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技術 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、記録媒体及び画像形成装置

出願人 シャープ株式会社
発明者 今泉大作平山泰崇
出願日 2019年4月15日 (1年10ヶ月経過) 出願番号 2019-077267
公開日 2020年10月29日 (3ヶ月経過) 公開番号 2020-178171
状態 未査定
技術分野 カラー画像通信方式 カラー・階調 画像処理
主要キーワード ブロックα 初期解像度 二次元配列データ 損失評価 判定用パラメータ 内エッジ 自動シート 解像度変更処理
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年10月29日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (14)

課題

画像データから原稿種別を判定し、画像データから原稿の種別に基づく適切な出力階調数の画像データを生成することが可能な画像処理装置等を提供する。

解決手段

画像形成装置1において、画像処理装置10は、原稿の画像データを入力する画像入力部と、画像データに基づき、原稿がモノクロ原稿カラー原稿かを判定し、画像データに基づき、原稿の種別を判定する原稿種別判定部と、画像データから特徴量を算出する特徴量算出演算部と、原稿がモノクロ原稿である場合に、特徴量と、原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定する出力階調数設定部と、画像データの階調数を設定された出力階調数とした画像データを生成する画像処理演算部と、を備える。

概要

背景

従来、紙面印字された画像を伝送する場合、画像の伝送を所望するユーザにより、FAX等が利用されていた。さらに、近年、デジタル複合機MFP(Multifunction Peripheral Printer))やインターネットの普及により、紙面をスキャナで読み取る電子データ形式の画像データに変換し、電子メール等により電子データ形式の画像データを添付して伝送することも、ごく日常的に行われている。

また、昨今では原稿を読み取るためのスキャナ部分に対して紙を搬送するための自動シートフィーダ(Auto Document Feeder:以下、「ADF」と略す)が搭載されたMFPが普及している。ADFを利用することで、紙面1枚ごとに原稿をスキャナに載置して読み取るのではなく、複数枚の原稿(原稿セット)をADFに載置して、原稿の1枚ごとの読み取りをADFが自動で連続的に行うことができる。このように、ユーザに対する原稿の読み取り作業への負担を軽減させる環境が整備されている。

ところが、ADFの利用により都度原稿を載置する手間が省けたため、ユーザは原稿セットの中身を意識せずに、原稿セットの中に、性質の異なる原稿が混在した状態で、原稿をADFに載置してしまう傾向がある。例えば、原稿セットの中にカラー画像の原稿とモノクロ画像の原稿とが混在するケースが生じうる。また、別の例としては、原稿セットの中に、テキストデータの原稿と写真データの原稿とが混在するケースが生じうる。

この問題に対して、原稿セットに含まれる原稿が、原稿毎にカラー原稿であるか、モノクロ原稿であるかを判定(Auto Color Select:以下、「ACS」と略す)し、ACS判定の判定結果に基づいた処理を行う技術が提案されている。さらに、ACS判定の精度を高めるための技術も提案されている。例えば、ACS判定のための複数のしきい値が設定可能とする技術や(例えば、特許文献1を参照)、原稿種別の判定結果によってACS判定の基準を切り替える技術や(例えば、特許文献2を参照)、画像の種類に応じた領域ごとの判定結果に基づき、ACS手段が用いる判定条件を調整する技術(例えば、特許文献3を参照)が提案されている。

概要

画像データから原稿の種別を判定し、画像データから原稿の種別に基づく適切な出力階調数の画像データを生成することが可能な画像処理装置等を提供する。画像形成装置1において、画像処理装置10は、原稿の画像データを入力する画像入力部と、画像データに基づき、原稿がモノクロ原稿かカラー原稿かを判定し、画像データに基づき、原稿の種別を判定する原稿種別判定部と、画像データから特徴量を算出する特徴量算出演算部と、原稿がモノクロ原稿である場合に、特徴量と、原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定する出力階調数設定部と、画像データの階調数を設定された出力階調数とした画像データを生成する画像処理演算部と、を備える。

目的

本発明は、画像データから原稿の種別を判定し、画像データから原稿の種別に基づく適切な出力階調数の画像データを生成することが可能な画像処理装置等を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

原稿の画像データを入力する入力部と、前記画像データに基づき、前記原稿がモノクロ原稿カラー原稿かを判定するカラーモノクロ判定部と、前記画像データから特徴量を算出する特徴量算出部と、前記画像データに基づき、前記原稿の種別を判定する原稿種別判定部と、前記原稿がモノクロ原稿である場合は、前記特徴量と、前記原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定し、前記原稿がカラー原稿である場合は、予め定められた階調数を出力階調数として設定する出力階調数設定部と、前記画像データの階調数を前記設定された出力階調数とした画像データを生成する画像処理部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置

請求項2

前記出力階調数設定部は、前記原稿の種別に応じたパラメータセットを用いて出力階調数を設定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項3

前記画像データに含まれる文字の最小の文字サイズを推定する文字サイズ推定部を更に備え、前記出力階調数設定部は、前記特徴量と、前記原稿の種別と、前記文字サイズとに基づき、出力階調数を設定することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。

請求項4

前記画像データを、文字領域、網点領域下地領域を含む複数の領域に分離する領域分離部を更に備え、前記出力階調数設定部は、網点領域及び下地領域上の文字が文字潰れを生じないように出力階調数を設定することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。

請求項5

原稿の画像データを入力するステップと、前記画像データに基づき、前記原稿がモノクロ原稿かカラー原稿かを判定するステップと、前記画像データから特徴量を算出するステップと、前記画像データに基づき、前記原稿の種別を判定するステップと、前記原稿がモノクロ原稿である場合に、前記特徴量と、前記原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定し、前記原稿がカラー原稿である場合は、予め定められた階調数を出力階調数として設定するステップと、前記画像データの階調数を前記設定された出力階調数とした画像データを生成するステップと、を備えたことを特徴とする画像処理方法

請求項6

コンピュータに、請求項1から4の何れか一項に記載の画像処理装置を動作させるためのプログラム

請求項7

請求項6に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

請求項8

原稿を読み取り、画像データとして出力する原稿読取部と、前記画像データに基づき、前記原稿がモノクロ原稿かカラー原稿かを判定するカラー・モノクロ判定部と、前記画像データから特徴量を算出する特徴量算出部と、前記画像データに基づき、前記原稿の種別を判定する原稿種別判定部と、前記原稿がモノクロ原稿である場合は、前記特徴量と、前記原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定し、前記原稿がカラー原稿である場合は、予め定められた階調数を出力階調数として設定する出力階調数設定部と、前記画像データの階調数を前記設定された出力階調数とした画像データを生成する画像処理部と、前記生成された画像データを印刷する印刷部と、を備えたことを特徴とする画像形成装置

技術分野

0001

本発明は、画像処理装置等に関する。

背景技術

0002

従来、紙面印字された画像を伝送する場合、画像の伝送を所望するユーザにより、FAX等が利用されていた。さらに、近年、デジタル複合機MFP(Multifunction Peripheral Printer))やインターネットの普及により、紙面をスキャナで読み取る電子データ形式の画像データに変換し、電子メール等により電子データ形式の画像データを添付して伝送することも、ごく日常的に行われている。

0003

また、昨今では原稿を読み取るためのスキャナ部分に対して紙を搬送するための自動シートフィーダ(Auto Document Feeder:以下、「ADF」と略す)が搭載されたMFPが普及している。ADFを利用することで、紙面1枚ごとに原稿をスキャナに載置して読み取るのではなく、複数枚の原稿(原稿セット)をADFに載置して、原稿の1枚ごとの読み取りをADFが自動で連続的に行うことができる。このように、ユーザに対する原稿の読み取り作業への負担を軽減させる環境が整備されている。

0004

ところが、ADFの利用により都度原稿を載置する手間が省けたため、ユーザは原稿セットの中身を意識せずに、原稿セットの中に、性質の異なる原稿が混在した状態で、原稿をADFに載置してしまう傾向がある。例えば、原稿セットの中にカラー画像の原稿とモノクロ画像の原稿とが混在するケースが生じうる。また、別の例としては、原稿セットの中に、テキストデータの原稿と写真データの原稿とが混在するケースが生じうる。

0005

この問題に対して、原稿セットに含まれる原稿が、原稿毎にカラー原稿であるか、モノクロ原稿であるかを判定(Auto Color Select:以下、「ACS」と略す)し、ACS判定の判定結果に基づいた処理を行う技術が提案されている。さらに、ACS判定の精度を高めるための技術も提案されている。例えば、ACS判定のための複数のしきい値が設定可能とする技術や(例えば、特許文献1を参照)、原稿種別の判定結果によってACS判定の基準を切り替える技術や(例えば、特許文献2を参照)、画像の種類に応じた領域ごとの判定結果に基づき、ACS手段が用いる判定条件を調整する技術(例えば、特許文献3を参照)が提案されている。

先行技術

0006

特開2010−21628号公報
特開2008−35478号公報
特開2011−142409号公報

発明が解決しようとする課題

0007

ここで、原稿の読み取り処理の方式としては、カラー画像、グレースケール画像、または白黒2値画像など、読み取らせた画像を様々な形式の画像データに変換する方法が知られている。したがって、ACS判定により原稿がモノクロ原稿であると判定したときは、さらに、読み取った原稿の画像を、グレースケール画像として扱うか、白黒2値画像として扱うかの判定(グレースケール・白黒2値判定)を行い、適切な原稿の読み取り処理の方法を選択することが望ましい。

0008

上述のように原稿セットの中に様々な原稿が混在する場合であって、原稿各々に応じて適切な原稿の読み取り処理の方式が選択されないときには、画像が塗り潰されて判読不能になるなど、情報が大きく損なわれてしまう場合があるという問題がある。例えば、表の見出し等、濃い灰色背景の上に黒色文字が重なっている原稿を白黒2値画像の画像データに変換すると、濃い灰色の背景が黒く塗りつぶされ(いわゆる、黒潰れ)、文字が読めなくなってしまう(いわゆる、文字潰れ)。このような場合は、原稿をグレースケール画像の画像データに変換することで、文字潰れを防ぎ、情報が損なわれないようにする必要がある。

0009

一方で、原稿セットの中に、文字のみの原稿と写真のみの原稿とが混在する場合もあるが、原稿が写真のみである場合は、グレースケール・白黒2値判定により白黒2値画像を原稿の読み取り処理の方式として選択しても、階調損失は発生するが、情報の損失は生じない。しかしながら、写真内のエッジ部を文字領域として抽出すると、文字潰れを引き起こす恐れがあると誤判定し、グレースケール画像に変換する場合がある。さらに、カラーの原稿については、グレースケール・白黒2値判定をする必要がないのにも関わらず、全ての原稿に対してグレースケール・白黒2値判定を実施すると、原稿セットに含まれる原稿の全数分について、グレースケール・白黒2値判定を行うための処理時間を必要としてしまう。

0010

このように、ACS判定により原稿がモノクロ原稿であると判定した場合において、さらに、適切にグレースケール・白黒2値判定を行う必要がある。しかしながら、特許文献1、特許文献2、特許文献3に記載された技術では、適切にグレースケール・白黒2値判定を行うことができなかった。

0011

上述した課題に鑑み、本発明は、画像データから原稿の種別を判定し、画像データから原稿の種別に基づく適切な出力階調数の画像データを生成することが可能な画像処理装置等を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0012

上述した課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、
原稿の画像データを入力する入力部と、
前記画像データに基づき、前記原稿がモノクロ原稿かカラー原稿かを判定するカラー・モノクロ判定部と、
前記画像データから特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記画像データに基づき、前記原稿の種別を判定する原稿種別判定部と、
前記原稿がモノクロ原稿である場合は、前記特徴量と、前記原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定し、前記原稿がカラー原稿である場合は、予め定められた階調数を出力階調数として設定する出力階調数設定部と、
前記画像データの階調数を前記設定された出力階調数とした画像データを生成する画像処理部と、
を備えたことを特徴とする。

0013

本発明の画像処理方法は、
原稿の画像データを入力するステップと、
前記画像データに基づき、前記原稿がモノクロ原稿かカラー原稿かを判定するステップと、
前記画像データから特徴量を算出するステップと、
前記画像データに基づき、前記原稿の種別を判定するステップと、
前記原稿がモノクロ原稿である場合に、前記特徴量と、前記原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定し、前記原稿がカラー原稿である場合は、予め定められた階調数を出力階調数として設定するステップと、
前記画像データの階調数を前記設定された出力階調数とした画像データを生成するステップと、
を備えたことを特徴とする。

0014

本発明のプログラムは、コンピュータを、上記画像処理装置として動作させることを特徴とする。

0015

本発明の記録媒体は、上記プログラムを記録したことを特徴とする。

0016

本発明の画像形成装置は、
原稿を読み取り、画像データとして出力する原稿読取部と、
前記画像データに基づき、前記原稿がモノクロ原稿かカラー原稿かを判定するカラー・モノクロ判定部と、
前記画像データから特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記画像データに基づき、前記原稿の種別を判定する原稿種別判定部と、
前記原稿がモノクロ原稿である場合は、前記特徴量と、前記原稿の種別とに基づき、複数の出力階調数候補のうち何れか1つの階調数を出力階調数として設定し、前記原稿がカラー原稿である場合は、予め定められた階調数を出力階調数として設定する出力階調数設定部と、
前記画像データの階調数を前記設定された出力階調数とした画像データを生成する画像処理部と、
前記生成された画像データを印刷する印刷部と、
を備えたことを特徴とする。

発明の効果

0017

本発明によれば、画像データから原稿の種別を判定し、画像データから原稿の種別に基づく適切な出力階調数の画像データを生成することが可能となる。

図面の簡単な説明

0018

第1実施形態における画像形成装置の機能構成を説明するための図である。
第1実施形態における記憶部に記憶される情報を説明するための図である。
第1実施形態における画像処理方法を説明するためのフロー図である。
第1実施形態における効果を説明するための図である。
第2実施形態における画像形成装置の機能構成を説明するための図である。
第2実施形態における画像処理方法を説明するためのフロー図である。
第2実施形態における解像度区分と文字サイズとの関係を示す図である。
第3実施形態における画像形成装置の機能構成を説明するための図である。
第3実施形態における画像処理方法を説明するためのフロー図である。
第3実施形態における文字潰れ判定用スコア計算時の重み係数を説明するための図である。
第3実施形態における領域分離結果と値数との関係を説明するための図である。
第3実施形態における動作例を説明するための図である。
第3実施形態における動作例を説明するための図である。

実施例

0019

以下に、本発明の実施の形態について、図を参照しながら詳細に説明する。以下の説明では、本発明に係る画像処理装置が画像形成装置の一部を成す形態を例示する。

0020

[1.第1実施形態]
[1.1機能構成説明]
図1は、第1実施形態に係る画像形成装置1の機能的構成を示すブロック図である。画像形成装置1は、コピー機能印刷機能、及びスキャナ機能等を有するデジタル複合機である。画像形成装置1は、画像処理装置10、画像読み取り装置20、画像印刷装置30及び画像データ送信装置40を備えている。

0021

画像処理装置10、画像読み取り装置20、画像印刷装置30及び画像データ送信装置40には、操作パネル50が接続されている。操作パネル50は、ユーザが画像形成装置の動作モードを設定するための設定ボタン及びテンキー等の操作部52と、液晶ディスプレイ等で構成される表示部54とを備える。

0022

画像形成装置1で実行される各種処理は、制御部(CPU(Central Processing Unit)あるいはDSP(Digital Signal Processor)等のプロセッサを含むコンピュータ)が制御する。画像形成装置1の制御部100は、不図示のネットワークカード及びLAN(Local Area Network)ケーブルを介して、ネットワークに接続されたコンピュータ及び他のデジタル複合機等とデータ通信を行う。以下、画像形成装置1の各部について詳述する。

0023

画像読み取り装置20は、原稿から画像を光学的に読み取る装置である。画像読み取り装置20は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)を有するカラースキャナよりなり、原稿からの反射光像を、CCDを用いてRGB(R:赤,G:緑,B:青)またはモノクロアナログ信号として読み取り、画像処理装置10へ出力する。なお、画像読み取り装置20は、スキャナでなくてもよく、例えば、デジタルカメラ等であってもよい。

0024

画像処理装置10は、制御部100、画像入力部105、画像処理演算部110、特徴量算出演算部120、画像出力部130、原稿種別判定部140、記憶部150、および出力階調数設定部160を備えている。

0025

画像入力部105は、画像読み取り装置20が画像処理装置10へ出力したアナログ信号に基づき入力画像データを生成することで原稿の画像データを入力する機能部である。なお、画像入力部105は、上記の例に限定されず、外部から画像データを受け取り、受け取った画像データを入力画像データとして入力するものであってもよい。

0026

画像処理演算部110は、入力画像データに対して画像処理を行い、新たな画像データ(出力画像データ)を生成する機能部である。画像処理の具体例としては、解像度変更処理平滑化処理鮮鋭化処理ガンマ補正などの階調変換処理、カラー・モノクロ変換処理、白黒2値画像または多階調画像(グレースケール画像等)である階調数の異なる画像データへの変換処理などが挙げられる。

0027

特徴量算出演算部120は、画像データに基づき、適正な出力階調数を判定するときに用いる特徴量を算出する演算を行う機能部である。特徴量は、単純な数値データであってもよいし、画像データの各画素についての特徴量を示した数値データの群を画像データとして取り扱う特徴量画像データであってもよい。また、特徴量は必ずしも1成分である必要は無く、複数の成分を持つベクトルであってもよい。すなわち、後述する第1評価画像および第2評価画像と同一の画素数で構成され、画素毎に複数の成分を持つ特徴量画像データとすることも可能である。

0028

画像出力部130は、画像処理装置10が生成した出力画像データを電子データの形式で画像処理装置10の外部に出力する機能部である。

0029

原稿種別判定部140は、原稿の種別の判定(原稿種別判定)を行い、原稿の種別を判定した結果(原稿種別判定結果)を出力する機能部である。原稿種別判定の方法としては、何れかの公知方法を利用すればよいが、例えば、特開2002−218232号公報に開示されている、濃度ヒストグラムを用い最大度数値の濃度の区分ごとの解析などによって、読み取った原稿が写真原稿であるか文字原稿であるかを判別する方法を用いることができる。

0030

記憶部150は、複数の出力階調数候補に関する情報や、その他様々な設定情報事前に記憶するとともに、画像処理中において、画像処理演算により作成した画像データを一時的に記憶する機能部である。記憶部150は、揮発性メモリ不揮発性メモリ、またはこれらの組み合わせを用いることができる。また、ハードディスク装置などの磁気式記憶媒体を用いてもよい。

0031

なお、画像処理演算部110、特徴量算出演算部120、原稿種別判定部140、出力階調設定部160は、制御部100がプログラムを実行することで、各機能部として動作するものであるが、各機能部をハードウェアで実現してもよい。

0032

図2は、本実施形態において記憶部150に記憶される情報の例である。図2(a)は、原稿の種別ごとにグレースケール・白黒2値判定をするか否かを示した情報(以下、「原稿種別情報」という)である。原稿種別情報とは、具体的には、図2(a)に示すように、原稿種別判定部140において判定する原稿の種別を示す原稿種別判定結果(例えば、「文字」)と、原稿の種別ごとにグレースケール・白黒2値判定を行うか否かを示すグレースケール・白黒2値判定の有無(例えば、「ON」)とを対応付けた情報である。

0033

原稿の種別とは、原稿に表された画像の性質に基づく原稿の分類である。本実施形態では、原稿種別判定部140が判定する原稿の種別は、以下の5種類の何れかとする。
(1)文字
原稿の大部分が、明瞭なエッジによって構成される文字によって構成される原稿である。
(2)文字/印画紙写真
原稿が印画紙光沢紙の写真が貼り付けられた用紙(例えば、コピー用紙)であり、原稿に写真と文字とが混在する原稿である。
(3)印画紙写真
原稿が印画紙であり、原稿の大部分が、銀塩写真のような連続的な階調で表現された写真によって構成される原稿である。
(4)印刷写真
原稿が印画紙以外の用紙(例えば、印刷物)であり、原稿の大部分が、網点万線スクリーンのようなハーフトーン手法によって表現された写真によって構成される原稿である。
(5)文字/印刷写真
原稿が印画紙以外の用紙(例えば、コピー用紙)であり、原稿に写真と文字とが混在する原稿である。

0034

例えば図2(a)の例では、原稿種別判定部140が出力する原稿種別判定結果が「文字」「文字/印画紙写真」「文字/印刷写真」であれば、グレースケール・白黒2値判定を行うことを示す。また、原稿種別判定部140が出力する原稿種別判定結果が「印画紙写真」あるいは「印刷写真」であれば、グレースケール・白黒2値判定を行わず、デフォルトの設定(初期値として設定した出力階調数)で出力することを示す。

0035

また、図2(b)は、グレースケール・白黒2値判定において用いるパラメータセットを原稿の種別ごとに示した情報(以下、「パラメータセット情報」という)である。パラメータセット情報とは、具体的には、図2(b)に示すように、原稿種別判定部140において判定する原稿の種別を示す原稿種別判定結果(例えば、「文字」)と、グレースケール・白黒2値判定において用いるパラメータセット(例えば、「Param_Text」)とを対応付けた情報である。

0036

例えば、原稿種別判定結果が「文字」である場合に用いるパラメータセットとしては、入力画像データの全域が文字領域であるため、画像に含まれるエッジが文字のエッジであるか否かを判定に用いる閾値を低くするパラメータセットを記憶する。一方で、原稿種別判定結果が「文字/印画紙写真」である場合に用いるパラメータセットとしては、写真領域に含まれるエッジを文字のエッジであると誤検出してしまうことを防ぐために、画像に含まれるエッジが文字のエッジであるか否かを判定に用いる閾値を高くするパラメータセットを記憶する。このようにすることで、原稿種別判定結果に応じて、文字の抽出を行うためのパラメータセットを切り替えて、グレースケール・白黒2値判定の精度を向上させることができる。

0037

なお、上述した情報以外にも、記憶部150には、出力階調数候補として、入力画像データを出力する場合における階調数である出力階調数を複数記憶する。例えば、カラー原稿をカラー画像の画像データとして出力する場合におけるカラー画像用出力階調値と、モノクロ原稿をグレースケール画像の画像データとして出力する場合におけるモノクロ画像用の出力階調値とを記憶する。

0038

出力階調数設定部160は、特徴量算出演算部120が算出した特徴量を基に、記憶部150に記憶された複数の出力階調数候補のうち、入力画像データを表わすのに最も適正な階調数を判定して、出力階調数として設定する機能部である。出力階調数設定部160が設定した出力階調数に従って、画像処理演算部110は、入力画像データの階調数を変換して、出力画像データを生成する。

0039

画像印刷装置30は、出力画像データに基づき画像を用紙に印刷する装置である。画像印刷装置30は、例えば、一般的な電子写真方式複合機プリンタなどを用いて、出力画像データに基づく画像を用紙に印刷する。

0040

画像データ送信装置40は、ネットワークを介して出力画像データを外部に送信する装置である。画像データ送信装置40は、例えば、一般的な電子メールを用いて、出力画像データを外部に送信する。

0041

[1.2 処理の流れ]
次に、図3を参照して、上記の構成からなる画像形成装置1で出力階調数を設定する方法について説明する。図3に示す処理は、画像形成装置1の制御部100が、画像形成装置1に含まれる機能部を制御することにより実行される。

0042

[1.2.1出力階調数の初期設定
まず始めに、出力階調数の初期値を設定し、記憶部150に記憶する(ステップS102)。例えば、ユーザにより、出力の階調として「グレースケール」又は「白黒2値」のいずれかが手動で設定された上で原稿の読み取りが行われる場合に、適切な画像データを出力するために、ユーザの設定に対応する出力階調数を初期値として記憶部150に記憶する。具体的には、「グレースケール」の設定に対応する出力階調数の初期値として、「256階調」や「16階調」を記憶し、「白黒2値」の設定に対応する出力階調数の初期値として、「2階調」を記憶する。このようにすることで、ユーザにより出力の階調が手動で設定された場合は、原稿の種別によらず、ユーザに設定された階調に対応する出力階調数(例えば、出力の階調が「グレースケール」であれば256階調又は16階調、「白黒2値」であれば2階調)で画像データを出力することができる。また、ユーザによる設定もなく、グレースケール・白黒2値の判定も行われることのない場合において、グレースケールか白黒2値かの出力階調の指定を要するときの参照値として利用される出力階調数の値を、出力階調数の初期値として記憶部150に記憶する。

0043

[1.2.2原稿種別判定]
つづいて、制御部100は、ADFに載置された原稿セットから、画像読み取り装置20を介して原稿を1枚ごと読み出す(ステップS104)。このとき、画像入力部105は、画像読み取り装置20から出力されるアナログ信号に基づき入力画像データを生成することにより、原稿の画像データを入力する。つづいて、ACS判定により入力画像データに基づき、原稿がモノクロ原稿であるか否か(カラー原稿であるか)を判定する(ステップS106)。ACS判定の結果、原稿がモノクロ原稿であると判定された場合(ステップS106;Yes)、原稿種別判定部140は、入力画像データに基づき、処理対象の原稿の種別を特定するための原稿種別判定を行う(ステップS108)。前述のように、原稿がモノクロ原稿である場合は、原稿の種別によっては、白黒2値画像として取り扱うことによる文字潰れが生じてしまう恐れがある。そこで、原稿種別判定部140が原稿の種別を判定することで、文字潰れを生じてしまう恐れのある原稿をグレースケール・白黒2値判定の対象とする。このようにすることで、効率よく文字潰れを生じてしまう恐れのある原稿だけを処理対象とすることができる。

0044

原稿種別判定の処理内容としては、例えば、前出の特開2002−218232号公報に開示されているような、濃度ヒストグラムを用いた最大度数となる濃度を区分し解析する方法を用いることができる。原稿種別判定により、原稿の大部分が網点によって表現された写真によって構成された印刷物の原稿、文章の書かれた文字の原稿、あるいは文章も印画紙の写真も同一紙面上にある文字と写真の原稿を、ぞれぞれ「印刷写真」、「文字」あるいは「文字/印画紙写真」といった原稿の種別として判定する。なお、既に説明したように、原稿種別判定部140は、記憶部150に記憶された原稿種別情報の原稿種別判定結果の何れかを、原稿種別判定の結果として出力する。

0045

[1.2.3グレースケール・白黒2値判定と出力階調制御]
つづいて、制御部100は、原稿種別判定結果が、「印画紙写真」又は「印刷写真」であるか否か、すなわち、文字潰れを生じない写真原稿であるか否かを判定する(ステップS110)。原稿が写真原稿であれば、文字潰れが生じることがない。そこで、制御部100は、出力階調数設定部160に対して、グレースケール・白黒2値判定を実行せず、ステップS102において初期値として設定した「グレースケール」もしくは「白黒2値」の出力階調数にて画像データを出力するように、出力階調数の初期値を、出力する画像データの出力階調数に設定する制御を行う(ステップS110;Yes→ステップS112)。ユーザによって設定された出力の階調や、出力の階調が設定されていない場合における初期値として「グレースケール」が設定されていれば、出力階調数設定部160は、ステップS102において記憶した256階調や16階調を出力階調数として設定する。また、ユーザによって設定された出力の階調や、出力の階調が設定されていない場合における初期値として「白黒2値」が設定されていれば、出力階調数設定部160は、ステップS102において記憶した2階調を出力階調数として設定する。

0046

一方で、ステップS110において、原稿種別判定結果が「印画紙写真」又は「印刷写真」といった写真原稿でない場合、すなわち、「文字」、「文字/印画紙写真」、「文字/印刷写真」であった場合には、文字潰れを生じる原稿が含まれている可能性がある。そこで、制御部100は、グレースケール・白黒2値判定を行うように出力階調数設定部160を制御する。そのために、まず、特徴量算出演算部120は、グレースケール・白黒2値判定に用いる入力画像データの特徴量を算出する(ステップS110;No→ステップS114)。そして、出力階調数設定部160は、原稿の種別や特徴量に基づき、グレースケール・白黒2値判定を実行する(ステップS116)。グレースケール・白黒2値判定を実行するとき、出力階調数設定部160は、記憶部150に記憶されたパラメータセット情報のうち、原稿種別判定結果に対応するパラメータセットを用いて判定してもよい。また、出力階調数設定部160は、グレースケール・白黒2値判定の判定に基づき、文字潰れを生じることの無いように、出力階調数を適切に設定する(ステップS118)。すなわち、出力階調数設定部160は、記憶部150に記憶された出力階調数候補の中から、グレースケール・白黒2値判定の判定に対応する階調数を、出力階調数として設定する。

0047

なお、ステップS106において、ACS判定の結果、原稿がカラー原稿である場合は、出力階調数設定部160は、出力階調数をカラー画像用の階調数に設定すればよい(ステップS106;No→ステップS120)。

0048

つづいて、画像処理演算部110は、入力画像データの階調数を、ステップS112、ステップS118、ステップS120の何れかの処理で設定された出力階調数に変換した出力画像データを生成する(ステップS122)。なお、画像処理演算部110は、原稿の種別、特徴量、出力階調数等の情報に基づき、平滑化処理、鮮鋭化処理、ガンマ補正といった処理をしてもよい。そして、全ての入力画像データに対して処理が行われれば、すなわち、ADFに載置された全ての原稿を読み出していれば、処理を終了する(ステップS124;Yes)。全ての入力画像データに対して処理が行われていない場合は、ステップS104へ戻る(ステップS124;No→ステップS104)。

0049

本実施形態によれば、モノクロの原稿を白黒2値の画像データとして出力するか、グレースケールの画像データとして出力するかを、情報損失を数値化した情報損失評価値に基づいて判定することができる。このときに、文字潰れを生じる恐れの少ない写真原稿が読み取られた場合には、グレースケール・白黒2値判定を行わずに、出力階調数を設定することが可能となる。したがって、処理実行にかかる時間の削減や出力画像を得るまでの画像処理の工数を短縮でき、高速化が図れる。

0050

また、原稿種別の判定結果に基づき、グレースケール・白黒2値判定に用いるパラメータセットを変更することが可能である。このため、グレースケール・白黒2値判定の精度を向上させることができる。

0051

例えば、図4(a)のような原稿を読み取った場合、従来であれば文字原稿として、図4(b)のような画像データとして出力されてしまう。すなわち、一部の場所が黒潰れにより文字潰れし、原稿が読めなくなっている。しかし、本実施形態によれば、特徴量を併せて算出してグレースケールとして出力されることから、画像処理装置10は、図4(a)の状態で画像データを出力することとなる。

0052

[2.第2実施形態]
次に、第2実施形態について説明する。昨今、原稿を最適な読み取り解像度にて読み取ることが行われている。例えば、小さい文字を含まない原稿を読み取らせる場合には解像度を低めに設定して、不必要にファイルサイズを増大させることなく読み取りを行うことができる。また、小さい文字を含む原稿を読み取らせる場合には解像度を上げて、文字の判読性を損なうことなく読み取りを行うことができる。このようなことを実現するために、読み取りの解像度を原稿に合わせて切り替える技術が提案されている。

0053

例えば、原稿の画像を構成する画素の画素値に基づき、その画像に係る文字候補を特定して文字候補を用いて文字列を特定し、その文字候補又はその文字列に基づいて画像の出力に係る出力解像度を決定する画像処理装置の技術が提案されている。例えば、画像に含まれる非文字領域の影響を踏まえて、画像に係る出力解像度の決定する方法については、いずれか公知の方法を利用することができるが、例えば、特開2017−55221号公報に開示されている方法を利用する。

0054

第2実施形態は、いずれかの方法を使い、解像度の推定を行うことによって、原稿内に含まれる文字の大きさとして小さい文字を含むか否かの判定を行う。さらに、グレースケール・白黒2値判定における、文字領域の判定に使われるパラメータなどを、解像度に応じて切り替える実施形態である。第2実施形態は、第1実施形態の図1図5に、図2図6に、置き換えたものである。なお、同一の機能部には同一の符号を付し、説明については省略する。

0055

[2.1機能構成]
本実施形態における画像形成装置2の機能的構成を示すブロック図を図5に示す。解像度推定部170は、画像を構成する文字候補を特定し、その文字候補を用いて文字列を特定し、前記文字候補又は前記文字列に基づいて前記画像の出力に係る出力解像度を決定するための機能部である。なお、解像度推定部170は、制御部100がプログラムを実行することで動作するが、ハードウェアで別に実現されてもよい。

0056

[2.2 処理の流れ]
[2.2.1最小文字サイズの初期設定]
本実施形態における処理フローについて、図6を参照して説明する。まず始めに、グレースケール・白黒2値判定を行う前に、予め、解像度と解像度に適した最小の文字サイズとを設定し、初期値として記憶部150に記憶する(ステップS102→ステップS202)。最小の文字サイズとは、文字領域として扱う領域に含まれるエッジの長さの最小値である。例えば、エッジが含まれる領域について、当該領域の短辺の長さが最小の文字サイズ以上であれば文字領域として扱い、当該領域の短辺の長さが最小の文字未満であれば文字領域としては扱わない。ここでは、例えば、ユーザにより手動で解像度を指定した上で、原稿の読み取りが行われる場合には、ユーザ指定の解像度で読み取りが行われるため、ユーザが指定した解像度に適した最小文字サイズとなる値を参照して初期値として決定し、記憶部150に記憶する。また、ユーザによって手動で解像度が指定されなかった場合において、前述した解像度推定部170による解像度推定が困難であった際など、解像度推定部170の応答が適正に行われなかったときに使われる、暫定的な値としても利用される。例えば、300dpiを初期解像度としている場合、それに準じた値(例えば、8画素)を記憶部150に記憶する。

0057

[2.2.2解像度推定の実行]
次に、読み取られた原稿の種別が「印画紙写真」又は「印刷写真」といった写真原稿でない場合、すなわち、「文字」、「文字/印画紙写真」、「文字/印刷写真」であった場合には、解像度推定部170は、入力画像データの解像度を推定する(ステップS110;No→ステップS204)。解像度推定の処理の概略として、はじめに、解像度推定部170は、画像内のエッジを抽出し、抽出されたエッジから、文字らしいエリア文字矩形として抽出する。次に、解像度推定部170は、抽出された文字矩形について、文字矩形に含まれる画素が文字列を構成するか否かを判定し、文字矩形を構成する画素が文字列であると判定した場合は、文字矩形を文字列として抽出する。そして、解像度推定部170は、文字列として抽出された文字矩形に対して、最適な出力解像度を、入力画像データの解像度として推定する。入力画像データの解像度の推定方法としては、矩形のサイズと文字サイズおよび出力解像度との対応表などから、導出することにより決定を行う方法があげられる。

0058

[2.2.3推定された解像度に基づく最小の文字サイズの規定]
推定された画像データの解像度について、解像度と文字の分解能との関係を考慮し、画像入力装置の解像度の区分と最小の文字サイズとの関係を求めると、例えば、図7に示すような関係となる。図7の例は、画像データの解像度をxとして、xの値を150dpi未満、150dpi以上300dpi未満、300dpi以上の3段階のレベル区分けし、それぞれの区分けにおける最小文字の画素数について、4、6、8画素が最小文字サイズの文字の画素数と定義されていることを示す図である。なお、図7では、最小の文字サイズを画素数で示しているが、最小の文字サイズは画素数によって示すことに限定されるものではなく、例えば、ポイント数級数で示してもよい。

0059

そして、グレースケール・白黒2値の判定における、注目画素属性として文字領域か否かの判定を行う文字領域判定の処理に、最小の文字の画素数を用いる。例えば、入力画像データの解像度が150dpiと判定された場合には、6画素が最小文字の大きさとなる。そこで、文字領域判定において、注目画素の周辺画素を含めて最小文字の画素数を判定の基準の一つに用いた場合に、その画素値(例えば、注目画素の周辺画素を含んだ領域の短辺方向の長さ)が6画素を下回るものは、文字とはみなさないようにすることができる。このようにすることで、他の判定処理の結果を使わずとも、画素数の観点だけではあるものの文字でないかどうかを瞬時に判定することが可能となる。

0060

また、画像内の本来文字領域でないエリア内にて抽出されたエッジ部が6画素未満のものが、文字としての判定とはならないため、最小文字の画素数による区分けがない場合に比べ、文字エッジとして誤検出されていた写真内エッジを削減することができる。

0061

図7に示したような解像度と文字の分解能とを示す情報は、例えば記憶部150に記憶される。そして、制御部100は、ステップS204において推定された解像度と、記憶部150に記憶された解像度と文字の分解能とを示す情報に基づき、入力画像データにおける最小文字サイズを規定(推定)する(ステップS206)。そして、出力階調数設定部160は、最小文字の画素数を考慮して、グレースケール・白黒2値判定を実行する(ステップS208)。なお、ユーザによって解像度が指定された上で原稿が読み取られた場合は、制御部100はステップS204とステップS206とをスキップして、ユーザによって指定された解像度に適した最小文字サイズに基づいて、グレースケール・白黒2値判定を実行する。

0062

上記の工程を実施し、全ての入力画像データに対して処理が行われれば終了となる(ステップS124;Yes)。全ての入力画像データに対して処理が行われていない場合は、ステップS104へ戻る(ステップS124;No→ステップS104)。

0063

本実施形態によれば、解像度判定結果に応じて、グレースケール・白黒2値判定の判定条件を切り替えることが可能となる。このようにすることで、例えば、写真領域内において誤検知した小さな文字エッジ領域を、グレースケール・白黒2値判定において、判定の対象の領域から除外することができる。

0064

[3.第3実施形態]
つづいて、第3の実施形態について説明する。第3実施形態は、入力画像データ、特に原稿を読み取り装置で読み取らせる場合の入力画像データに対し、「文字」や「印画紙写真」といった比較的大きい分類となる画像の分類よりも小さい分類を行う実施形態である。例えば、入力画像データに含まれる黒い文字(黒文字)についてさらに分類した場合として、下地や網点がない文字領域における黒文字なのか、下地がある黒文字(下地あり黒文字)なのか、網点上の黒文字(網点上黒文字)なのか、などといった区分けを行う。このように小さく分類することにより、原稿全面を画一的な紙面とするのではなく、原稿上にある各領域に対して、適応的に文字潰れがあるかどうかの判定を行うことができる。第3実施形態は、第1実施形態の図1図8に、図2図9に、置き換えたものである。なお、同一の機能部には同一の符号を付し、説明については省略する。第3実施形態は、第1実施形態の図1図8に、図2図9に、置き換えたものである。なお、同一の機能部には同一の符号を付し、説明については省略する。

0065

[3.1機能構成]
本実施形態における画像形成装置3の機能的構成を示すブロック図を図8に示す。領域分離判定部180は、画像を構成している各画素に対して、周辺画素との差分などの特徴量を計算し、統計的な判定を使うなどして、その画素の周囲との関連性を鑑みて、注目画素がどんな特性を持つ画素であるかの判定を行うための機能部である。なお、領域分離判定部180は、制御部100がプログラムを実行することで動作するが、ハードウェアで別に実現されてもよい。

0066

[3.2 処理の流れ]
[3.2.1文字潰れ判定用パラメータの初期設定]
本実施形態における処理フローについて、図9を参照して説明する。まず始めに、文字潰れを生じているか否かの判定を行う領域分離判定部180で用いる判定用パラメータの初期値を記憶部150に記憶する(ステップS302)。例えば、領域分離判定部180内での判定結果として、「文字」、「網点」、「下地」あるいは「その他」といった区分けがなされたとする。また、領域分離判定部180によって、黒文字の領域が抽出されたとする。このとき、黒文字のうち、「下地」と区分けされた領域にある黒文字(下地あり黒文字)や、「網点」と区分けされた領域にある黒文字(網点上黒文字)が文字潰れの対象となる。そこで、文字潰れを生じやすい領域である「下地」や「網点」に属する領域については、他の領域に比べて文字潰れの可能性が高いことから、文字潰れが生じていると判定されやすいような重みを付与させる。例えば、判定方法として、所定の値を超えるかどうかを判断する閾値処理を行う場合に、これら「下地」や「網点」の領域については、これらに属する領域の重み係数を大きく設定する。このようにして、「下地」や「網点」の領域は、他の領域よりも閾値処理に使う数値が大きな値となり易くする。

0067

例えば、図10に示すような初期値としての関係となるような重み係数を初期値として、記憶部150に記憶する。この設定は、前述した領域分離判定部180内での領域分離処理が困難であった場合など、応答が適正に行われなかった場合に使われる暫定的な値として利用できる。このようにすることで、領域分離判定部180が故障した場合でも、領域分離の結果としては反映がなされず、領域分離を行わないときと同じ精度のままの動作を保証できる。すなわち、重み係数としては、全ての画素に「その他」の重み1.0が適用されるため、重み係数は変化しないこととなる。

0068

[3.2.2領域分離処理の実行]
次に、読み取られた原稿の種別が「印画紙写真」又は「印刷写真」といった写真原稿でない場合、すなわち、「文字」、「文字/印画紙写真」、「文字/印刷写真」であった場合には、領域分離判定部180は、領域分離処理を行う(ステップS110;No→ステップS304)。領域分離判定部180は、領域分離処理として、入力画像データを文字領域、網点領域又は写真領域を含む複数の領域に分離する。領域を分離する処理の概略として、判定を行う所定エリア内において、濃度値の最大・最小や最大濃度差などの統計量を求め、それら統計量等をもとに、各画素に対して、統計量の大小関係を条件として所定エリアがどのような領域であるかを判定する。このようにすることで、「下地」と「印画紙」、あるいは「文字」と「網点」および「その他」といった領域の判別が行える。

0069

ここでの領域分離の実行により、読み取らせた原稿の各画素に対しての属性が、例えば、図10にあるような5種類に分類した際において、領域分離の属性の結果に対応する値数の例を図11に示す。この値数を持った全画素数に相当する2次元配列データを次のグレースケール・白黒2値判定の判定内の重み係数切り替えの処理に用いる。

0070

[3.2.3文字潰れ判定用重み係数を使ったグレースケール・白黒2値判定処理]
つづいて、文字潰れ判定における重み係数の使ったグレースケール・白黒2値判定を行う(ステップS306)。ここで、文字潰れ判定における重み係数を使ったグレースケール・白黒2値判定について説明する。図12は、網点の上にある「山」という文字が読み取られた際のグレースケール画像の例であり、矩形が画素を示し、矩形内の数値が画素値を示している。このときの領域分離の結果が図13のように得られたとすると、図10に示した属性にある重み係数を、対応する係数を判定に用いる判定式内にある重み係数を当てはめる。

0071

例えば、図12の左上の太枠で囲われた10×10画素の範囲をブロックαとする。この場合に、網点の画素であるAの位置にある画素のスコア値評価値)の計算式には、重み係数として、図13二次元配列データ上にある同一の座標にあるaの位置の重み係数である、図10の対応表にある値数16(=網点)の2.00という重みを用いる。

0072

ここで、ブロックαの特徴量は、文字潰れ判定処理を実行する前に算出される値であり、特徴量算出演算部120にて計算される。ブロックαの特徴量が100と算出された場合であれば、下式により網点の画素であるAの位置にある画素のスコア値が計算される。
ScoreA = ブロックαの特徴量 × 画素位置Aの重み係数
= 100 × 2.00
= 200

0073

同様に、図13における実際の網点上の文字の画素にあたるbの位置の画素のスコア値の計算式には、図12のBの位置における重み係数として、図10の対応表から網点上黒文字10.0が用いられる。したがって、下式により網点上の文字の画素であるBの位置にある画素のスコア値が計算される。
ScoreB =ブロックαの特徴量 × 画素位置Bの重み係数
= 100 × 10.00
= 1000
上記のようにブロック内の各画素についてスコア値が計算される。

0074

画素ごとに、画素の属性に応じて重み係数が変化する。そのため、図10のように重み係数が割り振られていた場合には、同じブロック内において、「その他」画素に対して、「網点」画素で2倍、また、「網点上文字」画素あるいは「下地あり黒文字」画素の場合には10倍もスコア値が変動することとなる。したがって、検出したい黒潰れしてしまう恐れのある「下地あり黒文字」や「網点上黒文字」をより分別しやすくできる。

0075

このように画素毎に計算されたスコア値は、ブロック内総画素数分のスコア値を合算した値について、所定値よりも大きければ、文字潰れが発生するブロック候補として判定が行われる。

0076

そして、上記の工程を実施し、全ての入力画像データに対して処理が行われれば終了となる(ステップS124;Yes)。全ての入力画像データに対して処理が行われていない場合は、ステップS104へ戻る(ステップS124;No→ステップS104)。

0077

本実施形態によれば、グレースケール・白黒2値判定において、文字潰れが発生する可能性が高い部分に対して、文字検出に用いるパラメータの重みを制御し、計算方法を切り替えることが可能となる。また、グレースケール・白黒2値判定において、判定に不要な領域の影響を小さくすることが可能となる。

0078

[4.変形例]
実施形態の説明に記載した画像処理装置10に含まれる各機能部は、ソフトウェアで実現してもよいし、全て又は一部をハードウェア(回路や装置)で実現してもよい。何れの場合であっても、画像データの特徴量と、原稿の種別とに基づき、適切な出力階調数を設定し、入力画像データを、設定した出力階調数の画像データとして生成できればよい。

0079

本願発明デジタル複写機に適用してもよい。また、コピー機能、プリンタ機能ファクシミリ送信機能、scan to e−mail機能等を備えるデジタルカラー複合機に適用してもよい。デジタルカラー複合機は、さらに、例えば、モデムやネットワークカードよりなる通信装置を備えていてもよい。通信装置は、ファクシミリの送信を行うときは、モデムにて、相手先との送信手続きを行い送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ(スキャナで読み込まれた画像データ)をメモリから読み出し、圧縮形式の変更など必要な処理を施して、相手先に通信回線を介して順次送信する。

0080

ファクシミリを受信する場合、CPUは、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像データを受信して画像処理装置に入力し、画像処理装置では、受信した画像データを、不図示の圧縮/伸張処理部にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理解像度変換処理が行なわれ、出力階調補正階調再現処理が施され、画像印刷装置30より出力される。

0081

また、ネットワークカード、LANケーブルを介して、ネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とデータ通信を行なう。

0082

上記では、カラー複合機について説明したが、モノクロの複合機であっても構わない。本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、上記した画像処理装置において、背景を含んで撮影された対象を含む画像を入力して対象領域だけの画像データを抽出する処理方法を記録するものとすることもできる。

0083

この結果、上記処理を行うプログラムコード実行形式プログラム中間コードプログラムソースプログラム)を記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばROMのようなものそのものがプログラムメディアであってもよいし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。

0084

いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいは、いずれの場合もプログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクハードディスク等の磁気ディスクCD−ROM/MO/MD/DVD等の光ディスクディスク系、ICカードメモリカードを含む)/光カード等のカード系、あるいはマスクROMEPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュROM等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。

0085

また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワーク接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするように流動的にプログラムコードを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

0086

上記記録媒体は、画像処理装置に備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。

0087

1、2、3画像形成装置
10画像処理装置
100 制御部
105画像入力部
110画像処理演算部
120特徴量算出演算部
130画像出力部
140原稿種別判定部
150 記憶部
160出力階調数設定部
170解像度推定部
180領域分離判定部
20画像読み取り装置
30画像印刷装置
40画像データ送信装置
50操作パネル
52 操作部
54 表示部

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