(57)【要約】【課題】反転画像を正確に反転すること。【解決手段】画像処理装置は、所定の画像情報が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とをラン長さから判定する反転画像判定手段（Ｓ５１〜Ｓ７０）を備え、判定領域の反転画像判定を行なう。ラン長さから反転画像を判定するため、判定領域中に非反転文字が占める割合が大きい場合に誤って判別することがない。【選択図】        図１３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の画像情報が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像をラン長さから判定する反転画像判定手段を備え、判定領域の反転画像判定を行なう画像処理装置。
【請求項２】
前記反転画像判定手段は、所定の画像情報に対する直交軸の一方の軸についてラン長さを計測し、ラン長さを所定長さと比較することで、反転画像か否かを判定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】
前記反転画像判定手段は、所定の画像情報に対する直交軸の一方の軸についてラン長さを計測し、ラン長さと該軸に対応する所定の画像情報の長さとの比を求め、所定比率と比較することで、反転画像か否かを判定することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出手段と、
前記判定領域抽出手段にて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定手段とを備え、
判定領域の反転画像判定を行なう、画像処理装置。
【請求項５】
前記判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域をもとに所定形状の領域を含む領域を再設定し、判定領域として出力することを特徴とする、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域をもとに帯状の領域を抽出し、判定領域として出力することを特徴とする、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域に対する直交軸の一方の軸についてエッジ値が所定以上の画素数のヒストグラムを求め、部分領域の中央からもう一方の軸の＋方向および−方向にヒストグラムの走査を行ない、ヒストグラムの変化が所定条件を満たす領域を判定領域として抽出することを特徴とする、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域に対する直交軸の−方向の軸についてラン長さを求め、部分領域の中央部からもう一方の軸の＋方向および−方向にラン長さの走査を行ない、ラン長さの変化が所定条件を満たす領域を判定領域として抽出することを特徴とする、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記反転画像判定手段は、判定領域の画素数を計測し、白画素数と黒画素数とを比較することで、反転画像か否かを判定することを特徴とする、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記反転画像判定手段は、判定領域の画素数を計測し、白画素数と黒画素数との比を求め、所定比率と比較することで、反転画像か否かを判定することを特徴とする、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記反転画像判定手段は、判定領域の画像情報に対するラン長さから反転画像か否かを判定する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出ステップと、
前記判定領域抽出ステップにて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定ステップとをコンピュータに実行させることにより、判定領域の反転画像判定を行なう画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項１３】
画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出手段と、
前記判定領域抽出手段にて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定手段とを備え、
判定領域の反転画像判定を行なう、画像処理方法。
【請求項１４】
画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出ステップと、
前記判定領域抽出ステップにて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定ステップとをコンピュータに実行させることにより、判定領域の反転画像判定を行なう画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に関し、特に、入力された画像に含まれる文字を認識する画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、紙等の記録媒体に形成された文字や手書き文字などの画像を光学的に読取り、文字データに変換する光学式文字読取装置（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）が知られている。このＯＣＲで読取の対象となる画像には、文字だけでなく、写真、図、手書きメモなどが含まれ、紙面に形成される画像の状態は多種多様である。文字に限っても、反転文字、デザイン文字などがあり、文字部分の表現のバリエーションは多く、正確に認識するのが困難になっている。このような文字の中で、反転文字は、注意を促すための表現として多く利用される。この反転文字を検出する技術が、たとえば特許２７４３３７８号公報（特許文献１）に記載されている。特許文献１では、入力画像の一部分が指定され、その指定された指定領域について２値画素数の割合から２値の一方を生地としているか、他方を生地としているかを判定する。
【０００３】
【特許文献１】
特許２７４３３７８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許２７４３３７８号公報に記載の技術では、反転しているか否かの判定は、ユーザにより指定された指定領域について行なうため、ユーザが領域を指定する必要があり、操作が煩雑であるといった問題がある。
【０００５】
また、反転しているか否かの判定を、白と黒の２値画素数の割合から行なうため、次のような問題がある。
【０００６】
（１）  指定領域に含まれる反転文字の数によって判定結果が異なる。
図１９および図２０は、指定領域の一例を示す図である。図１９を参照して、指定領域には、複数の文字が含まれ、そのうち「反転」の２文字が反転画像として表わされている。この場合、反転画像として表されている文字に対する生地の画素数が、指定領域全体の画素数に対して少ない。図２０を参照して、指定領域には複数の文字が含まれ、そのうち「反転」、「所定領域」、「反転文字」の文字が反転画像として表わされている。この場合は、反転画像として表された文字（反転文字）に対する生地の画素数が、指定領域全体の画素数に対して図１９に示した指定領域に比較して大きい。
【０００７】
反転しているか否かを判定するためのしきい値が高いと、図２０に示した指定領域を反転していると判定することはできるが、図１９に示した指定領域を反転していると判定することはできない。これに対応するために、しきい値を図１９の指定領域を反転していると判定可能な値にまで小さくすると、反転文字を含まない指定領域をも反転していると誤って判定してしまう場合がある。
【０００８】
（２）  文字の書体により判定結果が異なる。
図２１および図２２は、指定領域の一例を示す図である。図２１を参照して、指定領域には太線の書体で「０８」の数字が黒で表わされている。指定領域の画素の９５％が黒画素である。図２２を参照して、指定領域には通常の書体で「０」の文字が反転文字で表わされている。指定領域の画素の９０％が黒画素である。図２１の指定領域は反転文字を含まないが、図２２の指定領域は反転文字を含む。反転しているか否かを判定するためのしきい値を９０％とすれば、図２１に示した指定領域が反転していないにもかかわらず、反転していると判定されてしまう。これに対応するために、しきい値を９５％とすると、図２２に示した指定領域が反転しているにもかかわらず、反転していないと判定されてしまう。また、しきい値を８５％とすると、図２１に示した指定領域が反転していないにもかかわらず反転していると判定されてしまう。
【０００９】
この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、入力された画像中から反転文字を正確に検出することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明のある局面によれば、画像処理装置は、所定の画像情報が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とをラン長さから判定する反転画像判定手段を備え、判定領域の反転画像判定を行なう。
【００１１】
好ましくは、反転画像判定手段は、所定の画像情報に対する直交軸の一方の軸についてラン長さを計測し、ラン長さを所定長さと比較することで、反転画像か否かを判定することを特徴とする。
【００１２】
好ましくは、反転画像判定手段は、所定の画像情報に対する直交軸の一方の軸についてラン長さを計測し、ラン長さと該軸に対応する所定の画像情報の長さとの比を求め、所定比率と比較することで、反転画像か否かを判定することを特徴とする。
【００１３】
この発明の他の局面によれば、画像処理装置は、画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出手段と、判定領域抽出手段にて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定手段とを備え、判定領域の反転画像判定を行なう。
【００１４】
好ましくは、判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域をもとに所定形状の領域を含む領域を再設定し、判定領域として出力することを特徴とする。
【００１５】
好ましくは、判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域をもとに帯状の領域を抽出し、判定領域として出力することを特徴とする。
【００１６】
好ましくは、判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域に対する直交軸の一方の軸についてエッジ値が所定以上の画素数のヒストグラムを求め、部分領域の中央からもう一方の軸の＋方向および−方向にヒストグラムの走査を行ない、ヒストグラムの変化が所定条件を満たす領域を判定領域として抽出することを特徴とする。
【００１７】
好ましくは、判定領域抽出手段は、所定サイズの部分領域に対する直交軸の−方向の軸についてラン長さを求め、部分領域の中央部からもう一方の軸の＋方向および−方向にラン長さの走査を行ない、ラン長さの変化が所定条件を満たす領域を判定領域として抽出することを特徴とする。
【００１８】
好ましくは、反転画像判定手段は、判定領域の画素数を計測し、白画素数と黒画素数とを比較することで、反転画像か否かを判定することを特徴とする。
【００１９】
好ましくは、反転画像判定手段は、判定領域の画素数を計測し、白画素数と黒画素数との比を求め、所定比率と比較することで、反転画像か否かを判定することを特徴とする。
【００２０】
好ましくは、反転画像判定手段は、判定領域の画像情報に対するラン長さから反転画像か否かを判定する。
【００２１】
この発明の他の局面によれば、画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体は、画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出ステップと、判定領域抽出ステップにて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定ステップとをコンピュータに実行させることにより、判定領域の反転画像判定を行なう。
【００２２】
この発明の他の局面によれば、画像処理方法は、画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出手段と、判定領域抽出手段にて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定手段とを備え、判定領域の反転画像判定を行なう。
【００２３】
この発明のさらに他の局面によれば、画像処理プログラムは、画像情報に対して所定サイズの部分領域を定め、該部分領域をもとに判定領域を抽出する判定領域抽出ステップと、判定領域抽出ステップにて抽出された判定領域が少なくとも生地より高い濃度の文字が描かれた画像、もしくは、少なくとも生地より低い濃度の文字が描かれた画像とを判定する反転画像判定ステップとをコンピュータに実行させることにより、判定領域の反転画像判定を行なう。
【００２４】
この発明に従えば、画像入力手段から入力された画像に対して、所定サイズの部分領域を定め、部分領域をもとに画像反転を判定するための判定領域を抽出し、反転画像か否かを判定するため、反転処理が必要な領域のみ画像反転が行なえる。また、自動的に判定領域のサイズが設定されるため、画像反転している領域の大きさにかかわらず、反転画像の判定、画像反転処理が行なえる。
【００２５】
さらに、画像入力された画像全体に、画像反転を判定するための判定領域の抽出を繰返すことで、さまざまな大きさの反転領域が複数ある場合も、反転領域の画像反転を行なえるため、容易に精度よい文字認識が行なえる。
【００２６】
また、反転画像の判定にラン長さを用いるため、文字が判定領域の大半を占めるような場合でも、反転画像の判定処理を正しく行なえるため、さまざまな大きさの文字に対しても精度よい文字認識が行なえる。
【００２７】
ここで、ラン長さとは、画像情報を一方向に計測して、同一の濃度の画素が連続する長さのことである。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。なお、以下で説明する実施の形態は本発明を実施するための一例であって、本発明を実現する上で制限されるものではない。
【００２９】
図１は、本発明の実施の形態における画像処理装置の全体構成を示す図である。図を参照して、画像処理装置は、画像処理装置の全体を制御するための制御部２と、紙などの記録媒体に形成された画像を読取り、読取った画像を制御部２へ出力するためのスキャナ１と、制御部に接続され情報を一時的に記憶するためのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等からなる一時記憶部３と、制御部２に接続され、制御部２からの指示に基づき所定の情報を表示すための表示部１１と、制御部２および一時記憶部３に接続され画像に含まれる文字を認識するための文字認識処理部１２と、制御部２に接続され、画像中から判定領域を抽出するための判定領域抽出部７と、判定領域抽出部７および一時記憶部３に接続され、判定領域が反転画像か否かを判定するための反転画像判定部９と、判定領域抽出部７および反転画像判定部９に接続され、反転画像と判定された判定領域を反転処理するための画像反転処理部８と、制御部２に接続され、記録媒体１４に記録されたプログラムやデータを読取または書込するための記憶装置１３とを含む。
【００３０】
スキャナ１は、紙などの原稿に形成された画像を光学的に読取って光電変換し、電子データに変換された画像を制御部２へ出力する。制御部２は、スキャナから受信した画像を一時記憶部３に記憶する。なお、制御部２に対して電子データとしての画像を出力することが可能であれば、スキャナ１に代えて、デジタルカメラ、ビデオカメラなどの撮像装置、記憶装置１３から記録媒体１４に記録された画像を読取って制御部２へ出力するようにしてもよい。
【００３１】
表示部１１は、液晶表示装置、プラズマディスプレイパネル、陰極線管（ＣＲＴ）等の表示装置である。制御部２からの指示に基づき、表示部１１には、スキャナ１で読取った画像、後述する反転処理が実行されたの後の画像等が表示される。
【００３２】
記憶装置１３は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブであり、記録媒体１４にデータやプログラムを書込みまたは記録媒体１４からそれらを読込むことが可能である。記録媒体１４としては、ＣＤ−ＲＯＭに代えて、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｃ、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｃ）／ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｃ）／ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ））、ＩＣカード（メモリカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリとすることができる。記憶装置１３は、記録媒体１４に対応する装置とすればよい。
【００３３】
判定領域抽出部７、画像反転処理部８および反転画像判定部９は、制御部２とは別の回路として備えるようにしたが、これらは、制御部２で画像処理プログラムが実行されることにより制御部２で実現するようにしてもよい。このような画像処理プログラムは、一般的に記録媒体１４に記録されて流通する。記録媒体１４に記録された画像処理プログラムは、記憶装置１３で読取られ、制御部２において読取った画像処理プログラムが実行される。制御部２で画像処理プログラムが実行されることにより、判定領域抽出部７、画像反転処理部８および反転画像判定部９が制御部２で実現される。文字認識処理部１２についても、同様にして制御部２で実現するようにしてもよい。
【００３４】
また、ここでいう画像処理プログラムとは、制御部２で直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。
【００３５】
図２は、文字認識処理部の機能の詳細を示す機能ブロック図である。図２を参照して、文字認識処理部１２は、文章領域抽出部４と、行領域抽出部５と、文字領域抽出部６と、文字照合部１０とを含む。文章領域抽出部４は、スキャナ１が出力した画像を一時記憶部３から読出し、その画像から文字を含む文章領域を抽出する。文章領域の抽出は、たとえば、画像の濃度分布を測定し、所定の濃度しきい値以下の領域を文章領域として抽出する。濃度しきい値は、文章領域抽出部４に予め保持されている。そして、抽出した文章領域の画像を一時記憶部３に格納した後、その旨を制御部２へ通知する。
【００３６】
行領域抽出部５は、文章領域抽出部４で抽出された文章領域の画像を一時記憶部３から読出し、その画像のＸ軸方向に画素のヒストグラムを求める。そして、ヒストグラムの値がしきい値以上であるＸ軸方向の画素の配列（ライン）からなる領域を行として抽出する。抽出された領域について、その領域の画像中の位置を示す行情報（行数、各行の位置）を求めて一時記憶部３に格納する。その後、制御部２に行領域の抽出が終了したことを通知する。
【００３７】
文字領域抽出部６は、一時記憶部３に格納されている行情報をもとに、行ごとにＹ軸方向に画素のヒストグラムを求める。そして、ヒストグラムがしきい値以上である部分を仮文字領域として抽出し、仮文字領域間の空白が文字領域抽出部６に予め記憶している文字領域間空白サイズと比較し、文字領域間空白サイズより小さい仮文字領域間の空白は文字内の空白とし、仮文字領域の統合を行なうことで文字領域を抽出し、文字情報（行内の位置）を求めて、一時記憶部３に格納する。そして、文字領域の抽出が終了したことを制御部２に通知する。
【００３８】
文字照合部１０は、一時記憶部３に格納されている行情報をもとに処理対象とする行領域の画像を一時記憶部３から読出して、その画像から文字を切り出す。
そして、文字照合部１０に内蔵の文字認識辞書と切り出された文字との照合を行なうことにより、文字認識を行なう。そして、文字認識の結果を、一時記憶部３に格納する。
【００３９】
図３は、本実施の形態における画像処理装置で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図３を参照して、画像処理装置のユーザが、スキャナ１で文書原稿を読取って、画像を入力すると、スキャナ１は読取った原稿を電子データに変換し、電子データである画像を制御部２に転送する。制御部２は、転送されてきた画像の傾きを、補正して一時記憶部３に格納する。画像の傾き補正は、周知の技術を用いることができる。そのような技術としては、たとえば、特開平５−１８２０２２号公報に記載されている。
【００４０】
制御部２は、文字認識処理部１２の文章領域抽出部４に対して、文章領域の画像の抽出を指示する。文章領域抽出部４は、一時記憶部３に記憶されている画像から文字が表わされた文章領域を抽出し、抽出した文章領域の画像を一時記憶部３に格納する。そして、処理が終了したことを制御部２に通知する（Ｓ１０１）。
【００４１】
図４は、スキャナ１で原稿を読取って得られる画像の一例を示す図である。図４を参照して、画像３０には、文字が表わされた文章領域３１，３２，３３を含む。文章領域抽出部４は、画像３０から文章領域３１，３２，３３を抽出する処理を実行するものである。この文章領域の抽出は、画像３０の濃度分布を測定し、その濃度分布を濃度しきい値と比較することにより行われ、濃度分布が文章領域の濃度しきい値以下の領域が文章領域として抽出される。これにより、文章領域３１，３２，３３それぞれの画像が一時記憶部３に格納される。
【００４２】
図３に戻って、制御部２は、文章領域抽出部４から処理が終了した旨を受信すると、行領域抽出部５に行領域の抽出を指示する。これにより、行領域抽出部５は、一時記憶部３に格納されている文章領域の画像から行領域を抽出する（Ｓ１０２）。
【００４３】
図５は、行領域抽出処理の一例を説明するための図である。行領域抽出部５は、一時記憶部３に格納されている文章領域の画像を読取る。この読取った文章領域の画像には、文字が配列された行６１，６２が含まれる。行領域抽出部５では、この行６１，６２の領域を抽出する処理を実行するものである。このため、行領域抽出部５は、一時記憶部３から読出した文章領域の画像について、Ｘ軸方向（図面横方向）に画素のヒストグラムを求める。これは、文章領域の画像を予め２値化し、黒画素の数をラインごとに累積した値を求めるものである。求められたヒストグラムの値がしきい値Ｈｔｈ以上のライン（画素の横方向の配列）を行領域として抽出するものである。このようにして求められた行領域について、その画像中の座標から行情報（行数、各行の位置）を求めて一時記憶部３に格納する。図５においては、行６１，６２のヒストグラムの値が、しきい値Ｈｔｈ以上となっているため、行６１，６２が抽出されて、文章領域の画像中から抽出された行の数（番号）と、各行の画像中の位置とが一時記憶部３に格納される。
【００４４】
図３に戻って、制御部２は、行領域抽出部５から処理が終了した旨を受信すると、文字領域抽出部６に文章領域の各行について、文字領域の抽出を指示する。
文字領域抽出部６は、制御部２から指示を受信すると、一時記憶部３に格納されている行情報をもとに、行ごとに文字領域を抽出し、抽出した文字領域の情報を求めて一時記憶部３に格納する。そして、制御部２に文字領域の抽出が終了したことを通知する（Ｓ１０３）。文字領域抽出部６は、処理対象とする画像を一時記憶部３に記憶されている行情報に基づき決定する。したがって、文字領域抽出部６が処理対象とする画像は、行領域抽出部５で抽出された行領域の画像である。また、文字領域抽出部６は、行領域ごとに文字領域を抽出するものである。
【００４５】
図６は、文字領域抽出処理の一例を説明するための図である。図６を参照して、ここでは、行領域抽出部５で抽出された行領域の一部分である「が反転し」の文字が表わされた部分を示している。また、「反転」の文字が反転文字として表された例を示している。文字領域抽出部６は、一時記憶部３に格納されている行情報をもとに、ある行領域の画像を読出し、Ｙ軸方向に画素のヒストグラムを求める。図６の下方に、その画素のヒストグラムを示している。これは、文字領域の画像を予め２値化し、黒画素の数をＹ軸方向にカウントしてヒストグラムを求めるものである。そして、ヒストグラムの値がしきい値ＰＮｔｈ以上である部分を仮文字領域として抽出する。仮文字領域間の空白Ｂｉ，Ｂｉ＋１，Ｂｉ＋２を文字領域抽出部６が予め記憶している文字領域間空白サイズと比較し、仮文字領域間の空白が文字領域間空白サイズより小さい場合には、仮文字領域間の空白を文字内の空白とし、仮文字領域の統合を行なう。これにより、たとえば図６に示す「が」の文字が１文字の領域として抽出されることになる。仮文字領域間の空白が文字領域間空白サイズ以上の場合には、文字間の空白とし、別の文字領域として抽出する。図６に示した例では、仮文字領域間の空白Ｂｉが文字領域間空白サイズより小さいとされ、仮文字領域間の空白Ｂｉ＋１，Ｂｉ＋２が文字領域間空白サイズより大きいとされる。この結果、文字領域としては、「が」の文字が表わされた領域Ｃｊと、「反転」の文字が表わされた領域Ｃｊ＋１と、「し」が表わされた領域Ｃｊ＋２がそれぞれ文字領域とて抽出される。このようにして抽出された文字領域の行内の位置が文字領域情報として求められ、一時記憶部３に格納される。
【００４６】
図３に戻って、制御部２は、文字領域抽出部６から処理が終了した旨を受信すると、判定領域抽出部７に判定領域の抽出を指示する。判定領域抽出部７は、一時記憶部３に格納されている文字領域情報をもとに、文字領域ごとに判定領域の抽出を行なう。そして、判定領域の抽出が終了すると反転画像判定部９に判定領域情報を転送し、判定処理を行なうことを指示する（Ｓ１０４）。
【００４７】
そして、反転画像判定部９は、判定領域抽出部７より送られてきた判定領域情報をもとに、判定領域の画像が反転画像か否かを判定し、その判定結果を画像反転処理部８に通知する（Ｓ１０５）。画像反転処理部８は、反転画像判定部９の判定結果が反転画像であれば、一時記憶部３に格納されている画像に対して、判定領域に対応する部分の画像を反転する処理を行なう。そして、判定領域抽出部７に画像反転処理が終了したことを通知する（Ｓ１０６）。判定領域抽出部７は、一時記憶部３に記憶されている行情報に対応する全ての行に対する処理が終了するまで処理を繰返す。そして、全ての行に対する処理が完了すると制御部２に処理が終了したことを通知する。
【００４８】
その後、制御部２は、文字照合部１０に対して、文字認識を行なうことを指示する。文字照合部１０は、一時記憶部３に格納されている行情報をもとに文字を切り出し（Ｓ１０７）、文字照合部１０に内蔵の文字認識辞書と切り出された文字との照合を行なうことにより文字認識を行なう（Ｓ１０８）。文字照合部１０が文字を切出す元になる画像は、反転文字が反転処理された後の画像である。そして、文字照合部１０は、認識結果を一時記憶部３に格納する。
【００４９】
そして、すべての行に対する文字認識が終了すると、文字照合部１０は、制御部２に処理が終了したことを通知する。制御部２は、一時記憶部３に格納されている文字認識結果を表示部１１に表示し、入力画像の文字認識を完了する。
【００５０】
なお、本実施の形態における画像処理装置では、画像をスキャナ１から入力された画像として説明したが、デジタルカメラ、ビデオカメラなどの撮像機器により撮像されて出力される画像を入力するようにしてもよい。また、記録媒体１４に記録されている画像を記憶装置１３で読取ることにより入力するようにしてもよい。さらに、画像処理装置とローカルエリアネットワーク等で接続された他の装置から画像を受信するようにしてもよい。この場合に、画像処理装置と他の装置との接続は、有線であっても無線であってもよく、放送電波を用いた通信による接続であってもよい。
【００５１】
次に、判定領域抽出部７で実行される判定領域の抽出処理について説明する。
判定領域抽出部７は、制御部２から判定領域の抽出の指示を受け、一時記憶部３から文字領域を読込む。図７は、文字領域の一例を示す図である。図７（Ａ）は、文章領域３３の一例を示している。文章領域３３には、行領域６３を含んでいる。行領域６３は、複数の文字領域を含んでいる。行領域６３は、ここでは、電子メールアドレス「Ｅｍａｉｌ  ＡＢＣＤ＠ｅｆｇ．ｃｏ」を含む文字が表わされている。文字領域２０は、その電子メールアドレスの一部である。文字領域抽出部６では、この文字領域２０を抽出する際に、文字領域情報として、行領域６３における文字領域２０の番号、行領域６３の高さＬＨ、幅を記憶する。判定領域抽出部７は、この記憶された文字領域情報を用いて、一時記憶部３に記憶されている画像から文字領域情報で特定される画像を読出す。
【００５２】
判定領域抽出部７は、文字領域２０の長さ方向の中央部に部分領域２１を設定する。この部分領域２１は、部分領域の幅を文字領域２０の幅ＲＬの３０％、高さは文字領域２０を含む行領域の平均高さＬＨとする。そして、次の手順で判定領域の抽出を行なう。
【００５３】
（１）  部分領域２１の画像に対して各画素のエッジ値を算出する。エッジ値とは、周辺画素との画素値の差であり、画像がグレースケールの場合、ソーベルオペレータ、ラプラシアンなど多くの周知の手法を用いて算出することができる。画像が２値画像、カラー画像の場合でも、これら周知の手法を用いることによってエッジ値を算出することができる。
【００５４】
（２）  部分領域のＹ軸に対してＸ軸方向にエッジ値がしきい値以上の画素（有効エッジ）数のヒストグラムを求める。図８は、部分領域のエッジ画像とそのヒストグラムの一例を示す図である。図８（Ａ）は、部分領域２１のエッジ画像２１Ａを示し、図８（Ｂ）は、有効エッジ数のヒストグラムを示す図である。図８を参照して、エッジ画像は、文字の輪郭と反転文字の生地の輪郭とが表われる画像となる。このため、有効エッジのヒストグラムは、それぞれの輪郭の画素数をＸ軸方向に合計した値となる。すなわち、生地部分ではヒストグラムは低い値となり、文字の輪郭部分および生地の輪郭部分で高い値となる。
【００５５】
（３）  部分領域２１の中央から（２）で求めたヒストグラムを走査し、次の条件を満たす領域を判定領域の高さＲＨ、部分領域の幅を判定領域の幅ＲＷとして、判定領域を設定する。
【００５６】
（条件１）有効エッジ数Ｅｉがしきい値Ｅｔｈ１より少なくなってから、Ｅｉ＜Ｅｔｈ１の状態が所定のライン数だけ続く。
【００５７】
（条件２）有効エッジ数Ｅｉがしきい値Ｅｔｈ２より少なくなってからＥｉ≧Ｅｔｈ２となる。
【００５８】
なお、ここでは、部分領域２１を文字領域２０から設定するようにしたが、部分領域２１を設定することなく、文字領域２０全体から判定領域を抽出するようにしてもよい。
【００５９】
図９は、本実施の形態における画像処理装置で実行される判定領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、図７に示した文字領域２０が抽出された場合を例に説明する。図９を参照して、まず、一時記憶部３に記憶されている文字領域情報に基づき、その文字領域の画像が取得される（Ｓ０１）。そして、取得された文字領域２０のほぼ中央部に部分領域２１が設定される（Ｓ０２）。この部分領域２１は、文字領域２０の中央としたが、位置はこれに限られず、文字領域２０内であればよく、たとえば端部であってもよい。また上述したように、部分領域を設定する処理は、必ずしも必要でない。部分領域を設定しない場合には、文字領域全体に対して以降の処理が実行される。本実施の形態においては、部分領域を設定した場合について説明するが、部分領域を設定しない場合には、説明において部分領域は文字領域と読替えられる。部分領域を設定する理由は、処理対象とする画素数を少なくすることにより、処理速度を速めるためである。
【００６０】
ステップＳ０２で部分領域２１が設定されると、設定された部分領域２１のエッジ画像２１Ａが算出される（Ｓ０３）。さらに、算出されたエッジ画像２１Ａから、それぞれのラインにおいてＸ軸方向にエッジ画素をカウントして、ヒストグラムＥｉが作成される（Ｓ０４）。このヒストグラムＥｉは、図８（Ｂ）に示したヒストグラムである。
【００６１】
次に、作成されたヒストグラムＥｉをエッジ画像２１ＡのＹ軸方向のほぼ中央から部分領域端部に向かってＹ軸方向に走査を行なう（ステップＳ０５乃至ステップＳ１２）。Ｙ軸方向は、＋側と−側と２方向になるが、それぞれの方向において、以下に説明する処理が実行されることになる。
【００６２】
ステップＳ０５では、走査の開始するラインを決定するため、走査が開始されるラインが部分領域２１のＹ軸方向のほぼ中央となるように、変数ｉに部分領域２１のほぼ中央のラインに対応する値が設定される。
【００６３】
そして、次のステップＳ０６においては、ラインをＹ軸方向の＋側に走査する場合には、変数ｉがインクリメントされ、−側に走査する場合には変数ｉがデクリメントされる。
【００６４】
次のステップＳ０７では、ヒストグラムの値Ｅｉがしきい値Ｅｔｈ１より小さいか否かが判断される。真の場合にはステップＳ０８に進み、偽の場合にはステップＳ１０に進む。ステップＳ０８では、変数ｊがインクリメントされる。変数ｊは、ヒストグラムの値Ｅｉがしきい値Ｅｔｈ１より小さいラインの数をカウントするための変数である。これは、上述した条件１を判断するために用いられる。そして次のステップＳ０９では、次のラインがあるか否かが判断され、次のラインがある場合にはステップＳ０６に戻り、そうでない場合にはステップＳ１３に進む。
【００６５】
一方、ステップＳ１０では、変数ｊが定数Ｃ１よりも大きいか否かが判断される。真の場合にはステップＳ１１へ進み、そうでない場合にはステップＳ０９に進む。定数Ｃ１は、ヒストグラムの値がしきい値Ｅｔｈ１のラインが連続する数を定めるためのしきい値である。このしきい値は、条件１を判定するためのしきい値である。
【００６６】
ステップＳ１１では、ヒストグラムの値Ｅｉがしきい値Ｅｔｈ２以上であるか否かが判断され、真の場合にはステップＳ１２へ進み、偽の場合にはステップＳ０９に進む。これは、上述した条件２を判定するための処理である。そして、ステップＳ１２では、ステップＳ１１でヒストグラムの値Ｅｉがしきい値Ｅｔｈ２以上となったラインｉを、判定領域を定めるための、ラインに決定する。このようにして決定されたラインｉは、判定領域の上下の輪郭を特定するＸ軸に平行な直線である。ヒストグラムの走査は、Ｙ軸の＋側に走査した場合には、ラインｉは判定領域の上側の輪郭を特定するラインとなり、Ｙ軸の−方向に走査した場合には、ラインｉは判定領域の下側の輪郭を特定するラインとなる。
【００６７】
ステップＳ１３では、ステップＳ１２で決定されたＹ軸の＋側の走査により決定されたラインｉおよびＹ軸の−側の走査により決定されたラインｉと、ステップＳ０２で決定された部分領域の横方向の輪郭を特定するライン（Ｙ軸に平行なライン）とで定まる判定領域を決定する。ここで、図８を再度参照して、判定領域抽出処理により抽出される判定領域は、上下方向の距離がＲＨとなり、横方向の距離がＲＷとなる。
【００６８】
このように、判定領域抽出処理では、部分領域のエッジ画素数のラインごとの累計を用いて抽出するため、反転画像の生地の境界が判定領域の境界とされる。
このため、後に画像反転処理を実行する際に、反転画像の生地を境界まで確実に反転処理することができる。したがって、反転画像の生地の周辺にある反転されていない画素に対して反転処理が実行されることがないため、反転画像の生地だけを確実に反転処理させることができる。
【００６９】
＜判定領域抽出処理の変形例＞
上述した判定領域抽出処理は、部分領域におけるエッジ画素のヒストグラムを用いて判定領域を抽出するようにした。変形された判定領域抽出処理においては、Ｘ軸方向に連続する黒画素の数（黒ラン）を用いて判定領域を抽出するものである。判定領域抽出部７は、以下の手順で判定領域を抽出する。ここでもまた、図７に示した文字領域２０を処理対象とする場合について説明する。
【００７０】
（１）  文字領域２０のＹ軸に対して、Ｘ軸方向の黒ランのヒストグラムを求める。図１０は、黒ランを説明するための図である。図１０（Ａ）は、部分領域２１を示し、図１０（Ｂ）は、ラインｉにおける画素の配列を示す図である。部分領域２１におけるＸ軸方向に平行なラインｉ上にある画素は、図１０（Ｂ）に示すように黒画素と白画素がそれぞれ連続する配列となっている。図中左方向から、黒画素の配列ＢＲ１，ＢＲ２，ＢＲ３と、白画素の配列ＷＲ１，ＷＲ２，ＷＲ３が含まれる。各配列は、黒画素または白画素が連続する。本実施の形態における黒ランとは、ラインｉにおける黒ランの最大値をいう。図１０（Ｂ）においては、黒ランＢＲｉはＢＲ３となる。
【００７１】
ヒストグラムは、各ラインごとの黒ランの値を示すものである。図１１は、黒ランのヒストグラムの一例を示す図である。図１１（Ａ）は、部分領域２１の画像を示し、図１１（Ｂ）は、黒ランのヒストグラムを示す。図を見て明らかなように、部分領域２１には、反転文字を含むため、その生地の領域で黒ランが最大値、すなわち部分領域２１の幅ＲＷ分の画素数と等しい値となっている。
【００７２】
（２）  部分領域２１の中央部から、（１）で求めた黒ランのヒストグラムを走査し、次の条件を満たす領域を部分領域から抽出して判定領域とする。部分領域に基づき後述する画像反転処理を実行する場合には、部分領域が判定領域となるように、部分領域が再設定される。
【００７３】
（条件１）  黒ランＢＲｉがしきい値ＢＲｔｈより大きくなってから、ＢＲｉ≧ＢＲｔｈのラインが所定ライン連続する。ここで、しきい値ＢＲｔｈは、たとえば、部分領域２１の幅ＲＷに対する割合とすることができ、好ましくは１０％である。
【００７４】
（条件２）  黒ランＢＲｉがしきい値ＢＲｔｈより少なくなってからＢＲｉ＜ＢＲｔｈのラインが所定のラインだけ連続する。
【００７５】
この２つの条件を満たすラインが抽出され、それら抽出されたラインは、判定領域の輪郭を特定するラインとなる。図１１においては、それらのラインは、Ｙ軸方向の位置がＨ１，Ｈ２のＸ軸に平行なラインである。このようにして決定されたラインにより特定される判定領域が設定される。
【００７６】
図１２は、本実施の形態における画像処理装置で実行される変形された判定領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１２を参照して、ステップＳ２１およびステップＳ２２は、図９に示した判定領域抽出処理のステップＳ０１およびステップＳ０２とそれぞれ同じ処理である。したがって、ここでは説明を繰返さない。
【００７７】
ステップＳ２３では、ステップＳ２２で抽出された部分領域の画像を２値化する。これにより、白画素と黒画素との２値とからなる部分領域の２値画像が取得される。そして、Ｘ軸方向の黒ランのヒストグラムＢＲｉを作成する（Ｓ２４）。この処理により、図１１（Ｂ）に示したヒストグラムＢＲｉが作成される。
【００７８】
そして、ヒストグラムを部分領域２１のＹ軸方向のほぼ中央からＹ軸＋方向および−方向それぞれにラインを走査する（ステップＳ２５乃至ステップＳ３２）。
【００７９】
このため、ステップＳ２５では、走査を開始するための最初のラインｉが部分領域２１のＹ軸方向のほぼ中央となるように、中央ラインの値を変数ｉに設定する（ステップＳ２５）。
【００８０】
そして、Ｙ軸の＋方向に走査する場合には変数ｉをインクリメントし、Ｙ軸の−方向に走査する場合には変数ｉをデクリメントする（ステップＳ２６）。
【００８１】
ステップＳ２７では、ラインｉの黒ランＢＲｉがしきい値ＢＲｔｈ以上であるか否かが判断され、真の場合にはステップＳ２８へ進み、偽の場合にはステップＳ３０へ進む。
【００８２】
ステップＳ２８では、変数ｊがインクリメントされる。変数ｊは、黒ランＢＲｉがしきい値ＢＲｔｈ以上のラインｉが所定数連続することを判定するための変数である。これは、上述した条件１を判定するためである。ステップＳ２８で変数ｊがインクリメントされた後、処理はステップＳ２９に進む。ステップＳ２９では、次に走査するラインが存在するか否かが判定され、ある場合にはステップＳ２６へ進み、ない場合にはステップＳ３３へ進む。
【００８３】
一方、ステップＳ３０では、変数ｊが定数Ｃ３より大きいか否かが判断され、真の場合にはステップＳ３１へ進み、偽の場合にはステップＳ２９に進む。定数Ｃ３は、上述した条件１を判定するために、黒ランＢＲｉがしきい値ＢＲｔｈ以上のラインの連続する数を判定するためのしきい値である。
【００８４】
そして、ステップＳ３１では、黒ランＢＲｉがしきい値ＢＲｔｈより小さくなったか否かが判断され、真の場合にはステップＳ３２へ進み、偽の場合にはステップＳ２９に進む。これは、上述した条件２を判定するためのものである。黒ランＢＲｉがしきい値ＢＲｔｈより小さくなった場合には、反転文字の生地の境界のラインを示すものである。このため、そのようなラインｉを判定領域の輪郭を定めるラインとして決定する（ステップＳ３２）。その後処理はステップＳ３３へ進む。
【００８５】
ステップＳ３３では、ステップＳ３２で決定されたラインｉと、部分領域の左右を定めるライン（Ｙ軸の平行なライン）とで定まる判定領域を抽出する（ステップＳ３３）。
【００８６】
ステップＳ３２で決定されるラインｉは、Ｙ軸の＋方向に走査して決定されるラインｉと、Ｙ軸の−方向に走査して決定されるラインｉとの２つがある。Ｙ軸の＋方向に走査して決定されるラインｉは、判定領域の上側の境界を定めるラインであり、Ｙ軸の−方向に走査して決定されるラインｉは判定領域の下側の輪郭を定めるラインである。また、判定領域の左右の境界は、部分領域の左右の境界とされる。このため、抽出される判定領域は、帯状（矩形）の領域である。
【００８７】
このように、変形された判定領域抽出処理においては、各ラインの黒ランの変化に基づいて判定領域を抽出するようにしたので、反転画像の生地の境界を判定領域の境界とすることができる。このため、後に行なわれる画像反転処理において、反転画像の生地だけを確実に反転処理させることができ、反転画像の生地の周辺の画素を反転処理させることがない。
【００８８】
なお、本実施の形態においては、黒ランの変化に基づいて判定領域を抽出するようにしたが、白ランの変化に基づいて判定領域を抽出するようにしてもよい。
この場合には、条件１は、白ランＷＲｉがしきい値ＷＲｔｈより小さくなってから、ＷＲｉ≦ＷＲｔｈのラインが所定ライン続くとされる。また、条件２は、白ランＷＲｉがしきい値ＷＲｔｈより大きくなってから、ＷＲｉ＞ＷＲｔｈの状態のラインが連続するとされる。
【００８９】
次に、判定領域の画像を用いて、文字領域が判定画像であるか否かを判定する反転画像判定処理について説明する。この反転画像判定処理は、上述した図３のステップＳ１０５において、反転画像判定部９で実行される処理である。反転画像判定部９は、次の手順で反転画像の判定を行なう。
【００９０】
（１）  判定領域情報をもとに、一時記憶部３から判定領域を読出し、２値化する。
【００９１】
（２）  判定領域のＹ軸方向に対して、次の式によりＸ軸方向の黒ランＢＲＬｉと白ランＷＲＬｉを求める。黒ランＢＲＬｉは、上述したように、ラインｉにおける連続する黒画素の最大値であり、白ランＷＲＬｉは、ラインｉにおける白画素の連続する数の最大値である。
【００９２】
ＢＲＬｉ＝Ｍａｘ（ＢＲｋ）  …  （１）
ＷＲＬｉ＝Ｍａｘ（ＷＲｌ）  …  （２）
ただし、ｉ＝−ＲＨ／２〜ＲＨ／２、ｋ＝１〜ｍ、ｌ＝１〜ｎである。
【００９３】
図１０に示した判定領域においては、ＢＲＬｉ＝ＢＲ３であり、ＷＲＬｉ＝ＷＲ３である。
【００９４】
（３）  判定領域のＹ軸方向の中央部から＋方向および−方向にラインを走査し、黒ランＢＲＬｉおよび白ランＷＲＬｉを用いて次の条件に従って生地の色と判定する。
【００９５】
（３−１）  一方の色のランのみしきい値ＲＬｔｈ以上のラン長さが連続する場合は、その色を生地の色とし、次の（３−４）の判断が実行される。これ以外の場合は（３−２）の判断が実行される。しきい値ＲＬｔｈは、たとえば、判定領域２２の幅ＲＬの９０％とするのが好ましい。
【００９６】
（３−２）  黒ランおよび白ランともしきい値ＲＬｔｈ以上のラン長さが連続する場合は、最長ランの比較を行ない、長い方のランの色を生地の色とし、（３−４）の判断が実行される。この場合以外は（３−３）の判断が実行される。
【００９７】
（３−３）  黒ランおよび白ランともにラン長さの総和ＴＢＲ，ＴＷＲを求め、ＴＢＲ−ＴＷＲ≧ＴＲＬｔｈのとき黒を生地の色とし、ＴＢＲ−ＴＷＲ＜ＴＲＬｔｈのとき白を生地の色とし、（３−４）の判断が実行される。しきい値ＴＲＬｔｈは、たとえば、判定領域２２の面積の８０％とするのが好ましい。
【００９８】
（３−４）  生地の色が黒であれば反転画像、生地の色が白であれば非反転画像と判定する。
【００９９】
図１３は、本実施の形態における画像処理装置で実行される反転画像判定処理の流れを示すフローチャートである。図１３を参照して、まず、反転画像判定部９は、一時記憶部３に記憶されている判定領域情報に基づき、判定領域の画像を一時記憶部３から取得する（Ｓ５１）。そして、取得した判定領域の画像を２値化する（Ｓ５２）。
【０１００】
さらに、２値化した判定領域の画像の黒画素の連続する配列の最大値である黒ランＢＲＬｉ、および、白画素の連続する配列の最大値である白ランＷＲＬｉを算出し（Ｓ５３）、ヒストグラムを作成する（Ｓ５４）。
【０１０１】
図１４は、黒ランおよび白ランそれぞれのヒストグラムの一例を示す図である。図１４（Ａ）は、判定領域２２を示し「Ｅｍａｉｌ」の文字を表わした反転画像が示されている。判定領域２２の横方向の長さはＲＬであり、縦方向の長さＲＨである。図１４（Ｂ）は、黒ランのヒストグラムを示し、図１４（Ｃ）は白ランのヒストグラムを示す。
【０１０２】
図１３に戻って、ステップＳ５５では、ステップＳ５４で作成されたヒストグラムを、Ｙ軸方向のほぼ中央部から＋方向および−方向にそれぞれ走査する（Ｓ５５）。したがって、ステップＳ５６以下のステップは、Ｙ軸の＋方向および−方向の走査それぞれに対して実行される。
【０１０３】
ステップＳ５６では、ラインｉの黒ランＢＲＬｉがしきい値ＲＬｔｈよりも大きく、かつ、そのようなラインｉが連続するか否かが判断される。連続すると判断された場合には、ステップＳ５７に進み、そうでない場合にはステップＳ５８に進む。
【０１０４】
ステップＳ５７では、ラインｉの白ランＷＲＬｉがしきい値ＲＬｔｈよりも大きく、かつ、そのようなラインｉが連続するか否かが判断される。連続すると判断された場合にはステップＳ６１へ進み、そうでない場合にはステップＳ６０に進む。ステップＳ６１へ進む場合には、上述した処理（３−３）が実行される場合である。
【０１０５】
ステップＳ６０では、生地色を黒と判定する。この処理は、黒ランＢＲＬｉがしきい値ＲＬｔｈよりも大きいラインｉが連続し、白ランＷＲＬｉはしきい値ＲＬｔｈよりも大きくないラインを連続している場合である。この場合には、上述した処理（３−１）の判断に基づき、黒を生地色として判定する。
【０１０６】
一方、ステップＳ５６において、ラインｉの黒ランＢＲＬｉがしきい値ＲＬｔｈよりも大きくないと判断された場合には、ステップＳ５８において、白ランＷＲＬｉがしきい値ＲＬｔｈよりも大きく、かつ、そのようなラインｉが連続するか否かが判断される。連続すると判断された場合にはステップＳ５９へ進み、そうでない場合にはステップＳ６１へ進む。ステップＳ５９へ進む場合には、しきい値ＲＬｔｈよりも大きい白ランＷＲＬｉのみが所定数連続する場合であり、黒ランＢＲＬｉはしきい値ＲＬｔｈよりも大きくない場合である。このような場合には、白を生地色として判定する（Ｓ５９）。この場合は、上述した（３−１）の判断に基づき、白を生地色として判定する。
【０１０７】
ステップＳ６１に進む場合には、ラインｉの黒ランＢＲＬｉおよび白ランＷＲＬｉそれぞれが、しきい値ＲＬｔｈよりも大きいラインｉが連続し、かつ、白ランＷＲＬｉがしきい値ＲＬｔｈよりも大きいラインが連続する場合である。そのような場合には、上述した処理（３−２）の判断に従う。したがって、黒ランＢＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＢＲＬｉ）と、白ランＷＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＷＲＬｉ）とを比較する。両者が同じ場合にはステップＳ６４に進み、前者が後者よりも小さい場合にはステップＳ６２へ進み、前者が後者よりも大きい場合にはステップＳ６３へ進む。
【０１０８】
ステップＳ６２では、黒ランＢＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＢＲＬｉ）が白ランＷＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＷＲＬｉ）よりも小さい場合であり、この場合には、生地色を白と判断し、ステップＳ６８へ進む。
【０１０９】
ステップＳ６３では、黒ランＢＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＢＲＬｉ）が白ランＷＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＷＲＬｉ）よりも大きい場合であり、このような場合には生地色を黒と判定し、ステップＳ６８へ進む。
【０１１０】
ステップＳ６４においては、黒ランＢＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＢＲＬｉ）が白ランＷＲＬｉの最大値ＭＡＸ（ＷＲＬｉ）と等しい場合である。この場合には、上述した（３−３）の判断に従う。このため、判定領域における黒画素の総和ＴＢＲと、判定領域における白画素の総和ＴＷＲとを算出し（Ｓ６４）、両者の差をしきい値ＴＲＬｔｈと比較する（Ｓ６５）。すなわち、ＴＢＲ−ＴＷＲ≧ＴＲＬｔｈが真か否かを判定する。真の場合にはステップＳ６６に進み、偽の場合にはステップＳ６７に進む。
【０１１１】
ステップＳ６６では、生地色を黒としてステップＳ６８に進み、ステップＳ６７では生地色を白としてステップＳ６８に進む。ステップＳ６８では、上記処理により生地色が黒と判定されたか否かが判定される。そして、黒と判定された場合にはステップＳ６９に進み、そうでない場合にはステップＳ７０に進む。ステップＳ６９では、判定領域を反転画像と判定して処理を終了する。一方、ステップＳ７０では、判定領域が非反転画像と判定して処理を終了する。
【０１１２】
以上説明したように、本実施の形態における画像処理装置においては、判定領域の黒ランおよび白ランに基づき画像が反転しているか否かを判定するようにしている。このため、文字が判定領域の大半を占めているような場合であっても、生地部分のラン長さを用いて判定するため、反転画像が否かを正確に判定することができる。
【０１１３】
＜反転画像判定処理の第１の変形例＞
次に、反転画像判定処理の第１の変形例について説明する。上述した反転画像判定処理は、ラン長さを用いて反転画像か否かを判定するようにしたが、第１の変形例における反転画像判定処理は、黒ランＢＲＬｉの判定領域のＸ軸方向の長さＲＬに対する割合および白ランＷＲＬｉの判定領域のＸ軸方向の長さＲＬに対する割合とに基づき判定する点で異なる。以下、上述した反転画像判定処理と異なる点についてのみ説明する。
【０１１４】
図１５は、本実施の形態における画像処理装置で実行される反転画像判定処理の第１の変形例の流れを示すフローチャートである。図１５を参照して、図１３に示した反転画像判定処理と異なるところは、ステップＳ５６Ａ，Ｓ５７Ａ，Ｓ５８Ａである。その他の処理は、図１３に示した処理と同様であるので、ここでは説明を繰返さない。
【０１１５】
ステップＳ５６Ａにおいては、黒ランＢＲＬｉと判定領域２２のＸ軸方向の長さＲＬとの比がしきい値Ｒｔｈよりも大きく、かつ、そのようなラインｉが連続するか否かが判断される。連続すると判断された場合にはステップＳ５７Ａに進み、そうでない場合にはステップＳ５８Ａに進む。しきい値Ｒｔｈは、たとえば、９０％であるのが好ましい。
【０１１６】
ステップＳ５７ＡおよびステップＳ５８Ａにおいては、同じ判断が実行される。すなわち、白ランＷＲＬｉと判定領域２２のＸ軸方向の長さＲＬとの比がしきい値Ｒｔｈよりも大きく、かつ、そのようなラインｉが連続するか否かが判断される。ステップＳ５７Ａにおいては、真の場合にはステップＳ６１へ進み、偽の場合にはステップＳ６０へ進む。一方、ステップＳ５８Ａでは、真の場合にはステップＳ５９に進み、偽の場合にはステップＳ６１へ進む。
【０１１７】
上述したように、ラン長さを所定のしきい値ＲＬｔｈと比較するのに代えて、黒ランおよび白ランそれぞれの判定領域のＸ軸方向の長さに対する割合を、所定のしきい値Ｒｔｈと比較するようにした。このため、判定領域２２のＸ軸方向の長さが変動した場合であっても、しきい値Ｒｔｈを変更することなく、判定を行なうことができる。したがって、判定領域２２のＸ軸方向の長さＲＬが変動した場合にも、正確に反転画像を判定することが可能となる。
【０１１８】
＜反転画像判定処理の第２の変形例＞
反転画像判定処理の第２の変形例は、判定領域２２における黒画素数の総和ＢＰと、白画素数の総和ＷＰとに基づき判定領域の画像が反転画像か否かを判定するものである。図１６は、反転画像判定処理の第２の変形例の流れを示すフローチャートである。図１６を参照して、ステップＳ８１では、一時記憶部３に記憶されている判定領域情報に基づき、判定領域の画像を取得する。そして、取得した判定領域の画像を２値化する（Ｓ８２）。
【０１１９】
２値化された判定領域の画像において、黒画素数の総和ＢＰと白画素数の総和ＷＰとが算出される（Ｓ８３）。そして、白画素数の総和ＷＰと黒画素数の総和ＢＰとの差が、しきい値Ｐｔｈ１以下か否かが判断される（Ｓ８４）。真の場合にはステップＳ８５へ進み、偽の場合にはステップＳ８６に進む。
【０１２０】
ステップＳ８５では、判定領域の画像が反転画像であると設定され、処理を終了する。ステップＳ８６では、判定領域の画像が非反転画像と設定され処理を終了する。
【０１２１】
図１７は、判定領域の黒画素数および白画素数の分布を示す図である。図１７（Ａ）は判定領域２２を示し、図１７（Ｂ）は判定領域２２における黒画素数のラインごとのヒストグラムを示し、図１７（Ｃ）は判定領域２２の白画素数のラインごとのヒストグラムを示す。図１７（Ｂ）および図１７（Ｃ）を比較すると明らかなように、黒画素数の総和が白画素数の総和よりも大きくなっている。このような場合には、判定領域２２は反転画像と判定する。
【０１２２】
第２の変形例における反転画像判定処理では、判定領域中に含まれる黒画素数および白画素数に基づいて反転画像が否かを判断するので、白画素数と黒画素数とをカウントするだけの簡単な構成で反転画像か否かを判定することができる。
【０１２３】
＜反転画像判定処理の第３の変形例＞
第２の変形例における反転画像判定処理では、判定領域２２における黒画素数および白画素数との差をしきい値と比較することにより反転画像か否かを判定するようにしたが、第３の変形例における反転画像判定処理では、判定領域２２に含まれる黒画素数と白画素数との割合に基づいて反転画像か否かを判定するものである。
【０１２４】
図１８は、反転画像判定処理の第３の変形例の流れを示すフローチャートである。図１６に示した第２の変形例における反転画像判定処理の流れと異なる点は、ステップＳ８４がステップＳ８４Ａに変更された点である。その他のステップは図１６に示した第２の変形例における反転画像判定処理と同様であるのでここでは説明を繰返さない。
【０１２５】
ステップＳ８４Ａにおいては、ステップＳ８３で求められた黒画素数の総和ＢＰと白画素数の総和ＷＰとの比率（ＢＰ／ＷＰ）が、所定のしきい値Ｐｔｈ２と比較される。黒画素数の総和ＢＰの白画素数の総和ＷＰに対する比率（ＢＰ／ＷＰ）がしきい値Ｐｔｈ２よりも大きい場合にはステップＳ８５へ進み、そうでない場合にはステップＳ８６に進む。
【０１２６】
このように、黒画素数と白画素数の比率を用いて反転画像か否かを判定するようにしたので、判定領域の大きさにかかわらず、固定したしきい値Ｐｔｈ２を用いることができる。このため、判定領域の大きさを異なった場合でも反転画像か否かを判定することができる。
【０１２７】
【発明の効果】
以上説明したように、本実施の形態における画像処理装置は、所定の画像情報に対して反転画像判定手段によりラン長さを用いて反転画像判定処理を行なうものである。したがって、本発明の画像処理装置によれば、反転画像判定処理にラン長さを用いるため、文字が判定領域である所定の画像情報の大半を占めていても、正しく反転画像の判定処理を行なうことができる。
【０１２８】
また、本発明の画像処理装置によれば、反転画像判定処理を行なう対象である所定の画像情報の長さとラン長さとの比により判定するため、所定の画像情報のサイズに影響されることなく、文字が所定の画像情報の大半を占めている場合であっても、正しく反転画像の判定処理を行なうことができる。たとえば、図２１に示した画像で画素数による反転画像判定を行なうと、黒画素数が画像の大半を示すため、生地が黒色であると判断されるため、反転画像であると判定されてしまう。しかしながら、本発明においては、ラン長さを用いて判定するため、画像幅のラン長さの白ランが出現するため、生地を白色と判定することができ、その結果、反転画像でないものと判定することができる。
【０１２９】
さらに、本発明の画像処理装置は、画像情報から部分領域を定め、部分領域をもとに判定領域抽出手段により判定領域を抽出し、その判定領域に対して反転画像判定手段により反転画像判定処理を行なう。したがって、本発明の画像処理装置によれば、判定領域抽出手段で反転画像か否かを判定するための判定領域を抽出して反転画像の判定を行なうため、反転処理が必要な領域に画像判定処理を行なうことができる。その結果、処理対象とする画素数を少なくすることができ、処理速度を高速化することができる。
【０１３０】
また、本発明の画像処理装置は、判定領域抽出手段が、予め設定されている部分領域をもとに判定領域の再設定を行なうものである。したがって、さまざまなサイズの反転領域に対して、正しく判定領域の抽出が行なえるため、反転画像の判定を正しく行なうことができる。
【０１３１】
また、本発明の画像処理装置は、判定領域抽出手段が、帯状の領域の抽出を行なうものであり、通常、文章中の文字および文字列の反転部分は帯状であることから、帯状の情報を利用することにより、画像中の文字部分の抽出を効率化することができる。
【０１３２】
また、本発明の画像処理装置は、判定領域抽出手段が、エッジ値が所定値以上の画素数のヒストグラムを用いて、部分領域の中央部から所定条件の領域を抽出するものである。したがって、予め設定されている部分領域内に画像反転している領域がある場合でも、画像反転している領域のエッジ値のヒストグラムを利用することで、正しく判定領域を抽出することができる。
【０１３３】
また、本発明の画像処理装置は、判定領域抽出手段が、入力される部分領域に対する直交軸の一方向の軸についてラン長さを求め、部分領域の中央部から所定条件の領域を抽出するものである。したがって、予め設定される部分領域に画像反転している領域がある場合でも、画像反転している領域のラン長さを利用することで、正しく判定領域の抽出を行なうことができる。
【０１３４】
また、本発明の画像処理装置は、反転画像判定処理への白画素と黒画素の利用に関するものである。したがって、白画素と黒画素をカウントすることにより実現できるので、簡単な構成で反転画像判定処理を実現することができる。
【０１３５】
また、本発明の画像処理装置は、画像情報から部分領域を定め、部分領域をもとに判定領域抽出手段により判定領域を抽出し、その判定領域に対してラン長さを用いて反転画像判定手段によって反転画像判定処理を行なうものである。したがって、本発明の画像処理装置によれば、判定領域抽出手段で反転画像か否かを判定するための判定領域を抽出し、反転画像判定手段でラン長さを用いて反転画像の判定を行なうため、判定処理が必要な領域のみ反転画像の判定処理が行なえ、しかも、判定領域のサイズに影響されることなく、文字が判定領域の大半を占めていても反転処理が必要な領域のみ画像反転処理を行なうことができる。
【０１３６】
また、本発明のプログラム記録媒体は、画像情報から部分領域を定め、部分領域をもとに反転画像か否かを判定するための判定領域を抽出し、その判定領域に対して反転画像判定を行なうものである。したがって、本発明のプログラム記録媒体によれば、反転画像か否かを判定するための判定領域を抽出して、反転画像の判定を行なうため、反転処理が必要な領域のみ画像反転できる。
【０１３７】
なお、本発明は、次の概念で捉えることも可能である。
（１）  画像を入力する手段と、
前記入力された画像から判定領域を抽出する判定領域抽出手段と、
前記判定領域に含まれる画素の画素値を第１画素および第２画素のいずれかに分類する２値化手段と、
前記判定領域に含まれる前記第１画素または第２画素がライン方向に連続する数をカウントし、前記第１画素および第２画素の連続する数に基づき、反転文字が表わされた画像か否かを判定する判定手段とを備えた、画像処理装置。
【０１３８】
（２）  画像を入力する入力手段と、
前記入力された画像から判定領域を抽出する判定領域抽出手段と、
前記判定領域に含まれる画素の画素値を第１画素および第２画素のいずれかに分類する２値化手段と、
前記判定領域に含まれる前記第１画素または第２画素の数または比率に基づき、反転文字が表わされた画像か否かを判定する判定手段とを備えた、画像処理装置。
【０１３９】
（３）  （１）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記第１画素および第２画素の連続する数を第１しきい値と比較する比較手段を含む。
【０１４０】
（４）  （３）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記第１画素の連続する数が前記第１しきい値を超えるラインが所定数連続し、前記第２画素の連続する数が前記第１しきい値を超えるラインが所定数連続しない場合に、反転画像と判定する。
【０１４１】
（５）  （４）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記第１画素の連続する数が前記第１しきい値を超えるラインが所定数連続し、前記第２画素の連続する数が前記第１しきい値を超えるラインが所定数連続する場合に、前記第１画素の連続する数の最大値と前記第２画素の連続する最大値とを比較する最大値比較手段を含み、
前記最大値比較手段により、前記第１画素の連続する数の最大値が前記第２画素の連続する数の最大値よりも大きいとされた場合に、反転画像と判定する。
【０１４２】
（６）  （５）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記最大値比較手段により前記第１画素の連続する数の最大値が前記第２画素の連続する数の最大値と等しいとされた場合に、前記第１画素の総数と前記第２画素の総数とを比較する総数比較手段をさらに含み、
前記総数比較手段は、前記第１画素の総数が前記第２画素の総数よりも大きいとされた場合に、反転画像と判定する。
【０１４３】
（７）  （１）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記第１画素の連続する数と前記判定領域のライン方向に配列された画素数との第１の比、および、前記第２画素の連続する数と前記判定領域のライン方向に配列された画素数との第２の比それぞれを、第２しきい値と比較する比較手段を含む。
【０１４４】
（８）  （７）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記第１の比が前記第２しきい値を超えるラインが所定数連続し、前記第２の比が前記第２しきい値を超えるラインが所定数連続しない場合に、反転画像と判定する。
【０１４５】
（９）  （８）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記第１の比が前記第２しきい値を超えるラインが所定数連続し、前記第２の比が前記第２しきい値を超えるラインが所定数連続する場合に、前記第１画素の連続する数の最大値と前記第２画素の連続する数の最大値とを比較する最大値比較手段を含み、
前記最大値比較手段により、前記第１画素の連続する数の最大値が前記第２画素の連続する数の最大値よりも大きいとされた場合に、反転画像と判定する。
【０１４６】
（１０）  （９）に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記最大値比較手段により前記第１画素の連続する数の最大値が前記第２画素の連続する数の最大値と等しいとされた場合に、前記第１画素の総数と前記第２画素の総数とを比較する総数比較手段をさらに含み、
前記総数比較手段は、前記第１画素の総数が前記第２画素の総数よりも大きいとされた場合に、反転画像と判定する。
【０１４７】
（１１）  （１）または（２）に記載の画像処理装置において、前記判定領域抽出手段は、前記入力された画像から文字が表わされた文字領域を抽出する文字領域抽出手段を含み、
前記抽出された文字領域の少なくとも一部を含む矩形の領域を判別領域として抽出する。
【０１４８】
（１２）  （１１）に記載の画像処理装置において、前記文字領域抽出手段は、前記入力された画像から文字が表わされた文章領域を抽出する文章領域抽出手段と、
前記抽出された文章領域から複数の文字が配列された文字配列領域を抽出する文字配列領域抽出手段とを含み、
前記抽出された文字配列領域から少なくとも１文字を含む文字領域を抽出する。
【０１４９】
（１３）  （１１）に記載の画像処理装置において、前記判定領域抽出手段は、前記文字領域の長辺方向と平行なラインと直交する方向に、ラインを中央から２つの端部それぞれに向かって走査する走査手段と、
前記文字領域に含まれるエッジ画素の数をラインごとに第３しきい値または第４のしきい値と比較する比較手段と、
エッジ画素数が前記第３しきい値以下のラインが所定数連続した後、前記第４しきい値以上となるラインが検出された場合、前記第４のしきい値以上となるラインで特定される領域を判定領域として決定する判定領域決定手段とを含む。
【０１５０】
（１４）  （１１）に記載の画像処理装置において、前記判定領域抽出手段は、前記文字領域の長辺方向と平行なラインと直交する方向に、ラインを中央から２つの端部それぞれに向かって走査する走査手段と、
前記文字領域に含まれる前記第１画素が連続する数をラインごとに第５しきい値または第６しきい値と比較手段と、
前記第１画素が連続する数が第５しきい値以上のラインが所定ライン数を連続した後、前記第１画素が連続する数が第６しきい値より少ないラインが検出された場合、前記第１画素が連続する数が第６しきい値より少ないラインで特定される領域を判定領域として決定する判定領域決定手段とを含む。
【０１５１】
（１５）  （１３）または（１４）に記載の画像処理装置において、前記判定領域決定手段は、ライン方向と直交する任意の２つの直線で挟まれる領域を判定領域として決定する。
【０１５２】
今回開示された実施の形態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。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における画像処理装置の全体構成を示す図である。
【図２】文字認識処理部の詳細な機能を示す機能ブロック図である。
【図３】本実施の形態における画像処理装置で実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】スキャナで画像を読取って得られる画像の一例を示す図である。
【図５】行領域抽出処理の一例を説明するための図である。
【図６】文字領域抽出処理の一例を説明するための図である。
【図７】文字領域の一例を示す図である。
【図８】部分領域のエッジ画像とそのヒストグラムの一例を示す図である。
【図９】本実施の形態における画像処理装置で実行される判定領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】黒ランを説明するための図である。
【図１１】黒ランのヒストグラムの一例を示す図である。
【図１２】変形された判定領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態における画像処理装置で実行される反転画像判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】白ランおよび黒ランそれぞれのヒストグラムの一例を示す図である。
【図１５】本実施の形態における画像処理装置で実行される反転画像判定処理の第１の変形例の流れを示すフローチャートである。
【図１６】本実施の形態における画像処理装置で実行される反転画像判定処理の第２の変形例の流れを示すフローチャートである。
【図１７】黒画素および白画素のヒストグラムの一例を示す図である。
【図１８】本実施の形態における画像処理装置で実行される反転画像判定処理の第３の変形例の流れを示すフローチャートである。
【図１９】指定領域の一部が反転している画像の一例を示す図である。
【図２０】指定領域の複数の部分が反転している画像の一例を示す図である。
【図２１】太線の書体の文字の非反転画像を含む指定領域の一例を示す図である。
【図２２】標準の書体の非反転画像を含む指定領域の一例を示す図である。
【符号の説明】
１  スキャナ、２  制御部、３  一時記憶部、４  文章領域抽出部、５  行領域抽出部、６  文字領域抽出部、７  判定領域抽出部、８  画像反転処理部、９反転画像判定部、１０  文字照合部、１１  表示部、１２  文字認識処理部、１３  記憶装置、１４  記録媒体。
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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