(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-10-01
(45)【発行日】2024-10-09
(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法
(51)【国際特許分類】
H04N 1/64 20060101AFI20241002BHJP
G06T 1/00 20060101ALI20241002BHJP
G06T 9/00 20060101ALI20241002BHJP
B41J 29/38 20060101ALI20241002BHJP
【ＦＩ】
H04N1/64
G06T1/00 510
G06T9/00
B41J29/38
【請求項の数】
12
(21)【出願番号】P 2021034957
(22)【出願日】2021-03-05
(65)【公開番号】P2022135263
(43)【公開日】2022-09-15
【審査請求日】2023-09-20
(73)【特許権者】
【識別番号】000005049
【氏名又は名称】シャープ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100168217
【弁理士】
【氏名又は名称】大村 和史
(72)【発明者】
【氏名】松岡 輝彦
(72)【発明者】
【氏名】吉田 章人
(72)【発明者】
【氏名】高島 真彦
【審査官】鈴木 明
(56)【参考文献】
【文献】特開２００４－１９３８１８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０００－０５９５５８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－３３５０７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－０３５０４０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－００５８３５（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｎ １／６４
Ｇ０６Ｔ １／００
Ｇ０６Ｔ ９／００
Ｂ４１Ｊ ２９／３８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
入力画像データに含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合を導出する色分布度合導出手段、前記画素データのうち写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出する写真領域率導出手段、
前記画素データのうち前記画素値が均一であるとみなすことのできる色均一領域を構成する色均一領域画素データの割合である色均一領域率を導出する色均一領域率導出手段、および、
前記色分布度合と前記写真領域率と前記色均一領域率とに基づいて、前記入力画像データに減色処理を施した上で可逆圧縮方式による圧縮処理を施すインデックスカラー処理と、当該入力画像データに当該減色処理を施さずに非可逆方式による圧縮処理を施すフルカラー処理と、のいずれを実行するのが適当であるのかを判定する判定手段を備える、画像処理装置。
【請求項2】
前記判定手段は、前記色分布度合が第１基準値よりも小さく、かつ、前記写真領域率が第２基準値よりも小さく、かつ、前記色均一領域率が第３基準値よりも大きい場合にのみ、前記インデックスカラー処理を実行するのが適当であると判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項3】
前記色分布度合導出手段は、前記入力画像データに中央値分割法による判定用減色処理を施すことにより、当該入力画像データの座標空間である色空間を所定の色数分の小空間に分割する判定用減色手段、および、
前記判定用減色手段により前記所定の色数分に分割された後の前記小空間の寸法に基づいて、前記色分布度合を導出する色分布度合導出実行手段を含む、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項4】
前記判定用減色手段は、前記色空間を無彩色の空間であるとみなすことのできる無彩色空間と有彩色の空間であるとみなすことのできる有彩色空間とに分割した上で、当該無彩色空間と当該有彩色空間とを含む当該色空間を前記所定の色数分の小空間に分割する、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項5】
前記判定用減色手段は、前記色空間を１つの前記無彩色空間と２以上の所定数の前記有彩色空間とに分割した上で、当該無彩色空間と当該有彩色空間とを含む当該色空間を前記所定の色数分の小空間に分割する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項6】
前記写真領域率導出手段は、所定数単位の前記画素データの一群であるブロックごとに、当該ブロックに含まれる当該画素データの画素値のヒストグラムの特徴量であるエントロピを導出するエントロピ導出手段、
前記ブロックごとに、前記エントロピに基づいて、当該ブロックが前記写真領域を構成する写真領域ブロックであるかどうかを判定する写真領域ブロック判定手段、および、
全て前記ブロックの数に対する前記写真領域ブロックの数の割合を前記写真領域率として導出する写真領域率導出実行手段を含む、請求項１から５までのいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項7】
前記エントロピ導出手段は、前記ブロックに含まれる前記画素データのうち文字領域を構成する文字領域画素データを除いた上で前記エントロピを導出する、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項8】
前記色均一領域率導出手段は、前記画素値が均一であるとみなすことのできる所定数以上の前記画素データを前記色均一領域画素データとして特定する特定手段、および、
全ての前記画素データの数に対する前記色均一領域画素データの数の割合を前記色均一領域率として導出する色均一領域率導出実行手段を含む、請求項１から７までのいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項9】
前記色均一領域率導出手段は、前記画素値が白色を表す値であるとみなすことのできる前記画素データを前記色均一領域画素データとして特定する特定手段、および、
全ての前記画素データの数に対する前記色均一領域画素データの数の割合を前記色均一領域率として導出する色均一領域率導出実行手段を含む、請求項１から７までのいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項10】
前記入力画像データは、原稿の画像を読み取る画像読取装置による読取画像データを含む、請求項１から９までのいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項11】
入力画像データに含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合を導出する色分布度合導出手順、前記画素データのうち写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出する写真領域率導出手順、
前記画素データのうち前記画素値が均一であるとみなすことのできる色均一領域を構成する色均一領域画素データの割合である色均一領域率を導出する色均一領域率導出手順、および、
前記色分布度合と前記写真領域率と前記色均一領域率とに基づいて、前記入力画像データに減色処理を施した上で可逆圧縮方式による圧縮処理を施すインデックスカラー処理と、当該入力画像データに当該減色処理を施さずに非可逆方式による圧縮処理を施すフルカラー処理と、のいずれを実行するのが適当であるのかを判定する判定手順を、コンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
【請求項12】
入力画像データに含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合を導出する色分布度合導出ステップ、前記画素データのうち写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出する写真領域率導出ステップ、
前記画素データのうち前記画素値が均一であるとみなすことのできる色均一領域を構成する色均一領域画素データの割合である色均一領域率を導出する色均一領域率導出ステップ、および、
前記色分布度合と前記写真領域率と前記色均一領域率とに基づいて、前記入力画像データに減色処理を施した上で可逆圧縮方式による圧縮処理を施すインデックスカラー処理と、当該入力画像データに当該減色処理を施さずに非可逆方式による圧縮処理を施すフルカラー処理と、のいずれを実行するのが適当であるのかを判定する判定ステップを含む、画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法に関し、特に、画質の劣化を抑えつつ、データ量を低減することを意図して、入力画像データに減色処理を施した上で可逆圧縮方式による圧縮処理を施すのが適当であるのか、それとも、入力画像データに減色処理を施さずに非可逆圧縮方式による圧縮処理を施すのが適当であるのかを、判定する、画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
この種の技術の一例が、特許文献１に開示されている。この特許文献１に開示された技術によれば、入力画像データ（カラーイメージデータ）に対して、単純クラスタリングによる色分離が行われる。そして、色分離後の色数が比較的に多い入力画像データについては、当該入力画像データに写真などの自然画的な画像が含まれているものとみなされ、フルカラー画像データに適した方式による圧縮処理が施される。一方、色分離後の色数が比較的に少ない入力画像データについては、当該入力画像データに含まれる色の殆どが文字または下地（素地）の色であるものとみなされ、減色処理が施された上で、当該減色処理後のインデックスカラー画像データに適した方式による圧縮処理が施される。このように色分離後の色数に基づいて、圧縮処理を含む適宜の処理が施されることで、画質の劣化を抑えつつ、データ量を低減することができる。
【0003】
なお、特許文献１には明示されていないが、フルカラー画像データに適した方式による圧縮処理としては、ＪＰＥＧなどの非可逆圧縮方式による圧縮処理が考えられる。一方、減色処理後のインデックスカラー画像データに適した方式による圧縮処理としては、非可逆圧縮方式による圧縮処理を採用することができないことから、可逆圧縮方式による圧縮処理が採用されるものと考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２００３－２９８８５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ところで、特許文献１に開示された技術では、色分離後の色数が比較的に少ない入力画像データについては、たとえば当該入力画像データに（色数が比較的に少ない）写真などの自然画的な画像が含まれている場合であっても、とりわけ当該写真などの自然画的な画像の寸法が比較的に大きい場合であっても、減色処理が施された上で、可逆圧縮方式による圧縮処理が施される。しかしながら、そのような入力画像データについては、写真などの自然画的な画像を構成する各画素間において、色（画素値）の不連続があるため、減色処理が施された上で、可逆圧縮方式による圧縮処理が施されると、却って圧縮率が低下して、所期の通りのデータ量の低減効果が得られない。したがって、色分離後の色数が比較的に少ない入力画像データであっても、当該入力画像データに比較的に寸法の大きい写真などの自然画的な画像が含まれる場合には、色分離後の色数が比較的に多い入力画像データについての処理と同様、減色処理は施されずに、ＪＰＥＧなどの非可逆圧縮方式による圧縮処理が施されるのが、適当である。なお、色分離後の色数が比較的に少ない入力画像データに写真などの自然画的な画像が含まれていても、当該写真などの自然画的な画像の寸法が比較的に小さい場合には、つまり当該写真などの自然画的な画像についての圧縮率が低下することによる全体的なデータ量の低減効果への影響が比較的に小さい場合には、減色処理が施された上で、可逆圧縮方式による圧縮処理が施されるのが、適当である。
【0006】
またたとえば、入力画像データが、イメージスキャナなどの画像読取装置による読取画像データ（厳密には未加工のＲＡＷデータ）であって、当該入力画像データにおける下地領域が色下地である場合や、当該入力画像データにベタ塗された領域が含まれる場合には、当該色下地やベタ塗された領域において、色ムラが生ずることがある。特許文献１に開示された技術では、このような色ムラがある入力画像データであっても、とりわけ比較的に大きい領域にわたって色ムラがある場合であっても、色分離後の色数が比較的に少ない場合には、減色処理が施された上で、可逆圧縮方式による圧縮処理が施される。しかしながら、このような比較的に大きい領域にわたって色ムラがある入力画像データについては、色分離後の色数が比較的に少ない場合であっても、前述の入力画像データに比較的に寸法の大きい写真などの自然画的な画像が含まれる場合と同様の理由により、減色処理は施されずに、ＪＰＥＧなどの非可逆圧縮方式による圧縮処理が施されるのが、適当である。なお、色分離後の色数が比較的に少ない入力画像データに色ムラが含まれていても、当該色ムラのある領域が比較的に小さい場合には、減色処理が施された上で、可逆圧縮方式による圧縮処理が施されるのが、適当である。
【0007】
すなわち、特許文献１に開示された技術では、画質の劣化を抑えつつ、データ量を低減することを意図して、入力画像データに減色処理を施した上で可逆圧縮方式による圧縮処理を施す言わばインデックスカラー処理と、入力画像データに減色処理を施さずに非可逆圧縮方式による圧縮処理を施す言わばフルカラー処理と、のいずれを実行するのが適当であるのかを、適切に判定することができない場合がある。
【0008】
そこで、本発明は、画質の劣化を抑えつつ、データ量を低減することを意図して、インデックスカラー処理とフルカラー処理とのいずれを実行するのが適当であるのかを適切に判定することができる、新規な画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法を提供することを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
この目的を達成するために、本発明は、画像処理装置に係る第１の発明と、画像処理プログラムに係る第２の発明と、画像処理方法に係る第３の発明と、を含む。
【0010】
このうちの画像処理装置に係る第１の発明は、色分布度合導出手段、写真領域率導出手段、色均一領域率導出手段および判定手段を備える。色分布度合導出手段は、入力画像データに含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合を導出（言わば評価）する。写真領域率導出手段は、入力画像データに含まれる全ての画素データのうち写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出する。色均一領域率導出手段は、入力画像データに含まれる全ての画素データのうち画素値が均一であるとみなすことのできる色均一領域を構成する色均一領域画素データの割合である色均一領域率を導出する。そして、判定手段は、色分布度合と写真領域率と色均一領域率とに基づいて、インデックスカラー処理とフルカラー処理とのいずれを実行するのが適当であるのかを判定する。ここで、インデックスカラー処理とは、入力画像データに減色処理を施した上で、可逆圧縮方式による圧縮処理を施す処理である。そして、フルカラー処理とは、入力画像データに減色処理を施さずに、非可逆方式による圧縮処理を施す処理である。
【0011】
なお、判定手段は、たとえば色分布度合が第１基準値よりも小さく、かつ、写真領域率が第２基準値よりも小さく、かつ、色均一領域率が第３基準値よりも大きい場合にのみ、インデックスカラー処理を実行するのが適当である、と判定する。これ以外の場合は、判定手段は、フルカラー処理を実行するのが適当である、と判定する。
【0012】
また、色分布度合導出手段は、たとえば判定用減色手段および色分布度合導出実行手段を含んでもよい。判定用減色手段は、入力画像データに中央値分割法（メディアンカット法）による判定用減色処理を施すことにより、当該入力画像データの座標空間である色空間を所定の色数分の小空間に分割する。そして、色分布度合導出実行手段は、判定用減色手段により所定の色数分に分割された後の小空間の寸法に基づいて、色分布度合を導出する。
【0013】
さらに、判定用減色手段は、色空間を、無彩色の空間であるとみなすことのできる無彩色空間と、有彩色の空間であるとみなすことのできる有彩色空間と、に分割した上で、これら無彩色空間と有彩色空間とを含む当該色空間を前述の所定の色数分の小空間に分割してもよい。
【0014】
加えて、判定用減色手段は、色空間を、１つの無彩色空間と、２以上の所定数の有彩色空間と、に分割した上で、これら無彩色空間と有彩色空間とを含む当該色空間を前述の所定の色数分の小空間に分割してもよい。
【0015】
併せて、写真領域率導出手段は、たとえばエントロピ導出手段、写真領域ブロック判定手段および写真領域率導出実行手段を含んでもよい。エントロピ導出手段は、入力画像データに含まれる所定数単位の画素データの一群であるブロックごとに、当該ブロックに含まれる画素データの画素値のヒストグラムの特徴量であるエントロピを導出する。写真領域ブロック判定手段は、それぞれのブロックごとに、エントロピに基づいて、当該ブロックが写真領域を構成する写真領域ブロックであるかどうかを判定する。そして、写真領域率導出実行手段は、全てブロックの数に対する写真領域ブロックの数の割合を、写真領域率として導出する。
【0016】
ここで、エントロピ導出手段は、それぞれのブロックに含まれる画素データのうち文字領域を構成する文字領域画素データを除いた状態で、エントロピを導出してもよい。
【0017】
また、色均一領域率導出手段は、特定手段および色均一領域率導出実行手段を含んでもよい。特定手段は、画素値が均一であるとみなすことのできる所定数以上の画素データを色均一領域画素データとして特定する。そして、色均一領域率導出実行手段は、全ての画素データの数に対する色均一領域画素データの数の割合を色均一領域率として導出する。
【0018】
これに代えて、特定手段は、画素値が白色を表す値であるとみなすことのできる画素データを色均一領域画素データとして特定してもよい。この場合も、色均一領域率導出実行手段は、全ての画素データの数に対する色均一領域画素データの数の割合を色均一領域率として導出する。
【0019】
本第１の発明における入力画像データは、原稿の画像を読み取る画像読取装置による読取画像データを含む。
【0020】
本発明のうちの画像処理プログラムに係る第２の発明は、コンピュータに、色分布度合導出手順、写真領域率導出手順、色均一領域率導出手順および判定手順を実行させる。色分布度合導出手順では、入力画像データに含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合を導出する。写真領域率導出手順では、入力画像データに含まれる全ての画素データのうち写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出する。色均一領域率導出手順では、入力画像データに含まれる全ての画素データのうち前記画素値が均一であるとみなすことのできる色均一領域を構成する色均一領域画素データの割合である色均一領域率を導出する。そして、判定手順では、色分布度合と写真領域率と色均一領域率とに基づいて、インデックスカラー処理とフルカラー処理とのいずれを実行するのが適当であるのかを判定する。ここで、インデックスカラー処理とは、第１の発明におけるのと同様、入力画像データに減色処理を施した上で、可逆圧縮方式による圧縮処理を施す処理である。そして、フルカラー処理とは、入力画像データに減色処理を施さずに、非可逆方式による圧縮処理を施す処理である。
【0021】
本発明のうちの画像処理方法に係る第３の発明は、色分布度合導出ステップ、写真領域率導出ステップ、色均一領域率導出ステップおよび判定ステップを含む。色分布度合導出ステップでは、入力画像データに含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合を導出する。写真領域率導出ステップでは、入力画像データに含まれる全ての画素データのうち写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出する。色均一領域率導出ステップでは、入力画像データに含まれる全ての画素データのうち画素値が均一であるとみなすことのできる色均一領域を構成する色均一領域画素データの割合である色均一領域率を導出する。そして、判定ステップでは、色分布度合と写真領域率と色均一領域率とに基づいて、第１処理と第２処理とのいずれを実行するのが適当であるのかを判定する。ここで、インデックスカラー処理とは、第１の発明および第２の発明におけるのと同様、入力画像データに減色処理を施した上で、可逆圧縮方式による圧縮処理を施す処理である。そして、フルカラー処理とは、入力画像データに減色処理を施さずに、非可逆方式による圧縮処理を施す処理である。
【発明の効果】
【0022】
本発明によれば、画質の劣化を抑えつつ、データ量を低減することを意図して、入力画像データに減色処理を施した上で可逆圧縮方式による圧縮処理を施すインデックスカラー処理と、入力画像データに減色処理を施さずに非可逆圧縮方式による圧縮処理を施すフルカラー処理と、のいずれを実行するのが適当であるのかを、適切に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0023】
【発明を実施するための形態】
【0024】
［第１実施例］
本発明の第１実施例について、図１に示される複合機１０を例に挙げて説明する。
本発明の第１実施例について、図１に示される複合機１０を例に挙げて説明する。
【0025】
本第１実施例に係る複合機１０は、コピー機能、プリンタ機能、イメージスキャナ機能、ファクス機能などの複数の機能を有する。このため、複合機１０は、画像読取部１２、画像処理部１４、画像形成部１６、制御部１８、補助記憶部２０、通信部２２、操作ユニット２４などを備える。これらは、互いに共通のバス３０を介して接続される。
【0026】
画像読取部１２は、画像読取手段の一例である。すなわち、画像読取部１２は、不図示の原稿の画像を読み取って、当該原稿の画像に応じた２次元の読取画像データを出力する、画像読取処理を担う。このような画像読取部１２は、原稿が載置される不図示の原稿載置台を備える。併せて、画像読取部１２は、不図示の光源、複数のミラー、レンズ、ラインセンサなどを含む画像読取ユニットを備える。さらに、画像読取部１２は、画像読取ユニットを移動させる不図示の駆動機構を備える。加えて、画像読取部１２は、不図示のＡ／Ｄ変換回路およびシェーディング補正回路を備える。Ａ／Ｄ変換回路は、ラインセンサから出力されるアナログ画像信号をデジタル画像信号である画像データに変換する。シェーディング補正回路は、Ａ／Ｄ変換回路による変換後の画像データに対して、画像読取ユニットの照明系（光源など）、光学系（ミラーやレンズなど）および撮像系（ラインセンサなど）をはじめとする各種の要因により生ずる歪（濃度ムラ）を取り除くためのシェーディング補正処理を施す。このシェーディング補正処理後の画像データが、読取画像データとして、画像読取部１２から出力される。なお、画像読取部１２は、オプション装置の１つである不図示の自動原稿送り装置（ＡＤＦ）を備えることがある。
【0027】
画像処理部１４は、画像処理手段の一例である。すなわち、画像処理部１４は、前述の読取画像データなどの種々の画像データの入力を受け付けるとともに、入力された画像データ、言わば入力画像データに対して、適宜の画像処理を施す。この画像処理部１４については、後で詳しく説明する。
【0028】
画像形成部１６は、画像形成手段の一例である。すなわち、画像形成部１６は、適宜の印刷用データに基づく画像を不図示のシート状の画像記録媒体としての用紙に形成する、つまり印刷する、画像形成処理を担う。この画像形成処理は、たとえば公知の電子写真方式により行われる。このため、画像形成部１６は、不図示の感光体ドラム、帯電装置、露光装置、現像装置、転写装置、定着装置、クリーニング装置、除電装置などを備える。この画像形成部１６による画像形成処理により画像が形成された後の用紙、言わば印刷物は、不図示の排紙トレイに排出される。なお、画像形成部１６は、白黒およびカラーのいずれの画像形成処理にも対応可能である。また、画像形成部１６は、電子写真方式に限らず、たとえばインクジェット方式を採用するものであってもよい。
【0029】
制御部１８は、複合機１０の全体的な制御を司る、制御手段の一例である。このような制御部１８は、制御実行手段としてのコンピュータ、たとえばＣＰＵ１８ａを、有する。併せて、制御部１８は、ＣＰＵ１８ａが直接的にアクセス可能な主記憶手段としての主記憶部１８ｂを有する。主記憶部１８ｂは、たとえば不図示のＲＯＭおよびＲＡＭを含む。このうちのＲＯＭには、ＣＰＵ１８ａの動作を制御するための制御プログラム、いわゆるファームウェアが、記憶される。一方、ＲＡＭは、ＣＰＵ１８ａが制御プログラムに基づく処理を実行する際の作業領域およびバッファ領域を構成する。
【0030】
補助記憶部２０は、補助記憶手段の一例であり、たとえば不図示のハードディスクドライブを含む。この補助記憶部２０には、画像処理部１４による画像処理後の画像データなどの各種のデータが、必要に応じて記憶される。
【0031】
通信部２２は、通信手段の一例である。この通信部２２は、不図示の通信網と接続されることで、当該通信網を介しての双方向通信を担う。ここで言う通信網としては、ＬＡＮやインターネット、公衆交換電話網などがある。また、ＬＡＮには、無線ＬＡＮ、とりわけＷｉ－Ｆｉ（登録商標）が、含まれる。
【0032】
操作ユニット２４は、操作受付手段の一例としてのタッチパネル２４ａと、表示手段の一例としてのディスプレイ２４ｂと、を有し、つまりタッチパネル２４ａ付きのディスプレイ２４ｂを有する。詳しい図示は省略するが、タッチパネル２４ａは、ほぼ透明な矩形シート状部材であり、ディスプレイ２４ｂは、概略矩形状の表示面を有する。そして、タッチパネル２４ａがディスプレイ２４ｂの表示面に重なるように設けられることで、タッチパネル２４ａ付きのディスプレイ２４ｂが構成される。なお、タッチパネル２４ａは、たとえば静電容量方式のパネルであるが、これに限らず、電磁誘導方式、抵抗膜方式、赤外線方式などの他方式のパネルであってもよい。そして、ディスプレイ２４ｂは、たとえば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）であるが、これに限らず、有機エレクトロルミネッセンス（ＥＬ）ディスプレイなどの他方式のディスプレイであってもよい。また、操作ユニット２４は、タッチパネル２４ａ以外に、不図示の押しボタンスイッチなどの適宜のハードウェアスイッチ手段を有する。併せて、操作ユニット２４は、ディスプレイ２４ｂ以外に、不図示の発光ダイオード（ＬＥＤ）などの適宜の発光手段を有する。
【0033】
ここで、図２に、主記憶部１８ｂのＲＡＭ内の構成を概念的に表すメモリマップ１００を示す。このメモリマップ１００に示されるように、ＲＡＭは、プログラム記憶領域１１０およびデータ記憶領域１５０を有する。
【0034】
このうちのプログラム記憶領域１１０には、前述の制御プログラムが記憶される。具体的には、制御プログラムは、表示制御プログラム１１２、操作検出プログラム１１４、画像読取制御プログラム１１６、画像処理制御プログラム１１８、画像形成制御プログラム１２０、補助記憶制御プログラム１２２、通信制御プログラム１２４などを含む。
【0035】
表示制御プログラム１１２は、ディスプレイ２４ｂに種々の情報を、とりわけ画面を、表示するのに必要な表示画面データを生成するためのプログラムである。操作検出プログラム１１４は、タッチパネル２４ａへの操作状態を検出するためのプログラムである。画像読取制御プログラム１１６は、画像読取部１２を制御するためのプログラムである。画像処理制御プログラム１１８は、画像処理部１４を制御するためのプログラムである。画像形成制御プログラム１２０は、画像形成部１６を制御するためのプログラムである。補助記憶制御プログラム１２２は、補助記憶部２０を制御するためのプログラムである。そして、通信制御プログラム１２４は、通信部２２を制御するためのプログラムである。
【0036】
一方、データ記憶領域１５０には、各種のデータが記憶される。この各種のデータとしては、表示画像生成データ１５２、操作データ１５４などがある。
【0037】
表示画像生成データ１５２は、前述の表示制御プログラム１１２に基づく表示画面データの生成に用いられるポリゴンデータやテクスチャデータなどのデータである。操作データ１５４は、タッチパネル２４ａに対する操作状態を表すデータであり、詳しくは当該タッチパネル２４ａに対するユーザのタッチ位置（座標）を表す時系列のデータである。
【0038】
さて、本第１実施例に係る複合機１０によれば、たとえばイメージスキャナ機能において、前述の読取画像データに圧縮処理を施した上で、当該圧縮処理後のデータを、いわゆる圧縮ファイルを、外部に出力し、または、補助記憶部２０に記憶することができる。これに際して、圧縮処理が施されることによる画質の劣化を極力抑えつつ、圧縮ファイルの容量を極力低減するために、どのような方式による圧縮処理が施されるのが適当であるのかが、自動的に判定される。
【0039】
具体的には、読取画像データに減色処理を施した上で可逆圧縮方式による圧縮処理を施すインデックスカラー処理と、読取画像データに減色処理を施さずに非可逆圧縮方式による圧縮処理を施すフルカラー処理と、のいずれを実行するのが適当であるのかが、自動的に判定される。なお、可逆圧縮方式による圧縮処理としては、たとえばＤｅｆｌａｔｅ方式による圧縮処理が採用される。一方、非可逆方式による圧縮処理としては、たとえばＪＰＥＧ方式による圧縮処理が採用される。
【0040】
より具体的には、まず、読取画像データに含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合（散らばり度合）である色分布度合が導出される。併せて、読取画像データに含まれる全ての画素データのうちの写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率が導出される。さらに、読取画像データに含まれる全ての画素データのうち画素値が白色を表す値であるとみなすことのできる領域、つまり白下地領域、を構成する白下地領域画素データの割合である白下地領域率が導出される。そして、色分布度合が第１基準値よりも小さい、という第１条件と、写真領域率が第２基準値よりも小さい、という第２条件と、白下地領域率が第３基準値よりも大きい、という第３条件と、の３つの条件の全てが満足される場合にのみ、インデックスカラー処理が適当である、と判定される。一方、これら３つの条件のうちの少なくとも１つが満足されない場合には、フルカラー処理が適当である、と判定される。
【0041】
この言わば自動判定機能の実現のために、たとえば図３に示されるように、画像処理部１４に色数変換判定部２００が設けられる。なお、図３は、イメージスキャナ機能に係る画像処理部１４の詳細な構成を示す。この構成においては、画像読取部１２から出力される読取画像データ（ＲＡＷデータ）が、詳しくはＲ，ＧおよびＢそれぞれの成分値が８ビットで表現される計２４ビットのフルカラー（トゥルーカラー）のＲＧＢ画像データが、画像処理部１４に入力される。
【0042】
図３に示されるように、画像処理部１４は、入力階調補正部２０２を有し、この入力階調補正部２０２に、画像処理部１４への入力画像データＤｉとしてのＲＧＢ画像データが入力される。入力階調補正部２０２は、入力画像データＤｉとしてのＲＧＢ画像データに対して、カラーバランス調整処理、下地濃度調整（下地除去）処理、コントラスト調整処理などの適宜の入力階調補正処理を施す。この入力階調補正部２０２による処理後の画像データは、色補正部２０６および領域分離処理部２０８に入力される。
【0043】
また、入力画像データＤｉとしてのＲＧＢ画像データは、原稿種別判定部２０４に入力される。原稿種別判定部２０４は、入力画像データＤｉに基づく画像、言わば入力画像が、文字、写真およびグラフィック（図形）のいずれを主に含む画像であるのか、それとも、これらが混在する画像であるのかを判定する、原稿種別判定処理を行う。そして、原稿種別判定部２０４は、原稿種別判定処理の結果を表す原稿種別信号Ｓａを出力する。この原稿種別信号Ｓａは、後述する階調再現処理部２１８および圧縮処理部２２０に入力される。
【0044】
色補正部２０６は、入力階調補正部２０２から入力される画像データに対して、色の再現性を高めるための色補正処理を行う。併せて、色補正部２０６は、入力階調補正部２０２から入力される画像データに基づいて、当該画像データの輝度成分を表すＧｒａｙ（グレースケール）データを生成する。このＧｒａｙデータを含む色補正部２０６による処理後の画像データは、後述する空間フィルタ処理部２１０に入力される。また、色補正部２０６による処理後の画像データは、詳しくはＧｒａｙデータを除く画像データは、色数変換判定部２００に入力される。
【0045】
領域分離処理部２０８は、入力階調補正部２０２から入力される画像データに含まれるそれぞれの画素データが、文字領域、写真領域、グラフィック領域および下地領域のいずれの領域を構成するのかを判定する、領域判定処理を行う。そして、領域分離処理部２０８は、領域判定処理の結果を表す領域判定信号Ｓｂを出力する。この領域判定信号Ｓｂは、次に説明する空間フィルタ処理部２１０に入力される。
【0046】
空間フィルタ処理部２１０は、色補正部２０６から入力される画像データに適宜の空間フィルタ処理を施すことにより、当該画像データの空間周波数特性を補正する。その際、空間フィルタ処理部２１０は、領域判定信号Ｓｂによって表される領域ごとに、当該領域の種類に応じた空間フィルタ処理を施す。たとえば、文字領域については、その高周波成分を強調するエッジ強調処理（鮮鋭強調処理）が施される。これにより、文字領域に含まれる文字のエッジ部分が強調されて、当該文字のぼやけが軽減される。この結果、文字の再現性が向上される。また、グラフィック領域については、その入力網点成分を除去するための平滑化処理が施される。さらに、写真領域については、その高周波成分を適度に平滑化しつつ、低周波成分を適度に強調する、適応化混合フィルタ処理が施される。下地領域についても、写真領域と同様の処理が施される。この空間フィルタ処理部２１０による処理後の画像データは、後述する解像度変換処理部２１２に入力される。
【0047】
色数変換判定部２００は、前述したように、自動判定機能の実現のために設けられる。すなわち、色数変換判定部２００は、インデックスカラー処理とフルカラー処理とのいずれを実行するのが適当であるのかを判定する。そして、色数変換判定部２００は、自身による判定結果を表す色数変換判定信号Ｓｃを出力する。この色数変換判定信号Ｓｃは、後述する色数変換処理部２１６およびファイル生成部２２２に入力される。なお、色数変換判定部２００については、後で詳しく説明する。
【0048】
解像度変換処理部２１２は、空間フィルタ処理部２１０から入力される画像データに対して、操作ユニット２４による解像度についての設定操作内容に従って、厳密にはＣＰＵ１８ａからの指示に従って、当該解像度を変換するための解像度変換処理を施す。この解像度変換処理部２１２による解像度変換処理後の画像データは、出力階調補正部２１４に入力される。
【0049】
出力階調補正部２１４は、解像度変換処理部２１２から入力される画像データに対して、ガンマ補正処理などの適宜の出力階調補正処理を施す。この出力階調補正部２１４による処理後の画像データは、色数変換処理部２１６に入力される。
【0050】
色数変換処理部２１６は、出力階調補正部２１４から入力される画像データに対して、必要に応じて、詳しくは色数変換判定部２００から入力される色数変換判定信号Ｓｃがインデックスカラー処理を実行するのが適当であることを表す場合に、減色処理を施す。この減色処理は、たとえば公知の中央値分割法により行われる。この減色処理によって、画像データは、たとえば色数が２０色のインデックスカラー画像データに変換される。この減色処理後（色数変換処理後）のインデックスカラー画像データは、圧縮処理部２２０に入力される。なお、２０色という減色数は、インデックスカラー処理が実行されると仮定した場合に、画質の劣化を抑制しつつ、フルカラー処理よりも圧縮ファイルの容量を十分に低減し得ると予想される色数の上限値であり、種々の実験により導き出された、いわゆる経験値である。ただし、状況によっては、これ以外の減色数であってもよく、たとえば３２色という減色数であってもよい。
【0051】
一方、色数変換判定部２００から入力される色数変換判定信号Ｓｃがフルカラー処理を実行するのが適当であることを表す場合には、色数変換処理部２１６は、出力階調補正部２１４から入力される画像データに対して、減色処理を施さずに、当該画像データをそのまま出力（スルー）する。この場合も、色数変換処理部２１６から出力される画像データは、つまり当該色数変換処理部２１６による減色処理が施されない言わばフルカラー画像データは、圧縮処理部２２０に入力される。また、色数変換処理部２１６から出力される画像データのうちのＧｒａｙデータは、階調再現処理部２１８にも入力される。
【0052】
階調再現処理部２１８は、色数変換処理部２１６から入力されるＧｒａｙデータを２値化して、Ｋ（キープレート）データを生成する、階調再現処理（中間調生成処理）を行う。その際、階調再現処理部２１８は、原稿種別信号Ｓａによって表される原稿種別に応じて、階調再現処理を行う。この階調再現処理部２１８の階調再現処理により生成されたＫデータは、圧縮処理部２２０に入力される。
【0053】
圧縮処理部２２０は、色数変換処理部２１６から入力される画像データに対して、適宜の圧縮処理を施す。たとえば、色数変換処理部２１６から入力される画像データがインデックスカラー画像データである場合には、圧縮処理部２２０は、当該インデックスカラー画像データに対して、Ｄｅｆｌａｔｅ方式による圧縮処理を施す。一方、色数変換処理部２１６から入力される画像データがフルカラー画像データである場合には、圧縮処理部２２０は、当該フルカラー画像データに対して、ＪＰＥＧ方式による圧縮処理を施す。また、ＪＰＥＧ方式による圧縮処理においては、圧縮処理部２２０は、原稿種別信号Ｓａによって表される原稿種別を参考にして、当該圧縮処理を施す。この圧縮処理部２２０による圧縮処理後の画像データＤａは、ファイル生成部２２２に入力される。
【0054】
なお、本発明には直接的に関係しないが、たとえば入力画像データＤｉがモノクロ原稿のものである場合には、圧縮処理部２２０は、Ｇｒａｙデータに対して、ＪＰＥＧ方式による圧縮処理を施す。入力画像データＤｉがモノクロ原稿のものであるかどうかは、不図示のＡＣＳ（Auto Color Selection）処理部により判定される。また、入力画像データＤｉがカラー原稿のものであっても、（操作ユニット２４の操作により）モノクロ出力の設定が成されている場合には、モノクロ原稿の場合と同様、圧縮処理部２２０は、Ｇｒａｙデータに対して、ＪＰＥＧ方式による圧縮処理を施す。さらに、モノクロ出力の一種である２値化出力の設定が成されている場合には、圧縮処理部２２０は、Ｋデータに対して、ＭＭＲ方式による圧縮処理を施す。
【0055】
ファイル生成部２２２は、圧縮処理部２２０から入力される画像データＤａを所定形式のファイルに整形し、たとえばＰＤＦ形式のファイルに整形する。すなわち、画像データＤａがＤｅｆｌａｔｅ方式による圧縮処理後のデータである場合には、当該Ｄｅｆｌａｔｅ方式による圧縮処理後の画像データＤａを含むＰＤＦファイルが生成される。そして、画像データＤａがＪＰＥＧ方式による圧縮処理後のデータである場合には、当該ＪＰＥＧ方式による圧縮処理後の画像データＤａを含むＰＤＦファイルが生成される。さらに、画像データＤａがＭＭＲ方式による圧縮処理後のデータである場合には、当該ＭＭＲ方式による圧縮処理後の画像データＤａを含むＰＤＦファイルが生成される。このファイル生成部２２２により生成されたＰＤＦファイルは、換言すれば圧縮ファイルは、画像処理部１４の出力データＤｏとして出力される。
【0056】
画像処理部１４から出力される圧縮ファイル（出力データＤｏ）は、たとえば複合機１０の外部に出力され、または、補助記憶部２０に記憶（保存）される。特に、複合機１０の外部に出力される圧縮ファイルは、たとえば不図示のパーソナルコンピュータやサーバなどの外部装置に送信され、あるいは、不図示のＵＳＢメモリなどの外部記憶媒体に記憶される。
【0057】
前述したように、色数変換判定部２００は、自動判定機能の実現のために設けられ、つまりインデックスカラー処理とフルカラー処理とのいずれを実行するのが適当であるのかを判定する。この色数変換判定部２００の詳細な構成を、図４に示す。
【0058】
図４に示されるように、色数変換判定部２００は、色変換部２５０を有し、この色変換部２５０に、色補正部２０６による補正後の画像データが入力され、つまり色数変換判定部２００への入力画像データＤｊとしてのＲＧＢ画像データが入力される。色変換部２５０は、入力画像データＤｊとしてのＲＧＢ画像データを、ＬＣ１Ｃ２形式の画像データＤｊ’に変換する。ここで、ＬＣ１Ｃ２形式の画像データとは、輝度Ｌと、当該輝度Ｌ以外の色彩に係る２つの要素Ｃ１およびＣ２と、から成る画像データであり、たとえば均等色空間の１つであるＣＩＥＬＡＢ（以下、単に「ＬＡＢ」と称する。）形式の画像データである。この色変換部２５０による変換後の画像データＤｊ’は、色分布判定部２５２、写真判定部２５４および白下地判定部２５６に入力される。
【0059】
色分布判定部２５２は、前述の第１条件が満足されるかどうかを判定する、言わば第１判定手段である。すなわち、色分布判定部２５２は、画像データＤｊ’に含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合を導出するとともに、当該色分布度合が第１基準値よりも小さい、という第１条件が満足されるかどうかを判定する。これに際して、色分布判定部２５２は、後述する如く判定用の減色処理を行う。そして、色分布判定部２５２は、自身による判定結果を表す第１判定信号Ｓｅを出力する。この第１判定信号Ｓｅは、後述する最終判定部２５８に入力される。
【0060】
写真判定部２５４は、前述の第２条件が満足されるかどうかを判定する、言わば第２判定手段である。すなわち、写真判定部２５４は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データのうちの写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出するとともに、当該写真領域率が第２基準値よりも小さい、という第２条件が満足されるかどうかを判定する。これに際して、とりわけ写真領域を検出するのに、写真判定部２５４は、後述する如く特許第４５２７１２７号公報に開示された技術を利用する。そして、写真判定部２５４は、自身による判定結果を表す第２判定信号Ｓｆを出力する。この第２判定信号Ｓｆもまた、後述する最終判定部２５８に入力される。
【0061】
白下地判定部２５６は、前述の第３条件が満足されるかどうかを判定する、言わば第３判定手段である。すなわち、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データのうちの白下地領域を構成する白下地領域画素データの割合である白下地領域率を導出するとともに、当該白下地領域率が第３基準値よりも大きい、という第３条件が満足されるかどうかを判定する。そして、白下地判定部２５６は、自身による判定結果を表す第３判定信号Ｓｇを出力する。この第３判定信号Ｓｇもまた、最終判定部２５８に入力される。
【0062】
最終判定部２５８は、第１判定信号Ｓｅと第２判定信号Ｓｆと第３判定信号Ｓｇとに基づいて、つまり第１条件と第２条件と第３条件とのそれぞれが満足されるがどうかに基づいて、インデックスカラー処理およびフルカラー処理のいずれを実行するのが適当であるのかを最終的に判定する、最終判定手段である。たとえば、最終判定部２５８は、第１条件と第２条件と第３条件との全てが満足される場合にのみ、インデックスカラー処理が適当である、と判定する。これ以外の場合は、つまり第１条件と第２条件と第３条件との少なくとも１つが満足されない場合は、最終判定部２５８は、フルカラー処理が適当である、と判定する。そして、最終判定部２５８は、自身による最終的な判定結果を、色数変換判定部２００全体の判定結果として、当該判定結果を表す色数変換判定信号Ｓｃを出力する。この色数変換判定信号Ｓｃは、前述の如く圧縮処理部２２０およびファイル生成部２２２に入力される。
【0063】
色分布判定部２５２について、より詳しく説明する。色分布判定部２５２は、前述の如く判定用の減色処理を行い、たとえば中央値分割法による減色処理を判定用としても行う。これに際して、色分布判定部２５２は、図５に示されるように、当該色分布判定部２５２に入力される画像データＤｊ’の座標空間であるＬＣ１Ｃ２色空間３００を、１つの無彩色空間３１０と、複数の、たとえば８つの、有彩色空間３２０，３２０，…と、に分割する。なお、図５は、ＬＣ１Ｃ２色空間３００をＬ軸に沿う方向から見た状態を示し、つまりＣ１－Ｃ２平面が図５の紙面に沿う状態にある当該ＬＣ１Ｃ２色空間３００を示す。このＬＣ１Ｃ２色空間３００におけるＬ値は、たとえば『０』～『１００』である。そして、Ｃ１値およびＣ２値のそれぞれは、たとえば『－１２８』～『１２８』である。
【0064】
具体的には、色分布判定部２５２は、ＬＣ１Ｃ２色空間３００のうちのＬ軸を中心とする半径がＴＨ１の円柱状の内側部分３１０を、無彩色の空間であるとみなすことのできる無彩色空間として規定する。ここで言う半径ＴＨ１は、Ｃ１値およびＣ２値（厳密には絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜）それぞれの最大値（＝１２８）よりも十分に小さい値であり、たとえば『６』であるが、これに限らない。
【0065】
併せて、色分布判定部２５２は、ＬＣ１Ｃ２色空間３００のうちの無彩色空間３１０以外の部分３３０を、有彩色の空間であるとみなすことのできる有彩色空間として規定する。さらに、色分布判定部２５２は、有彩色空間３３０を、Ｌ軸から放射状に延伸するとともにＣ１－Ｃ２平面と直交する８つの平面３４０，３４０，…により等分することで、細分化された８つの扇柱状の有彩色空間３２０，３２０，…を規定する。なお、８つの平面３４０，３４０，…のうちの２つは、Ｃ１軸を含むように設けられる。また、８つの平面３４０，３４０，…のうちの別の２つは、Ｃ２軸を含むように設けられる。
【0066】
その上で、色分布判定部２５２は、画像データＤｊ’に含まれるそれぞれの画素データの画素値をＬＣ１Ｃ２色空間３００に割り当てる。そして、色分布判定部２５２は、図６に破線、一点鎖線または二点鎖線で示されるように、無彩色空間３１０および各有彩色空間３２０，３２０，…のそれぞれにおいて、当該それぞれに割り当てられた全ての画素データの画素値を含む直方体（キューブ）状の小空間３５０を仮想し、つまり全部で９つの小空間３５０，３５０，…を仮想する。なお、図６は、それぞれの小空間３５０の寸法が最大である場合の例を示すが、画像データＤｊ’に含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布状態によっては、当該それぞれの小空間３５０の寸法は変わる。
【0067】
それぞれの小空間３５０について、別の観点から説明すると、まず、無彩色空間３１０および各有彩色空間３２０，３２０，…のそれぞれにおいて、当該それぞれに割り当てられた全ての画素データの画素値のＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値の最大値および最小値が求められる。そして、Ｌ値の最大値を含むとともにＬ軸に直交する第１の平面と、Ｌ値の最小値を含むとともにＬ軸に直交する第２の平面と、が仮想される。併せて、Ｃ１値の最大値を含むとともにＣ１軸に直交する第３の平面と、Ｃ１値の最小値を含むとともにＣ１軸に直交する第４の平面と、が仮想される。さらに、Ｃ２値の最大値を含むとともにＣ２軸に直交する第５の平面と、Ｃ２軸の最小値を含むとともにＣ２軸に直交する第６の平面と、が仮想される。これら第１の平面と、第２の平面と、第３の平面と、第４の平面と、第５の平面と、第６の平面と、によって囲まれる直方体状の空間が、小空間３５０として仮想される。
【0068】
そして、色分布判定部２５２は、公知の中央値分割法と同様の要領で減色処理を行う。すなわち、色分布判定部２５２は、各小空間３５０，３５０，…のそれぞれについて、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値の最大値および最小値を算出する。そして、色分布判定部２５２は、Ｌ，Ｃ１およびＣ２のいずれの成分値に拘らず、当該成分値の最大値と最小値との相互差（＝最大値－最小値）が最大である小空間３５０を特定する。さらに、色分布判定部２５２は、特定された小空間３５０を半分に分割し、詳しくはＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値の最大値と最小値との相互差が最大である成分値の当該相互差が半分となるように分割する。
【0069】
この小空間３５０の分割要領について、別の観点から説明すると、当該小空間３５０は、図７（Ａ）に示されるように、Ｌ軸に沿う辺と、Ｃ１軸に沿う辺と、Ｃ２軸に沿う辺と、を持つ直方体状の空間として仮想される。そして、Ｌ軸に沿う辺と、Ｃ１軸に沿う辺と、Ｃ２軸に沿う辺と、のいずれに拘らず、最も長い辺を持つ小空間３５０が特定される。そして、図７（Ｂ）に一点鎖線３０６で示されるように、最も長い辺を持つ小空間３５０の当該最も長い辺の長さが半分となるように、当該小空間３５０が分割される。なお、図７（Ｂ）は、Ｃ２軸に沿う辺が最も長く、このＣ２軸に沿う辺の長さが半分となるように、小空間３５０が半分に分割される場合の例を示す。
【0070】
このような要領により、色分布判定部２５２は、小空間３５０の総数が所定数Ｎに達するまで、その都度、最も長い辺を持つ小空間３５０を分割する。ここで言う所定数Ｎは、たとえば前述（図３）の色数変換処理部２１６による言わば圧縮用の減色処理の減色数と同じであり、つまり『２０』である。そして、色分布判定部２５２は、小空間３５０の総数が所定数Ｎに達すると、これらＮ個の小空間３５０，３５０，…のうち最も長い辺を持つ小空間３５０を特定する。そして、色分布判定部２５２は、特定された小空間３５０の最も長い辺の長さと、所定の閾値ＴＨ２と、を比較する。
【0071】
ここでたとえば、特定された小空間３５０の最も長い辺の長さが、所定の閾値ＴＨ２よりも短い、とする。この場合、色分布判定部２５２は、前述の色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理が施されたとしても、ひいては当該減色処理を含むインデックスカラー処理が実行されたとしても、画質（色味）は大きくは劣化しない、換言すれば当該画質の劣化は許容し得る範囲内である、と判断する。このことをもって、色分布判定部２５２は、第１条件が満足される、と判定する。
【0072】
一方、特定された小空間３５０の最も長い辺の長さが、所定の閾値ＴＨ２以上である、とする。この場合、色分布判定部２５２は、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理が施されると、画質が大きく劣化する可能性がある、と判断する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理が施されるのは適当ではない、ひいては当該減色処理を含むインデックスカラー処理が実行されるのは適当ではない、と判断する。このことをもって、色分布判定部２５２は、第１条件が満足されない、と判定する。
【0073】
すなわち、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間３５０の当該最も長い辺の長さに基づいて、画像データＤｊ’の色分布度合を推測し、言わば当該色分布度合を間接的に導出する。併せて、色分布判定部２５２は、ここで言う所定の閾値ＴＨ２を、第１基準値として取り扱う。そして、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間３５０の当該最も長い辺の長さが、所定の閾値ＴＨ２よりも短いかどうかに基づいて、第１条件が満足されるかどうかを判定する。なお、所定の閾値ＴＨ２は、実験などの経験により適宜に定められる。
【0074】
前述したように、色分布判定部２５２は、自身による判定結果を表す第１判定信号Ｓｅを出力する。そして、第１判定信号Ｓｅは、最終判定部２５８に入力される。
【0075】
【0076】
この色分布判定処理によれば、色分布判定部２５２は、まず、ステップＳ１において、画像データＤｊ’に含まれる最初（先頭）の画素データに注目し、つまり当該画像データＤｊ’に基づく画像の最初の注目画素を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ３へ進める。
【0077】
ステップＳ３において、色分布判定部２５２は、注目画素（画素データ）のＣ１値およびＣ２値それぞれの絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜が、いずれも無彩色空間３１０の半径ＴＨ１以下であるかどうかを判定し、つまり注目画素の画素値が無彩色空間３１０に属するかどうかを判定する。ここでたとえば、注目画素のＣ１値およびＣ２値それぞれの絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜がいずれも無彩色空間３１０の半径ＴＨ１以下である場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ５へ進める。一方、注目画素のＣ１値およびＣ２値それぞれの絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜のいずれかが無彩色空間３１０の半径ＴＨ１よりも大きい場合は（Ｓ３：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理を後述するステップＳ７へ進める。
【0078】
ステップＳ５において、色分布判定部２５２は、注目画素を無彩色空間３１０に分類し、厳密には無彩色空間３１０の座標位置に割り当てる。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ９へ進める。
【0079】
これに対して、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ３からステップＳ７へ処理を進めた場合、当該ステップＳ７において、注目画素を８つの有彩色空間３２０，３２０，…のうちの対応する空間に分類し、厳密には当該対応する有彩色空間３２０の座標位置に割り当てる。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ９へ進める。
【0080】
ステップＳ９において、色分布判定部２５２は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素について、無彩色空間３１０および各有彩色空間３２０，３２０，…のいずれかへの分類が完了したかどうかを判定する。ここでたとえば、全ての画素についての分類が完了した場合（Ｓ９：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理を後述するステップＳ１３へ進める。一方、全ての画素についての分類が完了していない場合は（Ｓ９：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ１１へ進める。
【0081】
ステップＳ１１において、色分布判定部２５２は、画像データＤｊ’に含まれる次の注目画素を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ３へ戻す。
【0082】
これに対して、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ９からステップＳ１３へ処理を進めた場合は、当該ステップＳ１３において、個々の小空間３５０におけるＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値の最大値および最小値を算出する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ１５へ進める。
【0083】
ステップＳ１５において、色分布判定部２５２は、Ｌ，Ｃ１およびＣ２のいずれの成分値に拘らず、当該成分値の最大値と最小値との相互差（＝最大値－最小値）が最大である小空間３５０を特定する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間３５０を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ１７へ進める。
【0084】
ステップＳ１７において、色分布判定部２５２は、ステップＳ１５で特定された小空間３５０を半分に分割し、詳しくはＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値の最大値と最小値との相互差が最大である成分値の当該相互差が半分となるように分割する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間３５０の当該最も長い辺の長さが半分となるように、当該小空間３５０を分割する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ１９へ進める。
【0085】
ステップＳ１９において、色分布判定部２５２は、小空間３５０の総数が前述の所定数Ｎに達したかどうかを判定する。ここでたとえば、小空間３５０の総数が所定数Ｎに達していない場合（Ｓ１９：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ１３へ戻す。一方、小空間３５０の総数が前述の所定数Ｎに達した場合は（Ｓ１９：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ２１へ進める。
【0086】
ステップＳ２１において、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ１５と同様、Ｌ，Ｃ１およびＣ２のいずれの成分値に拘らず、当該成分値の最大値と最小値との相互差（＝最大値－最小値）が最大である小空間３５０を特定し、つまり最も長い辺を持つ小空間３５０を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ２３へ進める。
【0087】
ステップＳ２３において、色分布判定部２５２は、ステップＳ２１で特定された小空間３５０における前述の相互差（＝最大値－最小値）が所定の閾値ＴＨ２よりも小さいかどうかを判定し、つまり当該小空間３５０の最も長い辺の長さが所定の閾値ＴＨ２よりも短いかどうかを判定する。ここでたとえば、相互差（＝最大値－最小値）が所定の閾値ＴＨ２よりも小さい場合、つまり最も長い辺を持つ小空間３５０の当該最も長い辺の長さが所定の閾値ＴＨ２よりも短い場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ２５へ進める。一方、相互差（＝最大値－最小値）が所定の閾値ＴＨ２以上である場合、つまり最も長い辺を持つ小空間３５０の当該最も長い辺の長さが所定の閾値ＴＨ２以上である場合は（Ｓ２３：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理を後述するステップＳ２７へ進める。
【0088】
ステップＳ２５において、色分布判定部２５２は、第１条件が満足される、と判定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ２９へ進める。
【0089】
これに対して、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ２３からステップＳ２７へ処理を進めた場合、当該ステップＳ２７において、第１条件が満足されない、と判定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ２９へ進める。
【0090】
ステップＳ２９において、色分布判定部２５２は、ステップＳ２５またはステップＳ２７における判定結果を表す第１判定信号Ｓｅを出力する。これをもって、色分布判定部２５２は、一連の色分布判定処理を終了する。
【0091】
続いて、写真判定部２５４について、詳しく説明する。写真判定部２５４は、前述したように、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データのうちの写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率を導出して、当該写真領域率が第２基準値よりも小さい、という第２条件が満足されるかどうかを判定する。これに際して、とりわけ写真領域を検出するのに、写真判定部２５４は、特許第４５２７１２７号公報に開示された技術を利用する。
【0092】
具体的には、写真判定部２５４は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データを複数のブロックに分割する。ここで言うブロックとは、ｍ×ｎ（ｍおよびｎは、いずれも２以上の整数である。）個という所定数単位の画素データの一群であり、つまり当該ｍ×ｎ個の画素から成る画素群である。なお、ｍ×ｎは、たとえば１１×１１（つまりｍ＝１１およびｎ＝１１）である。
【0093】
そして、写真判定部２５４は、それぞれのブロックごとに、当該ブロックに含まれている文字の部分を検出し、つまり文字領域を構成する文字領域画素データを検出する。この文字領域画素データの検出は、たとえば適当なエッジ検出処理および平滑化処理を含む公知の文字検出処理により行われる。
【0094】
さらに、写真判定部２５４は、それぞれのブロックごとに、文字検出処理により検出された文字部分を除いた上で、当該ブロックにおけるヒストグラムエントロピＥを算出する。ヒストグラムエントロピＥとは、ブロックにおける（文字部分を除いた）各画素の画素値のヒストグラムの特徴量を数値化した指標であり、言わば当該ブロックが写真領域を構成するものとみなすことのできる度合（蓋然性）を表す。このヒストグラムエントロピＥは、次の式１によって算出される。なお、この式１において、ｉは、ヒストグラムのビンの番号である。そして、ｈ（ｉ）は、ｉ番のビンについての度数（頻度）である。また、ｐ（ｉ）は、正規化された度数である。
【0095】
《式１》
Ｅ＝－Σｐ（ｉ）ｌｏｇ２｛ｐ（ｉ）｝
ｗｈｅｒｅ ｐ（ｉ）＝｛ｈ（ｉ）｝／｛Σｈ（ｉ）｝
ｉ＝０～Ｌ－１
Ｅ＝－Σｐ（ｉ）ｌｏｇ２｛ｐ（ｉ）｝
ｗｈｅｒｅ ｐ（ｉ）＝｛ｈ（ｉ）｝／｛Σｈ（ｉ）｝
ｉ＝０～Ｌ－１
【0096】
この式１によって算出されるヒストグラムエントロピＥによれば、当該ヒストグラムエントロピＥの絶対値｜Ｅ｜が大きいほど、対応するブロックが写真領域を構成するものとみなすことのできる度合が高くなる。このことを利用して、写真判定部２５４は、それぞれのブロックが写真領域を構成する写真領域ブロックであるかどうかを判定し、つまりは画像データＤｊ’に基づく画像における写真領域を検出する。たとえば、写真判定部２５４は、ヒストグラムエントロピＥの絶対値｜Ｅ｜と、所定の閾値ＴＨ４と、を比較して、当該絶対値｜Ｅ｜が所定の閾値ＴＨ４よりも大きい場合に、当該ヒストグラムエントロピＥに係るブロックが写真領域ブロックである、と判定する。一方、ヒストグラムエントロピＥの絶対値｜Ｅ｜が所定の閾値ＴＨ４以下である場合には、写真判定部２５４は、当該ヒストグラムエントロピＥに係るブロックが写真領域ブロックではない、と判定する。なお、所定の閾値ＴＨ４は、実験などの経験により適宜に定められる。
【0097】
このような要領により、写真判定部２５４は、全てのブロックについて、写真領域ブロックであるかどうかを判定する。そして、写真判定部２５４は、全てのブロックの数に対する写真領域ブロックの数の割合を、写真領域率として導出する。
【0098】
さらに、写真判定部２５４は、写真領域率と、所定の閾値ＴＨ５と、を比較する。ここでたとえば、写真領域率が所定の閾値ＴＨ５よりも小さい、とする。この場合、写真判定部２５４は、画像データＤｊ’に基づく画像における写真領域の寸法が比較的に小さい、と認識する。そして、写真判定部２５４は、このような画像データＤｊ’（厳密には入力画像データＤｉ）にインデックスカラー処理が実行されたとしても、写真領域における圧縮率が低下することによる画像全体としての圧縮率への影響は比較的に小さい、換言すれば画像全体として所期の通りの（高い）圧縮率が得られる、と判断する。このことをもって、写真判定部２５４は、第２条件が満足される、と判定する。
【0099】
一方、写真領域率が所定の閾値ＴＨ５以上である、とする。この場合、写真判定部２５４は、画像データＤｊ’に基づく画像に比較的に寸法の大きい写真領域が含まれる、と認識する。そして、写真判定部２５４は、このような画像データＤｊ’（厳密には入力画像データＤｉ）にインデックスカラー処理が実行されると、写真領域における圧縮率が大きく低下することにより、画像全体としての圧縮率もまた大きく低下し、ひいては画像全体として所期の通りの圧縮率が得られない、と判断する。このことをもって、写真判定部２５４は、第２条件が満足されない、と判定する。
【0100】
すなわち、写真判定部２５４は、ここで言う所定の閾値ＴＨ５を、第２基準値として取り扱う。そして、写真判定部２５４は、写真領域率が所定の閾値ＴＨ５よりも小さいかどうかに基づいて、第２条件が満足されるかどうかを判定する。なお、所定の閾値ＴＨ５は、実験などの経験により適宜に定められ、たとえば２０％である。
【0101】
前述したように、写真判定部２５４は、自身による判定結果を表す第２判定信号Ｓｆを出力する。そして、第２判定信号Ｓｆは、最終判定部２５８に入力される。
【0102】
【0103】
この写真判定処理によれば、写真判定部２５４は、まず、ステップＳ１０１において、前述の複数のブロックのうちの最初（先頭）のブロックに注目し、つまり最初の注目ブロックを特定する。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１０３へ進める。
【0104】
ステップＳ１０３において、写真判定部２５４は、注目ブロック内における最初（先頭）の注目画素を特定する。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１０５へ進める。
【0105】
ステップＳ１０５において、写真判定部２５４は、注目画素について、厳密には注目画素を含む小ブロックについて、エッジ検出処理および平滑化処理を施す。ここで言う小ブロックとは、前述のブロックよりも少数の画素から成る画素群であり、詳しくはｍ’×ｎ’（ｍ’は、ｍよりも小さい２以上の整数であり、ｎ’は、ｎよりも小さい２以上の整数である。）個の画素から成る画素群であり、たとえば３×３（つまりｍ’＝３およびｎ’＝３）個の画素から成る画素群である。なお、ｍ’×ｎ’は、たとえば５×５（つまりｍ’＝５およびｎ’＝５）であってもよい。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１０７へ進める。
【0106】
ステップＳ１０７において、写真判定部２５４は、注目画素を含む小ブロックのエッジ強度と、所定の閾値ＴＨ３と、を比較する。ここでたとえば、注目画素を含む小ブロックのエッジ強度が所定の閾値ＴＨ３よりも小さい場合（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、写真判定部２５４は、当該注目画素は文字部分を構成する画素ではない、つまり文字領域画素データに基づく画素ではない、と判断して、処理をステップＳ１０９へ進める。一方、注目画素を含む小ブロックのエッジ強度が所定の閾値ＴＨ３以上である場合は（Ｓ１０７：ＮＯ）、写真判定部２５４は、当該注目画素は文字部分を構成する画素である、つまり文字領域画素データに基づく画素である、と判断して、処理を後述するステップＳ１１１へ進める。なお、所定の閾値ＴＨ３は、実験などの経験により適宜に定められる。
【0107】
ステップＳ１０９において、写真判定部２５４は、注目画素の輝度値（Ｌ値）をヒストグラムの要素としてカウントする。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１１１へ進める。
【0108】
ステップＳ１１１において、写真判定部２５４は、注目ブロック内の全ての画素について、ステップＳ１０５およびステップＳ１０７を含む文字検出処理が完了したかどうかを判定する。ここでたとえば、注目ブロック内の全ての画素について、文字検出処理が完了した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、写真判定部２５４は、処理を後述するステップＳ１１５へ進める。一方。注目ブロック内の全ての画素について、文字検出処理が完了していない場合は（Ｓ１１１：ＮＯ）、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１１３へ進める。
【0109】
ステップＳ１１３において、写真判定部２５４は、注目ブロック内における次の注目画素を特定する。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１０５へ戻す。
【0110】
これに対して、写真判定部２５４は、前述のステップＳ１１１からステップＳ１１５へ処理を進めた場合、当該ステップＳ１１５において、注目ブロックのヒストグラムエントロピＥを計算する。前述したように、ヒストグラムエントロピＥは、前述の式１によって算出される。写真判定部２５４は、処理をステップＳ１１７へ進める。
【0111】
ステップＳ１１７において、写真判定部２５４は、ヒストグラムエントロピＥの絶対値｜Ｅ｜と、所定の閾値ＴＨ３と、を比較する。ここでたとえば、ヒストグラムエントロピＥの絶対値｜Ｅ｜が所定の閾値ＴＨ３よりも大きい場合（Ｓ１１７：ＹＥＳ）、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１１９へ進める。一方、ヒストグラムエントロピＥの絶対値｜Ｅ｜が所定の閾値ＴＨ３以下である場合は（Ｓ１１７：ＮＯ）、写真判定部２５４は、処理を後述するステップＳ１２１へ進める。
【0112】
ステップＳ１１９において、写真判定部２５４は、注目ブロックを写真領域ブロックとしてカウントする。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１２１へ進める。
【0113】
ステップＳ１２１において、写真判定部２５４は、全てのブロックについて、写真領域ブロックであるかどうかを判定するための処理、つまり少なくともステップＳ１０５からステップＳ１１７までの処理、が完了したかどうかを判定する。ここでたとえば、全てのブロックについて、写真領域ブロックであるかどうかを判定するための処理が完了した場合（Ｓ１２１：ＹＥＳ）、写真判定部２５４は、処理を後述するステップＳ１２５へ進める。一方、全てのブロックについて、写真領域ブロックであるかどうかを判定するための処理が完了していない場合は（Ｓ１２１：ＮＯ）、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１２３へ進める。
【0114】
ステップＳ１２３において、写真判定部２５４は、次の注目ブロックを特定する。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１０３へ戻す。
【0115】
これに対して、写真判定部２５４は、前述のステップＳ１２１からステップＳ１２５へ処理を進めた場合、当該ステップＳ１２５において、写真領域率を計算する。すなわち、写真判定部２５４は、全てのブロックの数に対する写真領域ブロックの数の割合を、写真領域率として導出する。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１２７へ進める。
【0116】
ステップＳ１２７において、写真判定部２５４は、ステップＳ１２５で導出された写真領域率と、所定の閾値ＴＨ５と、を比較する。ここでたとえば、写真導出率が所定の閾値ＴＨ５よりも小さい場合（Ｓ１２７：ＹＥＳ）、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１２９へ進める。一方、写真導出率が所定の閾値ＴＨ５以上である場合は（Ｓ１２７：ＮＯ）、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１３１へ進める。
【0117】
ステップＳ１２９において、写真判定部２５４は、第２条件が満足される、と判定する。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１３３へ進める。
【0118】
これに対して、写真判定部２５４は、前述のステップＳ１２７からステップＳ１３１へ処理を進めた場合、当該ステップＳ１３１において、第２条件が満足されない、と判定する。そして、写真判定部２５４は、処理をステップＳ１３３へ進める。
【0119】
ステップＳ１３３において、写真判定部２５４は、ステップＳ１２９またはステップＳ１３１における判定結果を表す第２判定信号Ｓｆを出力する。これをもって、写真判定部２５４は、一連の写真判定処理を終了する。
【0120】
続いて、白下地判定部２５６について、詳しく説明する。白下地判定部２５６は、前述したように、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データのうちの白下地領域を構成する白下地領域画素データの割合である白下地領域率を導出して、当該白下地領域率が第３基準値よりも大きい、という第３条件が満足されるかどうかを判定する。
【0121】
具体的には、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’に含まれるそれぞれの画素データについて、厳密には当該画素データを含むｍ”×ｎ”（ｍ”およびｎ”は、いずれも２以上の整数である。）個の画素データの一群である白地判定用ブロックについて、平滑化処理を施す。なお、ｍ”×ｎ”は、たとえば３×３（つまりｍ”＝３およびｎ”＝３）または５×５（つまりｍ”＝５およびｎ”＝５）である。
【0122】
そして、白下地判定部２５６は、平滑化処理後の画素データ（注目画素）の画素値が前述の無彩色空間３１０に属するかどうかを判定する。この判定は、色分布判定部２５２と同様、当該画素データのＣ１値およびＣ２値それぞれの絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜がいずれも無彩色空間３１０の半径ＴＨ１以下であるかどうかに基づいて行われる。さらに、白下地判定部２５６は、画素値が無彩色空間３１０に属すると判定された画素データについて、その輝度値（Ｌ値）と、所定の閾値ＴＨ６と、を比較する。ここでたとえば、画素データの輝度値が所定の閾値ＴＨ６以上である場合、白下地判定部２５６は、当該画素データを白下地領域画素データとみなす。一方、画素データの輝度値が所定の閾値ＴＨ６よりも小さい場合は、白下地判定部２５６は、当該画素データを白下地領域画素データではないものとみなす。なお、所定の閾値ＴＨ６は、実験などの経験により適宜に定められ、たとえば輝度値の最大値（＝１００）の９５％の値であり、つまり９５である。
【0123】
このような要領で、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データについて、白下地領域画素データであるかどうかを判定する。そして、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データの数に対する白下地領域画素データの数の割合を、白下地領域率として導出する。
【0124】
さらに、白下地判定部２５６は、白下地領域率と、前述とは別の所定の閾値ＴＨ７と、を比較する。ここでたとえば、白下地領域率が所定の閾値ＴＨ７よりも大きい、とする。この場合、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’における白下地領域の割合が比較的に大きい、換言すれば画素値が均一であるとみなすことのできる領域が比較的に大きい、と認識する。そして、白下地判定部２５６は、このような画像データＤｊ’（厳密には入力画像データＤｉ）については、インデックスカラー処理が実行されることによって、高い圧縮率が得られる、と判断する。このことをもって、白下地判定部２５６は、第３条件が満足される、と判定する。
【0125】
一方、白下地領域率が所定の閾値ＴＨ７以下である、とする。この場合、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’における白下地領域の割合が比較的に小さい、換言すれば画素値が均一であるとみなすことのできる領域が比較的に小さい、と認識する。そして、白下地判定部２５６は、このような画像データＤｊ’（厳密には入力画像データＤｉ）については、インデックスカラー処理が実行されると、高い圧縮率が得られない、と判断する。このことをもって、白下地判定部２５６は、第３条件が満足されない、と判定する。
【0126】
すなわち、白下地判定部２５６は、ここで言う所定の閾値ＴＨ７を、第３基準値として取り扱う。そして、白下地判定部２５６は、白下地領域率が所定の閾値ＴＨ７よりも大きいかどうかに基づいて、第３条件が満足されるかどうかを判定する。なお、所定の閾値ＴＨ７もまた、実験などの経験により適宜に定められ、たとえば６０％である。
【0127】
前述したように、白下地判定部２５６は、自身による判定結果を表す第３判定信号Ｓｇを出力する。そして、第３判定信号Ｓｇは、最終判定部２５８に入力される。
【0128】
この白下地判定部２５６による一連の処理、言わば白下地判定処理、の流れを図示すると、図１２のようになる。
【0129】
この白下地判定処理によれば、白下地判定部２５６は、まず、ステップＳ２０１において、画像データＤｊ’に含まれる最初（先頭）の画素データに注目し、つまり当該画像データＤｊ’に基づく画像の最初の注目画素を特定する。そして、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２０３へ進める。
【0130】
ステップＳ２０３において、白下地判定部２５６は、注目画素について、厳密には注目画素を含む前述の白地判定用ブロックについて、平滑化処理を施す。そして、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２０４へ進める。
【0131】
ステップＳ２０４において、白下地判定部２５６は、注目画素（画素データ）のＣ１値およびＣ２値それぞれの絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜がいずれも無彩色空間３１０の半径ＴＨ１以下であるかどうかを判定し、つまり注目画素の画素値が無彩色空間３１０に属するかどうかを判定する。ここでたとえば、注目画素のＣ１値およびＣ２値それぞれの絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜がいずれも無彩色空間３１０の半径ＴＨ１以下である場合（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２０５へ進める。一方、注目画素のＣ１値およびＣ２値それぞれの絶対値｜Ｃ１｜および｜Ｃ２｜のいずれかが無彩色空間３１０の半径ＴＨ１よりも大きい場合は（Ｓ２０４：ＮＯ）、白下地判定部２５６は、処理を後述するステップＳ２０９へ進める。
【0132】
ステップＳ２０５において、白下地判定部２５６は、注目画素の輝度値（Ｌ値）と、所定の閾値ＴＨ６と、を比較する。ここでたとえば、注目画素の輝度値が所定の閾値ＴＨ６以上である場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２０７へ進める。一方、注目画素の輝度値が所定の閾値ＴＨ６よりも小さい場合は（Ｓ２０５：ＮＯ）、白下地判定部２５６は、処理を後述するステップＳ２０９へ進める。
【0133】
ステップＳ２０７において、白下地判定部２５６は、注目画素を白下地領域の構成要素である白下地領域画素としてカウントし、つまり当該注目画素に対応する画素データを白下地領域画素データとしてカウントする。そして、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２０９へ進める。
【0134】
ステップＳ２０９において、白下地判定部２５６は、全ての画素について、白下地領域画素であるかどうかを判定するための処理、つまり少なくともステップＳ２０３からステップＳ２０５までの処理、が完了したかどうかを判定する。ここでたとえば、全ての画素について、白下地領域画素であるかどうかを判定するための処理が完了した場合（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、白下地判定部２５６は、処理を後述するステップＳ２１３へ進める。一方、全ての画素について、白下地領域画素であるかどうかを判定するための処理が完了していない場合は（Ｓ２０９：ＮＯ）、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２１１へ進める。
【0135】
ステップＳ２１１において、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’に含まれる次の注目画素を特定する。そして、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２０３へ戻す。
【0136】
これに対して、白下地判定部２５６は、前述のステップＳ２０９からステップＳ２１３へ処理を進めた場合は、当該ステップＳ２１３において、白下地領域率を計算する。すなわち、白下地判定部２５６は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データの数に対する白下地領域画素データの数の割合を、白下地領域率として導出する。そして、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２１５へ進める。
【0137】
ステップＳ２１５において、白下地判定部２５６は、ステップＳ２１３で導出された白下地領域率と、所定の閾値ＴＨ７と、を比較する。ここでたとえば、白下地領域率が所定の閾値ＴＨ７よりも大きい場合（Ｓ２１５：ＹＥＳ）、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２１７へ進める。一方、白下地領域率が所定の閾値ＴＨ７以下である場合（Ｓ２１５：ＮＯ）は、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２１９へ進める。
【0138】
ステップＳ２１７において、白下地判定部２５６は、第３条件が満足される、と判定する。そして、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２１７へ進める。
【0139】
これに対して、白下地判定部２５６は、前述のステップＳ２１５からステップＳ２１９へ処理を進めた場合、当該ステップＳ２１９において、第３条件が満足されない、と判定する。そして、白下地判定部２５６は、処理をステップＳ２２１へ進める。
【0140】
ステップＳ２２１において、白下地判定部２５６は、ステップＳ２１７またはステップＳ２１９における判定結果を表す第３判定信号Ｓｇを出力する。これをもって、白下地判定部２５６は、一連の白下判定処理を終了する。
【0141】
続いて、最終判定部２５８について、詳しく説明する。最終判定部２５８は、前述したように、第１判定信号Ｓｅと第２判定信号Ｓｆと第３判定信号Ｓｇとに基づいて、つまり第１条件と第２条件と第３条件とのそれぞれが満足されるがどうかに基づいて、インデックスカラー処理およびフルカラー処理のいずれを実行するのが適当であるのかを最終的に判定する。そして、最終判定部２５８は、自身による最終的な判定結果を、色数変換判定部２００全体の判定結果として、当該判定結果を表す色数変換判定信号Ｓｃを出力する。
【0142】
この最終判定部２５８による一連の処理、言わば最終判定処理、の流れを図示すると、図１３のようになる。
【0143】
この最終判定処理によれば、最終判定部２５８は、まず、ステップＳ３０１において、第１判定信号Ｓｅが、つまり色分布判定部２５２による判定結果が、第１条件が満足されることを表すかどうかを、判定する。ここでたとえば、第１条件が満足される場合（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、最終判定部２５８は、処理をステップＳ３０３へ進める。一方、第１条件が満足されない場合は（Ｓ３０１：ＮＯ）、最終判定部２５８は、処理を後述するステップＳ３０９へ進める。
【0144】
ステップＳ３０３において、最終判定部２５８は、第２判定信号Ｓｆが、つまり写真判定部２５４による判定結果が、第２条件が満足されることを表すかどうかを、判定する。ここでたとえば、第２条件が満足される場合（Ｓ３０３：ＹＥＳ）、最終判定部２５８は、処理をステップＳ３０５へ進める。一方、第２条件が満足されない場合は（Ｓ３０３：ＮＯ）、最終判定部２５８は、処理を後述するステップＳ３０９へ進める。
【0145】
ステップＳ３０５において、最終判定部２５８は、第３判定信号Ｓｇが、つまり白下地判定部２５６による判定結果が、第３条件が満足されることを表すかどうかを、判定する。ここでたとえば、第３条件が満足される場合（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、最終判定部２５８は、処理をステップＳ３０７へ進める。一方、第３条件が満足されない場合は（Ｓ３０５：ＮＯ）、最終判定部２５８は、処理を後述するステップＳ３０９へ進める。
【0146】
すなわち、最終判定部２５８は、第１条件と第２条件と第３条件との全てが満足される場合にのみ、処理をステップＳ３０７へ進める。そして、これ以外の場合は、つまり第１条件と第２条件と第３条件との少なくとも１つが満足されない場合は、最終判定部２５８は、処理をステップＳ３０９へ進める。
【0147】
ステップＳ３０９において、最終判定部２５８は、インデックスカラー処理が実行されるのが適当である、という最終的な判定を下す。そして、最終判定部２５８は、処理をステップＳ３１１へ進める。
【0148】
一方、ステップＳ３０９において、最終判定部２５８は、フルカラー処理が実行されるのが適当である、という最終的な判定を下す。そして、最終判定部２５８は、処理をステップＳ３１１へ進める。
【0149】
ステップＳ３１１において、最終判定部２５８は、ステップＳ３０７またはステップＳ３０９における最終的な判定結果を表す、つまり色数変換判定部２００全体の判定結果を表す、色数変換判定信号Ｓｃを出力する。これをもって、最終判定部２５８は、一連の最終判定処理を終了する。
【0150】
このような色数変換判定部２００を含む画像処理部１４は、たとえばＡＳＩＣにより構成される。これに限らず、または、ＡＳＩＣに加えて、画像処理部１４は、ＤＳＰなどの画像処理専用の要素により構成されてもよい。特に、色数変換判定部２００による処理を高速化するために、色数変換判定部２００への入力画像データＤｊの解像度が適当に低減された上で、当該色数変換判定部２００による処理が言わば簡易的に行われてもよい。
【0151】
以上のように、本第１実施例によれば、とりわけ色数変換判定部２００が担う自動判別機能によれば、入力画像データＤｉ（厳密には画像データＤｊ’）に含まれるそれぞれの画素データの画素値の分布度合である色分布度合と、当該画素データのうちの写真領域を構成する写真領域画素データの割合である写真領域率と、当該画素データのうちの白下地領域を構成する白下地領域画素データの割合である白下地領域率と、に基づいて、インデックスカラー処理およびフルカラー処理のいずれを実行するのが適当であるのかが、判定される。これにより、適切な判定が実現される。
【0152】
なお、色分布度合の導出を担う色分布判定部２５２は、前述の如く判定用の減色処理を行い、これに際して、画像データＤｊ’の座標空間であるＬＣ１Ｃ２色空間３００を１つの無彩色空間３１０と８つの有彩色空間３２０，３２０，…とに分割するが、これに限らない。たとえば、色分布判定部２５２は、一般的な中央値分割法による減色処理に要領と同様に、ＬＣ１Ｃ２色空間３００を分割せずに、当該中央値分割法による減色処理を行ってもよい。ただし、前述の如くＬＣ１Ｃ２色空間３００を１つの無彩色空間３１０と８つの有彩色空間３２０，３２０，…とに分割した上で、中央値分割法による減色処理を行うことにより、適切なインデックスカラー（代表色）を求めることができ、ひいては適切な色分布度合を導出することができる。
【0153】
ここでは、有彩色空間３３０が８つに等分されることによって、８つの有彩色空間３２０，３２０，…が規定されたが、これに限らない。すなわち、有彩色空間３３０は、等分ではなく、不均等に分割されてもよいし、そのために、当該有彩色空間３３０の分割数、分割位置、分割間隔などは、任意に定められてもよいし、さらには、当該有彩色空間３３０は、分割（細分化）されなくてもよい。
【0154】
また、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理においても、色分布判定部２５２による判定用の減色処理と同様に、１つの無彩色空間と、１または複数の有彩色空間と、分割された上で、当該圧縮用の減色処理が行われてもよい。これにより、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理においても、適切なインデックスカラーが求められ、ひいては画質の劣化が抑えられる。
【0155】
本第１実施例における色分布判定部２５２は、とりわけ色分布判定処理（図８および図９参照）におけるステップＳ１からステップＳ２１までを実行する色分布判定部２５２は、本発明に係る色分布度合導出手段の一例である。特に、色分布判定処理におけるステップＳ１からステップＳ１９までを実行する色分布判定部２５２は、本発明に係る判定用減色手段の一例である。そして、色分布判定処理におけるステップＳ２１を実行する色分布判定部２５２は、厳密にはステップＳ２１における前述の相互差（＝最大値－最小値）を導出する、換言すれば最も長い辺を持つ小空間３５０の当該最も長い辺の長さを導出する、色分布判定部２５２は、本発明に係る色分布度合導出実行手段の一例である。
【0156】
また、本第１実施例における写真判定部２５４は、とりわけ写真判定処理（図１０および図１１参照）におけるステップＳ１０１からステップＳ１２５を実行する写真判定部２５４は、本発明に係る写真領域率導出手段の一例である。特に、写真判定処理におけるステップＳ１０１からステップＳ１１５を実行する写真判定部２５４は、本発明に係るエントロピ導出手段の一例である。そして、写真判定処理におけるステップＳ１１７からステップＳ１１９を実行する写真判定部２５４は、本発明に係る写真領域ブロック判定手段の一例である。さらに、写真判定処理におけるステップＳ１２５を実行する写真判定部２５４は、本発明に係る写真領域率導出手段の一例である。
【0157】
加えて、本第１実施例における白下地判定部２５６は、とりわけ白下地判定処理（図１２参照）におけるステップＳ２０１からステップＳ２１３を実行する白下地判定部２５６は、本発明に係る色均一領域率導出手段の一例である。特に、白下地判定処理におけるステップＳ２０１からステップＳ２１１を実行する白下地判定部２５６は、本発明に係る特定手段の一例である。そして、白下地判定処理におけるステップＳ２１３を実行する白下地判定部２５６は、本発明に係る色均一領域率導出実行手段の一例である。
【0158】
さらに、本第１実施例における最終判定部２５８は、本発明に係る判定手段の一例である。厳密に言えば、色分布判定処理におけるステップＳ２３からステップＳ２９までを実行する色分布判定部２５２と、写真判定処理におけるステップＳ１２７からステップＳ１３３を実行する写真判定部２５４と、白下地判定処理におけるステップＳ２１５からステップＳ２２１を実行する白下地判定部２５６と、もまた、本発明に係る判定手段の一例を構成する。
【0159】
［第２実施例］
次に、本発明の第２実施例について、説明する。
次に、本発明の第２実施例について、説明する。
【0160】
本第２実施例においては、色数変換判定部２００が、図１４に示される如く構成される。すなわち、本第２実施例においては、第１実施例におけるような色変換部２５０が設けられない。そして、本第２実施例においては、色数変換判定部２００への入力画像データＤｊとしてのＲＧＢ画像データが、色分布判定部２５２、写真判定部２５４および白下地判定部２５６のそれぞれに直接的に入力される。本第２実施例におけるこれ以外の部分は、第１実施例と同様である。したがって、本第２実施例における第１実施例と同様の部分については、第１実施例と同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
【0161】
本第２実施例においても、たとえば色分布判定部２５２は、第１実施例と同様、判定用の減色処理を行う。これに際して、色分布判定部２５２は、図１５に示されるように、当該色分布判定部２５２に入力される画像データＤｊの座標空間であるＲＧＢ色空間４００を、１つの無彩色空間４１０と、複数の、たとえば８つの、有彩色空間４２０，４２０，…と、に分割する。なお、図５は、ＲＧＢ色空間４００を３次元の直交座標で示す。このＲＧＢ色空間４００において、原点は、黒色（Ｋ：キープレート）に対応する。そして、原点と対向する頂点は、白色（Ｗ）に対応する。また、Ｒ－Ｇ平面における原点（Ｋ）の対頂点は、イエロー（Ｙ）に対応する。さらに、Ｇ－Ｂ平面における原点（Ｋ）の対頂点は、シアン（Ｃ）に対応する。加えて、Ｂ－Ｒ平面における原点（Ｋ）の対頂点は、マゼンタ（Ｍ）に対応する。そして、Ｒ，ＧおよびＢそれぞれの成分値は、前述の如く８ビットであり、つまり『０』～『２５５』である。
【0162】
このようなＲＧＢ色空間４００について、色分布判定部２５２は、Ｒ値とＧ値との相対差｜Ｒ－Ｇ｜、Ｇ値とＢ値との相対差｜Ｇ－Ｂ｜、ならびに、Ｂ値とＲ値との相対差｜Ｂ－Ｒ｜の全てが所定の閾値ＴＨ８以下となる部分を、無彩色空間４１０として規定する。すなわち、色分布判定部２５２は、黒色に対応する頂点と、白色に対応する頂点と、を結ぶ直線および当該直線の周囲の部分を、無彩色空間４１０として規定する。ここで言う所定の閾値ＴＨ８は、Ｒ，ＧおよびＢそれぞれの成分値の最大値（＝２５５）よりも十分に小さい値であり、たとえば『６』であるが、これに限らない。
【0163】
併せて、色分布判定部２５２は、ＲＧＢ色空間４００のうちの無彩色空間４１０以外の部分４３０を、有彩色空間として規定する。さらに、色分布判定部２５２は、有彩色空間４３０を、３つの平面４４０，４５０および４６０により等分することで、細分化された８つの立方体状の有彩色空間４２０，４２０，…を規定する。なお、平面４４０は、Ｒ－Ｇ平面に対して平行であるとともに、Ｂ値の中央値を含むように設けられる。そして、平面４５０は、Ｇ－Ｂ平面に対して平行であるとともに、Ｒ値の中央値を含むように設けられる。また、平面４６０は、Ｂ－Ｒ平面に対して平行であるとともに、Ｇ値の中央値を含むように設けられる。
【0164】
その上で、色分布判定部２５２は、画像データＤｊに含まれるそれぞれの画素データの画素値をＲＧＢ色空間４００に割り当てる。そして、図示は省略するが、色分布判定部２５２は、無彩色空間４１０および各有彩色空間４２０，４２０，…のそれぞれにおいて、当該それぞれに割り当てられた全ての画素データの画素値を含む範囲内で体積が最小となる直方体状の小空間を仮想し、つまり全部で小空間を仮想する。
【0165】
これ以降、色分布判定部２５２は、第１実施例と同様の要領で減色処理を行う。すなわち、色分布判定部２５２は、各小空間のそれぞれについて、Ｒ，ＧおよびＢそれぞれの成分値の最大値および最小値を算出する。そして、色分布判定部２５２は、Ｒ，ＧおよびＢのいずれの成分値に拘らず、当該成分値の最大値と最小値との相互差（＝最大値－最小値）が最大である小空間を特定する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間を特定する。さらに、色分布判定部２５２は、特定された小空間を半分に分割し、詳しくはＲ，ＧおよびＢそれぞれの成分値の最大値と最小値との相互差が最大である成分値の当該相互差が半分となるように分割する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間の当該最も長い辺の長さが半分となるように、当該小空間を分割する。
【0166】
このような要領により、色分布判定部２５２は、小空間の総数が前述の所定数Ｎ（たとえばＮ＝２０）に達するまで、その都度、最も長い辺を持つ小空間を分割する。そして、色分布判定部２５２は、小空間の総数が所定数Ｎに達すると、これらＮ個の小空間のうち最も長い辺を持つ小空間を特定する。そして、色分布判定部２５２は、特定された小空間の最も長い辺の長さと、所定の閾値ＴＨ９と、を比較する。
【0167】
ここでたとえば、特定された小空間の最も長い辺の長さが、所定の閾値ＴＨ９よりも短い、とする。この場合、色分布判定部２５２は、前述（図３）の色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理が施されたとしても、ひいては当該減色処理を含むインデックスカラー処理が実行されたとしても、画質（色味）は大きくは劣化しない、換言すれば当該画質の劣化は許容し得る範囲内である、と判断する。このことをもって、色分布判定部２５２は、第１条件が満足される、と判定する。
【0168】
一方、特定された小空間の最も長い辺の長さが、所定の閾値ＴＨ９以上である、とする。この場合、色分布判定部２５２は、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理が施されると、画質が大きく劣化する可能性がある、と判断する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理が施されるのは適当ではない、ひいては当該減色処理を含むインデックスカラー処理が実行されるのは適当ではない、と判断する。このことをもって、色分布判定部２５２は、第１条件が満足されない、と判定する。
【0169】
すなわち、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間の当該最も長い辺の長さに基づいて、画像データＤｊの色分布度合を推測し、言わば当該色分布度合を間接的に導出する。併せて、色分布判定部２５２は、ここで言う所定の閾値ＴＨ９を、第１基準値として取り扱う。そして、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間の当該最も長い辺の長さが、所定の閾値ＴＨ９よりも短いかどうかに基づいて、第１条件が満足されるかどうかを判定する。なお、所定の閾値ＴＨ９は、実験などの経験により適宜に定められる。
【0170】
そして、色分布判定部２５２は、自身による判定結果を表す第１判定信号Ｓｅを出力する。この第１判定信号Ｓｅは、最終判定部２５８に入力される。
【0171】
【0172】
この色分布判定処理によれば、色分布判定部２５２は、まず、ステップＳ４０１において、画像データＤｊに含まれる最初（先頭）の画素データに注目し、つまり当該画像データＤｊに基づく画像の最初の注目画素を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４０３へ進める。
【0173】
ステップＳ４０３において、色分布判定部２５２は、注目画素（画素データ）のＲ値とＧ値との相対差｜Ｒ－Ｇ｜、Ｇ値とＢ値との相対差｜Ｇ－Ｂ｜、および、Ｂ値とＲ値との相対差｜Ｂ－Ｒ｜が、いずれも所定の閾値ＴＨ８以下であるかどうかを判定する。ここでたとえば、注目画素の各相対差｜Ｒ－Ｇ｜，｜Ｇ－Ｂ｜および｜Ｂ－Ｒ｜がいずれも所定の閾値ＴＨ８以下である場合（Ｓ４０３：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４０５へ進める。一方、注目画素の各相対差｜Ｒ－Ｇ｜，｜Ｇ－Ｂ｜および｜Ｂ－Ｒ｜のいずれかが所定の閾値ＴＨ８よりも大きい場合は（Ｓ４０３：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理を後述するステップＳ４０７へ進める。
【0174】
ステップＳ４０５において、色分布判定部２５２は、注目画素を無彩色空間４１０に分類し、厳密には無彩色空間４１０の座標位置に割り当てる。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４０９へ進める。
【0175】
これに対して、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ４０３からステップＳ４０７へ処理を進めた場合、当該ステップＳ４０７において、注目画素を８つの有彩色空間４２０，４２０，…のうちの対応する空間に分類し、厳密には当該対応する有彩色空間４２０の座標位置に割り当てる。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４０９へ進める。
【0176】
ステップＳ４０９において、色分布判定部２５２は、画像データＤｊに含まれる全ての画素について、無彩色空間４１０および各有彩色空間４２０，４２０，…のいずれかへの分類が完了したかどうかを判定する。ここでたとえば、全ての画素についての分類が完了した場合（Ｓ４０９：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理を後述するステップＳ４１３へ進める。一方、全ての画素についての分類が完了していない場合は（Ｓ４０９：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４１１へ進める。
【0177】
ステップＳ４１１において、色分布判定部２５２は、画像データＤｊに含まれる次の注目画素を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４０３へ戻す。
【0178】
これに対して、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ４０９からステップＳ４１３へ処理を進めた場合は、当該ステップＳ４１３において、個々の小空間におけるＲ，ＧおよびＢそれぞれの成分値の最大値および最小値を算出する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４１５へ進める。
【0179】
ステップＳ４１５において、色分布判定部２５２は、Ｒ，ＧおよびＢのいずれの成分値に拘らず、当該成分値の最大値と最小値との相互差（＝最大値－最小値）が最大である小空間を特定する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４１７へ進める。
【0180】
ステップＳ４１７において、色分布判定部２５２は、ステップＳ４１５で特定された小空間を半分に分割し、詳しくはＲ，ＧおよびＢそれぞれの成分値の最大値と最小値との相互差が最大である成分値の当該相互差が半分となるように分割する。言い換えれば、色分布判定部２５２は、最も長い辺を持つ小空間の当該最も長い辺の長さが半分となるように、当該小空間を分割する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４１９へ進める。
【0181】
ステップＳ４１９において、色分布判定部２５２は、小空間の総数が前述の所定数Ｎに達したかどうかを判定する。ここでたとえば、小空間の総数が所定数Ｎに達していない場合（Ｓ４１９：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４１３へ戻す。一方、小空間の総数が前述の所定数Ｎに達した場合は（Ｓ４１９：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４２１へ進める。
【0182】
ステップＳ４２１において、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ４１５と同様、Ｒ，ＧおよびＢのいずれの成分値に拘らず、当該成分値の最大値と最小値との相互差（＝最大値－最小値）が最大である小空間を特定し、つまり最も長い辺を持つ小空間を特定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４２３へ進める。
【0183】
ステップＳ４２３において、色分布判定部２５２は、ステップＳ４２１で特定された小空間における前述の相互差（＝最大値－最小値）が所定の閾値ＴＨ９よりも小さいかどうかを判定し、つまり当該小空間の最も長い辺の長さが所定の閾値ＴＨ９よりも短いかどうかを判定する。ここでたとえば、相互差（＝最大値－最小値）が所定の閾値ＴＨ４よりも小さい場合、つまり最も長い辺を持つ小空間の当該最も長い辺の長さが所定の閾値ＴＨ４よりも短い場合（Ｓ４２３：ＹＥＳ）、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４２５へ進める。一方、相互差（＝最大値－最小値）が所定の閾値ＴＨ９以上である場合、つまり最も長い辺を持つ小空間の当該最も長い辺の長さが所定の閾値ＴＨ９以上である場合は（Ｓ４３：ＮＯ）、色分布判定部２５２は、処理を後述するステップＳ４２７へ進める。
【0184】
ステップＳ４２５において、色分布判定部２５２は、第１条件が満足される、と判定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４２９へ進める。
【0185】
これに対して、色分布判定部２５２は、前述のステップＳ４２３からステップＳ４２７へ処理を進めた場合、当該ステップＳ４２７において、第１条件が満足されない、と判定する。そして、色分布判定部２５２は、処理をステップＳ４２９へ進める。
【0186】
ステップＳ４２９において、色分布判定部２５２は、ステップＳ４２５またはステップＳ４２７における判定結果を表す第１判定信号Ｓｅを出力する。これをもって、色分布判定部２５２は、一連の色分布判定処理を終了する。
【0187】
なお、写真判定部２５４については、第１実施例（図１０および図１１参照）と同様の要領で、写真判定処理を行う。ただし、本第２実施例においては、Ｒ，ＧおよびＢそれぞれの成分値から輝度値（Ｌ値）が求められた上で、写真判定処理が行われてもよいし、当該輝度値に代えて、たとえばＧ値が適用されてもよい。
【0188】
また、白下地判定部２５６についても、第１実施例（図１２参照）と同様の要領で、白下地判定処理を行う。ただし、本第２実施例においては、平滑化処理後の画素データ（注目画素）の各相対差｜Ｒ－Ｇ｜，｜Ｇ－Ｂ｜および｜Ｂ－Ｒ｜がいずれも前述の閾値ＴＨ８以下であるかどうかに基づいて、当該画素データの画素値が無彩色空間４１０に属するがどうかの判定が行われる。そして、画素値が無彩色空間４１０に属すると判定された画素データについて、その輝度値と、所定の閾値ＴＨ１と、が比較され、ひいては白下地領域画素データであるかどうかの判定が行われる。これに際して、画像データの画素値のＲ，ＧおよびＢそれぞれの成分値から輝度値が求められてもよいし、当該輝度値に代えて、たとえばＧ値が適用されてもよい。
【0189】
このように、本第２実施例によれば、とりわけ色分布判定部２５２によれば、ＲＧＢ色空間４００において、判定用の減色処理が行われ、ひいては当該判定用の減色処理を含む色分布判定処理が行われる。このような本第２実施例によっても、第１実施例と同様、インデックスカラー処理およびフルカラー処理のいずれを実行するのが適当であるのかを、適切に判定することができる。
【0190】
特に、本第２実施例においては、第１実施例におけるような色変換部２５０が設けられないので、つまり入力画像データＤｊとしてのＲＧＢ画像データをＬＣ１Ｃ２形式の画像データＤｊ’に変換するための色変換処理が行われないため、色数変換判定部２００全体としての処理を簡素化することができる。要するに、本第２実施例によれば、第１実施例に比べて、処理のパフォーマンスの点で、有利である。なお、判定精度の点では、第１実施例の方が、第２実施例に比べて、有利である。
【0191】
また、本第２実施例においても、色分布度合の導出を担う色分布判定部２５２は、前述の如く判定用の減色処理を行い、これに際して、画像データＤｊの座標空間であるＲＧＢ色空間４００を１つの無彩色空間４１０と８つの有彩色空間４２０，４２０，…とに分割するが、これに限らない。たとえば、色分布判定部２５２は、一般的な中央値分割法による減色処理に要領と同様に、ＲＧＢ色空間４００を分割せずに、当該中央値分割法による減色処理を行ってもよい。ただし、前述の如くＲＧＢ色空間４００を１つの無彩色空間４１０と８つの有彩色空間４２０，４２０，…とに分割した上で、中央値分割法による減色処理を行うことにより、適切なインデックスカラー（代表色）を求めることができ、ひいては適切な色分布度合を導出することができる。
【0192】
なお、有彩色空間４３０が８つに等分されることによって、８つの有彩色空間４２０，４２０，…が規定されたが、これに限らない。すなわち、有彩色空間４３０は、等分ではなく、不均等に分割されてもよいし、そのために、当該有彩色空間４３０の分割数や分割位置などは、任意に定められてもよいし、さらには、当該有彩色空間４３０は、分割（細分化）されなくてもよい。
【0193】
また、本第２実施例においても、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理について、色分布判定部２５２による判定用の減色処理と同様に、１つの無彩色空間と、１または複数の有彩色空間と、に分割された上で、当該減色処理が行われてもよい。これにより、色数変換処理部２１６による圧縮用の減色処理についても、より適切なインデックスカラーを求めることができるようになり、ひいては画質の劣化をより抑えることができるようになる。
【0194】
本第２実施例における色分布判定部２５２もまた、とりわけ色分布判定処理（図１６および図１７参照）におけるステップＳ４０１からステップＳ４２１までを実行する色分布判定部２５２もまた、本発明に係る色分布度合導出手段の一例である。特に、色分布判定処理におけるステップＳ４０１からステップＳ４１９までを実行する色分布判定部２５２は、本発明に係る判定用減色手段の一例である。そして、色分布判定処理におけるステップＳ４２１を実行する色分布判定部２５２は、厳密にはステップＳ４２１における前述の相互差（＝最大値－最小値）を導出する、換言すれば最も長い辺を持つ小空間の当該最も長い辺の長さを導出する、色分布判定部２５２は、本発明に係る色分布度合導出実行手段の一例である。加えて、色分布判定処理におけるステップＳ４２３からステップＳ４２９までを実行する色分布判定部２５２もまた、本発明に係る判定手段の一例を構成する。
【0195】
［第３実施例］
次に、本発明の第３実施例について、説明する。
次に、本発明の第３実施例について、説明する。
【0196】
本第３実施例においては、色数変換判定部２００が、図１８に示される如く構成される。すなわち、本第３実施例においては、たとえば第１実施例における白下地判定部２５６に代えて、色均一判定部２６０が設けられる。本第３実施例におけるこれ以外の部分は、第１実施例と同様である。したがって、本第３実施例における第１実施例と同様の部分については、第１実施例と同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
【0197】
本第３実施例における色均一判定部２６０は、画像処理部１４への入力画像データＤｉに含まれる全ての画素データのうち、画素値が均一であると見なすことのできる領域、言わば色均一領域、を構成する色均一領域画素データの割合である色均一領域率を導出する。ここで言う色均一領域には、白下地領域が含まれる。また、当該色均一領域には、色下地領域やベタ塗された領域なども含まれる。そして、色均一判定部２６０は、色均一領域率が所定の閾値ＴＨ１１よりも大きい場合に、第３条件が満足される、と判定する。すなわち、色均一判定部２６０は、所定の閾値ＴＨ１１を、第３基準値として取り扱う。そして、色均一判定部２６０は、色均一領域率が所定の閾値ＴＨ１１よりも大きいかどうかに基づいて、第３条件が満足されるかどうかを判定する。なお、所定の閾値ＴＨ１１は、実験などの経験により適宜に定められ、たとえば６０％である。
【0198】
具体的には、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’に含まれるそれぞれの画素データについて、厳密には当該画素データを注目画素データとして含むｐ×ｑ（ｐおよびｑは、いずれも２以上の整数である。）個の画素データの一群である色均一判定用ブロックについて、平滑化処理を施す。なお、ｐ×ｐは、たとえば３×３（つまりｐ＝３およびｑ＝３）または５×５（つまりｐ＝５およびｑ＝５）である。
【0199】
そして、色均一判定部２６０は、それぞれの色均一判定用ブロックごとに、平滑化処理後の画素データのＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値について、最大値および最小値を抽出し、当該最大値および最小値の相互差（＝最大値－最小値）を算出する。さらに、色均一判定部２６０は、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの相互差と、所定の閾値ＴＨ１０と、を比較する。
【0200】
ここでたとえば、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの相互差が、いずれも所定の閾値ＴＨ１０以下である場合、色均一判定部２６０は、色均一判定用ブロック内の全ての画素データの画素値は均一である、と判定する。そして、色均一判定部２６０は、色均一判定用ブロック内の注目画素データを、色均一領域画素データの候補として取り扱う。その上で、色均一判定部２６０は、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値ごとに、色均一判定用ブロック内における平均値を算出する。加えて、色均一判定部２６０は、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値ごとに、平均値を量子化し、詳しくは当該平均値のビット数（８ビット）を右側へ所定ビット、たとえば３ビット、シフトさせ、つまり下位３ビットを捨てる。このように量子化されることで、これ以降の処理が簡素化される。そして、色均一判定部２６０は、注目画素データを、量子化されたＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値（量子化値）を持つ色均一領域画素データ候補として、カウントする。このカウント値（頻度）は、図１９に示されるように、色均一判定部２６０に設けられた色均一カウントテーブル５００に記憶される。
【0201】
なお、図１９に示される色均一カウントテーブル５００によれば、Ｌ，Ｃ１およびＣ２の量子化値として、それぞれ『３１』，『１６』および『１６』という値を持つ色均一領域画素データ候補の数は、『３０００００』である。そして、Ｌ，Ｃ１およびＣ２の量子化値として、それぞれ『３１』，『１６』および『２５』という色均一領域画素データ候補の数は、『５００００』である。この図１９に示される色均一カウントテーブル５００の内容は、飽くまでも一例である。
【0202】
これに対して、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの相互差の少なくともいずれかが、所定の閾値ＴＨ１０よりも大きい場合は、色均一判定部２６０は、色均一判定用ブロック内の全ての画素データの画素値は均一ではない、と判定する。たとえば、色均一判定用ブロックが色下地領域やベタ塗された領域を構成するとしても、色ムラがある場合には、当該色均一判定用ブロック内の全ての画素データの画素値は均一ではない、と判断される。この場合は、色均一判定部２６０は、注目画素データを色均一領域画素データ候補としてカウントしない。
【0203】
このような要領で、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データについて、色均一領域画素データ候補であるかどうかを判定し、当該色均一領域画素データ候補である場合には、そのカウント値を色均一カウントテーブル５００に記憶する。そして、色均一判定部２６０は、色均一カウントテーブル５００におけるカウント値が所定の閾値ＴＨ１２以上である色均一領域画素データ候補について、当該候補ではなく、色均一領域画素データとみなす。ここで言う所定の閾値ＴＨ１２は、画像データＤｊ’（厳密には入力画像データＤｉ）の大きさに応じて適宜に設定される。たとえば、図１９に示される色均一カウントテーブル５００において、前述の所定の閾値ＴＨ１２が『１００００』である、とすると、Ｌ，Ｃ１およびＣ２の量子化値として、それぞれ『３１』，『１６』および『１６』という値を持つ色均一領域画素データ候補が、つまり『３０００００』という数の色均一領域画素データ候補が、色均一領域画素データとみなされる。併せて、Ｌ，Ｃ１およびＣ２の量子化値として、それぞれ『３１』，『１６』および『２５』という色均一領域画素データ候補もまた、つまり『５００００』という数の色均一領域画素データ候補もまた、色均一領域画素データとみなされる。
【0204】
さらに、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データの数に対する色均一領域画素データの数（カウント値）の割合を、色均一領域率として導出する。たとえば、図１９に示される色均一カウントテーブル５００において、前述の如く所定の閾値ＴＨ１２が『１００００』である、とすると、色均一領域画素データの数は、全部で『３５００００（＝３０００００＋５００００）』となる。
【0205】
そして、色均一判定部２６０は、色均一領域率と、所定の閾値ＴＨ１１と、を比較する。ここでたとえば、色均一領域率が所定の閾値ＴＨ１１よりも大きい、とする。この場合、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’における色均一領域の割合が比較的に大きい、と認識する。そして、色均一判定部２６０は、このような画像データＤｊ’（厳密には入力画像データＤｉ）については、インデックスカラー処理が実行されることによって、高い圧縮率が得られる、と判断する。このことをもって、色均一判定部２６０は、第３条件が満足される、と判定する。
【0206】
一方、色均一領域率が所定の閾値ＴＨ１１以下である、とする。この場合、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’における色均一領域の割合が比較的に小さい、換言すれば画素値が均一であるとみなすことのできる領域が比較的に小さい、と認識する。そして、色均一判定部２６０は、このような画像データＤｊ’（厳密には入力画像データＤｉ）については、インデックスカラー処理が実行されると、高い圧縮率が得られない、と判断する。このことをもって、色均一判定部２６０は、第３条件が満足されない、と判定する。
【0207】
色均一判定部２６０は、自身による判定結果を表す第３判定信号Ｓｇを出力する。そして、第３判定信号Ｓｇは、最終判定部２５８に入力される。
【0208】
この色均一判定部２６０による一連の処理、言わば色均一判定処理、の流れを図示すると、図２０のようになる。
【0209】
この色均一判定処理によれば、色均一判定部２６０は、まず、ステップＳ５０１において、画像データＤｊ’に含まれる最初（先頭）の画素データに注目し、つまり当該画像データＤｊ’に基づく画像の最初の注目画素を特定する。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５０３へ進める。
【0210】
ステップＳ５０３において、色均一判定部２６０は、注目画素について、厳密には注目画素を含む前述の色均一判定用ブロックについて、平滑化処理を施す。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５０５へ進める。
【0211】
ステップＳ５０５において、色均一判定部２６０は、色均一判定用ブロック内における平滑化処理後の画素データのＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値について、最大値および最小値を抽出し、当該最大値および最小値の相互差（＝最大値－最小値）を算出する。そして、色均一判定部２６０は、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの相互差と、所定の閾値ＴＨ１０と、を比較する。ここでたとえば、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの相互差が、いずれも所定の閾値ＴＨ１０以下である場合（Ｓ５０５：ＹＥＳ）、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５０７へ進める。一方、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの相互差の少なくともいずれかが、所定の閾値ＴＨ１０よりも大きい場合は（Ｓ５０５：ＮＯ）、色均一判定部２６０は、処理を後述するステップＳ５１３へ進める。
【0212】
ステップＳ５０７において、色均一判定部２６０は、平滑化処理後のＬ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値ごとに、色均一判定用ブロック内における平均値を算出する。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５０９へ進める。
【0213】
ステップＳ５０９において、色均一判定部２６０は、Ｌ，Ｃ１およびＣ２それぞれの成分値ごとに、平均値を量子化し、つまり前述の如く下位３ビットを捨てる。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５１１へ進める。
【0214】
ステップＳ５１１において、色均一判定部２６０は、注目画素データを色均一領域画素データ候補としてカウントし、つまりそのカウント値を色均一カウントテーブル５００（図１９参照）における対応箇所に記憶する。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５１３へ進める。
【0215】
ステップＳ５１３において、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データについて、色均一領域画素データ候補であるかどうかを判定するための処理、つまり少なくともステップＳ５０３からステップＳ５０５の処理、が完了したかどうかを判定する。ここでたとえば、全ての画素データについて、色均一領域画素データ候補であるかどうかを判定するための処理が完了した場合（Ｓ５１３：ＹＥＳ）、色均一判定部２６０は、処理を後述するステップＳ５１７へ進める。一方、全ての画素データについて、色均一領域画素データ候補であるかどうかを判定するための処理が完了していない場合は（Ｓ５１３：ＮＯ）、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５１５へ進める。
【0216】
ステップＳ５１５において、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’に含まれる次の注目画素を特定する。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５０３へ戻す。
【0217】
これに対して、色均一判定部２６０は、前述のステップＳ５１３からステップＳ５１７へ処理を進めた場合は、当該ステップＳ５１７において、色均一領域率を計算する。すなわち、色均一判定部２６０は、色均一カウントテーブル５００におけるカウント値が前述の所定の閾値ＴＨ１２以上である色均一領域画素データ候補について、当該候補ではなく、色均一領域画素データとみなす。そして、色均一判定部２６０は、画像データＤｊ’に含まれる全ての画素データの数に対する色均一領域画素データの数（カウント値）の割合を、色均一領域率として導出する。その上で、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５１９へ進める。
【0218】
ステップＳ５１９において、色均一判定部２６０は、ステップＳ５１７で導出された色均一領域率と、所定の閾値ＴＨ１１と、を比較する。ここでたとえば、色均一領域率が所定の閾値ＴＨ１１よりも大きい場合（Ｓ５１９：ＹＥＳ）、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５２１へ進める。一方、色均一領域率が所定の閾値ＴＨ１１以下である場合（Ｓ５１９：ＮＯ）は、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５２３へ進める。
【0219】
ステップＳ５２１において、色均一判定部２６０は、第３条件が満足される、と判定する。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５２５７へ進める。
【0220】
これに対して、色均一判定部２６０は、前述のステップＳ５１９からステップＳ５２３へ処理を進めた場合、当該ステップＳ５２３において、第３条件が満足されない、と判定する。そして、色均一判定部２６０は、処理をステップＳ５２５へ進める。
【0221】
ステップＳ５２５において、色均一判定部２６０は、ステップＳ５２１またはステップＳ５２３における判定結果を表す第３判定信号Ｓｇを出力する。これをもって、色均一判定部２６０は、一連の色均一判定処理を終了する。
【0222】
このように、本第３実施例によれば、とりわけ色均一判定部２６０によれば、入力画像データＤｉに基づく画像のうち、白下地領域のみならず、色下地領域やベタ塗された領域を含む色均一領域の割合が、第３条件が満足されるかどうかの判定基準とされ、ひいてはインデックスカラー処理およびフルカラー処理のいずれを実行するのが適当であるのかの判定基準の１つとされる。このような本第３実施例によっても、第１実施例と同様、インデックスカラー処理およびフルカラー処理のいずれを実行するのが適当であるのかを、適切に判定することができる。
【0223】
なお、本第３実施例においては、第１実施例における白下地判定部２５６に代えて、色均一判定部２６０が設けられたが、第２実施例における白下地判定部２５６に代えて、色均一判定部２６０が設けられてもよい。この場合は、ＬＣ１Ｃ２形式の画像データＤｊ’ではなく、ＲＧＢ形式の画像データＤｉについて、色均一判定処理が行われる。
【0224】
本第３実施例における色均一判定部２６０もまた、とりわけ色均一判定処理（図２０参照）におけるステップＳ５０１からステップＳ５１７を実行する色均一判定部２６０もまた、本発明に係る色均一領域率導出手段の一例である。特に、色均一判定処理におけるステップＳ５０１からステップＳ５１５を実行する色均一判定部２６０は、本発明に係る特定手段の一例である。そして、色均一判定処理におけるステップＳ５１７を実行する色均一判定部２６０は、本発明に係る色均一領域率導出実行手段の一例である。さらに、色均一判定処理におけるステップＳ５１９からステップＳ５２５を実行する色均一判定部２６０もまた、本発明に係る判定手段の一例を構成する。
【0225】
［その他の適用例］
以上の各実施例は、本発明の具体例であり、本発明の技術的範囲を限定するものではない。これら各実施例以外の局面にも、本発明を適用することができる。
以上の各実施例は、本発明の具体例であり、本発明の技術的範囲を限定するものではない。これら各実施例以外の局面にも、本発明を適用することができる。
【0226】
たとえば、色分布判定部２５２による色分布判定処理、写真判定部２５４による写真判定処理、白下地判定部２５６による白下地判定処理、および、色均一判定部２６０による色均一判定処理について、各実施例で説明した要領に限らず、これら以外の要領により行われてもよい。
【0227】
また、可逆圧縮方式による圧縮処理として、たとえばＤｅｆｌａｔｅ方式による圧縮処理が採用されることとしたが、当該Ｄｅｆｌａｔｅ方式以外の方式による圧縮処理が採用されてもよい。非可逆方式による圧縮処理についても、たとえばＪＰＥＧ方式による圧縮処理が採用されることとしたが、当該ＪＰＥＧ方式以外の方式による圧縮処理が採用されてもよい。
【0228】
併せて、画像処理部１４の圧縮処理部２２０による圧縮処理後の画像データＤａについては、その圧縮方式に拘らず、ＰＤＦファイルに整形されたが、これに限らない。たとえば、ＰＤＦファイルではなく、ＴＩＦＦファイルに整形されてもよい。あるいは、Ｄｅｆｌａｔｅ方式による圧縮処理後の画像データＤａについては、ＰＮＧファイルに整形されてもよい。そして、ＪＰＥＧ方式による圧縮処理後の画像データＤａについては、ＪＰＥＧファイルに整形されてもよい。
【0229】
さらに、ＬＣ１Ｃ２形式の画像データとして、ＬＡＢ形式の画像データを例示したが、これに限らない。たとえば、ＸＹＺ形式、ＣＩＥＬＵＶ形式、ＣＩＥＬＣＨ形式などの当該ＬＡＢ形式以外の画像データが採用される場合にも、本発明を適用することができる。
【0230】
そしてたとえば、第１実施例においては、図４に示されるように、色数変換判定部２００における色分布判定部２５２と写真判定部２５４と白下地判定部２５６とが並列に設けられる構成とされたが、これらは直列に設けられる構成とされてもよい。すなわち、色分布判定部２５２による色分布判定処理と、写真判定部２５４による写真判定処理と、白下地判定部２５６による白下地判定処理と、が順次行われる構成とされてもよい。このことは、第２実施例（図１４参照）および第３実施例（図１８参照）についても、同様である。
【0231】
加えて、各実施例においては、複合機１０に本発明が適用される例を説明したが、これに限らない。たとえば、イメージスキャナ専用の画像読取装置にも当然に、本発明を適用することができる。極端には、自動判別機能のみを有する画像処理装置にも、本発明を適用することができる。
【0232】
さらに、本発明は、画像処理装置という装置の形態に限らず、画像処理プログラムというプログラムの形態、および、画像処理方法という方法の形態によっても、提供することができる。
【0233】
また、本発明は、画像処理プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体という形態によっても、提供することができる。この場合、記録媒体に記録された画像処理プログラムがコンピュータにより読み取られ、当該コンピュータにより実行されることで、本発明と同様の画像形成装置が実現される。ここで言う記録媒体としては、ＵＳＢメモリやＳＤメモリカードなどの半導体メディア、あるいは、ＣＤやＤＶＤなどのディスクメディアがある。また、可搬型の媒体ではなく、ＲＯＭやハードディスクドライブなどのような画像形成装置（コンピュータシステム）に組み込まれる組込み型（内蔵型）の媒体もまた、ここで言う記録媒体として適用可能である。
【符号の説明】
【0234】
１０ … 複合機
１２ … 画像読取部
１４ … 画像処理部
１８ … 制御部
１８ａ … ＣＰＵ
１８ｂ … 主記憶部
１２ … 画像読取部
１４ … 画像処理部
１８ … 制御部
１８ａ … ＣＰＵ
１８ｂ … 主記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】