(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿の画像データに含まれる文字を認識する文字認識処理部と、
前記文字認識処理部にて認識された文字の数をカウントすることにより、前記認識された文字の総数を算出する認識文字計数部と、
前記認識文字計数部にて算出された前記総数に基づき、前記原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する判定部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データに含まれる画像のエッジを構成するエッジ画素を抽出するエッジ抽出部と、
前記エッジ抽出部にて抽出されたエッジ画素の数をカウントすることにより、エッジ画素の総数を算出するエッジ計数部と、
前記認識文字計数部にて算出された前記総数に対する前記エッジ画素の前記総数の比である第１比率が第１閾値より大きいか否かを判断する第１比較部と、
を更に備え、
前記判定部は、前記第１比較部にて前記第１比率が前記第１閾値より大きいと判断されたとき、前記原稿に記載されている文字は前記手書き文字であると判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記文字認識処理部にて認識された文字のうち、サイズが同じであると判断され且つ所定個以上連続する文字の数をカウントすることにより、連続する文字の総数を算出する連続文字計数部と、
前記認識文字計数部にて算出された前記総数に対する前記連続する文字の前記総数の比である第２比率が第２閾値より小さいか否かを判断する第２比較部と、
を更に備え、
前記判定部は、前記第２比較部にて前記第２比率が前記第２閾値より小さいと判断されたとき、前記原稿に記載されている文字は前記手書き文字であると判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
原稿の画像データに含まれる画像のエッジを構成するエッジ画素を抽出するエッジ抽出部と、
前記エッジ抽出部にて抽出されたエッジ画素に基づき、前記画像データに含まれる直線を構成する画像のエッジに対応する直線を検出する直線検出部と、
前記直線検出部にて検出された前記直線の間隔を算出する直線間隔算出部と、
前記直線間隔算出部にて算出された前記間隔に基づき、前記原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する判定部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項５】
前記直線間隔算出部は、前記直線検出部にて検出された前記直線のうち長さが所定の長さ以上であるものを抽出し、抽出した直線について前記間隔を算出する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記原稿に記載されている文字が前記手書き文字であると前記判定部にて判定されたとき、前記画像データに対して膨張処理を施す膨張処理部を更に備える、請求項１〜５の何れか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像処理装置に、
原稿の画像データに含まれる文字を認識する文字認識処理と、
前記文字認識処理により認識された文字の数をカウントすることにより、前記認識された文字の総数を算出する認識文字計数処理と、
前記認識文字計数処理により算出された前記総数に基づき、前記原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する判定処理と、
を実行させる、画像処理プログラム。
【請求項８】
画像処理装置に、
原稿の画像データに含まれる画像のエッジを構成するエッジ画素を抽出するエッジ抽出処理と、
前記エッジ抽出処理により抽出されたエッジ画素に基づき、前記画像データに含まれる直線を構成する画像のエッジに対応する直線を検出する直線検出処理と、
前記直線検出処理により検出された前記直線の間隔を算出する直線間隔算出処理と、
前記直線間隔算出処理により算出された前記間隔に基づき、前記原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する判定処理と、
を実行させる、画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関し、特に原稿に記載されている文字の種類を判別する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
複写機や複合機等の画像形成装置において、画像入力装置で読み取られた原稿（以下、「読取り原稿」と称す。）がどのような種類の原稿であるのかを判別することは、原稿の種類に応じた好ましい画像処理を行う上で重要である。特に、読取り原稿が文字原稿であった場合、その原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かを判定することが重要である。なぜなら、手書き文字であった場合、読取り原稿の画像データに対して膨張処理を施すことが、画像での文字の掠れ等を低減させる上で必要となるからである。
【０００３】
これまでにも、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かを判定する技術は提案されている（例えば、特許文献１参照）。具体的には、原稿に記載されている文字が手書き文字又は活字文字であることの確からしさを数値化し、その数値に基づいて判定を行う。そして、その数値には、画像内の文字の階調分布を解析して得られるもの、画像内の文字の色を解析して得られもの、画像内の文字のストロークに基づいた解析を行うことにより得られるもの、画像内の文字の位置やサイズを解析して得られるもの等、様々な数値が含まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１１／０７４０６７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、提案されている上記判定技術では、様々な解析に基づいた数値化を行う必要があり、従って複雑な処理が必要となる。この様な複雑な処理は、時間を要するため、画像の入力から出力までの時間を短縮したいという近年の要望に反するものである。
【０００６】
そこで本発明の目的は、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かを、簡単な処理であるにも拘らず高い精度で判定することが可能な画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、文字認識処理部と、認識文字計数部と、判定部とを備える。文字認識処理部は、原稿の画像データに含まれる文字を認識する。認識文字計数部は、文字認識処理部にて認識された文字の数をカウントすることにより、認識された文字の総数（認識文字数）を算出する。判定部は、認識文字計数部にて算出された総数（認識文字数）に基づき、原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する。
【０００８】
認識文字数は、活字文字の原稿に比べて手書き文字の原稿の方が、著しく小さくなる傾向にある。なぜなら、文字を書く人によって文字の形態は様々であり、従って、文字認識処理部での文字認識の精度が低下するからである。そして、この様な傾向に基づいた判定が、判定部にて実行される。
【０００９】
上記画像処理装置の具体的な構成において、画像処理装置は、エッジ抽出部と、エッジ計数部と、第１比較部とを更に備える。エッジ抽出部は、画像データに含まれる画像のエッジを構成するエッジ画素を抽出する。エッジ計数部は、エッジ抽出部にて抽出されたエッジ画素の数をカウントすることにより、エッジ画素の総数（エッジ画素数）を算出する。第１比較部は、認識文字計数部にて算出された総数（認識文字数）に対するエッジ画素の総数（エッジ画素数）の比である第１比率が第１閾値より大きいか否かを判断する。そして、判定部は、第１比較部にて第１比率が第１閾値より大きいと判断されたとき、原稿に記載されている文字は手書き文字であると判定する。
【００１０】
手書き文字の原稿と活字文字の原稿とでは、エッジ画素数には、あまり大きな差が生じない。一方、認識文字数は、活字文字の原稿に比べて手書き文字の原稿の方が、著しく小さくなる傾向にある。従って、第１比率は、活字文字の原稿に比べて手書き文字の原稿の方が、著しく大きくなる傾向にある。そして、この様な傾向に基づき第１閾値が適切な値に設定されることにより、第１比率と第１閾値との大小関係に基づいた判定が実現される。
【００１１】
上記画像処理装置の他の具体的な構成において、画像処理装置は、連続文字計数部と、第２比較部とを更に備える。連続文字計数部は、文字認識処理部にて認識された文字のうち、サイズが同じであると判断され且つ所定個以上連続する文字の数をカウントすることにより、連続する文字の総数（連続文字数）を算出する。第２比較部は、認識文字計数部にて算出された総数（認識文字数）に対する連続する文字の総数（連続文字数）の比である第２比率が第２閾値より小さいか否かを判断する。判定部は、第２比較部にて第２比率が第２閾値より小さいと判断されたとき、原稿に記載されている文字は手書き文字であると判定する。
【００１２】
活字文字の原稿では文字の形態（フォントやサイズ）が統一されていること多いため、認識文字数は大きな値となり、且つ、連続文字数は認識文字数に近い値になり易い。従って、活字文字の原稿では、第２比率は１に近い値となる傾向にある。一方、手書き文字の原稿では、文字を書く人によって文字の形態は様々であり、又、文字のサイズが不揃いになり易い。このため、認識文字数は小さな値となり、且つ、連続文字数は更に小さな値となり易い。従って、手書き文字の原稿では、第２比率は０に近い値となる傾向にある。そして、この様な傾向に基づき第２閾値が適切な値に設定されることにより、第２比率と第２閾値との大小関係に基づいた判定が実現される。
【００１３】
本発明に係る他の画像処理装置は、エッジ抽出部と、直線検出部と、直線間隔算出部と、判定部とを備える。エッジ抽出部は、原稿の画像データに含まれる画像のエッジを構成するエッジ画素を抽出する。直線検出部は、エッジ抽出部にて抽出されたエッジ画素に基づき、画像データに含まれる直線を構成する画像のエッジに対応する直線を検出する。直線間隔算出部は、直線検出部にて検出された直線の間隔を算出する。判定部は、直線間隔算出部にて算出された間隔に基づき、原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する。
【００１４】
直線間隔算出部にて算出された間隔が、既存の原稿に付されている罫線の間隔に一致する場合、原稿には罫線が付されている可能性が高い。そして、罫線が付された原稿には、文字が手書きされている可能性が高い。従って、判定部では、直線間隔算出部にて算出された間隔に基づいた判断が可能となる。
【００１５】
より具体的には、直線間隔算出部は、直線検出部にて検出された直線のうち長さが所定の長さ以上であるものを抽出し、抽出した直線について間隔を算出する。これにより、直線検出部にて検出された直線のうち、罫線に対応している可能性の高いものが抽出されることになる。よって、判定部での判定精度が向上することになる。
【００１６】
上記画像処理装置の更なる他の具体的な構成において、画像処理装置は、膨張処理部を更に備え、膨張処理部は、原稿に記載されている文字が手書き文字であると判定部にて判定されたとき、画像データに対して膨張処理を施す。これにより、原稿において手書き文字の濃度が薄かったり手書き文字が掠れていたりした場合でも、処理後の画像は、文字が読み取り易い状態となる。
【００１７】
本発明に係る画像処理プログラムは、画像処理装置に、文字認識処理と、認識文字計数処理と、判定処理とを実行させる。文字認識処理では、原稿の画像データに含まれる文字が認識される。認識文字計数処理では、文字認識処理により認識された文字の数がカウントされることにより、認識された文字の総数（認識文字数）が算出される。判定処理では、認識文字計数処理により算出された総数（認識文字数）に基づき、原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かが判定される。
【００１８】
本発明に係る他の画像処理プログラムは、画像処理装置に、エッジ抽出処理と、直線検出処理と、直線間隔算出処理と、判定処理とを実行させる。エッジ抽出処理では、原稿の画像データに含まれる画像のエッジを構成するエッジ画素が抽出される。直線検出処理では、エッジ抽出処理により抽出されたエッジ画素に基づき、画像データに含まれる直線を構成する画像のエッジに対応する直線が検出される。直線間隔算出処理では、直線検出処理により検出された直線の間隔が算出される。判定処理では、直線間隔算出処理により算出された間隔に基づき、原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かが判定される。
【発明の効果】
【００１９】
本発明に係る画像処理装置及び画像処理プログラムによれば、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かを、簡単な処理であるにも拘らず高い精度で判定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の画像処理装置が適用された画像形成装置（複合機）の構成、及びコピーモード選択時に画像処理装置にて実行される処理の流れを示したブロック図である。
【図２】原稿自動判定部の構成、及び原稿自動判定部にて実行される判定処理の流れを示したブロック図である。
【図３】膨張処理部による（ａ）処理前及び（ｂ）処理後の画像をそれぞれ模式的に示した図である。
【図４】原稿自動判定部が持つ文字判定部にて第１の判定処理が実行されるときの文字判定部の構成及び処理の流れを示したブロック図である。
【図５】第１の判定処理の流れを示したフローチャートである。
【図６】文字判定部が持つ文字認識処理部の構成、及び文字認識処理部にて実行される認識処理の流れを示したブロック図である。
【図７】文字認識処理部が持つレイアウト解析部による文字抽出の説明に用いられる画像データの図である。
【図８】文字判定部にて第２の判定処理が実行されるときの文字判定部の構成及び処理の流れを示したブロック図である。
【図９】第２の判定処理の流れを示したフローチャートである。
【図１０】連続文字計数部にて実行される処理の流れを示したフローチャートである。
【図１１】文字判定部にて第３の判定処理が実行されるときの文字判定部の構成及び処理の流れを示したブロック図である。
【図１２】第３の判定処理の流れを示したフローチャートである。
【図１３】直線検出部での処理の説明に用いられる図であって、（ａ）ハフ変換前の座標系（ｘ−ｙ座標系）と、（ｂ）ハフ変換後の座標系（ｒ−θ座標系）とを示した図である。
【図１４】直線間隔算出部にて算出される、隣接する２つの直線の間隔を示した図である。
【図１５】文字判定部にて第４の判定処理が実行されるときの文字判定部の構成及び処理の流れを示したブロック図である。
【図１６】第１〜第４の判定処理が組み合わされたときの文字判定部の構成及び処理の流れを示したブロックである。
【図１７】画像形成装置（複合機）について、イメージ送信モード選択時に画像処理装置にて実行される処理の流れを示したブロック図である。
【図１８】本発明の画像処理装置が適用された他の画像形成装置（カラー画像読取装置）の構成、及びその画像形成装置が持つ画像処理装置にて実行される処理の流れを示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の画像処理装置を画像形成装置に適用した実施形態について、図面に沿って具体的に説明する。
【００２２】
［１］第１実施形態
［１−１］画像形成装置の構成
図１に示される様に、画像形成装置は、画像入力装置１、画像処理装置２、画像出力装置３、送受信装置５、記憶部６、及び制御部７を備える。この画像形成装置は、様々な動作モード（コピーモード、プリンタモード、ファクシミリ送受信モード、イメージ送信モードなど）を持った複合機である。尚、図１は、コピーモードが選択されたときの画像形成装置の動作を示している。
【００２３】
≪画像入力装置≫
画像入力装置１は、原稿台（図示せず）や原稿送り装置（図示せず）に置かれた原稿の画像を光学的に読み取る装置である。画像入力装置１は、例えば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）ラインセンサを持ったスキャナであり、原稿から反射してきた光をＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色に分解すると共に、分解後の光をそれぞれ電気信号（以下、「ＲＧＢアナログ信号」と称す。）に変換する。ＲＧＢアナログ信号は、画像処理装置２に入力される。尚、画像入力装置１の動作は、制御部７により制御される。ここで、制御部７は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）により構成される。
【００２４】
≪画像処理装置（コピーモード選択時の処理）≫
画像入力装置１により原稿の読込みが実行された場合、画像処理装置２は、画像入力装置１にて生成されたＲＧＢアナログ信号に基づいて画像処理を実行する。このとき実行される画像処理は、画像形成装置にて選択されている動作モード（コピーモード、ファクシミリ送受信モード、イメージ送信モードなど）に応じて異なる。
【００２５】
ここでは、図１を参照して、コピーモード選択時に画像処理装置２にて実行される処理について説明する。具体的には、画像処理装置２では、Ａ／Ｄ変換部２０１、シェーディング補正部２０２、入力処理部２０３、原稿自動判定部２０４、膨張処理部２０５、領域分離処理部２０６、色補正部２０７、黒生成／下色除去部２０８、空間フィルタ部２０９、出力階調補正部２１０、及び中間調生成部２１１の各々が処理を実行する。尚、画像処理装置２の各部で実行される処理や、信号や画像データの受渡し等の動作は、制御部７により制御される。
【００２６】
＜Ａ／Ｄ変換部＞
Ａ／Ｄ変換部２０１は、画像処理装置２に入力されたＲＧＢアナログ信号を、デジタル信号（ＲＧＢデジタル信号）に変換することにより、ＲＧＢの３色で構成された画像データ（以下、「ＲＧＢ画像データ」と称す。）を生成する。
【００２７】
＜シェーディング補正部＞
シェーディング補正部２０２は、Ａ／Ｄ変換部２０１にて生成されたＲＧＢ画像データから、画像入力装置１の照明系、結像系、及び撮像系の各々で生じた歪みを取り除く。
【００２８】
＜入力処理部＞
入力処理部２０３は、シェーディング補正後のＲＧＢ画像データに対して、γ補正処理を施す。γ補正後のＲＧＢ画像データは、記憶部６に格納される。そして、記憶部６に格納されたＲＧＢ画像データは、ファイリングデータとして、制御部７により管理される。
【００２９】
γ補正後のＲＧＢ画像データは、記憶部６に格納される際、例えばＪＰＥＧ圧縮アルゴリズムに基づいてＪＰＥＧコードに圧縮される。又、画像形成装置にて画像形成が実行される場合、記憶部６からＪＰＥＧコードが読み出され、このＪＰＥＧコードに対して復号化処理が施される。以下、復号化処理により生成されたＲＧＢ画像データを、特に断らない限り、単に「ＲＧＢ画像データ」と呼ぶことにする。尚、図１では、入力処理部２０３から原稿自動判定部２０４へ向かうＲＧＢ画像データが、復号化処理により生成されたＲＧＢ画像データに対応している。
【００３０】
＜原稿自動判定部＞
原稿自動判定部２０４は、これに入力されたＲＧＢ画像データに基づき、画像入力装置１で読み取られた原稿（以下、「読取り原稿」と称す。）が、どのような種類の原稿であるのかを判別する。具体的には、図２に示される流れに従って、原稿自動判定部２０４では、原稿判定部２０４ａ及び文字判定部２０４ｂが、順に処理を実行する。
【００３１】
原稿判定部２０４ａは、ＲＧＢ画像データに基づき、読取り原稿が、文字原稿、印刷写真原稿、文字と印刷写真とが混在した原稿、或いは、階調が連続的に変化している写真原稿の何れであるのかを判別する。一例として、判別方法には、従来の判別技術が用いられる（例えば、特開２００２−２３２７０８号公報参照）。尚、判別方法は、従来の判別技術に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
【００３２】
原稿判定部２０４ａでの判別結果のデータは、後述する文字判定部２０４ｂでの判定結果のデータ（文字判定データ）と共に、原稿判別データとして記憶部６に格納される。そして、原稿判別データは、必要に応じて、記憶部６から読み出されると共に、膨張処理部２０５、色補正部２０７、黒生成／下色除去部２０８、空間フィルタ部２０９、及び中間調生成部２１１にて使用される。
【００３３】
読取り原稿が文字原稿であると原稿判定部２０４ａにて判定されたとき、その結果を受けて、文字判定部２０４ｂが判定処理を実行する。具体的には、文字判定部２０４ｂは、原稿自動判定部２０４に入力されたＲＧＢ画像データに基づき、文字原稿に記載れている文字が手書き文字であるか否かを判定する。尚、文字判定部２０４ｂによる判定処理の対象となる原稿には、文字原稿の他に、印刷写真等が部分的に混在した原稿等が含まれてもよい。文字判定部２０４ｂにて実行される判定処理の詳細については、後述する。
【００３４】
＜膨張処理部＞
読取り原稿が文字原稿であると原稿判定部２０４ａにて判定されると共に、文字原稿に記載されている文字が手書き文字であると文字判定部２０４ｂにて判定されたとき、その結果（原稿判別データ）を受けて、膨張処理部２０５が、ＲＢＧ画像データに対して膨張処理を施す。具体的には、膨張処理部２０５は、ＲＢＧ画像データに含まれる文字の部分に対して、その文字が太くなる様な画像処理を施す。なぜなら、手書き文字の場合（特に、鉛筆で書かれた文字の場合）、文字の濃度が薄かったり、文字が掠れていたりする虞があるためである。
【００３５】
膨張処理の一例について、図３（ａ）及び（ｂ）を用いて説明する。図３（ａ）及び（ｂ）は、８ビット（２５６階調）で表現される画素値を持った画素を模式的に示したものであり、便宜的に、画素値が０、１００、及び２５５である３つの領域を示している。画素値が０及び１００である領域は、例えば文字の部分に相当する。尚、図３（ａ）及び（ｂ）では、説明を簡単にするために、１つの色成分の画素値のみが示されている。
【００３６】
先ず、膨張処理部２０５は、図３（ａ）に示される各画素について、その画素（注目画素）の画素値と、その周辺に位置する８つの画素（周辺画素）の画素値とを比較する。その結果として、周辺画素の何れかの画素値が注目画素の画素値より小さかった場合、膨張処理部２０５は、注目画素の画素値を、それより小さい周辺画素の画素値に置き換える（図３（ｂ）参照）。これにより、注目画素の画素値が、その画素値及び周辺画素の画素値の中で最も小さいものとなる。
【００３７】
この様な膨張処理により、画素値が０及び１００である領域が拡大することになる。よって、文字原稿において手書き文字の濃度が薄かったり手書き文字が掠れていたりした場合でも、処理後の画像は、文字が読み取り易い状態となる。
【００３８】
＜領域分離処理部＞
領域分離処理部２０６は、ＲＧＢ画像データ（膨張処理部２０５にて膨張処理が施された場合には膨張処理後のＲＧＢ画像データ）に基づき、その画像データを構成する各画素について、その画素が属する画像領域の種類を判別する。ここで、画像領域には、黒文字領域、色文字領域、網点領域等の種類が存在する。判別結果のデータは、領域分離処理部２０６から出力されると共に、記憶部６に格納される。そして、その判別結果のデータ（領域分離データ）は、必要に応じて、記憶部６から読み出されると共に、黒生成／下色除去部２０８、空間フィルタ部２０９、及び中間調生成部２１１にて使用される。
【００３９】
＜色補正部＞
色補正部２０７は、ＲＧＢ画像データ（膨張処理部２０５にて膨張処理が施された場合には膨張処理後のＲＧＢ画像データ）を、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）の３色で構成される画像データ（以下、「ＣＭＹ画像データ」と称す。）に変換する。即ち、色空間を、ＲＧＢ空間から、補色の関係にあるＣＭＹ空間に変換する。即ち、色補正部２０７は、ＲＧＢ画像データに対して、色再現性を高める処理を施す。このとき、原稿自動判定部２０４での判別結果（原稿判別データ）が、必要に応じて使用される。
【００４０】
＜黒生成／下色除去部＞
黒生成／下色除去部２０８は、色補正部２０７にて生成されたＣＭＹ画像データを、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（黒）の４色で構成される画像データ（以下、「ＣＭＹＫ画像データ」と称す。）に変換する。即ち、色空間を、ＣＭＹ空間からＣＭＹＫ空間に変換する。このとき、原稿自動判定部２０４及び領域分離処理部２０６での判別結果（原稿判別データ及び領域分離データ）が、必要に応じて使用される。
【００４１】
＜空間フィルタ部＞
空間フィルタ部２０９は、黒生成／下色除去部２０８にて生成されたＣＭＹＫ画像データに対して、強調処理や平滑化処理等の処理を施す。このとき、原稿自動判定部２０４及び領域分離処理部２０６での判別結果（原稿判別データ及び領域分離データ）が、必要に応じて使用される。
【００４２】
＜出力階調補正部＞
出力階調補正部２１０は、空間フィルタ部２０９による処理後のＣＭＹＫ画像データに対して、これを用紙等の記録媒体に出力したときに出力画像が適切な明るさを持つことができる様に、出力γ補正処理を施す。
【００４３】
＜中間調生成部＞
中間調生成部２１１は、出力階調補正部２１０による処理後のＣＭＹＫ画像データに対して、これを用紙等の記録媒体に出力したときに出力画像が読取り原稿の画像の階調を再現することができる様に、階調再現処理を施す。このとき、原稿自動判定部２０４及び領域分離処理部２０６での判別結果（原稿判別データ及び領域分離データ）が、必要に応じて使用される。
【００４４】
≪画像出力装置≫
画像出力装置３は、中間調生成部２１１による処理後のＣＭＹＫ画像データに基づき、用紙への画像形成を実行する。画像出力装置３は、電子写真方式プリンタやインクジェット方式プリンタ等、用紙に画像を印刷する装置である。尚、用紙には、普通紙、厚紙、ＯＨＰフィルム等、シート状の種々の記録媒体が含まれる。
【００４５】
［１−２］文字判定部の構成及び判定処理方法（第１の判定処理）
次に、上述した文字判定部２０４ｂにて実行される第１の判定処理について、具体的に説明する。この第１の判定処理は、ＲＧＢ画像データから認識される文字の総数に基づき、文字原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する処理である。尚、文字判定部２０４ｂにて実行される第２及び第３の判定処理、並びにその他の判定処理については、第２実施形態以降で説明する。
【００４６】
文字判定部２０４ｂにて第１の判定処理が実行される場合、図４及び図５に示される流れに従って、文字判定部２０４ｂでは、エッジ抽出部４０１、文字認識処理部４０２、エッジ計数部４０３、認識文字計数部４０４、第１比較部４０５、及び第１判定部４０６の各々が処理を実行する。
【００４７】
＜エッジ抽出部＞
エッジ抽出部４０１は、原稿自動判定部２０４に入力されたＲＧＢ画像データに基づき、その画像データに含まれる文字等の画像のエッジを抽出する（図５のステップＳ１１）。具体的には、エッジ抽出部４０１は、画像のエッジを構成する画素（以下、「エッジ画素」と称す。）を抽出する。一例として、抽出方法には、従来の抽出方法が用いられる（例えば、特開２００９−９４９０３号公報）。尚、抽出方法は、従来の抽出方法に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
【００４８】
＜文字認識処理部＞
文字認識処理部４０２は、原稿自動判定部２０４に入力されたＲＧＢ画像データに基づき、その画像データに含まれる文字を認識する（図５のステップＳ１２）。具体的には、文字認識処理部４０２は、ＲＧＢ画像データに含まれる文字を抽出すると共に、抽出した文字がどのような文字であるかを判別する。より具体的には、図６に示される流れに従って、文字認識処理部４０２では、信号変換部４０２ａ、２値化処理部４０２ｂ、レイアウト解析部４０２ｃ、及び文字認識部４０２ｄの各々が処理を実行する。
【００４９】
（ａ）信号変換部
信号変換部４０２ａは、ＲＧＢデジタル信号を輝度信号に変換する。具体的には、信号変換部４０２ａは、ＲＧＢ画像データを構成する各画素の画素値（Ｉｒ、Ｉｇ、Ｉｂ）を輝度値Ｙに変換する。この変換には、例えば、下記の式（１）が用いられる。変換によって得られるデータを、以下では「輝度データ」と称す。
【００５０】
【数１】
0006545592.tif 000002
【００５１】
尚、輝度値Ｙへの変換は、式（１）に従った変換に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。又、信号変換部４０２ａは、ＲＧＢデジタル信号を、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号（ＣＩＥ：Commission  Internationale  de  l'Eclairage、Ｌ＊：明度、ａ＊及びｂ＊：色度）等の信号に変換してもよい。更には、信号変換部４０２ａは、ＲＧＢデジタル信号を他の信号に変換することに代えて、ＲＧＢ信号からＧ信号のみを抽出してもよい。
【００５２】
（ｂ）２値化処理部
２値化処理部４０２ｂは、信号変換部４０２ａにて生成された輝度データに対して、閾値処理を施す。例えば、輝度データを構成する各画素の輝度値Ｙが８ビットで表されている場合、２値化処理部４０２ｂは、各画素について、輝度値Ｙが閾値（例えば、１２８）以上である場合にはその輝度値Ｙを２５５（白）に変換し、輝度値Ｙが閾値より小さい場合にはその輝度値Ｙを０（黒）に変換する。尚、閾値には、注目画素を含む複数の画素（例えば、注目画素を中心とする５×５の画素）がそれぞれ持つ輝度値Ｙについての平均値が用いられてもよい。
【００５３】
（ｃ）レイアウト解析部
レイアウト解析部４０２ｃは、２値化処理後の輝度データ（画像データ）に基づいてレイアウト解析を行うことにより、輝度データに含まれている文字（記号等を含む。）を抽出する。具体的には、レイアウト解析部４０２ｃは、先ず、輝度データに対してラベリング処理を施すことにより、複数の黒色部分に対して異なる番号ｉをそれぞれ割り振る。ここで、黒色部分は、黒色の画素が連続するものであり、同じ黒色部分を構成する画素に対しては、同じ番号ｉが付けられる。これにより、ラベリングされた黒色部分の各々が、１つの文字として抽出される。
【００５４】
その後、図７に示される様に、レイアウト解析部４０２ｃは、ラベリングされた黒色部分の各々について外接矩形Ｒａ（ｉ）を設定する。このとき、レイアウト解析部４０２ｃは、番号ｉの黒色部分を構成する画素から、最上端、最下端、最右端、最左端に位置する画素を抽出し、これらについて、輝度データに設定された２次元直交座標系での座標を求める。そして、それらの座標に基づき、外接矩形Ｒａ（ｉ）を設定する。そして、輝度データから抽出された文字（以下、「抽出文字」と称す。）の番号ｉと、外接矩形Ｒａ（ｉ）とが、互いに対応付けられて記憶部６に記憶される。このとき、外接矩形Ｒａ（ｉ）を表すデータとして、例えば、その外接矩形Ｒａ（ｉ）の左上頂点の座標と右下頂点の座標とが用いられる。
【００５５】
（ｄ）文字認識部
文字認識部４０２ｄは、レイアウト解析部４０２ｃで得られた抽出文字がどのような文字であるかを判別する。具体的には先ず、文字認識部４０２ｄは、抽出文字のサイズを、登録文字のサイズと同じになる様に変更する。ここで、登録文字は、記憶部６に辞書データとして登録された所定サイズ（例えば、１０ポイント）の活字文字である。より具体的には、文字認識部４０２ｄは、抽出文字（番号ｉ）の各々について、外接矩形Ｒａ（ｉ）の大きさが登録文字のサイズに対応したものとなる様に、抽出文字の横幅と高さとをそれぞれ拡大又は縮小する。即ち、文字認識部４０２ｄは、抽出文字のサイズを正規化する。
【００５６】
その後、文字認識部４０２ｄは、正規化された抽出文字を、辞書データ内の登録文字と照合する。その結果として、抽出文字が登録文字の何れかと合致したとき、文字認識部４０２ｄは、その抽出文字を、合致した登録文字と同じ文字であると認識する。
【００５７】
この様にして得られた文字認識部４０２ｄでの認識結果のデータは、抽出文字に関する情報（例えば、割り付けられた番号ｉや、外接矩形Ｒａ（ｉ）の頂点座標等）と共に、文字認識データとして、文字認識処理部４０２から出力される（図４参照）。
【００５８】
＜エッジ計数部＞
エッジ計数部４０３は、エッジ抽出部４０１にて抽出されたエッジ画素の数をカウントする。これにより、エッジ計数部４０３は、ＲＧＢ画像データに含まれるエッジ画素の総数（エッジ画素数Ｃｅ）を算出する（図５のステップＳ１３）。そして、算出されたエッジ画素数Ｃｅは、データとしてエッジ計数部４０３から出力される。
【００５９】
＜認識文字計数部＞
認識文字計数部４０４は、文字認識処理部４０２にて認識された文字の数をカウントする。これにより、認識文字計数部４０４は、ＲＧＢ画像データから認識された文字の総数（認識文字数Ｃｒ）を算出する（図５のステップＳ１４）。そして、算出された認識文字数Ｃｒは、データとして認識文字計数部４０４から出力される。
【００６０】
＜第１比較部＞
第１比較部４０５は、エッジ計数部４０３から出力されたエッジ画素数Ｃｅと、認識文字計数部４０４から出力された認識文字数Ｃｒとに基づき、これらの比Ｃｅ／Ｃｒを算出する。その後、第１比較部４０５は、算出した比Ｃｅ／Ｃｒが閾値Ｔｈ１より大きいか否かを判断する（図５のステップＳ１５）。ここで、閾値Ｔｈ１は、例えば１００００に設定される。
【００６１】
＜第１判定部＞
第１判定部４０６は、第１比較部４０５の判断結果に基づき、文字原稿に記載れている文字が手書き文字であるのか或いは活字文字であるのかを判定する。具体的には、第１比較部４０５にて「比Ｃｅ／Ｃｒが閾値Ｔｈ１より大きい」と判断された場合、第１判定部４０６は、「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」と判定する（図５のステップＳ１６）。一方、第１比較部４０５にて「比Ｃｅ／Ｃｒが閾値Ｔｈ１より大きくない」と判断された場合、第１判定部４０６は、「文字原稿に記載れている文字は活字文字である」と判定する（図５のステップＳ１７）。
【００６２】
手書き文字の原稿と活字文字の原稿とでは、エッジ画素数Ｃｅには、あまり大きな差が生じない。一方、認識文字数Ｃｒは、活字文字の原稿に比べて手書き文字の原稿の方が、著しく小さくなる傾向にある。なぜなら、文字を書く人によって文字の形態は様々であり、文字認識処理部での文字認識の精度が低下するからである。従って、比Ｃｅ／Ｃｒは、活字文字の原稿に比べて手書き文字の原稿の方が、著しく大きくなる傾向にある。そして、この様な傾向に基づき閾値Ｔｈ１が適切な値に設定されることにより、比Ｃｅ／Ｃｒと閾値Ｔｈ１との大小関係に基づいた判定が実現される。
【００６３】
この様にして得られた文字判定部２０４ｂでの判定結果のデータ（文字判定データ）は、上述した原稿判定部２０４ａでの判別結果のデータと共に、原稿判別データとして記憶部６に格納される。そして、原稿判別データは、必要に応じて、記憶部６から読み出されると共に、膨張処理部２０５、色補正部２０７、黒生成／下色除去部２０８、空間フィルタ部２０９、及び中間調生成部２１１にて使用される。
【００６４】
上述した第１の判定処理によれば、簡単な処理であるにも拘らず、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かの判定が高い精度で実行される。尚、第１の判定処理は、日本語に限らず、外国語にも適用することが可能である。
【００６５】
上述した第１の判定処理は、画像処理装置に判定処理プログラムを実行させることにより、実現されてもよい。そして、その様な判定処理プログラムは、読み取り可能な状態で記録媒体（ハードディスクやメモリカード等）に記録されていてもよい。
【００６６】
［２］第２実施形態
［２−１］文字判定部の構成及び判定処理方法（第２の判定処理）
文字判定部２０４ｂにて実行される第２の判定処理について、具体的に説明する。この第２の判定処理は、ＲＧＢ画像データから認識される文字の総数に基づき、文字原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する処理である。
【００６７】
文字判定部２０４ｂにて第２の判定処理が実行される場合、図８及び図９に示される流れに従って、文字判定部２０４ｂでは、文字認識処理部４０２、認識文字計数部４０４、連続文字計数部４０７、第２比較部４０８、及び第２判定部４０９の各々が処理を実行する。尚、文字認識処理部４０２及び認識文字計数部４０４が実行する処理（図９のステップＳ２１及びＳ２２）については、第１実施形態にて説明した通りである。
【００６８】
＜連続文字計数部＞
連続文字計数部４０７は、文字認識処理部４０２にて認識された文字のうち、サイズが同じであると判断され且つ所定個（Ｎ個。例えばＮ＝５）以上連続する文字の数をカウントする。これにより、連続文字計数部４０７は、連続する文字の総数（連続文字数Ｃａ）を算出する（図９のステップＳ２３）。
【００６９】
具体的には、連続文字計数部４０７は、図１０に示される流れに従って、連続文字数Ｃａを算出する。先ず、連続文字計数部４０７は、番号ｉ、カウント変数ｐ、及び連続文字数Ｃａを全て０に設定すると共に、パラメータＮを５に設定する（ステップＳ２０１）。
【００７０】
ここで、番号ｉは、文字認識処理部４０２のレイアウト解析部４０２ｃにて抽出文字Ａ（ｉ）に割り付けられた番号である（図７参照）。具体的には、読取り原稿が横書きの文字原稿であった場合、番号ｉは、左上に位置する抽出文字を１番目（ｉ＝１）として、右側に並ぶ抽出文字に番号が順に割り付けられる（ｉ＝２、・・・）。又、ある行の右端の抽出文字に番号ｍ（ｉ＝ｍ）が割り付けられたとき、次の番号ｍ＋１（ｉ＝ｍ＋１）は、１つ下の行の左端に位置する抽出文字に割り付けられる。一方、読取り原稿が縦書きの文字原稿であった場合、右上の抽出文字を１番目（ｉ＝１）として、下側に並ぶ抽出文字に番号ｉが順に割り付けられる（ｉ＝２、・・・）。又、ある列の下端の抽出文字に番号ｍ（ｉ＝ｍ）が割り付けられたとき、次の番号ｍ＋１（ｉ＝ｍ＋１）は、左隣りの列の上端に位置する抽出文字に割り付けられる。
【００７１】
尚、読取り原稿が横書きと縦書きの何れの文字原稿であるのかは、例えば次の様にして判別される。即ち、図７に示される様に、外接矩形Ｒａ（ｉ）の頂点座標から、横方向において隣接する２つの抽出文字の間隔ｈ１と、縦方向において隣接する２つの抽出文字の間隔ｈ２とが算出され、これらの間隔ｈ１及びｈ２が比較される。そして、横方向の間隔ｈ１が縦方向の間隔ｈ２より小さい場合、横書きと判定され、横方向の間隔ｈ１が縦方向の間隔ｈ２より大きい場合、縦書きと判定される。
【００７２】
パラメータＮは、文字の連続性を判定する際の基準となるものである。具体的には、パラメータＮは、幾つかの文字が連続するときに連続文字としてカウントするか否かを判断する基準となるものである。尚、パラメータＮは、５以外の自然数（好ましくは２以上）に設定されてもよい。
【００７３】
ステップＳ２０１の実行後、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２０２にて番号ｉを１つ大きくすると共に、そのときの番号ｉに対応する抽出文字Ａ（ｉ）の情報を、ステップＳ２０３にて文字認識データから取得する。その後、ステップＳ２０４において、連続文字計数部４０７は、番号ｉに対応する抽出文字Ａ（ｉ）が文字認識処理部４０２により認識された文字であるか否かを、取得した情報に基づいて判断する。
【００７４】
ステップＳ２０４にて「抽出文字Ａ（ｉ）は認識された文字である」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２０５において、カウント変数ｐが０に等しいか否かを判断する。一方、ステップＳ２０４にて「抽出文字Ａ（ｉ）は認識された文字でない」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２１３へ移行する。
【００７５】
ステップＳ２０５にて「カウント変数ｐは０に等しくない」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、次のステップＳ２０８へ移行する。一方、ステップＳ２０５にて「カウント変数ｐは０に等しい」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２０６にてカウント変数ｐの値を０から１に変更する。その後、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２１３へ移行する。
【００７６】
ステップＳ２０８では、連続文字計数部４０７は、番号ｉに対応する抽出文字Ａ（ｉ）のサイズが、１つ前の番号（ｉ−１）に対応する抽出文字Ａ（ｉ−１）のサイズと同じであるか否かを判断する。具体的には、連続文字計数部４０７は、これらの抽出文字Ａ（ｉ）及びＡ（ｉ−１）にそれぞれ対応する外接矩形Ｒａ（ｉ）及びＲａ（ｉ−１）の大きさを比較することにより、抽出文字Ａ（ｉ）及びＡ（ｉ−１）のサイズが同じであるか否かを判断する。このとき、連続文字計数部４０７は、外接矩形Ｒａ（ｉ）及びＲａ（ｉ−１）の高さを比較して判断を行ってもよいし、外接矩形Ｒａ（ｉ）及びＲａ（ｉ−１）の高さと横幅の両方を比較して判断を行ってもよい。
【００７７】
より具体的には、外接矩形Ｒａ（ｉ）及びＲａ（ｉ−１）の高さを比較する場合、連続文字計数部４０７は、それらの高さをそれぞれ、外接矩形Ｒａ（ｉ）及びＲａ（ｉ−１）についての高さ方向の画素数で認識する。又、外接矩形Ｒａ（ｉ）及びＲａ（ｉ−１）の横幅を比較する場合、連続文字計数部４０７は、それらの横幅をそれぞれ、外接矩形Ｒａ（ｉ）及びＲａ（ｉ−１）についての横方向の画素数で認識する。そして、連続文字計数部４０７は、画素数を比較することにより、サイズが同じであるか否かを判断する。このとき、連続文字計数部４０７は、比較する２つの画素数の差が所定範囲内であれば、サイズは同じであると判断する。
【００７８】
ステップＳ２０８にて「サイズは同じである」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２０９にてカウント変数ｐの値を１だけ大きくする。即ち、ステップＳ２０９では、連続する文字の数がカウントされる。その後、連続文字計数部４０７は、次のステップＳ２１３へ移行する。一方、ステップＳ２０８にて「サイズは同じでない」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２１０にてカウント変数ｐの値がパラメータＮ以上であるか否か判断する。
【００７９】
ステップＳ２１０にて「カウント変数ｐの値はパラメータＮ以上である」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２１１にて連続文字数Ｃａの値をカウント変数ｐの値だけ大きくする。一方、ステップＳ２１０にて「カウント変数ｐの値はパラメータＮ以上でない」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、連続文字数Ｃａの値を変更せずにそのまま（即ち、ステップＳ２１１を実行せずに）、ステップＳ２１２へ移行する。即ち、連続する文字の数がＮ個以上の場合にのみ、カウント変数ｐの値が連続文字数Ｃａに計上される。ステップＳ２１２では、連続文字計数部４０７は、カウント変数ｐを０にリセットする。その後、連続文字計数部４０７は、次のステップＳ２１３へ移行する。
【００８０】
ステップＳ２１３では、連続文字計数部４０７は、番号ｉが最後の番号Ｅに到達したか否かを判断する。ここで、番号Ｅは、レイアウト解析部４０２ｃで抽出された抽出文字の総数に相当する。そして、ステップＳ２１３にて「番号ｉは最後の番号Ｅに到達した」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２１４へ移行する。一方、ステップＳ２１３にて「番号ｉは最後の番号Ｅに到達していない」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２０２に戻り、ステップＳ２０２からの処理を再び実行する。
【００８１】
ステップＳ２１４では、連続文字計数部４０７は、カウント変数ｐの値がパラメータＮ以上であるか否か判断する。そして、ステップＳ２１４にて「カウント変数ｐの値はパラメータＮ以上である」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、ステップＳ２１５にて連続文字数Ｃａの値をカウント変数ｐの値だけ大きくし、その後、文字のカウント処理を終了する。一方、ステップＳ２１４にて「カウント変数ｐの値はパラメータＮ以上でない」との判断結果が得られた場合、連続文字計数部４０７は、連続文字数Ｃａの値を変更せずにそのまま（即ち、ステップＳ２１５を実行せずに）、文字のカウント処理を終了する。
【００８２】
即ち、連続する文字の数をカウントしている途中で（カウント変数ｐが１以上の値であるときに）、番号ｉが最後の番号Ｅに到達した場合であっても、カウント中の文字数がＮ個以上であれば、連続文字数Ｃａに計上される。
【００８３】
上記カウント処理において、カウント対象となったＮ個以上の連続文字を１つの文字群と考えた場合、同じ文字群に属する全ての文字については同じサイズであることが要求されるが、文字群ごとにはサイズは異なっていてもよい。そして、上記カウント処理によれば、全ての文字群を対象として、それらの文字群に属する文字の総数（連続文字数Ｃａ）が算出される。算出された連続文字数Ｃａは、データとして連続文字計数部４０７から出力される。
【００８４】
＜第２比較部＞
第２比較部４０８は、連続文字計数部４０７から出力された連続文字数Ｃａと、認識文字計数部４０４から出力された認識文字数Ｃｒとに基づき、これらの比Ｃａ／Ｃｒを算出する。その後、第２比較部４０８は、算出した比Ｃａ／Ｃｒが閾値Ｔｈ２より小さいか否かを判断する（図９のステップＳ２４）。ここで、閾値Ｔｈ２は、例えば０．４に設定される。
【００８５】
＜第２判定部＞
第２判定部４０９は、第２比較部４０８の判断結果に基づき、文字原稿に記載れている文字が手書き文字であるのか或いは活字文字であるのかを判定する。具体的には、第２比較部４０８にて「比Ｃａ／Ｃｒが閾値Ｔｈ２より小さい」と判断された場合、第２判定部４０９は、「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」と判定する（図９のステップＳ２５）。一方、第２比較部４０８にて「比Ｃａ／Ｃｒが閾値Ｔｈ２より小さくない」と判断された場合、第２判定部４０９は、「文字原稿に記載れている文字は活字文字である」と判定する（図９のステップＳ２６）。
【００８６】
活字文字の原稿では文字の形態（フォントやサイズ）が統一されていること多いため、認識文字数Ｃｒは大きな値となり、且つ、連続文字数Ｃａは認識文字数Ｃｒに近い値になり易い。従って、活字文字の原稿では、比Ｃａ／Ｃｒは１に近い値となる傾向にある。一方、手書き文字の原稿では、文字を書く人によって文字の形態は様々であり、又、文字のサイズが不揃いになり易い。このため、認識文字数Ｃｒは小さな値となり、且つ、連続文字数Ｃａは更に小さな値（０に近い値）となり易い。従って、手書き文字の原稿では、比Ｃａ／Ｃｒは０に近い値となる傾向にある。そして、この様な傾向に基づき閾値Ｔｈ２が適切な値に設定されることにより、比Ｃａ／Ｃｒと閾値Ｔｈ２との大小関係に基づいた判定が実現される。
【００８７】
上述した第２の判定処理によれば、簡単な処理であるにも拘らず、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かの判定が高い精度で実行される。尚、第２の判定処理は、日本語に限らず、外国語にも適用することが可能である。
【００８８】
上述した第２の判定処理は、画像処理装置に判定処理プログラムを実行させることにより、実現されてもよい。そして、その様な判定処理プログラムは、読み取り可能な状態で記録媒体（ハードディスクやメモリカード等）に記録されていてもよい。
【００８９】
［３］第３実施形態
［３−１］文字判定部の構成及び判定処理方法（第３の判定処理）
文字判定部２０４ｂにて実行される第３の判定処理について、具体的に説明する。この第３の判定処理は、ＲＧＢ画像データに含まれる直線を構成する画像（以下、「直線画像」と称す。）を検出し、その直線画像に基づき、文字原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する処理である。
【００９０】
文字判定部２０４ｂにて第３の判定処理が実行される場合、図１１及び図１２に示される流れに従って、文字判定部２０４ｂでは、エッジ抽出部４０１、直線検出部４１０、直線間隔算出部４１１、第３比較部４１２、及び第３判定部４１３の各々が処理を実行する。尚、エッジ抽出部４０１が実行する処理（図１２のステップＳ３１）については、第１実施形態にて説明した通りである。
【００９１】
＜直線検出部＞
直線検出部４１０は、エッジ抽出部４０１にて抽出されたエッジ画素に基づき、ＲＧＢ画像データに含まれる直線画像のエッジに対応する直線Ｌ（ｊ）を検出する（図１２のステップＳ３２）。この様な直線Ｌ（ｊ）の検出には、ハフ変換が用いられる。
【００９２】
具体的には、直線検出部４１０は、２次元直交座標系（ｘ−ｙ座標系）での各エッジ画素の座標（ｘ０，ｙ０）に基づいて、下記の式（２）で表現される極座標系（ｒ−θ座標系）での曲線を生成する。ここで、変数ｒ及びθは、ｘ−ｙ座標系において図１３（ａ）に示される様に規定されたものであり、ｘ−ｙ座標系での直線は下記の式（３）で表現される。即ち、式（２）で表現される曲線上の座標（ｒ，θ）は、式（３）を通じて、座標（ｘ０，ｙ０）を通る傾きの異なった全ての直線を表すことになる。
【００９３】
【数２】
0006545592.tif 000003
【００９４】
【数３】
0006545592.tif 000004
【００９５】
次に、直線検出部４１０は、全てのエッジ画素の座標からそれぞれ生成された式（２）の曲線について、それらの交点を抽出する。ここで、図１３（ｂ）に示される様に、ｎ個の曲線が１点（ｒ０，θ０）で交わっていれば、それらの曲線にそれぞれ対応するｎ個のエッジ画素は、下記の式（４）で表現される１つの直線上に位置することになる。
【００９６】
【数４】
0006545592.tif 000005
【００９７】
この様に、直線検出部４１０は、曲線の交点を抽出することにより、その交点に対応した直線を抽出することができる。尚、直線検出部４１０は、複数の曲線が１点で交わって形成された交点を抽出する場合に限らず、複数の交点が密集している場合には、それらの交点のうち所定範囲（バラつきを考慮した範囲）に含まれたものを、１つの直線に対応した交点として抽出する。
【００９８】
ここで、エッジ画素には、罫線に対応した直線画像のエッジを構成するものに限らず、文字等の画像のエッジを構成するものも含まれている。よって、交点には、直線画像とは全く関係のない幾つかのエッジ画素（たまたま１つの直線上に位置しているだけのエッジ画素）に対応した曲線が交わって形成された交点も含まれる。そこで、直線検出部４１０は、この様な交点を除外する必要がある。
【００９９】
具体的には、直線検出部４１０は、交点が密集した領域を対象として、それらの領域の各々に上記所定範囲を設定する。そして、直線検出部４１０は、各領域の所定範囲に含まれた交点を形成している曲線の数（又は、それらの曲線にそれぞれ対応するエッジ画素の数）をカウントする。これにより、直線検出部４１０は、密集した領域の各々について曲線の総数（曲線数）を算出する。その後、直線検出部４１０は、算出した曲線数が閾値より大きいか否かを判断する。そして、「曲線数が閾値より大きい」との判断結果が得られた場合、直線検出部４１０は、それらの曲線にそれぞれ対応するエッジ画素を、１つの画素群Ｂ（ｊ）（符号ｊは、画素群を区別する番号を表す。）として抽出する。
【０１００】
その後、直線検出部４１０は、抽出した画素群Ｂ（ｊ）の各々について、その画素群に含まれる複数のエッジ画素の座標に基づいて、１つの直線Ｌ（ｊ）を表す下記の式（５）を算出する。ここで、式（５）の係数ａ（ｊ）、ｂ（ｊ）、及びｃ（ｊ）に基づいて算出される｛−ａ（ｊ）／ｂ（ｊ）｝及び｛−ｃ（ｊ）／ｂ（ｊ）｝がそれぞれ、ｘ−ｙ座標系での直線Ｌ（ｊ）の傾き及びｙ切片を表す。直線Ｌ（ｊ）の傾き及びｙ切片の算出には、例えば、最小二乗法等の近似法が用いられる。
【０１０１】
【数５】
0006545592.tif 000006
【０１０２】
＜直線間隔算出部＞
直線間隔算出部４１１は、直線検出部４１０にて検出された直線Ｌ（ｊ）に基づき、隣接する２つの直線Ｌ（ｋ）及びＬ（ｋ＋１）の間隔ｄ（ｋ）を、下記の式（６）に従って算出する（図１２のステップＳ３３）。この式（６）は、図１４に示される様に、直線Ｌ（ｋ）上に位置する任意の座標（ｘ０（ｋ），ｙ０（ｋ））からの直線Ｌ（ｋ＋１）への垂線の長さを、間隔ｄ（ｋ）として表している。
【０１０３】
【数６】
0006545592.tif 000007
【０１０４】
好ましくは、直線間隔算出部４１１は、直線検出部４１０にて検出された直線Ｌ（ｊ）のうち、罫線に対応している可能性の高いものを抽出し、抽出した直線について間隔ｄ（ｋ）を算出する。これにより、後述する第３比較部４１２での比較精度が向上することになる。一例として、直線間隔算出部４１１は、直線Ｌ（ｊ）のうち、直線の長さが所定の長さ以上であるものを抽出する。所定の長さとして、例えば、文字原稿のサイズ（横書きである場合には横幅、縦書きである場合には縦幅）の所定割合（例えば、７０％）である長さが採用される。
【０１０５】
＜第３比較部＞
第３比較部４１２は、直線間隔算出部４１１にて算出された間隔ｄ（ｋ）に基づき、直線検出部４１０にて検出された直線Ｌ（ｊ）が罫線に対応するものか否かを判断する（図１２のステップＳ３４）。
【０１０６】
具体的には、第３比較部４１２は、間隔ｄ（ｋ）の平均値を算出し、その平均値からの間隔ｄ（ｋ）の振れ幅が所定の誤差範囲内（例えば、±０．０３ｍｍ。解像度が６００ｄｐｉの場合、画素数にして約１画素分）にあるか否かを判断する。
【０１０７】
そして、「振れ幅は所定の誤差範囲内にある」との判断結果が得られた場合、第３比較部４１２は、間隔ｄ（ｋ）（例えば、平均値）が、既存の原稿に付されている罫線の間隔に、所定の誤差範囲内（例えば、±０．０３ｍｍ。解像度が６００ｄｐｉの場合、画素数にして約１画素分）で一致するか否かを判断する。罫線の間隔は、例えば、記憶部６に格納されており、第３比較部４１２は、必要に応じて記憶部６から罫線の間隔を読み出す。既存の罫線として、以下の様なものが存在する。尚、以下に括弧書きで示す数値は、罫線の間隔と、これに対応する画素数（解像度が６００ｄｐｉのときのもの）である。
【０１０８】
既存の罫線として、ノートや便箋に付されたものが存在する。ノート罫線としては、日本では、Ａ罫（７ｍｍ（１６８画素））、Ｂ罫（６ｍｍ（１４４画素））、Ｃ罫（５ｍｍ（１２０画素））、Ｕ罫（９ｍｍ（２１６画素））等が存在する。又、欧米では、カレッジルール（７．１５ｍｍ（１７２画素））、スペルライト（８．２０ｍｍ（１９７画素））、ワイドルール（８．７７ｍｍ（２１１画素））、リーガルルール（８．９２ｍｍ（２１５画素））、グレッグルール（８．８０ｍｍ（２１１画素）））等が存在する。
【０１０９】
＜第３判定部＞
第３判定部４１３は、第３比較部４１２の判断結果に基づき、文字原稿に記載れている文字が手書き文字であるのか否かを判定する。ここで、第３比較部４１２にて「間隔ｄ（ｋ）は、既存の原稿に付されている罫線の間隔に一致している」と判断された場合、文字原稿には罫線が付されている可能性が高い。そして、罫線が付された原稿には、文字が手書きされている可能性が高い。従って、第３比較部４１２にて「間隔ｄ（ｋ）は、既存の原稿に付されている罫線の間隔に一致している」と判断された場合、第３判定部４１３は、「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」と判定する（図１２のステップＳ３５）。一方、第３比較部４１２にて「間隔ｄ（ｋ）は、既存の原稿に付されている罫線の間隔に一致していない」と判断された場合、第３判定部４１３は、「文字原稿に記載れている文字は手書き文字でない」と判定する（図１２のステップＳ３６）。尚、第３判定部４１３は、直線検出部４１０にて検出された直線Ｌ（ｊ）の本数を算出し、その本数をも考慮して、文字原稿に記載れている文字が手書き文字であるのか否かを判定してもよい。
【０１１０】
上述した第３の判定処理によれば、簡単な処理であるにも拘らず、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かの判定が高い精度で実行される。尚、第３の判定処理は、日本語に限らず、外国語にも適用することが可能である。
【０１１１】
上述した第３の判定処理は、画像処理装置に判定処理プログラムを実行させることにより、実現されてもよい。そして、その様な判定処理プログラムは、読み取り可能な状態で記録媒体（ハードディスクやメモリカード等）に記録されていてもよい。
【０１１２】
［４］他の実施形態
［４−１］第４実施形態
文字判定部２０４ｂにて実行される第４の判定処理について、具体的に説明する。この第４の判定処理は、ＲＧＢ画像データから認識される文字の総数に基づき、文字原稿に記載されている文字が手書き文字であるか否かを判定する処理である。
【０１１３】
文字判定部２０４ｂにて第４の判定処理が実行される場合、図１５に示される流れに従って、文字判定部２０４ｂでは、文字認識処理部４０２、認識文字計数部４０４、第４比較部４１４、及び第４判定部４１５の各々が処理を実行する。尚、文字認識処理部４０２及び認識文字計数部４０４が実行する処理については、第１実施形態にて説明した通りである。
【０１１４】
＜第４比較部＞
第４比較部４１４は、認識文字計数部４０４から出力された認識文字数Ｃｒと、文字認識処理部４０２のレイアウト解析部４０２ｃで得られた抽出文字の総数（抽出文字数Ｃｂ）とに基づき、これらの比Ｃｒ／Ｃｂを算出する。その後、第４比較部４１４は、算出した比Ｃｒ／Ｃｂが閾値Ｔｈ４より小さいか否かを判断する。
【０１１５】
＜第４判定部＞
第４判定部４１５は、第４比較部４１４の判断結果に基づき、文字原稿に記載れている文字が手書き文字であるのか或いは活字文字であるのかを判定する。具体的には、第４比較部４１４にて「比Ｃｒ／Ｃｂが閾値Ｔｈ４より小さい」と判断された場合、第５判定部４１５は、「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」と判定する。一方、第４比較部４１４にて「比Ｃｒ／Ｃｂが閾値Ｔｈ４より小さくない」と判断された場合、第４判定部４１５は、「文字原稿に記載れている文字は活字文字である」と判定する。
【０１１６】
認識文字数Ｃｒは、活字文字の原稿に比べて手書き文字の原稿の方が、著しく小さくなる傾向にある。なぜなら、文字を書く人によって文字の形態は様々であり、従って、文字を認識する精度が低下するからである。従って、比Ｃｒ／Ｃｂは、活字文字の原稿に比べて手書き文字の原稿の方が、著しく小さくなる傾向にある。そして、この様な傾向に基づき閾値Ｔｈ４が適切な値に設定されることにより、比Ｃｒ／Ｃｂと閾値Ｔｈ４との大小関係に基づいた判定が実現される。
【０１１７】
上述した第４の判定処理によれば、簡単な処理であるにも拘らず、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かの判定が高い精度で実行される。尚、第４の判定処理は、日本語に限らず、外国語にも適用することが可能である。
【０１１８】
［４−２］第５実施形態
上述した第１〜第４の判定処理は、各々が文字判定部２０４ｂにて個別に実行されてもよいし、それらの幾つか又は全てが組み合わされて文字判定部２０４ｂにて実行されてもよい。
【０１１９】
一例として、第１〜第４の判定処理の全てが組み合わされて文字判定部２０４ｂにて実行される場合、文字判定部２０４ｂは、図１６に示される様に構成される。尚、比較部４１６及び総合判定部４１７以外の各部が実行する処理については、第１〜第４実施形態にて説明した通りである。比較部４１６は、上述した第１比較部４０５、第２比較部４０８、第３比較部４１２、及び第４比較部４１４を全て含んだものである。
【０１２０】
総合判定部４１７は、比較部４１６での複数の判断結果を総合的に考慮することにより、文字原稿に記載れている文字が手書き文字であるのか否かを判定する。具体的には、第１〜第４の判定処理により少なくとも１つの項目で「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」との判定結果が得られた場合、総合判定部４１７は、「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」との総合判定結果を出力する。尚、２つ又は３つの項目或いは全ての項目で「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」との判定結果が得られた場合に、総合判定部４１７は、「文字原稿に記載れている文字は手書き文字である」との総合判定結果を出力してもよい。
【０１２１】
この判定処理によれば、簡単な処理であるにも拘らず、原稿に記載されている文字が手書き文字であるのか否かの判定が、より高い精度で実行される。尚、この判定処理は、日本語に限らず、外国語にも適用することが可能である。
【０１２２】
［４−３］第６実施形態
上述した画像処理装置の原稿自動判定部２０４（原稿判定部２０４ａ及び文字判定部２０４ｂ）にて実行される原稿判定処理及び文字判定処理は、画像形成装置の動作モードとしてコピーモードが選択されている場合に限らず、原稿の読取りが必要な他の動作モード（イメージ送信モードやファクシミリ送受信モード等）が選択されている場合にも適用することができる。
【０１２３】
そして、他の動作モードにおいても、画像入力装置１による原稿の読取り後、画像入力装置１にて生成されたＲＧＢアナログ信号に基づいた画像処理が、画像処理装置２にて実行される。以下では、図１７を参照して、イメージ送信モード選択時に画像処理装置２にて実行される処理について説明する。
【０１２４】
≪画像処理装置（イメージ送信モード選択時の処理）≫
画像処理装置２では、Ａ／Ｄ変換部２０１、シェーディング補正部２０２、入力処理部２０３、原稿自動判定部２０４、膨張処理部２０５、領域分離処理部２０６、色補正部２０７、空間フィルタ部２０９、出力階調補正部２１０、及びフォーマット化処理部２１２の各々が処理を実行する。尚、色補正部２０７、空間フィルタ部２０９、出力階調補正部２１０、及びフォーマット化処理部２１２以外の各部が実行する処理は、コピーモード選択時の処理と同じであるので、説明を省略する。
【０１２５】
＜色補正部＞
色補正部２０７は、ＲＧＢ画像データ（膨張処理部２０５にて膨張処理が施された場合には膨張処理後のＲＧＢ画像データ）について、色空間を、ＲＧＢ空間から、一般的に普及した表示装置の表示特性に適合した色空間（例えば、ｓＲＧＢ色空間）に変換する。変換後の画像データは、黒生成／下色除去部２０８での処理を受けずに、そのまま空間フィルタ部２０９に入力される。以下では、この色空間の変換により生成される画像データを「Ｒ’Ｇ’Ｂ’画像データ」と称す。
【０１２６】
＜空間フィルタ部＞
空間フィルタ部２０９は、色補正部２０７にて生成されたＲ’Ｇ’Ｂ’画像データに対して、強調処理や平滑化処理等の処理を施す。このとき、原稿自動判定部２０４及び領域分離処理部２０６での判別結果（原稿判別データ及び領域分離データ）が、必要に応じて使用される。
【０１２７】
＜出力階調補正部＞
出力階調補正部２１０は、Ｒ’Ｇ’Ｂ’画像データに対して、画像が適切な明るさを持つことができる様に、出力γ補正処理を施す。処理後のＲ’Ｇ’Ｂ’画像データは、中間調生成部２１１での処理を受けずに、そのままフォーマット化処理部２１２に入力される。
【０１２８】
＜フォーマット化処理部＞
フォーマット化処理部２１２は、出力階調補正部２１０による処理後のＲ’Ｇ’Ｂ’画像データについて、そのファイル形式をＰＤＦ（Portable  Document  Format）に変換する。
【０１２９】
≪送受信装置≫
送受信装置５は、ネットワークを介して画像データの送受信を行う。具体的には、送受信装置５は、パーソナルコンピュータ等の外部接続装置から画像データを受信する機能と、外部接続装置へ画像データを送信する機能とを備える。送受信装置５が受信した画像データは、例えば、記憶部６に格納される。
【０１３０】
送信の例として、送受信装置５は、フォーマット化処理部２１２にて生成されたＰＤＦファイルを、図示しないメール処理部にて電子メールに添付された状態で、ネットワーク網や通信回線を通じて外部接続装置へ送信する。
【０１３１】
［４−４］第７実施形態
上述した画像処理装置の原稿自動判定部２０４（原稿判定部２０４ａ及び文字判定部２０４ｂ）にて実行される原稿判定処理及び文字判定処理は、複合機に限らず、スキャナ等のカラー画像読取装置にも適用することができる。
【０１３２】
具体的には、図１８に示される様に、カラー画像読取装置は、画像入力装置１、画像処理装置２、記憶部６、及び制御部７を備える。そして、画像処理装置２では、Ａ／Ｄ変換部２０１、シェーディング補正部２０２、入力処理部２０３、原稿自動判定部２０４、膨張処理部２０５、色補正部２０７、及びフォーマット化処理部２１２の各々が処理を実行する。各部で実行される処理の詳細については、上記第１実施形態及び第６実施形態にて説明した通りである。
【０１３３】
フォーマット化処理部２１２にて生成されたＰＤＦファイルは、画像処理装置２から出力される。そして、出力された画像データは、ネットワーク網や通信回線を通じて外部接続装置へ送信される。
【０１３４】
上述の実施形態の説明は、すべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上述の実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。更に、本発明の範囲には、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１３５】
２０４  原稿自動判定部
２０４ａ  原稿判定部
２０４ｂ  文字判定部
２０５  膨張処理部
４０１  エッジ抽出部
４０２  文字認識処理部
４０２ａ  信号変換部
４０２ｂ  ２値化処理部
４０２ｃ  レイアウト解析部
４０２ｄ  文字認識部
４０３  エッジ計数部
４０４  認識文字計数部
４０５  第１比較部
４０６  第１判定部
４０７  連続文字計数部
４０８  第２比較部
４０９  第２判定部
４１０  直線検出部
４１１  直線間隔算出部
４１２  第３比較部
４１３  第３判定部
４１４  第４比較部
４１５  第４判定部
４１６  比較部
４１７  総合判定部
Ｃａ  連続文字数
Ｃｂ  抽出文字数
Ｃｅ  エッジ画素数
Ｃｒ  認識文字数
Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ４  閾値
【図１】
0006545592.tif 000008
【図２】
0006545592.tif 000009
【図３】
0006545592.tif 000010
【図４】
0006545592.tif 000011
【図５】
0006545592.tif 000012
【図６】
0006545592.tif 000013
【図７】
0006545592.tif 000014
【図８】
0006545592.tif 000015
【図９】
0006545592.tif 000016
【図１０】
0006545592.tif 000017
【図１１】
0006545592.tif 000018
【図１２】
0006545592.tif 000019
【図１３】
0006545592.tif 000020
【図１４】
0006545592.tif 000021
【図１５】
0006545592.tif 000022
【図１６】
0006545592.tif 000023
【図１７】
0006545592.tif 000024
【図１８】
0006545592.tif 000025