(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データを第１の縮小率で縮小する第１の縮小手段と、
この第１の縮小手段が縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第１の分類手段と、
この第１の分類手段が分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小手段によって縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化する符号化手段と、
この符号化手段が正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小する第２の縮小手段と、
この第２の縮小手段が縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第２の分類手段と
を有し、
前記符号化手段は、前記第２の分類手段が分類した文字データをさらに符号化する
符号化装置。
【請求項２】
前記第１の分類手段は、前記第２の分類手段よりも少ない処理量で所定量のデータを分離する
請求項１記載の符号化装置。
【請求項３】
入力画像を第１の縮小率で縮小する第１の縮小手段と、
この第１の縮小手段が縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第１の分類手段と、
この第１の分類手段が分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小手段によって縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化する符号化手段と、
この符号化手段が正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小する第２の縮小手段と、
この第２の縮小手段が縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第２の分類手段と
を有し、
前記符号化手段は、前記第２の分類手段が分類した文字データをさらに符号化する
画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の分類手段は、前記第２の分類手段よりも少ない処理量で所定量のデータを分離する
請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の分類手段は、文字データ、ハーフトーンデータ、ＪＢＩＧ２の一般領域としての符号化に適さないデータ及びその他のデータの組み合わせを含むいずれか２つ以上のデータに入力画像を分離する
請求項３又は４記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力データを第１の縮小率で縮小し、
前記第１の縮小率で縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類し、
分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小率で縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化し、
正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小し、
前記第２の縮小率で縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類し、
分類した文字データを符号化する
符号化方法。
【請求項７】
入力データを第１の縮小率で縮小するステップと、
前記第１の縮小率で縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類するステップと、
分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小率で縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化するステップと、
正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小するステップと、
前記第２の縮小率で縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類するステップと、
分類した文字データを符号化するステップと
をコンピュータに実行させる符号化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを符号化する符号化装置、画像処理装置、符号化方法及び符号化プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像データを効率的に符号化する画像処理装置として、画像データを文字画像領域と他の画像領域とに分離して符号化を行うものが知られている。この種の画像処理装置において、確実に符号量の総量を一定量に制御することは公知である（特許文献１参照）。また、画像データを活字、手書き文字、写真及び絵柄などの画像領域に分割し、画像領域の画像種類に適した画像データ圧縮を行うことにより、圧縮率を高めることは公知である（特許文献２参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平７−１２３２７３号公報
【特許文献２】特開平７−０９９５８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来例においては、文字画像領域を抽出するための処理を画像全体に対して一律に行う必要があり、符号化処理の高速化と画質の向上とを両立させることができないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、符号化精度を低下させることなく、入力データを高速に符号化することができる符号化装置、画像処理装置、符号化方法及び符号化プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の第１の特徴とするところは、入力データを第１の縮小率で縮小する第１の縮小手段と、この第１の縮小手段が縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第１の分類手段と、この第１の分類手段が分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小手段によって縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化する符号化手段と、この符号化手段が正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小する第２の縮小手段と、この第２の縮小手段が縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第２の分類手段とを有し、前記符号化手段は、前記第２の分類手段が分類した文字データをさらに符号化する
符号化装置にある。したがって、第１の縮小手段によって縮小された入力データは、正しく分類されている場合には、さらに分類することなく符号化することができるので、入力データを高速に符号化することができ、正しく分類されていない場合には、さらに分類した後に符号化するので、符号化精度の低下を防止することができる。
【０００７】
好適には、前記第１の分類手段は、前記第２の分類手段よりも少ない処理量で所定量のデータを分離する。
【０００９】
また、本発明の第２の特徴とするところは、入力画像を第１の縮小率で縮小する第１の縮小手段と、この第１の縮小手段が縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第１の分類手段と、この第１の分類手段が分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小手段によって縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化する符号化手段と、この符号化手段が正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小する第２の縮小手段と、この第２の縮小手段が縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類する第２の分類手段とを有し、前記符号化手段は、前記第２の分類手段が分類した文字データをさらに符号化する画像処理装置にある。
【００１０】
好適には、前記第１の分類手段は、前記第２の分類手段よりも少ない処理量で所定量のデータを分離する。
【００１２】
また、好適には、前記第１の分類手段は、文字データ、ハーフトーンデータ、ＪＢＩＧ２の一般領域としての符号化に適さないデータ及びその他のデータの組み合わせを含むいずれか２つ以上のデータに入力画像を分離する。
【００１４】
また、本発明の第３の特徴とするところは、入力データを第１の縮小率で縮小し、前記第１の縮小率で縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類し、分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小率で縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化し、正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小し、前記第２の縮小率で縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類し、分類した文字データを符号化する符号化方法にある。
【００１５】
また、本発明の第４の特徴とするところは、入力データを第１の縮小率で縮小するステップと、前記第１の縮小率で縮小した入力データを、このデータに含まれる連結成分の大きさと第１の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類するステップと、分類した文字データに含まれる黒画素の連結成分の特徴量に基づいて、前記第１の縮小率で縮小された入力データが正しく分類されているか否かを判定しつつ、正しく分類されていると判定した文字データを文字データに対応するアルゴリズムで符号化するステップと、正しく分類されていないと判定した文字データ以外のデータを、前記第１の縮小率よりも低い第２の縮小率で縮小するステップと、前記第２の縮小率で縮小した文字データ以外のデータを、このデータに含まれる連結成分の大きさと前記第１の値とは異なる第２の値との比較結果に基づいて、文字データ及び文字データ以外のデータに分類するステップと、分類した文字データを符号化するステップとをコンピュータに実行させる符号化プログラムにある。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、符号化精度を低下させることなく、入力データを高速に符号化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
次に本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１において、本発明の実施形態に係る画像処理装置１の概要が示されている。画像処理装置１は、表示装置及びキーボードなどを含むユーザインタフェース装置（ＵＩ装置）１０、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記憶装置１２、印刷装置１４、通信装置１６及び制御装置２などから構成される。制御装置２は、ＣＰＵ２０及びメモリ２２などを含み、画像処理装置１を構成する各部を制御する。
つまり、画像処理装置１は、コンピュータとしての機能を含み、後述する符号化プログラム３を実行することにより、記憶媒体１２０又は通信装置１６を介して受け入れた画像データ（入力画像）を符号化し、例えば記憶装置１２に記憶するようにされている。
【００１８】
図２乃至図５において、画像処理装置１により実行される符号化プログラム３の構成が示されている。
図２に示すように、符号化プログラム３は、領域粗分離部３０、テキスト符号化部３２、一般符号化部３４及び領域詳細分離部３６を有する。
【００１９】
図３は、領域粗分離部３０の構成を示すブロック図である。
図３に示すように、領域粗分離部３０は、第１の縮小処理部３００、連結成分抽出部３０２及び第１の分類部３０４から構成され、例えば“Dave A.D. Tompkins, Faouzi Kossentini. A Fast Segmentation Algorithm for Bi-Level Image Compression using JBIG2. Proceedings of the 1999 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 1999”（：文献Ａ）に記載された方法で入力画像をテキスト領域とその他の領域とに粗く分離する（粗分離）。
【００２０】
第１の縮小処理部３００は、受け入れた入力画像を所定の縮小率で縮小し、連結成分抽出部３０２に対して出力する。
【００２１】
連結成分抽出部３０２は、第１の縮小処理部３００から入力される画像の着目画素と８−近傍画素との８−連結成分をそれぞれ抽出し、第１の分類部３０４に対して出力する。
【００２２】
第１の分類部３０４は、連結成分抽出部３０２から入力される８−連結成分の大きさを所定の閾値（第１分類閾値）と比較し、８−連結成分の大きさが所定の閾値よりも小さい場合には、着目画素をテキスト領域としてテキスト符号化部３２に対して出力し、８−連結成分の大きさが所定の閾値以上の場合には、着目画素をその他の領域として一般符号化部３４に対して出力する。
【００２３】
例えば、図６に示した上記文献Ａに記載されている縮小画像例のように、領域粗分離部３０は、入力画像を縮小した後にテキスト領域とその他の領域とに分離して出力する。
【００２４】
図４は、テキスト符号化部３２の構成を示すブロック図である。
図４に示すように、テキスト符号化部３２は、シンボル抽出部３２０、特徴量抽出部３２２、非テキストシンボル除去部３２４、辞書作成部３２６及び符号化処理部３２８から構成される。
【００２５】
シンボル抽出部３２０は、領域粗分離部３０からテキスト領域を受け入れ、黒画素の連結成分を抽出し、特徴量抽出部３２２に対して出力する。
また、シンボル抽出部３２０は、後述する領域詳細分離部３６から入力されるテキスト領域に対しても同様に、黒画素の連結成分を抽出し、特徴量抽出部３２２に対して出力する。
以下、シンボル抽出部３２０が抽出した黒画素の連結成分をシンボルと記す。
【００２６】
特徴量抽出部３２２は、シンボル抽出部３２０から入力される各シンボルの特徴量を抽出（算出）し、非テキストシンボル除去部３２４に対して出力する。特徴量抽出部３２２が抽出する特徴量は、例えばシンボルの縦横サイズ及び穴の数などである。
【００２７】
非テキスト（文字）シンボル除去部３２４は、特徴量抽出部３２２から入力されるシンボルの特徴量を所定の閾値と比較して、所定の閾値から外れた特徴量を有するシンボルを非テキストシンボルの領域と判定し、領域詳細分離部３６に対して出力する。また、非テキストシンボル除去部３２４は、特徴量抽出部３２２から入力されるシンボルの特徴量が所定の閾値内にある場合には、シンボルがテキスト領域として正しく判定されているとみなして辞書作成部３２６に対して出力する。
つまり、領域粗分離部３０が領域を正しく分離していない場合には、非テキストシンボル除去部３２４は、非テキストシンボルの領域をテキスト領域から除去する。
【００２８】
辞書作成部３２６は、ＪＢＩＧ（Joint Bi-Level Image Expert Group）が作成したＪＢＩＧ２  Ａｍｄ．１相当の機能を有し、非テキストシンボル除去部３２４から入力されるシンボルを相互に比較し、同一とみなせないシンボルを辞書に追加することにより、シンボル辞書を作成して符号化処理部３２８に対して出力する。
また、辞書作成部３２６は、シンボル相互の特徴量を比較することにより、シンボルを比較する処理を高速化している。ここで、辞書作成部３２６は、抽出（算出）済みの特徴量を利用してシンボルを比較するようにされている。
【００２９】
符号化処理部３２８は、例えばＪＢＩＧ２のテキスト領域符号化手順に従い、辞書作成部３２６から入力されるシンボル辞書を用いてテキスト領域（Text region）を符号化（テキスト符号化）し、記憶装置１２などに対して出力する。
【００３０】
このように、テキスト符号化部３２は、例えば非テキストシンボル除去部３２４が明らかに文字でないシンボル（サイズが閾値よりも大きい、又は穴の数が閾値よりも多いなど）をテキスト領域から除去することにより、辞書作成部３２６が作成する辞書サイズを小さくし、シンボル辞書作成処理時間の削減、及び入力画像の圧縮率の向上を実現する。
また、テキスト符号化部３２は、領域詳細分離部３６から入力されるテキスト領域に対しても符号化を行うので、入力画像の符号化精度を向上させている。
【００３１】
一般符号化部３４は、領域粗分離部３０から入力されるその他の領域を、例えばＪＢＩＧ２の一般領域（Generic region）として符号化（一般符号化）し、記憶装置１２などに対して出力する。
また、一般符号化部３４は、後述する領域詳細分離部３６から入力されるその他の領域に対しても、領域粗分離部３０から入力されるその他の領域と同様に符号化するようにされている。
【００３２】
図５は、領域詳細分離部３６の構成を示すブロック図である。
図５に示すように、領域詳細分離部３６は、第２の縮小処理部３６０、連結成分抽出部３６２及び第２の分類部３６４から構成され、領域粗分離部３０とは異なる設定（条件）の領域粗分離部３０とほぼ同じ方法で、領域粗分離部３０が分離を誤った領域をテキスト領域とその他の領域とに詳細に分離する（詳細分離）。
【００３３】
第２の縮小処理部３６０は、例えば入力画像を参照しつつ、テキスト符号化部３２から受け入れた非文字シンボルの領域を、第１の縮小処理部３００よりも低い（縮小後の画像サイズが第１の縮小処理部３００よりも大きくなる）縮小率で縮小し、連結成分抽出部３６２に対して出力する。
【００３４】
連結成分抽出部３６２は、第２の縮小処理部３６０から入力される画像の着目画素と８−近傍画素との８−連結成分をそれぞれ抽出し、第２の分類部３６４に対して出力する。
【００３５】
第２の分類部３６４は、連結成分抽出部３６２から入力される８−連結成分の大きさと、第１の分類部３０４の閾値（第１分類閾値）とは異なる閾値（第２分類閾値）とを比較し、８−連結成分の大きさが第２分類閾値よりも小さい場合には、着目画素をテキスト領域としてテキスト符号化部３２に対して出力し、８−連結成分の大きさが第２分類閾値以上の場合には、着目画素をその他の領域として一般符号化部３４に対して出力する。
【００３６】
次に、画像処理装置１が符号化プログラム３を実行することにより、入力画像を符号化する処理について説明する。
図７は、画像処理装置１が符号化プログラム３を実行することにより、入力画像を符号化する処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図７に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、領域粗分離部３０は、入力画像をテキスト領域とその他の領域とに粗く分離する（粗分離）。
【００３７】
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、テキスト符号化部３２は、領域粗分離部３０による領域の粗分離が正しいか否かを、領域ごとに非テキストシンボル除去部３２４によって判定し、領域が正しく分離されている場合にはＳ１０６の処理に進み、領域が正しく判定されていない場合にはＳ１０４の処理に進む。
【００３８】
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、領域詳細分離部３６は、領域粗分離部３０が分離を誤った領域をテキスト領域とその他の領域とに詳細に分離する（詳細分離）。
【００３９】
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、テキスト符号化部３２は、領域粗分離部３０が分離を誤った領域を領域詳細分離部３６が再分離した結果を含むテキスト領域をテキスト符号化する。
【００４０】
ステップ１０８（Ｓ１０８）において、一般符号化部３４は、領域粗分離部３０が分離を誤った領域を領域詳細分離部３６が再分離した結果を含むその他の領域を一般符号化する。
【００４１】
また、上記実施形態においては、符号化プログラム３について、入力画像をテキスト領域とその他の領域とに分離する場合を例に説明したが、これに限定されることなく、例えば符号化プログラム３は、テキスト符号化部３２及び一般符号化部３４以外に、さらに１つ以上の符号化部を有する構成であってもよいし、ハーフトーン領域（Halftone region）などを分離して、ＪＢＩＧ２に対応する領域それぞれに入力画像を分離して符号化するものであってもよい。
さらに、例えば符号化プログラム３が３つ以上の符号化部を有する場合、一般符号化部３４による符号化が適していない領域を一般符号化部３４が除去して第２の縮小処理部３６０に対して出力し、領域詳細分離部３６が受け入れた領域それぞれを詳細に分離するようにされてもよい。
【００４２】
このように、画像処理装置１は、領域粗分離部３０が粗分離した結果をテキスト符号化部３２が符号化する場合に、領域粗分離部３０による分離が誤っている領域を領域詳細分離部３６が詳細分離するので、領域詳細分離部３６が詳細に分離する領域の量を削減することができるとともに、テキスト符号化部３２が不要なパターンマッチングを行うことを防止することができ、シンボル辞書の無駄防止、圧縮率の向上、符号化処理速度の向上及び画質の向上を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置の概要を示す構成図である。
【図２】画像処理装置により実行される符号化プログラムの構成を示すプログラム構成図である。
【図３】領域粗分離部の構成を示すブロック図である。
【図４】テキスト符号化部の構成を示すブロック図である。
【図５】領域詳細分離部の構成を示すブロック図である。
【図６】A Fast Segmentation Algorithm for Bi-Level Image Compression using JBIG2（文献Ａ）に記載の縮小画像例である。
【図７】画像処理装置が符号化プログラムを実行することにより、入力画像を符号化する処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４４】
１・・・画像処理装置
１２・・・記憶装置
１６・・・通信装置
１２０・・・記憶媒体
２・・・制御装置
２０・・・ＣＰＵ
２２・・・メモリ
３・・・符号化プログラム
３０・・・領域粗分離部
３００・・・第１の縮小処理部
３０２・・・連結成分抽出部
３０４・・・第１の分類部
３２・・・テキスト符号化部
３２０・・・シンボル抽出部
３２２・・・特徴量抽出部
３２４・・・非テキストシンボル除去部
３２６・・・辞書作成部
３２８・・・符号化処理部
３４・・・一般符号化部
３６・・・領域詳細分離部
３６０・・・第２の縮小処理部
３６２・・・連結成分抽出部
３６４・・・第２の分類部
【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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