JP2010191941A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像データの多様性に適切に対応することにより、白紙の検出率を向上させること。
【解決手段】画像データを取得して画像データを処理する画像処理システムであって、画像データを取得する取得手段と、取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定手段３０２と、第１決定手段により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する第２決定手段３０３と、第２決定手段により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数手段３０４と、計数手段によりカウントされた文字色の画素数が画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が所定値未満であれば白紙と判定する判定手段３０５とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、白紙判定を行う画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体に関する。

従来から、画像処理機能を用いて、原稿の正しい面が読み取られているか否かを判定する方法として「白紙検知」と呼ばれる方法が一般的に用いられている。白紙検知により、白紙と判定された画像データを除去し、無駄な領域、処理時間の削減などのリソースを軽減することができる。また、白紙検知を応用して、白紙を仕切りとした文書分割、片面、両面スキャン、印刷の効率化、ページ揃えなど、様々な技術にも適用できるため、白紙検知の技術はこれまで多くの方法が提案されている。

例えば、特開２００８−２１９８２０号公報（特許文献１）には、画像データを複数の領域に分割し、ブロック毎に画素を読み取って一定の濃度レベル閾値を超えた画素をカウントすることで白紙検知を行う技術が開示されている。

また、特開２００２−０７７６６９号公報（特許文献２）には、画像の各色についてヒストグラムを作成し、ヒストグラムの最大値と最小値との差が所定値未満の場合に白紙と判定する技術が開示されている。

しかしながら、スキャンしたりして読み込む原稿には様々な内容があり、文字がわずかしか存在しないが白紙と判定されては困るものや、文字は存在せず白紙と判定して欲しいが、模様やノイズが入っているため白紙と判定されてしまうなど、従来技術では的確に白紙が判定できないという課題があった。また、原稿の色の多様性（白紙、黒紙、色紙、反転色、文字と背景色を多様に組み合わせた紙など）にも十分に対応できていなかった。

そこで本発明は上記問題に鑑みてなされたものであって、画像データの多様性に適切に対応することにより、白紙の検出率を向上させることができる画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体を提供することを目的とする。

本発明における一局面の画像処理システムは、画像データを取得して前記画像データを処理する画像処理システムであって、前記画像データを取得する取得手段と、取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定手段と、前記第１決定手段により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する決定手段と、前記第２決定手段により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数手段と、前記計数手段によりカウントされた文字色の画素数が前記画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が所定値未満であれば白紙と判定する判定手段とを備える。

また、本発明における他の局面の画像処理装置は、前記画像データを取得する取得手段と、取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定手段と、前記第１決定手段により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する第２決定手段と、前記第２決定手段により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数手段と、前記計数手段によりカウントされた文字色の画素数が前記画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が所定値未満であれば白紙と判定する判定手段とを備える。

また、本発明における他の局面の画像処理方法は、前記画像データを取得する取得段階と、取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定段階と、前記第１決定段階により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する第２決定段階と、前記第２決定段階により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数段階と、前記計数段階によりカウントされた文字色の画素数が前記画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が所定値未満であれば白紙と判定する判定段階とを有する。

また、本発明の画像処理システム、画像処理装置、及び画像処理方法は、コンピュータにより実行可能なプログラムにより実現することができ、また、プログラムを記録した記録媒体をコンピュータに読み取らせて実現することも可能である。

本発明によれば、画像データの多様性に適切に対応することにより、白紙の検出率を向上させることができる。

実施例１に係る画像処理システムの一例を示す図。 実施例１に係る画像処理サーバのハードウェア構成の一例を示す図。 実施例１におけるＭＦＰと画像処理サーバの主要機能構成の一例を示すブロック図。 みなし背景色決定手段の詳細機能構成の一例を示すブロック図。 白紙判定に用いる画像の例を示す図。 画像１のヒストグラムを示す図。 画像２のヒストグラムを示す図。 画像３のヒストグラムを示す図。 画像４のヒストグラムを示す図。 実施例１による白紙検出の実験結果１を示す図。 実施例１による白紙検出の実験結果２を示す図。 実施例１における処理概念を説明するための図。 実施例１における白紙判定処理の一例を示すフローチャート。 実施例２におけるＭＦＰ１０と画像処理サーバ５０の主要機能構成の一例を示すブロック図。 ライン単位にスキャンする場合の一例を示す図。 実施例２における白紙判定処理の一例を示すフローチャート。 実施例３におけるＭＦＰと画像処理サーバの主要機能構成の一例を示すブロック図。 実施例４におけるＭＦＰと画像処理サーバの主要機能構成の一例を示すブロック図。 ワークフローの例を示す図。 データ処理手段の機能構成の一例を示すブロック図。 実施例５におけるＭＦＰと画像処理サーバの主要機能構成の一例を示すブロック図。 白紙検出エラーの確認画面の一例を示す図。 実施例６におけるＭＦＰと画像処理サーバの主要機能構成の一例を示すブロック図。 変形例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理システム、画像処理装置（画像処理サーバ）、画像処理方法、プログラム及び記録媒体の最良な実施形態を詳細に説明する。

また、以下に示す実施例では、画像データを入力する画像形成装置として、プリンタ機能、スキャナ機能、コピー機能、ファクシミリ機能を一つの筐体に搭載した複合機を例にあげて説明しているが、これに限定されるものではなく、画像データを入力可能な画像形成装置であれば、スキャナ装置、ファクシミリ装置、コピー装置などいずれにも適用することができる。

［実施例１］
＜システム構成とハードウェア構成＞
図１は、実施例１に係る画像処理システムの一例を示す図である。図１に示すように、画像処理システムは、ネットワークを介してＭＦＰ（Multifunction Peripheral）１０、ＭＦＰ２０、画像処理サーバ３０、情報処理端末（例えば、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Data Assistance）など）４０が接続されている。

ＭＦＰ１０、２０は、スキャン機能、コピー機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能などを一つの筐体に搭載したものである。ＭＦＰ１０、２０は、スキャナ機能により紙媒体等をスキャン処理して画像データを生成し、生成された画像データを画像処理サーバ３０に送信する。ＭＦＰの詳細については後述する。

画像処理サーバ３０は、各ＭＦＰでスキャンされた画像データを受信して、指定された配信設定に従って種々の処理や配信処理を実行するワークステーション等のコンピュータである。配信設定には、メール送信、ＦＡＸ送信、フォルダ配信などがある。画像処理サーバ３０は、配信先に応じて、メールサーバやファイルサーバなどに画像データを配信する。また、画像処理サーバ３０は、取得した画像データに対して白紙判定を行ない、無駄なデータを配信したり、記憶したりすることを防止する。

また、画像処理サーバ３０は、入力された画像情報に基づいてワークフローを実行するサーバであり、ユーザーによって構築されたワークフローに従って文書の蓄積又は配信処理を実行する。即ち、画像を処理するという観点において、画像処理サーバ３０も画像処理装置として機能する。画像処理サーバ３０の詳細については後述する。

情報処理端末４０は、管理者によりデータ配信に関する管理ツールが起動され、入力、画像変換、出力の各プラグインが順に選択されることで配信設定を作成する。

実施例１に係る画像処理サーバ３０のハードウェア構成について説明する。図２は、実施例１に係る画像処理サーバ３０のハードウェア構成の一例を示す図である。

図２に示すように、画像処理サーバ３０は、制御部３１、主記憶部３２、補助記憶部３３、外部記憶装置Ｉ／Ｆ部３４、ネットワークＩ／Ｆ部３６、入力部３７、表示部３８を含む。

制御部３１は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵである。制御部３１は、主記憶部３２に記憶されたプログラムを実行する演算装置で、入力装置や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力装置や記憶装置に出力する。

主記憶部３２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部３０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。

補助記憶部３３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。

外部記憶装置I／F部３４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのデータ伝送路を介して接続された記憶媒体３５（例えば、フラッシュメモリなど）と当該画像処理サーバとのインタフェースである。

また、記憶媒体３５に、所定のプログラムを格納し、この記憶媒体３５に格納されたプログラムは外部記憶装置Ｉ／Ｆ部３４を介して画像処理サーバ３０にインストールされ、インストールされた所定のプログラムは画像処理サーバ３０により実行可能となる。

ネットワークＩ／Ｆ部３６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などのネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と当該画像処理サーバとのインタフェースである。

入力部３７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、表示部２８の表示画面上でキーの選択等を行うためのマウスやスライスパット等からなる。また、入力部３７は、ユーザーが制御部３１に操作指示を与えたり、データを入力したりするためのユーザインタフェースである。

表示部３８は、ＣＲＴやＬＣＤ等により構成され、制御部３１から入力される表示データに応じた表示が行われる。

＜機能構成＞
図３は、実施例１におけるＭＦＰ１０と画像処理サーバ３０の主要機能構成の一例を示すブロック図である。まず、ＭＦＰ１０の主要機能構成について説明する。ＭＦＰ１０は、画像読込手段１０１、通信手段１０２、配信設定ＤＢ１０３を含む。その他一般的なＭＦＰが有するプリンタ機能やコピー機能やＦＡＸ機能等については図示していない。

画像読込手段１０１は、スキャン機能により原稿を読み込んで画像データを取得する。画像データの取得については、ＦＡＸで受信したり、情報処理端末４０から取得したりしてもよい。

通信手段１０２は、機器情報や画像データなどの送受信を行う。特に、通信手段１０２は、画像データの配信処理要求や白紙検知要求などがユーザーから指示された場合、画像データと当該要求とを画像処理サーバ３０に送信する。

配信設定ＤＢ１０３は、入力、画像変換、出力の各プラグインを格納し、また、各プラグインが組み合わされたワークフローを１又は複数格納する。なお、配信設定ＤＢ１０３は、画像処理サーバ３０に備えられてもよく、配信設定ＤＢ１０３が画像処理サーバ３０に備えられる場合は、ＭＦＰ１０に備えられなくてもよい。

次に、画像処理サーバ３０の主要機能構成について説明する。画像処理サーバ３０は、通信手段３０１、みなし背景色決定手段３０２、背景色決定手段３０３、画像計数手段３０４、白紙判定手段３０５、画像ＤＢ３０６を含む。

通信手段３０１は、機器情報や画像データなどの送受信を行う。特に、ＭＦＰ１０から画像データを受信したり、配信設定の宛先に対し、画像処理した画像データを送信したりする。

みなし背景色決定手段３０２は、通信手段３０１が取得した画像データの色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎にヒストグラムを作成し、ヒストグラムを用いて所定範囲内の色をみなし背景色とする。つまり、画像データ内で頻度の高い色付近をみなし背景色とする。みなし背景色決定手段３０２の詳細については図４を用いて説明する。

図４は、みなし背景色決定手段３０２の詳細機能構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、みなし背景色決定手段３０２は、分布作成手段３２１、算出手段３２２、みなし手段３２３、選択手段３２４、変換手段３２５を含む。

分布作成手段３２１は、画像データの全ピクセルの色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎のヒストグラムを作成する。画像データがカラー画像の場合は、ＲＧＢそれぞれの輝度で２５６階調のヒストグラムが作成される。また、画像データがグレースケールの場合は、輝度のヒストグラムを１つ作成する。なお、ここではヒストグラムを作成すると説明しているが、各階調の度数をカウントすることでもよい。

算出手段３２２は、分布作成手段３２１により作成された各ヒストグラムに対し、平均ｘと標準偏差σとを算出する。

このとき、ＲＧＢの各ヒストグラムに単一色しか出現しない場合には、画像データは白紙であると判定して以降の処理を行なわない。また、ここでいう白紙とは、色が均一な用紙であり（少々のノイズを許容する）、特徴的な画像や文字がない画像のことを言う。また、通常白紙の標準偏差σは、３〜５になることが実験により分かっており、この時点で標準偏差σが１０以上なら白紙ではないと判定してもよい。また、各ヒストグラムの最大値と最小値が一致すれば単一色であることを表すので、この時点で白紙であると判定してもよい。

みなし手段３２３は、算出手段３２２により算出された平均ｘ±標準偏差σ内の色をみなし背景色として決定する。これより、ヒストグラムにおいて頻度の高い色付近をみなし背景色とすることができる。

なお、みなし背景色の決定の仕方としては、平均ｘ±標準偏差σの範囲以外にも、頻度の高い方から上位の数十（所定値）％とするなどして、みなし背景色の色範囲を設定してもよい。

次に、選択手段３２４と変換手段３２５とを説明するが、選択手段３２４と変換手段３２５とを備えていなくても本発明の目的を達成することはできる。以降の説明では、選択手段３２１と変換手段３２５とを有するとして説明する。

選択手段３２４は、分布作成手段３２１により作成された各ヒストグラムから、一番標準偏差σの大きいヒストグラムを代表ヒストグラムとして選択する。この選択は、カラー画像で背景と文字との輝度差が小さい場合に有効となる。

なお、選択手段３２４により代表ヒストグラムが選択された場合、みなし手段３２３は、代表ヒストグラムのみにおいてみなし背景色を決定する。

変換手段３２５は、分布作成手段３２１においてヒストグラムを作成する際、画像データが４ｂｉｔ、８ｂｉｔ画像データである場合は、ピクセルに対応するパレットからフルカラー変換に相当する処理（フルカラー変換相当の処理ともいう）を行う。フルカラー変換相当の処理とは、パレット値からフルカラー値でヒストグラムを作成することができるようにする処理のことを言う。例えば、完全にフルカラー変換を行ってフルカラーのデータを作成してもよいし、フルカラーのデータを作成しなくても、ヒストグラムが作成できるフルカラー値を取得するまでの処理を行ってもよい。これより、分布作成手段３２１は、パレットカラーである場合でも色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎にヒストグラムを作成することができる。

なお、分布作成手段３２１は、各ヒストグラムを作成する際、４ピクセルの平均値をカウントするようにすればよい。このようにして平滑化することにより、ノイズの影響を小さくすることができる。また、分布作成手段３２１は、点在する黒点、白点をカウントしないようにすればよい。これより、文字と判断される可能性が低いものを除外することができる。また、分布作成手段３２１は、画像データの周辺（縁）に行くほど影響度を小さくしてカウントするようにすればよい。例えば、文字が記載される確率が低い周辺部の重みを０．２倍にしてカウントするようにすればよい。これより、周辺部の影響を小さくすることができる。

また、分布作成手段３２１は、副走査方向（縦方向）に対して濃い色が連続する場合、スキャンノイズとみなして、その部分のみ小さい係数をかけてカウントするようにすればよい。これより、ＣＣＤ上にゴミが乗っているなどの原因で発生するスキャンノイズの影響を小さくすることができる。

なお、ヒストグラムでＲＧＢを用いる理由としては、様々な色の用紙に対応するためである。ＹＣｒＣｂやＹＵＶ、ＨＳＶなどのヒストグラムをとる場合、ほとんどの場合輝度（Ｙ）の偏差が大きくなるので、選択手段３２４により選択される代表ヒストグラムは、輝度のヒストグラムとなる。この場合、色差成分（Ｃｒ、Ｃｂ）などが選択されないので色原稿に対して適切に白紙検知を行うことができなくなってしまう可能性がある。

図３に戻り、背景色決定手段３０３は、みなし背景色決定手段３０２により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する。具体的には、背景色決定手段３０３は、みなし背景色の平均ｙ±ばらつき値ｚの範囲内の色を背景色に決定する。ここで、ばらつき値ｚについては、標準偏差σと所定値との大きい方をばらつき値ｚとする。所定値は０〜１００の範囲で設定可能とし、実験結果により５０くらいの値が妥当であることが分かっている。なお、所定値を０とした場合は、標準偏差σをばらつき値ｚとする。

画素計数手段３０４は、背景色決定手段３０３により決定された背景色以外の色を文字色として、文字色を有する画素をカウントする。次に、画素計数手段３０４は、文字色の画素をカウントしたら、文字色の画素数が全体の画素数に占める割合（以下、文字出現割合ともいう）を算出する。なお、文字出現割合は後述する白紙判定手段３０５により算出されるようにしてもよい。

ここで、画像データが長尺である場合は、標準的な尺（縦横比≦１．５）に換算する。具体的には、実際の尺ｓが所定の縦横比ｔ（ｔ＝１．５）以上の場合は、ｓ／ｔを文字出現割合に乗算し、文字出現割合の値を大きくする。これは、縦横比が大きいと面積が大きくなるので相対的に文字出現割合が小さくなってしまうことによる誤判定を防ぐためである。つまり、画像全体に占める文字が少なくても、文字を重視することができる。

また、長尺の場合の他の方法としては、Ａ４の比率毎に画像データを分割して、分割単位毎に文字出現割合を算出する。次に、算出した文字出現割合の中から一番大きな値を白紙判定に用いる。これより、分割した単位で文字出現割合を求めることができ、面積が大きいことにより文字出現割合が小さくなることを防ぐことができる。

白紙判定手段３０５は、画素計数手段３０４により算出された全体に占める文字の割合が所定値未満の場合は白紙と判定し、所定値以上の場合は、白紙ではないと判定する。ここで、所定値は０．００１％、０．０５％、０．１％などの値であり、これらは設定変更可能とする。例えば、最初は０．０５％に設定しておき、誤判定が多いようであれば、判定を厳しくするため０．００１％に変更する。実際にプログラムで処理するときは、少数点の演算は時間がかかるため、所定倍（例えば１００００００倍）して整数で白紙判定ができるようにしておく。

画像ＤＢ３０６は、白紙判定手段３０５により白紙と判定された画像データを除去して、白紙ではない画像データのみを格納したりする。

以上、かかる構成を有する画像処理システムでは、画像データの多様性に適切に対応することにより、白紙の検出率を向上させることができる。

なお、背景色の別の決定方法としては次の方法がある。みなし背景色決定手段３０２は、ＲＧＢ三次元空間上の重心を求め、求めた重心から所定距離内にある色をみなし背景色と決定する。次に、背景色決定手段３０３は、みなし背景色からＲＧＢ三次元空間上の重心を求め、重心から所定距離内にある色を背景色として決定する。これより、背景に対する文字方向のベクトルを求めることができるので、単純に距離で背景と文字とを切り分けるのではなく、ベクトルに直交する面で分離すれば余計なノイズを除去することができる。

また、みなし背景色決定手段３０２は、みなし背景色を決定する際に平均値を算出しているが、平均値ではなく、ヒストグラムの最大度数（最大の山）に対応する階調を用いてもよい。また、平均値ではなく、中央値を用いてもよい。

＜ヒストグラム＞
次に、分布作成手段３２１により作成されるヒストグラムについて図５〜９を用いて説明する。図５は、白紙判定に用いる画像の例を示す図である。図５（ａ）は、カラフルな文字にカラフルな図形が入っている画像（画像１という）を示す図である。図５（ｂ）は、白紙の画像を（画像２という）示す図である。図５（ｃ）は、黒文字が入っている画像（画像３という）を示す図である。図５（ｄ）は、カラー画像であり、かつ、文字や図形がない画像（画像４という）を示す図である。図５に示す画像をカラースキャンやグレースケールでスキャンするなどしてヒストグラムを作成した場合、図６〜９に示すヒストグラムとなる。

図６は、画像１のヒストグラムを示す図である。図６（ａ）は、カラースキャンした場合の色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎のヒストグラムである。図６（ｂ）は、グレースケールでスキャンした場合のヒストグラムである。図６に示すように、ヒストグラムには、図形部分に相当する山が散在する。

図７は、画像２のヒストグラムを示す図である。図７（ａ）は、カラースキャンした場合の色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎のヒストグラムである。図７（ｂ）は、グレースケールでスキャンした場合のヒストグラムである。図７に示すように、ヒストグラムは、分散が小さく、ある階調における度数の山がかなり大きくなっている。

図８は、画像３のヒストグラムを示す図である。図８（ａ）は、カラースキャンした場合の色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎のヒストグラムである。図８（ｂ）は、グレースケールでスキャンした場合のヒストグラムである。図８に示すように、ヒストグラムには、文字部分に相当する山が散在する。

図９は、画像４のヒストグラムを示す図である。図９（ａ）は、カラースキャンした場合の色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎のヒストグラムである。図９（ｂ）は、グレースケールでスキャンした場合のヒストグラムである。図９に示すように、ヒストグラムは、画像の色に相当する階調で度数が計数されている。本発明では、図６〜図９に示したようなヒストグラムを用いてまずはみなし背景色を決定し、次にみなし背景色から背景色を決定する。

＜実験結果＞
図１０は、実施例１による白紙検出の実験結果１を示す図である。まず、白紙検出に用いた画像について説明する。
画像Ａ：水色の無地画像
画像Ｂ：画像Ａの中央部に小さな文字が入った画像
画像Ｃ：グレーの無地画像
画像Ｄ：青字の画像に背景処理も少し濃い青字でＡＳＣという文字が入った画像
画像Ｅ：背景と文字との輝度が同じ画像
画像Ｆ：画像Ｅを反転させた画像
画像Ｇ：赤色の背景の上部に小さな文字が入った画像
次に、実験に用いた白紙判定方法について説明する。
本発明：前述した実施例１の白紙判定方法（代表ヒストグラム選択有、背景色を決定するのに用いる所定値５０、白紙判定に用いる所定値０．０５％）
従来１：Ｒｉｄｏｃ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｒｏｕｔｅｒ（既存の白紙判定方法）
従来２：
（１）基準色とそこからの振れ幅、および判定閾値（％）、外周部無視領域（％）を指定する（パラメータファイルなどに保存しておく）。
例）ＲＧＢ＝０ｘ００００００（真っ黒）から ±１２８の範囲、判定閾値（％）＝０．０５％、外周部＝３％は無視する。
（２）画像の外周部を除く中心部の画素の色を（１）で指定した色＋範囲の収まるかどうかをチェックし、色＋範囲に収まった画素の数をカウントしていく。
（３）処理対象の全画素数と色＋範囲に収まった画素の数の比率を算出する。
（４）判定閾値（％）を越えたかどうかで白紙かどうかを判断する。

なお、従来２では、色も指定できるが、色への感度はあまりよくなく、特に中間色への反応がよくない。例えば、文字と背景が色は違うが同じ輝度だった場合にはうまく識別できない。そこで、本出願の発明者は、従来２の問題点を解決すべく以下の方式のように従来２を改良した。
従来２の改良：
従来２で白紙と判定された場合に以下の処理を行う。
（５）色差（Ｃｂ，Ｃｒ）のヒストグラムをとり標準偏差を求める。
（６）色差（Ｃｂ，Ｃｒ）どちらか一方のヒストグラムの標準偏差値が、
・ある閾値(例えば=8)より大きければ白紙ではない（色のバラツキが多い）
・ある閾値(例えば=8)より小さければ白紙（色のバラツキが少ない）
これにより、従来２に比べて色感度はよくなった。しかし、従来２の改良方式では、文字の面積が極端に少ない場合などには誤動作する可能性がある。

図１０に示すように、網掛け部が誤判定を行った箇所である。図１０によれば、従来１、２、従来２の改良方式は誤判定を行った画像が存在する。一方、本発明の方法では誤判定を行った画像はなく、適切に白紙を検出していることが分かる。また、処理時間においても、本発明の方法の方が従来の方法や従来の改良方法よりも早く白紙判定を行なうことができる。

また、別の実験結果を図１１に示す。図１１は、実施例１による白紙検出の実験結果２を示す図である。図１１に示す実験の内容について説明する。
実験画像：Ａ４−２００ｄｐｉで両面スキャンした２０ページの原稿（半分が白紙）
本発明：前述した実施例１の白紙判定方法（代表ヒストグラム選択有、背景色を決定するのに用いる所定値５０、白紙判定に用いる所定値０．０５％）
従来３：ＡｕｔｏＳｔｏｒｅ（ＮＳｉ）
実験条件：縦向き、又は横向きスキャンして、本発明による方法と従来３による方法とで白紙判定を行ない比較する
ここで、図１１（ａ）は、本発明と従来３との白紙判定結果を示す図である。また、図１１（ｂ）は、本発明と従来３との処理時間を示す図である。図１１（ａ）に示すように、本発明による白紙判定では、縦向きスキャン、横向きスキャンの両方において適切に白紙判定を行うことができている。一方、従来３による白紙判定では、縦向きスキャン、横向きスキャンのいずれも誤判定を行っている。また、図１１（ｂ）に示すように、処理時間においても、本願による白紙判定の方が、従来３による白紙判定よりも早く判定することができるという結果が得られた。

以上、図１０及び図１１に示すように、本発明に係る白紙判定を行なうことにより白紙の検出率を向上させることができ、また、処理時間を短縮させることができる。

＜処理概念＞
次に、図１２を用いて実施例１における処理概念について説明する。図１２は、実施例１における処理概念を説明するための図である。図１２に示すように、まず始めに画像データに対してＲＧＢ毎に３つのヒストグラムが作成される。

次に、ＲＧＢ３つのヒストグラムの中から一番分散が大きい（標準偏差σが大きい）成分を選択する。図１２に示す例では、Ｒのヒストグラムの標準偏差σが一番大きいとする。次に、Ｒのヒストグラムの平均ｘと標準偏差σとを用いてみなし背景色の範囲を決定する。図１２に示す例では、みなし背景色の範囲は平均ｘ±標準偏差σ（１８０±６０）の範囲である。

次に、みなし背景色の平均ｙを算出する。図１２に示す例ではｙ＝２２０とする。ここで、ばらつきに関する所定値を５０とすると、標準偏差σ＝６０と所定値５０とを比較し、大きい方をばらつき値とする。ばらつき値が決まった場合、背景色の範囲を決定する。図１２に示す例では、背景色の範囲は平均ｙ±ばらつき値（２２０±６０）の範囲である。ただし、最大値は２５５である。

よって、図１２に示す例では、背景色の範囲は１６０〜２５５の範囲となり、背景色の以外の範囲を文字色の範囲とするため、文字色の範囲は０〜１５９となる。この文字色の範囲のピクセル数をカウントし（背景色のピクセル数をカウントし全体から差し引いてもよい）、文字の出現割合が算出される。

最後に、文字の出現割合が、白紙判定に用いる所定値（０．０５％など）と比較され、所定値よりも大きければ白紙ではないと判定される。

＜動作＞
図１３は、実施例１における白紙判定処理の一例を示すフローチャートである。図１３に示すように、ステップＳ１１において、分布作成手段３２１は、取得された画像データのＲＧＢ毎のヒストグラムを作成する。

ステップＳ１２において、分布作成手段３２１は、作成したＲＧＢ全てのヒストグラムが単一色であるか否かを判定する。判定方法は、ヒストグラムの最小値＝最大値であるか否かで判定する。最小値＝最大値であれば画像データは単一色であることを示す。ステップＳ１２の判定結果がＹＥＳ（単一色である）であればステップＳ２２に進み、判定結果がＮＯ（単一色ではない）であればステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、選択手段３２４は、ＲＧＢ３つのヒストグラムの中から標準偏差σが一番大きいヒストグラムを選択する。ステップＳ１４において、算出手段３２２は、選択手段３２４により選択されたヒストグラムの平均ｘと標準偏差σを算出する。

ステップＳ１５において、みなし手段３２３は、算出手段３２２により算出された平均ｘと標準偏差σからみなし背景色（ｘ±σ）を決定する。

ステップＳ１６において、背景色決定手段３０３は、みなし手段３２３により決定されたみなし背景色の平均ｙを算出する。ステップＳ１７において、背景色決定手段３０３は、標準偏差σと所定値（例えば５０）とを比較し、大きい方をばらつき値とする。次に、背景色決定手段３０３は、平均ｙ±ばらつき値を背景色として決定する。ここで、みなし背景色、背景色ともに最小値は０、最大値は２５５とする。

ステップＳ１８において、画素計数手段３０４は、背景色以外の色を文字色として、文字色の画素数をカウントする。なお、画素計数手段３０４は、背景色の画素数をカウントし、画像全体の画素数から差し引くことで文字色の画素数を算出するようにしてもよい。

ステップＳ１９において、白紙判定手段３０５は、画素計数手段３０４によりカウントされた文字色の画素数が画像全体の画素数に占める割合を算出する。

ステップＳ２０において、白紙判定手段３０５は、算出した文字出現割合が所定値未満か否かを判定する。ステップＳ２０による判定結果がＹＥＳ（所定値未満）であればステップＳ２２に進み、判定結果がＮＯ（所定値以上）であればステップＳ２１に進む。

ステップＳ２１において、白紙判定手段３０５は、取得された画像データを白紙ではないと判定し、白紙判定処理を終了する。ステップＳ２２において、白紙判定手段３０５は、取得された画像データは白紙であると判定し、白紙判定処理を終了する。

以上実施例１によれば、画像データの多様性に適切に対応することにより、白紙の検出率を向上させることができる。

［実施例２］
次に、実施例２に係る画像処理システムについて説明する。実施例２では、画像データを分割して、分割単位で白紙判定を行なうことで高速に白紙判定を行なうことができるようにする。

＜機能構成＞
図１４は、実施例２におけるＭＦＰ１０と画像処理サーバ５０の主要機能構成の一例を示すブロック図である。図１４に示す機能において、図３と同様の機能のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。

図１４に示すように、画像処理サーバ５０は、通信手段３０１、分割手段５０１、みなし背景色決定手段５０２、背景色決定手段５０３、画像係数手段５０４、白紙判定手段５０５、画像ＤＢ３０６を含む。

分割手段５０１は、通信手段３０１により取得された画像データを所定の領域に分割する。所定の領域とは、ライン単位であってもよいし、矩形の領域単位であってもよい。以下、１１ライン毎に分割する例について説明する。１１ラインとする理由は、決まった規則のラインをスキャンしないように、素数かつ所定の大きさをもつ値が本発明には適切だからである。ただし、必ずしも１１ライン毎にスキャンする必要はないことは言うまでもない。

みなし背景色決定手段５０２は、分割手段５０１が分割したライン毎の分割単位の画像データを順に読み込んで、色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎にヒストグラムを更新し、更新したヒストグラムを用いて所定範囲内の色をみなし背景色とする。つまり、画像データ内で頻度の高い色付近をみなし背景色とする。

背景色決定手段５０３は、みなし背景色決定手段５０２により決定された分割単位のみなし背景色に基づいて背景色を決定する。背景色の決定の仕方は実施例１と同様であるため、その説明を省略する。

画素計数手段５０４は、背景色決定手段５０３により決定された背景色以外の色を文字色として、文字色を有する画素をカウントする。次に、画素計数手段５０４は、文字色の画素をカウントしたら、文字色の画素数がライン単位で一回目にスキャンした画素数に占める文字出現割合を算出する。

白紙判定手段５０５は、画素計数手段５０４により算出された文字出現割合が所定値未満の場合は白紙と判定し、所定値以上の場合は、白紙ではないと判定する。ここで、所定値は実施例１同様、０．００１％、０．０５％、０．１％などの値であり、これらは設定変更可能とする。

また、白紙判定手段５０５は、白紙であると判定された場合は、次のラインをスキャンしてヒストグラムを更新するようみなし背景色決定手段５０２に指示する。実施例２では、前述した処理を白紙と判定されるまで、又は、画像全体をスキャンするまで繰り返し白紙判定を行う。

ここで、図１５は、ライン単位にスキャンする場合の一例を示す図である。図１５に示すように、１１ライン飛ばしでスキャンした分割単位毎にヒストグラムを更新する場合は、まず、１回目のスキャンで１、１２、２３・・・のラインを読み込み、読み込んだ画素によりヒストグラムを作成する。次に、白紙判定手段５０５は、作成されたヒストグラムを用いて白紙判定を行ない、白紙判定された場合は２回目のスキャンを行う。２回目のスキャンで２、１３、２４・・・のラインを読み込み、読み込んだ画素によりヒストグラムを更新する。以下、白紙ではないと判定されるまで、又は画像データ全体をスキャンするまで前述した処理が繰り返される。

また、白紙判定手段５０５は、判定に用いる所定値に係数を乗算して白紙判定を行なう。例えば、１１ライン毎にスキャンする場合は、１回目の白紙判定の際には係数を１０にし、２回目のスキャンの場合には係数を９にし、３回目のスキャンの場合には係数を８にし、以下回数が増える毎に係数を減算して小さくする。つまり、スキャンした画素数が少ないことで文字出現割合が大きくなり誤判定される場合があるため、白紙判定に用いる所定値を大きくして白紙ではないと判定される条件を厳しくする。スキャン回数が増えれば、スキャンした画素数が増えるため、係数を徐々に小さくしてもとの所定値に近づけて白紙判定を行うようにする。

以上より、スキャン回数が少ない段階で白紙ではないと判定された場合には、白紙判定処理を終了することができるため、白紙判定処理に係る時間を削減することができる。

＜動作＞
図１６は、実施例２における白紙判定処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示すように、ステップＳ２１において、分割手段５０１は、１１ライン毎に画像データを分割し、分割単位でスキャンを行う。

ステップＳ２２において、スキャンした画素分に対して、図１３に示した白紙判定処理を行う。ステップＳ２３において、白紙判定手段５０５は、スキャン分の画素に対して白紙であるか否かを判定する。ステップＳ２３の判定結果がＮＯである（白紙ではない）場合処理を終了し、判定結果がＹＥＳである（白紙である）場合ステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４において、白紙判定手段５０５は、画像データ全体をスキャンしたか否か判定する。ステップＳ２４の判定結果がＹＥＳである（画像全体をスキャン終了）場合処理を終了し、判定結果がＮＯである（画像全体をスキャンしていない）場合ステップＳ２１に戻り、次のラインをスキャンする。

以上、実施例２によれば、画像データを分割して、分割単位で順に白紙判定を行なうことで高速に白紙判定を行なうことができる。

［実施例３］
次に、実施例３に係る画像処理システムについて説明する。実施例３では、ヒストグラムを作成する前にノイズを除去する処理（前処理）を行うことで、白紙判定の精度を上げる。

＜機能構成＞
図１７は、実施例３におけるＭＦＰ１０と画像処理サーバ６０の主要機能構成の一例を示すブロック図である。図１７に示す機能において、図３と同様の機能のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。図１７に示すように、実施例３では、実施例１の機能構成に前処理手段６０１が追加されている。

前処理手段６０１は、みなし背景色決定手段３０２の処理を行う前に、通信手段３０１により取得された画像データに対して画像処理を行う。画像処理は、例えば、ノイズ除去、パンチ穴除去、周辺ノイズ除去などである。ここで、周辺ノイズ除去とは、スキャン時に用紙の歪みや、読取装置の仕組み上、画像の周辺部分に生じた黒スジや影などのノイズを除去する処理である。

また、前処理手段６０１は、画像データがカラー又はグレースケールである場合に、平滑化、地肌除去、裏写り除去などの画像処理を行うようにしてもよい。これらの画像処理はユーザーに選択されて事前に設定されたり、白紙判定をする度に選択されたりするようにすればよい。

以上、実施例３によれば、ユーザー好みの前処理を行うことで白紙判定処理の精度を向上させることができる。

［実施例４］
次に、実施例４に係る画像処理システムについて説明する。実施例４では、白紙判定を行った後の画像データを配信する処理について説明する。

＜機能構成＞
図１８は、実施例４におけるＭＦＰ１５と画像処理サーバ７０の主要機能構成の一例を示すブロック図である。図１８に示す機能において、図３と同様の機能のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。図１８に示すように、実施例４では、ＭＦＰ１５は、配信設定手段１５１を含み、画像処理サーバ７０には判定手段７０１、ジョブ実行・管理手段７０２、ワークフロー実行手段７０３、データ処理手段７０４、配信設定ＤＢ７０５を含む。

判定手段７０１は、図３に示すみなし背景色決定手段３０２〜白紙判定手段３０５までの機能を有し、白紙判定を行う。なお、判定手段７０１は、実施例１で説明した白紙判定だけではなく、実施例２、又は実施例３で説明した白紙判定を行ってもよい。

ＭＦＰ１５の配信設定手段１５１は、オペレーションパネルにワークフロー選択画面を表示し、選択されたワークフローを検出する。また、配信設定手段１５１は、ワークフローにおける配信パラメータを取得する。配信パラメータの取得は、設定画面からユーザーに入力及び／又は選択させて取得したりする。配信パラメータとは、例えば、宛先のメールアドレスや画像変換に伴う設定値などのことをいう。

また、配信設定手段１５１は、画像読込手段１０１により読み込まれた画像データに対して、章分けを行う章分けモードが選択されたか否かを検知する。また、配信設定手段１５１は、前述した白紙判定を行うか否かを検知してもよいし、白紙判定は読み込んだ画像データに対してデフォルトで設定されていてもよい。以下、白紙判定は、デフォルトで設定されているとする。

配信設定手段１５１は、選択されたワークフローの識別情報や、このワークフローにかかる配信パラメータや、章分けモードが検知された場合は章分けモードを示す情報を、読み込まれた画像データとともに、通信手段１０２を介して画像処理サーバ７０に送信する。

ここで、ワークフローについて説明する。図１９は、ワークフローの例を示す図である。図１９に示すワークフロー１は、ＯＭＲ（Optical Mark Recognition）処理を行うワークフローを示す。また、ワークフロー２は、画像変換を行って、ＳＭＴＰ送信するワークフローを示す。また、ワークフロー３は、ＯＣＲ処理を行って、フォルダ配信するワークフローを示す。ワークフロー４は、フォルダ配信を行って、さらにＳＭＴＰ送信を行うワークフローを示す。つまり、ワークフローは、入力、画像変換、出力（配信）の各プラグインのうち、１又は複数の処理（プラグイン）を組み合わせた配信処理を言う。

図１８に戻り、画像処理サーバ７０について説明する。ジョブ実行・管理手段７０２は、ＭＦＰ１５から受信した配信パラメータや画像データをジョブとして画像ＤＢ３０６に記憶し、ワークフロー実行手段７０３にジョブの処理を依頼する。このとき、ジョブ実行・管理手段７０２は、取得した画像データに対し、判定手段７０１による白紙判定を行ってから画像ＤＢ３０６に画像データを記憶する。

ワークフロー実行手段７０３は、ジョブ実行・管理手段７０２からジョブの処理要求を受けた場合、ワークフローに含まれる各処理の実行を制御する。具体的には、ワークフロー実行手段７０３は、画像ＤＢ３０６から取得した画像データに対し、ジョブに含まれるワークフローの各処理を配信設定ＤＢ７０５から特定し、ワークフローに含まれる各処理を順に行うようデータ処理手段７０４を制御する。

データ処理手段７０４は、ワークフロー実行手段７０３から処理実行の指示を受けると、この指示に従って画像データに対して配信処理を行う。つまり、データ処理手段７０４は、ワークフローに含まれる各処理をフロー順に実行し、配信先（ファイルサーバや、ＳＭＴＰサーバなど）へ画像データを配信する。

配信設定ＤＢ７０５は、入力、画像変換、出力の各プラグインを格納し、また、各プラグインが組み合わされたワークフローを１又は複数格納する。配信設定ＤＢ７０５は、ワークフローに係るデフォルトの配信パラメータや、ワークフローの設定画面情報や配信パラメータの設定画面情報などを記憶する。

次に、データ処理手段７０４について図２０を用いて詳しく説明する。図２０は、データ処理手段の機能構成の一例を示すブロック図である。データ処理手段７０４は、画像認識手段７４１、画像変換手段７４２、フォルダ配信手段７４３、メール送信手段７４４、章分け手段７４５を含む。データ処理手段７０４に含まれる各手段は、プラグインで実装されてもよい。

画像認識手段７４１は、例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理及び／又はＯＭＲ（Optical Mark Recognition）処理の画像認識処理を行う。画像変換手段７４２は、ＰＤＦ、ＴＩＦＦ、ＧＩＦ、ＪＰＥＧ、ＪＰＥＧ２０００などのフォーマットを他のフォーマットに変換する処理を行う。フォルダ配信手段７４３は、指定されたサーバのフォルダに配信する処理を行う。メール送信手段７４４は、ＳＭＴＰサーバなどを用いてメール配信処理を行う。

章分け手段７４５は、判定手段７０１により白紙と判定されるまでを一つの章として画像データを章分けする。章分け手段７４５は、１つの章毎に画像ＤＢ３０６に記憶したり、１つの章毎に分けなくても、１章、２章、・・・と白紙に章番号を付加して画像ＤＢ３０６に記憶したりしてもよい。

章分け手段７４５は、ＭＦＰ１５から章分けを行う情報をジョブ実行・管理手段７０２が取得した場合に、その旨通知される。通知を受けた章分け手段７４５は、判定手段７０１により白紙と判定される度に章分けを行うか、又は、判定手段７０１による白紙判定が終わった後に、一括して章分けを行なう。その後、白紙判定、章分けが行われた画像データに対して配信処理が行われる。

以上、実施例４によれば、白紙判定を行った画像データに対してワークフローに伴う配信処理を実行することができる。つまり、スキャンした画像データを配信するスキャンソリューションの中に白紙判定を含めることができる。また、実施例４によれば、白紙と判定されるまでを１つの章とする章分けを行うことができ、章分けされた画像データを配信することができる。

［実施例５］
次に、実施例５に係る画像処理システムについて説明する。実施例５では、配信処理を行う画像データに白紙が多く含まれる場合は、ユーザーに配信処理を続行してもよいか確認することができる。

＜機能構成＞
図２１は、実施例５におけるＭＦＰ１５と画像処理サーバ７５の主要機能構成の一例を示すブロック図である。図２１に示す機能において、図３及び図１８と同様の機能のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。図２１に示すように、実施例５では、画像処理サーバ７５にエラー判定手段７５１が含まれている。

エラー判定手段７５１は、判定手段７０１による白紙判定で、白紙の割合が所定値以上である場合は、エラーと判断する。例えば、エラー判定手段７５１は、判定した画像データの総枚数のうち２０％以上が白紙である場合に、エラーと判定する。

エラー判定手段７５１は、エラーと判定した場合には、ＭＦＰ１５に確認画面情報を送信する。確認画面情報は、画像ＤＢ３０６、又は配信設定ＤＢ７０５に記憶されていればよい。

図２２は、白紙検出エラーの確認画面の一例を示す図である。図２２に示す確認画面は、エラー判定手段７５１によりエラーと判定された場合に、ＭＦＰ１５のオペレーションパネルに表示される。ＭＦＰ１５は、ユーザーによる図２２に示す「ＹＥＳ」ボタンの押下を検知すると、その旨を画像処理サーバ７５に通知し、画像処理サーバ７５は配信処理を続行する。また、ＭＦＰ１５は、図２２に示す「ＮＯ」ボタンの押下を検知すると、ＭＦＰ１５は、画像データを再度スキャンするようユーザーに促す。

なお、図２２に示す確認画面には、配信処理を続行するかしないかの選択肢しかないが、白紙を除去して配信処理を続行する処理を選択肢に含めてもよい。白紙を除去して配信処理を続行する処理がユーザーにより選択された場合は、ワークフロー実行手段７０３は、画像ＤＢ３０６から画像データを取得する際に、白紙を除いて、又は削除して画像データを取得する。以降の処理は実施例４と同様である。

以上、実施例５によれば、配信処理を行う画像データに白紙が多く含まれる場合は、ユーザーに配信処理を続行してもよいか確認することができる。また、実施例５によれば、配信処理を続行する際、白紙以外の画像データのみを配信することもできる。

［実施例６］
次に、実施例６に係る画像処理システムについて説明する。実施例６では、判定手段７０１により白紙と判定された画像データを削除して、白紙と判定されなかった画像データを配信することができる。

＜機能構成＞
図２３は、実施例６におけるＭＦＰ１５と画像処理サーバ８０の主要機能構成の一例を示すブロック図である。図２３に示す機能において、図３及び図１８と同様の機能のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。図２３に示すように、実施例６では、画像処理サーバ８０に白紙除去手段８０１が含まれている。

以下、配信設定手段１５１が白紙除去モードを検知して、白紙除去を示す情報をジョブに含めて画像処理サーバ８０に送信する場合を想定する。なお、白紙除去処理はデフォルトで設定されたり、あるワークフローについてのみ実行するよう設定されたりしてもよい。

ジョブ実行・管理手段７０２は、ジョブに白紙除去を示す情報が含まれている場合には、白紙除去手段８０１にその旨通知し、判定手段７０１に画像データを出力する。

白紙除去手段８０１は、判定手段７０１による白紙と判定された画像データを削除する。白紙除去手段８０１は、判定手段７０１による白紙判定と連動して白紙と判定されるたびに白紙を削除してもよいし、白紙判定が全て終了した後に一括して白紙を削除してもよい。これより、画像ＤＢ３０６には、白紙が除去された画像データが記憶される。以降の処理は実施例４と同様である。

以上、実施例６によれば、判定手段７０１により白紙と判定された画像データを削除して、白紙と判定されなかった画像データを配信することができる。

［変形例］
次に前述した各実施形態の変形例について説明する。以下、変形例は、前述したサーバ３０が組み込まれたＭＦＰ９０について説明する。なお、変形例ではＭＦＰを画像処理装置と呼ぶことにする。図２４は、変形例に係る画像処理装置９０の機能構成の一例を示すブロック図である。図２４に示すように、白紙判定を行なう機能が画像処理装置９０に組み込まれている。

画像処理装置９０の各機能は、基本的には図３に示す機能と同様である。ただし、みなし背景色決定手段３０２は、画像読込手段１０１によりスキャンされた画像データに対して処理を行うところが異なる。

以上より、変形例に係る画像処理装置９０によれば、スキャンした画像に対して白紙判定を行ない、白紙と判定された画像を保存しないなどの処理を行うことで機器のリソースを有効に活用することができる。なお、実施例２〜６に係る各画像処理サーバをＭＦＰに組み込むようにしてもよい。

また、変形例における画像処理装置９０は、読み込んだ画像データから白紙を除去して印刷することもできる。また、画像処理装置９０は、読み込んだ画像データから白紙検出を行って、白紙までを章分けすることで章分けされた画像データを印刷することもできる。

なお、実施例１〜６の画像処理サーバは、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備えており、ワークステーションや通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

実施例１〜６の画像処理サーバで実行される画像処理制御プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、実施例１〜３の画像処理サーバで実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施例１〜３の画像処理サーバで実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

また、実施例１〜６の画像処理サーバで実行される画像処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

実施例１〜６の画像処理サーバで実行される画像処理プログラムは、前述した各手段を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各手段が主記憶装置上にロードされ、みなし背景色決定手段、背景色決定手段、画像計数手段、白紙判定手段が主記憶装置上に生成されるようになっている。

また、変形例のＭＦＰで実行される画像処理プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。

変形例のＭＦＰで実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、変形例のＭＦＰで実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、変形例のＭＦＰで実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

変形例のＭＦＰで実行される画像処理プログラムは、前述した各手段を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各手段が主記憶装置上にロードされ、画像読込手段、みなし背景色決定手段、背景色決定手段、画像計数手段、白紙判定手段が主記憶装置上に生成されるようになっている。

なお、本発明は、上記実施例そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施例に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施例にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。

１０、２０、７０ ＭＦＰ
３０、５０、６０ 画像処理サーバ
４０ 情報処理端末
１０１ 画像読込手段
１０２ 通信手段
１０３ 配信設定ＤＢ
３０１ 通信手段
３０２，５０２ みなし背景色決定手段
３０３、５０３ 背景色決定手段
３０４、５０４ 画像計数手段
３０５、５０５ 白紙判定手段
３０６ 画像ＤＢ
３２１ 分布作成手段
３２２ 算出手段
３２３ みなし手段
３２４ 選択手段
３２５ 変換手段
５０１ 分割手段
６０１ 前処理手段
７０１ 判定手段
７０２ ジョブ実行・管理手段
７０３ ワークフロー実行手段
７０４ データ処理手段
７０５ 配信設定ＤＢ
７５１ エラー判定手段
８０１ 白紙除去手段

特開２００８−２１９８２０号公報 特開２００２−０７７６６９号公報

Claims (15)

1. 画像データを取得して前記画像データを処理する画像処理システムであって、
   前記画像データを取得する取得手段と、
   取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定手段と、
   前記第１決定手段により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する第２決定手段と、
   前記第２決定手段により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数手段と、
   前記計数手段によりカウントされた文字色の画素数が前記画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が第１所定値未満であれば白紙と判定する判定手段と
   を備える画像処理システム。
2. 前記第１決定手段は、
   前記ヒストグラムの平均値と標準偏差とを算出し、前記平均値±前記標準偏差の範囲内の色を前記みなし背景色とする請求項１記載の画像処理システム。
3. 前記第２決定手段は、
   前記みなし背景色の平均値を算出し、算出した平均値から所定範囲内の色を前記背景色とする請求項１又は２記載の画像処理システム。
4. 前記第２決定手段は、
   前記標準偏差と第２所定値との大きい方をばらつき値とし、前記平均値±前記ばらつき値の範囲内の色を前記背景色とする請求項３記載の画像処理システム。
5. 前記第１決定手段は、
   各色のヒストグラムの中から一番標準偏差が大きいヒストグラムを選択し、選択したヒストグラムから前記みなし背景色を決定する請求項１乃至４いずれか一項に記載の画像処理システム。
6. 前記画像データをライン単位及び／又は複数の領域単位に分割する分割手段を備え、
   前記第１決定手段は、
   前記分割手段により分割された分割単位の画像データを順に読み込んで各色のヒストグラムを更新し、
   前記判定手段は、
   判定に用いる前記第１所定値に係数を乗算して白紙判定を順に行ない、前記白紙判定で白紙と判定される度に前記係数を小さくする請求項１乃至５いずれか一項に記載の画像処理システム。
7. 前記判定手段は、
   前記白紙判定により白紙ではないと判定した場合、次の分割単位の画像データを読み込む指示を前記第１決定手段にせず、前記白紙判定の処理を終了する請求項６記載の画像処理システム。
8. 前記画像データに対し、ノイズ除去、パンチ穴除去、ヘッダー及び／又はフッター除去、裏写り除去、周辺ノイズ除去のいずれか一つ又は複数の前処理を行う前処理手段を備え、
   前記第１決定手段は、
   前記前処理手段により前処理された画像データの各色のヒストグラムを作成する請求項１乃至７いずれか一項に記載の画像処理システム。
9. 前記第１決定手段は、
   前記画像データがパレットカラーの場合、フルカラー変換相当の処理を行って各色のヒストグラムを作成する請求項１乃至８いずれか一項に記載の画像処理システム。
10. １又は複数の処理を規定し、少なくとも配信処理を含むワークフローを１又は複数記憶する記憶手段と、
    前記判定手段により白紙判定が行なわれた後の画像データを、前記ワークフローに従って配信処理する配信手段とをさらに備える請求項１乃至９いずれか一項に記載の画像処理システム。
11. 前記判定手段により白紙と判定されるまでの画像データを１つの章とする章分け手段をさらに備え、
    前記配信手段は、
    前記章分け手段により章分けされた画像データを、前記ワークフローに従って配信処理する請求項１０記載の画像処理システム。
12. 前記画像データを取得する取得手段と、
    取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定手段と、
    前記第１決定手段により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する第２決定手段と、
    前記第２決定手段により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数手段と、
    前記計数手段によりカウントされた文字色の画素数が前記画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が所定値未満であれば白紙と判定する判定手段と
    を備える画像処理装置。
13. 前記画像データを取得する取得段階と、
    取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定段階と、
    前記第１決定段階により決定されたみなし背景色に基づいて背景色を決定する第２決定段階と、
    前記第２決定段階により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数段階と、
    前記計数段階によりカウントされた文字色の画素数が前記画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が所定値未満であれば白紙と判定する判定段階と
    を有する画像処理方法。
14. コンピュータを、
    前記画像データを取得する取得手段と、
    取得した画像データの各色のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを用いてみなし背景色を決定する第１決定手段と、
    前記第１決定手段により決定されたみなし背景色に基づいて背景色決定する第２決定手段と、
    前記第２決定手段により決定された背景色以外の色を文字色とし、該文字色の画素数をカウントする計数手段と、
    前記計数手段によりカウントされた文字色の画素数が前記画像データの画素数に占める割合を求め、該割合が所定値未満であれば白紙と判定する判定手段として機能させるためのプログラム。
15. 請求項１４記載のプログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。