JP7433887B2 - 画像を処理するための装置、プログラム、画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、入力画像から特定色を有する画素を除去した状態の二値画像を生成する技術に関する。

スキャナで読み取った帳票画像の文字情報を抽出して文字認識（以下、ＯＣＲ）することにより、会計業務の効率化を図るシステムの開発が行われている。帳票から抽出する文字情報としては、日付や合計金額、企業名などが挙げられ、各情報の項目名や単位、形式を基に項目値を推測して取得している。しかし、帳票画像の中には、文字の上に印影が重ねて押されているなど、抽出対象の文字と文字以外の画像とが重なっているために文字情報を抽出できない場合がある。

特許文献１では、印影と重なった文字を認識するために以下の方法を用いている。つまり、印影色と同系統の赤色画素を抽出して当該赤色画素の塊を連結成分として抽出し、当該連結成分の外接矩形を求め、外接矩形のサイズまたは外接矩形内の赤色画素の密度を検出し、当該サイズまたは密度をもとに外接矩形を印影領域として抽出する。更に、印影領域内の赤色画素を白色画素に変換（以下、白画素化）することで印影の画素を除去し、印影が押された箇所の文字を認識しやすくしている。

特開２００５－９２５４３号公報

しかしながら、特許文献１の方法では以下の課題が生じる。つまり、印影と同系統色（赤色）の文字列が複数行にわたり帳票内に存在し、その複数行の文字列の領域のサイズや画素密度が印影に近い場合、その文字列領域を印影と誤検出して除去（白画素化）してしまうことがある。また、サイズ、密度、色が印影に近い文字や、赤色（印影と同系統色）の枠線で囲われた赤色の文字が帳票内に存在した場合も同様に、これらの文字を除去してしまうことがある。

上記課題を解決するために、本発明の装置は、入力画像に含まれる特定色の画素に基づき、複数の候補領域を判断する判断手段と、前記複数の候補領域それぞれにおいて、前記特定色と背景色とのいずれとも異なる色の画素の数を計数し、当該計数した数が閾値より大きい候補領域を処理対象の領域として判定する判定手段と、前記入力画像を二値化することによって得られる第１の二値画像において、前記判定手段で判定された前記処理対象の領域内に含まれる画素であって且つ前記特定色の画素に対応する画素を白画素化することにより、第２の二値画像を作成する作成手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、入力画像内の特定色（例えば印影の色）の画素を除去した二値画像を生成する際に、類似する色を有する別のオブジェクト（例えば文字）を誤って除去しないようにすることができる。

第一の実施形態に係る情報処理システムを示す図である。 第一の実施形態に係る画像処理を示すフローチャートである。 入力画像の一例である。 入力画像内の赤色画素に基づいて生成される赤色抽出画像の例である。 赤色抽出画像に対してモルフォロジー処理を実行した結果の領域判定用画像の例である。 印影らしさの条件を満たす矩形情報を選別する処理を示すフローチャートである。 入力画像に対して二値化処理を行うことにより得られる二値画像の例である。 二値画像から文字と重なった印影を除去する処理のフローチャートである。 赤色画素除去画像の例である。 印影と文字とが重なった領域と判定された領域に関して、赤色画素を除去（白画素化）することにより得られる印影除去二値画像である。 第二の実施形態に係る画像処理を示すフローチャートである。 第二の実施形態に係る、入力画像の解析結果の頻度分布である。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムを示す図である。情報処理システムは、複合機１００と、情報処理装置１１０とを有している。複合機１００は、カラーの読み取りが可能なスキャナ１０１と、プリンタ１０２と、通信部１０３とを有している。スキャナ１０１は、文書のスキャンを行い、スキャン画像を生成する。プリンタ１０２は、画像を形成する。通信部１０３は、ネットワークを介して外部装置と通信を行う。

情報処理装置１１０は、ＣＰＵ１１１と、ＲＯＭ１１２と、ＲＡＭ１１３と、ＨＤＤ１１４と、表示部１１５と、入力部１１６と、通信部１１７とを有している。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２に記憶された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。ＲＡＭ１１３は、ＣＰＵ１１１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。ＨＤＤ１１４は、各種データや各種プログラム等を記憶する。なお、後述する情報処理装置１１０の機能や処理は、ＣＰＵ１１１がＲＯＭ１１２又はＨＤＤ１１４に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。言い換えると、該プログラムは、コンピュータを、後述する各機能や処理を実行する各処理部として機能させるための、コンピュータ実行可能なプログラムである。

通信部１１７は、ネットワークを介して外部装置との通信処理を行う。表示部１１５は、各種情報を表示する。入力部１１６は、キーボードやマウスを有し、ユーザによる各種操作を受け付ける。なお、表示部１１５と入力部１１６は、タッチパネルのように一体に設けられていてもよい。また、表示部１１５は、プロジェクタによる投影を行うものであってもよく、入力部１１６は、投影された画像に対する指先の位置を、カメラで認識するものであってもよい。

本実施形態においては、複合機１００のスキャナ１０１が帳票等の文書をスキャンし、入力画像を生成する。そして、入力画像は、通信部１０３を介して情報処理装置１１０に送信される。情報処理装置１１０は、通信部１１７を介して入力画像を受信し、これをＨＤＤ１１４等の記憶部に記憶する。また、本実施形態では、印影の色を赤色とし、赤色の印影を含む画像を入力画像として受信したものとして説明する。

図２は、本実施形態に係る印影と重なった文字の画像処理を示すフローチャートである。Ｓ２０１において、ＣＰＵ１１１は、入力画像（帳票画像）の色情報を分析し、赤色画素を黒画素としそれ以外を白画素として表した二値画像を作成する。図３に入力画像の一例である帳票画像３００を示す。帳票画像３００の文字領域３０１には、印影と重なった文字が存在し、赤文字領域３０２には、赤色の文字が存在する。図３の帳票画像３００から、赤色画素を判定し、当該判定された赤色画素に基づいて生成される赤色抽出画像４００を、図４Ａに示す。赤色抽出画像４００は抽出対象の赤色画素を黒画素、その他の画素を白画素として表した二値画像である。図４Ａの赤色抽出画像４００では、文字領域３０１に重なっていた赤色の印影画像が領域４０１に出現し、赤文字領域３０２に存在する赤色文字画像が領域４０２に出現している。

次に、Ｓ２０２において、ＣＰＵ１１１は、赤色抽出画像４００に対してモルフォロジー処理を実行して、赤色抽出画像４００内において、近くに存在する黒画素同士を結合させる処理を行うことにより、領域判定用画像４１０を作成してＲＡＭ１１３に格納する。本実施形態では、赤色抽出画像４００内の黒画素に対して膨張処理と収縮処理を１～複数回ずつ行うことによって作成するものとする。例えば、文字の黒画素同士が繋がる程度に黒画素を周りに１画素ずつ膨張させる膨張処理を複数回行い、文字の黒画素同士が繋がった後に収縮処理を複数回行うことにより、近傍の黒画素が連結した状態の領域判定用画像が得られる。図４Ａの赤色抽出画像４００に対してモルフォロジー処理を行うことによって、図４Ｂのように、近くの黒画素同士が連結した状態の領域判定用画像４１０が得られる。例えば、図４Ａの領域４０１内に含まれる黒画素同士が連結し、図４Ｂの領域４１１のように、一つの黒画素塊となっている。また、図４Ａの領域４０２内に含まれる黒画素同士も連結し、図４Ｂの領域４１２のように、一つの黒画素塊となっている。なお、領域４０２内の文字は、行間が狭い為、文字行同士も連結してしまい、領域４１２のように一つの黒画素塊となっている。

次に、Ｓ２０３において、ＣＰＵ１１１は、領域判定用画像４１０から、各黒画素塊に外接する矩形情報を取得してＲＡＭ１１３（ｒｅｃｔｓ）に格納する。ここで、矩形情報とは、位置とサイズから成る情報のことである。具体的には、領域判定用画像４１０の最左上部を原点、右方向を正のｘ軸、下方向を正のｙ軸とすると、各矩形情報として、各黒画素塊の左上の座標位置（黒画素塊の最左部のｘ座標及び最上部のｙ座標）、並びに、各矩形のサイズ（幅、高さ）で表現される。

次に、ＣＰＵ１１１は、Ｓ２０３でＲＡＭ１１３に格納した矩形情報に対して、Ｓ２０４において印影らしさを評価し、印影候補と判定した矩形情報をＲＡＭ１１３の別領域に格納する。図５は、印影らしさの条件を満たす矩形情報を選別する処理の詳細を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１１は、Ｓ５０１～Ｓ５０５の処理を各矩形情報に対して実行する。

Ｓ５０１はループ処理の開始を示すループ端であり、Ｓ５０５は当該ループ処理の終了を示すループ端であり、すべての矩形情報についてＳ５０２～Ｓ５０４の処理が実行されるまで、処理が繰り返し実行される。

Ｓ５０２において、ＣＰＵ１１１は、Ｓ２０３で取得された矩形情報の１つを処理対象として、当該処理対象の矩形情報のサイズ（幅、高さ）が所定の条件（印影候補の条件）を満たすかどうかを評価する。本実施形態では、幅、高さの閾値を３０ｐｉｘｅｌとして、矩形情報のサイズがその閾値より大きい場合に条件を満たすものとする。すなわち、矩形情報が閾値より大きければ（Ｓ５０２でＹｅｓ）、Ｓ５０３へ進み、閾値以下であれば（Ｓ５０２でＮｏ）Ｓ５０５へ進む。なお、印影らしさを評価できるなら、別の閾値を用いてもよく、例えば、下限の閾値だけでなく、上限の閾値を設けてもよい。その場合は、矩形情報のサイズが、下限の閾値と上限の閾値の間に収まるか否かで判断する。

次に、Ｓ５０３において、ＣＰＵ１１１は、処理対象の矩形情報により示される領域内の画素密度を算出し、閾値以上かどうかを評価する。本実施形態における画素密度は、赤色抽出画像４００において各矩形情報により示される領域内の黒画素数を計数し、各矩形領域のサイズに対する当該計数した黒画素数の割合を求めることによって得られる。本実施形態では、閾値を０．１８として、画素密度が当該閾値より大きければ（Ｓ５０３でＹｅｓ）、Ｓ５０４へ進み、閾値以下であれば（Ｓ５０３でＮｏ）Ｓ５０５へ進む。なお、本実施形態では、閾値を０．１８として説明したが、閾値の値はこれに限るものではない。

次に、Ｓ５０４において、ＣＰＵ１１１は、Ｓ５０２およびＳ５０３の条件を満たした矩形情報を印影候補であると判断して、ＲＡＭ１１３の別領域（ｒｅｃｔｓ’）に格納する。なお、Ｓ５０４の処理は、別領域に格納することが目的ではなく、印影候補の条件を満たす矩形情報を他の矩形情報と区別することが目的であるので、例えば、該当矩形情報に対してラベル付けをすることによって、区別するようにしてもよい。

Ｓ５０５では、ループ処理の終了条件を満たすかどうか（すべての矩形情報を評価したかどうか）を判断し、未評価の矩形情報があれば、次の矩形情報を処理対象として、Ｓ５０２～Ｓ５０４の処理を繰り返す。一方、すべての矩形情報の評価が完了していれば、図５（Ｓ２０４）の処理を終了し、図２のＳ２０５へ進む。本実施形態では、図５に示したように、各矩形情報のサイズと画素密度を用いて評価を行ったが、印影らしさを評価できるなら、他の評価指標を用いてもよく、例えば、矩形のアスペクト比、赤色抽出画像４００内の黒画素の輪郭情報、ＯＣＲ結果の確からしさを示した数値などと組み合わせて評価してもよい。

次に、Ｓ２０５において、ＣＰＵ１１１は、帳票画像３００に対して二値化した二値画像をＲＡＭ１１３に格納する。ここでの二値化処理とは、画像を白と黒の２階調に変換する処理のことであり、閾値より濃い色の画素は黒画素、その閾値より薄い色の画素は白画素となる。すなわち、黒文字を構成する黒画素や、赤文字および印影を構成する赤色の画素なども、二値化後の二値画像では黒画素となる。図６に、図３の帳票画像３００を二値化した結果の帳票二値画像６００を示す。なお、本実施形態では、帳票画像３００全体の輝度ヒストグラムを求め、背景の白画素に相当するピークに基づいて閾値を決定して二値画像を作成する手法を用いるものとするが、その後の文字認識が可能な精度で白と黒の二値に変換できるその他の手法でもよい。

次に、Ｓ２０６において、ＣＰＵ１１１は、帳票二値画像６００から、文字と重なっている印影のみを除去する。図７に、本実施形態に係る二値画像から文字と重なった印影を除去する処理のフローチャートを示す。Ｓ７０１において、ＣＰＵ１１１は、帳票二値画像６００から赤色抽出画像４００の黒画素と同じ位置の画素を除去（白画素化）した赤色画素除去画像８００（図８参照）を作成する。赤色画素除去画像８００は、入力画像から赤色画素を白画素化し、残った色（すなわち、赤色と背景の白色以外の所定の色。例えば、文字色である黒色）を黒画素とする二値化処理により得られる画像に等しい。

次に、ＣＰＵ１１１は、Ｓ２０４で印影らしさの条件を満たすと判断した各矩形情報（印影の候補領域と判断された矩形情報）に基づいて、Ｓ７０２～Ｓ７０６の処理を実行する。Ｓ７０２はループ処理の開始を示すループ端であり、Ｓ７０６は当該ループ処理の終了を示すループ端であり、Ｓ２０４で選別した矩形情報を順に処理対象として、Ｓ７０３～Ｓ７０５の処理が繰り返し実行される。

Ｓ７０３において、ＣＰＵ１１１は、赤色画素除去画像８００において、当該処理対象の矩形情報に対応する領域（８０１または８０２）の黒画素数を計数する。

次に、Ｓ７０４において、ＣＰＵ１１１は、当該計数した黒画素数が閾値より多いかどうかを評価する。矩形領域内の黒画素数が閾値より多い場合（Ｓ７０４でＹｅｓ）、その領域は印影と文字とが重なった領域であると判断してＳ７０５へ進む。一方、黒画素数が閾値以下の場合（Ｓ７０４でＮｏ）、印影と文字とが重なった領域でないと判定してＳ７０６へ進む。図８の例では、領域８０１には、閾値より多い黒画素が存在するため、印影と文字とが重なった領域であると判定される。一方、領域８０２は、黒画素数が０のため印影と文字とが重なった領域でないと判定する。本実施形態では、印影と文字とが重なった領域かどうかの判定基準として黒画素数を用いたが、例えば、黒画素塊のサイズや黒画素密度、アスペクト比などを用いて領域内に文字が存在するかどうかを判定してもよい。また、各矩形領域内においてＯＣＲを実行して文字の確からしさを数値化し、その数値が閾値を超えたかどうかを評価することで領域内に文字らしい黒画素塊が存在するかを判定する方法を用いてもよい。

次に、Ｓ７０５において、ＣＰＵ１１１は、印影と文字とが重なった領域であると判定した矩形情報（重なり領域）を区別できるように、ＲＡＭ１１３の別領域（ｒｅｃｔｓ’’）に格納する。Ｓ７０５では、印影と文字とが重なった領域であると判定した矩形情報を、他の矩形情報と区別することが目的であるので、例えば、該当矩形情報に対して所定のラベル付けをすることによって、区別するようにしてもよい。

次に、Ｓ７０６では、ループ処理の終了条件を満たすかどうか（Ｓ２０４で選別された印影候補の矩形情報すべてについて評価したかどうか）を判断し、未評価の矩形情報があれば、次の矩形情報を処理対象として、Ｓ７０３～Ｓ７０５の処理を繰り返す。一方、Ｓ２０４で選別された印影候補の矩形情報すべての評価が完了していれば、Ｓ７０７へ進む。

次に、Ｓ７０７において、ＣＰＵ１１１は、帳票二値画像６００において、Ｓ７０５で判定された印影と文字とが重なった領域（Ｓ７０５でｒｅｃｔｓ’’として格納された領域情報に対応する領域）に含まれる画素で、且つ、赤色抽出画像４００内の黒画素（すなわち帳票画像３００で赤色であった画素）に対応する位置の画素を白画素化することにより、図９の印影除去二値画像９００を作成する。Ｓ７０４で印影と文字とが重なった領域と判定した矩形領域８０１に相当する領域９０１では、印影の画素（赤色画素）が除去されたことにより、文字のみが残ることになる。一方、Ｓ７０４で印影と文字とが重なった領域でないと判定された領域８０２に相当する領域９０２では、赤色画素の除去が行われないので、赤色文字に相当する画素が除去されることなく存在している。なお、印影除去二値画像９００の作成方法として、同じ画像が作成できるのであれば、上述した手順とは異なる手順を用いてもよい。例えば、赤色画素除去画像８００から、印影と文字とが重なった領域と判定された領域８０１に対応する部分画像を抽出し、当該抽出した部分画像を帳票二値画像６００の領域６０１に上書きすることで印影除去二値画像９００を作成してもよい。

次に、Ｓ２０７において、ＣＰＵ１１１は、印影除去二値画像９００を用いて、文字領域の抽出処理（各文字画像を切り出す文字切り処理）、および、各文字画像の文字認識処理（ＯＣＲ）を実行し、当該画像内に含まれる各文字画像の認識結果を出力する。領域抽出処理や文字認識処理のアルゴリズムについては、どのような手法を用いても構わない。

なお、上述した実施形態では、印影の色を赤色として説明したが、これに限るものではない。例えば、青色等の印影を処理対象とするのであれば、赤色画素の代わりに青色画素を判定対象にするようにすればよい。また、本実施形態における印影とは、印章、印鑑、ハンコ、スタンプ等による押跡のことを指すものとする。

本実施形態１では、印影候補と判定された領域のうち、当該領域内に印影と別系統の色の画素（例えば黒画素）が所定以上存在する領域について、印影と同系統色の画素（赤色画素）を削除（白画素化）する。一方、印影候補と判定された領域のうち、当該領域内に印影と別系統の色の画素（例えば黒画素）が所定以上存在しない領域については、印影と同系統色の画素（赤色画素）を削除しない。これにより、印影と同系統色の文字が、印影として誤認識されて除去されてしまうことを防ぐことができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態については、第１の実施形態との差分のみの説明とし、特に明記しない部分については第１の実施形態と同様の構成／手順となる。第１の実施形態では、印影の色を赤色として処理を行ったが、第２の実施形態では、印影の色を入力画像を解析することにより特定し、当該特定された色に基づいて処理を行う。

図１０は、第２の実施形態に係る処理を示すフローチャートである。Ｓ１００１において、ＣＰＵ１１１は、まず、入力画像に含まれる色を解析する。本実施形態では、入力画像を構成する各画素に対して、同色と判断される画素ごとに同じラベルを付与していくラベリング処理を実行し、各ラベルが付与された画素をラベルごとに計数して、当該入力画像に含まれる各色の頻度分布を求める。図１１に、入力画像における色情報の解析を行い、同色と判断された画素ごとの出現頻度の集計結果を示す。通常の帳票等のビジネス文書では、最も頻度が多い色は背景色であるので、図１１の例では、１１０１のラベルに対応する色（例えば、白色）が背景色と考えられる。次に頻度の多い色は、本文で多く使用されている色であるので、１１０２のラベルに対応する色（例えば、黒色）が本文の文字色であると考えられる。そして、最も頻度が少ない色が、印影等に使用されている色であると考えられるので、第２の実施形態では、１１０３のラベルに対応する色を、印影に対応する特定色であるとみなす。そして、特定色のラベルが付与されている画素を黒画素とし、それ以外を白画素として表した二値画像（特定画素抽出画像）を作成する。

なお、図１１の解析結果の例では、特定色のラベルは１１０３の１つであったが、入力画像内に、複数種類の異なる色の印影が押下されている場合は、ラベリング処理の結果、背景の出現頻度や本文の主要色の出現頻度と比較して、出現頻度が低い色ラベルが複数出現する。この場合は、出現頻度が低い色ラベルすべてを特定色として、当該特定色のラベルが付与されている画素を黒画素とし、それ以外を白画素として表した二値画像（特定画素抽出画像）を作成する。

次に、Ｓ１００２において、ＣＰＵ１１１は、特定画素抽出画像に対してモルフォロジーを実行して、特定画素抽出画像内において、近くに存在する黒画素同士を結合させる処理を行うことにより、領域判定用画像を作成する。Ｓ１００３では、第１の実施形態のＳ２０３とどうように、領域判定用画像から各黒画素塊に外接する矩形情報を取得してＲＡＭに格納する。

次に、ＣＰＵ１１１は、Ｓ１００３で取得した矩形情報に対して、Ｓ１００４において印影らしさを評価し、印影候補と判定した矩形情報を選別する。Ｓ１００４の選別処理では、第１の実施形態のＳ２０４と同様の処理を行うことで、印影候補の矩形情報を選別できる。さらに、Ｓ１００５～Ｓ１００７の処理についても、第１の実施形態のＳ２０５～Ｓ２０７と同様の処理を行うことで、印影と文字とが重なった領域であると判定した領域についてのみ、印影の特定色を除去する処理を行う。

本実施形態により、印影の色として赤色以外の色が使用されていたとしても、入力画像を解析することで自動的に印影の色を特定して、除去することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態については、第１の実施形態との差分のみの説明とし、特に明記しない部分については第１の実施形態と同じ構成／手順となる。

第１の実施形態において、ＣＰＵ１１１は、図７のＳ７０３で計数した黒画素の数が閾値以下であるとＳ７０４で判定した場合、Ｓ７０６に進むように構成していた。第３の実施形態では、図７のＳ７０３で計数した黒画素の数が閾値以下であるとＳ７０４で判定した場合、Ｓ７０７で作成される印影除去二値画像９００において、当該計数した黒画素に相当する画素を除去（白画素化）する。

本実施形態では、印影と同系統色の文字領域から、ノイズを除去することができるため、印影と重なった文字だけでなく、印影と同系統色の文字の文字認識精度を向上させることが出来る。

（第４の実施形態）
第４の実施形態については、第１の実施形態との差分のみの説明とし、特に明記しない部分については第１の実施形態と同じ構成／手順となる。

第４の実施形態において、ＣＰＵ１１１は、Ｓ７０４で、印影と文字とが重なった領域であると判定した場合、Ｓ７０３で計数した黒画素塊の外接矩形情報を取得しておく。

第１の実施形態のＳ７０７では、帳票二値画像６００において、印影と文字とが重なった領域に含まれる画素で、かつ、赤色画素に対応する位置の画素を白画素化していた。第４の実施形態では、帳票二値画像６００において、Ｓ７０３で取得した黒画素塊の外接矩形より数画素大きい領域に含まれる画素で、かつ、赤色画素に対応する位置の画素を白画素化する。すなわち、印影と文字とが重なった領域のうち、さらに文字の画素が存在する位置の周辺についてのみ、印影と同系色の赤色画素を除去する。

第４の実施形態によれば、印影候補領域内において、本文の黒文字周辺についてのみ赤色画素を除去するように構成したので、当該印影候補領域内に、印影と同系色の赤文字が含まれていた場合、その赤文字は除去されずに残るようになる。

（第５の実施形態）
第１の実施形態では、情報処理装置１１０において、図２などに示した各フローチャートの処理を実行するものとしたが、本発明は、これに限るものではなく他の装置で行ってもよい。例えば、スキャナ１０１を備える複合機１００内において、上述した各フローチャートの画像処理方法を実行するようにしてもよいし、ネットワークを介して接続されたサーバやクラウド等において、述した各フローチャートの画像処理方法を実行するようにしてもよい。

Claims (17)

1. 入力画像に含まれる特定色の画素に基づき、複数の候補領域を判断する判断手段と、
   前記複数の候補領域それぞれにおいて、前記特定色と背景色とのいずれとも異なる色の画素の数を計数し、当該計数した数が閾値より大きい候補領域を処理対象の領域として判定する判定手段と、
   前記入力画像を二値化することによって得られる第１の二値画像において、前記判定手段で判定された前記処理対象の領域内に含まれる画素であって且つ前記特定色の画素に対応する画素を白画素化することにより、第２の二値画像を作成する作成手段と、
   を有することを特徴とする装置。
2. 前記判断手段は、前記入力画像に含まれる前記特定色の画素に基づき第３の二値画像を作成し、当該作成した第３の二値画像に基づいて、前記複数の候補領域を判断することを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 前記判断手段は、前記入力画像に含まれる前記特定色の画素に基づき第３の二値画像を作成し、当該作成した第３の二値画像に対してモルフォロジー処理を行い、当該モルフォロジー処理を行った後の二値画像に基づいて、前記複数の候補領域を判断することを特徴とする請求項１に記載の装置。
4. 前記判断手段は、前記入力画像に含まれる前記特定色の画素に基づき第３の二値画像を作成し、当該作成した第３の二値画像に対してモルフォロジー処理を行い、当該モルフォロジー処理を行った後の二値画像に基づいて判定される領域のうち、所定の条件を満たす複数の領域を前記複数の候補領域として判断することを特徴とする請求項１に記載の装置。
5. 前記所定の条件は、印影らしさを評価するための条件であることを特徴とする請求項４に記載の装置。
6. 前記所定の条件は、領域のサイズと、領域内の黒画素の画素密度との少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項４または５に記載の装置。
7. 前記特定色は、印影の色であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の装置。
8. 前記特定色は、赤色であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の装置。
9. 前記特定色は、前記入力画像を解析することにより特定される色であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の装置。
10. 前記特定色は、前記入力画像に対して同色の画素ごとにラベルを付与し、当該ラベルが付与された画素に基づいて求めた頻度分布に基づいて特定される色であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の装置。
11. 前記特定色と前記背景色とのいずれとも異なる色の画素とは、本文の文字色の画素であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の装置。
12. 前記複数の候補領域それぞれにおいて計数した、前記特定色と背景色とのいずれとも異なる色の画素の数は、前記第１の二値画像において前記第３の二値画像における黒画素と同じ位置の画素を白画素化することにより作成した第４の二値画像において、前記複数の候補領域それぞれに対応する領域内の黒画素を計数することにより求められる、ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の装置。
13. 前記作成手段は、前記第１の二値画像において、前記判定手段で計数した数が前記閾値以下である候補領域内の、当該計数の対象となった、前記特定色と前記背景色とのいずれとも異なる色の画素を、白画素化する処理を更に行うことにより、前記第２の二値画像を作成することを特徴とする請求項１に記載の装置。
14. 前記作成手段は、前記入力画像を二値化することによって得られる前記第１の二値画像において、前記判定手段で判定された前記処理対象の領域内に含まれる画素であって且つ前記特定色と背景色とのいずれとも異なる色の画素が存在する位置の周辺についてのみ、前記特定色の画素に対応する画素を白画素化することにより、前記第２の二値画像を作成することを特徴とする請求項１に記載の装置。
15. 前記第２の二値画像に対して、文字認識処理を実行する文字認識手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の装置。
16. コンピュータを、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の装置の各手段として機能させるためのプログラム。
17. 画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
    前記画像処理装置の判断手段が、入力画像に含まれる特定色の画素に基づき、複数の候補領域を判断する判断工程と、
    前記画像処理装置の判定手段が、前記複数の候補領域それぞれにおいて、前記特定色と背景色とのいずれとも異なる色の画素の数を計数し、当該計数した数が閾値より大きい候補領域を処理対象の領域として判定する判定工程と、
    前記画像処理装置の作成手段が、前記入力画像を二値化することによって得られる第１の二値画像において、前記判定工程で判定された前記処理対象の領域内に含まれる画素であって且つ前記特定色の画素に対応する画素を白画素化することにより、第２の二値画像を作成する作成工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。

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