JP6442846B2 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。

紙などに印刷された文書を電子データ化する技術が、知られている。この技術により、印刷文書の保管量を減らすことが可能となる。

上述の電子データとしては、文書をスキャナ読み取りして得られる画像データがある。また、画像データに、ＯＣＲ（Optical Character Recognition、光学文字認識）処理を施すことにより、文書に記載された文字を電子データ化して文字データを得ることも、従来行われている。

文書の保管量が膨大なほど、電子データ化の有用性が高い。ただし、電子データ化された文書数が多いほど、効率的な管理が望まれる。膨大なデータから所望のデータを検索するには、文字データが得られていることが望ましい。

しかしながら、文書に、色や模様がある場合、ＯＣＲ処理による文字認識が困難である。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、文書に色や模様があっても文字認識可能な画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、画像読取装置が文書を読み取って得た画像データから、模様である領域を検出する模様検出部と、前記画像読取装置が得た画像データに、前記模様検出部が検出した領域とその周囲との明度の差を小さくする処理を施す模様平滑部と、前記模様平滑部による処理後の画像データから、文字である領域の境界を検出する境界検出部と、前記模様平滑部による処理後の画像データに、前記境界検出部が検出した境界の内側を第１の色で塗りつぶし、前記境界の外側の前記第１の色以外の画素を前記第１の色より明度が高い第２の色に変える処理を施す色変更部と、前記色変更部による処理後の画像データを対象として文字認識を行って、文字データを得る文字認識部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。

本発明によれば、画像データから模様を検出し、模様を平滑化し、文字の境界を検出し、境界の内側を塗りつぶしてから、文字認識を行うため、文書に模様や色があっても文字認識が可能になるので、文字以外に模様や色を含む文書の文字認識精度が向上する、という効果を奏する。

図１は、実施形態の画像処理装置の機能的構成および電子データの入出力経路を示すブロック図である。 図２は、実施形態の紙文書の外観の一例を示す図である。 図３は、実施形態の紙文書の外観の他の例を示す図である。 図４は、実施形態の不要データ削除部が出力する画像データの一例を示す図である。 図５は、実施形態の不要データ削除処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図６は、従来の二値化の失敗例を示す図である。 図７は、実施形態の模様検出部が行う処理を説明する図である。 図８は、実施形態の模様平滑部が行う処理を説明する図である。 図９は、実施形態の境界検出部が行う処理を説明する図である。 図１０は、実施形態の境界検出部が処理に際して参照する条件表である。 図１１は、実施形態において背景着色の画像データにエッヂ検出およびエッヂ部黒埋めが施された状態の一例を示す図である。 図１２は、実施形態において背景網点の画像データに網点検出および網点平滑が施された状態の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。図１は、実施形態の画像処理装置１００の機能的構成および電子データの入出力経路を示すブロック図である。本実施形態は、キャビネットＣに保管されていたような紙文書Ｄをスキャニングにより電子データ化して保存、管理する場合の例である。

画像処理装置１００は、制御部１、記憶部２、スキャナ（画像読取装置）３、表示部４、および操作部５を備える。

画像処理装置１００は、例えば、複合機（ＭＦＰ： Multifunction Peripheral）により実現可能である。また、ＰＣ（Personal Computer、パーソナルコンピュータ）により、制御部１、表示部４、および操作部５を実現し、記憶部２やスキャナ３をＰＣとは別体とし、これらを互いに通信可能に接続することにより画像処理装置１００を構成してもよい。

表示部４は、例えば、液晶ディスプレイなどにより実現され、画像処理装置１００のオペレータに示す各種情報を表示する。操作部５は、例えば、タッチパネルやキーボードにより実現され、画像処理装置１００のオペレータによる各種操作を受け付ける。

スキャナ３は、紙文書Ｄに照射して反射した光をセンサに入射させることにより、紙文書Ｄの表示内容（画像）を電子データ化し、該電子データ化された画像すなわち画像データを出力する。

記憶部２は、画像蓄積部２１と、データベース２２とを備える。画像蓄積部２１は、見た目が紙文書Ｄに近い画像データを蓄積、保管する。データベース２２は、紙文書Ｄから読み取った文字データを、画像データと関連付けて保存する。より具体的には、データベース２２は、文字データを記録するカラムと、画像データの保管場所情報を記録するカラムとを有するテーブルを記憶する。なお、画像蓄積部２１と、データベース２２とは、別体であってもよい。

制御部１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）（いずれも不図示）等から構成される。ＲＯＭは、ＣＰＵが実行する各種プログラムや各種データを記憶するものである。ＲＡＭは、ＣＰＵが各種プログラムを実行する際に一時的にデータやプログラムを記憶するものである。制御部１は、プログラムを実行することにより、画像処理部１１、不要データ削除部１２、文字認識部１３、および保管制御部１４として機能する。

画像処理部１１は、スキャナ３が出力した画像データを、画像蓄積部２１での蓄積に適するデータ形式に変換して、出力する。

ここで、図２および図３は、紙文書Ｄ１およびＤ２の外観の例を示す図である。紙文書Ｄ１，Ｄ２は、紙文書Ｄ（図１参照）の具体例である。紙文書Ｄ１においては、上段、中段、下段にそれぞれ濃度が異なる文字列が印刷され、かつ、文字列の背景が着色されている。上段の文字列の濃度が最も濃く、中段の文字列の濃度が最も薄い。紙文書Ｄ２においては、文字列は紙文書Ｄ１と同じであるが、文字列の背景が異なり、背景として模様（網点）が印刷されている。スキャナ３が出力する画像データは、紙文書Ｄ１およびＤ２を概ね再現し、つまり、図２および図３とほぼ同じである。

不要データ削除部１２は、画像データから文字認識に不要なデータを削除する。言い換えると、不要データ削除部１２は、画像データのうちの文字認識を妨げる領域に変換を加え、文字認識しやすい状態にする。より具体的には、不要データ削除部１２は、スキャナ３が出力した画像データに、文字の背景の模様ないし色を取り除く処理（不要データ削除処理）を施し、画像データを文字認識に適する状態にして、出力する。ここで、図４は、不要データ削除部１２が出力する画像データの一例を示す図である。この画像データは、不要データ削除により狙い通りの状態になったもの、つまり不要データ削除の成功例である。この画像データでは、背景の模様ないし色が消失し、全ての文字列が黒表示されている。このような画像データが、次の文字認識の工程に好適である。

文字認識部１３は、不要データ削除部１２による処理後の画像データを対象として文字認識を行って、文字データを得る。

保管制御部１４は、スキャナ３が紙文書Ｄを読み取って得た画像データと、文字認識部１３が得た文字データとを、関連付けて、記憶部２に記憶させる。より詳細には、保管制御部１４は、画像処理部１１が出力した画像データを、画像蓄積部２１に記憶させる。そして、保管制御部１４は、文字データを、対応する画像データの保管場所情報とともに、データベース２２に記憶させる。

図５は、不要データ削除処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５に示すように、不要データ削除部１２は、網点検出（ステップＳ１）、網点平滑（ステップＳ２）、エッヂ検出（ステップＳ３）、エッヂ部黒埋め（ステップＳ４）、および色削除（ステップＳ５）を行う。

制御部１（不要データ削除部１２）がステップＳ１（網点検出）を実行することにより、模様検出部が実現される。ここで、網点は、模様の一例である。制御部１（不要データ削除部１２）がステップＳ２（網点平滑）を実行することにより、模様平滑部が実現される。制御部１（不要データ削除部１２）がステップＳ３（エッヂ検出）を実行することにより、境界検出部が実現される。制御部１（不要データ削除部１２）がステップＳ４（エッヂ部黒埋め）およびステップＳ５（色削除）を実行することにより、色変更部が実現される。

ここで、不要データ削除処理の意義について説明する。図２や図３に示すような画像データを、不要データ削除処理を施さずに文字認識する場合、正常な文字認識が行えない。

まず、図２に示すような紙文書Ｄ１の画像データを対象とした従来の文字認識について説明する。上述したように、紙文書Ｄ１においては、上段、中段、下段にそれぞれ濃度が異なる文字列が印刷され、かつ、文字列の背景が着色されている。

従来、文字認識の前処理として背景を消す手法の一つに、二値化がある。画像データを二値化すると、各画素が白と黒とのうちどちらか（例えば近い方）に変換され、これにより、画像データ全体が白と黒に分けられる。

例えば紙文書Ｄ１の中段の文字列と背景色との濃度がほぼ同じである場合、背景を消すように二値化すると、背景とともに中段の文字列も消えてしまう。また逆に、中段の文字列を黒くするように二値化すると、紙面全体が黒くつぶれてしまい、全ての文字列が消えてしまう。よって、いずれの場合にも、正確な文字認識は不可能となる。

また、従来、文字認識の前処理として背景を消す他の手法に、エッヂ部強調がある。画像データにエッヂ部強調が施されると、背景と文字との濃度差が広がる。これにより、文字認識しやすくする。しかし、画像データがスキャナ３で読み取ったものであると、背景色に斑（むら）があるため、斑がエッヂ部強調により強調されて、文字の認識率に悪影響することがある。

次に、図３に示すような紙文書Ｄ２の画像データを対象とした従来の文字認識について説明する。上述したように、紙文書Ｄ２においては、上段、中段、下段にそれぞれ濃度が異なる文字列が印刷され、かつ、文字列の背景として、模様（網点）が印刷されている。

例えば紙文書Ｄ２の中段の文字列と、背景の網点と、の濃度がほぼ同じである場合、背景を消すように二値化すると、上述の紙文書Ｄ１の場合と同様に、背景とともに中段の文字列も消えてしまう。図６は、従来の二値化の失敗例を示す図である。薄い文字列（中段の文字列）を黒くするように二値化した場合、背景の網点が文字列とともに黒くなるため、文字認識は不可能となる。

また、紙文書Ｄ２の画像データにおける背景の網点を、エッヂ部強調により消そうとすると、文字のエッヂが強調されるとともに、網点もエッヂとして検出され強調されるため、結果として画像データが図６のようになってしまう。

上述のように、従来の前処理では、背景に模様ないし色がある画像データを、正常な文字認識を行える状態にすることができない。これに対して、本実施形態の不要データ削除処理は、背景に模様ないし色がある画像データを、正常な文字認識を行える状態にする。この不要データ削除処理（図５参照）の各ステップについて、以下に説明する。

ステップＳ１において、模様検出部は、スキャナ３が紙文書Ｄを読み取って得た画像データから、網点である領域を検出する。つまり、網点をなす画素を特定する。図７は、模様検出部が行う処理を説明する図である。

模様検出部は、まず、スキャナ３が出力した画像データに含まれる全画素の一つを注目画素ｇ０とし、該画素ｇ０の主走査方向両隣の複数画素ｇ１〜ｇ４について、任意の係数ａ，ｂおよびフィルタ強度ｃで演算を行う。この演算においては、注目画素ｇ０に隣接する画素ｇ２，ｇ３に係数ｂを割り当て、それらに隣接する画素ｇ１，ｇ４に係数ａを割り当てる。つまり、注目画素ｇ０を挟んで対称となる画素に同じ係数を割り当てる。各係数ａ，ｂおよびフィルタ強度ｃは、演算により注目画素ｇ０と周囲との明度の差が大きくなるよう決定する。そして、模様検出部は、上述の演算により、隣接画素の差を際立たせた上で、注目画素ｇ０の主走査方向のデータ変化量を求める。

続いて、模様検出部は、求めたデータ変化量に１２８を加算し、下記の式（１），（２）に基づいて、所定の変化量閾値と比較して二値化する。変化量閾値は任意に設定可能で、スキャナ３が読み取った画像データに応じて個別に設定される。また、１２８は、Ｒ（Red、赤），Ｇ（Green、緑），Ｂ（Blue、青）各色のデジタル値（０〜２５５）の個数２５６の半分である。

データ変化量 ＋ １２８ ≧ 変化量閾値 ならば、１ …（１）
データ変化量 ＋ １２８ ＜ 変化量閾値 ならば、０ …（２）

次に、模様検出部は、上述の二値化の結果において、隣接画素で値（０または１）が異なる箇所が参照領域内にいくつあるかを計数し、変化点数を得る。続いて、模様検出部は、変化点数と変化点数閾値とを比較し、下記の式（３），（４）に基づいて、当該領域が網点であるか否かを判定する。変化点数閾値は任意に設定可能で、スキャナ３が読み取った画像データに応じて個別に設定される。

変化点の数 ＞ 変化点数閾値 ならば、網点 …（３）
変化点の数 ≦ 変化点数閾値 ならば、非網点 …（４）

模様検出部は、各画素について、上述の処理を行う。また、模様検出部は、上述の処理を、画像データのＲ（Red）版，Ｇ（Green）版，Ｂ（Blue）版の各版それぞれに、行う。

ステップＳ２において、模様平滑部は、スキャナ３が出力した画像データに、平滑処理を施して、網点を平滑化する。すなわち、模様平滑部は、模様検出部が検出した網点である領域とその周囲との色を近づけるなど、差を小さくして網点の領域を目立ちにくくする。図８は、模様平滑部が行う処理を説明する図である。ｎおよびｎ´（いずれも任意）は、マトリクスのサイズであって、ｎは主走査方向、ｎ´は副走査方向のものである。ｐ，ｑ，ｒ，ｓ（いずれも任意）はマトリクスの係数である。

模様平滑部は、まず、スキャナ３が出力した画像データに含まれる全画素の一つを注目画素ｇ１０とし、該画素ｇ１０の上下の画素ｇ１１，ｇ１２、左右の画素ｇ１３，ｇ１４、および斜め上下の画素ｇ１５〜ｇ１８について、演算を行う。この演算においては、注目画素ｇ１０に係数ｐを割り当て、上下の画素ｇ１１，ｇ１２に係数ｑを割り当て、左右の画素ｇ１３，ｇ１４に係数ｒを割り当て、そして、斜め上下の画素ｇ１５〜ｇ１８に係数ｓを割り当てる。つまり、注目画素ｇ１０を挟んで対称となる画素に同じ係数を割り当てる。係数ｐ，ｑ，ｒ，ｓは、演算により注目画素ｇ１０と周囲との明度の差が小さくなるよう決定する。

模様平滑部は、各画素について、上述の処理を行う。また、模様平滑部は、上述の処理を、画像データのＲ版，Ｇ版，Ｂ版の各版それぞれに、行う。

なお、画像データが網点などの模様を含まない場合、模様平滑部（ステップＳ２）は、スキャナ３が得た画像データから変更のない画像データを、境界検出部（ステップＳ３）へ出力する。

ステップＳ３において、境界検出部は、模様平滑部による処理後の画像データから、文字である領域のエッヂ（縁、端、境界）にあたる画素を検出する。図９は、境界検出部が行う処理を説明する図である。また、図１０は、境界検出部が処理に際して参照する条件表である。

境界検出部は、まず、模様平滑部が出力した画像データに含まれる全画素の一つを注目画素ｇ２０とし、該画素ｇ２０の左右の画素をＬ，Ｒとし、上下の画素をＵ，Ｄとする。
境界検出部は、図１０に示す条件表を参照し、４つの画素Ｌ，Ｒ，Ｕ，Ｄと、４つの閾値ｈ，ｉ，ｊ，ｋ（いずれも任意）との比較結果と、模様検出部による網点検出結果とから、注目画素ｇ２０がエッヂであるか否かを判定する。各閾値ｈ，ｉ，ｊ，ｋは、スキャナ３が読み取った画像データに応じて個別に設定される。

例えば、注目画素ｇ２０が網点でない場合、模様検出部による網点検出結果が非網点となるので、境界検出部は、下記の式（５）〜（８）を満たせば「エッヂ」（文字の縁の一部）と判定し、それら以外であれば「非エッヂ」と判定する。

Ｌ≧ｈ かつ Ｒ＜ｉ …（５）
Ｌ＜ｉ かつ Ｒ≧ｊ …（６）
Ｕ≧ｊ かつ Ｄ＜ｋ …（７）
Ｕ＜ｋ かつ Ｄ≧ｈ …（８）

注目画素ｇ２０が網点である場合、注目画素ｇ２０は文字の縁の一部ではない。この場合、模様検出部による網点検出結果が「網点」となるので、境界検出部は、図１０の条件表に基づき、注目画素ｇ２０を「非エッヂ」と判定する。

境界検出部は、各画素について、上述の処理を行う。また、境界検出部は、上述の処理を、画像データのＲ（Red）版，Ｇ（Green）版，Ｂ（Blue）版の各版それぞれに、行う。

色変更部は、ステップＳ４において、模様平滑部による処理後の画像データに、境界検出部が検出したエッヂの内側を明度が低い色（例えば黒）で塗りつぶす処理（黒埋め）を施す。また、色変更部は、ステップＳ５において、エッヂの外側の黒以外の画素を明度が高い色（例えば白）に変える処理（色削除）を施す。これにより、色変更部は、エッヂの内側の色と外側の色とに、所定の明度差をつける。

黒埋めにおいて、色変更部は、まず、「エッヂ」と判定された画素および該画素で囲まれた画素を、黒埋め対象領域と判定する。続いて、色変更部は、黒埋め対象領域を黒で埋める。黒で埋めるとは、例えば、黒がデジタル値で０ならば、黒埋め対象領域内の画素のＲ，Ｇ，Ｂの値がいくつであっても、全て０に変換することである。

色削除において、色変更部は、まず、黒埋め対象領域に含まれない画素を、白埋め対象領域と判定する。続いて、色変更部は、白埋め対象領域内の黒以外の画素を、白に変える。白に変えるとは、例えば、白がデジタル値で２５５ならば、白埋め対象領域内の黒以外の画素のＲ，Ｇ，Ｂの値がいくつであっても、全て２５５に変換することである。

上述のような不要データ削除処理を、図２に示す紙文書Ｄ１の画像データに施す場合について説明する。該画像データには網点がないので、網点検出（ステップＳ１）では網点が検出されず、また、網点平滑（ステップＳ２）では処理対象画素がないために処理が行われない。よって、エッヂ検出（ステップＳ３）では、図２に示す状態そのままの画像データが、処理対象となる。エッヂ検出では、文字列の部分でエッヂが検出される、つまり、文字の輪郭が検出される。そして、エッヂ部黒埋め（ステップＳ４）の処理後、画像データは、図１１に示す状態になる。図１１は、背景着色の画像データにエッヂ検出およびエッヂ部黒埋めが施された状態の一例を示す図である。この画像データに、色削除（ステップＳ５）の処理がなされると、画像データは、図４に示す状態（不要データ削除成功状態）となる。これにより、文字認識部１３において正常な文字認識が可能となる。

次に、不要データ削除処理を、図３に示す紙文書Ｄ２の画像データに施す場合について説明する。該画像データは文字列の背景が網点であるので、網点検出（ステップＳ１）で、網点が検出される。ここで検出された網点は、次の網点平滑（ステップＳ２）で平滑化される。これにより、画像データが図１２に示す状態になる。図１２は、背景網点の画像データに網点検出および網点平滑が施された状態の一例を示す図である。この画像データに、エッヂ検出（ステップＳ３）およびエッヂ部黒埋め（ステップＳ４）の処理がなされると、画像データは、上述の図１１に示す状態となる。その後さらに、色削除（ステップＳ５）の処理がなされると、画像データは、図４に示す状態（不要データ削除成功状態）となる。これにより、文字認識部１３において、正常な文字認識が可能となる。

このように、本実施形態によれば、文字列の色、濃度が異なる場合や、文字列の背景が着色されていたり、背景に網点などの模様が配されている場合であっても、文字認識に際して、背景の色や模様を取り除いて、文字列の濃度を揃えるので、正常な文字認識を行うことができる。そして、これにより、紙文書Ｄ（Ｄ１，Ｄ２）に記載されている文字列から、電子データである文字データを得ることができる。

さらに、本実施形態によれば、画像蓄積部２１が、スキャナ３の読み取り画像データを、見た目を損なわない状態で保管するとともに、データベース２２が、上述の文字データを、画像データと関連付けて保管する。これにより、画像データを探し出す際には、所望の画像データに含まれる文字列を文字データから検索すれば、文字データに関連付けられた画像データを探し出すことができる。つまり、所望の画像データを容易に検索することができる。

なお、本実施形態では、紙文書Ｄをスキャニングする場合を例に説明したが、実施にあたって、文書は、紙媒体に印刷されたものに限らない。

また、実施形態の画像処理装置を例えば複合機で実現する場合、該画像処理装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。さらに、上述のプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。また、上述のプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。さらに、上述のプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

上述のプログラムは、不要データ削除部、文字認識部、保管制御部、画像処理部などを含むモジュール構成となっている。ＣＰＵ（プロセッサ）は、上記ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより、上記各部を主記憶装置上にロードする。これにより、上記各部が、主記憶装置上に生成される。

一方、実施形態の画像処理装置を例えばＰＣで実現する場合、該画像処理装置は、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備え、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となる。

上述の画像処理装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、上述のプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、上述のプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、上述のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

上述のプログラムは、不要データ削除部、文字認識部、保管制御部、画像処理部などを含むモジュール構成となっている。ＣＰＵ（プロセッサ）は、上記ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより、上記各部をＲＡＭ上にロードする。これにより、上記各部が生成される。

１００…画像処理装置、
１…制御部、１１…画像処理部、
１２…不要データ削除部、１３…文字認識部、１４…保管制御部、
２…記憶部、２１…画像蓄積部、２２…データベース、
３…スキャナ、
４…表示部、
５…操作部、
Ｄ，Ｄ１，Ｄ２…紙文書、
ｇ０，ｇ１０，ｇ２０…注目画素、
ｇ１〜ｇ４，ｇ１１〜ｇ１８…画素。

特開２００２−１６３２６３号公報 特開２００８−２９３５２３号公報

Claims (6)

1. 画像読取装置が文書を読み取って得た画像データから、模様である領域を検出する模様検出部と、
   前記画像読取装置が得た画像データに、前記模様検出部が検出した領域とその周囲との明度の差を小さくする処理を施す模様平滑部と、
   前記模様平滑部による処理後の画像データから、文字である領域の境界を検出する境界検出部と、
   前記模様平滑部による処理後の画像データに、前記境界検出部が検出した境界の内側を第１の色で塗りつぶし、前記境界の外側の前記第１の色以外の画素を前記第１の色より明度が高い第２の色に変える処理を施す色変更部と、
   前記色変更部による処理後の画像データを対象として文字認識を行って、文字データを得る文字認識部と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記色変更部は、前記境界検出部が検出した境界の内側の色と、前記境界の外側の色とに、所定の明度差をつける
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像読取装置が文書を読み取って得た画像データと、前記文字認識部が得た文字データとを、関連付けて、記憶部に記憶させる保管制御部、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 画像読取工程が文書を読み取って得た画像データから、模様である領域を検出する模様検出工程と、
   前記画像読取工程が得た画像データに、前記模様検出工程が検出した領域とその周囲との明度の差を小さくする処理を施す模様平滑工程と、
   前記模様平滑工程による処理後の画像データから、文字である領域の境界を検出する境界検出工程と、
   前記模様平滑工程による処理後の画像データに、前記境界検出工程が検出した境界の内側を第１の色で塗りつぶし、前記境界の外側の前記第１の色以外の画素を前記第１の色より明度が高い第２の色に変える処理を施す色変更工程と、
   前記色変更工程による処理後の画像データを対象として文字認識を行って、文字データを得る文字認識工程と、
   を含む画像処理方法。
5. 前記画像読取工程が文書を読み取って得た画像データと、前記文字認識工程が得た文字データとを、関連付けて、記憶部に記憶させる保管制御工程、
   をさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 画像処理装置が備えるコンピュータを、
   画像読取手段が文書を読み取って得た画像データから、模様である領域を検出する模様検出手段と、
   前記画像読取手段が得た画像データに、前記模様検出手段が検出した領域とその周囲との明度の差を小さくする処理を施す模様平滑手段と、
   前記模様平滑手段による処理後の画像データから、文字である領域の境界を検出する境界検出手段と、
   前記模様平滑手段による処理後の画像データに、前記境界検出手段が検出した境界の内側を第１の色で塗りつぶし、前記境界の外側の前記第１の色以外の画素を前記第１の色より明度が高い第２の色に変える処理を施す色変更手段と、
   前記色変更手段による処理後の画像データを対象として文字認識を行って、文字データを得る文字認識手段と、
   して機能させるためのプログラム。

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