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JP2018198404A - 画像処理装置、及び制御方法 - Google Patents

画像処理装置、及び制御方法 Download PDF

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JP2018198404A JP2017102995A JP2017102995A JP2018198404A JP 2018198404 A JP2018198404 A JP 2018198404A JP 2017102995 A JP2017102995 A JP 2017102995A JP 2017102995 A JP2017102995 A JP 2017102995A JP 2018198404 A JP2018198404 A JP 2018198404A
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吉倫 廣江
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Toshiba Corp
Toshiba Tec Corp
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Abstract

【課題】所定の色で画像が形成された原稿から取得された画像データを補正可能な画像処理装置、及び制御方法を提供することである。【解決手段】取得部は、原稿を示す画像データを取得する。記憶部は、所定の色を含む複数の色の特性を記憶する。分類部は、記憶部によって記憶された色の特性に基づき、取得部によって取得された画像データに含まれる画素を分類する。導出部は、分類部によって所定の色の画素に分類された画素数に関する統計量を導出する。生成部は、導出部によって導出された統計量に基づき、原稿に所定の色で画像が形成されていると判定された場合に、画像データにおいて所定の色を補正した新たな画像データを生成する。【選択図】図2

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置、及び制御方法に関する。
コピーを行う場合に、原稿がカラーか白黒かを判定し、判定結果に基づいて画像データを補正する画像処理装置がある。こうした画像処理装置では、シアン、マゼンタ、イエロー、及びブラックとは異なる色材によって発色する所定の色で画像が形成された原稿から取得された画像データを補正することができない。
特開2011−139373号公報
本発明が解決しようとする課題は、上記所定の色で画像が形成された原稿から取得された画像データを補正可能な画像処理装置、及び制御方法を提供することである。
実施形態の画像処理装置は、取得部と、記憶部と、分類部と、導出部と、生成部とを持つ。取得部は、原稿を示す画像データを取得する。記憶部は、所定の色を含む複数の色の特性を記憶する。分類部は、前記記憶部によって記憶された前記色の特性に基づき、前記取得部によって取得された前記画像データに含まれる画素を分類する。導出部は、前記分類部によって前記所定の色の画素に分類された画素数に関する統計量を導出する。生成部は、前記導出部によって導出された前記統計量に基づき、前記原稿に前記所定の色で画像が形成されていると判定された場合に、前記画像データにおいて前記所定の色を補正した新たな画像データを生成する。
実施形態の画像処理装置1の構成を示すブロック図。 画像処理装置1の処理の流れを示すフローチャート。 下地色判定対象画素の下地判定領域を示す図。 色材が含まれていない場合の信号値の分布を示す図。 色材が含まれている場合の信号値の分布を示す図。 R2を示す図。 G2を示す図。 B2を示す図。 シアンの特性を示す図。 マゼンタの特性を示す図。 イエローの特性を示す図。 ブラックの特性を示す図。 青の特性を示す図。 輝度値により特性が異なることを示す図(シアン)。 輝度値により特性が異なることを示す図(青)。 輝度値も考慮した基準のデータ構造を示す図。 1画素分類処理の流れを示すフローチャート。
実施形態の画像処理装置では、所定の色で画像が形成された原稿から取得された画像データを補正可能な画像処理装置を提供することが可能となる。以下、実施形態の画像処理装置について詳細に説明する。
図1は、実施形態に係る画像処理装置1の構成を示すブロック図である。図1において、画像処理装置1は、主制御部100、操作パネル200、スキャナ300、及びプリンタ部400を有する。画像処理装置1は、主制御部100内のメインCPU101、操作パネル200のパネルCPU201、スキャナ300のスキャナCPU301、及びプリンタ部400のプリンタCPU401を含む。
主制御部100は、メインCPU101、ROM102、RAM103、NVRAM104、ネットワークコントローラ105、HDD106、モデム107、MEM108、PM(ページメモリ)制御部109、ページメモリ110、及び画像処理部111を含む。
メインCPU101は、画像処理装置1の全体の動作を制御する。ROM102には、制御プログラムなどが記憶されている。RAM103は、一時的にデータを記憶するものである。NVRAM104は、不揮発性のメモリであり、電源を遮断してもデータを保持する。
ネットワークコントローラ105は、画像処理装置1とネットワークとを接続する。画像処理装置1は、ネットワークコントローラ105を介して、例えばサーバや、PC(Personal Computer)などの外部機器に接続可能である。HDD106は、画像データ等を記憶する。HDD106に記憶される画像データは、スキャナ300で読み取られたデータや、PCからの画像データ(文書データや描画イメージデータ等)などである。なお、画像データは圧縮して記憶される。モデム107は、画像処理装置1と電話回線とを接続する。MEM108は主制御部100のメインメモリである。
ページメモリ110は、スキャナ300からの画像データを1ページ分ごとに記憶可能である。また、ページメモリ110は、複数ページ分の画像データを記憶可能である。ページメモリ制御部109は、ページメモリ110を制御する。画像処理部111は、ページメモリ制御部109によってページメモリ110への画像データの記憶、及び読出しを行う。これにより、画像処理部111は、色変換処理、レンジ補正処理、シャープネス調整処理、ガンマ補正・中間調処理、及びパルス幅変調処理を行う。
いずれの処理においても、メインCPU101によってセットされたパラメータに従って処理が行われる。メインCPU101は、操作パネル203によって設定された設定内容を示す調整値を参照して、適切なパラメータをROM102から読み出してセットする。原稿の種類(カラー、白黒、青色)が異なれば、画像処理に係るパラメータが異なっている。
画像処理部111は、色変換処理、レンジ補正処理、シャープネス調整処理、ガンマ補正・中間調処理、及びパルス幅変調(PWM;Pulse Width Modulation)処理等を行う。例えば、レンジ補正処理は、線画部分を見やすくする目的で画像の変化点を強調するエッジ強調処理や下地と文字部の濃度差を広げる処理である。シャープネス調整処理は、画像の輪郭を調整する処理である。ガンマ補正・中間調処理では、プリンタ400の出力デバイスの特性を考慮したガンマ補正が行われる。またガンマ補正・中間調処理部では、ディザリング等を行うことで中間色を表現する処理が行われる。パルス幅変調(PWM;Pulse Width Modulation)処理では、感光体ドラム上において画像データに応じた所要の階調(複数の階調)を形成するために、パルス幅やパルス位置が調整される。画像処理が行われた画像データは、プリンタ400に出力される。プリンタ400は、画像データが示す画像をシートに印刷する。
本実施形態において、画像処理部111は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)で実現されているが、ソフトウェアで画像処理部111が実行する処理を実現するようにしてもよい。
操作パネル200は、パネルCPU201、操作キー202、及び表示器203を有する。パネルCPU201は、操作パネル200を制御する。パネルCPU201は、メインCPU101に接続する。操作キー202は、印刷部数の指示等を行うテンキー等を含む。表示器203は、液晶及びタッチパネル機能を有する。ユーザが、表示器203によってシートサイズ、印刷倍率、画質調整等の各種の指示や設定を行うことができる。
スキャナ300は、スキャナCPU301、画像補正部302、読み取り制御部303、CCD(Charge Coupled Device)304、及びADF(Auto Document Feeder)305を有する。スキャナCPU301は、スキャナ300を制御する。読み取り制御部303は、不図示のCCDドライバ等によりCCD304を制御する。CCD304は、原稿を読み取り、原稿を示すR、G、Bのアナログ信号を出力する。画像補正部302は、A/D変換回路、シェーディング補正回路、及びラインメモリ等を有する。このうち、A/D変換回路は、CCD304から出力されたR、G、Bのアナログ信号をそれぞれデジタル信号に変換する。ADF305は、自動原稿搬送部である。
プリンタ400は、プリンタCPU401、レーザドライバ402、搬送制御部403、及び制御部404を有する。プリンタCPU401は、プリンタ400を制御する。レーザドライバ402は、レーザを駆動する。搬送制御部403は、シートを搬送する。制御部404は、不図示の帯電器、現像器、転写器等を制御する。
以上説明した構成において、本実施形態に係る画像処理装置1は、所定の色を補正した新たな画像データを生成する。本実施形態では、所定の色の一例として、消色可能な色材(消色トナー)が発色する色を用いて説明する。消色トナーは、消色性記録剤である。消色トナーは、黒色トナーよりも発色濃度が低い。消色トナーは、所定値未満の温度で発色して可視状態となり、所定値以上の温度で消色して非可視状態となる。また、消色トナーは青色でシートに形成される。従って、消色トナーが発色する色は青色となる。以下の説明では、最初にフローチャートを用いて処理概要を説明し、その後、各処理の詳細について説明する。また、消色トナーで画像が形成された原稿を青色原稿と表現することがある。
図2は、画像処理装置1の処理の流れを示すフローチャートである。スキャナ300は、原稿を読み取り、原稿を示す画像データを取得する(ACT101)。画像処理部111は、取得した画像データから、原稿の下地の色を判定する(ACT102)。画像処理部111は、画像データの画素のうち、原稿の下地の色を示す画素を分離する下地画素分離処理を行う(ACT103)。これは、原稿の下地の色と同じ色の画素には、消色トナーに限らず、色材が全くまたはほとんど存在しないため、色を判定する必要がないためである。この下地画素分離処理により、色分類対象の画素を削減することができるので、処理の高速化を実現することができる。上記ACT103によって、原稿の下地の色とは異なる色を示す画素が色分類対象の画素として分離される。
次に、画像処理部111は、ACT103によって色分類対象の画素として分離された画素のうち、さらに非印字画素分離処理を行う(ACT104)。この非印字画素とは、原稿の下地の色とは異なるが、色材があまり含まれない画素である。すなわち、下地の色の影響が大きい画素である。このACT104によって、原稿の下地の色の影響が大きい画素が色分類対象の画素として分離される。この非印字画素分離処理により、色分類対象の画素を削減することができるので、処理の高速化を実現することができる。また、原稿の下地の色の影響が大きい画素を分離することにより、色の誤判定を抑制できる。
本実施形態では、上記ACT103、104によって、段階的に色分類対象の画素を絞り込んでいく。次に、画像処理部111は、ACT104によって色分類対象の画素として分離された画素を分類する(ACT105)。本実施形態では、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック、青、及びその他の6種類の色で分類する。なお、「青」は上述した消色トナーが発色する色である。また、「その他」は、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック、及び青以外の色である。この分類によって6種類の色のそれぞれに分類された画素数が得られる。
画像処理部111は、ACT106によって得られた画素数の差分を導出する(ACT106)。ここで、画素数の差分とは、青に分類された画素数と青以外に分類された色の画素数との差分である。従って、5種類の差分(青とシアン、青とマゼンタ、青とイエロー、青とブラック、青とその他)が導出される。本実施形態では、5種類の差分のうちの最小値と閾値とを比較し、最小値が閾値以上の場合に、原稿に青で画像が形成されていると判定される。すなわち、青の画素数が他の画素数と比較して十分に多い場合、原稿は消色トナーで画像が形成されたと判定される。
画像処理部111は、差分が閾値以上か否かを判定する(ACT107)。差分が閾値以上の場合には(ACT107:YES)、画像処理部111は、補正した画像データを生成して(ACT108)、本処理を終了する。差分が閾値以上ではない場合には(ACT107:NO)、画像処理部111は、青色原稿ではない原稿(カラー、白黒)に対応した画像データを生成して(ACT109)、本処理を終了する。プリンタ400は、ACT108、ACT109で生成された画像データを用いて画像を形成する。
ACT108の補正について説明する。上述したように、消色トナーは、黒色トナーなどの非消色性記録剤よりも発色濃度が低い。従って、青色原稿からスキャナ300で取得された画像データは、白黒原稿などからスキャナ300で取得された画像データと比較して、薄い画像を示す画像データとなる。そのため、白黒原稿からスキャナ300で取得された画像データに対する画像処理と同じ処理を行った場合には、薄い画像が形成されることとなる。そこで、ACT108では、シートに形成される色の視認性をあげるために、青色原稿から読み取られた画像を強調させる補正処理を行う。強調させる補正処理の例として、青色原稿から読み取られた画像を黒で形成させるための補正処理や、濃い青で画像を形成させるための補正処理が挙げられる。
次に、上記ACT102の下地色判定について説明する。まず、本実施形態では、原稿を示す画像データの一部の画素を下地色判定対象画素としている。図3は、下地色判定対象画素の下地判定領域を示す図である。図3の例では、原稿の先端数ミリ分の領域10の画素が下地色判定対象画素である。なお、領域10の斜線は分かりやすくするためのものであり、実際には無地である。一般的に、原稿の縁は無地であることが多いので、原稿の下地の色の判定するための領域として好適である。なお、原稿の縁に限らず、他の領域の画素を下地色判定対象画素としてもよいし、下地判定領域の大きさも任意に定めるようにしてもよい。原稿の縁まで印刷されているような原稿の場合には、下地判定領域は大きい方が好ましい。
下地判定領域に色材が含まれていない場合、下地色判定対象画素の信号値の分布は、1つのピーク値を持つ分布となる。図4は、下地判定領域に色材が含まれていない場合の信号値の分布を示す図である。なお、本実施形態において、画素の信号値は0〜255をとる。また、図4は、スキャナ300が出力した一例としてR(赤)の信号値の頻度を示している。図4では、一例として2つのピークA、Bが示されているが、ピークAは原稿が明るい色の場合の分布を示し、ピークBは原稿が濃い色の場合の分布を示す。いずれにしても、下地判定領域に色材が含まれていない場合、下地色判定対象画素の信号値の分布は、1つのピーク値を持つ分布となる。画像処理部111は、RGBの各々において、分布を求め、それぞれピーク値を取得する。そして、画像処理部111は、下地の色を、RGBそれぞれのピーク値の信号値を持つ色と判定する。
一方、下地判定領域に色材が含まれている場合、下地色判定対象画素の信号値の分布は、複数のピーク値を持つ分布となる。図5は、下地判定領域に色材が含まれている場合の信号値の分布を示す図である。図5も一例としてRの信号値の頻度を示している。図5に示されるピーク値のうち、ピークEは、原稿以外の領域が下地判定領域に含まれた場合のピーク値を示している。図5に示されるように、下地判定領域に色材が含まれている場合、下地色判定対象画素の信号値の分布は、複数のピークC、Dを持つ分布となる。このように、複数のピーク値が存在する場合には、信号値の最も大きいピーク値を下地の色の信号値とする。これは、一般的に用いられている原稿はほとんど白であることや、原稿に濃い色はほとんど用いられないためである。従って、図5の場合、Rの下地の色のピーク値は、ピークCである。画像処理部111は、RGBの各々において、分布を求め、それぞれピーク値を取得する。そして、画像処理部111は、下地の色を、RGBそれぞれのピーク値の信号値を持つ色と判定する。
以上説明した下地色判定によって判定された下地の色のRGBの信号値をそれぞれR1、G1、B1とする。このR1、G1、B1を用いて、画像処理部111は、ACT103の下地画素分離処理を行う。色材が含まれている画素の場合、その画素のRGBの信号値はそれぞれR1、G1、B1より小さい。そこで、色材が含まれている画素と判定する基準をR1、G1、B1として、この基準より小さい信号値を持つ画素を、色材を含む画素と判定することが考えられる。しかし、図4、5に示したように、ピーク値の近傍には下地の画素値が含まれるため、R1、G1、B1よりもさらに小さい信号値を基準とし、この基準より小さい信号値を持つ画素が望ましい。
そこで、画像処理部111は、図6、図7、図8に示されるように、新たにR2、G2、B2を導出する。R2、G2、B2は、定数Sr、Sg、Sbを用いて、以下のように導出される。
R2=R1−Sr、G2=G1−Sg、B2=B1−Sb
定数Sr、Sg、Sbは、スキャナ300や色材の仕様や、どの程度絞り込むかによって定まる値であるが、標準偏差Sに依存する値としてもよい。ここでの標準偏差Sとは、RGBのそれぞれの信号値の分布の標準偏差である。
画像処理部111は、画素のRの信号値をrとし、Gの信号値をgとし、Bの信号値をbとしたとき、r≦R2、g≦G2、及びb≦B2の全てを満たす画素を下地ではない画素として分離する。これにより、図6、図7、図8に示されるように、下地の画素を排除することができる。
画像処理部111は、上記ACT103の下地画素分離処理よって、r≦R2、g≦G2、及びb≦B2の全てを満たす画素を色分類対象の画素とすると、これらの画素に対してACT104において非印字画素分離処理を行う。上述したように、非印字画素分離処理は、下地の色の影響が大きい画素を分離する処理である。「下地の色の影響が大きい画素」を本実施形態では以下のように定量的に定める。
まず、上記R1、G1、B1を用いてLAを以下のように導出する。
LA=δR1+εG1+ζB1
δ、ε、ζはδ+ε+ζ=1を満たす定数で、例えば、δ=0.3、ε=0.4、ζ=0.3とする。
次に、画素の明るさLaを画素の信号値r、g、bを用いて以下のように導出する。
La=αr+βg+γb
α、β、γはα+β+γ=1を満たす定数で、例えば、α=0.3、β=0.4、γ=0.3とする。
画像処理部111は、La<LAを満たす画素を色分類対象の画素とする。これは、下地の色が濃いと相対的に画素の画像信号に対する影響が大きくなるための対策である。すなわち下地の色が濃い場合は閾値LAを下げ、紙の色が薄い場合は閾値LAを高めに設定することで、下地の影響が大きい画素を分類する。
画像処理部111は、上記ACT104の非印字画素分離処理よって、色分類対象の画素を絞り込むと、これらの画素に対してACT105において画素分類処理を行う。画素分類処理では、ROM102に記憶された、消色トナーによる青を含むシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックからなる複数の色の特性に基づき、色分類対象の画素が分類される。
図9〜図13は、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック、消色トナーの青の特性を示す図である。それぞれの図は、各色を単色で形成した原稿から得られたRGBの信号値に対応する頻度の分布を示している。なお、原稿の下地の色による信号値の頻度は、いずれのグラフからも排除されている。図9は、シアンのみで画像が形成された原稿から得られたRGBの分布を示す図である。図10は、マゼンタのみで画像が形成された原稿から得られたRGBの分布を示す図である。図11は、イエローのみで画像が形成された原稿から得られたRGBの分布を示す図である。図12は、ブラックのみで画像が形成された原稿から得られたRGBの分布を示す図である。図13は、消色トナーの青のみで画像が形成された原稿から得られたRGBの分布を示す図である。各色でそれぞれ特性が異なることが示されている。また、図9〜図13に示されるように、いずれの図においても、分布している範囲が広いことから、1色のみの色材か否かの判定は困難である。
そこで、本実施形態では、同じ色であっても輝度値により特性が異なることを利用する。すなわち、本実施形態では、輝度値を考慮した特性を用いて分類する。具体的には、RGBのそれぞれに複数の輝度値の段階で異なる基準を設けておき、その基準によって画素を分類する。なお、本実施形態において輝度の取り得る値は0〜255である。
図14、図15は、輝度値により特性が異なる一例を示す図である。図14は、輝度値が後述するL5、L10、L12のそれぞれの範囲にある場合のシアンの特性を示す図である。図15には、輝度値がL5、L10、L12のそれぞれの範囲にある場合の青の特性を示す図である。
シアン及び青のいずれも、輝度値により特性が異なることが分かる。このように輝度値により特性が異なることから、本実施形態では、輝度値も考慮した基準を設けることにより、より正確に画素を分類することができる。
上記L5等について説明する。本実施形態では、輝度値の取り得る値である0〜255を16の区間L0〜L15に分割している。各区間の範囲について、L0〜L15における添え字をkとしたとき、Lkは、輝度値Lが16k〜16k+15の範囲を示す。例えば、L0は、0〜15の範囲を示し、L15は、240〜255の範囲を示す。
図16は、輝度値も考慮した基準のデータ構造を示す図である。本実施形態では、図16に示されるように、L0〜L15の各々で、CMYK青ごとに、RGBの特性に基づく基準が設けられている。図16における網掛け部分には、基準としての範囲(上限値と下限値)が示されている。例えば色分類対象画素の輝度値が、あるLjに含まれ、Ljのシアンに示されるRの範囲に信号値rが含まれ、Gの範囲に信号値gが含まれ、かつBの範囲に信号値gが全て含まれるか否を判定する。画素の信号値rgbが全てLjのシアンの範囲内の場合には、当該画素はシアンに分類される。
以上より、本実施形態においては、分類する基準として、輝度値の16通り、CMYK青の5通り、RGBの3通りで計240の基準によって画素を分類する。
これらを踏まえ、画素分類処理の手順について説明する。図17は、1画素分類処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図2の画素分類処理内で行われる1画素を分類する処理である。従って、図2の画素分類処理では、色分類対象となった画素の数だけ図17の処理が繰り返される。なお、図17に示される、シアンカウンタ、マゼンタカウンタ、イエローカウンタ、ブラックカウンタ、青カウンタ、その他カウンタは、それぞれC、M、Y、K、青、「その他」に分類された画素のカウンタであり、図2の画素分類処理の開始とともに0で初期化されている。
画像処理部111は、色分類対象の画素の輝度値Lを導出する(ACT201)。輝度値Lは、画素の信号値rgbを用いて、例えばL=(76×r+151×g+28×b)/256によって導出する。このLの導出方法は一例であり、画像処理装置の特性(スキャナの特性など)に応じた導出方法を用いてもよい。画像処理部111は、輝度値Lを16で割った商を添え字kに代入する(ACT202)。画像処理部111は、Lkのシアンの基準で判定する(ACT203)。ここでの判定とは、上述したように、Lkのシアンに示されるRの範囲に信号値rが含まれ、Gの範囲に信号値gが含まれ、かつBの範囲に信号値gが全て含まれるか否かの判定である。画素の信号値rgbが全てLkのシアンの範囲内の場合には(ACT204:YES)、画像処理部111は、シアンカウンタに1を加え(ACT205)、本処理を終了する。
ACT204において、画素の信号値rgbが全てLkのシアンの範囲内ではない場合には(ACT204:NO)、画像処理部111は、Lkのマゼンタの基準で判定する(ACT206)。画素の信号値rgbが全てLkのマゼンタの範囲内の場合には(ACT207:YES)、画像処理部111は、マゼンタカウンタに1を加え(ACT208)、本処理を終了する。
ACT207において、画素の信号値rgbが全てLkのマゼンタの範囲内ではない場合には(ACT207:NO)、画像処理部111は、Lkのイエローの基準で判定する(ACT209)。画素の信号値rgbが全てLkのイエローの範囲内の場合には(ACT210:YES)、画像処理部111は、イエローカウンタに1を加え(ACT211)、本処理を終了する。
ACT210において、画素の信号値rgbが全てLkのイエローの範囲内ではない場合には(ACT210:NO)、画像処理部111は、Lkのブラックの基準で判定する(ACT212)。画素の信号値rgbが全てLkのブラックの範囲内の場合には(ACT213:YES)、画像処理部111は、ブラックカウンタに1を加え(ACT214)、本処理を終了する。
ACT213において、画素の信号値rgbが全てLkのブラックの範囲内ではない場合には(ACT213:NO)、画像処理部111は、Lkの青の基準で判定する(ACT215)。画素の信号値rgbが全てLkの青の範囲内の場合には(ACT216:YES)、画像処理部111は、青カウンタに1を加え(ACT217)、本処理を終了する。一方、画素の信号値rgbが全てLkの青の範囲内ではない場合には(ACT216:NO)、画像処理部111は、その他カウンタに1を加え(ACT218)、本処理を終了する。
以上説明した1画素分類処理が色分類対象となった画素の数だけ行われると、各カウンタによって、各色の画素数が得られる。その後、画像処理部111は、図2のACT106以下を行うことで、補正した新たな画像データを生成する。
以上述べた実施形態の画像処理装置1によれば所定の色で画像が形成された原稿から取得された画像データを補正可能な画像処理装置を提供することが可能となる。
なお、上述した実施形態では、所定の色の一例として、消色トナーが発色する色である青を用いて説明したが、これに限るものではない。CMYKのいずれかの色であってもよいし、CMYK以外の色であってもよい。CMYK以外の色として、例えば原稿に描かれた蛍光ペンの色など、発色濃度が低い色であってもよい。例えば、蛍光ペンの場合、予め蛍光ペンで画像が描かれた原稿から、蛍光ペンの特性(図16に示したような輝度値ごとのRGBの範囲)を取得し、ROM102に記憶しておく。このようにすることで、蛍光ペンの色を所定の色とした場合にも、上述した実施形態をそのまま適用することができる。
また、上述した実施形態において、画像処理部111は、所定の色をプリンタ400で画像を形成するための画像データを生成しているが、これに限るものではない。例えば、表示器203に表示するための画像データを生成してもよい。この場合の補正処理として、青色原稿から読み取られた画像を黒で形成させるための補正処理や、濃い青で画像を形成させるための補正処理が挙げられる。
また、上述した実施形態において、画像処理部111は、統計量として差分を用いたが、これに限るものではない。例えば、比率を用いてもよい。具体的に、画素数の比率とは、青に分類された画素数と青以外に分類された色の画素数との比率(青以外に分類された色の画素数/青に分類された画素数)である。従って、5種類の比率(青とシアン、青とマゼンタ、青とイエロー、青とブラック、青とその他)が導出される。本実施形態では、5種類の比率のうちの最大値と閾値とを比較し、最大値が閾値以下の場合に、原稿に青で画像が形成されていると判定される。すなわち、青の画素数が他の画素数と比較して十分に多い場合、原稿は消色トナーで画像が形成されたと判定される。
他の比率として、青に分類された画素数/色分類対象画素数であってもよい。すなわち、青に分類された画素数の全体に対する割合である。この場合も、上記比率が閾値以上の場合に、原稿に青で画像が形成されていると判定してもよい。
上述した実施形態における画像処理装置の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
1…画像処理装置、101…メインCPU、102…ROM、103…RAM、111…画像処理部、300…スキャナ、400…プリンタ

Claims (5)

  1. 原稿を示す画像データを取得する取得部と、
    所定の色を含む複数の色の特性が記憶された記憶部と、
    前記記憶部によって記憶された前記色の特性に基づき、前記取得部によって取得された前記画像データに含まれる画素を分類する分類部と、
    前記分類部によって前記所定の色の画素に分類された画素数に関する統計量を導出する導出部と、
    前記導出部によって導出された前記統計量に基づき、前記原稿に前記所定の色で画像が形成されていると判定された場合に、前記画像データにおいて前記所定の色を補正した新たな画像データを生成する生成部と、
    を備えた画像処理装置。
  2. 前記データ取得部により取得された前記画像データから、前記原稿の下地の色を判定する判定部を備え、
    前記分類部は、前記判定部によって判定された前記原稿の下地の色とは異なる色を示す画素を、前記複数の色で分類する請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記統計量は、前記所定の色の画素に分類された画素数と、他の色の画素に分類された画素の画素数との差分であり、
    前記生成部は、前記差分が所定の閾値以上の場合に、前記原稿に前記所定の色で画像が形成されていると判定し、前記画像データにおいて前記所定の色を補正した新たな画像データを生成する請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。
  4. 前記所定の色は、消色可能な色材が発色する色である請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  5. 所定の色を含む複数の色の特性が記憶された記憶部を備えた画像処理装置の制御方法であって、
    原稿を示す画像データを取得する取得ステップと、
    前記記憶部によって記憶された前記色の特性に基づき、前記取得ステップによって取得された前記画像データに含まれる画素を分類する分類ステップと、
    前記分類ステップによって前記所定の色の画素に分類された画素数に関する統計量を導出する導出ステップと、
    前記導出ステップによって導出された前記統計量に基づき、前記原稿に前記所定の色で画像が形成されていると判定された場合に、前記画像データにおいて前記所定の色を補正した新たな画像データを生成する生成ステップと、
    を備えた制御方法。
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