JP5003606B2 - Image processing device - Google Patents
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Description
この発明は、画像処理装置に関し、特に画像形成処理における文字再現性を高める技術に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to a technique for improving character reproducibility in image forming processing.
複写機などの画像処理装置では、原稿に記載された文字などを高い文字品質でプリントする性能、いわゆる文字再現性を高めることが重要である。このような文字再現性を高める方法としては、デジタル画像処理技術を用いたさまざまな処理方法が提案されている。このような画像処理技術の代表的な方法としては、スキャナ部などで読み取られた画像データを種別に応じた領域に区分し、たとえば、文字領域に対しては、文字領域に適したフィルタ処理などを行なう方法があった。 In an image processing apparatus such as a copying machine, it is important to improve the performance of printing characters and the like described on a document with high character quality, so-called character reproducibility. As a method for improving the character reproducibility, various processing methods using a digital image processing technique have been proposed. As a typical method of such an image processing technique, image data read by a scanner unit or the like is divided into regions according to types, for example, for character regions, filter processing suitable for the character regions, etc. There was a way to do.
また、原稿から文字領域を特定および抽出する技術についても、さまざまなものが提案されている。たとえば、特開2001−350763号公報(特許文献1)には、原稿から予め入力された任意のキーワードと一致する文字画像が含む原稿画像だけを検索する画像検索装置が開示されている。また、特開2002−150306号公報(特許文献2)には、新聞、雑誌等の原稿を読み取って得られた画像データ中から、特定の文書ブロックを抽出して、読みやすく、しかも定型サイズの領域に無駄なく効率的に貼り付け可能な文書データを得ることのできる画像処理装置が開示されている。
上述したように、従来の画像処理方法では、特定の領域毎(たとえば、文字領域毎)にその領域に適したフィルタ処理などが行なわれていたが、文字の属性(フォント種類、フォントサイズ、画数など)によっては、必ずしも適切とは言えないフィルタ処理が行なわれる場合もあった。その結果、文字領域には、狙いとする文字品質を確保できない文字も存在するという課題があった。 As described above, in the conventional image processing method, filter processing suitable for a specific area (for example, for each character area) is performed, but character attributes (font type, font size, number of strokes) In some cases, the filtering process is not necessarily appropriate. As a result, there is a problem that there are characters in the character area that cannot ensure the target character quality.
そこで、この発明は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、原稿に含まれる文字に応じて、高い文字再現性を実現可能な画像処理装置を提供することである。 Accordingly, the present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of realizing high character reproducibility according to characters included in a document.
この発明のある局面に従う画像処理装置は、入力画像データから文字を認識して当該文字の文字コードおよび当該文字の属性を示す第1情報を生成する文字認識手段と、入力画像データから文字のアウトラインを取得して、当該文字の位置情報を含む第2情報を生成するアウトライン取得手段と、第1情報および第2情報に基づいて、各文字を構成するパーツの属性を生成するとともに、当該各文字を構成するパーツの属性に基づいて、各文字を構成するパーツに応じた画像処理方法を決定する解析手段と、入力画像データに対して、各文字を構成する各パーツが位置する領域に対して、解析手段によって決定された対応する画像処理を実行する画像処理手段とを含む。 The image processing apparatus according to an aspect of the invention, a character recognition unit for generating a first information indicating the character codes and attributes of the characters of the character by recognizing characters from the input image data, from the input image data characters Based on the first information and the second information, the outline acquisition means for acquiring the outline and generating the second information including the position information of the character, and generating the attributes of the parts constituting each character, Based on the attributes of the parts that make up the characters, the analysis means that determines the image processing method according to the parts that make up each character, and the input image data for the area where each part that makes up each character is located And image processing means for executing the corresponding image processing determined by the analyzing means.
この発明の別の局面に従う画像処理装置は、入力画像データから文字を認識して当該文字の文字コードおよび当該文字の属性を示す第1情報を生成する文字認識手段と、入力画像データから文字のアウトラインを取得して、当該文字の位置情報を含む第2情報を生成するアウトライン取得手段と、第1情報および第2情報に基づいて、各文字を構成するパーツの属性を生成するとともに、当該各文字を構成するパーツの属性に基づいて、各文字に応じた画像処理方法を決定する解析手段と、入力画像データに対して、各文字が位置する領域に対して、解析手段によって決定された対応する画像処理を実行する画像処理手段とを含む。 An image processing apparatus according to another aspect of the present invention includes a character recognition unit that recognizes a character from input image data and generates first information indicating a character code of the character and an attribute of the character; Based on the first information and the second information, the outline acquisition means for acquiring the outline and generating the second information including the position information of the character, and generating the attributes of the parts constituting each character, Analysis means for determining an image processing method corresponding to each character based on attributes of parts constituting the character, and correspondence determined by the analysis means for an area where each character is located with respect to input image data Image processing means for executing image processing.
好ましくは、画像処理装置は、複数のフォント別の文字情報を格納する記憶手段をさらに含み、文字認識手段は、記憶手段を参照して、各文字のフォント種別を認識する。 Preferably, the image processing apparatus further includes storage means for storing character information for a plurality of fonts, and the character recognition means recognizes the font type of each character with reference to the storage means.
好ましくは、文字認識手段は、各文字のフォント種別、サイズ、画数を含む第1情報を生成し、解析手段は、第1情報に含まれる各文字のフォント種別、サイズ、画数の値に基づいて、画像処理方法を決定する。 Preferably, the character recognizing unit generates first information including a font type, a size, and a stroke number of each character, and the analyzing unit is based on the font type, size, and the number of strokes of each character included in the first information. Determine the image processing method.
好ましくは、画像処理手段は、平滑化処理を含み、解析手段は、平滑化処理で用いられる平滑化フィルタの形状を変更する。 Preferably, the image processing means includes a smoothing process, and the analysis means changes the shape of the smoothing filter used in the smoothing process.
好ましくは、画像処理手段は、エッジ強調処理手段を含み、解析手段は、エッジ強調処理手段における、文字部に対するエッジ強調量およびエッジ強調方法の少なくとも一方を変更する。 Preferably, the image processing means includes edge enhancement processing means, and the analysis means changes at least one of an edge enhancement amount and an edge enhancement method for the character portion in the edge enhancement processing means.
好ましくは、画像処理装置は、画像処理後の入力画像データをプリント出力するプリント部をさらに含み、解析手段は、プリント部の印字特性に応じて、画像処理方法を変更する。 Preferably, the image processing apparatus further includes a printing unit that prints out the input image data after the image processing, and the analysis unit changes the image processing method according to the printing characteristics of the printing unit.
好ましくは、解析手段は、第1情報および第2情報のいずれか一方が生成できない場合であっても、当該生成された情報に基づいて画像処理方法を決定する。 Preferably, the analysis unit determines an image processing method based on the generated information even when either one of the first information and the second information cannot be generated.
好ましくは、画像処理手段は、隣接するパーツが位置する領域、または隣接する文字の間で、実行すべき画像処理方法が所定の変化量より大きく変化すべき決定がなされた場合には、画像処理方法の変更を抑制する。 Preferably, the image processing means performs image processing when it is determined that the image processing method to be executed should be changed more than a predetermined amount of change between an area where an adjacent part is located or an adjacent character. Suppress method changes.
この発明によれば、原稿に含まれる文字の属性に応じて、高い文字再現性を実現できる。そのため、異なる文字サイズおよび異なるフォントの文字が混在した原稿の文字品質を高く維持することができる。 According to the present invention, high character reproducibility can be realized according to the character attribute included in the document. Therefore, it is possible to maintain high character quality of a document in which characters of different character sizes and different fonts are mixed.
この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。 Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the same or corresponding parts in the drawings are denoted by the same reference numerals and description thereof will not be repeated.
本発明に係る画像処理装置の代表例として、プリント機能やコピー機能といった画像形成機能(モノクロおよび/またはカラー)に加えて、スキャン機能を搭載した複合機(Multi Function Peripheral:以下「MFP」とも称す。)について、以下説明する。 As a representative example of the image processing apparatus according to the present invention, a multi function peripheral (hereinafter also referred to as “MFP”) having a scan function in addition to an image forming function (monochrome and / or color) such as a print function and a copy function. .) Will be described below.
<概略>
図1は、この発明の実施の形態に従うMFP100の使用形態を示す図である。
<Outline>
FIG. 1 shows a usage pattern of
図1を参照して、本実施の形態に従うMFP100では、ユーザによってスキャナ部に装着された原稿が読み取られて画像データが生成され、この生成された画像データに基づいて、後述する画像データの解析処理が実行され、この解析処理の結果に基づいて、当該原稿に適した画像処理(代表的に、平滑化処理やエッジ強調処理)が選択され、この選択された画像処理の結果がプリント出力される。
Referring to FIG. 1, in
<機能構成>
図2は、この発明の実施の形態に従うMFP100の機能構成を示すブロック図である。
<Functional configuration>
FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of
図2を参照して、MFP100は、制御部110と、メモリ120と、操作パネル130と、データ格納部140と、ネットワーク通信部150と、スキャナ部160と、プリント部170と、画像処理部180と、FAX通信部190とを含む。これらの各部は、データバスBUSを介して互いにデータ通信可能に接続されている。
Referring to FIG. 2, MFP 100 includes
制御部110は、代表的にCPU(Central Processing Unit)などの演算装置を含んで構成され、予め格納されたプログラムを実行することで本実施の形態に従う各処理を提供する。
メモリ120は、代表的に、DRAM(Dynamic Random Access Memory)などの揮発性メモリと、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリとを含んで構成される。より具体的には、メモリ120は、制御部110によるプログラムの実行にあたり、不揮発性メモリに予め格納されているブートプログラムなどを、揮発性メモリに一時的に展開する。
The
操作パネル130は、操作メニューやジョブ実行状態などの操作情報をユーザに提示するとともに、ユーザによる押下(接触)に応じてユーザ指示を受付けるユーザインターフェイスである。より具体的には、操作パネル130は、入力部としてのキー入力部130aと、表示部と一体的に構成された入力部としてのタッチパネル130bとを含む。
The operation panel 130 is a user interface that presents operation information such as an operation menu and a job execution state to the user and accepts a user instruction in response to pressing (contact) by the user. More specifically, the operation panel 130 includes a
キー入力部130aは、テンキーや各機能(コピーやFAXなど)が割当てられたキーを含んで構成され、ユーザによって押下されたキーに対応する指示を制御部110に出力する。
The
タッチパネル130bは、液晶パネルと、当該液晶パネルの上に設けられたタッチ操作検出部とからなる。より具体的には、タッチパネル130bは、ユーザに対して各種の情報を視覚的に表示するとともに、ユーザによるタッチ操作を検出すると、当該タッチ操作に対応する指示を制御部110に出力する。
The
データ格納部140は、代表的に、ハードディスク(HDD:Hard Disk Drive)などのように比較的大容量の不揮発性メモリからなり、スキャナ部160で読み取った画像データなどを格納する。また、データ格納部140には、後述する各種画像処理に用いるフィルタの情報やフォント情報なども格納される。
The
ネットワーク通信部150は、LAN(Local Area Network)などのネットワークNWを介して、図示しない他のMFPやPC(パーソナルコンピュータ)とデータ通信を行なう。具体的には、他のMFPへネットワークFAXを送信したり、PCからプリントデータを受信したりする。
The
スキャナ部160は、原稿から画像情報を読み取って画像データを生成する。この画像データは、データ格納部140に記憶される。より具体的には、スキャナ部160は、プラテンガラスに載置された原稿に向けて光源から光を照射するとともに、原稿から反射した光を主走査方向に配列された撮像素子などによって受光することで、原稿の画像情報を読み取る。あるいは、連続的な原稿読み取りができるように、原稿給紙台、送出ローラ、レジストローラ、搬送ドラム、および排紙台などを含むようにスキャナ部160を構成してもよい。
The
プリント部170は、スキャナ部160で読み取られた画像データや、ネットワーク通信部150またはFAX通信部190によって受信された画像データを紙媒体に画像形成(プリント)する。代表的に、プリント部170は、電子写真方式の画像形成ユニットからなる。より具体的には、プリント部170は、感光体、露光器、現像器などからなるイメージングユニットや、転写ベルト、定着装置、給紙部、排紙部などを含んで構成される。
The
画像処理部180は、ユーザからの操作パネル130を介した指示に従って、スキャナ部160で読み取られた画像データや、FAX通信部190などで受信された画像データに対して画像処理を行ない、この画像処理後の画像データをプリント部170に出力する。特に、画像処理部180は、原稿を読み取ることで生成された入力画像データを解析し、この解析結果に基づいて、当該原稿に適した画像処理を実行する。
The
FAX通信部190は、電話回線と接続され、他のMFPなどから受信したFAXデータ(画像データ)をデータ格納部140に記憶する。また、FAX通信部190は、ユーザが操作パネル130を押下して入力した送信先に、スキャナ部160で読み取ったFAXデータ(画像データ)を送信する。
The
<文字属性>
次に、図3〜図6を参照して、文字属性と文字を構成する線の間隔や線幅との関係について説明する。
<Character attribute>
Next, with reference to FIG. 3 to FIG. 6, the relationship between the character attribute and the interval between the lines constituting the character and the line width will be described.
図3は、文字の画数の影響を比較するための一例を示す図である。
図3を参照して、一般的な文字(活字)は、たとえばゴシック体のように文字を構成する線の太さがほぼ同じになるようなフォントであっても、画数が多い文字(図3(a))と画数の少ない文字(図3(b))との間では、文字を構成する線の間隔は異なったものとなる。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example for comparing the influence of the number of strokes of characters.
Referring to FIG. 3, a general character (type) is a character having a large number of strokes (FIG. 3) even if it is a font such as a Gothic font in which the thickness of the lines constituting the character is substantially the same. Between (a)) and a character with a small number of strokes (FIG. 3 (b)), the interval between the lines constituting the character is different.
図4は、文字の画数の影響を比較するための別の一例を示す図である。
図4を参照して、同じ部首「ごんべん」をもつゴシック体の文字であっても、それ以外の画数が異なれば、線の間隔は異なったものとなる(図4(a)と図4(b))。また、同じ部首「きへん」をもつゴシック体の文字であっても、それ以外の画数が異なれば、線の間隔は異なったものとなる(図4(c)と図4(d))。
FIG. 4 is a diagram illustrating another example for comparing the influence of the number of strokes of characters.
Referring to FIG. 4, even if a Gothic character having the same radical “Gonbeng” is used, if the number of strokes is different, the line spacing is different (FIG. 4A). And FIG. 4 (b)). In addition, even for Gothic characters having the same radical “Kihen”, the line spacing is different if the number of strokes is different (FIG. 4 (c) and FIG. 4 (d)). .
図5は、文字の扁平率の影響を比較するための一例を示す図である。
図5を参照して、同じ文字であっても、その扁平率(比率A/Bおよび比率a/b)によっては、文字を構成する線の間隔は異なったものとなる。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example for comparing the influence of the flatness of characters.
Referring to FIG. 5, even if the characters are the same, the intervals between the lines constituting the characters differ depending on the flatness ratio (ratio A / B and ratio a / b).
図6は、文字フォントの影響を比較するための一例を示す図である。
図6を参照して、同じ文字であっても、フォントに依存して文字を構成する線の間隔や縦横の線幅は異なったものとなる。すなわち、ゴシック体(図6(a))やポップ体(図6(c))は、文字を構成する各線の幅や間隔は、ほぼ同じくなるが、明朝体(図6(b))では、縦方向の線幅よりも横方向の線幅が太くなる。さらに、行書体(図6(d))では、線幅および線間隔は不均一で、かつ多くの部分は曲線形状に構成される。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example for comparing the effects of character fonts.
Referring to FIG. 6, even for the same character, the interval between lines constituting the character and the vertical and horizontal line widths differ depending on the font. In other words, the Gothic style (Fig. 6 (a)) and pop style (Fig. 6 (c)) have almost the same width and spacing between the lines constituting the character, but the Mincho style (Fig. 6 (b)). The horizontal line width is larger than the vertical line width. Further, in the line typeface (FIG. 6D), the line width and the line interval are not uniform, and many parts are formed in a curved shape.
以上のように、文字(活字)は、画数、フォント、扁平率、文字サイズなどの文字属性に依存して、各文字を構成する線幅や線の間隔が異なったものとなる。すなわち、これらの文字属性に依存して、各文字の空間周波数が変化することを意味する。そのため、これらの文字に対して各種の画像処理を行なう場合には、このような空間周波数を考慮したフィルタなどを用いる必要がある。 As described above, characters (types) have different line widths and line intervals that constitute each character depending on character attributes such as the number of strokes, font, flatness, and character size. That is, it means that the spatial frequency of each character changes depending on these character attributes. Therefore, when various image processing is performed on these characters, it is necessary to use a filter that takes into account such a spatial frequency.
<文字の小領域への分割>
図7は、本実施の形態に従う文字の小領域への分割を説明するための図である。
<Division of characters into small areas>
FIG. 7 is a diagram for explaining division of characters into small areas according to the present embodiment.
図7を参照して、本実施の形態では、一例として、各文字を9個の小領域に分割する。これは、後述するように、画像処理の内容を変更する単位を意味し、各小領域に対して、それぞれ異なる画像処理を行なうことを可能とするものである。 Referring to FIG. 7, in the present embodiment, as an example, each character is divided into nine small regions. As will be described later, this means a unit for changing the contents of the image processing, and it is possible to perform different image processing for each small area.
このように、各文字を複数の小領域(1)〜(9)に分割すると、文字を構成するパーツ(部首など)に対応付けて、画像処理を行なう領域を識別することができる。 As described above, when each character is divided into a plurality of small regions (1) to (9), a region where image processing is performed can be identified in association with parts (such as radicals) constituting the character.
図8は、文字を構成するパーツと小領域との対応関係の一例を示す図である。
図8を参照して、たとえば、文字を構成するパーツである「へん」については、小領域(1),(4),(7)の部分に位置する(図8(a))。また、文字を構成するパーツである「かんむり」については、小領域(1),(2),(3)の部分に位置する(図8(b))。さらに、文字を構成するパーツである「あし」については、小領域(7),(8),(9)の部分に位置する(図8(c))。さらに、文字を構成するパーツである「つくり」については、小領域(3),(6),(9)の部分に位置する(図8(d))。さらに、文字を構成するパーツである「によう」については、小領域(1),(4),(7),(8),(9)の部分に位置する(図8(e))。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a correspondence relationship between the parts constituting the character and the small area.
Referring to FIG. 8, for example, “hen” which is a part constituting a character is located in the small areas (1), (4), and (7) (FIG. 8 (a)). In addition, “kanmuri”, which is a part constituting the character, is located in the small areas (1), (2), and (3) (FIG. 8B). Further, “ashi” which is a part constituting the character is located in the small areas (7), (8), (9) (FIG. 8C). Furthermore, “make” which is a part constituting the character is located in the small areas (3), (6), and (9) (FIG. 8D). Furthermore, “Niyo”, which is a part constituting the character, is located in the small areas (1), (4), (7), (8), and (9) (FIG. 8 (e)).
このように、各文字を構成するパーツを特定できれば、各パーツに適した画像処理を各パーツが位置する小領域の単位で実行することができる。 In this way, if the parts constituting each character can be identified, image processing suitable for each part can be executed in units of small areas where each part is located.
<画像処理の概略>
本実施の形態に従うMFP100では、スキャナ部160(図2)で原稿から読み取られた画像データの文字領域に対して、文字認識処理(OCR:Optical Character Reader)とアウトライン取得処理とを並行的に実行する。文字認識処理では、画像データ中の文字領域から各文字を認識し、文字コード化するとともに、文字の画像データ上の座標、文字幅、文字の高さ、フォント、傾き、画数、部首、色といった情報が取得される。また、アウトライン取得処理では、各文字の輪郭、座標、文字幅、文字の高さ、色といった情報が取得される。ここで、各文字の輪郭の情報は、ベクター情報または画像(イメージ)とった形式で格納される。
<Outline of image processing>
In
そして、文字認識処理によって取得された情報と、アウトライン取得処理によって取得された情報とに基づいて、画像データの文字領域に含まれる各文字を構成するパーツを特定し、各パーツの位置する小領域に対して、各パーツに応じた画像処理を行なう。あるいは、各文字の領域に対して、各文字に応じた画像処理を行なう。 Then, based on the information acquired by the character recognition process and the information acquired by the outline acquisition process, the parts constituting each character included in the character area of the image data are specified, and the small area where each part is located On the other hand, image processing corresponding to each part is performed. Alternatively, image processing corresponding to each character is performed on each character region.
<機能ブロック>
図9は、この発明の実施の形態に従う画像処理を実現するための機能ブロック図である。図9に示す機能は、代表的に、画像処理部180における処理として提供される。
<Functional block>
FIG. 9 is a functional block diagram for realizing image processing according to the embodiment of the present invention. The functions shown in FIG. 9 are typically provided as processing in the
図9を参照して、画像処理部180は、文字領域抽出部10と、文字認識部(OCR)12と、文字情報DB14と、アウトライン取得部16と、文字パーツ解析部18と、平滑化処理部20と、平滑化フィルタDB22と、エッジ強調処理部24と、エッジ強調フィルタDB26とを含む。
Referring to FIG. 9, the
文字領域抽出部10は、スキャナ部160(図2)で読み取られた画像データや、ネットワーク通信部150(図2)またはFAX通信部190(図2)によって受信された画像データなどの入力画像データのうち、文字領域に相当する画像データを抽出する。なお、文字領域の抽出方法としては、さまざまな方法が公知となっているが、代表的に、ヒストグラムを用いる方法などを適用することができる。
The character
文字認識部12は、文字領域抽出部10によって抽出された文字領域に対して、文字認識処理を実行し、当該文字領域に含まれる文字を文字コード化する。より具体的には、文字認識部12は、文字領域から各文字に相当する画像をさらに抽出し、文字情報DB14に予め格納されたフォント別の文字情報を参照して、文字コードを判断する。
The
図10は、図9に示す文字情報DB14に格納される文字情報の一例を示す図である。
図10を参照して、文字情報の各々としては、文字コード、フォント名、各文字を構成するパーツ数、各パーツの位置および画数などの情報が予め格納されている。特に、本実施の形態に従う文字情報DB14には、複数のフォントの文字を認識可能とするように、複数のフォントのそれぞれについて、文字コードのセットが格納される。すなわち、認識可能な文字コードの数をnとし、認識可能なフォントの数をmとすると、K=n×mの文字情報が予め格納されている。
FIG. 10 is a diagram showing an example of character information stored in the
Referring to FIG. 10, as character information, information such as a character code, a font name, the number of parts constituting each character, the position of each part and the number of strokes is stored in advance. In particular, the
再度、図9を参照して、アウトライン取得部16は、文字領域抽出部10によって抽出された文字領域に対して、各文字のアウトライン(輪郭)の情報を取得する。なお、アウトラインの取得の方法としては、エッジ検出などを用いることができる。
Referring to FIG. 9 again, the
文字認識部12によって取得されたOCR情報、およびアウトライン取得部16によって取得されたアウトライン情報は、文字パーツ解析部18へ出力される。文字パーツ解析部18は、OCR情報およびアウトライン情報に基づいて、各文字を構成するパーツの単位で、各種の情報を記述した文字パーツ情報を生成する。
The OCR information acquired by the
図11は、本実施の形態に従うOCR情報およびアウトライン情報の一例を示す図である。 FIG. 11 is a diagram showing an example of OCR information and outline information according to the present embodiment.
図11を参照して、入力画像データに含まれるそれぞれの文字について、OCR情報32およびアウトライン情報34が対応付けられて取得される。
Referring to FIG. 11,
OCR情報32の各々は、ID、文字コード、文字の画像データ上の座標、文字幅、文字の高さ、フォント、傾き、画数、部首、色といった情報を含む。また、OCR情報32の各々は、ID、各文字の輪郭、座標、文字幅、文字の高さ、色といった情報を含む。ここで、各文字の輪郭の情報は、ベクター情報または画像(イメージ)とった形式で格納される。
Each of the
図12は、本実施の形態に従う文字パーツ情報の一例を示す図である。
図12を参照して、文字パーツ解析部18は、上述のOCR情報32およびアウトライン情報34に基づいて、文字領域に含まれる各文字について、それを構成する1つ以上のパーツに分解し、各パーツに対応付けて、文字パーツ情報を生成する。
FIG. 12 is a diagram showing an example of character part information according to the present embodiment.
Referring to FIG. 12, the character
この文字パーツ情報は、各パーツの基準となる縦横の大きさ(基準サイズX、基準サイズY)、そのパーツ基準となる縦横比の場合に最適となる平滑化フィルタのサイズ(X,Y)、平滑化フィルタの重み付け、平滑化フィルタの種類、エッジ強調フィルタのサイズ(X,Y)、エッジ強調フィルタの重み付け、エッジ強調フィルタの種類などの情報を含む。 The text part information includes the vertical and horizontal sizes (reference size X, reference size Y) that are the reference of each part, the smoothing filter size (X, Y) that is optimal in the case of the aspect ratio that is the part reference, It includes information such as the weight of the smoothing filter, the type of the smoothing filter, the size (X, Y) of the edge enhancement filter, the weight of the edge enhancement filter, and the type of edge enhancement filter.
代表的に、文字パーツ解析部18は、画数の多いパーツあるいは文字ほど、すなわち空間周波数が高いほど、フィルタサイズを小さくし、もしくは文字サイズが小さいほど、フィルタサイズを小さくする。
Typically, the character
再度、図9を参照して、平滑化処理部20は、文字パーツ解析部18からの文字パーツ情報に基づいて、入力画像データに含まれる各文字の各パーツの位置する小領域に対して、各パーツに応じた平滑化処理を行なう。あるいは、平滑化処理部20は、各文字の領域に対して、各文字に応じた平滑化処理を行なうようにしてもよい。これは、文字が1つのパーツで構成されている場合の処理と同じである。
Referring again to FIG. 9, the smoothing
より具体的には、平滑化処理部20は、各文字のフォントの種類、文字あるいはパーツの画数、文字サイズなどに基づいて、平滑化フィルタDB22から適切な平滑化フィルタを随時選択し、当該選択した平滑化フィルタを用いて、対応する小領域あるいは文字の領域の画像処理を行なう。
More specifically, the smoothing
なお、文字パーツ解析部18は、これらのファクターに加えて、プリント部170(図2)の印字特性における縦横扁平率に応じて、平滑化の強さおよび平滑化方法のいずれかを切り替えるようにしてもよい。さらに、文字パーツ解析部18は、隣接する小領域あるいは隣接する文字の領域の間で、平滑化フィルタの種類を所定のしきい値より大きく変化させるような切り替えが指示された場合には、このような平滑化フィルタの切り替え動作を抑制してもよい。
In addition to these factors, the character
図13は、図9に示す平滑化フィルタDB22に格納される平滑化フィルタ群の一例を示す図である。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a smoothing filter group stored in the smoothing
図13を参照して、平滑化フィルタは、平滑化の範囲、周辺画素の寄与率である重み付け、フィルタ形状などにより、平滑化処理の内容を変更することが可能であり、平滑化フィルタDB22には、複数の平滑化フィルタが予め用意されており、これら複数の平滑化フィルタのうち1つが選択され、文字に応じた適切な平滑化処理が実行される。 Referring to FIG. 13, the smoothing filter can change the content of the smoothing process according to the smoothing range, the weighting that is the contribution ratio of the surrounding pixels, the filter shape, and the like. A plurality of smoothing filters are prepared in advance, and one of the plurality of smoothing filters is selected, and an appropriate smoothing process corresponding to the character is executed.
再度、図9を参照して、エッジ強調処理部24は、文字パーツ解析部18からの文字パーツ情報に基づいて、入力画像データに含まれる各文字の各パーツの位置する小領域に対して、各パーツに応じたエッジ強調処理を行なう。あるいは、エッジ強調処理部24は、各文字の領域に対して、各文字に応じたエッジ強調処理を行なうようにしてもよい。これは、文字が1つのパーツで構成されている場合の処理と同じである。
Referring to FIG. 9 again, the edge
より具体的には、エッジ強調処理部24は、各文字のフォントの種類、文字あるいはパーツの画数、文字サイズなどに基づいて、平滑化フィルタDB22から適切なエッジ強調フィルタを随時選択し、当該選択したエッジ強調フィルタを用いて、対応する小領域あるいは文字の領域の画像処理を行なう。このようなエッジ強調フィルタの選択によって、文字部に対するエッジ強調量およびエッジ強調方法が切り替えられる。
More specifically, the edge
なお、文字パーツ解析部18は、これらのファクターに加えて、プリント部170(図2)の印字特性における縦横扁平率に応じて、エッジ強調量およびエッジ強調方法のいずれかを切り替えるようにしてもよい。さらに、文字パーツ解析部18は、隣接する小領域あるいは隣接する文字の領域の間で、エッジ強調フィルタの種類を所定のしきい値より大きく変化させるような切り替えが指示された場合には、このようなエッジ強調フィルタの切り替え動作を抑制してもよい。
In addition to these factors, the character
図14は、図9に示すエッジ強調フィルタDB26に格納されるエッジ強調フィルタ群の一例を示す図である。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of the edge enhancement filter group stored in the edge
図14を参照して、エッジ強調フィルタは、指向性のあるフィルタの種類、強調をかける周辺画素の重み付け、フィルタ形状などにより、エッジ強調処理の内容を変更することが可能であり、エッジ強調フィルタDB26には、複数のエッジ強調フィルタが予め用意されており、これら複数のエッジ強調フィルタのうち1つが選択され、文字に応じた適切なエッジ強調処理が実行される。
Referring to FIG. 14, the edge enhancement filter can change the content of edge enhancement processing according to the type of directional filter, the weight of surrounding pixels to be enhanced, the filter shape, and the like. A plurality of edge enhancement filters are prepared in advance in the
<本実施の形態に従う画像処理方法による効果>
図15は、本実施の形態に従う画像処理方法による効果を説明するための図である。
<Effects of image processing method according to the present embodiment>
FIG. 15 is a diagram for describing the effect of the image processing method according to the present embodiment.
本実施の形態に従う画像処理方法によれば、図15(a)に示すような入力画像データに含まれる文字は、一例として2つのパーツに分解される。そして、各パーツに対して、適切な画像処理(平滑化処理やエッジ処理)が実行される。そのため、たとえば、図15(a)に示す左側のパーツに対してフィルタ1が用いられ、図15(a)に示す右側のパーツに対してフィルタ2が用いられて、画像処理が実行される。
According to the image processing method according to the present embodiment, characters included in the input image data as shown in FIG. 15A are broken down into two parts as an example. Then, appropriate image processing (smoothing processing or edge processing) is performed on each part. Therefore, for example, the
図15(b)および図15(c)は、図15(a)に示す断面線LNに沿った濃度変化を示す図である。 FIG. 15B and FIG. 15C are diagrams showing a change in concentration along the cross-sectional line LN shown in FIG.
従来技術では、すべての文字領域に対し、特定の平滑化処理やエッジ強調処理が均一に実行されていたので、図15(b)に示すように、画数の多い文字や、同一の文字の中でも画数が多い部分においては、十分な平滑化やエッジ強調の効果が得られないため、十分な文字品質を得られない場合があった。 In the prior art, specific smoothing processing and edge enhancement processing are uniformly executed for all character regions. Therefore, as shown in FIG. 15B, even among characters having a large number of strokes or the same character, In a portion with a large number of strokes, sufficient character quality may not be obtained because sufficient smoothing and edge enhancement effects cannot be obtained.
これに対して、本実施の形態に従う画像処理方法によれば、上述のように各文字を構成するパーツ毎、あるいは文字単位で画像処理の内容を変更するので、図15(c)に示すように、画数の多い文字や、同一の文字の中でも画数が多い部分が存在していても、平滑化やエッジ強調の効果を発揮させることができるため、十分な文字品質を確保することができる。 On the other hand, according to the image processing method according to the present embodiment, the contents of the image processing are changed for each part constituting each character or for each character as described above, so as shown in FIG. In addition, even if a character with a large number of strokes or a portion with a large number of strokes exists in the same character, smoothing and edge enhancement effects can be exhibited, so that sufficient character quality can be ensured.
<処理手順>
図16は、この発明の実施の形態に従う画像処理手順を示すフローチャートである。
<Processing procedure>
FIG. 16 is a flowchart showing an image processing procedure according to the embodiment of the present invention.
図16を参照して、まず、制御部110は、スキャナ部160で何らかの原稿が読み取られたか否かを判断する(ステップS100)。スキャナ部160で何らの原稿も読み取られていない場合(ステップS100においてNOの場合)には、処理はステップS100に戻る。
Referring to FIG. 16, first,
スキャナ部160で何らかの原稿が読み取られた場合(ステップS100においてYESの場合)には、画像処理部180は、当該読み取りによって生成された入力画像データから文字領域を抽出する(ステップS102)。
If any document is read by the scanner unit 160 (YES in step S100), the
さらに、画像処理部180は、抽出した文字領域に対して文字認識処理を実行し、文字コードを含むOCR情報を生成する(ステップS104)。並行して、画像処理部180は、抽出した文字領域に対してアウトライン取得処理を実行し、アウトライン情報を生成する(ステップS106)。
Further, the
抽出した文字領域に含まれるすべての文字に対するステップS104およびS106の処理の実行完了後、画像処理部180は、OCR情報およびアウトライン情報に基づいて、各文字を構成するパーツの単位で、各種の情報を記述した文字パーツ情報を生成する(ステップS108)。
After completing the processing of steps S104 and S106 for all characters included in the extracted character area, the
続いて、画像処理部180は、文字パーツ情報に基づいて、文字領域に含まれるいずれかの各文字または各文字に含まれる各パーツに対して実行すべき平滑化処理および/またはエッジ強調処理の種類を決定する(ステップS110)。さらに、画像処理部180は、対象の文字の領域または対象のパーツに対応する小領域に対して、決定した平滑化処理および/またはエッジ強調処理を実行する(ステップS112)。
Subsequently, based on the character part information, the
さらに、画像処理部180は、抽出した文字領域に含まれるすべての文字に対する平滑化処理および/またはエッジ強調処理が実行済であるか否かを判断する(ステップS114)。平滑化処理および/またはエッジ強調処理が未実行である文字が存在する場合(ステップS114においてNOの場合)には、画像処理部180は、未処理の文字に対して、ステップS112の処理を再度実行する。
Further, the
一方、抽出した文字領域に含まれるすべての文字に対する平滑化処理および/またはエッジ強調処理が実行済である場合(ステップS114においてYESの場合)には、画像処理部180は、処理後の画像データをプリント部170へ出力し(ステップS116)、プリント部170が当該画像データを紙媒体にプリント出力する(ステップS118)。そして、処理はリターンする。
On the other hand, if smoothing processing and / or edge enhancement processing has been executed for all characters included in the extracted character region (YES in step S114),
なお、OCR情報およびアウトライン情報のいずれか一方がうまく取得できなかった場合には、取得できた情報のみに基づいて、各文字を構成するパーツまたは各文字についての画像処理の方法を決定してもよい。 If either one of the OCR information and outline information is not successfully acquired, the part of each character or the image processing method for each character may be determined based only on the acquired information. Good.
<本実施の形態の効果>
この発明の実施の形態によれば、入力画像データに含まれる文字領域の各文字に対して、OCR情報およびアウトライン情報が取得され、これらの情報に基づいて、各文字を構成する各パーツの属性、または各文字の属性が解析される。そして、これらの属性に基づいて、適切な画像処理方法が決定され、入力画像データの対応する領域に対して、当該決定された画像形成方法が順次適用される。
<Effects of the present embodiment>
According to the embodiment of the present invention, OCR information and outline information are acquired for each character in the character area included in the input image data, and based on these information, the attribute of each part constituting each character Or the attributes of each character are parsed. Based on these attributes, an appropriate image processing method is determined, and the determined image forming method is sequentially applied to the corresponding region of the input image data.
このような構成を採用することで、文字領域に対して一律に特性の画像処理方法を適用する構成に比較して、より緻密な画像処理を行なうことができる。 By adopting such a configuration, it is possible to perform finer image processing as compared with a configuration in which an image processing method having a characteristic is uniformly applied to a character region.
より具体的な一例としては、同じフォントおよび文字サイズの文字であっても、その画数が多いものについては、より小さなサイズの画像処理フィルタ(平滑化フィルタやエッジ強調フィルタなど)を用いることで、高い文字再現性を実現できる。 As a more specific example, even for characters with the same font and character size, but with a large number of strokes, by using a smaller image processing filter (such as a smoothing filter or an edge enhancement filter) High character reproducibility can be realized.
このように、本実施の形態によれば、異なる文字サイズおよび異なるフォントの文字が混在した原稿の文字品質を高く維持することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to maintain high character quality of a document in which characters of different character sizes and different fonts are mixed.
[その他の実施の形態]
本実施の形態に従う制御部などで実行されるプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム(OS)の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずOSと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。
[Other embodiments]
A program executed by a control unit or the like according to the present embodiment is a program module provided as a part of a computer operating system (OS) and calls and processes necessary modules at a predetermined timing in a predetermined arrangement. It may be executed. In that case, the program itself does not include the module, and the process is executed in cooperation with the OS. A program that does not include such a module can also be included in the program according to the present invention.
さらに、本発明に係るプログラムによって実現される機能の一部または全部を専用のハードウェアによって構成してもよい。 Furthermore, part or all of the functions realized by the program according to the present invention may be configured by dedicated hardware.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
10 文字領域抽出部、12 文字認識部、14 文字情報DB、16 アウトライン取得部、18 文字パーツ解析部、20 平滑化処理部、22 平滑化フィルタDB、24 エッジ強調処理部、26 エッジ強調フィルタDB、32 OCR情報、34 アウトライン情報、100 MFP、110 制御部、120 メモリ、130 操作パネル、130a キー入力部、130b タッチパネル、140 データ格納部、150 ネットワーク通信部、160 スキャナ部、170 プリント部、180 画像処理部、190 通信部、BUS データバス、NW ネットワーク。 10 character region extraction unit, 12 character recognition unit, 14 character information DB, 16 outline acquisition unit, 18 character part analysis unit, 20 smoothing processing unit, 22 smoothing filter DB, 24 edge enhancement processing unit, 26 edge enhancement filter DB , 32 OCR information, 34 outline information, 100 MFP, 110 control unit, 120 memory, 130 operation panel, 130a key input unit, 130b touch panel, 140 data storage unit, 150 network communication unit, 160 scanner unit, 170 print unit, 180 Image processing unit, 190 communication unit, BUS data bus, NW network.
Claims (9)
前記入力画像データから文字のアウトラインを取得して、当該文字の位置情報を含む第2情報を生成するアウトライン取得手段と、
前記第1情報および前記第2情報に基づいて、各文字を構成するパーツの属性を生成するとともに、当該各文字を構成するパーツの属性に基づいて、各文字を構成するパーツに応じた画像処理方法を決定する解析手段と、
前記入力画像データに対して、各文字を構成する各パーツが位置する領域に対して、前記解析手段によって決定された対応する画像処理を実行する画像処理手段とを備える、画像処理装置。 And character recognition means for generating a first information indicating the character codes and attributes of the characters of the character from the input image data by recognizing characters,
An outline acquisition unit that acquires an outline of a character from the input image data and generates second information including position information of the character;
Based on the first information and the second information, the attributes of the parts constituting each character are generated, and the image processing corresponding to the parts constituting each character is performed based on the attributes of the parts constituting each character. An analysis means for determining the method;
An image processing apparatus comprising: an image processing unit that executes, for the input image data, a corresponding image process determined by the analysis unit for a region where each part constituting each character is located.
前記入力画像データから文字のアウトラインを取得して、当該文字の位置情報を含む第2情報を生成するアウトライン取得手段と、
前記第1情報および前記第2情報に基づいて、各文字を構成するパーツの属性を生成するとともに、当該各文字を構成するパーツの属性に基づいて、各文字に応じた画像処理方法を決定する解析手段と、
前記入力画像データに対して、各文字が位置する領域に対して、前記解析手段によって決定された対応する画像処理を実行する画像処理手段とを備える、画像処理装置。 Character recognition means for recognizing a character from input image data and generating first information indicating a character code of the character and an attribute of the character;
An outline acquisition unit that acquires an outline of a character from the input image data and generates second information including position information of the character;
Based on the first information and the second information, an attribute of a part constituting each character is generated, and an image processing method corresponding to each character is determined based on the attribute of the part constituting each character. Analysis means;
An image processing apparatus comprising: an image processing unit that executes, for the input image data, a corresponding image process determined by the analysis unit with respect to a region where each character is located.
前記文字認識手段は、前記記憶手段を参照して、各文字のフォント種別を認識する、請求項1または2に記載の画像処理装置。 It further comprises storage means for storing character information for a plurality of fonts,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the character recognition unit recognizes a font type of each character with reference to the storage unit.
前記解析手段は、前記第1情報に含まれる各文字のフォント種別、サイズ、画数の値に基づいて、画像処理方法を決定する、請求項1または2に記載の画像処理装置。 The character recognition means generates the first information including the font type, size, and number of strokes of each character,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the analysis unit determines an image processing method based on a font type, a size, and a number of strokes of each character included in the first information.
前記解析手段は、前記平滑化処理で用いられる平滑化フィルタの形状を変更する、請求項1〜4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The image processing means includes a smoothing process,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the analysis unit changes a shape of a smoothing filter used in the smoothing process.
前記解析手段は、前記エッジ強調処理手段における、文字部に対するエッジ強調量およびエッジ強調方法の少なくとも一方を変更する、請求項1〜5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The image processing means includes edge enhancement processing means,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the analysis unit changes at least one of an edge enhancement amount and an edge enhancement method for a character portion in the edge enhancement processing unit.
前記解析手段は、前記プリント部の印字特性に応じて、画像処理方法を変更する、請求項1〜6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 A print unit that prints out the input image data after image processing;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the analysis unit changes an image processing method according to a print characteristic of the print unit.
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