特開 2024-159350 画像処理装置、画像送信方法、及び、プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024159350

(43)【公開日】2024-11-08

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像送信方法、及び、プログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/00 20060101AFI20241031BHJP

【ＦＩ】

H04N1/00 002A

【審査請求】未請求

【請求項の数】18

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023075311

(22)【出願日】2023-04-28

(71)【出願人】

【識別番号】000001270

【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100117651

【弁理士】

【氏名又は名称】高垣 泰志

(72)【発明者】

【氏名】石黒 和宏

【テーマコード（参考）】

5C062

【Ｆターム（参考）】

5C062AA05

5C062AB17

5C062AB22

5C062AB23

5C062AB38

5C062AB40

5C062AC02

5C062AC04

5C062AC05

5C062AC22

5C062AC25

5C062AC34

5C062AC55

5C062AC58

5C062AE01

(57)【要約】

【課題】画像異常が発生した場合に画像異常が発生した画像の全体を効率的に送信できるようにする。
【解決手段】画像処理装置１は、原稿の画像を読み取って画像データＧＡを生成する画像読取部１３と、画像データＧＡにおいて画像異常が生じている異常領域ＥＲを検出する異常領域検出部２６と、画像データＧＡから異常領域ＥＲの画像を抽出して第１画像Ｇ１を生成すると共に、画像データＧＡから異常領域ＥＲ以外の領域を含む第２画像Ｇ２を生成する画像生成部２７と、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を画像診断装置２へ送信する通信部１７と、を備える。画像生成部２７は、第１画像Ｇ１の鮮明度を第２画像Ｇ２の鮮明度よりも高く設定し、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２のそれぞれを生成する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読取部と、
前記画像データにおいて画像異常が生じている異常領域を検出する異常領域検出部と、
前記画像データから前記異常領域の画像を抽出して第１画像を生成すると共に、前記画像データから前記異常領域以外の領域を含む第２画像を生成する画像生成部と、
前記第１画像及び前記第２画像を画像診断装置へ送信する通信部と、
を備え、
前記画像生成部は、前記第１画像の鮮明度を、前記第２画像の鮮明度よりも高くすることを特徴とする画像処理装置。

【請求項2】

前記画像生成部は、前記第１画像に対して画像圧縮を行わず、前記第２画像に対して前記画像圧縮を行う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】

前記画像生成部は、前記第１画像に対して所定圧縮率で画像圧縮を行い、前記第２画像に対して前記所定圧縮率よりも高い圧縮率で画像圧縮を行う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4】

前記画像生成部は、前記第１画像に対して可逆圧縮を行い、前記第２画像に対して所定圧縮率で画像圧縮を行う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5】

前記画像生成部は、前記第１画像に対して平滑化処理を行わず、前記第２画像に対して前記平滑化処理を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記画像生成部は、前記第１画像と前記第２画像とを合わせたデータ量を所定値以下とすることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項7】

前記異常領域検出部は、ユーザーによって指定された指定領域を前記異常領域として検出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記異常領域検出部は、前記指定領域を含む矩形領域を前記異常領域として検出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記画像データに基づくプレビュー画像を表示する表示部と、
前記プレビュー画像に対するユーザーの操作を受け付ける操作部と、
を備え、
前記異常領域検出部は、前記操作部を介して指定された前記指定領域を前記異常領域として検出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項10】

前記異常領域検出部は、前記画像異常が前記画像データに含まれる画像要素の一部のみに含まれる場合、前記画像要素の全体を前記異常領域として検出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11】

前記異常領域検出部は、前記画像データにおいて、前記異常領域以外の領域に、前記異常領域に類似する画像要素が存在する場合、前記画像要素を前記異常領域として更に検出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12】

前記画像読取部は、前記画像異常を含む原稿を読み取って第１原稿画像データを生成すると共に、前記画像異常を含まない原稿を読み取って第２原稿画像データを生成し、
前記異常領域検出部は、前記第１原稿画像データと前記第２原稿画像データとの差分を抽出して前記異常領域を検出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13】

前記画像読取部によって生成される画像データを記憶する画像記憶部、
を更に備え、
前記画像読取部は、前記画像記憶部に記憶されている画像データに画像異常が生じている場合、原稿の画像を再度読み取って画像データを生成し、
前記異常領域検出部は、前記画像読取部によって生成される画像データと、前記画像記憶部に記憶されている画像データとの差分を抽出して前記異常領域を検出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14】

印刷対象画像データを記憶する画像記憶部と、
前記印刷対象画像データに基づいてシートに画像を形成して出力する画像形成部と、
を更に備え、
前記画像読取部は、前記シートに形成された画像に画像異常が生じている場合、前記シートの画像を読み取って画像データを生成し、
前記異常領域検出部は、前記画像読取部によって生成される画像データと、前記画像記憶部に記憶されている前記印刷対象画像データとの差分を抽出して前記異常領域を検出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15】

前記画像生成部は、前記異常領域と前記異常領域以外の領域とを含む前記第２画像を生成し、前記第２画像における前記異常領域を所定色で塗り潰すことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項16】

前記異常領域検出部は、前記第１画像及び前記第２画像が前記画像診断装置へ送信された後に、前記画像診断装置から再送要求を受信した場合、前記異常領域を拡大し、
前記画像生成部は、前記異常領域検出部によって拡大された前記異常領域に基づいて前記第１画像と前記第２画像とを再度生成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項17】

画像処理装置において行われる画像送信方法であって、
原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読取ステップと、
前記画像データにおいて画像異常が生じている異常領域を検出する異常領域検出ステップと、
前記画像データから前記異常領域の画像を抽出して第１画像を生成すると共に、前記画像データから前記異常領域以外の領域を含む第２画像を生成する画像生成ステップと、
前記第１画像及び前記第２画像を画像診断装置へ送信する送信ステップと、
を有し、
前記画像生成ステップは、前記第１画像の鮮明度を、前記第２画像の鮮明度よりも高くすることを特徴とする画像送信方法。

【請求項18】

画像処理装置において実行されるプログラムであって、前記画像処理装置に、
原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読取ステップと、
前記画像データにおいて画像異常が生じている異常領域を検出する異常領域検出ステップと、
前記画像データから前記異常領域の画像を抽出して第１画像を生成すると共に、前記画像データから前記異常領域以外の領域を含む第２画像を生成する画像生成ステップと、
前記第１画像及び前記第２画像を画像診断装置へ送信する送信ステップと、
を実行させ、
前記画像生成ステップは、前記第１画像の鮮明度を、前記第２画像の鮮明度よりも高くすることを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理装置、画像送信方法、及び、プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ＭＦＰ（Multifunction Peripherals）などの画像処理装置は、スキャンジョブ、プリントジョブ、コピージョブなどの各種のジョブを実行する。画像処理装置においてそれらのジョブを実行すると、画像異常が生じることがある。例えば、スキャンジョブの場合、原稿（シート）の画像を読み取って生成される画像データに、筋状の画像汚れが発生することがある。また、プリントジョブの場合も同様に、印刷用紙などのシートに形成された画像に筋状の画像汚れが発生することがある。ただし、画像処理装置において発生する画像異常は、筋状の画像汚れには限られず、その他様々な異常が発生する。

【0003】

一方、近年では、サービス拠点に滞在するサービスマンが、画像処理装置のユーザーと電話回線を介した通話などを行い、画像処理装置において発生したトラブルの原因を特定し、ユーザー自身による部品交換や清掃を案内したり、又は、メンテナンス作業のためにサービスマンを派遣したりすることが行われている。

【0004】

ところが、画像処理装置において画像異常が発生した場合、専門知識のないユーザーが症状を適切に説明することは難しい。画像異常に関する表現は抽象的になりやすく、また人によってそれぞれ異なる表現となる。そのため、サービスマンにとっては、ユーザーとの通話だけで画像異常の原因を特定することが難しい。

【0005】

そこで、画像異常の発生した画像を画像処理装置のスキャンジョブで読み取り、画像データをサービス拠点に送信することにより、サービス拠点で実際の画像を診断する手法を採用することが考えられる（例えば特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０００－２７８４７１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、スキャンジョブの実行時に画像を高解像度で読み取ると、画像データのデータ量が大きくなるため、画像データを送信する際に時間がかかるという問題がある。また、電子メールに添付して画像データを送信する場合には、画像データのデータ量が電子メールサーバーの許容量を超えてしまうと、電子メールを送信することができなくなるという問題がある。

【0008】

一方、画像データの送信時間や電子メールサーバーの許容量を考慮し、画像データの圧縮率を高くしたり、又は、解像度を低くしたりすると、画像が不鮮明になるため、画像異常の原因を特定することが難しくなる。

【0009】

また、画像データのうちから画像異常が発生している部分だけを切り出して送信する手法も考えられる。しかし、画像異常の原因を適切に特定するためには、画像異常が発生している部分だけを解析するのではなく、画像全体を解析することが好ましい。

【0010】

そこで、本発明は、上記従来の課題を解決するため、画像異常が発生した場合に画像異常が発生した画像の全体を効率的に送信できるようにした画像処理装置、画像送信方法、及び、プログラム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】

【0011】

上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、画像処理装置であって、原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読取部と、前記画像データにおいて画像異常が生じている異常領域を検出する異常領域検出部と、前記画像データから前記異常領域の画像を抽出して第１画像を生成すると共に、前記画像データから前記異常領域以外の領域を含む第２画像を生成する画像生成部と、前記第１画像及び前記第２画像を画像診断装置へ送信する通信部と、を備え、前記画像生成部は、前記第１画像の鮮明度を、前記第２画像の鮮明度よりも高くすることを特徴とする構成である。

【0012】

請求項２に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記画像生成部は、前記第１画像に対して画像圧縮を行わず、前記第２画像に対して前記画像圧縮を行うことを特徴とする構成である。

【0013】

請求項３に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記画像生成部は、前記第１画像に対して所定圧縮率で画像圧縮を行い、前記第２画像に対して前記所定圧縮率よりも高い圧縮率で画像圧縮を行うことを特徴とする構成である。

【0014】

請求項４に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記画像生成部は、前記第１画像に対して可逆圧縮を行い、前記第２画像に対して所定圧縮率で画像圧縮を行うことを特徴とする構成である。

【0015】

請求項５に係る発明は、請求項１乃至４のいずれかの画像処理装置において、前記画像生成部は、前記第１画像に対して平滑化処理を行わず、前記第２画像に対して前記平滑化処理を行うことを特徴とする構成である。

【0016】

請求項６に係る発明は、請求項１乃至４のいずれかの画像処理装置において、前記画像生成部は、前記第１画像と前記第２画像とを合わせたデータ量を所定値以下とすることを特徴とする構成である。

【0017】

請求項７に係る発明は、請求項１乃至４のいずれかの画像処理装置において、前記異常領域検出部は、ユーザーによって指定された指定領域を前記異常領域として検出することを特徴とする構成である。

【0018】

請求項８に係る発明は、請求項７の画像処理装置において、前記異常領域検出部は、前記指定領域を含む矩形領域を前記異常領域として検出することを特徴とする構成である。

【0019】

請求項９に係る発明は、請求項７の画像処理装置において、前記画像データに基づくプレビュー画像を表示する表示部と、前記プレビュー画像に対するユーザーの操作を受け付ける操作部と、を備え、前記異常領域検出部は、前記操作部を介して指定された前記指定領域を前記異常領域として検出することを特徴とする構成である。

【0020】

請求項１０に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記異常領域検出部は、前記画像異常が前記画像データに含まれる画像要素の一部のみに含まれる場合、前記画像要素の全体を前記異常領域として検出することを特徴とする構成である。

【0021】

請求項１１に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記異常領域検出部は、前記画像データにおいて、前記異常領域以外の領域に、前記異常領域に類似する画像要素が存在する場合、前記画像要素を前記異常領域として更に検出することを特徴とする構成である。

【0022】

請求項１２に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記画像読取部は、前記画像異常を含む原稿を読み取って第１原稿画像データを生成すると共に、前記画像異常を含まない原稿を読み取って第２原稿画像データを生成し、前記異常領域検出部は、前記第１原稿画像データと前記第２原稿画像データとの差分を抽出して前記異常領域を検出することを特徴とする構成である。

【0023】

請求項１３に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記画像読取部によって生成される画像データを記憶する画像記憶部、を更に備え、前記画像読取部は、前記画像記憶部に記憶されている画像データに画像異常が生じている場合、原稿の画像を再度読み取って画像データを生成し、前記異常領域検出部は、前記画像読取部によって生成される画像データと、前記画像記憶部に記憶されている画像データとの差分を抽出して前記異常領域を検出することを特徴とする構成である。

【0024】

請求項１４に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、印刷対象画像データを記憶する画像記憶部と、前記印刷対象画像データに基づいてシートに画像を形成して出力する画像形成部と、を更に備え、前記画像読取部は、前記シートに形成された画像に画像異常が生じている場合、前記シートの画像を読み取って画像データを生成し、前記異常領域検出部は、前記画像読取部によって生成される画像データと、前記画像記憶部に記憶されている前記印刷対象画像データとの差分を抽出して前記異常領域を検出することを特徴とする構成である。

【0025】

請求項１５に係る発明は、請求項１乃至４のいずれかの画像処理装置において、前記画像生成部は、前記異常領域と前記異常領域以外の領域とを含む前記第２画像を生成し、前記第２画像における前記異常領域を所定色で塗り潰すことを特徴とする構成である。

【0026】

請求項１６に係る発明は、請求項１乃至４のいずれかの画像処理装置において、前記異常領域検出部は、前記第１画像及び前記第２画像が前記画像診断装置へ送信された後に、前記画像診断装置から再送要求を受信した場合、前記異常領域を拡大し、前記画像生成部は、前記異常領域検出部によって拡大された前記異常領域に基づいて前記第１画像と前記第２画像とを再度生成することを特徴とする構成である。

【0027】

請求項１７に係る発明は、画像処理装置において行われる画像送信方法であって、原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読取ステップと、前記画像データにおいて画像異常が生じている異常領域を検出する異常領域検出ステップと、前記画像データから前記異常領域の画像を抽出して第１画像を生成すると共に、前記画像データから前記異常領域以外の領域を含む第２画像を生成する画像生成ステップと、前記第１画像及び前記第２画像を画像診断装置へ送信する送信ステップと、を有し、前記画像生成ステップは、前記第１画像の鮮明度を、前記第２画像の鮮明度よりも高くすることを特徴とする構成である。

【0028】

請求項１８に係る発明は、画像処理装置において実行されるプログラムであって、前記画像処理装置に、原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読取ステップと、前記画像データにおいて画像異常が生じている異常領域を検出する異常領域検出ステップと、前記画像データから前記異常領域の画像を抽出して第１画像を生成すると共に、前記画像データから前記異常領域以外の領域を含む第２画像を生成する画像生成ステップと、前記第１画像及び前記第２画像を画像診断装置へ送信する送信ステップと、を実行させ、前記画像生成ステップは、前記第１画像の鮮明度を、前記第２画像の鮮明度よりも高くすることを特徴とする構成である。

【発明の効果】

【0029】

本発明によれば、異常領域の画像を抽出した第１画像の鮮明度を、異常領域以外の領域を含む第２画像の鮮明度よりも高くして第１画像及び第２画像のそれぞれを生成するため、画像異常を含む第１画像の鮮明度を高く維持しつつ、画像サイズの大きい第２画像のデータ量を低減させることができる。それ故、本発明は、画像異常が発生した場合に画像異常が発生した画像の全体を効率的に送信することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】画像処理装置を含むネットワークシステムの構成例を示す図である。

【図2】画像処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】画像異常処理部による処理の概念を示す図である。

【図4】リモートメンテナンスモードにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図5】異常領域検出処理の一例を示す図である。

【図6】第１画像生成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図7】第２画像生成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図8】第２画像の圧縮率を決定する際の処理概念を示す図である。

【図9】コピージョブで画像異常が発生した場合に異常領域検出部が異常領域を自動検出する例を示す図である。

【図10】スキャンジョブで画像異常が発生した場合に異常領域検出部が異常領域を自動検出する例を示す図である。

【図11】プリントジョブで画像異常が発生した場合に異常領域検出部が異常領域を自動検出する例を示す図である。

【図12】画像データに含まれる画像要素の一部のみに画像異常が含まれる場合に異常領域を検出する例を示す図である。

【図13】異常領域以外の領域に、異常領域に類似する画像要素が存在する場合に異常領域を検出する例を示す図である。

【図14】異常領域を拡大する例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0031】

以下、本発明に関する好ましい実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。尚、以下に説明する実施形態において互いに共通する要素には同一符号を付しており、それらについての重複する説明は省略する。

【0032】

図１は、本発明の一実施形態である画像処理装置１を含むネットワークシステムの構成例を示す図である。このネットワークシステムは、ユーザーのローカル環境６に設置される画像処理装置１と、遠隔のサービス拠点７に設置される画像診断装置２とがインターネットなどのネットワーク３を介して通信可能なシステムである。

【0033】

ローカル環境６には、ＬＡＮ（Local Area Network）などのローカルネットワーク４が設置される。そのローカルネットワーク４には、画像処理装置１と、複数の情報処理装置５とが接続される。

【0034】

画像処理装置１は、ＭＦＰなどで構成され、スキャンジョブ、プリントジョブ、コピージョブなどの各種のジョブを実行する。例えばスキャンジョブの場合、画像処理装置１は、ユーザーによってセットされた原稿の画像を読み取り、画像データを生成する。また画像処理装置１は、ローカルネットワーク４を介して情報処理装置５からプリントジョブを受信した場合、そのプリントジョブを実行する。画像処理装置１は、プリントジョブを実行すると、そのプリントジョブにおいて指定された印刷対象画像データに基づき、印刷用紙などのシートに画像形成を行って出力する。更に、コピージョブの場合、画像処理装置１は、ユーザーによってセットされた原稿の画像を読み取って画像データを生成し、その画像データに基づく画像をシートに形成して出力する。

【0035】

このように画像処理装置１は、ジョブを実行することによって画像を出力する。ユーザーは、画像処理装置１から出力される画像を確認することにより、画像処理装置１において正常にジョブが実行されたか否かを判断する。例えば、画像処理装置１から出力された画像に汚れや輝点、筋状の汚れが付着していると、ユーザーは、画像異常が生じていると判断する。ユーザーは、画像異常を確認すると、サービス拠点７のサービスマンに連絡して画像異常を解消するための作業を行う。例えば、ユーザーは、画像処理装置１の動作モードを通常ジョブモードからリモートメンテナンスモードに切り替え、画像異常が発生している画像をサービス拠点７の画像診断装置２へ送信する。

【0036】

サービス拠点７のサービスマンは、画像診断装置２において表示される画像を確認し、画像処理装置１における画像異常の発生原因を特定する。特定した画像異常の発生原因に基づき、サービスマンは、ユーザー自身による部品交換や清掃を案内したり、又は、メンテナンス作業のために別のサービスマンをローカル環境６に派遣したりする。

【0037】

図２は、画像処理装置１の構成例を示すブロック図である。画像処理装置１は、制御部１０と、操作パネル１１と、自動原稿搬送部１２と、画像読取部１３と、画像メモリ１４と、給紙部１５と、画像形成部１６と、通信インタフェース１７とを備え、これらがバス１８を介して相互にデータの入出力を行うことができる構成である。

【0038】

制御部１０は、ＣＰＵ２０と、メモリ２１とを備え、画像処理装置１の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ２０は、メモリ２１に記憶されているプログラム２２を読み出して実行するハードウェアプロセッサである。メモリ２１は、プログラム２２を記憶する記憶部である。

【0039】

操作パネル１１は、ユーザーが画像処理装置１を使用する際のユーザーインタフェースである。操作パネル１１は、各種画面を表示する表示部１１ａと、ユーザーによる操作を受け付ける操作部１１ｂとを備える。表示部１１ａは、例えばカラー液晶ディスプレイによって構成される。操作部１１ｂは、例えば表示部１１ａの画面上に配置されるタッチパネルキーによって構成される。

【0040】

自動原稿搬送部１２及び画像読取部１３は、画像処理装置１においてスキャンジョブ又はコピージョブが実行される際に動作する。自動原稿搬送部１２は、ユーザーによってセットされる原稿を自動搬送する。画像読取部１３は、ユーザーによってセットされた原稿の画像を読み取って画像データを生成する。画像読取部１３は、自動原稿搬送部１２による原稿の搬送動作と連動し、自動原稿搬送部１２によって搬送される原稿の画像を自動読み取りすることができる。例えば、自動原稿搬送部１２によって複数枚の原稿の連続自動搬送が行われるとき、画像読取部１３は、それら複数枚の原稿の画像を連続的に自動読み取りすることができる。

【0041】

画像メモリ１４は、ジョブの実行によって生成される画像データ、又は、印刷対象となる画像データを記憶するメモリである。画像メモリ１４は、データ容量が十分に大きく、複数枚分の画像データを記憶しておくことができる。

【0042】

給紙部１５及び画像形成部１６は、画像処理装置１においてプリントジョブ又はコピージョブが実行される際に動作する。給紙部１５は、印刷用紙などのシートを給紙し、画像形成部１６へ搬送する。画像形成部１６は、給紙部１５によって給紙されるシートに対し、印刷対象画像データに基づく画像を形成し、その画像をシートに定着させて出力する。

【0043】

通信インタフェース１７は、画像処理装置１をネットワーク３及びローカルネットワーク４に接続して通信を行う通信部である。画像処理装置１は、この通信インタフェース１７を介して情報処理装置５から送信されるプリントジョブを受信する。また、画像処理装置１は、この通信インタフェース１７を介して画像診断装置２と通信を行う。

【0044】

制御部１０のＣＰＵ２０は、プログラム２２を実行することにより、ジョブ制御部２３、及び、画像異常処理部２４として機能する。ジョブ制御部２３は、通常ジョブモードにおいて動作する制御部であり、スキャンジョブ、コピージョブ、及び、プリントジョブのそれぞれの動作を制御する。

【0045】

画像異常処理部２４は、通常ジョブモードにおいてジョブを実行した結果、画像異常が発生し、ユーザーによって動作モードがリモートメンテナンスモードに切り替えられた場合に動作する。画像異常処理部２４は、画像取得部２５と、異常領域検出部２６と、画像生成部２７とを備えている。

【0046】

画像取得部２５は、ジョブの実行によって画像異常が発生している画像の画像データを取得する。例えばコピージョブ又はプリントジョブにおいて画像異常が発生した場合、その画像異常は、画像形成部１６から出力されたシートの印刷画像に含まれている。この場合、画像取得部２５は、ユーザーの指示に基づいて画像読取部１３を駆動し、画像異常を含むシートの画像を読み取ることによって生成される画像データを取得する。また、スキャンジョブにおいて画像異常が発生した場合、その画像異常は、画像メモリ１４に保存されている画像データに含まれている。この場合、画像取得部２５は、画像メモリ１４に保存されている画像データを取得する。例えば、画像メモリ１４に複数種類の画像データが保存されている場合、画像取得部２５は、複数種類の画像データのうちから、ユーザーによって指定された画像データを、画像異常を含む画像データとして取得する。

【0047】

異常領域検出部２６は、画像取得部２５によって取得される画像データにおいて画像異常が生じている異常領域を検出する。例えば、異常領域検出部２６は、ユーザーによって指定された領域を異常領域として検出する。異常領域検出部２６によって検出される異常領域は矩形の領域である。そのため、異常領域検出部２６は、画像異常が生じている部分を包含する矩形領域を異常領域として検出する。

【0048】

画像生成部２７は、画像異常が生じている部分を含む第１画像と、画像異常が生じている部分以外の画像を含む第２画像とを生成する。例えば、画像生成部２７は、画像取得部２５によって取得された画像データから、異常領域検出部２６によって検出された異常領域の画像を抽出して第１画像を生成する。また、画像生成部２７は、画像取得部２５によって取得された画像データから、異常領域検出部２６によって検出された異常領域以外の画像を含む第２画像を生成する。尚、画像生成部２７は、第２画像を生成するとき、異常領域の画像と、異常領域以外の画像との双方を含む画像を生成しても良い。

【0049】

図３は、画像異常処理部２４による処理の概念を示す図である。画像異常処理部２４は、まず画像取得部２５を機能させる。画像取得部２５は、例えば図３（ａ）に示すように汚れなどの画像異常３０を含む画像データＧＡを取得する。図３（ａ）では、画像データＧＡに含まれるグラフの一部に円形の汚れが画像異常３０として含まれる例を示している。

【0050】

画像取得部２５によって図３（ａ）に示すような画像データＧＡが取得されると、画像異常処理部２４は、異常領域検出部２６を機能させる。異常領域検出部２６は、図３（ｂ）に示すように画像データＧＡにおいて画像異常３０が生じている異常領域ＥＲを検出する。図３（ｂ）の例では、画像データＧＡのグラフの一部に含まれる円形の汚れが昭事例輝領域を異常領域ＥＲとして検出している。

【0051】

異常領域検出部２６によって異常領域ＥＲが検出されると、画像異常処理部２４は、画像生成部２７を機能させる。画像生成部２７は、図３（ｃ）に示すように、画像データＧＡから異常領域ＥＲの画像を抽出して第１画像Ｇ１を生成すると共に、異常領域ＥＲ以外の領域を含む第２画像Ｇ２を生成する。例えば、画像生成部２７は、第２画像Ｇ２を生成するとき、画像データＧＡの全体から第２画像Ｇ２を生成し、第２画像Ｇ２における異常領域ＥＲを所定色で塗り潰す。図３（ｃ）では、第２画像Ｇ２における異常領域ＥＲを黒色で塗り潰した例を示している。ただし、異常領域ＥＲを塗り潰す色は、黒色に限られるものではなく、所定階調のグレー色であっても構わない。

【0052】

図２に戻り、画像生成部２７は、画像処理部２８を備えている。画像処理部２８は、画像データＧＡから生成される第１画像Ｇ１及び第２画像のそれぞれに対して画像処理を行う。具体的には、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１に対して画像の鮮明度をなるべく低下させない画像処理を行う。尚、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１に対する画像処理を行わないようにしても構わない。第１画像Ｇ１は、画像異常３０が生じている部分を含んでいる。そのため、サービス拠点のサービスマンは、鮮明度の高い第１画像Ｇ１を確認することで画像異常３０の症状や発生原因を特定しやすくなる。

【0053】

これに対し、画像処理部２８は、第２画像Ｇ２に対して画像の鮮明度を第１画像Ｇ１よりも低下させる画像処理を行う。第２画像Ｇ２は、画像異常３０が生じている部分の周辺の画像を含んでいる。例えば、第１画像Ｇ１だけでは画像異常３０の症状や発生原因を特定できない場合、画像異常３０の周辺部分を含む第２画像Ｇ２は、画像異常３０の症状や発生原因を特定するために有用である。つまり、第２画像Ｇ２は、画像異常３０の症状や発生原因を特定するために副次的に参照される画像である。それ故、画像異常３０の診断における第２画像Ｇ２の重要度は第１画像Ｇ１よりも低く、第２画像Ｇ２が鮮明度の低い画像であっても構わない。

【0054】

画像の鮮明度を低下させると、画像のデータ量を低減することができる。そのため、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１よりも画像サイズの大きい第２画像Ｇ２の鮮明度を低下させてデータ量を低減することにより、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２の双方を含むデータ量を低減することができる。

【0055】

例えば、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１に対してＪＰＥＧなどの画像圧縮を行わず、第２画像に対してＪＰＥＧなどの画像圧縮を行う。これにより、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１の鮮明度を高く維持すると共に、第２画像Ｇ２の鮮明度を低下させてデータ量を低減させることができる。

【0056】

また、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１に対して所定圧縮率でＪＰＥＧなどの画像圧縮を行い、第２画像Ｇ２に対して所定圧縮率よりも高い圧縮率でＪＰＥＧなどの画像圧縮を行うようにしても良い。この場合、第１画像Ｇ１は、鮮明度を若干低下させてしまうが、第２画像Ｇ２よりも高い鮮明度を維持することができる。加えて、第２画像Ｇ２の圧縮率を所定圧縮率よりも高く設定することにより、画像処理部２８は、第２画像Ｇ２データ量をかなり低減させることができる。

【0057】

また、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１に対して可逆圧縮を行い、第２画像Ｇ２に対して所定圧縮率でＪＰＥＧなどの画像圧縮（非可逆圧縮）を行うようにしても良い。この場合、第１画像Ｇ１は、可逆圧縮によってデータ量が低減する。また、第１画像Ｇ１に対する圧縮処理が可逆圧縮であるため、画像診断装置２は、画像処理装置１から受信した第１画像Ｇ１に対して復元処理を行うことにより、元の鮮明度の高い第１画像Ｇ１を復元することができる。これに対し、第２画像Ｇ２は、比較的高い圧縮率である所定圧縮率で非可逆圧縮されるため、データ量がかなり低減する。

【0058】

また、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１に対して画像の平滑化処理を行わず、第２画像に対して画像の平滑化処理を行うようにしても良い。これにより、画像処理部２８は、第１画像Ｇ１の鮮明度を高く維持すると共に、第２画像Ｇ２の鮮明度を低下させてデータ量を低減させることができる。また、画像処理部２８は、第２画像Ｇ２に対して平滑化処理を行った後、更に非可逆の画像圧縮を行うようにしても良い。第２画像Ｇ２に平滑化処理を行ってから画像圧縮することにより、第２画像Ｇ２のデータ量を著しく低減できるという利点がある。

【0059】

画像生成部２７は、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２のそれぞれに対して予め設定された画像処理を個別に行った後、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を、通信インタフェース１７を介してサービス拠点７の画像診断装置２へ送信する。これにより、画像診断装置２は、画像処理装置１から第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を受信する。このとき、画像処理装置１から送信される第１画像Ｇ１は高い鮮明度が維持されている。また、画像サイズの大きい第２画像Ｇ２はデータ量が低減されている。つまり、画像生成部２７は、画像異常３０の症状や発生原因を特定しやすい状態を確保しつつ、しかもデータ量を低減させた状態で第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を送信するため、画像送信に要する時間を短くできる。それ故、サービス拠点７のサービスマンは、画像診断装置２によって表示される第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を速やかに確認し、画像異常３０の症状や発生原因を早期に特定することができる。

【0060】

図４は、リモートメンテナンスモードにおける画像処理装置１の処理手順の一例を示すフローチャートである。この処理は、制御部１０のＣＰＵ２０がメモリ２１に記憶されているプログラム２２を読み出して実行することにより行われる。制御部１０は、この処理を開始すると、画像処理装置１の動作モードがリモートメンテナンスモードに切り替えられたか否かを判断する（ステップＳ１）。動作モードがリモートメンテナンスモードでない場合（ステップＳ１でＮＯ）、制御部１０は、図４のフローチャートに基づく処理を終了させる。

【0061】

動作モードがリモートメンテナンスモードに切り替わった場合（ステップＳ１でＹＥＳ）、制御部１０は、ユーザーによる画像読み取り指示があるまで待機する（ステップＳ２でＮＯ）。例えば、ユーザーは、画像異常が発生したシートを自動原稿搬送部１２にセットし、操作パネル１１を介して画像読み取り指示を入力する。制御部１０は、ユーザーによる画像読み取り指示を検知すると（ステップＳ２でＹＥＳ）、自動原稿搬送部１２及び画像読取部１３を動作させてユーザーによってセットされたシートの画像を読み取る（ステップＳ３）。制御部１０は、シートから読み取った画像データＧＡを画像メモリ１４へ保存する（ステップＳ４）。

【0062】

次に制御部１０は、画像メモリ１４に保存した画像データＧＡにおいて画像異常３０が生じている領域を検出する異常領域検出処理を実行する（ステップＳ５）。図５は、異常領域検出処理の一例を示す図である。例えば、プリントジョブやコピージョブによって画像処理装置１から出力されたシートをユーザーが確認した結果、汚れなどの画像異常３０を認めると、そのシートに対し、画像異常３０の部分を囲んだマーキング３１を手書きする。例えば、マーキング３１は、赤色などの所定色でシートに書き込まれる。ユーザーは、マーキング３１を書き込んだシートを、自動原稿搬送部１２にセットし、画像処理装置１にスキャンジョブを実行させることで、シートの画像を読み取らせる。その結果、画像処理装置１は、図５（ａ）に示すような画像データＧＡを取得し、画像メモリ１４へ保存する。

【0063】

異常領域検出処理（ステップＳ５）において、制御部１０は、まず図５（ｂ）に示すように、画像データＧＡのうちから、ユーザーが手書きで書き込んだマーキング３１を検出する。例えば、制御部１０は、画像データＧＡのうちから赤色などの所定色を検出することにより、マーキング３１を検出する。マーキング３１を検出すると、制御部１０は、画像データＧＡにマーキング３１を包含する矩形領域を付与し、その矩形領域を異常領域ＥＲとして検知する。制御部１０は、このような異常領域検出処理によって、画像異常３０を包含する異常領域ＥＲを検知する。

【0064】

また、マーキング３１は、必ずしも画像処理装置１から出力されたシートに書き込まれていなくても構わない。例えば、制御部１０は、画像異常３０を含む画像データＧＡからマーキング３１を検出できないとき、画像データＧＡに基づくプレビュー画像を操作パネル１１の表示部１１ａに表示し、プレビュー画像に対するユーザーの操作に基づいて、画像異常３０を含む領域を特定するようにしても構わない。この場合、制御部１０は、操作部１１ｂに対するユーザーの操作を検知し、プレビュー画像に対してユーザーが指定した指定領域を特定する。そして制御部１０は、プレビュー画像に対してユーザーが指定した指定領域を異常領域ＥＲをとして検知する。このように制御部１０は、画像データＧＡにユーザーが手書きしたマーキング３１が含まれていない場合であっても、操作パネル１１にプレビュー画像を表示してユーザーによる領域の指定操作を受け付けることで異常領域ＥＲを検出することができる。

【0065】

図４のフローチャートに戻り、制御部１０は、画像データＧＡにおける異常領域ＥＲを検出することができると、第１画像生成処理を実行する（ステップＳ６）。第１画像生成処理は、第１画像Ｇ１を生成する処理である。

【0066】

図６は、第１画像生成処理（ステップＳ６）の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部１０は、第１画像生成処理を開始すると、画像データＧＡから異常領域ＥＲの画像を抽出する（ステップＳ１０）。制御部１０は、画像データＧＡから切り出した異常領域ＥＲの画像で構成される第１画像Ｇ１を生成する（ステップＳ１１）。制御部１０は、第１画像Ｇ１を生成すると、第１画像Ｇ１に対して画像圧縮を行うか否かを判断する（ステップＳ１２）。例えば、第１画像Ｇ１に対して画像圧縮を行うか否かは予め設定されている。第１画像Ｇ１に対して画像圧縮を行う場合（ステップＳ１２でＹＥＳ）、制御部１０は、可逆圧縮を行うか否かを判断する（ステップＳ１３）。例えば、第１画像Ｇ１に対して画像圧縮を行うことが設定されている場合、その画像圧縮が可逆圧縮であるか否かについても予め設定されている。制御部１０は、可逆圧縮を行うと判断すると（ステップＳ１３でＹＥＳ）、第１画像Ｇ１に対する可逆圧縮処理を実行する（ステップＳ１４）。

【0067】

また、可逆圧縮ではないと判断すると（ステップＳ１３でＮＯ）、制御部１０は、第１画像Ｇ１に対する圧縮率を設定する（ステップＳ１５）。このとき、制御部１０は、第１画像Ｇ１の鮮明度をあまり低下させないように所定値よりも低い第１の圧縮率を設定する。制御部１０は、その第１の圧縮率を適用して第１画像Ｇ１に対する画像圧縮処理を実行する（ステップＳ１６）。これにより、第１画像Ｇ１は、鮮明度を低下させることなく、データ量がある程度小さくなる。尚、ステップＳ１２において、第１画像Ｇ１に対する画像圧縮を行わないと判断した場合、制御部１０は、ステップＳ１３～Ｓ１６の処理を行わない。その後、制御部１０は、第１画像Ｇ１を画像メモリ１４に保存する（ステップＳ１７）。以上で、第１画像生成処理（ステップＳ６）が終了する。

【0068】

次に、制御部１０は、第２画像生成処理を実行する（ステップＳ７）。第２画像生成処理は、第２画像Ｇ２を生成する処理である。

【0069】

図７は、第２画像生成処理（ステップＳ７）の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部１０は、第２画像生成処理を開始すると、画像メモリ１４から画像データＧＡを読み出し、その画像データＧＡの異常領域ＥＲを所定色で塗り潰す（ステップＳ２０）。制御部１０は、画像データＧＡの異常領域ＥＲを塗り潰した画像で構成される第２画像Ｇ２を生成する（ステップＳ２１）。制御部１０は、第２画像Ｇ２を生成すると、第２画像Ｇ２に対して平滑化処理を行うか否かを判断する（ステップＳ２２）。例えば、第２画像Ｇ２に対して平滑化処理を行うか否かは予め設定されている。第２画像Ｇ２に対して平滑化処理を行う場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）、制御部１０は、第２画像Ｇ２に対する平滑化処理を実行する（ステップＳ２３）。

【0070】

次に、制御部１０は、第２画像Ｇ２に対する圧縮率を設定する（ステップＳ２４）。このとき、制御部１０は、第２画像Ｇ２のデータ量を所定値よりも低減できるように第１の圧縮率よりも高い第２の圧縮率を設定する。制御部１０は、その第２の圧縮率を適用して第２画像Ｇ２に対する画像圧縮処理を実行する（ステップＳ２５）。これにより、第２画像Ｇ２は、画像データＧＡと比較してデータ量がかなり小さくなる。その後、制御部１０は、第２画像Ｇ２を画像メモリ１４に保存する（ステップＳ２６）。以上で、第２画像生成処理（ステップＳ７）が終了する。

【0071】

図４のフローチャートに戻り、最後に、制御部１０は、画像メモリ１４に保存されている第１画像Ｇ１と第２画像Ｇ２とを画像診断装置２へ送信する（ステップＳ８）。つまり、制御部１０は、画像異常３０を含む異常領域ＥＲから成る第１画像Ｇ１を高精細な画像として画像診断装置２へ送信すると共に、異常領域ＥＲの周辺部分を含む大サイズの第２画像Ｇ２をデータ量の少ない画像として画像診断装置２へ送信する。したがって、画像処理装置１は、ジョブの実行によって画像異常３０が発生した場合に、画像異常３０が発生した画像の全体を効率的に画像診断装置２へ送信することができる。例えば、制御部１０は、画像診断装置２との間で確立している通信路を利用して第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２をそのまま画像診断装置２へ送信する。ただし、これに限られるものではなく、制御部１０は、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を添付ファイルとして添付した電子メールを作成し、その電子メールを画像診断装置２のアドレスへ送信しても構わない。

【0072】

図８は、第２画像Ｇ２の圧縮率を決定する際の処理概念を示す図である。例えば、第１画像Ｇ１と第２画像Ｇ２とを加算したデータ量が図８に示す許容量を超えると、転送効率が低下することがある。そこで、制御部１０は、鮮明度の高い第１画像Ｇ１を生成することによって許容量までの残りデータ量がＸである場合、第２画像Ｇ２のデータ量がＸ以下となるように第２画像Ｇ２の圧縮率を決定する。これにより、制御部１０は、第２画像Ｇ２に対する画像圧縮を行うと、第２画像Ｇ２のデータ量をＸ以下に抑えることができる。つまり、制御部１０は、第１画像Ｇ１と第２画像Ｇ２とを合わせたデータ量を所定値（許容量）以下とすることができるのである。これにより、第１画像Ｇ１と第２画像Ｇ２とを画像診断装置２へ送信する際に転送効率が低下することを防ぐことができる。

【0073】

また、制御部１０が電子メールに添付して第１画像Ｇ１と第２画像Ｇ２とを送信する場合にも、電子メール全体のデータ量を許容量以下とすることができる。電子メールの場合、電子メールのデータ量が電子メールサーバーの許容量を超えてしまうと、電子メールを送信することができなくなる。しかし、制御部１０は、電子メールサーバーの許容量を超えないように第２画像Ｇ２のデータ量を低減できるため、第１画像Ｇ１と第２画像Ｇ２とを添付した電子メールが画像診断装置２へ送信されないという不具合を未然に防ぐことができる。

【0074】

次に、画像異常処理部２４が異常領域ＥＲを自動検出する実施例について説明する。図９は、コピージョブで画像異常が発生した場合に異常領域検出部２６が異常領域ＥＲを自動検出する例を示す図である。コピージョブで画像異常が発生すると、画像異常処理部２４は、図９（ａ）に示すように画像異常３２が発生したシート（第１原稿）４１の画像を画像読取部１３で読み取り、画像異常３２を含む画像データ（第１原稿画像データ）ＧＡを生成する。図９（ａ）では、シート４１に縦方向の筋状の汚れが画像異常３２として発生している例を示している。

【0075】

続いて画像異常処理部２４は、図９（ｂ）に示すように、コピージョブで使用したコピー元のシート（第２原稿）４２の画像を画像読取部１３で読み取り、画像異常３２を含まない画像データ（第２原稿画像データ）ＧＢを生成する。その結果、画像メモリ１４には、画像データＧＡと画像データＧＢとが記憶される。その後、画像異常処理部２４は、異常領域検出部２６を機能させる。異常領域検出部２６は、画像メモリ１４に記憶されている画像データＧＡ，ＧＢを読み出し、画像データＧＡと画像データＧＢとの差分を抽出する。画像データＧＡには画像異常３２が含まれており、画像データＧＢには画像異常３２が含まれていない。そのため、画像データＧＡと画像データＧＢとの差分を抽出することにより、異常領域検出部２６は、図９（ｃ）に示すように画像データＧＡに含まれる画像異常３２を抽出する。異常領域検出部２６は、画像異常３２を抽出すると、その画像異常３２を含む矩形領域を異常領域ＥＲとして検出する。このとき、異常領域検出部２６は、画像異常３２よりも若干大きい領域を異常領域ＥＲとして検出する。したがって、画像異常処理部２４は、コピージョブで画像異常３２が発生した場合にその画像異常３２を含む異常領域ＥＲを自動検出することができる。

【0076】

次に、図１０は、スキャンジョブで画像異常が発生した場合に異常領域検出部２６が異常領域ＥＲを自動検出する例を示す図である。スキャンジョブで画像異常が発生すると、その画像異常３２を含む画像データＧＡは、画像メモリ１４に保存されている。そのため、画像異常処理部２４は、図１０に示すようにスキャンジョブで使用したオリジナルのシート４２の画像を画像読取部１３で読み取る。これにより、画像メモリ１４に画像異常３２を含まない画像データＧＢが保存される。その後、画像異常処理部２４は、異常領域検出部２６を機能させる。異常領域検出部２６は、画像メモリ１４に記憶されている画像データＧＡ，ＧＢを読み出し、画像データＧＡと画像データＧＢとの差分を抽出する。画像データＧＡには画像異常３２が含まれており、画像データＧＢには画像異常３２が含まれていない。そのため、画像データＧＡと画像データＧＢとの差分を抽出することにより、異常領域検出部２６は、図１０に示すように画像データＧＡに含まれる画像異常３２を抽出する。異常領域検出部２６は、画像異常３２を抽出すると、その画像異常３２を含む矩形領域を異常領域ＥＲとして検出する。このとき、異常領域検出部２６は、画像異常３２よりも若干大きい領域を異常領域ＥＲとして検出する。このように画像異常処理部２４は、スキャンジョブを実行した結果、画像メモリ１４に記憶されている画像データＧＡに画像異常３２が生じている場合、原稿の画像を再度読み取って画像データＧＢを生成する。そして、異常領域検出部２６は、画像読取部１３によって生成される画像データＧＢと、画像メモリ１４に記憶されている画像データＧＡとの差分を抽出して異常領域ＥＲを検出する。したがって、画像異常処理部２４は、スキャンジョブで生成した画像データＧＡに画像異常３２が含まれる場合においても、画像データＧＡにおいて画像異常３２が生じている異常領域ＥＲを自動検出することができる。

【0077】

次に、図１１は、プリントジョブで画像異常が発生した場合に異常領域検出部２６が異常領域ＥＲを自動検出する例を示す図である。プリントジョブで画像異常３２が発生すると、その画像異常３２は、画像処理装置１から出力されたシート４１に含まれる。そのため、画像異常処理部２４は、図１１に示すようにプリントジョブによって出力されたシート４１の画像を画像読取部１３で読み取る。これにより、画像メモリ１４に画像異常３２を含む画像データＧＡが保存される。一方、画像異常３２を含まない画像データＧＢは、印刷対象画像データとして既に画像メモリ１４に記憶されている。異常領域検出部２６は、画像メモリ１４に記憶されている画像データＧＡ，ＧＢを読み出し、画像データＧＡと画像データＧＢとの差分を抽出する。画像データＧＡには画像異常３２が含まれており、画像データＧＢには画像異常３２が含まれていない。そのため、画像データＧＡと画像データＧＢとの差分を抽出することにより、異常領域検出部２６は、図１１に示すように画像データＧＡに含まれる画像異常３２を抽出する。異常領域検出部２６は、画像異常３２を抽出すると、その画像異常３２を含む矩形領域を異常領域ＥＲとして検出する。このとき、異常領域検出部２６は、画像異常３２よりも若干大きい領域を異常領域ＥＲとして検出する。したがって、画像異常処理部２４は、プリントジョブで生成した画像データＧＡに画像異常３２が含まれる場合においても、画像データＧＡにおいて画像異常３２が生じている異常領域ＥＲを自動検出することができる。

【0078】

このように本実施形態の画像処理装置１は、ジョブの実行によって画像異常３２が発生した場合、その画像異常３２を含む異常領域ＥＲを自動検出することができる。そのため、ユーザーは、画像異常３２が生じた部分に対し、上述したマーキング３１などを手書き入力しなくても良い。

【0079】

次に、図１２は、画像データＧＡに含まれる画像要素の一部のみに画像異常３０が含まれる場合に異常領域ＥＲを検出する他の例を示す図である。図１２（ａ）では、画像データＧＡに含まれる折れ線グラフ（画像要素）３４の一部のみに画像異常３０が含まれる場合を例示している。異常領域検出部２６は、図１２（ａ）に示すように、画像異常３０が画像データＧＡに含まれる折れ線グラフ３４の一部のみに含まれる場合、図１２（ｂ）に示すように、その折れ線グラフ３４の全体を異常領域ＥＲとして検出する。異常領域検出部２６は、画像異常３０が含まれる画像要素の全体を異常領域ＥＲとして検出することにより、サービス拠点においてサービスマンが画像異常３０の症状などを解析する際に画像要素の全体を見ながら解析することができるため、より正確に画像異常３０の発生原因を特定することができる。

【0080】

次に、図１３は、異常領域ＥＲ以外の領域に、異常領域ＥＲに類似する画像要素が存在する場合に異常領域ＥＲを検出する他の例を示す図である。例えば、図１３（ａ）では、画像異常３０が含まれる画像データＧＡに、互いに類似する画像要素である２つの折れ線グラフ３４，３５が含まれている。また、図１３（ａ）に示すように、２つの折れ線グラフ３４，３５のうちの１つの折れ線グラフ３４の一部に画像異常３０が含まれている。異常領域検出部２６は、図１３（ａ）に示すように画像異常３０が折れ線グラフ３４の一部のみに含まれている場合、その折れ線グラフ３４の全体を異常領域ＥＲとして検出する。続いて、異常領域検出部２６は、画像データＧＡにおける異常領域ＥＲ以外の領域に、異常領域ＥＲに類似する画像要素が存在するか否かを判別する。その結果、異常領域検出部２６は、異常領域ＥＲに類似する画像要素として、他方の折れ線グラフ３５を検出する。この場合、異常領域検出部２６は、図１３（ｂ）に示すように、画像異常３０が含まれる画像要素に類似する画像要素である折れ線グラフ３５の領域も異常領域ＥＲとして検出する。これにより、サービス拠点においてサービスマンが画像異常３０の症状などを解析する際には、互いに類似する複数の画像要素を見比べながら解析することができるため、より正確に画像異常３０の発生原因を特定することができる。

【0081】

ところで、サービス拠点においてサービスマンが画像診断装置２で表示される第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を確認しても、画像異常３０の原因を特定することができないことがある。その場合、サービスマンは、画像診断装置２を操作することにより、画像処理装置１に対して画像の再送要求を送信する。画像処理装置１は、画像診断装置２から再送要求を受信すると、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を再度生成し、画像診断装置２へ送信する。このとき、異常領域検出部２６は、異常領域ＥＲを前回よりも拡大する。そのため、画像生成部２７は、異常領域検出部２６によって拡大された異常領域ＥＲに基づいて第１画像Ｇ１と第２画像Ｇ２とを再度生成し、画像診断装置２へ送信する。

【0082】

図１４は、異常領域ＥＲを拡大する例を示す図である。例えば、図１４（ａ）に示すように画像データＧＡに縦方向の筋状の汚れが画像異常３２として含まれており、その画像異常３２を包含する状態で最初の異常領域ＥＲが設定されたと仮定する。この場合、画像処理装置１は、図１４（ａ）に示す異常領域ＥＲに含まれる画像のみから成る第１画像Ｇ１と、画像データＧＡの全体から成る第２画像Ｇ２とを生成し、画像診断装置２へ送信する。サービス拠点においてサービスマンがそのような第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を確認しても、画像異常３２の原因を特定できない場合、サービスマンは、画像診断装置２を操作して画像処理装置１へ画像の再送要求を送信する。画像処理装置１は、その再送要求を受信すると、図１４（ｂ）に示すように前回よりも異常領域ＥＲを拡大する。そして、画像処理装置１は、図１４（ｂ）に示す異常領域ＥＲに含まれる画像のみから成る第１画像Ｇ１と、画像データＧＡの全体から成る第２画像Ｇ２とを生成し、画像診断装置２へそれらを再度送信する。これにより、サービスマンは、拡大された第１画像Ｇ１を確認することにより、画像異常３０の発生原因を比較的簡単に特定できるようになる。

【0083】

以上のように、本実施形態の画像処理装置１は、画像データＧＡにおいて画像異常が生じている異常領域ＥＲを検出する異常領域検出部２６と、画像データＧＡから異常領域ＥＲの画像を抽出して第１画像Ｇ１を生成すると共に、画像データＧＡから異常領域ＥＲ以外の領域を含む第２画像Ｇ２を生成する画像生成部２７と、を備えている。そして画像生成部２７は、第１画像Ｇ１の鮮明度が第２画像の鮮明度よりも高くなる設定を行い、第１画像Ｇ１及び第２画像Ｇ２を生成する。このような構成を有する画像処理装置１は、画像異常が発生すると、画像異常が発生した画像の全体を効率的に画像診断装置２へ送信することができる。また、このような画像処理装置１は、画像異常が発生している部分を高精細な画像として送信するため、画像診断装置２において画像異常の発生原因を適切に特定することができる。

【0084】

以上、本発明に関する好ましい実施形態について説明した。しかし、本発明は、上記実施形態において説明した内容のものに限られるものではなく、種々の変形例が適用可能である。

【0085】

例えば、上記実施形態では、画像データＧＡの１箇所に画像異常が発生している場合を例示した。しかし、これに限られず、画像データＧＡの複数箇所に画像異常が発生することがある。その場合、画像処理装置１は、画像データＧＡにおいて複数の異常領域ＥＲを検出するため、画像データＧＡから複数の第１画像Ｇ１を生成することもある。

【0086】

また、上記実施形態で説明したプログラム２２は、画像処理装置１のメモリ２１に予め記憶されているものに限られない。例えば、プログラム２２は、それ単体で取引の対象となるものであっても構わない。この場合、プログラム２２は、インターネットなどのネットワークを介してダウンロード可能な態様で提供されるものであっても良いし、またＣＤ－ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された状態で提供されるものであっても良い。

【符号の説明】

【0087】

１ 画像処理装置
２ 画像診断装置
１１ 操作パネル
１１ａ 表示部
１１ｂ 操作部
１３ 画像読取部
１４ 画像メモリ（画像記憶部）
１６ 画像形成部
２３ ジョブ制御部
２４ 画像異常処理部
２５ 画像取得部
２６ 異常領域検出部
２７ 画像生成部
２８ 画像処理部
３０，３２ 画像異常
ＧＡ 画像データ
ＥＲ 異常領域
Ｇ１ 第１画像
Ｇ２ 第２画像

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】