JP7207057B2

JP7207057B2 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム

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Publication number: JP7207057B2
Application number: JP2019052423A
Authority: JP
Inventors: 昌史上田
Original assignee: Brother Industries Ltd
Current assignee: Brother Industries Ltd
Priority date: 2019-03-20
Filing date: 2019-03-20
Publication date: 2023-01-18
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Also published as: JP2020155918A

Description

本明細書に開示される技術分野は、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。

従来から、スキャナやデジタルカメラ等の画像入力装置で生成された画像データに基づいて印刷等の画像出力処理を行う場合、画像データが示す画像を複数のブロックに分割し、ブロック単位で得られる特徴量を用いて、画像データの画像に対して画像処理を行う技術が知られている。例えば、特許文献１には、画像データが示す画像のうち文字領域を抽出し、その文字領域を複数のブロックに分割し、ブロック単位で文字色および下地色を算出する構成が開示されている。

特開２００５－１９８００７号公報

印刷物のサイズによって、ユーザにとっての好適な観察距離（視認距離）が異なることが知られている。例えば、Ａ４サイズの印刷物と比較して、名刺等の小サイズの印刷物では、印刷される文字が小さい傾向にあり、観察距離が短い。一方、ポスター等の大サイズの印刷物では、ユーザがその印刷物からある程度離れた位置でその印刷物を見ることが想定され、観察距離が長い。従来の技術では、この観察距離が考慮されていないため、より好適な画像処理を行う上で改善の余地がある。

本明細書は、画像データに基づいて画像処理を行う画像処理装置が、観察距離に適した画像処理を行うことが可能な技術を開示する。

この課題の解決を目的としてなされた画像処理装置は、コンピュータを備える画像処理装置であって、前記コンピュータは、画像データを取得する画像データ取得処理と、前記画像データ取得処理にて取得した前記画像データが示す画像である原画像の文字領域を抽出する抽出処理と、前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の画像である印刷画像のサイズを特定するサイズ情報を取得するサイズ情報取得処理と、前記サイズ情報取得処理にて取得した前記サイズ情報に基づいて、ブロックのサイズを決定するブロックサイズ決定処理と、前記原画像を、前記ブロックサイズ決定処理で決定されたブロックのサイズにて複数のブロックに分割する分割処理と、前記抽出処理にて抽出された前記文字領域に属する画素を、色情報に基づいて第１のクラスと第２のクラスとに、前記分割処理にて分割された前記ブロックごとに分類する分類処理と、前記分類処理でのクラスの分類結果に基づいて、前記原画像における黒文字色と下地色とを特定する色特定処理と、を実行する、ことを特徴としている。

本明細書に開示される画像処理装置は、印刷画像のサイズの情報に基づいて、分割するブロックのサイズを決定し、決定したブロックのサイズで原画像を複数のブロックに分割して、抽出された文字領域をブロック単位で２つのクラスに分類し、分類結果に基づいて黒文字色と下地色とを特定する。例えば、大サイズの印刷であれば観察距離が長く、１文字のサイズも大きい可能性が高いことから、大サイズのブロックに分割し、小サイズの印刷であれば観察距離が短く、１文字のサイズも小さい可能性が高いことから、小サイズのブロックに分割する。印刷画像のサイズに応じたサイズのブロックに分割することで、観察距離に適した画像処理を行うことが期待できる。

上記装置の機能を実現するための制御方法、コンピュータプログラム、および当該コンピュータプログラムを格納するコンピュータ読取可能な記憶媒体も、新規で有用である。

本発明によれば、画像データに基づいて画像処理を行う画像処理装置が、観察距離に適した画像処理を行うことが可能な技術が実現される。

本形態に係るＭＦＰの電気的構成を示すブロック図である。色判定処理の手順を示すフローチャートである。抽出された文字領域の例を示す説明図である。サイズ決定処理の手順を示すフローチャートである。近点距離の変化の例を示す説明図である。観察距離と視野角との例を示す説明図である。ブロックに分割した状態の例を示す説明図である。

画像形成装置を具体化した実施の形態について、添付図面を参照しつつ詳細に説明する。本形態は、画像形成機能と画像読取機能とを含む画像処理機能を有する複合機（以下、「ＭＦＰ」とする）を開示するものである。

本形態のＭＦＰ１００の電気的構成について説明する。本形態のＭＦＰ１００は、図１に示すように、ＣＰＵ３１と、ＲＯＭ３２と、ＲＡＭ３３と、不揮発性メモリ３４と、を含む制御基板３０を備えている。また、ＭＦＰ１００は、画像形成デバイス１０と、画像読取デバイス２０と、通信インタフェース（以下、「通信ＩＦ」とする）３７と、操作パネル４０と、を備え、これらが制御基板３０に電気的に接続されている。

ＲＯＭ３２には、ＭＦＰ１００を起動するための起動プログラム等が記憶されている。ＲＡＭ３３は、各種の処理が実行される際の作業領域として、あるいは、データを一時的に記憶する記憶領域として利用される。不揮発性メモリ３４は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリであり、各種のプログラムや画像データ等のデータや各種設定を記憶する領域として利用される。ＣＰＵ３１は、コンピュータの一例である。

画像形成デバイス１０は、用紙に画像を形成するための構成を含む。画像形成デバイス１０は、インクジェット方式プリンタ、電子写真方式プリンタなど、どのような方式のデバイスでも良い。また、画像形成デバイス１０は、カラー画像の形成が可能なデバイスであっても良いし、モノクロ画像のみを形成するデバイスであっても良い。また、ＭＦＰ１００は、複数の画像形成デバイス１０を備えていても良い。

画像読取デバイス２０は、用紙に形成されている画像を読み取って、画像データを取得するための構成を含む。ＭＦＰ１００の画像読取デバイス２０は、カラー原稿を読み取ってカラー画像データを取得するカラーイメージスキャナであっても良いし、モノクロ画像データのみを取得するモノクロイメージスキャナであっても良い。

通信ＩＦ３７は、パーソナルコンピュータ等の外部装置との通信を行うための構成を含む。ＭＦＰ１００は、複数種類の通信方式に対応可能であってもよい。操作パネル４０は、ディスプレイ等の表示のための構成と、入力ボタン等の指示入力を受け付けるための構成とを含む。操作パネル４０は、例えば、タッチパネル等の表示と入力受け付けとの両方の機能を備えるものであっても良い。

ＭＦＰ１００は、画像データを取得し、取得した画像データが示す画像である原画像に基づく印刷を実行する機能を備えている。画像データは、ＭＦＰ１００の画像読取デバイス２０にて読み取って取得したデータでも良いし、通信ＩＦ３７を介して外部装置から取得したデータでも良い。ＭＦＰ１００は、取得した画像データを一旦、ＲＡＭ３３または不揮発性メモリ３４に記憶し、印刷用のデータを生成する前に、画像データに示される画像に対して各種の画像処理を施す。

画像処理は、例えば、文字領域の抽出、および、抽出された文字領域に含まれる黒文字色と下地色の特定、を含む。さらに、ＭＦＰ１００は、例えば、文字領域に対してはエッジ強調処理や文字と下地とのコントラストの調整を含む階調補正処理やディザ補正処理、画像領域に対しては平滑化処理、背景領域に対しては下地色除去処理を行うことで、鮮明で見やすい印刷物を作成できる。

続いて、本形態のＭＦＰ１００における色判定方法について説明する。本形態の色判定処理の手順について、図２のフローチャートを参照して説明する。この色判定処理は、例えば、印刷実行の指示を受け付けたことを契機に、ＣＰＵ３１にて実行される。

色判定処理では、ＣＰＵ３１は、まず、印刷対象として指定された画像のドットデータを取得する（Ｓ１０１）。Ｓ１０１は、画像データ取得処理の一例である。印刷指示にて指定される印刷対象の画像のデータ形式は、様々な形式のものである。ＣＰＵ３１は、指定された画像のドットデータを取得する。例えば、受け付けた印刷指示がコピー指示であれば、ＣＰＵ３１は、画像読取デバイス２０にて読み取ったデータであるドットデータを取得する。あるいは、外部装置から取得したＰＤＬデータの印刷指示であれば、ＣＰＵ３１は、ＰＤＬデータをラスタライズして、ドットデータを取得する。ドットデータは、ＹＭＣＫデータでもＲＧＢデータでも良い。

ＣＰＵ３１は、原画像のドットデータから、原画像よりも解像度の低い低解像度画像データを作成する（Ｓ１０２）。さらに、ＣＰＵ３１は、作成した低解像度画像データに基づいて、文字領域を抽出する（Ｓ１０３）。Ｓ１０３は、抽出処理の一例である。

文字領域では、ＲＧＢ全てにおいて下地色と文字色とのコントラストが大きくなる傾向にある。そこで、ＣＰＵ３１は、カラー成分の適応的二値化処理を行うことにより、文字領域を抽出する。ＣＰＵ３１は、例えば、作成した低解像度画像データを平滑化し、各画素の周りに固定サイズのウィンドウを設定して、ＲＧＢのそれぞれの平均値μと標準偏差σを計算する。ＣＰＵ３１は、所定のパラメータａ、ｂを用いた閾値μ（ａ＋ｂσ）と低解像度画像データの各画素の値とを比較して、各色の値が閾値よりも小さい画素を文字領域の要素とする。さらに、文字領域の要素の間にある短い背景画素を文字領域に組み込み、全体を文字領域とする。これにより、例えば、図３に示すように、文字領域Ｃが抽出される。

次に、ＣＰＵ３１は、ドットデータを分割するブロックのサイズを決定するサイズ決定処理を実行する（Ｓ１０４）。サイズ決定処理の手順について、図４のフローチャートを参照して説明する。

サイズ決定処理では、ＣＰＵ３１は、まず用紙サイズを取得する（Ｓ２０１）。ＣＰＵ３１は、例えば、印刷指示に含まれる印刷パラメータに基づいて、印刷対象となる用紙の用紙サイズを取得する。Ｓ２０１は、サイズ情報取得処理の一例である。用紙サイズは、印刷パラメータから直接取得しても良いし、印刷パラメータに含まれる他の情報を用いて取得しても良い。例えば、印刷パラメータとして給紙トレイが指定されている場合、ＣＰＵ３１は、指定されている給紙トレイにセットされている用紙の用紙サイズを、画像形成デバイス１０から取得しても良い。用紙サイズは、サイズ情報の一例である。

ＣＰＵ３１は、印刷指示がＮｉｎ１印刷の指示であるか否かを判断する（Ｓ２０２）。Ｎｉｎ１印刷は、複数ページ分の画像を１ページに集約して印刷する印刷態様であり、Ｎは、１ページに集約される元のページ数を示す数値である。例えば、２ｉｎ１印刷では、２ページ分の画像を１ページに集約して印刷する。Ｎｉｎ１印刷は、集約印刷の一例である。

Ｎｉｎ１印刷の指示であると判断した場合（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１は、用紙サイズを、１つの画像が印刷される範囲のサイズに変更する（Ｓ２０３）。例えば、Ａ３の用紙に２ｉｎ１印刷を行う印刷指示であれば、ＣＰＵ３１は、Ｓ２０１では用紙サイズとしてＡ３サイズを取得し、Ｓ２０３にて用紙サイズをＡ４サイズに変更する。

Ｓ２０３の後、または、Ｎｉｎ１印刷の指示ではないと判断した場合（Ｓ２０２：ＮＯ）、ＣＰＵ３１は、用紙サイズに対応する観察距離Ｄを取得する（Ｓ２０４）。観察距離Ｄは、人が印刷物の全体を見る場合の目と印刷物との距離であり、印刷物が大きいほど観察距離Ｄは大きい。本形態では、印刷物のサイズごとに観察距離が予め設定されている。具体的には、Ａ３サイズの観察距離Ｄは１００ｃｍ、Ａ４サイズの観察距離Ｄは３０ｃｍ、名刺サイズの観察距離Ｄは１０ｃｍとする。用紙サイズによって大凡の観察距離を推測できるので、好適なブロックサイズを簡単に決定できる。

前述した観察距離Ｄは印刷物の全体を眺める場合の距離であり、印刷物を詳細に見る場合にはより近い近点距離を観察距離Ｄとして適用することが好ましい。この近点距離は、例えば、図５に示すように、加齢により変化することが知られている。観察者が３０歳代までであれば、近点距離は短く、観察距離Ｄも前述した設定値よりも小さくすることが好ましい。一方、観察者が６０歳以上であれば、近点距離が長く、観察距離Ｄも前述した設定値よりも大きくすることが好ましい。

そこで、本形態では、ＣＰＵ３１は、これから形成する印刷物を見る観察者の年齢層の指定を受け付ける（Ｓ２０５）。年齢層は、印刷パラメータとして受け付けても良いし、ＭＦＰ１００の操作パネル４０にて受け付けても良い。そして、ＣＰＵ３１は、受け付けた年齢層に基づいて、観察距離Ｄを調整する（Ｓ２０６）。例えば、観察者が３０歳代までであれば、ＣＰＵ３１は、観察距離Ｄを設定値の３分の１とする。一方、観察者が６０歳以上であれば、ＣＰＵ３１は、観察距離Ｄを設定値の２倍とする。観察者が４０歳から６０歳までの間であるか、あるいは観察者の年齢層が不明である場合には、ＣＰＵ３１は、観察距離Ｄを変更しない。

次に、ＣＰＵ３１は、印刷指示のカラーモードがモノクロ印刷であるか否かを判断する（Ｓ２０７）。Ｓ２０７は、カラーモード取得処理の一例である。モノクロ印刷の指示ではなく、カラー印刷の指示であると判断した場合（Ｓ２０７：ＮＯ）、ＣＰＵ３１は、印刷対象として選択されている用紙の用紙種を取得する（Ｓ２０８）。Ｓ２０８は、用紙種取得処理の一例である。用紙種としては、例えば、写真用の光沢紙やマット紙、普通紙、厚紙、ＯＨＰ用紙がある。

ＣＰＵ３１は、選択された用紙種が写真用の用紙であるか否かを判断する（Ｓ２０９）。光沢紙やマット紙等の写真用の用紙が選択されていると判断した場合（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１は、視野角θを１０度に決定する（Ｓ２１０）。用紙種は、用途情報の一例である。

視野角は、視野の全体のうちの対象物に意識を向ける範囲を示す角度である。視野角は、写真や絵画など全体的に眺める対象物では大きく、文字や図形など細部に注目する対象物では小さい。例えば、比較的広い範囲を全体的に見る写真の視野角は約１０度、詳細に観察する文字の視野角は約２度であると言われている。印刷用途によって視野角が異なり、選択されている用紙種によって印刷用途が推測できることから、本形態では、ＣＰＵ３１は、用紙種に基づいて視野角を決定する。本形態では、カラー印刷であって写真用の用紙に印刷する指示であれば、視野角θを１０度とする。光沢紙やマット紙などにカラー画像を印刷する場合、写真用途である可能性が高い。

一方、モノクロ印刷であると判断した場合（Ｓ２０７：ＹＥＳ）、または、カラー印刷であっても写真用紙ではないと判断した場合（Ｓ２０９：ＮＯ）、ＣＰＵ３１は、視野角θを２度に決定する（Ｓ２１１）。モノクロ印刷であれば、文書，図表等の画像である可能性が高いことから、写真用途である可能性は低く、ＣＰＵ３１は、写真用途の場合に比較して狭い視野角を用いる。これにより、例えば、図６に示すように、観察距離Ｄと視野角θとが決定される。

ＣＰＵ３１は、Ｓ２０６にて決定した観察距離Ｄと、Ｓ２１０またはＳ２１１にて取得した視野角θとから、ブロックサイズＬを決定して（Ｓ２１２）、サイズ決定処理を終了する。Ｓ２１２は、ブロックサイズ決定処理の一例である。ブロックサイズＬは、ドットデータを複数のブロックに分割する場合の１ブロックの１辺の長さである。

Ｓ２１２では、ＣＰＵ３１は、ブロックサイズＬ（ｃｍ）を、以下の（式１）にて決定する。
Ｌ（ｃｍ）＝Ｄ（ｃｍ） × ｔａｎθ × ２ … （式１）
本形態では、用紙サイズに基づく観察距離Ｄと、印刷用途に基づく視野角θと、をブロックサイズＬの決定に反映させるので、印刷対象の画像ごとに、より好適なブロックサイズＬを決定できる。

この（式１）に、前述した観察距離Ｄの設定値と２種類の視野角θとの数値（図６参照）を当てはめると、ブロックサイズＬは、以下のようになる。
観察距離：１００ｃｍ視野角：１０度ブロックサイズ：約３５．２ｃｍ
観察距離：１００ｃｍ視野角：２度ブロックサイズ：約７．０ｃｍ
観察距離：３０ｃｍ視野角：１０度ブロックサイズ：約１０．６ｃｍ
観察距離：３０ｃｍ視野角：２度ブロックサイズ：約２．０ｃｍ
観察距離：１０ｃｍ視野角：１０度ブロックサイズ：約３．４ｃｍ
観察距離：１０ｃｍ視野角：２度ブロックサイズ：約０．６ｃｍ

図２の色判定処理の説明に戻る。ＣＰＵ３１は、Ｓ１０１にて取得したドットデータを、一辺がサイズ決定処理にて決定したブロックサイズＬの正方形のブロックに分割する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５は、分割処理の一例である。例えば、図７に示すように、印刷画像５１を、Ｌｃｍ四方のブロックＢに分割する。例えば、Ａ４の原稿を３００ｄｐｉにて読み取った画像データを、Ａ４サイズの用紙に印刷するコピー処理において、Ｌ＝２ｃｍとした場合、ＣＰＵ３１は、３００×２０／２５．４から、一辺が２３６画素の正方形のブロックに分割する。

次に、ＣＰＵ３１は、各ブロックＢ内において、文字領域Ｃに属する各画素を、その色情報に基づいて２つのクラスに分類する（Ｓ１０６）。Ｓ１０６は、分類処理の一例である。ＣＰＵ３１は、例えば、各画素の輝度を用いて、所定の閾値よりも輝度が小さい画素を第１のクラスとし、所定の閾値よりも輝度が小さくない画素を第２のクラスとする。第１のクラスは、暗い画素であり、文字に対応すると推測される。第２のクラスは、明るい画素であり、下地に対応すると推測される。

さらに、ＣＰＵ３１は、分類結果に基づいて、黒文字色と下地色との特定に用いるブロックを選択する（Ｓ１０７）。例えば、ＣＰＵ３１は、クラス分類を行った全てのブロックＢのうち、第２のクラスに属する画素数が最大になるブロックＢを選択する。あるいは、Ｓ１０７にてＣＰＵ３１は、文字と下地との輝度差に着目してブロックＢを選択しても良い。例えば、ＣＰＵ３１は、クラス分類を行った全てのブロックＢにおいて、第１のクラスに属する画素群の平均輝度と第２のクラスに属する画素群の平均輝度との差を算出し、差が最大となるブロックＢを選択しても良い。

なお、ブロック内の全ての画素を判定対象とする必要はなく、例えば、ブロックサイズに関わらず同程度の所定のサンプル数となるように、画素を間引く等の処理を行っても良い。このようにすれば、ブロックサイズの大小に関わらず、同程度の処理負荷となる。

そして、ＣＰＵ３１は、選択したブロックＢのドットデータに基づいて、文字色と下地色とを決定する（Ｓ１０８）。Ｓ１０８は、色特定処理の一例である。例えば、ＣＰＵ３１は、選択したブロックＢにおいて、第１のクラスに属する画素の平均色を文字色とし、第２のクラスに属する画素の平均色を下地色とする。

ＣＰＵ３１は、決定した文字色と下地色とに基づいて、階調補正を行う（Ｓ１０９）。Ｓ１０９は、補正処理の一例である。ＣＰＵ３１は、例えば、第１のクラスの輝度の平均値が輝度の最小値、第２のクラスの輝度の平均値が輝度の最大値となるように、各画素の輝度を補正する。あるいは、ＣＰＵ３１は、下地色の変動を考慮して、第１のクラスの輝度や第２のクラスの輝度の標準偏差を算出し、算出した標準偏差を用いて補正の程度を調整しても良い。ＣＰＵ３１は、Ｓ１０９の後、色判定処理を終了する。なお、ＣＰＵ３１は、さらに、階調補正以外の画像処理も行うとよい。

以上、詳細に説明したように、本形態のＭＦＰ１００によれば、ブロックサイズを印刷画像のサイズに応じて可変とし、そのブロックサイズによって分割した各ブロックを用いて色判定を行う。本形態では、印刷対象の画像のサイズに基づいてブロックサイズが決定される。例えば、用紙に印刷される印刷画像の物理的なサイズの大小によって観察距離が異なる傾向にあることから、ＭＦＰ１００は、観察距離に基づいてブロックサイズを決定する。観察距離に基づいてブロックサイズを決定することで、人間の網膜上に形成される画像中の１ブロック分の画像領域の大きさは、ほぼ同一となる。従って、例えばハードウェアの規模等によって定められた固定サイズの場合と比較して、各画像に応じた適切なブロックサイズとなる可能性が高く、観察距離に適した画像処理を行うことが期待できる。

なお、本実施の形態は単なる例示にすぎず、本発明を何ら限定するものではない。したがって本明細書に開示される技術は当然に、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能である。例えば、ＭＦＰに限らず、プリンタ、複写機、ＦＡＸ装置等、画像形成機能を備えるものであれば適用可能である。

また、例えば、全ての処理をＭＦＰ１００で行う構成に限らず、一部の処理を他の装置にて行っても良い。つまり、本形態の処理を行う画像処理装置は、ＭＦＰ１００やプリンタであってもよいし、プリンタに画像データを送信するＰＣであってもよいし、プリンタと接続するサーバであってもよい。ＰＣあるいはサーバが、画像データを取得し、図２に示した色判定処理などの各種の画像処理を行い、さらに、印刷用データを生成してＭＦＰ１００やプリンタに送信しても良い。また、階調補正等の各種の画像処理は、さらに別の装置が行っても良い。

また、印刷画像のサイズは、用紙サイズに基づいて決定する例に限らず、印刷ジョブの印刷パラメータに基づいて決定しても良い。例えば、ポスター印刷や画像の拡縮が設定されている場合、拡縮後のサイズに基づいて印刷画像のサイズを決定しても良い。

また、前述した（式１）にてブロックサイズＬを算出する例に限らず、例えば、予め複数種のブロックサイズを用意し、その中から、（式１）の結果に最も近いブロックサイズを選択する構成であってもよい。例えば、Ｌ＝１０ｃｍの大ブロックと、Ｌ＝２ｃｍの中ブロックと、Ｌ＝０．５ｃｍの小ブロックと、を用意し、（式１）による算出結果が１０ｃｍ以上であれば大ブロックを、２～１０ｃｍであれば中ブロック、２ｃｍ未満であれば小ブロックを用いるとしても良い。この場合、例えば、ブロックサイズごとに画像処理を行うハードウェアを用意し、各ハードウェアを用いて画像処理を行っても良い。また、ドットデータの縦横の全画素数に応じて、割り切れる大きさとなるようにブロックサイズを調整しても良い。

また、コピーの場合、ＭＦＰ１００は、原稿を低解像度で読み取るプリスキャンを行っても良く、プリスキャンにて得られた低解像度の画像データに基づいて、文字領域の抽出を行っても良い。また、ＭＦＰ１００は、文字領域の抽出に際しても、本形態のサイズ決定処理にて決定されたブロックサイズを用いても良い。例えば、低解像度画像データを作成する代わりに、ドットデータをブロックサイズで複数のブロックに分割したデータを用いても良い。また、固定サイズのウィンドウに代えて、ブロックサイズに基づいて決定される可変サイズのウィンドウとしても良い。

また、観察者の年齢層による観察距離Ｄの調整は、行わなくても良い。その場合、サイズ決定処理のＳ２０５とＳ２０６とを削除して、Ｓ２０４の後、Ｓ２０７に進むとすればよい。

また、実施の形態に開示されている任意のフローチャートにおいて、任意の複数のステップにおける複数の処理は、処理内容に矛盾が生じない範囲で、任意に実行順序を変更できる、または並列に実行できる。

また、実施の形態に開示されている処理は、単一のＣＰＵ、複数のＣＰＵ、ＡＳＩＣなどのハードウェア、またはそれらの組み合わせで実行されてもよい。また、実施の形態に開示されている処理は、その処理を実行するためのプログラムを記録した記録媒体、または方法等の種々の態様で実現することができる。

３１ＣＰＵ
１００ＭＦＰ

Claims

コンピュータを備える画像処理装置であって、
前記コンピュータは、
画像データを取得する画像データ取得処理と、
前記画像データ取得処理にて取得した前記画像データが示す画像である原画像の文字領域を抽出する抽出処理と、
前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の画像である印刷画像のサイズを特定するサイズ情報を取得するサイズ情報取得処理と、
前記サイズ情報取得処理にて取得した前記サイズ情報に基づいて、ブロックのサイズを決定するブロックサイズ決定処理と、
前記原画像を、前記ブロックサイズ決定処理で決定されたブロックのサイズにて複数のブロックに分割する分割処理と、
前記抽出処理にて抽出された前記文字領域に属する画素を、色情報に基づいて第１のクラスと第２のクラスとに、前記分割処理にて分割された前記ブロックごとに分類する分類処理と、
前記分類処理でのクラスの分類結果に基づいて、前記原画像における黒文字色と下地色とを特定する色特定処理と、
を実行する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記サイズ情報取得処理では、前記サイズ情報として、前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の用紙サイズを取得し、
さらに前記コンピュータは、
前記ブロックサイズ決定処理では、前記サイズ情報取得処理にて取得した前記用紙サイズに対応する観察距離を用いて、前記ブロックのサイズを決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項２に記載する画像処理装置において、
前記観察距離は、あらかじめ用紙サイズごとに定められており、第１の用紙サイズに対応する第１の観察距離は、前記第１の用紙サイズよりも大きい第２の用紙サイズに対応する第２の観察距離と比較して、短く、
前記コンピュータは、
前記ブロックサイズ決定処理では、前記観察距離が長いほど、前記ブロックのサイズを大きい値に決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項２または請求項３に記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記ブロックサイズ決定処理では、Ｎページ分の画像を１ページに集約する集約印刷が設定されている場合、前記サイズ情報取得処理にて取得した前記用紙サイズのＮ分の１のサイズに対応する観察距離を用いて、前記ブロックのサイズを決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項２から請求項４までのいずれか１つに記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記ブロックサイズ決定処理では、前記ブロックのサイズの決定に、さらに印刷用途を特定する用途情報を用いる、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項５に記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の用紙種を取得する用紙種取得処理を実行し、
前記ブロックサイズ決定処理では、前記用紙種取得処理にて取得した前記用紙種を前記用途情報とし、前記用途情報に対応する視野角を用いて、前記ブロックのサイズを決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項６に記載する画像処理装置において、
前記視野角は、あらかじめ用紙種ごとに定められており、写真用途である第１の用紙種に対応する第１の視野角は、写真用途以外の用途である第２の用紙種に対応する第２の視野角と比較して、大きく、
前記コンピュータは、
前記ブロックサイズ決定処理では、前記視野角が大きいほど、前記ブロックのサイズを大きい値に決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項７に記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記原画像に基づく印刷を行う場合のカラーモードを取得するカラーモード取得処理を実行し、
前記ブロックサイズ決定処理では、前記カラーモード取得処理にて取得した前記カラーモードがモノクロを示す場合、前記第２の視野角を用いて、前記ブロックのサイズを決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１から請求項８のいずれか１つに記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記色特定処理にて特定された前記黒文字色と前記下地色とに基づいて、前記原画像に対して階調補正を行う補正処理を実行する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記サイズ情報取得処理では、前記サイズ情報として、前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の用紙サイズを取得し、
さらに前記コンピュータは、
前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の用紙種を取得する用紙種取得処理を実行し、
さらに前記コンピュータは、
用紙サイズごとに観察距離が定められており、
用紙種ごとに視野角が定められており、
さらに前記コンピュータは、
前記ブロックサイズ決定処理では、前記サイズ情報取得処理にて取得した前記用紙サイズに対応する観察距離Ｄと、前記用紙種取得処理にて取得した前記用紙種に対応する視野角θを用いて、次の式（１）から算出される長さＬに基づいて前記ブロックの一辺の長さを決定する、
Ｌ＝Ｄ×ｔａｎθ×２（１）
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１から請求項１０のいずれか１つに記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記色特定処理では、前記ブロックごとのクラスの分類結果に基づいて、前記第２のクラスに属する画素数が最大になる前記ブロックにおける前記第１のクラスに属する画素群の平均色を前記黒文字色とし、前記第２のクラスに属する画素数が最大になる前記ブロックにおける前記第２のクラスに属する画素群の平均色を前記下地色として特定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１から請求項１０のいずれか１つに記載する画像処理装置において、
前記コンピュータは、
前記色特定処理では、前記ブロックごとのクラスの分類結果に基づいて、前記第１のクラスに属する画素群の平均輝度と前記第２のクラスに属する画素群の平均輝度との差が最大になる前記ブロックにおける前記第１のクラスに属する画素群の平均色を前記黒文字色とし、前記第１のクラスに属する画素群の平均輝度と前記第２のクラスに属する画素群の平均輝度との差が最大になる前記ブロックにおける前記第２のクラスに属する画素群の平均色を前記下地色として特定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
原画像における黒文字色と下地色とを特定する画像処理方法であって、
画像データを取得する画像データ取得ステップと、
前記画像データ取得ステップにて取得した前記画像データが示す画像である前記原画像の文字領域を抽出する抽出ステップと、
前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の画像である印刷画像のサイズを特定するサイズ情報を取得するサイズ情報取得ステップと、
前記サイズ情報取得ステップにて取得した前記サイズ情報に基づいて、ブロックのサイズを決定するブロックサイズ決定ステップと、
前記原画像を、前記ブロックサイズ決定ステップで決定されたブロックのサイズにて複数のブロックに分割する分割ステップと、
前記抽出ステップにて抽出された前記文字領域に属する画素を、色情報に基づいて第１のクラスと第２のクラスとに、前記分割ステップにて分割された前記ブロックごとに分類する分類ステップと、
前記分類ステップでのクラスの分類結果に基づいて、前記原画像における黒文字色と下地色とを特定する色特定ステップと、
を含む、
ことを特徴とする画像処理方法。
画像処理装置のコンピュータによって実行可能なプログラムであって、
前記コンピュータに、
画像データを取得する画像データ取得処理と、
前記画像データ取得処理にて取得した前記画像データが示す画像である原画像の文字領域を抽出する抽出処理と、
前記原画像に基づく印刷を行う場合の印刷対象の画像である印刷画像のサイズを特定するサイズ情報を取得するサイズ情報取得処理と、
前記サイズ情報取得処理にて取得した前記サイズ情報に基づいて、ブロックのサイズを決定するブロックサイズ決定処理と、
前記原画像を、前記ブロックサイズ決定処理で決定されたブロックのサイズにて複数のブロックに分割する分割処理と、
前記抽出処理にて抽出された前記文字領域に属する画素を、色情報に基づいて第１のクラスと第２のクラスとに、前記分割処理にて分割された前記ブロックごとに分類する分類処理と、
前記分類処理でのクラスの分類結果に基づいて、前記原画像における黒文字色と下地色とを特定する色特定処理と、
を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。