JP2018042113A - 画像処理装置、その制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】枠消し等により入力画像が補正される場合に関わらず、入力画像における画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成し、閾値処理における閾値を決定して２値化を行う仕組みを提供する。【解決手段】本実施形態に係る画像処理装置は、入力された原画像の画像データに対して、ジョブの設定に基づき、必要に応じて、当該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する。その後、本画像処理装置は、原画像の画像データ、又は、変換された画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する。ここで、上記変換が行われた場合、本画像処理装置は、生成されたヒストグラムのうち所定値のカウント数から、ヒストグラムを生成する際に上記一部の領域においてカウントされたサンプリングポイント数を減算することにより当該ヒストグラムを補正する。【選択図】 図３

Description

本発明は、画像データを２値化する画像処理装置、その制御方法、及びプログラムに関する。

画像処理装置では、入力されたカラーやグレースケールの画像データを処理してモノクロの２値画像に変換する２値化処理が実行されている。入力された画像から閾値を自動算出し、算出した閾値を使って画像を２値化する場合、入力画像の濃度分布によっては画像に含まれるコンテンツが消失してしまうことがある。このため、特許文献１では、画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを解析して、閾値処理に適用する閾値を決定し、入力画像の濃度分布に適した２値化を行う技術が提案されている。

特開２０１４−１０７５８９号公報

しかしながら、上記従来技術には以下に記載する課題がある。閾値処理で画像を２値化するための閾値の自動算出に用いられるヒストグラムは、入力画像全体の濃度分布を表すものである。一方、入力画像に対して枠消し処理が指定されている場合、ヒストグラムは枠消し処理後の画像全体に対する濃度分布を示す。この場合、入力画像が同じ画像であっても、ヒストグラムは枠消し領域の白画像の影響を受けて変化し、入力画像に対する適切な閾値が算出できず、画像に含まれるコンテンツが消失してしまう虞がある。

本発明は、上述の問題に鑑みて成されたものであり、枠消し等により入力画像が補正される場合に関わらず、入力画像における画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成し、閾値処理における閾値を決定して２値化を行う仕組みを提供することを目的とする。

本発明は、画像処理装置であって、入力された原画像の画像データに対して、該原画像における所定の領域の画素の値を所定値に変換する変換手段と、前記変換手段によって変換された画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成手段と、前記生成手段によって生成されたヒストグラムのうち前記所定値のカウント数から、前記生成手段によってヒストグラムを生成する際に前記所定の領域においてカウントされたサンプリングポイント数を減算することにより該ヒストグラムを補正する補正手段と、前記補正手段によって補正されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、画像処理装置であって、入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換手段と、前記変換手段によって変換された画像データのうち、前記一部の領域を除いた複数の画素の値を用いて、濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成手段と、前記生成手段によって生成されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、枠消し等により入力画像が補正される場合に関わらず、入力画像における画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成し、閾値処理における閾値を決定して２値化を行うことができる。

一実施形態に係るデジタル複合機などの画像処理装置の構成を示す図である。 一実施形態に係る出力画像の例である。 一実施形態に係る白黒２値画像生成処理の流れを示すフローチャートである。 一実施形態に係る閾値決定方法を説明するためのヒストグラムの例である。 一実施形態に係るヒストグラムのサンプリングポイントを説明するための例である。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

＜第１の実施形態＞
＜画像処理装置の構成＞
以下では、本発明の第１の実施形態について説明する。まず、図１を参照して、本実施形態に係る、画像処理装置のシステム構成について説明する。

画像処理装置１０は、コントローラユニット１００、スキャナ１２０、プリンタ１３０、及び操作部１４０を備える。コントローラユニット１００は、ＣＰＵ１０３、操作部Ｉ／Ｆ１０４、ネットワークＩ／Ｆ１０５、ＦＡＸモデム１０６、記憶部１０７、及びイメージバスＩ／Ｆ１１０を備える。これらのコンポーネントは、システムバス１０１上に配置され、相互にデータ通信を行うことができる。また、コントローラユニット１００は、圧縮／伸張処理部１０８、解像度変換部１０９、デバイスＩ／Ｆ１１１、入力画像処理部１１２、出力画像処理部１１３、及び画像解析部１１４を備える。これらのコンポーネントと、上記イメージバスＩ／Ｆ１１０とは、イメージバス１０２上に配置され、相互にデータ通信を行うことができる。

コントローラユニット１００は、画像入力装置であるスキャナ１２０や画像出力装置であるプリンタ１３０と接続し、一方ではＬＡＮ１５０や公衆回線１６０と接続し、画像データやデバイス情報の入出力を行いシステム全体の制御を行う。ＣＰＵ１０３は画像処理装置１０を統括的に制御するコントローラとして機能する。操作部Ｉ／Ｆ１０４は操作部１４０とのインタフェース部であり、操作部１４０上の図示しない表示部に表示するための画像データを操作部１４０に対して出力する。また、操作部１４０からユーザが入力した情報をＣＰＵ１０３に伝える役割を担う。

ネットワークＩ／Ｆ１０５はＬＡＮ０１５０に接続し、データの入出力を行う。ＦＡＸモデム１０６は公衆回線１６０に接続し、データ送受信を行うための変調復調処理を行う。記憶部１０７は画像データや圧縮されたデータを格納するためのものであり、ＣＰＵ１０３が動作するためのシステムワークメモリ等も含まれる。

イメージバスＩ／Ｆ１１０はシステムバス１０１と画像データを高速で転送するイメージバス１０２とを接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。イメージバス１０２は、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓバスなどの高速バスで構成される。圧縮／伸張処理部１０８は画像データを所定の圧縮方法により、圧縮、伸張を行う。解像度変換部１０９は画像データを拡大又は縮小する。デバイスＩ／Ｆ１１１は、画像入出力装置であるスキャナ１２０やプリンタ１３０とコントローラユニット１００を接続し、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。

入力画像処理部１１２は、主にスキャナ１２０で取得した画像データに対し補正、加工、編集を行い、その後の各種処理に対応した変換処理を行う。出力画像処理部１１３は、画像データに対して主にプリンタ１３０で出力するための補正とデータ形式の変換を行う。画像解析部１１４は入力画像を解析して補正、加工、編集処理に必要な情報の取得や、その後の画像処理に適用する係数の生成を行う。

スキャナ１２０は読取手段として機能し、原稿に光を照射し、その反射光をＣＭＯＳラインセンサ等の受光素子によって読み取り、原稿上の画像を表す電気信号に変換し、デジタル画像データを生成する。プリンタ１３０は画像データを用紙上の画像として形成し出力する。その方式は電子写真方式、インクジェット方式等があるが、どの方式でも構わない。

＜２値化処理＞
次に、図２を参照して、本実施形態に係る２値化処理について説明する。２０１は原画像であり、グレーの背景の上に背景よりも濃い文字”Ｆ”が描かれている様子を示す。原画像２０１を、そのヒストグラムから算出した閾値を適用して２値化処理を実行すると、２０４の２値画像となり、グレーの背景を除去した白黒（モノクロ）２値化画像となる。

一方、原画像の２０１に対して、周囲を枠消し処理した画像である２０２に対して、同様にヒストグラムから算出した閾値を適用して２値化処理を実行した画像は２０３となる。画像２０３は、２値化処理によりグレーの背景が黒となる閾値が算出されたことにより、グレーの背景と文字の両方が黒に２値化され、文字の判読性が低い画像となった例である。これは、原画像は同じであっても、枠消し処理により、閾値の算出に用いるヒストグラムが変化し、正しい閾値を算出できないためである。そこで、本実施形態は、枠消し処理など、原画像を補正した画像２０２に２値化処理を実行する場合であっても、原画像２０１に対して２値化処理を実行した画像と、同じ画像を生成することができる手法について説明する。

＜閾値の決定＞
次に、図４を参照して、ヒストグラムから白黒（モノクロ）２値化処理の閾値を決定する手法について説明する。ヒストグラムを用いて画像の濃度分布に適した閾値を求める手法として良く知られているものの一つに判別分析法がある。判別分析法では、ある信号値（画素値）を境にヒストグラムを２つのクラスに分けたとき、クラス間分散値が最大となる信号値を閾値と決定する。この手法に適したヒストグラムの典型的な形状をグラフ４００に示す。横軸は画像データの濃度信号を示し、縦軸はカウント数を示す。グラフ４００は、原画像２０１に対するヒストグラムである。このようなヒストグラムを持つ画像であれば、図中に示すｔｈを境に２つのクラスに分けたときにクラス間分散値が最大となり、ｔｈが閾値であると決定される。この閾値により２値化処理した画像は、上記２値画像２０４に示す画像となる。

一方で、枠消し処理された画像から生成されたヒストグラムに対して、判別分析法を適用する場合の例を４１０に示す。これは、原画像２０１に対して枠消し処理を適用した画像２０２に対するヒストグラムである。ここで原画像に対して枠消しされる領域のサイズによっては、４１０に示すように枠消し領域を示す白画像がヒストグラムのピークとなるケースが存在する。この場合、本来望ましい閾値である閾値ｔｈ２ではなく、閾値ｔｈ１をクラス間分散値が最大となる閾値として決定される。この閾値ｔｈ２を適用して白黒２値化処理が行われると、ヒストグラムにおいて、閾値ｔｈ１と閾値ｔｈ２の間の信号値として示される、画像２０２のグレーの背景が黒に２値化処理され、画像２０３が生成される。したがって、背景画像と文字とが同じ色、即ち、黒に２値化されてしまい、文字の判読性が著しく低下してしまう。

これに対して本実施形態では、ヒストグラム４１０に対して、枠消し領域の白画像がカウントされた影響を補正したヒストグラム４２０を生成する。詳細な生成方法については図３を用いて後述する。これにより、枠消し処理を適用した画像２０２のヒストグラムに対しても、本来望ましい閾値ｔｈが算出されるように処理を行うことができる。

＜処理手順＞
次に、図３を参照して、本実施形態に係る白黒２値画像を生成する処理手順について説明する。ここでは、本実施形態における画像処理装置１０が、原稿をスキャナ１２０で読み取って取得した画像データに対して行う、白黒２値画像の生成処理について説明する。以下で説明する処理は、ＣＰＵ１０３が記憶部１０７に記憶された制御プログラムを実行することにより実現される。

Ｓ３０１で、ＣＰＵ１０３は、操作部１４０を介してユーザから指示された、ジョブの設定を取得する。ここでのジョブ設定とは、原稿の読み取りに関わる、拡大縮小などの変倍や原稿枠消し、移動、読み取りサイズなどの指定である。続いて、Ｓ３０２で、ＣＰＵ１０３は、スキャナ１２０によって読み取った画像データからヒストグラムを生成するために、画像データ中の濃度値をサンプリングする座標を決定する。ここで、当該濃度値をサンプリングする座標（以下、サンプリングポイントと称する。）について、図５を用いて説明する。

図５は、画像２０２に相当する原稿をスキャナ１２０で読み取った画像データに対するサンプリングポイントを示す。図５の５０１は、原稿を読み取った画像データを示す。サンプリングポイントは、画像の主走査、副走査ともに、画像のサイズに関わらず、それぞれ少なくとも一定数（Ｎ個）のサンプリングが行われるように決定する。ここで、本実施形態ではＮ＝２５６とし、画像全体で少なくとも２５６×２５６＝６５５３６個の濃度値からヒストグラムの生成を行う。

サンプリングは、画像データに対して等間隔で設定されることが望ましい。このため、ＣＰＵ１０３は、図５の５０５を画像データの副走査方向の長さＹ（Ｐｉｘｅｌ）とすると、サンプリングポイント間隔Ｙ＿Ｐｉｔｃｈ（Ｐｉｘｅｌ）である５０６は、
Ｙ＿Ｐｉｔｃｈ＝Ｙ／２５６
で求められる値となる。

これにより、副走査方向のサンプリングポイントは、画像左上を原点として、サンプリングポイント間隔Ｙ＿Ｐｉｔｃｈごとの座標と決定される。主走査方向についても、同様に
Ｘ＿Ｐｉｔｃｈ＝Ｘ／２５６
でサンプリングポイントが決定される。図５の５０３及び５０４は、決定されたサンプリングポイントを示す。サンプリングポイント５０３は原稿枠消し処理において枠消しされる領域外のポイントであり、サンプリングポイント５０４は枠消しされる領域のポイントとなる。したがって、５０７は副走査における先端の枠消し領域であるＢｌａｎｋＴを示し、５０８は副走査における後端の枠消し領域であるＢｌａｎｋＢを示す。また、５０９は主走査における先端の枠消し領域であるＢｌａｎｋＬを示し、５１０は主走査における後端の枠消し領域であるＢｌａｎｋＲを示す。

図３の説明に戻る。Ｓ３０３で、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０１で取得したジョブ設定において、原稿枠消しなどの、原稿を読み取った画像データに対して、画像データの一部を白画像データに変換する設定が行われているか否かを判定する。当該設定が行われていればＳ３０４に進み、そうでなければＳ３０５に進む。

原稿枠消しのジョブ設定が行われている場合には、画像データから生成されるヒストグラムが、原稿枠消しが設定されていない場合に生成されるヒストグラムと異なる場合がある。これは、本実施形態におけるヒストグラムの生成が、原稿枠消し後の画像データに対して実行されるためである。本実施形態において、原稿読み取り時の原稿枠消し処理は、入力画像処理部１１２で行われ、その後、画像解析部１１４において、Ｓ３０２で決定されたサンプリングポイントに従って、ヒストグラムが生成される。つまり、画像解析部１１４に入力される画像は、既に入力画像処理部１１２で原稿枠消し処理が実施されたデータとなる。従って、本実施形態によれば、原稿枠消しのジョブ設定が行われている場合にも、原画像からヒストグラムが生成された場合と同様となるように、以下の制御が実施される。

Ｓ３０４で、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０２で決定されたサンプリングポイントのうち、枠消しされる領域に存在するサンプリングポイントの数を取得する。これは、図５に示すサンプリングポイントのうち、丸で示されるサンプリングポイント５０４が該当する。ここで、枠消しされる領域に存在するサンプリングポイント数Ｎｍ（５０４）は以下のようにして求められる。

まず、画像データの主走査方向及び副走査方向の画像サイズ（Ｐｉｘｅｌ）をそれぞれＸ，Ｙ（５０５）、サンプリングポイント間隔（Ｐｉｘｅｌ）をそれぞれＸ＿Ｐｉｔｃｈ，Ｙ＿Ｐｉｔｃｈ（５０６）、サンプリングポイント数をそれぞれＮｘ，Ｎｙとする。画像データの主走査方向と副走査方向のサンプリングポイント数は、それぞれ
Ｎｘ＝Ｘ／Ｘ＿Ｐｉｔｃｈ＋１
Ｎｙ＝Ｙ／Ｙ＿Ｐｉｔｃｈ＋１
となる。

ここで、ジョブ設定で指定される原稿枠消しの枠消しサイズ（Ｐｉｘｅｌ）を、副走査先端はＢｌａｎｋＴ（５０７）、副走査後端はＢｌａｎｋＢ（５０８）、主走査先端はＢｌａｎｋＬ（５０９）、主走査後端はＢｌａｎｋＲ（５１０）とする。これに対して、それぞれの枠消し幅に対するサンプリングポイント数Ｎｔ，Ｎｂ，Ｎｌ，Ｎｒは、
Ｎｔ＝（ＢｌａｎｋＴ／Ｙ＿Ｐｉｔｃｈ＋１）
Ｎｂ＝Ｎｙ−（（Ｙ−ＢｌａｎｋＢ）／Ｙ＿Ｐｉｔｃｈ＋１）
Ｎｌ＝（ＢｌａｎｋＬ／Ｘ＿Ｐｉｔｃｈ＋１）
Ｎｒ＝Ｎｘ−（（Ｘ−ＢｌａｎｋＲ）／Ｘ＿Ｐｉｔｃｈ＋１）
となる。

これにより、枠消しされる領域に存在するサンプリングポイント数Ｎｍ（５０４）は、
Ｎｍ＝Ｎｔ×Ｎｘ＋Ｎｂ×Ｎｘ＋Ｎｌ×Ｎｙ＋Ｎｒ×Ｎｙ
−Ｎｔ×Ｎｌ−Ｎｔ×Ｎｒ−Ｎｂ×Ｎｌ−Ｎｂ×Ｎｒ
となる。

一方、Ｓ３０３で、ジョブの設定に原稿枠消しが設定されていないと判定されると、ＣＰＵ１０３はＳ３０４の処理を実行せず、Ｓ３０５に進む。

Ｓ３０５で、ＣＰＵ１０３は、原稿をスキャナ１２０で読み取る処理を実行する。Ｓ３０６で、ＣＰＵ１０３は、読み取られた原稿の画像データに対して、入力画像処理部１１２によって、輝度信号から濃度信号への変換処理を実施させる。続いて、Ｓ３０７で、ＣＰＵ１０３は、画像解析部１１４によって、画像データから、画像の濃度分布を示すヒストグラムを生成する。

次に、Ｓ３０８で、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０３と同様に、Ｓ３０１で取得したジョブ設定において、原稿枠消しなどの、原稿を読み取った画像データに対して、画像データの一部を白画像データに変換する設定が行われているか否かを判定する。当該設定が行われていればＳ３０９に進み、そうでなければＳ３１０に進む。

Ｓ３０９で、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０７で生成されたヒストグラムの白画像を示すカウント値から、Ｓ３０４で算出した、枠消し領域に存在するサンプリングポイント数Ｎｍ（５０４）を減算し、Ｓ３１０に進む。これにより、４１０に示す形状のヒストグラムを４２０の形状に補正する処理を実現する。具体的には、ＣＰＵ１０３は、図４の４２１に示すように、Ｓ３０７で生成したヒストグラム４１０における白画像のカウント値からサンプリングポイント数Ｎｍ（５０４）を減算する。一方、Ｓ３０８で、ジョブの設定に原稿枠消しが設定されていないと判定した場合は、ＣＰＵ１０３はＳ３０９の処理を実行せずＳ３１０に処理を進め、Ｓ３０７で生成されたヒストグラムを、そのまま使用する。

次に、Ｓ３１０で、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０７で生成されたヒストグラム、又は、Ｓ３０９で補正処理を行ったヒストグラムから、白黒２値化処理を行う際の閾値を決定する。閾値は、図４を用いて説明した判別分析法によって決定する。続いて、Ｓ３１１で、ＣＰＵ１０３は、出力画像処理部１１３によって、Ｓ３１０で算出された閾値を用いて、読み取り画像データに対して閾値処理を行い、白黒２値化画像を生成し、処理を終了する。閾値処理では、入力信号値（入力画素値）をＤｉｎ、出力信号値（出力画素値）をＤｏｕｔ、Ｓ３１０で算出された閾値をｔｈとすると、８ビット信号で扱うことを前提とした場合次の式で表される。
Ｄｉｎ≦ｔｈ、即ち、画素値が閾値以下のときは、
Ｄｏｕｔ＝０
Ｄｉｎ＞ｔｈ、即ち、画素値が閾値より大きいときは、
Ｄｏｕｔ＝２５５
なお、ここでの濃度信号値（画素値）は０が白（第１値）、２５５が黒（第２値）である。

さらに、本実施形態によれば、読み取り画像が白黒２値画像に変換された後、圧縮／解凍処理部１００８が２値画像の圧縮処理を行い、ＣＰＵ１０３が送信データの形式に変換した後、ＬＡＮ０１５０、又は公衆回線０１６０上に画像データが送信される。当該送信は例えば外部装置へ当該画像データを送信するファクシミリ送信であってもよい。また、本実施形態では、原稿画像データの濃度分布を示すヒストグラムから閾値を算出する例を用いて説明を行ったが、輝度分布を示すヒストグラムを用いる場合についても本発明を適用することができる。

以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置は、入力された原画像の画像データに対して、ジョブの設定に基づき、必要に応じて、当該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する。その後、本画像処理装置は、原画像の画像データ、又は、変換された画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する。ここで、上記変換が行われた場合、本画像処理装置は、生成されたヒストグラムのうち所定値のカウント数から、ヒストグラムを生成する際に上記所定の領域においてカウントされたサンプリングポイント数を減算することにより当該ヒストグラムを補正する。さらに、本画像処理装置は、生成されたヒストグラム、又は、補正されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定し、２値化処理を実行する。これにより、読み取り画像データに対して、原稿画像外の領域にある画素の影響を補正したヒストグラムを生成し、閾値の算出を行うことによって、原稿に最適な白黒２値画像を生成することが可能となる。

なお、本発明は上記実施形態に限らず様々な変形が可能である。上記実施形態では、枠消し処理として原画像における所定の領域の画像データを白色を示す第１値に変換して、枠消し処理を行う構成について説明した。しかし、本発明はこれに限らず、原画像における所定の領域（画像の縁部分でなくともよい）を所定値に変換するものに対しても適用することができる。例えば、ヘッダ領域やフッタ領域を所定値に変換する処理でもよい。或いは、所定の領域を、スキャナ１２０によって読み取られた原画像の下地の色を示す値（第１値）に変換するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、２値化処理として、白色を示す第１値と、黒色を示す第２値への２値化を行う例について説明した。しかし、本発明は、第１値及び第２値を限定する意図はなく、他の値が用いられてもよい。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０：画像処理装置、１００：コントローラユニット、１０１：システムバス、１０２：イメージバス、１０３：ＣＰＵ、１０４：操作部Ｉ／Ｆ、１０５：ネットワークＩ／Ｆ、１０６：ＦＡＸモデム、１０７：記憶部、１０８：圧縮／伸張処理部、１０９：解像度変換部１０９、１１０：イメージバスＩ／Ｆ、１１１：デバイスＩ／Ｆ、１１２：入力画像処理部、１１３：出力画像処理部、１１４：画像解析部、１２０：スキャナ、１３０：プリンタ、１４０：操作部

また、本発明は、画像処理装置であって、入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換手段と、前記変換手段によって変換された画像データのうち、前記一部の領域を除いた複数の画素の値を用いて、濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成手段と、前記生成手段によって生成されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化手段とを備えることを特徴とする。また、本発明は、画像処理装置であって、画像データの一部の領域を白に変換する第１の処理を設定する設定手段と、原稿をスキャナで読み取ることで得られた第１の画像データに対して、前記設定手段によって設定された第１の処理を行い、第２の画像データを生成する第１の処理手段と、前記第２の画像データのうち、前記第１の処理により白に変換された領域を除いた領域の画素値を用いて、第２の処理に用いる情報を生成する生成手段と、前記生成手段によって生成された情報を用いて、前記第２の画像データに第２の処理を行う第２の処理手段とを有することを特徴とする。

Claims (13)

1. 画像処理装置であって、
   入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換手段と、
   前記変換手段によって変換された画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成手段と、
   前記生成手段によって生成されたヒストグラムのうち前記所定値のカウント数から、前記生成手段によってヒストグラムを生成する際に前記一部の領域においてカウントされたサンプリングポイント数を減算することにより該ヒストグラムを補正する補正手段と、
   前記補正手段によって補正されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定手段と、
   前記決定手段によって決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記変換手段は、前記一部の領域の画素を白色を示す第１値に変換することによって、原画像の枠消し処理を実行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２値化手段は、前記変換手段によって変換された画像データにおいて、前記閾値以下の画素値を前記第１値に変換し、前記閾値より大きい画素値を、黒色を示す第２値に変換することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 原稿から前記原画像を読み取って画像データを出力する読取手段をさらに備え、
   前記変換手段は、前記一部の領域の画素を、前記読取手段によって読み取られた原画像の下地の色を示す第１値に変換することによって、原画像の枠消し処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記補正手段は、
   前記一部の領域における前記サンプリングポイント数を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された前記サンプリングポイント数を、前記所定値のカウント数から減算する減算手段と
   を備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記２値化手段によって２値化された画像データを外部装置に送信する送信手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記入力された原画像の画像データに関するジョブの設定に従って、前記変換手段による変換を行うか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記決定手段は、
   前記判定手段によって前記変換手段による変換を行わないと判定されると、前記生成手段によって生成されたヒストグラムから、前記２値化処理を実行する際の閾値を決定することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記決定手段は、所定の画素値を境にヒストグラムを２つのクラスに分けたときに、クラス間分散値が最大となる画素値を閾値と決定することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
9. 画像処理装置であって、
   入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換手段と、
   前記変換手段によって変換された画像データのうち、前記一部の領域を除いた複数の画素の値を用いて、濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成手段と、
   前記生成手段によって生成されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定手段と、
   前記決定手段によって決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
10. 画像処理装置の制御方法であって、
    変換手段が、入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換工程と、
    生成手段が、前記変換工程で変換された画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成工程と、
    補正手段が、前記生成工程で生成されたヒストグラムのうち前記所定値のカウント数から、前記生成工程でヒストグラムを生成する際に前記一部の領域においてカウントされたサンプリングポイント数を減算することにより該ヒストグラムを補正する補正工程と、
    決定手段が、前記補正工程で補正されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定工程と、
    ２値化手段が、前記決定工程で決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化工程と
    を実行することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
11. 画像処理装置の制御方法であって、
    変換手段が、入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換工程と、
    生成手段が、前記変換工程で変換された画像データのうち、前記一部の領域を除いた複数の画素の値を用いて、濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成工程と、
    決定手段が、前記生成工程で生成されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定工程と、
    ２値化手段が、前記決定工程で決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化工程と
    を実行することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
12. 画像処理装置の制御方法における各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記制御方法は、
    変換手段が、入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換工程と、
    生成手段が、前記変換工程で変換された画像データの濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成工程と、
    補正手段が、前記生成工程で生成されたヒストグラムのうち前記所定値のカウント数から、前記生成工程でヒストグラムを生成する際に前記一部の領域においてカウントされたサンプリングポイント数を減算することにより該ヒストグラムを補正する補正工程と、
    決定手段が、前記補正工程で補正されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定工程と、
    ２値化手段が、前記決定工程で決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化工程と
    を実行することを特徴とするプログラム。
13. 画像処理装置の制御方法における各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記制御方法は、
    変換手段が、入力された原画像の画像データに対して、該原画像における一部の領域の画素の値を所定値に変換する変換工程と、
    生成手段が、前記変換工程で変換された画像データのうち、前記一部の領域を除いた複数の画素の値を用いて、濃度信号分布を表すヒストグラムを生成する生成工程と、
    決定手段が、前記生成工程で生成されたヒストグラムから、２値化処理を実行する際の閾値を決定する決定工程と、
    ２値化手段が、前記決定工程で決定された閾値を用いて、前記原画像を２値化する２値化工程と
    を実行することを特徴とするプログラム。

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