(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字を含む画像に対して文字認識を行って各文字領域を抽出し、前記各文字領域の認識精度を示す得点を求める認識部と、
前記各文字領域のボケの度合いを示すボケ度を算出する局所ボケ度算出部と、
前記得点と、前記ボケ度とを用いて、前記画像のボケ度を算出するボケ度算出部と、
前記画像のボケ度を用いてボケ補正を行う補正部と、
ボケ補正された画像を文字認識して前記画像のボケ度を算出する処理と、ボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する繰り返し制御部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記各文字領域の得点に基づき、前記各文字領域のボケ度の信頼性を示す信頼度を算出する信頼度算出部をさらに備え、
前記ボケ度算出部は、
前記信頼度を用いて前記ボケ度の重み付け平均を算出することで、前記画像のボケ度を算出する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記所定の条件は、今回のボケ度算出に用いた前記得点又は前記信頼度が閾値以上となる文字領域の数が、前回のボケ度算出で用いた前記得点又は前記信頼度が閾値以上となる文字領域の数以下となることである請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記信頼度算出部は、
前記文字領域で認識された文字が正解である可能性を示す確率値を前記信頼度とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記局所ボケ度算出部は、
抽出された各文字領域のうち、前記得点又は前記信頼度に基づき選択された文字領域に対してボケ度を算出する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
文字を含む画像に対して文字認識を行って各文字領域を抽出し、
前記各文字領域の認識精度を示す得点を求め、
前記各文字領域のボケ度を算出し、
前記得点と、前記ボケ度とを用いて、前記画像のボケ度を算出し、
前記画像のボケ度を用いてボケ補正を行い、
ボケ補正された画像を文字認識して前記画像のボケ度を算出する処理と、ボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する処理をコンピュータが実行する画像処理方法。
【請求項７】
文字を含む画像に対して文字認識を行って各文字領域を抽出し、
前記各文字領域の認識精度を示す得点を求め、
前記各文字領域のボケ度を算出し、
前記得点と、前記ボケ度とを用いて、前記画像のボケ度を算出し、
前記画像のボケ度を用いてボケ補正を行い、
ボケ補正された画像を文字認識して前記画像のボケ度を算出する処理と、ボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字を含む画像からボケ度を算出する画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書を電子化して保存する場合、画像を入力する手段としてスキャナ装置が使われることが多い。スキャナ装置は、内部に光源を持ち、文書に当てた光の反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のセンサで読み取ることによってデジタル画像を生成する。
【０００３】
スキャナ装置では、光源やセンサまでの距離などの条件が一定であるため、高品質な画像が取得できる。しかし、出力する画像の解像度が低い場合には、小さな文字を鮮明に取得することはできない。
【０００４】
また、取得された画像は、データのサイズを小さくするため、例えばＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）等の画像圧縮処理が施されることが多い。一方で、画像圧縮処理として不可逆圧縮を用いる場合、画像の微細な特徴が失われ、画質が低下することがある。
【０００５】
さらに、近年ではデジタルカメラによって文書を撮影することによって、文書画像を取得する機会が増えている。文書画像とは、文字を含む文書を撮像した画像である。デジタルカメラで文書画像を取得する場合、スキャナ装置に比べて焦点ズレによる画像のボケが生じやすい。以下では、これら、様々な要因による画質劣化を画像のボケと呼ぶ。
【０００６】
ボケた画像は、文字の輪郭が不明瞭になるため、文書の可読性が低下する。また、文書画像のコンテンツを解析するために文字認識などを行う際にも、画像がボケていると精度が落ちるという問題がある。そのため、画像のボケを補正して鮮明な画像を生成する技術が必要とされる。以下では、ボケが生じた画像をより鮮明な画像に変換する操作をボケ補正と呼ぶ。また、ボケが生じている画像をボケ画像と呼ぶ。
【０００７】
画像がどの程度ボケているかが分かっている場合には、ボケの逆フィルタや画像の鮮鋭化によってボケていない画像を復元できることが知られている。そのため、入力画像のボケの程度（以下、ボケ度と呼ぶ）を求めてボケ画像を適切に補正する方法が提案されている。
【０００８】
例えば、画像のボケ度を判定するために距離センサなどの付加的な装置を用いる技術がある。また、瞳画像から得られるエッジの鮮鋭度によってボケ度を判定する技術がある。また、画像から文字の位置を抽出し、文字のエッジ部分で中間階調のピクセルの幅を求めることによって、ボケの程度を判定する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−１１２０９９号公報
【特許文献２】特開２００５−３３２３８２号公報
【特許文献３】特許第４３１５０２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、距離センサを用いる従来技術では、特別なセンサを必要とするため、コスト高となってしまう。そこで、入力画像そのものを用いてボケ度を判定する場合、文字領域や瞳領域を抽出する処理に誤りがあるときは、得られるボケ度は不適切な値となる。不適切なボケ度によりボケ補正を行うと、画質がさらに劣化してしまう可能性がある。
【００１１】
よって、従来技術では、画像そのものを用いてボケ度を算出する場合、文字を含む画像に対して適切なボケ度を求めることができないという問題点があった。
【００１２】
そこで、開示の技術では、画像そのものを用いてボケ度を算出する場合に、文字を含む画像に対して適切なボケ度を求めることができる画像処理装置、画像処理方法及びプログラム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】
【００１３】
開示の一態様における画像処理装置は、文字を含む画像に対して文字認識を行って各文字領域を抽出し、前記各文字領域の認識精度を示す得点を求める認識部と、前記各文字領域のボケの度合いを示すボケ度を算出する局所ボケ度算出部と、前記得点と、前記ボケ度とを用いて、前記画像のボケ度を算出するボケ度算出部と、前記画像のボケ度を用いてボケ補正を行う補正部と、ボケ補正された画像を文字認識して前記画像のボケ度を算出する処理と、ボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する繰り返し制御部とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
開示の技術によれば、画像そのものを用いてボケ度を算出する場合でも、文字を含む画像に対して適切なボケ度を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施例１における画像処理装置のハードウェアの一例を示すブロック図。
【図２】実施例１における画像処理装置の機能の一例を示すブロック図。
【図３】文書画像に含まれる文字の一例を示す図。
【図４】選択された文字の一例を示す図。
【図５】認識結果の文字の位置を示す図。
【図６】ソーベル・フィルタを示す図。
【図７】局所ボケ度と、勾配比との関係を示す図。
【図８】正解の頻度分布と不正解の頻度分布との一例を示す図。
【図９】正解の累積頻度分布と、不正解の累積頻度分布との一例を示す図。
【図１０】高域強調空間フィルタの一例を示す図。
【図１１】実施例１における画像処理の一例を示すフローチャート。
【図１２】実施例１におけるボケ度算出処理の一例を示すフローチャート。
【図１３】実施例２における画像処理装置の機能の一例を示すブロック図。
【図１４】判定部の機能の一例（その１）を示す図。
【図１５】判定部の機能の一例（その２）を示す図。
【図１６】実施例２における画像処理の一例を示すフローチャート。
【図１７】切替部の処理の一例を示すフローチャート。
【図１８】実施例３における画像処理装置の機能の一例を示すブロック図。
【図１９】文書画像の部分領域の一例を示す図。
【図２０】画素毎のボケ度を算出する処理を説明するための図。
【図２１】実施例３における画像処理の一例を示すフローチャート。
【図２２】ボケ度補間処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、各実施例について、添付図面を参照しながら説明する。
【００１７】
［実施例１］
＜ハードウェア＞
図１は、実施例１における画像処理装置１０のハードウェアの一例を示すブロック図である。図１に示す例では、画像処理装置１０は、画像入力部１１、表示部１２と接続される。画像入力部１１は、例えばスキャナ装置や、デジタルカメラなどのデジタル画像を生成する装置である。
【００１８】
例えば、画像入力部１１をスキャナ装置とした場合、画像入力部１１は、紙面上の画像をスキャンして二次元に配置されたｘ，ｙ座標に対して一つずつ画素値を読み込む。読み込まれる画素値がカラー画像の場合、画素値はＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）の３色の組で表される。
【００１９】
読み込まれる画像がグレイ画像の場合、画素値は明度値を表すことが多い。ＲＧＢの３色のカラー画素値は、例えば明度値=0.299×R＋0.587×G＋0.114×Bの変換式を用いて明度値へ変換することができる。
【００２０】
画像のボケ補正をカラー画像に対して行う場合には、各色の相関を考慮する場合と考慮しない場合（各色は独立）がある。ここでは、各色の相関は考慮せず、明度画像に対する補正処理を、３色それぞれに独立に適用することによって、カラー画像の補正を行う場合を想定する。
【００２１】
そのため、以下では、画素値としては明度値を想定し、画素ごとの明度値は０〜２５５の整数（すなわち１画素が１バイト）で表されるものとする。画像入力部１１により読み込まれた画素値は、画像処理装置１０に出力される。
【００２２】
画像処理装置１０は、画像入力部１１から取得した画像に対して、画像のボケの程度を示すボケ度を算出する。このとき、取得される画像は、例えば文字を含む画像とする。以下、文字を含む画像を、文書画像とも呼ぶ。
【００２３】
画像処理装置１０は、算出したボケ度を用いてボケ補正を行う。画像処理装置１０は、ボケ補正後の画像を表示部１２に表示するよう制御してもよい。
【００２４】
表示部１２は、例えばＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等であり、画像処理装置１０から取得したボケ補正後の画像を表示する。
【００２５】
ここで、画像処理装置１０は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信部１０４、ドライブ装置１０５を有する。各部は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続されている。
【００２６】
制御部１０１は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）である。また、制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力装置や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力装置や記憶装置に出力する。
【００２７】
主記憶部１０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などである。主記憶部１０２は、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００２８】
補助記憶部１０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。補助記憶部１０３は、例えば画像入力部１０から取得した画像を記憶する。
【００２９】
通信部１０４は、有線又は無線で周辺機器とデータ通信を行う。通信部１０４は、例えばネットワークを介して、文字を含む画像を取得し、補助記憶部１０３に記憶する。
【００３０】
ドライブ装置１０５は、記録媒体１０６、例えばフレキシブルディスクやＣＤ（Compact Disc）から所定のプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
【００３１】
また、記録媒体１０６に、所定のプログラムを格納し、この記録媒体１０６に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０５を介して画像処理装置１０にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、画像処理装置１０により実行可能となる。
【００３２】
なお、画像処理装置１０は、画像入力部１１及び表示部１２を別構成としたが、どちらか一方、又は両方を含む構成としてもよい。
【００３３】
＜機能＞
図２は、実施例１における画像処理装置１０の機能の一例を示すブロック図である。図２に示す例では、画像処理装置１０は、メモリ２０１、取得部２０２、ボケ度判定部２０３、ボケ補正部２１０を有する。
【００３４】
メモリ２０１は、画像入力部１１や、通信部１０４、ドライブ装置１０５から取得した画像を記憶する。この画像は、例えば文書画像である。
【００３５】
取得部２０２は、メモリ２０１から文書画像を取得し、取得した文書画像をボケ度判定部２０３に出力する。
【００３６】
ボケ度判定部２０３は、文書画像に対して文字認識処理を行い、認識された文字の得点と、認識された文字のボケ度とに基づき画像全体のボケ度を算出する。認識された文字の得点を用いることで、認識された文字が不適切であった場合を除去することができ、適切な文字に基づいて、画像全体のボケ度を算出することができる。
【００３７】
ここで、ボケ度判定部２０３の概要を説明する。ボケ度判定部２０３は、図３に示す文書画像に対してボケ度を算出する場合を想定する。図３は、文書画像に含まれる文字の一例を示す図である。図３に示す文書画像は、ボケた画像となっている。
【００３８】
ボケ度判定部２０３は、図３に示す文書画像に対して、文字認識処理を行う。ボケ度判定部２０３は、「The threshold correction method consists of two submethods.」という文字に対し、「Tha ihresnold cOMctior method oonsisU of nvo submelhods.」と文字認識したとする。
【００３９】
ボケ度判定部２０３は、認識された文字毎に、エッジ強度などを用いてボケ度を算出する。ボケ度判定部２０３は、正しく認識された文字のボケ度のみを用いて全体のボケ度を算出することが好ましい。そこで、ボケ度判定部２０３は、認識された文字の得点を用いてどの文字を用いるかを選択する。
【００４０】
図４は、選択された文字の一例を示す図である。図４に示す例では、「Th   hres old c ctio  m thod  onsis   of   o subme hods.」の文字が画像全体のボケ度算出に用いられる。これにより、適切に認識されていない文字によるボケ度を、画像全体のボケ度算出から除去ことができるので、適切な画像全体のボケ度を算出することができる。
【００４１】
以下、上述した機能を果たすためのボケ度判定部２０３の機能について、詳しく説明する。
【００４２】
図２に戻り、ボケ度判定部２０３は、認識部２０５、信頼度算出部２０７、局所ボケ度算出部２０６、ボケ度算出部２０８を有する。
【００４３】
認識部２０５は、文書画像を入力して、文字認識処理を行い、画像中の文字の位置と認識結果とを出力する。認識結果は、文字認識された文字コードと、認識精度を示す得点とを含む。
【００４４】
認識部２０５は、文字認識処理を実施するため、例えば市販されているＯＣＲ（Optical Character Recognition）ソフトウェアを用いればよい。例えば、ＡＢＢＹＹ社のＦｉｎｅＲｅａｄｅｒは、開発キット（ＳＤＫ）を提供しているので、一文字ごとの位置座標と認識結果の文字コードおよび得点をプログラム中から取得することが可能である。
【００４５】
図５は、認識結果の文字の位置を示す図である。認識結果の文字は、例えば図５に示すように、文字画像の外接矩形の左上（ｘ１，ｙ１）及び右下（ｘ２，ｙ２）の座標値によって文字の位置が示される。
【００４６】
ここでは、この外接矩形の中心点（ｃｘ，ｃｙ）＝（（ｘ１＋ｘ２）／２，（ｙ１＋ｙ２）／２）を、文字の位置座標とみなすこととする。認識結果は、文字コードと得点の組である。
【００４７】
得点は、文字認識ソフトウェアによって定義が異なり、値が大きい方が認識結果の評価（正解可能性）が高い場合と、逆に値が小さい方が評価が高い場合とに分けられる。前者は尤度と呼ぶことが多く、後者は距離と呼ぶことが多い。ここでは説明を簡単にするため、得点は、正解の可能性が無い場合を０、最も高い場合を１００として、０〜１００の整数値で示されるものとする。
【００４８】
認識部２０５は、認識された各文字の位置が示す文字領域を局所ボケ度算出部２０６に出力する。また、認識部２０５は、認識された各文字の位置と認識結果とを信頼度算出部２０７に出力する。
【００４９】
図２に戻り、局所ボケ度算出部２０６は、文字の認識結果から得られた文字領域ごとに、ボケの度合いを求める。文字領域のボケ度を局所ボケ度と呼ぶ。まず、局所ボケ度算出部２０６は、文字領域内の全ての画素について、勾配値を求める。
【００５０】
局所ボケ度算出部２０６は、勾配値を求めるため、ソーベル・フィルタと呼ばれる勾配フィルタと画像との積和演算結果を求め，ｘ方向とｙ方向の勾配値を求める。図６は、ソーベル・フィルタを示す図である。図６（Ａ）は、ｘ方向のフィルタを示し、図６（Ｂ）は、ｙ方向のフィルタを示す。
【００５１】
ｘ方向とｙ方向の勾配値をそれぞれＳｘ，Ｓｙとすると、勾配値Ｓは式（１）で求められる。
【００５２】
【数１】
0005768590.tif 000002
【００５３】
文字領域中で最大の勾配値をＳｍａｘとする。また、文字領域中で最大の画素値をＶｍａｘ、最小の画素値をＶｍｉｎとする。ここで、勾配比と呼ぶ値ＲＴを式（２）により定義する。
【００５４】
【数２】
0005768590.tif 000003
【００５５】
局所ボケ度算出部２０６は、文字領域に対して勾配比ＲＴを求めたら、図７に示すようなグラフを用いて局所ボケ度ＢＤを求める。図７は、局所ボケ度と、勾配比との関係を示す図である。図７に示すグラフは、任意に設定することができるが、一般的には図７に示すように水平な領域を含む単調増加グラフが用いられる。
【００５６】
グラフが斜めである区間は、例えばＲＴが０．５〜３．０のように所定範囲を適宜設定することができる。これにより、局所ボケ度算出部２０６は、文字領域の画像から勾配比ＲＴを用いて局所ボケ度ＢＤを求めることができる。ＢＤの値は、０〜１の間の値を取る。
【００５７】
なお、局所ボケ度算出部２０６に入力された画像がカラーの場合には、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色に対して同様の計算を行い、各色で得られた局所ボケ度の平均値を文字領域の局所ボケ度とすればよい。
【００５８】
なお、局所ボケ度を算出する方法として、上記以外にも他の公知の技術を用いてもよい。例えば、文字認識の機能を用いて局所ボケ度を算出する方法もある。
【００５９】
通常、文字認識で用いる認識辞書は、文字ごとに大量の学習用文字画像を用いて学習して作成する。ここで、学習用文字画像にボケ変換を施した複数の学習画像を用意し、画像のボケ度に応じて複数のグループに分けて、グループ毎に認識用辞書を学習するとする。その結果、画像のボケ度に応じて複数の認識辞書が作られる。
【００６０】
文字認識を行う際には、全てのボケ度の辞書を用いて認識距離を計算し、この認識距離が最も小さな結果が、全体での認識結果だとする。ここで、最も小さな認識距離となった辞書が、いずれのボケ度の辞書を用いたものかによって、認識対象画像のボケ度を判定することもできる。この場合、局所ボケ度算出部２０６は、認識部２０５から局所ボケ度を取得する。
【００６１】
上述したように、複数の画像品質に対応した辞書を用いて、文字の類似度が最も高い辞書に対するボケ度を求める方法は、例えば特開２００３−１４５８９８を参照されたい。局所ボケ度算出部２０６は、求めた局所ボケ度をボケ度算出部２０８に出力する。
【００６２】
信頼度算出部２０７は、文字認識の得点に基いて、その文字領域から得られた局所ボケ度の信頼性を示す信頼度を求める。局所ボケ度の信頼性とは、局所ボケ度がボケ度判定に用いることができるかである。
【００６３】
信頼度算出部２０７は、例えば、文字認識の結果が正解である可能性を確率値として求め、その確率値を信頼度として用いれば良い。
【００６４】
文字認識結果から得られる得点は、必ずしも正解確率を示すわけではない。よって、信頼度算出部２０７は、得点から正解確率を示す値への変換をするとよい。例えば、大量の文字画像を含む学習データを用いて、文字カテゴリごとに認識結果が正解である場合の得点と、不正解である場合の得点の頻度分布を求めて、認識得点から正解確率を求める技術がある。この技術は、O.Velek, S.Jaegar, M.Nakagawa: "Accuulated-Recognition-Rate Normalization for Combining Multiple On/Off-Line Japanese Character Classifiers Tested on a Large Database, " 4th. Intl. Workshop on Multiple Classifier Systems (MCS2003), pp.196-205 (2003)（参考文献１）を参照されたい。
【００６５】
次に、図８と図９とを用いて、認識得点から正解確率を求める手順を簡単に説明する。まず、参考文献１のように、文字カテゴリごとに大量の学習用画像を用意し、その文字画像を、認識部２０５を用いて認識させる。
【００６６】
次に、信頼度算出部２０７は、個々の画像から得られた認識得点と、認識結果が正解か不正解かによって頻度を求める。図８は、正解の頻度分布と不正解の頻度分布との一例を示す図である。図８及び図９では、実線が正解の分布であり、点線が不正解の分布を示す。
【００６７】
次に、信頼度算出部２０７は、図８に示す頻度分布から累積頻度分布を求める。図９は、正解の累積頻度分布と、不正解の累積頻度分布との一例を示す図である。図９に示す正解の累積頻度分布は、得点が小さい方から順に累積し、不正解の累積分布は得点が大きい方から順に累積する。最大値を同じ値に正規化すると、図９に示すグラフが得られる。
【００６８】
ここで、認識得点に対して正解の累積頻度をＡｃ、不正解の累積頻度をＡｗだとすると、信頼度算出部２０７は、その認識得点に対する正解確率Ｐを、式（３）により求める。
Ｐ＝Ａｃ／（Ａｃ＋Ａｗ）  ・・・式（３）
【００６９】
ここで、図８に示す頻度分布における正解の分布をＢｃ（ｉ）、不正解の分布をＢｗ（ｉ）、図１４に示す累積頻度分布における正解の分布をＡｃ（ｉ）、不正解の分布をＡｗ（ｉ）とする。また、認識得点は最小値が０、最大値はＤだとする。
【００７０】
信頼度算出部２０７は、図９に示す累積頻度分布を、式（４）、式（５）により求める。
【００７１】
【数３】
0005768590.tif 000004
【００７２】
【数４】
0005768590.tif 000005
【００７３】
信頼度算出部２０７は、文字領域毎に信頼度を示す正解確率Ｐを算出する。信頼度算出部２０７は、算出した信頼度をボケ度算出部２０８に出力する。
【００７４】
図２に戻り、ボケ度算出部２０８は、局所ボケ度算出部２０６から文字領域毎の局所ボケ度ＢＤと、信頼度算出部２０７から文字領域毎に信頼度とを取得する。ボケ度算出部２０８は、局所ボケ度と信頼度とに基いて、文書画像全体のボケ度を算出する。
【００７５】
ここで、文書画像中からＮ個の文字領域が抽出されたものとする。それぞれの文字領域の局所ボケ度をＢＤ（ｉ）、信頼度をＰ（ｉ）とすると、文書画像全体のボケ度Ｂｄｏｃは、式（６）を用いて計算される。
【００７６】
【数５】
0005768590.tif 000006
【００７７】
ボケ度算出部２０８は、算出したボケ度Ｂｄｏｃをボケ補正部２１０に出力する。なお、ボケ度算出部２０８は、信頼度の代わりに、認識部２０５により求められた得点を用いてもよい。得点を用いる場合、ボケ度算出部２０８は、得点を正規化して例えば０〜１の値に変換し、この正規化された得点を用いて局所ボケ度を重み付け平均して、画像全体のボケ度を算出する。得点を用いる場合は、信頼度算出部２０７は必要ない。
【００７８】
これにより、信頼度が高い文字領域の局所ボケ度を優先した文書画像全体のボケ度を算出することができる。
【００７９】
ボケ補正部２１０は、ボケ度算出部２０８からボケ度を取得する。ボケ補正部２１０は、取得したボケ度に基づいて画像を鮮鋭化してボケ画像を明瞭な画像に変換する。ここで、入力画像のｘ，ｙ座標の画素値をＩ（ｘ，ｙ）で表し、ボケ補正後の画素値をＩ'（ｘ，ｙ）とする。また、ボケ度算出部２０８から取得したボケ度をＢｄｏｃとする。
【００８０】
画像のボケを補正してボケ以前の画像を復元するための手法は、例えばウィーナ・フィルタや、より単純に画像の広域成分を強調する高域強調フィルタを用いればよい。このウィーナ・フィルタや高域強調フィルタは、「田村秀行「コンピュータ画像処理」（オーム社），ISBN4-274-13264-1」の１０９、１２１ページなど（参考文献２）を参照されたい。
【００８１】
ここでは、高域強調フィルタを用いた方法を説明する。図１０は、高域強調空間フィルタの一例を示す図である。図１０に示す例は、入力画像の二次微分であるラプラシアンを入力画像から引いた差分である。この計算式を、式（７）に示す。ここで、Ｊ（ｘ，ｙ）は高域強調後の画素値であり、▽2Ｉ（ｘ，ｙ）はラプラシアンを表す。
【００８２】
【数６】
0005768590.tif 000007
【００８３】
ボケ補正部２１０は、式（７）により高域強調後の画素値を算出する。図１０に示すフィルタの値を係数として入力画像と畳み込み積和演算することを示すのが、式（７）である。
【００８４】
図１０を用いた変換は、ボケの程度が強い場合には画像を鮮明化するために有効である。しかし、ボケの程度が弱い場合にはかえって画像の高域成分を強調し過ぎてしまうという問題がある。そのため、ボケ補正部２１０は、ボケ度Ｂｄｏｃで強調後の画素値を重み付けして、補正画像Ｉ'（ｘ，ｙ）を算出する。その計算式は、式（８）である。
【００８５】
【数７】
0005768590.tif 000008
これにより、画像処理装置１０は、文書画像に対して適切なボケ度を求め、適切なボケ度に基づいてボケ補正を行うことができる。
【００８６】
なお、局所ボケ度算出部２０６は、抽出された全ての文字領域に対して局所ボケ度を算出するのではなく、得点や信頼度が所定の閾値以上である文字領域に対してのみ、局所ボケ度を算出するようにしてもよい。これにより、演算回数を減らすことができる。
【００８７】
＜動作＞
次に、実施例１における画像処理装置１０の動作について説明する。図１１は、実施例１における画像処理の一例を示すフローチャートである。
【００８８】
図１１に示すステップＳ１０１で、取得部２０２は、メモリ２０１から文書画像を取得する。
【００８９】
ステップＳ１０２で、認識部２０５は、文字認識処理を行って、１又は複数の文字領域を抽出する。
【００９０】
ステップＳ１０３で、ボケ度判定部２０３は、文字領域の得点と、文字領域の局所ボケ度とに基づき、画像全体のボケ度を算出する。この処理は、図１２を用いて詳しく説明する。
【００９１】
ステップＳ１０４で、ボケ補正部２１０は、ボケ度判定部２０３により算出されたボケ度に基づいて、画像補正を行う。画像補正は、例えば、式（７）や式（８）に示す演算である。
【００９２】
図１２は、実施例１におけるボケ度算出処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示すステップＳ２０１で、認識部２０５は、抽出した文字領域の文字の位置座標と、認識結果（文字コードと得点）を取得する。
【００９３】
ステップＳ２０２で、信頼度算出部２０７は、文字領域毎に文字の正解確率を求め、この正解確率を信頼度とする。
【００９４】
ステップＳ２０３で、ボケ度判定部２０３は、信頼度が０より大きな文字の数が０であるか否かを判定する。この条件を満たす場合（ステップＳ２０３−ＹＥＳ）文字がないため処理を終了し、この条件を満たさない場合（ステップＳ２０３−ＮＯ）ステップＳ２０４に進む。
【００９５】
ステップＳ２０４で、局所ボケ度算出部２０６は、信頼度が０より大きな文字の局所ボケ度を求める。
【００９６】
ステップＳ２０５で、ボケ度算出部２０８は、信頼度と、局所ボケ度とに基づき、画像全体のボケ度を算出する。
【００９７】
ステップＳ２０６で、ボケ度算出部２０８は、算出したボケ度をボケ補正部２１０に出力する。
【００９８】
以上、実施例１によれば、画像そのものを用いてボケ度を算出する場合に、文字を含む画像に対して適切なボケ度を求めることができる。これにより、実施例１によれば、適切なボケ度に基づき、ボケ補正の精度を向上させることができる。
【００９９】
また、実施例１によれば、センサ等の特殊な装置を用いることなく、画像自体を解析することにより、ボケの少ないより鮮明な文書画像を得ることができる。これにより、文書画像の可読性の向上や、文字認識の精度向上が見込まれる。また、デジタルカメラ等によって焦点が合わない文書画像が取得された場合や、画像圧縮などによって文字画像の鮮明度が低下した場合でも、文書画像の認識・検索や参照が精度良く実施できるようになる。
【０１００】
［実施例２］
次に、実施例２における画像処理装置について説明する。実施例２では、ボケ度算出処理とボケ補正処理とを繰り返すことで、文字認識の精度が向上し、ボケ度算出に用いる文字領域の数を増やすことができる。なお、実施例２における画像処理装置のハードウェアは、実施例１と同様であるため、その説明を省略する。
【０１０１】
＜機能＞
図１３は、実施例２における画像処理装置２０の機能の一例を示すブロック図である。図１３に示す構成で、図２に示す構成と同様のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１０２】
メモリ３０１は、実施例１で説明した画像に加えて、ボケ補正された補正画像を記憶する。
【０１０３】
取得部３０２は、ボケ度を繰り返し算出する場合は、メモリ３０１に記憶されている補正画像を取得し、取得した補正画像をボケ度判定部２０３に出力する。
【０１０４】
ボケ度判定部２０３は、繰り返しの２回目以降は、補正画像に対してボケ度を算出する処理を行う。
【０１０５】
ボケ補正部３０３は、ボケ補正した補正画像を、メモリ３０１及び繰り返し制御部３０４に出力する。
【０１０６】
繰り返し制御部３０４は、ボケ補正された補正画像を文字認識して画像のボケ度を算出する処理とボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する。繰り返し制御部３０４は、判定部３０５と切替部３０６を有する。
【０１０７】
判定部３０５は、ボケ補正を行う処理の繰り返しを終了するか否かを判定する。例えば、繰り返し回数があらかじめ設定された回数に固定されているのであれば、判定部３０５は、繰り返し回数をカウントして所定の回数と比較すれば良い。
【０１０８】
その他の終了条件を用いるのであれば、それらの条件を判定するロジックを判定部３０５に組み込めばよい。
【０１０９】
判定部３０５は、「繰り返しを終了する／終了しない」の判定結果と、「入力画像を出力する／補正画像を出力する」の判定結果という２つの結果を、切替部３０６に出力する。
【０１１０】
切替部３０６は、判定部３０５による判定結果に基づいて、出力する画像を切り替える。まず、切替部３０６は、「繰り返しを終了する」という判定が入力された場合、入力画像又は補正画像を出力する。切替部３０６は、「繰り返しを終了しない」という判定が入力された場合、画像を出力しない。
【０１１１】
繰り返し制御部３０４は、「繰り返しを終了しない」という判定が得られた場合、ボケ度の算出処理と、ボケ補正処理との繰り返しを実行する。例えば、繰り返し制御部３０４は、メモリ３０１に記憶された補正画像を取得部３０２に出力させたり、メモリ３０１から補正画像を取得するよう取得部３０２に命令したりする。これにより、補正画像に基づいてボケ度算出を繰り返すことができる。
【０１１２】
図１４は、判定部３０５の機能の一例（その１）を示す図である。図１４に示す例では、判定部３０５は、繰り返しの終了条件として繰り返し回数が所定回数になったことを用いる。
【０１１３】
図１４に示す判定部３０５は、繰り返し回数カウンタ４０１、繰り返し回数比較部４０２を有する。
【０１１４】
繰り返し回数カウンタ４０１は、ボケ度の算出処理とボケ補正処理との繰り返し回数をカウントする。
【０１１５】
繰り返し回数比較部４０２は、所定回数を保持し、繰り返し回数カウンタ４０１によりカウントされた繰り返し回数と所定回数とを比較する。所定回数は、例えば５回とする。
【０１１６】
繰り返し回数比較部４０２は、繰り返し回数が所定回数に達していなければ、「繰り返しを終了しない」を切替部３０６に出力し、所定回数に達していれば、「繰り返しを終了する」を切替部３０６に出力する。
【０１１７】
なお、この場合では、判定部３０５は、出力する画像については常に「補正画像を出力する」を判定結果として、切替部３０６に出力する。
【０１１８】
図１５は、判定部３０５の機能の一例（その２）を示す図である。図１５に示す例では、判定部３０５は、繰り返し前後の認識結果を用いた終了条件を判定する。
【０１１９】
図１５に示す判定部３０５は、認識結果保持部５０１、認識結果比較部５０２を有する。
【０１２０】
認識結果保持部５０１は、繰り返し直前の文字の認識結果を保持する。認識結果は、例えば、各文字領域の位置座標、文字コード、得点を含む。また、認識結果には、信頼度算出部２０７により算出された信頼度を含めてもよい。
【０１２１】
認識結果比較部５０２は、最新の認識結果と保持された認識結果とを比較する。例えば、認識結果比較部５０２は、繰り返し前後の認識結果を比較する。このとき、直前の認識結果よりも最新の認識結果の評価が向上していれば、認識結果比較部５０２は、「繰り返しを終了しない」を、切替部３０６に出力する。
【０１２２】
一方、直前の認識結果と最新の認識結果との評価が同じか、又は最新の認識結果の方が直前の認識結果よりも悪いと評価された場合は、認識結果比較部５０２は、「繰り返しを終了する」を切替部３０６に出力する。
【０１２３】
後者の場合、判定部３０５は、「入力画像を出力する」を切替部３０６に出力する。これは、最新の認識結果に基づいて得られた文字領域の信頼度が直前の結果で得られた文字領域の信頼度よりも低いことを意味するので、最新の補正画像ではなく、メモリ３０１に保持されている直前の補正画像を出力するということを意味する。
【０１２４】
ここで、認識結果比較部５０２による、認識結果が改善したか否かを判定する方法について説明する。認識結果の中には、抽出された文字領域の信頼度が含められるとする。認識結果比較部５０２は、この信頼度を用いて認識結果の比較を行う。信頼度は、上述したように０〜１の連続値を持つ。
【０１２５】
ここで、信頼度の閾値を例えば０．５のように定め、認識結果比較部５０２は、繰り返し前後における、この閾値を超える信頼度を有する文字領域の数を数える。この数が多いほど認識結果の評価値が高いものとして、認識結果比較部５０２は、認識結果の改善の有無を判定する。閾値を超える信頼度を有する文字領域の数が増えるということは、ボケ補正の効果が表れていることを意味する。
【０１２６】
これにより、ボケ度算出処理と、ボケ補正処理とを繰り返すことで、ボケ補正の効果を高めることができる。ボケ度算出に用いる文字領域の数を増やすことができ、より適切なボケ度を求めることができる。
【０１２７】
＜動作＞
次に、実施例２における画像処理装置２０の動作について説明する。図１６は、実施例２における画像処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示すステップＳ３０１〜３０４は、図１１に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０４と同様であるため、その説明を省略する。
【０１２８】
ステップＳ３０５で、判定部３０５は、繰り返し終了条件を満たすかを判定する。繰り返し終了条件は、上述したように、例えば繰り返し回数を用いたり、繰り返し前後の認識結果を用いたりする条件がある。
【０１２９】
繰り返し終了と判定された場合（ステップＳ３０５−ＹＥＳ）ステップＳ３０６に進み、繰り返し終了ではないと判定された場合（ステップＳ３０５−ＮＯ）ステップＳ３０１に戻る。繰り返しの場合、取得部３０２は、補正画像をメモリ３０１から取得する。
【０１３０】
ステップＳ３０６で、切替部３０６は、繰り返し前、又は繰り返し後の補正画像を出力する。出力先は、画像処理装置２０内のメモリや、表示部１２などである。
【０１３１】
図１７は、切替部３０６の処理の一例を示すフローチャートである。図１７に示すステップＳ４０１で、切替部３０６は、判定部３０５の判定結果を入力する。
【０１３２】
ステップＳ４０２で、切替部３０６は、判定結果が「入力画像を出力する」であるか否かを判定する。例えば、図１５に示す判定部３０５であれば、「入力画像を出力する」が判定結果に含められ、図１４に示す判定部３０５であれば、「補正画像を出力する」が判定結果に含められる。
【０１３３】
Ｓ４０２の条件が満たされれば（ステップＳ４０２−ＹＥＳ）ステップＳ４０３に進み、Ｓ４０２の条件が満たされなければ（ステップＳ４０２−ＮＯ）ステップＳ４０４に進む。
【０１３４】
ステップＳ４０３で、切替部３０６は、メモリ３０１に記憶されている繰り返し直前の補正画像を出力する。
【０１３５】
ステップＳ４０４で、切替部３０６は、ボケ補正部３０３により補正された、繰り返し後の補正画像を出力する。
【０１３６】
以上、実施例２によれば、ボケ度算出処理と、ボケ補正処理とを繰り返すことで、ボケ補正の効果を高めることができる。また、ボケ度算出に用いる文字領域の数を増やすことができ、より適切なボケ度を求めることができる。
【０１３７】
また、ボケ補正をする入力画像は画質が悪いため、文字認識の精度が低くなる場合が多いという問題点を、実施例２では解消することができる。繰り返しボケ補正を行うことで、画質が向上し、文字認識の精度が向上するためである。
【０１３８】
［実施例３］
次に、実施例３における画像処理装置について説明する。実施例３では、文書画像を部分領域に分割し、各領域で求めたボケ度を用いて画素ごとのボケ度を算出する。
【０１３９】
部分領域毎のボケ度を算出する技術は、例えば、特許文献３や、特開２００５−３３２３８１号公報に記載されているように、画像を複数の部分領域に分割し、部分領域のボケ度により、判読可能か否かを判定する。また、部分領域の画素ごとのボケ度を求め、画素ごとにボケ補正を行うこともできる。
【０１４０】
従来技術では、文字が存在しない部分領域からはボケ度が得られず、画素ごとのボケ度を算出できないため、ボケ度によるボケ補正ができない画素が存在してしまう。また、仮に全ての部分領域内に文字が存在している場合でも、文字検出に失敗すれば、その文字は無いものとして扱われる。よって、文書画像を部分領域に分割することによって画素ごとのボケ度を求める方法では、ボケ度が得られない部分領域が存在するという問題が発生する。
【０１４１】
そこで、実施例３では、文字が存在しない部分領域又は文字認識に失敗した部分領域に対して、ボケ度が得られている他の部分領域からボケ度を算出して設定する。これにより、文字が存在しない、又は文字認識に失敗した部分領域に対しても、他の部分領域と同様にボケ補正を行うことができる。なお、実施例２における画像処理装置のハードウェアは、実施例１と同様であるため、その説明を省略する。
【０１４２】
＜構成＞
図１８は、実施例３における画像処理装置３０の機能の一例を示すブロック図である。図１８に示す構成で、図２に示す構成と同様のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。実施例３では、ボケ度判定部６０１とボケ補正部６０７とが他の実施例とは異なる。
【０１４３】
分割部６０２は、入力画像を部分領域に分割する。分割の方法は任意である。例えば、部分領域のサイズを縦サイズ×横サイズ＝ｗ×ｈ（例：２５６×２５６）として、画像全体のサイズをＷ×Ｈとする。分割部６０２は、横方向を（Ｗ／ｗ＋１）個に均等分割、縦方向を（Ｈ／ｈ＋１）個に均等分割すれば、一つの部分領域はほぼｗ×ｈに近いサイズとなる。分割部６０２は、分割した部分領域の情報を信頼度算出部６０３に出力する。なお、分割部６０２による領域分割は、文字認識がされる前に行われてもよい。
【０１４４】
信頼度算出部６０３は、前述した信頼度算出部２０７と同じ動作を、各部分領域ごとに実行する。信頼度算出部６０３は、対象となる部分領域内に属する文字領域のみを選択する必要がある。そのため、信頼度算出部６０３は、先に述べた文字の位置座標（ｃｘ，ｃｙ）が対象となる部分領域内に含まれるものを選択すればよい。信頼度算出部６０３は、算出した部分領域毎の各文字の信頼度を部分ボケ度算出部６０４に出力する。
【０１４５】
部分ボケ度算出部６０４は、前述したボケ度算出部２０８と同じ処理を、部分領域に対して行う。部分ボケ度算出部６０４は、部分領域毎にボケ度を算出し、算出したボケ度をボケ度補間部６０５に出力する。
【０１４６】
ボケ度補間部６０５は、ボケ度がセットされていない部分領域にボケ度の補間値をセットする。ボケ度補間部６０５は、例えば左上から所定のスキャン順で部分領域を順に見て、ボケ度がセットされていない部分領域を見つけた場合、その部分領域に隣接する隣接領域のボケ度の平均値を、その部分領域にセットする。ボケ度補間部６０５は、補間後の部分領域毎のボケ度を画素ボケ度算出部６０６に出力する。
【０１４７】
画素ボケ度算出部６０６は、各画素に隣接する部分領域のボケ度から、線形補間によって画素ごとのボケ度を算出する。図１９と図２０とを用いて画素ごとのボケ度を算出する方法について説明する。
【０１４８】
図１９は、文書画像の部分領域の一例を示す図である。図１９に示す各部分領域の中心点（小さな丸）を部分領域の代表点とする。部分領域毎にボケ度が算出されたら、そのボケ度を各代表点のボケ度とみなす。
【０１４９】
次に、図２０は、画素毎のボケ度を算出する処理を説明するための図である。図２０に示す例では、部分領域の４つの代表点が示されており、それぞれのボケ度をａ〜ｄで表すものとする。
【０１５０】
ここで、ボケ度を求めたい画素を菱形の点で示すと、各代表点からの距離がｄｘ１，ｄｙ１，ｄｘ２，ｄｙ２と求められる。このとき、画素ボケ度算出部６０６は、菱形の位置のボケ度ＢＰを、次の式（９）を用いて算出する。
【０１５１】
【数８】
0005768590.tif 000009
画素ボケ度算出部６０６は、算出した画素ごとのボケ度ＢＰをボケ補正部６０７に出力する。
【０１５２】
ボケ補正部６０７は、画素ボケ度算出部６０６から取得した画素ごとのボケ度に基づいて、画素ごとにボケ補正を行う。ボケ補正については、公知の技術を用いればよい。例えば、式（８）のＢｄｏｃに画素毎のＢＰを代入すれば、画素毎のボケ補正を行うことができる。
【０１５３】
これにより、文字が存在しない、又は文字認識に失敗した部分領域に対しても、他の部分領域と同様に適切なボケ度に基づいてボケ補正を行うことができる。
【０１５４】
＜動作＞
次に、実施例３における画像処理装置３０の動作について説明する。図２１は、実施例３における画像処理の一例を示すフローチャートである。図２１に示すステップＳ５０１は、図１１に示すステップＳ１０１と同様であるため、その説明を省略する。
【０１５５】
ステップＳ５０２で、分割部６０２は、文書画像を、所定サイズの部分領域に分割する。
【０１５６】
ステップＳ５０３で、部分ボケ度算出部６０４は、部分領域毎に、文字領域の局所ボケ度を用いて領域全体のボケ度を算出する。
【０１５７】
ステップＳ５０４で、ボケ度補間部６０５は、文字が抽出されていない領域のボケ度を、隣接領域のボケ度から補間する。
【０１５８】
ステップＳ５０５で、画素ボケ度算出部６０６は、隣接領域のボケ度の線形補間で画素毎にボケ度を算出する。
【０１５９】
ステップＳ５０６で、ボケ補正部６０７は、画素毎のボケ度により、文書画像のボケ補正を行う。
【０１６０】
図２２は、ボケ度補間処理の一例を示すフローチャートである。図２２に示すステップＳ６０１で、ボケ度補間部６０５は、最初の部分領域を、現在領域にセットする。現在領域とは、現在の位置にある部分領域を示す。最初の部分領域は、例えば文書画像の左上の部分領域と予め決めておけばよい。
【０１６１】
ステップＳ６０２で、ボケ度補間部６０５は、現在領域にボケ度がセットされているか否かを判定する。現在領域にボケ度が設定されていれば（ステップＳ６０２−ＹＥＳ）ステップＳ６０６に進み、現在領域にボケ度が設定されていなければ（ステップＳ６０２−ＮＯ）ステップＳ６０３に進む。
【０１６２】
ステップＳ６０３で、ボケ度補間部６０５は、隣接領域にボケ度がセットされているか否かを判定する。隣接領域とは、現在領域に隣接する部分領域を示す。ボケ度がセットされていれば（ステップＳ６０３−ＹＥＳ）ステップＳ６０４に進み、ボケ度がセットされていなければ（ステップＳ６０３−ＮＯ）ステップＳ６０６に進む。
【０１６３】
ステップＳ６０４で、ボケ度補間部６０５は、隣接領域のボケ度の平均値を現在領域にセットする。
【０１６４】
ステップＳ６０５で、ボケ度補間部６０５は、現在領域が最後の部分領域であるか否かを判定する。最後の部分領域とは、所定の順序で部分領域をスキャンした場合の最後の部分領域を示す。
【０１６５】
最後の部分領域であれば（ステップＳ６０５−ＹＥＳ）ステップＳ６０７に進み、最後の部分領域でなければ（ステップＳ６０５−ＮＯ）ステップＳ６０６に進む。
【０１６６】
ステップＳ６０６で、ボケ度補間部６０５は、現在領域を次の部分領域に設定する。次の部分領域とは、所定のスキャン順に従う場合に、現在領域の次の部分領域を示す。
【０１６７】
ステップＳ６０７で、ボケ度補間部６０５は、全ての部分領域にボケ度がセットされたか否かを判定する。全ての部分領域にボケ度がセットされていれば（ステップＳ６０７−ＹＥＳ）この処理を終了し、全ての部分領域にボケ度がセットされていなければ（ステップＳ６０７−ＮＯ）Ｓ６０１に戻る。
【０１６８】
以上、実施例３によれば、文字が存在しない、又は文字認識に失敗した部分領域に対しても、他の部分領域と同様に適切なボケ度に基づいてボケ補正を行うことができる。また、画像中の位置によってボケの度合いが異なる場合でも、適正なボケ補正を行うことができる。
【０１６９】
［変形例］
なお、前述した各実施例で説明した画像処理を実現するためのプログラムを記録媒体に記録することで、各実施例での画像処理をコンピュータに実施させることができる。例えば、このプログラムを記録媒体に記録し、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータに読み取らせて、前述した画像処理を実現させることも可能である。
【０１７０】
なお、記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。この記録媒体には、搬送波は含まれない。
【０１７１】
以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した各実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【０１７２】
なお、以上の各実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
文字を含む画像に対して文字認識を行って各文字領域を抽出し、前記各文字領域の認識精度を示す得点を求める認識部と、
前記各文字領域のボケ度を算出する局所ボケ度算出部と、
前記得点と、前記ボケ度とを用いて、前記画像のボケ度を算出するボケ度算出部と
を備える画像処理装置。
（付記２）
前記各文字領域の得点に基づき、前記各文字領域のボケ度の信頼性を示す信頼度を算出する信頼度算出部をさらに備え、
前記ボケ度算出部は、
前記信頼度を用いて前記ボケ度の重み付け平均を算出することで、前記画像のボケ度を算出する付記１記載の画像処理装置。
（付記３）
前記画像のボケ度を用いてボケ補正を行う補正部と、
ボケ補正された画像を文字認識して前記画像のボケ度を算出する処理と、ボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する繰り返し制御部とをさらに備える付記１又は２記載の画像処理装置。
（付記４）
前記所定の条件は、今回のボケ度算出に用いた前記得点又は前記信頼度が閾値以上となる文字領域の数が、前回のボケ度算出で用いた前記得点又は前記信頼度が閾値以上となる文字領域の数以下となることである付記３記載の画像処理装置。
（付記５）
前記信頼度算出部は、
前記文字領域で認識された文字が正解である可能性を示す確率値を前記信頼度とする付記２記載の画像処理装置。
（付記６）
前記局所ボケ度算出部は、
抽出された各文字領域のうち、前記得点又は前記信頼度に基づき選択された文字領域に対してボケ度を算出する付記２記載の画像処理装置。
（付記７）
文字を含む画像に対して文字認識を行って各文字領域を抽出し、
前記各文字領域の認識精度を示す得点を求め、
前記各文字領域のボケ度を算出し、
前記得点と、前記ボケ度とを用いて、前記画像のボケ度を算出する処理をコンピュータが実行する画像処理方法。
（付記８）
前記画像のボケ度を用いてボケ補正を行い、
ボケ補正された画像を文字認識して前記画像のボケ度を算出する処理と、ボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する処理をコンピュータがさらに実行する付記７記載の画像処理方法。
（付記９）
文字を含む画像に対して文字認識を行って各文字領域を抽出し、
前記各文字領域の認識精度を示す得点を求め、
前記各文字領域のボケ度を算出し、
前記得点と、前記ボケ度とを用いて、前記画像のボケ度を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１０）
前記画像のボケ度を用いてボケ補正を行い、
ボケ補正された画像を文字認識して前記画像のボケ度を算出する処理と、ボケ補正を行う処理とを、所定の条件を満たすまで繰り返し実行する処理をコンピュータにさらに実行させる付記９記載のプログラム。
【符号の説明】
【０１７３】
１０、２０、３０  画像処理装置
１１  画像入力部
１２  表示部
１０１  制御部
１０２  主記憶部
１０３  補助記憶部
１０４  通信部
１０５  ドライブ装置
２０１、３０１  メモリ
２０２、３０２  取得部
２０３、６０１、  ボケ度判定部
２０５  認識部
２０６  局所ボケ度算出部
２０７、６０３  信頼度算出部
２０８  ボケ度算出部
２１０、３０３、６０７  ボケ補正部
３０４  繰り返し制御部
３０５  判定部
３０６  切替部
４０１  繰り返し回数カウンタ
４０２  繰り返し回数比較部
５０１  認識結果保持部
５０２  認識結果比較部
６０２  分割部
６０４  部分ボケ度算出部
６０５  ボケ度補間部
６０６  画素ボケ度算出部
【図１】
0005768590.tif 000010
【図２】
0005768590.tif 000011
【図３】
0005768590.tif 000012
【図４】
0005768590.tif 000013
【図５】
0005768590.tif 000014
【図６】
0005768590.tif 000015
【図７】
0005768590.tif 000016
【図８】
0005768590.tif 000017
【図９】
0005768590.tif 000018
【図１０】
0005768590.tif 000019
【図１１】
0005768590.tif 000020
【図１２】
0005768590.tif 000021
【図１３】
0005768590.tif 000022
【図１４】
0005768590.tif 000023
【図１５】
0005768590.tif 000024
【図１６】
0005768590.tif 000025
【図１７】
0005768590.tif 000026
【図１８】
0005768590.tif 000027
【図１９】
0005768590.tif 000028
【図２０】
0005768590.tif 000029
【図２１】
0005768590.tif 000030
【図２２】
0005768590.tif 000031