JP2009038580A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 原稿に文字、グラフ、写真などが混在する画像のコピーにおいて、適切に補正処理が施されるようにする。
【解決手段】 （１）スキャナにより画像を読取り、
（２）像域分離処理により文字・非文字領域を識別し、
（３）読取り画像をブロック単位に分割して、
（４）像域分離の結果が非文字領域のブロックのみに対し、抽出処理を実行し、
（５）抽出したブロックに基づき画像補正を実行する構成とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、特定部分を抽出し、それに基づいて画像処理を施す画像処理装置および画像処理方法に関するものである。

ここ数年におけるパーソナルコンピュータの性能向上により、大容量のファイルでさえも容易にかつ高速に扱えるようになった。一般に容量の大きいとされる写真調の自然画像もより多くの人が取り扱うようになってきている。それに加えデジタルカメラやスキャナに代表される入力機器も普及してきたため、さまざまな画像のデジタル化が行われるようになった。

一口に写真画像といってもその中にはプロの撮影した高画質の画像から、あまり品位の良くない画像まで様々である。ここで言う品位の良くない画像とは露出のオーバーしているものやアンダーしているもの、適切なホワイトバランスが行えず画像全体に色味のつく色かぶりを起こしている画像等である。一般に悪い画像がつくられる原因として考えられるのは、撮影時の光量が適正でないことや蛍光燈下での撮影といった撮影条件によるものと、デジタルカメラのノイズや特性といったデジタル化処理の際に起こる画像の劣化等が挙げられる。これら品位の悪い画像はデジタル上での処理をしてパーソナルコンピュータ等に取り込んだ後、補正を施すことによって画像品位を上げることが可能である。

画像補正については、様々な提案がされているが、一般的にこれら補正処理では、補正を施すための補正量を算出する補正量決定部と、求められた補正量に基づいて補正を実行する補正実行部に分けられる。

そのうちの補正量決定部では、処理内容により大きく２つに分類できる。画像の累積データを生成し、それを基に補正量を決定する方法と、画像内の特定部分の特徴量を抽出し、その特定部分から補正量を求めるものである。

前者の累積データを使用する補正方法として、特開２０００−１３６２号公報４、特開２０００−１３６１６号公報が挙げられる。この処理では、ホワイトバランスの設定が不十分であったり露出が最適でなかったりする画像に対して色かぶりおよびレベル補正が実行されている。補正量を求める累積処理としては、画素毎の輝度値を累積しヒストグラムを作成し、それに基づいて補正の必要有無を判定および補正量の決定を行う。図１(a)に示すような生成された輝度ヒストグラムを図１(b)のように修正するような輝度変換処理を実行することにより補正を実行する。図１(a)のＨＬ、ＳＤ点に相当する輝度値の平均色相を算出し、それらが無彩色になるような変換係数を求め、それを施すことにより、適切なグレーバランスを実現している。

また、さらに画像をより好適にするコントラスト補正、彩度補正も可能である。取得した輝度ヒストグラムの分布から、Ｓ字カーブなどの輝度変換量を決定し、コントラスト補正を行ったり、画像の平均彩度から補正係数量を算出し、画像の色差成分に補正係数を乗じたりすることにより、各補正が行われる。

後者の特定部分の抽出を行う処理としては、主に人肌など画像の主要部分となる検出処理が一般的である。特登録３２０３９４６号公報は、テレビのような映像信号の補正であるが、色差信号と輝度信号から肌色平均輝度レベルを検出し、全画像の輝度レベルの関連でガンマ補正回路に制御信号を加えるものである。これにより、逆光などで暗くなった顔などを適切に明るくすることが可能となっている。

このように、画像内の特定部分の特徴量を抽出する画像補正においては、特定部分の検出に成功する確率、つまり検出率が非常に重要と言える。検出率が悪いと、補正や加工処理が適用されないばかりか、誤った係数や場所を設定してしまい、かえって画像を悪化させる場合も発生してしまう。

このような画像補正などを実現することにより、さまざまデバイス機器で高画質化を実現している。ここで、デバイス面に注目すると、デジカメ、スキャナに代表される入力機器、プリンタ、モニタなどの出力機器、それぞれが飛躍的な発展をしてきた。こうした一方で、近年、プリンタ機能とスキャナ機能が一体となった複合機の普及が進んでいる。複合機においては、単機能のプリント機能とスキャナ機能のほかに、スキャナで読取った画像をプリンタですぐに出力するいわゆる複写機の機能が実現されている。

複写機そのものは、歴史が長く、モノクロコピーに始まり、最近ではカラーコピーも一般的になってきている。画像処理的な観点からみても、様々な高画質化、処理スピードの高速化が図られて来た。その代表的な処理の一つに像域分離による高画質化がある。コピーの使用される状況を考えたとき、文字やグラフといったテキスト文書の出力が重要である。よりきれいで高画質な文字、グラフを出力するという目的で、像域分離を利用した画像処理が様々な形で行われてきた。像域分離としては、特開平０３−０５７０８３号公報や特開平０９−２０４５２５号公報に挙げられるような方法が提案され、像域分離の結果に応じて、処理を切り換える方法としては、特開平１０−２５７３２９号公報でのフィルタ切り換えや、特開２００２−９４７９８号公報でのＭＴＦ補正が挙げられる。これらの処理により、文字部はよりシャープで読みやすく、その他文字以外の領域にも大きな影響は及ぼさないという処理が実現されている。
特開平０３−０５７０８３号公報 特開平０９−２０４５２５号公報 特開平１０−２５７３２９号公報 特開２００２−９４７９８号公報 特開２０００−１３６２号公報 特開２０００−１３６１６号公報 特登録３２０３９４６号公報

上述したように、写真をより高画質で入出力出来るようになった単機能のプリンタ、スキャナと、それらを組み合わせた複合機の普及を考えた場合、複合機における写真の使用頻度が増加することは明らかである。また、その中で高画質の要求も高まることは明白で、単機能で行っていた画像補正などの処理も必要不可欠になってくる。

その一方で、複写機としてよく使われるテキスト文書や、インターネットのWeb上で多く見られる写真とテキスト文書の混在画像などについても、高画質化を行っていかなくてはならない。従来技術で説明した特定部分を検出し、それに基づいて補正を行う処理の場合、今までの想定以外の文字やグラフ領域が対象になるため、そのまま混在画像などで適用しようとすると文字部を肌や顔を誤検出してしまうケースが発生してしまう。

本発明では、上記課題を解決するためになされたものであり、画像中の特定部分の抽出を行い、それに基づいて画像処理を行う画像処理装置において、画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得した画像に対し像域分離をする手段と、該画像をあるブロックに分割する分割手段と、前記像域分離の結果に応じ、ブロック毎に抽出処理の実行の有無を決定する手段と、前記決定手段により、実行有りと判定されたブロックについてのみ抽出処理を実行する抽出手段と、前記抽出手段により、抽出された特定部分に基づいて、画像補正係数を決定する画像補正係数決定手段と、前記画像補正係数決定手段により決定された補正係数によって補正を行うことを特徴とする。

以上、説明と実施例を挙げたとおり、本発明によれば文字やグラフ、写真が混在している画像のうち、写真部分から人肌を適切に抽出し、それに基づいて補正処理を行うことによって、失敗の少ない効果的な補正処理を実現することが出来る。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。

［実施形態１］
図２は、本発明の実施の形態に係る複合機（マルチファンクションプリンタ装置：以下、ＭＦＰ装置）１の概観斜視図である。このＭＦＰ装置１は、ホストコンピュータ（ＰＣ）からデータを受信して印刷する通常のＰＣプリンタとしての機能、スキャナとしての機能を有し、さらにはＭＦＰ装置単体で動作する機能として、スキャナで読取った画像をプリンタで印刷するコピー機能、メモリカードなどの記憶媒体に記憶されている画像データを直接読取って印刷する機能、或いはデジタルカメラからの画像データを受信して印刷する機能を備えている。

図２において、ＭＦＰ装置１はフラットベットスキャナなどの読取装置３４、インクジェットプリンタなどの印刷装置３１、および表示パネル３９や各種キースイッチ等を備える操作パネル３５により構成されている。また、ＭＦＰ装置１の背面にはＰＣと通信するためのＵＳＢポート（不図示）が設けられ、ＰＣとの通信が行われる。上記の構成に加え各種メモリカードからデータを読み出すためのカードスロット４２やデジタルカメラとデータ通信を行うためのカメラポート４３、自動で原稿を原稿台にセットするためのオートドキュメントフィーダー（以下ＡＤＦ）３１などからＭＦＰ装置１は構成されている。

図３において、ＣＰＵ１１は、画像処理装置が備える様々な機能を制御し、操作部１５の所定の操作に従い、ＲＯＭ１６に記憶された画像処理のプログラムを実行する。

ＣＣＤを備える読取部１４は、図２の読取装置３４に対応し、原稿画像を読取り、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）色のアナログ輝度データを出力する。なお、読取部１４は、ＣＣＤの代わりに密着型イメージセンサ(ＣＩＳ)を備えてもよい。また、図２のようなＡＤＦ３１を備えれば、連続でオーダーシートを読取る事が出来更に簡便である。

また、カードインターフェイス２２も図２のカードスロット４２に対応し、例えばディジタルスチルカメラ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｔｉｌｌ Ｃａｍｅｒｅ 以下ＤＳＣ）で撮影され、メモリカードなどに記録された画像データを、操作部１５の所定の操作に従い読み込む。なお、カードインターフェイス２２を介して読み込まれた画像データの色空間は、画像処理部１２により、ＤＳＣの色空間（例えばＹＣｂＣｒ）から標準的なＲＧＢ色空間（例えばＮＴＳＣ−ＲＧＢやｓＲＧＢ）に変換される。従来技術で記載した画像補正は、この標準的な色空間内で、処理を行えばよい。読み込まれた画像データは、有効な画素数への解像度変換など、アプリケーションに必要な様々な処理が必要に応じて施される。

また、カメラインターフェイス２３も図２のカメラポート４３に対応し、ＤＳＣに直接接続して画像データを読み込むためのものである。

画像処理部１２においては、後述する画像解析、変換特性の算出、輝度信号（ＲＧＢ）から濃度信号（ＣＭＹＫ）への変換、スケーリング、ガンマ変換、誤差拡散等の画像処理等の画像処理が行われ、それによって得られるデータは、ＲＡＭ１７に格納される。そして、ＲＡＭ１７に格納された補正データが、図２の印刷装置３３に対応する記録部１３で記録するのに必要な所定量に達すると、記録部１３による記録動作が実行される。

また、不揮発性ＲＡＭ１８は、バッテリバックアップされたＳＲＡＭなどで、画像処理装置に固有のデータなどを記憶する。また、操作部１５は、図２の操作パネル３５に相当し、記憶媒体に記憶された画像データを選択し、記録をスタートするためにフォトダイレクトプリントスタートキー、オーダーシートをプリントさせるキー、オーダーシートを読み込ますキー、モノクロコピー時やカラーコピー時におけるコピースタートキー、コピー解像度や画質などのモードを指定するモードキー、コピー動作などを停止するためのストップキー、並びに、コピー数を入力するテンキーや登録キーなどから構成される。ＣＰＵ１１は、これらキーの押下状態を検出し、その状態に応じて各部を制御する。

表示部１９は図２の表示パネル３９に対応し、ドットマトリクスタイプの液晶表示部（ＬＣＤ）およびＬＣＤドライバを備え、ＣＰＵ１１の制御に基づき各種表示を行う。記録部１３は図２の印刷装置３３に対応し、インクジェット方式のインクジェットヘッド、汎用ＩＣなどによって構成され、ＣＰＵ１１の制御により、ＲＡＭ１７に格納されている記録データを読み出し、ハードコピーとしてプリント出力する。

駆動部２１は、上述した読取部１４および記録部１３それぞれの動作における、給排紙ローラを駆動するためのステッピングモータ、ステッピングモータの駆動力を伝達するギヤ、および、ステッピングモータを制御するドライバ回路などから構成される。

センサ部２０は、記録紙幅センサ、記録紙有無センサ、原稿幅センサ、原稿有無センサおよび記録媒体検知センサなどから構成される。ＣＰＵ１１は、これらセンサから得られる情報に基づき、原稿および記録紙の状態を検知する。

ＰＣインターフェイス２４はＰＣとＭＦＰ装置１とのインターフェイスであり、ＭＦＰ装置はＰＣインターフェイス２４を介してＰＣからのプリント、スキャンなどの動作を行う。

以上の構成の中で、コピー時においては、読取装置３４で読取った画像データをＭＦＰ装置内部でデータ処理し、印刷装置３３で印刷する。操作部１５により、コピー動作が指示されると、読取部１４は原稿台に置かれた原稿を読取る。読取られたデータは画像処理部１２に送られ、下地除去、黒文字加工などの加工処理、ＲＧＢ信号からＹＭＣＫ信号への変換、誤差拡散等が実行される。その後、変換されたデータは記録部１３に送られ印刷が行われる。

図４に、コピー時の画像処理のブロック図を示す。以下、各ブロックについて説明する。尚、本実施形態では、パネルにより設定される画像補正として、原稿内写真部をより好適にする逆光補正を例に挙げる。

（入力データ変換部）
スキャナの読取部から得られたRGB値を、定義された標準的な色空間、例えばｓＲＧＢ上へと変換を行う。変換には、予め用意された変換係数が利用される。変換方法の一例として、下記式で示されるマトリクス演算を挙げる。

上記３×３のマトリクス演算で、所定の色空間上へと精度良く変換できない場合は、マトリクスを高次のものにするか、後述する四面体補間を利用する。

（像域分離処理部）
本実施例の像域分離処理としては、主に文字やグラフなどの領域と、それ以外の写真領域を含む非文字領域とを分離することを目的とした処理を行う。図５に処理フローを示す。STEP５０１では、エッジの抽出を行う。エッジ抽出には例えば図６に示すエッジ検出（Sobel）フィルタを利用する。これを画像全体に適用することにより、エッジ部分だけが抽出できる。STEP５０２では、STEP５０１で求めたエッジ部に囲まれた閉ループ箇所を探索する。STEP５０３で、検出された閉ループ内の分散値を求める。これはRGBの各信号について求めてもよいし、輝度信号に変換して行ってもよい。求めた分散値をSTEP５０４で、予め設定された値と比較し、分散が小さいと判定された場合は、その領域は文字部もしくはグラフ部と判定される。

また、上記の自動の像域分離処理のほか、画像を表示することの出来る液晶モニタや外部の表示装置などがあれば、スキャンした画像をそこに表示し、ユーザーに写真領域を指定させ判別する方法も考えられる。

（文字加工部）
文字加工部では、文字をより高品位にするために行われる。一般的にはエッジを強調したり、文字部の濃度を上げたりすることでそれが実現される。エッジ強調を行うためには、ラプラシアンに代表される鮮鋭化フィルタを施せばよい。濃度については、像域分離で文字と判定された箇所について、濃度を上げるよう処理を施せばよい。

（画像補正部）
この画像補正部で行われる逆光補正処理では、画像中の肌色を検出し、その部分を適切な明るさにすることにより、補正が実現される。よって処理としては、第一段階として、画像中の人肌検出処理、第二段階としてその結果に基づいた補正係数の決定、第三段階で補正の実行処理と分けられる。

最初に第一段階の人肌検出処理について説明する。処理としては、スキャナで読取った画像について、上述した像域分離による結果のほか、色味による判定、周波数による判定を用い、人肌部分の抽出を行う。

図７にフロー図を示す。本処理では、８×８を一つの単位ブロックとして、処理を実行する。

STEP７０１では、スキャナで読取られRAMに保存されている画像を８×８画素のブロックに分割し、ターゲットとなるブロックをセットする。

STEP７０２では、ブロック内の６４画素全てが、上述の像域分離処理部において、文字部もしくはグラフ部の領域でないと判定されたか否かをみる。いずれかの画素が、文字部もしくはグラフ部と認定されていた場合は、STEP７０８に進み、人肌でないブロックと認定される。全ての画素が文字部もしくはグラフ部でない非文字領域の場合は、STEP７０３へと進み、色判定用のデータが生成される。これは、ターゲットブロックの色の代表値を求めることが目的で、RGBの各信号値の平均を取ってもよいし、ブロックの四隅の画素を代表値としてもよい。

STEP７０４では、STEP７０３で求めた色判定用のデータと予め設定された値との比較により、人肌の条件を満たしているか否かの判定を行う。設定する値としては、色相が肌色の範囲であり、極端に明度が高いものや低いもの、彩度が著しく低いものが除外されるような設定が適当である。この判定により、条件を満足していない場合は、STEP７０８に進み、人肌でないブロックと認定される。

条件を満たしている場合は、STEP７０５へと進み、周波数判定用のデータが生成される。ここでは、８×８のブロックに対し、離散コサイン変換（DCT）を実行する。２次のDCTは下記式で示される。

但し、

である。今回のケースでは、N=8と設定される。

STEP７０６では、STEP７０５で求められた交流成分（AC係数）、F[k, l] （k>0, l>0）について、予め設定された値との比較により、人肌の条件を満たしているか否かの判定を行う。設定する値としては、高周波成分が少なく、主に低周波成分を検出するように設定するのが適当である。この判定により、条件を満足していない場合は、STEP７０８に進み、人肌でないブロックと認定される。

条件を満たしている場合は、STEP７０７へと進み、ターゲットとなるブロックが人肌であると認定される。

STEP７０７およびSTEP７０８の後、STEP７０９へと進み、全てのブロックについて終了したかの判定を行い、もしそうでない場合はSTEP７０１へと戻り、終了した場合は人肌ブロックの検出は完了となる。

次に、第二段階としてその結果に基づいた補正係数の決定について説明する。上述の第一段階で検出した人肌部分から、輝度を算出し、補正係数を決定する。

尚、RGB信号値と、Y（輝度）CbCr（色差）信号値は、下記式により変換が行われる。
Ｒ ＝ Ｙ ＋ １．４０２ （ Ｃｒ − １２８ ）
Ｇ ＝ Ｙ − ０．３４４１４ （ Ｃｂ − １２８ ） − ０．７１４１４ （ Ｃｒ − １２８ ）
Ｂ ＝ Ｙ ＋ １．７７２ （ Ｃｂ − １２８ ）
Ｙ ＝ ０．９００×Ｒ ＋ ０．５８７×Ｇ ＋ ０．１１４×Ｂ
Ｃｂ ＝ （−０．２９９×Ｒ − ０．５８７×Ｇ ＋ ０．８８６×Ｂ） × ０．５６４ ＋１２８
Ｃｒ ＝ （０．７０１×Ｒ − ０．５８７×Ｇ − ０．１１４×Ｂ） × ０．７１３ ＋１２８
本実施例では、補正係数として輝度変換テーブルを作成する。これは例えば、輝度Ｙ成分に対し、どのような値にすればよいかを示した対応が格納されたテーブルである。入力が８ビットであればエントリが２５６のテーブルとなる。出力結果は０〜２５５の８ビットでも構わないが、階調損失を考慮すると、８ビットよりも多い出力の方が望ましい。

決定方法は、人肌と判定されたブロックの輝度値を利用する。人肌ブロックの輝度平均Ｙ_人肌を算出することにより、画像中の人肌部分の明るさの指標を取得出来る。その値を予め設定されたあるターゲット輝度Ｙ_{ＴＡＲＧＥＴ}、例えば輝度を１０％アップする
Ｙ_{ＴＡＲＧＥＴ} ＝ Ｙ_人肌 × ｋ （ ｋ ＝ １．１）
となるような、テーブルを生成することにより、人肌部分を明るくする係数が求められる。より適切な係数を求めるために、人肌の輝度値に応じてターゲット輝度へのアップ率を変化させたり、画像全体の輝度値Ｙ_全体輝度を考慮し、それによりターゲット輝度を変化させたりすることも可能である。
Ｙ_{ＴＡＲＧＥＴ} ＝ Ｙ_人肌 × ｋ（Ｙ_全体輝度）
求められたターゲット輝度から図８に示すような変換テーブルＬＵＴ_{Ｙ（逆光）}を作成する。作成方法としては、直線で繋ぐ方法、またはそれにスムージング処理を行う方法、近似曲線を求める方法など、階調の急激な飛びがない作成方法が挙げられる。これによって、輝度を補正するＹ_ＮＥＷが求められる。

また、輝度アップに伴い、彩度低下が発生するので、それを補正する必要がある。これは、輝度の増加率により変化し、
Ｓ_（逆光） ＝ ｆ（Ｙ_ＮＥＷ − Ｙ_ＯＲＧ）
により、算出される。ｆ（Y）は、輝度の差が大きい程、彩度を補正するような関数が望ましい。

最後の第三段階、補正実行処理では、上記で求められた逆光補正に関する補正係数ＬＵＴ_{Ｙ（逆光）}、Ｓ_（逆光）を画像に適用する。元々の色差成分Ｃｂ_ＯＲＧ、Ｃｒ_ＯＲＧに対して、下記式のように適用され、Ｙ_ＮＥＷ、Ｃｂ_ＮＥＷ、Ｃｒ_ＮＥＷが、求められる。

Ｙ_ＮＥＷ ＝ ＬＵＴ_{Ｙ（逆光）}［Ｙ_ＯＲＧ］
Ｃｂ_ＮＥＷ ＝ Ｃｂ_ＯＲＧ × Ｓ_（逆光）
Ｃｒ_ＮＥＷ ＝ Ｃｒ_ＯＲＧ × Ｓ_（逆光）
以上述べた段階を経て、人肌部分を検出し、それに基づいて逆光補正が適用される。

（スケーリング部）
パネルにより設定された出力サイズ、変倍率、などから拡大・縮小の変倍率が決定される。変倍方法については、単純拡大・縮小やバイリニア法、バイキュービック法など幾つか方法が挙げられる。そのどれを選択するかは、そのシステム環境および求められる処理速度により、決定される。上述の各変倍手段については、本提案の本質とはならないので割愛する。

（出力用データ変換部）
出力用データ変換部では、入力された信号ＹＣｂＣｒ乃至ＲＧＢのデータに対し、プリンタのデバイス色への色変換を行う。例えば、６種類のインクを積載したプリンタであれば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、淡いシアン（ＬＣ）、淡いマゼンタ（ＬＭ）の信号に変換する。入力をＲＧＢ信号値とすると、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）→（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ）の変換となる。

変換方法としては、いくつかの方法があるが、ここではルックアップテーブル（以下、ＬＵＴ）と補間処理を用いた方法を一例として挙げる。

事前に用意しておくＬＵＴは、図９に示すようなＲＧＢ値をそれぞれ１６レベルずつに１６分割した４９１３点に対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ信号値が記述されており、入力Ｒ，Ｇ，Ｂの値に応じたＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ値が参照される。Ｒ，Ｇ，Ｂの値が１６分割した間にある場合は、補間処理によって求める。

補間方法の例として、四面体補間法を挙げる。四面体補間法とは、３次元空間の分割単位を四面体として、４つの格子点を用いる線形補間である。その手順として、まず図１０(a)に示すように四面体への分割を行う。そして、ターゲットとなる点pが分割されたどの四面体に属するかを決定する。その四面体の４頂点をp0、p1、p2、p3とし、図１０(b)に示すようにさらに細かい小四面体に分割される。また、拡張点の変換値をそれぞれf(p0)、f(p1)、f(p2)、f(p3)とすると、

より求まる。ここで、w0、w1、w2、w3は、各頂点piと反対向位置の小四面体の体積比である。これにより、インク色Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭへの変換が行われる。

（量子化部）
インク色に変換されたデータは、量子化処理が施される。これは、多ビットのデータを記録装置で記録可能なビット数に変換するものである。本実施例では、記録（１）／非記録（０）の１ビット２値であるプリンタの場合を考える。ここで、量子化方法としては、写真画像の量子化に最適となる誤差拡散法とする。また、入力信号は８ビットの０〜２５５とする。

図１１は誤差拡散法における、誤差分配方法を示す図である。ターゲットピクセルの信号値をＬ（０≦Ｌ≦２５５）とした時、しきい値ＴＨと比較を行う。その大小により、
Ｌ＞ＴＨ ・・・・・・ １（記録）
Ｌ≦ＴＨ ・・・・・・ ０（非記録）
と判定される。その時に発生する誤差Ｅ（＝Ｌ−ＴＨ）は、図１１の分配係数に従い周囲のピクセルに分配される。この処理をすべてのピクセル、すべてのインク色色Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭに対して行うことで、１ビットの画像データ色Ｃ'，Ｍ'，Ｙ'，Ｋ'，ＬＣ'，ＬＭ'に量子化される。

次に、上述の画像処理ブロックにおける、画像処理のフローを図１２で説明する。STEP１２０１では、スキャナデータを読取りが行われる。STEP１２０２においては、入力データの変換処理が行われ、ｓRGB空間上の信号値になった後、STEP１２０３で像域分離処理が実行される。STEP１２０４ではその結果を受けて、文字部が加工処理される。STEP１２０５で、ユーザーがパネルにより逆光補正を設定したかを判断し、もし設定されていれば、STEP１２０６で、逆光補正が実行され、設定されていなければ、そのままSTEP１２０７へと進む。STEP１２０７では、拡大・縮小処理が必要かの判定を行い、もし必要であれば、STEP１２０８へと進み、スケーリング処理が実行される。必要なければ、そのままSTEP１２０９へと進み、出力用データ変換部により、プリンタのインク色へと変換される。STEP１２１０では、量子化処理が実行され、プリンタの記録可能なデータへと変換される。

以上、具体的な例を挙げて説明したように、本発明の実施形態１によれば、文字やグラフ、写真が混在しているドキュメントのコピーにおいて、そのうち写真部分から人肌を適切に抽出し、それに基づいて補正処理を行うことによって、失敗の少ない効果的な補正処理を実現することが出来る。

［他の実施形態］
上述での実施形態においては、複合機を例に挙げたが、さらに本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

露出が適性でない、色かぶりをおこしている画像の輝度ヒストグラムの一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る複合機（ＭＦＰ）の概観斜視図である。 本実施の形態に係るＭＦＰ装置の制御に係る主要部の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る画像処理ブロックを示す図である。 本発明の実施形態に係る像域分離処理のフローを示す図である。 エッジ検出に使用されるSobelフィルタを示す図である。 本発明の実施形態に係る人肌検出処理のフローを示す図である。 本発明の実施の形態に係る逆光補正用の輝度変換テーブルを示す図である。 本実施の形態に係る色変換処理に用いられるルックアップテーブルの一例を示す図である。 本実施の形態に係る四面体補間処理を示す図である。 本実施の形態に係る誤差拡散法における分配方法を表す図である。 本発明の実施形態に係る画像処理のフローを示す図である。

Claims (4)

1. 画像中の特定部分の抽出を行い、それに基づいて画像処理を行う画像処理装置において、
   画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段により取得した画像に対し像域分離をする手段と、
   該画像をあるブロックに分割する分割手段と、
   前記像域分離の結果に応じ、ブロック毎に抽出処理の実行の有無を決定する手段と、
   前記決定手段により、実行有りと判定されたブロックについてのみ抽出処理を実行する抽出手段と、
   前記抽出手段により、抽出された特定部分に基づいて、画像補正係数を決定する画像補正係数決定手段と、
   前記画像補正係数決定手段により決定された補正係数によって補正を行う画像補正手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記抽出手段とは、色による判定と周波数解析による判定により実行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。
3. 画像中の特定部分の抽出を行い、それに基づいて画像処理を行う画像処理方法において、
   画像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップにより取得した画像に対し像域分離をするステップと、
   該画像をあるブロックに分割する分割ステップと、
   前記像域分離の結果に応じ、ブロック毎に抽出処理の実行の有無を決定するステップと、
   前記決定ステップにより、実行有りと判定されたブロックについてのみ抽出処理を実行する抽出ステップと、
   前記抽出ステップにより、抽出された特定部分に基づいて、画像補正係数を決定する画像補正係数決定ステップと、
   前記画像補正係数決定ステップにより決定された補正係数によって補正を行う画像補正ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
4. 前記抽出ステップとは、色による判定と周波数解析による判定により実行されることを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。

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