画像処理装置及び画像処理方法
【課題】 代表色が過度に分割されているかどうかを簡易に判定する。
【解決手段】 色相環において設定した複数の領域と輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定め、入力画像から各配列要素の頻度分布を作成する。当該作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する。そして、当該選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する。そして、入力画像の各画素の画素値を、選定された代表色に置き換える。
【解決手段】 色相環において設定した複数の領域と輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定め、入力画像から各配列要素の頻度分布を作成する。当該作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する。そして、当該選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する。そして、入力画像の各画素の画素値を、選定された代表色に置き換える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像の代表色を選定して減色処理を行う画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報の電子化が進み、紙文書を保存するのではなく、紙文書をスキャナ等で読み込み、電子データとして保存し、その電子データを他装置に送信するシステムが普及している。また、紙文書そのものに使われる色も白黒の２値からカラー化（多値化）が進んでいる。
【０００３】
電子データとして保存される電子文書には、可読性向上や高圧縮性を実現させるために文字部は鮮明な色が、背景は均一な色が求められている。しかし、実際に紙文書を電子化する際には、各種のノイズやにじみ、むらなどが発生する。特に、スクリーン等を使用したハーフトーンで構成されたカラー文書では、スクリーンの構成要素（網点と称す）そのものの色に起因したにじみ、むらなどが発生し、可読性や画質に影響を及ぼす。
【０００４】
このため、文書の電子化処理において、画像中から代表色を選定し減色する減色処理を行うのが一般的である。
【０００５】
スキャン画像の減色処理は、一般的にスキャナや複合機などの機器に組み込み、リアルタイムで稼働させることが想定される。よって、減色処理には高精度もさることながら、高速化と省メモリ化が求められる。
【０００６】
特許文献１では、入力画像を規定のサイズのタイルに分割し、タイルの中で一番初めに発見された所定閾値以上の彩度を有する画素の色相値によって色相と彩度で構成される色空間を分割したヒストグラムを生成する。そして、このヒストグラムからタイルの代表色を選定し、タイルの中の画素の色情報を代表色に置換して減色処理する技術が開示されている。
【０００７】
特許文献２では、入力画像を、ＲＧＢ色空間上でＲＧＢそれぞれ規定の階調に落としたインデックスカラー画像を生成する。そして、インデックスカラー画像の色情報（インデックスカラー画像に含まれる色の平均値）をインデックスカラー画像に加算した画素数順に順次比較し、一定の閾値より差が小さければ、インデックスカラー画像を統合して減色処理する技術が公開されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−２６８４３８号公報
【特許文献２】特開２００３−３０９７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１では、色相の分割の基準はタイルの中で一番初めに発見された所定閾値以上の彩度を有する画素に依存する。このため、タイル分割の位置によっては図５に示す（Ｂ）のように、本来区分したい色相の範囲で分割されず、同一色にしたい色分布が過度に分割される場合があり、高画質なタイル画像が得られなかった。
【００１０】
一方、特許文献２では、類似した色を統合する際に、ＲＧＢの３つの色成分を使って各色の色距離を計算している。特許文献２に開示される減色処理は計算コストが大きくなる問題があった。
【００１１】
本発明は、特許文献１のように画像を色相と彩度で構成される色空間を分割して代表色を選定する装置において、同一色にすべき色が過度に分割されないようにする処理を簡易に行う装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の画像処理装置は、彩度と色相とによって構成される色相環を所定の基準に基づいて分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定める色空間分割手段と、
第１の画像データに含まれる画素を対象として、前記色空間分割手段で決定された各配列要素に属する画素数を計数することにより頻度分布を作成するとともに、各配列要素に属する画素の色情報の平均値を当該配列要素ごとの色情報として求める頻度分布作成手段と、
前記頻度分布作成手段で作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する候補色選定手段と、
前記候補色選定手段で選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する代表色選定手段と、
前記第１の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記選定された代表色を用いて置換する置換手段と、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、代表色が過度に分割されているかどうか簡易に判定することで、減色処理の負荷を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態による画像処理システムの全体構成を示すブロック図。
【図２】画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図。
【図３】（Ａ）は入力画像の一例を示す図、（Ｂ）は複数のタイル画像を示す図。
【図４】ＨＳＶ色空間を説明するための図。
【図５】（Ａ）〜（Ｃ）は色相環を示す図、（Ｄ）〜（Ｆ）はヒストグラムを示す図。
【図６】（Ａ）は頻度分布を示す図、（Ｂ）は頻度分布のデータ構造を示す図。
【図７】代表色を選定する処理を示すフローチャート。
【図８】候補色選定処理（Ｓ７０１）の詳細を示すフローチャート。
【図９】色相範囲の位置関係を表す用語を説明するための図。
【図１０】過分割ＢＩＮか否かを判定するＢＩＮの位置関係を示す図。
【図１１】過分割判定の詳細な処理を示すフローチャート。
【図１２】径方向過分割判定処理（Ｓ１１０２）の詳細を示すフローチャート。
【図１３】色相に差がある場合の処理を説明するための図。
【図１４】周方向過分割判定処理（Ｓ１１０４）の詳細を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら発明を実施するための形態について詳細に説明する。尚、以下の実施形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。
【００１６】
［第１の実施形態］
まず、第１の実施形態として、本発明に係る画像処理装置と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）とがネットワークを介して相互に接続される画像処理システムを例に挙げて説明する。
【００１７】
＜システム構成＞
図１は、第１の実施形態による画像処理システムの全体構成を示すブロック図である。画像処理装置１００は、原稿画像を読み取り、画像データを生成するスキャナ１０１及び外部装置とデータの入出力を行うためのネットワークＩ／Ｆ１０５を備えている。一方、ＰＣ１２０は、画像処理装置１００とＬＡＮ１１０などのネットワークで接続され、画像処理装置１００から送信されたデータを受信する。
【００１８】
画像処理装置１００は、スキャナ１０１により読み取った画像データ又はネットワークＩ／Ｆ１０５を介して外部装置から取得した画像データに画像処理を施すための処理プログラムを実行するＣＰＵ１０２を有する。更に、画像処理装置１００は、処理プログラムを実行する際のワークメモリやデータの一時的な保存等に利用されるメモリ１０３、及びプログラムやデータを格納するハードディスク１０４を備えている。
【００１９】
図２は、画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。尚、以下で説明する処理部は、ＣＰＵ１０２が各種の処理プログラムを実行することによって実現されることを想定するが、その一部又は全部を電気回路（ＡＳＩＣ等）で構成するようにしてもよい。
【００２０】
図２において、画像入力部２０１は、スキャナ１０１により読み取った画像データ又はネットワークＩ／Ｆ１０５を介して外部装置から取得した画像データを入力する。ここでは、入力される画像データは、ＲＧＢの色空間で表現され、解像度が６００ｄｐｉとして生成されたカラー画像であるとして説明する。尚、画素値としては、２４ビット（各色８ビット）で表現され、各色０〜２５５の値をとり得る。
【００２１】
図３に示す（Ａ）は、画像入力部２０１から入力された入力画像の一例を示す図である。入力画像３００の色情報は、背景領域３０１、文字領域３０２、画像領域３０４でそれぞれ異なり、領域３０３は背景領域３０１と文字領域３０２との境界で発生したにじみとする。ここで、背景領域３０１は有彩色青系、文字領域３０２は有彩色黄色系、画像領域３０４は有彩色赤系で色は網点で表現している。尚、にじみは、原稿に元々存在するもの（印刷時に生じたもの）に由来するか、スキャナ１０１による原稿画像の読み取り時に生じるものである。
【００２２】
ここで図２に戻り、タイル分割部２０２は、画像入力部２０１が入力した画像データを予め定められたサイズの複数のタイル画像（第１の画像データ）に分割する。タイル状に分割して順に処理していくことで、処理時に必要となるメモリ量を少なくすることができる。図３に示す（Ｂ）は、分割された複数のタイル画像３０５〜３１３を示す図であり、この例では、入力画像３００を、３２画素四方を１単位として９分割したものである。尚、以下の処理は、タイル単位に分割した分割タイル画像２０３に対して実行する。
【００２３】
ここで図２に戻り、ヒストグラム生成部２０４は、色空間分割部２０５、頻度分布生成部２０６で構成される。色空間分割部２０５で用いられる色空間は、ＨＳＶ色空間のため、色空間分割部２０５にはＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間への変換処理が含まれる。尚、ヒストグラム生成部２０４の詳細については更に後述する。
【００２４】
一色多色判定部２０７は、タイル画像が背景のみ（１色）か、前景があるのか（多色）を判定する。ここではヒストグラムの分散（画素が加算されたＢＩＮの数、ＢＩＮが存在する色相範囲の数及び輝度レベルの数）を参照し、分散が所定の値より大きい場合は多色、そうでない場合は１色とする。ここで、ＢＩＮは、度数分布を表現するヒストグラムにおける配列要素である。
【００２５】
代表色選定部２０８は、ヒストグラム生成部２０４が生成したヒストグラムからタイル画像内の代表色の色（代表色情報２１３）を決定する。この代表色選定部２０８は、代表色候補選定部２０９及び過分割ＢＩＮ判定部２１０を有する。尚、代表色選定部２０８の詳細は更に後述する。
【００２６】
色置換部２１４は、分割タイル画像２０３の画素単位の色と代表色選定部２０８で決定された代表色情報２１３との色間の距離を求め、入力画像に最も距離が近い代表色に色を置き換える量子化処理を行う。この結果、タイル単位に減色処理が行われた量子化タイル２１５が生成される。
【００２７】
この例では、色置換部２１４は、注目画素と代表色のＲＧＢ空間のユークリッド距離を計算しているが、色空間、距離算出方法はこれに限られるものではない。
【００２８】
次に、本発明に係る画像処理装置のヒストグラム生成部２０４、代表色選定部２０８について詳細に説明する。まず、ヒストグラム生成部２０４の色空間分割部２０５における色空間分割処理を説明する。
【００２９】
＜色空間分割＞
色空間分割部２０５は、頻度分布生成部２０６の頻度分布情報を生成するために用いる複数のＢＩＮを決定する。
【００３０】
まず、各画素に対応するＲＧＢ画素値から、ＨＳＶ色空間の色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）の値、及びＹＵＶ色空間の輝度（Ｙ）の値を導出する。ＨＳＶ色空間は、図４に示すような色相（Hue）、彩度（Saturation）、明度（Value）により構成される円錐として示される。ここで、半径方向が彩度であり、円錐の中心線からの距離に対応する０〜１の値により表される。円の中心（Ｓ＝０）では無彩色であり、遠い方（１に近い値）がより鮮やかな有彩色になる。また、色相は円周方向（円の角度方向）に対応しており、０〜３６０度の値により色相を表現する。例えば、０度は赤系の色、５０度は黄系の色、１２０度は緑系の色、２００度は青系の色に対応する。明度Ｖは色の明るさを示し、０〜１００（％）の値で示され、値が大きくなるにつれ明るくなる。尚、０％は黒色、１００％は白色に対応している。
【００３１】
ＲＧＢ画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の値の最大値をＭＡＸとし、最小値をＭＩＮとしたとき、ＨＳＶ画素値（Ｈ，Ｓ，Ｖ）の各値は以下のように算出される。
【００３２】
Ｈ＝６０×（Ｇ−Ｂ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）＋０ ｉｆ ＭＡＸ＝Ｒ
Ｈ＝６０×（Ｂ−Ｒ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）＋１２０ ｉｆ ＭＡＸ＝Ｇ
Ｈ＝６０×（Ｒ−Ｇ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）＋２４０ ｉｆ ＭＡＸ＝Ｂ
Ｓ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）
Ｖ＝ＭＡＸ
ここで、ＲＧＢの各値は、０〜２５５の範囲で表されるものとする。尚、ＨＳＶ色空間の明度Ｖよりも、ＹＵＶ色空間の輝度Ｙの方がより人間の目で見た場合の明るさの感覚に近い。このため、第１の実施形態においては、明度Ｖの替わりにＹＵＶ色空間の輝度Ｙを用いる。
【００３３】
すなわち、第１の実施形態では、ＨＳＶ色空間の色相及び彩度と、ＹＵＶ色空間の輝度とを用いるものとする。以下では、ＨＳＶ色空間の色相及び彩度、ＹＵＶ色空間の輝度により表される色空間をＹ／ＨＳ色空間と呼ぶ。尚、輝度Ｙの値は、ＲＧＢ画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から以下のように算出される。
【００３４】
Ｙ＝０．２９８９１×Ｒ＋０．５８６６１×Ｇ＋０．１１４４８×Ｂ
上記の数式により、ＲＧＢ画素値から、Ｈ，Ｓ，Ｙの値が算出できる。
【００３５】
次に、色相及び彩度における閾値と、輝度における閾値とを設定することにより色空間を分割する。輝度方向については、一次元の線形であるため、輝度値を所定の輝度閾値に基づいて分割するとよい。以下では、輝度レベルを１６段階に設定した場合を例に挙げて説明する。このとき、各輝度値間の１５個（所定のＰ個）の輝度閾値に基づいて、１６個（Ｐ＋１個）の領域（Ｙ０〜Ｙ１５）に分割される。
【００３６】
図４に示す下段は、色相と彩度とにより表現される色相環４０１を複数の領域４０２〜４０６に分割する例を示す図である。まず、色相環４０１を無彩色領域（低彩度領域）と有彩色領域（高彩度領域）に分ける。上述のように、彩度は、色相環における半径方向の距離で表現でき、色相環の原点に近いほど白、灰色、黒などの無彩色に近づき、逆に原点から離れるほど鮮やかな有彩色となる。そこで、所定の彩度閾値Ｓ’（所定閾値）を設定し、彩度が当該彩度閾値Ｓ’より小さい範囲を、無彩色の領域４０２（Ｈ０）とする。
【００３７】
次に、有彩色領域の分割について説明する。色相は、色相環における位相で表現されるため、色相環上を設定した角度で分割し、有彩色領域を区分する。第１の実施形態では、色空間を４等分、すなわち、９０度間隔で区分色相値を設定し、有彩色領域４０３〜４０６をＨ１〜Ｈ４まで設定する。
【００３８】
色相分割に際しての基準となるＨ１の区分色相値は、タイル画像に含まれる画素を順に走査し、最初に発見された彩度閾値Ｓ’以上の彩度を有する画素の色相値に±４５度加算したものとする。以下、具体例を挙げて説明する。
【００３９】
図５に示す（Ａ）は、図３に示すタイル画像３０８の色相環である。まず、色相環上のＨ１の区分色相値は、タイル画像３０８を順に走査していき、彩度閾値Ｓ’以上を有する画素を発見すると、当該最初に発見した画素（基準画素）の画素値５０１を中心に±４５度で色相環の分割位置を決定する。そして、９０度間隔で区分色相値を設定することで、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４に分割する。色分布５０２、５０３は、タイル画像３０８をすべて走査した後の、画素値の分布を示し、色分布５０２は背景領域３０１の色分布、色分布５０３は文字領域３０３の色分布となる。
【００４０】
図５に示す（Ｂ）は、図３に示すタイル画像３０６の色相環である。まず、色相環上のＨ１の区分色相値は、タイル画像３０６を順に走査し、最初に発見された彩度閾値Ｓ’以上の画素値５０４を中心に±４５度で決定される。そして、更に９０度間隔で区分色相値を設定することで、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４が分割される。色分布５０５、５０６は、タイル画像３０６をすべて走査した後の、画素値の分布を示し、色分布５０５は文字領域３０２の色分布、色分布５０６は背景領域３０１の色分布となる。
【００４１】
図５に示す（Ｃ）は、図３に示すタイル画像３１１の色相環である。まず、色相環上のＨ１の区分色相値は、タイル画像３１１を順に走査し、最初に発見された彩度閾値Ｓ’以上の画素値５０７を中心に±４５度で決定される。そして、更に９０度間隔で区分色相値を設定することで、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４が分割される。色分布５０８、５０９、５１０は、タイル画像３１１をすべて走査した後の、画素値の分布を示し、色分布５０８は背景領域３０１、色分布５０９は画像領域３０４、色分布５１０は文字領域３０３の色分布となる。
【００４２】
尚、以下の説明では、色相と彩度とにより表現される色相環４０１を分割したときの各領域（無彩色領域Ｈ０と、分割された有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４）とをまとめて、色相範囲と呼ぶこととする。
【００４３】
＜頻度分布情報の生成＞
頻度分布生成部２０６は、まず色空間分割部２０５で輝度方向に分割した輝度レベルＹ（Ｙ０〜Ｙ１５）と、色相と彩度で表される色相環を分割して求めた色相範囲Ｈ（Ｈ０〜Ｈ４）とで構成される二次元配列を作る。この二次元配列それぞれの配列要素（ＢＩＮ）に含まれるタイル画像内の画素の出現回数を計数（カウント）する。
【００４４】
図６に示す（Ａ）は、頻度分布の配列を示す図である。この（Ａ）の頻度分布の各ＢＩＮには、各ＢＩＮに対応する輝度レベル及び色相範囲の色情報を持つタイル画像の画素出現数と、カウントされた画素に対応する色情報（色相、彩度、ＲＧＢ）の平均値とを格納する。図中、左側に、配列宣言６０１の一例を示す。
【００４５】
図６に示す（Ｂ）は、頻度分布のデータ構造を示す図である。頻度分布はＢＩＮの配列と色空間分割で定義した有彩色領域の区分の色相値を保持する。頻度分布作成では、画素の色情報がどのＢＩＮに当てはまるか否かを判定し、該当するＢＩＮの画素出現数を加算（インクリメント）する。これと同時にＢＩＮの色情報に、画素の色情報をそれぞれ加算する。
【００４６】
すべてのタイル画像の画素を判定した後、各ＢＩＮの色情報を画素出現数で除算する。すなわち、ＢＩＮに加算された画素の色情報の平均値を算出し、この値を当該ＢＩＮの色情報として確定する。
【００４７】
図５に示す（Ｄ）〜（Ｆ）は、色相範囲及び輝度レベルによって定義された各ＢＩＮの頻度分布の例を示す図である。第１の実施形態で作成される頻度分布は、１つのタイル画像につき、５つの色相範囲の輝度ヒストグラムを作るのと等しい。また、入力画像の色は網点で表現されているため、本来人の目で見えているのは１色であっても、網点構成点の影響で画素単位の色情報にばらつきがある。このため、ヒストグラムでは複数の輝度レベルのＢＩＮに画素が加算されるのが一般的である。
【００４８】
＜代表色の決定＞
代表色選定部２０８は、頻度分布生成部２０６で生成された情報に基づき代表色を決定する。もし、一色多色判定部２０７で１色、すなわち前景が存在しないと判定された場合、タイル画像の代表色はそのタイル画像の画素の色情報の平均値とすればよい。ここでは、一色多色判定で、多色、すなわち前景が存在する場合の代表色決定について詳細を説明する。
【００４９】
タイル画像中の出現頻度が多い色が、当該タイル画像の中で重要な色（代表色）であるとみなせる。しかし、実際には頻度が低くても重要な色も存在する。例えば、文字領域の色は代表色として抽出すべきだが、タイル分割によって文字領域が断片化され、タイル中に占める文字領域の画素数が極端に低くなるケースも多く発生する。
【００５０】
しかし、印刷物は人の目に見やすいように前景と背景の輝度に差をつけてデザインする場合が殆どである。つまり、頻度の大きいＢＩＮと比べて輝度レベルに差があるＢＩＮは代表色とみなせる。これは、領域が細分化されたために、代表色となるべきＢＩＮの画素頻度が大きくなくても、出現する特徴である。
【００５１】
また、隣接する領域同士の色相値に差があれば、人の目に見えやすいデザインとなる。この事例に基づき、重要な色は、タイル画像において互いに異なる色相範囲に出現すると考えられる。
【００５２】
以上のことから、代表色の選定に用いるべきＢＩＮの特徴を以下にまとめる。
＊頻度が高いＢＩＮ
＊頻度が高いＢＩＮと比べて輝度レベルに差があるＢＩＮ
＊色相範囲が異なるＢＩＮ
このため、まず色相範囲毎に代表色の特徴を有するＢＩＮを代表色の候補として選び、その候補から最終的なタイル画像の代表色を決定する。
【００５３】
ここで、代表色選定部２０８が代表色を選定する処理を、図７に示すフローチャートを用いて説明する。Ｓ７０１では、代表色候補選定部２０９が色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）からそれぞれ候補色を選択する。このＳ７０１の詳細な処理を、図８に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５４】
まず、Ｓ８０１では、ある色相範囲での頻度最大のＢＩＮの色情報を候補色に採用し、Ｓ８０２へ遷移する。Ｓ８０２では、この色相範囲に含まれる色の輝度レベルに差があるか否かを判定する。具体的には、無彩色領域Ｈ０ではＨ０の範囲で画素加算されたＢＩＮの数の大小で判断すればよい。
【００５５】
一方、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４における輝度差の有無の判定基準は無彩色領域と異なる。なぜなら、印刷物での有彩色の表現には網点が使われるため、表現したい色は１色であっても網点の構成の関係で画素単位の色情報は輝度差が発生しやすい。このため、画素加算されたＢＩＮの数だけでは、色相範囲中に代表色となるべきＢＩＮが複数存在するか否かを判断することができない。よって、確実に輝度の差があるかを確認するために、ＢＩＮが連続して存在しているか否かを判定基準とする。すなわち、色相範囲中にＢＩＮが連続していれば、輝度レベルに差がないと判断し、逆にＢＩＮが飛び石に存在していれば、この色相範囲は輝度レベルに差があるとみなす。
【００５６】
Ｓ８０２で輝度レベルに差がある（ＹＥＳ）と判定されると、Ｓ８０３へ遷移し、ＮＯであれば、この色相範囲の候補色選定を終了し、他の色相範囲の候補色選定に移行する。このＳ８０３では、Ｓ８０１で選択した頻度最大のＢＩＮに対して同一色相範囲内で最も輝度レベルに差があるＢＩＮの色情報を候補色に採用する。具体的には、頻度最大ＢＩＮから輝度方向に一番離れた位置にあるＢＩＮである。
【００５７】
上述の候補色選定処理を色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）のそれぞれに実行し、候補色選定処理をすべて終了すると、図７に示すＳ７０２へ遷移する。図５に示す例では、ヒストグラムから選択した候補色のＢＩＮは以下のとおりとなる。
＜図５に示す（Ｄ）タイル画像３０８のヒストグラム＞
Ｈ［０］Ｙ［１１］
Ｈ［１］Ｙ［１０］
Ｈ［３］Ｙ［１１］
＜図５に示す（Ｅ）タイル画像３０６のヒストグラム＞
Ｈ［０］Ｙ［１１］
Ｈ［１］Ｙ［１２］
Ｈ［３］Ｙ［９］
Ｈ［４］Ｙ［１０］
＜図５に示す（Ｆ）タイル画像３１１のヒストグラム＞
Ｈ［０］Ｙ［１０］
Ｈ［１］Ｙ［１０］
Ｈ［２］Ｙ［９］
Ｈ［３］Ｙ［１１］
ここで図７に戻り、Ｓ７０２では、候補色が過分割されたＢＩＮかを判定する。図２に示す色空間分割部２０５が設定する色相範囲は基準となる画素の色情報に依存する。このため、状況によっては理想的な色相範囲にならない場合がある。
【００５８】
図５に示す（Ａ）は、背景領域３０１の色分布５０２がＨ１に分布し、文字領域３０２の色分布５０３がＨ３に分布し、理想的に分かれた色相範囲になっている。一方、図５に示す（Ｂ）では、背景領域３０１の色分布５０６がＨ０、Ｈ３、Ｈ４に分布した状態、すなわち、複数の異なる色相範囲に過分割されてしまっている。このように複数の異なる色相範囲に分布している場合、色相範囲毎に選んだ候補色をそのままタイルの代表色に採用してしまうと、本来１色で表現したい領域の色が複数の色になるため、量子化タイル２１５の画質に問題が発生する。
【００５９】
このため、色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）のそれぞれで選定された候補色が色相範囲を過分割されたためにできたＢＩＮか否かをチェックし、最終的な代表色の候補を決定する。尚、過分割判定の詳細を説明する前に、図９を用いて色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）の間の位置関係を表す用語について定義する。
【００６０】
色相環の中心から、径に沿って隣接する位置関係を径方向９０１と定義する。これは、無彩色領域Ｈ０と隣接する有彩色領域（Ｈ１〜Ｈ４それぞれ）との組み合わせである。
【００６１】
また、色相環の円周に沿って隣接する位置関係を周方向９０２と定義する。これは、隣接する有彩色領域（Ｈ１〜Ｈ４）同士の組み合わせである。例えば、有彩色領域Ｈ１に周方向で隣接する有彩色領域は有彩色領域Ｈ２とＨ４の２つがある。
【００６２】
本実施形態では、色相を用いた色空間を使用しており、径方向もしくは周方向で隣接する色相範囲に属するＢＩＮを比較対象とする。そのため、判定対象ＢＩＮによって、過分割か判定する際の比較対象にするＢＩＮの位置や数が異なる。
【００６３】
そこで、過分割か否かを判定するＢＩＮに対する、比較対象のＢＩＮの位置関係について、図１０を用いて説明する。図１０に示す（Ａ）のように、過分割か否かを判定する対象となるＢＩＮが無彩色領域Ｈ０にある場合、このＢＩＮの比較対象は、径方向９０１に位置する４つの有彩色領域に属し且つ同じ輝度レベルを有するＢＩＮである。
【００６４】
また、図１０に示す（Ｂ）のように、対象となるＢＩＮが有彩色領域Ｈ１にある場合、このＢＩＮの径方向９０１に位置するＢＩＮは、無彩色領域Ｈ０に属し且つ同じ輝度レベルを有するＢＩＮだけである。更に、図１０に示す（Ｃ）のように、有彩色領域Ｈ１にあるＢＩＮの周方向９０２に接する有彩色領域Ｈ２、Ｈ４に属し且つ同じ輝度レベルを有するＢＩＮも比較対象にする。
【００６５】
このように、判定対象が無彩色領域Ｈ０に属するＢＩＮの場合、径方向９０１に接する有彩色領域のＢＩＮと過分割判定を行う。また、判定対象が有彩色領域（Ｈ１〜Ｈ４のいずれか）に属するＢＩＮの場合、径方向９０１に接する無彩色領域のＢＩＮと、周方向９０２に接する有彩色領域のＢＩＮに対して過分割判定を行う。
【００６６】
ここで、候補色の過分割判定処理（Ｓ７０２）の詳細を、図１１に示すフローチャートを用いて説明する。まずＳ１１０１では、判定する対象ＢＩＮが無彩色領域Ｈ０にあるか、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４にあるかを判定する。判定の結果、対象ＢＩＮが無彩色領域Ｈ０であれば、Ｓ１１０２へ、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４であれば、Ｓ１１０３へ遷移する。このＳ１１０２では、径方向判定部２１１が対象ＢＩＮと径方向９０１に接するＢＩＮに対して過分割か否かを判定する。
【００６７】
径方向過分割判定処理（Ｓ１１０２）の詳細を、図１２に示すフローチャートを用いて説明する。Ｓ１２０１では、判定対象ＢＩＮの色情報の彩度と、無彩色領域と有彩色領域の境界である彩度閾値Ｓ’が十分近いかを判定する。ここで、近ければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１２０２へ、ＮＯであれば、この対象ＢＩＮは径方向に過分割ではないと判定し、この処理を終了する。Ｓ１２０２では、判定対象ＢＩＮと径方向９０１に隣接する比較対象ＢＩＮの色情報を取得し、Ｓ１２０３へ遷移する。
【００６８】
尚、判定対象ＢＩＮに対して、径方向９０１に隣接する比較対象ＢＩＮとは、図１０を用いて説明したとおりである。この場合、判定対象ＢＩＮが無彩色領域Ｈ０であるので、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４にある４つのＢＩＮが比較対象になる（図１０に示す（Ａ）に相当する）。
【００６９】
Ｓ１２０３では、Ｓ１２０２で取得した隣接するＢＩＮの彩度と、彩度閾値Ｓ’が十分近いかを判定する。判定の結果、ＹＥＳであれば、Ｓ１２０４へ遷移し、ＮＯであれば、この処理を終了する。
【００７０】
Ｓ１２０４では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮとの色相を比較する。これは、図１３に示すように、お互いのＢＩＮの彩度が領域の境界となる彩度閾値Ｓ’に近くても、色相の差がある場合がある。このような関係では、判定対象ＢＩＮは過分割とはいえないため、色相を比較する処理を実行する。ＹＥＳであれば、Ｓ１２０５へ遷移し、ＮＯであれば、この処理を終了する。
【００７１】
Ｓ１２０５では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮの加算画素数を比較する。判定対象ＢＩＮの画素数が隣接する比較対象ＢＩＮより小さければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１２０６へ遷移し、判定対象ＢＩＮは径方向過分割ＢＩＮと判定する。後述するように、過分割と判定されたＢＩＮの候補色は代表色として選定されないようにする。一方、ＮＯであれば、この終了を終了する。
【００７２】
ここで図１１に戻り、Ｓ１１０１で判定対象ＢＩＮが有彩色領域と判定された場合、Ｓ１１０３へ遷移し、径方向過分割判定処理を行う。この場合、取得する隣接ＢＩＮは色相範囲が無彩色領域Ｈ０にある１つのＢＩＮを比較対象として、上述した図１２と同様の処理を行うことになる。尚、図１２のＳ１２０２で取得する隣接ＢＩＮの数が違うが、他の処理は同じであるため、説明は省く。
【００７３】
Ｓ１１０３の径方向過分割判定処理が終了すると、Ｓ１１０４へ遷移し、周方向判定部２１２が判定対象ＢＩＮと周方向９０２に隣接する比較対象ＢＩＮに対して過分割か否かを判定する。この周方向過分割判定処理（Ｓ１１０４）の詳細を、図１４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７４】
周方向９０２に隣接するＢＩＮは、図１０に示す（Ｃ）のように、注目する判定対象ＢＩＮに対して時計回りと反時計回りの方向に隣接する２つの比較対象ＢＩＮが存在する。このため、この処理では、まず時計回りに隣接するＢＩＮに対する過分割判定を行い、次に反時計回りに隣接するＢＩＮに対する過分割判定を実施する。
【００７５】
Ｓ１４０１では、判定対象ＢＩＮに対して周方向時計回りに隣接する比較対象ＢＩＮの色情報を取得し、Ｓ１４０２へ遷移する。Ｓ１４０２では、判定対象ＢＩＮと先に取得した隣接する比較対象ＢＩＮとの色相を比較する。色相が十分近ければ（ＹＥＳであれば）Ｓ１４０３へ遷移し、ＮＯであればＳ１４０５へ遷移する。
【００７６】
Ｓ１４０３では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮの加算画素数を比較する。判定対象ＢＩＮの画素数が隣接するＢＩＮより小さければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１４０４へ遷移し、この判定対象ＢＩＮは周方向９０２に過分割と判定する。後述するように、過分割と判定されたＢＩＮの候補色は代表色として選定されないようにする。一方、ＮＯであれば、Ｓ１４０５へ遷移する。
【００７７】
Ｓ１４０５では、判定対象ＢＩＮに対して周方向反時計回りに隣接する比較対象ＢＩＮの色情報を取得し、Ｓ１４０６へ遷移する。Ｓ１４０６では、判定対象ＢＩＮと先に取得した隣接する比較対象ＢＩＮとの色相を比較する。色相が十分近ければ（ＹＥＳであれば）Ｓ１４０７へ遷移し、ＮＯであれば、この処理を終了する。
【００７８】
Ｓ１４０７では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮの加算画素数を比較する。判定対象ＢＩＮの画素数が隣接ＢＩＮより小さければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１４０８へ遷移し、この判定対象ＢＩＮは周方向９０２に過分割と判定する。後述するように、過分割と判定されたＢＩＮの候補色は代表色として選定されないようにする。一方、ＮＯであれば、この処理を終了する。以上の処理により、図７に示す候補色の過分割判定処理（Ｓ７０２）が終了する。
【００７９】
ここで図７に戻り、Ｓ７０３では、各候補色について過分割と判定されたＢＩＮであるか否か判定し、過分割と判定された候補色であれば（ＹＥＳであれば）、当該候補色を代表色に採択することなく、この処理を終了する。一方、候補色が過分割でなければ（ＮＯであれば）、Ｓ７０４へ遷移し、その候補色をタイルの代表色に採択する。
【００８０】
上述した候補色の過分割判定処理を行い、最終的な代表色を採択するまでを図５に示すヒストグラムの候補色を例に説明する。
＊タイル画像３０８の場合
図５に示す（Ｄ）のタイル画像３０８から求めたヒストグラムの場合、当該ヒストグラムから選定される候補色は、上述したように、Ｈ［０］Ｙ［１１］、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の３つである。
【００８１】
まず、Ｈ［０］Ｙ［１１］は無彩色のＢＩＮなので、径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＨ［１］Ｙ［１１］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の２つのＢＩＮに対して径方向過分割判定を行う。ここで、Ｈ［０］Ｙ［１１］と彩度及び色相が近いのはＨ［１］Ｙ［１１］であり、Ｈ［０］Ｙ［１１］の画素数がＨ［１］Ｙ［１１］の画素数よりも少ない。よって、Ｈ［０］Ｙ［１１］を径方向に過分割と判定する。
【００８２】
次に、Ｈ［１］Ｙ［１０］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［１］Ｙ［１０］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに属する画素がカウントされていないので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［１］Ｙ［１０］に径方向に隣接するＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１０］であり、互いに彩度及び色相が近い。しかし、画素数を比べるとＨ［１］Ｙ［１０］の方が多いので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は径方向に過分割と判定しない。よって、Ｈ［１］Ｙ［１０］の色情報を代表色に採択する。
【００８３】
次に、Ｈ［３］Ｙ［１１］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［３］Ｙ［１１］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに画素が存在しないので、Ｈ［３］Ｙ［１１］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［３］Ｙ［１１］に径方向に隣接するＨ［０］Ｙ［１１］は彩度は近いが、色相は離れている。よって、Ｈ［３］Ｙ［１１］は径方向も過分割ではなく、Ｈ［３］Ｙ［１１］の色情報を代表色に採択する。
【００８４】
従って、タイル画像３０８の場合、最終的な代表色は、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の２つの色情報となる。
＊タイル画像３０６の場合
図５に示す（Ｅ）のタイル画像３０６の場合、ヒストグラムから選定される候補色は、Ｈ［０］Ｙ［１１］、Ｈ［１］Ｙ［１２］、Ｈ［３］Ｙ［９］、Ｈ［４］Ｙ［１０］の４つである。
【００８５】
まず、Ｈ［０］Ｙ［１１］は、無彩色のＢＩＮなので、径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＨ［１］Ｙ［１１］、Ｈ［３］Ｙ［１１］、Ｈ［４］Ｙ［１１］の３つのＢＩＮに対して径方向過分割判定を行う。ここで、Ｈ［０］Ｙ［１１］と彩度及び色相が近いのはＨ［３］Ｙ［１１］、Ｈ［４］Ｙ［１１］であり、Ｈ［０］Ｙ［１１］の画素数がＨ［３］Ｙ［１１］の画素数よりも少ないため、Ｈ［０］Ｙ［１１］を径方向に過分割と判定する。
【００８６】
次に、Ｈ［１］Ｙ［１２］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［１］Ｙ［１２］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに画素がカウントされていないので、Ｈ［１］Ｙ［１２］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［１］Ｙ［１２］に径方向に隣接するＢＩＮにも画素がないので、径方向にも過分割ではない。よって、Ｈ［１］Ｙ［１２］の色情報を代表色に採択する。
【００８７】
次に、Ｈ［３］Ｙ［９］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［３］Ｙ［９］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［４］Ｙ［９］であり、色相は近いが、画素数はＨ［３］Ｙ［９］の方が多いので、Ｈ［３］Ｙ［９］は周方向に過分割ではないと判定する。よって、Ｈ［３］Ｙ［９］の色情報を代表色に採択する。
【００８８】
次に、Ｈ［４］Ｙ［１０］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［４］Ｙ［１０］に径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１０］であり、互いに彩度及び色相が近い。しかし、画素数を比べるとＨ［４］Ｙ［１０］の方が多いので、Ｈ［４］Ｙ［１０］は径方向に過分割ではないと判定する。
【００８９】
次に、Ｈ［４］Ｙ［１０］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮにはＨ［３］Ｙ［１０］があり、色相は近いが、画素数はＨ［４］Ｙ［１０］の方が少ないため、Ｈ［４］Ｙ［１０］を周方向に過分割と判定する。
【００９０】
従って、タイル画像３０６の場合、最終的な代表色は、Ｈ［１］Ｙ［１２］、Ｈ［３］Ｙ［９］の２つの色情報となる。
＊タイル画像３１１の場合
図５に示す（Ｆ）のタイル画像３１１の場合、ヒストグラムから選定される候補色は、Ｈ［０］Ｙ［１０］、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［２］Ｙ［９］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の４つである。
【００９１】
まず、Ｈ［０］Ｙ［１０］は無彩色のＢＩＮなので、径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＨ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［２］Ｙ［１０］、Ｈ［３］Ｙ［１０］の３つのＢＩＮに対して径方向過分割判定を行う。ここで、Ｈ［０］Ｙ［１０］と彩度及び色相が近いのはＨ［１］Ｙ［１０］であり、Ｈ［０］Ｙ［１０］の画素数がＨ［１］Ｙ［１０］よりも少ないため、Ｈ［０］Ｙ［１０］を径方向に過分割と判定する。
【００９２】
次に、Ｈ［１］Ｙ［１０］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［１］Ｙ［１０］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮにはＨ［２］Ｙ［１０］があるが、各ＢＩＮの色相が離れているので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は周方向に過分割ではないと判定する。Ｈ［１］Ｙ［１０］に径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１０］であり、互いに彩度及び色相が近い。しかし、画素数を比べるとＨ［１］Ｙ［１０］の方が多いので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は径方向に過分割ではないと判定する。よって、Ｈ［１］Ｙ［１０］を代表色に採択する。
【００９３】
次に、Ｈ［２］Ｙ［９］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［２］Ｙ［９］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［１］Ｙ［９］、Ｈ［３］Ｙ［９］であるが、どちらのＢＩＮも色相が離れているので、Ｈ［２］Ｙ［９］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［２］Ｙ［９］に径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮが存在しないので、径方向に過分割ではない。よって、Ｈ［２］Ｙ［９］を代表色に採択する。
【００９４】
次に、Ｈ［３］Ｙ［１１］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［３］Ｙ［１１］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに画素がカウントされていないので、Ｈ［３］Ｙ［１１］は周方向に過分割ではない。Ｈ［３］Ｙ［１１］に径方向に隣接するＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１１］であるが、当該ＢＩＮの彩度及び色相が離れているため、Ｈ［３］Ｙ［１１］は径方向に過分割ではないと判定する。よって、Ｈ［３］Ｙ［１１］を代表色に採択する。
【００９５】
従って、タイル画像３１１の場合、最終的な代表色は、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［２］Ｙ［９］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の３つとなる。
【００９６】
第１の実施形態によれば、頻度分布を作成する際の色空間分割で発生した過分割ＢＩＮの判定に関し、ＢＩＮの色相範囲によって比較するパラメータを最適化することで、計算コストを抑え、高画質な量子化画像を得ることが容易になる。
【００９７】
［変形例］
上述した第１の実施形態では、対象ＢＩＮが有彩色の場合の過分割判定において径方向過分割判定の後に、周方向過分割判定を行っているが、この順番を逆にしてもよい。
【００９８】
また、第１の実施形態では、周方向の過分割判定において時計回りに隣接するＢＩＮの判定の後に、反時計回りに隣接するＢＩＮの判定を行っている。しかし、この２つの隣接するＢＩＮそれぞれに対して色相を比較できればよく、比較する順番はどちらでもよい。
【００９９】
更に、第１の実施形態では、径方向の過分割判定において径方向に隣接するＢＩＮを彩度で比較する際に、彩度閾値の比較と、互いのＢＩＮの彩度値との比較をそれぞれ行っている。しかし、対象ＢＩＮと隣接するＢＩＮの彩度が近いか否かが分かればよく、互いの彩度値の比較だけ実施してもよい。
【０１００】
また、第１の実施形態では、代表色選定において候補色を決めた後に、過分割判定を行っているが、候補色選定前に過分割判定を実施し、予めヒストグラムから過分割となったＢＩＮを省いた後に、代表色を決定してもよい。
【０１０１】
［他の実施形態］
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像の代表色を選定して減色処理を行う画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報の電子化が進み、紙文書を保存するのではなく、紙文書をスキャナ等で読み込み、電子データとして保存し、その電子データを他装置に送信するシステムが普及している。また、紙文書そのものに使われる色も白黒の２値からカラー化（多値化）が進んでいる。
【０００３】
電子データとして保存される電子文書には、可読性向上や高圧縮性を実現させるために文字部は鮮明な色が、背景は均一な色が求められている。しかし、実際に紙文書を電子化する際には、各種のノイズやにじみ、むらなどが発生する。特に、スクリーン等を使用したハーフトーンで構成されたカラー文書では、スクリーンの構成要素（網点と称す）そのものの色に起因したにじみ、むらなどが発生し、可読性や画質に影響を及ぼす。
【０００４】
このため、文書の電子化処理において、画像中から代表色を選定し減色する減色処理を行うのが一般的である。
【０００５】
スキャン画像の減色処理は、一般的にスキャナや複合機などの機器に組み込み、リアルタイムで稼働させることが想定される。よって、減色処理には高精度もさることながら、高速化と省メモリ化が求められる。
【０００６】
特許文献１では、入力画像を規定のサイズのタイルに分割し、タイルの中で一番初めに発見された所定閾値以上の彩度を有する画素の色相値によって色相と彩度で構成される色空間を分割したヒストグラムを生成する。そして、このヒストグラムからタイルの代表色を選定し、タイルの中の画素の色情報を代表色に置換して減色処理する技術が開示されている。
【０００７】
特許文献２では、入力画像を、ＲＧＢ色空間上でＲＧＢそれぞれ規定の階調に落としたインデックスカラー画像を生成する。そして、インデックスカラー画像の色情報（インデックスカラー画像に含まれる色の平均値）をインデックスカラー画像に加算した画素数順に順次比較し、一定の閾値より差が小さければ、インデックスカラー画像を統合して減色処理する技術が公開されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−２６８４３８号公報
【特許文献２】特開２００３−３０９７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１では、色相の分割の基準はタイルの中で一番初めに発見された所定閾値以上の彩度を有する画素に依存する。このため、タイル分割の位置によっては図５に示す（Ｂ）のように、本来区分したい色相の範囲で分割されず、同一色にしたい色分布が過度に分割される場合があり、高画質なタイル画像が得られなかった。
【００１０】
一方、特許文献２では、類似した色を統合する際に、ＲＧＢの３つの色成分を使って各色の色距離を計算している。特許文献２に開示される減色処理は計算コストが大きくなる問題があった。
【００１１】
本発明は、特許文献１のように画像を色相と彩度で構成される色空間を分割して代表色を選定する装置において、同一色にすべき色が過度に分割されないようにする処理を簡易に行う装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の画像処理装置は、彩度と色相とによって構成される色相環を所定の基準に基づいて分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定める色空間分割手段と、
第１の画像データに含まれる画素を対象として、前記色空間分割手段で決定された各配列要素に属する画素数を計数することにより頻度分布を作成するとともに、各配列要素に属する画素の色情報の平均値を当該配列要素ごとの色情報として求める頻度分布作成手段と、
前記頻度分布作成手段で作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する候補色選定手段と、
前記候補色選定手段で選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する代表色選定手段と、
前記第１の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記選定された代表色を用いて置換する置換手段と、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、代表色が過度に分割されているかどうか簡易に判定することで、減色処理の負荷を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態による画像処理システムの全体構成を示すブロック図。
【図２】画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図。
【図３】（Ａ）は入力画像の一例を示す図、（Ｂ）は複数のタイル画像を示す図。
【図４】ＨＳＶ色空間を説明するための図。
【図５】（Ａ）〜（Ｃ）は色相環を示す図、（Ｄ）〜（Ｆ）はヒストグラムを示す図。
【図６】（Ａ）は頻度分布を示す図、（Ｂ）は頻度分布のデータ構造を示す図。
【図７】代表色を選定する処理を示すフローチャート。
【図８】候補色選定処理（Ｓ７０１）の詳細を示すフローチャート。
【図９】色相範囲の位置関係を表す用語を説明するための図。
【図１０】過分割ＢＩＮか否かを判定するＢＩＮの位置関係を示す図。
【図１１】過分割判定の詳細な処理を示すフローチャート。
【図１２】径方向過分割判定処理（Ｓ１１０２）の詳細を示すフローチャート。
【図１３】色相に差がある場合の処理を説明するための図。
【図１４】周方向過分割判定処理（Ｓ１１０４）の詳細を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら発明を実施するための形態について詳細に説明する。尚、以下の実施形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。
【００１６】
［第１の実施形態］
まず、第１の実施形態として、本発明に係る画像処理装置と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）とがネットワークを介して相互に接続される画像処理システムを例に挙げて説明する。
【００１７】
＜システム構成＞
図１は、第１の実施形態による画像処理システムの全体構成を示すブロック図である。画像処理装置１００は、原稿画像を読み取り、画像データを生成するスキャナ１０１及び外部装置とデータの入出力を行うためのネットワークＩ／Ｆ１０５を備えている。一方、ＰＣ１２０は、画像処理装置１００とＬＡＮ１１０などのネットワークで接続され、画像処理装置１００から送信されたデータを受信する。
【００１８】
画像処理装置１００は、スキャナ１０１により読み取った画像データ又はネットワークＩ／Ｆ１０５を介して外部装置から取得した画像データに画像処理を施すための処理プログラムを実行するＣＰＵ１０２を有する。更に、画像処理装置１００は、処理プログラムを実行する際のワークメモリやデータの一時的な保存等に利用されるメモリ１０３、及びプログラムやデータを格納するハードディスク１０４を備えている。
【００１９】
図２は、画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。尚、以下で説明する処理部は、ＣＰＵ１０２が各種の処理プログラムを実行することによって実現されることを想定するが、その一部又は全部を電気回路（ＡＳＩＣ等）で構成するようにしてもよい。
【００２０】
図２において、画像入力部２０１は、スキャナ１０１により読み取った画像データ又はネットワークＩ／Ｆ１０５を介して外部装置から取得した画像データを入力する。ここでは、入力される画像データは、ＲＧＢの色空間で表現され、解像度が６００ｄｐｉとして生成されたカラー画像であるとして説明する。尚、画素値としては、２４ビット（各色８ビット）で表現され、各色０〜２５５の値をとり得る。
【００２１】
図３に示す（Ａ）は、画像入力部２０１から入力された入力画像の一例を示す図である。入力画像３００の色情報は、背景領域３０１、文字領域３０２、画像領域３０４でそれぞれ異なり、領域３０３は背景領域３０１と文字領域３０２との境界で発生したにじみとする。ここで、背景領域３０１は有彩色青系、文字領域３０２は有彩色黄色系、画像領域３０４は有彩色赤系で色は網点で表現している。尚、にじみは、原稿に元々存在するもの（印刷時に生じたもの）に由来するか、スキャナ１０１による原稿画像の読み取り時に生じるものである。
【００２２】
ここで図２に戻り、タイル分割部２０２は、画像入力部２０１が入力した画像データを予め定められたサイズの複数のタイル画像（第１の画像データ）に分割する。タイル状に分割して順に処理していくことで、処理時に必要となるメモリ量を少なくすることができる。図３に示す（Ｂ）は、分割された複数のタイル画像３０５〜３１３を示す図であり、この例では、入力画像３００を、３２画素四方を１単位として９分割したものである。尚、以下の処理は、タイル単位に分割した分割タイル画像２０３に対して実行する。
【００２３】
ここで図２に戻り、ヒストグラム生成部２０４は、色空間分割部２０５、頻度分布生成部２０６で構成される。色空間分割部２０５で用いられる色空間は、ＨＳＶ色空間のため、色空間分割部２０５にはＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間への変換処理が含まれる。尚、ヒストグラム生成部２０４の詳細については更に後述する。
【００２４】
一色多色判定部２０７は、タイル画像が背景のみ（１色）か、前景があるのか（多色）を判定する。ここではヒストグラムの分散（画素が加算されたＢＩＮの数、ＢＩＮが存在する色相範囲の数及び輝度レベルの数）を参照し、分散が所定の値より大きい場合は多色、そうでない場合は１色とする。ここで、ＢＩＮは、度数分布を表現するヒストグラムにおける配列要素である。
【００２５】
代表色選定部２０８は、ヒストグラム生成部２０４が生成したヒストグラムからタイル画像内の代表色の色（代表色情報２１３）を決定する。この代表色選定部２０８は、代表色候補選定部２０９及び過分割ＢＩＮ判定部２１０を有する。尚、代表色選定部２０８の詳細は更に後述する。
【００２６】
色置換部２１４は、分割タイル画像２０３の画素単位の色と代表色選定部２０８で決定された代表色情報２１３との色間の距離を求め、入力画像に最も距離が近い代表色に色を置き換える量子化処理を行う。この結果、タイル単位に減色処理が行われた量子化タイル２１５が生成される。
【００２７】
この例では、色置換部２１４は、注目画素と代表色のＲＧＢ空間のユークリッド距離を計算しているが、色空間、距離算出方法はこれに限られるものではない。
【００２８】
次に、本発明に係る画像処理装置のヒストグラム生成部２０４、代表色選定部２０８について詳細に説明する。まず、ヒストグラム生成部２０４の色空間分割部２０５における色空間分割処理を説明する。
【００２９】
＜色空間分割＞
色空間分割部２０５は、頻度分布生成部２０６の頻度分布情報を生成するために用いる複数のＢＩＮを決定する。
【００３０】
まず、各画素に対応するＲＧＢ画素値から、ＨＳＶ色空間の色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）の値、及びＹＵＶ色空間の輝度（Ｙ）の値を導出する。ＨＳＶ色空間は、図４に示すような色相（Hue）、彩度（Saturation）、明度（Value）により構成される円錐として示される。ここで、半径方向が彩度であり、円錐の中心線からの距離に対応する０〜１の値により表される。円の中心（Ｓ＝０）では無彩色であり、遠い方（１に近い値）がより鮮やかな有彩色になる。また、色相は円周方向（円の角度方向）に対応しており、０〜３６０度の値により色相を表現する。例えば、０度は赤系の色、５０度は黄系の色、１２０度は緑系の色、２００度は青系の色に対応する。明度Ｖは色の明るさを示し、０〜１００（％）の値で示され、値が大きくなるにつれ明るくなる。尚、０％は黒色、１００％は白色に対応している。
【００３１】
ＲＧＢ画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の値の最大値をＭＡＸとし、最小値をＭＩＮとしたとき、ＨＳＶ画素値（Ｈ，Ｓ，Ｖ）の各値は以下のように算出される。
【００３２】
Ｈ＝６０×（Ｇ−Ｂ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）＋０ ｉｆ ＭＡＸ＝Ｒ
Ｈ＝６０×（Ｂ−Ｒ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）＋１２０ ｉｆ ＭＡＸ＝Ｇ
Ｈ＝６０×（Ｒ−Ｇ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）＋２４０ ｉｆ ＭＡＸ＝Ｂ
Ｓ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）
Ｖ＝ＭＡＸ
ここで、ＲＧＢの各値は、０〜２５５の範囲で表されるものとする。尚、ＨＳＶ色空間の明度Ｖよりも、ＹＵＶ色空間の輝度Ｙの方がより人間の目で見た場合の明るさの感覚に近い。このため、第１の実施形態においては、明度Ｖの替わりにＹＵＶ色空間の輝度Ｙを用いる。
【００３３】
すなわち、第１の実施形態では、ＨＳＶ色空間の色相及び彩度と、ＹＵＶ色空間の輝度とを用いるものとする。以下では、ＨＳＶ色空間の色相及び彩度、ＹＵＶ色空間の輝度により表される色空間をＹ／ＨＳ色空間と呼ぶ。尚、輝度Ｙの値は、ＲＧＢ画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から以下のように算出される。
【００３４】
Ｙ＝０．２９８９１×Ｒ＋０．５８６６１×Ｇ＋０．１１４４８×Ｂ
上記の数式により、ＲＧＢ画素値から、Ｈ，Ｓ，Ｙの値が算出できる。
【００３５】
次に、色相及び彩度における閾値と、輝度における閾値とを設定することにより色空間を分割する。輝度方向については、一次元の線形であるため、輝度値を所定の輝度閾値に基づいて分割するとよい。以下では、輝度レベルを１６段階に設定した場合を例に挙げて説明する。このとき、各輝度値間の１５個（所定のＰ個）の輝度閾値に基づいて、１６個（Ｐ＋１個）の領域（Ｙ０〜Ｙ１５）に分割される。
【００３６】
図４に示す下段は、色相と彩度とにより表現される色相環４０１を複数の領域４０２〜４０６に分割する例を示す図である。まず、色相環４０１を無彩色領域（低彩度領域）と有彩色領域（高彩度領域）に分ける。上述のように、彩度は、色相環における半径方向の距離で表現でき、色相環の原点に近いほど白、灰色、黒などの無彩色に近づき、逆に原点から離れるほど鮮やかな有彩色となる。そこで、所定の彩度閾値Ｓ’（所定閾値）を設定し、彩度が当該彩度閾値Ｓ’より小さい範囲を、無彩色の領域４０２（Ｈ０）とする。
【００３７】
次に、有彩色領域の分割について説明する。色相は、色相環における位相で表現されるため、色相環上を設定した角度で分割し、有彩色領域を区分する。第１の実施形態では、色空間を４等分、すなわち、９０度間隔で区分色相値を設定し、有彩色領域４０３〜４０６をＨ１〜Ｈ４まで設定する。
【００３８】
色相分割に際しての基準となるＨ１の区分色相値は、タイル画像に含まれる画素を順に走査し、最初に発見された彩度閾値Ｓ’以上の彩度を有する画素の色相値に±４５度加算したものとする。以下、具体例を挙げて説明する。
【００３９】
図５に示す（Ａ）は、図３に示すタイル画像３０８の色相環である。まず、色相環上のＨ１の区分色相値は、タイル画像３０８を順に走査していき、彩度閾値Ｓ’以上を有する画素を発見すると、当該最初に発見した画素（基準画素）の画素値５０１を中心に±４５度で色相環の分割位置を決定する。そして、９０度間隔で区分色相値を設定することで、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４に分割する。色分布５０２、５０３は、タイル画像３０８をすべて走査した後の、画素値の分布を示し、色分布５０２は背景領域３０１の色分布、色分布５０３は文字領域３０３の色分布となる。
【００４０】
図５に示す（Ｂ）は、図３に示すタイル画像３０６の色相環である。まず、色相環上のＨ１の区分色相値は、タイル画像３０６を順に走査し、最初に発見された彩度閾値Ｓ’以上の画素値５０４を中心に±４５度で決定される。そして、更に９０度間隔で区分色相値を設定することで、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４が分割される。色分布５０５、５０６は、タイル画像３０６をすべて走査した後の、画素値の分布を示し、色分布５０５は文字領域３０２の色分布、色分布５０６は背景領域３０１の色分布となる。
【００４１】
図５に示す（Ｃ）は、図３に示すタイル画像３１１の色相環である。まず、色相環上のＨ１の区分色相値は、タイル画像３１１を順に走査し、最初に発見された彩度閾値Ｓ’以上の画素値５０７を中心に±４５度で決定される。そして、更に９０度間隔で区分色相値を設定することで、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４が分割される。色分布５０８、５０９、５１０は、タイル画像３１１をすべて走査した後の、画素値の分布を示し、色分布５０８は背景領域３０１、色分布５０９は画像領域３０４、色分布５１０は文字領域３０３の色分布となる。
【００４２】
尚、以下の説明では、色相と彩度とにより表現される色相環４０１を分割したときの各領域（無彩色領域Ｈ０と、分割された有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４）とをまとめて、色相範囲と呼ぶこととする。
【００４３】
＜頻度分布情報の生成＞
頻度分布生成部２０６は、まず色空間分割部２０５で輝度方向に分割した輝度レベルＹ（Ｙ０〜Ｙ１５）と、色相と彩度で表される色相環を分割して求めた色相範囲Ｈ（Ｈ０〜Ｈ４）とで構成される二次元配列を作る。この二次元配列それぞれの配列要素（ＢＩＮ）に含まれるタイル画像内の画素の出現回数を計数（カウント）する。
【００４４】
図６に示す（Ａ）は、頻度分布の配列を示す図である。この（Ａ）の頻度分布の各ＢＩＮには、各ＢＩＮに対応する輝度レベル及び色相範囲の色情報を持つタイル画像の画素出現数と、カウントされた画素に対応する色情報（色相、彩度、ＲＧＢ）の平均値とを格納する。図中、左側に、配列宣言６０１の一例を示す。
【００４５】
図６に示す（Ｂ）は、頻度分布のデータ構造を示す図である。頻度分布はＢＩＮの配列と色空間分割で定義した有彩色領域の区分の色相値を保持する。頻度分布作成では、画素の色情報がどのＢＩＮに当てはまるか否かを判定し、該当するＢＩＮの画素出現数を加算（インクリメント）する。これと同時にＢＩＮの色情報に、画素の色情報をそれぞれ加算する。
【００４６】
すべてのタイル画像の画素を判定した後、各ＢＩＮの色情報を画素出現数で除算する。すなわち、ＢＩＮに加算された画素の色情報の平均値を算出し、この値を当該ＢＩＮの色情報として確定する。
【００４７】
図５に示す（Ｄ）〜（Ｆ）は、色相範囲及び輝度レベルによって定義された各ＢＩＮの頻度分布の例を示す図である。第１の実施形態で作成される頻度分布は、１つのタイル画像につき、５つの色相範囲の輝度ヒストグラムを作るのと等しい。また、入力画像の色は網点で表現されているため、本来人の目で見えているのは１色であっても、網点構成点の影響で画素単位の色情報にばらつきがある。このため、ヒストグラムでは複数の輝度レベルのＢＩＮに画素が加算されるのが一般的である。
【００４８】
＜代表色の決定＞
代表色選定部２０８は、頻度分布生成部２０６で生成された情報に基づき代表色を決定する。もし、一色多色判定部２０７で１色、すなわち前景が存在しないと判定された場合、タイル画像の代表色はそのタイル画像の画素の色情報の平均値とすればよい。ここでは、一色多色判定で、多色、すなわち前景が存在する場合の代表色決定について詳細を説明する。
【００４９】
タイル画像中の出現頻度が多い色が、当該タイル画像の中で重要な色（代表色）であるとみなせる。しかし、実際には頻度が低くても重要な色も存在する。例えば、文字領域の色は代表色として抽出すべきだが、タイル分割によって文字領域が断片化され、タイル中に占める文字領域の画素数が極端に低くなるケースも多く発生する。
【００５０】
しかし、印刷物は人の目に見やすいように前景と背景の輝度に差をつけてデザインする場合が殆どである。つまり、頻度の大きいＢＩＮと比べて輝度レベルに差があるＢＩＮは代表色とみなせる。これは、領域が細分化されたために、代表色となるべきＢＩＮの画素頻度が大きくなくても、出現する特徴である。
【００５１】
また、隣接する領域同士の色相値に差があれば、人の目に見えやすいデザインとなる。この事例に基づき、重要な色は、タイル画像において互いに異なる色相範囲に出現すると考えられる。
【００５２】
以上のことから、代表色の選定に用いるべきＢＩＮの特徴を以下にまとめる。
＊頻度が高いＢＩＮ
＊頻度が高いＢＩＮと比べて輝度レベルに差があるＢＩＮ
＊色相範囲が異なるＢＩＮ
このため、まず色相範囲毎に代表色の特徴を有するＢＩＮを代表色の候補として選び、その候補から最終的なタイル画像の代表色を決定する。
【００５３】
ここで、代表色選定部２０８が代表色を選定する処理を、図７に示すフローチャートを用いて説明する。Ｓ７０１では、代表色候補選定部２０９が色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）からそれぞれ候補色を選択する。このＳ７０１の詳細な処理を、図８に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５４】
まず、Ｓ８０１では、ある色相範囲での頻度最大のＢＩＮの色情報を候補色に採用し、Ｓ８０２へ遷移する。Ｓ８０２では、この色相範囲に含まれる色の輝度レベルに差があるか否かを判定する。具体的には、無彩色領域Ｈ０ではＨ０の範囲で画素加算されたＢＩＮの数の大小で判断すればよい。
【００５５】
一方、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４における輝度差の有無の判定基準は無彩色領域と異なる。なぜなら、印刷物での有彩色の表現には網点が使われるため、表現したい色は１色であっても網点の構成の関係で画素単位の色情報は輝度差が発生しやすい。このため、画素加算されたＢＩＮの数だけでは、色相範囲中に代表色となるべきＢＩＮが複数存在するか否かを判断することができない。よって、確実に輝度の差があるかを確認するために、ＢＩＮが連続して存在しているか否かを判定基準とする。すなわち、色相範囲中にＢＩＮが連続していれば、輝度レベルに差がないと判断し、逆にＢＩＮが飛び石に存在していれば、この色相範囲は輝度レベルに差があるとみなす。
【００５６】
Ｓ８０２で輝度レベルに差がある（ＹＥＳ）と判定されると、Ｓ８０３へ遷移し、ＮＯであれば、この色相範囲の候補色選定を終了し、他の色相範囲の候補色選定に移行する。このＳ８０３では、Ｓ８０１で選択した頻度最大のＢＩＮに対して同一色相範囲内で最も輝度レベルに差があるＢＩＮの色情報を候補色に採用する。具体的には、頻度最大ＢＩＮから輝度方向に一番離れた位置にあるＢＩＮである。
【００５７】
上述の候補色選定処理を色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）のそれぞれに実行し、候補色選定処理をすべて終了すると、図７に示すＳ７０２へ遷移する。図５に示す例では、ヒストグラムから選択した候補色のＢＩＮは以下のとおりとなる。
＜図５に示す（Ｄ）タイル画像３０８のヒストグラム＞
Ｈ［０］Ｙ［１１］
Ｈ［１］Ｙ［１０］
Ｈ［３］Ｙ［１１］
＜図５に示す（Ｅ）タイル画像３０６のヒストグラム＞
Ｈ［０］Ｙ［１１］
Ｈ［１］Ｙ［１２］
Ｈ［３］Ｙ［９］
Ｈ［４］Ｙ［１０］
＜図５に示す（Ｆ）タイル画像３１１のヒストグラム＞
Ｈ［０］Ｙ［１０］
Ｈ［１］Ｙ［１０］
Ｈ［２］Ｙ［９］
Ｈ［３］Ｙ［１１］
ここで図７に戻り、Ｓ７０２では、候補色が過分割されたＢＩＮかを判定する。図２に示す色空間分割部２０５が設定する色相範囲は基準となる画素の色情報に依存する。このため、状況によっては理想的な色相範囲にならない場合がある。
【００５８】
図５に示す（Ａ）は、背景領域３０１の色分布５０２がＨ１に分布し、文字領域３０２の色分布５０３がＨ３に分布し、理想的に分かれた色相範囲になっている。一方、図５に示す（Ｂ）では、背景領域３０１の色分布５０６がＨ０、Ｈ３、Ｈ４に分布した状態、すなわち、複数の異なる色相範囲に過分割されてしまっている。このように複数の異なる色相範囲に分布している場合、色相範囲毎に選んだ候補色をそのままタイルの代表色に採用してしまうと、本来１色で表現したい領域の色が複数の色になるため、量子化タイル２１５の画質に問題が発生する。
【００５９】
このため、色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）のそれぞれで選定された候補色が色相範囲を過分割されたためにできたＢＩＮか否かをチェックし、最終的な代表色の候補を決定する。尚、過分割判定の詳細を説明する前に、図９を用いて色相範囲（Ｈ０〜Ｈ４）の間の位置関係を表す用語について定義する。
【００６０】
色相環の中心から、径に沿って隣接する位置関係を径方向９０１と定義する。これは、無彩色領域Ｈ０と隣接する有彩色領域（Ｈ１〜Ｈ４それぞれ）との組み合わせである。
【００６１】
また、色相環の円周に沿って隣接する位置関係を周方向９０２と定義する。これは、隣接する有彩色領域（Ｈ１〜Ｈ４）同士の組み合わせである。例えば、有彩色領域Ｈ１に周方向で隣接する有彩色領域は有彩色領域Ｈ２とＨ４の２つがある。
【００６２】
本実施形態では、色相を用いた色空間を使用しており、径方向もしくは周方向で隣接する色相範囲に属するＢＩＮを比較対象とする。そのため、判定対象ＢＩＮによって、過分割か判定する際の比較対象にするＢＩＮの位置や数が異なる。
【００６３】
そこで、過分割か否かを判定するＢＩＮに対する、比較対象のＢＩＮの位置関係について、図１０を用いて説明する。図１０に示す（Ａ）のように、過分割か否かを判定する対象となるＢＩＮが無彩色領域Ｈ０にある場合、このＢＩＮの比較対象は、径方向９０１に位置する４つの有彩色領域に属し且つ同じ輝度レベルを有するＢＩＮである。
【００６４】
また、図１０に示す（Ｂ）のように、対象となるＢＩＮが有彩色領域Ｈ１にある場合、このＢＩＮの径方向９０１に位置するＢＩＮは、無彩色領域Ｈ０に属し且つ同じ輝度レベルを有するＢＩＮだけである。更に、図１０に示す（Ｃ）のように、有彩色領域Ｈ１にあるＢＩＮの周方向９０２に接する有彩色領域Ｈ２、Ｈ４に属し且つ同じ輝度レベルを有するＢＩＮも比較対象にする。
【００６５】
このように、判定対象が無彩色領域Ｈ０に属するＢＩＮの場合、径方向９０１に接する有彩色領域のＢＩＮと過分割判定を行う。また、判定対象が有彩色領域（Ｈ１〜Ｈ４のいずれか）に属するＢＩＮの場合、径方向９０１に接する無彩色領域のＢＩＮと、周方向９０２に接する有彩色領域のＢＩＮに対して過分割判定を行う。
【００６６】
ここで、候補色の過分割判定処理（Ｓ７０２）の詳細を、図１１に示すフローチャートを用いて説明する。まずＳ１１０１では、判定する対象ＢＩＮが無彩色領域Ｈ０にあるか、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４にあるかを判定する。判定の結果、対象ＢＩＮが無彩色領域Ｈ０であれば、Ｓ１１０２へ、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４であれば、Ｓ１１０３へ遷移する。このＳ１１０２では、径方向判定部２１１が対象ＢＩＮと径方向９０１に接するＢＩＮに対して過分割か否かを判定する。
【００６７】
径方向過分割判定処理（Ｓ１１０２）の詳細を、図１２に示すフローチャートを用いて説明する。Ｓ１２０１では、判定対象ＢＩＮの色情報の彩度と、無彩色領域と有彩色領域の境界である彩度閾値Ｓ’が十分近いかを判定する。ここで、近ければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１２０２へ、ＮＯであれば、この対象ＢＩＮは径方向に過分割ではないと判定し、この処理を終了する。Ｓ１２０２では、判定対象ＢＩＮと径方向９０１に隣接する比較対象ＢＩＮの色情報を取得し、Ｓ１２０３へ遷移する。
【００６８】
尚、判定対象ＢＩＮに対して、径方向９０１に隣接する比較対象ＢＩＮとは、図１０を用いて説明したとおりである。この場合、判定対象ＢＩＮが無彩色領域Ｈ０であるので、有彩色領域Ｈ１〜Ｈ４にある４つのＢＩＮが比較対象になる（図１０に示す（Ａ）に相当する）。
【００６９】
Ｓ１２０３では、Ｓ１２０２で取得した隣接するＢＩＮの彩度と、彩度閾値Ｓ’が十分近いかを判定する。判定の結果、ＹＥＳであれば、Ｓ１２０４へ遷移し、ＮＯであれば、この処理を終了する。
【００７０】
Ｓ１２０４では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮとの色相を比較する。これは、図１３に示すように、お互いのＢＩＮの彩度が領域の境界となる彩度閾値Ｓ’に近くても、色相の差がある場合がある。このような関係では、判定対象ＢＩＮは過分割とはいえないため、色相を比較する処理を実行する。ＹＥＳであれば、Ｓ１２０５へ遷移し、ＮＯであれば、この処理を終了する。
【００７１】
Ｓ１２０５では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮの加算画素数を比較する。判定対象ＢＩＮの画素数が隣接する比較対象ＢＩＮより小さければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１２０６へ遷移し、判定対象ＢＩＮは径方向過分割ＢＩＮと判定する。後述するように、過分割と判定されたＢＩＮの候補色は代表色として選定されないようにする。一方、ＮＯであれば、この終了を終了する。
【００７２】
ここで図１１に戻り、Ｓ１１０１で判定対象ＢＩＮが有彩色領域と判定された場合、Ｓ１１０３へ遷移し、径方向過分割判定処理を行う。この場合、取得する隣接ＢＩＮは色相範囲が無彩色領域Ｈ０にある１つのＢＩＮを比較対象として、上述した図１２と同様の処理を行うことになる。尚、図１２のＳ１２０２で取得する隣接ＢＩＮの数が違うが、他の処理は同じであるため、説明は省く。
【００７３】
Ｓ１１０３の径方向過分割判定処理が終了すると、Ｓ１１０４へ遷移し、周方向判定部２１２が判定対象ＢＩＮと周方向９０２に隣接する比較対象ＢＩＮに対して過分割か否かを判定する。この周方向過分割判定処理（Ｓ１１０４）の詳細を、図１４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７４】
周方向９０２に隣接するＢＩＮは、図１０に示す（Ｃ）のように、注目する判定対象ＢＩＮに対して時計回りと反時計回りの方向に隣接する２つの比較対象ＢＩＮが存在する。このため、この処理では、まず時計回りに隣接するＢＩＮに対する過分割判定を行い、次に反時計回りに隣接するＢＩＮに対する過分割判定を実施する。
【００７５】
Ｓ１４０１では、判定対象ＢＩＮに対して周方向時計回りに隣接する比較対象ＢＩＮの色情報を取得し、Ｓ１４０２へ遷移する。Ｓ１４０２では、判定対象ＢＩＮと先に取得した隣接する比較対象ＢＩＮとの色相を比較する。色相が十分近ければ（ＹＥＳであれば）Ｓ１４０３へ遷移し、ＮＯであればＳ１４０５へ遷移する。
【００７６】
Ｓ１４０３では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮの加算画素数を比較する。判定対象ＢＩＮの画素数が隣接するＢＩＮより小さければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１４０４へ遷移し、この判定対象ＢＩＮは周方向９０２に過分割と判定する。後述するように、過分割と判定されたＢＩＮの候補色は代表色として選定されないようにする。一方、ＮＯであれば、Ｓ１４０５へ遷移する。
【００７７】
Ｓ１４０５では、判定対象ＢＩＮに対して周方向反時計回りに隣接する比較対象ＢＩＮの色情報を取得し、Ｓ１４０６へ遷移する。Ｓ１４０６では、判定対象ＢＩＮと先に取得した隣接する比較対象ＢＩＮとの色相を比較する。色相が十分近ければ（ＹＥＳであれば）Ｓ１４０７へ遷移し、ＮＯであれば、この処理を終了する。
【００７８】
Ｓ１４０７では、判定対象ＢＩＮと隣接する比較対象ＢＩＮの加算画素数を比較する。判定対象ＢＩＮの画素数が隣接ＢＩＮより小さければ（ＹＥＳであれば）、Ｓ１４０８へ遷移し、この判定対象ＢＩＮは周方向９０２に過分割と判定する。後述するように、過分割と判定されたＢＩＮの候補色は代表色として選定されないようにする。一方、ＮＯであれば、この処理を終了する。以上の処理により、図７に示す候補色の過分割判定処理（Ｓ７０２）が終了する。
【００７９】
ここで図７に戻り、Ｓ７０３では、各候補色について過分割と判定されたＢＩＮであるか否か判定し、過分割と判定された候補色であれば（ＹＥＳであれば）、当該候補色を代表色に採択することなく、この処理を終了する。一方、候補色が過分割でなければ（ＮＯであれば）、Ｓ７０４へ遷移し、その候補色をタイルの代表色に採択する。
【００８０】
上述した候補色の過分割判定処理を行い、最終的な代表色を採択するまでを図５に示すヒストグラムの候補色を例に説明する。
＊タイル画像３０８の場合
図５に示す（Ｄ）のタイル画像３０８から求めたヒストグラムの場合、当該ヒストグラムから選定される候補色は、上述したように、Ｈ［０］Ｙ［１１］、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の３つである。
【００８１】
まず、Ｈ［０］Ｙ［１１］は無彩色のＢＩＮなので、径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＨ［１］Ｙ［１１］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の２つのＢＩＮに対して径方向過分割判定を行う。ここで、Ｈ［０］Ｙ［１１］と彩度及び色相が近いのはＨ［１］Ｙ［１１］であり、Ｈ［０］Ｙ［１１］の画素数がＨ［１］Ｙ［１１］の画素数よりも少ない。よって、Ｈ［０］Ｙ［１１］を径方向に過分割と判定する。
【００８２】
次に、Ｈ［１］Ｙ［１０］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［１］Ｙ［１０］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに属する画素がカウントされていないので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［１］Ｙ［１０］に径方向に隣接するＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１０］であり、互いに彩度及び色相が近い。しかし、画素数を比べるとＨ［１］Ｙ［１０］の方が多いので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は径方向に過分割と判定しない。よって、Ｈ［１］Ｙ［１０］の色情報を代表色に採択する。
【００８３】
次に、Ｈ［３］Ｙ［１１］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［３］Ｙ［１１］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに画素が存在しないので、Ｈ［３］Ｙ［１１］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［３］Ｙ［１１］に径方向に隣接するＨ［０］Ｙ［１１］は彩度は近いが、色相は離れている。よって、Ｈ［３］Ｙ［１１］は径方向も過分割ではなく、Ｈ［３］Ｙ［１１］の色情報を代表色に採択する。
【００８４】
従って、タイル画像３０８の場合、最終的な代表色は、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の２つの色情報となる。
＊タイル画像３０６の場合
図５に示す（Ｅ）のタイル画像３０６の場合、ヒストグラムから選定される候補色は、Ｈ［０］Ｙ［１１］、Ｈ［１］Ｙ［１２］、Ｈ［３］Ｙ［９］、Ｈ［４］Ｙ［１０］の４つである。
【００８５】
まず、Ｈ［０］Ｙ［１１］は、無彩色のＢＩＮなので、径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＨ［１］Ｙ［１１］、Ｈ［３］Ｙ［１１］、Ｈ［４］Ｙ［１１］の３つのＢＩＮに対して径方向過分割判定を行う。ここで、Ｈ［０］Ｙ［１１］と彩度及び色相が近いのはＨ［３］Ｙ［１１］、Ｈ［４］Ｙ［１１］であり、Ｈ［０］Ｙ［１１］の画素数がＨ［３］Ｙ［１１］の画素数よりも少ないため、Ｈ［０］Ｙ［１１］を径方向に過分割と判定する。
【００８６】
次に、Ｈ［１］Ｙ［１２］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［１］Ｙ［１２］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに画素がカウントされていないので、Ｈ［１］Ｙ［１２］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［１］Ｙ［１２］に径方向に隣接するＢＩＮにも画素がないので、径方向にも過分割ではない。よって、Ｈ［１］Ｙ［１２］の色情報を代表色に採択する。
【００８７】
次に、Ｈ［３］Ｙ［９］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［３］Ｙ［９］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［４］Ｙ［９］であり、色相は近いが、画素数はＨ［３］Ｙ［９］の方が多いので、Ｈ［３］Ｙ［９］は周方向に過分割ではないと判定する。よって、Ｈ［３］Ｙ［９］の色情報を代表色に採択する。
【００８８】
次に、Ｈ［４］Ｙ［１０］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［４］Ｙ［１０］に径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１０］であり、互いに彩度及び色相が近い。しかし、画素数を比べるとＨ［４］Ｙ［１０］の方が多いので、Ｈ［４］Ｙ［１０］は径方向に過分割ではないと判定する。
【００８９】
次に、Ｈ［４］Ｙ［１０］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮにはＨ［３］Ｙ［１０］があり、色相は近いが、画素数はＨ［４］Ｙ［１０］の方が少ないため、Ｈ［４］Ｙ［１０］を周方向に過分割と判定する。
【００９０】
従って、タイル画像３０６の場合、最終的な代表色は、Ｈ［１］Ｙ［１２］、Ｈ［３］Ｙ［９］の２つの色情報となる。
＊タイル画像３１１の場合
図５に示す（Ｆ）のタイル画像３１１の場合、ヒストグラムから選定される候補色は、Ｈ［０］Ｙ［１０］、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［２］Ｙ［９］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の４つである。
【００９１】
まず、Ｈ［０］Ｙ［１０］は無彩色のＢＩＮなので、径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＨ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［２］Ｙ［１０］、Ｈ［３］Ｙ［１０］の３つのＢＩＮに対して径方向過分割判定を行う。ここで、Ｈ［０］Ｙ［１０］と彩度及び色相が近いのはＨ［１］Ｙ［１０］であり、Ｈ［０］Ｙ［１０］の画素数がＨ［１］Ｙ［１０］よりも少ないため、Ｈ［０］Ｙ［１０］を径方向に過分割と判定する。
【００９２】
次に、Ｈ［１］Ｙ［１０］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［１］Ｙ［１０］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮにはＨ［２］Ｙ［１０］があるが、各ＢＩＮの色相が離れているので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は周方向に過分割ではないと判定する。Ｈ［１］Ｙ［１０］に径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１０］であり、互いに彩度及び色相が近い。しかし、画素数を比べるとＨ［１］Ｙ［１０］の方が多いので、Ｈ［１］Ｙ［１０］は径方向に過分割ではないと判定する。よって、Ｈ［１］Ｙ［１０］を代表色に採択する。
【００９３】
次に、Ｈ［２］Ｙ［９］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［２］Ｙ［９］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮはＨ［１］Ｙ［９］、Ｈ［３］Ｙ［９］であるが、どちらのＢＩＮも色相が離れているので、Ｈ［２］Ｙ［９］は周方向に過分割ではない。また、Ｈ［２］Ｙ［９］に径方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮが存在しないので、径方向に過分割ではない。よって、Ｈ［２］Ｙ［９］を代表色に採択する。
【００９４】
次に、Ｈ［３］Ｙ［１１］は有彩色のＢＩＮなので、径方向もしくは周方向に過分割かを判定する。ここで、Ｈ［３］Ｙ［１１］に周方向に隣接し且つ輝度レベルが同じであるＢＩＮに画素がカウントされていないので、Ｈ［３］Ｙ［１１］は周方向に過分割ではない。Ｈ［３］Ｙ［１１］に径方向に隣接するＢＩＮはＨ［０］Ｙ［１１］であるが、当該ＢＩＮの彩度及び色相が離れているため、Ｈ［３］Ｙ［１１］は径方向に過分割ではないと判定する。よって、Ｈ［３］Ｙ［１１］を代表色に採択する。
【００９５】
従って、タイル画像３１１の場合、最終的な代表色は、Ｈ［１］Ｙ［１０］、Ｈ［２］Ｙ［９］、Ｈ［３］Ｙ［１１］の３つとなる。
【００９６】
第１の実施形態によれば、頻度分布を作成する際の色空間分割で発生した過分割ＢＩＮの判定に関し、ＢＩＮの色相範囲によって比較するパラメータを最適化することで、計算コストを抑え、高画質な量子化画像を得ることが容易になる。
【００９７】
［変形例］
上述した第１の実施形態では、対象ＢＩＮが有彩色の場合の過分割判定において径方向過分割判定の後に、周方向過分割判定を行っているが、この順番を逆にしてもよい。
【００９８】
また、第１の実施形態では、周方向の過分割判定において時計回りに隣接するＢＩＮの判定の後に、反時計回りに隣接するＢＩＮの判定を行っている。しかし、この２つの隣接するＢＩＮそれぞれに対して色相を比較できればよく、比較する順番はどちらでもよい。
【００９９】
更に、第１の実施形態では、径方向の過分割判定において径方向に隣接するＢＩＮを彩度で比較する際に、彩度閾値の比較と、互いのＢＩＮの彩度値との比較をそれぞれ行っている。しかし、対象ＢＩＮと隣接するＢＩＮの彩度が近いか否かが分かればよく、互いの彩度値の比較だけ実施してもよい。
【０１００】
また、第１の実施形態では、代表色選定において候補色を決めた後に、過分割判定を行っているが、候補色選定前に過分割判定を実施し、予めヒストグラムから過分割となったＢＩＮを省いた後に、代表色を決定してもよい。
【０１０１】
［他の実施形態］
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
彩度と色相とによって構成される色相環を所定の基準に基づいて分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定める色空間分割手段と、
第１の画像データに含まれる画素を対象として、前記色空間分割手段で決定された各配列要素に属する画素数を計数することにより頻度分布を作成するとともに、各配列要素に属する画素の色情報の平均値を当該配列要素ごとの色情報として求める頻度分布作成手段と、
前記頻度分布作成手段で作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する候補色選定手段と、
前記候補色選定手段で選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する代表色選定手段と、
前記第１の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記選定された代表色を用いて置換する置換手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力された画像データを複数のタイル画像に分割する分割手段と、を更に有し、
前記第１の画像データは、前記分割手段で分割されたタイル画像であ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】
前記代表色選定手段は、前記候補色選定手段で選定された配列要素の色情報の彩度と色相が、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報の彩度と色相と近く、更に、前記候補色選定手段で選定された配列要素の頻度分布が、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の頻度分布より少ない場合、当該候補色選定手段で選定された配列要素の色情報を代表色として選定しないように処理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】
前記色空間分割手段は、前記第１の画像データに含まれる画素を順に走査し、最初に発見された所定閾値か所定閾値より大きい彩度を有する画素を基準画素として前記色相環を分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定めることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色相環に設定される複数の領域は、前記所定閾値より小さい彩度を有する無彩色領域と、前記所定閾値か所定閾値より大きい彩度を有し且つ前記基準画素に基づいて前記色相環を色相の方向で分割した複数の有彩色領域とで構成されることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理装置の画像処理方法であって、
色空間分割手段が、彩度と色相とによって構成される色相環を所定の基準に基づいて分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定める色空間分割工程と、
頻度分布作成手段が、第１の画像データに含まれる画素を対象として、前記色空間分割工程で決定された各配列要素に属する画素数を計数することにより頻度分布を作成するとともに、各配列要素に属する画素の色情報の平均値を当該配列要素ごとの色情報として求める頻度分布作成工程と、
候補色選定手段が、前記頻度分布作成工程で作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する候補色選定工程と、
代表色選定手段が、前記候補色選定工程で選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する代表色選定工程と、
置換手段が、前記第１の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記選定された代表色を用いて置換する置換工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータを請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１】
彩度と色相とによって構成される色相環を所定の基準に基づいて分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定める色空間分割手段と、
第１の画像データに含まれる画素を対象として、前記色空間分割手段で決定された各配列要素に属する画素数を計数することにより頻度分布を作成するとともに、各配列要素に属する画素の色情報の平均値を当該配列要素ごとの色情報として求める頻度分布作成手段と、
前記頻度分布作成手段で作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する候補色選定手段と、
前記候補色選定手段で選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する代表色選定手段と、
前記第１の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記選定された代表色を用いて置換する置換手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力された画像データを複数のタイル画像に分割する分割手段と、を更に有し、
前記第１の画像データは、前記分割手段で分割されたタイル画像であ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】
前記代表色選定手段は、前記候補色選定手段で選定された配列要素の色情報の彩度と色相が、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報の彩度と色相と近く、更に、前記候補色選定手段で選定された配列要素の頻度分布が、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の頻度分布より少ない場合、当該候補色選定手段で選定された配列要素の色情報を代表色として選定しないように処理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】
前記色空間分割手段は、前記第１の画像データに含まれる画素を順に走査し、最初に発見された所定閾値か所定閾値より大きい彩度を有する画素を基準画素として前記色相環を分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定めることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色相環に設定される複数の領域は、前記所定閾値より小さい彩度を有する無彩色領域と、前記所定閾値か所定閾値より大きい彩度を有し且つ前記基準画素に基づいて前記色相環を色相の方向で分割した複数の有彩色領域とで構成されることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理装置の画像処理方法であって、
色空間分割手段が、彩度と色相とによって構成される色相環を所定の基準に基づいて分割することによって、前記色相環における複数の領域を設定し、更に、所定の色空間の輝度方向を分割することにより複数の輝度レベルを設定し、前記色相環において設定した複数の領域と前記輝度方向に設定した複数の輝度レベルとに基づいて構成される複数の配列要素を定める色空間分割工程と、
頻度分布作成手段が、第１の画像データに含まれる画素を対象として、前記色空間分割工程で決定された各配列要素に属する画素数を計数することにより頻度分布を作成するとともに、各配列要素に属する画素の色情報の平均値を当該配列要素ごとの色情報として求める頻度分布作成工程と、
候補色選定手段が、前記頻度分布作成工程で作成した頻度分布に基づいて、前記色相環に設定された各領域において、当該各領域に属する配列要素の中から候補色の配列要素を選定する候補色選定工程と、
代表色選定手段が、前記候補色選定工程で選定された配列要素の色情報及び頻度分布を、前記色相環で隣接する領域に属し且つ輝度レベルが同じ配列要素の色情報及び頻度分布と比較することにより、前記候補色の中から代表色を選定する代表色選定工程と、
置換手段が、前記第１の画像データに含まれる画素の各画素値を、前記選定された代表色を用いて置換する置換工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータを請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図３】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図３】
【公開番号】特開２０１３−１０２２９９（Ｐ２０１３−１０２２９９Ａ）
【公開日】平成２５年５月２３日（２０１３．５．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２４３９７２（Ｐ２０１１−２４３９７２）
【出願日】平成２３年１１月７日（２０１１．１１．７）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月２３日（２０１３．５．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月７日（２０１１．１１．７）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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