JP4412339B2 - 画像形成装置および画像データの補正方法 - Google Patents

Description

本発明は、スキャナによる原稿のスキャンによって得られた画像データを補正する画像形成装置およびその画像データについての補正方法に関する。

現在、コピー、スキャン、ファクシミリ、ネットワークプリンティング、およびドキュメントサーバなどの様々な機能を集約した画像形成装置が多く用いられている。一般に、このような画像形成装置は、複合機と呼ばれる。またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれることもある。

近年、文書を紙ではなく電子化して保存しまたは送信することが多くなっており、スキャナによる文書の電子化および電子メールなどによるデータの送信をそれ一台で実現できる複合機の需要が高まっている。また、近年、複合機は白黒対応のものからカラー対応のものに移行している。カラー対応の複合機では、原稿をカラーのままで読み取ってカラーの画像データを生成し送信することができる。しかし、Ａ４のサイズの原稿をフルカラーかつ３００ｄｐｉの解像度で読み取り、読み取った画像データをそのまま用いて、例えば、ＰＤＦなどの形式のファイルを生成すると、そのファイルサイズは約２５ＭＢ程度になり、電子メールでの送信には適さない。よって、読み取った画像データを送信する場合はそれを圧縮して送信するのが一般的である。

画像データの圧縮に際して、画像データ全体に対して均一な処理を行うと、そのサイズを小さくすることはできるが、圧縮による画質の低下によって、そこに含まれている文字が読めなくなってしまう不都合が生じることがある。これを避けるために圧縮率を下げると、ファイルサイズを十分に小さくできない。

そこで考えられたのが、所定の領域ごとに圧縮率を変えるという方法である。この方法では、例えば次のようにして圧縮を行う。

読み取った画像データに対して文字または写真などのオブジェクトごとにそのオブジェクトを包含する領域を定義する。文字の領域については、高い解像度のまま２値化し、ＭＭＲなどの可逆の圧縮方法によって圧縮する。写真などの文字以外の領域については解像度を落とした状態でＪＰＥＧなどの非可逆の圧縮方法によって高い圧縮率で圧縮する。圧縮によって得られた画像データを用いて、例えば、ＰＤＦ形式などの形式のファイルを生成する。

ところで、一般に、複製された原稿の画像は、その元の（オリジナル）原稿の画像と比べて、彩度が低くなるとともに、変色、ノイズ、および線や文字のエッジ部分のガタツキなどが多くなり画質が低下する。複製を重ねていくことによって、さらに画質は低下する。

このようなことから、複製された原稿を用いて上述のような方法でＰＤＦファイルを生成すると、オリジナルの原稿を用いて生成したものと比べて、画質の低下が目立っていた。そこで、複製の原稿を用いた場合の画質をオリジナルの原稿を用いた場合の画質に近づけることが望まれる。これに関連する技術として特許文献１のような画像形成装置が提案されている。

特許文献１の画像形成装置によると、原稿に基準パターンが印字されているか否かによってその原稿がコピー（複製）であるか否かを判別する。その判別結果に応じて彩度補正条件を決定し、決定した彩度補正条件に基づいて彩度を補正する。これによって、複製である場合には、彩度の低下を抑えるための適切な補正が行うことができる。
特開平９−２６１４９７号公報

ところが、特許文献１の画像形成装置によると、オリジナルであるか複製であるかの判別を原稿に印字された基準パターンに基づいて行うので、基準パターンを印字できない機種によって複製が作成された場合は、それを複製と判別できなくなる。そうすると、彩度補正などの適切な補正を行うことができず、画質の低下を抑えることができない。

本発明は、このような問題点に鑑み、複製の原稿を読み取って得た画像データの画質を、従来よりも確実に、オリジナルの原稿を読み取った場合の画質に近づけることを目的とする。

本発明の一構成に係る画像形成装置は、スキャナによる原稿のスキャンによって得られたデータに基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データに対応した明度画像データを生成する明度画像データ生成手段と、前記明度画像データを２値化した場合にドットが打たれる画素を黒画素として、当該黒画素または連続した当該黒画素である黒画素群を包含する黒画素包含領域を求める領域特定手段と、前記画像データの画質の低下の具合を示す画質低下値として、前記領域特定手段が求めた前記黒画素包含領域の中から所定のサイズよりも小さい小領域の個数に関連する値を求める画質低下値特定手段と、前記画質低下値特定手段が求めた値が所定の閾値よりも大きい場合に前記画像データの元となった原稿が複製であると判別する判別手段と、前記判別手段による判別の結果に基づいた補正を前記画像データに対して行う補正手段と、を有する。

なお、前記個数に関連する値には、その個数または前記画像データの領域全体の大きさに対するその個数の割合などを含む。

好ましくは、前記領域特定手段が求めた前記黒画素包含領域が文字を表す文字領域であるか否かを判別する領域判別手段を有し、前記画質低下値特定手段は、前記画質低下値として、前記小領域の個数とともに、前記文字領域に含まれる画素の各濃度値における個数に基づいて当該文字領域内の濃度値のばらつきの具合を示す濃度ばらつき値を求め、前記判別手段は、前記小領域の個数に関連する値が所定の閾値よりも小さい場合であっても前記濃度ばらつき値が所定の閾値よりも大きい場合には、原稿が複製であると判別する。

好ましくは、前記補正手段は、前記判別手段が複製であると判別した場合には、前記画像データの彩度を補正する処理を行うとともに、当該彩度を補正する処理の後の画像データに対して、ノイズを除去するための処理を所定の回数行う。

好ましくは、前記判別手段が複製であると判別した場合に、前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域以外の領域に対してエッジ強調のための処理を行うエッジ強調処理手段を有する。

好ましくは、前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域を可逆圧縮する可逆圧縮手段と、前記判別手段が複製であると判別した場合には、前記エッジ強調処理手段によるエッジ強調のための処理が行われた後の画像データの文字を表す領域以外の領域を非可逆圧縮し、前記判別手段が複製でないと判別した場合には、前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域以外の領域を非可逆圧縮する非可逆圧縮手段と、を有する。

好ましくは、前記非可逆圧縮手段による非可逆圧縮に先立って、当該非可逆圧縮の対象を低解像度化する低解像度化手段を有する。

なお、「彩度を補正する処理の後の画像データ」、「補正手段による補正が行われた後の画像データ」、および「エッジ強調のための処理が行われた後の画像データ」には、それぞれ、その処理によって直接的に生成された画像データ、およびその生成された画像データに基づいて生成される画像データ（例えば、その生成された画像データに基づいて生成される、２値の画像データ、エッジを表す画像データ、または明度によって表される画像データなど）を含む。

本発明によると、複製の原稿を読み取って得た画像データの画質を、従来よりも確実に、オリジナルの原稿を読み取った場合の画質に近づけることができる。

図１は本発明に係る画像形成装置１を有するシステム構成の例を示す図、図２は画像形成装置１のハードウェア構成の例を示す図である。

図１に示す画像形成装置１は、コピー、スキャナ、ファックス、ネットワークプリンティング、ドキュメントサーバ、およびファイル転送などの様々な機能を集約した画像処理装置である。複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれることもある。

この画像形成装置１は、役所または企業などのオフィス、学校または図書館などの公共施設、コンビニエンスストアなどの店舗、その他種々の場所に設置され、複数のユーザによって共用することができる。また、パーソナルコンピュータまたはワークステーションなどの端末装置２およびサーバ３と通信回線４を介して接続可能である。通信回線４として、インターネット、ＬＡＮ、公衆回線、または専用線などが用いられる。

画像形成装置１は、図２に示すように、スキャナ１０ａ、ＣＰＵ１０ｂ、ハードディスク１０ｃ、ＲＡＭ１０ｄ、ＲＯＭ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、モデム１０ｇ、ネットワークインタフェース１０ｈ、制御用回路１０ｋ、および操作パネル１０ｍなどによって構成される。

スキャナ１０ａは、原稿の用紙（以下、単に「原稿」と記載する。）に描かれている写真、文字、絵、図表などの画像を光学的に読み取って電子データ化する装置である。読み取られた原稿の画像データはＲＡＭ１０ｄに記憶され、後に説明するように、様々な処理が施されてファイル化される。本実施形態では、カラースキャナが用いられる。

印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ａで読み取られた画像データまたは端末装置２などから送信されてきた画像データを、イエロー、マゼンタ、シアン、およびブラックの４色のトナーを使用して用紙に印刷する装置である。

操作パネル１０ｍは、操作部および表示部によって構成される。操作部としてテンキーなどが用いられ、表示部として液晶ディスプレイなどが用いられる。ユーザは、操作部を操作することによって、画像形成装置１に対して、処理の実行開始または中断などの指令を与え、データの宛先、スキャン条件、または画像ファイルのフォーマットなど、その他種々の事項を指定することができる。表示部には、ユーザに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザが所望する処理の種類および処理条件を入力するための画面、および画像形成装置１で実行された処理の結果を示す画面などが表示される。操作パネル１０ｍとしてタッチパネルを用いた場合は、タッチパネルが操作部および表示部の両方を兼ねる。このように、操作パネル１０ｍは、画像形成装置１を操作するユーザのためのユーザインタフェースの役割を果たしている。

ＣＰＵ１０ｂは、スキャナ１０ａが読み取った原稿の画像データをＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）、ビットマップ、およびＰＤＦ（Portable Document Format）などの形式のファイルに変換するための処理を行う。また、ユーザからの入力の検出または操作パネル１０ｍの表示の制御など、画像形成装置１の全体的な制御を行う。

モデム１０ｇは、ＮＣＵ（Network Control Unit）が内蔵されており、アナログの公衆回線を介して他のファックス端末と接続し、ファクシミリプロトコルに基づくデータ制御およびファックスデータの変復調などを行う。ネットワークインタフェース１０ｈは、ＮＩＣ（Network Interface Card）であって、ＬＡＮまたはインターネットなどを介して端末装置２などへの接続を行い、プロトコルの作成などを行う。

制御用回路１０ｋは、ハードディスク１０ｃ、操作パネル１０ｍ、スキャナ１０ａ、印刷装置１０ｆ、モデム１０ｇ、およびネットワークインタフェース１０ｈなどの装置を制御するための回路である。

ハードディスク１０ｃには、後に説明する図３の各部の機能を実現するためのプログラムおよびデータなどが格納されている。これらは必要に応じてＲＡＭ１０ｄに読み出され、ＣＰＵ１０ｂによってプログラムが実行される。これらのプログラムまたはデータの一部または全部を、ＲＯＭ１０ｅに記憶させておいてもよい。または、図３の機能の一部または全部を、制御用回路１０ｋなどのハードウェアによって実現するようにしてもよい。

以下、スキャナ１０ａで読み取った画像データからＰＤＦファイルを生成する場合の画像形成装置１の処理について説明する。

図３は画像形成装置１の機能的な構成の例を示す図、図４は前処理部１４の処理の流れを説明するためのフローチャート、図５は原画像ＧＧの例を示す図、図６は原稿判別部１５の処理の流れを説明するためのフローチャート、図７は文字ブロックＡＫｃにおける画素の濃度値と個数との関係を表すヒストグラムの例を示す図、図８は第１補正処理部１６の処理の流れを説明するためのフローチャート、図９はガンマ変換における入力値と出直値との関係を表すグラフの例を示す図、図１０は写真ブロック処理部１７の処理の流れを説明するためのフローチャート、図１１は写真の画像を用いて生成したヒストグラムの例を示す図、図１２は文字ブロック処理部１８の処理の流れを説明するためのフローチャート、図１３はエッジ画像の例を示す図、図１４は２値化の閾値を決定する際に用いるヒストグラムの例を示す図、図１５は文字列ブロックＡＫｒの統合の処理を説明するための図である。

図３に示すように、画像形成装置１は、ファイル保存部１１、補正条件保存部１２、画像データ取得部１３、前処理部１４、原稿判別部１５、第１補正処理部１６、写真ブロック処理部１７、文字ブロック処理部１８、文字ブロック統合部１９、可逆圧縮部２０、第２補正処理部２１、解像度変換部２２、非可逆圧縮部２３、およびファイル生成部２４などによって構成される。

ファイル保存部１１は、ファイル生成部２４によって生成されるＰＤＦファイルを保存する。補正条件保存部１２は、後に説明する原稿の種別（「複製」または「オリジナル」）ごとに、第１補正処理部１６および第２補正処理部２１による補正の処理で用いる条件（補正条件）を保存する。これについては、後に詳しく説明する。

画像データ取得部１３は、スキャナ１０ａが読み取った原稿の画像データである「原画像データＧＧ」を取得する。この原画像データＧＧは、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、およびＢ（青）（以下、「ＲＧＢ」と記載する。）によるフルカラーの画像データとして、ＴＩＦＦ、ＪＰＥＧ、またはビットマップなどの形式でスキャナ１０ａから出力される。

以下、「画像データ」および「原画像データ」の「データ」を省略し、それぞれ、単に「画像」および「原画像」と記載することがある。後に説明するその他の画像データについても同様である。

前処理部１４は、原稿判別部１５以降の処理のための前処理を行う。ここで、この前処理について図４のフローチャートを参照しながら説明する。

図４において、まず、画像データ取得部１３が取得した原画像ＧＧを用いてＨＳＬ変換を行う（＃１０１）。これによって、ＲＧＢの原画像ＧＧからＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｌ（明度）によって表される画像が生成される。以下、明度によって表される、原画像ＧＧに対応した画像を「明度画像ＧＬ」と記載する。

例えば、原画像ＧＧが図５に示すような画像であった場合、ＨＳＬ変換によって、同図に示すように、原画像ＧＧに対応した明度画像ＧＬが得られる。

「原画像ＧＧに対応した明度画像ＧＬ」と表現した場合、この例のように、その明度画像ＧＬが、原画像ＧＧと同じまたは対応する広さの領域にその原画像ＧＧに対応した内容を表す明度画像であることを意味する。他の画像についても同様である。

次に、生成した明度画像ＧＬを用いて２値化を行い、その明度画像ＧＬに対応した２値の画像である「２値画像ＧＶ」を生成する（＃１０２）。

さらに、生成した２値画像ＧＶを用いて以下のようにしてラベリングの処理を行う（＃１０３）。

まず、２値画像ＧＶにおいてドットが打たれている画素を黒画素として、連なった黒画素である黒画素群を検出する。一つの黒画素群を包含する（囲む）矩形の領域（矩形領域）を定義する（図５のＡＫ１およびＡＫ２など参照）。この場合において、所定の距離範囲内にある近傍の黒画素群同士を一つの黒画素群とみなし、一つとみなしたその黒画素群に対して矩形領域（ブロック）を定義してもよい。本実施形態では、この方法を適用する。これによって、互いに比較的近い距離にある文字などに対して一つの矩形領域が定義される（図５のＡＫ４およびＡＫ９参照）。なお、図５において「２番目」および「３番目」などの箇所にも矩形領域は定義されるが図示は省略する。

さらに、定義した矩形領域を識別するための情報（以下、「ブロック番号」と記載することがある。）を各矩形領域に付与する。なお、以下において、矩形領域を定義した場合はブロック番号を適宜付与する。さらに、各矩形領域について、その矩形領域の左上端の画素の位置、右下端の画素の位置、およびブロック番号を示すブロックデータＡＫを生成する。本実施形態においては、「画素の位置」として、画像全体（この場合は、２値画像ＧＶ）の左上端を原点とした場合の座標を用いる。以下、同様である。

以下、ブロックデータＡＫを、単に、「ブロックＡＫ」と記載することがある。また、「ブロックＡＫ」と記載した場合は、そこに示される座標によって定義される矩形領域を意味することもある。後に説明する他のブロックデータＡＫについても同様である。

また、ブロックＡＫを、「ブロックＡＫ１」、「ブロックＡＫ２」、…と区別して記載することがある。以下、他の符号についても同様である。

図５に示すように、このラベリングの処理によって、２値画像ＧＶに含まれる文字、写真、図形、グラフ、表などのオブジェクトのそれぞれに対してブロックＡＫが定義される。

ここで生成された明度画像ＧＬ、２値画像ＧＶ、およびブロックデータＡＫは、これ以降の処理において必要に応じて適宜用いられる。

原稿判別部１５は、画像データ取得部１３が取得した原画像ＧＧの元となった原稿が複製されたものであるかまたはオリジナルであるかを判別するための処理を行う。

この処理においては、原画像ＧＧに含まれるノイズの量（ノイズ量）および原画像ＧＧのぼやけの具合（程度または状態）によって元となった原稿において画質の低下があると判断される場合に、その原稿を複製であると判別する。ここで、原稿判別部１５の処理について図６のフローチャートを参照して詳しく説明する。

図６において、まず、ノイズ量に基づく判別を行う。それに際して、ブロックデータＡＫに示される座標から各ブロックＡＫのブロックサイズ（ブロックの縦および横の画素数に基づくサイズ）を求める。そのブロックサイズに基づいて、微小なブロックＡＫを特定する。具体的には、ブロックサイズが所定の大きさ（例えば、縦×横＝１００×１００ピクセルなど）よりも小さなブロックＡＫを微小なブロック（図５では、例えば、ブロックＡＫ１１〜ＡＫ１４）として特定する（＃１１１）。以下、ここで特定された微小なブロックＡＫを「孤立点ブロックＡＫｋ」と記載することがある。

次に、特定した孤立点ブロックＡＫｋの個数を数える（＃１１２）。その個数が所定の閾値（例えば、２０個または３０個など）よりも多い場合に（＃１１３でＹｅｓ）、元となった原稿にノイズが多く含まれているものとして、その原稿を「複製」と判別する（＃１１４）。または、原画像ＧＧのサイズ（原稿の縦および横の画素数に基づくサイズ）に対する孤立点ブロックＡＫｋの個数の割合を求め、その割合が所定の閾値より大きい場合に「複製」と判別するようにしてもよい。

通常、複製された原稿には、トナーの塵などによってオリジナルの原稿よりも多くのノイズが含まれる。よって、上記のようにノイズ量を検出することにより、原稿の種別、つまり、「複製」または「オリジナル」を判別できる。

孤立点ブロックＡＫｋの個数が所定の閾値以下である場合は（＃１１３でＮｏ）、次に、原画像ＧＧのぼやけの具合に基づく判別を行う。

それに際して、まず、文字に対して定義されたと判断できるブロックＡＫ（文字ブロックＡＫｃ）を特定する（＃１１５）。これに際しては、例えば、１文字を包含する程度のブロックＡＫの大きさの範囲を予め定めておき、その範囲内の大きさのブロックＡＫを、文字ブロックＡＫｃと判定する。

または、２値画像ＧＶのブロックＡＫに対応する部分においてドットが打たれている画素である黒画素の個数の、そのブロックＡＫのサイズに対する割合（２値化画素率）によって判定してもよい。

文字に対して定義されたブロックＡＫの場合、文字とそのブロックＡＫの外接矩形との間に若干の余白が含まれる。その余白を考慮して、２値化画素率が所定の閾値以下である場合に、そのブロックＡＫを文字ブロックＡＫｃと判定する。なお、ブロックＡＫの大きさが所定の範囲内でありかつ２値化画素率が所定の閾値以下である場合に、そのブロックＡＫを文字ブロックＡＫｃと判定するようにしてもよい。

次に、特定した文字ブロックＡＫｃ内における明度の拡散（ばらつき）の度合い（拡散度）求める。この拡散度によって原画像ＧＧのぼやけの具合を検出する。

これに際しては、まず、明度画像ＧＬのその文字ブロックＡＫｃに対応する部分を用いて、図７（ａ）に示すような、濃度値（明度画像における濃度値）と画素の個数との関係を示すヒストグラムを生成する（＃１１６）。

図７（ａ）において、横軸は画素の濃度値を示し、縦軸は画素の個数を示す。ヒストグラムの各柱は、その文字ブロックＡＫｃにおける各濃度値の画素の個数を示す。

生成したヒストグラムにおいて極値が所定の閾値（個数）ＶＫより大きい山ＭＴを検出する。そして、その山ＭＴの所定の高さ（個数）ＶＬにおける幅ＷＴを求める。このような幅ＷＴを、２値画像ＧＶに含まれる全ての文字ブロックＡＫｃについて求めてもよいし、予め設定した個数分の文字ブロックＡＫｃについて求めるようにしてもよい。

各文字ブロックＡＫｃについて求めたそれぞれの幅ＷＴの平均値を求め、それを拡散度とする（＃１１７）。すなわち、山ＭＴのピークＰＫ１に対するヒストグラムの拡散の度合いを拡散度とする。なお、１個の文字ブロックＡＫｃを選択して、その文字ブロックＡＫｃについての幅ＷＴを求め、それを拡散度としてもよい。

拡散度が所定の閾値より大きい場合に（＃１１８でＹｅｓ）、元となった原稿を「複製」と判別する（＃１１４）。拡散度が所定の閾値以下である場合には（＃１１８でＮｏ）、元となった原稿を「オリジナル」と判別する（＃１１９）。

複製された原稿では、そこに含まれる画像のエッジの部分がぼやけたりがたついたりすることが多い。通常、文字は単色で表されるので、文字ブロックＡＫｃ内の濃度値のばらつき具合によって、ぼやけなどの多い画像と少ない画像とのエッジの部分を比較しやすい。 すなわち、ぼやけなどを多く含む場合に上述の方法でヒストグラムを生成すると、例えば、図７（ｂ）に示すように、ぼやけなどのないヒストグラム（例えば、図７の（ａ））と比べて幅ＷＴが比較的長くなる。このような特徴を利用することによって原稿の種別を判別できる。

第１補正処理部１６は、原稿判別部１５による判別の結果に基づいた補正を原画像ＧＧに対して行う。この処理について図８のフローチャートを参照して説明する。

図８において、原稿判別部１５による判別の結果が「複製」である場合に（＃１３１でＹｅｓ）、複製の場合の補正条件を補正条件保存部１２から取得する（＃１３２）。

取得した補正条件に基づいて、原画像ＧＧに対して明度補正を行い、原画像ＧＧを明度について明るい方向に補正する（＃１３３）。以下、明度補正が施された原画像ＧＧを「原画像ＧＧｂ」と記載することがある。この補正の方法には、例えば、公知のガンマ変換を用いる。

ガンマ変換では、次の式（１）を用いて原画像ＧＧの各画素の濃度値を補正する。具体的には、原画像ＧＧの各画素の濃度値を入力値（ｘ）として、式（１）に代入し、補正後の濃度値である出力値（ｙ）を得る。

図９に示すように、ガンマ値（γ）を様々な値に変更することによって、入力値に対する出力特性を変えることができる。ガンマ変換を用いる場合は、複製の原稿から得られた原画像ＧＧを適切な明るさに補正できるガンマ値を、複製の場合の補正条件として予め補正条件保存部１２に保存おく。

次に、生成した原画像ＧＧｂに対してステップ＃１３２で取得した補正条件に基づくノイズ除去の処理（以下、単に「ノイズ除去」と記載する。）を行う（＃１３４）。ノイズ除去の方法として、例えば、公知のメディアンフィルタを用いる。メディアンフィルタを用いることによって、画像のエッジ部分をぼかすことなく孤立点などのノイズを除去することができる。

ノイズ除去を施した後の画像に対してさらにノイズ除去を繰り返していくことによって、ノイズ除去の効果を高められることが多い。

本実施形態では、判別結果が「複製」である場合に、このノイズ除去処理を、例えば、１０回繰り返す。ノイズ除去については、この回数を補正条件として補正条件保存部１２に保存しておく。

原画像ＧＧｂに対してノイズ除去を行うのは、後で生成されるＰＤＦファイルにおいてきれいなイメージが表されるようするためである。

また、ステップ＃１３４において、さらに、明度画像ＧＬに対しても同様のノイズ除去（１０回）を施す。ノイズが除去された明度画像は、後に説明する文字ブロック処理部１８において文字の検出に用いられる。ノイズを除去しておくことによって、文字の検出の際に、ノイズを文字として誤検出することを減らし検出の精度を高めることができる。また、それによって、イメージをきれいにするだけでなく、ＰＤＦファイルの生成による圧縮の効果を高めることもできる。

原稿判別部１５による判別の結果が「オリジナル」である場合は（＃１３１でＮｏ）、オリジナルに対するノイズ除去の補正条件を補正条件保存部１２から取得する（＃１３５）。取得した補正条件に示される回数分、原画像ＧＧに対してノイズ除去を施す（＃１３４）。明度画像ＧＬに対しても同様にノイズ除去を施す。

「オリジナル」の場合は、「複製」の場合よりも少ない回数（例えば、「１回」など）を補正条件として保存しておく。なお、「０回」であってもよい。

通常、オリジナルの原稿は、複製の原稿よりもノイズの量が少ないので、このように、ノイズ除去の回数を複製の場合よりも少なくして処理効率の向上を優先する。

後に説明する可逆圧縮部２０および非可逆圧縮部２３によってＭＭＲ（Modified Modified READ）およびＪＰＥＧなどのランレングス符号化を適用した圧縮を行うので、ノイズを減らすことによってその圧縮の効果を高めることができる。

以下、ステップ＃１３４においてノイズ除去処理が施された原画像ＧＧまたは原画像ＧＧｂを「原画像ＧＧｃ」と記載し、ノイズ除去が施された明度画像ＧＬを「明度画像ＧＬｂ」と記載することがある。なお、原画像ＧＧ、原画像ＧＧｂ、および原画像ＧＧｃを総称して「原画像ＧＧ」と記載することがある。他の符号についても同様に、符号に付した連番などを省略することによってそれらを総称して記載することある。図面においても同様である。

写真ブロック処理部１７は、写真の部分に対して定義されたと判断できるブロックＡＫ（写真ブロックＡＫｐ）を特定するための処理を行う。この処理について図１０のフローチャートを参照して説明する。

図１０において、まず、枠線に対して定義されたと判断できるブロックＡＫ（枠線ブロックＡＫｗ）および文字ブロックＡＫｃを特定することによってそれ以外のブロックＡＫを写真ブロックＡＫｐの候補として抽出する（＃１４１）。

文字ブロックＡＫｃは、原稿判別部１５のステップ＃１１５の処理において既に説明した方法で特定する。または、原稿判別部１５のステップ＃１１５の処理で文字ブロックＡＫｃと判定されたブロックＡＫのブロック番号を取得して特定するようにしてもよい。

枠線ブロックＡＫｗについても文字ブロックＡＫｃの場合と同様にしてブロックサイズまたは２値化画素率を用いて特定することができる。

なお、ここでは、文字ブロックＡＫｃおよび枠線ブロックＡＫｗの特定に際して、原稿判別部１５の場合と同様にして明度画像ＧＬを用いてもよいし、明度画像ＧＬｂを用いてもよい。

次に、写真ブロックＡＫｐの候補として抽出したブロックＡＫの中から写真ブロックＡＫｐを特定する（＃１４２）。

通常、写真には、文字などと比べて多くの色が含まれている。よって、図７において説明したような濃度値と個数との関係を表すヒストグラムを作成すると、図１１のように、広範囲の濃度値にわたるヒストグラムが生成される。この特徴を利用して、例えば、極値が所定の閾値ＶＭ以上である山ＭＴｂの、その閾値ＶＭの高さ（個数）における幅ＷＴｂを求め、その幅ＷＴｂが所定の長さ以上である場合に写真ブロックＡＫｐと判定する。または、極値が所定の閾値ＶＮを越える山が存在しない場合に写真ブロックＡＫｐと判定する。

なお、写真ブロックＡＫｐについての判定においては、原画像ＧＧｃを用いて、ＲＧＢのそれぞれについてのヒストグラムを生成する。原画像ＧＧ、ＧＧｂを用いてもよい。また、ＲＧＢそれぞれの各ヒストグラムにおいて上記の条件を満たした場合に写真ブロックＡＫｐと判定してもよいし、いずれかのヒストグラムにおいて満たした場合に写真ブロックＡＫｐと判定するようにしてもよい。または、ＲＧＢそれぞれのヒストグラムを合成したヒストグラムを生成しそのヒストグラムにおいて上記の条件を満たした場合に写真ブロックＡＫｐと判定するようにしてもよい。

文字ブロック処理部１８は、原画像ＧＧに含まれる文字の部分とそれ以外の部分とを分離するための処理を行う。ここでは、写真ブロック処理部１７によって特定された写真ブロックＡＫｐ以外の部分を処理の対象とする。写真に含まれる文字を検出しようとすると、実際には文字でないものが文字として誤検出されることがあるからである。

そこで、まず、明度画像ＧＬｂ（または明度画像ＧＬ）から写真ブロックＡＫｐに対応する部分を除去する。これに際して、例えば、写真ブロックＡＫｐに対応する部分を白または黒で塗りつぶす。または、その部分の画素がないものとして扱うようにしてもよい。以下、写真ブロックＡＫｐに対応する部分が除去された明度画像ＧＬｂ（または明度画像ＧＬ）を「明度画像ＧＬｃ」と記載することがある。

ここで、文字ブロック処理部１８の処理について、図１２のフローチャートを参照して説明する。

図１２において、まず、明度画像ＧＬｂからエッジ部分を抽出することによって明度画像ＧＬｃに対応したエッジ画像である「エッジ画像ＧＥ」を生成する（＃１５１）。

エッジ画像とは、例えば、図１３に示すような、エッジ部分を表した画像のことである。図１３（ａ）には、建物の写真の画像を基にして生成したエッジ画像が示される。図１３（ｂ）には、表を表す画像を基にして生成したエッジ画像が示される。

図１３の例では、エッジの部分がドットが打たれていない白の画素（白画素）で表され、それ以外の部分が黒画素で表されている。なお、エッジの部分を黒画素で表し、それ以外の部分を白画素で表すようにしてもよい。

次に、ステップ＃１５３における罫線の検出の精度を高めるために、生成したエッジ画像ＧＥおよび明度画像ＧＬｃに対して傾きを補正する処理（傾き補正）を行う（＃１５２）。この傾き補正には、公知の種々の方法を用いることができる。傾き補正は、画像全体に対して行ってもよいし、ブロックＡＫごとに行ってもよい。

以下、傾き補正が施されたエッジ画像ＧＥを「エッジ画像ＧＥｂ」と記載し、傾き補正が施された明度画像ＧＬｃを「明度画像ＧＬｄ」と記載することがある。

なお、ここにおいて、２値画像を用いることも考えられるが、エッジ画像を用いた方が２値画像を用いるよりも処理を高速化できるという利点があるため、ここではエッジ画像を用いる。

次に、明度画像ＧＬｄを用いて罫線を検出する（＃１５３）。この処理は、後のステップ＃１５４における文字の検出の処理の対象から罫線の部分を除去するために行う。罫線の部分を除去することによって文字の検出の精度を高めることができる。

まず、明度画像ＧＬｄにおいて所定の閾値以上の濃度値（明度画像における濃度値）の画素が所定の長さ以上連なっている（連続している）場合にその連なった画素群を罫線として検出する。その罫線の部分を明度画像ＧＬｄから除去する。また、その画素群の座標を取得する。その座標に基づいて、エッジ画像ＧＥｂからも、その罫線の部分を除去する。以下、罫線が除去された明度画像ＧＬｄおよびエッジ画像ＧＥｂを、それぞれ、「明度画像ＧＬｅ」および「エッジ画像ＧＥｃ」と記載することがある。

次に、エッジ画像ＧＥｃを用いて文字の表されている部分を特定するための処理を行う（＃１５４）。この処理は、以下のようにして行う。なお、エッジ画像ＧＥｃにおいては、図１３のように、エッジの部分が白画素によって表されているものとする。

まず、エッジ画像ＧＥｃにおいて、横方向（水平方向）に所定の長さ以上連続する黒画素を検出する。文字の行間の部分は黒画素が連続することが多い。よって、そのような部分を行間と判断して処理の対象から除外し、それ以外の部分を処理の対象として抽出する。

抽出した部分からさらに文字の部分を特定する。エッジ画像ＧＥｃにおいて文字の部分は連なった白画素（白画素群）によって構成される。よって、まず、そのような白画素群を検出する。さらに、横方向において所定の距離範囲内にある近傍の白画素群同士を同じグループとしてまとめ、１つのグループを包含する矩形領域を定義する。定義した矩形領域の左上端の画素の位置、右下端の画素の位置、およびブロック番号を示す行ブロックデータＡＫｂを生成する。

行ブロックＡＫｂが文字列に対して定義されたものである場合、横方向に伸びた形状を持つはずである。よって、定義した行ブロックＡＫｂの縦の長さと横の長さとの比率（縦の長さ/横の長さ）を求め、その比率が所定の閾値未満であった場合に、その行ブロックＡＫｂが文字列に対して定義されたものであると判定する。

または、行ブロックＡＫｂのサイズに対する白画素の個数の割合（ブロック内白画素率）によって判定してもよい。すなわち、ブロック内白画素率が所定の閾値以下である場合に、その行ブロックＡＫｂが文字列に対して定義されたものであると判定する。以下、文字列に対して定義されたと判定された行ブロックＡＫｂを「文字列ブロックＡＫｒ」と記載することがある。なお、文字列ブロックＡＫｒは、文字列ではなく１文字について定義されることもある。

次に、文字列ブロックＡＫｒにおいて文字の部分を形成する画素を特定するための処理を行う（＃１５５）。この処理に際しては、明度画像ＧＬｅ（または明度画像ＧＬｄ）の、文字列ブロックＡＫｒに対応する部分を所定の閾値に基づいて２値化し、ドットが打たれた画素を、文字を形成する画素と特定する。そして、その画素の位置を求める。

ここにおいて、２値化のための閾値は、文字列ブロックＡＫｒごとに決定する。その決定は、例えば、以下のようにして行う。

まず、文字列ブロックＡＫｒ内の画素の濃度値（明度画像における濃度値）と画素の個数との関係を示すヒストグラムを生成する（図１４参照）。生成したヒストグラムのピークＰＫ２の高さＨＰに対する所定の割合の高さＨＰｂを求める。さらに、高さＨＰｂにおけるヒストグラムの濃度値ＶＰを求めそれを２値化の閾値として用いる。このようにして文字列ブロックＡＫｒごとに閾値を求める。２値化の際は、例えば、濃度値がその閾値よりも大きい画素に対してドットを打つようにする。ドットが打たれた画素を文字を形成する画素と判断し、その位置を求める。これによって、文字の部分と背景の部分とを分離することができる。また、２値化によって得られた文字列ブロックＡＫｒごとの２値画像（以下、「ブロック２値画像ＢＶ」と記載することがある。）を対応する文字列ブロックデータＡＫｒに付加しておく。ここで得られたブロック２値画像ＢＶは、後の可逆圧縮部２０による圧縮の際に用いられる。

次に、求めた各位置の画素に対応する、原画像ＧＧの各画素のＲＧＢの各濃度値を参照し文字の色（文字色）を特定する（＃１５６）。特定した文字色（ＲＧＢの濃度値）を示すデータをその文字列ブロックデータＡＫｒに付加する。

文字色としては、各画素の濃度値の平均値を用いてもよいし、最大値または最小値を用いてもよい。なお、文字色の特定に際して、原画像ＧＧｂまたはＧＧｃを用いてもよい。

文字ブロック統合部１９は、文字列ブロックＡＫｒのうちで所定の条件を満たす関係にあるもの同士を統合して一つのブロックにするための処理を行う。本実施形態では、文字ブロック処理部１８において特定した文字色が近いもの同士を統合する。すなわち、文字色の差（文字色差）が所定の範囲内のもの同士を統合する。文字色差は、例えば、以下の式（２）によって求めることができる。なお、式（２）において、「Ｒ０」、「Ｇ０」、および「Ｂ０」は、それぞれ、ある文字列ブロックＡＫｒの文字色のＲＧＢの各濃度値、「Ｒ１」、「Ｒ２」、および「Ｂ３」は、それぞれ、他方の文字列ブロックＡＫｒの文字色のＲＧＢの各濃度値を示す。

または、文字色が同じもの同士を統合するようにしてもよい。

ここで、この統合の処理について図１５を参照して具体的に説明する。

図１５（ａ）において、原画像ＧＧと同じ広さの領域ＡＲに、複数の文字列ブロックＡＫｒがそれぞれの座標に対応する位置に配置されている。ここにおいて、文字列ブロックＡＫｒ２と文字列ブロックＡＫｒ３との文字色差が所定の範囲内である場合、図１５（ｂ）に示すように、それらを統合して１つの文字列ブロックＡＫｒ９を生成する。すなわち、その矩形領域の左上端の画素ＰＴ１の位置、右下端の画素ＰＴ２の位置、およびブロック番号を示す文字列ブロックデータＡＫｒ９を生成する。

文字列ブロックＡＫｒ２の文字色と文字列ブロックＡＫｒ３の文字色との平均値をその文字列ブロックＡＫｒ９の文字色とする。

同様にして、他の文字列ブロックＡＫｒについても条件を満たすもの同士を統合する。統合によってできた文字列ブロックＡＫｒも統合の対象として加えて、条件を満たす組合せがなくなるまでこのような統合を繰り返す。

ＰＤＦファイルでは、１つの色を１つのレイアとして扱う。よって、近い色の文字を１つの色としてまとめておくことにで、生成されるＰＤＦファイルのサイズが低減できる。

可逆圧縮部２０は、文字ブロック統合部１９の統合の処理の後に残った文字列ブロックＡＫｒに対応するブロック２値画像ＢＶを可逆圧縮の方式で圧縮する。圧縮によって生成されたデータにその文字列ブロックＡＫｒの文字色を示すデータを付加して圧縮文字画像データＤＡｃを生成する。圧縮文字画像データＤＡｃは、文字列ブロックＡＫｒごとに生成する。

本実施形態では、可逆圧縮の方式としてＭＭＲを用いる。ＭＭＲの処理によって文字の輪郭部分が鮮明になるので文字列ブロックＡＫｒに対しては、エッジ強調は行わない。

第２補正処理部２１は、原稿判別部１５による判別の結果が「複製」である場合に、原画像ＧＧｃにおける文字列ブロックＡＫｒ以外の部分についてエッジを強調するための処理を行う。エッジ強調の処理のパラメータなどは、予め、補正条件保存部１２に保存しておく。

本実施形態では、ラプラシアンフィルタなどの鮮鋭化フィルタを用いた公知の方法によってエッジの強調を行う。

解像度変換部２２は、原画像ＧＧｃにおける文字列ブロックＡＫｒ以外の部分に対して低解像度化の処理を行う。

非可逆圧縮部２３は、低解像度化された部分を非可逆圧縮の方式で圧縮する。これよって、圧縮非文字画像データＤＡｈを生成する。なお、本実施形態では、非可逆圧縮の方式としてＪＰＥＧを用いる。

ファイル生成部２４は、生成された圧縮文字画像データＤＡｃおよび圧縮非文字画像データＤＡｈに対して、必要なデータを付加するなどして適宜加工し、ＰＤＦのレイアを生成する。そのレイアによってＰＤＦファイルＤＦを生成し、ファイル保存部１１に保存する。

図１６はＰＤＦファイルの生成の際の画像形成装置１の処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。次に、原稿をスキャナ１０ａに読み取らせてＰＤＦファイルとして保存する場合の画像形成装置１の処理の流れについて図１６のフローチャートを参照して説明する。

ＰＤＦファイルの生成に際して、ユーザは、まず、操作パネル１０ｍを用いて解像度などのスキャンの条件を設定する。さらに、画像の保存形式としてＰＤＦを指定する。

操作パネル１０ｍによってユーザがスキャンの実行を指示すると、画像形成装置１は、スキャナ１０ａによってその原稿をスキャンする（＃２０１）。

スキャンによって得た、ＲＧＢによって表されるカラーの画像（ＲＧＢの画像）をＨＳＬ変換することによって明度画像を生成する（＃２０２）。さらに、その明度画像を２値化することによって２値画像を生成する（＃２０３）。生成した２値画像に対してラベリングの処理を行うことによって、その２値画像に含まれる黒画素群を包含する矩形領域を定義する（＃２０４）。

次に、２値画像を用いてノイズ量を求める。さらに、文字を表す矩形領域を特定し、明度画像におけるその矩形領域に対応する部分の濃度値の拡散度を求める（＃２０５）。

ノイズ量は、ステップ＃２０４において定義した矩形領域のうちで微小なものをノイズと判断し、その個数をカウントすることによって求める。また、画像全体に対するその個数の割合をノイズ量としてもよい。拡散度を求めるにあたっては、まず、２値画像にける黒画素の矩形領域の大きさに対する割合などから文字に対して定義されたと判断できる矩形領域を特定する。そして、明度画像におけるその矩形領域に対応する部分を抽出する。抽出した部分について、濃度値および各濃度値における画素の個数を表すヒストグラムを生成する。そのヒストグラム内の山の幅を求め、その幅を拡散度とする。

求めたノイズ量が所定の閾値より大きいかまたは拡散度が所定の閾値より大きい場合に読み取った原稿が複製であったと判定する（＃２０６）。この条件を満たさない場合は、原稿がオリジナルであったと判定する。

次に、判定結果に基づく補正を行う（＃２０７）。判定結果が「複製」である場合は、読み取った画像に対して明度補正を施す。さらに、明度補正を施した画像およびステップ＃２０２において生成した明度画像のそれぞれに対してノイズ除去の処理を「１０回」行う。判定結果が「オリジナル」である場合は、読み取った画像および明度画像のそれぞれに対してノイズ除去を「１回」だけ行う。

次に、補正後の画像を用いて、ステップ＃２０４において定義した矩形領域の中で写真の部分に対して定義されたと判断できるもの（写真についての矩形領域）を特定する（＃２０８）。写真の部分の画像には、通常、多くの色が用いられている。ここでは、その特徴を利用して矩形領域を特定する。

次に、補正後の明度画像から、写真に対して定義されたものとして特定された矩形領域の部分を除外し、残った部分から文字の部分を特定する（＃２０９）。

これに際して、まず、その明度画像のエッジ部分を抽出してエッジ画像を生成する。生成したエッジ画像および明度画像に対して傾き補正の処理を施す。さらに、エッジ画像において、エッジを形成する黒画素が所定の長さ以上連続している場合に、それらの画素を罫線の部分と判断して除去する。明度画像からも対応する画素を除去する。エッジ画像において除去されずに残った部分から連なった白画素（エッジの部分を表す画素）の白画素群を検出し、その白画素群を包含する矩形領域を定義する。その矩形領域の縦と横の長さの比率などからその白画素群が文字を表すものであるか否かを判定する。この判定によって、文字の部分が特定される。

次に、文字を表すと判定された白画素群に対する各矩形領域（文字についての矩形領域）について、そこに示される文字の色を特定する。これに際しては、まず、罫線の部分が除去された明度画像において、その矩形領域に対応する部分を２値化する。そして、それによってドットが打たれた各画素を文字を形成する画素として特定する。ステップ＃２０７の補正の処理が施された後のＲＧＢの画像における、特定された各画素に対応する画素のＲＧＢの濃度値を取得する。取得した濃度値の平均値をその矩形領域に表される文字の色とする。

ステップ＃２０６における判定の結果が「複製」である場合（＃２１０でＹｅｓ）、文字についての矩形領域以外の部分について、＃２０７における補正後のＲＧＢの画像に対してエッジ強調の処理を施す（＃２１１）。エッジ強調した部分を低解像度化する（＃２１２）。さらに、その部分をＪＰＥＧの方式で圧縮する（＃２１３）。なお、ステップ＃２０６における判定の結果が「オリジナル」である場合は、ステップ＃２１１のエッジ強調の処理は行わずに、ステップ＃２１２および＃２１３の処理を行う。

また、文字についての矩形領域のうちで、近い文字色のもの同士を統合する（＃２１４）。さらに、統合の後に残った矩形領域に対応する、文字色の特定に際して生成された２値画像をＭＭＲの方式によって圧縮する（＃２１５）。

ステップ＃２１３およびステップ＃２１５の圧縮によってできた圧縮データを用いてＰＤＦファイルを生成する（＃２１６）。

通常、原稿が複製である場合は、それをスキャンして得た画像の画質は、オリジナルの原稿から得た画像に比べて悪くなる。本実施形態によると、入力された画像の元となった原稿の種別（「複製」または「オリジナル」）に応じた適切な補正を行うので、元の原稿が複製である場合に、従来得られていた画質よりもオリジナルに近い画質を実現できる。

また、本実施形態によると、入力された画像の特徴に基づいてこのような種別を自動で判別するので、容易に、従来よりも高い画質の画像を得ることができる。

また、圧縮の前の段階でノイズ量を効果的に減らすことができるので、圧縮の効果を高めることもできる。

文字の部分を特定する際に、文字の部分が文字以外の部分と特定されてしまうと、低解像度化および非可逆圧縮などによって文字の判読性が低下してしまう。文字以外の部分が文字の部分と特定されてしまうと、圧縮率を下げてしまう。本実施形態によると、ノイズ量の削減によってその特定する精度を高めることができるので、画質の向上とともに、文字の判読性および圧縮率をも高めることができる。

本実施形態では、原稿の種別を判別する際の拡散度としてヒストグラムの山の幅を用いたが、濃度値の標準偏差を求め、それを拡散度としてもよい。

この場合は、明度画像ＧＬの文字ブロックＡＫｃに対応する部分を抽出し、そこに含まれる画素の濃度値の平均値および画素の総数を求め、以下の式（３）を用いて標準偏差を求める。

本実施形態では、画像形成装置１が自動で原稿の種別を判別するようにしたが、原稿が複製であるか否かをユーザが指定できるようにしてもよい。

本実施形態では、原稿の種別に応じて、彩度補正を行いさらにノイズ除去を行う回数（補正の度合い）を変えた。これを、原稿の種別に応じて補正の方法を変えるようにしてもよい。

本実施形態では、明度補正を行う場合の例を示したが、彩度を鮮やかな方向に補正する彩度補正を行ってもよい。その場合も、ガンマ変換などの同様の方法を用いることができる。

また、複製の場合にのみ明度補正を行う場合の例を示したが、オリジナルの場合にも行うようにしてもよい。その場合において、原稿の種別によってガンマ値を変更するようにしてもよい。

その他、画像形成装置１の全体または各部の構成、機能、閾値、各データが示す内容、処理の内容または順序などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。

本発明に係る画像形成装置を有するシステム構成の例を示す図である。 画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。 画像形成装置の機能的な構成の例を示す図である。 前処理部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 原画像の例を示す図である。 原稿判別部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 文字ブロックにおける画素の濃度と個数との関係を表すヒストグラムの例を示す図である。 第１補正処理部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 ガンマ変換における入力値と出直値との関係を表すグラフの例を示す図である。 写真ブロック処理部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 写真の画像を用いて生成したヒストグラムの例を示す図である。 文字ブロック処理部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 エッジ画像の例を示す図である。 ２値化の閾値を決定する際に用いるヒストグラムの例を示す図である。 文字列ブロックの統合の処理を説明するための図でさる。 ＰＤＦファイルの生成の際の画像形成装置の処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１ 画像形成装置
１３ 画像データ取得部（画像データ取得手段）
１４ 前処理部（領域特定手段）
１５ 原稿判別部（画質低下値特定手段、判別手段、領域判別手段）
１６ 第１補正処理部（補正手段）
２０ 可逆圧縮部（可逆圧縮手段）
２１ 第２補正処理部（エッジ強調手段）
２２ 解像度変換部（低解像度化手段）
２３ 非可逆圧縮部（非可逆圧縮手段）
ＡＫ ブロック（黒画素包含領域）
ＡＫｃ 文字ブロック（文字領域）

Claims (13)

1. スキャナによる原稿のスキャンによって得られたデータに基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
   前記画像データに対応した明度画像データを生成する明度画像データ生成手段と、
   前記明度画像データを２値化した場合にドットが打たれる画素を黒画素として、当該黒画素または連続した当該黒画素である黒画素群を包含する黒画素包含領域を求める領域特定手段と、
   前記画像データの画質の低下の具合を示す画質低下値として、前記領域特定手段が求めた前記黒画素包含領域の中から所定のサイズよりも小さい小領域の個数に関連する値を求める画質低下値特定手段と、
   前記画質低下値特定手段が求めた値が所定の閾値よりも大きい場合に前記画像データの元となった原稿が複製であると判別する判別手段と、
   前記判別手段による判別の結果に基づいた補正を前記画像データに対して行う補正手段と、
   を有することを特徴とする画像形成装置。
2. スキャナによる原稿のスキャンによって得られたデータに基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
   前記画像データを２値化した場合にドットが打たれる画素を黒画素として、当該黒画素または連続した当該黒画素である黒画素群を包含する黒画素包含領域を求める領域特定手段と、
   前記領域特定手段が求めた前記黒画素包含領域が文字を表す文字領域であるか否かを判別する領域判別手段と、
   前記画像データの画質の低下の具合を示す画質低下値として、前記領域特定手段が求めた前記黒画素包含領域の中から所定のサイズよりも小さい小領域の個数に関連する値とともに、前記文字領域に含まれる画素の各濃度値における個数に基づいて当該文字領域内の濃度値のばらつきの具合を示す濃度ばらつき値を求める画質低下値特定手段と、
   前記画質低下値特定手段が求めた小領域の個数に関連する値が所定の閾値よりも大きい場合に前記画像データの元となった原稿が複製であると判別し、前記小領域の個数に関連する値が所定の閾値よりも小さい場合であっても前記濃度ばらつき値が所定の閾値よりも大きい場合には、原稿が複製であると判別する判別手段と、
   前記判別手段による判別の結果に基づいた補正を前記画像データに対して行う補正手段と、
   を有することを特徴とする画像形成装置。
3. スキャナによる原稿のスキャンによって得られたデータに基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
   前記画像データを２値化した場合にドットが打たれる画素を黒画素として、当該黒画素または連続した当該黒画素である黒画素群を包含する黒画素包含領域を求める領域特定手段と、
   前記領域特定手段が求めた前記黒画素包含領域が文字を表す文字領域であるか否かを判別する領域判別手段と、
   前記画像データの画質の低下の具合を示す画質低下値として、前記文字領域に含まれる画素の各濃度値における個数に基づいて当該文字領域内の濃度値のばらつきの具合を示す濃度ばらつき値を求める画質低下値特定手段と、
   前記濃度ばらつき値が所定の閾値よりも大きい場合に、前記画像データの元となった原稿が複製であると判別する判別手段と、
   前記判別手段による判別の結果に基づいた補正を前記画像データに対して行う補正手段と、
   を有することを特徴とする画像形成装置。
4. 前記補正手段は、前記判別手段が複製であると判別した場合には、前記画像データの彩度を補正する処理を行う、
   請求項１ないし３のいずれかに記載の画像形成装置。
5. 前記補正手段は、前記判別手段が複製であると判別した場合には、前記画像データのノイズを除去するための処理を所定の回数行う、
   請求項１ないし３のいずれかに記載の画像形成装置。
6. 前記補正手段は、前記判別手段が複製であると判別した場合には、前記画像データの彩度を補正する処理を行うとともに、当該彩度を補正する処理の後の画像データに対して、ノイズを除去するための処理を所定の回数行う、
   請求項１ないし３のいずれかに記載の画像形成装置。
7. 前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域を可逆圧縮する可逆圧縮手段と、
   前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域以外の領域を非可逆圧縮する非可逆圧縮手段と、
   を有する請求項１ないし６のいずれか記載の画像形成装置。
8. 前記判別手段が複製であると判別した場合に、前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域以外の領域に対してエッジ強調のための処理を行うエッジ強調処理手段を有する、
   請求項１ないし６のいずれかに記載の画像形成装置。
9. 前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域を可逆圧縮する可逆圧縮手段と、
   前記判別手段が複製であると判別した場合には、前記エッジ強調処理手段によるエッジ強調のための処理が行われた後の画像データの文字を表す領域以外の領域を非可逆圧縮し、前記判別手段が複製でないと判別した場合には、前記補正手段による補正が行われた後の画像データの文字を表す領域以外の領域を非可逆圧縮する非可逆圧縮手段と、
   を有する請求項８記載の画像形成装置。
10. 前記非可逆圧縮手段による非可逆圧縮に先立って、当該非可逆圧縮の対象を低解像度化する低解像度化手段を有する、
    請求項７または９記載の画像形成装置。
11. スキャナによる原稿のスキャンによって得られたデータに基づく画像データを取得した画像形成装置における当該画像データの補正方法であって、
    前記画像データに対応した明度画像データを生成する明度画像データ生成ステップと、
    前記明度画像データを２値化した場合にドットが打たれる画素を黒画素として、当該黒画素または連続した当該黒画素である黒画素群を包含する黒画素包含領域を求める領域特定ステップと、
    前記画像データの画質の低下の具合を示す画質低下値として、前記領域特定手段が求めた前記黒画素包含領域の中から所定のサイズよりも小さい小領域の個数に関連する値を求める画質低下値特定ステップと、
    前記画質低下値特定ステップにおいて求めた値が所定の閾値よりも大きい場合に前記画像データの元となった原稿が複製であると判別する判別ステップと、
    前記判別ステップにおける判別の結果に基づいた補正を前記画像データに対して行う補正ステップと、
    を有することを特徴とする補正方法。
12. スキャナによる原稿のスキャンによって得られたデータに基づく画像データを取得した画像形成装置における当該画像データの補正方法であって、
    前記画像データを２値化した場合にドットが打たれる画素を黒画素として、当該黒画素または連続した当該黒画素である黒画素群を包含する黒画素包含領域を求める領域特定ステップと、
    前記領域特定ステップにおいて求めた前記黒画素包含領域が文字を表す文字領域であるか否かを判別する領域判別ステップと、
    前記画像データの画質の低下の具合を示す画質低下値として、前記領域特定ステップにおいて求めた前記黒画素包含領域の中から所定のサイズよりも小さい小領域の個数に関連する値とともに、前記文字領域に含まれる画素の各濃度値における個数に基づいて当該文字領域内の濃度値のばらつきの具合を示す濃度ばらつき値を求める画質低下値特定ステップと、
    前記画質低下値特定ステップにおいて求めた小領域の個数に関連する値が所定の閾値よりも大きい場合に前記画像データの元となった原稿が複製であると判別し、前記小領域の個数に関連する値が所定の閾値よりも小さい場合であっても前記濃度ばらつき値が所定の閾値よりも大きい場合には、原稿が複製であると判別する判別ステップと、
    前記判別ステップにおける判別の結果に基づいた補正を前記画像データに対して行う補正ステップと、
    を有することを特徴とする補正方法。
13. スキャナによる原稿のスキャンによって得られたデータに基づく画像データを取得した画像形成装置における当該画像データの補正方法であって、
    前記画像データを２値化した場合にドットが打たれる画素を黒画素として、当該黒画素または連続した当該黒画素である黒画素群を包含する黒画素包含領域を求める領域特定ステップと、
    前記領域特定ステップにおいて求めた前記黒画素包含領域が文字を表す文字領域であるか否かを判別する領域判別ステップと、
    前記画像データの画質の低下の具合を示す画質低下値として、前記文字領域に含まれる画素の各濃度値における個数に基づいて当該文字領域内の濃度値のばらつきの具合を示す濃度ばらつき値を求める画質低下値特定ステップと、
    前記濃度ばらつき値が所定の閾値よりも大きい場合に、前記画像データの元となった原稿が複製であると判別する判別ステップと、
    前記判別ステップにおける判別の結果に基づいた補正を前記画像データに対して行う補正ステップと、
    を有することを特徴とする補正方法。

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