JP2002024825A - Image processing device, image processing method and certificate producing device - Google Patents
Image processing device, image processing method and certificate producing deviceInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、人物を
撮影した写真画像を読取って得られた画像に対し明度や
コントラストなどを補正する画像処理を行なう画像処理
装置および画像処理方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for performing, for example, image processing for correcting brightness, contrast, and the like on an image obtained by reading a photographic image of a person.
【０００２】また、本発明は、上記画像処理装置を用い
て、たとえば、自動車の免許証や身分証明書などの証明
書を作成する証明書作成装置に関する。[0002] The present invention also relates to a certificate creating apparatus for creating a certificate such as a car license or an identification card using the above-mentioned image processing apparatus.
【０００３】[0003]
【従来の技術】たとえば、自動車の免許証や身分証明書
などの証明書を作成する証明書作成装置において、証明
書作成申請書（以後、単に申請書と称す）に添付された
申請者の顔写真を読取って画像処理を行なう場合、その
写真画像が多色系であるか単色系であるかを判断する場
合がある。従来、その方法として彩度を計算する方法な
どが用いられている。2. Description of the Related Art For example, in a certificate creation device for creating a certificate such as a vehicle license or an ID card, the face of an applicant attached to a certificate creation application (hereinafter, simply referred to as an application). When a photograph is read and image processing is performed, it may be determined whether the photographic image is of a multicolor system or a monochromatic system. Conventionally, a method of calculating saturation has been used as such a method.
【０００４】たとえば、特開平６−３５０８６１号公報
に開示されているように、スキャナなどで読込んだ画像
の各画素の３原色データを色相、彩度、明度に変換し、
彩度の高い上位１０画素の彩度の平均値が所定の閾値以
上か否かにより、カラー画像かモノクロ画像かを判別す
る手法が提案されている。For example, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-350861, three primary color data of each pixel of an image read by a scanner or the like is converted into hue, saturation, and brightness.
A method has been proposed for determining whether a color image is a monochrome image or not, based on whether or not the average value of the saturation of the top 10 pixels having high saturation is equal to or greater than a predetermined threshold.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】一般に、人物を撮影し
た写真画像をスキャナなどで読取って得られた画像の場
合、単色画像と多色画像で手法を変えた方が良好な結果
を得られる場合が多々ある。たとえば、免許証や身分証
明書に用いられる人物写真の場合、セピア調の写真のよ
うに、彩度を有する画像であっても単色である画像が入
力されたときには、白黒画像と同じ処理を施すほうが所
望した効果を得ることができる。Generally, in the case of an image obtained by reading a photographic image of a person with a scanner or the like, a better result can be obtained by changing the method between a monochromatic image and a multicolor image. There are many. For example, in the case of a portrait photograph used for a license or identification card, when a monochrome image is input even if the image has saturation, such as a sepia-like photograph, the same processing as a monochrome image is performed. The desired effect can be obtained.
【０００６】ところが、特開平６−３５０８６１号公報
の技術は、入力画像についてのカラー判定などを行なっ
ているが、彩度を用いるカラー／モノクロ判定では、こ
の単色濃淡画像を判定することができないという問題が
ある。However, the technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 6-350861 performs color judgment and the like on an input image. However, it is not possible to judge this single-color density image by color / monochrome judgment using saturation. There's a problem.
【０００７】そこで、本発明は、彩度を有する単色濃淡
画像（たとえば、セピア調の画像）をモノクロの画像と
同等に分類することができるとともに、より入力画像に
則した画像処理ができるようになる画像処理装置、画像
処理方法および証明書作成装置を提供することを目的と
する。Accordingly, the present invention is intended to classify a monochrome monochromatic image having a saturation (for example, a sepia tone image) equally to a monochrome image, and to perform image processing in accordance with an input image. It is an object to provide an image processing apparatus, an image processing method, and a certificate creation apparatus.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、入力される、少くとも２つ以上の色成分からなる画
像に対し画素単位の分布により色成分分布の特徴量を算
出する特徴量算出手段と、この特徴量算出手段により算
出された特徴量から前記入力された画像が単色濃淡画像
であるか多色画像であるかを判定する判定手段とを具備
している。According to the present invention, there is provided an image processing apparatus for calculating a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution for an input image composed of at least two or more color components. A calculating unit; and a determining unit configured to determine whether the input image is a single-color grayscale image or a multicolor image based on the characteristic amount calculated by the characteristic amount calculating unit.
【０００９】また、本発明の画像処理装置は、入力され
る、少くとも２つ以上の色成分からなる画像に対し画素
単位の分布により色成分分布の特徴量を算出する特徴量
算出手段と、この特徴量算出手段により算出された特徴
量に基づき、前記入力される画像に対し所定の画像処理
を行なう画像処理手段とを具備している。The image processing apparatus according to the present invention further comprises: a feature amount calculating means for calculating a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components; Image processing means for performing predetermined image processing on the input image based on the characteristic amount calculated by the characteristic amount calculating means.
【００１０】また、本発明の画像処理装置は、入力され
る、少くとも２つ以上の色成分からなる画像に対し画素
単位の分布により色成分分布の特徴量を算出する特徴量
算出手段と、この特徴量算出手段により算出された特徴
量から前記入力された画像が単色濃淡画像であるか多色
画像であるかを判定する判定手段と、この判定手段の判
定結果に基づき、前記入力される画像に対し所定の画像
処理を行なう画像処理手段とを具備している。The image processing apparatus according to the present invention further comprises: a feature amount calculating means for calculating a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components; Determining means for determining whether the input image is a single-color gray-scale image or a multi-color image based on the characteristic amounts calculated by the characteristic amount calculating means; and Image processing means for performing predetermined image processing on the image.
【００１１】また、本発明の画像処理方法は、入力され
る、少くとも２つ以上の色成分からなる画像に対し画素
単位の分布により色成分分布の特徴量を算出するステッ
プと、この算出された特徴量から前記入力された画像が
単色濃淡画像であるか多色画像であるかを判定するステ
ップとを具備している。The image processing method according to the present invention further comprises a step of calculating a characteristic amount of a color component distribution by a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components. Determining whether the input image is a single-color gray-scale image or a multi-color image based on the obtained characteristic amount.
【００１２】また、本発明の画像処理方法は、入力され
る、少くとも２つ以上の色成分からなる画像に対し画素
単位の分布により色成分分布の特徴量を算出するステッ
プと、この算出された特徴量に基づき、前記入力される
画像に対し所定の画像処理を行なうステップとを具備し
ている。In the image processing method according to the present invention, a step of calculating a characteristic amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components; Performing predetermined image processing on the input image based on the characteristic amount.
【００１３】また、本発明の画像処理方法は、入力され
る、少くとも２つ以上の色成分からなる画像に対し画素
単位の分布により色成分分布の特徴量を算出するステッ
プと、この算出された特徴量から前記入力された画像が
単色濃淡画像であるか多色画像であるかを判定するステ
ップと、この判定結果に基づき、前記入力される画像に
対し所定の画像処理を行なうステップとを具備してい
る。Further, the image processing method of the present invention calculates a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components. Determining whether the input image is a single-color gray-scale image or a multi-color image based on the obtained characteristic amount, and performing predetermined image processing on the input image based on the determination result. I have it.
【００１４】また、本発明の証明書作成装置は、証明書
作成申請書の記載情報を入力する記載情報入力手段と、
証明書作成申請者の顔画像を少なくとも２つ以上の色成
分からなる画像として入力する画像入力手段と、この画
像入力手段により入力された画像に対し画素単位の分布
により色成分分布の特徴量を算出する特徴量算出手段
と、この特徴量算出手段により算出された特徴量に基づ
き、前記画像入力手段により入力される画像に対し所定
の画像処理を行なう画像処理手段と、この画像処理手段
により処理された画像および前記記載情報入力手段によ
り入力された記載情報を証明書用媒体に可視像として記
録することにより証明書を作成する証明書作成手段とを
具備している。[0014] Further, the certificate creation device of the present invention comprises a description information input means for inputting description information of a certificate creation application,
Image input means for inputting the face image of the certificate creation applicant as an image composed of at least two or more color components; A feature value calculating means for calculating, an image processing means for performing predetermined image processing on an image input by the image input means based on the feature value calculated by the feature value calculating means; Certificate creation means for creating a certificate by recording the written image and the description information input by the description information input means on a certificate medium as a visible image.
【００１５】さらに、本発明の証明書作成装置は、証明
書作成申請書の記載情報を入力する記載情報入力手段
と、証明書作成申請者の顔画像を少なくとも２つ以上の
色成分からなる画像として入力する画像入力手段と、こ
の画像入力手段により入力された画像に対し画素単位の
分布により色成分分布の特徴量を算出する特徴量算出手
段と、この特徴量算出手段により算出された特徴量から
前記画像入力手段により入力された画像が単色濃淡画像
であるか多色画像であるかを判定する判定手段と、この
判定手段の判定結果に基づき、前記画像入力手段により
入力される画像に対し所定の画像処理を行なう画像処理
手段と、この画像処理手段により処理された画像および
前記記載情報入力手段により入力された記載情報を証明
書用媒体に可視像として記録することにより証明書を作
成する証明書作成手段とを具備している。Further, the certificate creation device of the present invention includes a description information input means for inputting description information of a certificate creation application, and an image comprising at least two or more color components of a face image of the certificate creation applicant. Image input means, image data input by the image input means, characteristic amount calculating means for calculating a characteristic amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution, and characteristic amount calculated by the characteristic amount calculating means Determining means for determining whether the image input by the image input means is a single-color grayscale image or a multicolor image; and, based on the determination result of the determination means, Image processing means for performing predetermined image processing; and an image processed by the image processing means and the description information input by the description information input means as a visible image on a certificate medium. And it includes a certificate generation means for generating a certificate by recording Te.
【００１６】本発明によれば、色成分分布の幾何学的特
徴を多色系／単色系の判定に用いることにより、彩度を
有する単色濃淡画像をモノクロの画像と同等に扱うこと
ができる。また、幾何学的特徴を主成分分析の第１主成
分以外の和とすることにより、色成分分布の直線性に着
目した多色系／単色系の判定ができる。また、その結果
を用いてその後の画像処理方法を変更することにより、
画像が多色系であるか単色系であるかを自動的に検知
し、それぞれの場合で別々の処理を施すことができる。
さらに、同じ処理をする場合でも、それぞれの場合でパ
ラメータを変更することにより、その画像に似つかわし
い画像処理が施せるようになる。According to the present invention, by using the geometrical characteristics of the color component distribution for determination of a multi-color / monochromatic system, a monochromatic gray-scale image having saturation can be treated as a monochrome image. Further, by using the geometric feature as the sum other than the first principal component in the principal component analysis, it is possible to determine the multicolor / monochromatic system by focusing on the linearity of the color component distribution. In addition, by changing the subsequent image processing method using the result,
Whether the image is a multi-color image or a mono-color image is automatically detected, and different processing can be performed in each case.
Furthermore, even when performing the same processing, by changing the parameters in each case, it becomes possible to perform image processing that is similar to the image.
【００１７】[0017]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１８】まず、第１の実施の形態について説明す
る。First, a first embodiment will be described.
【００１９】図１は、第１の実施の形態に係る画像処理
装置の構成を概略的に示すものである。第１の実施の形
態に係る画像処理装置は、写真画像などの対象物１００
の画像を入力する画像入力手段としてのカラー画像入力
部１０１、対象物１００を照明する照明灯１０２、入力
された画像をＲＧＢの色成分単位で記憶する画像記憶手
段としての画像記憶部１０３、入力された画像の特徴量
を算出する特徴量算出手段としての色成分分布特徴解析
部１０５、および、判定手段としての多色／単色判定部
１０６により構成されている。FIG. 1 schematically shows the configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment. The image processing apparatus according to the first embodiment includes an object 100 such as a photographic image.
A color image input unit 101 as an image input unit for inputting an image of the target, an illumination lamp 102 for illuminating the object 100, an image storage unit 103 as an image storage unit for storing the input image in units of RGB color components, The image processing apparatus includes a color component distribution feature analysis unit 105 as a feature amount calculation unit that calculates a feature amount of the obtained image, and a multicolor / single-color determination unit 106 as a determination unit.
【００２０】このような構成において、カラー画像入力
部１０１は、照明灯１０２により照明されている対象物
１００の画像をＲＧＢの画像データとして入力し、画像
記憶部１０３に記憶する。色成分分布特徴解析部１０５
は、画像記憶部１０３に格納された画像データの画素単
位の分布により色成分分布を生成して、その特徴を解析
し、多色／単色判定部１０６へ送る。多色／単色判定部
１０６は、色成分分布特徴解析部１０５で得られた特徴
量を、あらかじめ設定された基準データと比較すること
により、多色か単色かを判定し、その判定結果を出力す
る。In such a configuration, the color image input unit 101 inputs an image of the object 100 illuminated by the illumination lamp 102 as RGB image data and stores it in the image storage unit 103. Color component distribution feature analysis unit 105
Generates a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution of the image data stored in the image storage unit 103, analyzes its characteristics, and sends it to the multi-color / single-color determination unit 106. The multi-color / single-color determining unit 106 determines whether the image is a multi-color or a single-color by comparing the feature amount obtained by the color component distribution feature analyzing unit 105 with reference data set in advance, and outputs the determination result. I do.
【００２１】以下、各部について詳細に説明する。Hereinafter, each part will be described in detail.
【００２２】カラー画像入力部１０１は、たとえば、カ
ラーＣＣＤカメラやカラースキャナなどのカラー入力装
置で構成されていて、照明灯１０２で照明された対象物
１００の画像を読取り、ＲＧＢのデジタル画像データと
して入力する。The color image input unit 101 is constituted by, for example, a color input device such as a color CCD camera or a color scanner, reads an image of the object 100 illuminated by the illumination lamp 102, and converts the image into RGB digital image data. input.
【００２３】画像記憶部１０３は、たとえば、ＳＲＡＭ
などの半導体メモリで構成されていて、カラー画像入力
部１０１にて入力された画像データがＲＧＢの色成分単
位で格納される。The image storage unit 103 includes, for example, an SRAM
The image data input by the color image input unit 101 is stored in units of RGB color components.
【００２４】色成分分布特徴解析部１０５は、画像記憶
部１０３に格納された１画面の画像データに対しＲＧＢ
空間での分散共分散行列を求めてその特徴を解析する。
色成分分布特徴解析部１０５で行なわれる処理手順は、
たとえば、図２に示すフローチャートで表わされる。The color component distribution feature analysis unit 105 converts the image data of one screen stored in the image storage unit 103 into RGB data.
Find the variance-covariance matrix in space and analyze its features.
The processing procedure performed by the color component distribution feature analysis unit 105 is as follows.
For example, it is represented by a flowchart shown in FIG.
【００２５】図２のフローチャートによれば、ステップ
Ｓ１〜Ｓ６で、それぞれの分散および共分散を求め、そ
の後、ステップＳ７で分散共分散行列を求める。なお、
それぞれの分散および共分散は、たとえば、Ａｉの分散
Ｖａａは下記数１、ＢｉとＣｉの共分散Ｖｂｃは下記数
２のように求められる。According to the flowchart of FIG. 2, in steps S1 to S6, the respective variances and covariances are obtained, and then in step S7, the variance-covariance matrix is obtained. In addition,
For each variance and covariance, for example, the variance Vaa of Ai is obtained as in the following equation 1, and the covariance Vbc of Bi and Ci is obtained as in the following equation 2.
【００２６】[0026]
【数１】 (Equation 1)
【００２７】[0027]
【数２】 (Equation 2)
【００２８】次に、ステップＳ８において、計算された
分散共分散行列を用いて主成分分析の計算が行なわれ
る。主成分分析の主成分の値は、分散共分散行列の固有
値と一致するので、ＱＲ法などの既知の行列の対角化手
法などを使えば、容易に分散共分散行列の固有値、つま
り、主成分値を求めることができる。こうして計算され
た第１、第２、第３主成分値は多色／単色判定部１０６
へ送られる。Next, in step S8, the principal component analysis is calculated using the calculated variance-covariance matrix. Since the values of the principal components in the principal component analysis match the eigenvalues of the variance-covariance matrix, the known eigenvalues of the variance-covariance matrix, that is, the main Component values can be determined. The first, second, and third principal component values calculated in this manner are used in the multi-color / single-color determination unit 106.
Sent to
【００２９】多色／単色判定部１０６は、色成分分布特
徴解析部１０５で求められた第１、第２、第３主成分値
を用いて、入力された画像が単色であるか多色がである
かを判定する。ここで、第２、第３主成分値の合計をλ
２３とし、所定の閾値をＴｈとすると、Ｔｈ＞λ２３の
ときに単色、Ｔｈ≦λ２３のときに多色と判定し、その
判定結果を出力する。The multi-color / single-color determination unit 106 uses the first, second, and third principal component values obtained by the color component distribution feature analysis unit 105 to determine whether the input image is a single color or multi-color. Is determined. Here, the sum of the second and third principal component values is λ
Assuming that the threshold value is 23 and the predetermined threshold value is Th, a single color is determined when Th> λ23, and a multicolor is determined when Th ≦ λ23, and the determination result is output.
【００３０】ここで、なぜλ２３が単色／多色の判定に
用いられるかを述べる。画素のＲ，Ｇ，Ｂの値を軸とし
て主成分分析を行なうと、第１主成分ｚ１の軸はＲＧＢ
３次元の空間の分布を直線近似したものとなる。また、
通常の主成分分析は相関行列を用いて計算され、主成分
の総和が「１」となるが、共分散行列を用いると、主成
分の総和はＲＧＢ各値の分散の和となり、実際の分散を
捉えるには適していると考えられる。すなわち、この主
成分分析は、直交座標軸を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から主成分
（ｚ１，ｚ２，ｚ３）へ変換したとき、下記数３である
から、この両辺を（ｎ−１）で除算すれば分散の和が保
存されていることがわかる。Here, the reason why λ23 is used for determination of single color / multicolor will be described. When the principal component analysis is performed with the R, G, and B values of the pixel as axes, the axis of the first principal component z1 is RGB.
The distribution of the three-dimensional space is obtained by linear approximation. Also,
Normal principal component analysis is calculated using a correlation matrix, and the sum of the principal components is “1”. However, when a covariance matrix is used, the sum of the principal components is the sum of the variances of the RGB values, and the actual variance is calculated. It is thought that it is suitable for catching. That is, in the principal component analysis, when the orthogonal coordinate axes are converted from (R, G, B) to the principal components (z1, z2, z3), the following equation (3) is obtained. Therefore, both sides are divided by (n-1). This shows that the sum of the variances is preserved.
【００３１】[0031]
【数３】 (Equation 3)
【００３２】このとき、第２主成分ｚ２および第３主成
分ｚ３に集まった情報は、ＲＧＢ空間の分布の直線近似
から外れた部分の情報であり、かつ、第２主成分ｚ２と
第３主成分ｚ３とは無相関であるので、この第２主成分
ｚ２と第３主成分ｚ３の固有値の和（λ２３）を基準と
することで、画素のＲＧＢ空間分布の直線性を測ること
ができる。モノクロ画像およびセピア調の画像は、ＲＧ
Ｂ空間分布が直線状になり、λ２３の値が小さくなるの
で、λ２３の値で単色／多色を判定することができる。At this time, the information gathered in the second principal component z2 and the third principal component z3 is information of a part deviating from the linear approximation of the distribution in the RGB space, and the second principal component z2 and the third principal component z3 Since the component z3 is uncorrelated, the linearity of the RGB spatial distribution of pixels can be measured by using the sum (λ23) of the eigenvalues of the second principal component z2 and the third principal component z3 as a reference. For monochrome images and sepia tone images, use RG
Since the B space distribution becomes linear and the value of λ23 decreases, it is possible to determine monochromatic / multicolor based on the value of λ23.
【００３３】このように、第１の実施の形態によれば、
色成分分布の幾何学的特徴を多色系／単色系の判定に用
いることにより、彩度を有する単色濃淡画像、たとえ
ば、セピア調の画像をモノクロ画像と同等に分類するこ
とができる。また、幾何学的特徴を主成分分析の第１主
成分以外の和とすることにより、色成分分布の直線性に
着目した多色系／単色系の判定ができる。その場合、単
色系の画像は色成分分布を見たときに画素の分布が直線
的になることを利用している。As described above, according to the first embodiment,
By using the geometric feature of the color component distribution for the determination of the multi-color / mono-color system, a monochrome monochromatic image having saturation, for example, a sepia tone image can be classified as a monochrome image. Further, by using the geometric feature as the sum other than the first principal component in the principal component analysis, it is possible to determine the multicolor / monochromatic system by focusing on the linearity of the color component distribution. In this case, a monochromatic image utilizes the fact that the pixel distribution becomes linear when the color component distribution is viewed.
【００３４】次に、第２の実施の形態について説明す
る。Next, a second embodiment will be described.
【００３５】図３は、第２の実施の形態に係る画像処理
装置の構成を概略的に示すものである。第２の実施の形
態に係る画像処理装置は、写真画像などの対象物１００
の画像を入力するカラー画像入力部１０１、対象物１０
０を照明する照明灯１０２、入力された画像をＲＧＢの
色成分単位で記憶する画像記憶部１０３、入力された画
像の特徴量を算出する色成分分布特徴解析部１０５、基
準データ記憶部３０１、画像処理手段としての画像処理
部３０２、および、画像出力手段としての画像出力部３
０３により構成されている。FIG. 3 schematically shows the configuration of an image processing apparatus according to the second embodiment. The image processing apparatus according to the second embodiment includes an object 100 such as a photographic image.
Image input unit 101 for inputting an image of the object 10
An illumination lamp 102 that illuminates 0, an image storage unit 103 that stores an input image in units of RGB color components, a color component distribution characteristic analysis unit 105 that calculates a feature amount of the input image, a reference data storage unit 301, Image processing unit 302 as image processing means, and image output unit 3 as image output means
03.
【００３６】このような構成において、カラー画像入力
部１０１は、照明灯１０２により照明されている対象物
１００の画像をＲＧＢの画像データとして入力し、画像
記憶部１０３に記憶する。色成分分布特徴解析部１０５
は、画像記憶部１０３に格納された画像データの画素単
位の分布により色成分分布を生成して、その特徴を解析
し、画像処理部３０２へ送る。画像処理部３０２は、色
成分分布特徴解析部１０５で得られた特徴量を、基準デ
ータ記憶部３０１に記憶されている基準データと比較
し、その比較結果に基づき、画像記憶部１０３に格納さ
れた画像データに対し所定の画像処理を行ない、画像出
力部３０３へ送る。画像出力部３０３は、画像処理部３
０２の処理結果を表示あるいはプリント出力する。In such a configuration, the color image input unit 101 inputs an image of the object 100 illuminated by the illumination lamp 102 as RGB image data and stores it in the image storage unit 103. Color component distribution feature analysis unit 105
Generates a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution of the image data stored in the image storage unit 103, analyzes its characteristics, and sends it to the image processing unit 302. The image processing unit 302 compares the feature amount obtained by the color component distribution feature analysis unit 105 with reference data stored in the reference data storage unit 301, and stores the feature amount in the image storage unit 103 based on the comparison result. The image data is subjected to predetermined image processing and sent to the image output unit 303. The image output unit 303 includes the image processing unit 3
02 is displayed or printed out.
【００３７】以下、各部について詳細に説明する。Hereinafter, each part will be described in detail.
【００３８】なお、第２の実施の形態の第１の実施の形
態と異なる点は、単色／多色判定部１０６を削除し、そ
の代わりに、基準データ記憶部３０１、画像処理部３０
２、画像出力部３０３を追加した点にある。したがっ
て、基準データ記憶部３０１、画像処理部３０２、画像
出力部３０３についてのみ説明する。The difference between the second embodiment and the first embodiment is that the single-color / multicolor determination unit 106 is deleted, and instead, the reference data storage unit 301 and the image processing unit 30 are replaced.
Second, an image output unit 303 is added. Therefore, only the reference data storage unit 301, the image processing unit 302, and the image output unit 303 will be described.
【００３９】基準データ記憶部３０１は、モノクロ判定
上限閾値Ｔｈ１、カラー判定下限閾値Ｔｈ２（≧Ｔｈ
１）、モノクロ基準明度ｒｅｆＶ１、および、カラー基
準明度ｒｅｆＶ２が記憶されている。The reference data storage unit 301 stores a monochrome determination upper limit threshold Th1 and a color determination lower limit threshold Th2 (≧ Th
1), a monochrome reference brightness refV1 and a color reference brightness refV2 are stored.
【００４０】画像処理部３０２は、色成分分布特徴解析
部１０５で求められた第２、第３主成分値と、基準デー
タ記憶部３０１に記憶されているモノクロ判定上限閾値
Ｔｈ１、カラー判定下限閾値Ｔｈ２とにより、対応した
画像処理が行なわれる。ここでは、たとえば、画像の明
度を変更（調整）する画像処理を行なう場合について説
明する。第２、第３主成分値の合計をλ２３として、画
像処理部３０２の構成を図４の例に基づいて説明する。The image processing unit 302 calculates the second and third principal component values obtained by the color component distribution characteristic analysis unit 105, the monochrome determination upper limit threshold Th 1 and the color determination lower limit threshold stored in the reference data storage unit 301. By Th2, corresponding image processing is performed. Here, for example, a case will be described in which image processing for changing (adjusting) the brightness of an image is performed. The configuration of the image processing unit 302 will be described with reference to the example of FIG. 4, where the sum of the second and third principal component values is λ23.
【００４１】画像処理部３０２は、図４に示すように入
力画像特徴計測部４０１、補正パラメータ算出部４０
２、および、明度補正部４０３により構成されている。
入力画像特徴計測部４０１は、明度変換部４０１ａおよ
び平均明度算出部４０１ｂから構成される。明度変換部
４０１ａは、入力データである画像記憶部１０３内の画
像データのＲ値、Ｇ値、Ｂ値を明度値Ｖに変換する。Ｒ
ＧＢ値から明度値への変換方法は、種々提案されてお
り、たとえば、下記式に示すように Ｖ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３ と算出してもよい。他の変換式として、たとえば、下記
式に示すように Ｖ＝Ｍａｘ｛Ｒ，Ｇ，Ｂ｝ を用いてもよい。さらに、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊
表色系のＬ＊を用いても、本発明の主旨を何ら変えるも
のではない。The image processing unit 302 includes an input image feature measuring unit 401 and a correction parameter calculating unit 40 as shown in FIG.
2 and a brightness correction unit 403.
The input image feature measurement unit 401 includes a brightness conversion unit 401a and an average brightness calculation unit 401b. The brightness conversion unit 401a converts the R value, the G value, and the B value of image data in the image storage unit 103, which is input data, into a brightness value V. R
Various conversion methods from the GB value to the lightness value have been proposed. For example, V = (R + G + B) / 3 may be calculated as shown in the following equation. As another conversion equation, for example, V = Max {R, G, B} may be used as shown in the following equation. Furthermore, CIE1976L * a * b *
The use of L * in the color system does not change the gist of the present invention.
【００４２】平均明度算出部４０１ｂは、明度変換部４
０１ａで変換された明度を指定範囲分（１画面分）平均
した平均明度ｉｎｐＶを算出する。The average lightness calculating section 401b includes a lightness converting section 4
The average brightness imppV is calculated by averaging the brightness converted in 01a for a specified range (for one screen).
【００４３】補正パラメータ算出部４０２は、入力画像
の平均明度ｉｎｐＶと、基準データ記憶部３０１に格納
されているモノクロ基準明度ｒｅｆＶ１、カラー基準明
度ｒｅｆＶ２とから補正に必要なパラメータを決定す
る。このとき、基準明度はλ２３の値によって変動させ
ることができる。The correction parameter calculation unit 402 determines parameters necessary for correction from the average brightness inpV of the input image and the monochrome reference brightness refV1 and the color reference brightness refV2 stored in the reference data storage unit 301. At this time, the reference brightness can be changed by the value of λ23.
【００４４】以下、補正パラメータ算出部４０２の処理
について図５に示すフローチャートを参照して説明す
る。まず、ステップＳ１１で、基準データ記憶部３０１
に格納されているモノクロ判定上限閾値Ｔｈ１とλ２３
とを比較し、モノクロ判定上限閾値Ｔｈ１の方が大きけ
れば、ステップＳ１２で基準明度ｒｅｆＶをモノクロ基
準明度ｒｅｆＶ１とする。モノクロ判定上限閾値Ｔｈ１
の方が大きくなければ、ステップＳ１３でカラー判定下
限閾値Ｔｈ２とλ２３を比較し、カラー判定下限閾値Ｔ
ｈ２の方が小さければ、ステップＳ１４で基準明度ｒｅ
ｆＶをカラー基準明度ｒｅｆＶ２とする。最後に、λ２
３がＴｈ１とＴｈ２との間の値だった場合は、ステップ
Ｓ１５でλ２３によって重みのついた値を基準明度ｒｅ
ｆＶとする。その計算方法としては、たとえば、下記式
のような計算方法がある。Hereinafter, the processing of the correction parameter calculation unit 402 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, in step S11, the reference data storage unit 301
Monochrome determination upper limit threshold values Th1 and λ23 stored in
If the monochrome determination upper limit threshold Th1 is larger, the reference brightness refV is set to the monochrome reference brightness refV1 in step S12. Monochrome determination upper limit threshold Th1
If is not larger, in step S13, the color determination lower threshold Th2 is compared with λ23, and the color determination lower threshold T is compared.
If h2 is smaller, reference brightness re is set in step S14.
Let fV be the color reference brightness refV2. Finally, λ2
If 3 is a value between Th1 and Th2, the value weighted by λ23 in step S15 is changed to the reference brightness re.
fV. As the calculation method, for example, there is a calculation method such as the following expression.
【００４５】ｒｅｆＶ＝ｒｅｆＶ１＋（ｒｅｆＶ２−ｒ
ｅｆＶ１）＊（λ２３−Ｔｈ１）／（Ｔｈ２−Ｔｈ１） ここで、モノクロ判定上限閾値Ｔｈ１、カラー判定下限
閾値Ｔｈ２（≧Ｔｈ１）、モノクロ基準明度ｒｅｆＶ
１、および、カラー基準明度ｒｅｆＶ２は、あらかじめ
基準データ記憶部３０１に格納されている数値である。RefV = refV1 + (refV2-r
efV1) * (λ23−Th1) / (Th2−Th1) Here, the monochrome determination upper threshold Th1, the color determination lower threshold Th2 (≧ Th1), the monochrome reference brightness refV
1 and the color reference brightness refV2 are numerical values stored in the reference data storage unit 301 in advance.
【００４６】これらの基準明度と入力画像の平均明度と
から、補正パラメータを算出する。A correction parameter is calculated from the reference brightness and the average brightness of the input image.
【００４７】ここでは、補正パラメータαは、下記式で
求められる。Here, the correction parameter α is obtained by the following equation.
【００４８】 α＝ｌｏｇ（ｒｅｆＶ）／ｌｏｇ（ｉｎｐＶ） なお、上記説明では、モノクロ、カラーの基準明度を１
つづつとしたが、それぞれに複数の基準明度を設けて、
場合によって基準明度を切換えてもよい。Α = log (refV) / log (inpV) In the above description, the reference brightness of monochrome and color is 1
But with multiple reference values for each,
In some cases, the reference brightness may be switched.
【００４９】明度補正部４０３は、補正パラメータ算出
部４０２で算出された補正パラメータαを用い、入力画
像全体の明度を補正する。ここで、入力画像を（Ｉｎｐ
Ｒ，ＩｎｐＧ，ＩｎｐＢ）、補正画像を（ＯｕｔＲ，Ｏ
ｕｔＧ，ＯｕｔＢ）とすると、補正画像は下記式で求め
られる。The brightness correction unit 403 uses the correction parameter α calculated by the correction parameter calculation unit 402 to correct the brightness of the entire input image. Here, the input image is (Inp
R, InpG, InpB) and the corrected image to (OutR, O
utG, OutB), the corrected image is obtained by the following equation.
【００５０】ＯｕｔＲ＝ＩｎｐＲα ＯｕｔＧ＝ＩｎｐＧα ＯｕｔＢ＝ＩｎｐＢα なお、明度補正部４０３は、画像の明度を補正するだけ
でなく、コントラストを補正することもできる。OutR = InpRα OutG = InpGα OutB = InpBα Note that the brightness correction unit 403 only corrects the brightness of the image.
Instead, the contrast can be corrected.
【００５１】このように画像処理された画像は、画像出
力部３０３により表示出力あるいはプリント出力され
る。出力形態としては、ディスプレイあるいはプリンタ
などである。The image processed in this way is displayed or printed out by the image output unit 303. The output form is a display or a printer.
【００５２】このように、第２の実施の形態によれば、
多色／単色の度合い（λ２３）を用いて画像処理を行な
うことにより、画像が多色系であるか単色系であるかを
自動的に検知し、それぞれの場合で別々の処理を施すこ
とができる。また、同じ処理をする場合でも、それぞれ
の場合でパラメータを変更することにより、その画像に
似つかわしい画像処理が施せるようになる。As described above, according to the second embodiment,
By performing image processing using the multi-color / mono-color degree (λ23), it is possible to automatically detect whether the image is a multi-color or a mono-color, and to perform separate processing in each case. it can. Further, even when performing the same processing, by changing the parameters in each case, it becomes possible to perform image processing similar to the image.
【００５３】次に、第３の実施の形態について説明す
る。Next, a third embodiment will be described.
【００５４】図６は、第３の実施の形態に係る画像処理
装置の構成を概略的に示すものである。第３の実施の形
態に係る画像処理装置は、前述した第１の実施の形態と
第２の実施の形態とを組み合わせたもので、カラー画像
入力部１０１、照明灯１０２、画像記憶部１０３、色成
分分布特徴解析部１０５、単色／多色判定部１０６、基
準データ記憶部３０１、画像処理部３０２、および、画
像出力部３０３により構成されている。FIG. 6 schematically shows a configuration of an image processing apparatus according to the third embodiment. The image processing apparatus according to the third embodiment is a combination of the first embodiment and the second embodiment described above, and includes a color image input unit 101, an illumination lamp 102, an image storage unit 103, It comprises a color component distribution feature analysis unit 105, a single color / multicolor determination unit 106, a reference data storage unit 301, an image processing unit 302, and an image output unit 303.
【００５５】この場合、基準データ記憶部３０１には、
モノクロ基準明度ｒｅｆＶ１およびカラー基準明度ｒｅ
ｆＶ２が記憶されている。In this case, the reference data storage unit 301 stores
Monochrome reference brightness refV1 and color reference brightness re
fV2 is stored.
【００５６】そして、補正パラメータ算出部４０２は、
単色／多色判定部１０６の判定結果が「単色」の場合、
基準データ記憶部３０１内のモノクロ基準明度ｒｅｆＶ
１を選択して基準明度ｒｅｆＶとし、単色／多色判定部
１０６の判定結果が「多色」の場合、基準データ記憶部
３０１内のカラー基準明度ｒｅｆＶ２を選択して基準明
度ｒｅｆＶとする。Then, the correction parameter calculating section 402
When the determination result of the single color / multicolor determination unit 106 is “single color”,
Monochrome reference brightness refV in reference data storage unit 301
1 is selected as the reference brightness refV, and when the determination result of the single color / multicolor determination unit 106 is “multicolor”, the color reference brightness refV2 in the reference data storage unit 301 is selected and set as the reference brightness refV.
【００５７】次に、第４の実施の形態について説明す
る。Next, a fourth embodiment will be described.
【００５８】図７は、第４の実施の形態に係る証明書作
成装置の構成を概略的に示すものである。第４の実施の
形態は、前述した第２の実施の形態に係る画像処理装
置、あるいは、第３の実施の形態に係る画像処理装置を
自動車の免許証や身分証明書などの証明書を作成する証
明書作成装置に適用したものである。FIG. 7 schematically shows a configuration of a certificate creation device according to the fourth embodiment. In the fourth embodiment, the image processing apparatus according to the second embodiment or the image processing apparatus according to the third embodiment is used to create a certificate such as an automobile license or identification card. This is applied to a certificate creation device that performs the following.
【００５９】図７において、第４の実施の形態に係る証
明書作成装置は、申請書の記載情報（記載事項や個人情
報など、証明書として必要な各種情報）を入力する記載
情報入力手段としての記載情報入力部１１、申請書に添
付された申請者の顔写真を読取って入力する写真画像入
力部１２、申請書に申請者の顔写真が添付されていない
とき、申請者の顔画像をカメラを用いて撮影する顔画像
撮影部１３、記載情報入力部１１で入力された記載情
報、および、写真画像入力部１２で入力された申請者の
顔画像、あるいは、顔画像撮影部１３で撮影された申請
者の顔画像を証明書用紙に可視像として印刷記録するこ
とにより証明書を作成する証明書作成手段としての証明
書作成部１４、これら各部および本装置全体を制御する
ホストコンピュータなどのホスト装置１５により構成さ
れている。In FIG. 7, the certificate creation device according to the fourth embodiment is used as description information input means for inputting description information of an application (various information required as a certificate, such as description items and personal information). A description image input unit 11 for reading and inputting a face photograph of the applicant attached to the application, and a face image of the applicant when the application is not attached to the applicant. A facial image capturing unit 13 that captures images using a camera, description information input by the description information input unit 11, and a face image of the applicant input by the photo image input unit 12 or captured by the face image capturing unit 13 A certificate creation unit 14 as a certificate creation unit for creating a certificate by printing and printing the face image of the applicant as a visible image on a certificate sheet, and a host computer controlling these units and the entire apparatus. It is constituted by any host device 15.
【００６０】写真画像入力部１２は、図８あるいは図９
に示すように構成されている。図８の構成は、図３に示
した第２の実施の形態に係る画像処理装置から画像出力
部３０３を削除したものと同様であり、図９の構成は、
図６に示した第３の実施の形態に係る画像処理装置から
画像出力部３０３を削除したものと同様であり、いずれ
も前述同様な動作を行なう。FIG. 8 or FIG.
It is configured as shown in FIG. The configuration in FIG. 8 is similar to the configuration in which the image output unit 303 is deleted from the image processing apparatus according to the second embodiment illustrated in FIG. 3, and the configuration in FIG.
This is the same as the image processing apparatus according to the third embodiment shown in FIG. 6 except that the image output unit 303 is deleted, and all perform the same operation as described above.
【００６１】[0061]
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、彩
度を有する単色濃淡画像（たとえば、セピア調の画像）
をモノクロの画像と同等に分類することができるととも
に、より入力画像に則した画像処理ができるようになる
画像処理装置、画像処理方法および証明書作成装置を提
供できる。As described above in detail, according to the present invention, a monochrome monochromatic image having a saturation (for example, a sepia tone image)
And an image processing method, and a certificate creation device that can classify the image as a monochrome image and perform image processing in accordance with an input image.
【図１】第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成を
概略的に示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration of an image processing apparatus according to a first embodiment.
【図２】色成分分布特徴解析部の処理動作を説明するフ
ローチャート。FIG. 2 is a flowchart illustrating a processing operation of a color component distribution feature analysis unit.
【図３】第２の実施の形態に係る画像処理装置の構成を
概略的に示すブロック図。FIG. 3 is a block diagram schematically showing a configuration of an image processing apparatus according to a second embodiment.
【図４】画像処理部の構成を概略的に示すブロック図。FIG. 4 is a block diagram schematically showing a configuration of an image processing unit.
【図５】補正パラメータ算出部の処理動作を説明するフ
ローチャート。FIG. 5 is a flowchart illustrating a processing operation of a correction parameter calculation unit.
【図６】第３の実施の形態に係る画像処理装置の構成を
概略的に示すブロック図。FIG. 6 is a block diagram schematically showing a configuration of an image processing apparatus according to a third embodiment.
【図７】第４の実施の形態に係る証明書作成装置の構成
を概略的に示すブロック図。FIG. 7 is a block diagram schematically showing a configuration of a certificate creation device according to a fourth embodiment.
【図８】写真画像入力部の構成を概略的に示すブロック
図。FIG. 8 is a block diagram schematically showing a configuration of a photographic image input unit.
【図９】写真画像入力部の他の構成を概略的に示すブロ
ック図。FIG. 9 is a block diagram schematically showing another configuration of the photographic image input unit.
１００……対象物（写真画像） １０１……カラー画像入力部（画像入力手段） １０２……照明灯 １０３……画像記憶部（画像記憶手段） １０５……色成分分布特徴解析部（特徴量算出手段） １０６……多色／単色判定部（判定手段） ３０１……基準データ記憶部 ３０２……画像処理部（画像処理手段） ３０３……画像出力部（画像出力手段） ４０１……入力画像特徴計測部 ４０１ａ……明度変換部 ４０１ｂ……平均明度算出部 ４０２……補正パラメータ算出部 ４０３……明度補正部 １１……記載情報入力部（記載情報入力手段） １２……写真画像入力部 １４……証明書作成部（証明書作成手段） １５……ホスト装置 100 target object (photo image) 101 color image input unit (image input unit) 102 illumination lamp 103 image storage unit (image storage unit) 105 color component distribution feature analysis unit (calculation of feature amount) Means 106 106 Multi-color / single-color determination unit (determination unit) 301 Reference data storage unit 302 Image processing unit (image processing unit) 303 Image output unit (image output unit) 401 Input image feature Measurement unit 401a: brightness conversion unit 401b: average brightness calculation unit 402: correction parameter calculation unit 403: brightness correction unit 11: written information input unit (description information input means) 12: photo image input unit 14 ... Certificate creation unit (certificate creation means) 15 Host device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ ５Ｌ０９６ Ｆターム(参考） 2C005 HA03 HB01 HB03 JB01 LA33 5B049 BB31 CC16 DD01 EE03 EE07 FF02 FF03 FF04 5B057 AA20 CA01 CA08 CA12 CA16 CE11 DA12 DB02 DB06 DB09 DC19 DC25 5C077 MP08 PP15 PP31 PP32 PP46 PP65 PQ12 PQ18 PQ19 PQ20 PQ22 TT10 5C079 HB01 LA01 LA05 LA12 LA31 MA02 MA11 NA05 PA00 5L096 AA02 AA06 BA18 DA02 FA33 FA35 JA22 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI theme coat ゛ (Reference) H04N 1/46 H04N 1/46 Z 5L096 F term (Reference) 2C005 HA03 HB01 HB03 JB01 LA33 5B049 BB31 CC16 DD01 EE03 EE07 FF02 FF03 FF04 5B057 AA20 CA01 CA08 CA12 CA16 CE11 DA12 DB02 DB06 DB09 DC19 DC25 5C077 MP08 PP15 PP31 PP32 PP46 PP65 PQ12 PQ18 PQ19 PQ20 PQ22 TT10 5C079 HB01 LA01 LA05 LA12 LA31 MA02 MA11 FA05A02 FA11
Claims (21)
からなる画像に対し画素単位の分布により色成分分布の
特徴量を算出する特徴量算出手段と、 この特徴量算出手段により算出された特徴量から前記入
力された画像が単色濃淡画像であるか多色画像であるか
を判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。1. A feature value calculating means for calculating a feature value of a color component distribution for an input image composed of at least two or more color components by a pixel-by-pixel distribution; Determining means for determining whether the input image is a single-color gray-scale image or a multi-color image based on the obtained characteristic amount.
を用いて主成分分析を行なうことにより特徴量を算出す
ることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the feature amount calculating unit calculates the feature amount by performing principal component analysis using a variance-dispersion matrix.
出力する主成分分析の結果のうち第２主成分以上の固有
値の和により単色濃淡画像であるか多色画像であるかを
判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装
置。3. The determining means determines whether the image is a monochromatic image or a multicolor image based on a sum of eigenvalues of a second principal component or more in a result of the principal component analysis output by the feature amount calculating unit. The image processing apparatus according to claim 2, wherein:
からなる画像に対し画素単位の分布により色成分分布の
特徴量を算出する特徴量算出手段と、 この特徴量算出手段により算出された特徴量に基づき、
前記入力される画像に対し所定の画像処理を行なう画像
処理手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。4. A feature amount calculating means for calculating a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components; Based on the feature
Image processing means for performing predetermined image processing on the input image.
からなる画像に対し画素単位の分布により色成分分布の
特徴量を算出する特徴量算出手段と、 この特徴量算出手段により算出された特徴量から前記入
力された画像が単色濃淡画像であるか多色画像であるか
を判定する判定手段と、 この判定手段の判定結果に基づき、前記入力される画像
に対し所定の画像処理を行なう画像処理手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。5. A feature value calculating means for calculating a feature value of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components; Determining means for determining whether the input image is a single-color gray-scale image or a multi-color image based on the obtained characteristic amount; and performing predetermined image processing on the input image based on a determination result of the determining means. An image processing apparatus comprising:
定結果に基づき、前記入力される画像の明度あるいはコ
ントラストを変更する画像処理を行なうことを特徴とす
る請求項４または請求項５記載の画像処理装置。6. The image processing apparatus according to claim 4, wherein the image processing means performs image processing for changing brightness or contrast of the input image based on a determination result of the determination means. Image processing device.
を可視画像として出力する画像出力手段をさらに具備し
たことを特徴とする請求項４ないし請求項６のうちいず
れか１つに記載の画像処理装置。7. The image processing apparatus according to claim 4, further comprising an image output unit that outputs an image processed by the image processing unit as a visible image. apparatus.
て得られた画像であることを特徴とする請求項１ないし
請求項８のうちいずれか１つに記載の画像処理装置。8. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the input image is an image obtained by reading a photographic image.
からなる画像に対し画素単位の分布により色成分分布の
特徴量を算出するステップと、 この算出された特徴量から前記入力された画像が単色濃
淡画像であるか多色画像であるかを判定するステップ
と、 を具備したことを特徴とする画像処理方法。9. A step of calculating a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components, and calculating the feature amount based on the calculated feature amount. Determining whether the image is a monochromatic image or a multicolor image.
用いて主成分分析を行なうことにより特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。10. The image processing method according to claim 9, wherein the feature amount is calculated by performing principal component analysis using a variance-dispersion matrix.
あるかの判定は前記主成分分析の結果のうち第２主成分
以上の固有値の和により行なうことを特徴とする請求項
９記載の画像処理方法。11. The method according to claim 9, wherein the determination as to whether the image is a monochromatic grayscale image or a multicolor image is made based on a sum of eigenvalues of a second principal component or more among the results of the principal component analysis. Image processing method.
分からなる画像に対し画素単位の分布により色成分分布
の特徴量を算出するステップと、 この算出された特徴量に基づき、前記入力される画像に
対し所定の画像処理を行なうステップと、 を具備したことを特徴とする画像処理方法。12. A step of calculating a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components, based on the calculated feature amount, Performing predetermined image processing on the image to be processed.
分からなる画像に対し画素単位の分布により色成分分布
の特徴量を算出するステップと、 この算出された特徴量から前記入力された画像が単色濃
淡画像であるか多色画像であるかを判定するステップ
と、 この判定結果に基づき、前記入力される画像に対し所定
の画像処理を行なうステップと、 を具備したことを特徴とする画像処理方法。13. A step of calculating a feature of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to an input image composed of at least two or more color components, and calculating the input feature based on the calculated feature. Determining whether the image is a monochromatic image or a multicolor image; and performing predetermined image processing on the input image based on the determination result. Image processing method.
に基づき、前記入力される画像の明度あるいはコントラ
ストを変更する画像処理を行なうことを特徴とする請求
項１２または請求項１３記載の画像処理方法。14. The image processing according to claim 12, wherein the predetermined image processing performs image processing for changing brightness or contrast of the input image based on the determination result. Method.
って得られた画像であることを特徴とする請求項９ない
し請求項１４のうちいずれか１つに記載の画像処理方
法。15. The image processing method according to claim 9, wherein the input image is an image obtained by reading a photographic image.
る記載情報入力手段と、 証明書作成申請者の顔画像を少なくとも２つ以上の色成
分からなる画像として入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像に対し画素単位
の分布により色成分分布の特徴量を算出する特徴量算出
手段と、 この特徴量算出手段により算出された特徴量に基づき、
前記画像入力手段により入力される画像に対し所定の画
像処理を行なう画像処理手段と、 この画像処理手段により処理された画像および前記記載
情報入力手段により入力された記載情報を証明書用媒体
に可視像として記録することにより証明書を作成する証
明書作成手段と、 を具備したことを特徴とする証明書作成装置。16. Description information input means for inputting description information of a certificate creation application, image input means for inputting a face image of a certificate creation applicant as an image composed of at least two or more color components, A feature amount calculating unit that calculates a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to the image input by the image input unit; and a feature amount calculated by the feature amount calculating unit.
An image processing means for performing predetermined image processing on an image input by the image input means; and an image processed by the image processing means and description information input by the description information input means can be written on a certificate medium. A certificate creation unit that creates a certificate by recording the certificate as a visual image.
る記載情報入力手段と、 証明書作成申請者の顔画像を少なくとも２つ以上の色成
分からなる画像として入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像に対し画素単位
の分布により色成分分布の特徴量を算出する特徴量算出
手段と、 この特徴量算出手段により算出された特徴量から前記画
像入力手段により入力された画像が単色濃淡画像である
か多色画像であるかを判定する判定手段と、 この判定手段の判定結果に基づき、前記画像入力手段に
より入力される画像に対し所定の画像処理を行なう画像
処理手段と、 この画像処理手段により処理された画像および前記記載
情報入力手段により入力された記載情報を証明書用媒体
に可視像として記録することにより証明書を作成する証
明書作成手段と、 を具備したことを特徴とする証明書作成装置。17. Description information input means for inputting description information of a certificate creation application form, image input means for inputting a face image of a certificate creation applicant as an image comprising at least two or more color components, A feature amount calculating unit that calculates a feature amount of a color component distribution based on a pixel-by-pixel distribution with respect to the image input by the image input unit; and a feature amount input by the image input unit from the feature amount calculated by the feature amount calculating unit. Determining means for determining whether the image is a monochromatic grayscale image or a multicolor image; and image processing means for performing predetermined image processing on the image input by the image input means based on the determination result of the determining means The certificate processed by recording the image processed by the image processing means and the description information input by the description information input means as a visible image on a certificate medium. Certificate generation apparatus characterized by comprising a certificate generation means for generating, a.
列を用いて主成分分析を行なうことにより特徴量を算出
することを特徴とする請求項１７記載の証明書作成装
置。18. The certificate creating apparatus according to claim 17, wherein said feature value calculating means calculates a feature value by performing principal component analysis using a variance distribution matrix.
が出力する主成分分析の結果のうち第２主成分以上の固
有値の和により単色濃淡画像であるか多色画像であるか
を判定することを特徴とする請求項１７記載の証明書作
成装置。19. The determining means determines whether the image is a monochromatic image or a multicolor image based on the sum of eigenvalues of a second principal component or more among the results of the principal component analysis output by the feature amount calculating unit. The certificate creating apparatus according to claim 17, wherein
判定結果に基づき、前記画像入力手段により入力される
画像の明度あるいはコントラストを変更する画像処理を
行なうことを特徴とする請求項１６または請求項１７記
載の証明書作成装置。20. The image processing apparatus according to claim 16, wherein said image processing means performs image processing for changing brightness or contrast of an image input by said image input means, based on a determination result of said determination means. Item 18. The certificate creation device according to Item 17.
像は写真画像を読取って得られた画像であることを特徴
とする請求項１６ないし請求項２０のうちいずれか１つ
に記載の証明書作成装置。21. The certificate creation apparatus according to claim 16, wherein the image input by the image input unit is an image obtained by reading a photographic image. apparatus.
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