JP5796392B2 - 画像処理装置、および、コンピュータプラグラム - Google Patents

Description

本発明は、対象画像の特徴を判定する技術に関する。

対象画像を表す画像データに基づいて、対象画像の特徴（例えば、対象画像におけるオブジェクト領域の領域）を特定する技術が知られている。対象画像の特徴を正しく特定できれば、特徴に応じた画像処理を施すことができる等のメリットがある。特許文献１には、対象画像の特徴を特定する技術において、省メモリのために、原画像データ（例えば、６００ｄｐｉ）を、原画像データより低解像度の画像データ（例えば、３００ｄｐｉ）に変換している。そして、低解像度の画像データを用いて、対象画像の特徴を特定している。

特開２００４−３６２５４１号公報

しかしながら、低解像度の画像データを用いると情報量が足りないために、例えば、オブジェクト領域を精度良く特定することができない場合があった。

本発明の主な利点は、必要メモリ量を過剰に大きくすることなく、対象画像における領域を精度良く特定する技術を提供することである。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様で実現することが可能である。

対象画像データが示す対象画像を、複数のバンド画像に分割する分割部と、前記複数のバンド画像を順次に処理して、各バンド画像を、所定基準より均一な領域である均一領域と、前記所定基準より均一でない領域である非均一領域とに区分する区分部と、前記対象画像の領域を特定するための領域情報を更新する領域情報更新部であって、先に処理された第１のバンド画像の第１の均一領域と、処理対象である第２のバンド画像の第２の均一領域とが、第１の隣接関係を有する場合に、前記第１の均一領域と前記第２の均一領域と１つの均一領域として特定するように前記領域情報を更新し、前記第1のバンド画像の第１の非均一領域と、前記第２のバンド画像の第２の非均一領域とが、第２の隣接関係を有する場合に、前記第１の非均一領域と前記第２の非均一領域とを１つの非均一領域として特定するように前記領域情報を更新する、前記領域情報更新部と、を、備える画像処理装置。

上記構成の画像処理装置によれば、対象画像を複数のバンド画像のそれぞれを一単位として処理するので、必要なメモリ容量を低減することができる。さらに、均一領域同士の隣接関係、および、非均一領域同士の隣接関係に応じて、複数の領域を含む１つの領域を特定するように、領域情報を更新する。この結果、バンド画像単位で、対象画像を処理するにも拘わらず、精度良く、領域を特定することができる。

なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、画像処理サーバ、画像処理システム、画像処理方法、これらの機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。

実施例における画像処理装置としての複合機の構成を示すブロック図である。 画像処理の処理ステップを示すフローチャートである。 対象画像データが表す対象画像の一例を示す図である。 バンド画像単位での画像処理について説明する図である。 領域結合処理について説明する第１の図である。 領域結合処理について説明する第２の図である。 領域結合処理について説明する第３の図である。 属性判定処理について説明する説明図である。 上述した画像処理の結果を概念的に示す図である。 本実施例の効果について説明する図である。 変形例におけるラインデータの組を示す図である。

Ａ．実施例：
Ａ−１．複合機の構成：
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、実施例における画像処理装置としての複合機２００の構成を示すブロック図である。

複合機２００は、ＣＰＵ２１０と、ＲＯＭとＲＡＭとを含む内部記憶装置２４０と、所定の方式で画像を印刷するプリンタ部２５０と、光電変換素子を用いて原稿を読み取るスキャナ部２６０と、タッチパネルなどの操作部２７０と、デジタルカメラ３００やパーソナルコンピュータ４００などの外部装置とデータ通信を行うための通信部２８０と、ハードディスクドライブやＥＥＰＲＯＭなどの外部記憶装置２９０と、を備えている。

内部記憶装置２４０にはバッファ領域２４１が設けられている。具体的には、バッファ領域２４１は、バンド画像格納領域２４２と、隣接ライン格納領域２４３と、解析データ格納領域２４４と、を備えている。バンド画像格納領域２４２は、対象画像を複数に分割したバンド画像を表すバンド画像データを格納するための領域である。隣接ライン格納領域２４３は、バンド画像の上端および下端の１ライン分の画素についての識別子情報を格納するための領域である。解析データ格納領域２４４は、本実施例における画像処理において、生成する画像解析データ２９４を格納する領域である。

外部記憶装置２９０は、複合機２００を制御するための種々のコンピュータプログラム２９１と、後述する画像処理において参照される判定テーブル２９２と、後述する画像処理の対象となる画像データ２９３とを格納している。また、外部記憶装置２９０は、後述する画像処理において生成された画像解析データ２９４を格納することができる。コンピュータプログラム２９１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供され得る。ここでいう記録媒体は、着脱可能な記録媒体、計算機の内部記憶装置、計算機に接続される外部記憶装置を含む。画像データ２９３は、スキャナ部２６０を用いて原稿を読み取ることによって生成された画像データを含んでも良く、外部装置３００、４００から通信部２８０を介して取得された画像データを含んでも良い。

ＣＰＵ２１０は、コンピュータプログラム２９１を実行することにより、後述する画像処理を実行する画像処理部Ｍ１００として機能する。画像処理部Ｍ１００は、バンド幅決定部Ｍ１１０と、画像分割部Ｍ１２０と、バンド画像処理部Ｍ１３０とを備えている。バンド画像処理部Ｍ１３０は、領域区分部Ｍ１３１と、領域情報更新部Ｍ１３２と、特徴情報更新部Ｍ１３３と、属性判定部Ｍ１３４と、を備えている。領域情報更新部Ｍ１３２は、識別情報更新部Ｍ１３２１を備えている。各機能部が実行する処理については後述する。

Ａ−２．画像処理：
画像処理部Ｍ１００は、画像データを用いて、画像データが表す画像の内容を判定する画像処理を実行する。図２は、画像処理の処理ステップを示すフローチャートである。

ステップＳ１００では、画像処理部Ｍ１００は、処理対象とする画像データ（対象画像データ）を選択する。例えば、画像処理部Ｍ１００は、対象画像データを指定する指定指示を操作部２７０を介してユーザから受け付け、指定指示において指定された対象画像データを、外部記憶装置２９０に格納された複数の画像データ２９３の中から選択する。

図３は、対象画像データが表す対象画像Ｇの一例を示す図である。この対象画像Ｇは、背景画像Ｂｇ１と、文字を表すオブジェクトである第１の文字オブジェクトＯｂ２および第２の文字オブジェクトＯｂ４と、写真を表すオブジェクトである写真オブジェクトＯｂ３と、描画を表すオブジェクトである描画オブジェクトＯｂ５とを含んでいる。ここで、描画は、イラスト、表、線図、模様などを含む。以下では、対象画像データは、ＲＧＢ画素データによって構成されたビットマップデータであるものとして説明する。

ステップＳ１００の後、ステップＳ２００では、画像処理部Ｍ１００のバンド幅決定部Ｍ１１０は、サイズ情報を取得する。本実施例において取得されるサイズ情報は、対象画像Ｇにおける文字オブジェクトに含まれる文字の大きさを表す文字サイズＣＳと、対象画像Ｇの解像度Ｒである。文字サイズＣＳは、例えば、対象画像Ｇにおける文字オブジェクトに含まれる文字のうち、最もサイズが大きい文字の文字サイズである。文字サイズＣＳの単位は、例えば、ｐｔ（ポイント＝（１／７２）インチ）で表される。解像度Ｒの単位は、例えば、ｄｐｉ（dots per inch）であり、１つの画素の大きさを表すサイズ情報と言うことができる。このサイズ情報は、例えば、対象画像データに関連付けられていても良い（具体的には、ヘッダに含まれていても良い）し、操作部２７０を介してユーザによって入力されても良い。

ステップＳ２００の後、ステップＳ３００では、バンド幅決定部Ｍ１１０は、文字サイズＣＳおよび解像度Ｒを用いて、バンド幅ＢＷを決定する。バンド幅ＢＷは、ＢＷ＝ＣＳ×Ｒ×ｋで表される。ｋは、設計値である係数である。バンド幅ＢＷは、画素の数で表される。

ステップＳ３００の後、ステップＳ４００では、画像処理部Ｍ１００の画像分割部Ｍ１２０は、対象画像Ｇを表す対象画像データのうち、バンド幅ＢＷが表す数のラスタラインを含む画像データ（バンド画像データ）を順次に取得する。この結果、対象画像Ｇは、例えば、図３に示すように、複数のバンド画像ＢＤＧ１〜ＢＤＧ４に分割されて、バンド画像単位で、後述するステップＳ５００〜ステップＳ１４００までの処理が行われる。なお、取得された処理対象のバンド画像を表すバンド画像データは、バンド画像格納領域２４２に格納される。

図４は、バンド画像単位での画像処理について説明する図である。図４では、対象画像Ｇの上端部分を含むバンド画像ＢＤＧ１（図４（ａ））を処理対象としている場合について示している。バンド画像ＢＤＧ１は、第１の文字オブジェクトＯｂ２の上側部分と、写真オブジェクトＯｂ３の上側部分を含んでいる（図４（ａ））。

ステップＳ４００の後、ステップＳ５００では、画像処理部Ｍ１００のバンド画像処理部Ｍ１３０の領域区分部Ｍ１３１は、処理対象のバンド画像データを用いて、エッジ画像を表すエッジ画像データを作成する。図４（ｂ）には、バンド画像ＢＤＧ１に基づくエッジ画像Ｅが示されている。エッジ画像Ｅは、バンド画像ＢＤＧ１における第１の文字オブジェクトＯｂ２に対応するエッジオブジェクトＥｇ２と、および、写真オブジェクトＯｂ３に対応するエッジオブジェクトＥｇ３とを含んでいる。エッジ画像データは、バンド画像データを構成する複数のＲＧＢ画素データの各成分値に対して、ｓｏｂｅｌフィルタを適用して得られる。エッジ画像データは、対象画像を構成する複数の画素にそれぞれ対応する複数のＲＧＢ画素データによって構成される。このＲＧＢ画素データは、対象画像の対応する画素のエッジ強度をＲ、Ｇ、Ｂの各成分値についてそれぞれ表した画素データである。なお、エッジ画像Ｅの作成には、Ｓｏｂｅｌフィルタに限らず、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｒｏｂｅｒｔｓフィルタなど種々のエッジ検出用フィルタが利用できる。

ステップＳ５００の後、ステップＳ６００では、領域区分部Ｍ１３１は、エッジ画像データが表すエッジ画像に対して複数の単位ブロックＢを設定する。単位ブロックＢは、エッジ画像Ｅに対して格子状に配置されたブロックである。エッジ画像Ｅとバンド画像ＢＤＧ１とは同じサイズ（縦および横の画素数）であるので、単位ブロックＢはバンド画像ＢＤＧ１に対して設定されると言うこともできる。単位ブロックＢは、例えば、エッジ画像Ｅ（バンド画像ＢＤＧ１）の画素を１単位として、その１単位の画素をＮ行×Ｎ列（Ｎは所定の自然数）に並べた大きさを有する。単位ブロックＢは、後述するように、対象画像における領域を特定する際の最小の単位である単位領域である。Ｎの大きさは、任意の設計値とされるが、バンド幅ＢＷより小さい値とされる。領域区分部Ｍ１３１は、単位ブロックＢの設定に対応して、ブロック画像ＢＧ１を設定する（図４（ｃ））。

ブロック画像ＢＧ１を構成する各画素（ブロック画素）ＢＰは、上述した複数の単位ブロックＢのそれぞれに対応している。ブロック画素ＢＰの画素値は、対応する単位ブロックＢに関する各種の情報（例えば、後述する領域識別情報）を表す値が用いられる。ブロック画像ＢＧ１が設定された段階では、全てのブロック画素ＢＰの画素値が０にされる（初期化される）。

ステップＳ６００の後、ステップＳ７００では、領域区分部Ｍ１３１は、複数の単位ブロックＢのそれぞれを、非均一ブロックおよび均一ブロックのうちのいずれかに分類する。例えば、領域区分部Ｍ１３１は、単位ブロックＢごとに、エッジ強度（領域エッジ強度）を算出する。具体的には、領域区分部Ｍ１３１は、領域エッジ強度を示す特徴値として、単位ブロックＢ内の全てのエッジ画像の画素について、各成分値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の平均値（ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅ）を算出する。そして、領域区分部Ｍ１３１は、単位ブロックＢの領域エッジ強度と所定の基準値とを比較することによって、単位ブロックＢを、均一ブロックおよび非均一ブロックのいずれかに分類する。均一ブロックは、領域エッジ強度が所定の基準値より小さい単位ブロックである。非均一ブロックは、領域エッジ強度が所定の基準値以上である単位ブロックである。例えば、領域区分部Ｍ１３１は、領域エッジ強度を示す上述した平均値（ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅ）を、それぞれの値について定められた基準値（ＥＴｒ、ＥＴｇ、ＥＴｂ）と比較する。この比較の結果、領域区分部Ｍ１３１は、ＥＲａｖｅ＜ＥＴｒ、かつ、ＥＧａｖｅ＜ＥＴｇ、かつ、ＥＢａｖｅ＜ＥＴｂが成立する場合には、領域区分部Ｍ１３１は、処理対象の単位ブロックＢを均一ブロックに分類する。逆に、ＥＲａｖｅ≧ＥＴｒ、および、ＥＧａｖｅ≧ＥＴｇ、および、ＥＢａｖｅ≧ＥＴｂのうちの少なくとも一つが成立する場合には、領域区分部Ｍ１３１は、処理対象の単位ブロックＢを非均一ブロックに分類する。

ステップＳ７００の後、ステップＳ８００では、領域区分部Ｍ１３１は、単位ブロックＢを複数のグループに分類して、グループごとに領域識別子を付すラベリング処理を実行する。図４（ｃ）には、ラベリング処理後のブロック画像ＢＧ１の一例が示されている。領域区分部Ｍ１３１は、ブロック画像ＢＧ１において、非均一ブロックに分類された単位ブロックＢに対応する複数のブロック画素ＢＰであって互いに隣接する複数のブロック画素ＢＰを同じグループとし、均一ブロックに分類された単位ブロックＢに対応する複数のブロック画素ＢＰであって互いに隣接する複数のブロック画素ＢＰを同じグループとする。そして、領域区分部Ｍ１３１は、同じグループに属するブロック画素ＢＰは同じ画素値を有し、異なるグループに属するブロック画素ＢＰは異なる画素値を有するように、各ブロック画素ＢＰの画素値を更新する。この結果、ブロック画像ＢＧ１において、同じ画素値を有するブロック画素ＢＰで構成される画像領域が特定される。

図４（ｃ）の例では、ブロック画像ＢＧ１において、３つの画像領域ＢＡ１〜ＢＡ３が特定されている。すなわち、ブロック画像ＢＧ１において、画素値「１」である画像領域ＢＡ１と、画素値「２」である画像領域ＢＡ２、画素値「３」である画像領域ＢＡ３とが特定されている。ブロック画像ＢＧ１において特定された画像領域ＢＡ１〜ＢＡ３に対応して、単位ブロックＢを最小単位とする画像領域Ａ１〜Ａ３（図４（ａ））が、バンド画像ＢＤＧ１において特定される。以上の説明から解るように、ラベリング処理後のブロック画像ＢＧ１の画素値は、バンド画像ＢＤＧ１において特定された画像領域Ａ１〜Ａ３を識別する領域識別子であって、単位ブロックＢごとに付された領域識別子である。

ここで、画像領域の「特定」は、対象画像Ｇにおける画像領域の最終的な特定に限らず、本画像処理において、バンド画像単位で処理を行う過程における一時的な画像領域の特定を含む。すなわち、本画像処理では、後述するように画像領域の特定結果を表す領域情報（後述する画像解析データ２９４に含まれる）が更新されることによって、画像領域の特定結果も更新される。以下では、ある画像領域について領域情報を更新しないことが確定した場合には、その画像領域を、「最終的に特定された画像領域」、あるいは、「確定した画像領域」とも呼ぶ。

なお、バンド画像ＢＤＧ１において特定される画像領域Ａ１〜Ａ３は、非均一領域と均一領域とのうちのいずれかである。非均一領域は、非均一ブロックに分類された単位ブロックＢによって構成される領域である。均一領域は、均一ブロックに分類された単位ブロックＢによって構成される領域である。図４（ａ）の例では、画像領域Ａ１は、均一領域であり、画像領域Ａ２、Ａ３は、非均一領域である。

図４（ａ）の例では、バンド画像ＢＤＧ１の画像領域として、第１の文字オブジェクトＯｂ２の上部分に対応する領域として画像領域Ａ２が特定され、写真オブジェクトＯｂ３の上部分に対応する領域として画像領域Ａ３が特定され、画像領域Ａ２、Ａ３を除く領域（背景画像Ｂｇ１の上部分に対応する）画像領域Ａ１が特定されている。

ステップＳ８００の後、ステップＳ９００では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、バンド画像ＢＤＧ１における領域の特定結果を表す領域情報を作成する。本実施例では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、領域情報を、画像解析データ２９４に記録する。図４（ｄ）には、画像解析データ２９４の一例が示されている。画像解析データ２９４に記録される項目は、特定された領域を識別する領域識別子と、領域を構成する複数の単位ブロックＢ（ブロック画素ＢＰ）の座標であるブロック座標と、非均一領域および均一領域のいずれかを表す領域種と、領域の属性と、特徴量と、二値データを含んでいる。これらの項目のうち、領域を識別する領域識別子と、ブロック座標とが、領域情報に相当する。図４（ｄ）に示す例では、画像解析データ２９４に、バンド画像ＢＤＧ１において特定された画像領域Ａ１〜Ａ３（図４（ａ））の領域識別子（それぞれ「１」、「２」、「３」）と、画像領域Ａ１〜Ａ３を構成する単位ブロックＢのブロック座標が記録されている。

ステップＳ９００の後、ステップＳ１０００では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、バンド画像ＢＤＧ１において特定された非均一領域である画像領域Ａ２、Ａ３の特徴量を算出する。具体的には、バンド画像処理部Ｍ１３０は、画像領域Ａ２、Ａ３をそれぞれ二値化した二値画像データＭＧ（２）、ＭＧ（３）を生成する。ここで、二値化とは、領域を構成する複数の画素をオブジェクト画素と背景画素に分類することである。例えば、バンド画像処理部Ｍ１３０は、画像領域Ａ２、Ａ３を構成する複数の画素のうち、これらの領域に隣接する均一領域である画像領域Ａ１の画素の色との差が、所定の基準より小さい画素を背景画素とする。領域区分部Ｍ１３１は、画像領域Ａ２、Ａ３を構成する複数の画素のうち、背景画素を除いた画素を、オブジェクト画素とする。そして、バンド画像処理部Ｍ１３０は、特徴量として、オブジェクト画素数Ｎｐと、総画素数Ｎｔと、オブジェクト画素の輝度値の分布状態を表すヒストグラムデータＨＤとを生成する。以下、領域識別子が「ｉ」である画像領域のオブジェクト画素数Ｎｐ、総画素数Ｎｔ、ヒストグラムデータＨＤを、それぞれ、Ｎｐ（ｉ）、Ｎｔ（ｉ）、ＨＤ（ｉ）とも表す。

ステップＳ１０００の後、ステップＳ１１００では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、上述した特徴量Ｎｐ、Ｎｔ、ＨＤ、および、二値画像データＭＧを記述した特徴情報を作成する。本実施例では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、特徴情報を、画像解析データ２９４に記録する。図４（ｄ）に示す例では、画像解析データ２９４の特徴量の項目に、画像領域Ａ２、Ａ３（図４（ａ））の特徴量Ｎｐ（２）、Ｎｔ（２）、ＨＤ（２）、及び、特徴量Ｎｐ（３）、Ｎｔ（３）、ＨＤ（３）が、二値画像データの項目に、画像領域Ａ２、Ａ３の二値画像データＭＧ（２）、ＭＧ（３）がそれぞれ記述されている。

ステップＳ１１００の後、ステップＳ１２００では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、現在処理中のバンド画像が２つ目以降のバンド画像であるか否かを判断する。バンド画像ＢＤＧ１は対象画像Ｇの１つ目のバンド画像であるので、バンド画像ＢＤＧ１が処理対象である場合には、バンド画像処理部Ｍ１３０は、現在処理中のバンド画像が２つ目以降のバンド画像でないと判断する。一方、バンド画像ＢＤＧ２〜ＢＤＧ４（図３）が処理対象である場合には、バンド画像処理部Ｍ１３０は、現在処理中のバンド画像が２つ目以降のバンド画像であると判断する。

現在処理中のバンド画像が２つ目以降のバンド画像である場合には（ステップＳ１２００：ＹＥＳ）、バンド画像処理部Ｍ１３０の領域情報更新部Ｍ１３２と特徴情報更新部Ｍ１３３は、領域結合処理を実行する（ステップＳ１３００）。領域結合処理は、現在処理中のバンド画像において特定された画像領域と、先に処理されたバンド画像において特定された画像領域とを結合する処理である。領域結合処理については後述する。現在処理中のバンド画像が２つ目以降のバンド画像でない場合には（ステップＳ１２００：ＮＯ）、バンド画像処理部Ｍ１３０は、処理をステップＳ１４００に移行する。

ステップＳ１４００では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、確定した非均一領域があるか否かを判断する。ここで、確定した非均一領域とは、その非均一領域について画像解析データ２９４における領域情報の更新が行われないことが確定した非均一領域を指す。バンド画像処理部Ｍ１３０は、処理中のバンド画像の下端に接していない非均一領域がある場合に、その非均一領域は、確定した非均一領域であると判断する。処理中のバンド画像の下端に接していない非均一領域は、次に処理されるバンド画像において特定される画像領域と結合されることはないからである。バンド画像処理部Ｍ１３０は、確定した非均一領域がある場合には（ステップＳ１４００：ＹＥＳ）、バンド画像処理部Ｍ１３０の属性判定部Ｍ１３４は、領域属性判定処理を実行する（ステップＳ１５００）。領域属性判定処理については後述する。バンド画像処理部Ｍ１３０は、確定した非均一領域がない場合には（ステップＳ１４００：ＮＯ）、バンド画像処理部Ｍ１３０は、処理をステップＳ１６００に移行する。

ステップＳ１６００では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、処理対象のバンド画像の下端ラインデータＬＤ１を隣接ライン格納領域２４３に保存する。図４（ｅ）には、下端ラインデータＬＤ１の一例が示されている。下端ラインデータＬＤ１は、バンド画像の最下端のラスタライン（下端ライン）を構成する各画素のそれぞれについて、画素が属する領域を識別する領域識別子を表すデータである。下端ラインデータＬＤ１は、領域結合処理（ステップＳ１３００）において使用する。

ステップＳ１６００の後、ステップＳ１７００では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、全てのバンド画像について処理が終了したか否かを判断する。すなわち、バンド画像処理部Ｍ１３０は、全てのバンド画像について処理が終了していない場合には（ステップＳ１７００：ＮＯ）、ステップＳ４００に戻って、未処理のバンド画像を表すバンド画像データを取得し、上述したステップＳ５００〜ステップＳ１６００の処理を繰り返す。例えば、対象画像Ｇの最初のバンド画像ＢＤＧ１（図３）を表すバンド画像データについて処理がステップＳ１６００までの終了した後には、対象画像Ｇの２番目のバンド画像ＢＤＧ２（図３）を表すバンド画像データについて同様の処理が行われる。新たに取得されたバンド画像データは、処理が終了したバンド画像を表すバンド画像データに上書きされるので、処理が終了したバンド画像を表すバンド画像データは消去される。バンド画像処理部Ｍ１３０は、全てのバンド画像について処理が終了した場合には（ステップＳ１７００：ＹＥＳ）、画像処理を終了する。

以上では、対象画像Ｇの最初のバンド画像ＢＤＧ１の処理を例に説明したが、以下では、対象画像Ｇの２番目のバンド画像ＢＤＧ２の処理を例に、領域結合処理（ステップＳ１３００）と、領域属性判定処理（ステップＳ１５００）について説明する。

まず、領域統合処理（ステップ１３００）について説明する。図５は、領域結合処理について説明する第１の図である。図６は、領域結合処理について説明する第２の図である。図５（ａ）は、対象画像Ｇの２番目のバンド画像ＢＤＧ２を処理対象にして上述したステップＳ５００〜ステップＳ１１００までを実行した時点、すなわち、領域結合処理を実行する前（以下、結合前とも呼ぶ）のブロック画像ＢＧ２を示している。この段階では、ブロック画像ＢＧ２において、画素値（領域識別子）がそれぞれ４〜８である画像領域ＢＡ４〜ＢＡ８が特定されている。画像領域ＢＡ５は、対象画像Ｇにおける第１の文字オブジェクトＯｂ２の下部分に対応する領域であり、画像領域ＢＡ６は、対象画像Ｇにおける写真オブジェクトＰＨの下部分に対応する領域であり、画像領域ＢＡ８は、対象画像Ｇにおける第２の文字オブジェクトＯｂ４の上部分に対応する領域である。画像領域ＢＡ４、ＢＡ７は、背景画像Ｂｇ１に対応する領域である。

図６（ａ）は、結合前の画像解析データ２９４を示している。この時点では、最初のバンド画像ＢＤＧ１において特定された画像領域（領域識別子１〜３）と、２番目のバンド画像ＢＤＧ２において特定された画像領域（領域識別子４〜８）とが別々の領域として扱われている。また、特徴量Ｎｐ、Ｎｔ、ＨＤや二値画像データＭＧも各領域で別々に扱われている。

例えば、２番目のバンド画像ＢＤＧ２を処理対象にしてステップＳ５００〜Ｓ１１００を終え、ステップＳ１２００の判断を行うと、２番目のバンド画像ＢＤＧ２が、２つ目以降のバンド画像であると判断されるので（ステップＳ１２００：ＹＥＳ）、ステップＳ１３００の領域結合処理を実行する。図２（ｂ）は、領域結合処理（図２（ａ）：ステップＳ１３００）の処理ステップを表している。図２（ｂ）のステップＳ１３１０では、領域情報更新部Ｍ１３２は、ラインデータの組ＬＤを取得する。図５（ｃ）には、本ステップにおいて取得されるラインデータの組ＬＤの一例が示されている。ラインデータの組ＬＤは、隣接ライン格納領域２４３に格納される。ラインデータの組ＬＤは、１つ前に処理されたバンド画像の下端ラインデータＬＤ１と、現在、処理対象のバンド画像の上端ラインデータＬＤ２とを含む。

下端ラインデータＬＤ１は、上述したように、バンド画像の最下端のラスタライン（下端ライン）を構成する各画素の画素データを含む。下端ラインデータＬＤ１の各画素データは、画素が属する領域を識別する領域識別子である。下端ラインデータＬＤ１は、１つ前に処理されたバンド画像を処理する際に、上述したステップＳ１６００において、隣接ライン格納領域２４３に格納されている。上端ラインデータＬＤ２は、バンド画像の最上端のラスタライン（上端ライン）を構成する各画素の画素データを含む。上端ラインデータＬＤ２の各画素データは、画素が属する領域を識別する領域識別子である。

図５（ｃ）の例では、対象画像Ｇの最初のバンド画像ＢＤＧ１の下端ラインデータＬＤ１と、対象画像Ｇの２番目のＢＤＧ２の上端ラインデータＬＤ２とが示されている。バンド画像の下端ラインは、当該バンド画像の次に処理されるバンド画像と隣接する隣接ラインである。バンド画像の上端ラインは、当該バンド画像の前に処理されたバンド画像と隣接する隣接ラインである。また、バンド画像の下端ラインと、当該バンド画像の次に処理されるバンド画像の上端ラインは、下端ラインを上側とし、上端ラインを下側として、対象画像Ｇにおいて互いに隣接するラスタラインの組である。下端ラインデータＬＤ１を構成する画素データＬＰ１を上側画素データＬＰ１とも呼び、上端ラインデータＬＤ２に対応するラスタラインを構成する画素データＬＰ２を下側画素データＬＰ２とも呼ぶ（図５（ｃ））。また、上側画素データＬＰ１に対応する画素、すなわち、下端ラインを構成する画素を上側画素とも呼び、下側画素データＬＰ２に対応する画素、すなわち、上端ラインを構成する画素を、下側画素とも呼ぶ。

ステップＳ１３１０の後、ステップＳ１３２０では、領域情報更新部Ｍ１３２は、上側画素を順次に選択する。選択順は、下端ラインに沿って、一方の端から他方の端に向かう方向である。

ステップＳ１３２０の後、ステップＳ１３３０では、領域情報更新部Ｍ１３２は、選択した上側画素に隣接する下側画素は、上側画素が属する画像領域と同種の画像領域に属するか否かを判断する。具体的には、領域情報更新部Ｍ１３２は、選択した上側画素の上側画素データＬＰ１（領域識別子）を参照して、当該上側画素が属する画像領域を認識する。さらに、領域情報更新部Ｍ１３２は、選択した上側画素に隣接する下側画素の下側画素データＬＰ２（領域識別子）を参照して、当該下側画素が属する画像領域を認識する。ここで、上側画素に隣接する下側画素は、上側画素の真下に隣接する下側画素のみであっても良いし、上側画素の真下および左下および右下にそれぞれ隣接する３つの下側画素であっても良い。領域情報更新部Ｍ１３２は、画像解析データ２９４を参照して、上側画素の属する画像領域と、下側画素の属する画像領域とが、両方とも均一領域である場合、および、両方とも非均一領域である場合には、隣接する下側画素は同種の画像領域に属すると判断する。

領域情報更新部Ｍ１３２は、隣接する下側画素が同種の画像領域に属しない場合には（ステップＳ１３３０：ＮＯ）、ステップ１３４０〜ステップ１３６０の処理を省略して、ステップＳ１３７０に処理を移行する。領域情報更新部Ｍ１３２は、隣接する下側画素が同種の画像領域に属する場合には（ステップＳ１３３０：ＹＥＳ）、選択された上側画素が属する画像領域と、当該上側画素に隣接する下側画素が属する画像領域とを結合して１つの画像領域として特定するように、領域情報を更新する（ステップＳ１３４０）。

すなわち、上側画素のうち、均一領域に属する画素を上側均一領域画素とし、下側画素のうち、均一領域に属する画素を下側均一領域画素とすると、領域情報更新部Ｍ１３２は、上側均一領域画素と下側均一領域画素が互いに隣接する場合に、上側均一領域画素が属する均一領域と、下側均一領域画素が属する均一領域とを結合する。また、上側画素のうち、非均一領域に属する画素を上側非均一領域画素とし、下側画素のうち、非均一領域に属する画素を下側非均一領域画素とすると、領域情報更新部Ｍ１３２は、上側非均一領域画素と下側非均一領域画素が互いに隣接する場合に、上側非均一領域画素が属する非均一領域と、下側非均一領域画素が属する非均一領域とを結合する。

ステップＳ１３４０の後、ステップＳ１３５０では、特徴情報更新部Ｍ１３３は、領域情報の更新に応じて、特徴情報（特徴量Ｎｐ、Ｎｔ、ＨＤ、および、二値画像データＭＧ）を更新する。

ステップＳ１３５０の後、ステップＳ１３６０では、領域情報更新部Ｍ１３２の識別情報更新部Ｍ１３２１は、ラインデータの組ＬＤにおいて、選択された上側画素に隣接する下側画素の領域識別子と同じ識別子を、選択された上側画素の領域識別子と同じ値に全て更新し、ステップＳ１３７０に処理を移行する。

ステップＳ１３７０では、バンド画像処理部Ｍ１３０は、全ての上側画素を選択したか否かを判断する。バンド画像処理部Ｍ１３０は、全ての上側画素を選択していない場合には（ステップＳ１３７０：ＮＯ）、ステップＳ１３２０に戻って、未選択の上側画素を選択して、上述したステップＳ１３３０〜Ｓ１３７０の処理を繰り返す。バンド画像処理部Ｍ１３０は、全ての上側画素が選択済みである場合には（ステップＳ１３７０：ＹＥＳ）、領域結合処理を終了する。

領域結合処理の具体例を説明する。図５（ｂ）に示すように、領域結合処理が実行された後（結合後とも呼ぶ。）、ブロック画像ＢＧ２では、均一領域である画像領域ＢＡ４、ＢＡ７（図５（ａ））が、上側に隣接するブロック画像ＢＧ１（図４（ｃ））の均一領域である画像領域ＢＡ１と結合される。また、ブロック画像ＢＧ２では、非均一領域である画像領域ＢＡ５、ＢＡ６（図５（ａ））が、上側に隣接するブロック画像ＢＧ１（図４（ｃ））の非均一領域である画像領域ＢＡ２、ＢＡ３とそれぞれ結合される。このような画像領域の結合は、領域情報更新部Ｍ１３２が、画像解析データ２９４を、図６（ｂ）に示すように、更新することによって実現される。すなわち、画像解析データ２９４において、識別子４〜７の画像領域についての情報は削除され、識別子４〜７の画像領域についての情報は結合先である識別子１〜３の画像領域についての情報と統合される。例えば、結合後の識別子「１」の画像領域のブロック座標の情報には、結合前の識別子「４」「７」の画像領域のブロック座標の情報が統合される。また、結合後の識別子「３」の画像領域の特徴量Ｎｐ、Ｎｔ、ＨＤは、結合前の識別子「３」の画像領域の特徴量と結合前の識別子「６」の画像領域の特徴量との和とされる。また、結合後の識別子「３」の画像領域の二値画像データＭＧ（３＋６）は、結合前の識別子「３」の画像領域の二値画像データＭＧ（３）と、結合前の識別子「６」の画像領域の二値画像データＭＧ（６）とを統合したデータとされる。

上述したように、領域結合処理において、領域情報更新部Ｍ１３２は、ラインデータの組ＬＤを用いて、互いに隣接する上側画素と下側画素の組を上端ラインおよび下端ラインに沿って順次に処理対象とし、処理対象の組が、上側均一領域画素と下側均一領域画素の組、または、上側非均一領域画素と下側非均一領域画素の組であるか否かを判定している（ステップＳ１３２０、ステップＳ１３３０）。そして、判定結果が、肯定的である場合に、領域情報更新部Ｍ１３２は、処理対象の組を構成する下側画素の領域識別子を、上側画素の領域識別子と同一するように、ラインデータの組ＬＤを更新している（ステップＳ１３４０〜ステップＳ１３６０）。この結果、図５（ｄ）に示す例では、上端ラインデータＬＤ２は、下端ラインデータＬＤ１と、完全に同じ値に更新される。

このように、ラインデータの組ＬＤを一端から他端に向かって走査することによって、隣接する画像領域を結合するか否かを適切に判断することができる。図７は、領域結合処理について説明する第３の図である。図７を参照して、より具体的に説明する。図７（ａ）に示すように、結合前において、ラインデータの組ＬＤより上側のバンド画像（上側バンド画像）において、互いに異なる非均一領域ＡＡと非均一領域ＡＣとが特定されており、ラインデータの組ＬＤより下側のバンド画像（下側バンド画像）において、互いに異なる非均一領域ＡＢと非均一領域ＡＤとが特定されているとする。上側バンド画像の１つの非均一領域ＡＣは、下側バンド画像の複数の非均一領域ＡＢ、ＡＤとそれぞれ隣接している。下側バンド画像の１つの非均一領域ＡＢは、上側バンド画像の複数の非均一領域ＡＡ、ＡＣとそれぞれ隣接している。

図７において、矢印ＳＰは、ラインデータの組ＬＤにおける走査位置（処理対象の上側画素と下側画素の組の位置）を示している。図７（ｂ）に示す走査位置にて、上側バンド画像の非均一領域ＡＡと下側バンド画像の非均一領域ＡＢとが結合されて、新たな非均一領域ＡＡ１（領域識別子は、結合前の非均一領域ＡＡと同じである。）として特定される。さらに、図７（ｃ）に示す走査位置にて、上側バンド画像の非均一領域ＡＣと、非均一領域ＡＡ１とが結合されて、新たな非均一領域ＡＣ２（領域識別子は、結合前の非均一領域ＡＣと同じである。）として特定される。さらに、図７（ｄ）に示す走査位置にて、非均一領域ＡＣ２と、下側バンド画像の非均一領域ＡＤとが結合されて、新たな非均一領域ＡＣ３（領域識別子は、結合前の非均一領域ＡＣと同じである。）として特定される。

以上の説明から解るように、ラインデータの組ＬＤを一端から他端に向かって走査することによって、上側バンド画像における１つの画像領域が、下側バンド画像における複数の同種の画像領域とそれぞれ隣接している場合には、下側バンド画像における複数の分離した画像領域を１つの画像領域として特定することができる。逆に、下側バンド画像における１つの画像領域が、上側バンド画像における複数の同種の画像領域とそれぞれ隣接している場合には、上側バンド画像における複数の分離した画像領域を１つの画像領域として特定することができる。この結果、複数のバンド画像に亘る様々な形状の画像領域、例えば、Ｕ字型の画像領域、Ｕ字を上下反転させた形状の画像領域、Ｏ字型の画像領域についても、適切に結合して１つの画像領域として特定することができる。

次に、領域属性判定処理（図２（ａ）：ステップＳ１５００）について説明する。対象画像Ｇの２番目のバンド画像ＢＤＧ２（図３）について、ステップＳ４００〜ステップＳ１３００までの処理が終了すると、バンド画像処理部Ｍ１３０は、ステップＳ１４００において、ブロック画像ＢＧ２における領域識別子「２」の画像領域ＢＡ２（図５（ｂ））は、確定した画像領域であると判断する（Ｓ１４００：ＹＥＳ）。この結果、対象画像Ｇにおいて、第１の文字オブジェクトＯｂ２を含む非均一領域である画像領域Ａ２（図３）が確定する。

ステップＳ１４００にてＹＥＳと判断した後、ステップＳ１５００では、属性判定部Ｍ１３４は、確定した非均一領域である画像領域Ａ２に対して、属性を判定する領域属性処理を実行する。

図８は、属性判定処理について説明する説明図である。属性判定部Ｍ１３４は、対象領域（この例では、画像領域Ａ２）の画素密度Ｄ、分布幅Ｗ、色数Ｓに基づいて、対象領域の属性を判定する。属性判定部Ｍ１３４は、まず、対象領域の特徴量として画像解析データ２９４に記録されているオブジェクト画素数Ｎｐと、総画素数Ｎｔとを用いて、画素密度Ｄを算出する。画素密度Ｄは、Ｄ＝Ｎｐ／Ｎｔで表され、対象領域に占めるオブジェクト画素の割合を示す値である。

属性判定部Ｍ１３４は、さらに、対象領域の特徴量として画像解析データ２９４に記録されているヒストグラムデータＨＤを用いて、分布幅Ｗと色数Ｓとを算出する。このヒストグラムデータＨＤは、各輝度値を有する画素の数を輝度値ごとにカウントしたデータである。図８（ａ）は、ヒストグラムデータＨＤを用いて、横軸に輝度値を取り、縦軸に画素数をプロットして得られるヒストグラムを示している。

分布幅Ｗは、例えば、上述した輝度値のヒストグラムにおいて、基準値Ｔｈ２よりも多くの画素が有する輝度値のうちの最大値と、基準値Ｔｈ２よりも多くの画素が有する輝度値Ｙのうちの最小値との差である（図８（ａ））。分布幅Ｗは、輝度値の分布の特徴を表す特徴値であって、輝度値の分布範囲の広さを示す特徴値である。

色数Ｓは、図８（ａ）に示すように、本実施例では、基準値Ｔｈ２より多くの画素が有する輝度値の数である。輝度値が異なれば、その画素の色が異なるので、異なる輝度値の数は、異なる色の数（色の種類の数）を表している。すなわち、色数Ｓは、異なる輝度値の数を示す特徴値である。

属性判定部Ｍ１３４は、上述した画素密度Ｄと、分布幅Ｗと、色数Ｓとに基づいて、対象領域の属性を判定する。例えば、属性判定部Ｍ１３４は、上述した画素密度Ｄ、分布幅Ｗ、色数Ｓのそれぞれが、対応する基準値Ｄｔｈ、Ｗｔｈ、Ｓｔｈ以上であるか否かを判断する。属性判定部Ｍ１３４は、これらの判断結果を用いて、図８（ｂ）に示す判定テーブル２９２を参照して、対象領域の属性を判定する。本実施例では、対象領域（非均一領域）の属性は、「写真」「文字」「描画」のいずれかに判定される。ここで、描画は、イラスト、表、線図、模様などを含む。

以上の説明から解るように、本画像処理では、バンド画像単位での処理（図２（ａ）：ステップＳ４００〜ステップＳ１６００）が行われる度に、確定した非均一領域があるか否かを判断し（ステップＳ１４００）、確定した非均一領域がある場合には（ステップＳ１４００：ＹＥＳ）、属性判定処理（ステップＳ１５００）が実行される。すなわち、本画像処理では、バンド画像単位での処理において、非均一領域の特定が確定する度に、属性判定処理（ステップＳ１５００）が実行される。

図９は、上述した画像処理の結果を概念的に示す図である。上記画像処理が、対象画像Ｇについて全て終了すると、すなわち、４つのバンド画像ＢＤＧ１〜ＢＤＧ４（図３）まで終了すると、画像解析データ２９４に、図９に示す内容が記録される。すなわち、対象画像Ｇにおいて、均一領域である画像領域Ａ１と、非均一領域である画像領域Ａ２〜Ａ５とが最終的に特定される。画像領域Ａ２、Ａ４の属性は「文字」であると判定され、画像領域Ａ３の属性は「写真」であると判定され、画像領域ＢＡ５の属性は「描画」であると判定される。この画像処理の後には、例えば、属性が特定された画像領域ごとに、属性に応じた画質調整処理が施される。

以上説明した本実施例の画像処理によれば、対象画像Ｇを分割した複数のバンド画像ＢＤＧ１〜ＢＤＧ４のそれぞれを一単位として処理するので、バッファ領域２４１の必要な容量を低減することができる。さらに、均一領域同士の隣接、および、非均一領域同士の隣接に応じて、複数の画像領域を１つの領域として特定するように、画像解析データ２９４における領域情報を更新する。この結果、バンド画像単位で、対象画像を処理するにも拘わらず、最終的に精度良く画像領域を特定することができる。

さらに、本実施例の画像処理では、処理対象のバンド画像の処理において特定された非均一領域の特徴量として、オブジェクト画素数Ｎｐ、総画素数Ｎｔ、ヒストグラムデータＨＤを算出する。そして、複数のバンド画像間に亘る複数の非均一領域が結合された場合には、これらの特徴量Ｎｐ、Ｎｔ、ＨＤについても統合するので、保持すべき情報量を低減することができる。

図１０は、本実施例の効果について説明する図である。図１０に示すように、１つの文字ＣＨは、上下に分離した複数の構成要素を含む場合がある。このような文字ＣＨをオブジェクトとして有する画像に対して、バンド画像のバンド幅を、図１０に示す幅ＢＷ１のように、文字ＣＨの大きさに対して過度に小さい幅に定めると、不具合が生じる可能性が高くなる。すなわち、バンド幅が過度に小さいと、バンド画像に設定される単位ブロックＢも小さくならざるを得ないので、文字ＣＨにおける上下に分離した複数の構成要素の間に、均一領域があると判断される場合がある。そうすると、１つの画像領域として特定すべき文字オブジェクトに対応する画像領域が、２つの画像領域に分かれて特定される可能性が高くなる。本実施例の画像処理では、文字サイズＣＳに基づいて、バンド画像のバンド幅を決定するので、文字オブジェクトの大きさに対して適切なバンド幅（例えば、図１０におけるバンド幅Ｗ２）を定めることができる。この結果、１つの画像領域として特定すべき文字オブジェクトに対応する画像領域が、２つの画像領域に分かれて特定される可能性を低減することができる。

さらに、図７を参照して説明したように、本実施例の画像処理によれば、上側バンド画像における１つの画像領域が、下側バンド画像における複数の同種の画像領域とそれぞれ隣接している場合には、下側バンド画像における複数の分離した画像領域を１つの画像領域として特定することができる。逆に、下側バンド画像における１つの画像領域が、上側バンド画像における複数の同種の画像領域とそれぞれ隣接している場合には、上側バンド画像における複数の分離した画像領域を１つの画像領域として特定することができる。この結果、複数のバンド画像に亘る様々な形状の画像領域を最終的に１つの画像領域として精度良く特定することができると共に、画像解析データ２９４（領域情報）の情報量を低減することができる。

また、領域結合処理において、ラインデータの組ＬＤを用いて、１つのバンド画像における領域と、他のバンド画像における領域との隣接関係を判断している。この結果、１つのバンド画像における領域と、他のバンド画像における領域とを結合するか否かを精度良く判断することができる。

具体的には、下端ラインデータＬＤ１を構成する均一領域画素と、上端ラインデータＬＤ２を構成する均一領域画素が互いに隣接する場合に、これらの均一領域画素が属する均一領域を結合すると判断する。また、下端ラインデータＬＤ１を構成する非均一領域画素と、上端ラインデータＬＤ２を構成する非均一領域画素が互いに隣接する場合に、これらの非均一領域画素が属する非均一領域を結合すると判断する。この結果、下端ラインデータＬＤ１を構成する画素と、上端ラインデータＬＤ２を構成する画素との隣接関係に基づいて、結合すべき均一領域の組み合わせ、および、結合すべき非均一領域の組み合わせを正しく決定することができる。

さらに、上記実施例では、ラインデータの組ＬＤにおいて、互いに隣接する上側画素と下側画素の組を順次に処理対象とし、処理対象の組が上述した隣接関係を有するか否かを判断している。そして、処理対象の組が上述した隣接関係を有する場合に、処理対象の組を構成する上側画素および下側画素に付された各領域識別子が同一の領域を識別するように、ラインデータの組ＬＤを更新する。このように、ラインデータの組ＬＤを更新しつつ、結合すべき領域を判断するので、結合すべき均一領域の組み合わせ、および、結合すべき非均一領域の組み合わせを正しく決定することができる。また、ラインデータの組ＬＤは、２本のラスタライン分のデータであるので、過度にバッファ領域２４１の容量を占領することもない。さらに、このとき、上側画素および下側画素と同一の領域識別子が付されているバンド画像の画像領域を構成する各ブロック画素も、各領域識別子が同一の領域を識別するように更新することができる。

さらに、バンド画像単位で処理する過程において、確定した非均一領域がある場合には、画像解析データ２９４における特徴情報（特徴量Ｎｐ、Ｎｔ、ＨＤ）を用いて、確定した非均一領域の属性を判定する。すなわち、非均一領域が確定する度に、その領域の属性を判定するので、不要となった特徴情報を保持する必要がなくなる。この結果、バッファ領域２４１の必要な容量を低減することができる。

上記実施例における下端ラインデータＬＤ１に対応するバンド画像の下端ラインは、請求項における第１のラインの例であり、上記実施例における上端ラインデータＬＤ２に対応するバンド画像の上端ラインは、請求項における第２のラインの例である。また、上記実施例における下端ラインデータＬＤ１は、請求項における第１の識別情報の例であり、上記実施例における上端ラインデータＬＤ２は、請求項における第２の識別情報の例である。

Ｂ．変形例：
この発明は上記実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。

（１）上記実施例では、下端ラインデータＬＤ１を構成する非均一領域画素と、上端ラインデータＬＤ２を構成する非均一領域画素とが互いに隣接する場合に、これらの非均一領域画素が属する非均一領域を結合すると判断している。これに代えて、下端ラインデータＬＤ１を構成する非均一領域のオブジェクト画素と、上端ラインデータＬＤ２を構成する非均一領域のオブジェクト画素とが互いに隣接する場合に、非均一領域のオブジェクト画素が属する非均一領域を結合すると判断しても良い。

図１１は、変形例におけるラインデータの組ＬＤａを示す図である。本変形例の下端ラインデータＬＤ１ａは、均一領域に属する画素については、実施例と同様に、その画素が属する均一領域の領域識別子を画素値として有している。また、本変形例の下端ラインデータＬＤ１ａは、非均一領域に属する画素については、当該画素がオブジェクト画素である場合には、その画素が属する非均一領域の領域識別子を画素値として有し、当該画素が背景画素である場合には、「−１」を画素値として有している。上端ラインデータＬＤ２ａについても、同様である。

そして、本変形例では、ラインデータの組ＬＤａにおける上側画素と下側画素の組を一端から他端に向かって、実施例と同様に比較する。そして、一方のバンド画像における非均一領域のオブジェクト画素と、他方のバンド画像における非均一領域のオブジェクト画素とが隣接する場合に、これらのオブジェクト画素が属する非均一領域を結合すると判断する。こうすれば、領域を跨いで連続するオブジェクト画素が存在することを条件にして、隣接する非均一領域を結合するか否かを判断するので、連続するオブジェクト画素で構成されるオブジェクトごとに、それぞれ異なる画像領域を特定することができる。

このように、非均一領域を結合する際の判断基準と、均一領域を結合する際に判断基準は異なっていても良い。また、均一領域を結合する際の判断基準は、単に隣接する場合に全て結合することに限らず、例えば、同一色の均一領域が隣接する場合に結合することとしても良い。一般的に言えば、第１のバンド画像の第１の均一領域と、第２のバンド画像の第２の均一領域とが、第１の隣接関係を有する場合に、第１の均一領域と第２の均一領域とを結合すると判断し、第１のバンド画像の第１の非均一領域と、第２のバンド画像の第２の非均一領域とが、第２の隣接関係を有する場合に、第１の非均一領域と前記第２の非均一領域とを結合すると判断すれば良い。

（２）上記実施例では、バンド幅ＢＷは、解像度Ｒと、文字サイズＣＳとを用いて決定されている。これに代えて、他の種類のオブジェクトのサイズ、例えば、描画オブジェクトのサイズ、写真オブジェクトのサイズを用いて、バンド幅ＢＷを決定しても良い。こうすれば、描画オブジェクトや写真オブジェクトに対応する画像領域を適切に特定できるように、適切なバンド幅ＢＷを決定することができる。また、対象画像の大きさ（例えば、上下方向の画素数）の大きさを用いてバンド幅ＢＷを決定しても良い。例えば、対象画像の大きさによって、用いられる文字オブジェクトの大きさを概ね予測することも可能である。一般的に言えば、バンド幅ＢＷは、対象画像、および、対象画像におけるオブジェクト、および、画素、のうち少なくとも１つに関するサイズ情報に基づいて決定されることが好ましい。

（３）上記実施例では、解像度Ｒと、文字サイズＣＳとを用いて決定されたバンド幅ＢＷをそのまま用いているが、バッファ領域２４１の容量に応じて、バンド幅を変化させても良い。例えば、バッファ領域２４１の容量が少ないために、バンド幅ＢＷのバンド画像を取得できない場合には、バンド幅ＢＷより小さいバンド幅であってバッファ領域２４１の容量に基づいて取得可能な最大幅のバンド画像を取得することとしても良い。

（４）上記実施例では、対象画像Ｇにおける画像領域の特定と共に、最終的に特定された画像領域の属性の判定（属性判定処理）も行っているが、属性判定処理は省略して、画像領域の特定だけを行っても良い。この場合には、特徴量の算出を省略しても良い。

（５）上記実施例では、ラインデータの組ＬＤを用いて、複数のバンド画像に跨る領域を結合するか否かを判断しているが、これに代えて、ブロック画素ＢＰの隣接関係を用いて、複数のバンド画像に跨る領域を結合するか否かを判断しても良い。具体的には、１つのバンド画像の下端に位置するブロック画素ＢＰと、該バンド画像の下側に隣接する他のバンド画像の上端に位置するブロック画素ＢＰとを比較して、同種の領域（非均一領域または均一領域）を構成するブロック画素ＢＰが隣接する場合には、隣接するブロック画素ＢＰが属する領域同士を結合しても良い。

（６）上記実施例では、１つのバンド画像における１つの領域が、他のバンド画像における複数の領域とそれぞれ隣接している場合には、他のバンド画像における複数の領域を１つの領域とするように、領域情報を更新している。これに代えて、１つのバンド画像における１つの領域と、他のバンド画像における１つの領域とを結合して１つの領域とし、他のバンド画像における複数の領域は、それぞれ別の領域として特定しても良い。

（７）上記実施例では、複数のバンド画像に跨る複数の領域を結合するために領域情報を更新する際に、ラインデータの組ＬＤにおける領域識別子についても更新しているが、ラインデータの組ＬＤにおける領域識別子は、複数の領域を結合するか否かの判断に用いるのみとして、更新は行わないこととしても良い。

（８）上記実施例では、対象画像（バンド画像）の画像領域のエッジ強度を算出し、エッジ強度が基準値以上である画像領域を非均一領域とし、エッジ強度が基準値未満である画像領域を均一領域としている。これに限らず、エッジ強度以外の評価値であって画像領域の均一性を評価できる評価値を算出し、当該評価値と基準値との比較の結果、所定基準より均一であると判断できる画像領域を均一領域とし、所定基準より均一でないと判断できる画像領域を非均一領域とすれば良い。一般的には、画像領域を構成する複数の画素の各表色値（例えば、ＲＧＢ値）の間の差が小さいほど、均一な領域であると言うことができる。

（９）画像処理部Ｍ１００の機能を実現する装置は、複合機２００に限らず、様々な装置、例えば、プリンタ、デジタルカメラ、スキャナなどの画像関連機器の内部のコンピュータ、あるいは、汎用のパーソナルコンピュータ、サーバなどの計算機であっても良い。また、１つの筐体の装置に限らず、複数の筐体内にそれぞれ配置された複数の計算機を含む計算機システム（例えば、いわゆるクラウドコンピューティングを実現する分散型の計算機システム）によって、画像処理部Ｍ１００の機能が実現されても良い。この場合には、画像処理部Ｍ１００の機能を実現する計算機システムの全体が、請求項における画像処理装置に対応する。

（１０）上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

２００...複合機、２１０...ＣＰＵ、２４０...内部記憶装置、２５０...プリンタ部、２６０...スキャナ部、２７０...操作部、２８０...通信部、２９０...外部記憶装置、２９１...コンピュータプログラム、２９２...判定テーブル、Ｍ１００...画像処理部、Ｍ１１０...バンド幅決定部、Ｍ１２０...画像分割部、Ｍ１３０...バンド画像処理部

Claims (10)

1. 対象画像データが示す対象画像を、複数のバンド画像に分割する分割部と、
   前記複数のバンド画像を順次に処理して、各バンド画像を、所定基準より均一な領域である均一領域と、前記所定基準より均一でない領域である非均一領域とに区分する区分部と、
   前記対象画像の領域を特定するための領域情報を更新する領域情報更新部であって、先に処理された第１のバンド画像の第１の均一領域と、処理対象である第２のバンド画像の第２の均一領域とが、第１の隣接関係を有する場合に、前記第１の均一領域と前記第２の均一領域と１つの均一領域として特定するように前記領域情報を更新し、前記第1のバンド画像の第１の非均一領域と、前記第２のバンド画像の第２の非均一領域とが、第２の隣接関係を有する場合に、前記第１の非均一領域と前記第２の非均一領域とを１つの非均一領域として特定するように前記領域情報を更新する、前記領域情報更新部と、
   を、備える画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、さらに、
   前記領域情報において特定された各領域の属性を判定するための特徴情報を更新する特徴情報更新部を備え、
   前記特徴情報は、前記非均一領域に含まれる各画素に関連する特徴量を含み、
   前記第１の非均一領域と前記第２の非均一領域とを１つの非均一領域として特定するように前記領域情報が更新された場合には、前記特徴情報更新部は、前記第１の非均一領域の前記特徴量と前記第２の非均一領域の前記特徴量とを用いて、前記１つの非均一領域の前記特徴量を示すように、前記特徴情報を更新する、画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置であって、さらに、
   前記第２のバンド画像における前記非均一領域について、前記領域情報を更新しないことが確定した場合には、前記特徴情報を用いて、前記非均一領域の属性を判定する判定部を備える、画像処理装置。
   
   
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
   前記対象画像、および、前記対象画像におけるオブジェクト、および、画素、のうち少なくとも1つに関するサイズ情報を取得し、前記サイズ情報に基づいて前記バンド画像のバンド幅を決定する決定部を備える、画像処理装置。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記領域情報更新部は、前記第１のバンド画像における１つの領域が、前記第２のバンド画像における複数の領域とそれぞれ隣接している場合には、前記第２のバンド画像における前記複数の領域を１つの領域とするように、前記領域情報を更新する、画像処理装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記領域情報更新部は、前記第２のバンド画像における１つの領域が、前記第１のバンド画像における複数の領域とそれぞれ隣接している場合には、前記第１のバンド画像における前記複数の領域を１つの領域として特定するように、前記領域情報を更新する、画像処理装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記領域情報更新部は、前記第１のバンド画像における前記第２のバンド画像との隣接ラインである第１のラインと、前記第２のバンド画像における前記第1のバンド画像との隣接ラインである第２のラインとを用いて、前記第１の隣接関係および前記第２の隣接関係の有無を判断する、画像処理装置。
8. 請求項７に記載の画像処理装置であって、
   前記領域情報更新部は、
   前記第１のラインを構成する複数の第１種の画素のうち、前記第１の均一領域に属する画素を第１種の均一領域画素とし、前記第２のラインを構成する複数の第２種の画素のうち、前記第２の均一領域に属する画素を第２種の均一領域画素とするとき、前記第１種の均一領域画素と前記第２種の均一領域画素が互いに隣接する場合に、前記第１の均一領域と前記第２の均一領域とが前記第１の隣接関係を有すると判断し、
   前記複数の第１種の画素のうち、前記第１の非均一領域に属する画素を第１種の非均一領域画素とし、前記複数の第２種の画素のうち、前記第２の非均一領域に属する画素を第２種の非均一領域画素とするとき、前記第１種の非均一領域画素と前記第２種の非均一領域画素が互いに隣接する場合に、前記第１の非均一領域と前記第２の非均一領域とが前記第２の隣接関係を有すると判断する、画像処理装置。
9. 請求項８に記載の画像処理装置であって、さらに、
   前記複数の第１種の画素のうち、少なくとも前記第１種の均一領域画素および前記第１種の非均一領域画素を含む複数の画素のそれぞれについて、画素が属する領域を識別する第１の識別情報と、前記複数の第２種の画素のうち、少なくとも前記第２種の均一領域画素および前記第２種の非均一領域画素を含む複数の画素のそれぞれについて、画素が属する領域を識別する第２の識別情報と、を格納する格納部を備え、
   前記領域情報更新部は、互いに隣接する前記第１種の画素と前記第２種の画素の組を前記第１のラインに沿って順次に処理対象とし、処理対象の組が第１種の均一領域画素と第２種の均一領域画素の組または第１種の非均一領域画素と第２種の非均一領域画素の組である場合に、前記処理対象の組を構成する各画素に付された各領域識別子が同一の領域を識別するように、前記第１の識別情報および前記第２の識別情報を更新する、識別情報更新部を有し、
   前記領域情報更新部は、前記第１の識別情報および前記第２の識別情報を更新しつつ、前記領域情報を更新する、画像処理装置。
10. 対象画像データが示す対象画像を、複数のバンド画像に分割する分割機能と、
    前記複数のバンド画像を順次に処理して、各バンド画像を、所定基準より均一な領域である均一領域と、前記所定基準より均一でない領域である非均一領域とに区分する区分機能と、
    前記対象画像の領域を特定するための領域情報を更新する領域情報更新機能であって、先に処理された第１のバンド画像の第１の均一領域と、処理対象である第２のバンド画像の第２の均一領域とが、第１の隣接関係を有する場合に、前記第１の均一領域と前記第２の均一領域と１つの均一領域として特定するように前記領域情報を更新し、前記第1のバンド画像の第１の非均一領域と、前記第２のバンド画像の第２の非均一領域とが、第２の隣接関係を有する場合に、前記第１の非均一領域と前記第２の非均一領域とを１つの非均一領域として特定するように前記領域情報を更新する、前記領域情報更新機能と、
    を、コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。