JP7077925B2 - 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。

原稿などを読み取った画像の画素（画素ブロック）ごとに黒文字、色文字、および、絵柄のいずれであるかを適応的に判定して、それぞれに適した画像処理および圧縮処理を行うことで、通常のＰＤＦ（Portable Document Format）よりも高圧縮に保存可能な高圧縮ＰＤＦを生成する複合機（ＭＦＰ：Multifunction Peripheral）が知られている。

また、スキャナ読取などが起因で発生した色ずれにより誤判定が起きた場合でも、誤判定を検出して正しい判定結果に補正する技術が提案されている。

しかしながら、従来技術では、色ずれなどによる誤判定を正しく検出できず、誤った判定結果を補正できない場合があった。この結果、画像の属性に応じた適切な処理（画像処理、圧縮処理など）が実行されず、画質が劣化する場合があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、画像の属性の判定結果をより高精度に補正可能と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、入力画像に含まれる画素が文字画素であるか否かを判定する文字判定部と、入力画像に含まれる画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを判定する色判定部と、文字画素により構成される文字を含む複数の文字領域を抽出する抽出部と、複数の文字領域のうち第１文字領域に含まれる有彩画素である文字画素を無彩画素に補正する補正処理を実施するか否かを、複数の文字領域に含まれる第２文字領域に含まれる文字画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを示す領域情報に基づいて判定する実施判定部と、を備える。

本発明によれば、画像の属性の判定結果をより高精度に補正可能になるという効果を奏する。

図１は、本実施形態の画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図２は、像域分離部の機能構成の一例を示すブロック図である。 図３は、画像補正部の機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、本実施形態における黒文字化処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、黒文字化処理を実施するかを判定する判定処理の具体例を説明するための図である。 図６は、黒文字化処理を実施するかを判定する判定処理の具体例を説明するための図である。 図７は、文字領域に対する画像データ、文字判定結果、および、色判定結果の例を示す図である。 図８は、黒文字化処理を実施した後の文字領域の具体例を説明するための図である。 図９は、黒文字化処理を実施した後の入力画像の具体例を説明するための図である。 図１０は、画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムの一実施形態を詳細に説明する。

以下では、本発明の画像処理装置を、スキャナ機能およびプリンタ機能を有する、デジタル式のカラー画像処理装置に適用した例を説明するが、適応可能な装置はこれに限られるものではない。カラー画像を処理する画像処理装置であればどのような装置であってもよい。例えば、本発明の画像処理装置を、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する複合機、複写機、プリンタ、スキャナ装置、並びに、ファクシミリ装置等の画像処理装置にも適用することができる。

上記のように、スキャナ読取などが起因で発生した色ずれにより画像の属性を誤って判定する場合がある。特にプリント原稿および複写原稿などに含まれる微細黒文字は、原稿を生成するプロッタによる版ずれが目立つ場合も多い。それに加え、スキャン方法によっては、スキャン時にも色ずれが発生しやすく全体的に誤判定が発生しやすい傾向にある。

本実施形態の画像処理装置は、誤判定された画像の属性を正しい判定結果に補正する。これにより、文字の色再現性を向上させ、画質劣化を抑制することができる。また判定結果を補正するときに、判定対象の領域のみでなく、他の領域（この領域の近傍の領域など）の判定結果を参照する。これにより、より高精度に補正を行うことが可能となる。

図１は、本実施形態の画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように画像処理装置１００は、スキャナ１と、画像処理部２と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）３と、プロッタ４と、圧縮処理部５と、を備えている。

スキャナ１は、原稿から画像データを読み取り、読み取った画像データを画像処理部２へ送る。

画像処理部２は、スキャナ１により読み取られた画像データに対する画像処理を行う。画像処理部２は、ガンマ補正部２１と、像域分離部２２と、データインタフェース部２３と、色処理／ＵＣＲ（Under Color Removal）部２４と、プリンタ補正部２５と、を備えている。

ガンマ補正部２１は、スキャナ１が読み取ったデータ（例えば、アナログデジタル変換後のＲ、Ｇ、Ｂ各色８ビットの信号）に対して、色ごとの諧調バランスを揃えるための一次元変換（ガンマ補正処理）を施す。変換後の信号である濃度リニア信号（ＲＧＢ信号：白を意味する信号値を０とする）は、像域分離部２２と、データインタフェース部２３とに送られる。

像域分離部２２は、入力された画像データ（入力画像）を、複数の属性に対応する複数の領域に分離する。例えば像域分離部２２は、画像データの画素ごとに、「文字」および「非文字」のいずれであるかを示す文字判定結果（総合判定結果）Ｘ１と、「有彩」および「無彩」のいずれであるかを示す色判定結果Ｘ２を出力する。像域分離部２２の詳細は後述する。

なお、文字判定結果が「文字」であるとは、例えば、画素が文字を構成する画素であることを意味する。色の判定とは独立に判定されるため、有彩文字および無彩文字のいずれも「文字」と判定される。有彩文字は、主に有彩色により表される文字（例えば色文字）を示す。無彩文字は、主に無彩色により表される文字（例えば黒文字）を示す。文字判定結果が「非文字」であるとは、例えば、画素が写真などの文字以外を構成する画素であることを意味する。以下では、有彩文字および無彩文字を、それぞれ色文字および黒文字という場合がある。

なお判定結果を出力する単位は、１画素であってもよいし、複数画素を含む画素ブロックであってもよい。以下では主に１画素単位で判定結果を出力する場合を例に説明する。

データインタフェース部２３は、像域分離部２２から出力された判定結果Ｘ１、Ｘ２、および、ガンマ補正部２１から出力された画像データ（濃度リニア信号）をＨＤＤ３へ一時記憶する際のインタフェースである。また、データインタフェース部２３は、ガンマ補正後の画像データと像域分離部２２からの判定結果Ｘ１、Ｘ２とを、色処理／ＵＣＲ部２４に出力する。

色処理／ＵＣＲ部２４は、画素ごとの判定結果Ｘ１、Ｘ２に基づいて、色処理およびＵＣＲ処理を選択して実行する。例えば色処理／ＵＣＲ部２４は、各８ビットのＲＧＢ信号を所定の変換式に基づきプロッタ４の制御信号である画像信号（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋの各８ビット）に変換して出力する。

プリンタ補正部２５は、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋの画像信号に対してプロッタ４の階調特性を反映したガンマ補正処理およびディザ処理（擬似中間調処理）を施して、プロッタ４に出力する。

プロッタ４は、画像処理部２から出力された画像データを転写する転写印字ユニットである。

圧縮処理部５は、ＨＤＤ３へ一時記憶された像域分離部２２からの判定結果Ｘ１、Ｘ２と、ガンマ補正部２１後の画像データと、を受けて、高圧縮ＰＤＦ用のデータを作成する。圧縮処理部５は、ＡＣＳ（Auto Color Selection）処理部５１と、画像補正部５２と、画像圧縮部５３と、を含む。

ＡＣＳ処理部５１は、圧縮処理部５に入力画像がカラー画像であるか、グレースケール画像であるか、を判定する。ＡＣＳ処理部５１は、カラー画像であるかグレースケールであるかの判定結果を画像補正部５２に出力する。

画像補正部５２は、入力画像の属性の判定結果（文字判定結果Ｘ１、色判定結果Ｘ２）を補正する。例えば画像補正部５２は、ＡＣＳ処理部５１からカラー画像であることを示す判定結果を受け取った場合に、入力画像の属性の判定結果を補正する。画像補正部５２の詳細は後述する。

画像圧縮部５３は、画像補正部５２より出力された判定結果に基づき、画像の属性に適した画像圧縮処理を実行する。属性ごとに適用する圧縮処理は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）など予め用意された圧縮処理の中からユーザが指定可能とすることができる。

次に、像域分離部２２の機能構成について説明する。図２は、像域分離部２２の機能構成の一例を示すブロック図である。上述のように、像域分離部２２には、スキャナ１で読み取られた入力画像（ＲＧＢデータ）がガンマ補正部２１で補正されて入力される。

図２に示すように、像域分離部２２は、文字判定部２２１と、色判定部２２２と、を備えている。

文字判定部２２１は、画像データの注目画素が、文字画素であるか非文字画素（すなわち絵柄）であるかを判定し、判定結果Ｘ１を出力する。

文字判定部２２１は、エッジ検出回路２２１１と、白背景検出回路２２１２と、網点検出回路２２１３と、総合判定回路２２１４と、を備えている。

エッジ検出回路２２１１は、ガンマ補正後の濃度リニア信号（Ｇ）に対してエッジ判定（白画素と黒画素の連続性により判定）を行って線画候補のエッジを検出する処理を行い、その結果（以下、「エッジ検出結果」と呼ぶ）を総合判定回路２２１４に出力する。エッジ検出回路２２１１は、例えば、入力画像信号の３値化により得られる黒画素や白画素の連続性およびパターンを利用して、文字などの線画と網点とを分離することで、線画候補を構成するエッジを検出する。エッジ検出回路２２１１の出力は１画素１ビットであり、検出されたエッジ領域画素をアクティブとする。

白背景検出回路２２１２は、ガンマ補正後の濃度リニア信号（Ｇ）について、白背景か非白背景かを判定し、その結果を総合判定回路２２１４に出力する。白背景検出回路２２１２は、例えば、入力画像信号を所定の閾値で２値化して白画素と黒画素に切り分けた後、注目画素の左右または上下両方向に白画素が存在する場合に、白背景と判定する。このとき、白背景検出回路２２１２は、左右上下の参照領域のサイズを制御することにより、所望の線幅以下の文字エッジ部は白背景として判定し、所望の線幅を超える文字エッジ部は非白背景として判定することができる。白背景検出回路２２１２の出力は、白背景をアクティブとする。

網点検出回路２２１３は、ガンマ補正後の濃度リニア信号（Ｇ）の各画素に対して、網点を判定（画像中の山／谷ピーク画素の繰り返しパターンにより判定）し、その結果を総合判定回路２２１４に出力する。網点検出回路２２１３の出力は、網点領域をアクティブとする。

総合判定回路２２１４は、注目画素が、エッジ検出回路２２１１でアクティブ、白背景検出回路２２１２でアクティブ、および、網点検出回路２２１３でノンアクティブの場合に、注目画素を文字画素とする判定結果Ｘ１を出力する。

色判定部２２２は、色判定回路２２２１を備えている。色判定回路２２２１は、ガンマ補正後の濃度リニア信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）について、注目画素が、有彩色（有彩画素）であるか無彩色（無彩画素）であるかを判定する。色判定回路２２２１は、例えば、Ｍａｘ（｜Ｒ－Ｇ｜，｜Ｇ－Ｂ｜，｜Ｂ－Ｒ｜）＞ｔｈ（ｔｈは所定の閾値）に該当する画素を有彩画素と判定し、有彩画素であることを示す判定結果Ｘ２を出力する。

なお、文字判定部２２１および色判定部２２２の少なくとも一方は、像域分離後のデータの用途に応じて判定基準（判定方法）を変更してもよい。例えば、上記のように高圧縮ＰＤＦを作成する場合には、高圧縮ＰＤＦ向けに特化した判定基準を用いるように文字判定部２２１および色判定部２２２を実装することができる。このとき、像域分離部２２の処理結果を高圧縮ＰＤＦ以外の用途でも使用する場合は、その用途に適した（高圧縮ＰＤＦ向けと異なる）判定基準を用いるように文字判定部２２１および色判定部２２２を実装してもよい。

次に、画像補正部５２の機能構成について説明する。図３は、画像補正部５２の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、画像補正部５２は、抽出部５２１と、黒文字化処理部５２２と、を備えている。

抽出部５２１には、入力画像（ＲＧＢデータ）と文字判定結果Ｘ１と色判定結果Ｘ２とが入力される。入力画像（ＲＧＢデータ）は、ＨＤＤ３から出力された画像データそのものであってもよいし、圧縮処理部５内でさらに補正された画像データであってもよい。文字判定結果Ｘ１および色判定結果Ｘ２についても同様であり、像域分離部２２から出力された判定結果そのものであってもよいし、圧縮処理部５内で補正された判定結果であってもよい。

抽出部５２１は、文字画素により構成される文字を含む文字領域を抽出する。例えば抽出部５２１は、入力画像（ＲＧＢデータ）から輝度信号を算出して、その輝度信号から作成した２値化画像と文字判定結果Ｘ１とを用いて文字領域を抽出する。文字領域の形状は例えば矩形であるが、これに限られるものではない。例えば抽出部５２１は、矩形以外の形状の文字領域を抽出してもよい。抽出部５２１は、抽出した文字領域に対して、文字領域を識別するための情報を付加する（ナンバリング）。

黒文字化処理部５２２は、実施判定部５２２１と、実施部５２２２と、記憶部５２２３と、を備えている。

実施判定部５２２１は、文字領域（第１文字領域）に含まれる有彩画素であり、かつ、文字画素である画素を無彩画素に補正する補正処理を実施するか否かを判定する。以下では、有彩画素を黒画素に変更することにより文字を黒文字化する処理（黒文字化処理）を補正処理とする場合を例に説明する。

例えば実施判定部５２２１は、抽出部５２１で抽出された文字領域ごとに、当該文字領域が黒文字化処理を実施すべき領域か否かを、入力画像（ＲＧＢデータ）、色判定結果Ｘ２、および、他の文字領域（第２文字領域）の領域情報を用いて判定する。

領域情報は、当該文字領域に含まれる文字画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを示す情報である。例えば領域情報は、当該文字領域内の文字が「色文字」であるか、「黒文字」であるかを示す情報である。

実施判定部５２２１は、黒文字化処理を実施するか否かに関わらず、すべての文字領域について、当該文字領域に含まれる文字が「色文字」であるか、「黒文字」であるかを示す領域情報を求め、求めた領域情報を例えば記憶部５２２３に記憶する。このようにして、各文字領域の領域情報が記憶部５２２３に記憶される。

他の文字領域は、現在判定している文字領域より前に判定の対象となった文字領域である。例えば実施判定部５２２１は、既に判定済みの文字領域のうち、現在判定している文字領域に対する画像上の位置が最も近い文字領域の領域情報を記憶部５２２３から読み出して判定に用いることができる。

実施部５２２２は、実施判定部５２２１により黒文字化処理を実施すると判定された文字領域に対して黒文字化処理を実施する。画像補正部５２に入力された色判定結果Ｘ２は、黒文字化処理が実施された画素については実施部５２２２により更新されて出力される。

一方、実施判定部５２２１において、当該文字領域が黒文字化処理を実施する必要がないと判定された文字領域であった場合、黒文字化処理は行われない。そのため、入力された色判定結果Ｘ２は、当該文字領域内の画素については更新されず、入力時点と同じ状態で出力される。

記憶部５２２３は、各文字領域の領域情報などを記憶する。記憶部５２２３は、実施部５２２２により黒文字化処理が実施されたか否かによらず、すべての文字領域に対して、当該文字領域の領域情報を記憶する。記憶された領域情報は、実施判定部５２２１に入力されて、当該文字領域以降の他の文字領域における黒文字化処理を実施するか否かの判定に用いられる。なお記憶部５２２３は、フラッシュメモリ、および、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。

次に、このように構成された本実施形態にかかる画像処理装置１００による黒文字化処理について説明する。図４は、本実施形態における黒文字化処理の一例を示すフローチャートである。

黒文字化処理は、画像補正部５２に入力画像（ＲＧＢデータ）、文字判定結果Ｘ１、おおよび、色判定結果Ｘ２が入力されると開始される。

まず抽出部５２１は、入力画像（ＲＧＢデータ）から作成した２値化画像と文字判定結果Ｘ１を用いて文字領域を抽出する（ステップＳ１０１）。抽出部５２１は、抽出した文字領域のナンバリングを行う（ステップＳ１０２）。例えば抽出部５２１は、各文字領域の左上の画素を基準画素とし、ラスタスキャンを行ったときの基準画素のスキャン順に応じた番号により、各文字領域をナンバリングする。なお、ナンバリングの方法はこれに限られず、文字領域を識別するための情報を付加できる方法であればどのような方法であってもよい。また文字領域の処理順は上記の例に限られず、どのような順番であってもよい。

実施判定部５２２１は、ナンバリングの順に従って１つの文字領域を判定対象とし、当該文字領域に対して黒文字化処理を実施するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。この判定処理の詳細は後述する。

黒文字化処理を実施すると判定された場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、実施部５２２２は、当該文字領域に対して黒文字化処理を実施する（ステップＳ１０４）。黒文字化処理の詳細は後述する。

黒文字化処理を実施後、または、黒文字化処理を実施しないと判定された場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、実施判定部５２２１は、文字領域の領域情報を算出する（ステップＳ１０５）。このように、領域情報は、黒文字化処理を実施するか否かの判定結果によらず実施される。例えば実施判定部５２２１は、当該文字領域内の色文字画素と黒文字画素をそれぞれカウントする。実施判定部５２２１は、両カウント結果を比較して、色文字画素数が多かった場合は「色文字」、黒文字画素数が多かった場合は「黒文字」という結果を、当該文字領域の領域情報として算出する。黒文字化処理を行った場合はすべての文字画素は黒文字画素となっているため、実施判定部５２２１は、画素数をカウントせずに、当該文字領域は「黒文字」であるとする領域情報を算出してもよい。

実施判定部５２２１は、算出した領域情報を記憶部５２２３に記憶する（ステップＳ１０６）。例えば実施判定部５２２１は、当該文字領域が「色文字」であるか「黒文字」であるかを示す情報と、当該文字領域を識別する情報（例えばナンバリングした番号）とを対応づけた領域情報を記憶部５２２３に記憶する。

実施判定部５２２１は、すべての文字領域を参照したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。すべての文字領域を参照していない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１０３に戻り、次の文字領域に対して処理が繰り返される。すべての文字領域が参照された場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、黒文字化処理が終了する。

次に、ステップＳ１０３の黒文字化処理を実施するか否かを判定する判定処理の具体例について説明する。図５および図６は、黒文字化処理を実施するかを判定する判定処理の具体例を説明するための図である。

図５は、入力画像の一例を示す図である。「あ」および「伊」は黒文字の例である。「Ａ」および「ア」は、色文字の例である。「ａ」は、プロッタによる版ずれまたはスキャナ読取時の異常などに起因する色ずれが生じた文字の例である。

図５のような入力画像が入力されると、抽出部５２１により文字領域が抽出され（ステップＳ１０１）、各文字領域に対してナンバリングが実行される（ステップＳ１０２）。図６では、説明の便宜のために、抽出された文字領域を示す矩形と、各文字領域に付された番号（Ｎｏ．１～Ｎｏ．５）とが示されている。

以下では、図６におけるＮｏ．５の文字領域を処理対象の文字領域として、判定処理（ステップＳ１０３）を行う例を説明する。

実施判定部５２２１は、例えば、以下の判定条件（Ｃ１）～（Ｃ４）に従い、黒文字化処理を実施するかを判定する。ただし、判定条件は４つに制限されるものではなく、増やしてもよいし減らしてもよい。
（Ｃ１）当該文字領域のサイズ（size）がサイズの閾値（th_size）未満か否か
（Ｃ２）当該文字領域内の色文字画素の個数（cnt_color）が色文字の画素数の閾値（th_color）以下か否か
（Ｃ３）当該文字領域内の黒文字画素の個数（cnt_black）が黒文字の画素数の閾値（th_black）以上か否か
（Ｃ４）近傍の文字領域が「黒文字」であるか否か

以下、各条件について説明する。図７は、図６のＮｏ．５の文字領域に対する画像データＲＧＢ、文字判定結果Ｘ１、および、色判定結果Ｘ２の例を示す図である。小さい矩形が１画素に相当する。各画素を含む矩形の領域が文字領域に相当する。説明の便宜のため、図６と図７の間では文字の形状および文字の色味について一致しない箇所が含まれている。また、文字判定結果Ｘ１および色判定結果Ｘ２は２値で表されるが、図７では、説明の便宜上、ハッチングの相違により２値を表している。実際の判定結果は、白であるか黒であるかを示す場合と同様に、例えば、「０」か「１」かの２値で表される。

（Ｃ１）の文字領域のサイズ（size）とは、当該文字領域内に含まれる画素数を示す。図７の例では、文字領域内の画素数に相当するため、サイズ（size）は６０画素となる。実施判定部５２２１は、以下の（１）式および（２）式に示すように、サイズ（size）が閾値（th_size）未満か否かを確認する。
size＜th_size ・・・（１）
size≧th_size ・・・（２）

式（１）のようにサイズ（size）が閾値（th_size）未満であれば真となり、式（２）のように閾値（th_size）以上であれば偽となる。閾値（th_size）は固定値としてもよいし、入力画像の解像度（入力解像度）などの予め定められた判定情報（要因）に応じて切り替えてもよい。

（Ｃ２）では、実施判定部５２２１は、当該文字領域内の色文字画素の個数（cnt_color）を用いる。色文字画素とは、文字判定結果Ｘ１が文字画素を示し、かつ、色判定結果Ｘ２が有彩画素を示す画素である。図７の例では、色文字画素の個数は５画素となる。実施判定部５２２１は、以下の（３）式および（４）式に示すように、色文字画素の個数（cnt_color）が閾値（th_color）以下であるか否かを確認する。
cnt_color≦th_color ・・・（３）
cnt_color＞th_color ・・・（４）

式（３）のように当該文字領域内の色文字画素の個数（cnt_color）が閾値（th_color）以下であれば真となり、式（４）のように閾値（th_color）より大きい値であれば偽となる。閾値（th_color）は固定値としてもよいし、入力解像度および文字領域のうちいずれかまたは両方などの予め定められた判定情報（要因）に応じて切り替えてもよい。

（Ｃ３）では、実施判定部５２２１は、当該文字領域内の黒文字画素の個数（cnt_black）を用いる。黒文字画素とは、文字判定結果Ｘ１が文字画素を示し、かつ、色判定結果Ｘ２が無彩画素を示す画素である。図７の例では、黒文字画素の個数は２１画素となる。実施判定部５２２１は、以下の（５）式および（６）式に示すように、黒文字画素の個数（cnt_black）が閾値（th_black）以上であるか否かを確認する。
cnt_black≧th_black ・・・（５）
cnt_black＜th_black ・・・（６）

式（５）のように当該文字領域内の黒文字画素の個数（cnt_black）が閾値（th_black）以上であれば真となり、式（６）のように閾値（th_black）未満であれば偽となる。閾値（th_black）は固定値としてもよいし、入力解像度および文字領域のうちいずれかまたは両方などの予め定められた判定情報（要因）に応じて切り替えてもよい。

（Ｃ４）では、実施判定部５２２１は、当該文字領域の近傍の文字領域が黒文字であるかを確認する。近傍の文字領域とは、例えば、当該文字領域よりも前にすでに処理が完了している文字領域のうち当該文字領域にとって最近傍となる文字領域を示す。すでに処理が完了している当該文字領域よりも前の文字領域群については、ステップＳ１０６で領域情報として「色文字」か「黒文字」かのいずれかが記憶部５２２３に記憶されている。実施判定部５２２１は、当該文字領域の近傍の文字領域の領域情報が「黒文字」であるかを確認する。「黒文字」であれば真となり、色文字であれば偽となる。

実施判定部５２２１は、上記４つの条件それぞれの判定結果の論理積を算出し、算出結果が真となった場合に、黒文字化処理を実施すると判定する。偽となった場合は黒文字化処理を実施しないと判定する。

次に、ステップＳ１０４の黒文字化処理の具体例について説明する。図８および図９は、黒文字化処理を実施した後の文字領域および入力画像の具体例を説明するための図である。

実施部５２２２は、黒文字化処理を実施すると判定された文字領域に対してのみ、黒文字化処理を実施する。黒文字化処理では、当該文字領域内にある色文字画素をすべて黒文字画素に補正（変換）する。例えば図７のような文字領域が黒文字化処理の実施対象となった場合、黒文字化処理により色文字画素が黒文字画素に補正されて、図８のようになる。図９は、図６の当該文字領域に対して黒文字化処理を実施した後の画像の例を示す。図９に示すように、Ｎｏ．５の文字領域の色ずれが補正されている。

以上のように、本実施形態によれば、判定対象の領域のみでなく、当該領域の近傍の領域などの他の領域の属性（黒文字であるか、色文字であるかなど）を参照して、当該領域の属性を補正することができる。これにより、より高精度に補正を行うことが可能となる。また、属性の判定結果を高精度に補正できるため、画像の属性に応じたより適切な処理（画像処理、圧縮処理など）を実行可能となり、画質が劣化を抑制することができる。

図１０は、画像処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。上述した実施形態において説明した画像処理装置１００は、例えば図１０に示すように、コントローラ２１０と、オペレーションパネル２２０と、ＦＣＵ（Facsimile Control Unit）２３０と、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）デバイス２４０と、ＭＬＢ（Media Link Board）２５０と、スキャナ１と、プロッタ４とを備える。

オペレーションパネル２２０は、画像処理装置１００を使用するユーザが各種の設定入力を行ったり、ユーザに提示する各種情報を表示したりするユーザインタフェースである。

ＦＣＵ２３０は、画像処理装置１００のファクシミリ機能を制御する制御ユニットである。ＵＳＢデバイス２４０は、ＵＳＢにより画像処理装置１００に接続される機器である。ＭＬＢ２５０は、画像データのフォーマット変換を行う変換ボードである。スキャナ１は原稿の読み取りを行うエンジンであり、プロッタ４は印刷を行うエンジンである。処理対象の画像は、スキャナ１による原稿の読み取りによって取得することができる。

コントローラ２１０は、画像処理装置１００の動作を制御する制御装置である。コントローラ２１０は、図１０に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１１と、システムメモリ２１２と、ＨＤＤ３と、ＰＨＹ（Physical Layer：通信系回路の物理階層）２１４と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）２１５とを含む。オペレーションパネル２２０は、コントローラ２１０のＡＳＩＣ２１５に接続されている。また、ＦＣＵ２３０、ＵＳＢデバイス２４０、ＭＬＢ２５０、スキャナ１およびプロッタ４は、データ転送バス２８０を介してコントローラ２１０のＡＳＩＣ２１５に接続されている。

実施形態において説明した画像処理装置１００では、上述の画像処理装置としての機能的な構成要素の一部または全部が、主にコントローラ２１０によって実現される。すなわち、実施形態において説明した機能的な構成要素のうち、画像処理部２は、例えば、コントローラ２１０のＡＳＩＣ２１５により実現される。また、圧縮処理部５は、例えば、コントローラ２１０のＣＰＵ２１１がシステムメモリ２１２を利用して所定のプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。

なお、上記プログラムは、画像処理装置１００にインストール可能な形式また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など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される。また、上記プログラムを、インターネットなど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画像処理装置１００に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よい。さらに、上記プログラムを、インターネットなど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、上記プログラムを、例えば画像処理装置１００内のシステムメモリ２１２やＨＤＤ３などに予め組み込んで提供するようにしてもよい。

また、上述した実施形態では、画像処理装置１００を単体の装置として実現する例を想定したが、画像処理装置１００の機能的な構成要素を物理的に分離した複数の装置に分散して設け、これら複数の装置の連携により、画像処理装置１００としての動作が実現されるように構成してもよい。

１ スキャナ
２ 画像処理部
３ ＨＤＤ
４ プロッタ
５ 圧縮処理部
２１ ガンマ補正部
２２ 像域分離部
２３ データインタフェース部
２４ 色処理／ＵＣＲ部
２５ プリンタ補正部
５１ ＡＣＳ処理部
５２ 画像補正部
５３ 画像圧縮部
１００ 画像処理装置
２１０ コントローラ
２１１ ＣＰＵ
２１２ システムメモリ
２１５ ＡＳＩＣ
２２０ オペレーションパネル
２２１ 文字判定部
２２２ 色判定部
２３０ ＦＣＵ
２４０ ＵＳＢデバイス
２５０ ＭＬＢ
２８０ データ転送バス
５２１ 抽出部
５２２ 黒文字化処理部
２２１１ エッジ検出回路
２２１２ 白背景検出回路
２２１３ 網点検出回路
２２１４ 総合判定回路
２２２１ 色判定回路
５２２１ 実施判定部
５２２２ 実施部
５２２３ 記憶部

特開２００１－３０９１８９号公報

Claims (9)

1. 入力画像に含まれる画素が文字画素であるか否かを判定する文字判定部と、
   前記入力画像に含まれる画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを判定する色判定部と、
   前記文字画素により構成される文字を含む複数の文字領域を抽出する抽出部と、
   複数の前記文字領域のうち第１文字領域に含まれる有彩画素である文字画素を無彩画素に補正する補正処理を実施するか否かを、複数の前記文字領域に含まれる第２文字領域に含まれる文字画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを示す領域情報に基づいて判定する実施判定部と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記領域情報は、前記文字領域に含まれる前記文字が有彩色により表される有彩文字であるか、無彩色により表される無彩文字であるかを示し、
   前記文字領域ごとに前記領域情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記実施判定部は、前記記憶部に記憶された前記第２文字領域の前記領域情報に基づいて、前記補正処理を実施するか否かを判定する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記実施判定部は、前記第１文字領域の大きさ、前記第１文字領域に含まれる前記文字画素のうち前記有彩画素と判定された前記文字画素の個数、および、前記第１文字領域に含まれる前記文字画素のうち前記無彩画素と判定された前記文字画素の個数のうち少なくとも１つと、前記第２文字領域の前記領域情報と、に基づいて、前記補正処理を実施するか否かを判定する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記実施判定部は、前記第１文字領域の大きさと閾値とを比較した比較結果と、前記第２文字領域の前記領域情報と、に基づいて、前記補正処理を実施するか否かを判定し、
   前記閾値は、前記入力画像の解像度を含む予め定められた判定情報に応じて変更される、
   請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記実施判定部は、前記第１文字領域に含まれる前記文字画素のうち前記有彩画素と判定された前記文字画素の個数と閾値とを比較した比較結果と、前記第２文字領域の前記領域情報と、に基づいて、前記補正処理を実施するか否かを判定し、
   前記閾値は、前記入力画像の解像度および前記第１文字領域の大きさの少なくとも一方を含む予め定められた判定情報に応じて変更される、
   請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記実施判定部は、前記第１文字領域に含まれる前記文字画素のうち前記無彩画素と判定された前記文字画素の個数と閾値とを比較した比較結果と、前記第２文字領域の前記領域情報と、に基づいて、前記補正処理を実施するか否かを判定し、
   前記閾値は、前記入力画像の解像度および前記第１文字領域の大きさの少なくとも一方を含む予め定められた判定情報に応じて変更される、
   請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記補正処理を実施すると判定された前記第１文字領域に対して前記補正処理を実施する実施部をさらに備える、
   請求項１に記載の画像処理装置。
8. 入力画像に含まれる画素が文字画素であるか否かを判定する文字判定ステップと、
   前記入力画像に含まれる画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを判定する色判定ステップと、
   前記文字画素により構成される文字を含む複数の文字領域を抽出する抽出ステップと、
   複数の前記文字領域のうち第１文字領域に含まれる有彩画素である文字画素を無彩画素に補正する補正処理を実施するか否かを、複数の前記文字領域に含まれる第２文字領域に含まれる文字画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを示す領域情報に基づいて判定する実施判定ステップと、
   を含む画像処理方法。
9. コンピュータを、
   入力画像に含まれる画素が文字画素であるか否かを判定する文字判定部と、
   前記入力画像に含まれる画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを判定する色判定部と、
   前記文字画素により構成される文字を含む複数の文字領域を抽出する抽出部と、
   複数の前記文字領域のうち第１文字領域に含まれる有彩画素である文字画素を無彩画素に補正する補正処理を実施するか否かを、複数の前記文字領域に含まれる第２文字領域に含まれる文字画素が有彩画素であるか無彩画素であるかを示す領域情報に基づいて判定する実施判定部と、
   として機能させるためのプログラム。

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