JP3845227B2 - Blur correction device, blur correction method, and recording medium - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正装置、かすれ補正方法および記録媒体に関するものであり、特に、文字列イメージの「周辺分布による分割数」および「ラベリング数」を使用することによって、イメージデータの「かすれ度」を判定し、イメージデータに適正な濃度補正を行う。
【０００２】
なお、この明細書において、「周辺分布による分割数」という用語は、格子状に黒画素または白画素にて表現されたイメージ画像である２値画像を例にして説明すると、「周辺分布」は画像の黒画素データをＸ軸およびＹ軸などの直線に投影したもので、その軸上に存在する黒画素の累積数をヒストグラムなどによって表現したものであり、その周辺分布データを黒画素が存在しない空白帯によって分割した場合の数を指す。
また、「ラベリング数」という用語は、２値画像を例にして説明すると、画像中における黒隗の数であり、同一領域に属する点には同じラベルをつけ、異なった領域には他のラベルをつけていった場合のラベルの種類数を指す。
【０００３】
【従来の技術】
従来、英文字原稿の文字認識精度を向上させるイメージデータにおけるかすれの自動補正は、実際に文字認識処理を行い、その過程において取得される「認識の信頼度」を判定基準としてイメージデータの濃度補正を行っていた。
【０００４】
図４に、従来の英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正処理の処理フローチャート例を示す。なお、この例では、イメージデータは２値データとしている。
【０００５】
以下、このフローにしたがって、動作を説明する。
【０００６】
ステップＳ４０１：イメージデータを読み出し、一時記憶部に格納する。
【０００７】
ステップＳ４０２：イメージデータに対し、文字認識処理を実行する。
【０００８】
ステップＳ４０３：認識結果の信頼度が適正かを判定する。適正ならばステップＳ４０４に進み、適正でないならばステップＳ４０５に進む。
【０００９】
ステップＳ４０４：イメージデータを次の処理に渡す。そして、処理を終了する。
【００１０】
ステップＳ４０５：最初の処理かを判定する。最初の処理ならばステップＳ４０６に進み、最初の処理でないならばステップＳ４０７に進む。
【００１１】
ステップＳ４０６：イメージデータに膨張処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。なお、膨張処理とはイメージデータの文字の部分、つまり黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を黒にすることにより、文字を膨張させ、かすれを補正する処理である。また、収縮処理はその逆でイメージデータの文字の部分、つまり黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を白にし、必要以上に膨張処理を施したとき、元に戻す場合に使用する。
【００１２】
ステップＳ４０７：ステップＳ４０２で処理した文字認識処理の信頼度が前回処理した時の信頼度より向上したかを判定する。前回より向上したならばステップＳ４０８に進み、前回より向上していないならばステップＳ４１０に進む。
【００１３】
ステップＳ４０８：前回の補正が膨張処理かを判定する。膨張処理ならばステップＳ４０９に進み、膨張処理でないならばステップＳ４１０に進む。
【００１４】
ステップＳ４０９：イメージデータに膨張処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
【００１５】
ステップＳ４１０：イメージデータに収縮処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
【００１６】
このような処理で、イメージデータを適正な濃度に補正して、イメージデータの英文字のかすれを補正している。
【００１７】
図５に、英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正例図を示す。図５（ａ）は補正前のイメージデータ、図５（ｂ）は補正後のイメージデータである。補正前のイメージデータの１、２、６、７番目の「ｙ」、「ｏ」、「ｚ」、「ａ」などの文字は所々文字がかすれて分断されているが、補正後のイメージデータでは膨張処理の補正により、かすれによる分断はなくなっている。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、図４に示す従来技術では、同一データに対して数回の「文字認識処理」を行うことになり、文字認識自体に時間が掛かり、濃度補正処理の性能が著しく悪いという問題点があった。
【００１９】
また、イメージデータの濃度は適切であっても、文字自体が不適切のため文字認識処理ができないなどの問題点もあった。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
この発明は上記のような問題点を考慮してなされたもので、英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正装置において、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行う手段を設けることにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
（１）英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正装置において、イメージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部と、取り込んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する分割数算出部と、取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラベリング数算出部と、算出した周辺分布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上かを判定するかすれ度判定部と、かすれ度の判定により実行され、イメージデータが２値データならば膨張または収縮処理を行い、多値データならばしきい値を増加または減少させて２値化処理を行うことでイメージデータを濃度補正するイメージデータ補正部とを設けることにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２２】
（２）（１）記載のかすれ補正装置において、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージデータ拡大部を設けることにより、イメージデータの文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことが可能となる。
【００２３】
（３）英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正方法において、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うことにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２４】
（４）（３）記載のかすれ補正方法において、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理することにより、イメージデータの文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことが可能となる。
【００２５】
（５）英文字原稿のイメージデータにおけるかすれを補正するプログラムを記録する記録媒体において、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うプログラムを記録する記録媒体をコンピュータで実行することにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２６】
【実施例】
図１に、本発明の構成ブロック図を示す。図中、１は英文字原稿のイメージデータにおけるかすれを補正するかすれ補正装置であり、かすれ補正装置１はイメージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部１０１と、取り込んだイメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージデータ拡大部１０６と、取り込んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する分割数算出部１０２と、取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラベリング数算出部１０３と、算出した周辺分布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上かを判定するかすれ度判定部１０４と、かすれ度の判定により実行され、イメージデータが２値データならば膨張または収縮処理を行い、多値データならばしきい値を増加または減少させて２値化処理を行うことでイメージデータを濃度補正するイメージデータ補正部１０５とで構成されている。
【００２７】
図２、図３を参照して、本発明のかすれ補正装置の動作を説明する。図２は本発明のかすれ補正装置の一実施例の処理フローチャート、図３はかすれ度の説明図である。
【００２８】
以下、図２のフローにしたがって動作を説明する。
【００２９】
ステップＳ２０１：イメージデータを取り込み、一時記憶部に格納する。
【００３０】
ステップＳ２０２：イメージデータの文字サイズが所定値より小さいならばイメージデータの拡大処理を行う。これにより、イメージデータの文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことができる。
【００３１】
ステップＳ２０３：イメージデータの周辺分布による分割数を算出する。
【００３２】
例えば、文字のかすれが少ない図３（ａ−１）のイメージデータの場合、周辺分布による分割数は１６となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデータの場合、周辺分布による分割数は１４となる。
【００３３】
ステップＳ２０４：イメージデータのラベリング数を算出する。
【００３４】
例えば、文字のかすれが少ない図３（ａ−１）のイメージデータの場合、ラベリング数は１８となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデータの場合、ラベリング数は２８となる。
【００３５】
ステップＳ２０５：ラベリング数を周辺分布による分割数で除算し、かすれ度を算出し、一時記憶部に記憶する。
【００３６】
したがって、文字のかすれが少ない図３（ａ−１）のイメージデータのかすれ度は、（ラベリング数／周辺分布による分割数）で、１８／１６＝１．１２となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデータのかすれ度は、（ラベリング数／周辺分布による分割数）で、２８／１４＝２．００となる。つまり、英文字におけるかすれ度は１に近いほど、かすれが少ない。
【００３７】
ステップＳ２０６：かすれ度が所定値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２０７に進み、小さくないならばステップＳ２１０に進む。
【００３８】
ステップＳ２０７：かすれ度の変移が所定値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２０８に進み、小さくないならばステップＳ２０９に進む。
なお、この処理は黒画素の回りに黒画素を付着させる膨張処理が効果的に作用しているか否かを「かすれ度」の変化具合によって判断しており、効果的に作用している場合は一定間隔で「かすれ度」が減少していくが、今までに比べ一定範囲を越える急激な減少が起こった場合は「今回の膨張処理は不適切」と判断する。また、ある回数の膨張処理を行っても「かすれ度」の変化が見られない場合は、画像に対して本手法が有効でない、かすれ具合が大きすぎて本手法では適切なデータ補正ができないと判断する。
【００３９】
ステップＳ２０８：イメージデータを次の処理に渡す。そして、処理を終了する。
【００４０】
ステップＳ２０９：イメージデータが２値データならば収縮処理、多値データならばしきい値を増加させて２値化処理を行う。そして、処理を終了する。
【００４１】
ステップＳ２１０：かすれ度の変移が所定値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２１０に進み、小さくないならば処理を終了する。
【００４２】
ステップＳ２１１：イメージデータが２値データならば膨張処理、多値データならばしきい値を減少させて２値化処理を行う。そして、ステップＳ２０３に戻る。
【００４３】
【発明の効果】
この発明は、上記に説明したような形態で実施され、以下の効果がある。
【００４４】
英語の文字認識精度を向上させるイメージデータにおける濃度補正を簡単かつ迅速に処理することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の構成ブロック図である。
【図２】 本発明のかすれ補正装置の一実施例の処理フローチャートである。
【図３】 かすれ度の説明図である。
【図４】 従来の英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正処理の処理フローチャート例である。
【図５】 英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正例図である。
【符号の説明】
１ かすれ補正装置
１０１ イメージデータ取込部
１０２ 分割数算出部
１０３ ラベリング数算出部
１０４ かすれ度判定部
１０５ イメージデータ補正部
１０６ イメージデータ拡大部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a blur correction device, a blur correction method, and a recording medium for image data of an English character document, and in particular, by using “number of divisions by peripheral distribution” and “number of labeling” of a character string image, The “blurring degree” of the image data is determined, and an appropriate density correction is performed on the image data.
[0002]
In this specification, the term “the number of divisions by the peripheral distribution” will be described by taking a binary image, which is an image image represented by black pixels or white pixels in a lattice shape as an example. The black pixel data of the image is projected onto a straight line such as the X-axis and the Y-axis, and the cumulative number of black pixels existing on that axis is represented by a histogram, etc., and the peripheral distribution data includes black pixels. This is the number when divided by blank spaces.
Further, the term “number of labels” will be described by taking a binary image as an example. This is the number of black panthers in an image. Points that belong to the same area are given the same label, and different areas have other labels. Indicates the number of types of labels when.
[0003]
[Prior art]
Conventionally, the automatic blur correction in image data that improves the character recognition accuracy of English text manuscripts actually performs the character recognition process, and the density correction of the image data using the "reliability of recognition" acquired in the process as a criterion Had gone.
[0004]
FIG. 4 shows an example of a processing flowchart of a character blur correction process in image data used for character recognition of a conventional English character document. In this example, the image data is binary data.
[0005]
The operation will be described below according to this flow.
[0006]
Step S401: Read image data and store it in a temporary storage unit.
[0007]
Step S402: Character recognition processing is executed on the image data.
[0008]
Step S403: It is determined whether the reliability of the recognition result is appropriate. If proper, the process proceeds to step S404, and if not appropriate, the process proceeds to step S405.
[0009]
Step S404: Pass the image data to the next process. Then, the process ends.
[0010]
Step S405: Determine whether it is the first process. If it is the first process, the process proceeds to step S406, and if it is not the first process, the process proceeds to step S407.
[0011]
Step S406: Dilation processing correction is performed on the image data. Then, the process returns to step S402. The expansion process is a process for correcting a blur by expanding a character by blackening a portion of the image data, that is, a black portion, by several pixels along the outline of the character. On the other hand, the shrinking process is used when the character part of the image data, that is, the black part is whitened for several pixels along the outline of the character, and is restored when the expansion process is performed more than necessary. .
[0012]
Step S407: It is determined whether or not the reliability of the character recognition process processed in step S402 is higher than the reliability of the previous process. If improved from the previous time, the process proceeds to step S408, and if not improved from the previous time, the process proceeds to step S410.
[0013]
Step S408: It is determined whether the previous correction is an expansion process. If it is an expansion process, it will progress to step S409, and if it is not an expansion process, it will progress to step S410.
[0014]
Step S409: Dilation processing correction is performed on the image data. Then, the process returns to step S402.
[0015]
Step S410: The shrinkage process is corrected on the image data. Then, the process returns to step S402.
[0016]
By such processing, the image data is corrected to an appropriate density, and the blurring of the English characters of the image data is corrected.
[0017]
FIG. 5 shows an example of correction of blurring of characters in image data used for character recognition of an English character document. FIG. 5A shows image data before correction, and FIG. 5B shows image data after correction. Characters such as “y”, “o”, “z”, and “a” in the first, second, sixth, and seventh image data before correction are partly divided by the characters, but the corrected image data Then, due to the correction of the expansion process, the division due to blurring is eliminated.
[0018]
[Problems to be solved by the invention]
However, the conventional technique shown in FIG. 4 has a problem that the “character recognition process” is performed several times on the same data, the character recognition itself takes time, and the performance of the density correction process is extremely poor. It was.
[0019]
Further, even if the density of the image data is appropriate, there is a problem that character recognition processing cannot be performed because the characters themselves are inappropriate.
[0020]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made in consideration of the above problems, and in the blur correction device for image data of an English character document, the image data is taken into a temporary storage unit, and the number of divisions by the peripheral distribution in the taken image data is By calculating the labeling number, dividing the labeling number by the number of divisions by the marginal distribution to determine the blur level, and providing a means for correcting the density of the image data if the blur level is equal to or greater than a predetermined value, It is possible to automatically determine the degree of blur and correct the image data to an appropriate density.
[0021]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
(1) In a blur correction apparatus for image data of an English character document, an image data capturing unit that captures image data into a temporary storage unit, a division number calculating unit that calculates a number of divisions based on a peripheral distribution of the captured image data, If the labeling number calculation unit that calculates the number of labeling of image data and the division number and labeling number based on the calculated marginal distribution use the number of labeling divided by the number of divisions based on the marginal distribution, the degree of blur is greater than a predetermined value. Is executed by determining the degree of faintness, and if the image data is binary data, expansion or contraction processing is performed, and if it is multivalued data, the threshold value is increased or decreased and binarization processing is performed. By providing an image data correction unit that corrects the density of image data by performing Automatically determining blur degree of, it is possible to correct the image data to the proper concentration.
[0022]
(2) In the blur correction device described in (1), when the character size of the image data is small, by providing an image data enlargement unit for enlarging the image data, it is uniform regardless of the character size of the image data. It is possible to perform the expansion or contraction process.
[0023]
(3) In the blur correction method for image data of an English character document, the image data is taken into a temporary storage unit, the number of divisions and the number of labeling by the peripheral distribution in the captured image data are calculated, and the number of labeling is calculated by the number of divisions by the peripheral distribution. Divide to obtain the degree of faintness, and if the degree of faintness is greater than or equal to a predetermined value, the density of the image data is corrected to automatically determine the degree of faintness of the English characters in the image data and correct the image data to an appropriate density. It becomes possible.
[0024]
(4) In the blur correction method described in (3), when the character size of the image data is small, the image data is enlarged to perform uniform expansion or contraction processing regardless of the character size of the image data. Can be done.
[0025]
(5) In a recording medium for recording a program for correcting blurring in image data of an English original, the image data is taken into a temporary storage unit, and the division number and the labeling number are calculated by the peripheral distribution in the taken image data, and the number of labeling Is divided by the number of divisions by the marginal distribution to determine the degree of faintness. It is possible to automatically determine the degree of blur and correct the image data to an appropriate density.
[0026]
【Example】
FIG. 1 shows a configuration block diagram of the present invention. In the figure,
[0027]
The operation of the blur correction device of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a process flowchart of an embodiment of the blur correction apparatus of the present invention, and FIG. 3 is an explanatory diagram of the blur level.
[0028]
The operation will be described below according to the flow of FIG.
[0029]
Step S201: Capture image data and store it in a temporary storage unit.
[0030]
Step S202: If the character size of the image data is smaller than a predetermined value, the image data is enlarged. Accordingly, uniform expansion or contraction processing can be performed regardless of the character size of the image data.
[0031]
Step S203: Calculate the number of divisions based on the peripheral distribution of the image data.
[0032]
For example, in the case of the image data in FIG. 3A-1 with little blurring of characters, the number of divisions by the peripheral distribution is 16, and in the case of the image data in FIG. The number of divisions is 14.
[0033]
Step S204: Calculate the number of labeling of image data.
[0034]
For example, the number of labeling is 18 in the case of the image data in FIG. 3A-1 with little blurring of characters, and the number of labeling is 28 in the case of the image data in FIG. 3B-1 having much blurring of characters. .
[0035]
Step S205: Divide the number of labels by the number of divisions based on the peripheral distribution, calculate the degree of blur, and store it in the temporary storage unit.
[0036]
Accordingly, the blurring degree of the image data in FIG. 3A-1 with little blurring of characters is (18/16 = 1.12) (labeling number / number of divisions by peripheral distribution), and the blurring of characters is large. The blurring degree of the image data of (b-1) is (labeling number / number of divisions by peripheral distribution), and is 28/14 = 2.00. That is, the closer the degree of fading in English letters is to 1, the less fading.
[0037]
Step S206: It is determined whether the degree of blur is smaller than a predetermined value. If smaller, the process proceeds to step S207, and if not smaller, the process proceeds to step S210.
[0038]
Step S207: It is determined whether or not the shift of the blur level is smaller than a predetermined value. If smaller, the process proceeds to step S208, and if not smaller, the process proceeds to step S209.
Note that this process determines whether or not the expansion process for attaching the black pixels around the black pixels is working effectively, based on the degree of change in the “sharpness”. Although the “blurring degree” decreases at regular intervals, if a sudden decrease exceeding a certain range has occurred, it is determined that “this expansion process is inappropriate”. Also, if the “blurring degree” does not change even after a certain number of dilations, this method is not effective for the image. to decide.
[0039]
Step S208: Pass the image data to the next processing. Then, the process ends.
[0040]
Step S209: If the image data is binary data, the shrinking process is performed. If the image data is multi-valued data, the threshold value is increased and the binarization process is performed. Then, the process ends.
[0041]
Step S210: It is determined whether the transition of the fading degree is smaller than a predetermined value. If it is smaller, the process proceeds to step S210, and if it is not smaller, the process is terminated.
[0042]
Step S211: If the image data is binary data, expansion processing is performed. If the image data is multi-value data, the threshold value is decreased and binarization processing is performed. Then, the process returns to step S203.
[0043]
【The invention's effect】
The present invention is implemented in the form described above and has the following effects.
[0044]
It is possible to easily and quickly process density correction in image data that improves English character recognition accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration block diagram of the present invention.
FIG. 2 is a process flowchart of an embodiment of the blur correction apparatus of the present invention.
FIG. 3 is an explanatory diagram of a faint degree.
FIG. 4 is an example of a processing flowchart of character blur correction processing in image data used for character recognition of a conventional English character document.
FIG. 5 is a correction example diagram of character blurring in image data used for character recognition of an English character document;
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (5)
イメージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部（１０１）と、
取り込んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する分割数算出部（１０２）と、
取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラベリング数算出部（１０３）と、
算出した周辺分布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上かを判定するかすれ度判定部（１０４）と、
かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うイメージデータ補正部（１０５）とを設けた、
ことを特徴とするかすれ補正装置。In the blur correction device for image data of English text manuscripts,
An image data capturing unit (101) for capturing image data into the temporary storage unit;
A division number calculation unit (102) for calculating the number of divisions based on the peripheral distribution of the captured image data;
A labeling number calculation unit (103) for calculating the number of labeling of the captured image data;
A blur degree determination unit (104) that uses the calculated number of divisions by the peripheral distribution and the number of labeling, and determines whether the degree of blur obtained by dividing the labeling number by the number of divisions by the peripheral distribution is equal to or greater than a predetermined value;
An image data correction unit (105) for correcting the density of image data if the degree of blur is equal to or greater than a predetermined value ;
A blur correction device characterized by that.
イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージデータ拡大部（１０６）を設けることを特徴とするかすれ補正装置。 The blur correction device according to claim 1,
A blur correction apparatus comprising an image data enlargement unit (106) for enlarging image data when the character size of the image data is small.
イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うことを特徴とするかすれ補正方法。In the blur correction method for image data of English text,
Import the image data into the temporary storage unit, calculate the number of divisions and labeling by the peripheral distribution in the captured image data, and calculate the degree of blur by dividing the number of labeling by the number of division by the peripheral distribution. A blur correction method characterized in that image data density correction is performed.
イメージデータの文字サイズが小さい時は、イメージデータを拡大処理することを特徴とするかすれ補正方法。The blur correction method according to claim 3 ,
A blur correction method characterized by enlarging the image data when the character size of the image data is small.
イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行う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。In a recording medium for recording a program for correcting blur in image data of an English character document,
Import the image data into the temporary storage unit, calculate the number of divisions and labeling by the peripheral distribution in the captured image data, and calculate the degree of blur by dividing the number of labeling by the number of division by the peripheral distribution. For example, a computer-readable recording medium recording a program for correcting the density of image data.
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