(57)【要約】【課題】文字であることを示す１ビットの情報を付加しなくても、文字を認識対象から除外して特定パターンの認識精度の向上を図りうる画像処理装置等を提供する。【解決手段】入力された画像データから文字領域を判別する文字領域判別手段５３と、入力された画像データから特定パターンを認識するパターン認識手段２０４と、前記文字領域判別結果により文字領域と判別された領域は、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行う制御手段２０３を備えている。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データから文字領域を判別する文字領域判別手段と、
入力された画像データから特定パターンを認識するパターン認識手段と、
前記文字領域判別結果により文字領域と判別された領域は、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行う制御手段と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記特定パターン認識を行うための色しきい値を抽出し、前記除外処理として、文字領域と判別された画素の色データを該しきい値範囲外の値に設定する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記文字領域と判別された領域の文字サイズを識別する文字サイズ識別手段を備え、
前記制御手段は、前記文字サイズ識別手段により識別された文字サイズが所定サイズ以下の場合に前記除外処理を行う請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記パターン認識手段は、各色のデータと各色毎に定められたしきい値範囲と比較し、各色のデータが全てしきい値範囲内である場合に特定パターンの認識を行うものとなされ、
前記制御手段は、各色のしきい値のうち最もしきい値範囲の狭い色について、そのデータをしきい値範囲外の値に設定することにより前記除外処理を行う請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力された画像データから文字領域を判別するステップと、
入力された画像データから特定パターンを認識するステップと、
前記文字領域判別結果により文字領域と判別された領域は、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行うステップと、
を備えていることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記特定パターン認識を行うための色しきい値を抽出するステップを備え、
前記除外処理として、文字領域と判別された画素の色データを該しきい値範囲外の値に設定する請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記文字領域と判別された領域の文字サイズを識別するステップを備え、
識別された文字サイズが所定サイズ以下の場合に前記除外処理を行う請求項５または６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記パターン認識ステップでは、各色のデータと各色毎に定められたしきい値範囲と比較し、各色のデータが全てしきい値範囲内である場合に特定パターンの認識を行い、
各色のしきい値のうち最もしきい値範囲の狭い色について、そのデータをしきい値範囲外の値に設定することにより前記除外処理を行う請求項５〜７のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項９】
入力された画像データから文字領域を判別するステップと、
入力された画像データから特定パターンを認識するステップと、
前記文字領域判別結果により文字領域と判別された領域は、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行うステップと、
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１０】
前記特定パターン認識を行うための色しきい値を抽出するステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記除外処理として、文字領域と判別された画素の色データを該しきい値範囲外の値に設定する処理をコンピュータに実行させる請求項９に記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記文字領域と判別された領域の文字サイズを識別するステップをさらにコンピュータに実行させ、
識別された文字サイズが所定サイズ以下の場合に前記除外処理を実行させる請求項９または１０に記載の画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記パターン認識ステップでは、前記パターン認識ステップでは、各色のデータと各色毎に定められたしきい値範囲と比較し、各色のデータが全てしきい値範囲内である場合に特定パターンの認識を行わせ、
各色のしきい値のうち最もしきい値範囲の狭い色について、そのデータをしきい値範囲外の値に設定することにより前記除外処理を行わせる請求項９〜１１のいずれかに記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、紙幣、有価証券、機密性書類などの複写が禁止されている原稿の読み取りを防止するのに適したスキャナ、あるいはスキャナで読み取られた画像データをプリントするプリンタ、または、電子写真方式のカラー複写機やＭＦＰ（Multi Function peripherals)などの画像形成装置等に適用される画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、カラー複写機などの性能が目ざましく進歩し、複写画像の画質が肉眼では見分けがつかないレベルまで向上しているが、一方で、カラー複写機などの悪用、例えば複写機やスキャナなどを使って紙幣や機密書類などが偽造されることが増えつつある。
【０００３】
このような偽造を防止するために、従来より、スキャナで読み取った原稿画像から特定パターンを抽出することにより、偽造かどうかを判断することが行われているが、特定パターンの抽出に際しては、まず、ある色範囲の画像のみを抽出して二値化処理する技術が知られている。
【０００４】
具体的には、入力されたＲ，Ｇ，Ｂ色信号のうちの一色を二値化処理して二値化画像を生成し、その二値化画像を原稿中のマークを構成する形状とのマッチングをとってマーク（特定パターン）の位置情報を抽出し、そのマークが所定の配置になっているかの適合度を判別するようにした技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−２３４５１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、スキャナで読み取った画像から特定のパターンを抽出する場合、画像に文字が含まれていると、この文字をマークと誤認識するおそれがある。
【０００６】
一方、コンパクトＰＤＦ（Ｃ−ＰＤＦ）の領域判別機能を利用することで、文字を判別することが可能である。
【０００７】
しかし、特定パターンの認識を行うパターン認識部はそのままでは文字であることを認識できないことから、文字と認識させるためには、Ｒ，Ｇ，Ｂ（８ビット×３＝２４ビット）データとは別に、文字であることを示すための１ビットの情報を付加する必要がある。これでは、情報量が増えて処理時間が長くなるうえ、文字であることを示す情報を認識するための新たな処理も必要となる、といった問題があった。
【０００８】
この発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、文字であることを示す１ビットの情報を付加しなくても、文字を認識対象から除外して特定パターンの認識精度の向上を図ることができる画像処理装置及び画像処理方法を提供し、さらには画像処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題は、以下の手段によって解決される。
（１）入力された画像データから文字領域を判別する文字領域判別手段と、入力された画像データから特定パターンを認識するパターン認識手段と、前記文字領域判別結果により文字領域と判別された領域は、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行う制御手段と、を備えていることを特徴とする画像処理装置。
（２）前記制御手段は、前記特定パターン認識を行うための色しきい値を抽出し、前記除外処理として、文字領域と判別された画素の色データを該しきい値範囲外の値に設定する前項１に記載の画像処理装置。
（３）前記文字領域と判別された領域の文字サイズを識別する文字サイズ識別手段を備え、前記制御手段は、前記文字サイズ識別手段により識別された文字サイズが所定サイズ以下の場合に前記除外処理を行う前項１または２に記載の画像処理装置。
（４）前記パターン認識手段は、各色のデータと各色毎に定められたしきい値範囲と比較し、各色のデータが全てしきい値範囲内である場合に特定パターンの認識を行うものとなされ、前記制御手段は、各色のしきい値のうち最もしきい値範囲の狭い色について、そのデータをしきい値範囲外の値に設定することにより前記除外処理を行う前項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
（５）入力された画像データから文字領域を判別するステップと、入力された画像データから特定パターンを認識するステップと、前記文字領域判別結果により文字領域と判別された領域は、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行うステップと、を備えていることを特徴とする画像処理方法。
（６）前記特定パターン認識を行うための色しきい値を抽出するステップを備え、前記除外処理として、文字領域と判別された画素の色データを該しきい値範囲外の値に設定する前項５に記載の画像処理方法。
（７）前記文字領域と判別された領域の文字サイズを識別するステップを備え、識別された文字サイズが所定サイズ以下の場合に前記除外処理を行う前項５または６に記載の画像処理方法。
（８）前記パターン認識ステップでは、各色のデータと各色毎に定められたしきい値範囲と比較し、各色のデータが全てしきい値範囲内である場合に特定パターンの認識を行い、各色のしきい値のうち最もしきい値範囲の狭い色について、そのデータをしきい値範囲外の値に設定することにより前記除外処理を行う前項５〜７のいずれかに記載の画像処理方法。
（９）入力された画像データから文字領域を判別するステップと、入力された画像データから特定パターンを認識するステップと、前記文字領域判別結果により文字領域と判別された領域は、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行うステップと、をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
（１０）前記特定パターン認識を行うための色しきい値を抽出するステップをさらにコンピュータに実行させ、前記除外処理として、文字領域と判別された画素の色データを該しきい値範囲外の値に設定する処理をコンピュータに実行させる前項９に記載の画像処理プログラム。
（１１）前記文字領域と判別された領域の文字サイズを識別するステップをさらにコンピュータに実行させ、識別された文字サイズが所定サイズ以下の場合に前記除外処理を実行させる前項９または１０に記載の画像処理プログラム。
（１２）前記パターン認識ステップでは、前記パターン認識ステップでは、各色のデータと各色毎に定められたしきい値範囲と比較し、各色のデータが全てしきい値範囲内である場合に特定パターンの認識を行わせ、各色のしきい値のうち最もしきい値範囲の狭い色について、そのデータをしきい値範囲外の値に設定することにより前記除外処理を行わせる前項９〜１１のいずれかに記載の画像処理プログラム。
【発明の効果】
【００１０】
前項（１）に記載の発明によれば、入力された画像データから文字領域が判別されると、その文字領域が画像データの特定パターン認識対象から除外されるから、特定パターン認識が文字で影響されるようなことがなくなり、高精度に認識できるうえ、文字であることを示す情報を付加する必要もなく、パターン認識処理の時間が長くなることもない。
【００１１】
前項（２）に記載の発明によれば、例えばＲ，Ｇ，Ｂの色の各しきい値を抽出し、文字領域と判別された色データが抽出されたしきい値の範囲外に設定されるから、比較的簡単な構成で、特定パターン認識のための二値化処理対象から除外することができる。
【００１２】
前項（３）に記載の発明によれば、文字領域と判別された領域の文字サイズが所定サイズ以下の場合に、文字領域が除外処理されるから、必要最小限の範囲で除外処理を行いながら、文字が含まれることによる特定パターンの誤認識を確実に排除することができる。
【００１３】
前項（４）に記載の発明によれば、パターン認識手段は、各色の色データと各色毎に定められたしきい値範囲と比較し、各色の色データが全てしきい値範囲内である場合に特定パターンの認識を行うものとなされ、各色のしきい値のうち最もしきい値範囲の狭い色について、その色データをしきい値範囲外の値に設定することにより前記除外処理が行われるから、データ値をしきい値範囲外へ設定するのに必要となるデータ変換量が少なくて済むとともに、１つの色についてのみデータ値をしきい値外へ設定すればよく、このため文字領域の除外処理が容易となる。
【００１４】
前項（５）に記載の発明によれば、特定パターン認識が文字で影響されるようなことがなくなり、高精度に認識できるうえ、文字であることを示す情報を付加する必要もなく、パターン認識処理の時間が長くなることもない。
【００１５】
前項（６）に記載の発明によれば、比較的簡単な構成で、特定パターン認識のための二値化処理対象から除外することができる。
【００１６】
前項（７）に記載の発明によれば、必要最小限の範囲で除外処理を行いながら、文字が含まれることによる特定パターンの誤認識を確実に排除することができる。
【００１７】
前項（８）に記載の発明によれば、文字領域の除外処理が容易となる。
【００１８】
前項（９）に記載の発明によれば、文字領域の除外処理をコンピュータに実行させることができる。
【００１９】
前項（１０）に記載の発明によれば、比較的簡単な構成で、文字領域の除外処理をコンピュータに実行させることができる。
【００２０】
前項（１１）に記載の発明によれば、必要最小限の範囲での除外処理をコンピュータに実行させることができる。
【００２１】
前項（１２）に記載の発明によれば、文字領域の除外処理が容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、この発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２３】
図１は、この発明の一実施形態に係る画像処理装置が用いられた画像処理システムを示す構成図である。
【００２４】
図１において、この画像処理システムは、画像処理装置としての画像読取装置１００と、画像出力装置１０１と、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）１０２とを備えており、これら画像読取装置１００および画像出力装置１０１は、それぞれ通信ライン１０３，１０４を介してＰＣ１０２に接続されている。
【００２５】
前記画像読取装置１００は、原稿の画像を読み取る機能を有し、この実施形態ではスキャナが使用されている。
【００２６】
前記画像出力装置１０１は、画像読取装置１００で読み取られて画像処理された画像データを出力するもので、この実施形態ではプリンタが用いられている。
【００２７】
図２は、前記画像読取装置１００、画像出力装置１０１およびＰＣ１０２の電気的な概略構成を示すブロック図である。
【００２８】
図２おいて、前記画像読取装置１００は、原稿画像読取部２０１と、画像処理制御部２００と、メモリ２０５と、画像データ転送部２０６とを備えている。
【００２９】
前記原稿画像読取部２０１は、原稿の画像を読み取るものであり、例えばＣＣＤからなる。
【００３０】
前記画像処理制御部２００は、ＣＣＤ２０１からの画像データに対してシェーディング補正やライン間補正などの画像処理を行う画像処理部２０２と、ＣＰＵ２０３と、特定画像（パターン）を認識する画像認識部２０４とを有している。
【００３１】
前記画像出力装置１０１は、画像読取装置１００から画像データを受信する画像データ受信部２０９と、受信した画像データを用紙にプリントする画像データ出力部２１０とを備えている。
【００３２】
前記ＰＣ１０２は、画像読取装置１００から画像データを受信する画像データ受信部２０８と、画像データに対してユーザによって指示された処理や加工等を実行する画像処理部２０７とを備えている。
【００３３】
上記画像読取装置１００の概略動作を説明すると、ＣＣＤ２０１により原稿画像が読み取られると、読み取られた画像データは、画像処理部２０２においてシェーディング補正やライン間補正がなされた後、画像認識部２０４に転送される。画像認識部２０４では、入力された画像が特定画像であれば、ＣＰＵ２０３に特定画像であることを報告し、ＣＰＵ２０３は、入力画像が特定画像であれば、ＰＣ１０２や画像出力装置１０１へのデータ転送を中止して、違法コピーを防止する。
【００３４】
図３は、前記画像読取装置１００における画像処理制御部２００の具体的構成を示すブロック図である。
【００３５】
図３に示すように、画像処理制御部２００は、主な構成要素として画像前処理部５２、領域判別部５３、属性判別部５４、圧縮部５５、ＰＤＦファイル作成部５６、画像認識部２０４、ＣＰＵ２０３、ＲＡＭ６０およびＲＯＭ６１を備えており、それぞれがバス５１を介して接続されデータの授受が行える。
【００３６】
前記画像前処理部５２は、ＣＣＤ２０１からの画像データに前処理を施し、前処理されたデータを領域判別部５３に送る。
【００３７】
前記領域判別部５３は、画像前処理部５２からの画像データに基づいて文字領域と写真領域を判別する領域判別処理を実行するものものであり、この実施形態ではコンパクトＰＤＦ（Ｃ−ＰＤＦ）機能が採用されている。
【００３８】
前記属性判別部５４は、判別された領域について、当該領域の特性（使用されている色の数、文字サイズ、罫線や網点の割合など）を抽出する特徴量抽出処理と、抽出された特性に基づいて当該入力画像の属性情報（当該入力画像が文書、表、カタログなどの画像種類の内のどの種類に属する蓋然性が高いのかを示す適合度）を作成する属性情報作成処理を実行する。
【００３９】
前記圧縮部５５は、領域判別部５３により判別された文字領域内の文字画像や、文字画像以外の背景画像等をＪＰＥＧを用いて圧縮する。
【００４０】
前記ＰＤＦファイル作成部５６は、圧縮されたデータを公知のＰＤＦフォーマットに変換し、変換したファイルに上記属性情報を付加する。
【００４１】
前記画像認識部２０４は、入力された画像データから特定パターンを認識するパターンマッチング機能をもっている。
【００４２】
前記ＣＰＵ２０３は、ＲＯＭ６１に格納されているプログラムに従って動作することにより、画像読取装置１００の全体の動作を統一的に制御したり、画像前処理部５２、領域判別部５３などに指示して、ＣＣＤ２０１からの入力画像をＰＤＦ変換して前記メモリ２０５に出力するまでの一連の処理（ＰＤＦ変換処理）を実行する。
【００４３】
このＣＰＵ２０３は、文字領域判別結果により文字領域と判別された領域については、前記特定パターン認識を行う対象から除外する処理を行うものである。具体的には、前記画像認識部２０４が特定パターン認識を行うための色しきい値を抽出し、前記除外処理として、文字領域と判別された画素の色データを該しきい値範囲外の値に設定する。その場合、色データとしてのＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）３色のうちでしきい値範囲の最も狭い色（例えばＢ色）を強制的に除外させるのが好ましい。
【００４４】
前記ＲＯＭ６１には、ＰＤＦ変換処理などを実行するためのプログラムが格納されている。また、文書、表、カタログ等の各種画像についての特徴量の大小関係を示した基本特徴量テーブルも格納されている。
【００４５】
前記ＲＡＭ６０は、ＣＰＵ２０３が各種プログラムを実行する際のワークエリアとなる。
【００４６】
図４は、ＰＤＦファイルがメモリ２０５に格納されるまでの処理フローの概要を示す図である。
【００４７】
図４において、ステップＳ１では、ＣＣＤ２０１で読み取られた画像データの画像処理部２０１への転送が行われる。
【００４８】
ステップＳ２では、読み取られた画像データについて、領域判別の前処理が施される。この前処理は、入力画像の領域判別をより精度よく行うための処理であり、具体的には解像度変換（高から低へ）、下地除去等の公知の処理である。
【００４９】
ステップＳ３では、文字と写真等の画像の領域判別が行われる。そして、判別された領域の特徴量が抽出され、抽出された特徴量に基づいて属性情報が作成される。作成された属性情報は画像認識部２０４へも送られる。
【００５０】
ステップＳ４では、判別結果に基づいて入力画像から文字画像が抽出され、抽出された文字画像がＭＭＲにより圧縮される。
【００５１】
ステップＳ５では、判別結果に基づいて入力画像から背景画像が抽出され、抽出された背景画像がＪＰＥＧにより圧縮される。
【００５２】
ステップＳ６では、圧縮された文字画像と背景画像とがＰＤＦ化されて合成される。その際、ステップＳ３で作成された属性情報が付加され、ＰＤＦファイルとして出力される。
【００５３】
ステップＳ７では、出力されるＰＤＦファイルが前記メモリ２０５に格納される。
【００５４】
図５は、ＰＤＦ変換処理を示すフローチャートである。
【００５５】
図５において、ＣＰＵ２０３がユーザからのＰＤＦ変換指示を受け付けると、ＣＰＵ２０３はステップＳ１０で、ＣＣＤ２０１を介してスキャン画像の取得処理を実行する。
【００５６】
なお、取得された画像データは、そのまま入力画像としてＲＡＭ６０内の所定の格納領域に格納される。以下、各処理において、画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）色の画素データを用いる場合は、このＲＡＭ６０内に格納されたデータが読み出されるものとする。
【００５７】
ついで、ステップＳ２０で領域判別処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ２０３はまず画像前処理部５２を介して、取得された画像データに対して上記所定の前処理を実施した後、領域判別部５３を介して、前処理された入力画像に基づく領域判別処理を実行する。
【００５８】
ステップＳ３０では、属性判別部１０４を介して、特徴量抽出処理を実行する。
【００５９】
ステップＳ４０では、属性情報作成処理を実行し、ステップＳ５０では、画像圧縮処理を実行し、ステップＳ６０ではＰＤＦファイル作成を実行する。
【００６０】
図６は、領域判別処理（ステップＳ２０）のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００６１】
写真領域判別としてのステップＳ２０１〜ステップＳ２０４と、文字領域判別としてのステップＳ２０５〜ステップＳ２１３の処理が実行される。
【００６２】
図６において、ステップＳ２０１では、写真領域判別では、まず明度算出処理を行う。具体的には、例えば入力画像をカラー画像データとすると、原稿１頁分の画像の画素について、そのＲ，Ｇ，Ｂ色の画素データ（２５５階調）を公知の変換式を用いて明度データに変換する。
【００６３】
ついで、ステップＳ２０２では、生成された明度データに公知のスムージングフィルタをかけて、入力画像に含まれているノイズを除去するスムージング処理を実行する。そして、ステップＳ２０３では、スムージング処理が施されたデータに基づいて写真ブロックの検出を行う。ここでは、ノイズ除去されたデータについて所定のしきい値を用いて二値化を行う。
【００６４】
そして、二値化画像に対し画素を連結させてラベリングを行い、ラベリングされた画像それぞれについて、写真領域であるか否かを判別する。例えば、ブロックの大きさが所定の大きさ（文字相当程度の大きさ）よりも大きく、そのブロック内の各画像の明度、彩度、色相などの特徴、例えば中間調の画素が所定の割合以上含まれている場合等の所定の条件を示す場合に写真領域と判別される。当該所定の条件を満たしていないブロックについては、写真領域とみなされない。
【００６５】
なお、ここで写真領域として判別される領域には、写真の他、絵画、図表など階調性を有する画像の領域が含まれる。また、各画素の彩度、色相等については、ＲＡＭ６０に格納されている入力画像のデータが参照される。
【００６６】
そして、ステップＳ２０４では、写真領域であると判別された各ブロックについて、そのブロック（写真領域）を取り込む矩形領域の座標データをＲＡＭ６０に格納させる。
【００６７】
一方、文字領域判別では、ステップＳ２０５で、まず入力画像を明度データに変換する明度算出処理を行う。この処理は、基本的にステップＳ２０１の処理と同じであるが、明度データの変換式では文字判別のためのパラメータが用いられる点が異なっている。
【００６８】
ついで、ステップＳ２０６では、明度データにスムージングフィルタをかけてノイズを除去するスムージング処理を行う。このスムージングも基本的にステップＳ２０２の処理と同じであるが、文字判別に適したフィルタが用いられる点が異なっている。
【００６９】
そして、ステップＳ２０７では、スムージング処理が施されたデータに公知のエッジフィルタをかけ二値のエッジ画像を生成する二値化処理を行う。
【００７０】
ステップＳ２０８では、生成された二値のエッジ画像に含まれる罫線を検出する処理を行う。具体的には罫線検出のための公知のフィルタをかけて当該エッジ画像内に含まれる罫線を検出する。そして、ステップＳ２０９では、検出された罫線の量（ここでは、前処理された入力画像の全画素数をＡ、罫線画像の画素数をＢとして、Ｂ／Ａ）を算出し、ステップＳ２１０では、算出されたデータをＲＡＭ６０に格納して、検出された罫線を削除する。この罫線削除は、文字判別精度を高めるためである。
【００７１】
ステップＳ２１１では、罫線削除された二値のエッジ画像について、主走査方向、複走査方向に所定の範囲内にあるものを連結し、連結されたブロックを取り囲んだ矩形領域を設定する文字ブロック検出処理を行う。
【００７２】
そして、ステップＳ２１２では、設定された文字ブロックの画像が文字であるか否かを判別する文字判別処理を行う。例えば、文字ブロック内の画像について、その局所的な形状を特徴量として抽出し、抽出した特徴量からその画像が文字によるものであるか否かを判別する。より具体的には、画像の局所的な形状として、カーブ量や傾斜方向、閉ループ数、十字交差数、Ｔ字交差数などを抽出し、抽出された特徴点が、予め保持している文字判別のためのパターンの特徴点と一致している数が所定値（しきい値）以上であれば、文字として判別し、所定値よりも少なければ文字ではないと判別するものである。
【００７３】
なお、文字判別には、他にも文字判別用の辞書に基づいてパターン認識を行う方法などを用いることができる。
【００７４】
ステップＳ２１３では、文字と判別されたブロック（文字領域）の座標データをＲＡＭ６０に格納させる。
【００７５】
ついで、ステップＳ２１４では、文字領域内に含まれる網点領域を検出する処理を実行する。この網点検出は、例えば文字領域内の画素に公知の網点検出用フィルタをかけ、所定範囲内の孤立点数が所定数を上回った場合に、その範囲を網点領域とすることにより行われる。
【００７６】
ステップＳ２１５では、検出された網点領域から、当該網点の量（ここでは、文字領域内の全画素数をＣ、網点領域の画素数をＤとして、Ｄ／Ｃ）を算出し、ステップＳ２１６では、算出されたデータをＲＡＭ６０に格納した後、網点領域内に散在している点画像を除去する。
【００７７】
続いて、ステップＳ２１７では、網点除去された文字領域内の各画素を所定のしきい値を用いて二値化して文字領域内の文字画像と文字以外の部分（下地）を分離する処理を行う。
【００７８】
そして、ステップＳ２１８では、二値化により分離された文字画像を構成する各画素の座標（以下、「文字マップ」という。）のデータと、下地部分の座標のデータをＲＡＭ６０に格納させる。ステップＳ２１９では、文字色数の算出処理を行い、その後メインルーチンにリターンする。
【００７９】
この文字色数の算出としては、例えば文字マップから文字を構成する画素を特定し、特定された各画素について、Ｒ，Ｇ，Ｂ色の画素データを色相を表すデータに変換し、所定のしきい値との比較により、予め決められた複数色（黒、青、赤、黄、白色など）のうちのどの色に属するかを求め、その数（黒色の画素数、青色の画素数など）を係数することで行われる。なお、算出されたデータは、ＲＡＭ６０に格納される。
【００８０】
なお、上記文字等の領域判別方法については、上記のものに限られることはなく、他の公知の方法を用いることができる。
【００８１】
図７は、図５の特徴量抽出処理（ステップＳ３０）のサブルーチンの内容を示すフローチャートである。
【００８２】
図７において、ステップＳ３１では、文字サイズの算出処理を行う。文字サイズの算出としては、例えば文字マップを参照し、文字画像それぞれについて、当該文字の高さ方向に相当する方向に並ぶ画素数を計数し、その画素数から当該文字の大きさ（ポイント）を検出することで行われる。ここでは、文字の中で最も大きなポイント数を示すデータがＲＡＭ６０に格納される。
【００８３】
つぎに、ステップＳ３２では、下地領域の量の算出処理を行う。ここで、下地領域とは、文字領域内における下地であって、下地が白色以外のもの（例えば新聞の文字領域内の背景に相当）をいう。
【００８４】
下地領域の量の算出方法としては、例えば図６のステップＳ２１８において格納された下地の座標のデータを参照し、入力画像のＲ、Ｇ、Ｂ色の画素データから、当該下地であって、白色以外の画素を抽出し、抽出された画素数をＥとし、さらにＥ／Ｃの値を算出し、この値を下地領域の量とすることにより行われる。算出されたデータは、ＲＡＭ６０に格納される。
【００８５】
そして、ステップＳ３３では、画像の色数の算出処理を行う。この処理は、図６のステップＳ２１９の文字色数の算出処理と同様の処理であり、ここでは写真領域と判別された画像の画素を特定し、特定された各画素のＲ、Ｇ、Ｂ色の画素データから、画素毎に上記複数色のうちのどの色に属するかを求め、その数を計数する処理である。なお、算出されたデータは、ＲＡＭ６０に格納される。
【００８６】
ステップＳ３４で位置関係検出処理を行ってから、リターンする。この位置関係検出処理は、入力画像における文字領域の配置位置と写真領域の配置位置の関係から入力画像の特性を検出するものである。
【００８７】
つぎに、画像読取装置１００における画像処理制御部２００の画像認識部２０４で行われる特定画像のパターン認識処理について説明する。
【００８８】
この画像認識部２０４においては、基本的には、Ｒ，Ｇ，Ｂ色の画像データが入力されると、その画像データに対して二値化処理を行い、その後、入力画像から特定のパターンを認識して、所定のパターンと比較するパターンマッチング処理を行い、最後に適合度処理により、例えば、適合度７０％以上の認識であれば、「似ている」と判定するようになっている。
【００８９】
ところで、この実施形態では、前記画像認識部２０４による二値化処理においては、一つの画素についてＲ、Ｇ、Ｂ色の各明るさ（０〜２５５階調）のいずれもが、所定のしきい値範囲内（上限しきい値と下限しきい値の間）にあれば、二値化処理対象として二値化処理が実行されるものとなされており、Ｒ、Ｇ、Ｂ色の明るさのうちのいずれかがしきい値範囲を外れている場合には、二値化処理対象から外れるものとなされている。例えば、Ｒ＝１００、Ｇ＝１００、Ｂ＝１００の場合、それらのいずれもがしきい値範囲内であれば二値化処理されるが、Ｒ＝１００、Ｇ＝１００、Ｂ＝１０の場合、Ｂの値がしきい値範囲外であれば、全ての色がしきい値範囲内にあるという条件（ＡＮＤ条件）を満たさないから、その画素については、二値化処理の対象から外れることになる。
【００９０】
ここで、ＣＣＤ２０１により読み取られた画像に文字が含まれていれば、前記Ｃ−ＰＤＦの領域判別機能により、文字と判別することが可能であるが、この場合、文字領域と判別された領域については、この実施形態ではＣＰＵ２０３は以下のような操作を行って、画像認識部２０４による二値化処理が行われないようにしてある。
【００９１】
即ち、文字と判別された場合に、文字を構成するＲ，Ｇ，Ｂの各色うちのいずれか、例えばＢの明るさの値がしきい値範囲から外れる場合には、もともと二値化処理は実施されないから、そのままの状態とする。Ｂの値がしきい値範囲内の場合には、Ｒ，Ｇの値の確認を行う。Ｒ，Ｇの少なくとも一方がそれぞれのしきい値から外れる場合には、やはりそのままの状態とする。Ｒ，Ｇのいずれもが、それぞれのしきい値範囲内であれば、Ｂの値を以下の式で変換する。
【００９２】
Ｂのしきい値（上限しきい値）−読み取ったＢ値＋１＝Ｂ１
読み取ったＢ値＋Ｂ１＝Ｂ２（変換後のＢ値）
このように、Ｂのしきい値（上限しきい値）と読み取ったＢの値の差に「１」を加算した値に変換することで、変換後のＢ値は、Ｂのしきい値（上限しきい値）を１だけ上回ることになり、しきい値範囲から外れることになる。その結果、画像データが画像認識部２０４へ送られても、画像認識部２０４による特定画像認識のための二値化処理対象から自動的に外れることになる。
【００９３】
また、上記の変換式によることなく、一律に、Ｂの値を「２５５」に変換しても良い。
【００９４】
いずれの場合でも、Ｒ，Ｇ，Ｂのうちの一つがしきい値範囲外にあれば、二値化処理の対象画像から外せることができるため、Ｂを変化させた場合、同じビットのＲ，Ｇについて色の変換を行わなくてよい。
【００９５】
同様にＲを変化させた場合は、Ｇ，Ｂについて色の変換を行わなくてよく、また、Ｇを変化させた場合は、Ｒ，Ｂについて色の変換を行わなくてよい。
【００９６】
このように、入力された画像データから文字領域が判別されると、その文字領域が画像データの特定パターン認識対象から除外されるから、特定パターン認識処理が文字で影響されるようなことがなくなり、高精度な特定画像のパターン認識処理を行うことができ、また文字領域を除いて認識処理が行われるため、パターン認識処理の時間も短くなる。
【００９７】
しかも、文字であることを示すために１ビットの情報を追加し、画像認識部２０４がこの追加された情報に基づいて２値化処理対象から外す操作を行う場合に較べて、画像認識部２０４に特別な機能を設ける必要はないし、従来から存在する画像認識部２０４をそのまま用いることができ、極めて便利である。
【００９８】
なお、Ｒ，Ｇ，Ｂのうちのいずれか一つの値をしきい値範囲外に設定すれば足り、Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれの値を設定しても良いが、好ましくは、しきい値範囲が最も狭い色（一般的にはＢ）について、その値をしきい値範囲外の値に設定するのが良い。これは、しきい値範囲外へ設定するのに必要となるデータ変換量が少なくて済み、処理がし易いからである。
【００９９】
図８は、文字領域を二値化処理の対象から除外する処理を示すフローチャートである。この処理も、ＣＰＵ２０３がＴＯＭ６１に記憶されたプログラムに従って動作することにより実行される。
【０１００】
図８において、ステップＳ６０では、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色からなる画像データを取得し、ステップＳ６１では、全画素について文字かどうかの判断処理及び文字である場合のの除外処理が完了したか否かを判断し、全画素について完了していなければ（ステップＳ６１でＮＯ）、ステップＳ６２では、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色について、１画素毎に文字の判別行い、ステップＳ６３に進む。
【０１０１】
ステップＳ６３では、その画素が文字であるか否かを判断し、文字でなければ（ステップＳ６３でＮＯ）、二値化対象であるのでステップＳ６１に戻る。文字であれば（ステップＳ６３でＹＥＳ）、二値化対象外であるから、ステップＳ６４では、Ｂの値がしきい値範囲内かどうかの確認を行い、ステップＳ６５に進む。
【０１０２】
ステップＳ６５では、Ｂの値がしきい値範囲内にあり二値化条件を満たしているか否かを判断し、しきい値範囲外のため二値化条件を満たしていなければ（ステップＳ６５でＮＯ）、もともと二値化対象外となっているから、次の画素について処理を行うため、ステップＳ６１に戻る。Ｂの値がしきい値範囲内にあり二値化条件を満たしていれば（ステップＳ６５でＹＥＳ）、ステップＳ６６では、Ｒ，Ｇについての確認を順に行ってから、ステップＳ６７に進む。
【０１０３】
ステップＳ６７では、Ｒ，Ｇの値がいずれもしきい値範囲内で二値化条件を満たしているか否かを判断する。Ｒ，Ｇの少なくとも一方がしきい値範囲外のため二値化条件を満たしていなければ（ステップＳ６７でＮＯ）、次の画素について処理を行うため、ステップＳ６１に戻り、Ｒ，Ｇの値がいずれもしきい値範囲内で二値化条件を満たしていれば（ステップＳ６７でＹＥＳ）、ステップＳ６８に進む。
【０１０４】
ステップＳ６８では、この画素が画像認識部２０４に送られると２値化処理されてしまうため、Ｂの値を変更する。Ｂの値の変更は次のようにして行われる。  即ち、例えば、Ｂの上限のしきい値＝１２０、読み取ったＢ＝１００とすると、Ｂ１＝１２０−１００を演算し、Ｂ＝１００＋Ｂ１（２０）＋１＝１２１に変更する。
【０１０５】
このようにＢの値を強制的に１２１というしきい値範囲外に設定することにより、文字を二値化処理の対象から外す。そして、次の画素について処理を行うため、ステップＳ６１に戻る。
【０１０６】
全画素について処理が完了すれば（ステップＳ６１でＹＥＳ）、ステップＳ６９では、画像認識部２０４により特定画像のパターン認識のための二値化処理を行う。
【０１０７】
ところで、図７のステップＳ３１で説明したように、この実施形態では、文字領域と判別された場合に文字サイズを識別するものとしたが、識別された文字サイズを利用し、識別された文字のフォントサイズが所定サイズ、例えば２０ポント以下の場合には、前記除外処理を行う構成としても良い。
【０１０８】
つまり、画像認識部２０４による特定画像の認識処理は、一般には、基本パターンとのパターンマッチングと配置の関係を判断することにより行われるが、フォントサイズが例えば２０ポイントを超えると、パターンマッチングで特定画像と認識されても、配置の関係で特定画像ではないと判断される傾向にある。このため、２０ポイントを超えたサイズの文字は、そのまま二値化されても誤認識はあまり生じることが無い。
【０１０９】
これに対して例えば２０ポイント以下では、パターンマッチングはもとより配置の関係についてもご認識が生じやすいことから、これを除外処理して誤認識を少なくさせる。このように、一定のサイズ以下の場合に限って除外処理を実施することにより、除外処理数が減少するから必要最小限の処理で済み、処理が楽になる。
【０１１０】
図９は、このような文字のフォントサイズを考慮して、文字領域を二値化処理の対象から除外する処理を示すフローチャートである。この処理も、ＣＰＵ２０３がＴＯＭ６１に記憶されたプログラムに従って動作することにより実行される。
【０１１１】
なお、図８と同一ステップには、同一ステップ番号を付して説明を省略する。
【０１１２】
図９においては、ステップＳ６３の文字が存在するか否かの判断処理の後に、ステップＳ６３１の文字のフォントサイズを判断する処理が追加されている。
【０１１３】
即ち、ステップＳ６３において、画素が文字であれば（ステップＳ６３でＹＥＳ）、ステップＳ６３１で、文字のフォントサイズが所定ポイント以下、例えば２０ポイント以下か否かを判断し、文字のフォントが２０ポイントを超えていれば（ステップＳ６３１でＮＯ）、二値化されても問題ないため、ステップＳ６１に戻る。文字のフォントサイズが２０ポイント以下であれば（ステップＳ６３１でＹＥＳ）、誤認識を生じることからこれを二値化対象から除外する必要があるため、ステップＳ６４に進む。以下は、図８と同じ処理手順となる。
【０１１４】
なお、以上説明した実施形態では、画像処理装置１００としてスキャナを例に説明したが、画像処理装置として、カラー複写機等の画像形成装置、あるいはパーソナルコンピュータ等が用いられても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】この発明の一実施形態に係る画像処理装置が用いられた画像処理システムを示す構成図である。
【図２】同じく画像処理システムの電気的構成を示す概略ブロック図である。
【図３】画像処理システムにおけるスキャナの具体的構成を示すブロック図である。
【図４】ＰＤＦファイルが格納されるまでの処理を示すシーケンスである。
【図５】ＰＤＦ変換処理を示すフローチャートである。
【図６】図５の領域判別処理（ステップＳ２０）のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図７】図５の特徴量抽出処理（ステップＳ３０）のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図８】文字領域を二値化処理の対象から除外する処理を示すフローチャートである。
【図９】文字のフォントサイズを考慮して、文字領域を二値化処理の対象から除外する処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１６】
５３        領域判別部
５４        属性判別部
１００        画像読取装置（画像処理装置）
２００        画像処理制御部
２０１        原稿読取部
２０２        画像処理部
２０３        ＣＰＵ
２０４        画像認識部（パターン認識手段）
【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】
2008005177.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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