[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

JP4027098B2 - Image processing apparatus and image processing method - Google Patents

Image processing apparatus and image processing method Download PDF

Info

Publication number
JP4027098B2
JP4027098B2 JP2002005181A JP2002005181A JP4027098B2 JP 4027098 B2 JP4027098 B2 JP 4027098B2 JP 2002005181 A JP2002005181 A JP 2002005181A JP 2002005181 A JP2002005181 A JP 2002005181A JP 4027098 B2 JP4027098 B2 JP 4027098B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
value
tone correction
density
scan
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2002005181A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2003209693A5 (en
JP2003209693A (en
Inventor
仁彦 府川
洋一郎 牧野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to JP2002005181A priority Critical patent/JP4027098B2/en
Priority to US10/211,520 priority patent/US7016534B2/en
Priority to CN02127606.4A priority patent/CN1203657C/en
Priority to EP02255533A priority patent/EP1289266A3/en
Publication of JP2003209693A publication Critical patent/JP2003209693A/en
Publication of JP2003209693A5 publication Critical patent/JP2003209693A5/ja
Priority to US11/254,639 priority patent/US7113639B2/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4027098B2 publication Critical patent/JP4027098B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関し、より詳細には、スキャナをプリ・スキャンさせて読み取った画像情報の画像内容、読取条件から本スキャン時の画像の濃度特性を変換するトーン補正係数を決定する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に、画像入力装置の処理機能として、入力したプリ・スキャン画像データをもとに、処理すべき画像に適したフィルタ処理及びガンマ補正処理(ヒストグラム適正化)等のパラメータを決定し、同パラメータを用いて本スキャン画像のフィルタ処理およびガンマ補正処理を実施して画像品質を向上させることが行われている。
【0003】
フィルタ処理は画像の局所的な特徴を強調、もしくは改善して原稿画像の画質を改善するものであり、ノイズ感を軽減する積分フィルタや、画像内のエッジを強調してメリハリ感をつける微分フィルタ等がある。
【0004】
もう一つのガンマ補正処理は、画像濃度の階調補正を行う処理である。濃度の階調補正の例としては、濃度値の取り得る範囲を一様に引き伸ばしたり縮めたりする処理、特定の濃度領域を他の部分より伸長または圧縮する非線形変換等がある。
【0005】
また処理対象画像に対して適切なトーン・カーブを用いてガンマ補正処理を施すものとして特開2000−236452号公報がある。このガンマ補正方法では、プリ・スキャン(粗読取り)入力画像のヒストグラムから分布の傾向を示す代表値を求め、この代表値を基にトーン・カーブの修正を行い本スキャン画像のガンマ補正処理に適用している。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した従来の手法による本スキャン画像データに対するガンマ補正処理が良好に行われるためには、プリ・スキャン画像データにおけるヒストグラム分布と本スキャン画像データにおけるヒストグラム分布が同じ比率で分布している必要がある。しかし実際には、プリ・スキャン画像の解像度は本スキャン画像の解像度より低い場合がほとんどであり、この場合プリ・スキャン画像のヒストグラム分布は解像度が低いほど平均値に近づくため解像度のより高い本スキャン画像のヒストグラム分布とは異なる。したがって、プリ・スキャン画像のヒストグラムから最適化されたトーン補正係数は厳密には本スキャン画像に対する最適なトーン補正係数とはならない。
【0007】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、プリ・スキャン入力された原稿画像上の全指定範囲のヒストグラム分布特性から算出したトーン補正係数用いて本スキャン画像に対しても最適なトーン補正係数を決定、ガンマ補正処理を施すことができる画像処理装置もしくは画像処理方法を提供することにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、原稿上の画像情報を入力するスキャナ手段を有し、該スキャナ手段によって同一の前記原稿に対して2度のスキャンを実行し、最初のプリ・スキャンによって入力した画像情報に基づいて、次の本スキャンによって入力した画像情報を処理する画像処理装置において、前記スキャナをプリ・スキャンすることによって得られたプリ・スキャン画像情報の個々の画素の濃度レベル値から、原稿画像上の所定範囲の画像の濃度度数分布を表すデータを求める濃度度数分布取得手段と、前記濃度度数分布取得手段によって取得した濃度度数分布を表すデータの最小の濃度レベル値を基準および累積の開始点として、濃度レベル値の高い方向に前記濃度度数値を累積演算して、濃度レベル値と累積演算値の関係を表す累積度数分布を求める累積度数分布取得手段と、前記累積度数分布に近似する近似ベキ乗関数を算出し、算出した関数のベキ数からプリ・スキャン画像のトーン補正係数を表す第1のγ値を求める第1γ値取得手段と、プリ・スキャンと本スキャンのそれぞれの解像度をパラメータとして、前記第1のγ値を本スキャン時のトーン補正係数を表す第2のγ値に変換するγ値変換手段と、前記スキャナに対して本スキャンを実行して本スキャン画像情報を入力して、その濃度範囲を求め、求めた濃度範囲を表すデータと前記第2のγ値に基づいて、前記入力した本スキャン画像情報に対してトーン補正処理のための変換を実行する画像トーン補正手段とを具備することを特徴とするものである。
【0009】
また、請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の画像処理装置であって、前記第1のγ値と前記濃度度数分布取得手段からのデータに基づいて、前記プリ・スキャン画像情報のトーン補正処理を実行する画像トーン補正手段と、前記画像トーン補正手段からの出力を受けて表示する表示手段と、前記表示手段への前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力されるトーン補正指示を入力するトーン補正指示入力手段と、前記トーン補正指示入力手段からトーン補正指示によって前記第1のγ値を補正して第1の補正済みγ値を生成するγ値補正手段、をさらに備え、前記画像トーン補正手段は、前記第1の補正済みγ値を入力した際には前記画像トーン補正処理を実行して前記表示手段に出力することを特徴とするものである。
【0010】
また、請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の画像処理装置であって、前記表示手段への前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力される本スキャン開始指示を受けて、前記γ値変換手段は、前記表示装置に出力した画像を作成する際に前記画像トーン補正手段が使用した前記第1のγ値あるいは第1の補正済みγ値を入力して第2のγ値に本スキャン時のトーン補正係数変換することを特徴とするものである。
【0012】
また、請求項に記載の発明は、請求項1〜3のいずれかに記載の画像処理装置であって、前記γ値変換手段は、さらに読み取られた原稿の種類を表すパラメータを有することを特徴とするものである。
【0013】
また、請求項に記載の発明は、請求項1〜のいずれかに記載の画像処理装置であって処理対象画像の本スキャン時のトーン補正係数を決定するために実行されるプリ・スキャンは、該本スキャン時と異なる解像度で実行されることを特徴とするものである。
【0014】
また、請求項に記載の発明は、原稿上の画像情報を入力するスキャナを有し、該スキャナによって同一の前記原稿に対して2度のスキャンを実行し、最初のプリ・スキャンによって入力した画像情報に基づいて、次の本スキャンによって入力した画像情報を処理する画像処理方法において、前記スキャナをプリ・スキャンすることによって得られたプリ・スキャン画像情報の個々の画素の濃度レベル値から、原稿画像上の所定範囲の画像の濃度度数分布を表すデータを求める濃度度数分布取得ステップと、前記濃度度数分布取得ステップによって取得した濃度度数分布を表すデータの最小の濃度レベル値を基準および累積の開始点として、濃度レベル値の高い方向に前記濃度度数値を累積演算して、濃度レベル値と累積演算値の関係を表す累積度数分布を求める累積度数分布取得ステップと、前記累積度数分布に近似する近似ベキ乗関数を算出し、算出した関数のベキ数からプリ・スキャン画像のトーン補正係数を表す第1のγ値を求める第1γ値取得ステップと、プリ・スキャンと本スキャンのそれぞれの解像度をパラメータとして、前記第1のγ値を本スキャン時のトーン補正係数を表す第2のγ値に変換するγ値変換ステップと、前記スキャナに対して本スキャンを実行して本スキャン画像情報を入力して、その濃度範囲を求め、求めた濃度範囲を表すデータと前記第2のγ値に基づいて、前記入力した本スキャン画像情報に対してトーン補正処理のための変換を実行する画像トーン補正ステップとを具備することを特徴とする。
【0015】
また、請求項に記載の発明は、請求項に記載の画像処理方法であって、前記第1のγ値と前記濃度度数分布取得手段からのデータに基づいて、前記プリ・スキャン画像情報のトーン補正を実行する画像トーン補正ステップと、前記画像トーン補正ステップで処理された出力を受けて表示部に出力する表示出力ステップと、前記表示出力ステップによる前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力されるトーン補正指示を入力するトーン補正指示入力ステップと、前記トーン補正指示入力ステップで受けたトーン補正指示によって前記第1のγ値を補正して第1の補正済みγ値を生成するγ値補正ステップ、をさらに備え、前記画像トーン補正ステップは、前記第1の補正済みγ値を入力した際には前記画像トーン補正ステップ、前記表示出力ステップ処理を実行することを特徴とする。
【0016】
また、請求項に記載の発明は、請求項に記載の画像処理方法前記表示部ステップによる前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力される本スキャン開始指示を受ける本スキャン開始指示入力ステップをさらに備え、前記γ値変換ステップは、前記本スキャン開始指示入力ステップで本スキャン開始指示入力を受けた際に、前記表示装置に出力した画像を作成する際に前記画像トーン補正手段が使用した前記第1のγ値あるいは第1の補正済みγ値を入力して第2のγ値に本スキャン時のトーン補正係数を変換することを特徴とする。
【0018】
また、請求項に記載の発明は、請求項6〜8のいずれかに記載の画像処理方法であって、前記γ値変換ステップにおいて前記変換の際に使用されるパラメータは、さらに読み取られた原稿の種類を表すパラメータを有することを特徴とする。
【0019】
また、請求項10に記載の発明は、請求項6〜9のいずれか1項に記載の画像処理方法であって、処理対象画像の本スキャン時のトーン補正係数を決定するために実行されるプリ・スキャンは、該本スキャン時と異なる解像度で実行されることを特徴とする。
【0020】
また、請求項11に記載の発明は、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、スキャナをプリ・スキャンして画像情報を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得られたプリ・スキャン画像情報を入力し、個々の画素の濃度レベル値から、原稿画像上の所定範囲の画像の濃度度数分布を表すデータを求める濃度度数分布取得ステップと、前記濃度度数分布取得ステップによって取得した濃度度数分布を表すデータの最小の濃度レベル値を基準および累積の開始点として、濃度レベル値の高い方向に前記濃度度数値を累積演算して、濃度レベル値と累積演算値の関係を表す累積度数分布を求める累積度数分布取得ステップと、前記累積度数分布に近似する近似ベキ乗関数を算出し、算出した関数のベキ数からプリ・スキャン画像のトーン補正係数を表す第1のγ値を求める第1γ値取得ステップと、プリ・スキャンと本スキャンのそれぞれの条件をパラメータとして、前記第1のγ値を本スキャン時のトーン補正係数を表す第2のγ値に変換するγ値変換ステップと、前記スキャナに対して本スキャンを実行して本スキャン画像情報を入力して、その濃度範囲を求め、求めた濃度範囲を表すデータと前記第2のγ値に基づいて、前記入力した本スキャン画像情報に対してトーン補正処理のための変換を実行する画像トーン補正ステップとを実行することを特徴とする。
【0021】
また、請求項12に記載の発明は、請求項11に記載の記憶媒体において、前記記憶媒体として、サーバ・コンピュータおよびクライアント・コンピュータが読むことができるプログラムを格納したフロッピー(登録商標)ディスク、ハード・ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMを用いることを特徴とする。
【0022】
また、請求項13に記載の発明は、請求項11または〜12のいずれかに記載の記憶媒体において、前記記憶媒体は、サーバ・コンピュータおよびクライアント・コンピュータに着脱可能であることを特徴とする。
【0023】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【0024】
(第1の実施形態)
まず、第1の実施形態による画像処理装置の動作の概要をフローチャートにしたがって説明した後、本発明の主たる要件である本スキャン用トーン補正係数(以下γ係数と呼ぶ)決定処理に関して詳しく述べる。
【0025】
本実施形態における画像処理装置は、まずプリ・スキャン時に低解像度で読み取ったプレビュー画像に基づいてプレビュー画像を最適化するプレビュー用γ係数の算出を行う。次に、プレビュー用γ係数をあらかじめ設けたγ変換テーブルで変換して、本スキャン時に読み取る本スキャン画像用の濃度を最適化する濃度変換テーブル(以下γテーブルと呼ぶ)を作成し、作成した濃度変換テーブルを使用して、本スキャン時に読み取った本スキャン画像の濃度を変換する。ここで、γ変換テーブルは、原稿の種類毎に設けられ、プリ・スキャン時と本スキャン時の解像度に関係付けられている。
【0026】
図1は、第1の実施形態による画像処理装置の画像読み取り、そして画像処理の概略手順を表すフローチャートであり、これにしたがって説明を行う。
【0027】
まず本画像処理装置は、ステップS100で処理が開始された後、ステップS102で画像読み取り装置から読み取った比較的低解像度のプレビュー画像データを入力し、同時にプレビュー画像上において最終的に保存するべき本スキャン読み取り範囲の情報を得る。
【0028】
次に、ステップS104で、後述されるプレビュー用γ係数算出手法により、プレビュー画像上の読み取り指定範囲内の濃度分布に基づいてプレビュー用γ係数を求める演算が行われる。
【0029】
次にステップS106で、プレビュー画像の濃度分布に基づいて算出されたγ係数と濃度分布からの情報から濃度変換のためのγテーブルを作成してステップS102で入力したプレビュー画像データに対して濃度変換処理を行い、プレビュー用画像データを生成する。このプレビュー用画像データは、表示装置に送られ、オペレータに対してその濃度変換結果を表示する。この後ステップS110に進み、表示した画像に対するオペレータ応答を入力する。この表示された濃度変換結果がオペレータの意図に合致しているとのオペレータ応答を受けた場合、ステップS112に進んで、本スキャンデータの処理に移行する。
【0030】
ステップS110でオペレータ応答がγ微調整指示であれば、オペレータ指示にしたがって新たなγ係数を生成し、ステップS106に戻る。この場合のステップS106からS118のループは、オペレータ応答にしたがってγテーブルを微調整するための処理であり、ステップS108で再度プレビュー画像を表示し、ステップS110でオペレータ指示を待つ。
【0031】
ステップS112以降において、オペレータの本来の目的である処理が実行される。まず、ステップS112において、それまでのγ係数値を使用して、オペレータの目的とする本スキャン時の指定解像度に対応した本スキャン用γ係数の算出を行い、そして濃度変換のためのγテーブルの作成を行う。この本スキャン用γ係数の算出の詳細は後述する。
【0032】
次にステップS114で、オペレータの指定した解像度で原稿を読み取る(本スキャン動作)。そして、ステップS116で、読み取った画像データの濃度値の最小値、最大値を得て、入力した画像データの濃度範囲を検出し、ステップS118に進む。ステップS118では、先に確定した本スキャン用γ係数と濃度範囲を基に作成されたγテーブルを用いて、受信した原稿画像(本スキャン画像)データの変換を行うことにより、すなわち入力画像の濃度分布の最適化を行うことにより、原稿画像の内容に応じて最適な濃度階調調整が行われた画像データを作成する。
【0033】
なお、上記説明ではγテーブルを使用した本スキャン画像の濃度分布最適化を画像処理装置が行ったが、画像読み取り装置に外部からγテーブルを受け付けて処理する機能がある場合には、ステップS114の本スキャン動作に先だって画像処理装置から画像読み取り装置へγテーブルを転送し、画像読み取り装置で濃度分布の最適化、すなわち送ったγテーブルによる濃度変換を行う構成も可能である。
【0034】
次に、本実施形態におけるプレビュー用γ係数算出手順を、フローチャート、度数分布図の実例をあげて、詳細に説明する。
【0035】
図2は、第1の実施形態によるプレビュー用γ係数算出を説明するフローチャートであり、ステップS104の詳細を示している。図3は、ある濃度分布を示す原稿を例にとって、γ係数算出の具体例を示す図である。
【0036】
図2のステップS202において、はじめに各色毎の濃度度数分布を作成し、この作成した各色毎の濃度度数分布を加算合成することにより全色成分の合成度数分布を演算する。ここで、各色の濃度値は、カラー・バランスが取れているものと仮定している。
【0037】
次にステップS204で、各色の合成濃度度数分布から、濃度0(ゼロ。すなわち黒)側より、実際に度数分布が存在する濃度値の最小値(以降はShadow値と呼ぶ)と最大値(以降はHighlight値と呼ぶ)を検索しつつ、ステップS206で、それぞれの濃度の度数の累積値を、この最小値から最大値の方向に、濃度値を変数にして計算する。この結果、濃度値dを変数にした累積値h(d)が得られる。
【0038】
次に、ステップS208で、算出されたそれぞれの濃度の度数の累積値から、言い替えれば累積値が表す曲線h(d)と以下の関数値とを比較し、最小自乗法を使用して近似するベキ乗関数のベキ数Gを求める。
g(d)=M(d−Shadow)^G
ここで、演算子A^BはAのB乗を表す演算子であり、Mは近似させる際に使用する任意の数であり、最大値を合わせるための数である。ここで、上述した式と実際に比較される累積値が表す曲線h(d)は、8ビット表現の場合、Shadow値未満の範囲を0、Highlight値およびこれを越える範囲を255にノーマライズしたh’(d)が使用される。
【0039】
図3に示す例において、31から255の範囲に、上述した方法で求めたγ=1.99のグラフを、累積値と重ね合わせて示している。ここで、重ね合わせる際に、ベキ乗関数の表す曲線が累積値の最大値の点を通るようにノーマライズさせている。
【0040】
以上の様にして濃度分布を一様に変換するベキ乗関数、すなわちγ係数が得られるが、元画像の種類の内容によっては元画像の持つ調子も失われてしまう場合も想定されるので、所与のパラメータTを使用して、
プレビュー画面用γ係数=(G^T)、0<T<1.0
にてプレビュー画像に対して演算を施す。ここで、Tは、プレビュー画像の濃度分布に基づいて算出されたγ係数に対して、さらに濃度補正する程度を制御する所与のパラメータであり、このパラメータTは1.0の場合に、パラメータTによって補正する補正量がゼロであり、0.0に向かって補正量が多くなる。補正量全体から見れば、T=1のときに補正量が大きく、原稿の濃度分布をもっとも一様になるように補正し、0.0の場合には補正量がゼロであり、入力された濃度分布に影響を与えない。初期値は、T=1である、この場合、算出されたγ係数をそのまま使用したガンマ補正テーブルを作成し、使用することになる。
【0041】
このようにして得られるγ係数による変換テーブルは、一般的には、図4あるいは図5に示すようなγテーブルになる。たとえば濃度分布が非常に黒側に偏っている場合には図4に示すようなガンマ特性(ガンマ≒0.24)、また白側へやや偏りのある場合には図5に示すようなγ特性(ガンマ≒1.6)となる。なお、図4、図5においては、濃度分布の最小値が8ビット表現で0(16進表記で00h)、最大値が8ビット表現で255(16進表記でFFh)の場合を示し、横軸が入力濃度レベルで、縦軸が出力濃度レベルである。
【0042】
上述した濃度変換テーブルを作成するアルゴリズムによれば、度数分布が集中する濃度領域(範囲)のコントラストを高くする濃度変換テーブルを得られるため、階調の整った画像へ変換することが可能となる。
【0043】
次に、本スキャン指定解像度に対応したγ係数反映テーブルおよび高解像度時における画像データの濃度分布図の実例をあげて、本実施形態における本スキャン用γ係数算出手順を詳細に説明する。
【0044】
図6は、第1の実施形態による本スキャン用γ係数反映テーブルである。この図は、実験的に決められた写真原稿読取時における解像度によるγ倍率変移を示している。たとえば、解像度600dpiの写真原稿に対して最適なγ値は、その1/8の解像度とした場合に1/1.087になること、言い替えれば、75dpiで原稿を読み取った画像の最適γ値は、600dpiで読み取る場合に、その1.087倍としたγ値が最適なγ値となることを示している。
【0045】
まず、図6に示す変換テーブルに、プリ・スキャン時の解像度とオペレータが指定する本スキャン時の解像度を入力し、プリ・スキャン時のγ値に対応した本スキャン時のγ係数倍率Kgを求める。そして、このγ係数倍率Kgと先に求めたプレビュー用γ係数Gから、
G’ = Kg×G
なる本スキャン用γ係数G’を算出する。
【0046】
本スキャンの入力画像データに対してはプレビュー用γテーブル作成時と同様本スキャン用γ係数G’を使用してγテーブルを作成し、作成したγテーブルを使用して本スキャンで読み取った画像の濃度変換を実行することにより読取解像度に最適な濃度階調変換を施すことが可能となる。
【0047】
図7は、図3に示したと同様の原稿を、図3に示した場合よりも高い解像度400dpiで読み取った画像データの濃度分布を示している。この図のγ値は2.13であり、濃度レベル11〜255の範囲に分布している。図3においては、それぞれ1.99、31〜255である。読取解像度の比較的低い図3のプレビュー画像における濃度分布は、近傍の画素データとの平均値に近づくため図7のような本スキャン画像の濃度分布よりヒストグラム形状が平滑になり、また分布の様子も若干変化する。その結果最適な濃度変換テーブルも、写真原稿が同じ場合であっても解像度に応じて異なることが理解される。すなわち、濃度範囲に変化が生じ、またその度数分布にも変化が生じている。図3と図7から理解されるように、図3に示すプリ・スキャン時の総画素数は累積値の最大値から約54万であり、図7に示す本スキャン時の総画素数は累積値の最大値から約1580万である。したがって、プリ・スキャン時のデータ量は、処理時間短縮のために、本スキャン時の約1/29に低減されていることが理解される。
【0048】
以上説明したように、本実施形態の画像処理装置によれば、入力原稿画像上の指定範囲における合成濃度度数分布から累積度数分布を求め、この累積度数分布に近似したベキ乗関数を算出し、さらには指定された本スキャン解像度に対応したγ係数を、ベキ乗関数のベキ数から算出することにより、画像に最適な濃度変換テーブルを作成して濃度階調を最適化することが可能となる。
【0049】
(第2の実施形態)
第2の実施形態による画像処理装置は、原稿種別に応じた本スキャン用γ係数反映テーブルを具備し、プレビュー用γ係数、本スキャン指定解像度、原稿種類の3つのパラメータを用いて本スキャン用のγ係数の算出およびγテーブルの作成を行い、本スキャン画像の濃度を最適化する機能を持つ。以下、写真原稿およびイラスト原稿を例に説明する。
【0050】
図8は、第2の実施形態による画像処理装置の本スキャン用γ係数反映テーブルを表す図である。ここで、写真原稿およびイラスト原稿におけるテーブルは実験的に決められた原稿読取時における解像度によるγ倍率変移を示している。一般的にイラスト原稿は均一色で占められる面積が写真原稿に比べて大きいため高解像度化に伴うγ係数の変移が少ない。
【0051】
第2の実施形態によれば、特徴の異なる原稿に対しても本スキャン画像に対してそのスキャンに適した濃度階調へ変更することが可能となる。
【0052】
図9は、上述したそれぞれの実施形態について、本発明を分かり易く説明するためのブロック・ダイヤグラムである。図9を簡単に説明する。図9において、スキャナ900からの画像データは、ハード・ディスクなどの大容量記憶媒体から構成される格納部901に一時的に格納される。格納されたデータは、濃度変換部921に、あるいは濃度変換部921で実行する濃度変換のためのトーン補正係数算出のために符号910で示すブロックに入力される。濃度変換部921の出力は、表示装置に送られたり、あるいは格納装置に格納されたり、あるいは印刷装置などの出力装置に送られる。
【0053】
符号910〜913の部分は、プリ・スキャンして得たプリ・スキャン画像を処理して、プリ・スキャン画像に適したトーン補正係数を得るブロックであり、図1のステップ104に相当する。ここでは、最終的に近似ベキ乗関数のベキ数が、トーン補正係数を意味するγ値として得られる。
【0054】
符号910では、プリ・スキャン画像を入力して、各画素データの最小値と最大値を求める処理をしながら、濃度度数分布を算出する。ここで得た濃度値の最小値と最大値は、符号920で示す補正テーブルの作成部に送られる。また、濃度度数分布のデータは、符号911で示すブロックで累積度数分布が作成され、さらにこの累積度数分布の最小値と最大値は、原稿の画像そしてプリ・スキャン条件に特有の個別の値を有しているため、あらかじめ定めた範囲、たとえば最小値を0とし、最大値を255として、ノーマライズした累積度数分布を得る。このノーマライズされた累積度数分布のデータは、符号913に示す近似レベル確認のブロックに入力される。このブロック913は、ブロック911からのデータを受けて、このデータに近似する近似ベキ乗関数演算のブロック912を制御し、最小自乗法を使用して、最終的に近似ベキ乗関数のベキ数を求める。
【0055】
ブロック912からのベキ数は、トーン補正係数、すなわちγ係数としてブロック914に送られる。このブロックは、プリ・スキャン画像から得られたγ係数を補正するブロックであり、上述したようにオペレータの指示により、微調整される。しかしながら、プリ・スキャン直後においては入力されたγ係数値は、そのままブロック920に送られ、ブロック910からの濃度値の最小値と最大値を含めた入力データに基づいて、補正テーブル、この場合は、プリ・スキャン画像用の補正テーブルを作成する。作成された補正テーブルは、ブロック921に送られ、ここで、プリ・スキャン画像の濃度変換が行われる。濃度変換後のデータは、そのデータがプリ・スキャン画像の場合は、表示装置に送られ、オペレータに提示される。オペレータは、提示された画像を観察し、必要がある場合は、ブロック914を操作し、γ係数値を微調する。
【0056】
以上に説明した処理においては、ブロック920、921はプリ・スキャン画像を処理している。次に、以上の動作、あるいは処理の結果、オペレータからの本スキャン指示を受けると、ブロック910、920、921は本スキャン画像に対して処理を実行する。まず、オペレータからの本スキャン指示を受けると、その時点で、ブロック914に保存されているプリ・スキャン画像に対するγ係数は、オペレータがプリ・スキャン画像に対して表示装置で確認した、あるいは微調整して最終的にokとしたトーン補正係数である。このトーン補正係数(γ係数)は、プリ・スキャン時の解像度、本スキャン時の解像度、原稿種類の情報を入力している本スキャン用γ係数変換のブロック930に入力され、本スキャン用のγ係数に変換される。ブロック920は、本スキャン時においては、ブロック930からのγ係数を入力する。
【0057】
同時に、スキャナ900は本スキャン時の条件で原稿画像をスキャンして、格納部901に本スキャン画像を格納する。この後、ブロック910は、格納部からのデータを読み出し、プリ・スキャン時と同じように、濃度レベルの最小値と最大値を取得してブロック920に送る。
【0058】
ブロック910からの最小/最大値、そしてブロック930からの本スキャン用γ値を得てブロック920は、本スキャン画像の輝度変換用の濃度補正テーブルを作成する。作成された濃度補正テーブルは、ブロック921で、本スキャン画像の濃度変換に使用され、変換された本スキャン画像は、たとえば印刷装置、格納装置等に出力される。
【0059】
ここで、ブロック920において、補正テーブルは以下の様に作成される。たとえば、ブロック914あるいはブロック930からのγ係数のみでは、たとえば図4、図5に示すような変換特性しか得られない。この変換特性では、たとえば図3に示すように濃度レベルが31から255(8ビットの場合)の場合、変換後の濃度値は、図4に示す変換特性の場合は約110〜255の範囲に、また図5に示す変換特性の場合は、約9〜255の範囲に変換されてしまう。このような変換ではなく、入力した濃度レベルの範囲に対して図4あるいは図5のような曲線を適用するように、ブロック920は、最小/最大値を入力する。たとえば、図3に示すγ=1.99の曲線のように、入力濃度レベルの0から30までは出力値として0とし、入力濃度レベルの31から255の範囲の入力濃度値に対して、図5に示すようなγ=1.99の曲線を(256−31)/256=0.879に水平方向に圧縮した形に変換し、そして合成した変換特性としている。
【0060】
上述したように変換テーブルを作成した場合、最小の濃度レベルは、たとえばレベル31は出力濃度レベルとしてゼロに変換することができる。すなわち、このように変換した場合、変換しない場合よりも濃度範囲が拡大するようになる。また、変換後の最小濃度値を変換前の最小濃度値と等しくするように変換することも可能である。
【0061】
第1および第2の実施形態において説明した画像処理装置および画像処理手段では、指定された範囲を同一の画像種別であるものとして処理を行ったが、本発明に係る判定を行うに先立ち、簡便な評価関数または判定関数により画像の特徴が類似する部分に分割した後に、各部分について本発明に係る判定を行うことは本発明の範疇に属する。
【0062】
上で言及した簡便な評価関数または判定関数により画像の特徴が類似する部分に分割する手順については、従来より像域分離処理として知られている技術であり、ここで詳細を記述することはしない。
【0063】
なお、本発明は、上述した実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム・コードを記憶した記憶媒体を、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。
【0064】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム・コード自体が本発明の新規な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。
【0065】
プログラム・コードを供給するための記憶媒体としては、たとえば、フロッピー(登録商標)ディスク、ハード・ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどを用いることができる。
【0066】
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って、前述した実施の形態の機能が実現される他、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動しているOSなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現され得る。
【0067】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラム・コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラム・コードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現され得る。
【0068】
本発明は、前述した実施の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からそのプログラムを、パソコン通信など通信ラインを介して要求者にそのプログラムを配信する場合にも適用できることは言うまでもない。
【0069】
【発明の効果】
本発明によれば、プリ・スキャン入力された原稿画像の所定エリアの濃度度数分布データから算出された、プリ・スキャン画像に対して最適な濃度変換を与えるγ係数値を求め、この係数値から本スキャン画像データに対してトーン補正処理を行うためのγ係数をあらかじめ定めたテーブルによって求めるようにしているので、本スキャンして得た画像データを本スキャン画像データにとって最適な濃度階調への変換することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施形態による画像処理装置の概略処理手順を表すフローチャートである。
【図2】本発明の第1の実施形態による画像処理装置のプレビュー用γ係数算出手順を表すフローチャートである。
【図3】本発明の第1の実施形態によるプレビュー用γ係数算出のための演算概要を示す図である。
【図4】本発明の実施形態により得られる写真原稿に適したγテーブルの一例を示す図である。
【図5】本発明の実施形態により得られる写真原稿に適したγテーブルの他の一例を示す図である。
【図6】本発明の第1の実施形態による本スキャン用γ係数反映テーブルを示す図である。
【図7】本発明の第1の実施形態による本スキャン入力画像データの濃度度数分布、累積度数分布を示す図である。
【図8】本発明の第2の実施形態による本スキャン用γ係数反映テーブルである。
【図9】本発明を説明するブロック図である。
【符号の説明】
900 スキャナ
901 格納部
910 濃度の最小値/最大値、濃度度数分布処理部
911 累積度数分布、ノーマライズ処理部
912 近似ベキ乗関数演算部
913 近似レベル確認部
914 γ係数微調整部
920 補正テーブル作成部
921 濃度変換部
930 本スキャン用γ係数変換
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method, and more specifically, a tone correction coefficient for converting image content of image information read by pre-scanning a scanner and image density characteristics at the time of main scanning from reading conditions. The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method.
[0002]
[Prior art]
In general, as a processing function of an image input device, parameters such as filter processing and gamma correction processing (histogram optimization) suitable for an image to be processed are determined based on input pre-scan image data, and the parameters are set. The image quality is improved by performing filter processing and gamma correction processing of the main scan image.
[0003]
Filter processing emphasizes or improves the local characteristics of the image to improve the image quality of the original image. An integral filter that reduces noise and a differential filter that enhances the edges in the image Etc.
[0004]
Another gamma correction process is a process for correcting gradation of image density. Examples of density gradation correction include processing for uniformly expanding or contracting the range of density values, nonlinear conversion for expanding or compressing a specific density region from other portions, and the like.
[0005]
Japanese Patent Laid-Open No. 2000-236452 discloses a method for performing a gamma correction process on an image to be processed using an appropriate tone curve. In this gamma correction method, the representative value indicating the distribution tendency is obtained from the histogram of the pre-scan (rough reading) input image, and the tone curve is corrected based on this representative value and applied to the gamma correction processing of the main scan image. is doing.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in order for the gamma correction processing to the main scan image data by the conventional method described above to be performed satisfactorily, the histogram distribution in the pre-scan image data and the histogram distribution in the main scan image data need to be distributed at the same ratio. There is. However, in reality, the resolution of the pre-scan image is almost always lower than the resolution of the main scan image. In this case, the histogram distribution of the pre-scan image approaches the average value as the resolution decreases, so the main scan with higher resolution It is different from the histogram distribution of the image. Therefore, strictly speaking, the tone correction coefficient optimized from the histogram of the pre-scan image is not an optimum tone correction coefficient for the main scan image.
[0007]
The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide a tone correction coefficient calculated from histogram distribution characteristics of the entire designated range on a pre-scan input document image. The Another object of the present invention is to provide an image processing apparatus or an image processing method that can determine an optimum tone correction coefficient for a main scan image and perform a gamma correction process.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve such an object, the present invention includes a scanner unit for inputting image information on a document, and the scanner unit performs twice on the same document. In the image processing apparatus that executes image scanning and processes the image information input by the next main scan based on the image information input by the first pre-scan, the pre-scan obtained by pre-scanning the scanner is obtained. A density frequency distribution acquisition unit for obtaining data representing the density frequency distribution of an image in a predetermined range on the original image from the density level value of each pixel of the scanned image information, and the density frequency distribution acquired by the density frequency distribution acquisition unit Using the minimum density level value of the data representing the reference and the starting point of accumulation, the density value value is cumulatively calculated in the higher direction of the density level value, Cumulative frequency distribution acquisition means for obtaining a cumulative frequency distribution representing the relationship between the frequency level value and the cumulative calculation value; an approximate power function approximating the cumulative frequency distribution; and calculating the power of the pre-scan image from the power of the calculated function First γ value acquisition means for obtaining a first γ value representing a tone correction coefficient, and each of pre-scan and main scan resolution Γ value conversion means for converting the first γ value into a second γ value representing a tone correction coefficient at the time of the main scan, and executing the main scan for the scanner to obtain the main scan image information. An image tone that is inputted to obtain the density range, and performs conversion for tone correction processing on the inputted main scan image information based on the data representing the obtained density range and the second γ value And a correction means.
[0009]
The invention according to claim 2 is the image processing apparatus according to claim 1, wherein the first γ value and the density are set. frequency Based on the data from the distribution acquisition means, the image tone correction means for executing the tone correction processing of the pre-scan image information, the display means for receiving and displaying the output from the image tone correction means, and the display means A tone correction instruction input means for inputting a tone correction instruction input from an operator in response to the display of the pre-scanned image, and correcting the first γ value by the tone correction instruction from the tone correction instruction input means. Γ value correction means for generating a first corrected γ value, and the image tone correction means executes the image tone correction process when the first corrected γ value is input. It outputs to the said display means, It is characterized by the above-mentioned.
[0010]
The invention according to claim 3 is the image processing apparatus according to claim 2, wherein a main scan start instruction input from an operator in response to display of the pre-scan image on the display means is displayed. In response, the γ value converting means receives the first γ value or the first corrected γ value used by the image tone correcting means when creating the image output to the display device, and receives the second γ value. Tone correction factor during main scan The It is characterized by converting.
[0012]
Claims 4 The invention described in claim Any one of 1-3 The γ value converting means further includes a parameter indicating the type of the read original.
[0013]
Claims 5 The invention described in claim 1 4 The pre-scan that is executed to determine the tone correction coefficient at the time of the main scan of the processing target image is executed at a resolution different from that at the time of the main scan. It is what.
[0014]
Claims 6 The invention described in (1) has a scanner for inputting image information on a document, and the scanner performs two scans on the same document, and based on the image information input by the first pre-scan. In the image processing method for processing the image information input in the next main scan, a predetermined level on the document image is determined from the density level value of each pixel of the pre-scan image information obtained by pre-scanning the scanner. The density frequency distribution acquisition step for obtaining data representing the density frequency distribution of the image in the range, and the minimum density level value of the data representing the density frequency distribution acquired by the density frequency distribution acquisition step as a reference and accumulation start point Cumulative calculation of the concentration value numerical value in the direction of higher level value, and a cumulative frequency distribution representing the relationship between the concentration level value and the cumulative calculation value. A cumulative frequency distribution obtaining step, an approximate power function approximating the cumulative frequency distribution, and a first γ value representing a first γ value representing a tone correction coefficient of the pre-scan image from the calculated power number Value acquisition step and each of pre-scan and main scan resolution As a parameter, a γ value conversion step for converting the first γ value into a second γ value that represents a tone correction coefficient at the time of the main scan; An image tone that is inputted to obtain the density range, and performs conversion for tone correction processing on the inputted main scan image information based on the data representing the obtained density range and the second γ value And a correction step.
[0015]
Claims 7 The invention described in claim 6 An image tone correction step for performing tone correction of the pre-scan image information based on the first γ value and data from the density frequency distribution acquisition unit, and A display output step for receiving the output processed in the tone correction step and outputting the output to a display unit, and a tone correction for inputting a tone correction instruction input from an operator in response to the display of the pre-scan image by the display output step An instruction input step; and a γ value correction step of generating the first corrected γ value by correcting the first γ value according to the tone correction instruction received in the tone correction instruction input step, the image tone The correction step executes the image tone correction step and the display output step process when the first corrected γ value is input. It is characterized by that.
[0016]
Claims 8 The invention described in claim 7 The image processing method according to claim 1, further comprising a main scan start instruction input step that receives a main scan start instruction input from an operator in response to display of the pre-scan image by the display unit step, and the γ value conversion step includes: When receiving the main scan start instruction input in the main scan start instruction input step, the first γ value or the first correction used by the image tone correcting means when creating the image output to the display device. The tone correction coefficient at the time of the main scan is converted to the second γ value by inputting the finished γ value.
[0018]
Claims 9 The invention described in claim Any of 6-8 The parameter used in the conversion in the γ value conversion step further includes a parameter representing the type of the read document.
[0019]
Claims 10 The invention described in claim 6-9 4. The image processing method according to claim 1, wherein the pre-scan executed for determining the tone correction coefficient at the main scan of the processing target image is executed at a resolution different from that at the main scan. It is characterized by that.
[0020]
Claims 11 The invention described in (1) is a computer-readable storage medium storing a program, an image input step for pre-scanning a scanner to input image information, and pre-scan image information obtained in the image input step The density frequency distribution acquisition step for obtaining data representing the density frequency distribution of the image in a predetermined range on the original image from the density level value of each pixel, and the density frequency distribution acquired by the density frequency distribution acquisition step Using the minimum density level value of the data to be represented as a reference and starting point of accumulation, the density value is cumulatively calculated in the direction of higher density level value to obtain a cumulative frequency distribution representing the relationship between the density level value and the cumulative calculation value. A cumulative frequency distribution acquisition step, an approximate power function approximating the cumulative frequency distribution is calculated, and a pre-score is calculated from the calculated power number. A first γ value acquisition step for obtaining a first γ value representing a tone correction coefficient of a can image, and the first γ value as a parameter for tone correction at the time of the main scan, using the pre-scan and main scan conditions as parameters. Γ value conversion step for converting to a second γ value representing a coefficient, and data for representing the obtained density range by executing the main scan for the scanner and inputting the main scan image information to obtain the density range. And an image tone correction step of executing conversion for tone correction processing on the inputted main scan image information based on the second γ value.
[0021]
Claims 12 The invention described in claim 11 The floppy (registered trademark) disk, hard disk, magneto-optical disk, optical disk, CD-ROM, CD storing a program that can be read by the server computer and the client computer as the storage medium -R, magnetic tape, non-volatile memory card, ROM are used.
[0022]
Claims 13 The invention described in claim 11 or ~ 12 The storage medium according to any one of the above, wherein the storage medium is detachable from a server computer and a client computer.
[0023]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0024]
(First embodiment)
First, the outline of the operation of the image processing apparatus according to the first embodiment will be described according to a flowchart, and then the main tone correction coefficient (hereinafter referred to as γ coefficient) determination process, which is the main requirement of the present invention, will be described in detail.
[0025]
The image processing apparatus according to the present embodiment first calculates a preview γ coefficient that optimizes a preview image based on a preview image read at a low resolution during pre-scanning. Next, a preview conversion γ coefficient is converted with a previously prepared γ conversion table to create a density conversion table (hereinafter referred to as a γ table) that optimizes the density for the main scan image read during the main scan. Using the conversion table, the density of the main scan image read during the main scan is converted. Here, the γ conversion table is provided for each type of document, and is related to the resolution during pre-scanning and main scanning.
[0026]
FIG. 1 is a flowchart showing a schematic procedure of image reading and image processing of the image processing apparatus according to the first embodiment, and description will be made according to this.
[0027]
First, after the processing is started in step S100, the present image processing apparatus inputs the relatively low resolution preview image data read from the image reading apparatus in step S102, and at the same time, the book to be finally stored on the preview image. Get scan reading range information.
[0028]
Next, in step S104, a calculation for obtaining a preview γ coefficient based on a density distribution within a reading designated range on the preview image is performed by a preview γ coefficient calculation method described later.
[0029]
Next, in step S106, a γ table for density conversion is created from the γ coefficient calculated based on the density distribution of the preview image and information from the density distribution, and density conversion is performed on the preview image data input in step S102. Processing is performed to generate preview image data. The preview image data is sent to the display device, and the density conversion result is displayed to the operator. Thereafter, the process proceeds to step S110, and an operator response to the displayed image is input. When an operator response is received that the displayed density conversion result matches the operator's intention, the process proceeds to step S112, and the process proceeds to the main scan data processing.
[0030]
If the operator response is a γ fine adjustment instruction in step S110, a new γ coefficient is generated in accordance with the operator instruction, and the process returns to step S106. In this case, the loop from step S106 to S118 is a process for finely adjusting the γ table according to the operator response. The preview image is displayed again in step S108, and an operator instruction is waited in step S110.
[0031]
In step S112 and subsequent steps, processing that is the original purpose of the operator is executed. First, in step S112, the γ coefficient for main scan corresponding to the designated resolution at the time of the main scan intended by the operator is calculated using the γ coefficient value up to that point, and the γ table for density conversion is calculated. Create. Details of the calculation of the main scan γ coefficient will be described later.
[0032]
In step S114, the original is read at a resolution designated by the operator (main scan operation). In step S116, the minimum and maximum density values of the read image data are obtained, the density range of the input image data is detected, and the process proceeds to step S118. In step S118, the received original image (main scan image) data is converted using the γ table created based on the previously determined γ coefficient for main scan and the density range, that is, the density of the input image. By optimizing the distribution, image data in which optimum density gradation adjustment is performed according to the contents of the document image is created.
[0033]
In the above description, the density distribution of the main scan image using the γ table is optimized by the image processing apparatus. However, if the image reading apparatus has a function of accepting and processing the γ table from the outside, the process of step S114 is performed. Prior to the main scanning operation, a configuration is also possible in which the γ table is transferred from the image processing apparatus to the image reading apparatus, and the image reading apparatus optimizes the density distribution, that is, performs density conversion using the sent γ table.
[0034]
Next, the preview γ coefficient calculation procedure in this embodiment will be described in detail with reference to a flowchart and an example of a frequency distribution diagram.
[0035]
FIG. 2 is a flowchart for explaining the calculation of the preview γ coefficient according to the first embodiment, and shows details of step S104. FIG. 3 is a diagram showing a specific example of γ coefficient calculation, taking a document showing a certain density distribution as an example.
[0036]
In step S202 of FIG. 2, first, a density frequency distribution for each color is created, and the synthesized frequency distribution for all colors is calculated by adding and synthesizing the created density frequency distribution for each color. Here, it is assumed that the density value of each color is in color balance.
[0037]
In step S204, the minimum density value (hereinafter referred to as the shadow value) and the maximum value (hereinafter referred to as shadow values) and the actual density distribution from the density 0 (zero, ie, black) side from the combined density frequency distribution of each color. In step S206, the cumulative value of the frequency of each density is calculated in the direction from the minimum value to the maximum value using the density value as a variable. As a result, an accumulated value h (d) using the density value d as a variable is obtained.
[0038]
Next, in step S208, a curve h (d) represented by the cumulative value is compared with the following function values from the calculated cumulative values of the respective densities, and approximated using the least square method. The power number G of the power function is obtained.
g (d) = M (d-Shadow) ^ G
Here, the operator A ^ B is an operator representing A to the Bth power, and M is an arbitrary number used for approximation, and is a number for matching the maximum value. Here, in the case of 8-bit expression, the curve h (d) represented by the cumulative value that is actually compared with the above-described expression is h in which the range below the Shadow value is normalized to 0, and the Highlight value and the range beyond this are normalized to 255. '(D) is used.
[0039]
In the example shown in FIG. 3, the graph of γ = 1.99 obtained by the above-described method is superimposed on the accumulated value in the range of 31 to 255. Here, when superimposing, the curve represented by the power function is normalized so as to pass the point of the maximum accumulated value.
[0040]
As described above, a power function that uniformly converts the density distribution, that is, a γ coefficient is obtained. However, depending on the content of the type of the original image, the tone of the original image may be lost. Using a given parameter T
Preview screen γ coefficient = (G ^ T), 0 <T <1.0
The calculation is performed on the preview image. Here, T is a given parameter that controls the degree of further density correction with respect to the γ coefficient calculated based on the density distribution of the preview image. When this parameter T is 1.0, The correction amount corrected by T is zero, and the correction amount increases toward 0.0. When viewed from the overall correction amount, the correction amount is large when T = 1, and the density distribution of the original is corrected to be the most uniform. When 0.0, the correction amount is zero and the correction amount is input. Does not affect the concentration distribution. The initial value is T = 1. In this case, a gamma correction table using the calculated γ coefficient as it is is created and used.
[0041]
The conversion table based on the γ coefficient thus obtained is generally a γ table as shown in FIG. 4 or FIG. For example, when the density distribution is very biased to the black side, the gamma characteristic as shown in FIG. 4 (gamma≈0.24), and when the density distribution is slightly biased to the white side, the γ characteristic as shown in FIG. (Gamma≈1.6). 4 and 5 show cases where the minimum value of the density distribution is 0 in 8-bit representation (00h in hexadecimal notation) and the maximum value is 255 in 8-bit representation (FFh in hexadecimal notation). The axis is the input density level, and the vertical axis is the output density level.
[0042]
According to the algorithm for creating the density conversion table described above, it is possible to obtain a density conversion table that increases the contrast of the density region (range) in which the frequency distribution is concentrated. .
[0043]
Next, the actual scan γ coefficient calculation procedure according to the present embodiment will be described in detail with reference to an actual example of a γ coefficient reflection table corresponding to the main scan designated resolution and a density distribution diagram of image data at high resolution.
[0044]
FIG. 6 is a main scan γ coefficient reflection table according to the first embodiment. This figure shows a change in γ magnification depending on the resolution at the time of reading a photographic original determined experimentally. For example, the optimal γ value for a photographic document with a resolution of 600 dpi is 1 / 1.87 when the resolution is 1/8, in other words, the optimal γ value of an image read at 75 dpi is , When reading at 600 dpi, a γ value of 1.087 times is the optimum γ value.
[0045]
First, the pre-scan resolution and the main scan resolution specified by the operator are input to the conversion table shown in FIG. 6, and the γ coefficient magnification Kg at the main scan corresponding to the γ value at the pre-scan is obtained. . Then, from this γ coefficient magnification Kg and the γ coefficient G for preview obtained previously,
G ′ = Kg × G
The actual scan γ coefficient G ′ is calculated.
[0046]
For the input image data of the main scan, a γ table is created using the main scan γ coefficient G ′ as in the case of creating the preview γ table, and the image read in the main scan is created using the created γ table. By executing the density conversion, it is possible to perform density gradation conversion optimum for the reading resolution.
[0047]
FIG. 7 shows a density distribution of image data obtained by reading a document similar to that shown in FIG. 3 at a resolution of 400 dpi higher than that shown in FIG. The γ value in this figure is 2.13, which is distributed in the range of density levels 11 to 255. In FIG. 3, they are 1.99 and 31-255, respectively. The density distribution in the preview image of FIG. 3 having a relatively low reading resolution approaches the average value with the neighboring pixel data, so that the histogram shape is smoother than the density distribution of the main scan image as shown in FIG. Also changes slightly. As a result, it is understood that the optimum density conversion table varies depending on the resolution even when the photographic originals are the same. That is, a change occurs in the concentration range, and the frequency distribution also changes. As can be understood from FIGS. 3 and 7, the total number of pixels in the pre-scan shown in FIG. 3 is about 540,000 from the maximum cumulative value, and the total number of pixels in the main scan shown in FIG. The maximum value is about 15.8 million. Therefore, it is understood that the data amount at the time of pre-scan is reduced to about 1/29 at the time of the main scan in order to shorten the processing time.
[0048]
As described above, according to the image processing apparatus of the present embodiment, the cumulative frequency distribution is obtained from the combined density frequency distribution in the specified range on the input document image, the power function approximated to the cumulative frequency distribution is calculated, Furthermore, by calculating the γ coefficient corresponding to the designated main scan resolution from the number of powers of the power function, it is possible to create a density conversion table optimal for the image and optimize the density gradation. .
[0049]
(Second Embodiment)
The image processing apparatus according to the second embodiment includes a γ coefficient reflection table for main scan corresponding to the document type, and is used for the main scan by using three parameters of the preview γ coefficient, the main scan designated resolution, and the document type. It has a function of calculating the γ coefficient and creating a γ table and optimizing the density of the main scan image. In the following, a photo manuscript and an illustration manuscript will be described as examples.
[0050]
FIG. 8 is a diagram illustrating a γ coefficient reflection table for main scanning of the image processing apparatus according to the second embodiment. Here, the tables for the photographic original and the illustration original indicate the γ magnification shift according to the resolution at the time of reading the original determined experimentally. In general, illustration manuscripts occupy a larger area than a photographic manuscript because the area occupied by uniform colors is small.
[0051]
According to the second embodiment, it is possible to change a density gradation suitable for a scan of a main scan image even for a document having different characteristics.
[0052]
FIG. 9 is a block diagram for easily explaining the present invention for each of the above-described embodiments. FIG. 9 will be briefly described. In FIG. 9, image data from the scanner 900 is temporarily stored in a storage unit 901 configured from a large-capacity storage medium such as a hard disk. The stored data is input to the density conversion unit 921 or a block denoted by reference numeral 910 for tone correction coefficient calculation for density conversion executed by the density conversion unit 921. The output of the density conversion unit 921 is sent to a display device, stored in a storage device, or sent to an output device such as a printing device.
[0053]
Reference numerals 910 to 913 are blocks that process a pre-scan image obtained by pre-scan to obtain a tone correction coefficient suitable for the pre-scan image, and correspond to step 104 in FIG. Here, the number of powers of the approximate power function is finally obtained as a γ value that means a tone correction coefficient.
[0054]
Reference numeral 910 calculates a density frequency distribution while inputting a pre-scan image and obtaining a minimum value and a maximum value of each pixel data. The minimum value and the maximum value of the density values obtained here are sent to a correction table creation unit denoted by reference numeral 920. In addition, the density frequency distribution data is generated by a block denoted by reference numeral 911. Further, the minimum value and the maximum value of the cumulative frequency distribution are individual values specific to the document image and pre-scan conditions. Therefore, the normalized cumulative frequency distribution is obtained by setting a predetermined range, for example, the minimum value to 0 and the maximum value to 255. The normalized cumulative frequency distribution data is input to an approximate level confirmation block denoted by reference numeral 913. This block 913 receives the data from the block 911, controls the approximate power function calculation block 912 that approximates this data, and finally uses the least square method to calculate the power of the approximate power function. Ask.
[0055]
The number of powers from block 912 is sent to block 914 as a tone correction factor, i.e., a gamma factor. This block is a block for correcting the γ coefficient obtained from the pre-scan image, and is finely adjusted according to an instruction from the operator as described above. However, immediately after the pre-scan, the input γ coefficient value is sent to the block 920 as it is, and based on the input data including the minimum value and the maximum value of the density value from the block 910, a correction table, in this case, Then, a correction table for the pre-scan image is created. The created correction table is sent to the block 921, where the density conversion of the pre-scan image is performed. If the data after density conversion is a pre-scan image, it is sent to the display device and presented to the operator. The operator observes the presented image and, if necessary, operates block 914 to fine tune the γ coefficient value.
[0056]
In the processing described above, blocks 920 and 921 are processing pre-scan images. Next, when a main scan instruction is received from the operator as a result of the above operation or processing, the blocks 910, 920, and 921 execute processing on the main scan image. First, when an actual scan instruction is received from the operator, the γ coefficient for the pre-scan image stored in the block 914 at that time is confirmed or fine-tuned by the operator on the pre-scan image on the display device. The tone correction coefficient finally set to ok. The tone correction coefficient (γ coefficient) is input to a main scan γ coefficient conversion block 930 in which pre-scan resolution, main scan resolution, and document type information are input, and the γ for main scan is input. Converted to a coefficient. The block 920 inputs the γ coefficient from the block 930 during the main scan.
[0057]
At the same time, the scanner 900 scans the original image under the conditions of the main scan, and stores the main scan image in the storage unit 901. Thereafter, the block 910 reads the data from the storage unit, acquires the minimum value and the maximum value of the density level, and sends them to the block 920 as in the pre-scan.
[0058]
Obtaining the minimum / maximum value from block 910 and the gamma value for main scan from block 930, block 920 Luminance Create a density correction table for conversion. The created density correction table is used for density conversion of the main scan image in block 921, and the converted main scan image is output to, for example, a printing device, a storage device, or the like.
[0059]
Here, in block 920, the correction table is created as follows. For example, only the γ coefficient from the block 914 or the block 930 can obtain only the conversion characteristics as shown in FIGS. In this conversion characteristic, for example, as shown in FIG. 3, when the density level is 31 to 255 (in the case of 8 bits), the converted density value is in the range of about 110 to 255 in the case of the conversion characteristic shown in FIG. Moreover, in the case of the conversion characteristic shown in FIG. 5, it will be converted into the range of about 9-255. Instead of such a conversion, the block 920 inputs the minimum / maximum value so that a curve as shown in FIG. 4 or FIG. 5 is applied to the input density level range. For example, as shown in the curve of γ = 1.99 shown in FIG. 3, the input density level 0 to 30 is set to 0 as the output value, and the input density value in the range of the input density level 31 to 255 is shown in FIG. A curve of γ = 1.99 as shown in FIG. 5 is converted into a form compressed in the horizontal direction to (256-31) /256=0.879, and a combined conversion characteristic is obtained.
[0060]
When the conversion table is created as described above, the minimum density level, for example, level 31 can be converted to zero as the output density level. That is, when converted in this way, the density range becomes larger than when not converted. It is also possible to convert the converted minimum density value so as to be equal to the minimum density value before conversion.
[0061]
In the image processing apparatus and the image processing means described in the first and second embodiments, processing is performed on the assumption that the designated range is the same image type. However, prior to performing the determination according to the present invention, it is simple. It is within the scope of the present invention to perform the determination according to the present invention for each part after the image is divided into similar parts by an evaluation function or determination function.
[0062]
The procedure for dividing the image features into similar parts by the simple evaluation function or judgment function mentioned above is a technique conventionally known as image area separation processing, and details thereof will not be described here. .
[0063]
In the present invention, a storage medium storing software program codes for realizing the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus, and the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus stores the storage medium. Needless to say, this can also be achieved by reading and executing the program code stored in the.
[0064]
In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the novel function of the present invention, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
[0065]
As a storage medium for supplying the program code, for example, floppy (registered trademark) disk, hard disk, magneto-optical disk, optical disk, CD-ROM, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM Etc. can be used.
[0066]
In addition to executing the program code read by the computer, the functions of the above-described embodiments are realized, and an OS operating on the computer is actually processed based on an instruction of the program code. The functions of the above-described embodiment can also be realized by performing part or all of the above and processing thereof.
[0067]
Furthermore, after the program code read from the storage medium is written to the memory provided in the function expansion board inserted into the computer or the function expansion unit connected to the computer, the program code is read based on the instruction of the program code. A function expansion board or a CPU provided in the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments can also be realized by the processing.
[0068]
The present invention can also be applied to the case where the program is distributed from the storage medium storing the program code of the software realizing the functions of the above-described embodiment to the requester via a communication line such as personal computer communication. Needless to say.
[0069]
【The invention's effect】
According to the present invention, a γ coefficient value that gives an optimum density conversion for a pre-scan image calculated from density frequency distribution data of a predetermined area of a pre-scan input original image is obtained, and from this coefficient value Since the γ coefficient for performing tone correction processing on the main scan image data is obtained by a predetermined table, the image data obtained by the main scan is converted to the optimum density gradation for the main scan image data. It becomes possible to convert.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart showing a schematic processing procedure of an image processing apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a preview γ coefficient calculation procedure of the image processing apparatus according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 3 is a diagram showing an outline of calculation for calculating a preview γ coefficient according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 4 is a diagram showing an example of a γ table suitable for a photographic document obtained by an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing another example of a γ table suitable for a photographic document obtained by an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating a main scan γ coefficient reflection table according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 7 is a diagram showing a density frequency distribution and a cumulative frequency distribution of main scan input image data according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a main scan γ coefficient reflection table according to the second embodiment of the present invention;
FIG. 9 is a block diagram illustrating the present invention.
[Explanation of symbols]
900 scanner
901 Storage unit
910 Density minimum / maximum value, density frequency distribution processing section
911 Cumulative frequency distribution, normalization processing unit
912 Approximate power function calculator
913 Approximation level confirmation part
914 γ coefficient fine adjustment part
920 correction table creation unit
921 Density converter
930 Gamma coefficient conversion for main scan

Claims (13)

原稿上の画像情報を入力するスキャナ手段を有し、該スキャナ手段によって同一の前記原稿に対して2度のスキャンを実行し、最初のプリ・スキャンによって入力した画像情報に基づいて、次の本スキャンによって入力した画像情報を処理する画像処理装置において、
前記スキャナをプリ・スキャンすることによって得られたプリ・スキャン画像情報の個々の画素の濃度レベル値から、原稿画像上の所定範囲の画像の濃度度数分布を表すデータを求める濃度度数分布取得手段と、
前記濃度度数分布取得手段によって取得した濃度度数分布を表すデータの最小の濃度レベル値を基準および累積の開始点として、濃度レベル値の高い方向に前記濃度度数値を累積演算して、濃度レベル値と累積演算値の関係を表す累積度数分布を求める累積度数分布取得手段と、
前記累積度数分布に近似する近似ベキ乗関数を算出し、算出した関数のベキ数からプリ・スキャン画像のトーン補正係数を表す第1のγ値を求める第1γ値取得手段と、
プリ・スキャンと本スキャンのそれぞれの解像度をパラメータとして、前記第1のγ値を本スキャン時のトーン補正係数を表す第2のγ値に変換するγ値変換手段と、
前記スキャナに対して本スキャンを実行して本スキャン画像情報を入力して、その濃度範囲を求め、求めた濃度範囲を表すデータと前記第2のγ値に基づいて、前記入力した本スキャン画像情報に対してトーン補正処理のための変換を実行する画像トーン補正手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
Scanner means for inputting image information on a document, the scanner means performs two scans on the same document, and the next book based on the image information input by the first pre-scan. In an image processing apparatus that processes image information input by scanning,
A density frequency distribution obtaining unit for obtaining data representing a density frequency distribution of an image in a predetermined range on a document image from density level values of individual pixels of pre-scan image information obtained by pre-scanning the scanner; ,
Using the minimum density level value of the data representing the density frequency distribution acquired by the density frequency distribution acquisition means as a reference and the starting point of accumulation, the density level value is cumulatively calculated in the higher density level value direction, and the density level value is calculated. A cumulative frequency distribution obtaining means for obtaining a cumulative frequency distribution representing a relationship between the cumulative calculation value and the cumulative calculation value;
A first γ value acquisition unit that calculates an approximate power function that approximates the cumulative frequency distribution, and obtains a first γ value that represents a tone correction coefficient of the pre-scan image from the power number of the calculated function;
Γ value conversion means for converting the first γ value into a second γ value representing a tone correction coefficient at the time of the main scan, using the respective resolutions of the pre-scan and the main scan as parameters;
The main scan is performed on the scanner and main scan image information is input to determine the density range. Based on the data representing the determined density range and the second γ value, the input main scan image is input. An image processing apparatus comprising: an image tone correction unit that executes conversion for tone correction processing on information.
前記第1のγ値と前記濃度度数分布取得手段からのデータに基づいて、前記プリ・スキャン画像情報のトーン補正処理を実行する画像トーン補正手段と、
前記画像トーン補正手段からの出力を受けて表示する表示手段と、
前記表示手段への前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力されるトーン補正指示を入力するトーン補正指示入力手段と、
前記トーン補正指示入力手段からトーン補正指示によって前記第1のγ値を補正して第1の補正済みγ値を生成するγ値補正手段、をさらに備え、
前記画像トーン補正手段は、前記第1の補正済みγ値を入力した際には前記画像トーン補正処理を実行して前記表示手段に出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
Image tone correction means for performing tone correction processing of the pre-scan image information based on the first γ value and the data from the density frequency distribution acquisition means;
Display means for receiving and displaying the output from the image tone correction means;
A tone correction instruction input means for inputting a tone correction instruction input from an operator in response to the display of the pre-scan image on the display means;
Γ value correcting means for correcting the first γ value by a tone correction instruction from the tone correction instruction input means to generate a first corrected γ value;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image tone correction unit executes the image tone correction process and outputs the image tone correction process to the display unit when the first corrected γ value is input. .
前記表示手段への前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力される本スキャン開始指示を受けて、前記γ値変換手段は、前記表示装置に出力した画像を作成する際に前記画像トーン補正手段が使用した前記第1のγ値あるいは第1の補正済みγ値を入力して第2のγ値に本スキャン時のトーン補正係数を変換する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
In response to a main scan start instruction input from an operator in response to the display of the pre-scan image on the display means, the γ value conversion means generates the image output to the display device when the image is output. 3. The tone correction coefficient at the time of a main scan is converted into a second γ value by inputting the first γ value or the first corrected γ value used by the tone correction means. Image processing apparatus.
前記γ値変換手段は、さらに読み取られた原稿の種類を表すパラメータを有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。The image processing apparatus according to claim 1, wherein the γ value conversion unit further includes a parameter representing a type of the read document. 処理対象画像の本スキャン時のトーン補正係数を決定するために実行されるプリ・スキャンは、該本スキャン時と異なる解像度で実行されることを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の画像処理装置。  5. The pre-scan executed for determining a tone correction coefficient at the time of a main scan of an image to be processed is executed at a resolution different from that at the time of the main scan. The image processing apparatus according to 1. 原稿上の画像情報を入力するスキャナを有し、該スキャナによって同一の前記原稿に対して2度のスキャンを実行し、最初のプリ・スキャンによって入力した画像情報に基づいて、次の本スキャンによって入力した画像情報を処理する画像処理方法において、
前記スキャナをプリ・スキャンすることによって得られたプリ・スキャン画像情報の個々の画素の濃度レベル値から、原稿画像上の所定範囲の画像の濃度度数分布を表すデータを求める濃度度数分布取得ステップと、
前記濃度度数分布取得ステップによって取得した濃度度数分布を表すデータの最小の濃度レベル値を基準および累積の開始点として、濃度レベル値の高い方向に前記濃度度数値を累積演算して、濃度レベル値と累積演算値の関係を表す累積度数分布を求める累積度数分布取得ステップと、
前記累積度数分布に近似する近似ベキ乗関数を算出し、算出した関数のベキ数からプリ・スキャン画像のトーン補正係数を表す第1のγ値を求める第1γ値取得ステップと、
プリ・スキャンと本スキャンのそれぞれの解像度をパラメータとして、前記第1のγ値を本スキャン時のトーン補正係数を表す第2のγ値に変換するγ値変換ステップと、
前記スキャナに対して本スキャンを実行して本スキャン画像情報を入力して、その濃度範囲を求め、求めた濃度範囲を表すデータと前記第2のγ値に基づいて、前記入力した本スキャン画像情報に対してトーン補正処理のための変換を実行する画像トーン補正ステップと
を具備することを特徴とする画像処理方法。
A scanner for inputting image information on an original; the scanner performs two scans on the same original; and based on the image information input by the first pre-scan, In an image processing method for processing input image information,
A density frequency distribution obtaining step for obtaining data representing a density frequency distribution of an image in a predetermined range on a document image from density level values of individual pixels of pre-scan image information obtained by pre-scanning the scanner; ,
Using the minimum density level value of the data representing the density frequency distribution acquired in the density frequency distribution acquisition step as a reference and starting point of accumulation, the density level value is cumulatively calculated in the higher direction of the density level value, and the density level value is calculated. And a cumulative frequency distribution obtaining step for obtaining a cumulative frequency distribution representing a relationship between the cumulative calculation value and
A first γ value acquisition step of calculating an approximate power function that approximates the cumulative frequency distribution, and obtaining a first γ value that represents a tone correction coefficient of the pre-scan image from the power number of the calculated function;
A γ value conversion step for converting the first γ value into a second γ value representing a tone correction coefficient at the time of the main scan, using the resolutions of the pre-scan and the main scan as parameters,
The main scan is performed on the scanner and main scan image information is input to determine the density range. Based on the data representing the determined density range and the second γ value, the input main scan image is input. An image processing method comprising: an image tone correction step for performing conversion for tone correction processing on information.
前記第1のγ値と前記濃度度数分布取得手段からのデータに基づいて、前記プリ・スキャン画像情報のトーン補正を実行する画像トーン補正ステップと、
前記画像トーン補正ステップで処理された出力を受けて表示部に出力する表示出力ステップと、
前記表示出力ステップによる前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力されるトーン補正指示を入力するトーン補正指示入力ステップと、
前記トーン補正指示入力ステップで受けたトーン補正指示によって前記第1のγ値を補正して第1の補正済みγ値を生成するγ値補正ステップ、をさらに備え、
前記画像トーン補正ステップは、前記第1の補正済みγ値を入力した際には前記画像トーン補正ステップ、前記表示出力ステップ処理を実行する
ことを特徴とする請求項に記載の画像処理方法。
An image tone correction step for performing tone correction of the pre-scan image information based on the first γ value and the data from the density frequency distribution acquisition unit;
A display output step of receiving the output processed in the image tone correction step and outputting the output to a display unit;
A tone correction instruction input step for inputting a tone correction instruction input from an operator in response to the display of the pre-scan image by the display output step;
A γ value correcting step of generating the first corrected γ value by correcting the first γ value according to the tone correction instruction received in the tone correction instruction input step;
The image processing method according to claim 6 , wherein the image tone correction step executes the image tone correction step and the display output step process when the first corrected γ value is input.
前記表示部ステップによる前記プリ・スキャン画像の表示に応答してオペレータから入力される本スキャン開始指示を受ける本スキャン開始指示入力ステップをさらに備え、前記γ値変換ステップは、前記本スキャン開始指示入力ステップで本スキャン開始指示入力を受けた際に、前記表示装置に出力した画像を作成する際に前記画像トーン補正手段が使用した前記第1のγ値あるいは第1の補正済みγ値を入力して第2のγ値に本スキャン時のトーン補正係数を変換する
ことを特徴とする請求項に記載の画像処理方法。
A main scan start instruction input step for receiving a main scan start instruction input from an operator in response to the display of the pre-scan image by the display unit step, wherein the γ value conversion step includes the main scan start instruction input; When receiving the main scan start instruction input in step, the first γ value or the first corrected γ value used by the image tone correcting means when creating the image output to the display device is input. The image processing method according to claim 7 , further comprising: converting a tone correction coefficient during the main scan into a second γ value.
前記γ値変換ステップにおいて前記変換の際に使用されるパラメータは、さらに読み取られた原稿の種類を表すパラメータを有することを特徴とする請求項6〜8のいずれかに記載の画像処理方法。The image processing method according to claim 6 , wherein the parameter used in the conversion in the γ value conversion step further includes a parameter representing a type of the read document. 処理対象画像の本スキャン時のトーン補正係数を決定するために実行されるプリ・スキャンは、該本スキャン時と異なる解像度で実行されることを特徴とする請求項6〜9のいずれか1項に記載の画像処理方法。Pre-scan is performed to determine the tone correction factor during the main scanning of the processed image, any one of the claims 6-9, characterized in that it is performed at a resolution different from the time of main scanning An image processing method described in 1. スキャナをプリ・スキャンして画像情報を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで得られたプリ・スキャン画像情報を入力し、個々の画素の濃度レベル値から、原稿画像上の所定範囲の画像の濃度度数分布を表すデータを求める濃度度数分布取得ステップと、
前記濃度度数分布取得ステップによって取得した濃度度数分布を表すデータの最小の濃度レベル値を基準および累積の開始点として、濃度レベル値の高い方向に前記濃度度数値を累積演算して、濃度レベル値と累積演算値の関係を表す累積度数分布を求める累積度数分布取得ステップと、
前記累積度数分布に近似する近似ベキ乗関数を算出し、算出した関数のベキ数からプリ・スキャン画像のトーン補正係数を表す第1のγ値を求める第1γ値取得ステップと、
プリ・スキャンと本スキャンのそれぞれの解像度をパラメータとして、前記第1のγ値を本スキャン時のトーン補正係数を表す第2のγ値に変換するγ値変換ステップと、
前記スキャナに対して本スキャンを実行して本スキャン画像情報を入力して、その濃度範囲を求め、求めた濃度範囲を表すデータと前記第2のγ値に基づいて、前記入力した本スキャン画像情報に対してトーン補正処理のための変換を実行する画像トーン補正ステップと
を実行するプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
An image input step for pre-scanning the scanner and inputting image information;
A density frequency distribution acquisition step of inputting pre-scan image information obtained in the image input step and obtaining data representing a density frequency distribution of an image in a predetermined range on the document image from the density level value of each pixel;
Using the minimum density level value of the data representing the density frequency distribution acquired in the density frequency distribution acquisition step as a reference and starting point of accumulation, the density level value is cumulatively calculated in the higher direction of the density level value, and the density level value is calculated. And a cumulative frequency distribution obtaining step for obtaining a cumulative frequency distribution representing a relationship between the cumulative calculation value and
A first γ value acquisition step of calculating an approximate power function that approximates the cumulative frequency distribution, and obtaining a first γ value that represents a tone correction coefficient of the pre-scan image from the power number of the calculated function;
A γ value conversion step for converting the first γ value into a second γ value representing a tone correction coefficient at the time of the main scan, using the resolutions of the pre-scan and the main scan as parameters,
The main scan is performed on the scanner and main scan image information is input to determine the density range. Based on the data representing the determined density range and the second γ value, the input main scan image is input. A computer-readable storage medium storing a program for executing an image tone correction step for performing conversion for tone correction processing on information.
請求項11に記載の記憶媒体において、
前記記憶媒体として、サーバ・コンピュータおよびクライアント・コンピュータが読むことができるプログラムを格納したフロッピー(登録商標)ディスク、ハード・ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMを用いることを特徴とする記憶媒体。
The storage medium according to claim 11 ,
As the storage medium, a floppy (registered trademark) disk, a hard disk, a magneto-optical disk, an optical disk, a CD-ROM, a CD-R, a magnetic tape, and a non-volatile storage storing a program that can be read by a server computer and a client computer A storage medium characterized by using a memory card and a ROM.
請求項11または〜12のいずれかに記載の記憶媒体において、
前記記憶媒体は、サーバ・コンピュータおよびクライアント・コンピュータに着脱可能であることを特徴とする記憶媒体。
The storage medium according to any one of claims 11 to 12 ,
The storage medium is detachable from a server computer and a client computer.
JP2002005181A 2001-08-07 2002-01-11 Image processing apparatus and image processing method Expired - Fee Related JP4027098B2 (en)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002005181A JP4027098B2 (en) 2002-01-11 2002-01-11 Image processing apparatus and image processing method
US10/211,520 US7016534B2 (en) 2001-08-07 2002-08-05 Method, and apparatus for discriminating kind of image medium stored with program
CN02127606.4A CN1203657C (en) 2001-08-07 2002-08-05 Picture processing method and device, and storage medium
EP02255533A EP1289266A3 (en) 2001-08-07 2002-08-07 Image processing method image processing apparatus and storage medium
US11/254,639 US7113639B2 (en) 2001-08-07 2005-10-21 Image processing method, image processing apparatus and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002005181A JP4027098B2 (en) 2002-01-11 2002-01-11 Image processing apparatus and image processing method

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2003209693A JP2003209693A (en) 2003-07-25
JP2003209693A5 JP2003209693A5 (en) 2005-08-04
JP4027098B2 true JP4027098B2 (en) 2007-12-26

Family

ID=27644293

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002005181A Expired - Fee Related JP4027098B2 (en) 2001-08-07 2002-01-11 Image processing apparatus and image processing method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4027098B2 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007094917A (en) * 2005-09-30 2007-04-12 Casio Comput Co Ltd Image processing device, image processing method, and program
JP5819897B2 (en) * 2013-09-10 2015-11-24 株式会社Screenホールディングス Imaging system and imaging method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2003209693A (en) 2003-07-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7113639B2 (en) Image processing method, image processing apparatus and storage medium
JP3376194B2 (en) Image processing apparatus and method
US6473535B1 (en) Image processing apparatus and method
JP2993014B2 (en) Image quality control method for image processing device
JP4067532B2 (en) Color conversion apparatus, image forming apparatus, color conversion method, computer program, and recording medium
US7379096B2 (en) Image processing method for processing image data based on conditions customized for each user
JP3335240B2 (en) Image processing condition setting method and apparatus
US20020008762A1 (en) Method, apparatus and recording medium for image processing
EP0961487A2 (en) Image processing method and apparatus and recording medium
US20080062484A1 (en) Image processing device and image processing method
US20100182620A1 (en) Image processing device and image processing method
EP1107176A1 (en) Monotone converting device, monotone converting method, and medium on which monotone converting program is recorded
JP2007028408A (en) Image processing apparatus
JPH1023279A (en) Image-processing unit
JP2003219191A (en) Image processor and image forming apparatus comprising it
JP4027098B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
JPH09233336A (en) Image processor
US8040409B2 (en) Image processing device capable of performing retinex process at high speed
JP2006237657A (en) Image processing apparatus, image correction program, and recording medium
JPH10283470A (en) Image processor, image processing method and recording medium
JP4359730B2 (en) Monotone conversion apparatus, monotone conversion method, and medium recording monotone conversion program
JP2000032287A (en) Image processor and image processing method
JP5058183B2 (en) Image processing apparatus, image forming apparatus including the same, image processing program, and recording medium
JP3629128B2 (en) Image processing method
JP2002314827A (en) Image processing method, image processing device, image forming device equipped therewith, image processing program, and recording medium

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20050105

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050105

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20070130

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20070223

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20070518

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070618

RD13 Notification of appointment of power of sub attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7433

Effective date: 20070618

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20070619

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20070801

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20070921

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20071009

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101019

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4027098

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101019

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111019

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111019

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121019

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131019

Year of fee payment: 6

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees