JP2003008909A

JP2003008909A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム並びに記憶媒体

Info

Publication number: JP2003008909A
Application number: JP2001193640A
Authority: JP
Inventors: Yukari Toda; ゆかり戸田
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2001-06-26
Filing date: 2001-06-26
Publication date: 2003-01-10
Anticipated expiration: 2021-06-26
Also published as: JP3715905B2

Abstract

(57)【要約】【課題】文字領域に対し複数色を割当てる画像処理装
置、画像処理方法並びにその記憶媒体を提供すること。【解決手段】カラー画像データから検出された文字領
域に対し文字きり処理を行い（Ｓ３００２）、文字領域
の文字を構成する複数の色から、いくつかの代表的な色
を導き出し、文字きり単位毎に代表的な色の内の１色を
割り当てる（Ｓ３００４）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置、画像
処理方法、及びその方法を実現するプログラム並びに記
憶媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、スキャナの普及により文書の電子
化が進んでいる。電子化された文書をフルカラービット
マップ形式で記憶しようとすると、例えば、Ａ４サイズ
の場合では３００ｄｐｉで約２４Ｍバイトにもなり、必
要なメモリが膨大になる。このような大容量のデータ
は、メイルに添付して送信するのに適したサイズとはい
えない。そこで、フルカラー画像を圧縮することが通常
行われており、その圧縮方式としてＪＰＥＧが知られて
いる。ＪＰＥＧは写真などの自然画像を圧縮するには非
常に効果も高く、画質も良い。しかし一方で、文字部な
どの高周波部分をＪＰＥＧ圧縮すると、モスキートノイ
ズと呼ばれる画像劣化が発生し、圧縮率も悪い。そこ
で、領域分割を行い、文字領域を抜いた下地部分のＪＰ
ＥＧ圧縮と、色情報付き文字領域部分のＭＭＲ圧縮を作
成し、解凍時は白部分はＪＰＥＧ画像を透過し、黒部分
は代表文字色を載せて表現する方法があった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の方
法では文字領域は１領域につき１色でしか表現できず、
文字領域に複数の文字色が存在する場合には対応できな
かった。

【０００４】本発明は上記従来技術の課題を解決するた
めになされたものであり、文字領域に対し複数色を割り
当てる画像処理装置、画像処理方法並びにその記憶媒体
を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係る装置は、カラー画像データを２値化す
る２値化手段と、前記カラー画像データから文字領域を
検出する検出手段と、前記文字領域中の文字を構成する
Ｎ個の色から、Ｎ以下のＭ個の色を導き出す減色手段
と、前記文字領域に対し文字きり処理を行う文字きり手
段と、前記文字きり手段により得られた文字きり単位毎
に、前記Ｍ個の色の内、１色を割り当てる色割当て手段
と、を有することを特徴とする。

【０００６】前記色割当て手段は、前記文字切り単位中
の文字を構成する複数画素の中で、最も多い画素数を占
める色を、前記Ｍ個の色から選択し、前記文字切り単位
中の文字を構成する全画素に割り当てることを特徴とす
る。

【０００７】前記減色手段は、前記カラー画像データの
前記文字領域のＲＧＢ３次元ヒストグラムを用いて代表
色を抽出する抽出手段を含むことを特徴とする。

【０００８】前記減色手段は、前記抽出手段によって抽
出された前記代表色のうち、１の代表色が下地色から他
の代表色への遷移的な色であるか否か判定し、遷移的な
色の場合には、前記他の代表色と同色として扱うことに
より、前記Ｍ個の色を導き出すことを特徴とする。

【０００９】前記色割当て手段によって前記文字領域に
割り当てられた色の総数に応じて、異なる方法で圧縮す
る圧縮手段を更に有することを特徴とする。

【００１０】前記圧縮手段は、前記文字領域に割り当て
られる色が１色の場合には、その文字領域に対してＭＭ
Ｒ圧縮を行い、前記文字領域に割当てられる色が２色以
上、所定数Ｓ色未満の場合には、その文字領域に対して
ＺＩＰ圧縮を行い、前記文字領域に割当てられる色がＳ
色以上の場合には、ＪＰＥＧ圧縮を行うことを特徴とす
る。

【００１１】上記目的を達成するため、本発明に係る方
法は、カラー画像データを２値化する２値化工程と、前
記カラー画像データから文字領域を検出する検出工程
と、前記文字領域中の文字を構成するＮ個の色から、Ｎ
以下のＭ個の色を導き出す減色工程と、前記文字領域に
対し文字きり処理を行う文字きり工程と、前記文字きり
工程により得られた文字きり単位毎に、前記Ｍ個の色の
内、１色を割り当てる色割当て工程と、を有することを
特徴とする。

【００１２】上記目的を達成するため、本発明に係るプ
ログラムは、コンピュータに、カラー画像データを２値
化する２値化工程と、前記カラー画像データから文字領
域を検出する検出工程と、前記文字領域中の文字を構成
するＮ個の色から、Ｎ以下のＭ個の色を導き出す減色工
程と、前記文字領域に対し文字きり処理を行う文字きり
工程と、前記文字きり工程により得られた文字きり単位
毎に、前記Ｍ個の色の内、１色を割り当てる色割当て工
程と、を実行させる。

【００１３】上記目的を達成するため、本発明に係る記
憶媒体は、コンピュータに、カラー画像データを２値化
する２値化工程と、前記カラー画像データから文字領域
を検出する検出工程と、前記文字領域中の文字を構成す
るＮ個の色から、Ｎ以下のＭ個の色を導き出す減色工程
と、前記文字領域に対し文字きり処理を行う文字きり工
程と、前記文字きり工程により得られた文字きり単位毎
に、前記Ｍ個の色の内、１色を割り当てる色割当て工程
と、を実行させるためのプログラムを格納したことを特
徴とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、この発
明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただ
し、この実施の形態に記載されている構成要素の相対配
置、表示画面等は、特に特定的な記載がない限りは、こ
の発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではな
い。

【００１５】＜一実施の形態＞本発明に係る画像処理装
置の一実施形態として、フルカラー画像を記憶媒体に格
納する際、或は、伝送媒体上で伝送する際に、原画像の
情報を残しつつ、効果的に圧縮する画像処理装置につい
て説明する。

【００１６】［概要］本実施形態としての画像処理装置
は、まず、全画像領域について輝度ヒストグラムを生成
し、２値化して、いくつかの文字領域を取り出す。次
に、各文字領域について、文字切り処理を行い、その結
果から、再度文字領域として扱うべき領域か否か判断す
る。文字領域として扱うべき領域でない場合には、その
領域内のオブジェクトが単色かどうか判断し、単色の場
合にはＭＭＲ圧縮の対象とし、単色でなければ、ＪＰＥ
Ｇ圧縮の対象とする。また、文字領域として扱うべき画
像と判断された場合には、その領域を構成する色を所定
の減色処理によって減らす。この減色処理の結果、１色
になった場合にはその色を示すパレット（例えば、
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２０，３０，４０））と、２値画像
とを関連づけてＭＭＲ圧縮の対象とする。減色処理の結
果、所定の色数（例えば４色）以下で表すことができる
場合には、文字切り毎に、各色を示すパレットと、各色
の画素位置を示す多値画像と、を関連づけてＺＩＰ圧縮
の対象とする。所定の色数では表すことができない場合
には、減色処理前の原画像をＪＰＥＧ圧縮処理の対象と
する。

【００１７】［全体構成］図１に本発明を画像圧縮方法
に適応した時の構成図を示す。

【００１８】１０１は原画像である。１０２は原画像を
入力し、画像の最適二値化を行う画像二値化部である。
１０３は画像二値化部により二値化された全面二値画像
である。１０４は全面二値画像１０３を入力して文字領
域を検出し、文字領域座標１１２を作成する文字領域検
出部である。

【００１９】１０８は文字領域座標１１２を入力し、そ
の座標内の原画像と二値画像を参照しながら二値画像の
黒部分の原画像色を算出し複数のパレット１１４を作成
し、それにしたがって原画像の減色処理を行う文字色抽
出部である。

【００２０】１０５は文字領域検出部１０４で文字とし
て検出された領域で、かつ文字色抽出部１０８にて文字
色がＭ色未満となった領域の二値画像１０３の黒の領域
を原画像から抜いて、その周りの色で塗りつぶし、画像
Ａを作成する文字部塗りつぶし部である。

【００２１】１０６は画像Ａを入力し、縮小して画像Ｂ
を作成する縮小部である。

【００２２】１０７は画像Ｂを入力し、ＪＰＥＧ圧縮し
て圧縮コードＸ（１１３）を作成するＪＰＥＧ圧縮部で
ある。

【００２３】１０９は文字色抽出部１０８により減色さ
れた複数の文字領域の減色画像である。１１０は減色画
像１０９が１ビットであるときに、減色画像を入力しＭ
ＭＲ圧縮して複数の圧縮コードＹ（１１５）を作成する
ＭＭＲ圧縮部である。１１１は減色画像１０９が２ビッ
ト以上であるときに、減色画像を入力しＺＩＰ圧縮して
複数の圧縮コードＺ（１１６）を作成するＺＩＰ圧縮部
である。最終的に１Ａでまとめた１１２から１１６まで
のデータが結合してこれが圧縮データとなる。

【００２４】［文字領域検出処理］図３は、文字領域検
出部１０４での処理を説明するフローチャートである。
ステップＳ３０１にてカラー画像を入力し、間引いて解
像度を落しながら輝度変換を行い、輝度画像Ｊを作成す
る。例えば原画像がＲＧＢ２４ビット３００ｄｐｉだと
すると、縦方向、横方向とも４画素ごとにＹ＝０．２９
９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂの演算を行い、新し
い画像Ｊを作成すると画像ＪはＹ８ビット７５ｄｐｉの
画像となる。ステップＳ３０２にて輝度データのヒスト
グラムを取り、二値化閾値Ｔを算出する。

【００２５】次にステップＳ３０３にて輝度画像Ｊを閾
値Ｔにて二値化し、二値画像Ｋを作成する。更にステッ
プＳ３０４にて黒画素の輪郭線追跡を行いすべての黒領
域をラベル付けする。次に、ステップＳ３０５にて黒領
域中の文字らしい領域を判定する。ステップＳ３０６に
て形や位置から結合するものを結合する。

【００２６】一例を示す。例えば図４に示すカラー原稿
を入力し、間引いて輝度変換したもののヒストグラムを
取ると図５のようになる。このヒストグラムから平均、
分散、などのデータを利用して閾値Ｔ（例えば１５０）
を算出し、二値化した画像は図６のようになる。図６の
黒画素の輪郭線追跡を行い、すべてをラベリングして、
例えば、横幅が閾値以下、または高さが閾値以下の黒画
素の集まりのみ文字として認識すると図７に示す黒画素
の集まりが文字領域となる。ここでは説明のため図に表
したが、文字領域検出処理中に、実際にこのような画像
が作成されるわけではない。

【００２７】これらの黒画素の集まりを位置の近さや横
幅、高さの一致からグループ化していくと、図８に示す
ような１６個の文字領域が検出できる。これらの座標デ
ータが図１の文字領域座標１１２として格納される。

【００２８】カラー画像の２値化をおこなうのではな
く、微分フィルタをかけ、すべての画素の近隣の画素と
のエッジ量を算出し、そのエッジ量を二値化することに
より得られた二値画像を同様に輪郭線追跡をして文字領
域を検出してもよい。

【００２９】［文字領域に対する文字色抽出処理］一
方、文字色抽出部の一例のフローチャートを図１９に示
す。二値画像は全面二値画像１０３を利用したがその限
りでなく、たとえば文字領域の座標とカラー画像のみ入
力し、カラー画像を改めて二値化した結果を利用して代
表色演算処理を行っても良い。

【００３０】この図１９の処理は文字領域検出部１０４
で文字と判定されたすべての領域に対して行われる。

【００３１】（再二値化処理）まず、ステップＳ３００
１で再二値化の判断を行う。

【００３２】全面二値画像１０３は、すべての文字領域
が良好に二値化されたものとは限らない。二値画像が濃
すぎる場合も、薄すぎる場合も、共に結果の画質に悪影
響を及ぼすので、理想的には文字領域ごとに最適二値化
を行うのがよい。図５に示した全面のヒストグラムに比
べて、文字領域ごとの輝度ヒストグラムは、図９のよう
なシンプルな形が期待できるので、閾値の決定は容易で
ある。９０１は下地色の集合であり、９０２は文字色の
集合である。本実施の形態では処理時間を節約するた
め、より悪影響を及ぼす「濃すぎる二値画像」に対して
のみ再二値化を行う。

【００３３】具体的には、文字領域検出部１０４におい
て、文字と判定された領域の二値画像を走査し、孤立点
フィルタとのパタンマッチングを行う。孤立点がその領
域中に閾値以上存在するか判定し、閾値以上の場合は、
その領域の輝度ヒストグラムをとり、最適閾値を算出し
て再二値化を行う。通常の文字領域であれば、部分的に
輝度ヒストグラムを通すことによってよりよい二値画像
が得られるが、まれに前よりも悪い結果（再二値化後、
前より濃い二値結果になる）場合が存在する。その現象
を防ぐために、再二値化では全面二値画像を得るのに使
用した二値化閾値を入力し、再二値化のための閾値と比
較して前よりも濃い結果が得られる場合は再二値化を行
わないなどの例外処理を設ける。

【００３４】（文字切り処理）次にステップＳ３００２
で、文字きり情報を作成する。

【００３５】文字きり部では、文字領域が横書きである
か縦書きであるかによって処理が変わる。この横書きか
縦書きかの情報は文字領域検出部にて黒の固まりの並び
から判断され作成される。横書きである場合は、まず主
走査方向に二値画像の黒画素の射影を取る。そして行の
切れ目を検出した後、行ごとに副走査方向に黒画素の射
影を取り、１文字毎の情報を得る。縦書きである場合は
行きりだしが副走査方向に行われ文字きりだしが主走査
方向に行われる。この時、多少の画像の傾きにも耐えら
れるように、行きりだしの射影を取るのに行方向に３分
割して行うなどするとよい。この処理によって、各行の
座標情報、および各行に存在する文字の座標情報を得る
ことが出来る。

【００３６】一方、文字判断処理（後述のステップＳ３
００３）では、文字領域検出部にて文字と判定された領
域内の黒オブジェクトそれぞれを、さらに文字であるか
どうかを判定するためにも文字きり情報を利用する。具
体的には１文字の大きさや形から文字であるか否かを判
定する。画質、圧縮という点からかんがみると、単色、
または複数色に変換するのに「文字である」ことにこだ
わる必要はないのだが、（たとえば、単色で表現された
マークなどはＪＰＥＧで表現するより単色ＭＭＲで表現
したほうが画質圧縮率ともによいのだが）、確率の問題
として、文字以外の領域はグラデーションで表現されて
いることが多いからである。

【００３７】（文字判断処理）次に、ステップＳ３００
３で文字判断を行う。

【００３８】ここでは、文字きり（Ｓ３００２）での情
報を入力し、行ごとにその行の平均文字サイズを演算す
る。このとき極端に小さい文字の情報は無視するとより
よい結果が出る。その平均サイズよりも極端に大きい文
字矩形は文字でない、と判定する。また、平均に関わら
ず、縦横比情報などから明らかに文字でない形状の場合
は文字でない、と判定する。

【００３９】その領域中にｍ文字存在する場合、ｍ文字
すべてが文字でないという判定になった場合、文字判定
部はこの領域は画像である、という結果を出力する。

【００４０】しかしながら、ｍ文字中ｎ文字（ｍ＞ｎ，
ｎ＞＝０）が文字でない、すなわち文字である矩形が
残っている場合は、二値画像上から文字でないと判定さ
れた黒オブジェクトを消去して、この領域は文字であ
る、という結果を出力する。

【００４１】念の為最終画質をかんがみて、次の例外処
理を加える。たとえば領域中に１０文字存在するときに
飛び飛びの５文字が文字として単色化され、残りが文字
でないとしてＪＰＥＧ圧縮されると、「ムラ」な画像が
得られ、目視的に好ましくない画像となる。そこで、こ
の文字判断部にて、文字、画像の判断が頻繁に切り替わ
るようなケースには、その並びや文字と判断される矩形
の頻度などから全矩形文字にそろえる。または全矩形画
像にそろえる。

【００４２】文字判断処理で、文字と判断された領域に
ついてはステップＳ３００４に進み、文字でないと判断
された領域については、ステップＳ３００５に進む。

【００４３】（単色判断）ステップＳ３００５では単色
判断を行う。

【００４４】この処理を通る領域は文字領域検出部にて
文字と判定されたものの、文字判断にて文字でないと判
定された領域である。前述したように、文字であるか否
かにかかわらず、単色で表現されている領域であれば単
色化してＭＭＲしたほうが、画質圧縮率ともによい。そ
こでこの領域は単色であるか否かの判断を行う。

【００４５】具体例としては二値画像の黒部に値するカ
ラー画像の画素のＲＧＢそれぞれのレベルのヒストグラ
ムを取りそれぞれのヒストグラムすべての分散値が閾値
以下であればこの領域は単色であると判定する。

【００４６】単色である場合にはステップＳ３００６の
１色抽出にすすみ、複数色である場合にはｅｎｄにすす
む。

【００４７】（一色抽出処理）ステップＳ３００６での
１色抽出処理を図１２のフローチャートを用いて説明す
る。

【００４８】ステップＳ１２０１にてその文字座標が参
照する二値画像の細線化処理を行い、スキャナ読み込み
時の下地から文字部への変化部にあたる黒を減らしてい
き、新しい二値画像ｎｅｗｂｉを作成する。次にステッ
プＳ１２０２にてｎｅｗｂｉの黒画素に対応する原画像
のＲＧＢのそれぞれの値のヒストグラムを取る（もちろ
ん、ＹＵＶ等の他の色空間でも構わない）。ステップＳ
１２０３にてＲＧＢそれぞれの代表値を算出する。例え
ば、一番大きな値でも良い。またはヒストグラムのステ
ップ数を少なくして大まかなヒストグラムで一番大きな
値を得た後に、このヒストグラムに存在する細かなヒス
トグラムで一番大きな値を得る方法でもよい。

【００４９】後者のような方法を取ることにより、図１
３に示したようなヒストグラムからノイズ１３０２に惑
わされること無く真の代表値１３０１を得ることができ
る。図を使用して詳細に説明をすると、細かなヒストグ
ラムとしては例えば８ビットのＲデータから２５６段階
のヒストグラム（図１３に示す）が得られるわけだが、
これの最大値は１３０２になり、これは真の代表値では
ない。そこで、ヒストグラムをオーバーラップする６４
の幅にわけ、８段階のものを２５６段階のヒストグラム
から再計算する。それを０から８に示したが、０と８は
３２幅しかない。この再計算により代表値はに存在す
ることがわかり、内の最大値を検索して１３０１を得
ることができる。以上の処理をすべての文字座標に繰り
返すことにより、すべての文字座標に１つずつ代表色が
算出される。

【００５０】（減色処理）ステップＳ３００４では、文
字に対し、減色処理を行う。

【００５１】減色処理部１０８２においては、文字部の
色について、元原稿が単色で表現されていた場合におい
ても、スキャナ読み取り時に下地から文字部への色の遷
移部が存在する。

【００５２】図２２，図２５にスキャナ読み取りによる
色の遷移の様子を示す。図２２では簡単のため、ＲＧＢ
で説明せず、Ｒのみで説明する。Ａという文字はもとも
とＲ＝３２レベルの単色にて構成されていたものである
が、スキャナにより読み込むと、そのデータは拡大の画
素で示すようにばらついてしまう。もともとのレベルＲ
＝３２近くの黒まで達している画素は３２０１，３２
０２，３２０３の３つだけに過ぎず、他の画素は、下
地色（この場合白）とＲ＝３２の間のレベルにとどまる
結果、遷移部であるグラデーションで文字が表現されて
いる。図２５では図２２の文字Ａの画素レベルの３次元
ヒストグラムにて色の遷移の様子を示す。下地色が３５
０１に示す白であり、文字色が３５０２に示す黒である
とする。遷移部を３５０３に示す。

【００５３】元々単色で表現されていた文字部のスキャ
ナ読み込みによるバラツキである遷移部を厳密に表現す
る必要はない。その代表色のみで表現することが出来れ
ば画質もよく、データ量も少なくてすむ。しかしなが
ら、二値画像の細線化などを行ったとしても、この下地
から文字部の遷移部の色を完全に除去することは難し
い。そこで、１文字は単色であらわされることが多いこ
とを利用して、文字きり情報を使い、１文字１色に限定
することにより画質、圧縮率の向上を目指す。ただし、
もともとからグラデーションで表現される文字などを更
に高画質で圧縮したい場合には、その文字が複数色で表
現されているかの判定など例外処理を加えればよい。即
ち、このように文字切り情報を利用して１文字１色にす
れば、元々単色で表現されていた文字画像のスキャナ読
み込みによるバラツキとして発生する遷移部を除去する
事ができる。

【００５４】次に減色処理部の詳細説明を図２０のフロ
ーチャートを利用して行う。

【００５５】ステップＳ３１０１にてその文字座標が参
照する二値画像の細線化処理を行い、スキャナ読み込み
時の下地から文字部への遷移部にあたる黒を減らしてい
き、新しい画像ｔｈｉｎｉｍａｇｅを作成する。ｔｈｉ
ｎｉｍａｇｅは二値画像であるが、後述のステップＳ３
１１０の処理にて使用するので２５５（黒）と０（白）
の二値として８ビットで構成する。次にステップＳ３１
０２にてｔｈｉｎｉｍａｇｅの黒画素に対応する原画像
のＲＧＢの３次元ヒストグラムを取る。この際、普通に
ヒストグラムをとると、たとえば入力画像がＲＧＢ各８
ビットだとすると、２５６×２５６×２５６のヒストグ
ラムが必要になる。文字部に必要なのは解像度であり、
階調は必要ないこと、また、スキャナによる読み込み時
のばらつきを押さえながら代表色を算出するには多少の
画素値の違いは無視した方が良いこと、などをかんがみ
ると、これほどの細かなヒストグラムは必要ない。たと
えば、したがってこの例では、上位５ビットのＲＧＢ３
次元ヒストグラムをとる。このヒストグラムをとる際
は、その文字領域に存在する黒画素の総数ｂｌａｃｋｎ
ｕｍも算出する。

【００５６】本実施の形態ではＲＧＢ空間を利用した
が、ＬａｂやＹＵＶなどの他の色空間でも構わない。ま
た、３次元ヒストグラムをとったが、各色それぞれの１
次元ヒストグラムを３つとってもかまわない。

【００５７】ステップＳ３１０３にてその領域に存在す
る文字色数を示すｃｏｌｎｕｍを０にリセットする、処
理済の画素数を示すｏｋｐｉｘｅｌを０にリセットする
などの初期化作業を行う。

【００５８】ステップＳ３１０４にて代表値を算出す
る。ここでは、注目ヒストグラムを中心とする７つのヒ
ストグラムの合計値が最大な点を代表値とする。（７つ
のヒストグラム：注目点と、Ｒ次元で隣り合った２つ、
Ｇ次元で隣り合った２つ、Ｂ次元で隣り合った２つ（図
１５に示す））このように検出された最大値をｃｏｌＲ
［ｃｏｌｎｕｍ］：，ｃｏｌＧ［ｃｏｌｎｕｍ］，
ｃｏｌＢ［ｃｏｌｎｕｍ］に代入する。

【００５９】次にステップＳ３１０５にてこの代表値を
中心としたこの代表値に変換されるべき色の範囲を決定
する。

【００６０】代表値をそれぞれ固定して３つの１次元ヒ
ストグラムを得る。図２３にその様子を示す。例えば、
代表値を（ＣｏｌＲ（２６），ＣｏｌＧ（３０），Ｃ
ｏｌＢ（２２））と仮定すると３次元ヒストグラムの
Ｇを３０、Ｂを２２に固定したＲの１次元ヒストグラム
（＝全ヒストグラムを３３０１の線に射影）、３次元ヒ
ストグラムのＲを２６、Ｂを２２に固定したＧの１次元
ヒストグラム（＝全ヒストグラムを３３０２の線に射
影）、３次元ヒストグラムのＲを２６、Ｇを３０に固定
したＢの１次元ヒストグラム（＝全ヒストグラムを３３
０３の線に射影）を得る。例えばＲの１次元ヒストグラ
ムは図２４のような形になるがこれの３４０１の点、３
４０２の点を検出しそれを代表値に題する「Ｒの範囲」
とする。検出の方法としては、画像の二値化閾値決定方
法を利用する方法などがある。例えば３４０３は代表値
であるが、０から代表値までのヒストグラムを二値化閾
値決定関数に代入する事により３４０１の点を得て、代
表値から３１までのヒストグラムを反転したものを二値
化閾値決定関数に代入する事により３４０２の点を得る
事が出来る。

【００６１】この色の範囲をＲ，Ｇ，Ｂそれぞれ決定し
ｆｇ＿ｒａｎｇｅ［ｃｏｌｎｕｍ］に代入する。

【００６２】ステップＳ３１０６にてｆｇ＿ｒａｎｇｅ
［ｃｏｌｎｕｍ］内の３次元ヒストグラムの値をすべて
０にする。この時、０にした画素の数を処理済の画素数
を示すｏｋｐｉｘｅｌに加算する。

【００６３】ステップＳ３１０７にて近似色判定を行
う。近似色判定は、ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［ｃｏｌｎｕｍ］
に対して、それまでに出現した色すべて（ｆｇ＿ｃｏｌ
ｏｒ［０］からｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［ｃｏｌｎｕｍ−１］
まで）に対して行う。ただし、近似色が見つかった場合
はループを抜ける。文字きりの説明にて言及したように
スキャナにより読み取った画像は下地色と文字色の間に
遷移的な色が発生してしまう。図２５に示すように下地
色（３５０１）と文字色（３５０２）の間の色の画素
（３５０３）が存在してしまうのである。二値画像を参
照する事により、３５０４にあらわした線より下地色側
の色は３次元ヒストグラムに加算されない。（また二値
画像の細線化により３５０４の線はより文字色側によ
る）しかしながらなお遷移部分は存在していて、３５０
２の文字色抽出後に遷移部分の色を抽出してしまうこと
がある。例えば、ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［０］が（３２，
４０，４０）なのに対して、ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［ｍ］に
（９６，１１２，９６）を取り出してしまう事がよ
くある。これを同じ文字色だと判断するために近似色判
定を行う。均等色空間でないＲＧＢ空間では近似色判定
がやや難しいので、ここでは、Ｌａｂ空間にて判定す
る。ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［０］＝（３２，４０，４０）
をＬａｂ変換すると（１５， −４， −１）であり、
ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［ｍ］＝９６，１１２，９６）
のＬａｂ変換は（４５， −９，７）である。

【００６４】これにより、元々単色で表現されていた文
字画像のスキャナ読み込みによるバラツキとして発生す
る遷移部を除去する事ができ、高画質高圧縮の画像圧縮
を可能とする。

【００６５】本来下地色も検出し、下地色とｆｇ＿ｃｏ
ｌｏｒ［０］の延長線に存在する色を近似色とするべき
であるが、今回は下地は白が多いと割きり、Ｌａｂのａ
ｂの距離が閾値以下であったら近似色であると判定す
る。判定結果は、ｋｉｎｊｉ［］行列に残す。ｋｉｎｊ
ｉ［］にて同じ数字を持つものは近似色であることを表
す。

【００６６】例を以下にしめす。ｋｉｎｊｉ［０］とｋ
ｉｎｊｉ［３］はともに０である。すなわち、ｆｇ＿ｃ
ｏｌｏｒ［０］とｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［３］は近似色であ
るということである。

【００６７】ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［０］＝（３２，４０，４０）ｋｉｎｊｉ［０］＝０ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［１］＝（２４８，６４，４８）ｋｉｎｊｉ［１］＝１ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［２］＝（４８，２５６，３２）ｋｉｎｊｉ［２］＝２ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［３］＝（９６，１１２，９６）ｋｉｎｊｉ［３］＝０ステップＳ３１０８てｃｏｌｎｕｍをインクリメントす
る。

【００６８】ステップＳ３１０９にて色抽出済みの黒画
素が７５％以上超えたかどうか判定する（７５は一
例）。

【００６９】すなわちｏｋｐｉｘｅｌ×７５＞ｂｌａ
ｃｋｎｕｍ×１００を満たすかどうかチェックする。

【００７０】超えていたらステップＳ３１１０にすすみ
超えていないときはステップＳ３１１３にすすむ。

【００７１】ステップＳ３１１０ではｔｈｉｎｉｍａｇ
ｅ上にパレット画像を構築する。具体的にはｔｈｉｎｉ
ｍａｇｅの値が２５５の画素（まだ色割り当てが行われ
ていないことを示す）に対応するカラー画像の画素ＲＧ
Ｂレベルを参照し、そのＲＧＢデータがｆｇ＿ｒａｎｇ
ｅ［ｍ］内に存在する場合はｋｉｎｊｉ［ｍ］＋１の値
（すなわち１）をｔｈｉｎｉｍａｇｅの対応する画素値
に当てはめる。ここで、ｋｉｎｊｉ［ｍ］でなくｋｉｎ
ｊｉ［ｍ］＋１を代入するのは、０が文字部でない（下
地）ことをあらわす特別な数字であるためｋｉｎｊｉ
［ｍ］が０の時そのまま代入できないからである。

【００７２】ステップＳ３１１０にてｔｈｉｎｉｍａｇ
ｅ上にパレット画像を作成すると、次にステップＳ３１
１１にて文字きり情報を利用して、パレット画像から文
字毎の色情報ｃｈａｒｐａｌを作成する。

【００７３】ここで、文字切り単位毎の色情報ｃｈａｒ
ｐａｌの作成方法について、図２６の文字画像を例にし
て説明する。この文字の「明日は晴れです。昨日は雨で
した。」の「晴れ」はｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［１］で抽出さ
れた赤色、「雨」がｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［２］で検出され
た青色であり、その他は黒であるとする。

【００７４】文字きり処理により、１文字目の「明」が
最初の１文字として処理される。この文字に存在する細
線画像ｔｈｉｎｉｍａｇｅの黒画素数は１００個とす
る。そのうち７０個がｆｇ＿ｒａｎｇｅ［０］内に存在
し、２０個がｆｇ＿ｒａｎｇｅ［３］内に存在したとす
る。ｋｉｎｊｉ［０］もｋｉｎｊｉ［３］もともに０
（近似色である）であるので、９０画素ともにステップ
Ｓ３１１０にて１が割り当てられる。ここでは、存在す
る黒画素の最大数を１つの数字が占めたらその色を割り
当てることにする。このケースでは、まだ色が割り当て
られない画素は残り１０画素であり、この１０画素が全
てこれから検出される色だったとしても９０を超えるこ
とはない。そこで、「明」の色情報ｃｈａｒｐａｌ
［０］は１とする。

【００７５】このように各文字切り部分について、その
文字に割り当てる色を０〜２の３つのｃｈａｒｐａｌか
ら選択する。その結果、「晴れ」の左辺「日」右辺
「青」「れ」は赤であるｋｉｎｊｉ［１］＋１＝２，
「雨」は青であるｋｉｎｊｉ［２］＋１＝３が割り当て
られ、残りの文字は黒であるｋｉｎｊｉ［０］＋１＝１
がｃｈａｒｐａｌとして割り当てられる。

【００７６】この例では、存在する文字数２０文字のす
べてに対応するｃｈａｒｐａｌに色情報が割り当てられ
たので、ステップＳ３１１３の条件にて文字色抽出ルー
プを抜ける条件に当てはまり、ステップＳ３１１４に飛
ぶ。しかし、ここでたとえば２０文字中１８文字しか当
てはまらなかった場合、ステップＳ３１１２にてｃｈａ
ｒｐａｌが作成されない文字のみの３次元ヒストグラム
を取り直してステップＳ３１０５に戻る。この際ｂｌａ
ｃｋｎｕｍもｃｈａｒｐａｌ未作成の文字の細線黒画素
数が代入され、ｏｋｐｉｘｅｌは０にリセットされる。
そして上記の例でいうと、ｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［３］まで
検出されているのでｆｇ＿ｃｏｌｏｒ［４］から同様に
抽出を行う。

【００７７】この時、高速化のため３次元ヒストグラム
取り直しステップＳ３１１２は一度限りとし、ステップ
Ｓ３１１０、ステップＳ３１１１は２度までと限定して
もよい。実験によるとそれで十分な画質が得られてい
る。

【００７８】上記の限定を入れた場合、ステップＳ３１
１３にてループを抜けてもｃｈａｒｐａｌが未作成の文
字がありえる。そこで、ステップＳ３１１４において、
ｃｈａｒｐａｌ未作成の文字数ｎｏｋｏｒｉｃｈａｒが
１以上の時、強制的に未作成ｃｈａｒｐａｌに色情報を
割り当てる。具体的には、ステップＳ３１１１の割り当
てではｔｈｉｎｉｍａｇｅの画素値が２５５の画素（す
なわちまだ色抽出が行われていない画素）のその後の動
向も考えて、最大値が得られた場合のみにｃｈａｒｐａ
ｌに色情報を代入した。しかしステップＳ３１１４にお
いてはｔｈｉｎｉｍａｇｅの２５５の画素は無視して残
りの０（下地）以外の画素の最大値でｃｈａｒｐａｌを
決定する。ただし、０（下地）以外の画素がすべて２５
５のケースもある（１画素も色抽出が行われなかっ
た）。その場合には、位置的に近い文字のｃｈａｒｐａ
ｌの色を代入する。たとえば、図２６の「す」がそのケ
ースの場合に、位置的に近い「で」のｃｈａｒｐａｌを
代入する。

【００７９】ここまでで抽出した色数としてｃｏｌｎｕ
ｍという数値が選られている。しかし、これは近似色も
含めているし、抽出したものの使用しない色もありえる
ので、実際に使用されている色数（ｕｓｅｃｏｌｎｕ
ｍ）とは異なる。そこで、ステップＳ３１１５にてｃｈ
ａｒｐａｌをなめて実際に使用されている色数を計算す
る。

【００８０】ステップＳ３１１６ではステップＳ３１１
５にて計算されたｕｓｅｃｏｌｎｕｍが１６以上の時は
下地（０）とあわせて１７色存在することになり、４ビ
ットであらわせないので、ステップＳ３１１７に進み、
この領域の減色処理はあきらめてＤＯＪＰＥＧを返す
（下地画像として表現する）。ただし、ここで４ビット
でなく８ビットまで許した場合は１６でなく２５６にな
る。

【００８１】ｕｓｅｃｏｌｎｕｍが１の場合は、ステッ
プＳ３１１８に進み、使用色１色のパレットを作成し、
ステップＳ３１１９にて入力二値画像の切抜きをおこな
い、ステップＳ３１２０にてＤＯＭＭＲを返す。

【００８２】ｕｓｅｃｏｌｎｕｍが２以上１６未満の場
合は、ステップＳ３１２１に進み、使用色のパレットを
作成し、ステップＳ３１２２にてパレット画像を作成す
る。ここでは、２，３のケースでは、１画素２ビットに
て表されるパレットを、４以上１６未満のケースでは１
画素４ビットにて表されるパレットを作成する。そして
ステップＳ３１２３にてＤＯＺＩＰを返す。

【００８３】このようにして作成された減色画像１０９
が１ビットの場合（文字色抽出によりＤＯＭＭＲが返さ
れた場合）は１１０にてＭＭＲ圧縮し、圧縮コードＹを
作成する。また、減色画像１０９が２ビット以上の場合
（文字色抽出によりＤＯＺＩＰが返された場合）は１１
１にてＺＩＰ圧縮し、圧縮コードＺを作成する。ＤＯＪ
ＰＥＧが返された場合は減色画像が存在しないＭＭＲ圧
縮部１１０やＺＩＰ圧縮部１１１には送らず、文字部塗
りつぶし部１０５に文字領域として扱わないようにコマ
ンドを送る。

【００８４】［文字塗りつぶし処理］文字部塗りつぶし
部１０４の処理の一例を図１０と図１１を用いて説明す
る。図１１は、文字部塗りつぶし処理の流れを示すフロ
ーチャートである。

【００８５】一例として、グラデーション画像を背景と
し、ＡＢＣという青色の文字が中央付近に描かれた、図
１０（ａ）のような画像を原画像とする。この原画像か
ら（ｂ）のような１つの文字領域の２値画像を得たとす
る。そして、文字部塗りつぶし処理として、まず、ステ
ップＳ１１０１で、全画像を３２×３２の領域（以下、
パーツ）に分割し、パーツごとに処理をおこなう。図１
０（ｃ）にパーツごとに分けた様子を示す。この図では
簡単に説明するため、５×５のパーツに分割した状態を
示している。各領域の左上の数字はパーツ番号を示す。
この領域分割の個数はこれに限るものではなく、他の数
でもよい。

【００８６】ステップＳ１１０２では未処理のパーツか
否か判断し、未処理のパーツについては、ステップＳ１
１０３に進んで文字塗りつぶし対象領域がそのパーツ内
に存在するか否か判断される。文字領域検出部１０４で
文字領域と判定された領域でも、文字色抽出部１０８で
ＤＯＪＰＥＧが返された領域は、文字部塗りつぶしの対
象領域とはしない。

【００８７】図１０（ｃ）の例では、パーツ００〜０
４，１０，１４，２０，２４，３０〜３５は、ステップ
Ｓ１１０３において文字塗りつぶし対象領域がないと判
断され、処理は行われずに、次のパーツに進む。文字塗
りつぶし対象領域の存在するパーツ（例えばパーツ１
１）に対しては、ステップＳ１１０４に進み、対応する
二値画像を参照し、二値画像の白部分に対応するカラー
画像のＲＧＢ値（またはＹＵＶ等でも良い）の平均値ａ
ｖｅ＿ｃｏｌｏｒを算出する。次にステップＳ１１０５
において、対応する二値画像を参照し、黒画素に対応す
る画素の濃度データをａｖｅ＿ｃｏｌｏｒとする。以上
の処理を文字塗りつぶし対象領域の存在するパーツ（こ
こでは、パーツ１２，１３，２１，２２，２３）に繰り
返す。このようにして、文字の存在した部分に周りの画
素の平均値を埋めることができる。

【００８８】この画像を縮小部１０６にて縮小する。本
実施の形態では単純間引きとする。ちなみに、この縮小
と文字部塗りつぶし処理は順番を逆にしても構わない。
その場合二値画像とカラー画像の位置のずれを気を付け
る必要がある。

【００８９】文字領域座標１１２、パレット１１４、圧
縮コードＸ（１１３）、圧縮コードＹ（１１５）、圧縮
コードＺ（１１６）の５つをまとめたフォーマットを必
要ならば作成する。５つをまとめるフォーマットの一例
としてＡｄｏｂｅ（商標）のＰＤＦなどが考えられる。
ＡｄｏｂｅのＰＤＦとはＡｄｏｂｅが無償配布している
ＡｃｒｏｂａｔＲｅａｄｅｒ（商標）というアプリケ
ーションで表示できるフォーマットであり、ドキュメン
トを作成したアプリケーションがないために、受け手側
でファイルを開けないなどのトラブルを避けることが出
来る。その他のフォーマットとしては、ＸＭＬなどがあ
る。ＸＭＬとはネットワークを介して文書やデータを交
換したり配布したりするための記述言語である。

【００９０】［伸長処理］図２に伸長処理を行うために
必要な構成を示す図である。

【００９１】２０１は圧縮コードＸ（１１３）を入力
し、ＪＰＥＧ伸長処理をおこない多値画像Ｅを作成する
ＪＰＥＧ伸長部である。２０２は多値画像Ｅを入力し、
拡大処理を行う拡大部である。２０３は拡大部２０２に
より拡大された多値画像Ｆである。２０４は圧縮コード
Ｙ（１１５）を入力し二値画像Ｇ（２０５）を作成する
ＭＭＲ伸長部である。２０６は圧縮コードＺ（１１６）
を入力し多色画像Ｈ（２０７）を作成するＩＰ伸長部で
ある。２０８は文字領域座標１１２とそれに対応するパ
レット１１４および二値画像Ｇ（２０５）または多色画
像Ｈ（２０７）を入力し、二値画像または多色画像の画
素データが透過をあらわす場合は画像Ｆ（２０３）の画
素の色を、それ以外のときは対応するパレット色を選択
し最終的な画像である画像Ｉ（２０９）を作成する画像
合体部である。

【００９２】図１４に合体処理２０８の結果例を示す。
まず図１４（ａ）に圧縮コードＣのＪＰＥＧ伸長結果を
示す。これは、図１０の画像を利用したが、ＪＰＥＧ圧
縮の量子化非可逆方式を利用すると図１０（ｃ）とは微
妙に画素値が異なるデータとなっている。しかし、文字
部を抜く前の原画像をＪＰＥＧ非可逆圧縮方式で圧縮す
る場合と比較して、同じ量子化テーブルを利用した場合
において画素値の変化は少ない。すなわち高画質であ
る。本例では合体処理を行う文字領域画像はＭＭＲ圧縮
された二値画像とする。伸長された二値画像を（ｂ）に
示す。そのパレットはＲ＝２０Ｇ＝３０，Ｂ＝２２
５とする。二値画像（ｂ）を参照して黒画素の対応する
ところの画像（ａ）上にパレット色（２０，３０，２５
５）データをのせ、最終的に（ｃ）のような画像が出来
上がる。多色画像の場合はパレット数が変わり、たとえ
ば２ビットなら００，０１，１０，１１の４つの画
素値に割り当てられたパレットを当てはめていく。その
うち１つは透過を示し、たとえば００とすると、００の
値をもつ画素は画像（ａ）の画素を選択する。

【００９３】０１の時は０１のパレット値、１０の時は
１０のパレット値、１１のときは１１のパレット値をの
せる。このようにして伸長画像２０９が作成される。

【００９４】＜他の実施形態＞上記実施の形態では二値
画像は全面単一閾値にて作成したがその限りでなく、た
とえば、文字領域検出１０４により検出された文字領域
ごとに最適閾値を演算して二値画像を作成してもよい。
その場合、図１９のステップＳ３００１の再二値化判断
が必要なくなる。

【００９５】また、文字部塗りつぶし、１０５、文字色
抽出１０８にて同じ二値画像を使用したが、その限りで
なくそれぞれに最適な二値化部を１０５，１０８内部に
て所有してもかまわない。

【００９６】また、上記実施形態では、輝度の低い下地
上の輝度の高い文字（反転文字）の処理が不可能である
が、たとえば図１６に示す構成にすれば可能となる。１
７０２は微分処理部であり、図１７に示すような微分フ
ィルタを注目画素を中心にかけ、その絶対値が閾値を超
えたら黒、超えなかったが白というように二値化してい
く。図１７（ａ）は１次微分フィルタであり、上は横線
を検出することができ、下は縦線を検出することができ
る。２つのフィルタの絶対値の合計を利用すると斜め線
を検出することができる。また、斜め線フィルタを利用
してもよい、図１７（ｂ）は二次微分フィルタで全方向
に対応したものである。二次微分フィルタも横方向、縦
方向、と作成することも可能である。このようなフィル
タを全画素にかけ、微分画像１７０２を作成する。この
時、全画素でなく、間引きながらフィルタをかけること
によって同時に解像度も落とすことも可能である。以上
のように作成された二値画像に図３の３０４からの処理
を行えば反転文字も含んだ文字領域座標も検出すること
ができる。また、反転文字も対象にした場合は二値化部
１７０３も対応しなければならない。反転文字領域も文
字領域として抽出された場合、上記実施の形態では図９
のパターンしか入ってこないと想定していたが、図１８
の３パターンが主に入ってくることになる。（ｂ）が反
転文字であり、（ｃ）が同一のグレー下地上に黒文字と
白文字の２色が存在するケースである。これらの３パタ
ンを考えて、二値化部１７０３では、Ａ点とＢ点を検出
し、ＡとＢにはさまれた領域は白、その他は黒の二値化
処理をおこなうとよい。または、（ｃ）のケースはかん
がえずに下地と文字部を分ける１つの閾値を検出し、反
転パタンであれば反転する処理を行えばよい。このよう
に反転文字領域も対応すればＪＰＥＧ圧縮される画像上
には実施の形態１では残ってしまっていた反転文字領域
も文字部塗りつぶしによりスムージングされるので、圧
縮効率もよく、またその反転文字部も解像度やモスキー
トノイズの劣化なしに圧縮することが可能となる。

【００９７】なお、本発明は、複数の機器（例えばホス
トコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリン
タなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置
など）に適用してもよい。

【００９８】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納された
プログラムコードを読み出し実行することによっても、
達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体
から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施
形態の機能を実現することになり、そのプログラムコー
ドを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実
行することにより、前述した実施形態の機能が実現され
るだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、
コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステ
ム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれることは言うまでもない。

【００９９】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カー
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、その機能拡張カ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、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれることは言うまでもない。

【０１００】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明した（図１９および／または
図２０、２１に示す）フローチャートに対応するプログ
ラムコードが格納されることになる。

【０１０１】

【発明の効果】本発明によれば、文字切り単位毎に１色
の色を割り当てるため、文字を効率的に複数色で表すこ
とができ、圧縮システムに利用すると、高画質高圧縮の
画像圧縮を可能とする。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は本発明の一実施形態に係る画像処理装置
の構成を示す図である。

【図２】図２は本発明の一実施形態に係る画像処理装置
で圧縮したデータを伸長するための構成を示す図であ
る。

【図３】図３は本発明の一実施形態に係る文字領域検出
処理の一例のフローチャートである。

【図４】図４は本発明の一実施形態に係る文字領域検出
処理を説明する図である。

【図５】図５は本発明の一実施形態に係る文字領域検出
処理を説明する図である。

【図６】図６は本発明の一実施形態に係る文字領域検出
処理を説明する図である。

【図７】図７は本発明の一実施形態に係る文字領域検出
処理を説明する図である。

【図８】図８は本発明の一実施形態に係る文字領域検出
処理を説明する図である。

【図９】図９は本発明の一実施形態に係る文字領域の再
２値化処理を説明する図である。

【図１０】図１０は本発明の一実施形態に係る文字塗り
つぶし処理を説明する図である。

【図１１】図１１は本発明の一実施形態に係る文字塗り
つぶし処理を説明するフローチャートである。

【図１２】図１２は本発明の一実施形態に係る１色抽出
処理を説明するフローチャートである。

【図１３】図１３は本発明の一実施形態に係る１色抽出
処理を説明する図である。

【図１４】図１４は本発明の一実施の形態に係る画像処
理装置で圧縮したデータを伸長し、合体する様子を説明
する図である。

【図１５】図１５は本発明の一実施の形態に係る減色処
理を説明する図である。

【図１６】図１６は本発明の他の実施形態に係る画像処
理装置の構成を示す図である。

【図１７】図１７は本発明の他の実施形態に係る画像圧
縮処理を説明する図である。

【図１８】図１８は本発明の他の実施形態に係る文字領
域の２値化処理を説明する図である。

【図１９】図１９は本発明の一実施の形態に係る文字色
抽出処理を示すフローチャートである。

【図２０】図２０は本発明の一実施の形態に係る減色処
理を示すフローチャートである。

【図２１】図２１は本発明の一実施の形態に係る減色処
理を示すフローチャートである。

【図２２】図２２はスキャナにより発生する文字部の遷
移部（グラデーション）を説明する図である。

【図２３】図２３は本発明の一実施の形態に係る減色処
理を説明するための図である。

【図２４】図２４は本発明の一実施の形態に係る減色処
理を説明するための図である。

【図２５】図２５はスキャナにより発生する文字部の遷
移部（グラデーション）を３次元ヒストグラムで表した
図である。

【図２６】図２６は本発明の一実施の形態に係る、文字
きり情報を利用して文字の色を決定する色割当て処理を
説明する図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｈ０４Ｎ 1/46 ＺＦターム(参考） 5B057 AA11 BA30 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB06 CB08 CB12 CB18 CB19 CC03 CE12 CE17 CG02 CG03 CG04 DA06 DA17 DB02 DB05 DB06 DB08 DB09 DC14 DC17 DC19 DC23 DC25 5C077 LL17 MP05 MP08 PP27 PP28 PP32 PP37 PQ08 PQ12 PQ19 RR02 RR15 RR21 SS01 5C079 HB01 LA02 LA06 LA27 LA31 LB11 MA11 NA10 5L096 AA02 AA06 BA17 EA04 EA43 FA06 FA35 FA37 FA44 GA34 GA40 GA51

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】カラー画像データを２値化する２値化手段
と、前記カラー画像データから文字領域を検出する検出手段
と、前記文字領域中の文字を構成するＮ個の色から、Ｎ以下
のＭ個の色を導き出す減色手段と、前記文字領域に対し文字きり処理を行う文字きり手段
と、前記文字きり手段により得られた文字きり単位毎に、前
記Ｍ個の色の内、１色を割り当てる色割当て手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】前記色割当て手段は、前記文字切り単位中
の文字を構成する複数画素の中で、最も多い画素数を占
める色を、前記Ｍ個の色から選択し、前記文字切り単位
中の文字を構成する全画素に割り当てることを特徴とす
る請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】前記減色手段は、前記カラー画像データの
前記文字領域のＲＧＢ３次元ヒストグラムを用いて代表
色を抽出する抽出手段を含むことを特徴とする請求項１
に記載の画像処理装置。
【請求項４】前記減色手段は、前記抽出手段によって抽
出された前記代表色のうち、１の代表色が下地色から他
の代表色への遷移的な色であるか否か判定し、遷移的な
色の場合には、前記他の代表色と同色として扱うことに
より、前記Ｍ個の色を導き出すことを特徴とする請求項
３に記載の画像処理装置。
【請求項５】前記色割当て手段によって前記文字領域に
割当てられた色の総数に応じて、異なる方法で圧縮する
圧縮手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至４
のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】前記圧縮手段は、前記文字領域に割り当て
られる色が１色の場合には、その文字領域に対してＭＭ
Ｒ圧縮を行い、前記文字領域に割当てられる色が２色以
上、所定数Ｓ色未満の場合には、その文字領域に対して
ＺＩＰ圧縮を行い、前記文字領域に割り当てられる色が
Ｓ色以上の場合には、ＪＰＥＧ圧縮を行うことを特徴と
する請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】カラー画像データを２値化する２値化工程
と、前記カラー画像データから文字領域を検出する検出工程
と、前記文字領域中の文字を構成するＮ個の色から、Ｎ以下
のＭ個の色を導き出す減色工程と、前記文字領域に対し文字きり処理を行う文字きり工程
と、前記文字きり工程により得られた文字きり単位毎に、前
記Ｍ個の色の内、１色を割り当てる色割当て工程と、を
有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】コンピュータに、カラー画像データを２値化する２値化工程と、前記カラー画像データから文字領域を検出する検出工程
と、前記文字領域中の文字を構成するＮ個の色から、Ｎ以下
のＭ個の色を導き出す減色工程と、前記文字領域に対し文字きり処理を行う文字きり工程
と、前記文字きり工程により得られた文字きり単位毎に、前
記Ｍ個の色の内、１色を割り当てる色割当て工程と、を実行させるためのプログラム。
【請求項９】コンピュータに、カラー画像データを２値化する２値化工程と、前記カラー画像データから文字領域を検出する検出工程
と、前記文字領域中の文字を構成するＮ個の色から、Ｎ以下
のＭ個の色を導き出す減色工程と、前記文字領域に対し文字きり処理を行う文字きり工程
と、前記文字きり工程により得られた文字きり単位毎に、前
記Ｍ個の色の内、１色を割り当てる色割当て工程と、を実行させるためのプログラムを格納した記憶媒体。