JP4748234B2 - 画像処理装置および画像形成装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置および画像形成装置に関する。

コンピュータ等で画像を表現する方式に、ラスター方式とベクトル方式の２種類がある。ラスター方式で表現された画像をベクトル方式で表現された画像に変換することにより、画像に含まれる線・面・文字等の各要素の再利用が容易になる。特許文献１および特許文献２には、画像領域毎に属性を判定し、各画像領域の表現方式をその属性に応じて変換する技術が開示されている。

特開２００７−１２９５５７号公報 特開平８−９１４８号公報

本発明は、画像領域に描画されるべき画像の属性毎に、その画像の表現方式をラスター方式からベクトル方式に変換する際に、その画像の属性についての判定を修正する技術を提供することである。

本発明の請求項１に係る発明は、画像を構成する各画素の色が記述された画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データが表す画像を、ラベリング処理によって複数の画像領域に区切る区切り手段と、前記取得手段により取得された画像データが表す画像を、当該画像データよりも低い解像度で表した低解像度画像データを生成する低解像度画像データ生成手段と、該生成された低解像度画像データのうち、前記区切り手段により区切られた各画像領域に対応する部分の画像データをそれぞれ抽出し、各画像領域において使われている色数を該抽出された画像データに基づいて特定することにより、各画像領域が、画像を描画する処理が数値又は数式により記述されるベクトル画像の画像領域であるか否かを、前記色数に基づいて判定する第１の判定手段と、前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された場合に、当該画像領域に含まれる画像を前記低解像度画像データよりも高い解像度で表した高解像度画像データに記述された各画素の色の数を数える色数計数手段と、前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された場合に、前記高解像度画像データに記述された各画素の色と、当該画素の周辺に位置する少なくとも一つの画素の色との差が閾値以上である回数を数える回数計数手段と、前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判
定された画像領域について前記色数計数手段により数えられた数又は前記回数計数手段により数えられた回数のうち、少なくともいずれか一方が閾値より大きい場合には、当該画像領域は前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定する第２の判定手段と、前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域のうち、前記第２の判定手段により前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定されたもの以外の画像領域に画像を描画する処理を数値又は数式により記述した画像データを生成する生成手段とを具備することを特徴とする画像処理装置である。
本願の請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記第１の判定手段における各画像領域についての前記色数の決定は、該抽出された画像データにおける各画素の画素値について画素値の階級ごとの度数を示すヒストグラムを生成することにより行われる。

また、本願の請求項３に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記生成手段は、前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域のうち、前記第２の判定手段により前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定されたもの以外の画像領域に、前記色数計数手段により数えられた色の数よりも少ない色で前記画像を描画する処理を数値又は数式により記述した画像データを生成することを特徴とする。

また、本願の請求項４に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域を予め定めた手順に応じて複数の画像領域に分割する画像分割手段をさらに具備し、前記色数計数手段は、前記画像分割手段によりそれぞれ分割された画像領域毎に、当該画像領域に含まれる画像を前記低解像度画像データよりも高い解像度で表した高解像度画像データに記述された各画素の色の数を数え、前記回数計数手段は、前記画像分割手段によりそれぞれ分割された画像領域毎に、前記高解像度画像データに記述された各画素の色と、当該画素の周辺に位置する少なくとも一つの画素の色との差が閾値以上である回数を数え、前記第２の判定手段は、前記画像分割手段によりそれぞれ分割された画像領域毎に、当該画像領域について前記色数計数手段により数えられた数又は前記回数計数手段により数えられた回数のうち、少なくともいずれか一方が閾値より大きい場合には、当該画像領域は前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定することを特徴とする。

また、本願の請求項５に記載の画像形成装置は、請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理装置と、前記画像処理装置の取得手段により取得される前記画像データを、当該画像処理装置に入力する入力手段と、前記画像処理装置の生成手段により生成される
前記画像データを用いて記録媒体に画像を形成する画像形成手段とを具備することを特徴とする。

本発明の請求項１ないし３に係る画像処理装置によれば、画像の属性についての判定を修正したものについてのみ、その画像の表現方式をラスター方式からベクトル方式に変換することができる。
本発明の請求項４に係る画像処理装置によれば、区切り手段により区切られた画像領域を、さらに分割した画像領域毎に、その画像の属性についての判定を修正することができる。
本発明の請求項５に係る画像形成装置によれば、画像の属性についての判定を修正したものについてのみ、その画像の表現方式をラスター方式からベクトル方式に変換することができる。

画像形成装置の全体構成を説明するためのブロック図である。 画像処理部の機能的構成を示すブロック図である。 画像処理部におけるＣＰＵの動作の流れを説明するためのフロー図である。 予め記憶された修正条件を表した図である。

１．定義
以下の実施形態において、「画像領域」とは、画像のうち、画が描かれている領域である。
「領域画像」とは、画像領域に描画されるべき画像である。
「文字画像」とは、言語の単位ごとに関連付けられた値である、いわゆる文字コードと、その大きさや形状などを示すフォント情報とを組み合わせることによって画像領域上に表現される画像である。
「ラスター方式」とは、格子状に配列された画素と呼ばれる単位に画像を分割し、各画素によってそれぞれ表される色情報（色調や階調）をその画素毎に記述する方式である。
「ラスター画像」とは、ラスター方式で表現された画像である。
「解像度」とは、ラスター画像において、単位長さ当たりに配列される画素の数を示す値である。ここで、単位長さとは例えばインチであり、解像度の単位としては１インチ当たりの画素の数を示す「ｄｐｉ」がある。
「ベクトル情報」とは、描画対象である線・面・文字等の各要素を抽象空間上に定義し、各要素を描画する処理を数値によって記述した情報である。
「ベクトル方式」とは、ベクトル情報により定義された要素をその要素毎に描画する方式である。具体的には、ベクトル方式とは、線の起終点の座標、色、太さ、曲がり方や、線に囲まれた面の色、文字コードと文字属性（サイズやフォント）等を、数値や数式で表す方式である。
「ベクトル画像」とは、ベクトル方式で表現された画像である。
「ラスター化」とは、ベクトル画像をラスター画像に変換することをいう。画像の大きさと解像度が定められていれば、ベクトル画像に含まれる描画情報に応じて、各画素の色情報を定めていくことにより、ラスター化を行うことができる。
「ベクトル化」とは、ラスター画像をベクトル画像に変換することをいう。
「写真画像」とは、主に自然物を光学的手法により撮影して得られるラスター画像、および、これに準ずるラスター画像であって、ベクトル化が困難なものをいう。

２．構成
本発明の一実施形態である画像形成装置１０の構成を説明する。
図１は、画像形成装置１０の全体構成を説明するためのブロック図である。図１に示すように、画像形成装置１０は、画像処理部１、スキャナ２、および画像形成部３を含む。図１の二点鎖線で囲んだ内側は、画像処理部１を示している。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記憶されているコンピュータプログラム（以下、単にプログラムという）を読み出して実行することにより画像処理部１の各部を制御する。例えば、ＣＰＵ１１は、後述する画像領域区切手段や色替り回数計数手段として機能する。ＲＯＭ１２は半導体素子等で構成された読み出し専用の不揮発性記憶装置である。このＲＯＭ１２には、種々のプログラムやＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）が記憶されている。ＲＡＭ１３はＣＰＵ１１がプログラムを実行する際のワークエリアとして利用される。また、ＲＡＭ１３は、ベクトル画像を表すデータ（以下、ベクトル画像データという）やラスター画像を表すデータ（以下、ラスター画像データという）を記憶する領域を有している。なお、画像を表すこれらのデータには、データ圧縮処理が施されていてもよい。ＶＲＡＭ（Video RAM）１４は、ラスター画像データを記憶するＲＡＭである。入力部１５は、スキャナやコンピュータなどの外部入力装置とのインターフェースであり、ＣＰＵ１１の制御の下、画像データを受け付ける。ここでは、入力部１５は、スキャナ２から入力されるラスター画像データを受け付ける。出力部１６は、ＣＰＵ１１の制御の下、画像データを、画像形成部や液晶表示媒体などの外部装置へ出力する。ここでは、出力部１６は、画像データを画像形成部３へ出力する。画像処理部１の各部はバスを介して接続されている。

図２は、画像処理部１の機能的構成を示すブロック図である。図２の二点鎖線で囲んだ各手段は、画像処理部１のＣＰＵ１１により実現される機能である。ラスター画像データＧ０は、取得手段１１０によって取得され、画像領域区切手段１１１と低解像度画像データ生成手段１１２と色数／色替り回数計数手段１１５に供給される。

画像領域区切手段１１１は、供給されたラスター画像データＧ０が表す画像を、ラベリング処理によって何らかの画が描かれている１つまたは複数の画像領域に区切る手段である。このラベリング処理には例えば明度や輝度などが用いられる。

低解像度画像データ生成手段１１２は、供給されたラスター画像データＧ０の解像度よりも低い解像度の画像データ（以下、低解像度画像データという）を生成する。例えば、供給されたラスター画像データＧ０の解像度が１２００ｄｐｉだった場合に、６００ｄｐｉの低解像度画像データを生成するといった具合である。この場合、解像度は半分になっているので、低解像度画像データの１画素は、下のラスター画像データＧ０の２×２＝４画素に対応する。ここでは、ＣＰＵ１１は、ラスター画像データＧ０の４画素のうち、予め定めた位置、例えば「左上」の位置の画素のみを抜き出して、これに対応する低解像度画像データの１画素とすることで、低解像度画像データを生成する。なお、低解像度画像データの画素を生成するに当たり、ラスター画像データＧ０の対応する画素のうち、予め定めた位置の１つの画素を抜き出すのではなく、各画素値から予め定めた計算方法により新たな画素の画素値を計算してもよい。例えば、ＣＰＵ１１は、各画素値の相加平均を丸めた「平均値」を算出して、この平均値を画素値として保持する新たな画素を生成してもよい。

なお、以下、供給されたこのラスター画像データＧ０を、低解像度画像データよりも高解像度であるという意味で、高解像度画像データという。

第１判定手段１１４は、画像領域区切手段１１１によって区切られた画像領域と、低解像度画像データ生成手段１１２によって生成された低解像度画像データを用いて、この画像領域に描画されるべき画像の属性、すなわち領域画像の属性を判定する。具体的には、ＣＰＵ１１が、この低解像度画像データのうちこの画像領域に対応する部分の画像データを抽出し、抽出された画像データの各画素の画素値について、画素値の階級ごとの度数を示すヒストグラムを作成する。そして、画素値の階級に応じてＣＰＵ１１が上記領域画像の属性を判定する。ここで、画素値は色を示す画素値であってもよいし、明度や彩度のみを抽出した画素値であってもよい。また、画素値の階級は、一つの階級につき一つの画素値が関連付けられていてもよいし、画素値が予め定めた下限値から上限値までに含まれる範囲を、画素値の階級としてもよい。領域画像の属性とは、その画像が文字画像であるか、ベクトル画像であるか、写真画像であるかを示すものである。ここでは、例えば、色の数がａ未満（ａは正の整数（例えば、ａ＝３））である領域画像の属性を「文字画像」とし、色の数がａ以上ｂ未満（ｂはａよりも大きい整数（例えば、ｂ＝２５６））である領域画像の属性を「ベクトル画像」とし、色の数がｂ以上である領域画像の属性を「写真画像」として判定する。

第１判定手段１１４は、高解像度画像データに比べてデータ量が少ない低解像度画像データを用いるから、高解像度画像データを用いて領域画像の属性を判定するよりも、その判定に要する処理量が少なくて済む。

色数／色替り回数計数手段１１５は、第１判定手段１１４の判定結果と、高解像度画像データを用いる。具体的には、色数／色替り回数計数手段１１５は、第１判定手段１１４の判定結果が、その領域画像の属性が「ベクトル画像」である、というものである場合に限り、以下の２つの処理を行う。第１の処理は、画像領域区切手段１１１によって区切られた画像領域に対応する高解像度画像データのヒストグラムをＣＰＵ１１が生成し、ヒストグラムが示す階級の数に基づいて、高解像度画像データを構成する色（以下、構成色という）の数を数える処理である。すなわち、この第１の処理を行うＣＰＵ１１は、第１判定手段１１４によりベクトル画像の画像領域であると判定された場合に、当該画像領域に含まれる画像を低解像度画像データよりも高い解像度で表した高解像度画像データに記述された各画素の色の数を数える色数計数手段である。

第２の処理は、高解像度画像データによって描かれる画像のうち、画像領域区切手段１１１によって区切られた画像領域内の連続した画素の色が切替る回数（以下、色替り回数という）をＣＰＵ１１が数える処理である。ここで、「画像領域内の連続した画素の色が切替る」とは、以下の事象を示す。すなわち、まず、ＣＰＵ１１が画像領域内のある画素に注目し、次に、その注目画素の色と、その注目画素から予め定められた範囲内（例えば注目画素からその隣に１画素の範囲内）に位置する少なくとも一つの画素の色との差を算出する。さらに、この算出された差と、予め定めた閾値とをＣＰＵ１１が比較し、「差」が「閾値」以上である場合に「色が切替る」と判断する。この「色が切替る」回数を画像領域内の全ての画素についてＣＰＵ１１が数えることにより、「色替り回数」が数えられる。すなわち、この第２の処理を行うＣＰＵ１１は、第１判定手段１１４によりベクトル画像の画像領域であると判定された場合に、高解像度画像データに記述された各画素の色と、当該画素の周辺に位置する少なくとも一つの画素の色との差が閾値以上である回数を数える回数計数手段である。

第２判定手段１１６は、色数／色替り回数計数手段１１５により数えられた構成色の数および色替り回数を用い、第１判定手段１１４により「ベクトル画像」と判定されたものについて、再度、領域画像の属性を判定する。具体的には、色替り回数と構成色の数の組み合わせが、予め定めた条件に一致しているか否かをＣＰＵ１１が判定する。ここでこの予め定めた条件とは、第１判定手段により判定された領域画像の属性を修正すべき場合の条件であり「修正条件」という。したがって、ＣＰＵ１１は、色替り回数と構成色の数の組み合わせが、この修正条件に一致している場合には、領域画像の属性を「写真画像」と修正して判定し、一致していない場合にのみ、領域画像の属性を「ベクトル画像」と判定する。

第２判定手段１１６は、低解像度画像データに比べてデータ量が多い高解像度画像データを用いるから、低解像度画像データを用いて領域画像の属性を判定するよりも、その判定の精度が高くなる。なお、ベクトル画像は、構成色の数や色替り回数が、写真画像に比べて少ないことが多いから、第２判定手段１１６は、上述のように構成色の数や色替り回数を閾値と比較することで両者を区別する。

ベクトル情報生成手段１１７は、第２判定手段１１６により、その属性が「ベクトル画像」と判定された領域画像についてのみ、ベクトル化を行い、領域画像をベクトル方式で描画するためのベクトル情報を生成する。具体的には、第２判定手段により判定された領域画像の属性が「ベクトル画像」である場合に、ＣＰＵ１１は、画像領域区切手段１１１によって区切られた画像領域に対応する高解像度画像データを特定する。そして、ＣＰＵ１１は、特定されたこの高解像度画像データに対しエッジ抽出などの処理を施すことによって、描画対象である線・面・文字等の各要素を描画する処理を数値や数式で表したベクトル情報をそれぞれ生成し、これらベクトル情報をまとめて、例えば、ＳＶＧ（Scalable Vector Graphics）といったベクトルグラフィック言語により表現されたベクトル画像データＧ１として出力する。なお、エッジ抽出とは、特開平７−９９５８１号公報に記載された処理などであって、例えば、ラスター画像を構成する画素の画素値について、縦横方向の差分値を画素ごとに求め、求めた差分値と予め定めた閾値とを比較することによりエッジを抽出する処理である。

３．動作
本発明の一実施形態である画像形成装置１０の動作を説明する。図３は、画像処理部１におけるＣＰＵ１１の動作の流れを説明するためのフロー図である。まず、スキャナ２から送信されるラスター画像データが入力部１５によって受け付けられ、バスを介してＣＰＵ１１へ入力される。すなわち、ＣＰＵ１１は、ラスター画像データを取得し、ＲＡＭ１３にいったん記憶する（ステップＳ１０１）。次に、ＣＰＵ１１は、取得したラスター画像データの各画素と、予め定められた閾値とを比較して、閾値を超えた画素と閾値を超えない画素の二値から構成される二値画像データを生成する（ステップＳ１０２）。次に、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０２で生成した二値画像データに基づき、「閾値を超えた画素」のうち、隣接しているもの同士にラベルを付す、ラベリング処理を行う（ステップＳ１０３）。次に、ＣＰＵ１１は、ラベリング処理の結果に基づいて、画像を、同一のラベルが付された画素群（連結成分）に外接する矩形、すなわち画像領域ごとに区切る（ステップＳ１０４）。なお、上述したステップＳ１０１の処理を行うＣＰＵ１１は、取得手段１１０であり、上述したステップＳ１０２、Ｓ１０３、およびＳ１０４の処理を行うＣＰＵ１１は、画像領域区切手段１１１である。

ステップＳ１０４において、画像が各画像領域に区切られると、ＣＰＵ１１は、区切られた１以上の画像領域について逐次処理を開始する。まず、ＣＰＵ１１は、その画像領域に対応するラスター画像データを高解像度画像データとして特定する（ステップＳ１０５）。次に、ＣＰＵ１１は、特定した高解像度画像データから、その高解像度画像データの解像度よりも低い解像度の低解像度画像データを生成する（ステップＳ１０６）。すなわち、ステップＳ１０５の処理を行うＣＰＵ１１は、低解像度画像データ生成手段１１２である。次に、ＣＰＵ１１は、生成した低解像度画像データについて画素ごとに画素値を計数し、画素値の階級に対する度数を示した第１ヒストグラムを計算する（ステップＳ１０７）。これにより、低解像度画像データにおいて、この画像領域に使われる色である第１構成色の数（第１構成色数という）がＣＰＵ１１により特定される。次に、ＣＰＵ１１は、特定した第１構成色数を、２つの閾値「ａ」「ｂ」と比較し、この第１構成色数がａ未満の場合、ｂ以上の場合、ａ以上ｂ未満の場合の３つの場合に区分けする（ステップＳ１０８）。すなわち、ステップＳ１０７およびＳ１０８の処理を行うＣＰＵ１１は、第１判定手段１１４である。

第１構成色数がａ未満の場合には、ＣＰＵ１１は、この領域画像の属性を「文字画像」として判定し、ステップＳ１０５で特定したこの高解像度画像データに対して、文字処理を行う（ステップＳ１０９）。ここでこの文字処理とは、具体的には、上記の領域画像に対し、予め記憶された文字形状とのパターンマッチング処理などを施すことにより、文字コードとフォント名を特定するといった処理である。

第１構成色数がｂ以上の場合には、ＣＰＵ１１は、この領域画像の属性を「写真画像」として判定し、ステップＳ１０５で特定したこの高解像度画像データに対して、写真処理を行う（ステップＳ１１０）。ここでこの写真処理とは、具体的には、上記の領域画像に対し、非可逆圧縮処理を施して、例えばＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）などの写真画像に適したフォーマットのデータに変換するといった処理である。

第１構成色数がａ以上ｂ未満の場合には、ＣＰＵ１１は、この領域画像の属性を「ベクトル画像」として判定し、以下の処理を行う。まず、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０５で特定したこの高解像度画像データについて画素ごとに画素値を計数し、画素値の階級に対する度数を示した第２ヒストグラムを計算する（ステップＳ１１１）。これにより、高解像度画像データにおいて、この画像領域に使われる色である第２構成色の数（第２構成色数という）がＣＰＵ１１により数えられる。次に、ＣＰＵ１１は、この高解像度画像データを用いて画像領域内の連続した画素の色が切替る回数である「色替り回数」を数える（ステップＳ１１２）。すなわち、ステップＳ１１１およびＳ１１２の処理を行うＣＰＵ１１は、色数／色替り回数計数手段１１５である。

次に、ＣＰＵ１１は、数えた「色替り回数」と「第２構成色数」とが、予め定めた修正条件を満たすか否かを判断し、これによりすでにステップＳ１０８でベクトル画像と判定されたものについて、再度、領域画像の属性を判定する（ステップＳ１１３）。すなわち、ステップＳ１１３の処理を行うＣＰＵ１１は、第２判定手段１１６である。修正条件は、予めＲＯＭ１２などに記憶されている。図４は、この修正条件を表した図である。同図に示すように、第２構成色数は、予め定められた閾値である「Ｔｈ１」より少ない、すなわちＴｈ１未満であることを示す「＜Ｔｈ１」と、Ｔｈ１以上である（Ｔｈ１と同じであるか、Ｔｈ１よりも大きい）ことを示す「≧Ｔｈ１」とに区分けされる。一方、色替り回数も、予め定められた閾値である「Ｔｈ２」より少ない、Ｔｈ２未満であることを示す「＜Ｔｈ２」と、Ｔｈ２以上である（Ｔｈ２と同じであるか、Ｔｈ２よりも大きい）ことを示す「≧Ｔｈ２」とに区分けされる。そして、この修正条件は、第２構成色数が「＜Ｔｈ１」であって、かつ、色替り回数が「＜Ｔｈ２」である場合を除き、領域画像の属性を「ベクトル画像」ではなく「写真画像」と修正すべきであることを定めている。すなわち、第１判定手段１１４によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域について色数／色替り回数計数手段１１５により数えられた第２構成色数又は色替り回数のうち、少なくともいずれか一方が閾値より大きい場合には、ＣＰＵ１１は、当該画像領域を前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定する。

「色替り回数」と「第２構成色数」とが、予め定めた修正条件を満たすと判断した場合（ステップＳ１１３；ＹＥＳ）には、ＣＰＵ１１は、この領域画像の属性に対する判定を「写真画像」と修正し、ステップＳ１０５で特定したこの高解像度画像データに対して、ステップＳ１１０の写真処理を行う。一方、「色替り回数」と「第２構成色数」とが、予め定めた修正条件を満たさないと判断した場合（ステップＳ１１３；ＮＯ）には、ＣＰＵ１１は、この領域画像の属性を「ベクトル画像」として判定し、ステップＳ１０５で特定したこの高解像度画像データに対して、「ベクトル画像」を描画するためのベクトル情報を生成するベクトル化処理を行う（ステップＳ１１４）。すなわち、ステップＳ１１４の処理を行うＣＰＵ１１は、ベクトル情報生成手段１１７である。

ステップＳ１０９，Ｓ１１０，またはステップＳ１１４が終了すると、ＣＰＵ１１は、まだ処理していない画像領域である未処理画像領域があるか否かを判断する（ステップＳ１１５）。そして、未処理画像領域があると判断した場合（ステップＳ１１５；ＹＥＳ）には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０５へ処理を戻し、未処理画像領域に対して、ステップＳ１０５以降の処理を行う。一方、未処理画像領域がないと判断した場合（ステップＳ１１５；ＮＯ）には、ＣＰＵ１１は、処理を終了する。

第１判定手段１１４としてのＣＰＵ１１は、上述した通りステップＳ１０８において、低解像度画像データを用いることにより、高解像度画像データを用いる場合よりも速く各領域画像の属性を判定する。しかし、高解像度画像データを用いる場合よりもその判定の精度は低いため、上述のステップＳ１０８において、ベクトル化が困難な写真画像に対し、ＣＰＵ１１が誤ってベクトル画像と判定する場合もある。このように誤った判定がなされた領域画像に対してベクトル化が行われると、複雑かつ再利用可能性の低いベクトル情報が大量に生成され、処理負荷が増大する場合がある。以上に説明した画像形成装置１０では、第１判定手段１１４としてのＣＰＵ１１が、このような誤った判定をした場合であっても、第２判定手段１１６としてのＣＰＵ１１が、高解像度画像データを用いて精度の高い判定をすることによって、第１判定手段１１４による精度の低い判定の修正を行うので、本来写真画像として処理されるべき画像領域に対して、誤ってベクトル化処理をい、処理負荷を増大させる可能性が低減する。

４．変形例
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例を組み合わせてもよい。
（１）上述した実施形態において、修正条件は、「色替り回数」と「第２構成色数」の少なくともいずれか一方が閾値より大きい場合として定められており、その閾値である「Ｔｈ１」と「Ｔｈ２」は、別々に定められていたが、「Ｔｈ１」と「Ｔｈ２」とが連動するように定められていてもよい。この場合、例えば、「Ｔｈ１」または「Ｔｈ２」のいずれか一方が、他方によって定まる関数として定義されていればよい。

（２）ステップＳ１１１の第２ヒストグラムの計算を行うときに、注目している画像領域を予め定めた方法・数に応じて複数の領域に分割し、それぞれ分割された領域（以下、分割領域という）毎に、ヒストグラムを計算してもよい。例えば、ステップＳ１０４の画像領域分割において、本来別の画像領域として分割されるべき２以上の画像領域が、接触しているために、それぞれが１つの画像領域として分割されなかったとする。この場合であっても、例えば、ＣＰＵ１１が、その画像領域について長手方向を判定し、その長手方向の中央から画像領域を２つの分割領域に分割して、分割領域ごとにヒストグラムを計算する。そして、分割領域ごとに、ＣＰＵ１１は、属性判定結果を修正すべきか否かを判定すればよい。これにより、分割領域の一方を、本来は写真画像として判定されるべき画像が占めているような場合にも、その分割領域に対して、修正条件を判断することができるので、本来、写真画像として処理されるべき画像領域に対して写真処理を施す場合が増加する。

（３）上述した実施形態において、ステップＳ１０５において、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４によって区切られた画像領域に対応する高解像度画像データを特定していたが、ステップＳ１０１によって取得したラスター画像データから、低解像度画像データよりも解像度が高い高解像画像データを生成してもよい。例えば、図２に破線で示す高解像度画像データ生成手段１１３は、ラスター画像データＧ０から、そのラスター画像データよりも解像度が低く、且つ、低解像度画像データよりも解像度が高い高解像度データを生成する。画像形成装置１０の画像形成部３が出力可能な画像の解像度は、ＣＰＵ１１が取得するラスター画像データの解像度よりも低い場合もある。この場合には、ラスター画像データの解像度で処理を行うと、不必要な処理負荷が生じる。上述した高解像度画像データ生成手段１１３を設けることにより、画像形成部３の性能に応じて第２判定手段が用いる高解像度画像データの解像度が設定されるので、不必要な処理負荷が抑制される。なお、画像形成部３と入力部１５とを接続し、入力部１５を介してＣＰＵ１１が、画像形成部３から高解像度画像データの解像度または低解像度画像データの解像度を指示する指示情報を受け取るようにしてもよい。

（４）上述した実施形態において、画像処理部１は、画像形成装置１０に内蔵されたものであったが、画像処理部１は、パーソナルコンピュータで実現してもよい。
また、図２の二点鎖線で囲んだ各手段は、画像処理部１のＣＰＵ１１により実現される機能であったが、これら各手段は、ＣＰＵ１１以外によって実現されてもよい。例えば、低解像度画像データ生成手段１１２は、入力されたラスター画像データから、低解像度画像データを生成する専用の画像処理プロセッサによって実現されてもよい。

（５）上述した実施形態において、ＣＰＵ１１（ベクトル情報生成手段１１５）は、構成色を変更することなく、ベクトル化を行っていたが、ベクトル化処理を行う前にラスター画像データの構成色を、描画に用いる色（以下、描画色という）へ減色する処理を行ってもよい。構成色から描画色へ減色する処理のアルゴリズムとしては、例えば、以下のステップＳ２０１〜ステップＳ２０７に示す通りである。

ステップＳ２０１：計算したヒストグラムに基づき、頻度の低い色を、その色に近い色でその色の頻度よりも頻度が多い色に併合する。
ステップＳ２０２：構成色が描画色の目標色数以下であれば処理を終了する。
ステップＳ２０３：全体を一つの色グループとして、最大色差のペアを探す。
ステップＳ２０４：注目しているグループを色差優先で、２つに分ける。
ステップＳ２０５：グループ数が目標色数以下であれば処理を終了する。
ステップＳ２０６：全てのグループの中から、最大色差ペアを持つグループを探す。
ステップＳ２０７：ステップＳ２０４へ戻る。

１…画像処理部、１０…画像形成装置、１１…ＣＰＵ、１１０…取得手段、１１１…画像領域区切手段、１１２…低解像度画像データ生成手段、１１３…高解像度画像データ生成手段、１１４…第１判定手段、１１５…色数／色替り回数計数手段、１１６…第２判定手段、１１７…ベクトル情報生成手段、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、１４…ＶＲＡＭ、１５…入力部、１６…出力部、２…スキャナ、３…画像形成部。

Claims (5)

1. 画像を構成する各画素の色が記述された画像データを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された画像データが表す画像を、ラベリング処理によって複数の画像領域に区切る区切り手段と、
   前記取得手段により取得された画像データが表す画像を、当該画像データよりも低い解像度で表した低解像度画像データを生成する低解像度画像データ生成手段と、
   該生成された低解像度画像データのうち、前記区切り手段により区切られた各画像領域に対応する部分の画像データをそれぞれ抽出し、各画像領域において使われている色数を該抽出された画像データに基づいて特定することにより、各画像領域が、画像を描画する処理が数値又は数式により記述されるベクトル画像の画像領域であるか否かを、前記色数に基づいて判定する第１の判定手段と、
   前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された場合に、当該画像領域に含まれる画像を前記低解像度画像データよりも高い解像度で表した高解像度画像データに記述された各画素の色の数を数える色数計数手段と、
   前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された場合に、前記高解像度画像データに記述された各画素の色と、当該画素の周辺に位置する少なくとも一つの画素の色との差が閾値以上である回数を数える回数計数手段と、
   前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域について前記色数計数手段により数えられた数又は前記回数計数手段により数えられた回数のうち、少なくともいずれか一方が閾値より大きい場合には、当該画像領域は前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定する第２の判定手段と、
   前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域のうち、前記第２の判定手段により前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定されたもの以外の画像領域に画像を描画する処理を数値又は数式により記述した画像データを生成する生成手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１の判定手段における各画像領域についての前記色数の決定は、該抽出された画像データにおける各画素の画素値について画素値の階級ごとの度数を示すヒストグラムを
   生成することにより行われる
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記生成手段は、前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域のうち、前記第２の判定手段により前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定されたもの以外の画像領域に、前記色数計数手段により数えられた色の数よりも少ない色で前記画像を描画する処理を数値又は数式により記述した画像データを生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記第１の判定手段によりベクトル画像の画像領域であると判定された画像領域を予め定めた手順に応じて複数の画像領域に分割する画像分割手段をさらに具備し、
   前記色数計数手段は、前記画像分割手段によりそれぞれ分割された画像領域毎に、当該画像領域に含まれる画像を前記低解像度画像データよりも高い解像度で表した高解像度画像データに記述された各画素の色の数を数え、
   前記回数計数手段は、前記画像分割手段によりそれぞれ分割された画像領域毎に、前記高解像度画像データに記述された各画素の色と、当該画素の周辺に位置する少なくとも一つの画素の色との差が閾値以上である回数を数え、
   前記第２の判定手段は、前記画像分割手段によりそれぞれ分割された画像領域毎に、当該画像領域について前記色数計数手段により数えられた数又は前記回数計数手段により数えられた回数のうち、少なくともいずれか一方が閾値より大きい場合には、当該画像領域は前記ベクトル画像の画像領域ではないと判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置と、
   前記画像処理装置の取得手段により取得される前記画像データを、当該画像処理装置に入力する入力手段と、
   前記画像処理装置の生成手段により生成される前記画像データを用いて記録媒体に画像を形成する画像形成手段と
   を具備することを特徴とする画像形成装置。

Images