CN1737852A - 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序和记录介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种图像处理系统，该系统进行面向对象的图像处理并共同管理图像数据，图像要素和图像处理的历史和状态。在这个图像处理系统中，要被归一化的原始图像对象(401)被产生用于要被处理的图像数据。然后，使用优化对象(400)把归一化的图像数据转换成符合用途的最佳图像数据格式。采用对象中相同的方法(功能)来执行对象的产生，状态的设定和改变。
Description
技术领域
本发明涉及一种处理和识别数字文档图像的方法，以提高图像质量，用于输出图像到打印机或在显示装置上显示图像。打印文档的数字图像通过诸如扫描仪等的成像设备输入。本发明也涉及一种程序，该程序用于使计算机执行文档成像操作以进行图像处理，以及使计算机执行用于文档图像处理和识别的方法。本发明进一步提供一种通过所述方法进行文档图像处理的装置，以及一种记录所述程序的计算机可读记录介质。
背景技术
由于彩色扫描仪和数码相机已经广泛传播，打印的彩色文档常用作被累积、输出和重复使用的输入信息。而且，输入图像数据通过网络被传送到远方。当数字彩色文档图像数据没有经过图像处理就照原样被显示或打印，或者经过OCR(光学字符阅读器)等通过光学读取和识别显示图像中的字符的设备处理时，经常可以观察到下面的现象。
字符和背景之间的对比度低。
本来是白色的背景却被着色。
由于透视(see-through)图像或噪声，背景被污染。
像素之间的相互干扰产生一种导致均匀条纹图案的莫尔现象。
由于分辨率低，所以小印字体的清晰度低，即使用OCR处理后识别的精确度也很低。
为了解决这些问题，必须要进行一种图像加强重操作，该操作适用于彩色文档图像数据。已经被揭示的作为解决方案的文本图像加重方法可以被分为下面四种：如对比度加强的色调校正，过滤，基于模型的图像复原和提高分辨率。
可以进行色调校正以从背景上去除颜色，以及在图像数据中加重对比度(例如，可以参见专利文献1，和非专利文献1和2)。至于过滤，已经揭示了利用形态学(morphology)从二进制图像数据或灰度图像数据中提取特征的噪声去除方法(例如，可以参见非专利文献3和4)。作为过滤方法的另一个例子，使用二次过滤器而不模糊细节的去除噪声的方法已经被揭示(例如，参见非专利文献5)。
莫尔现象的原因是在图像数据中表现为点图案的中间色(halftone color)部分。但是，可以通过把中间色部分转换成连续的色调表现来避免莫尔现象(例如，参见专利文献2)。采用基于模型的图像复原的方法也很有效，如通过对OCR识别错误的原因进行聚类分析(cluster analysis)并且把这些原因分类成模型来复原图像的方法(例如，参见非专利文献6)。
为了增加字符的清晰度和OCR的精度，提高低分辨率字符图像数据的分辨率是有效的。为了实现该目的，揭示了下面的方法：通过聚类(clustering)来均化字符位图(用彩色点的阵列来表示每个图像的数据)以产生所需要分辨率的轮廓的方法(例如，参见专利文献3和非专利文献7)；根据分布的二相性，平滑度和亮度这三个标准形成的评价函数，通过把数据用公式表示为一个反问题并根据所述评价函数来复原最佳分辨率图像数据的方法(例如，参见非专利文献8和9)；和通过插值提高分辨率和对数据二值化的方法(例如，参见专利文献4到7和非专利文献10和11)。通过进行上述种种对彩色文档图像数据的处理，可以产生用于各种用途，如显示、打印和OCR等的最佳图像数据。
最近，除了产生适用于OCR的二值图像数据和适用于打印的光栅图像数据，还出现了数字化图像的各种新用途。例如，已经揭示了以下的技术：一种基于“混合光栅容量模型(Mixed Raster Content Model)”表示图像数据的新颖图像数据文件表现技术，该“混合光栅容量模型”将图像数据分成背景(减小到低分辨率)，诸如字符等的前景(具有原始的分辨率或更高的分辨率)，和前景的色彩(如字符调色板)；一种重新排列和重新组合从扫描图像数据中获得的字符和图片的构成元素以将它们变成适用于用HTML在屏幕上浏览的格式的技术(例如，参见非专利文献12)。
以下是上述参考文献的列表：
专利文献1：美国专利，专利号为5524070
专利文献2：日本公开的专利申请，申请号为2003-281526
专利文献3：美国专利，专利号为5930393
专利文献4：日本专利，专利号为3345350
专利文献5：日本公开的专利申请，申请号为8-340446
专利文献6：日本公开的专利申请，申请号为2001-118032
专利文献7：美国专利，专利号为：6347156
非专利文献1：Y.C.Shin等人的“信件纸张图像的对比度加强”(“ContrastEnhancement of Mail Piece Images”)，美国，SPIE会议论文集，1992年，1661卷，27-37页。
非专利文献2：Y.C.Shin等人的“基于窗口统计的信件纸张图像的加强”(“Enhancement of Mail Piece Images Based on Window Statistics”)，美国，SPIE会议论文集，1993年，1906卷，37-48页。
非专利文献3：L. Koshinen，等人的“基于软件形态过滤器的文本加强方法”(“TextEnhancement Method Based on Soft Morphological Filter”)，美国，SPIE会议论文集，1994年，2181卷，243-253页。
非专利文献4：J.Liang，等人的“使用二值化形态过滤器的文档图像复原”(“Document Image Restoration Using Binary Morphological Filters”，美国，SPIE会议论文集，1996年，2660卷，274-285页。
非专利文献5：G.Ramponi等人的“用二次过滤器来加重文档图像”(“EnhancingDocument Images with a Quadratic Filter”)，美国，信号处理(Signal Processing)，1993年，33卷，23-34页。
非专利文献6：M.Y.Jaisimha等人的“基于模型的对用于OCR的文档图像的复原”，美国，SPIE会议论文集，1996年，2660卷，297-308页。
非专利文献7：J.D.Hobby等人的“通过位图聚类和均化提高降质的文档图像”(“Enhancing Degraded Document Images via Bitmap Clustering and Averaging”)，德国，第4次文档分析和识别国际会议论文集(”Proceeding of 4th International Conference on DocumentAnalysis and Recognition”)，1997年8月。
非专利文献8：P.D.Thouin等人的“一种用于复原低分辨率文档图像的方法”(“AMethod for Restoration of Low-Resolution Document Images”)，美国，文档分析和识别的国际期刊(”International Journal on Document Analysis and Recognition”)，2000年，第2卷，200-210页。
非专利文献9：P.D.Thouin等人的“用于复原低分辨率文档和文本图像的自动系统”(“Automated System for Restoration of Low-Resolution Document and Text Images”)，美国，电子成像期刊(”Journal of Electronic Imaging”)，2001年，第10卷，第2期，535-547页。
非专利文献10：M.J.Taylor等人的“加强来自相机的文档图像”(“Enhancement ofDocument Images from Cameras”)，美国，SPIE会议论文集，1998年，3305期，230-241页。
非专利文献11：H.Li等人的“数码摄像机中的文本加强”(“Text Enhancement inDigital Video”)，美国，SPIE会议论文集，1999年，3651卷，2-9页。
非专利文献12：T.Breuel等人的“PDA的纸张”(“Paper to PDA”)，加拿大，16期图案识别国际会议论文集(”International Conference on Pattern Recognition”)。
在用户指定的彩色文档数据的数据格式(用途)的数量比较小的情况下，可以流水线的方式对输入图像数据进行几个操作以得到合成图像数据。但是，当用途变得更多样化时，就产生了下面的问题：
1)在各用途的应用程序中造成负担和浪费
由于同样的步骤被每个用途所调用，需要进行不必要的操作。
对于每个用途，“取消(Undo)”和“重做(Redo)”步骤所必需的中间数据需要分别管理。
对于每个用途，操作的历史和状态需要分别管理。
2)加重和系统的维护变得困难
当采用对于某个用途来说能产生最佳图像数据的新操作，或引入新的用途，新的文件格式，或新的图像数据表示格式时，就必须应对各用途的单个应用程序中的该新操作和格式。
把文件格式或图像表示格式与各用途关联起来用于产生最佳图像的步骤可能是错误的。为了克服这个问题，需要产生与文件格式或图像表示格式的数量相同的低模块化的应用程序。
发明内容
本发明的总的目的在于提供一种能克服上述缺点的图像处理装置，图像处理方法，图像处理程序和记录介质。
本发明的更具体的目的在于提供一种图像处理装置，该装置通过一种负担和耗费低的方法，对于通过扫描仪或成像装置输入的彩色文档图像数据，管理和处理用于产生每个用途的最佳图像的数据。这样的图像处理装置也具有很好的可扩展性，维护这样的装置是很容易进行的。
本发明的上述目的通过一种执行面向对象的图像处理的图像处理装置来实现，该装置使用包含原始图像对象和产生用户指定形式的图像数据的优化对象的图像处理对象执行所述面向对象的图像处理，通过对包含图像特征量、图像要素和图像处理功能的图像数据进行归一化而产生所述原始图像对象，该图像数据处于合适图像处理的状态，该装置包含：获取要进行图像处理的图像数据的图像数据获取单元；对由该图像数据获取单元所获取的图像数据进行归一化、以产生原始图像对象的归一化单元；和基于归一化单元所归一化的图像数据、用优化对象产生最佳图像数据的优化单元。
用这样的图像处理装置，对于从任何类型的图像数据输入装置输入的任何输入数据，可以产生适合用户要求的各种用途的最佳图像数据。
本发明的上述目的也可以通过执行面向对象的图像处理的图像处理方法来实现，该方法使用包含原始图像对象和产生用户指定形式的图像数据的优化对象执行所述面向对象的图像处理，所述原始图像对象通过对包含图像特征量、图像要素和图像处理功能的图像数据进行归一化而产生，该图像数据处于合适图像处理的状态，该方法包含如下步骤：获取要进行图像处理的图像数据的图像数据获取步骤；对图像数据获取步骤中获取的图像数据进行归一化、以产生原始图像对象的归一化步骤；和基于归一化步骤中归一化的图像数据、用优化对象产生最佳图像数据的步骤。
通过这个方法，对于任何类型的彩色文档图像数据，可以产生适合用户要求的各种用途的最佳图像数据。
在上述的图像处理方法中，最佳图像数据产生步骤包括如下步骤：将所述归一化的图像数据的背景部分共同改变为白色的背景去除步骤；和产生优化对象作为表示在所述背景去除步骤中要使用的色调校正曲线的对象的优化对象产生步骤。
通过这个方法，采用色调校正曲线，能将图像数据的背景部分退变成白色。而且，产生一种对象以存储和保持用于颜色去除的参数。
在上述的图像处理方法中，最佳图像数据产生步骤包括如下步骤：将所述归一化的图像数据的背景部分共同改变为代表颜色的背景清理步骤；和产生优化对象作为表示在所述背景清理步骤中要使用的色调校正曲线的对象的优化对象产生步骤。
通过这种方法，采用色调校正曲线，能将图像数据的背景部分退变成一种代表色。而且，产生一种对象以存储和保持用于退色的参数。
在上述的图像处理方法中，最佳图像数据产生步骤包括如下步骤：从归一化的图像数据中提取字符的提取步骤，该字符作为具有原始分辨率或更高分辨率的二值化图像数据被提取；和产生优化对象作为表示在所述提取步骤中提取的二值化图像数据的对象的优化对象产生步骤。
通过这种方法，图像数据中的字符可以被提取，并可以作为原始分辨率或更高分辨率的二值化图像数据被存储和保持。
上述的图像处理方法中，最佳图像数据产生步骤包括如下步骤：对从归一化的图像数据中提取的每个字符的颜色进行估计的估计步骤；和产生优化对象作为表示在所述估计步骤中估计的字符颜色数据的对象的优化对象产生步骤。
通过这种方法，包含在图像数据中的字符可以被提取，每个字符颜色数据可以被存储和保持。
上述的图像处理方法中，优化对象产生步骤包括如下步骤：将字符颜色数据分类成少量的聚类(cluster)，并将归一化的图像数据中的每个字符分配给颜色聚类中的一个聚类的分配步骤；和产生表示聚类特征化数据和关于每个字符的聚类分配数据的对象的对象产生步骤，该对象被作为形成优化对象的对象之一而产生。
通过这种方法，该存储的字符颜色数据可以被分成少量的聚类，并且包含在图像数据中的每个字符可以被分配给颜色聚类中的一个聚类。
在上述的图像处理方法中，在归一化步骤中产生的原始图像对象和在所述优化对象产生步骤中产生的优化对象都具有包含图像特征量和图像要素的基本数据。在该方法中，归一化步骤和优化对象产生步骤都包含如下步骤：计算对基本数据要进行图像处理加以定义用的图像特征量和图像要素的计算步骤；产生存储和保持所述计算步骤的计算结果的对象的对象产生步骤；管理所述对象中基本数据的设定、更新、当前操作状态和历史记录的对象管理步骤，具有指向在所述对象产生步骤中产生的对象的指针；和根据所述对象的当前操作状态产生图像数据的图像数据产生步骤，具有操作状态数据和历史数据。
通过这种方法，可以用一个对象共同完成复杂功能和状态管理。
在上述的图像处理方法中，图像数据产生步骤包含产生整体部分或指定部分的光栅图像数据的光栅图像产生步骤。
通过这种方法，对其进行了色调校正和分辨率校正等操作的光栅图像数据可以根据对象的状态产生。
在上述的图像处理方法中，图像数据产生步骤包含产生二值化图像数据或彩色图像数据的字符图像产生步骤，该二值化图像数据或彩色图像数据为包含在整体部分或指定部分中的字符。
根据这种方法，通过参考所述对象的当前状态，特别是参考字符数据的分辨率放大倍率能输出指定部分的字符图像数据。
在上述的图像处理方法中，图像数据产生步骤包含彩色字符图像产生步骤，所述彩色字符图像产生步骤产生共同地包含其颜色属于整体部分或指定部分的指定颜色聚类的字符的图像数据。
通过这种方法，可以产生共同地包含其颜色属于各自颜色聚类的字符的二值化图像。
本发明的上述目的也可以通过使计算机执行上述任一种图像处理方法的图像处理程序来实现。
由于这个程序是由现有的对象形成，所以可以应对各种用途以及各种图像数据输入设备的特性。
本发明的上述目的也可以通过记录有上述图像处理程序的记录介质来实现。
用这样的记录介质，本发明的图像处理可以在任何地方进行，只要上述图像处理装置的组成部分已经准备好。
根据本发明，实现了面向对象的数据处理。因此，可以提供一种导致较少负担和耗费的图像处理装置。这样的图像处理装置显示了很好的可扩展性，维护这样的装置也比较容易。本发明还提供了一种图像处理方法，图像处理程序和与上述图像处理装置相关的记录介质。
通过结合附图对下面的实施例的详细描述，本发明上述的和其他的目的，特征和优点将会更显而易见。
附图说明
图1是说明图像处理装置一结构例的框图；
图2是图像处理装置的最佳图像数据产生操作的流程图；
图3是显示“要素结构(对象)表示”单元整个结构的类分层结构图表；
图4显示优化对象一结构例；
图5显示了定义原始图像对象的类的程序的例子；
图6显示了定义字符颜色对象的类的程序的例子；
图7A显示和原始图像产生相关对象的程序的例子；
图7B显示根据图7A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图7C显示图7B所示的图像产生结果的一部分的放大图像；
图8A显示和图像中的背景清理相关的程序的例子；
图8B显示根据图8A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图8C显示图8B所示的图像产生结果的一部分的放大图像；
图9A显示和图像中的背景清理相关的程序的例子；
图9B显示根据图9A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图9C显示图9B所示的图像产生结果的一部分的放大图像；
图10A显示与图像中的字符加重和背景清理相关的程序的例子；
图10B显示根据图10A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图10C显示图10B所示的图像产生结果的一部分的放大图像；
图11A显示与图像中的字符分辨率和字符颜色相关的程序的例子；
图11B显示根据图11A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图11C显示根据图11A所示的源代码所得到的图像产生的另一个结果；
图12A显示和光栅图像产生相关的程序的例子；
图12B显示根据图12A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图13A显示和图像中的色调校正和字符相关的程序的例子；
图13B显示根据图13A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图13C显示和图像中的色调校正和字符相关的程序的例子；
图13D显示根据图13A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图14A显示与图像中的色调校正、字符和字符颜色相关的程序的例子；
图14B显示根据图14A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图14C显示图14B所示的图像产生结果的一部分的放大图像；
图15A显示和二值化字符图像相关的程序的例子；
图15B显示根据图15A所示的源代码所得到的图像产生的结果；
图16A显示和二值化字符图像的分辨率相关的程序的例子；
图16B显示根据图16A所示的源代码所得到的图像产生的结果。
具体实施方式
下面参照附图详细描述根据本发明的图像处理方法，图像处理装置，图像处理程序和记录介质的较佳实施例。
在本发明中，采用了一种使用“面向对象”的程序。这种“面向对象”的概念就是把重点放在与程序相关的变量和要被执行的功能上，而不是程序的内部结构。在本发明的实施例中，当彩色文档图像数据被处理时，用于产生原始图像数据(归一化的图像数据)和每个用途的最佳图像数据的“材料”、用于产生最佳图像数据的传统处理步骤、以及操作的历史和状态被统一地作为对象来管理。
更具体地说，用于产生最佳图像数据的“材料”包含一组定义色调校正函数的参数，表示高分辨率字符的二值化图像数据，和字符颜色数据和对应的聚类数据。操作的历史和材料包括从一组已有的函数中选择出来的色调校正函数的系数(index)，提高分辨率的放大倍数，字符颜色的聚类方法和每个操作的开/关控制。
图1是根据本发明实施图像处理方法的图像处理装置一结构例的框图。在图1中，图像处理装置110包含CPU111，存储器112(带有ROM1121和RAM1122)，硬盘单元(以下称“HDD”)113，可更换磁盘单元114，显示单元115，和包含诸如键盘和鼠标的指示装置的输入单元116，扫描单元117，网络接口118，所有这些都连接到总线119。图像处理装置110经通信线路100从网络接口118连接到外部网络。
在该实施例中，要被处理的彩色位图图像数据被保存在可更换磁盘单元114中。该实施例的图像处理程序被保存在HDD113中。当用户激活图像处理程序时，图像处理程序被读取到RAM1122中，以便启动图像处理。另外，也可以在RAM1122中存储通过通信线路100传送到网络接口118的图像数据，或者通过扫描单元117读取的图像数据，以便执行图像处理。
参考图2，说明图1所示的图像处理装置110执行最佳图像数据产生操作。图2是图像处理装置110要执行的最佳图像数据产生操作的流程图。
首先当激活图像处理装置110时，，存储在HDD113中的图像处理程序根据来自CPU111的指令被读入RAM1122中(步骤S201)。然后使用输入单元116的键盘或指示装置，选择根据需要将要优化的彩色位图图像数据(步骤S202)，并读出图像数据。
读取的图像数据被存储在RAM1122中，根据图像处理程序进行归一化，从而产生原始图像对象。执行归一化过程，不论输入的图像数据是何类型或状态。原始图像对象被添加到RAM1122的图像处理程序中作为原始图像数据(归一化的图像数据)，该原始图像数据是在图像处理装置110中产生最佳图像数据的”材料”之一(步骤S203)。
用输入单元116的键盘或指示装置来设定图像数据的用途(要使用的图像数据的格式)(步骤S204)。确定用于产生适合已选择用途的图像数据的优化对象是否已经产生(步骤S205)。该确定步骤是通过在预定对象中设定的方法(函数)来执行的。通过这种方法，同时执行优化对象产生后的管理。
如果优化对象已经被产生(步骤S205中的“是”)，则采用优化对象产生最佳图像数据(步骤S207)。如果适合输入图像数据用途的优化对象还没有产生(步骤205中的“否”)，则根据图像处理程序产生优化对象。被产生的优化对象被加到RAM1122中的图像处理程序中(步骤S206)。然后，采用产生的优化对象来产生最佳图像数据(步骤S207)，并且结束最佳图像数据产生操作。
如上述步骤S203和S206所述，被产生的对象被加到RAM1122中的图像处理程序中。当该程序完成时，带有添加的对象的图像处理程序被存储在HDD113中，并且在步骤S201中被读取的图像处理程序被重写。
(图像处理程序中的对象的结构)
下面将描述用于实现图2流程图中所示操作的“对象”。该对象是根据输入数据(参数)、执行适合该对象内部条件的预定功能的黑盒子。用户根据要被执行的功能调用现有的对象，然后得到被执行的该功能。
在没有具有要被执行的功能的对象时，或者要执行复杂的功能时，组合两个或两个以上现有对象以产生单个对象。只要能维持同样的基本功能，当要被处理的参数发生变化或功能的数量增加时，对象能很容易产生派生对象。
如图2流程图所示操作的描述中，对通过图像输入装置而被数字化的图像数据进行“归一化”，以校正由于用于输入图像数据的图像输入装置的固有特性所造成的图像质量的变化。
例如，根据扫描仪的MTF(调制传递函数)，可能会产生莫尔现象。为了避免该现象，应使用申请号为2003-281526的日本专利公开中揭示的归一化操作把由点表示的中间色图案转换成连续的色调图像。
通过归一化操作，输入图像数据被转换成适合图像处理的原始图像数据。原始图像数据由在归一化操作中产生的原始图像对象来表示。原始图像对象也可以用一组对象来形成。
下面，用于产生每个用途的最佳图像的操作(以下称“优化操作”)被进行。这里，用途可能涉及在纸张上打印，在显示板或PDA上显示，或搜索。根据用途，“最佳图像”的图像表示格式和文件格式不同。
对于在纸张上打印，图像数据需要用如光栅图像或PDF等结构化文件来表示。对于显示，图像数据需要以HTML的形式表示。对于搜索，图像数据需要以经过OCR的文本文件的形式来表示。如上所述，当“优化操作”被结合到用于产生图像格式或文件的程序中时，就可能产生不必要的负荷或者使加重和维护变得困难。
为了消除这些问题，用于产生原始图像数据和最佳图像数据的“材料”，用于产生最佳图像数据的步骤，以及这些步骤的历史和状态被认为是“对象”。采用“要素结构(对象)表示”单元以便统一管理这些对象。“要素结构(对象)表示”单元由类形成，该类构成一个模板，在该模板中写有同类对象所共有的功能以及各个对象固有的存储格式。图3是显示“要素结构(对象)表示”单元的整体结构的分层结构图。
在图3所示的类分层图中，根300是收集整个“要素结构(对象)表示”单元的形式根，并具有空的内部。根300具有三个基本的类：图像301，色调校正302和颜色聚类303。
图像301是一般的图像对象的类，存储如图像信息(如大小和分辨率)和光栅图像阵列等的基本数据。作为自身方法图像301还存储设定所述被存储数据用的步骤。色调校正302是色调校正对象的类。颜色聚类303是字符颜色聚类对象的类。
原始图像304是原始图像对象的类，该原始图像对象表示由归一化从成像装置输入的或从通信电路或数据读取器获得的图像数据(即，在该实施例中为存储在可更换磁盘单元114中的图像数据)而得到的图像数据。二值化文本305是字符对象的类，文本颜色306是字符颜色对象的类。这三个类从图像301中派生出来。
(对象结构)
采用图3所示的从每个功能派生出来的类，形成用于每个类型的图像处理的对象。本发明的这个实施例中的图像处理程序中的对象包含原始图像对象和优化对象。原始图像对象代表已对其进行归一化的原始图像。优化对象表示定义要对原始图像进行优化处理的一组参数和数据，或者表示定义对需进行优化操作的图像要素要进行处理的一组参数和数据。
图4显示优化对象一结构例。优化对象400包含原始图像对象401，色调校正对象402，字符对象403，字符颜色对象404，和从字符颜色对象404中派生出来的字符颜色聚类对象405。上面已经描述了原始图像对象401，下面将描述其他的对象。
色调校正对象：存储和保持用于定义将图像数据的背景部分退变为白色的“背景去除”或用于定义将背景部分退变为代表颜色的“背景清理”的色调校正的参数的对象。
字符对象：从图像数据中提取字符、将字符作为具有原始分辨率或更高分辨率的二值化图像数据来存储和保持的对象。
字符颜色对象：从图像数据提取字符、存储和保持每个字符的颜色数据的对象。
字符颜色聚类对象：将由字符颜色对象存储的字符颜色数据分成少量的聚类、并将图像数据中每个字符分配给颜色聚类中的一个聚类的对象。
来自对象(该对象是产生主对象的“输入”)的指针(根据程序指示存储区域的变量或自变量)被提供给构成上述优化对象的那些对象的每一个。由于按照原始图像数据(归一化的输入图像数据)作为输入产生色调校正对象402，字符对象403，字符颜色对象404，因而提供来自原始图像对象401的指针。由于按照字符颜色对象404作为输入计算字符颜色聚类对象405，因而提供来自字符颜色对象404的指针。
(各对象的成员变量和方法)
每个对象保持下列成员变量(表示类的当前状态)和方法。
基本数据：对象的基本数据(图像或参数)。
产生优化对象的步骤：计算用于定义优化操作的参数和数据组；产生相应的优化对象，将计算结果作为优化对象来管理。
优化对象的指针：提供给基于对象产生的优化对象的指针。
当前状态的管理和设定：用于设定如优化操作的开/关状态等的历史和状态的步骤和管理历史和状态的变量。
根据当前状态提供图像的步骤：参考优化操作的当前状态，以提供图像数据。
应该使用那些成员变量和方法，或者那些被使用的成员变量和方法的内容在对象间变化。例如，原始图像对象401包含下列1)到5)的成员变量和方法
1)基本数据
——原始图像的光栅数据，大小和分辨率
2)产生优化对象的步骤
——产生色调校正对象
——产生字符对象(以分辨率放大倍率为参数)和字符颜色对象
3)优化对象的指针
——色调校正对象
——字符对象(用于各个分辨率放大倍率)
——字符颜色对象
4)设定当前状态的步骤，和管理该状态的变量
——色调校正模式(背景去除，背景清理，或关)
——用于背景去除或清理的色调校正系数(index)
——字符分辨率放大倍率(在加重字符的情况下为1或更高，在不加重字符的情况下为0)
5)根据当前状态提供图像的步骤
——产生光栅图像数据：参考当前状态，产生已被执行了如色调校正，分辨率校正等操作的光栅图像数据的步骤(用于打印)。
——二值化/彩色字符图像输出：参考当前状态，特别是参考字符分辨率放大倍率，输出指定区域的字符图像数据的步骤(用于OCR和HTML)。
——产生属于每个颜色聚类的字符图像数据：产生以属于每个颜色聚类的颜色共同地表示字符的二值化图像数据的步骤(用于PDF)。
字符颜色对象404包含如下1)到4)的成员变量和方法
1)基本数据
——每个字符的颜色的光栅图像数据，大小和分辨率
2)产生优化对象的步骤
——产生字符颜色聚类对象
3)优化对象的指针
——字符颜色聚类对象
4)设定当前状态的步骤，和管理该状态的变量
——聚类操作的开/关
(优化对象，和状态的设定/改变和管理)
在各个用途的应用侧管理是否已经产生优化对象是比较麻烦的。因此，能够用同样的方法进行优化对象的产生和状态的设定和改变。
例如，色调校正对象的产生，模式设定和改变(背景去除，背景清理或色调校正关闭)，以及背景去除/清理的强度的设定和改变都是由原始图像对象的单一方法“set_tone_correction(int mode，int factor)”来执行的。在启动该方法时色调校正对象还没有被产生的情况下，进行色调校正对象的产生(包含背景代表颜色的计算和定义色调校正的参数的计算)，然后进行状态(色调校正模式和系数)的设定。
(程序例)
最佳图像产生程序的例子用C++语言显示，该程序采用上述图像要素的面向对象的表示程序。
图5显示定义原始图像对象的类的程序的例子。图6显示定义字符颜色对象的类的程序的例子。图5中的源代码500和图6中的源代码600是用C++程序言语编程的例子。
图7A到7C显示定义和原始图像产生相关的对象的程序的例子以及图像产生的结果。图7A的源代码710定义变量“img”作为原始图像类的指针，以及定义变量“dibarray”作为存储所提供图像的字符阵列的指针。，将输入图像数据的指针“dibarray_0”作为参数激活用于初始化原始图像对象“img”的方法“set_image”。这里，当参考对象“img”的当前状态，用于产生光栅图像数据的方法“rendering”被激活时，如图7B所示的图像720被产生。由于“优化操作”还没有被进行，输入图像被原原本本的输出。图7C显示这样的输入图像的一部分的放大图像730。
图8A到图8C显示和图像背景清理相关的程序例以及图像产生结果。在图8A显示的源代码810中，用于设定色调校正对象的方法“set_tone_correction”被激活以设定背景清理为0级。进而，用于设定字符对象(分辨率加倍)和字符颜色对象的方法“set_text_enhancement”被激活时。这里，当通过参考对象“img”的当前状态产生光栅数据的方法“rendering”被激活，如图8B所示的图像820被产生。图8C显示这样的图像的一部分的放大图像830。从图8C可以看出，背景中的污点和透视图像被去除，在放大的图像中每个字符的清晰度被增加。
图9A到图9C显示和图像背景清理相关的程序例以及图像产生的结果。在图9A所示的源代码中，方法“set_tone_correction”被激活使得色调校正对象没有起作用。这里，当通过参考对象“img”的当前状态产生光栅数据的方法“rendering”被激活时，如图9B所示的图像920被产生。图9C显示图像920的一部分的放大图像930。虽然通过回到原始图像状态会在背景中重现污点和透视图像，但是每个放大的字符的清晰度仍和图8C中的放大图像830中的清晰度相同。
图10A到图10C显示与图像和背景清理中的字符加重相关的程序例以及图像产生的结果。在图10A所示的源代码1010中，方法“set_text_enchancement”被激活，使得字符对象和字符颜色对象不起作用。而且，用于设定色调校正对象的方法“set_tone_correction”被激活，以设定0级的背景去除。当通过参考对象“img”的当前状态产生光栅数据的方法“rendering”被激活时，如图10B所示的图像1020被产生。图10C显示图像1020的一部分的放大图像1030。虽然背景被去除并且退变到白色，字符返回到原始图像的状态。
图11A到图11C显示与图像中的字符分辨率和字符颜色相关的程序例和图像产生的结果。在图11A所示的源代码1110中，用于设定字符对象(分辨率加倍)和字符颜色对象的方法“set_text_enhancement”被激活。进而，字符颜色对象“Text_Color”的方法“set_color_clustering”被激活以启动字符颜色聚类。通过激活对象“Text_Color”的方法“number_of_cluster”，可以得到颜色聚类的数量(在该例子中为2)。当用于产生收集属于每个颜色聚类的字符的图像数据的方法“get_color_plane”被激活时，可得到如图11B和11C所示的用于每个字符颜色聚类的图像1120和图像1130。
图12A和12B显示和光栅图像产生有关的程序例以及图像产生的结果。在图12A所示的源代码1210中，通过参考对象“img”的当前状态产生光栅数据的方法“rendering”被激活。和图9B所示的图像920相比，图12B显示的产生的图像1220具有两倍高的字符分辨率。因此，清晰度更高。而且，由于这些字符颜色被聚类，每个颜色的不均匀性被去除。同时，背景仍保持被去除。
图13A到13D显示与图像中的色调校正和字符相关的程序例以及图像产生结果。在图13A所示的源代码1310中，方法“get_binary_character”被激活以产生二值化字符图像数据，这些二值化字符图像数据属于一个长宽为25的部分区域，这个区域的原点的像素位于原始图像的坐标(807，828)处。这里，字符分辨率被设定为两倍高。图13B所示的图像1320是根据源代码1310产生。在图13C所示的源代码1330中，通过方法“set_text_enhancement”把字符分辨率返回到原始值，并且方法“get_binary_character”被再次激活。图13D所示的图像1340是根据源代码1330产生。从产生的图像可以看出，由于字符分辨率的差别造成的二值化图像质量的差别是很明显的。
图14A到图14C显示与图像中色调校正、字符和字符颜色有关的程序例以及图像产生的结果。在图14A所示的源代码1410中，两种方法被激活，使得色调校正对象不起作用，字符对象和字符颜色对象不起作用。图14B显示由激活方法“rendering”所产生的图像1420。图14C显示图像1420的一部分的放大图像1430。从图像1420和1430可以看出，图像的状态回到与放大的原始图像730相同的状态。
图15A和图15B显示与二值化字符图像相关的程序例以及图像产生的结果。在图15A所示的源代码1510中，用于提取属于部分区域的二值化字符图像数据的方法“get_binary_character”如图13A所示的源代码1310中那样被激活，。但是，由于字符对象和字符颜色对象没有起作用，所以字符不能被提取。结果，如图15B所示那样不会产生图像。
图16A和16B显示和二值化字符图像的分辨率相关的程序例以及图像产生的结果。在图16A所示的源代码1610中，方法“set_text_enhancement”被激活以便把字符对象和字符颜色对象设定成两倍高的分辨率。当用于提取属于部分区域的二值化字符图像数据的方法“get_binary_character”被激活时，就会得到如图16B所示的、与作为图13A所示的源代码1310结果所产生的图像1320(见图13B)一样的图像1620。
如上所述，现有的方法仅被用于本发明的实施例的程序的例子。以这种方法，不管每个“优化操作”的类型是什么，适合用途的图像可以通过少量的方法得到。而且，也不需要存储和保持中间数据。即使引入新的“优化操作”，格式是一样的以便实施不同功能的方法(成员函数)可以通过共同的接口(多态性)而被等同地处理。通过这样做，即使要引入新的对象，只需要添加用于调用与操作相对应的对象的操作方法的部分。
为了应对各种数字化的图像数据的用途，这个实施例提供了一种作为“对象”共同管理用于产生原始图像数据和最佳图像数据的“材料”、产生最佳图像的步骤、操作的历史和状态的方法。通过引入“面向对象”可以得到如下的1)到3)的优点：
1)由于操作的历史和状态被共同管理，不需要考虑每个用途。
2)由于原始图像数据(归一化的)和用于优化的“材料”被不变地存储和保持，因而可返回到任何想要的状态，并且很容易执行“取消(Undo)”和“重做(Redo)”，并且用于产生曾经作成的最佳图像数据的“材料”可以被共享，使得优化操作不用被两个或更多的“用途”调用。
3)由于分别管理用途和最佳图像产生，扩展性和系统维护可以更容易。在系统侧，参考当前“状态”，作成和每个用途相对应的图像的步骤应当作为和对象关联的方法加以准备。例如，只要准备一个简单的步骤用于根据产生原始图像数据和最佳图像数据的“材料”产生用于打印的光栅数据或用于OCR的二值化图像数据。
如上所述，按照发明的图像处理装置，图像处理方法，图像处理程序和记录介质，对于通过扫描仪和图像装置输入的彩色文档图像，用于产生每个用途的最佳图像的数据根据“面向对象”进行处理。因此，产生更小的负担和更少的浪费，可以实现具有优良扩展性的图像处理，同时只需要简单的维护。
上述实施例中描述的图像处理方法可以通过在如个人计算机和工作站等计算机中执行预定的图像处理程序而实现。这个程序被记录在可以被计算机读取的如硬盘，软盘，CD-ROM，MO或DVD等记录介质中。然后从该记录介质中读出这个程序，并被计算机执行。这个程序可以是被分布在如因特网等网络上的传输媒介。
如上所述，在要把包含通过扫描仪或数码相机读入的字符的图像数据转换成用途的最佳数据状态的情况下，本发明的图像处理装置，图像处理方法，图像处理程序和记录介质是很有用的。本发明特别适用于将纸张介质上的刊物转换成如PDF的数字信息以通过网络来公开的情况。
需要注意的是本发明并不限定于上述揭示的具体实施例，在不脱离本发明的范围的前提下可以进行各种变化和修改。
本专利申请以2004年8月10日提交的申请号为2004-233802的日本在先专利申请为基础，该申请的全部内容通过引证被结合在本专利申请中。
Claims (13)
1.一种图像处理装置(110)，该装置使用包含原始图像对象(401)和产生用户指定形式的图像数据的优化对象(400)的图像处理对象执行面向对象图像处理，通过对包含图像特征量、图像要素和图像处理功能的图像数据进行归一化而产生所述原始图像对象(401)，所述图像数据处于合适图像处理的状态，其特征在于，所述图像处理装置包含：
获取要进行图像处理的图像数据的图像数据获取单元；
对由所述图像数据获取单元所获取的图像数据进行归一化、以便产生原始图像对象的归一化单元；和
基于所述归一化单元所归一化的图像数据、用优化对象产生最佳图像数据的优化单元。
2.一种图像处理方法，使用包含原始图像对象(401)和产生用户指定形式的图像数据的优化对象(400)的图像处理对象执行面向对象的图像处理，通过对包含图像特征量、图像要素和图像处理功能的图像数据进行归一化而产生该原始图像对象(401)，该图像数据处于合适图像处理的状态，其特征在于，所述方法包含：
获取要进行图像处理的图像数据的图像数据获取步骤(S202)；
对在所述图像数据获取步骤中获取的图像数据进行归一化、以便产生原始图像对象的归一化步骤(S203)；和
根据在所述归一化步骤中归一化的图像数据、用优化对象产生最佳图像数据的优化步骤(S207)。
3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述优化步骤包含：
将所述归一化的图像数据的背景部分共同改变为白色的背景去除步骤；和
产生优化对象作为表示在所述背景去除步骤中要使用的色调校正曲线的对象的优化对象产生步骤(S206)。
4.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述优化步骤包含：
将所述归一化的图像数据的背景部分共同改变为代表颜色的背景清理步骤；和
产生优化对象作为表示在所述背景清理步骤中要使用的色调校正曲线的对象的优化对象产生步骤(S206)。
5.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述优化步骤包含：
从归一化的图像数据中提取字符的提取步骤，该字符作为原始分辨率或高分辨率的二值化图像数据被提取；和
产生优化对象作为表示在所述提取步骤中提取的二值化图像数据的对象的优化对象产生步骤。
6.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述优化步骤包含：
对从归一化的图像数据中提取的每个字符的颜色进行估计的估计步骤；
产生优化对象作为表示在所述估计步骤中估计的字符颜色数据的对象的优化对象产生步骤。
7.如权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述优化对象产生步骤包含：
将字符颜色数据分类成少量的聚类，并将归一化的图像数据中的每个字符分配给颜色聚类中的一个聚类的分配步骤；和
产生表示聚类特征化数据和关于每个字符的聚类分配数据的对象的对象产生步骤，该对象被作为形成优化对象的对象之一而产生。
8.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，
在所述归一化步骤中产生的原始图像对象和在所述优化对象产生步骤中产生的优化对象都具有包含图像特征量和图像要素的基本数据；
所述归一化步骤和所述优化对象产生步骤都包含：
计算用于限定要对基本数据进行的图像处理的图像特征量和图像要素的计算步骤；
产生用于存储和保持所述计算步骤的计算结果的对象的对象产生步骤；
管理所述对象中基本数据的设定、更新、当前操作状态和历史记录的对象管理步骤，所述对象管理步骤具有指向在所述对象产生步骤中产生的对象的指针；和
根据所述对象的所述当前操作状态产生图像数据的图像产生步骤，所述图像产生步骤具有操作状态和历史记录的数据。
9.如权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像数据产生步骤包含产生整体部分或指定部分的光栅图像数据的光栅图像产生步骤。
10.如权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像产生步骤包含产生二值化图像数据或彩色图像数据的字符图像产生步骤，该二值化图像数据或彩色图像数据为包含在整体部分或指定部分中的字符。
11.如权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像产生步骤包含彩色字符图像产生步骤，所述彩色字符图像产生步骤产生共同地包含颜色属于整体部分或指定部分的指定颜色聚类的字符的图像数据。
12.一种图像处理程序，其特征在于，用于使计算机执行如权利要求2到11中任一项所述的图像处理方法。
13.一种记录介质，其特征在于，所述记录介质记录有如权利要求12所述的图像处理程序。
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