画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム、記録媒体
【課題】文字の判読性を維持しつつ、色材消費量を十分に抑制する。
【解決手段】画像処理装置１０は、トナーを用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記トナーの使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する印刷システム１において扱われる画像データを処理するものである。画像処理装置１０は、前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記トナーの使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制部１２を有している。色材量抑制部１２は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させる処理を行う。
【解決手段】画像処理装置１０は、トナーを用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記トナーの使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する印刷システム１において扱われる画像データを処理するものである。画像処理装置１０は、前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記トナーの使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制部１２を有している。色材量抑制部１２は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させる処理を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色材を用いて画像の印刷を行う通常モードと通常モードよりも色材の消費量を抑制して前記印刷を行う節約モード（セーブモード）とを有する画像形成装置、この画像形成装置にて扱われる画像データを処理する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナ等で読み取られた原稿の画像、あるいは文書作成ソフトなどのコンピュータアプリケーションで作成された原稿の画像を印刷する印刷システムには、通常印刷モードとセーブモードとを有し、セーブモード時には画素を一律に間引くことによって通常モード時よりも印刷時の色材（トナー）の使用量を節約するものが知られている。そして、色材の使用量を節約することで、コスト削減および環境保護推進のメリットが得られる。
【０００３】
しかし、一律に画素を間引く手法によれば、小さな文字やラインに途切れが生じ、小さな文字やラインの判読性が低下するという問題が生じる。また、この手法によれば、大きな文字やベタ部分については、色材使用量をさらに削減できる余地を残してしまい、充分に色材消費量を抑制できないという問題が生じる。そして、これら問題に対して下記特許文献１が存在する。
【０００４】
特許文献１には、ユーザーによって印刷材料節約モードが指示された場合、入力された画像のドットパターンを千鳥状格子やディザマトリクスにより変更させる手法が示されている。さらに、特許文献１には、入力画像データの種類に応じてパターン変更の有無を設定する点が示されている。より具体的に説明すると、特許文献１には、小さい文字、大きな文字、エッジ、網点、ラインデータなどの画像種類に応じて、パターン変更の有無を切り替えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−３１４７８３号公報（１９９５年１２月０５日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の手法によれば、画像を構成する要素の種類に応じてドットパターンの変更の有無を切り替えているため、画像を構成する要素の種類を正確に判定する必要がある。この点、文字と印画紙写真との判別や、文字と網点との判別等については誤判定が生じることが少ない。ところが、特許文献１の手法によれば、大きな文字の場合は千鳥状パターンを用い、小さな文字の場合はパターン変更を行わないことにしているため、大きな文字と小さな文字との判別を正確に行う必要がある。しかし、大きな文字と小さな文字との判別には誤判定が生じることが少なくなく、判定処理に要する時間も増大する。
【０００７】
ここで、大きな文字と小さな文字との判別にエラーが生じた場合、大きな文字に対してパターン変更が行われないといった事が生じる。その結果、大きな文字について十分にトナー消費量を削減できないといった事が起こってしまう。それゆえ、文字の判読性を維持しつつトナー消費量抑制効果を充分に得るには、特許文献１の手法を用いても不十分であった。
【０００８】
本発明は、以上の問題に鑑みてなされたものであり、文字の判読性を維持しつつ色材消費量の抑制効果を充分に得ることの可能な画像形成装置、この画像形成装置に備えられる
画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するために、本発明は、色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処理する画像処理装置であって、前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制部を有し、前記色材量抑制部は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させることを特徴とする。本発明の構成によれば、処理対象の画像に太文字（ラインの太い文字）等のベタ部分が含まれている場合、当該部分の輪郭から当該輪郭の内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するように画像処理が行われる。それゆえ、太文字の輪郭の形状が損なわれることなく太文字全体の濃度を低下させることができるため、太文字の判読性を維持しつつ、色材消費量を十分に抑制できるという効果を奏する。
【００１０】
また、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以下の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていてもよい。さらに、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以上の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていてもよい。
【００１１】
また、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記色材量抑制部は、前記ブロック内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、前記注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値に対して前記重み付けを行うことが好ましい。この発明によれば、処理前の画像に存在しない色が生成されるといった不都合を回避できるという効果を奏する。
【００１２】
また、文字領域やグラフィックは、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量を削減できるというメリットが生じる。これに対し、写真領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付
けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、写真領域についての画質劣化を抑制できる。なお、写真領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、写真領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１３】
さらに、文字領域は、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量を削減できるというメリットが生じる。これに対し、網点領域や連続階調領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、網点領域または連続階調領域についての画質劣化を抑制できる。なお、網点領域または連続階調領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、網点領域または連続階調領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１４】
また、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値から前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定されていてもよい。さらに、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値から前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大
領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定される。以上の構成によれば、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、前記ベタ部分の濃度を、ベタ部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させることが可能になる。
【００１５】
さらに、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記色材量抑制部は、前記小領域および前記大領域内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、前記大領域処理部および前記小領域処理部は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値を用いて前記重み付けを行うことが好ましい。この発明によれば、処理前の画像に存在しない色が生成されるといった不都合を回避できるという効果を奏する。
【００１６】
また、文字領域やグラフィックは、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量が抑制されるというメリットが生じる。これに対し、写真領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、写真領域についての画質劣化を抑制できる。なお、写真領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、写真領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１７】
さらに、文字領域は、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量が抑制されるというメリットが生じる。これに対し、網点領域や連続階調領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、網点領域または連続階調領域についての画質劣化を抑制できる。なお、網点領域または連続階調領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、網点領域または連続階調領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１８】
また、本発明の画像処理装置は、色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置に備えられていてもよい。さらに、本発明は、色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処
理する画像処理方法であって、前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制工程を有し、前記色材量抑制工程は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させる工程であることを特徴とする。
【００１９】
さらに、前記画像処理装置は、コンピュータによって実現されてもよく、この場合には、コンピュータを前記画像処理装置の各部として機能させるプログラム、および、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の構成によれば、処理対象の画像に太文字等のベタ部分が含まれている場合、当該部分の輪郭から当該輪郭の内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するように画像処理が行われる。それゆえ、太文字の輪郭の形状が損なわれることなく太文字全体の濃度を低下させることができるため、太文字の判読性を維持しつつ、色材消費量を十分に抑制できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態の画像処理装置を有する印刷システムの概略構成を示したブロック図である。
【図２】図１に示される色材量抑制部の内部構成例を示したブロック図である。
【図３】図１に示される色材量抑制部の処理の流れを示したフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態にて用いられる大領域フィルタの一例および小領域フィルタの一例を示した図である。
【図５】（ａ）は、ある画像データを通常モードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。（ｂ）は当該画像データをセーブモードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。
【図６】（ａ）は、小領域フィルタの全域および大領域フィルタの全域が共に黒色ベタ領域に対向している状況を示した図である。（ｂ）は、大領域フィルタが黒色ベタ領域と白色ベタ領域とに対向しつつ小領域フィルタの全域が黒色ベタ領域に対向している状況を示した図である。（ｃ）は、大領域フィルタが黒色ベタ領域と白色ベタ領域とに対向しつつ小領域フィルタの全域が白色ベタ領域に対向している状況を示した図である。（ｄ）は、大領域フィルタの全域および小領域フィルタの全域が共に白色ベタ領域に対向している状況を示した図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る色材量抑制部の内部構成例を示したブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る色材量抑制部の処理の流れを示したフローチャートである。
【図９】（ａ）は、赤色下地領域上に黒色文字が形成されている画像を示す図である。（ｂ）は、本発明の第３の実施形態に係る類似判定処理を行わずに（ａ）の画像に対して色材量抑制部による処理を施した場合の処理後画像を示す図である。（ｃ）は、前記類似判定処理の結果を用いて（ａ）の画像に対して色材量抑制部による処理を施した場合の処理後画像を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態にて用いられる第１重み付けフィルタの一例および第２重み付けフィルタの一例を示した図である。
【図１１】解像度の低い色チャンネル向けの大領域フィルタおよび小領域フィルタを示す図である。
【図１２】高輝度化フィルタを示した図である。
【図１３】本発明の実施形態の色材量抑制部が適用される画像処理装置を有する複合機を示すブロック図である。
【図１４】本発明の実施形態の色材量抑制部が適用される画像処理装置を有するカラープリンタと、このカラープリンタに接続される端末装置とを示すブロック図である。
【図１５】（ａ）は、図１４の端末装置にて作成される画像の例を示した図である。（ｂ）は、（ａ）の画像に対応するラスタデータの例を示した図である。
【図１６】ＰＤＬデータの構造の例を示した図である。
【図１７】（ａ）は、黒文字および白色下地領域を含む画像における黒文字の輪郭部分を拡大して示した図であって、色材量抑制部による処理が施される前の状態を示した図である。（ｂ）は、（ａ）の黒文字の輪郭部分と同じ部分を示した図であって、色材量抑制部による処理が施された後の状態を示した図である。（ｃ）は、色材量抑制部が減法混色の画像データに対して処理を施した場合に算出される各値を示す表である。（ｄ）は、色材量抑制部が加法混色の画像データに対して処理を施した場合に算出される各値を示す表である。
【図１８】図１２の高輝度化フィルタとは別の高輝度化フィルタを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
〔実施の形態１〕
本発明の画像処理装置の一実施形態を図に基づいて以下説明する。図１は、本実施形態の画像処理装置を有する印刷システムの概略構成を示したブロック図である。
【００２３】
図１の印刷システム１は、画像処理装置１０と印刷部２０とを有する構成になっている。画像処理装置１０は、入力した画像データに対して画像処理を施し、画像処理を施した後の画像データを印刷部２０に伝送する装置である。印刷部２０は、画像処理装置１０から送られてきた画像データの画像を用紙に印刷する電子写真方式の印刷エンジンである。つまり、画像処理装置１０は、印刷処理に用いられる画像データに対して画像処理を施すものである。
【００２４】
また、本実施形態の印刷システム１は、トナー（色材）を用いて画像データの画像の印刷を行う通常モードと、通常モードよりもトナーの消費量を抑制して前記印刷を行うセーブモード（節約モード）とを有している。そして、印刷システム１では、利用者から入力されるコマンドに応じて通常モードとセーブモードとの切り替えが行われるようになっている。
【００２５】
なお、印刷システム１に入力される画像データが外部端末にて作成されたＰＤＬ（ページ記述言語）形式のデータである場合、当該データにおいて通常モードまたはセーブモードを指定する命令文が記述され、印刷システム１はこの命令文に応じて通常モードとセーブモードとの切り替えを行うようになっていてもよい。つまり、この場合、利用者が外部端末にコマンドを入力することによって、外部端末にて作成されるＰＤＬ形式の画像データに前記命令文が記述される。そして、外部端末から印刷システム１に当該画像データが伝送され、印刷システム１は、当該画像データに記述されている命令文に応じて通常モードとセーブモードとの切り替えを行う。
【００２６】
画像処理装置１０は、図１に示すように、前処理部１１、色材量抑制部１２、後処理部１３を有している。
【００２７】
前処理部１１は、後処理部１３の処理を実行する上で必要となる前処理を入力画像データに施すブロックである。より具体的に説明すると、前処理部１１は、入力画像データがスキャナにて読み取られた画像データである場合（複写処理の場合）、いわゆるシェーディング補正や領域分離処理を行う。また、前処理部１１は、入力画像データがＰＤＬ形式の画像データである場合、このＰＤＬ形式の画像データを、後処理部１３にて取り扱い可能な画像データ（画素毎の画素値を示した画像データ）に変換する処理（画像展開処理）
を行う。
【００２８】
色材量抑制部１２は、通常モード時、前処理部１１から送られてくる画像データに対して処理を施さず、当該画像データをそのまま後処理部１３に伝送する。これに対し、色材量抑制部１２は、セーブモード時、前記通常モード時よりも印刷部２０におけるトナー消費量が抑制されるように、前記画像データに対して画像処理を行う。そして、色材量抑制部１２は、画像処理後の画像データを後処理部１３に送る。なお、色材量抑制部１２については後に詳細に説明する。
【００２９】
後処理部１３は、色材量抑制部１２から送られてきた画像データに対し、印刷処理を行う上で必要となる画像処理を施すブロックである。より具体的に説明すると、後処理部１３は、ガンマ補正（出力階調補正）やハーフトーン処理（例えばディザ処理）などを行う。
【００３０】
また、後処理部１３は、色材量抑制部１２から送られてきた画像データがＲＧＢの画像データである場合、ＲＧＢの画像データをＣＭＹＫの画像データに変換する処理を行い、さらに、このＣＭＹＫの画像データにハーフトーン処理等を施し、当該画像データを印刷部２０へ送るようになっている。これに対し、後処理部１３は、色材量抑制部１２から送られてきた画像データがＣＭＹＫの画像データである場合、このＣＭＹＫの画像データにハーフトーン処理等を施し、当該画像データを印刷部２０へ送るようになっている。つまり、画像処理装置１０には、ＲＧＢの画像データが入力される場合もあるし、ＣＭＹＫの画像データが入力される場合もあるが、いずれも場合も最終的にはＣＭＹＫの画像データが出力されるようになっている。なお、Ｒは赤、Ｇは緑、Ｂは青、Ｃはシアン、Ｍはマゼンタ、Ｙは黄、Ｋは黒を意味する。
【００３１】
また、以下では、ＲＧＢの画像データを加法混色の画像データと称し、ＣＭＹＫの画像データを減法混色の画像データと称す。なお、本明細書において、画像データとは、各画素の濃度を示した画素値を含むデータである。そして、加法混色の画像データの画素値は、画素の濃度が低いほど値が大きくなるように設定されている。例えば、８ビットの加法混色の画像データにおいては、０の画素値は最高濃度（黒）を示し、２５５の画素値は最低濃度（白）を示す。これに対し、減法混色の画像データの画素値は、画素の濃度が低いほど値が小さくなるように設定されている。例えば、８ビットの減法混色の画像データにおいては、０の画素値は最低濃度（白）を示し、２５５の画素値は最高濃度（黒）を示す。
【００３２】
また、図１には示されていないが、画像処理装置１０には、画像データが展開されるメモリと、装置内の各部を制御する制御装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）とが備えられている。そして、装置内の各部とメモリとの間の画像データの転送制御も制御装置によって行われるようになっている。
【００３３】
つぎに、色材量抑制部１２について詳細に説明する。図２は、図１に示される色材量抑制部１２の内部構成例を示したブロック図である。色材量抑制部１２は、図２に示されるように、大領域処理部３１、小領域処理部３２、差分算出部３３、調整演算部３４、画素値出力部（画素値処理部）３５を有している。
【００３４】
大領域処理部３１は、注目画素を含むＭ×Ｍ画素（Ｍ：２以上の整数）からなる領域の各画素に対応する各位置を有すると共に各位置に重み付け係数が設定される大領域フィルタ（ウィンドウ）を用いて、当該領域の各画素の画素値の積和値Ｒｍ（第２積和値）を算出するブロックである。なお、積和値Ｒｍは下記の〔数１〕によって求められる。〔数１〕のＫｉｊは大領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置にある重み付け係数を示し、〔数
１〕のIｉｊは大領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置に対応する画素の画素値を示す。
【００３５】
【数１】
【００３６】
つまり、積和値Ｒｍとは、Ｍ×Ｍ画素からなる領域の各画素について、画素値と重み付け係数とを乗じることで画素値に対して重み付けを行い、重み付け後の各画素値を合計（総計，累計）した値である。
【００３７】
なお、本実施の形態において、大領域処理部３１は、図４に示す大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求める。図４に示すように、大領域フィルタ５１は７×７画素のサイズに対応するものであり、大領域フィルタ５１内の各位置に示される値は重み付け係数を示したものである。また、大領域フィルタ５１は、中心位置（重み付け係数が４９の位置）が注目画素に対応する位置になっている。
【００３８】
小領域処理部３２は、注目画素を含むＮ×Ｎ画素（Ｎ：１以上且つＭより小さい整数）からなる領域の各画素に対応する各位置を有すると共に各位置に重み付け係数が設定される小領域フィルタ（ウィンドウ）を用いて、当該領域の各画素の画素値の積和値Ｒｎ（第１積和値）を算出するブロックである。なお、積和値Ｒｎは下記数２によって求められる。〔数２〕のＫｉｊは小領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置にある重み付け係数を示し、〔数２〕のIｉｊは小領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置に対応する画素の画素値を示す。
【００３９】
【数２】
【００４０】
つまり、積和値Ｒｎとは、Ｎ×Ｎ画素からなる領域の各画素について、画素値と重み付け係数とを乗じることで画素値に対して重み付けを行い、重み付け後の各画素値を合計（総計，累計）した値である。
【００４１】
なお、本実施の形態では、小領域処理部３２は図４に示される小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求める。図４に示すように、小領域フィルタ５２は、３×３画素のサイズに対応するものであり、小領域フィルタ５２内の各位置に示される値は重み付け係数を示したものである。また、小領域フィルタ５２は、中心位置（重み付け係数が２２０の位置）が注目画素に対応するようになっている。
【００４２】
また、本実施の形態では、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しくなるように、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２の各重み付け係数の値が定められている。図４の例においては、大領域フィルタ５１、小領域フィルタ５２共に、重み付け係数の総和は３６０である。
【００４３】
差分算出部３３は、大領域処理部３１によって求められたＲｍと小領域処理部３２によって求められたＲｎとの差分値を求め、求めた差分値を調整演算部３４に伝送する。但し、差分算出部３３は、色材量抑制部１２に入力した画像データが加法混色の画像データで
ある場合と減法混色の画像データである場合とで前記差分値の算出方法を異ならせる。
【００４４】
具体的に説明すると、差分算出部３３は、色材量抑制部１２に入力した画像データが加法混色の画像データである場合は下記の式（１）によって差分値を求め、色材量抑制部１２に入力した画像データが減法混色の画像データである場合は下記の式（２）によって差分値を求めている。
差分値＝Ｒｍ−Ｒｎ 式（１）
差分値＝Ｒｎ−Ｒｍ 式（２）
つまり、加法混色の画像データの場合、大領域フィルタ５１を用いて得られる積和値から、小領域フィルタ５２を用いて得られる積和値を差し引いている。これに対し、減法混色の画像データの場合、小領域フィルタ５２を用いて得られる積和値から、大領域フィルタ５１を用いて得られる積和値を差し引いている。
【００４５】
また、差分算出部３３は、式（１）または式（２）にて算出された差分値がビット数との関係から使用不可能な値である場合、当該差分値を補正する。具体的に、差分算出部３３は、式（１）または式（２）の算出結果が使用不可能な値である場合、使用可能な値のなかで当該算出結果に最も近い値を前記差分値とする。例えば、画像データが８ビットでのデータである場合、使用可能な値は０から２５５であってそれ以外の値は使用不可能であるため、式（１）または式（２）の算出結果が負の値の場合は差分値をゼロにし、式（１）または式（２）の算出結果が２５６以上の場合は差分値を２５５にする。
【００４６】
調整演算部３４は、下記式（３）に基づき、差分算出部３３から伝送されてくる差分値に調整用係数を乗じることによって、調整後差分値を出力する。そして、調整演算部３４は、調整後差分値を画素値出力部３５に伝送する。
調整後差分値＝調整係数×差分値 式（３）
なお、差分値を調整係数で乗じているのは、最終的な出力画像における画像全体の濃度を調整するためである。調整係数が小さいほど出力画像全体の濃度が低くなる。
【００４７】
ここで、調整係数は、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和の数％〜数十％の値の逆数に設定される。本実施形態では当該調整係数を１／８５とする。この場合、調整係数である「１／８５」は「８５」の逆数であり、「８５」は大領域フィルタ５１または小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和である「３６０」の２４％に相当する。
【００４８】
なお、大領域フィルタ５１または小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和の逆数（１/３６０）を調整係数とする場合、調整後差分値は、大領域フィルタ５１を用いて得られる加重平均値と小領域フィルタ５２を用いて得られる加重平均値との差分値になる。しかし、この場合、出力画像の濃度が低くなり過ぎるため、本実施の形態では、前記総和の２４％の逆数を調整係数として濃度調整を行っているのである。
【００４９】
画素値出力部３５は、調整演算部３４から伝送されてくる調整後差分値に基づいて、注目画素の画素値を出力するブロックである。具体的に、画素値出力部３５は、色材量抑制部１２に入力した画像データが減法混色の画像データである場合、下記の式（４）に従い、調整後差分値をそのまま注目画素の画素値とする。
減法混色の場合： 画素値＝調整後差分値 式（４）
つまり、画像データが減法混色である場合、画素値出力部３５は、調整後差分値を注目画素の画素値として後段の後処理部１３へ出力していることになる。これにより、調整後差分値が小さいほど注目画素の濃度が低くなり、調整後差分値が大きいほど注目画素の濃度が高くなるように、注目画素の画素値が定められる。
【００５０】
これに対し、画素値出力部３５は、色材量抑制部１２に入力した画像データが加法混色
の画像データである場合、下記の式（５）を演算することで注目画素の画素値を得る。式（５）における「最高値」は画素値のとり得る数値範囲内の最も高い値を意味し、画像データが８ビットのデータである場合は２５５となる。なお、本明細書では、下記の式（５）による演算を「反転処理」と称することにする。
加法混色の場合： 画素値＝最高値−調整後差分値 式（５）
つまり、画像データが加法混色である場合、画素値出力部３５は、前記最高値から調整後差分値を減じて得られる値を注目画素の画素値として後段の後処理部１３へ出力していることになる。
ここで、画像データが加法混色の場合に反転処理を行う理由について説明する。本実施の形態では、前記差分値（調整後差分値）の値が小さいほど、注目画素の濃度を低く設定し、前記差分値（調整後差分値）の値が大きいほど注目画素の濃度を高く設定するためである。つまり、反転処理を行うことによって、画像データが加法混色の場合においても、調整後差分値が小さいほど注目画素の濃度が低くなり、調整後差分値が大きいほど注目画素の濃度が高くなるように、注目画素の画素値が定められることになる。
【００５１】
そして、画素値出力部３５は、以上の式（４）または式（５）によって定めた注目画素の画素値を後段の後処理部１３（図１参照）に伝送する。
【００５２】
つぎに、色材量抑制部１２の処理の順序を図３に基づいて説明する。図３は、色材量抑制部１２の処理の順序を示したフローチャートである。
【００５３】
色材量抑制部１２は、画像データを入力すると、注目画素を含むＭ×Ｍ領域について、大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求める（Ｓ１）。つぎに、色材量抑制部１２は、注目画素を含むＮ×Ｎ領域について、小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求める（Ｓ２）。Ｓ２の後、色材量抑制部１２は、入力画像データの色空間を判定する（Ｓ３）。
【００５４】
Ｓ３において入力画像データの色空間が減法混色の色空間であると判定された場合、色材量抑制部１２は、Ｒｎ−Ｒｍを演算することによって、積和値Ｒｍと積和値Ｒｎとの差分値を算出する（Ｓ４）。その後、色材量抑制部１２は、Ｓ４にて算出した差分値に調整係数を乗じることによって調整後差分値を求める。さらに、色材量抑制部１２は、この調整後差分値を注目画素の画素値として出力する。そして、色材量抑制部１２は、入力画像の全ての画素が注目画素として扱われていない場合（Ｓ５にてＮｏ）、次の注目画素についてＳ１〜Ｓ４を行う。これに対し、色材量抑制部１２は、入力画像データの全ての画素が注目画素として扱われた場合（Ｓ５にてＹｅｓ）、処理を終了する。
【００５５】
また、Ｓ３において入力画像データの色空間が加法混色の色空間であると判定された場合、色材量抑制部１２は、Ｒｍ−Ｒｎを演算することによって、積和値Ｒｍと積和値Ｒｎとの差分値を算出する（Ｓ６）。その後、色材量抑制部１２は、Ｓ６にて算出した差分値に調整係数を乗じることによって調整後差分値を求める。さらに、色材量抑制部１２は、この調整後差分値に対して反転処理を施し（Ｓ７）、反転処理にて得られた値を注目画素の画素値として出力する。そして、色材量抑制部１２は、入力画像の全ての画素が注目画素として扱われていない場合（Ｓ５にてＮｏ）、次の注目画素についてＳ１〜Ｓ３，Ｓ６，Ｓ７を行う。これに対し、色材量抑制部１２は、入力画像データの全ての画素が注目画素として扱われた場合（Ｓ５にてＹｅｓ）、処理を終了する。
【００５６】
以上示した色材量抑制部１２の処理によれば、処理対象となる画像にベタ部分（例えば太文字）が含まれている場合、当該部分の輪郭（外側）から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するように補正された画像を出力することになる。そして、当該部分の中央は白（無地）になる。この点について、図５を用いて以下説明する。
【００５７】
図５（ａ）は、ある画像データを通常モードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。図５（ｂ）は、図５（ａ）の場合と同じ画像データをセーブモードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。なお、図５に示すように印刷画像が文字画像である場合、下地領域が低濃度であり、文字領域が高濃度になっている場合が多い（例えば、下地領域が白色であり、文字領域が黒色）。
【００５８】
セーブモードが選択された場合（色材量抑制部１２による処理が施された場合）、文字画像の輪郭の濃度は残るものの、当該輪郭よりも内側領域はほぼ白（無地）になる。例えば、図５（ａ）に示すように、通常モードが選択されている場合において、ベタ部分からなる太文字６１を示す画像が印刷されるような画像データがあるものとする。これに対し、図５（ｂ）に示すように、セーブモードが選択されると、太文字６１の輪郭はラインとして残存するものの、輪郭の内側はほぼ無地（白）になって印刷されることになる。それゆえ、セーブモードでは、太文字６１の形状が維持されつつ、太文字６１の形成に用いられるトナー量は通常モード時よりも大幅に抑えられる。
【００５９】
さらに、図５（ｂ）からは明らかでないが、色材量抑制部１２による処理が施された後の出力画像においては、処理前にベタ部分であった箇所は当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に（グラデーション状に）濃度が低下している。図１７（ａ）は、黒文字および白色下地領域を含む画像における黒文字の輪郭部分を拡大して示した図であって、色材量抑制部１２による処理が施される前の状態を示した図であり、図１７（ｂ）は、図１７（ａ）の黒文字の輪郭部分と同じ部分を示した図であって、色材量抑制部１２による処理が施された後の状態を示した図である。なお、図１７（ａ）において、Ｘ座標が１〜７の全画素は黒文字に属する画素であり、Ｘ座標が８〜１４の全画素は白色下地領域に属する画素である。図１７（ａ）および図１７（ｂ）から、色材量抑制部１２による処理が施された後の出力画像においては黒文字の輪郭（エッジ）から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下していることがわかる。
【００６０】
また、色材量抑制部１２による処理が施される場合、処理前のベタ部分について、当該部分の輪郭が残りつつ輪郭から内側へ向けて濃度が段階的に低下するようになっているため、細かな文字画像については、輪郭がそのまま残りつつ中央部においては若干濃度が低下するだけであり（肉眼では観測不可能な程度）、中央部は白くならない。つまり、図５に示すように細いラインからなる小文字６２が印刷される場合、セーブモードが選択されていても、肉眼では濃度低下を殆ど確認できず、且つ、小文字６２の輪郭が途切れてしまう事がないため、小文字６２の判読性は維持される。
【００６１】
以上のように、本実施形態の印刷システム１のセーブモードによれば、太文字および小文字のいずれもその輪郭が維持される。それゆえ、一般的な画素間引き処理では小文字のラインが途切れて文字の判読性が低下するという問題が生じていたところ、本実施形態の印刷システム１のセーブモードでは当該問題を抑制できる。また、本実施形態の印刷システム１のセーブモードによれば、処理対象の画像に太文字が含まれている場合、太文字の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下し、太文字の中央部がほぼ白（無地）になるように画像処理が行われる。それゆえ、太文字の輪郭の形状が損なわれることなく太文字全体の濃度を充分に低下させることができ、一般的な画素間引き処理では太文字のベタ部分についてトナー使用量抑制の余地が残るという問題が生じていたところ、本実施形態の印刷システム１のセーブモードでは当該問題を抑制できる。
【００６２】
つぎに、色材量抑制部１２による処理が行われた場合、図５に示すように、太文字の輪郭がラインとして残りつつ、太文字の中央部がほぼ白（無地）に補正される理由を説明する。図６（ａ）〜図６（ｄ）は、色材量抑制部１２による処理の効果を説明するための図
である。
【００６３】
図６は、白色下地上に形成される黒文字（黒色ベタ部分）の輪郭を拡大して示したものである。また、画像データは、減法混色の黒のデータであって、８ビットのデータであるものとする。そして、図６において、黒色ベタ領域の画素値は２５５であって全て均等であり、白色ベタ領域の画素値は０であって全て均等であるものとする。
【００６４】
図６（ａ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが黒文字の黒色ベタ領域に対向しているとき、注目画素の画素値は０（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（２）の差分値が０になるからである。
【００６５】
つぎに、図６（ｂ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが黒色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域（白色下地）との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は正の値になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、図６（ｂ）に示されるような状況ではＲｎ＞Ｒｍとなり、式（２）にて得られる差分値が正になるからである。
【００６６】
また、図６（ｂ）に示されるような状況の場合、注目画素が文字の輪郭に近づくほどＲｍの値が小さくなる。それゆえ、黒文字領域においては、輪郭に近い画素ほど画素値が大きくなり、その結果、文字の輪郭から文字の内側に向かうにつれて段階的に濃度が低下することになる。
【００６７】
図６（ｃ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は０になる。これは、図６（ｃ）に示されるような状況ではＲｎ＜Ｒｍとなり、式（２）にて得られる差分値が負になるが、負の値は使用不可能な値であるため、０に補正されるからである。
【００６８】
図６（ｄ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているとき、注目画素の画素値は０（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（２）の差分値が０になるからである。
【００６９】
以上のことからすれば、大領域フィルタ５１の全域が黒ベタ領域に対向している場合は注目画素の画素値は白を示す値になり、大領域フィルタ５１の全域が白ベタ領域に対向している場合も注目画素の画素値は白を示す値になる。そして、大領域フィルタ５１が黒文字の輪郭を跨いでいる場合（図６（ｂ）の場合）、注目画素の画素値は正の値になる。それゆえ、白ベタ領域は白が維持され、黒ベタ領域は白に変換され、文字の輪郭がラインとして残存することになる。
【００７０】
つぎに、図６（ａ）〜図６（ｄ）に示す黒文字および白色下地の画像データが加法混色である場合について説明する。以下の説明では、画像データが８ビットであるものとし、黒色ベタ領域の全ての画素の画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）とし、白色ベタ領域の全ての画素の画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）であるものとする。また、以下ではＲの画素値の処理についてのみ説明するが、その他の色成分も同様とする。
【００７１】
図６（ａ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域
と注目画素とが黒文字の黒色ベタ領域に対向しているとき、注目画素の画素値は２５５（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（１）の差分値は０になり、この差分値は式（５）によって２５５を示す画素値に変換されるからである。
【００７２】
図６（ｂ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが黒色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域（白色下地）との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は２５５未満の値になる。これは、図６（ｂ）に示されるような状況ではＲｍ＞Ｒｎとなることから式（１）の差分値は０より大きな値になり、その結果、式（５）にて得られる画素値は２５５未満の値になるからである。
【００７３】
また、図６（ｂ）に示されるような状況の場合、注目画素が文字の輪郭に近づくほどＲｍの値が大きくなる。それゆえ、黒文字領域においては、輪郭に近い画素ほど画素値が小さくなり、その結果、文字の輪郭から文字の内側に向かうにつれて段階的に濃度が低下することになる。
【００７４】
図６（ｃ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は２５５（白）になる。これは、図６（ｃ）に示されるような状況ではＲｎ＞Ｒｍとなり、式（１）にて得られる差分値は負になるが、負の値は使用不可能な値であるため差分値は０に補正され、この差分値は式（５）によって２５５を示す画素値に変換されるからである。
【００７５】
図６（ｄ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は２５５（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（１）の差分値が０になり、この差分値は式（５）によって２５５を示す画素値に変換されるからである。
【００７６】
以上のことからすれば、画像データが加法混色の場合でも、大領域フィルタ５１の全域が黒ベタ領域に対向している場合は注目画素の画素値は白を示す値になり、大領域フィルタ５１の全域が白ベタ領域に対向している場合も注目画素の画素値は白を示す値になる。そして、大領域フィルタ５１が黒文字の輪郭を跨いでいる場合（図６（ｂ）の場合）、注目画素の画素値は白を示す値以外の値（２５５未満）になる。それゆえ、白ベタ領域は白が維持され、黒ベタ領域は白色に変換され、文字の輪郭がラインとして残存することになる。
【００７７】
以上示した構成において、小領域処理部３２は、Ｎ×Ｎ画素からなる領域（小領域）についての画素値の積和値Ｒｎを求め、大領域処理部３１は、Ｍ×Ｍ画素からなる領域（大領域）についての画素値の積和値Ｒｍを求めている。そして、画素値出力部３５は、画像データが減法混色の場合、式（２）にて得られる差分値が小さいほど濃度の低い画素値を注目画素の画素値として出力し、画像データが加法混色の場合、式（１）にて得られる差分値が小さいほど濃度の低い画素値を注目画素の画素値として出力している。また、小領域処理部３２は、Ｎ×Ｎ画素からなる領域に属する各画素の画素値に掛けられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求め、大領域処理部３１は、Ｍ×Ｍ画素からなる領域に属する各画素の画素値に掛けられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求めている。そして、小領域フィルタ５２および大領域フィルタ５１の各重み付け係数は、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和とが等しくなるように定められている。このよ
うな構成によれば、処理対象となる画像にベタ部分（例えば太文字）が含まれている場合、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下して当該部分の中央が白（無地）になるように、前記画像を補正することが可能になる。
【００７８】
なお、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和とが僅かにずれていても、処理対象の画像にベタ部分がある場合において当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するような効果が得られるようであれば、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和とは実質的に等しいといえる。
【００７９】
例えば、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和との誤差が１の場合に調整演算部３４にて求められる調整後差分値と、前記誤差がゼロの場合に調整演算部３４にて求められる調整後差分値とが一致するような場合、両総和の誤差が１あっても両総和は実質的に等しいと考えられる。より具体的に説明すると、画像データのビット数が８であって、ベタ画像の中心に位置する画素を注目画素としてＲｎおよびＲｍを算出する場合、前記誤差が１あれば、ＲｎとＲｍとは最大で２５５ずれることがある。しかし、通常、調整演算部３４にて求められる調整後差分値の小数点以下の値が四捨五入されるようにシステム構築されるため、調整係数が１/５１２以下であれば前記誤差が１の場合とゼロの場合とで最終的に出力される調整後差分値は一致することになる。
【００８０】
また、本実施形態の入力画像データはＲＧＢのデータまたはＣＭＹＫのデータであるため、以上の色材量抑制部１２による処理は色チャンネル毎（色成分毎）に行われることになる。そして、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２内の重み付け係数は、色チャンネル毎で切り替えられてもよいし、各色成分で互いに同一としてもよい。そして、色チャンネル毎で重み付け係数を切り替える構成では、入力画像データがスキャナから読み取られたデータである場合に、光学系の特性などが原因で色チャンネルごとに解像力のばらつきがあると、これを抑えることが可能となる。例えば、図１１に示す大領域フィルタ５１ｂおよび小領域フィルタ５２ｂは、解像力の低い色チャンネル向けのフィルタ（平滑度の低いフィルタ）である。
【００８１】
また、特許文献１においては、エッジ部分ではパターン変更をさせずに、それ以外でパターン変更を行う場合、そのパターン変更は１種類しかないため、その境目でのギャップが目立つとともに、充分な印刷材料の削減効果が望めない可能性がある。これに対し、本実施の形態では、各サイズの異なるフィルタによる加重的な値を用いることで、画像データ中のノイズや網点パターンなどに耐性のある出力結果を得ることが可能となり、印刷材料削減画像を生成する上で、網点パターンを意識することなく、特に文字部分に関して比較的単純なフィルタ処理を行うことで、良好な文字の判読性とトナー削減効果の両立が図れる。
【００８２】
また、図１７（ａ）および図１７（ｂ）に示したように、色材量抑制部１２による処理が施された後の出力画像においては黒文字の輪郭（エッジ）から内側に向かうにつれて段階的に濃度が低下しているが、この理由を以下に説明する。
【００８３】
なお、図１７（ａ）および図１７（ｂ）の画像は減法混色且つ８ビットの画像データからなるものとする。また、図１７（ａ）において、Ｘ座標が１〜７の画素はＫ（黒）の値が２５５である。なお、図１７（ａ）において、図示されていないが、Ｙ座標が１より小さい領域およびＹ座標が８以上の領域も、Ｘ座標が１〜７の画素はＫ（黒）の値が２５５であるものとする。また、図１７（ａ）において、Ｘ座標が８〜１４の全画素はＫの値が０であるものとする。なお、図１７（ａ）において、図示されていないが、Ｙ座標が１よ
り小さい領域およびＹ座標が８以上の領域も、Ｘ座標が１〜７の画素はＫ（黒）の値が０であるものとする。さらに、図１７（ａ）および図１７（ｂ）の画像では、Ｘ＝７の画素が黒文字の輪郭（エッジ）に相当し、Ｘ軸に平行な方向であってＸ＝７の画素からＸ＝１の画素へ向かう方向が黒文字の輪郭から内側に向かう方向である。
【００８４】
まず、色材量抑制部１２が、図１７（ａ）の画像に対して、図４の大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いて図３の処理を施すと（調整係数は１／８５とする）、注目画素のＸ座標の値が４〜１１である画素のＲｎ，Ｒｍ，差分値，調整後差分値は図１７（ｃ）に示される値になる。なお、注目画素のＸ座標の値が８〜１０の画素について、前記差分値は負の値になる。しかし、前記差分値が負の値の場合、当該差分値はゼロに補正されるため、図１７（ｃ）のように、調整後差分値もゼロになる。
【００８５】
なお、図１７（ｃ）は、Ｙ座標が４であってＸ座標が４〜１１である各画素についての演算結果を示したものであるが、Ｙ座標が４以外の領域においてもＸ座標が４〜１１である各画素について同様の結果が得られる。
【００８６】
そして、図１７（ｃ）に示される結果に基づいて図１７（ｂ）の画像が出力されることになる。ここで、図１７（ｂ）および図１７（ｃ）から明らかであるが、出力画像において、Ｘ＝７の画素が最も濃度が高く、Ｘ＝６の画素はＸ＝７の画素の次に濃度が高く、Ｘ＝５の画素はＸ＝６の画素の次に濃度が高く、Ｘ＝４の画素は最低濃度（白）になる。つまり、出力画像においては、黒文字の輪郭から内側に向けて黒文字の濃度が段階的に（グラデーション状に）低下していることになる。
【００８７】
なお、図１７（ｂ）には示されていないが、Ｙ座標が１より小さい領域およびＹ座標が８以上の領域においても、Ｙ座標が１〜７の領域と同じグラデーションパターンが形成されることになる。
【００８８】
また、グラデーションの状態は、フィルタサイズ、フィルタ係数、調整演算部３４の調整係数によって変化する。さらに、大領域フィルタ５１のサイズと小領域フィルタ５２のサイズとの差に応じて、グラデーションの段階数が変化する。例えば、Ｍ×Ｍ画素の大領域フィルタ５１とＮ×Ｎ画素の小領域フィルタ５２とのサイズの差の指標値をＭ−Ｎとする場合、グラデーションの段階数はＭ−Ｎが大きくなるほど多くなる。例えば、図４の大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２の組み合わせの場合、Ｍ−Ｎは４となり、図１７（ｂ）のようにグラデーションの段階数が３になる。また、大領域フィルタが９×９画素サイズで、小領域フィルタが３×３画素サイズの場合、Ｍ−Ｎは６となり、グラデーションの段階数が４になる。さらに、大領域フィルタが１３×１３画素サイズで、小領域フィルタが５×５画素サイズの場合、Ｍ−Ｎは８となり、グラデーションの段階数が５になる。
【００８９】
また、図１７（ａ）の画像が加法混色の画像データからなる場合、Ｒｎ，Ｒｍ，差分値，調整後差分値は図１７（ｄ）のようになる。
【００９０】
〔実施の形態２〕
実施の形態１では、大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求める演算と、小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求める演算と、ＲｍとＲｎとの差分値を求める演算と、当該差分値に対して調整係数を乗じることにより調整後差分値を求める演算とを行っている。そして、前記差分値は、画像データが加法混色の場合はＲｍ−Ｒｎであり、画像データが減法混色の場合はＲｎ−Ｒｍである。
【００９１】
これに対し、大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２との互いに対応する位置同士に
おいて、大領域フィルタ５１の重み付け係数と小領域フィルタ５２の重み付け係数と前記調整係数とを纏めた係数を予め算出しておき、この係数を重み付け係数としたフィルタを用いて前記調整後差分値に相当する値を求めるようにしてもよい。つまり、大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２とを纏めることによって単一の重み付けフィルタを作成するのである。以下ではこの重み付けフィルタの作成手法から説明する。なお、以下の説明では、大領域フィルタ５１の重み付け係数を第１係数と称し、小領域フィルタ５２の重み付け係数を第２係数と称する。
【００９２】
まず、加法混色の画像データ用の重み付けフィルタの作成手法について説明する。図４に示す大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２との互いに対応する位置同士において、第１係数から第２係数を引くことによって差分を求め、当該差分に対して調整係数（１/８５）を乗じて得られる値を第３係数とする。なお、大領域フィルタ５１の各位置のうち、対応する小領域フィルタ５２の位置がないものについては第２係数を０として計算する。
【００９３】
例えば、大領域フィルタ５１の中心位置と小領域フィルタ５２の中心位置とは互いに対応し、図４に示すように、大領域フィルタ５１の中心位置の第１係数は４８であり、小領域フィルタ５２の中心位置の第２係数は２２０である。それゆえ、（４８−２２０）×（１/８５）を演算することで、中心位置の第３係数として−２．０２４が求められる。
【００９４】
また、大領域フィルタ５１の中心位置の右隣位置と小領域フィルタ５２の中心位置の右隣位置とは互いに対応し、図４に示すように、大領域フィルタ５１の中心位置の右隣位置の第１係数は１７であり、小領域フィルタ５２の中心位置の右隣位置の第２係数は２４である。それゆえ、（１７−２４）×（１/８５）を演算することで、前記右隣位置の第３係数として−０．０８２が求められる。
【００９５】
さらに、図４に示すように、大領域フィルタ５１の頂点位置には第１係数として１が設定されているが、この頂点位置には、対応する小領域フィルタ５２の位置が存在しない。それゆえ、（１−０）×（１/８５）を演算することで、前記頂点位置の第３係数として０．０１２が求められる。
【００９６】
以上のようにして大領域フィルタ５１の位置毎に第３係数を求めていき、求めた全ての第３係数を重み付け係数として定めた第１重み付けフィルタを作成する。第１重み付けフィルタの一例を図１０に示す。
【００９７】
なお、大領域フィルタ５１の係数の総和と小領域フィルタ５２の係数の総和とは等しいため、第１重み付けフィルタの係数の総和は通常はゼロになる。しかし、以上にて示した演算例にように第３係数の小数点以下の値を四捨五入する場合、第１重み付けフィルタの係数の総和がゼロから僅かにずれた値になる場合がある。以上の演算例においても、第３係数の小数点以下第４位を四捨五入しているため、第１重み付けフィルタの係数の総和は０．００８になってしまう。そこで、第１重み付けフィルタの係数の総和がゼロになるように、第１重み付けフィルタ内の係数の調整を行う。例えば、上述の演算例では、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成される第１重み付けフィルタにおいて、中心位置の係数は−２．０２４となるが、この中心位置の係数を−２．０２４から−２．０３２に変更（補正）することで、第１重み付けフィルタの係数の総和をゼロにできる。なお、図１０の第１重み付けフィルタ５３は、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成されたものであって、中心位置の係数を−２．０２４から−２．０３２に変更したものである。
【００９８】
また、係数の調整位置は中心位置に限定されるものではない。例えば、上述の演算例に
基づいて大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成した第１重み付けフィルタにおいて、中心位置の係数を−２．０２４にしたままで、各頂点位置の係数を０．０１２から０．０１０に変更しても、第１重み付けフィルタの係数の総和をゼロにできる。また、第１重み付けフィルタの各重み付け係数の総和がゼロから僅かにずれた値であっても各重み付け係数の総和が実質的にゼロであるような場合は、第１重み付けフィルタの係数の総和をゼロにする必要はない。各重み付け係数の総和は実質的にゼロである場合については後に詳述する。
【００９９】
つぎに、図１０の第１重み付けフィルタ５３について説明する。図１０の第１重み付けフィルタ５３は、大領域フィルタ５１と同じサイズ、つまりＭ×Ｍ画素のサイズに対応したものであり、加法混色の画像データに用いられるものである。この第１重み付けフィルタ５３は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックの各画素に対応する各位置を有するものである。そして、第１重み付けフィルタ５３の各位置には、各位置に対応する各画素に掛けられる重み付け係数が対応付けられている。さらに、図１０の第１重み付けフィルタ５３において、符号αにて示される太線より内側の各位置は、注目画素を中心とした３×３画素からなる第１領域の各画素に対応するものである。また、符号αにて示される太線より外側の各位置は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックにおいて前記第１領域を囲むように配置される領域であり且つ当該ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む第２領域の各画素に対応し、正の符号の重み付け係数が対応付けられている。そして、第１重み付けフィルタ５３の各重み付け係数は、その総和がゼロになるように設定されている。
【０１００】
つぎに、減法混色の画像データ用の重み付けフィルタの作成手法について説明する。まず、図４に示す大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２との互いに対応する位置同士において、第２係数から第１係数を引くことによって差分を求め、当該差分に対して調整係数（１/８５）を乗じて得られる値を第４係数とする。なお、大領域フィルタ５１の各位置のうち、対応する小領域フィルタ５２の位置がないものについては第２係数を０として計算する。
【０１０１】
図４に示す例においては、大領域フィルタ５１の中心位置の第１係数は４８であり、小領域フィルタ５２の中心位置の第２係数は２２０である。それゆえ、（２２０−４８）×（１/８５）を演算することで、中心位置の第４係数として２．０２４が求められる。また、大領域フィルタ５１の頂点位置には第１係数として１が設定されているが、この頂点位置には、対応する小領域フィルタ５２の位置が存在しない。それゆえ、（０−１）×（１/８５）を演算することで、第４係数として−０．０１２が求められる。
【０１０２】
このようにして大領域フィルタ５１の各位置毎に第４係数を求めていき、求めた全ての第４係数を重み付け係数として定めた第２重み付けフィルタを作成する。第２重み付けフィルタの一例を図１０に示す。
【０１０３】
なお、大領域フィルタ５１の係数の総和と小領域フィルタ５２の係数の総和とは等しいため、第２重み付けフィルタの係数の総和は通常はゼロになる。しかし、以上にて示した演算例にように第４係数の小数点以下の値を四捨五入する場合、第２重み付けフィルタの係数の総和がゼロにならない場合がある。以上の演算例においても、第４係数の小数点以下第４位を四捨五入しているため、第２重み付けフィルタの係数の総和は−０．００８になってしまう。そこで、第１重み付けフィルタの場合と同様、第２重み付けフィルタの係数の総和がゼロになるように、第２重み付けフィルタ内の係数の調整を行う。なお、図１０の第２重み付けフィルタ５４は、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成されたものであって、係数の総和がゼロになるように中心位置の係数を２．０２４から２．０３２に変更したものである。
【０１０４】
また、第２重み付けフィルタにおいて係数の調整位置が中心位置に限定されるものでない事は第１重み付けフィルタの場合と同様である。また、第２重み付けフィルタの各重み付け係数の総和が実質的にゼロであるような場合は係数の総和をゼロにする必要はない事も、第１重み付けフィルタの場合と同様である。
【０１０５】
つぎに、図１０の第２重み付けフィルタ５４について説明する。第２重み付けフィルタ５４は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックの各画素に対応する各位置を有するものである。そして、第２重み付けフィルタ５４の各位置には、各位置に対応する各画素に掛けられる重み付け係数が対応付けられている。さらに、図１０の第２重み付けフィルタ５４において、符号βにて示される太線より内側の各位置は、注目画素を中心とした３×３画素からなる第１領域の各画素に対応するものである。また、符号βにて示される太線より外側の各位置は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックにおいて前記第１領域を囲むように配置される領域であり且つ当該ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む第２領域の各画素に対応し、負の符号の重み付け係数が対応付けられている。そして、第２重み付けフィルタ５４の各重み付け係数は、その総和がゼロになるように設定されている。
【０１０６】
以上のような第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いてＭ×Ｍ画素からなる領域の画素値の積和値Ｒｍ´を求めた場合、積和値Ｒｍ´は、実施の形態１の調整後差分値と等しい値になる。それゆえ、第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いることによって積和値Ｒｍ´（調整後差分値と等しい値）を求めれば、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２の両フィルタを用いて調整後差分値を求める実施の形態１よりも、使用するフィルタ数を削減できるため、演算工程を大幅に削減できる。
【０１０７】
なお、積和値Ｒｍ´は下記数３によって求められる。〔数３〕のＫｉｊは第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４のｉ行且つｊ列目の位置にある重み付け係数を示し、〔数３〕のIｉｊは第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４のｉ行且つｊ列目の位置に対応する画素の画素値を示す。
【０１０８】
【数３】
【０１０９】
つまり、積和値Ｒｍ´とは、Ｍ×Ｍ画素からなる領域の各画素について、画素値と重み付け係数とを乗じることで画素値に対して重み付けを行い、重み付け後の画素値を合計（総計，累計）した値である。
【０１１０】
つぎに、第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて画像処理する場合の色材量抑制部１２の構成例を説明する。図７は、実施の形態２における色材量抑制部１２の内部構成例を示したブロック図である。本実施形態では、色材量抑制部１２は、図７に示されるように、フィルタ選択部７１、積和値算出部７２、画素値出力部７３を有している。
【０１１１】
フィルタ選択部７１は、入力画像データの色空間を判定し、判定結果に応じたフィルタを選択するブロックである。より具体的に説明すると、フィルタ選択部７１は、入力画像データが加法混色のデータである場合は図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択し、入力画像データが減法混色のデータである場合は図１０に示す第２重み付けフィルタ５
４を選択するようになっている。
【０１１２】
積和値算出部７２は、フィルタ選択部７１にて選択されたフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を算出し、算出した積和値Ｒｍ´を画素値出力部７３に伝送するブロックである。但し、積和値算出部７２は、算出された積和値Ｒｍ´がビット数との関係から使用不可能な値である場合、差分算出部３３にて行われる補正と同じ補正を積和値Ｒｍ´に対して行い、補正後の積和値Ｒｍ´を画素値出力部７３に伝送する。
【０１１３】
画素値出力部７３は、積和値算出部７２から送られてくる積和値Ｒｍ´に基づいて、注目画素の画素値を出力するブロックである。具体的に、画素値出力部３５は、入力画像データが減法混色の画像データである場合、下記の式（６）に従い、積和値Ｒｍ´をそのまま注目画素の画素値とする。
減法混色の場合： 画素値＝積和値Ｒｍ´ 式（６）
これに対し、画素値出力部３５は、入力画像データが加法混色の画像データである場合、下記の式（７）を演算することで注目画素の画素値を得る。式（７）における「最高値」は画素値のとり得る数値範囲内の最も高い値を意味し、画像データが８ビットのデータである場合は２５５となる。なお、本明細書では、前記式（５）による演算の他、下記式（７）による演算も「反転処理」と称することにする。
加法混色の場合： 画素値＝最高値−積和値Ｒｍ´ 式（７）
なお、画像データが加法混色の場合に反転処理を行う理由は実施の形態１の場合と同様である。
【０１１４】
つぎに、本実施形態の色材量抑制部１２の処理順序を図８に基づいて説明する。図８は、実施の形態２における色材量抑制部１２の処理の順序を示したフローチャートである。
【０１１５】
色材量抑制部１２は、画像データを入力すると、入力画像データの色空間を判定する（Ｓ１１）。そして、色材量抑制部１２は、入力画像データが加法混色のデータである場合は図１０の第１重み付けフィルタ５３を選択し（Ｓ１７）、入力画像データが減法混色のデータである場合は第２重み付けフィルタ５４を選択する（Ｓ１２）。
【０１１６】
つぎに、色材量抑制部１２は、注目画素について、Ｓ１２またはＳ１７にて選択したフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を求める（Ｓ１３）。Ｓ１３の後、色材量抑制部１２は、入力画像データが減法混色のデータである場合（Ｓ１４にてＮｏ）、積和値Ｒｍ´を注目画素の画素値として出力し、処理をＳ１６に移行させる。これに対し、Ｓ１３の後、色材量抑制部１２は、入力画像データが加法混色のデータである場合（Ｓ１４にてＹｅｓ）、積和値Ｒｍ´に対して反転処理を施し、反転処理にて得られた値を注目画素の画素値として出力し（Ｓ１５）、処理をＳ１６に移行させる。
【０１１７】
そして、色材量抑制部１２は、入力画像の全ての画素が注目画素として扱われていない場合（Ｓ１６にてＮｏ）、次の注目画素についてＳ１３以降の処理を行う。これに対し、色材量抑制部１２は、入力画像データの全ての画素が注目画素として扱われた場合（Ｓ１６にてＹｅｓ）、処理を終了する。
【０１１８】
以上示したように、本実施の形態では、色材量抑制部１２は積和値算出部７２および画素値出力部７３を含んでいる。そして、積和値算出部７２は、第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて、注目画素を含む７×７画素からなるブロックについての画素値の積和値Ｒｍ´を求めている。また、画素値出力部７３は、積和値Ｒｍ´が小さいほど濃度の低い画素値を注目画素の画素値として出力していることになる。
【０１１９】
ここで、積和値Ｒｍ´は、上述したように、実施の形態１の調整後差分値と等しい値に
なる。それゆえ、以上の処理においても、実施の形態１と同様の効果を奏することが可能となる。つまり、処理対象となる画像にベタ部分（例えば太文字）が含まれている場合、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下して当該部分の中央が白（無地）になるように、前記画像を補正することが可能になる。
【０１２０】
なお、図１０の第１重み付けフィルタ５３において、各重み付け係数の総和がゼロから僅かにずれた値であっても、処理対象の画像にベタ部分がある場合において当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するような効果が得られるようであれば、各重み付け係数の総和は実質的にゼロであるといえる。例えば、画像データのビット数が８であって、重み付けフィルタの重み付け係数が小数点第３位まで有効であり、重み付けフィルタにおいて各重み付け係数の総和が０．００１になる場合を想定する。ところが、通常、積和値算出部７２にて求められる積和値は小数点以下の値が四捨五入されるようにシステム構築されるため、各重み付け係数の総和が０．００１の場合に求められる積和値は、各重み付け係数の総和がゼロの場合に求められる積和値と一致する。それゆえ、各重み付け係数の総和が０．００１であっても各重み付け係数の総和は実質的にゼロであるといえる。
【０１２１】
また、図１０の第１重み付けフィルタ５３および第２重み付けフィルタ５４には、ゼロの重み付け係数が含まれていてもよい。つまり、第１重み付けフィルタ５３において、符号αの太線よりも外側の各係数は正の値に限定されずゼロ以上の値であればよい。また、第２重み付けフィルタ５４において、符号βの太線よりも外側の各係数は負の値に限定されずゼロ以下の値であればよい。さらに、第１重み付けフィルタ５３の符号αの太線よりも内側の各係数、および、第２重み付けフィルタ５４の符号βの太線よりも内側の各係数は、正の値であっても負の値であってもよいしゼロでもよい。
【０１２２】
〔実施の形態３〕
図５（ａ）のように入力画像において白下地領域に文字画像が形成されているような場合、実施の形態１、２の色材量抑制部１２の処理によれば、図５（ｂ）のように、補正後における文字画像の輪郭部分の色を補正前の文字画像の色とほぼ同一にできる。
【０１２３】
しかし、図９（ａ）に示すように、入力画像において色付きの下地領域に文字画像が形成されているような場合、実施の形態１、２の色材量抑制部１２の処理を行うだけでは、補正後における文字画像の輪郭部分の色が補正前の文字画像の色や下地領域の色と全く異なるものになるような事態が起こり得る。以下、この理由について説明する。
【０１２４】
例えば、図９（ａ）のように、赤色下地領域８９の上に黒色の文字９０が形成された加法混色の画像データを入力し、実施の形態１の色材量抑制部１２が当該画像データを処理する場合を考える。なお、図９（ａ）において、赤色下地領域８９の各画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）であり、黒文字９０の各画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）である。
【０１２５】
この場合において、図６（ｂ）のように、小領域フィルタ５２の全域および注目画素が黒色ベタ領域（黒文字）に対向し、大領域フィルタ５１が下地領域および黒色ベタ領域に対向しているとき（なお、図６（ｂ）では下地は白色だが、ここでは下地の色を赤と仮定する）、Ｒについての式３の調整後差分値をαとすると、注目画素の画素値は（２５５−α、２５５、２５５）になる。つまり、出力される注目画素の画素値は、当該注目画素の本来の色（黒色）を示さず、フィルタ演算にて参照される参照画素の色の補色を示すことになる。
【０１２６】
図９（ｂ）は、実施の形態１の色材量抑制部１２が図９（ａ）の画像を処理した場合の
処理後画像を示した図である。図９（ｂ）においては、文字の輪郭が残存しつつ、当該輪郭の内側と赤色背景領域であった箇所とが白色に置換されている。しかし、図９（ｂ）において、文字の輪郭９２は青緑色（赤色の補色）になっている。つまり、文字の本来の色と下地の本来の色とは異なる色が文字または下地の輪郭として示されるという問題が生じる。
【０１２７】
このような問題を回避するためには、以下の類似度判定部を色材量抑制部１２に設ければよい。類似度判定部は、大領域処理部３１および小領域処理部３２においてフィルタ演算が行われる前に、フィルタ内部の全ての参照画素（注目画素以外の画素）の色について、注目画素の色との類似度を示す類似度データを算出し、類似度データと閾値とを対比し、参照画素の色が注目画素の色と類似しているか否かを判定する。
【０１２８】
ここで、類似度データとしては、画素Ａの色と画素Ｂの色との相違度を示す値として一般的に用いられている値であればどのような値でもよい。例えば、画像データが加法混色のデータである場合、注目画素と参照画素とのユークリッド距離（色チャンネルごとの画素値の差分値の２乗和の平方根）を前記類似度データとしてもよい。この場合、類似度判定部は、注目画素と参照画素とのユークリッド距離を閾値と対比し、ユークリッド距離が閾値以上であれば、当該参照画素の色は注目画素の色と非類似であると判定し、ユークリッド距離が閾値未満であれば、当該参照画素の色は注目画素の色と類似であると判定する。また、画像データが減法混色の場合であっても、加法混色の画像データに変換することでユークリッド距離を求めることができるため、ユークリッド距離を前記類似度データとしてもよい。
【０１２９】
また、加法混色および減法混色以外の色空間のデータに変換して得られる値を前記類似度データとしてもよい。例えば、入力画像データを、ＨＳＩ（Ｈ：色相，Ｓ：彩度，Ｉ：明度）の色空間のデータに変換し、注目画素の色相値（色相角度）と参照画素の色相値との差分である第１差分値、注目画素の彩度値と参照画素の彩度値との差分である第２差分値、注目画素の明度値と参照画素の明度値との差分である第３差分値を求め、これら差分値を前記類似度データとしてもよい。そして、類似度判定部は、これら差分値を閾値と比較し、全ての差分値が閾値未満である場合、参照画素の色は注目画素の色と類似であると判定し、それ以外の場合は非類似と判定する。但し、ノイズの影響なども考えて、第１差分値と第２差分値と第３差分値とで互いに異なる閾値が設定される。
【０１３０】
そして、図２の大領域処理部３１および小領域処理部３２は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、白（最低濃度）を示す画素値に変換し、当該変換した値を用いて積和値Ｒｍ，Ｒｎを算出する（なお、注目画素の色と類似と判定された色を有する参照画素については前記変換を行わず入力画素値をそのまま用いる）。
【０１３１】
例えば、入力画像データが８ビットの加法混色のデータである場合、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素のデータが（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）に変換された上で、積和値Ｒｍ，Ｒｎの算出が行われる。また、入力画像データが８ビットの減法混色のデータである場合、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素のデータが（Ｃ，Ｍ，Ｙ）＝（０，０，０）に変換された上で、積和値Ｒｍ，Ｒｎの算出が行われる。
【０１３２】
これにより、入力画像には存在しない色が生成されるという問題が生じることを抑制できる。例えば、類似度判定部を備えた構成において、図９（ａ）の画像を処理した場合、図９（ｃ）に示される画像が出力されることになる。図９（ｃ）に示される画像においては、黒文字の輪郭９５と赤色下地領域の輪郭９４とが互いに隣接し合うように形成される。そして、輪郭９５は黒色であり、輪郭９４は赤色であり、文字の本来の色とは異なる色
や下地の本来の色とは異なる色が文字または下地の輪郭として示されるような事態は生じていない。
【０１３３】
また、以上にて説明した類似度判定部は実施の形態２の積和値算出部７２（図７）に設けられてもよい。そして、積和値算出部７２は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の入力画素値を、白を表す画素値に変換した上で、積和値Ｒｍ´を算出する。
【０１３４】
〔実施の形態４〕
文字画像やグラフィック画像はベタ部分を含む頻度が高い。それゆえ、文字画像やグラフィック画像に対して、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理や、重み付けフィルタ５３・５４を用いた処理を行うことで、画像の判読性を保ちつつトナー消費量を抑制できるというメリットを有する。
【０１３５】
しかしながら、自然画像（写真領域）はベタ部分を含む頻度が低いため、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理や、重み付けフィルタ５３・５４を用いた処理を行うと、前記のメリットよりも、違和感のある画像が出力されるというデメリットが生じてしまう。
【０１３６】
そこで、文字画像やグラフィック画像に対しては、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理や、重み付けフィルタ５３・５４を用いた処理を行う一方、自然画像に対してはこれら処理を行わないようにすれば、違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制できる。以下では、この点について、図７の色材量抑制部１２を例にして説明する。なお、以下の説明では入力画像データは加法混色のデータであるものとして説明する。
【０１３７】
印刷システム１に入力される画像データが外部端末にて作成されたＰＤＬ形式のデータである場合、当該画像データには、各画像領域の種類を示したフラグが記述されている。ここで、画像領域の種類には、文字（テキスト）領域、グラフィック領域、自然画像（写真）領域等の種類がある。
【０１３８】
前処理部（判定処理部）１１は、画像データが外部端末にて作成されたＰＤＬ形式のデータである場合、当該画像データに記述されているフラグに基づいて、画像データの各画像領域の種類を判定し、判定結果を示すタグデータを生成するようになっている。ここで判定される画像領域の種類には、上述通り、文字領域、グラフィック領域、自然画像領域等がある。そして、前処理部１１は前記タグデータを色材量抑制部１２に送るようになっている。
【０１３９】
色材量抑制部１２は、タグデータに基づいて注目画素の属する画像領域を判定し、画像領域に応じて処理を切り替えるようになっている。
【０１４０】
具体的に説明すると、注目画素の属する画像領域が文字領域またはグラフィック領域の場合、図７の色材量抑制部１２のフィルタ選択部７１は、図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択するようになっている。これに対し、注目画素の属する画像領域が自然画像領域の場合、フィルタ選択部７１は、図１０に示される第１重み付けフィルタ５３を選択せず、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを選択するようになっている。
【０１４１】
そして、積和値算出部７２は、フィルタ選択部７１にて選択されたフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を算出するようになっており、画素値出力部７３は、積和値算出部７２に算出された積和値Ｒｍ´に基づいて注目画素の画素値を出力するようになっている。
【０１４２】
つまり、色材量抑制部１２は、文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行い、自然画像領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行わないことになる。これにより、自然画像領域について違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制することができる。
【０１４３】
また、本実施形態では、自然画像領域に対して、第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行う代わりに、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを用いた処理が行われるようになっている。ここで、図１２に示される高輝度化フィルタ６０ａとは、処理対象となる領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタである。それゆえ、本実施形態では、自然画像領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１４４】
なお、図１２の高輝度化フィルタ６０ａは、図１０の第１重み付けフィルタ５３と同じサイズ（７×７画素）であるが、高輝度化フィルタのサイズは第１重み付けフィルタ５３と同じサイズである必要はない。例えば、文字領域またはグラフィック領域に対して７×７画素の第１重み付けフィルタ５３が用いられる一方、自然画像領域に対しては、５×５画素の重み付けフィルタ６０ｂ（図１２参照）が用いられてもよい。
【０１４５】
また、図２の色材量抑制部１２においても、画像領域の種類に応じて処理内容を変更してもよい。例えば、図２の大領域処理部３１および小領域処理部３２は、文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対して大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行い、自然画像領域と判定された画像領域に対しては大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行わないようにすればよい。
さらに、自然画像領域と判定された画像領域に対して、大領域処理部３１は図１８の高輝度化フィルタ６３ａを用いて積和値Ｒｍを求め、小領域処理部３２および差分算出部３３は処理を行わず、調整演算部３４は下記式（８）に基づいて調整後積和値を求める。なお、図１８の高輝度化フィルタ６３ａが用いられる場合の下記式（８）の調整係数は１/１００であるものとする。
【０１４６】
調整後積和値＝調整係数×積和値Ｒｍ 式（８）
そして、画素値出力部３５は、入力画像データが減法混色のデータである場合、式（８）にて得られた調整後積和値を注目画素の画素値として出力し、入力画像データが加法混色のデータである場合、下記の式（９）を演算して得られる画素値を注目画素の画素値として出力する。なお、式（９）における「最高値」は画素値のとり得る数値範囲内の最も高い値を意味し、画像データが８ビットのデータである場合は２５５となる。
画素値＝最高値−調整後積和値 式（９）
これにより、図２の構成においても、自然画像領域について、違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制しつつ、トナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１４７】
なお、図１８の高輝度化フィルタ６３ａは、図４の大領域フィルタ５１と同じサイズ（７×７画素）であるが、高輝度化フィルタのサイズは大領域フィルタ５１または小領域フィルタ５２と同じサイズである必要はない。例えば、自然画像領域に対して、５×５画素の高輝度化フィルタ６３ｂ（図１８参照）が用いられてもよい。
【０１４８】
また、前処理部１１にて判定される画像領域の種類に応じて、実施の形態１の式（３）における調整係数を変更するようにしても構わない。
【０１４９】
〔実施の形態５〕
また、印刷システム１に入力される画像データがスキャナにて読み取られた画像データである場合、領域分離処理を行うことによって注目画素の属する画像領域の種類を判定し、画像領域の種類毎に、使用するフィルタを変更するようになっていてもよい。以下ではこの点について、図７の色材量抑制部１２を例にして説明する。
【０１５０】
前処理部（判定処理部）１１は、入力画像データがスキャナにて読み取られた画像データである場合、画像データの画像に含まれる各画像領域の種類を判定する領域分離処理を行うようになっている。ここで、領域分離処理にて判定される画像領域の種類には、文字領域、網点領域、連続階調領域（印画紙写真領域）等がある。そして、前処理部１１は、画像データの各画素がどの画像領域に属するのかを示した領域識別信号を色材量抑制部１２に送るようになっている。
【０１５１】
色材量抑制部１２は、領域識別信号に基づいて注目画素の属する画像領域を判定し、画像領域に応じて使用するフィルタを変更するようになっている。
【０１５２】
具体的に説明すると、注目画素の属する画像領域が文字領域の場合、図７の色材量抑制部１２のフィルタ選択部７１は、図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択するようになっている。これに対し、注目画素の属する画像領域が網点領域または連続階調領域の場合、フィルタ選択部７１は、図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択せず、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを選択するようになっている。
【０１５３】
そして、積和値算出部７２は、フィルタ選択部７１にて選択されたフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を算出するようになっており、画素値出力部７３は、積和値算出部７２に算出された積和値Ｒｍ´に基づいて注目画素の画素値を出力するようになっている。
【０１５４】
これにより、色材量抑制部１２は、文字領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行い、網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行わないことになる。これにより、自然画像領域について違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制することができる。
【０１５５】
なお、高輝度化フィルタのサイズを第１重み付けフィルタ５３のサイズと同じにする必然性がない事は実施の形態４の場合と同様である。
【０１５６】
また、本実施形態では、網点領域または連続階調領域に対して、第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行う代わりに、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを用いた処理が行われるようになっている。ここで、図１２に示される高輝度化フィルタ６０ａは、処理対象となる領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタである。それゆえ、本実施形態では、網点領域または連続階調領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１５７】
さらに、図２の色材量抑制部１２においても、領域分離処理の結果に応じて、使用するフィルタを切り替えるようにしてもよい。例えば、図２の大領域処理部３１および小領域処理部３２は、文字領域と判定された画像領域に対しては大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行い、網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行わないようにすればよい。さらに、網点領域または連続階調領域に対して、大領域処理部３１は図１８の高輝度化フィルタ６３ａを用いて積和値Ｒｍを求め、小領域処理部３２および差分算出部３３は処理を行わず、調整演算部３４は前記式（８）に基づいて調整後積和値を求める。そして、画素値出力部３５は、入力画像データが減法混色のデータである場合、調整後
積和値を注目画素の画素値として出力し、入力画像データが加法混色のデータである場合、前記式（９）を演算して得られる画素値を注目画素の画素値として出力する。これにより、図２の色材量抑制部１２においても、網点領域または連続階調領域に対して違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１５８】
なお、高輝度化フィルタのサイズを大領域フィルタ５１や小領域フィルタ５２のサイズと同じにする必然性がない事は実施の形態４の場合と同様である。
【０１５９】
また、前処理部１１における領域分離処理としては、例えば、特開２００２−２３２７０８に記載の方法を利用できる。この方法は、注目画素を含むｎ×ｍのブロック（例えば、１５×１５のブロック）における最小濃度値と最大濃度値との差分である最大濃度差と、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度とを算出し、最大濃度差および総和濃度繁雑度を予め定められる複数の閾値と比較することにより、下地領域・連続階調領域と文字エッジ領域・網点領域とを判別するものである。なお、下記の（１１）〜（１４）に示される特徴に基づいて判別が行われる。
（１１）下地領域の濃度分布では、通常、濃度変化が少ない。それゆえ、下地領域においては最大濃度差及び総和濃度繁雑度ともに非常に小さくなる。
（１２）連続階調領域の濃度分布は滑らかな濃度変化をしている。それゆえ、連続階調領域において、最大濃度差及び総和濃度繁雑度はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなる。
（１３）網点領域において、最大濃度差はさまざまであるが、網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が大きくなる。したがって、最大濃度差と文字・網点判定閾値（上記複数の閾値の１つ）との積よりも総和濃度繁雑度が大きい場合には、網点画素であると判別することが可能である。
（１４）文字領域の濃度分布では、最大濃度差が大きく、これに伴い総和濃度繁雑度も大きくなる。しかし、文字領域では網点領域よりも濃度変化が少ないため、文字領域の総和濃度繁雑度は網点領域の総和濃度繁雑度よりも小さくなる。したがって、最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が小さい場合には、文字エッジ画素であると判別することが可能である。
【０１６０】
つぎに、領域分離処理の内容の一例を説明する。算出された最大濃度差と最大濃度差閾値との比較、及び、算出された総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値との比較が行われる。そして、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値よりも小さい場合、注目画素は下地領域または連続階調領域の画素であると判定され、そうでない場合は、文字・網点領域の画素であると判定される。また、文字・網点領域の画素であると判定された場合、算出された総和濃度繁雑度と最大濃度差に文字・網点判定閾値を掛けた値との比較が行われ、総和濃度繁雑度の方が小さければ文字エッジ領域の画素であると判定され、総和濃度繁雑度の方が大きければ、網点領域の画素であると判定される。
【０１６１】
なお、前処理部１１にて判定される画像領域の種類に応じて、実施の形態１の式（３）における調整係数を変更するようにしても構わない。
【０１６２】
〔複写機について〕
また、以上にて説明した色材量抑制部は、複写機に備えられている画像処理装置に適用されてもよい。そこで、この点について図１３に基づいて以下説明する。
【０１６３】
デジタルカラー複写機１００は、カラー画像入力装置１０１、カラー画像処理装置１０２、およびカラー画像出力装置１０３により構成される。なお、以下では、デジタルカラー複写機１００、カラー画像入力装置１０１、カラー画像処理装置１０２、カラー画像出
力装置１０３を、各々、複写機１００、画像入力装置１０１、画像処理装置１０２、画像出力装置１０３と称す。
【０１６４】
画像入力装置１０１は、例えばＣＣＤなどの光学情報を電気信号に変換するデバイスを備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢのアナログ信号として出力する。
【０１６５】
画像入力装置１０１にて読み取られたアナログ信号は、画像処理装置１０２内を、Ａ/Ｄ変換部１０４、シェーディング補正部１０５、入力階調補正部１０６、領域分離処理部１０７、色材量抑制部１２ａ、色補正部１０９、黒生成下色除去部１１０、空間フィルタ処理部１１１、出力階調補正部１１２、階調再現処理部１１３の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号として、画像出力装置１０３へ送られる。
【０１６６】
Ａ/Ｄ変換部１０４は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１０５では、Ａ/Ｄ変換部１０４より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、画像入力装置１０１の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施す。また、シェーディング補正部１０５は、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号など画像処理装置１０２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施す。
【０１６７】
入力階調補正部１０６は、シェーディング補正部１０５にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号に対して、下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施す。領域分離処理部１０７は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部１０７は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部１１０、空間フィルタ処理部１１１、および階調再現処理部１１３へと出力すると共に、入力階調補正部１０６より送られてきたＲＧＢ信号をそのまま後段の色材量抑制部１２ａへ転送する。
【０１６８】
色材量抑制部１２ａは、色材量抑制部１２と同様、複写機１００の操作パネルよりセーブモードが選択された場合、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いて図３に示す処理を行い、処理後の画像データを後段の色補正部１０９に送る。また、色材量抑制部１２は、トナーセーブモードが選択されない場合は、画像データをそのまま色補正部１０９に転送する。
【０１６９】
なお、図１３に示すように、色材量抑制部１２ａに入力される画像データは常にＲＧＢの画像データである。それゆえ、色材量抑制部１２ａにおいては、図３のＳ３およびＳ４は使用せず、Ｓ２の後は必ずＳ６に移行するように設定されていてもよい。
【０１７０】
また、色材量抑制部１２ａは、図１０の第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて図８の処理を行う構成であってもよい。
【０１７１】
色補正部１０９は、色再現の忠実化を図るために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。色補正部１０９において、ＲＧＢ信号はＣＭＹ信号に変換される。
【０１７２】
黒生成下色除去部１１０は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものである。これによりＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【０１７３】
空間フィルタ処理部１１１は、黒生成下色除去部１１０より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正する。これにより出力画像のぼやけや粒状性劣化を軽減することができる。
【０１７４】
また、特に色材量抑制部１２ａを設けず、空間フィルタ処理部１１１において色材量抑制部の処理（図３の処理）を行うようにしてもよい。この場合、トナーセーブモードの指定があった場合、該当するフィルタ係数を用いるように設定する。そして、上記フィルタ処理が行われた後、領域識別信号に基づいて、強調や平滑化処理が施される。
【０１７５】
なお、図１３に示すように、空間フィルタ処理部１１１に入力される画像データは常にＣＭＹＫの画像データである。それゆえ、空間フィルタ処理部１１１において色材量抑制部の処理を行う場合、図３のＳ３、Ｓ６、Ｓ７は使用せず、Ｓ２の後は必ずＳ４に移行するように設定されていてもよい。
【０１７６】
出力階調補正部１１２は、空間フィルタ処理が施されたＣＭＹＫ信号に対して画像出力装置１０３の出力特性値に応じた出力階調補正処理を行う。階調再現処理部１１３は、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理を実行する。
【０１７７】
また、階調再現処理部１１３は、空間フィルタ処理部１１１と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して領域識別信号に基づいて後述する所定の処理を施すようになっている。例えば、領域分離処理部１０７にて文字として判定された領域には、文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１１１における空間フィルタに高周波成分の強調量が大きいフィルタが用いられる。同時に、階調再現処理部１１３においては、高域周波成分の再現に適した高解像度のスクリーンによる２値化もしくは多値化処理が実施される。
【０１７８】
また、領域分離処理部１０７にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１１１において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。領域分離処理部１０７にて写真に分離された領域に関しては、階調再現処理部１１３において、階調再現性を重視したスクリーンでの２値化または多値化処理が行われる。
【０１７９】
上述した各処理が施された画像データは、いったん記憶装置に記憶され、所定のタイミングで読み出されて画像出力装置１０３に送られる。
【０１８０】
この画像出力装置１０３は、画像データの画像を紙などの記録媒体上に形成するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラープリンタ等をあげることができるが特に限定されるものでは無い。なお、以上の処理は不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【０１８１】
また、以上にて説明した色材量抑制部は、コピア機能、プリンタ機能、ファクシミリ送信機能、scan to e-mail機能等を有するデジタルカラー複合機に備えられる画像処理装置に適用されてもよい。当該デジタルカラー複合機は、さらに、例えば、モデムやネットワークカードよりなる通信装置を備えていてもよい。
【０１８２】
また、デジタルカラー複合機においてファクシミリの送信が行われる場合、モデムにて相手先との送信手続きを行い送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）がメモリから読み出される。そして、メモリから読み出された画像データは、圧縮形式の変更などの必要な処理が施されて、相手先に通信回線を介して順次送信される。
【０１８３】
さらに、デジタルカラー複合機においてファクシミリを受信する場合、ＣＰＵは、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像データを受信して画像処理装置に入力する。画像処理装置では、受信した画像データに対して、不図示の圧縮/伸張処理部にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理や解像度変換処理が施される。その後、画像データに出力階調補正処理および階調再現処理が施され、これら処理の施された画像データの画像が画像出力装置（プリンタ）よって出力（印刷）される。
【０１８４】
また、デジタルカラー複合機は、ネットワークカード、ＬＡＮケーブルを介して、ネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とデータ通信を行うことも可能となっている。また、以上にて説明した色材量抑制部は、モノクロ印刷を行う複合機の画像処理装置に適用されてもよいし、単体のファクシミリ通信装置の画像処理装置に適用されてもよい。
【０１８５】
〔プリンタについて〕
以上にて説明した色材量抑制部は、カラープリンタに備えられる画像処理装置に適用されてもよい。図１４は、以上の色材量抑制部が適用された画像処理装置を備えるカラープリンタと、このプリンタと接続されている端末装置とを示すブロック図である。
【０１８６】
図１４の端末装置２００は、カラープリンタ３００の利用者が使用するものであり、画像編集ソフト等のアプリケーションソフトウェア２０１の他、カラープリンタ３００を操作するためのプリンタドライバ２０２がインストールされているコンピュータである。
【０１８７】
端末装置２００にて作成された画像データまたは端末装置２００に保持されている画像データは、プリンタドライバ２０２によって、ＰＤＬ形式の画像データ（ページ記述言語データ）に変換される。そして、ＰＤＬ形式の画像データはカラープリンタ３００に伝送される。なお、ページ記述言語データの一例としてPost Scriptが挙げられる。
【０１８８】
カラープリンタ３００は、電子写真方式の印刷装置であり、図１４に示されるように画像処理装置３１０および印刷エンジン３２０を有している。なお、カラープリンタ３００としては、電子写真方式の印刷装置に限定されるものではなく、インクジェット方式の印刷装置であってもよい。
【０１８９】
画像処理装置３１０は、端末装置２００から伝送されてくるＰＤＬ形式の画像データを、印刷エンジン３２０にて取り扱い可能な画像データに変換する。そして、画像処理装置３１０は、当該変換後の画像データを印刷エンジン３２０へ送る。印刷エンジン３２０は、画像処理装置３１０から画像データが送られてくると、この画像データに応じた画像を所定のシート（用紙、ＯＨＰ等）に形成する。
【０１９０】
つぎに、画像処理装置３１０の詳細について説明する。図１４に示すように、画像処理装置３１０は、ラスタデータ生成部３１１、色材量抑制部１２ｂ、色補正部３１３、中間調処理部３１４を有している。
【０１９１】
ラスタデータ生成部３１１は、入力したＰＤＬ形式の画像データから、後段の各部にて取り扱い可能な画像データ（画素毎に階調値を示したデータ）と、画像領域の種類を示すタグデータとを生成し、生成した画像データおよびタグデータを後段の色材量抑制部１２ｂへ送る。なお、ここでは、入力したＰＤＬ形式の画像データにおいてはＲＧＢが指定されているものとし、ラスタデータ生成部３１１から出力される画像データもＲＧＢの画像データであるものとする。さらに、ラスタデータ生成部３１１は、必要に応じて、出力用
紙サイズに合わせた解像度変換処理などの処理を行うようになっている。
【０１９２】
色材量抑制部１２ｂは、色材量抑制部１２と同様、複写機１００の操作パネルよりセーブモードが選択された場合、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いて図３に示す処理を行い、処理後の画像データを後段の色補正部３１３に送る。また、色材量抑制部１２ｂは、トナーセーブモードが選択されない場合は、画像データをそのまま色補正部３１３に転送する。なお、図１４の構成においては、色材量抑制部１２ｂに入力されるのはＲＧＢの画像データであるため、色材量抑制部１２ｂは図３のＳ４を実行せずにＳ６およびＳ７を実行するようになっている。
【０１９３】
また、色材量抑制部１２ｂは、図１０の第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて図８の処理を行う構成であってもよい。
【０１９４】
色補正部３１３は、色材量抑制部１２ｂからＲＧＢ信号が送られてくると、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く色補正処理を行う。この色補正処理によってＲＧＢ信号はＣＭＹ信号に変換される。さらに、色補正部３１３は、色補正処理後のＣＭＹの信号から黒（Ｋ）信号を生成する処理と、元のＣＭＹの信号からＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理とを行う。これによりＣＭＹ信号はＣＭＹＫの信号に変換される。そして、色補正部３１３によって出力されるＣＭＹＫの信号は、後段の中間調処理部３１４に送られる。
【０１９５】
中間調処理部３１４は、ＣＭＹＫの画像データに対して印刷エンジン３２０の出力特性に基づく出力階調補正処理を行い、さらに、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理を行う。ここでもタグデータに基づいて処理を切り替えても良い。例えば、自然画像（写真）の領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの２値化または多値化処理が行われる。
【０１９６】
中間調処理部３１４による処理が施された画像データは印刷エンジン３２０に送られ、印刷エンジン３２０は、この画像データの画像を紙面等に印刷する。
【０１９７】
なお、以上の構成では、色材量抑制部１２ｂの後段に色補正部３１３を配置しているが、色補正部３１３はラスタデータ生成部３１１の後段かつ色材量抑制部１２ｂの前段に配置されていてもよい。但し、この場合、色材量抑制部１２ｂにはＣＭＹＫの画像データが入力し、色材量抑制部１２ｂは図３のＳ６およびＳ７を実行せずにＳ４を実行する。
【０１９８】
つぎに、端末装置２００や画像処理装置３１０にて扱われるデータについて説明する。図１５（ａ）は、端末装置２００で作成された画像の例を示したものであり、テキスト、グラフィック、自然画像（写真）といった各種領域の集合体として構成される。図１５（ｂ）は、ラスタデータ生成部３１１にて生成されるタグデータの例を示し、図１６は、図１５（ａ）の画像の内容をページ記述言語で記述したＰＤＬデータの構造を示した図である。
【０１９９】
図１６において、４４１は、テキスト領域を示すデータであり、色情報の無い文字形状を示す画素ごとのデータである。４４２は自然画像領域を示すデータであり、４４３はグラフ・図形などグラフィック領域を示すデータである（４４３の場合、linnet や closepath fill といった描画コマンドの存在から図形領域であることが判別できる）。
【０２００】
図１６の各データには書体情報、領域属性、起点位置情報やサイズ、色情報が含まれている。これらデータから領域判定および領域のサイズが判断され、タグデータが生成される。
【０２０１】
また、図１５（ｂ）に示すように、自然画像領域は、Ａ点、Ｂ点、Ｃ点、Ｄ点を頂点とした矩形領域となっている。これに対し、図１６では、自然画像領域のデータ４４２において、起点であるＡ点の座標が（５０，３００）であり、サイズが１００，２００になっている。それゆえ、矩形領域のＢ・Ｃ・Ｄの座標は、Ｂ（２４９，３００）、Ｃ（５０，３９９）、Ｄ（２４９，３９９）となる。なお、原点は図１３のＯ点である。
【０２０２】
グラフィック領域も同様に、起点Ｅ（５０，５５０）に対するコマンドを見ることで、それぞれＦ、Ｇ、Ｈの座標を求めることが出来る。なお、参照符４４３の「0 250 translate」は、イメージ領域の起点に対して、水平方向に０、垂直方向に２５０移動させるという意味である。
【０２０３】
〔プログラムについて〕
また、図１の画像処理装置１０の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０２０４】
すなわち、画像処理装置１０は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像処理装置１０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、画像処理装置１０に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。上記プログラムを記録した記録媒体は持ち運び自在である。
【０２０５】
記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために、例えばＲＯＭのようなメモリからなるプログラムメディアであってもよいし、また、外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０２０６】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよい。あるいは、いずれの場合においても、プログラムが読み出され、そのプログラムがマイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードされ、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムはあらかじめ本体装置に格納されているものとする。
【０２０７】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク/ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ/ＭＯ/ＭＤ/ＤＶＤ/ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）/光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ/ＥＰＲＯＭ/ＥＥＰＲＯＭ/フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０２０８】
また、本実施の形態の画像処理装置１０はインターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であってもよく、この場合、上記記録媒体は、通信ネットワークから上記プログラムコードをダウンロードするように流動的に上記プログラムコードを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークから上記プログラムコードをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムコードは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。な
お、本発明の実施形態は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０２０９】
さらに、本実施の形態は、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることによって画像処理装置１０の各ブロックの処理を行うコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスクプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置、およびコンピュータの処理結果を紙に出力するプリンタより構成されるシステムであってもよい。また、このシステムには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられていてもよい。
【０２１０】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２１１】
本発明は、プリンタ、複写機、複合機、ファクシミリ装置等の画像形成装置、および当該画像形成装置にて扱われる画像データを処理する画像処理装置に好適である。
【符号の説明】
【０２１２】
１ 印刷システム（画像形成装置）
１０ 画像処理装置
１１ 前処理部（判定処理部）
１２ 色材量抑制部
１２ａ 色材量抑制部
１２ｂ 色材量抑制部
３１ 大領域処理部
３２ 小領域処理部
３５ 画素値出力部（画素値処理部）
５１ 大領域フィルタ
５２ 小領域フィルタ
５３ 第１重み付けフィルタ
５４ 第２重み付けフィルタ
７２ 積和値算出部
７３ 画素値出力部（画素値処理部）
１００ 複写機（画像形成装置）
３００ プリンタ（画像形成装置）
３１０ 画像処理装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色材を用いて画像の印刷を行う通常モードと通常モードよりも色材の消費量を抑制して前記印刷を行う節約モード（セーブモード）とを有する画像形成装置、この画像形成装置にて扱われる画像データを処理する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナ等で読み取られた原稿の画像、あるいは文書作成ソフトなどのコンピュータアプリケーションで作成された原稿の画像を印刷する印刷システムには、通常印刷モードとセーブモードとを有し、セーブモード時には画素を一律に間引くことによって通常モード時よりも印刷時の色材（トナー）の使用量を節約するものが知られている。そして、色材の使用量を節約することで、コスト削減および環境保護推進のメリットが得られる。
【０００３】
しかし、一律に画素を間引く手法によれば、小さな文字やラインに途切れが生じ、小さな文字やラインの判読性が低下するという問題が生じる。また、この手法によれば、大きな文字やベタ部分については、色材使用量をさらに削減できる余地を残してしまい、充分に色材消費量を抑制できないという問題が生じる。そして、これら問題に対して下記特許文献１が存在する。
【０００４】
特許文献１には、ユーザーによって印刷材料節約モードが指示された場合、入力された画像のドットパターンを千鳥状格子やディザマトリクスにより変更させる手法が示されている。さらに、特許文献１には、入力画像データの種類に応じてパターン変更の有無を設定する点が示されている。より具体的に説明すると、特許文献１には、小さい文字、大きな文字、エッジ、網点、ラインデータなどの画像種類に応じて、パターン変更の有無を切り替えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−３１４７８３号公報（１９９５年１２月０５日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の手法によれば、画像を構成する要素の種類に応じてドットパターンの変更の有無を切り替えているため、画像を構成する要素の種類を正確に判定する必要がある。この点、文字と印画紙写真との判別や、文字と網点との判別等については誤判定が生じることが少ない。ところが、特許文献１の手法によれば、大きな文字の場合は千鳥状パターンを用い、小さな文字の場合はパターン変更を行わないことにしているため、大きな文字と小さな文字との判別を正確に行う必要がある。しかし、大きな文字と小さな文字との判別には誤判定が生じることが少なくなく、判定処理に要する時間も増大する。
【０００７】
ここで、大きな文字と小さな文字との判別にエラーが生じた場合、大きな文字に対してパターン変更が行われないといった事が生じる。その結果、大きな文字について十分にトナー消費量を削減できないといった事が起こってしまう。それゆえ、文字の判読性を維持しつつトナー消費量抑制効果を充分に得るには、特許文献１の手法を用いても不十分であった。
【０００８】
本発明は、以上の問題に鑑みてなされたものであり、文字の判読性を維持しつつ色材消費量の抑制効果を充分に得ることの可能な画像形成装置、この画像形成装置に備えられる
画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するために、本発明は、色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処理する画像処理装置であって、前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制部を有し、前記色材量抑制部は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させることを特徴とする。本発明の構成によれば、処理対象の画像に太文字（ラインの太い文字）等のベタ部分が含まれている場合、当該部分の輪郭から当該輪郭の内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するように画像処理が行われる。それゆえ、太文字の輪郭の形状が損なわれることなく太文字全体の濃度を低下させることができるため、太文字の判読性を維持しつつ、色材消費量を十分に抑制できるという効果を奏する。
【００１０】
また、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以下の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていてもよい。さらに、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以上の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていてもよい。
【００１１】
また、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記色材量抑制部は、前記ブロック内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、前記注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値に対して前記重み付けを行うことが好ましい。この発明によれば、処理前の画像に存在しない色が生成されるといった不都合を回避できるという効果を奏する。
【００１２】
また、文字領域やグラフィックは、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量を削減できるというメリットが生じる。これに対し、写真領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付
けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、写真領域についての画質劣化を抑制できる。なお、写真領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、写真領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１３】
さらに、文字領域は、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量を削減できるというメリットが生じる。これに対し、網点領域や連続階調領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、網点領域または連続階調領域についての画質劣化を抑制できる。なお、網点領域または連続階調領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、網点領域または連続階調領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１４】
また、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値から前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定されていてもよい。さらに、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値から前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大
領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定される。以上の構成によれば、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、前記ベタ部分の濃度を、ベタ部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させることが可能になる。
【００１５】
さらに、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記色材量抑制部は、前記小領域および前記大領域内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、前記大領域処理部および前記小領域処理部は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値を用いて前記重み付けを行うことが好ましい。この発明によれば、処理前の画像に存在しない色が生成されるといった不都合を回避できるという効果を奏する。
【００１６】
また、文字領域やグラフィックは、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量が抑制されるというメリットが生じる。これに対し、写真領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、写真領域についての画質劣化を抑制できる。なお、写真領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、写真領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１７】
さらに、文字領域は、ベタ部分を含む頻度が高いため、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、判読性が保たれつつトナー消費量が抑制されるというメリットが生じる。これに対し、網点領域や連続階調領域は、前記ベタ部分を含むことが少なく、前記重み付けフィルタによる処理が行われると、前記メリットよりも画質劣化の弊害の方が大きくなることが多い。そこで、本発明の画像処理装置は、前記構成に加えて、前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わない構成であってもよい。これにより、網点領域または連続階調領域についての画質劣化を抑制できる。なお、網点領域または連続階調領域に対しては、領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタを用いて処理を行えば、網点領域または連続階調領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【００１８】
また、本発明の画像処理装置は、色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置に備えられていてもよい。さらに、本発明は、色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処
理する画像処理方法であって、前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制工程を有し、前記色材量抑制工程は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させる工程であることを特徴とする。
【００１９】
さらに、前記画像処理装置は、コンピュータによって実現されてもよく、この場合には、コンピュータを前記画像処理装置の各部として機能させるプログラム、および、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の構成によれば、処理対象の画像に太文字等のベタ部分が含まれている場合、当該部分の輪郭から当該輪郭の内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するように画像処理が行われる。それゆえ、太文字の輪郭の形状が損なわれることなく太文字全体の濃度を低下させることができるため、太文字の判読性を維持しつつ、色材消費量を十分に抑制できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態の画像処理装置を有する印刷システムの概略構成を示したブロック図である。
【図２】図１に示される色材量抑制部の内部構成例を示したブロック図である。
【図３】図１に示される色材量抑制部の処理の流れを示したフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態にて用いられる大領域フィルタの一例および小領域フィルタの一例を示した図である。
【図５】（ａ）は、ある画像データを通常モードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。（ｂ）は当該画像データをセーブモードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。
【図６】（ａ）は、小領域フィルタの全域および大領域フィルタの全域が共に黒色ベタ領域に対向している状況を示した図である。（ｂ）は、大領域フィルタが黒色ベタ領域と白色ベタ領域とに対向しつつ小領域フィルタの全域が黒色ベタ領域に対向している状況を示した図である。（ｃ）は、大領域フィルタが黒色ベタ領域と白色ベタ領域とに対向しつつ小領域フィルタの全域が白色ベタ領域に対向している状況を示した図である。（ｄ）は、大領域フィルタの全域および小領域フィルタの全域が共に白色ベタ領域に対向している状況を示した図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る色材量抑制部の内部構成例を示したブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る色材量抑制部の処理の流れを示したフローチャートである。
【図９】（ａ）は、赤色下地領域上に黒色文字が形成されている画像を示す図である。（ｂ）は、本発明の第３の実施形態に係る類似判定処理を行わずに（ａ）の画像に対して色材量抑制部による処理を施した場合の処理後画像を示す図である。（ｃ）は、前記類似判定処理の結果を用いて（ａ）の画像に対して色材量抑制部による処理を施した場合の処理後画像を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態にて用いられる第１重み付けフィルタの一例および第２重み付けフィルタの一例を示した図である。
【図１１】解像度の低い色チャンネル向けの大領域フィルタおよび小領域フィルタを示す図である。
【図１２】高輝度化フィルタを示した図である。
【図１３】本発明の実施形態の色材量抑制部が適用される画像処理装置を有する複合機を示すブロック図である。
【図１４】本発明の実施形態の色材量抑制部が適用される画像処理装置を有するカラープリンタと、このカラープリンタに接続される端末装置とを示すブロック図である。
【図１５】（ａ）は、図１４の端末装置にて作成される画像の例を示した図である。（ｂ）は、（ａ）の画像に対応するラスタデータの例を示した図である。
【図１６】ＰＤＬデータの構造の例を示した図である。
【図１７】（ａ）は、黒文字および白色下地領域を含む画像における黒文字の輪郭部分を拡大して示した図であって、色材量抑制部による処理が施される前の状態を示した図である。（ｂ）は、（ａ）の黒文字の輪郭部分と同じ部分を示した図であって、色材量抑制部による処理が施された後の状態を示した図である。（ｃ）は、色材量抑制部が減法混色の画像データに対して処理を施した場合に算出される各値を示す表である。（ｄ）は、色材量抑制部が加法混色の画像データに対して処理を施した場合に算出される各値を示す表である。
【図１８】図１２の高輝度化フィルタとは別の高輝度化フィルタを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
〔実施の形態１〕
本発明の画像処理装置の一実施形態を図に基づいて以下説明する。図１は、本実施形態の画像処理装置を有する印刷システムの概略構成を示したブロック図である。
【００２３】
図１の印刷システム１は、画像処理装置１０と印刷部２０とを有する構成になっている。画像処理装置１０は、入力した画像データに対して画像処理を施し、画像処理を施した後の画像データを印刷部２０に伝送する装置である。印刷部２０は、画像処理装置１０から送られてきた画像データの画像を用紙に印刷する電子写真方式の印刷エンジンである。つまり、画像処理装置１０は、印刷処理に用いられる画像データに対して画像処理を施すものである。
【００２４】
また、本実施形態の印刷システム１は、トナー（色材）を用いて画像データの画像の印刷を行う通常モードと、通常モードよりもトナーの消費量を抑制して前記印刷を行うセーブモード（節約モード）とを有している。そして、印刷システム１では、利用者から入力されるコマンドに応じて通常モードとセーブモードとの切り替えが行われるようになっている。
【００２５】
なお、印刷システム１に入力される画像データが外部端末にて作成されたＰＤＬ（ページ記述言語）形式のデータである場合、当該データにおいて通常モードまたはセーブモードを指定する命令文が記述され、印刷システム１はこの命令文に応じて通常モードとセーブモードとの切り替えを行うようになっていてもよい。つまり、この場合、利用者が外部端末にコマンドを入力することによって、外部端末にて作成されるＰＤＬ形式の画像データに前記命令文が記述される。そして、外部端末から印刷システム１に当該画像データが伝送され、印刷システム１は、当該画像データに記述されている命令文に応じて通常モードとセーブモードとの切り替えを行う。
【００２６】
画像処理装置１０は、図１に示すように、前処理部１１、色材量抑制部１２、後処理部１３を有している。
【００２７】
前処理部１１は、後処理部１３の処理を実行する上で必要となる前処理を入力画像データに施すブロックである。より具体的に説明すると、前処理部１１は、入力画像データがスキャナにて読み取られた画像データである場合（複写処理の場合）、いわゆるシェーディング補正や領域分離処理を行う。また、前処理部１１は、入力画像データがＰＤＬ形式の画像データである場合、このＰＤＬ形式の画像データを、後処理部１３にて取り扱い可能な画像データ（画素毎の画素値を示した画像データ）に変換する処理（画像展開処理）
を行う。
【００２８】
色材量抑制部１２は、通常モード時、前処理部１１から送られてくる画像データに対して処理を施さず、当該画像データをそのまま後処理部１３に伝送する。これに対し、色材量抑制部１２は、セーブモード時、前記通常モード時よりも印刷部２０におけるトナー消費量が抑制されるように、前記画像データに対して画像処理を行う。そして、色材量抑制部１２は、画像処理後の画像データを後処理部１３に送る。なお、色材量抑制部１２については後に詳細に説明する。
【００２９】
後処理部１３は、色材量抑制部１２から送られてきた画像データに対し、印刷処理を行う上で必要となる画像処理を施すブロックである。より具体的に説明すると、後処理部１３は、ガンマ補正（出力階調補正）やハーフトーン処理（例えばディザ処理）などを行う。
【００３０】
また、後処理部１３は、色材量抑制部１２から送られてきた画像データがＲＧＢの画像データである場合、ＲＧＢの画像データをＣＭＹＫの画像データに変換する処理を行い、さらに、このＣＭＹＫの画像データにハーフトーン処理等を施し、当該画像データを印刷部２０へ送るようになっている。これに対し、後処理部１３は、色材量抑制部１２から送られてきた画像データがＣＭＹＫの画像データである場合、このＣＭＹＫの画像データにハーフトーン処理等を施し、当該画像データを印刷部２０へ送るようになっている。つまり、画像処理装置１０には、ＲＧＢの画像データが入力される場合もあるし、ＣＭＹＫの画像データが入力される場合もあるが、いずれも場合も最終的にはＣＭＹＫの画像データが出力されるようになっている。なお、Ｒは赤、Ｇは緑、Ｂは青、Ｃはシアン、Ｍはマゼンタ、Ｙは黄、Ｋは黒を意味する。
【００３１】
また、以下では、ＲＧＢの画像データを加法混色の画像データと称し、ＣＭＹＫの画像データを減法混色の画像データと称す。なお、本明細書において、画像データとは、各画素の濃度を示した画素値を含むデータである。そして、加法混色の画像データの画素値は、画素の濃度が低いほど値が大きくなるように設定されている。例えば、８ビットの加法混色の画像データにおいては、０の画素値は最高濃度（黒）を示し、２５５の画素値は最低濃度（白）を示す。これに対し、減法混色の画像データの画素値は、画素の濃度が低いほど値が小さくなるように設定されている。例えば、８ビットの減法混色の画像データにおいては、０の画素値は最低濃度（白）を示し、２５５の画素値は最高濃度（黒）を示す。
【００３２】
また、図１には示されていないが、画像処理装置１０には、画像データが展開されるメモリと、装置内の各部を制御する制御装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）とが備えられている。そして、装置内の各部とメモリとの間の画像データの転送制御も制御装置によって行われるようになっている。
【００３３】
つぎに、色材量抑制部１２について詳細に説明する。図２は、図１に示される色材量抑制部１２の内部構成例を示したブロック図である。色材量抑制部１２は、図２に示されるように、大領域処理部３１、小領域処理部３２、差分算出部３３、調整演算部３４、画素値出力部（画素値処理部）３５を有している。
【００３４】
大領域処理部３１は、注目画素を含むＭ×Ｍ画素（Ｍ：２以上の整数）からなる領域の各画素に対応する各位置を有すると共に各位置に重み付け係数が設定される大領域フィルタ（ウィンドウ）を用いて、当該領域の各画素の画素値の積和値Ｒｍ（第２積和値）を算出するブロックである。なお、積和値Ｒｍは下記の〔数１〕によって求められる。〔数１〕のＫｉｊは大領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置にある重み付け係数を示し、〔数
１〕のIｉｊは大領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置に対応する画素の画素値を示す。
【００３５】
【数１】
【００３６】
つまり、積和値Ｒｍとは、Ｍ×Ｍ画素からなる領域の各画素について、画素値と重み付け係数とを乗じることで画素値に対して重み付けを行い、重み付け後の各画素値を合計（総計，累計）した値である。
【００３７】
なお、本実施の形態において、大領域処理部３１は、図４に示す大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求める。図４に示すように、大領域フィルタ５１は７×７画素のサイズに対応するものであり、大領域フィルタ５１内の各位置に示される値は重み付け係数を示したものである。また、大領域フィルタ５１は、中心位置（重み付け係数が４９の位置）が注目画素に対応する位置になっている。
【００３８】
小領域処理部３２は、注目画素を含むＮ×Ｎ画素（Ｎ：１以上且つＭより小さい整数）からなる領域の各画素に対応する各位置を有すると共に各位置に重み付け係数が設定される小領域フィルタ（ウィンドウ）を用いて、当該領域の各画素の画素値の積和値Ｒｎ（第１積和値）を算出するブロックである。なお、積和値Ｒｎは下記数２によって求められる。〔数２〕のＫｉｊは小領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置にある重み付け係数を示し、〔数２〕のIｉｊは小領域フィルタ内のｉ行且つｊ列目の位置に対応する画素の画素値を示す。
【００３９】
【数２】
【００４０】
つまり、積和値Ｒｎとは、Ｎ×Ｎ画素からなる領域の各画素について、画素値と重み付け係数とを乗じることで画素値に対して重み付けを行い、重み付け後の各画素値を合計（総計，累計）した値である。
【００４１】
なお、本実施の形態では、小領域処理部３２は図４に示される小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求める。図４に示すように、小領域フィルタ５２は、３×３画素のサイズに対応するものであり、小領域フィルタ５２内の各位置に示される値は重み付け係数を示したものである。また、小領域フィルタ５２は、中心位置（重み付け係数が２２０の位置）が注目画素に対応するようになっている。
【００４２】
また、本実施の形態では、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しくなるように、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２の各重み付け係数の値が定められている。図４の例においては、大領域フィルタ５１、小領域フィルタ５２共に、重み付け係数の総和は３６０である。
【００４３】
差分算出部３３は、大領域処理部３１によって求められたＲｍと小領域処理部３２によって求められたＲｎとの差分値を求め、求めた差分値を調整演算部３４に伝送する。但し、差分算出部３３は、色材量抑制部１２に入力した画像データが加法混色の画像データで
ある場合と減法混色の画像データである場合とで前記差分値の算出方法を異ならせる。
【００４４】
具体的に説明すると、差分算出部３３は、色材量抑制部１２に入力した画像データが加法混色の画像データである場合は下記の式（１）によって差分値を求め、色材量抑制部１２に入力した画像データが減法混色の画像データである場合は下記の式（２）によって差分値を求めている。
差分値＝Ｒｍ−Ｒｎ 式（１）
差分値＝Ｒｎ−Ｒｍ 式（２）
つまり、加法混色の画像データの場合、大領域フィルタ５１を用いて得られる積和値から、小領域フィルタ５２を用いて得られる積和値を差し引いている。これに対し、減法混色の画像データの場合、小領域フィルタ５２を用いて得られる積和値から、大領域フィルタ５１を用いて得られる積和値を差し引いている。
【００４５】
また、差分算出部３３は、式（１）または式（２）にて算出された差分値がビット数との関係から使用不可能な値である場合、当該差分値を補正する。具体的に、差分算出部３３は、式（１）または式（２）の算出結果が使用不可能な値である場合、使用可能な値のなかで当該算出結果に最も近い値を前記差分値とする。例えば、画像データが８ビットでのデータである場合、使用可能な値は０から２５５であってそれ以外の値は使用不可能であるため、式（１）または式（２）の算出結果が負の値の場合は差分値をゼロにし、式（１）または式（２）の算出結果が２５６以上の場合は差分値を２５５にする。
【００４６】
調整演算部３４は、下記式（３）に基づき、差分算出部３３から伝送されてくる差分値に調整用係数を乗じることによって、調整後差分値を出力する。そして、調整演算部３４は、調整後差分値を画素値出力部３５に伝送する。
調整後差分値＝調整係数×差分値 式（３）
なお、差分値を調整係数で乗じているのは、最終的な出力画像における画像全体の濃度を調整するためである。調整係数が小さいほど出力画像全体の濃度が低くなる。
【００４７】
ここで、調整係数は、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和の数％〜数十％の値の逆数に設定される。本実施形態では当該調整係数を１／８５とする。この場合、調整係数である「１／８５」は「８５」の逆数であり、「８５」は大領域フィルタ５１または小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和である「３６０」の２４％に相当する。
【００４８】
なお、大領域フィルタ５１または小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和の逆数（１/３６０）を調整係数とする場合、調整後差分値は、大領域フィルタ５１を用いて得られる加重平均値と小領域フィルタ５２を用いて得られる加重平均値との差分値になる。しかし、この場合、出力画像の濃度が低くなり過ぎるため、本実施の形態では、前記総和の２４％の逆数を調整係数として濃度調整を行っているのである。
【００４９】
画素値出力部３５は、調整演算部３４から伝送されてくる調整後差分値に基づいて、注目画素の画素値を出力するブロックである。具体的に、画素値出力部３５は、色材量抑制部１２に入力した画像データが減法混色の画像データである場合、下記の式（４）に従い、調整後差分値をそのまま注目画素の画素値とする。
減法混色の場合： 画素値＝調整後差分値 式（４）
つまり、画像データが減法混色である場合、画素値出力部３５は、調整後差分値を注目画素の画素値として後段の後処理部１３へ出力していることになる。これにより、調整後差分値が小さいほど注目画素の濃度が低くなり、調整後差分値が大きいほど注目画素の濃度が高くなるように、注目画素の画素値が定められる。
【００５０】
これに対し、画素値出力部３５は、色材量抑制部１２に入力した画像データが加法混色
の画像データである場合、下記の式（５）を演算することで注目画素の画素値を得る。式（５）における「最高値」は画素値のとり得る数値範囲内の最も高い値を意味し、画像データが８ビットのデータである場合は２５５となる。なお、本明細書では、下記の式（５）による演算を「反転処理」と称することにする。
加法混色の場合： 画素値＝最高値−調整後差分値 式（５）
つまり、画像データが加法混色である場合、画素値出力部３５は、前記最高値から調整後差分値を減じて得られる値を注目画素の画素値として後段の後処理部１３へ出力していることになる。
ここで、画像データが加法混色の場合に反転処理を行う理由について説明する。本実施の形態では、前記差分値（調整後差分値）の値が小さいほど、注目画素の濃度を低く設定し、前記差分値（調整後差分値）の値が大きいほど注目画素の濃度を高く設定するためである。つまり、反転処理を行うことによって、画像データが加法混色の場合においても、調整後差分値が小さいほど注目画素の濃度が低くなり、調整後差分値が大きいほど注目画素の濃度が高くなるように、注目画素の画素値が定められることになる。
【００５１】
そして、画素値出力部３５は、以上の式（４）または式（５）によって定めた注目画素の画素値を後段の後処理部１３（図１参照）に伝送する。
【００５２】
つぎに、色材量抑制部１２の処理の順序を図３に基づいて説明する。図３は、色材量抑制部１２の処理の順序を示したフローチャートである。
【００５３】
色材量抑制部１２は、画像データを入力すると、注目画素を含むＭ×Ｍ領域について、大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求める（Ｓ１）。つぎに、色材量抑制部１２は、注目画素を含むＮ×Ｎ領域について、小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求める（Ｓ２）。Ｓ２の後、色材量抑制部１２は、入力画像データの色空間を判定する（Ｓ３）。
【００５４】
Ｓ３において入力画像データの色空間が減法混色の色空間であると判定された場合、色材量抑制部１２は、Ｒｎ−Ｒｍを演算することによって、積和値Ｒｍと積和値Ｒｎとの差分値を算出する（Ｓ４）。その後、色材量抑制部１２は、Ｓ４にて算出した差分値に調整係数を乗じることによって調整後差分値を求める。さらに、色材量抑制部１２は、この調整後差分値を注目画素の画素値として出力する。そして、色材量抑制部１２は、入力画像の全ての画素が注目画素として扱われていない場合（Ｓ５にてＮｏ）、次の注目画素についてＳ１〜Ｓ４を行う。これに対し、色材量抑制部１２は、入力画像データの全ての画素が注目画素として扱われた場合（Ｓ５にてＹｅｓ）、処理を終了する。
【００５５】
また、Ｓ３において入力画像データの色空間が加法混色の色空間であると判定された場合、色材量抑制部１２は、Ｒｍ−Ｒｎを演算することによって、積和値Ｒｍと積和値Ｒｎとの差分値を算出する（Ｓ６）。その後、色材量抑制部１２は、Ｓ６にて算出した差分値に調整係数を乗じることによって調整後差分値を求める。さらに、色材量抑制部１２は、この調整後差分値に対して反転処理を施し（Ｓ７）、反転処理にて得られた値を注目画素の画素値として出力する。そして、色材量抑制部１２は、入力画像の全ての画素が注目画素として扱われていない場合（Ｓ５にてＮｏ）、次の注目画素についてＳ１〜Ｓ３，Ｓ６，Ｓ７を行う。これに対し、色材量抑制部１２は、入力画像データの全ての画素が注目画素として扱われた場合（Ｓ５にてＹｅｓ）、処理を終了する。
【００５６】
以上示した色材量抑制部１２の処理によれば、処理対象となる画像にベタ部分（例えば太文字）が含まれている場合、当該部分の輪郭（外側）から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するように補正された画像を出力することになる。そして、当該部分の中央は白（無地）になる。この点について、図５を用いて以下説明する。
【００５７】
図５（ａ）は、ある画像データを通常モードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。図５（ｂ）は、図５（ａ）の場合と同じ画像データをセーブモードで処理した場合に印刷される画像を示す図である。なお、図５に示すように印刷画像が文字画像である場合、下地領域が低濃度であり、文字領域が高濃度になっている場合が多い（例えば、下地領域が白色であり、文字領域が黒色）。
【００５８】
セーブモードが選択された場合（色材量抑制部１２による処理が施された場合）、文字画像の輪郭の濃度は残るものの、当該輪郭よりも内側領域はほぼ白（無地）になる。例えば、図５（ａ）に示すように、通常モードが選択されている場合において、ベタ部分からなる太文字６１を示す画像が印刷されるような画像データがあるものとする。これに対し、図５（ｂ）に示すように、セーブモードが選択されると、太文字６１の輪郭はラインとして残存するものの、輪郭の内側はほぼ無地（白）になって印刷されることになる。それゆえ、セーブモードでは、太文字６１の形状が維持されつつ、太文字６１の形成に用いられるトナー量は通常モード時よりも大幅に抑えられる。
【００５９】
さらに、図５（ｂ）からは明らかでないが、色材量抑制部１２による処理が施された後の出力画像においては、処理前にベタ部分であった箇所は当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に（グラデーション状に）濃度が低下している。図１７（ａ）は、黒文字および白色下地領域を含む画像における黒文字の輪郭部分を拡大して示した図であって、色材量抑制部１２による処理が施される前の状態を示した図であり、図１７（ｂ）は、図１７（ａ）の黒文字の輪郭部分と同じ部分を示した図であって、色材量抑制部１２による処理が施された後の状態を示した図である。なお、図１７（ａ）において、Ｘ座標が１〜７の全画素は黒文字に属する画素であり、Ｘ座標が８〜１４の全画素は白色下地領域に属する画素である。図１７（ａ）および図１７（ｂ）から、色材量抑制部１２による処理が施された後の出力画像においては黒文字の輪郭（エッジ）から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下していることがわかる。
【００６０】
また、色材量抑制部１２による処理が施される場合、処理前のベタ部分について、当該部分の輪郭が残りつつ輪郭から内側へ向けて濃度が段階的に低下するようになっているため、細かな文字画像については、輪郭がそのまま残りつつ中央部においては若干濃度が低下するだけであり（肉眼では観測不可能な程度）、中央部は白くならない。つまり、図５に示すように細いラインからなる小文字６２が印刷される場合、セーブモードが選択されていても、肉眼では濃度低下を殆ど確認できず、且つ、小文字６２の輪郭が途切れてしまう事がないため、小文字６２の判読性は維持される。
【００６１】
以上のように、本実施形態の印刷システム１のセーブモードによれば、太文字および小文字のいずれもその輪郭が維持される。それゆえ、一般的な画素間引き処理では小文字のラインが途切れて文字の判読性が低下するという問題が生じていたところ、本実施形態の印刷システム１のセーブモードでは当該問題を抑制できる。また、本実施形態の印刷システム１のセーブモードによれば、処理対象の画像に太文字が含まれている場合、太文字の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下し、太文字の中央部がほぼ白（無地）になるように画像処理が行われる。それゆえ、太文字の輪郭の形状が損なわれることなく太文字全体の濃度を充分に低下させることができ、一般的な画素間引き処理では太文字のベタ部分についてトナー使用量抑制の余地が残るという問題が生じていたところ、本実施形態の印刷システム１のセーブモードでは当該問題を抑制できる。
【００６２】
つぎに、色材量抑制部１２による処理が行われた場合、図５に示すように、太文字の輪郭がラインとして残りつつ、太文字の中央部がほぼ白（無地）に補正される理由を説明する。図６（ａ）〜図６（ｄ）は、色材量抑制部１２による処理の効果を説明するための図
である。
【００６３】
図６は、白色下地上に形成される黒文字（黒色ベタ部分）の輪郭を拡大して示したものである。また、画像データは、減法混色の黒のデータであって、８ビットのデータであるものとする。そして、図６において、黒色ベタ領域の画素値は２５５であって全て均等であり、白色ベタ領域の画素値は０であって全て均等であるものとする。
【００６４】
図６（ａ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが黒文字の黒色ベタ領域に対向しているとき、注目画素の画素値は０（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（２）の差分値が０になるからである。
【００６５】
つぎに、図６（ｂ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが黒色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域（白色下地）との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は正の値になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、図６（ｂ）に示されるような状況ではＲｎ＞Ｒｍとなり、式（２）にて得られる差分値が正になるからである。
【００６６】
また、図６（ｂ）に示されるような状況の場合、注目画素が文字の輪郭に近づくほどＲｍの値が小さくなる。それゆえ、黒文字領域においては、輪郭に近い画素ほど画素値が大きくなり、その結果、文字の輪郭から文字の内側に向かうにつれて段階的に濃度が低下することになる。
【００６７】
図６（ｃ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は０になる。これは、図６（ｃ）に示されるような状況ではＲｎ＜Ｒｍとなり、式（２）にて得られる差分値が負になるが、負の値は使用不可能な値であるため、０に補正されるからである。
【００６８】
図６（ｄ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているとき、注目画素の画素値は０（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（２）の差分値が０になるからである。
【００６９】
以上のことからすれば、大領域フィルタ５１の全域が黒ベタ領域に対向している場合は注目画素の画素値は白を示す値になり、大領域フィルタ５１の全域が白ベタ領域に対向している場合も注目画素の画素値は白を示す値になる。そして、大領域フィルタ５１が黒文字の輪郭を跨いでいる場合（図６（ｂ）の場合）、注目画素の画素値は正の値になる。それゆえ、白ベタ領域は白が維持され、黒ベタ領域は白に変換され、文字の輪郭がラインとして残存することになる。
【００７０】
つぎに、図６（ａ）〜図６（ｄ）に示す黒文字および白色下地の画像データが加法混色である場合について説明する。以下の説明では、画像データが８ビットであるものとし、黒色ベタ領域の全ての画素の画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）とし、白色ベタ領域の全ての画素の画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）であるものとする。また、以下ではＲの画素値の処理についてのみ説明するが、その他の色成分も同様とする。
【００７１】
図６（ａ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域
と注目画素とが黒文字の黒色ベタ領域に対向しているとき、注目画素の画素値は２５５（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（１）の差分値は０になり、この差分値は式（５）によって２５５を示す画素値に変換されるからである。
【００７２】
図６（ｂ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが黒色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域（白色下地）との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は２５５未満の値になる。これは、図６（ｂ）に示されるような状況ではＲｍ＞Ｒｎとなることから式（１）の差分値は０より大きな値になり、その結果、式（５）にて得られる画素値は２５５未満の値になるからである。
【００７３】
また、図６（ｂ）に示されるような状況の場合、注目画素が文字の輪郭に近づくほどＲｍの値が大きくなる。それゆえ、黒文字領域においては、輪郭に近い画素ほど画素値が小さくなり、その結果、文字の輪郭から文字の内側に向かうにつれて段階的に濃度が低下することになる。
【００７４】
図６（ｃ）に示されるように、小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているものの、大領域フィルタ５１が黒色ベタ領域と白色ベタ領域との両方に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は２５５（白）になる。これは、図６（ｃ）に示されるような状況ではＲｎ＞Ｒｍとなり、式（１）にて得られる差分値は負になるが、負の値は使用不可能な値であるため差分値は０に補正され、この差分値は式（５）によって２５５を示す画素値に変換されるからである。
【００７５】
図６（ｄ）に示されるように、大領域フィルタ５１の全域と小領域フィルタ５２の全域と注目画素とが白色ベタ領域に対向しているとき、色材量抑制部１２から出力される注目画素の画素値は２５５（白）になる。これは、大領域フィルタ５１の重み付け係数の総和と小領域フィルタ５２の重み付け係数の総和とが等しいため、式（１）の差分値が０になり、この差分値は式（５）によって２５５を示す画素値に変換されるからである。
【００７６】
以上のことからすれば、画像データが加法混色の場合でも、大領域フィルタ５１の全域が黒ベタ領域に対向している場合は注目画素の画素値は白を示す値になり、大領域フィルタ５１の全域が白ベタ領域に対向している場合も注目画素の画素値は白を示す値になる。そして、大領域フィルタ５１が黒文字の輪郭を跨いでいる場合（図６（ｂ）の場合）、注目画素の画素値は白を示す値以外の値（２５５未満）になる。それゆえ、白ベタ領域は白が維持され、黒ベタ領域は白色に変換され、文字の輪郭がラインとして残存することになる。
【００７７】
以上示した構成において、小領域処理部３２は、Ｎ×Ｎ画素からなる領域（小領域）についての画素値の積和値Ｒｎを求め、大領域処理部３１は、Ｍ×Ｍ画素からなる領域（大領域）についての画素値の積和値Ｒｍを求めている。そして、画素値出力部３５は、画像データが減法混色の場合、式（２）にて得られる差分値が小さいほど濃度の低い画素値を注目画素の画素値として出力し、画像データが加法混色の場合、式（１）にて得られる差分値が小さいほど濃度の低い画素値を注目画素の画素値として出力している。また、小領域処理部３２は、Ｎ×Ｎ画素からなる領域に属する各画素の画素値に掛けられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求め、大領域処理部３１は、Ｍ×Ｍ画素からなる領域に属する各画素の画素値に掛けられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求めている。そして、小領域フィルタ５２および大領域フィルタ５１の各重み付け係数は、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和とが等しくなるように定められている。このよ
うな構成によれば、処理対象となる画像にベタ部分（例えば太文字）が含まれている場合、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下して当該部分の中央が白（無地）になるように、前記画像を補正することが可能になる。
【００７８】
なお、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和とが僅かにずれていても、処理対象の画像にベタ部分がある場合において当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するような効果が得られるようであれば、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和とは実質的に等しいといえる。
【００７９】
例えば、小領域フィルタ５２の各重み付け係数の総和と大領域フィルタ５１の各重み付け係数の総和との誤差が１の場合に調整演算部３４にて求められる調整後差分値と、前記誤差がゼロの場合に調整演算部３４にて求められる調整後差分値とが一致するような場合、両総和の誤差が１あっても両総和は実質的に等しいと考えられる。より具体的に説明すると、画像データのビット数が８であって、ベタ画像の中心に位置する画素を注目画素としてＲｎおよびＲｍを算出する場合、前記誤差が１あれば、ＲｎとＲｍとは最大で２５５ずれることがある。しかし、通常、調整演算部３４にて求められる調整後差分値の小数点以下の値が四捨五入されるようにシステム構築されるため、調整係数が１/５１２以下であれば前記誤差が１の場合とゼロの場合とで最終的に出力される調整後差分値は一致することになる。
【００８０】
また、本実施形態の入力画像データはＲＧＢのデータまたはＣＭＹＫのデータであるため、以上の色材量抑制部１２による処理は色チャンネル毎（色成分毎）に行われることになる。そして、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２内の重み付け係数は、色チャンネル毎で切り替えられてもよいし、各色成分で互いに同一としてもよい。そして、色チャンネル毎で重み付け係数を切り替える構成では、入力画像データがスキャナから読み取られたデータである場合に、光学系の特性などが原因で色チャンネルごとに解像力のばらつきがあると、これを抑えることが可能となる。例えば、図１１に示す大領域フィルタ５１ｂおよび小領域フィルタ５２ｂは、解像力の低い色チャンネル向けのフィルタ（平滑度の低いフィルタ）である。
【００８１】
また、特許文献１においては、エッジ部分ではパターン変更をさせずに、それ以外でパターン変更を行う場合、そのパターン変更は１種類しかないため、その境目でのギャップが目立つとともに、充分な印刷材料の削減効果が望めない可能性がある。これに対し、本実施の形態では、各サイズの異なるフィルタによる加重的な値を用いることで、画像データ中のノイズや網点パターンなどに耐性のある出力結果を得ることが可能となり、印刷材料削減画像を生成する上で、網点パターンを意識することなく、特に文字部分に関して比較的単純なフィルタ処理を行うことで、良好な文字の判読性とトナー削減効果の両立が図れる。
【００８２】
また、図１７（ａ）および図１７（ｂ）に示したように、色材量抑制部１２による処理が施された後の出力画像においては黒文字の輪郭（エッジ）から内側に向かうにつれて段階的に濃度が低下しているが、この理由を以下に説明する。
【００８３】
なお、図１７（ａ）および図１７（ｂ）の画像は減法混色且つ８ビットの画像データからなるものとする。また、図１７（ａ）において、Ｘ座標が１〜７の画素はＫ（黒）の値が２５５である。なお、図１７（ａ）において、図示されていないが、Ｙ座標が１より小さい領域およびＹ座標が８以上の領域も、Ｘ座標が１〜７の画素はＫ（黒）の値が２５５であるものとする。また、図１７（ａ）において、Ｘ座標が８〜１４の全画素はＫの値が０であるものとする。なお、図１７（ａ）において、図示されていないが、Ｙ座標が１よ
り小さい領域およびＹ座標が８以上の領域も、Ｘ座標が１〜７の画素はＫ（黒）の値が０であるものとする。さらに、図１７（ａ）および図１７（ｂ）の画像では、Ｘ＝７の画素が黒文字の輪郭（エッジ）に相当し、Ｘ軸に平行な方向であってＸ＝７の画素からＸ＝１の画素へ向かう方向が黒文字の輪郭から内側に向かう方向である。
【００８４】
まず、色材量抑制部１２が、図１７（ａ）の画像に対して、図４の大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いて図３の処理を施すと（調整係数は１／８５とする）、注目画素のＸ座標の値が４〜１１である画素のＲｎ，Ｒｍ，差分値，調整後差分値は図１７（ｃ）に示される値になる。なお、注目画素のＸ座標の値が８〜１０の画素について、前記差分値は負の値になる。しかし、前記差分値が負の値の場合、当該差分値はゼロに補正されるため、図１７（ｃ）のように、調整後差分値もゼロになる。
【００８５】
なお、図１７（ｃ）は、Ｙ座標が４であってＸ座標が４〜１１である各画素についての演算結果を示したものであるが、Ｙ座標が４以外の領域においてもＸ座標が４〜１１である各画素について同様の結果が得られる。
【００８６】
そして、図１７（ｃ）に示される結果に基づいて図１７（ｂ）の画像が出力されることになる。ここで、図１７（ｂ）および図１７（ｃ）から明らかであるが、出力画像において、Ｘ＝７の画素が最も濃度が高く、Ｘ＝６の画素はＸ＝７の画素の次に濃度が高く、Ｘ＝５の画素はＸ＝６の画素の次に濃度が高く、Ｘ＝４の画素は最低濃度（白）になる。つまり、出力画像においては、黒文字の輪郭から内側に向けて黒文字の濃度が段階的に（グラデーション状に）低下していることになる。
【００８７】
なお、図１７（ｂ）には示されていないが、Ｙ座標が１より小さい領域およびＹ座標が８以上の領域においても、Ｙ座標が１〜７の領域と同じグラデーションパターンが形成されることになる。
【００８８】
また、グラデーションの状態は、フィルタサイズ、フィルタ係数、調整演算部３４の調整係数によって変化する。さらに、大領域フィルタ５１のサイズと小領域フィルタ５２のサイズとの差に応じて、グラデーションの段階数が変化する。例えば、Ｍ×Ｍ画素の大領域フィルタ５１とＮ×Ｎ画素の小領域フィルタ５２とのサイズの差の指標値をＭ−Ｎとする場合、グラデーションの段階数はＭ−Ｎが大きくなるほど多くなる。例えば、図４の大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２の組み合わせの場合、Ｍ−Ｎは４となり、図１７（ｂ）のようにグラデーションの段階数が３になる。また、大領域フィルタが９×９画素サイズで、小領域フィルタが３×３画素サイズの場合、Ｍ−Ｎは６となり、グラデーションの段階数が４になる。さらに、大領域フィルタが１３×１３画素サイズで、小領域フィルタが５×５画素サイズの場合、Ｍ−Ｎは８となり、グラデーションの段階数が５になる。
【００８９】
また、図１７（ａ）の画像が加法混色の画像データからなる場合、Ｒｎ，Ｒｍ，差分値，調整後差分値は図１７（ｄ）のようになる。
【００９０】
〔実施の形態２〕
実施の形態１では、大領域フィルタ５１を用いて積和値Ｒｍを求める演算と、小領域フィルタ５２を用いて積和値Ｒｎを求める演算と、ＲｍとＲｎとの差分値を求める演算と、当該差分値に対して調整係数を乗じることにより調整後差分値を求める演算とを行っている。そして、前記差分値は、画像データが加法混色の場合はＲｍ−Ｒｎであり、画像データが減法混色の場合はＲｎ−Ｒｍである。
【００９１】
これに対し、大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２との互いに対応する位置同士に
おいて、大領域フィルタ５１の重み付け係数と小領域フィルタ５２の重み付け係数と前記調整係数とを纏めた係数を予め算出しておき、この係数を重み付け係数としたフィルタを用いて前記調整後差分値に相当する値を求めるようにしてもよい。つまり、大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２とを纏めることによって単一の重み付けフィルタを作成するのである。以下ではこの重み付けフィルタの作成手法から説明する。なお、以下の説明では、大領域フィルタ５１の重み付け係数を第１係数と称し、小領域フィルタ５２の重み付け係数を第２係数と称する。
【００９２】
まず、加法混色の画像データ用の重み付けフィルタの作成手法について説明する。図４に示す大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２との互いに対応する位置同士において、第１係数から第２係数を引くことによって差分を求め、当該差分に対して調整係数（１/８５）を乗じて得られる値を第３係数とする。なお、大領域フィルタ５１の各位置のうち、対応する小領域フィルタ５２の位置がないものについては第２係数を０として計算する。
【００９３】
例えば、大領域フィルタ５１の中心位置と小領域フィルタ５２の中心位置とは互いに対応し、図４に示すように、大領域フィルタ５１の中心位置の第１係数は４８であり、小領域フィルタ５２の中心位置の第２係数は２２０である。それゆえ、（４８−２２０）×（１/８５）を演算することで、中心位置の第３係数として−２．０２４が求められる。
【００９４】
また、大領域フィルタ５１の中心位置の右隣位置と小領域フィルタ５２の中心位置の右隣位置とは互いに対応し、図４に示すように、大領域フィルタ５１の中心位置の右隣位置の第１係数は１７であり、小領域フィルタ５２の中心位置の右隣位置の第２係数は２４である。それゆえ、（１７−２４）×（１/８５）を演算することで、前記右隣位置の第３係数として−０．０８２が求められる。
【００９５】
さらに、図４に示すように、大領域フィルタ５１の頂点位置には第１係数として１が設定されているが、この頂点位置には、対応する小領域フィルタ５２の位置が存在しない。それゆえ、（１−０）×（１/８５）を演算することで、前記頂点位置の第３係数として０．０１２が求められる。
【００９６】
以上のようにして大領域フィルタ５１の位置毎に第３係数を求めていき、求めた全ての第３係数を重み付け係数として定めた第１重み付けフィルタを作成する。第１重み付けフィルタの一例を図１０に示す。
【００９７】
なお、大領域フィルタ５１の係数の総和と小領域フィルタ５２の係数の総和とは等しいため、第１重み付けフィルタの係数の総和は通常はゼロになる。しかし、以上にて示した演算例にように第３係数の小数点以下の値を四捨五入する場合、第１重み付けフィルタの係数の総和がゼロから僅かにずれた値になる場合がある。以上の演算例においても、第３係数の小数点以下第４位を四捨五入しているため、第１重み付けフィルタの係数の総和は０．００８になってしまう。そこで、第１重み付けフィルタの係数の総和がゼロになるように、第１重み付けフィルタ内の係数の調整を行う。例えば、上述の演算例では、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成される第１重み付けフィルタにおいて、中心位置の係数は−２．０２４となるが、この中心位置の係数を−２．０２４から−２．０３２に変更（補正）することで、第１重み付けフィルタの係数の総和をゼロにできる。なお、図１０の第１重み付けフィルタ５３は、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成されたものであって、中心位置の係数を−２．０２４から−２．０３２に変更したものである。
【００９８】
また、係数の調整位置は中心位置に限定されるものではない。例えば、上述の演算例に
基づいて大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成した第１重み付けフィルタにおいて、中心位置の係数を−２．０２４にしたままで、各頂点位置の係数を０．０１２から０．０１０に変更しても、第１重み付けフィルタの係数の総和をゼロにできる。また、第１重み付けフィルタの各重み付け係数の総和がゼロから僅かにずれた値であっても各重み付け係数の総和が実質的にゼロであるような場合は、第１重み付けフィルタの係数の総和をゼロにする必要はない。各重み付け係数の総和は実質的にゼロである場合については後に詳述する。
【００９９】
つぎに、図１０の第１重み付けフィルタ５３について説明する。図１０の第１重み付けフィルタ５３は、大領域フィルタ５１と同じサイズ、つまりＭ×Ｍ画素のサイズに対応したものであり、加法混色の画像データに用いられるものである。この第１重み付けフィルタ５３は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックの各画素に対応する各位置を有するものである。そして、第１重み付けフィルタ５３の各位置には、各位置に対応する各画素に掛けられる重み付け係数が対応付けられている。さらに、図１０の第１重み付けフィルタ５３において、符号αにて示される太線より内側の各位置は、注目画素を中心とした３×３画素からなる第１領域の各画素に対応するものである。また、符号αにて示される太線より外側の各位置は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックにおいて前記第１領域を囲むように配置される領域であり且つ当該ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む第２領域の各画素に対応し、正の符号の重み付け係数が対応付けられている。そして、第１重み付けフィルタ５３の各重み付け係数は、その総和がゼロになるように設定されている。
【０１００】
つぎに、減法混色の画像データ用の重み付けフィルタの作成手法について説明する。まず、図４に示す大領域フィルタ５１と小領域フィルタ５２との互いに対応する位置同士において、第２係数から第１係数を引くことによって差分を求め、当該差分に対して調整係数（１/８５）を乗じて得られる値を第４係数とする。なお、大領域フィルタ５１の各位置のうち、対応する小領域フィルタ５２の位置がないものについては第２係数を０として計算する。
【０１０１】
図４に示す例においては、大領域フィルタ５１の中心位置の第１係数は４８であり、小領域フィルタ５２の中心位置の第２係数は２２０である。それゆえ、（２２０−４８）×（１/８５）を演算することで、中心位置の第４係数として２．０２４が求められる。また、大領域フィルタ５１の頂点位置には第１係数として１が設定されているが、この頂点位置には、対応する小領域フィルタ５２の位置が存在しない。それゆえ、（０−１）×（１/８５）を演算することで、第４係数として−０．０１２が求められる。
【０１０２】
このようにして大領域フィルタ５１の各位置毎に第４係数を求めていき、求めた全ての第４係数を重み付け係数として定めた第２重み付けフィルタを作成する。第２重み付けフィルタの一例を図１０に示す。
【０１０３】
なお、大領域フィルタ５１の係数の総和と小領域フィルタ５２の係数の総和とは等しいため、第２重み付けフィルタの係数の総和は通常はゼロになる。しかし、以上にて示した演算例にように第４係数の小数点以下の値を四捨五入する場合、第２重み付けフィルタの係数の総和がゼロにならない場合がある。以上の演算例においても、第４係数の小数点以下第４位を四捨五入しているため、第２重み付けフィルタの係数の総和は−０．００８になってしまう。そこで、第１重み付けフィルタの場合と同様、第２重み付けフィルタの係数の総和がゼロになるように、第２重み付けフィルタ内の係数の調整を行う。なお、図１０の第２重み付けフィルタ５４は、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２から作成されたものであって、係数の総和がゼロになるように中心位置の係数を２．０２４から２．０３２に変更したものである。
【０１０４】
また、第２重み付けフィルタにおいて係数の調整位置が中心位置に限定されるものでない事は第１重み付けフィルタの場合と同様である。また、第２重み付けフィルタの各重み付け係数の総和が実質的にゼロであるような場合は係数の総和をゼロにする必要はない事も、第１重み付けフィルタの場合と同様である。
【０１０５】
つぎに、図１０の第２重み付けフィルタ５４について説明する。第２重み付けフィルタ５４は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックの各画素に対応する各位置を有するものである。そして、第２重み付けフィルタ５４の各位置には、各位置に対応する各画素に掛けられる重み付け係数が対応付けられている。さらに、図１０の第２重み付けフィルタ５４において、符号βにて示される太線より内側の各位置は、注目画素を中心とした３×３画素からなる第１領域の各画素に対応するものである。また、符号βにて示される太線より外側の各位置は、注目画素を中心とした７×７画素からなるブロックにおいて前記第１領域を囲むように配置される領域であり且つ当該ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む第２領域の各画素に対応し、負の符号の重み付け係数が対応付けられている。そして、第２重み付けフィルタ５４の各重み付け係数は、その総和がゼロになるように設定されている。
【０１０６】
以上のような第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いてＭ×Ｍ画素からなる領域の画素値の積和値Ｒｍ´を求めた場合、積和値Ｒｍ´は、実施の形態１の調整後差分値と等しい値になる。それゆえ、第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いることによって積和値Ｒｍ´（調整後差分値と等しい値）を求めれば、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２の両フィルタを用いて調整後差分値を求める実施の形態１よりも、使用するフィルタ数を削減できるため、演算工程を大幅に削減できる。
【０１０７】
なお、積和値Ｒｍ´は下記数３によって求められる。〔数３〕のＫｉｊは第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４のｉ行且つｊ列目の位置にある重み付け係数を示し、〔数３〕のIｉｊは第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４のｉ行且つｊ列目の位置に対応する画素の画素値を示す。
【０１０８】
【数３】
【０１０９】
つまり、積和値Ｒｍ´とは、Ｍ×Ｍ画素からなる領域の各画素について、画素値と重み付け係数とを乗じることで画素値に対して重み付けを行い、重み付け後の画素値を合計（総計，累計）した値である。
【０１１０】
つぎに、第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて画像処理する場合の色材量抑制部１２の構成例を説明する。図７は、実施の形態２における色材量抑制部１２の内部構成例を示したブロック図である。本実施形態では、色材量抑制部１２は、図７に示されるように、フィルタ選択部７１、積和値算出部７２、画素値出力部７３を有している。
【０１１１】
フィルタ選択部７１は、入力画像データの色空間を判定し、判定結果に応じたフィルタを選択するブロックである。より具体的に説明すると、フィルタ選択部７１は、入力画像データが加法混色のデータである場合は図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択し、入力画像データが減法混色のデータである場合は図１０に示す第２重み付けフィルタ５
４を選択するようになっている。
【０１１２】
積和値算出部７２は、フィルタ選択部７１にて選択されたフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を算出し、算出した積和値Ｒｍ´を画素値出力部７３に伝送するブロックである。但し、積和値算出部７２は、算出された積和値Ｒｍ´がビット数との関係から使用不可能な値である場合、差分算出部３３にて行われる補正と同じ補正を積和値Ｒｍ´に対して行い、補正後の積和値Ｒｍ´を画素値出力部７３に伝送する。
【０１１３】
画素値出力部７３は、積和値算出部７２から送られてくる積和値Ｒｍ´に基づいて、注目画素の画素値を出力するブロックである。具体的に、画素値出力部３５は、入力画像データが減法混色の画像データである場合、下記の式（６）に従い、積和値Ｒｍ´をそのまま注目画素の画素値とする。
減法混色の場合： 画素値＝積和値Ｒｍ´ 式（６）
これに対し、画素値出力部３５は、入力画像データが加法混色の画像データである場合、下記の式（７）を演算することで注目画素の画素値を得る。式（７）における「最高値」は画素値のとり得る数値範囲内の最も高い値を意味し、画像データが８ビットのデータである場合は２５５となる。なお、本明細書では、前記式（５）による演算の他、下記式（７）による演算も「反転処理」と称することにする。
加法混色の場合： 画素値＝最高値−積和値Ｒｍ´ 式（７）
なお、画像データが加法混色の場合に反転処理を行う理由は実施の形態１の場合と同様である。
【０１１４】
つぎに、本実施形態の色材量抑制部１２の処理順序を図８に基づいて説明する。図８は、実施の形態２における色材量抑制部１２の処理の順序を示したフローチャートである。
【０１１５】
色材量抑制部１２は、画像データを入力すると、入力画像データの色空間を判定する（Ｓ１１）。そして、色材量抑制部１２は、入力画像データが加法混色のデータである場合は図１０の第１重み付けフィルタ５３を選択し（Ｓ１７）、入力画像データが減法混色のデータである場合は第２重み付けフィルタ５４を選択する（Ｓ１２）。
【０１１６】
つぎに、色材量抑制部１２は、注目画素について、Ｓ１２またはＳ１７にて選択したフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を求める（Ｓ１３）。Ｓ１３の後、色材量抑制部１２は、入力画像データが減法混色のデータである場合（Ｓ１４にてＮｏ）、積和値Ｒｍ´を注目画素の画素値として出力し、処理をＳ１６に移行させる。これに対し、Ｓ１３の後、色材量抑制部１２は、入力画像データが加法混色のデータである場合（Ｓ１４にてＹｅｓ）、積和値Ｒｍ´に対して反転処理を施し、反転処理にて得られた値を注目画素の画素値として出力し（Ｓ１５）、処理をＳ１６に移行させる。
【０１１７】
そして、色材量抑制部１２は、入力画像の全ての画素が注目画素として扱われていない場合（Ｓ１６にてＮｏ）、次の注目画素についてＳ１３以降の処理を行う。これに対し、色材量抑制部１２は、入力画像データの全ての画素が注目画素として扱われた場合（Ｓ１６にてＹｅｓ）、処理を終了する。
【０１１８】
以上示したように、本実施の形態では、色材量抑制部１２は積和値算出部７２および画素値出力部７３を含んでいる。そして、積和値算出部７２は、第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて、注目画素を含む７×７画素からなるブロックについての画素値の積和値Ｒｍ´を求めている。また、画素値出力部７３は、積和値Ｒｍ´が小さいほど濃度の低い画素値を注目画素の画素値として出力していることになる。
【０１１９】
ここで、積和値Ｒｍ´は、上述したように、実施の形態１の調整後差分値と等しい値に
なる。それゆえ、以上の処理においても、実施の形態１と同様の効果を奏することが可能となる。つまり、処理対象となる画像にベタ部分（例えば太文字）が含まれている場合、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下して当該部分の中央が白（無地）になるように、前記画像を補正することが可能になる。
【０１２０】
なお、図１０の第１重み付けフィルタ５３において、各重み付け係数の総和がゼロから僅かにずれた値であっても、処理対象の画像にベタ部分がある場合において当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて濃度が段階的に低下するような効果が得られるようであれば、各重み付け係数の総和は実質的にゼロであるといえる。例えば、画像データのビット数が８であって、重み付けフィルタの重み付け係数が小数点第３位まで有効であり、重み付けフィルタにおいて各重み付け係数の総和が０．００１になる場合を想定する。ところが、通常、積和値算出部７２にて求められる積和値は小数点以下の値が四捨五入されるようにシステム構築されるため、各重み付け係数の総和が０．００１の場合に求められる積和値は、各重み付け係数の総和がゼロの場合に求められる積和値と一致する。それゆえ、各重み付け係数の総和が０．００１であっても各重み付け係数の総和は実質的にゼロであるといえる。
【０１２１】
また、図１０の第１重み付けフィルタ５３および第２重み付けフィルタ５４には、ゼロの重み付け係数が含まれていてもよい。つまり、第１重み付けフィルタ５３において、符号αの太線よりも外側の各係数は正の値に限定されずゼロ以上の値であればよい。また、第２重み付けフィルタ５４において、符号βの太線よりも外側の各係数は負の値に限定されずゼロ以下の値であればよい。さらに、第１重み付けフィルタ５３の符号αの太線よりも内側の各係数、および、第２重み付けフィルタ５４の符号βの太線よりも内側の各係数は、正の値であっても負の値であってもよいしゼロでもよい。
【０１２２】
〔実施の形態３〕
図５（ａ）のように入力画像において白下地領域に文字画像が形成されているような場合、実施の形態１、２の色材量抑制部１２の処理によれば、図５（ｂ）のように、補正後における文字画像の輪郭部分の色を補正前の文字画像の色とほぼ同一にできる。
【０１２３】
しかし、図９（ａ）に示すように、入力画像において色付きの下地領域に文字画像が形成されているような場合、実施の形態１、２の色材量抑制部１２の処理を行うだけでは、補正後における文字画像の輪郭部分の色が補正前の文字画像の色や下地領域の色と全く異なるものになるような事態が起こり得る。以下、この理由について説明する。
【０１２４】
例えば、図９（ａ）のように、赤色下地領域８９の上に黒色の文字９０が形成された加法混色の画像データを入力し、実施の形態１の色材量抑制部１２が当該画像データを処理する場合を考える。なお、図９（ａ）において、赤色下地領域８９の各画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）であり、黒文字９０の各画素値は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）である。
【０１２５】
この場合において、図６（ｂ）のように、小領域フィルタ５２の全域および注目画素が黒色ベタ領域（黒文字）に対向し、大領域フィルタ５１が下地領域および黒色ベタ領域に対向しているとき（なお、図６（ｂ）では下地は白色だが、ここでは下地の色を赤と仮定する）、Ｒについての式３の調整後差分値をαとすると、注目画素の画素値は（２５５−α、２５５、２５５）になる。つまり、出力される注目画素の画素値は、当該注目画素の本来の色（黒色）を示さず、フィルタ演算にて参照される参照画素の色の補色を示すことになる。
【０１２６】
図９（ｂ）は、実施の形態１の色材量抑制部１２が図９（ａ）の画像を処理した場合の
処理後画像を示した図である。図９（ｂ）においては、文字の輪郭が残存しつつ、当該輪郭の内側と赤色背景領域であった箇所とが白色に置換されている。しかし、図９（ｂ）において、文字の輪郭９２は青緑色（赤色の補色）になっている。つまり、文字の本来の色と下地の本来の色とは異なる色が文字または下地の輪郭として示されるという問題が生じる。
【０１２７】
このような問題を回避するためには、以下の類似度判定部を色材量抑制部１２に設ければよい。類似度判定部は、大領域処理部３１および小領域処理部３２においてフィルタ演算が行われる前に、フィルタ内部の全ての参照画素（注目画素以外の画素）の色について、注目画素の色との類似度を示す類似度データを算出し、類似度データと閾値とを対比し、参照画素の色が注目画素の色と類似しているか否かを判定する。
【０１２８】
ここで、類似度データとしては、画素Ａの色と画素Ｂの色との相違度を示す値として一般的に用いられている値であればどのような値でもよい。例えば、画像データが加法混色のデータである場合、注目画素と参照画素とのユークリッド距離（色チャンネルごとの画素値の差分値の２乗和の平方根）を前記類似度データとしてもよい。この場合、類似度判定部は、注目画素と参照画素とのユークリッド距離を閾値と対比し、ユークリッド距離が閾値以上であれば、当該参照画素の色は注目画素の色と非類似であると判定し、ユークリッド距離が閾値未満であれば、当該参照画素の色は注目画素の色と類似であると判定する。また、画像データが減法混色の場合であっても、加法混色の画像データに変換することでユークリッド距離を求めることができるため、ユークリッド距離を前記類似度データとしてもよい。
【０１２９】
また、加法混色および減法混色以外の色空間のデータに変換して得られる値を前記類似度データとしてもよい。例えば、入力画像データを、ＨＳＩ（Ｈ：色相，Ｓ：彩度，Ｉ：明度）の色空間のデータに変換し、注目画素の色相値（色相角度）と参照画素の色相値との差分である第１差分値、注目画素の彩度値と参照画素の彩度値との差分である第２差分値、注目画素の明度値と参照画素の明度値との差分である第３差分値を求め、これら差分値を前記類似度データとしてもよい。そして、類似度判定部は、これら差分値を閾値と比較し、全ての差分値が閾値未満である場合、参照画素の色は注目画素の色と類似であると判定し、それ以外の場合は非類似と判定する。但し、ノイズの影響なども考えて、第１差分値と第２差分値と第３差分値とで互いに異なる閾値が設定される。
【０１３０】
そして、図２の大領域処理部３１および小領域処理部３２は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、白（最低濃度）を示す画素値に変換し、当該変換した値を用いて積和値Ｒｍ，Ｒｎを算出する（なお、注目画素の色と類似と判定された色を有する参照画素については前記変換を行わず入力画素値をそのまま用いる）。
【０１３１】
例えば、入力画像データが８ビットの加法混色のデータである場合、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素のデータが（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）に変換された上で、積和値Ｒｍ，Ｒｎの算出が行われる。また、入力画像データが８ビットの減法混色のデータである場合、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素のデータが（Ｃ，Ｍ，Ｙ）＝（０，０，０）に変換された上で、積和値Ｒｍ，Ｒｎの算出が行われる。
【０１３２】
これにより、入力画像には存在しない色が生成されるという問題が生じることを抑制できる。例えば、類似度判定部を備えた構成において、図９（ａ）の画像を処理した場合、図９（ｃ）に示される画像が出力されることになる。図９（ｃ）に示される画像においては、黒文字の輪郭９５と赤色下地領域の輪郭９４とが互いに隣接し合うように形成される。そして、輪郭９５は黒色であり、輪郭９４は赤色であり、文字の本来の色とは異なる色
や下地の本来の色とは異なる色が文字または下地の輪郭として示されるような事態は生じていない。
【０１３３】
また、以上にて説明した類似度判定部は実施の形態２の積和値算出部７２（図７）に設けられてもよい。そして、積和値算出部７２は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の入力画素値を、白を表す画素値に変換した上で、積和値Ｒｍ´を算出する。
【０１３４】
〔実施の形態４〕
文字画像やグラフィック画像はベタ部分を含む頻度が高い。それゆえ、文字画像やグラフィック画像に対して、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理や、重み付けフィルタ５３・５４を用いた処理を行うことで、画像の判読性を保ちつつトナー消費量を抑制できるというメリットを有する。
【０１３５】
しかしながら、自然画像（写真領域）はベタ部分を含む頻度が低いため、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理や、重み付けフィルタ５３・５４を用いた処理を行うと、前記のメリットよりも、違和感のある画像が出力されるというデメリットが生じてしまう。
【０１３６】
そこで、文字画像やグラフィック画像に対しては、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理や、重み付けフィルタ５３・５４を用いた処理を行う一方、自然画像に対してはこれら処理を行わないようにすれば、違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制できる。以下では、この点について、図７の色材量抑制部１２を例にして説明する。なお、以下の説明では入力画像データは加法混色のデータであるものとして説明する。
【０１３７】
印刷システム１に入力される画像データが外部端末にて作成されたＰＤＬ形式のデータである場合、当該画像データには、各画像領域の種類を示したフラグが記述されている。ここで、画像領域の種類には、文字（テキスト）領域、グラフィック領域、自然画像（写真）領域等の種類がある。
【０１３８】
前処理部（判定処理部）１１は、画像データが外部端末にて作成されたＰＤＬ形式のデータである場合、当該画像データに記述されているフラグに基づいて、画像データの各画像領域の種類を判定し、判定結果を示すタグデータを生成するようになっている。ここで判定される画像領域の種類には、上述通り、文字領域、グラフィック領域、自然画像領域等がある。そして、前処理部１１は前記タグデータを色材量抑制部１２に送るようになっている。
【０１３９】
色材量抑制部１２は、タグデータに基づいて注目画素の属する画像領域を判定し、画像領域に応じて処理を切り替えるようになっている。
【０１４０】
具体的に説明すると、注目画素の属する画像領域が文字領域またはグラフィック領域の場合、図７の色材量抑制部１２のフィルタ選択部７１は、図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択するようになっている。これに対し、注目画素の属する画像領域が自然画像領域の場合、フィルタ選択部７１は、図１０に示される第１重み付けフィルタ５３を選択せず、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを選択するようになっている。
【０１４１】
そして、積和値算出部７２は、フィルタ選択部７１にて選択されたフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を算出するようになっており、画素値出力部７３は、積和値算出部７２に算出された積和値Ｒｍ´に基づいて注目画素の画素値を出力するようになっている。
【０１４２】
つまり、色材量抑制部１２は、文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行い、自然画像領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行わないことになる。これにより、自然画像領域について違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制することができる。
【０１４３】
また、本実施形態では、自然画像領域に対して、第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行う代わりに、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを用いた処理が行われるようになっている。ここで、図１２に示される高輝度化フィルタ６０ａとは、処理対象となる領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタである。それゆえ、本実施形態では、自然画像領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１４４】
なお、図１２の高輝度化フィルタ６０ａは、図１０の第１重み付けフィルタ５３と同じサイズ（７×７画素）であるが、高輝度化フィルタのサイズは第１重み付けフィルタ５３と同じサイズである必要はない。例えば、文字領域またはグラフィック領域に対して７×７画素の第１重み付けフィルタ５３が用いられる一方、自然画像領域に対しては、５×５画素の重み付けフィルタ６０ｂ（図１２参照）が用いられてもよい。
【０１４５】
また、図２の色材量抑制部１２においても、画像領域の種類に応じて処理内容を変更してもよい。例えば、図２の大領域処理部３１および小領域処理部３２は、文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対して大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行い、自然画像領域と判定された画像領域に対しては大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行わないようにすればよい。
さらに、自然画像領域と判定された画像領域に対して、大領域処理部３１は図１８の高輝度化フィルタ６３ａを用いて積和値Ｒｍを求め、小領域処理部３２および差分算出部３３は処理を行わず、調整演算部３４は下記式（８）に基づいて調整後積和値を求める。なお、図１８の高輝度化フィルタ６３ａが用いられる場合の下記式（８）の調整係数は１/１００であるものとする。
【０１４６】
調整後積和値＝調整係数×積和値Ｒｍ 式（８）
そして、画素値出力部３５は、入力画像データが減法混色のデータである場合、式（８）にて得られた調整後積和値を注目画素の画素値として出力し、入力画像データが加法混色のデータである場合、下記の式（９）を演算して得られる画素値を注目画素の画素値として出力する。なお、式（９）における「最高値」は画素値のとり得る数値範囲内の最も高い値を意味し、画像データが８ビットのデータである場合は２５５となる。
画素値＝最高値−調整後積和値 式（９）
これにより、図２の構成においても、自然画像領域について、違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制しつつ、トナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１４７】
なお、図１８の高輝度化フィルタ６３ａは、図４の大領域フィルタ５１と同じサイズ（７×７画素）であるが、高輝度化フィルタのサイズは大領域フィルタ５１または小領域フィルタ５２と同じサイズである必要はない。例えば、自然画像領域に対して、５×５画素の高輝度化フィルタ６３ｂ（図１８参照）が用いられてもよい。
【０１４８】
また、前処理部１１にて判定される画像領域の種類に応じて、実施の形態１の式（３）における調整係数を変更するようにしても構わない。
【０１４９】
〔実施の形態５〕
また、印刷システム１に入力される画像データがスキャナにて読み取られた画像データである場合、領域分離処理を行うことによって注目画素の属する画像領域の種類を判定し、画像領域の種類毎に、使用するフィルタを変更するようになっていてもよい。以下ではこの点について、図７の色材量抑制部１２を例にして説明する。
【０１５０】
前処理部（判定処理部）１１は、入力画像データがスキャナにて読み取られた画像データである場合、画像データの画像に含まれる各画像領域の種類を判定する領域分離処理を行うようになっている。ここで、領域分離処理にて判定される画像領域の種類には、文字領域、網点領域、連続階調領域（印画紙写真領域）等がある。そして、前処理部１１は、画像データの各画素がどの画像領域に属するのかを示した領域識別信号を色材量抑制部１２に送るようになっている。
【０１５１】
色材量抑制部１２は、領域識別信号に基づいて注目画素の属する画像領域を判定し、画像領域に応じて使用するフィルタを変更するようになっている。
【０１５２】
具体的に説明すると、注目画素の属する画像領域が文字領域の場合、図７の色材量抑制部１２のフィルタ選択部７１は、図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択するようになっている。これに対し、注目画素の属する画像領域が網点領域または連続階調領域の場合、フィルタ選択部７１は、図１０に示す第１重み付けフィルタ５３を選択せず、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを選択するようになっている。
【０１５３】
そして、積和値算出部７２は、フィルタ選択部７１にて選択されたフィルタを用いて積和値Ｒｍ´を算出するようになっており、画素値出力部７３は、積和値算出部７２に算出された積和値Ｒｍ´に基づいて注目画素の画素値を出力するようになっている。
【０１５４】
これにより、色材量抑制部１２は、文字領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行い、網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行わないことになる。これにより、自然画像領域について違和感のある画像が出力されるというデメリットを抑制することができる。
【０１５５】
なお、高輝度化フィルタのサイズを第１重み付けフィルタ５３のサイズと同じにする必然性がない事は実施の形態４の場合と同様である。
【０１５６】
また、本実施形態では、網点領域または連続階調領域に対して、第１重み付けフィルタ５３を用いた処理を行う代わりに、図１２に示す高輝度化フィルタ６０ａを用いた処理が行われるようになっている。ここで、図１２に示される高輝度化フィルタ６０ａは、処理対象となる領域全体に渡って略均一に輝度が上昇するように重み付け係数が定められたフィルタである。それゆえ、本実施形態では、網点領域または連続階調領域についても違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１５７】
さらに、図２の色材量抑制部１２においても、領域分離処理の結果に応じて、使用するフィルタを切り替えるようにしてもよい。例えば、図２の大領域処理部３１および小領域処理部３２は、文字領域と判定された画像領域に対しては大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行い、網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いた処理を行わないようにすればよい。さらに、網点領域または連続階調領域に対して、大領域処理部３１は図１８の高輝度化フィルタ６３ａを用いて積和値Ｒｍを求め、小領域処理部３２および差分算出部３３は処理を行わず、調整演算部３４は前記式（８）に基づいて調整後積和値を求める。そして、画素値出力部３５は、入力画像データが減法混色のデータである場合、調整後
積和値を注目画素の画素値として出力し、入力画像データが加法混色のデータである場合、前記式（９）を演算して得られる画素値を注目画素の画素値として出力する。これにより、図２の色材量抑制部１２においても、網点領域または連続階調領域に対して違和感を生じさせることなくトナー消費量抑制効果を得ることができる。
【０１５８】
なお、高輝度化フィルタのサイズを大領域フィルタ５１や小領域フィルタ５２のサイズと同じにする必然性がない事は実施の形態４の場合と同様である。
【０１５９】
また、前処理部１１における領域分離処理としては、例えば、特開２００２−２３２７０８に記載の方法を利用できる。この方法は、注目画素を含むｎ×ｍのブロック（例えば、１５×１５のブロック）における最小濃度値と最大濃度値との差分である最大濃度差と、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度とを算出し、最大濃度差および総和濃度繁雑度を予め定められる複数の閾値と比較することにより、下地領域・連続階調領域と文字エッジ領域・網点領域とを判別するものである。なお、下記の（１１）〜（１４）に示される特徴に基づいて判別が行われる。
（１１）下地領域の濃度分布では、通常、濃度変化が少ない。それゆえ、下地領域においては最大濃度差及び総和濃度繁雑度ともに非常に小さくなる。
（１２）連続階調領域の濃度分布は滑らかな濃度変化をしている。それゆえ、連続階調領域において、最大濃度差及び総和濃度繁雑度はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなる。
（１３）網点領域において、最大濃度差はさまざまであるが、網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が大きくなる。したがって、最大濃度差と文字・網点判定閾値（上記複数の閾値の１つ）との積よりも総和濃度繁雑度が大きい場合には、網点画素であると判別することが可能である。
（１４）文字領域の濃度分布では、最大濃度差が大きく、これに伴い総和濃度繁雑度も大きくなる。しかし、文字領域では網点領域よりも濃度変化が少ないため、文字領域の総和濃度繁雑度は網点領域の総和濃度繁雑度よりも小さくなる。したがって、最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が小さい場合には、文字エッジ画素であると判別することが可能である。
【０１６０】
つぎに、領域分離処理の内容の一例を説明する。算出された最大濃度差と最大濃度差閾値との比較、及び、算出された総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値との比較が行われる。そして、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値よりも小さい場合、注目画素は下地領域または連続階調領域の画素であると判定され、そうでない場合は、文字・網点領域の画素であると判定される。また、文字・網点領域の画素であると判定された場合、算出された総和濃度繁雑度と最大濃度差に文字・網点判定閾値を掛けた値との比較が行われ、総和濃度繁雑度の方が小さければ文字エッジ領域の画素であると判定され、総和濃度繁雑度の方が大きければ、網点領域の画素であると判定される。
【０１６１】
なお、前処理部１１にて判定される画像領域の種類に応じて、実施の形態１の式（３）における調整係数を変更するようにしても構わない。
【０１６２】
〔複写機について〕
また、以上にて説明した色材量抑制部は、複写機に備えられている画像処理装置に適用されてもよい。そこで、この点について図１３に基づいて以下説明する。
【０１６３】
デジタルカラー複写機１００は、カラー画像入力装置１０１、カラー画像処理装置１０２、およびカラー画像出力装置１０３により構成される。なお、以下では、デジタルカラー複写機１００、カラー画像入力装置１０１、カラー画像処理装置１０２、カラー画像出
力装置１０３を、各々、複写機１００、画像入力装置１０１、画像処理装置１０２、画像出力装置１０３と称す。
【０１６４】
画像入力装置１０１は、例えばＣＣＤなどの光学情報を電気信号に変換するデバイスを備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢのアナログ信号として出力する。
【０１６５】
画像入力装置１０１にて読み取られたアナログ信号は、画像処理装置１０２内を、Ａ/Ｄ変換部１０４、シェーディング補正部１０５、入力階調補正部１０６、領域分離処理部１０７、色材量抑制部１２ａ、色補正部１０９、黒生成下色除去部１１０、空間フィルタ処理部１１１、出力階調補正部１１２、階調再現処理部１１３の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号として、画像出力装置１０３へ送られる。
【０１６６】
Ａ/Ｄ変換部１０４は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１０５では、Ａ/Ｄ変換部１０４より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、画像入力装置１０１の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施す。また、シェーディング補正部１０５は、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号など画像処理装置１０２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施す。
【０１６７】
入力階調補正部１０６は、シェーディング補正部１０５にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号に対して、下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施す。領域分離処理部１０７は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部１０７は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部１１０、空間フィルタ処理部１１１、および階調再現処理部１１３へと出力すると共に、入力階調補正部１０６より送られてきたＲＧＢ信号をそのまま後段の色材量抑制部１２ａへ転送する。
【０１６８】
色材量抑制部１２ａは、色材量抑制部１２と同様、複写機１００の操作パネルよりセーブモードが選択された場合、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いて図３に示す処理を行い、処理後の画像データを後段の色補正部１０９に送る。また、色材量抑制部１２は、トナーセーブモードが選択されない場合は、画像データをそのまま色補正部１０９に転送する。
【０１６９】
なお、図１３に示すように、色材量抑制部１２ａに入力される画像データは常にＲＧＢの画像データである。それゆえ、色材量抑制部１２ａにおいては、図３のＳ３およびＳ４は使用せず、Ｓ２の後は必ずＳ６に移行するように設定されていてもよい。
【０１７０】
また、色材量抑制部１２ａは、図１０の第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて図８の処理を行う構成であってもよい。
【０１７１】
色補正部１０９は、色再現の忠実化を図るために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。色補正部１０９において、ＲＧＢ信号はＣＭＹ信号に変換される。
【０１７２】
黒生成下色除去部１１０は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものである。これによりＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【０１７３】
空間フィルタ処理部１１１は、黒生成下色除去部１１０より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正する。これにより出力画像のぼやけや粒状性劣化を軽減することができる。
【０１７４】
また、特に色材量抑制部１２ａを設けず、空間フィルタ処理部１１１において色材量抑制部の処理（図３の処理）を行うようにしてもよい。この場合、トナーセーブモードの指定があった場合、該当するフィルタ係数を用いるように設定する。そして、上記フィルタ処理が行われた後、領域識別信号に基づいて、強調や平滑化処理が施される。
【０１７５】
なお、図１３に示すように、空間フィルタ処理部１１１に入力される画像データは常にＣＭＹＫの画像データである。それゆえ、空間フィルタ処理部１１１において色材量抑制部の処理を行う場合、図３のＳ３、Ｓ６、Ｓ７は使用せず、Ｓ２の後は必ずＳ４に移行するように設定されていてもよい。
【０１７６】
出力階調補正部１１２は、空間フィルタ処理が施されたＣＭＹＫ信号に対して画像出力装置１０３の出力特性値に応じた出力階調補正処理を行う。階調再現処理部１１３は、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理を実行する。
【０１７７】
また、階調再現処理部１１３は、空間フィルタ処理部１１１と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して領域識別信号に基づいて後述する所定の処理を施すようになっている。例えば、領域分離処理部１０７にて文字として判定された領域には、文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１１１における空間フィルタに高周波成分の強調量が大きいフィルタが用いられる。同時に、階調再現処理部１１３においては、高域周波成分の再現に適した高解像度のスクリーンによる２値化もしくは多値化処理が実施される。
【０１７８】
また、領域分離処理部１０７にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１１１において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。領域分離処理部１０７にて写真に分離された領域に関しては、階調再現処理部１１３において、階調再現性を重視したスクリーンでの２値化または多値化処理が行われる。
【０１７９】
上述した各処理が施された画像データは、いったん記憶装置に記憶され、所定のタイミングで読み出されて画像出力装置１０３に送られる。
【０１８０】
この画像出力装置１０３は、画像データの画像を紙などの記録媒体上に形成するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラープリンタ等をあげることができるが特に限定されるものでは無い。なお、以上の処理は不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【０１８１】
また、以上にて説明した色材量抑制部は、コピア機能、プリンタ機能、ファクシミリ送信機能、scan to e-mail機能等を有するデジタルカラー複合機に備えられる画像処理装置に適用されてもよい。当該デジタルカラー複合機は、さらに、例えば、モデムやネットワークカードよりなる通信装置を備えていてもよい。
【０１８２】
また、デジタルカラー複合機においてファクシミリの送信が行われる場合、モデムにて相手先との送信手続きを行い送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）がメモリから読み出される。そして、メモリから読み出された画像データは、圧縮形式の変更などの必要な処理が施されて、相手先に通信回線を介して順次送信される。
【０１８３】
さらに、デジタルカラー複合機においてファクシミリを受信する場合、ＣＰＵは、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像データを受信して画像処理装置に入力する。画像処理装置では、受信した画像データに対して、不図示の圧縮/伸張処理部にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理や解像度変換処理が施される。その後、画像データに出力階調補正処理および階調再現処理が施され、これら処理の施された画像データの画像が画像出力装置（プリンタ）よって出力（印刷）される。
【０１８４】
また、デジタルカラー複合機は、ネットワークカード、ＬＡＮケーブルを介して、ネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とデータ通信を行うことも可能となっている。また、以上にて説明した色材量抑制部は、モノクロ印刷を行う複合機の画像処理装置に適用されてもよいし、単体のファクシミリ通信装置の画像処理装置に適用されてもよい。
【０１８５】
〔プリンタについて〕
以上にて説明した色材量抑制部は、カラープリンタに備えられる画像処理装置に適用されてもよい。図１４は、以上の色材量抑制部が適用された画像処理装置を備えるカラープリンタと、このプリンタと接続されている端末装置とを示すブロック図である。
【０１８６】
図１４の端末装置２００は、カラープリンタ３００の利用者が使用するものであり、画像編集ソフト等のアプリケーションソフトウェア２０１の他、カラープリンタ３００を操作するためのプリンタドライバ２０２がインストールされているコンピュータである。
【０１８７】
端末装置２００にて作成された画像データまたは端末装置２００に保持されている画像データは、プリンタドライバ２０２によって、ＰＤＬ形式の画像データ（ページ記述言語データ）に変換される。そして、ＰＤＬ形式の画像データはカラープリンタ３００に伝送される。なお、ページ記述言語データの一例としてPost Scriptが挙げられる。
【０１８８】
カラープリンタ３００は、電子写真方式の印刷装置であり、図１４に示されるように画像処理装置３１０および印刷エンジン３２０を有している。なお、カラープリンタ３００としては、電子写真方式の印刷装置に限定されるものではなく、インクジェット方式の印刷装置であってもよい。
【０１８９】
画像処理装置３１０は、端末装置２００から伝送されてくるＰＤＬ形式の画像データを、印刷エンジン３２０にて取り扱い可能な画像データに変換する。そして、画像処理装置３１０は、当該変換後の画像データを印刷エンジン３２０へ送る。印刷エンジン３２０は、画像処理装置３１０から画像データが送られてくると、この画像データに応じた画像を所定のシート（用紙、ＯＨＰ等）に形成する。
【０１９０】
つぎに、画像処理装置３１０の詳細について説明する。図１４に示すように、画像処理装置３１０は、ラスタデータ生成部３１１、色材量抑制部１２ｂ、色補正部３１３、中間調処理部３１４を有している。
【０１９１】
ラスタデータ生成部３１１は、入力したＰＤＬ形式の画像データから、後段の各部にて取り扱い可能な画像データ（画素毎に階調値を示したデータ）と、画像領域の種類を示すタグデータとを生成し、生成した画像データおよびタグデータを後段の色材量抑制部１２ｂへ送る。なお、ここでは、入力したＰＤＬ形式の画像データにおいてはＲＧＢが指定されているものとし、ラスタデータ生成部３１１から出力される画像データもＲＧＢの画像データであるものとする。さらに、ラスタデータ生成部３１１は、必要に応じて、出力用
紙サイズに合わせた解像度変換処理などの処理を行うようになっている。
【０１９２】
色材量抑制部１２ｂは、色材量抑制部１２と同様、複写機１００の操作パネルよりセーブモードが選択された場合、大領域フィルタ５１および小領域フィルタ５２を用いて図３に示す処理を行い、処理後の画像データを後段の色補正部３１３に送る。また、色材量抑制部１２ｂは、トナーセーブモードが選択されない場合は、画像データをそのまま色補正部３１３に転送する。なお、図１４の構成においては、色材量抑制部１２ｂに入力されるのはＲＧＢの画像データであるため、色材量抑制部１２ｂは図３のＳ４を実行せずにＳ６およびＳ７を実行するようになっている。
【０１９３】
また、色材量抑制部１２ｂは、図１０の第１重み付けフィルタ５３または第２重み付けフィルタ５４を用いて図８の処理を行う構成であってもよい。
【０１９４】
色補正部３１３は、色材量抑制部１２ｂからＲＧＢ信号が送られてくると、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く色補正処理を行う。この色補正処理によってＲＧＢ信号はＣＭＹ信号に変換される。さらに、色補正部３１３は、色補正処理後のＣＭＹの信号から黒（Ｋ）信号を生成する処理と、元のＣＭＹの信号からＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理とを行う。これによりＣＭＹ信号はＣＭＹＫの信号に変換される。そして、色補正部３１３によって出力されるＣＭＹＫの信号は、後段の中間調処理部３１４に送られる。
【０１９５】
中間調処理部３１４は、ＣＭＹＫの画像データに対して印刷エンジン３２０の出力特性に基づく出力階調補正処理を行い、さらに、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理を行う。ここでもタグデータに基づいて処理を切り替えても良い。例えば、自然画像（写真）の領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの２値化または多値化処理が行われる。
【０１９６】
中間調処理部３１４による処理が施された画像データは印刷エンジン３２０に送られ、印刷エンジン３２０は、この画像データの画像を紙面等に印刷する。
【０１９７】
なお、以上の構成では、色材量抑制部１２ｂの後段に色補正部３１３を配置しているが、色補正部３１３はラスタデータ生成部３１１の後段かつ色材量抑制部１２ｂの前段に配置されていてもよい。但し、この場合、色材量抑制部１２ｂにはＣＭＹＫの画像データが入力し、色材量抑制部１２ｂは図３のＳ６およびＳ７を実行せずにＳ４を実行する。
【０１９８】
つぎに、端末装置２００や画像処理装置３１０にて扱われるデータについて説明する。図１５（ａ）は、端末装置２００で作成された画像の例を示したものであり、テキスト、グラフィック、自然画像（写真）といった各種領域の集合体として構成される。図１５（ｂ）は、ラスタデータ生成部３１１にて生成されるタグデータの例を示し、図１６は、図１５（ａ）の画像の内容をページ記述言語で記述したＰＤＬデータの構造を示した図である。
【０１９９】
図１６において、４４１は、テキスト領域を示すデータであり、色情報の無い文字形状を示す画素ごとのデータである。４４２は自然画像領域を示すデータであり、４４３はグラフ・図形などグラフィック領域を示すデータである（４４３の場合、linnet や closepath fill といった描画コマンドの存在から図形領域であることが判別できる）。
【０２００】
図１６の各データには書体情報、領域属性、起点位置情報やサイズ、色情報が含まれている。これらデータから領域判定および領域のサイズが判断され、タグデータが生成される。
【０２０１】
また、図１５（ｂ）に示すように、自然画像領域は、Ａ点、Ｂ点、Ｃ点、Ｄ点を頂点とした矩形領域となっている。これに対し、図１６では、自然画像領域のデータ４４２において、起点であるＡ点の座標が（５０，３００）であり、サイズが１００，２００になっている。それゆえ、矩形領域のＢ・Ｃ・Ｄの座標は、Ｂ（２４９，３００）、Ｃ（５０，３９９）、Ｄ（２４９，３９９）となる。なお、原点は図１３のＯ点である。
【０２０２】
グラフィック領域も同様に、起点Ｅ（５０，５５０）に対するコマンドを見ることで、それぞれＦ、Ｇ、Ｈの座標を求めることが出来る。なお、参照符４４３の「0 250 translate」は、イメージ領域の起点に対して、水平方向に０、垂直方向に２５０移動させるという意味である。
【０２０３】
〔プログラムについて〕
また、図１の画像処理装置１０の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０２０４】
すなわち、画像処理装置１０は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像処理装置１０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、画像処理装置１０に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。上記プログラムを記録した記録媒体は持ち運び自在である。
【０２０５】
記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために、例えばＲＯＭのようなメモリからなるプログラムメディアであってもよいし、また、外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０２０６】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよい。あるいは、いずれの場合においても、プログラムが読み出され、そのプログラムがマイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードされ、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムはあらかじめ本体装置に格納されているものとする。
【０２０７】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク/ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ/ＭＯ/ＭＤ/ＤＶＤ/ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）/光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ/ＥＰＲＯＭ/ＥＥＰＲＯＭ/フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０２０８】
また、本実施の形態の画像処理装置１０はインターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であってもよく、この場合、上記記録媒体は、通信ネットワークから上記プログラムコードをダウンロードするように流動的に上記プログラムコードを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークから上記プログラムコードをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムコードは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。な
お、本発明の実施形態は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０２０９】
さらに、本実施の形態は、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることによって画像処理装置１０の各ブロックの処理を行うコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスクプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置、およびコンピュータの処理結果を紙に出力するプリンタより構成されるシステムであってもよい。また、このシステムには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられていてもよい。
【０２１０】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２１１】
本発明は、プリンタ、複写機、複合機、ファクシミリ装置等の画像形成装置、および当該画像形成装置にて扱われる画像データを処理する画像処理装置に好適である。
【符号の説明】
【０２１２】
１ 印刷システム（画像形成装置）
１０ 画像処理装置
１１ 前処理部（判定処理部）
１２ 色材量抑制部
１２ａ 色材量抑制部
１２ｂ 色材量抑制部
３１ 大領域処理部
３２ 小領域処理部
３５ 画素値出力部（画素値処理部）
５１ 大領域フィルタ
５２ 小領域フィルタ
５３ 第１重み付けフィルタ
５４ 第２重み付けフィルタ
７２ 積和値算出部
７３ 画素値出力部（画素値処理部）
１００ 複写機（画像形成装置）
３００ プリンタ（画像形成装置）
３１０ 画像処理装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処理する画像処理装置であって、
前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制部を有し、
前記色材量抑制部は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、
前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、
前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以下の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、
前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、
前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以上の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記色材量抑制部は、前記ブロック内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、
前記注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値に対して前記重み付けを行うことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定
された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値から前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、
前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、
前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値から前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、
前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、
前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記色材量抑制部は、前記小領域および前記大領域内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、
前記大領域処理部および前記小領域処理部は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値を用いて前記重み付けを行うことを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領
域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置であって、請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置を有する画像形成装置。
【請求項１３】
色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処理する画像処理方法であって、
前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制工程を有し、
前記色材量抑制工程は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させる工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置の各部として機能させるプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処理する画像処理装置であって、
前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制部を有し、
前記色材量抑制部は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、
前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、
前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以下の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなるブロック内の各画素の画素値に対して重み付けフィルタを用いて重み付けを行い、重み付け後の各画素値の総和である積和値が小さいほど濃度が低くなるような画素値を前記注目画素の画素値として出力するものであり、
前記ブロックは、前記注目画素を含む第１領域と、前記第１領域を囲むように配される領域であり且つ前記ブロックの外周の画素に隣接する画素を含む領域である第２領域とを有し、
前記重み付けフィルタは、前記ブロック内の各画素の画素値に対してかけられる重み付け係数を定めたものであり、前記第２領域の各画素の画素値にかけられる重み付け係数はゼロ以上の値になり、前記第１領域および前記第２領域に含まれる画素の画素値にかけられる重み付け係数の総和がゼロまたは実質的にゼロになるように設定されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記色材量抑制部は、前記ブロック内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、
前記注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値に対して前記重み付けを行うことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定
された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記重み付けフィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が小さくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値から前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、
前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、
前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像データは画素の濃度を示した画素値を含むデータであり、前記画素値は濃度が低いほど値が大きくなるように設定されており、
前記色材量抑制部は、注目画素を含む複数の画素からなる小領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う小領域処理部と、前記小領域を含み且つ前記小領域よりも画素数の多い大領域内の各画素の画素値に対して重み付けを行う大領域処理部と、前記大領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第２積和値から前記小領域処理部にて重み付けされた各画素値の総和である第１積和値を差し引いた差分値が小さいほど低い濃度の画素値を前記注目画素の画素値として出力する画素値出力部とを有し、
前記小領域処理部は、前記小領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた小領域フィルタを用いて重み付けを行い、前記大領域処理部は、前記大領域に属する各画素の画素値にかけられる各重み付け係数を定めた大領域フィルタを用いて重み付けを行うものであり、
前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタは、前記小領域フィルタの重み付け係数の総和と前記大領域フィルタの重み付け係数の総和とが等しくまたは実質的に等しくなるように設定されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記色材量抑制部は、前記小領域および前記大領域内の注目画素以外の参照画素の色と前記注目画素の色とが類似しているか否かを判定する類似度判定部を有し、
前記大領域処理部および前記小領域処理部は、注目画素の色と非類似と判定された色を有する参照画素の画素値を、最低濃度を示す画素値に変換し、当該変換した画素値を用いて前記重み付けを行うことを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、グラフィック領域、写真領
域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域またはグラフィック領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって写真領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像データの画像に含まれる各画像領域が、文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに該当するかを判定する判定処理部を有し、
前記色材量抑制部は、前記判定処理部によって文字領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行い、前記判定処理部によって網点領域または連続階調領域と判定された画像領域に対しては前記小領域フィルタおよび前記大領域フィルタを用いた処理を行わないことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置であって、請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置を有する画像形成装置。
【請求項１３】
色材を用いて画像データの画像を印刷する通常モードと前記通常モードよりも前記色材の使用量を抑制して前記画像を印刷するセーブモードとを有する画像形成装置において扱われる画像データを処理する画像処理方法であって、
前記セーブモード時において、前記通常モード時よりも前記色材の使用量が抑制されるように前記画像データに対して画像処理を行う色材量抑制工程を有し、
前記色材量抑制工程は、前記画像データの画像にベタ部分が含まれている場合、当該部分の濃度を、当該部分の輪郭から内側に向かうにつれて段階的に低下させる工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置の各部として機能させるプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２０１０−２１４６６５（Ｐ２０１０−２１４６６５Ａ）
【公開日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−６１９９４（Ｐ２００９−６１９９４）
【出願日】平成２１年３月１３日（２００９．３．１３）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月１３日（２００９．３．１３）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
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