(57)【要約】【課題】文字を含む画像を従来よりも好適に印刷できるようにする。【解決手段】画像形成装置１に次の構成要件を設ける。原稿画像の中の複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを、第一の処理を行うことによって判別する文字認識処理部１０４。原稿画像の中の識別することができないと文字認識処理部１０４によって判別された文字である識別不能文字のそれぞれを識別することができるか否かを、第一の処理とは異なる第二の処理を行うことによって判別する、可読判別部１０５。識別することができると文字認識処理部１０４または可読判別部１０５によって判別された文字の割合が所定の割合を超える場合に、原稿画像を印刷してもよいと判別する、印字許否判別部１０６。【選択図】図４
2013150276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文字を含む画像である原稿画像を印刷装置によって用紙に印刷してもよいか否かを判別する印刷可否判別装置であって、
前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを、第一の処理を行うことによって判別する、第一の識別可否判別手段と、
前記複数の文字のうちの識別することができないと前記第一の識別可否判別手段によって判別された文字である識別不能文字のそれぞれを識別することができるか否かを、前記第一の処理とは異なる第二の処理を行うことによって判別する、第二の識別可否判別手段と、
前記複数の文字のうちの識別することができると前記第一の識別可否判別手段または前記第二の識別可否判別手段によって判別された文字の割合が所定の割合を超える場合に、前記原稿画像を印刷してもよいと判別する、印刷可否判別手段と、
を有することを特徴とする印刷可否判別装置。
【請求項２】
前記第一の処理は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）における文字認識の方法を用いることによって前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを判別する第三の処理、または、当該文字を囲む領域の中の画素の全個数に対する当該文字の画素の個数の割合が所定の割合を超えていれば当該文字を識別することができると判別する第四の処理であり、
前記第二の処理は、前記識別不能文字を構成する画素を隣接するもの同士でグループ化した複数のグループそれぞれについて文字認識を行い、当該複数のグループの全個数に対する文字認識に成功したグループの個数の割合が所定の割合を超えていれば当該識別不能文字を識別することができると判別する第五の処理、当該識別不能文字を複数に分割した部位それぞれが表わす偏旁を判別し、データベースに登録されている文字である登録文字のうちの、偏旁を判別することができた部位を含む登録文字の個数が所定の個数以下であれば、当該識別不能文字を識別することができると判別する第六の処理、データベースに登録されている単語である登録単語のうちの、当該識別不能文字の代わりの任意の文字と前記複数の文字のうちの当該識別不能文字の近隣の１つまたは複数の文字とによって構成される登録単語の個数が所定の個数以下であれば、当該識別不能文字を識別することができると判別する第七の処理、または、当該識別不能文字を囲う領域を複数に分割した分割領域ごとに当該分割領域の中の画素の全個数に対する当該分割領域における当該識別不能文字の画素の個数の割合が所定の割合未満であるか否かを求め、当該割合が所定の割合未満であるものの個数が所定の割合を超えていれば当該識別不能文字を識別することができると判別する第八の処理である、
請求項１に記載の印刷可否判別装置。
【請求項３】
前記複数の文字の、前記印刷装置の特性が反映されて印刷された場合の状態を求める、推測手段、を有し、
前記第一の識別可否判別手段は、前記状態の前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを識別し、
前記第二の識別可否判別手段は、前記状態の前記識別不能文字のそれぞれを識別することができるか否かを識別する、
請求項１または請求項２に記載の印刷可否判別装置。
【請求項４】
前記特性は、線の、縮小して印刷する際の太さに関する特性であって、
前記推測手段は、前記状態として、前記複数の文字の、指定された倍率に応じて縮小した状態を求める、
請求項３に記載の印刷可否判別装置。
【請求項５】
前記特性は、印刷する際の汚れに関する特性であって、
前記推測手段は、前記状態として、前記複数の文字の、周囲に汚れの付いた状態を求める、
請求項３に記載の印刷可否判別装置。
【請求項６】
出力の対象である文字を識別することができるか否かを判別する文字識別可否判別装置であって、
前記文字を構成する画素を隣接するもの同士でグループ化した複数のグループそれぞれについて文字認識を行い、当該複数のグループの全個数に対する文字認識に成功したグループの個数の割合が所定の割合を超えている場合は当該文字を識別することができると判別し、超えていない場合は識別することができないと判別する、判別手段、
を有することを特徴とする文字識別可否判別装置。
【請求項７】
出力の対象の文字である出力対象文字を識別することができるか否かを判別する文字識別可否判別装置であって、
用いられる偏旁およびその位置を漢字ごとに記憶する漢字構成記憶手段と、
前記出力対象文字を複数に分割した部位それぞれが表わす偏旁を判別し、前記漢字構成記憶手段に記憶されている前記漢字のうちの、偏旁を判別することができた部位を含む漢字の個数が所定の個数以下である場合は、当該出力対象文字を識別することができると判別し、そうでない場合は識別することができないと判別する、判別手段、
を有することを特徴とする文字識別可否判別装置。
【請求項８】
出力の対象の文字である出力対象文字を識別することができるか否かを判別する文字識別可否判別装置であって、
複数の文字によって構成される単語を記憶する単語記憶手段と、
前記出力対象文字の代わりの任意の文字と当該出力対象文字の近隣の１つまたは複数の文字とによって構成される文字列のうち、前記単語記憶手段に記憶されている前記単語と一致するものの個数が所定の個数以下である場合は、当該出力対象文字を識別することができると判別し、そうでない場合は、識別することができないと判別する、判別手段、
を有することを特徴とする文字識別可否判別装置。
【請求項９】
出力の対象である文字を識別することができるか否かを判別する文字識別可否判別装置であって、
前記文字を囲う領域を複数に分割した分割領域ごとに当該分割領域の中の画素の全個数に対する当該分割領域における当該文字の画素の個数の割合が所定の割合未満であるか否かを求め、当該割合が所定の割合未満であるものの個数が所定の割合を超えている場合は、当該文字を識別することができると判別し、所定の割合未満である場合は、識別することができないと判別する、判別手段、
を有することを特徴とする文字識別可否判別装置。
【請求項１０】
複数の文字を含む画像である原稿画像を印刷装置によって用紙に印刷してもよいか否かを判別する印刷可否判別方法であって、
コンピューターに、
前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを、第一の処理を行うことによって判別させ、
前記複数の文字のうちの識別することができないと前記第一の処理によって判別した文字である識別不能文字のそれぞれを識別することができるか否かを、前記第一の処理とは異なる第二の処理を行うことによって判別させ、
前記複数の文字のうちの識別することができると前記第一の処理または前記第二の処理によって判別した文字の割合が所定の割合を超える場合に、前記原稿画像を印刷してもよいと判別させる、
ことを特徴とする印刷可否判別方法。
【請求項１１】
複数の文字を含む画像である原稿画像を印刷装置によって用紙に印刷してもよいか否かを判別するコンピューターに用いられるコンピュータープログラムであって、
前記コンピューターに、
前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを、第一の処理を行うことによって判別させ、
前記複数の文字のうちの識別することができないと前記第一の処理によって判別した文字である識別不能文字のそれぞれを識別することができるか否かを、前記第一の処理とは異なる第二の処理を行うことによって判別させ、
前記複数の文字のうちの識別することができると前記第一の処理または前記第二の処理によって判別した文字の割合が所定の割合を超える場合に、前記原稿画像を印刷してもよいと判別させる、
ことを特徴とするコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字を含む原稿の画像用紙に印刷してもよいか否かを判別する装置および方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、いわゆる縮小印刷が行われている。縮小印刷は、原稿の画像の解像度を落として縮小し用紙に印刷することである。近年は、エコロジーに鑑み、用紙を節約するために縮小印刷がよく行われている。
【０００３】
縮小印刷のための技術が幾つか提案されている。特許文献１に記載される方法によると、いわゆるＮ−ＵＰ印刷（Ｎｉｎ１印刷）の際に、次の処理を行う。印刷対象の画像に含まれる文字の画像の可読性を判定する。そして、１つの面に集約するページ数Ｎを、可読性が一定以上に保たれる程度に決定する。
【０００４】
文字認識の技術として、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）認識の技術が知られている。引用文献１に記載される方法においても、可読性の判定のためにＯＣＲ認識の技術が用いられている。
【特許文献１】特開２００５−２１７８５９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、ＯＣＲ認識の技術では、何の文字であるのかを人間が認識することができるにも関わらず、認識できない場合がある。人間が認識することができるか否かをより正確に判別することができれば、より好適な印刷を行うことができるようになる。
【０００６】
本発明は、このような課題に鑑み、文字を含む画像を従来よりも好適に印刷できるようにすることを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一形態に係る印刷可否判別装置は、複数の文字を含む画像である原稿画像を印刷装置によって用紙に印刷してもよいか否かを判別する印刷可否判別装置であって、前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを、第一の処理を行うことによって判別する、第一の識別可否判別手段と、前記複数の文字のうちの識別することができないと前記第一の識別可否判別手段によって判別された文字である識別不能文字のそれぞれを識別することができるか否かを、前記第一の処理とは異なる第二の処理を行うことによって判別する、第二の識別可否判別手段と、前記複数の文字のうちの識別することができると前記第一の識別可否判別手段または前記第二の識別可否判別手段によって判別された文字の割合が所定の割合を超える場合に、前記原稿画像を印刷してもよいと判別する、印刷可否判別手段と、を有する。
【０００８】
好ましくは、前記第一の処理は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）における文字認識の方法を用いることによって前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを判別する第三の処理、または、当該文字を囲む領域の中の画素の全個数に対する当該文字の画素の個数の割合が所定の割合を超えていれば当該文字を識別することができると判別する第四の処理である。
【０００９】
さらに好ましくは、前記第二の処理は、前記識別不能文字を構成する画素を隣接するもの同士でグループ化した複数のグループそれぞれについて文字認識を行い、当該複数のグループの全個数に対する文字認識に成功したグループの個数の割合が所定の割合を超えていれば当該識別不能文字を識別することができると判別する第五の処理、当該識別不能文字を複数に分割した部位それぞれが表わす偏旁を判別し、データベースに登録されている文字である登録文字のうちの、偏旁を判別することができた部位を含む登録文字の個数が所定の個数以下であれば、当該識別不能文字を識別することができると判別する第六の処理、データベースに登録されている単語である登録単語のうちの、当該識別不能文字の代わりの任意の文字と前記複数の文字のうちの当該識別不能文字の近隣の１つまたは複数の文字とによって構成される登録単語の個数が所定の個数以下であれば、当該識別不能文字を識別することができると判別する第七の処理、または、当該識別不能文字を囲う領域を複数に分割した分割領域ごとに当該分割領域の中の画素の全個数に対する当該分割領域における当該識別不能文字の画素の個数の割合が所定の割合未満であるか否かを求め、当該割合が所定の割合未満であるものの個数が所定の割合を超えていれば当該識別不能文字を識別することができると判別する第八の処理である。
【００１０】
または、前記複数の文字の、前記印刷装置の特性が反映されて印刷された場合の状態を求める、推測手段、を有し、前記第一の識別可否判別手段は、前記状態の前記複数の文字のそれぞれを識別することができるか否かを識別し、前記第二の識別可否判別手段は、前記状態の前記識別不能文字のそれぞれを識別することができるか否かを識別する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、文字を含む画像が従来よりも好適に印刷されるように支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】画像形成装置を含むネットワークシステムの全体的な構成の例を示す図である。
【図２】画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】画像形成装置のスキャンユニットおよび印刷ユニットなどの構成の例を示す図である。
【図４】好適印刷制御ソフトウェアによって実現される画像形成装置の機能的構成の例を示す図である。
【図５】原稿画像の例を示す図である。
【図６】文字画像領域、縮小文字画像領域、および特性付加画像の例を示す図である。
【図７】文字画像領域の切出しの方法の例を説明するための図である。
【図８】縮小率と識別比率との関係の例を示す図である。
【図９】可読判別部の構成の例を示す図である。
【図１０】第一の可読推定部による処理の手順の例を説明するための図である。
【図１１】文字構成パターンの例を示す図である。
【図１２】第二の可読推定部による処理の手順の例を説明するための図である。
【図１３】第三の可読推定部による処理の手順の例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】第三の可読推定部による処理の手順の例を説明するためのフローチャートである。
【図１５】図１３および図１４に示す処理によって得られる単語画像の例を示す図である。
【図１６】第四の可読推定部による処理の手順の例を説明するための図である。
【図１７】画像形成装置における原稿画像の複写の処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。
【図１８】文字認識処理部による処理の変形例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、画像形成装置１を含むネットワークシステムの全体的な構成の例を示す図である。図２は、画像形成装置１のハードウェア構成の例を示す図である。図３は、画像形成装置１のスキャンユニット１０ｅおよび印刷ユニット１０ｆなどの構成の例を示す図である。
【００１４】
図１において、画像形成装置１は、一般にＭＦＰ（Multi Function Peripherals）または複合機などと呼ばれる装置であって、コピー、ＰＣプリント、ファックス、スキャナー、およびドキュメントサーバーなどの機能を集約した装置である。
【００１５】
ＰＣプリント機能は、パーソナルコンピューターなどの端末装置から画像データを受信し画像を用紙に印刷する機能である。「ネットワークプリンタ機能」または「ネットワークプリンティング機能」などと呼ばれることもある。
【００１６】
ドキュメントサーバー機能は、ユーザーごとに「個人ボックス」または「ボックス」などと呼ばれる、パーソナルコンピューターにおけるフォルダまたはディレクトリなどに相当する記憶領域を設け、管理する機能である。「ボックス機能」と呼ばれることもある。ユーザーは、自分のボックスに画像データなどをファイル単位で保存しておくことができる。
【００１７】
画像形成装置１は、通信回線ＮＷを介して端末装置２などの装置と通信を行うことができる。
【００１８】
画像形成装置１は、図２および図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、大容量記憶装置１０ｄ、スキャンユニット１０ｅ、印刷ユニット１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、操作パネル１０ｈ、ファクシミリユニット１０ｉ、画像処理回路１０ｊ、および自動原稿送り装置１０ｋなどによって構成される。
【００１９】
ネットワークインタフェース１０ｇは、通信回線ＮＷを介して端末装置２などの装置を相手にＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）などのプロトコルで通信を行う。ネットワークインタフェース１０ｇとして、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）が用いられる。
【００２０】
操作パネル１０ｈは、キー入力部１０ｈ１、タッチパネルディスプレイ１０ｈ２、および副電源スイッチ１０ｈ３などによって構成される。
【００２１】
キー入力部１０ｈ１は、いわゆるハードウェアキーであって、テンキー、スタートキー、ストップキー、およびファンクションキーなどによって構成される。
【００２２】
タッチパネルディスプレイ１０ｈ２には、ユーザーに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザーが所望する処理の種類および処理条件を入力するための画面、およびＣＰＵ１０ａなどで実行された処理の結果を示す画面などが表示される。ユーザーは、これらの画面を見ながらキー入力部１０ｈ１またはタッチパネルディスプレイ１０ｈ２を操作することによって、画像形成装置１に対して情報および指令を入力することができる。
【００２３】
副電源スイッチ１０ｈ３は、スリープモードなどの省電力モードへ移行するように画像形成装置１に対してユーザーが指示するためのスイッチである。
【００２４】
自動原稿送り装置１０ｋは、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）であって、原稿給紙トレイにセットされた原稿を１枚ずつスキャンユニット１０ｅのプラテンガラス上の所定の位置へ搬送し、スキャンユニット１０ｅによる原稿の読取り後に原稿排紙トレイへ原稿を排出する。
【００２５】
また、自動原稿送り装置１０ｋは、原稿セットセンサー１０ｋ１を備えている。原稿セットセンサー１０ｋ１は、原稿がセットされたことを公知のタクトスイッチによって検知し、ＣＰＵ１０ａへ通知する。
【００２６】
スキャンユニット１０ｅは、プラテンガラスの上にセットされた原稿（用紙）に記されている写真、文字、絵、図表などからなる画像を読み取って画像データを生成する。
【００２７】
また、スキャンユニット１０ｅは、装置持ち上げセンサー１０ｅ１を備えている。装置持ち上げセンサー１０ｅ１は、自動原稿送り装置１０ｋが持ち上げられたことを公知の磁気センサーによって検知し、ＣＰＵ１０ａへ通知する。
【００２８】
ファクシミリユニット１０ｉは、公衆電話回線を介してファックス端末との間でＧ３などのプロトコルで画像データをやり取りするための装置である。
【００２９】
印刷ユニット１０ｆは、スキャンユニット１０ｅによって読み取られた画像のほか、端末装置２またはファックス端末などから受信した画像データに示される画像を用紙に印刷する。
【００３０】
印刷ユニット１０ｆは、画像形成部１１、自動両面ユニット１２、給紙部１３、および給紙キャビネット１４などによって構成される。
【００３１】
画像形成部１１は、タンデム方式および電子写真方式のカラーの印刷エンジンであって、感光体ドラム３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、および３１ｄ、露光走査ユニット３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、および３２ｄ、転写ベルト３３、および前扉センサー３４などによって構成される。
【００３２】
感光体ドラム３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、および３１ｄは、それぞれ、イエロー、マゼンタ、シアン、および黒に対応する感光体ドラムである。同様に、露光走査ユニット３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、および３２ｄは、それぞれ、イエロー、マゼンタ、シアン、および黒に対応する露光走査ユニットである。
【００３３】
露光走査ユニット３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、および３２ｄは、それぞれ、ＣＰＵ１０ａからの信号に基づいて印刷対象の画像に応じて露光することによって、感光体ドラム３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、および３１ｄに静電潜像を作像する。そして、各色のトナーが付着する。
【００３４】
転写ベルト３３には、感光体ドラム３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、３１ｄのそれぞれに形成された各色のトナー像が重ねられる。これにより、フルカラーのトナー像が転写ベルト３３に形成される。
【００３５】
前扉センサー３４は、公知のタクトスイッチによって、前扉カバーが開放されたことを検知し、ＣＰＵ１０ａへ通知する。
【００３６】
給紙部１３は、画像形成装置１に標準に装備されている、画像形成部１１へ用紙を供給するためのユニットである。給紙部１３は、１つまたは複数の給紙カセット１３ａおよびピックアップローラー１３ｂなどによって構成される。給紙カセット１３ａには、用紙が収納される。ピックアップローラー１３ｂは、給紙カセット１３ａから用紙を１枚ずつピックアップして画像形成部１１へ搬出する。
【００３７】
給紙キャビネット１４は、給紙部１３と同様に画像形成部１１へ用紙を供給するユニットであるが、画像形成装置１にオプションとして装備される。給紙キャビネット１４の給紙カセット１４ａからピックアップローラー１４ｂによって送り出された用紙は給紙部１３を経由して画像形成部１１へ供給される。
【００３８】
そして、転写ベルト３３に形成されたトナー像が、給紙部１３または給紙キャビネット１４から搬出されてきた用紙に転写される。
【００３９】
自動両面ユニット１２は、片面に画像が印刷された用紙の裏表を反転させて、通紙経路上で一旦スイッチバックさせ、再度、画像形成部１１へ給紙する。これにより、両面印刷が可能になる。
【００４０】
ＣＰＵ１０ａは、画像形成装置１の全体的な制御などを行う制御部である。また、ＲＯＭ１０ｃまたは大容量記憶装置１０ｄに記憶されているプログラムを実行する。
【００４１】
ＲＯＭ１０ｃまたは大容量記憶装置１０ｄには、上述の各機能を実現するためのオペレーティングシステムおよびミドルウェアなどのソフトウェアがインストールされている。また、スキャンユニット１０ｅによって得られた画像データにシェーディング補正などの各種のデータ処理を施すソフトウェアのほか、用紙の供給と同期して主走査ラインごとに画像データを読み出してレーザダイオードを駆動するソフトウェアなどがインストールされている。
【００４２】
さらに、ＲＯＭ１０ｃまたは大容量記憶装置１０ｄには、好適印刷制御ソフトウェア１ＳＷがインストールされている。好適印刷制御ソフトウェア１ＳＷは、スキャンユニット１０ｅによって用紙から読み取られた画像（以下、「原稿画像」と記載する。）に含まれる文字を人間が識別できるか否かを判別しこの原稿画像の印刷の制御を行う。なお、文字には、アルファベット、漢字、ひらがな、およびカタカナのほか、数字および記号などが含まれる。以下、文字の色が黒である場合を例に説明する。
【００４３】
これらのソフトウェアを構成するソフトウェアモジュールは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。大容量記憶装置１０ｄとして、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）などが用いられる。
【００４４】
これらのソフトウェアによる処理の一部または全部を画像処理回路１０ｊによって行ってもよい。画像処理回路１０ｊは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などによって構成することができる。
【００４５】
図１に戻って、端末装置２は、画像形成装置１による印刷などのサービスを受けるためのクライアントである。端末装置２には、画像形成装置１を制御するためのドライバなどがインストールされている。端末装置２として、パーソナルコンピューター、スマートフォン、またはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などが用いられる。
【００４６】
図４は、好適印刷制御ソフトウェア１ＳＷによって実現される画像形成装置１の機能的構成の例を示す図である。図５は、原稿画像５０の例を示す図である。図６は、文字画像領域５１、縮小文字画像領域５２、および特性付加画像５３の例を示す図である。図７は、文字画像領域５１の切出しの方法の例を説明するための図である。図８は、縮小率Ｒｓと識別比率Ｒｎとの関係の例を示す図である。図９は、可読判別部１０５の構成の例を示す図である。図１０は、第一の可読推定部３０１による処理の手順の例を説明するための図である。図１１は、文字構成パターンＣＰの例を示す図である。図１２は、第二の可読推定部３０２による処理の手順の例を説明するための図である。図１３および図１４は、第三の可読推定部３０３による処理の手順の例を説明するためのフローチャートである。図１５は、図１３および図１４に示す処理によって得られる単語画像５５の例を示す図である。図１６は、第四の可読推定部３０４による処理の手順の例を説明するための図である。
【００４７】
次に、好適印刷制御ソフトウェア１ＳＷによる画像形成装置１の処理内容を、図４などを参照しながら説明する。
【００４８】
好適印刷制御ソフトウェア１ＳＷは、図４に示す文字画像領域切出部１０１、縮小処理部１０２、印字特性付加処理部１０３、文字認識処理部１０４、可読判別部１０５、印字許否判別部１０６、警告出力制御部１０７、印字制御部１０８、および印字特性データ記憶部１２１などの機能を実現するためのソフトウェアである。
【００４９】
印字特性データ記憶部１２１には、画像形成装置１の印刷ユニット１０ｆの特性を示す印字特性データ４０が記憶されている。印刷ユニット１０ｆの特性として、縮小時細太特性および汚れ特性が示される。
【００５０】
「縮小時細太特性」は、印刷の対象の画像を縮小した後、この縮小した画像を太らせたり細らせたりする特性である。縮小時細太特性は、画像をどれくらい太らせまたは細らせかを本来の太さに対する比率によって表わす。縮小時細太特性は、１００％よりも大きければ大きいほど、縮小した画像をより太く太らせることを意味する。一方、１００％よりも小さければ小さいほど、細く細らせることを意味する。
【００５１】
「汚れ特性」は、画像を用紙に印刷した際にトナーによって画像の近辺に生じる汚れに関する特性である。汚れ特性は、比率によって表わされ、ドット（点）の汚れの出現の確率を示している。つまり、汚れ特性がＮ％であれば、画像の近辺のある各画素にＮ％の確率でドットの汚れが生じることを意味する。
【００５２】
ユーザーは、複写（コピー）の対象である原稿画像が記された用紙を自動原稿送り装置１０ｋにセットし、操作パネル１０ｈを操作してスタートの指令を入力する。また、必要に応じて縮小の倍率（以下、「縮小率Ｒｓ」と記載する。）を、スタートの指令の前に入力する。例えば、縦横ともに７０％に縮小したい場合は、ユーザーは、縮小率Ｒｓとして「０．７」または「７０％」を入力する。縮小率Ｒｓが小さいほど、原稿画像は小さく印刷される。
【００５３】
すると、自動原稿送り装置１０ｋは、スキャンユニット１０ｅのプラテンガラス上の所定の位置へ用紙を搬送する。スキャンユニット１０ｅは、用紙に記されている画像を読み取って画像データ化する。以下、原稿画像として図５に示すような、イラスト、グラフ、および複数の文字などの画像が含まれる原稿画像５０が読み取られた場合を例に説明する。
【００５４】
１００％未満の倍率つまり縮小の倍率が入力された場合は、文字画像領域切出部１０１ないし印字制御部１０８によって原稿画像５０に対して次の画像処理が行われる。なお、画像処理の際に、原稿画像５０および後述する各画像の画像データが用いられる。
【００５５】
文字画像領域切出部１０１は、原稿画像５０の中から、文字の画像（以下、「文字画像」と記載する。）を検出する。そして、この文字画像を含む矩形の領域の画像を文字画像領域５１として切り出す。複数の文字画像が規則的に並んでいる場合は、図６（Ａ）のように、これらの文字画像をすべて含む矩形の領域の画像を文字画像領域５１として切り出す。
【００５６】
文字画像を検出する処理および文字画像領域５１を切り出す処理は、公知の技術によって行うことができる。例えば、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）またはコンパクトＰＤＦ（Portable Document Format）などで用いられている技術によって行うことができる。ここで、文字画像の検出の一例を、図７を参照しながら説明する。
【００５７】
文字画像領域切出部１０１は、図７（Ａ）のように一定の方向に並んでいる、文字画像の全部分または一部分であると推測される画素群５１ａを検出する。このような画素群５１ａは、公知の方法によって判別することができる。図７（Ｂ）のように、画素群５１ａごとに、この方向の長さＬｈを求める。最大の長さＬｈを、最大文字サイズＬｈｍとして選出する。そして、図７（Ｃ）のように、最大文字サイズＬｈｍに収まる１つまたは複数の画素群５１ａを１つの文字画像５１ｃとして検出する。そして、並んでいるこれらの集合を切り出す。文字画像領域５１における文字画像５１ｃの位置は、自ずと決まる。
【００５８】
縮小処理部１０２は、図６（Ａ）および（Ｂ）に示すように、文字画像領域５１をユーザーが指定した縮小率Ｒｓで縮小する。以下、縮小された文字画像領域５１を「縮小文字画像領域５２」と記載する。また、縮小文字画像領域５２の中の文字画像を「文字画像５２ｃ」と記載する。文字画像領域５１が複数ある場合は、それぞれを縮小し、縮小文字画像領域５２を求める。
【００５９】
印字特性付加処理部１０３は、縮小文字画像領域５２を印刷ユニット１０ｆによって用紙に印刷した場合の状態を表わす特性付加画像５３を求める。この際に、印字特性付加処理部１０３は、印字特性データ記憶部１２１に記憶されている印字特性データ４０に示される縮小時細太特性および汚れ特性を次のように反映させる。
【００６０】
印字特性付加処理部１０３は、縮小文字画像領域５２の中の文字画像５２ｃの部分を、印字特性付加処理部１０３に示される縮小時細太特性に応じて太らせまたは細らせる。縮小時細太特性が１００％より大きい場合は、図６（Ｃ）に示すように文字画像５２ｃを太らせる。１００％未満である場合は、細らせる。
【００６１】
さらに、印字特性付加処理部１０３は、適宜太らせまたは細らせた文字画像５２ｃの近辺に、印字特性データ４０に示される汚れ特性に応じて、図６（Ｄ）に示すようにドットを配置する。このようにして、特性付加画像５３が求められる。縮小文字画像領域５２が複数ある場合は、それぞれについて縮小時細太特性および汚れ特性を反映させることによって、特性付加画像５３を求める。
【００６２】
文字認識処理部１０４は、特性付加画像５３それぞれに対して文字認識の処理を行い、特性付加画像５３それぞれに含まれる文字画像５２ｃの個数および認識できた文字画像５２ｃの個数を算出する。そして、文字画像５２ｃの全部の個数および認識できた文字画像５２ｃの個数を算出し、全部の個数に対する認識できた文字画像５２ｃの個数の割合を算出する。以下、この割合を「識別比率Ｒｎ」と記載する。
【００６３】
つまり、特性付加画像５３がｋ個存在し、それぞれに含まれる文字画像５２ｃの個数がＳ１、Ｓ２、…、Ｓｋ）であり、それぞれから認識できた文字画像５２ｃの個数がＮ１、Ｎ２、…、Ｎｋである場合は、
Ｒｎ＝（Ｎ１＋Ｎ２＋…＋Ｎｋ）／（Ｓ１＋Ｓ２＋…＋Ｓｋ）  …  （１）
である。
【００６４】
文字認識の処理は、公知のＯＣＲの技術などを用いて行うことができる。ＯＣＲの技術においては、一般に、認識の対象の文字画像を、予め登録されている多数のパターンとマッチングし、一致の度合いが最も高くかつ所定の値以上であるパターンに対応する文字を、その文字画像の表わす文字であると、特定する。
【００６５】
また、この技術によると、文字の種類（ひらがな、カタカナ、漢字、アルファベット、数字など）をも判別することができる。後述する第一の可読推定部３０１による文字認識の処理も、同様である。なお、図８に示すように、縮小率Ｒｓが小さい（より小さく縮小する）ほど、識別比率Ｒｎが低くなる傾向にある。
【００６６】
可読判別部１０５は、文字認識処理部１０４によって算出された識別比率Ｒｎが所定の値α（例えば、９５％）以下である場合に、特性付加画像５３それぞれに示される文字画像５２ｃのうちの、文字認識処理部１０４によって認識できなかった文字画像５２ｃ（以下、「認識困難文字画像５３ａ」と記載する。）を人間が読む（何の文字であるか認識する）ことができるか否かを次のように判別する。
【００６７】
可読判別部１０５は、図９に示すように、第一の可読推定部３０１、第二の可読推定部３０２、第三の可読推定部３０３、第四の可読推定部３０４、および可読決定部３０５などによって構成される。
【００６８】
第一の可読推定部３０１ないし第四の可読推定部３０４は、それぞれ異なる方法で、認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができるか否かを推定する。
【００６９】
第一の可読推定部３０１は、次の方法で、認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができるか否かを推定する。
【００７０】
第一の可読推定部３０１は、認識困難文字画像５３ａを二値化した二値画像を、連続する黒の画素の塊ごとに分割し、それぞれの塊を含む矩形の領域を文字部分領域５４ｂとして抽出する。例えば、図１０（Ａ）に示す文字画像が認識困難文字画像５３ａである場合は、図１０（Ｂ）に示すような４つの文字部分領域５４ｂを抽出する。ただし、数個（例えば、５個）以下しか黒の画素が連続しない塊は汚れをシミュレートしたドットである可能性が高いので、このような塊を含む領域は抽出しないようにしてもよい。
【００７１】
第一の可読推定部３０１は、文字部分領域５４ｂのそれぞれに対して文字認識の処理を行う。そして、図１０（Ｃ）に示すように、文字部分領域５４ｂすべての個数に対する認識できた文字部分領域５４ｂの個数の割合を算出する。以下、この割合を「認識部分比率Ｒｋ」と記載する。
【００７２】
そして、認識部分比率Ｒｋが所定の値以上であれば、第一の可読推定部３０１は、この認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができると推定する。一方、所定の値未満であれば、読むことができないと推定する。
【００７３】
第二の可読推定部３０２（図９参照）は、次の方法で、認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができるか否かを推定する。
【００７４】
第二の可読推定部３０２は、予め決められた文字構成パターンＣＰ（図１１参照）に基づいて、認識困難文字画像５３ａを囲う矩形の領域を複数の偏旁画像５４ｃに分割する。
【００７５】
ところで、一般的に、漢字は、偏（へん）、旁（つくり）、冠（かんむり）、脚（あし）、構（かまえ）、垂（たれ）、および繞（にょう）などの要素すなわち偏旁（へんぼう）が１つまたは複数、所定の位置に配置されて構成される。文字構成パターンＣＰは、図１１に示すように、漢字の構成のパターンごとに用意されている。
【００７６】
第二の可読推定部３０２は、例えば、図１２（Ａ）に示す認識困難文字画像５３ａを、例えば図１１（Ａ）に示す、冠および２つの脚からなる漢字の構成の文字構成パターンＣＰ１によって、図１２（Ｂ）に示すように３つの偏旁画像５４ｃに分割する。
【００７７】
さらに、第二の可読推定部３０２は、偏旁画像５４ｃのそれぞれに対して文字認識の処理を行うことによって、それぞれが表わす偏旁を判別する。すべての偏旁画像５４ｃについて偏旁を判別することができた場合は、この認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができると推定する。
【００７８】
一方、いずれかの偏旁画像５４ｃについて偏旁を判別することができなかった場合は、判別することができた偏旁画像５４ｃの偏旁をすべて含む文字（漢字）を特定し、その個数を数える。以下、この個数を「候補個数」と記載する。
【００７９】
この特定の処理は、用いられる偏旁およびその位置を漢字ごとに纏めた漢字データベース４１を予めデータベース記憶部３１１に記憶させておき、この漢字データベース４１を検索することによって行えばよい。図１２（Ｂ）の例では、「管」および「菅」が検索される。
【００８０】
そして、第二の可読推定部３０２は、候補個数が所定の個数（例えば、３つ）以内であれば、この認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができると推定する。一方、所定の個数を超えるのであれば、読むことができないと推定する。
【００８１】
なお、上述の処理は、１つの認識困難文字画像５３ａに対してすべての文字構成パターンＣＰを１つずつ用いて行ってもよい。そして、一度でも候補個数が所定の個数以内になれば、この認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができると推定してもよい。
【００８２】
第三の可読推定部３０３（図９参照）は、次の方法で、認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができるか否かを推定する。
【００８３】
第三の可読推定部３０３は、１つまたは複数の認識困難文字画像５３ａおよび各認識困難文字画像５３ａの周辺の１つまたは複数の文字画像５２ｃが表わす単語を、次のように推定する。
【００８４】
なお、周辺の文字画像５２ｃは、認識困難文字画像５３ａの属する特性付加画像５３に含まれる文字画像５２ｃが横に並んでいるのであれば（つまり、横書きである場合は）、左または右の文字画像５２ｃである。一方、認識困難文字画像５３ａの属する特性付加画像５３に含まれる文字画像５２ｃが縦に並んでいるのであれば（つまり、縦書きである場合は）、上または下の文字画像５２ｃである。以下、周辺の文字を「近隣文字画像」と記載する。
【００８５】
第三の可読推定部３０３は、まず、これらの認識困難文字画像５３ａおよび近隣文字を、図１３および図１４に示す方法によって選出する。
【００８６】
第三の可読推定部３０３は、特性付加画像５３の中から認識困難文字画像５３ａを１つ選出する（図１３の＃７０１）。選出した認識困難文字画像５３ａの、いずれかのすぐ隣の文字画像５２ｃを近隣文字画像として選出する（＃７０２でＮｏ、＃７０４）。以下、まず、すぐ右隣の文字画像５２ｃを選出した場合を例に説明する。ただし、この文字画像５２ｃが他の認識困難文字画像５３ａであれば（＃７０２でＹｅｓ）、当該他の認識困難文字画像５３ａを選出するとともに（＃７０３）、さらにそのすぐ右隣の文字画像５２ｃを選出する（＃７０３または＃７０４）。近隣文字画像が選出されるまで、これらの処理を繰り返す。
【００８７】
第三の可読推定部３０３は、さらにそのすぐ右隣の文字画像５２ｃに注目し（＃７０５）、注目した文字画像５２ｃの種類が、最初に選出した近隣文字画像の種類と同じであれば（＃７０６でＹｅｓ）、注目した文字画像５２ｃを近隣文字画像として選出する（＃７０７）。または、注目した文字画像５２ｃが他の認識困難文字画像５３ａであれば（＃７０６でＮｏ、＃７０８でＹｅｓ）、当該他の認識困難文字画像５３ａを選出する（＃７０９）。ステップ＃７０７または＃７０９で選出した文字画像５２ｃのさらに右隣の文字画像５２ｃに順次注目し、同様の処理を繰り返す。ただし、注目した文字画像５２ｃが、最初に選出した近隣文字画像５２ｃの種類と同じでなければ（＃７０６でＮｏ、＃７０８でＮｏ）、図１４のステップ＃７１０へ進む。
【００８８】
さらに、第三の可読推定部３０３は、ステップ＃７０１で選出した認識困難文字画像５３ａのすぐ左隣の文字画像５２ｃに注目し（＃７１０）、注目した文字画像５２ｃの種類が、最初に選出した近隣文字画像の種類と同じであれば（＃７１１でＹｅｓ）、注目した文字画像５２ｃを近隣文字画像として選出する（＃７１２）。または、注目した文字画像５２ｃが他の認識困難文字画像５３ａであれば（＃７１１でＮｏ、＃７１３でＹｅｓ）、当該他の認識困難文字画像５３ａを選出する（＃７１４）。ステップ＃７１２または＃７１４で選出した文字画像５２ｃのさらに左隣の文字画像５２ｃに順次注目し（＃７１５）、同様の処理を繰り返す。ただし、注目した文字画像５２ｃが、最初に選出した近隣文字画像の種類と同じでなければ（＃７１３でＮｏ）、選出の処理を終了する。
【００８９】
以下、図１３および図１４に示す方法によって選出された認識困難文字画像５３ａおよび近隣文字画像からなる画像を「単語画像５５」と記載する。
【００９０】
図１３および図１４に示す方法によると、図１５（Ａ）〜（Ｄ）に示すような単語画像５５が求められる。なお、図１５（Ａ）〜（Ｄ）において「○」で示す文字画像５２ｃは、認識困難文字画像５３ａである。以下、図１５（Ｂ）および（Ｄ）に示す単語画像５５が得られた場合を例に、第三の可読推定部３０３による処理の続きを説明する、
多数の単語を示す単語データベース４２を予めデータベース記憶部３１１に記憶させておく。
【００９１】
第三の可読推定部３０３は、単語画像５５の認識困難文字画像５３ａおよび文字画像５２ｃそれぞれによって表わされる文字列（単語）を単語データベース４２の中から検索する。ただし、認識困難文字画像５３ａを１文字のワイルドカードとして扱う。
【００９２】
したがって、図１５（Ｂ）に示す単語画像５５によると、１文字目が任意の文字であり、２文字目が「イ」であり、かつ３文字目が任意の文字である単語が検索される。よって、例えば、「ノイズ」、「ダイズ」、「ナイト」、「ワイズ」、「サイズ」、「ワイド」、「バイト」、「マイク」、「ライス」、および「オイル」などの単語が検索される。また、図１５（Ｄ）に示す単語画像５５によると、１文字目が任意の文字であり、２文字目が「イ」であり、かつ３文字目が「ズ」である単語が検索される。よって、「ダイズ」、「ワイズ」、および「サイズ」などの単語が検索される。一般にワイルドカードの個数が多いほど多くの単語が検索されるので、認識困難文字画像５３ａの個数が多いほど同様に多くの単語が検索される。
【００９３】
そして、第三の可読推定部３０３は、単語データベース４２の中から見つかった単語の個数が所定の個数（例えば、５個）以内であれば、この単語画像５５の中の認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができると推定する。一方、所定の個数を超えるのであれば、読むことができないと推定する。上述の通り、図１５（Ｂ）に示す例よりも、図１５（Ｄ）に示す例のほうが、読むことができると推定される可能性が高い。
【００９４】
第四の可読推定部３０４（図９参照）は、次の方法で、認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができるか否かを推定する。
【００９５】
第四の可読推定部３０４は、認識困難文字画像５３ａを囲う矩形の領域を、図１６（Ａ）に示すように複数の分割領域５４ｄに分割する。分割領域５４ｄごとに、二値化を行い、全画素の個数に対する黒の画素の個数の比率（以下、「黒比率」と記載する。）を算出する。そして、黒比率が所定の値（例えば、５０％）以上である分割領域５４ｄの個数を数え、この個数が所定の個数（例えば、３つ）以内であれば、この認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができると推定する。所定の個数を超えるのであれば、読むことができないと推定する。
【００９６】
例えば所定の個数が３つであり、かつ、黒比率が所定の値以上である分割領域５４ｄの個数が図１６（Ｂ）の「×」印で示すように３つである場合は、第四の可読推定部３０４は、読むことができると推定する。
【００９７】
可読決定部３０５は、第一の可読推定部３０１ないし第四の可読推定部３０４による推定の結果に基づいて、認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができるか否かを次のように決定（判別）する。可読決定部３０５による決定の結果が、可読判別部１０５における判別の結果である。
【００９８】
例えば、ある認識困難文字画像５３ａに対して、第一の可読推定部３０１ないし第四の可読推定部３０４のうちの所定の個数以上が読むことができると推定した場合は、読むことができると決定し、そうでない場合は、読むことができないと決定する。所定の個数は、１〜４のいずれかであり、ユーザーが予め決めておけばよい。または、第一の可読推定部３０１ないし第四の可読推定部３０４のうちの、ユーザーが予め選択した可読推定部が読むことができると推定した場合は、読むことができると決定し、そうでない場合は、読むことができないと決定する。
【００９９】
可読判別部１０５の各部の以上の処理によって、認識困難文字画像５３ａを人間が読むことができるかが判別される。
【０１００】
図４に戻って、印字許否判別部１０６は、文字認識処理部１０４および可読判別部１０５それぞれの処理の結果に基づいて、原稿画像５０を印刷してもよいか否かを次のように判別する。
【０１０１】
印字許否判別部１０６は、文字認識処理部１０４の処理の結果、つまり、（１）式で求めた識別比率Ｒｎを、読むことができると可読判別部１０５によって判別された認識困難文字画像５３ａを考慮して識別比率Ｒｎ’に修正する。つまり、このような認識困難文字画像５３ａの個数がＮｐであれば、
Ｒｎ’＝（（Ｎ１＋Ｎ２＋…＋Ｎｋ）＋Ｎｐ）／（Ｓ１＋Ｓ２＋…＋Ｓｋ）  …  （２）
を算出する。
【０１０２】
そして、印字許否判別部１０６は、識別比率Ｒｎ’が所定の値α（例えば、９５％）を超える場合は、原稿画像５０を印刷してもよいと判別する。また、識別比率Ｒｎが修正前から所定の値αを超えていた場合も、印刷してもよいと判別する。
【０１０３】
一方、識別比率Ｒｎ’が所定の値α以下である場合は、印字許否判別部１０６は、原稿画像５０を印刷しないと判別する。または、原稿画像５０の中の文字の認識率が低い旨などを示すメッセージを表示し、その後ユーザーが所定の操作（例えば、「ＯＫ」ボタンの押下）を行った場合は、印刷してもよいと判別してもよい。メッセージの表示は、警告出力制御部１０７によって行われる。
【０１０４】
印字制御部１０８は、原稿画像５０を印刷してもよいと印字許否判別部１０６によって判別された場合に、原稿画像５０が用紙に印刷されるように印刷ユニット１０ｆを制御する。これにより、原稿画像５０の印刷物が得られる。
【０１０５】
図１７は、画像形成装置１における原稿画像５０の複写の処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。
【０１０６】
次に、原稿画像５０を印刷する際の画像形成装置１の全体的な処理の流れを、図１７のフローチャートを参照しながら説明する。
【０１０７】
ユーザーは、スキャンユニット１０ｅのプラテンガラスの上に原稿をセットする。そして、操作パネル１０ｈを操作することによって、縮小率を必要に応じて指定し、コピーのコマンドを入力する。
【０１０８】
画像形成装置１は、プラテンガラスの上にセットされた原稿から原稿画像５０を読み取る（＃１１）。縮小率が指定されていない場合つまり倍率として１００％以上の値が指定されている場合は（＃１２でＮｏ）、従来通り、読み取った原稿画像５０をこの倍率で用紙にコピーする（＃２５）。
【０１０９】
縮小率が指定されている場合つまり倍率として１００％未満の値が指定されている場合は（＃１２でＹｅｓ）、画像形成装置１は、次のように、原稿画像５０の中の各文字を人間が識別できるか否かを判別し、識別可能であると判別できた割合（識別比率Ｒｎ、Ｒｎ’）に応じて印刷を行う（＃１３〜＃２５）。
【０１１０】
画像形成装置１は、原稿画像５０から文字画像領域５１（図６（Ａ）参照）を切り出す（＃１３）。ユーザーが指定した倍率つまり縮小率Ｒｓに文字画像領域５１を縮小することによって縮小文字画像領域５２（図６（Ｂ）参照）を求める（＃１４）。さらに、縮小文字画像領域５２に縮小時細太特性および汚れ特性を加えることによって、特性付加画像５３（図６（Ｃ）、（Ｄ）参照）を求める（＃１５）。原稿画像５０が複数ある場合は、これらの処理をそれぞれについて行い、特性付加画像５３を求める。
【０１１１】
画像形成装置１は、特性付加画像５３のそれぞれに対して文字認識の処理を行い、全体の文字の個数および認識できた文字の個数を算出し、全体の文字の個数に対する認識できた文字の個数の割合つまり識別比率Ｒｎを算出する（＃１６）。原稿画像５０を印刷してもよいか否かを、識別比率Ｒｎに基づいて決定する（＃１７）。具体的には、識別比率Ｒｎが所定の値αを超えていれば印刷してもよいと決定する（＃１８でＹｅｓ）。そして、原稿画像５０を縮小率Ｒｓに縮小して用紙に印刷する（＃２５）。
【０１１２】
識別比率Ｒｎが所定の値α以下である場合は（＃１８でＮｏ）、画像形成装置１は、ステップ＃１６において認識できなかった各文字を人間が読むことができるか否かを判別する（＃１９）。判別は、前に図９〜図１６を参照して説明した通り、４つの方法を適宜組み合わせて行うことができる。
【０１１３】
画像形成装置１は、読むことができるとステップ＃１９において判別することができた文字を考慮して識別比率Ｒｎ’を算出する（＃２０）。原稿画像５０を印刷してもよいか否かを、識別比率Ｒｎ’に基づいて判別する（＃２１）。つまり、識別比率Ｒｎ’が所定の値αを超えていれば印刷してもよいと決定する（＃２２でＹｅｓ）。そして、原稿画像５０を縮小率Ｒｓに縮小して用紙に印刷する（＃２５）。
【０１１４】
識別比率Ｒｎ’が所定の値α以下である場合は（＃２２でＮｏ）、印刷を中止する。または、原稿画像５０の中の文字の認識率が低い旨などを示すメッセージを表示し（＃２３）、その後ユーザーが所定の操作を行ったら（＃２４でＹｅｓ）、原稿画像５０を縮小率Ｒｓに縮小して用紙に印刷する（＃２５）。
【０１１５】
本実施形態によると、文字を含む原稿画像５０を従来よりも好適に縮小印刷することができる。
【０１１６】
図１８は、文字認識処理部１０４による処理の変形例を説明するための図である。本実施形態では、文字認識処理部１０４は、文字画像領域５１に示される文字の認識が可能か否かの判別の処理（図１７のステップ＃１６の処理）を、公知のＯＣＲの技術によって行ったが、他の方法によって行ってもよい。
【０１１７】
例えば、次の方法によって行ってもよい。文字認識処理部１０４は、特性付加画像５３から文字画像を１つずつ検出する。検出した文字画像を囲む矩形の文字領域５６を図１８（Ａ）のように抽出する。文字領域５６を二値化し、文字領域５６のすべての画素数に対する、文字領域５６の中の黒色の画素の比率Ｒｂを算出する。そして、比率Ｒｂが所定の値以下であれば、文字領域５６に示される文字の認識が可能であると判別し、所定の値未満であれば不能であると判別する。
【０１１８】
図１８（Ｂ）〜（Ｅ）に示すように、一般に、より小さく縮小するほど比率Ｒｂが高くなる。
【０１１９】
なお、いわゆる白抜き文字（黒色の背景に白色で表わされた文字）の場合は、白と黒とを反対にして上述の処理を行えばよい。
【０１２０】
可読判別部１０５は、文字認識処理部１０４によって求められた識別比率Ｒｎ（つまり、原稿画像５０の倍率の変更前の識別比率）が所定の値α以下の場合ではなく、識別比率Ｒｎと原稿画像５０を縮小率Ｒｓに縮小した後の識別比率（つまり、縮小文字画像領域５２の識別比率）との比または差が所定以上である場合に、処理を行ってもよい。
【０１２１】
本実施形態では、印字特性付加処理部１０３、文字認識処理部１０４、可読判別部１０５、印字許否判別部１０６、および警告出力制御部１０７は、縮小印刷の場合にのみ処理を行ったが、いわゆる等倍印刷または拡大印刷の場合にも行ってもよい。つまり、この場合においても、印字特性を付加し、認識困難文字画像５３ａが可読か否かを判別して識別比率Ｒｎを識別比率Ｒｎ’に補正する。そして、識別比率Ｒｎ’が所定の値αを超えていれば、等倍印刷または拡大印刷を実行する。所定の値α以下であれば、警告を適宜行い、ユーザーが「ＯＫ」ボタンの押したら等倍印刷または拡大印刷を実行する。
【０１２２】
本実施形態では、識別比率Ｒｎ’が所定の値α以下である場合に原稿画像５０の中の文字の認識率が低い旨などを示すメッセージを表示したが、識別比率ＲｎまたはＲｎ’が所定の値αを超えている場合に良好に印刷できる旨を示すメッセージを表示してもよい。
【０１２３】
本実施形態では、印字特性データ４０に基づいて縮小文字画像領域５２および特性付加画像５３を求めたが、ユーザーが操作パネル１０ｈを操作して入力した特性に基づいてこれらを求めてもよい。また、ユーザーごとに特性を予め決めておき、画像形成装置１にログインしたユーザーの特性に基づいてこれらを求めてもよい。
【０１２４】
その他、画像形成装置１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、原稿画像５０の構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【０１２５】
１  画像形成装置（印刷可否判別装置、文字識別可否判別装置）
１０２  縮小処理部（推測手段）
１０３  印字特性付加処理部（推測手段）
１０４  文字認識処理部（第一の識別可否判別手段）
１０５  可読判別部（第二の識別可否判別手段）
１０６  印字許否判別部（印刷可否判別手段）
３０１  第一の可読推定部（判別手段）
３０２  第二の可読推定部（判別手段）
３０３  第三の可読推定部（判別手段）
３０４  第四の可読推定部（判別手段）
５０  原稿画像
５１  文字画像領域
５２  縮小文字画像領域
【図１】
2013150276.tif 000003
【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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