JP5910292B2 - 属性データ生成装置、画像処理装置、サーバ、属性データ生成方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像の属性を示す属性データを生成し直す技術に関する。

従来、画像を用紙に印刷する前に、画像に対して補正の処理を施すことがある。例えば、文字が画像に含まれる場合は、文字をくっきりとさせるためにエッジ強調処理を施す。または、いわゆる網点領域が画像に含まれる場合は、モアレの発生を抑えるために、ぼかし処理を施す。

これらの補正の処理は、画像の中の領域ごとに、領域の属性に応じて施すのが、好ましい（特許文献１参照）。

画像を印刷するたびに、領域ごとの属性を判別することが、考えられる。しかし、判別を毎回行うと、印刷の前処理に時間が掛かってしまう。

そこで、画像のデータと属性のデータとを一組にして管理する方法が提案されている（特許文献１および特許文献２参照）。
特開２００３−１６３８０１号公報 特開２００７−８８９１２号公報

画像の補正の処理の手段（以下、「補正手段」と記載する。）は、日々、改良されている。これに伴い、様々な属性に適した補正の処理が可能になっている。

したがって、例えば、「複合機」または「ＭＦＰ（Multi Function Peripheral）」などと呼ばれる画像形成装置に設けられる補正手段も、機種が変わるごとに、新しいものが用いられることが多い。

ところで、古い画像形成装置を新しい画像形成装置に置き換えた際に、古い画像形成装置で使用していた画像のデータおよび属性のデータを新しい画像形成装置へ引き継いで使用することが、ある。

ところが、古い画像形成装置の補正手段に合わせて生成された属性のデータでは、新しい画像形成装置の補正手段の性能が十分に発揮されないので、ユーザが期待する通りに画像が印刷されないことがある。

そこで、属性のデータを新しい画像形成装置の補正手段に合わせて生成し直すことが、考えられる。

しかし、画像のデータの量が多いと、属性のデータを生成し直すのに多くの時間が掛かってしまう。

本発明は、このような問題点に鑑み、画像の属性のデータを従来よりも短い時間で生成し直すことを、目的とする。

本発明の一形態に係る属性データ生成装置は、属性の異なる複数の領域からなる画像データの画像処理を当該複数の領域のそれぞれの属性に応じて実行する画像処理手段のために用いられる属性データ生成装置であって、他の画像処理手段を含む他の属性データ生成装置から出力された、前記画像データに対応づけられかつ前記複数の領域それぞれの属性を示す第一の属性データを取得する属性データ取得手段と、前記第一の属性データに示される属性のうち、前記画像処理手段の仕様によって変更すべき属性である要変更属性を特定する、変更属性特定手段と、前記変更属性特定手段によって特定された前記要変更属性が前記画像処理手段の仕様における複数の属性のうち、どの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別する、新属性判別手段と、前記複数の領域のうちの前記要変更属性の領域のみ、元の属性から前記新属性判別手段で判別された属性である新属性に変更されるように前記第一の属性データを更新することによって、第二の属性データを生成する、属性データ生成手段と、を有する。

好ましくは、前記変更属性特定手段は、前記要変更属性を、前記画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第二の特性データと前記他の画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第一の特性データとを比較することにより特定し、
前記新属性判別手段は、前記第二の特性データに含まれる複数の属性の中から前記要変更属性がどの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別する。

前記画像処理手段は、画像処理回路である。または、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および前記ＣＰＵによって実行されるコンピュータプログラムを記憶するメモリによって構成される。

または、前記複数の領域の属性は、文字画像領域に対する属性および写真またはイラスト領域に対する属性の少なくとも１つを含む。

本発明によると、画像の属性のデータを従来よりも短い時間で生成し直すことができる。

画像処理システムの全体的な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。 バージョンごとに対応する属性および属性同士の関係の例を示す図である。 画像形成装置の機能的構成の例を示す図である。 画像データによって再現される画像およびこれを構成する領域の属性の例を示す図である。 領域属性データに示される領域の位置および属性の例を示す図である。 第一の実施形態における画像形成装置１の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。 第一の実施形態における画像形成装置１の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。 画像処理システムの全体的な構成の例を示す図である。 サーバのハードウェア構成の例を示す図である。 サーバの機能的構成の例を示す図である。 第二の実施形態におけるサーバの全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。

〔第一の実施形態〕
図１は、画像処理システム１ＳＹの全体的な構成の例を示す図である。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３は、バージョンごとに対応する属性および属性同士の関係の例を示す図である。図４は、画像形成装置１の機能的構成の例を示す図である。

画像処理システム１ＳＹは、図１に示すように、複数台の画像形成装置１、１台または複数台のパーソナルコンピュータ３、および通信回線４などによって構成される。各装置は、通信回線４を介して通信を行うことができる。通信回線４として、いわゆるＬＡＮ（Local Area Network）回線、公衆回線、またはインターネットなどが用いられる。以下、各画像形成装置１を「画像形成装置１Ａ」、「画像形成装置１Ｂ」、…と区別して記載することがある。

画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティング、ファックス、スキャナ、およびボックスなどの機能を集約した装置である。

ネットワークプリンティング機能は、画像データをパーソナルコンピュータ３から受信して画像を用紙に印刷する機能である。「ネットワークプリンタ機能」または「ＰＣプリント機能」などと呼ばれることもある。

ボックス機能は、ユーザごとに「個人ボックス」または「ボックス」などと呼ばれる、パーソナルコンピュータにおけるフォルダまたはディレクトリなどに相当する記憶領域を設け、管理する機能である。ユーザは、自分のボックスに画像データなどを保存しておくことができる。

画像形成装置１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、大容量記憶装置１０ｄ、スキャンユニット１０ｅ、プリントユニット１０ｆ、ＮＩＣ（Network Interface Card）１０ｇ、操作パネル１０ｈ、モデム１０ｉ、および画像補正回路１０ｊのほか制御用の回路などによって構成される。

ＮＩＣ１０ｇは、通信回線４を介してＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）などのプロトコルによってパーソナルコンピュータ３などと通信を行うための装置である。

モデム１０ｉは、固定電話網を介してＧ３などのプロトコルでファックス端末などと画像データをやり取りするための装置である。

操作パネル１０ｈは、タッチパネルディスプレイおよびキー群などによって構成される。

タッチパネルディスプレイは、ユーザに対するメッセージを与えるための画面、処理の結果を示す画面、またはユーザが画像形成装置１に対して指示を入力するための画面などを表示する。また、タッチパネルディスプレイは、タッチされた（押された）位置を検知し、ＣＰＵ１０ａへその位置を通知する。

キー群は、テンキー、スタートキー、およびストップキーなどのキーによって構成される。

ユーザは、操作パネル１０ｈを操作することによって、画像形成装置１に対してコマンドを与えたりデータを入力したりすることができる。

スキャンユニット１０ｅは、用紙に記されている画像を読み取って画像データを生成する装置である。生成された画像データは、後述する通り、大容量記憶装置１０ｄに設けられている画像データ等保存部１３１に保存されることができる。

画像補正回路１０ｊは、プリントユニット１０ｆによる印刷の対象である画像の補正の処理を行う。画像補正回路１０ｊは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などによって実現される。

ところで、一般に、画像の各部分は、文字の領域、網点の領域、罫線の領域、または下地の領域など様々な属性の領域に分けられる。画像補正回路１０ｊは、各領域の属性に応じて補正の処理を行う。

例えば、「文字」という属性の領域に対しては、エッジを強調する処理を行う。文字属性は、アルファベット、漢字、カタカナ、または平仮名などの文字の画像が含まれている、という属性である。なお、公知の画像処理によると、数字または記号などの符号の画像が含まれているものも、この属性に分類されることが、多い。以下、「文字」という属性を「文字属性」と記載する。他の属性の名称についても同様に「○○属性」と記載する。

または、網点属性の領域に対しては、スムージングの処理を行う。網点属性は、印刷の際に規則的な多数のドットからなるスクリーン（網点のパターン）が用いられる、という属性である。写真およびイラストなどが網点属性に該当することが、多い。

また、画像補正回路１０ｊには、補正の処理の仕様（スペック）に応じたバージョンがある。新しいバージョンの画像補正回路１０ｊほど、多くの属性に応じた補正の処理を行うことができる。以下、図３に示す属性に対応するバージョンがある場合を例に説明する。

なお、画像補正回路１０ｊは、古いバージョンの属性を有する領域に対しても補正の処理を行うことができる場合がある。ただし、古いバージョンの属性を、この画像補正回路１０ｊにとっての最新の属性のうちのいずれかに当てはめて補正の処理を行うので、ユーザが期待している結果が得られるとは、限らない。そこで、以下、画像補正回路１０ｊにとっての最新の属性を「画像補正回路１０ｊのバージョンに対応する属性」などと記載する。例えば、バージョンＶ１に対応する属性は、図３において、バージョンＶ１の列に上下に並んだ属性である。同様に、バージョンＶ２に対応する属性はバージョンＶ２の列に上下に並んだ属性であり、バージョンＶ３に対応する属性はバージョンＶ３の列に上下に並んだ属性である。

図３に示すように、本実施形態では、少なくともバージョンＶ１〜Ｖ３の３つのバージョンがある。バージョンＶ１は、「網点」、「文字」、「下地」、および「その他」の各属性に応じた補正の処理を行うことができる。網点属性および文字属性については、前に説明した通りである。下地属性は、文字、写真、およびイラストなどのいずれのオブジェクトも含まれていない、という属性である。単色の領域が下地属性に該当することが、多い。その他属性は、上記のいずれの属性にも該当しない属性である。

バージョンＶ２は、「白網点」、「黒網点」、「黒文字」、「カラー文字」、「白文字」、「罫線」、「白下地」、「グレー下地」、「カラー下地」、および「バーコード」の各属性に応じた補正の処理を行うことができる。

白網点属性および黒カラー網点属性は、ともに、網点属性のより具体的な属性である。白網点属性は、印刷の際に白のドットのスクリーンが用いられる、という属性である。黒カラー網点属性は、印刷の際に黒またはカラーのドットのスクリーンが用いられる、という属性である。なお、本実施形態において、「カラー」は、黒、白、および黒の中間調（つまり、グレー）以外の色を意味する。

黒文字属性、カラー文字属性、および白文字属性は、ともに、文字属性のより具体的な属性である。黒文字属性は、黒の文字が含まれている、という属性である。カラー文字属性は、カラーの文字が含まれている、という属性である。白文字属性は、白の文字が含まれている、という属性である。いわゆる白抜き文字のある領域が白文字属性に該当することが、多い。

罫線は、一般的に、文字ではない。しかし、判別方法によっては、罫線が文字として認識される場合がある。そこで、本実施形態では、罫線属性を、文字属性のより具体的な属性として取り扱う。また、罫線は、判別方法によっては、その他属性であると判別される場合もある。そこで、罫線属性を、その他属性のより具体的な属性としても、取り扱う。

白下地属性、グレー下地属性、およびカラー下地属性は、ともに、下地属性のより具体的な属性である。白下地属性は、白の下地である、という属性である。グレー下地属性は、グレーの下地である、という属性である。カラー下地属性は、カラーの下地である、という属性である。

バーコード属性は、その他属性のより具体的な属性であって、バーコードの画素が含まれている、という属性である。非線属性は、その他属性のより具体的な属性であって、罫線でもバーコードでもない、という属性である。

バージョンＶ３は、「白網点内一般サイズ文字」、「白網点背景」、「白網点内大文字」、「黒カラー網点内一般サイズ文字」、「黒カラー網点背景」、「黒カラー網点内大文字」、「黒一般サイズ文字」、「黒大文字」、「カラー一般サイズ文字」、「カラー大文字」、「白一般サイズ文字」、および「白大文字」の各属性に応じた補正の処理を行うことができる。

白網点内一般サイズ文字属性、白網点内大文字属性、および白網点背景属性は、ともに、白網点属性のより具体的な属性である。白網点内一般サイズ文字属性は、白網点属性の領域の中の文字の部分でありかつ所定よりも小さいサイズ（以下、「一般サイズ」と記載する。）の文字の部分である、という属性である。一方、白網点内大文字属性は、白網点属性の領域の中の文字の部分でありかつ一般サイズ以上の文字の部分である、という属性である。白網点背景属性は、白網点属性の領域の中の背景の部分である、という属性である。

黒カラー網点内一般サイズ文字属性、黒カラー網点内大文字属性、および黒カラー網点背景属性は、ともに、黒カラー網点属性のより具体的な属性である。黒カラー網点内一般サイズ文字属性は、黒カラー網点属性の領域の中の文字の部分でありかつ一般サイズの文字の部分である、という属性である。一方、黒カラー網点内大文字属性は、黒カラー網点属性の領域の中の文字の部分でありかつ一般サイズ以上の文字の部分である、という属性である。黒カラー網点背景属性は、黒カラー網点属性の領域の中の背景の部分である、という属性である。

黒一般サイズ文字属性および黒大文字属性は、ともに、黒文字属性のより具体的な属性である。黒一般サイズ文字属性は、黒の一般サイズの文字が含まれている、という属性である。黒大文字属性は、黒の一般サイズ以上の文字が含まれている、という属性である。

カラー一般サイズ文字属性およびカラー大文字属性は、ともに、カラー文字属性のより具体的な属性である。カラー一般サイズ文字属性は、カラーの一般サイズの文字が含まれている、という属性である。カラー大文字属性は、カラーの一般サイズ以上の文字が含まれている、という属性である。

白一般サイズ文字属性および白大文字属性は、ともに、白文字属性のより具体的な属性である。白一般サイズ文字属性は、白の一般サイズの文字が含まれている、という属性である。白大文字属性は、白の一般サイズ以上の文字が含まれている、という属性である。

図２に戻って、プリントユニット１０ｆは、スキャンユニット１０ｅによって読み取られた画像を印刷する。または、大容量記憶装置１０ｄから読み出された画像データまたはパーソナルコンピュータ３から送信されてきた画像データなどに基づいて画像を用紙に印刷する。なお、これらの画像は、必要に応じて、画像補正回路１０ｊによって補正されて印刷される。

ＲＯＭ１０ｃおよび大容量記憶装置１０ｄには、上述の機能を実現するためのオペレーティングシステム、ミドルウェア、およびアプリケーションなどのソフトウェアが記憶されている。さらに、図４に示す属性判別部１０１、属性データ生成部１０２、画像データ等転送処理部１０３、画像データ等取得部１２１、要変更属性判別部１２２、属性変更対象判別部１２３、属性変更領域データ抽出部１２４、新属性判別部１２５、属性データ更新部１２６、画像データ等保存部１３１、およびバージョン特性データ保存部１３２などの機能を実現するためのアプリケーションが記憶されている。各ソフトウェアを構成するモジュールは必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。大容量記憶装置１０ｄとして、ハードディスクドライブまたはＳＳＤ（Solid State Drive）などが用いられる。

次に、図４に示す各部の処理内容などを、新たな画像データを保存する場合と、他の画像形成装置１から引き継ぐ画像データを保存する場合とに大別して、説明する。

〔新たな画像データを保存する場合〕
図５は、画像データ５によって再現される画像およびこれを構成する領域の属性の例を示す図である。

バージョン特性データ保存部１３２には、バージョン特性データ７１が保存されている。バージョン特性データ７１は、図３に示したような、バージョンごとの、補正の処理に対応している属性のほか、属性同士の概念の大小関係を示している。

画像データ等保存部１３１には、画像形成装置１自身のスキャンユニット１０ｅによって読み取られた画像の画像データおよび他の画像形成装置１から受信した画像データが保存される。以下、これらの画像データを「画像データ５」と総称する。

さらに、画像データ等保存部１３１には、画像データ５ごとの領域属性データ６が保存される。画像は、上述の通り、様々な属性の領域に分けられる。領域属性データ６は、対応する画像データ５によって再現される画像を構成する各領域の位置および属性を示している。

画像データ５および領域属性データ６は、スキャンユニット１０ｅ、属性判別部１０１、および属性データ生成部１０２によって次のように生成される。

ユーザは、読取りの対象の画像が記されている用紙をスキャンユニット１０ｅにセットし、スキャンのコマンドを入力する。

すると、スキャンユニット１０ｅは、この用紙から画像を読み取ってローデータ（Raw Data）を生成する。そして、所定のフォーマットに変換することによって、画像データ５を生成する。なお、ローデータをそのまま画像データ５として用いてもよい。

属性判別部１０１は、画像データ５およびバージョン特性データ７１に基づいて、読み取られた画像の中の各領域の位置および属性を判別する。具体的には、画像データ５によって再現される画像の各領域が、バージョン特性データ７１に示される、画像形成装置１自身の画像補正回路１０ｊのバージョンに対応した属性のうちの、いずれに該当するのかを、判別する。各領域がいずれの属性に該当するのかは、公知の方法によって判別することができる。

属性データ生成部１０２は、各領域の位置および属性判別部１０１によって判別された属性を示す領域属性データ６を生成する。そして、画像データ５および領域属性データ６は、互いに対応付けられて画像データ等保存部１３１に保存される。

例えば、図５（Ａ）に示す画像が読み取られた場合は、この画像補正回路１０ｊがバージョンＶ１に対応しているのであれば、図５（Ｂ）に示すように、各領域の属性が判別される。そして、この画像の画像データ５と、この画像の各領域の位置および属性を示す領域属性データ６とが、互いに対応付けられて画像データ等保存部１３１に保存される。

〔他の画像形成装置１から引き継ぐ画像データを保存する場合〕
図６は、領域属性データ６に示される領域の位置および属性の例を示す図である。

以下、画像形成装置１Ａに保存されている画像データ５を、画像形成装置１Ｂに引き継いで保存する場合を例に、説明する。

ユーザは、画像データ５を画像形成装置１Ｂへ移動する旨のコマンドを画像形成装置１Ａに対して入力する。

すると、画像形成装置１Ａにおいて、画像データ等転送処理部１０３は、この画像データ５と、これに対応付けられている領域属性データ６とを、画像データ等保存部１３１から読み出し、画像形成装置１Ｂへ送信する。さらに、画像形成装置１Ａ自身の画像補正回路１０ｊのバージョンを示す送信元バージョンデータ７２も、画像データ５などとともに画像形成装置１Ｂへ送信する。

画像形成装置１Ｂにおいて、画像データ等取得部１２１は、画像形成装置１Ａが送信した画像データ５、領域属性データ６、および送信元バージョンデータ７２を取得する。

すると、画像データ５、領域属性データ６、および送信元バージョンデータ７２に基づいて要変更属性判別部１２２ないし属性データ更新部１２６によって次の処理が実行される。

要変更属性判別部１２２は、画像データ５の画像の中の領域の属性を変更する必要があるか否かを、次のように判別する。画像形成装置１Ｂ自身の画像補正回路１０ｊのバージョンと送信元バージョンデータ７２に示されるバージョンとを比較する。そして、両者が同じであれば、変更する必要がないと、判別する。一方、両者が相違すれば、変更する必要があると、判別する。

属性変更対象判別部１２３は、画像データ５の画像の中の領域の属性を変更する必要があると要変更属性判別部１２２によって判別された場合に、属性を変更すべき領域（以下、「属性要変更領域」と記載する。）を、次のように判別する。

属性変更対象判別部１２３は、領域属性データ６に示される属性の中から、画像形成装置１Ｂ自身の画像補正回路１０ｊのバージョンにおいて２つ以上のより具体的な属性に分かれているものを、バージョン特性データ７１（図３参照）に基づいて検索する。

例えば、領域属性データ６に白網点、黒文字、白下地、および罫線の各属性が示されており、かつ、画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊのバージョンがバージョンＶ３である場合は、図３のバージョン特性データ７１に基づいて検索すると、白網点、黒文字、および白下地の各属性が検索結果として表れる。

そして、属性変更対象判別部１２３は、検索したこのような属性を有する領域を属性要変更領域であると判別する。

属性変更領域データ抽出部１２４は、画像データ５の画像の中から、属性変更対象判別部１２３によって判別された属性要変更領域の画像データである領域画像データ５ｒを画像データ５の中から抽出する。

新属性判別部１２５は、属性要変更領域の属性を、属性変更領域データ抽出部１２４によって抽出されたこの属性要変更領域の領域画像データ５ｒに基づいて、判別する。属性要変更領域が複数ある場合は、それぞれの属性を、それぞれの領域画像データ５ｒに基づいて、判別する。各属性要変更領域がいずれの属性に該当するのかは、属性判別部１０１による判別の場合と同様、公知の方法によって判別することができる。ただし、ここでは、画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊのバージョンに対応した属性のうちのいずれに該当するのかを、判別する。

属性データ更新部１２６は、領域属性データ６を次のように更新する。領域属性データ６の中の属性要変更領域についてのデータを、新属性判別部１２５によって判別された属性が示されるように更新（書換）する。また、１つの属性要変更領域が２つの領域に分割された場合は、分割後のそれぞれの位置および判別された属性が示されるように更新する。例えば、白網点属性の領域は、白網点内一般サイズ文字属性の領域、白網点背景属性の領域、および白網点内大文字属性の領域に分割されることがある。

このように、他の画像形成装置１から受信した領域属性データ６を更新することによって、この画像形成装置１の領域属性データ６が生成される。

新属性判別部１２５および属性データ更新部１２６の処理によると、例えば、画像データ５が図５（Ａ）のような画像の画像データであり、かつ、領域属性データ６が図５（Ｂ）のような位置および属性を示す場合に、領域属性データ６は次のように更新される。

画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊのバージョンがバージョンＶ２であるならば、図６（Ａ）のような位置および属性が示されるように領域属性データ６が更新される。または、バージョンＶ３であるならば、図６（Ｂ）のような位置および属性が示されるように領域属性データ６が更新される。なお、図６（Ａ）および（Ｂ）において、図５（Ｂ）とは属性が異なる領域のデータが、更新される。それ以外の領域のデータは、そのままである。そして、画像データ５および更新された領域属性データ６が、互いに対応付けられて画像データ等保存部１３１に保存される。

画像データ５の画像の中の領域の属性を変更する必要がないと要変更属性判別部１２２によって判別された場合は、領域属性データ６を更新することなく、画像データ５および領域属性データ６が互いに対応付けられて画像データ等保存部１３１に保存される。

図７および図８は、第一の実施形態における画像形成装置１の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。

次に、画像形成装置１における画像データの管理のための全体的な処理の流れを、図７および図８のフローチャートを参照しながら説明する。ここでは、画像形成装置１Ｂの処理の流れを例に説明する。

図７および図８において、画像形成装置１Ｂは、用紙から画像を読み取った場合は（＃１１でＹｅｓ）、画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊのバージョンをチェックする（＃１２）。この画像の各領域がこのバージョンに対応したいずれの属性に該当するのかを判別し、各領域の位置および属性を示すデータを領域属性データ６として生成する（＃１３）。そして、この画像の画像データ５と生成した領域属性データ６とを対応付けて保存する（＃１４）。

または、画像形成装置１Ｂは、他の画像形成装置１（例えば、画像形成装置１Ａ）から画像データ５、領域属性データ６、および送信元バージョンデータ７２を受信した場合は（＃１５）、これらを保存するための処理を次のように実行する（＃１６〜＃２４）。

画像形成装置１Ｂは、画像形成装置１Ｂ自身の画像補正回路１０ｊのバージョンをチェックする。そして、このバージョンと受信した領域属性データ６に示されるバージョンとが同じであれば領域属性データ６の更新が不要であると判別し（＃１７でＮｏ）、領域属性データ６を更新することなく、画像データ５および領域属性データ６を互いに対応付けて保存する（＃１８）。

一方、両バージョンが相違するのであれば、画像形成装置１Ｂは、領域属性データ６の更新が必要であると判別し（＃１７でＹｅｓ）、バージョン特性データ７１（図３参照）に基づいて、画像データ５の画像のどの領域の属性を変更する必要があるのかを判別する（＃１９）。画像データ５の中から、属性を変更すべき領域（属性要変更領域）の領域画像データ５ｒを抽出する（＃２０でＹｅｓ、＃２２）。画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊのバージョンに対応している属性の中から属性要変更領域に応じた属性を判別し、判別結果に応じて領域属性データ６を更新する（＃２３）。そして、画像データ５および更新した領域属性データ６を、互いに対応付けて保存する（＃２４）。このように、画像形成装置１Ａから受信した領域属性データ６を更新することによって、画像形成装置１Ｂの領域属性データ６が生成される。なお、領域属性データ６の変更ができない場合は（＃２０でＮｏ）、画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊによる好適な補正の処理ができず狙い通りの画像が出力できない旨をユーザへ通知する（＃２１）。

または、画像形成装置１Ｂは、画像の印刷の指令を受けた場合は（＃２５でＹｅｓ）、この画像の画像データ５および領域属性データ６を読み出し（＃２６）、この画像を属性に応じて補正し（＃２７）、用紙に印刷する（＃２８）。

または、画像形成装置１Ｂは、他の画像形成装置１への画像の引継ぎの指令を受けた場合は（＃２９でＹｅｓ）、この画像の画像データ５および領域属性データ６を、画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊのバージョンを示す送信元バージョンデータ７２とともに、当該他の画像形成装置１へ送信する（＃３０）。

第一の実施形態によると、属性が変更されている領域についてのみ属性を判別し直すことによって、領域属性データ６を生成し直す。よって、領域属性データ６を一から生成し直す場合に比べて、短い時間で領域属性データ６を生成し直すことができる。

図６では、画像補正回路１０ｊのバージョンが低い方の画像形成装置１から高い方の画像形成装置１へ画像データ５および領域属性データ６を送信する場合を例に説明したが、高い方から低い方へ送信する場合は、次のように処理を行えばよい。以下、画像形成装置１Ａが画像形成装置１Ｂから画像データ５および領域属性データ６を受信した場合を例に説明する。

画像形成装置１Ａの要変更属性判別部１２２（図４参照）は、画像形成装置１Ｂから受信した領域属性データ６に示される属性のうち、画像形成装置１Ａの画像補正回路１０ｊに対応していないものを、バージョン特性データ７１（図３参照）に基づいて判別する。

属性変更対象判別部１２３は、判別された属性を有する領域つまり属性要変更領域を判別する。

属性変更領域データ抽出部１２４は、判別した属性要変更領域の領域画像データ５ｒを画像データ５の中から抽出する。

新属性判別部１２５は、画像形成装置１Ａの画像補正回路１０ｊのバージョンに対応する属性の中から属性要変更領域の属性を、抽出された領域画像データ５ｒに基づいて判別する。

そして、属性データ更新部１２６は、領域属性データ６を、新属性判別部１２５による判別の結果に基づいて更新する。これにより、画像形成装置１Ａの領域属性データ６が生成される。

または、新属性判別部１２５は、領域画像データ５ｒを用いずに、次のように属性要変更領域の属性を判別してもよい。画像形成装置１Ａのバージョンに対応する属性の中から、属性要変更領域の、現在の（更新前の）領域属性データ６に示される属性に対応するものを、バージョン特性データ７１に基づいて判別する。例えば、現在の属性が黒文字属性であり、かつ、画像形成装置１Ａの画像補正回路１０ｊのバージョンがバージョンＶ１である場合は、文字属性であると、判別できる。なお、罫線属性のように、属性要変更領域の現在の属性に対応する古いバージョンの属性が複数存在する場合がある。この場合は、予め設定しておいた方が示されるように更新すればよい。例えば、罫線属性は、文字属性に更新すると、予め設定しておけばよい。または、黒大文字、カラー大文字、および白大文字の各属性は、それぞれ、画像形成装置１Ａの画像補正回路１０ｊがバージョンＶ２の場合は黒文字、カラー文字、および白文字の各属性に更新し、バージョンＶ１の場合はすべて文字属性に更新すると、予め設定しておけばよい。

〔第二の実施形態〕
図９は、画像処理システム１ＳＺの全体的な構成の例を示す図である。図１０は、サーバ２のハードウェア構成の例を示す図である。図１１は、サーバ２の機能的構成の例を示す図である。

第二の実施形態において、画像処理システム１ＳＺは、図９に示すように、複数台の画像形成装置１、１台または複数台のパーソナルコンピュータ３、および通信回線４のほか、サーバ２が設けられている。図１と比較して分かるように、サーバ２が設けられている点が、第一の実施形態と異なる。

また、第一の実施形態では、領域属性データ６の更新を、画像データ５および領域属性データ６を受信した画像形成装置１が実行したが、第二の実施形態では、サーバ２が実行する。

サーバ２は、図１０に示すように、ＣＰＵ２０ａ、ＲＡＭ２０ｂ、ＲＯＭ２０ｃ、大容量記憶装置２０ｄ、およびＮＩＣ２０ｅなどによって構成される。サーバ２として、いわゆるサーバ機が用いられる。

ＮＩＣ２０ｅは、通信回線４を介してＴＣＰ／ＩＰなどのプロトコルによって画像形成装置１およびパーソナルコンピュータ３などと通信を行うための装置である。

ＲＯＭ２０ｃおよび大容量記憶装置２０ｄには、図１１に示す画像データ等取得部２０１、要変更属性判別部２０２、属性変更対象判別部２０３、属性変更領域データ抽出部２０４、新属性判別部２０５、属性データ更新部２０６、画像データ等転送部２０７、およびバージョン特性データ保存部２０８などの機能を実現するためのアプリケーションが記憶されている。各ソフトウェアを構成するモジュールは必要に応じてＲＡＭ２０ｂにロードされ、ＣＰＵ２０ａによって実行される。大容量記憶装置２０ｄとして、ハードディスクドライブまたはＳＳＤなどが用いられる。

以下、画像形成装置１Ａから画像形成装置１Ｂへ画像データ５および領域属性データ６を引き継ぐ場合を例に、画像データ等取得部２０１ないし画像データ等転送部２０７について説明する。第一の実施形態と共通する点については、説明を省略する。

ユーザは、画像データ５を画像形成装置１Ｂへ移動する旨のコマンドを画像形成装置１Ａに対して入力する。すると、画像形成装置１Ａは、第一の実施形態の場合と同様に、この画像データ５と、これに対応付けられている領域属性データ６とを、画像データ等保存部１３１から読み出す。ただし、読み出した画像データ５および領域属性データ６を画像形成装置１Ｂへ直接送信するのではなく、サーバ２へ送信する。さらに、この際に、送信元バージョンデータ７２とともに、画像データ５の引継先（本例では、画像形成装置１Ｂ）を示す引継先指定データ７３を、サーバ２へ送信する。

サーバ２において、バージョン特性データ保存部２０８には、第一の実施形態の画像データ等保存部１３１（図４参照）と同様、バージョン特性データ７１（図３参照）が保存されている。

画像データ等取得部２０１は、画像形成装置１Ａが送信した画像データ５、領域属性データ６、送信元バージョンデータ７２、および引継先指定データ７３を取得する。

要変更属性判別部２０２は、画像データ５の画像の中の領域の属性を変更する必要があるか否かを判別する。判別の方法は、第一の実施形態の要変更属性判別部１２２による判別の方法と同様である。

つまり、要変更属性判別部２０２は、引継元（本例では、画像形成装置１Ａ）および引継先（本例では、画像形成装置１Ｂ）それぞれの画像補正回路１０ｊのバージョン同士を比較する。そして、両者が同じであれば、変更する必要がないと、判別する。一方、両者が相違すれば、変更する必要があると、判別する。

なお、引継元の画像補正回路１０ｊのバージョンは、送信元バージョンデータ７２に示されている。引継先の画像補正回路１０ｊのバージョンは、サーバ２が画像形成装置１Ｂに対して問い合わせてもよい。または、画像形成装置１Ａが予め画像形成装置１Ｂに問い合わせ、画像形成装置１Ｂの画像補正回路１０ｊのバージョンを示すデータを、画像データ５などとともにサーバ２へ送信するようにしてもよい。画像形成装置１ごとの画像補正回路１０ｊのバージョンを示すデータをサーバ２に予め登録しておいてもよい。

属性変更対象判別部２０３は、画像データ５の画像の中の領域の属性を変更する必要があると要変更属性判別部２０２によって判別された場合に、属性を変更すべき領域を判別する。判別の方法は、第一の実施形態の属性変更対象判別部１２３による判別の方法と同様である。

属性変更領域データ抽出部２０４は、画像データ５の画像の中から、属性変更対象判別部２０３によって判別された属性要変更領域の画像データである領域画像データ５ｒを画像データ５の中から抽出する。

新属性判別部２０５は、属性要変更領域の属性を、属性変更領域データ抽出部２０４によって抽出されたこの属性要変更領域の領域画像データ５ｒに基づいて、判別する。

属性データ更新部２０６は、領域属性データ６を更新する。更新の方法は、第一の実施形態の属性データ更新部１２６による更新の方法と同様である。

そして、画像データ等転送部２０７は、引継先指定データ７３に示される引継先（本例では、画像形成装置１Ｂ）へ、更新された領域属性データ６を、画像データ５とともに転送する。

画像形成装置１Ｂは、サーバ２から画像データ５および領域属性データ６を受信すると、両データを互いに対応付けて画像データ等保存部１３１によって保存する。

図１２は、第二の実施形態におけるサーバ２の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。

次に、画像データ５などを中継する際のサーバ２の全体的な処理の流れを、図１２のフローチャートを参照しながら説明する。

サーバ２は、引継元から画像データ５、領域属性データ６、送信元バージョンデータ７２、および引継先指定データ７３を受信すると（図１２の＃４１）、引継元および引継先それぞれの画像補正回路１０ｊのバージョンを比較することによって、領域属性データ６の更新の要否を判別する（＃４２）。

変更が不要である場合は（＃４３でＮｏ）、サーバ２は、領域属性データ６を更新することなく、画像データ５および領域属性データ６を引継先へ転送する（＃４４）。

一方、変更が必要である場合は（＃４３でＹｅｓ）、サーバ２は、画像データ５の画像の、属性を変更する必要がある領域（属性要変更領域）を判別し（＃４５）、画像データ５の中から、この属性要変更領域の領域画像データ５ｒを抽出する（＃４６でＹｅｓ、＃４８）。引継先の画像補正回路１０ｊのバージョンに対応している属性の中から属性要変更領域に応じた属性を領域画像データ５ｒなどに基づいて判別し、判別結果に応じて領域属性データ６を更新する（＃４９）。そして、画像データ５および更新した領域属性データ６を、引継先へ送信する（＃５０）。なお、領域属性データ６の変更ができない場合は（＃４６でＮｏ）、好適な補正の処理ができず狙い通りの画像が出力できない旨を引継元へ通知する（＃４７）。

第二の実施形態によると、領域属性データ６を生成し直す機能を画像形成装置１ごとに設けなくても、領域属性データ６を生成し直すことができる。

なお、属性要変更領域を判別する処理を引継元である画像形成装置１に行わせてもよい。または、引継先である画像形成装置１に行わせてもよい。

第一の実施形態および第二の実施形態では、一方の画像形成装置１から他方の画像形成装置１へ画像データ５を引き継ぐ際に、画像データ５には変更を加えなかった。しかし、スキャンユニット１０ｅによって得られた画像データを画像補正回路１０ｊのバージョンに応じて補正したものを、画像データ５として保存することがある。例えば、画像補正回路１０ｊのバージョンがバージョンＶ１である場合は網点属性の領域に強いスムージングを掛け、バージョンＶ２である場合は網点属性に属するいずれかの属性（白網点属性または黒網点属性）の領域に弱いスムージングを掛けることがある。

このような画像データ５に基づいて引継先における新たな属性を判別すると、判別の精度が落ちることがある。そこで、画像形成装置１を次のように構成してもよい。

バージョンごとに、スキャンユニット１０ｅによって画像を読み取り画像データ５を生成する際の補正の処理ごとのパラメータを示すパラメータデータ８０を、画像形成装置１に用意しておく。

画像形成装置１は、他の画像形成装置１から画像データ５、領域属性データ６、および送信元バージョンデータ７２を受信すると、送信元バージョンデータ７２に示されるバージョンのパラメータデータ８０を読み出す。そして、このパラメータデータ８０に示されるパラメータに基づいて、読取り時の補正がなされていない状態に画像が戻りまたは近づくように、画像データ５を更新する。例えば、α１というパラメータでスムージングが施されている場合は、ぼけをα１の分だけ復元されるように画像データ５を更新する。

そして、画像形成装置１は、自らの画像補正回路１０ｊのバージョンに応じたパラメータ（例えば、α２）で画像データ５を更新し、更新した画像データ５に基づいて、上述の要変更属性判別部１２２ないし属性データ更新部１２６によって処理を行う。

引継先の領域属性データ６をサーバ２で生成する場合も、同様である。また、画像補正回路１０ｊによって処理がなされた画像データを画像データ５として保存し、他の画像形成装置１へ引き継ぐ場合も、同様の方法によって元の状態に戻しまたは近づけてから、引継先の領域属性データ６を生成してもよい。

なお、パラメータが複数ある場合は、画像データ５の画像の周波数特性を求めて、特定の周波数感度が最も高くなるパラメータを選択してもよい。パラメータが定義されていない場合は、ぼけの復元や孤立点の再現などは行わず、そのままの画像データ５を用いて引継先の領域属性データ６を生成すればよい。

第一の実施形態および第二の実施形態では、図４および図１１に示す機能を、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することによって実現したが、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどによって実現してもよい。また、画像補正回路による補正の処理を、コンピュータプログラムに基づいてＣＰＵで実行してもよい。

その他、画像処理システム１ＳＹ、１ＳＺ、画像形成装置１、サーバ２の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。

１ 画像形成装置（属性データ生成装置）
１０ｊ 画像補正回路（画像処理手段）
１２１ 画像データ等取得部（属性データ取得手段）
１２２ 要変更属性判別部（変更属性特定手段）
１２５ 新属性判別部（新属性判別手段）
１２６ 属性データ更新部（属性データ生成手段）
２ サーバ（属性データ生成装置）
２０１ 画像データ等取得部
２０２ 要変更属性判別部
２０５ 新属性判別部
２０６ 属性データ更新部
５ 画像データ
６ 領域属性データ

Claims (24)

1. 属性の異なる複数の領域からなる画像データの画像処理を当該複数の領域のそれぞれの属性に応じて実行する画像処理手段のために用いられる属性データ生成装置であって、
   他の画像処理手段を含む他の属性データ生成装置から出力された、前記画像データに対応づけられかつ前記複数の領域それぞれの属性を示す第一の属性データを取得する属性データ取得手段と、
   前記第一の属性データに示される属性のうち、前記画像処理手段の仕様によって変更すべき属性である要変更属性を特定する、変更属性特定手段と、
   前記変更属性特定手段によって特定された前記要変更属性が前記画像処理手段の仕様における複数の属性のうち、どの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別する、新属性判別手段と、
   前記複数の領域のうちの前記要変更属性の領域のみ、元の属性から前記新属性判別手段で判別された属性である新属性に変更されるように前記第一の属性データを更新することによって、第二の属性データを生成する、属性データ生成手段と、
   を有することを特徴とする属性データ生成装置。
2. 前記変更属性特定手段は、前記要変更属性を、前記画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第二の特性データと前記他の画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第一の特性データとを比較することにより特定し、
   前記新属性判別手段は、前記第二の特性データに含まれる複数の属性の中から前記要変更属性がどの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別する、
   請求項１に記載の属性データ生成装置。
3. 前記画像処理手段は、画像処理回路である、
   請求項１または請求項２に記載の属性データ生成装置。
4. 前記画像処理手段は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および前記ＣＰＵによって実行されるコンピュータプログラムを記憶するメモリによって構成される、
   請求項１または請求項２に記載の属性データ生成装置。
5. 前記複数の領域の属性は、文字画像領域に対する属性および写真またはイラスト領域に対する属性の少なくとも１つを含む、
   請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の属性データ生成装置。
6. 前記新属性判別手段は、前記画像データを、前記他の属性データ生成装置において前記画像処理が行われる前の状態に戻しまたは近づけてから、前記要変更属性が前記画像処理手段の仕様における複数の属性のうち、どの属性に対応するのか、前記画像データに基づいて判別する、
   請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の属性データ生成装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載する属性データ生成装置を含む画像処理装置であって、
   前記画像処理手段を有し、
   前記属性データ取得手段は、前記第一の属性データを、前記画像データとともに取得する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載する属性データ生成装置を含むサーバであって、
   前記属性データ取得手段は、前記第一の属性データを、前記画像データとともに取得する、
   ことを特徴とするサーバ。
9. 前記属性データ取得手段は、前記他の属性データ生成装置から前記画像データを取得する際に、当該画像データに対応付けられた前記第一の属性データを取得する、
   請求項８に記載のサーバ。
10. 属性の異なる複数の領域からなる画像データの画像処理を当該複数の領域のそれぞれの属性に応じて実行する画像処理手段のためのデータを生成する属性データ生成方法であって、
    他の画像処理手段を含む画像処理装置から出力された、前記画像データに対応づけられかつ前記複数の領域それぞれの属性を示す第一の属性データを取得する第一のステップと、
    前記第一の属性データに示される属性のうち、前記画像処理手段の仕様によって変更すべき属性である要変更属性を特定する、第二のステップと、
    前記第二のステップによって特定された前記要変更属性が前記画像処理手段の仕様における複数の属性のうち、どの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別する、第三のステップと、
    前記複数の領域のうちの前記要変更属性の領域のみ、元の属性から前記第三のステップで判別された属性である新属性に変更されるように前記第一の属性データを更新することによって、第二の属性データを生成する、第四のステップと、
    を有することを特徴とする属性データ生成方法。
11. 前記第二のステップは、前記要変更属性を、前記画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第二の特性データと前記他の画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第一の特性データとを比較することにより特定するステップであり、
    前記第三のステップは、前記第二の特性データに含まれる複数の属性の中から前記要変更属性がどの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別するステップである、
    請求項１０に記載の属性データ生成方法。
12. 前記画像処理手段は、画像処理回路である、
    請求項１０または請求項１１に記載の属性データ生成方法。
13. 前記画像処理手段は、ＣＰＵおよび前記ＣＰＵによって実行されるコンピュータプログラムを記憶するメモリによって構成される、
    請求項１０または請求項１１に記載の属性データ生成方法。
14. 前記複数の領域の属性は、文字画像領域に対する属性および写真またはイラスト領域に対する属性の少なくとも１つを含む、
    請求項１０ないし請求項１３のいずれかに記載の属性データ生成方法。
15. 前記第三のステップは、前記画像データを、前記画像処理装置において前記画像処理が行われる前の状態に戻しまたは近づけてから、前記要変更属性が前記画像処理手段の仕様における複数の属性のうち、どの属性に対応するのか、前記画像データに基づいて判別するステップである、
    請求項１０ないし請求項１４のいずれかに記載の属性データ生成方法。
16. 前記第一のステップ、前記第二のステップ、前記第三のステップ、および前記第四のステップを、前記画像処理手段を有する第二の画像処理装置によって実行し、
    前記第一のステップは、前記第一の属性データを、前記画像データとともに取得するステップである、
    請求項１０ないし請求項１５のいずれかに記載の属性データ生成方法。
17. 前記第一のステップ、前記第二のステップ、前記第三のステップ、および前記第四のステップをサーバによって実行し、
    前記第一のステップは、前記第一の属性データを、前記画像データとともに取得するステップである、
    請求項１０ないし請求項１５のいずれかに記載の属性データ生成方法。
18. 前記第一のステップは、前記画像処理装置から前記画像データを取得する際に、当該画像データに対応付けられた前記第一の属性データを取得するステップである、
    請求項１７に記載の属性データ生成方法。
19. 属性の異なる複数の領域からなる画像データの画像処理を当該複数の領域のそれぞれの属性に応じて実行する画像処理手段のためのデータを生成するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
    他の画像処理手段を含む画像処理装置から出力された、前記画像データに対応づけられかつ前記複数の領域それぞれの属性を示す第一の属性データを取得する第一のステップと、
    前記第一の属性データに示される属性のうち、前記画像処理手段の仕様によって変更すべき属性である要変更属性を特定する、第二のステップと、
    前記第二のステップによって特定された前記要変更属性が前記画像処理手段の仕様における複数の属性のうち、どの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別する、第三のステップと、
    前記複数の領域のうちの前記要変更属性の領域のみ、元の属性から前記第三のステップで判別された属性である新属性に変更されるように前記第一の属性データを更新することによって、第二の属性データを生成する、第四のステップと、
    を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
20. 前記第二のステップは、前記要変更属性を、前記画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第二の特性データと前記他の画像処理手段の仕様に対応する複数の属性同士の関係を示す第一の特性データとを比較することにより特定するステップであり、
    前記第三のステップは、前記第二の特性データに含まれる複数の属性の中から前記要変更属性がどの属性に対応するか、前記画像データに基づいて判別するステップである、
    請求項１９に記載のコンピュータプログラム。
21. 前記画像処理手段は、画像処理回路である、
    請求項１９または請求項２０に記載のコンピュータプログラム。
22. 前記画像処理を実行する第五のステップ、を有する、
    請求項１９または請求項２０に記載のコンピュータプログラム。
23. 前記複数の領域の属性は、文字画像領域に対する属性および写真またはイラスト領域に対する属性の少なくとも１つを含む、
    請求項１９ないし請求項２２のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
24. 前記第三のステップは、前記画像データを、前記画像処理装置において前記画像処理が行われる前の状態に戻しまたは近づけてから、前記要変更属性が前記画像処理手段の仕様における複数の属性のうち、どの属性に対応するのか、前記画像データに基づいて判別するステップである、
    請求項１９ないし請求項２３のいずれかに記載のコンピュータプログラム。

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