特開 2024-179071 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

(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】P2024179071

(43)【公開日】2024-12-26

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/393 20060101AFI20241219BHJP

【ＦＩ】

H04N1/393

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023097586

(22)【出願日】2023-06-14

(71)【出願人】

【識別番号】000005049

【氏名又は名称】シャープ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100147304

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 知哉

(74)【代理人】

【識別番号】100148493

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 浩二

(74)【代理人】

【識別番号】100168583

【弁理士】

【氏名又は名称】前井 宏之

(72)【発明者】

【氏名】山本 貴史

(57)【要約】

【課題】文字を含む画像データの縮小時に、文字が潰れたりして読み取れなくなることを極力回避可能な画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置１００は、第１画像を基に、第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する第２画像生成部１１１ａと、第１画像と第２画像に対して文字認識を行い、第１画像に対して文字認識が成功した文字数である第１画像文字認識成功数と、第２画像に対して文字認識が成功した文字数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する文字認識成功数判定部１１２と、第２画像に対して、第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する条件判定部１１３と、判定条件を満たすと判定された第２画像の縮小倍率を第１画像の限界縮小倍率として判定する限界縮小倍率判定部１１４とを備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１画像を基に、前記第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する第２画像生成部と、
前記第１画像と前記第２画像に対して文字認識を行い、前記第１画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第１画像文字認識成功数と、前記第２画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する文字認識成功数判定部と、
前記第２画像に対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する条件判定部と、
前記条件判定部が前記判定条件を満たすと判定した前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の限界縮小倍率として判定する限界縮小倍率判定部と
を備える、画像処理装置。

【請求項2】

前記条件判定部は、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率が所定の比率判定閾値以上、又は前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の差分が所定の差分判定閾値以下である場合に、前記判定条件を満たすと判定する、請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記第２画像生成部は、前記第１画像を複数の異なる縮小倍率でそれぞれ縮小した複数の前記第２画像を生成し、
前記文字認識成功数判定部は、複数の前記第２画像それぞれに対して前記第２画像文字認識成功数を判定し、
前記条件判定部は、複数の前記第２画像それぞれに対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が前記判定条件を満たすか否かを判定し、
前記限界縮小倍率判定部は、前記条件判定部が前記判定条件を満たすと判定した前記第２画像のうち前記縮小倍率が最も小さい前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の前記限界縮小倍率として判定する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記第２画像生成部は、前記縮小倍率を段階的に低下させながら前記第２画像を生成する処理を繰り返し実行することにより、複数の前記第２画像を生成し、
前記文字認識成功数判定部は、複数の前記第２画像それぞれに対して前記第２画像文字認識成功数を判定し、
前記条件判定部は、複数の前記第２画像それぞれに対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が前記判定条件を満たすか否かを判定し、
前記限界縮小倍率判定部は、前記条件判定部が前記判定条件を満たさないと最初に判定した前記第２画像の一つ前に生成した前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の前記限界縮小倍率として判定する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記第１画像を前記限界縮小倍率よりも小さい縮小倍率で縮小する処理を制限する画像縮小処理制限部をさらに備える、請求項１又は２に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記第１画像の縮小を指示する操作を受け付ける操作部をさらに備え、
前記画像縮小処理制限部は、前記操作部が前記第１画像を前記限界縮小倍率よりも小さい縮小を指示する操作を受け付けないよう制限する、請求項５に記載の画像処理装置。

【請求項7】

第１画像を基に、前記第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する第２画像生成工程と、
前記第１画像と前記第２画像に対して文字認識を行い、前記第１画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第１画像文字認識成功数と、前記第２画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する文字認識成功数判定工程と、
前記第２画像に対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する条件判定工程と、
前記条件判定工程において前記判定条件を満たすと判定した前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の限界縮小倍率として判定する限界縮小倍率判定工程と
を含む、画像処理方法。

【請求項8】

画像処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
前記画像処理は、
第１画像を基に、前記第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する第２画像生成工程と、
前記第１画像と前記第２画像に対して文字認識を行い、前記第１画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第１画像文字認識成功数と、前記第２画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する文字認識成功数判定工程と、
前記第２画像に対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する条件判定工程と、
前記条件判定工程において前記判定条件を満たすと判定した前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の限界縮小倍率として判定する限界縮小倍率判定工程と
を含む、画像処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、文字などを含む画像データに対する画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１に記載されている画像処理装置では、原稿画像を光学的に読み取り、原稿に含まれている文字の認識を行って、最も小さな文字のサイズを認識する。認識された最も小さな文字のサイズが、どの程度縮小プリントされるかを算出し、予め設定されたサイズより小さく縮小される場合にはコピー動作を停止させる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００６－１６６２１７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

大型ディスプレイを掲示板や案内板などの用途で、スキャンした複数の文書を表示する際、各文書を縮小して並べる場合があるが、縮小し過ぎると文字が潰れて読めなくなってしまう。文字が読めなくならないようにする指標として文字サイズを使用し、最小サイズを設定するという方法がある。しかし、文書をスキャンした画像データなどにおいては、文字が滲んだり掠れたりして、縮小したときに文字サイズが比較的大きくても読み取りにくくなる場合がある。つまり、文字サイズによる単純な制限では、文字を読み取れるサイズを適切に判断することが困難になり得る。

【0005】

本開示は、文字などを含む画像データの縮小時に、文字が潰れたりして読み取れなくなることを極力回避可能な画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理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】

【0006】

本開示の画像処理装置は、第１画像を基に、前記第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する第２画像生成部と、前記第１画像と前記第２画像に対して文字認識を行い、前記第１画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第１画像文字認識成功数と、前記第２画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する文字認識成功数判定部と、前記第２画像に対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する条件判定部と、前記条件判定部が前記判定条件を満たすと判定した前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の限界縮小倍率として判定する限界縮小倍率判定部とを備える。

【0007】

本開示の画像処理方法は、第１画像を基に、前記第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する第２画像生成工程と、前記第１画像と前記第２画像に対して文字認識を行い、前記第１画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第１画像文字認識成功数と、前記第２画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する文字認識成功数判定工程と、前記第２画像に対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する条件判定工程と、前記条件判定工程において前記判定条件を満たすと判定した前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の限界縮小倍率として判定する限界縮小倍率判定工程とを含む。

【0008】

本開示の画像処理プログラムは、画像処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、前記画像処理は、第１画像を基に、前記第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する第２画像生成工程と、前記第１画像と前記第２画像に対して文字認識を行い、前記第１画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第１画像文字認識成功数と、前記第２画像に対して前記文字認識が成功した文字の数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する文字認識成功数判定工程と、前記第２画像に対して、前記第１画像文字認識成功数に対する前記第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する条件判定工程と、前記条件判定工程において前記判定条件を満たすと判定した前記第２画像の前記縮小倍率を前記第１画像の限界縮小倍率として判定する限界縮小倍率判定工程とを含む。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、文字などを含む画像データの縮小時に、文字が潰れたりして読み取れなくなることを極力回避可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本開示の一実施形態に係る画像処理装置１００の概略構成を例示する説明図である。

【図2】画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。

【図3】画像処理装置１００による画像データ２０の段階的縮小時のＯＣＲによる文字認識成功数の変化を例示する説明図である。

【図4】画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理を示すフローチャートである。

【図5】画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理の変形例１を示すフローチャートである。

【図6】画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理の変形例２を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。

【0012】

１ 画像処理装置１００の構成
図１は、本開示の一実施形態に係る画像処理装置１００の概略構成を例示する説明図である。図２は、画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。

【0013】

これらの図１及び図２に示すように、画像処理装置１００は、画像処理装置本体１０１と、表示部１３０と、操作部１４０とを備えている。画像処理装置１００は、表示画面２１０を有する表示装置２００と相互通信可能に接続されている。これにより、画像処理装置１００は、例えば作成した出力レイアウトを表示装置２００に表示させることができる。

【0014】

ここでは、画像処理装置１００は、ノートパソコンによって具現化されている。他にも、デスクトップパソコン、タブレット、スマートフォンなどによって画像処理装置１００は具現化され得るが、これらに限るわけではない。表示装置２００としては、例えば、デジタル掲示板、電子黒板、大型モニターなどが挙げられるが、これらに限らない。なお、表示装置２００の構成は、一般的なディスプレイと同様なので、詳細な説明は省略する。

【0015】

ここで、表示部１３０は、例えば、作成中の出力レイアウトを表示する。表示部１３０としては、例えば、液晶や有機ＥＬ（ｏｒｇａｎｉｃ ｅｌｅｃｔｒｏ－ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）などが挙げられるが、これらに限らない。また、操作部１４０は、例えば、出力レイアウトを作成中に、縮小や移動の対象とする画像を選択するためのマウスやキーボードが挙げられるが、これらに限らない。タッチ操作などを可能とするタッチパネルなどを用いて、表示部１３０と操作部１４０とが一体化されてもよい。

【0016】

図２に示すように、画像処理装置本体１０１は、各部を制御するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１０と、記憶部１２０とを備える。なお、画像処理装置本体１０１のハードウェア構成は、一般的なコンピュータと同様なので、詳細な説明は省略する。

【0017】

ＣＰＵ１１０は、第２画像生成部１１１ａを有する画像処理部１１１と、文字認識成功数判定部１１２と、条件判定部１１３と、限界縮小倍率判定部１１４と、画像縮小処理制限部１１５とを備える。これらの各部は、例えば、それぞれに対応する機能のソフトウェアをＣＰＵ１１０が実行することで具現化される。

【0018】

画像処理部１１１は、記憶部１２０に記憶されている画像データ２０を読み出し、元画像の縦横比を保持しつつ画像データ２０を拡大・縮小する等倍処理を含む各種の画像処理などを行う。ここでは、これらの画像処理の入力画像を「第１画像」、出力画像を「第２画像」とそれぞれ称することにする。画像処理のために記憶部１２０から読み出したばかりの画像データ２０は入力画像に該当するので、「第１画像」の一例である。

【0019】

第２画像生成部１１１ａは、第１画像を基に、その第１画像を所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。つまり、第２画像生成部１１１ａは、入力画像としての第１画像を所定の縮小倍率で縮小し、出力画像として少なくとも１つの第２画像を生成する。所定の縮小倍率としては、例えば、元のサイズを１０％縮小するような縮小倍率が挙げられる。この場合、第１画像のサイズを基準（１００％）とすると、第２画像のサイズは９０％に相当する。ただし、このような縮小倍率に限らない。第２画像生成部１１１ａが複数の第２画像を生成する場合には、第１画像を基にした縮小倍率を互いに異ならせる。

【0020】

文字認識成功数判定部１１２は、第１画像と第２画像に対して文字認識を行い、第１画像に対して文字認識が成功した文字の数である第１画像文字認識成功数と、第２画像に対して文字認識が成功した文字の数である第２画像文字認識成功数を、それぞれ判定する。文字認識は、例えばＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：光学文字認識）によって行う。ＯＣＲは、例えば、スキャナ用ドライバに組み込まれていてもよいし、独立したアプリケーションを利用してもよいが、このような方法に限らない。ただし、文字認識はＯＣＲに限らない。

【0021】

条件判定部１１３は、第２画像に対して、第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数の比率又は差分が所定の判定条件を満たすか否かを判定する。

【0022】

限界縮小倍率判定部１１４は、条件判定部１１３が判定条件を満たすと判定した第２画像の縮小倍率を第１画像の限界縮小倍率として判定する。

【0023】

このような構成の画像処理装置１００によれば、条件判定部１１３が判定条件を満たすと判定した第２画像の縮小倍率が第１画像の限界縮小倍率として判定される。したがって、画像データ２０を人が読み取る際にはあまり支障とならない限界の縮小倍率が判定できる。この結果、文字を含む画像データ２０の縮小時に、文字が潰れたりして読み取れなくなることを極力回避することが可能となる。また、たとえ文字が綺麗であっても、滲んだり掠れたりしていても、例えばＯＣＲなどで文字として認識されなくなった時点で第２画像文字認識成功数が変化する。この結果、画像処理装置１００は、限界縮小倍率を的確に判定することができる。

【0024】

また、条件判定部１１３は、第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数の比率が所定の比率判定閾値以上、又は第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数の差分が所定の差分判定閾値以下である場合に、判定条件を満たすと判定してもよい。したがって、第１画像文字認識成功数を基準とする比率又は差分を用いることで、限界の縮小倍率の判定が容易且つ客観的に行われる。この結果、画像処理装置１００は、限界縮小倍率をより正確に判断できる。

【0025】

例えば、図３に示した元の画像データ２０－０を第１画像とすると、第１画像文字認識成功数は２５０である。Ｎ回縮小後の画像データ２０－Ｎを第２画像とすると、第２画像文字認識成功数は２３０なので、比率２３０／２５０＝９２％であり、差分は２５０－２３０＝２０文字である。（Ｎ＋１）回縮小後の画像データ２０－（Ｎ＋１）を第２画像とすると、第２画像文字認識成功数は１５０なので、比率１５０／２５０＝６０％であり、差分は２５０－１５０＝１００文字である。そこで、所定の比率判定閾値を例えば７５％としてもよいが、このような比率に限らない。例えば、書類１０の各頁に含まれる標準的な文字数が既知であれば、差分を判定条件に用いてもよい。

【0026】

また、ＣＰＵ１１０が備える各部を次のように構成してもよい。すなわち、第２画像生成部１１１ａは、第１画像を複数の異なる縮小倍率でそれぞれ縮小した複数の第２画像を生成する。文字認識成功数判定部１１２は、複数の第２画像それぞれに対して第２画像文字認識成功数を判定する。条件判定部１１３は、複数の第２画像それぞれに対して、第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数の比率又は差分が判定条件を満たすか否かを判定する。限界縮小倍率判定部１１４は、条件判定部１１３が判定条件を満たすと判定した第２画像のうち縮小倍率が最も小さい第２画像の縮小倍率を第１画像の限界縮小倍率として判定するのである。

【0027】

このような構成の画像処理装置１００によれば、第１画像を複数の異なる縮小倍率でそれぞれ縮小した複数の第２画像がまとめて生成される。この結果、第１画像の限界縮小倍率をすばやく算出することができる。

【0028】

また、ＣＰＵ１１０が備える各部を次のように構成してもよい。すなわち、第２画像生成部１１１ａは、縮小倍率を段階的に低下させながら第２画像を生成する処理を繰り返し実行することにより、複数の第２画像を生成する。文字認識成功数判定部１１２は、複数の第２画像それぞれに対して第２画像文字認識成功数を判定する。条件判定部１１３は、複数の第２画像それぞれに対して、第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数の比率又は差分が判定条件を満たすか否かを判定する。限界縮小倍率判定部１１４は、条件判定部１１３が判定条件を満たさないと最初に判定した一つ前の第２画像の縮小倍率を第１画像の限界縮小倍率として判定するのである。

【0029】

このような構成の画像処理装置１００によれば、第２画像の生成が１つずつ段階的に行われる。この結果、１回の第２画像の生成処理の負担が軽減される。

【0030】

また、画像処理装置１００は、第１画像を限界縮小倍率よりも小さい縮小倍率で縮小する処理を制限する画像縮小処理制限部１１５をさらに備えてもよい。したがって、人が読み取る際の支障となる可能性が高い縮小倍率で縮小する処理を制限できる。この結果、不適切且つ無用な縮小処理が回避される。

【0031】

また、第１画像の縮小を指示する操作を受け付ける操作部１４０をさらに備え、画像縮小処理制限部１１５は、操作部１４０が第１画像を限界縮小倍率よりも小さい縮小を指示する操作を受け付けないよう制限してもよい。したがって、人が読み取る際の支障となる可能性が高い縮小倍率での縮小を指示する操作を受け付けないようにできる。この結果、不適切且つ無用な縮小処理が回避される。

【0032】

２ 画像処理装置１００による画像データ２０の段階的縮小例
図３は、画像処理装置１００による画像データ２０の段階的縮小時のＯＣＲによる文字認識成功数の変化を例示する説明図である。

【0033】

出力レイアウトを作成する場合、ユーザーは書類１０をスキャンした得られた画像データ２０のサイズを調整するために画像処理装置１００を用いる。この画像処理装置１００は、人が読み取る際にはあまり支障とならない限界の縮小倍率を判定し、その縮小倍率で画像データ２０を縮小する。このようにしてサイズが調整された画像データ２０をユーザーが適宜配置する。このような手順を繰り返すことでユーザーは出力レイアウトを完成させることができる。

【0034】

図３に示すように、例えば、元の画像データ２０－０では、文字認識成功数が２５０文字だったとする。なお、書類１０の画像データ２０の参照符号について、区別が必要な場合には縮小回数も併記することとする。例えば、１回縮小後なら画像データ２０－１、２回縮小後なら画像データ２０－２のように表記する。よって、縮小前は画像データ２０－０となり、Ｎ回縮小後は画像データ２０－Ｎとなる。

【0035】

元の画像データ２０－０を１０％縮小した画像データ２０－１でも、文字認識成功数は２５０文字であった。その後、１０％ずつの段階的縮小を繰り返し、Ｎ回縮小後の画像データ２０－Ｎでは、文字認識成功数が２３０文字に減少した。つまり、文字認識成功数が最初の２５０文字から２３０文字に減少したことになる。その差分は２５０－２３０＝２０文字であり、比率としては２３０／２５０＝９２％である。この程度の文字認識成功数の減少であれば、表示装置２００に表示された画像データ２０を人が読み取る際にはあまり支障とならないと考えられる。

【0036】

しかし、さらにもう１回縮小した、すなわち（Ｎ＋１）回縮小した画像データ２０－（Ｎ＋１）では、文字認識成功数が１５０文字まで急激に減少した。つまり、文字認識成功数が最初の２５０文字から１５０文字に急減したことになる。この場合の差分は２５０－１５０＝１００文字であり、比率は１５０／２５０＝６０％である。このように、文字認識成功数が大幅に減少すると、表示装置２００に表示された画像データ２０を読み取る際の支障となる可能性が高い。

【0037】

そこで、文字認識成功数の減少後の比率が所定の判定条件を満たすかどうか、具体的にはその比率が所定比率（例えば７５％）以上であるか否かを判定する。つまり、比率が所定比率以上であれば、画像データ２０を人が読み取る際にはあまり支障とならないと判定する。図３に示した例では、Ｎ回縮小後の画像データ２０－Ｎまでなら読み取る際にはあまり支障とならないが、（Ｎ＋１）回縮小後の画像データ２０－（Ｎ＋１）では読み取る際の支障となる可能性が高い。よって、その直前（Ｎ回縮小後）の縮小サイズが実用的な縮小の下限サイズに相当する。元の画像データ２０－０の縮小は１０％ずつ段階的に行われていたので、Ｎ回縮小後の画像データ２０－Ｎの縮小比率、すなわち、Ｎ×１０％が限界縮小倍率に相当する。

【0038】

３ 画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理
図４は、画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理を示すフローチャートである。

【0039】

この図４に示すように、まず、ステップＳ１では、画像処理部１１１が、記憶部１２０に記憶されている画像データ２０を読み出して第１画像とし、次のステップＳ２へ進む。

【0040】

ステップＳ２では、第２画像生成部１１１ａが、第１画像を基に、第１画像をこれまでに生成した第２画像と異なる所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。なお、第２画像生成部１１１ａは、初回の場合は第１画像を基に、初回の縮小倍率として予め設定された所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。その後、次のステップＳ３へ進む。複数の第２画像を生成する場合には、第２画像生成部１１１ａは、第１画像を基にした縮小倍率を互いに異ならせる。なお、このステップＳ２は本開示の「第２画像生成工程」の一例である。

【0041】

ステップＳ３では、文字認識成功数判定部１１２が、第１画像に対して文字認識を行い、第１画像に対して文字認識が成功した文字数（第１画像文字認識成功数）を判定して、次のステップＳ４へ進む。なお、このステップＳ３を１回実行した後は、第１画像が変更されない限り、再び実行する必要はない。

【0042】

ステップＳ４では、文字認識成功数判定部１１２が、第２画像に対して文字認識を行い、第２画像に対して文字認識が成功した文字数（第２画像文字認識成功数）を判定して、次のステップＳ５へ進む。なお、ステップＳ３及びステップＳ４は、本開示の「文字認識成功数判定工程」の例であり、同時に実行してもよい。

【0043】

ステップＳ５では、条件判定部１１３が、第２画像に対して、第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数の比率又は差分を求めて、次のステップＳ６へ進む。

【0044】

ステップＳ６では、条件判定部１１３が、Ｓ２からＳ５までの処理を所定回数繰り替えし実行したか否かを判定する。Ｓ２からＳ５までの処理を所定回数繰り替えし実行していない場合は、条件判定部１１３はステップＳ２以降の処理を繰り返す。Ｓ２からＳ５までの処理を所定回数繰り替えし実行している場合は、次のステップＳ７へ進む。なお、このステップＳ６は本開示の「条件判定工程」の一例である。

【0045】

ステップＳ７では、限界縮小倍率判定部１１４が、これまでに生成した第２画像のそれぞれについて所定条件を満たすか否かを判定し、所定条件を満たす全ての第２画像の縮小倍率の中から最小の縮小倍率を第１画像の限界縮小倍率として判定してから、一連の処理を終了する。なお、このステップＳ７は本開示の「限界縮小倍率判定工程」の一例である。

【0046】

４ 画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理の変形例１
図５は、画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理の変形例１を示すフローチャートである。この実施例１は、縮小倍率を段階的に低下させながら第２画像を生成する処理を繰り返し実行することにより、複数の第２画像を生成する。

【0047】

この図５に示すように、まず、ステップＳ１１では、ステップＳ１と同様に、画像処理部１１１が、記憶部１２０に記憶されている画像データ２０を読み出して第１画像とし、次のステップＳ１２へ進む。

【0048】

ステップＳ１２では、第２画像生成部１１１ａが、第１画像を基に、第１画像をこれまでに生成した第２画像よりも小さい所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。例えば、第２画像生成部１１１ａが、前回作成した第２画像の縮小倍率よりも１０％小さい縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。なお、初回の場合は第１画像を基に、初回の縮小倍率として予め設定された所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。その後、次のステップＳ１３へ進む。

【0049】

ステップＳ１３からＳ１５は、前述したＳ３からＳ５と共通であるため、説明を割愛する。

【0050】

ステップＳ１６では、条件判定部１１３が、直前に生成した第２画像について所定条件を満たすか否かを判定する。直前に生成した第２画像について所定条件を満たす場合には、ステップＳ１２以降の処理を繰り返す。直前に生成した第２画像について所定条件を満たさない場合には、ステップＳ１２以降の処理を繰り返さず、次のステップＳ１７へ進む。

【0051】

ステップＳ１７では、限界縮小倍率判定部１１４が、最後に生成した第２画像（最初に所定条件を満たさないと判定した画像）の一つ前に生成した第２画像の縮小倍率を第１画像の限界縮小倍率として判定してから、一連の処理を終了する。

【0052】

５ 画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理の変形例２
図６は、画像処理装置１００による画像データ２０の縮小処理の変形例２を示すフローチャートである。

【0053】

この図６に示すように、まず、ステップＳ２１ではステップＳ１と同様に、画像処理部１１１が、記憶部１２０に記憶されている画像データ２０を読み出して第１画像とし、次のステップＳ２２へ進む。

【0054】

ステップＳ２２では、文字認識成功数判定部１１２が、第１画像に対して文字認識を行い、文字認識が成功した文字数（第１画像文字認識成功数）を基準値として、次のステップＳ２３へ進む。

【0055】

ステップＳ２３では、第２画像生成部１１１ａが、第１画像を基に、第１画像をこれまでに生成した第２画像よりも小さい所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。例えば、第２画像生成部１１１ａが、前回作成した第２画像の縮小倍率よりも１０％小さい縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。なお、初回の場合は第１画像を基に、初回の縮小倍率として予め設定された所定の縮小倍率で縮小した少なくとも１つの第２画像を生成する。その後、次のステップＳ２４へ進む。

【0056】

ステップＳ２４では、文字認識成功数判定部１１２が、第２画像に対して文字認識を行い、文字認識が成功した文字数（第２画像文字認識成功数）を取得して、次のステップＳ２５へ進む。

【0057】

ステップＳ２５では、条件判定部１１３が、第１画像文字認識成功数に対する第２画像文字認識成功数が一定割合以下か否かを判定し、満たしていれば次のステップＳ２６へ進み、そうでなければステップＳ２３へ戻る。

【0058】

ステップＳ２６では、限界縮小倍率判定部１１４が、最後に生成した第２画像（最初に所定条件を満たさないと判定した画像）の一つ前に生成した第２画像の縮小倍率を第１画像の限界縮小倍率として判定してから、一連の処理を終了する。

【0059】

なお、ステップＳ２４において、第２画像文字認識成功数が前回より極端に減少した場合は、１回の縮小幅が大きすぎた可能性がある。このような場合、例えば、ステップＳ２３における縮小幅を小さくしてやり直すようにしてもよい。このようにすることで、第１画像のより正確な限界縮小倍率を求めることができる。

【0060】

本発明は、その主旨又は主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形で実施することができる。そのため、上述の実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文にはなんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。

【産業上の利用可能性】

【0061】

本開示は、画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムなどに利用可能である。

【符号の説明】

【0062】

１０ 書類
２０ 画像データ
１００ 画像処理装置
１０１ 画像処理装置本体
１１０ ＣＰＵ
１１１ 画像処理部
１１１ａ 第２画像生成部
１１２ 文字認識成功数判定部
１１３ 条件判定部
１１４ 限界縮小倍率判定部
１１５ 画像縮小処理制限部
１２０ 記憶部
１３０ 表示部
１４０ 操作部
２００ 表示装置
２１０ 表示画面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】