JP2010056690A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像データを精度良く分割することにより、分割誤りによる画質の劣化を抑制すること。
【解決手段】画像データを入力する入力部２０１と、入力部２０１で入力した画像データの各画素毎に、属性情報を生成する属性情報生成部２０３と、入力部２０１で入力した画像データを、予め定められたサイズの複数のブロックに分割するブロック分割部２１１と、ブロック分割部２１１で分割した着目ブロック内に出現する色と画素数のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部２１２と、予め定められた条件に基づいて、着目色の領域が有意な領域として決定し、着目色の領域が有意な領域として決定されなかった場合、着目色の領域の色を、着目色の領域が接する他の色の領域における色と同じ色とするため、着目色の領域内の画素の色を他の色に置換する色置換部２１３と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像データから文字や写真等の各要素を抽出する画像処理技術に関する。

画像データから文字や写真等の各要素を抽出する技術として、例えば、特許文献１には、入力画像を複数のブロックに分割し、ブロック単位で色置換を行う技術が開示されている。
国際公開ＷＯ２００６／０６６３２５号公報

ここで、画像を複数のブロックに分割した場合、本来同一の領域であるべき部分が分割後にブロックの境界によって分断されて微小な領域になる場合がある。

しかしながら、特許文献１で開示されている技術では、このような微小領域をノイズと誤判定して除去してしまったり、本来同一の領域であるべき領域を分割してしまったりする。このため、分割精度が悪く、画質の劣化を招いていた。

従って、本発明の目的は、画像データを精度良く分割することにより、分割誤りによる画質の劣化を抑制することにある。

上記課題を解決するため、本発明の画像処理装置は、画像データを入力する入力手段と、前記入力手段で入力した画像データの各画素毎に、属性情報を生成する属性情報生成手段と、前記入力手段で入力した画像データを、予め定められたサイズの複数のブロックに分割する分割手段と、前記分割手段で分割した着目ブロック内に出現する色と画素数のヒストグラムを生成する生成手段と、前記生成手段で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値よりも大きい場合、着目色の領域を有意な領域として決定する第１の決定手段と、前記生成手段で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値以下の場合であって、着目色の領域が着目ブロックの境界に位置し、且つ、前記着目色の領域内の前記境界の画素に対する、前記属性情報生成手段で生成された属性情報が、予め定められた属性を示す場合、前記着目色の領域が有意な領域として決定する第２の決定手段と、前記第１、第２の決定手段のいずれでも、前記着目色の領域が有意な領域として決定されなかった場合、前記着目色の領域の色を、当該着目色の領域が接する他の色の領域における色と同じ色とするため、前記着目色の領域内の画素の色を前記他の色に置換する置換手段と、を備える。

また、本発明の画像処理方法は、画像データを入力する入力工程と、前記入力工程で入力した画像データの各画素毎に、属性情報を生成する属性情報生成工程と、前記入力工程で入力した画像データを、予め定められたサイズの複数のブロックに分割する分割工程と、前記分割工程で分割した着目ブロック内に出現する色と画素数のヒストグラムを生成する生成工程と、前記生成工程で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値よりも大きい場合、着目色の領域を有意な領域として決定する第１の決定工程と、前記生成工程で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値以下の場合であって、着目色の領域が着目ブロックの境界に位置し、且つ、前記着目色の領域内の前記境界の画素に対する、前記属性情報生成工程で生成された属性情報が、予め定められた属性を示す場合、前記着目色の領域が有意な領域として決定する第２の決定工程と、前記第１、第２の決定工程のいずれでも、前記着目色の領域が有意な領域として決定されなかった場合、前記着目色の領域の色を、当該着目色の領域が接する他の色の領域における色と同じ色とするため、前記着目色の領域内の画素の色を前記他の色に置換する置換工程と、を有する。

本発明によれば、画像データを精度良く分割することにより、分割誤りによる画質の劣化を抑制することができる。

以下に、本発明の実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で以下の実施形態を修正又は変形したものに適用可能である。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係るシステムの機能的構成を示すブロック図である。１００は本発明を実現するための画像処理装置である。画像処理装置１００は、読み取った文書の紙面情報を画像データに変換するスキャナ１０１と、画像データに本発明の処理を施すためのプログラムを実行するＣＰＵ１０２とを有する。また、画像処理装置１００は、プログラムを実行する際のワークメモリやデータの一時保存等に利用されるメモリ１０３と、プログラムやデータを格納するハードディスク１０４と、外部装置とデータの入出力を行うためのネットワークＩ／Ｆ１０５とを有する。パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと言う。）１２０は、画像処理装置１００とＬＡＮ１１０等のネットワークで接続され、画像処理装置１００から送信されたデータを受信する。

図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。なお、ここで示す各処理は、ＣＰＵ１０２で電子ドキュメント生成プログラムを実行することによって実現されるものとするが、その一部又は全部を電気回路で構成するようにしても構わない。

２０１はスキャナ１０１により文書を入力する入力部である。２０２は文書を電子化して画像を生成するスキャン画像処理部である。２０３は画素毎に属性データを生成する画素毎の属性情報生成部である。

画素毎の属性データとは、原稿画像に含まれる画像の特徴に応じて最適な画像処理を施すために原稿画像の特徴を抽出して像域属性を画素毎に示す信号（以下、フラグデータ）を言う。例えば、イメージスキャナ等によって読み取られた画像には、原稿画像中に連続階調のフルカラーの写真領域や、黒一色の文字領域又は新聞印刷のような網点印刷領域等のように、種々の画像領域が混在している。

これらを一律に同一の画像処理手順で処理して出力すると、その出力画像は一般に好ましい画質が得られない場合が多い。そこで、入力部２０１から入力されるカラー画像データを用いて原画像中に含まれる画像データの属性を検出し、この画像データの属性を識別するためのフラグデータを生成する。

なお、具体的な手順は、特開２００４−３５０２４０に開示された技術を用いることができる。例えば、文字属性については以下のように行う。すなわち、画像データをラスタースキャン順に順次着目し、着目画素近傍の一定範囲の画素（例えば、７×７画素領域）についてラプラシアンフィルタを用いたフィルタ処理を行い、着目画素値が閾値よりも大きい場合には、その画素はエッジを構成すると判定される。文字検出用である場合には、文字は主として線から構成されるため、一定方向について比較的低周波に対応したフィルタを用いることにより、文字領域を効率的に検出することができる。

そして、着目画素近傍の一定領域内に、文字のエッジであると判定された画素が一定数以上含まれている場合には、着目画素は文字領域として対応する文字フラグがセットされる。当然のことではあるが、文字属性以外にも網点属性や図形属性等のように、画像処理に応じてあらゆる属性データが生成される。

なお、イメージスキャナの属性データだけでなく、ページ記述言語からＰＤＬコマンドを解釈してプリント画像を生成する際に、このときのコマンドの種別を示す情報を参照してもよい。この場合には、文字領域を構成する画素を識別するためのフラグデータを画素毎に検出することとなる。

いずれにしても、文字属性であると判定された画素を「１」とし、それ以外の画素を「０」として、１ビットを出力する信号である。

図３において、（ａ）は入力された画像データを示す図であり、（ｂ）は図３（ａ）で入力された画像データから生成された属性データを示す図である。また、図４において、（ａ）は図３（ｂ）で生成した属性データをフラグデータで示す図であり、（ｂ）は図４（ａ）で示すフラグデータの変形例を示す図である。

例えば、図３（ａ）に示す画像データが入力された場合には、画像データと同時に、図３（ｂ）に示す画素毎の属性データが生成される。ここで生成された属性データは、図４（ａ）で示すように、黒い部分が「０」、白い部分が「１」を示す情報である。

なお、画素毎の属性データは、本実施形態では、文字領域全体を示す情報としたが、図４（ｂ）で示すように、文字のエッジ部分のみを示す情報であっても構わない。

２１０はカラー画像を色置換し、類似する色領域に分割する類似色領域統合部である。入力される画像には、スキャンノイズやモスキートノイズが付加され、本来同一の色であった領域が微妙に色味が変化する場合がある。この処理では領域の色情報の統計を取得し、類似色の色置換を行う。

類似色領域統合部２１０は、ブロック分割部２１１と、ヒストグラム生成部２１２と、色置換部２１３と、ブロック統合部２１４とを有する。

ブロック分割部２１１は、入力部２０１で入力した画像データを、予め定められたサイズの複数のブロックに分割する。ヒストグラム生成部２１２は、ブロック分割部２１１で分割した着目ブロック内に出現する色と画素数のヒストグラムを生成する。色置換部２１３は、後述する所定の条件に基づいて、着目色の領域を、着目色の領域が接する他の色の領域に統合するため、着目色の領域内の画素の色を他の色に置換する。ブロック統合部２１４は、後述する所定の条件を満たした場合には、着目領域と着目領域が接するブロック内の領域とを統合する。なお、色置換部２１３は、本実施形態では、後述するように、着目色の領域が有意な領域として決定する第１の決定手段及び第２の決定手段としても機能する。

図５において、（ａ）は類似色領域統合部２１０に入力された画像５００を示す図であり、（ｂ）はブロック分割部２１１で画像５００を分割した状態を示す図である。また、図６において、（ａ）は図５（ｂ）で示すブロック５０１の色情報の分布を模式的に示す図であり、（ｂ）は図５（ｂ）で示すブロック５０４の色情報の分布を模式的に示す図である。

ブロックの縦横のサイズは定数とし、本実施形態では、図５（ｂ）で示すように、６つのブロック５０１、５０２、５０３、５０４、５０５、５０６に分割する。また、ヒストグラム生成部２１２では、ブロック内の色情報を公知の技術を用いて抽出する。ヒストグラム生成部２１２は、本実施形態では、色情報とその分布を抽出する。

色置換部２１３では、ブロック内の画素を先に求めた色情報で色置換する。ここで、色置換部２１３の動作手順について、図７を用いて説明する。

図７は、色置換部２１３の動作手順を示す図である。また、図８において、（ａ）はブロック５０１を示す図であり、（ｂ）はブロック５０１のフラグデータの一例を示す図であり、（ｃ）は色置換後の画素領域８００を示す図であり、（ｄ）は色置換後の画像５００を示す図である。

まず、ステップＳ７０１では、ヒストグラム生成部２１２で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ着目領域の面積を算出する。すなわち、前述した分布に基づいて、色情報が類似する領域をグループ化して画素数を算出する。

次に、ステップＳ７０２では、着目領域の面積が予め定められた閾値Ｔｈ１以下であるか否かを判定する。ステップＳ７０２で着目領域の面積が閾値Ｔｈ１よりも大きいと判定された場合には、ステップＳ７０５に進み、着目色の領域を有意な領域として決定し、色置換処理を行わずにその領域単独の領域とする。

例えば、図５で示すブロック５０１の場合、領域ｖの面積は閾値Ｔｈ１よりも大きいため、ステップＳ７０５に進み、領域ｗ及び領域ｘの面積は閾値Ｔｈ１以下であるため、ステップＳ７０３へ進む。また、ブロック５０４の場合、領域ｙ及び領域ｚの面積はいずれも閾値Ｔｈ１よりも大きいため、ステップＳ７０５に進む。

ここで、ある程度小さな領域は、ノイズとみなして他の領域の色に置換する処理が一般的である。しかし、ブロック内での面積は小さくても、ブロックの境界で分断された領域であり、ノイズではない可能性がある。よって、本実施形態では、ステップＳ７０３以降の処理を追加する。

ステップＳ７０３では、着目領域が、着目ブロックと隣接ブロックとの境界線と接する画素を有するか否かを判定する。なお、境界線と接する画素だけでなく、境界線から一定範囲の画素分内側の領域と定義してもよい。ステップＳ７０３で境界線と接する画素を有すると判定された場合にはステップＳ７０４に進み、ステップＳ７０３で境界線と接する画素を有しないと判定された場合にはステップＳ７０６へ進む。

ここで、図８（ａ）で示す画素領域８００は、本実施形態では、着目するブロック５０１の端とみなす画素領域である。ステップＳ７０３に進んだブロック５０１の領域ｗと領域ｘのうち、領域ｗは画素領域８００に含まれないため、ステップＳ７０６へ進み、領域ｘは画素領域８００に含まれるため、ステップＳ７０４へ進む。

ステップＳ７０４では、画素毎の属性情報生成部２０３で生成したフラグデータを参照して、境界線と接する位置にフラグデータが連続して存在するか否かを判定する。ステップＳ７０４でフラグデータが連続して存在すると判定された場合には、ステップＳ７０５へ進み、ステップＳ７０４でフラグデータが連続して存在しないと判定された場合には、ステップＳ７０６へ進む。ここでは、単にフラグの有無を判定するだけでなく連続性を加味することにより、ノイズと誤認識することを抑制している。

図８（ｂ）で示すように、ブロック５０１の領域ｘに該当する位置にフラグが連続して「１」となっている。よって、ステップＳ７０５の単独領域として扱う処理へ進む。

このようにして、画素領域８００を色置換すると、図８（ｃ）で示すような状態となる。ここで、スキャンノイズとみなされた領域ｗは隣接する領域の色に置換され、分割前には大きな領域であったが、ブロック分割により小さな領域になった領域ｘは単独の領域として色置換処理を行うことなく残存する。そして、ステップＳ７０７で色置換後に残存する領域を出力する。

その結果、画像５００は、図８（ｄ）に示す状態となる。その後、ブロック統合部２１４でブロック単位で色置換した領域を隣接するブロックの類似色領域と統合する。ここで、ブロック統合部２１４の詳細な動作手順について、図９を用いて説明する。

図９は、第１の実施形態に係るブロック統合部２１４の動作手順を示す図である。また、図１０において、（ａ）は着目ブロックと隣接ブロックの色置換後に残存する領域の一例を示す図であり、（ｂ）は色置換後に残存する領域の色情報を模式的な色空間上に示したグラフを示す図である。また、図１１において、（ａ）は着目ブロックと隣接ブロックの色置換後に残存する領域の一例を示す図であり、（ｂ）は図１１（ａ）で示す領域のフラグデータの一例を示す図である。

まず、ステップＳ９０１では、色置換部２１３から出力された着目する領域Ａを取得する。すなわち、領域Ａは、第１、第２の決定手段のいずれかで有意な領域として決定された領域である。ステップＳ９０２では、領域Ａを含む着目ブロックに隣接する他のブロックで有意と決定された領域Ｂ［ｎｕｍ］を取得する。

なお、隣接ブロックは、本実施形態では、処理対象となる着目ブロックの上側及び左側に接するブロックとする。例えば、処理対象となるブロックが図５（ｂ）で示すブロック５０５である場合には、隣接ブロックは、ブロック５０２、５０４となる。

ステップＳ９０３は、先に取得した隣接ブロックのすべての領域に対して、ステップＳ９０４以降の処理を実行させるループ処理指令である。

ステップＳ９０４では、領域Ａと領域Ｂの色情報の色差を求める。なお、色差の求め方は、公知の技術を用いることとし、本実施形態では、一般的な色空間上における互いの色情報の距離を求めることとする。

ステップＳ９０５では、領域Ａと領域Ｂ［ｘｓ］の色情報が類似するか否かを判定する。例えば、ステップＳ９０４で求めた色差が予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。ステップＳ９０５で色情報が類似すると判定された場合には、ステップＳ９０９の統合処理へ進み、ステップＳ９０５で色情報が類似しないと判定された場合には、ステップＳ９０６の処理へ進む。

ここで、例えば、図１０（ｂ）で示すように、ブロック５０２の領域ａとブロック５０５の領域ｅは、色情報の明度が近似しており、色差がほとんどない。このため、図１０（ａ）で示すように、領域ａと領域ｅは、色情報が類似するとみなして統合処理へ進むこととなる。一方、ブロック５０２の領域ｂとブロック５０５の領域ｃは、色情報の明度が近似していないため、色情報が類似するとはみなされずにステップＳ９０６の処理へ進む。

ステップＳ９０６では、着目する領域が、着目ブロックと隣接するブロックとの境界線と接する画素を有するか否かを判定する。ステップＳ９０６で境界線と接する画素を有すると判定された場合には、ステップＳ９０７に進み、ステップＳ９０６で境界線と接する画素を有しないと判定された場合には、ステップＳ９１０へ進む。

例えば、図１１（ａ）で示すように、領域ｂは、着目するブロック５０２と着目ブロックに隣接するブロック５０５との境界線１１００と接する画素を有する。よって、ステップＳ９０７へ進む。

ステップＳ９０７では、画素毎の属性情報生成部２０３で領域Ｂ［ｘ］に生成したフラグデータを参照し、境界線と接する位置にフラグデータが連続して存在しているか否かを判定する。

ステップＳ９０７でフラグデータが連続して存在していると判定された場合には、ステップＳ９０８へ進み、ステップＳ９０７でフラグデータが連続して存在していないと判定された場合には、ステップＳ９１０へ進む。ここでは、単にフラグの有無を判定するだけではなく、連続性を加味することでノイズとの切り分けを行う。

図１１（ｂ）は、境界線１１００と接する位置に存在するフラグデータの一例を示している。領域ｂの付近にフラグデータが連続して「１」となっている。よって、ステップＳ９０８へ進む。

ここまでの処理だけでは、領域Ｂ［ｘ］はいずれかの領域の一部分であるが、ブロック分割処理によって小さな領域になり、色置換処理でブロック内に支配的に存在する色情報により色置換結果に影響が出てしまう可能性がある。よって、ステップＳ９０８では、閾値Ｔｈ１を、閾値Ｔｈ１とは異なる閾値Ｔｈ２に変更し、類似色の判定を行う。

すなわち、ステップＳ９０８では、再度、領域Ａ及び領域Ｂ［ｘ］の色情報が類似するか否かを判定する。

閾値Ｔｈ２は、例えば図１０（ａ）で示すブロック５０２の領域ｂの場合、図１０（ｂ）で示すグラフにおいて、着目するブロック内で最大の面積を有する領域ａの色情報の明度に関する距離（色差）を閾値Ｔｈ１に領域ａとは反対の向きへ重み付けして算出する。

ステップＳ９０８で色情報が類似すると判定された場合には、ステップＳ９０９へ進み、統合処理を行う。一方、ステップＳ９０８で色情報が類似しないと判定された場合には、ステップＳ９１０へ進み、統合処理を行わないこととする。

図１２は、ブロック統合後の画像５００の状態を示す図である。図１２で示す文字は、図８（ｂ）で示す文字と比べて、ブロックの境界で分割され、色置換された結果が異なる領域が統合されたことがわかる。その後の画像解析部２２０には、図１２で示す文字情報が入力される。

２２０は画像解析部である。画像解析部２２０は、領域分割部２２１と、文字変換部２２３と、写真変換部２２５と、線画変換部２２７と、表変換部２２９と、それらの変換結果を１つにまとめる合成部２２１０とを有する。

領域分割部２２１は、公知の領域分割技術を用いて、文字、写真、線画、表に分割する。領域分割技術の具体例としては、米国特許５６８０４７８号公報（特許文献２）に記載の処理等を用いることができる。

特許文献２では、文書画像中の黒画素塊、白画素塊の集合を抽出し、その形状、大きさ、集合状態等に基づいて、文字、絵、図、表、枠、線等の特徴的な領域を抽出する技術が開示されている。また、特許文献２以外にも、領域分割に用いる特徴量を入力多値画像から近似色画素塊を抽出する技術、多値画像を二値化して得た黒画素塊に基づいて抽出する技術、又は多値画像から微分エッジ情報等を生成してエッジ内の画素として抽出する技術等がある。本実施形態では、これらのいずれかの技術を用いることとする。

領域分割部２２１で、文字、写真、線画、表に分割された各領域は、それぞれの分類毎の変換処理を行う。例えば、文字変換部２２３では、公知の文字認識技術を用いて各文字領域内の文字認識を行い、文字コードデータを生成する。

次に、文字認識技術の具体例について説明する。まず、文字領域の行方向（すなわち、縦書きであるか、横書きであるか）を判断する。これは、例えば、画像を二値化し、縦横の射影を取得して射影分散の低い方を行方向と判定することができる。

次に、画像をそれぞれの文字画像に分割する。これは、二値画像の行方向への射影を用いて切断すべき行間を検出することで行画像に分割し、さらに、行画像を行と垂直方向への射影を用いて切断すべき文字間を検出することで文字画像に分割すればよい。

そして、それぞれの文字画像に対して特徴を取り、予め全字種分の特徴を保存した辞書から一番特徴が近似するものを検索し、辞書が示す文字コードを各文字の認識結果とする。また、写真変換部２２５では、公知の高解像度変換処理を用いて、高画質ラスタデータを生成する。

線画変換部２２７では、公知のベクトル化技術を用いて、線画の画像データから線画のベクトル描画データを生成する。ベクトル化技術の具体例としては、特許第３０２６５９２号（特許文献３）や特開２００５−３４６１３７号公報（特許文献４）記載の処理等がある。

特許文献３では、画像をラスタ走査しながら注目画素とその近傍画素の状態に基づいて、水平方向及び垂直方向の画素間ベクトルを検出する。次に、これら画素間ベクトル同士の接続状態に基づいて、画像データの輪郭を抽出することにより、アウトラインベクトルと呼ばれる連結画素データの周回を画素間ベクトルの集合で記述する情報を生成する技術が開示されている。また、特許文献４では、アウトラインベクトルを直線や２次又は３次のベジェ曲線で近似することで、大きく変倍しても高画質なベクトル記述データを生成する技術が開示されている。

表変換部２２９では、罫線部分を前述した公知のベクトル化技術によってベクトル描画データを生成し、文字部分を前述した公知の文字認識技術によって文字コードデータを生成する。

なお、文字変換部２２３、写真変換部２２５、線画変換部２２７、又は表変換部２２９では、上記以外の変換処理を行ってもよい。例えば、文字変換部２２３では、ベクトル変換を行ってもよいし、高画質ラスタデータ変換を行ってもよい。また、表変換部２２９では、高画質ラスタデータを生成してもよい。

合成部２２１０は、各変換部から生成されたデータを１つに合成する。図１３は、合成部２２１０で合成されたデータの一例を示す図である。

１３００は、合成部２２１０で生成されたデータの全体構成である。ｔｅｘｔ ｏｂｊｅｃｔ１３０１は、領域分割部２２１が文字と判断した領域の変換結果と画像中の位置情報を保持する。同様に、１３０２、１３０３、１３０４には、それぞれ写真、線画、表と判断した領域の変換結果と位置情報を保持する。１３０５は、入力データの書誌情報を有する。例えば、ページ数、ページサイズ、入力機器情報、タイムスタンプ等を保持する。

２０４は、合成データを電子ファイルに変換する電子ファイル変換部である。電子ファイル変換部２０４は、本実施形態では、ＰＣ１２０で再生、編集等が可能な電子ファイルへ変換する。

以上述べた通り、本実施形態によれば、色置換後に残存する領域がブロックの境界に位置する画素であって、それに対応するフラグデータが連続して存在していれば、色置換後に残存する領域を統合することにより色情報を統一する。これにより、同一の色情報を有する領域に対して色置換結果が統一できる。これにより、後処理の文字、写真等の領域分割の精度の劣化を防ぎ、生成する電子ファイルの閲覧性、再利用性を向上することができる。

＜第２の実施形態＞
上述の第１の実施形態では、色置換部２１３で色置換を行った後にブロック統合部２１４で隣接する２つのブロック内の領域の統合処理を行った。一方、本実施形態では、１つのブロック内の領域のみに着目するため、ブロックの境界を挟む領域統合は行わない点で異なる。なお、第１の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を省略する。

なお、本実施形態では、符号化対象の画像データは、説明を簡略化するため、ＲＧＢカラー画像データとするが、モノクロ画像データや、ＣＭＹＫカラー画像データに適用してもよい。また、画像は水平方向Ｗ画素、垂直方向Ｈ画素により構成されるものとする。

図１４は、第２の実施形態に係る画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置は、第１の実施形態の構成（図２参照）と基本的に同じであり、ブロック統合部２１４が符号化部１４００に置き換えられ、画像解析部２２０及び電子ファイル変換部２０４が出力部１４０１に置き換えられた構成を備える。

また、本実施形態で想定する入力画像データは、例えば、ユーザモードで文書画像を処理するモードを設定した場合の画像データや、画像中の文字やＣＧ等を前景画像として抽出して構成したような画像データを対象とする。

符号化部１４００は、色置換部２１３で色置換された画像データに基づいて、符号化データを生成する。符号化方式としては、例えば、画素値等の連続数を符号化するランレングス（ｒｕｎ−ｌｅｎｇｔｈ）符号化を用いることができる。また、連続階調静止画像を完全に復元可能である可逆（ロスレス）圧縮、及び符号化時に多少の画質劣化を許容する準可逆（ニアロスレス）圧縮を選択可能な国際標準であるＪＰＥＧ−ＬＳ（ＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９５−１及び２）等を用いることができる。

図１５は、符号化部１４００の機能的構成を示すブロック図である。また、図１６は、タイルデータの一例を示す図である。本実施形態では、画像データを予測誤差に変換する系列変換の処理として周辺画素により予測変換を行い、符号化処理としてハフマン（Ｈｕｆｆｍａｎ）符号化を行うこととする。

符号化部１４００は、バッファ１５０１、予測器１５０２、減算器１５０３、メモリ１５０４、ハフマン符号化器１５０５を有する。

バッファ１５０１は、信号線１５０６から順に入力されるタイルデータを２ライン分格納する。予測器１５０２は、バッファ１５０１から符号化対象画素の直前の画素ａと、１ライン前の画素ｂのタイルデータを抽出し、ｐ＝（ａ＋ｂ）／２の演算を行うことにより予測値ｐを生成する。

減算器１５０３は、符号化対象画素のタイルデータｘと予測値ｐとの差分値ｅを出力する。ハフマン符号化器１５０５は、予めメモリ１５０４に格納されたハフマンテーブルを参照して、差分値ｅに対応する符号化データを信号線１５０７から出力する。メモリ１５０４には、実際の符号化が行われる前に、いくつかのサンプル画像を予測符号化した際の予測誤差の頻度分布に基づいて生成されたハフマンテーブルが予め格納される。

ここで、予測誤差の頻度分布は、一般的に、予測誤差の絶対値が０に近いほど出現頻度が高く、予測誤差の絶対値が大きくなるにつれて出現頻度が低くなる傾向がある。このため、メモリ１５０４に格納されるハフマン符号は、予測誤差の絶対値が小さい範囲では短い符号語が割り当てられ、予測誤差の絶対値が大きい範囲では長い符号語が割り当てられる。

図１７は、メモリ１５０４に格納されるハフマンテーブルの一例を示す図である。なお、符号化方式は、これに限定されるものではなく、色数が少なく、画素値の連続性の高い画像（例えば、文字画像やＣＧ画像等）に対して効率良く符号化可能である方式であればよい。

一般的には、スキャン画像のように、ノイズの多く発生している画像に対して、可逆符号化方式を用いた場合には、符号化効率が悪いため、圧縮率を高めることができない。例えば、ＪＰＥＧ−ＬＳを用いた場合には、画素値が連続する可能性が低いため、ランレングス符号化処理に入らず、予測符号化処理に入る可能性が高い。予測符号化処理は、予測が外れる可能性が高いため、長い符号長を割り当てる必要がある。このため、符号化データが冗長となる可能性がある。

しかし、本実施形態では、スキャン画像でも文字の一部等の重要情報（すなわち、上述のフラグデータ）を保持しており、ブロック内の画素値を色置換部２１３でノイズ除去のために減色処理する。このため、フラットな領域に対しては、画素値の連続性がかなり高くなり、ランレングス符号化等の可逆符号化方式で効率良く符号化することができる。

符号化部１４００は、このようにして生成された符号化データを出力部１４０１に入力する。出力部１４０１は、入力された符号化データを画像データに変換して装置外部に出力する。

以上述べた通り、本実施形態によれば、減色処理された画像データに対して符号化処理を行うため、画素値の連続性を高めることによりランレングス符号化等の可逆符号化処理を行う割合を増加させることができる。これにより、符号データが冗長となることを抑制できるため、画素値の連続性が低い画像（例えば、ノイズの多いスキャン画像）に対しても効率良く符号化することが可能となる。

＜その他の実施形態＞
なお、本実施形態は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置（例えば、複写機、複合機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。

また、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのコンピュータプログラムのコードを記憶したコンピュータ可読記憶媒体（又は記録媒体）を、システム又は装置に供給してもよい。また、そのシステム又は装置のコンピュータ（又は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込み実行することに適用してもよい。この場合、記憶媒体から読み込まれたプログラムコード自体が前述の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録した記憶媒体は本実施形態を構成することになる。また、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）等が実際の処理の一部又は全部を行い、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。

さらに、記憶媒体から読み込ま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き込まれる。その後、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等が実際の処理の一部又は全部を行い、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本発明に含まれることは言うまでもない。

また、本実施形態を上述のコンピュータ可読記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、前述のフローチャートや機能構成に対応するコンピュータプログラムのコードが格納されることになる。

本発明の第１の実施形態に係るシステムの機能的構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る画像処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。 （ａ）は入力された画像データを示す図であり、（ｂ）は図３（ａ）で入力された画像データから生成された属性データを示す図である。 （ａ）は図３（ｂ）で生成した属性データをフラグデータで示す図であり、（ｂ）は図４（ａ）で示すフラグデータの変形例を示す図である。 （ａ）は類似色領域統合部２１０に入力された画像５００を示す図であり、（ｂ）はブロック分割部２１１で画像５００を分割した状態を示す図である。 （ａ）は図５（ｂ）で示すブロック５０１の色情報の分布を模式的に示す図であり、（ｂ）は図５（ｂ）で示すブロック５０４の色情報の分布を模式的に示す図である。 色置換部２１３の動作手順を示す図である。 （ａ）はブロック５０１を示す図であり、（ｂ）はブロック５０１のフラグデータの一例を示す図であり、（ｃ）は色置換後の画素領域８００を示す図であり、（ｄ）は色置換後の画像５００を示す図である。 第１の実施形態に係るブロック統合部２１４の動作手順を示す図である。 （ａ）は着目ブロックと隣接ブロックの色置換後に残存する領域の一例を示す図であり、（ｂ）は色置換後に残存する領域の色情報を模式的な色空間上に示したグラフを示す図である。 （ａ）は着目ブロックと隣接ブロックの色置換後に残存する領域の一例を示す図であり、（ｂ）は図１１（ａ）で示す領域のフラグデータの一例を示す図である。 ブロック統合後の画像５００の状態を示す図である。 合成部２２１０で合成されたデータの一例を示す図である。 第２の実施形態に係る画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 符号化部１４００の機能的構成を示すブロック図である。 タイルデータの一例を示す図である。 メモリ１５０４に格納されるハフマンテーブルの一例を示す図である。

Claims (7)

1. 画像データを入力する入力手段と、
   前記入力手段で入力した画像データの各画素毎に、属性情報を生成する属性情報生成手段と、
   前記入力手段で入力した画像データを、予め定められたサイズの複数のブロックに分割する分割手段と、
   前記分割手段で分割した着目ブロック内に出現する色と画素数のヒストグラムを生成する生成手段と、
   前記生成手段で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値よりも大きい場合、着目色の領域を有意な領域として決定する第１の決定手段と、
   前記生成手段で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値以下の場合であって、着目色の領域が着目ブロックの境界に位置し、且つ、前記着目色の領域内の前記境界の画素に対する、前記属性情報生成手段で生成された属性情報が、予め定められた属性を示す場合、前記着目色の領域が有意な領域として決定する第２の決定手段と、
   前記第１、第２の決定手段のいずれでも、前記着目色の領域が有意な領域として決定されなかった場合、前記着目色の領域の色を、当該着目色の領域が接する他の色の領域における色と同じ色とするため、前記着目色の領域内の画素の色を前記他の色に置換する置換手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記属性情報生成手段は、着目画素が、該着目画素を含む領域のエッジに位置するか否かに基づいて、前記属性情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記属性情報生成手段は、着目画素が、文字領域に含まれるか否かに基づいて、前記属性情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記置換手段により置換された画像データに基づいて、符号化データを生成する符号化手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 画像データを入力する入力工程と、
   前記入力工程で入力した画像データの各画素毎に、属性情報を生成する属性情報生成工程と、
   前記入力工程で入力した画像データを、予め定められたサイズの複数のブロックに分割する分割工程と、
   前記分割工程で分割した着目ブロック内に出現する色と画素数のヒストグラムを生成する生成工程と、
   前記生成工程で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値よりも大きい場合、着目色の領域を有意な領域として決定する第１の決定工程と、
   前記生成工程で生成したヒストグラムで得られた着目色を持つ領域の面積が予め定められた閾値以下の場合であって、着目色の領域が着目ブロックの境界に位置し、且つ、前記着目色の領域内の前記境界の画素に対する、前記属性情報生成工程で生成された属性情報が、予め定められた属性を示す場合、前記着目色の領域が有意な領域として決定する第２の決定工程と、
   前記第１、第２の決定工程のいずれでも、前記着目色の領域が有意な領域として決定されなかった場合、前記着目色の領域の色を、当該着目色の領域が接する他の色の領域における色と同じ色とするため、前記着目色の領域内の画素の色を前記他の色に置換する置換工程と、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
6. コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
7. 請求項６に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。