JP2006180030A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 少ないメモリ容量で画像の属性を正確に判別する。
【解決手段】 ＭＦＰは、画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割する画像分割部と、複数のバンドデータそれぞれから複数種類の属性別に領域を抽出する領域判別部と、複数のバンドデータのうち第１バンドデータから第１領域を抽出し、第２バンドデータから第２領域を抽出する誤判別判定部１６１と、第１領域と第２領域とは、重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なり、第１領域の特徴量を算出する第１特徴量算出部１６３と、第２領域の特徴量を算出する第２特徴量算出部１６５と、第１領域の特徴量と第２領域の特徴量とに基づき、第１領域の属性と第２領域の属性とのいずれか１つに決定する属性決定部１６７と、第１領域と第２領域の属性のうち決定された属性と異なる属性を決定された属性に変更する第１および第２補正部１６９Ａ，１６９Ｂとを備える。
【選択図】 図５

Description

この発明は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関し、特に、画像データを圧縮符号化するのに適した画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

従来、画像データを圧縮符号化する際に、圧縮効率を向上させるために画像データから文字、写真および図形の各属性領域を抽出して、属性領域ごとに圧縮符合化することが成されている。画像データから画像の属性を判別して属性領域を抽出する技術としては、例えば、特開平５−１３５２０２号公報がある。

一方、文字が表された文字属性の領域は、２値化して圧縮符号化することが望ましい。この２値化処理の処理速度を速くするために、専用のハードウェア回路が用いられることが多い。専用のハードウェア回路では、装置コストを低減するために比較的少ない容量のメモリが用いられ、画像データがバンドデータに分割されて２値化される。この２値化のためのハードウェア回路で処理単位のバンドデータに合わせて、写真が表された写真属性および図形が表された図形属性を処理すると、領域判別精度が劣化するといった問題がある。画像データのバンドデータへの分割は、画像データの内容に関わらず、データ量により分割されるため、文字、写真または図形が複数のバンドデータに分割される場合がある。このため、例えば、文字が一方のバンドデータでは文字と判別されるが、他方のバンドデータでは文字と判別されない場合がある。誤って領域の属性が判別されると、圧縮効率が低下してしまう。
特開平５−１３５２０２号公報

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、少ないメモリ容量で画像の属性を正確に判別することが可能な画像処理装置を提供することが可能な画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することである。

この発明の他の目的は、画質の劣化を少なくして画像データを圧縮することが可能な画像処理装置を提供することができる。

上述した目的を達成するためにこの発明のある局面によれば、画像処理装置は、画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割する分割手段と、複数のバンドデータそれぞれから複数種類の属性別に領域を抽出する領域判別手段と、複数のバンドデータは、重複領域を有する第１バンドデータおよび第２バンドデータとを含み、第１バンドデータから抽出された領域のうちから第１領域を抽出し、第２バンドデータから抽出された領域のうちから第２領域を抽出する領域抽出手段と、第１領域と第２領域とは、重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なり、抽出された第１領域の特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、抽出された第２領域の特徴量を算出する第２特徴量算出手段と、第１領域の特徴量と第２領域の特徴量とに基づき、第１領域の属性と第２領域の属性とのいずれか１つに決定する属性決定手段と、第１領域の属性と第２領域の属性のうち決定された属性と異なる属性を決定された属性に変更する補正手段とを備える。

この発明に従えば、画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割して属性領域を抽出するので、少ないメモリ容量で処理することができる。また、重複領域で重複している属性領域が、２つのバンドデータで異なる属性の属性領域として抽出されたことを検出することができる。さらに、重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なる第１領域と第２領域とが、第１バンドデータおよび第２バンドデータそれぞれから抽出され、第１領域の特徴量と第２領域の特徴量とに基づき、１つの属性が決定される。このため、重複領域で異なる領域でありながら第１バンドデータと第２バンドデータとで異なる属性と判別された２つの領域の属性がいずれか一つに決定される。この結果、少ないメモリ容量で画像の属性を正確に判別することが可能な画像処理装置を提供することができる。

好ましくは、第１特徴量算出手段は、画像データの第１領域に含まれる画素の画素値に基づいてヒストグラムを生成する第１生成手段を含み、生成されたヒストグラムのピーク値の数に基づいて第１特徴量を算出し、第２特徴量算出手段は、画像データの第２領域に含まれる画素の画素値に基づいてヒストグラムを生成する第２生成手段を含み、生成されたヒストグラムのピーク値の数に基づいて第２特徴量を算出する。

好ましくは、属性決定手段は、第１領域の特徴量と第２領域の特徴量それぞれに、属性に応じて予め定められた第１重付係数を乗じた値を比較する比較手段を含む。

好ましくは、比較手段は、第１領域の特徴量と第２領域の特徴量それぞれに、属性ごとに重複領域の幅に応じて予め定められた第２重付係数をさらに乗じた値を比較する。

好ましくは、属性決定手段は、第１領域と該第１領域が重複領域に含まれる領域との比率に応じて第３重付係数を決定する第３重付係数決定手段と、第２領域と該第２領域が重複領域に含まれる領域との比率に応じて第４重付係数を決定する第４重付係数決定手段とをさらに含み、比較手段は、第１領域の特徴量に、第３重付係数をさらに乗じた値と、２領域の特徴量に第４重付係数をさらに乗じた値とを比較する。

好ましくは、属性別に抽出された領域が入力され、入力された領域のうち重複領域で重複し、属性が同じ２つの領域を統合する統合手段と、統合手段により統合された領域および統合手段により統合されなかった領域ごとに、属性に対応して予め定められた圧縮方式で画像データを圧縮符号化する圧縮手段をさらに備える。

この発明に従えば、圧縮方式に適した領域を抽出することができるので、画質が劣化するのを少なくして画像データを圧縮することが可能な画像処理装置を提供することができる。

この発明のさらに他の局面によれば、画像処理方法は、画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割するステップと、複数のバンドデータそれぞれから複数種類の属性別に領域を抽出するステップと、複数のバンドデータは、重複領域を有する第１バンドデータおよび第２バンドデータとを含み、第１バンドデータから抽出された領域のうちから第１領域を抽出し、第２バンドデータから抽出された領域のうちから第２領域を抽出するステップと、第１領域と第２領域とは、重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なり、抽出された第１領域の特徴量を算出するステップと、抽出された第２領域の特徴量を算出するステップと、第１領域の特徴量と第２領域の特徴量とに基づき、第１領域の属性と第２領域の属性とのいずれか１つに決定するステップと、第１領域の属性と第２領域の属性のうち決定された属性と異なる属性を決定された属性に変更するステップとを含む。

この発明のさらに他の局面によれば、画像処理プログラムは、画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割するステップと、複数のバンドデータそれぞれから複数種類の属性別に領域を抽出する領域判別手段と、複数のバンドデータは、重複領域を有する第１バンドデータおよび第２バンドデータとを含み、第１バンドデータから抽出された領域のうちから第１領域を抽出し、第２バンドデータから抽出された領域のうちから第２領域を抽出するステップと、第１領域と第２領域とは、重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なり、抽出された第１領域の特徴量を算出するステップと、抽出された第２領域の特徴量を算出するステップと、第１領域の特徴量と第２領域の特徴量とに基づき、第１領域の属性と第２領域の属性とのいずれか１つに決定するステップと、第１領域の属性と第２領域の属性のうち決定された属性と異なる属性を決定された属性に変更するステップとをコンピュータに実行させる。

この発明に従えば、少ないメモリ容量で画像の属性を正確に判別することが可能な画像処理プログラムを提供することができる。

以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。

図１は、本発明の実施の形態の１つにおけるＭＦＰの概略構成を示す模式的断面図である。図１を参照して、ＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）１は、原稿から画像データを読取るスキャナ部１１と、用紙上に画像を印刷するプリンタ部１２とを含む。

スキャナ部１１の原稿台１３上に載置された原稿は、スキャナ１４の備える露光ランプ１５により照射される。スキャナ１４は、スキャナモータ２２により矢印方向に移動して原稿全体を走査する。原稿面からの反射光は、ミラー１６〜１８および集光レンズを介してＣＣＤ（Charge Coupled Device）２０上に像を結ぶ。ＣＣＤ２０は、原稿面からの反射光をＲＧＢの色データ（アナログ信号）に変換してスキャナ制御部２１に出力する。ＣＣＤ２０がスキャナ制御部２１に出力する色データを、画像データという。

スキャナ制御部２１は、ＣＣＤ２０から入力される画像データに所定の画像処理を施してプリンタ制御部３１にデジタル信号を出力する。

ここでスキャナ制御部２１からプリンタ制御部３１に出力されるデジタル信号は、シアン用の画像色データＣと、マゼンタ用の画像色データＭと、イエロー用の画像色データＹと、ブラック用の画像色データＫである。プリンタ制御部３１は、入力された画像色データＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋに基づいて、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックそれぞれの感光体ドラム３５Ｃ，３５Ｍ，３５Ｙ，３５Ｋにレーザビームを出力する。

プリンタ部１２において、スキャナ制御部２１から出力されるレーザビームは、帯電チャージャ３４Ｃ，３４Ｍ，３４Ｙ，３４Ｋによって帯電された感光体ドラム３５Ｃ，３５Ｍ，３５Ｙ，３５Ｋを露光し、静電潜像を形成する。シアン、マゼンタ、イエロー、およびブラックの４色の現像器３６Ｃ，３６Ｍ，３６Ｙ，３６Ｋにより、感光体ドラム３５Ｃ，３５Ｍ，３５Ｙ，３５Ｋ上の静電潜像が現像される。

一方、無端ベルト４０は、駆動ローラ４３Ａと固定ローラ４３Ｂ，４３Ｃ，４３Ｄとにより弛まないように懸架されている。駆動ローラ４３Ａが図中で反時計回りに回転すると、無端ベルト４０が所定速度で図中で反時計回りに回転する。

給紙カセット５０〜５２より適当な用紙が搬送され、タイミングローラ４１から無端ベルト４０に用紙が供給される。無端ベルト４０に供給された用紙は、無端ベルト４０上に担持され、図中で左方向に搬送される。これにより、用紙がシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの順に感光体ドラム３５Ｃ，３５Ｍ，３５Ｙ，３５Ｋと接触する。用紙がそれぞれの感光体ドラム３５Ｃ，３５Ｍ，３５Ｙ，３５Ｋと接触したときに、感光体ドラムと対をなす転写チャージャ３７Ｃ，３７Ｍ，３７Ｙ，３７Ｋにより感光体ドラム上に現像されたトナー像が用紙に転写される。

トナー像が転写された用紙は、定着ローラ対４２により加熱される。これにより、トナーは溶かされて用紙に定着する。その後、用紙はプリンタ部１２から排出される。

また、ＭＦＰ１は、ネットワークに接続された他の機器と通信するためのネットワークコントローラ、ファクシミリ、およびハードディスクを含み、上述した画像読取機能および画像形成機能に加えて、電子メール送受信機能、ファイル転送機能、ファクシミリ送受信機能、データをプリントするプリント機能、ファイル蓄積機能を備えている。

図２は、本実施の形態におけるＭＦＰの回路構成を示すブロック図である。図２を参照して、ＭＦＰ１は、ＭＦＰ１の全体を制御するためのＣＰＵ１０１と、ＣＰＵ１０１とＣＰＵバス１０２を介して接続されたバスブリッジ１０３と、バスブリッジ１０３に接続されたＲＯＭ１０５およびＲＡＭ１０７と、バスブリッジ１０３にそれぞれ汎用バス１０４を介して接続された画像制御部１１０と、２値化処理回路１１２と、操作パネルインターフェース（ＩＦ）１２１と、ネットワークインターフェース（ＩＦ）１２３と、メモリインターフェース（ＩＦ）１２５とを含む。

操作パネルＩＦ１２１は、操作パネル１２２と接続されており、ネットワークＩＦ１２３は、ネットワークに接続されており、メモリＩＦ１２５にはフラッシュＲＯＭ１２６が装着可能である。

画像制御部１１０には、画像バス１１１を介して、画像メモリ１１３と、スキャナインターフェース（ＩＦ）１１５と、プリンタインターフェース（ＩＦ）１１７と、ハードディスクユニット１１９とが接続されている。スキャナＩＦ１１５はスキャナ制御部２１が接続されており、プリンタＩＦ１１７はプリンタ制御部３１が接続されている。

ネットワークＩＦ１２３は、ネットワークと接続され、ＭＦＰ１を他のコンピュータとネットワークを介して接続する。ネットワークＩＦ１２３は、ＣＰＵ１０１から入力されたデータをネットワークに送出し、ネットワークから受信されたデータをＣＰＵ１０１に出力する。

画像制御部１１０は、ＣＰＵ１０１によって制御され、画像データの入出力を制御する。ネットワークＩＦ１２３を介して他のコンピュータから受信された画像データ、スキャナＩＦから入力される画像データまたはハードディスクから読出された画像データを、プリンタ制御部３１またはハードディスクユニット１１９に出力する。また、画像制御部１１０は、画像データをプリンタ制御部３１に出力する際には、画像データをプリンタ部１２でプリント可能なプリントデータに変換する処理を行なう。

２値化処理回路１１２は、ＣＰＵ１０１により制御され、画像データが入力されると、画像データを所定のアルゴリズムに従って文字が表された文字領域を２値化処理して２値化データを出力する。所定のアルゴリズムに従った処理は、画像データの文字が表された領域を２値化した２値化データを出力するものであれば、周知のアルゴリズムを用いればよい。また所定のアルゴリズムは、画素の属性を判別する処理、エッジ強調処理等を含む。２値化処理回路１１２は、処理速度が高速であることが求められるため、ハードウェアで構成される。２値化処理回路１１２は、作業エリアとして不揮発性のメモリを有しており、画像データが部分的に入力される。ＲＡＭに記憶可能な画像データは、画像データの数ラインから数十ラインである。このため、メモリコストが抑えられている。２値化処理回路１１２で実行される２値化処理は、画素ごとに文字属性か否かを判別して、文字属性と判別された画素の値のみを２値化する処理であってもよいし、画素ごとに文字属性か否かを判別した後、文字属性と判別された画素の外接矩形の文字領域に含まれる全ての画素の値を２値化する処理であってもよい。

操作パネル１２２は、ユーザによる操作の入力を受付けるための入力部と、情報を表示するための表示部とを含む。

ハードディスクユニット１１９は、スキャナで読取られた画像データ、その画像データを圧縮符号化した圧縮データ、ネットワークＩＦ１２３で他のコンピュータから受信された画像データ、その画像データの圧縮データなど、ＭＦＰ１に入力されるデータを記憶する。

メモリＩＦ１２５には、フラッシュＲＯＭ１２６が装着される。このフラッシュＲＯＭ１２６に記憶された画像処理プログラムが、ＣＰＵ１０１で実行される。なお、プログラムを、フラッシュＲＯＭ１２６から読み出すのに代えて、ＥＥＰＲＯＭ（electrically erasable/programable read only memory）に記憶するようにしてもよい。ＣＰＵ１０１は、ＥＥＰＲＯＭに記憶されたプログラムを実行する。またこのＥＥＰＲＯＭは、記憶内容を書換えるまたは追加して書込みすることが可能なので、ネットワークに接続された他のコンピュータが、ＭＦＰ１のＥＥＰＲＯＭに記憶されたプログラムを書換えたり、新たなプログラムを追加して書込んだりするようにしてもよい。さらに、ＭＦＰ１が、ネットワークに接続された他のコンピュータからプログラムをダウンロードして、そのプログラムをＥＥＰＲＯＭに記憶するようにしてもよい。

ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であってもよいし、インターネットまたは一般公衆回線であってもよく、有線または無線を問わない。

なお、ＭＦＰ１で実行される画像処理プログラムはフラッシュＲＯＭ１２６に記憶されて流通される例を示すが、他の記録媒体、たとえば、フレキシブルディスク、カセットテープ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）、ハードディスク、光ディスク（ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc））、ＩＣカード（メモリカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの半導体メモリ等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。さらに、ネットワークを介して他の装置からダウンロードされる場合であってもよい。

また、ここでいうプログラムは、ＣＰＵ１０１により直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

本実施の形態におけるＭＦＰ１は、画像データを符号化して圧縮する処理を実行する。圧縮処理の対象となる画像データは、スキャナ部１１で読取られた画像データ、ネットワークＩＦ１２３で他のコンピュータから受信された画像データ、ハードディスクユニット１１９から読出された画像データを含む。また、画像データは、フルカラーの画像データ、モノクロで多値の画像データを含む。

圧縮方式は、ＰＤＦ（Portable Document Format）、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）、フレート圧縮、ファクシミリ通信に用いられるＧ４規格で定められた圧縮方式等一般的な圧縮方式を含む。複数の圧縮方式のうちからいずれを選択するかは、ユーザが操作パネル１２２に表示された選択画面で、圧縮方式を選択する指示を入力することにより受付けられる。ＣＰＵ１０１で圧縮処理された圧縮データは、ハードディスクユニット１１９の所定の領域に記憶される。画像データのうち文字領域は、２値化して圧縮符号化すると画質が向上し、圧縮効率が上がる。このため、ＣＰＵ１０１は、画像データのうち文字領域のみを抽出して圧縮する。ＣＰＵ１０１は、圧縮処理を高速に実行するため、画像データから文字領域を抽出して２値化する処理を、２値化処理回路１１２に実行させる。

２値化処理回路は、上述したように、作業領域として使用可能なメモリ容量が制限されていることから文字領域の判別精度に限界がある。作業領域のメモリ容量が制限されているために、画像データの一部が処理対象となる。２値化処理回路１１２で記憶可能な画像データは、たとえば、画像データの数〜数十ラインであり、処理対象とされる画像データの一部はバンドデータと呼ばれる。２値化処理回路１１２で実行する２値化処理には、バンドデータごとに文字領域を抽出する処理が含まれる。たとえば、文字領域が２つのバンドデータに分割される場合を例に説明すると、一方のバンドデータでは文字と判別され、他方のバンドデータでは文字と判別するべき領域を誤って写真と判別される場合がある。他方のバンドデータに、文字に隣接して写真が含まれている場合などに誤判別されることが多い。また、１つの文字が２つのバンドデータに分割される場合も誤判別されることが多い。画素の属性が誤って判別されると、その画素が２値化されないので、文字が欠けたり擦れたりする。

図３は、本実施の形態におけるＣＰＵ１０１の機能を示す機能ブロック図である。図３を参照して、ＣＰＵ１０１は、画像データを複数のバンドデータに分割する画像分割部１５１と、バンドデータが順に入力され、バンドデータごとに写真属性と文字属性の領域を抽出する領域判別部１５３と、合成領域データ生成部１５５と、文字データ合成部１５９と、画像データを圧縮符号化する圧縮部１５７とを含む。

画像分割部１５１には、画像データが入力される。画像分割部１５１は、画像データをバンドデータに分割する。画像分割部１５１が分割するバンドデータは、隣接するバンドデータが所定の重複領域を有する。バンドデータのサイズは、予め定めておいてもよいし、２値化処理回路１１２で処理可能なデータ量に応じて定めるようにしても良い。バンドデータは、２値化処理回路１１２、領域判別部１５３および合成領域データ生成部１５５に出力される。バンドデータは、その順番とともにＲＡＭ１０７に記憶され、２値化処理回路１１２、領域判別部１５３および合成領域データ生成部１５５により読出される。

ここで、バンドデータについて説明する。図４は、バンドデータの一例を示す図である。図４を参照して、画像データ２００を３つのバンドデータ２０１Ａ、２０１Ｂ，２０１Ｃに分割した例を示している。バンドデータ２０１Ａの下部と、バンドデータ２０１Ｂの上部とが重複しており、バンドデータ２０１Ａ、２０１Ｂそれぞれが共通の重複領域を有する。バンドデータ２０１Ｂの下部と、バンドデータ２０１Ｃの上部とが重複しており、バンドデータ２０１Ｂ、２０１Ｃそれぞれが共通の重複領域を有する。

画像データ２００は、文字の表された文字領域と、写真の表された写真領域を含む。図では、文字を記号Ｘで示し、写真を○印で示している。以下、説明のためバンドデータ２０１Ａを第１バンドデータ、バンドデータ２０１Ｂを第２バンドデータ、バンドデータ２０１Ｃを第３バンドデータという。

図３に戻って、領域判別部１５３は、バンドデータから写真属性の領域と、図形属性の領域を抽出し、写真属性の領域のバンドデータにおける位置とサイズを示す写真領域データと、図形属性の領域のバンドデータにおける位置とサイズを示す図形領域データとを合成領域データ生成部１５５に出力する。写真領域データは、バンドデータと同じサイズであり、写真属性の画素の値を「１」とし他の画素の値を「０」とするデータである。図形領域データ、バンドデータと同じサイズであり、図形属性の画素の値を「１」とし他の画素の値を「０」とするデータである。写真属性データと図形属性データとは、その順番とともにＲＡＭ１０７に記憶され、合成領域データ生成部１５５により読出される。

以下、説明のため第１、第２および第３バンドデータに対応する写真領域データを、第１、第２および第３写真領域データといい、第１、第２および第３バンドデータに対応する図形領域データを、第１、第２および第３図形領域データという。

なお、領域判別部１５３と２値化処理回路とで領域抽出部１５４が構成される。また、２値化処理回路１１２を設けることなく、ＣＰＵ１０１でバンドデータを２値化する処理を実行するようにしてもよい。この場合には、領域判別部１５３は、バンドデータから写真属性の領域と、図形属性の領域の抽出に加えて、文字属性の領域を抽出し、さらに、写真属性の領域のバンドデータにおける位置とサイズを示す写真領域データと、図形属性の領域のバンドデータにおける位置とサイズを示す図形領域データと出力するのに加えて、文字属性の領域のバンドデータにおける位置とサイズを示す文字領域データを出力する。

合成領域データ生成部１５５は、文字領域データ、写真領域データおよび図形領域データが入力される。２値化処理回路１１２が出力する文字領域データは、バンドデータと同じサイズであり、文字属性の画素の値を「１」とし他の画素の値を「０」とするデータである。文字領域データは、２値化処理回路１１２から出力されてＲＡＭ１０７に記憶され、合成領域データ生成部１５５により読出される。以下、説明のため第１、第２および第３バンドデータに対応する文字領域データを、第１、第２および第３文字領域データという。

図５は、合成領域データ生成部１５５の詳細な構成を示すブロック図である。合成領域データ生成部１５５は、属性判別が誤ってされた第１領域と第２領域とを抽出するための誤判別判定部１６１と、第１領域から第１特徴量を算出する第１特徴量算出部１６３と、第２領域から第２特徴量を算出する第２特徴量算出部１６５と、第１特徴量および第２特徴量から属性を決定する属性決定部１６７と、決定された属性に従って文字領域データ、写真領域データおよび図形領域データを補正する第１補正部１６９Ａおよび第２補正部１６９Ｂと、補正された文字領域データ、写真領域データおよび図形領域データを合成して合成領域データを生成する合成部１７１とを含む。

ここでは説明のため、第１バンドデータおよび第２バンドデータに対して実行される処理について説明する。第２バンドデータと第３バンドデータに対して実行される処理も同様であるのでここでは説明を繰返さない。

誤判別判定部１６１は、第１バンドデータ２０１Ａと第２バンドデータ２０１Ｂとの重複領域２０２Ａにおいて、異なる属性と判定された誤判別領域を抽出する。具体的には、次の場合がある。

（１） 第１文字領域データの重複領域で画素値が「１」の画素が、第２写真領域データで画素値が「１」となる場合、または、第２図形領域データで画素値が「１」となる場合に、その画素を誤判別領域に含まれる画素として抽出する。第１文字領域データから抽出された誤判別領域を含む文字領域を第１領域として第１特徴量算出部１６３に出力し、第２写真領域データまたは第２図形領域データから抽出された誤判別領域を含む写真領域または図形領域を第２領域として第２特徴量算出部１６５に出力する。

（２） 第１写真領域データの重複領域で画素値が「１」の画素が、第２文字領域データで画素値が「１」となる場合、または、第２図形領域データで画素値が「１」となる場合に、その画素を誤判別領域に含まれる画素として抽出する。第１写真領域データから抽出された誤判別領域を含む写真領域を第１領域として第１特徴量算出部１６３に出力し、第２文字領域データまたは第２図形領域データから抽出された誤判別領域を含む文字領域または図形領域を第２領域として第２特徴量算出部１６５に出力する。

（３） 第１図形領域データの重複領域で画素値が「１」の画素が、第２文字領域データで画素値が「１」となる場合、または、第２写真領域データで画素値が「１」となる場合に、その画素を誤判別領域に含まれる画素として抽出する。第１図形領域データから抽出された誤判別領域を含む図形領域を第１領域として第１特徴量算出部１６３に出力し、第２文字領域データまたは第２写真領域データから抽出された誤判別領域を含む文字領域または写真領域を第２領域として第２特徴量算出部１６５に出力する。

第１特徴量算出部１６３は、第１領域が入力され、第１バンドデータをＲＡＭ１０７から読出す。第１特徴量算出部１６３は、第１バンドデータの第１領域に含まれる画素の値から第１特徴量を算出し、属性決定部１６７に出力する。第１特徴量は、第１バンドデータの第１領域に含まれる画素の輝度値のヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムのピーク値の数をしきい値と比較する。画像の性質からピーク値が少ない領域が写真属性であり、中程度であれば図形属性であり、多い領域が文字属性と判断できる。

第２特徴量算出部１６５は、第２領域が入力され、第２バンドデータをＲＡＭ１０７から読出す。第２特徴量算出部１６５は、第２バンドデータの第２領域に含まれる画素の値から第２特徴量を算出し、属性決定部１６７に出力する。

属性決定部１６７は、第１特徴量と第２特徴量とから第１領域の属性と第２領域の属性のいずれかに決定する。この決定方法については後述する。

第１補正部１６９Ａは、属性決定部１６７で決定された属性が、第１領域の属性と異なる場合に、第１領域の属性を決定された属性に補正する。具体的には、次の処理が行なわれる。

（１） 第１領域が文字属性で、決定された属性が写真属性の場合。第１文字領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第１写真領域データの第１領域に含まれる画素の値を「１」とする。第１領域が文字属性で、決定された属性が図形属性の場合。第１文字領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第１図形領域データの第１領域に含まれる画素の値を「１」とする。

（２） 第１領域が写真属性で、決定された属性が文字属性の場合。第１写真領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第１文字領域データの第１領域に含まれる画素の値を「１」とする。第１領域が写真属性で、決定された属性が図形属性の場合。第１写真領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第１図形領域データの第１領域に含まれる画素の値を「１」とする。

（３） 第１領域が図形属性で、決定された属性が文字属性の場合。第１図形領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第１文字領域データの第１領域に含まれる画素の値を「１」とする。第１領域が図形属性で、決定された属性が写真属性の場合。第１図形領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第１写真領域データの第１領域に含まれる画素の値を「１」とする。

第２補正部１６９Ｂは、属性決定部１６７で決定された属性が、第２領域の属性と異なる場合に、第２領域の属性を決定された属性に補正する。具体的には、次の処理が行なわれる。

（１） 第２領域が文字属性で、決定された属性が写真属性の場合。第２文字領域データの第２領域に含まれる画素の値を「０」とし、第２写真領域データの第２領域に含まれる画素の値を「１」とする。第２領域が文字属性で、決定された属性が図形属性の場合。第２文字領域データの第２領域に含まれる画素の値を「０」とし、第２図形領域データの第２領域に含まれる画素の値を「１」とする。

（２） 第２領域が写真属性で、決定された属性が文字属性の場合。第２写真領域データの第２領域に含まれる画素の値を「０」とし、第２文字領域データの第２領域に含まれる画素の値を「１」とする。第２領域が写真属性で、決定された属性が図形属性の場合。第２写真領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第２図形領域データの第１領域に含まれる画素の値を「１」とする。

（３） 第２領域が図形属性で、決定された属性が文字属性の場合。第２図形領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第２文字領域データの第２領域に含まれる画素の値を「１」とする。第２領域が図形属性で、決定された属性が写真属性の場合。第２図形領域データの第１領域に含まれる画素の値を「０」とし、第２写真領域データの第２領域に含まれる画素の値を「１」とする。

以上第１バンドデータから第３バンドデータの全てに対して処理が実行されると、ＲＡＭ１０７には、第１〜第３バンドデータ、第１〜第３文字領域データ、第１〜第３写真領域データ、第１〜第３図形領域データが記憶される。

合成部１７１は、ＲＡＭから第１〜第３文字領域データ、第１〜第３写真領域データおよび第１〜第３図形領域データを読出して、これらの全てを合成した合成領域データを生成する。合成領域データは、たとえば、文字領域に含まれる画素の値を「１」とし、写真領域に含まれる画素の値を「２」とし、図形領域に含まれる画素の値を「３」としたデータである。

図３に戻って、文字データ合成部１５９は、２値化処理回路１１２から文字データが入力される。文字データは、文字領域を２値化したデータであり、バンドデータとサイズが同じである。文字データ合成部１５９は、文字データを入力された順に合成して、合成２値化データをＲＡＭ１０７に記憶する。この際、重複領域は、後から入力されたデータが優先される。合成２値化データは、画像データとサイズが同じである。

文字データ合成部１５９は、合成２値化データに含まれる画素値が「１」の画素で、合成領域データで文字属性とされていない画素の画素値を「０」に変更する。また、文字データ合成部１５９は、合成２値化データに含まれる画素値が「０」の画素で、合成領域データで文字属性とされている画素からなる画素群を抽出し、その画素群を構成する領域については、バンドデータを２値化して、２値化した値に変更する。

圧縮部１５７は、ＲＡＭ１０７から画像データと、合成領域データと、合成２値化データとを読出し、領域ごとに圧縮符号化する。合成領域データを参照しながら複数ある領域を順に特定し、その属性に応じた圧縮パラメータを設定して、属性に応じた圧縮方式で圧縮符号化する。たとえば、属性が文字の文字領域については、合成２値化データの対応する文字領域の２値化データを、Ｇ４圧縮方式で圧縮符号化する。また、属性が写真の写真領域については、画像データの対応する写真領域のデータを、ＪＰＥＧ圧縮方式で圧縮符号化する。また、属性が図形の図形領域については、画像データの対応する図形領域のデータを、フレート圧縮方式で圧縮符号化する。

そして、領域ごとに圧縮符号化されたデータを、１つの圧縮データにまとめてそれをＲＡＭ１０７に記憶する。圧縮データは、領域ごとに圧縮されたデータの圧縮方式と画像データ中の位置情報とを含む。

次に、属性決定部１６７で属性を決定する処理について説明する。図６は、バンドデータを示す別の図である。図６（Ａ）は第１バンドデータを示し、図６（Ｂ）は第２バンドデータを示す。図６（Ａ）を参照して、第１バンドデータ２０１Ａは、第２バンドデータ２０１Ｂと共通の重複領域２０２Ａを含む。第１バンドデータ２０１Ａは、文字の表された文字領域と、写真の表された写真領域の一部とを含む。写真領域は、文字領域の近傍に位置し、文字領域の面積に比べてその面積が小さい。この第１バンドデータ２０１Ａを２値化処理回路１１２で２値化処理すると、写真領域が文字領域として誤って判別される場合がある。図６では、誤って判別された文字領域２０３を示している。写真領域の一部が誤って文字領域に含まれている。

図６（Ｂ）を参照して、第２バンドデータ２０１Ｂは、第１バンドデータ２０１Ａと共通の重複領域２０２Ｂを含む。第２バンドデータ２０１Ｂは、写真の表された写真領域の全てを含む。

図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示した第１および第２バンドデータ２０１Ａ，２０１Ｂに対する処理を例に具体的に説明する。

２値化処理回路１１２は、第１バンドデータ２０１Ａが入力されると、文字領域２０３に含まれる画素の値を「１」とし、他の画素の値を「０」とした文字領域データを出力する。また、領域判別部１５３は、第１バンドデータ２０１Ａが入力されると、全ての画素の値を「０」とした写真領域データおよび図形領域データを出力する。

２値化処理回路１１２は、第２バンドデータ２０１Ｂが入力されると、写真領域は文字領域として判別されず、全ての画素値の値を「０」とした文字領域データを出力する。領域判別部１５３は、第２バンドデータ２０１Ｂが入力されると、写真領域２０４に含まれる画素の値を「１」、他の画素の値を「０」とした写真領域データと、全ての画素の値を「０」とした図形領域データを出力する。

誤判別判定部１６１では、第１バンドデータ２０１Ａの重複領域２０２Ａと、第２バンドデータ２０１Ｂの重複領域２０２Ｂとで、第１文字領域データおよび第２写真領域データとを比較して、文字領域２０３と写真領域２０４とが重複する領域を誤判別領域として抽出する。そして、誤判別判定部１６１は、誤判別領域を含む文字領域２０３を第１領域として第１文字領域データから抽出し、誤判別領域を含む写真領域２０４を第２領域として第２写真領域データから抽出する。

第１特徴量算出部１６３は、第１バンドデータ２０１Ａの文字領域２０３に含まれる画素の値から特徴量を算出する。第２特徴量算出部１６５は、第２バンドデータ２０１Ｂの写真領域２０４に含まれる画素の値から特徴量を算出する。

ここで、特徴量について説明する。特徴量Ｆは、領域に含まれる画素の値から算出される。特徴量は、領域に含まれる画素の輝度値のヒストグラムさから求められる。このため、文字、写真および図形の別を１つの特徴量で判別することができる。ヒストグラムの幅をｎ、輝度値ｉの画素の度数をｈ［ｉ］とすると、特徴量Ｆは次式（１）で求められる。

この特徴量は、ヒストグラムの頂点の数が大きいほど小さな値となる。画像の性質として、写真領域は、ヒストグラムでなだらかな勾配を有するため、ピーク値の数が少ない。文字領域は、ヒストグラムで１つのピーク値を持つ。図形領域は、ピーク値が複数存在する。このため、２つのしきい値を設けて特徴量から、文字、図形および写真の属性を判定することができる。特徴量は、ピーク値ｃｈ１の割合の逆数である。このため、特徴量は、写真属性の領域、文字属性の領域、図形属性の領域の順に小さな値となる。

ここで、第１特徴量算出部１６３により算出される、第１バンドデータ２０１Ａの文字領域２０３の特徴量をＦ１、第２特徴量算出部１６５により算出される、第２バンドデータ２０１Ｂの写真領域２０４の特徴量をＦ２とする。

属性決定部１６７は、この特徴量Ｆ１，Ｆ２と、第１重付係数Ｃｏｅｆ（属性）と、第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔ（属性，重複幅）とに基づき、式（２）を用いて評価値Ｅを求める。第１重付係数Ｃｏｅｆ（属性）は、領域の属性に応じて予め定められた係数である。第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔ（属性，重複幅）は、領域の属性および重複領域の幅（ライン数）に応じて予め定められた係数である。

Ｅ＝Ｆ１×Ｃｏｅｆ（文字）×Ｗｅｉｇｈｔ（文字，小）＋Ｆ２×Ｃｏｅｆ（写真）×Ｗｅｉｇｈｔ（写真，小） … （２）
属性決定部１６７は、評価値Ｅが予め定められたしきい値Ｔよりも大きい場合に、写真属性に決定し、しきい値Ｔ以下の場合に文字属性として判定する。ここでは、文字属性の文字領域２０３と、写真属性の写真領域２０４を例に説明したが、他の属性の領域の組合せでも、同様に式（１）を用いて特徴量Ｆを求め、その特徴量から式（２）を用いて評価値Ｅを求め、しきい値Ｔと比較することにより属性を決定することができる。この際、評価値Ｅが大きいほど、写真属性、図形属性、文字属性の順に属性を決定すればよい。即ち、写真属性の領域と図形属性の領域との組合せにあっては、評価値Ｅがしきい値Ｔより大きい場合に写真属性に決定し、評価値Ｅがしきい値Ｔより小さい場合に写真属性に決定する。図形属性の領域と文字属性の領域との組合せにあっては、評価値Ｅがしきい値Ｔより大きい場合に図形属性に決定し、評価値Ｅがしきい値Ｔより小さい場合に文字属性に決定する。

（１）属性決定部１６７で、写真属性に決定された場合。

第１バンドデータの第１領域（文字領域）の属性が、属性決定部１６７で決定された属性と異なる。この場合には、第１補正部１６９Ａは、第１文字領域データの第１領域に含まれる画素の値をすべて「０」に置換え、第１写真領域データの第１領域に含まれる画素の値をすべて「１」に置換える。第２補正部１６９Ｂは、何もしない。

（２）属性決定部１６７で、文字属性に決定された場合。

第２バンドデータの第２領域（写真領域）の属性が、属性決定部１６７で決定された属性と異なる。この場合には、第１補正部１６９Ａは何もすることなく、第２補正部１６９Ｂは、第２写真領域データの第２領域に含まれる画素の値をすべて「０」に置換える。

図７は、第１重付係数テーブルの一例を示す図である。第１重付係数テーブルは、プログラムとともにフラッシュＲＯＭ１２６から読み出されてＲＡＭ１０７に記憶されており、必要なタイミングでＣＰＵ１０１に読出される。図７を参照して、第１重付係数テーブルは、属性ごとに第１重付係数Ｃｏｅｆを定義する。換言すれば、第１重付係数Ｃｏｅｆは、属性に応じて異なる値とされる。図では、第１重付係数Ｃｏｅｆは、写真属性に対して値が「１０」が定義され、図形属性に対して値が「１」が定義され、文字属性に対して値が「２」が定義される。第１重付係数Ｃｏｅｆは、写真属性に対応する値がもっとも大きく、次に文字属性に対応する値が大きく、図形属性に対応する値が最も小さい。写真属性の領域は、分割される領域が小さくなると属性を判定する精度が低くなる。このため、属性が写真の属性には大きな値の重付係数が定義される。

図８は、第２重付係数テーブルの一例を示す図である。第２重付係数テーブルは、プログラムとともにフラッシュＲＯＭ１２６から読み出されてＲＡＭ１０７に記憶されており、必要なタイミングでＣＰＵ１０１に読出される。図８を参照して、第２重付係数テーブルは、属性ごとおよび重ね幅ごとに第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔを定義する。換言すれば、第１重付係数Ｃｏｅｆは、属性および重ね幅に応じて定まる値とされる。重ね幅は、重複領域の幅（ライン数）である。図では、重ね幅が小さい場合に、第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔは、写真属性、図形属性、文字属性すべてに同じ値「１」が定義される。重ね幅が大きい場合に、第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔは、写真属性に値「０．２」が定義され、図形属性に値「１」が定義され、文字属性に値「０．２」が定義される。

重ね幅が小さい値に固定されている場合、第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔは、属性に関わらず一定の値「１」とされる。このため、評価値は、特徴量と属性によって定まる第１重付係数とから定められることを意味する。重ね幅が小さいライン数は、例えば、数ラインから２０ラインであり、重ね幅が大きいライン数は、重ね幅が小さいライン数よりもおおきければよく、例えば、２０ライン以上である。

重ね幅が大きいほど隣接する２つのバンドデータ、ここでは第１バンドデータおよび第２バンドデータに分割される領域がそれぞれのバンドデータに多く含まれる確率が高い。このため、重ね幅が大きい場合は、重ね幅が小さい場合に比較して領域の属性を高い確率で正しく判定することができる。ここでは、写真属性および文字属性の第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔを、重ね幅が小さい場合に値「１」を定義し、重ね幅が大きい場合に値「０．２」を定義し、重ね幅が大きいほど第２重付係数Ｗｅｉｇｈｔを小さな値としている。

ここでは、重ね幅が大きい場合と、小さい場合とで予め定められた固定の第２重付係数としたが、第２重付係数を重ね幅と領域の幅とに応じて定まる値としてもよい。

（１）領域の幅が重ね幅よりも小さい場合、第２重付係数を「２」とする。

（２）領域の幅Ａｈが重ね幅Ｂｈ以上で重ね幅Ｂｈの１０倍よりも小さい場合、第２重付係数を次式に基づき定める。

Ａｈ／Ｂｈ＋１
（３）領域の幅が重ね幅の１０倍を超える場合、第２重付係数を「１」とする。

重ね幅が小さいほど隣接する２つのバンドデータ、ここでは第１バンドデータおよび第２バンドデータに分割される領域がそれぞれのバンドデータに小さな領域として含まれる確率が高くなる。このため、重ね幅が小さいほど、第２重付係数を大きくする。これにより、分割される領域が小さい場合であっても、それの特徴量を評価値Ｅに大きく影響させることができる。このため、写真属性と判定されやすくなる。

写真属性の領域は、分割されて領域が小さくなると写真属性と判定されにくくなる。写真の領域が文字属性と誤って判定された場合には、写真の領域が２値化されてしまい、画質が大きく低下する。このため、重複領域の幅が小さい場合でも写真の領域が写真属性と判定されやすくすることで、圧縮後の画質が劣化するのを防止することができる。文字の領域が誤って写真属性と判定されても、写真領域を２値化するよりは画質の劣化が少ない。

図９は、本実施の形態におけるＭＦＰ１のＣＰＵ１０１で実行される画像処理の流れを示すフローチャートである。図９を参照して、まず、画像データが取得される（ステップＳ０１）。取得された画像データは、ＲＡＭ１０７に一時的に記憶される。

そして、画像データをバンドデータに分割する（ステップＳ０２）。バンドデータは、隣接するバンドデータが所定の重複領域を有する。バンドデータのサイズは、予め定めておいてもよいし、２値化処理回路１１２で処理可能なデータ量に応じて定まるようにしても良い。分割されたバンドデータは、それを識別するために番号が付されてＲＡＭ１０７に記憶される。番号は、分割された順に、隣接するバンドデータで連続する番号が付される。

そして、分割されたバンドデータの総数がカウントされ（ステップＳ０３）、変数Ｉに「０」が設定される（ステップＳ０４）。変数Ｉは、バンドデータを特定するための変数である。ここでは、Ｉ番目のバンドデータをバンドデータ（Ｉ）で示す。

ＲＡＭ１０７からバンドデータ（Ｉ）が読出される（ステップＳ０５）。そして、２値化処理回路１１２から入力されるバンドデータ（Ｉ）に対応する文字領域データ（Ｉ）をＲＡＭ１０７に記憶する（ステップＳ０６）。なお、２値化処理回路１１２を設けることなく、２値化処理をＣＰＵ１０１で実行するようにしてもよい。この場合には、ＣＰＵ１０１は、バンドデータ（Ｉ）から文字領域を抽出し、バンドデータの文字領域に含まれる画素の値を「１」とし、他の領域に含まれる画素の値を「０」とした文字領域データ（Ｉ）を生成し、ＲＡＭ１０７に記憶する。

次に、バンドデータ（Ｉ）から写真領域を抽出し、バンドデータの写真領域に含まれる画素の値を「１」とし、他の領域に含まれる画素の値を「０」とした写真領域データ（Ｉ）を生成し、ＲＡＭ１０７に記憶する（ステップＳ０７）。さらに、バンドデータ（Ｉ）から図形領域を抽出し、バンドデータの図形領域に含まれる画素の値を「１」とし、他の領域に含まれる画素の値を「０」とした図形領域データ（Ｉ）を生成し、ＲＡＭ１０７に記憶する（ステップＳ０８）。

ステップＳ０９では、変数Ｉが０より大きいか否かが判断され、大きい場合にはステップＳ１０に進み、そうでない場合にはステップＳ１９に進む。ステップＳ１９では、変数Ｉに１が加算されて、ステップＳ０５に進む。変数Ｉが０の場合には、ステップＳ１９に進むが、１以上の場合にはステップＳ１０に進む。本実施の形態におけるＭＦＰ１では、２つのバンドデータの重複領域を比較するため、変数Ｉが「１」以上であれば、少なくとも２つのバンドデータの文字領域データ、写真領域データ、図形領域データがＲＡＭ１０７に記憶されている。このため、変数Ｉが「１」以上の場合に、２つのバンドデータの重複領域を比較するステップＳ１０以降の処理が実行可能となる。

ステップＳ１０では、バンドデータ（Ｉ）とそれに隣接する一つ前にＲＡＭ１０７に記憶されたバンドデータ（Ｉ−１）との重複領域（Ｉ）を特定する。そして、ステップＳ１１において、バンドデータ（Ｉ）の重複領域（Ｉ）とバンドデータ（Ｉ−１）の重複領域（Ｉ）とを比較し、異なる属性と判定された画素で構成される誤判別領域を含む第１領域と第２領域がそれぞれ抽出されたか否かが判断される。抽出された場合にはステップＳ１２へ進み、抽出されなかった場合にはステップＳ１７に進む。異なる属性と判定された画素で構成される誤判別領域が存在しない場合には、バンドデータ（Ｉ−１）における属性判別結果とバンドデータ（Ｉ−１）における属性判別結果とが、重複領域において一致している場合である。この場合には、属性を変更する必要はない。なお、第１領域は、バンドデータ（Ｉ−１）における位置とサイズを示す情報である。第２領域は、バンドデータ（Ｉ）における位置とサイズを示す情報である。

ステップＳ１０で抽出される第１領域および第２領域は次の領域である。

（１） バンドデータ（Ｉ−１）の誤判別領域が文字属性の場合は、文字領域データ（Ｉ−１）から誤判別領域を含む文字領域が第１領域として抽出される。文字領域は、文字領域データ（Ｉ−１）で画素値を「１」とする画素に外接する矩形の領域である。バンドデータ（Ｉ−１）の誤判別領域が写真属性の場合は、写真領域データ（Ｉ−１）から誤判別領域を含む写真領域が第１領域として抽出される。写真領域は、写真領域データ（Ｉ−１）で画素値を「１」とする画素に外接する矩形の領域である。バンドデータ（Ｉ−１）の誤判別領域が図形属性の場合は、図形領域データ（Ｉ−１）から誤判別領域を含む図形領域が第１領域として抽出される。図形領域は、図形領域データ（Ｉ−１）で画素値を「１」とする画素に外接する矩形の領域である。

（２） バンドデータ（Ｉ）の誤判別領域が文字属性の場合は、文字領域データ（Ｉ）から誤判別領域を含む文字領域が第２領域として抽出される。文字領域は、文字領域データ（Ｉ）で画素値を「１」とする画素に外接する矩形の領域である。バンドデータ（Ｉ−１）の誤判別領域が写真属性の場合は、写真領域データ（Ｉ）から誤判別領域を含む写真領域が第２領域として抽出される。写真領域は、写真領域データ（Ｉ）で画素値を「１」とする画素に外接する矩形の領域である。バンドデータ（Ｉ−１）の誤判別領域が図形属性の場合は、図形領域データ（Ｉ）から誤判別領域を含む図形領域が第２領域として抽出される。図形領域は、図形領域データ（Ｉ）で画素値を「１」とする画素に外接する矩形の領域である。

ステップＳ１２では、第１重付係数が取得される。第１領域および第２領域それぞれに対する第１重付係数が取得される。図７に示したように、第１重付係数は、属性に応じて定められる値だからである。

次のステップＳ１３では、第２重付係数が取得される。第１領域および第２領域それぞれに対する第２重付係数が取得される。図８に示したように、第２重付係数は、属性に応じて定められる値だからである。

そして、第１領域と第２領域の特徴量Ｆ１、Ｆ２が式（２）を用いて算出される（ステップＳ１４）。そして、式（２）を用いて算出された評価値Ｅとしきい値Ｔとから属性が決定される（ステップＳ１５）。

次のステップＳ１６では、ステップＳ１１において第１領域および第２領域の組が複数抽出された場合に、次に処理対象とするべき組があるか否かが判断される。そのような組が存在する場合にはステップＳ１２へ戻り、存在しなくなるまでステップＳ１２から１５の処理が繰り返し実行される。

そして、バンドデータ（Ｉ−１）の第１領域とバンドデータ（Ｉ）の第２領域とのうち、ステップＳ１５で決定された属性と異なる属性の領域の属性を、ステップＳ１５で決定された属性に補正し、属性を統合する（ステップＳ１７）。属性の統合は、ＲＡＭ１０７に記憶されている合成領域データに、文字領域データ（Ｉ）、写真領域データ（Ｉ）および図形領域データ（Ｉ）を追加することにより行なわれる。変数Ｉが「１」の場合は、合成領域データがＲＡＭ１０７に記憶されていない。この場合には、文字領域データ（Ｉ−１）、写真領域データ（Ｉ−１）、図形領域データ（Ｉ−１）、文字領域データ（Ｉ）、写真領域データ（Ｉ）および図形領域データ（Ｉ）を統合した合成領域データが生成されて、ＲＡＭ１０７に記憶される。合成領域データは、たとえば、文字領域に含まれる画素の値を「１」とし、写真領域に含まれる画素の値を「２」とし、図形領域に含まれる画素の値を「３」としたデータである。

次のステップＳ１８では、変数Ｉが分割数Ｎ（バンドデータ数）より小さいか否かが判断され、真の場合にはステップＳ１９へ進み、偽の場合にはステップＳ２０に進む。

ステップＳ２０では圧縮処理が実行される。

図１０は、図９のステップＳ２０で実行される圧縮処理の流れを示すフローチャートである。圧縮処理では、まず、合成領域データから領域を抽出する（ステップＳ２１）。ここで抽出する領域は、文字属性、写真属性および図形属性の領域である。合成領域データが複数の領域を含む場合には、いずれか１つが抽出される。抽出する順は任意である。上述したように、圧縮処理は、属性に応じた圧縮方式が選択される。このため、抽出された領域の属性に応じた圧縮方式により定まる圧縮パラメータが取得される（ステップＳ２２）。圧縮パラメータは、ＲＯＭ１０５に予め記憶されている。また、フラッシュＲＯＭ１２６から読み出すようにしてもよいし、操作パネル１２２からユーザが入力するようにしてもよい。

そして、画像データのうちステップＳ２１で抽出された領域が、その領域の属性に対応する圧縮方式で圧縮処理される（ステップＳ２３）。圧縮する際に必要とされる圧縮パラメータは、ステップＳ２２で取得された圧縮パラメータが用いられる。これにより、画像データのうちステップＳ２１で抽出された領域ごとに圧縮した圧縮データが生成される。

そして、次に圧縮処理の対象とするべき領域が合成領域データに存在するか否かが判断され（ステップＳ２４）、存在する場合にはステップＳ２１に戻り、存在しない場合にはステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５では、領域ごとに圧縮された圧縮データを、１つの圧縮データにまとめたファイルを生成する。生成されるファイルは、領域ごとに圧縮されたデータの圧縮方式と画像データ中の位置情報とを含む。

そして、圧縮データが出力される（ステップＳ２６）。出力は、ハードディスクユニット１１９へ記憶する処理であってもよいし、ネットワークＩＦ１２３よりネットワークを介して他のコンピュータに送信する処理であってもよい。

なお、本実施の形態におけるＭＦＰ１では、判別する属性を、文字、写真、図形としたが、これに限らず別の属性を判別するようにしてもよい。

以上説明したように本実施の形態におけるＭＦＰ１は、隣接する２つのバンドデータを互いに共通する重複領域を有するように画像データを分割して属性領域を抽出するので、少ないメモリ容量で処理することができる。また、重複領域で重複している属性領域が、２つのバンドデータで異なる属性として判別されたことを検出することができる。

また、重複領域に２つのバンドデータで異なる属性として判別された誤判別領域がある場合、誤判別領域を含む第１領域および第２領域それぞれの特徴量に基づき、第１の領域の属性と第２の領域の属性とのいずれか１つに決定するので、第１領域および第２領域の属性を同じにすることができる。

なお、本実施の形態では、ＭＦＰ１について説明したが、図９および図１０に示した処理をコンピュータに実行させるための画像処理方法または画像処理プログラムとして発明を捉えることができるのは言うまでもない。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明の実施の形態の１つにおけるＭＦＰの概略構成を示す模式的断面図である。 本実施の形態におけるＭＦＰの回路構成を示すブロック図である。 本実施の形態におけるＣＰＵの機能を示す機能ブロック図である。 バンドデータの一例を示す図である。 合成領域データ生成部の詳細な構成を示すブロック図である。 バンドデータを示す別の図である。 第１重付係数テーブルの一例を示す図である。 第２重付係数テーブルの一例を示す図である。 本実施の形態におけるＭＦＰのＣＰＵで実行される画像処理の流れを示すフローチャートである。 図９のステップＳ２０で実行される圧縮処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１ ＭＦＰ、１１２ ２値化処理回路、１２２ 操作パネル、１５１ 画像分割部、１５３ 領域判別部、１５４ 領域抽出部、１５５ 合成領域データ生成部、１５７ 圧縮部、１５９ 文字データ合成部、１６１ 誤判別判定部、１６３ 第１特徴量算出部、１６５ 第２特徴量算出部、１６７ 属性決定部、１６９Ａ，１６９Ｂ 補正部、１７１ 合成部。

Claims (8)

1. 画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割する分割手段と、
   前記複数のバンドデータそれぞれから複数種類の属性別に領域を抽出する領域判別手段と、
   前記複数のバンドデータは、前記重複領域を有する第１バンドデータおよび第２バンドデータとを含み、前記第１バンドデータから抽出された前記領域のうちから第１領域を抽出し、前記第２バンドデータから抽出された前記領域のうちから第２領域を抽出する領域抽出手段と、
   前記第１領域と前記第２領域とは、前記重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なり、
   抽出された前記第１領域の特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、
   抽出された前記第２領域の特徴量を算出する第２特徴量算出手段と、
   前記第１領域の特徴量と前記第２領域の特徴量とに基づき、前記第１領域の属性と前記第２領域の属性とのいずれか１つに決定する属性決定手段と、
   前記第１領域の属性と前記第２領域の属性のうち前記決定された属性と異なる属性を前記決定された属性に変更する補正手段とを備えた、画像処理装置。
2. 前記第１特徴量算出手段は、前記画像データの前記第１領域に含まれる画素の画素値に基づいてヒストグラムを生成する第１生成手段を含み、生成された前記ヒストグラムのピーク値の数に基づいて前記第１特徴量を算出し、
   前記第２特徴量算出手段は、前記画像データの前記第２領域に含まれる画素の画素値に基づいてヒストグラムを生成する第２生成手段を含み、生成された前記ヒストグラムのピーク値の数に基づいて前記第２特徴量を算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記属性決定手段は、前記第１領域の特徴量と前記第２領域の特徴量それぞれに、属性に応じて予め定められた第１重付係数を乗じた値を比較する比較手段を含む、請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記比較手段は、前記第１領域の特徴量と前記第２領域の特徴量それぞれに、属性ごとに前記重複領域の幅に応じて予め定められた第２重付係数をさらに乗じた値を比較する、請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記属性決定手段は、前記第１領域と該第１領域が前記重複領域に含まれる領域との比率に応じて第３重付係数を決定する第３重付係数決定手段と、
   前記第２領域と該第２領域が前記重複領域に含まれる領域との比率に応じて第４重付係数を決定する第４重付係数決定手段とをさらに含み、
   前記比較手段は、前記第１領域の特徴量に、前記第３重付係数をさらに乗じた値と、前記２領域の特徴量に前記第４重付係数をさらに乗じた値とを比較する、請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記属性別に抽出された領域が入力され、入力された前記領域のうち前記重複領域で重複し、属性が同じ２つの領域を統合する統合手段と、
   前記統合手段により統合された領域および前記統合手段により統合されなかった領域ごとに、属性に対応して予め定められた圧縮方式で前記画像データを圧縮符号化する圧縮手段をさらに備えた、請求項１に記載の画像処理装置。
7. 画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割するステップと、
   前記複数のバンドデータそれぞれから複数種類の属性別に領域を抽出するステップと、
   前記複数のバンドデータは、前記重複領域を有する第１バンドデータおよび第２バンドデータとを含み、前記第１バンドデータから抽出された前記領域のうちから第１領域を抽出し、前記第２バンドデータから抽出された前記領域のうちから第２領域を抽出するステップと、
   前記第１領域と前記第２領域とは、前記重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なり、
   抽出された前記第１領域の特徴量を算出するステップと、
   抽出された前記第２領域の特徴量を算出するステップと、
   前記第１領域の特徴量と前記第２領域の特徴量とに基づき、前記第１領域の属性と前記第２領域の属性とのいずれか１つに決定するステップと、
   前記第１領域の属性と前記第２領域の属性のうち前記決定された属性と異なる属性を前記決定された属性に変更するステップとを含む、画像処理方法。
8. 画像データを隣接するバンドデータが互いに重なる重複領域を有する複数のバンドデータに分割するステップと、
   前記複数のバンドデータそれぞれから複数種類の属性別に領域を抽出する領域判別手段と、
   前記複数のバンドデータは、前記重複領域を有する第１バンドデータおよび第２バンドデータとを含み、前記第１バンドデータから抽出された前記領域のうちから第１領域を抽出し、前記第２バンドデータから抽出された前記領域のうちから第２領域を抽出するステップと、
   前記第１領域と前記第２領域とは、前記重複領域で少なくとも一部が重複し、かつ、互いに属性が異なり、
   抽出された前記第１領域の特徴量を算出するステップと、
   抽出された前記第２領域の特徴量を算出するステップと、
   前記第１領域の特徴量と前記第２領域の特徴量とに基づき、前記第１領域の属性と前記第２領域の属性とのいずれか１つに決定するステップと、
   前記第１領域の属性と前記第２領域の属性のうち前記決定された属性と異なる属性を前記決定された属性に変更するステップとをコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。

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