JP2000013613A - 画像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
画像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2000013613A JP2000013613A JP10171776A JP17177698A JP2000013613A JP 2000013613 A JP2000013613 A JP 2000013613A JP 10171776 A JP10171776 A JP 10171776A JP 17177698 A JP17177698 A JP 17177698A JP 2000013613 A JP2000013613 A JP 2000013613A
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Abstract
する画像処理装置において、圧縮率と画質を向上させ
る。 【解決手段】 入力された画像データは、文字領域判別
により文字領域と非文字領域とに分割される(S20
5,S207)。文字領域に対しては解像度変換、文字
補正、2値化などの文字領域処理(S215)の後、文
字圧縮(S217)を行なう。非文字領域に対しては、
局所領域における特性を判別し(S209)、判別され
た特性に基づいて局所領域を含む圧縮のためのマクロ領
域を判別する(S211)。マクロ領域の特性により
(S213)、線画領域に対しては線画領域処理(S2
19)とLossless圧縮(S211)を行ない、
写真領域に対しては写真領域処理(S223)とLos
sy圧縮(S225)を行なう。その後、圧縮されたデ
ータを統合化し(S227)、出力する(S229)。
Description
び方法ならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体
に関し、特に入力された画像データの領域判別を行な
い、領域ごとにデータの圧縮を行なった後に出力する画
像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを記
録した記録媒体に関する。
・写真・網点領域の判別を行ない、その判別結果に基づ
いて後に行なわれる圧縮方法を変更する技術を開示す
る。
な従来の技術を改良するためになされたものであり、画
像の圧縮率と画質の向上を図ることができる画像処理装
置および方法ならびに画像処理プログラムを記録した記
録媒体を提供することを目的としている。
め、この発明のある局面に従うと、画像処理装置は入力
された画像からその局所領域の特性を判定する第1の判
定手段と、第1の判定手段の判定結果を利用してその局
所領域が含まれる圧縮のための領域の特性を判定する第
2の判定手段と、第1の判定手段により判定された局所
領域の特性に基づいて、その局所領域の適応補正を行な
う補正手段と、第2の判定手段により判定された圧縮の
ための領域の特性に基づいて、圧縮方法を選択し、圧縮
を行なう圧縮手段とを備える。
は、入力された画像からその局所領域の特性を判定する
第1の判定ステップと、第1の判定ステップの判定結果
を利用して、その局所領域が含まれる圧縮のための領域
の特性を判定する第2の判定ステップと、第1の判定ス
テップにより判定された局所領域の特性に基づいて、そ
の局所領域の適応補正を行なう補正ステップと、第2の
判定ステップにより判定された圧縮のための領域の特性
に基づいて、圧縮方法を選択し、圧縮を行なう圧縮ステ
ップとを備える。
理プログラムを記録した記録媒体は、入力された画像か
らその局所領域の特性を判定する第1の判定ステップ
と、第1の判定ステップの判定結果を利用して、その局
所領域が含まれる圧縮のための領域の特性を判定する第
2の判定ステップと、第1の判定ステップにより判定さ
れた局所領域の特性に基づいて、その局所領域の適応補
正を行なう補正ステップと、第2の判定ステップにより
判定された圧縮のための領域の特性に基づいて、圧縮方
法を選択し、圧縮を行なう圧縮ステップとをコンピュー
タに実行させることを特徴とする。
判定され、その判定結果に基づいて圧縮のための領域の
特性が判定される。また、局所領域の特性に基づいてそ
の局所領域の適応補正が行なわれ、圧縮のための領域の
特性に基づいて圧縮方法が選択される。これにより、画
像の圧縮率と画質の向上とが図られる。
における画像処理装置を備えたデジタルカメラについて
図面を参照しながら説明する。
メラ1が雑誌などの文字原稿2を撮像している状況を示
す図である。本実施の形態では、文字原稿から、その文
字原稿をプリントした元の電子データを復元あるいは推
定することにより、高い圧縮率で圧縮を行なって、デー
タを保存および転送に適したものとすることを目的とし
ている。この際、必要であれば元の電子データに含まれ
るノイズなども除去される。
視図であり、図3は、デジタルカメラ1のカメラバック
である。図を参照して、デジタルカメラ1は、撮影ボタ
ン3と、撮影レンズ部4と、カード挿入口5と、電源ボ
タン6と、文書補正指定スイッチ7と、液晶などよりな
るファインダ用モニタ8とを備える。
タルカメラ1の内部に存在する図示しないハードディス
クカードに電子データとして記憶される。ここでハード
ディスクカードは画像データの記録媒体であり、たとえ
ばPCMCIAに準拠したハードディスクカードのよう
なものを用いても良いし、これに代えてメモリカードな
どを用いてもよい。また、ミニディスク(MD)を記録
媒体に用いてもよい。さらに、カードを記録媒体としな
くても、たとえばSCSIケーブルなどでデジタルカメ
ラ1をプリンタなどに直接接続するようにしてもよい。
は、文書補正指定スイッチ7をオンとすることによっ
て、会議などで配付された資料、カタログ、雑誌、研究
記録などの紙原稿を電子データとして保存する場合の画
質と圧縮率とを向上させることができる。
うな紙原稿を撮像する場合には以下のことが問題とな
る。
れ、シェーディング ・紙質、照明、CCDの特性などに依存するダイナミッ
クレンジの縮小 ・入力系に依存する歪み ・CCD画素数に依存する解像度の低下 ・被写体の位置、種類を限定しないことによって生じ
る、あおりや回転ずれ ・原稿自体が有する解像度の制限に依存する、むらや網
点の存在 また、データの保存や転送を考慮した場合、圧縮効率が
問題となり、電子データを複数回再圧縮することを想定
した場合、画像特性と圧縮方法との組合せによっては画
質に激しい劣化が生じ得る。すなわち、通常のデジタル
カメラでは、圧縮方法の選択に依存する画質的な問題も
生じる。さらに、ノイズによって画質や圧縮効率がとも
に低下することも問題となる。
は、文書補正指定スイッチ7をオンとすることで、この
ような問題を解決することができる。
の領域の属性(特性)を判別し、各属性に適した補正処
理や圧縮処理を行なう。一般に画像の圧縮単位は矩形で
あるため、矩形のマクロ領域単位で領域の判別をするこ
とが必要となる(マクロ領域判別)。また、マクロ領域
ごとに最適な補正を行なうためには、マクロ領域内の局
所的な領域の判別(局所領域判別)が必要となる。これ
らを行なうことによって圧縮効率の向上や画質の向上が
達成される。
すブロック図である。図を参照して、デジタルカメラ1
はデジタルカメラ1の全体の制御を行なうCPU111
と、撮像を行なうCCD部109と、撮像された内容を
表示する表示部(ファインダ用モニタ8を含む)117
と、CCD部109からのデータを一時記憶するRAM
101と、撮像されたデータの幾何学的な補正などを行
なう前処理部103と、撮像された画像のマクロ領域を
判別するマクロ領域判別部105と、マクロ領域内に含
まれる局所領域を判別する局所領域判別部107と、局
所領域に対し適切な補正を行なう適応補正部113と、
マクロ領域ごとに圧縮を行なう圧縮部119と、文字領
域を処理する文字処理部115と、圧縮が行なわれた画
像を統合し出力する画像統合部127と、画像データを
記録するカードメモリ部125と、撮影のための各種定
数を演算するAWB、AEなど演算部123と、撮影ボ
タン3を含む各種ボタン121とを備える。
外部記憶装置129を設け、CD−ROM131やフロ
ッピィディスク133からデジタルカメラ1の制御のた
めのプログラムを読取るようにしてもよい。
実際の撮影の様子を説明する。図4において太い矢印は
画像データの流れを示し、細い矢印は制御データの流れ
を示している。ユーザがカメラの電源をONにすると、
ファインダ用モニタ8には撮影レンズ部4が捉えている
シーンが、CCD部109を介してそのまま映される。
物を撮影するのかを文書補正指定スイッチ7により設定
する。CPU111は、撮影ボタン3がONになったこ
とを検出したのであれば、CCD部109に対してCC
Dの積分を指示し、積分が終了すればCCDデータのR
AM101へのダンプを行なう。そして、ファインダ用
モニタ8にこの画像を表示(フリーズ表示)させる。
M101に記憶される。文書補正指定スイッチ7がON
であれば、デジタルカメラ1は文書補正モードに移行
し、文書補正を行なった後PDFなどの領域ごとに異な
る圧縮方法を指定できる形式のデータを作成する。
あればデジタルカメラ1は風景モードに移行し、そのま
まJPEGなどの画像圧縮データを作成する。各モード
でのデータ作成後に、CPU111はカードメモリ部1
25にカードメモリへの記憶を指示する。カードメモリ
部125はハードディスクなどであっても外部の記憶装
置や端末などであってもよい。また、圧縮を行なわずに
画像データをプリンタやモニタに出力することもでき
る。さらに以下に述べるマクロ領域判別、局所領域判
別、適応補正処理はデジタルカメラ1の内部で行なって
もよいし、デジタルカメラ1に接続された別のカメラや
パーソナルコンピュータの端末などにデータを転送して
そこで行なってもよい。
場合の処理の流れを示す。図5は、文書補正指定スイッ
チ7がONである場合の全体の処理の流れを示すフロー
チャートである。図を参照して、撮像により得られた画
像データが入力されると(S1)、そのデータには前処
理が施される(S3)。次に、画像データに対しマクロ
領域判別が行なわれる(S5)。これにより、画像デー
タは文字領域、線画領域、または写真領域に分割され
る。文字領域に対しては、解像度変換、文字補正、2値
化などの処理が行なわれる(S9)。その後、文字領域
は2値圧縮される(S11)。また、文字領域に対して
は、OCRを行ない、キャラクタコードに変換する処理
を行なってもよい。
領域判別を行なって画素ごとあるいは局所領域ごとに属
性を決定し、各属性に応じた適応補正を行なう(S1
3,S17)。図5中の線画領域処理(S13)、およ
び写真領域処理(S17)は、各マクロ領域に応じた局
所領域判別を行なう処理と、各マクロ領域に応じた適応
補正とを含んでいる。
(S15)、写真領域に対してはLossy圧縮(S1
9)が行なわれる。それぞれの圧縮されたデータは統合
化され(S21)、カードメモリ部125へ出力される
(S23)。
マクロ領域を判別する前の補正であり、レンズ歪み、回
転ずれ、あおりなどによる画像の幾何学的変形に対する
補正、および露出、カラーバランス、シェーディングな
どの補正が含まれる。また、マクロ領域判別(S5)と
は、圧縮単位となる矩形領域の全体的な属性の判別を意
味する。
領域の属性に適した処理として、画素またはブロック
(局所領域)ごとに行なわれる局所的な特徴の判別と、
その特徴の判別結果に伴う補正処理とが行なわれる。前
者を局所領域判別、後者を適応補正と呼ぶ。
方法を変える、適応圧縮が行なわれる(S11,S1
5,S19)。
域、写真領域などが含まれる。ここに文字領域とは、黒
字の文字のみで構成される矩形領域を示す。線画領域と
は、棒グラフやベタ塗り画像など、単色領域とエッジ領
域とで主に構成される矩形領域を示す。また、写真領域
とは階調の変化する部分を多く含む矩形領域を示し、絵
画、イラスト、テクスチャなども写真領域に含まれる。
と、下地を構成する白色の部分とから主に構成される。
階調の情報や色情報は文字領域ではあまり重要ではな
い。一方、階調数や色数が少ないほど、画像の情報量は
少なくなる。つまり、解像度が十分であれば文字領域は
2値画像であることが圧縮的にも画質的にも好ましい。
すれば2値圧縮を用いたとき以上に圧縮率を上げること
ができるため、紙原稿中の文字フォントが汎用的なもの
であったり、フォント情報があまり重要でない場合など
には、文字認識を行なってキャラクタコードとして文字
領域を記録すればよい。逆に、手書き文字の情報やフォ
ント情報をユーザが重視する場合には文字領域に対して
2値圧縮を行なえばよい。2値圧縮では既存のJBIG
などを用いればよい。文字認識についても既存の方法を
用いることができる。
で構成される領域であるため、濃度変化のない部分が極
めて多い。ところで、Lossy圧縮では画質劣化を伴
うため、複数回数の圧縮で大きな画質劣化を引き起こし
得るのに対し、Lossless圧縮では画質劣化がな
く画質的には好ましい。しかしながらLossless
圧縮を用いると、圧縮率が低い場合が多くなる。
は、ランレングスやパターンマッチング、および予測符
号化などが主に用いられており、単色領域やエッジ領域
など同じ濃度の値を有する領域が連続する場合には圧縮
率が高くなる。したがって、線画領域にはLossle
ss圧縮を施す(S15)。
としても、紙原稿自身が有する印刷の解像度や、照明や
デジタルカメラ1に依存するノイズやむらなどによっ
て、デジタル化された画像上では全く同じ画素値(画素
濃度値)の画素が連続することは少ない。元の紙原稿上
では、このようなノイズやむらの情報は重要ではない。
すなわち、デジタル化された場合ノイズやむらはないこ
とが好ましい。また、上述のLossless圧縮を行
なうときに圧縮率を向上させるために、ノイズやむらが
ないことが好ましい。Lossless圧縮の方法とし
ては、PNGなどの既存の方法を用いることができる。
像データ中の単色領域と判別された部分に対しては単色
化を行ない、エッジ領域と判定された部分に対してはエ
ッジ方向の平滑化を行なう。すなわち、判別された局所
領域ごとの適応補正が行なわれる。
れるため、線画領域と判別されたマクロ領域にも階調領
域が含まれ得る。このような領域に対しては、ノイズに
よる画質劣化と圧縮率の低下とを防ぐために平滑化が行
なわれる。
構成され、このような部分は重要な情報である可能性が
高い。したがって、写真領域においては階調変化をなる
べく維持した処理を行なう。具体的には、写真領域にお
いては単色領域やエッジ領域と判別される領域を少なく
する。また、単色領域と判別された領域に対しても、完
全な単色化を行なうのではなく、減色を行なう程度に処
理をとどめる。また、エッジ整形度合いも低く抑える。
さらに、写真領域に対しては、Lossless圧縮で
は圧縮率が非常に低くなるため、Lossy圧縮を行な
う。Lossy圧縮としては、JPEGのDCTベース
圧縮など既存の方法を用いることができる。
明する。 [前処理(S3)]図6はデジタルカメラ1が撮像する
原稿を示す図であり、図7および図8は、デジタルカメ
ラ1が図6の原稿を撮像することで得る画像データの例
を示す図である。図7および図8に示すように、撮影角
度やレンズの歪みなどによって、画像データにはあおり
(図7)、回転ずれ、歪み(図8)などが発生する。一
般に、原稿上の写真領域は矩形であることが多い。した
がって、あおり、回転ずれ、歪みがなければ、正確に写
真領域を切り出すことができ、圧縮率や画質の点で最適
な圧縮を行ないやすい。しかしながら、あおり、回転ず
れ、歪みがあることによってこれが困難となりやすい。
形領域として切り出すことができなかった例を説明する
ための図である。図9に示されるように、マクロ領域判
別結果が写真(ハッチング部分)以外の画像を含むこと
となるため、画像の圧縮が非効率的となってしまう。
おり、回転ずれ、歪みに起因する文字の歪みやずれが判
別精度の低下をもたらしやすい。さらに、図10に示さ
れるように、解像度が画像の位置によって異なることに
つながるため、領域や属性の判別精度が画像の位置によ
って変化してしまうという問題がある。
を解決するために適応補正、適応圧縮、およびマクロ領
域の判別などの処理の前に、前処理としてあおり、回転
ずれ、および歪みを補正する。これによって、マクロ領
域の判別や適応補正前の局所領域判別の精度を高くする
ことができる。また、適応補正や適応圧縮を容易にかつ
良好に行なうことができる。
測距情報や原稿の形などから容易に知ることができる。
また、回転ずれは原稿の形や文字列の方向などから容易
に補正することができる。歪みに対しては、予めレンズ
特性に適した補正手順をカメラに記憶させておくことで
補正することができる。すなわち、画素の位置を変換す
るテーブルなどを用いるようにすればよい。
って画像の位置によって画素値の変化が生じてしまった
例を示す図である。このような場合にも、領域や属性の
判別に用いるしきい値が一定せず、判別精度に悪影響が
生じる。したがって、適応補正、適応圧縮、マクロ領域
の判別の処理の前に前処理としてこのようなシェーディ
ングに対する補正も行なう。
イナミックレンジなどが撮影条件や照明条件に依存しな
いようにするため、同様に前処理によって補正する。こ
れらはそれぞれのセンサの値を用いたり、画像全体の各
色成分の平均値を利用したり、下地を検出して下地部分
を基準に色合わせなどを行なう、などの既存の技術を用
いることで補正を行なうことができる。
おり補正の方法を示す図である。図12(A)はデジタ
ルカメラ1と被写体である原稿2との位置関係を示した
図である。図12において、Pはデジタルカメラ1か
ら、原稿2のデジタルカメラ1から遠い方の端までの距
離である。原稿2は、下地のエッジ部検出によって検出
される。Qは、光軸方向のデジタルカメラ1から原稿2
までの距離である。Aは、カメラに近い方の原稿の端を
示す。
へのデジタルカメラ1からの方向と、光軸とのなす角を
αとし、光軸と原稿2とのなす角をβとし、光軸に垂直
な平面と原稿2とのなす角をγとしている。
回転したものを、原稿2が存在する平面に光軸方向に射
影した場合の原稿の高さを示す。実際に得られる原稿の
高さをhに拡大することで、撮影角度の影響によって縮
んだ高さを補正することができる。なお、通常の撮影で
は、原稿のサイズや撮影距離または撮影角度は同様な値
をとることが多いため、固定値を用いて以降の幾何学的
補正を行なうことができる。
によって撮像されたためにあおりを生じた画像(ハッチ
ング部分)を示す図である。図12(C)は、位置Aに
おける画像の幅Wを基準に、図12(B)の画像の幅を
修正した状態を示す図である。これは、具体的には原稿
画像の幅をすべての部分でWとするものである。
図12(A)のhまで高さを拡大して補正したものであ
る。
像(図12(D))を得ることができる。
どが異なる場合にもあおり補正を行なうために、カメラ
に設けられたセンサによって得られる測距情報を用いて
もよい。これは、図13を参照して、原稿画像Dを撮像
するときに、その原稿までの距離を数箇所の点P1〜P
5で測定し、すべての点までの距離が等しくなるように
補正を行なうものである。
処理を行なった後に、原稿画像を文字領域、写真領域、
線画領域にマクロ領域判別する様子を示した図である。
以下に説明する。図15は、図5のマクロ領域判別処理
(S5)の内容を示すフローチャートである。図を参照
して、まず画像データの全体をいくつかのブロック(こ
こでは8×8の画素を1ブロックとする)に分割し、各
ブロックの特徴を抽出する(S101)。ここで、ブロ
ックの特徴としては、画素の濃度のMax−min値
(1ブロック内の画素の濃度の最大値−最小値)、画素
の彩度のMax−min値(1ブロック内の画素の彩度
の最大値−最小値)、画素の彩度の平均値(1ブロック
内の画素の彩度の平均値)、画素濃度の平均値(1ブロ
ック内の画素の濃度の平均値)、網点カウント値(1ブ
ロック内のある画素の濃度がその4近傍にある画素の濃
度に対して最大または最小である画素の数)を用いる。
属性を判別する(S103)。これは具体的には、各ブ
ロックの特徴から各ブロックが、背景ブロックである
か、文字ブロックであるか、写真・線画ブロックである
か、を判別するものである。この判別結果に基づき、文
字属性2値マップ、および写真・線画属性2値マップを
作成する。文字属性2値マップとは、文字ブロックの部
分に「1」が書込まれ、他の部分は「0」とされるマッ
プである。また、写真・線画属性2値マップとは、写真
または線画ブロックの位置に「1」が書込まれ、他の部
分に「0」が書込まれるマップである。
ており、この段階では判別するのが困難であるため同じ
属性として取扱う。
順を説明する。 (1) 画素の彩度の平均値があるしきい値より大きい
ブロックを写真・線画ブロックとし、写真・線画属性2
値マップに「1」を書込む。
ウント値があるしきい値より大きいブロックを写真・線
画ブロックとし、写真・線画属性2値マップに「1」を
書込む。
濃度のMax−min値が、あるしきい値より大きいブ
ロックを文字ブロックとして、文字属性2値マップに
「1」を書込む。
濃度のMax−min値が、中程度(あるしきい値と別
のあるしきい値との間にある状態)のブロックを写真・
線画ブロックとし、写真・線画属性2値マップに「1」
を書込む。
の平均値の高いブロックは写真・線画ブロックとし、写
真・線画属性2値マップに「1」を書込む。残りは文字
ブロックとし、文字属性2値マップに「1」を書込む。
性2値マップには、写真・線画ブロックと文字ブロック
との位置に「1」が書込まれることになる。
クの除去)が行なわれる(S105)。一般に、同属性
の領域はある程度の大きさをもって存在するため、誤判
別ブロックは孤立して存在する。したがって、ブロック
属性判別結果の2値マップに対して孤立ブロックの除去
を行ない、これにより誤判別ブロックの修正を行なう。
クを中心に含む3×3の領域を調べ、あるしきい値以上
の「1」があれば注目ブロックを「1」にし、なければ
「0」に注目ブロックを修正する。
接矩形で写真・線画領域および文字領域を抽出する(S
107)。外接矩形の抽出は、図16に示すように以下
の方法で行なう。
から下に走査し、1ブロックでも「1」のブロックがあ
れば領域の開始ラインとする(ライン(1))。
も「1」のブロックが存在しないラインを領域終了ライ
ン(ライン(2))とし、その間を領域候補とする。
に縦1ラインずつ走査し、同様に領域開始ライン(ライ
ン(3))と、終了ライン(ライン(4))とを見つ
け、縦/横の開始ラインと終了ラインとで囲まれた矩形
領域を抽出する。
矩形領域を抽出する(ライン(5)〜(8))。
写真・線画2値マップにそれぞれ施し、文字領域および
写真・線画領域がそれぞれ矩形で抽出される。次に、抽
出した写真・線画領域について、ブロックの特徴として
抽出した画素の彩度のMax−min値の矩形領域内で
の分布を調べる。彩度のMax−min値は、写真領域
では大きなブロックが多く、線画ブロックでは小さなブ
ロックが多い。そこで矩形内で、彩度のMax−min
値があるしきい値より大きなブロックが一定数より多い
矩形領域を写真領域矩形とし、それ以外を線画領域矩形
とする。
字領域、写真領域および線画領域が抽出される。
3,S17)]これらの処理は、マクロ領域内の局所領
域がエッジ領域であるか、階調領域であるか、単色領域
であるかを判別し、その判別結果に基づいて適応補正を
行なうものである。
おいて局所領域の判別を行なった結果、階調領域やエッ
ジ領域が検出された状態を示す図である。図に示される
ように、写真領域中の文字が書かれている部分の周辺
や、画素濃度の変化が特に激しい部分はエッジ領域と判
定され、その他は階調領域と判定される。
おいて局所領域の判別を行なった結果を示す図である。
図18においては、線画領域内で単色領域(画素の色
彩、明度および彩度がほとんど変化しない領域)やエッ
ジ領域が検出されている。
って局所領域判別と適応補正の処理内容を変える必要が
ある。
域は、主に線画、色付き文字、色付き下地などから構成
される。すなわち単色領域やエッジ領域が比較的多く含
まれる。このような領域では、画像の細かい階調変化が
重要な意味を持つことは少ない。すなわち、たとえば線
画がグラフであれば、グラフが示す内容が重要な意味を
持ち、線画が色文字であれば文字と下地の判別の容易さ
や文字の内容が重要な意味を持つ。したがって、線画領
域内では階調領域をエッジ領域や単色領域と誤判別する
ことによる影響は少ない。
おいては、エッジ領域や単色領域が抽出されやすいよう
なしきい値を設定し、処理を行なう。また、一続きの単
色領域の大きさが圧縮率に大きく寄与するため、適応補
正処理では、単色領域に対して(減色を行なうのではな
く)完全な単色化を行なうか、1つの単色領域の中に複
数の単色化領域を設けることで減色化を行なうのであっ
ても、一続きの単色領域に含まれる単色化領域の数が少
なくなるように度合いを設定する。
合、単色化領域同士の境界部分のエッジ領域のむらが目
立ちやすくなるため、エッジの整形度合いも上げる。さ
らに、線画領域では階調の複雑な変化は少ないと考えら
れるため、局所領域判別で階調領域と判別された領域は
ノイズである可能性や重要でない領域である可能性が高
い。したがって、階調領域の平滑化度合いを上げて処理
を行なう。これによって、画質を向上させることがで
き、不要な高周波成分を除去することで圧縮率の向上を
行なうことができる。
れる領域は、写真、テクスチャなどから主に構成され、
階調領域が比較的多く含まれる。このような領域に対し
ては、階調の複雑な変化が重要な意味を持つことが多
い。したがって、階調領域をエッジ領域と誤判別してエ
ッジ整形したり、単色領域と誤判別して単色化した場
合、大きく画質を損なうことになりやすい。したがっ
て、これを防ぐために階調領域が抽出されやすいように
局所領域判別のしきい値を設定する。
劣化をできるだけ抑えるように、エッジ整形の度合いを
低く抑えたり、一続きの単色領域に完全な単色化を行な
うのではなく、単色領域がいくつかの小さな単色化領域
に分割されるようにすることで、単色化を、減色化に留
めるようにする。また、階調領域の平滑化度合いも低く
抑える。
の内容を示すフローチャートである。図を参照して、ス
テップS31でパラメータの設定をAとする。ステップ
S33で判別および補正を行なう。
の内容を示すフローチャートである。図を参照して、ス
テップS41でパラメータの設定をBとする。ステップ
S43で判別および補正を行なう。
応補正に関するパラメータ集合の設定を示す。設定Aを
採用すると、設定Bを採用したときよりも単色領域やエ
ッジ領域の割合が多くなるように局所領域判別が行なわ
れる。また、補正においては単色化(減色化)度合いや
エッジ整形度合いが上がり、また階調処理の平滑化の度
合いが大きくなる。
するための図である。図を参照して、設定Aはマクロ領
域が線画領域の場合に採用される設定であり、局所領域
判別に用いられるしきい値のTH1を大きくし、TH2
を小さくする設定である。また、エッジ方向の平滑化フ
ィルタにおいては平滑化の度合いが大きくなるようにす
る。階調処理の平滑化フィルタにおいても平滑化の度合
いを大きくする。減色処理方法では減色度合いを大きく
し、より単色化に近い処理(または完全な単色化)が行
なわれるようにする。
合に設定されるものであり、しきい値TH1を小さく
し、TH2を大きくする設定である。エッジ方向の平滑
化フィルタでは平滑化の度合いを小さくし、階調処理の
平滑化フィルタでも平滑化の度合いを小さくする。ま
た、減色処理方法においては減色度合いを小さくする。
び補正(S33,S43)での処理を示すフローチャー
トである。ステップS51で、局所領域判別が行なわ
れ、ステップS53で適応補正が行なわれる。これら
は、パラメータの設定AまたはBに基づいて行なわれ
る。
1)の内容を示すフローチャートである。ステップS6
1で、局所領域に含まれる画素の画素値が色空間におけ
る座標に変換される。ステップS63で変換された座標
に基づき局所領域内の最大色空間距離Fが算出される。
ステップS65で最大色空間距離Fに基づいてその局所
領域の特性が判別される。ステップS67で判別結果に
おけるノイズが除去される。
エッジ領域での変化より緩やかであり、単色領域での変
化より急激である。したがって、3×3画素や5×5画
素程度の小さな大きさのブロック(局所領域)内の画素
値の色空間での分布を考えた場合、単色領域、階調領
域、エッジ領域の順に分布範囲が大きくなる。この実施
の形態では、色空間での画素の分布を示す指標として、
ブロック内の任意の画素の色空間での最大距離を用いて
いる。たとえば、3×3画素のブロック内で処理を行な
う場合、9個の画素のうちすべての2画素の組合せに対
して色空間での距離を計算し、その最大値Fをこのブロ
ックの中心画素の有する画素値変化度(局所領域内の最
大色空間距離F)とするのである(S63)。
離は原稿上の文字や写真の濃度分布の変化の度合いや、
人間が視覚的に異なる色であると判定する色を判断する
尺度として用いるものであるため、判別精度や補正精度
を上げるためには人間の視覚特性に準ずる色空間や色差
式を用いることが好ましい。
u* v* などがあり、色差式としては、Hunter色
差式や、CMC色差式や、アダムス=ニッカーソン色差
式などを用いることができる。
処理装置に依存する色空間、たとえば汎用的なRGB空
間、YUV空間などをそのまま用いてもよい。
それに関連する色空間を用いればよい。たとえば、色相
情報を重視して局所領域判別をしたい場合には、HSB
空間を採用し、色差式内のH値の重みを上げてやればよ
い。
に3×3画素のブロック内の9画素の位置P1〜P9を
プロットしたものである。ここでは、局所領域内の最大
色空間距離FはP3とP7との間の色差式の値となる。
5)の内容を示すフローチャートである。ステップS7
1で、局所領域内の最大色空間距離Fの値としきい値と
が比較され、F>TH2であれば、その局所領域はエッ
ジ領域であると判定される(S73)。TH1≦F≦T
H2であれば、その局所領域は階調領域であると判定さ
れる(S75)。F<TH1であれば、その局所領域は
単色領域であると判定される(S77)。
としきい値TH1,TH2と、判定される局所領域との
関係を示す図である。最大色空間距離Fがあるしきい値
TH1より小さければ単色領域であり、あるしきい値T
H2(>TH1)より大きければエッジ領域であり、残
りが階調領域となる。前述のように、マクロ領域の判別
結果が線画領域の場合は、図26の単色領域、およびエ
ッジ領域と判定される部分が大きくされる。一方、写真
領域の場合には図26の階調領域と判定される部分が大
きくなるようにしきい値が設定される。
域ではしきい値TH1を小さくかつTH2を大きくし、
Lossless圧縮を用いる線画領域では、逆にしき
い値TH1を大きく、TH2を小さくするものである。
た後、判別結果のノイズ除去を行なう(図23のS6
7)。以下にその理由について説明する。
大きいサイズを持つことが多い。したがって、局所領域
判別された結果の領域サイズが小さい単色領域やエッジ
領域はノイズや誤判別である可能性が高い。また、ノイ
ズや誤判別でなかったとしても、連続した領域が小さい
単色領域やエッジ領域は、単色化やエッジ整形を行なっ
ても画質の向上や圧縮率の向上には大きな効果をもたら
さない。
に小さい単色領域やエッジ領域は、その領域に隣接する
領域がある程度大きい領域であるならば、この領域まで
の距離などから領域統合を行ない、局所領域判別結果に
おけるノイズとして消去する。
しさに応じた平滑化を行なう。このため、エッジ領域に
対し階調領域に対する処理を行なってもほとんど処理が
なされず、単色領域に対し階調処理を行なうと減色作用
を持つ。つまり、本来エッジ領域や単色領域である領域
を階調領域として処理しても大きな画質劣化は生じな
い。逆に、隣接する領域のサイズも小さい場合には、前
述のようにエッジ領域や単色領域を階調領域として処理
しても画質や圧縮率に悪影響が起きにくいため、局所領
域判別結果が階調領域だったものとして適応処理を行な
う。
図27に示される画像を処理した結果ハッチングで示さ
れるエッジ領域とハッチングが付されていない階調領域
とが局所領域として識別されている状態を示す図であ
る。図28における局所領域判別結果での面積の小さい
領域BLはノイズとして除去されるため、最終的な局所
領域判別結果は、図29に示されるものとなる。
処理の内容を示すフローチャートである。その局所領域
の判別結果が、エッジ領域、階調領域、または単色領域
のそれぞれであった場合に対応してエッジ処理(S8
3)、階調処理(S85)、単色化(または減色化)処
理(S87)が行なわれる。
の内容を示すフローチャートである。
ようなエッジ領域と判定された部分のエッジの方向を判
別して(S91)、図33に示すようにエッジ方向に対
して平滑化を行ない(S93)、図34に示されるよう
にエッジと垂直な方向にエッジ強調を行なう(S9
5)。エッジの方向の判別では、縦横それぞれにエッジ
の存在を調べ、縦横のどちらかにのみエッジがあった場
合に、エッジが存在する方向をその画素におけるエッジ
の方向とする。それ以外の場合には、エッジ方向を特定
できないものとしてエッジ補正は行なわない。エッジ処
理は、3×3画素のブロックごとに行なう。ただしズー
ム倍率に従って5×5画素などにブロックサイズを変更
しても同様にエッジ処理を行なうことができる。
について説明する。図35は、エッジ存在判定に用いる
3×3画素のブロックを示す図である。図35におい
て、Eが適応補正の対象となる注目画素に対応する部分
である。Eの部分において横方向のエッジが存在すると
は、ABCとDEFとの間、またはDEFとGHIとの
間の少なくとも1つにエッジがあることをいう。
は、入力画像が濃淡画像である場合、AD、BE、CF
の3つのうち、すべてが同じ向きに、あるしきい値TH
e1以上の画素値の変化を有するか、または2つ以上が
同じ向きに、あるしきい値THe2(>THe1)以上
の画素値の変化を有するかのいずれかの条件を満たせ
ば、エッジが存在すると判断する。またそれらの条件の
いずれをも満たさない場合には、エッジは存在しないと
判断する。
いては、エッジの向きに関する情報を得るためにはベク
トル距離と内積とを求める必要がある。また、エッジが
同じ向きであるかどうかの評価も適切な条件で行なう必
要がある。よって、入力画像が単なる濃淡画像ではない
場合、ABCとDEF間のエッジの存在判定は、AD、
BE、CF間の色空間距離の和があるしきい値以上であ
り、ABCの平均とDEFの平均の色空間距離が、A
D、BE、CF間の色空間距離和に対するK1倍(K1
はある定数)以上であるか否かで判定する。
GB空間である場合を例として説明する。
画素値を持つ画素Pと、(R,G,B)=(Qr,Q
g,Qb)の画素値を持つ画素QのRGB色空間距離と
は、3次元ベクトル(Pr−Qr,Pg−Qg,Pb−
Qb)の大きさを示す。
とは、これらの間つまり縦に大きい画素値変化があるこ
とを意味する。また、ABCの平均とDEFの平均との
色空間距離がAD、BE、CF間の色空間距離和のある
定数K1倍以上であるとは、AD、BE、CFの画素値
変化が方向的に似たものであることを保証するものであ
る。
値変化とが色空間において全く逆向きで同じ大きさのも
のであれば、AD、BE、CF間の色空間距離和は大き
くても、ABCの平均とCEFの平均の色空間距離はC
F間の色空間距離に一致する。これは、AD、BEの画
素値変化が方向、大きさともに全く同じものであった場
合に比べて、小さい色空間距離となる。
についても判定し、どちらかの片方でもエッジがあれ
ば、Eは横方向のエッジ画素であると判定される。縦方
向のエッジに対しては、ADG、BEH、CFIに対し
て同様に判定を行なう。
ッジが存在すると判定された場合にのみ、エッジの存在
する方向に平滑化を行なう。縦方向のエッジ画素である
と判定された画素に対する縦方向の平滑化は、たとえば
図36(a)に示す一般的な平滑化フィルタを用いて行
なう。
的な平滑化フィルタで平滑化を行なう。
では、エッジ整形はなるべく行なわないようにすること
が好ましい。したがって、エッジの判定に用いるしきい
値THe1,THe2や定数K1を大きくすることでエ
ッジ整形の対象とする画素を減らしたり、平滑化フィル
タを図37(a)や図37(b)のようなものに変える
ことでエッジ整形の度合いを写真領域では下げるように
する。
内容を示すフローチャートである。ステップS101
で、画素における輝度の変化度が計算され、ステップS
103で平滑化の演算が行なわれる。
ッジの度合いに応じて平滑化度合いを変化させる適応平
滑化が行なわれる。高周波成分の量は、DCTの交流成
分の和などを用いればよく、エッジの度合いは2次微分
フィルタの出力値を用いればよい。平滑化は、図39に
示す一般的な平滑化フィルタを用いることにより行なう
ことができる。フィルタの中央の値Xを高周波成分量や
エッジ度合いに比例させてブロックごとに変化させると
適応平滑化を行なうことができる。エッジ領域と同様
に、線画領域に比べて写真領域では階調処理を行なわな
い方が好ましい場合が多い。したがって、線画領域に比
べて写真領域ではフィルタの中央の値(X)を大きめに
設定する。
理(S87)の内容を示すフローチャートである。ステ
ップS111で、隣接画素の色空間距離が計算される。
ステップS113で平滑化の演算が行なわれ、ステップ
S115で単色化(または減色化)の演算が行なわれ
る。
はベタ塗りがされている領域であると考えられる。した
がって、この単色領域内はすべて同じ色と思われるた
め、単色化処理する。
理)について説明するための図である。図41(C)
は、図41(A)のヒストグラム分布を持つ単色領域の
単色化処理を行なった後のヒストグラムを示す図であ
る。また、図41(F)は、図41(D)の画素の輝度
値を単色化処理した後の画素の輝度値を示す図である。
画素の輝度値を示し、縦軸はその輝度値を有する画素の
数を示す。図41(D)〜(F)においては横軸は、画
素の位置を示し、縦軸はその画素の輝度値を示す。画素
位置は、たとえばある画像領域内の1次元の成分を示
す。
の階調画像中の画素値の変化の穏やかな領域であると考
えられるため、単色化は行なわずに減色処理にとどめた
方が好ましい。すなわち、図41(A)に示されるヒス
トグラム分布を、図41(B)に示されるヒストグラム
分布のようにすることで減色化を行なう。同様に、図4
1(D)の画素の分布を、図41(E)のようにするこ
とで減色化を行なう。
多くにおいて、画素値が完全に均一である単色化領域は
圧縮率が高い。よって、入力時や印刷時などにおけるノ
イズと思われる画素値変化を強制的に均一化すること
で、圧縮率を大きく上げることができる。
のを統合することで単一色の領域を検出し、領域内の画
素値の平均値ですべての画素値を置換することにより単
色化を実行できる。減色化は、画素濃度の平滑化を行な
ったり、ビット数を減らすことで行なうことができる。
色化処理に差をつける方法として、線画領域においては
単色化を行ない、写真領域に対しては減色のみを行なう
ようにしてもよいが、線画領域と写真領域のそれぞれに
おいて単一色抽出のためのしきい値や平滑化度合いや、
ビット削減数などを変えることで減色の度合いを変える
ようにしてもよい。
応圧縮された各領域の画像は統合化され、1つのファイ
ルとして出力される。図42は統合化を行なう状態を示
す図である。統合化の例として、PDF、HTMLなど
が既存の方法として挙げられる。
れている例を示し、画像1〜画像4のそれぞれのリンク
情報が記憶されている。画像1の情報としてJPEGの
画像が記憶され、画像2の情報としてJBIG画像が記
憶され、画像3の情報としてJBIG画像が記憶され、
画像4の情報としてPNG画像が記憶されている。
なっている場合には、既存の一般に用いられているノイ
ズ除去、平滑化、先鋭化、色補正などを画像データに対
して行ない、JPEGなどの既存の圧縮方法で画像デー
タの圧縮を行なった後、保存、出力、または転送などを
行なえばよい(図43)。
それぞれ効率よくまたは高画質に圧縮を行なえる画像の
種類は異なるものも多い。したがって、圧縮の単位とな
る矩形領域であるマクロ領域の属性判別は、線画領域、
写真領域、文字領域のみに限定されない。
の領域に分解して検出するようにしてもよい。または全
く別の領域判別、たとえば印刷物の種類に従って領域判
別を行なうようにしてもよい。
チャートを図5のフローチャートに代えて用いることが
できる。すなわち、図5の例においてはマクロ領域を3
つの種類に分けることとしたが(S7)、図44の例で
は、マクロ領域を領域1〜KのK種類に分け、それぞれ
において局所領域を判別し、判別されたマクロ領域や局
所領域に適応した補正や圧縮を行なう。
おけるデジタルカメラの外観は、図2および3に示され
るものと同じである。
けるデジタルカメラの回路構成を示すブロック図であ
る。図を参照して、デジタルカメラはCPU211と、
撮影対象からの光を光電変換するCCD部209と、C
CD部209からの画像データを一旦記憶するRAM2
01と、画像データに対し前処理を行なう前処理部20
3と、前処理された画像データから文字領域を判別する
文字判別部205と、文字判別後の画像データに対し局
所領域判別を行なう局所領域判別部207と、局所領域
判別後の画像データに対しマクロ領域判別を行なうマク
ロ領域判別部213と、適応補正部217と、文字デー
タを処理する文字処理部219と、画像の圧縮を行なう
圧縮部227と、圧縮された画像データを統合し出力す
る画像統合部225と、圧縮された画像データを記憶す
るカードメモリ部229と、撮像のための各種演算を行
なうAWB、AEなど演算部223と、シャッタボタン
221と、画像データを表示する表示部215とを備え
ている。
9を接続し、CD−ROM231やフロッピィディスク
233から後述のフローチャートなどを実行するプログ
ラムをCPU211に対し読込むようにしてもよい。
1の実施の形態におけるデジタルカメラと比較して、局
所領域の判別を行なった後に、マクロ領域の判別を行な
うことを特徴としている。これにより、マクロ領域の判
別に局所領域の判別結果を利用することが可能となる。
ONである場合の本実施の形態におけるデジタルカメラ
の処理の流れを説明する。
である場合の処理の流れを示すフローチャートである。
入力された画像データ(S201)は、前処理された後
に(S203)、文字領域が判別される(S205)。
文字領域には、解像度変換、文字補正、2値化などの処
理が行なわれ(S215)、2値圧縮される(S21
7)。
ャラクタコードに文字領域のデータを変換するようにし
てもよい。
なって画素ごとまたは局所領域ごとに属性を決定する
(S209)。局所領域の判別結果を利用してマクロ領
域判別が行なわれる(S211)。
く含まれるマクロ領域は線画である可能性が高い。これ
に対し、階調領域が局所領域に多く含まれるマクロ領域
は写真領域である可能性が高い。この性質を利用して、
マクロ領域判別において線画領域と写真領域との判別
は、局所領域の属性に基づき行なう。
て、写真領域には階調領域が多く含まれ、線画領域には
単色領域やエッジ領域が多く含まれるからである。
のMax−min値が、写真領域では大きなブロックが
多く、線画ブロックでは小さなブロックが多いという特
徴に基づいて写真領域と線画領域とを区別することとし
たが、本実施の形態においては局所領域判別で、単色領
域あるいはエッジ領域と判別された局所領域をある一定
のしきい値以上の割合で含むマクロ領域を線画領域と判
定し、そうでないマクロ領域を写真領域として判別す
る。
とマクロ領域の判別結果とに応じた適応補正が行なわれ
る。すなわち、図46中の、線画領域処理(S219)
と、写真領域処理(S223)とは、各領域に応じた適
応補正を示す。線画領域に対しては、Lossless
圧縮(S221)が、写真領域に対してはLossy圧
縮(S225)が行なわれる。
9)の内容を示すフローチャートであり、図48は図4
6の写真領域処理(S223)の内容を示すフローチャ
ートである。図47および図48中のパラメータ設定A
とパラメータ設定Bとは、それぞれ線画領域と写真領域
とで用いる適応補正に関するパラメータ集合の設定を示
す。
定Aでは、単色化度合いやエッジ整形度合いを上げるよ
うな設定がなされる。具体的には、パラメータ設定Bに
比べて、パラメータ設定Aでは平滑化度合いの大きいフ
ィルタが用いられるなどの第1の実施の形態と同様の処
理が行なわれる。
り、それぞれ効率的または高画質に圧縮を行なえる画像
の種類は異なるものも多い。したがって、圧縮単位とな
るマクロ領域の属性判別である対象は、線画領域、写真
領域、文字領域に限定されない。たとえば、線画領域を
さらに複数の領域に分割したり、または全く別の判別
(たとえば印刷物の種類に従って領域判別することな
ど)も考えられる。この場合、図46の処理に代えて、
図49の処理を実行すればよい。
(S251)は、前処理された後に(S253)、マク
ロ領域の領域の形が判別される(S255)。このとき
判別された各領域1〜Kごとにその内部の局所領域が判
別され(S259,S239,S249)、その結果に
基づいてそのマクロ領域の属性が判別される(S23
1,S241,S251)。その後、それぞれのマクロ
領域および局所領域に応じた適応補正が行なわれ(S2
33,S243,S253)、マクロ領域ごとに圧縮が
行なわれる(S235,S245,S255)。その
後、圧縮された画像データは統合され(S257)、出
力される(S259)。
チャートを実行するプログラムを、CD−ROM13
1,231やフロッピィディスク133,233に記憶
させ、外部記憶装置129,229を介し、CPU11
1,211に実行させるようにしてもよい(図4、図4
5参照)。
メラ1と撮像対象である原稿2との関係を示す図であ
る。
る。
る。
ロック図である。
理を示すフローチャートである。
明するための図である。
するための図である。
ための図である。
るための図である。
するための図である。
る。
ついて説明するための図である。
説明するための図である。
フローチャートである。
の図である。
するための第1の図である。
するための第2の図である。
フローチャートである。
フローチャートである。
係を説明するための図である。
(S33,S43)の内容を示すフローチャートであ
る。
すフローチャートである。
ための図である。
ローチャートである。
の関係を説明するための図である。
体例を説明するための図である。
を示す図である。
態を説明するための図である。
ローチャートである。
フローチャートである。
である。
の状態を示す図である。
た状態を示す図である。
の図である。
の具体例を示す図である。
の具体例を示す図である。
ローチャートである。
る。
7)の内容を示すフローチャートである。
するための図である。
る。
示す図である。
ートである。
ハードウェア構成を示すブロック図である。
チャートである。
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
ートである。
Claims (3)
- 【請求項1】 入力された画像から、その局所領域の特
性を判定する第1の判定手段と、 前記第1の判定手段の判定結果を利用して、その局所領
域が含まれる圧縮のための領域の特性を判定する第2の
判定手段と、 前記第1の判定手段により判定された局所領域の特性に
基づいて、その局所領域の適応補正を行なう補正手段
と、 前記第2の判定手段により判定された圧縮のための領域
の特性に基づいて、圧縮方法を選択し、圧縮を行なう圧
縮手段とを備えた、画像処理装置。 - 【請求項2】 入力された画像から、その局所領域の特
性を判定する第1の判定ステップと、 前記第1の判定ステップの判定結果を利用して、その局
所領域が含まれる圧縮のための領域の特性を判定する第
2の判定ステップと、 前記第1の判定ステップにより判定された局所領域の特
性に基づいて、その局所領域の適応補正を行なう補正ス
テップと、 前記第2の判定ステップにより判定された圧縮のための
領域の特性に基づいて、圧縮方法を選択し、圧縮を行な
う圧縮ステップとを備えた、画像処理方法。 - 【請求項3】 入力された画像から、その局所領域の特
性を判定する第1の判定ステップと、 前記第1の判定ステップの判定結果を利用して、その局
所領域が含まれる圧縮のための領域の特性を判定する第
2の判定ステップと、 前記第1の判定ステップにより判定された局所領域の特
性に基づいて、その局所領域の適応補正を行なう補正ス
テップと、 前記第2の判定ステップにより判定された圧縮のための
領域の特性に基づいて、圧縮方法を選択し、圧縮を行な
う圧縮ステップとをコンピュータに実行させることを特
徴とする、画像処理プログラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (2)
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JP10171776A JP2000013613A (ja) | 1998-06-18 | 1998-06-18 | 画像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
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