(57)【要約】【課題】  文字認識結果に基づいて、紙の折れや曲がりといった局所的な画質低下を評価することが可能な画像処理技術を提供すること。【解決手段】  本発明は、画像を記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に記憶された画像を複数の部分画像に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された複数の部分画像の各々に対し文字認識処理を行う文字認識手段と、前記複数の部分画像の各々における文字認識率を取得する文字認識率取得手段と、前記文字認識率取得手段により取得された文字認識率に基づいて前記画像の画質を示すパラメータを算出する画質評価手段と、前記画質評価手段による評価結果を出力する出力手段とを有する画像処理装置を提供する。【選択図】  図１
2006253800.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を記憶する画像記憶手段と、
前記画像記憶手段に記憶された画像を複数の部分画像に分割するとともに、各部分画像における文字認識率を取得する文字認識率取得手段と、
前記文字認識率取得手段により取得された複数の部分画像における文字認識率に基づいて前記画像の画質を示すパラメータを算出する画質評価手段と、
前記画質評価手段による評価結果を出力する出力手段と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記文字認識率取得手段が、
前記画像記憶手段に記憶された画像を複数の部分画像に分割する画像分割手段と、
前記画像分割手段により分割された複数の部分画像の各々に対し文字認識処理を行う文字認識手段と
を有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】
前記文字認識率取得手段が、
前記画像記憶手段により記憶された画像に対し文字認識処理を行う文字認識手段と、
前記文字認識手段により文字認識処理された画像を複数の部分画像に分割する画像分割手段と
を有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４】
前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の分布の位置を示す位置量を反映したものであ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５】
前記位置量が、前記複数の部分画像における文字認識率の最大値、最小値、平均値、中央値、または最頻値のいずれかであることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の分布の広がりを示す分布量を反映したものであ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７】
前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の最大値、最小値、平均値、中央値、または最頻値のうち少なくとも２つを用いて算出されたものであることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記分布量が、前記複数の部分画像における文字認識率の分散、標準偏差、信頼区間の幅、一様分布からの距離のいずれかであることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の分布の位置を示す位置量および前記複数の部分画像における文字認識率の分布の広がりを示す分布量の双方に基づいて定められる値であ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１０】
画像を記憶する画像記憶ステップと、
前記画像を複数の部分画像に分割するとともに、各部分画像における文字認識率を取得する文字認識率取得ステップと、
前記複数の部分画像における文字認識率に基づいて前記画像の画質を示すパラメータを算出する画質評価ステップと、
前記画質評価ステップにおける評価結果を出力する出力ステップと
を有する画像処理方法。
【請求項１１】
コンピュータ装置に、
画像を記憶する画像記憶ステップと、
前記画像を複数の部分画像に分割するとともに、各部分画像における文字認識率を取得する文字認識率取得ステップと、
前記複数の部分画像における文字認識率に基づいて前記画像の画質を示すパラメータを算出する画質評価ステップと、
前記画質評価ステップにおける評価結果を出力する出力ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スキャン画像の画質を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙文書（原稿）をスキャナで読み取り（スキャンし）、スキャン画像データとして電子化して利用、あるいは保存するということが行われている。さらに、文字からなる文書をスキャンして画像データ化した後、画像データに対し文字認識処理を施して文字コードを示すテキストデータを得るということが行われている。テキストデータは加工、再編集、検索性に優れているため、紙文書を電子化する際には非常に有用である。しかし、スキャン処理は紙を対象とするものであるため、紙に「折れ」「曲がり」等の物理的なエラー、いわゆるスキャンミスが発生してしまうと、その文書のスキャンにより得られたスキャン画像においては、紙文書に含まれていた情報のうち一部の情報が欠損する場合がある。この場合、紙文書を再度スキャンする必要があるが、再スキャンの要否の判断はユーザがスキャン画像データを目視で確認することにより行わなければならないという問題があった。
【０００３】
このような問題を解決する技術として、特許文献１には、スキャンした画像データのファイル形式をチェックし、チェック結果を表として出力する技術が開示されている。また、特許文献２および３には、プリンタ等の画像出力装置により出力された原稿をスキャンし、その画像をチェックすることで画像出力装置の動作状態を確認する技術が開示されている。また、特許文献４および５には、画像データの画質を評価する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−７７４６８号公報
【特許文献２】特許３１６０８９８号公報
【特許文献３】特許３０８６５２０号公報
【特許文献４】特許３０７６６９２号公報
【特許文献５】特開平１１−２０３４１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１〜４に記載の技術はいずれも画像データに基づいて画質の評価を行うものである。スキャン処理により得られた画像データに対して文字認識処理を施す場合には、画像データに対し画質評価処理を行った後さらに文字認識処理を行わなければならず、処理が煩雑で負荷が大きくなるという問題があった。また、特許文献５に記載の技術は文字認識確度に基づいて画質の評価を行うものであるが、画像全体についての画質の評価を行うものであり、紙の折れや曲がりといった局所的な画質低下を招くスキャンミスを検出することは不可能であるという問題があった。
【０００５】
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、文字認識結果に基づいて、紙の折れや曲がりといった局所的な画質低下を評価することが可能な画像処理技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の課題を解決するため、本発明は、画像を記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に記憶された画像を複数の部分画像に分割するとともに、各部分画像における文字認識率を取得する文字認識率取得手段と、前記文字認識率取得手段により取得された複数の部分画像における文字認識率に基づいて前記画像の画質を示すパラメータを算出する画質評価手段と、前記画質評価手段による評価結果を出力する出力手段とを有する画像処理装置を提供する。
この画像処理装置によれば、部分画像の文字認識結果に基づいて画質評価が行われる。したがって、紙の折れや曲がりといった局所的な画質低下を評価することができる。
【０００７】
好ましい態様において、前記文字認識率取得手段が、前記画像記憶手段に記憶された画像を複数の部分画像に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された複数の部分画像の各々に対し文字認識処理を行う文字認識手段とを有してもよい。あるいは、前記文字認識率取得手段が、前記画像記憶手段により記憶された画像に対し文字認識処理を行う文字認識手段と、前記文字認識手段により文字認識処理された画像を複数の部分画像に分割する画像分割手段とを有してもよい。
【０００８】
別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の分布の位置を示す位置量を反映したものであってもよい。この態様において、前記位置量が、前記複数の部分画像における文字認識率の最大値、最小値、平均値、中央値、または最頻値のいずれかであってもよい。
【０００９】
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の分布の広がりを示す分布量を反映したものであってもよい。この態様において、前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の最大値、最小値、平均値、中央値、または最頻値のうち少なくとも２つを用いて算出されたものであってもよい。あるいは、前記分布量が、前記複数の部分画像における文字認識率の分散、標準偏差、信頼区間の幅、一様分布からの距離のいずれかであってもよい。
【００１０】
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記パラメータが、前記複数の部分画像における文字認識率の分布の位置を示す位置量および前記複数の部分画像における文字認識率の分布の広がりを示す分布量の双方に基づいて定められる値であってもよい。
【００１１】
また、本発明は、画像を記憶する画像記憶ステップと、前記画像を複数の部分画像に分割するとともに、各部分画像における文字認識率を取得する文字認識率取得ステップと、前記複数の部分画像における文字認識率に基づいて前記画像の画質を示すパラメータを算出する画質評価ステップと、前記画質評価ステップにおける評価結果を出力する出力ステップとを有する画像処理方法を提供する。
また、本発明は、コンピュータ装置に上述の画像処理方法を実行させるプログラムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る画像読み取りシステム１の機能構成を示すブロック図である。画像読み取り部３００は、紙原稿を光学的に読み取り画像データを生成する。部分画像文字認識率取得部３１０は、画像データに含まれる部分画像における文字認識率を取得する。詳細には、部分画像文字認識部３１２は、画像データを部分画像に分割する。部分画像文字認識部３１２は部分画像に対し文字認識処理を行う。文字認識率取得部３１４は、部分画像の各々について文字認識率を取得する。画質評価部３２０は、部分画像の文字認識率に基づいて画像データにより示される画像の画質を評価する。評価結果出力部３３０は、画質の評価結果を出力する。
【００１３】
図２は、画像読み取りシステム１の具体的な構成を示す図である。スキャナ１００は、ＡＤＦ（Automatic Document Feeder）１０を有する画像読み取り装置である。スキャナ１００は、読み取り対象となるシート状の原稿６０から、その原稿上に記された文字、写真等の画像を光学的に読み取り、その画像に対応する画像データを生成する。ＰＣ２００は、ケーブル２５０を介してスキャナ１００に接続されている。ＰＣ２００は、スキャナ１００から画像データを受信し、受信した画像データを保存する。ディスプレイ２１０はＰＣ２００の表示装置であり、スキャン画像や、ユーザに対するメッセージ等を表示する。
【００１４】
図３は、スキャナ１００のハードウェア構成を示す図である。作業者は、ＡＤＦ１０を利用することにより複数枚の原稿６０を１枚ずつ自動的に原稿読み取り位置まで搬送させてスキャンを行うことも、あるいはＡＤＦ１０を利用せず原稿６０を１枚ずつ手動でプラテンガラス２０上に載せてスキャンを行うこともできる。
【００１５】
ＡＤＦ１０を用いてスキャンを行う場合、作業者は、トレイ１１に複数枚の原稿６０をセットする。トレイ１１には図示しないセンサが設けられている。センサは、トレイ１１内にセットされた原稿の存在を検知し、その旨を示す信号を出力する。原稿６０は、引き込みローラ１２により１枚ずつ搬送ローラ１３まで運ばれる。搬送ローラ１３は、原稿搬送方向を変えてプラテンガラス２０に向けて原稿６０を搬送する。このようにして搬送される原稿６０は、バックプラテン１７によりプラテンガラス２１に押しつけられ、最後に排出ローラ１４によってＡＤＦ１０から排出される。プラテンガラス２０上には、搬送経路の上流から下流まで４箇所の原稿読み取り位置が設けられている。これらの各読み取り位置において、原稿６０は一定の速度で搬送される。また、読み取り位置において光源３１ａから照射され原稿６０で反射された反射光（原稿画像）は、ミラー３１ｂ、ミラー３２ａ、ミラー３２ｂにより光路を変更される。光路を変更された反射光は、レンズ３３により集光され、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）センサ３４上に結像される。ＣＣＤセンサ３４は、例えば４ラインのＣＣＤセンサである。ＣＣＤセンサ３４は、ＣＣＤ駆動回路４２の制御下で各読み取り位置において入力された反射光（原稿画像）に応じてアナログ画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂ、ＢＷを後段の回路に出力する。
【００１６】
読み取りが完了すると原稿６０は搬送ローラ１６により搬送され、排出ローラ１４を介して排出トレイ１８に排出される。
【００１７】
ＡＤＦ１０を用いずにスキャンを行う場合、作業者は、プラテンガラス２０上に原稿６０を１枚ずつセットする。操作部４４のスタートボタンを押す等の方法によりスキャン指示が入力されると、光源３１ａを含む第１ＣＲＧ３１が図３中Ａ方向に移動しながら原稿画像を読み取る。ＣＣＤセンサ３４は、ＡＤＦ１０を用いた場合と同様にアナログ画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂ、ＢＷを後段の回路に出力する。
【００１８】
ＣＣＤセンサ３４から出力されたアナログ画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂ、ＢＷはＡ／Ｄ変換回路４９によりデジタル画像データＲ、Ｇ、Ｂ、ＢＷに変換される。これらのデジタル画像データＲ、Ｇ、Ｂ、ＢＷに対し、図示しないシェーディング補正回路等によりＣＣＤセンサ３４の感度バラツキや光学系の光量分布特性に対応した補正が施される。こうして補正されたデジタル画像データＲ、Ｇ、Ｂ、ＢＷは記憶部４５に記憶される。
【００１９】
ＡＤＦ駆動回路４３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１からの制御信号に従ってＡＤＦ１０を駆動する。また、ＡＤＦ駆動回路４３は、ＡＤＦ１０により搬送された原稿の枚数（ページ数）をカウントし、原稿の枚数（ページ数）を示す信号を出力する機能を有する。表示部４６は、例えば液晶ディスプレイで構成され、ＣＰＵ４１からの制御信号に従って作業者へのメッセージや作業状況を表示する。操作部４４は、テンキー、スタートボタン、ストップボタン、液晶ディスプレイ上に設置されたタッチパネル等で構成され、作業者の操作入力およびその時の表示画面に応じた信号を出力する。記憶部４５は、各種の制御プログラムや、後述する画質評価処理の際に使用するしきい値、各種テーブル等を記憶している。Ｉ／Ｆ４７は、ＰＣ２００等の外部機器との間でデータを送受信するためのインターフェースである。これらの要素は、バス４８で相互に接続されデータのやりとりを行うことができる。
【００２０】
図４は、ＰＣ２００のハードウェア構成を示す図である。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０３を作業エリアとして、ＲＯＭ２０２あるいはＨＤＤ２０５に記憶されているプログラムを実行する。ユーザは、キーボード２０６、マウス２０７を操作することにより、ＰＣ２００に対して指示入力を行うことができる。ＰＣ２００はインターフェース２０４を介してスキャナ１００に接続されており、スキャナ１００とデータの送受信を行うことができる。これらの構成要素はバス２０８で相互に接続されている。
【００２１】
図５は、画像読み取りシステム１の動作を示すフローチャートである。図示せぬ電源が投入されると、スキャナ１００のＣＰＵ４１は、記憶部４５から制御プログラムを読み出して実行する。制御プログラムを実行することにより、ＣＰＵ４１は、図１に示される機能構成要素を具備する。
【００２２】
スキャナ１００はまず、画像の読み取りを行う（ステップＳ１００）。この処理は例えば、ユーザが原稿６０をトレイ１１にセットした後に、操作部４４のスタートボタンを押したことを契機として開始される。ＣＰＵ４１は、ＡＤＦ駆動回路４３やＣＣＤ駆動回路４２を制御して原稿６０から画像データＤ（スキャン画像）を生成する。ＣＰＵ４１は、生成した画像データＤを記憶部４５に記憶する。
【００２３】
次に、ＣＰＵ４１は、スキャン画像を部分画像に分割する（ステップＳ１１０）。
図６は、本実施形態における画像分割の態様を示す図である。ＣＰＵ４１は、スキャン画像Ｄを、例えばｎ個の部分画像に分割する。図６においては、横４×縦５＝２０個の部分画像に分割する態様が示されている（ｎ＝２０）。ここで、部分画像の左上から順番に識別番号ｉを付与し、ｉ番目の部分画像Ｓiと表記する（ｉは１≦ｉ≦ｎを満たす整数）。
【００２４】
なお、スキャン画像を分割する態様は図６に示されるものに限られない。図７および図８は、画像分割の別の実施形態を説明する図である。図７に示されるように、画像分割により生成される部分画像Ｓは、それぞれオーバーラップする領域が存在してもよい。あるいは、図８に示されるように、部分画像Ｓ間に隙間が存在してもよい。
【００２５】
再び図５を参照して説明する。ＣＰＵ４１は、部分画像Ｓiの各々について文字認識処理を行う（ステップＳ１２０）。ＣＰＵ４１は、文字認識処理により、部分画像Ｓi内のテキストデータ、部分画像Ｓi内の文字数Ｍi、および部分画像Ｓiにおけるｊ番目の文字の認識確度Ｋijを出力する（ｊは１≦ｊ≦Ｍiを満たす整数）。
【００２６】
次に、ＣＰＵ４１は、部分画像Ｓiの各々について文字認識率αiを算出する（ステップＳ１３０）。ここで、文字認識率αiの算出方法は、種々の態様が可能である。例えば、認識確度Ｋに対するしきい値Ｋthをあらかじめ記憶部４５に記憶しておき、
αi＝（Ｋij＞Ｋthを満足する文字数）／Ｍi  …（１）
により文字認識率αijを算出してもよい。あるいは、
【数１】
2006253800.tif 000003
により文字認識率αiを算出してもよい。なお、式（２）においては、０≦Ｋij≦１となるように規格化した認識確度Ｋを用いる。
ＣＰＵ４１は、以上のようにして算出した文字認識率αiを記憶部４５に記憶する。
【００２７】
次に、ＣＰＵ４１は、算出した文字認識率αiに基づいて画質の評価を行う（ステップＳ１４０）。ＣＰＵ４１は、以下の（１）〜（５）で説明する画質評価処理を行い、スキャン画像の画質を示す画質評価データを出力する。ＣＰＵ４１は、原稿６０が複数ページから構成される場合には１ページごとに以下で説明する処理を行い、処理対象ページを特定するデータとともに画質評価データを出力する（ステップＳ１５０）。
【００２８】
（１）文字認識率αiの最小値を用いる態様
（１−１）２値評価
この態様は、文字認識率αiの最小値αminに基づいて、スキャン画像の画質を「ＮＧ（悪い）」「ＯＫ（良い）」の２値で出力するものである。記憶部４５は、文字認識率αiに対するしきい値αthをあらかじめ記憶している。ＣＰＵ４１は、最小値αminが、
αmin＜αth  …（３）
を満たす場合にはスキャン画像の画質がＮＧであると判断する。ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＮＧであることを示すデータを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。逆に、最小値αminが式（３）を満足しない場合、ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＯＫであると判断する。この場合ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＯＫであることを示すデータを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００２９】
（１−２）多値評価
この態様は、文字認識率αiの値（０≦αi≦１）を、スキャン画像の画質を示すパラメータとして出力するものである。すなわち、ＣＰＵ４１は、Ｑｚ＝αiなるパラメータＱｚを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。Ｑｚは、Ｑｚ＝０のときスキャン画像の画質が最悪であることを、Ｑｚ＝1のときスキャン画像の画質が最高であることを示す。
【００３０】
（２）文字認識率αiの最大値および最小値を用いる態様
（２−１）２値評価
この態様は、文字認識率αiの最大値αmaxおよび最小値αminに基づいて、スキャン画像の画質を「ＮＧ」「ＯＫ」の２値で出力するものである。記憶部４５は、文字認識率αiの最大値と最小値の差Δαi（＝αmax−αmin）に対するしきい値Δαthをあらかじめ記憶している。ＣＰＵ４１は、Δαiが、
Δαi＞Δαth  …（４）
を満たす場合にはスキャン画像の画質がＮＧであると判断する。Δαiが大きいということは、スキャン画像の場所によって文字認識率αが大きく異なっていることを意味する。このような場合、文字認識率の低い領域では、原稿の折れ、曲がり、異物の付着などのスキャンミスが発生している可能性が高いからである。ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＮＧであることを示すデータを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。逆に、Δαiが式（４）を満足しない場合、ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＯＫであると判断する。この場合ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＯＫであることを示すデータを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００３１】
（２−２）多値評価
この態様は、文字認識率αiの最大値αmaxおよび最小値αminに基づいて算出されるパラメータＱｓを、スキャン画像の画質を示すパラメータとして出力するものである。すなわち、ＣＰＵ４１は、例えば、
Ｑｓ＝１−（αmax−αmin）  …（５）
Ｑｓ＝αmin／αmax  …（６）
等の数式を用いてパラメータＱｓを算出する。ここで、Ｑｓは０≦Ｑｓ≦１を満たす実数である。Ｑｓは、Ｑｓ＝０のときスキャン画像の画質が最悪であることを、Ｑｓ＝1のときスキャン画像の画質が最高であることを示す。ＣＰＵ４１は、パラメータＱｓの値を画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００３２】
（３）一様分布からの距離を用いる態様
この態様は、文字認識率αiの一様分布からの距離に基づいて画質評価を行うものである。まず、文字認識率αiを次式に従って正規化する。
【数２】
2006253800.tif 000004
ＣＰＵ４１は、βiの一様分布からの距離をパラメータＱｓとする。均一分布からの距離は、例えば以下のようにエントロピの差から求められる。
【数３】
2006253800.tif 000005
【００３３】
（３−１）２値評価
記憶部４５は、Ｑｓに対するしきい値Ｑthをあらかじめ記憶している。ＣＰＵ４１は、最小値Ｑｓが、
Ｑｓ＜Ｑth  …（９）
を満たす場合にはスキャン画像の画質がＮＧであると判断する。ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＮＧであることを示すデータを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。逆に、Ｑｓが式（９）を満足しない場合、ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＯＫであると判断する。この場合ＣＰＵ４１は、スキャン画像の画質がＯＫであることを示すデータを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００３４】
（３−２）多値評価
ＣＰＵ４１は、式（８）によって算出されるパラメータＱｓの値を画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００３５】
（４）絶対評価と相対評価を併用する態様
以上の（１）〜（３）の説明において、パラメータＱｓは相対画質を示すパラメータであり、Ｑｚは絶対画質を示すパラメータであるということができる。ここで、相対画質とは、スキャン画像中の複数の部分画像における文字認識率αiのゆらぎ（分散）を反映したものである。また、絶対画質とは、スキャン画像全体の文字認識率αiの代表値を反映したものである。一般には、絶対画質に基づいて画質の評価を行えばよい。しかし、例えば、そもそもスキャン前の原稿６０の画質が悪い（文字が小さい、汚れが多い等）場合、たとえスキャン処理を完璧に行ったとしても、スキャン画像の文字認識率は低くなってしまう。スキャン画像の画質は、原稿６０の画質よりも高品質になりえないからである。このような場合、絶対画質を示すパラメータは、原稿の折れや曲がりに影響されるスキャン品質を評価するという目的にはそぐわない。この場合、相対画質を考慮に入れる必要がある。
【００３６】
この態様では、絶対画質および相対画質の双方に基づいて画質評価を行うものである。絶対画質を示すパラメータＱｚとしては、前述の文字認識率αiの最小値αminの他に、例えば、αiの平均値、中央値、最頻値など、文字認識率αiの分布の位置を示すパラメータを用いることができる。また、相対画質を示すパラメータＱｓとしては、（２）〜（３）で説明したパラメータの他に、αiの分散、標準偏差、Ｘ％信頼区間の幅など、αiの分布の広がりを示すパラメータを用いることができる。
【００３７】
（４−１）２値評価
図９は、この態様における画質評価を説明する図である。例えば、図９（ａ）あるいは（ｂ）に示されるように画質ＯＫおよび画質ＮＧの領域をあらかじめ定めるデータを記憶部４５に記憶しておく。ＣＰＵ４１は、２次元空間において点Ｐ（Ｑｓ，Ｑｚ）が画質ＮＧの領域および画質ＯＫの領域にいずれに属するか判断する。ＣＰＵ４１は、この判断結果に基づいて、画質ＯＫあるいは画質ＮＧを示すデータを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００３８】
（４−２）多値評価
記憶部４５は、ＱｓとＱｚを変数とする関数Ｆを記憶している。
Ｑ＝Ｆ（Ｑｓ，Ｑｚ）  …（１０）
例えば、関数Ｆとして次式のような関数を用いることができる。
Ｑ＝ｍｉｎ（Ｑｓ，Ｑｚ）  …（１１）
ＣＰＵ４１は、式（１０）により算出されたパラメータＱを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００３９】
あるいは、記憶部４５は、関数Ｆの代わりに、Ｑｓ，Ｑｚの値からＱの値を出力するルックアップテーブルを記憶していてもよい。ＣＰＵ４１は、このルックアップテーブルから得られたパラメータＱを画質評価データとして記憶部４５に記憶する。
【００４０】
（５）文字認識率αiの誤差を考慮した態様
上述の（１）〜（４）の各態様において、文字数Ｍiが少ない場合には、文字認識率αiの誤差が大きい可能性がある。したがって、文字数Ｍiが所定数より少ない部分画像Ｓiにおける文字認識率αiは、画質評価処理に用いないことが望ましい。このため、例えば以下のような処理を行うことが望ましい。記憶部４５は、文字数Ｍiに対するしきい値Ｍthをあらかじめ記憶している。ＣＰＵ４１は、文字数Ｍiが、
Ｍi＜Ｍth  …（１２）
を満足する場合には、その部分画像Ｓiにおける文字認識率αiは、画質評価処理に用いない。
【００４１】
また、文字認識率αiを確率変数としてとらえてもよい。すなわち、ＣＰＵ４１は、例えばｔ分布や正規分布などの分布関数に従って、文字認識率αiの統計的に有意な範囲を特定する。ＣＰＵ４１は、こうして求められた文字認識率αiの上限値や下限値を、αmaxやαminの値として用いてもよい。
【００４２】
再び図５を参照して説明する。以上の（１）〜（５）で説明した画質評価処理が完了すると、ＣＰＵ４１は、評価結果の出力を行う（ステップＳ１５０）。ＣＰＵ４１は、表示部４６を制御して、評価結果を示す画像やメッセージを表示させる。例えば、記憶部４５に画質評価データのしきい値をあらかじめ記憶している。ＣＰＵ４１は、このしきい値と画質評価データとを比較することによりスキャンミスが発生したか判断してもよい。
【００４３】
図１０は、画質評価結果の出力例を示す図である。図１０に示されるように、ＣＰＵ４１は、スキャンミスが発生したページを特定する情報、画質評価データから得られたスキャン画質指数（例えば、画質評価データの値を１００倍したもの）、再スキャンの要否
を問うメッセージ等を表示部４６に表示する。ユーザはこの表示を見て再スキャンの要否を判断し、操作部４４を操作して再スキャンの要否をスキャナ１００に指示入力する。
【００４４】
＜他の実施形態＞
図１１は、画像読み取りシステム１の別の実施形態に係る動作を示すフローチャートである。上述の実施形態においては、スキャン画像を部分画像に分割した後に、部分画像ごとの文字認識率を算出する態様について説明した。しかし、スキャン画像全体について文字認識処理を行い（ステップＳ１２５）、その後に部分画像に分割する（ステップＳ１１５）態様としてもよい。要は、部分画像の各々について文字認識率を取得できれば処理の順番は図５に示されるものに限られない。
【００４５】
また、上述の実施形態においては、スキャナ１００が図５に示される処理を行う態様について説明したが、ステップＳ１１０〜Ｓ１５０の処理の一部または全部をＰＣ２００が実行する構成としてもよい。例えば、スキャナ１００は、読み取った画像データをＰＣ２００に出力する。ＰＣ２００のＣＰＵ２０１は、図４に示される各構成要素を制御してステップＳ１１０〜Ｓ１５０の処理を実行する。
あるいは、スキャナ１００に画像形成部をさらに加えたいわゆるコピー、ＦＡＸ、プリンタの機能を有する複合機に、上述の処理を実行させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像読み取りシステム１の機能構成を示すブロック図である。
【図２】画像読み取りシステム１の具体的な構成を示す図である。
【図３】スキャナ１００のハードウェア構成を示す図である。
【図４】ＰＣ２００のハードウェア構成を示す図である。
【図５】画像読み取りシステム１の動作を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態における画像分割の態様を示す図である。
【図７】画像分割の別の実施形態を説明する図である。
【図８】画像分割の別の実施形態を説明する図である。
【図９】画質評価を説明する図である。
【図１０】画質評価結果の出力例を示す図である。
【図１１】別の実施形態に係る動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４７】
１…画像読み取りシステム、１０…ＡＤＦ、１１…トレイ、１２…引き込みローラ、１３…搬送ローラ、１４…排出ローラ、１６…搬送ローラ、１７…バックプラテン、１８…排出トレイ、２０…プラテンガラス、２１…プラテンガラス、３１…第１ＣＲＧ、３３…レンズ、３４…ＣＣＤセンサ、４１…ＣＰＵ、４２…ＣＣＤ駆動回路、４３…ＡＤＦ駆動回路、４４…操作部、４５…記憶部、４６…表示部、４９…Ａ／Ｄ変換回路、５０…画像処理回路、６０…原稿、１００…スキャナ、２００…ＰＣ、２０１…ＣＰＵ、２０８…バス、２１０…ディスプレイ、２５０…ケーブル、３００…画像読み取り部、３１０…部分画像文字認識率取得部、３１２…部分画像文字認識部、３１４…文字認識率取得部、３２０…画質評価部、３３０…評価結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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