JP2017118299A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像に対する圧縮の効率を向上させる。【解決手段】入力画像Ｉｍ０から線画候補を検出する検出部１０と、検出された線画候補のそれぞれに対し、該線画候補の色数などを算出する算出部１４と、少なくとも線画候補の色数に基づいて、線画候補を線画として確定させるか否かを決定する決定部１５と、線画に対して第１の圧縮処理を施すとともに、線画以外の絵柄や背景の領域に対して第２の圧縮処理を施す圧縮処理部１６と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

高圧縮と高画質とを両立させる画像圧縮技術として、高圧縮ＰＤＦ（Portable Document Format）と呼ばれる技術が知られている。高圧縮ＰＤＦは、画像を文字などの線画とそれ以外の領域とに分離し、それぞれに適した圧縮処理を施すことで高圧縮と高画質とを両立させる技術である。

画像から線画を検出する方法としては、例えば、代表的な線画である文字が行を構成していることが多いことに着目し、文字の候補となる連結成分を抽出した後に、連結成分の色や位置関係などを用いて文字行の抽出を行い、文字行に含まれる連結成分を文字として検出する方法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。ほかにも、例えば連結画素のパターンマッチングなどによって画像から線画を構成するエッジを検出する方法など（例えば、特許文献２を参照）、様々な方法が知られている。

しかし、従来の方法で画像から検出される線画の中には、線画用の圧縮処理を施すと却って圧縮率の低下を招くものが含まれる場合があった。また、従来の方法では線画として検出されない部分に、線画用の圧縮処理を施した方が望ましい領域が含まれる場合もあった。このため、従来の方法で検出される線画に対して一律に線画用の圧縮処理を施すと、必ずしも効率的な圧縮を行えない場合があった。

上述した課題を解決するために、本発明は、画像から第１の圧縮処理を施す対象領域の候補を検出する検出手段と、検出された前記候補のそれぞれに対し、該候補が持つ色の数を表す色数を算出する算出手段と、少なくとも前記候補の色数に基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定する決定手段と、前記対象領域に対して前記第１の圧縮処理を施すとともに、前記画像に含まれる前記対象領域以外の領域に対して、前記第１の圧縮処理とは異なる第２の圧縮処理を施す圧縮処理手段と、を備える。

本発明によれば、画像に対する圧縮の効率を向上させることができるという効果を奏する。

図１は、高圧縮ＰＤＦの処理手順を説明する模式図である。 図２は、実施形態の画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、実施形態の画像処理装置の機能的な構成例を示すブロック図である。 図４は、検出部の具体例を示すブロック図である。 図５は、実施形態の画像処理装置による動作の流れを説明するフローチャートである。 図６は、第１の検出部による処理の一例を説明するフローチャートである。 図７は、第２の検出部による処理の一例を説明するフローチャートである。 図８は、算出部による処理の一例を説明するフローチャートである。 図９は、決定部による処理の一例を説明するフローチャートである。 図１０は、圧縮処理部による処理の一例を説明するフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法およびプログラムの具体的な実施形態について詳しく説明する。以下で示す実施形態は、高圧縮ＰＤＦファイルを生成する画像処理装置への適用例である。ただし、本発明はこの例に限らず、画像の圧縮を効率よく行うことが求められる様々な画像処理装置に対して有効に適用可能である。

＜高圧縮ＰＤＦ＞
まず、本実施形態の具体的な説明に先立ち、高圧縮ＰＤＦの概要を説明する。高圧縮ＰＤＦは、文字などの線画を含む画像から高圧縮ＰＤＦファイルを生成する画像圧縮技術である。ここで線画とは、文字および文字と同様に扱うことが望ましい線で表現されるオブジェクトを指す。線で表現されるオブジェクトであっても、絵柄として扱うことが望ましいオブジェクトは、線画ではなく絵柄に含まれるものとする。絵柄は、線画以外のオブジェクト、つまり、写真などの網点で表現されるオブジェクトや、文字と同様に扱うことが望ましくない図形などのオブジェクトである。

図１は、高圧縮ＰＤＦの処理手順を説明する模式図である。高圧縮ＰＤＦファイルを生成するには、まず、処理対象となる画像（以下、「入力画像」と呼ぶ）Ｉｍ０から、線画のみからなる２値画像である第１の画像レイヤＩｍ１と、線画の色を表現する多値画像である第２の画像レイヤＩｍ２と、線画以外の絵柄および背景を表現する多値画像である第３の画像レイヤＩｍ３とを生成する。そして、第１の画像レイヤＩｍ１および第２の画像レイヤＩｍ２に対しては、線画の圧縮に適した圧縮処理を施し、第３の画像レイヤＩｍ３に対しては、絵柄や背景の圧縮に適した圧縮処理を施す。その後、圧縮処理が施された第１の画像レイヤＩｍ１と、圧縮処理が施された第２の画像レイヤＩｍ２と、圧縮処理が施された第３の画像レイヤＩｍ３とを、例えばＰＤＦ形式の１つの画像ファイル上で統合することにより、入力画像Ｉｍ０に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成する。

第１の画像レイヤＩｍ１に対して施される圧縮処理は、例えば、２値画像に対するＭＭＲなどの符号化方式による圧縮処理である。第２の画像レイヤＩｍ２に対して施される圧縮処理は、例えば、第３の画像レイヤＩｍ３に対する圧縮処理よりも解像度を落とした、多値画像に対するＪＰＥＧなどの符号化方式による圧縮処理である。第１の画像レイヤＩｍ１に対する圧縮処理と第２の画像レイヤＩｍ２に対する圧縮処理は、線画の圧縮に適した圧縮処理である点で共通するため、以下ではこれらの処理を総称して「第１の圧縮処理」と呼ぶ。一方、第３の画像レイヤＩｍ３に対して施される圧縮処理は、例えば、第２の画像レイヤＩｍ２に対する圧縮処理よりも解像度を高めた、多値画像に対するＪＰＥＧなどの符号化方式による圧縮処理である。第３の画像レイヤＩｍ３に対する圧縮処理は、絵柄や背景の圧縮に適した圧縮処理であるため、以下では、線画の圧縮に適した第１の圧縮処理と区別して、「第２の圧縮処理」と呼ぶ。なお、上述の符号化方式は一例であり、上述の例とは異なる符号化方式による圧縮処理を行ってもよい。

高圧縮ＰＤＦでは、以上のように、処理対象の入力画像Ｉｍ０を線画の領域とそれ以外の絵柄や背景の領域とに分離し、線画の領域に対しては第１の圧縮処理を施すとともに、線画以外の絵柄や背景の領域に対しては第２の圧縮処理を施すことで、圧縮の効率を高めている。ここで、圧縮の効率とは、画像を再現したときの画質（再現性）を損なわずに、どれだけ圧縮率を高めることができたかどうかを表し、再現性を維持しながら高い圧縮率が得られれば、効率のよい圧縮が行われたことになる。

上述の高圧縮ＰＤＦは様々な変形が可能である。例えば、上述の第１の画像レイヤＩｍ１を、黒の線画のみからなる画像レイヤと、有彩色または白の線画のみからなる画像レイヤとに分けてもよい。また、線画の色を表現する第２の画像レイヤＩｍ２を持たずに、線画の色を、線画の座標に対応させた別の情報として持たせる構成であってもよい。

＜実施形態の概要＞
入力画像Ｉｍ０に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを適切に生成するには、入力画像Ｉｍ０から第１の圧縮処理を施す線画を精度よく検出して、入力画像Ｉｍ０を線画の領域とそれ以外の絵柄や背景の領域とに正しく分離する必要がある。しかし、入力画像Ｉｍ０から線画を検出する既存の方法では、線画として検出されたオブジェクトの中に、第１の圧縮処理を施すと却って圧縮効率の低下を招くものが含まれる場合があった。また、このようなオブジェクトを線画として検出しないように調整すると、第１の圧縮処理を施すことが望ましいオブジェクトが線画として検出できない場合があった。

そこで、本実施形態では、既存の方法あるいは既存の方法の改良により線画として検出されるオブジェクトを、第１の圧縮処理を施す線画の候補として扱う。すなわち、本実施形態では、入力画像Ｉｍ０から線画（「対象領域」の一態様）の候補（以下、「線画候補」と呼ぶ）を検出する。そして、検出した線画候補を所定の条件と照らし合わせることによって、第１の圧縮処理を施す線画とするか否かを決定する。つまり、検出した線画候補のうちで所定の条件を満たす線画候補のみを、第１の圧縮処理を施す線画として確定させる。

ここで、所定の条件の照合には、少なくとも、検出された線画候補ごとに算出された線画候補の色数を用いる。ここで色数とは、線画候補が持つ色の数を表す指標であり、例えば、その線画候補が単色で表現されている（色数が１）か、複数の色で表現されている（色数が２以上）かを特定するために用いる。例えば、書き込みのあるオフィス文書や添削を受けた解答用紙のように黒文字に赤文字または青文字が重なっている部分、あるいはグレーの「印」の文字上に印鑑が押印されている部分などが１つの線画候補として検出された場合、それらの線画候補の色数は２である。

また、所定の条件の照合には、線画候補の色数に加えて、線画候補の背景色を用いてもよいし、線画候補の色数と背景色に加えて、線画候補の色を用いてもよい。線画候補の背景色とは、線画候補に隣接する領域の色である。さらに、所定の条件の照合には、線画候補の外接矩形の縦横比、線画候補の線幅などを、上述の色に関する情報と組み合わせて用いてもよい。

本実施形態では、以上のように、入力画像Ｉｍ０から検出した線画候補の中から所定の条件に当てはまる線画候補を、第１の圧縮処理を施す線画として確定させる。そして、このように確定させた線画を表現する第１の画像レイヤＩｍ１および第２の画像レイヤＩｍ２に対して第１の圧縮処理を施すとともに、それ以外の絵柄や背景を表現する第３の画像レイヤＩｍ３に対して第２の圧縮処理を施して、高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成する。したがって、本実施形態によれば、入力画像Ｉｍ０に対する圧縮の効率を向上させて、品質のよい高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成することができる。

＜色の算出＞
本実施形態では、上述のように、入力画像Ｉｍ０から検出した線画候補を、第１の圧縮処理を施す線画とするか否かを決定するために、線画候補の色数、線画候補の背景色、線画候補の色など、色に関する情報を用いる。このような色の算出は様々な方法で実現できるが、本実施形態では、一例として、入力画像Ｉｍ０のＲＧＢデータから変換されるＨＳＶデータを用いるものとする。ＨＳＶは、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）および明度（Ｖ）により色を表現する色空間である。

ここで、本実施形態における色の算出方法の具体例を説明する。ここでは、入力画像Ｉｍ０のＲＧＢデータがＲＧＢ各色８ビット（値域：０〜２５５）で表現されるものとする。また、ＨＳＶデータのＳおよびＶの値域は、ＲＧＢデータと同じく０〜２５５であるものとする。ＨＳＶデータのＨは色相を表すため、２πの範囲の値（値域：０〜３５９）をとる。

ＲＧＢデータのＲ，Ｇ，Ｂの最大値をＭＡＸ、最小値をＭＩＮとすると、下記式（１）〜（５）を用いてＲＧＢデータをＨＳＶデータに変換することができる。
ＭＡＸ＝Ｒのとき：Ｈ＝６０×（（Ｇ−Ｂ）÷（ＭＡＸ−ＭＩＮ）） ・・・（１）
ＭＡＸ＝Ｇのとき：Ｈ＝６０×（（Ｂ−Ｒ）÷（ＭＡＸ−ＭＩＮ））＋１２０ ・・・（２）
ＭＡＸ＝Ｂのとき：Ｈ＝６０×（（Ｒ−Ｇ）÷（ＭＡＸ−ＭＩＮ））＋２４０ ・・・（３）
ただし、Ｈ＜０の場合は３６０を加算する。また、Ｒ＝Ｇ＝Ｂの場合はＨの値を不定とする。
Ｓ＝（（ＭＡＸ−ＭＩＮ）÷ＭＡＸ）×２５５ ・・・（４）
ただし、Ｒ＝Ｇ＝Ｂの場合はＳ＝０とする。
Ｖ＝ＭＡＸ ・・・（５）

本実施形態では、例えば、有彩色については、色相（Ｈ）の値に応じた赤、黄、緑、シアン、青、マゼンタの６種類の分類と、明度（Ｖ）の値に応じた１１種類（等間隔）の分類とを組み合わせた６６種類に色を分類するものとする。また、無彩色については、明度（Ｖ）の値に応じた１１種類（黒、白とその間を等間隔）に色を分類するものとする。なお、この分類はあくまで一例であり、色の分類数などは任意に設定することができる。また、有彩色は明度（Ｖ）の値を用いずに色相（Ｈ）の値のみで分類してもよい。有彩色か無彩色かは、例えば彩度（Ｓ）の値を用いて判定できる。例えば、Ｓ≦５であれば無彩色、Ｓ＞５であれば有彩色と判定する。また、既存のＡＣＳ（Auto Color Selection）と呼ばれる技術を用いて入力画像Ｉｍ０がカラー画像かモノクロ画像かを判定し、入力画像Ｉｍ０がモノクロ画像の場合はすべての色を無彩色と判定するようにしてもよい。

線画候補の色数は、例えば、以下のように算出することができる。まず、線画候補を構成する各画素のＲＧＢデータをＨＳＶデータに変換し、ＨＳＶデータの平均値を算出する。そして、この平均値との差分（例えばＨＳＶ色空間におけるユークリッド距離）が所定値以上の画素（以下、「離散画素」と呼ぶ）が線画候補内に存在するか否かを確認し、離散画素が存在する場合は、線画候補全体の画素数に対する離散画素の画素数の割合をさらに算出する。そして、線画候補内に離散画素が存在しない場合、あるいは、線画候補全体の画素数に対する離散画素の画素数の割合が所定値未満の場合は、線画候補の色数を１とする。一方、線画候補内に離散画素があり、かつ、線画候補全体の画素数に対する離散画素の画素数の割合が所定値以上である場合は、線画候補の色数を２以上であると推定する。そして、線画候補の色数が２以上と推定した場合は、例えば、離散画素のＨＳＶ色空間における分布を表すヒストグラムを算出し、このヒストグラムに現れるピークの数に基づいて線画候補の色数を算出する。

また、線画候補の色は、その線画候補の色数が１であれば、その線画候補を構成する各画素のＨＳＶデータの平均値を、その線画候補の色として算出する。また、線画候補の色数が２以上であれば、各色のそれぞれについてＨＳＶデータの平均値を算出する。こうして算出された線画候補の色は、有彩色であれば上述の６６種類のいずれか、無彩色であれば上述の１１種類のいずれかに分類することができる。例えば、線画候補の色が有彩色の場合の色相（Ｈ）の値について、０≦Ｈ＜３０または３３０≦Ｈ＜３６０であれば赤、３０≦Ｈ＜９０であれば黄、９０≦Ｈ＜１５０であれば緑、１５０≦Ｈ＜２１０であればシアン、２１０≦Ｈ＜２７０であれば青、２７０≦Ｈ＜３３０であればマゼンタといったように、線画候補の色を分類できる。

線画候補の背景色は、線画候補に隣接（１画素程度の隙間があってもよい）する所定の大きさおよび形状の領域を選択し、この領域内の各画素のＨＳＶデータの平均値を、線画候補の背景色とする。この線画候補の背景色についても、線画候補の色と同様に、有彩色であれば上述の６６種類のいずれか、無彩色であれば上述の１１種類のいずれかに分類することができる。また、入力画像Ｉｍ０が原稿をスキャナで読み取った画像であり、画像処理装置が原稿の地肌色（原稿の本来の色）を検出する機能を持つ場合、検出された原稿の地肌色を線画候補の背景色としてもよい。

なお、以上説明した例は、線画候補の色数、線画候補の背景色、線画候補の色などを算出する方法の一例であり、他の方法により線画候補の色数、線画候補の背景色、線画候補の色などを算出してもよい。例えば、入力画像Ｉｍ０のＲＧＢデータをテーブル変換などによりマンセル表色系にマッピングし、マンセル表色系での色相と明度を用いて線画候補の色数、線画候補の背景色、線画候補の色などを算出してもよい。

＜画像処理装置の構成＞
次に、本実施形態の画像処理装置について具体的に説明する。図２は、本実施形態の画像処理装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。画像処理装置１は、ハードウェアとして、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）などのコンピュータシステムを用いることができる。すなわち、画像処理装置１は、例えば図２に示すように、ＣＰＵ１０１などのプロセッサと、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４などの記憶装置と、ＬＡＮなどのネットワークに接続する通信インタフェースであるネットワークＩ／Ｆ１０５とを備え、これらがバス１１０を介して接続された構成とされる。

本実施形態の画像処理装置１は、例えば、ネットワークに接続されたスキャナやホストコンピュータから処理対象の画像（入力画像Ｉｍ０）をネットワークＩ／Ｆ１０５を介して取得する。そして、画像処理装置１は、この入力画像Ｉｍ０を処理することで高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成し、生成した高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍをＨＤＤ１０４に蓄積したり、ネットワークＩ／Ｆ１０５を介してネットワークに接続されたホストコンピュータに送信したりする。入力画像Ｉｍ０から高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成する機能は、例えば、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０２をワークエリアとして利用し、ＲＯＭ１０３やＨＤＤ１０４などに格納された所定のプログラムを実行することにより実現される。

なお、本実施形態の画像処理装置１は、例えばコピー機や複合機など、スキャナを備える画像形成装置の一機能として実現することもできる。この場合、図２に示すようなコンピュータシステムを画像形成装置が備える。そして、例えば、画像形成装置内部のＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０２をワークエリアとして利用し、ＲＯＭ１０３やＨＤＤ１０４などに格納された所定のプログラムを実行することにより、スキャナあるいはネットワーク越しに取得した入力画像Ｉｍ０から高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成する機能が実現される。なお、入力画像Ｉｍ０から高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成するまでの一連の処理のうち、特にハードウェア実装に適する部分については、その機能を例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの専用のハードウェアを用いて実現する構成であってもよい。

図３は、本実施形態の画像処理装置１の機能的な構成例を示すブロック図である。画像処理装置１は、入力画像Ｉｍ０から高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成するための機能的な構成要素として、例えば図３に示すように、検出部１０（「検出手段」の一態様）と、算出部１４（「算出手段」の一態様）と、決定部１５（「決定手段」の一態様）と、圧縮処理部１６（「圧縮処理手段」の一態様）と、ファイル生成部１７（「ファイル生成手段」の一態様）とを備える。本実施形態の画像処理装置１では、処理対象として取得された入力画像Ｉｍ０が検出部１０、算出部１４および圧縮処理部１６に入力され、この入力画像Ｉｍ０に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍがファイル生成部１７から出力される。

検出部１０は、処理対象の入力画像Ｉｍ０から線画候補を検出する機能モジュールである。図４は、検出部１０の具体例を示すブロック図である。検出部１０は、例えば図４に示すように、第１の検出部１１（「第１の検出手段」の一態様）と、エッジ強調部１２と、第２の検出部１３（「第２の検出手段」の一態様）とをサブモジュールとして含む。

第１の検出部１１は、処理対象の入力画像Ｉｍ０に対して線画候補のエッジを検出する処理を行い、その結果（以下、「エッジ検出結果」と呼ぶ）を出力する。この第１の検出部１１が行う処理は、例えば特許文献２に記載された方法と同様に、入力画像Ｉｍ０の３値化により得られる黒画素や白画素の連続性、パターンを利用して、文字などの線画と網点とを分離することで、線画候補を構成するエッジを検出する処理である。ここでエッジ検出結果とは、例えば、第１の検出部１１により線画候補のエッジとして検出された画素群の入力画像Ｉｍ０における座標位置を表す座標データである。このエッジ検出結果は、エッジ強調部１２に入力される。

エッジ強調部１２は、第１の検出部１１から受け取ったエッジ検出結果を用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ０に含まれる線画候補のエッジを強調する処理を行い、線画候補のエッジが強調されたエッジ強調画像を生成する。このエッジ強調部１２によるエッジ強調の処理は、第１の検出部１１のエッジ検出結果を用いて行われるため、入力画像Ｉｍ０に含まれる絵柄のエッジを強調してしまう可能性が少ない。このため、エッジ強調の度合いを大きくすることができ、線画候補のエッジが明確に強調されたエッジ強調画像を生成することができる。エッジ強調部１２により生成されたエッジ強調画像は、第２の検出部１３に入力される。

第２の検出部１３は、エッジ強調部１２から受け取ったエッジ強調画像に対して線画候補を検出する処理を行い、その結果（以下、「候補検出結果」と呼ぶ）を出力する。この第２の検出部１３による処理は、例えば、エッジ強調画像を２値化して得られる２値化画像から黒画素や白画素の連結成分を抽出し、連結成分の外接矩形の大きさなどに基づいて、線画候補を検出する処理である。つまり、特許文献２に記載された方法において、文字行の抽出を行う前までの処理が、この第２の検出部１３による処理の一例に相当する。ここで候補検出結果とは、例えば、第２の検出部１３により線画候補として検出された画素群の入力画像Ｉｍ０における座標位置を表す座標データである。この候補検出結果は、検出部１０の検出結果として、算出部１４および決定部１５に入力される。

算出部１４は、検出部１０から受け取った候補検出結果を用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ０に含まれるすべての線画候補の位置を特定し、各線画候補の色数、各線画候補の背景色、各線画候補の色などを、例えば上述した方法により算出する。また、算出部１４は、各線画候補の外接矩形の縦横比、各線画候補の線幅（文字の太さ）などを算出する。線画候補の外接矩形の縦横比は、外接矩形の縦方向に並ぶ画素数と横方向に並ぶ画素数とから算出できる。線画候補の線幅は、例えば、線画候補のエッジ間の距離（画素数）などから算出できる。また、線画候補の外接矩形の総画素数に対する線画領域の画素数の割合などから、線画候補の線幅（太文字かどうか）を算出してもよい。算出部１４による各線画候補の色数、各線画候補の背景色、各線画候補の色、各線画候補の外接矩形の縦横比、各線画候補の線幅などの算出結果は、決定部１５に入力される。

決定部１５は、算出部１４から受け取った算出結果を用いて、検出部１０により検出された線画候補の各々について、上述の第１の圧縮処理を施す線画とするか否かを決定する。すなわち、決定部１５は、算出部１４により算出された線画候補の色数、線画候補の背景色、線画候補の色、線画候補の外接矩形の縦横比、線画候補の線幅などに基づき、検出部１０により検出された線画候補が所定の条件を満たすかどうかを判断する。そして、所定の条件を満たす線画候補のみを、第１の圧縮処理を施す線画として確定させる。以下、決定部１５が用いる条件の具体例を説明する。ただし、ここで例示する条件はあくまで一例であり、この例に限定されるものではない。

条件１：線画候補の背景色が白（または原稿の地肌色）に分類され、線画候補の色数が１であり、線画候補の外接矩形の縦横比が１／３〜３の範囲内である場合は、その線画候補を線画として確定させる。このような条件１に当てはまる線画候補は、第１の圧縮処理に適した文字である可能性が高いためである。なお、線画候補の大きさに対して上限および下限を設け、この条件１に当てはまる線画候補であってもその大きさが上限以上または下限以下の場合は、線画として確定させないようにしてもよい。

条件２：線画候補の背景色が白（または原稿の地肌色）に分類され、線画候補の色数が２以上であり、線画候補の色が黒に分類される部分と赤または青に分類される部分とを含み、線画候補の外接矩形の縦横比が１に近い場合は、その線画候補を線画として確定させる。このような条件２に当てはまる線画候補は、黒文字に赤文字または青文字が重なっている部分、あるいはグレーの「印」の文字上に印鑑が押印されている部分など、線画として扱った方が高画質化を実現できるオブジェクトである可能性が高いためである。なお、線画候補の大きさに対して上限および下限を設け、この条件２に当てはまる線画候補であってもその大きさが上限以上または下限以下の場合は、線画として確定させないようにしてもよい。また、この例のように２色以上のオブジェクトを１つの線画として扱う場合、上述した線画の色を表現する第２の画像レイヤＩｍ２を生成する際に、黒よりも有彩色が前面にくるように表現することが望ましい。

条件３：線画候補の背景色が白（または原稿の地肌色）以外に分類され、線画候補の色数が１であり、線画候補の色と背景色とが異なる色相に分類され、線画候補の外接矩形の縦横比が１／３〜３の範囲内である場合は、その線画候補を線画として確定させる。このような条件３に当てはまる線画候補は、第１の圧縮処理に適した色地上の文字である可能性が高いためである。なお、線画候補の大きさに対して上限および下限を設け、この条件３に当てはまる線画候補であってもその大きさが上限以上または下限以下の場合は、線画として確定させないようにしてもよい。また、要求される圧縮率に応じて線画候補の大きさに対する上限、下限を変更してもよい。また、線画候補の色が無彩色であれば背景色との色相の差は考慮しないようにしたり、線画候補の色数を１とみなすといった変形を加えてもよい。

条件４：線画候補の色数が１であり、線画候補の縦横比が１／３〜３の範囲内であり、線画候補の線幅が所定値以上であり、線画候補の色の分散が所定値未満である場合は、その線画候補を線画として確定させる。このような条件４に当てはまる線画候補は、第１の圧縮処理を施した方が高圧縮・高画質となる太いベタ文字である可能性が高いためである。なお、線画候補の大きさに対して下限を設け、この条件４に当てはまる線画候補であってもその大きさが下限以下の場合は、線画として確定させないようにしてもよい。

決定部１５は、例えば以上例示した条件１〜条件４の少なくとも１つを用いて、第２の検出部１３により検出された線画候補のうち第１の圧縮処理を施す線画を確定して、その線画に関する線画データを出力する。この線画データには、線画を構成する画素群の入力画像Ｉｍ０における座標位置を表す座標データと、線画の色（線画として確定される前に算出部１４により算出された線画候補の色）とが含まれる。この線画データは、圧縮処理部１６に入力される。

圧縮処理部１６は、決定部１５から受け取った線画データを用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ０から、線画のみからなる２値画像である第１の画像レイヤＩｍ１と、線画の色を表現する多値画像である第２の画像レイヤＩｍ２と、線画以外の絵柄および背景を表現する多値画像である第３の画像レイヤＩｍ３とを生成する。そして、圧縮処理部１６は、第１の画像レイヤＩｍ１および第２の画像レイヤＩｍ２に対しては、線画の圧縮に適した第１の圧縮処理を施すとともに、第３の画像レイヤＩｍ３に対しては、絵柄や背景の圧縮に適した第２の圧縮処理を施す。なお、圧縮の方式は特に限定されるものではなく、第１の画像レイヤＩｍ１と第２の画像レイヤＩｍ２に対しては線画の圧縮に適した方式、第３の画像レイヤＩｍ３に対しては絵柄や背景の圧縮に適した方式で圧縮処理が行われればよい。圧縮処理部１６により圧縮された第１の画像レイヤＩｍ１、第２の画像レイヤＩｍ２および第３の画像レイヤは、ファイル生成部１７に入力される。

ファイル生成部１７は、圧縮処理部１６から受け取った第１の画像レイヤＩｍ１、第２の画像レイヤＩｍ２および第３の画像レイヤＩｍ３をＰＤＦ形式の１つの画像ファイル上で統合し、入力画像Ｉｍ０に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍを生成する。なお、第１の画像レイヤＩｍ１、第２の画像レイヤＩｍ２および第３の画像レイヤＩｍ３を統合する画像ファイルの形式はＰＤＦ形式に限定されるものではなく、例えばＪＰＭ形式など、複数の画像レイヤを重ね合わせて１つの画像とする様々な形式を利用することができる。ファイル生成部１７により生成された高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍは、上述したように、例えば、ＨＤＤ１０４に蓄積される、あるいは、ネットワークＩ／Ｆ１０５を介してネットワークに接続されたホストコンピュータなどに送信される。

＜画像処理装置の動作＞
次に、以上のように構成される本実施形態の画像処理装置１の動作の概要を説明する。図５は、本実施形態の画像処理装置１による動作の流れを説明するフローチャートである。

本実施形態の画像処理装置１の動作が開始されると、まず、ステップＳ１において、処理対象となる入力画像Ｉｍ０が取得される。この入力画像Ｉｍ０は、検出部１０、算出部１４および圧縮処理部１６に入力される。

次に、ステップＳ２において、ステップＳ１で取得した入力画像Ｉｍ０に対して、検出部１０の第１の検出部１１による処理が行われる。そして、第１の検出部１１が出力するエッジ検出結果が、エッジ強調部１２に入力される。

次に、ステップＳ３において、エッジ強調部１２により、ステップＳ２のエッジ検出結果を用いて、ステップＳ１で取得した入力画像Ｉｍ０に含まれる線画候補のエッジを強調する処理が行われ、エッジ強調画像が生成される。このエッジ強調画像は、第２の検出部１３に入力される。

次に、ステップＳ４において、ステップＳ３で生成されたエッジ強調画像に対して、第２の検出部１３による処理が行われる。そして、第２の検出部１３が出力する候補検出結果が、算出部１４および決定部１５に入力される。

次に、ステップＳ５において、算出部１４により、ステップＳ４の候補検出結果を用いて、ステップＳ１で取得した入力画像Ｉｍ０に含まれる各線画候補のそれぞれについて、線画候補の色数、線画候補の背景色、線画候補の色、線画候補の外接矩形の縦横比、線画候補の線幅などを算出する処理が行われる。そして、算出部１４による算出結果が、決定部１５に入力される。

次に、ステップＳ６において、決定部１５により、ステップＳ５の算出結果を用いて、ステップＳ４の候補検出結果が示す入力画像Ｉｍ０における線画候補のそれぞれについて、第１の圧縮処理を施す線画とするか否かを決定する処理が行われる。そして、第１の圧縮処理を施す線画に関する線画データが、圧縮処理部１６に入力される。

次に、ステップＳ７において、圧縮処理部１６により、ステップＳ６の線画データを用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ０から第１の画像レイヤＩｍ１、第２の画像レイヤＩｍ２および第３の画像レイヤＩｍ３が生成され、各画像レイヤに対して個別の圧縮処理が施される。第１の画像レイヤＩｍ１と第２の画像レイヤＩｍ２に施される圧縮処理は、線画の圧縮に適した第１の圧縮処理である。第３の画像レイヤＩｍ３に施される圧縮処理は、絵柄や背景の圧縮に適した第２の圧縮処理である。

次に、ステップＳ８において、ファイル生成部１７により、ステップＳ７で圧縮処理が施された第１の画像レイヤＩｍ１、第２の画像レイヤＩｍ２および第３の画像レイヤＩｍ３を１つの画像ファイルに統合する処理が行われ、ステップＳ１で取得した入力画像Ｉｍ０に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍが生成される。

そして最後に、ステップＳ９において、ステップＳ８で生成された高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍがファイル生成部１７から出力され、例えばＨＤＤ１０４に蓄積される、あるいは、ネットワークＩ／Ｆ１０５を介してネットワークに接続されたホストコンピュータなどに送信される。

＜第１の検出部による処理の具体例＞
次に、第１の検出部１１による処理の具体例について、図６を参照して説明する。第１の検出部１１による処理は、上述したように、入力画像Ｉｍ０の３値化により得られる黒画素や白画素の連続性、パターンを利用して、文字などの線画と網点とを分離することで、線画候補を構成するエッジを検出する処理である。図６は、第１の検出部１１による処理の一例を説明するフローチャートである。

第１の検出部１１は、まず、処理対象の入力画像Ｉｍ０に対して、フィルタリングによるＭＴＦ補正を行う（ステップＳ１０１）。ＭＴＦ補正は、次の３値化の精度を高めるために実施される前処理である。このＭＴＦ補正用のフィルタには、例えば特許文献２に記載のものを用いることができる。

次に、第１の検出部１１は、ＭＴＦ補正された入力画像Ｉｍ０に対し３値化を実施して（ステップＳ１０２）、入力画像Ｉｍ０を黒画素、白画素、灰色画素に分ける。

次に、第１の検出部１１は、例えば特許文献２に記載されているように、黒連結画素や白連結画素のパターンマッチングにより入力画像Ｉｍ０から黒線画や白線画を抽出することで、入力画像Ｉｍ０に含まれる線画候補のエッジを検出する（ステップＳ１０３）。

そして、第１の検出部１１は、ステップＳ１０３の処理結果をエッジ検出結果として出力し（ステップＳ１０４）、一連の処理を終了する。

＜第２の検出部による処理の具体例＞
次に、第２の検出部１３による処理の具体例について、図７を参照して説明する。第２の検出部１３による処理は、上述したように、エッジ強調画像を２値化して得られる２値化画像から黒画素や白画素の連結成分を抽出し、連結成分の外接矩形の大きさなどに基づいて、線画候補を検出する処理である。図７は、第２の検出部１３による処理の一例を説明するフローチャートである。

第２の検出部１３は、まず、エッジ強調部１２により生成されたエッジ強調画像に対して２値化を実施する（ステップＳ２０１）。ここでの２値化は背景よりも低輝度のオブジェクトを抽出するための処理であり、低輝度のオブジェクトを背景と区別できる適切な閾値が設定される。また、背景との分離精度を高めるために動的閾値２値化を用いてもよい。

次に、第２の検出部１３は、例えば特許文献１に記載されているように、ステップＳ２０１で得られた２値化画像から、水平方向に並ぶ黒画素のランと垂直方向に並ぶ黒画素のランを連結して連結成分を取得する（ステップＳ２０２）。そして、第２の検出部１３は、ステップＳ２０２で取得した連結成分のうち、連結成分の外接矩形の大きさなどに基づいて、絵柄と区別できる連結成分を線画候補として検出する（ステップＳ２０３）。

次に、第２の検出部１３は、エッジ強調部１２により生成されたエッジ強調画像に対して、再度、２値化を実施する（ステップＳ２０４）。ここでの２値化は背景よりも高輝度のオブジェクトを抽出するための処理であり、高輝度のオブジェクトを背景と区別できる適切な閾値が設定される。また、背景との分離精度を高めるために動的閾値２値化を用いてもよい。

次に、第２の検出部１３は、例えば特許文献１に記載されているように、ステップＳ２０４で得られた２値化画像から、水平方向に並ぶ白画素のランと垂直方向に並ぶ白画素のランを連結して連結成分を取得する（ステップＳ２０５）。そして、第２の検出部１３は、ステップＳ２０５で取得した連結成分のうち、連結成分の外接矩形の大きさなどに基づいて、絵柄と区別できる連結成分を線画候補として検出する（ステップＳ２０６）。

次に、第２の検出部１３は、ステップＳ２０３で検出した線画候補とステップＳ２０６で検出した線画候補とで、外接矩形が重なる線画候補があるかどうかを判断する（ステップＳ２０７）。そして、外接矩形が重なる線画候補があれば（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、それらの線画候補の外接矩形のサイズを比較して、外接矩形のサイズが小さい方の線画候補を削除する（ステップＳ２０８）。そして、第２の検出部１３は、ステップＳ２０３およびステップＳ２０６で検出された線画候補のうち、ステップＳ２０８で削除されずに残ったものを最終的な線画候補として候補検出結果を出力し（ステップＳ２０９）、一連の処理を終了する。

＜算出部による処理の具体例＞
次に、算出部１４による処理の具体例について、図８を参照して説明する。図８は、算出部１４による処理の一例を説明するフローチャートである。

算出部１４は、まず、検出部１０から受け取った候補検出結果に基づいて、処理対象の入力画像Ｉｍ０に含まれる線画候補のうちの１つを取り出す（ステップＳ３０１）。

次に、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補に隣接（１画素程度の隙間があってもよい）する所定の大きさおよび形状の領域を選択し、この領域内の各画素のＲＧＢデータをＨＳＶデータに変換して、ＲＧＢデータから変換した各画素のＨＳＶデータの平均値を、線画候補の背景色として算出する（ステップＳ３０２）。

次に、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補を構成する各画素のＲＧＢデータをＨＳＶデータに変換し、ＲＧＢデータから変換した各画素のＨＳＶデータを用いて、例えば上述した手法により線画候補の色数を算出する（ステップＳ３０３）。さらに、算出部１４は、線画候補を構成する各画素のＨＳＶデータを用いて、例えば上述した手法により線画候補の色を算出する（ステップＳ３０４）。このとき算出部１４は、線画候補を構成する各画素のうち、ステップＳ３０２で算出した線画候補の背景色に近い（例えばＨＳＶ色空間におけるユークリッド距離が所定値以内）画素を除いて、線画候補の色数や線画候補の色を算出してもよい。

次に、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補の外接矩形を求め、この外接矩形の縦方向に並ぶ画素数と横方向に並ぶ画素数をカウントして、線画候補の外接矩形の縦横比を算出する（ステップＳ３０５）。さらに、算出部１４は、ステップＳ３０１で取り出した線画候補のエッジ間の距離（画素数）などから、線画候補の線幅を算出する（ステップＳ３０６）。

次に、算出部１４は、未処理の線画候補があるか否かを判定し（ステップＳ３０７）、未処理の線画候補があれば（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０１に戻って以降の処理を繰り返す。一方、すべての線画候補に対して処理が終了すると（ステップＳ３０７：Ｎｏ）、算出部１４は、各線画候補に対するステップＳ３０２〜ステップＳ３０６の算出結果を出力し（ステップＳ３０８）、一連の処理を終了する。

＜決定部による処理の具体例＞
次に、決定部１５による処理の具体例について、図９を参照して説明する。図９は、決定部１５による処理の一例を説明するフローチャートである。

決定部１５は、まず、検出部１０から受け取った候補検出結果に基づいて、処理対象の入力画像Ｉｍ０に含まれる線画候補のうちの１つを取り出す（ステップＳ４０１）。

次に、決定部１５は、算出部１４から受け取った算出結果を用いて、ステップＳ４０１で取り出した線画候補が上述した条件１〜条件４のいずれかに当てはまるか否かを判定する（ステップＳ４０２〜ステップＳ４０５）。そして、ステップＳ４０１で取り出した線画候補が上述した条件１〜条件４のいずれかに当てはまる場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ、またはステップＳ４０３：Ｙｅｓ、またはステップＳ４０４：Ｙｅｓ、またはステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、決定部１５は、ステップＳ４０１で取り出した線画候補を線画として確定させる（ステップＳ４０６）。なお、上述した条件１〜条件４のいずれにも当てはまらない場合は（ステップＳ４０２：Ｎｏ、かつステップＳ４０３：Ｎｏ、かつステップＳ４０４：Ｎｏ、かつステップＳ４０５：Ｎｏ）、ステップＳ４０１で取り出した線画候補は破棄される。

次に、決定部１５は、未処理の線画候補があるか否かを判定し（ステップＳ４０７）、未処理の線画候補があれば（ステップＳ４０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０１に戻って以降の処理を繰り返す。一方、すべての線画候補に対して処理が終了すると（ステップＳ４０７：Ｎｏ）、決定部１５は、ステップＳ４０６で確定された線画に関する線画データを出力し（ステップＳ４０８）、一連の処理を終了する。

＜圧縮処理部による処理の具体例＞
次に、圧縮処理部１６による処理の具体例について、図１０を参照して説明する。図１０は、圧縮処理部１６による処理の一例を説明するフローチャートである。

圧縮処理部１６は、まず、決定部１５から受け取った線画用データを用いて、処理対象の入力画像Ｉｍ０に含まれる線画を抽出し、線画のみからなる２値画像である第１の画像レイヤＩｍ１と、線画の色を表現する多値画像である第２の画像レイヤＩｍ２と、線画以外の絵柄および背景を表現する多値画像である第３の画像レイヤＩｍ３とを生成する（ステップＳ５０１）。

次に、圧縮処理部１６は、ステップＳ５０１で生成した第１の画像レイヤＩｍ１に対して、例えば、２値画像に対するＭＭＲなどの符号化方式による圧縮処理など、線画の圧縮に適した圧縮処理（第１の圧縮処理）を施して、圧縮した第１の画像レイヤＩｍ１を出力する（ステップＳ５０２）。また、圧縮処理部１６は、ステップＳ５０１で生成した第２の画像レイヤＩｍ２に対して、例えば、第３の画像レイヤＩｍ３に対する圧縮処理よりも解像度を落とした、多値画像に対するＪＰＥＧなどの符号化方式による圧縮処理など、線画の圧縮に適した圧縮処理（第１の圧縮処理）を施して、圧縮した第２の画像レイヤＩｍ２を出力する（ステップＳ５０３）。さらに、圧縮処理部１６は、ステップＳ５０１で生成した第３の画像レイヤＩｍ３に対して、例えば、第２の画像レイヤＩｍ２に対する圧縮処理よりも解像度を高めた、多値画像に対するＪＰＥＧなどの符号化方式による圧縮処理など、絵柄や背景の圧縮に適した圧縮処理（第２の圧縮処理）を施して、圧縮した第３の画像レイヤＩｍ３を出力する（ステップＳ５０４）。

圧縮処理部１６が出力するこれらの圧縮された第１の画像レイヤＩｍ１、第２の画像レイヤＩｍ２および第３の画像レイヤＩｍ３が、ファイル生成部１７において、例えばＰＤＦ形式の１つの画像ファイル上で統合されることにより、入力画像Ｉｍ０に対応する高圧縮ＰＤＦファイルＦＩｍが生成される。

＜実施形態の効果＞
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施形態の画像処理装置１は、処理対象の入力画像Ｉｍ０から線画候補を検出し、検出した線画候補の色数、背景色、色、外接矩形の縦横比、線幅などを算出する。そして、算出した線画候補の色数、背景色、色、外接矩形の縦横比、線幅などを所定の条件と照らし合わせることで、検出した線画候補を線画とするか否かを決定し、線画に対しては線画の圧縮に適した第１の圧縮処理を施すとともに、線画以外の絵柄や背景に対しては第２の圧縮処理を施す。したがって、本実施形態の画像処理装置１によれば、入力画像Ｉｍ０から第１の圧縮処理に適さないオブジェクトを線画として検出してしまったり、第１の圧縮処理に適したオブジェクトを線画として検出できなかったりする不都合を有効に抑制し、入力画像Ｉｍ０に対する圧縮の効率を向上させることができる。

＜第１変形例＞
なお、以上説明した実施形態においては、検出部１０により検出された線画候補のうち、上述の条件１〜条件４のいずれかに当てはまる線画候補を線画として確定しているが、線画候補を線画として確定させる条件はこれに限らない。例えば、上述の条件１〜条件４のほかに、検出部１０により検出された線画候補が文字行を構成する場合は、その線画候補を線画として確定させるといった条件を加えるようにしてもよい。

検出部１０により検出された線画候補が文字行を構成するか否かは、例えば特許文献１に記載の方法により判定できる。本変形例では、例えば、検出部１０により検出された線画候補のそれぞれに対して文字行を構成するか否かを判定し、文字行を構成する線画候補を線画として確定する。そして、文字行を構成しないと判定された残りの線画候補に対して、上述の条件１〜条件４による判定が行われる。したがって、本変形例によれば、特許文献１に記載の方法では文字行を構成しないために検出できなかった断片的な文字などを、線画として適切に検出することができる。

＜第２変形例＞
また、上述の条件１〜条件４はあくまで一例であり、様々な変形が可能である。例えば、検出部１０により検出された線画候補のうち、色数が１または２以下の線画候補を線画として確定させるといったように、線画候補の色数のみに基づいて、その線画候補を線画とするか否かを決定するようにしてもよい。また、例えば、検出部１０により検出された線画候補の背景色が白または原稿の地肌色で、かつ、線画候補の色数が１または２以下の場合にその線画候補を線画とするといったように、線画候補の色数と背景色とに基づいて、その線画候補を線画とするか否かを決定するようにしてもよい。

＜第３変形例＞
また、上述した実施形態においては、第１の検出部１１によるエッジ検出結果をエッジ強調画像の生成のために用いているが、第１の検出部１１によるエッジ検出結果を線画候補の検出に利用してもよい。例えば、第１の検出部１１によるエッジ検出結果と、第２の検出部１３による候補検出結果とのＯＲ演算により、第１の検出部１１により検出されたエッジを輪郭とする領域を線画候補に加えるようにしてもよい。また、この場合、第１の検出部１１により検出されたエッジを輪郭とする領域のうち、色地上の線画や白色の線画を除いたものを線画候補に加えるようにしてもよい。色地上の線画や白色の線画かどうかは、算出部１４と同様の方法により線画の色や背景色を算出することで判断してもよいし、より簡易的な方法で算出される色に基づいて判断してもよい。また、エッジ強調画像を生成せずに、第２の検出部１３が入力画像Ｉｍ０から線画候補を検出するようにし、第１の検出部１１によるエッジ検出結果と、第２の検出部１３による候補検出結果とのＯＲ演算により、入力画像Ｉｍ０から線画候補を検出する構成としてもよい。

＜第４変形例＞
また、上述した実施形態で説明した線画候補の検出方法は一例であり、これに限らない。線画候補の検出には、画像から文字などの線画を検出する既存の方法をいずれも利用することができる。

＜補足説明＞
上述した実施形態および変形例において説明した画像処理装置１の機能的な構成要素（検出部１０（第１の検出部１１、エッジ強調部１２、第２の検出部１３）、算出部１４、決定部１５、圧縮処理部１６およびファイル生成部１７）は、上述したように、例えば図２に示したハードウェアとソフトウェア（プログラム）との協働により実現することができる。この場合、上記プログラムは、画像処理装置１にインストール可能な形式また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など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される。また、上記プログラムを、インターネットなど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画像処理装置１に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よい。さらに、上記プログラムを、インターネットなど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よい。また、上記プログラムを、例えば画像処理装置１内のＲＯＭ１０３やＨＤＤ１０４などに予め組み込んで提供するようにしてもよい。

また、上述した実施形態および変形例において説明した画像処理装置１の機能的な構成要素は、その一部または全部を、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの専用のハードウェアを用いて実現することもできる。

また、上述した実施形態および変形例では、画像処理装置１を単体の装置として実現する例を想定したが、画像処理装置１の機能的な構成要素を物理的に分離した複数の装置に分散して設け、これら複数の装置の連携により、画像処理装置１としての動作が実現されるように構成してもよい。

以上、本発明の具体的な実施形態および変形例について説明したが、上述した実施形態は本発明の一適用例を示したものである。本発明は、上述した実施形態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様々な変形や変更を加えて具体化することができる。

１ 画像処理装置
１０ 検出部
１１ 第１の検出部
１２ エッジ強調部
１３ 第２の検出部
１４ 算出部
１５ 決定部
１６ 圧縮処理部
１７ ファイル生成部
Ｉｍ０ 入力画像
ＦＩｍ 高圧縮ＰＤＦファイル

特許第４４７１２０２号公報 特許第３０８８０１０号公報

Claims (10)

1. 画像から第１の圧縮処理を施す対象領域の候補を検出する検出手段と、
   検出された前記候補のそれぞれに対し、該候補が持つ色の数を表す色数を算出する算出手段と、
   少なくとも前記候補の色数に基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定する決定手段と、
   前記対象領域に対して前記第１の圧縮処理を施すとともに、前記画像に含まれる前記対象領域以外の領域に対して、前記第１の圧縮処理とは異なる第２の圧縮処理を施す圧縮処理手段と、を備える画像処理装置。
2. 前記算出手段は、検出された前記候補のそれぞれに対し、該候補に隣接する領域の色である背景色をさらに算出し、
   前記決定手段は、前記候補の色数と、前記候補の背景色とに基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記算出手段は、検出された前記候補のそれぞれに対し、該候補の色をさらに算出し、
   前記決定手段は、前記候補の色数と、前記候補の背景色と、前記候補の色とに基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定する、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記算出手段は、検出された前記候補のそれぞれについて、該候補の外接矩形の縦横比をさらに算出し、
   前記決定手段は、少なくとも、前記候補の色数と、前記候補の外接矩形の縦横比とに基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記算出手段は、前記候補のそれぞれについて、該候補の線幅をさらに算出し、
   前記決定手段は、少なくとも、前記候補の色数と、前記候補の線幅とに基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記算出手段は、前記候補を構成する各画素の色データの平均値を算出し、該平均値との差分が所定値以上の色データを持つ画素の割合が所定値未満であれば、該候補の色数を１とする、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記検出手段は、
   前記画像から前記候補のエッジを検出する第１の検出手段と、
   前記第１の検出手段の検出結果を用いて前記候補のエッジが強調された前記画像から前記候補を検出する第２の検出手段と、を含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記第１の圧縮処理が施された前記対象領域と、前記第２の圧縮処理が施された前記対象領域以外の領域とを統合して、前記画像に対応する圧縮画像ファイルを生成するファイル生成手段をさらに備える、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 画像から第１の圧縮処理を施す対象領域の候補を検出するステップと、
   検出された前記候補のそれぞれに対し、該候補が持つ色の数を表す色数を判定するステップと、
   少なくとも前記候補の色数に基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定するステップと、
   前記対象領域に対して前記第１の圧縮処理を施すとともに、前記画像に含まれる前記対象領域以外の領域に対して、前記第１の圧縮処理とは異なる第２の圧縮処理を施すステップと、を含む画像処理方法。
10. コンピュータに、
    画像から第１の圧縮処理を施す対象領域の候補を検出する機能と、
    検出された前記候補のそれぞれに対し、該候補が持つ色の数を表す色数を判定する機能と、
    少なくとも前記候補の色数に基づいて、該候補を前記対象領域とするか否かを決定する機能と、
    前記対象領域に対して前記第１の圧縮処理を施すとともに、前記画像に含まれる前記対象領域以外の領域に対して、前記第１の圧縮処理とは異なる第２の圧縮処理を施す機能と、を実現させるためのプログラム。

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