JP5874497B2 - 画像処理装置および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理に関し、特に、対象画像データから、文字画像データと背景画像データとを生成する技術に関する。

文字を含む対象画像を表す対象画像データを用いて、文字を表す文字画像データと文字を含まない背景画像データと、を生成（分離）する技術が知られている（例えば、特許文献１）。この技術では、文字を構成する第１画素と、文字を構成しない第２画素とによって文字を表す文字画像データ（二値データ）を生成する。そして、この技術は、対象画像において、二値データの複数の第１画素に対応する複数の画素を、二値データの複数の第２画素に対応する複数の画素の平均色で塗りつぶして、背景画像データを生成している。分離後の文字画像データは、文字画像データの圧縮に適した圧縮方式（例えば、ＭＭＲ(Modified Modified Read）方式）で圧縮され、分離後の背景画像データは、背景画像データの圧縮に適した圧縮方式（例えば、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）方式）で圧縮される。この結果、対象画像データ全体を高い圧縮率で圧縮することができる。

特開２００３−０４６７４６号公報 特開２００６−０９３８８０号公報 特開２００４−３６２５４１号公報 特開２００５−１２７６８号公報

しかしながら、上記技術では、例えば、対象画像内の文字の鮮鋭度が低い（換言すれば、文字がぼけている）場合に、背景画像内に鮮鋭度が低い文字のエッジが残ってしまう可能性があった。この場合には、例えば、背景画像データと文字画像データを用いて対象画像を再現した際に、文字の見栄えが低下する可能性があった。

本発明の主な利点は、対象画像データを用いて、背景画像データと文字画像データとを生成する技術に関して、背景画像データと文字画像データとを用いて対象画像を再現した際に、文字の見栄えの低下を抑制することである。

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、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］画像処理装置であって、文字を含む対象画像を表す対象画像データを用いて、文字画像を表す文字画像データを生成する文字画像生成部と、前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の前記文字画像の色が変更された背景画像を表す背景画像データを生成する背景画像生成部と、を備え、前記背景画像生成部は、前記対象画像に含まれる拡張文字領域であって、前記対象画像のうち、前記文字画像の文字を構成する画素群に対応する文字領域と、前記対象画像のうち、前記文字領域の周囲の周囲領域と、を含む前記拡張文字領域を決定する拡張文字領域決定部と、前記拡張文字領域の色を、前記対象画像の背景の色に変更する変更部と、を備え、前記拡張文字領域決定部は、前記対象画像に含まれる文字の鮮鋭度に関する関連情報を取得する取得部と、前記関連情報に応じて、前記周囲領域のサイズを決定する周囲領域決定部と、を備える、画像処理装置。

上記構成によれば、対象画像内の拡張文字領域の色が背景色に変更された背景画像データを生成する。周囲領域のサイズは、文字の鮮鋭度に関する情報に応じて決定される。この結果、文字の鮮鋭度に応じた適切な拡張文字領域を決定できる。この結果、文字画像データと背景画像データとを用いて対象画像を再現する場合に、文字の見栄えの低下を抑制することができる。

［適用例２］適用例２に記載の画像処理装置であって、前記拡張文字領域決定部は、さらに、前記対象画像に含まれる文字の鮮鋭度に関する特徴値を算出する算出部を備え、前記取得部は、前記特徴値を含む前記関連情報を取得する、画像処理装置。
上記構成によれば、上記構成によれば、文字の鮮鋭度に関する特徴値に応じて周囲領域のサイズが決定されるので、文字の鮮鋭度に応じた適切な拡張文字領域を決定することができる。

［適用例３］適用例１または適用例２に記載の画像処理装置であって、前記拡張文字領域決定部は、さらに、前記対象画像に含まれる文字の色を表す文字色値を特定する文字色特定部を備え、前記取得部は、前記文字色値を含む前記関連情報を取得する、画像処理装置。
文字色に応じて文字の鮮鋭度は異なり得る。上記構成によれば、文字色値に応じて周囲領域のサイズが決定されるので、文字の鮮鋭度に応じた適切な拡張文字領域を決定することができる。

［適用例４］適用例１ないし適用例３のいずれかに記載の画像処理装置であって、前記関連情報が所定条件を満たす場合に、前記周囲領域決定部は、前記前記周囲領域のサイズを上限値に設定し、前記背景画像生成部は、さらに、前記関連情報が前記所定条件を満たした場合に、前記変更部によって前記拡張文字領域の色が変更された後の前記対象画像データに対して補正処理を実行する補正部であって、前記補正処理は、前記拡張文字領域の変更後の色と前記拡張文字領域の周囲の領域の色との差を、補正前よりも小さくする処理である、前記補正部を備える、画像処理装置。
上記構成によれば、関連情報が所定条件を満たす場合には、周囲領域のサイズが上限値に決定されるとともに、補正処理が実行されるので、文字画像データと背景画像データとを用いて対象画像が再現される場合に、文字の見栄えの低下を、さらに、抑制することができる。

［適用例５］適用例１ないし適用例４のいずれかに記載の画像処理装置であって、前記対象画像データは、原稿を光学的に読み取る画像読取装置によって生成され、前記取得部は、前記画像読取装置の特性に応じた設定値を含む前記関連情報を取得する、画像処理装置。
画像読取装置の特定によって、文字の鮮鋭度は異なり得る。上記構成によれば、画像読取装置の特性に応じた設定値に応じて周囲領域のサイズが決定されるので、文字の鮮鋭度に応じた適切な拡張文字領域を決定することができる。

本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、上記装置の機能を実現する方法、上記装置の機能を実現するコンピュータプログラム、当該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。

画像処理装置としての計算機２００の構成を示すブロック図。 画像処理のフローチャートである。 画像処理に用いられる画像の一例を示す図である。 背景画像データ生成処理のフローチャートである。 文字オブジェクト領域のヒストグラムの一例を示す図である。 文字の膨張レベルについて説明する図である。 文字のぼけ度とヒストグラムＨＧとの関係を説明する図である。 文字領域を拡張するためのフィルタの例を示す図である。 拡張文字二値データの生成について説明する図である。 特性データ２９３について説明する図である。 特性データ２９３を作成する特定データ生成処理のフローチャートである。 標準原稿５００の一例を表す図である。

Ａ．第１実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
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、第１実施例における画像処理装置としての計算機２００の構成を示すブロック図である。

計算機２００は、例えば、パーソナルコンピュータであり、ＣＰＵ２１０と、ＲＯＭとＲＡＭとを含む内部記憶装置２４０と、マウスやキーボードなどの操作部２７０と、外部装置と通信を行うための通信部２８０と、ハードディスクドライブなどの外部記憶装置２９０と、を備えている。

計算機２００は、通信部２８０を介して、スキャナ３００などの外部装置と通信可能に接続される。スキャナ３００は、光学的に原稿を読み取ることによってスキャンデータを取得する画像読取装置である。

内部記憶装置２４０には、ＣＰＵ２１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域を提供する。外部記憶装置２９０は、ドライバプログラム２９１を格納している。ドライバプログラム２９１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどに格納されて提供される。

ＣＰＵ２１０は、ドライバプログラム２９１を実行することにより、スキャナドライバ１００として機能する。スキャナドライバ１００は、スキャンデータ取得部１１０と、文字画像生成部１２０と、背景画像生成部１３０と、圧縮部１４０と、を備えている。背景画像生成部１３０は、拡張文字領域決定部１３１と、変更部１３６と、補正部１３７と、を備えている。拡張文字領域決定部１３１は、情報取得部１３２と、周囲領域決定部１３３と、算出部１３４と、を備えている。

スキャンデータ取得部１１０は、文字を含む対象画像を表す対象画像データとして、スキャンデータを取得する。文字画像生成部１２０は、取得されたスキャンデータを用いて、文字画像を表す文字画像データ（例えば、文字二値データ）を生成する。背景画像生成部１３０は、スキャンデータを用いて、スキャン画像内の文字画像の色を変更することによって文字が消去された背景画像を表す背景画像データを生成する。圧縮部１４０は、文字画像データと、背景画像データとを、それぞれ異なる圧縮方式で圧縮する。圧縮された各データは、例えば、１つのＰＤＦファイルに格納され、スキャンデータを圧縮した圧縮画像ファイルが生成される。

Ａ−２．画像処理：
図２は、画像処理のフローチャートである。画像処理は、例えば、利用者が、原稿をスキャナ３００にセットして、スキャナドライバ１００に対して原稿の読取（スキャンデータの生成）を指示した場合に、スキャナドライバ１００によって実行される。ステップＳ１００では、スキャンデータ取得部１１０は、処理対象のスキャンデータを取得する。具体的には、スキャンデータ取得部１１０は、スキャナ３００の画像読取部を制御して、利用者が準備した原稿を読み取ってスキャンデータを取得する。スキャンデータは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの成分値（本実施例の各成分値は、２５６階調の階調値）を含む画素データによって構成されたＲＧＢ画像データである。

図３は、画像処理に用いられる画像の一例を示す図である。図３（Ａ）は、スキャンデータによって表わされるスキャン画像ＳＩの一例を示している。スキャン画像ＳＩは、下地Ｂｇ１と、文字を表す文字オブジェクトＯｂ１，Ｏｂ２と、写真を表す写真オブジェクトＯｂ３と、描画を表す描画オブジェクトＯｂ４とを含んでいる。ここで、描画オブジェクトは、イラスト，表，線図，模様などを表すオブジェクトである。

ステップＳ１５０（図２）では、文字画像生成部１２０は、スキャン画像ＳＩ内で、文字オブジェクトを含む文字オブジェクト領域を特定する文字オブジェクト特定処理を実行する。具体的には、文字画像生成部１２０は、ｓｏｂｅｌフィルタなどのエッジ検出フィルタをスキャンデータに適用して、エッジ画像ＥＩ（図３（Ｂ））を表すエッジ画像データを生成する。文字画像生成部１２０は、エッジ画像ＥＩ内で、エッジ強度が基準値より大きい領域を特定し、当該領域に対応するスキャン画像ＳＩ内の領域をオブジェクト領域として特定する。図３（Ｂ）の例では、スキャン画像ＳＩ内の４つのオブジェクトＯｂ１〜Ｏｂ４に対応する４つの領域ＯＡ１〜ＯＡ４が、エッジ画像ＥＩ内に特定されている。

文字画像生成部１２０は、スキャン画像ＳＩ内の各オブジェクト領域の色分布に応じて、各オブジェクト領域が、文字オブジェクト領域であるか否かを判定する。具体的には、文字画像生成部１２０は、オブジェクト領域の輝度のヒストグラムを用いて、当該領域内に含まれる輝度値の種類数Ｃを算出する。文字画像生成部１２０は、オブジェクト領域に含まれる複数の画素を、オブジェクト領域の周囲の色（背景色）に近似する色を有する背景画素と、背景画素以外のオブジェクト画素と、に分類し、オブジェクト画素の比率Ｄを算出する。オブジェクト画素の比率Ｄは、（オブジェクト画素の数）／（背景画素の数）で表される。文字オブジェクトは、文字以外のオブジェクトと比較して、輝度値の種類数Ｃ（色の種類数）、および、オブジェクト画素の比率Ｄが小さい傾向がある。文字画像生成部１２０は、判定対象のオブジェクト領域の輝度値の種類数Ｃ（色の種類数）が第１の閾値より小さく、かつ、オブジェクト画素の比率Ｄが第２の閾値より小さい場合に、当該オブジェクト領域は、文字オブジェクト領域であると判定する。図３（Ａ）の例では、文字オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２にそれぞれ対応する文字オブジェクト領域ＴＡ１、ＴＡ２が、スキャン画像ＳＩ内に特定されている。

なお、文字オブジェクト領域を特定する手法は、様々な公知の手法を採用することができ、公知の手法は、例えば、特開平５−２２５３７８号公報、特開２００２−２８８５８９号公報に開示されている。

ステップＳ２００（図２）では、文字画像生成部１２０は、特定された文字オブジェクト領域の文字二値データを生成する。具体的には、文字画像生成部１２０は、スキャンデータのうち、文字オブジェクト領域を表す部分画像データを取得（抽出）し、部分画像データに対して二値化処理を実行する。より具体的には、文字画像生成部１２０は、文字オブジェクト領域の周囲の領域の色（下地Ｂｇ１の色）を表すＲＧＢ値（ＢＲ、ＢＧ、ＧＢ）を算出する。次に、文字画像生成部１２０は、文字オブジェクト領域を構成する画素ｉの成分値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）が、以下の式（１）〜式（３）を全て満たす場合には、画素ｉに対応する文字二値データの画素値を「０」とし、式（１）〜式（３）のいずれかを満たさない場合には、当該画素値を「１」とすることによって、文字二値データを生成する。

ＢＲ−ΔＶ＜Ｒｉ＜ＢＲ＋ΔＶ ...（１）
ＢＧ−ΔＶ＜Ｇｉ＜ＢＧ＋ΔＶ ...（２）
ＢＢ−ΔＶ＜Ｂｉ＜ＢＢ＋ΔＶ ...（３）

文字二値データに内の画素値が「１」である画素は、文字を構成する文字構成画素であり、画素値が「０」である画素は、文字を構成しない非文字構成画素である。上記式（１）〜（３）から解るように、画素ｉの色が、周囲の領域の色と、ほぼ同じである場合（色値の差分がΔＶ未満である場合）には、画素ｉは、文字構成画素に分類される。画素ｉの色が、周囲の領域の色と、異なる場合（色値の差分がΔＶ以上である場合）には、画素ｉは、非文字構成画素に分類される。図３（Ｃ）では、スキャン画像ＳＩの文字オブジェクト領域ＴＡ１，ＴＡ２に対応する文字二値データが表す二値画像ＴＩＡ，ＴＩＢが示されている。

ステップＳ２５０（図２）では、文字画像生成部１２０は、文字オブジェクト領域の文字色を表す文字色値（ＲＧＢ値）を特定する。具体的には、文字画像生成部１２０は、スキャン画像ＳＩの文字オブジェクト領域において、文字二値データの複数の文字構成画素（文字構成画素群）に対応する文字領域を特定する。文字画像生成部１２０は、文字領域内の画素値（色値）の平均値を、文字色値として特定する。

ステップＳ３００では、背景画像生成部１３０は、背景画像データ生成処理を実行する。背景画像データ生成処理によって、文字が消去された背景画像ＢＩを表す背景画像データが生成される。図３（Ｄ）には、図３（Ａ）に示すスキャン画像ＳＩ内の文字オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２が消去されて、写真オブジェクトＯｂ３と描画オブジェクトＯｂ４とが残された背景画像ＢＩが図示されている。背景画像データ生成処理の詳細は、後述する。

ステップＳ３５０では、圧縮部１４０は、ステップＳ２００で生成された文字二値データを圧縮して、圧縮文字二値データを生成する。文字二値データが表す文字画像は、解像度を低下させるとエッジのがたつきが目立ち、視認性が悪化しやすい。圧縮部１４０は、二値画像データを、高い圧縮率で、かつ、解像度を低下させることなく圧縮できる可逆圧縮方式であるＭＭＲ（Modified Modified Read）方式（CCITT-G4方式とも呼ばれる。）を用いて、圧縮文字二値データを生成する。図３の例では、図３（Ｃ）に示す文字の二値画像ＴＩＡ，ＴＩＢを表す２つの文字二値データが圧縮されて、２つの圧縮文字二値データが生成される。

ステップＳ４００では、スキャナドライバ１００は、圧縮文字二値データと文字色値と座標情報とを関連づけてＰＤＦファイルに格納する。座標情報は、スキャン画像ＳＩ内での圧縮文字二値データによって表わされる文字二値画像の位置を表す。

ステップＳ４５０では、圧縮部１４０は、ステップＳ３００で生成された背景画像データを圧縮して、圧縮背景画像データを生成する。背景画像データが表す背景画像ＢＩ（図３（Ｄ））は、文字を含んでおらず、写真や描画を含み得る多階調（２５６階調）画像である。圧縮部１４０は、このような多階調画像の圧縮に適したＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）方式を用いて、背景画像データを圧縮する。

ここで、ＪＰＥＧ圧縮では、圧縮部１４０は、背景画像データを構成するＲＧＢ画素データをＹＣｒＣｂ画素データに変換する。圧縮部１４０は、背景画像データが表す背景画像ＢＩを縦８画素×横８画素のブロックに分割し、ブロックごとに二次元離散コサイン変換を行なって縦方向８種×横方向８種の周波数成分を表すＤＣＴ係数に変換する。圧縮部１４０は、さらに、図示しない量子化テーブルに規定されている量子化閾値で各ブロックのＤＣＴ係数を除算することによって、各ブロックの量子化係数を取得する。圧縮部１４０は、得られた量子化係数を、所定の走査順に並べてハフマン符号化することによって、背景画像データを圧縮する。この説明から解るように、ＪＰＥＧ圧縮では、圧縮対象の画像データの均一性が高いほど、すなわち、各周波数成分が小さいほど、「０」になる量子化係数が増加するので、圧縮率が高くなる。

ステップＳ５００では、スキャナドライバ１００は、圧縮文字二値データ等が格納されたＰＤＦファイル（ステップＳ４００参照）に、圧縮背景画像データを格納して、本画像処理を終了する。ＰＤＦファイルは、複数の異なる形式の画像データを１つのファイルに格納可能である。また、ＰＤＦファイルは、当該ファイルに格納された画像データを表示する際には、格納された複数の画像データを重畳して１つの画像として再現可能である。ステップＳ４００において、圧縮文字二値データと文字色値と座標情報とが、１つのＰＤＦファイルに格納され、ステップＳ５５０において、圧縮背景画像データ該ＰＤＦファイルが格納されることによって、スキャン画像ＳＩを表す高圧縮ＰＤＦデータが生成される。この結果、文字を含むスキャン画像ＳＩは、文字がシャープで読みやすく、かつ、データ量が比較的小さい保存形態で、保存される。

Ａ−３．背景画像データ生成処理：
図４は、背景画像データ生成処理（図２のＳ３００）のフローチャートである。
ステップＳ３０５では、背景画像生成部１３０は、スキャン画像ＳＩ内の１つの文字オブジェクト領域を選択する。図３（Ａ）の例では、スキャン画像ＳＩ内で特定された２つの文字オブジェクト領域ＴＡ１、ＴＡ２の中から、１つずつ処理対象の文字オブジェクト領域が選択される。

ステップＳ３１０では、算出部１３４は、選択された文字オブジェクト領域の色分布データ（ヒストグラム）を、ＲＧＢの３つの色成分について、それぞれ生成する。図５は、文字オブジェクト領域のヒストグラムの一例を示す図である。図５のヒストグラムＨＧは、横軸にＲ成分の階調値（Ｒ値）を取り、階調値を有する画素の数を縦軸にプロットした図である。

ステップＳ３１５では、算出部１３４は、文字色の分布の標準偏差を、色成分ごとに算出する。Ｒ成分（図５）を例に説明する。図５に示すように、文字オブジェクト領域のヒストグラムＨＧは、文字に対応するピークＴＰ１と、背景に対応するピークＴＰ２を含んでいる。算出部１３４は、文字オブジェクト領域内の文字領域（文字二値データにおける文字構成画素群に対応する領域）のＲ値の平均値を算出する。算出部１３４は、２つのピークＴＰ１、ＴＰ２に対応する２つのＲ値のうち、算出された平均値に近いＲ値を特定する。特定されたＲ値は、文字構成画素群が有するＲ値の最頻値であるので、当該Ｒ値を文字代表値ＴＣＶと呼ぶ。算出部１３４は、文字代表値ＴＣＶを中心とした所定幅ＲＧの範囲（文字色分布範囲とも呼ぶ）を決定する。文字色分布範囲の下限値Ｌｔｈは、ＴＣＶ−（ＲＧ／２）であり、文字色分布範囲の上限値Ｈｔｈは、ＴＣＶ＋（ＲＧ／２）である（図５）。算出部１３４は、文字色分布範囲内のｎ個の画素のＲ値の標準偏差σを算出する。標準偏差σは、以下の式（４）を用いて算出される。なお、式（４）において、Ｒａｖｅは、文字色分布範囲ＲＧ内のｎ個の画素のＲ値の平均値である。

ステップＳ３２０では、拡張文字領域決定部１３１は、文字のエッジがぼけることによる文字の膨張の程度を表す膨張レベルを決定する。具体的には、拡張文字領域決定部１３１の情報取得部１３２は、ＲＧＢの３つの成分について算出された３つの標準偏差σのうちの最大値σｍａｘを取得する。情報取得部１３２は、最大標準偏差σｍａｘにスキャンデータの解像度ＲＳを乗じて、文字のぼけ度に関する指標値ＳＬを算出する（ＳＬ＝σｍａｘ×ＲＳ）。スキャンデータの解像度（単位は、dpi(dot per inch)）は、例えば、スキャナ３００ごとに決まっており、スキャナドライバ１００は予め認識している。縦方向と横方向の解像度が異なる場合には、両方向の解像度の平均値が用いられる。拡張文字領域決定部１３１の周囲領域決定部１３３は、指標値ＳＬに応じて、膨張レベルを決定する。

図６は、文字の膨張レベルについて説明する図である。図６（Ａ）の表は、指標値ＳＬと、膨張レベルとの対応関係を示している。本実施例では、図６（Ａ）に示すように、膨張レベルは、指標値ＳＬと、４つの閾値ＴＨ１〜ＴＨ４との比較結果に応じて、０から４までの５つのレベルのいずれかに決定される。具体的には、指標値ＳＬが、第１閾値ＴＨ１以下である場合には、膨張レベルは、「０」に決定され、指標値ＳＬが、第１閾値ＴＨ１より大きく、第２閾値ＴＨ２以下である場合には、膨張レベルは、「１」に決定される。また、指標値ＳＬが、第２閾値ＴＨ２より大きく、第３閾値ＴＨ３以下である場合には、膨張レベルは、「２」に決定され、指標値ＳＬが、第３閾値ＴＨ３より大きく、第４閾値ＴＨ４以下である場合には、膨張レベルは、「３」に決定され、指標値ＳＬが、第４閾値ＴＨ４より大きい場合には、膨張レベルは、「４」に決定される。

ここで、指標値ＳＬの技術的に意味について説明する。図６（Ｂ）（Ｃ）には、スキャン画像ＳＩに含まれる文字の画像を概念的に示している。図６（Ｂ）（Ｃ）は、１色で表された文字を含む原稿を読み取って得られた文字画像の概略図を示している。スキャン画像ＳＩに含まれる文字画像ＴＩ１（図６（Ｂ））、ＴＩ２（図６（Ｃ））に含まれる文字（アルファベットのＴ）は、原稿の文字の色とほぼ等しい色のコア領域ＣＭと、コア領域ＣＭを囲み、背景と文字との境界付近のエッジ領域ＢＬ１（図６（Ｂ））、ＢＬ２（図６（Ｃ））を含んでいる。エッジ領域ＢＬ１、ＢＬ２は、コア領域ＣＭと背景との中間の色を有しており、図５のヒストグラムＨＧにおける文字に対応するピークＴＰ１の裾部分ＦＡ（ハッチング）に対応している。

図６（Ｂ）には、文字のぼけ度が大きい場合のエッジ領域ＢＬ１が示され、図６（Ｃ）には、文字のぼけ度が小さい場合のエッジ領域ＢＬ２とが概念的に示されている。文字のぼけ度（ぼけの程度）が大きいほど、文字と背景との間のエッジが不明瞭となり（太くなり）、エッジ領域ＢＬ２が大きくなる（図６（Ｂ））。逆に文字ＴＩのぼけ度の小さいほど、文字と背景との間のエッジが明瞭となり（細くなり）、エッジ領域ＢＬ１が小さくなる（図６（Ｂ））。

図７は、文字のぼけ度と、ヒストグラムとの関係を説明する図である。図７（Ａ）は、文字のぼけ度が比較的大きい場合のＲ成分のヒストグラムを示している。図７（Ｂ）は、文字のぼけ度が比較的小さい場合のＲ成分のヒストグラムを示す。文字のぼけ度が比較的大きい場合には、ヒストグラムの広がり（分散や標準偏差で表される）は、比較的大きくなる。文字のぼけ度が比較的小さい場合には、ヒストグラムの広がりは、比較的小さくなる。したがって、最大標準偏差σｍａｘが大きいほど、文字のぼけ度は大きくなる。最大標準偏差σｍａｘは、文字のぼけ度、すなわち、エッジ領域（図６のＢＬ１、ＢＬ２）の大きさ（幅）の程度を表す指標値と言うことができる。なお、文字のぼけ度は、文字の鮮鋭度が高いほど小さく、文字の鮮鋭度が低いほど大きい。従って、最大標準偏差σｍａｘの逆数ＴＬ（＝１／σｍａｘ）は、文字の鮮鋭度を示す指標値と言うことが出来る。

ここで、ステップＳ３２０において最大標準偏差σｍａｘに解像度ＲＳを乗じているのは、エッジ領域ＢＬの大きさ（幅）を画素の大きさを基準にした値に補正するためである。解像度ＲＳが高いほど、１つの画素の大きさ（幅）は小さくなる。従って、解像度ＲＳが高いほど、最大標準偏差σｍａｘに解像度ＲＳを乗じた指標値ＳＬ（画素の大きさを基準にしてエッジ領域ＢＬの大きさの程度を表す値）は、大きくなる。具体的には、最大標準偏差σｍａｘは、エッジ領域の幅（実際の画像上の寸法）に対応している。しかし、膨張レベルは、後述するように、エッジ領域の幅に相当する画素数を定める値であるために、エッジ領域の幅を画素単位で表す必要がある。このために、本実施例では、最大標準偏差σｍａｘに解像度ＲＳを乗じた指標値ＳＬを、膨張レベルを定めるために用いている。

ステップＳ３２５では、周囲領域決定部１３３は、膨張レベルに応じて、文字領域を拡張するために使用するフィルタを決定する。図８は、文字領域を拡張するためのフィルタの例を示す図である。膨張レベルが０である場合には、フィルタは設定されない（すなわち、後述する文字領域の拡張は、実行されない）。膨張レベルが１である場合には、使用するフィルタは、縦３画素×横３画素のサイズのフィルタＦ１（図８（Ａ））に決定される。膨張レベルが２である場合には、使用するフィルタは、縦５画素×横５画素のサイズのフィルタＦ２（図８（Ｂ））に決定される。膨張レベルが３または４である場合には、使用するフィルタは、縦７画素×横７画素のサイズのフィルタＦ３（図８（Ｃ））に決定される。

ステップＳ３３０では、拡張文字領域決定部１３１は、処理対象の文字オブジェクト領域の文字二値データに対して、決定されたフィルタを適用して、拡張文字二値データを生成する。図９は、拡張文字二値データの生成について説明する図である。図９（Ａ）は、フィルタが適用される前の文字二値データによって表される二値画像ＴＩＳ１を示している。図９（Ｂ）は、フィルタが適用された後の文字二値データ（拡張文字二値データ）によって表される拡張文字二値画像ＴＩＳ２を示している。図９（Ａ）内のハッチングされた領域は、文字構成画素群（画素値「１」の画素群）に対応する文字領域ＯＴＡを示し、文字領域ＯＴＡ以外の領域は、非文字構成画素群（画素値「０」の画素群）に対応する非文字領域を示している。拡張文字領域決定部１３１は、文字二値データが表す文字二値画像ＴＩＳを構成する複数の画素を、１つずつ順次に注目画素として選択する。拡張文字領域決定部１３１は、注目画素とフィルタの中央画素ＣＰが同じ位置になるように、文字二値画像ＴＩＳとフィルタとを重ねた場合に、フィルタの範囲（中央画素ＣＰを含む全範囲）内に文字構成画素（画素値「１」）があるか否かを判断する。拡張文字領域決定部１３１は、フィルタの範囲内に文字構成画素がある場合には、注目画素に設定された画素の画素値を「１」に設定する。拡張文字領域決定部１３１は、フィルタの範囲内に文字構成画素がない場合、すなわち、フィルタの範囲内の画素が全て非文字構成画素である場合には、注目画素に設定された画素の画素値を「１」にに設定する（画素値を「０」に維持する）。

フィルタが適用された後の文字二値データ（拡張文字二値データ）が表す文字二値画像ＴＩＳ２の文字領域ＷＴＡ（拡張文字領域）は、フィルタが適用される前の文字領域ＯＴＡに対応する領域ＴＰＡと、文字領域ＴＰＡの周囲領域ＣＰＡと、を含む。周囲領域ＣＰＡの幅ＣＷ、すなわち、周囲領域ＣＰＡのサイズは、適用されたフィルタのサイズによって決定される。例えば、フィルタＦ１（図８（Ａ））が適用された場合には、幅ＣＷは１画素分であり、フィルタＦ２（図８（Ｂ））が適用された場合には、幅ＣＷは２画素分であり、フィルタＦ３（図８（Ｃ））が適用された場合には、幅ＣＷは３画素分である。

ステップＳ３３５（図４）では、変更部１３６は、拡張文字二値データを用いて、スキャン画像ＳＩ（文字オブジェクト領域）の拡張文字領域の色を変更する。図９（Ｃ）は、上述した拡張文字二値画像ＴＩＳ２（図９（Ｂ））に対応するスキャン画像ＳＩの部分画像ＰＳＩを示している。図９（Ｃ）には、拡張文字二値画像ＴＩＳ２の拡張文字領域ＷＴＡに対応するスキャン画像ＳＩの領域ＤＡ（スキャン画像ＳＩの拡張文字領域ＤＡとも呼ぶ）が、示されている。この拡張文字領域ＤＡは、スキャン画像ＳＩの文字ＴＯ（文字領域ＰＤＡ２）と、当該文字領域ＰＤＡ２の周囲の周囲領域ＰＤＡ１を含む。先ず、変更部１３６は、拡張文字二値データを用いて、スキャン画像ＳＩ（文字オブジェクト領域）の複数の非文字構成画素を特定する。変更部１３６は、文字オブジェクト領域の全ての非文字構成画素の画素値（色値）の平均値を、背景色値として特定する。変更部１３６は、拡張文字二値データにおける拡張文字領域ＷＴＡに対応する領域（スキャン画像ＳＩの拡張文字領域ＤＡ）を特定する。変更部１３６は、スキャン画像ＳＩの拡張文字領域ＤＡを構成する全ての画素の画素値（色値）を、背景色値に変更する。この結果、スキャン画像ＳＩ内の処理対象の文字オブジェクト領域の文字が消去される、すなわち、背景画像ＢＩを表す背景画像データが生成される。

図９（Ｄ）は、スキャン画像ＳＩの拡張文字領域ＤＡの色が背景色に変更された後の画像、すなわち、背景画像ＢＩの部分画像ＰＳＩを示している。図９（Ｄ）には、背景画像ＢＩの色が変更された領域ＥＡ（背景画像ＢＩの拡張文字領域ＥＡとも呼ぶ）が示されている。背景画像ＢＩの拡張文字領域ＥＡは、スキャン画像ＳＩの文字ＴＯに対応する領域ＰＥＡ２と、当該領域ＰＥＡ２の周囲の周囲領域ＰＥＡ１を含むことが解る。

ステップＳ３４０では、背景画像生成部１３０は、補正条件が満たされたか否かを判断する。補正条件は、文字のぼけ度が基準以上であること（本実施例では、ステップＳ３２０で指標値ＳＬに応じて決定された膨張レベルが「４」であること）である。背景画像生成部１３０は、補正条件が満たされている場合には（ステップＳ３４０：ＹＥＳ）、補正フラグを「ＯＮ」に設定して（ステップＳ３４５）、ステップＳ３５０に処理を移行する。背景画像生成部１３０は、補正条件が満たされていない場合には（ステップＳ３４０：ＮＯ）、補正フラグを「ＯＮ」に設定することなく、ステップＳ３５０に処理を移行する。なお、補正フラグの初期値は、「ＯＦＦ」である。

ステップＳ３５０では、背景画像生成部１３０は、全ての文字オブジェクト領域を選択したか否かを判断する。背景画像生成部１３０は、全ての文字オブジェクト領域が選択されていない場合には（ステップＳ３５０：ＮＯ）、ステップＳ３０５に戻って、未選択の文字オブジェクト領域を選択して、上述したステップＳ３１０〜Ｓ３４５の処理を繰り返す。背景画像生成部１３０は、全ての文字オブジェクト領域が選択された場合には（ステップＳ３５０：ＹＥＳ）、ステップＳ３６０に処理を移行する。

ステップＳ３６０に移行した時点で、背景画像生成部１３０によって、スキャン画像ＳＩから文字オブジェクトが全て消去された背景画像ＢＩ（図３（Ｄ））を表す背景画像データが最終的に生成される。図３（Ｄ）に示すように、背景画像ＢＩは、下地Ｂｇ１とともに、写真オブジェクトＯｂ３や描画オブジェクトＯｂ４を含み得るが、文字オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２を含まない。

ステップＳ３６０では、背景画像生成部１３０は、補正フラグが「ＯＮ」に設定されているか否かを判断する。補正フラグが「ＯＮ」に設定されていない場合には（ステップＳ３６０：ＮＯ）、背景画像生成部１３０は、背景画像データ生成処理を終了する。補正フラグが「ＯＮ」に設定されている場合には（ステップＳ３６０：ＹＥＳ）、補正部１３７は、背景画像データに対して色数低減補正を実行する（ステップＳ３６５）。具体的には、補正部１３７は、背景画像データに含まれる各画素データの画素値（ＲＧＢの各値）を、以下の式（５）を用いて補正する。

Ｖｂ＝Ｋ×ＲＯＵＮＤ（Ｖａ／Ｋ）...（５）

式（５）において、Ｖａは、補正前の画素値であり、Ｖｂは、補正後の画素値である。式（５）において、Ｋは、色数低減係数であり、Ｋの値が大きいほど、色数が減少する。本実施例では、Ｋ＝４とする。ＲＯＵＮＤ（引数）は、引数の小数点以下第１位を四捨五入して、当該引数を整数にする関数である。この色数低減補正によって、連続するＫ個ずつの階調値が１つの階調値に変更されて、背景画像データに含まれる色数（階調値の種類数）が減少する。色数低減補正が実行されると、背景画像生成部１３０は、背景画像データ生成処理を終了する。

以上説明した本実施例によれば、スキャン画像ＳＩの各文字オブジェクト領域（図３（Ａ）：ＴＡ１、ＴＡ２）内の文字領域ＰＤＡ２と、当該文字領域ＰＤＡ２の周囲の周囲領域ＰＤＡ１と、を含む拡張文字領域ＤＡ（図９（Ｃ））の色を、背景色に変更して、背景画像データを生成する。スキャン画像ＳＩの周囲領域ＰＤＡ１のサイズ（背景画像ＢＩのＰＥＡ１のサイズ）は、文字の鮮鋭度に関する特徴値に応じて、より具体的には、文字のぼけ度を示す指標値ＳＬに応じて、決定される。この結果、拡張文字領域決定部１３１は、文字の鮮鋭度（あるいは文字のぼけ度）に応じた適切な拡張文字領域ＤＡを決定できるので、高圧縮ＰＤＦファイルを用いてスキャン画像ＳＩを再現した再現画像における文字の見栄えの低下を抑制することができる。すなわち、背景画像データを生成する際に、スキャン画像ＳＩの周囲領域ＰＤＡ１の色を背景色に変更しない場合には、文字のぼけ度によっては、背景画像ＢＩの周囲領域ＰＥＡ１（図９（Ｄ））に、文字のぼけたエッジ（図６（Ｂ）：ＢＬ１、ＢＬ２）が残る場合がある。そうすると、背景画像データと、文字二値データと、を用いた再現画像において、文字二値データによってクリアに再現された文字画像のエッジ近傍に、ぼけたエッジが表れ、再現画像における文字の見栄えが低下する可能性がある。本実施例は、スキャン画像ＳＩ内の文字領域ＰＤＡ２の周囲の周囲領域ＰＤＡ１の色を背景色に変更することよって、背景画像ＢＩに文字のぼけたエッジが残る可能性を低減することができる。

なお、背景画像ＢＩにおいて、例えば、文字オブジェクト領域の背景部分にムラが生じている場合などに、背景色に変更された周囲領域ＰＥＡ１と、他の背景との境界部分ＳＵＡ（図９（Ｄ））に、元のスキャン画像ＳＩにはないエッジが現れる可能性がある。このようなエッジは、周囲領域ＰＥＡ１のサイズ（幅ＣＷ（図９（Ｄ）））が大きいほど目立ちやすい（再現画像において、文字のエッジが二重線に見える）。このために、周囲領域ＰＥＡ１のサイズは、文字のぼけたエッジを残さない範囲で、できるだけ小さいことが好ましい。本実施例の拡張文字領域決定部１３１は、文字のぼけ度に応じた適切なサイズの周囲領域ＰＥＡ１を決定できるので、再現画像内の文字の見栄えの低下をさらに抑制することができる。

さらに、背景画像ＢＩの周囲領域ＰＥＡ１に、文字のぼけたエッジが残っていると、背景画像ＢＩの均一性が低下して、背景画像ＢＩの周波数成分が増大する。この結果、背景画像ＢＩを表す背景画像データがＪＰＥＧ方式で圧縮された際に、圧縮率が低下する可能性がある。本実施例では、背景画像ＢＩに文字のぼけたエッジが残る可能性を低減して、背景画像データの圧縮率を向上することができる。

さらに、本実施例では、算出部１３４が、文字のぼけ度に関する特徴値として、文字オブジェクト領域における文字色の分布の標準偏差σを３つの色成分のそれぞれについて算出している。周囲領域決定部１３３は、３つの標準偏差σのうちの最大標準偏差σｍａｘに応じて、文字二値画像ＴＩＳの周囲領域ＣＰＡのサイズ（すなわち、背景画像ＢＩの周囲領域ＰＥＡ１のサイズ）を決定している。この結果、適切なサイズの周囲領域ＰＥＡ１を決定することができる。以上の説明から解るように、最大標準偏差σｍａｘは、文字の鮮鋭度やぼけ度に関する特徴値の例である。

さらに、本実施例では、背景画像ＢＩの周囲領域ＰＥＡ１のサイズが過度に大きいと、再現画像において、例えば、図９（Ｄ）の境界部分ＳＵＡにおいて、元のスキャン画像ＳＩにはないエッジが目立ち得ることから、周囲領域ＰＥＡ１のサイズに上限（図８（Ｃ）のフィルタＦ３に対応するサイズ）を設けている。そして、文字のぼけ度を表す指標値ＳＬが閾値ＴＨ４より大きい場合、すなわち、膨張レベルが「４」に決定された場合には、周囲領域ＰＥＡ１のサイズを上限に決定するとともに、背景画像データに対して色数低減補正を実行している。色数低減補正によって、背景画像ＢＩの周囲領域ＰＥＡ１の色と、周囲領域ＰＥＡ１の周囲を囲む領域の色との差を補正前より小さくなる。この結果、背景画像ＢＩ内の周囲領域ＰＥＡ１のさらに外側に文字のぼけたエッジが残っている場合に、当該エッジを目立たなくすることができる。この結果、再現画像内の文字の見栄えの低下を、さらに、抑制することができる。また、当該色数低減補正によって、背景画像ＢＩに内の周囲領域ＰＥＡ１のさらに外側に文字のぼけたエッジが残っている場合に、当該エッジ部分の均一性を向上することができるので、背景画像データの圧縮率を向上することができる。

Ｂ．第２実施例：
Ｂ−１：計算機２００の構成：
第２実施例の拡張文字領域決定部１３１は、文字オブジェクト領域の文字の色に応じて、周囲領域ＰＥＡ１のサイズを決定する。具体的には、第２実施例の拡張文字領域決定部１３１は、文字色特定部１３５を備えている（図１：破線）。また、第２実施例の計算機２００の外部記憶装置２９０には、特性データ２９３が格納されている。

図１０は、特性データ２９３について説明する図である。図１０（Ａ）は、特性データ２９３の一例を示し、図１０（Ｂ）は、色ブロックが定義されたＲＧＢ色空間ＳＣＰを示す。特性データ２９３は、文字の色と、文字のぼけ度を表す上述した標準偏差σとを対応付けたテーブルである。具体的には、特性データ２９３では、文字の色が取り得る色値が複数の色ブロックＣＢに分割され、各色ブロックＣＢに、標準偏差σが対応付けられている（図１０（Ａ））。スキャンデータの画素値は、図１０（Ｂ）に示すＲＧＢ色空間ＳＣＰにおける座標によって、色を表している。複数の色ブロックＣＢは、３次元直交座標系でＲＧＢ色空間ＳＣＰを表現した場合に立方体で表される色域を、４×４×４個（６４個）に等分割したブロックである。ここでは、３つの色成分の階調値を、それぞれ４つのグループ、すなわち、グループ０（０〜６３）、グループ１（６４〜１２７）、グループ２（１２８〜１９１）、グループ３（１９２〜２５５）に分けた場合のグループ番号０〜３を用いて、各色ブロックＣＢを表現する。例えば、原点（黒色）を含む色ブロックは、Ｒ値が（０〜６４）、Ｇ値が（０〜６４）、Ｂ値が（０〜６４）の範囲に相当する色ブロックであるので、色ブロックＣＢ（０、０、０）と表現される（図１０（Ｂ））。また、白色（２５５、２５５、２５５）を含む色ブロックは、色ブロックＣＢ（３、３、３）と表現される（図１０（Ｂ））。

Ｂ−２：背景画像データ生成処理：
図４を参照して、第２実施例の背景画像データ生成処理について説明する。第２実施例における背景画像データ生成処理では、第１実施例における背景画像データ生成処理のステップＳ３１５とＳ３２０とに代えて、図４に破線で示すステップＳ３１５ＢとＳ３２０ＢとＳ３２２Ｂとを実行する。その他の処理は、第１実施例における背景画像データ生成処理と同一である。

ステップＳ３１５Ｂでは、文字色特定部１３５は、処理対象の文字オブジェクト領域の文字色値（ＲＧＢ値）を特定する。具体的には、文字色特定部１３５は、処理対象の文字オブジェクト領域において、文字二値データの複数の文字構成画素に対応する文字領域を特定する。文字画像生成部１２０は、文字領域内の画素値（色値）の平均値を、文字色値として特定する。

ステップＳ３２０Ｂでは、情報取得部１３２は、文字色値に応じて、特性データ２９３から標準偏差σを取得する。具体的には、情報取得部１３２は、文字色値が属する色ブロックＣＢ（図１０（Ｂ））を特定し、特定された色ブロックＣＢに対応付けられた標準偏差σを特性データ２９３から取得する。

ステップＳ３２２Ｂでは、拡張文字領域決定部１３１は、特性データ２９３から取得された標準偏差σとスキャンデータの解像度ＲＳから膨張レベルを決定する。具体的には、拡張文字領域決定部１３１は、標準偏差σと解像度ＲＳを乗じて指標値ＳＬ（＝σ×ＲＳ）を取得し、取得された指標値ＳＬに応じて膨張レベルを決定する（図６（Ａ）参照）。

Ｂ−３：特性データ２９３の作成方法：
特性データ２９３の作成方法について説明する。特性データ２９３は、例えば、スキャナドライバ１００の提供者（スキャナ３００の製造者など）によって、生成装置を用いて作成される。生成装置は、例えば、スキャナ３００と接続された計算機（パーソナルコンピュータなど）である。図１１は、特性データ２９３を作成する特定データ生成処理のフローチャートである。

ステップＳ６１０では、生成装置は、スキャナ３００を制御して、標準原稿５００を読み取ることにより標準スキャンデータを生成する。図１２は、標準原稿５００の一例を表す図である。標準原稿５００には、上述した４×４×４個（６４個）の色ブロックＣＢにそれぞれ対応する６４本のカラーラインＣＬが印刷されている。各カラーラインＣＬは、対応する色ブロックＣＢの代表色で印刷されている。色ブロックＣＢの代表色は、例えば、ＲＧＢ色空間ＳＣＰ内の各色ブロックＣＢの中心に位置する色値で表される。例えば、図１０（Ｂ）に示すように、色ブロックＣＢ（０、０、０）の代表色は、色ブロックＣＢ（０、０、０）の中心ＣＣ（３２、３２、３２）で表される色である。カラーラインＣＬは、例えば、文字を構成する一般的な線と同程度の太さを有している。

ステップＳ６２０では、生成装置は、標準スキャンデータを用いて各カラーラインＣＬのヒストグラムの標準偏差σを算出する。具体的には、生成装置は、標準スキャンデータが表すスキャン画像（標準スキャン画像）内の、処理対象の１本のカラーラインＣＬを含むライン領域を特定し、当該ライン領域のヒストグラムを算出する。ライン領域のヒストグラムは、図５に示す文字オブジェクト領域のヒストグラムに類似しており、カラーラインＣＬに対応するピークと、背景に対応するピークとを含む。生成装置は、カラーラインＣＬに対応するピークを中心とした所定範囲におけるヒストグラムの標準偏差σを算出する。生成装置は、６４本のカラーラインＣＬにそれぞれ対応する６４個の標準偏差σをそれぞれ算出する。

ステップＳ６３０では、生成装置は、６４個の色ブロックＣＢと、６４個の標準偏差σとの組み合わせが記録された特性データ２９３を生成する。具体的には、生成装置は、各カラーラインＣＬに対応する色ブロックＣＢと、当該カラーラインＣＬに対応する標準偏差σとを対応付けて、特性データ２９３を作成する。

以上説明した第２実施例によれば、周囲領域決定部１３３は、文字色値に応じて、背景画像ＢＩの周囲領域ＰＥＡ１のサイズを決定するので、適切な拡張文字領域を決定することができる。文字のぼけ度は、文字オブジェクト領域の文字の色によって異なり得るので、文字色値は、文字のぼけ度に関する関連情報、文字の鮮鋭度に関する関連情報と言うことができる。

また、第２実施例の計算機２００は、外部記憶装置２９０に特性データ２９３を格納している。文字のぼけ度は、画像読取装置（例えば、スキャナ３００）に固有の特性によって異なり得る。特性データ２９３は、スキャナ３００を用いて生成された標準スキャンデータに基づいて作成されている。すなわち、特性データ２９３に記録された標準偏差σは、スキャナ３００（画像読取装置）の特性に応じた設定値である。上記実施例によれば、スキャナ３００の特性に応じた標準偏差σに応じて周囲領域ＰＥＡ１のサイズを決定するので、適切な拡張文字領域を決定することができる。特性データ２９３には、スキャナ３００の機種（型番）ごとに異なる値が設定されても良いし、同じ機種であっても個体ごとに異なる値が設定されても良い。

Ｃ．変形例：
（１）上記第２実施例の特性データ２９３は、スキャナ３００の装置特性に応じたぼけ度を表す値として、複数の色ブロックＣＢに対応付けられた複数の標準偏差σを含んでいるが、装置ごとに１つの標準偏差σのみを含んでいても良い。この場合には、例えば、上述した特定データ生成処理（図１１）に、破線で示すステップＳ６４０が追加される。ステップＳ６４０では、生成装置は、各カラーラインＣＬについて算出された複数の標準偏差σの平均値σaveを算出する。そして、平均値σaveが、特性データ２９３に記録される。この場合には、図４の背景画像データ生成処理のステップＳ３１５Ｂ、３２０Ｂでは、文字色値が特定されることなく、文字色値とは無関係に１つの平均値σaveが取得される。

（２）上記実施例における色数低減補正（図４：Ｓ３６５）は、背景画像ＢＩの全体に対して行われる必要はなく、背景画像ＢＩの一部に対して行われても良い。例えば、補正部１３７は、背景画像ＢＩ（図３（Ｄ））のうち、写真オブジェクトＯｂ３や描画オブジェクトＯｂ４が配置された領域を除いた領域に対して、色数低減補正を実行しても良い。一般的言えば、色数低減補正は、背景画像ＢＩにおける拡張文字領域ＥＡの色と拡張文字領域ＥＡの周囲を囲む領域の色との差を補正前より小さくするように、拡張文字領域ＥＡの一部と、拡張文字領域ＥＡの周囲の領域の一部と、を少なくとも含む領域に対して実行されることが好ましい。

（３）上記実施例における色数低減補正は、一例であり、他の各種の補正が採用され得る。補正部は、例えば、色数低減補正に代えて、平均値フィルタを用いた補正、メディアンフィルタを用いた補正、白色均一化補正などが採用され得る。平均値フィルタを用いた補正は、縦３画素×横３画素などの所定サイズのフィルタの中央画素の画素値（ＲＧＢの各値）を、フィルタ範囲内の複数の画素値の平均値に変更する補正である。メディアンフィルタを用いた補正は、所定サイズのフィルタの中央画素の画素値を、フィルタ範囲内の複数の画素値の中央値に変更する補正である。白色均一化補正は、白色に近似する所定範囲の色を、白色に置き換える補正である。例えば、ＲＧＢ画素データで構成された画像に対する白均一化補正では、補正部１３７は、補正前の画素値に対して１以上の所定の係数（例えば、１．１）を乗じた値を、補正後の画素値に設定する。ただし、補正部１３７は、所定の係数を乗じた値が最大値（２５５）を超える場合には、最大値を補正後の画素値に設定する。白均一化補正は、背景画像ＢＩの文字オブジェクト領域の背景色が、白または白に近似する色である場合に、実行されることが好ましい。一般的には、補正部１３７は、背景画像ＢＩにおける拡張文字領域ＥＡの色と、拡張文字領域ＥＡの周囲を囲む領域の色と、の差を補正前より小さくするように、背景画像ＢＩの色を補正することが好ましい。

（４）第１実施例では、文字オブジェクト領域のヒストグラムを用いて算出された標準偏差σが、第２実施例では、文字色値、および、特性データ２９３に記述された標準偏差が、文字のぼけ度に関する関連情報（文字の鮮鋭度に関する関連情報とも言える）としてそれぞれ用いられている。これに代えて、当該関連情報には、文字オブジェクト画像のヒストグラムにおけるピークの広がりと相関のある他の統計量、例えば、文字構成画素数とピークの高さの比などが用いられても良い。また、当該関連情報には、スキャンデータの生成に用いられた画像読取装置（スキャナ３００など）の特性、例えば、光学センサ（ＣＣＤなど）や光源の特性を含む装置特性、特に、文字のぼけ度に相関のある装置特性を表す情報が用いられても良い。

（５）上記各実施例において、計算機２００のスキャナドライバ１００が備える画像処理機能は、スキャナ３００や、複合機などの画像読取部を有する装置、あるいは、デジタルカメラなどの光学的な画像データ生成部を有する装置に備えられても良い。この場合には、例えば、当該画像処理機能を備える複合機やスキャナは、自身が有する画像読取部を用いて生成したスキャンデータに対して画像処理を行って、処理済み画像データ（例えば、高圧縮ＰＤＦデータ）を生成し、当該処理済み画像データを、通信可能に接続された計算機（パーソナルコンピュータなど）に出力しても良い。

一般的に言えば、スキャナドライバ１００の画像処理機能を実現する装置は、計算機２００に限らず、複合機、デジタルカメラ、スキャナなどによって実現されても良い。また、当該画像処理機能は、１つの装置で実現されても良いし、ネットワークを介して接続された複数の装置によって、実現されても良い。この場合には、当該画像処理機能を実現する複数の装置を備えるシステムが、画像処理装置に相当する。

（６）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。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

２００...複合機、２１０...ＣＰＵ、２４０...内部記憶装置、２７０...操作部、２８０...通信部、２９０...外部記憶装置、２９１...ドライバプログラム、１００...スキャナドライバ

Claims (7)

1. 画像処理装置であって、
   文字を含む対象画像を表す対象画像データを用いて、文字画像を表す文字画像データを生成する文字画像生成部と、
   前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の前記文字画像の色が変更された背景画像を表す背景画像データを生成する背景画像生成部と、
   を備え、
   前記背景画像生成部は、
   前記対象画像に含まれる拡張文字領域であって、前記対象画像のうち、前記文字画像の文字を構成する画素群に対応する文字領域と、前記対象画像のうち、前記文字領域の周囲の周囲領域と、を含む前記拡張文字領域を決定する拡張文字領域決定部と、
   前記拡張文字領域の色を、前記対象画像の背景の色に変更する変更部と、
   を備え、
   前記対象画像データは、３つの色成分で構成され、
   前記拡張文字領域決定部は、
   前記対象画像に含まれる文字の鮮鋭度に関する特徴値を、前記３つの色成分のそれぞれについて算出する算出部と、
   前記３つの色成分に対応する３つの前記特徴値を含む関連情報を取得する取得部と、
   前記関連情報に含まれる前記３つの色成分に対応する前記３つの特徴値のうち、文字の鮮鋭度が最も低いことを示す１つの色成分に対応する１つの特徴値に応じて、前記周囲領域のサイズを決定する周囲領域決定部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 画像処理装置であって、
   文字を含む対象画像を表す対象画像データを用いて、文字画像を表す文字画像データを生成する文字画像生成部と、
   前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の前記文字画像の色が変更された背景画像を表す背景画像データを生成する背景画像生成部と、
   を備え、
   前記背景画像生成部は、
   前記対象画像に含まれる拡張文字領域であって、前記対象画像のうち、前記文字画像の文字を構成する画素群に対応する文字領域と、前記対象画像のうち、前記文字領域の周囲の周囲領域と、を含む前記拡張文字領域を決定する拡張文字領域決定部と、
   前記拡張文字領域の色を、前記対象画像の背景の色に変更する変更部と、
   を備え、
   前記拡張文字領域決定部は、
   前記対象画像に含まれる文字の鮮鋭度に関する関連情報を取得する取得部と、
   前記関連情報に応じて、前記周囲領域のサイズを決定する周囲領域決定部であって、前記関連情報が所定条件を満たす場合に、前記周囲領域のサイズを上限値に決定する、前記周囲領域決定部と、
   を備え、
   前記背景画像生成部は、さらに、
   前記関連情報が前記所定条件を満たす場合に、前記変更部によって前記拡張文字領域の色が変更された後の前記対象画像データに対して補正処理を実行する補正部であって、前記補正処理は、前記拡張文字領域の変更後の色と前記拡張文字領域の周囲の領域の色との差を、補正前よりも小さくする処理である、前記補正部を備える、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、
   前記拡張文字領域決定部は、さらに、
   前記対象画像に含まれる文字の鮮鋭度に関する特徴値を算出する算出部を備え、
   前記取得部は、前記特徴値を含む前記関連情報を取得する、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、
   前記拡張文字領域決定部は、さらに、
   前記対象画像に含まれる文字の色を表す文字色値を特定する文字色特定部を備え、
   前記取得部は、前記文字色値を含む前記関連情報を取得する、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、
   前記対象画像データは、原稿を光学的に読み取る画像読取装置によって生成され、
   前記取得部は、前記画像読取装置の特性に応じた設定値を含む前記関連情報を取得する、画像処理装置。
6. 画像処理プログラムであって、
   文字を含む対象画像を表す対象画像データを用いて、文字画像を表す文字画像データを生成する文字画像生成機能と、
   前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の前記文字画像の色が変更された背景画像を表す背景画像データを生成する背景画像生成機能と、
   をコンピュータに実現させ、
   前記背景画像生成機能は、
   前記対象画像に含まれる拡張文字領域であって、前記対象画像のうち、前記文字画像の文字を構成する画素群に対応する文字領域と、前記対象画像のうち、前記文字領域の周囲の周囲領域と、を含む前記拡張文字領域を決定する拡張文字領域決定機能と、
   前記拡張文字領域の色を、前記対象画像の背景の色に変更する変更機能と、
   を備え、
   前記対象画像データは、３つの色成分で構成され、
   前記拡張文字領域決定機能は、
   前記対象画像に含まれる文字の鮮鋭度に関する特徴値を、前記３つの色成分のそれぞれについて算出する算出機能と、
   前記３つの色成分に対応する３つの前記特徴値を含む関連情報を取得する取得機能と、
   前記関連情報に含まれる前記３つの色成分に対応する前記３つの特徴値のうち、文字の鮮鋭度が最も低いことを示す１つの色成分に対応する１つの特徴値に応じて、前記周囲領域のサイズを決定する周囲領域決定機能と、
   を備える、画像処理プログラム。
7. 画像処理プログラムであって、
   文字を含む対象画像を表す対象画像データを用いて、文字画像を表す文字画像データを生成する文字画像生成機能と、
   前記対象画像データを用いて、前記対象画像内の前記文字画像の色が変更された背景画像を表す背景画像データを生成する背景画像生成機能と、
   をコンピュータに実現させ、
   前記背景画像生成機能は、
   前記対象画像に含まれる拡張文字領域であって、前記対象画像のうち、前記文字画像の文字を構成する画素群に対応する文字領域と、前記対象画像のうち、前記文字領域の周囲の周囲領域と、を含む前記拡張文字領域を決定する拡張文字領域決定機能と、
   前記拡張文字領域の色を、前記対象画像の背景の色に変更する変更機能と、
   を備え、
   前記拡張文字領域決定機能は、
   前記対象画像に含まれる文字の鮮鋭度に関する関連情報を取得する取得機能と、
   前記関連情報に応じて、前記周囲領域のサイズを決定する周囲領域決定機能であって、前記関連情報が所定条件を満たす場合に、前記周囲領域のサイズを上限値に決定する、前記周囲領域決定機能と、
   を備え、
   前記背景画像生成機能は、さらに、
   前記関連情報が前記所定条件を満たす場合に、前記変更機能によって前記拡張文字領域の色が変更された後の前記対象画像データに対して補正処理を実行する補正機能であって、前記補正処理は、前記拡張文字領域の変更後の色と前記拡張文字領域の周囲の領域の色との差を、補正前よりも小さくする処理である、前記補正機能を備える、画像処理プログラム。

Images