JP2006093880A - 画像処理装置及びその制御方法、並びに、コンピュータプログラム及びコンピュータ可読記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 原稿中の文字、手書き画像にかかわらず、そのエッジを明瞭に維持しつつ、且つ、自然画がある場合には自然画の階調性も維持し、圧縮率の高いデータファイルを生成する。
【解決手段】 領域識別部１０４は、入力した画像データ中の活字で構成される文字領域と、非文字領域とを識別し、それぞれの座標データを生成する。また、手書き領域判定部は、文字線画属性情報を出力する画素判定部１０９からの情報と非文字領域座標データに基づいて手書き領域を判定する。塗り潰し部１０６は、文字領域座標データ及び手書き領域座標データで示される領域に内にある文字部分を背景の色で塗り潰し、画像全体に自然画を含む高周波成分のない状態の画像データを生成する。そして、その結果をＪＰＥＧ符号化部１０８で符号化する。また、文字領域、手書き領域については、文字のエッジを維持するＭＭＲ符号化部１１２、１１５で符号化する。
【選択図】 図１１

Description

本発明は、画像データを入力し、符号化して出力する技術に関するものである。

近年、スキャナの普及により文書の電子化が進んでいる。Ａ４サイズ１枚の原稿を３００ｄｐｉの解像度、フルカラーで読取ると、その画像データは実に２４Ｍバイトものデータ量になり、記憶管理するにはメモリを逼迫するし、ネットワークを介して他のデバイスにメール等で転送する場合にはネットワークトラフィックの問題にもなる。よって、画像データに対する圧縮技術は重要である。

例えば、フルカラー画像圧縮として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、画質も良いことで知られている。かかる圧縮技術を用いると、上記のデータ量の問題は緩和される。

しかしその一方で、ＪＰＥＧは原稿中の文字部などの高周波部分を持つ画像については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、写真領域と文字領域が混在する画像から文字成分を抜いた下地部分のＪＰＥＧ圧縮し、抜いた文字成分は色情報と文字の位置を示す成分としてＭＭＲ圧縮する技術が知られている（特許文献１、２）。
特開２００２−７７６３３公報 特開２００３−３０９７２７公報

上記の圧縮方式では、コンピュータで作成され、プリンタにて印刷された印刷物を読取り対象としている。従って、原稿中の文字に手書きで修正等を加えたりすると、手書き部位は非文字として扱われ、ＪＰＥＧ圧縮対象として処理される。ＪＰＥＧは先に説明したように、自然画に有効な圧縮技術であるものの、文字や線画については画質劣化が発生しやすいものであるから、手書き画像が重畳された文字は、その周辺の文字（言い変えれば手書き画像が重畳されていない文字）と比べると視覚的な画質が見劣りする場合があった。

本発明はかかる課題に鑑みなされたものであり、原稿中の文字、手書き画像、自然画が混在するような画像の符号化をする場合に、文字、手書き画像のエッジを明瞭に維持しつつ、自然画がある場合には自然画の階調性も維持し、圧縮率の高いデータファイルを生成する技術を提供しようとするものである。

この課題を解決するため、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
入力画像中の文字領域を判定し、文字領域座標情報並びに非文字領域座標情報を生成する文字領域判定手段と、
注目画素が文字・線画にあるか否かを示す属性情報を入力し、当該属性情報と、前記非文字領域座標情報に基づいて手書き領域を判定し、手書き領域座標情報を生成する手書き領域判定手段と、
前記文字領域座標情報及び前記手書き領域座標情報に基づき、前記入力画像中の文字及び手書きされた部位を、周辺の色で塗りつぶす塗り潰し手段と、
該塗り潰し手段で塗り潰して得られた画像全体を階調画像用の符号化手段で符号化する第１の符号化手段と、
前記文字及び手書きされた部位を、文字線画用の符号化手段で符号化する第２の符号化手段と、
前記第１、第２の符号化手段で得られたそれぞれの符号化データを１つのデータファイルに含めて出力する出力手段とを備える。

本発明によれば、原稿中の文字、手書き画像にかかわらず、そのエッジが明瞭に維持しつつ、且つ、自然画がある場合には自然画の階調性も維持し、圧縮率の高いデータファイルを生成することが可能になる。

以下添付図面に従って、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。

図１は実施形態におけるシステム構成図である。図示において、１００は複合機（ＭＦＰ）であって、ネットワークスキャナ、ネットワークプリンタ、複写機として機能するものである。２００は複合機１００で読み取られた原稿画像データ等のファイルを記憶するファイルサーバ、３０１及び３０２はパーソナルコンピュータ等のクライアントＰＣであり、４００はこれら各装置を接続するためのいネットワークである。

上記構成において、クライアントＰＣは複合機１００をネットワークプリンタとして活用すると共に、ファイルサーバ２００にネットワーク上の各クライアントで共有するファイルを格納することになる。

本実施形態における複合機１００は、上記のようにネットワークプリンタ、複写機としても機能するものであるが、これらの機能は本発明には直接には関係がないので、以下では、複合機１００のスキャナ機能にについて説明することとする。

図２は読取り対象の原稿の一例を示している。図示に示すように、自然画、文字（文章）を含み、尚且つ、文章の一部に手書きで修正がなされた例を示している。文章は黒のみではなく、赤、青等一般的にプリンターで印刷し得る色文字が混在していても構わない。また、図示では、「開発の新しい技術」という文字列が「新規開発技術」と赤色ペンで手書き修正されている様を示している。なお、この場合にはユーザーに元の文字を修正しようとする意図が有るものとして、修正と表現するが、単なる署名（サイン）やマーキングかもしれない。この様に手書き画像が重畳される（書き込まれる）状況であれば、本実施形態で説明する意図から逸脱するものではない。

さて、この原稿を複合機１００で読取り（Ｒ、Ｇ、Ｂ各８ビットの２５６階調とする）、圧縮符号化するわけであるが、文字か否かの判別は、公知の文字認識処理で利用されている手法を採用する。すなわち、文字画像のドットの水平及び垂直方向のドットのヒストグラムを作成し、文字の外接矩形を検出し、その検出された外接矩形の並び方向に文字が並んでいるものを互いに接続し、行間についても所定距離以内であればそれらを文字行として連結して矩形の文字領域として判定する手法である。

この場合、「新規開発技術」を活字並で記入できれば、その文字列は文字として認識されるが、ここでは、ここでは文字として認識されなかったとする（勿論、その一部の文字が文字として判断されても構わない）。また、文章中の「開発の新しい技術」という文字であるが、手書きの線分が記入されたことにより、そのそれらが文字として判断されず、且つ、引き出し線が通った文字についても文字として判断されなかったとする。

さて、上記状態で、文字領域と判断された領域を図３に示すようになる。文字領域は矩形として扱うので、図示のように６個の文字領域が判定される。なお。文字領域を矩形として扱うのは、その矩形領域を対角線上にある左上隅と右下隅の２つの座標で管理するのに都合が良いからであるが、矩形（＝４角形）に限らず、それ以上の多角形で管理することを許容しても構わない。

さて、図３に示す文字領域を符号化する際には、一般に文字画像はエッジが明瞭になっていることが望まれる。そこで、実施形態では、文字領域についてはＭＭＲ等の可逆符号化を適用して符号化するものとした（ＪＢＩＧ等他の符号化技術を採用しても構わない）。ＭＭＲは２値画像の符号化であるので、図３に示した文字領域を濃度（もしくは輝度）の中間値（８ビットであれば１２８）を使って単純２値化し、それを符号化する。ただし、文字領域内にある個々の文字の色についても考慮する必要がある。そこで、ＭＭＲ符号化を行う際には、２値化した際に“１”となる画素が、オリジナル画像データでは何色であったかのか示す色情報を別途保持する。色情報はＲ，Ｇ，Ｂの値で持つようにしても良いが、文字の色数は、自然画ほどの色数を有することはあり得ないので、パレットに割り当てて記憶する。すなわち、２値化して“１”となった位置のオリジナル画像（多値カラー画像）の色の分布を調べ、幾つの色が存在するかを判定し、それぞれにパレット番号を割り当てる。例えば文字の色が黒（Ｒ≒Ｇ≒Ｂ≒０）であればパレット番号「０」を割り当てる。また、文字の色が赤（例えばＲ≧２００以上、Ｇ≒Ｂ≒０）の場合であればパレット番号「１」を割り当てる等である。隣接する文字は同じパレットになる確率が高いであろうから、パレット番号もランレングス符号化すると、高い圧縮率で色情報を保持した符号化が可能になる。勿論、復号する際には、文字色まで再現するために、パレット番号と実際のＲＧＢの値との関係を示すテーブルを別途用意する。すなわち、２値画像を復号した際に得られる有意画素“１”の画素データを、パレット番号で示される多値画素データに復元する。なお、文字には、その背景色を伴うことも有り得る。この背景色については後述することとする。

次に、文字領域以外の符号化について説明する。ここで、色ペンによる修正（重畳または書き込み）を考慮しないのであれば、文字領域以外の領域とは自然画領域となる。自然画に優れた符号化技術としてはＪＰＥＧが知られている。

ここで仮に、文字領域外をＪＰＥＧ符号化するものとしてしまうと、図２の手書き修正された部分までも含む図４の画像がＪＰＥＧ符号化対象となってしまう。ＪＰＥＧは非可逆符号化であり階調画像に優れているものの、文字画像をＪＰＥＧ符号化してしまうと、そのエッジがボケてしまいうので、例え手書きであっても、その視認性が損なわれるであろう。さらにまた、このような手書きによる修正された活字文字、線分、手書き文字は高周波成分が多く含まれているので、高い圧縮率は得られない。

そこで、本実施形態では、文字領域以外から、図５に示すように、手書きによって文字とは判断されなかった領域（以下、手書き領域という）を抽出し、手書き領域については文字領域ほぼ同様の符号化処理を行うようにした。この手書き領域の符号化は次の通りである。

先ず、非文字領域と判断された領域内に存在する色数は、文字領域の色数と同じか、それより少なくなる傾向が高い。理由は、手書きによる修正対象は、せいぜい数箇所であろうし、修正する際に用いるペンのインク色も実際には１、２種類程度であるからである。そこで、先ず、手書き領域内の画像を減色する。実施形態ではＲ，Ｇ，Ｂそれぞれ８ビット（２５６階調）で表わされているので、Ｒ、Ｇ、Ｂを２ビットで表現（減色）する。単純には、各成分の最上位の２ビットのみを使うと考えると分かりやすい。

そして、減色後の画像の色分布を調べ、色数を算出する。Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ２ビットであるから、２＋２＋２＝６ビットで色を表現するわけであるから、最大で２⁶＝６４色で表わすことになる。これは、手書き修正された文字、使用したペンのインクの色を表わすのに十分な数である。

色分布によって仮にＮ色が存在すると判定した場合には、Ｃ₀、Ｃ₁、…Ｃ_N-1の各色の２値プレーンを生成し、それぞれについてＭＭＲ符号化を行う。そして、各プレーンを色と対応づけるために、パレットを割り当てる。

次に、ＪＰＥＧ符号化について説明する。

実施形態におけるＪＰＥＧ符号化対象は、図２に示す自然画領域だけでなく、１ページ（１画像）の全体をその符号化対象とする。すなわち、元に入力した画像と同じサイズの画像である。このようにしたのは、文字領域、手書き文字領域内に存在していた文字或いは手書き文字や手書き線分の背景色を考慮するためである。図２に示す原稿（手書き部分を除く）をコンピュータ上で動作するアプリケーションで作成し印刷する際、文字の背景色を設定することは、普通に行われているので、その背景色までも含めることで、原画像に忠実にさせるためである。また、既に説明した文字領域、非文字領域の符号化では、このような背景色は符号化対象ではないとも言える。

ここで問題となるのは、ＪＰＥＧは文字等の高周波成分が含まれると、圧縮率が低くなる点である。そこで、図７に示す如く、文字領域及び手書き領域中の１つの文字に着目した際、その文字を構成する有意画素（その色は何色でも構わない）５００をオリジナル画像から抜き出し、その内部を背景色（５０１）で塗りつぶすことで、下地色或いは背景色のみの状態にする。この処理を全ての文字領域、手書き領域内の有意画素について行う。この結果を示すのが図６である。図示の如く、自然画領域以外の文字領域、或いは手書き領域は、ほぼ一様な輝度分布にさせてから、ページ全体をＪＰＥＧ符号化することとした。１ページ中に高周波成分が無くなった状態で符号化するので、自然画領域のみをＪＰＥＧ符号化した場合と比較し、１ページの符号化データ量が極端に多くなることはない。

以上実施形態における符号化処理について説明したが、まとめると図８のようになる。同図は、実施形態における処理の概念図である。

読み取った画像５００には、文字領域５０１、手書き領域５０２、及び、自然画領域５０３が含まれている。

このうち、文字領域５０１については、その文字領域に含まれる各文字の色を検出してパレットを生成する（処理５０４）。そして、文字画像領域を２値化し、ＭＭＲ符号化を行い（処理５０５）、文字領域符号化データ５０６を生成する。この文字領域符号化データは、文字領域の座標データ、パレット、ＭＭＲ符号化データで構成される。

また、手書き領域５０２については、減色処理を行い、パレットを生成する（処理５０７）。そして、各パレットで示される２値プレーン毎にＭＭＲ符号化を行い（処理５０８）、手書き領域符号化データ５０９を生成する。手書き領域符号化データ５０９は、各手書き領域の座標、パレット、各プレーン毎のＭＭＲ符号化データで構成される。

一方、自然画を含む１ページ全体については、文字領域、手書き領域における有意な画素（背景画素ではない画素）について、抜き出し、その内部を近傍の背景色で塗り潰し、文字領域に対応する文字領域の背景のみの画像５０１’、手書き領域の背景のみの画像５０２’及び自然画領域５０３で構成されるページ画像５００’を生成する。

そして、このページ画像５００’をＪＰＥＧ符号化を行い、背景＆自然画領域符号化データ５１１を生成する。ＪＰＥＧ符号化データの構造は、通常通りでよいので、説明するまでもないであろう。

こうして、文字領域符号化データ５０６、手書き領域符号化データ５０９、及び、背景＆自然画領域符号化データ５１１を内包し、所定のフォーマットにした１つのファイル５１２を生成し、それをファイルサーバ２００に転送することになる。

以上説明した処理を実現するための具体的な構成を図９に示し、以下に処理内容について説明する。

原画像１０１はイメージスキャナで読み取られた画像データであって、各画素はＲＧＢそれぞれ８ビットで表現されるデータである。画像２値化部１０２は、原稿画像１０１から輝度成分のみを抽出し（例えば、ＲＧＢ→Ｌａｂ変換して得られたＬ成分を用いれば良いであろう）、輝度分布にしたがって得られた閾値に基づき２値化し、２値画像データ１０３を出力する。そして、領域識別部１０４は、得られた２値画像データ１０３から、通常の文字認識と同様に、文字外接矩形の分布の検出や外接矩形の結合等を行い文字領域と非文字領域を判定し、文字領域については文字領域座標データ１１７、非文字領域については非文字領域座標データ１０５を生成する。

ここで注意すべき点は、領域識別部１０４が生成する非文字領域座標データ１０５には、手書き領域、自然画領域の識別はないものの、それらの座標が混在した状態にある点である。

塗りつぶし部１０６は、文字領域座標データに基づいて、文字領域であると判断され、尚且つ、２値画像データ１０３の“１”画素（有意画素）を原画像１０１から抜き出し（除去し）、その抜き出した内部を、２値画像データの近傍の“０”の色で塗りつぶす処理を行う。また、後述する手書き領域座標データ１１９から、手書き領域と判断され、２値画像データ１０３の“１”画素（有意画素）となっている原画像の画素を抜き出し、その抜き出した内部を、２値画像データの近傍の“０”の色で塗りつぶす処理を行う。

この結果、塗りつぶし部１０６から出力されるデータは、ちょうど図６に示すような多値画像データとなる。

文字色抽出部１１３は、文字領域座標データ１１７で示される領域内にあって、２次画像データで“１”（有意画素）である画素が、文字を構成する画素と判断し、カラー画像データ中の該当する位置の画素の色情報を抽出することを繰り返す。この結果、文字領域内の全文字の色を検出することになるので、その結果をパレットして出力する。そして、各色毎の２値画像プレーンデータを生成し、それをＭＭＲ符号化部１１５で符号化させる。そして、パレット、ＭＭＲ符号化データ、並びに、各プレーンとパレットとの関係を示す情報を符号化データ１２１として出力する。つまり、文字色抽出部１１３、ＭＭＲ符号化部１１５は、図３に示す文字領域を符号化することになる。

また、画素判定部１０９は入力されるカラー画像データの輝度成分の変化が急峻（隣接する画素の輝度成分の差が所定閾値以上）となっている画素を検出し、その結果を手書き領域判定部１１０に出力する。この判定結果の信号は、文字線画領域の画素であるか否かの信号でもある。

手書き領域判定部１１０は、画素判定部１０９での判定結果に基づき、注目画素が文字／線画か、或いはそれ以外かを判別できる。したがって、２値画像データ１０３内の“１”の画素で、非文字領域座標データ１０５に合致する画素データのみを出力すれば、その出力画素データは手書き修正された文字や線分データを構成する画素データとなるので、その座標データを手書き領域の座標データ１１９として出力する。

減色＆パレット生成部１１１は、上記のようにして手書き領域１１０からの手書き領域内の画素データを減色（実施形態ではＲ、Ｇ、Ｂそれぞれ２ビット化している）し、その減色後の色を計数し、その色毎の分布（ヒストグラム）を求める。そして、ヒストグラムの谷位置で区切り、各区切り間の中央位置の色情報について１つのパレット番号を割り当てる。この結果、例えばＮ個のパレットＣ₀、Ｃ₁、…Ｃ_N-1（Ｎ＜６４）を生成する。そして、ＭＭＲ符号化部１１２にて、パレットＣ₀の色の画素を２値画像としてＭＭＲ符号化する。この処理をパレットＣ₁、…Ｃ_N-1についても同様に行う。この結果、各ＭＭＲ符号化データをパレット番号と対応づけ、且つ、パレット番号と減色後の色情報とをパレット＆ＭＭＲ符号化データ１２０として出力する。

以上の結果、各処理部でデータ１１７乃至１２１が生成されるので、これらを所定形式のフォーマットに合成した１つのファイル１３０にして、出力することになる。

ここで、実施形態における減色＆パレット生成部１１１及びＭＭＲ符号化部１１２の詳細を図１０に示し、その処理内容を説明する。

減色部１００３には、画素判定部１０９で判定された文字・線画属性情報１００１、原画像データ１００２、及び、非文字領域座標データ１０５が供給される。

減色部１００３は、注目画素が文字・線画属性を有し、且つ、非文字領域座標内に存在する場合、入力した原画像中の注目画素位置のＲ、Ｇ、Ｂ（各８ビット）を、それぞれ２ビット（計６ビット）に減色し、その減色後のデータをカラー情報計数部１００４に出力すると共に、２値化部１００８に出力する。

カラー情報計数部１００４は、Ｒ、Ｇ、Ｂ各２ビットの計６ビットで示される色をカウントするカウンタが内蔵されている。各カウンタをＣＴ（Ｒ（２ビット）、Ｇ（２ビット）、Ｂ（２ビット））で表わし、減色後の注目画素の色（Ｒｒ、Ｇｒ、Ｂｒ）であった場合には、
ＣＴ（Ｒｒ、Ｇｒ、Ｂｒ）←ＣＴ（Ｒｒ、Ｇｒ、Ｂｒ）＋１
を演算することになる。

この処理を、１ページ分の画像入力が完了するまで行うと、カウンタＣＴ（）には、手書きによって文字と認定されなかった活字文字、手書き線分、手書き文字（正確には、文字として認定されなかった手書き文字）を構成する有意な画素の減色後の頻度が格納されることになる。

ソート部１００５は、上記のようにして得られたＲ、Ｇ、Ｂの３次元色空間におけるカウンタ値を頻度の多いものからソートする。そして、パレットテーブル生成部１００６は、各色毎に頻度の多い順にパレット番号として“０”、“１、”…を割り当て、パレット番号と色との関係を示すパレットテーブル１００７を生成する。なお、実施形態の場合、減色は各ＲＧＢについて２ビットとしているので、パレット番号は最大で“６３”になるが、頻度数が０の色についてはパレット番号を割り当てない。

２値化部１００８は、減色部１００３からの減色後の各画素の色情報と、パレットテーブル生成部１００６からの情報に基づき２値化する。具体的には、パレット番号“０”の色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）として（１、０、０）が設定された場合、減色部１００３からの出力データが（１、０、０）の画素のみ、すなわち、パレット“０”に一致する色を有する画素のみを“１”（１ビット）とし、それ以外を“０”として出力する。

この処理を、生成されたパレット番号全てに行うことで、各パレット番号毎の２値画像データ群１００９を生成する。

ＭＭＲ符号化部１１２は、２値画像データ群１００９の各２値画像をＭＭＲ符号化を行うことで符号化データ１０１０を生成することになる。

以上説明したように本実施形態によれば、コンピュータ上で作成され、プリンタで印刷された文書に対し、手書き修正（重畳或いは書き込み）を行い、その修正結果を電子化する場合に、もともとプリンタで印刷された活字文字やそれに匹敵する文字、更には、手書きにより修正されて文字とは認定されなかった部分及び手書き線分や手書き文字については、自然画用の符号化（実施形態ではＪＰＥＧ）対象とはならず、可逆符号化（実施形態ではＭＭＲ）で符号化されるので手書き文字や線分、更には、手書きで文字とは認定されなかった活字文字のエッジが保持されることになり、良好な符号化画像データを得ることが可能になる。また、文字の色も、通常の利用する色をほぼ網羅する色数で再現することも可能になり、１００％原画像に忠実な文字色ではなくとも、それに近い色で再現することが可能になる。

＜第２の実施形態＞
図１１は上記第１の実施形態における図９に代わる構成を示している。図１１が図９と異なる点は、ＪＰＥＧ符号化部１０８の直前に、縮小部１０７を配置した点である。

ＪＰＥＧ符号化する対象は、自然画領域と、文字を抜き出し背景色で塗りつぶした領域を含む情報であり、文字や線分は含まれない。つまり、解像度よりも階調性が優先される画像ということになる。したがって、イメージスキャナの読取り解像度が十分であれば、解像度を下げても、ページ全体の画質に与える影響は少ないと言える。そこで、ＪＰＥＧ符号化部１０８で符号化する直前に、塗りつぶし後の画像を縮小する縮小部を設けた。この結果、ＪＰＥＧ符号化データ量を格段に減らすことができるようになる。勿論、出力ファイル１３０のヘッダ（不図示）には、縮小率を示す情報を格納することで、復号処理に対処する必要はある。

＜第３の実施形態＞
複合機には、既に、原稿読取部内に既に第１の実施形態で説明した画素判定部１０９に相当する構成が備えている場合がある。その場合には、その判定結果を入力すれば良いので、図１２に示す構成で実現出来よう。図１２と図９との違いは、画素判定部１０９が無くなった代わりに、該当する判定結果である属性情報１２５を入力するようにした点にある。また、本第３の実施形態の構成に、第２の実施形態で示した構成を適用しても構わない。

以上本発明に係る実施形態では、複合機に適用する例を説明したが、イメージスキャナ等の画像入力装置を接続したコンピュータ上で、図８に示す処理とほぼ同等の処理を行うプログラムを実行しても実現できるのは明らかである。また、通常、コンピュータプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読記憶媒体に格納されていて、それをコンピュータにセットしてシステムにコピーもしくはインストールすることで実行可能になるわけであるから、当然、このようなコンピュータ可読記憶媒体も本発明の範疇に含まれる。

実施形態におけるシステム全体構成図である。 実施形態における読取り対象の原稿画像の例を示す図である。 原稿画像中の文字領域を示す図である。 原稿画像中の手書き領域と自然画領域を示す図である。 実施形態における手書き領域を示す図である。 ＪＰＥＧ符号化するページ全体のデータ形式を示す図である。 塗りつぶし部の処理内容を示す図である。 実施形態における画像データの処理の流れを示す図である。 第１の実施形態における画像データの電子化に関するブロック構成図である。 第１の実施形態における減色＆パレット生成部、並びにＭＭＲ符号化部の詳細構成を示す図である。 第２の実施形態における画像データの電子化に関するブロック構成図である。 第３の実施形態における画像データの電子化に関するブロック構成図である。

Claims (8)

1. 入力画像中の文字領域を判定し、文字領域座標情報並びに非文字領域座標情報を生成する文字領域判定手段と、
   注目画素が文字・線画にあるか否かを示す属性情報を入力し、当該属性情報と、前記非文字領域座標情報に基づいて手書き領域を判定し、手書き領域座標情報を生成する手書き領域判定手段と、
   前記文字領域座標情報及び前記手書き領域座標情報に基づき、前記入力画像中の文字及び手書きされた部位を、周辺の色で塗りつぶす塗り潰し手段と、
   該塗り潰し手段で塗り潰して得られた画像全体を階調画像用の符号化手段で符号化する第１の符号化手段と、
   前記文字及び手書きされた部位を、文字線画用の符号化手段で符号化する第２の符号化手段と、
   前記第１、第２の符号化手段で得られたそれぞれの符号化データを１つのデータファイルに含めて出力する出力手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第２の符号化手段は、
   各色に対応する２値画像を生成し、当該２値画像の色を示すパレットを生成する手段と、
   生成された２値画像を可逆符号化する可逆符号化手段とを有し、
   生成されたパレットと色との関係を示すテーブルと、前記可逆符号化手段で得られた符号化データとを符号化結果として出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第２の符号化手段は、減色手段を備え、当該減色手段で減色した後の画像データについて符号化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。
4. 前記第１の符号化手段は、前記塗り潰し手段で塗り潰して得られた画像全体を所定サイズに縮小する縮小手段を含み、当該縮小手段で縮小した画像を符号化することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記属性判定手段は、入力画像の隣接する画素間の輝度差または濃度差が、所定の閾値よりも大きい場合に文字線画である属性情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 入力画像中の文字領域を判定し、文字領域座標情報並びに非文字領域座標情報を生成する文字領域判定工程と、
   注目画素が文字・線画にあるか否かを示す属性情報を入力し、当該属性情報と、前記非文字領域座標情報に基づいて手書き領域を判定し、手書き領域座標情報を生成する手書き領域判定工程と、
   前記文字領域座標情報及び前記手書き領域座標情報に基づき、前記入力画像中の文字及び手書きされた部位を、周辺の色で塗りつぶす塗り潰し工程と、
   該塗り潰し工程で塗り潰して得られた画像全体を階調画像用の符号化手段で符号化する第１の符号化工程と、
   前記文字及び手書きされた部位を、文字線画用の符号化手段で符号化する第２の符号化工程と、
   前記第１、第２の符号化手段で得られたそれぞれの符号化データを１つのデータファイルに含めて出力する出力工程と
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
7. コンピュータが読み込み実行するコンピュータプログラムであって、
   入力画像中の文字領域を判定し、文字領域座標情報並びに非文字領域座標情報を生成する文字領域判定手段と、
   注目画素が文字・線画にあるか否かを示す属性情報を入力し、当該属性情報と、前記非文字領域座標情報に基づいて手書き領域を判定し、手書き領域座標情報を生成する手書き領域判定手段と、
   前記文字領域座標情報及び前記手書き領域座標情報に基づき、前記入力画像中の文字及び手書きされた部位を、周辺の色で塗りつぶす塗り潰し手段と、
   該塗り潰し工程で塗り潰して得られた画像全体を階調画像用の符号化手段で符号化する第１の符号化手段と、
   前記文字及び手書きされた部位を、文字線画用の符号化手段で符号化する第２の符号化手段と、
   前記第１、第２の符号化手段で得られたそれぞれの符号化データを１つのデータファイルに含めて出力する出力手段
   として機能することを特徴とするコンピュータプログラム。
8. 請求項７に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

Images