(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出手段と、
前記文字領域の多値画像データを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化手段と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出手段と、
文字以外の領域の多値画像データを用いて、前記文字領域の多値画像データを変換し、文字なし多値画像データを生成する変換手段と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換手段と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮手段と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮手段と、
前記文字なし多値画像データを直交変換した場合の高周波成分が小さい前記文字なし多値画像データを、前記高周波成分が大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換するように、前記解像度変換手段を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出手段と、
前記文字領域の多値画像データを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化手段と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出手段と、
文字以外の領域の多値画像データを用いて、前記文字領域の多値画像データを変換し、文字なし多値画像データを生成する変換手段と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換手段と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮手段と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮手段と、
前記文字なし多値画像データに微分フィルタを施した場合に絶対値の合計数の小さい前記文字なし多値画像データを、前記絶対値の合計数の大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換するように、前記解像度変換手段を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記第１圧縮手段はＪＰＥＧ圧縮準拠であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２圧縮手段はＭＭＲ圧縮準拠であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記位置データ、前記色データ、及び前記第１、第２圧縮手段の出力を結合後、さらに可逆の圧縮法で圧縮する第３圧縮手段を、更に有することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置によって、圧縮された画像を伸長するための画像処理装置であって、
前記第１圧縮手段で圧縮された前記縮小文字なし多値画像データを伸長する第１伸長手段と、
前記第２圧縮手段で圧縮された前記文字領域２値画像データを伸長する第２伸長手段と、
前記縮小文字なし多値画像データの解像度を上げて前記文字なし多値画像データを生成する解像度変換手段と、
前記位置データ及び色データを入力し、前記文字領域２値画像データ及び前記文字なし多値画像データから、前記多値画像データを生成する画像合体手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出工程と、
前記多値画像データの内、前記文字領域のデータを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化工程と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出工程と、
前記多値画像データの内、文字以外の領域のデータを用いて、前記文字領域のデータを変換し、前記多値画像データから文字のみが削除された、文字なし多値画像データを生成する変換工程と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換工程と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮工程と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮工程と、
を有し、
前記解像度変換工程は、前記文字なし多値画像データを直交変換した場合の高周波成分が小さい前記文字なし多値画像データを、前記高周波成分が大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出工程と、
前記多値画像データの内、前記文字領域のデータを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化工程と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出工程と、
前記多値画像データの内、文字以外の領域のデータを用いて、前記文字領域のデータを変換し、前記多値画像データから文字のみが削除された、文字なし多値画像データを生成する変換工程と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換工程と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮工程と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮工程と、
を有し、
前記解像度変換工程では、前記文字なし多値画像データに微分フィルタを施した場合に、その絶対値の合計数の小さい前記文字なし多値画像データに対しては、前記絶対値の合計数の大きい高周波成分が大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項７または８に記載の画像処理方法に含まれる各工程をコンピュータに実行させるプログラムを格納したコンピュータが読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理装置、及び方法、並びにこの方法を実現する記憶媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、スキャナの普及により文書の電子化が進んでいる。電子化された文書をフルカラービットマップ形式で記憶しようとすると、例えば。Ａ４サイズの場合では３００ｄｐｉで約２４Ｍバイトにもなり、必要なメモリが膨大になる。このような大容量のデータは、メイルに添付して送信するのに適したサイズとはいえない。そこで、フルカラー画像を圧縮することが通常行われており、その圧縮方式としてＪＰＥＧが知られている。ＪＰＥＧは写真などの自然画像を圧縮するには非常に効果も高く、画質も良い。しかし一方で、文字部などの高周波部分をＪＰＥＧ圧縮すると、モスキートノイズと呼ばれる画像劣化が発生し、圧縮率も悪い。そこで、領域分割を行い、文字領域を抜いた下地部分のＪＰＥＧ圧縮と、色情報付き文字領域部分のＭＭＲ圧縮を作成し、解凍時は白部分はＪＰＥＧ画像を透過し、黒部分は代表文字色を載せて表現する方法があった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記方法で画質を保ちながら実現できる圧縮率は十分とはいえなかった。
【０００４】
本発明は上記従来技術の課題を解決するために成されたものであり、画質を保ちながら効率良く画像を圧縮する画像処理装置、画像処理方法並びにその記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため本発明に係る画像処理装置は、
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出手段と、
前記文字領域の多値画像データを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化手段と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出手段と、
文字以外の領域の多値画像データを用いて、前記文字領域の多値画像データを変換し、文字なし多値画像データを生成する変換手段と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換手段と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮手段と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮手段と、
前記文字なし多値画像データを直交変換した場合の高周波成分が小さい前記文字なし多値画像データを、前記高周波成分が大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換するように、前記解像度変換手段を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする。
【０００６】
上記目的を達成するため本発明に係る他の画像処理装置は、
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出手段と、
前記文字領域の多値画像データを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化手段と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出手段と、
文字以外の領域の多値画像データを用いて、前記文字領域の多値画像データを変換し、文字なし多値画像データを生成する変換手段と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換手段と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮手段と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮手段と、
前記文字なし多値画像データに微分フィルタを施した場合に絶対値の合計数の小さい前記文字なし多値画像データを、前記絶対値の合計数の大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換するように、前記解像度変換手段を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする。
【０００７】
上記目的を達成するため本発明に係るさらに他の画像処理装置は、
前記画像処理装置によって圧縮された画像を伸長するための画像処理装置であって、
前記第１圧縮手段で圧縮された前記縮小文字なし多値画像データを伸長する第１伸長手段と、
前記第２圧縮手段で圧縮された前記文字領域２値画像データを伸長する第２伸長手段と、
前記縮小文字なし多値画像データの解像度を上げて前記文字なし多値画像データを生成する解像度変換手段と、
前記位置データ及び色データを入力し、前記文字領域２値画像データ及び前記文字なし多値画像データから、前記多値画像データを生成する画像合体手段と、
を有することを特徴とする。
【０００８】
上記目的を達成するため本発明に係る画像処理方法は、
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出工程と、
前記多値画像データの内、前記文字領域のデータを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化工程と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出工程と、
前記多値画像データの内、文字以外の領域のデータを用いて、前記文字領域のデータを変換し、前記多値画像データから文字のみが削除された、文字なし多値画像データを生成する変換工程と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換工程と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮工程と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮工程と、
を有し、
前記解像度変換工程は、前記文字なし多値画像データを直交変換した場合の高周波成分が小さい前記文字なし多値画像データを、前記高周波成分が大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換することを特徴とする。
【０００９】
上記目的を達成するため本発明に係る他の画像処理方法は、
多値画像データから文字領域を抽出し、該文字領域の位置データを生成する抽出工程と、
前記多値画像データの内、前記文字領域のデータを２値化して、文字領域２値画像データを生成する２値化工程と、
前記文字領域の代表色を算出し、文字の色データを生成する色算出工程と、
前記多値画像データの内、文字以外の領域のデータを用いて、前記文字領域のデータを変換し、前記多値画像データから文字のみが削除された、文字なし多値画像データを生成する変換工程と、
前記文字なし多値画像データの解像度を落として縮小文字なし多値画像データを生成する解像度変換工程と、
前記縮小文字なし多値画像データを圧縮する第１圧縮工程と、
前記文字領域２値画像データを圧縮する第２圧縮工程と、
を有し、
前記解像度変換工程では、前記文字なし多値画像データに微分フィルタを施した場合に、その絶対値の合計数の小さい前記文字なし多値画像データに対しては、前記絶対値の合計数の大きい高周波成分が大きい前記文字なし多値画像データに比して、より低解像度に変換することを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素の相対配置、数式、数値等は、特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１６】
（第１の実施の形態）
図１に本実施の形態の構成図を示す。
【００１７】
１０１は入力した原画像から文字領域を検出して複数の文字領域の座標１０９を作成する文字領域検出部である。１０２は上記文字領域座標を入力し、原画像の文字領域部分の２値画像１０８を作成する二値化部である。１０３は上記二値画像の黒部分と原画像を参照しながら黒部分の代表色１１０を算出する色算出部である。１０４は上記二値画像（黒）の領域を原画像から抜いて、その周りの色で塗りつぶし画像Ａを作成する文字部塗りつぶし部である。１０５は画像Ａを入力し、縮小して画像Ｂを作成する縮小部である。１０６は画像Ｂを入力し、ＪＰＥＧ圧縮して圧縮コードＣ（１１２）を作成するＪＰＥＧ圧縮部である。１０７は上記複数の二値画像を入力しＭＭＲ圧縮して複数の圧縮コードＤ（１１２）を作成するＭＭＲ圧縮部である。最終的に破線で囲まれた、１０９から１１２までのデータを結合してこれが圧縮データとなる。
【００１８】
図３は、文字領域検出部での処理を説明するフローチャートである。
【００１９】
ステップＳ３０１にてカラー画像を入力し、間引いて解像度を落しながら輝度変換を行い、輝度画像Ｊを作成する。例えば原画像がＲＧＢ２４ビット３００ｄｐｉだとすると、縦方向、横方向とも４画素ごとに
Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ
の演算を行い、新しい画像Ｊを作成すると画像ＪはＹ８ビット７５ｄｐｉの画像となる。ステップＳ３０２にて輝度データのヒストグラムを取り、二値化閾値Ｔを算出する。次にステップＳ３０３にて輝度画像ＪをＴにて二値化し、二値画像Ｋを作成する。更にステップＳ３０４にて黒画素の輪郭線追跡を行いすべての黒領域をラベル付けする。次に、ステップＳ３０５にて黒領域中の文字らしい領域を判定する。ステップＳ３０６にて形や位置から結合するものを結合する。
【００２０】
一例を示す。例えば図４に示すカラー原稿を入力し、間引いて輝度変換したもののヒストグラムを取ると図５のようになる。このヒストグラムから平均、分散、などのデータを利用して閾値Ｔ＝１５０を算出し、二値化した画像は図６のようになる。図６の黒画素の輪郭線追跡を行い、すべてをラベリングして、例えば、横幅が閾値以下、または高さが閾値以下の黒画素の集まりのみ文字として許すと図７に示す黒画素の集まりが文字領域となる（実際にこのような画像が作成されるわけではなく、イメージである）。
【００２１】
これらの黒画素の集まりを位置の近さや横幅、高さの一致からグループ化していくと、図８に示すような１７個の文字領域が検出できる。これらの座標データが図１の１０９に格納される。
【００２２】
カラー画像の２値化をおこなうのではなく、微分フィルタをかけ、すべての画素の近隣の画素とのエッジ量を算出し、そのエッジ量を二値化することにより得られた二値画像を同様に輪郭線追跡をして文字領域を検出してもよい。
【００２３】
２値化部１０２にて、上記の方法にて得られた１７個の文字領域の二値画像を作成する。この二値画像は、例えば文字領域検出部にて算出したＴにて二値化しても良いし、その領域ごとにヒストグラムを取ってその文字領域により最適な二値化閾値を算出しても良い。図５に示した全面のヒストグラムに比べて、文字領域一部分の輝度ヒストグラムは、図９のようなシンプルな形が期待できるので、閾値の決定は容易である。９０１は下地色の集合であり、９０２は文字色の集合である。
【００２４】
上記二値化結果を利用した文字部塗りつぶし部１０４の処理の一例を図１０と図１１を用いて説明する。
【００２５】
グラデーション画像を背景とし、ＡＢＣという青色の文字が中央付近に描かれた、図１０（ａ）のような画像を原画像とする。この原画像から（ｂ）のような１つの文字領域の２値画像を得たとする。本実施の形態では、全画像を３２×３２の領域（以下、パーツ）に分割し、パーツごとに処理をおこなう。図１０（ｃ）にパーツごとに分けた様子を示す。この図では簡単に説明するため、５×４のパーツに分割した状態を示している。各領域の左上の数字はパーツ番号を示す。
このように分割した場合、パーツ００〜０４，１０，１４，２０，２４，３０〜３５は、ステップＳ１１０３において文字領域がないと判断されるため、処理は行われずに、次のパーツに進む。パーツ１１に対しては、ステップＳ１１０４に進み、対応する二値画像を参照し、二値画像の白部分に対応するカラー画像のＲＧＢ値（またはＹＵＶ等でも良い）の平均値ａｖｅ＿ｃｏｌｏｒを算出する。次にステップＳ１１０５において、対応する二値画像を参照し、黒画素に対応する画素の濃度データを上記ａｖｅ＿ｃｏｌｏｒとする。以上の処理を文字領域の存在するパーツ１２，１３，２１，２２，２３に繰り返す。
【００２６】
このようにして、文字の存在する部分の周りの画素の平均値を埋めることができる。この画像を縮小部１０５にて縮小する。本実施の形態では単純間引きとする。ちなみに、この縮小と文字部塗りつぶし処理は順番を逆にしても構わない。その場合、二値画像とカラー画像の位置のずれに気を付ける必要がある。
【００２７】
一方、上記二値化結果を利用した文字色算出部の一例を図１２に示す。本実施の形態では部分二値化結果１０８の結果を利用したがその限りでなく、例えば文字領域の座標とカラー画像のみ入力し、カラー画像を改めて二値化した結果を利用して色算出処理を行っても良い。抽出されたすべての文字領域ごとに処理を行うので、ステップＳ１２０１では未処理の文字座標があるかどうかチェックし、あったらステップＳ１２０２にすすみ、無かったらｅｎｄにすすむ。ステップＳ１２０２にてその文字座標が参照する二値画像の細線化処理を行い、スキャナ読み込み時の下地から文字部への変化部にあたる黒を減らしていき、新しい二値画像ｎｅｗｂｉを作成する。次にステップＳ１２０３にてｎｅｗｂｉの黒画素に対応する原画像のＲＧＢのそれぞれの値のヒストグラムを取る（もちろん、ＹＵＶ等の他の色空間でも構わない）。ステップＳ１２０４にてＲＧＢそれぞれの代表値を算出する。例えば、一番大きな値でも良い。またはヒストグラムのステップ数を少なくして大まかなヒストグラムで一番大きな値を得た後に、このヒストグラムに存在する細かなヒストグラムで一番大きな値を得る方法でもよい。
【００２８】
後者のような方法を取ることにより、図１３に示したようなヒストグラムからノイズ１３０２に惑わされること無く真の代表値１３０１を得ることができる。図を使用して詳細に説明をすると、細かなヒストグラムとしては例えば８ビットのＲデータから２５６段階のヒストグラム（図１３に示す）が得られるわけだが、これの最大値は１３０２になり、これは真の代表値ではない。そこで、ヒストグラムをオーバーラップする６４の幅にわけ、８段階のものを２５６段階のヒストグラムから再計算する。それを０から８に示したが、０と８は３２幅しかない。この再計算により代表値は▲６▼に存在することがわかり、▲６▼内の最大値を検索して１３０１を得ることができる。以上の処理をすべての文字座標に繰り返すことにより、すべての文字座標に１つずつ代表色が算出される。
【００２９】
最後に部分二値画像１０８のそれぞれをＭＭＲ圧縮し、圧縮コードＤを作成し、また、縮小画像Ｂの適当な量子化テーブルを利用してＪＰＥＧ圧縮を行い圧縮コードＣを作成する。文字領域座標（１０９）、文字部代表色（１１０）、圧縮コードＣ（１１１）、圧縮コードＤ（１１２）の４つをまとめたフォーマットを必要ならば作成する。
【００３０】
このフォーマットは、ＰＤＦであってもよいし、ＸＭＬであてってもよい。
【００３１】
図２に伸長時の構成図を示す。
【００３２】
２０１は圧縮コードＣを入力し、ＪＰＥＧ伸長処理を行い多値画像Ｅを作成するＪＰＥＧ伸長部である。２０２は圧縮コードを入力し二値画像Ｆを作成するＭＭＲ伸長部である。２０３は多値画像Ｅを入力し、拡大して画像Ｇを作成する拡大部である。２０４は文字領域の座標と代表色を入力し、上記二値画像Ｆを参照しながら白部分は画像Ｇを、黒部分は代表色を選択し、最終的な画像である画像Ｈ２０７を作成する画像合体部である。
【００３３】
図１４に合体処理２０４の結果例を示す。まず図１４（ａ）に圧縮コードＣのＪＰＥＧ伸長結果を示す。ＪＰＥＧ圧縮の量子化非可逆方式を利用すると図１０（ｃ）とは微妙に画素値が異なるデータとなっている。しかし、文字部を抜く前の原画像をＪＰＥＧ非可逆圧縮方式で圧縮する場合と比較して、同じ量子化テーブルを利用した場合において画素値の変化は少ない。二値画像（ｂ）を参照して黒画素の対応するところの画像（ａ）上に代表色（２０，３０，２５５）データをのせ、最終的に（ｃ）のような画像ができ上がる。これが伸長画像２０７となる。
【００３４】
このように、本実施の形態によれば、低周波部分（主に自然画領域）は解像度をそれほど必要としないが階調が必要であり、高周波部分（主に文字領域）は解像度が必要であるが階調をそれほど必要としないという人間の目の特性を利用して、文字部以外の下地画像は解像度を落すことにより、圧縮率を高めることができる。例えば、２００分の１の圧縮率を実現することができ、Ｅメイル添付もネットワークの妨げにならず、画像操作も軽やかであって、なおかつ高画質な画像が提供できる。
【００３５】
なお、本実施の形態では二値化１０２にて部分的な文字領域のみ二値化したがその限りでなく、例えば、１０１文字領域検出にて使用した二値画像をそのまま利用してもよい。その場合、構成は図１５のようになる。
【００３６】
また、文字部塗りつぶし部１０４、色算出部１０３において使用する二値画像を１０８の結果を利用したが、その限りでなく、それぞれ最適な二値化手段を１０４，１０３内にて保持しても良い。その場合、構成は図１６に示すようになる。
【００３７】
また、本実施の形態では文字領域検出部において図３の３０６に示すように形や位置が似ているものを最後に結合したがその限りでなく、結合しなくても良い。その場合、図４の画像の結果は文字領域が１００個以上抽出されるがその後の色算出処理が細やかに行えるので、例えば１行中の２０文字のうちほとんどが黒で一部が赤かったりする場合も色の変化に細かく対応できる。
【００３８】
また、本実施の形態では輝度の低い下地上の輝度の高い文字（反転文字）の処理が不可能であるが、例えば、図１７に示す構成にすれば可能となる。１７０１は微分処理部であり、図１８に示しような微分フィルタを注目画素を中心にかけ、その絶対値が閾値を超えたら黒、超えなかったら白というように二値化していく。図１８（ａ）は１次微分フィルタであり、上は横線を検出することができ、下は縦線を検出することができる。２つのフィルタの絶対値の合計を利用すると斜め線を検出することができる。また、斜め線用フィルタを利用しても良い。図１８（ｂ）は二次微分フィルタで全方向に対応した物である。二次微分フィルタも横方向、縦方向、と作成することも可能である。このようなフィルタを全画素にかけ、微分二値画像１７０２を作成する。この時前画素でなく間引きながらフィルタをかけることによって同時に解像度を落すことも可能である。以上のように作成された二値画像に図３の３０４からの処理を行えば反転文字も含んだ文字領域座標を検出することができる。
【００３９】
また、反転文字も対象にした場合には二値化部１７０３も対応しなければならない。反転文字領域も文字領域として抽出された場合、本実施の形態では図９のパターンしか入ってこないと想定していたが、図１９に示すような３パターンの多値データが主に入ってくることになる。（ｂ）が反転文字であり、(c)が同一のグレー下地上に黒文字と白文字の２色が存在するケースである。これらの３パターンを考えて二値化部１７０３ではＡ点とＢ点を検出し、ＡとＢに挟まれた領域は白、その他は黒の二値化処理を行うと良い。または、（ｃ）のケースは考えずに、下地と文字部を分ける１つの閾値を検出し、反転パターンであれば反転する処理を行えば良い。
【００４０】
このように反転文字領域も対応すればＪＰＥＧ圧縮される画像上には実施の形態１では残ってしまっていた反転文字領域も文字部塗りつぶしによりスムージングされるので、圧縮効率も良く、またその反転文字部も解像度やモスキートノイズの劣化なしに圧縮することが可能となる。
【００４１】
（第２の実施の形態）
上記第１の実施の形態では縮小部１０５における縮小の程度はどの画像も一定としたが、本実施の形態では、図２０に示すように解像度変換の縮小パラメータ（例えば、２分の１、４分の１など）を決定する縮小パラメータ制御部２００１を設ける。
【００４２】
この縮小パラメータ制御部２００１は、例えば、画像Ａの全面を８×８毎に直交変換を行い、直交変換結果の高周波部の係数が大きい領域が閾値以上存在したら、縮小は２分の１、閾値以下であったら縮小は４分の１など調整する。
【００４３】
また、この縮小パラメータは２段階には限らず、例えば３段階（縮小しない、２分の１、４分の１）にすることも可能である。これにより、高周波部分の極端な縮小が避けられ、画質劣化を防ぐ効果がある。
【００４４】
また、この縮小パラメータ決定には、画像に微分フィルタをかけ、その絶対値の総和から切り替える方法も考えられる。この方法の場合、隣り合った画素値の差の総和が閾値ｍ以上であれば、縮小しない、ｎ以上であれば、２分の１、ｎ未満なら４分の１などにしてもよい。
【００４５】
本実施の形態により、解像度変換のより細かい制御が可能となり、画質を一層向上させることができる。
【００４６】
（他の実施の形態）
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムの１部として適用しても、１つの機器（例えば複写機、ファクシミリ装置）からなる装置の１部に適用してもよい。
【００４７】
また、本発明は上記実施の形態を実現するための装置及び方法のみに限定されるものではなく、上記システム又は装置内のコンピュータ（ＣＰＵ或いはＭＰＵ）に、上記実施の形態を実現するためのソフトウェアのプログラムコードを供給し、このプログラムコードに従って上記システム或いは装置のコンピュータが上記各種デバイスを動作させることにより上記実施の形態を実現する場合も本発明の範疇に含まれる。
【００４８】
またこの場合、前記ソフトウェアのプログラムコード自体が上記実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、具体的には上記プログラムコードを格納した記憶媒体は本発明の範疇に含まれる。
【００４９】
この様なプログラムコードを格納する記憶媒体としては、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００５０】
また、上記コンピュータが、供給されたプログラムコードのみに従って各種デバイスを制御することにより、上記実施の形態の機能が実現される場合だけではなく、上記プログラムコードがコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、或いは他のアプリケーションソフト等と共同して上記実施の形態が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の範疇に含まれる。
更に、この供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された梯能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上記実施の形態が実現される場合も本発明の範疇に含まれる。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画質を保ちながら効率良く画像を圧縮する画像処理装置、画像処理方法並びにその記憶媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る圧縮装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る伸長装置のブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態の文字領域検出部の処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態の文字領域検出処理を説明するための原画像の例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態の文字領域検出処理を説明するためのヒストグラムを示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態の文字領域検出処理を説明するための２値画像の例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態の文字領域検出処理を説明するための文字領域画像の例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態の文字領域検出処理を説明するための文字領域部分の例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態の二値化部１０９に入力される文字領域のヒストグラム結果の例を示す図である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態の文字部塗りつぶし処理を説明するための図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態の文字部塗りつぶし処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】本発明の第１の実施の形態に係る色算出部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本発明の第１の実施の形態に係る色算出部の代表値算出処理の一例を説明するための図である。
【図１４】本発明の第１の実施の形態に係る伸長装置の合体部２０４の説明をするための図である。
【図１５】本発明の第１の実施の形態の変形例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第１の実施の形態の変形例を示すブロック図である。
【図１７】反転文字にも対応した第１の実施の形態の変形例を示すブロック図である。
【図１８】第１の実施の形態の変形例における微分処理のフィルタ例を示す図である。
【図１９】第１の実施の形態の変形例における二値化部１７０３に入力される領域のヒストグラムパターンを示す図である。
【図２０】本発明の第２の実施の形態に係る縮小装置を示すブロック図である。
【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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