JP2017208655A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】原稿を撮影して得られた画像を補正して出力する技術において、補正後の画像を、視覚的に認識しやすいものとする。【解決手段】情報処理装置は、原稿を撮影して得られた原稿撮影画像から、原稿の領域の画像である原稿領域画像を抽出する原稿領域抽出部と、抽出された原稿領域画像の歪みを補正して、補正原稿画像を生成する補正部と、補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別し、補正文字画像が示す文字を識別する判別部と、判別部が判別した補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域を含むマスク画像を生成するマスク画像生成部と、マスク画像内の、文字マスク領域全てを包含する編集可能領域を算出する編集可能領域算出部と、マスク画像の編集可能領域から文字マスク領域を検出し、マスク画像の文字マスク領域に、文字マスク領域がマスクする補正文字画像が示す文字を示すテキストデータを配置して、合成画像を生成する配置部とを具備する。【選択図】図３

Description

本開示は、原稿を撮影して得られた画像を補正して出力することが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

原稿を撮影して得られた画像を補正して出力することが可能な技術が知られている（例えば、特許文献１〜特許文献５）。

特開２００４−０６２３５０号公報 特開２０１５−２１０７４９号公報 特開平１１−２４３４８１号公報 特開２０１２−２２４１３号公報 特開２０１２−１４４３０号公報

補正後の画像は、益々ユーザーが視覚的に認識しやすいものであることが望ましい。

以上のような事情に鑑み、本開示の目的は、原稿を撮影して得られた画像を補正して出力する技術において、補正後の画像を、益々ユーザーが視覚的に認識しやすいものとすることにある。

本開示の一形態に係る情報処理装置は、
原稿を撮影して得られた原稿撮影画像から、前記原稿の領域の画像である原稿領域画像を抽出する原稿領域抽出部と、
前記抽出された原稿領域画像の歪みを補正して、補正原稿画像を生成する補正部と、
前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別し、前記補正文字画像が示す文字を識別する判別部と、
前記判別部が判別した補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域を含むマスク画像を生成するマスク画像生成部と、
前記マスク画像内の、前記文字マスク領域全てを包含する編集可能領域を算出する編集可能領域算出部と、
前記マスク画像の前記編集可能領域から前記文字マスク領域を検出し、前記マスク画像の前記文字マスク領域に、前記文字マスク領域がマスクする前記補正文字画像が示す文字を示すテキストデータを配置して、合成画像を生成する配置部と
を具備する。

本形態によれば、原稿領域画像の歪みを補正してから補正文字画像を判別するので、文字識別の正確性が向上する。

前記判別部は、光学文字認識（Optical Character Recognition）により、前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別する。

前記マスク画像生成部は、前記生成したマスク画像のサイズを、前記合成画像のサイズと一致するように変更する。

前記判別部は、前記補正原稿画像に含まれる補正図画像をさらに判別する。

前記判別部は、前記補正図画像に含まれる文字を補正文字画像として判別しない。

本形態によれば、補正図画像に含まれる文字に対して、テキストデータは配置されない。

前記マスク画像生成部は、前記判別部が判別した補正図画像を一対一でマスクする図マスク領域をさらに含む前記マスク画像を生成し、
前記編集可能領域算出部は、前記マスク画像内の、前記図マスク領域全てをさらに包含する前記編集可能領域を算出し、
前記配置部は、前記マスク画像の前記編集可能領域から前記図マスク領域をさらに検出し、前記マスク画像の前記図マスク領域に、前記図マスク領域がマスクする前記補正図画像又は前記補正図画像と異なる画像をさらに配置して、前記合成画像を生成する。

本形態によれば、配置部は、典型的には、判別部が判別した補正図画像そのものを配置してもよいし、ユーザーの選択に基づき補正図画像と異なる画像を配置してもよいし、補正図画像を必要に応じて加工した画像を配置してもよい。

前記情報処理装置は、前記合成画像を用紙に形成する画像形成部をさらに具備する。

本形態によれば、情報処理装置は、例えば、プリンターなどの画像形成装置である。

前記情報処理装置は、前記原稿撮影画像を読み取る画像読取部をさらに具備する。

本形態によれば、情報処理装置は、例えば、スキャナー機能を有する画像形成装置である。

本開示の一形態に係る情報処理方法は、
原稿を撮影して得られた原稿撮影画像から、前記原稿の領域の画像である原稿領域画像を抽出し、
前記抽出された原稿領域画像の歪みを補正して、補正原稿画像を生成し、
前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別し、前記補正文字画像が示す文字を識別し、
前記判別された補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域を含むマスク画像を生成し、
前記マスク画像内の、前記文字マスク領域全てを包含する編集可能領域を算出し、
前記マスク画像の前記編集可能領域から前記文字マスク領域を検出し、前記マスク画像の前記文字マスク領域に、前記文字マスク領域がマスクする前記補正文字画像が示す文字を示すテキストデータを配置して、合成画像を生成する。

本開示の一形態に係るプログラムは、
情報処理装置を、
原稿を撮影して得られた原稿撮影画像から、前記原稿の領域の画像である原稿領域画像を抽出する原稿領域抽出部、
前記抽出された原稿領域画像の歪みを補正して、補正原稿画像を生成する補正部と、
前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別し、前記補正文字画像が示す文字を識別する判別部、
前記判別部が判別した補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域を含むマスク画像を生成するマスク画像生成部、
前記マスク画像内の、前記文字マスク領域全てを包含する編集可能領域を算出する編集可能領域算出部及び
前記マスク画像の前記編集可能領域から前記文字マスク領域を検出し、前記マスク画像の前記文字マスク領域に、前記文字マスク領域がマスクする前記補正文字画像が示す文字を示すテキストデータを配置して、合成画像を生成する配置部
として機能させる。

本開示によれば、原稿を撮影して得られた画像を補正して出力する技術において、補正後の画像を、益々ユーザーが視覚的に認識しやすいものとすることができる。

本開示の一実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 画像形成装置の機能的構成を示すブロック図である。 画像形成装置の動作を示すフローチャートである。 画像形成装置の動作を説明するための図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。

（１．画像形成装置のハードウェア構成）
図１は、本開示の一実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

本発明の各実施形態に係る情報処理装置は、画像形成装置（例えば、ＭＦＰ、Multifunction Peripheral）であり、以下ＭＦＰと称する。

ＭＦＰ１は、制御部１１を備える。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及び専用のハードウェア回路等から構成され、ＭＦＰ１の全体的な動作制御を司る。ＭＦＰ１を各機能部（後述）として機能させるコンピュータプログラムは、ＲＯＭ等の非一過性の記憶媒体に記憶される。

制御部１１は、画像読取部１２、画像処理部１４、画像メモリー１５、画像形成部１６、操作部１７、記憶部１８、ネットワーク通信部１３等と接続されている。制御部１１は、接続されている上記各部の動作制御や、各部との間での信号又はデータの送受信を行う。

制御部１１は、ユーザーから、操作部１７またはネッワーク接続されたパーソナルコンピュータ（図示せず）等を通じて入力されるジョブの実行指示に従って、スキャナー機能、印刷機能及びコピー機能機能などの各機能についての動作制御を実行するために必要な機構の駆動及び処理を制御する。

画像読取部１２は、原稿から画像を読み取る。

画像処理部１４は、画像読取部１２で読み取られた画像の画像データを必要に応じて画像処理する。例えば、画像処理部１４は、画像読取部１２により読み取られた画像が画像形成された後の品質を向上させるために、シェーディング補正等の画像処理を行う。

画像メモリー１５は、画像読取部１２による読み取りで得られた原稿画像のデータを一時的に記憶したり、画像形成部１６での印刷対象となるデータを一時的に記憶したりする領域を有する。

画像形成部１６は、画像読取部１２で読み取られた画像データ等の画像形成を行う。

操作部１７は、ＭＦＰ１が実行可能な各種動作及び処理についてユーザーからの指示を受け付けるタッチパネル部および操作キー部を備える。タッチパネル部は、タッチパネルが設けられたＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部１７ａを備えている。

ネットワーク通信部１３は、ネットワークに接続するためのインタフェースである。

記憶部１８は、画像読取部１２によって読み取られた原稿画像等を記憶する、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの大容量の記憶装置である。

（２．画像形成装置の機能的構成）
図２は、画像形成装置の機能的構成を示すブロック図である。

ＭＦＰ１は、コンピューター読み取り可能な非一過性の記憶媒体の一例であるＲＯＭに記憶された情報処理プログラムをＲＡＭにロードして実行することで、原稿領域抽出部１０１、補正部１０２、判別部１０３、マスク画像生成部１０４、編集可能領域算出部１０５及び配置部１０６として機能する。

原稿領域抽出部１０１は、画像メモリー１５から、原稿撮影画像を読み出す。原稿領域抽出部１０１は、読み出した原稿撮影画像から、原稿領域画像Ｉ‐２を抽出する。

補正部１０２は、原稿領域抽出部１０１が抽出した原稿領域画像の歪みを補正して補正原稿画像を生成する。

判別部１０３は、補正原稿画像に含まれる補正図画像及び補正文字画像を判別する。判別部１０３は、文字認識用データベース１１１を参照し、抽出した複数の補正文字画像それぞれが示す文字を識別する。

マスク画像生成部１０４は、補正原稿画像に基づき、マスク画像を生成する。

編集可能領域算出部１０５は、マスク画像内の編集可能領域を算出する。

配置部１０６は、マスク画像内の編集可能領域内に、補正図画像と、補正文字画が示す文字を示すテキストデータとを配置することで、合成画像を生成する。

（３．画像形成装置の動作）
図３は、画像形成装置の動作を示すフローチャートである。図４は、画像形成装置の動作を説明するための図である。

画像入力部１１０としての画像読取部１２は、用紙に形成（印刷）された原稿撮影画像Ｉ‐１をスキャンして読み取る。あるいは、画像入力部１１０としてのネットワーク通信部１３は、ネットワークＮに接続された情報処理装置（図示せず）から、原稿撮影画像Ｉ‐１を受信する。画像メモリー１５に設定された画像メモリー１５は、画像入力部１１０としての画像読取部１２又はネットワーク通信部１３が取得した原稿撮影画像Ｉ‐１を、記憶する（ステップＳ１）。

「原稿撮影画像Ｉ‐１」は、具体的には、原稿をデジタルカメラ等で撮影して得られた画像データである。「原稿」は、用紙等に文字や図が可視的に記録されたものである。「文字」は、典型的にはテキストデータの印字であるが、手書きの文字でもよい。「図」は、本開示では、用紙等への「文字」以外の記録対象を意味する。「図」の具体例は、写真、電子的に作図した図形や表等、手書きの絵等であるが、これらに限定されない。

原稿領域抽出部１０１は、画像メモリー１５から、原稿撮影画像Ｉ‐１を読み出す。原稿領域抽出部１０１は、読み出した原稿撮影画像Ｉ‐１から、原稿領域画像Ｉ‐２を抽出する（ステップＳ２）。「原稿領域画像」は、原稿の領域の画像である。より具体的には、「原稿領域画像」は、原稿撮影画像Ｉ‐１全体のうち、原稿（用紙）の輪郭線により縁取られる領域であり、文字、図及び背景を内包する。具体的には、原稿領域抽出部１０１は、原稿撮影画像Ｉ‐１に含まれる原稿（用紙）の輪郭線を探索する。原稿領域抽出部１０１は、輪郭線上の１つの点Ｐを検出すると、点Ｐを始点として輪郭線をなぞることにより、輪郭線を探索する。原稿領域抽出部１０１は、探索の始点と終点が同一であり、外周が一定の距離以上ある輪郭線により囲まれる閉塞した領域を、原稿領域として判断する。原稿領域抽出部１０１は、判断した原稿領域の画像を、原稿領域画像Ｉ‐２として抽出する。

補正部１０２は、原稿領域抽出部１０１が抽出した原稿領域画像Ｉ‐２の歪みを補正する（ステップＳ３）。長方形の用紙等の原稿をデジタルカメラ等で撮影すると、原稿領域画像Ｉ‐２は、台形になる等少なからず歪んでいる可能性が高い。従って、補正部１０２は、公知の台形歪み補正技術等により、台形の原稿領域画像Ｉ‐２を長方形に補正して（図４の矢印及び点線を参照）、補正原稿画像Ｉ‐３を生成する。

判別部１０３は、公知の方法（エッジ検出等）により、補正原稿画像Ｉ‐３に含まれる補正図画像を判別する。例えば、判別部１０３は、連続するエッジで形成される図形（図形が矩形等の２次元の場合は、図形の輪郭線で囲まれる閉塞した領域（図形が特定サイズ以下であって、単一色で形成されている場合を除いてもよい。例えば、罫線や、黒丸やハイフン等の記号等。）を補正図画像として判別する。「補正図画像」は、補正原稿画像Ｉ‐３に含まれる図の画像である。そして、判別部１０３は、光学文字認識（ＯＣＲ、Optical Character Recognition）により、補正原稿画像Ｉ‐３のうち補正図画像を除く領域（文字領域）に含まれる補正文字画像を判別する（ステップＳ４）。具体的には、判別部１０３は、補正原稿画像Ｉ‐３のうち補正図画像を除く文字領域から、複数の補正文字画像を抽出する。つまり、判別部１０３は、補正図画像に含まれる文字を補正文字画像として判別しない。「補正文字画像」は、補正原稿画像Ｉ‐３の文字領域に含まれる１文字１文字（言語によっては、１語１語としてもよい。）の画像である。判別部１０３は、文字認識用データベース１１１を参照し、抽出した複数の補正文字画像それぞれが示す文字を識別する。具体的には、文字認識用データベース１１１には、文字の画像パターンと文字コードとが対応付けられて１文字ずつ登録されている。判別部１０３は、抽出した補正文字画像の画像パターンを文字認識用データベース１１１から検索し、検索により得られた画像パターンが対応付けられた文字コードを取得する。

マスク画像生成部１０４は、補正原稿画像Ｉ‐３に基づき、マスク画像Ｉ‐４を生成する（ステップＳ５）。「マスク画像Ｉ‐４」は、補正原稿画像Ｉ‐３に含まれる補正図画像を一対一でマスクする図マスク領域と、補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域とを含む。典型的には、マスク画像Ｉ‐４中、図マスク領域及び文字マスク領域のピクセルは黒（全ビットが１）であり、それ以外の背景領域のピクセルは白（全ビットが０）である。さらに、マスク画像生成部１０４は、マスク画像Ｉ‐４のサイズと出力すべき画像（後述の「合成画像Ｉ‐６」）のサイズとを比較し、その比率に基づき、マスク画像Ｉ‐４のサイズを、出力すべき画像のサイズと一致するように変更する。さらに、マスク画像生成部１０４は、マスク画像Ｉ‐４に含まれる図マスク領域及び文字マスク領域を、それぞれ、ラベリングする。「ラベリング」とは、マスク画像Ｉ‐４に含まれる図マスク領域及び文字マスク領域が、補正原稿画像Ｉ‐３に含まれる補正図画像及び補正文字画像と、それぞれ対応するように、一対一で識別番号を付すことである。

なお、背景領域のピクセルは原稿の地色等の白以外の色であっても良い。また、図マスク領域及び文字マスク領域のピクセルは、背景領域と異なる色であれば、白等の黒以外の色であっても良い。さらに、図マスク領域と文字マスク領域のピクセルは、互いに異なる色であっても良い。

編集可能領域算出部１０５は、マスク画像Ｉ‐４内の編集可能領域Ｉ‐５を算出する（ステップＳ６）。「編集可能領域Ｉ‐５」は、マスク画像Ｉ‐４内の文字マスク領域及び図マスク領域全てを包含する、１つの枠内の領域である。具体的には、「編集可能領域Ｉ‐５」は、マスク画像Ｉ‐４内の文字マスク領域及び図マスク領域全てを包含し得る、最小の枠内の領域である。

配置部１０６は、マスク画像Ｉ‐４内の編集可能領域Ｉ‐５から、図マスク領域を検出する。配置部１０６は、マスク画像Ｉ‐４内の図マスク領域に、この図マスク領域がマスクする補正図画像（言い換えれば、この図マスク領域にラベリングされた補正図画像）を配置する（ステップＳ７）。このとき、配置部１０６は、補正図画像のサイズが図マスク領域のサイズと一致するように、補正図画像を変形する。配置部１０６は、典型的には、判別部１０３が判別（ステップＳ４）した補正図画像そのものを配置する。あるいは、配置部１０６は、ユーザーの選択に基づき補正図画像と異なる画像を配置してもよいし、補正図画像を必要に応じて加工した画像を配置してもよい。

配置部１０６は、マスク画像Ｉ‐４内の編集可能領域Ｉ‐５から、文字マスク領域を検出する。配置部１０６は、マスク画像Ｉ‐４内の文字マスク領域に、この文字マスク領域がマスクする補正文字画像（言い換えれば、この文字マスク領域にラベリングされた補正文字画像）が示す文字を示すテキストデータを配置する（ステップＳ８）。具体的には、配置部１０６は、判別部１０３がＯＣＲにより判別した文字コードのテキストデータを、マスク画像Ｉ‐４内の文字マスク領域に配置する。テキストデータのフォントは、判別部１０３が抽出した補正文字画像から推測されるフォントとしてもよい。各文字のサイズは、各文字マスク領域の輪郭線が包含し得る、最大のサイズとしてもよい（この場合、全ての文字のフォントサイズは、必ずしも同一とは限らない）。あるいは、全ての文字のフォントサイズを、同一としてもよい。

以上のように、配置部１０６は、マスク画像Ｉ‐４の図マスク領域に補正図画像又は別の画像を配置し、文字マスク領域にテキストデータを配置することで、合成画像Ｉ‐６を生成する。

表示部１７ａは、配置部１０６が生成した合成画像Ｉ‐６と、画像読取部１２が読み取った原稿撮影画像Ｉ‐１（ステップＳ１）とを、ユーザーが視覚的に確認しやすいように、例えば並べて表示する。操作部１７を介して、ユーザーにより、合成画像Ｉ‐６の出力方法（印刷、メール送信、ＢＯＸ保存等）が選択される。画像出力部１１２は、選択された出力方法で合成画像Ｉ‐６を出力する（ステップＳ９）。例えば、出力方法として印刷が選択された場合、画像出力部１１２としての画像形成部１６は、合成画像Ｉ‐６を用紙に形成（印刷）する。

（４．変形例）
情報処理装置の一実施形態として画像形成装置（ＭＦＰ）を例に説明した。これに替えて、情報処理装置の一実施形態として、パーソナルコンピューター、タブレットコンピューター、スマートフォン、デジタルカメラ等の端末装置を用いてもよい。その場合、ステップＳ１（原稿撮影画像を入力）として、端末装置は、ＭＦＰがスキャンして読み取った原稿撮影画像を、ネットワークを通じて取得すればよい。あるいは、端末装置は、別の端末装置（例えば、デジタルカメラや、デジタルカメラを内蔵する端末装置）が撮影した画像を、原稿撮影画像としてネットワークを通じて取得してもよい。あるいは、端末装置は、端末装置自体に内蔵されたカメラが撮影した画像を、原稿撮影画像として取得してもよい。また、ステップＳ９（合成画像を出力）として、端末装置は、印刷データをネットワークを通じてＭＦＰに出力したり、端末装置の表示部に出力（表示）すればよい。

あるいは、情報処理装置の一実施形態として、ネットワーク（クラウド）に接続されたサーバー装置としてのコンピューターを用いてもよい。その場合、ステップＳ１（原稿撮影画像を入力）として、サーバー装置は、ＭＦＰがスキャンして読み取った原稿撮影画像を、ネットワークを通じて取得すればよい。あるいは、サーバー装置は、端末装置（例えば、デジタルカメラや、デジタルカメラを内蔵する端末装置）が撮影した画像を、原稿撮影画像としてネットワークを通じて取得してもよい。また、ステップＳ９（合成画像を出力）として、サーバー装置は、印刷データをネットワークを通じてＭＦＰに出力したり、ネットワークを通じて端末装置の表示部に出力（表示）すればよい。

（５．まとめ）
近年、デジタルカメラを内蔵するスマートフォンやタブレットコンピューター等の端末装置の普及や、デジタルカメラの画質の向上が目覚ましい。このため、ワードプロセッサーソフトで作成した文書データを保存したり印刷する代わりに、原稿を端末装置で撮影し、原稿を撮影した画像を保存したり印刷することもある。しかし、原稿を撮影した画像は、カメラの角度など様々な条件によって歪みが生じ得る。歪みが生じた画像に対して処理を施しては、正確性が低くなる可能性がある。

そこで、本実施形態によれば、原稿撮影画像Ｉ‐１から原稿領域画像Ｉ‐２を抽出し（ステップＳ２）、原稿領域画像Ｉ‐２の歪みを補正し（ステップＳ３）、ＯＣＲにより補正文字画像を判別し（ステップＳ４）、補正文字画像を示すテキストデータを配置する（ステップＳ８）。本実施形態によれば、原稿領域画像Ｉ‐２の歪みを補正してから（ステップＳ３）ＯＣＲにより補正文字画像を判別する（ステップＳ４）ので、ＯＣＲの正確性が向上する。また、原稿領域画像Ｉ‐２を抽出し（ステップＳ２）、原稿領域画像Ｉ‐２の歪みを補正する（ステップＳ３）ので、原稿以外の領域（背景。原稿が載置されている机等）が無くなりワードプロセッサーソフトで作成した文書データに近い出力結果を得ることができる。また、判別部１０３は、補正図画像に含まれる文字を補正文字画像として判別（ステップＳ４）しない。これにより、補正図画像に含まれる文字に対してテキストデータが配置されないので、配置（ステップＳ７）される補正図画像がユーザーにとって違和感なく自然なものとなる。また、補正原稿画像Ｉ‐３に含まれる補正図画像及び補正文字画像を一対一でマスクするマスク領域を含むマスク画像Ｉ‐４を生成し（ステップＳ５）、テキストデータを配置する（ステップＳ８）ので、ユーザーが配置先の位置を指定する等の手間が掛からない。以上より、ユーザーにとっては自動的に、原稿撮影画像Ｉ‐１を電子文書に変換することができる。

これに対して、特許文献１では、撮像対象となる文書(既存文書)を写真として読み込み、電子文書として再配置を行うが、ユーザーが座標を指定し、認識範囲、貼り付ける位置などを選択する必要があり、手間がかかる。

１…ＭＦＰ
１０１…原稿領域抽出部
１０２…補正部
１０３…判別部
１０４…マスク画像生成部
１０５…編集可能領域算出部
１０６…配置部
１１０…画像入力部
１１１…文字認識用データベース
１１２…画像出力部

Claims (10)

1. 原稿を撮影して得られた原稿撮影画像から、前記原稿の領域の画像である原稿領域画像を抽出する原稿領域抽出部と、
   前記抽出された原稿領域画像の歪みを補正して、補正原稿画像を生成する補正部と、
   前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別し、前記補正文字画像が示す文字を識別する判別部と、
   前記判別部が判別した補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域を含むマスク画像を生成するマスク画像生成部と、
   前記マスク画像内の、前記文字マスク領域全てを包含する編集可能領域を算出する編集可能領域算出部と、
   前記マスク画像の前記編集可能領域から前記文字マスク領域を検出し、前記マスク画像の前記文字マスク領域に、前記文字マスク領域がマスクする前記補正文字画像が示す文字を示すテキストデータを配置して、合成画像を生成する配置部と
   を具備する情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記判別部は、光学文字認識（Optical Character Recognition）により、前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別する
   情報処理装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記マスク画像生成部は、前記生成したマスク画像のサイズを、前記合成画像のサイズと一致するように変更する
   情報処理装置。
4. 請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記判別部は、前記補正原稿画像に含まれる補正図画像をさらに判別する
   情報処理装置。
5. 請求項４に記載の情報処理装置であって、
   前記判別部は、前記補正図画像に含まれる文字を補正文字画像として判別しない
   情報処理装置。
6. 請求項４又は請求項５に記載の情報処理装置であって、
   前記マスク画像生成部は、前記判別部が判別した補正図画像を一対一でマスクする図マスク領域をさらに含む前記マスク画像を生成し、
   前記編集可能領域算出部は、前記マスク画像内の、前記図マスク領域全てをさらに包含する前記編集可能領域を算出し、
   前記配置部は、前記マスク画像の前記編集可能領域から前記図マスク領域をさらに検出し、前記マスク画像の前記図マスク領域に、前記図マスク領域がマスクする前記補正図画像又は前記補正図画像と異なる画像をさらに配置して、前記合成画像を生成する
   情報処理装置。
7. 請求項１乃至請求項６の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記合成画像を用紙に形成する画像形成部をさらに具備する
   情報処理装置。
8. 請求項１乃至請求項７の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記原稿撮影画像を読み取る画像読取部
   をさらに具備する情報処理装置。
9. 原稿を撮影して得られた原稿撮影画像から、前記原稿の領域の画像である原稿領域画像を抽出し、
   前記抽出された原稿領域画像の歪みを補正して、補正原稿画像を生成し、
   前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別し、前記補正文字画像が示す文字を識別し、
   前記判別された補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域を含むマスク画像を生成し、
   前記マスク画像内の、前記文字マスク領域全てを包含する編集可能領域を算出し、
   前記マスク画像の前記編集可能領域から前記文字マスク領域を検出し、前記マスク画像の前記文字マスク領域に、前記文字マスク領域がマスクする前記補正文字画像が示す文字を示すテキストデータを配置して、合成画像を生成する
   情報処理方法。
10. 情報処理装置を、
    原稿を撮影して得られた原稿撮影画像から、前記原稿の領域の画像である原稿領域画像を抽出する原稿領域抽出部、
    前記抽出された原稿領域画像の歪みを補正して、補正原稿画像を生成する補正部と、
    前記補正原稿画像に含まれる補正文字画像を判別し、前記補正文字画像が示す文字を識別する判別部、
    前記判別部が判別した補正文字画像を一対一でマスクする文字マスク領域を含むマスク画像を生成するマスク画像生成部、
    前記マスク画像内の、前記文字マスク領域全てを包含する編集可能領域を算出する編集可能領域算出部及び
    前記マスク画像の前記編集可能領域から前記文字マスク領域を検出し、前記マスク画像の前記文字マスク領域に、前記文字マスク領域がマスクする前記補正文字画像が示す文字を示すテキストデータを配置して、合成画像を生成する配置部
    として機能させるプログラム。

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