(57)【要約】  【課題】  自動認識処理において誤認識が発生した場合であっても、ユーザの所望する出力を適切に得ることができる画像形成装置を提供すること。  【解決手段】  認識エンジン部は、画像データ記憶部から入力された画像データを読み込み（Ｓ１１）、ページ毎の認識スコアの算出処理を行う（Ｓ１２）。次に、認識スコアがユーザの設定したスコア設定値より小さいか否かを判断し、スコア設定値より小さい場合（Ｓ１３；Ｙ）、当該ページが白紙であると認識する。白紙と認識されたページの画像データを読み出し表示する（Ｓ１５）。一方、認識スコアがスコア設定値より小さくない場合（Ｓ１３；Ｎ）、当該ページが非白紙であると認識する。次に、画像データ記憶部に次頁の画像データが格納されているか否かを判断し、次頁の画像データが格納されていない場合（Ｓ１４；Ｎ）、そのまま処理を終了する。  【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを記憶する記憶手段と、
前記画像データに基づいて、比較処理の判断対象となる認識スコアを算出する認識スコア算出手段と、
前記画像データの認識スコアと、比較処理の基準となる評価関数閾値との比較結果に基づいて、特定の画像データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出結果を表示する表示手段と、
前記所定の評価関数閾値の変更を受け付ける変更受付手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記評価関数閾値を基準に設定される所定の範囲内に存在する認識スコアを有する画像データを、特定の画像データとして抽出することを特徴とする請求項１記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記認識スコア算出手段は、前記認識スコアとして、１ページ当たりの白画素でない領域の割合を算出し、
前記抽出手段は、前記特定の画像データとして、白紙と認識された画像データを、前記１ページ当たりの白画素でない領域の割合と、比較処理の基準となる評価関数閾値との比較結果に基づいて抽出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザインターフェースを備えた、例えば、電子複写装置等の画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子複写装置、ファクシミリ装置、プリンタ装置やこれらの機能を有する複合装置等の画像形成装置には、原稿のサイズや種類などを自動で認識する機能が搭載されている。
このような自動認識処理機能の一例として、下記の特許文献で提案されているような技術がある。
【特許文献１】特開２００３−５４７１公報
【０００３】
特許文献１には、ステープル処理、パンチ処理、スタンプ処理など、画像形成を行った出力用紙に対して後処理を行う場合、画像形成を行う前（出力前）に、後処理を行った後の状態を予め自動的に認識（予測）し、その結果を表示する技術が開示されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、上述したような自動認識処理機能においては、用紙の傾きや読み取り面に付着した汚れなど、予期しない外乱の影響を受けてしまう場合に発生する何らかの誤認識（誤検知）を、技術的な理由から完全に抑制することが困難であった。
そこで、本発明は、自動認識処理において誤認識が発生した場合であっても、ユーザの所望する出力を適切に得ることができる画像形成装置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】
【０００５】
請求項１記載の発明は、画像データを記憶する記憶手段と、前記画像データに基づいて、比較処理の判断対象となる認識スコアを算出する認識スコア算出手段と、前記画像データの認識スコアと、比較処理の基準となる評価関数閾値との比較結果に基づいて、特定の画像データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段の抽出結果を表示する表示手段と、前記所定の評価関数閾値の変更を受け付ける変更受付手段と、を備えることにより前記目的を達成する。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記抽出手段は、前記評価関数閾値を基準に設定される所定の範囲内に存在する認識スコアを有する画像データを、特定の画像データとして抽出する。
【０００７】
請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２記載の発明において、前記認識スコア算出手段は、前記認識スコアとして、１ページ当たりの白画素でない領域の割合を算出し、前記抽出手段は、前記特定の画像データとして、白紙と認識された画像データを、前記１ページ当たりの白画素でない領域の割合と、比較処理の基準となる評価関数閾値との比較結果に基づいて抽出する。ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像形成装置。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１記載の発明によれば、所定の評価関数閾値の変更を受け付ける変更受付手段を設けることにより、抽出手段において誤った抽出処理がなされた場合であっても、ユーザは、所望の結果を得るために、表示手段による表示を確認しながら所定の評価関数閾値を変更することができる。
請求項２記載の発明によれば、前記評価関数閾値を基準に設定される所定の範囲内に存在する認識スコアを有する画像データを、特定の画像データとして抽出することにより、適切に、抽出される特定の画像データの絞り込みを行うことができる。
請求項３記載の発明によれば、白紙認識（抽出）処理において誤った判断がなされた場合であっても、ユーザは、所望の結果を得るために、表示手段による表示を確認しながら所定の評価関数閾値を変更することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の好適な実施の形態について、図１〜図５を参照して詳細に説明する。
なお、本実施の形態では、電子複写装置における画像形成処理（複写処理など）を行う前に、自動的に原稿が白紙であるか否かを認識する白紙の認識（検出）技術について説明する。
図１は、本実施の形態に係る画像形成装置における機能ブロックの一部の構成を示した図である。
図１に示すように、画像形成装置は、画像データ記憶部１１、認識エンジン部１２、設定入力部１３、認識結果決定部１４、認識結果表示部１５を備えている。
【００１０】
画像データ記憶部１１は、画像形成装置に設けられているスキャナ装置で読み取られた原稿の画像データを格納する記憶装置であり、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）などの自由に内容を変更できるメモリからなる。
なお、画像データ記憶部１１に格納される原稿の画像データは、スキャナ装置で読み取られたデータに限定されるものではなく、例えば、ネットワーク等を介して外部から入力された画像データや、メディア（記憶媒体）から読み込まれた画像データであってもよい。
画像データ記憶部１１に格納（保持）された画像データは、認識エンジン部１２に入力されるように構成されている。
【００１１】
認識エンジン部１２は、画像データ記憶部１１から入力された画像データを解析し、ページ毎の認識スコアの算出処理を行う。
認識エンジン部１２は、ＣＰＵ（中央処理装置）や各種プログラムを格納した記憶装置を備えており、ここでは、認識スコア算出プログラムをＣＰＵで実行することによりその機能を発揮するように構成されている。
認識エンジン部１２において算出される認識スコアとは、自動認識処理を行う際の判断対象となる値であり、本実施の形態では、ページ毎にこの認識スコアが算出される。
なお、本実施の形態では、白画素でない領域の割合を認識スコアとして扱う。
【００１２】
設定入力部１３は、ユーザによるスコア設定値の入力を受け付ける入力装置であり、操作ボタン、キーボード、マウス、タッチセンサパネル等により構成されている。
設定入力部１３において入力が受け付けられるスコア設定値とは、自動認識処理を行う際の判断基準となる閾値である。
なお、このスコア設定値（閾値）は、自動認識処理における評価関数閾値として扱われる。
図２は、本実施の形態に係る画像形成装置における設定入力部１３の操作画面の一例を示した図である。
本実施の形態では、図２に示すように、スコア設定値、即ち閾値を３段階のレベルに分けて設定し、これらの閾値レベルを表示させることにより、ユーザによる閾値レベルの選択設定を促すように構成されている。
【００１３】
スコア設定値の入力設定方法は、このような選択入力による設定に限定されるものではなく、例えば、直接キーボード等を用いて任意の設定値を入力させるようにしてもよい。
また、現状の設定値あるいは規定（デフォルト）値をレベル０に設定し、「＋」「−」のキーを押下することによって閾値を基準値に対して相対的にレベルを変化させて設定できるようにしてもよい。
なお、ユーザによるスコア設定値の入力がなされない場合には、予め設定されている規定（デフォルト）値に自動的に設定されるように構成されている。
【００１４】
認識結果決定部１４は、認識エンジン部１２において算出されたページ毎の認識スコアと、設定入力部１３により受け付けられたスコア設定値との比較処理を行い、さらに、この比較結果に基づいて画像データが白紙データであるか否かを判別する白紙の認識（検出）処理をページ毎に行う。
認識結果表示部１５は、認識結果決定部１４において決定された認識結果に基づいて白紙データであると決定されたページの画像データを画像データ記憶部１１から読み出し、表示出力する装置であり、液晶ディスプレイやＣＲＴ（ブラウン管）ディスプレイ等から構成されている。
【００１５】
認識結果表示部１５は、タッチセンサパネル等で構成し、設定入力部１３と兼用するように構成してもよい。
図３は、本実施の形態に係る画像形成装置における認識結果表示部１５の出力表示画面の一例を示した図である。
本実施の形態では、図３に示すように、白紙と判別されたページ番号及び該当ページの画像が表示されるように構成されている。
なお、本実施の形態では、白紙と判別されたページが複数ある場合には、ページを重ねて表示し、選択したページが全面に表示されるように構成されている。
【００１６】
次に、上述した構成を有する画像形成装置において実行される白紙の認識（検出）処理について説明する。
図４は、本実施の形態に係る画像形成装置における白紙の認識（検出）処理の手順を示したフローチャートである。
はじめに、認識エンジン部１２は、画像データ記憶部１１から入力された画像データを認識エンジン部１２内の記憶装置に格納する読み込み処理を行う（ステップ１１）。ここでは、１ページ分の画像データを画像データ記憶部１１から取得し読み込む。
【００１７】
続いて、認識エンジン部１２は、取得した１ページ分の画像データを解析し、ページ毎の認識スコアの算出処理を行う（ステップ１２）。
ここで、認識スコアの算出処理の詳細について説明する。
図５は、認識エンジン部１２において実行される認識スコアの算出処理の手順を示したフローチャートである。
まず、認識エンジン部１２は、取得した１ページ分の画像データから判別対象とする画素を特定する（ステップ２１）。なお、別対象とする画素は、判別処理の対象となった履歴のない未判別の画素から特定する。
【００１８】
次に、認識エンジン部１２は、特定された画素が白画素であるか否かを判別する（ステップ２２）。この白画素であるか非白画素であるかの判別は、当該判別対象画素の濃度情報（データ）に基づいて行われる。例えば、当該判別対象画素の濃度値が０より大きい場合には、非白画素であると判別する。
特定された画素が白画素でない場合（ステップ２２；Ｎ）、非白画素数のデータを１増やし（ステップ２６）、ステップ２３の処理に進む。
詳しくは、認識エンジン部１２に設けられた記憶装置に非白画素数をカウントする非白画素カウンタの値に１カウント追加する。
一方、特定された画素が白画素である場合（ステップ２２；Ｙ）、非白画素数のデータの変更は行わず、総画素数のデータを１増やす（ステップ２３）。
詳しくは、認識エンジン部１２に設けられた記憶装置に１ページ分の総画素数をカウントする総画素カウンタの値に１カウント追加する。
【００１９】
次に、認識エンジン部１２は、当該ページの画像データ中に未判別の画素が有るか否かを判断する（ステップ２４）。ここでは、ページ内の全ての画素に対して判別処理が実行されたか否かを判断する。
当該ページの画像データ中に、未判別の画素が有る場合（ステップ２４；Ｙ）、即ち、ページ内の全ての画素に対して判別処理が実行されていない場合、ステップ２１の処理に戻り、一連の処理を繰り返す。
一方、当該ページの画像データ中に、未判別の画素がない場合（ステップ２４；Ｎ）、即ち、ページ内の全ての画素に対して判別処理が実行された場合、認識エンジン部１２は、総画素カウンタと非白画素カウンタの値を読み出し、非白画素数を１ページの総画素数で割ることにより、非白画素領域の割合、即ち認識スコアを算出し（ステップ２５）、処理を終了する。
【００２０】
図４の説明に戻り、認識エンジン部１２において認識スコアの算出処理（ステップ１２）が終了した後、認識結果決定部１４は、設定入力部１３で受け付けた、または規定（デフォルト）値に設定されたスコア設定値（閾値）と、認識エンジン部１２において算出された認識スコアとの比較を行い、認識スコアがスコア設定値（閾値）より小さいか否かを判断する（ステップ１３）。
認識スコアがスコア設定値（閾値）より小さい場合（ステップ１３；Ｙ）、認識結果決定部１４は、当該ページが白紙であると認識（検出）する。
そして、認識結果表示部１５は、白紙と認識されたページの画像データを画像データ記憶部１１から読み出し、当該ページの画像データを表示し（ステップ１５）、ステップ１４の処理に進む。
一方、認識スコアがスコア設定値（閾値）より小さくない場合（ステップ１３；Ｎ）、認識結果決定部１４は、当該ページが非白紙であると認識（検出）する。
【００２１】
次に、認識エンジン部１２は、画像データ記憶部１１に次頁（ページ）の画像データが格納されているか否かを判断する（ステップ１４）。
画像データ記憶部１１に次頁（ページ）の画像データが格納されている場合（ステップ１４；Ｙ）、ステップ１１の処理に戻り、一連の処理を繰り返す。
一方、画像データ記憶部１１に次頁（ページ）の画像データが格納されていない場合（ステップ１４；Ｎ）、そのまま処理を終了する。
【００２２】
このように、本実施の形態によれば、ユーザは、認識結果表示部１５に表示された結果表示を確認することにより、適切なページが白紙として認識（決定）されたか否かを視覚的に判断することができる。
認識結果表示部１５に表示された結果表示がユーザの所望するものでない場合、ユーザは、設定入力部１３からスコア設定値を大きくまたは小さくし、即ち再設定し、再度白紙の認識処理を繰り返すことができる。
つまり、ユーザは、所望する適切な認識結果が得られるように、スコア設定値を自身で変更することができる。
【００２３】
なお、本実施の形態では、ステップ１３の処理において、認識スコアがスコア設定値（閾値）より小さいか否かを判断し、認識スコアがスコア設定値（閾値）より小さい全ての画像データを、ユーザの確認を促す対象画像データとして認識結果表示部１５に表示するように構成されている。
この認識結果表示部１５に表示させる画像データの抽出方法の変形例として、スコア設定値（閾値）を基準に設定される所定範囲内に認識スコアが存在するページの画像データを抽出するように設定してもよい。
【００２４】
なお、スコア設定値（閾値）を基準に設定される所定範囲は、例えば、スコア設定値（閾値）の±１０％の範囲、スコア設定値（閾値）から１０ポイント閾値レベルを下げた範囲などのように、任意に設定することができる。
この場合、誤認識（誤検出）をする可能性が低い認識結果が認識結果表示部１５に表示されることがないため、ユーザに確認を促す画像データ、即ち、誤認識（誤検出）をする可能性が高いデータを絞り込んで表示させることができる。
このように、誤認識（誤検出）の確認のために表示される候補画像数を低減させることにより、ユーザが表示を確認する際の利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施の形態に係る画像形成装置における機能ブロックの一部の構成を示した図である。
【図２】本実施の形態に係る画像形成装置における設定入力部の操作画面の一例を示した図である。
【図３】本実施の形態に係る画像形成装置における認識結果表示部の出力表示画面の一例を示した図である。
【図４】本実施の形態に係る画像形成装置における白紙の認識（検出）処理の手順を示したフローチャートである。
【図５】認識エンジン部において実行される認識スコアの算出処理の手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００２６】
１１  画像データ記憶部
１２  認識エンジン部
１３  設定入力部
１４  認識結果決定部
１５  認識結果表示部
【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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