JP7404836B2 - 情報処理装置及び画像形成装置 - Google Patents
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Description
本発明の画像形成装置は、上述の情報処理装置と、前記背景処理部により前記背景の色及び濃度が変換された前記出力画像データを、トナーを使用して画像形成する画像形成部と、を備えることを特徴とする。
制御部10は、記憶部19のROMやHDDに記憶されている制御プログラムを読み出して、この制御プログラムをRAMに展開させて実行することで、後述する機能ブロックの各部として動作させられる。また、制御部10は、図示しない外部の端末や操作パネル部16から入力された所定の指示情報に応じて、装置全体の制御を行う。
また、画像処理部11は、原稿読取部12で読み取られた画像を、記憶部19に印刷データとして記憶する。この際、画像処理部11は、印刷データを、PDF等の電子文書やTIFF等のファイルに変換することも可能である。また、画像処理部11は、光学文字認識(Optical Character Recognition、以下「OCR」という。)の少なくとも一部の処理を実行可能であってもよい。
原稿読取部12は、スキャナーと、プラテンガラスと、原稿読取スリットとを備えている。原稿読取部12は、プラテンガラスに載置された原稿を読み取る場合には、スキャナーをプラテンガラスに対向する位置に移動させ、プラテンガラスに載置された原稿を走査しながら読み取って画像データを取得し、取得した画像データを制御部10に出力する。
原稿給送部13は、原稿載置部と、原稿搬送機構とを備えている。原稿給送部13は、原稿載置部に載置された原稿を、原稿搬送機構によって1枚ずつ順に繰り出して、原稿読取部12に給送する。
ネットワーク送受信部15は、データ通信用の回線ではデータを送受信し、音声電話回線では音声信号を送受信する。
操作パネル部16の入力部のボタンは、テンキー、スタート、キャンセル、動作モードの切り換え、ジョブの実行に係る指示を行うボタン等である。この動作モードは、複写、FAX送信、スキャナー、ネットワークスキャナー等の種類のモードを備えていてもよい。また、ジョブは、選択された文書の印刷、送信、保存、及び記録等を含んでいる。操作パネル部16の入力部は、ユーザーによる画像形成装置1の各種ジョブの指示、ノート印刷の指示等を取得する。また、操作パネル部16から取得したユーザーの指示により、各ユーザーの情報を入力、変更することも可能である。
記録媒体2は、複数の画像データ300(図2)を含んでいる一時的でない記録媒体である。記録媒体2は、例えば、USB(Universal Serial Bus)等で接続されたUSBメモリー、SDカード、CFカード、xDカード、メモリースティック等の各種フラッシュメモリーカード、デジタルカメラ、ビデオカメラ、携帯電話、スマートフォン、タブレット、PDA(Personal Data Assistant)、USB接続HDD、RFID(Radio Frequency IDentification)カード等であってもよい。これらは、例えば、USBを介した有線、WiFiやBluetooth(登録商標)やNFC(Near field Communication)等の無線により画像形成装置1と接続可能である。また、図示しないイントラネットやインターネット等のネットワークを介して、記録媒体2を接続することが可能であってもよい。この場合、記録媒体2は、いわゆる「クラウド」上で画像データ300を格納するサービスにおけるユーザーのディレクトリー等であってもよい。
画像形成部17は、感光体ドラム、露光部、現像部、転写部、及び定着部等を備えている。画像形成部17は、トナーを使用し、帯電、露光、現像、転写、定着からなる画像形成プロセスを実行することで記録紙にトナー像を形成する。
記憶部19のROMやHDDには画像形成装置1の動作制御を行うための制御プログラムが記憶されている。これに加えて、記憶部19は、ユーザーのアカウント設定も記憶している。また、記憶部19には、ユーザー毎の保存フォルダー(文書ボックス)の領域が含まれていてもよい。この文書ボックスに、記録媒体2や図示しないユーザーの端末から画像データ300(図2)が転送されてもよい。
また、制御部10及び画像処理部11は、RAMやROMやフラッシュメモリー等を内蔵していてもよい。
ここで、図2を参照し、本実施形態の画像形成装置1の機能構成について説明する。
画像形成装置1の制御部10は、画像取得部100、画像認識部110、及び出力データ選択部120、背景処理部130を備えている。
記憶部19は、画像データ300、テンプレート画像310、閾値群320、出力画像データ330を記憶している。
また、画像認識部110は、特定のテンプレート画像310と、複数の画像データ300のそれぞれとの同一性を認識してもよい。
また、画像認識部110は、複数の画像データ300において、分割された複数の面を認識してもよい。この場合、画像認識部110は、複数の面のそれぞれにおいて同一性を認識してもよい。
また、画像認識部110は、テンプレート画像310として認識された箇所内に、更にヒト又は物体がいることを認識してもよい。
また、画像認識部110は、複数の画像データ300のそれぞれについてOCRを行ってもよい。
また、出力データ選択部120は、複数の画像データ300から、画像認識部110により認識された同一性の割合が、重複した画像データ300を除外するための重複閾値321以上の画像データ300については除外してもよい。また、出力データ選択部120は、画像認識部110により認識された同一性の割合が、重複閾値321未満の画像データ300については、出力画像データ330として選択してもよい。また、出力データ選択部120は、画像認識部110により認識された同一性の割合が、重複閾値321より大きいものの、一部変更閾値322以下であった場合には、画像の情報量が少ない画像データ300を除外し、情報量が多い画像データ300を出力画像データ330として選択してもよい。
また、出力データ選択部120は、画像認識部110により、テンプレート画像310の少なくとも一部が認識できなかった画像データ300を、適切でない画像データ300として除外してもよい。
また、出力データ選択部120は、画像認識部110により、ヒト又は物体がいると認識された画像データ300を、適切でない画像データ300であるとして除外してもよい。
また、出力データ選択部120は、画像認識部110によるOCRの認識率が認識閾値325未満の画像データ300について、当該認識閾値325未満の画像データ300の撮像時刻の前後特定期間に、認識閾値325以上の画像データ300が存在した場合には、この認識閾値325未満の画像データ300を除外してもよい。この前後特定期間としては、数秒~数分程度の期間を指定してもよい。一方、出力データ選択部120は、認識閾値325以上の画像データ300が存在しなかった場合には、その旨を出力時に通知してもよい。具体的には、出力データ選択部120は、この通知を、操作パネル部16に対して行っても、記録媒体2のログとして出力しても、白紙ページを印刷することで行ってもよい。
また、出力データ選択部120は、画像認識部110により分割された複数の面が認識された場合、面のそれぞれにおいて、認識された同一性の割合が重複閾値321未満の面は除外してもよい。一方、出力データ選択部120は、認識された同一性の割合が重複閾値321以上の面の箇所は切り出して、出力画像データ330として選択してもよい。
また、画像データ300は、文字、絵、図等を含んでいてもよい。この文字は、教師や講師等による手書き文字であってもよい。また、これらの文字、絵、図等は、黒板等内に記載されてもよい。
閾値群320の詳細については後述する。
本実施形態において、閾値群320は、重複閾値321、一部変更閾値322、テンプレート閾値323、ヒト物体閾値324、及び認識閾値325を含んでいる。
重複閾値321は、画像認識部110により認識された同一性の割合が、重複した画像データ300を除外するための閾値である。重複閾値321は、例えば、同一性の割合が90%以上である等の値に設定可能である。
一部変更閾値322は、重複閾値321より大きく設定された、同一性の割合の閾値である。一部変更閾値322は、前後で一部更新された際に、この更新された「情報量が多い」画像データ300を出力画像データ330として選択するために用いる。一部変更閾値322は、例えば、同一性の割合が70~90%である等の値に設定可能である。
テンプレート閾値323は、テンプレート画像310の少なくとも一部を認識できなかったことを判断するための閾値である。テンプレート閾値323は、例えば、テンプレート画像310の5~20%程度が認識できなかったことを示す値等に設定可能である。
ヒト物体閾値324は、ヒト又は物体がいると認識されることを判断するための閾値である。このヒト物体閾値324は、画像認識部110のヒト又は物体を認識する認識エンジン等が出力した認識の確からしさの値に対応して、例えば、30~80%程度の値等に設定可能である。
認識閾値325は、OCRの認識率の閾値である。認識閾値325として、例えば、文字のエリアと認識した箇所における、実際の文字認識の確からしさの値に対応して、40~90%程度の値等に設定可能である。
背景濃度閾値326は、出力画像データ330を出力する際に、背景処理動作を実行するか否かを決定するための閾値である。背景濃度閾値326は、例えば、黒板の濃度よりも低く、使用するチョークの濃度よりも高い値に設定されている。
文字濃度閾値327は、背景処理動作において、文字例及びオブジェクトの色を変換するか否かを決定するための閾値である。文字濃度閾値327は、例えば、白色と区別した判別可能なぎりぎりの濃度に設定されている。
また、上述の画像形成装置1の各部は、本実施形態の画像選択方法を実行するハードウェア資源となる。
なお、上述の機能構成の一部又は任意の組み合わせをICやプログラマブルロジックやFPGA(Field-Programmable Gate Array)等でハードウェア的に構成してもよい。
次に、図4~図8を参照して、本発明の実施の形態に係る画像形成装置1による画像選択出力処理の説明を行う。
本実施形態の画像選択出力処理では、まず、指定された期間に撮像された複数の画像データ300を取得する。また、取得された複数の画像データ300を、撮像の時系列順に並べた際の同一性を認識する。次に、同一性を認識された複数の画像データ300から、特定の除外条件により、重複した画像データ300、及び/又は適切でない画像データ300を除外して、出力画像データ330を選択する。選択された出力画像データ330は、画像形成部で画像形成される。
本実施形態の画像選択出力処理は、主に制御部10が、記憶部19に記憶されたプログラムを、各部と協働し、ハードウェア資源を用いて実行する。
以下で、図4のフローチャートを参照して、画像選択出力処理の詳細をステップ毎に説明する。
まず、画像取得部100が、画像データ群取得処理を行う。
ここでは、ユーザーが記録媒体2を画像形成装置1の操作パネル部16に接続し、タッチパネル等から「ノート印刷」等の指示を行う。
すると、画像取得部100は、記録媒体2を読み出して、格納された画像データを検索する。そして、画像取得部100は、ユーザーに、どの期間の画像を印刷するのかについて指定させる。この期間の指定は、月日指定の後、授業や講義等の時刻に合わせて、この開始時刻から~分のように、終了までの時刻の範囲を指定させることが可能である。また、開始時刻と終了時刻とを直接、指定させることも可能である。このように、開始時刻の指定を行い、時刻の範囲の指定を行うことで、出力対象となる画像データを自動的に絞り込むことが可能となる。
画像取得部100は、記録媒体2から、各画像データの撮影時刻のタイムスタンプ等を検索し、ユーザーに指定された期間に撮像された画像データを読み出して取得する。画像取得部100は、取得された画像データ300を、一時的に記憶部19に格納する。
画像取得部100は、指定されたテンプレート画像310を記憶部19に、一時的に格納する。
次に、画像認識部110が、画像認識処理を行う。
まず、画像認識部110は、画像取得部100により取得され、記憶部19に格納された複数の画像データ300のそれぞれについて、タイムスタンプやタイムライン等を取得して、撮像の時系列順にソートする。
この上で、画像認識部110は、時系列の前後で画像の同一性の割合を算出する。この際、画像認識部110は、例えば、同一性を比較する前後の画像データ300において、各ピクセル単位でRGBの明度差の絶対値等を加算して算出する微分処理を行い、この合計値を画像の総ピクセル数で割って、同一性の割合を算出してもよい。また、画像認識部110は、各画像データ300を回転、拡大、縮小等したり、レンズの物理モデルを用いて補正したりして、最も大きな同一性の割合を算出可能である。これらの計算を行う際に、画像認識部110は、画像処理部11やGPUやベクトル演算器等を用いて高速に処理してもよい。
さらに、画像認識部110は、テンプレート画像310として認識された箇所内に、ヒト又は物体がいることを認識して、認識の確からしさの値を出力してもよい。この認識は、畳み込みニューラルネットや各種画像認識エンジンを用いて行ってもよい。
また、画像認識部110は、複数の画像データ300のそれぞれについてOCRを行って、認識の確からしさの値と文字列等とを出力してもよい。
また、画像認識部110は、黒板等を認識したり、テンプレート画像310の指定に基づいたりして、分割された複数の面があることを認識してもよい。この場合、本実施形態において、画像認識部110は、後述するように、複数の面のそれぞれにおいて同一性の割合を算出する。
画像認識部110は、この算出された同一性の割合、各認識の確からしさの値、文字列等を認識の判断データとして、出力データ選択部120へ出力する。
次に、出力データ選択部120が、閾値判断処理を行う。
出力データ選択部120は、画像認識部110により取得した各認識の判断データに基づいて、認識された各画像データ300について、重複しているか及び/又は適切でないかを、閾値群320の各閾値を用いて判断する。これにより、出力データ選択部120は、この画像データ300を除外するか、出力するかを選択する。
図5により、画像認識部110により分割された複数の面が認識された場合、つまり、黒板等に複数の面がある場合における重複する画像データ300の除外の例について説明する。黒板等は有限資源のため、記載されては消されることを繰り返す。黒板が複数面あったとして、撮影時にはその複数面が一つの画像に含まれるような場合には、前に撮像された画像データ300と比較する。そして、一つの面が同様の内容であった場合には、出力データ選択部120は、当該面について、重複を避けるために出力画像データ330には選択せず、除外する。
図5(a)は、黒板が左右の二面、面Aと面Bがある場合のテンプレート画像310aの例を示している。図5(b)は、この場合において、面A、面Bの順に使用され、その後、面Aが消去され新たな内容が記載された際の画像データ300aが撮像順に並べられた例を示している。出力データ選択部120は、時系列順で一つ前の画像データ300と比較し、これら面A、面Bにおいて、認識された同一性の割合が重複閾値321以上となった面は除外してもよい。一方、出力データ選択部120は、認識された同一性の割合が重複閾値321未満の面を検出して、出力画像データ330aとして選択する。この際に、出力データ選択部120は、この面の箇所を切り出して、出力画像データ330aとして選択する。
図6により、内容の一部更新による出力画像データ330の除外の例について説明する。この例は、図5と同様に画像データ300bにおいて、複数の面が認識された場合に、各面に対する処理について説明する。図6において、各面のいずれかについて、前回に撮像した内容に後から追加され、同一性の割合が重複閾値321以上であるものの、一部変更閾値322以下になった場合、内容の追加があったとして出力画像データ330を差し換える。すなわち、出力データ選択部120は、前回に撮像した面の画像データのうち、「画像の情報量が少ない」ものを削除し、内容の追加があった面を「情報量が多い」として切り出し、出力画像データ330bとして選択する。
図7及び図8により、指定された期間の画像データ300中に、ノート印刷等にそぐわない画像が含まれていた場合、その画像データ300を出力画像データ330から除外する例について説明する。
図7(b)は、撮像に失敗した画像の例として、教師や講師等が映り込んで黒板の記載内容を確認できない画像データ300cを示す。この場合、出力データ選択部120は、ヒトがいると認識された画像データ300cを、適切でない画像データとして除外する。逆に、出力データ選択部120は、教師や講師等が映り込んでおらず、ヒトが認識されていない画像データ300を、出力画像データ330cとして選択する。図7(c)は、ヒトが認識されていない出力画像データ330cの例を示す。
図8(b)によると、識閾値未満の画像データ300dの撮像時刻の前後特定期間に、認識閾値325以上の画像データ300が存在した場合には、ユーザーがブレを認識して再撮影していると判断できる。このため、出力データ選択部120は、この認識閾値325以上の画像データ300を、出力画像データ330dとして選択する。
また、出力データ選択部120は、この前後特定期間に、認識閾値325以上の画像データ300が存在しなかった場合には、その旨を出力時に通知する。これは、撮像された画像がブレ画像になっていることにユーザー本人が気づいていない可能性が考えられるためである。そのような場合には、出力データ選択部120は、確認のために操作パネル部16に警告の通知を行うか、又は、白紙ページを挿入する。これにより、後日、ユーザーが該当部分を手書きで補間する等できるようにすることができる。
次に、出力データ選択部120が、画像データ300が出力されるよう選択されたか否かを判定する。出力データ選択部120は、上述の閾値判断処理において、認識された画像データ300が除外されず、出力すると判断された場合に、Yesと判定する。出力データ選択部120は、この画像データ300を除外すると判断された場合には、Noと判定する。
Yesの場合、出力データ選択部120は、処理をステップS105に進める。
Noの場合、出力データ選択部120は、処理をステップS106に進める。
画像データ300が出力すると選択された場合、出力データ選択部120が、出力データ選択処理を行う。出力データ選択部120は、この画像データ300を出力画像データ330として、記憶部19に格納する。
ここで、出力データ選択部120が、全ての画像データ300の選択が終了したか否かを判定する。出力データ選択部120は、記録媒体2から取得された全ての画像データ300について、除外されるか、出力画像データ330として選択されるかした場合に、Yesと判定する。出力データ選択部120は、まだ除外又は出力の選択が終了していない場合には、Noと判定する。
Yesの場合、出力データ選択部120は、処理をステップS107に進める。
Noの場合、出力データ選択部120は、処理をステップS102に戻して、残りの画像データ300についての除外又は出力の選択を進める。
全ての画像データ300について、除外又は出力の選択が終了した場合、画像形成部17が、出力データ出力処理を行う。
画像形成部17は、記憶部19に格納された出力画像データ330を、記録紙に画像形成して出力する。
また、制御部10により、ユーザーの文書ボックスやクラウドのサービスや記録媒体2に、出力画像データ330を格納してもよい。この際に、出力画像データ330は、PDF等で電子文書化されてもよい。
以上により、本発明の実施の形態に係る画像選択出力処理を終了する。
図9及び図10により、記憶部19に格納された出力画像データ330を、記録紙に画像形成して出力する際の背景処理動作例について説明する。なお、記憶部19に格納された出力画像データ330を電子文書化して出力する際にも、同様の背景処理動作を実行しても良い。
背景処理部130は、画像形成部17に純正トナーが装着されているか否かを判断する。背景処理部130は、純正トナーが装着されている場合に、Yesと判定し、純正トナーが装着されていない場合に、Noと判定する。
Yesの場合、背景処理部130は、処理をステップS202に進める。
Noの場合、背景処理部130は、背景処理動作を終了する。この場合、背景処理が施されていない出力画像データ330が出力される。
背景処理部130は、ステップS201での画像認識処理に基づいて、文字例と、図形、表、グラフ等のオブジェクトを除く背景を特定する。図10(a)に示す出力画像データ330では、白色のチョークで書かれた文字列「あいうえお」と、赤色のチョークで書かれた文字列「かきくけこ」を除く背景のベタ部分が抽出されることになる。
背景処理部130は、ステップS202で抽出した背景の背景濃度が背景濃度閾値326よりも高いか否かを判断する。背景処理部130は、背景濃度が背景濃度閾値326よりも高い場合に、Yesと判定し、背景濃度が背景濃度閾値326以下の場合に、Noと判定する。なお、背景濃度閾値326と比較する背景濃度は、ステップS202で抽出した背景において、濃度が均一な予め設定された所定面積以上のベタ部分における背景濃度とし、ベタ部分が複数ある場合には、その中で最大の背景濃度とする。
Yesの場合、背景処理部130は、処理をステップS204に進める。
Noの場合、背景処理部130は、背景処理動作を終了する。この場合、背景処理が施されていない出力画像データ330が出力される。
背景処理部130は、背景処理の設定が、設定A~Cのいずれであるかを判断する。背景処理部130は、背景処理の設定Aに設定されている場合、ステップS204でYesと判定し、処理をステップS206に進める。また、背景処理部130は、背景処理の設定Bに設定されている場合、ステップS204でNo、ステップS205でYesと判定し、処理をステップS208に進める。さらに、背景処理部130は、背景処理の設定Cに設定されている場合、ステップS204でNo、ステップS205でNoと判定し、処理をステップS210に進める。
背景処理部130は、図10(b)に示すように、ステップS202で抽出した背景を白色に変換する。
次に、背景処理部130は、濃度が文字濃度閾値327未満の文字列、オブジェクト、例えば、図10(b)に示す文字列「あいうえお」を黒色に変換し、背景処理動作を終了させる。すなわち、白色の背景では、区別して視認できない色及び濃度の文字列、オブジェクトを視認可能な黒色に変換する。白色の背景と区別して視認可能な色及び濃度であれば、黒色以外の他の色に変換しても良い。
背景処理部130は、背景の濃度を下げると共に、文字列、オブジェクトの色に基づいて、背景の色を、文字列、オブジェクトを区別して視認可能な色に決定する。背景処理部130は、背景の濃度を、濃度が最小の文字列、オブジェクトを視認可能な値に決定する。また、文字列、オブジェクトに使用されていない色に背景の色に決定する。
背景処理部130は、図10(c)に示すように、ステップS202で抽出した背景をステップS208で決定した色及び濃度に変換し、背景処理動作を終了させる。
背景処理部130は、文字列、オブジェクトを含む領域を残存領域Xとして特定する。例えば、残存領域Xは、文字列、オブジェクトを含む矩形領域とすることができる。
背景処理部130は、図10(d)に示すように、ステップS210で特定した残存領域X以外の背景を白色に変換し、背景処理動作を終了させる。なお、ステップS210では、濃度が文字濃度閾値327未満の文字列、オブジェクトを含む領域のみを残存領域Xとして特定するようにしても良い。この場合には、図10(e)に示すように、文字列「あいうえお」を含む残存領域X以外の背景が白色に変換される。
この構成により、背景の色及び濃度をトナー量を抑制する方向に変換できるため、印刷画像データの背景に存在するベタ部分のトナー消費量を抑制することができる。
この構成により、印刷画像データの背景に存在するベタ部分のトナー消費量を、視認性を低下させることなく抑制することができる。
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この構成により、印刷画像データの背景に存在するベタ部分のトナー消費量を、視認性を低下させることなく抑制することができる。
この構成により、時系列順に並べた上で、撮像内容によっては、撮りなおし等で同じ内容が含まれることもあるため、これを特定の除外条件で除外し、必要なもの出力画像データ330として自動で選択することができる。
2 記録媒体
10 制御部
11 画像処理部
12 原稿読取部
13 原稿給送部
14 給紙部
15 ネットワーク送受信部
16 操作パネル部
17 画像形成部
18 FAX送受信部
19 記憶部
100 画像取得部
110 画像認識部
120 出力データ選択部
130 背景処理部
300、300a、300b、300c、300d 画像データ
310、310a、310c テンプレート画像
320 閾値群
321 重複閾値
322 一部変更閾値
323 テンプレート閾値
324 ヒト物体閾値
325 認識閾値
326 背景濃度閾値
327 文字濃度閾値
330、330a、330b、330c、330d 出力画像データ
Claims (5)
- 出力画像データを出力する情報処理装置であって、
前記出力画像データ内の文字列及びオブジェクトを認識する画像認識部と、
前記出力画像データにおいて文字列及びオブジェクトを除く領域を背景として特定し、特定した前記背景の色及び濃度を、画像形成時に使用するトナー量を抑制する方向に変換する背景処理部と、を具備し、
前記背景処理部は、文字列及びオブジェクトを含む残存領域以外の前記背景を白色に変換させることを特徴とする情報処理装置。 - 前記背景処理部は、前記背景を画像形成時にトナーを使用しない白色に変換させ、濃度が予め設定された文字濃度閾値未満の文字列及びオブジェクトを白色の前記背景と区別して視認可能な色及び濃度に変換させることを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
- 前記背景処理部は、前記背景の濃度を下げると共に、文字列及びオブジェクトの色に基づいて、前記背景の色を、濃度文字列及びオブジェクトを区別して視認可能な色に変換させることを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
- 前記画像認識部は、指定された期間に撮像された複数の画像データを、撮像の時系列順に並べた際の同一性を認識し、
前記画像認識部により前記同一性を認識された前記複数の画像データから、特定の除外条件により、重複した画像データ、又は適切でない画像データを除外したものを、前記出力画像データとして選択して出力する出力データ選択部を具備することを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 - 請求項1乃至4に記載の情報処理装置と、
前記背景処理部により前記背景の色及び濃度が変換された前記出力画像データを、トナーを使用して画像形成する画像形成部と、を備えることを特徴とする画像形成装置。
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