JP2007336000A - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】文字領域か否かをより精確に判別して画像ファイルを圧縮する画像処理装置を提供する。
【解決手段】矩形領域のサイズが小さければ（Ｓ５０４：ＹＥＳ）、テキスト領域とする（Ｓ５１１）。下地率が６６％以上であって（Ｓ５０６：ＹＥＳ）、ラベリング率が６７％未満で、かつ、周辺長率が５０％以上ならば（Ｓ５１３：ＹＥＳ）、大文字領域とする（Ｓ５１５）。さもなければ（Ｓ５１３：ＮＯ）、下地領域とする（Ｓ５１４）。直線数が１０本以上か（Ｓ５０８：ＹＥＳ）、４本以上かつラベリング率が１２％以下であって（Ｓ５０９：ＹＥＳ）、エッジ率が５％以上ならば（Ｓ５１７：ＹＥＳ）、表領域とする（Ｓ５１９）。さもなければ（Ｓ５１６：ＮＯ）、グラフ領域とする（Ｓ５１８）。直線数が４本未満か、ラベリング率が１２％よりも大きければ（Ｓ５０９：ＮＯ）、写真領域とする（Ｓ５１０）。
【選択図】図５

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関し、特に、文字の判読性を維持しつつ画像ファイルを圧縮する技術に関する。

近年、様々な分野において文書の電子ファイル化が進み、電子化された文書は電子メールに添付して送受信される。また、カラースキャナの普及に伴って、カラー文書の電子ファイル化が盛んに行なわれている。
さて、カラー文書を電子化する場合、例えば、Ａ４サイズのフルカラー原稿を解像度３００ｄｐｉでスキャンすると電子ファイルの容量が２５ＭＢ程度にもなる。このため、カラー文書の電子ファイル（以下、「画像ファイル」という。）は圧縮してから電子メールに添付するのが通常である。

画像ファイルを圧縮する際、圧縮率を上げると文字が読み辛くなり、文字が読める程度に留めると容量をあまり小さくすることができない。このため、文字領域と文字以外の領域とで圧縮方法を変える高圧縮ＰＤＦ（Compact Portable Document Format）技術が開発されている（特許文献１〜６を参照）。
すなわち、画像ファイルを参照して、先ず、文字領域と文字以外の領域とに判別する。そして、文字領域は高い解像度を維持しつつ２値化し、同じ色の文字に係る文字領域を統合し、可逆圧縮を施すことによって、文字の読み易さを確保する。一方、文字以外の領域は解像度を下げると共に非可逆圧縮を施して、高い圧縮率を達成する。
特開２００２−２４５４０５号公報 特開２００５−０９４７９６号公報 特開２００２−３７３３４１号公報 特開２００３−０３０５８４号公報 特開２００５−２３６８００号公報 特開２００５−２５２３２１号公報

しかしながら、カラースキャナで電子ファイル化される原稿には、ワープロ文書や表といった一般的なオフィス文書に限らず、雑誌やカタログ等、イラストや写真を多く含む原稿までもが含まれる。また、使われる文字の大きさや色も多様極まりない。
これに対して、従来技術においては、画像データを構成する各画素を連結させ、連結した矩形領域についてラベリング処理を行ってオブジェクトを特定し、この特定されたオブジェクトの大きさがある一定値以下のものを文字領域と判定している。

これは、処理が簡単で負荷が小さいからであるが、このような判定処理だけでは、上述のような多様な原稿に対しては文字であるにも関わらず文字以外の領域であると誤判定されて当該領域に対して非可逆圧縮がかけられてしまい、展開後に文字の判読性が低下してしまうという問題がある。
特に、表や図の中に文字が書かれている場合には、誤判別が発生し易く、判読性の低下が著しい。

本発明は、上述のような問題に鑑みて為されたものであって、画像ファイルを圧縮する際に文字領域か否かによって異なる圧縮方式を適用する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムであって、より精度良く領域判別を行なう画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理装置であって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定手段と、領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定手段と、領域が文字を含むかを判定する文字判定手段と、を備え、領域毎に、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または下地判定手段にて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたら、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、大きな文字が含まれているために領域サイズが大きくなり、従来は非可逆圧縮される領域についても、文字判定を行って可逆圧縮することができるので、大きな文字であっても展開後に判読し易くすることができる。
また、本発明に係る画像処理装置は、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理装置であって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定手段と、領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定手段と、領域が文字を含むかを判定する文字判定手段と、を備え、領域毎に、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または直線判定手段にて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、表やグラフといった垂直方向や水平方向の直線を多く含むために領域サイズが大きくなり、従来は非可逆圧縮される領域についても、文字判定を行って可逆圧縮することができるので、表やグラフに含まれる文字についても展開後に判読し易くすることができる。
また、本発明に係る画像処理装置は、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理装置であって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定手段と、領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定手段と、領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定手段と、領域が文字を含むかを判定する文字判定手段と、を備え、領域毎に、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されたか、下地判定手段にて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたか、または直線判定手段にて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、大きな文字と表やグラフに含まれる文字の双方について展開後の可読性を向上させることができる。
この場合において、下地判定手段は、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されなかった領域について判定を行い、直線判定手段は、下地判定手段にて略同色の画素が所定以上含まれていると判定されなかった領域について判定を行なえば、判定に要する処理負荷が軽い順に領域の属性を判定するので、全体として処理負荷を軽減することができる。

また、本発明に係る画像処理装置は、略同色の画素が所定割合以上含まれていても、オブジェクトの画素が所定割合以上含まれているか、または、オブジェクト以外の画素に隣接するオブジェクトの画素が所定割合以下しか含まれていない場合には、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定しないことを特徴とする。
このようにすれば、略同色の画素が所定割合以上含まれている場合であっても、その領域が下地のみである場合を除外して文字の有無を判定するので、文字判定に伴う処理負荷を軽減することができる。

また、本発明に係る画像処理装置は、文字が含まれている領域は可逆圧縮し、文字が含まれていない領域は非可逆圧縮することを特徴とする。
このようにすれば、文字を含む領域については展開後の可読性を向上させることができ、かつ、文字を含まない領域については圧縮率を高めることができる。
この場合において、文字が含まれている領域はＭＭＲ方式にて圧縮し、文字が含まれていない領域はＪＰＥＧ方式にて圧縮すれば好適である。

また、本発明に係る画像処理装置は、領域は矩形領域であることを特徴とする。このようにすれば、処理負荷を低減して、処理速度を向上させることができる。
本発明に係る画像処理方法は、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理方法であって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、大きな文字が含まれているために領域サイズが大きくなり、従来は非可逆圧縮される領域についても、文字判定を行って可逆圧縮することができるので、大きな文字であっても展開後に判読し易くすることができる。
また、本発明に係る画像処理方法は、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理方法であって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、表やグラフといった垂直方向や水平方向の直線を多く含むために領域サイズが大きくなり、従来は非可逆圧縮される領域についても、文字判定を行って可逆圧縮することができるので、表やグラフに含まれる文字についても展開後に判読し易くすることができる。
また、本発明に係る画像処理方法は、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理方法であって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、大きな文字と表やグラフに含まれる文字の双方について展開後の可読性を向上させることができる。
この場合において、下地判定ステップは、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されなかった領域について判定を行い、直線判定ステップは、下地判定ステップにて略同色の画素が所定以上含まれていると判定されなかった領域について判定を行なえば、判定に要する処理負荷が軽い順に領域の属性を判定するので、全体として処理負荷を軽減することができる。

また、本発明に係る画像処理方法は、略同色の画素が所定割合以上含まれていても、オブジェクトの画素が所定割合以上含まれているか、または、オブジェクト以外の画素に隣接するオブジェクトの画素が所定割合以下しか含まれていない場合には、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定しないことを特徴とする。
このようにすれば、略同色の画素が所定割合以上含まれている場合であっても、その領域が下地のみである場合を除外して文字の有無を判定するので、文字判定に伴う処理負荷を軽減することができる。

また、本発明に係る画像処理方法は、文字が含まれている領域は可逆圧縮し、文字が含まれていない領域は非可逆圧縮することを特徴とする。
このようにすれば、文字を含む領域については展開後の可読性を向上させることができ、かつ、文字を含まない領域については圧縮率を高めることができる。
本発明に係る画像処理プログラムは、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域をコンピュータに画像圧縮させる画像処理プログラムであって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、大きな文字が含まれているために領域サイズが大きくなり、従来は非可逆圧縮される領域についても、文字判定を行って可逆圧縮することができるので、大きな文字であっても展開後に判読し易くすることができる。
また、本発明に係る画像処理プログラムは、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域をコンピュータに画像圧縮させる画像処理プログラムであって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、表やグラフといった垂直方向や水平方向の直線を多く含むために領域サイズが大きくなり、従来は非可逆圧縮される領域についても、文字判定を行って可逆圧縮することができるので、表やグラフに含まれる文字についても展開後に判読し易くすることができる。
また、本発明に係る画像処理プログラムは、画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域をコンピュータに画像圧縮させる画像処理プログラムであって、領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定することを特徴とする。

このようにすれば、大きな文字と表やグラフに含まれる文字の双方について展開後の可読性を向上させることができる。
この場合において、下地判定ステップは、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されなかった領域について判定を行い、直線判定ステップは、下地判定ステップにて略同色の画素が所定以上含まれていると判定されなかった領域について判定を行なえば、判定に要する処理負荷が軽い順に領域の属性を判定するので、全体として処理負荷を軽減することができる。

また、本発明に係る画像処理プログラムは、略同色の画素が所定割合以上含まれていても、オブジェクトの画素が所定割合以上含まれているか、または、オブジェクト以外の画素に隣接するオブジェクトの画素が所定割合以下しか含まれていない場合には、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定しないことを特徴とする。
このようにすれば、略同色の画素が所定割合以上含まれている場合であっても、その領域が下地のみである場合を除外して文字の有無を判定するので、文字判定に伴う処理負荷を軽減することができる。

また、本発明に係る画像処理プログラムは、文字が含まれている領域は可逆圧縮し、文字が含まれていない領域は非可逆圧縮することを特徴とする。
このようにすれば、文字を含む領域については展開後の可読性を向上させることができ、かつ、文字を含まない領域については圧縮率を高めることができる。

以下、本発明に係る画像処理装置の実施の形態について、複合機（MFP: Multi- Function Peripheral）を例にとり、図面を参照しながら説明する。
（１） 複合機の構成
先ず、本発明の実施の形態に係る複合機の構成について説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る複合機の外観図である。図１に示されるように、複合機１は画像形成装置１００、画像読取装置１０１、ペーパーフィーダ１０２、フィニッシャ１０３、及びマルチトレイ１０４を備えている。画像読取装置１０１は自動原稿搬送装置にて原稿を自動的に搬送し、フルカラー２４ビット、解像度３００ｄｐｉで読み取る。

因みに、Ａ４サイズの原稿を解像度３００ｄｐｉで読み取ると一辺が略２５００画素、もう一辺が略３５００画素の画像データが得られる。
画像形成装置１００は、ペーパーフィーダ１０２が供給する記録紙に、読み取った画像データに基づいて画像を形成する。また、画像形成装置１００は当該画像データを圧縮してファイルを生成し、電子メールに添付してネットワークを介して接続された外部の装置に送信する。画像を形成した記録紙はフィニッシャ１０３又はマルチトレイ１０４に排出される。

（２） 画像形成装置１００の構成
次に、画像形成装置１００の構成について説明する。
図２は、画像形成装置１００の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示されるように、画像形成装置１００は、入力画像処理回路２０１、記憶部２０２、ＣＰＵ２０３、出力画像処理回路２０４、プリントエンジン２０５、ネットワークインタフェース２０６、モデム２０７、操作パネル２０８及びプログラム記憶部２０９を備えている。

入力画像処理回路２０１は、画像読取装置１０１から画像データを受け付けて、入力画像の色変換、色補正、解像度変換、領域判別等の処理を行う。
記憶部２０２は、入力画像処理回路２０１が処理した画像データを保持する。ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の半導体メモリやハードディスク等の磁気メモリからなる。

プログラム記憶部２０９は、ＣＰＵが実行する各種処理の処理プログラムを記憶する。
ＣＰＵ２０３は、プログラム記憶部２０９に記憶されたプログラムを読み出して、画像形成装置１００全体の制御や操作パネルにおけるキー入力の検出、表示、画像データのファイル形式（ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）、ＰＤＦ、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）、高圧縮ＰＤＦ等）の変更、電子メールの作成等を行なう。

出力画像処理回路２０４は、スクリーン制御やスムージング処理、ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）制御等を行なって出力画像データを生成する。
プリントエンジン２０５は、出力画像データに従って記録紙に画像を形成する。カラー画像ならばイエロー、マゼンタ、シアン及びブラックの４色で、モノクロ画像ならばブラックだけで画像を形成する。

ネットワークインタフェース２０６はネットワークを介して電子メール等を送受信するためのインタフェース装置であり、プロトコル処理等を行う。
モデム２０７は、ＮＣＵ（Network Control Unit）を内蔵し、ファクシミリを送受信する際の変復調処理やプロトコル処理、電話回線とのインタフェース処理等を行う。
操作パネル２０８は、操作キーと表示パネルとを備え、ファクシミリや電子メールの宛先の入力、読み取り条件の選択、画像ファイルのフォーマットの選択、各種処理の開始や中断等、ユーザからの指示入力を受け付ける。

（３） 入力画像処理装置２０１の構成
図３は、入力画像処理装置２０１の主要な機能構成を示すブロック図である。図３に示されるように、入力画像処理装置２０１は前処理部３０１、領域判別部３０２、低解像度化部３０３、非可逆圧縮部３０４、可逆圧縮部３０５及びＰＤＦ化部３０６を備えている。

前処理部３０１は、画像読取装置１０１から受け付けた画像データに画像形式の変換、解像度変換、下地除去等の処理を施す。前処理部３０１が受け付ける画像データのフォーマットは例えば、ＴＩＦＦ、ＪＰＥＧ、ＢＭＰ等である。
領域判別部３０２は、後述のように、前処理部で上記処理を施されたフルカラー２４ビットの画像データにおいて複数の領域を特定し、得られた領域毎に文字が含まれているか否かを判別し、文字を含む領域については文字の代表色を決定する。すなわち、ひとつの領域に含まれる文字は同色として、その色を決定する。

低解像度化部３０３は、領域判別部３０２が背景領域と判別した領域に対して低解像度化処理を施す。
非可逆圧縮部３０４は、低解像度化された背景領域に対して非可逆圧縮処理を施す。非可逆圧縮方式としては、例えば、ＪＰＥＧ方式を用いれば良い。このようにすれば、背景領域を高い圧縮率で圧縮することができる。

可逆圧縮部３０５は、領域判別部３０２が文字領域と判別した領域に対して可逆圧縮処理を施す。可逆圧縮方式としては、例えば、ＭＭＲ（Modified Modified Read）方式を用いれば良い。このようにすれば、圧縮処理に伴って文字領域に含まれる文字が判読し辛くなるのを回避することができる。
ＰＤＦ化部３０６は、非可逆圧縮部３０４と可逆圧縮部３０５とから圧縮された画像データを受け付けてＰＤＦファイルを作成し、出力する。ＰＤＦ化部３０６が出力したＰＤＦファイルは複合機１や他の電子メール端末にて電子メールに添付されて送信される。

（４） 領域判別部３０２の動作
次に、領域判別部３０２の動作について説明する。
図４は、領域判別部３０２の動作を示すフローチャートである。図４に示されるように、領域判別部３０２は先ず１枚の画像データから複数の領域を特定し（領域抽出処理：Ｓ４０１）、得られた領域毎に文字が含まれているか否かを判別し（文字判定処理：Ｓ４０２）、文字を含む領域については文字の代表色を決定する（代表色判定処理：Ｓ４０３）。

（ａ） 領域抽出処理（Ｓ４０１）
次に、領域判別部３０２が実行する領域抽出処理（Ｓ４０１）について詳述する。図５は、領域抽出処理（Ｓ４０１）の詳細を示すフローチャートである。
図５に示されるように、領域判別部３０２は、カラー２４ビットの画像データを明度データ（階調値）に変換する（Ｓ５０１）。すなわち、カラー２４ビットの画像データの明度を算出して８ビットグレースケールの画像データを生成する。これによって、判別精度を向上させると共に、処理負荷を低減することができる。

また、領域判別部３０２は更に平滑化処理を施す。これによって、画像データに含まれる孤立点やごみといったノイズが除去され、領域の誤検出を低減することができる。
次に、領域判別部３０２は、判別すべき矩形領域を特定する矩形領域特定処理を実行する（Ｓ５０２）。そして、特定した矩形領域ごとにラベリング率を求める（Ｓ５０３）。ラベリング率とは矩形領域内の全画素数に対する黒画素数の割合である。

図６は、ラベルを同じくする黒画素とそれらの外接矩形とを例示する図である。外接矩形６０１は黒画素６０２を囲む最小の矩形となっている。すなわち、外接矩形に囲まれた領域がラベルを同じくする黒画素を含む最小の矩形領域である。矩形領域６０１は、全画素数が１５６画素で黒画素数が６１画素なので、ラベリング率は３９％である。
次に、領域判別部３０２はすべての矩形領域について個別に以下のような処理を実行する。すなわち、先ず、矩形領域のサイズが所定のサイズよりも小さいか否かを判定する。本実施の形態においては、矩形領域の幅と高さが何れも２５０ピクセル以下ならば、矩形領域のサイズが小さいと判定して、テキスト領域と判定する（Ｓ５１１）。

矩形領域のサイズが小さくない場合（Ｓ５０４：ＮＯ）、領域判別部３０２は当該矩形領域の下地率を求める（Ｓ５０５）。下地の特徴はラベリング画素がほぼ同じ色からなる点である。
本実施の形態においては、先ず、フルカラー２４ビットの画像データに対して８×８の矩形領域ごとに階調値の平均を求める平滑化処理を行った後に、赤、緑、青の色成分毎に階調値のヒストグラムを求める。そして、最頻値の階調値を中心とする階調値±１６の範囲内の度数（画素数）の合計を色成分毎に求める。

例えば、最頻値の階調値が５０ならば、階調値が３４から６６までの範囲内にある画素の数を求める。そして、下地率として、色成分毎に求めた合計値を足し合わせた値の矩形領域内の全画素数の３倍に対する割合を求める。
このように１／８圧縮してヒストグラムを作成し、そのピークを検出すれば、網点のように鋭いピークが出難いものや単色の線画を除外することができる。

下地率が６６％以上ならば（Ｓ５０６：ＹＥＳ）、当該矩形領域について周辺長率を求める（Ｓ５１２）。ここで、周辺長率とは、当該矩形領域内における黒画素の総数に対する白画素に隣接する黒画素数の割合をいう。
下地と大文字との違いは形状の複雑さにある。このため、大文字は下地よりラベリング率が低く、周辺長率は高い。

図７は、矩形領域を例示する図であって、（ａ）は矩形全体が黒画素で埋め尽くされている場合、（ｂ）は黒画素で文字「Ｚ」が表わされている場合である。何れも、矩形領域内の画素数は１００画素である。
図７（ａ）では、ラベリング率が１００％なので、基準値である６７％以上である、また、矩形領域内の黒画素数が１００画素なのに対して外周画素数は３６画素なので、周辺長率は３６％である。一方、図７（ｂ）では、黒画素数と外周画素数とは等しく３６画素であり、周辺長率は１００％である。

さて、ラベリング率が６７％未満で、かつ、周辺長率が５０％以上ならば（Ｓ５１３：ＹＥＳ）、領域判別部３０２は当該矩形領域を大文字領域と判別する（Ｓ５１５）。また、ラベリング率が６７％以上、または周辺長率が５０％未満ならば（Ｓ５１３：ＮＯ）、下地領域と判別する（Ｓ５１４）。
さて、下地率が６６％未満ならば（Ｓ５０６：ＮＯ）、領域判別部３０２は、領域毎に主走査方向の直線数と副走査方向の直線数との合計を求める直線数計数処理を実行する（Ｓ５０７）。

得られた直線数が１０本以上の場合や（Ｓ５０８：ＹＥＳ）、直線数が４本以上で、かつ、ラベリング率が１２％以下である場合には（Ｓ５０９：ＹＥＳ）、エッジ率を求める（Ｓ５１６）。本実施の形態において、エッジ率とは、矩形領域内における黒画素の総数に対する斜め方向のエッジ画素数の割合をいう。
領域判別部３０２は、エッジ率が５％以上ならば（Ｓ５１７：ＹＥＳ）、表領域と判別する（Ｓ５１９）。また、エッジ率が５％未満ならば（Ｓ５１６：ＮＯ）、グラフ領域と判別する（Ｓ５１８）。

直線数が４本未満、または、ラベリング率が１２％よりも大きければ（Ｓ５０９：ＮＯ）、写真領域と判別して（Ｓ５１０）、判別処理を終了する。
以上のようにして、テキスト領域、大文字領域、グラフ領域及び表領域と判別された矩形領域は、以後、文字領域として処理される。下地領域と写真領域は文字以外の領域として処理される。

このように、矩形領域のサイズが所定のサイズよりも大きいと判定された領域に対しても、さらに下地率や直線数といったパラメータに基づいて文字判定を行なわせるべき領域か否かを判定しているので、文字判定が必要であって文字判定処理の誤判定の可能性が低い領域を抽出することができる。
一方、上記パラメータに基づいて文字判定を行なわせるべき領域、すなわち写真領域と判定された領域に対しては、特に文字判定を行なわせると誤判定する可能性が高く、かつ、誤判定した場合の画質劣化が目立つことから、あえて文字判定自体を行なわせないようにして画質劣化の低減を図ることができる。

（ｂ） 矩形領域特定処理（Ｓ５０２）
次に、矩形領域特定処理（Ｓ５０２）について詳しく説明する。
図８は、矩形領域特定処理（Ｓ５０２）の詳細を示すフローチャートである。図８に示されるように、領域判別部３０２は、先ず、画像データを適当な閾値を用いて２値化する（Ｓ８０１）。

本実施の形態においては、変動閾値による２値化処理を行う。すなわち、５画素×５画素の正方領域毎にその四隅の画素の階調値の最大値から所定値を減算した値を閾値として２値化する。これによって、黒画素と白画素との２色の画素からなる２値画像を得ることができる。
次に、主走査方向と副走査方向とのそれぞれについて黒画素の間隔を計測する（Ｓ８０２）。そして、隣り合う黒画素の間の白画素数が所定の画素数以下である場合には、当該白画素を黒画素に置き換える。これによって、隣り合う黒画素が連結される（Ｓ８０３）。このようにすれば、単語や行等、一連の文字をまとめてひとつの連結領域とすることができる。

次に、黒画素についてラベリング処理を実行する（Ｓ８０４）。すなわち、隣り合う黒画素に同じラベルを割り振る。そして、ラベルを同じくする黒画素毎に外接する矩形を決定する（Ｓ８０５）。この外接矩形が求める矩形領域を示す。
（ｃ） 直線数計数処理（Ｓ５０７）
次に、直線数計数処理（Ｓ５０７）について詳しく説明する。

表やグラフは写真に比べて水平方向や垂直方向にのびる直線を多く含む傾向がある。したがって、かかる直線の数を検出すれば、表やグラフを写真から区別することができる。
直線を検出する方法としては、微分Ｉフィルタ等が知られているが、短い線分も直線として検出し易い一方、長い直線は僅かに傾いても検出できない。また、決まった線幅の直線しか検出できないといった問題があり、本発明の目的に適わない。

このため、直線数計数処理（Ｓ５０７）においては、主走査方向や副走査方向に引き続くライン間で黒画素数の差が大きいことを以って直線が存在すると判定し、直線数を計数する。なお、直線の検出精度を向上させるため、予め傾きを補正する。
図９は、直線数計数処理（Ｓ５０７）の内容を示すフローチャートである。図９に示されるように、先ず、矩形領域毎に黒画素部分の傾きを検出する（Ｓ９０１）。この傾きは、外接矩形の長辺側の三角形状の白画素部分の縦横比から求める。

傾きが０度より大きく１０度以下である場合には（Ｓ９０２：ＹＥＳ）、黒画素部分の傾きを補正する（Ｓ９０３）。図１０は、傾き補正の過程を例示する図であって、（ａ）から（ｃ）の順に処理が進行する。先ず、図１０（ａ）に示されるように、左上と右下に三角形状の白画素部分があり、その斜辺は主走査方向に対して１０度弱傾いている。
先ず、図１０（ｂ）に示されるように、黒画素部分を比例伸張して左上の白画素部分を無くす。図１０（ｃ）に示されるように、同じく黒画素部分を比例伸張して右下の白画素部分を無くす。このようにして、黒画素部分の傾きが補正される。

次に、矩形領域内の水平線の本数を数える（Ｓ９０４）。すなわち、副走査方向に隣り合う幅１画素のライン間で、黒画素数が外接矩形の主走査方向の画素数の１／４以上異なっている場合に、黒画素数が多いラインを１本の水平線と数える。
また、矩形領域内の垂直線の本数を数える（Ｓ９０５）。すなわち、主走査方向に隣り合う幅１画素のライン間で、黒画素数が外接矩形の副走査方向の画素数の１／４以上異なっている場合に、黒画素数が多いラインを１本の垂直線と数える。

そして、水平線の本数と垂直線の本数とを合計して直線数とし（Ｓ９０６）、直線数計数処理を完了する。
（ｄ） エッジ率について
一般的に、表の矩形領域はグラフの矩形領域よりも文字数が多い傾向があるので、この特徴を利用して表領域とグラフ領域とを判別する。本実施の形態においては、エッジ率を求める際には未だ文字部分が確定していないので、白画素の総数に対するエッジ白画素の割合を以ってエッジ率に代える。

図１１は、エッジ率算出処理の内容を示すフローチャートである。図１１に示されるように、エッジ率を算出するに際しては、先ず、白画素数の総数を計数する（Ｓ１１０１）。次に、エッジ白画素を検出する（Ｓ１１０２）。図１２は、斜めエッジを検出するフィルタを例示する図である。図１２に示されるようなフィルタを用いれば、エッジ白画素を検出することができる。

このようにして得られたエッジ白画素数を計数し（Ｓ１１０３）、白画素の総数に対するエッジ白画素数を計算すれば、エッジ率を得ることができる（Ｓ１１０４）。
（ｅ） 文字判定処理（Ｓ４０２）
次に、文字判定処理（Ｓ４０２）について説明する。
図１３は、文字判定処理（Ｓ４０２）の内容を示すフローチャートである。図１３に示されるように、領域判別部３０２は、先ず、文字領域についてカラー２４ビットの画像データを階調化して８ビットグレースケールの画像データを生成し（Ｓ１３０１）、更に平滑化する（Ｓ１３０２）。

なお、文字判定処理（Ｓ４０２）においては、領域判別処理（Ｓ４０１、Ｓ４０１）におけるよりも弱い平滑化を行なうことによって、文字判定の精度を向上させる。一方、領域判別処理（Ｓ４０１）においては、強い平滑化を行なうことによって画像を連結し易くし、処理の高速化を図る。
次に、領域判別部３０２は、エッジを抽出し（Ｓ１３０３）、２値化する（Ｓ１３０４）。このエッジ抽出には、例えば、５×５や３×３のガウシアンフィルタを用いれば良い。本実施の形態においては、８ビットグレースケール画像を用いてエッジを抽出するので、２値画像を用いる場合とは異なり、明度の高い領域にある文字や反転文字を検出することができる。

そして、表や下線による文字の誤判定を低減するために、表や下線といった罫線を除去し（Ｓ１３０５）、文字判定を行なう。この文字判定は、所与の画像が文字であるか否かを判定するものであって、如何なる文字であるかは判定しない。
所与の画像が文字であるか否かは、矩形領域から空白部分を除去して、残った部分の縦横比が妥当な範囲内にあるか否かを判定することによって行えば良い。また、文字判定の対象となる部分の特徴量を抽出して、辞書データと比較することによって判定しても良い。

文字判定によって文字であるとされたら（Ｓ１３０６：ＹＥＳ）、領域判別部３０２はその部分を文字ブロックと判定する（Ｓ１３０７）。さもなければ、文字ブロックでないと判定する（Ｓ１３０８）。
（ｆ） 代表色判定処理（Ｓ４０３）
次に、代表色判定処理（Ｓ４０３）について説明する。

図１４は、代表色判定処理（Ｓ４０３）の内容を示すフローチャートである。図１４に示されるように、領域判別部３０２は、先ず、文字ブロックにおいて網点を除去する（Ｓ１４０１）。このようにすれば、文字背景の網点部分が２値化されてゴミとなるのを防ぐことができる。
次に、文字ブロックごとに階調ヒストグラムを作成し（Ｓ１４０２）、このヒストグラムに基づいて閾値を決定し、文字ブロックを２値化する（Ｓ１４０３）。このようにすれば、文字ブロック内で文字と背景とを分離することができると共に、ファイルサイズを小さくすることができる。

そして、この２値化によって残った部分の文字色を参照し、文字ブロックごとに代表色を１色決定する（Ｓ１４０４）。
また、代表色が近く、距離も近い文字ブロックを統合して、一つの文字ブロックとすれば、文字ブロックの総数を減らしてファイルサイズを小さくすることができる。
図１５は、高圧縮ＰＤＦファイルのデータ構造を例示する図である。図１５に示されるように、高圧縮ＰＤＦファイルはヘッダ、ボディ、相互参照表及びトレーラからなっている。

ヘッダにはＰＤＦ仕様のバージョンが格納され、ボディには文書の内容が格納される。相互参照表にはボディ内におけるオブジェクトの位置が格納されている。トレーラにはＰＤＦファイ内におけるオブジェクトの数や、カタログ辞書のオブジェクト番号が格納される。
ボディには文書の内容として、日付等を含む文書情報や各ページのデータブロック、各ページの子ページ辞書、親ページ辞書及びカタログ辞書が格納されている。カタログ辞書には親ページ辞書の番号が、親ページ辞書には、全体のページ数や子ページ辞書の番号が、また、子ページ辞書にはデータブロックの書式等が格納される。

データブロックは、背景レイヤ、黒の文字レイヤ、赤の文字レイヤ、青の文字レイヤ及びレイヤ情報からなる。背景レイヤにはＪＰＥＧ圧縮されたデータが格納される。色毎の文字レイヤにはそれぞれ２値化された後にＭＭＲ圧縮されたデータが格納される。
レイヤ情報には、各レイヤの位置や、文字レイヤにおける文字の色が格納される。上述ようにして決定した代表色はここに格納される。

高圧縮ＰＤＦは以上のようなデータ構造となっているので、文字ブロックを統合すれば、ページ毎のデータブロックを減らして、ファイルサイズを低減することができる。
（変形例）
以上、本発明を実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明が上述の実施の形態に限定されないのは勿論であり、以下のような変形例を実施することができる。

（１） 上記実施の形態においては、下地率が６６％以上か否かのみで処理を分岐する場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、これに代えて次のようにしても良い。
すなわち、矩形領域が小さい場合に、文字が含まれているとヒストグラムが集中し難くなる傾向が見られる。このため、矩形領域のサイズが小さい場合には、下地率が低くても周辺長率を判定する対象とすれば、領域判別の精度を向上させることができる。

（２） 上記実施の形態においては、専ら複合機１が自ら読み取った原稿の画像データを圧縮する場合について説明したが、本発明がこの構成に限定されないのは言うまでもなく、これに代えて次のようにしても良い。
図１６は、本変形例に係る画像処理システムの構成を示す図である。
図１６に示されるように、画像処理システム１６は、画像処理装置１６０１、画像読取装置１６０２、外部記憶装置１６０３及び画像出力装置１６０４を備え、画像処理装置１６０１、画像読取装置１６０２、外部記憶装置１６０３及び画像出力装置１６０４は互いに通信回線にて接続されている。

画像読取装置１６０２は、原稿画像を１ページ単位で読み取って画像データを生成する。画像読取装置１６０２は、通信回線を介して画像データを画像処理装置に送信する。
画像処理装置１６０１は、画像読取装置１６０２から画像データを受信すると、上述の複合機１と同様にして文字領域を判定し、画像データを圧縮する。画像処理装置１６０１は圧縮した画像データを外部記憶装置１６０３に送信する。画像処理装置１６０１としては、例えば、パーソナルコンピュータを用いれば良い。

外部記憶装置１６０３は、ハードディスクドライブを備え、通信回線を介して画像処理装置１６０１が圧縮した画像データを受信すると、それらをハードディスクドライブに記憶する。
画像出力装置１６０４は、通信回線を介して画像処理装置１６０１から画像データを指定した印刷指示を受信すると、指定された画像データを外部記憶装置１６０３から読み出す。そして、画像出力装置１６０４は、画像データを展開した後、記録紙に印刷する。

このような構成においても、本発明によれば、圧縮した画像データのサイズを抑えつつ、画像出力装置１６０４にて展開する際の処理時間を抑えることができる。
（３） 上記実施の形態においては、専ら複合機１を例にとり、本発明に係る画像処理装置について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、これに代えて次のようにしても良い。

すなわち、本発明は上述のような複合機１や画像処理装置１６０１が実行する画像処理方法であるとしても良いし、コンピュータを画像処理装置１６０１として動作させるための画像処理プログラムであるとしても良い。何れの場合においても、本発明の効果を得ることができる。

本発明に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムは、文字の判読性を維持しつつ画像ファイルを圧縮する装置として有用である。

本発明の実施の形態に係る複合機の外観図である。 本発明の実施の形態に係る画像形成装置１００の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る入力画像処理装置２０１の主要な機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る領域判別部３０２の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る領域判別処理（Ｓ４０１）の詳細を示すフローチャートである。 ラベルを同じくする黒画素とそれらの外接矩形とを例示する図である。 矩形領域を例示する図であって、（ａ）は矩形全体が黒画素で埋め尽くされている場合、（ｂ）は黒画素で文字「Ｚ」が表わされている場合である。 本発明の実施の形態に係る矩形領域特定処理（Ｓ５０２）の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る直線数計数処理（Ｓ５０７）の内容を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る傾き補正の過程を例示する図である。 本発明の実施の形態に係るエッジ率算出処理の内容を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る斜めエッジを検出するフィルタを例示する図である。 本発明の実施の形態に係る文字判定処理（Ｓ４０２）の内容を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る代表色判定処理（Ｓ４０３）の内容を示すフローチャートである。 高圧縮ＰＤＦファイルのデータ構造を例示する図である。 本発明の変形例（２）に係る画像処理システムの構成を示す図である。

符号の説明

１…………複合機
１６………画像処理システム
１００……画像形成装置
１０１……画像読取装置
１０２……ペーパーフィーダ
１０３……フィニッシャ
１０４……マルチトレイ
２０１……入力画像処理回路
２０２……記憶部
２０３……ＣＰＵ
２０４……出力画像処理回路
２０５……プリントエンジン
２０６……ネットワークインタフェース
２０７……モデム
２０８……操作パネル
３０１……前処理部
３０２……領域判別部
３０３……低解像度化部
３０４……非可逆圧縮部
３０５……可逆圧縮部
３０６……ＰＤＦ化部
６０１……外接矩形
６０２……黒画素
１６０１…画像処理装置
１６０２…画像読取装置
１６０３…外部記憶装置
１６０４…画像出力装置

Claims (20)

1. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理装置であって、
   領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定手段と、
   領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定手段と、
   領域が文字を含むかを判定する文字判定手段と、を備え、
   領域毎に、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または下地判定手段にて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたら、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定する
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理装置であって、
   領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定手段と、
   領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定手段と、
   領域が文字を含むかを判定する文字判定手段と、を備え、
   領域毎に、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または直線判定手段にて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定する
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理装置であって、
   領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定手段と、
   領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定手段と、
   領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定手段と、
   領域が文字を含むかを判定する文字判定手段と、を備え、
   領域毎に、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されたか、下地判定手段にて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたか、または直線判定手段にて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定する
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 下地判定手段は、サイズ判定手段にて所定サイズよりも小さいと判定されなかった領域について判定を行い、
   直線判定手段は、下地判定手段にて略同色の画素が所定以上含まれていると判定されなかった領域について判定を行なう
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 略同色の画素が所定割合以上含まれていても、オブジェクトの画素が所定割合以上含まれているか、または、オブジェクト以外の画素に隣接するオブジェクトの画素が所定割合以下しか含まれていない場合には、文字判定手段にて文字が含まれているかを判定しない
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
6. 文字が含まれている領域は可逆圧縮し、
   文字が含まれていない領域は非可逆圧縮する
   ことを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の画像処理装置。
7. 文字が含まれている領域はＭＭＲ方式にて圧縮し、
   文字が含まれていない領域はＪＰＥＧ方式にて圧縮する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 領域は矩形領域である
   ことを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の画像処理装置。
9. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理方法であって、
   領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、
   領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、
   領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、
   領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定する
   ことを特徴とする画像処理方法。
10. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理方法であって、
    領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、
    領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、
    領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、
    領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定する
    ことを特徴とする画像処理方法。
11. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域を画像圧縮する画像処理方法であって、
    領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、
    領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、
    領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、
    領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、
    領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定する
    ことを特徴とする画像処理方法。
12. 下地判定ステップは、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されなかった領域について判定を行い、
    直線判定ステップは、下地判定ステップにて略同色の画素が所定以上含まれていると判定されなかった領域について判定を行なう
    ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
13. 略同色の画素が所定割合以上含まれていても、オブジェクトの画素が所定割合以上含まれているか、または、オブジェクト以外の画素に隣接するオブジェクトの画素が所定割合以下しか含まれていない場合には、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定しない
    ことを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理方法。
14. 文字が含まれている領域は可逆圧縮し、
    文字が含まれていない領域は非可逆圧縮する
    ことを特徴とする請求項９から１１の何れかに記載の画像処理方法。
15. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域をコンピュータに画像圧縮させる画像処理プログラムであって、
    領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、
    領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、
    領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、
    領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定する
    ことを特徴とする画像処理プログラム。
16. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域をコンピュータに画像圧縮させる画像処理プログラムであって、
    領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、
    領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、
    領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、
    領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定する
    ことを特徴とする画像処理プログラム。
17. 画像中の領域に文字が含まれているか否かによって異なる圧縮方法にて当該領域をコンピュータに画像圧縮させる画像処理プログラムであって、
    領域が所定サイズよりも小さいかを判定するサイズ判定ステップと、
    領域が略同色の画素を所定割合以上含むかを判定する下地判定ステップと、
    領域が垂直方向及び水平方向の直線を所定数以上含むかを判定する直線判定ステップと、
    領域が文字を含むかを判定する文字判定ステップと、を含み、
    領域毎に、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されたか、下地判定ステップにて略同色の画素が所定割合以上含まれていると判定されたか、または直線判定ステップにて垂直方向及び水平方向の直線が所定数以上含まれていると判定されたら、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定する
    ことを特徴とする画像処理プログラム。
18. 下地判定ステップは、サイズ判定ステップにて所定サイズよりも小さいと判定されなかった領域について判定を行い、
    直線判定ステップは、下地判定ステップにて略同色の画素が所定以上含まれていると判定されなかった領域について判定を行なう
    ことを特徴とする請求項１７に記載の画像処理プログラム。
19. 略同色の画素が所定割合以上含まれていても、オブジェクトの画素が所定割合以上含まれているか、または、オブジェクト以外の画素に隣接するオブジェクトの画素が所定割合以下しか含まれていない場合には、文字判定ステップにて文字が含まれているかを判定しない
    ことを特徴とする請求項１５または１６に記載の画像処理プログラム。
20. 文字が含まれている領域は可逆圧縮し、
    文字が含まれていない領域は非可逆圧縮する
    ことを特徴とする請求項１５から１７の何れかに記載の画像処理プログラム。

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