JP4364809B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、カラー画像を高圧縮化する技術に関する。

従来より、カラー画像を高圧縮化する方法としては、例えば、特許文献１に記載されているもののように、文字部、絵柄部を分離し、ＪＰＥＧ，ＭＭＲでそれぞれ圧縮する処理を、絵柄部で再帰的に行うもの、特許文献２に記載されているもののように、カラー画像を二値化し、二値画像を利用してカラー画像からエッジ部を除去し、二値画像とエッジ除去されたカラー画像を各々符号化するようにしたもの、特許文献３に記載されているもののように、線画を拡張して背景穴埋めを行うことにより、画質の向上を行うようにしたものなどが提案されている。
特許第０２６１１０１２号公報 特許第２８７２３３４号公報 特許第０２８７７４４８号公報

本発明は、このような技術に関するものであり、カラー画像を、画質の劣化を抑えつつ、高圧縮化することができる画像処理装置、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。

本発明の画像処理装置は、処理対象画像である多値画像を取得する手段と、上記多値画像に基づき生成された二値画像を取得する手段と、上記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別する手段と、上記二値画像において、上記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成する手段と、上記多値画像中の上記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する領域の画素を、上記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成する手段と、上記特定属性部分を構成する色を決定する手段と、決定した各色からなる上記特定属性二値画像を生成する手段と、上記非特性属性多値画像と決定した各色からなる上記特定属性二値画像を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめる手段とを備えたものである。
また、本発明の他の画像処理装置は、処理対象画像である多値画像を取得する手段と、上記多値画像に基づき生成された二値画像を取得する手段と、上記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別する手段と、上記二値画像において、上記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成する手段と、上記多値画像中の上記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する特定属性領域の画素を、上記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成する手段と、上記特定属性部分を構成する色を決定する手段と、上記特定属性二値画像の上記各特定属性部分の色情報を生成する手段と、上記非特性属性多値画像と上記特定属性二値画像と上記各特定属性部分の色情報を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめる手段とを備えたものである。

上記特定属性領域は、文字を構成する黒画素塊の１つまたは複数から構成される、文字領域、文字単語領域、行領域、であってよい。
上記特定属性領域は、特定属性の周囲色が同一である領域であってよい。
上記特定属性領域よりも周辺色が暗い場合、周辺色の最も暗い色で、逆に周辺色が明るい場合、周辺色の最も明るい色で背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成するとよい。
上記多値画像中の上記特定属性部分の画素を背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成する際、上記特定属性領域の周辺色の分布を求め、その周辺色の分布が所定の範囲内である場合は、背景色が同一であると判定して代表色を定め、上記代表色で上記特定属性領域の画素を埋めるようにするとよい。
上記１つのファイルを送信するとよい。
また、上記１つのファイルを取得する手段と、当該ファイルを構成する情報を復号化する手段とを備えるとよい。
上記復号化した情報を印刷する手段をさらに備えるとよい。
上記復号化した情報を表示する手段をさらに備えるとよい。

また、本発明の画像処理方法は、請求項１に記載の画像処理装置による画像処理方法であって、上記多値画像を取得する手段に、処理対象画像である多値画像を取得させるステップと、上記二値画像を取得する手段に、上記多値画像に基づき生成された二値画像を取得させるステップと、上記識別手段に、上記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別させるステップと、上記特定属性二値画像を生成する手段に、上記二値画像において、上記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成させるステップと、上記非特定属性多値画像を生成する手段に、上記多値画像中の上記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する特定属性領域の画素を、上記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成させるステップと、上記色を決定する手段に、上記特定属性部分を構成する色を決定させるステップと、上記特定属性二値画像を生成する手段に、決定した各色からなる上記特定属性二値画像を生成させるステップと、上記１つのファイルにまとめる手段に、上記非特性属性多値画像と決定した各色からなる上記特定属性二値画像を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめさせるステップとを実行させるものである。
また、本発明は、コンピュータに、処理対象画像である多値画像を取得するステップと、上記多値画像に基づき生成された二値画像を取得するステップと、上記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別するステップと、上記二値画像において、上記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成するステップと、上記多値画像中の上記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する特定属性領域の画素を、上記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成するステップと、上記特定属性部分を構成する色を決定するステップと、決定した各色からなる上記特定属性二値画像を生成するステップと、上記非特性属性多値画像と決定した各色からなる上記特定属性二値画像を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめさせるステップとを実行させるプログラムも提供する。
また、本発明は、上記プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も提供する

したがって、本発明によれば、カラー画像を、画質の劣化を抑えつつ、高圧縮化することができるという効果を得る。また、多値文書画像を文字の視認性を犠牲にせずに大幅にサイズを削減することができるという効果も得る。

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。

なお、以下の記載において、「特定属性」とは「文字領域」をあらわし、「特定属性二値画像」とは「文字のみの二値画像」をあらわし、「非特定属性多値画像」とは「文字を消去したカラー画像」をあらわし、「特定属性部分の色情報」とは「文字の色を表す画像」をあらわす。また、本発明が対象としている画像データフォーマットは、ＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｏｒｍａｔ；アドベ社の登録商標）であり、ＰＤＦ画像を高圧縮する方法を提供している。

図１は、本発明の一実施例にかかる画像処理装置の構成を示したものである。

この画像処理装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）１、メモリ２、ハードディスク３、画像を入力するスキャナなどの入力装置４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ５、ディスプレイ６、マウス（図示略）などからなる汎用のデータ処理装置（コンピュータシステム）である。

ここで、ハードディスク３やＣＤ−ＲＯＭドライブ５などの記録媒体７には、本発明の処理機能や処理手順を実現させるためのプログラムが記録されている。また、処理対象の原稿画像は、例えば入力装置４を通してハードディスク３などに格納されている。ＣＰＵ１は、記録媒体７から上記した処理機能、手順を実現するプログラムを読み出し実行し、画像処理の結果をハードディスク３に保存し、必要に応じてディスプレイ６に出力する。

図２は、本発明の一実施例にかかる画像処理の流れを示したフローチャートであり、図３は、本発明の一実施例にかかる画像処理の概略を示した概略図であり、図４は、図３の画像処理をハードウェア的に実現する際の構成の一例を示している。

まず、イメージスキャナなどの多値画像入力手段１０１を用いて多値の文書画像を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、特定属性部抽出手段１０４により画像から特定の属性を持つ部分、たとえば文字部分の位置を特定する（ステップＳ１０３）。ここで、文字の位置を知るためには、多値画像から直接取得する場合は特開２００２−２８８５８９号公報に記載されている方法を採用でき、また、多値画像から二値画像を生成し（ステップＳ１０２）、できた二値画像から取得する場合は特開平６−２００９２号公報に記載されている方法等、既に公開されている文字領域抽出技術を用いればよいが、ここでは二値画像から取得するものとして以下説明を行うが、多値（カラーを含む）から文字領域抽出を行ってももちろん構わない。

そして、白画素置換手段１０５により、二値画像において文字以外の黒画素を消去する（ステップＳ１０４）。この処理で文字の位置が画素単位でわかることになる。

次に、特定属性部消去画像生成手段１０３により、特定属性部分を消去した画像を作る（ステップＳ１０５）。カラー画像において、文字部分の画素を周囲の色で置き換えた画像を作ればよい。

次に、特定属性部色決定手段１０６により、特定属性部分の色を決定する（ステップＳ１０６）。文字を構成する黒画素の位置にある、カラー画像の画素色をすべて求め、このデータから多く使われている色を数色選んで代表色とする。そして、画素ごと、あるいは連結成分ごとに文字を構成する画素がどの代表色に最も近いかを判断する。

次に、特定属性画素画像生成手段１０７により、特定属性を持つ画素が、画素ごと、あるいは連結成分ごとに判断した色を持つ画像を生成する（ステップＳ１０７）。限られた色のみをもつ多値画像（例えばＰＮＧ形式）でもよいし、色ごとに１つずつ二値画像をもってもよいが、ここでは二値画像を色ごとに１つずつ持つものとして以下説明を行う。

次に、画像符号化手段１０８により、生成された特定属性画素を消去した画像と、特定属性画素のみからなる画像から圧縮画像を生成する（ステップＳ１０８）。たとえば前者はＪＰＥＧ圧縮、後者はＭＭＲ圧縮を行うとファイルサイズが効率的に小さくなる。

つぎに、まとめファイル作成手段１０９により、特定属性部を消去した画像に、特定属性画素のみからなる画像を重ね合わせ表示できる形で合成する（ステップＳ１０９）。これらを重ね合わせてみれば、背景の上に文字が貼り付いている形となり、原画像と同様に見ることができる。

以上の処理であまり視認性を低下させずにファイルサイズの大幅な圧縮が可能になる。理由は以下のとおりである。

（１） ＪＰＥＧ圧縮は画素値の変動が激しい画像については圧縮効率があまりよくないが、ここで述べた方法で文字部分を消去すれば、文字部の画素値変動がなくなるので効率がよくなる

（２）文字部分は色数を大幅に減らしているのでこれも圧縮効率がよくなる。

また、さらに画質や圧縮率を向上させるための処理を加えることもできる。図５は処理を追加した場合の処理フロー、および、図６は処理を追加した場合の構成図である。

まず、イメージスキャナなどの多値画像入力手段２０１を用いて多値の文書画像を取得する（ステップＳ２０１）。

そして、先鋭化手段２１０により、ステップＳ２０１の処理で得られたカラー画像の先鋭化を行う（ステップＳ２０２）。これは、カラー画像においてはエッジが弱い画像で表現されている場合があり、このままでは二値化を行った際に、文字がかすれ気味になってしまい、文字画像の可読性および圧縮効率が低下するためである。先鋭化により文字の可読性が向上するのに役立つためである。

また、平滑化手段２１１により、ステップＳ２０１の処理で得られたカラー画像の平滑化を行う（ステップＳ２０３）。これは、カラー画像においては中間色が細かい相異なる色の画素の集合で表現されている場合があり、このままでは二値化を行った際に、文字ストローク内部が穴だらけの二値画像になってしまい、文字画像の圧縮効率が低下するためである。また、画像の平滑化は文字を消去したカラー画像（背景画像）に対して行ってもよい。これは、背景画像はＪＰＥＧ圧縮を行うので、平滑化により圧縮効率が高まることと、低解像度化によって発生する可能性のあるモアレの抑制に役立つためである。

次に、特定属性部抽出手段２０４により画像から特定の属性を持つ部分、たとえば文字部分の位置を特定する（ステップＳ２０５）。ここで、文字の位置を知るためには、多値画像から直接取得する場合は特開２００２−２８８５８９号公報に記載されている方法を採用でき、また、多値画像から二値画像を生成し（ステップＳ２０４）、できた二値画像から取得する場合は特開平６−２００９２号公報に記載されている方法等、既に公開されている文字領域抽出技術を用いればよいが、ここでは二値画像から取得するものとして以下説明を行うが、多値（カラーを含む）から文字領域抽出を行ってももちろん構わない。

そして、白画素置換手段１０５により、二値画像において文字以外の黒画素を消去する（ステップＳ２０６）。この処理で文字の位置が画素単位でわかることになる。

次に、連結成分サイズ吟味手段２１２により、文字以外を消去した二値画像から黒画素の連結成分を抽出し、大きすぎるものと小さすぎるものをさらに消去してもよい（ステップＳ２０７）。小さすぎる連結成分は、ノイズ等、文字でない可能性が高い上、このまま二値画像にすれば圧縮効率が低下するためである。また、文字領域の特定は技術的に難しく、必ずしも正しい文字領域が抽出されるとは限らない。そのため、元画像に図の領域や写真の領域があるばあい、ここを間違って文字とする可能性も捨てきれない。大きすぎる連結成分はこれら文字以外の可能性が高い。また、大きな連結成分が実際には文字である場合、この処理では誤って背景に分類されることになるが、サイズが大きいので人間の目からは十分読み取ることができる。

次に、特定属性部消去画像生成手段１０３により、特定属性部分を消去した画像を作る（ステップＳ２０８）。カラー画像において、文字部分の画素を周囲の色で置き換えた画像を作ればよい。

次に、特定属性部色決定手段２０６により、特定属性部分の色を決定する（ステップＳ２０９）。文字を構成する黒画素の位置にある、カラー画像の画素色をすべて求め、このデータから多く使われている色を数色選んで代表色とする。そして、画素ごと、あるいは連結成分ごとに文字を構成する画素がどの代表色に最も近いかを判断する。

次に、特定属性画素画像生成手段２０７により、特定属性を持つ画素が、画素ごと、あるいは連結成分ごとに判断した色を持つ画像を生成する（ステップＳ２１０）。限られた色のみをもつ多値画像（例えばＰＮＧ形式）でもよいし、色ごとに１つずつ二値画像をもってもよいが、ここでは二値画像を色ごとに１つずつ持つものとして以下説明を行う。

次に、コントラスト調整手段２１３により、特定属性画素を消去した画像（背景画像）、特定属性画素のみからなる二値画像（文字画像）のコントラスト変換を行って（ステップＳ２１１）、コントラストを弱くして滑らかな画像にする。背景画像においてはＪＰＥＧ圧縮する場合には画素値の変動が少ないほど圧縮効率が高いためである。文字画像はＭＭＲなのでコントラスト変換してもサイズに影響がないが、これらを重ね合わせ表示したときに不自然な色合いにならないよう、背景と同じコントラスト変換を行う。

次に、解像度変換手段２１４により、特定属性画素を消去した画像を解像度変換し、低解像度化する（ステップＳ２１２）。文字画像に比べ、背景画像は解像度が多少低くても視認性に対する影響は小さいので、圧縮効率を考えて低解像度化する。

次に、画像符号化手段２０８により、生成された特定属性画素を消去した画像と、特定属性画素のみからなる画像から圧縮画像を生成する（ステップＳ２１３）。たとえば前者はＪＰＥＧ圧縮、後者はＭＭＲ圧縮を行うとファイルサイズが効率的に小さくなる。

つぎに、まとめファイル作成手段２０９により、特定属性部を消去した画像に、特定属性画素のみからなる画像を重ね合わせ表示できる形で合成する（ステップＳ２１４）。これらを重ね合わせてみれば、背景の上に文字が貼り付いている形となり、原画像と同様に見ることができる。

図７は、生成された背景の多値画像と、複数枚分の文字だけの二値画像を重ね合わせる方法について述べたものである。背景画像は、主にＪＰＥＧ（ＤＣＴ）圧縮で圧縮する。文字がないぶん圧縮比率を高めることができる。また、必要に応じて、圧縮前に解像度変換を行ってもかまわない。

二値画像は、ＭＭＲ形式で１枚ずつ圧縮する方法である。このようにして生成した画像を重ね合わせて１つのファイルにまとめて保存する。そして、保存したファイルをデコード（解凍）して表示することで、文字の可読性を損なわれることなく、かつ高圧縮であるファイルが生成・表示することができる。

また、図８は、生成された背景の多値画像と、文字色が１５色分ある１６色をもつ１枚のカラー画像を重ね合わせる方法について述べたものである。背景画像は、主にＪＰＥＧ（ＤＣＴ）圧縮で圧縮する。文字だけの画像では、背景色を除く最大１５色までにクラスタリングしたものを、それに対応する文字色に割り当てる。

その後で、図７に示したような複数枚の二値画像を持つ処理フローとは違って、前記クラスタリングした文字色が最大１５色と背景色が１色、合計１６色をもつ１枚のカラー画像を生成する。生成された16色のカラー文字画像に対して、デフレート圧縮（ＰＮＧ形式）で圧縮する。そして、背景画像と文字画像を重ね合わせて１つのファイルにまとめて保存する。画像重ね合わせた画像ファイルでの表示速度が向上するというメリットがある。

図９は、生成された背景だけの背景画像と、文字色を示す前景画像と、マスクのための二値画像から重ね合わせる方法についての概要図である。図１０，１１はその処理フロー図と、構成図である。

まず、イメージスキャナなどの多値画像入力手段３０１を用いて多値の文書画像を取得する（ステップＳ３０１）。

また、特定属性部抽出手段３０３により画像から特定の属性を持つ部分、たとえば文字部分の位置を特定する（ステップＳ３０３）。文字の位置を知るためには、多値画像から直接取得する場合は特開２００２−２８８５８９号公報の方法を採用できる。また、多値画像から二値画像を生成し（ステップＳ３０４）、できた二値画像から取得する場合は特開平６−２００９２号公報等、既に公開されている文字領域抽出技術を用いればよいが、ここでは二値画像から取得するものとして以下説明を行うが、多値（カラーを含む）から文字領域抽出を行ってももちろん構わない。

また、白画素置換手段３０４により、二値画像において文字以外の黒画素を消去する（ステップＳ３０６）。この処理で文字の位置が画素単位でわかることになる。

次に、特定属性部消去画像生成手段３０５により、特定属性部分を消去した画像を作る（ステップＳ３０８）。カラー画像において、文字部分の画素を周囲の色で置き換えた画像を作ればよい。

また、特定属性部消去画像生成手段３０６により、ステップＳ３０４で生成された文字だけの二値画像を生成する（ステップＳ３０９）。ビットＯＮ（ここでは黒画素）はマスク処理で残す画素、ビットＯＦＦ（ここでは白画素）はマスク処理で残さない画素として処理されるのに用いる。

また、特定属性部色決定手段３０７により、特定属性部分の黒画素に対応する文字色を入力カラー画像から取ってきて、塗りつぶす（ステップＳ３１０）。特定属性部色決定手段３０８では、ステップＳ３１０で描画された画像を前景画像として、生成する。このとき、文字以外の画素部分は背景色として描画しておく。

また、画像符号化手段３０９により、生成された特定属性画素を消去した背景画像にはＤＣＴ（ＪＰＥＧ）圧縮画像、特定属性画素のみからなる文字マスク画像にはＭＭＲ圧縮画像、特定属性部分だけを描画した前景画像にはＤＣＴ（ＪＰＥＧ）圧縮画像を生成する（ステップＳ３１４）。このような方法で圧縮を行うとファイルサイズが効率的に小さくなる。

また、まとめファイル作成手段３１０により、特定属性部を消去した背景画像と、特定属性画素のみからなる前景画像に対して文字マスク画像をかけて、黒画素部分に対応する画素で残った前景画像を重ね合わせ表示できる形で合成する（ステップＳ３１５）。これらを重ね合わせてみれば、背景の上に文字が貼り付いている形となり、原画像と同様に見ることができる。

以上の処理であまり視認性を低下させずにファイルサイズの大幅な圧縮が可能になる。理由は以下のとおりである。

（３） ＤＣＴ（ＪＰＥＧ）圧縮は画素値の変動が激しい画像については圧縮効率があまりよくないが、ここで述べた方法で文字部分を消去すれば、文字部の画素値変動がなくなるので効率がよくなる。

（４） 文字部分はＤＣＴ（ＪＰＥＧ）圧縮をしているが、マスク処理により文字の可読性を損なわれることなく、圧縮効率を向上することができる。

図１２は、デコードに関する処理フローである。まず、重ね合わせた画像を取得する（ステップＳ４０１）。次に、それぞれの構成画像を復号化する（ステップＳ４０２）。

そして、復号化した画像データを重ね合わせて表示する（ステップＳ４０４）。ここで、で解像度変換してあれば、元の解像度に戻すための変倍処理を行う（ステップＳ４０３）。

まとめると、保存したファイルをデコード（解凍）して表示することで、文字の可読性を損なわれることなく、かつ高圧縮であるファイルが生成・表示することができる。

また、作成されたファイルを、インターネットなどに代表される通信手段を介して送信したり、ディスプレイのような画像表示装置や、プリンタなどの外部出力装置に出力してももちろん構わない。

さて、図１３に示すように、本発明のポイントは、次のようなものである。

まず、多値画像においては文字のエッジ部分は図１３の（Ａ）のように滑らかに変化している。二値化を行う際は、何らかの閾値を利用して滑らかに変化している位置のどこかで白黒の境界ができることになるが（図１３の（Ｂ））、二値画像の黒画素の位置をそのまま利用すると、文字の輪郭部が消去されずに残ってしまう（図１３の（Ｃ））。残った部分は周囲との画素値の差も残ることになるので、圧縮効率の低下やモスキートノイズによる画質の低下を招いてしまう。

そこで、そのために特定領域（文字領域）を包含する領域を広く背景色で埋めることにより周囲のけし残りを抑制することができる。

すなわち、文字領域の抽出方法は、図１４（ａ）の上段のフローのような、１つの文字塊から構成されている文字の場合は、黒画素塊（＝黒画素連結成分）をみることにより、文字を抽出することが可能となる。

これらの文字塊の座標位置から、文字行や文字行の座標位置から文字領域を抽出する方法が従来より複数提案されておりこれらの一般的な方法を用いればよく、本発明に特段の影響は及ぼさない。

背景色は、図１４（ａ），（ｂ）に示すように、周辺画素の平均色を用いたり、周辺画素の分布をヒストグラムを用いて求め、その中間値や、最も明るい色・暗い色を用いるなどを行う。

明るい色で埋める例としては、白地背景に黒文字（通常の文字）の例では、明るい色で埋めることで、背景との色の差を無くすことが可能となる。一方暗い色で埋める例としては、白黒の反転した文字（反転文字：黒い背景に白い文字）がある。

さらには、周辺色の分布が所定の範囲内である場合を、同一色であると判断を行い、同一色の場合のみ、算出した代表色で埋める処理を行っても構わない。

本発明の一実施例にかかる画像処理装置の構成を示したブロック図。 本発明の一実施例にかかる画像処理の流れを示したフローチャート。 本発明の一実施例にかかる画像処理の概略を示した概略図。 図３の画像処理をハードウェア的に実現する際の構成の一例を示したブロック図。 本発明の他の実施例にかかる画像処理の流れを示したフローチャート。 図５の画像処理をハードウェア的に実現する際の構成の一例を示したブロック図。 生成された背景の多値画像と、複数枚分の文字だけの二値画像を重ね合わせる方法について述べた概略図。 生成された背景の多値画像と、文字色が１５色分ある１６色をもつ１枚のカラー画像を重ね合わせる方法について述べた概略図。 生成された背景だけの背景画像と、文字色を示す前景画像と、マスクのための二値画像から重ね合わせる方法についての概要図である。 図９の処理フロー図。 図９の構成図。 デコードに関する処理フローを示した図。 本発明のポイントを説明するための概略図。 文字領域の抽出方法について説明するための概略図。

符号の説明

１ ＣＰＵ（中央処理装置）
２ メモリ

Claims (13)

1. 処理対象画像である多値画像を取得する手段と、
   前記多値画像に基づき生成された二値画像を取得する手段と、
   前記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別する手段と、
   前記二値画像において、前記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成する手段と、
   前記多値画像中の前記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する特定属性領域の画素を、前記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成する手段と、
   前記特定属性部分を構成する色を決定する手段と、
   決定した各色からなる前記特定属性二値画像を生成する手段と、
   前記非特性属性多値画像と決定した各色からなる前記特定属性二値画像を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめる手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 処理対象画像である多値画像を取得する手段と、
   前記多値画像に基づき生成された二値画像を取得する手段と、
   前記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別する手段と、
   前記二値画像において、前記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成する手段と、
   前記多値画像中の前記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する特定属性領域の画素を、前記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成する手段と、
   前記特定属性部分を構成する色を決定する手段と、
   前記特定属性二値画像の前記各特定属性部分の色情報を生成する手段と、
   前記非特性属性多値画像と前記特定属性二値画像と前記各特定属性部分の色情報を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめる手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
3. 前記特定属性領域は、文字を構成する黒画素塊の１つまたは複数から構成される、文字領域、文字単語領域、行領域、であることを特徴とする請求項１又は２の何れかに記載の画像処理装置。
4. 前記特定属性領域は、特定属性の周囲色が同一である領域であることを特徴とする請求項１又は２の何れかに記載の画像処理装置。
5. 前記特定属性領域よりも周辺色が暗い場合、周辺色の最も暗い色で、逆に周辺色が明るい場合、周辺色の最も明るい色で背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成することを特徴とする請求項１又は２の何れかに記載の画像処理装置。
6. 前記多値画像中の前記特定属性部分の画素を背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成する際、前記特定属性領域の周辺色の分布を求め、その周辺色の分布が所定の範囲内である場合は、背景色が同一であると判定して代表色を定め、前記代表色で前記特定属性領域の画素を埋めることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
7. 前記１つのファイルを送信することを特徴とする請求項１又は２の何れかに記載の画像処理装置。
8. 前記１つのファイルを取得する手段と、当該ファイルを構成する情報を復号化する手段とを備えることを特徴とする請求項１又は２の何れかに記載の画像処理装置。
9. 前記復号化した情報を印刷する手段をさらに備えることを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
10. 前記復号化した情報を表示する手段をさらに備えることを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
11. 請求項１に記載の画像処理装置による画像処理方法であって、
    前記多値画像を取得する手段に、処理対象画像である多値画像を取得させるステップと、
    前記二値画像を取得する手段に、前記多値画像に基づき生成された二値画像を取得させるステップと、
    前記識別手段に、前記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別させるステップと、
    前記特定属性二値画像を生成する手段に、前記二値画像において、前記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成させるステップと、
    前記非特定属性多値画像を生成する手段に、前記多値画像中の前記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する特定属性領域の画素を、前記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成させるステップと、
    前記色を決定する手段に、前記特定属性部分を構成する色を決定させるステップと、
    前記特定属性二値画像を生成する手段に、決定した各色からなる前記特定属性二値画像を生成させるステップと、
    前記１つのファイルにまとめる手段に、前記非特性属性多値画像と決定した各色からなる前記特定属性二値画像を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめさせるステップとを実行させることを特徴とする画像処理方法。
12. コンピュータに、
    処理対象画像である多値画像を取得するステップと、
    前記多値画像に基づき生成された二値画像を取得するステップと、
    前記いずれかの画像を基に、文字を構成する黒画素塊に対応する特定の属性を持つ領域を識別するステップと、
    前記二値画像において、前記特定の属性ではない領域に対応する部分を白画素に置き換えた特定属性二値画像を生成するステップと、
    前記多値画像中の前記特定の属性を持つ特定属性部分を包含する特定属性領域の画素を、前記特定属性領域の周辺画素に基づいて定めた背景色で埋めた非特定属性多値画像を生成するステップと、
    前記特定属性部分を構成する色を決定するステップと、
    決定した各色からなる前記特定属性二値画像を生成するステップと、
    前記非特性属性多値画像と決定した各色からなる前記特定属性二値画像を各々圧縮符号化し、１つのファイルにまとめさせるステップとを実行させることを特徴とするプログラム。
13. 請求項１２記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。