(57)【要約】【課題】画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別する。【解決手段】画像処理部は、画像を連結成分に応じて複数の分割領域に分割し、分割領域の第１の特徴量が線画又は表の特徴量に含まれる場合には、その分割領域の属性を線画又は表と判別し、図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、その分割領域の属性を図形又は写真と判別する。さらに、抽出された第１の特徴量が線画又は表の特徴量と図形又は写真の特徴量との境界部分に含まれる分割領域を選択し、選択した分割領域によって構成される連結成分の太さに関する第２の特徴量を抽出し、抽出した第２の特徴量が、分割領域によって構成される連結成分の太さが閾値以下であることを示す場合には、その分割領域の属性を線画又は表と判別し、閾値よりも大きいことを示す場合には、その分割領域の属性を図形又は写真と判別する。【選択図】図３
2010199984.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる連結成分に基づいて、当該画像を複数の分割領域に分割する領域分割手段と、
前記領域分割手段によって分割された各分割領域の第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、
前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、当該第１の特徴量を有する分割領域の属性を線画又は表と判別し、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、当該第１の特徴量を有する分割領域の属性を図形又は写真と判別する第１の属性判別手段と、
前記複数の分割領域のうち、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された前記第１の特徴量が、第１の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲内に含まれる分割領域を選択する領域選択手段と、
前記領域選択手段によって選択された分割領域について、当該分割領域を構成する連結成分の太さに関する第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、
前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量の示す前記分割領域を構成する連結成分の太さに応じて、当該分割領域の属性を判別する第２の属性判別手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量が、前記分割領域を構成する連結成分の太さが閾値以下であることを示している場合には、当該分割領域の属性を線画又は表と判別する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量が、前記分割領域を構成する連結成分の太さが閾値よりも大きいことを示している場合には、当該分割領域の属性を図形又は写真と判別する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の特徴量抽出手段は、前記第１の特徴量として、前記各分割領域の外接矩形の大きさと、当該分割領域を構成する連結成分に属する画素が当該外接矩形を占める割合を示す画素密度とを抽出し、
前記第１の属性判別手段は、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された前記外接矩形の大きさ及び前記画素密度を用いて、前記判別を行う
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記領域選択手段によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした２値画像に対して収縮処理を行う収縮処理手段を備え、
前記第２の特徴量抽出手段は、前記第２の特徴量として、前記収縮処理手段によって収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数を抽出し、
前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された画素数に基づいて、前記判別を行う
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記領域選択手段によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした２値画像に対して収縮処理を行う収縮処理手段を備え、
前記第２の特徴量抽出手段は、前記第２の特徴量として、前記収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量を抽出し、
前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された変化量に基づいて、前記判別を行う
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の特徴量抽出手段は、前記第１の特徴量として、前記各分割領域の縦横比を抽出し、
前記第１の属性判別手段は、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された縦横比が予め決められた直線の特徴量に含まれる場合には、当該縦横比を有する分割領域の属性を線画又は表若しくは直線と判別する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
原稿の画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置と
を備えることを特徴とする画像読取装置。
【請求項９】
原稿の画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置によって処理が施された画像を記録材に形成する画像形成手段と
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像読取装置及び画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を文字領域、図形領域、写真領域などに分割する技術が知られている。例えば、特許文献１には、２値画像から黒画素の繋がった連結領域を抽出し、抽出した連結領域における各画素から背景画素までの最短の距離値に基づいて、各連結領域を線図形の領域、文字の領域、又は写真の領域のいずれかに分類する技術が開示されている。また、特許文献２には、画像中の連結成分の外接矩形の大きさに基づいて、画像を文字領域、図形領域、写真領域に分割する技術が開示されている。さらに、特許文献３には、２値化画像を構成要素毎の分割領域に分割し、この分割領域の黒画素数、外接矩形の縦横比と厚さ、矩形度と厚さ、外接矩形の大きさに対する最大ラン長さの比率、領域内黒白反転密度に基づいて、各分割領域の属性を文字領域、図形領域、写真領域、表領域、又はフィールドセパレータ領域のいずれかに分類する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０５−１８９６０７号公報
【特許文献２】特開昭６２−０８６４６５号公報
【特許文献３】特開平０４−３１６１７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１に係る画像処理装置は、画像に含まれる連結成分に基づいて、当該画像を複数の分割領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段によって分割された各分割領域の第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、当該第１の特徴量を有する分割領域の属性を線画又は表と判別し、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された第１の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、当該第１の特徴量を有する分割領域の属性を図形又は写真と判別する第１の属性判別手段と、前記複数の分割領域のうち、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された前記第１の特徴量が、第１の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲内に含まれる分割領域を選択する領域選択手段と、前記領域選択手段によって選択された分割領域について、当該分割領域を構成する連結成分の太さに関する第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量の示す前記分割領域を構成する連結成分の太さに応じて、当該分割領域の属性を判別する第２の属性判別手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
本発明の請求項２に係る画像処理装置は、請求項１に記載の構成において、前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量が、前記分割領域を構成する連結成分の太さが閾値以下であることを示している場合には、当該分割領域の属性を線画又は表と判別することを特徴とする。
【０００７】
本発明の請求項３に係る画像処理装置は、請求項１又は２に記載の構成において、前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された第２の特徴量が、前記分割領域を構成する連結成分の太さが閾値よりも大きいことを示している場合には、当該分割領域の属性を図形又は写真と判別することを特徴とする。
【０００８】
本発明の請求項４に係る画像処理装置は、請求項１から３のいずれか１項に記載の構成において、前記第１の特徴量抽出手段は、前記第１の特徴量として、前記各分割領域の外接矩形の大きさと、当該分割領域を構成する連結成分に属する画素が当該外接矩形を占める割合を示す画素密度とを抽出し、前記第１の属性判別手段は、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された前記外接矩形の大きさ及び前記画素密度を用いて、前記判別を行うことを特徴とする。
【０００９】
本発明の請求項５に係る画像処理装置は、請求項１から４のいずれか１項に記載の構成において、前記領域選択手段によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした２値画像に対して収縮処理を行う収縮処理手段を備え、前記第２の特徴量抽出手段は、前記第２の特徴量として、前記収縮処理手段によって収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数を抽出し、前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された画素数に基づいて、前記判別を行うことを特徴とする。
【００１０】
本発明の請求項６に係る画像処理装置は、請求項１から４のいずれか１項に記載の構成において、前記領域選択手段によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした２値画像に対して収縮処理を行う収縮処理手段を備え、前記第２の特徴量抽出手段は、前記第２の特徴量として、前記収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量を抽出し、前記第２の属性判別手段は、前記第２の特徴量抽出手段によって抽出された変化量に基づいて、前記判別を行うことを特徴とする。
【００１１】
本発明の請求項７に係る画像処理装置は、請求項１から６のいずれか１項に記載の構成において、前記第１の特徴量抽出手段は、前記第１の特徴量として、前記各分割領域の縦横比を抽出し、前記第１の属性判別手段は、前記第１の特徴量抽出手段によって抽出された縦横比が予め決められた直線の特徴量に含まれる場合には、当該縦横比を有する分割領域の属性を線画又は表若しくは直線と判別することを特徴とする。
【００１２】
本発明の請求項８に係る画像読取装置は、原稿の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の請求項９に係る画像形成装置は、原稿の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置と、前記画像処理装置によって処理が施された画像を記録材に形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することができる。
請求項２に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、線画又は表の分割領域を精度良く判別することができる。
請求項３に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、図形又は写真の分割領域を精度良く判別することができる。
請求項４に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、第１の特徴量に基づいて分割領域の属性を判別する処理の負荷を低減することができる。
請求項５に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、第２の特徴量に基づいて分割領域の属性を判別する処理を効率的に行うことができる。
請求項６に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、第２の特徴量に基づいて分割領域の属性を判別する処理を効率的に行うことができる。
請求項７に係る発明によれば、第１の特徴量に基づいて直線の分割領域を判別することができる。
請求項８に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することができる。
請求項９に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】前記画像形成装置の画像処理部の機能構成を示すブロック図である。
【図３】前記画像形成装置の属性判別処理を示す図である。
【図４】前記属性判別処理にて用いられる判別基準の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［構成］
図１は、本実施形態に係る画像形成装置１の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像形成装置１は、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、表示操作部１４と、画像読取部１５と、画像処理部１６と、画像形成部１７とを備えている。制御部１１は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)とメモリなどを備えており、ＣＰＵがメモリ又は記憶部１３に記憶されているプログラムを実行することにより、画像形成装置１の各部を制御する。通信部１２は、通信回線を介して接続された外部装置との通信を確立し、データの送受信を行う。記憶部１３は、例えばハードディスクであり、各種のデータを記憶する。表示操作部１４は、例えばタッチパネルであり、制御部１１の制御に応じた画像を表示するとともに、操作者の操作を受け付ける。画像読取部１５は、本発明の読取手段の一例であり、例えばスキャナ装置である。画像読取部１５は、用紙の画像を読み取り、その画像に応じた画像データを生成する。画像処理部１６は、画像読取部１５によって生成された画像データ、又は通信部１２によって受信された画像データを用いて、各種の画像処理を行う。画像形成部１７は、本発明の画像形成手段の一例であり、例えば電子写真方式で画像を形成するプリンター装置である。画像形成部１７は、画像処理部１６によって処理が施された画像データに応じた画像を用紙に形成し、出力する。
【００１７】
次に、画像処理部１６の機能構成について説明する。図２は、画像処理部１６の機能構成を示す図である。同図に示すように、画像処理部１６は、機能構成として、領域分割部１０１と、第１の特徴量抽出部１０２と、第１の属性判別部１０３と、領域選択部１０４と、収縮処理部１０５と、第２の特徴量抽出部１０６と、第２の属性判別部１０７とを有している。領域分割部１０１は、本発明の領域分割手段の一例であり、画像に含まれる連結成分に基づいて、その画像を複数の分割領域に分割する。第１の特徴量抽出部１０２は、本発明の第１の特徴量抽出手段の一例であり、領域分割部１０１によって分割された各分割領域の第１の特徴量を抽出する。第１の特徴量としては、例えば外接矩形サイズと黒画素密度とが用いられる。この外接矩形サイズとは、分割領域に外接する矩形の大きさのことをいう。また、黒画素密度とは、分割領域におけるオン状態の画素の密度のことをいう。この黒画素密度は、分割領域を構成する連結成分に属する画素が外接矩形を占める割合を示している。第１の属性判別部１０３は、本発明の第１の属性判別手段の一例であり、第１の特徴量抽出部１０２によって抽出された第１の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、その第１の特徴量を有する分割領域の属性を線画又は表と判別し、第１の特徴量抽出部１０２によって抽出された第１の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、その第１の特徴量を有する分割領域の属性を図形又は写真と判別する。
【００１８】
領域選択部１０４は、本発明の領域選択手段の一例であり、画像から分割された複数の分割領域のうち、第１の特徴量抽出部１０２によって抽出された第１の特徴量が、第１の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲内に含まれる分割領域を選択する。収縮処理部１０５は、本発明の収縮処理手段の一例であり、領域選択部１０４によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした２値画像に対して収縮処理を行う。第２の特徴量抽出部１０６は、本発明の第２の特徴量抽出手段の一例であり、領域選択部１０４によって選択された分割領域について、その分割領域を構成する連結成分の太さに関する第２の特徴量を抽出する。この第２の特徴量としては、例えば収縮処理部１０５によって収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数が用いられる。第２の属性判別部１０７は、本発明の第２の属性判別手段の一例であり、第２の特徴量抽出部１０６によって抽出された第２の特徴量の示す分割領域を構成する連結成分の太さに応じて、その分割領域の属性を判別する。
【００１９】
［動作］
次に、本実施形態に係る画像形成装置１の動作について説明する。画像形成装置１では、画像読取部１５によって読み取られた画像を複数の分割領域に分割し、各分割領域の属性を判別する属性判別処理が行われる。以下の説明では、この属性判別処理について説明する。図３は、属性判別処理を示す図である。ここでは、画像読取部１５によって図中の画像Ｐ０が読み取られた場合を想定する。図に示すように、この画像Ｐ０には、表Ｔａ〜Ｔｃが含まれている。表Ｔａは、罫線が細くサイズが中くらいの表である。表Ｔｂは、罫線が太くサイズが中くらいの表である。この表Ｔａ，Ｔｂの背景色は、いずれも透明である。表Ｔｃは、罫線間隔が広くサイズの大きい表である。この表Ｔｃの背景色は、項目部分がカラーになっている。
【００２０】
画像読取部１５によって画像Ｐ０が読み取られ、画像データが生成されると、生成された画像データは画像処理部１６に入力される。画像データが入力されると、画像処理部１６は、この画像データを用いて、画像Ｐ０を下地色で２値化する２値化処理を行う（ステップＳ１）。具体的には、画像処理部１６は、画像Ｐ０において、下地色を表す画素値の画素をオフにし、それ以外の画素値の画素をオンにする。これにより、図中の２値画像Ｐ１のように、画像Ｐ０が下地領域と非下地領域とに分離される。続いて、画像処理部１６は、２値化処理が施された２値画像Ｐ１に含まれる連結成分に基づいて、２値画像Ｐ１を複数の分割領域に分割する（ステップＳ２）。この例では、図に示すように、２値画像Ｐ１が複数の文字領域Ｃと枠領域Ｒａ，Ｒｂ，Ｒｃとに分割される。
【００２１】
続いて、画像処理部１６は、各分割領域の外接矩形サイズと黒画素密度とを第１の特徴量として抽出する（ステップＳ３）。なお、外接矩形サイズと黒画素密度とは、上述したステップＳ２にて領域を分割するときに副次的に生成されるものである。この例では、文字領域Ｃの第１の特徴量として、外接矩形サイズ「小」と、黒画素密度「小」乃至「大」のいずれかとが抽出される。また、枠領域Ｒａの第１の特徴量として、外接矩形サイズ「中」と黒画素密度「小」、枠領域Ｒｂの第１の特徴量として、外接矩形サイズ「中」と黒画素密度「やや大」、枠領域Ｒｃの第１の特徴量として、外接矩形サイズ「大」と黒画素密度「やや小」とが抽出される。枠領域Ｒａの黒画素密度が「小」となるのは、枠領域Ｒａにおける罫線が細いからであり、枠領域Ｒｂの黒画素密度が「やや大」となるのは、枠領域Ｒｂにおける罫線が太いからである。枠領域Ｒｃの黒画素密度が「やや小」となるのは、枠領域Ｒｃには表Ｔｃの項目部分が含まれているからである。
【００２２】
続いて、画像処理部１６は、抽出された第１の特徴量に基づいて、第１の属性判別を行う（ステップＳ４）。具体的には、画像処理部１６は、抽出された第１の特徴量が図４に示す判別基準Ｋにおける「文字」の範囲に含まれる場合には、その分割領域の属性を「文字」と判別し、「線画／表」の範囲に含まれる場合には、その分割領域の属性を「線画／表」と判別し、「図形／写真」の範囲に含まれる場合には、その分割領域の属性を「図形／写真」と判別する。この判別基準Ｋは、第１の特徴量で構成される特徴量空間を示している。そして、判別基準Ｋにおける「文字」の範囲は、予め決められた文字の特徴量を示しており、「線画／表」の範囲は、予め決められた線画又は表の特徴量を示しており、「図形／写真」の範囲は、予め決められた図形又は写真の特徴量を示している。つまり、画像処理部１６は、抽出された第１の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、その第１の特徴量を有する領域の属性を線画又は表と判別し、抽出された第１の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、その第１の特徴量を有する領域の属性を図形又は写真と判別する。例えば、文字領域Ｃの第１の特徴量である外接矩形サイズ「小」及び黒画素密度「小」乃至「大」は、図４に示す判別基準Ｋの「文字」の範囲に含まれる。そのため、文字領域Ｃの属性は「文字」と判別される。また、枠領域Ｒａの第１の特徴量である外接矩形サイズ「中」及び黒画素密度「小」は、図４に示す判別基準Ｋの「線画／表」の範囲に含まれる。そのため、枠領域Ｒａの属性は「線画／表」と判別される。
【００２３】
また、判別基準Ｋには、「線画／表」の範囲と「図形／写真」の範囲と間に「境界部分」が設けられている。この境界部分は、第１の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲を示している。例えば、枠領域Ｒｂの第１の特徴量である外接矩形サイズ「中」及び黒画素密度「やや大」は、図４に示す判別基準Ｋの「境界部分」に含まれる。この場合、枠領域Ｒｂの属性はここでは判別されない。また、枠領域Ｒｃの第１の特徴量である外接矩形サイズ「大」及び黒画素密度「やや小」も、図４に示す判別基準Ｋの「境界部分」に含まれる。従って、枠領域Ｒｃの属性もここでは判別されない。ここで、判別基準Ｋに「境界部分」が設けられている理由について説明する。仮に、図４に示す判別基準Ｋに「境界部分」が設けられていなかったとすると、上述した枠領域Ｒｂの属性は、本来ならば「線画／表」と判別されるべきであるところ、「図形／写真」と誤判別されてしまう。上述した枠領域Ｒｃの属性についても、本来ならば「図形／写真」と判別されるべきであるところ、「線画／表」と誤判別されてしまう。このように、属性が誤判別されると、属性判別処理の後段の処理に悪影響を及ぼしてしまう。そのため、判別基準Ｋに「境界部分」を設けて、誤判別が行われる可能性のある領域については、以下の処理によって属性を判別するようにしているのである。
【００２４】
続いて、画像処理部１６は、上述したステップＳ２にて分割された複数の分割領域のうち、第１の抽出量が「境界部分」の範囲に含まれる分割領域を選択する（図３のステップＳ５）。この例では、枠領域Ｒｂと枠領域Ｒｃとが選択される。続いて、画像処理部１６は、選択された分割領域の２値画像に対して収縮処理を行う（ステップＳ６）。この収縮処理とは、注目画素の近傍を調べて、１つでもオフ状態の画素があればその注目画素をオフ状態にする処理をいう。収縮処理は、分割領域に含まれる罫線部分が消滅するような回数だけ行われる。例えば、枠領域Ｒｂ，Ｒｃにおいて罫線部分の最大の太さが５画素分である場合には、３×３の収縮ウィンドウを使って収縮処理を３回行うと、罫線部分が消滅する。従って、この場合には、収縮処理が３回行われる。この収縮処理により、枠領域Ｒｂ，Ｒｃに含まれる枠線部分はいずれも消滅し、枠領域Ｒｃに含まれる項目部分だけが収縮した状態で残る。図中の収縮画像ｒｂは、収縮処理が施された後の枠領域Ｒｂの２値画像を示しており、収縮画像ｒｃは、収縮処理が施された後の枠領域Ｒｃの２値画像を示している。この場合、収縮画像ｒｂには、オン状態の画素が含まれず、収縮画像ｒｃには、オン状態の画素が含まれる。
【００２５】
続いて、画像処理部１６は、収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数（以下、「収縮後の画素数」という）を第２の特徴量として抽出する（ステップＳ７）。この収縮後の画素数は、分割領域の２値画像の太さに応じた値になるから、分割領域の２値画像の太さに関する特徴量であるといえる。この例では、収縮画像ｒｂにはオン状態の画素が含まれないため、枠領域Ｒｂの第２の特徴量として収縮後の画素数０が抽出される。一方、収縮画像ｒｃにはオン状態の画素が含まれているため、枠領域Ｒｃの第２の特徴量として収縮後の画素数ｘ（ｘ＞０）が抽出される。
【００２６】
続いて、画像処理部１６は、上述したステップＳ５にて選択された分割領域について、抽出された第２の特徴量に基づいて第２の属性判別を行う（ステップＳ８）。具体的には、画像処理部１６は、抽出された収縮後の画素数が０である場合には、分割領域の属性を「線画／表」と判別し、抽出された収縮後の画素数が０よりも大きい場合には、分割領域の属性を「図形／写真」と判別する。これは、収縮後の画素数が０である場合には、分割領域の２値画像の太さが閾値以下であることになるため、その分割領域には罫線部分だけが含まれているといえる一方、収縮後の画素数が０より大きい場合には、分割領域の２値画像の太さが閾値よりも大きいことになるため、その分割領域には罫線以外の要素が含まれているといえるからである。つまり、画像処理部１６は、抽出された第２の特徴量が、分割領域を構成する連結成分の太さが閾値以下であることを示している場合には、その分割領域の属性を線画又は表と判別し、抽出された第２の特徴量が、分割領域を構成する連結成分の太さが閾値よりも大きいことを示している場合には、その分割領域の属性を図形又は写真と判別する。この例では、枠領域Ｒｂの属性は、収縮後の画素数が０であるため、「線画／表」と判別される。一方、枠領域Ｒｃの属性は、収縮後の画素数がｘ（ｘ＞０）であるため、「図形／写真」と判別される。
【００２７】
このように、上述した属性判別処理では、画像Ｐ０に含まれる枠領域Ｒａ，Ｒｂの属性が「線画／表」と判別され、枠領域Ｒｃの属性が「図形／写真」と判別される。枠領域Ｒｃの属性を「図形／写真」と判別することで、項目部分の背景色を含めて表Ｔｃを再現できるようになる。また、枠領域Ｒａ，Ｒｂの属性を「線画／表」と判別することで、表Ｔａ，Ｔｂを表Ｔｃとは異なる画像形式に変換できるため、例えば、表Ｔａ，Ｔｂをベクトルデータで表現すれば、その内容を後から容易に加工できるようになる。
【００２８】
［変形例］
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の各変形例を適宜組み合わせてもよい。
（変形例１）
上述した実施形態では、第２の特徴量として収縮後の画素数を抽出していたが、第２の特徴量はこれに限らない。例えば、第２の特徴量として、収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量が用いられてもよい。この場合、画像処理部１６は、収縮処理が行われる前の分割領域におけるオン状態の画素数と収縮後の画素数とに基づいて、収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量を算出する。そして、画像処理部１６は、算出した変化量が閾値よりも大きい場合には、分割領域の属性を「線画／表」と判別し、算出した変化量が閾値以下である場合には、分割領域の属性を「図形／写真」と判別する。これは、画素数の変化量が大きい場合には、分割領域の２値画像の太さが閾値以下であることになるため、その分割領域には罫線部分だけが含まれているといえる一方、画素数の変化量が小さい場合には、分割領域の２値画像の太さが閾値よりも大きいことになるため、その分割領域には罫線以外の要素が含まれているといえるからである。
また、画像処理部１６は、第２の特徴量として分割領域の２値画像の太さを抽出してもよい。
この場合、画像処理部１６は、例えば距離変換を行って２値画像の太さを抽出する。そして、画像処理部１６は、抽出された２値画像の太さが閾値以下である場合には、その２値画像を含む分割領域の属性を「線画／表」と判別し、抽出された２値画像の太さが閾値よりも大きい場合には、その２値画像を含む分割領域の属性を「図形／写真」と判別する。なお、この場合には、上述した収縮処理を行う必要はない。
【００２９】
（変形例２）
上述した実施形態において、画像処理部１６は、第１の特徴量として、分割領域の縦横比を抽出してもよい。この場合、画像処理部１６は、抽出した縦横比が予め決められた直線の特徴量に含まれる場合には、その縦横比を有する領域の属性を「線画／表」又は「直線」と判別する。
【００３０】
（変形例３）
上述した実施形態では、画像処理部１６が画像形成装置１に設けられている構成を例に挙げて説明したが、画像処理部１６が他の装置に設けられてもよい。例えば、画像処理部１６が上述した画像読取部１５と同等の機能を備える画像読取装置に設けられていてもよい。また、画像処理部１６が、単体の装置である画像処理装置として特定されてもよい。
【００３１】
（変形例４）
上述した実施形態において、画像処理部１６にて行なわれる処理は、単一又は複数のハードウェア資源によって実現されてもよいし、ＣＰＵが１又は複数のプログラムを実行することにより実現されてもよい。また、このプログラムは、磁気テープや磁気ディスクなどの磁気記録媒体、光ディスクなどの光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピュータ装置が読み取り可能な記録媒体に記憶された状態で提供し得る。また、プログラムを、インターネットなどの通信回線経由でダウンロードさせることも可能である。
【符号の説明】
【００３２】
１…画像形成装置、１１…制御部、１２…通信部、１３…記憶部、１４…表示操作部、１５…画像読取部、１６…画像処理部、１７…画像形成部、１０１…領域分割部、１０２…第１の特徴量抽出部、１０３…第１の属性判別部、１０４…領域選択部、１０５…収縮処理部、１０６…第２の特徴量抽出部、１０７…第２の属性判別部。
【図１】
2010199984.tif 000003
【図２】
2010199984.tif 000004
【図３】
2010199984.tif 000005
【図４】
2010199984.tif 000006