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領域から字を従来よりも精度よく検出する。
【解決手段】画像形成装置１に、次の手段を設ける。文字を表わす第一の画像に半透明のオブジェクトを表わす第二の画像が重なっている領域である重畳領域を検出する透過画像重畳領域抽出部１０１と、重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出するヒストグラム算出部１０３と、各ブロックの階級ごとの度数に基づいて、重畳領域から文字を検出する文字画素判別部１０４と、を設ける。
【解決手段】画像形成装置１に、次の手段を設ける。文字を表わす第一の画像に半透明のオブジェクトを表わす第二の画像が重なっている領域である重畳領域を検出する透過画像重畳領域抽出部１０１と、重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出するヒストグラム算出部１０３と、各ブロックの階級ごとの度数に基づいて、重畳領域から文字を検出する文字画素判別部１０４と、を設ける。
【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、色相および明度の階級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階級ごと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、前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、前記重畳領域の中の、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上でありかつ所定の範囲未満の色相および明度に係る階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成するクロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記クロージング画像に基づいて前記文字を検出する。
【００１５】
または、前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上である階級グループごとに、前記重畳領域の中の、当該階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成する、クロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記各クロージング画像に基づいて前記文字を検出する。
【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】色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。
【図１０】文字画素判別部の構成の例を示す図である。
【図１１】変化画素選出部およびクロージング処理部の処理を説明するための図である。
【図１２】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１３】画像処理回路の変形例を示す図である。
【図１４】文字画素判別部の構成の例を示す図である。
【図１５】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１６】色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。
【図１７】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を説明するための図である。
【図１８】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を説明するための図である。
【図１９】論理和演算部の処理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６１の例を示す図である。図９は、色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。図１０は、文字画素判別部１０４の構成の例を示す図である。図１１は、変化画素選出部２３１およびクロージング処理部２３２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、ブロック分割部１０２、ヒストグラム算出部１０３、文字画素判別部１０４、および透過画像重畳領域補正部１０５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値以上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、そ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、そ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、その濃度を有しない画素である。図１５においても、同様である。以下、この濃度を有する画素を「濃度有画素」と記載し、こ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濃度が変化する。つまり、グラデーションによって表現されている。透過画像５０ａの色は、文字の色とも文字の背景の色とも異なる。例えば、オレンジ色である。
【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、図３に示す画像処理回路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β１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】
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６１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、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。
【００６０】
ヒストグラム算出部１０３は、ブロック６１Ａ〜６１Ｐにおける、各色相および各明度の画素の個数を度数を算出する。算出された各度数の分布（度数分布）は、図９（Ａ）〜（Ｃ）のように、色相、明度、および度数（画素数）をそれぞれＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸とする３次元空間において、３次元のヒストグラムとして表すことができる。図９（Ａ）、（Ｂ）、および（Ｃ）は、それぞれ、ブロック６１Ｂ、６１Ｃ、および６１Ｆにおけるヒストグラムである。以下、ヒストグラムの６面のうちの原点Ｏを通るＸ−Ｙ平面に接する面を、底面として取り扱う。
【００６１】
文字画素判別部１０４、図１０に示すように、比較演算部２０１〜２２４、変化画素選出部２３１、クロージング処理部２３２、および文字画素特定部２３３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１０４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された各ブロック６１のヒストグラムに基づいて、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。
【００６２】
透過画像重畳領域５０Ｋ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１０４には、これらの組合せごとに、比較演算部が１つずつ設けられている。
【００６３】
そして、比較演算部２０１〜２２４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された、ブロック６１それぞれのヒストグラムの表れ方を比較する。例えば、比較演算部２０２は、ブロック６１Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６１Ｃのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部２１４は、ブロック６１Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６１Ｆのヒストグラムの表れ方とを比較する。
【００６４】
比較演算部２０１〜２２４は、２つのブロック６１のヒストグラムの表れ方を次のように比較する。
【００６５】
図９（Ａ）〜（Ｃ）には、１本の独立したヒストグラムも表れていれば、隣り合う複数のヒストグラムも表れている。つまり、図９（Ａ）〜（Ｃ）のそれぞれには、１本または複数本のヒストグラムの塊が表れている。以下、ヒストグラムの塊を「ヒストグラム群」と記載する。
【００６６】
比較演算部２０１〜２２４は、ヒストグラム算出部１０３による処理の結果、２つのブロック６１のそれぞれから、２つまたは３つのヒストグラム群を検出する。そして、一方のブロック６１のヒストグラム群の底面と他方のブロック６１の底面とを比較する。すると、底面の位置が同じであるヒストグラム群が、一方のブロック６１の結果および他方のブロック６１の結果から複数組、見つかる。
【００６７】
比較演算部２０１〜２２４は、底面の位置が同じである２つのヒストグラム群それぞれの体積を算出し、さらに、両体積の差を算出する。
【００６８】
そして、比較演算部２０１〜２２４は、差が所定の値β２（例えば、２つ分の画素に相当する値）以下である組のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲を変化画素選出部２３１へ通知する。
【００６９】
例えば、比較演算部２０２がブロック６１Ｂのヒストグラム群（図９（Ａ）参照）およびブロック６１Ｂのヒストグラム群（図９（Ｂ）参照）について上述の処理を行うと、底面Ｓａの色相の範囲および明度の範囲が変化画素選出部２３１へ通知される。
【００７０】
変化画素選出部２３１は、２４個の比較演算部（比較演算部２０１〜２２４）のそれぞれから、色相の範囲および明度の範囲の組が通知される。通知された内容に基づいて、次のように透過画像重畳領域５０Ｋから変化画素を選出する。
【００７１】
変化画素選出部２３１は、所定の個数α１（例えば、１８個）以上の比較演算部から通知された、色相の範囲および明度の範囲の組を選出する。選出した組のうち、色相の範囲の幅が所定の幅γ１以下でありかつ明度の範囲の幅が所定の幅γ２以下である組に絞る。そして、透過画像重畳領域５０Ｋの中から、絞った組の色相の範囲および明度の範囲の画素を、変化画素として選出する。これにより、図８（Ａ）および図１１（Ａ）において黒色で塗り潰した画素が変化画素として選出される。
【００７２】
クロージング処理部２３２は、図１１（Ｂ）に示す、選出された変化画素からなる二値画像５１に対して、クロージングの処理を行う。つまり、図１１（Ｂ）において黒色で示す画素を膨張させ収縮させる。これにより、図１１（Ｃ）に示すような結果が得られる。以下、クロージング処理部２３２によってクロージングの処理がなされた二値画像５１を「クロージング処理画像５２」と記載する。
【００７３】
そして、文字画素特定部２３３は、透過画像重畳領域５０Ｋの中の、クロージング処理画像５２において黒色で示される画素と同じ位置にある画素を、文字の画素として特定する。
【００７４】
以上のようにして、文字画素判別部１０４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。
【００７５】
図３に戻って、透過画像重畳領域補正部１０５は、文字画素判別部１０４による判別結果（クロージング処理画像５２）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、文字画素判別部１０４によって処理がなされたオリジナル画像５０を「補正画像５３」と記載する。
【００７６】
その後、印刷装置１０ｆは、補正画像５３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５３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。
【００７７】
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。
【００７８】
〔第二の実施形態〕
図１２は、オリジナル画像５５、透過画像５５ａ、および背後画像５５ｂなどの位置関係の例を示す図である。図１３は、画像処理回路１０ｊの変形例を示す図である。図１４は、文字画素判別部１２４の構成の例を示す図である。図１５は、透過画像重畳領域５５Ｋおよびブロック６２の例を示す図である。図１６は、色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。図１７は、第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、および第一の文字画素判別部３３４の処理を説明するための図である。図１８は、第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、および第二の文字画素判別部３３７の処理を説明するための図である。図１９は、論理和演算部３３８の処理を説明するための図である。
【００７９】
第一の実施形態では、背後画像５０ｂにはグラデーションの効果が適用され、透過画像５０ａにはグラデーションの効果が適用されていなかった（図７参照）。第二の実施形態では、透過画像にはグラデーションの効果が適用されているが背後画像にはグラデーションの効果が適用されていないオリジナル画像を処理対象とする。以下、図１２（Ａ）のように背後画像５５ｂの上に透過画像５５ａを重ねたオリジナル画像５５を処理対象とする場合を例に説明する。ただし、第一の実施形態と重複する点については、説明を省略する。
【００８０】
透過画像５５ａは、背後画像５５ｂよりも小さい。よって、オリジナル画像５５には、図１２（Ｂ）に示すように、背後画像５５ｂと透過画像５５ａとが重なっている領域と背後画像５５ｂのみの領域とがある。以下、前者を「透過画像重畳領域５５Ｋ」と記載し、後者を「透過画像非重畳領域５５Ｌ」と記載する。
【００８１】
背後画像５５ｂの、透過画像５５ａ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。透過画像５５ａの色は、文字の色とも文字の背景の色とも異なる。例えば、オレンジ色である。さらに、透過画像５５ａは、左から右へ行くに連れて徐々に濃度が変化する。つまり、グラデーションによって表現されている。
【００８２】
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の画像処理回路１０ｊには、文字画素判別部１０４の代わりに、図１３に示すように文字画素判別部１２４が備わっている。
【００８３】
文字画素判別部１２４は、図１４に示すように、比較演算部３０１〜３２４、画素タイプ判別部３３１、第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、第一の文字画素判別部３３４、第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、第二の文字画素判別部３３７、および論理和演算部３３８などによって構成される。
【００８４】
ユーザは、オリジナル画像５５を再現するための画像データ７１を用意する。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７１を画像形成装置１へ送信する。
【００８５】
画像形成装置１において、印刷の指令および画像データ７１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。
【００８６】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、第一の実施形態における透過画像重畳領域５０Ｋを抽出する方法と同様の方法で、オリジナル画像５５の中から透過画像重畳領域５５Ｋを判別し、抽出する。
【００８７】
ブロック分割部１０２は、第一の実施形態における透過画像重畳領域５０Ｋの分割と同様に、図１５（Ａ）に示す透過画像重畳領域５５Ｋを、図１５（Ｂ）に示すように、４×４個のブロック６２Ａ〜６２Ｐに分割する。ブロック６２Ａ〜６２Ｐのサイズはすべて等しいものとする。
【００８８】
なお、図１５において、ハッチングした画素は濃度有画素であるが、見やすさのため、グラデーションの表現を省略している。また、黒色で塗りつぶした画素は文字の画層であり、黒点で示す画素は文字の背景の画素である。
【００８９】
ヒストグラム算出部１０３は、ブロック６２Ａ〜６２Ｐにおける、各色相および各明度の画素の個数を度数を算出する。ブロック６２Ｂ、６２Ｃ、および６２Ｆそれぞれの算出の結果として、図１６（Ａ）、（Ｂ）、および（Ｃ）に示すヒストグラムが得られる。
【００９０】
文字画素判別部１２４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された各ブロック６２のヒストグラムに基づいて、透過画像重畳領域５５Ｋの中から文字の画素を次のように判別する。
【００９１】
比較演算部３０１〜３２４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された、ブロック６２それぞれのヒストグラムの表れ方を比較する。例えば、比較演算部３０２は、ブロック６２Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６２Ｃのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部３１４は、ブロック６２Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６２Ｆのヒストグラムの表れ方とを比較する。
【００９２】
比較演算部３０１〜３２４は、２つのブロック６２のヒストグラムの表れ方を次のように比較する。
【００９３】
比較演算部３０１〜３２４は、ヒストグラム算出部１０３による処理の結果、２つのブロック６２のそれぞれから、２つまたは３つのヒストグラム群を検出する。そして、一方のブロック６１のヒストグラム群の底面と他方のブロック６１の底面とを比較する。
【００９４】
すると、底面の位置が同じであるヒストグラム群が、一方のブロック６２の結果および他方のブロック６２の結果から複数組、見つかる。さらに、底面のＹ軸方向の位置は相違するがＸ軸方向の位置が同じでありかつ所定の個数α２（例えば、５本）以上のヒストグラムからなるヒストグラム群の組が見つかる場合が、ある。
【００９５】
比較演算部３０１〜３２４は、見つかった組の２つのヒストグラム群それぞれの体積を算出し、両体積の差を算出する。そして、２つのヒストグラム群それぞれの体積および底面の面積のほか、両体積の差および底面が表す色相の範囲および明度の範囲を、画素タイプ判別部３３１へ通知する。
【００９６】
画素タイプ判別部３３１は、比較演算部から通知された内容に基づいて、各組のヒストグラム群を次の（１）〜（３）のいずれかに分類する。
（１） 底面の面積が所定の値β３以下であり、かつ、体積が所定の値β４未満である第一のヒストグラム群。
（２） 体積が所定の値β４以上であり、かつ、ペア同士の体積の差が所定の値β５以上である第二のヒストグラム群。
（３） 体積が所定の値β４以上であり、かつ、ペア同士の体積の差が所定の値β５未満である第三のヒストグラム群。
【００９７】
画素タイプ判別部３３１は、この分類の処理を、比較演算部３０１〜３２４それぞれから通知された内容ごとに、実行する。そして、所定の回数α３（例えば、１８回）以上、上記の（１）に分類されたヒストグラム群を、第一のヒストグラム群であると判別する。同様に、所定の回数α３以上、上記の（２）に分類されたヒストグラム群を、第二のヒストグラム群であると判別し、所定の回数α３以上、上記の（３）に分類されたヒストグラム群を、第三のヒストグラム群であると判別する。
【００９８】
画素タイプ判別部３３１の処理によると、図１６（Ａ）〜（Ｃ）に示す底面Ｓｅのヒストグラム群は、第一のヒストグラム群であると判別され、底面Ｓｆのヒストグラム群は、第二のヒストグラム群であると判別され、底面ＳｇまたはＳｈのヒストグラム群は、第三のヒストグラム群であると判別される。
【００９９】
以下、第一のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を「第一の画素」と記載する。同様に、第二のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を「第二の画素」と記載し、第三のヒストグラム群の任意の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を「第三の画素」と記載する。
【０１００】
第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、および第一の文字画素判別部３３４は、画像データ７１および画素タイプ判別部３３１から通知された内容に基づいて処理を行う。ここで、この処理の手順を、図１７を参照しながら説明する。
【０１０１】
第一の画素置換部３３２は、透過画像重畳領域５５Ｋの中から第三の画素を検索する。これにより、図１５（Ａ）および図１７（Ａ）においてハッチングした画素が見つかる。そして、第一の画素置換部３３２は、見つかった第三の画素を、図１７（Ｂ）に示すように、第二の画素（黒丸の画素）に置換する。以下、第一の画素置換部３３２によって置換の処理がなされた透過画像重畳領域５５Ｋの画像を「置換処理画像５６Ａ」と記載する。
【０１０２】
第一のクロージング処理部３３３は、第一の画素を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像５６Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１７（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３３３によってクロージングの処理がなされた置換処理画像５６Ａを「クロージング処理画像５６Ｂ」と記載する。
【０１０３】
第一の文字画素判別部３３４は、クロージング処理画像５６Ｂの画素のうちの、第一の画素および第二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、文字の画素が「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５６Ｂを二値化する。これにより、図１７（Ｄ）に示すような結果が得られる。なお、図１７（Ｄ）において、白丸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１８（Ｄ）および図１９においても、同様である。以下、第一の文字画素判別部３３４によって二値化されたクロージング処理画像５６Ｂを「第一の二値画像５６Ｃ」と記載する。
【０１０４】
第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、および第二の文字画素判別部３３７も、第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、および第一の文字画素判別部３３４と同様に、画像データ７１および画素タイプ判別部３３１から通知された内容に基づいて処理を行う。ただし、画素の置換の仕方などが、異なる。
【０１０５】
以下、第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、および第二の文字画素判別部３３７の処理を、図１８を参照しながら説明する。
【０１０６】
第二の画素置換部３３５は、透過画像重畳領域５５Ｋの中から第三の画素を検索し、見つかった第三の画素を、図１８（Ｂ）に示すように、第一の画素（黒色で塗り潰した画素）に置換する。以下、第二の画素置換部３３５によって置換の処理がなされた透過画像重畳領域５５Ｋの画像を「置換処理画像５７Ａ」と記載する。
【０１０７】
第二のクロージング処理部３３６は、第二の画素を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像５７Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１８（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３３６によってクロージングの処理がなされた置換処理画像５７Ａを「クロージング処理画像５７Ｂ」と記載する。
【０１０８】
第二の文字画素判別部３３７は、クロージング処理画像５７Ｂの画素のうちの、第一の画素および第二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、文字の画素が「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５７Ｂを二値化する。これにより、図１８（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３３７によって二値化されたクロージング処理画像５７Ｂを「第二の二値画像５７Ｃ」と記載する。
【０１０９】
論理和演算部３３８は、図１９に示すように、同じ位置にある、第一の二値画像５６Ｃの画素の値および第二の二値画像５７Ｃの画素の値同士の論理和を算出する。二値画像５８は、各位置の論理和を表している。
【０１１０】
二値画像５８の中の値が「１」である画素が、透過画像重畳領域５５Ｋの中の文字の画素に対応する。
【０１１１】
以上のようにして、文字画素判別部１２４の各部による処理によって、透過画像重畳領域５５Ｋの中の文字の画素が判別される。
【０１１２】
図１３に戻って、透過画像重畳領域補正部１０５は、文字画素判別部１２４による判別結果（二値画像５８）などに基づいて、オリジナル画像５５の中の透過画像重畳領域５５Ｋの補正を行う。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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５５Ｋも同様に、画像データ７１に透過画像５５ａ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。
【０１１５】
第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋ、５５Ｋを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。
【０１１６】
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ヒストグラム群同士を比較したが、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ヒストグラム群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ヒストグラム群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ヒストグラム群同士のみを比較してもよい。
【０１１７】
第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋ、５５Ｋ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、画素の度数として、個数の代わりに、ブロック全体に対する割合を算出するのが、望ましい。
【０１１８】
第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋ、５５Ｋ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１０５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１０に示す文字画素判別部１０４の各部または図１４に示す文字画素判別部１２４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。
【０１１９】
文字画素判別部１０４および文字画素判別部１２４の両方を１つの画像処理回路１０ｊに設け、ヒストグラム算出部１０３による処理の結果に応じて、いずれか一方を次のように使い分けるようにしてもよい。
【０１２０】
すなわち、各ブロック６１または６２のそれぞれから見つかった、所定の個数α２以上のヒストグラムからなるヒストグラム群同士の体積の差の大多数（例えば、１８個以上）が、所定の値β４以上であれば、文字画素判別部１０４を使用する。一方、所定の値β４未満であれば、文字画素判別部１２４を使用する。
【０１２１】
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】
【０１２２】
１ 画像形成装置（文字検出装置）
１０３ ヒストグラム算出部（度数算出手段）
２０１〜２２４ 比較演算部（階級グループ検出手段、差算出手段）
２３２ クロージング処理部（クロージング画像生成手段）
２３３ 文字画素特定部（文字検出手段）
３０１〜３２４ 比較演算部（階級グループ検出手段、差算出手段）
３３３ 第一のクロージング処理部（クロージング画像生成手段）
３３６ 第二のクロージング処理部（クロージング画像生成手段）
５０Ｋ、５５Ｋ 透過画像重畳領域（重畳領域）
５２ クロージング処理画像（クロージング画像）
５６Ｂ クロージング処理画像（クロージング画像）
５７Ｂ クロージング処理画像（クロージング画像）
【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、色相および明度の階級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階級ごと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、前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、前記重畳領域の中の、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上でありかつ所定の範囲未満の色相および明度に係る階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成するクロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記クロージング画像に基づいて前記文字を検出する。
【００１５】
または、前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上である階級グループごとに、前記重畳領域の中の、当該階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成する、クロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記各クロージング画像に基づいて前記文字を検出する。
【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】色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。
【図１０】文字画素判別部の構成の例を示す図である。
【図１１】変化画素選出部およびクロージング処理部の処理を説明するための図である。
【図１２】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１３】画像処理回路の変形例を示す図である。
【図１４】文字画素判別部の構成の例を示す図である。
【図１５】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１６】色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。
【図１７】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を説明するための図である。
【図１８】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を説明するための図である。
【図１９】論理和演算部の処理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６１の例を示す図である。図９は、色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。図１０は、文字画素判別部１０４の構成の例を示す図である。図１１は、変化画素選出部２３１およびクロージング処理部２３２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、ブロック分割部１０２、ヒストグラム算出部１０３、文字画素判別部１０４、および透過画像重畳領域補正部１０５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値以上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、そ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、そ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、その濃度を有しない画素である。図１５においても、同様である。以下、この濃度を有する画素を「濃度有画素」と記載し、こ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濃度が変化する。つまり、グラデーションによって表現されている。透過画像５０ａの色は、文字の色とも文字の背景の色とも異なる。例えば、オレンジ色である。
【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、図３に示す画像処理回路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β１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】
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６１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、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。
【００６０】
ヒストグラム算出部１０３は、ブロック６１Ａ〜６１Ｐにおける、各色相および各明度の画素の個数を度数を算出する。算出された各度数の分布（度数分布）は、図９（Ａ）〜（Ｃ）のように、色相、明度、および度数（画素数）をそれぞれＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸とする３次元空間において、３次元のヒストグラムとして表すことができる。図９（Ａ）、（Ｂ）、および（Ｃ）は、それぞれ、ブロック６１Ｂ、６１Ｃ、および６１Ｆにおけるヒストグラムである。以下、ヒストグラムの６面のうちの原点Ｏを通るＸ−Ｙ平面に接する面を、底面として取り扱う。
【００６１】
文字画素判別部１０４、図１０に示すように、比較演算部２０１〜２２４、変化画素選出部２３１、クロージング処理部２３２、および文字画素特定部２３３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１０４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された各ブロック６１のヒストグラムに基づいて、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。
【００６２】
透過画像重畳領域５０Ｋ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１０４には、これらの組合せごとに、比較演算部が１つずつ設けられている。
【００６３】
そして、比較演算部２０１〜２２４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された、ブロック６１それぞれのヒストグラムの表れ方を比較する。例えば、比較演算部２０２は、ブロック６１Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６１Ｃのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部２１４は、ブロック６１Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６１Ｆのヒストグラムの表れ方とを比較する。
【００６４】
比較演算部２０１〜２２４は、２つのブロック６１のヒストグラムの表れ方を次のように比較する。
【００６５】
図９（Ａ）〜（Ｃ）には、１本の独立したヒストグラムも表れていれば、隣り合う複数のヒストグラムも表れている。つまり、図９（Ａ）〜（Ｃ）のそれぞれには、１本または複数本のヒストグラムの塊が表れている。以下、ヒストグラムの塊を「ヒストグラム群」と記載する。
【００６６】
比較演算部２０１〜２２４は、ヒストグラム算出部１０３による処理の結果、２つのブロック６１のそれぞれから、２つまたは３つのヒストグラム群を検出する。そして、一方のブロック６１のヒストグラム群の底面と他方のブロック６１の底面とを比較する。すると、底面の位置が同じであるヒストグラム群が、一方のブロック６１の結果および他方のブロック６１の結果から複数組、見つかる。
【００６７】
比較演算部２０１〜２２４は、底面の位置が同じである２つのヒストグラム群それぞれの体積を算出し、さらに、両体積の差を算出する。
【００６８】
そして、比較演算部２０１〜２２４は、差が所定の値β２（例えば、２つ分の画素に相当する値）以下である組のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲を変化画素選出部２３１へ通知する。
【００６９】
例えば、比較演算部２０２がブロック６１Ｂのヒストグラム群（図９（Ａ）参照）およびブロック６１Ｂのヒストグラム群（図９（Ｂ）参照）について上述の処理を行うと、底面Ｓａの色相の範囲および明度の範囲が変化画素選出部２３１へ通知される。
【００７０】
変化画素選出部２３１は、２４個の比較演算部（比較演算部２０１〜２２４）のそれぞれから、色相の範囲および明度の範囲の組が通知される。通知された内容に基づいて、次のように透過画像重畳領域５０Ｋから変化画素を選出する。
【００７１】
変化画素選出部２３１は、所定の個数α１（例えば、１８個）以上の比較演算部から通知された、色相の範囲および明度の範囲の組を選出する。選出した組のうち、色相の範囲の幅が所定の幅γ１以下でありかつ明度の範囲の幅が所定の幅γ２以下である組に絞る。そして、透過画像重畳領域５０Ｋの中から、絞った組の色相の範囲および明度の範囲の画素を、変化画素として選出する。これにより、図８（Ａ）および図１１（Ａ）において黒色で塗り潰した画素が変化画素として選出される。
【００７２】
クロージング処理部２３２は、図１１（Ｂ）に示す、選出された変化画素からなる二値画像５１に対して、クロージングの処理を行う。つまり、図１１（Ｂ）において黒色で示す画素を膨張させ収縮させる。これにより、図１１（Ｃ）に示すような結果が得られる。以下、クロージング処理部２３２によってクロージングの処理がなされた二値画像５１を「クロージング処理画像５２」と記載する。
【００７３】
そして、文字画素特定部２３３は、透過画像重畳領域５０Ｋの中の、クロージング処理画像５２において黒色で示される画素と同じ位置にある画素を、文字の画素として特定する。
【００７４】
以上のようにして、文字画素判別部１０４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。
【００７５】
図３に戻って、透過画像重畳領域補正部１０５は、文字画素判別部１０４による判別結果（クロージング処理画像５２）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、文字画素判別部１０４によって処理がなされたオリジナル画像５０を「補正画像５３」と記載する。
【００７６】
その後、印刷装置１０ｆは、補正画像５３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５３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。
【００７７】
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。
【００７８】
〔第二の実施形態〕
図１２は、オリジナル画像５５、透過画像５５ａ、および背後画像５５ｂなどの位置関係の例を示す図である。図１３は、画像処理回路１０ｊの変形例を示す図である。図１４は、文字画素判別部１２４の構成の例を示す図である。図１５は、透過画像重畳領域５５Ｋおよびブロック６２の例を示す図である。図１６は、色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。図１７は、第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、および第一の文字画素判別部３３４の処理を説明するための図である。図１８は、第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、および第二の文字画素判別部３３７の処理を説明するための図である。図１９は、論理和演算部３３８の処理を説明するための図である。
【００７９】
第一の実施形態では、背後画像５０ｂにはグラデーションの効果が適用され、透過画像５０ａにはグラデーションの効果が適用されていなかった（図７参照）。第二の実施形態では、透過画像にはグラデーションの効果が適用されているが背後画像にはグラデーションの効果が適用されていないオリジナル画像を処理対象とする。以下、図１２（Ａ）のように背後画像５５ｂの上に透過画像５５ａを重ねたオリジナル画像５５を処理対象とする場合を例に説明する。ただし、第一の実施形態と重複する点については、説明を省略する。
【００８０】
透過画像５５ａは、背後画像５５ｂよりも小さい。よって、オリジナル画像５５には、図１２（Ｂ）に示すように、背後画像５５ｂと透過画像５５ａとが重なっている領域と背後画像５５ｂのみの領域とがある。以下、前者を「透過画像重畳領域５５Ｋ」と記載し、後者を「透過画像非重畳領域５５Ｌ」と記載する。
【００８１】
背後画像５５ｂの、透過画像５５ａ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。透過画像５５ａの色は、文字の色とも文字の背景の色とも異なる。例えば、オレンジ色である。さらに、透過画像５５ａは、左から右へ行くに連れて徐々に濃度が変化する。つまり、グラデーションによって表現されている。
【００８２】
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の画像処理回路１０ｊには、文字画素判別部１０４の代わりに、図１３に示すように文字画素判別部１２４が備わっている。
【００８３】
文字画素判別部１２４は、図１４に示すように、比較演算部３０１〜３２４、画素タイプ判別部３３１、第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、第一の文字画素判別部３３４、第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、第二の文字画素判別部３３７、および論理和演算部３３８などによって構成される。
【００８４】
ユーザは、オリジナル画像５５を再現するための画像データ７１を用意する。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７１を画像形成装置１へ送信する。
【００８５】
画像形成装置１において、印刷の指令および画像データ７１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。
【００８６】
透過画像重畳領域抽出部１０１は、第一の実施形態における透過画像重畳領域５０Ｋを抽出する方法と同様の方法で、オリジナル画像５５の中から透過画像重畳領域５５Ｋを判別し、抽出する。
【００８７】
ブロック分割部１０２は、第一の実施形態における透過画像重畳領域５０Ｋの分割と同様に、図１５（Ａ）に示す透過画像重畳領域５５Ｋを、図１５（Ｂ）に示すように、４×４個のブロック６２Ａ〜６２Ｐに分割する。ブロック６２Ａ〜６２Ｐのサイズはすべて等しいものとする。
【００８８】
なお、図１５において、ハッチングした画素は濃度有画素であるが、見やすさのため、グラデーションの表現を省略している。また、黒色で塗りつぶした画素は文字の画層であり、黒点で示す画素は文字の背景の画素である。
【００８９】
ヒストグラム算出部１０３は、ブロック６２Ａ〜６２Ｐにおける、各色相および各明度の画素の個数を度数を算出する。ブロック６２Ｂ、６２Ｃ、および６２Ｆそれぞれの算出の結果として、図１６（Ａ）、（Ｂ）、および（Ｃ）に示すヒストグラムが得られる。
【００９０】
文字画素判別部１２４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された各ブロック６２のヒストグラムに基づいて、透過画像重畳領域５５Ｋの中から文字の画素を次のように判別する。
【００９１】
比較演算部３０１〜３２４は、ヒストグラム算出部１０３によって算出された、ブロック６２それぞれのヒストグラムの表れ方を比較する。例えば、比較演算部３０２は、ブロック６２Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６２Ｃのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部３１４は、ブロック６２Ｂのヒストグラムの表れ方とブロック６２Ｆのヒストグラムの表れ方とを比較する。
【００９２】
比較演算部３０１〜３２４は、２つのブロック６２のヒストグラムの表れ方を次のように比較する。
【００９３】
比較演算部３０１〜３２４は、ヒストグラム算出部１０３による処理の結果、２つのブロック６２のそれぞれから、２つまたは３つのヒストグラム群を検出する。そして、一方のブロック６１のヒストグラム群の底面と他方のブロック６１の底面とを比較する。
【００９４】
すると、底面の位置が同じであるヒストグラム群が、一方のブロック６２の結果および他方のブロック６２の結果から複数組、見つかる。さらに、底面のＹ軸方向の位置は相違するがＸ軸方向の位置が同じでありかつ所定の個数α２（例えば、５本）以上のヒストグラムからなるヒストグラム群の組が見つかる場合が、ある。
【００９５】
比較演算部３０１〜３２４は、見つかった組の２つのヒストグラム群それぞれの体積を算出し、両体積の差を算出する。そして、２つのヒストグラム群それぞれの体積および底面の面積のほか、両体積の差および底面が表す色相の範囲および明度の範囲を、画素タイプ判別部３３１へ通知する。
【００９６】
画素タイプ判別部３３１は、比較演算部から通知された内容に基づいて、各組のヒストグラム群を次の（１）〜（３）のいずれかに分類する。
（１） 底面の面積が所定の値β３以下であり、かつ、体積が所定の値β４未満である第一のヒストグラム群。
（２） 体積が所定の値β４以上であり、かつ、ペア同士の体積の差が所定の値β５以上である第二のヒストグラム群。
（３） 体積が所定の値β４以上であり、かつ、ペア同士の体積の差が所定の値β５未満である第三のヒストグラム群。
【００９７】
画素タイプ判別部３３１は、この分類の処理を、比較演算部３０１〜３２４それぞれから通知された内容ごとに、実行する。そして、所定の回数α３（例えば、１８回）以上、上記の（１）に分類されたヒストグラム群を、第一のヒストグラム群であると判別する。同様に、所定の回数α３以上、上記の（２）に分類されたヒストグラム群を、第二のヒストグラム群であると判別し、所定の回数α３以上、上記の（３）に分類されたヒストグラム群を、第三のヒストグラム群であると判別する。
【００９８】
画素タイプ判別部３３１の処理によると、図１６（Ａ）〜（Ｃ）に示す底面Ｓｅのヒストグラム群は、第一のヒストグラム群であると判別され、底面Ｓｆのヒストグラム群は、第二のヒストグラム群であると判別され、底面ＳｇまたはＳｈのヒストグラム群は、第三のヒストグラム群であると判別される。
【００９９】
以下、第一のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を「第一の画素」と記載する。同様に、第二のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を「第二の画素」と記載し、第三のヒストグラム群の任意の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を「第三の画素」と記載する。
【０１００】
第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、および第一の文字画素判別部３３４は、画像データ７１および画素タイプ判別部３３１から通知された内容に基づいて処理を行う。ここで、この処理の手順を、図１７を参照しながら説明する。
【０１０１】
第一の画素置換部３３２は、透過画像重畳領域５５Ｋの中から第三の画素を検索する。これにより、図１５（Ａ）および図１７（Ａ）においてハッチングした画素が見つかる。そして、第一の画素置換部３３２は、見つかった第三の画素を、図１７（Ｂ）に示すように、第二の画素（黒丸の画素）に置換する。以下、第一の画素置換部３３２によって置換の処理がなされた透過画像重畳領域５５Ｋの画像を「置換処理画像５６Ａ」と記載する。
【０１０２】
第一のクロージング処理部３３３は、第一の画素を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像５６Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１７（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３３３によってクロージングの処理がなされた置換処理画像５６Ａを「クロージング処理画像５６Ｂ」と記載する。
【０１０３】
第一の文字画素判別部３３４は、クロージング処理画像５６Ｂの画素のうちの、第一の画素および第二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、文字の画素が「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５６Ｂを二値化する。これにより、図１７（Ｄ）に示すような結果が得られる。なお、図１７（Ｄ）において、白丸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１８（Ｄ）および図１９においても、同様である。以下、第一の文字画素判別部３３４によって二値化されたクロージング処理画像５６Ｂを「第一の二値画像５６Ｃ」と記載する。
【０１０４】
第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、および第二の文字画素判別部３３７も、第一の画素置換部３３２、第一のクロージング処理部３３３、および第一の文字画素判別部３３４と同様に、画像データ７１および画素タイプ判別部３３１から通知された内容に基づいて処理を行う。ただし、画素の置換の仕方などが、異なる。
【０１０５】
以下、第二の画素置換部３３５、第二のクロージング処理部３３６、および第二の文字画素判別部３３７の処理を、図１８を参照しながら説明する。
【０１０６】
第二の画素置換部３３５は、透過画像重畳領域５５Ｋの中から第三の画素を検索し、見つかった第三の画素を、図１８（Ｂ）に示すように、第一の画素（黒色で塗り潰した画素）に置換する。以下、第二の画素置換部３３５によって置換の処理がなされた透過画像重畳領域５５Ｋの画像を「置換処理画像５７Ａ」と記載する。
【０１０７】
第二のクロージング処理部３３６は、第二の画素を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像５７Ａに対してクロージングの処理を行う。これにより、図１８（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３３６によってクロージングの処理がなされた置換処理画像５７Ａを「クロージング処理画像５７Ｂ」と記載する。
【０１０８】
第二の文字画素判別部３３７は、クロージング処理画像５７Ｂの画素のうちの、第一の画素および第二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、文字の画素が「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５７Ｂを二値化する。これにより、図１８（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３３７によって二値化されたクロージング処理画像５７Ｂを「第二の二値画像５７Ｃ」と記載する。
【０１０９】
論理和演算部３３８は、図１９に示すように、同じ位置にある、第一の二値画像５６Ｃの画素の値および第二の二値画像５７Ｃの画素の値同士の論理和を算出する。二値画像５８は、各位置の論理和を表している。
【０１１０】
二値画像５８の中の値が「１」である画素が、透過画像重畳領域５５Ｋの中の文字の画素に対応する。
【０１１１】
以上のようにして、文字画素判別部１２４の各部による処理によって、透過画像重畳領域５５Ｋの中の文字の画素が判別される。
【０１１２】
図１３に戻って、透過画像重畳領域補正部１０５は、文字画素判別部１２４による判別結果（二値画像５８）などに基づいて、オリジナル画像５５の中の透過画像重畳領域５５Ｋの補正を行う。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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５５Ｋも同様に、画像データ７１に透過画像５５ａ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。
【０１１５】
第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋ、５５Ｋを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。
【０１１６】
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ヒストグラム群同士を比較したが、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ヒストグラム群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ヒストグラム群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ヒストグラム群同士のみを比較してもよい。
【０１１７】
第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋ、５５Ｋ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、画素の度数として、個数の代わりに、ブロック全体に対する割合を算出するのが、望ましい。
【０１１８】
第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域５０Ｋ、５５Ｋ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１０５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１０に示す文字画素判別部１０４の各部または図１４に示す文字画素判別部１２４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。
【０１１９】
文字画素判別部１０４および文字画素判別部１２４の両方を１つの画像処理回路１０ｊに設け、ヒストグラム算出部１０３による処理の結果に応じて、いずれか一方を次のように使い分けるようにしてもよい。
【０１２０】
すなわち、各ブロック６１または６２のそれぞれから見つかった、所定の個数α２以上のヒストグラムからなるヒストグラム群同士の体積の差の大多数（例えば、１８個以上）が、所定の値β４以上であれば、文字画素判別部１０４を使用する。一方、所定の値β４未満であれば、文字画素判別部１２４を使用する。
【０１２１】
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】
【０１２２】
１ 画像形成装置（文字検出装置）
１０３ ヒストグラム算出部（度数算出手段）
２０１〜２２４ 比較演算部（階級グループ検出手段、差算出手段）
２３２ クロージング処理部（クロージング画像生成手段）
２３３ 文字画素特定部（文字検出手段）
３０１〜３２４ 比較演算部（階級グループ検出手段、差算出手段）
３３３ 第一のクロージング処理部（クロージング画像生成手段）
３３６ 第二のクロージング処理部（クロージング画像生成手段）
５０Ｋ、５５Ｋ 透過画像重畳領域（重畳領域）
５２ クロージング処理画像（クロージング画像）
５６Ｂ クロージング処理画像（クロージング画像）
５７Ｂ クロージング処理画像（クロージング画像）
【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、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出する、度数算出手段と、
前記各ブロックの前記階級ごと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】
前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、
検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、
前記重畳領域の中の、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上でありかつ所定の範囲未満の色相および明度に係る階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成するクロージング画像生成手段と、を有し、
前記文字検出手段は、生成された前記クロージング画像に基づいて前記文字を検出する、
請求項１に記載の文字検出装置。
【請求項３】
前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、
検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、
検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上である階級グループごとに、前記重畳領域の中の、当該階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成する、クロージング画像生成手段と、を有し、
前記文字検出手段は、生成された前記各クロージング画像に基づいて前記文字を検出する、
請求項１に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、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出し、
前記各ブロックの前記階級ごと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、
ことを特徴とする文字検出方法。
【請求項５】
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、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出する処理と、
前記各ブロックの前記階級ごと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、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出する、度数算出手段と、
前記各ブロックの前記階級ごと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】
前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、
検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、
前記重畳領域の中の、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上でありかつ所定の範囲未満の色相および明度に係る階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成するクロージング画像生成手段と、を有し、
前記文字検出手段は、生成された前記クロージング画像に基づいて前記文字を検出する、
請求項１に記載の文字検出装置。
【請求項３】
前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる１つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、
検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、
検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上である階級グループごとに、前記重畳領域の中の、当該階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成する、クロージング画像生成手段と、を有し、
前記文字検出手段は、生成された前記各クロージング画像に基づいて前記文字を検出する、
請求項１に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、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出し、
前記各ブロックの前記階級ごと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、
ことを特徴とする文字検出方法。
【請求項５】
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、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出する処理と、
前記各ブロックの前記階級ごと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。
【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】
【公開番号】特開２０１２−１４５９７８（Ｐ２０１２−１４５９７８Ａ）
【公開日】平成２４年８月２日（２０１２．８．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１４３２（Ｐ２０１１−１４３２）
【出願日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【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８月２日（２０１２．８．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【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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