1」,「bave2」,「bave3」が、色定義領域「ds000」に登録される。
As illustrated in FIG. 11, when the average value “bave1” for each block of the divided block “B066” is (9, 2, 2), the
次にCPU21は、三次元テーブル100の色定義領域毎に、次のようにポスタリゼーション候補色(pcY,pcCb,pcCr)を算出する(S93)。例えばCPU21は、色定義領域「ds000」のポスタリゼーション候補色「pc000」を算出する場合、「bave1」,「bave2」,「bave3」の各Y値の平均値を、pcYとして算出する。同様にCPU21は、三つのブロック別平均値に基づいて、Cb値の平均値をpcCbとして算出し、Cr値の平均値をpcCrとして算出する。CPU21は、ブロック別平均値が登録されている全ての色定義領域について、各々のポスタリゼーション候補色を算出する。従って三次元テーブル100には、少なくとも一つのブロック別平均値が登録されている色定義領域と同数のポスタリゼーション候補が登録される。
Next, the
図2に示すメイン処理において、CPU21はS9の実行後、図12に示す出力画像生成処理を実行する(S11)。図12に示すように、まずCPU21は、S71で色空間を変換したYCbCr色空間の全画素から、注目画素を取得する(S101)。S101で取得される注目画素は、S71で色空間が変換された全画素のうち、出力画像生成処理が実行されていない未処理画素の一つである。CPU21は、RAM23に記憶されている注目画素の属性情報に基づいて、注目画素が第二属性であるか判断する(S103)。注目画素が第二属性であると判断された場合(S103:YES)、CPU21は、注目画素の色値(Y,Cb,Cr)をそのままRAM23に出力する(S105)。
In the main process shown in FIG. 2, the
注目画素が第二属性でないと判断された場合(S103:NO)、CPU21はRAM23に記憶されている注目画素の属性情報に基づいて、注目画素が第三属性であるか判断する(S107)。注目画素が第三属性でないと判断された場合(S107:NO)、注目画素は第一属性である。この場合、CPU21は、S29で取得した地色の候補色(backY,backCb,backCr)を、注目画素の色値としてRAM23に出力する(S109)。注目画素が第三属性であると判断された場合(S107:YES)、CPU21は後述のポスタリゼーション処理(図13参照)を実行する(S111)。
When it is determined that the target pixel is not the second attribute (S103: NO), the
CPU21は、S105,S109,S111の何れかの実行後、未処理画素ありか判断する(S113)。未処理画素なしと判断された場合(S113:NO)、CPU21は処理をメイン処理(図2参照)に戻す。未処理画素ありと判断された場合(S113:YES)、CPU21は処理をS101に戻して、次の未処理画素を注目画素として取得する。以降の処理は、上述と同様である。
After executing any of S105, S109, and S111, the
図13に示すポスタリゼーション処理では、まずCPU21は、S101で取得した注目画素を中心とするM×M画素の領域に含まれる画素の各Y値を取得する。CPU21は、取得された複数のY値における、Y最大値とY最小値との差であるdYを算出する(S121)。dYは、注目画素を含む所定範囲(M×M画素)内の複数の画素の色値のばらつき量を示す。CPU21は、算出したdYが閾値(th2)未満であるか判断する(S123)。th2は、M×M画素における輝度(Y値)のばらつきを判別するための閾値であり、一例として「60」である。dYがth2未満でないと判断された場合(S123:NO)、M×M画素における輝度のばらつきが相対的に大きい。この場合、CPU21は、注目画素の色値(Y,Cb,Cr)をそのままRAM23に出力して(S125)、処理をメイン処理(図2参照)に戻す。
In the posterization process shown in FIG. 13, first, the
dYがth2未満であると判断された場合(S123:YES)、M×M画素における輝度のばらつきが相対的に小さい。この場合、CPU21は、三次元テーブル100(図11参照)に登録されているポスタリゼーション候補色の中から、注目画素の色値に最も近い対象色を決定する(S127)。なおCPU21は、式(4)と同様の手法によって、注目画素の色値(Y,Cb,Cr)から各ポスタリゼーション候補色(pcY,pcCb,pcCr)までの距離を夫々算出する。算出した距離は、YCbCr色空間におけるユークリッド距離である。CPU21は、算出した距離が最も短いポスタリゼーション候補色を、対象色として決定すればよい。
When it is determined that dY is less than th2 (S123: YES), the variation in luminance between M × M pixels is relatively small. In this case, the
CPU21は、決定した対象色(pcY,pcCb,pcCr)から注目画素の色値(Y,Cb,Cr)までの距離であるL2を算出する(S129)。L2は、YCbCr色空間におけるユークリッド距離である。なおCPU21は、式(4)と同様の手法によってL2を算出すればよい。CPU21は、算出したL2が閾値(th3)未満であるか判断する(S131)。th3は、対象色が注目画素の色値と近似するかを判別するための閾値であり、一例として「20」である。
The
L2がth3未満でないと判断された場合(S131:NO)、対象色が注目画素の色値と近似していない。この場合、CPU21はS125を実行して、注目画素の色値をそのままRAM23に出力し、処理をメイン処理(図2参照)に戻す。L2がth3未満であると判断された場合(S131:YES)、対象色が注目画素の色値と近似している。この場合、CPU21は、YCbCr色空間における白基準値(255,0,0)と注目画素の色値(Y,Cb,Cr)との輝度差であるL3を算出する(S133)。白基準値は、YCbCr色空間における白色の色値である。本実施形態では、CPU21は、白色のY値「255」から注目画素のY値を減算した値を、L3として算出する。
When it is determined that L2 is not less than th3 (S131: NO), the target color does not approximate the color value of the target pixel. In this case, the
CPU21は、算出したL3が閾値(th4)未満であるか判断する(S135)。th4は、注目画素の色値が白色と近似するかを判別するための閾値であり、一例として「32」である。L3がth4未満でないと判断された場合(S135:NO)、注目画素の色値は白色に近似していない。この場合、CPU21は、注目画素の色値(Y,Cb,Cr)を、S127で決定された対象色(pcY,pcCb,pcCr)に置換して、RAM23に出力する(S137)。その後、CPU21は処理をメイン処理(図2参照)に戻す。
The
L3がth4未満であると判断された場合(S135:YES)、注目画素の色値は白色に近似している。この場合、CPU21は、YCbCr空間において、対象色が注目画素の色値よりも白基準値から離れるか判断する(S139)。換言すれば、CPU21は、対象色と白基準値との距離が、注目画素の色値と白基準値との距離よりも大きいか判断する。本実施形態では、CPU21は、対象色の輝度(pcY値)が注目画素の輝度(Y値)以上である場合、対象色が注目画素の色値よりも白基準値から離れないと判断する(S139:NO)。この場合、対象色は、注目画素の色値と視覚的に同じ明るさの色、又は注目画素よりも視覚的に明るい色である。CPU21はS137を実行して、注目画素の色値を対象色に置換してRAM23に出力し、処理をメイン処理(図2参照)に戻す。
When it is determined that L3 is less than th4 (S135: YES), the color value of the target pixel approximates white. In this case, the
CPU21は、対象色のpcY値が注目画素のY値未満である場合、対象色が注目画素の色値よりも白基準値から離れると判断する(S139:NO)。この場合、対象色は、注目画素の色値よりも視覚的に暗い色である。CPU21はS125を実行して、注目画素の色値をそのままRAM23に出力し、処理をメイン処理(図2参照)に戻す。
When the pcY value of the target color is less than the Y value of the target pixel, the
図14及び図15を参照して、図13に示す処理を具体的に説明する。図14に示すように、CPU21は、S101で取得した注目画素t1が第三属性の画素である場合(S107:YES)、注目画素t1を中心とする9画素(M=3)の領域D1からdYを取得する(S121)。領域D1では、注目画素t1を含む4画素が夫々、読み取られた文字の画像を示す。領域D1の9画素のうち、これら4画素を除いた5画素は、用紙を読み取った地色の画像を示す。
The process shown in FIG. 13 will be specifically described with reference to FIGS. As illustrated in FIG. 14, when the target pixel t1 acquired in S101 is a third attribute pixel (S107: YES), the
この場合、文字の画像を示す4画素の各Y値の最小値が、領域D1のY最小値である。地色の画像を示す5画素の各Y値の最大値が、領域D1のY最大値である。領域D1におけるY最小値及びY最大値の差(即ち、領域D1内の輝度差)は、相対的に大きい。注目画素t2の色値を対象色pcに置換すると、注目画素t2とその周囲の画素との色差が大きくなり、元画像の色合いを損なうおそれがある。従ってCPU21は、dYがth2未満でないため(S123:NO)、注目画素t1の色値をそのまま出力する(S125)。
In this case, the minimum value of each Y value of the four pixels indicating the character image is the Y minimum value of the region D1. The maximum value of the Y values of the five pixels indicating the ground color image is the maximum Y value of the region D1. The difference between the Y minimum value and the Y maximum value in the area D1 (that is, the luminance difference in the area D1) is relatively large. If the color value of the pixel of interest t2 is replaced with the target color pc, the color difference between the pixel of interest t2 and the surrounding pixels may increase, and the hue of the original image may be impaired. Accordingly, since dY is not less than th2 (S123: NO), the
一方、CPU21は、S101で取得した注目画素t2が第三属性の画素である場合(S107:YES)、注目画素t2を中心とする3×3画素の領域D2からdYを取得する(S121)。領域D2では、注目画素t2の右隣りの1画素は、例えば微小なゴミを読み取ったノイズ画像を示す。領域D2の9画素のうち、この1画素を除いた8画素は、用紙を読み取った地色の画像を示す。この場合、ノイズ画像を示す1画素のY値が、領域D2のY最小値である。地色の画像を示す8画素の各Y値の最大値が、領域D2のY最大値である。領域D2におけるY最小値及びY最大値の差(即ち、領域D2内の輝度差)は、相対的に小さい。従ってCPU21は、dYがth2未満であるため(S123:YES)、更に以下の処理を行う。
On the other hand, when the target pixel t2 acquired in S101 is a pixel having the third attribute (S107: YES), the
図15に示すように、CPU21は三次元テーブル100のポスタリゼーション候補色の中から、注目画素t2の色値(tY,tCb,tCr)に最も近い対象色pc(pcY,pcCb,pcCr)を決定する(S127)。CPU21は、注目画素t2の色値から対象色pcまでの距離(L2)を算出する(S129)。L2が閾値(th3)未満でない場合(S131:NO)、注目画素t2の色値と対象色pcとの色差が大きい。注目画素t2の色値を対象色pcに置換すると、元画像における注目画素t2の色合いが損なわれるおそれがある。従ってCPU21は、注目画素t2の色値をそのまま出力する(S125)。
As shown in FIG. 15, the
L2が閾値(th3)未満である場合(S131:YES)、CPU21は、白色のY値「255」と注目画素t2のtY値との輝度差(L3)を算出する(S133)。tY値が「223」以下である場合、L3は閾値(th4)以上である(S135:NO)。注目画素t2は白色に近い色ではないため、CPU21は注目画素t2の色値を対象色pcに置換して出力する(S137)。この場合、仮に置換後の注目画素t2の輝度が低下しても、注目画素t2は白色に近い色ではないため、輝度の低下が視覚的に判別しにくい。従って、置換前の注目画素t2の色合いを保持できる。
When L2 is less than the threshold value (th3) (S131: YES), the
tY値が「223」を超える場合、L3は閾値(th4)未満である(S135:YES)。注目画素t2は白色に近い色であるため、注目画素t2の色値を対象色pcに置換した場合に置換後の注目画素t2の輝度が低下すると、その輝度の低下が視覚的に目立ちやすい。注目画素t2の色合いが視覚的に暗くなることで、置換前の注目画素t2の色合いが損なわれるおそれがある。そこでCPU21は、対象色のpcY値が注目画素t2のtY値未満であるか判断する(S139)。
When the tY value exceeds “223”, L3 is less than the threshold value (th4) (S135: YES). Since the target pixel t2 is a color close to white, when the luminance value of the target pixel t2 after replacement is reduced when the color value of the target pixel t2 is replaced with the target color pc, the decrease in luminance is visually noticeable. Since the color of the target pixel t2 is visually dark, the color of the target pixel t2 before replacement may be impaired. Therefore, the
pcY値がtY値未満でない場合(S139:NO)、注目画素t2の色値を対象色pcに置換すると、置換後の注目画素t2の輝度が維持又は増加する。即ち、注目画素t2の色合いが、視覚的に明るさが変化しないか、又は視覚的に明るくなる。従ってCPU21は、注目画素t2の色値を対象色pcに置換して出力する(S137)。一方、pcY値がtY値未満である場合(S139:YES)、注目画素t2の色値を対象色pcに置換すると、置換後の注目画素t2の輝度が低下して、置換後の注目画素t2の色合いが視覚的に暗くなる。従ってCPU21は、注目画素t2の色値をそのまま出力する(S125)。
When the pcY value is not less than the tY value (S139: NO), when the color value of the target pixel t2 is replaced with the target color pc, the luminance of the target pixel t2 after the replacement is maintained or increased. That is, the hue of the pixel of interest t2 does not change in brightness visually or becomes brighter visually. Therefore, the
図12に示す出力画像生成処理では、未処理画素なしと判断された場合(S113:NO)、元画像データの全画素について、各々の色値(Y,Cb,Cr)がRAM23に出力されている。この場合、CPU21は、RAM23に出力された全画素の各色値を、式(1)〜(3)を用いてRGB色空間に夫々逆変換する(S115)。これにより、CPU21は、BMP形式の処理済み画像データを取得して、HDD24に保存する。その後、CPU21はメイン処理(図2参照)に戻して、メイン処理を終了する。なおCPU21は、S115を実行することなく、YCbCr色空間の処理済み画像データ(例えば、JPEG形式の画像データ)を、HDD24に保存してもよい。
In the output image generation process shown in FIG. 12, when it is determined that there is no unprocessed pixel (S113: NO), each color value (Y, Cb, Cr) is output to the
処理済み画像データでは、第三属性の画素に含まれる特定画素の色値が、その色値に最も近いポスタリゼーション候補色に置換されている。特定画素は、第三属性の画素のうちで、白色に近似しない色値を有する画素、又は対象色の輝度以上の輝度を有する画素である。これにより、元画像データに含まれる特定画素の色値を、その色値に最も近いポスタリゼーション候補色に置換できるため、元画像の色合いを保持しつつ元画像データの画質を改善できる。 In the processed image data, the color value of the specific pixel included in the pixel of the third attribute is replaced with the posterization candidate color closest to the color value. The specific pixel is a pixel having a color value that does not approximate white, or a pixel having a luminance equal to or higher than the luminance of the target color among the pixels of the third attribute. Thereby, the color value of the specific pixel included in the original image data can be replaced with the posterization candidate color closest to the color value, so that the image quality of the original image data can be improved while maintaining the hue of the original image.
処理済み画像データでは、第一属性の画素の色値が地色の候補色に置換されている。即ち、背景色の色範囲に含まれる全ての画素の色値が地色の候補色に統一されているため、元画像データの画質が改善される。処理済み画像データでは、第二属性の画素の色値がそのまま保持されている。第二属性の画素の色値は暗色の範囲に含まれるため、第二属性の画素にノイズ画像が含まれていても、ユーザはそのノイズ画像を視覚的に判別困難である。従って、第二属性の画素の色値を置換しないことによって、元画像の色合いが保持される。 In the processed image data, the color value of the pixel having the first attribute is replaced with the ground candidate color. That is, since the color values of all the pixels included in the background color range are unified with the ground candidate colors, the image quality of the original image data is improved. In the processed image data, the color value of the pixel of the second attribute is held as it is. Since the color value of the second attribute pixel is included in the dark color range, even if the second attribute pixel includes a noise image, it is difficult for the user to visually distinguish the noise image. Therefore, the hue of the original image is maintained by not replacing the color value of the pixel having the second attribute.
なお、上記実施形態は、各種変形が可能である。例えば、メイン処理(図2参照)は、画像読取装置1のCPUによって実行されてもよい。この場合、画像読取装置1のCPUは、原稿1Aから画像を読み取った後、生成した元画像データにメイン処理を実行すればよい。画像読取装置1のCPUは、メイン処理によって生成された処理済み画像データを、PC2に送信すればよい。
The above embodiment can be variously modified. For example, the main process (see FIG. 2) may be executed by the CPU of the
CPU21は、ポスタリゼーション処理(S111)において、全ての第三属性の画素にS127,S137を実行してもよい。この場合、元画像データに含まれる全ての第三属性の画素の色値を対象色に置換できる。CPU21は、S79〜S87を実行しなくてもよい。この場合、複数の分割ブロックと同数のブロック別平均値を、三次元テーブル100の各々対応する色定義領域に登録できる。
The
CPU21は、S121,S123を実行しなくてもよい。この場合、色値のばらつきが大きい領域内にある第三属性の画素の色値を、対象色に置換できる。CPU21は、S129,S131を実行しなくてもよい。この場合、対象色と近似しない第三属性の画素の色を、対象色に置換できる。CPU21は、S133,S135を実行しなくてもよい。この場合、白色と近似する第三属性の画素の色値を、対象色に置換できる。CPU21は、S139を実行しなくてもよい。この場合、第三属性の画素の色値を、その色値よりも暗い対象色に置換できる。
The
CPU21は、S133において、YCbCr色空間における白基準値(255,0,0)と注目画素の色値(Y,Cb,Cr)とのユークリッド距離を、L3として算出してもよい。この場合、注目画素の色値が白色と近似するかを、より正確に判断できる。CPU21は、S139において、対象色(pcY,pcCb,pcCr)から白基準値(255,0,0)までのユークリッド距離と、注目画素の色値(Y,Cb,Cr)から白基準値(255,0,0)までのユークリッド距離とに基づいて、対象色が注目画素の色値よりも白基準値から離れるか判断してもよい。この場合、注目画素の色値と対象色との何れが白色に近いか(即ち、視覚的に明るいか)を、より正確に判断できる。
In S133, the
上記実施形態のメイン処理では、元画像データの画像フォーマットがRGB色空間からYCbCr色空間に変換されている。元画像データの画像フォーマットは、RGB色空間に限定されず、他の色空間(例えば、CMYK色空間)でもよい。元画像データの画像フォーマットは、YCbCr色空間とは異なる他の色空間(例えば、YUV色空間)に変換されてもよい。 In the main processing of the above embodiment, the image format of the original image data is converted from the RGB color space to the YCbCr color space. The image format of the original image data is not limited to the RGB color space, and may be another color space (for example, CMYK color space). The image format of the original image data may be converted into another color space (for example, YUV color space) different from the YCbCr color space.
上記実施形態によれば、CPU21は元画像データに含まれる複数の画素のうちで、背景色の色範囲に含まれる色値を有する画素である第一属性の画素を特定する(S61:NO、S63)。CPU21は元画像データに含まれる複数の画素のうちで、暗色の色範囲に含まれる色値を有する画素である第二属性の画素を特定する(S55:YES、S57)。CPU21は元画像データに含まれる複数の分割ブロックの各々について、分割ブロックに含まれる複数の画素の色値を代表するブロック別平均値(baveY,baveCb,baveCr)を、ポスタリゼーション候補色(pcY,pcCb,pcCr)としてRAM23の三次元テーブル100に登録する(S89、S93)。CPU21は、元画像データに含まれる複数の画素のうち、特定された第一属性の画素及び第二属性の画素とは異なる第三属性の画素(対象画素)の色値を、その色値に最も近いポスタリゼーション候補色である対象色に置換可能である(S111)。
According to the above-described embodiment, the
これによれば、元画像データに含まれる対象画素の色値を、その色値に最も近いポスタリゼーション候補色に置換可能である。従ってCPU21は、元画像の色合いを保持しつつ、元画像データの画質を改善できる。
According to this, it is possible to replace the color value of the target pixel included in the original image data with the posterization candidate color closest to the color value. Therefore, the
CPU21は、元画像データに含まれる複数の分割ブロックの各々について、分割ブロックに含まれる複数の画素の色値を代表するブロック別平均値(baveY,baveCb,baveCr)を、ポスタリゼーション候補色(pcY,pcCb,pcCr)としてRAM23の三次元テーブル100に登録する(S89、S93)。CPU21は、YCbCr色空間における第三属性の画素(対象画素)の色値と白基準値との距離(L3)が、閾値(th4)未満であるか判断する(S135)。CPU21は、YCbCr色空間において対象色の色値が対象画素の色値よりも白基準値から離れるか判断する(S139)。CPU21は、L3がth4未満でないと判断された対象画素、又は対象色の色値が対象画素の色値よりも白基準値から離れないと判断された対象画素について、その色値を対象色に置換する(S137)。CPU21は、L3がth4未満であると判断され、且つ対象色の色値が対象画素の色値よりも白基準値から離れると判断された対象画素について、その色値を保持する(S125)。
The
これによれば、元画像データに含まれる対象画素のうち、白色の色値に近い場合は、その色値に最も近いポスタリゼーション候補色である対象色に置換しても画像の色合いが暗くならない画素について、その色値が対象色に置換可能である。従ってCPU21は、画像の色合いが暗くなることを抑制しつつ、元画像データの画質を改善できる。
According to this, among the target pixels included in the original image data, when the color value is close to the white color value, the pixel in which the hue of the image does not become dark even if the target color is the posterization candidate color closest to the color value The color value can be replaced with the target color. Therefore, the
CPU21は、複数の分割ブロックの各々についてばらつき量(qY/qCb/qCr)を算出する(S85)。CPU21は、特定の分割ブロックのブロック別平均値を、候補色として登録する(S87:NO、S89)。特定の分割ブロックは、算出されたばらつき量(qY/qCb/qCr)がばらつき判定閾値(bthresh)以上となる分割ブロックである。これによれば、画素の色値のばらつきが大きい分割ブロックに基づいて、ポスタリゼーション候補色が生成されることを防止できる。
The
CPU21は、分割ブロックに含まれる複数の画素の色値に基づいて算出された、YCbCr色空間における色値の平均値(baveY,baveCb,baveCr)を、ポスタリゼーション候補色として登録する(S93)。これによれば、CPU21は分割ブロックの代表色の色値を簡易且つ正確に登録できる。
The
CPU21は、YCbCr色空間における対象画素の色値と対象色との距離(L2)を算出する(S129)。CPU21は、算出されたL2が閾値(th3)未満である場合、対象画素の色値を対象色に置換する(S131:YES、S137)。CPU21は、算出されたL2がth3以上である場合、対象画素の色値を保持する(S131:NO、S125)。これによれば、対象画素の色値が、その色値と大きく異なる対象色に置換されることを防止できる。
The
CPU21は、元画像データのうちで対象画素を含むM×M画素の色値のばらつき量(dY)を算出する(S121)。CPU21は、算出されたdYが閾値(th2)未満である場合、対象画素の色値を対象色に置換する(S123:YES、S137)。CPU21は、算出されたdYがth2以上である場合、対象画素の色値を保持する(S123:NO、S125)。これによれば、色値のばらつきが大きい領域内にある対象画素の色値が、対象色に置換されることを防止できる。
The
CPU21は、元画像データに含まれる第一属性の画素の色値を、用紙の色に対応する色値の範囲に含まれる地色の候補色(backY,backCb,backCr)に置換する(S109)。CPU21は、元画像データに含まれる第二属性の画素の色値を保持する(S105)。これによれば、背景色の画素を地色の候補色に置換することで、元画像データの画質を改善できる。暗色の画素を保持することで、元画像の色合いを保持することができる。
The
上記実施形態において、CPU21は本発明の「コンピュータ」の一例である。S61及びS63は、本発明の「第一特定ステップ」の一例である。S55及びS57は、本発明の「第二特定ステップ」の一例である。S89及びS93は、本発明の「登録ステップ」の一例である。S111は、本発明の「第一置換ステップ」の一例である。HDD24に記憶されたドライバプログラムは、本発明の「画像処理プログラム」の一例である。S85は、本発明の「第一算出ステップ」の一例である。S129は、本発明の「第二算出ステップ」の一例である。S121は、本発明の「第三算出ステップ」の一例である。S135は、本発明の「第一判断ステップ」の一例である。S139は、本発明の「第二判断ステップ」の一例である。S105及びS109は、本発明の「第二置換ステップ」の一例である。
In the above embodiment, the
PC2は、本発明の「画像処理装置」の一例である。S61及びS63を実行するCPU21は、本発明の「第一特定手段」の一例である。S55及びS57を実行するCPU21は、本発明の「第二特定手段」の一例である。S89及びS93を実行するCPU21は、本発明の「登録手段」の一例である。S111を実行するCPU21は、本発明の「第一置換手段」の一例である。メイン処理(図2参照)は、本発明の「画像処理方法」の一例である。
The
2 PC
21 CPU
23 RAM
24 HDD
2 PC
21 CPU
23 RAM
24 HDD
Claims (9)
用紙の画像を示す画像データに含まれる複数の画素のうちで、第一色範囲に含まれる色値を有する画素である第一属性画素を特定するステップであって、前記第一色範囲は、前記用紙の色に対応する色値の範囲である、第一特定ステップと、
前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、第二色範囲に含まれる色値を有する画素である第二属性画素を特定するステップであって、前記第二色範囲は、第一閾値未満の色値を含み、且つ前記第一色範囲と重複しない色値の範囲である、第二特定ステップと、
前記画像データに含まれる複数の部分領域の各々について、前記部分領域に含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値を、候補色として記憶部に登録可能な登録ステップと、
前記画像データに含まれる対象画素の色値を、対象色に置換可能なステップであって、前記対象画素は、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、特定された前記第一属性画素及び特定された前記第二属性画素とは異なる画素であり、前記対象色は、前記記憶部に登録された複数の前記候補色のうちで、前記対象画素の色値に最も近い前記候補色である、第一置換ステップと
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 On the computer,
A step of identifying a first attribute pixel that is a pixel having a color value included in a first color range among a plurality of pixels included in image data indicating an image of a paper, wherein the first color range includes: A first specifying step that is a range of color values corresponding to the color of the paper;
Of the plurality of pixels included in the image data, a step of identifying a second attribute pixel that is a pixel having a color value included in a second color range, wherein the second color range is less than a first threshold value A color value range that does not overlap with the first color range, and a second specifying step;
For each of a plurality of partial areas included in the image data, a registration step capable of registering color values of representative colors representing the color values of a plurality of pixels included in the partial area in a storage unit as candidate colors;
The step of replacing a color value of a target pixel included in the image data with a target color, wherein the target pixel is the identified first attribute pixel among a plurality of pixels included in the image data And the target color is the candidate color closest to the color value of the target pixel among the plurality of candidate colors registered in the storage unit. An image processing program characterized by causing a first replacement step to be executed.
前記複数の部分領域の各々について、前記部分領域に含まれる複数の画素の色値のばらつき量である第一ばらつき量を算出する第一算出ステップを実行させ、
前記登録ステップは、特定の前記部分領域に含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値を前記候補色として登録し、前記特定の部分領域は、算出された前記第一ばらつき量が第二閾値以上となる前記部分領域である
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理プログラム。 In the computer,
For each of the plurality of partial regions, a first calculation step of calculating a first variation amount that is a variation amount of color values of a plurality of pixels included in the partial region is performed,
The registration step registers color values of representative colors representing color values of a plurality of pixels included in the specific partial area as the candidate colors, and the specific partial area includes the calculated first variation amount The image processing program according to claim 1, wherein the partial area is equal to or greater than a second threshold value.
三次元色空間における前記対象画素の色値と前記対象色との距離である第一色距離を算出する第二算出ステップを実行させ、
前記第一置換ステップは、算出された前記第一色距離が第三閾値未満である場合、前記対象画素の色値を前記対象色に置換し、算出された前記第一色距離が前記第三閾値以上である場合、前記対象画素の色値を保持する
ことを特徴とする請求項1から3の何れかに記載の画像処理プログラム。 In the computer,
Performing a second calculation step of calculating a first color distance that is a distance between the color value of the target pixel and the target color in a three-dimensional color space;
In the first replacement step, when the calculated first color distance is less than a third threshold, the color value of the target pixel is replaced with the target color, and the calculated first color distance is the third color distance. The image processing program according to any one of claims 1 to 3, wherein a color value of the target pixel is held when the value is equal to or greater than a threshold value.
前記画像データのうちで前記対象画素を含む所定範囲内の複数の画素の色値のばらつき量である第二ばらつき量を算出する第三算出ステップを実行させ、
前記第一置換ステップは、算出された前記第二ばらつき量が第四閾値未満である場合、前記対象画素の色値を前記対象色に置換し、算出された前記第二ばらつき量が前記第四閾値以上である場合、前記対象画素の色値を保持する
ことを特徴とする請求項1から4の何れかに記載の画像処理プログラム。 In the computer,
A third calculation step of calculating a second variation amount that is a variation amount of color values of a plurality of pixels within a predetermined range including the target pixel in the image data;
In the first replacement step, when the calculated second variation amount is less than a fourth threshold, the color value of the target pixel is replaced with the target color, and the calculated second variation amount is the fourth variation amount. The image processing program according to any one of claims 1 to 4, wherein a color value of the target pixel is held when the value is equal to or greater than a threshold value.
三次元色空間における前記対象画素の色値と白色の色値である白基準値との距離である第二色距離が、第五閾値未満であるか判断する第一判断ステップと、
三次元色空間において前記対象色の色値が前記対象画素の色値よりも前記白基準値から離れるか判断する第二判断ステップと、
を実行させ、
前記第一置換ステップは、前記第二色距離が前記第五閾値未満でないと判断された場合、又は前記対象色の色値が前記対象画素の色値よりも前記白基準値から離れないと判断された場合、前記対象画素の色値を前記対象色に置換し、前記第二色距離が前記第五閾値未満であると判断され、且つ前記対象色の色値が前記対象画素の色値よりも前記白基準値から離れると判断された場合、前記対象画素の色値を保持する
ことを特徴とする請求項1から5の何れかに記載の画像処理プログラム。 In the computer,
A first determination step of determining whether a second color distance that is a distance between a color value of the target pixel in a three-dimensional color space and a white reference value that is a white color value is less than a fifth threshold;
A second determination step of determining whether the color value of the target color is farther from the white reference value than the color value of the target pixel in a three-dimensional color space;
And execute
In the first replacement step, it is determined that the second color distance is not less than the fifth threshold value, or the color value of the target color is not further from the white reference value than the color value of the target pixel. If the color value of the target pixel is replaced with the target color, it is determined that the second color distance is less than the fifth threshold, and the color value of the target color is greater than the color value of the target pixel. 6. The image processing program according to claim 1, wherein the color value of the target pixel is held when it is determined that the target pixel is separated from the white reference value.
前記画像データに含まれる前記第一属性画素の色値を、前記用紙の色に対応する色値の範囲に含まれる所定値に置換し、且つ、前記画像データに含まれる前記第二属性画素の色値を保持する第二置換ステップ、を実行させることを特徴とする請求項1から6の何れかに記載の画像処理プログラム。 In the computer,
The color value of the first attribute pixel included in the image data is replaced with a predetermined value included in a range of color values corresponding to the color of the paper, and the second attribute pixel included in the image data The image processing program according to claim 1, wherein a second replacement step for holding a color value is executed.
前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、第二色範囲に含まれる色値を有する画素である第二属性画素を特定する手段であって、前記第二色範囲は、第一閾値未満の色値を含み、且つ前記第一色範囲と重複しない色値の範囲である、第二特定手段と、
前記画像データに含まれる複数の部分領域の各々について、前記部分領域に含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値を、候補色として記憶部に登録可能な登録手段と、
前記画像データに含まれる対象画素の色値を、対象色に置換可能な手段であって、前記対象画素は、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、特定された前記第一属性画素及び特定された前記第二属性画素とは異なる画素であり、前記対象色は、前記記憶部に登録された複数の前記候補色のうちで、前記対象画素の色値に最も近い前記候補色である、第一置換手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 A means for identifying a first attribute pixel that is a pixel having a color value included in a first color range among a plurality of pixels included in image data indicating an image of a paper, wherein the first color range includes: A range of color values corresponding to the color of the paper, and a first specifying means;
A means for identifying a second attribute pixel that is a pixel having a color value included in a second color range among a plurality of pixels included in the image data, wherein the second color range is less than a first threshold value. A color value range that does not overlap with the first color range;
For each of the plurality of partial areas included in the image data, registration means capable of registering the color values of the representative colors representing the color values of the plurality of pixels included in the partial area as candidate colors in the storage unit;
Means for replacing a color value of a target pixel included in the image data with a target color, wherein the target pixel is the identified first attribute pixel among a plurality of pixels included in the image data; And the target color is the candidate color closest to the color value of the target pixel among the plurality of candidate colors registered in the storage unit. An image processing apparatus comprising: a first replacement unit.
前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、第二色範囲に含まれる色値を有する画素である第二属性画素を特定するステップであって、前記第二色範囲は、第一閾値未満の色値を含み、且つ前記第一色範囲と重複しない色値の範囲である、第二特定ステップと、
前記画像データに含まれる複数の部分領域の各々について、前記部分領域に含まれる複数の画素の色値を代表する代表色の色値を、候補色として記憶部に登録可能な登録ステップと、
前記画像データに含まれる対象画素の色値を、対象色に置換可能なステップであって、前記対象画素は、前記画像データに含まれる複数の画素のうちで、特定された前記第一属性画素及び特定された前記第二属性画素とは異なる画素であり、前記対象色は、前記記憶部に登録された複数の前記候補色のうちで、前記対象画素の色値に最も近い前記候補色である、第一置換ステップと
を備えたことを特徴とする画像処理方法。 A step of identifying a first attribute pixel that is a pixel having a color value included in a first color range among a plurality of pixels included in image data indicating an image of a paper, wherein the first color range includes: A first specifying step that is a range of color values corresponding to the color of the paper;
Of the plurality of pixels included in the image data, a step of identifying a second attribute pixel that is a pixel having a color value included in a second color range, wherein the second color range is less than a first threshold value A color value range that does not overlap with the first color range, and a second specifying step;
For each of a plurality of partial areas included in the image data, a registration step capable of registering color values of representative colors representing the color values of a plurality of pixels included in the partial area in a storage unit as candidate colors;
The step of replacing a color value of a target pixel included in the image data with a target color, wherein the target pixel is the identified first attribute pixel among a plurality of pixels included in the image data And the target color is the candidate color closest to the color value of the target pixel among the plurality of candidate colors registered in the storage unit. An image processing method comprising: a first replacement step.
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