JP6172010B2

JP6172010B2 - Image processing apparatus and program

Info

Publication number: JP6172010B2
Application number: JP2014060347A
Authority: JP
Inventors: 小林　裕次郎; 裕次郎小林
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2014-03-24
Filing date: 2014-03-24
Publication date: 2017-08-02
Anticipated expiration: 2034-03-24
Also published as: JP2015186012A

Description

本発明は、画像処理装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus and a program.

特許文献１には、多値画像を２値画像にするための２値化閾値の決定をニューラルネットワークにより決定することが記載されている。特許文献２には、画像情報を縮小処理すると文字が読み難くなる場合に縮小処理の処理内容を変更する技術が記載されている。特許文献２に記載の装置は、縮小処理を行う際に、文字情報を認識する文字認識部による認識率を算出し、認識率が基準値未満であれば、処理情報記憶部に記憶された別の処理情報を用いて縮小画像を再作成する旨が記載されている。 Patent Document 1 describes that the determination of a binarization threshold for converting a multi-valued image into a binary image is determined by a neural network. Patent Document 2 describes a technique for changing the processing content of the reduction process when it is difficult to read characters when the image information is reduced. When performing the reduction process, the apparatus described in Patent Document 2 calculates a recognition rate by a character recognition unit that recognizes character information, and if the recognition rate is less than a reference value, another device stored in the processing information storage unit. It is described that a reduced image is recreated using the processing information.

特許第３２４８９６５号公報Japanese Patent No. 3248965 特許第５０６６９７７号公報Japanese Patent No. 5066977

本発明は、カラー原稿を読み取ってモノクロ画像データを生成する際に、原稿に含まれる文字が読み難くなってしまうことを抑制することを目的とする。 An object of the present invention is to suppress the difficulty of reading characters included in a document when a color document is read to generate monochrome image data.

本発明の請求項１に係る画像処理装置は、一のカラー原稿を読み取った画像情報の濃度値およびシャープネスの設定値がそれぞれ異なる複数のカラー画像データを生成する生成手段と、前記複数のカラー画像データをそれぞれモノクロ画像データに変換する変換手段と、複数の前記モノクロ画像データのそれぞれに対して施された文字認識処理による文字認識数が予め定められた条件を満たすモノクロ画像を選択する選択手段とを備えることを特徴とする。 According to a first aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus for generating a plurality of color image data having different density values and sharpness setting values of image information obtained by reading one color original, and the plurality of color images. Conversion means for converting each data into monochrome image data; selection means for selecting a monochrome image satisfying a predetermined number of character recognition numbers by character recognition processing applied to each of the plurality of monochrome image data; It is characterized by providing.

本発明の請求項２に係る画像処理装置は、請求項１に記載の構成において、前記選択手段は、前記文字認識処理において認識された文字数が前記予め定められた条件を満たさない場合に、前記文字認識処理において判別不能と判断された文字の数、前記文字認識処理の処理時間、または前記文字認識処理において認識された各文字の判別確度の少なくともいずれかひとつに基づいて、前記選択を行うことを特徴とする。 An image processing apparatus according to a second aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the first aspect, wherein the selection unit is configured such that the number of characters recognized in the character recognition processing does not satisfy the predetermined condition. The selection is performed based on at least one of the number of characters determined to be indistinguishable in the character recognition process, the processing time of the character recognition process, or the determination accuracy of each character recognized in the character recognition process. It is characterized by.

本発明の請求項３に係る画像処理装置は、請求項１または２に記載の構成において、前記生成手段は、前記カラー原稿を読み取ってカラー画像データを生成する第１生成手段と、前記第１生成手段によって生成されたカラー画像データの設定値を基準値として、該基準値との差分が予め定められた値である設定値のカラー画像データを１または複数生成する第２生成手段とを有し、前記選択手段によって選択されたモノクロ画像データの設定値が前記基準値でない場合であって、かつ、予め定められた範囲内の設定値であって該選択されたモノクロ画像データの設定値との差分が予め定められた値となる設定値のカラー画像データが未だ生成されていない場合に、該選択されたモノクロ画像データに対応する設定値を基準値とした場合のカラー画像データの生成処理の実行を、前記第２生成手段に指示する指示手段を更に備えることを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first or second aspect, the generation unit reads the color original and generates color image data, and the first generation unit. A second generation unit configured to generate one or a plurality of color image data of a set value having a predetermined value as a difference from the set value of the color image data generated by the generation unit as a reference value; And the setting value of the monochrome image data selected by the selection means is not the reference value, and is a setting value within a predetermined range and the setting value of the selected monochrome image data When color image data having a set value that makes a difference between the two values has not been generated yet, the color value when the set value corresponding to the selected monochrome image data is used as a reference value is used. The execution of generation processing of image data, characterized by further comprising an instruction means for instructing said second generating means.

本発明の請求項４に係る画像処理装置は、請求項３に記載の構成において、前記第２生成手段は、前記指示手段によってカラー画像データの生成処理の実行を指示された場合に、生成するカラー画像データの設定値と前記指示手段によって指示された基準値との差分が、前回生成したカラー画像データの設定値と前回の基準値との差分よりも小さくなるように、カラー画像データの生成処理を行うことを特徴とする。 An image processing apparatus according to a fourth aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the third aspect, wherein the second generation means generates when the instruction means instructs execution of color image data generation processing. Generation of color image data so that the difference between the set value of the color image data and the reference value instructed by the instruction means is smaller than the difference between the set value of the color image data generated last time and the previous reference value It is characterized by performing processing.

本発明の請求項５に係るプログラムは、コンピュータに、一のカラー原稿を読み取った画像情報の濃度値およびシャープネスの設定値がそれぞれ異なる複数のカラー画像データを生成するステップと、前記複数のカラー画像データをそれぞれモノクロ画像データに変換するステップと、複数の前記モノクロ画像データのそれぞれに対して施された文字認識処理による文字認識数が予め定められた条件を満たすモノクロ画像を選択するステップとを実行させるためのプログラムであることを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a program for generating, on a computer, a plurality of color image data having different density values and sharpness setting values of image information obtained by reading one color original, and the plurality of color images. Performing a step of converting each of the data into monochrome image data, and a step of selecting a monochrome image satisfying a predetermined number of character recognition numbers by character recognition processing applied to each of the plurality of monochrome image data It is a program for making it happen.

請求項１および５に係る発明によれば、カラー原稿を読み取ってモノクロ画像データを生成する際に、複数のモノクロ画像データの中から文字認識処理による文字認識数に応じていずれかを選択しない場合に比べて、カラー原稿に含まれる文字が読み難くなってしまうことを抑制することができる。 According to the first and fifth aspects of the present invention, when monochrome image data is generated by reading a color document, any one of a plurality of monochrome image data is not selected according to the number of character recognitions by character recognition processing. As compared with the above, it is possible to prevent the characters included in the color document from becoming difficult to read.

請求項２に係る発明によれば、文字認識処理において判別不能と判断された文字の数や、処理時間、判別確度などに基づいて選択を行わない場合と比べて、カラー原稿に含まれる文字が読み難くなってしまうことを抑制することができる。 According to the second aspect of the present invention, characters included in the color document are compared with the case where selection is not performed based on the number of characters determined to be indistinguishable in the character recognition processing, processing time, discrimination accuracy, and the like. It can suppress that it becomes difficult to read.

請求項３に係る発明によれば、予め定められた条件を満たすまで第２生成手段にモノクロ画像データの生成処理を繰り返し実行させない場合と比べて、カラー原稿に含まれる文字が読み難くなってしまうことを抑制することができる。 According to the third aspect of the present invention, it is difficult to read the characters included in the color document as compared to the case where the second generation unit does not repeatedly execute the monochrome image data generation process until a predetermined condition is satisfied. This can be suppressed.

請求項４に係る発明によれば、生成するカラー画像データの設定値と基準値との差分を、カラー画像データの生成処理を行う度に小さくしない場合と比べて、カラー原稿に含まれる文字が読み難くなってしまうことを抑制することができる。 According to the fourth aspect of the present invention, characters included in the color original are compared with the case where the difference between the set value of the color image data to be generated and the reference value is not reduced every time color image data generation processing is performed. It can suppress that it becomes difficult to read.

画像形成装置１０の機能構成を示す図。2 is a diagram illustrating a functional configuration of the image forming apparatus 10. FIG. 画像形成装置１０のハードウェア構成を示す図。2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image forming apparatus 10. FIG. 濃度とシャープネスの設定画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the setting screen of a density | concentration and sharpness. カラー原稿の一例を示す図。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a color document. カラー原稿の一例を示す図。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a color document. カラー原稿を読み取って生成されたモノクロ画像データの一例を示す図。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of monochrome image data generated by reading a color document. カラー原稿を読み取って生成されたモノクロ画像データの一例を示す図。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of monochrome image data generated by reading a color document. カラー原稿を読み取って生成されたモノクロ画像データの一例を示す図。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of monochrome image data generated by reading a color document. ＣＰＵ１０１が行う設定値決定処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the setting value determination process which CPU101 performs. 濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせを示す図。The figure which shows the combination of the setting value of a density | concentration, and the setting value of a sharpness. ＣＰＵ１０１が行う設定値決定処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the setting value determination process which CPU101 performs. 濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせを示す図。The figure which shows the combination of the setting value of a density | concentration, and the setting value of a sharpness. ＣＰＵ１０１が行う設定値決定処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the setting value determination process which CPU101 performs. 濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせを示す図。The figure which shows the combination of the setting value of a density | concentration, and the setting value of a sharpness.

１．構成
図１は、本実施形態に係る画像形成装置１０の機能構成を示す図である。画像形成装置１０は、例えば電子写真方式の画像形成装置である。画像形成装置１０は、用紙などの記録媒体に画像を形成する画像形成機能、画像を複写する複写機能、記録媒体に形成されている画像を読み取るスキャン機能などを備えている。画像形成装置１０が備える機能はこれらの機能に限定されるものではなく、例えばファクシミリ機能を備えていてもよい。また、画像形成装置１０は上述した機能を全て備えているものに限定されず、例えば、画像形成機能および複写機能を備えており、他の機能を備えていない構成であってもよい。 1. Configuration FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration of an image forming apparatus 10 according to the present embodiment. The image forming apparatus 10 is, for example, an electrophotographic image forming apparatus. The image forming apparatus 10 has an image forming function for forming an image on a recording medium such as paper, a copying function for copying an image, a scanning function for reading an image formed on the recording medium, and the like. The functions provided in the image forming apparatus 10 are not limited to these functions, and may include, for example, a facsimile function. Further, the image forming apparatus 10 is not limited to the one having all the functions described above. For example, the image forming apparatus 10 may have a configuration having an image forming function and a copying function and no other functions.

画像形成装置１０は、生成手段１１、変換手段１２、文字認識手段１３、選択手段１４および指示手段１５を有する。生成手段１１は、一のカラー原稿を読み取った画像情報の濃度値およびシャープネスの設定値がそれぞれ異なる複数のカラー画像データを生成する。変換手段１２は、複数のカラー画像データをそれぞれ、モノクロ画像データに変換する。文字認識手段１３は、複数のモノクロ画像データに対してそれぞれ、文字認識処理を施す。選択手段１４は、複数のモノクロ画像データのそれぞれに対して施された文字認識処理による文字認識数が予め定められた条件を満たすモノクロ画像を選択する。また、選択手段１４は、選択したモノクロ画像データを出力する。指示手段１５は、選択手段１４によって選択されたモノクロ画像データの設定値が基準値でない場合であって、かつ、予め定められた範囲内の設定値であって該選択されたモノクロ画像データの設定値との差分が予め定められた値となる設定値のカラー画像データが未だ生成されていない場合に、該選択されたモノクロ画像データに対応する設定値を基準とした場合のカラー画像データの生成の実行を、第２生成手段１１２に指示する。 The image forming apparatus 10 includes a generation unit 11, a conversion unit 12, a character recognition unit 13, a selection unit 14, and an instruction unit 15. The generation unit 11 generates a plurality of color image data having different density values and sharpness setting values of image information obtained by reading one color original. The conversion unit 12 converts each of the plurality of color image data into monochrome image data. The character recognition unit 13 performs character recognition processing on each of the plurality of monochrome image data. The selection unit 14 selects a monochrome image that satisfies a predetermined condition for the number of character recognitions by the character recognition process performed on each of the plurality of monochrome image data. The selection unit 14 outputs the selected monochrome image data. The instructing unit 15 sets the selected monochrome image data when the set value of the monochrome image data selected by the selecting unit 14 is not a reference value and is a set value within a predetermined range. Generation of color image data based on a set value corresponding to the selected monochrome image data when color image data having a set value that is a difference from the value has not been generated yet Is instructed to the second generation means 112.

この例で、生成手段１１は、第１生成手段１１１と、第２生成手段１１２とを有する。第１生成手段１１１は、カラー原稿を読み取ってカラー画像データを生成する。第２生成手段１１２は、第１生成手段１１１によって生成されたカラー画像データの設定値を基準値とした場合に、基準値との差分が予め定められた値である設定値のカラー画像データを１または複数生成する。 In this example, the generation unit 11 includes a first generation unit 111 and a second generation unit 112. The first generation unit 111 reads a color original and generates color image data. The second generation unit 112 sets the color image data having a set value that is a difference from the reference value when the set value of the color image data generated by the first generation unit 111 is a reference value. Generate one or more.

図２は、画像形成装置１０のハードウェア構成を例示する図である。画像形成装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、ストレージ１０４と、ＵＩ部１０５と、画像形成部１０６と、画像読取部１０７と、通信ＩＦ１０８とを有する装置である。ＣＰＵ１０１は、画像形成装置１０の各部を制御する制御装置（プロセッサ）である。ＲＯＭ１０２は、プログラムおよびデータを記憶する不揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際の作業領域として機能する揮発性の主記憶装置である。ストレージ１０４は、プログラムおよびデータを記憶する不揮発性の補助記憶装置である。ＵＩ部１０５は、各種のキーやタッチセンサなどの操作子を備え、利用者の操作に応じた操作情報をＣＰＵ１０１に供給する。ＣＰＵ１０１はこの操作情報に応じた処理を行う。また、ＵＩ部１０５は、液晶パネルや液晶駆動回路を備え、ＣＰＵ１０１による制御の下で画像を表示する。画像形成部１０６は、電子写真方式で用紙などの記録媒体に画像を形成する。画像読取部１０７は、原稿の画像を光学的に読み取る。通信ＩＦ１０８は、通信回線を介して他の装置と通信を行うためのインタフェースである。 FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image forming apparatus 10. The image forming apparatus 10 includes a central processing unit (CPU) 101, a read only memory (ROM) 102, a random access memory (RAM) 103, a storage 104, a UI unit 105, an image forming unit 106, and an image reading unit. The apparatus includes a unit 107 and a communication IF 108. The CPU 101 is a control device (processor) that controls each unit of the image forming apparatus 10. The ROM 102 is a non-volatile storage device that stores programs and data. The RAM 103 is a volatile main storage device that functions as a work area when the CPU 101 executes a program. The storage 104 is a non-volatile auxiliary storage device that stores programs and data. The UI unit 105 includes operation elements such as various keys and touch sensors, and supplies operation information corresponding to user operations to the CPU 101. The CPU 101 performs processing according to this operation information. The UI unit 105 includes a liquid crystal panel and a liquid crystal driving circuit, and displays an image under the control of the CPU 101. The image forming unit 106 forms an image on a recording medium such as paper using an electrophotographic method. The image reading unit 107 optically reads a document image. The communication IF 108 is an interface for performing communication with other devices via a communication line.

この例で、ストレージ１０４（またはＲＯＭ１０２）に記憶されているモノクロ画像変換プログラムをＣＰＵ１０１が実行することにより、図１に示される機能が実装される。モノクロ画像変換プログラムを実行しているＣＰＵ１０１、またはＣＰＵ１０１および画像読取部１０７は、生成手段１１の一例である。モノクロ画像変換プログラムを実行しているＣＰＵ１０１は、変換手段１２、文字認識手段１３、選択手段１４および指示手段１５の一例である。また、モノクロ画像変換プログラムを実行しているＣＰＵ１０１、またはＣＰＵ１０１および画像読取部１０７は、第１生成手段１１１の一例である。モノクロ画像変換プログラムを実行しているＣＰＵ１０１は、第２生成手段の一例である。 In this example, when the CPU 101 executes a monochrome image conversion program stored in the storage 104 (or ROM 102), the functions shown in FIG. 1 are implemented. The CPU 101 executing the monochrome image conversion program, or the CPU 101 and the image reading unit 107 is an example of the generation unit 11. The CPU 101 executing the monochrome image conversion program is an example of the conversion unit 12, the character recognition unit 13, the selection unit 14, and the instruction unit 15. The CPU 101 executing the monochrome image conversion program, or the CPU 101 and the image reading unit 107 is an example of the first generation unit 111. The CPU 101 executing the monochrome image conversion program is an example of a second generation unit.

２．動作
２−１．動作例１
次に、画像形成装置１０が行う画像処理動作について説明する。画像形成装置１０は、ＵＩ部１０５を用いた利用者の操作や、通信ＩＦ１０８を介して他の装置から受信されるデータなどに応じて、各種の画像処理を実行する。ここでは、本実施形態に特徴的な処理である、カラー原稿を読み取ってモノクロ画像データを生成し、生成したモノクロ画像データをファクシミリ送信したり画像形成処理により出力したりする処理について説明する。この例で、カラー原稿としては、例えば、カラー背景の列や行を有する表を含む原稿や、カラー文字を含んだ文書、プリントされた文書に手書き文字が書き込まれた原稿、などが挙げられる。 2. Operation 2-1. Operation example 1
Next, an image processing operation performed by the image forming apparatus 10 will be described. The image forming apparatus 10 executes various types of image processing according to a user operation using the UI unit 105 or data received from another apparatus via the communication IF 108. Here, a process that is characteristic of the present embodiment, that is, a process of reading a color original to generate monochrome image data, and transmitting the generated monochrome image data by facsimile or outputting the image through an image forming process, will be described. In this example, examples of the color manuscript include a manuscript including a table having columns and rows of a color background, a document including color characters, and a manuscript in which handwritten characters are written in a printed document.

まず、利用者は、読み取らせたいカラー原稿を画像読取部１０７にセットし、ＵＩ部１０５を用いて原稿のモノクロ読取を指示する操作を行う。ＵＩ部１０５は、利用者の操作内容に応じた情報をＣＰＵ１０１に出力する。ＣＰＵ１０１は、ＵＩ部１０５から出力される情報に応じて、カラー原稿を読み取る処理に関する各種の設定を行うための設定画面をＵＩ部１０５に表示する。この例で、ＣＰＵ１０１は、原稿の読取処理における「読み込み濃度」の設定と「シャープネス」の設定を行うための画面をＵＩ部１０５に表示する。 First, the user sets a color document to be read in the image reading unit 107 and performs an operation for instructing monochrome reading of the document using the UI unit 105. The UI unit 105 outputs information corresponding to the operation content of the user to the CPU 101. The CPU 101 displays on the UI unit 105 a setting screen for performing various settings related to the process of reading a color document in accordance with information output from the UI unit 105. In this example, the CPU 101 displays a screen for setting “read density” and “sharpness” in the document reading process on the UI unit 105.

図３は、濃度とシャープネスの設定画面の一例を示す図である。図３に示す例において、利用者は、ボタンＢ１からボタンＢ７のいずれかを選択することによって濃度を７段階で設定するようになっている。また、利用者は、ボタンＢ１１からＢ１５のいずれかを選択することによって、シャープネスを５段階で設定するようになっている。ボタンＢ１ないしボタンＢ１５が選択され、利用者によって濃度やシャープネスが設定された後に、読取処理の開始を指示するためのスタートボタンが押下されると、ＣＰＵ１０１は、設定された濃度の設定値やシャープネスの設定値でカラー原稿のモノクロ読取処理を行う。一方、この例で、図３に例示するボタンＢ２１が押下された場合には、濃度やシャープネスを利用者が手動で設定することなく、画像形成装置１０が濃度やシャープネスの設定値を決定する処理を行う。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a density and sharpness setting screen. In the example shown in FIG. 3, the user sets the density in seven steps by selecting one of the buttons B1 to B7. In addition, the user sets the sharpness in five levels by selecting one of the buttons B11 to B15. After the buttons B1 to B15 are selected and the density and sharpness are set by the user, when the start button for instructing the start of the reading process is pressed, the CPU 101 sets the set value and sharpness of the set density. With this setting value, monochrome reading processing of a color document is performed. On the other hand, in this example, when the button B21 illustrated in FIG. 3 is pressed, the image forming apparatus 10 determines the density and sharpness setting values without manually setting the density and sharpness by the user. I do.

図４および図５は、カラー原稿の内容の例を示す図である。図４は、カラー背景の列や行を有する表を含む原稿を例示している。図５は、背景がグラデーションになっている領域にカラーの文字が描画された画像Ｉ１を含んだ原稿を例示している。このようなカラー原稿は、読取の濃度の設定値やシャープネスの設定値をどうような値に設定するかによって、文字や表が消えてしまったり、手書き文字がかすれたりつぶれてしまう場合がある。 4 and 5 are diagrams showing examples of the contents of a color document. FIG. 4 illustrates a document including a table having columns and rows of color background. FIG. 5 exemplifies a document including an image I1 in which colored characters are drawn in an area where the background is gradation. In such a color document, characters and tables may disappear or handwritten characters may be faded or crushed depending on what values are set for the reading density setting value and sharpness setting value.

図６および図７は、図４に示すカラー原稿を読み取って生成されたモノクロ画像データの内容の一例を示す図である。図６に示すモノクロ画像データと、図７に示すモノクロ画像データとは、濃度の設定値および／またはシャープネスの設定値が異なっている。図６に示す例では、カラー原稿に記載されていた「金額」および「個数」の文字は視認できるものの、「項目」、「Ａ社」、「Ｂ社」の文字は背景色にとけて視認できない。図７に示す例では、「金額」、「個数」、「項目」、「Ａ社」、「Ｂ社」の全て文字が視認できなくなっている。 6 and 7 are diagrams showing examples of the contents of the monochrome image data generated by reading the color document shown in FIG. The monochrome image data shown in FIG. 6 and the monochrome image data shown in FIG. 7 have different density setting values and / or sharpness setting values. In the example shown in FIG. 6, the characters “Amount” and “Number” written on the color manuscript are visible, but the characters “Item”, “Company A”, and “Company B” are visible on the background color. Can not. In the example illustrated in FIG. 7, all the characters “money amount”, “number”, “item”, “Company A”, and “Company B” are not visible.

図８は、図５に示したカラー原稿に含まれる画像Ｉ１を読み取って生成されたモノクロ画像データの例を示す図である。図８に示すモノクロ画像Ｉ１１、Ｉ１２、Ｉ１３、Ｉ１４、Ｉ１５はそれぞれ、読取処理における濃度の設定値および／またはシャープネスの設定値が異なっている。図８に示されるように、濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせによって、文字が視認し難くなったり、背景のグラデーションがなくなってしまったりしている。このように、設定値によっては文字が視認し難くなったりしてしまうが、カラー原稿の読取における濃度の設定値とシャープネスの設定値をどのような値にすればよいかを選択することは、利用者にとって困難な場合がある。そこで、この実施形態では、濃度とシャープネスの自動設定を指示するボタンＢ２１が利用者によって選択された場合は、ＣＰＵ１０１が、以下の処理を行うことによって濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせを決定する。 FIG. 8 is a diagram showing an example of monochrome image data generated by reading the image I1 included in the color document shown in FIG. The monochrome images I11, I12, I13, I14, and I15 shown in FIG. 8 have different density setting values and / or sharpness setting values in the reading process. As shown in FIG. 8, the combination of the density setting value and the sharpness setting value may make it difficult to visually recognize characters or eliminate background gradation. In this way, depending on the setting value, it may be difficult to visually recognize the character, but it is possible to select what value should be set for the density setting value and the sharpness setting value when reading a color document. It may be difficult for the user. Therefore, in this embodiment, when the button B21 for instructing the automatic setting of density and sharpness is selected by the user, the CPU 101 performs the following processing to change the combination of the density setting value and the sharpness setting value. decide.

図９は、利用者によって図３に示すボタンＢ２１が押下された場合にＣＰＵ１０１が実行する設定値決定処理の流れを示すフローチャートである。図９に示す処理を実行することによって、ＣＰＵ１０１は、カラー原稿の読取処理における濃度の設定値とシャープネスの設定値を決定する。この例で、濃度の設定値は、−３〜＋３のいずれかの値をとる。シャープネスの設定値は、−２〜＋２のいずれかの値をとる。また、この例で、濃度の設定値ｘとシャープネスの設定値ｙの組み合わせを設定値（ｘ，ｙ）と表す。また、便宜上、設定値（ｘ，ｙ）をｘｙ平面上の座標として説明する場合がある。また、以下の説明では、説明の便宜上、設定値が（０，０）のカラー画像データを「カラー画像データＩ₀₀」と称して説明する。また、カラー画像データＩ₀₀に対して二値化処理が施されて生成されたモノクロ画像データを、「モノクロ画像データＩ_m00」と称する。 FIG. 9 is a flowchart showing a flow of setting value determination processing executed by the CPU 101 when the user presses the button B21 shown in FIG. By executing the process shown in FIG. 9, the CPU 101 determines the density setting value and the sharpness setting value in the color document reading process. In this example, the set value of density takes any value from −3 to +3. The sharpness setting value takes any value from -2 to +2. In this example, the combination of the density setting value x and the sharpness setting value y is represented as a setting value (x, y). For convenience, the setting value (x, y) may be described as coordinates on the xy plane. Further, in the following description, for convenience of explanation, color image data having a set value of (0, 0) will be referred to as “color image data I ₀₀ ”. The monochrome image data generated by performing the binarization process on the color image data I ₀₀ is referred to as “monochrome image data I _m00 ”.

ステップＳ１０１において、ＣＰＵ１０１は、座標（０，０）を起点とし、画像読取部１０７を制御して、セットされたカラー原稿を設定値（０，０）で読み取らせる。また、ＣＰＵ１０１は、読み取ったカラー画像を表すカラー画像データＩ₀₀に対して二値化処理を施してモノクロ（白黒）画像データを生成する。ステップＳ１０２において、ＣＰＵ１０１は、カラー画像データＩ₀₀に対して設定値を予め定められた値だけ変更する画像処理を施したカラー画像データを生成し、生成したカラー画像データに対して二値化処理を施してモノクロ画像データを生成する。この例で、ＣＰＵ１０１は、カラー画像データＩ₀₀に対して、設定値を（−２，＋１）、（−２，−１）、（０，＋２）、（０，−２）、（＋２，＋１）、（＋２、−１）とする画像処理を施した６つのカラー画像データを生成する。ＣＰＵ１０１は、上記６個の設定値のカラー画像データに対してそれぞれ二値化処理を施して６種類のモノクロ画像データを生成する。このように、本動作例では、起点に隣接する座標を選択するのではなく、少し離れた座標を選択する。起点に隣接する座標を選択すると、最適な設定値をみつけるために比較対象とするモノクロ画像データの数が多くなってしまい、処理時間が長くなってしまう場合がある。そこで、この例では、起点から少し離れた座標を選択することによって処理時間の短縮化を図っている。 In step S101, the CPU 101 starts the coordinate (0, 0) and controls the image reading unit 107 to read the set color original with the set value (0, 0). Further, the CPU 101 performs binarization processing on the color image data I ₀₀ representing the read color image to generate monochrome (monochrome) image data. In step S102, CPU 101 generates a color image data subjected to image processing for changing by a predetermined value the setting value for the color image data I _00, produced binarization process on the color image data To generate monochrome image data. In this example, the CPU 101 sets the set values for the color image data I ₀₀ to (−2, + 1), (−2, −1), (0, + 2), (0, −2), (+2, Six color image data subjected to image processing of (+1) and (+2, −1) are generated. The CPU 101 performs binarization processing on the color image data having the six setting values, and generates six types of monochrome image data. As described above, in this operation example, the coordinates adjacent to the starting point are not selected, but coordinates slightly apart are selected. If the coordinates adjacent to the starting point are selected, the number of monochrome image data to be compared increases in order to find the optimum setting value, which may increase the processing time. Therefore, in this example, the processing time is shortened by selecting coordinates slightly apart from the starting point.

図１０は、設定値決定処理において生成されるモノクロ画像データの濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせを示す図である。図において、横軸は濃度の設定値を示し、縦軸はシャープネスの設定値を示す。ステップＳ１０１で生成されるモノクロ画像データの設定値の組み合わせの座標に「０」が記載されている。ステップＳ１０２で生成されるモノクロ画像データの設定値の組み合わせの６箇所の座標に「１」が記載されている。 FIG. 10 is a diagram illustrating combinations of density setting values and sharpness setting values of monochrome image data generated in the setting value determination process. In the figure, the horizontal axis represents the density setting value, and the vertical axis represents the sharpness setting value. “0” is described in the coordinates of the combination of the setting values of the monochrome image data generated in step S101. “1” is described in the six coordinates of the combination of the setting values of the monochrome image data generated in step S102.

ステップＳ１０３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２で生成された７つのモノクロ画像データに対して文字認識処理を施し、認識された文字数（以下「認識文字数」という）を比較する。文字認識には、周知の文字認識の技術が用いられる。起点（０，０）のモノクロ画像データにおける認識文字数が最大である場合には（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４の処理に進み、起点（０，０）を設定値として選択する。すなわち、ＣＰＵ１０１は、起点（０，０）のモノクロ画像データＩ_m00を、出力画像データとして選択する。選択された出力画像データは、利用者によって指定された形式で、例えばファクシミリ送信や画像形成処理などにより出力される。 In step S103, the CPU 101 performs character recognition processing on the seven monochrome image data generated in steps S101 and S102, and compares the number of recognized characters (hereinafter referred to as “recognized number of characters”). A well-known character recognition technique is used for character recognition. When the number of recognized characters in the monochrome image data at the starting point (0, 0) is the maximum (step S103; YES), the CPU 101 proceeds to the process of step S104 and selects the starting point (0, 0) as a set value. That is, the CPU 101 _selects the monochrome image data _Im00 at the starting point (0, 0) as output image data. The selected output image data is output in a format designated by the user, for example, by facsimile transmission or image forming processing.

一方、ステップＳ１０３において、起点（０，０）のモノクロ画像データＩ_m00の認識文字数が最大でないと判定された場合は（ステップＳ１０３；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０５の処理に進む。ステップＳ１０５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０２で生成した６つのモノクロ画像データのうちのいずれかの認識文字数が最大であるかを判定する。６つのモノクロ画像データのうちのいずれかの認識文字数が最大である場合は（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０６の処理をスキップし、ステップＳ１０７の処理に進む。一方、６つのモノクロ画像データの認識文字数がいずれも最大でない場合は（ステップＳ１０５；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０６の処理に進む。６つのモノクロ画像データの認識文字数がいずれも最大でない場合とは、６つのモノクロ画像データのなかに、認識文字数がモノクロ画像データＩ_m00の認識文字数と同値であるものが存在する場合である。なお、ステップＳ１０５において６つのモノクロ画像データの中の複数のモノクロ画像データの認識文字数が同一の最大値をとっている場合は（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０６の処理をスキップしてステップＳ１０７の処理に進む。 On the other hand, when it is determined in step S103 that the number of recognized characters of the monochrome image data _{Im00 at} the starting point (0, 0) is not the maximum (step S103; NO), the CPU 101 proceeds to the process of step S105. In step S105, the CPU 101 determines whether the number of recognized characters among the six monochrome image data generated in step S102 is the maximum. When the number of recognized characters in any of the six monochrome image data is the maximum (step S105; YES), the CPU 101 skips the process of step S106 and proceeds to the process of step S107. On the other hand, when the number of recognized characters of the six monochrome image data is not the maximum (step S105; NO), the CPU 101 proceeds to the process of step S106. The case where the number of recognized characters of the six monochrome image data is not the maximum is a case where the number of recognized characters is the same as the number of recognized characters of the monochrome image data _Im00 among the six monochrome image data. When the number of recognized characters of the plurality of monochrome image data among the six monochrome image data has the same maximum value in step S105 (step S105; YES), the CPU 101 skips the process of step S106. The process proceeds to step S107.

ステップＳ１０６において、ＣＰＵ１０１は、認識文字数が最大である複数のモノクロ画像データについて、文字認識処理において判別不能と判定された文字の数（以下「判別不能文字数」という）を比較する。これらの複数のモノクロ画像データのうち、起点（０，０）のモノクロ画像データの判別不能文字数が最小である場合、または、判別不能文字数が全て同じ値である場合は（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４の処理に進み、起点（０，０）を設定値として選択する。 In step S106, the CPU 101 compares the number of characters determined to be indistinguishable in the character recognition process (hereinafter referred to as “the number of indistinguishable characters”) for a plurality of monochrome image data having the maximum number of recognized characters. Of these monochrome image data, when the number of indistinguishable characters in the monochrome image data at the starting point (0, 0) is the smallest, or when the number of indistinguishable characters is all the same value (step S106; YES), In step S104, the CPU 101 selects the starting point (0, 0) as a set value.

ステップＳ１０７において、ＣＰＵ１０１は、認識文字数が最大である設定値（ｘ，ｙ）の座標を新たな起点として設定する。ステップＳ１０７において、認識文字数が最大である設定値（ｘ，ｙ）が複数ある場合、ＣＰＵ１０１は、複数の設定値の中から、判別不能文字数が最小のものを起点として設定する。更に、判別不能文字数が最小である設定値が複数ある場合は、ＣＰＵ１０１は、それらの複数の設定値の中から、「濃度の設定値が「０」に近い方」、「シャープネスの設定値が「０」に近い方」、「濃度の設定値が小さい方」、「シャープネスの設定値が小さい方」、の順に判定を行い、起点を選択する。 In step S107, the CPU 101 sets the coordinates of the set value (x, y) with the maximum number of recognized characters as a new starting point. In step S107, when there are a plurality of setting values (x, y) with the maximum number of recognized characters, the CPU 101 sets a starting point that has the smallest number of unidentifiable characters from among the plurality of setting values. Further, when there are a plurality of setting values with the smallest number of indistinguishable characters, the CPU 101 determines that the “setting value of density is close to“ 0 ”” or “setting value of sharpness” from among the plurality of setting values. The determination is made in the order of “the one closer to“ 0 ””, “the smaller the density setting value”, and “the smaller the sharpness setting value”, and the starting point is selected.

ステップＳ１０８において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０７で選択された起点の座標を（ｘ_O，ｙ_O）とした場合に、起点の近傍の座標（ｘ_O＋１，ｙ_O）、（ｘ_O−１，ｙ_O）、（ｘ_O，ｙ_O＋１）、（ｘ_O，ｙ_O−１）の４つの座標に対応するモノクロ画像データを生成する。この例で、ＣＰＵ１０１は、カラー画像データＩ₀₀に対して、設定値を上記４つの設定値に変更する画像処理を施したカラー画像データを生成し、生成したカラー画像データに対して二値化処理を施してモノクロ画像データを生成する。図１０に示す例では、ステップＳ１０７で選択された起点の座標が（−２，＋１）である場合にステップＳ１０８において選択される４つの座標の位置に、「２」が記載されている。 In step S108, when the coordinates of the starting point selected in step S107 are (x _O , y _O ), the CPU 101 determines the coordinates (x _O +1, y _O ), (x _O −1, y) near the starting point. _{_{O), (x O, y}} O +1), to generate the monochrome image data corresponding to the four coordinates _{_{(x O, y O -1)}} . In this example, the CPU 101 generates color image data obtained by performing image processing for changing the setting value to the above four setting values for the color image data I ₀₀ and binarizes the generated color image data. Processing is performed to generate monochrome image data. In the example illustrated in FIG. 10, “2” is described at the positions of the four coordinates selected in step S <b> 108 when the coordinates of the starting point selected in step S <b> 107 are (−2, +1).

ステップＳ１０９において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０８で生成された４つのモノクロ画像データに対して文字認識処理を施し、認識された認識文字数を比較する。起点（ｘ_O，ｙ_O）のモノクロ画像データにおける認識文字数が最大である場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１２の処理に進み、起点（ｘ_O，ｙ_O）を設定値として選択する。すなわち、ＣＰＵ１０１は、起点（ｘ_O，ｙ_O）のモノクロ画像データを、出力画像データとして選択する。 In step S109, the CPU 101 performs character recognition processing on the four monochrome image data generated in step S108, and compares the recognized number of recognized characters. When the number of recognized characters in the monochrome image data at the starting point (x _O , y _O ) is the maximum (step S109; YES), the CPU 101 proceeds to the process of step S112, and sets the starting point (x _O , y _O ) as the set value. Choose as. That is, the CPU 101 selects the monochrome image data at the starting point (x _O , y _O ) as output image data.

一方、ステップＳ１０９において、起点（ｘ_O，ｙ_O）のモノクロ画像データの認識文字数が最大でないと判定された場合は（ステップＳ１０９；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１１の処理に進む。ステップＳ１１１において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０８で生成した４つのモノクロ画像データのうちのいずれかの認識文字数が最大であるかを判定する。４つのモノクロ画像データのうちのいずれかの認識文字数が最大である場合は（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１２の処理をスキップし、ステップＳ１１３の処理に進む。一方、４つのモノクロ画像データの認識文字数がいずれも最大でない場合は（ステップＳ１１１；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１２に処理に進む。４つのモノクロ画像データの認識文字数がいずれも最大でない場合とは、４つのモノクロ画像データのなかに、認識文字数が起点（ｘ_O，ｙ_O）のモノクロ画像データの認識文字数と同値であるものが存在する場合である。なお、ステップＳ１１１において４つのモノクロ画像データの中の複数のモノクロ画像データの認識文字数が同一の最大値をとっている場合は（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１２の処理をスキップしてステップＳ１１３の処理に進む。 On the other hand, when it is determined in step S109 that the number of recognized characters of the monochrome image data at the starting point (x _O , y _O ) is not the maximum (step S109; NO), the CPU 101 proceeds to the process of step S111. In step S111, the CPU 101 determines whether the number of recognized characters in any of the four monochrome image data generated in step S108 is the maximum. When the number of recognized characters in any of the four monochrome image data is the maximum (step S111; YES), the CPU 101 skips the process of step S112 and proceeds to the process of step S113. On the other hand, when the number of recognized characters of the four monochrome image data is not the maximum (step S111; NO), the CPU 101 proceeds to the process in step S112. The case where the number of recognized characters of the four monochrome image data is not the maximum means that among the four monochrome image data, the number of recognized characters is the same as the number of recognized characters of the monochrome image data with the starting point (x _O , y _O ). This is the case. When the number of recognized characters of the plurality of monochrome image data among the four monochrome image data has the same maximum value in step S111 (step S111; YES), the CPU 101 skips the process of step S112. The process proceeds to step S113.

ステップＳ１１２において、ＣＰＵ１０１は、認識文字数が最大である複数のモノクロ画像データについて、判別不能文字数を比較する。これらの複数のモノクロ画像データのうち、起点（ｘ_O，ｙ_O）のモノクロ画像データの判別不能文字数が最小である場合、または、判別不能文字数が全て同じ値である場合は（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０の処理に進み、起点（ｘ_O，ｙ_O）のモノクロ画像データを、出力画像データとして選択する。 In step S112, the CPU 101 compares the number of indistinguishable characters for a plurality of monochrome image data having the maximum number of recognized characters. Among these monochrome image data, when the number of indistinguishable characters in the monochrome image data at the starting point (x _O , y _O ) is the minimum, or when the number of indistinguishable characters is all the same value (step S111; YES) ), The CPU 101 proceeds to the process of step S110, and selects monochrome image data of the starting point (x _O , y _O ) as output image data.

ステップＳ１１３において、ＣＰＵ１０１は、認識文字数が最大である設定値（ｘ，ｙ）を選択する。ステップＳ１１３において、認識文字数が最大である設定値（ｘ，ｙ）が複数ある場合、ＣＰＵ１０１は、それら複数の設定値の中から、判別不能文字数が最小のものを選択する。更に、判別不能文字数が最小である設定値が複数ある場合は、ＣＰＵ１０１は、それらの複数の設定値の中から、「濃度の設定値が「０」に近い方」、「シャープネスの設定値が「０」に近い方」、「濃度の設定値が小さい方」、「シャープネスの設定値が小さい方」、の順に判定を行い、採用する設定値を選択する。 In step S113, the CPU 101 selects a set value (x, y) with the maximum number of recognized characters. In step S113, when there are a plurality of setting values (x, y) with the maximum number of recognized characters, the CPU 101 selects the one with the smallest number of indistinguishable characters from among the plurality of setting values. Further, when there are a plurality of setting values with the smallest number of indistinguishable characters, the CPU 101 determines that the “setting value of density is close to“ 0 ”” or “setting value of sharpness” from among the plurality of setting values. A determination is made in the order of “closer to“ 0 ””, “density setting value is smaller”, and “sharpness setting value is smaller”, and a setting value to be adopted is selected.

採用する設定値が選択されると、ＣＰＵ１０１は、画像形成分１０６や通信ＩＦ１０８を制御し、選択した設定値に対応するモノクロ画像データを、利用者によって指定された形式（ファクシミリ送信、画像形成出力、など）で出力する。 When the setting value to be adopted is selected, the CPU 101 controls the image forming portion 106 and the communication IF 108, and converts the monochrome image data corresponding to the selected setting value into a format designated by the user (facsimile transmission, image forming output). , Etc.).

ところで、カラー原稿をモノクロでスキャンする場合、スキャン処理の「濃度」と「シャープネス」を設定する必要があるが、利用者が所望するスキャン画質を得るためにこれらの２種類の設定値をどのような組み合わせとするかを決めることが利用者にとって困難である場合がある。その場合、利用者はスキャナやＰＣ画面のプレビューの画像を見ながら、何度もスキャン処理と設定値の変更操作とを行うことにより、所望の設定値の組み合わせを見つけ出すことになる。それに対しこの実施形態では、ＣＰＵ１０１によって選択される設定値は、文字認識処理の処理結果が最もよいものであるから、利用者が煩雑な操作を行うことなく、出力されるモノクロ画像データの文字が読み難くなることが抑制される。 By the way, when a color original is scanned in monochrome, it is necessary to set the “density” and “sharpness” of the scanning process. How can these two setting values be used to obtain the desired scan image quality? It may be difficult for the user to decide which combination is appropriate. In this case, the user finds a desired combination of setting values by performing scanning processing and setting value changing operations many times while viewing the preview image on the scanner or the PC screen. On the other hand, in this embodiment, since the setting value selected by the CPU 101 has the best character recognition processing result, the character of the output monochrome image data can be displayed without complicated operations by the user. Hard to read is suppressed.

２−２．動作例２
次いで、画像形成装置１０のＣＰＵ１０１が行う設定値決定処理の他の例について説明する。上述の動作例１では、１度目の設定値の比較処理（以下、「フェーズ１」という）においては、起点と起点の周囲６点との計７個の設定値のモノクロ画像データについて比較を行い、２度目の設定値の比較処理（以下、「フェーズ２」という）においては、新たな起点とその起点の周囲４点との計５個の設定値のモノクロ画像データについて比較を行った。それに対しこの動作例では、フェーズ１においては、起点と起点の周囲８点との計９個の設定値のモノクロ画像データについて比較を行い、フェーズ２においては、新たな起点およびその起点の周囲８点のうちのフェーズ１で比較対象となっていない点の設定値のモノクロ画像データについて比較を行う。 2-2. Operation example 2
Next, another example of setting value determination processing performed by the CPU 101 of the image forming apparatus 10 will be described. In the first operation example described above, in the first set value comparison process (hereinafter referred to as “phase 1”), a total of seven set values of monochrome image data of the start point and the six surrounding points are compared. In the second set value comparison process (hereinafter referred to as “phase 2”), a total of five set values of monochrome image data of the new start point and the four surrounding points were compared. On the other hand, in this operation example, in phase 1, a total of nine set values of monochrome image data of the starting point and the surrounding eight points are compared, and in phase 2, the new starting point and the surrounding 8 points of the starting point are compared. Comparison is performed for monochrome image data of the set values of points that are not compared in phase 1 of the points.

図１１は、この動作例においてＣＰＵ１０１が実行する設定値決定処理の流れを示すフローチャートである。この例で、濃度の設定値は、−３〜＋３のいずれかの値をとる。シャープネスの設定値は、−２〜＋２のいずれかの値をとる。ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１０１は、設定値（０，０）を起点とし、画像読取部１０７を制御して、セットされたカラー原稿を設定値（０，０）で読み取らせる。また、ＣＰＵ１０１は、読み取ったカラー画像を表すカラー画像データＩ₀₀に対して二値化処理を施してモノクロ（白黒）画像データを生成する。ステップＳ２０２において、ＣＰＵ１０１は、カラー画像データＩ₀₀に対して設定値を予め定められた値だけ変更する画像処理を施したカラー画像データを生成し、生成したカラー画像データに対して二値化処理を施してモノクロ画像データを生成する。この例で、ＣＰＵ１０１は、カラー画像データＩ₀₀に対して、設定値を（０，＋１）、（０，−１）、（＋１，＋１）、（＋１，−１）、（＋１，０）、（−１、＋１）、（−１、−１）、（−１、０）とする画像処理を施した８つのカラー画像データを生成し、生成した８つのカラー画像データに対してそれぞれ二値化処理を施して８つのモノクロ画像データを生成する。 FIG. 11 is a flowchart showing the flow of setting value determination processing executed by the CPU 101 in this operation example. In this example, the set value of density takes any value from −3 to +3. The sharpness setting value takes any value from -2 to +2. In step S201, the CPU 101 starts the set value (0, 0) and controls the image reading unit 107 to read the set color original with the set value (0, 0). Further, the CPU 101 performs binarization processing on the color image data I ₀₀ representing the read color image to generate monochrome (monochrome) image data. In step S202, CPU 101 generates a color image data subjected to image processing for changing by a predetermined value the setting value for the color image data I _00, produced binarization process on the color image data To generate monochrome image data. In this example, the CPU 101 sets (0, +1), (0, −1), (+1, +1), (+1, −1), (+1, 0) for the color image data I ₀₀ . , (−1, +1), (−1, −1), and (−1, 0) are generated, and eight color image data are generated, and two are generated for each of the generated eight color image data. A binarization process is performed to generate eight monochrome image data.

図１２は、動作例２の設定値決定処理において生成されるモノクロ画像データの濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせを示す図である。図１２に示す例では、起点（０，０）の座標に「０」が記載されている。ステップＳ２０２で生成されるモノクロ画像データの設定値の組み合わせの８箇所の座標に「１」が記載されている。 FIG. 12 is a diagram illustrating a combination of the density setting value and the sharpness setting value of the monochrome image data generated in the setting value determination process of the second operation example. In the example shown in FIG. 12, “0” is described in the coordinates of the starting point (0, 0). “1” is described in the eight coordinates of the combination of setting values of the monochrome image data generated in step S202.

ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１およびステップＳ２０２で生成された９個のモノクロ画像データに対して文字認識処理を施し、認識文字数を比較する。起点（０，０）のモノクロ画像データにおける認識文字数が最大である場合には（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８の処理に進み、起点（０，０）を設定値として選択する。一方、ステップＳ２０３において、起点（０，０）のモノクロ画像データの認識文字数が最大でないと判定された場合は（ステップＳ２０３；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０４の処理に進む。ステップＳ２０４において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０２で生成した８個のモノクロ画像データのうちのいずれかの認識文字数が最大であるかを判定する。８個のモノクロ画像データのうちのいずれかの認識文字数が最大である場合は（ステップＳ２０４；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５の処理をスキップし、ステップＳ２０６の処理に進む。一方、８個のモノクロ画像データの認識文字数がいずれも最大でない場合は（ステップＳ２０４；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５の処理に進む。 In step S203, the CPU 101 performs character recognition processing on the nine monochrome image data generated in steps S201 and S202, and compares the number of recognized characters. When the number of recognized characters in the monochrome image data at the starting point (0, 0) is the maximum (step S203; YES), the CPU 101 proceeds to the process of step S208 and selects the starting point (0, 0) as a set value. On the other hand, when it is determined in step S203 that the number of recognized characters of the monochrome image data at the starting point (0, 0) is not the maximum (step S203; NO), the CPU 101 proceeds to the process of step S204. In step S204, the CPU 101 determines whether the number of recognized characters among the eight monochrome image data generated in step S202 is the maximum. When the number of recognized characters in any of the eight monochrome image data is the maximum (step S204; YES), the CPU 101 skips the process of step S205 and proceeds to the process of step S206. On the other hand, when the number of recognized characters in the eight monochrome image data is not the maximum (step S204; NO), the CPU 101 proceeds to the process of step S205.

ステップＳ２０５において、ＣＰＵ１０１は、認識文字数が最大である複数のモノクロ画像データについて、文字認識処理において判別不能と判定された文字の数（以下「判別不能文字数」という）を比較する。これらの複数のモノクロ画像データのうち、起点（０，０）のモノクロ画像データの判別不能文字数が最小である場合、または、判別不能文字数が全て同じ値である場合は（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８の処理に進み、起点（０，０）を設定値として選択する。 In step S205, the CPU 101 compares the number of characters determined to be indistinguishable in the character recognition process (hereinafter referred to as “the number of indistinguishable characters”) for the plurality of monochrome image data having the maximum number of recognized characters. Of these monochrome image data, when the number of indistinguishable characters in the monochrome image data at the starting point (0, 0) is the smallest, or when the number of indistinguishable characters is all the same value (step S205; YES), In step S208, the CPU 101 selects the starting point (0, 0) as a setting value.

ステップＳ２０６において、ＣＰＵ１０１は、認識文字数が最大である設定値（ｘ，ｙ）の座標を新たな起点として設定する。ステップＳ２０６において、認識文字数が最大である設定値（ｘ，ｙ）が複数ある場合、ＣＰＵ１０１は、複数の設定値の中から、判別不能文字数が最小のものを起点として設定する。更に、判別不能文字数が最小である設定値が複数ある場合は、ＣＰＵ１０１は、それらの複数の設定値の中から、「濃度の設定値が「０」に近い方」、「シャープネスの設定値が「０」に近い方」、「濃度の設定値が小さい方」、「シャープネスの設定値が小さい方」、の順に判定を行い、起点を選択する。 In step S206, the CPU 101 sets the coordinates of the set value (x, y) with the maximum number of recognized characters as a new starting point. In step S206, when there are a plurality of setting values (x, y) with the maximum number of recognized characters, the CPU 101 sets a starting point that has the smallest number of unidentifiable characters from among the plurality of setting values. Further, when there are a plurality of setting values with the smallest number of indistinguishable characters, the CPU 101 determines that the “setting value of density is close to“ 0 ”” or “setting value of sharpness” from among the plurality of setting values. The determination is made in the order of “the one closer to“ 0 ””, “the smaller the density setting value”, and “the smaller the sharpness setting value”, and the starting point is selected.

ステップＳ２０７において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０６で選択された起点の近傍があるかを判定する。この例で、起点の近傍とは、起点の座標を（ｘ_O，ｙ_O）とした場合に、（ｘ_O，ｙ_O＋１）、（ｘ_O，ｙ_O−１）、（ｘ_O＋１，ｙ_O＋１）、（ｘ_O＋１，ｙ_O−１）、（ｘ_O＋１，ｙ_O）、（ｘ_O−１、ｙ_O＋１）、（ｘ_O−１、ｙ_O−１）、（ｘ_O−１、ｙ_O）の８点のうち、設定値の取り得る範囲である（−３〜＋３，−２〜＋２）の範囲内に含まれる座標であり、かつ、それまでの処理においてモノクロ画像データが生成されていない座標をさす。起点の近傍がある場合は（ステップＳ２０７；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０２の処理に戻り、起点の近傍の設定値のモノクロ画像データを生成する。一方、起点の近傍がない場合は（ステップＳ２０７；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８の処理に進み、ステップＳ２０６で選択された起点を設定値として選択する。起点の近傍がなくなるまで、ステップＳ２０２ないしステップＳ２０７の処理が繰り返し行われることによって、予め定められた範囲内の設定値において、文字認識処理の処理結果が最もよい設定値が探索される。 In step S207, the CPU 101 determines whether there is a vicinity of the starting point selected in step S206. In this example, the vicinity of the starting point means that (x _O , y _O +1), (x _O , y _O −1), (x _O +1,) when the coordinates of the starting point are (x _O , y _O ). _{_{y O +1), (x O}} + 1, y O -1), (x O + 1, y O), (x O -1, y O +1), (x O -1, y O -1), (x _O -1, of eight points y _O), a possible range of the set value (-3 + 3, the coordinates are within the scope of -2 + 2), and a monochrome in the process so far The coordinates where image data has not been generated. If there is a vicinity of the starting point (step S207; YES), the CPU 101 returns to the processing of step S202, and generates monochrome image data of a set value near the starting point. On the other hand, when there is no vicinity of the starting point (step S207; NO), the CPU 101 proceeds to the process of step S208, and selects the starting point selected in step S206 as a set value. By repeatedly performing the processing from step S202 to step S207 until the vicinity of the starting point disappears, the setting value with the best processing result of the character recognition processing is searched for in the setting values within a predetermined range.

図１２に示す例では、１回目のステップＳ２０６の処理で選択された起点の座標が（−１，０）である場合の近傍の位置（フェーズ２で比較対象となる設定値の座標）に「２」が記載されている。また、２回目のステップＳ２０６の処理で選択された起点の座標が（−２，０）である場合の近傍の位置（フェーズ３で比較対象となる設定値の座標）に「３」が記載されている。また、３回目のステップＳ２０６の処理で選択された起点の座標が（−３，＋１）である場合の近傍の位置（フェーズ４で比較対象となる設定値の座標）に「４」が記載されている。 In the example shown in FIG. 12, the position of the starting point selected in the first processing in step S <b> 206 is (−1, 0) (the coordinates of the set value to be compared in phase 2) “ 2 "is described. In addition, “3” is described in the vicinity position (the coordinate of the set value to be compared in phase 3) when the coordinates of the starting point selected in the second processing of step S206 is (−2, 0). ing. In addition, “4” is described in the vicinity position (the coordinate of the set value to be compared in phase 4) when the coordinate of the starting point selected in the third processing of step S206 is (−3, + 1). ing.

図１０の例と図１２の例を比較すると、図１０の例では、計１１個のモノクロ画像データが比較対象として生成されるのに対し、図１２の例では、計１７個のモノクロ画像データが比較対象として生成される。動作例１と動作例２を比較すると、動作例１は、生成されるモノクロ画像データの数が少ない分、処理速度が早くなる。一方、動作例２は、比較対象となるモノクロ画像データの数が多い分、出力されるモノクロ画像データの画質は動作例１よりも高くなると言える。 Comparing the example of FIG. 10 and the example of FIG. 12, in the example of FIG. 10, a total of 11 monochrome image data are generated as comparison targets, whereas in the example of FIG. 12, a total of 17 monochrome image data are generated. Are generated for comparison. Comparing the operation example 1 and the operation example 2, the operation example 1 has a higher processing speed because the number of generated monochrome image data is small. On the other hand, it can be said that in the operation example 2, the image quality of the output monochrome image data is higher than that in the operation example 1 because the number of monochrome image data to be compared is large.

２−３．動作例３
次いで、画像形成装置１０のＣＰＵ１０１が行う設定値決定処理の他の例について説明する。 2-3. Operation example 3
Next, another example of setting value determination processing performed by the CPU 101 of the image forming apparatus 10 will be described.

図１３は、この動作例においてＣＰＵ１０１が実行する設定値決定処理の流れを示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートが、図９に示すフローチャートと異なる点は、ステップＳ１０８の処理に代えて、ステップＳ３０８の処理を含む点と、ステップＳ１１１の処理に代えて、ステップＳ３１１の処理を含む点である。なお、以下の説明においては、図９のフローチャートと同様の処理については、同じ符号を付してその説明を省略する。 FIG. 13 is a flowchart showing the flow of setting value determination processing executed by the CPU 101 in this operation example. The flowchart shown in FIG. 13 differs from the flowchart shown in FIG. 9 in that it includes the process of step S308 instead of the process of step S108 and the process of step S311 instead of the process of step S111. is there. In the following description, the same processes as those in the flowchart of FIG. 9 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.

ステップＳ３０８において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０７で選択された起点の座標を（ｘ_O，ｙ_O）とした場合に、起点の近傍の座標として、（ｘ_O，ｙ_O＋１）、（ｘ_O，ｙ_O−１）、（ｘ_O＋１，ｙ_O＋１）、（ｘ_O＋１，ｙ_O−１）、（ｘ_O＋１，ｙ_O）、（ｘ_O−１、ｙ_O＋１）、（ｘ_O−１、ｙ_O−１）、（ｘ_O−１、ｙ_O）の８点の座標の設定値に対応するモノクロ画像データを生成する。この例で、ＣＰＵ１０１は、カラー画像データＩ₀₀に対して、設定値を上記８個の設定値にそれぞれ変更する画像処理を施したカラー画像データを生成し、生成したカラー画像データに対してそれぞれ二値化処理を施して８個のモノクロ画像データを生成する。また、ステップＳ３１１において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０８で生成した８個のモノクロ画像データのうちどの認識文字数が最大であるかを判定する。 In step S308, when the coordinates of the starting point selected in step S107 are (x _O , y _O ), the CPU 101 uses (x _O , y _O +1), (x _O , y) as coordinates near the starting point. _{_{O -1), (x O +}} 1, y O +1), (x O + 1, y O -1), (x O + 1, y O), (x O -1, y O +1), (x O - 1, y _O −1), (x _O −1, y _O ), monochrome image data corresponding to the set values of the eight coordinates are generated. In this example, the CPU 101 generates color image data obtained by performing image processing for changing the setting values to the eight setting values for the color image data I ₀₀ , and each of the generated color image data. Binarization processing is performed to generate eight monochrome image data. In step S311, the CPU 101 determines which number of recognized characters is the maximum among the eight monochrome image data generated in step S308.

図１４は、動作例３の設定値決定処理において生成されるモノクロ画像データの濃度の設定値とシャープネスの設定値の組み合わせを示す図である。図１４に示す例では、フェーズ１で比較対象となる設定値の座標に「１」が記載されている。また、ステップＳ１０７（フェーズ１）で選択された起点の座標が（−２，＋１）である場合にステップＳ３０８において選択される８つの座標（フェーズ２で比較対象となる設定値の座標）の位置に、「２」が記載されている。上述のように、この動作例では、フェーズ１の探索処理が速度優先で行われ、フェーズ２の探索処理が画質優先で行われる。 FIG. 14 is a diagram showing combinations of density setting values and sharpness setting values of monochrome image data generated in the setting value determination process of the operation example 3. In the example illustrated in FIG. 14, “1” is described in the coordinates of the setting value to be compared in phase 1. Further, when the coordinates of the starting point selected in step S107 (phase 1) are (−2, +1), the positions of the eight coordinates selected in step S308 (the coordinates of the set values to be compared in phase 2) “2” is described. As described above, in this operation example, the phase 1 search process is performed with priority on speed, and the phase 2 search process is performed with priority on image quality.

３．変形例
上述した実施形態は、本発明の一例である。これらの実施形態は、以下のように変形してもよい。また、以下の変形例は、互いに組み合わせてもよい。 3. Modified Embodiment The above-described embodiment is an example of the present invention. These embodiments may be modified as follows. The following modifications may be combined with each other.

３−１．変形例１
上述の動作例１では、ＣＰＵ１０１は、フェーズ１では起点の近傍６点について文字認識処理の処理結果の比較処理を行い、フェーズ２では起点の近傍４点について比較処理を行った。また、動作例３では、ＣＰＵ１０１は、フェーズ１では起点の近傍６点について比較処理を行い、フェーズ２では起点の近傍８点について比較処理を行った。また、動作例２では、ＣＰＵ１０１は、各フェーズで起点の近傍８点のうち比較処理が未だ行われていない座標の設定値について比較処理を行った。各フェーズでの比較対象となる設定値（座標）の数は、上述した各動作例で示したものに限られない。各フェーズでの比較対象となる設定値は、種々の値が採用され得る。例えば、フェーズ１で起点の近傍８点について比較処理が行われ、フェーズ２で起点の近傍４点について比較処理が行われてもよい。 3-1. Modification 1
In the operation example 1 described above, the CPU 101 compares the processing results of the character recognition process for 6 points near the starting point in the phase 1, and performs the comparing process for 4 points near the starting point in the phase 2. In the operation example 3, the CPU 101 performs comparison processing for 6 points near the starting point in the phase 1 and performs comparison processing for 8 points near the starting point in the phase 2. Further, in the operation example 2, the CPU 101 performs the comparison process for the set values of the coordinates for which the comparison process has not yet been performed among the eight points near the starting point in each phase. The number of set values (coordinates) to be compared in each phase is not limited to those shown in the above-described operation examples. Various values can be adopted as setting values to be compared in each phase. For example, the comparison process may be performed on 8 points near the start point in phase 1 and the comparison process may be performed on 4 points near the start point in phase 2.

また、各フェーズでの比較対象となる設定値は、座標の左右対称となる値が選択される必要はなく、選択される設定値の座標が偏っていてもよい。なお、本実施形態において、「起点の近傍」とは、起点に隣接する座標に限られない。本実施形態に係る「近傍」は、起点との差分が予め定められた条件を満たす座標を含む。また、本実施形態において、起点と近傍座標との距離はフェーズ毎に異なっていてもよい。例えば、上述の動作例１のフェーズ１における起点と近傍６点の距離は、フェーズ２における起点と近傍４点の距離よりも大きい。 In addition, as the setting values to be compared in each phase, it is not necessary to select values that are symmetrical with respect to the coordinates, and the coordinates of the setting values that are selected may be biased. In the present embodiment, “the vicinity of the starting point” is not limited to the coordinates adjacent to the starting point. The “neighborhood” according to the present embodiment includes coordinates that satisfy a predetermined difference from the starting point. In the present embodiment, the distance between the starting point and the neighboring coordinates may be different for each phase. For example, the distance between the starting point in Phase 1 and the six neighboring points in Operation Example 1 is greater than the distance between the starting point in Phase 2 and the four neighboring points.

また、上述の動作例１および動作例３では、ＣＰＵ１０１は、フェーズ１およびフェーズ２の複数のフェーズに分けて段階的に探索処理を行ったが、設定値の探索処理は段階的に行われなくてもよい。例えば、ＣＰＵ１０１が、（−３〜＋３，−２〜＋２）の範囲に含まれる全ての設定値の組み合わせについて、モノクロ画像データを生成し、生成したモノクロ画像データに対する文字認識処理の処理結果の比較を行ってもよい。 Further, in the above-described operation example 1 and operation example 3, the CPU 101 performs the search process in stages in a plurality of phases of phase 1 and phase 2, but the set value search process is not performed in stages. May be. For example, the CPU 101 generates monochrome image data for all combinations of setting values included in the range of (−3 to +3, −2 to +2), and compares the processing results of character recognition processing for the generated monochrome image data. May be performed.

また、上述の動作例１および動作例３では、ＣＰＵ１０１は、フェーズおよびフェーズ２の２段階に分けて設定値の探索処理を行ったが、フェーズの数は２に限られない。例えば、３段階のフェーズに分けて設定値の探索処理が行われてもよい。 Further, in the above-described operation example 1 and operation example 3, the CPU 101 performs the search process for the set value in two stages of phase and phase 2, but the number of phases is not limited to two. For example, the set value search process may be performed in three phases.

３−２．変形例２
上述の実施形態では、ＣＰＵ１０１が、カラー画像データＩ₀₀に対して画像処理を施すことによって、濃度の設定値およびシャープネスの設定値の少なくともいずれか一方の設定値が異なるカラー画像データを複数生成した。複数のカラー画像データを生成する手法はこれに限られない。例えば、ＣＰＵ１０１が、画像読取部１０７を制御して、濃度の設定値およびシャープネスの設定値の少なくともいずれか一方の設定値を異ならせて、複数回のスキャン処理を行わせることによって、複数のカラー画像データが生成されてもよい。 3-2. Modification 2
In the above-described embodiment, the CPU 101 performs image processing on the color image data I ₀₀ to generate a plurality of color image data in which at least one of the density setting value and the sharpness setting value is different. . The method of generating a plurality of color image data is not limited to this. For example, the CPU 101 controls the image reading unit 107 to change the setting value of at least one of the density setting value and the sharpness setting value to perform a plurality of scan processes, thereby performing a plurality of color scanning processes. Image data may be generated.

３−３．変形例３
上述の実施形態において、読取対象となるカラー原稿が複数ある場合は、ＣＰＵ１０１は、カラー原稿一枚ずつ設定値を決定してもよいし、また、１枚目のカラー原稿を読み取って設定値を決定し、決定した設定値を用いて２枚目以降のカラー原稿の読取処理を行ってもよい。 3-3. Modification 3
In the above-described embodiment, when there are a plurality of color originals to be read, the CPU 101 may determine a setting value for each color original, or may read the first color original and set the setting value. The second and subsequent color originals may be read using the determined setting value.

また、ＣＰＵ１０１は、設定値決定処理によって決定した設定値を、例えばＵＩ画面に表示したり、利用者にメール通知するなどして、利用者に報知してもよい。 Further, the CPU 101 may notify the user of the setting value determined by the setting value determination process, for example, by displaying it on the UI screen or notifying the user by e-mail.

３−４．変形例４
上述の実施形態では、ＣＰＵ１０１は、濃度の設定値とシャープネスの設定値とを決定する処理を行った。ＣＰＵ１０１が決定する設定値は上述したものに限られず、画像の読取処理や画像データの生成処理に関する設定値であればよい。例えば、ＣＰＵ１０１は、二値化処理で用いられる閾値を決定してもよい。二値化処理で用いられる閾値を決定する場合、ＣＰＵ１０１は、カラー画像データに対して、複数の異なる閾値をそれぞれ用いてモノクロ画像データを複数生成する。ＣＰＵ１０１は、生成した複数のモノクロ画像データに対して文字認識処理を行い、文字認識処理の処理結果に基づいて、複数のモノクロ画像データの中からいずれかを出力用のモノクロ画像データとして選択する。また、上述の実施形態では、ＣＰＵ１０１は、濃度の設定値とシャープネスの設定値との２種類の設定値を決定したが、ＣＰＵ１０１が決定する設定値は２種類に限られない。ＣＰＵ１０１が、１種類の設定値を決定してもよく、また、３種類以上の設定値を文字認識処理の処理結果に基づいて決定してもよい。 3-4. Modification 4
In the above-described embodiment, the CPU 101 performs the process of determining the density setting value and the sharpness setting value. The setting values determined by the CPU 101 are not limited to those described above, and may be any setting values related to image reading processing and image data generation processing. For example, the CPU 101 may determine a threshold value used in the binarization process. When determining the threshold value used in the binarization process, the CPU 101 generates a plurality of monochrome image data using a plurality of different threshold values for the color image data. The CPU 101 performs character recognition processing on the generated plurality of monochrome image data, and selects one of the plurality of monochrome image data as output monochrome image data based on the processing result of the character recognition processing. In the above-described embodiment, the CPU 101 determines two types of setting values, ie, a density setting value and a sharpness setting value, but the CPU 101 determines the setting values not limited to two types. The CPU 101 may determine one type of setting value, or may determine three or more types of setting values based on the processing result of the character recognition process.

３−５．変形例５
上述の実施形態では、ＣＰＵ１０１は、文字認識処理の処理結果として認識文字数や判別不能文字数を用いて設定値の決定処理を行った。設定値の決定処理において用いられる文字認識処理の処理結果は、上述したものに限られない。例えば、ＣＰＵ１０１は、文字認識処理の処理時間や、認識された各文字の判別確度に基づいて設定値の決定処理を行ってもよい。例えば、ＣＰＵ１０１が、認識文字数が同値であるモノクロ画像データが複数ある場合に、それら複数のモノクロ画像データのうち、処理時間が最も短いものを出力用データとして選択してもよい。また、例えば、ＣＰＵ１０１が、各文字の判別確度の総数が最も多いモノクロ画像データを、出力用データとして選択してもよい。要は、ＣＰＵ１０１は、文字認識処理の処理結果である認識文字数、判別不能文字数、処理時間および認識された各文字の判別確度の少なくともいずれかひとつに基づいて、設定値の決定処理を行えばよい。 3-5. Modification 5
In the above-described embodiment, the CPU 101 performs the setting value determination process using the number of recognized characters and the number of indistinguishable characters as the processing result of the character recognition process. The processing result of the character recognition process used in the setting value determination process is not limited to the above. For example, the CPU 101 may perform setting value determination processing based on the processing time of character recognition processing and the discrimination accuracy of each recognized character. For example, when there are a plurality of monochrome image data having the same number of recognized characters, the CPU 101 may select the plurality of monochrome image data having the shortest processing time as output data. Further, for example, the CPU 101 may select monochrome image data having the largest total discrimination accuracy of each character as output data. In short, the CPU 101 may perform a setting value determination process based on at least one of the number of recognized characters, the number of indistinguishable characters, the processing time, and the recognition accuracy of each recognized character, which are processing results of the character recognition process. .

３−６．変形例６
上述の実施形態では、ＣＰＵ１０１は、設定値（０，０）を起点として探索処理を開始したが、最初に設定される起点（基準値）は座標（０，０）に限られない。例えば、座標（＋３，＋２）が最初の起点として設定されてもよく、また、例えば、（−３，−２）が最初の起点として設定されてもよい。 3-6. Modification 6
In the above-described embodiment, the CPU 101 starts the search process with the set value (0, 0) as a starting point, but the starting point (reference value) set first is not limited to the coordinates (0, 0). For example, the coordinates (+3, +2) may be set as the first starting point, and (-3, -2) may be set as the first starting point, for example.

３−７．変形例７
上述の実施形態において、画像形成装置１０のＣＰＵ１０１により実行されるプログラムは、インターネットなどの通信回線を介してダウンロードされてもよい。また、このプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録した状態で提供されてもよい。 3-7. Modification 7
In the above-described embodiment, the program executed by the CPU 101 of the image forming apparatus 10 may be downloaded via a communication line such as the Internet. The program is provided in a state of being recorded on a computer-readable recording medium such as a magnetic recording medium (magnetic tape, magnetic disk, etc.), an optical recording medium (optical disk, etc.), a magneto-optical recording medium, or a semiconductor memory. May be.

１０…画像形成装置、１１…生成手段、１２…変換手段、１３…文字認識手段、１４…選択手段、１５…指示手段、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＯＭ、１０３…ＲＡＭ、１０４…ストレージ、１０５…ＵＩ部、１０６…画像形成部、１０７…画像読取部、１１１…第１生成手段、１１２…第２生成手段。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image forming apparatus, 11 ... Generation means, 12 ... Conversion means, 13 ... Character recognition means, 14 ... Selection means, 15 ... Instruction means, 101 ... CPU, 102 ... ROM, 103 ... RAM, 104 ... Storage, 105 ... UI unit 106... Image forming unit 107 107 image reading unit 111 111 first generation unit 112 112 second generation unit

Claims

Generating means for generating a plurality of color image data having different density values and sharpness setting values of image information obtained by reading one color original;
Conversion means for converting each of the plurality of color image data into monochrome image data;
An image processing apparatus comprising: a selecting unit that selects a monochrome image satisfying a predetermined number of character recognition numbers by character recognition processing performed on each of the plurality of monochrome image data.

The selection means, when the number of characters recognized in the character recognition process does not satisfy the predetermined condition, the number of characters determined to be indistinguishable in the character recognition process, the processing time of the character recognition process, The image processing apparatus according to claim 1, wherein the selection is performed based on at least one of the discrimination accuracy of each character recognized in the character recognition process.

The generating means includes
First generation means for reading the color original and generating color image data;
Second generation means for generating one or a plurality of color image data of a set value whose difference from the reference value is a predetermined value using the set value of the color image data generated by the first generation means as a reference value And
The setting value of the monochrome image data selected by the selection means is not the reference value, and is a setting value within a predetermined range and the difference from the setting value of the selected monochrome image data Execution of color image data generation processing when the set value corresponding to the selected monochrome image data is used as a reference value when color image data having a set value that becomes a predetermined value has not yet been generated The image processing apparatus according to claim 1, further comprising an instruction unit that instructs the second generation unit.

The second generation means, when instructed to execute the color image data generation processing by the instruction means, the difference between the set value of the color image data to be generated and the reference value instructed by the instruction means The image processing apparatus according to claim 3, wherein color image data generation processing is performed so as to be smaller than a difference between the set value of the generated color image data and the previous reference value.

On the computer,
Generating a plurality of color image data having different density values and sharpness setting values of image information obtained by reading one color original;
Converting each of the plurality of color image data into monochrome image data;
And a step of selecting a monochrome image satisfying a predetermined number of character recognition numbers by character recognition processing applied to each of the plurality of monochrome image data.