画像処理装置、方法及びプログラム
【課題】カラー画像を、当該カラー画像上での色の相違を識別可能なモノクロ画像へ変換する。
【解決手段】自然画像抽出部１４は処理対象のカラー画像を自然画像の領域とそれ以外の領域とに分離し、自然画像モノクロ化部２２は自然画像領域をモノクロ化する。一方、色群分割部１６は自然画像領域以外の画像領域の画素毎の色の分布を複数の群に分割し、代表色算出部１８は個々の群毎に代表色を算出し、変換部２０は、個々の群に割り当てる濃度を決定し、自然画像領域以外の画像領域の各画素の色情報を、各画素が含まれる群に割り当てた濃度情報に変換することでモノクロ化する。自然画像モノクロ化部22及び変換部２０から出力されたモノクロの画像データは画像合成部２４で単一のモノクロ画像として合成され、画像出力部２６で印刷装置等へ出力される。
【解決手段】自然画像抽出部１４は処理対象のカラー画像を自然画像の領域とそれ以外の領域とに分離し、自然画像モノクロ化部２２は自然画像領域をモノクロ化する。一方、色群分割部１６は自然画像領域以外の画像領域の画素毎の色の分布を複数の群に分割し、代表色算出部１８は個々の群毎に代表色を算出し、変換部２０は、個々の群に割り当てる濃度を決定し、自然画像領域以外の画像領域の各画素の色情報を、各画素が含まれる群に割り当てた濃度情報に変換することでモノクロ化する。自然画像モノクロ化部22及び変換部２０から出力されたモノクロの画像データは画像合成部２４で単一のモノクロ画像として合成され、画像出力部２６で印刷装置等へ出力される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像をモノクロ画像へ変換するにあたっては、一般にカラー画像の画素毎の輝度に基づいてモノクロ画像の画素毎の輝度が決定される。例えば、ＲＧＢ色空間のＲＧＢ信号をＬＨＣ色空間のＬＨＣ信号へ変換し、変換後のＬＨＣ信号に対して色調整を行ってＲＧＢ信号へ再変換した後に、変換式Ｙ＝０.３Ｒ＋０.６Ｇ＋０.１Ｂを用いてモノクロ信号Ｙへ変換して出力する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１６４５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
カラー画像の画素毎の輝度に基づいてモノクロ画像の画素毎の輝度を決定する場合、カラー画像上で輝度が同一の画素は、色が相違していても同一の輝度へ変換される場合がある。例えばモノクロ画像の各画素の輝度Ｌとして、ＲＧＢ色空間のカラー画像における画素毎のＲＧＢ３色の平均輝度（Ｌ＝（Ｒ＋Ｂ＋Ｇ）／３）を用いる場合、以下のように、カラー画像上で色の異なる画素のモノクロ画像上での輝度Ｌが等しくなる。
赤色画素：Ｒ＝２５５，Ｇ＝０，Ｂ＝０：輝度Ｌ＝（２５５＋０＋０）／３＝８５
緑色画素：Ｒ＝０，Ｇ＝２５５，Ｂ＝０：輝度Ｌ＝（０＋２５５＋０）／３＝８５
青色画素：Ｒ＝０，Ｇ＝０，Ｂ＝２５５：輝度Ｌ＝（０＋０＋２５５）／３＝８５
また、前記した変換式Ｙ＝０.３Ｒ＋０.６Ｇ＋０.１Ｂやその他の変換式を用いた場合にも、変換式で規定される輝度が同一の画素は、カラー画像上での色が相違していても、モノクロ画像上での輝度が等しくなる。これにより、変換前のカラー画像上での色の相違が変換後のモノクロ画像上で識別できなくなることで、モノクロ画像の視認性が低下する、という課題があった。
【０００５】
開示の技術は、カラー画像を、当該カラー画像上での色の相違を識別可能なモノクロ画像へ変換することが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示の技術は、入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の前記群に分割する。そして開示の技術は、前記カラー画像を、前記分割によって得られた個々の前記群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する。
【発明の効果】
【０００７】
開示の技術は、カラー画像を、当該カラー画像上での色の相違を識別可能なモノクロ画像へ変換することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態で説明した画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】画像処理装置として機能するコンピュータの概略ブロック図である。
【図３】色群分割・代表色算出処理の内容を示すフローチャートである。
【図４】色群分割結果の一例を示す概略図である。
【図５】第１実施形態に係る変換処理の内容を示すフローチャートである。
【図６】第１実施形態に係る変換処理の流れを一例を挙げて示す概略図である。
【図７】各色群へ割り当てる濃度の一例を示す線図である。
【図８】第２実施形態に係る変換処理の内容を示すフローチャートである。
【図９】スクリーンパターンのバリエーションの一例を示すイメージ図である。
【図１０】スクリーンパターンのバリエーションの一例を示すイメージ図である。
【図１１】画素リストに格納されるデータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、以下で説明する実施形態では、自然画像領域を含むカラー画像に対して画像処理を行う態様を主に説明する。但し、処理対象とするカラー画像に自然画像領域が含まれていなくても構わない。また、以下で説明する実施形態では、明度もしくは濃度を輝度と表現する場合がある。また、各実施例は矛盾の無い範囲で組み合わせて実施しても構わない。
【００１０】
〔第１実施形態〕
図１には、本実施形態に係る画像処理装置１０の機能ブロック図が示されている。画像処理装置１０はカラー画像をモノクロ画像へ変換する処理を行う。なお、モノクロ画像とは、１つの色を用い、該色の輝度の違いにより階調の違いを表現した画像を言う。画像処理装置１０は画像取得部１２、自然画像抽出部１４、色群分割部１６、代表色算出部１８、変換部２０、自然画像モノクロ化部２２、画像合成部２４及び画像出力部２６を有する。
【００１１】
画像処理装置１０は、例えば図２に示すコンピュータ３０で実現することができる。コンピュータ３０はＣＰＵ３２、メモリ３４、不揮発性の記憶部３６を有し、これらはバス３８を介して互いに接続されている。なお、メモリ３４はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。記憶部３６はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等によって実現できる。
【００１２】
また、コンピュータ３０のバス３８を介して、不図示の入力装置、すなわちコンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に応じて取得した情報をＣＰＵへ送信する、例えばキーボードやマウスなどの装置が接続されている。また、バス３８を介して、出力装置、即ち、コンピュータ３０による処理結果を出力する、例えば表示装置や印刷装置が接続されている。また、コンピュータ３０のバス３８を介して、不図示のネットワークインタフェース、すなわち有線又は無線により他のコンピュータとの間で行われるデータの送受信の管理を行うインタフェース装置が接続されている。また、コンピュータ３０のバス３８を介して、不図示の媒体駆動装置、すなわち可搬記録媒体に書き込み及び読み出しを行うための装置が接続されていてもよい。
【００１３】
記録媒体としての記憶部３６には、コンピュータ３０を画像処理装置１０として機能させるための画像処理プログラム４０が記憶されており、画像処理装置１０で処理対象とするカラー画像の画像データを格納するための画像データ格納領域５８が設けられている。ＣＰＵ３２は、画像処理プログラム４０を記憶部３６から読み出してメモリ３４に展開し、画像処理プログラム４０が有するプロセスを順次実行する。
【００１４】
画像処理プログラム４０は、画像取得プロセス４２、自然画像抽出プロセス４４、色群分割プロセス４６、代表色算出プロセス４８、変換プロセス５０、自然画像モノクロ化プロセス５２、画像合成プロセス５４及び画像出力プロセス５６を有する。ＣＰＵ３２は、画像取得プロセス４２を実行することで、図１に示す画像取得部１２として動作する。またＣＰＵ３２は、自然画像抽出プロセス４４を実行することで、図１に示す自然画像抽出部１４として動作する。またＣＰＵ３２は、色群分割プロセス４６を実行することで、図１に示す色群分割部１６として動作する。更にＣＰＵ３２は、代表色算出プロセス４８を実行することで、図１に示す代表色算出部１８として動作する。またＣＰＵ３２は、変換プロセス５０を実行することで、図１に示す変換部２０として動作する。またＣＰＵ３２は、自然画像モノクロ化プロセス５２を実行することで、図１に示す自然画像モノクロ化部２２として動作する。更にＣＰＵ３２は、画像合成プロセス５４を実行することで、図１に示す画像合成部２４として動作する。またＣＰＵ３２は、画像出力プロセス５６を実行することで、図１に示す画像出力部２６として動作する。
【００１５】
画像処理装置１０がコンピュータ３０で実現される場合、画像処理プログラム４０を実行したコンピュータ３０が、画像処理装置１０として機能することになる。なお、ここでは画像処理プログラム４０を記憶部３６から読み出す場合を例示したが、画像処理プログラム４０は、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の任意の記録媒体から読み出して実行することが可能である。また、画像処理装置１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等で実現することも可能であり、画像処理装置１０の各機能部は例えば電子回路等で実現することも可能である。
【００１６】
画像取得部１２は、画像処理装置１０で処理対象とするカラー画像の画像データを取得する。画像取得部１２としては、例えば記憶部３６に設けられた画像データ格納領域５８から処理対象のカラー画像の画像データを読み出すことで取得する構成を採用することができる。また画像取得部１２は、外部に設けたスキャナ等の原稿読取装置、或いは、画像データを記憶する記憶部を備えた外部の情報処理装置から通信によって画像データを取得する通信ユニットであってもよい。また、画像取得部１２は、画像を生成するアプリケーションから、該アプリケーションが生成したデータを受信するアプリケーションインタフェースであってもよい。なお、画像取得部１２が通信ユニットである場合としては、例えば画像処理装置１０として機能するコンピュータ３０が、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の通信回線を介して前記外部の原稿読取装置や情報処理装置と接続された態様が挙げられる。
【００１７】
なお、開示の技術によるモノクロ化の対象とするカラー画像としては、例えばコンピュータ３０又は他のコンピュータ上で動作するアプリケーション・プログラムを用いて作成されたイラストやグラフ図等のカラー画像や、文字の色として複数色を用いた文字画像等が挙げられる。このため、本実施形態に係る画像処理装置１０は、人工的に作成されたカラー画像、或いは、人工的に作成されたカラー画像が一部領域に配置された画像を処理対象としている。なお、処理対象の画像は、人工的に作成されたカラー画像の領域外に、自然画像（例えば写真の画像）の領域等が設けられた画像であってもよい。この種の画像の典型例としては、文字と画像とを組み合わせて作成された文書を読み取ることで得られた画像等が挙げられる。画像取得部１２は上記のような画像の画像データを処理対象として取得する。
【００１８】
また、画像取得部１２によって取得されるカラー画像の画像データの色空間は、例えばＲＧＢ色空間やＣＭＹＫ色空間、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間、ＸＹＺ色空間等の公知の色空間の何れであってもよい。以下では、一例としてＲＧＢ色空間の画像データが画像取得部１２によって取得されるものとして説明する。
【００１９】
自然画像抽出部１４は、画像取得部１２によって取得された画像データが表す処理対象のカラー画像を自然画像の領域とそれ以外の領域とに分離する。具体的には、まず処理対象のカラー画像を複数の単位領域に分割し、単位領域内の画素単位の色の分布を個々の単位領域毎に求め、求めた色の分布の偏り度合いを評価する評価値を個々の単位領域毎に演算する。なお、上記の評価値としては、例えば単位領域内の各画素の色を色座標上にプロットしたときの分布範囲の大きさを用いることができる。即ち、例えば、色座標が２次元であれば面積、３次元であれば体積等を用いることができる。他の評価値を用いてもよい。
【００２０】
次に、演算した評価値を個々の単位領域毎に基準値と比較し、比較結果に応じて個々の単位領域が自然画像の領域かそれ以外の領域かを判断する。自然画像は一般に様々な色の画素を含む、すなわち色の分布の偏りが小さい。なので、評価値が色の分布の偏りが小さいことを示す値、例えば前記分布範囲の大きさを表す評価値が基準値以上の場合、対応する単位領域は自然画像に対応する領域と判断できる。また、評価値が色の分布の偏りが大きいことを示す値、例えば前記分布範囲の大きさを表す評価値が基準値未満の場合、対応する単位領域は自然画像以外の領域、すなわち人工的に作成された画像領域と判断できる。そして、自然画像に対応すると判断した互いに隣接する単位領域を１つの領域に統合すると共に、自然画像以外と判断した互いに隣接する単位領域を１つの領域に統合する。これにより、処理対象のカラー画像は自然画像領域とそれ以外の画像領域とに分離される。もし、処理対象のカラー画像を構成する単位領域毎に、属性情報として、写真、すなわち自然画像であるのか、人工的に作成された画像なのかの別を示す情報が付されていれば、その属性情報を参照することで自然画像領域とそれ以外の画像領域とに分離しても構わない。なお、自然画像抽出部１４は開示の技術における抽出部の一例として機能する。
【００２１】
自然画像抽出部１４は、処理対象のカラー画像のうち自然画像領域のカラー画像データを自然画像モノクロ化部２２へ出力する。自然画像モノクロ化部２２は、自然画像抽出部１４から入力された自然画像領域のカラー画像データのうち各画素毎の色を表すデータを各画素の濃度を表すデータへ置き換えることで、自然画像領域のカラー画像データをモノクロ画像データへ変換する処理を行う。カラー画像データからモノクロ画像データへの変換には、例えば変換前のカラー画像データが表す各画素の色の明度成分を演算し、演算した明度成分からモノクロ画像における各画素の濃度を決定する、公知の各種処理の何れかを適用できる。
【００２２】
具体的には、例えば、カラー画像データの色空間をＲＧＢ色空間からＬ＊ａ＊ｂ＊色空間へ変換し、変換後の各画素の明度Ｌ＊の値からモノクロ画像データにおける各画素の濃度値を演算する処理を適用することができる。また、例えば各画素毎にＲ,Ｇ,Ｂ各色の値の平均値（＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３）を演算し、演算した値をモノクロ画像データにおける各画素の濃度値として用いる処理を適用することもできる。また、例えばＲ,Ｇ,Ｂ各色の値に互いに異なる係数を乗じて加算した値（＝ｒ・Ｒ＋ｇ・Ｇ＋ｂ・Ｂ：但し、ｒ,ｇ,ｂは係数）を各画素毎に演算し、演算した値をモノクロ画像データにおける各画素の濃度値として用いる処理を適用することもできる。また、上記に代えてＲ,Ｇ,Ｂ各色の値の重み付き平均値を用いてもよい。自然画像モノクロ化部２２は、上記処理で得られた自然画像領域のモノクロ画像データを画像合成部２４へ出力する。
【００２３】
また、自然画像抽出部１４は、処理対象のカラー画像のうち自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データを色群分割部１６へ出力する。詳細は後述するが、色群分割部１６は、自然画像抽出部１４から入力された自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データの画素毎の色の分布を複数の色群に分割する。代表色算出部１８は、分割された個々の色群毎に代表色を算出する。また、変換部２０は、個々の色群毎に算出された代表色に基づいて、個々の色群に割り当てる濃度を決定し、自然画像領域以外の画像領域の各画素の濃度を、各画素が含まれる色群に割り当てた濃度に一致させる処理を行う。これは、後述の変換処理に相当する処理である。そして変換部２０は、上記処理で得られた自然画像領域以外の画像領域のモノクロ画像データを画像合成部２４へ出力する。
【００２４】
なお、色群分割部１６は開示の技術における分割部の一例として機能し、代表色算出部１８は開示の技術における代表色算出部の一例として機能し、変換部２０は開示の技術における変換部の一例として機能する。
【００２５】
画像合成部２４は、自然画像モノクロ化部２２から入力された自然画像領域のモノクロ画像データと、変換部２０から入力された自然画像領域以外の画像領域のモノクロ画像データとを単一のモノクロ画像の画像データとして合成し、画像出力部２６へ出力する。
【００２６】
画像出力部２６は、画像合成部２４から入力された画像データが表すモノクロ画像を、利用者が視認可能な形態で出力する処理を行う。この処理としては、例えば画像を用紙に印刷する印刷装置へ画像データを出力し、入力された画像データが表すモノクロ画像を印刷装置によって用紙に印刷させる処理が挙げられる。また、画像処理装置１０が印刷装置の一部として実装される場合には、画像出力部２６は、印刷装置内の印刷ユニットへ印刷させる処理が上げられる。印刷装置の印刷方式は、電子写真方式やインクジェット方式、刷版印刷方式等の公知の印刷方式の何れでもよい。また、上記処理に代えて、画像を画面に表示する表示装置へ画像データを出力し、入力された画像データが表すモノクロ画像を表示装置の画面に表示させる処理を行ってもよい。
【００２７】
次に第１実施形態の作用を説明する。カラー画像のモノクロ化には、前述した自然画像モノクロ化部２２による処理と同様に、変換前のカラー画像における各画素の色から各画素の明度成分を演算し、演算した明度成分からモノクロ画像の各画素の濃度を決定する処理が適用されることが一般的である。自然画像では、隣り合う画素の色が同一であることは少なく、画素単位で色が相違している。このため、自然画像に対する一般的なモノクロ化処理において、元のカラー画像上で色が異なる一部の画素が変換後のモノクロ画像上で同一濃度で再現されたとしても、モノクロ画像の画質への影響は小さく、全体としては元のカラー画像の再現性は高い。
【００２８】
一方、例えばイラストやグラフ図等のカラー画像や、文字の色として複数色を用いた文字画像のように、人工的に作成されたカラー画像は、一定色に塗り潰された領域、すなわち同一色の画素が連続している領域が画像中に散在している。すなわち、色分布に偏りがある画像だといえる。このような画像に対して従来技術のような一般的なモノクロ化処理を適用すると、元のカラー画像上で色が異なる部分が変換後のモノクロ画像上で同一濃度で再現されることが、元のカラー画像上で一定色に塗り潰されていた領域を単位として生じ得る。そして、元のカラー画像上で色が異なり変換後のモノクロ画像上で同一濃度で再現される領域が画像上で隣接していたとすると、変換後のモノクロ画像上において、各領域を元々の色が異なる領域として識別することが困難となる。
【００２９】
具体例として、文章中の通常の文字が第１の色に着色され、文章中の特定部分に相当する文字が前記第１の色と異なる第２の色に着色された文章を含む文字画像をモノクロ化することを考える。ここで、第１の色と第２の色の輝度（明度）が大きく相違していれば、上記の文字画像に対して従来技術によるモノクロ化処理を適用したとしても、元の文字画像上で第１の色の文字と第２の色の文字とは変換後のモノクロ画像上で大きく異なる輝度で再現される。しかし、第１の色と第２の色との輝度が同一、或いは近似していたとすると、上記の文字画像に対して従来技術によるモノクロ化処理を適用した場合、元の文字画像上で第１の色の文字と第２の色の文字とが変換後のモノクロ画像上で同一又は近似した輝度で再現される。これにより、元の文字画像上で第１の色の文字と元の文字画像上で第２の色の文字とを、変換後のモノクロ画像上で識別することが不可能、或いは困難となる。
【００３０】
また別の具体例として、グラフ図の中の第一の領域に第一の色が着色され、第一の領域とは異なる第二の領域に、第一の色とは異なる第二の色が着色されたグラフ図を含む画像をモノクロ化することを考える。上述の文字色の場合と同様に、従来技術によるモノクロ化処理を適用すると、第一の色と第二の色とが、モノクロ画像上で、同一または近似した輝度で表現される。例えば棒グラフや円グラフで隣り合う第一の領域と第二の領域が、モノクロ画像上では識別することが困難な状態になる。もちろん、グラフの種類は、これに限るものではなく、折れ線グラフのような、線状の領域を色で区別したグラフであっても同様の問題が発生する。
【００３１】
このため、本実施形態ではモノクロ化を行うカラー画像のうち色分布に偏りが有る画像領域に対し、次に説明するように色群分割部１６、代表色算出部１８及び変換部２０によってモノクロ化を行う。
【００３２】
以下、まず色群分割部１６及び代表色算出部１８による色群分割・代表色算出処理の詳細について、図３を参照して説明する。図３に示す色群分割・代表色算出処理では、まず色群分割部１６により、メモリ３４の記憶領域のうち後述する画素リストの記憶領域をクリアし、メモリ３４上の画素リストのレコードの総数ｍの記憶領域に０を設定する初期化処理が行われる（ステップ７０）。続いて、色群分割部１６により、自然画像抽出部１４より入力された画像データ、すなわち自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データから、処理対象の単一の画素のデータの読み込みが試行される（ステップ７２）。次に、色群分割部１６により、画像データの全ての画素に対して処理を完了したか否かが判定される（ステップ７４）。この判定は、既に画像データの全画素のデータの読み込みが完了していたことで、ステップ７２で新たな画素のデータを読み込めなかった場合に肯定される。そして、ステップ７４の判定が肯定された場合は色群分割・代表色算出処理が終了する。
【００３３】
一方、ステップ７２で処理対象として新たな画素のデータを読み込めた場合は、ステップ７４の判定が否定される。この場合、色群分割部１６により、既に作成されている画素リストのレコードを対象として、処理対象の画素と同一とみなせる色差の範囲の画素の情報が登録されているか否かが探索される（ステップ７６）。同一とみなせる色差は、予め、もしくは処理を実行する時点のパラメータとしてユーザにより設定されているものとする。例えば色空間上での画素間の距離や、画素値の成分の差の絶対値の総和が閾値として設定され、色差が閾値以下の距離または値である場合に二つの画素の値を同一と見なすことができる。
【００３４】
続いて、色群分割部１６により、ステップ７６の探索で処理対象の画素と同一とみなせる色差の範囲の画素の情報が抽出されたか否かが判定される（ステップ７８）。１個目の画素のデータを処理対象として読み込んだ段階では画素リスト内にレコードが未作成の状態であり、ステップ７８の判定は否定される。ステップ７８の判定が否定された場合、色群分割部１６により、メモリ３４に記憶されている画素リストのレコードの総数ｍが、予め設定された上限値に達したか否かが判定される（ステップ８０）。
【００３５】
１個目の画素のデータを処理対象として読み込んだ段階では画素リストの総数ｍも０であり、ステップ８０の判定も否定される。ステップ８０の判定が否定された場合、色群分割部１６により、処理対象の画素が登録されたレコードを新規に作成する処理が行われる（ステップ８４）。
【００３６】
画素リストに格納されるデータの例を図１１に示す。画素リスト２００には、「リスト番号」「代表色情報」「登録された画素の総数」「登録された各画素の色と代表色との色差」「登録された各画素の色情報」の各項目について、対応する情報の登録領域が各々設けられて１つのレコード２０１となっている。「リスト番号」は、画素リストを構成するレコードの通番を示す情報である。「代表色情報」は、レコードに登録された全画素の平均色等の画素の値を示す情報である。「登録された画素の総数」は、レコードに登録された画素の総数を示す情報である。例えば、レコード２０１であれば、画素１と画素２の２個が登録されているので「２」が格納されている。
【００３７】
「登録された各画素の色と代表色との色差」は、各レコードに登録されているそれぞれの画素の画素値と、代表色情報に示される画素値との色差を示す情報である。例えば、レコード２０１であれば、画素１と代表色との色差「■Ｃ１」、画素２と代表色との色差「■Ｃ２」が登録されている。「登
録された各画素の色情報」は、各レコードに登録されているそれぞれの画素の画素値を示す情報である。例えば、レコード２０１であれば、画素１の画素値「Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１」、画素２の画素値「Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２」が登録されている。
【００３８】
色群分割部１６によって画素リストのレコードが新規に作成される際には、「登録された画素の総数」が１に設定され、「代表色情報」及び「各画素の色情報」として処理対象の画素の色情報のみが登録されたレコードが作成される。続いて、色群分割部１６により、メモリ３４に記憶されているレコードの総数ｍが１だけインクリメントされる（ステップ８６）。ステップ８６の処理が終了するとステップ７２に戻り、色群分割部１６により、新たな画素のデータが処理対象の画素のデータとして読み込まれた後に、上述した処理が繰り返される。
【００３９】
また、処理対象としてデータを読み込んだ画素が、色群分割処理で以前に処理対象とした画素と同一色であった場合は、ステップ７６の探索で処理対象の画素と同一色の画素の情報が抽出されることで、ステップ７８の判定が肯定されてステップ８２へ移行する。この場合、色群分割部１６及び代表色算出部１８により、ステップ７６の探索で抽出された同一色の画素の情報が登録されている画素リストのレコードに、処理対象の画素の情報を追加登録する処理が行われる（ステップ８２）。
【００４０】
具体的には、色群分割部１６により、レコードの「リストに登録された画素の総数」が１だけインクリメントされると共に、「登録された各画素の色情報」に処理対象の画素の色情報が追加登録される。また、レコードの「登録された各画素の色情報」に登録されている複数の画素の色情報に基づき、代表色算出部１８によって新たな代表色が算出され、レコードの「代表色情報」が算出された新たな代表色の情報へ更新される。更に、代表色算出部１８によって、「登録された各画素の色情報」に登録されている各画素毎に新たな代表色との色差が演算され、レコードの「各画素の色と代表色との色差」も演算された色差へ更新される。
【００４１】
なお、代表色としては、例えば１つのレコードに情報が登録されているそれぞれの全画素の各色成分（Ｒ,Ｇ,Ｂ）毎の平均色を用いることができる。これに代えて、例えばレコード内の全画素の色座標上での分布領域の重心位置に相当する色等、他の演算方法で演算される色を用いてもよい。また、各画素の色と代表色との色差としては、例えば次の（１）式で求まる色差ΔＣ（色座標上での各画素の色と代表色との距離）を用いることができるが、これに代えて他の演算方法で演算される色差を用いてもよい。
ΔＣ＝√（（Ｒi−Ｒ0）2＋（Ｇi−Ｇ0）2＋（Ｂi−Ｂ0）2） …（１）
但し、（１）式において、Ｒi,Ｇi,Ｂiは各画素の各色成分毎の値を表し、Ｒ0,Ｇ0,Ｂ0は代表色の各色成分毎の値を表す。上述したステップ８２の処理が終了するとステップ７２に戻り、色群分割部１６により、新たな画素のデータが処理対象の画素のデータとして読み込まれた後に、上述した処理が繰り返される。
【００４２】
上述した処理により、画素リストのレコードの総数ｍが上限値に達する迄の間は、順次データが読み出される処理対象の画素のうち、同一色の他の画素が存在する画素は同一のレコードに情報が登録され、それ以外の画素は互いに異なるレコードに情報が登録される。また、レコードの総数ｍが上限値に達すると、ステップ８０の判定が肯定されてステップ８８へ移行する。
【００４３】
この場合、色群分割部１６により、現時点迄に処理対象とした画素すなわちステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素と、画素リストに情報が登録されている画素との中で、情報が登録されているレコードが異なり、かつ色差が最小の画素対を探索する処理が行われる（ステップ８８）。該当する画素対が抽出されると、色群分割部１６及び代表色算出部１８により、探索で抽出された画素対のうちの一方の画素の情報が登録されている画素リストのレコードに、他方の画素の情報を登録する処理が行われる（ステップ９０）。
【００４４】
なお、ステップ８８で抽出された画素対の一方がステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素である場合、ステップ９０では、画素対の他方の画素の情報が登録されている画素リストのレコードに処理対象の画素、すなわち７２で読み込んだ処理対象の画素の情報を追加登録する処理が、先のステップ８２と同様にして行われる。また、ステップ８８の探索で抽出された画素対が何れも画素リストに登録済みの画素である場合、ステップ９０では、一方の画素の情報を他方の画素の情報が登録されている画素リストのレコードへ移動させる処理が行われる。この場合、情報の登録先レコードを移動させる画素は、画素対のうちの何れの画素でもよいが、「登録された画素の総数」の項目に格納されている値がより少ないレコードに情報が登録されている画素を移動対象とすることが好ましい。これは、後述するステップ８８〜ステップ９４のループの繰り返し回数が削減されることで、処理時間が短縮される可能性が高くなるためである。
【００４５】
画素リストに登録済みの画素の登録先レコードを移動させる場合には、先のステップ８２で説明した追加登録処理に加え、色群分割部１６により、移動元の画素リストのレコードの「登録された各画素の色情報」から移動対象の画素の情報を削除し、「登録された画素の総数」を更新する処理が行われる。また、代表色算出部１８により、移動元の画素リストのレコードの「代表色情報」を更新し、「各画素の色と代表色との色差」から移動対象の画素の情報を削除する処理が行われる。
【００４６】
次に、色群分割部１６により、ステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素の情報が何れかの画素リストのレコードに登録されたか否かが判定される（ステップ９２）。この判定が否定された場合は、色群分割部１６により、「登録された画素の総数」が０となった画素リストのレコード、すなわち空のレコードが出現したか否かが判定される（ステップ９４）。この判定も否定された場合はステップ８８に戻る。そして、処理対象の画素の情報が何れかの画素リストのレコードに登録されるか、処理対象の画素の情報を登録するための画素リストのレコードを新規作成することが可能な状態となる迄、ステップ８８〜ステップ９４が繰り返される。
【００４７】
そして、処理対象の画素の情報が何れかの画素リストのレコードに登録された場合には、ステップ９２の判定が肯定されてステップ７２に戻る。また、空状態のレコードが出現した場合はステップ９４の判定が肯定され、色群分割部１６により、処理対象の画素が登録された画素リストのレコードを新規に作成する処理が行われ（ステップ９６）、ステップ７２に戻る。
【００４８】
ステップ７４の判定が肯定される迄、上述した処理が繰り返されることで、例えば画素リストのレコードの総数ｍの上限値＝２の場合は２個以下のレコードが生成され、各画素の情報は２個以下のレコードの何れかに各々登録される。これにより、自然画像抽出部１４より入力された画像データが表す画像領域の画素毎の色の分布は、例として画素のＲ値を横軸、Ｂ値を縦軸にとったイメージである図４（Ａ）に示すように、異なる画素リストのレコードに情報が登録された２個の色群に分割される。また、例えば画素リストのレコード総数ｍの上限値＝４の場合は４個以下のレコードが生成され、各画素の情報は４個以下のレコードの何れかに各々登録される。これにより、自然画像抽出部１４より入力された画像データが表す画像領域の画素毎の色の分布は、例として画素のＲ値を横軸、Ｂ値を縦軸にとったイメージである図４（Ｂ）に示すように、異なるレコードに情報が登録された４個の色群に分割される。
【００４９】
なお、１つの色群には、１以上の画素が含まれる。この１以上の画素を１の色群に対応する画素群とすると、１つの色群に含まれる画素群は、画面データ上では点在する場合もあれば、複数の箇所にまとまって位置する場合もあれば、１箇所にまとまって位置する場合も有る。１の色群に含まれる画素群の画面データ上での位置は、例えばＸＹ座標で示される画面データ上のどの座標位置に各画素が存在するかによって決まる。
【００５０】
続いて、変換部２０による変換処理の詳細について、図５を参照して説明する。図５に示す変換処理では、まず変換部２０により、各色群毎の代表色情報を複数の画素リストのレコードから各々読み込む処理が行われる（ステップ１００）。次に、変換部２０により、ステップ１００で読み込んだ代表色情報に基づき、各色群毎の代表色の濃度を各々演算する処理が行われる（ステップ１０２）。
【００５１】
本実施形態では、ここで演算する代表色の濃度を各色群毎の濃淡の順位付けに用いているので、代表色の濃度を正確に演算することは必須ではない。図６は第１実施形態に関る変換処理の流れを一例を挙げて示す概略図である。図６に示すように、代表色のＲ，Ｇ，Ｂ値のうちの一部、例えばＲ,Ｂの２つの値を加算した値を用いてもよい。図６に示す例では、色群１については、代表色がＲ0＝２、Ｂ0＝７０で、両者を加算した値（＝７２）を代表色の濃度として用い、色群２については、代表色がＲ0＝５０、Ｂ0＝５２で、両者を加算した値（＝１０２）を代表色の濃度として用いている。また、色群３については、代表色がＲ0＝２４５、Ｂ0＝２９４で、両者を加算した値（＝４９４）を代表色の濃度として用い、色群４については、代表色がＲ0＝２０２、Ｂ0＝３で、両者を加算した値（＝２０５）を代表色の濃度として用いている。勿論、代表色のＲ,Ｇ,Ｂ３色の値を加算した値を用いてもよいし、Ｒ,Ｇ,Ｂ３色のいずれかまたは全てを用いて、各値に予め設定された係数を乗じて加算した値を用いてもよい。
【００５２】
次に、変換部２０により、ステップ１０２で演算した各色群毎の代表色の濃度を、当該濃度の大小関係に応じた順序として、昇順又は降順に並べ替え、各色群毎の代表色の濃淡を順位付けする処理が行われる（ステップ１０４）。例えば図６に示す例では、各色群毎の代表色の濃度の昇順に各色群毎の代表色の濃淡を順位付けしており、代表色の濃度が最小（＝７２）の色群１が「１位」に、代表色の濃度が２番目に小さい（＝１０２）色群２が「２位」に順位付けされている。また、代表色の濃度が２番目に大きい（＝２０５）色群４が「３位」に、代表色の濃度が最大（＝４９４）の色群３が「４位」に順位付けされている。
【００５３】
次に、変換部２０により、ステップ１０４の処理で得られた各色群毎の代表色の濃淡の順位に基づき、モノクロ画像上で各色群に割り当てる濃度を決定する処理が行われる（ステップ１０６）。第１実施形態では、変換前のカラー画像よりも変換後のモノクロ画像の方が濃度のダイナミックレンジ、すなわち濃度の最大値と最小値との差が大きくなるように、各色群に割り当てる濃度が決定される。
【００５４】
具体的には、まず変換部２０により、濃度値を表すデータのビット数ｎに応じて定まる理論上の濃度値の最小値（＝０）〜最大値（＝２n−１）の数値範囲を、画素リストの総数ｍ、すなわち色群の総数に応じた複数の数値範囲に分割する処理が行われる。なお、個々の数値範囲は、それぞれの数値範囲の幅の差がなるべく小さくなるように決定される。本第１実施形態では、用紙に印刷するためのモノクロ画像を得ることを前提に、濃度値の最小値（＝０）が用紙の下地色(紙白)に割り当てされるので、変換部２０により、理論上の濃度値の最小値〜最大値の数値範囲が色群の総数ｍと同数の数値範囲に分割される。そして、変換部２０により、分割した個々の数値範囲の境界に相当するｍ個の濃度値を抽出し、抽出したｍ個の濃度値を、各色群の代表色の濃淡の順位に応じて何れかの色群に割り当てる処理が行われる。図７に、分割した個々の数値範囲の境界に相当するｍ個の濃度値を示す。図７では、縦軸を濃度値とし、各色群の代表色濃度が、図右側の「○」で示す値のように、決定された状態を示している。図７に示すように、図左側の各色群の代表色濃度における各色群同士の差分よりも、図右側の○印で示されるステップＳ１０６で決定される濃度どうしの差分の方が大きくなる。これにより、変換前のカラー画像よりも変換後のモノクロ画像の方が濃度のダイナミックレンジが大きくなるように、各色群に割り当てる濃度が決定される。
【００５５】
各色群に割り当てる濃度の決定について、具体例を挙げて更に説明すると、例えば濃度値を表すデータのビット数ｎ＝８とすると、理論上の濃度値の最大値は２8−１＝２５５となる。例えば色群の数＝４で、濃度値の最小値（＝０）を用紙の下地色（紙白）に割り当てるとすると、濃度値の最小値〜最大値の範囲が４個の数値範囲に分割され（図７も参照）、図６に示すように各色群に割り当てる濃度値の一例として「６６」「１２９」「１９２」「２５５」が得られる。なお、この例では分割後の個々の数値範囲の幅(個々の色群に割り当てる濃度の差)がおよそ等しくなるように、濃度値の最小値〜最大値の範囲を４個の数値範囲に分割している。このように各数値範囲どうしの差分を凡そ等しくなるように分割することにより、モノクロ化処理の結果として出力された画像上で、異なる色群どうしの相違を視認しやすい状態にすることができる。
【００５６】
そして図６の例では、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「１位」の色群１には最小の濃度値「６６」が割り当てされ、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「２位」の色群２には２番目に小さい濃度値「１２９」が割り当てされる。また、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「３位」の色群４には３番目に小さい濃度値「１９２」が割り当てされ、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「４位」の色群３には最大の濃度値「２５５」が割り当てされる。
【００５７】
続いて、変換部２０により、自然画像抽出部１４から出力された自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データをモノクロ画像データへ変換する処理が行われる。すなわち、まず変換部２０によって変数ｉに１が設定される（ステップ１０８）。次に、変換部２０により、変換対象のカラー画像データのうち、色群ｉに含まれる各画素の色情報を、先のステップ１０６で色群ｉに割り当てた濃度を表す濃度情報へ各々変換する処理が行われる（ステップ１１０）。次に、変換部２０により、変数ｉが画素リストの総数ｍ（＝色群の総数）に達したか否かが判定される（ステップ１１２）。この判定が否定された場合は、変換部２０により、変数ｉを１だけインクリメントする処理が行われる（ステップ１１４）。
【００５８】
ステップ１１４の処理が行われるとステップ１１０に戻り、ステップ１１２の判定が肯定される迄ステップ１１０〜ステップ１１４が繰り返される。そして、ステップ１１２の判定が肯定されると、変換処理が終了される。これにより、自然画像領域以外の画像領域のカラー画像は、個々の色群を単位として画素の濃度が異なり、かつ濃度のダイナミックレンジが拡大されたモノクロ画像へ変換される。
【００５９】
なお、各色群毎に代表色の輝度を算出することなく、代表色の輝度の大小関係を考慮せずに、各色群に割り当てる輝度を決定してもよい。例えば、色群の輝度の順には関らずに、色群の総数に応じて各色群に割り当てる輝度を決定しても良い。その場合にはステップＳ１０２およびＳ１０４を省略する。ステップＳ１０２およびＳ１０４の処理を省略する場合には、ステップＳ１００からステップＳ１０６へ処理を移行することができる。この場合には、ステップＳ１０６において、画素リストのリスト番号の順に基づいて各色群に対応する輝度を決定すればよい。
【００６０】
このように、第１実施形態では、自然画像領域以外の画像領域、すなわち色分布に偏りがある画像領域のカラー画像データに対し、当該画像領域の色の分布を複数の色群に分割し、個々の色群毎に異なる階調表現として、異なる濃度を割り当てている。これにより、元のカラー画像上で色が相違する領域が、変換後のモノクロ画像上において、互いに濃度の異なる領域として再現されることで、元々は色の異なる領域として容易に視認可能にされる。
【００６１】
例えば、文字が第１の色と第２の色とに色分けされた文章を表す文字画像をモノクロ化した場合、第１の色と第２の色の明度が近似していたとしても、元の文字画像上で第１の色の文字と第２の色の文字はモノクロ画像上で異なる濃度で再現される。従って、変換後のモノクロ画像における元のカラー画像上で色の異なる領域の識別性が向上する。
【００６２】
また、第１実施形態では、カラー画像上での色群の輝度に応じて、モノクロ化する際に各色群に割り当てる輝度を決定する。これにより、カラー画像の見た目の濃淡の状態と、モノクロ化した画像の見た目の濃淡の状態を近づけることができ、カラー画像をモノクロ化したときの視認上の違和感を軽減できる。また、第１実施形態では、各色群に割り当てるそれぞれ輝度を、各輝度値どうしの差分を凡そ等しくなるように分割する決定する。これにより、モノクロ化処理の結果として出力された画像上で、異なる色群どうしの相違を視認しやすい状態にすることができる。
【００６３】
〔第２実施形態〕
次に開示の技術の第２実施形態を説明する。なお、本第２実施形態は変換処理以外は先に説明した第１実施形態と同一であるので、各部分に同一の符号を付して構成の説明を省略し、以下、本第２実施形態に係る変換処理について、図８を参照して説明する。
【００６４】
本第２実施形態に係る変換処理では、ステップ１００〜ステップ１０４において、変換部２０により、第１実施形態で説明した変換処理（図５）と同一の処理が行われる。次に、変換部２０により、各色群毎の代表色の濃淡の順位に基づき、記憶部３６に予め記憶された複数種のスクリーンパターンの中から、モノクロ画像上で各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定する処理が行われる（ステップ１２０）。
【００６５】
各色群へ割り当てるスクリーンパターンは、各色群に割り当てたスクリーンパターンの相違をモノクロ画像上で識別できるように選択される。例えば本実施形態に係るスクリーンパターンに適用可能な網点は、単位面積当りの面積率を変化させることで二値画像上で階調を表現する技術であり、網点の面積率や線数、パターンの形状、パターンの配列の角度は通常、出力解像度や濃淡等に応じて選択される。本実施形態では、網点のスクリーンパターンにおいて、網点の面積率、線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つを相違させることで、スクリーンパターンの相違をモノクロ画像上で識別できることを利用している。
【００６６】
図９に、網点のスクリーンパターンのバリエーションの例を示す。網点のスクリーンパターンにおける網点の面積率を相違させた場合、図９（Ａ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。また、網点のスクリーンパターンにおける線数を相違させた場合も、図９（Ｂ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。また、網点のスクリーンパターンにおけるパターンの形状を相違させた場合も、図９（Ｃ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。更に、網点のスクリーンパターンにおけるパターンの配列の角度を相違させた場合も、図９（Ｄ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。
【００６７】
このため、記憶部３６に記憶された複数種のスクリーンパターンが網点のスクリーンパターンである場合、変換部２０による、モノクロ画像上で各色群に割り当てるスクリーンパターンの決定は、以下のように行われる。すなわち、変換部２０は、まず網点の面積率、線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なり、かつモノクロ画像上で階調表現の異なるパターンとして認識されるスクリーンパターンを色群の数と同数選択する。そして変換部２０は、選択したスクリーンパターンを、個々のスクリーンパターンが表す濃淡に応じて順位付けし、個々のスクリーンパターンを、代表色の濃淡の順位が同一の色群に割り当てる。これにより、個々の色群には、個々の色群の代表色の濃淡の順位に応じたスクリーンパターンが割り当てられる。
【００６８】
また、本第２実施形態において、変換部２０は、色群ｉに含まれる各画素の色情報を濃度情報へ変換する処理（図５のステップ１１０）に代えて、色群ｉの画素に対応する領域を、色群ｉに割り当てたスクリーンパターンの領域へ変換する処理を行う（ステップ１２２）。上記処理が個々の色群について各々行われることで、元のカラー画像上で色が相違する領域が、変換後のモノクロ画像上において、互いにスクリーンパターン、すなわち階調表現の種類が異なる領域として再現される。従って、変換後のモノクロ画像上でスクリーンパターンが異なる領域が元々は色の異なる領域として識別されることになる。
【００６９】
なお、各色群毎に代表色の濃度を算出することなく、代表色の濃度の大小関係を考慮せずに、各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定してもよい。例えば、色群の総数に応じて各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定しても良い。その場合にはステップＳ１０２およびＳ１０４を省略する。ステップＳ１０２およびＳ１０４の処理を省略する場合には、ステップＳ１００からステップＳ１２０へ処理を移行することができる。この場合には、ステップＳ１２０において、画素リストのリスト番号の順に基づいて各色群に対応するスクリーンパターンを決定すればよい。
【００７０】
このように、第２実施形態では、自然画像領域以外の画像領域（色分布に偏りがある画像領域）のカラー画像データに対し、当該画像領域の色の分布を複数の色群に分割し、個々の色群毎に異なる階調表現として、異なるスクリーンパターンを割り当てている。これにより、元のカラー画像上で色が相違する領域が、変換後のモノクロ画像上において、互いにスクリーンパターンの異なる領域として再現されることで、元々は色の異なる領域として容易に視認可能にされる。
【００７１】
また、第２実施形態では、カラー画像上での色群の濃度に応じて、モノクロ化する際に各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定する。これにより、カラー画像の見た目の濃淡の状態と、モノクロ化した画像の見た目の濃淡の状態を近づけることができ、カラー画像をモノクロ化したときの視認上の違和感を軽減できる。
【００７２】
なお、第１実施形態では、濃度値のビット数ｎに応じて定まる理論上の濃度値の最小値〜最大値の数値範囲を、色群の総数ｍに応じた数の数値範囲に分割し、各色群に割り当てる濃度値を決定していたが、これに限定されるものではない。例えば、各色群毎の代表色の濃度が予め設定された値以上相違している等の場合には、各色群毎の代表色の濃度をそのまま各色群に割り当てるようにしてもよい。
【００７３】
また、第２実施形態では、網点の面積率、線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを各色群に割り当てる態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを各色群に割り当てると共に、各色群に割り当てたスクリーンパターンにおける網点面積率を、各色群毎の代表色の濃度に応じて変化させてもよい。
【００７４】
また例えば、複数の色群が、例えば、濃い赤と薄い赤のように、元のカラー画像上においては同じ色味で輝度が異なる関係にある場合に、同じ色味をもつ複数の色群には、同一の線数またはパターン形状またはパターン配列のスクリーンパターンを割り当てると共に、網点面積率を、各色群毎の代表色の濃度に応じて変化させてもよい。このように色群にスクリーンパターンを割り当てることで、変換後のモノクロ画像の見た目を、変換前のカラー画像の見た目により近づけることができる。これらの態様も開示の技術の権利範囲に含まれる。
【００７５】
また、第２実施形態で用いるスクリーンパターンは、網点のスクリーンパターンに限られるものではなく、モノクロ画像上で異なるパターンとして認識されるものであればよいので、例として図１０に示すようなスクリーンパターンを用いてもよい。例えば図１０（Ａ）に示すスクリーンパターン１３０は右下がりの斜線が一定間隔で配列されたパターンであり、図１０（Ｂ）に示すスクリーンパターン１３２は右上がりの斜線が一定間隔で配列されたパターンである。また、図１０（Ｃ）に示すスクリーンパターン１３４は上下方向に沿った直線が一定間隔で配列されたパターンであり、図１０（Ｄ）に示すスクリーンパターン１３６は右上がりでスクリーンパターン１３２よりも太い斜線が一定間隔で配列されたパターンである。また、図１０（Ｅ）に示すスクリーンパターン１３８は水平方向に沿った波線が一定間隔で配列されたパターンであり、図１０（Ｆ）に示すスクリーンパターン１４０は各々矩形状の白領域と黒領域が交互に配列されたパターンである。
【００７６】
図１０に示したスクリーンパターン１３０〜１４０もモノクロ画像上で互いに異なるパターンとして認識されるので、これらのスクリーンパターンを記憶部３６に記憶しておき、色群の数と同数のパターンを選択的に用いるようにしてもよい。また、第２実施形態で用いるスクリーンパターンは、上記に限られるものではなく、実線、点線、一点鎖線、波状線、太線などのように、線種の別であっても構わない。
【００７７】
また、上記では各色群毎に代表色の濃度を算出し、算出した濃度の大小関係に基づいて、各色群に割り当てる濃度又はスクリーンパターンを決定する態様を説明したが、これに限定されるものではない。一例として、各色群毎に代表色の輝度を算出し、算出した輝度の大小関係に基づいて、各色群に割り当てる輝度又はスクリーンパターンを決定する態様も開示の技術の権利範囲に含まれる。
【００７８】
更に、上記では自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を設けた態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像取得部１２によって自然画像領域を含まないカラー画像が取得される場合は、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４は省略することも可能である。
【００７９】
また、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させるか否かをユーザが選択入力をすることも可能である。例えば草稿確認用の下版を出力する場合のように、図については絵柄の全体の雰囲気さえ視認できればよい場合に、ユーザは、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させない指示を入力することができる。入力の仕方の一例として、ユーザが高精細モードの出力形態を選択した場合には、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させ、低精細モード（もしくは高速モード）の出力形態を選択した場合には自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させないようにすることが考えられる。
【００８０】
自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４の動作が省略される場合には、画像取得部１２で取得されたカラー画像は、色群分割部１６に入力される。色群分割部１６、代表色算出部１８の動作は、実施形態１と同様である。そして、変換部２０は、出力結果を画像合成部２４に出力する代わりに、画像出力部２６へ出力することになる。
【００８１】
また、上記では、互いに異なる色群に含まれる各画素群毎にモノクロ画像の濃度を相違させる態様と、互いに異なる色群に含まれる各画素群毎にモノクロ画像の階調表現の種類（スクリーンパターン）を相違させる態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、互いに異なる色群に含まれる各画素群毎に、濃度及び階調表現の種類を各々相違させるようにしてもよい。
【００８２】
また、上記では色群分割部１６が、画素同士の色差が小さい順に、画素同士の色を同一の色群に組み入れることを繰り返すことで、画像の画素毎の色の分布を複数の色群に分割する処理方式を説明したが、これに限定されるものではない。色群分割部１６では、処理対象とするカラー画像の中で使われている色の数を何色とみなせるかを決定できればよい。すなわち、色群分割部１６の動作は、画素値の類似度合いに基づいて、画素値が類似しているとみなせる画素同士を同一の色群としてグルーピングできればよい。例えば、画像データの画素ごとの値に基づいて、色座標上に各画素をプロットし、該プロットした画素が、互いに所定の範囲内に存在する画素を一つの色群とみなす、即ち、色座標上での色の分布に基づいて、色群に分割することも可能である。この場合、所定の範囲を示す値は、第一実施形態に記載したように、予め設定された値を用いることができる。また例えば、画像の画素毎の値に基づいて、該値が示す色の分布を示すヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムにおける谷の位置(頻度が極小となっている位置)で色の分布を分割することで、画像の画素毎の色の分布を複数の色群に分割する方式等の他の方式を適用することも可能である。
【００８３】
また例えば、ステップ８８の処理を変更し、ステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素と画素リストに登録済みの画素との中から、一時的な処理対象画素を一つ選択し、画素リストに登録されている代表色のうち、一時的な処理対象画素とで、同一とみなせる色差の範囲で色差が最小の代表色を探索しても良い。同一と見なせる色差の範囲は、ステップ７６と同じ条件が適用できる。その場合には、ステップ９０において、ステップ８８で抽出された代表色が登録されている画素リストのレコードに、一時的な処理対象画素の情報を追加して登録する。
【００８４】
ステップ８８において一時的に処理対象とした画素がステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素である場合、ステップ９０では、ステップ８８において抽出された代表色が登録されているレコードに、一時的な処理対象の画素の情報を追加登録する処理が、上述のステップ８２と同様に行われる。また、ステップ８８において一時的に処理対象とした画素がステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素ではない、すなわち画素リストに登録済みの画素である場合、ステップ９０では、一時的な処理対象の画素の情報をステップ８８において抽出された代表色が登録されているレコードに移動させる処理が行われる。
【００８５】
また例えば、中央値分割法（ｍｅｄｉａｎ ｃｕｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いて、画像の画素毎の色の分布を複数の色群に分割しても構わない。中央値分割法では、まず原画像のＲＧＢ空間における色分布に外接する直方体を考え、ＲＧＢ３軸のうち、直方体の最も長い辺に平行な軸で、原画像の総画素数を等分するように直方体を２分する。この処理を繰り返すことで直方体を細分化し、最後に同数の画素からなるＮ個の直方体を生成し、各直方体内の色データの平均値を代表色とする。中央値分割法において２分する軸は最も長い軸ではなく、最も分散の大きい軸としても良い。
【００８６】
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
【００８７】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００８８】
（付記１）入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割部と、前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換部と、を含む画像処理装置。
【００８９】
（付記２）前記分割部に入力される前記カラー画像は、自然画像領域を含まないカラー画像である付記１記載の画像処理装置。
【００９０】
（付記３）前記分割部は、入力された前記カラー画像に対し、画素同士の色差が小さい順に、前記画素同士の色を同一の色群に組み入れることを繰り返すことで、前記カラー画像の画素毎の色を前記複数の色群に分割する付記１又は付記２に記載の画像処理装置。
【００９１】
（付記４）前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群毎に代表色を各々求める代表色算出部を更に備え、前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる階調表現を各々決定する付記１乃至付記３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９２】
（付記５）前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度の大小関係に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる濃度の大小関係を決定する付記４記載の画像処理装置。
【００９３】
（付記６）前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、個々の前記色群の何れかに対応する個々の画素群に割り当てる濃度を、前記カラー画像よりも前記モノクロ画像の方が画像中の濃度の最大値と最小値の差が大きくなるように決定する付記１乃至付記５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９４】
（付記７）前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、濃度の最大値を前記色群の数で割った値に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる濃度を決定する付記１乃至付記６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９５】
（付記８）前記階調表現はスクリーンパターンの別であって、前記変換部は、面積率、線数、パターン、及び、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として各々割り当て、前記カラー画像を、個々の画素の階調が個々の画素が属する前記画素群に割り当てたスクリーンパターンで表現されたモノクロ画像へ変換する付記１乃至付記４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９６】
（付記９）前記分割部は、入力された前記カラー画像の画素毎の色を、該色の数よりも少ない複数の色群に分割する付記１乃至付記８の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９７】
（付記１０）前記分割部は、入力された前記カラー画像の画素毎の色を、予め設定された前記色群の数と同数の前記色群に分割する付記１乃至付記９の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９８】
（付記１１）入力されたカラー画像に含まれる自然画像領域を抽出し、入力された前記カラー画像のうち抽出した前記自然画像領域以外の画像領域を前記分割部にカラー画像として入力する抽出部を更に備えた付記１乃至付記１０の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９９】
（付記１２）前記抽出部は、入力された前記カラー画像を複数の単位領域に分割し、分割後の個々の単位領域毎に色分布の偏り度合いを演算し、演算した色分布の偏り度合いに基づいて個々の前記単位領域毎に前記自然画像領域か否かを判定する付記１１記載の画像処理装置。
【０１００】
（付記１３）入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割ステップと、前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、を含む画像処理方法。
【０１０１】
（付記１４）コンピュータに、入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の前記色群に分割する分割ステップと、前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、を含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
【符号の説明】
【０１０２】
１０ 画像処理装置
１４ 自然画像抽出部
１６ 色群分割部
１８ 代表色算出部
２０ 変換部
３０ コンピュータ
３２ ＣＰＵ
３４ メモリ
３６ 記憶部
４０ 画像処理プログラム
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像をモノクロ画像へ変換するにあたっては、一般にカラー画像の画素毎の輝度に基づいてモノクロ画像の画素毎の輝度が決定される。例えば、ＲＧＢ色空間のＲＧＢ信号をＬＨＣ色空間のＬＨＣ信号へ変換し、変換後のＬＨＣ信号に対して色調整を行ってＲＧＢ信号へ再変換した後に、変換式Ｙ＝０.３Ｒ＋０.６Ｇ＋０.１Ｂを用いてモノクロ信号Ｙへ変換して出力する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１６４５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
カラー画像の画素毎の輝度に基づいてモノクロ画像の画素毎の輝度を決定する場合、カラー画像上で輝度が同一の画素は、色が相違していても同一の輝度へ変換される場合がある。例えばモノクロ画像の各画素の輝度Ｌとして、ＲＧＢ色空間のカラー画像における画素毎のＲＧＢ３色の平均輝度（Ｌ＝（Ｒ＋Ｂ＋Ｇ）／３）を用いる場合、以下のように、カラー画像上で色の異なる画素のモノクロ画像上での輝度Ｌが等しくなる。
赤色画素：Ｒ＝２５５，Ｇ＝０，Ｂ＝０：輝度Ｌ＝（２５５＋０＋０）／３＝８５
緑色画素：Ｒ＝０，Ｇ＝２５５，Ｂ＝０：輝度Ｌ＝（０＋２５５＋０）／３＝８５
青色画素：Ｒ＝０，Ｇ＝０，Ｂ＝２５５：輝度Ｌ＝（０＋０＋２５５）／３＝８５
また、前記した変換式Ｙ＝０.３Ｒ＋０.６Ｇ＋０.１Ｂやその他の変換式を用いた場合にも、変換式で規定される輝度が同一の画素は、カラー画像上での色が相違していても、モノクロ画像上での輝度が等しくなる。これにより、変換前のカラー画像上での色の相違が変換後のモノクロ画像上で識別できなくなることで、モノクロ画像の視認性が低下する、という課題があった。
【０００５】
開示の技術は、カラー画像を、当該カラー画像上での色の相違を識別可能なモノクロ画像へ変換することが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示の技術は、入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の前記群に分割する。そして開示の技術は、前記カラー画像を、前記分割によって得られた個々の前記群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する。
【発明の効果】
【０００７】
開示の技術は、カラー画像を、当該カラー画像上での色の相違を識別可能なモノクロ画像へ変換することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態で説明した画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】画像処理装置として機能するコンピュータの概略ブロック図である。
【図３】色群分割・代表色算出処理の内容を示すフローチャートである。
【図４】色群分割結果の一例を示す概略図である。
【図５】第１実施形態に係る変換処理の内容を示すフローチャートである。
【図６】第１実施形態に係る変換処理の流れを一例を挙げて示す概略図である。
【図７】各色群へ割り当てる濃度の一例を示す線図である。
【図８】第２実施形態に係る変換処理の内容を示すフローチャートである。
【図９】スクリーンパターンのバリエーションの一例を示すイメージ図である。
【図１０】スクリーンパターンのバリエーションの一例を示すイメージ図である。
【図１１】画素リストに格納されるデータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、以下で説明する実施形態では、自然画像領域を含むカラー画像に対して画像処理を行う態様を主に説明する。但し、処理対象とするカラー画像に自然画像領域が含まれていなくても構わない。また、以下で説明する実施形態では、明度もしくは濃度を輝度と表現する場合がある。また、各実施例は矛盾の無い範囲で組み合わせて実施しても構わない。
【００１０】
〔第１実施形態〕
図１には、本実施形態に係る画像処理装置１０の機能ブロック図が示されている。画像処理装置１０はカラー画像をモノクロ画像へ変換する処理を行う。なお、モノクロ画像とは、１つの色を用い、該色の輝度の違いにより階調の違いを表現した画像を言う。画像処理装置１０は画像取得部１２、自然画像抽出部１４、色群分割部１６、代表色算出部１８、変換部２０、自然画像モノクロ化部２２、画像合成部２４及び画像出力部２６を有する。
【００１１】
画像処理装置１０は、例えば図２に示すコンピュータ３０で実現することができる。コンピュータ３０はＣＰＵ３２、メモリ３４、不揮発性の記憶部３６を有し、これらはバス３８を介して互いに接続されている。なお、メモリ３４はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。記憶部３６はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等によって実現できる。
【００１２】
また、コンピュータ３０のバス３８を介して、不図示の入力装置、すなわちコンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に応じて取得した情報をＣＰＵへ送信する、例えばキーボードやマウスなどの装置が接続されている。また、バス３８を介して、出力装置、即ち、コンピュータ３０による処理結果を出力する、例えば表示装置や印刷装置が接続されている。また、コンピュータ３０のバス３８を介して、不図示のネットワークインタフェース、すなわち有線又は無線により他のコンピュータとの間で行われるデータの送受信の管理を行うインタフェース装置が接続されている。また、コンピュータ３０のバス３８を介して、不図示の媒体駆動装置、すなわち可搬記録媒体に書き込み及び読み出しを行うための装置が接続されていてもよい。
【００１３】
記録媒体としての記憶部３６には、コンピュータ３０を画像処理装置１０として機能させるための画像処理プログラム４０が記憶されており、画像処理装置１０で処理対象とするカラー画像の画像データを格納するための画像データ格納領域５８が設けられている。ＣＰＵ３２は、画像処理プログラム４０を記憶部３６から読み出してメモリ３４に展開し、画像処理プログラム４０が有するプロセスを順次実行する。
【００１４】
画像処理プログラム４０は、画像取得プロセス４２、自然画像抽出プロセス４４、色群分割プロセス４６、代表色算出プロセス４８、変換プロセス５０、自然画像モノクロ化プロセス５２、画像合成プロセス５４及び画像出力プロセス５６を有する。ＣＰＵ３２は、画像取得プロセス４２を実行することで、図１に示す画像取得部１２として動作する。またＣＰＵ３２は、自然画像抽出プロセス４４を実行することで、図１に示す自然画像抽出部１４として動作する。またＣＰＵ３２は、色群分割プロセス４６を実行することで、図１に示す色群分割部１６として動作する。更にＣＰＵ３２は、代表色算出プロセス４８を実行することで、図１に示す代表色算出部１８として動作する。またＣＰＵ３２は、変換プロセス５０を実行することで、図１に示す変換部２０として動作する。またＣＰＵ３２は、自然画像モノクロ化プロセス５２を実行することで、図１に示す自然画像モノクロ化部２２として動作する。更にＣＰＵ３２は、画像合成プロセス５４を実行することで、図１に示す画像合成部２４として動作する。またＣＰＵ３２は、画像出力プロセス５６を実行することで、図１に示す画像出力部２６として動作する。
【００１５】
画像処理装置１０がコンピュータ３０で実現される場合、画像処理プログラム４０を実行したコンピュータ３０が、画像処理装置１０として機能することになる。なお、ここでは画像処理プログラム４０を記憶部３６から読み出す場合を例示したが、画像処理プログラム４０は、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の任意の記録媒体から読み出して実行することが可能である。また、画像処理装置１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等で実現することも可能であり、画像処理装置１０の各機能部は例えば電子回路等で実現することも可能である。
【００１６】
画像取得部１２は、画像処理装置１０で処理対象とするカラー画像の画像データを取得する。画像取得部１２としては、例えば記憶部３６に設けられた画像データ格納領域５８から処理対象のカラー画像の画像データを読み出すことで取得する構成を採用することができる。また画像取得部１２は、外部に設けたスキャナ等の原稿読取装置、或いは、画像データを記憶する記憶部を備えた外部の情報処理装置から通信によって画像データを取得する通信ユニットであってもよい。また、画像取得部１２は、画像を生成するアプリケーションから、該アプリケーションが生成したデータを受信するアプリケーションインタフェースであってもよい。なお、画像取得部１２が通信ユニットである場合としては、例えば画像処理装置１０として機能するコンピュータ３０が、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の通信回線を介して前記外部の原稿読取装置や情報処理装置と接続された態様が挙げられる。
【００１７】
なお、開示の技術によるモノクロ化の対象とするカラー画像としては、例えばコンピュータ３０又は他のコンピュータ上で動作するアプリケーション・プログラムを用いて作成されたイラストやグラフ図等のカラー画像や、文字の色として複数色を用いた文字画像等が挙げられる。このため、本実施形態に係る画像処理装置１０は、人工的に作成されたカラー画像、或いは、人工的に作成されたカラー画像が一部領域に配置された画像を処理対象としている。なお、処理対象の画像は、人工的に作成されたカラー画像の領域外に、自然画像（例えば写真の画像）の領域等が設けられた画像であってもよい。この種の画像の典型例としては、文字と画像とを組み合わせて作成された文書を読み取ることで得られた画像等が挙げられる。画像取得部１２は上記のような画像の画像データを処理対象として取得する。
【００１８】
また、画像取得部１２によって取得されるカラー画像の画像データの色空間は、例えばＲＧＢ色空間やＣＭＹＫ色空間、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間、ＸＹＺ色空間等の公知の色空間の何れであってもよい。以下では、一例としてＲＧＢ色空間の画像データが画像取得部１２によって取得されるものとして説明する。
【００１９】
自然画像抽出部１４は、画像取得部１２によって取得された画像データが表す処理対象のカラー画像を自然画像の領域とそれ以外の領域とに分離する。具体的には、まず処理対象のカラー画像を複数の単位領域に分割し、単位領域内の画素単位の色の分布を個々の単位領域毎に求め、求めた色の分布の偏り度合いを評価する評価値を個々の単位領域毎に演算する。なお、上記の評価値としては、例えば単位領域内の各画素の色を色座標上にプロットしたときの分布範囲の大きさを用いることができる。即ち、例えば、色座標が２次元であれば面積、３次元であれば体積等を用いることができる。他の評価値を用いてもよい。
【００２０】
次に、演算した評価値を個々の単位領域毎に基準値と比較し、比較結果に応じて個々の単位領域が自然画像の領域かそれ以外の領域かを判断する。自然画像は一般に様々な色の画素を含む、すなわち色の分布の偏りが小さい。なので、評価値が色の分布の偏りが小さいことを示す値、例えば前記分布範囲の大きさを表す評価値が基準値以上の場合、対応する単位領域は自然画像に対応する領域と判断できる。また、評価値が色の分布の偏りが大きいことを示す値、例えば前記分布範囲の大きさを表す評価値が基準値未満の場合、対応する単位領域は自然画像以外の領域、すなわち人工的に作成された画像領域と判断できる。そして、自然画像に対応すると判断した互いに隣接する単位領域を１つの領域に統合すると共に、自然画像以外と判断した互いに隣接する単位領域を１つの領域に統合する。これにより、処理対象のカラー画像は自然画像領域とそれ以外の画像領域とに分離される。もし、処理対象のカラー画像を構成する単位領域毎に、属性情報として、写真、すなわち自然画像であるのか、人工的に作成された画像なのかの別を示す情報が付されていれば、その属性情報を参照することで自然画像領域とそれ以外の画像領域とに分離しても構わない。なお、自然画像抽出部１４は開示の技術における抽出部の一例として機能する。
【００２１】
自然画像抽出部１４は、処理対象のカラー画像のうち自然画像領域のカラー画像データを自然画像モノクロ化部２２へ出力する。自然画像モノクロ化部２２は、自然画像抽出部１４から入力された自然画像領域のカラー画像データのうち各画素毎の色を表すデータを各画素の濃度を表すデータへ置き換えることで、自然画像領域のカラー画像データをモノクロ画像データへ変換する処理を行う。カラー画像データからモノクロ画像データへの変換には、例えば変換前のカラー画像データが表す各画素の色の明度成分を演算し、演算した明度成分からモノクロ画像における各画素の濃度を決定する、公知の各種処理の何れかを適用できる。
【００２２】
具体的には、例えば、カラー画像データの色空間をＲＧＢ色空間からＬ＊ａ＊ｂ＊色空間へ変換し、変換後の各画素の明度Ｌ＊の値からモノクロ画像データにおける各画素の濃度値を演算する処理を適用することができる。また、例えば各画素毎にＲ,Ｇ,Ｂ各色の値の平均値（＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３）を演算し、演算した値をモノクロ画像データにおける各画素の濃度値として用いる処理を適用することもできる。また、例えばＲ,Ｇ,Ｂ各色の値に互いに異なる係数を乗じて加算した値（＝ｒ・Ｒ＋ｇ・Ｇ＋ｂ・Ｂ：但し、ｒ,ｇ,ｂは係数）を各画素毎に演算し、演算した値をモノクロ画像データにおける各画素の濃度値として用いる処理を適用することもできる。また、上記に代えてＲ,Ｇ,Ｂ各色の値の重み付き平均値を用いてもよい。自然画像モノクロ化部２２は、上記処理で得られた自然画像領域のモノクロ画像データを画像合成部２４へ出力する。
【００２３】
また、自然画像抽出部１４は、処理対象のカラー画像のうち自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データを色群分割部１６へ出力する。詳細は後述するが、色群分割部１６は、自然画像抽出部１４から入力された自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データの画素毎の色の分布を複数の色群に分割する。代表色算出部１８は、分割された個々の色群毎に代表色を算出する。また、変換部２０は、個々の色群毎に算出された代表色に基づいて、個々の色群に割り当てる濃度を決定し、自然画像領域以外の画像領域の各画素の濃度を、各画素が含まれる色群に割り当てた濃度に一致させる処理を行う。これは、後述の変換処理に相当する処理である。そして変換部２０は、上記処理で得られた自然画像領域以外の画像領域のモノクロ画像データを画像合成部２４へ出力する。
【００２４】
なお、色群分割部１６は開示の技術における分割部の一例として機能し、代表色算出部１８は開示の技術における代表色算出部の一例として機能し、変換部２０は開示の技術における変換部の一例として機能する。
【００２５】
画像合成部２４は、自然画像モノクロ化部２２から入力された自然画像領域のモノクロ画像データと、変換部２０から入力された自然画像領域以外の画像領域のモノクロ画像データとを単一のモノクロ画像の画像データとして合成し、画像出力部２６へ出力する。
【００２６】
画像出力部２６は、画像合成部２４から入力された画像データが表すモノクロ画像を、利用者が視認可能な形態で出力する処理を行う。この処理としては、例えば画像を用紙に印刷する印刷装置へ画像データを出力し、入力された画像データが表すモノクロ画像を印刷装置によって用紙に印刷させる処理が挙げられる。また、画像処理装置１０が印刷装置の一部として実装される場合には、画像出力部２６は、印刷装置内の印刷ユニットへ印刷させる処理が上げられる。印刷装置の印刷方式は、電子写真方式やインクジェット方式、刷版印刷方式等の公知の印刷方式の何れでもよい。また、上記処理に代えて、画像を画面に表示する表示装置へ画像データを出力し、入力された画像データが表すモノクロ画像を表示装置の画面に表示させる処理を行ってもよい。
【００２７】
次に第１実施形態の作用を説明する。カラー画像のモノクロ化には、前述した自然画像モノクロ化部２２による処理と同様に、変換前のカラー画像における各画素の色から各画素の明度成分を演算し、演算した明度成分からモノクロ画像の各画素の濃度を決定する処理が適用されることが一般的である。自然画像では、隣り合う画素の色が同一であることは少なく、画素単位で色が相違している。このため、自然画像に対する一般的なモノクロ化処理において、元のカラー画像上で色が異なる一部の画素が変換後のモノクロ画像上で同一濃度で再現されたとしても、モノクロ画像の画質への影響は小さく、全体としては元のカラー画像の再現性は高い。
【００２８】
一方、例えばイラストやグラフ図等のカラー画像や、文字の色として複数色を用いた文字画像のように、人工的に作成されたカラー画像は、一定色に塗り潰された領域、すなわち同一色の画素が連続している領域が画像中に散在している。すなわち、色分布に偏りがある画像だといえる。このような画像に対して従来技術のような一般的なモノクロ化処理を適用すると、元のカラー画像上で色が異なる部分が変換後のモノクロ画像上で同一濃度で再現されることが、元のカラー画像上で一定色に塗り潰されていた領域を単位として生じ得る。そして、元のカラー画像上で色が異なり変換後のモノクロ画像上で同一濃度で再現される領域が画像上で隣接していたとすると、変換後のモノクロ画像上において、各領域を元々の色が異なる領域として識別することが困難となる。
【００２９】
具体例として、文章中の通常の文字が第１の色に着色され、文章中の特定部分に相当する文字が前記第１の色と異なる第２の色に着色された文章を含む文字画像をモノクロ化することを考える。ここで、第１の色と第２の色の輝度（明度）が大きく相違していれば、上記の文字画像に対して従来技術によるモノクロ化処理を適用したとしても、元の文字画像上で第１の色の文字と第２の色の文字とは変換後のモノクロ画像上で大きく異なる輝度で再現される。しかし、第１の色と第２の色との輝度が同一、或いは近似していたとすると、上記の文字画像に対して従来技術によるモノクロ化処理を適用した場合、元の文字画像上で第１の色の文字と第２の色の文字とが変換後のモノクロ画像上で同一又は近似した輝度で再現される。これにより、元の文字画像上で第１の色の文字と元の文字画像上で第２の色の文字とを、変換後のモノクロ画像上で識別することが不可能、或いは困難となる。
【００３０】
また別の具体例として、グラフ図の中の第一の領域に第一の色が着色され、第一の領域とは異なる第二の領域に、第一の色とは異なる第二の色が着色されたグラフ図を含む画像をモノクロ化することを考える。上述の文字色の場合と同様に、従来技術によるモノクロ化処理を適用すると、第一の色と第二の色とが、モノクロ画像上で、同一または近似した輝度で表現される。例えば棒グラフや円グラフで隣り合う第一の領域と第二の領域が、モノクロ画像上では識別することが困難な状態になる。もちろん、グラフの種類は、これに限るものではなく、折れ線グラフのような、線状の領域を色で区別したグラフであっても同様の問題が発生する。
【００３１】
このため、本実施形態ではモノクロ化を行うカラー画像のうち色分布に偏りが有る画像領域に対し、次に説明するように色群分割部１６、代表色算出部１８及び変換部２０によってモノクロ化を行う。
【００３２】
以下、まず色群分割部１６及び代表色算出部１８による色群分割・代表色算出処理の詳細について、図３を参照して説明する。図３に示す色群分割・代表色算出処理では、まず色群分割部１６により、メモリ３４の記憶領域のうち後述する画素リストの記憶領域をクリアし、メモリ３４上の画素リストのレコードの総数ｍの記憶領域に０を設定する初期化処理が行われる（ステップ７０）。続いて、色群分割部１６により、自然画像抽出部１４より入力された画像データ、すなわち自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データから、処理対象の単一の画素のデータの読み込みが試行される（ステップ７２）。次に、色群分割部１６により、画像データの全ての画素に対して処理を完了したか否かが判定される（ステップ７４）。この判定は、既に画像データの全画素のデータの読み込みが完了していたことで、ステップ７２で新たな画素のデータを読み込めなかった場合に肯定される。そして、ステップ７４の判定が肯定された場合は色群分割・代表色算出処理が終了する。
【００３３】
一方、ステップ７２で処理対象として新たな画素のデータを読み込めた場合は、ステップ７４の判定が否定される。この場合、色群分割部１６により、既に作成されている画素リストのレコードを対象として、処理対象の画素と同一とみなせる色差の範囲の画素の情報が登録されているか否かが探索される（ステップ７６）。同一とみなせる色差は、予め、もしくは処理を実行する時点のパラメータとしてユーザにより設定されているものとする。例えば色空間上での画素間の距離や、画素値の成分の差の絶対値の総和が閾値として設定され、色差が閾値以下の距離または値である場合に二つの画素の値を同一と見なすことができる。
【００３４】
続いて、色群分割部１６により、ステップ７６の探索で処理対象の画素と同一とみなせる色差の範囲の画素の情報が抽出されたか否かが判定される（ステップ７８）。１個目の画素のデータを処理対象として読み込んだ段階では画素リスト内にレコードが未作成の状態であり、ステップ７８の判定は否定される。ステップ７８の判定が否定された場合、色群分割部１６により、メモリ３４に記憶されている画素リストのレコードの総数ｍが、予め設定された上限値に達したか否かが判定される（ステップ８０）。
【００３５】
１個目の画素のデータを処理対象として読み込んだ段階では画素リストの総数ｍも０であり、ステップ８０の判定も否定される。ステップ８０の判定が否定された場合、色群分割部１６により、処理対象の画素が登録されたレコードを新規に作成する処理が行われる（ステップ８４）。
【００３６】
画素リストに格納されるデータの例を図１１に示す。画素リスト２００には、「リスト番号」「代表色情報」「登録された画素の総数」「登録された各画素の色と代表色との色差」「登録された各画素の色情報」の各項目について、対応する情報の登録領域が各々設けられて１つのレコード２０１となっている。「リスト番号」は、画素リストを構成するレコードの通番を示す情報である。「代表色情報」は、レコードに登録された全画素の平均色等の画素の値を示す情報である。「登録された画素の総数」は、レコードに登録された画素の総数を示す情報である。例えば、レコード２０１であれば、画素１と画素２の２個が登録されているので「２」が格納されている。
【００３７】
「登録された各画素の色と代表色との色差」は、各レコードに登録されているそれぞれの画素の画素値と、代表色情報に示される画素値との色差を示す情報である。例えば、レコード２０１であれば、画素１と代表色との色差「■Ｃ１」、画素２と代表色との色差「■Ｃ２」が登録されている。「登
録された各画素の色情報」は、各レコードに登録されているそれぞれの画素の画素値を示す情報である。例えば、レコード２０１であれば、画素１の画素値「Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１」、画素２の画素値「Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２」が登録されている。
【００３８】
色群分割部１６によって画素リストのレコードが新規に作成される際には、「登録された画素の総数」が１に設定され、「代表色情報」及び「各画素の色情報」として処理対象の画素の色情報のみが登録されたレコードが作成される。続いて、色群分割部１６により、メモリ３４に記憶されているレコードの総数ｍが１だけインクリメントされる（ステップ８６）。ステップ８６の処理が終了するとステップ７２に戻り、色群分割部１６により、新たな画素のデータが処理対象の画素のデータとして読み込まれた後に、上述した処理が繰り返される。
【００３９】
また、処理対象としてデータを読み込んだ画素が、色群分割処理で以前に処理対象とした画素と同一色であった場合は、ステップ７６の探索で処理対象の画素と同一色の画素の情報が抽出されることで、ステップ７８の判定が肯定されてステップ８２へ移行する。この場合、色群分割部１６及び代表色算出部１８により、ステップ７６の探索で抽出された同一色の画素の情報が登録されている画素リストのレコードに、処理対象の画素の情報を追加登録する処理が行われる（ステップ８２）。
【００４０】
具体的には、色群分割部１６により、レコードの「リストに登録された画素の総数」が１だけインクリメントされると共に、「登録された各画素の色情報」に処理対象の画素の色情報が追加登録される。また、レコードの「登録された各画素の色情報」に登録されている複数の画素の色情報に基づき、代表色算出部１８によって新たな代表色が算出され、レコードの「代表色情報」が算出された新たな代表色の情報へ更新される。更に、代表色算出部１８によって、「登録された各画素の色情報」に登録されている各画素毎に新たな代表色との色差が演算され、レコードの「各画素の色と代表色との色差」も演算された色差へ更新される。
【００４１】
なお、代表色としては、例えば１つのレコードに情報が登録されているそれぞれの全画素の各色成分（Ｒ,Ｇ,Ｂ）毎の平均色を用いることができる。これに代えて、例えばレコード内の全画素の色座標上での分布領域の重心位置に相当する色等、他の演算方法で演算される色を用いてもよい。また、各画素の色と代表色との色差としては、例えば次の（１）式で求まる色差ΔＣ（色座標上での各画素の色と代表色との距離）を用いることができるが、これに代えて他の演算方法で演算される色差を用いてもよい。
ΔＣ＝√（（Ｒi−Ｒ0）2＋（Ｇi−Ｇ0）2＋（Ｂi−Ｂ0）2） …（１）
但し、（１）式において、Ｒi,Ｇi,Ｂiは各画素の各色成分毎の値を表し、Ｒ0,Ｇ0,Ｂ0は代表色の各色成分毎の値を表す。上述したステップ８２の処理が終了するとステップ７２に戻り、色群分割部１６により、新たな画素のデータが処理対象の画素のデータとして読み込まれた後に、上述した処理が繰り返される。
【００４２】
上述した処理により、画素リストのレコードの総数ｍが上限値に達する迄の間は、順次データが読み出される処理対象の画素のうち、同一色の他の画素が存在する画素は同一のレコードに情報が登録され、それ以外の画素は互いに異なるレコードに情報が登録される。また、レコードの総数ｍが上限値に達すると、ステップ８０の判定が肯定されてステップ８８へ移行する。
【００４３】
この場合、色群分割部１６により、現時点迄に処理対象とした画素すなわちステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素と、画素リストに情報が登録されている画素との中で、情報が登録されているレコードが異なり、かつ色差が最小の画素対を探索する処理が行われる（ステップ８８）。該当する画素対が抽出されると、色群分割部１６及び代表色算出部１８により、探索で抽出された画素対のうちの一方の画素の情報が登録されている画素リストのレコードに、他方の画素の情報を登録する処理が行われる（ステップ９０）。
【００４４】
なお、ステップ８８で抽出された画素対の一方がステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素である場合、ステップ９０では、画素対の他方の画素の情報が登録されている画素リストのレコードに処理対象の画素、すなわち７２で読み込んだ処理対象の画素の情報を追加登録する処理が、先のステップ８２と同様にして行われる。また、ステップ８８の探索で抽出された画素対が何れも画素リストに登録済みの画素である場合、ステップ９０では、一方の画素の情報を他方の画素の情報が登録されている画素リストのレコードへ移動させる処理が行われる。この場合、情報の登録先レコードを移動させる画素は、画素対のうちの何れの画素でもよいが、「登録された画素の総数」の項目に格納されている値がより少ないレコードに情報が登録されている画素を移動対象とすることが好ましい。これは、後述するステップ８８〜ステップ９４のループの繰り返し回数が削減されることで、処理時間が短縮される可能性が高くなるためである。
【００４５】
画素リストに登録済みの画素の登録先レコードを移動させる場合には、先のステップ８２で説明した追加登録処理に加え、色群分割部１６により、移動元の画素リストのレコードの「登録された各画素の色情報」から移動対象の画素の情報を削除し、「登録された画素の総数」を更新する処理が行われる。また、代表色算出部１８により、移動元の画素リストのレコードの「代表色情報」を更新し、「各画素の色と代表色との色差」から移動対象の画素の情報を削除する処理が行われる。
【００４６】
次に、色群分割部１６により、ステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素の情報が何れかの画素リストのレコードに登録されたか否かが判定される（ステップ９２）。この判定が否定された場合は、色群分割部１６により、「登録された画素の総数」が０となった画素リストのレコード、すなわち空のレコードが出現したか否かが判定される（ステップ９４）。この判定も否定された場合はステップ８８に戻る。そして、処理対象の画素の情報が何れかの画素リストのレコードに登録されるか、処理対象の画素の情報を登録するための画素リストのレコードを新規作成することが可能な状態となる迄、ステップ８８〜ステップ９４が繰り返される。
【００４７】
そして、処理対象の画素の情報が何れかの画素リストのレコードに登録された場合には、ステップ９２の判定が肯定されてステップ７２に戻る。また、空状態のレコードが出現した場合はステップ９４の判定が肯定され、色群分割部１６により、処理対象の画素が登録された画素リストのレコードを新規に作成する処理が行われ（ステップ９６）、ステップ７２に戻る。
【００４８】
ステップ７４の判定が肯定される迄、上述した処理が繰り返されることで、例えば画素リストのレコードの総数ｍの上限値＝２の場合は２個以下のレコードが生成され、各画素の情報は２個以下のレコードの何れかに各々登録される。これにより、自然画像抽出部１４より入力された画像データが表す画像領域の画素毎の色の分布は、例として画素のＲ値を横軸、Ｂ値を縦軸にとったイメージである図４（Ａ）に示すように、異なる画素リストのレコードに情報が登録された２個の色群に分割される。また、例えば画素リストのレコード総数ｍの上限値＝４の場合は４個以下のレコードが生成され、各画素の情報は４個以下のレコードの何れかに各々登録される。これにより、自然画像抽出部１４より入力された画像データが表す画像領域の画素毎の色の分布は、例として画素のＲ値を横軸、Ｂ値を縦軸にとったイメージである図４（Ｂ）に示すように、異なるレコードに情報が登録された４個の色群に分割される。
【００４９】
なお、１つの色群には、１以上の画素が含まれる。この１以上の画素を１の色群に対応する画素群とすると、１つの色群に含まれる画素群は、画面データ上では点在する場合もあれば、複数の箇所にまとまって位置する場合もあれば、１箇所にまとまって位置する場合も有る。１の色群に含まれる画素群の画面データ上での位置は、例えばＸＹ座標で示される画面データ上のどの座標位置に各画素が存在するかによって決まる。
【００５０】
続いて、変換部２０による変換処理の詳細について、図５を参照して説明する。図５に示す変換処理では、まず変換部２０により、各色群毎の代表色情報を複数の画素リストのレコードから各々読み込む処理が行われる（ステップ１００）。次に、変換部２０により、ステップ１００で読み込んだ代表色情報に基づき、各色群毎の代表色の濃度を各々演算する処理が行われる（ステップ１０２）。
【００５１】
本実施形態では、ここで演算する代表色の濃度を各色群毎の濃淡の順位付けに用いているので、代表色の濃度を正確に演算することは必須ではない。図６は第１実施形態に関る変換処理の流れを一例を挙げて示す概略図である。図６に示すように、代表色のＲ，Ｇ，Ｂ値のうちの一部、例えばＲ,Ｂの２つの値を加算した値を用いてもよい。図６に示す例では、色群１については、代表色がＲ0＝２、Ｂ0＝７０で、両者を加算した値（＝７２）を代表色の濃度として用い、色群２については、代表色がＲ0＝５０、Ｂ0＝５２で、両者を加算した値（＝１０２）を代表色の濃度として用いている。また、色群３については、代表色がＲ0＝２４５、Ｂ0＝２９４で、両者を加算した値（＝４９４）を代表色の濃度として用い、色群４については、代表色がＲ0＝２０２、Ｂ0＝３で、両者を加算した値（＝２０５）を代表色の濃度として用いている。勿論、代表色のＲ,Ｇ,Ｂ３色の値を加算した値を用いてもよいし、Ｒ,Ｇ,Ｂ３色のいずれかまたは全てを用いて、各値に予め設定された係数を乗じて加算した値を用いてもよい。
【００５２】
次に、変換部２０により、ステップ１０２で演算した各色群毎の代表色の濃度を、当該濃度の大小関係に応じた順序として、昇順又は降順に並べ替え、各色群毎の代表色の濃淡を順位付けする処理が行われる（ステップ１０４）。例えば図６に示す例では、各色群毎の代表色の濃度の昇順に各色群毎の代表色の濃淡を順位付けしており、代表色の濃度が最小（＝７２）の色群１が「１位」に、代表色の濃度が２番目に小さい（＝１０２）色群２が「２位」に順位付けされている。また、代表色の濃度が２番目に大きい（＝２０５）色群４が「３位」に、代表色の濃度が最大（＝４９４）の色群３が「４位」に順位付けされている。
【００５３】
次に、変換部２０により、ステップ１０４の処理で得られた各色群毎の代表色の濃淡の順位に基づき、モノクロ画像上で各色群に割り当てる濃度を決定する処理が行われる（ステップ１０６）。第１実施形態では、変換前のカラー画像よりも変換後のモノクロ画像の方が濃度のダイナミックレンジ、すなわち濃度の最大値と最小値との差が大きくなるように、各色群に割り当てる濃度が決定される。
【００５４】
具体的には、まず変換部２０により、濃度値を表すデータのビット数ｎに応じて定まる理論上の濃度値の最小値（＝０）〜最大値（＝２n−１）の数値範囲を、画素リストの総数ｍ、すなわち色群の総数に応じた複数の数値範囲に分割する処理が行われる。なお、個々の数値範囲は、それぞれの数値範囲の幅の差がなるべく小さくなるように決定される。本第１実施形態では、用紙に印刷するためのモノクロ画像を得ることを前提に、濃度値の最小値（＝０）が用紙の下地色(紙白)に割り当てされるので、変換部２０により、理論上の濃度値の最小値〜最大値の数値範囲が色群の総数ｍと同数の数値範囲に分割される。そして、変換部２０により、分割した個々の数値範囲の境界に相当するｍ個の濃度値を抽出し、抽出したｍ個の濃度値を、各色群の代表色の濃淡の順位に応じて何れかの色群に割り当てる処理が行われる。図７に、分割した個々の数値範囲の境界に相当するｍ個の濃度値を示す。図７では、縦軸を濃度値とし、各色群の代表色濃度が、図右側の「○」で示す値のように、決定された状態を示している。図７に示すように、図左側の各色群の代表色濃度における各色群同士の差分よりも、図右側の○印で示されるステップＳ１０６で決定される濃度どうしの差分の方が大きくなる。これにより、変換前のカラー画像よりも変換後のモノクロ画像の方が濃度のダイナミックレンジが大きくなるように、各色群に割り当てる濃度が決定される。
【００５５】
各色群に割り当てる濃度の決定について、具体例を挙げて更に説明すると、例えば濃度値を表すデータのビット数ｎ＝８とすると、理論上の濃度値の最大値は２8−１＝２５５となる。例えば色群の数＝４で、濃度値の最小値（＝０）を用紙の下地色（紙白）に割り当てるとすると、濃度値の最小値〜最大値の範囲が４個の数値範囲に分割され（図７も参照）、図６に示すように各色群に割り当てる濃度値の一例として「６６」「１２９」「１９２」「２５５」が得られる。なお、この例では分割後の個々の数値範囲の幅(個々の色群に割り当てる濃度の差)がおよそ等しくなるように、濃度値の最小値〜最大値の範囲を４個の数値範囲に分割している。このように各数値範囲どうしの差分を凡そ等しくなるように分割することにより、モノクロ化処理の結果として出力された画像上で、異なる色群どうしの相違を視認しやすい状態にすることができる。
【００５６】
そして図６の例では、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「１位」の色群１には最小の濃度値「６６」が割り当てされ、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「２位」の色群２には２番目に小さい濃度値「１２９」が割り当てされる。また、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「３位」の色群４には３番目に小さい濃度値「１９２」が割り当てされ、各色群毎の代表色の濃淡の順位（昇順）が「４位」の色群３には最大の濃度値「２５５」が割り当てされる。
【００５７】
続いて、変換部２０により、自然画像抽出部１４から出力された自然画像領域以外の画像領域のカラー画像データをモノクロ画像データへ変換する処理が行われる。すなわち、まず変換部２０によって変数ｉに１が設定される（ステップ１０８）。次に、変換部２０により、変換対象のカラー画像データのうち、色群ｉに含まれる各画素の色情報を、先のステップ１０６で色群ｉに割り当てた濃度を表す濃度情報へ各々変換する処理が行われる（ステップ１１０）。次に、変換部２０により、変数ｉが画素リストの総数ｍ（＝色群の総数）に達したか否かが判定される（ステップ１１２）。この判定が否定された場合は、変換部２０により、変数ｉを１だけインクリメントする処理が行われる（ステップ１１４）。
【００５８】
ステップ１１４の処理が行われるとステップ１１０に戻り、ステップ１１２の判定が肯定される迄ステップ１１０〜ステップ１１４が繰り返される。そして、ステップ１１２の判定が肯定されると、変換処理が終了される。これにより、自然画像領域以外の画像領域のカラー画像は、個々の色群を単位として画素の濃度が異なり、かつ濃度のダイナミックレンジが拡大されたモノクロ画像へ変換される。
【００５９】
なお、各色群毎に代表色の輝度を算出することなく、代表色の輝度の大小関係を考慮せずに、各色群に割り当てる輝度を決定してもよい。例えば、色群の輝度の順には関らずに、色群の総数に応じて各色群に割り当てる輝度を決定しても良い。その場合にはステップＳ１０２およびＳ１０４を省略する。ステップＳ１０２およびＳ１０４の処理を省略する場合には、ステップＳ１００からステップＳ１０６へ処理を移行することができる。この場合には、ステップＳ１０６において、画素リストのリスト番号の順に基づいて各色群に対応する輝度を決定すればよい。
【００６０】
このように、第１実施形態では、自然画像領域以外の画像領域、すなわち色分布に偏りがある画像領域のカラー画像データに対し、当該画像領域の色の分布を複数の色群に分割し、個々の色群毎に異なる階調表現として、異なる濃度を割り当てている。これにより、元のカラー画像上で色が相違する領域が、変換後のモノクロ画像上において、互いに濃度の異なる領域として再現されることで、元々は色の異なる領域として容易に視認可能にされる。
【００６１】
例えば、文字が第１の色と第２の色とに色分けされた文章を表す文字画像をモノクロ化した場合、第１の色と第２の色の明度が近似していたとしても、元の文字画像上で第１の色の文字と第２の色の文字はモノクロ画像上で異なる濃度で再現される。従って、変換後のモノクロ画像における元のカラー画像上で色の異なる領域の識別性が向上する。
【００６２】
また、第１実施形態では、カラー画像上での色群の輝度に応じて、モノクロ化する際に各色群に割り当てる輝度を決定する。これにより、カラー画像の見た目の濃淡の状態と、モノクロ化した画像の見た目の濃淡の状態を近づけることができ、カラー画像をモノクロ化したときの視認上の違和感を軽減できる。また、第１実施形態では、各色群に割り当てるそれぞれ輝度を、各輝度値どうしの差分を凡そ等しくなるように分割する決定する。これにより、モノクロ化処理の結果として出力された画像上で、異なる色群どうしの相違を視認しやすい状態にすることができる。
【００６３】
〔第２実施形態〕
次に開示の技術の第２実施形態を説明する。なお、本第２実施形態は変換処理以外は先に説明した第１実施形態と同一であるので、各部分に同一の符号を付して構成の説明を省略し、以下、本第２実施形態に係る変換処理について、図８を参照して説明する。
【００６４】
本第２実施形態に係る変換処理では、ステップ１００〜ステップ１０４において、変換部２０により、第１実施形態で説明した変換処理（図５）と同一の処理が行われる。次に、変換部２０により、各色群毎の代表色の濃淡の順位に基づき、記憶部３６に予め記憶された複数種のスクリーンパターンの中から、モノクロ画像上で各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定する処理が行われる（ステップ１２０）。
【００６５】
各色群へ割り当てるスクリーンパターンは、各色群に割り当てたスクリーンパターンの相違をモノクロ画像上で識別できるように選択される。例えば本実施形態に係るスクリーンパターンに適用可能な網点は、単位面積当りの面積率を変化させることで二値画像上で階調を表現する技術であり、網点の面積率や線数、パターンの形状、パターンの配列の角度は通常、出力解像度や濃淡等に応じて選択される。本実施形態では、網点のスクリーンパターンにおいて、網点の面積率、線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つを相違させることで、スクリーンパターンの相違をモノクロ画像上で識別できることを利用している。
【００６６】
図９に、網点のスクリーンパターンのバリエーションの例を示す。網点のスクリーンパターンにおける網点の面積率を相違させた場合、図９（Ａ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。また、網点のスクリーンパターンにおける線数を相違させた場合も、図９（Ｂ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。また、網点のスクリーンパターンにおけるパターンの形状を相違させた場合も、図９（Ｃ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。更に、網点のスクリーンパターンにおけるパターンの配列の角度を相違させた場合も、図９（Ｄ）に示すように、モノクロ画像上の各々のスクリーンパターンの領域は階調表現の異なる領域として認識される。
【００６７】
このため、記憶部３６に記憶された複数種のスクリーンパターンが網点のスクリーンパターンである場合、変換部２０による、モノクロ画像上で各色群に割り当てるスクリーンパターンの決定は、以下のように行われる。すなわち、変換部２０は、まず網点の面積率、線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なり、かつモノクロ画像上で階調表現の異なるパターンとして認識されるスクリーンパターンを色群の数と同数選択する。そして変換部２０は、選択したスクリーンパターンを、個々のスクリーンパターンが表す濃淡に応じて順位付けし、個々のスクリーンパターンを、代表色の濃淡の順位が同一の色群に割り当てる。これにより、個々の色群には、個々の色群の代表色の濃淡の順位に応じたスクリーンパターンが割り当てられる。
【００６８】
また、本第２実施形態において、変換部２０は、色群ｉに含まれる各画素の色情報を濃度情報へ変換する処理（図５のステップ１１０）に代えて、色群ｉの画素に対応する領域を、色群ｉに割り当てたスクリーンパターンの領域へ変換する処理を行う（ステップ１２２）。上記処理が個々の色群について各々行われることで、元のカラー画像上で色が相違する領域が、変換後のモノクロ画像上において、互いにスクリーンパターン、すなわち階調表現の種類が異なる領域として再現される。従って、変換後のモノクロ画像上でスクリーンパターンが異なる領域が元々は色の異なる領域として識別されることになる。
【００６９】
なお、各色群毎に代表色の濃度を算出することなく、代表色の濃度の大小関係を考慮せずに、各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定してもよい。例えば、色群の総数に応じて各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定しても良い。その場合にはステップＳ１０２およびＳ１０４を省略する。ステップＳ１０２およびＳ１０４の処理を省略する場合には、ステップＳ１００からステップＳ１２０へ処理を移行することができる。この場合には、ステップＳ１２０において、画素リストのリスト番号の順に基づいて各色群に対応するスクリーンパターンを決定すればよい。
【００７０】
このように、第２実施形態では、自然画像領域以外の画像領域（色分布に偏りがある画像領域）のカラー画像データに対し、当該画像領域の色の分布を複数の色群に分割し、個々の色群毎に異なる階調表現として、異なるスクリーンパターンを割り当てている。これにより、元のカラー画像上で色が相違する領域が、変換後のモノクロ画像上において、互いにスクリーンパターンの異なる領域として再現されることで、元々は色の異なる領域として容易に視認可能にされる。
【００７１】
また、第２実施形態では、カラー画像上での色群の濃度に応じて、モノクロ化する際に各色群に割り当てるスクリーンパターンを決定する。これにより、カラー画像の見た目の濃淡の状態と、モノクロ化した画像の見た目の濃淡の状態を近づけることができ、カラー画像をモノクロ化したときの視認上の違和感を軽減できる。
【００７２】
なお、第１実施形態では、濃度値のビット数ｎに応じて定まる理論上の濃度値の最小値〜最大値の数値範囲を、色群の総数ｍに応じた数の数値範囲に分割し、各色群に割り当てる濃度値を決定していたが、これに限定されるものではない。例えば、各色群毎の代表色の濃度が予め設定された値以上相違している等の場合には、各色群毎の代表色の濃度をそのまま各色群に割り当てるようにしてもよい。
【００７３】
また、第２実施形態では、網点の面積率、線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを各色群に割り当てる態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば線数、パターンの形状、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを各色群に割り当てると共に、各色群に割り当てたスクリーンパターンにおける網点面積率を、各色群毎の代表色の濃度に応じて変化させてもよい。
【００７４】
また例えば、複数の色群が、例えば、濃い赤と薄い赤のように、元のカラー画像上においては同じ色味で輝度が異なる関係にある場合に、同じ色味をもつ複数の色群には、同一の線数またはパターン形状またはパターン配列のスクリーンパターンを割り当てると共に、網点面積率を、各色群毎の代表色の濃度に応じて変化させてもよい。このように色群にスクリーンパターンを割り当てることで、変換後のモノクロ画像の見た目を、変換前のカラー画像の見た目により近づけることができる。これらの態様も開示の技術の権利範囲に含まれる。
【００７５】
また、第２実施形態で用いるスクリーンパターンは、網点のスクリーンパターンに限られるものではなく、モノクロ画像上で異なるパターンとして認識されるものであればよいので、例として図１０に示すようなスクリーンパターンを用いてもよい。例えば図１０（Ａ）に示すスクリーンパターン１３０は右下がりの斜線が一定間隔で配列されたパターンであり、図１０（Ｂ）に示すスクリーンパターン１３２は右上がりの斜線が一定間隔で配列されたパターンである。また、図１０（Ｃ）に示すスクリーンパターン１３４は上下方向に沿った直線が一定間隔で配列されたパターンであり、図１０（Ｄ）に示すスクリーンパターン１３６は右上がりでスクリーンパターン１３２よりも太い斜線が一定間隔で配列されたパターンである。また、図１０（Ｅ）に示すスクリーンパターン１３８は水平方向に沿った波線が一定間隔で配列されたパターンであり、図１０（Ｆ）に示すスクリーンパターン１４０は各々矩形状の白領域と黒領域が交互に配列されたパターンである。
【００７６】
図１０に示したスクリーンパターン１３０〜１４０もモノクロ画像上で互いに異なるパターンとして認識されるので、これらのスクリーンパターンを記憶部３６に記憶しておき、色群の数と同数のパターンを選択的に用いるようにしてもよい。また、第２実施形態で用いるスクリーンパターンは、上記に限られるものではなく、実線、点線、一点鎖線、波状線、太線などのように、線種の別であっても構わない。
【００７７】
また、上記では各色群毎に代表色の濃度を算出し、算出した濃度の大小関係に基づいて、各色群に割り当てる濃度又はスクリーンパターンを決定する態様を説明したが、これに限定されるものではない。一例として、各色群毎に代表色の輝度を算出し、算出した輝度の大小関係に基づいて、各色群に割り当てる輝度又はスクリーンパターンを決定する態様も開示の技術の権利範囲に含まれる。
【００７８】
更に、上記では自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を設けた態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像取得部１２によって自然画像領域を含まないカラー画像が取得される場合は、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４は省略することも可能である。
【００７９】
また、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させるか否かをユーザが選択入力をすることも可能である。例えば草稿確認用の下版を出力する場合のように、図については絵柄の全体の雰囲気さえ視認できればよい場合に、ユーザは、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させない指示を入力することができる。入力の仕方の一例として、ユーザが高精細モードの出力形態を選択した場合には、自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させ、低精細モード（もしくは高速モード）の出力形態を選択した場合には自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４を動作させないようにすることが考えられる。
【００８０】
自然画像抽出部１４、自然画像モノクロ化部２２及び画像合成部２４の動作が省略される場合には、画像取得部１２で取得されたカラー画像は、色群分割部１６に入力される。色群分割部１６、代表色算出部１８の動作は、実施形態１と同様である。そして、変換部２０は、出力結果を画像合成部２４に出力する代わりに、画像出力部２６へ出力することになる。
【００８１】
また、上記では、互いに異なる色群に含まれる各画素群毎にモノクロ画像の濃度を相違させる態様と、互いに異なる色群に含まれる各画素群毎にモノクロ画像の階調表現の種類（スクリーンパターン）を相違させる態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、互いに異なる色群に含まれる各画素群毎に、濃度及び階調表現の種類を各々相違させるようにしてもよい。
【００８２】
また、上記では色群分割部１６が、画素同士の色差が小さい順に、画素同士の色を同一の色群に組み入れることを繰り返すことで、画像の画素毎の色の分布を複数の色群に分割する処理方式を説明したが、これに限定されるものではない。色群分割部１６では、処理対象とするカラー画像の中で使われている色の数を何色とみなせるかを決定できればよい。すなわち、色群分割部１６の動作は、画素値の類似度合いに基づいて、画素値が類似しているとみなせる画素同士を同一の色群としてグルーピングできればよい。例えば、画像データの画素ごとの値に基づいて、色座標上に各画素をプロットし、該プロットした画素が、互いに所定の範囲内に存在する画素を一つの色群とみなす、即ち、色座標上での色の分布に基づいて、色群に分割することも可能である。この場合、所定の範囲を示す値は、第一実施形態に記載したように、予め設定された値を用いることができる。また例えば、画像の画素毎の値に基づいて、該値が示す色の分布を示すヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムにおける谷の位置(頻度が極小となっている位置)で色の分布を分割することで、画像の画素毎の色の分布を複数の色群に分割する方式等の他の方式を適用することも可能である。
【００８３】
また例えば、ステップ８８の処理を変更し、ステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素と画素リストに登録済みの画素との中から、一時的な処理対象画素を一つ選択し、画素リストに登録されている代表色のうち、一時的な処理対象画素とで、同一とみなせる色差の範囲で色差が最小の代表色を探索しても良い。同一と見なせる色差の範囲は、ステップ７６と同じ条件が適用できる。その場合には、ステップ９０において、ステップ８８で抽出された代表色が登録されている画素リストのレコードに、一時的な処理対象画素の情報を追加して登録する。
【００８４】
ステップ８８において一時的に処理対象とした画素がステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素である場合、ステップ９０では、ステップ８８において抽出された代表色が登録されているレコードに、一時的な処理対象の画素の情報を追加登録する処理が、上述のステップ８２と同様に行われる。また、ステップ８８において一時的に処理対象とした画素がステップ７２で読み込んだ現在の処理対象の画素ではない、すなわち画素リストに登録済みの画素である場合、ステップ９０では、一時的な処理対象の画素の情報をステップ８８において抽出された代表色が登録されているレコードに移動させる処理が行われる。
【００８５】
また例えば、中央値分割法（ｍｅｄｉａｎ ｃｕｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いて、画像の画素毎の色の分布を複数の色群に分割しても構わない。中央値分割法では、まず原画像のＲＧＢ空間における色分布に外接する直方体を考え、ＲＧＢ３軸のうち、直方体の最も長い辺に平行な軸で、原画像の総画素数を等分するように直方体を２分する。この処理を繰り返すことで直方体を細分化し、最後に同数の画素からなるＮ個の直方体を生成し、各直方体内の色データの平均値を代表色とする。中央値分割法において２分する軸は最も長い軸ではなく、最も分散の大きい軸としても良い。
【００８６】
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
【００８７】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００８８】
（付記１）入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割部と、前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換部と、を含む画像処理装置。
【００８９】
（付記２）前記分割部に入力される前記カラー画像は、自然画像領域を含まないカラー画像である付記１記載の画像処理装置。
【００９０】
（付記３）前記分割部は、入力された前記カラー画像に対し、画素同士の色差が小さい順に、前記画素同士の色を同一の色群に組み入れることを繰り返すことで、前記カラー画像の画素毎の色を前記複数の色群に分割する付記１又は付記２に記載の画像処理装置。
【００９１】
（付記４）前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群毎に代表色を各々求める代表色算出部を更に備え、前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる階調表現を各々決定する付記１乃至付記３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９２】
（付記５）前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度の大小関係に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる濃度の大小関係を決定する付記４記載の画像処理装置。
【００９３】
（付記６）前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、個々の前記色群の何れかに対応する個々の画素群に割り当てる濃度を、前記カラー画像よりも前記モノクロ画像の方が画像中の濃度の最大値と最小値の差が大きくなるように決定する付記１乃至付記５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９４】
（付記７）前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、濃度の最大値を前記色群の数で割った値に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる濃度を決定する付記１乃至付記６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９５】
（付記８）前記階調表現はスクリーンパターンの別であって、前記変換部は、面積率、線数、パターン、及び、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として各々割り当て、前記カラー画像を、個々の画素の階調が個々の画素が属する前記画素群に割り当てたスクリーンパターンで表現されたモノクロ画像へ変換する付記１乃至付記４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９６】
（付記９）前記分割部は、入力された前記カラー画像の画素毎の色を、該色の数よりも少ない複数の色群に分割する付記１乃至付記８の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９７】
（付記１０）前記分割部は、入力された前記カラー画像の画素毎の色を、予め設定された前記色群の数と同数の前記色群に分割する付記１乃至付記９の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９８】
（付記１１）入力されたカラー画像に含まれる自然画像領域を抽出し、入力された前記カラー画像のうち抽出した前記自然画像領域以外の画像領域を前記分割部にカラー画像として入力する抽出部を更に備えた付記１乃至付記１０の何れか１項に記載の画像処理装置。
【００９９】
（付記１２）前記抽出部は、入力された前記カラー画像を複数の単位領域に分割し、分割後の個々の単位領域毎に色分布の偏り度合いを演算し、演算した色分布の偏り度合いに基づいて個々の前記単位領域毎に前記自然画像領域か否かを判定する付記１１記載の画像処理装置。
【０１００】
（付記１３）入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割ステップと、前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、を含む画像処理方法。
【０１０１】
（付記１４）コンピュータに、入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の前記色群に分割する分割ステップと、前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、を含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
【符号の説明】
【０１０２】
１０ 画像処理装置
１４ 自然画像抽出部
１６ 色群分割部
１８ 代表色算出部
２０ 変換部
３０ コンピュータ
３２ ＣＰＵ
３４ メモリ
３６ 記憶部
４０ 画像処理プログラム
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割部と、
前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換部と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群毎に代表色を各々求める代表色算出部を更に備え、
前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる階調表現を各々決定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度の大小関係に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる濃度の大小関係を決定する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、個々の前記色群の何れかに対応する個々の画素群に割り当てる濃度を、前記カラー画像よりも前記モノクロ画像の方が画像中の濃度の最大値と最小値の差が大きくなるように決定する請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記階調表現はスクリーンパターンの別であって、前記変換部は、面積率、線数、パターン、及び、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として各々割り当て、前記カラー画像を、個々の画素の階調が個々の画素が属する前記画素群に割り当てたスクリーンパターンで表現されたモノクロ画像へ変換する請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記分割部は、入力された前記カラー画像の画素毎の色を、該色の数よりも少ない複数の色群に分割する請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力されたカラー画像に含まれる自然画像領域を抽出し、入力された前記カラー画像のうち抽出した前記自然画像領域以外の画像領域を前記分割部にカラー画像として入力する抽出部を更に備えた請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記抽出部は、入力された前記カラー画像を複数の単位領域に分割し、分割後の個々の単位領域毎に色分布の偏り度合いを演算し、演算した色分布の偏り度合いに基づいて個々の前記単位領域毎に前記自然画像領域か否かを判定する請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割ステップと、
前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割ステップと、
前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、
を含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１】
入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割部と、
前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換部と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群毎に代表色を各々求める代表色算出部を更に備え、
前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる階調表現を各々決定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、前記代表色算出部によって算出された個々の前記色群毎の代表色の濃度の大小関係に基づいて、個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群に割り当てる濃度の大小関係を決定する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記階調表現は濃度であって、前記変換部は、個々の前記色群の何れかに対応する個々の画素群に割り当てる濃度を、前記カラー画像よりも前記モノクロ画像の方が画像中の濃度の最大値と最小値の差が大きくなるように決定する請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記階調表現はスクリーンパターンの別であって、前記変換部は、面積率、線数、パターン、及び、パターンの配列の角度の少なくとも１つが互いに異なるスクリーンパターンを個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として各々割り当て、前記カラー画像を、個々の画素の階調が個々の画素が属する前記画素群に割り当てたスクリーンパターンで表現されたモノクロ画像へ変換する請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記分割部は、入力された前記カラー画像の画素毎の色を、該色の数よりも少ない複数の色群に分割する請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力されたカラー画像に含まれる自然画像領域を抽出し、入力された前記カラー画像のうち抽出した前記自然画像領域以外の画像領域を前記分割部にカラー画像として入力する抽出部を更に備えた請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記抽出部は、入力された前記カラー画像を複数の単位領域に分割し、分割後の個々の単位領域毎に色分布の偏り度合いを演算し、演算した色分布の偏り度合いに基づいて個々の前記単位領域毎に前記自然画像領域か否かを判定する請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割ステップと、
前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
入力されたカラー画像の画素毎の色を、各該画素の類似度合いに基づいて、複数の色群に分割する分割ステップと、
前記カラー画像を、前記分割部による分割によって得られた個々の前記色群の何れかに含まれる個々の画素群を単位として、階調表現を互いに相違させたモノクロ画像へ変換する変換ステップと、
を含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−１９９６５２（Ｐ２０１２−１９９６５２Ａ）
【公開日】平成２４年１０月１８日（２０１２．１０．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−６１０１０（Ｐ２０１１−６１０１０）
【出願日】平成２３年３月１８日（２０１１．３．１８）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１０月１８日（２０１２．１０．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月１８日（２０１１．３．１８）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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