JP6834639B2 - 画像処理装置、および、コンピュータプログラム - Google Patents

Description

本明細書は、画像データによって示される画像内の文字を精度良く特定するための画像処理に関する。

特許文献１に開示された画像処理装置は、画像内の文字領域を特定し、文字領域内の文字の代表色を特定する。画像処理装置は、ＪＰＥＧ圧縮によって、文字領域を除いた画像を圧縮する。画像処理装置は、文字の代表色が、１色である場合には、ＭＭＲ圧縮によって文字領域を圧縮し、文字の代表色が、２以上所定数未満である場合には、ＺＩＰ圧縮によって文字領域を圧縮し、文字の代表色が、所定数以上である場合には、ＪＰＥＧ圧縮によって文字領域を圧縮する。

特開２００３−８９０９号公報

しかしながら、上記技術では、文字領域の特定について十分に工夫がされているとは言えなかった。このために、例えば、印刷や読取に関連する条件によっては、画像内の複数個の領域を、文字領域と他の領域とに適切に分類できない可能性があった。

本明細書は、画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に、適切に分類する技術を開示する。

本明細書に開示された技術は、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、対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得部と、前記対象画像の印刷に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得部と、前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定部と、前記決定部によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類部と、前記対象画像データを用いて、前記分類部による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成部であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を印刷するための画像データである前記生成部と、を備え、前記決定部は、前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定する、画像処理装置。

上記構成によれば、主要オブジェクトが文字である確率が、第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率よりも高い第２の確率で文字領域に分類される第２の分類条件が用いられる。この結果、印刷に関連する条件を考慮して、対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に、適切に分類することができる。
［適用例２］
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記第１の条件情報は、印刷に関連する特定の設定項目に対応する第１の設定情報を含み、
前記第２の条件情報は、前記特定の設定項目に対応する第２の設定情報を含む、画像処理装置。
［適用例３］
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記第１の設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される第１の選択肢を示す情報を含み、
前記第２の設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される第２の選択肢を示す情報を含む、画像処理装置。
［適用例４］
請求項２または３に記載の画像処理装置であって、
前記第１の設定情報は、前記対象画像の印刷に用いられる用紙が、第１種の用紙であることを示す情報を含み、
前記第２の設定情報は、前記対象画像の印刷に用いられる用紙が、第２種の用紙であることを示す情報を含む、画像処理装置。
［適用例５］
請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記第１の条件情報は、前記対象画像データが、第１種のデータであることを示す情報を含み、
前記第２の条件情報は、前記対象画像データが、第２種のデータであることを示す情報を含む、画像処理装置。

［適用例６］画像処理装置であって、原稿を示す対象画像を示す対象画像データであって、イメージセンサを用いて生成される前記対象画像データを取得する画像取得部と、前記イメージセンサを用いた前記対象画像データの生成に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得部と、前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定部と、前記決定部によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類部と、前記対象画像データを用いて、前記分類部による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成部であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を出力するための画像データである前記生成部と、を備え、前記決定部は、前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定する、画像処理装置。

上記構成によれば、主要オブジェクトが文字である確率が、第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率よりも高い第２の確率で文字領域に分類される第２の分類条件が用いられる。この結果、イメージセンサを用いた対象画像データの生成に関連する条件を考慮して、対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に、適切に分類することができる。
［適用例７］
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記第１の条件情報は、前記イメージセンサを用いた前記対象画像データの生成に関連する特定の設定項目に対応する第１の設定情報を含み、
前記第２の条件情報は、前記特定の設定項目に対応する第２の設定情報を含む、画像処理装置。
［適用例８］
請求項７に記載の画像処理装置であって、
前記第１の設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される第１の選択肢を示す情報を含み、
前記第２の設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される第２の選択肢を示す情報を含む、画像処理装置。
［適用例９］
請求項７または８に記載の画像処理装置であって、
前記第１の条件情報は、前記対象画像データを保存するための保存形式が、第１種の形式であることを示す情報を含み、
前記第２の条件情報は、前記対象画像データを保存するための保存形式が、第２種の形式であることを示す情報を含む、画像処理装置。
［適用例１０］
請求項６〜９のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記第１の条件情報は、前記対象画像内に示される前記原稿の用紙が、第１種の用紙であることを示す情報を含み、
前記第２の条件情報は、前記対象画像内に示される前記原稿の用紙が、第２種の用紙であることを示す情報を含む、画像処理装置。
［適用例１１］
請求項１〜１０のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記生成部は、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領域に対する第１の画像処理と、前記対象画像内の前記文字領域とは異なる領域に対する第２の画像処理と、を含む前記画像処理を実行して、前記処理済画像データを生成する、画像処理装置。

なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、複合機、スキャナ、プリンタ、画像処理方法、これら装置の機能または上記方法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。

端末装置１００の構成を示すブロック図である。 印刷処理のフローチャートである。 印刷指示を入力するためのＵＩ画面の一例を示す図である。 本実施例で用いられる画像の一例を示す図である。 第１実施例の分類決定処理のフローチャートである。 オブジェクト特定処理のフローチャートである。 オブジェクト特定処理の説明図である。 オブジェクト分類処理のフローチャートである。 オブジェクト分類処理の説明図である。 第１実施例の圧縮条件決定処理のフローチャートである。 圧縮条件決定処理の説明図である。 文字領域内の文字の色数の特定方法の説明図である。 スキャナ２００の構成を示すブロック図である。 保存処理のフローチャートである。 読取指示を入力するためのＵＩ画面の一例を示す図である。 第２実施例の分類決定処理のフローチャートである。 第２実施例の圧縮条件決定処理のフローチャートである。

Ａ．第１実施例
Ａ−１．端末装置１００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、本発明の画像処理装置としての端末装置１００の構成を示すブロック図である。端末装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォンなどの計算機であり、プロセッサとしてのＣＰＵ１１０と、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memoryの略）などの揮発性記憶装置１２０と、フラッシュメモリやハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置１３０と、液晶ディスプレイなどの表示部１４０と、マウスやキーボードなど操作部１５０と、外部装置と通信を行うためのインタフェースである通信ＩＦ１７０と、を備えている。

通信ＩＦ１７０は、例えば、イーサネット（登録商標）規格に準拠したネットワークインタフェースを含み、該ネットワークインタフェースを介して、ローカルエリアネットワークＬＮに接続されている。これによって、端末装置１００は、ローカルエリアネットワークＬＮを介して、印刷実行部としてのプリンタ３００や読取実行部としてのスキャナ４００などの外部装置と通信可能に接続される。

揮発性記憶装置１２０は、ＣＰＵ１１０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。不揮発性記憶装置１３０には、コンピュータプログラムＰＧ１が格納されている。コンピュータプログラムＰＧ１は、例えば、プリンタ３００を制御するためのドライバプログラムである。コンピュータプログラムＰＧ１は、例えば、プリンタ３００の製造者が運用するサーバからダウンロードされる形態で提供されても良い。これに代えて、コンピュータプログラムＰＧ１は、ＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納される形態で提供されてもよく、端末装置１００の製造時に不揮発性記憶装置１３０に格納（インストール）される形態で提供されても良い。

ＣＰＵ１１０は、コンピュータプログラムＰＧ１を実行することにより、プリンタ３００を制御して、プリンタ３００に画像を印刷させるためのプリンタドライバとして機能する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、コンピュータプログラムＰＧ１を実行することにより、後述する印刷処理を実行することができる。

プリンタ３００は、例えば、トナーやインクなどの色材を用いて、所定の方式（例えば、レーザ方式やインクジェット方式）に従って、用紙などの印刷媒体上に、画像を印刷する装置である。本実施例のプリンタ３００は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４種類のインクを用いて、カラー印刷を行うインクジェットプリンタである。プリンタ３００は、用紙トレイに格納される用紙の種類、すなわち、印刷に用いられる用紙の種類を自動的に特定する用紙センサ３１０を備えている。用紙センサ３１０は、用紙の表面からの反射光の反射率や波長を測定することによって、印刷に用いられる用紙が、光沢紙と普通紙とを含む複数種の用紙のうちのいずれであるかを検出する。

スキャナ４００は、例えば、原稿などの対象物を、イメージセンサを用いて光学的に読み取ることによって、該原稿などの対象物を示すスキャンデータを生成する装置である。

Ａ−２．印刷処理
図２は、印刷処理のフローチャートである。この画像処理は、端末装置１００においてプリンタドライバが起動されて、該プリンタドライバに対して、ユーザから印刷指示が入力されたときに実行される。印刷指示は、該プリンタドライバによって表示部１４０に表示されるユーザインタフェース画面（ＵＩ画面）を介して、入力される。印刷指示は、各種の印刷に関連する条件を示す印刷条件情報、例えば、印刷の対象画像を示す対象画像データを指定する情報を含む。

図３は、印刷指示を入力するためのＵＩ画面の一例を示す図である。図３のＵＩ画面ＷＩ１は、印刷に関連する複数個の設定項目のそれぞれについて、対応する複数個の選択肢の中から、１個の有効な選択肢を指定するための入力要素を含んでいる。具体的には、ＵＩ画面ＷＩ１は、複数個の選択肢から設定情報を入力するプルダウンメニューＰＭ１と、複数個のラジオボタンＲＢ１〜ＲＢ９と、複数個のボタンＢＴ１、ＢＴ２と、を含んでいる。

プルダウンメニューＰＭ１は、印刷媒体としての用紙のサイズの指定を入力するための入力要素である。ラジオボタンＲＢ１、ＲＢ２は、用紙を縦方向として印刷するか横方向として印刷するかの指示を入力するための入力要素である。ラジオボタンＲＢ３、ＲＢ４は、用紙の両面に印刷を行う両面印刷と、用紙の片面に印刷を行う片面印刷と、のいずれを実行するかの指示を入力するための入力要素である。

ラジオボタンＲＢ５〜ＲＢ７は、印刷のカラーモードの指定を入力するための入力要素である。カラーモードの選択肢は、本実施例では、モノクロモード、ＣＭＹモード、ＣＭＹＫモードの３種類である。モノクロモードは、無彩色のＫインクだけを用いて、Ｃ、Ｍ、Ｙのインクを用いずに、印刷を行うモードである。ＣＭＹモードは、３種類の有彩色インク、すなわち、Ｃ、Ｍ、Ｙのインクだけを用いて、Ｋインクを用いずに、印刷を行うモードである。ＣＭＹＫモードは、４種類のインク、すなわち、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのインクを用いて、印刷を行うモードである。

ラジオボタンＲＢ８、ＲＢ９は、印刷の画質モードの指定を入力するための入力要素である。画質モードの選択肢は、本実施例では、高画質モードと、高速モードと、の２種類である。高画質モードで印刷される画像は、高速モードで印刷される画像よりも画質が高い。一方で、高画質モードの印刷に要する時間は、高速モードの印刷に要する時間よりも長い。例えば、高画質モードでは、例えば、２パス印刷や４パス印刷などのマルチパス印刷が行われ、高速モードでは、１パス印刷が行われる。

ＵＩ画面ＷＩ１において、印刷ボタンＢＴ１が押下されると、その時点でＵＩ画面ＷＩ１にて指定されている選択肢を示す設定情報が、対応する設定項目の有効な設定情報として記憶される。有効な設定情報は、印刷指示に含まれる条件情報の一種である、と言うことができる。

Ｓ１０では、ＣＰＵ１１０は、印刷指示に含まれる情報によって指定される対象画像データを取得する。本実施例の対象画像データは、例えば、スキャナ４００によって生成されるスキャンデータであっても良い。また、対象画像データは、文書作成ソフトや描画ソフトなどによって作成された画像データであっても良い。ＣＰＵ１１０は、端末装置１００の不揮発性記憶装置１３０に保存された対象画像データを、不揮発性記憶装置１３０から取得する。これに代えて、ＣＰＵ１１０は、スキャナ４００を制御して、スキャナ４００の原稿台に設置された原稿をスキャナ４００に読み取らせることによって、スキャナ４００にスキャンデータを生成させても良い。この場合は、ＣＰＵ１１０は、該スキャンデータを、対象画像データとしてスキャナ４００から取得する。

本実施例で取得される対象画像データは、複数個の画素の値を含み、複数個の画素の値のそれぞれは、画素の色をＲＧＢ値で表す。すなわち、対象画像データは、ＲＧＢ画像データである。１個の画素のＲＧＢ値は、例えば、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）と青（Ｂ）との３個の成分値（以下、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値とも呼ぶ）を含んでいる。本実施例では、各成分値の階調数は、２５６階調である。なお、取得される対象画像データが、ＲＧＢ画像データではない場合には、例えば、該対象画像データに対して、ラスタライズ処理や変換処理が実行されて、ＲＧＢ画像データに変換される。

図４は、本実施例で用いられる画像の一例を示す図である。図４（Ａ）には対象画像データによって示される対象画像ＳＩの一例が示されている。この対象画像ＳＩは、複数個の画素を含む。該複数個の画素は、第１方向Ｄ１と、第１方向Ｄ１と直交する第２方向Ｄ２と、に沿って、マトリクス状に配置されている。対象画像ＳＩは、背景Ｂｇ１と、２個の文字とは異なるオブジェクト（非文字とも呼ぶ）Ｏｂ１、Ｏｂ２と、４個の文字Ｏｂ３〜Ｏｂ６と、を含んでいる。非文字は、例えば、写真や描画である。

Ｓ１５では、ＣＰＵ１１０は、印刷に関連する印刷条件情報を取得する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、用紙の種類を示す情報と、対象画像データの種類を示す情報と、印刷で用いられるべき印刷モードを示す情報と、プリンタ３００の総印刷枚数を示す情報と、を印刷条件情報として、取得する。

ＣＰＵ１１０は、用紙の種類を示す情報を、プリンタ３００に対して、該情報の送信を要求することによって、プリンタ３００から取得する。プリンタ３００のＣＰＵは、端末装置１００からの要求に応じて、用紙センサ３１０を用いて、トレイ内の用紙の種類を特定し、該用紙の種類を示す情報を、端末装置１００に対して送信する。

ＣＰＵ１１０は、例えば、Ｓ１０にて取得済みの対象画像データのファイル名に含まれる拡張子（例えば、「.jpg」、「.bmp」）や対象画像データのヘッダ情報に基づいて、該対象画像データの保存形式を特定し、該保存形式を示す情報を、対象画像データの種類を示す情報として取得する。対象画像データの種類を示す情報は、例えば、対象画像データが、ＪＰＥＧ形式で保存されていることを示す情報や、ビットマップ形式で保存されていることを示す情報などを含む。

ＣＰＵ１１０は、上述した図３のＵＩ画面ＷＩ１を介して取得される印刷に関する設定情報に含まれる情報であって、指定されたカラーモードおよび画質モードを示す情報を、印刷モードを示す情報として、取得する。

ＣＰＵ１１０は、総印刷枚数を示す情報を、プリンタ３００に対して、該情報の送信を要求することによって、プリンタ３００から取得する。プリンタ３００のＣＰＵは、製造後に印刷された枚数の合計である総印刷枚数を示す情報を、装置に関する情報を格納するデータベースに保存しており、印刷を行う度に、該情報を更新している。プリンタ３００のＣＰＵは、端末装置１００からの要求に応じて、総印刷枚数を示す情報を、データベースから取得し、端末装置１００に対して送信する。

Ｓ２０では、ＣＰＵ１１０は、Ｓ１５にて取得された印刷条件情報を用いて、分類条件決定処理を実行する。分類条件決定処理は、後述するＳ３０のオブジェクト分類処理にて、オブジェクトを、文字と非文字とに分類する際に用いられる分類条件を決定する処理である。該分類条件決定処理については後述する。

Ｓ２５では、ＣＰＵ１１０は、対象画像データを用いて、オブジェクト特定処理を実行する。オブジェクト特定処理は、対象画像データを解析することによって、対象画像ＳＩ内のオブジェクトを示すオブジェクト領域を特定する処理である。オブジェクト特定処理によって、例えば、図４（Ａ）の対象画像ＳＩ内の非文字Ｏｂ１、Ｏｂ２を示すオブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２が特定される。また、対象画像ＳＩ内の文字Ｏｂ３〜Ｏｂ６を示すオブジェクト領域ＯＡ３、ＯＡ４が特定される。該オブジェクト特定処理については後述する。

Ｓ３０では、ＣＰＵ１１０は、対象画像データを用いて、オブジェクト分類処理を実行する。オブジェクト分類処理は、対象画像ＳＩ内に特定済みの複数個のオブジェクト領域を、文字を示す文字領域を含む複数種類の領域に分類する処理である。本実施例のオブジェクト分類処理では、各オブジェクト領域は、文字領域と、非文字を示す非文字領域と、のいずれかに分類される。該オブジェクト分類処理については後述する。例えば、図４（Ａ）の対象画像ＳＩ内のオブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２は、非文字領域に分類され、オブジェクト領域ＯＡ３、ＯＡ４は、文字領域に分類される。

Ｓ４０では、ＣＰＵ１１０は、Ｓ１５にて取得された印刷条件情報を用いて、圧縮条件決定処理を実行する。圧縮条件決定処理では、文字領域の文字の色数に応じて、文字領域を、対象画像ＳＩから分離してＪＰＥＧ圧縮方式とは異なる圧縮方式によって圧縮するか、対象画像ＳＩから分離せずにＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮するかが決定される。以下では、図４の例では、単色の文字領域ＯＡ３は、対象画像ＳＩから分離されてＭＭＲ圧縮方式によって圧縮されると決定され、２色の文字領域ＯＡ４は、対象画像ＳＩから分離されてＺＩＰ圧縮方式によって圧縮されると決定されるものとして説明する。

また、圧縮条件決定処理では、印刷条件情報に応じて、対象画像データまたは非文字画像データ（後述）を、ＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮する際の圧縮レベルが決定される。決定される圧縮レベルが高いほど、ＪＰＥＧ圧縮方式による圧縮率が高くなる。該圧縮条件決定処理については後述する。

Ｓ４５では、ＣＰＵ１１０は、対象画像ＳＩから分離すべき文字領域があるか否かを判断する。図４の例では、上述したように、図４（Ａ）の文字領域ＯＡ３、ＯＡ４は、Ｓ４０の圧縮条件決定処理にて、対象画像ＳＩから分離されると決定されるので、本ステップでは、分離すべき文字領域があると判断される。

対象画像ＳＩから分離すべき文字領域がある場合には（Ｓ４５：ＹＥＳ）、Ｓ５０にて、ＣＰＵ１１０は、対象画像データを用いて、非文字画像ＧＩを示す非文字画像データを生成する。非文字画像ＧＩは、対象画像ＳＩから、分離すべき文字領域内の文字が消去された画像である。具体的には、ＣＰＵ１１０は、分離すべき文字領域内の文字を構成する画素を特定する。文字を構成する画素は、オブジェクト特定処理において生成される二値画像データ（詳細は後述）を用いて特定される。ＣＰＵ１１０は、対象画像ＳＩにおける文字を構成する画素の色値を、対象画像ＳＩの背景Ｂｇの色を表す値に変更する。この結果、対象画像ＳＩから文字が消去される。対象画像ＳＩの背景Ｂｇの色を表す値は、オブジェクト特定処理において算出されている（詳細は後述）。

図４（Ｂ）には、非文字画像データによって示される非文字画像ＧＩの一例が示されている。非文字画像ＧＩは、対象画像ＳＩ内の非文字Ｏｂ１、Ｏｂ２を含み、対象画像ＳＩ内の文字Ｏｂ３〜Ｏｂ６を含まない。

Ｓ５５では、ＣＰＵ１１０は、文字画像データを生成する。文字画像データは、分離すべき文字領域内の文字を示す画像データである。文字画像データは、文字領域内の文字を構成する画素と文字を構成しない画素とを示す。文字画像データは、分離すべき文字領域内の文字の色数が、１色である場合には、該文字領域内の文字を構成する画素と、文字を構成しない画素と、を示す二値画像データである。文字画像データは、分離すべき文字領域内の文字の色数が、２色または３色である場合には、文字を構成する画素を文字色ごとに分けて示すために、三値画像データ、または、四値画像データである。

図４（Ｃ）には、対象画像ＳＩの文字領域ＯＡ３内の文字を示す文字画像データによって示される文字画像ＴＩ３と、文字領域ＯＡ４内の文字を示す文字画像データによって示される文字画像ＴＩ４と、が示されている。文字画像データには、文字の色を示す文字色値ＴＣと、対象画像ＳＩにおける文字領域の位置を示す座標値ＣＤと、が関連付けられる。文字色値ＴＣは、文字の色を表すＲＧＢ値であり、例えば、文字を構成する画素の色値であるＲＧＢ値の平均値である。座標値ＣＤは、非文字画像ＧＩに対して、文字画像データによって表される文字画像が配置されるべき位置を表す情報である。図４（Ｃ）の例では、文字画像ＴＩ３を表す文字画像データに、文字色値ＴＣ１（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）と、座標値ＣＤ１（Ｘ１、Ｙ１）と、が関連付けられている。文字画像ＴＩ４を表す文字画像データに、２色分の文字色値ＴＣ２（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）、ＴＣ３（Ｒ３、Ｇ３、Ｂ３）と、座標値ＣＤ２（Ｘ２、Ｙ２）と、が関連付けられている。

対象画像ＳＩから分離すべき文字領域がない場合には（Ｓ４５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ５０およびＳ５５をスキップする。

Ｓ６０では、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４０の決定処理にて決定された圧縮方式によって、圧縮対象の画像データを圧縮する圧縮処理を実行する。圧縮対象の画像データは、Ｓ５０およびＳ５５が実行された場合には、非文字画像データと文字画像データであり、Ｓ５０およびＳ５５がスキップされた場合には、対象画像データである。非文字画像データ、および、対象画像データは、ＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮され、文字画像データは、ＭＭＲ圧縮方式またはＺＩＰ圧縮方式によって圧縮される。

Ｓ６５では、ＣＰＵ１１０は、圧縮済みの画像データ（対象画像データ、または、非文字画像データと文字画像データ）を用いて、圧縮ＰＤＦファイルを生成する。圧縮済みの画像データが、非文字画像データと、文字画像データと、に分かれている場合には、ＣＰＵ１１０は、圧縮済みの非文字画像データを、最下層のレイヤーとして表示させる画像データとして、ＰＤＦファイルに格納する。そして、ＣＰＵ１１０は、圧縮済みの文字画像データを、圧縮済みの非文字画像データより上位層のレイヤーとして表示する画像データとして、ＰＤＦファイルに格納する。圧縮済みの文字画像データは、文字色値ＴＣおよび座標値ＣＤと関連付けて、ＰＤＦファイルに格納される。

Ｓ７０では、ＣＰＵ１１０は、生成された圧縮ＰＤＦファイルをプリンタ３００に対して送信して、印刷処理を終了する。該圧縮ＰＤＦファイルを受信したプリンタ３００は、圧縮ＰＤＦファイル内の画像データを解凍して、解凍された画像データを用いて、印刷データを生成する。プリンタ３００は、該印刷データを用いて、圧縮ＰＤＦファイルによって示される画像を用紙上に印刷する。

以上説明した印刷処理によれば、圧縮ＰＤＦファイルを生成して、プリンタ３００に送信するので、例えば、圧縮されていない対象画像データを、プリンタ３００に送信する場合と比較して、ローカルエリアネットワークＬＮのトラフィックを低減できる。

Ａ−３．分類条件決定処理
図２のＳ２０の分類条件決定処理について、説明する。図５は、第１実施例の分類決定処理のフローチャートである。分類条件決定処理では、印刷条件情報を用いて、図２のＳ３０のオブジェクト分類処理にて用いられる分類条件を決定する。

Ｓ１１０では、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルを初期値（例えば、レベル１）に設定する。文字検出レベルが高いほど、判定対象のオブジェクト領域が、文字領域に分類される確率が高くなり、非文字領域に分類される確率が低くなるように、分類条件が決定される。ここで、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが文字である場合には、文字検出レベルを高くして、文字領域が漏れなく文字領域に分類される確率を高め、文字領域が誤って非文字領域に分類される確率を低くすることが好ましい。主要オブジェクトが非文字（例えば、写真や描画）である場合には、文字検出レベルを低くして、非文字領域が漏れなく非文字領域に分類される確率を高め、非文字領域が誤って文字領域に分類される確率を低くすることが好ましい。このために、本実施例の分類条件決定処理では、主要オブジェクトが文字である確率が高いほど、文字検出レベルを高くし、主要オブジェクトが非文字である確率が高いほど、文字検出レベルを高くするように、工夫されている。

Ｓ１２０では、ＣＰＵ１１０は、印刷条件情報の１つである取得済みの用紙の種類を示す情報に基づいて、印刷に用いられる用紙が、普通紙であるか、光沢紙であるか、を判断する。光沢紙は、普通紙より高い画質で印刷を行うことができ、一般的には普通紙よりも高額である。このために、光沢紙は、高い画質が要求される非文字（例えば、写真）の印刷に用いられる確率が高く、普通紙は、高い画質が要求されない文字の印刷に用いられる確率が高い。このために、印刷に用いられる用紙が、普通紙である場合には（Ｓ１２０：ＹＥＳ）、Ｓ１３０にて、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルを１段階高くする。印刷に用いられる用紙が、光沢紙である場合には（Ｓ１２０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルを変更しない。

Ｓ１４０では、ＣＰＵ１１０は、印刷条件情報の１つであるカラーモードを示す情報に基づいて、印刷に用いられるカラーモードが、ＣＭＹモードとは異なるモード、すなわち、ＣＭＹＫモード若しくはモノクロモードであるか否かを判断する。ＣＭＹモードは、Ｋインクを使用しない分、濃度を確保するためにＣＭＹインクを多用する。そのため、ＣＭＹモードでは、単位面積当たりのインク使用量が増えるので、ＣＭＹＫモードやモノクロモードと比較して、インクが滲みやすく、文字のエッジが目立ちにくくなる。このために、文字が主要オブジェクトである場合には、ＣＭＹモードが用いられる確率は低い。文字が主要オブジェクトである場合には、ＣＭＹＫモードもしくはモノクロモードが用いられる確率が高い。このために、印刷に用いられるカラーモードが、ＣＭＹＫモードもしくはモノクロモードである場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、Ｓ１５０にて、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルを１段階高くする。印刷に用いられるカラーモードが、ＣＭＹモードである場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルを変更しない。

Ｓ１６０では、ＣＰＵ１１０は、印刷条件情報の１つである対象画像データの種類を示す情報に基づいて、対象画像データの種類が、ベクトルデータであるか、ビットマップデータであるかを判断する。ベクトルデータは、例えば、文書作成アプリケーションで作成された画像データを含み、ビットマップデータと比較して、文字を含む画像を示す確率が高い。ビットマップデータは、例えば、ＪＰＥＧ形式の画像データを含み、ベクトルデータと比較して、写真を含む画像を示す確率が高い。このために、対象画像データの種類が、ベクトルデータである場合には（Ｓ１６０：ＹＥＳ）、Ｓ１７０にて、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルを１段階高くする。対象画像データの種類が、ビットマップデータである場合には（Ｓ１６０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルを変更しない。

Ｓ１８０では、ＣＰＵ１１０は、文字検出レベルに応じて、分類用の閾値Ｃｔｈ、Ｓｔｈを、分類条件として決定する。本実施例の分類条件決定処理では、文字検出レベルは、１、２、３、４のいずれかの値を取る。また、詳細は後述するが、分類用の閾値Ｃｔｈ、Ｓｔｈが大きいほど、オブジェクト領域が文字領域に分類される確率が高くなる。このために、例えば、分類用の閾値Ｃｔｈ、Ｓｔｈは、以下のように決定される。

文字検出レベルが「１」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値より小さな値に決定される。文字検出レベルが「２」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値に決定される。文字検出レベルが「３」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値より大きな値に決定される。文字検出レベルが「４」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値より大きな値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値より大きな値に決定される。

Ａ−４．オブジェクト特定処理
図２のＳ２５のオブジェクト特定処理について、説明する。図６は、オブジェクト特定処理のフローチャートである。図７は、オブジェクト特定処理の説明図である。オブジェクト特定処理では、対象画像データを解析することによって、対象画像ＳＩ内のオブジェクトを示すオブジェクト領域が特定される。

Ｓ２１０では、ＣＰＵ１１０は、対象画像データを用いて、エッジ画像データを生成する。図７（Ａ）には、エッジ画像データによって表されるエッジ画像ＥＩの概略図が示されている。

エッジ画像ＥＩは、対象画像ＳＩ内の各画素位置におけるエッジ強度を表している。本実施例では、対象画像データの各画素の値に対して、エッジ抽出フィルタ、例えば、ソーベルフィルタ（Sobel filter）を適用することによって、ＲＧＢの色成分ごとに、エッジ強度Ｓｅが算出される。図７（Ａ）では、エッジ強度が比較的大きい画素（以下、エッジ画素とも呼ぶ）の位置を、一点破線Ｅｇ１〜Ｅｇ６で示している。図７（Ａ）のエッジ画像ＥＩは、対象画像ＳＩ（図４（Ａ））のオブジェクトＯｂ１〜Ｏｂ６に対応するエッジ画素Ｅｇ１〜Ｅｇ６を含んでいる。

Ｓ２２０では、ＣＰＵ１１０は、複数個の画素を含むブロックＢＬをエッジ画像ＥＩ上に設定する。図７（Ａ）の破線は、エッジ画像ＥＩ上にマトリクス状に配置されたブロックＢＬを示している。１個のブロックＢＬは、例えば、ＢＬｎ行×ＢＬｎ列（ＢＬｎは、２以上の整数）の画素ＰＸで構成されたブロックである。ＢＬｎの値には、例えば、１０〜５０の範囲内の値を採用可能である。

Ｓ２３０では、ＣＰＵ１１０は、ブロックＢＬ単位で、ベタ領域と非ベタ領域とを特定する。ベタ領域は、領域が有するエッジ強度が所定の基準未満の領域であり、非ベタ領域とは、領域が有するエッジ強度が所定の基準以上の領域である。具体的には、ＣＰＵ１１０は、ブロックＢＬ毎に、平均エッジ強度であるＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅを算出する。平均エッジ強度ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅは、ＲＧＢの色成分ごとに、算出される。ＣＰＵ１１０は、平均エッジ強度ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅを、色成分ごとに定められた基準値であるＥＴｒ、ＥＴｇ、ＥＴｂと比較する。この結果、ＥＲａｖｅ＜ＥＴｒ、かつ、ＥＧａｖｅ＜ＥＴｇ、かつ、ＥＢａｖｅ＜ＥＴｂが成立する場合には、処理対象のブロックＢＬは、ベタブロックに決定される。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、処理対象のブロックＢＬは、非ベタブロックに決定される。図７（Ａ）のエッジ画像ＥＩにおいて、非ベタブロックには、ハッチングが付され、ベタブロックには、ハッチングが付されていない。

Ｓ２４０では、ＣＰＵ１１０は、ベタ領域と非ベタ領域とを連結してオブジェクト領域と背景領域とを特定する。具体的には、互いに隣り合う（連続する）１個以上の非ベタブロックが連結されて、１個のオブジェクト領域として特定される。また、互いに隣り合う１個以上のベタブロックが連結されて、１個の背景領域として特定される。図７（Ａ）の例では、対象画像ＳＩ（図２（Ａ））のオブジェクトＯｂ１〜Ｏｂ６に対応するオブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４が特定されている。さらに、対象画像ＳＩの背景Ｂｇに対応する１個の背景領域Ｌ１０が特定されている。

Ｓ２５０では、ＣＰＵ１１０は、対象画像ＳＩ内の各オブジェクト領域を二値化するための二値化基準値を、対象画像ＳＩ内のオブジェクト領域の周囲を囲む背景領域内の画素の色値を用いて、オブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４毎に決定する。本実施例では、二値化基準値は、ＲＧＢの成分毎に決定される。具体的には、オブジェクト領域の周囲を囲む背景領域の全ての画素についての、ＲＧＢの各成分値の平均値Ｒｒ、Ｇｒ、Ｂｒが、二値化基準値として採用される。図７（Ａ）の例では、全てのオブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４は、１個の背景領域Ｌ１０に囲まれているので、全てのオブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４の二値化基準値は、同じ値となる。

Ｓ２５０では、ＣＰＵ１１０は、オブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４ごとに、二値画像データを生成する。具体的には、二値化基準値Ｒｒ、Ｇｒ、Ｂｒを用いて算出される６個の閾値Ｒ１、Ｒ２、Ｇ１、Ｇ２、Ｂ１、Ｂ２を用いて二値化処理が実行される。
Ｒ成分の下限閾値Ｒ１＝Ｒｒ−ｄＶ、Ｒ成分の上限閾値Ｒ２＝Ｒｒ＋ｄＶ
Ｇ成分の下限閾値Ｇ１＝Ｇｒ−ｄＶ、Ｇ成分の上限閾値Ｇ２＝Ｇｒ＋ｄＶ
Ｂ成分の下限閾値Ｂ１＝Ｂｒ−ｄＶ、Ｂ成分の上限閾値Ｂ２＝Ｂｒ＋ｄＶ

ＣＰＵ１１０は、これらの６個の閾値Ｒ１、Ｒ２、Ｇ１、Ｇ２、Ｂ１、Ｂ２を用いて、対象画像ＳＩにおけるオブジェクト領域内の各画素を、１画素毎に、オブジェクト画素と、背景画素と、に分類することによって、オブジェクト領域の二値画像データを生成する。

具体的には、オブジェクト領域内の画素Ｐｘｉの階調値であって、ＲＧＢの色成分の階調値であるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉが、以下の３つの条件を全て満たす場合には、画素Ｐｘｉは、背景画素に分類され、以下の３つの条件のいずれかを満たさない場合に、画素Ｐｘｉは、オブジェクト画素に分類される。
（第１条件）Ｒ１＜Ｒｉ＜Ｒ２
（第２条件）Ｇ１＜Ｇｉ＜Ｇ２
（第３条件）Ｂ１＜Ｂｉ＜Ｂ２

図７（Ｂ）には、二値画像ＢＩが示されている。実際には、上述したオブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４毎に、別々の二値画像データが生成されるが、図７（Ｂ）では、１個の二値画像ＢＩで示している。二値画像ＢＩ内の黒色の部分は、オブジェクト画素に分類された画素群を示す。図７（Ｂ）の二値画像ＢＩは、オブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４に対応する二値画像ＢＩ１〜ＢＩ４を含んでいる。

以上のオブジェクト特定処理によって、対象画像ＳＩ内のオブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４が特定されるとともに、各オブジェクト領域について、オブジェクト画素と背景画素とを示す二値画像データが生成される。

Ａ−５．オブジェクト分類処理
図２のＳ３０のオブジェクト分類処理について、説明する。図８は、オブジェクト分類処理のフローチャートである。図９は、オブジェクト分類処理の説明図である。オブジェクト分類処理では、対象画像ＳＩ内に特定済みの複数個のオブジェクト領域が、文字領域と、非文字領域と、のいずれかに分類される。

Ｓ３１０では、ＣＰＵ１１０は、特定済みのオブジェクト領域Ｌ１１〜Ｌ１４の中から注目オブジェクト領域を選択する。

Ｓ３２０では、ＣＰＵ１１０は、注目オブジェクト領域内の画素密度Ｓを算出して、バッファ領域２２１に格納する。画素密度Ｓは、注目オブジェクト領域のオブジェクト画素を示す二値画像内の総画素数に対する、オブジェクト画素の画素数である。例えば、注目オブジェクト領域が、図７（Ａ）のオブジェクト領域Ｌ１１である場合には、図７（Ｂ）の二置画像ＢＩ１の総画素数に対する、オブジェクト画素の画素数が、画素密度Ｓとして算出される。

Ｓ３３０では、ＣＰＵ１１０は、注目オブジェクト領域内のオブジェクトの色の分布幅Ｗを算出する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、注目オブジェクト領域内の複数個のオブジェクト画素の輝度分布を算出する。図９（Ａ）には、オブジェクトの輝度分布を表すヒストグラムの一例が示されている。図９（Ａ）のヒストグラムは、横軸に輝度値Ｙ（２５６階調）を取り、各輝度値を有する画素の数を縦軸にプロットして得られる。輝度値Ｙは、ＲＧＢ画素データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を用いて、例えば、輝度値Ｙ=((0.298912×Ｒ)＋(0.586611×Ｇ)＋(0.114478×Ｂ))という式で算出される。

分布幅Ｗは、例えば、有効輝度値の最大値と有効輝度値の最小値との差分である。有効輝度値は、階調数分（例えば、２５６個）の輝度値Ｙのうち、基準数Ｔｈｕ以上の画素が有する輝度値Ｙ（図９（Ａ）のハッチングされた領域に対応する輝度値）である。図９（Ａ）の例では、分布幅Ｗは、輝度値Ｙ６と、輝度値Ｙ１と、の差分である。

Ｓ３４０では、ＣＰＵ１１０は、注目オブジェクト領域内のオブジェクトの色数Ｃを算出する。色数Ｃは、本実施例では、上述した有効輝度値の数である。輝度値Ｙが異なれば、その画素の色が異なるので、異なる輝度値Ｙの数（輝度値Ｙの種類の数）は、色の数（色の種類の数）を表している。図８の例では、色数Ｃは、Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３である（Ｃ１＝Ｙ２−Ｙ１、Ｃ２＝Ｙ４−Ｙ３、Ｃ３＝Ｙ６−Ｙ５）。

Ｓ３５０では、ＣＰＵ１１０は、上述した画素密度Ｓ、分布幅Ｗ、色数Ｃと、閾値Ｓｔｈ、Ｗｔｈ、Ｃｔｈと、の比較に基づき、注目オブジェクト領域を、文字領域と非文字領域とのいずかに分類する。具体的には、図９（Ｂ）の分類テーブルＣＴを参照して、決定される。

分類テーブルＣＴから解るように、注目オブジェクト領域が、文字領域に分類される場合は、以下の２つの場合である。
（１）色数Ｃ＜Ｃｔｈ、かつ、画素密度＜Ｓｔｈ
（２）分布幅Ｗ＜Ｗｔｈ、かつ、色数Ｃ≧Ｃｔｈ、かつ、画素密度Ｓ＜Ｓｔｈ
上記（１）、（２）以外の場合は、注目オブジェクト領域は、非文字領域に分類される。

例えば、（１）に示す場合に、注目オブジェクト領域を文字領域に分類するので、色数Ｃが比較的少なく、画素密度Ｓが比較的小さいという、典型的な文字の特徴を有するオブジェクト領域を、適切に文字領域に分類することができる。色数Ｃが比較的少なく、画素密度Ｓが比較的大きいという、典型的な描画の特徴を有するオブジェクト領域や、分布幅Ｗが比較的大きく、色数Ｃが比較的多いという、典型的な写真の特徴を有するオブジェクト領域を、適切に非文字領域に分類することができる。

（２）の場合、すなわち、分布巾Ｗが比較的小さく、かつ、色数Ｃが比較的多く、かつ、画素密度Ｓが比較的小さい場合には、分布巾Ｗが比較的小さい点、画素密度Ｓが比較的小さい点の２点で、「文字」の特徴に合致している。一方、「写真」の特徴に合致している点は、色数Ｃが比較的多い点だけであり、「描画」の特徴に合致している点は、見られない。本実施例では、上述した（２）の場合には、注目オブジェクト領域を文字領域に分類するので、典型的ではないものの、特徴の合致点の多さに基づいて、精度良くオブジェクト領域を分類することができる。

また、上記（１）から、閾値Ｃｔｈ、Ｓｔｈが大きいほど、注目オブジェクト領域が文字領域に分類される確率が高くなることが解る。

Ａ−６．圧縮条件決定処理
図２のＳ４０の圧縮条件決定処理について、説明する。図１０は、第１実施例の圧縮条件決定処理のフローチャートである。図１１は、圧縮条件決定処理の説明図である。圧縮条件決定処理では、文字領域の文字の色数に応じて、文字領域を、対象画像ＳＩから分離してＪＰＥＧ圧縮方式とは異なる圧縮方式によって圧縮するか、対象画像ＳＩから分離せずにＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮するかが決定される。また、圧縮条件決定処理では、印刷条件情報に応じて、対象画像データまたは非文字画像データを、ＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮する際の圧縮レベルが決定される。

Ｓ５１０では、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを初期値（例えば、レベル２）に設定する。圧縮レベルが高いほど、対象画像データまたは非文字画像データをＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮する際の圧縮率が高くなるように、ＪＰＥＧ圧縮方式の条件が決定される。ここで、ＪＰＥＧ圧縮方式は、非可逆の圧縮方式であり、圧縮率を高くするほど、圧縮前のデータの情報が失われる。このために、ＪＰＥＧ圧縮方式の圧縮率が高いほど、図２の６５にて生成される圧縮ＰＤＦファイルのサイズ（データ量）が小さくなるが、圧縮ＰＤＦファイルによって示される画像（印刷される画像）の画質は、低下する。したがって、印刷される画像に対して要求される画質が比較的高い場合には、圧縮レベルを低くして、印刷される画像の画質の維持を優先することが好ましい。そして、印刷される画像に対して要求される画質が比較的低い場合には、圧縮レベルを高くして、圧縮ＰＤＦファイルのサイズを低減することを優先することが好ましい。圧縮ＰＤＦファイルのサイズを低減すれば、上述したように、ローカルエリアネットワークＬＮの通信負荷を低減することができる。このために、本実施例の圧縮条件決定処理では、印刷すべき画像に要求される画質が高いほど、圧縮レベルを低くするように、工夫されている。

Ｓ５１５では、ＣＰＵ１１０は、印刷条件情報の１つである取得済みの用紙の種類を示す情報に基づいて、印刷に用いられる用紙が、普通紙であるか、光沢紙であるか、を判断する。光沢紙は、普通紙より高い画質で印刷を行うことができ、一般的には普通紙よりも高額である。このために、光沢紙は、普通紙が用いられる場合よりも高い画質で印刷すべき場合に用いられる。このために、印刷に用いられる用紙が、普通紙である場合には（Ｓ５１５：ＹＥＳ）、Ｓ５２０にて、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを１段階高くする。印刷に用いられる用紙が、光沢紙である場合には（Ｓ５１５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ５２５では、ＣＰＵ１１０は、印刷条件情報の１つである画質モードを示す情報に基づいて、印刷に用いられる画質モードが、高速モードであるか、高画質モードであるかを判断する。高画質モードは、高速モードよりも高い画質で印刷すべき場合に用いられる。このために、印刷に用いられる画質モードが、高速モードである場合には（Ｓ５２５：ＹＥＳ）、Ｓ５３０にて、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを１段階高くする。印刷に用いられる画質モードが、高画質モードである場合には（Ｓ５２５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ５３５では、ＣＰＵ１１０は、印刷条件情報の１つである対象画像データの種類を示す情報に基づいて、対象画像データの種類が、ベクトルデータであるか、ビットマップデータであるかを判断する。ベクトルデータは、例えば、文字や描画を含む画像を示す確率が、ビットマップデータより高い。ビットマップデータは、例えば、写真を含む画像を示す確率が、ベクトルデータより高い。写真を含む画像は、文字や描画を含む画像よりも高い画質で印刷すべき場合が多い。このために、対象画像データの種類が、ベクトルデータである場合には（Ｓ５３５：ＹＥＳ）、Ｓ５４０にて、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを１段階高くする。対象画像データの種類が、ビットマップデータである場合には（Ｓ５３５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ５４５では、ＣＰＵ１１０は、印刷条件情報の１つである総印刷枚数を示す情報に基づいて、プリンタ３００の総印刷枚数が、基準以上であるか否かを判断する。プリンタ３００の総印刷枚数が、基準以上である場合には、印刷ヘッドや搬送機構などの部品の劣化に起因して印刷される画質が低下する確率が高くなる。この場合には、当該部品の劣化に起因する画質の低下を補うために、印刷データによって示される画像に要求される画質は、プリンタ３００の総印刷枚数が基準未満である場合と比較して高い。このために、プリンタ３００の総印刷枚数が、基準以上である場合には（Ｓ５４５：ＹＥＳ）、Ｓ５５０にて、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを１段階低くする。プリンタ３００の総印刷枚数が、基準未満である場合には（Ｓ５４５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ５５５では、ＣＰＵ１１０は、圧縮レベルに応じて、ＪＰＥＧ圧縮のための量子化テーブルを決定する。本実施例の圧縮条件決定処理では、圧縮レベルは、１、２、３、４、５のいずれかの値を取る。ＣＰＵ１１０は、圧縮レベル１〜５に対応する５個の量子化テーブルの中から、現在の圧縮レベルに対応する量子化テーブルを、使用すべき量子化テーブルとして決定する。図１１には、量子化テーブルの一例が示されている。この量子化テーブルＱＴは、ＪＰＥＧ圧縮において生成される縦方向８種×横方向８種の周波数成分を表すＤＣＴ係数に対応する縦方向８種×横方向８種の合計６４個の量子化係数を含んでいる。これらの量子化係数が大きいほどＪＰＥＧ圧縮の圧縮率が高くなる。このために、５個の量子化テーブルでは、対応する圧縮レベルが高いほど、上述した６４個の量子化係数が大きな値に設定されており、圧縮率が高くなる。これによって、圧縮レベルに応じて、ＪＰＥＧ圧縮の圧縮率を適切に調整することができる。

Ｓ５６０〜Ｓ５９０では、ＣＰＵ１１０は、オブジェクト分類処理によって文字領域に分類されたオブジェクト領域（以下、単に文字領域と呼ぶ）のそれぞれについて、圧縮方式を決定する。

Ｓ５６０では、ＣＰＵ１１０は、対象画像ＳＩ内の１個以上の文字領域から、注目文字領域を選択する。Ｓ５６５では、注目文字領域内の文字の色数を特定する。図１２は、文字領域内の文字の色数の特定方法の説明図である。具体的には、ＣＰＵ１１０は、注目文字領域内の文字を構成する複数個の画素（すなわち、オブジェクト画素）の輝度分布を算出する。図１２には、文字の輝度分布を表すヒストグラムの一例が示されている。文字の輝度分布を表すヒストグラムには、文字の色に対応する１個以上のピークが現れる。ＣＰＵ１１０は、該ヒストグラムに現れるピークの個数を、文字の色数として特定する。図１２の例では、輝度Ｙａ、Ｙｂ、Ｙｃの位置に、３個のピークが現れているので、文字の色数は、「３」に特定される。

Ｓ５７０では、ＣＰＵ１１０は、注目文字領域内の文字の色数は、１色であるか、２色以上３色以下であるか、４色以上であるか、を判断する。該文字の色数が１色である場合には、Ｓ５７５にて、ＣＰＵ１１０は、注目文字領域内の画像を、対象画像ＳＩから分離して、ＭＭＲ（Modified Modified Read）圧縮方式によって圧縮することを決定する。ＭＭＲ圧縮方式は、ＦＡＸＧ４方式とも呼ばれ、二値画像の圧縮に適した可逆圧縮方式である。該文字の色数が２色以上３色以下である場合には、Ｓ５８０にて、ＣＰＵ１１０は、注目文字領域内の画像を、対象画像ＳＩから分離して、ＺＩＰ圧縮方式によって圧縮することを決定する。ＺＩＰ圧縮方式は、デフレート（Deflate）と呼ばれる可逆データ圧縮アルゴリズムを用いる圧縮方式である。該文字の色数が４色以上である場合には、Ｓ５８５にて、ＣＰＵ１１０は、注目文字領域内の画像を、対象画像ＳＩから分離せず、非文字画像データまたは対象画像データとともに、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）圧縮方式によって圧縮することを決定する。ＪＰＥＧ圧縮方式は、多階調の画像データ、例えば、写真を示す画像データの圧縮に適した非可逆圧縮方式である。

Ｓ５９０では、ＣＰＵ１１０は、対象画像ＳＩ内の全ての文字領域を処理したか否かを判断する。未処理の文字領域がある場合には（Ｓ５９０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ５６０に戻って、未処理の文字領域を選択する。全ての文字領域が処理された場合には（Ｓ５９０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、圧縮条件決定処理を終了する。

以上説明した第１実施例によれば、対象画像ＳＩの印刷に関連する条件を示す印刷条件情報を用いて、分類条件（具体的には、閾値Ｓｔｈ、Ｃｔｈ）が決定される（図５のＳ１２０〜Ｓ１８０）。そして、該分類条件を用いて、対象画像内の複数個のオブジェクト領域が、文字領域を含む複数種類の領域に分類される（図８）。そして、対象画像データを用いて、オブジェクト領域の分類結果を用いた画像処理が実行されて（図２のＳ４５〜Ｓ６５）、印刷すべき画像を示す圧縮ＰＤＦファイルが生成される。ここで、図５の分類条件決定処理では、上述したように、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが文字である確率が高いことを示す印刷条件情報が取得される場合ほど、分類対象の領域が文字領域に分類される確率が高くなるように、分類条件が決定される。すなわち、一の印刷条件情報（例えば、用紙が光沢紙であることを示す情報、カラーモードがＣＭＹモードであることを示す情報、対象画像データがビットマップデータであることを示す情報）が取得される場合には、分類条件として、分類対象の領域が、一の確率で文字領域に分類される一の分類条件が決定される。そして、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが文字である確率が、該一の印刷条件情報が取得される場合よりも高いことを示す他の印刷条件情報（例えば、用紙が普通紙であることを示す情報、カラーモードがＣＭＹＫモードであることを示す情報、対象画像データがベクトルデータであることを示す情報）が取得される場合には、分類条件として、分類対象の領域が、上記一の確率よりも高い他の確率で文字領域に分類される他の分類条件が決定される。この結果、印刷に関連する条件を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に、適切に分類することができる。

例えば、ビジネス文書などの文字が主要オブジェクトである対象画像において、特定の文字領域が、誤って非文字領域に分類されることを抑制できる。さらには、写真が主要オブジェクトである対象画像において、写真の中の一部の領域が、誤って文字領域に分類されることを抑制できる。

より具体的には、分類条件の決定に用いられる印刷条件情報は、印刷に関連する特定の設定項目に対応する設定情報（本実施例では、カラーモード、用紙の種類を示す情報）を含む。この結果、印刷に関連する特定の設定項目に対応する設定情報を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

さらに、上記第１実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す情報を含む（図３）。この結果、ユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す設定情報を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

さらには、上記第１実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、ユーザの指示に基づくことなく、例えば、センサ（具体的には、用紙センサ３１０）によって自動的に検出される設定情報を含む。この結果、自動的に検出される設定情報を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

具体例としては、特定の設定項目に対応する設定情報は、対象画像ＳＩの印刷に用いられる用紙が、一の種類の用紙（例えば、光沢紙）であることを示す情報や、他の種類の用紙（例えば、普通紙）であることを示す情報を含む。この結果、印刷に用いられる用紙の種類を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

さらには、上記第１実施例では、分類条件の決定に用いられる印刷条件情報は、対象画像データが一の種類のデータ（例えば、ビットマップデータ）であることを示す情報や、対象画像データが他の種類のデータ（例えば、ベクトルデータ）であることを示す情報を含む。この結果、対象画像データの種類を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

また、上記第１実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、文字画像データを圧縮して圧縮済みの文字画像データを生成し、非文字画像データを圧縮して圧縮済みの非文字画像データを生成する（図２のＳ６０）。そして、ＣＰＵ１１０は、圧縮済みの文字画像データおよび非文字画像データと用いて、対象画像ＳＩを印刷するための圧縮ＰＤＦファイルを生成する（図２のＳ６５）。このとき、図１０の圧縮条件決定処理では、上述したように、印刷される画像に要求される画質が高いことを示す印刷条件情報が取得される場合ほど、非文字画像データをＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮する際の圧縮率が低くなるように、圧縮方式が決定される（図１０のＳ５１０〜Ｓ５５５）。すなわち、一の印刷条件情報（例えば、用紙が普通紙であることを示す情報、画質モードが高速モードであることを示す情報、対象画像データがベクトルデータであることを示す情報、総印刷枚数が基準未満であることを示す情報）が取得される場合には、一の圧縮方式（例えば、比較的大きな量子化係数を含む量子化テーブルを用いるＪＰＥＧ圧縮方式）を用いて、非文字画像データが圧縮される。そして、一の印刷条件情報が取得される場合よりも高い画質で、対象画像ＳＩを印刷すべきことを示す他の印刷条件情報（例えば、用紙が光沢紙であることを示す情報、画質モードが高画質モードであることを示す情報、対象画像データがビットマップデータであることを示す情報、総印刷枚数が基準以上であることを示す情報）が取得される場合には、該一の圧縮方式よりも圧縮率が低い他の圧縮方式（例えば、比較的小さな量子化係数を含む量子化テーブルを用いるＪＰＥＧ圧縮方式）を用いて、非文字画像データが圧縮される。この結果、印刷に関連する条件を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

より具体的には、該圧縮方式の決定（すなわち、用いるべき量子化テーブルの決定（図１０のＳ５５５））に用いられる印刷条件情報は、印刷に関連する特定の設定項目に対応する設定情報（本実施例では、画質モード、用紙の種類を示す情報）を含む。この結果、印刷に関連する特定の設定項目に対応する設定情報を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらに、上記第１実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す情報を含む（図３）。この結果、ユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す設定情報を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらには、上記第１実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、ユーザの指示に基づくことなく、例えば、センサ（具体的には、用紙センサ３１０）によって自動的に検出される設定情報を含む。この結果、自動的に検出される設定情報を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

具体例としては、特定の設定項目に対応する設定情報は、対象画像ＳＩの印刷に用いられる用紙が、一の種類の用紙（例えば、光沢紙）であることを示す情報や、他の種類の用紙（例えば、普通紙）であることを示す情報を含む。この結果、印刷に用いられる用紙の種類を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらには、上記第１実施例では、圧縮方式の決定に用いられる印刷条件情報は、対象画像データが一の種類のデータ（例えば、ビットマップデータ）であることを示す情報や、対象画像データが他の種類のデータ（例えば、ベクトルデータ）であることを示す情報を含む。この結果、対象画像データの種類を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらに、上記第１実施例では、圧縮方式の決定に用いられる印刷条件情報は、印刷に用いられるプリンタ３００の部品の劣化であって、印刷される画像の画質を変動させる部品の劣化の程度を示す特性情報、具体的には、プリンタ３００の総印刷枚数を示す情報を含む。この結果、プリンタ３００の部品の劣化を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

Ｂ．第２実施例
Ｂ−１．スキャナ２００の構成
図１３は、本発明の画像処理装置としてのスキャナ２００の構成を示すブロック図である。スキャナ２００は、プロセッサとしてのＣＰＵ２１０と、ＤＲＡＭなどの揮発性記憶装置２２０と、フラッシュメモリやハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置２３０と、液晶ディスプレイなどの表示部２４０と、液晶ディスプレイと重畳されたタッチパネルなど操作部２５０と、外部装置と通信を行うためのインタフェースである通信ＩＦ２７０と、読取実行部２８０と、温度センサ２９０と、を備えている。

揮発性記憶装置２２０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。不揮発性記憶装置２３０は、コンピュータプログラムＰＧ２と、データベースＤＢと、が格納されている。コンピュータプログラムＰＧ２は、例えば、スキャナ２００の製造時に不揮発性記憶装置２３０に格納（インストール）される形態で提供される。これに代えて、コンピュータプログラムＰＧ２は、例えば、スキャナ２００の製造者が運用するサーバからダウンロードされる形態で提供されても良く、ＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納される形態で提供されてもよい。

データベースＤＢは、スキャナ２００に関する各種の情報を格納する。データベースＤＢは、各種の情報の１つとして、スキャナ２００の製造日時を示す情報を格納している。

ＣＰＵ２１０は、コンピュータプログラムＰＧ２を実行することにより、スキャナ２００を制御するコントローラとして機能する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、コンピュータプログラムＰＧ２を実行することにより、後述する保存処理を実行することができる。

読取実行部２８０は、一次元イメージセンサを備えている。読取実行部２８０は、原稿などの対象物を、該イメージセンサを用いて光学的に読み取ることによって、原稿などの対象物を示すスキャンデータを生成する。

温度センサ２９０は、温度を測定するための公知のセンサであり、スキャナ２００が設置されている場所の温度を測定する。

Ｂ−２．保存処理
図１４は、保存処理のフローチャートである。この読取処理は、スキャナ２００にユーザから原稿の読取指示が入力されたときに実行される。読取指示は、ＣＰＵ２１０によって表示部２４０に表示されるＵＩ画面を介して、入力される。読取指示は、スキャンデータの生成に関連する条件を示す読取条件情報、例えば、後述するように、読取解像度を示す情報を含む。

図１５は、読取指示を入力するためのＵＩ画面の一例を示す図である。図１５のＵＩ画面ＷＩ２は、スキャンデータの生成に関連する複数個の設定項目のそれぞれについて、対応する複数個の選択肢の中から、１個の有効な選択肢を指定するための入力要素を含んでいる。具体的には、ＵＩ画面ＷＩ２は、複数個の選択肢から設定情報を入力するプルダウンメニューＰＭ２と、複数個のラジオボタンＲＢ１０〜ＲＢ１３と、複数個のボタンＢＴ３、ＢＴ４と、を含んでいる。

プルダウンメニューＰＭ２は、読取実行部２８０による原稿の読取解像度の指定を入力するための入力要素である。読取解像度の選択肢は、例えば、縦方向および横方向の解像度について「１２００」と「６００」と「３００」と「２００」とである（単位は、ｄｐｉ（dot per inch））。選択肢は、他の解像度（例えば、１２００ｄｐｉ）を含んでも良いし、選択肢において縦方向と横方向の解像度が異なっていても良い。

ラジオボタンＲＢ１０、ＲＢ１１は、生成されるスキャンデータの保存形式の指定を入力するための入力要素である。保存形式の選択肢は、本実施例では、「ＰＤＦ」と「ＰＤＦ／Ａ」とである。「ＰＤＦ」は、通常のＰＤＦ（通常ＰＤＦとも呼ぶ）である。「ＰＤＦ／Ａ」は、長期保存のためのＰＤＦファイルである。「ＰＤＦ／Ａ」のファイルには、例えば、カラープロファイルとフォントデータとがＰＤＦファイルに埋め込まれる。

ラジオボタンＲＢ１２、ＲＢ１３は、読取のカラーモードの指定を入力するための入力要素である。カラーモードの選択肢は、本実施例では、モノクロモードと、フルカラーモードと、の２種類である。モノクロモードでは、各画素の値が、輝度を示す１個の成分値であるモノクロ画像データが、スキャンデータとして生成される。フルカラーモードでは、各画素の値が、Ｒ、Ｇ、Ｂの３個の成分値を含むＲＧＢ値であるＲＧＢ画像データが、スキャンデータとして生成される。スキャンデータの画素の値（輝度や、ＲＧＢ値）の各成分値の階調数は、例えば、２５６階調である。

ＵＩ画面ＷＩ２において、読取ボタンＢＴ３が押下されると、その時点でＵＩ画面ＷＩ２にて指定されている選択肢を示す設定情報が、対応する設定項目の有効な設定情報として記憶される。有効な設定情報は、読取指示に含まれる条件情報の一種である、と言うことができる。

Ｓ１０Ｂでは、ＣＰＵ２１０は、例えば、読取実行部２８０を制御して、原稿台に載置された原稿を読取実行部２８０に読み取らせることによって、原稿を示すスキャンデータを生成させ、該スキャンデータを対象画像データとして取得する。スキャンデータは、有効な設定情報に従って生成されるので、ユーザによって指定される読取解像度に対応する個数の画素の値を含み、ユーザによって指定されるカラーモードに対応する画素の値（例えば、輝度、または、ＲＧＢ値）を含む。以下では、スキャンデータとして、ＲＧＢ画像データが生成されるとして説明を行う。スキャンデータによって示されるスキャン画像、すなわち、対象画像データによって示される対象画像ＳＩは、図４（Ａ）に示される対象画像ＳＩであるとする。

Ｓ１５Ｂでは、ＣＰＵ２１０は、対象画像データ（スキャンデータ）の生成に関連する読取条件情報を取得する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、原稿の用紙の種類を示す情報と、対象画像データの保存形式を示す情報と、読取解像度を示す情報と、カラーモードを示す情報と、スキャナ２００が設置されている場所の温度を示す情報と、経過時間を示す情報と、を読取条件情報として、取得する。

ＣＰＵ２１０は、原稿の用紙の種類を示す情報を、対象画像データ（スキャンデータ）を解析することによって、取得する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、対象画像データによって示される原稿の外形を示すエッジを検出することによって、原稿の外形を特定する。ＣＰＵ２１０は、原稿の外形のサイズを特定することによって、原稿の用紙の種類が、写真サイズ（例えば、Ｌ版のサイズ）の用紙であるか、写真サイズとは異なるサイズ（例えば、Ａ４サイズ）の用紙であるかを示す情報を、原稿の用紙の種類を示す情報として取得する。

ＣＰＵ２１０は、上述した図１５のＵＩ画面ＷＩ２を介して取得される対象画像データの生成に関する設定情報に含まれる情報から、指定されたカラーモード、読取解像度、および、保存形式を示す情報を取得する。なお、カラーモードを示す情報は、対象画像データに含まれる各画素の成分値の個数に基づいて取得されても良い。読取解像度を示す情報は、対象画像データに含まれる画素の個数に基づいて取得されても良い。

ＣＰＵ２１０は、データベースＤＢから、スキャナ２００の製造日時を示す情報を取得するとともに、図示しない時計機能を用いて、現在日時を示す情報を取得する。ＣＰＵ２１０は、これらの情報から、製造日時から現在日時までの期間を算出し、該算出された期間を、経過時間を示す情報として取得する。

ＣＰＵ２１０は、温度を示す情報を、温度センサ２９０を用いて測定することによって、取得する。

Ｓ２０Ｂでは、ＣＰＵ２１０は、Ｓ１５Ｂにて取得された読取条件情報を用いて、分類条件決定処理を実行する。分類条件決定処理は、第１実施例の分類条件決定処理と同様に、後述するＳ３０のオブジェクト分類処理にて、オブジェクトを、文字と非文字とに分類する際に用いられる分類条件を決定する処理である。該分類条件決定処理については後述する。

Ｓ２５、Ｓ３０では、ＣＰＵ２１０は、オブジェクト特定処理およびオブジェクト分類処理を実行する。オブジェクト特定処理によって、例えば、図４（Ａ）の対象画像ＳＩ内の非文字Ｏｂ１、Ｏｂ２を示すオブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２と、文字Ｏｂ３〜Ｏｂ６を示すオブジェクト領域ＯＡ３、ＯＡ４が特定される。また、オブジェクト分類処理によって、図４（Ａ）の対象画像ＳＩ内のオブジェクト領域ＯＡ１、ＯＡ２は、非文字領域に分類され、オブジェクト領域ＯＡ３、ＯＡ４は、文字領域に分類される。オブジェクト特定処理およびオブジェクト分類処理は、第１実施例のオブジェクト特定処理およびオブジェクト分類処理（図２のＳ２５、Ｓ３０）と、同一であるので、詳細の説明を省略する。

Ｓ４０Ｂでは、ＣＰＵ２１０は、Ｓ１５Ｂにて取得された読取条件情報を用いて、圧縮条件決定処理を実行する。圧縮条件決定処理では、第１実施例の圧縮条件決定処理と同様に、文字領域の文字の色数に応じて、文字領域を、対象画像ＳＩから分離してＪＰＥＧ圧縮方式とは異なる圧縮方式によって圧縮するか、対象画像ＳＩから分離せずにＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮するかが決定される。また、圧縮条件決定処理では、読取条件情報に応じて、対象画像データまたは非文字画像データ（後述）を、ＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮する際の圧縮レベルが決定される。該圧縮条件決定処理については後述する。

Ｓ４５〜Ｓ６５では、ＣＰＵ２１０は、図２のＳ４５〜Ｓ６５と同一の処理を行って、圧縮ＰＤＦファイルを生成する。

Ｓ７０Ｂでは、ＣＰＵ２１０は、生成された圧縮ＰＤＦファイルを不揮発性記憶装置２３０に保存して、保存処理を終了する。保存された圧縮ＰＤＦファイルは、例えば、ユーザの利用に供される。具体的には、圧縮ＰＤＦファイルは、ユーザの端末装置（図示省略）の表示部に、該圧縮ＰＤＦファイルによって示される画像を表示するために用いられる。あるいは、圧縮ＰＤＦファイルは、ユーザのプリンタ（図示省略）を用いて、該圧縮ＰＤＦファイルによって示される画像を印刷するために用いられる。変形例としては、圧縮ＰＤＦファイルは、ユーザの端末装置に送信され、該端末装置のハードディスクなどの不揮発性記憶装置に保存されても良い。

以上説明した印刷処理によれば、圧縮ＰＤＦファイルを生成して、不揮発性記憶装置２３０に保存するので、例えば、圧縮されていない対象画像データを保存する場合と比較して、保存に要するメモリ量を低減できる。

Ｂ−３．分類条件決定処理
図１４のＳ２０Ｂの分類条件決定処理について、説明する。図１６は、第２実施例の分類決定処理のフローチャートである。分類条件決定処理では、読取条件情報を用いて、図１４のＳ３０のオブジェクト分類処理にて用いられる分類条件を決定する。

Ｓ６１０では、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルを初期値（例えば、レベル２）に設定する。第１実施例と同様に、文字検出レベルが高いほど、判定対象のオブジェクト領域が、文字領域に分類される確率が高くなり、非文字領域に分類される確率が低くなるように、分類条件が決定される。本実施例の分類条件決定処理では、第１実施例と同様に、主要オブジェクトが文字である確率が高いほど、文字検出レベルを高くし、主要オブジェクトが非文字である確率が高いほど、文字検出レベルを高くするように、工夫されている。

Ｓ６２０では、ＣＰＵ２１０は、読取条件情報の１つである原稿の用紙の種類を示す情報に基づいて、原稿の用紙が、写真サイズの用紙であるか、写真サイズとは異なるサイズの用紙であるか、を判断する。原稿の用紙が、写真サイズの用紙である場合には、原稿の用紙が、写真サイズとは異なるサイズの用紙である場合と比較して、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが写真である確率が高い。また、原稿の用紙が、写真サイズとは異なるサイズの用紙である場合には、原稿の用紙が、写真サイズの用紙である場合と比較して、主要オブジェクトが文字である確率が高い。このために、原稿の用紙が、写真サイズの用紙である場合には（Ｓ６２０：ＹＥＳ）、Ｓ６３０にて、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルを１段階低くする。原稿の用紙が、写真サイズとは異なるサイズの用紙である場合には（Ｓ６２０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルを変更しない。

Ｓ６４０では、ＣＰＵ２１０は、読取条件情報の１つである読取解像度を示す情報に基づいて、読取解像度が基準以上（例えば、６００ｄｐｉ以上）であるか否かを判断する。読取解像度が基準以上である場合には、読取解像度が基準未満である場合と比較して、検出漏れが起こりやすい小さな文字が主要オブジェクトである確率が高い。このために、読取解像度が、基準以上である場合には（Ｓ６４０：ＹＥＳ）、Ｓ６５０にて、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルを１段階高くする。読取解像度が、基準未満である場合には（Ｓ６４０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルを変更しない。

Ｓ６６０では、ＣＰＵ２１０は、読取条件情報の１つであるカラーモードを示す情報に基づいて、対象画像データが、モノクロ画像データであるか、ＲＧＢ画像データであるか
を判断する。文字が主要オブジェクトである場合には、フルカラーの画像で出力する必要性が比較的低い。したがって、モノクロ画像データが用いられる場合には、ＲＧＢ画像データが用いられる場合と比較して、文字が主要オブジェクトである確率が高い。このために、対象画像データが、モノクロ画像データである場合には（Ｓ６６０：ＹＥＳ）、Ｓ６７０にて、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルを１段階高くする。対象画像データが、ＲＧＢ画像データである場合には（Ｓ６６０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルを変更しない。

Ｓ６８０では、ＣＰＵ２１０は、文字検出レベルに応じて、分類用の閾値Ｃｔｈ、Ｓｔｈを、分類条件として決定する。本実施例の分類条件決定処理では、文字検出レベルは、１、２、３、４のいずれかの値を取る。このために、例えば、分類用の閾値Ｃｔｈ、Ｓｔｈは、第１実施例の分類条件決定処理と同様に、以下のように決定される。

文字検出レベルが「１」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値より小さな値に決定される。文字検出レベルが「２」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値に決定される。文字検出レベルが「３」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値より大きな値に決定される。文字検出レベルが「４」である場合は、閾値Ｃｔｈは、標準値より大きな値に決定され、閾値Ｓｔｈは、標準値より大きな値に決定される。

Ａ−４．圧縮条件決定処理
図１４のＳ４０Ｂの圧縮条件決定処理について、説明する。図１７は、第２実施例の圧縮条件決定処理のフローチャートである。圧縮条件決定処理では、第１実施例の圧縮条件決定処理と同様に、文字領域の文字の色数に応じて、文字領域を、対象画像ＳＩから分離してＪＰＥＧ圧縮方式とは異なる圧縮方式によって圧縮するか、対象画像ＳＩから分離せずにＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮するかが決定される。また、圧縮条件決定処理では、読取条件情報に応じて、対象画像データまたは非文字画像データを、ＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮する際の圧縮レベルが決定される。

Ｓ７１０では、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを初期値（例えば、レベル６）に設定する。第２実施例の圧縮条件決定処理では、圧縮ＰＤＦファイルによって示される画像に要求される画質が高いほど、圧縮レベルを高くするように、工夫されている。

Ｓ７１５では、ＣＰＵ２１０は、読取条件情報の１つである原稿の用紙の種類を示す情報に基づいて、原稿の用紙が、写真サイズの用紙であるか、写真サイズとは異なるサイズの用紙であるか、を判断する。原稿の用紙が、写真サイズの用紙である場合には、原稿の用紙が、写真サイズとは異なるサイズの用紙である場合と比較して、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが写真である確率が高い。また、原稿の用紙が、写真サイズとは異なるサイズの用紙である場合には、原稿の用紙が、写真サイズの用紙である場合と比較して、主要オブジェクトが文字である確率が高い。写真は、文字よりも高い画質が要求される場合が多い。このために、原稿の用紙が、写真サイズの用紙である場合には（Ｓ７１５：ＹＥＳ）、Ｓ７２０にて、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを１段階低くする。原稿の用紙が、写真サイズとは異なるサイズの用紙である場合には（Ｓ７１５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ７２５では、ＣＰＵ２１０は、読取条件情報の１つである保存形式を示す情報に基づいて、対象画像データの保存形式が、ＰＤＦ／Ａであるか、通常ＰＤＦであるかを判断する。ＰＤＦ／Ａは、長期保存用の保存形式であるので、通常ＰＤＦと比較して重要なデータの保存に用いられる。したがって、ＰＤＦ／Ａは、通常ＰＤＦと比較して、高い画質が要求される確率が高い。このために、対象画像データの保存形式が、ＰＤＦ／Ａである場合には（Ｓ７２５：ＹＥＳ）、Ｓ７３０にて、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを１段階低くする。対象画像データの保存形式が、通常ＰＤＦである場合には（Ｓ７２５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ７３５では、ＣＰＵ２１０は、読取条件情報の１つである読取解像度を示す情報に基づいて、読取解像度が基準以上（例えば、６００ｄｐｉ以上）であるか否かを判断する。読取解像度が基準以上である場合には、読取解像度が基準未満である場合と比較して、画質が低下すると見難くなるオブジェクト（例えば、小さな文字）を含む確率が高い。したがって、読取解像度が基準以上である場合には、読取解像度が基準未満である場合と比較して、高い画質が要求される確率が高い。このために、読取解像度が、基準以上である場合には（Ｓ７３５：ＹＥＳ）、Ｓ７４０にて、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを１段階低くする。読取解像度が、基準未満である場合には（Ｓ７３５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ７４５では、ＣＰＵ２１０は、印刷条件情報の１つである経過時間を示す情報に基づいて、スキャナ２００の製造時からの経過時間が、基準以上（例えば、数年以上）であるか否かを判断する。スキャナ２００の製造時からの経過時間が基準以上である場合には、該経過時間が基準未満である場合と比較して、スキャナ２００のイメージセンサや光源などの部品の劣化に起因して対象画像ＳＩの画質が低下する確率が高くなる。この場合には、当該部品の劣化に起因する画質の低下を補うために、圧縮による画質の低下を抑制して画質を維持する必要性が高い。このために、スキャナ２００の製造時からの経過時間が、基準以上である場合には（Ｓ７４５：ＹＥＳ）、Ｓ７５０にて、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを１段階低くする。スキャナ２００の製造時からの経過時間が、基準未満である場合には（Ｓ７４５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ７５５では、ＣＰＵ２１０は、印刷条件情報の１つである温度を示す情報に基づいて、スキャナ２００が設置された場所の温度が、基準以上（例えば、摂氏３５度以上）であるか否かを判断する。スキャナ２００が設置された場所の温度が基準以上である場合には、該温度が基準未満である場合と比較して、例えば、ノイズが増加することなどに起因して対象画像ＳＩの画質が低下する確率が高くなる。この場合には、当該画質の低下を補うために、圧縮による画質の低下を抑制して画質を維持する必要性が高い。このために、スキャナ２００が設置された場所の温度が、基準以上である場合には（Ｓ７５５：ＹＥＳ）、Ｓ７６０にて、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを１段階低くする。スキャナ２００が設置された場所の温度が、基準未満である場合には（Ｓ７６０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルを変更しない。

Ｓ７６５では、ＣＰＵ２１０は、圧縮レベルに応じて、ＪＰＥＧ圧縮のための量子化テーブルを決定する。本実施例の圧縮条件決定処理では、圧縮レベルは、１〜６のいずれかの値を取る。ＣＰＵ２１０は、圧縮レベル１〜６に対応する６個の量子化テーブルの中から、現在の圧縮レベルに対応する量子化テーブルを、使用すべき量子化テーブルとして決定する。６個の量子化テーブルでは、対応する圧縮レベルが高いほど、図１１の６４個の量子化係数が大きな値に設定されており、圧縮率が高くなる。

Ｓ７７０では、ＣＰＵ２１０は、図１０のＳ５６０〜Ｓ５９０を実行する。これによって、第１実施例と同様に、オブジェクト分類処理によって決定された文字領域のそれぞれについて、圧縮方式が決定される。

以上説明した第２実施例によれば、対象画像データの生成に関連する条件を示す読取条件情報を用いて、分類条件（具体的には、閾値Ｓｔｈ、Ｃｔｈ）が決定される（図１６のＳ６２０〜Ｓ６８０）。そして、該分類条件を用いて、対象画像内の複数個のオブジェクト領域が、文字領域を含む複数種類の領域に分類される（図８）。そして、対象画像データを用いて、オブジェクト領域の分類結果を用いた画像処理が実行されて（図１４のＳ４５〜Ｓ６５）、保存すべき画像を示す圧縮ＰＤＦファイルが生成される。ここで、図１６の分類条件決定処理では、上述したように、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが文字である確率が高いことを示す読取条件情報が取得される場合ほど、分類対象の領域が文字領域に分類される確率が高くなるように、分類条件が決定される。すなわち、一の読取条件情報（例えば、用紙が写真サイズであることを示す情報、読取解像度が基準未満であることを示す情報、対象画像データがＲＧＢ画像データであることを示す情報）が取得される場合には、分類条件として、分類対象の領域が、一の確率で文字領域に分類される一の分類条件が決定される。そして、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが文字である確率が、該一の読取条件情報が取得される場合よりも高いことを示す他の読取条件情報（例えば、用紙が写真サイズとは異なるサイズであることを示す情報、読取解像度が基準以上であることを示す情報、対象画像データがモノクロ画像データであることを示す情報）が取得される場合には、分類条件として、分類対象の領域が、上記一の確率よりも高い他の確率で文字領域に分類される他の分類条件が決定される。この結果、対象画像データの生成に関連する条件を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に、適切に分類することができる。

例えば、第１実施例と同様に、ビジネス文書などの文字が主要オブジェクトである対象画像において、特定の文字領域が、誤って非文字領域に分類されることを抑制できる。さらには、写真が主要オブジェクトである対象画像において、写真の中の一部の領域が、誤って文字領域に分類されることを抑制できる。

より具体的には、分類条件の決定に用いられる読取条件情報は、対象画像データの生成に関連する特定の設定項目に対応する設定情報（本実施例では、原稿の用紙の種類、カラーモード、読取解像度、保存形式を示す情報）を含む。この結果、対象画像データの生成に関連する特定の設定項目に対応する設定情報を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

さらに、上記第２実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す情報を含む（図１５）。この結果、ユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す設定情報を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

さらには、上記第２実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、ユーザの指示に基づくことなく、例えば、対象画像データに基づいて自動的に検出される設定情報（例えば、原稿の用紙の種類）を含む。この結果、自動的に検出される設定情報を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

具体例としては、特定の設定項目に対応する設定情報は、対象画像データの生成に用いられる原稿の用紙が、一の種類の用紙（例えば、写真サイズの用紙）であることを示す情報や、他の種類の用紙（例えば、写真サイズとは異なるサイズの用紙）であることを示す情報を含む。この結果、原稿の用紙の種類を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

さらには、上記第２実施例では、分類条件の決定に用いられる印刷条件情報は、対象画像データの保存形式が、一の保存形式（例えば、通常ＰＤＦ）であることを示す情報や、対象画像データの保存形式が他の保存形式（例えば、ＰＤＦ／Ａ）であることを示す情報を含む。この結果、対象画像データの保存形式を考慮して、対象画像ＳＩ内の複数個の領域を、適切に分類することができる。

また、上記第２実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、文字画像データを圧縮して圧縮済みの文字画像データを生成し、非文字画像データを圧縮して圧縮済みの非文字画像データを生成する（図１４のＳ６０）。そして、ＣＰＵ１１０は、圧縮済みの文字画像データおよび非文字画像データと用いて、対象画像ＳＩを印刷するための圧縮ＰＤＦファイルを生成する（図１４のＳ６５）。このとき、図１７の圧縮条件決定処理では、上述したように、印刷される画像に要求される画質が高いことを示す読取条件情報が取得される場合ほど、非文字画像データをＪＰＥＧ圧縮方式によって圧縮する際の圧縮率が低くなるように、圧縮方式が決定される（図１７のＳ７１５〜Ｓ７６５）。すなわち、一の読取条件情報（例えば、用紙が写真サイズとは異なるサイズであることを示す情報、保存形式が通常ＰＤＦであることを示す情報、読取解像度が基準未満であることを示す情報、経過時間や温度が基準未満であることを示す情報）が取得される場合には、一の圧縮方式（例えば、比較的大きな量子化係数を含む量子化テーブルを用いるＪＰＥＧ圧縮方式）を用いて、非文字画像データが圧縮される。そして、一の読取条件情報が取得される場合よりも高い画質で、対象画像ＳＩを保存すべきことを示す他の印刷条件情報（例えば、用紙が写真サイズであることを示す情報、保存形式がＰＤＦ／Ａであることを示す情報、読取解像度が基準以上であることを示す情報、経過時間や温度が基準以上であることを示す情報）が取得される場合には、該一の圧縮方式よりも圧縮率が低い他の圧縮方式（例えば、比較的小さな量子化係数を含む量子化テーブルを用いるＪＰＥＧ圧縮方式）を用いて、非文字画像データが圧縮される。この結果、対象画像データの生成に関連する条件を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

より具体的には、該圧縮方式の決定（すなわち、用いるべき量子化テーブルの決定（図１７のＳ７６５））に用いられる読取条件情報は、対象画像データの生成に関連する特定の設定項目に対応する設定情報（本実施例では、原稿の用紙の種類、保存形式、読取解像度、カラーモードを示す情報）を含む。この結果、対象画像データの生成に関連する特定の設定項目に対応する設定情報を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらに、上記第２実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す情報を含む（図１５）。この結果、ユーザの指示に基づいて選択される選択肢を示す設定情報を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらには、上記第２実施例では、該特定の設定項目に対応する設定情報は、ユーザの指示に基づくことなく、例えば、対象画像データに基づいて自動的に検出される設定情報を含む。この結果、自動的に検出される設定情報を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

具体例としては、特定の設定項目に対応する設定情報は、原稿の用紙が、一の種類の用紙（例えば、写真サイズの用紙）であることを示す情報や、他の種類の用紙（例えば、写真サイズとは異なるサイズの用紙）であることを示す情報を含む。この結果、印刷に用いられる用紙の種類を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらには、上記第２実施例では、該圧縮方式の決定に用いられる読取条件情報は、対象画像データの保存形式が、一の保存形式（例えば、通常ＰＤＦ）であることを示す情報や、対象画像データの保存形式が他の保存形式（例えば、ＰＤＦ／Ａ）であることを示す情報を含む。この結果、対象画像データの種類を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらに、上記第２実施例では、圧縮方式の決定に用いられる読取条件情報は、対象画像データの生成に用いられるスキャナ２００（読取実行部２８０）の部品の劣化であって、対象画像の画質を変動させる部品の劣化の程度を示す特性情報、具体的には、スキャナ２００の製造時からの経過時間を示す情報を含む。この結果、スキャナ２００の部品の劣化を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

さらに、上記第２実施例では、圧縮方式の決定に用いられる読取条件情報は、スキャナ２００（読取実行部２８０）の環境を示す情報、具体的には、スキャナ２００が配置された場所の温度を示す情報を含む。この結果、スキャナ２００の環境、具体的には、スキャナ２００が配置された場所の温度を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

Ｃ．変形例

（１）上記第１実施例の圧縮条件決定処理（図１０）において、圧縮方式の決定に用いられる印刷条件情報は、一例であり、これらに限られない。例えば、圧縮方式の決定に用いられる印刷条件情報は、プリンタ３００の環境を示す情報、具体的には、プリンタ３００が配置された場所の温度を示す情報や、湿度を示す情報を含んでも良い。プリンタ３００が設置された場所の温度が基準以上である場合には、該温度が基準未満である場合と比較して、例えば、インクの粘度が低下して、インクの吐出量が増大することなどに起因して対象画像ＳＩの画質が低下する確率が高くなる。この場合には、当該画質の低下を補うために、圧縮による画質の低下を抑制して画質を維持する必要性が高い。このために、例えば、第１実施例の圧縮条件決定処理において、プリンタ３００が配置された場所の温度が、基準以上である場合には、圧縮レベルが１段階低くされ、該温度が、基準未満である場合には、圧縮レベルが変更されない。こうすれば、プリンタ３００の環境を考慮して、適切なデータサイズと適切な画質を有する圧縮ＰＤＦファイルを生成することができる。

また、圧縮方式の決定に用いられる印刷条件情報は、対象画像ＳＩの縁部における余白の量を示す情報を含んでも良い。余白の量を示す情報は、例えば、対象画像データを解析することによって取得される。余白の量が基準より小さい場合、例えば、縁なし印刷である場合には、余白の量が基準以上である場合、例えば、縁あり印刷である場合よりも、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが写真である確率が高く、高い画質が要求される確率が高い。この場合には、したがって、例えば、余白の量が基準より小さい場合には、圧縮レベルが一段階低くされ、余白の量が基準以上である場合には、圧縮レベルは、変更されない。

また、圧縮方式の決定に用いられる印刷条件情報として、プリンタ３００の総印刷枚数を示す情報に代えて、プリンタ３００の製造時からの経過時間を示す情報が用いられてもよい。また、印刷履歴を示す情報としては、総印刷枚数とは異なる他の印刷履歴を示す情報、例えば、１年当たりの平均印刷枚数が用いられてもよい。

（２）上記第２実施例の圧縮条件決定処理（図１７）において、圧縮方式の決定に用いられる読取条件情報は、一例であり、これらに限られない。例えば、スキャナ２００の環境を示す情報として、温度を示す情報に代えて、スキャナ２００が設置された場所の湿度を示す情報が用いられても良い。また、原稿の用紙の種類を示す情報として、原稿のサイズの種類を示す情報に代えて、原稿の用紙の紙種を示す情報（例えば、光沢紙であるか普通紙であるかを示す情報）が用いられても良い。

また、上記第２実施例の圧縮条件決定処理では、上記対象画像ＳＩの画質を変動させるスキャナ２００の部品の劣化の程度を示す情報として、スキャナ２００の製造時からの経過時間を示す情報が用いられている。これに代えて、例えば、スキャナ２００のイメージセンサの光源の光量を示す情報が用いられてもよい。光源の光量が基準未満まで低下すると、対象画像ＳＩの画質が低下する確率が高くなる。このために、例えば、光源の光量が基準未満である場合には、圧縮レベルが１段階低くされ、光源の光量が基準以上である場合には、圧縮レベルは変更されない。

（３）上記各実施例の圧縮条件決定処理（図１０、図１７）において、圧縮方式の決定に用いられる印刷条件情報、および、読取条件情報の用い方は、一例であり、これに限られない。例えば、設計思想に応じて、読取条件情報の用い方は、適宜変更され得る。例えば、上記第２実施例の圧縮条件決定処理（図１７）では、ＣＰＵ２１０は、対象画像データの保存形式が、ＰＤＦ／Ａである場合には、圧縮レベルを１段階低くし、通常ＰＤＦである場合には、圧縮レベルを変更しない。これは、上述したように、ＰＤＦ／Ａは、長期保存用の保存形式であるので、通常ＰＤＦと比較して重要なデータの保存に用いられるため、ＰＤＦ／Ａは、通常ＰＤＦと比較して、高い画質が要求される確率が高い、という思想に基づいている。これに代えて、例えば、ＰＤＦ／Ａは、長期保存用の保存形式であるので、通常ＰＤＦと比較して、データ量を低減することが重要であるため、ＰＤＦ／Ａは、通常ＰＤＦと比較して、画質を犠牲にしてでも圧縮率を高くすることが求められる、と考えることもできる。該思想に基づく場合には、例えば、ＣＰＵ２１０は、対象画像データの保存形式が、ＰＤＦ／Ａである場合には、圧縮レベルを１段階高くし、通常ＰＤＦである場合には、圧縮レベルを変更しない、こととしても良い。

（４）上記第１実施例の分類条件決定処理（図５）において、分類条件の決定に用いられる印刷条件情報は、一例であり、これらに限られない。例えば、プリンタ３００が、小ドット、中ドット、大ドットなどの複数種類のサイズのドットを形成可能なプリンタである場合には、印刷条件情報は、印刷時の小ドットの使用量を示す情報を含んでも良い。該情報は、対象画像データを解析することによって取得されても良いし、印刷データを生成する際に用いるべきカラープロファイルに基づいて取得されても良い。小ドットが多い場合には、対象画像ＳＩは、主要オブジェクトとして、小さな文字を含む確率が高いので、例えば、文字検出レベルを１段階高くしても良い。

また、分類条件の決定に用いられる印刷条件情報は、対象画像ＳＩの縁部における余白の量を示す情報を含んでも良い。余白の量を示す情報は、例えば、対象画像データを解析することによって取得される。余白の量が基準より小さい場合、例えば、縁なし印刷である場合には、余白の量が基準以上である場合、例えば、縁あり印刷である場合よりも、対象画像ＳＩの主要オブジェクトが写真である確率が高く、主要オブジェクトが文字である確率が低い。この場合には、したがって、例えば、余白の量が基準より小さい場合には、文字検出レベルが一段階低くされ、余白の量が基準以上である場合には、文字検出レベルは、変更されない。

（５）上記各実施例では、対象画像ＳＩ内の複数個のオブジェクト領域が、文字領域と非文字領域とに分類された後に、文字領域に対しては、該文字領域内の文字を示す文字画像データを生成する処理が行われ（図２、図１４のＳ５０）、文字領域とは異なる領域（非文字領域や背景の領域）に対しては、非文字画像データを生成する処理が行われる（図２、図１４のＳ５０）。そして、出力される処理済画像データとして、圧縮ＰＤＦファイルが生成される（図２、図１４のＳ６０、Ｓ６５）。これに代えて、文字領域や、文字領域とは異なる領域に対して、別の画像処理が実行されても良い。例えば、文字領域に対しては、文字のエッジを強調する処理が実行されても良く、文字領域とは異なる領域に対しては、領域内の網点を目立たなくするための平滑化処理が実行されても良い。一般的には、オブジェクト分類処理による分類結果を用いた画像処理が実行されて、処理済画像を示す処理済画像データが生成されれば良い。さらには、該分類結果を用いた画像処理は、文字領域に対する第１の画像処理と、文字領域とは異なる領域に対する第２の画像処理と、を含むことが好ましい。こうすれば、文字領域と、文字領域とは異なる領域と、に対して、適切な画像処理を実行できるので、適切な処理済み画像データを生成することができる。

（６）上記第２実施例の図１４のＳ１０Ｂで取得される対象画像データは、スキャンデータであるが、これに限られない。対象画像データは、原稿をデジタルカメラによって撮影して生成される撮像画像データであっても良い。撮像画像データは、二次元イメージセンサを用いて生成される画像データである、と言うことができる。

（７）上記第２実施例の図１４のＳ７０Ｂでは、生成された圧縮ＰＤＦファイルは、不揮発性記憶装置２３０に出力されて保存される。これに代えて、生成された圧縮ＰＤＦファイルが、表示部２４０に出力されることによって、該圧縮ＰＤＦファイルによって示される画像が表示されても良いし、プリンタ３００に出力されることによって、該圧縮ＰＤＦファイルによって示される画像が印刷されても良い。

（８）上記各実施例の圧縮処理（図２、図１４のＳ６０）にて用いられる圧縮方式は、一例であり、これに限られない。例えば、非文字画像データの圧縮には、圧縮レベルが高くなるに連れて、例えば、解像度、階調性、使用される色数、取り得る色数（色データのビット数）などの各種の画像データの属性の全部または一部を、所定のルールに従って、低下させていく圧縮方式や、これらの圧縮方式とＪＰＥＧ圧縮方式とを組合わせた圧縮方式などが用いられても良い。いずれの圧縮方式が用いられる場合でも、圧縮レベルが高いほど、圧縮率が高くなるように、圧縮レベルに応じて、圧縮のパラメータが異なる圧縮方式が採用されることが好ましい。

また、文字画像データの圧縮には、取り得る色数（色データのビット数）を減少させる処理と、Ｄｅｆｌａｔｅ圧縮などの可逆圧縮とを組合わせた圧縮処理などが採用されても良い。

（９）上記各実施例において、文字画像データの圧縮方式は、非文字画像データの圧縮方式と同様に、圧縮条件決定処理において決定される圧縮レベルに応じて切り替えられても良い。例えば、図１０の圧縮条件決定処理のＳ５７０〜Ｓ５８５において、文字の色数が２色以上Ｍ色未満（Ｍは、３以上の整数）である場合に、注目文字領域の圧縮方式がＺＩＰ圧縮方式に決定され（Ｓ５８０）、文字の色数がＭ色以上である場合に、注目文字領域の圧縮方式がＪＰＥＧ圧縮方式に決定されることする（Ｓ５８５）。そして、圧縮レベルが第１のレベル（例えば、２）である場合には、上記Ｍを第１の値（例えば、４）に設定し、圧縮レベルが第１のレベルより高い第２のレベル（例えば、４）である場合には、上記Ｍを前記第１の値より大きな第２の値（例えば、６）に設定しても良い。

（１０）上記各実施例の圧縮条件決定処理（図１０、図１７）や分類条件決定処理（図５、図１６）では、圧縮レベルや文字検出レベルを、印刷条件情報や読取条件情報に基づいて変更し、該圧縮レベルや文字検出レベルに基づいて、圧縮方式や分類条件を決定している。印刷条件情報や読取条件情報に基づいて、圧縮方式や分類条件を決定するこのような具体的な方法は、一例であり、これに限られない。例えば、図５の分類条件決定処理に代えて、分類条件Ａと、分類条件Ａよりも文字に分類する確率が高い分類条件Ｂと、の２段階の分類条件が用いられてもよい。そして、ＣＰＵ１１０は、主要オブジェクトが文字である確率が比較的高いことを示す３個の印刷条件情報（用紙が普通紙であることを示す情報、カラーモードがＣＭＹモードとは異なるモードであることを示す情報、対象画像データがベクトルデータであることを示す情報）のうちの２個以上の情報が取得される場合に、分類条件Ｂに決定しても良い。そして、ＣＰＵ１１０は、該３個の印刷条件情報のうち、１個以下の情報しか取得されない場合に、分類条件Ａに決定しても良い。

（１１）上記第１実施例の印刷処理は、端末装置１００によって実現されているが、これに代えて、複合機、デジタルカメラ、スキャナなどが備える制御装置、または、これらの機器とネットワークを介して通信可能なサーバによって実現されてもよい。例えば、スキャナが、自身が生成したスキャンデータを対象画像データとして、第１実施例の印刷処理を実行しても良い。また、上記第２実施例の保存処理は、スキャナ２００によって実現されているが、これに代えて、複合機、デジタルカメラ、ユーザの端末装置などが備える制御装置、または、これらの機器とネットワークを介して通信可能なサーバによって実現されてもよい。例えば、ユーザの端末装置が、通信可能に接続されたスキャナから取得したスキャンデータを対象画像データとして、第２実施例の保存処理を実行しても良い。また、当該印刷処理や保存処理は、１つの装置で実行されてもよいし、これに代えて、ネットワークを介して接続される複数の装置（例えば、スキャナまたは複合機とサーバ）によって、実現されても良い。この場合には、当該印刷処理や保存処理を実現する複数個の装置の全体が、画像処理装置に相当する。

（１２）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。

１００…端末装置、１１０…ＣＰＵ、１２０…揮発性記憶装置、１３０…不揮発性記憶装置、１４０…表示部、１５０…操作部、１７０…通信ＩＦ、２００…スキャナ、２１０…ＣＰＵ、２２０…揮発性記憶装置、２２１…バッファ領域、２３０…不揮発性記憶装置、２４０…表示部、２５０…操作部、２７０…通信ＩＦ、２８０…読取実行部、２９０…温度センサ、３００…プリンタ、３１０…用紙センサ、４００…スキャナ、Ｄ１…第１方向、Ｄ２…第２方向、ＤＢ…データベース、ＴＣ…文字色値、ＣＤ…座標値、ＧＩ…非文字画像、ＥＩ…エッジ画像、ＳＩ…対象画像、ＢＩ…二値画像、ＬＮ…ローカルエリアネットワーク、ＣＴ…分類テーブル、ＱＴ…量子化テーブル、ＰＧ１、ＰＧ２…コンピュータプログラム

Claims (10)

1. 画像処理装置であって、
   対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得部と、
   前記対象画像の印刷に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得部と、
   前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定部と、
   前記決定部によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類部と、
   前記対象画像データを用いて、前記分類部による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成部であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を印刷するための画像データである前記生成部と、
   を備え、
   前記決定部は、
   前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
   前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
   第１の条件情報は、前記対象画像の印刷に用いられる用紙が第１種の用紙であることを示す情報を含み、
   第２の条件情報は、前記対象画像の印刷に用いられる用紙が第２種の用紙であることを示す情報を含む、画像処理装置。
2. 画像処理装置であって、
   対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得部と、
   前記対象画像の印刷に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得部と、
   前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定部と、
   前記決定部によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類部と、
   前記対象画像データを用いて、前記分類部による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成部であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を印刷するための画像データである前記生成部と、
   を備え、
   前記決定部は、
   前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
   前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
   前記第１の条件情報は、前記対象画像データが第１種のデータであることを示す情報を含み、
   前記第２の条件情報は、前記対象画像データが第２種のデータであることを示す情報を含む、画像処理装置。
3. 画像処理装置であって、
   原稿を示す対象画像を示す対象画像データであって、イメージセンサを用いて生成される前記対象画像データを取得する画像取得部と、
   前記イメージセンサを用いた前記対象画像データの生成に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得部と、
   前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定部と、
   前記決定部によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類部と、
   前記対象画像データを用いて、前記分類部による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成部であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を出力するための画像データである前記生成部と、
   を備え、
   前記決定部は、
   前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
   前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
   前記第１の条件情報は、前記対象画像データを保存するための保存形式が第１種の形式であることを示す情報を含み、
   前記第２の条件情報は、前記対象画像データを保存するための保存形式が第２種の形式であることを示す情報を含む、画像処理装置。
4. 画像処理装置であって、
   原稿を示す対象画像を示す対象画像データであって、イメージセンサを用いて生成される前記対象画像データを取得する画像取得部と、
   前記イメージセンサを用いた前記対象画像データの生成に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得部と、
   前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定部と、
   前記決定部によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類部と、
   前記対象画像データを用いて、前記分類部による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成部であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を出力するための画像データである前記生成部と、
   を備え、
   前記決定部は、
   前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
   前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
   前記第１の条件情報は、前記対象画像内に示される前記原稿の用紙が第１種の用紙であることを示す情報を含み、
   前記第２の条件情報は、前記対象画像内に示される前記原稿の用紙が第２種の用紙であることを示す情報を含む、画像処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第１の条件情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される第１の選択肢を示す情報を含み、
   前記第２の条件情報は、複数個の選択肢の中からユーザの指示に基づいて選択される第２の選択肢を示す情報を含む、画像処理装置。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記生成部は、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領域に対する第１の画像処理と、前記対象画像内の前記文字領域とは異なる領域に対する第２の画像処理と、を含む前記画像処理を実行して、前記処理済画像データを生成する、画像処理装置。
7. コンピュータプログラムであって、
   対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得機能と、
   前記対象画像の印刷に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得機能と、
   前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定機能と、
   前記決定機能によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類機能と、
   前記対象画像データを用いて、前記分類機能による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成機能であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を印刷するための画像データである前記生成機能と、
   をコンピュータに実現させ、
   前記決定機能は、
   前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
   前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
   第１の条件情報は、前記対象画像の印刷に用いられる用紙が第１種の用紙であることを示す情報を含み、
   第２の条件情報は、前記対象画像の印刷に用いられる用紙が第２種の用紙であることを示す情報を含む、コンピュータプログラム。
8. コンピュータプログラムであって、
   対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得機能と、
   前記対象画像の印刷に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得機能と、
   前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定機能と、
   前記決定機能によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類機能と、
   前記対象画像データを用いて、前記分類機能による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成機能であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を印刷するための画像データである前記生成機能と、
   をコンピュータに実現させ、
   前記決定機能は、
   前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
   前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
   前記第１の条件情報は、前記対象画像データが第１種のデータであることを示す情報を含み、
   前記第２の条件情報は、前記対象画像データが第２種のデータであることを示す情報を含む、コンピュータプログラム。
9. コンピュータプログラムであって、
   原稿を示す対象画像を示す対象画像データであって、イメージセンサを用いて生成される前記対象画像データを取得する画像取得機能と、
   前記イメージセンサを用いた前記対象画像データの生成に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得機能と、
   前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定機能と、
   前記決定機能によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類機能と、
   前記対象画像データを用いて、前記分類機能による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成機能であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を出力するための画像データである前記生成機能と、
   をコンピュータに実現させ、
   前記決定機能は、
   前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
   前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
   前記第１の条件情報は、前記対象画像データを保存するための保存形式が第１種の形式であることを示す情報を含み、
   前記第２の条件情報は、前記対象画像データを保存するための保存形式が第２種の形式であることを示す情報を含む、コンピュータプログラム。
10. コンピュータプログラムであって、
    原稿を示す対象画像を示す対象画像データであって、イメージセンサを用いて生成される前記対象画像データを取得する画像取得機能と、
    前記イメージセンサを用いた前記対象画像データの生成に関連する条件を示す条件情報を取得する条件取得機能と、
    前記条件情報を用いて、分類条件を決定する決定機能と、
    前記決定機能によって決定される前記分類条件を用いて、前記対象画像内の複数個の領域を、文字領域を含む複数種類の領域に分類する分類機能と、
    前記対象画像データを用いて、前記分類機能による分類結果を用いた画像処理を実行して、処理済画像を示す処理済画像データを生成する生成機能であって、前記処理済画像データは、前記処理済画像を出力するための画像データである前記生成機能と、
    をコンピュータに実現させ、
    前記決定機能は、
    前記条件情報として、第１の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、分類対象の領域が、第１の確率で前記文字領域に分類される第１の分類条件を決定し、
    前記条件情報として、前記対象画像の主要オブジェクトが文字である確率が、前記第１の条件情報が取得される場合よりも高いことを示す第２の条件情報が取得される場合には、前記分類条件として、前記分類対象の領域が、前記第１の確率よりも高い第２の確率で前記文字領域に分類される第２の分類条件を決定し、
    前記第１の条件情報は、前記対象画像内に示される前記原稿の用紙が第１種の用紙であることを示す情報を含み、
    前記第２の条件情報は、前記対象画像内に示される前記原稿の用紙が第２種の用紙であることを示す情報を含む、コンピュータプログラム。

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