JP2011061473A - 画像判別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる画像判別装置を提供する。
【解決手段】画像の種別を示す画像属性を判別する画像判別装置であって、画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向の算出を行うエッジ算出部と、当該処理単位ごとに、算出されたエッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する局所連結性算出部と、画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度を用いて、画像属性を判別する画像属性判別部とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、画像の属性を判別する画像判別装置に関する。

近年、省スペース化を指向して、コピー機能、ファクシミリ通信機能、及びネットワーク通信機能を一台で兼ね備えたネットワーク複合機の普及が進んでいる。

ネットワーク複合機のいくつかの機種は、原稿をスキャナ等により読み取ることによって得られる画像データの画像属性を判別し、文字領域などを抽出する画像判別装置を備えている。

従来、この画像判別装置が画像属性を判別する方法として、文字情報データを用いたパターンマッチングなどにより、文字領域を抽出する方法が提案されている（例えば、特許文献１及び２参照）。

特開２００１−６１０６１号公報 特開２００７−２４３４４２号公報

しかしながら、従来の画像判別装置では、大きな容量のメモリを必要とするとともに多くの演算量を必要とするという問題がある。

つまり、従来の画像判別装置では、画像に含まれる可能性のある活字などを網羅した文字情報データが必要であるため、この大きな容量の文字情報データを記憶可能なメモリが必要である。また、従来の画像判別装置では、文字情報データを用いたパターンマッチングには、正規化を含めて、相当量の演算が必要である。

このため、従来の画像判別装置では、大きな容量のメモリを必要とするとともに、多くの演算量を必要とするため、文字領域の抽出に処理時間がかかるという問題がある。

そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる画像判別装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る画像判別装置は、画像の種別を示す画像属性を判別する画像判別装置であって、画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向の算出を行うエッジ算出部と、前記処理単位ごとに、算出された前記エッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する局所連結性算出部と、前記画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度を用いて、前記画像属性を判別する画像属性判別部とを備える。

これによれば、画像の属性判別領域ごとに、局所連結性の強度を用いて画像属性を判別する。ここで、この局所連結性の強度の算出には、大きな容量のメモリを必要とせず、ま
た、多くの演算を必要としない。このため、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記エッジ算出部は、前記画像の前記処理単位ごとに、さらに、エッジ強度の算出を行い、前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、さらに、前記属性判別領域内の処理単位のエッジ強度を用いて、前記画像属性を判別する。

これによれば、画像の属性判別領域ごとに、さらに、エッジ強度を用いて画像属性を判別する。ここで、このエッジ強度の算出には、大きな容量のメモリを必要とせず、また、多くの演算を必要としない。このため、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記エッジ算出部は、前記画像の前記処理単位ごとに、テンプレート型１次微分フィルタを適用して、前記算出を行う。

これによれば、テンプレート型１次微分フィルタを適用して、エッジ方向又はエッジ強度の算出を行う。ここで、このテンプレート型１次微分フィルタを適用した算出には、大きな容量のメモリを必要とせず、また、多くの演算を必要としない。このため、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記局所連結性算出部は、前記局所連結性を算出する対象の処理単位である対象処理単位のエッジ方向に垂直方向に隣接する両側の処理単位を前記周辺の処理単位として、前記対象処理単位のエッジ方向と前記周辺の処理単位のエッジ方向との揃い度合いを、前記対象処理単位の局所連結性の強度として算出する。

これによれば、対象処理単位のエッジ方向と周辺の処理単位のエッジ方向との揃い度合いを、対象処理単位の局所連結性の強度として算出する。このため、簡易に、局所連結性の強度を算出することができ、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性の強度が高い処理単位の数と前記局所連結性の強度が低い処理単位の数との比率を用いて、前記画像属性を判別する。

これによれば、局所連結性の強度が高い処理単位の数と局所連結性の強度が低い処理単位の数との比率を用いて、画像属性を判別する。このため、比率を算出するという単純な計算により画像属性を判別することができるため、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性の強度が高い処理単位の数を前記局所連結性の強度が低い処理単位の数で除した値である局所連結性比率が、所定の第一閾値以上である場合、前記画像属性を文字領域であると判別する。また、前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性比率が前記第一閾値未満である場合、前記画像属性を、地色を伴う文字若しくは図画領域、又は写真領域であると判別する。

これによれば、局所連結性比率が所定の第一閾値以上である場合、画像属性を文字領域であると判別する。また、局所連結性比率が第一閾値未満である場合、画像属性を、地色を伴う文字若しくは図画領域、又は写真領域であると判別する。このため、簡易な判断で文字領域と、地色を伴う文字若しくは図画領域又は写真領域との判別ができるため、画像
属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位のうち、前記局所連結性の強度が高い処理単位のエッジ強度の平均値であるエッジ強度平均値を用いて、前記画像属性を判別する。

これによれば、局所連結性の強度が高い処理単位のエッジ強度の平均値であるエッジ強度平均値を用いて、画像属性を判別する。このため、エッジ強度の平均値を算出するという単純な計算により画像属性を判別することができるため、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性の強度が高い処理単位の数を前記局所連結性の強度が低い処理単位の数で除した値である局所連結性比率が、所定の第一閾値以上であり、かつ、前記エッジ強度平均値が所定の第二閾値以上である場合、前記画像属性を活字領域であると判別し、前記局所連結性比率が前記第一閾値以上であり、かつ、前記エッジ強度平均値が前記第二閾値未満である場合、前記画像属性を手書き領域であると判別する。

これによれば、局所連結性比率が第一閾値以上であり、かつ、エッジ強度平均値が第二閾値以上である場合、画像属性を活字領域であると判別する。また、局所連結性比率が第一閾値以上であり、かつ、エッジ強度平均値が第二閾値未満である場合、画像属性を手書き領域であると判別する。このため、文字情報データを用いたパターンマッチングをする必要がなく、簡易な判断で活字領域と手書き領域との判別ができるため、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、好ましくは、前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性の強度が高い処理単位の数を前記局所連結性の強度が低い処理単位の数で除した値である局所連結性比率が、所定の第一閾値未満であり、かつ、前記エッジ強度平均値が所定の第三閾値以上である場合、前記画像属性を、地色を伴う文字又は図画領域であると判別し、前記局所連結性比率が前記第一閾値未満であり、かつ、前記エッジ強度平均値が前記第三閾値未満である場合、前記画像属性を写真領域であると判別する。

これによれば、局所連結性比率が第一閾値未満であり、かつ、エッジ強度平均値が第三閾値以上である場合、画像属性を、地色を伴う文字又は図画領域であると判別する。また、局所連結性比率が第一閾値未満であり、かつ、エッジ強度平均値が第三閾値未満である場合、画像属性を写真領域であると判別する。このため、簡易な判断で、地色を伴う文字又は図画領域と写真領域との判別ができるため、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

また、上記目的を達成するために、本発明に係る画像判別装置は、画像の種別を示す画像属性を判別する画像判別装置であって、画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向とエッジ強度との算出を行うエッジ算出部と、前記処理単位ごとに、算出された前記エッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する局所連結性算出部と、前記画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度から算出されるエッジ強度を用いて、前記画像属性を判別する画像属性判別部とを備えていてもよい。

これによれば、画像の属性判別領域ごとに、局所連結性の強度から算出されるエッジ強度を用いて、画像属性を判別する。ここで、この局所連結性の強度及びエッジ強度の算出には、大きな容量のメモリを必要とせず、また、多くの演算を必要としない。このため、
画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

なお、本発明は、このような画像判別装置として実現できるだけでなく、このような画像判別装置を内蔵するネットワーク複合機として実現することもできる。

また、本発明は、画像判別装置が備える特徴的な処理部のそれぞれの動作をステップとする方法として実現することもでき、また、本発明は、各処理部の処理を行う集積回路として実現することもできる。

さらに、本発明は、コンピュータに上記各ステップを実行させるためのプログラムとして実現することもできる。そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体又はインターネット等の伝送媒体を介して配信することもできる。

本発明に係る画像判別装置によれば、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる。

本実施の形態におけるネットワーク複合機を含む通信システムの構成の一例を示す図である。 本実施の形態におけるネットワーク複合機のハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施の形態における画像判別装置を備える画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 本実施の形態におけるエッジデータの一例を示す図である。 本実施の形態における局所連結性データの一例を示す図である。 本実施の形態における画像判別装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態におけるエッジ算出部がエッジ方向及びエッジ強度を算出する処理の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態におけるエッジ算出部が、各画素のエッジ方向とエッジ強度とを算出することを説明する図である。 本実施の形態における局所連結性算出部が局所連結性の強度を算出する処理の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態における局所連結性算出部が、局所連結性の強度を算出することを説明する図である。 本実施の形態における局所連結性算出部が、局所連結性の強度を算出することを説明する図である。 本実施の形態における画像属性判別部が画像属性を判別する処理の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態における画像属性判別部が画像属性を判別する処理を説明する図である。 本実施の形態における画像属性判別部が画像属性を判別する処理を説明する図である。 本実施の形態における画像属性判別部が画像属性を判別する処理を説明する図である。 本実施の形態における画像属性判別部が画像属性を判別する処理を説明する図である。 第一閾値、第二閾値及び第三閾値の一例について説明する図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。

まず、図１及び図２を用いて、本発明の実施の形態における画像判別装置を備えるネットワーク複合機の構成の概要について説明する。

図１は、本実施の形態におけるネットワーク複合機を含む通信システムの構成の一例を示す図である。

同図に示すように、この通信システムは、ネットワーク複合機１及び２、端末装置３及び４、ＰＳＴＮ（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：公衆電話交換回線網）５、並びにＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）６を備えている。

ここで、ネットワーク複合機１は、本実施の形態の画像判別装置を備えるネットワーク複合機の一例である。ネットワーク複合機１は、ＰＳＴＮ５を介してネットワーク複合機２と接続され、またＬＡＮ６を介して端末装置３及び４と接続される。

ネットワーク複合機１は、スキャナで読み取った原稿を、例えば、ＰＳＴＮ５を介してネットワーク複合機２へファクシミリ送信すること、及び、ＬＡＮ６を介して端末装置３及び４へ送信することができる。また、内蔵されるプリンタでプリントアウトすることができる。

図２は、本実施の形態におけるネットワーク複合機１のハードウェア構成を示すブロック図である。

同図に示すように、ネットワーク複合機１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、モデム１３、ＮＣＵ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）１４、操作パネル１５、ディスプレイ１６、スキャナ１７、プリンタ１８、及びＬＡＮＩ／Ｆ（ＬＡＮインターフェース）１９を備えている。

ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に格納された制御プログラム２０を実行することにより、ネットワーク複合機１の全体を制御する。

ＣＰＵ１０は、特徴的な処理として、スキャナ１７に読み取られた原稿の画像データの画像属性を判別する。この画像データの画像属性の判別についての具体的な処理内容は、後述する。

ＲＯＭ１１は、ＣＰＵ１０が実行する制御プログラム２０を保持する読み出し専用メモリである。

ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０が制御プログラム２０を実行する際に用いられるワークデータ、及びスキャナ１７から得られた画像データ等を保持する読み書き可能なメモリである。

モデム１３は、ＲＡＭ１２に保持された画像データ等をファクシミリ信号に変調して送信し、また外部から受信されたファクシミリ信号をラインデータに復調する。モデム１３
は、例えばＧ３規格に準拠したファックスモデムである。

ＮＣＵ１４は、モデム１３とＰＳＴＮ５との接続を制御する網制御装置である。

操作パネル１５は、利用者からの操作を受け付けるタッチパネルである。

ディスプレイ１６は、利用者への操作ガイド、又はネットワーク複合機１の動作状態を表示する表示装置であり、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ：液晶表示装置）である。

スキャナ１７は、画像読み取り装置であり、ＣＰＵ１０の制御下で、ＣＣＤを用いて原稿を光学的に読み取ることによって画像データを生成する。

プリンタ１８は、印刷装置であり、ＣＰＵ１０の制御下で、例えばＲＡＭ１２に保持された画像データによって表される画像イメージを印刷出力する。

ＬＡＮＩ／Ｆ１９は、ネットワーク複合機１とＬＡＮ６とを接続する通信アダプタであり、ＣＰＵ１０の制御下で、例えばＲＡＭ１２に保持された画像データを端末装置３等へ送信する。

次に、本実施の形態におけるネットワーク複合機１が備える画像判別装置について、説明する。

図３は、本実施の形態における画像判別装置１２０を備える画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。つまり、同図は、図２に示されたハードウェア構成によって発揮されるネットワーク複合機１の機能のうち、主に本実施の形態の画像判別装置１２０を備える画像処理装置１００に関わる機能の構成を示すブロック図である。

同図に示すように、画像処理装置１００は、原稿記憶部１１０、画像判別装置１２０及び画像処理部１３０を備えている。

原稿記憶部１１０は、画像データ１１１を記憶する記憶手段であり、具体的にはＲＡＭ１２により実現される。この画像データ１１１は、スキャナ１７が原稿を読み取ることで生成した画像データである。

画像判別装置１２０は、画像の種別を示す画像属性を判別する装置である。ここで、画像属性を判別するとは、活字領域であるか、手書き領域であるか、地色を伴う文字又は図画領域であるか、写真領域であるかを判別することをいう。

また、画像判別装置１２０は、同図に示すように、エッジ算出部１２１、局所連結性算出部１２２、画像属性判別部１２３及びデータ記憶部１２４を備えている。なお、以下に述べるエッジ算出部１２１、局所連結性算出部１２２及び画像属性判別部１２３による各種の処理は、具体的には制御プログラム２０を実行するＣＰＵ１０等によって実現される。

エッジ算出部１２１は、画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向及びエッジ強度の算出を行う。具体的には、エッジ算出部１２１は、原稿記憶部１１０に記憶されている画像データ１１１について、処理単位ごとに、テンプレート型１次微分フィルタを適用して、エッジ方向及びエッジ強度の算出を行う。

ここで、エッジ方向とは、処理単位の画素の画素特性値（濃淡）が変化する方向である。また、エッジ強度とは、処理単位の画素の画素特性値の変化（濃淡変化）の大きさである。詳細については、後述する。

局所連結性算出部１２２は、処理単位ごとに、エッジ算出部１２１が算出したエッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する。

具体的には、局所連結性算出部１２２は、局所連結性を算出する対象の処理単位である対象処理単位のエッジ方向に垂直方向に隣接する両側の処理単位を周辺の処理単位として、対象処理単位のエッジ方向と周辺の処理単位のエッジ方向との揃い度合いを、対象処理単位の局所連結性の強度として算出する。

画像属性判別部１２３は、画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度及びエッジ強度を用いて、画像属性を判別する。属性判別領域とは、例えば、画像を複数に分割したブロックである。

具体的には、画像属性判別部１２３は、画像の属性判別領域ごとに、局所連結性の強度が高い処理単位の数と局所連結性の強度が低い処理単位の数との比率を用いて、画像属性を判別する。また、画像属性判別部１２３は、画像の属性判別領域ごとに、属性判別領域内の処理単位のうち、局所連結性の強度が高い処理単位のエッジ強度の平均値であるエッジ強度平均値を用いて、画像属性を判別する。画像属性判別部１２３が行う画像属性の判別処理の詳細については、後述する。

データ記憶部１２４は、画像属性を判別するためのデータを記憶する記憶手段であり、具体的にはＲＡＭ１２により実現される。同図に示すように、データ記憶部１２４は、エッジデータ１２５及び局所連結性データ１２６を備えている。

図４は、本実施の形態におけるエッジデータ１２５の一例を示す図である。

同図に示すように、エッジデータ１２５は、エッジ算出部１２１が算出した、処理単位ごとのエッジ方向及びエッジ強度を示すデータの集まりである。

つまり、エッジ算出部１２１は、処理単位ごとのエッジ方向及びエッジ強度を算出し、算出したエッジ方向及びエッジ強度をデータ記憶部１２４に記憶させることで、エッジデータ１２５を更新する。

図５は、本実施の形態における局所連結性データ１２６の一例を示す図である。

同図に示すように、局所連結性データ１２６は、局所連結性算出部１２２が算出した、処理単位ごとの局所連結性の強度を示すデータの集まりである。

つまり、局所連結性データ１２６は、エッジデータ１２５のエッジ方向を用いて、処理単位ごとの局所連結性の強度を算出し、算出した局所連結性の強度をデータ記憶部１２４に記憶させることで、局所連結性データ１２６を更新する。

また、画像属性判別部１２３は、データ記憶部１２４に記憶されたエッジデータ１２５のエッジ強度と局所連結性データ１２６の局所連結性の強度とを用いて、画像属性を判別する。

図３に戻り、画像処理部１３０は、画像判別装置１２０が判別した画像属性に基づいて、画像データ１１１に修正を加える。例えば、画像処理部１３０は、手書き領域と判別された部分が改竄された部分であると判断し、手書き領域を除去するように、画像データ１１１に修正を加えるなどの修正を加える。なお、画像処理部１３０は、具体的には制御プログラム２０を実行するＣＰＵ１０等によって実現される。

次に、画像判別装置１２０の動作について説明する。

図６は、本実施の形態における画像判別装置１２０の動作の一例を示すフローチャートである。

同図に示すように、まず、エッジ算出部１２１は、画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向及びエッジ強度の算出を行う（Ｓ１０２）。ここでは、処理単位は１画素とし、エッジ算出部１２１は、画素ごとに、エッジ方向及びエッジ強度の算出を行う。なお、このエッジ算出部１２１がエッジ方向及びエッジ強度を算出する処理の詳細は、後述する。

次に、局所連結性算出部１２２は、画素ごとに、エッジ算出部１２１が算出したエッジ方向に基づいて、局所連結性の強度を算出する（Ｓ１０４）。なお、この局所連結性算出部１２２が局所連結性の強度を算出する処理の詳細は、後述する。

そして、画像属性判別部１２３は、所定の画素数のブロックごとに、ブロック内の画素ごとの局所連結性の強度及びエッジ強度を用いて、画像属性を判別する（Ｓ１０４）。なお、この画像属性判別部１２３が画像属性を判別する処理の詳細は、後述する。

次に、エッジ算出部１２１がエッジ方向及びエッジ強度を算出する処理（図６のＳ１０２）の詳細について、説明する。

図７は、本実施の形態におけるエッジ算出部１２１がエッジ方向及びエッジ強度を算出する処理の一例を示すフローチャートである。

同図に示すように、まず、エッジ算出部１２１に、原稿記憶部１１０に記憶されている画像データ１１１が入力される（Ｓ２０２）。ここでは、カラーの画像を有する画像データ１１１が入力されることとする。

そして、エッジ算出部１２１は、画像データ１１１をグレースケールの画像データに変換する（Ｓ２０４）。

次に、エッジ算出部１２１は、変換された画像データ１１１の全ての画素について、以下の処理（Ｓ２０８〜Ｓ２１４）を、繰り返し行う（ループ１：Ｓ２０６〜Ｓ２１６）。

まず、エッジ算出部１２１は、テンプレート型１次微分フィルタを適用して、各画素のエッジ方向とエッジ強度とを算出する（Ｓ２０８）。

図８は、本実施の形態におけるエッジ算出部１２１が、各画素のエッジ方向とエッジ強度とを算出することを説明する図である。

具体的には、同図は、エッジ方向とエッジ強度とを算出する対象の画素である注目画素Ａに対する、Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータのテンプレート型１次微分フィルタ適用結果を示している。

同図に示すように、エッジ算出部１２１は、各方向の出力値のうち最も出力値の大きい方向をエッジ方向として算出し、そのエッジ方向における出力値をエッジ強度として算出する。

具体的には、エッジ算出部１２１は、注目画素Ａとその周辺画素の画素値に、同図に示す係数を乗じ累積して得られた数値である出力値を算出する。そして、エッジ算出部１２１は、当該出力値が最大になる方向をエッジ方向として算出する。また、エッジ算出部１２１は、その最大の出力値をエッジ強度として算出する。

同図では、エッジ算出部１２１は、出力値が「＋４００」で最大になる「右下」方向をエッジ方向として算出し、「＋４００」をエッジ強度として算出する。なお、同図では、各画素の画素値は、０〜２５５の値をとるとして、算出している。

なお、テンプレート型１次微分フィルタには、Ｐｒｅｗｉｔｔの他に、Ｒｏｂｅｒｔｓ、Ｒｏｂｉｎｓｏｎ、Ｋｉｒｓｃｈ等のオペレータがあり、エッジ算出部１２１は、演算量と精度を考慮して、最適なオペレータを選択し、出力値は最適に正規化することとする。

図７に戻り、エッジ算出部１２１は、算出したエッジ強度が所定の閾値未満か否かを判断する（Ｓ２１０）。

エッジ算出部１２１は、算出したエッジ強度が所定の閾値未満と判断した場合は（Ｓ２１０でＹＥＳ）、注目画素については、エッジとは見なせないノイズの可能性が高いので、エッジ方向なしと決定し、エッジ強度もゼロと決定する（Ｓ２１２）。例えば、エッジ算出部１２１は、エッジ強度の絶対値が５０未満であれば、当該画素のエッジ方向をなし、エッジ強度をゼロと決定する。

そして、エッジ算出部１２１は、決定したエッジ方向及びエッジ強度を、データ記憶部１２４に記憶させることで、エッジデータ１２５を更新する（Ｓ２１４）。

また、エッジ算出部１２１は、算出したエッジ強度が所定の閾値未満でないと判断した場合は（Ｓ２１０でＮＯ）、算出したエッジ方向及びエッジ強度を、データ記憶部１２４に記憶させることで、エッジデータ１２５を更新する（Ｓ２１４）。

以上の処理（Ｓ２０８〜Ｓ２１４）を、画像データ１１１の全ての画素について繰り返し行う（ループ１：Ｓ２０６〜Ｓ２１６）ことで、エッジ算出部１２１がエッジ方向及びエッジ強度を算出する処理（図６のＳ１０２）は終了する。

次に、局所連結性算出部１２２が局所連結性の強度を算出する処理（図６のＳ１０４）の詳細について、説明する。

図９は、本実施の形態における局所連結性算出部１２２が局所連結性の強度を算出する処理の一例を示すフローチャートである。

同図に示すように、局所連結性算出部１２２は、画像データ１１１の全ての画素について、以下の処理（Ｓ３０４〜Ｓ３０８）を、繰り返し行う（ループ２：Ｓ３０２〜Ｓ３１０）。

まず、局所連結性算出部１２２は、局所連結性の強度を算出する対象の注目画素が、エ
ッジ方向なしか否かを判断する（Ｓ３０４）。具体的には、局所連結性算出部１２２は、データ記憶部１２４に記憶されているエッジデータ１２５のエッジ方向を参照し、注目画素が、エッジ方向なしか否かを判断する。

局所連結性算出部１２２は、注目画素が、エッジ方向なしであると判断した場合は（Ｓ３０４でＹＥＳ）、次の画素の局所連結性の強度を算出する。つまり、エッジ方向なしと決定された画素については、無関心な空白領域と見なせるため、局所連結性の強度の算出を行わない。

局所連結性算出部１２２は、注目画素が、エッジ方向なしではないと判断した場合は（Ｓ３０４でＮＯ）、局所連結性の強度を算出する（Ｓ３０６）。

図１０及び図１１は、本実施の形態における局所連結性算出部１２２が、局所連結性の強度を算出することを説明する図である。

図１０に示すように、局所連結性算出部１２２は、注目画素のエッジ方向と、そのエッジ方向に垂直方向に隣接する両側２画素のエッジ方向とを比較して、局所連結性の強度を算出する。

局所連結性の強度の算出により、エッジ方向が一定方向に連続しているか、不揃いであるかが分かる。局所連結性算出部１２２は、注目画素のエッジ方向とそのエッジ方向に垂直方向に隣接する両側２画素のエッジ方向との角度差によって、局所連結性の強度を算出する。この角度差は、８方向の場合、０度、４５度、９０度、１３５度、及び１８０度のうちのいずれかとなる。

具体的には、局所連結性算出部１２２は、データ記憶部１２４に記憶されているエッジデータ１２５から、注目画素と隣接する両側２画素の計３画素分のエッジ方向を参照し、注目画素と隣接する片側１画素との角度差、及び注目画素と隣接する他方の片側１画素との角度差を算出する。

なお、注目画素がエッジ方向なしと決定された画素と隣接する場合は、隣接する画素との角度差が不明なので、局所連結性算出部１２２は、角度差を中間値の９０度として、局所連結性の強度を算出する。

なお、局所連結性算出部１２２は、注目画素と隣接する両側２画素のうち、少なくとも１画素がエッジ方向なしと決定された画素である場合は、当該注目画素については、角度差を用いて局所連結性の強度を算出せず、後述の局所連結性の強度の強弱に関する分類において、局所連結性の強度が低い画素と分類してもよい。なぜなら、注目画素と隣接する両側２画素のうち、少なくとも１画素がエッジ方向なしと決定された画素である場合は、当該注目画素がエッジの終端となり、エッジが途切れていると見なせるからである。

ここで、注目画素と隣接２画素との角度差がともに０度であれば、エッジ方向が一定方向に連続している度合いが最も大きく、局所連結性の強度が高いと言える。これに対して、注目画素と隣接２画素との角度差が大きくなればなるほど、エッジ方向が不揃いになり、局所連結性の強度が低いということになる。

これらを考慮すると、図１１に示すように、局所連結性の強度の強弱について、例えば、局所連結性の強度が高い順に下記のように分類できる。

（ａ）隣接する両側２画素との角度差がともに０度である。
（ｂ）隣接する片側１画素との角度差が０度であり、他方の片側１画素との角度差が４５度である。
（ｃ）隣接する両側２画素との角度差がともに４５度である。
（ｄ）隣接する片側１画素との角度差が０度であり、他方の片側１画素との角度差が９０度以上である。
（ｅ）隣接する片側１画素との角度差が４５度であり、他方の片側１画素との角度差が９０度以上である。
（ｆ）隣接する両側２画素との角度差がともに９０度以上である。

局所連結性の強度の強弱の基準については、明確な定義はなく、一般的には（ｆ）に該当する画素は、ノイズであると言われている。ここでは、（ａ）に該当する画素を局所連結性の強度が高い画素（以降、局所連結性Ｈｉ画素と呼ぶ）とし、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、及び（ｆ）に該当する画素を局所連結性の強度が低い画素（以降、局所連結性Ｌｏｗ画素と呼ぶ）と分類する。

つまり、局所連結性算出部１２２は、（ａ）に該当する画素（局所連結性Ｈｉ画素）の局所連結性の強度を「Ｈｉ」と算出し、（ｂ）〜（ｆ）に該当する画素（局所連結性Ｌｏｗ画素）の局所連結性の強度を「Ｌｏｗ」と算出する。

なお、分類方法は、上記のような局所連結性Ｈｉ画素と局所連結性Ｌｏｗ画素とを分類する方法に限られず、局所連結性算出部１２２は、判別する画像属性によって、適当な分類方法を決定することとする。

そして、局所連結性算出部１２２は、算出した局所連結性の強度を、データ記憶部１２４に記憶させることで、局所連結性データ１２６を更新する（Ｓ３０８）。

以上の処理（Ｓ３０４〜Ｓ３０８）を、画像データ１１１の全ての画素について繰り返し行う（ループ２：Ｓ３０２〜Ｓ３１０）ことで、局所連結性算出部１２２が局所連結性の強度を算出する処理（図６のＳ１０４）は終了する。

次に、画像属性判別部１２３が画像属性を判別する処理（図６のＳ１０６）の詳細について、説明する。

図１２は、本実施の形態における画像属性判別部１２３が画像属性を判別する処理の一例を示すフローチャートである。

図１３Ａ〜図１３Ｄは、本実施の形態における画像属性判別部１２３が画像属性を判別する処理を説明する図である。

画像属性判別部１２３は、複数の画素からなるブロックごとに、ブロック内の各画素の局所連結性の強度及びエッジ強度を用いて、画像属性を判別する。

具体的には、図１２に示すように、画像属性判別部１２３は、画像データ１１１を複数のブロックに分割し、全てのブロックについて、以下の処理（Ｓ４０４〜Ｓ４２６）を、繰り返し行う（ループ３：Ｓ４０２〜Ｓ４２８）。ここでは、各ブロックは、８×８画素からなることとする。なお、画像属性判別部１２３は、当該ブロックのサイズを、読み取った原稿のサイズ、解像度、検出精度等に応じて決定することとする。

まず、画像属性判別部１２３は、局所連結性データ１２６から各画素の局所連結性の強度を取得し、エッジデータ１２５から各画素のエッジ強度を取得する（Ｓ４０４）。

そして、画像属性判別部１２３は、取得した各画素の局所連結性の強度から、局所連結性の強度が「Ｈｉ」の画素（局所連結性Ｈｉ画素）と、局所連結性の強度が「Ｌｏｗ」の画素（局所連結性Ｌｏｗ画素）との画素数の比率（以下、局所連結性比率という）を算出する（Ｓ４０６）。つまり、局所連結性比率は、局所連結性Ｈｉ画素の画素数を局所連結性Ｌｏｗ画素の画素数で除した値である。

また、画像属性判別部１２３は、取得した各画素のエッジ強度から、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度の平均値であるエッジ強度平均値を算出する（Ｓ４０８）。

次に、画像属性判別部１２３は、ブロック中の局所連結性Ｈｉ画素及び局所連結性Ｌｏｗ画素の画素数の合計が、所定の画素数以上か否かを判断する（Ｓ４１０）。

画像属性判別部１２３は、ブロック中の当該画素数の合計が所定の画素数以上でないと判断した場合（Ｓ４１０でＮＯ）、当該ブロックは「空白領域」であると判定する（Ｓ４１２）。所定の画素数とは、例えば、ブロック内の画素数の５０％に相当する画素数である。

つまり、画像属性判別部１２３は、当該ブロック中に局所連結性Ｈｉ画素、または局所連結性Ｌｏｗ画素が存在しない、あるいはブロックサイズに比べて、それらの画素数が極端に少ない場合、すなわち、エッジ方向なしと定義された画素が大半を占める場合、当該ブロックは無関心な空白領域と見なして、画像属性の判別は行わない。

また、画像属性判別部１２３は、ブロック中の当該画素数の合計が所定の画素数以上であると判断した場合（Ｓ４１０でＹＥＳ）、局所連結性比率が第一閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ４１４）。

画像属性判別部１２３は、局所連結性比率が第一閾値以上であると判断した場合（Ｓ４１４でＹＥＳ）、該当ブロックの画像属性を、無背景色の文字領域であると判別する。理由としては、図１３Ａ及び図１３Ｂに示すように、無背景色の文字領域の特徴として、文字オブジェクトの輪郭部分はエッジ方向が一定方向に連続し、頻繁にまた急激にエッジ方向が変化する画素は相対的に少ないと考えられるからである。

そして、画像属性判別部１２３は、さらに、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値が第二閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ４１６）。

画像属性判別部１２３は、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値が第二閾値以上であると判断した場合（Ｓ４１６でＹＥＳ）、該当ブロックの画像属性を活字領域であると判別する（Ｓ４１８）。理由としては、図１３Ａ及び図１３Ｂに示すように、活字の特徴として、手書きと比べて、隣接画素間の濃度変化が大きく、エッジが急峻になる画素が相対的に多いと考えられるからである。

なお、全画素のエッジ強度平均値ではなく、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値で判別しているのは、エッジ強度の差が出現しやすいのは文字オブジェクトの輪郭部分であり、この部分はエッジ方向が一定方向に連続している局所連結性Ｈｉ画素に該当するからである。

また、画像属性判別部１２３は、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値が第二閾値未満であると判断した場合（Ｓ４１６でＮＯ）、該当ブロックの画像属性を手書き領域であると判別する（Ｓ４２０）。理由としては、図１３Ａ及び図１３Ｂに示すように、手書き
の特徴として、活字と比べて、隣接画素間の濃度変化が小さく、エッジが緩やかになる画素が相対的に多いと考えられるからである。なお、全画素のエッジ強度平均値ではなく、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値で判別しているのは、活字の場合と同じ理由である。

また、画像属性判別部１２３は、局所連結性比率が第一閾値未満であると判断した場合は（Ｓ４１４でＮＯ）、該当ブロックの画像属性を、地色を伴う文字若しくは図画領域、又は写真領域と判別する。理由としては、上述の無背景色の文字領域の特徴が表れていないからである。

つまり、図１３Ｃ及び図１３Ｄに示すように、地色を伴う文字若しくは図画領域又は写真領域が、無背景色の文字領域の特徴に合致しないのは、文字又は図画オブジェクトの輪郭部分が、中間階調の濃淡値を持つ地色部分と隣接し、無背景色の文字領域と比べてエッジ方向が一定方向に連続している画素が少なくなるためだと考えられる。

そして、画像属性判別部１２３は、さらに、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値が第三閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ４２２）。

画像属性判別部１２３は、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値が第三閾値以上であると判断した場合（Ｓ４２２でＹＥＳ）、該当ブロックの画像属性を、地色を伴う文字又は図画領域であると判別する（Ｓ４２４）。理由としては、図１３Ｃ及び図１３Ｄに示すように、地色を伴う文字又は図画領域の局所連結性Ｈｉ画素に該当する文字又は図画オブジェクトの輪郭部分は、写真領域の局所連結性Ｈｉ画素に該当する写真の輪郭部分と比べて、隣接画素間の濃度変化が大きく、エッジが急峻になる画素が相対的に多いと考えられるからである。

画像属性判別部１２３は、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値が第三閾値未満であると判断した場合（Ｓ４２２でＮＯ）、該当ブロックの画像属性を写真領域であると判別する（Ｓ４２６）。理由としては、図１３Ｃ及び図１３Ｄに示すように、写真領域の局所連結性Ｈｉ画素に該当する写真の輪郭部分は、地色を伴う文字又は図画領域の局所連結性Ｈｉ画素に該当する文字又は図画オブジェクトの輪郭部分と比べて、隣接画素間の濃度変化が小さく、エッジが緩やかになる画素が相対的に多いと考えられるからである。

以上の処理（Ｓ４０４〜Ｓ４２６）を、画像データ１１１の全てのブロックについて繰り返し行う（ループ３：Ｓ４０２〜Ｓ４２８）ことで、画像属性判別部１２３が画像属性を判別する処理（図６のＳ１０６）は終了する。

このようにして、画像属性判別部１２３は、ブロック単位に活字領域、手書き領域、地色を伴う文字又は図画領域、及び写真領域の４種類の画像属性を判別することができる。なお、画像属性を判別する単位はブロック単位には限られず、画像属性判別部１２３は、画像全体における画像属性を判別するために、画像全体に対して画像属性の判別を行ってもよい。

次に、第一閾値、第二閾値及び第三閾値の一例について説明する。

図１４は、第一閾値、第二閾値及び第三閾値の一例について説明する図である。

同図に示すように、文字領域か否かを判別するための、局所連結性比率αの閾値である第一閾値は、０．５である。

また、第二閾値と第三閾値とは、同一の値であってもよいが、無背景色の文字領域のエッジ強度と比較して、地色を伴う文字若しくは図画領域又は写真領域のエッジ強度は、絶対的に低い値となる可能性が高いことから、第三閾値は、第二閾値より低い値を用いたほうが有効だと考えられる。

このため、活字領域か手書き領域か否かを判別するための、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値βの閾値である第二閾値は、１９２である。また、地色を伴う文字又は図画領域か写真領域か否かを判別するための、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値βの閾値である第三閾値は、１２８である。なお、ここでの第二閾値及び第三閾値は、エッジ強度を８ビットに正規化した場合の数値である。

以上のように、本発明に係る画像判別装置１２０によれば、画像の属性判別領域ごとに、局所連結性の強度及びエッジ強度を用いて画像属性を判別する。ここで、この局所連結性の強度の算出及びエッジ強度の算出には、大きな容量のメモリを必要とせず、また、多くの演算を必要としない。

また、テンプレート型１次微分フィルタを適用して、エッジ方向又はエッジ強度の算出を行う。ここで、このテンプレート型１次微分フィルタを適用した算出には、大きな容量のメモリを必要とせず、また、多くの演算を必要としない。

また、対象処理単位のエッジ方向と周辺の処理単位のエッジ方向との揃い度合いを、対象処理単位の局所連結性の強度として算出する。このため、簡易に、局所連結性の強度を算出することができる。

また、局所連結性の強度が高い処理単位の数と局所連結性の強度が低い処理単位の数との比率を用いて、画像属性を判別する。このため、比率を算出するという単純な計算により画像属性を判別することができる。

また、局所連結性比率が所定の第一閾値以上である場合、画像属性を文字領域であると判別する。また、局所連結性比率が第一閾値未満である場合、画像属性を、地色を伴う文字若しくは図画領域、又は写真領域であると判別する。このため、簡易な判断で文字領域と、地色を伴う文字若しくは図画領域又は写真領域との判別ができる。

また、局所連結性の強度が高い処理単位のエッジ強度の平均値であるエッジ強度平均値を用いて、画像属性を判別する。このため、エッジ強度の平均値を算出するという単純な計算により画像属性を判別することができる。

また、局所連結性比率が第一閾値以上であり、かつ、エッジ強度平均値が第二閾値以上である場合、画像属性を活字領域であると判別する。また、局所連結性比率が第一閾値以上であり、かつ、エッジ強度平均値が第二閾値未満である場合、画像属性を手書き領域であると判別する。このため、文字情報データを用いたパターンマッチングをする必要がなく、簡易な判断で活字領域と手書き領域との判別ができる。

また、局所連結性比率が第一閾値未満であり、かつ、エッジ強度平均値が第三閾値以上である場合、画像属性を、地色を伴う文字又は図画領域であると判別する。また、局所連結性比率が第一閾値未満であり、かつ、エッジ強度平均値が第三閾値未満である場合、画像属性を写真領域であると判別する。このため、簡易な判断で、地色を伴う文字又は図画領域と写真領域との判別ができる。

以上のように、本発明によれば、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、か
つ、演算量を低減することができる画像判別装置を構成することができる。また、メモリの容量を低減することにより、コストを低減することができる。

以上、本発明に係る画像判別装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。

つまり、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及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。

たとえば、本実施の形態では、画像属性判別部１２３は、活字領域、手書き領域、地色を伴う文字又は図画領域、及び写真領域の４種類の画像属性を判別することとした。しかし、文字領域か否かの判別のみを行いたい場合は、画像属性判別部１２３は、局所連結性比率のみを用いて、活字領域又は手書き領域か、地色を伴う文字若しくは図画領域又は写真領域かの２種類の画像属性を判別することにしてもよい。

また、本実施の形態では、画像属性判別部１２３は、活字領域、手書き領域、地色を伴う文字又は図画領域、及び写真領域の４種類の画像属性を判別することとした。しかし、判別する画像が文字領域のみであると判明している場合は、画像属性判別部１２３は、活字領域及び手書き領域の２種類の画像属性のみを判別することにしてもよい。同様に、判別する画像が文字領域でないと判明している場合は、画像属性判別部１２３は、地色を伴う文字又は図画領域、及び写真領域の２種類の画像属性のみを判別することにしてもよい。

また、本実施の形態では、画像属性判別部１２３は、局所連結性Ｈｉ画素のエッジ強度平均値を算出（図１２のＳ４０４〜Ｓ４０８）した後に、局所連結性Ｈｉ画素及び局所連結性Ｌｏｗ画素の画素数の合計が所定の画素数以上か否かを判断（図１２のＳ４１０）することとした。しかし、画像属性判別部１２３は、当該エッジ強度平均値を算出（図１２のＳ４０８）するよりも前、例えば、局所連結性の強度及びエッジ強度を取得（図１２のＳ４０４）するよりも前に、当該画素数の合計が所定の画素数以上か否かを判断（図１２のＳ４１０）することにしてもよい。

本発明は、画像判別装置として、特に、画像属性を判別するのに、メモリの容量を低減し、かつ、演算量を低減することができる画像判別装置として、利用することができる。

１、２ ネットワーク複合機
３、４ 端末装置
１０ ＣＰＵ
１１ ＲＯＭ
１２ ＲＡＭ
１３ モデム
１４ ＮＣＵ
１５ 操作パネル
１６ ディスプレイ
１７ スキャナ
１８ プリンタ
１９ ＬＡＮＩ／Ｆ
１００ 画像処理装置
１１０ 原稿記憶部
１１１ 画像データ
１２０ 画像判別装置
１２１ エッジ算出部
１２２ 局所連結性算出部
１２３ 画像属性判別部
１２４ データ記憶部
１２５ エッジデータ
１２６ 局所連結性データ
１３０ 画像処理部

Claims (14)

1. 画像の種別を示す画像属性を判別する画像判別装置であって、
   画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向の算出を行うエッジ算出部と、
   前記処理単位ごとに、算出された前記エッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する局所連結性算出部と、
   前記画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度を用いて、前記画像属性を判別する画像属性判別部と
   を備える画像判別装置。
2. 前記エッジ算出部は、前記画像の前記処理単位ごとに、さらに、エッジ強度の算出を行い、
   前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、さらに、前記属性判別領域内の処理単位のエッジ強度を用いて、前記画像属性を判別する
   請求項１に記載の画像判別装置。
3. 前記エッジ算出部は、前記画像の前記処理単位ごとに、テンプレート型１次微分フィルタを適用して、前記算出を行う
   請求項１又は２に記載の画像判別装置。
4. 前記局所連結性算出部は、前記局所連結性を算出する対象の処理単位である対象処理単位のエッジ方向に垂直方向に隣接する両側の処理単位を前記周辺の処理単位として、前記対象処理単位のエッジ方向と前記周辺の処理単位のエッジ方向との揃い度合いを、前記対象処理単位の局所連結性の強度として算出する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像判別装置。
5. 前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性の強度が高い処理単位の数と前記局所連結性の強度が低い処理単位の数との比率を用いて、前記画像属性を判別する
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像判別装置。
6. 前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性の強度が高い処理単位の数を前記局所連結性の強度が低い処理単位の数で除した値である局所連結性比率が、所定の第一閾値以上である場合、前記画像属性を文字領域であると判別する
   請求項５に記載の画像判別装置。
7. 前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記局所連結性比率が前記第一閾値未満である場合、前記画像属性を、地色を伴う文字若しくは図画領域、又は写真領域であると判別する
   請求項６に記載の画像判別装置。
8. 前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位のうち、前記局所連結性の強度が高い処理単位のエッジ強度の平均値であるエッジ強度平均値を用いて、前記画像属性を判別する
   請求項２〜５のいずれか１項に記載の画像判別装置。
9. 前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、
   前記局所連結性の強度が高い処理単位の数を前記局所連結性の強度が低い処理単位の数で除した値である局所連結性比率が、所定の第一閾値以上であり、かつ、前記エッジ強度
   平均値が所定の第二閾値以上である場合、前記画像属性を活字領域であると判別し、
   前記局所連結性比率が前記第一閾値以上であり、かつ、前記エッジ強度平均値が前記第二閾値未満である場合、前記画像属性を手書き領域であると判別する
   請求項８に記載の画像判別装置。
10. 前記画像属性判別部は、前記画像の前記属性判別領域ごとに、
    前記局所連結性の強度が高い処理単位の数を前記局所連結性の強度が低い処理単位の数で除した値である局所連結性比率が、所定の第一閾値未満であり、かつ、前記エッジ強度平均値が所定の第三閾値以上である場合、前記画像属性を、地色を伴う文字又は図画領域であると判別し、
    前記局所連結性比率が前記第一閾値未満であり、かつ、前記エッジ強度平均値が前記第三閾値未満である場合、前記画像属性を写真領域であると判別する
    請求項８に記載の画像判別装置。
11. 画像の種別を示す画像属性を判別する画像判別装置であって、
    画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向とエッジ強度との算出を行うエッジ算出部と、
    前記処理単位ごとに、算出された前記エッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する局所連結性算出部と、
    前記画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度から算出されるエッジ強度を用いて、前記画像属性を判別する画像属性判別部と
    を備える画像判別装置。
12. 前記画像属性判別部は、前記画像を複数に分割したブロックを前記属性判別領域として、前記属性判別領域ごとに、前記画像属性を判別する
    請求項１〜１１のいずれか１項に記載の画像判別装置。
13. 画像の種別を示す画像属性を画像判別装置が判別する方法であって、
    画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向の算出を行うエッジ算出ステップと、
    前記処理単位ごとに、算出された前記エッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する局所連結性算出ステップと、
    前記画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度を用いて、前記画像属性を判別する画像属性判別ステップと
    を含む画像判別方法。
14. 画像の種別を示す画像属性を判別するためのプログラムであって、
    画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、エッジ方向の算出を行うエッジ算出ステップと、
    前記処理単位ごとに、算出された前記エッジ方向に基づいて、周辺の処理単位とのエッジ方向の揃い度合いを示す局所連結性の強度を算出する局所連結性算出ステップと、
    前記画像の所定数の処理単位からなる属性判別領域ごとに、前記属性判別領域内の処理単位の局所連結性の強度を用いて、前記画像属性を判別する画像属性判別ステップと
    をコンピュータに実行させるプログラム。