JP5066977B2 - 画像処理装置、画像形成装置、及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理装置、画像形成装置、プログラムに関する。
変倍率を設定して入力された画像データを文字領域と絵柄領域とに分割し、文字領域については文字認識によりコード化された文字データを変倍率で変換した場合のフォントサイズに対応するフォントデータを読み出し、これを絵柄領域と合成して出力する画像処理装置が知られている(例えば、特許文献１参照)。
本発明の目的は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に縮小処理の処理内容を変更することにより、縮小処理を施された画像であっても文字を読み易くすることにある。
請求項１に記載の発明は、
文字情報と背景情報とを含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報から文字情報を認識する第１の文字認識手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する第２の文字認識手段と、
前記第１の文字認識手段により認識された文字情報と前記第２の文字認識手段により認識された文字情報とが一致する比率である認識率を把握する状態把握手段と、
前記状態把握手段により把握された認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、
前記処理内容変更手段は、前記画像情報に含まれる文字の書体に関する処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、
前記処理内容変更手段は、前記画像情報に含まれる文字又は領域の輪郭の強調度に関する処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、
前記処理内容変更手段は、前記第２の文字認識手段による文字情報の認識の誤りの類型に応じて、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、
数値を用いて記述された物体や図形に関する情報であって、文字情報と背景情報とを含む情報を受け付ける受付手段と、
前記物体や図形に関する情報から文字情報を抽出する文字抽出手段と、
前記物体や図形に関する情報を画像化する画像化手段と、
前記画像化手段により画像化された画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する文字認識手段と、
前記文字抽出手段により抽出された文字情報と前記文字認識手段により認識された文字情報とが一致する比率である認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち前記物体や図形に関する情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報を用いて記録媒体に画像形成を行う画像形成手段と
を備えたことを特徴とする画像形成装置である。
請求項６に記載の発明は、
画像読取装置が読み取った画像情報であって、文字領域と背景領域とを含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報から文字領域を分離する文字分離手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記文字分離手段により分離された文字領域、及び、前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段により文字領域から認識された文字情報と当該文字認識手段により画像情報から認識された文字情報とが一致する比率である認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景領域の濃度に関する処理内容を、当該背景領域のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報を用いて記録媒体に画像形成を行う画像形成手段と
を備えたことを特徴とする画像形成装置である。
請求項７に記載の発明は、
コンピュータに、
文字情報と背景情報とを含む画像情報を受け付ける機能と、
受け付けた画像情報から文字情報を認識する機能と、
受け付けた画像情報を縮小処理する機能と、
縮小処理された画像情報から文字情報を認識する機能と、
受け付けた画像情報から認識された文字情報と縮小処理された画像情報から認識された文字情報とが一致する比率である認識率を把握する機能と、
把握された認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する機能と
を実現させるためのプログラムである。
文字情報と背景情報とを含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報から文字情報を認識する第１の文字認識手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する第２の文字認識手段と、
前記第１の文字認識手段により認識された文字情報と前記第２の文字認識手段により認識された文字情報とが一致する比率である認識率を把握する状態把握手段と、
前記状態把握手段により把握された認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、
前記処理内容変更手段は、前記画像情報に含まれる文字の書体に関する処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、
前記処理内容変更手段は、前記画像情報に含まれる文字又は領域の輪郭の強調度に関する処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、
前記処理内容変更手段は、前記第２の文字認識手段による文字情報の認識の誤りの類型に応じて、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、
数値を用いて記述された物体や図形に関する情報であって、文字情報と背景情報とを含む情報を受け付ける受付手段と、
前記物体や図形に関する情報から文字情報を抽出する文字抽出手段と、
前記物体や図形に関する情報を画像化する画像化手段と、
前記画像化手段により画像化された画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する文字認識手段と、
前記文字抽出手段により抽出された文字情報と前記文字認識手段により認識された文字情報とが一致する比率である認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち前記物体や図形に関する情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報を用いて記録媒体に画像形成を行う画像形成手段と
を備えたことを特徴とする画像形成装置である。
請求項６に記載の発明は、
画像読取装置が読み取った画像情報であって、文字領域と背景領域とを含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報から文字領域を分離する文字分離手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記文字分離手段により分離された文字領域、及び、前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段により文字領域から認識された文字情報と当該文字認識手段により画像情報から認識された文字情報とが一致する比率である認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景領域の濃度に関する処理内容を、当該背景領域のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報を用いて記録媒体に画像形成を行う画像形成手段と
を備えたことを特徴とする画像形成装置である。
請求項７に記載の発明は、
コンピュータに、
文字情報と背景情報とを含む画像情報を受け付ける機能と、
受け付けた画像情報から文字情報を認識する機能と、
受け付けた画像情報を縮小処理する機能と、
縮小処理された画像情報から文字情報を認識する機能と、
受け付けた画像情報から認識された文字情報と縮小処理された画像情報から認識された文字情報とが一致する比率である認識率を把握する機能と、
把握された認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する機能と
を実現させるためのプログラムである。
請求項１の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に、画像情報を縮小処理した場合でも文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項２の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項３の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項４の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に、本構成を有していない場合に比較して、文字を読み易い画像情報を早い段階で得ることができるという効果を有する。
請求項５の発明は、縮小プリントにおいて文字が読み難くなる場合に、画像情報を縮小処理した場合でも文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項６の発明は、縮小コピーにおいて文字が読み難くなる場合に、画像情報を縮小処理した場合でも文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項７の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に、画像情報を縮小処理した場合でも文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項２の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項３の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項４の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に、本構成を有していない場合に比較して、文字を読み易い画像情報を早い段階で得ることができるという効果を有する。
請求項５の発明は、縮小プリントにおいて文字が読み難くなる場合に、画像情報を縮小処理した場合でも文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項６の発明は、縮小コピーにおいて文字が読み難くなる場合に、画像情報を縮小処理した場合でも文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
請求項７の発明は、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に、画像情報を縮小処理した場合でも文字を読み易い画像情報を得ることができるという効果を有する。
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態(以下、「実施の形態」という)について詳細に説明する。
まず、本実施の形態が適用されるシステムについて説明する。
図１は、本実施の形態が適用されるシステムの構成例を示したものである。
図示するように、このシステムは、画像情報を入力する入力装置１０１と、画像情報を処理するコントローラ１０２と、画像情報を処理した結果を出力する出力装置１０３と、コントローラ１０２に対して指示を与えるクライアント１０４とを含む。
まず、本実施の形態が適用されるシステムについて説明する。
図１は、本実施の形態が適用されるシステムの構成例を示したものである。
図示するように、このシステムは、画像情報を入力する入力装置１０１と、画像情報を処理するコントローラ１０２と、画像情報を処理した結果を出力する出力装置１０３と、コントローラ１０２に対して指示を与えるクライアント１０４とを含む。
入力装置１０１は、例えば原稿に印刷された画像を読み取ることにより、画像情報を入力する。本実施の形態では、画像読取装置の一例として入力装置１０１を設けている。ここで、入力装置１０１は、例えばスキャナであり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ(Charge Coupled Devices)で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ(Contact Image Sensor)で受光するＣＩＳ方式のものを用いるとよい。
コントローラ１０２は、入力装置１０１から入力された画像情報やクライアント１０４から入力された画像情報に基づいて画像処理を行い、その結果を出力装置１０３に出力する。本実施の形態では、画像処理装置の一例としてコントローラ１０２を設けている。特に、本実施の形態では、画像処理として、印刷する記録媒体のサイズに合わせて画像情報を縮小する縮小処理を行う。例えば、あるサイズの記録媒体に合わせて作成された画像情報をより小さなサイズの記録媒体に印刷する縮小プリントの場合、クライアント１０４から送られてきたプリントファイルを画像化すると共に縮小して出力装置１０３に出力する。また、例えば、あるサイズの原稿から読み取った画像情報をより小さなサイズの記録媒体に印刷する縮小コピーの場合、入力装置１０１から入力された画像情報を縮小して出力装置１０３に出力する。尚、本実施の形態において「縮小処理」とは、例えば、Ａ３サイズの画像をＡ４サイズの画像に単純に縮小するような処理だけでなく、１枚の記録媒体に割り付けるページ数を増やすことに伴って画像を縮小する処理等、結果的に画像を縮小することになる全ての処理を含むものとする。
出力装置１０３は、コントローラ１０２における画像処理の結果に基づいて記録媒体に画像を形成する。ここで、出力装置１０３は、例えばプリンタであり、感光体に付着させたトナーを記録媒体に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録媒体上に吐出して像を形成するインクジェット方式のものを用いるとよい。尚、記録媒体とは、画像を印刷可能なものであれば、その材質は問わない。代表例は紙であるが、ＯＨＰシートや金属板、布等であっても構わない。また、本実施の形態において、コントローラ１０２と出力装置１０３とからなる装置は、画像形成装置の一例である。
クライアント１０４は、画像処理に関する指示をコントローラ１０２に対して行うためにユーザによって操作されるコンピュータ端末であり、例えば、ＰＣ(Personal Computer)を用いるとよい。
クライアント１０４は、画像処理に関する指示をコントローラ１０２に対して行うためにユーザによって操作されるコンピュータ端末であり、例えば、ＰＣ(Personal Computer)を用いるとよい。
また、図において、入力装置１０１とコントローラ１０２、コントローラ１０２と出力装置１０３、コントローラ１０２とクライアント１０４は、それぞれ、通信回線で接続されている。ここで、通信回線としては、ＬＡＮ(Local Area Network)やインターネットが例示される。但し、このように各装置を通信回線で接続したシステム構成はあくまで一例に過ぎず、入力装置１０１とコントローラ１０２、コントローラ１０２と出力装置１０３、コントローラ１０２とクライアント１０４の少なくとも１組が一体化したシステムであってもよい。
ところで、前述の通り、あるサイズの記録媒体に合わせて作成された画像情報をより小さなサイズの記録媒体にプリントする場合や、あるサイズの原稿からより小さなサイズの記録媒体へ画像をコピーする場合は、画像を縮小して出力する。その際、画像が写真等のイメージのみからなる場合にはあまり問題は生じないが、画像に文字が含まれている場合には文字が読めなくなるといった問題が生じる。ここで、文字の読み易さは、文字のフォントだけでなく、文字の背景等の要素も関係して決まるので、文字が読めるか又は読み易いかといった感覚的な指標が満たされる必要がある。そこで、本実施の形態では、文字が読めるか又は読み易いかという指標を定量的につかむため、ＯＣＲ(Optical Character Reader)を行うための文字認識を用いる。
即ち、プリントにおいては、プリントファイルを縮小画像に変換後、文字認識を行い、プリントファイルに含まれる文字と照らし合わせ、認識率を算出する。認識率が規定の値より低い場合には、プリントファイルに基づく画像変換をパラメータや処理方法を変更して行い、期待の認識率を超えた段階で画像を出力する。
また、コピーにおいては、画像縮小前と画像縮小後でそれぞれ文字認識を行い、双方の結果を比較して認識率を算出する。認識率が規定の値より低い場合には、パラメータを変更して画像を縮小し、期待の認識率を超えた段階で画像を出力する。
以下、縮小プリントの場合を第１の実施の形態として、縮小コピーの場合を第２の実施の形態として、更に詳細に説明する。
また、コピーにおいては、画像縮小前と画像縮小後でそれぞれ文字認識を行い、双方の結果を比較して認識率を算出する。認識率が規定の値より低い場合には、パラメータを変更して画像を縮小し、期待の認識率を超えた段階で画像を出力する。
以下、縮小プリントの場合を第１の実施の形態として、縮小コピーの場合を第２の実施の形態として、更に詳細に説明する。
＜第１の実施の形態＞
まず、第１の実施の形態におけるコントローラ１０２の構成について説明する。
図２は、コントローラ１０２の構成例を示した図である。
本実施の形態において、コントローラ１０２は、プリントファイルを受け付ける受付部２０１と、プリントファイルから文字情報を抽出する文字抽出部２０２と、プリントファイルを画像化し縮小画像を作成する画像化部２０３とを備える。また、画像化部２０３の処理内容を規定する情報(以下、「処理情報」という)を記憶する処理情報記憶部２０５と、画像化部２０３が作成した縮小画像から文字情報を認識する文字認識部２０６とを備える。更に、文字抽出部２０２が抽出した文字情報と文字認識部２０６が認識した文字情報とを比較して認識率を算出する認識率算出部２０７と、画像化部２０３が作成した縮小画像をそのまま出力してよいか処理情報を変更して縮小画像を作成し直すべきかを認識率に基づいて判定する判定部２０８とを備える。
まず、第１の実施の形態におけるコントローラ１０２の構成について説明する。
図２は、コントローラ１０２の構成例を示した図である。
本実施の形態において、コントローラ１０２は、プリントファイルを受け付ける受付部２０１と、プリントファイルから文字情報を抽出する文字抽出部２０２と、プリントファイルを画像化し縮小画像を作成する画像化部２０３とを備える。また、画像化部２０３の処理内容を規定する情報(以下、「処理情報」という)を記憶する処理情報記憶部２０５と、画像化部２０３が作成した縮小画像から文字情報を認識する文字認識部２０６とを備える。更に、文字抽出部２０２が抽出した文字情報と文字認識部２０６が認識した文字情報とを比較して認識率を算出する認識率算出部２０７と、画像化部２０３が作成した縮小画像をそのまま出力してよいか処理情報を変更して縮小画像を作成し直すべきかを認識率に基づいて判定する判定部２０８とを備える。
受付部２０１は、例えばクライアント１０４からプリントファイルを画像情報の一例として受け付ける。本実施の形態では、受付手段の一例として、受付部２０１を設けている。また、数値を用いて記述された物体や図形に関する情報の一例として、プリントファイルを用いている。プリントファイルとしては、例えば、ＰＤＬ(Page Description Language)が例示される。このプリントファイルには、例えばヘッダ情報として、画像の出力サイズに関する情報が含まれる。また、画像として出力する文字が文字コードの形で指定されている。
文字抽出部２０２は、受付部２０１が受け付けたプリントファイルに含まれる文字コードを文字情報として抽出する。つまり、プリントファイルから文字認識を行う。本実施の形態では、第１の文字認識手段の一例として、また、文字抽出手段の一例として、文字抽出部２０２を設けている。尚、文字抽出部２０２は、文字情報を抽出する際に、文字の印刷位置に関する情報も併せて抽出しておく。
文字抽出部２０２は、受付部２０１が受け付けたプリントファイルに含まれる文字コードを文字情報として抽出する。つまり、プリントファイルから文字認識を行う。本実施の形態では、第１の文字認識手段の一例として、また、文字抽出手段の一例として、文字抽出部２０２を設けている。尚、文字抽出部２０２は、文字情報を抽出する際に、文字の印刷位置に関する情報も併せて抽出しておく。
画像化部２０３は、プリントファイルを例えばレンダリングすることにより、画像化を行う。本実施の形態では、画像化手段の一例として、画像化部２０３を設けている。また、このとき、プリントファイルのヘッダ情報等で指定されたサイズに画像を縮小する。即ち、本実施の形態において、画像化部２０３は、縮小処理手段の一例でもある。
処理情報記憶部２０５は、画像化部２０３における処理内容を規定する処理情報として、画像縮小時のパラメータや、画像化の処理方法を定義する情報を記憶する。ここで、画像縮小時のパラメータには、例えば、背景画像(ハッチパターン等)の濃度や、画像情報に含まれる文字又は領域の輪郭の強調度がある。また、画像化の処理方法には、例えば、文字の書体(フォント等)の変更方法がある。更に、処理情報記憶部２０５は、処理情報に選択順位の情報を付して記憶する。この選択順位は、例えば、文字認識の結果として得られる誤認識のパターン(類型)に応じて決まるようにしてもよい。つまり、ある文字フォントを用いてあるパターンの誤認識が起こった場合に次に用いるべき文字フォントを決めておくといったものである。また、このような選択順位の情報をプリンタの機種ごとに定めておいてもよい。
処理情報記憶部２０５は、画像化部２０３における処理内容を規定する処理情報として、画像縮小時のパラメータや、画像化の処理方法を定義する情報を記憶する。ここで、画像縮小時のパラメータには、例えば、背景画像(ハッチパターン等)の濃度や、画像情報に含まれる文字又は領域の輪郭の強調度がある。また、画像化の処理方法には、例えば、文字の書体(フォント等)の変更方法がある。更に、処理情報記憶部２０５は、処理情報に選択順位の情報を付して記憶する。この選択順位は、例えば、文字認識の結果として得られる誤認識のパターン(類型)に応じて決まるようにしてもよい。つまり、ある文字フォントを用いてあるパターンの誤認識が起こった場合に次に用いるべき文字フォントを決めておくといったものである。また、このような選択順位の情報をプリンタの機種ごとに定めておいてもよい。
文字認識部２０６は、画像化部２０３が作成した縮小画像に対してＴ/Ｉ分離(文字領域と文字以外の領域の分離)を行い、文字領域から文字情報を認識する。本実施の形態では、第２の文字認識手段の一例として、また、文字認識手段の一例として、文字認識部２０６を設けている。尚、文字認識部２０６は、文字情報を認識する際に、文字の印刷位置に関する情報も併せて認識しておく。
認識率算出部２０７は、文字抽出部２０２が抽出した文字情報と文字認識部２０６が認識した文字情報とを比較し、認識率を算出する。ここで、認識率とは、文字抽出部２０２により抽出された文字情報と文字認識部２０６により認識された文字情報とが一致する比率である。例えば、各文字の印刷位置について、文字抽出部２０２により抽出された文字が文字認識部２０６によって認識されている場合にスコア「１」を与え、文字認識部２０６によって認識されていない場合にスコア「０」を与える。そして、全ての印刷位置についてのスコアの合計を求め、これを印刷位置の数で除して得た値を認識率とすればよい。本実施の形態では、第１の文字認識手段により認識された文字情報についての第２の文字認識手段による認識状態の一例として、認識率を用いた。また、この認識状態を把握する状態把握手段の一例として、認識率算出部２０７を設けている。
認識率算出部２０７は、文字抽出部２０２が抽出した文字情報と文字認識部２０６が認識した文字情報とを比較し、認識率を算出する。ここで、認識率とは、文字抽出部２０２により抽出された文字情報と文字認識部２０６により認識された文字情報とが一致する比率である。例えば、各文字の印刷位置について、文字抽出部２０２により抽出された文字が文字認識部２０６によって認識されている場合にスコア「１」を与え、文字認識部２０６によって認識されていない場合にスコア「０」を与える。そして、全ての印刷位置についてのスコアの合計を求め、これを印刷位置の数で除して得た値を認識率とすればよい。本実施の形態では、第１の文字認識手段により認識された文字情報についての第２の文字認識手段による認識状態の一例として、認識率を用いた。また、この認識状態を把握する状態把握手段の一例として、認識率算出部２０７を設けている。
判定部２０８は、認識率算出部２０７が算出した認識率を所定の閾値の一例である基準値と比較し、認識率が基準値以上である場合に、画像化部２０３に対してその時の画像を出力するよう指示する。また、認識率が基準値未満である場合に、画像化部２０３に対して処理情報を変更して縮小画像を作成し直すよう指示する。本実施の形態では、処理内容変更手段の一例として、判定部２０８を設けている。尚、ここでは、判定部２０８は認識率が基準値以上であるか基準値未満であるかでその後の処理を変えているが、認識率が基準値より大きいか基準値以下であるかでその後の処理を変えるようにしてもよい。
次に、本実施の形態の動作について説明する。
図３は、本実施の形態の動作を示したフローチャートである。
クライアント１０４からプリントファイルが送られると、コントローラ１０２では、受付部２０１がプリントファイルを受信する(ステップ３０１)。
受信したプリントファイルは受付部２０１から文字抽出部２０２に渡され、文字抽出部２０２がプリントファイルを解析して文字情報を抽出する(ステップ３０２)。一方で、プリントファイルは画像化部２０３にも渡され、画像化部２０３がプリントファイルを解析して画像に変換し、その際、プリントファイルのヘッダ情報等で指定されたサイズに画像を縮小する(ステップ３０３)。
図３は、本実施の形態の動作を示したフローチャートである。
クライアント１０４からプリントファイルが送られると、コントローラ１０２では、受付部２０１がプリントファイルを受信する(ステップ３０１)。
受信したプリントファイルは受付部２０１から文字抽出部２０２に渡され、文字抽出部２０２がプリントファイルを解析して文字情報を抽出する(ステップ３０２)。一方で、プリントファイルは画像化部２０３にも渡され、画像化部２０３がプリントファイルを解析して画像に変換し、その際、プリントファイルのヘッダ情報等で指定されたサイズに画像を縮小する(ステップ３０３)。
次に、画像化部２０３は、プリントファイルで指示されたモードが「文字優先」であるかどうかを判定する(ステップ３０４)。尚、「文字優先」のモードは、例えば、縮小時に多少処理時間を要しても文字を読めるか又は読み易くしたいユーザによって指定されると考えられる。
「文字優先」でない場合、画像化部２０３は、ステップ３０３で作成された画像をそのまま出力装置１０３に出力する(ステップ３１０)。
「文字優先」である場合、画像化部２０３は、文字認識部２０６に制御を渡す。すると、文字認識部２０６は、ＯＣＲで使われる文字認識機能を用い、縮小画像について文字認識を行う(ステップ３０５)。その後、認識率算出部２０７が、ステップ３０２で抽出した文字情報とステップ３０５で認識した文字情報とを比較し、認識率を算出する(ステップ３０６)。例えば、ステップ３０２で抽出したある印刷位置における文字が、ステップ３０５で認識した同じ印刷位置における文字と一致するかどうかを判定し、その一致の比率を認識率とする。
「文字優先」でない場合、画像化部２０３は、ステップ３０３で作成された画像をそのまま出力装置１０３に出力する(ステップ３１０)。
「文字優先」である場合、画像化部２０３は、文字認識部２０６に制御を渡す。すると、文字認識部２０６は、ＯＣＲで使われる文字認識機能を用い、縮小画像について文字認識を行う(ステップ３０５)。その後、認識率算出部２０７が、ステップ３０２で抽出した文字情報とステップ３０５で認識した文字情報とを比較し、認識率を算出する(ステップ３０６)。例えば、ステップ３０２で抽出したある印刷位置における文字が、ステップ３０５で認識した同じ印刷位置における文字と一致するかどうかを判定し、その一致の比率を認識率とする。
次いで、判定部２０８は、この算出された認識率が、ユーザが期待値として設定した基準値以上であるかどうかを判定する(ステップ３０７)。
認識率が基準値以上である場合、今回の画像化及び縮小処理の方法で文字が読み易い縮小画像が得られたことになるので、判定部２０８は、ステップ３０３で作成された縮小画像をそのまま出力するよう画像化部２０３に指示する。これにより、画像化部２０３は、ステップ３０３で作成された画像を出力装置１０３に出力する(ステップ３１０)。
認識率が基準値未満である場合、判定部２０８は、別の処理情報に基づいて画像化を行うよう画像化部２０３に指示する。但し、処理情報記憶部２０５に記憶された処理情報のパターンの数には限界があるので、画像化部２０３は、未だ試していない処理情報があるかどうかを判定する(ステップ３０８)。
認識率が基準値以上である場合、今回の画像化及び縮小処理の方法で文字が読み易い縮小画像が得られたことになるので、判定部２０８は、ステップ３０３で作成された縮小画像をそのまま出力するよう画像化部２０３に指示する。これにより、画像化部２０３は、ステップ３０３で作成された画像を出力装置１０３に出力する(ステップ３１０)。
認識率が基準値未満である場合、判定部２０８は、別の処理情報に基づいて画像化を行うよう画像化部２０３に指示する。但し、処理情報記憶部２０５に記憶された処理情報のパターンの数には限界があるので、画像化部２０３は、未だ試していない処理情報があるかどうかを判定する(ステップ３０８)。
未だ試していない処理情報があれば、画像化部２０３は、パラメータ又は処理方法を変更する(ステップ３１１)。パラメータの変更には、例えば、縮小処理の際、エッジ強調処理のパラメータを変更して鮮鋭にする(画像中の明るい部分と暗い部分の境界の変化を急峻にする)ことがある。また、縮小処理の際、ハッチパターンの濃度を薄くしたり、画像情報がレイヤ処理してある場合に背景となるデータの濃度を薄くしたりすることもある。更に、処理方法の変更には、例えば、縮小処理の前後で文字フォントを変更したり、文字を太くしたりすることがある。尚、パラメータ又は処理方法の変更は、処理情報記憶部２０５に記憶されたパラメータ又は処理方法を順番に選択していくことにより行う。そして、パラメータ又は処理方法を変更すると、処理はステップ３０３に戻る。
未だ試していない処理情報がなければ、画像化部２０３は、これまでに作成した縮小画像の中で、最も認識率が高かった(基準値は超えていない)縮小画像を再度作成し、出力画像を格納するメモリに設定する(ステップ３０９)。尚、画像化部２０３は、このような処理が必要となる場合に備え、パラメータ又は処理方法を変更して認識率を算出する都度、パラメータ又は処理方法と認識率との対応をメモリに記憶しておくものとする。
次に、縮小プリント時のパラメータ又は処理方法の変更について具体的に述べる。
図４は、画像縮小パラメータ及び画像化処理方法の変更の一例を示したものである。
ここでは、ハッチパターンの上に文字がある場合において、通常の処理により画像４０１が作成されたとする。縮小画像の場合には、ハッチパターンの１つのドットが文字に対して大きくなってしまうため、文字が完全に背景に埋もれてしまうという状況や、完全に埋もれてしまわないまでも文字と背景とを区別し難いという状況が生ずる。その結果、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果が得られず、文字認識ができないため、ステップ３０６で得られる認識率は低いものとなる。
図４は、画像縮小パラメータ及び画像化処理方法の変更の一例を示したものである。
ここでは、ハッチパターンの上に文字がある場合において、通常の処理により画像４０１が作成されたとする。縮小画像の場合には、ハッチパターンの１つのドットが文字に対して大きくなってしまうため、文字が完全に背景に埋もれてしまうという状況や、完全に埋もれてしまわないまでも文字と背景とを区別し難いという状況が生ずる。その結果、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果が得られず、文字認識ができないため、ステップ３０６で得られる認識率は低いものとなる。
次に、画像４０１の文字フォントを変更し、画像４０２を作成したとする。画像４０１のような文字フォント及びハッチパターンで文字認識ができなかった場合に画像４０２のような文字フォント及びハッチパターンを選択すべき旨を処理情報記憶部２０５に記憶しておくことにより、画像４０２のような文字フォント及びハッチパターンがステップ３１１で選ばれる。しかし、この場合も、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果が得られないため、認識率は悪いままとなる。
次いで、画像４０２のハッチパターンの色を薄くして画像４０３を作成したとする。画像４０２のような文字フォント及びハッチパターンで文字認識ができなかった場合に画像４０３のような文字フォント及びハッチパターンを選択すべき旨を処理情報記憶部２０５に記憶しておくことにより、画像４０３のような文字フォント及びハッチパターンがステップ３１１で選ばれる。この場合、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果は得られるが、依然、文字に対してハッチパターンの１つのドットが大きいため、文字認識は誤認識となり易い。また、文字が黒色でハッチパターンがカラーである場合は、ハッチパターンの色を薄くすることにより、黒色が抽出され、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果も得られるようになる。そのため、文字認識においても正しい結果は得られるようになるが、認識率は基準値を超えない程度となる。
引き続き、画像４０３の文字フォントを変更すると共にハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像４０４を作成したとする。画像４０３のような文字フォント及びハッチパターンで文字認識ができなかった場合に画像４０４のような文字フォント及びハッチパターンを選択すべき旨を処理情報記憶部２０５に記憶しておくことにより、画像４０４のような文字フォント及びハッチパターンがステップ３１１で選ばれる。この場合、文字の特徴が分かり易くなるため、認識率が基準値を超え、画像が出力される。
＜第２の実施の形態＞
まず、第２の実施の形態におけるコントローラ１０２の構成について説明する。
図５は、コントローラ１０２の構成例を示した図である。尚、図２に示したコントローラ１０２の場合と同じ名前の要素については、同じ番号で示している。
本実施の形態において、コントローラ１０２は、スキャン画像を受け付ける受付部２０１と、スキャン画像を縮小して縮小画像を作成する縮小処理部２０４とを備える。また、縮小処理部２０４の処理内容を規定する処理情報を記憶する処理情報記憶部２０５と、受付部２０１が受け付けたスキャン画像及び縮小処理部２０４が作成した縮小画像から文字情報を認識する文字認識部２０６とを備える。更に、文字認識部２０６がスキャン画像から認識した文字情報と縮小画像から認識した文字情報とを比較して認識率を算出する認識率算出部２０７と、縮小処理部２０４が作成した縮小画像をそのまま出力してよいか処理情報を変更して縮小画像を作成し直すべきかを認識率に基づいて判定する判定部２０８とを備える。
まず、第２の実施の形態におけるコントローラ１０２の構成について説明する。
図５は、コントローラ１０２の構成例を示した図である。尚、図２に示したコントローラ１０２の場合と同じ名前の要素については、同じ番号で示している。
本実施の形態において、コントローラ１０２は、スキャン画像を受け付ける受付部２０１と、スキャン画像を縮小して縮小画像を作成する縮小処理部２０４とを備える。また、縮小処理部２０４の処理内容を規定する処理情報を記憶する処理情報記憶部２０５と、受付部２０１が受け付けたスキャン画像及び縮小処理部２０４が作成した縮小画像から文字情報を認識する文字認識部２０６とを備える。更に、文字認識部２０６がスキャン画像から認識した文字情報と縮小画像から認識した文字情報とを比較して認識率を算出する認識率算出部２０７と、縮小処理部２０４が作成した縮小画像をそのまま出力してよいか処理情報を変更して縮小画像を作成し直すべきかを認識率に基づいて判定する判定部２０８とを備える。
受付部２０１は、例えば入力装置１０１が原稿をスキャンして得られたスキャン画像を画像情報の一例として受け付ける。本実施の形態では、受付手段の一例として、受付部２０１を設けている。また、画像読取装置が読み取った画像情報の一例として、スキャン画像を用いている。
縮小処理部２０４は、例えば原稿のスキャン時に指定された縮小倍率に従い、スキャン画像に対して縮小処理を行う。本実施の形態では、縮小処理手段の一例として、縮小処理部２０４を設けている。
縮小処理部２０４は、例えば原稿のスキャン時に指定された縮小倍率に従い、スキャン画像に対して縮小処理を行う。本実施の形態では、縮小処理手段の一例として、縮小処理部２０４を設けている。
処理情報記憶部２０５は、縮小処理部２０４における処理内容を規定する処理情報として、画像縮小時のパラメータを記憶する。ここで、画像縮小時のパラメータには、例えば、背景画像(ハッチパターン等)の濃度や、画像情報に含まれる文字又は領域の輪郭の強調度がある。更に、処理情報記憶部２０５は、処理情報に選択順位の情報を付して記憶する。この選択順位は、例えば、文字認識の結果として得られる誤認識のパターン(類型)に応じて決まるようにしてもよい。また、このような選択順位の情報をプリンタの機種ごとに定めておいてもよい。
文字認識部２０６は、受付部２０１が受け付けたスキャン画像及び縮小処理部２０４が作成した縮小画像に対してＴ/Ｉ分離を行い、それぞれの文字領域から文字情報を認識する。本実施の形態では、第１の文字認識手段と第２の文字認識手段とを兼ねた構成の一例として、また、文字認識手段の一例として、文字認識部２０６を設けている。また、文字認識部２０６は、文字領域を分離する文字分離手段の一例でもある。尚、文字認識部２０６は、文字情報を認識する際に、文字の印刷位置に関する情報も併せて認識しておく。
認識率算出部２０７は、文字認識部２０６がスキャン画像及び縮小画像から認識した文字情報を比較し、認識率を算出する。ここで、認識率とは、スキャン画像から認識した文字情報と縮小画像から認識した文字情報とが一致する比率である。例えば、スキャン画像から認識した各文字について、縮小画像からも認識されている場合にスコア「１」を与え、縮小画像からは認識されていない場合にスコア「０」を与える。そして、スキャン画像から認識した全ての文字についてのスコアの合計を求め、これを文字の数で除して得た値を認識率とすればよい。本実施の形態では、第１の文字認識手段により認識された文字情報についての第２の文字認識手段による認識状態の一例として、認識率を用いた。また、この認識状態を把握する状態把握手段の一例として、認識率算出部２０７を設けている。
認識率算出部２０７は、文字認識部２０６がスキャン画像及び縮小画像から認識した文字情報を比較し、認識率を算出する。ここで、認識率とは、スキャン画像から認識した文字情報と縮小画像から認識した文字情報とが一致する比率である。例えば、スキャン画像から認識した各文字について、縮小画像からも認識されている場合にスコア「１」を与え、縮小画像からは認識されていない場合にスコア「０」を与える。そして、スキャン画像から認識した全ての文字についてのスコアの合計を求め、これを文字の数で除して得た値を認識率とすればよい。本実施の形態では、第１の文字認識手段により認識された文字情報についての第２の文字認識手段による認識状態の一例として、認識率を用いた。また、この認識状態を把握する状態把握手段の一例として、認識率算出部２０７を設けている。
判定部２０８は、認識率算出部２０７が算出した認識率を所定の閾値の一例である基準値と比較し、認識率が基準値以上である場合に、縮小処理部２０４に対してその時の画像を出力するよう指示する。また、認識率が基準値未満である場合に、縮小処理部２０４に対して処理情報を変更して縮小画像を作成し直すよう指示する。本実施の形態では、処理内容変更手段の一例として、判定部２０８を設けている。尚、ここでは、判定部２０８は認識率が基準値以上であるか基準値未満であるかでその後の処理を変えているが、認識率が基準値より大きいか基準値以下であるかでその後の処理を変えるようにしてもよい。
次に、本実施の形態の動作について説明する。
図６は、本実施の形態の動作を示したフローチャートである。
コピーが開始されると、入力装置１０１は原稿をスキャンし、コントローラ１０２では、スキャンして得られたスキャン画像を受付部２０１が受け付ける(ステップ５０１)。
受け付けたスキャン画像は受付部２０１から文字認識部２０６に渡され、文字認識部２０６が、ＯＣＲで使われる文字認識機能を用い、スキャン画像について文字認識を行う(ステップ５０２)。一方で、スキャン画像は縮小処理部２０４にも渡され、縮小処理部２０４がスキャン画像を所定のサイズに縮小する(ステップ５０３)。
図６は、本実施の形態の動作を示したフローチャートである。
コピーが開始されると、入力装置１０１は原稿をスキャンし、コントローラ１０２では、スキャンして得られたスキャン画像を受付部２０１が受け付ける(ステップ５０１)。
受け付けたスキャン画像は受付部２０１から文字認識部２０６に渡され、文字認識部２０６が、ＯＣＲで使われる文字認識機能を用い、スキャン画像について文字認識を行う(ステップ５０２)。一方で、スキャン画像は縮小処理部２０４にも渡され、縮小処理部２０４がスキャン画像を所定のサイズに縮小する(ステップ５０３)。
次に、縮小処理部２０４は、例えばスキャン時に指定されたモードが「文字優先」であるかどうかを判定する(ステップ５０４)。尚、「文字優先」のモードは、例えば、縮小時に多少処理時間を要しても文字を読めるか又は読み易くしたいユーザによって指定されると考えられる。
「文字優先」でない場合、縮小処理部２０４は、ステップ５０３で作成された画像をそのまま出力装置１０３に出力する(ステップ５１０)。
「文字優先」である場合、縮小処理部２０４は、文字認識部２０６に制御を渡す。すると、文字認識部２０６は、ＯＣＲで使われる文字認識機能を用い、縮小画像について文字認識を行う(ステップ５０５)。その後、認識率算出部２０７が、ステップ５０２で認識した文字情報とステップ５０５で認識した文字情報とを比較し、認識率を算出する(ステップ５０６)。例えば、ステップ５０２で認識したある印刷位置における文字が、ステップ５０５で認識した同じ印刷位置における文字と一致するかどうかを判定し、その一致の比率を認識率とする。
「文字優先」でない場合、縮小処理部２０４は、ステップ５０３で作成された画像をそのまま出力装置１０３に出力する(ステップ５１０)。
「文字優先」である場合、縮小処理部２０４は、文字認識部２０６に制御を渡す。すると、文字認識部２０６は、ＯＣＲで使われる文字認識機能を用い、縮小画像について文字認識を行う(ステップ５０５)。その後、認識率算出部２０７が、ステップ５０２で認識した文字情報とステップ５０５で認識した文字情報とを比較し、認識率を算出する(ステップ５０６)。例えば、ステップ５０２で認識したある印刷位置における文字が、ステップ５０５で認識した同じ印刷位置における文字と一致するかどうかを判定し、その一致の比率を認識率とする。
次いで、判定部２０８は、この算出された認識率が、ユーザが期待値として設定した基準値以上であるかどうかを判定する(ステップ５０７)。
認識率が基準値以上である場合、今回の縮小処理の方法で文字が読み易い縮小画像が得られたことになるので、判定部２０８は、ステップ５０３で作成された縮小画像をそのまま出力するよう縮小処理部２０４に指示する。これにより、縮小処理部２０４は、ステップ５０３で作成された画像を出力装置１０３に出力する(ステップ５１０)。
認識率が基準値未満である場合、判定部２０８は、別の処理情報に基づいて縮小処理を行うよう縮小処理部２０４に指示する。但し、処理情報記憶部２０５に記憶された処理情報のパターンの数には限界があるので、縮小処理部２０４は、未だ試していない処理情報があるかどうかを判定する(ステップ５０８)。
認識率が基準値以上である場合、今回の縮小処理の方法で文字が読み易い縮小画像が得られたことになるので、判定部２０８は、ステップ５０３で作成された縮小画像をそのまま出力するよう縮小処理部２０４に指示する。これにより、縮小処理部２０４は、ステップ５０３で作成された画像を出力装置１０３に出力する(ステップ５１０)。
認識率が基準値未満である場合、判定部２０８は、別の処理情報に基づいて縮小処理を行うよう縮小処理部２０４に指示する。但し、処理情報記憶部２０５に記憶された処理情報のパターンの数には限界があるので、縮小処理部２０４は、未だ試していない処理情報があるかどうかを判定する(ステップ５０８)。
未だ試していない処理情報があれば、縮小処理部２０４は、パラメータを変更する(ステップ５１１)。パラメータの変更には、例えば、縮小処理の際、エッジ強調処理のパラメータを変更して鮮鋭にする(画像中の明るい部分と暗い部分の境界の変化を急峻にする)ことがある。また、縮小処理の際、ハッチパターンの濃度を薄くしたり、画像情報がレイヤ処理してある場合に背景となるデータの濃度を薄くしたりすることもある。尚、パラメータの変更は、処理情報記憶部２０５に記憶されたパラメータを順番に選択していくことにより行う。そして、パラメータを変更すると、処理はステップ５０３に戻る。
未だ試していない処理情報がなければ、縮小処理部２０４は、これまでに作成した縮小画像の中で、最も認識率が高かった(基準値は超えていない)縮小画像を再度作成し、出力画像を格納するメモリに設定する(ステップ５０９)。尚、縮小処理部２０４は、このような処理が必要となる場合に備え、パラメータを変更して認識率を算出する都度、パラメータと認識率との対応をメモリに記憶しておくものとする。
次に、縮小コピー時のパラメータの変更について具体的に述べる。
図７は、画像縮小パラメータの変更の一例を示したものである。
ここでは、ハッチパターンの上に文字がある場合において、通常の縮小により画像６０１が作成されたとする。縮小画像の場合には、ハッチパターンの１つのドットが文字に対して大きくなってしまうため、文字と背景とを区別し難いという状況が生ずる。その結果、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果が得られないため、文字認識はできない。
図７は、画像縮小パラメータの変更の一例を示したものである。
ここでは、ハッチパターンの上に文字がある場合において、通常の縮小により画像６０１が作成されたとする。縮小画像の場合には、ハッチパターンの１つのドットが文字に対して大きくなってしまうため、文字と背景とを区別し難いという状況が生ずる。その結果、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果が得られないため、文字認識はできない。
次に、画像６０１において縮小前の画像でＴ/Ｉ分離を行い、イメージ部分の縮小の際に色を薄くし、画像６０２を作成したとする。画像６０１のような文字フォント及びハッチパターンで文字認識ができなかった場合に画像６０２のような文字フォント及びハッチパターンを選択すべき旨を処理情報記憶部２０５に記憶しておくことにより、画像６０２のような文字フォント及びハッチパターンがステップ５１１で選ばれる。この場合、Ｔ/Ｉ分離により正しい結果は得られるが、文字の線が細く文字の特徴がつかみづらいため、文字認識は誤認識となり易い。
次いで、画像６０２の文字部分を縮小する際に、画像処理によりエッジ強調して画像６０３を作成したとする。画像６０２のような文字フォント及びハッチパターンで文字認識ができなかった場合に画像６０３のようなエッジ強調のパラメータを用いる旨を処理情報記憶部２０５に記憶しておくことにより、画像６０３のようなエッジ強調がステップ５１１で選ばれる。この場合、文字の特徴がつかみ易くなるので、認識率が基準値を超え、画像が出力される。
尚、この第２の実施の形態では、認識率が基準値未満であった場合に、画像縮小パラメータを変更することのみを想定したので、具体例として文字の書体を変更することは示さなかった。しかしながら、例えば、Ｔ/Ｉ分離で得られた文字画像を異なる書体の文字画像に置き換える処理等を行うことにより、文字の書体を変更する構成を採用してもよい。
ところで、本実施の形態の画像処理は、図１のようなシステムにおけるコントローラ１０２以外の如何なるコンピュータにおいて実現してもよい。そこで、この画像処理をコンピュータ９０で実現するものとして、そのハードウェア構成について説明する。
図８は、コンピュータ９０のハードウェア構成を示した図である。
図示するように、コンピュータ９０は、演算手段であるＣＰＵ(Central Processing Unit)９１と、記憶手段であるメインメモリ９２及び磁気ディスク装置(ＨＤＤ：Hard Disk Drive)９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳ(Operating System)やアプリケーション等の各種ソフトウェアを実行し、上述した各機能を実現する。また、メインメモリ９２は、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、磁気ディスク装置９３は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
更に、コンピュータ９０は、外部との通信を行うための通信Ｉ/Ｆ９４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構９５と、キーボードやマウス等の入力デバイス９６とを備える。
図８は、コンピュータ９０のハードウェア構成を示した図である。
図示するように、コンピュータ９０は、演算手段であるＣＰＵ(Central Processing Unit)９１と、記憶手段であるメインメモリ９２及び磁気ディスク装置(ＨＤＤ：Hard Disk Drive)９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳ(Operating System)やアプリケーション等の各種ソフトウェアを実行し、上述した各機能を実現する。また、メインメモリ９２は、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、磁気ディスク装置９３は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
更に、コンピュータ９０は、外部との通信を行うための通信Ｉ/Ｆ９４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構９５と、キーボードやマウス等の入力デバイス９６とを備える。
尚、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供するようにしてもよい。
１０１…入力装置、１０２…コントローラ、１０３…出力装置、１０４…クライアント
Claims (7)
- 文字情報と背景情報とを含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報から文字情報を認識する第１の文字認識手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する第２の文字認識手段と、
前記第１の文字認識手段により認識された文字情報と前記第２の文字認識手段により認識された文字情報とが一致する比率である認識率を把握する状態把握手段と、
前記状態把握手段により把握された認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記処理内容変更手段は、前記画像情報に含まれる文字の書体に関する処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
- 前記処理内容変更手段は、前記画像情報に含まれる文字又は領域の輪郭の強調度に関する処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
- 前記処理内容変更手段は、前記第２の文字認識手段による文字情報の認識の誤りの類型に応じて、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容を変更することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
- 数値を用いて記述された物体や図形に関する情報であって、文字情報と背景情報とを含む情報を受け付ける受付手段と、
前記物体や図形に関する情報から文字情報を抽出する文字抽出手段と、
前記物体や図形に関する情報を画像化する画像化手段と、
前記画像化手段により画像化された画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する文字認識手段と、
前記文字抽出手段により抽出された文字情報と前記文字認識手段により認識された文字情報とが一致する比率である認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち前記物体や図形に関する情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報を用いて記録媒体に画像形成を行う画像形成手段と
を備えたことを特徴とする画像形成装置。 - 画像読取装置が読み取った画像情報であって、文字領域と背景領域とを含む画像情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報から文字領域を分離する文字分離手段と、
前記受付手段により受け付けた画像情報を縮小処理する縮小処理手段と、
前記文字分離手段により分離された文字領域、及び、前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報から文字情報を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段により文字領域から認識された文字情報と当該文字認識手段により画像情報から認識された文字情報とが一致する比率である認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理手段による縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景領域の濃度に関する処理内容を、当該背景領域のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する処理内容変更手段と、
前記縮小処理手段により縮小処理された画像情報を用いて記録媒体に画像形成を行う画像形成手段と
を備えたことを特徴とする画像形成装置。 - コンピュータに、
文字情報と背景情報とを含む画像情報を受け付ける機能と、
受け付けた画像情報から文字情報を認識する機能と、
受け付けた画像情報を縮小処理する機能と、
縮小処理された画像情報から文字情報を認識する機能と、
受け付けた画像情報から認識された文字情報と縮小処理された画像情報から認識された文字情報とが一致する比率である認識率を把握する機能と、
把握された認識率が所定の閾値以下又は未満である場合に、前記縮小処理の処理内容のうち画像情報に含まれる背景情報の濃度に関する処理内容を、当該背景情報のハッチパターンの１つのドットの大きさを小さくして画像を作成する処理内容に変更する機能と
を実現させるためのプログラム。
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