画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置
【課題】 多色画像を単色画像に変換した場合に、変換後の単色画像の識別性を向上させる。
【解決手段】 本発明は、多色画像から単色画像を形成する画像処理装置に関する。そして、画像処理装置は、多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する手段と、それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する手段と、オブジェクト領域毎に導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する手段と、算出した各画素の輝度値に基づいて単色画像を生成する手段とを有することを特徴とする。
【解決手段】 本発明は、多色画像から単色画像を形成する画像処理装置に関する。そして、画像処理装置は、多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する手段と、それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する手段と、オブジェクト領域毎に導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する手段と、算出した各画素の輝度値に基づいて単色画像を生成する手段とを有することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置に関し、例えば、複数の色成分（例えば、ＲＧＢの３色の色成分）で表現される画像（以下、「カラー画像」又は「多色画像」ともいう）から、単一の色成分で表現される画像（以下、「モノクロ画像」又は「単色画像」ともいう）を生成する画像処理に適用することができる。
【背景技術】
【０００２】
従来、カラー画像からモノクロ画像を形成する画像処理装置として、特許文献１の記載技術がある。
【０００３】
特許文献１の記載技術では、予めモノクロの形式で表わした画素のパターンを複数用意しておき、処理対象であるカラー画像の各画素について、当該画素の色成分値の組み合わせに対応するパターンを選択し、モノクロ画像を形成する方式であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１３６２０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された画像処理装置では、処理対象となるカラー画像を構成する各画素について、共通の変換方式を用いている。そのため、特許文献１に記載の画像処理装置で処理したモノクロ画像では、明るい色（例えば、黄色等）の文字が消えてしまい、文字として識別できない場合がある。また、特許文献１に記載の画像処理装置において、明るい色の文字も識別できるように、濃度の濃い画素のパターンを適用したとしても、変換後のモノクロ画像で、色の違いや階調性が失われてしまうことになる。その結果、特許文献１に記載の画像処理装置で処理したモノクロ画像では、文字以外のイメージの画像の内容について識別性が低下し、識別される情報が欠落する場合があった。
【０００６】
そのため、カラー画像（多色画像）をモノクロ画像（単色画像）に変換した場合に、変換後のモノクロ画像の識別性を向上させることができる画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の本発明の画像処理装置は、（１）複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、（２）それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、（３）オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、（４）前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
第２の本発明の画像処理プログラムは、コンピュータを、（１）複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、（２）それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、（３）オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、（４）前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段として機能させることを特徴とする。
【０００９】
第３の本発明は、画像処理装置と、前記画像処理装置を用いて処理された画像を記録媒体に形成する画像形成部とを備える画像形成装置において、第１の本発明の画像処理装置を適用したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、多色画像を単色画像に変換した場合に、変換後の単色画像の識別性を向上させることができる
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係るプリンタの機能的構成について示したブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るプリンタのハードウェア的構成について示したブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る領域分割部が行う分割処理について示した説明図である。
【図４】第１の実施形態に係るプリンタ全体の動作について示したフローチャートである。
【図５】第１の実施形態に係る重み係数導出部の動作について示したフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係るプリンタが行う画像処理の例について示した説明図である。
【図７】第２の実施形態に係るプリンタの機能的構成について示したブロック図である。
【図８】第２の実施形態に係るプリンタ全体の動作について示したフローチャートである。
【図９】第２の実施形態に係る色情報取得部の動作について示したフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態に係る重み係数導出部の動作について示したフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る重み係数導出部が用いる重み係数テーブルの例について示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明による画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置の第１の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。なお、第１の実施形態では、本発明の画像形成装置を、プリンタに適用した例について説明する。
【００１３】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図２は、第１の実施形態のプリンタ１００のハードウェア的構成例について示したブロック図である。
【００１４】
図１は、第１の実施形態のプリンタ１００の機能的構成について示したブロック図である。
【００１５】
本発明の画像形成装置としてのプリンタ１００は、ハードウェア的には、入力Ｉ／Ｆ１０１、ＨＤＤ１０６、出力部１０７、及び制御部１０２を有している。
【００１６】
入力Ｉ／Ｆ１０１は、外部のＰＣ１１０と接続するためのインタフェースであり、ＰＣ１１０から送信された、画素毎に３色のＲＧＢ色成分値によって表現されるカラー画像データを取得する。
【００１７】
制御部１０２は、揮発性メモリであるＲＡＭ１０３、読み込み専用のメモリであるＲＯＭ１０４、ＣＰＵ１０５等のプログラムの実施構成を備えている。すなわち、プリンタ１００では、制御部１０２のＣＰＵ１０５が、ＲＡＭ１０３をワーキングメモリとしてＲＯＭ１０４に格納された処理プログラムを実行する。言い換えると、プリンタ１００の機能は、制御部１０２が実施形態の画像処理プログラム等を実行することにより実現される。そして、プリンタ１００の機能的構成は、上述の図１のように表わすことができる。なお、ＣＰＵ１０５が実行するプログラムの格納場所は、限定されないものであり、ＲＯＭ１０４ではなくＨＤＤ１０６に格納するようにしても良い。また、ＣＰＵ１０５は、ワーキングメモリとして、ＲＡＭ１０３だけでなくＨＤＤ１０６を併用するようにしても良い。
【００１８】
プリンタ１００のハードウェア的な構成については、既存のプリンタと同様のものを適用することができるので、図２では、既存のプリンタの一般的なハードウェア構成に基づいて図示している。プリンタ１００では、上述の画像処理部２１が行う画像処理に特徴があり、ハードウェア的構成については、図２の構成に限定されず、他の種々の構成を適用することができる。
【００１９】
ＨＤＤ１０６は読み込みおよび書き込みが可能な記憶装置であり、画像データや設定項目等の保存に用いられる。
【００２０】
出力部１０７は、画像データが供給されると、その画像データの画像を出力するものである。出力部１０７が供給された画像データを出力する形式については限定されないものである。出力部１０７としては、例えば、既存のレーザプリンタの出力部と同様のものを適用することができる。具体的には、出力部１０７は、１又は複数のトナー色材を用いて記録媒体（例えば、紙葉類）に画像を形成（印刷）することが可能な構成を備えているものとする。そして、出力部１０７は、トナー色材で表現可能なハーフトーン処理を施した２値画像データが供給されると、記録媒体にトナー像を形成するものとする。
【００２１】
次に、プリンタ１００の機能的構成について説明する。
【００２２】
プリンタ１００は、機能的には、図１に示すように画像処理部２１、及び画像形成部２２を有している。そして、画像処理部２１は、画像取得部２１１、領域分割手段としての領域分割部２１２、重み係数導出手段としての重み係数導出部２１３、輝度値算出手段としての輝度値算出部２１４、及び、単色画像生成手段としてのモノクロ画像生成部２１５を有している。なお、図１に示す画像処理部２１を構成する各機能ブロック（構成要素）は、図２に示す制御部１０２を用いて実現することができる。また、図１に示す画像生成部２１５は、図２に示す制御部１０２及び出力部１０７を用いて実現することができる。
【００２３】
画像処理部２１は、プリンタ１００において、本発明の画像処理装置として機能する部分である。そして、画像処理部２１を実現するためのプログラムが実施形態の画像処理プログラムとなる。言い換えると、本発明の画像形成装置としてのプリンタ１００は、本発明の画像処理装置としての画像処理部２１を搭載している。
【００２４】
画像取得部２１１は、入力Ｉ／Ｆ１０１を通してＰＣ１１０から送信された、処理対象のＲＧＢ形式で表現されたカラー画像のデータ（以下、「ＲＧＢ画像データ」という）を取得する。なお、第１の実施形態において、画像取得部２１１は、入力Ｉ／Ｆ１０１を通してＰＣ１１０から送信されたＲＧＢ画像データを取得するが、例えば、スキャナやデジタルカメラを接続してＲＧＢ画像データを取得してもよい。すなわち、画像取得部２１１が、ＲＧＢ画像データを保持する方式は限定されないものである。ＲＧＢ画像データは、画像を構成する画素ごとの各成分（ＲＧＢの各成分）のデータが含まれていれば、その具体的な形式は限定されないものである。ＲＧＢ画像データの具体的な形式としては、例えば、ビットマップ形式（ＢＭＰ形式）のデータを適用することができる。また、画像取得部２１１は、取得したＲＧＢ画像データを、ＲＡＭ１０３に保存し、領域分割部２１２に引き渡す。
【００２５】
領域分割部２１２は、画像取得部２１１が取得したＲＧＢ画像データに対し、少なくとも、文字領域とイメージ領域の２種類のオブジェクト領域に分割する処理を行う。「文字領域」とは、ＲＧＢ画像データにより示される画像上で、文字の画像を示す領域である。また、「イメージ領域」とは、文字領域以外のイメージ画像を示す領域である。
【００２６】
なお、領域分割部２１２により分割された、各オブジェクト領域のそれぞれには識別ＩＤ（以下、「オブジェクトＩＤ」と呼ぶ）が付与されるものとする。ここでは、領域分割部２１２により分割された、オブジェクト領域の数が、Ｉ個だった場合には、各オブジェクト領域には、１、２、３、…、ＩのいずれかのオブジェクトＩＤが付与されるものとして説明する。
【００２７】
領域分割部２１２が、ＲＧＢ画像データが示す画像について、文字領域とイメージ領域とを区別して認識する方法は限定されないものであるが、ここでは、例として、画像中の文字エッジに相当する画素を文字エッジ領域として検出し、文字エッジ領域と、文字エッジ領域に囲まれた領域（以下、「文字内部領域」と呼ぶ）およびその他の領域（以下、「イメージ領域」と呼ぶ）として認識する方法を用いることとして説明する。画像中の文字エッジ領域を検出する手法としては、例えば参考文献１（特開２００２−３５４２４１号公報）の記載技術を利用するようにしても良い。参考文献１に記載されている画像処理装置では、処理対象となる画像を走査し、画素の無彩色／有彩色の判定をし、その無彩色／有彩色の判定に基づきエッジ判定閥値を切り替えて設定し、注目画素の濃度値と隣接画素の濃度値の差分がエッジ判定閥値を超える場合に文字エッジ画素と判定することにより、黒文字や色文字の文字エッジ領域を抽出している。ここでは、領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データが示す画像から、上述の参考文献１の記載技術を用いて文字エッジ領域を抽出し、文字エッジ領域と文字内部領域を合わせて文字領域として認識し、その他の領域をイメージ領域として認識するものとする。
【００２８】
図３は、領域分割部２１２により、画像を文字領域とイメージ領域とに分割する具体例について示した説明図である。
【００２９】
図３（ａ）は、領域分割部２１２が、分割処理を行う対象となる画像の例について示している。図３（ａ）に示される画像には、「Ｔｈｅ」という文字が表わされている。
【００３０】
そして、図３（ｂ）では、領域分割部２１２が図３（ａ）の画像について分割処理を行う過程について示している。なお、図３（ｂ）では、説明を容易にするため、文字領域のうち、文字エッジ領域と、文字内部領域とを区別して図示している。領域分割部２１２は、まず、分割処理の対象となる画像（図３（ａ）の画像）の文字エッジ領域を抽出行う。その結果、領域分割部２１２は、図３（ｂ）に示すように「Ｔ」、「ｈ」、「ｅ」のそれぞれの文字について文字エッジ領域を抽出することができる。図３（ｂ）では、文字「Ｔ」の文字エッジ領域を領域Ａ１０１、文字「ｈ」の文字エッジ領域を領域Ａ１０２、文字「ｅ」の文字エッジ領域を領域Ａ１０３と表わしている。また、図３（ｂ）では、文字「Ｔ」の文字内部領域を領域Ａ１０４、文字「ｈ」の文字内部領域を領域Ａ１０５、文字「ｅ」の文字内部領域を領域Ａ１０６と表わしている。
【００３１】
領域分割部２１２は、文字「Ｔ」を示す文字エッジ領域Ａ１０２及び文字内部領域Ａ１０４を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する。また、領域分割部２１２は、文字「ｈ」を示す文字エッジ領域Ａ１０３及び文字内部領域Ａ１０５を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する。さらに、領域分割部２１２は、文字「ｅ」を示す文字エッジ領域Ａ１０４及び文字内部領域Ａ１０６を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する（ただし、中抜きとなっている領域Ａ１０７の部分は文字領域には含まれない）。さらにまた、領域分割部２１２は、文字領域認識できなかった領域Ａ１０７、Ａ１０８については、イメージ領域と認識する。このように、第１の実施形態の領域分割部２１２で、図３（ａ）の画像を分割処理すると、３つの文字領域オブジェクトと、２つのイメージ領域オブジェクトに分割されることになる。
【００３２】
以上のように、領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データの画像をオブジェクト領域単位に分割する。
【００３３】
そして、領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データから分割したオブジェクト領域を表わしたデータについて、ＲＡＭ１０３に記憶し、重み係数導出部２１３に引き渡す。各オブジェクト領域を表わしたデータの具体的な形式については限定されないものである。領域分割部２１２は、例えば、ＲＧＢ画像データの画像を構成する画素データのそれぞれに、当該画素が所属するオブジェクト領域のオブジェクトＩＤ、及び当該オブジェクト領域の種類を示すフラグ情報を対応付けて記憶するようにしても良い。オブジェクト領域の種類を示すフラグ情報の内容については限定されないものであるが、例えば、文字領域を示す場合には「１」、「イメージ領域」を示す場合には「２」のように表すことができる。
【００３４】
重み係数導出部２１３は、領域分割部２１２にて認識した各オブジェクト領域に対し、後述する輝度値算出部２１４の輝度算出で用いるパラメータとして「重み係数」を求める。この実施形態において、重み係数とは、後述する輝度値算出部２１４において、ＲＧＢの各色成分値からモノクロの輝度値Ｙを導出するためのＲＧＢ各色成分値にかける重み係数である。重み係数導出部２１３による処理の詳細については、後述する動作説明の項で説明する。
【００３５】
輝度値算出部２１４は、ＲＧＢデータの画像を構成する各画素について、上述の重み係数導出部２１３が導出した重み係数を利用し、輝度値を算出する。輝度値算出部２１４による処理の詳細については、後述する動作説明の項で説明する。
【００３６】
モノクロ画像生成部２１５は、輝度値算出部２１４で導出した各画素の輝度値に従い、モノクロ画像を生成する。モノクロ画像生成部２１５は、例えば、輝度値算出部２１４により算出された輝度値の高い画素ほど、濃度の低い色となるようなモノクロ画像を生成するようにしても良い。例えば、モノクロ画像生成部２１５は、輝度値が最大値の画素について白色で表現し、輝度値が最小値の画素について黒色で表現し、それ以外の輝度値の画素については当該輝度値に応じた階調（濃度）の灰色で表現するようにしても良い。また、モノクロ画像生成部２１５は、各画素についてグレースケールで表現した画像を、モノクロ画像として生成するようにしても良い。
【００３７】
また、モノクロ画像生成部２１５は、単に各画素を輝度値で表したデータをモノクロ画像データとして出力するようにしても良い。この場合、輝度値算出部２１４により算出された輝度値の高い画素ほど、濃度の低い色となるような画像形成が、画像形成部２２側で行われる必要がある。
【００３８】
画像形成部２２は、モノクロ画像生成部２１５で生成したモノクロ画像を、出力部１０７で出力可能な形式に変換し、出力部１０７により出力させるものである。
【００３９】
ここでは、画像形成部２２は、モノクロ画像生成部２１５で生成したモノクロ画像を変換して、１色のトナー色材（ＣＭＹＫ４色のトナー色材のうちの１色（例えば、Ｋ））で表現可能な処理（例えば、ハーフトーン処理）を施した２値画像データ（以下、「モノクロ２値画像データ」と呼ぶ）を形成し、出力部１０７に供給するものとする。モノクロ画像から、モノクロ２値画像データへ変換する処理方式については限定されないものであるが、例えば、既存のレーザプリンタにおいて、供給された画像データを、トナー色材で表現可能な形式に変換する処理と同様の処理を適用するようにしても良い。
【００４０】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、以上のような構成を有する第１の実施形態のプリンタ１００の動作を説明する。
【００４１】
図４は、プリンタ１００による画像処理の概要について示したフローチャートである。
【００４２】
まず、画像取得部２１１により、入力Ｉ／Ｆ１０１を介して、ＲＧＢ画像データが取得され、ＲＡＭ１０３へ格納されたものとする（Ｓ１０１）。
【００４３】
次に、領域分割部２１２の領域分割処理により、上述のステップＳ１０１で取得したＲＧＢ画像データの画像が、文字領域とイメージ領域の２種類のオブジェクト領域に分割される（Ｓ１０２）。
【００４４】
次に、重み係数導出部２１３により、領域分割部２１２で分割されたオブジェクト領域のそれぞれについて、モノクロ輝度値Ｙを算出するための重み係数ＷＲ、ＷＧ、ＷＢ（ＲＧＢの各色成分に乗ずる重み係数）が算出される（Ｓ１０３）。
【００４５】
図５は、重み係数導出部２１３が行う処理について示したフローチャートである。
【００４６】
図５のフローチャートにおいて、ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）は、繰り返し処理に用いる変数である。なお、ｉの初期値は１であるものとする。なお、以下では、オブジェクトＩＤがｉとなるオブジェクト領域を、「オブジェクト領域ｉ」と表わすものとする。また、以下では、オブジェクト領域ｉに対する、Ｒ成分の重み係数をＷＲｉ、Ｇ成分の重み係数をＷＧｉ、Ｂ成分の重み係数をＷＢｉとそれぞれ表わすものとする。
【００４７】
まず、重み係数導出部２１３は、オブジェクト領域ｉのデータをＲＡＭ１０３から抽出して読み込み（Ｓ２０１）、オブジェクト領域ｉの種類を判定する（Ｓ２０２）。
【００４８】
上述のステップＳ２０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字領域と判定された場合には、後述するステップＳ２０３に移行し、そうでない場合（オブジェクト領域ｉの種類がイメージ領域の場合）には、後述するステップＳ２０４の処理に移行する。
【００４９】
上述のステップＳ２０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３は、オブジェクト領域ｉの重み係数ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉを、文字領域に適した割合に決定する。そして、重み係数導出部２１３は、決定した重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉ）を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ２０３）。
【００５０】
重み係数導出部２１３が、文字領域のオブジェクト領域について適用する重み係数の内容は限定されないものであるが、ここでは、例として、どの波長域の色でも判別しやすい割合を適用するものとする。言い換えると、重み係数導出部２１３は、文字領域等、識別性を重視する種類のオブジェクト領域に対しては、どの波長域の色でも判別しやすい割合の重み係数を適用することが望ましい。具体的には、重み係数導出部２１３は、文字領域のオブジェクト領域について、３成分の重みの比を約１：１：１（例えば、ＷＲｉ＝０．３３、ＷＧｉ＝０．３４、ＷＢｉ＝０．３３）にするものとする。
【００５１】
上述のステップＳ２０２において、オブジェクト領域ｉの種類がイメージ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３は、オブジェクト領域ｉの重み係数ＷＲｉ、ＷＧｉ、ＷＢｉを、イメージ領域に適した割合に決定する。そして、重み係数導出部２１３は、決定した重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉ）を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ２０４）。
【００５２】
重み係数導出部２１３が、イメージ領域のオブジェクト領域について適用する重み係数の内容は限定されないものであるが、ここでは、例として、人が光の強さに対する感度に近い割合を適用するものとする。人の視覚の光に対する感度がＧｒｅｅｎの波長域で最も高く、Ｂｌｕｅの波長域では低い特性がある。そこで、重み係数導出部２１３は、イメージ領域等、色の違いや階調性を重視する種類のオブジェクト領域に対して、ＷＧｉの割合を上げ、ＷＢｉの割合を下げた重み係数を適用することが望ましい。具体的には、重み係数導出部２１３は、３成分の重みの比を約３：６：１（例えば、ＷＲｉ＝０．３０、ＷＧｉ＝０．５９、ＷＢｉ＝０．１１）にするものとする。
【００５３】
上述のステップＳ２０３又はＳ２０４により、オブジェクト領域ｉの重み係数が決定され記録されると、重み係数導出部２１３は、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したか否か（ｉ＝Ｉであるか否か）を判定する（Ｓ２０５）。
【００５４】
上述のステップＳ２０５で、重み係数導出部２１３により、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したと判定された場合（すなわち、ｉ＝Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３は、当該ＲＧＢ画像データに関する処理を終了する。一方、上述のステップＳ２０５で、重み係数導出部２１３により、まだ重み係数の導出がされていないオブジェクト領域が残っている場合（すなわち、ｉ＜Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３は、変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（Ｓ２０６）、上述ステップＳ２０２から動作する。
【００５５】
以上のように、重み係数導出部２１３では、ＲＧＢ画像データを構成する各オブジェクト領域について重み係数が導出される。
【００５６】
次に、輝度値算出部２１４にて、上述のステップＳ１０３で導出した重み係数に基づき、各画素の輝度値Ｙが算出される（Ｓ１０４）。輝度値算出部２１４は、各画素の輝度値Ｙについて、以下の式（１）に従い、各画素のＲＧＢ色成分値に、各画素が属するオブジェクト領域ｉの重み係数ＷＲｉ、ＷＧｉ、ＷＢｉを乗ずることで得るものとする。
【００５７】
Ｙ＝ＷＲｉ×Ｒ＋ＷＧｉ×Ｇ＋ＷＢｉ×Ｂ …（１）
次に、モノクロ画像生成部２１５にて、上述のステップＳ１０４で算出した各画素の輝度値Ｙにより、入力カラー画像のＲＧＢ色成分値を輝度値Ｙに変換したモノクロ画像データが生成される（Ｓ１０５）。
【００５８】
次に、画像形成部２２により、ステップＳ１０５で生成されたモノクロ画像データが取得される。そして、画像形成部２２により、モノクロ画像データについて、ＣＭＹＫ４色のトナー色材のうちの１色（例えばＫ）で表現可能なハーフトーン処理を施したモノクロ２値画像データに変換される。そして、画像形成部２２により、出力部１０７が制御され、変換したモノクロ２値画像に基づいて記録媒体（例えば、紙葉類等）にトナー像が形成される（Ｓ１０６）。
【００５９】
次に、上述のフローチャートの処理に従って、プリンタ１００がＲＧＢ画像データを処理した場合の結果の例について説明する。
【００６０】
図６は、画像処理部２１がＲＧＢ画像データを処理した場合の結果の例について示して説明図である。なお、第１の実施形態において、画像処理部２１が出力するのは、ＲＧＢ画像データから形成したモノクロ画像データであるが、図６では、図示の都合上、ハーフトーン処理を施したモノクロ２値画像を用いて説明している。
【００６１】
図６（ａ）は、画像処理部２１が処理したモノクロ画像に基づくモノクロ２値画像の例について示している。
【００６２】
図６（ａ）の画像では、「旬の野菜」という文字列（以下では、この文字列を構成する文字領域を「領域Ａ２０１」と呼ぶものとする）と、「こちらまで→ＸＸＸＸ」という文字列（以下では、この文字列を構成する文字領域を「領域Ａ２０２」と呼ぶものとする）が表わされている。また、領域Ａ２０１の各文字は、処理前のＲＧＢ画像データでは、緑色で表わされていたものである。さらに、領域Ａ２０２の各文字は、処理前のＲＧＢ画像データでは、黄色で表わされていたものである。
【００６３】
図６（ａ）の画像では、レタスのイメージ（以下、このイメージの領域を「領域Ａ２０３」と呼ぶものとする）と、レモンのイメージ（以下では、このイメージの領域を「領域Ａ２０４」と呼ぶものとする）が表わされている。また、領域Ａ２０３のイメージは、処理前のＲＧＢ画像データでは、主に緑色を用いて表わされていたものである。さらに、領域Ａ２０４のイメージは、処理前のＲＧＢ画像データでは、主に黄色で表わされていたものである。
【００６４】
図６（ｂ）〜図６（ｄ）は、それぞれ異なる条件でモノクロ２値画像データを形成した場合における領域Ａ２０１〜Ａ２０４の一部を拡大表示した拡大画像（ＬＧ１１〜ＬＧ１３、ＬＧ２１〜ＬＧ２３、ＬＧ３１〜ＬＧ３３、ＬＧ４１〜ＬＧ４３）を示している。
【００６５】
図６（ｂ）では、処理前の画像を構成する全ての画素について、重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝３：６：１とした場合に形成されるモノクロ２値画像を現している。図６（ｃ）では、処理前の画像を構成する全ての画素について、重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝１：１：１とした場合に形成されるモノクロ２値画像を表わしている。図６（ｄ）では、処理前の画像の文字領域について重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝１：１：１とし、さらに、処理前の画像のイメージ領域について重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝３：６：１とした場合に形成されるモノクロ２値画像を表わしている。
【００６６】
図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ１１〜ＬＧ１３は、領域Ａ２０１の一部を拡大した拡大画像である。また、図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ２１〜ＬＧ２３は、領域Ａ２０２の一部を拡大した拡大画像である。さらに、図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ３１〜ＬＧ３３は、領域Ａ２０３の一部を拡大した拡大画像である。さらにまた、図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ４１〜ＬＧ４３は、領域Ａ２０４の一部を拡大した拡大画像である。
【００６７】
図６（ｂ）の場合（画像内の全ての画素の重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝３：６：１とした場合）、緑の文字領域（ＬＧ１１）と黄色の文字領域（ＬＧ２１）の色の違いは濃度の違いとしてはっきりしている。また、図６（ｂ）の場合、緑のイメージ領域（ＬＧ３１）と黄色のイメージ領域（ＬＧ４１）の色の違いも、濃度の違いとしてはっきりしている。しかし、図６（ｂ）の場合、黄色の文字領域（ＬＧ２１）はかなり薄く判別しにくい。
【００６８】
また、図６（ｃ）の場合（画像内の全ての画素の重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝１：１：１とした場合）、黄色の文字領域ＬＧ２２は、図６（ｂ）の場合と比較して濃度が上がり判別しやすくなる。しかし、図６（ｃ）の場合、緑の文字領域ＬＧ１２や、緑色のイメージ領域（ＬＧ３２）はやや薄くなり、黄色の文字領域（ＬＧ１２）や、黄色のイメージ領域（ＬＧ４２）との差が少なくなるため、特にイメージ領域の印象が元の画像と変わってしまう。
【００６９】
次に、図６（ｄ）の場合（第１の実施形態の画像処理部２１を用いて処理した場合）には、緑色の文字領域（ＬＧ１３）と、黄色の文字領域（ＬＧ２３）は濃度もあり識別しやすく、かつ緑色のイメージ領域（ＬＧ３３）と黄色のイメージ領域（ＬＧ４３）との色の差は濃度差に反映されているため、文字の識別性の高さとイメージの色の違いという必要な情報を保つことができる。
【００７０】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
第１の実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。
【００７１】
第１の実施形態の画像処理部２１では、文字領域とイメージ領域で、異なる重み係数を用いて輝度値を算出し、さらに、その輝度値に基づいたモノクロ画像を生成している。これにより、第１の実施形態の画像処理部２１では、生成したモノクロ画像の文字領域やイメージ領域の内容の識別性を高め、必要な情報の欠落を防ぐことができる。
【００７２】
（Ｂ）第２の実施形態
以下、本発明による画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置の第２の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。なお、第２の実施形態では、本発明の画像形成装置を、プリンタに適用した例について説明する。
【００７３】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
以下、第２の実施形態のプリンタ１００Ａについて、第１の実施形態との差異について説明する。
【００７４】
第２の実施形態のプリンタ１００Ａのハードウェア的構成については、上述の図２で示すことができる。
【００７５】
次に、第２の実施形態のプリンタ１００Ａの機能的構成について説明する。
【００７６】
図７は、第２の実施形態のプリンタ１００Ａの機能的構成を示すブロック図であり、上述した図１との同一、対応部分には同一、対応符号を付して示している。
【００７７】
第２の実施形態のプリンタ１００Ａでは、画像処理部２１が画像処理部２１Ａに置き換わっている点で第１の実施形態と異なっている。また、第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、領域分割部２１２及び重み係数導出部２１３が、領域分割部２１２Ａ及び重み係数導出部２１３Ａに置き換わっている点で、第１の実施形態と異なっている。また、第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、色情報取得手段としての色情報取得部２１６が追加されている点で、第１の実施形態と異なっている。その他の構成については、第１の実施形態と同様であるため詳しい説明は省略する。
【００７８】
第１の実施形態の領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データの画像から、文字領域及びイメージ領域を認識し、認識したそれぞれの領域をオブジェクト領域として分割する処理を行っていた。これに対して、第２の実施形態の領域分割部２１２Ａは、文字領域について、文字エッジ領域と、文字エッジ領域により囲まれた文字内部領域とを、別のオブジェクト領域として処理する。すなわち、第２の実施形態の領域分割部２１２Ａは、ＲＧＢ画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類の領域を認識し、認識したそれぞれの領域をオブジェクト領域として分割する処理を行う。
【００７９】
領域分割部２１２Ａが、ＲＧＢ画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類の領域を認識する方式については限定されないものである。第２の実施形態でも、領域分割部２１２Ａの領域分割処理には、上述の参考文献１の記載技術を用いることができる。参考文献１の記載技術では、上述の通り、文字領域が抽出される過程で、文字エッジ領域と、文字内部領域が抽出される。したがって、領域分割部２１２Ａでは、上述の参考文献１の記載技術を用いることにより、ＲＧＢ画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類の領域を認識することができる。
【００８０】
次に、領域分割部２１２Ａが行う分割処理について、上述の図３（ｂ）の例を用いて説明する。第１の実施形態の領域分割部２１２では、領域Ａ１０１と領域Ａ１０４を併せて一つの文字領域のオブジェクト領域と認識していた。しかし、第２の実施形態の領域分割部２１２Ａでは、領域Ａ１０１を文字エッジ領域のオブジェクト領域、領域Ａ１０４を文字内部領域のオブジェクト領域と、それぞれ別のオブジェクト領域として分割することになる。
【００８１】
色情報取得部２１６は、領域分割部２１２Ａにて分割したオブジェクト領域のうち、少なくとも文字エッジ領域のオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域で主成分となる色を判定する。そして、色情報取得部２１６は、その判定結果を色情報として取得する。ここで「色情報」とは、各オブジェクト領域の主成分となる色を示す情報であり、Ｒｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｃｙａｎ、Ｂｌｕｅ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｇｒａｙの７色の何れかで表わされるものとする。言い換えると、色情報取得部２１６は、当該オブジェクト領域で主成分となる色が、上述の７色のいずれに該当するのかを判定する。ここでは、色情報は、上述の７色で示されるものとして説明するが、その色数は限定されないものである。
【００８２】
重み係数導出部２１３Ａは、領域分割部２１２Ａにて分割したオブジェクト領域に対し、色情報取得部２１６で取得した領域内の色情報に基づき、オブジェクト領域毎に異なる重み係数を導出する。
【００８３】
ここでは、重み係数導出部２１３Ａは、色情報ごとの重み係数を登録したテーブル（以下、「重み係数テーブル」という）を備えているものとする。そして、重み係数導出部２１３Ａは、それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域の色情報に対応する重み係数を、重み係数テーブルから求める。
【００８４】
図１１は、重み係数テーブルの内容例について示した説明図である。
【００８５】
重み係数テーブルには、図１１に示すように、色情報の色（上述の７色）ごとに対応する重み係数（ＷＲ、ＷＧ、ＷＢ）が登録されている。
【００８６】
図１１に示すように、重み係数テーブルの各重み係数は、色情報の各色についての捕色フィルターとして働く係数となっている。図１１に示す重み係数テーブルでは、第１の実施形態と比較して、文字エッジ領域に対して算出される輝度値が低め（モノクロ画像での濃度が高め）になるように設定されている。
【００８７】
例えば、図１１では、色情報がＲＥＤの重み係数は、ＷＲ＝０．００、ＷＧ＝０．５０、ＷＢ＝０．５０としている。色情報取得部２１６により、当該文字エッジ領域の主たる色成分がＲＥＤと判定されたということは、当該文字エッジ領域の各画素はＲＧＢのうちＲの成分を多く含んでいることを意味する。したがって、当該文字エッジ領域に適用する重み係数のうち、重み係数ＷＲの比率を下げれば、当該文字エッジ領域の輝度値が低め（モノクロ画像での濃度が高め）になる。そのため、図１１では、色情報がＲＥＤの重み係数において、ＷＲの重みを０．００に下げている。同様に、色情報がＧｒｅｅｎに対応する重み係数では、ＷＧの重みを下げている。また、色情報Ｂｌｕｅに対応する重み係数では、ＷＢの重みを下げている。さらに、色情報Ｙｅｌｌｏｗに対応する重み係数では、Ｙｅｌｌｏｗを示す成分の重み（ＷＲ及びＷＧ）を下げている。さらにまた、色情報Ｃｙａｎに対応する重み係数では、Ｃｙａｎを示す成分の重み（ＷＧ及びＷＢ）を下げている。また、色情報Ｍａｇｅｎｔａに対応する重み係数では、Ｍａｇｅｎｔａを示す成分の重み（ＷＲ及びＷＢ）を下げている。色情報Ｇｒａｙは無彩色であるので、図１１では、ＷＲ、ＷＧ、ＷＢが同じ重みとなるように設定している。
【００８８】
なお、文字エッジ領域に対して算出される輝度値が、第１の実施形態と比較して低めになるような重み係数であれば、重み係数テーブルの内容は、上述の図１１の内容に限定されないものである。
【００８９】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
次に、以上のような構成を有する第２の実施形態のプリンタ１００Ａの動作を説明する。
【００９０】
図８は、プリンタ１００Ａの動作の概要について示したフローチャートである。
【００９１】
まず、画像取得部２１１により、入力Ｉ／Ｆ１０１を介して、ＲＧＢ画像データが取得され、ＲＡＭ１０３又はＨＤＤ１０６へ格納されたものとする（Ｓ３０１）。ステップＳ３０２の処理は、第１の実施形態（上述のステップＳ１０１）と同様であるため詳しい説明を省略する。
【００９２】
次に、領域分割部２１２の領域分割処理により、上述のステップＳ３０１で取得したＲＧＢ画像データの画像が、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類のオブジェクト領域に分割される（Ｓ３０２）。
【００９３】
そして、色情報取得部２１６にて、上述のステップＳ３０２で分割したオブジェクト領域毎に、当該領域内の色情報を取得する（Ｓ３０３）。第２の実施形態では、各オブジェクト領域で主成分となる色の属性を判定する。そして、色情報取得部２１６は、その判定結果を、当該オブジェクト領域の色情報として取得する。具体的には、色情報取得部２１６は、当該オブジェクト領域内のそれぞれの画素の色成分値（ＲＧＢの各成分の値）に基づいて、それぞれの画素がＲｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｃｙａｎ、Ｂｌｕｅ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｇｒａｙの７つに分類される色情報のうちいずれに属するかを判定する。そして、色情報取得部２１６は、当該領域内で最も多くの画素の情報をその領域の色情報とするものとする。
【００９４】
図９は、色情報取得部２１６の具体的処理の例について示したフローチャートである。
【００９５】
なお、図９のフローチャートにおいて、ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）、ｊ（１≦ｊ≦Ｊ）は、繰り返し処理に用いる変数である。また、ｉの初期値は１であり、以下では、オブジェクトＩＤがｉとなるオブジェクト領域を、「オブジェクト領域ｉ」と表わすものとする。さらに、以下では、オブジェクト領域ｉを構成する画素の総数をＪと表すものとする。さらにまた、ｊの初期値は１であり、以下では、オブジェクト領域ｉを構成するｊ番目の画素を「画素ｊ」と表すものとする。また、以下では、オブジェクト領域ｉの色情報を「Ｃｉ」と表し、画素ｊの色情報を「Ｃｉ−ｊ」と表すものとする。
【００９６】
まず、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ画像データから、オブジェクト領域ｉを構成する各画素のデータを抽出する（Ｓ４０１）。
【００９７】
次に、色情報取得部２１６は、オブジェクト領域ｉを構成する画素ｊのデータを抽出する（Ｓ４０２）。
【００９８】
次に、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ形式で示された画素ｊについて、ＨＳＶ（Ｈｕｅ Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ Ｖａｌｕｅ）色空間における色相値Ｈを得る（Ｓ４０３）。
【００９９】
ＲＧＢ形式で示された画素ｊについて、ＨＳＶ色空間における式相値Ｈを求める方法は限定されないものであるが、ここでは以下の（２）式〜（６）式を用いて変換するものとして説明する。
【０１００】
まず、色情報取得部２１６は、以下の（２）、（３）式を用いて、画素ｊのＲ、Ｇ、Ｂ値のうちの最大値（ＭＡＸ）と最小値（ＭＩＮ）を求める。
【０１０１】
そして、色情報取得部２１６は、ＭＡＸ＝ＭＩＮでない場合には、以下の（４）、（５）式により、画素ｊの色相値Ｈを求める。以下の（４）、（５）式では、Ｒｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｃｙａｎ、Ｂｌｕｅ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｒｅｄの順に、色相値が０〜３５９の値で表されている。一方、ＭＡＸ＝ＭＩＮの場合、画素ｊは無彩色（Ｇｒａｙ）であるため、色情報取得部２１６は、以下の（６）式に示すように、色相値Ｈとして、色相未確定を示す値（ＮＵＬＬ）を得る。
【数１】
【０１０２】
次に、色情報取得部２１６は、上述のステップＳ４０３で求めた色相値Ｈに基づき、画素ｊの色情報Ｃｉ−ｊを以下の式（７）により決定する（Ｓ４０４）。
【数２】
【０１０３】
次に、色情報取得部２１６は、オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報を決定したか否か（すなわち、ｊ＝Ｊであるか否か）を判定する（Ｓ４０５）。オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報を決定した場合（すなわちｊ＝Ｊの場合）には、色情報取得部２１６は、ｊを初期化（ｊ＝１）して、後述するステップＳ４０７の処理から動作する。一方、まだオブジェクト領域ｉ内で色情報を決定していない画素が残っている場合（すなわちｊ＜Ｊの場合）には、色情報取得部２１６は、ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）し（Ｓ４０６）、上述のステップＳ４０２の処理に戻って動作する。
【０１０４】
一方、上述のステップＳ４０５で、オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報を決定したと判定された場合（すなわちｊ＝Ｊの場合）には、色情報取得部２１６は、オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報（Ｃｉ−１〜Ｃｉ−ｊ）で、最も数の多い色情報を、オブジェクト領域ｉの色情報Ｃｉと決定する。
【０１０５】
次に、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ画像データを構成する全てのオブジェクト領域について色情報を決定したか否か（すなわちｉ＝Ｉであるか否か）を確認する（Ｓ４０７）。ＲＧＢ画像データを構成する全てのオブジェクト領域について色情報を決定した場合（すなわちｉ＝Ｉの場合）には、色情報取得部２１６は、処理を終了する。一方、ＲＧＢ画像データで色情報を決定していないオブジェクト領域が残っている場合（すなわちｉ＜Ｉの場合）には、色情報取得部２１６は、ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（Ｓ４０９）、上述のステップＳ４０１の処理に戻って動作する。
【０１０６】
以上のように、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ画像データを構成する各オブジェクト領域内での主たる色を、一次色（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）、二次色（Ｙｅｌｌｏｗ、Ｃｙａｎ、Ｍａｇｅｎｔａ）または無彩色（Ｇｒａｙ）で分類した結果を領域毎の色情報として得る。
【０１０７】
なお、図９では、全てのオブジェクト領域について色情報を求める処理を行っているが、文字エッジ領域のオブジェクト領域についてだけ求めるようにしても良い。例えば、色情報取得部２１６は、文字エッジ領域以外のオブジェクト領域については、色情報の取得をスキップするようにしても良い。
【０１０８】
次に、重み係数導出部２１３Ａは、上述のステップＳ３０３で取得したオブジェクト領域毎に、モノクロ輝度値Ｙを算出するための重み係数ＷＲ、ＷＧ、ＷＢを導出する。
【０１０９】
図１０は、重み係数導出部２１３Ａの動作例について示したフローチャートである。
【０１１０】
図１０のフローチャートにおいて、ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）は、繰り返し処理に用いる変数である。また、ｉの初期値は１であり、オブジェクトＩＤがｉとなるオブジェクト領域を、「オブジェクト領域ｉ」と表わすものとする。また、以下では、オブジェクト領域ｉに対する、Ｒ成分の重み係数をＷＲｉ、Ｇ成分の重み係数をＷＧｉ、Ｂ成分の重み係数をＷＢｉとそれぞれ表わすものとする。
【０１１１】
まず、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉのデータを、ＲＡＭ１０３から抽出し（Ｓ５０１）、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域であるか否かを判定する（Ｓ５０２）。
【０１１２】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、後述するステップＳ５０３に移行し、そうでない場合（オブジェクト領域ｉの種類が、文字内部領域又はイメージ領域の場合）には、後述するステップＳ５０５の処理に移行する。
【０１１３】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの色情報をＲＡＭ１０３から参照して取得する（Ｓ５０３）。
【０１１４】
次に、重み係数導出部２１３Ａは、重み係数テーブルを参照して、オブジェクト領域ｉの色情報に対応する重み係数を取得する。そして、重み係数導出部２１３Ａは、取得した重み係数を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ５０４）。
【０１１５】
一方、上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域と判定されなかった場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの種類が文字内部領域であるか否かを判定する（Ｓ５０５）。
【０１１６】
上述のステップＳ５０５において、オブジェクト領域ｉの種類が文字内部領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、後述するステップＳ５０６に移行し、そうでない場合（オブジェクト領域ｉの種類が、イメージ領域の場合）には、後述するステップＳ５０７の処理に移行する。
【０１１７】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字内部領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉ）を、文字領域に適した割合（例えば、ＷＲｉ＝０．３３、ＷＧｉ＝０．３４、ＷＢｉ＝０．３３）に決定する。そして、重み係数導出部２１３Ａは、決定した重み係数を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ５０６）。
【０１１８】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類がイメージ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ、ＷＢｉ）を、イメージ領域に適した割合（例えば、ＷＲｉ＝０．３０、ＷＧｉ＝０．５９、ＷＢｉ＝０．１１）に決定する。そして、重み係数導出部２１３Ａは、決定した重み係数を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ５０４）。
【０１１９】
上述のステップＳ５０４、Ｓ５０６、Ｓ５０７のいずれかにより、オブジェクト領域ｉの重み係数が決定されると、重み係数導出部２１３Ａは、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したか否か（すなわちｉ＝Ｉであるか否か）を判定する（Ｓ５０８）。
【０１２０】
上述のステップＳ５０８で、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したと判定された場合（すなわち、ｉ＝Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３Ａは、当該ＲＧＢ画像データに関する処理を終了する。一方、上述のステップＳ５０８で、まだ重み係数の導出がされていないオブジェクト領域が残っている場合（すなわち、ｉ＜Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３Ａは、変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（Ｓ５０９）、上述のステップＳ５０１の処理に移行する。
【０１２１】
以上のように、重み係数導出部２１３Ａでは、ＲＧＢ画像データを構成する各オブジェクト領域について重み係数が導出される。
【０１２２】
次に、輝度値算出部２１４にて、上述のステップＳ３０４で導出した重み係数に基づき、各画素の輝度値Ｙが算出される（Ｓ３０５）。ステップＳ３０５の処理は、第１の実施形態のステップＳ１０４の処理と同様であるので詳しい説明は省略する。
【０１２３】
次に、モノクロ画像生成部２１５にて、上述のステップＳ３０５で算出した各画素の輝度値Ｙにより、入力カラー画像のＲＧＢ色成分値を輝度値Ｙに変換したモノクロ画像データが生成される（Ｓ３０６）。そして、画像形成部２２は、ステップＳ３０６で生成したモノクロ画像データを、モノクロ２値画像データに変換し、記録媒体にトナー像を形成する（Ｓ３０７）。なお、ステップＳ３０６、Ｓ３０７の処理は、第１の実施形態のステップＳ１０５、Ｓ１０６と同様の処理であるので詳しい説明は省略する。
【０１２４】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
第２の実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。
【０１２５】
第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、文字エッジ領域に適用する重み係数を調整することにより、文字エッジ領域を構成する画素の濃度を高めている。これにより、第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、第１の実施形態と比較して、より文字の識別性の高いモノクロ画像を生成することができる。
【０１２６】
（Ｃ）他の実施形態
本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、以下に例示するような変形実施形態も挙げることができる。
【０１２７】
（Ｃ−１）上記の各実施形態において、本発明の画像形成装置としてのプリンタは、外部のＰＣやスキャナ等からＲＧＢ画像データの供給を受けて、そのＲＧＢ画像データをモノクロ画像に変換する処理を行っていた。しかし、本発明の画像形成装置において、処理対象となるＲＧＢ画像データを保持する方法は限定されないものである。例えば、本発明の画像形成装置を、スキャナを内蔵した複写機、ファクシミリ、複合機等に適用するようにしても良い。
【０１２８】
（Ｃ−２）上記の各実施形態において、本発明の画像形成装置をプリンタに適用した例について説明したが、本発明の画像形成装置が生成したモノクロ画像を形成する方式は限定されないものである。例えば、本発明の画像形成装置が生成したモノクロ画像を、ディスプレイ等に表示出力させたりするようにしても良い。
【０１２９】
（Ｃ−３）上記の各実施形態では、本発明の画像処理装置をプリンタに搭載する例について説明したが、画像処理装置を単独の装置として構築するようにしても良い。例えば、パソコン等の情報処理装置に、本発明の画像処理プログラムをインストールして画像処理装置を構築し、その画像処理装置を用いて、ＲＧＢ画像データからモノクロ画像データを生成して出力するようにしても良い。また、本発明の画像処理装置がモノクロ画像データを出力する形式については限定されないものであり、例えば、ＨＤＤやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶させたり、通信により他のコンピュータに送信するようにしても良い。
【０１３０】
また、上記の各実施形態では、画像処理部をプリンタ側に搭載する例について説明したが、図２に示すＰＣ側に搭載（すなわち、ＰＣに画像処理プログラムをインストール）するようにしても良い。
【０１３１】
（Ｃ−４）上記の各実施形態において、画像処理部は、ＲＧＢ画像データから生成したモノクロ画像データを出力しているが、モノクロ２値画像データの変換までを行うようにしても良い。すなわち、画像処理部が行う画像処理に、画像形成部が行う内容まで含めるようにしても良い。
【０１３２】
（Ｃ−５）上記の各実施形態では、本発明の画像処理プログラムをＲＯＭに記憶しておく例について説明したが、画像処理プログラムを記憶する媒体は限定されないものである。例えば、本発明の画像処理プログラムを、上述の図２に示すＨＤＤに記憶するようにしても良い。
【０１３３】
（Ｃ−６）上記の各実施形態では、プリンタが形成（印刷）する画像は、全て、画像処理部が処理した画像であるものとして説明したが、例えば、ユーザからの操作に応じて画像処理部の処理を停止し、ＲＧＢ画像データをそのまま画像形成部に引き渡すようにしても良い。プリンタがユーザからの操作を受付ける構成については限定されないものであるが、例えば、ＰＣを介して入力Ｉ／Ｆから受付けるようにしても良いし、プリンタ自体に別途操作用のスイッチを設けるようにしても良い。
【０１３４】
（Ｃ−７）上記の各実施形態の画像処理部では、イメージ領域に対しては、全て共通の重み係数を適用しているが、イメージ領域の一部の領域について適用する重み係数を変更するようにしても良い。例えば、画像処理部が、ユーザの操作により選択された領域について、文字領域と同様の方式で導出された重み係数を適用するようにしても良い。画像処理部が、ユーザにイメージ領域の一部を選択させる方式については限定されないものであるが、例えば、ＰＣに搭載された図示しないディスプレイにＲＧＢ画像データを表示させ、図示しない入力装置（例えば、マウス等）を用いて選択させるようにしても良い。
【０１３５】
（Ｃ−８）第２の実施形態の画像処理部では、重み係数テーブル（図１１参照）を用いて、文字エッジ領域の輝度値が低くなるように重み係数を調節しているが、文字エッジ領域の輝度値そのものを調節するようにしても良い。例えば、輝度値算出部において、算出された輝度値を、文字エッジ領域についてだけ、低く調整（例えば、一定値減じる調整）を行うようにしても良い。また、例えば、輝度値算出部において、文字エッジ領域についてだけ、輝度値の算出処理を行わずに、予め設定した固定値（色情報に応じた値としても良い）を適用するようにしても良い。
【符号の説明】
【０１３６】
１００…プリンタ（画像形成装置）、１１０…ＰＣ、１０１…入力Ｉ／Ｆ、１０６…ＨＤＤ、１０７…出力部、１０２…制御部、１０３…ＲＡＭ、１０４…ＲＯＭ、１０５…ＣＰＵ、２１…画像処理部（画像処理装置）、２１１…画像取得部、２１２…領域分割部、２１３…重み係数導出部、２１４…輝度値算出部、２１５…モノクロ画像生成部、２２…画像形成部。
【技術分野】
【０００１】
画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置に関し、例えば、複数の色成分（例えば、ＲＧＢの３色の色成分）で表現される画像（以下、「カラー画像」又は「多色画像」ともいう）から、単一の色成分で表現される画像（以下、「モノクロ画像」又は「単色画像」ともいう）を生成する画像処理に適用することができる。
【背景技術】
【０００２】
従来、カラー画像からモノクロ画像を形成する画像処理装置として、特許文献１の記載技術がある。
【０００３】
特許文献１の記載技術では、予めモノクロの形式で表わした画素のパターンを複数用意しておき、処理対象であるカラー画像の各画素について、当該画素の色成分値の組み合わせに対応するパターンを選択し、モノクロ画像を形成する方式であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１３６２０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された画像処理装置では、処理対象となるカラー画像を構成する各画素について、共通の変換方式を用いている。そのため、特許文献１に記載の画像処理装置で処理したモノクロ画像では、明るい色（例えば、黄色等）の文字が消えてしまい、文字として識別できない場合がある。また、特許文献１に記載の画像処理装置において、明るい色の文字も識別できるように、濃度の濃い画素のパターンを適用したとしても、変換後のモノクロ画像で、色の違いや階調性が失われてしまうことになる。その結果、特許文献１に記載の画像処理装置で処理したモノクロ画像では、文字以外のイメージの画像の内容について識別性が低下し、識別される情報が欠落する場合があった。
【０００６】
そのため、カラー画像（多色画像）をモノクロ画像（単色画像）に変換した場合に、変換後のモノクロ画像の識別性を向上させることができる画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の本発明の画像処理装置は、（１）複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、（２）それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、（３）オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、（４）前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
第２の本発明の画像処理プログラムは、コンピュータを、（１）複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、（２）それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、（３）オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、（４）前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段として機能させることを特徴とする。
【０００９】
第３の本発明は、画像処理装置と、前記画像処理装置を用いて処理された画像を記録媒体に形成する画像形成部とを備える画像形成装置において、第１の本発明の画像処理装置を適用したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、多色画像を単色画像に変換した場合に、変換後の単色画像の識別性を向上させることができる
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係るプリンタの機能的構成について示したブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るプリンタのハードウェア的構成について示したブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る領域分割部が行う分割処理について示した説明図である。
【図４】第１の実施形態に係るプリンタ全体の動作について示したフローチャートである。
【図５】第１の実施形態に係る重み係数導出部の動作について示したフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係るプリンタが行う画像処理の例について示した説明図である。
【図７】第２の実施形態に係るプリンタの機能的構成について示したブロック図である。
【図８】第２の実施形態に係るプリンタ全体の動作について示したフローチャートである。
【図９】第２の実施形態に係る色情報取得部の動作について示したフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態に係る重み係数導出部の動作について示したフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る重み係数導出部が用いる重み係数テーブルの例について示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明による画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置の第１の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。なお、第１の実施形態では、本発明の画像形成装置を、プリンタに適用した例について説明する。
【００１３】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図２は、第１の実施形態のプリンタ１００のハードウェア的構成例について示したブロック図である。
【００１４】
図１は、第１の実施形態のプリンタ１００の機能的構成について示したブロック図である。
【００１５】
本発明の画像形成装置としてのプリンタ１００は、ハードウェア的には、入力Ｉ／Ｆ１０１、ＨＤＤ１０６、出力部１０７、及び制御部１０２を有している。
【００１６】
入力Ｉ／Ｆ１０１は、外部のＰＣ１１０と接続するためのインタフェースであり、ＰＣ１１０から送信された、画素毎に３色のＲＧＢ色成分値によって表現されるカラー画像データを取得する。
【００１７】
制御部１０２は、揮発性メモリであるＲＡＭ１０３、読み込み専用のメモリであるＲＯＭ１０４、ＣＰＵ１０５等のプログラムの実施構成を備えている。すなわち、プリンタ１００では、制御部１０２のＣＰＵ１０５が、ＲＡＭ１０３をワーキングメモリとしてＲＯＭ１０４に格納された処理プログラムを実行する。言い換えると、プリンタ１００の機能は、制御部１０２が実施形態の画像処理プログラム等を実行することにより実現される。そして、プリンタ１００の機能的構成は、上述の図１のように表わすことができる。なお、ＣＰＵ１０５が実行するプログラムの格納場所は、限定されないものであり、ＲＯＭ１０４ではなくＨＤＤ１０６に格納するようにしても良い。また、ＣＰＵ１０５は、ワーキングメモリとして、ＲＡＭ１０３だけでなくＨＤＤ１０６を併用するようにしても良い。
【００１８】
プリンタ１００のハードウェア的な構成については、既存のプリンタと同様のものを適用することができるので、図２では、既存のプリンタの一般的なハードウェア構成に基づいて図示している。プリンタ１００では、上述の画像処理部２１が行う画像処理に特徴があり、ハードウェア的構成については、図２の構成に限定されず、他の種々の構成を適用することができる。
【００１９】
ＨＤＤ１０６は読み込みおよび書き込みが可能な記憶装置であり、画像データや設定項目等の保存に用いられる。
【００２０】
出力部１０７は、画像データが供給されると、その画像データの画像を出力するものである。出力部１０７が供給された画像データを出力する形式については限定されないものである。出力部１０７としては、例えば、既存のレーザプリンタの出力部と同様のものを適用することができる。具体的には、出力部１０７は、１又は複数のトナー色材を用いて記録媒体（例えば、紙葉類）に画像を形成（印刷）することが可能な構成を備えているものとする。そして、出力部１０７は、トナー色材で表現可能なハーフトーン処理を施した２値画像データが供給されると、記録媒体にトナー像を形成するものとする。
【００２１】
次に、プリンタ１００の機能的構成について説明する。
【００２２】
プリンタ１００は、機能的には、図１に示すように画像処理部２１、及び画像形成部２２を有している。そして、画像処理部２１は、画像取得部２１１、領域分割手段としての領域分割部２１２、重み係数導出手段としての重み係数導出部２１３、輝度値算出手段としての輝度値算出部２１４、及び、単色画像生成手段としてのモノクロ画像生成部２１５を有している。なお、図１に示す画像処理部２１を構成する各機能ブロック（構成要素）は、図２に示す制御部１０２を用いて実現することができる。また、図１に示す画像生成部２１５は、図２に示す制御部１０２及び出力部１０７を用いて実現することができる。
【００２３】
画像処理部２１は、プリンタ１００において、本発明の画像処理装置として機能する部分である。そして、画像処理部２１を実現するためのプログラムが実施形態の画像処理プログラムとなる。言い換えると、本発明の画像形成装置としてのプリンタ１００は、本発明の画像処理装置としての画像処理部２１を搭載している。
【００２４】
画像取得部２１１は、入力Ｉ／Ｆ１０１を通してＰＣ１１０から送信された、処理対象のＲＧＢ形式で表現されたカラー画像のデータ（以下、「ＲＧＢ画像データ」という）を取得する。なお、第１の実施形態において、画像取得部２１１は、入力Ｉ／Ｆ１０１を通してＰＣ１１０から送信されたＲＧＢ画像データを取得するが、例えば、スキャナやデジタルカメラを接続してＲＧＢ画像データを取得してもよい。すなわち、画像取得部２１１が、ＲＧＢ画像データを保持する方式は限定されないものである。ＲＧＢ画像データは、画像を構成する画素ごとの各成分（ＲＧＢの各成分）のデータが含まれていれば、その具体的な形式は限定されないものである。ＲＧＢ画像データの具体的な形式としては、例えば、ビットマップ形式（ＢＭＰ形式）のデータを適用することができる。また、画像取得部２１１は、取得したＲＧＢ画像データを、ＲＡＭ１０３に保存し、領域分割部２１２に引き渡す。
【００２５】
領域分割部２１２は、画像取得部２１１が取得したＲＧＢ画像データに対し、少なくとも、文字領域とイメージ領域の２種類のオブジェクト領域に分割する処理を行う。「文字領域」とは、ＲＧＢ画像データにより示される画像上で、文字の画像を示す領域である。また、「イメージ領域」とは、文字領域以外のイメージ画像を示す領域である。
【００２６】
なお、領域分割部２１２により分割された、各オブジェクト領域のそれぞれには識別ＩＤ（以下、「オブジェクトＩＤ」と呼ぶ）が付与されるものとする。ここでは、領域分割部２１２により分割された、オブジェクト領域の数が、Ｉ個だった場合には、各オブジェクト領域には、１、２、３、…、ＩのいずれかのオブジェクトＩＤが付与されるものとして説明する。
【００２７】
領域分割部２１２が、ＲＧＢ画像データが示す画像について、文字領域とイメージ領域とを区別して認識する方法は限定されないものであるが、ここでは、例として、画像中の文字エッジに相当する画素を文字エッジ領域として検出し、文字エッジ領域と、文字エッジ領域に囲まれた領域（以下、「文字内部領域」と呼ぶ）およびその他の領域（以下、「イメージ領域」と呼ぶ）として認識する方法を用いることとして説明する。画像中の文字エッジ領域を検出する手法としては、例えば参考文献１（特開２００２−３５４２４１号公報）の記載技術を利用するようにしても良い。参考文献１に記載されている画像処理装置では、処理対象となる画像を走査し、画素の無彩色／有彩色の判定をし、その無彩色／有彩色の判定に基づきエッジ判定閥値を切り替えて設定し、注目画素の濃度値と隣接画素の濃度値の差分がエッジ判定閥値を超える場合に文字エッジ画素と判定することにより、黒文字や色文字の文字エッジ領域を抽出している。ここでは、領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データが示す画像から、上述の参考文献１の記載技術を用いて文字エッジ領域を抽出し、文字エッジ領域と文字内部領域を合わせて文字領域として認識し、その他の領域をイメージ領域として認識するものとする。
【００２８】
図３は、領域分割部２１２により、画像を文字領域とイメージ領域とに分割する具体例について示した説明図である。
【００２９】
図３（ａ）は、領域分割部２１２が、分割処理を行う対象となる画像の例について示している。図３（ａ）に示される画像には、「Ｔｈｅ」という文字が表わされている。
【００３０】
そして、図３（ｂ）では、領域分割部２１２が図３（ａ）の画像について分割処理を行う過程について示している。なお、図３（ｂ）では、説明を容易にするため、文字領域のうち、文字エッジ領域と、文字内部領域とを区別して図示している。領域分割部２１２は、まず、分割処理の対象となる画像（図３（ａ）の画像）の文字エッジ領域を抽出行う。その結果、領域分割部２１２は、図３（ｂ）に示すように「Ｔ」、「ｈ」、「ｅ」のそれぞれの文字について文字エッジ領域を抽出することができる。図３（ｂ）では、文字「Ｔ」の文字エッジ領域を領域Ａ１０１、文字「ｈ」の文字エッジ領域を領域Ａ１０２、文字「ｅ」の文字エッジ領域を領域Ａ１０３と表わしている。また、図３（ｂ）では、文字「Ｔ」の文字内部領域を領域Ａ１０４、文字「ｈ」の文字内部領域を領域Ａ１０５、文字「ｅ」の文字内部領域を領域Ａ１０６と表わしている。
【００３１】
領域分割部２１２は、文字「Ｔ」を示す文字エッジ領域Ａ１０２及び文字内部領域Ａ１０４を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する。また、領域分割部２１２は、文字「ｈ」を示す文字エッジ領域Ａ１０３及び文字内部領域Ａ１０５を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する。さらに、領域分割部２１２は、文字「ｅ」を示す文字エッジ領域Ａ１０４及び文字内部領域Ａ１０６を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する（ただし、中抜きとなっている領域Ａ１０７の部分は文字領域には含まれない）。さらにまた、領域分割部２１２は、文字領域認識できなかった領域Ａ１０７、Ａ１０８については、イメージ領域と認識する。このように、第１の実施形態の領域分割部２１２で、図３（ａ）の画像を分割処理すると、３つの文字領域オブジェクトと、２つのイメージ領域オブジェクトに分割されることになる。
【００３２】
以上のように、領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データの画像をオブジェクト領域単位に分割する。
【００３３】
そして、領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データから分割したオブジェクト領域を表わしたデータについて、ＲＡＭ１０３に記憶し、重み係数導出部２１３に引き渡す。各オブジェクト領域を表わしたデータの具体的な形式については限定されないものである。領域分割部２１２は、例えば、ＲＧＢ画像データの画像を構成する画素データのそれぞれに、当該画素が所属するオブジェクト領域のオブジェクトＩＤ、及び当該オブジェクト領域の種類を示すフラグ情報を対応付けて記憶するようにしても良い。オブジェクト領域の種類を示すフラグ情報の内容については限定されないものであるが、例えば、文字領域を示す場合には「１」、「イメージ領域」を示す場合には「２」のように表すことができる。
【００３４】
重み係数導出部２１３は、領域分割部２１２にて認識した各オブジェクト領域に対し、後述する輝度値算出部２１４の輝度算出で用いるパラメータとして「重み係数」を求める。この実施形態において、重み係数とは、後述する輝度値算出部２１４において、ＲＧＢの各色成分値からモノクロの輝度値Ｙを導出するためのＲＧＢ各色成分値にかける重み係数である。重み係数導出部２１３による処理の詳細については、後述する動作説明の項で説明する。
【００３５】
輝度値算出部２１４は、ＲＧＢデータの画像を構成する各画素について、上述の重み係数導出部２１３が導出した重み係数を利用し、輝度値を算出する。輝度値算出部２１４による処理の詳細については、後述する動作説明の項で説明する。
【００３６】
モノクロ画像生成部２１５は、輝度値算出部２１４で導出した各画素の輝度値に従い、モノクロ画像を生成する。モノクロ画像生成部２１５は、例えば、輝度値算出部２１４により算出された輝度値の高い画素ほど、濃度の低い色となるようなモノクロ画像を生成するようにしても良い。例えば、モノクロ画像生成部２１５は、輝度値が最大値の画素について白色で表現し、輝度値が最小値の画素について黒色で表現し、それ以外の輝度値の画素については当該輝度値に応じた階調（濃度）の灰色で表現するようにしても良い。また、モノクロ画像生成部２１５は、各画素についてグレースケールで表現した画像を、モノクロ画像として生成するようにしても良い。
【００３７】
また、モノクロ画像生成部２１５は、単に各画素を輝度値で表したデータをモノクロ画像データとして出力するようにしても良い。この場合、輝度値算出部２１４により算出された輝度値の高い画素ほど、濃度の低い色となるような画像形成が、画像形成部２２側で行われる必要がある。
【００３８】
画像形成部２２は、モノクロ画像生成部２１５で生成したモノクロ画像を、出力部１０７で出力可能な形式に変換し、出力部１０７により出力させるものである。
【００３９】
ここでは、画像形成部２２は、モノクロ画像生成部２１５で生成したモノクロ画像を変換して、１色のトナー色材（ＣＭＹＫ４色のトナー色材のうちの１色（例えば、Ｋ））で表現可能な処理（例えば、ハーフトーン処理）を施した２値画像データ（以下、「モノクロ２値画像データ」と呼ぶ）を形成し、出力部１０７に供給するものとする。モノクロ画像から、モノクロ２値画像データへ変換する処理方式については限定されないものであるが、例えば、既存のレーザプリンタにおいて、供給された画像データを、トナー色材で表現可能な形式に変換する処理と同様の処理を適用するようにしても良い。
【００４０】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、以上のような構成を有する第１の実施形態のプリンタ１００の動作を説明する。
【００４１】
図４は、プリンタ１００による画像処理の概要について示したフローチャートである。
【００４２】
まず、画像取得部２１１により、入力Ｉ／Ｆ１０１を介して、ＲＧＢ画像データが取得され、ＲＡＭ１０３へ格納されたものとする（Ｓ１０１）。
【００４３】
次に、領域分割部２１２の領域分割処理により、上述のステップＳ１０１で取得したＲＧＢ画像データの画像が、文字領域とイメージ領域の２種類のオブジェクト領域に分割される（Ｓ１０２）。
【００４４】
次に、重み係数導出部２１３により、領域分割部２１２で分割されたオブジェクト領域のそれぞれについて、モノクロ輝度値Ｙを算出するための重み係数ＷＲ、ＷＧ、ＷＢ（ＲＧＢの各色成分に乗ずる重み係数）が算出される（Ｓ１０３）。
【００４５】
図５は、重み係数導出部２１３が行う処理について示したフローチャートである。
【００４６】
図５のフローチャートにおいて、ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）は、繰り返し処理に用いる変数である。なお、ｉの初期値は１であるものとする。なお、以下では、オブジェクトＩＤがｉとなるオブジェクト領域を、「オブジェクト領域ｉ」と表わすものとする。また、以下では、オブジェクト領域ｉに対する、Ｒ成分の重み係数をＷＲｉ、Ｇ成分の重み係数をＷＧｉ、Ｂ成分の重み係数をＷＢｉとそれぞれ表わすものとする。
【００４７】
まず、重み係数導出部２１３は、オブジェクト領域ｉのデータをＲＡＭ１０３から抽出して読み込み（Ｓ２０１）、オブジェクト領域ｉの種類を判定する（Ｓ２０２）。
【００４８】
上述のステップＳ２０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字領域と判定された場合には、後述するステップＳ２０３に移行し、そうでない場合（オブジェクト領域ｉの種類がイメージ領域の場合）には、後述するステップＳ２０４の処理に移行する。
【００４９】
上述のステップＳ２０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３は、オブジェクト領域ｉの重み係数ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉを、文字領域に適した割合に決定する。そして、重み係数導出部２１３は、決定した重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉ）を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ２０３）。
【００５０】
重み係数導出部２１３が、文字領域のオブジェクト領域について適用する重み係数の内容は限定されないものであるが、ここでは、例として、どの波長域の色でも判別しやすい割合を適用するものとする。言い換えると、重み係数導出部２１３は、文字領域等、識別性を重視する種類のオブジェクト領域に対しては、どの波長域の色でも判別しやすい割合の重み係数を適用することが望ましい。具体的には、重み係数導出部２１３は、文字領域のオブジェクト領域について、３成分の重みの比を約１：１：１（例えば、ＷＲｉ＝０．３３、ＷＧｉ＝０．３４、ＷＢｉ＝０．３３）にするものとする。
【００５１】
上述のステップＳ２０２において、オブジェクト領域ｉの種類がイメージ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３は、オブジェクト領域ｉの重み係数ＷＲｉ、ＷＧｉ、ＷＢｉを、イメージ領域に適した割合に決定する。そして、重み係数導出部２１３は、決定した重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉ）を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ２０４）。
【００５２】
重み係数導出部２１３が、イメージ領域のオブジェクト領域について適用する重み係数の内容は限定されないものであるが、ここでは、例として、人が光の強さに対する感度に近い割合を適用するものとする。人の視覚の光に対する感度がＧｒｅｅｎの波長域で最も高く、Ｂｌｕｅの波長域では低い特性がある。そこで、重み係数導出部２１３は、イメージ領域等、色の違いや階調性を重視する種類のオブジェクト領域に対して、ＷＧｉの割合を上げ、ＷＢｉの割合を下げた重み係数を適用することが望ましい。具体的には、重み係数導出部２１３は、３成分の重みの比を約３：６：１（例えば、ＷＲｉ＝０．３０、ＷＧｉ＝０．５９、ＷＢｉ＝０．１１）にするものとする。
【００５３】
上述のステップＳ２０３又はＳ２０４により、オブジェクト領域ｉの重み係数が決定され記録されると、重み係数導出部２１３は、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したか否か（ｉ＝Ｉであるか否か）を判定する（Ｓ２０５）。
【００５４】
上述のステップＳ２０５で、重み係数導出部２１３により、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したと判定された場合（すなわち、ｉ＝Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３は、当該ＲＧＢ画像データに関する処理を終了する。一方、上述のステップＳ２０５で、重み係数導出部２１３により、まだ重み係数の導出がされていないオブジェクト領域が残っている場合（すなわち、ｉ＜Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３は、変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（Ｓ２０６）、上述ステップＳ２０２から動作する。
【００５５】
以上のように、重み係数導出部２１３では、ＲＧＢ画像データを構成する各オブジェクト領域について重み係数が導出される。
【００５６】
次に、輝度値算出部２１４にて、上述のステップＳ１０３で導出した重み係数に基づき、各画素の輝度値Ｙが算出される（Ｓ１０４）。輝度値算出部２１４は、各画素の輝度値Ｙについて、以下の式（１）に従い、各画素のＲＧＢ色成分値に、各画素が属するオブジェクト領域ｉの重み係数ＷＲｉ、ＷＧｉ、ＷＢｉを乗ずることで得るものとする。
【００５７】
Ｙ＝ＷＲｉ×Ｒ＋ＷＧｉ×Ｇ＋ＷＢｉ×Ｂ …（１）
次に、モノクロ画像生成部２１５にて、上述のステップＳ１０４で算出した各画素の輝度値Ｙにより、入力カラー画像のＲＧＢ色成分値を輝度値Ｙに変換したモノクロ画像データが生成される（Ｓ１０５）。
【００５８】
次に、画像形成部２２により、ステップＳ１０５で生成されたモノクロ画像データが取得される。そして、画像形成部２２により、モノクロ画像データについて、ＣＭＹＫ４色のトナー色材のうちの１色（例えばＫ）で表現可能なハーフトーン処理を施したモノクロ２値画像データに変換される。そして、画像形成部２２により、出力部１０７が制御され、変換したモノクロ２値画像に基づいて記録媒体（例えば、紙葉類等）にトナー像が形成される（Ｓ１０６）。
【００５９】
次に、上述のフローチャートの処理に従って、プリンタ１００がＲＧＢ画像データを処理した場合の結果の例について説明する。
【００６０】
図６は、画像処理部２１がＲＧＢ画像データを処理した場合の結果の例について示して説明図である。なお、第１の実施形態において、画像処理部２１が出力するのは、ＲＧＢ画像データから形成したモノクロ画像データであるが、図６では、図示の都合上、ハーフトーン処理を施したモノクロ２値画像を用いて説明している。
【００６１】
図６（ａ）は、画像処理部２１が処理したモノクロ画像に基づくモノクロ２値画像の例について示している。
【００６２】
図６（ａ）の画像では、「旬の野菜」という文字列（以下では、この文字列を構成する文字領域を「領域Ａ２０１」と呼ぶものとする）と、「こちらまで→ＸＸＸＸ」という文字列（以下では、この文字列を構成する文字領域を「領域Ａ２０２」と呼ぶものとする）が表わされている。また、領域Ａ２０１の各文字は、処理前のＲＧＢ画像データでは、緑色で表わされていたものである。さらに、領域Ａ２０２の各文字は、処理前のＲＧＢ画像データでは、黄色で表わされていたものである。
【００６３】
図６（ａ）の画像では、レタスのイメージ（以下、このイメージの領域を「領域Ａ２０３」と呼ぶものとする）と、レモンのイメージ（以下では、このイメージの領域を「領域Ａ２０４」と呼ぶものとする）が表わされている。また、領域Ａ２０３のイメージは、処理前のＲＧＢ画像データでは、主に緑色を用いて表わされていたものである。さらに、領域Ａ２０４のイメージは、処理前のＲＧＢ画像データでは、主に黄色で表わされていたものである。
【００６４】
図６（ｂ）〜図６（ｄ）は、それぞれ異なる条件でモノクロ２値画像データを形成した場合における領域Ａ２０１〜Ａ２０４の一部を拡大表示した拡大画像（ＬＧ１１〜ＬＧ１３、ＬＧ２１〜ＬＧ２３、ＬＧ３１〜ＬＧ３３、ＬＧ４１〜ＬＧ４３）を示している。
【００６５】
図６（ｂ）では、処理前の画像を構成する全ての画素について、重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝３：６：１とした場合に形成されるモノクロ２値画像を現している。図６（ｃ）では、処理前の画像を構成する全ての画素について、重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝１：１：１とした場合に形成されるモノクロ２値画像を表わしている。図６（ｄ）では、処理前の画像の文字領域について重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝１：１：１とし、さらに、処理前の画像のイメージ領域について重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝３：６：１とした場合に形成されるモノクロ２値画像を表わしている。
【００６６】
図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ１１〜ＬＧ１３は、領域Ａ２０１の一部を拡大した拡大画像である。また、図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ２１〜ＬＧ２３は、領域Ａ２０２の一部を拡大した拡大画像である。さらに、図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ３１〜ＬＧ３３は、領域Ａ２０３の一部を拡大した拡大画像である。さらにまた、図６（ｂ）〜図６（ｄ）において、拡大画像ＬＧ４１〜ＬＧ４３は、領域Ａ２０４の一部を拡大した拡大画像である。
【００６７】
図６（ｂ）の場合（画像内の全ての画素の重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝３：６：１とした場合）、緑の文字領域（ＬＧ１１）と黄色の文字領域（ＬＧ２１）の色の違いは濃度の違いとしてはっきりしている。また、図６（ｂ）の場合、緑のイメージ領域（ＬＧ３１）と黄色のイメージ領域（ＬＧ４１）の色の違いも、濃度の違いとしてはっきりしている。しかし、図６（ｂ）の場合、黄色の文字領域（ＬＧ２１）はかなり薄く判別しにくい。
【００６８】
また、図６（ｃ）の場合（画像内の全ての画素の重み係数をＷＲ：ＷＧ：ＷＢ＝１：１：１とした場合）、黄色の文字領域ＬＧ２２は、図６（ｂ）の場合と比較して濃度が上がり判別しやすくなる。しかし、図６（ｃ）の場合、緑の文字領域ＬＧ１２や、緑色のイメージ領域（ＬＧ３２）はやや薄くなり、黄色の文字領域（ＬＧ１２）や、黄色のイメージ領域（ＬＧ４２）との差が少なくなるため、特にイメージ領域の印象が元の画像と変わってしまう。
【００６９】
次に、図６（ｄ）の場合（第１の実施形態の画像処理部２１を用いて処理した場合）には、緑色の文字領域（ＬＧ１３）と、黄色の文字領域（ＬＧ２３）は濃度もあり識別しやすく、かつ緑色のイメージ領域（ＬＧ３３）と黄色のイメージ領域（ＬＧ４３）との色の差は濃度差に反映されているため、文字の識別性の高さとイメージの色の違いという必要な情報を保つことができる。
【００７０】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
第１の実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。
【００７１】
第１の実施形態の画像処理部２１では、文字領域とイメージ領域で、異なる重み係数を用いて輝度値を算出し、さらに、その輝度値に基づいたモノクロ画像を生成している。これにより、第１の実施形態の画像処理部２１では、生成したモノクロ画像の文字領域やイメージ領域の内容の識別性を高め、必要な情報の欠落を防ぐことができる。
【００７２】
（Ｂ）第２の実施形態
以下、本発明による画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置の第２の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。なお、第２の実施形態では、本発明の画像形成装置を、プリンタに適用した例について説明する。
【００７３】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
以下、第２の実施形態のプリンタ１００Ａについて、第１の実施形態との差異について説明する。
【００７４】
第２の実施形態のプリンタ１００Ａのハードウェア的構成については、上述の図２で示すことができる。
【００７５】
次に、第２の実施形態のプリンタ１００Ａの機能的構成について説明する。
【００７６】
図７は、第２の実施形態のプリンタ１００Ａの機能的構成を示すブロック図であり、上述した図１との同一、対応部分には同一、対応符号を付して示している。
【００７７】
第２の実施形態のプリンタ１００Ａでは、画像処理部２１が画像処理部２１Ａに置き換わっている点で第１の実施形態と異なっている。また、第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、領域分割部２１２及び重み係数導出部２１３が、領域分割部２１２Ａ及び重み係数導出部２１３Ａに置き換わっている点で、第１の実施形態と異なっている。また、第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、色情報取得手段としての色情報取得部２１６が追加されている点で、第１の実施形態と異なっている。その他の構成については、第１の実施形態と同様であるため詳しい説明は省略する。
【００７８】
第１の実施形態の領域分割部２１２は、ＲＧＢ画像データの画像から、文字領域及びイメージ領域を認識し、認識したそれぞれの領域をオブジェクト領域として分割する処理を行っていた。これに対して、第２の実施形態の領域分割部２１２Ａは、文字領域について、文字エッジ領域と、文字エッジ領域により囲まれた文字内部領域とを、別のオブジェクト領域として処理する。すなわち、第２の実施形態の領域分割部２１２Ａは、ＲＧＢ画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類の領域を認識し、認識したそれぞれの領域をオブジェクト領域として分割する処理を行う。
【００７９】
領域分割部２１２Ａが、ＲＧＢ画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類の領域を認識する方式については限定されないものである。第２の実施形態でも、領域分割部２１２Ａの領域分割処理には、上述の参考文献１の記載技術を用いることができる。参考文献１の記載技術では、上述の通り、文字領域が抽出される過程で、文字エッジ領域と、文字内部領域が抽出される。したがって、領域分割部２１２Ａでは、上述の参考文献１の記載技術を用いることにより、ＲＧＢ画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類の領域を認識することができる。
【００８０】
次に、領域分割部２１２Ａが行う分割処理について、上述の図３（ｂ）の例を用いて説明する。第１の実施形態の領域分割部２１２では、領域Ａ１０１と領域Ａ１０４を併せて一つの文字領域のオブジェクト領域と認識していた。しかし、第２の実施形態の領域分割部２１２Ａでは、領域Ａ１０１を文字エッジ領域のオブジェクト領域、領域Ａ１０４を文字内部領域のオブジェクト領域と、それぞれ別のオブジェクト領域として分割することになる。
【００８１】
色情報取得部２１６は、領域分割部２１２Ａにて分割したオブジェクト領域のうち、少なくとも文字エッジ領域のオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域で主成分となる色を判定する。そして、色情報取得部２１６は、その判定結果を色情報として取得する。ここで「色情報」とは、各オブジェクト領域の主成分となる色を示す情報であり、Ｒｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｃｙａｎ、Ｂｌｕｅ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｇｒａｙの７色の何れかで表わされるものとする。言い換えると、色情報取得部２１６は、当該オブジェクト領域で主成分となる色が、上述の７色のいずれに該当するのかを判定する。ここでは、色情報は、上述の７色で示されるものとして説明するが、その色数は限定されないものである。
【００８２】
重み係数導出部２１３Ａは、領域分割部２１２Ａにて分割したオブジェクト領域に対し、色情報取得部２１６で取得した領域内の色情報に基づき、オブジェクト領域毎に異なる重み係数を導出する。
【００８３】
ここでは、重み係数導出部２１３Ａは、色情報ごとの重み係数を登録したテーブル（以下、「重み係数テーブル」という）を備えているものとする。そして、重み係数導出部２１３Ａは、それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域の色情報に対応する重み係数を、重み係数テーブルから求める。
【００８４】
図１１は、重み係数テーブルの内容例について示した説明図である。
【００８５】
重み係数テーブルには、図１１に示すように、色情報の色（上述の７色）ごとに対応する重み係数（ＷＲ、ＷＧ、ＷＢ）が登録されている。
【００８６】
図１１に示すように、重み係数テーブルの各重み係数は、色情報の各色についての捕色フィルターとして働く係数となっている。図１１に示す重み係数テーブルでは、第１の実施形態と比較して、文字エッジ領域に対して算出される輝度値が低め（モノクロ画像での濃度が高め）になるように設定されている。
【００８７】
例えば、図１１では、色情報がＲＥＤの重み係数は、ＷＲ＝０．００、ＷＧ＝０．５０、ＷＢ＝０．５０としている。色情報取得部２１６により、当該文字エッジ領域の主たる色成分がＲＥＤと判定されたということは、当該文字エッジ領域の各画素はＲＧＢのうちＲの成分を多く含んでいることを意味する。したがって、当該文字エッジ領域に適用する重み係数のうち、重み係数ＷＲの比率を下げれば、当該文字エッジ領域の輝度値が低め（モノクロ画像での濃度が高め）になる。そのため、図１１では、色情報がＲＥＤの重み係数において、ＷＲの重みを０．００に下げている。同様に、色情報がＧｒｅｅｎに対応する重み係数では、ＷＧの重みを下げている。また、色情報Ｂｌｕｅに対応する重み係数では、ＷＢの重みを下げている。さらに、色情報Ｙｅｌｌｏｗに対応する重み係数では、Ｙｅｌｌｏｗを示す成分の重み（ＷＲ及びＷＧ）を下げている。さらにまた、色情報Ｃｙａｎに対応する重み係数では、Ｃｙａｎを示す成分の重み（ＷＧ及びＷＢ）を下げている。また、色情報Ｍａｇｅｎｔａに対応する重み係数では、Ｍａｇｅｎｔａを示す成分の重み（ＷＲ及びＷＢ）を下げている。色情報Ｇｒａｙは無彩色であるので、図１１では、ＷＲ、ＷＧ、ＷＢが同じ重みとなるように設定している。
【００８８】
なお、文字エッジ領域に対して算出される輝度値が、第１の実施形態と比較して低めになるような重み係数であれば、重み係数テーブルの内容は、上述の図１１の内容に限定されないものである。
【００８９】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
次に、以上のような構成を有する第２の実施形態のプリンタ１００Ａの動作を説明する。
【００９０】
図８は、プリンタ１００Ａの動作の概要について示したフローチャートである。
【００９１】
まず、画像取得部２１１により、入力Ｉ／Ｆ１０１を介して、ＲＧＢ画像データが取得され、ＲＡＭ１０３又はＨＤＤ１０６へ格納されたものとする（Ｓ３０１）。ステップＳ３０２の処理は、第１の実施形態（上述のステップＳ１０１）と同様であるため詳しい説明を省略する。
【００９２】
次に、領域分割部２１２の領域分割処理により、上述のステップＳ３０１で取得したＲＧＢ画像データの画像が、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の３種類のオブジェクト領域に分割される（Ｓ３０２）。
【００９３】
そして、色情報取得部２１６にて、上述のステップＳ３０２で分割したオブジェクト領域毎に、当該領域内の色情報を取得する（Ｓ３０３）。第２の実施形態では、各オブジェクト領域で主成分となる色の属性を判定する。そして、色情報取得部２１６は、その判定結果を、当該オブジェクト領域の色情報として取得する。具体的には、色情報取得部２１６は、当該オブジェクト領域内のそれぞれの画素の色成分値（ＲＧＢの各成分の値）に基づいて、それぞれの画素がＲｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｃｙａｎ、Ｂｌｕｅ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｇｒａｙの７つに分類される色情報のうちいずれに属するかを判定する。そして、色情報取得部２１６は、当該領域内で最も多くの画素の情報をその領域の色情報とするものとする。
【００９４】
図９は、色情報取得部２１６の具体的処理の例について示したフローチャートである。
【００９５】
なお、図９のフローチャートにおいて、ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）、ｊ（１≦ｊ≦Ｊ）は、繰り返し処理に用いる変数である。また、ｉの初期値は１であり、以下では、オブジェクトＩＤがｉとなるオブジェクト領域を、「オブジェクト領域ｉ」と表わすものとする。さらに、以下では、オブジェクト領域ｉを構成する画素の総数をＪと表すものとする。さらにまた、ｊの初期値は１であり、以下では、オブジェクト領域ｉを構成するｊ番目の画素を「画素ｊ」と表すものとする。また、以下では、オブジェクト領域ｉの色情報を「Ｃｉ」と表し、画素ｊの色情報を「Ｃｉ−ｊ」と表すものとする。
【００９６】
まず、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ画像データから、オブジェクト領域ｉを構成する各画素のデータを抽出する（Ｓ４０１）。
【００９７】
次に、色情報取得部２１６は、オブジェクト領域ｉを構成する画素ｊのデータを抽出する（Ｓ４０２）。
【００９８】
次に、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ形式で示された画素ｊについて、ＨＳＶ（Ｈｕｅ Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ Ｖａｌｕｅ）色空間における色相値Ｈを得る（Ｓ４０３）。
【００９９】
ＲＧＢ形式で示された画素ｊについて、ＨＳＶ色空間における式相値Ｈを求める方法は限定されないものであるが、ここでは以下の（２）式〜（６）式を用いて変換するものとして説明する。
【０１００】
まず、色情報取得部２１６は、以下の（２）、（３）式を用いて、画素ｊのＲ、Ｇ、Ｂ値のうちの最大値（ＭＡＸ）と最小値（ＭＩＮ）を求める。
【０１０１】
そして、色情報取得部２１６は、ＭＡＸ＝ＭＩＮでない場合には、以下の（４）、（５）式により、画素ｊの色相値Ｈを求める。以下の（４）、（５）式では、Ｒｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｃｙａｎ、Ｂｌｕｅ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｒｅｄの順に、色相値が０〜３５９の値で表されている。一方、ＭＡＸ＝ＭＩＮの場合、画素ｊは無彩色（Ｇｒａｙ）であるため、色情報取得部２１６は、以下の（６）式に示すように、色相値Ｈとして、色相未確定を示す値（ＮＵＬＬ）を得る。
【数１】
【０１０２】
次に、色情報取得部２１６は、上述のステップＳ４０３で求めた色相値Ｈに基づき、画素ｊの色情報Ｃｉ−ｊを以下の式（７）により決定する（Ｓ４０４）。
【数２】
【０１０３】
次に、色情報取得部２１６は、オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報を決定したか否か（すなわち、ｊ＝Ｊであるか否か）を判定する（Ｓ４０５）。オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報を決定した場合（すなわちｊ＝Ｊの場合）には、色情報取得部２１６は、ｊを初期化（ｊ＝１）して、後述するステップＳ４０７の処理から動作する。一方、まだオブジェクト領域ｉ内で色情報を決定していない画素が残っている場合（すなわちｊ＜Ｊの場合）には、色情報取得部２１６は、ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）し（Ｓ４０６）、上述のステップＳ４０２の処理に戻って動作する。
【０１０４】
一方、上述のステップＳ４０５で、オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報を決定したと判定された場合（すなわちｊ＝Ｊの場合）には、色情報取得部２１６は、オブジェクト領域ｉ内の全ての画素の色情報（Ｃｉ−１〜Ｃｉ−ｊ）で、最も数の多い色情報を、オブジェクト領域ｉの色情報Ｃｉと決定する。
【０１０５】
次に、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ画像データを構成する全てのオブジェクト領域について色情報を決定したか否か（すなわちｉ＝Ｉであるか否か）を確認する（Ｓ４０７）。ＲＧＢ画像データを構成する全てのオブジェクト領域について色情報を決定した場合（すなわちｉ＝Ｉの場合）には、色情報取得部２１６は、処理を終了する。一方、ＲＧＢ画像データで色情報を決定していないオブジェクト領域が残っている場合（すなわちｉ＜Ｉの場合）には、色情報取得部２１６は、ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（Ｓ４０９）、上述のステップＳ４０１の処理に戻って動作する。
【０１０６】
以上のように、色情報取得部２１６は、ＲＧＢ画像データを構成する各オブジェクト領域内での主たる色を、一次色（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）、二次色（Ｙｅｌｌｏｗ、Ｃｙａｎ、Ｍａｇｅｎｔａ）または無彩色（Ｇｒａｙ）で分類した結果を領域毎の色情報として得る。
【０１０７】
なお、図９では、全てのオブジェクト領域について色情報を求める処理を行っているが、文字エッジ領域のオブジェクト領域についてだけ求めるようにしても良い。例えば、色情報取得部２１６は、文字エッジ領域以外のオブジェクト領域については、色情報の取得をスキップするようにしても良い。
【０１０８】
次に、重み係数導出部２１３Ａは、上述のステップＳ３０３で取得したオブジェクト領域毎に、モノクロ輝度値Ｙを算出するための重み係数ＷＲ、ＷＧ、ＷＢを導出する。
【０１０９】
図１０は、重み係数導出部２１３Ａの動作例について示したフローチャートである。
【０１１０】
図１０のフローチャートにおいて、ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）は、繰り返し処理に用いる変数である。また、ｉの初期値は１であり、オブジェクトＩＤがｉとなるオブジェクト領域を、「オブジェクト領域ｉ」と表わすものとする。また、以下では、オブジェクト領域ｉに対する、Ｒ成分の重み係数をＷＲｉ、Ｇ成分の重み係数をＷＧｉ、Ｂ成分の重み係数をＷＢｉとそれぞれ表わすものとする。
【０１１１】
まず、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉのデータを、ＲＡＭ１０３から抽出し（Ｓ５０１）、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域であるか否かを判定する（Ｓ５０２）。
【０１１２】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、後述するステップＳ５０３に移行し、そうでない場合（オブジェクト領域ｉの種類が、文字内部領域又はイメージ領域の場合）には、後述するステップＳ５０５の処理に移行する。
【０１１３】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの色情報をＲＡＭ１０３から参照して取得する（Ｓ５０３）。
【０１１４】
次に、重み係数導出部２１３Ａは、重み係数テーブルを参照して、オブジェクト領域ｉの色情報に対応する重み係数を取得する。そして、重み係数導出部２１３Ａは、取得した重み係数を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ５０４）。
【０１１５】
一方、上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字エッジ領域と判定されなかった場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの種類が文字内部領域であるか否かを判定する（Ｓ５０５）。
【０１１６】
上述のステップＳ５０５において、オブジェクト領域ｉの種類が文字内部領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、後述するステップＳ５０６に移行し、そうでない場合（オブジェクト領域ｉの種類が、イメージ領域の場合）には、後述するステップＳ５０７の処理に移行する。
【０１１７】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類が文字内部領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ．ＷＢｉ）を、文字領域に適した割合（例えば、ＷＲｉ＝０．３３、ＷＧｉ＝０．３４、ＷＢｉ＝０．３３）に決定する。そして、重み係数導出部２１３Ａは、決定した重み係数を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ５０６）。
【０１１８】
上述のステップＳ５０２において、オブジェクト領域ｉの種類がイメージ領域と判定された場合には、重み係数導出部２１３Ａは、オブジェクト領域ｉの重み係数（ＷＲｉ、ＷＧｉ、ＷＢｉ）を、イメージ領域に適した割合（例えば、ＷＲｉ＝０．３０、ＷＧｉ＝０．５９、ＷＢｉ＝０．１１）に決定する。そして、重み係数導出部２１３Ａは、決定した重み係数を、オブジェクト領域ｉに対応するデータとしてＲＡＭ１０３に記録する（Ｓ５０４）。
【０１１９】
上述のステップＳ５０４、Ｓ５０６、Ｓ５０７のいずれかにより、オブジェクト領域ｉの重み係数が決定されると、重み係数導出部２１３Ａは、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したか否か（すなわちｉ＝Ｉであるか否か）を判定する（Ｓ５０８）。
【０１２０】
上述のステップＳ５０８で、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したと判定された場合（すなわち、ｉ＝Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３Ａは、当該ＲＧＢ画像データに関する処理を終了する。一方、上述のステップＳ５０８で、まだ重み係数の導出がされていないオブジェクト領域が残っている場合（すなわち、ｉ＜Ｉの場合）には、重み係数導出部２１３Ａは、変数ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）し（Ｓ５０９）、上述のステップＳ５０１の処理に移行する。
【０１２１】
以上のように、重み係数導出部２１３Ａでは、ＲＧＢ画像データを構成する各オブジェクト領域について重み係数が導出される。
【０１２２】
次に、輝度値算出部２１４にて、上述のステップＳ３０４で導出した重み係数に基づき、各画素の輝度値Ｙが算出される（Ｓ３０５）。ステップＳ３０５の処理は、第１の実施形態のステップＳ１０４の処理と同様であるので詳しい説明は省略する。
【０１２３】
次に、モノクロ画像生成部２１５にて、上述のステップＳ３０５で算出した各画素の輝度値Ｙにより、入力カラー画像のＲＧＢ色成分値を輝度値Ｙに変換したモノクロ画像データが生成される（Ｓ３０６）。そして、画像形成部２２は、ステップＳ３０６で生成したモノクロ画像データを、モノクロ２値画像データに変換し、記録媒体にトナー像を形成する（Ｓ３０７）。なお、ステップＳ３０６、Ｓ３０７の処理は、第１の実施形態のステップＳ１０５、Ｓ１０６と同様の処理であるので詳しい説明は省略する。
【０１２４】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
第２の実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。
【０１２５】
第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、文字エッジ領域に適用する重み係数を調整することにより、文字エッジ領域を構成する画素の濃度を高めている。これにより、第２の実施形態の画像処理部２１Ａでは、第１の実施形態と比較して、より文字の識別性の高いモノクロ画像を生成することができる。
【０１２６】
（Ｃ）他の実施形態
本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、以下に例示するような変形実施形態も挙げることができる。
【０１２７】
（Ｃ−１）上記の各実施形態において、本発明の画像形成装置としてのプリンタは、外部のＰＣやスキャナ等からＲＧＢ画像データの供給を受けて、そのＲＧＢ画像データをモノクロ画像に変換する処理を行っていた。しかし、本発明の画像形成装置において、処理対象となるＲＧＢ画像データを保持する方法は限定されないものである。例えば、本発明の画像形成装置を、スキャナを内蔵した複写機、ファクシミリ、複合機等に適用するようにしても良い。
【０１２８】
（Ｃ−２）上記の各実施形態において、本発明の画像形成装置をプリンタに適用した例について説明したが、本発明の画像形成装置が生成したモノクロ画像を形成する方式は限定されないものである。例えば、本発明の画像形成装置が生成したモノクロ画像を、ディスプレイ等に表示出力させたりするようにしても良い。
【０１２９】
（Ｃ−３）上記の各実施形態では、本発明の画像処理装置をプリンタに搭載する例について説明したが、画像処理装置を単独の装置として構築するようにしても良い。例えば、パソコン等の情報処理装置に、本発明の画像処理プログラムをインストールして画像処理装置を構築し、その画像処理装置を用いて、ＲＧＢ画像データからモノクロ画像データを生成して出力するようにしても良い。また、本発明の画像処理装置がモノクロ画像データを出力する形式については限定されないものであり、例えば、ＨＤＤやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶させたり、通信により他のコンピュータに送信するようにしても良い。
【０１３０】
また、上記の各実施形態では、画像処理部をプリンタ側に搭載する例について説明したが、図２に示すＰＣ側に搭載（すなわち、ＰＣに画像処理プログラムをインストール）するようにしても良い。
【０１３１】
（Ｃ−４）上記の各実施形態において、画像処理部は、ＲＧＢ画像データから生成したモノクロ画像データを出力しているが、モノクロ２値画像データの変換までを行うようにしても良い。すなわち、画像処理部が行う画像処理に、画像形成部が行う内容まで含めるようにしても良い。
【０１３２】
（Ｃ−５）上記の各実施形態では、本発明の画像処理プログラムをＲＯＭに記憶しておく例について説明したが、画像処理プログラムを記憶する媒体は限定されないものである。例えば、本発明の画像処理プログラムを、上述の図２に示すＨＤＤに記憶するようにしても良い。
【０１３３】
（Ｃ−６）上記の各実施形態では、プリンタが形成（印刷）する画像は、全て、画像処理部が処理した画像であるものとして説明したが、例えば、ユーザからの操作に応じて画像処理部の処理を停止し、ＲＧＢ画像データをそのまま画像形成部に引き渡すようにしても良い。プリンタがユーザからの操作を受付ける構成については限定されないものであるが、例えば、ＰＣを介して入力Ｉ／Ｆから受付けるようにしても良いし、プリンタ自体に別途操作用のスイッチを設けるようにしても良い。
【０１３４】
（Ｃ−７）上記の各実施形態の画像処理部では、イメージ領域に対しては、全て共通の重み係数を適用しているが、イメージ領域の一部の領域について適用する重み係数を変更するようにしても良い。例えば、画像処理部が、ユーザの操作により選択された領域について、文字領域と同様の方式で導出された重み係数を適用するようにしても良い。画像処理部が、ユーザにイメージ領域の一部を選択させる方式については限定されないものであるが、例えば、ＰＣに搭載された図示しないディスプレイにＲＧＢ画像データを表示させ、図示しない入力装置（例えば、マウス等）を用いて選択させるようにしても良い。
【０１３５】
（Ｃ−８）第２の実施形態の画像処理部では、重み係数テーブル（図１１参照）を用いて、文字エッジ領域の輝度値が低くなるように重み係数を調節しているが、文字エッジ領域の輝度値そのものを調節するようにしても良い。例えば、輝度値算出部において、算出された輝度値を、文字エッジ領域についてだけ、低く調整（例えば、一定値減じる調整）を行うようにしても良い。また、例えば、輝度値算出部において、文字エッジ領域についてだけ、輝度値の算出処理を行わずに、予め設定した固定値（色情報に応じた値としても良い）を適用するようにしても良い。
【符号の説明】
【０１３６】
１００…プリンタ（画像形成装置）、１１０…ＰＣ、１０１…入力Ｉ／Ｆ、１０６…ＨＤＤ、１０７…出力部、１０２…制御部、１０３…ＲＡＭ、１０４…ＲＯＭ、１０５…ＣＰＵ、２１…画像処理部（画像処理装置）、２１１…画像取得部、２１２…領域分割部、２１３…重み係数導出部、２１４…輝度値算出部、２１５…モノクロ画像生成部、２２…画像形成部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、
それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、
オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、
前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段と
有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記重み係数導出手段は、識別性を重視する種類のオブジェクト領域には、各色成分値を均等に重み付けする重み係数を導出す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】
前記重み係数導出手段は、色の違い及び又は階調性を重視する種類のオブジェクト領域には、各色成分値を人の視覚感度に即した比率で重み付けする重み係数を導出することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記領域分割手段は、文字領域について、さらに、文字領域のエッジ部分を構成する文字エッジ領域と、文字エッジ領域に囲まれた文字内部領域とに分け、それぞれ異なる種類のオブジェクト領域として分割し、
前記重み係数導出手段は、文字エッジ領域のオブジェクト領域について、より識別性が高くなるような重み係数を導出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
文字エッジ領域のオブジェクト領域のそれぞれについて、主たる色成分に係る色情報を取得する色情報取得手段をさらに有し、
前記重み係数導出手段は、文字エッジ領域のオブジェクト領域について、前記色情報手段が取得した色情報に示される色を構成する色成分の重みを下げた重み係数を導出する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記色情報取得手段は、文字エッジのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する各画素の色相を求め、最も出現頻度の高い色相の色を、色情報として取得することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、
それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、
オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、
前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段と
して機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
画像処理装置と、前記画像処理装置を用いて処理された画像を記録媒体に形成する画像形成部とを備える画像形成装置において、
前記画像処理装置として、請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置を適用したこと
を特徴とする画像形成装置。
【請求項１】
複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、
それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、
オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、
前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段と
有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記重み係数導出手段は、識別性を重視する種類のオブジェクト領域には、各色成分値を均等に重み付けする重み係数を導出す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】
前記重み係数導出手段は、色の違い及び又は階調性を重視する種類のオブジェクト領域には、各色成分値を人の視覚感度に即した比率で重み付けする重み係数を導出することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記領域分割手段は、文字領域について、さらに、文字領域のエッジ部分を構成する文字エッジ領域と、文字エッジ領域に囲まれた文字内部領域とに分け、それぞれ異なる種類のオブジェクト領域として分割し、
前記重み係数導出手段は、文字エッジ領域のオブジェクト領域について、より識別性が高くなるような重み係数を導出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
文字エッジ領域のオブジェクト領域のそれぞれについて、主たる色成分に係る色情報を取得する色情報取得手段をさらに有し、
前記重み係数導出手段は、文字エッジ領域のオブジェクト領域について、前記色情報手段が取得した色情報に示される色を構成する色成分の重みを下げた重み係数を導出する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記色情報取得手段は、文字エッジのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する各画素の色相を求め、最も出現頻度の高い色相の色を、色情報として取得することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、
それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、
オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、
前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、１つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段と
して機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
画像処理装置と、前記画像処理装置を用いて処理された画像を記録媒体に形成する画像形成部とを備える画像形成装置において、
前記画像処理装置として、請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置を適用したこと
を特徴とする画像形成装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−２４４３５５（Ｐ２０１２−２４４３５５Ａ）
【公開日】平成２４年１２月１０日（２０１２．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１１１６０１（Ｐ２０１１−１１１６０１）
【出願日】平成２３年５月１８日（２０１１．５．１８）
【出願人】（５９１０４４１６４）株式会社沖データ (2,444)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月１０日（２０１２．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月１８日（２０１１．５．１８）
【出願人】（５９１０４４１６４）株式会社沖データ (2,444)
【Ｆターム（参考）】
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