(57)【要約】【課題】光学的に読み取まれた撮像画像か否かに応じて、適切な画像処理を実行できる。【解決手段】画像処理装置１は、画像データの入力処理を行う入力処理部２０１と、画像データから、画素値の分散を示す特徴を取得する特徴取得部２０３と、取得した特徴に基づいて、撮像画像であるか否かを判断する判断部２０４と、撮像画像であるか否かの判断結果に応じて、画像データに対して異なる画像処理を行う画像処理部２０５と、を備える。【選択図】        図２
2008252862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの入力処理を行う入力処理部と、
前記画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する特徴取得部と、
取得した前記特徴に基づいて、光学的に読み込んだ画像データを示す撮像画像であるか否かを判断する判断部と、
前記判断に応じて、異なる画像処理を前記画像データに対して行う画像処理部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記入力処理部により入力処理された前記画像データから、前記特徴を抽出する対象となる領域を特定する領域特定部をさらに備え、
前記特徴取得部は、特定された前記領域から、前記特徴を取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴取得部は、前記特徴として、特定された前記領域における画素値の分散を示す分散値を取得し、
前記判断部は、取得した前記分散値が、所定の閾値以上か否かにより、前記撮像画像であるか否かを判断すること、
を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記領域特定部は、前記入力処理部により入力処理された前記画像データから、当該画像データの背景領域に含まれる領域を特定すること、を特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記入力処理部により入力処理された前記画像データに対して、色クラスタリングを行い、色空間における色の集合を示す色クラスタを生成する色クラスタリング部をさらに備え、
前記特徴取得部は、前記色クラスタ毎に前記特徴を取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴取得部は、前記特徴として、特定された前記色クラスタにおける画素値の分散を示す分散値を取得し、
前記判断部は、取得した前記分散値が、所定の閾値以上か否かにより、前記撮像画像であるか否かを判断すること、
を特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記入力処理部により入力処理された前記画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化部と、
前記二値画像データから、二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定部と、をさらに備え、
前記特徴取得部は、前記二値画像データの前記罫線領域に対応する、入力処理部により入力処理された画像データの領域から、前記特徴を取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記入力処理部が入力処理した画像データが、画素値を二値で示す二値画像データの場合に、前記二値画像データから、当該二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定部を、さらに備え、
前記特徴取得部は、特定された前記罫線領域における罫線の長さ方向における太さの変動量を、前記特徴として取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記入力処理部が入力処理した画像データが、画素値が多値の場合に、当該画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化部と、
前記二値画像データから、当該二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定部と、さらに備え、
前記特徴取得部は、特定された前記罫線領域における罫線の長さ方向における太さの変動量を、前記特徴として取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記特徴取得部は、前記特徴として、特定された前記罫線領域における画素値の分散を示す分散値を取得し、
前記判断部は、取得した前記分散値が、所定の閾値以上か否かにより、前記撮像画像であるか否かを判断すること、
を特徴とする請求項７乃至９のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記特徴取得部は、前記罫線領域特定部が複数の罫線領域を特定した場合に、前記複数の罫線領域のうち、所定の判断基準に基づいて特定された罫線領域から、前記特徴を取得すること、
を特徴とする請求項７乃至１０のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記画像処理部は、前記撮像画像であると判断されたか否かに応じて、前記画像処理として、前記グレースケール化、二値化及びスキュー補正のうちいずれか一つ以上を制御すること、
を特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１３】
画像データの入力処理を行う入力処理ステップと、
前記画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する特徴取得ステップと、
取得した前記特徴に基づいて、光学的に読み込んだ画像データを示す撮像画像であるか否かを判断する判断ステップと、
前記判断に応じて、異なる画像処理を前記画像データに対して行う画像処理ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
前記入力処理ステップにより入力処理された前記画像データから、前記特徴を抽出する対象となる領域を特定する領域特定ステップをさらに有し、
前記特徴取得ステップは、特定された前記領域から、前記特徴を取得すること、
を特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記入力処理ステップにより入力処理された前記画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化ステップと、
前記二値画像データから、二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定ステップと、をさらに有し、
前記特徴取得ステップは、前記二値画像データの前記罫線領域に対応する、入力処理ステップにより入力処理された画像データの領域から、前記特徴を取得すること、
を特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記入力処理ステップが入力処理した画像データが、画素値が多値の場合に、当該画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化ステップと、
前記二値画像データから、当該二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定ステップと、さらに有し、
前記特徴取得ステップは、特定された前記罫線領域における罫線の長さ方向における太さの変動量を、前記特徴として取得すること、
を特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法
【請求項１７】
画像処理を行う手段として、コンピュータを機能させるプログラムであって、
前記画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する特徴取得手段と、
取得した前記特徴に基づいて、光学的に読み込んだ画像データを示す撮像画像であるか否かを判断する判断手段と、
前記判断に応じて、異なる画像処理を前記画像データに対して行う画像処理手段、
としてコンピュータを機能させることを特徴とす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、画像データの種別の判定結果に基づいて、実行する処理を制御する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理装置によって、手書きの文書などがスキャナやデジタルカメラなどの画像読取装置で読み取られた画像、即ち、Ａ／Ｄ変換（アナログ／デジタル変換）が行われた撮像画像（読取画像）を中心に、二値化やグレースケール化などの画像処理が行われている。
【０００３】
また、この画像処理装置ではこの撮像画像に加えて、パーソナルコンピュータなどのホスト装置で作成した文書ファイルや、ホスト装置の表示画面などを画像データに変換して作成した画像（Ａ／Ｄ変換を行わず、電子的に作成した画像、以下これを純電子画像という）の画像処理も行われるようになっている。
【０００４】
この画像処理装置の画像処理プログラムに使用されているパラメータは、処理を行う画像データの解像度（単位長さあたりの画素数）に影響するため、撮像画像や純電子画像に、例えば文字の切り出し処理などの画像処理を精度よく行うためには、画像データが解像度情報を有することが必要となる。
【０００５】
前述の撮像画像は、スキャナで画像を読み込んだときは読み取り解像度情報が正確に得られるが、デジタルカメラで画像を読み込んだときは画素数の情報は得ることができるが、解像度情報を得ることができない。
また、前述の純電子画像は、作成した画像に解像度情報を設定せずに画像処理装置に取り込むことができるため、デジタルカメラで画像を読み込んだときと同様、解像度情報を得ることができない場合がある。
このような解像度情報が無い画像データはそのままでは画像処理を行うことができず、画像処理装置のオペレーティングシステムに設定されているデフォルトの解像度情報を割り当てて画像処理が行われる。
【０００６】
しかしながら、このようなデフォルトの解像度情報が割り当てられた画像データは、画素数によってデフォルトの解像度情報に合わせて文字のサイズ（画像データのサイズ）が変化してしまい、その結果、ユーザの意図とは異なる画像データに処理されてしまうという問題がある。
【０００７】
また、解像度の問題とは別に、撮像画像に対する画像処理は、例えば二値化処理のとき、画像が形成されている用紙の裏写りや、ノイズ、スキャン時のガンマ特性を考慮して行われるため、裏写り等の考慮が不要な純電子画像に対して、撮像画像の場合と同様の画像処理プログラム及びパラメータで画像処理を行うと、画像処理の精度や処理速度が低下するという問題もある。
【０００８】
そこで、画像データから読み取った文字行から文字を構成する画素数を得て、その文字を標準文字サイズ（１０．５ポイント）とみなして解像度を算出し、装置の内部パラメータをその解像度に合わせて設定できるようにして、文字の切り出し処理を安定して実行することができるようにした文書認識装置が知られている（特許文献１参照）。
【０００９】
しかしながら、特許文献１に記載された文書認識装置は、前述した解像度情報がない画像データの画像処理時に生じる問題の解決はできるが、撮像画像と純電子画像とに同じ画像処理プログラム及びパラメータで画像処理を行うという問題は解決できない。
【００１０】
また、入力した画像データが撮像画像か純電子画像かによって、ユーザが画像処理装置の画像処理プログラム及びパラメータを適切に設定することも考えられるが、各画像データによって、その都度画像処理プログラム及びパラメータを設定するという煩雑な作業を要し、さらに、その設定を常に適切に行うことは難しいという問題がある。
【００１１】
【特許文献１】特開２００３−２７１８９７号公報
【特許文献２】特開２００１−２９７３０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は上記の問題を解決するためになされたもので、その目的は、画像データが撮像画像か純電子画像かをユーザが意識することなく画像データを画像処理装置に入力しても、画像処理装置に入力された画像データが撮像画像か純電子画像かを自動的に判定して、画像データに適切な画像処理を実行できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
請求項１の発明は、画像データの入力処理を行う入力処理部と、前記画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する特徴取得部と、取得した前記特徴に基づいて、光学的に読み込んだ画像データを示す撮像画像であるか否かを判断する判断部と、前記判断に応じて、異なる画像処理を前記画像データに対して行う画像処理部と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項２の発明は、請求項１に記載された画像処理装置において、前記入力処理部により入力処理された前記画像データから、前記特徴を抽出する対象となる領域を特定する領域特定部をさらに備え、前記特徴取得部は、特定された前記領域から、前記特徴を取得すること、を特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明は、請求項２に記載された画像処理装置において、前記特徴取得部は、前記特徴として、特定された前記領域における画素値の分散を示す分散値を取得し、前記判断部は、取得した前記分散値が、所定の閾値以上か否かにより、前記撮像画像であるか否かを判断すること、を特徴とする。
【００１６】
請求項４の発明は、請求項２又は３のいずれかに記載された画像処理装置において、前記領域特定部は、前記入力処理部により入力処理された前記画像データから、当該画像データの背景領域に含まれる領域を特定すること、を特徴とする。
【００１７】
請求項５の発明は、請求項１に記載された画像処理装置において、前記入力処理部により入力処理された前記画像データに対して、色クラスタリングを行い、色空間における色の集合を示す色クラスタを生成する色クラスタリング部をさらに備え、前記特徴取得部は、前記色クラスタ毎に前記特徴を取得すること、を特徴とする。
【００１８】
請求項６の発明は、請求項５に記載された画像処理装置において、前記特徴取得部は、前記特徴として、特定された前記色クラスタにおける画素値の分散を示す分散値を取得し、前記判断部は、取得した前記分散値が、所定の閾値以上か否かにより、前記撮像画像であるか否かを判断すること、を特徴とする。
【００１９】
請求項７の発明は、請求項１に記載された画像処理装置において、前記入力処理部により入力処理された前記画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化部と、前記二値画像データから、二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定部と、をさらに備え、前記特徴取得部は、前記二値画像データの前記罫線領域に対応する、入力処理部により入力処理された画像データの領域から、前記特徴を取得すること、を特徴とする。
【００２０】
請求項８の発明は、請求項１に記載された画像処理装置を、前記入力処理部が入力処理した画像データが、画素値を二値で示す二値画像データの場合に、前記二値画像データから、当該二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定部を、さらに備え、前記特徴取得部は、特定された前記罫線領域における罫線の長さ方向における太さの変動量を、前記特徴として取得すること、を特徴とする。
【００２１】
請求項９の発明は、請求項１に記載された画像処理装置を、前記入力処理部が入力処理した画像データが、画素値が多値の場合に、当該画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化部と、前記二値画像データから、当該二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定部と、さらに備え、前記特徴取得部は、特定された前記罫線領域における罫線の長さ方向における太さの変動量を、前記特徴として取得すること、を特徴とする。
【００２２】
請求項１０の発明は、請求項７乃至９のいずれか一つに記載された画像処理装置を、前記特徴取得部は、前記特徴として、特定された前記罫線領域における画素値の分散を示す分散値を取得し、前記判断部は、取得した前記分散値が、所定の閾値以上か否かにより、前記撮像画像であるか否かを判断すること、を特徴とする。
【００２３】
請求項１１の発明は、請求項７乃至１０のいずれか一つに記載された画像処理装置を、前記特徴取得部は、前記罫線領域特定部が複数の罫線領域を特定した場合に、前記複数の罫線領域のうち、所定の判断基準に基づいて特定された罫線領域から、前記特徴を取得すること、を特徴とする。
【００２４】
請求項１２の発明は、請求項１乃至１１のいずれか一つに記載された画像処理装置を、前記画像処理部は、前記撮像画像であると判断されたか否かに応じて、前記画像処理として、前記グレースケール化、二値化及びスキュー補正のうちいずれか一つ以上を制御すること、を特徴とする。
【００２５】
請求項１３の発明は、画像データの入力処理を行う入力処理ステップと、前記画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する特徴取得ステップと、取得した前記特徴に基づいて、光学的に読み込んだ画像データを示す撮像画像であるか否かを判断する判断ステップと、前記判断に応じて、異なる画像処理を前記画像データに対して行う画像処理ステップと、を有することを特徴とする。
【００２６】
請求項１４の発明は、請求項１３に記載された画像処理方法を、前記入力処理ステップにより入力処理された前記画像データから、前記特徴を抽出する対象となる領域を特定する領域特定ステップをさらに有し、前記特徴取得ステップは、特定された前記領域から、前記特徴を取得すること、を特徴とする。
【００２７】
請求項１５の発明は、請求項１３に記載された画像処理方法を、前記入力処理ステップにより入力処理された前記画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化ステップと、前記二値画像データから、二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定ステップと、をさらに有し、前記特徴取得ステップは、前記二値画像データの前記罫線領域に対応する、入力処理ステップにより入力処理された画像データの領域から、前記特徴を取得すること、を特徴とする。
【００２８】
請求項１６の発明は、請求項１３に記載された画像処理方法を、前記入力処理ステップが入力処理した画像データが、画素値が多値の場合に、当該画像データに対して二値化を行い、二値化された画像データを示す二値画像データを生成する二値化ステップと、前記二値画像データから、当該二値画像データに記載されている罫線領域を特定する罫線領域特定ステップと、さらに有し、前記特徴取得ステップは、特定された前記罫線領域における罫線の長さ方向における太さの変動量を、前記特徴として取得すること、を特徴とする。
【００２９】
請求項１７の発明は、画像処理を行う手段として、コンピュータを機能させるプログラムであって、前記画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する特徴取得手段と、取得した前記特徴に基づいて、光学的に読み込んだ画像データを示す撮像画像であるか否かを判断する判断手段と、前記判断に応じて、異なる画像処理を前記画像データに対して行う画像処理手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、入力処理された画像データが撮像画像か純電子画像かの判断結果に応じて、適切な画像処理を実行することができるため、画像処理の処理時間の短縮及び精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下に本発明の一実施形態に係る画像処理装置を、添付した図面を参照しながら説明する。
【００３２】
（第１の実施の形態）
図１は第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
本画像処理装置１は、スキャナ１０、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３、メモリ１４、ＣＤ−ＲＯＭ／ＦＤ（Floppy（登録商標） Disc）ドライブ１５、印字装置１６、表示装置１７、ＦＡＸ送信装置１８で構成されている。
【００３３】
まずは、当該画像処理装置１で処理の対象となる画像データについて説明する。本実施の形態においては、撮像画像と純電子画像の２種類の画像データを処理対象とする。
【００３４】
本実施の形態にかかる撮像画像とは、スキャナやデジタルカメラなど光学的に読み込みを行う画像読取装置により読み取られた画像をいう。
【００３５】
本実施の形態にかかる純電子画像とは、文書作成アプリケーションにより作成された文書画像データや、画像生成アプリケーションにより作成された画像データ、及びこれら文書画像データや画像データからフォーマット変換等が行われたデータを含み、生成されてから一度も光学的な読み取り処理を介していない画像データをいう。
【００３６】
画像処理装置１に戻り、スキャナ１０は、例えば文書画像の原稿を光学的に読み取り、画像データに変換する。また、読み取った画像データを白と黒、即ちモノクロのデータ、または多値画像、即ちフルカラーのデータに変換してメモリ１４に保存する。このように光学的に読み込み、保存された画像データは撮像画像となる。
【００３７】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３やＣＤ−ＲＯＭ／ＦＤドライブ１５に装着された記録媒体に格納されている、例えば画像処理プログラムを実行し、各装置を制御する。
ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１で実行するプログラムを一時的に保存し、且つ、ＣＰＵ１１がプログラムを実行するときのワークエリアである。
【００３８】
ＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１１で実行する、例えば画像処理プログラムなどの各プログラムを格納している記憶手段であり、後述する、画像データが撮像画像か純電子画像かを判定するための閾値なども格納されている。
メモリ１４は、スキャナ１０で読み取った画像データ及び画像処理された画像データを一時的に保存する。
ＣＤ−ＲＯＭ／ＦＤドライブ１５及び印字装置１６は、ＣＰＵ１１で実行するプログラム等をＣＤ−ＲＯＭ及びＦＤから読み込む。
【００３９】
印字装置１６は、画像処理された画像データを必要に応じて用紙等に印字する印字機構である。
表示装置１７は、例えば、画像処理装置１の設定内容や状態を表示する表示手段であり、必要に応じて画像処理された画像データを表示する。
ＦＡＸ送信装置１８は、電話回線１９を介してメモリ１４に格納された画像データを他の画像処理装置等にＦＡＸ送信する。
なお、本実施形態においては、スキャナ１０、印字装置１６、ＦＡＸ送信装置１８を画像処理装置１の構成の一部としているが、例えばネットワークを介して、画像処理装置１に取り付けてもよい。
【００４０】
図１に示した本実施形態に係る画像処理装置１は、処理対象の画像データが撮像画像であるか、純電子画像であるかを判定し、その判定結果、即ち撮像画像か純電子画像かに応じて、適切な画像処理を実行することができる。
処理対象の画像データが撮像画像であるか純電子画像であるかを判定するためには、例えば画像データのファイル形式がＥＸＩＦ（Exchangeable  Image Format）形式であるときには、予めフォーマットのタグに撮像画像若しくは純電子画像である情報を付加しておき、その情報を利用することなどが考えられる。
また、例えば文書画像の画像データに文字の切り出し処理を行うときは、画像データが撮像画像のときは文字情報を取得するためにＯＣＲ（Optical  Character  Reader）での処理を行い、画像データが純電子画像のときは文字情報をＯＣＲを用いて取得するよりも元々の電子情報（画像データに変換する前の文書データなど）から文字情報を抽出するほうが精度よく処理を行える。
【００４１】
図２は、本実施の形態にかかる画像処理装置１の構成を示すブロック図である。図２に示す画像処理装置１は、入力処理部２０１と、領域特定部２０２と、特徴取得部２０３と、判断部２０４と、画像処理部２０５と、を備える。
【００４２】
入力処理部２０１は、画像処理の対象となる画像データの入力処理を行う。この入力処理の対象となる画像データは、メモリ１４に記憶された画像データでも良いし、図示しないネットワークを介して受信した画像データでも良い。
【００４３】
領域特定部２０２は、入力処理した画像データから、処理対象となる領域を特定する。本実施の形態においては、処理対象となる領域として背景領域を用いる。そこで、領域特定部２０２は、画像データの背景領域と推定し、当該背景領域に含まれている一様な画素値を有する領域を特定する。
【００４４】
つまり、背景領域においては、光学的に読み取りがなされた場合に、アナログデジタル変換でノイズが生じる場合がある。例えば背景色が白色であった場合でも、画素の特性や光学的に読み取りを行う際に生じたノイズにより、背景色のRGBが一様な“FFFFFF”ではなく“FFF4EF”や“FAD9FA”などのばらつきが生じることが考えられる。また、紙媒体に対して光学的に読み取りを行う際に裏写りした模様なども読み取ってしまう場合もある。これらは撮像画像の特徴となる。そこで、本実施の形態にかかる画像処理装置１では、背景領域を処理対象とし、上述した特徴を取得することで撮像画像であるか否かを判断できる。
【００４５】
特徴取得部２０３は、画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する。本実施の形態にかかる特徴取得部２０３は、特徴として、領域特定部２０２により特定された領域における画素値の分散値を取得する。
【００４６】
判断部２０４は、取得した特徴（分散値）に基づいて、撮像画像又は純電子画像であるか否かを判断する。本実施の形態にかかる判断部２０４は、取得した分散値が、図１のＲＯＭ１３に蓄積された閾値以上の場合に撮像画像と判断し、閾値以下の場合に純電子画像と判断する。
【００４７】
画像処理部２０５は、撮像画像及び純電子画像のうちどちらかと判断された判断結果に基づいて、画像データに対して異なる画像処理を行う。画像処理の具体的な例については後述する。
【００４８】
このように、入力された画像データが撮像画像か純電子画像かに応じて、適切な画像処理方法を選択し、画像処理を実行する。
【００４９】
図３は本実施形態に係る画像処理装置１の画像処理フロー図である。
まず、入力処理部２０１が、スキャナ１０などから画像データを入力する（Ｓ３０１）。次に、判断部２０４が、領域特定部２０２及び特徴取得部２０３の処理結果に基づいて、入力された画像データ、即ち画像処理の対象となっている画像データの種別（撮像画像及び純電子画像）を判定する（Ｓ３０２）。撮像画像か純電子画像かを判定したら、画像処理部２０５が、その判定結果、即ち画像データの種別に応じて、後述する画像処理方法を選択し、画像処理を実行するように制御する（Ｓ３０３）。
【００５０】
以上の処理フローによって、予め決定されている画像処理（例えば、グレースケール化や、文字切り出し処理など）を行うとき、画像処理装置１は入力された画像データの種別を判定し、その判定結果に応じて、適切な画像処理、例えば処理精度が高い画像処理や、処理速度が速い画像処理を実行することができる。
【００５１】
次に、本実施形態に係る画像処理装置１において、入力された画像データが撮像画像か純電子画像かを判定するための判定方法の例を説明する。
【００５２】
純電子画像はその画像データの性質上、画像データ内の白い部分は、画素値がR（レッド）,G（グリーン）,B（ブラック）=(255,255,255)という数値になる。
【００５３】
一方、撮像画像では白い画像をスキャナ１０などで読み取ったとしても、スキャナ１０に用いる素子の特性や、ノイズなどの要因で、その白い部分全ての画素値がR,G,B=(255,255,255)になるとは限らないため、撮像画像の背景となるような、ある程度の面積を占めている部分に関しては、その画素値が一様ではないことが多い。
【００５４】
従って、領域特定部２０２が画像データの背景となる領域をある程度特定した後で、特徴取得部２０３がその背景の画素の画素値についての分散を算出する。算出された分散は純電子画像と撮像画像では明らかな差異があるため、判断部２０４は、これを利用して画像データを判定する。
【００５５】
なお、この背景領域の特定方法は公知の方法を用いて行い（例えば、特許文献２参照）、後述する閾値のデータは、予めＲＯＭ１３に格納されている。
【００５６】
他の例としては、画像データのヒストグラムのピーク値から所定の範囲を背景領域とする手法が考えられる。図４は、画像データのヒストグラムにおける背景領域を説明した図である。図４のヒストグラムのうち、最も高いピーク値の明るさを有する領域が背景領域であると考えられる。そこで、ピーク値から所定の範囲の明るさを有する領域を背景領域とする。この特定された背景領域における画素値の分散で、撮像画像か否か判断できる。なお、背景領域を特定する手法は、このような手法や、特許文献２に記載された技術以外の手法を用いても良い。
【００５７】
図５は本実施形態に係る画像処理装置１において、図３のステップＳ１０２の処理である、画像データの背景領域を利用した画像データ判定処理のフロー図である。
まず、領域特定部２０２が、処理対象となる画像データを入力すると（Ｓ５０１）、その画像データの背景領域と推定できる領域、即ち、一様な画素値を有する領域を特定する（Ｓ５０２）。
【００５８】
そして、背景領域を特定した後、特徴取得部２０３が、その背景色の画素を走査し（Ｓ５０３）、背景領域の画素分散値を算出する（Ｓ５０４）。
【００５９】
次に、判断部２０４は、算出した画素分散値と、予め画像処理装置１に設定されている閾値とを比較する（Ｓ５０５）。そして、判断部２０４は、画素分散値が閾値よりも大きいと判断したときは（Ｓ５０５、ＹＥＳ）、背景領域の画素が不均一であることを示すため、撮像画像であると判定する（Ｓ５０６）。一方、判断部２０４は、画素分散値が閾値以下であると判断したときは（Ｓ５０５、ＮＯ）、背景領域の画素が一様であることを示すため、純電子画像と判定する（Ｓ５０７）。
【００６０】
本実施の形態にかかる画像処理装置１では、上述した処理により撮像画像であるか、純電子画像であるか判断できる。これにより、画像処理部２０５では、撮像画像または純電子画像であるかに応じて、適した画像処理を行うことができる。また、画像処理の精度を向上させることができる。なお、実際に行う画像処理については、後の実施の形態において説明する。
【００６１】
（第２の実施の形態）
第１の実施の形態では、背景領域の画素値の分散から撮像画像であるか否かを判定した例について説明した。しかしながら、第１の実施の形態は、撮像画像であるか否かの判定対象を背景画像に制限するものではなく、さまざまな判定手法を用いて良い。そこで、第２の実施の形態では、色クラスタを用いて撮像画像であるか否かの判定対象とした例について説明する。
【００６２】
図６は第２の実施の形態にかかる画像処理装置６００の構成を示すブロック図である。上述した第１の実施の形態にかかる画像処理装置１とは、領域特定部２０２が削除され、色クラスタリング部６０１が追加され、特徴取得部２０３とは処理が異なる特徴取得部６０２に変更され、判断部２０４とは処理が異なる判断部６０３に変更された構成を有している点で異なる。以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。
【００６３】
色クラスタリング部６０１は、入力処理した画像データに対して色クラスタリングを行い、色クラスタを生成する。生成される色クラスタは、背景領域の色や、文字領域の色毎にクラスタリングされると考えられる。次に色クラスタリング（画像データが有する色を、一定範囲の画素値毎にグループ分けする手法）を利用した方法を説明する。
【００６４】
特徴取得部６０２は、画像データから、画素の分散を示す特徴を取得する。本実施の形態にかかる特徴取得部６０２は、特徴として、色クラスタリング部６０１により生成された色クラスタにおける画素値の分散値を取得する。
【００６５】
判断部６０３は、色クラスタそれぞれの特徴（分散値）に基づいて、撮像画像又は純電子画像であるか否かを判断する。
【００６６】
つまり、上述したように撮像画像では、光学的に読み込みが行われたときに、ノイズが生じるが、ノイズを検出する対象領域をどこにするのかが問題となる。第１の実施の形態では、背景領域をノイズの検出対象領域としたが、背景領域以外のコンテンツ領域においても当然にノイズは生じている。そこで、本実施の形態においては、色クラスタ毎（例えば、背景領域の色、文字領域の色、グラフの所定の領域の色など）の画素値の分散値から、撮像画像か純電子画像か判定することにした。これにより、背景領域及びコンテンツ領域に基づいて、撮像画像か純電子画像か判断できるので、より判定精度が向上する。本実施の形態では、例えば、背景領域にグラデーションがかかっていたり、背景領域に対してノイズの除去処理が行われた場合でも、判定可能となる。
【００６７】
純電子画像は、その画像に写真やグラデーションなどの階調性が高い部分を含んでいない限り、その画像全体に使用している色数は限られる。このような画像データとしては文書データを画像化した文書画像などがある。
【００６８】
それに対して撮像画像は、例えばそれが文書画像であるときは、文字の線でも色の濃い部分や薄い部分があり、背景と文字の境目では両方の色が混じったような色となり、比較的階調性が高く、使用している色数が多い傾向がある。
【００６９】
従って、色クラスタリング部６０１が色クラスタリングを行い、特徴取得部６０２が、その画像内のクラスタ数、さらにその各クラスタ内分散を算出した後、判断部６０３が、閾値処理することで、撮像画像か純電子画像かを判定できる。即ち、各クラスタ内分散が閾値よりも大きいときは色数が多いことを示しているため撮像画像と判定し、各クラスタ内分散が閾値よりも小さいときは、色数が少ないことを示しているため純電子画像と判定できる。
【００７０】
また、判断部６０３が行う判断処理の閾値は予めＲＯＭ１３に格納されているものを利用するが、クラスタ数と、各クラスタ内分散を見て、適切な閾値を設定して利用してもよい。
【００７１】
なお、色クラスタリング部６０１の色クラスタリング自体は既に知られている方法を用いる。図７は、第２の実施の形態における、画像データのヒストグラムでの処理対象領域を説明した図である。これは、色クラスタリングで複数の色クラスタを生成されたのであれば、図７のヒストグラムのように複数のピーク値があることを意味し、それぞれのピーク値から所定範囲の明るさを有する領域が処理対象領域になることを示している。この特定された処理対象領域における画素値の分散で、撮像画像か否か判断できる。
【００７２】
なお、画像処理の手順は、第１の実施の形態の図３と同様として説明を省略する。
【００７３】
図８は本実施形態に係る画像処理装置６００において、図３のステップＳ１０２の処理である、色クラスタリングを利用した画像データ判定処理のフロー図である。
まず、色クラスタリング部６０１が、処理対象となる画像データを入力すると（Ｓ８０１）、画像全面の色クラスタリングを行う（Ｓ８０２）。特徴取得部６０２が、色クラスタリングによってクラスタ数と、各クラスタリング内分散を算出し（Ｓ８０３）、そのクラスタ毎の分散値と、クラスタ数に応じた閾値（例えばクラスタ数が４未満なら閾値Ｘ１、４以上なら閾値Ｘ２など）とを比較する（Ｓ８０４）。
【００７４】
判断部６０３が、各分散値が全て閾値よりも大きいと判断したとき（Ｓ８０４：ＹＥＳ）は、撮像画像と判定し（Ｓ８０５）、各分散値のうち一つでも閾値よりも小さいと判断したときは（Ｓ８０４：ＮＯ）、純電子画像と判定する（Ｓ３０６）。
【００７５】
以上、図８に示した処理フローによって、画像処理装置６００に入力された画像データが、撮像画像か純電子画像かを判定することができるため、ユーザは画像データを画像処理装置に入力する際に、画像データが撮像画像か純電子画像かを意識せずに入力することができる。
【００７６】
次に、本実施形態に係る画像処理装置６００において、画像データの種別に応じて実行する画像処理について説明する。なお、第１の実施の形態の画像処理装置１も同様の処理を行うこととする。
【００７７】
画像処理には複数の種類、例えば、グレースケール化や二値化、文字切り出し処理やエッジ処理などがあり、その処理を行うための方法も複数存在する。例えば、グレースケール化においては、多値画像を白から黒の２５６階調の色（輝度）に変換するため、画像データの各画素が有する画素値（赤、緑、青の各色がそれぞれ有する２５６階調の画素値）から輝度を算出する。
【００７８】
この輝度の算出方法として、前述した各画素が有する赤、緑、青の各色の画素値から算出する方法の他、単純に各画素が有する緑の画素値をそのまま輝度として利用する方法が知られている。前者は画像処理に時間がかかるが、比較的精度のよい結果が得られ、後者は、処理速度は高速であるが元の画像データが単純な色彩を有しているときは比較的精度がよくないという特徴を有している。
【００７９】
このように、一つの画像処理でも複数の処理方法があり、例えば純電子画像は構成されている色が純粋な色、即ち真緑（R,G,B=（0,255,0））のような色を有しており、緑を輝度としてしまうと画像処理後、真緑の部分が白く処理されてしまうため、各画素が有する赤、緑、青の画素値から輝度を算出するほうが好適である。
他方、撮像画像は複雑な色彩を有しており、精度が大きく低下することなく、処理速度が向上するため、単純に各画素が有する緑の画素値を輝度として採用するほうが適している。
【００８０】
本実施形態に係る画像処理装置６００は、処理対象の画像データの種別によって、以上のような複数の画像処理方法を選択して実行する。
【００８１】
図９は本実施形態に係る画像処理装置６００において、入力した画像データにグレースケール化を行う例を示したフロー図である。
まず、画像処理装置６００の画像処理部２０５に多値画像の画像データを入力すると（Ｓ９０１）、図８で行われた判断結果から、画像データが撮像画像か純電子画像かを判定する（Ｓ８０２）。
次に、画像処理部２０５が、撮像画像と判定したときは（Ｓ９０２：ＹＥＳ）、高速な手法でグレースケール化を行う。この高速な手法とは、撮像画像に適した、各画素が有する緑の画素値を輝度としてグレースケール化とする（Ｓ９０３）。
一方、画像処理部２０５が、純電子画像と判定したときは（Ｓ９０２：ＮＯ）、既に説明したように、各画素が有する赤、緑、青の画素値から輝度を算出するほうが適しているため、輝度計算をするグレースケール化を実行する（Ｓ９０４）。
【００８２】
また、文書画像の画像データに二値化を行うときも同様に処理方法が複数存在する。
例えば、二値化処理では画像データ内の各画素値を閾値と比較し、小さければ白に変換し、大きければ黒に変換することで白と黒のモノクロ画像に処理することが知られている。
しかしながら、純電子画像の文書画像では、同じ色の文字は完全に同じ画素値を有しているため（例えば黒い文字であればR,G,B=（0,0,0））、予め文字色を取得し、文字色を有している画素を黒、それ以外を白色に処理する方法が有効である。
この文字色を取得する方法として、文書ファイル（画像データに変換する前の文書データ）から公知の方法で文字位置を取得して、文字位置から文字色を取得する方法や、色クラスタリングを実行して、同一色をまとめ、同一の画素値を持った画素の集合で、サイズの小さな集合を文字と推測し、その画素値を文字色とする方法などが考えられる。
【００８３】
図１０及び図１１は、画像処理部２０５において、入力した画像データに二値化を行う例を示したフロー図である。なお、各処理フロー内で用いている閾値は、ＲＯＭ１３に格納されている。
【００８４】
図１０は、文書ファイルから文字色を取得して二値化を実行する処理フローを示している。ステップＳ１００１ないしステップＳ１００２の処理は、既に説明した図９におけるステップＳ９０１ないしステップＳ９０２の処理と同一であるため、説明を省略し、ステップＳ１００３の処理から説明する。
画像処理部２０５は、入力された画像データが撮像画像であるときは、既に説明した画像データ内の各画素の画素値を閾値と比較し、二値化を行う（Ｓ１００３）。
画像処理部２０５は、入力された画像データが純電子画像であるときは、純電子画像に変換する前の文書ファイルから文字位置を取得し（Ｓ１００４）、その文字の位置に存在する画素、即ち文字色を取得する（Ｓ１００５）。取得した文字色を利用して、既に説明したように、文字色を黒、それ以外の色を白とする二値化を実行する（Ｓ１００６）。
【００８５】
図１１は、第２の実施の形態にかかる画像処理部２０５が、色クラスタリングを利用して文字色を取得し、二値化を実行する処理フローを示している。
ステップＳ１１０１ないしステップＳ１１０２の処理は、既に説明した図９におけるステップＳ９０１ないしステップＳ９０２の処理と同一であるため、説明を省略し、ステップＳ１１０３の処理から説明する。
入力された画像データが撮像画像であるときは、図１０に示したステップＳ１００３の処理と同様、画像データ内の各画素の画素値を閾値と比較し、二値化を行う（Ｓ１１０３）。
入力された画像データが純電子画像であるときは、再び色クラスタリング部６０１が、色クラスタリング処理を実行し（Ｓ１１０４）、既に説明したように、色クラスタリングの結果と、色の分布から文字色を特定する（Ｓ１１０５）。その文字色を利用して、文字色を黒、それ以外を白とする二値化を実行する（Ｓ１１０６）。
【００８６】
なお、図１０及び図１１に示した処理フローにおいて、入力した画像データが純電子画像のときは文字色を黒とそれ以外の色を白として二値化を行ったが、これを利用して、文字の部分を第一の色、それ以外の部分を第二の色とするように、文字の部分とそれ以外の部分で二値化を行ってもよい。
【００８７】
また、画像データにスキュー補正を行うときは、画像データの種別に応じてパラメータを変更する必要がある。
撮像画像は、スキャナ１０などにおいて画像の読み取り時に、読み取り方向に対して傾いた状態で、画像が形成されている用紙を設置してしまうことがあり、この傾きを補正する必要がある。
一方、純電子画像は、画像が電子的に作成されるため、紙の設置による傾き等が発生することはない。従って、画像処理装置１が読み取った画像データが純電子画像であるときは、自動的にスキュー補正の傾き角θを０として処理する。即ち、実質的には補正を行わないようにする。
【００８８】
図１２は画像処理部２０５において、入力した画像データにスキュー補正を行う例を示したフロー図である。なお、当該スキュー補正は、第２の実施の形態及び第１の実施の形態で行うことが可能とする。
【００８９】
ステップＳ１２０１ないしステップＳ１２０２の処理は、既に説明した図９におけるステップＳ９０１ないしステップＳ９０２の処理と同一であるため、説明を省略し、ステップＳ１２０３の処理から説明する。
入力された画像データが撮像画像であるときは、画像処理部２０５は、公知の方法でスキュー（傾き）の検出処理を行い（Ｓ１２０３）、傾き角θを得て、その傾きを補正するために−θの角度補正を行う（Ｓ１２０５）。
一方、入力された画像データが純電子画像であるときは、傾き角θを自動的に０にして（Ｓ１２０４）、−θの角度補正を行う（Ｓ１２０５）。即ち、実質的には角度補正を行わずに終了する。
【００９０】
以上のように、画像処理装置１に入力された画像データの種別を判定して、その結果に応じてグレースケール化、二値化、スキュー補正の各画像処理を精度よく、又は効率よく行うことができる。
なお、図３、５、８〜１２ないし図８に示した各処理はＣＰＵ１１がＲＯＭ１３に格納されている画像処理プログラムを読み込んで、画像処理装置に実行させる。
【００９１】
（第３の実施の形態）
第１及び第２の実施の形態は、画像データの背景などの領域における画素の分散を用いて、撮像画像と純電子画像とを判別する手法について説明した。しかしながら、このような判別手法に制限するものではなく、光学的読み込み時に発生する特徴に基づいて撮像画像か純電子画像かを判別できればよい。そこで、第３の実施の形態では、罫線領域に基づいて、撮像画像か純電子画像かを判別する例について説明する。
【００９２】
図１３は第３の実施の形態にかかる画像処理装置１３００の構成を示すブロック図である。上述した第１の実施の形態にかかる画像処理装置１とは、領域特定部２０２が削除され、二値化部１３０１及び罫線領域特定部１３０２が追加され、特徴取得部２０３とは処理が異なる特徴取得部１３０３に変更され、判断部２０４とは処理が異なる判断部１３０４に変更された構成を有している点で異なる。以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。
【００９３】
二値化部１３０１は、入力処理された画像データに対して、二値化処理を施して、二値画像データを生成する。
【００９４】
罫線領域特定部１３０２は、二値画像データから罫線領域を特定する。罫線領域の特定手法は、いずれの手法を用いても良いが、例えば、画像データから閾値以上の長さを持つ黒ランを抽出し、抽出された黒ランについて、連結している黒ランを統合し、実線罫線として抽出し、該抽出された実線罫線について、所定の閾値以上の長さを持つ実線罫線を罫線として認識するという手法等がある。
【００９５】
特徴取得部１３０３は、二値画像データから、画素値の分散値を取得する。本実施の形態にかかる特徴取得部１３０３は、罫線領域特定部１３０２により特定された罫線領域に対応する、入力画像データ（二値化前の画像データ）の領域における、画素値の分散値を算出する。
【００９６】
ところで、通常利用している文書では、表や枠に使用する罫線は一般的には単色であり、グラデーションをかけたりすることは稀である。このような罫線においては、純電子画像では同じ色で表現されている以上、画素値の分散は０になると考えられる。一方、撮像画像では、光学的な読み込みを行うことで、罫線であっても微妙に異なる色となる。このような異なる色になる理由としては、光学的な読み込み対象となる紙媒体が商業印刷されている場合、色を網点で表現しているため、同じ色の領域に見えても、実はいろいろな色で構成されている。そして、このような紙媒体に対してスキャナで読み込んで得られた画像は、解像度が高ければ高いほどその網点が正確に解像されるため、領域の色の分散は大きくなる。さらには、上述した実施の形態と同様に、光学的に読み込みを行う際にノイズが生じることも理由である。
【００９７】
つまり、二値画像データで罫線と判定された領域においては、純電子画像であれば画素値が分散はほとんど生じないと考えられる。一方、撮像画像であれば画素値の分散が生じることになると考えられる。そこで、特徴取得部１３０３が、二値画像で罫線と判定された領域に対応する入力画像の領域で、画素値の分散を算出することで、撮像画像か否か判定することができる。
【００９８】
判断部１３０４は、特徴取得部１３０３で算出された罫線領域の分散値に基づいて、撮像画像か純電子画像かを判別する。例えば、予め閾値を設け、分散値が閾値以上の場合に撮像画像と判別するなどが考えられる。
【００９９】
また、罫線が複数判定された場合、さまざまな手法が考えられる。例えば、罫線について順に上述した処理を行い、色分散が大きな罫線を検出した時点で撮像画像と判断して処理を終了する手法が考えられる。他の例としては、全ての罫線について判定を行い、多数決にして決定する方式などが考えられる。
【０１００】
なお、画像処理の手順は、第１の実施の形態の図３と同様として説明を省略する。
【０１０１】
図１４は本実施形態に係る画像処理装置１３００において、図３のステップＳ１０２の処理である、画像データの罫線領域を利用した画像データ判定処理のフロー図である。
【０１０２】
まず、領域特定部２０２が、処理対象となる多値（多色）の画像データを入力する（Ｓ１４０１）。そして、二値化部１３０１が、入力された画像データに対して二値化処理を施し、二値画像データを生成する（Ｓ１４０２）。
【０１０３】
次に、罫線領域特定部１３０２が、二値画像データから罫線領域を特定する（Ｓ１４０３）。そして、特徴取得部１３０３が、変数ｎを０に初期化する（Ｓ１４０４）。なお、撮像画像であることを判断する基準となる撮像画像判定値、及び純電子画像であることを判断する基準となる純電子画像判定値についても０に初期化する。
【０１０４】
そして、特徴取得部１３０３が、変数ｎが罫線の本数より大きいか否か判断する（Ｓ１４０５）。変数ｎが罫線の本数以下と判断した場合（Ｓ１４０５：ＮＯ）、特徴取得部１３０３が、二値画像データの罫線領域に相当する、入力処理された画像データの領域を走査する（Ｓ１４０６）。
【０１０５】
次に、特徴取得部１３０３が、走査した領域における画素値の分散値を算出する（Ｓ１４０７）。
【０１０６】
そして、判断部１３０４が、算出された分散値が、所定の閾値より大きいか否か判断する（Ｓ１４０８）。分散値が所定の閾値以上と判断した場合（Ｓ１４０８：ＹＥＳ）、撮像画像判定値に１追加する（Ｓ１４０９）。一方、分散値が所定の閾値以下と判断した場合（Ｓ１４０８：ＮＯ）、純電子画像判定値に１追加する（Ｓ１４１０）。
【０１０７】
その後、特徴取得部１３０３が、変数ｎに１追加した後（Ｓ１４１１）、再び変数ｎが罫線の本数以上であるか否か判断する（Ｓ１４０５）。
【０１０８】
そして、変数ｎが罫線の本数以上であると判断された場合（Ｓ１４０５：ＹＥＳ）、判断部１３０４は、撮像画像判定値が、純電子画像判定値より大きいか否か判断する（Ｓ１４１２）。そして、撮像画像判定値が純電子画像判定値より大きいと判断した場合（Ｓ１４１２：ＹＥＳ）、判断部１３０４は、撮像画像と判定し（Ｓ１４１３）、処理を終了する。
【０１０９】
一方、判断部１３０４は、撮像画像判定値が純電子画像判定値以下と判断した場合（Ｓ１４１２：ＮＯ）、判断部１３０４は、純電子画像と判定し（Ｓ１４１４）、処理を終了する。
【０１１０】
本実施の形態では、上述した第１及び第２の実施の形態と同様の効果が得られる他に、処理速度の向上及び使用メモリを低減できる点に特徴がある。つまり、画像処理装置１３００では、入力処理された画像データが、撮像画像か、純電子画像かを高精度に判別することができる。これにより、それぞれの画像の特徴にしたがって画像処理を適切に切り替えることができる。また、本実施の形態にかかる画像処理装置１３００では、入力処理部により入力処理された画像データが二値画像であっても、撮像画像か純電子画像かを判別できる。
【０１１１】
（第４の実施の形態）
第３の実施の形態は、罫線領域の画素値の分散に基づいて、撮像画像か純電子画像かを判別する例について説明した。しかしながら、罫線を用いた判別手法は、罫線領域の画素値の分散に制限するものではない。そこで、第４の実施の形態では、罫線の太さに基づいて、撮像画像か純電子画像かを判別する手法について説明する。
【０１１２】
図１５は、第４の実施の形態にかかる画像処理装置１５００の構成を示すブロック図である。上述した第３の実施の形態にかかる画像処理装置１３００とは、特徴取得部１３０３及び判断部１３０４とは処理が異なる特徴取得部１５０２及び判断部１５０３に変更された構成を有している点で異なる。以下の説明では、上述した第３の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。
【０１１３】
また、本実施の形態にかかる画像処理装置１５００では、処理対象となる画像データは、二値の画像データとする。
【０１１４】
ところで、上述した第３の実施の形態では、入力画像が多値のために色（輝度）の分散で撮像画像か純電子画像か判断できたが、二値画像データでは当該手法で判断できない。これに対し、本実施の形態の画像処理装置１５００では、入力処理された画像データが二値であっても撮像画像か純電子画像か判断できる。
【０１１５】
まず、入力処理部２０１が二値の画像データを入力処理した後、罫線領域特定部１３０２が、二値の画像データから罫線領域を特定する。
【０１１６】
特徴取得部１５０２は、二値画像データの罫線領域から、太さの変動量（分散）を取得する。本実施の形態にかかる特徴取得部１５０２は、罫線領域特定部１３０２により特定された罫線領域から、太さの変動量を算出する。つまり、罫線については長さと太さという成分が分るので、本実施の形態では、これらの一つ一つの罫線について太さを計測していく。
【０１１７】
図１６は、入力処理された二値画像データの例を示した図である。図１６に示す二値画像データの領域１６０１内の罫線を変動量取得の対象とする。
【０１１８】
図１７は、図１６の領域１６０１内の罫線の一部の拡大図である。ところで、罫線の太さ検出手法としては、水平罫線の場合、罫線の垂直ランの長さを端から端まで計測していくという手法が考えられる。そこで、図１７に示す例では、特徴取得部１５０２が、罫線の端から端までを、所定間隔毎に罫線の太さを計測している。計測を行うことで、例えば太さ１７０１と太さ１７０２とが明らかに異なることが確認できる。
【０１１９】
そして、特徴取得部１５０２は、計測対象である罫線のそれぞれに対して、同様に太さを計測していくことになる。また、垂直罫線の場合、罫線の水平ランの長さを使えばよい。なお、傾いている場合における、垂直罫線上の水平ランは厳密には罫線の太さとは異なる。
【０１２０】
判断部１５０３は、計測された罫線の太さ（罫線のドットの分散）から、撮像画像か純電子画像かを判別する。例えば、予め閾値を設け、罫線の太さの変動量が閾値以上の場合に撮像画像と判別するなどが考えられる。つまり、罫線の太さの絶対値が重要なのではなく、太さのぶれ、変動量を調べるという意味においては、多少の傾きは許容できる。なお、変動量を判定するための閾値は、実験結果などに基づいて定めるものとする。
【０１２１】
図１８は本実施形態に係る画像処理装置１５００において、図３のステップＳ１０２の処理である、画像データの罫線領域を利用した画像データ判定処理のフロー図である。
【０１２２】
まず、領域特定部２０２が、処理対象となる二値の画像データを入力する（Ｓ１８０１）。
【０１２３】
次に、罫線領域特定部１３０２が、二値画像データから罫線領域を特定する（Ｓ１８０２）。そして、特徴取得部１５０２が、変数ｎを０に初期化する（Ｓ１８０３）。なお、撮像画像であることを判断する基準となる撮像画像判定値、及び純電子画像であることを判断する基準となる純電子画像判定値についても０に初期化する。
【０１２４】
そして、特徴取得部１５０２が、変数ｎが罫線の本数以上であるか否か判断する（Ｓ１８０４）。変数ｎが罫線の本数以上ではないと判断した場合（Ｓ１８０４：ＮＯ）、特徴取得部１５０２が、二値画像データの罫線領域を長さ方向のそれぞれの位置で、太さを計測する（Ｓ１８０５）。
【０１２５】
次に、特徴取得部１５０２が、計測された太さの変動量を算出する（Ｓ１８０６）。
【０１２６】
そして、判断部１５０３が、算出された変動量が、所定の閾値より大きいか否か判断する（Ｓ１８０７）。変動量が所定の閾値より大きいと判断した場合（Ｓ１８０７：ＹＥＳ）、撮像画像判定値に１追加する（Ｓ１８０８）。一方、変動量が所定の閾値以下と判断した場合（Ｓ１８０７：ＮＯ）、純電子画像判定値に１追加する（Ｓ１８０９）。
【０１２７】
その後、特徴取得部１５０２が、変数ｎに１追加した後（Ｓ１８１０）、再び変数ｎが罫線の本数以上であるか否か判断する（Ｓ１８０４）。
【０１２８】
そして、変数ｎが罫線の本数より大きいであると判断された場合（Ｓ１８０４：ＹＥＳ）、判断部１５０３は、撮像画像判定値が、純電子画像判定値より大きいか否か判断する（Ｓ１８１１）。そして、撮像画像判定値が純電子画像判定値より大きいと判断した場合（Ｓ１８１１：ＹＥＳ）、判断部１３０４は、撮像画像と判定し（Ｓ１８１２）、処理を終了する。
【０１２９】
一方、判断部１５０３は、撮像画像判定値が純電子画像判定値以下と判断した場合（Ｓ１８１１：ＮＯ）、判断部１５０３は、純電子画像と判定し（Ｓ１８１３）、処理を終了する。
【０１３０】
本実施の形態の形態にかかる画像処理装置１５００では、上述した実施の形態の効果の他、画像データが二値画像データであっても、高精度で撮像画像か純電子画像か判断できる。
【０１３１】
なお、入力処理された画像データが二値画像の場合は、画像処理部２０５によるグレー化、二値化などの処理は不要ではあるが、撮像画像の場合にスキュー補正を行うなど、必要に応じて画像処理を行える点では上述した実施の形態と同様する。
【０１３２】
（第５の実施の形態）
第４の実施の形態は、二値画像データにおける罫線の太さの変動量から、撮像画像か純電子画像か判断を判別した。しかしながら、罫線の太さの変動量による判別を、二値画像データに制限するものではなく、多値の画像データに対して行ってもよい。
【０１３３】
図１９は、第５の実施の形態にかかる画像処理装置１９００の構成を示すブロック図である。上述した第４の実施の形態にかかる画像処理装置１５００とは、二値化部１９０１が追加された構成を有している点で異なる。以下の説明では、上述した第４の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。
【０１３４】
二値化部１９０１は、入力処理部２０１が入力処理した画像データが多値の場合に、当該画像データに対して二値化処理を施す。
【０１３５】
なお、他の処理については第４の実施の形態と同様として説明を省略する。本実施の形態により、画像データが多値であっても、罫線の太さにより撮像画像か、純電子画像か判別できる。
【０１３６】
また、多値画像を二値化した場合に罫線領域の太さの変動量で撮像画像か否か判定することに制限するものではなく、二値化した所定の領域における分散で撮像画像か否か判断しても良い。例えば二値画像データの文字領域における色の分散で撮像画像か否か判断しても良い。
【０１３７】
（第３〜第５の実施の形態の変形例１）
上述した第３〜第５の実施の形態においては、罫線領域を特定した後、特定された罫線の順に一つずつ処理を行い、全ての罫線に対して処理を行った後、撮像画像か純電子画像か判断して処理を終了していた。しかしながら、このような手法に制限するものではない。
【０１３８】
そこで、第３〜第５の実施の形態の変形例１にかかる画像処理装置では、特定された罫線に対して処理を行う優先順位を定め、優先順位順に罫線領域の分散又は太さの変動量を算出し、算出結果から撮像画像と判定された場合に処理を終了する。なお、画像処理装置の構成は、図１３、図１５又は図１９で示した構成を備えているものとして説明を省略する。
【０１３９】
本変形例にかかる画像処理装置では、特徴取得部が、罫線領域特定部が特定した罫線領域について、当該罫線領域の罫線の画素数（あるいは面積）で降順にソートする。そして、判断部が、画素数（あるいは面積）が大きい順に、罫線の画素値の分散又は罫線の太さの変動量を算出し、分散又は変動量が所定の閾値を超えるか否か判断を行う。そして、所定の閾値を超えたと判断した場合、撮像画像と判断し、他の罫線については処理を行わずに終了する。
【０１４０】
これは、面積が大きい罫線は、太い罫線であり、長い罫線である以上、当該罫線に対する判断結果は、面積が小さい罫線に対する判断結果より精度が高いと考えられる。
【０１４１】
そして、判断部が、優先順位順に全ての罫線について判断処理を終了して、撮像画像と判断できなかった場合に、純電子画像と判断する。
【０１４２】
このように罫線について判断処理を順に行う際、判断部は、面積の大きい罫線の処理結果に対して、面積の小さい罫線の処理結果より、判断の重み付けを大きくしても良い。
【０１４３】
これは、罫線の太さが１ドットの場合、微妙な傾きの関係で太さが２ドット程度に変わったとしても、全体としての太さの分散値は太さ２０ドットの罫線で1ドット変わったときに比べて大きな値になる。こういったデータ上の違いを正規化する意味もある。例えば、画素の多さを基準に罫線の優先順位を設定すれば、太さが１ドットで、微妙な傾きで太さが２に変わった場合でも、全体の面積が小さいため面積を基準とした優先順位では、かなり低くなる。このため、当該罫線の微妙な傾きによる判断結果の重要性が低くなる。これにより、当該罫線の微妙な傾きで撮像画像か否か判定されることを抑止できる。
【０１４４】
また、一つの罫線で撮像画像と判定された場合に終了するのではなく、撮像画像である特徴が、所定の数検出された場合に限り、撮像画像と判断して処理を終了しても良い。
【０１４５】
また、本変形例にかかる画像処理装置の特徴取得部では、罫線の全画素に対して走査を行うのではなく、何ドットか間引いた上で分散や変動量を算出しても良い。これにより、処理速度を向上させることができる。
【０１４６】
本変形例にかかる画像処理装置において、優先順位が大きい罫線で撮像画像と判定された場合に処理を終了できるので、処理時間を短縮することができる。
【０１４７】
本変形例にかかる画像処理装置では、処理対象となる罫線をソートすることで、処理速度と精度とを効率よく保持することが可能となる。
【０１４８】
（第３〜第５の実施の形態の変形例２）
また、第３〜第５の実施の形態の変形例１は、処理を行う罫線のソートを面積の大きさのみに制限するものではない。そこで、第３〜第５の実施の形態の変形例２では、罫線の長さ順にソートした場合について説明する。
【０１４９】
本変形例にかかる画像処理装置では、特徴取得部が、罫線領域特定部が特定した罫線領域について、当該罫線領域の罫線の長さで降順にソートする。そして、判断部が、最も長い罫線から順に、罫線の画素値の分散又は罫線の太さの変動量を算出し、分散又は変動量が所定の閾値を超えるか否か判断を行う。そして、所定の閾値を超えたと判断した場合、撮像画像と判断し、他の罫線については処理を行わずに終了する。
【０１５０】
また、本変形例でも、罫線の長さ方向に所定のドット数を間引いて、罫線の画素値の分散又は罫線の太さの変動量を算出しても良い。
【０１５１】
本変形例のように罫線の長さを用いる場合、特に罫線の太さの変動量から撮像画像か否かを判断する場合に特に有効となる。本変形例にかかる画像処理装置でも、精度の向上及び処理時間の短縮を図ることができる。
【０１５２】
（第３〜第５の実施の形態の変形例３）
また、第３〜第５の実施の形態の変形例１及び２のように罫線のソートを行わずに、情報量を正規化する手法もある。
【０１５３】
そこで、第３〜第５の実施の形態の変形例３にかかる画像処理装置では、特徴取得部が、罫線領域特定部が特定した罫線領域についてソートを行わず、罫線の長さに係わらずに全体のうち２０箇所から、罫線の画素値の分散又は罫線の太さの変動量を算出し、分散又は変動量が所定の閾値を超えるか否か判断を行う。また、本変形例は、検出対象となる箇所の数を２０箇所に制限するものではなく、固定の値であればよいものとする。
【０１５４】
本変形例の手法では、罫線の長さが変わっても得られる情報量が等しくなるため、罫線の長さに係わらず同等に評価できる。
【０１５５】
（第３〜第５の実施の形態の変形例４）
上述した第３〜第５の実施の形態では全ての罫線を処理対象としていたし、上述した第３〜第５の実施の形態の変形例では、撮像画像と判定できない場合は全ての罫線に対して判定処理を行っていた。しかしながら、必ずしも全ての罫線を判定の対象とする必要はない。
【０１５６】
第３〜第５の実施の形態の変形例４では、判定対象となる罫線を絞る場合について説明する。例えば、入力処理された画像データが、表画像や帳票画像のようなものである場合、罫線の数が多くなる。
【０１５７】
罫線の数が多くなると情報量も多くなるので、精度面ではメリットがあるが、抽出された罫線を全部処理するのは無駄も多い。例えば、表中の同じ太さ同じ間隔の罫線数十本処理を行っても精度が向上するメリットより、処理負担が増大するデメリットの方が大きい。
【０１５８】
そこで、本変形例にかかる画像処理装置では、特徴取得部が、特定された罫線領域から、重要と判断された罫線領域をピックアップしてから処理を行う。ピックアップの基準としては、例えば、短すぎる罫線を除外し、平行に数多く並んでいる場合には何本おきに処理対象とする等が考えられる。このようにして本変形例にかかる画像処理装置では、必要な罫線に限り、処理を行う。
【０１５９】
例えば、罫線が１００本検出された場合に、２０本のみ処理を行う等とする。そして、２０本のうち、１０本以上の罫線で撮像画像と判断された場合に、処理を終了する。２０本処理して撮像画像と判定できなかった場合においても、他の８０本については処理を行わずに終了する。
【０１６０】
また、上述した実施の形態及び変形例は、それぞれ単独で用いるのではなく、複数個組み合わせてよい。
【０１６１】
例えば、罫線が１００本検出された場合に、罫線が長い順に２０本のみ処理を行う等が考えられる。
【０１６２】
本変形例にかかる画像処理装置では、罫線の間引き処理を行うことで、処理速度と精度とを効率よく保持することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１６３】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置の要素のブロック図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置の画像処理フロー図である。
【図４】画像データのヒストグラムにおける背景領域を説明した図である。
【図５】画像データの背景領域を利用した画像データ判定処理のフロー図である。
【図６】第２の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施の形態における、画像データのヒストグラムでの処理対象領域を説明した図である。
【図８】第２の実施の形態にかかる、色クラスタリングを利用した画像データ判定処理のフロー図である。
【図９】入力した画像データにグレースケール化を行う例を示したフロー図である。
【図１０】文書ファイルから文字色を取得して二値化を実行する処理フロー図である。
【図１１】色クラスタリングを利用して文字色を取得し、二値化を実行する処理フロー図である。
【図１２】入力した画像データにスキュー補正を行う例を示したフロー図である。
【図１３】第３の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】画像データの罫線領域の画素値の分散を利用した画像データ判定処理のフロー図である。
【図１５】第４の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】入力処理された二値画像データの例を示した図である。
【図１７】二値画像データの罫線領域の一部の拡大図である。
【図１８】画像データの罫線領域の太さの変動量を利用した画像データ判定処理のフロー図である。
【図１９】第５の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１６４】
１、６００、１３００、１５００、１９００  画像処理装置
１０  スキャナ
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＡＭ
１３  ＲＯＭ
１４  メモリ
１５  ＣＤ−ＲＯＭ／ＦＤドライブ
１６  印字装置
１７  読取装置
１８  ＦＡＸ送信装置
１９  電話回線
２０１  入力処理部
２０２  領域特定部
２０３、６０２、１３０３、１５０２  特徴取得部
２０４、６０３、１３０４、１５０３  判断部
２０５  画像処理部
６０１  色クラスタリング部
１３０１、１９０１  二値化部
１３０２  罫線領域特定部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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