JP2004194195A - 画像処理装置、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】原画像の画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することができる画像処理装置を得る。
【解決手段】画像データを処理する画像処理装置である複写機において、原画像を複数領域に分割し（Ｓ２）、分割した複数領域の画像から文字を認識する文字認識処理を実行し（Ｓ３）、文字認識結果である確信度情報に基づいて、確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに複数領域を分類し（Ｓ４）、分類した低確信度領域又は高確信度領域に応じて原画像を圧縮するようにした（Ｓ５）。これにより、例えば、低確信度領域の画像だけを圧縮することや高確信度領域の画像の画質を低下させて原画像を圧縮すること等が可能になり、加えて、高確信度領域の画像を文字コードで保存することが可能になるので、原画像の画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することができる。
【選択図】 図８

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、プログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、スキャナ、デジタルカメラ、パーソナルコンピュータ、プリンタ、複写機、複合機（ＭＦＰ）等の画像処理装置の普及に伴い、デジタル画像データをメモリやハードディスク等の記憶装置に記憶したり、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスクに記憶したり、さらには、インターネット等を介して伝送したりすることが身近なものになっている。このような画像データは、通常、圧縮されてから記憶装置や光ディスク等に記憶されることが多い。
【０００３】
また、最近では、様々な技術により簡単に高精細画像を得ることができるが、高精細画像の画像データサイズは大きくなる傾向にあり、高精細画像の取扱いは困難になってきている。このため、高精細画像の取扱いを容易にする画像圧縮伸長技術に対する高性能化や多機能化等の要求が、今後、ますます強くなっていくことは必至と思われる。
【０００４】
こうした高精細画像の取扱いを容易にする画像圧縮伸長アルゴリズムとしては、現在、JPEG（Joint Photographic Experts Group）が最も広く用いられている。また、このJPEGで採用されているＤＣＴ（離散コサイン変換）に代わる周波数変換として、近年、ＤＷＴ（離散ウェーブレット変換）の採用が増加している。その代表例は、２００１年に国際標準となったJPEG後継の画像圧縮伸長方式JPEG2000である。
【０００５】
ところで、記憶装置や光ディスク等に記憶される画像データサイズを小さくする方法としては、原画像の特定領域を低圧縮率で圧縮し、特定領域以外の領域を高圧縮率で圧縮する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−１２８１０９公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の技術では、画像データサイズを小さくすることはできるが、圧縮した画像データを伸長して画像を表示装置に表示する場合や用紙に印字する場合等、特定領域以外の画像を原画像に比べ低画質（粗い画質）で表示又は印字することになってしまう。これは、原画像と同画質である画像を表示する必要や印字する必要等がある場合には、特に問題となる。
【０００８】
本発明の目的は、原画像の画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することができる画像処理装置、プログラム及び記憶媒体を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の画像処理装置の発明は、原画像を複数領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数領域の画像から文字を認識する文字認識手段と、前記文字認識手段による文字認識結果である確信度情報に基づいて、確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに前記複数領域を分類する領域分類手段と、前記領域分類手段により分類された前記低確信度領域又は前記高確信度領域に応じて前記原画像を圧縮する圧縮手段と、を備える。
【００１０】
したがって、複数領域毎の画像から文字を認識し、低確信度領域又は高確信度領域に応じて原画像を圧縮することで、例えば、原画像における低確信度領域の画像だけを圧縮することや高確信度領域の画像の画質を低下させて原画像を圧縮すること等が可能になり、加えて、高確信度領域の画像を文字コードで保存することが可能になるため、原画像の画像データサイズは小さくなり、さらに、原画像の画質も維持されて、原画像の画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、前記原画像における前記低確信度領域の画像だけを圧縮する。
【００１２】
したがって、原画像における低確信度領域の画像だけを圧縮することで、原画像の画像データサイズは小さくなるため、簡単に画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００１３】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、前記高確信度領域の画像の画質を低下させて前記原画像を圧縮する。
【００１４】
したがって、高確信度領域の画像の画質を低下させて原画像を圧縮することで、原画像の画像データサイズは小さくなるため、簡単に画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００１５】
請求項４記載の発明は、請求項３記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、前記低確信度領域の画像の画質を向上させて前記原画像を圧縮する。
【００１６】
したがって、低確信度領域の画像の画質を向上させて原画像を圧縮することで、低確信度領域の画像、例えば写真画像等の画質が向上しながらも画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００１７】
請求項５記載の発明は、請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置において、前記領域分類手段は、前記確信度情報と閾値との比較結果に基づいて前記複数領域を分類する。
【００１８】
したがって、確信度情報と閾値との比較結果に基づいて複数領域を分類することで、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することが可能になる。
【００１９】
請求項６記載の発明は、請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置において、前記領域分類手段は、前記複数領域毎の前記確信度情報の比較結果に基づいて前記複数領域を分類する。
【００２０】
したがって、複数領域毎の確信度情報の比較結果に基づいて複数領域を分類することで、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することが可能になる。
【００２１】
請求項７記載の発明は、請求項１ないし６のいずれか一記載の画像処理装置において、原稿から前記原画像を光学的に読み取る読取光学系を備える。
【００２２】
したがって、原稿から原画像を読み取ることが可能になり、その結果として、この原画像に対し画像処理等の様々な処理を実行することが可能になる。
【００２３】
請求項８記載の発明は、請求項１ないし７のいずれか一記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、２次元ウェーブレット変換、量子化及び符号化という手順で前記原画像を圧縮する。
【００２４】
したがって、JPEG2000アルゴリズムの圧縮手段を用いることで、JPEG2000の特性を活かした様々な画像処理を実行することが可能になる。
【００２５】
請求項９記載の発明は、請求項８記載の画像処理装置において、圧縮された原画像を復号化、逆量子化及び２次元ウェーブレット逆変換という手順で伸長する伸長手段を備える。
【００２６】
したがって、JPEG2000アルゴリズムの伸長手段を用いることで、JPEG2000アルゴリズムで圧縮された画像をJPEG2000の特性を活かして伸長することが可能となり、その結果として、伸長された画像の表示装置等への表示や用紙等への印字等を実行することが可能になる。
【００２７】
請求項１０記載の発明は、請求項９記載の画像処理装置において、前記伸長手段により伸長された画像を記録材に形成するプリンタエンジンを備える。
【００２８】
したがって、伸長された画像を用紙等の記録材に形成することが可能になる。
【００２９】
請求項１１記載のプログラムの発明は、画像処理装置が備えるコンピュータによって読み取られ、前記コンピュータに、原画像を複数領域に分割する領域分割機能と、前記領域分割機能により分割された前記複数領域の画像から文字を認識する文字認識機能と、前記文字認識機能による文字認識結果である確信度情報に基づいて、確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに前記複数領域を分類する領域分類機能と、前記領域分類機能により分類された前記低確信度領域又は前記高確信度領域に応じて前記原画像を圧縮する圧縮機能と、を実行させる。
【００３０】
したがって、複数領域毎の画像から文字を認識し、低確信度領域又は高確信度領域に応じて原画像を圧縮することで、例えば、原画像における低確信度領域の画像だけを圧縮することや高確信度領域の画像の画質を低下させて原画像を圧縮すること等が可能になり、加えて、高確信度領域の画像を文字コードで保存することが可能になるため、原画像の画像データサイズは小さくなり、さらに、原画像の画質も維持されて、原画像の画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００３１】
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、前記原画像における前記低確信度領域の画像だけを圧縮する。
【００３２】
したがって、原画像における低確信度領域の画像だけを圧縮することで、原画像の画像データサイズは小さくなるため、簡単に画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００３３】
請求項１３記載の発明は、請求項１１記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、前記高確信度領域の画像の画質を低下させて前記原画像を圧縮する。
【００３４】
したがって、高確信度領域の画像の画質を低下させて原画像を圧縮することで、原画像の画像データサイズは小さくなるため、簡単に画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００３５】
請求項１４記載の発明は、請求項１３記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、前記低確信度領域の画像の画質を向上させて前記原画像を圧縮する。
【００３６】
したがって、低確信度領域の画像の画質を向上させて原画像を圧縮することで、低確信度領域の画像、例えば写真画像等の画質が向上しながらも画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００３７】
請求項１５記載の発明は、請求項１１、１２、１３又は１４記載のプログラムにおいて、前記領域分類機能は、前記確信度情報と閾値との比較結果に基づいて前記複数領域を分類する。
【００３８】
したがって、確信度情報と閾値との比較結果に基づいて複数領域を分類することで、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することが可能になる。
【００３９】
請求項１６記載の発明は、請求項１１、１２、１３又は１４記載のプログラムにおいて、前記領域分類機能は、前記複数領域毎の前記確信度情報の比較結果に基づいて前記複数領域を分類する。
【００４０】
したがって、複数領域毎の確信度情報の比較結果に基づいて複数領域を分類することで、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することが可能になる。
【００４１】
請求項１７記載の発明は、請求項１１ないし１６のいずれか一記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、２次元ウェーブレット変換、量子化及び符号化という手順で前記原画像を圧縮する。
【００４２】
したがって、JPEG2000アルゴリズムの圧縮手段を用いることで、JPEG2000の特性を活かした様々な画像処理を実行することが可能になる。
【００４３】
請求項１８記載の発明のコンピュータ読取可能な記憶媒体は、請求項１１ないし１７のいずれか一記載のプログラムを記憶している。
【００４４】
したがって、請求項１１ないし１７のいずれか一記載の発明と同様な作用を奏する。
【００４５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態を図面に基づいて説明する。
【００４６】
本実施の形態は、「JPEG2000アルゴリズム」を利用するものであるが、JPEG2000アルゴリズム自体は各種文献や公報等により周知であるので、詳細は省略し、その概要について説明する。
【００４７】
図１はJPEG2000アルゴリズムの概要を説明するための機能ブロック図である。JPEG2000のアルゴリズムは、色空間変換・逆変換部１００、２次元ウェーブレット変換・逆変換部１０１、量子化・逆量子化部１０２、エントロピー符号化・復号化部１０３、タグ処理部１０４で構成されている。
【００４８】
JPEG2000の特徴の一つは、高圧縮領域における画質が良いという長所を持つ２次元離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ：Discrete Wavelet Transform）を用いている点である。また、もう一つの大きな特徴は、最終段に符号形成を行うためのタグ処理部１０４と呼ばれる機能ブロックが追加されており、符号列データであるコードストリームの生成や解釈が行われる点である。そして、コードストリームによって、JPEG2000は様々な便利な機能を実現できるようになっている。
【００４９】
なお、画像の入出力部分には、色空間変換・逆変換部１００が用意されることが多い。この色空間変換・逆変換部１００は、例えば、原色系のＲ（赤）／Ｇ（緑）／Ｂ（青）の各コンポーネントからなるＲＧＢ表色系や、補色系のＹ（黄）／Ｍ（マゼンタ）／Ｃ（シアン）の各コンポーネントからなるＹＭＣ表色系から、ＹＣｒＣｂあるいはＹＵＶ表色系への変換又は逆の変換を行う部分である。
【００５０】
以下、JPEG2000アルゴリズム、特にウェーブレット変換について説明する。
【００５１】
図２はカラー画像である原画像の分割された各コンポーネントの一例を概略的に示す模式図である。カラー画像は、一般に、図２に示すように、画像の各コンポーネント１１０が、例えばＲＧＢ原色系によって分離されている。さらに、画像の各コンポーネント１１０は、矩形をした領域であるタイル１１１によって分割されている。個々のタイル１１１、例えば、Ｒ００，Ｒ０１，…，Ｒ１５／Ｇ００，Ｇ０１，…，Ｇ１５／Ｂ００，Ｂ０１，…，Ｂ１５は、圧縮伸長プロセスを実行する際の基本単位を構成する。従って、圧縮伸長動作は、コンポーネント１１０毎に、そしてタイル１１１毎に、独立して行われる。
【００５２】
画像データの符号化時には（図１参照）、各コンポーネント１１０の各タイル１１１のデータが色空間変換・逆変換部１００に入力され、色空間変換を施された後、２次元ウェーブレット変換・逆変換部１０１で２次元ウェーブレット変換（順変換）が適用されて周波数帯に空間分割される。
【００５３】
図３はデコンポジションレベル数が３である場合の各デコンポジションレベルにおけるサブバンドを概略的に示す模式図である。２次元ウェーブレット変換・逆変換部１０１は、画像のタイル分割によって得られたタイル画像（デコンポジションレベル０：０ＬＬ）に対して、２次元ウェーブレット変換を施し、デコンポジションレベル１に示すサブバンド（１ＬＬ，１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨ）を分離する。引き続き、２次元ウェーブレット変換・逆変換部１０１は、この階層における低周波成分１ＬＬに対して、２次元ウェーブレット変換を施し、デコンポジションレベル２に示すサブバンド（２ＬＬ，２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨ）を分離する。そして、２次元ウェーブレット変換・逆変換部１０１は、順次同様に、低周波成分２ＬＬに対しても、２次元ウェーブレット変換を施し、デコンポジションレベル３に示すサブバンド（３ＬＬ，３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨ）を分離する。なお、図３中では、各デコンポジションレベルにおいて符号化の対象となるサブバンドはグレーで示されている。例えば、デコンポジションレベル数を３とした場合、グレーで示したサブバンド（３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨ，２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨ，１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨ）が符号化対象となり、３ＬＬサブバンドは符号化されない。
【００５４】
次いで、量子化・逆量子化部１０２では（図１参照）、指定した符号化の順番で符号化の対象となるビットが定められた後、対象ビット周辺のビットからコンテキストが生成される。量子化の処理が終わったウェーブレット係数は、個々のサブバンド毎に、「プレシンクト」と呼ばれる重複しない矩形に分割される。これは、インプリメンテーションでメモリを効率的に使うために導入されたものである。さらに、個々のプリシンクトは、重複しない矩形の「コードブロック」に分けられる。これは、エントロピーコーディングを行う際の基本単位となる。
【００５５】
なお、ウェーブレット変換後の係数値は、そのまま量子化し符号化することも可能であるが、JPEG2000では符号化効率を上げるために、係数値を「ビットプレーン」単位に分解し、画素あるいはコードブロック毎にビットプレーンに順位付けを行うことができる。
【００５６】
エントロピー符号化・復号化部１０３では（図１参照）、コンテキストと対象ビットとから、確率推定によって各コンポーネント１１０の各タイル１１１に対する符号化を行う。こうして、画像の全てのコンポーネント１１０について、タイル１１１単位で符号化処理が行われる。
【００５７】
最後に、タグ処理部１０４では（図１参照）、エントロピー符号化・復号化部１０３からの全符号化データを１本のコードストリーム（符号列データ）に結合するとともに、それにタグを付加する処理を行う。ここで、図４はコードストリームの構造の一例を概略的に示す模式図である。コードストリームの先頭と各タイル１１１を構成する部分タイルの先頭には、ヘッダ（メインヘッダ（Main header）、タイルパートヘッダ（tile part header））と呼ばれるタグ情報が付加され、その後に、各タイル１１１の符号化データ（bit stream）が続く。そして、コードストリームの終端には、再びタグ情報（end of codestream）が付加される。
【００５８】
一方、復号化時には、符号化時とは逆に、各コンポーネント１１０の各タイル１１１のコードストリームから画像データを生成する。この場合、図１に示すように、タグ処理部１０４は、外部より入力されたコードストリーム（符号列データ）に付加されたタグ情報を解釈し、コードストリームを各コンポーネント１１０の各タイル１１１のコードストリームに分解し、その各コンポーネント１１０の各タイル１１１のコードストリーム毎に復号化処理を行う。この際、コードストリーム内のタグ情報に基づく順番で復号化の対象となるビットの位置が定められるとともに、量子化・逆量子化部１０２において、その対象ビット位置の周辺ビット（既に復号化を終えている）の並びからコンテキストを生成する。そして、エントロピー符号化・復号化部１０３では、そのコンテキストとコードストリームとから確率推定によって復号化を行って対象ビットを生成し、それを対象ビットの位置に書き込む。このようにして復号化されたデータは、周波数帯域毎に空間分割されているため、これを２次元ウェーブレット変換・逆変換部１０１で２次元ウェーブレット逆変換を行うことにより、画像データ中の各コンポーネント１１０における各タイル１１１が復元される。復元されたデータは、色空間変換・逆変換部１００によって元の表色系のデータに変換される。
【００５９】
次に、本実施の形態の画像処理装置である複写機１（いわゆる複合機であってもよい）の構成例について説明する。
【００６０】
図５は本実施の形態の複写機１を概略的に示す縦断面図である。複写機１は、原稿から原稿画像を読み取る画像読取部であるスキャナ２と、スキャナ２で読み取られた画像を用紙等の記録材に形成する画像形成部であるプリンタ３とを備えている。
【００６１】
スキャナ２の本体ケース４の上面には、原稿（図示せず）が載置されるコンタクトガラス５が設けられている。原稿は、原稿面をコンタクトガラス５に対向させて載置される。コンタクトガラス５の上側には、コンタクトガラス５上に載置された原稿を押える原稿圧板６（いわゆるＡＤＦであってもよい）が設けられている。
【００６２】
コンタクトガラス５の下方には、原稿画像を光学的に読み取るための読取光学系７が設けられている。この読取光学系７は、光を発光する光源８及びミラー９を搭載する第１走行体１０、２枚のミラー１１，１２を搭載する第２走行体１３、結像レンズ１４を介してミラー９，１１，１２によって導かれる光を受光するＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ１５等によって構成されている。ＣＣＤイメージセンサ１５は、ＣＣＤイメージセンサ１５上に結像される原稿からの反射光を光電変換することで光電変換データを生成する光電変換素子として機能する。光電変換データは、原稿からの反射光の強弱に応じた大きさを有する電圧値である。第１、第２走行体１０，１３は、コンタクトガラス５に沿って往復動自在に設けられており、後述する原稿画像の読取動作に際しては、図示しないモータ等の移動装置によって２：１の速度比で副走査方向にスキャニング走行する。これにより、読取光学系７による原稿読取領域の露光走査が行われる。なお、本実施の形態では、読取光学系７側がスキャニング走査を行う原稿固定型で示しているが、読取光学系７側が位置固定で原稿側が移動する原稿移動型であってもよい。
【００６３】
プリンタ３は、シート状の用紙等の記録材を保持する記録材保持部１６から電子写真方式のプリンタエンジン１７及び定着器１８を経由して排出部１９へ至る記録材経路２０を備えている。
【００６４】
プリンタエンジン１７は、感光体２１、帯電器２２、露光器２３、現像器２４、転写器２５及びクリーナー２６等を用いて、電子写真方式で感光体２１の周囲に形成したトナー像を記録材に転写し、転写したトナー像を、定着器１８によって記録材上に定着させる。なお、本実施の形態では、プリンタエンジン１７が電子写真方式で画像形成を行うが、これに限るものではなく、例えば、インクジェット方式、昇華型熱転写方式、直接感熱記録方式等の様々な画像形成方式で画像形成を行うようにしても良い。
【００６５】
このような複写機１は、複数のマイクロコンピュータで構成される制御系により制御される。図６はこれらの制御系のうち、画像処理に関わる制御系の電気的な接続を概略的に示すブロック図である。この制御系は、ＣＰＵ３０、ＲＯＭ３１、ＲＡＭ３２、操作パネル３３、ＩＰＵ（Image Processing Unit）３４、Ｉ／Ｏポート３５等がバス３６で接続され構成されている。ＣＰＵ３０は、各種演算を行い、画像処理等の処理を集中的に制御する。ＲＯＭ３１には、ＣＰＵ３０が実行する処理に関わる各種プログラムや固定データが格納されている。また、ＲＡＭ３２は、ＣＰＵ３０のワークエリアとして機能し、加えて、画像データ（例えば、画像ファイル）を一時的に記憶するメモリとして機能する。操作パネル３３には、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)等の表示器、ハードキー及びタッチパネル等によって構成される複数の操作キー(いずれも図示せず)が設けられており、操作パネル３３が表示部及び操作部として機能する。ＩＰＵ３４は各種画像処理に関わるハードウエアを備えており、ＲＯＭ３１はＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを備えている。ここで、ＲＯＭ３１内に格納されているプログラムは、ＣＰＵ３０の制御によりＩ／Ｏポート３５を介して外部装置（図示せず）からダウンロードされるプログラムに書換え可能である。なお、本実施の形態では、ＲＯＭ３１がプログラムを記憶する記憶媒体として機能している。
【００６６】
次に、本実施の形態の複写機１における画像処理の概要について図７を参照して説明する。図７は複写機１における画像処理の概要を説明するための機能ブロック図である。複写機１の画像処理は、スキャナ２で読み取った原画像を複数の領域に分割し、分割した複数領域を領域属性に基づいて識別し、複数領域に対して画像から文字を認識する文字認識処理であるＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理を実行し、ＯＣＲ処理による文字認識結果である確信度情報（確からしさ）に基づいて、複数領域を確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに分類する領域分類部４０と、図１を参照して説明した各機能ブロックを有する圧縮・伸長部４１と、を備える。
【００６７】
そして、複写機１の画像処理は、基本的に、スキャナ２で読み取られた原画像の画像データから低確信度領域に対応する画像データを抽出し、抽出した低確信度領域の画像データをJPEG2000アルゴリズムにより圧縮符号化して、各画像のコードストリームを生成する。すなわち、画像を１又は複数の矩形領域（タイル）に分割し、この矩形領域毎に画素値を離散ウェーブレット変換して階層的に圧縮符号化する。加えて、圧縮符号化した画像の圧縮データに対して前述のJPEG2000アルゴリズムによる伸長復号化を実行する。このような領域分類部４０や圧縮・伸長部４１等の機能は、ＲＯＭ３１に記憶されているプログラムに基づいてＣＰＵ３０が行う画像処理で実行されるようにしているが、これに限るものではなく、例えば、ＩＰＵ３４等によりハードウエアが行う画像処理で実行されるようにしても良い。
【００６８】
ここで、領域属性としては、例えば、文字領域、写真領域、図領域、表領域、黒ベタ領域、背景領域等の様々な領域属性がある。なお、背景領域とは、原稿の余白にあたる余白領域であるが、これに限るものではなく、例えば、余白領域に行間にあたる行間領域を加えた領域であっても良い。また、行間が大きい原画像に対しては、行のみを抽出し、行のみ圧縮・伸長部４１により圧縮し、必要であれば、行間の色情報や行の位置情報を別途保存することで、原画像に近い（または同等の）画像を再現することができ、圧縮した画像の画像データサイズを小さくすることができる。また、真っ白な画像の場合には、真っ白な画像に該当する符号を予め設定しておき、圧縮・伸長部４１による圧縮を行わずに、予め設定された符号を割当てることで、画像データサイズを小さくすることができる。
【００６９】
また、確信度情報としては、例えば、
１．文字認識結果の行単位の確信度情報
２．文字認識結果の領域単位の確信度情報
３．文字認識結果の行単位の確信度情報と領域単位の確信度情報との組合せ
等がある。
【００７０】
文字認識結果の行単位の確信度情報は、領域内の各文字の確信度情報がＯＣＲ処理により求まるので、それらから行単位の代表値（例えば、平均値）を求めることで得られる。また、文字認識結果の領域単位の確信度情報は、領域内の各文字の確信度情報がＯＣＲ処理により求まるので、それらから領域単位の代表値（例えば、平均値）を求めることで得られる。なお、確信度情報の数値が高い方が確からしさは高い。
【００７１】
領域分類方法としては、例えば、単純に行の代表値（又は領域の代表値）と予め設定された閾値とを比較して、代表値が閾値以下である行数が占める領域（又は代表値が閾値以下である領域）を低確信度領域として、代表値が閾値より大きい行数が占める領域（又は代表値が閾値より大きい領域）を高確信領域として分類する方法等がある。また、領域の代表値同士を比較して、明らかな差があれば（例えば、確信度情報の差と予め設定された閾値とを比較し、明らかな差かどうかを判断する）、代表値が相対的に低い領域を低確信度領域として、代表値が相対的に高い領域を高確信領域として分類する方法等がある。ここでは、後者の方法が用いられている。
【００７２】
次いで、複写機１のＣＰＵ３０がプログラムに基づいて実行する画像処理について説明する。ここでは、複写機１によるコピー動作に伴う画像処理について図８及び図９を参照して説明する。図８は本実施の形態の画像処理の流れを概略的に示すフローチャート、図９はその画像処理による画像の変化を概略的に示す説明図である。
【００７３】
まず、スキャナ２による原稿画像の読取に待機する（ステップＳ１のＮ）。操作者がスキャナ２の原稿圧板６を開放してコンタクトガラス５上に原稿をセットし、原稿圧板６を閉じて操作パネル３３のコピースタートキーを押下すると、スキャナ２は読取光学系７のスキャニング動作でコンタクトガラス５上にセットされた原稿から原画像Ｐを読み取る。
【００７４】
スキャナ２により原稿から原画像Ｐが読み取られると（Ｓ１のＹ）、読み取られた原画像Ｐを複数の領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に分割し、文字領域、写真領域、図領域、表領域、背景領域等の領域属性に基づいて、原画像Ｐ中に混在する複数領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の属性を識別する（Ｓ２）。ここに、領域分割手段又は領域分割機能が実行される。なお、領域識別の方法は、従来の方法、例えば、黒ランの密度を用いて領域識別する方法等で十分であり、その方法は公知であるため、その説明は省略する。
【００７５】
次に、分割された複数領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に対してＯＣＲ処理を実行する（Ｓ３）。すなわち、複数領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３毎の画像から文字を認識する。ここに、文字認識手段又は文字認識機能が実行される。なお、ＯＣＲ処理としては、パターン・マッチング法や構造解析法等があり、これらの方法は公知であるため、その説明は省略する。ここで、ＯＣＲ処理を実行することは、文字画像や表画像を文字コード化することに加え、文字認識結果の確信度情報を得るためでもある。
【００７６】
次いで、ＯＣＲ処理による文字認識結果の確信度情報に基づいて、分割された複数領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を高確信度領域Ｒ１と低確信度領域Ｒ１，Ｒ２とに分類する（Ｓ４）。ここに、領域分類手段又は領域分類機能が実行される。なお、高確信度領域Ｒ１は文字画像領域又は表画像領域であるため、ステップＳ３において、高確信度領域Ｒ１の文字画像や表画像は文字コード化され、文字コードデータが生成される。
【００７７】
次に、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像だけをJPEG2000アルゴリズムに基づいて圧縮する（Ｓ５）。ここに、圧縮手段又は圧縮機能が実行される。低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像を圧縮することで生成された圧縮データと高確信度領域Ｒ１の文字コードデータとを一緒にＲＡＭ３２に画像ファイルＦ１として記憶する（Ｓ６）。なお、文字コードデータは画像ファイルＦ１に関連付けられた文字ファイルとして画像ファイルＦ１と別に記憶されても良い。
【００７８】
その後、ＲＡＭ３２に記憶された圧縮データ及び文字コードデータは、所定のタイミングで読み出され、圧縮データがJPEG2000アルゴリズムに基づいて伸長されると共に文字コードデータと統合され、原画像Ｐが形成される。この原画像Ｐがプリンタ３に供給され、コピー画像として用紙等の記録材に印刷される。ここに、伸長手段が実行される。
【００７９】
なお、ＲＡＭ３２に記憶された文字コードデータ及び圧縮データには、必要な位置情報等も含まれている。また、圧縮データの画像は、変倍（拡大，縮小）、回転、白黒反転等の画像処理が行われる場合もある。このような画像処理では、文字領域（高確信度領域Ｒ１）のフォントサイズを変更することで文字領域の文字画像を変倍し、また、写真領域や図領域（低確信度領域Ｒ２，Ｒ３）の画像がJPEG2000アルゴリズムの圧縮手段により様々な解像度の画像として保持されているので、これらの中から最適な解像度の画像を選択することで、写真領域や図領域の画像を高画質から低画質に自由に記録材に形成することができる。さらに、原画像Ｐを表示装置等に表示する場合には、表示装置の解像度等に合わせて写真領域や図領域の画像を伸長することができる。
【００８０】
このように本実施の形態では、原画像Ｐの全領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に対してＯＣＲ処理を実行して（Ｓ３）、高確信度領域Ｒ１の画像を文字コード化し、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像だけを圧縮することによって（Ｓ５）、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像だけが圧縮データとして、高確信度領域Ｒ１の画像が文字コードデータとして保存されるため、原画像Ｐの画像データサイズは小さくなり、加えて、原画像Ｐの画質は維持されるので、原画像Ｐの画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することができる。その結果として、画像処理等の様々な処理に費やす時間が短くなるので、処理時間の短縮を実現することができる。さらに、JPEG2000アルゴリズムの圧縮手段及び伸長手段を用いることで、JPEG2000の特性を活かした様々な画像処理を実行することができる。
【００８１】
また、複写機１がいわゆる複合機である場合には、ファクシミリ機能で送信する原画像ＰをＲＡＭ３２等の記憶媒体に大量に記憶することもあるが、このような場合にも、本実施の形態によれば、原画像Ｐの画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することが可能であるため、記憶媒体により多くの原画像Ｐを記憶することができる。
【００８２】
本実施の形態の変形例について図１０及び図１１を参照して説明する。この変形例は、複写機１のＣＰＵ３０がプログラムに基づいて実行する画像処理の変形例である。図１０は本実施の形態の変形例の画像処理の流れを概略的に示すフローチャート、図１１はその画像処理による画像の変化を概略的に示す説明図である。なお、前述して説明した部分と同一部分は同一符号で示し、その説明も省略する。
【００８３】
ステップＳ１からステップＳ４までは前述したように処理が実行される。次いで、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質を向上させ、高確信度領域Ｒ１の画像の画質を低下させ、JPEG2000アルゴリズムに基づいて原画像Ｐを圧縮する（ステップＳ１１）。ここに、圧縮手段又は圧縮機能が実行される。すなわち、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３を低圧縮率で、高確信度領域Ｒ１を高圧縮率で原画像Ｐを圧縮する。
【００８４】
ここで、JPEG2000アルゴリズムの圧縮方式では、特徴的な機能の一つとして画像中のある注目領域（ＲＯＩ：Region Of Interest）を指定し、指定した注目領域のみ画質を向上させることができる機能がある。この機能を実現するためには、符号化時に注目領域を他の部分に比べて細かい量子化ステップで量子化を行う方法や注目領域の係数に対して重み付けを行う方法（具体的にはビットシフトにより２のべき乗の重みを付ける）等がある。ここでは、後者の方法であるＭａｘ−Ｓｈｉｆｔ法を用いている。したがって、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像を注目領域として指定することで、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質を向上させることができる。なお、圧縮データの符号量は一定とするため、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像に対してより多くのビットが割当てられるので、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質が向上すると、相対的に高確信度領域Ｒ１の画像の画質は低下する。
【００８５】
なお、ここでは、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質を向上させているが、これに限るものではなく、例えば、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質を維持して、高確信度領域Ｒ１の画像の画質だけを低下させるようにしても良い。これにより、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画質を向上させる場合に比べ、画像データサイズをより小さくすることが可能になるので、さらなる画像データサイズの低減を実現することができる。
【００８６】
次に、原画像Ｐを圧縮することで生成された圧縮データと高確信度領域Ｒ１の文字コードデータとを一緒にＲＡＭ３２に画像ファイルＦ２として記憶する（Ｓ１２）。なお、文字コードデータは画像ファイルＦ２に関連付けられた文字ファイルとして画像ファイルＦ２と別に記憶されても良い。
【００８７】
その後、ＲＡＭ３２に記憶された圧縮データ及び文字コードデータは、所定のタイミングで読み出され、圧縮データがJPEG2000アルゴリズムに基づいて伸長されると共に文字コードデータと統合され、原画像Ｐが形成される。この原画像Ｐがプリンタ３に供給され、コピー画像として用紙等の記録材に印刷される。ここに、伸長手段が実行される。
【００８８】
このように本実施の形態の変形例では、原画像Ｐの全領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に対してＯＣＲ処理を実行して（Ｓ３）、高確信度領域Ｒ１の画像を文字コード化し、さらに、高確信度領域Ｒ１の画像の画質を低下させ、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質を向上させて原画像Ｐを圧縮することで（Ｓ１１）、低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質が向上しながらも、高確信度領域Ｒ１の画像が文字コードデータとして保存されるため、原画像Ｐの画像データサイズは小さくなり、加えて、原画像Ｐの画質は維持される（低確信度領域Ｒ２，Ｒ３の画像の画質は向上する）ので、原画像Ｐの画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することができる。その結果として、画像処理等の様々な処理に費やす時間が短くなるので、処理時間の短縮を実現することができる。さらに、JPEG2000アルゴリズムの圧縮手段及び伸長手段を用いることで、JPEG2000の特性を活かした様々な画像処理を実行することができる。
【００８９】
なお、本実施の形態においては、画像処理装置として複写機１を用いているが、これに限るものではなく、例えば、パーソナルコンピュータ等を用いても良い。この場合、パーソナルコンピュータは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、各種のプログラムを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ネットワークを介して外部装置と通信により情報を伝達するための通信制御装置、処理経過や結果等を操作者に表示する表示装置、キーボードやマウス等の入力装置等を備えている。ここで、ＨＤＤは、前述したような画像処理に関するプログラムを記憶する記憶媒体として機能する。
【００９０】
なお、一般的には、パーソナルコンピュータのＨＤＤにインストールされるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等に記録され、この記録されたプログラムがＨＤＤにインストールされる。このため、ＣＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体も、前述したような画像処理に関するプログラムを記憶する記憶媒体となり得る。さらには、このようなプログラムは、例えば通信制御装置を介して外部から取込まれ、ＨＤＤにインストールされても良い。
【００９１】
【発明の効果】
請求項１記載の画像処理装置の発明によれば、原画像を複数領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数領域の画像から文字を認識する文字認識手段と、前記文字認識手段による文字認識結果である確信度情報に基づいて、確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに前記複数領域を分類する領域分類手段と、前記領域分類手段により分類された前記低確信度領域又は前記高確信度領域に応じて前記原画像を圧縮する圧縮手段と、を備えることから、例えば、原画像における低確信度領域の画像だけを圧縮することや高確信度領域の画像の画質を低下させて原画像を圧縮すること等が可能になり、加えて、高確信度領域の画像を文字コードで保存することが可能になるため、原画像の画像データサイズは小さくなり、さらに、原画像の画質も維持されるので、原画像の画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することができる。
【００９２】
請求項２記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、前記原画像における前記低確信度領域の画像だけを圧縮することから、原画像の画像データサイズは小さくなるので、簡単に画像データサイズの低減を実現することができる。
【００９３】
請求項３記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、前記高確信度領域の画像の画質を低下させて前記原画像を圧縮することから、原画像の画像データサイズは小さくなるので、簡単に画像データサイズの低減を実現することができる。
【００９４】
請求項４記載の発明によれば、請求項３記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、前記低確信度領域の画像の画質を向上させて前記原画像を圧縮することから、低確信度領域の画像、例えば写真画像等の画質が向上しながらも画像データサイズの低減を実現することが可能になる。
【００９５】
請求項５記載の発明によれば、請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置において、前記領域分類手段は、前記確信度情報と閾値との比較結果に基づいて前記複数領域を分類することから、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することができる。
【００９６】
請求項６記載の発明によれば、請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置において、前記領域分類手段は、前記複数領域毎の前記確信度情報の比較結果に基づいて前記複数領域を分類することから、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することができる。
【００９７】
請求項７記載の発明によれば、請求項１ないし６のいずれか一記載の画像処理装置において、原稿から前記原画像を光学的に読み取る読取光学系を備えることから、原稿から原画像を読み取ることができ、その結果として、この原画像に対し画像処理等の様々な処理を実行することができる。
【００９８】
請求項８記載の発明によれば、請求項１ないし７のいずれか一記載の画像処理装置において、前記圧縮手段は、２次元ウェーブレット変換、量子化及び符号化という手順で前記原画像を圧縮することから、JPEG2000の特性を活かした様々な画像処理を実行することができる。
【００９９】
請求項９記載の発明によれば、請求項８記載の画像処理装置において、圧縮された画像を復号化、逆量子化及び２次元ウェーブレット逆変換という手順で伸長する伸長手段を備えることから、JPEG2000アルゴリズムで圧縮された画像をJPEG2000の特性を活かして伸長することができ、その結果として、伸長された画像の表示装置等への表示や用紙等への印字等を実行することができる。
【０１００】
請求項１０記載の発明によれば、請求項９記載の画像処理装置において、前記伸長手段により伸長された画像を記録材に形成するプリンタエンジンを備えることから、伸長された画像を用紙等の記録材に形成することができる。
【０１０１】
請求項１１記載のプログラムの発明によれば、画像処理装置が備えるコンピュータによって読み取られ、前記コンピュータに、原画像を複数領域に分割する領域分割機能と、前記領域分割機能により分割された前記複数領域の画像から文字を認識する文字認識機能と、前記文字認識機能による文字認識結果である確信度情報に基づいて、確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに前記複数領域を分類する領域分類機能と、前記領域分類機能により分類された前記低確信度領域又は前記高確信度領域に応じて前記原画像を圧縮する圧縮機能と、を実行させることから、例えば、原画像における低確信度領域の画像だけを圧縮することや高確信度領域の画像の画質を低下させて原画像を圧縮すること等が可能になり、加えて、高確信度領域の画像を文字コードで保存することが可能になるため、原画像の画像データサイズは小さくなり、さらに、原画像の画質も維持されるので、原画像の画質を維持しながら画像データサイズの低減を実現することができる。
【０１０２】
請求項１２記載の発明によれば、請求項１１記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、前記原画像における前記低確信度領域の画像だけを圧縮することから、原画像の画像データサイズは小さくなるので、簡単に画像データサイズの低減を実現することができる。
【０１０３】
請求項１３記載の発明によれば、請求項１１記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、前記高確信度領域の画像の画質を低下させて前記原画像を圧縮することから、原画像の画像データサイズは小さくなるので、簡単に画像データサイズの低減を実現することができる。
【０１０４】
請求項１４記載の発明によれば、請求項１３記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、前記低確信度領域の画像の画質を向上させて前記原画像を圧縮することから、低確信度領域の画像、例えば写真画像等の画質が向上しながらも画像データサイズの低減を実現することができる。
【０１０５】
請求項１５記載の発明によれば、請求項１１、１２、１３又は１４記載のプログラムにおいて、前記領域分類機能は、前記確信度情報と閾値との比較結果に基づいて前記複数領域を分類することから、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することができる。
【０１０６】
請求項１６記載の発明によれば、請求項１１、１２、１３又は１４記載のプログラムにおいて、前記領域分類機能は、前記複数領域毎の前記確信度情報の比較結果に基づいて前記複数領域を分類することから、簡単に精度高く低確信度領域と高確信度領域とに複数領域を分類することができる。
【０１０７】
請求項１７記載の発明によれば、請求項１１ないし１６のいずれか一記載のプログラムにおいて、前記圧縮機能は、２次元ウェーブレット変換、量子化及び符号化という手順で前記原画像を圧縮することから、JPEG2000の特性を活かした様々な画像処理を実行することができる。
【０１０８】
請求項１８記載の発明のコンピュータ読取可能な記憶媒体は、請求項１１ないし１７のいずれか一記載のプログラムを記憶していることから、請求項１１ないし１７のいずれか一記載の発明と同様な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】JPEG2000アルゴリズムの概要を説明するための機能ブロック図である。
【図２】カラー画像である原画像の分割された各コンポーネントの一例を概略的に示す模式図である。
【図３】デコンポジションレベル数が３である場合の各デコンポジションレベルにおけるサブバンドを概略的に示す模式図である。
【図４】コードストリームの構造の一例を概略的に示す模式図である。
【図５】本発明の実施の一形態の複写機を概略的に示す縦断面図である。
【図６】複写機の制御系のうち、画像処理に関わる制御系の電気的な接続を概略的に示すブロック図である。
【図７】複写機における画像処理の概要を説明するための機能ブロック図である。
【図８】本発明の実施の一形態の画像処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の一形態の画像処理による画像の変化を概略的に示す説明図である。
【図１０】本発明の実施の一形態の変形例の画像処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の一形態の変形例の画像処理による画像の変化を概略的に示す説明図である。
【符号の説明】
１ 画像処理装置（複写機）
７ 読取光学系
１７ プリンタエンジン
３０ コンピュータ（ＣＰＵ）
３１ 記憶媒体（ＲＯＭ）

Claims (18)

1. 原画像を複数領域に分割する領域分割手段と、
   前記領域分割手段により分割された前記複数領域の画像から文字を認識する文字認識手段と、
   前記文字認識手段による文字認識結果である確信度情報に基づいて、確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに前記複数領域を分類する領域分類手段と、
   前記領域分類手段により分類された前記低確信度領域又は前記高確信度領域に応じて前記原画像を圧縮する圧縮手段と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記圧縮手段は、前記原画像における前記低確信度領域の画像だけを圧縮する請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記圧縮手段は、前記高確信度領域の画像の画質を低下させて前記原画像を圧縮する請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記圧縮手段は、前記低確信度領域の画像の画質を向上させて前記原画像を圧縮する請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記領域分類手段は、前記確信度情報と閾値との比較結果に基づいて前記複数領域を分類する請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置。
6. 前記領域分類手段は、前記複数領域毎の前記確信度情報の比較結果に基づいて前記複数領域を分類する請求項１、２、３又は４記載の画像処理装置。
7. 原稿から前記原画像を光学的に読み取る読取光学系を備える請求項１ないし６のいずれか一記載の画像処理装置。
8. 前記圧縮手段は、２次元ウェーブレット変換、量子化及び符号化という手順で前記原画像を圧縮する請求項１ないし７のいずれか一記載の画像処理装置。
9. 圧縮された画像を復号化、逆量子化及び２次元ウェーブレット逆変換という手順で伸長する伸長手段を備える請求項８記載の画像処理装置。
10. 前記伸長手段により伸長された画像を記録材に形成するプリンタエンジンを備える請求項９記載の画像処理装置。
11. 画像処理装置が備えるコンピュータによって読み取られ、前記コンピュータに、
    原画像を複数領域に分割する領域分割機能と、
    前記領域分割機能により分割された前記複数領域の画像から文字を認識する文字認識機能と、
    前記文字認識機能による文字認識結果である確信度情報に基づいて、確信度の低い低確信度領域と確信度の高い高確信度領域とに前記複数領域を分類する領域分類機能と、
    前記領域分類機能により分類された前記低確信度領域又は前記高確信度領域に応じて前記原画像を圧縮する圧縮機能と、
    を実行させるプログラム。
12. 前記圧縮機能は、前記原画像における前記低確信度領域の画像だけを圧縮する請求項１１記載のプログラム。
13. 前記圧縮機能は、前記高確信度領域の画像の画質を低下させて前記原画像を圧縮する請求項１１記載のプログラム。
14. 前記圧縮機能は、前記低確信度領域の画像の画質を向上させて前記原画像を圧縮する請求項１３記載のプログラム。
15. 前記領域分類機能は、前記確信度情報と閾値との比較結果に基づいて前記複数領域を分類する請求項１１、１２、１３又は１４記載のプログラム。
16. 前記領域分類機能は、前記複数領域毎の前記確信度情報の比較結果に基づいて前記複数領域を分類する請求項１１、１２、１３又は１４記載のプログラム。
17. 前記圧縮機能は、２次元ウェーブレット変換、量子化及び符号化という手順で前記原画像を圧縮する請求項１１ないし１６のいずれか一記載のプログラム。
18. 請求項１１ないし１７のいずれか一記載のプログラムを記憶しているコンピュータ読取可能な記憶媒体。

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