文字検出装置、文字検出方法、およびコンピュータプログラム
【課題】透過画像が重ねられた字を従来よりも精度よく検出できるようにする。
【解決手段】文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から文字を検出する画像処理回路１０ｊは、次の処理を行う。第一の画像に第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する。そして、各ブロックの各色相の度数に基づいて、重畳領域から文字を検出する。
【解決手段】文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から文字を検出する画像処理回路１０ｊは、次の処理を行う。第一の画像に第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する。そして、各ブロックの各色相の度数に基づいて、重畳領域から文字を検出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、透過画像を含む画像に対して画像処理を行う装置および方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コピー、ＰＣプリント、スキャン、ファックス、およびファイルサーバなどの様々な機能を備えた画像形成装置が普及している。このような画像形成装置は、「複合機」または「ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）」などと呼ばれる。
【０００３】
ＰＣプリントは、パーソナルコンピュータ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。
【０００４】
また、近年、パーソナルコンピュータで描画を行うためのアプリケーションが流通している。このようなアプリケーションは、「描画ソフト」と呼ばれている。描画ソフトの中には、透過画像をディスプレイに表示する機能が備わっているものがある。
【０００５】
「透過画像」は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。
【０００６】
つまり、例えば、図４（Ａ）に示すように、背後画像４０ｂの左半分の上に透過画像４０ａを重ねる。すると、図４（Ｂ）に示すように、背後画像４０ｂの、透過画像４０ａと重なる部分は、透けて見える。しかし、背後画像４０ｂの右半分の上に透過画像でない非透過画像４０ｃを重ねても、透けて見えない。透過画像の透過率が高いほど、それが重ねられた背後の画像は、よく透けて見える。
【０００７】
画像形成装置は、パーソナルコンピュータに表示されている透過画像を用紙に印刷することができる。印刷されるまでに透過画像は、透過率の高さに応じて、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）に示すように、画素の間引きの処理が施される。そして、間引かれた画素の位置に、透過画像の背後の画像が印刷される。これにより、背後の画像が透けて表れているように見える。
【０００８】
また、画像の中の文字または数字などの字を検出する技術が、実用化されている。さらに、字を精度よく検出する方法が提案されている。例えば、次のような方法が提案されている。
【０００９】
デジタル画像を複数のブロックに分割し、ブロックに含まれる複数の画素の画素値に関するコントラスト量を求め、ブロックに含まれる複数の画素の画素値のヒストグラムに関する画素値二峰性評価値を求め、複数の上記コントラスト量に基づくコントラスト閾値を求め、複数の上記画素値二峰性評価値に基づく二峰性閾値を求め、上記ブロックをテキストブロックまたは非テキストブロックとして分類する。上記分類においては、上記コントラスト量および上記画素値二峰性評価値が、上記コントラスト閾値および上記二峰性閾値に基づいた第１基準を満たしている上記ブロックを、テキストブロックとして分類し、上記第１基準を満たしていない上記ブロックを、非テキストブロックとして分類する（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１０−８１６０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、特許文献１に記載されるような従来の方法では、透過画像が重ねられた字を上手く検出することは、できない。透過画像を重ねられた部分の全面がテキストの領域であると、判定されるからである。
【００１２】
本発明は、このような問題点に鑑み、透過画像が重ねられた字を従来よりも精度よく検出することを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一形態に係ることを文字検出装置は、文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出装置であって、前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する、色相分布算出手段と、前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する、文字検出手段と、を有する。
【００１４】
好ましくは、前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する濃度分布算出手段と、鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、置換処理手段と、前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する。
【００１５】
または、第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によると、透過画像が重ねられた領域から字を従来よりも精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】画像形成装置を含むネットワークシステム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】画像処理回路の構成の例を示す図である。
【図４】背後画像への透過画像および非透過画像の重ね合わせの例を説明するための図である。
【図５】透過画像の特性の例を説明するための図である。
【図６】背後画像への透過画像の重ね合わせの例を説明するための図である。
【図７】オリジナル画像、透過画像、および背後画像などの位置関係の例を示す図である。
【図８】透過画像重畳領域およびブロックの例を示す図である。
【図９】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図１０】置換画像の例を示す図である。
【図１１】ブロックの例を示す図である。
【図１２】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図１３】非使用画素置換部の構成の例を示す図である。
【図１４】第一の画素置換部、第一のクロージング処理部、および第一の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図１５】第二の画素置換部、第二のクロージング処理部、および第二の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図１６】論理和演算部の処理を説明するための図である。
【図１７】画像処理回路の構成の例を示す図である。
【図１８】オリジナル画像、透過画像、および背後画像などの位置関係の例を示す図である。
【図１９】透過画像重畳領域の例を示す図である。
【図２０】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図２１】文字画素存在推定部の構成の例を示す図である。
【図２２】ブロックの例を示す図である。
【図２３】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図２４】二値画像の例を示す図である。
【図２５】第一のクロージング処理部および第一の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図２６】第二のクロージング処理部および第二の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図２７】論理和演算部の処理の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】
【００１８】
〔第一の実施形態〕
図１は、画像形成装置１を含むネットワークシステム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。
【００１９】
図１に示す画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティング（ＰＣプリント）、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。
【００２０】
画像形成装置１は、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、またはインターネットなどの通信回線４Ｔを介してパーソナルコンピュータ４Ａなどの装置と画像データのやり取りを行うこととができる。
【００２１】
画像形成装置１は、図２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、スキャナ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、タッチパネルディスプレイ１０ｈ、モデム１０ｉ、および画像処理回路１０ｊなどによって構成される。
【００２２】
スキャナ１０ｅは、原稿の用紙に記されている写真、文字、絵、図表などの画像を読み取って画像データを生成する装置である。
【００２３】
タッチパネルディスプレイ１０ｈは、ユーザに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザが処理の指令および条件を入力するための画面、およびＣＰＵ１０ａの処理の結果を示す画面などを表示する。また、ユーザが指で触れた位置を検知し、検知結果を示す信号をＣＰＵ１０ａに送信する。
【００２４】
ネットワークインタフェース１０ｇは、通信回線４Ｔを介してパーソナルコンピュータ４Ａなどの他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）である。
【００２５】
モデム１０ｉは、固定電話網を介して他の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。
【００２６】
画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ４Ａから送信されてきた画像データに基づいて、印刷の対象の画像に対して画像処理を施す。画像処理回路１０ｊの各部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路によって実現される。画像処理回路１０ｊの各部の処理については、後述する。
【００２７】
印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ｅによって読み取られた画像または画像処理回路１０ｊによって画像処理が施された画像などを用紙に印刷する。
【００２８】
ＲＯＭ１０ｃおよび大容量記憶装置１０ｄには、ＯＳ（Operating System）のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、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、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどが用いられる。
【００２９】
次に、画像処理回路１０ｊの構成および画像処理回路１０ｊによる画像処理について、説明する。
【００３０】
図３は、画像処理回路１０ｊの構成の例を示す図である。図４は、背後画像４０ｂへの透過画像４０ａおよび非透過画像４０ｃの重ね合わせの例を説明するための図である。図５は、透過画像の特性の例を説明するための図である。図６は、背後画像４１ｂへの透過画像４１ａの重ね合わせの例を説明するための図である。図７は、オリジナル画像５０、透過画像５０ａ、および背後画像５０ｂなどの位置関係の例を示す図である。図８は、透過画像重畳領域５０Ｋおよびブロック５９の例を示す図である。図９は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図１０は、置換画像６０の例を示す図である。図１１は、ブロック６１の例を示す図である。図１２は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図１３は、文字画素判別部１０７の構成の例を示す図である。図１４は、第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、および第一の文字画素判別部３０５の処理の例を説明するための図である。図１５は、第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、および第二の文字画素判別部３０８の処理の例を説明するための図である。図１６は、論理和演算部３０９の処理を説明するための図である。
【００３１】
画像処理回路１０ｊは、図３に示すように、透過画像重畳領域抽出部１０１、第一のブロック分割部１０２、第一のヒストグラム算出部１０３、非ピーク画素置換部１０４、第二のブロック分割部１０５、第二のヒストグラム算出部１０６、文字画素判別部１０７、および透過画像重畳領域補正部１０８などによって構成される。画像処理回路１０ｊは、印刷の対象の画像に対して画像処理を施す。画像処理は、具体的には、印刷の対象の画像を表す画像データ７０を編集する情報処理である。
【００３２】
本実施形態では、画像データ７０として、透過画像が他の画像に重なった様子を表す画像データが用いられる。
【００３３】
一般に、「透過画像」は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する画像である。つまり、透過画像はガラスおよびセロハンなどのような半透明のオブジェクトを表わしていると、言える。
【００３４】
例えば、図４（Ａ）に示すように、背後画像４０ｂの左半分の上に透過画像４０ａを重ね、背後画像４０ｂの右半分の上に非透過画像４０ｃを重ねる。すると、図４（Ｂ）に示すように、背後画像４０ｂの、透過画像４０ａと重なる部分は、透けて見える。しかし、背後画像４０ｂの、非透過画像４０ｃと重なる部分は、全く表れない。
【００３５】
透過画像の透過率が高いほど、その透過画像が上に重ねられた他の画像（つまり、背後画像）は、よく透けて見える。
【００３６】
また、一般に、透過画像は、パーソナルコンピュータ４Ａなどで表示されるときには図５（Ａ）に示すようにすべての画素が一定の濃度を有していても、印刷時には、図５（Ｂ）または図５（Ｃ）に示すように一定の濃度を有する画素と有しない画素とによって構成されるように変換される。
【００３７】
なお、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）において、ハッチングした画素が、一定の濃度を有する画素である。一方、ハッチングしていない画素が、一定の濃度を有しない画素である。図６、図１０、図１１、図１４、および図１５においても、同様である。以下、一定の濃度を有する画素を「濃度有画素」と記載し、一定の濃度を有しない画素を「濃度無画素」と記載する。また、「濃度」は、透過画像がカラー画像である場合は各色（例えば、Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅそれぞれ）の階調であり、透過画像がモノクロ画像である場合はグレースケールである。
【００３８】
濃度有画素は、決められた濃度で印刷される。一方、濃度無画素は、後ろに他の画像がなければ印刷されないが、他の画像があれば、当該他の画像の中の、この濃度無画素と同じ位置にある画素が印刷される。
【００３９】
よって、例えば図６に示すように透過画像４１ａの一部分が背後画像４１ｂの一部分の上に重なっている場合は、透過画像４１ａの濃度無画素の位置に背後画像４１ｂの対応する画素を配置して印刷することによって、背後画像４１ｂが透過画像４１ａに透けているかのように、両画像が印刷される。
【００４０】
また、透過画像の透過率が高いほど、濃度有画素が出現する頻度が低い。したがって、図５（Ｂ）に示す透過画像のほうが図５（Ｃ）に示す透過画像よりも透過率が高い。
【００４１】
図５（Ｂ）に示す濃度有画素の上下左右には、濃度無画素が存在する。一方、図５（Ｃ）に示す濃度無画素の上下左右には、濃度有画素が存在する。
【００４２】
以下、他方のタイプの画素が上下左右に存在する画素を「孤立点」と記載する。したがって、図５（Ｂ）においては、濃度有画素が孤立点画素であり、図５（Ｃ）においては、濃度無画素が孤立点画素である。
【００４３】
本実施形態では、画像データ７０として、オリジナル画像５０を表す画像データを取り扱う場合を例に、画像処理回路１０ｊによる画像処理を説明する。
【００４４】
オリジナル画像５０は、図７（Ａ）に示すように、背後画像５０ｂの上に透過画像５０ａを重ねたものである。
【００４５】
透過画像５０ａは、背後画像５０ｂよりも小さい。よって、オリジナル画像５０には、図７（Ｂ）に示すように、背後画像５０ｂと透過画像５０ａとが重なっている領域と背後画像５０ｂのみの領域とがある。以下、前者を「透過画像重畳領域５０Ｋ」と記載し、後者を「透過画像非重畳領域５０Ｌ」と記載する。
【００４６】
背後画像５０ｂの、透過画像５０ａが重なった部分には、「Ａ」という文字が記されている。この文字の色は、特定の１つの色（例えば、青色）である。また、この文字の背景の色は、別の特定の１つの色（例えば、緑色）であるが、左から右へ行くに連れて徐々に薄くなっている。つまり、グラデーションによって表現されている。
【００４７】
ユーザは、オリジナル画像５０を、パーソナルコンピュータ４Ａにインストールされている描画ソフトなどのアプリケーションを用いて作成する。これにより、オリジナル画像５０を再現するためのデータが画像データ７０として生成される。
【００４８】
パーソナルコンピュータ４Ａは、印刷の指令とともに画像データ７０を画像形成装置１へ送信する。
【００４９】
画像形成装置１において、印刷の指令および画像データ７０が受信されると、画像処理回路１０ｊの各部は、次のような処理を実行する。
【００５０】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、オリジナル画像５０の中から透過画像重畳領域５０Ｋを判別し、抽出する。
【００５１】
具体的には、透過画像重畳領域抽出部１０１は、透過画像の上述の特性に基づいて、透過画像重畳領域５０Ｋを、例えば次のように判別し検出する。
【００５２】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、オリジナル画像５０の中から孤立点を次のように検出する。ある１つの画素に注目する。以下、この画素を「注目画素」と記載する。注目画素の濃度（階調）と、注目画素の上下左右に隣接する他の画素（以下、「隣接画素」と記載する。）それぞれの濃度とを比較する。
【００５３】
注目画素の濃度と当該他の画素それぞれの濃度との差がすべて所定の値β以上であるという要件を満たす場合は、透過画像重畳領域抽出部１０１は、注目画素を孤立点として検出する。
【００５４】
なお、オリジナル画像５０がカラー画像である場合は、透過画像重畳領域抽出部１０１は、この比較を各色それぞれについて独立して行う。そして、いずれか１つでも要件を満たす場合は、注目画素を孤立点として検出する。以下、オリジナル画像５０がカラー画像である場合における要件の具備の判断において、同様である。
【００５５】
図５（Ｂ）および図５（Ｃ）に示したように、透過画像の孤立点の出現には、一定の周期性（規則性）がある。そこで、透過画像重畳領域抽出部１０１は、検出した孤立点のうちの、出現の仕方に周期性がある複数の孤立点を抽出する。
【００５６】
そして、透過画像重畳領域抽出部１０１は、抽出した複数の孤立点の分布を表す画像（以下、「分布画像」と記載する。）に対してクロージングの処理を行う。つまり、各孤立点の位置にあるドットを拡張（膨張）させ縮小（収縮）させる処理を行う。クロージングの処理がなされた分布画像の位置および形状が、透過画像重畳領域５０Ｋの位置および形状にほぼ対応する。
【００５７】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、このようにして透過画像重畳領域５０Ｋの位置および形状を特定し、オリジナル画像５０から透過画像重畳領域５０Ｋを抽出する。
【００５８】
なお、透過画像の透過率が５０％前後である場合は、濃度有画素が孤立点として検出されるとともに、濃度無画素の位置に表れている背後画像の画素も孤立点として検出される。つまり、領域の中のほとんどの画素が孤立点として検出される。各濃度有画素の濃度は一定であるが、各濃度無画素の位置に表れている背後画像の画素は、一定でない。そこで、領域の中のほとんどの画素が孤立点として検出された場合は、透過画像重畳領域抽出部１０１は、一定の濃度を有する孤立点だけを選出し、選出した孤立点の分布を表す画像を分布画像としてクロージングを行えばよい。
【００５９】
第一のブロック分割部１０２は、透過画像重畳領域抽出部１０１によって抽出された透過画像重畳領域５０Ｋを所定の個数のブロック５９に分割する。本実施形態では、図８（Ａ）に示す透過画像重畳領域５０Ｋを、図８（Ｂ）に示すように、２×２個のブロック５９Ａ〜５９Ｄに分割する。ブロック５９Ａ〜５９Ｄのサイズはすべて等しいものとする。
【００６０】
なお、図８（Ａ）および図８（Ｂ）において、ハッチングした画素は、透過画像５０ａの濃度有画素である。黒色の画素およびグレー色の画素は、ともに、透過画像５０ａの濃度無画素の位置に表れた、背後画像５０ｂの画素であるが、黒色の画素は「Ａ」の文字の画素であり、グレー色の画素は文字の背景の画素である。
【００６１】
第一のヒストグラム算出部１０３は、ブロック５９Ａ〜５９Ｄそれぞれの、各濃度の画素の個数を度数とする度数分布を算出する。算出された各度数分布は、図９に示すようなヒストグラムとして表すことができる。
【００６２】
各ブロック５９のヒストグラムには、度数が一定以上でありかつ鋭さが一定以上である２つのピークが表れている。１つのピークは、透過画像５０ａの濃度有画素と濃度が同じである画素の個数の分布に対応している。もう１つのピークは、背後画像５０ｂの文字と濃度が同じである画素の個数の分布に対応している。
【００６３】
非ピーク画素置換部１０４は、ブロック５９Ａの画素のうち、濃度がブロック５９Ａのヒストグラムの上述の２つのピークの濃度のどちらでもない画素を、白色の画素に置換する。さらに、非ピーク画素置換部１０４は、ブロック５９Ｂ〜５９Ｄについても同様に、２つのピークの濃度のどちらでもない画素を、白色の画素に置換する。なお、透過画像重畳領域５０Ｋに用いられていない色であれば、白色以外の色の画素に置換してもよい。
【００６４】
非ピーク画素置換部１０４による処理によって、透過画像重畳領域５０Ｋから図１０に示すような置換画像６０が得られる。
【００６５】
第二のブロック分割部１０５は、非ピーク画素置換部１０４によって得られた置換画像６０を所定の個数のブロック６１に分割する。本実施形態では、図１０に示す置換画像６０を、図１１に示すように、４×４個のブロック６１Ａ〜６１Ｐに分割する。ブロック６１Ａ〜６１Ｐのサイズはすべて等しいものとする。
【００６６】
第二のヒストグラム算出部１０６は、ブロック６１Ａ〜６１Ｐそれぞれの、各色相の画素の個数を度数とする度数分布を算出する。算出された各度数分布は、図１２に示すように、ヒストグラムとして表すことができる。
【００６７】
図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）、および図１２（Ｃ）に示すヒストグラムは、それぞれ、ブロック６１Ａ、ブロック６１Ｂ、およびブロック６１Ｃの度数分布を表すヒストグラムである。
【００６８】
これらのヒストグラムには、２つまたは３つのピークが表れている。各ピークは、透過画像５０ａの濃度有画素と色相が同じである画素の個数の分布、背後画像５０ｂの文字と色相が同じである画素の個数の分布、および非ピーク画素置換部１０４によって置換が行われた画素（本実施形態では、白色の画素）の個数の分布のうちのいずれか１つに対応している。
【００６９】
文字画素判別部１０７は、図１３に示すように、２４個の比較演算部、画素種別色相判別部３０２、第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、第一の文字画素判別部３０５、第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、第二の文字画素判別部３０８、および論理和演算部３０９などによって構成される。このような構成により、文字画素判別部１０７は、第二のヒストグラム算出部１０６によって算出された各ブロック６１の度数分布に基づいて、透過画像重畳領域５０Ｋの中から文字の画素を次のように判別する。以下、２４個の比較演算部の１つ１つを「第一の比較演算部２０１」、「第二の比較演算部２０２」、…、「第二十四の比較演算部２２４」と区別して記載することがある。
【００７０】
置換画像６０には、上下または前後に隣り合う２つのブロック６１の組合せが、２４通りある。文字画素判別部１０７には、これらの組合せごとに、比較演算部が設けられている。そして、比較演算部は、第二のヒストグラム算出部１０６によって算出された、ブロック６１それぞれの度数分布を比較する。
【００７１】
例えば、第一の比較演算部２０１は、ブロック６１Ａの度数分布とブロック６１Ｂの度数分布とを比較する。第二の比較演算部２０２は、ブロック６１Ｂの度数分布とブロック６１Ｃの度数分布とを比較する。第三の比較演算部２０３は、ブロック６１Ｃの度数分布とブロック６１Ｄの度数分布とを比較する。
【００７２】
比較演算部は、ブロック６１それぞれの度数分布を次のように比較する。図１２で説明した通り、ブロック６１の度数分布には、２つまたは３つのピークがある。比較演算部は、２つのブロック６１の、色相が同じであるピーク同士を比較する。
【００７３】
例えば、第一の比較演算部２０１は、ブロック６１Ａの第一の色相Ｈｕ１の度数とブロック６１Ｂの第一の色相Ｈｕ１の度数とを比較する。ブロック６１Ａの第二の色相Ｈｕ２の度数とブロック６１Ｂの第二の色相Ｈｕ２の度数とを比較する。さらに、ブロック６１Ａの第三の色相Ｈｕ３の度数とブロック６１Ｂの第三の色相Ｈｕ３の度数とを比較する。
【００７４】
同様に、第二の比較演算部２０２は、ブロック６１Ｂの第一の色相Ｈｕ１の度数とブロック６１Ｃの第一の色相Ｈｕ１の度数とを比較する。ブロック６１Ｂの第二の色相Ｈｕ２の度数とブロック６１Ｃの第二の色相Ｈｕ２の度数とを比較する。さらに、ブロック６１Ｂの第三の色相Ｈｕ３の度数とブロック６１Ｃの第三の色相Ｈｕ３の度数とを比較する。
【００７５】
そして、比較演算部は、画素種別色相判別部３０２へ、２つの度数の差が所定の値α未満である色相を一定色相として通知するとともに、２つの度数の差が所定の値α以上である色相を不定色相として通知する。
【００７６】
例えば、ブロック６１Ａの度数分布は、図１２（Ａ）のヒストグラムの通りであり、ブロック６１Ｂの度数分布は、図１２（Ｂ）のヒストグラムの通りである。両者を比較すると、両ブロック６１の色相Ｈｕ３の画素の度数は等しいが、色相Ｈｕ１の画素の度数は相違し、色相Ｈｕ２の画素の度数も相違する。
【００７７】
よって、第一の比較演算部２０１は、色相Ｈｕ３を一定色相として画素種別色相判別部３０２へ通知する。さらに、色相Ｈｕ１および色相Ｈｕ２を、所定の値αに応じて、一定色相または不定色相として画素種別色相判別部３０２へ通知する。例えば、所定の値αが「１」であれば、２つの度数が少しでも違えば差が「１」以上になるので、不定色相に決まる。したがって、色相Ｈｕ１および色相Ｈｕ２を不定色相として通知する。
【００７８】
画素種別色相判別部３０２には、２４個の比較演算部から、合計、約２４個の一定色相と約４８個の不定色相とが通知される。
【００７９】
画素種別色相判別部３０２は、通知された約２４個の一定色相を、値ごとに分類する。本例では、第一の色相Ｈｕ１、第二の色相Ｈｕ２、および第三の色相Ｈｕ３のいずれかに分類することができる。そして、最も多く分類された一定色相を、透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると、判別する。その結果、本例では、第三の色相Ｈｕ３に分類される一定色相が最も多く、第三の色相Ｈｕ３が透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると判別されるはずである。透過画像５０ａの濃度有画素の色相の分布は、すべてのブロック６１において、ほぼ一定だからである。以下、透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると判別された色相（一定色相）を「濃度有画素色相Ｈｎ」と記載する。
【００８０】
さらに、画素種別色相判別部３０２は、通知された約４８個の不定色相も同様に、値ごとに分類する。本例では、第一の色相Ｈｕ１、第二の色相Ｈｕ２、および第三の色相Ｈｕ３のいずれかに分類されるはずである。そして、分類された不定色相のうちの、透過画像５０ａの濃度有画素の色相でないものを、背後画像５０ｂの文字の画素の色相または非ピーク画素置換部１０４によって置換が行われた画素の色相であると、判別する。本例では、先に第三の色相Ｈｕ３を透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると判別しているので、第一の色相Ｈｕ１および第二の色相Ｈｕ２がこららの色相のうちのどちらかであると、判別する。以下、判別された２つの色相（不定色相）をそれぞれ「第一の背後画像色相Ｈｇ１」、「第二の背後画像色相Ｈｇ２」と記載する。また、以下、第一の色相Ｈｕ１が第一の背後画像色相Ｈｇ１であり、第二の色相Ｈｕ２が第二の背後画像色相Ｈｇ２である場合を例に、説明する。
【００８１】
そして、画素種別色相判別部３０２は、第一の画素置換部３０３および第二の画素置換部３０６へ、濃度有画素色相Ｈｎ、第一の背後画像色相Ｈｇ１、および第二の背後画像色相Ｈｇ２を通知する。
【００８２】
第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、および第一の文字画素判別部３０５は、画像データ７０、濃度有画素色相Ｈｎ、第一の背後画像色相Ｈｇ１、および第二の背後画像色相Ｈｇ２に基づいて処理を行う。ここで、この処理の手順を、図１４を参照しながら説明する。
【００８３】
第一の画素置換部３０３は、置換画像６０の中から色相が濃度有画素色相Ｈｎである画素を検索する。これにより、図１４（Ａ）においてハッチングで示す画素が見つかる。そして、第一の画素置換部３０３は、濃度有画素色相Ｈｎである画素を、図１４（Ｂ）に示すように、色相が第一の背後画像色相Ｈｇ１である画素（白色で示す画素）に置換する。以下、第一の画素置換部３０３によって置換の処理がなされた置換画像６０の画像を「置換処理画像６２Ａ」と記載する。
【００８４】
第一のクロージング処理部３０４は、第二の背後画像色相Ｈｇ２の画素（黒色で示す画素）を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像６２Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１４（Ｃ）に示すような結果が得られる。以下、第一のクロージング処理部３０４によってクロージングの処理がなされた置換処理画像６２Ａを「クロージング処理画像６２Ｂ」と記載する。
【００８５】
クロージング処理画像６２Ｂを構成する画素の色相は、第一の背後画像色相Ｈｇ１および第二の背後画像色相Ｈｇ２のうちのいずれかである。
【００８６】
第一の文字画素判別部３０５は、第一の背後画像色相Ｈｇ１の画素および第二の背後画像色相Ｈｇ２の画素のうちの個数が多い方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６２Ｂを二値化する。これにより、図１４（Ｄ）に示すような結果が得られる。なお、図１４（Ｄ）において、黒点を付した画素の値が「１」であり、付していない画素の値が「０」である。後に示す図１５（Ｄ）および図１６においても、同様である。以下、第一の文字画素判別部３０５によって二値化されたクロージング処理画像６２Ｂを「第一の二値画像６２Ｃ」と記載する。
【００８７】
第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、および第二の文字画素判別部３０８も、第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、および第一の文字画素判別部３０５と同様に、画像データ７０、濃度有画素色相Ｈｎ、第一の背後画像色相Ｈｇ１、および第二の背後画像色相Ｈｇ２に基づいて処理を行う。ただし、第一の背後画像色相Ｈｇ１および第二の背後画像色相Ｈｇ２の使い方が、異なる。
【００８８】
以下、第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、および第二の文字画素判別部３０８の処理を、図１５を参照しながら説明する。
【００８９】
第二の画素置換部３０６は、置換画像６０の中から色相が濃度有画素色相Ｈｎである画素を検索し、図１５（Ｂ）に示すように、それらの画素を、色相が第二の背後画像色相Ｈｇ２である画素（黒色で示す画素）に置換する。以下、第二の画素置換部３０６によって置換の処理がなされた置換画像６０を「置換処理画像６３Ａ」と記載する。
【００９０】
第二のクロージング処理部３０７は、第一の背後画像色相Ｈｇ１の画素（白色で示す画素）を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像６３Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１５（Ｃ）に示すような結果が得られる。以下、第二のクロージング処理部３０７によってクロージングの処理がなされた置換処理画像６３Ａを「クロージング処理画像６３Ｂ」と記載する。
【００９１】
クロージング処理画像６３Ｂを構成する画素の色相も、クロージング処理画像６２Ｂを構成する画素の色相と同様に、第一の背後画像色相Ｈｇ１および第二の背後画像色相Ｈｇ２のうちのいずれかである。
【００９２】
第二の文字画素判別部３０８は、第一の背後画像色相Ｈｇ１の画素および第二の背後画像色相Ｈｇ２の画素のうちの個数が多い方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６３Ｂを二値化する。これにより、図１５（Ｄ）に示すような結果が得られる。以下、第二の文字画素判別部３０８によって二値化されたクロージング処理画像６３Ｂを「第二の二値画像６３Ｃ」と記載する。
【００９３】
論理和演算部３０９は、図１６に示すように、同じ位置にある、第一の二値画像６２Ｃの画素の値および第二の二値画像６３Ｃの画素の値同士の論理和を算出する。二値画像６４は、各位置の論理和を表している。
【００９４】
二値画像６４の中の値が「１」である画素が、透過画像重畳領域５０Ｋの中の文字の画素に対応する。
【００９５】
以上のようにして、文字画素判別部１０７の各部による処理によって、透過画像重畳領域５０Ｋの中の文字の画素が判別される。
【００９６】
図３に戻って、透過画像重畳領域補正部１０８は、文字画素判別部１０７による判別結果などに基づいて、オリジナル画像５０の中の透過画像重畳領域５０Ｋの補正を行う。例えば、文字の画素であると判別された画素群に対して、エッジ強調処理を行い、残りの部分に対して、ぼかしの処理を行う。以下、透過画像重畳領域補正部１０８によって処理がなされたオリジナル画像５０を「補正画像５５」と記載する。
【００９７】
その後、印刷装置１０ｆは、補正画像５５を用紙に印刷する。または、ネットワークインタフェース１０ｇは、補正画像５５の画像データをパーソナルコンピュータ４Ａなどに送信する。
【００９８】
第一の実施形態によると、透過画像が重ねられたグラデーションの領域から文字を従来よりも精度よく検出することができる。
【００９９】
〔第二の実施形態〕
図１７は、画像処理回路１０ｋの構成の例を示す図である。図１８は、オリジナル画像５２、透過画像５２ａ、および背後画像５２ｂなどの位置関係の例を示す図である。図１９は、透過画像重畳領域５２Ｋの例を示す図である。図２０は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図２１は、文字画素存在推定部１２２の構成の例を示す図である。図２２は、ブロック６５の例を示す図である。図２３は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図２４は、二値画像６６の例を示す図である。図２５は、第一のクロージング処理部１２４および第一の文字画素判別部１２５の処理の例を説明するための図である。図２６は、第二のクロージング処理部１２６および第二の文字画素判別部１２７の処理の例を説明するための図である。図２７は、論理和演算部１２８の処理の例を説明するための図である。
【０１００】
第一の実施形態では、図７などに示した透過画像５０ａの濃度有画素の色相と背後画像５０ｂの文字の色相とが相違していた。
【０１０１】
第二の実施形態では、画像形成装置１は、透過画像５０ａの濃度有画素の色相と背後画像５０ｂの文字の色相とが同一である場合であっても文字を検出できるように処理を行う。
【０１０２】
画像形成装置１のハードウェア構成は、第一の実施形態の場合と基本的に同じであり、図３に示した通りである。ただし、第二の実施形態では、画像形成装置１には、画像処理回路１０ｊの代わりに画像処理回路１０ｋが備わっている。
【０１０３】
画像処理回路１０ｋは、図１７に示すように、透過画像重畳領域抽出部１２０、全体ヒストグラム算出部１２１、文字画素存在推定部１２２、二値画像生成部１２３、第一のクロージング処理部１２４、第一の文字画素判別部１２５、第二のクロージング処理部１２６、第二の文字画素判別部１２７、論理和演算部１２８、および透過画像重畳領域補正部１２９などによって構成される。
【０１０４】
以下、図１８および図１９に示すように透過画像５２ａが背後画像５２ｂの「Ａ」の文字に重なったオリジナル画像５２を処理する場合を例に、全体ヒストグラム算出部１２１ないし透過画像重畳領域補正部１２９の処理内容を、順次説明する。なお、第一の実施形態と共通する処理については、説明を省略する。また、背後画像５２ｂと透過画像５２ａとが重なっている領域を「透過画像重畳領域５２Ｋ」と記載し、背後画像５２ｂのみの領域を「透過画像非重畳領域５２Ｌ」と記載する。
【０１０５】
図１９において、ハッチングしている画素は、透過画像５２ａの濃度有画素である。背後画像５２ｂの、透過画像５２ａが重なった部分には、「Ａ」という文字が記されている。黒色の画素が、文字を構成する画素である。三角のマークを付している画素は、背後画像５２ｂの文字の背景の画素である。
【０１０６】
この文字の色は、特定の１つの色（例えば、緑色）である。この文字の背景の色は、別の特定の１つの色（例えば、赤色）である。なお、第一の実施形態では、背後画像５０ｂの背景はグラデーションによって表現されていたが、第二の実施形態では、背後画像５２ｂの背景の濃淡は一定である。
【０１０７】
透過画像５２ａの濃度有画素は、左から右へ行くに連れて徐々に色が薄くなっている。つまり、第二の実施形態では、透過画像５２ａはグラデーションによって表現されており、濃度有画素は色相が一定であり、濃度が一定の範囲である。また、透過画像５２ａの色相と背後画像５２ｂの文字の色相とは、同一である。なお、図１９および図２２においては、見やすさのためにグラデーションを省略している。
【０１０８】
透過画像重畳領域抽出部１２０は、オリジナル画像５２を再現するための画像データ７２が受信されると、第一の実施形態の透過画像重畳領域抽出部１０１（図３参照）と同様に、オリジナル画像５２の中から透過画像重畳領域５２Ｋを判別し、抽出する。
【０１０９】
全体ヒストグラム算出部１２１は、透過画像重畳領域５２Ｋ全体の各色相の度数分布を算出する。その結果、図２０に示すような、ピークが２つのヒストグラムが得られる。
【０１１０】
ピークが３つのヒストグラムが得られた場合は、文字画像検出部１３０は、第一の実施形態で説明した通りの処理、特に第一のブロック分割部１０２ないし透過画像重畳領域補正部１０８（図３参照）と同様の処理を行うことによって、透過画像重畳領域５２Ｋから文字を検出する。
【０１１１】
一方、ピークが２つのヒストグラムが得られた場合は、文字画素存在推定部１２２ないし透過画像重畳領域補正部１２９によって次のような処理が行われる。
【０１１２】
文字画素存在推定部１２２は、図２１に示すように、ブロック分割部１３１、ブロックヒストグラム算出部１３２、度数変化比較部１３３、および文字画素有無判別部１３４などによって構成される。文字画素存在推定部１２２の各部によって、透過画像重畳領域５２Ｋに文字の画素が存在するか否かが推定される。
【０１１３】
ブロック分割部１３１は、透過画像重畳領域抽出部１２０によって抽出された透過画像重畳領域５２Ｋを所定の個数のブロック６５に分割する。本実施形態では、図２２に示すように、４×４個のブロック６５Ａ〜６５Ｐに分割する。ブロック６５Ａ〜６５Ｐのサイズはすべて等しいものとする。
【０１１４】
ブロックヒストグラム算出部１３２は、ブロック６５Ａ〜６５Ｐそれぞれの、各色相の画素の個数を度数とする度数分布を算出する。算出された各度数分布は、図２３に示すように、ヒストグラムとして表すことができる。図２３（Ａ）はブロック６５Ａのヒストグラムの例であり、図２３（Ｂ）はブロック６５Ｂのヒストグラムの例である。
【０１１５】
これらのヒストグラムには、２つのピークが現れている。一方のピークが、透過画像５２ａの濃度有画素および背後画像５２ｂの文字と色相が同じである画素の個数の分布のピークである。もう一方のピークが、背後画像５２ｂの背景の画素の個数の分布のピークである。以下、一方のピークの色相を「第一の色相Ｈｅ１」と記載し、もう一方のピークの色相を「第二の色相Ｈｅ２」と記載する。
【０１１６】
ところで、第一の実施形態の置換画像６０と同様、透過画像重畳領域５２Ｋには、上下または前後に隣り合う２つのブロック６５の組合せが、２４通りある。
【０１１７】
度数変化比較部１３３には、これらの組合せごとに、比較演算部が設けられている。そして、比較演算部は、ブロックヒストグラム算出部１３２によって算出された、ブロック６５それぞれの度数分布同士を比較する。以下、２４個の比較演算部の１つ１つを「第一の比較演算部４０１」、「第二の比較演算部４０２」、…、「第二十四の比較演算部４２４」と区別して記載することがある。
【０１１８】
例えば、第一の比較演算部４０１は、ブロック６５Ａの度数分布とブロック６５Ｂの度数分布とを比較する。第二の比較演算部４０２は、ブロック６５Ｂの度数分布とブロック６５Ｃの度数分布とを比較する。第三の比較演算部４０３は、ブロック６５Ｃの度数分布とブロック６５Ｄの度数分布とを比較する。
【０１１９】
各比較演算部は、それぞれの組合せに係る２つのブロック６５の、色相が同じであるピークの度数同士を比較し、その差を算出する。これにより、隣り合う２つのブロック６５の第一の色相Ｈｅ１同士の差が２４個算出され、同様に、第二の色相Ｈｅ２同士の差が２４個算出される。
【０１２０】
なお、左右に隣り合う２つのブロック６５の度数の差は、左のブロックの度数から右のブロックの度数を減算することによって算出するものとする。また、上下に隣り合う２つのブロック６５の度数の差は、上のブロックの度数から下のブロックの度数を減算することによって算出するものとする。したがって、差は、プラスになることもあれば、マイナスになることもある。ゼロになることも、ある。
【０１２１】
以下、第一の比較演算部４０１、第二の比較演算部４０２、…、第二十四の比較演算部４２４それぞれが算出した第一の色相Ｈｅ１同士の差を「第一の度数差Ｄａ１」、「第二の度数差Ｄａ２」、…、「第二十四の度数差Ｄａ２４」と記載する。同様に、それぞれが算出した第二の色相Ｈｅ２同士の差を「第一の度数差Ｄｂ１」、「第二の度数差Ｄｂ２」、…、「第二十四の度数差Ｄｂ２４」と記載する。
【０１２２】
文字画素有無判別部１３４は、２４個の比較演算部それぞれによって算出された度数差に基づいて、透過画像重畳領域５２Ｋの各ブロック６５に文字の画素が存在するか否かを次のように判別する。
【０１２３】
文字画素有無判別部１３４は、２４組の第一の度数差Ｄａｉおよび第二の度数差Ｄｂｉが次の（１）〜（３）式を満たすか否かを判別する。
Ｄａｉ＝−Ｄｂｉ …… （１）
Ｄａｉ＞０ …… （２）
Ｄｂｉ＞０ …… （３）
ただし、ｉ＝１，２，…，２４、である。
【０１２４】
そして、文字画素有無判別部１３４は、（１）〜（３）式をすべて満たす組に係る２つのブロック６５には文字の画素が存在すると、判別する。
【０１２５】
例えば、Ｄａ１＝−Ｄｂ１、である場合は、文字画素有無判別部１３４は、２つのブロック６５Ａ、６５Ｂには文字の画素が存在すると、判別する。
【０１２６】
文字画素有無判別部１３４による処理によると、図２２に示すブロック６５は、すべて、文字の画素が存在すると判別される。
【０１２７】
図１７に戻って、二値画像生成部１２３は、透過画像重畳領域５２Ｋのうちの文字の画素が存在すると文字画素存在推定部１２２によって判別されたブロック６５を、第一の色相Ｈｅ１の画素と第二の色相Ｈｅ２の画素とが区別される二値画像６６に変換する。上述の通り、図２２の透過画像重畳領域５２Ｋのブロック６５はすべて、文字の画素が存在すると判別される。したがって、透過画像重畳領域５２Ｋを処理する場合は、二値画像生成部１２３は、透過画像重畳領域５２Ｋの全体に対して、例えば、第一の色相Ｈｅ１の画素を白色の画素に置換し第二の色相Ｈｅ２の画素を黒色の画素に置換する処理を行うことによって、図２４に示すような二値画像６６に変換する。
【０１２８】
第一のクロージング処理部１２４は、黒色で示す画素（透過画像重畳領域５２Ｋの中の第二の色相Ｈｅ２の画素に対応する画素）を膨張させ収縮させることによって、二値画像６６（図２５（Ａ）参照）に対してクロージングの処理を行う。これにより、図２５（Ｂ）に示すような結果が得られる。以下、第一のクロージング処理部１２４によってクロージングの処理がなされた二値画像６６を「クロージング処理画像６７Ａ」と記載する。
【０１２９】
第一の文字画素判別部１２５は、白色の画素および黒色の画素のうちの個数が少ない方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６７Ａを書き換える。これにより、図２５（Ｃ）に示すような結果が得られる。
【０１３０】
なお、図２５（Ｃ）において、黒点を付した画素の値が「１」であり、付していない画素の値が「０」である。後に示す図２６（Ｃ）および図２７においても、同様である。以下、第一の文字画素判別部１２５によって得られた画像を「第一の文字領域画像６７Ｂ」と記載する。
【０１３１】
第二のクロージング処理部１２６および第二の文字画素判別部１２７も、第一のクロージング処理部１２４および第一の文字画素判別部１２５と同様の処理を行う。ただし、第一の色相Ｈｅ１および第二の色相Ｈｅ２の使い方が、異なる。
【０１３２】
第二のクロージング処理部１２６は、白色で示す画素（透過画像重畳領域５２Ｋの中の第一の色相Ｈｅ１の画素に対応する画素）を膨張させ収縮させることによって、二値画像６６（図２６（Ａ）参照）に対してクロージングの処理を行う。これにより、図２６（Ｂ）に示すようなクロージング処理画像６８Ａが得られる。
【０１３３】
第二の文字画素判別部１２７は、第一の文字画素判別部１２５と同様、白色の画素および黒色の画素のうちの個数が少ない方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６８Ａを書き換える。これにより、図２６（Ｃ）に示すような第二の文字領域画像６８Ｂが得られる。
【０１３４】
論理和演算部１２８は、図２７に示すように、同じ位置にある、第一の文字領域画像６７Ｂの画素の値および第二の文字領域画像６８Ｂの画素の値同士の論理和を算出する。二値画像６９は、各位置の論理和を表している。
【０１３５】
二値画像６９の中の値が「１」である画素が、透過画像重畳領域５０Ｋの中の文字の画素に対応する。
【０１３６】
以上の処理によって、透過画像重畳領域５２Ｋの中の文字の画素を判別することができる。
【０１３７】
透過画像重畳領域補正部１２９は、オリジナル画像５２の中の透過画像重畳領域５２Ｋの補正を行う。例えば、文字の画素であると判別された画素群に対して、エッジ強調処理を行い、残りの部分に対して、ぼかしの処理を行う。以下、透過画像重畳領域補正部１２９によって処理がなされたオリジナル画像５２を「補正画像５７」と記載する。
【０１３８】
その後、印刷装置１０ｆは、補正画像５７を用紙に印刷する。または、ネットワークインタフェース１０ｇは、補正画像５７の画像データをパーソナルコンピュータ４Ａなどに送信する。
【０１３９】
第二の実施形態によると、グラデーションの透過画像が重ねられた領域から文字を従来よりも精度よく検出することができる。
【０１４０】
第一の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋを、濃度有画素である孤立点の位置の規則性に基づいて検出したが、画像データ７０に透過画像５０ａの位置を示すデータが予め含まれている場合は、このデータに基づいて検出すればよい。第二の実施形態の透過画像重畳領域５２Ｋも同様に、画像データ７２に透過画像５２ａの位置を示すデータが予め含まれている場合は、このデータに基づいて検出すればよい。
【０１４１】
第一の実施形態および第二の実施形態では、各領域を４つまたは１６個のブロックに分割したが、もっと少ない個数のブロックに分割してもよいし、多い個数のブロックに分割してもよい。
【０１４２】
第一の実施形態および第二の実施形態では、上下左右に隣り合うブロックの度数分布同士を比較したが、他の組合せであってもよい。例えば、さらに、斜めの方向に並ぶブロックの度数分布同士を比較してもよい。または、上下に隣り合うブロックの度数分布同士のみを比較してもよいし、左右に隣り合うブロックの度数分布同士のみを比較してもよい。
【０１４３】
第一の実施形態および第二の実施形態では、各領域を複数のブロックに等分したが、サイズの異なる複数のブロックに分割してもよい。ただし、その場合は、各色相の画素の度数として、個数の代わりに、ブロック全体に対してその色相の画素の占める割合を算出するのが、望ましい。
【０１４４】
第一の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋからの文字の検出を主に画像処理回路１０ｊによって行ったが、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０ａに実行させることによって行うこともできる。この場合は、図３に示す透過画像重畳領域抽出部１０１ないし透過画像重畳領域補正部１０８の処理の手順をメインルーチンとするプログラムモジュールと図１３に示す文字画素判別部１０７の各部の処理の手順をサブルーチンとするプログラムモジュールとを有するコンピュータプログラムを、用意すればよい。そして、このコンピュータプログラムをＲＯＭ１０ｃまたは大容量記憶装置１０ｄに記憶させておき、ＣＰＵ１０ａに実行させればよい。
【０１４５】
同様に、第二の実施形態では、透過画像重畳領域５２Ｋからの文字の検出を主に画像処理回路１０ｋによって行ったが、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０ａに実行させることによって行うこともできる。つまり、図１７に示した全体ヒストグラム算出部１２１ないし透過画像重畳領域補正部１２９の処理の手順をメインルーチンとするプログラムモジュールと図２１に示す文字画素存在推定部１２２の各部の処理の手順をサブルーチンとするプログラムモジュールとを有するコンピュータプログラムを用意し、ＣＰＵ１０ａに実行させればよい。
【０１４６】
その他、画像形成装置１全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、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】
【０１４７】
１ 画像形成装置
１０ｊ 画像処理回路
１０ｋ 画像処理回路
１０３ 第一のヒストグラム算出部（濃度分布算出手段）
１０４ 非ピーク画素置換部（置換処理手段）
１０６ 第二のヒストグラム算出部（色相分布算出手段）
１０７ 文字画素判別部（文字検出手段）
１２３ 二値画像生成部（置換画像生成手段）
１２４ 第一のクロージング処理部（第一のクロージング処理手段）
１２６ 第二のクロージング処理部（第二のクロージング処理手段）
３０３ 第一の画素置換部（置換画像生成手段）
３０４ 第一のクロージング処理部（第一のクロージング処理手段）
３０６ 第二の画素置換部（置換画像生成手段）
３０７ 第二のクロージング処理部（第二のクロージング処理手段）
５０ａ 透過画像（第二の画像）
５０ｂ 背後画像（第一の画像）
５０Ｋ 透過画像重畳領域（重畳領域）
５２ａ 透過画像（第二の画像）
５２ｂ 背後画像（第一の画像）
５２Ｋ 透過画像重畳領域（重畳領域）
６１ ブロック
【技術分野】
【０００１】
本発明は、透過画像を含む画像に対して画像処理を行う装置および方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コピー、ＰＣプリント、スキャン、ファックス、およびファイルサーバなどの様々な機能を備えた画像形成装置が普及している。このような画像形成装置は、「複合機」または「ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）」などと呼ばれる。
【０００３】
ＰＣプリントは、パーソナルコンピュータ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。
【０００４】
また、近年、パーソナルコンピュータで描画を行うためのアプリケーションが流通している。このようなアプリケーションは、「描画ソフト」と呼ばれている。描画ソフトの中には、透過画像をディスプレイに表示する機能が備わっているものがある。
【０００５】
「透過画像」は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。
【０００６】
つまり、例えば、図４（Ａ）に示すように、背後画像４０ｂの左半分の上に透過画像４０ａを重ねる。すると、図４（Ｂ）に示すように、背後画像４０ｂの、透過画像４０ａと重なる部分は、透けて見える。しかし、背後画像４０ｂの右半分の上に透過画像でない非透過画像４０ｃを重ねても、透けて見えない。透過画像の透過率が高いほど、それが重ねられた背後の画像は、よく透けて見える。
【０００７】
画像形成装置は、パーソナルコンピュータに表示されている透過画像を用紙に印刷することができる。印刷されるまでに透過画像は、透過率の高さに応じて、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）に示すように、画素の間引きの処理が施される。そして、間引かれた画素の位置に、透過画像の背後の画像が印刷される。これにより、背後の画像が透けて表れているように見える。
【０００８】
また、画像の中の文字または数字などの字を検出する技術が、実用化されている。さらに、字を精度よく検出する方法が提案されている。例えば、次のような方法が提案されている。
【０００９】
デジタル画像を複数のブロックに分割し、ブロックに含まれる複数の画素の画素値に関するコントラスト量を求め、ブロックに含まれる複数の画素の画素値のヒストグラムに関する画素値二峰性評価値を求め、複数の上記コントラスト量に基づくコントラスト閾値を求め、複数の上記画素値二峰性評価値に基づく二峰性閾値を求め、上記ブロックをテキストブロックまたは非テキストブロックとして分類する。上記分類においては、上記コントラスト量および上記画素値二峰性評価値が、上記コントラスト閾値および上記二峰性閾値に基づいた第１基準を満たしている上記ブロックを、テキストブロックとして分類し、上記第１基準を満たしていない上記ブロックを、非テキストブロックとして分類する（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１０−８１６０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、特許文献１に記載されるような従来の方法では、透過画像が重ねられた字を上手く検出することは、できない。透過画像を重ねられた部分の全面がテキストの領域であると、判定されるからである。
【００１２】
本発明は、このような問題点に鑑み、透過画像が重ねられた字を従来よりも精度よく検出することを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一形態に係ることを文字検出装置は、文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出装置であって、前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する、色相分布算出手段と、前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する、文字検出手段と、を有する。
【００１４】
好ましくは、前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する濃度分布算出手段と、鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、置換処理手段と、前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する。
【００１５】
または、第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によると、透過画像が重ねられた領域から字を従来よりも精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】画像形成装置を含むネットワークシステム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】画像処理回路の構成の例を示す図である。
【図４】背後画像への透過画像および非透過画像の重ね合わせの例を説明するための図である。
【図５】透過画像の特性の例を説明するための図である。
【図６】背後画像への透過画像の重ね合わせの例を説明するための図である。
【図７】オリジナル画像、透過画像、および背後画像などの位置関係の例を示す図である。
【図８】透過画像重畳領域およびブロックの例を示す図である。
【図９】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図１０】置換画像の例を示す図である。
【図１１】ブロックの例を示す図である。
【図１２】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図１３】非使用画素置換部の構成の例を示す図である。
【図１４】第一の画素置換部、第一のクロージング処理部、および第一の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図１５】第二の画素置換部、第二のクロージング処理部、および第二の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図１６】論理和演算部の処理を説明するための図である。
【図１７】画像処理回路の構成の例を示す図である。
【図１８】オリジナル画像、透過画像、および背後画像などの位置関係の例を示す図である。
【図１９】透過画像重畳領域の例を示す図である。
【図２０】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図２１】文字画素存在推定部の構成の例を示す図である。
【図２２】ブロックの例を示す図である。
【図２３】各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。
【図２４】二値画像の例を示す図である。
【図２５】第一のクロージング処理部および第一の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図２６】第二のクロージング処理部および第二の文字画素判別部の処理の例を説明するための図である。
【図２７】論理和演算部の処理の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】
【００１８】
〔第一の実施形態〕
図１は、画像形成装置１を含むネットワークシステム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。
【００１９】
図１に示す画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティング（ＰＣプリント）、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。
【００２０】
画像形成装置１は、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、またはインターネットなどの通信回線４Ｔを介してパーソナルコンピュータ４Ａなどの装置と画像データのやり取りを行うこととができる。
【００２１】
画像形成装置１は、図２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、スキャナ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、タッチパネルディスプレイ１０ｈ、モデム１０ｉ、および画像処理回路１０ｊなどによって構成される。
【００２２】
スキャナ１０ｅは、原稿の用紙に記されている写真、文字、絵、図表などの画像を読み取って画像データを生成する装置である。
【００２３】
タッチパネルディスプレイ１０ｈは、ユーザに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザが処理の指令および条件を入力するための画面、およびＣＰＵ１０ａの処理の結果を示す画面などを表示する。また、ユーザが指で触れた位置を検知し、検知結果を示す信号をＣＰＵ１０ａに送信する。
【００２４】
ネットワークインタフェース１０ｇは、通信回線４Ｔを介してパーソナルコンピュータ４Ａなどの他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）である。
【００２５】
モデム１０ｉは、固定電話網を介して他の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。
【００２６】
画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ４Ａから送信されてきた画像データに基づいて、印刷の対象の画像に対して画像処理を施す。画像処理回路１０ｊの各部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路によって実現される。画像処理回路１０ｊの各部の処理については、後述する。
【００２７】
印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ｅによって読み取られた画像または画像処理回路１０ｊによって画像処理が施された画像などを用紙に印刷する。
【００２８】
ＲＯＭ１０ｃおよび大容量記憶装置１０ｄには、ＯＳ（Operating System）のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、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、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどが用いられる。
【００２９】
次に、画像処理回路１０ｊの構成および画像処理回路１０ｊによる画像処理について、説明する。
【００３０】
図３は、画像処理回路１０ｊの構成の例を示す図である。図４は、背後画像４０ｂへの透過画像４０ａおよび非透過画像４０ｃの重ね合わせの例を説明するための図である。図５は、透過画像の特性の例を説明するための図である。図６は、背後画像４１ｂへの透過画像４１ａの重ね合わせの例を説明するための図である。図７は、オリジナル画像５０、透過画像５０ａ、および背後画像５０ｂなどの位置関係の例を示す図である。図８は、透過画像重畳領域５０Ｋおよびブロック５９の例を示す図である。図９は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図１０は、置換画像６０の例を示す図である。図１１は、ブロック６１の例を示す図である。図１２は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図１３は、文字画素判別部１０７の構成の例を示す図である。図１４は、第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、および第一の文字画素判別部３０５の処理の例を説明するための図である。図１５は、第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、および第二の文字画素判別部３０８の処理の例を説明するための図である。図１６は、論理和演算部３０９の処理を説明するための図である。
【００３１】
画像処理回路１０ｊは、図３に示すように、透過画像重畳領域抽出部１０１、第一のブロック分割部１０２、第一のヒストグラム算出部１０３、非ピーク画素置換部１０４、第二のブロック分割部１０５、第二のヒストグラム算出部１０６、文字画素判別部１０７、および透過画像重畳領域補正部１０８などによって構成される。画像処理回路１０ｊは、印刷の対象の画像に対して画像処理を施す。画像処理は、具体的には、印刷の対象の画像を表す画像データ７０を編集する情報処理である。
【００３２】
本実施形態では、画像データ７０として、透過画像が他の画像に重なった様子を表す画像データが用いられる。
【００３３】
一般に、「透過画像」は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する画像である。つまり、透過画像はガラスおよびセロハンなどのような半透明のオブジェクトを表わしていると、言える。
【００３４】
例えば、図４（Ａ）に示すように、背後画像４０ｂの左半分の上に透過画像４０ａを重ね、背後画像４０ｂの右半分の上に非透過画像４０ｃを重ねる。すると、図４（Ｂ）に示すように、背後画像４０ｂの、透過画像４０ａと重なる部分は、透けて見える。しかし、背後画像４０ｂの、非透過画像４０ｃと重なる部分は、全く表れない。
【００３５】
透過画像の透過率が高いほど、その透過画像が上に重ねられた他の画像（つまり、背後画像）は、よく透けて見える。
【００３６】
また、一般に、透過画像は、パーソナルコンピュータ４Ａなどで表示されるときには図５（Ａ）に示すようにすべての画素が一定の濃度を有していても、印刷時には、図５（Ｂ）または図５（Ｃ）に示すように一定の濃度を有する画素と有しない画素とによって構成されるように変換される。
【００３７】
なお、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）において、ハッチングした画素が、一定の濃度を有する画素である。一方、ハッチングしていない画素が、一定の濃度を有しない画素である。図６、図１０、図１１、図１４、および図１５においても、同様である。以下、一定の濃度を有する画素を「濃度有画素」と記載し、一定の濃度を有しない画素を「濃度無画素」と記載する。また、「濃度」は、透過画像がカラー画像である場合は各色（例えば、Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅそれぞれ）の階調であり、透過画像がモノクロ画像である場合はグレースケールである。
【００３８】
濃度有画素は、決められた濃度で印刷される。一方、濃度無画素は、後ろに他の画像がなければ印刷されないが、他の画像があれば、当該他の画像の中の、この濃度無画素と同じ位置にある画素が印刷される。
【００３９】
よって、例えば図６に示すように透過画像４１ａの一部分が背後画像４１ｂの一部分の上に重なっている場合は、透過画像４１ａの濃度無画素の位置に背後画像４１ｂの対応する画素を配置して印刷することによって、背後画像４１ｂが透過画像４１ａに透けているかのように、両画像が印刷される。
【００４０】
また、透過画像の透過率が高いほど、濃度有画素が出現する頻度が低い。したがって、図５（Ｂ）に示す透過画像のほうが図５（Ｃ）に示す透過画像よりも透過率が高い。
【００４１】
図５（Ｂ）に示す濃度有画素の上下左右には、濃度無画素が存在する。一方、図５（Ｃ）に示す濃度無画素の上下左右には、濃度有画素が存在する。
【００４２】
以下、他方のタイプの画素が上下左右に存在する画素を「孤立点」と記載する。したがって、図５（Ｂ）においては、濃度有画素が孤立点画素であり、図５（Ｃ）においては、濃度無画素が孤立点画素である。
【００４３】
本実施形態では、画像データ７０として、オリジナル画像５０を表す画像データを取り扱う場合を例に、画像処理回路１０ｊによる画像処理を説明する。
【００４４】
オリジナル画像５０は、図７（Ａ）に示すように、背後画像５０ｂの上に透過画像５０ａを重ねたものである。
【００４５】
透過画像５０ａは、背後画像５０ｂよりも小さい。よって、オリジナル画像５０には、図７（Ｂ）に示すように、背後画像５０ｂと透過画像５０ａとが重なっている領域と背後画像５０ｂのみの領域とがある。以下、前者を「透過画像重畳領域５０Ｋ」と記載し、後者を「透過画像非重畳領域５０Ｌ」と記載する。
【００４６】
背後画像５０ｂの、透過画像５０ａが重なった部分には、「Ａ」という文字が記されている。この文字の色は、特定の１つの色（例えば、青色）である。また、この文字の背景の色は、別の特定の１つの色（例えば、緑色）であるが、左から右へ行くに連れて徐々に薄くなっている。つまり、グラデーションによって表現されている。
【００４７】
ユーザは、オリジナル画像５０を、パーソナルコンピュータ４Ａにインストールされている描画ソフトなどのアプリケーションを用いて作成する。これにより、オリジナル画像５０を再現するためのデータが画像データ７０として生成される。
【００４８】
パーソナルコンピュータ４Ａは、印刷の指令とともに画像データ７０を画像形成装置１へ送信する。
【００４９】
画像形成装置１において、印刷の指令および画像データ７０が受信されると、画像処理回路１０ｊの各部は、次のような処理を実行する。
【００５０】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、オリジナル画像５０の中から透過画像重畳領域５０Ｋを判別し、抽出する。
【００５１】
具体的には、透過画像重畳領域抽出部１０１は、透過画像の上述の特性に基づいて、透過画像重畳領域５０Ｋを、例えば次のように判別し検出する。
【００５２】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、オリジナル画像５０の中から孤立点を次のように検出する。ある１つの画素に注目する。以下、この画素を「注目画素」と記載する。注目画素の濃度（階調）と、注目画素の上下左右に隣接する他の画素（以下、「隣接画素」と記載する。）それぞれの濃度とを比較する。
【００５３】
注目画素の濃度と当該他の画素それぞれの濃度との差がすべて所定の値β以上であるという要件を満たす場合は、透過画像重畳領域抽出部１０１は、注目画素を孤立点として検出する。
【００５４】
なお、オリジナル画像５０がカラー画像である場合は、透過画像重畳領域抽出部１０１は、この比較を各色それぞれについて独立して行う。そして、いずれか１つでも要件を満たす場合は、注目画素を孤立点として検出する。以下、オリジナル画像５０がカラー画像である場合における要件の具備の判断において、同様である。
【００５５】
図５（Ｂ）および図５（Ｃ）に示したように、透過画像の孤立点の出現には、一定の周期性（規則性）がある。そこで、透過画像重畳領域抽出部１０１は、検出した孤立点のうちの、出現の仕方に周期性がある複数の孤立点を抽出する。
【００５６】
そして、透過画像重畳領域抽出部１０１は、抽出した複数の孤立点の分布を表す画像（以下、「分布画像」と記載する。）に対してクロージングの処理を行う。つまり、各孤立点の位置にあるドットを拡張（膨張）させ縮小（収縮）させる処理を行う。クロージングの処理がなされた分布画像の位置および形状が、透過画像重畳領域５０Ｋの位置および形状にほぼ対応する。
【００５７】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、このようにして透過画像重畳領域５０Ｋの位置および形状を特定し、オリジナル画像５０から透過画像重畳領域５０Ｋを抽出する。
【００５８】
なお、透過画像の透過率が５０％前後である場合は、濃度有画素が孤立点として検出されるとともに、濃度無画素の位置に表れている背後画像の画素も孤立点として検出される。つまり、領域の中のほとんどの画素が孤立点として検出される。各濃度有画素の濃度は一定であるが、各濃度無画素の位置に表れている背後画像の画素は、一定でない。そこで、領域の中のほとんどの画素が孤立点として検出された場合は、透過画像重畳領域抽出部１０１は、一定の濃度を有する孤立点だけを選出し、選出した孤立点の分布を表す画像を分布画像としてクロージングを行えばよい。
【００５９】
第一のブロック分割部１０２は、透過画像重畳領域抽出部１０１によって抽出された透過画像重畳領域５０Ｋを所定の個数のブロック５９に分割する。本実施形態では、図８（Ａ）に示す透過画像重畳領域５０Ｋを、図８（Ｂ）に示すように、２×２個のブロック５９Ａ〜５９Ｄに分割する。ブロック５９Ａ〜５９Ｄのサイズはすべて等しいものとする。
【００６０】
なお、図８（Ａ）および図８（Ｂ）において、ハッチングした画素は、透過画像５０ａの濃度有画素である。黒色の画素およびグレー色の画素は、ともに、透過画像５０ａの濃度無画素の位置に表れた、背後画像５０ｂの画素であるが、黒色の画素は「Ａ」の文字の画素であり、グレー色の画素は文字の背景の画素である。
【００６１】
第一のヒストグラム算出部１０３は、ブロック５９Ａ〜５９Ｄそれぞれの、各濃度の画素の個数を度数とする度数分布を算出する。算出された各度数分布は、図９に示すようなヒストグラムとして表すことができる。
【００６２】
各ブロック５９のヒストグラムには、度数が一定以上でありかつ鋭さが一定以上である２つのピークが表れている。１つのピークは、透過画像５０ａの濃度有画素と濃度が同じである画素の個数の分布に対応している。もう１つのピークは、背後画像５０ｂの文字と濃度が同じである画素の個数の分布に対応している。
【００６３】
非ピーク画素置換部１０４は、ブロック５９Ａの画素のうち、濃度がブロック５９Ａのヒストグラムの上述の２つのピークの濃度のどちらでもない画素を、白色の画素に置換する。さらに、非ピーク画素置換部１０４は、ブロック５９Ｂ〜５９Ｄについても同様に、２つのピークの濃度のどちらでもない画素を、白色の画素に置換する。なお、透過画像重畳領域５０Ｋに用いられていない色であれば、白色以外の色の画素に置換してもよい。
【００６４】
非ピーク画素置換部１０４による処理によって、透過画像重畳領域５０Ｋから図１０に示すような置換画像６０が得られる。
【００６５】
第二のブロック分割部１０５は、非ピーク画素置換部１０４によって得られた置換画像６０を所定の個数のブロック６１に分割する。本実施形態では、図１０に示す置換画像６０を、図１１に示すように、４×４個のブロック６１Ａ〜６１Ｐに分割する。ブロック６１Ａ〜６１Ｐのサイズはすべて等しいものとする。
【００６６】
第二のヒストグラム算出部１０６は、ブロック６１Ａ〜６１Ｐそれぞれの、各色相の画素の個数を度数とする度数分布を算出する。算出された各度数分布は、図１２に示すように、ヒストグラムとして表すことができる。
【００６７】
図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）、および図１２（Ｃ）に示すヒストグラムは、それぞれ、ブロック６１Ａ、ブロック６１Ｂ、およびブロック６１Ｃの度数分布を表すヒストグラムである。
【００６８】
これらのヒストグラムには、２つまたは３つのピークが表れている。各ピークは、透過画像５０ａの濃度有画素と色相が同じである画素の個数の分布、背後画像５０ｂの文字と色相が同じである画素の個数の分布、および非ピーク画素置換部１０４によって置換が行われた画素（本実施形態では、白色の画素）の個数の分布のうちのいずれか１つに対応している。
【００６９】
文字画素判別部１０７は、図１３に示すように、２４個の比較演算部、画素種別色相判別部３０２、第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、第一の文字画素判別部３０５、第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、第二の文字画素判別部３０８、および論理和演算部３０９などによって構成される。このような構成により、文字画素判別部１０７は、第二のヒストグラム算出部１０６によって算出された各ブロック６１の度数分布に基づいて、透過画像重畳領域５０Ｋの中から文字の画素を次のように判別する。以下、２４個の比較演算部の１つ１つを「第一の比較演算部２０１」、「第二の比較演算部２０２」、…、「第二十四の比較演算部２２４」と区別して記載することがある。
【００７０】
置換画像６０には、上下または前後に隣り合う２つのブロック６１の組合せが、２４通りある。文字画素判別部１０７には、これらの組合せごとに、比較演算部が設けられている。そして、比較演算部は、第二のヒストグラム算出部１０６によって算出された、ブロック６１それぞれの度数分布を比較する。
【００７１】
例えば、第一の比較演算部２０１は、ブロック６１Ａの度数分布とブロック６１Ｂの度数分布とを比較する。第二の比較演算部２０２は、ブロック６１Ｂの度数分布とブロック６１Ｃの度数分布とを比較する。第三の比較演算部２０３は、ブロック６１Ｃの度数分布とブロック６１Ｄの度数分布とを比較する。
【００７２】
比較演算部は、ブロック６１それぞれの度数分布を次のように比較する。図１２で説明した通り、ブロック６１の度数分布には、２つまたは３つのピークがある。比較演算部は、２つのブロック６１の、色相が同じであるピーク同士を比較する。
【００７３】
例えば、第一の比較演算部２０１は、ブロック６１Ａの第一の色相Ｈｕ１の度数とブロック６１Ｂの第一の色相Ｈｕ１の度数とを比較する。ブロック６１Ａの第二の色相Ｈｕ２の度数とブロック６１Ｂの第二の色相Ｈｕ２の度数とを比較する。さらに、ブロック６１Ａの第三の色相Ｈｕ３の度数とブロック６１Ｂの第三の色相Ｈｕ３の度数とを比較する。
【００７４】
同様に、第二の比較演算部２０２は、ブロック６１Ｂの第一の色相Ｈｕ１の度数とブロック６１Ｃの第一の色相Ｈｕ１の度数とを比較する。ブロック６１Ｂの第二の色相Ｈｕ２の度数とブロック６１Ｃの第二の色相Ｈｕ２の度数とを比較する。さらに、ブロック６１Ｂの第三の色相Ｈｕ３の度数とブロック６１Ｃの第三の色相Ｈｕ３の度数とを比較する。
【００７５】
そして、比較演算部は、画素種別色相判別部３０２へ、２つの度数の差が所定の値α未満である色相を一定色相として通知するとともに、２つの度数の差が所定の値α以上である色相を不定色相として通知する。
【００７６】
例えば、ブロック６１Ａの度数分布は、図１２（Ａ）のヒストグラムの通りであり、ブロック６１Ｂの度数分布は、図１２（Ｂ）のヒストグラムの通りである。両者を比較すると、両ブロック６１の色相Ｈｕ３の画素の度数は等しいが、色相Ｈｕ１の画素の度数は相違し、色相Ｈｕ２の画素の度数も相違する。
【００７７】
よって、第一の比較演算部２０１は、色相Ｈｕ３を一定色相として画素種別色相判別部３０２へ通知する。さらに、色相Ｈｕ１および色相Ｈｕ２を、所定の値αに応じて、一定色相または不定色相として画素種別色相判別部３０２へ通知する。例えば、所定の値αが「１」であれば、２つの度数が少しでも違えば差が「１」以上になるので、不定色相に決まる。したがって、色相Ｈｕ１および色相Ｈｕ２を不定色相として通知する。
【００７８】
画素種別色相判別部３０２には、２４個の比較演算部から、合計、約２４個の一定色相と約４８個の不定色相とが通知される。
【００７９】
画素種別色相判別部３０２は、通知された約２４個の一定色相を、値ごとに分類する。本例では、第一の色相Ｈｕ１、第二の色相Ｈｕ２、および第三の色相Ｈｕ３のいずれかに分類することができる。そして、最も多く分類された一定色相を、透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると、判別する。その結果、本例では、第三の色相Ｈｕ３に分類される一定色相が最も多く、第三の色相Ｈｕ３が透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると判別されるはずである。透過画像５０ａの濃度有画素の色相の分布は、すべてのブロック６１において、ほぼ一定だからである。以下、透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると判別された色相（一定色相）を「濃度有画素色相Ｈｎ」と記載する。
【００８０】
さらに、画素種別色相判別部３０２は、通知された約４８個の不定色相も同様に、値ごとに分類する。本例では、第一の色相Ｈｕ１、第二の色相Ｈｕ２、および第三の色相Ｈｕ３のいずれかに分類されるはずである。そして、分類された不定色相のうちの、透過画像５０ａの濃度有画素の色相でないものを、背後画像５０ｂの文字の画素の色相または非ピーク画素置換部１０４によって置換が行われた画素の色相であると、判別する。本例では、先に第三の色相Ｈｕ３を透過画像５０ａの濃度有画素の色相であると判別しているので、第一の色相Ｈｕ１および第二の色相Ｈｕ２がこららの色相のうちのどちらかであると、判別する。以下、判別された２つの色相（不定色相）をそれぞれ「第一の背後画像色相Ｈｇ１」、「第二の背後画像色相Ｈｇ２」と記載する。また、以下、第一の色相Ｈｕ１が第一の背後画像色相Ｈｇ１であり、第二の色相Ｈｕ２が第二の背後画像色相Ｈｇ２である場合を例に、説明する。
【００８１】
そして、画素種別色相判別部３０２は、第一の画素置換部３０３および第二の画素置換部３０６へ、濃度有画素色相Ｈｎ、第一の背後画像色相Ｈｇ１、および第二の背後画像色相Ｈｇ２を通知する。
【００８２】
第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、および第一の文字画素判別部３０５は、画像データ７０、濃度有画素色相Ｈｎ、第一の背後画像色相Ｈｇ１、および第二の背後画像色相Ｈｇ２に基づいて処理を行う。ここで、この処理の手順を、図１４を参照しながら説明する。
【００８３】
第一の画素置換部３０３は、置換画像６０の中から色相が濃度有画素色相Ｈｎである画素を検索する。これにより、図１４（Ａ）においてハッチングで示す画素が見つかる。そして、第一の画素置換部３０３は、濃度有画素色相Ｈｎである画素を、図１４（Ｂ）に示すように、色相が第一の背後画像色相Ｈｇ１である画素（白色で示す画素）に置換する。以下、第一の画素置換部３０３によって置換の処理がなされた置換画像６０の画像を「置換処理画像６２Ａ」と記載する。
【００８４】
第一のクロージング処理部３０４は、第二の背後画像色相Ｈｇ２の画素（黒色で示す画素）を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像６２Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１４（Ｃ）に示すような結果が得られる。以下、第一のクロージング処理部３０４によってクロージングの処理がなされた置換処理画像６２Ａを「クロージング処理画像６２Ｂ」と記載する。
【００８５】
クロージング処理画像６２Ｂを構成する画素の色相は、第一の背後画像色相Ｈｇ１および第二の背後画像色相Ｈｇ２のうちのいずれかである。
【００８６】
第一の文字画素判別部３０５は、第一の背後画像色相Ｈｇ１の画素および第二の背後画像色相Ｈｇ２の画素のうちの個数が多い方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６２Ｂを二値化する。これにより、図１４（Ｄ）に示すような結果が得られる。なお、図１４（Ｄ）において、黒点を付した画素の値が「１」であり、付していない画素の値が「０」である。後に示す図１５（Ｄ）および図１６においても、同様である。以下、第一の文字画素判別部３０５によって二値化されたクロージング処理画像６２Ｂを「第一の二値画像６２Ｃ」と記載する。
【００８７】
第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、および第二の文字画素判別部３０８も、第一の画素置換部３０３、第一のクロージング処理部３０４、および第一の文字画素判別部３０５と同様に、画像データ７０、濃度有画素色相Ｈｎ、第一の背後画像色相Ｈｇ１、および第二の背後画像色相Ｈｇ２に基づいて処理を行う。ただし、第一の背後画像色相Ｈｇ１および第二の背後画像色相Ｈｇ２の使い方が、異なる。
【００８８】
以下、第二の画素置換部３０６、第二のクロージング処理部３０７、および第二の文字画素判別部３０８の処理を、図１５を参照しながら説明する。
【００８９】
第二の画素置換部３０６は、置換画像６０の中から色相が濃度有画素色相Ｈｎである画素を検索し、図１５（Ｂ）に示すように、それらの画素を、色相が第二の背後画像色相Ｈｇ２である画素（黒色で示す画素）に置換する。以下、第二の画素置換部３０６によって置換の処理がなされた置換画像６０を「置換処理画像６３Ａ」と記載する。
【００９０】
第二のクロージング処理部３０７は、第一の背後画像色相Ｈｇ１の画素（白色で示す画素）を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像６３Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１５（Ｃ）に示すような結果が得られる。以下、第二のクロージング処理部３０７によってクロージングの処理がなされた置換処理画像６３Ａを「クロージング処理画像６３Ｂ」と記載する。
【００９１】
クロージング処理画像６３Ｂを構成する画素の色相も、クロージング処理画像６２Ｂを構成する画素の色相と同様に、第一の背後画像色相Ｈｇ１および第二の背後画像色相Ｈｇ２のうちのいずれかである。
【００９２】
第二の文字画素判別部３０８は、第一の背後画像色相Ｈｇ１の画素および第二の背後画像色相Ｈｇ２の画素のうちの個数が多い方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６３Ｂを二値化する。これにより、図１５（Ｄ）に示すような結果が得られる。以下、第二の文字画素判別部３０８によって二値化されたクロージング処理画像６３Ｂを「第二の二値画像６３Ｃ」と記載する。
【００９３】
論理和演算部３０９は、図１６に示すように、同じ位置にある、第一の二値画像６２Ｃの画素の値および第二の二値画像６３Ｃの画素の値同士の論理和を算出する。二値画像６４は、各位置の論理和を表している。
【００９４】
二値画像６４の中の値が「１」である画素が、透過画像重畳領域５０Ｋの中の文字の画素に対応する。
【００９５】
以上のようにして、文字画素判別部１０７の各部による処理によって、透過画像重畳領域５０Ｋの中の文字の画素が判別される。
【００９６】
図３に戻って、透過画像重畳領域補正部１０８は、文字画素判別部１０７による判別結果などに基づいて、オリジナル画像５０の中の透過画像重畳領域５０Ｋの補正を行う。例えば、文字の画素であると判別された画素群に対して、エッジ強調処理を行い、残りの部分に対して、ぼかしの処理を行う。以下、透過画像重畳領域補正部１０８によって処理がなされたオリジナル画像５０を「補正画像５５」と記載する。
【００９７】
その後、印刷装置１０ｆは、補正画像５５を用紙に印刷する。または、ネットワークインタフェース１０ｇは、補正画像５５の画像データをパーソナルコンピュータ４Ａなどに送信する。
【００９８】
第一の実施形態によると、透過画像が重ねられたグラデーションの領域から文字を従来よりも精度よく検出することができる。
【００９９】
〔第二の実施形態〕
図１７は、画像処理回路１０ｋの構成の例を示す図である。図１８は、オリジナル画像５２、透過画像５２ａ、および背後画像５２ｂなどの位置関係の例を示す図である。図１９は、透過画像重畳領域５２Ｋの例を示す図である。図２０は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図２１は、文字画素存在推定部１２２の構成の例を示す図である。図２２は、ブロック６５の例を示す図である。図２３は、各色相の画素の個数の分布の例を示すヒストグラムである。図２４は、二値画像６６の例を示す図である。図２５は、第一のクロージング処理部１２４および第一の文字画素判別部１２５の処理の例を説明するための図である。図２６は、第二のクロージング処理部１２６および第二の文字画素判別部１２７の処理の例を説明するための図である。図２７は、論理和演算部１２８の処理の例を説明するための図である。
【０１００】
第一の実施形態では、図７などに示した透過画像５０ａの濃度有画素の色相と背後画像５０ｂの文字の色相とが相違していた。
【０１０１】
第二の実施形態では、画像形成装置１は、透過画像５０ａの濃度有画素の色相と背後画像５０ｂの文字の色相とが同一である場合であっても文字を検出できるように処理を行う。
【０１０２】
画像形成装置１のハードウェア構成は、第一の実施形態の場合と基本的に同じであり、図３に示した通りである。ただし、第二の実施形態では、画像形成装置１には、画像処理回路１０ｊの代わりに画像処理回路１０ｋが備わっている。
【０１０３】
画像処理回路１０ｋは、図１７に示すように、透過画像重畳領域抽出部１２０、全体ヒストグラム算出部１２１、文字画素存在推定部１２２、二値画像生成部１２３、第一のクロージング処理部１２４、第一の文字画素判別部１２５、第二のクロージング処理部１２６、第二の文字画素判別部１２７、論理和演算部１２８、および透過画像重畳領域補正部１２９などによって構成される。
【０１０４】
以下、図１８および図１９に示すように透過画像５２ａが背後画像５２ｂの「Ａ」の文字に重なったオリジナル画像５２を処理する場合を例に、全体ヒストグラム算出部１２１ないし透過画像重畳領域補正部１２９の処理内容を、順次説明する。なお、第一の実施形態と共通する処理については、説明を省略する。また、背後画像５２ｂと透過画像５２ａとが重なっている領域を「透過画像重畳領域５２Ｋ」と記載し、背後画像５２ｂのみの領域を「透過画像非重畳領域５２Ｌ」と記載する。
【０１０５】
図１９において、ハッチングしている画素は、透過画像５２ａの濃度有画素である。背後画像５２ｂの、透過画像５２ａが重なった部分には、「Ａ」という文字が記されている。黒色の画素が、文字を構成する画素である。三角のマークを付している画素は、背後画像５２ｂの文字の背景の画素である。
【０１０６】
この文字の色は、特定の１つの色（例えば、緑色）である。この文字の背景の色は、別の特定の１つの色（例えば、赤色）である。なお、第一の実施形態では、背後画像５０ｂの背景はグラデーションによって表現されていたが、第二の実施形態では、背後画像５２ｂの背景の濃淡は一定である。
【０１０７】
透過画像５２ａの濃度有画素は、左から右へ行くに連れて徐々に色が薄くなっている。つまり、第二の実施形態では、透過画像５２ａはグラデーションによって表現されており、濃度有画素は色相が一定であり、濃度が一定の範囲である。また、透過画像５２ａの色相と背後画像５２ｂの文字の色相とは、同一である。なお、図１９および図２２においては、見やすさのためにグラデーションを省略している。
【０１０８】
透過画像重畳領域抽出部１２０は、オリジナル画像５２を再現するための画像データ７２が受信されると、第一の実施形態の透過画像重畳領域抽出部１０１（図３参照）と同様に、オリジナル画像５２の中から透過画像重畳領域５２Ｋを判別し、抽出する。
【０１０９】
全体ヒストグラム算出部１２１は、透過画像重畳領域５２Ｋ全体の各色相の度数分布を算出する。その結果、図２０に示すような、ピークが２つのヒストグラムが得られる。
【０１１０】
ピークが３つのヒストグラムが得られた場合は、文字画像検出部１３０は、第一の実施形態で説明した通りの処理、特に第一のブロック分割部１０２ないし透過画像重畳領域補正部１０８（図３参照）と同様の処理を行うことによって、透過画像重畳領域５２Ｋから文字を検出する。
【０１１１】
一方、ピークが２つのヒストグラムが得られた場合は、文字画素存在推定部１２２ないし透過画像重畳領域補正部１２９によって次のような処理が行われる。
【０１１２】
文字画素存在推定部１２２は、図２１に示すように、ブロック分割部１３１、ブロックヒストグラム算出部１３２、度数変化比較部１３３、および文字画素有無判別部１３４などによって構成される。文字画素存在推定部１２２の各部によって、透過画像重畳領域５２Ｋに文字の画素が存在するか否かが推定される。
【０１１３】
ブロック分割部１３１は、透過画像重畳領域抽出部１２０によって抽出された透過画像重畳領域５２Ｋを所定の個数のブロック６５に分割する。本実施形態では、図２２に示すように、４×４個のブロック６５Ａ〜６５Ｐに分割する。ブロック６５Ａ〜６５Ｐのサイズはすべて等しいものとする。
【０１１４】
ブロックヒストグラム算出部１３２は、ブロック６５Ａ〜６５Ｐそれぞれの、各色相の画素の個数を度数とする度数分布を算出する。算出された各度数分布は、図２３に示すように、ヒストグラムとして表すことができる。図２３（Ａ）はブロック６５Ａのヒストグラムの例であり、図２３（Ｂ）はブロック６５Ｂのヒストグラムの例である。
【０１１５】
これらのヒストグラムには、２つのピークが現れている。一方のピークが、透過画像５２ａの濃度有画素および背後画像５２ｂの文字と色相が同じである画素の個数の分布のピークである。もう一方のピークが、背後画像５２ｂの背景の画素の個数の分布のピークである。以下、一方のピークの色相を「第一の色相Ｈｅ１」と記載し、もう一方のピークの色相を「第二の色相Ｈｅ２」と記載する。
【０１１６】
ところで、第一の実施形態の置換画像６０と同様、透過画像重畳領域５２Ｋには、上下または前後に隣り合う２つのブロック６５の組合せが、２４通りある。
【０１１７】
度数変化比較部１３３には、これらの組合せごとに、比較演算部が設けられている。そして、比較演算部は、ブロックヒストグラム算出部１３２によって算出された、ブロック６５それぞれの度数分布同士を比較する。以下、２４個の比較演算部の１つ１つを「第一の比較演算部４０１」、「第二の比較演算部４０２」、…、「第二十四の比較演算部４２４」と区別して記載することがある。
【０１１８】
例えば、第一の比較演算部４０１は、ブロック６５Ａの度数分布とブロック６５Ｂの度数分布とを比較する。第二の比較演算部４０２は、ブロック６５Ｂの度数分布とブロック６５Ｃの度数分布とを比較する。第三の比較演算部４０３は、ブロック６５Ｃの度数分布とブロック６５Ｄの度数分布とを比較する。
【０１１９】
各比較演算部は、それぞれの組合せに係る２つのブロック６５の、色相が同じであるピークの度数同士を比較し、その差を算出する。これにより、隣り合う２つのブロック６５の第一の色相Ｈｅ１同士の差が２４個算出され、同様に、第二の色相Ｈｅ２同士の差が２４個算出される。
【０１２０】
なお、左右に隣り合う２つのブロック６５の度数の差は、左のブロックの度数から右のブロックの度数を減算することによって算出するものとする。また、上下に隣り合う２つのブロック６５の度数の差は、上のブロックの度数から下のブロックの度数を減算することによって算出するものとする。したがって、差は、プラスになることもあれば、マイナスになることもある。ゼロになることも、ある。
【０１２１】
以下、第一の比較演算部４０１、第二の比較演算部４０２、…、第二十四の比較演算部４２４それぞれが算出した第一の色相Ｈｅ１同士の差を「第一の度数差Ｄａ１」、「第二の度数差Ｄａ２」、…、「第二十四の度数差Ｄａ２４」と記載する。同様に、それぞれが算出した第二の色相Ｈｅ２同士の差を「第一の度数差Ｄｂ１」、「第二の度数差Ｄｂ２」、…、「第二十四の度数差Ｄｂ２４」と記載する。
【０１２２】
文字画素有無判別部１３４は、２４個の比較演算部それぞれによって算出された度数差に基づいて、透過画像重畳領域５２Ｋの各ブロック６５に文字の画素が存在するか否かを次のように判別する。
【０１２３】
文字画素有無判別部１３４は、２４組の第一の度数差Ｄａｉおよび第二の度数差Ｄｂｉが次の（１）〜（３）式を満たすか否かを判別する。
Ｄａｉ＝−Ｄｂｉ …… （１）
Ｄａｉ＞０ …… （２）
Ｄｂｉ＞０ …… （３）
ただし、ｉ＝１，２，…，２４、である。
【０１２４】
そして、文字画素有無判別部１３４は、（１）〜（３）式をすべて満たす組に係る２つのブロック６５には文字の画素が存在すると、判別する。
【０１２５】
例えば、Ｄａ１＝−Ｄｂ１、である場合は、文字画素有無判別部１３４は、２つのブロック６５Ａ、６５Ｂには文字の画素が存在すると、判別する。
【０１２６】
文字画素有無判別部１３４による処理によると、図２２に示すブロック６５は、すべて、文字の画素が存在すると判別される。
【０１２７】
図１７に戻って、二値画像生成部１２３は、透過画像重畳領域５２Ｋのうちの文字の画素が存在すると文字画素存在推定部１２２によって判別されたブロック６５を、第一の色相Ｈｅ１の画素と第二の色相Ｈｅ２の画素とが区別される二値画像６６に変換する。上述の通り、図２２の透過画像重畳領域５２Ｋのブロック６５はすべて、文字の画素が存在すると判別される。したがって、透過画像重畳領域５２Ｋを処理する場合は、二値画像生成部１２３は、透過画像重畳領域５２Ｋの全体に対して、例えば、第一の色相Ｈｅ１の画素を白色の画素に置換し第二の色相Ｈｅ２の画素を黒色の画素に置換する処理を行うことによって、図２４に示すような二値画像６６に変換する。
【０１２８】
第一のクロージング処理部１２４は、黒色で示す画素（透過画像重畳領域５２Ｋの中の第二の色相Ｈｅ２の画素に対応する画素）を膨張させ収縮させることによって、二値画像６６（図２５（Ａ）参照）に対してクロージングの処理を行う。これにより、図２５（Ｂ）に示すような結果が得られる。以下、第一のクロージング処理部１２４によってクロージングの処理がなされた二値画像６６を「クロージング処理画像６７Ａ」と記載する。
【０１２９】
第一の文字画素判別部１２５は、白色の画素および黒色の画素のうちの個数が少ない方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６７Ａを書き換える。これにより、図２５（Ｃ）に示すような結果が得られる。
【０１３０】
なお、図２５（Ｃ）において、黒点を付した画素の値が「１」であり、付していない画素の値が「０」である。後に示す図２６（Ｃ）および図２７においても、同様である。以下、第一の文字画素判別部１２５によって得られた画像を「第一の文字領域画像６７Ｂ」と記載する。
【０１３１】
第二のクロージング処理部１２６および第二の文字画素判別部１２７も、第一のクロージング処理部１２４および第一の文字画素判別部１２５と同様の処理を行う。ただし、第一の色相Ｈｅ１および第二の色相Ｈｅ２の使い方が、異なる。
【０１３２】
第二のクロージング処理部１２６は、白色で示す画素（透過画像重畳領域５２Ｋの中の第一の色相Ｈｅ１の画素に対応する画素）を膨張させ収縮させることによって、二値画像６６（図２６（Ａ）参照）に対してクロージングの処理を行う。これにより、図２６（Ｂ）に示すようなクロージング処理画像６８Ａが得られる。
【０１３３】
第二の文字画素判別部１２７は、第一の文字画素判別部１２５と同様、白色の画素および黒色の画素のうちの個数が少ない方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、それらの画素が「１」になり、それ以外の画素が「０」になるように、クロージング処理画像６８Ａを書き換える。これにより、図２６（Ｃ）に示すような第二の文字領域画像６８Ｂが得られる。
【０１３４】
論理和演算部１２８は、図２７に示すように、同じ位置にある、第一の文字領域画像６７Ｂの画素の値および第二の文字領域画像６８Ｂの画素の値同士の論理和を算出する。二値画像６９は、各位置の論理和を表している。
【０１３５】
二値画像６９の中の値が「１」である画素が、透過画像重畳領域５０Ｋの中の文字の画素に対応する。
【０１３６】
以上の処理によって、透過画像重畳領域５２Ｋの中の文字の画素を判別することができる。
【０１３７】
透過画像重畳領域補正部１２９は、オリジナル画像５２の中の透過画像重畳領域５２Ｋの補正を行う。例えば、文字の画素であると判別された画素群に対して、エッジ強調処理を行い、残りの部分に対して、ぼかしの処理を行う。以下、透過画像重畳領域補正部１２９によって処理がなされたオリジナル画像５２を「補正画像５７」と記載する。
【０１３８】
その後、印刷装置１０ｆは、補正画像５７を用紙に印刷する。または、ネットワークインタフェース１０ｇは、補正画像５７の画像データをパーソナルコンピュータ４Ａなどに送信する。
【０１３９】
第二の実施形態によると、グラデーションの透過画像が重ねられた領域から文字を従来よりも精度よく検出することができる。
【０１４０】
第一の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋを、濃度有画素である孤立点の位置の規則性に基づいて検出したが、画像データ７０に透過画像５０ａの位置を示すデータが予め含まれている場合は、このデータに基づいて検出すればよい。第二の実施形態の透過画像重畳領域５２Ｋも同様に、画像データ７２に透過画像５２ａの位置を示すデータが予め含まれている場合は、このデータに基づいて検出すればよい。
【０１４１】
第一の実施形態および第二の実施形態では、各領域を４つまたは１６個のブロックに分割したが、もっと少ない個数のブロックに分割してもよいし、多い個数のブロックに分割してもよい。
【０１４２】
第一の実施形態および第二の実施形態では、上下左右に隣り合うブロックの度数分布同士を比較したが、他の組合せであってもよい。例えば、さらに、斜めの方向に並ぶブロックの度数分布同士を比較してもよい。または、上下に隣り合うブロックの度数分布同士のみを比較してもよいし、左右に隣り合うブロックの度数分布同士のみを比較してもよい。
【０１４３】
第一の実施形態および第二の実施形態では、各領域を複数のブロックに等分したが、サイズの異なる複数のブロックに分割してもよい。ただし、その場合は、各色相の画素の度数として、個数の代わりに、ブロック全体に対してその色相の画素の占める割合を算出するのが、望ましい。
【０１４４】
第一の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋからの文字の検出を主に画像処理回路１０ｊによって行ったが、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０ａに実行させることによって行うこともできる。この場合は、図３に示す透過画像重畳領域抽出部１０１ないし透過画像重畳領域補正部１０８の処理の手順をメインルーチンとするプログラムモジュールと図１３に示す文字画素判別部１０７の各部の処理の手順をサブルーチンとするプログラムモジュールとを有するコンピュータプログラムを、用意すればよい。そして、このコンピュータプログラムをＲＯＭ１０ｃまたは大容量記憶装置１０ｄに記憶させておき、ＣＰＵ１０ａに実行させればよい。
【０１４５】
同様に、第二の実施形態では、透過画像重畳領域５２Ｋからの文字の検出を主に画像処理回路１０ｋによって行ったが、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０ａに実行させることによって行うこともできる。つまり、図１７に示した全体ヒストグラム算出部１２１ないし透過画像重畳領域補正部１２９の処理の手順をメインルーチンとするプログラムモジュールと図２１に示す文字画素存在推定部１２２の各部の処理の手順をサブルーチンとするプログラムモジュールとを有するコンピュータプログラムを用意し、ＣＰＵ１０ａに実行させればよい。
【０１４６】
その他、画像形成装置１全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、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】
【０１４７】
１ 画像形成装置
１０ｊ 画像処理回路
１０ｋ 画像処理回路
１０３ 第一のヒストグラム算出部（濃度分布算出手段）
１０４ 非ピーク画素置換部（置換処理手段）
１０６ 第二のヒストグラム算出部（色相分布算出手段）
１０７ 文字画素判別部（文字検出手段）
１２３ 二値画像生成部（置換画像生成手段）
１２４ 第一のクロージング処理部（第一のクロージング処理手段）
１２６ 第二のクロージング処理部（第二のクロージング処理手段）
３０３ 第一の画素置換部（置換画像生成手段）
３０４ 第一のクロージング処理部（第一のクロージング処理手段）
３０６ 第二の画素置換部（置換画像生成手段）
３０７ 第二のクロージング処理部（第二のクロージング処理手段）
５０ａ 透過画像（第二の画像）
５０ｂ 背後画像（第一の画像）
５０Ｋ 透過画像重畳領域（重畳領域）
５２ａ 透過画像（第二の画像）
５２ｂ 背後画像（第一の画像）
５２Ｋ 透過画像重畳領域（重畳領域）
６１ ブロック
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出装置であって、
前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する、色相分布算出手段と、
前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する、文字検出手段と、
を有することを特徴とする文字検出装置。
【請求項２】
前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する濃度分布算出手段と、
鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、置換処理手段と、
前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、
前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項１記載の文字検出装置。
【請求項３】
第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、
前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項１記載の文字検出装置。
【請求項４】
文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出方法であって、
前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する第一のステップと、
前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する第二のステップと、
を有することを特徴とする文字検出方法。
【請求項５】
前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する、第三のステップと、
鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、第四のステップと、
前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第五のステップと、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第六のステップと、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第七のステップと、を有し、
前記第二のステップにおいては、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項４記載の文字検出方法。
【請求項６】
第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第三のステップと、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第四のステップと、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第五のステップと、を有し、
前記第二のステップにおいては、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項４記載の文字検出方法。
【請求項７】
文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する第一の処理と、
前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する第二の処理と、
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する、第三の処理を、前記コンピュータに実行させ、
鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、第四の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第五の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第六の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第七の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の処理として、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する処理を、前記コンピュータに実行させる、
請求項７記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第三の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第四の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第五の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の処理として、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する処理を、前記コンピュータに実行させる、
請求項７記載のコンピュータプログラム。
【請求項１】
文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出装置であって、
前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する、色相分布算出手段と、
前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する、文字検出手段と、
を有することを特徴とする文字検出装置。
【請求項２】
前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する濃度分布算出手段と、
鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、置換処理手段と、
前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、
前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項１記載の文字検出装置。
【請求項３】
第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、置換画像生成手段と、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第一のクロージング処理手段と、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第二のクロージング処理手段と、を有し、
前記文字検出手段は、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項１記載の文字検出装置。
【請求項４】
文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出方法であって、
前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する第一のステップと、
前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する第二のステップと、
を有することを特徴とする文字検出方法。
【請求項５】
前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する、第三のステップと、
鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、第四のステップと、
前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第五のステップと、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第六のステップと、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第七のステップと、を有し、
前記第二のステップにおいては、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項４記載の文字検出方法。
【請求項６】
第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第三のステップと、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第四のステップと、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第五のステップと、を有し、
前記第二のステップにおいては、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する、
請求項４記載の文字検出方法。
【請求項７】
文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相ごとの画素の出現の度数を算出する第一の処理と、
前記各ブロックの前記各色相の前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する第二の処理と、
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記重畳領域の、濃度ごとの画素の出現の度数である濃度度数を算出する、第三の処理を、前記コンピュータに実行させ、
鋭さが一定以上である第一の濃度度数および第二の濃度度数が前記濃度度数として算出された場合に、前記重畳領域の中の前記第一の濃度度数の濃度でも前記第二の濃度度数の濃度でもない画素を第一の色相の画素に置換する、第四の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記度数のうちの、前記第一の色相における度数である第一の度数、第二の色相における度数である第二の度数、および第三の色相における度数である第三の度数がピークであり、かつ、前記各ブロックにおける前記第三の度数同士の差が、前記各ブロックにおける前記第一の度数同士の差および前記各ブロックにおける前記第二の度数同士の差よりも小さい場合に、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、置換後の前記重畳領域の画素のうちの前記第三の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第五の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第六の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第七の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の処理として、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する処理を、前記コンピュータに実行させる、
請求項７記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
第一の色相における度数である第一の度数および第二の色相における度数である第二の度数がピークである場合に、前記重畳領域の画素のうちの前記第二の色相の画素を前記第一の色相の画素に変更することによって第一の置換画像を生成し、前記重畳領域の画素のうちの前記第一の色相の画素を前記第二の色相の画素に変更することによって第二の置換画像を生成する、第三の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素をクロージングする第四の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素をクロージングする第五の処理を、前記コンピュータに実行させ、
前記第二の処理として、前記重畳領域の画素のうちの、クロージング後の前記第一の置換画像の前記第一の色相の画素と同じ位置またはクロージング後の前記第二の置換画像の前記第二の色相の画素と同じ位置にある画素の集合を、前記文字として検出する処理を、前記コンピュータに実行させる、
請求項７記載のコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【公開番号】特開２０１２−１４１８２４（Ｐ２０１２−１４１８２４Ａ）
【公開日】平成２４年７月２６日（２０１２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２９４５０３（Ｐ２０１０−２９４５０３）
【出願日】平成２２年１２月２９日（２０１０．１２．２９）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年７月２６日（２０１２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１２月２９日（２０１０．１２．２９）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
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