JP2000184192A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JP2000184192A JP2000184192A JP11318785A JP31878599A JP2000184192A JP 2000184192 A JP2000184192 A JP 2000184192A JP 11318785 A JP11318785 A JP 11318785A JP 31878599 A JP31878599 A JP 31878599A JP 2000184192 A JP2000184192 A JP 2000184192A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 23
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 12
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 17
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 5
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
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- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
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- 238000003711 image thresholding Methods 0.000 description 1
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/409—Edge or detail enhancement; Noise or error suppression
- H04N1/4097—Removing errors due external factors, e.g. dust, scratches
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 オリジナル文書を走査して生成した歪み補正
画像において斜めにのびた線アーティファクトを画像情
報を損失することなく除去する画像処理方法を提供す
る。 【解決手段】 受像された歪み補正画像を第一の二値化
画像及び第二の二値化画像に変換し、その第一及び第二
の二値化画像の間の差を示すマップを作成する。投影プ
ロファイル及びマップをもとにした画像を作成するため
に画像の歪み角をもとにマップ上の黒色画素を投影し、
投影プロファイルの検出ピーク及び画素が生成する。
画像において斜めにのびた線アーティファクトを画像情
報を損失することなく除去する画像処理方法を提供す
る。 【解決手段】 受像された歪み補正画像を第一の二値化
画像及び第二の二値化画像に変換し、その第一及び第二
の二値化画像の間の差を示すマップを作成する。投影プ
ロファイル及びマップをもとにした画像を作成するため
に画像の歪み角をもとにマップ上の黒色画素を投影し、
投影プロファイルの検出ピーク及び画素が生成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、オリジナル文書を
走査して生成した歪み補正画像において斜めにのびた線
のようなアーティファクトを、画像情報を損失すること
なく除去する画像処理方法及びシステムに関するもので
ある。
走査して生成した歪み補正画像において斜めにのびた線
のようなアーティファクトを、画像情報を損失すること
なく除去する画像処理方法及びシステムに関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】予期し
ていない黒の縦模様あるいは線、点、ダッシュなどのよ
うなアーティファクトは、製品用紙スキャナーによって
生成された二値化文書画像において共通の画像アーティ
ファクトである。しかしながら、黒の縦模様はオリジナ
ル文書画像の一部ではなく、照明光源と走査された紙文
書との間の光を遮断する一群の塵あるいは埃に起因して
生じたものである。例えば、スキャナーの照明経路にお
ける透明な画像ガイド上に溜まった一群の塵あるいは埃
は、スキャナーを通って移動する文書上の影付き線の原
因になるだろう。文書には、ＣＣＤ装置によって電子的
に撮られるとき、デジタル文書画像上に影付き線が現れ
るだろう。グレイスケール内の影付き縦線は、区別が付
かずに画像内容の一部として取り扱われる。適応スレッ
ショルドがグレイスケール画像に適用された後、影付き
縦線が二値化画像に黒線として現れる。
ていない黒の縦模様あるいは線、点、ダッシュなどのよ
うなアーティファクトは、製品用紙スキャナーによって
生成された二値化文書画像において共通の画像アーティ
ファクトである。しかしながら、黒の縦模様はオリジナ
ル文書画像の一部ではなく、照明光源と走査された紙文
書との間の光を遮断する一群の塵あるいは埃に起因して
生じたものである。例えば、スキャナーの照明経路にお
ける透明な画像ガイド上に溜まった一群の塵あるいは埃
は、スキャナーを通って移動する文書上の影付き線の原
因になるだろう。文書には、ＣＣＤ装置によって電子的
に撮られるとき、デジタル文書画像上に影付き線が現れ
るだろう。グレイスケール内の影付き縦線は、区別が付
かずに画像内容の一部として取り扱われる。適応スレッ
ショルドがグレイスケール画像に適用された後、影付き
縦線が二値化画像に黒線として現れる。
【０００３】紙の文書が製品スキャナーによって走査さ
れて、形成されたデジタル画像はしばしば歪んでいる。
歪み画像の原因は、文書が適切に送られていないか、あ
るいは紙の文書を搬送する間走査システムにおいて紙に
かかる力が均一でないかのいずれかである。文書画像の
歪みは画像を見る際に望ましくない効果を生ずるので、
画像歪み補正は文書走査システムにおいては所望の特徴
となっている。
れて、形成されたデジタル画像はしばしば歪んでいる。
歪み画像の原因は、文書が適切に送られていないか、あ
るいは紙の文書を搬送する間走査システムにおいて紙に
かかる力が均一でないかのいずれかである。文書画像の
歪みは画像を見る際に望ましくない効果を生ずるので、
画像歪み補正は文書走査システムにおいては所望の特徴
となっている。
【０００４】縦線アーティファクトの現象が図１で示さ
れている歪み画像あるいは歪み文書１上に生ずると、縦
線アーティファクト３は歪み補正画像あるいは歪み補正
文書１’においては図２で示すように斜線となる。
れている歪み画像あるいは歪み文書１上に生ずると、縦
線アーティファクト３は歪み補正画像あるいは歪み補正
文書１’においては図２で示すように斜線となる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本願発明の目的は、歪み
補正画像のためのアーティファクト検出・除去システム
及び方法を提供することである。この方法は、（１）グ
レイスケール画像のような歪み補正画像を２つの二値化
画像に変換する異なるコントラストのパラメータセッテ
ィングを伴ってエッジベース適応スレッショルド法（ed
ge-based adaptive thresholding method）を２度用い
る段階と、（２）前記の２つの二値化画像と異なるビッ
トマップを形成する段階と、（３）投影プロファイルを
形成するため、直線上の２次元ビットマップにおける黒
色画素を投影及び蓄積する段階と、（４）投影プロファ
イルから局所ピーク（すなわち、線位置）の位置を検出
する段階と、（５）歪み角度からの線の方程式及び検出
された局所ピークの位置を得る段階と、（６）異なるビ
ットマップ上の線の方程式に沿ってあるスレッショルド
距離内に座標がある黒色画素をマスクする段階と、
（７）スレッショルド二値化画像の線に沿って黒色画素
を基礎にした二値化画像で画素を反転する段階と、を含
む。
補正画像のためのアーティファクト検出・除去システム
及び方法を提供することである。この方法は、（１）グ
レイスケール画像のような歪み補正画像を２つの二値化
画像に変換する異なるコントラストのパラメータセッテ
ィングを伴ってエッジベース適応スレッショルド法（ed
ge-based adaptive thresholding method）を２度用い
る段階と、（２）前記の２つの二値化画像と異なるビッ
トマップを形成する段階と、（３）投影プロファイルを
形成するため、直線上の２次元ビットマップにおける黒
色画素を投影及び蓄積する段階と、（４）投影プロファ
イルから局所ピーク（すなわち、線位置）の位置を検出
する段階と、（５）歪み角度からの線の方程式及び検出
された局所ピークの位置を得る段階と、（６）異なるビ
ットマップ上の線の方程式に沿ってあるスレッショルド
距離内に座標がある黒色画素をマスクする段階と、
（７）スレッショルド二値化画像の線に沿って黒色画素
を基礎にした二値化画像で画素を反転する段階と、を含
む。
【０００６】本発明のシステム及び方法は、グレイスケ
ール画像のような受像された文書画像の歪みを除去する
段階と；画像情報の全詳細を抽出するために通常のコン
トラスト設定でエッジベース適応スレッショルド法を適
用する段階と；二値化画像を蓄積する段階（Ｂ１と名付
けられている）と；画像の高コントラストの詳細だけを
抽出する低コントラスト設定で同じエッジベース適応ス
レッショルド法を適用する段階（Ｂ２と名付けられてい
る）と；Ｂ１とＢ２との差をラベルし、差のマップを蓄
積する段階（Ｄと名付けられている）と；投影方向が文
書補正角で決められた場所である１次元直線上に２次元
ビットマップ（Ｄ）の黒色画素を投影する段階と；検出
された線が線の方程式群によって表される場所である投
影プロファイルの局所ピークを検出することによって線
を位置づける段階と；座標がビットマップ（Ｄ）での線
の方程式に沿って一定のスレッショルド距離内にある黒
色画素をマスクして、線のビットマップにする段階（Ｖ
と名付けられている）と；二値化画像（Ｂ１）及び線マ
ップ（Ｖ）を読む段階と；Ｖ上の対応する黒色画素での
二値化画像Ｂ１における画素を反転する段階と；を含ん
でいる。
ール画像のような受像された文書画像の歪みを除去する
段階と；画像情報の全詳細を抽出するために通常のコン
トラスト設定でエッジベース適応スレッショルド法を適
用する段階と；二値化画像を蓄積する段階（Ｂ１と名付
けられている）と；画像の高コントラストの詳細だけを
抽出する低コントラスト設定で同じエッジベース適応ス
レッショルド法を適用する段階（Ｂ２と名付けられてい
る）と；Ｂ１とＢ２との差をラベルし、差のマップを蓄
積する段階（Ｄと名付けられている）と；投影方向が文
書補正角で決められた場所である１次元直線上に２次元
ビットマップ（Ｄ）の黒色画素を投影する段階と；検出
された線が線の方程式群によって表される場所である投
影プロファイルの局所ピークを検出することによって線
を位置づける段階と；座標がビットマップ（Ｄ）での線
の方程式に沿って一定のスレッショルド距離内にある黒
色画素をマスクして、線のビットマップにする段階（Ｖ
と名付けられている）と；二値化画像（Ｂ１）及び線マ
ップ（Ｖ）を読む段階と；Ｖ上の対応する黒色画素での
二値化画像Ｂ１における画素を反転する段階と；を含ん
でいる。
【０００７】本発明は、得られた画像を第一及び第二の
二値化画像に変換する段階と；その第一及び第二の二値
化画像との間の差を示すマップを作成する段階と；その
マップ上の黒色画素を線上に投影して投影プロファイル
を形成する段階と；その投影プロファイルをもとにした
第一の二値化画像上の画素を反転する段階と；を含む歪
み補正画像を処理する画像処理方法に関するものであ
る。
二値化画像に変換する段階と；その第一及び第二の二値
化画像との間の差を示すマップを作成する段階と；その
マップ上の黒色画素を線上に投影して投影プロファイル
を形成する段階と；その投影プロファイルをもとにした
第一の二値化画像上の画素を反転する段階と；を含む歪
み補正画像を処理する画像処理方法に関するものであ
る。
【０００８】本発明はさらに、受像された歪み補正画像
を第一及び第二の二値化画像に変換する段階と；その第
一及び第二の二値化画像を比較してそれらの間の差を示
すマップを作成する段階と；そのマップ上の黒色画素を
線上に投影して投影プロファイルを形成する段階（ここ
で、その線の投影方向が得られた画像の元々の歪み角度
をもとにしていること）と；特定のスレッショルドの上
にある投影プロファイル上のピークを検出して、その検
出ピークをもとにした線を作成する段階（ここで、検出
ピークは得られた画像上のアーティファクトに対応する
こと）と；作成された線に隣接するマップ上の黒色画素
をマスクする段階と；そのマスクされた画素をもとにし
た第一の二値化画像上の画素を反転する段階と；を含む
歪み補正画像を処理する画像処理方法に関するものであ
る。
を第一及び第二の二値化画像に変換する段階と；その第
一及び第二の二値化画像を比較してそれらの間の差を示
すマップを作成する段階と；そのマップ上の黒色画素を
線上に投影して投影プロファイルを形成する段階（ここ
で、その線の投影方向が得られた画像の元々の歪み角度
をもとにしていること）と；特定のスレッショルドの上
にある投影プロファイル上のピークを検出して、その検
出ピークをもとにした線を作成する段階（ここで、検出
ピークは得られた画像上のアーティファクトに対応する
こと）と；作成された線に隣接するマップ上の黒色画素
をマスクする段階と；そのマスクされた画素をもとにし
た第一の二値化画像上の画素を反転する段階と；を含む
歪み補正画像を処理する画像処理方法に関するものであ
る。
【０００９】本発明はさらに受像された歪み画像を処理
する画像処理方法に関するものである。この方法は、得
られた画像の歪みを除去する段階と；得られた画像から
画像情報を抽出し、その情報から得られた画像を第一の
二値化画像として蓄積する段階と；得られた画像から高
コントラストの詳細を抽出し、その詳細から得られた画
像を第二の二値化画像として蓄積する段階と；その第一
及び第二の二値化画像を比較してそれらの間の差を示す
マップを作成する段階と；そのマップ上の黒色画素を線
上に投影して投影プロファイルを形成する段階（ここ
で、その線の投影方向が得られた歪み画像の歪み角度を
もとにしていること）と；特定のスレッショルドの上に
ある投影プロファイル上のピークを検出して、その検出
ピークをもとにした線を作成する段階（ここで、検出ピ
ークは得られた画像上のアーティファクトに対応するこ
と）と；作成された線に隣接するマップ上の黒色画素を
マスクする段階と；そのマスクされた画素をもとにした
第一の二値化画像上の画素を反転する段階と；を含むも
のである。
する画像処理方法に関するものである。この方法は、得
られた画像の歪みを除去する段階と；得られた画像から
画像情報を抽出し、その情報から得られた画像を第一の
二値化画像として蓄積する段階と；得られた画像から高
コントラストの詳細を抽出し、その詳細から得られた画
像を第二の二値化画像として蓄積する段階と；その第一
及び第二の二値化画像を比較してそれらの間の差を示す
マップを作成する段階と；そのマップ上の黒色画素を線
上に投影して投影プロファイルを形成する段階（ここ
で、その線の投影方向が得られた歪み画像の歪み角度を
もとにしていること）と；特定のスレッショルドの上に
ある投影プロファイル上のピークを検出して、その検出
ピークをもとにした線を作成する段階（ここで、検出ピ
ークは得られた画像上のアーティファクトに対応するこ
と）と；作成された線に隣接するマップ上の黒色画素を
マスクする段階と；そのマスクされた画素をもとにした
第一の二値化画像上の画素を反転する段階と；を含むも
のである。
【００１０】本発明はさらに、画像を受像する画像受像
部と、受像した歪み補正画像のために備えられ、歪んだ
受像画像を補正するのに適した画像歪み除去部と、歪み
補正画像を歪み補正受像画像を示すデジタル画像情報に
変換する変換部と、そのデジタル情報を受けて歪み補正
受像画像を第一及び第二の二値化画像に変換する処理部
とを備え、この処理部は、第一及び第二の二値化画像の
差を示すマップを作成し、受像した画像の歪み角をもと
にした方向付けられた線上の黒色画素を投影して投影プ
ロファイルを形成し、さらに前記投影プロファイルをも
とにした前記第一の二値化画像の画素を反転するもので
ある、画像受像アセンブリに関するものである。
部と、受像した歪み補正画像のために備えられ、歪んだ
受像画像を補正するのに適した画像歪み除去部と、歪み
補正画像を歪み補正受像画像を示すデジタル画像情報に
変換する変換部と、そのデジタル情報を受けて歪み補正
受像画像を第一及び第二の二値化画像に変換する処理部
とを備え、この処理部は、第一及び第二の二値化画像の
差を示すマップを作成し、受像した画像の歪み角をもと
にした方向付けられた線上の黒色画素を投影して投影プ
ロファイルを形成し、さらに前記投影プロファイルをも
とにした前記第一の二値化画像の画素を反転するもので
ある、画像受像アセンブリに関するものである。
【００１１】
【発明の実施の形態】図１は、歪み文書における一群の
塵に起因した縦線アーティファクトの図形例であり；図
２は、歪み補正文書における斜線アーティファクトの図
形例であり；図３は、歪み補正されたグレイスケール画
像を最小画像アーティファクトを伴った二値化画像へ変
換する画像処理システムの段階流れ図であり；図４は、
本発明により画像受像アセンブリの図形表示であり；図
５は、エッジベース適合スレッショルド処理（ＡＴＰ）
の段階の概略流れ図であり；図６は、現在の画素（ｉ，
ｊ）の勾配の大きさを決定する際に使用される画素位置
定義の３×３行列を示しており；図７は、画像強度記録
上の現行の画素（ｉ，ｊ）に対して中央に位置する画素
に隣接するＮ×Ｎを示しており；図８は、画像強度勾配
記録における画素位置（ｉ，ｊ）に対して中央に位置す
る画素に隣接する（Ｎ−２）×（Ｎ−２）を示してお
り；図９は、２つの二値化画像の差のビットマップを作
成する流れ図であり；図１０は、線検出の流れ図であ
り；図１１は、２つの二値化画像の差のビットマップか
ら投影プロファイルを得る説明図であり；図１２は、差
のビットマップ（Ｄ）の例であり；図１３は、図１２に
おいて得られたビットマップ（Ｄ）の投影プロファイル
における２つの検出ピーク（Ｒ１及びＲ２）を示してお
り；図１４は、ビットマップにおける２つの検出線の位
置を示しており；図１５は、ビットマップ（Ｂ１）から
消去される不要な線画素を示しており；図１６は、スレ
ッショルド画像における黒色線を除去する流れ図であ
り；図１７は、歪み角3.9°を伴った走査され、歪んだ
文書画像の実際の例であり；図１８は、図１７における
画像のための歪み補正の文書画像であり；図１９は、通
常コントラストのパラメータセッティングを伴ったスレ
ッショルド画像（Ｂ１）であり；図２０は、低コントラ
ストのパラメータセッティングを伴ったスレッショルド
画像（Ｂ１）であり；図２１は、図１９及び図２０にお
けるそれぞれ二値化画像Ｂ１及びＢ２の間の差のビット
マップであり、図２２は、図２１のビットマップから得
られた投影プロファイルであり、図２３は、検出された
斜線のビットマップであり、図２４は、スレッショルド
画像（Ｂ）の最終結果である。
塵に起因した縦線アーティファクトの図形例であり；図
２は、歪み補正文書における斜線アーティファクトの図
形例であり；図３は、歪み補正されたグレイスケール画
像を最小画像アーティファクトを伴った二値化画像へ変
換する画像処理システムの段階流れ図であり；図４は、
本発明により画像受像アセンブリの図形表示であり；図
５は、エッジベース適合スレッショルド処理（ＡＴＰ）
の段階の概略流れ図であり；図６は、現在の画素（ｉ，
ｊ）の勾配の大きさを決定する際に使用される画素位置
定義の３×３行列を示しており；図７は、画像強度記録
上の現行の画素（ｉ，ｊ）に対して中央に位置する画素
に隣接するＮ×Ｎを示しており；図８は、画像強度勾配
記録における画素位置（ｉ，ｊ）に対して中央に位置す
る画素に隣接する（Ｎ−２）×（Ｎ−２）を示してお
り；図９は、２つの二値化画像の差のビットマップを作
成する流れ図であり；図１０は、線検出の流れ図であ
り；図１１は、２つの二値化画像の差のビットマップか
ら投影プロファイルを得る説明図であり；図１２は、差
のビットマップ（Ｄ）の例であり；図１３は、図１２に
おいて得られたビットマップ（Ｄ）の投影プロファイル
における２つの検出ピーク（Ｒ１及びＲ２）を示してお
り；図１４は、ビットマップにおける２つの検出線の位
置を示しており；図１５は、ビットマップ（Ｂ１）から
消去される不要な線画素を示しており；図１６は、スレ
ッショルド画像における黒色線を除去する流れ図であ
り；図１７は、歪み角3.9°を伴った走査され、歪んだ
文書画像の実際の例であり；図１８は、図１７における
画像のための歪み補正の文書画像であり；図１９は、通
常コントラストのパラメータセッティングを伴ったスレ
ッショルド画像（Ｂ１）であり；図２０は、低コントラ
ストのパラメータセッティングを伴ったスレッショルド
画像（Ｂ１）であり；図２１は、図１９及び図２０にお
けるそれぞれ二値化画像Ｂ１及びＢ２の間の差のビット
マップであり、図２２は、図２１のビットマップから得
られた投影プロファイルであり、図２３は、検出された
斜線のビットマップであり、図２４は、スレッショルド
画像（Ｂ）の最終結果である。
【００１２】図面を参照すると（図において、符号は図
面を通して同一あるいは対応する部分を示している）、
グレイスケール画像の歪み除去のような画像歪み除去、
及び最小の線アーティファクトでのスレッショルドを実
施する線除去方法のブロック図を図３に示した。本発明
は線除去について記載しているが、本発明はそれに限定
されるものではない。本発明は、線、ダッシュ、ドッ
ト、マークなどの除去及びそれらのいかなる組合せの除
去にも適用可能である。本発明の方法においては、デジ
タルグレイスケール画像データのような画像データが入
力として受け取られ（段階７）、方法とシステムは以下
のように作動する：（１）周知の歪み角でグレイスケー
ル画像歪み除去を実施し（段階９）；（２）画像情報の
全詳細を抽出する通常コントラストパラメータセッティ
ングによってグレイスケール画像を二値化画像（Ｂ１）
に変換するために、エッジベース適合スレッショルディ
ング（ＡＴＰ）を最初に実施し（段階１１ａ）；（３）
単に高コントラストオブジェクトを抽出する低コントラ
ストパラメータセッティングによってグレイスケール画
像を他の二値化画像（Ｂ２）に変換するために、エッジ
ベース適合スレッショルディング（ＡＴＰ）を再び実施
し（段階１１ｂ）；（４）２つの二値化画像Ｂ１及びＢ
２を画素毎に比較して（段階１４）、Ｂ１及びＢ２の間
の差のビットマップ（Ｄと名付けられている）を作成す
るために、差があれば画素を“黒色”画素として認定
し、また差がなければ画素を“白色”画素として認定
し；（５）ビットマップＤにおける線検出を、ビットマ
ップＤの黒色画素を角度がオリジナル画像における負の
値の歪み角に等しい直線上に最初に投影することによっ
て行い（段階１５）、それから検出ピークの数が検出線
の数を反映するように投影プロファイル上の局所ピーク
の位置を検出し；（６）検出された線のビットマップＬ
を、その検出された線に隣接するビットマップＤにおけ
る黒色画素をマスクすることによって生成し（段階１
７）；（７）対応する黒色画素を除去すること、及びビ
ットマップＬにおける黒色画素の位置でのスレッショル
ド画像Ｂ１における対応する白色画素を充填することに
よって、最終的なスレッショルド画像を得る（段階１
９）。
面を通して同一あるいは対応する部分を示している）、
グレイスケール画像の歪み除去のような画像歪み除去、
及び最小の線アーティファクトでのスレッショルドを実
施する線除去方法のブロック図を図３に示した。本発明
は線除去について記載しているが、本発明はそれに限定
されるものではない。本発明は、線、ダッシュ、ドッ
ト、マークなどの除去及びそれらのいかなる組合せの除
去にも適用可能である。本発明の方法においては、デジ
タルグレイスケール画像データのような画像データが入
力として受け取られ（段階７）、方法とシステムは以下
のように作動する：（１）周知の歪み角でグレイスケー
ル画像歪み除去を実施し（段階９）；（２）画像情報の
全詳細を抽出する通常コントラストパラメータセッティ
ングによってグレイスケール画像を二値化画像（Ｂ１）
に変換するために、エッジベース適合スレッショルディ
ング（ＡＴＰ）を最初に実施し（段階１１ａ）；（３）
単に高コントラストオブジェクトを抽出する低コントラ
ストパラメータセッティングによってグレイスケール画
像を他の二値化画像（Ｂ２）に変換するために、エッジ
ベース適合スレッショルディング（ＡＴＰ）を再び実施
し（段階１１ｂ）；（４）２つの二値化画像Ｂ１及びＢ
２を画素毎に比較して（段階１４）、Ｂ１及びＢ２の間
の差のビットマップ（Ｄと名付けられている）を作成す
るために、差があれば画素を“黒色”画素として認定
し、また差がなければ画素を“白色”画素として認定
し；（５）ビットマップＤにおける線検出を、ビットマ
ップＤの黒色画素を角度がオリジナル画像における負の
値の歪み角に等しい直線上に最初に投影することによっ
て行い（段階１５）、それから検出ピークの数が検出線
の数を反映するように投影プロファイル上の局所ピーク
の位置を検出し；（６）検出された線のビットマップＬ
を、その検出された線に隣接するビットマップＤにおけ
る黒色画素をマスクすることによって生成し（段階１
７）；（７）対応する黒色画素を除去すること、及びビ
ットマップＬにおける黒色画素の位置でのスレッショル
ド画像Ｂ１における対応する白色画素を充填することに
よって、最終的なスレッショルド画像を得る（段階１
９）。
【００１３】図４は、明細書に記載され例示された本発
明の特徴に従い画像を処理する受像アセンブリ３００の
模式図である。受像アセンブリ３００は、例えば画像を
受像する電荷結合素子の形で画像受像部３０１と、歪み
補正画像を供給するために歪んだ受像した画像を補正す
る画像歪み除去部あるいは画像歪み補正部３０２と、例
えば受像した画像を受像した画像を示すデジタル情報に
変換するＡ／Ｄ変換器の形で変換部３０３と、含むスキ
ャナーであってもよい。そのデジタル情報は、図３及び
図６、図７、図９、図１０、図１６を参照して記載され
ているようにデジタル情報を処理する処理部３０５に送
られる。
明の特徴に従い画像を処理する受像アセンブリ３００の
模式図である。受像アセンブリ３００は、例えば画像を
受像する電荷結合素子の形で画像受像部３０１と、歪み
補正画像を供給するために歪んだ受像した画像を補正す
る画像歪み除去部あるいは画像歪み補正部３０２と、例
えば受像した画像を受像した画像を示すデジタル情報に
変換するＡ／Ｄ変換器の形で変換部３０３と、含むスキ
ャナーであってもよい。そのデジタル情報は、図３及び
図６、図７、図９、図１０、図１６を参照して記載され
ているようにデジタル情報を処理する処理部３０５に送
られる。
【００１４】エッジベース適合画像スレッショルディン
グ 図５は、エッジベース適合スレッショルディングを実施
する画像処理システムのブロック図である。スレッショ
ルディング法は、スキャナーからのデジタル情報と入力
パラメータIT（強度スレッショルド）及びGT（勾配スレ
ッショルド）を特定するオペレーターとを入力して受
け、以下の段階を含んでいる：
グ 図５は、エッジベース適合スレッショルディングを実施
する画像処理システムのブロック図である。スレッショ
ルディング法は、スキャナーからのデジタル情報と入力
パラメータIT（強度スレッショルド）及びGT（勾配スレ
ッショルド）を特定するオペレーターとを入力して受
け、以下の段階を含んでいる：
【００１５】第一に、ソベル勾配演算子を、勾配強さ記
録を形成するために画像強度記録に適用する。ソベル演
算子は図６に示したように画素の３×３ウィンドウに作
用し、画素位置(i,j)で水平強度勾配GX(i,j)及び垂直強
度勾配GY(i,j)を計算する。画素位置(i,j)での勾配強さ
GS(i,j)は、それぞれ、水平強度勾配GX(i,j)及び垂直強
度勾配GY(i,j)の絶対和である。GX(i,j)及びGY(i,j)は
以下のように定義される： GX(i,j)=L(i+1,j-1)+2L(i+1,j)+L(i+1,j+1)-L(i-1,j-1)
-2L(i-1,j)-L(i-1,j+1)； GY(i,j)=L(i-1,j+1)+2L(i,j+1)+L(i+1,j+1)-L(i-1,j-1)
-2L(i,j-1)-L(i+1,j-1)； GS(i,j)=｜GX(i,j)｜+｜GY(i,j)｜ ここで、GS(i,j)は、勾配操作後の画素位置(i,j)での勾
配強さ記録であり、L(i,J)は画素位置(i,j)での画像強
度である。
録を形成するために画像強度記録に適用する。ソベル演
算子は図６に示したように画素の３×３ウィンドウに作
用し、画素位置(i,j)で水平強度勾配GX(i,j)及び垂直強
度勾配GY(i,j)を計算する。画素位置(i,j)での勾配強さ
GS(i,j)は、それぞれ、水平強度勾配GX(i,j)及び垂直強
度勾配GY(i,j)の絶対和である。GX(i,j)及びGY(i,j)は
以下のように定義される： GX(i,j)=L(i+1,j-1)+2L(i+1,j)+L(i+1,j+1)-L(i-1,j-1)
-2L(i-1,j)-L(i-1,j+1)； GY(i,j)=L(i-1,j+1)+2L(i,j+1)+L(i+1,j+1)-L(i-1,j-1)
-2L(i,j-1)-L(i+1,j-1)； GS(i,j)=｜GX(i,j)｜+｜GY(i,j)｜ ここで、GS(i,j)は、勾配操作後の画素位置(i,j)での勾
配強さ記録であり、L(i,J)は画素位置(i,j)での画像強
度である。
【００１６】第二に、Ｎ×Ｎウィンドウにおける最小強
度Lmin(i+1,j)及び最大強度Lmax(i+1,j)を、図７に示し
たように画像強度記録から測定し（段階２７）、(N-2)
×(N-2)ウィンドウにおける勾配強さの和を、図８に示
したようにこの勾配強さから計算される（図５の段階
３）。勾配GS(i,j)の和は領域勾配として定義される。
次に、３個の特徴的な値GS(i,j)、Lmin(i+1,j)、Lmax(i
+1,j)を、画像強度記録において(i,j)での画素を黒色あ
るいは白色に分類するために使用すれる。最後の処理
は、黒色画素（オブジェクト）の抽出である。抽出の第
一の段階はエッジ近傍の画素の検出である。エッジ近傍
の(i,j)での画素は、領域勾配が予め決められた値−勾
配スレッショルド(GT)−より高くかつ大きいときはいつ
でも見つけられる。エッジ近傍の画素が見つけられた
後、その画素（局所ウィンドウの中央画素）はその強度
がLmin(i+1,j)とLmax(i+1,j)との平均より小さいときは
黒色（オブジェクト）として分類される（段階２９及び
３０）。すなわち、それはエッジのより暗めの側にあ
る。他方、その強度がLmin(i+1,j)とLmax(i+1,j)との平
均(PA)より大きいならば、その画素は白色（背景）に分
類される。そして、平坦領域で移動するＮ×Ｎウィンド
ウのような、勾配スレッショルド(GT)より小さい領域勾
配の場合には、分類は簡単なスレッショルディングによ
って行われる。すなわち、画素のグレイ値と他の予め決
められた値強度スレッショルド値（IT）を比較する。画
素のグレイ値がITより小さいならば、画素は黒色として
分類される；さもなければ、それは白色背景として扱わ
れる（段階３３）。
度Lmin(i+1,j)及び最大強度Lmax(i+1,j)を、図７に示し
たように画像強度記録から測定し（段階２７）、(N-2)
×(N-2)ウィンドウにおける勾配強さの和を、図８に示
したようにこの勾配強さから計算される（図５の段階
３）。勾配GS(i,j)の和は領域勾配として定義される。
次に、３個の特徴的な値GS(i,j)、Lmin(i+1,j)、Lmax(i
+1,j)を、画像強度記録において(i,j)での画素を黒色あ
るいは白色に分類するために使用すれる。最後の処理
は、黒色画素（オブジェクト）の抽出である。抽出の第
一の段階はエッジ近傍の画素の検出である。エッジ近傍
の(i,j)での画素は、領域勾配が予め決められた値−勾
配スレッショルド(GT)−より高くかつ大きいときはいつ
でも見つけられる。エッジ近傍の画素が見つけられた
後、その画素（局所ウィンドウの中央画素）はその強度
がLmin(i+1,j)とLmax(i+1,j)との平均より小さいときは
黒色（オブジェクト）として分類される（段階２９及び
３０）。すなわち、それはエッジのより暗めの側にあ
る。他方、その強度がLmin(i+1,j)とLmax(i+1,j)との平
均(PA)より大きいならば、その画素は白色（背景）に分
類される。そして、平坦領域で移動するＮ×Ｎウィンド
ウのような、勾配スレッショルド(GT)より小さい領域勾
配の場合には、分類は簡単なスレッショルディングによ
って行われる。すなわち、画素のグレイ値と他の予め決
められた値強度スレッショルド値（IT）を比較する。画
素のグレイ値がITより小さいならば、画素は黒色として
分類される；さもなければ、それは白色背景として扱わ
れる（段階３３）。
【００１７】その技法によってスレッショルディングし
た後、画像の品質が２つのスレッショルド（GT及びIT）
セッティングのユーザー選択によって制御される。GTは
エッジの近傍での画素を分類するためにセットし、か
つ、ITは一様領域での画素を分類するためにセットす
る。低いGTにセットすると薄いオブジェクトのエッジの
画素を抽出する傾向にあり、また、低いITにセットする
とグレイ一様領域のエッジの画素を白色背景に分類する
傾向にある。他方、非常に高いGTにセットすると、アル
ゴリズムは、まるでITでのスレッショルドセットを伴っ
た固定スレッショルディングのように作用する。この状
況下ではGTは常に領域勾配より大きいので、図５に示し
たような画像の画素分類は、ITと対象となる画素におけ
る強度との単純な比較によって決められる。その技法
は、ITを０（ゼロ）に設定することによってアウトライ
ンイメージもできる。ITを０とした場合、領域勾配がGT
より大きいエッジ画素を除いて、全画素を白色として分
類する。
た後、画像の品質が２つのスレッショルド（GT及びIT）
セッティングのユーザー選択によって制御される。GTは
エッジの近傍での画素を分類するためにセットし、か
つ、ITは一様領域での画素を分類するためにセットす
る。低いGTにセットすると薄いオブジェクトのエッジの
画素を抽出する傾向にあり、また、低いITにセットする
とグレイ一様領域のエッジの画素を白色背景に分類する
傾向にある。他方、非常に高いGTにセットすると、アル
ゴリズムは、まるでITでのスレッショルドセットを伴っ
た固定スレッショルディングのように作用する。この状
況下ではGTは常に領域勾配より大きいので、図５に示し
たような画像の画素分類は、ITと対象となる画素におけ
る強度との単純な比較によって決められる。その技法
は、ITを０（ゼロ）に設定することによってアウトライ
ンイメージもできる。ITを０とした場合、領域勾配がGT
より大きいエッジ画素を除いて、全画素を白色として分
類する。
【００１８】画像の差のマップの作成 図９は、２つのスレッショルドされた画像Ｂ１及びＢ２
との間の画像の差のマップを作成するブロック図であ
る。図９に示したように、画像Ｂ１の位置(i,j)での１
（黒色）あるいは０（白色）のいずれかであるビットマ
ップ値b1(i,j)が読み出され（段階４０ａ）、画像Ｂ２
の対応する位置(i,j)でのビットマップ値b2(i,j)も読み
出される（段階４０ｂ）。値b1(i,j)が値b2(i,j)と異な
るならば、一方は白色で他方は黒色であり、新しいマッ
プＤの位置(i,j)での値d(i,j)は１（黒色画素）として
マークされ（段階４２）、あるいは、０（白色画素）と
してマークされる（段階４３）。上記のプロセスは、画
像Ｂ１及びＢ２における全画素位置(i,j)に対して行わ
れ、画像Ｂ１とＢ２との差を示す画像マップＤを生ず
る。このプロセスは、低コントラストオブジェクトある
いは薄いオブジェクトだけが差のマップにおいて抽出さ
れ、かつ表示されることを示している。
との間の画像の差のマップを作成するブロック図であ
る。図９に示したように、画像Ｂ１の位置(i,j)での１
（黒色）あるいは０（白色）のいずれかであるビットマ
ップ値b1(i,j)が読み出され（段階４０ａ）、画像Ｂ２
の対応する位置(i,j)でのビットマップ値b2(i,j)も読み
出される（段階４０ｂ）。値b1(i,j)が値b2(i,j)と異な
るならば、一方は白色で他方は黒色であり、新しいマッ
プＤの位置(i,j)での値d(i,j)は１（黒色画素）として
マークされ（段階４２）、あるいは、０（白色画素）と
してマークされる（段階４３）。上記のプロセスは、画
像Ｂ１及びＢ２における全画素位置(i,j)に対して行わ
れ、画像Ｂ１とＢ２との差を示す画像マップＤを生ず
る。このプロセスは、低コントラストオブジェクトある
いは薄いオブジェクトだけが差のマップにおいて抽出さ
れ、かつ表示されることを示している。
【００１９】線検出 図１０は、線の検出について記載しているが、線、ダッ
シュ、ドット、マークなどの検出及びそれらのいかなる
組合せの検出にも適用可能である。線の検出は、ビット
マップ（Ｄ）における黒色画素を図１１で示したように
所定の方向を指す直線に投影し（段階７０）、かつそれ
らを１次元投影プロファイルP(R)（ここで、Rは角度Aで
投影された線方向である）に蓄積することによって実施
する。投影プロファイルは、１次元対角面における黒色
画素の周波数分布である。それによって、１次元周波数
分布分布におけるピークの検出（段階７１）によって線
を容易に位置づけることが可能になっている。図１２
は、検出線あるいはアーティファクト１００ａ，１００
ｂを伴ったビットマップ（Ｄ）の例である。この投影プ
ロファイルを図１３に示す。あるスレッショルド以上の
２つのピークがR1及びR2で検出される。その２つの検出
されたピークは、その検出線あるいはアーティファクト
１００ａ，１００ｂを反映している。それらの方程式
（段階７３）は、それぞれ、R1=x cos(A)+y sin(A)、及
びR2=x cos(A)+y sin(A)である（ここで、x 及び y は
図１１で定義した直交座標である）。２つの検出線１０
０ａ，１００ｂは図１４に示した。図１４の線に沿った
領域の２つの狭いグレイストライプ（１０１）は、図１
２のビットマップＤにおける不要の黒線画素をマスクす
るようにセットする。その結果形成された線ビットマッ
プ１００ａ’、１００ｂ’が図１５で示されている。
シュ、ドット、マークなどの検出及びそれらのいかなる
組合せの検出にも適用可能である。線の検出は、ビット
マップ（Ｄ）における黒色画素を図１１で示したように
所定の方向を指す直線に投影し（段階７０）、かつそれ
らを１次元投影プロファイルP(R)（ここで、Rは角度Aで
投影された線方向である）に蓄積することによって実施
する。投影プロファイルは、１次元対角面における黒色
画素の周波数分布である。それによって、１次元周波数
分布分布におけるピークの検出（段階７１）によって線
を容易に位置づけることが可能になっている。図１２
は、検出線あるいはアーティファクト１００ａ，１００
ｂを伴ったビットマップ（Ｄ）の例である。この投影プ
ロファイルを図１３に示す。あるスレッショルド以上の
２つのピークがR1及びR2で検出される。その２つの検出
されたピークは、その検出線あるいはアーティファクト
１００ａ，１００ｂを反映している。それらの方程式
（段階７３）は、それぞれ、R1=x cos(A)+y sin(A)、及
びR2=x cos(A)+y sin(A)である（ここで、x 及び y は
図１１で定義した直交座標である）。２つの検出線１０
０ａ，１００ｂは図１４に示した。図１４の線に沿った
領域の２つの狭いグレイストライプ（１０１）は、図１
２のビットマップＤにおける不要の黒線画素をマスクす
るようにセットする。その結果形成された線ビットマッ
プ１００ａ’、１００ｂ’が図１５で示されている。
【００２０】線除去 図１６は、線の除去について記載しているが、線、ダッ
シュ、ドット、マークなどの除去及びそれらのいかなる
組合せの除去にも適用可能である。プロセスにおいて
は、画像Ｂ１の位置(i,j)でのビットマップ値b1(i,j)を
読み出し（段階４０ａ）、ビットマップＶにおいて対応
する位置(i,j)でのビットマップ値v(i,j)も読み出す
（段階８０）。“１”が黒色を、“０”が白色を示すと
き、値v(i,j)が“１”としてマークされているならば
（段階８２）、値b1(i,j)が調べられる（段階８３）。
値b1(i,j)が“０”としてマークされているならば、b
(i,j)はb1(i,j)に等しくセットされる（段階８５）。値
b1(i,j)が“１”（黒色画素）としてマークされている
ならば（段階８３）、値b1(i,j)は“０”（白色）に変
わる（段階８４）。一方、値b1(i,j)が“０”としてマ
ークされているならば、値b1(i,j)は“１”（黒色）に
変わる（段階８６）。ビットマップＢは、縦線の除去後
にビットマップＢ１のコピーである（ここで、値b(i,j)
は位置(i,j)でのビットマップＢの値である）。このプ
ロセスは、画像Ｂ１及びＶにおける全画素位置(i,j)に
対して実施され、線が除去されたビットマップＢが生成
される。
シュ、ドット、マークなどの除去及びそれらのいかなる
組合せの除去にも適用可能である。プロセスにおいて
は、画像Ｂ１の位置(i,j)でのビットマップ値b1(i,j)を
読み出し（段階４０ａ）、ビットマップＶにおいて対応
する位置(i,j)でのビットマップ値v(i,j)も読み出す
（段階８０）。“１”が黒色を、“０”が白色を示すと
き、値v(i,j)が“１”としてマークされているならば
（段階８２）、値b1(i,j)が調べられる（段階８３）。
値b1(i,j)が“０”としてマークされているならば、b
(i,j)はb1(i,j)に等しくセットされる（段階８５）。値
b1(i,j)が“１”（黒色画素）としてマークされている
ならば（段階８３）、値b1(i,j)は“０”（白色）に変
わる（段階８４）。一方、値b1(i,j)が“０”としてマ
ークされているならば、値b1(i,j)は“１”（黒色）に
変わる（段階８６）。ビットマップＢは、縦線の除去後
にビットマップＢ１のコピーである（ここで、値b(i,j)
は位置(i,j)でのビットマップＢの値である）。このプ
ロセスは、画像Ｂ１及びＶにおける全画素位置(i,j)に
対して実施され、線が除去されたビットマップＢが生成
される。
【００２１】実例のデモンストレーション 製造スキャナーを使用して受像された歪みグレイスケー
ル文書画像の例を図１７に示す。わずかな薄い縦線画像
アーティファクト５００は、照明光源と走査された紙文
書との間で光を遮断する一群の塵に起因して観察される
ものである。画像における時計回りの3.9°の歪み角が
検出される。グレイスケール歪み除去後に、オリジナル
の縦線アーティファクトが図１８の歪み補正画像におけ
る反時計回りの3.9°の歪み角を示すことが観察され
た。図１９は、記載された、歪み補正画像に対してセッ
トされる通常コントラストを伴うエッジベース適合スレ
ッショルディング法によって得られたスレッショルドさ
れた画像である。通常コントラストセッティングを伴う
画像スレッショルディングはグレイスケール画像におけ
る画像情報の全詳細を抽出することを試みるものなの
で、グレイスケール画像における不要の薄い対角線（3.
9°歪み線）も抽出され、図１９の二値化画像における
所々とぎれた一群の黒線セグメント５００’として現れ
る。低コントラストセッティングの場合には、薄い対角
線、薄い文字及び他の薄いオブジェクトのような薄いコ
ントラストのオブジェクトが、スレッショルディングプ
ロセスにおいて無視され、図２０で示したようにそれら
はスレッショルドされた画像において現れない。
ル文書画像の例を図１７に示す。わずかな薄い縦線画像
アーティファクト５００は、照明光源と走査された紙文
書との間で光を遮断する一群の塵に起因して観察される
ものである。画像における時計回りの3.9°の歪み角が
検出される。グレイスケール歪み除去後に、オリジナル
の縦線アーティファクトが図１８の歪み補正画像におけ
る反時計回りの3.9°の歪み角を示すことが観察され
た。図１９は、記載された、歪み補正画像に対してセッ
トされる通常コントラストを伴うエッジベース適合スレ
ッショルディング法によって得られたスレッショルドさ
れた画像である。通常コントラストセッティングを伴う
画像スレッショルディングはグレイスケール画像におけ
る画像情報の全詳細を抽出することを試みるものなの
で、グレイスケール画像における不要の薄い対角線（3.
9°歪み線）も抽出され、図１９の二値化画像における
所々とぎれた一群の黒線セグメント５００’として現れ
る。低コントラストセッティングの場合には、薄い対角
線、薄い文字及び他の薄いオブジェクトのような薄いコ
ントラストのオブジェクトが、スレッショルディングプ
ロセスにおいて無視され、図２０で示したようにそれら
はスレッショルドされた画像において現れない。
【００２２】図２１は、図１９及び図２０における２つ
のスレッショルドされた画像のビットマップである。反
時計回りで3.9°の角度での図２１におけるビットマッ
プの投影プロファイルを図２２に示した。投影プロファ
イルにおける多くのピークは、ビットマップに多重線が
現れことを示している。スレッショルド値を１００にセ
ットすると、投影プロファイルにおけるR=505, 930, 14
50, 1690のそれぞれで検出された４つのピークが現れて
いる。時計回りの3.9°の歪み角に対しては、図１１で
示された投影プロファイルの角度(A)は反時計回りの-3.
9°に等しい。対応する４つの直線の方程式は、以下の
ように得られる； 505 = a x + b y ; 930 = a x + b y ; 1450 = a x + b y ; 1690 = a x + b y ; ここで、A＝-3.9°、a=cos(A)=0.998、a=sin(A)=-0.068
である。
のスレッショルドされた画像のビットマップである。反
時計回りで3.9°の角度での図２１におけるビットマッ
プの投影プロファイルを図２２に示した。投影プロファ
イルにおける多くのピークは、ビットマップに多重線が
現れことを示している。スレッショルド値を１００にセ
ットすると、投影プロファイルにおけるR=505, 930, 14
50, 1690のそれぞれで検出された４つのピークが現れて
いる。時計回りの3.9°の歪み角に対しては、図１１で
示された投影プロファイルの角度(A)は反時計回りの-3.
9°に等しい。対応する４つの直線の方程式は、以下の
ように得られる； 505 = a x + b y ; 930 = a x + b y ; 1450 = a x + b y ; 1690 = a x + b y ; ここで、A＝-3.9°、a=cos(A)=0.998、a=sin(A)=-0.068
である。
【００２３】ピークの位置は、全位置でのカウントの値
と例における100の値である所定のスレッショルド値と
を比較することによって検出される。値がスレッショル
ドより大きいピークは検出線として考慮される。上記の
線検出のセクションで記載したマスクプロセスに従った
線ビットマップが図２３に示されている。図２４は、線
アーティファクトが図１９のビットマップから除去され
た最終のスレッショルド画像である。
と例における100の値である所定のスレッショルド値と
を比較することによって検出される。値がスレッショル
ドより大きいピークは検出線として考慮される。上記の
線検出のセクションで記載したマスクプロセスに従った
線ビットマップが図２３に示されている。図２４は、線
アーティファクトが図１９のビットマップから除去され
た最終のスレッショルド画像である。
【図１】 歪み文書における一群の塵に起因した縦線
アーティファクトを例示した図である。
アーティファクトを例示した図である。
【図２】 歪み補正文書における斜線アーティファク
トを例示した図である。
トを例示した図である。
【図３】 歪み補正されたグレイスケール画像を最小
画像アーティファクトを伴った二値化画像へ変換する画
像処理システムの段階流れ図である。
画像アーティファクトを伴った二値化画像へ変換する画
像処理システムの段階流れ図である。
【図４】 本発明により画像受像アセンブリを示す模
式図である。
式図である。
【図５】 エッジベース適合スレッショルド処理（Ａ
ＴＰ）の段階の概略流れ図である。
ＴＰ）の段階の概略流れ図である。
【図６】 現在の画素(i,j)の勾配の大きさを決定する
際に使用される画素位置定義の３×３行列を示した図で
ある。
際に使用される画素位置定義の３×３行列を示した図で
ある。
【図７】 画像強度記録上の現行の画素(i,j)に対して
中央に位置する画素に隣接するＮ×Ｎを示した図であ
る。
中央に位置する画素に隣接するＮ×Ｎを示した図であ
る。
【図８】 画像強度勾配記録における画素位置（ｉ，
ｊ）に対して中央に位置する画素に隣接する（Ｎ−２）
×（Ｎ−２）を示した図である。
ｊ）に対して中央に位置する画素に隣接する（Ｎ−２）
×（Ｎ−２）を示した図である。
【図９】 ２つの二値化画像の差のビットマップを作
成する流れ図である。
成する流れ図である。
【図１０】 線検出の流れ図である。
【図１１】 ２つの二値化画像の差のビットマップか
ら投影プロファイルを得る説明図である。
ら投影プロファイルを得る説明図である。
【図１２】 差のビットマップ（Ｄ）の例を示した図
である。
である。
【図１３】 図１２において得られたビットマップ
（Ｄ）の投影プロファイルにおける２つの検出ピーク
（Ｒ１及びＲ２）を示した図である。
（Ｄ）の投影プロファイルにおける２つの検出ピーク
（Ｒ１及びＲ２）を示した図である。
【図１４】 ビットマップにおける２つの検出線の位
置を示した図である。
置を示した図である。
【図１５】 ビットマップ（Ｂ１）から消去される不
要な線画素を示した図である。
要な線画素を示した図である。
【図１６】 スレッショルド画像における黒色線を除
去する流れ図を示した図である。
去する流れ図を示した図である。
【図１７】 歪み角3.9°を伴った走査され、歪んだ文
書画像の実際の例を示した図面代用コピーである。
書画像の実際の例を示した図面代用コピーである。
【図１８】 図１７における画像のための歪み補正の
文書画像を示した図面代用コピーである。
文書画像を示した図面代用コピーである。
【図１９】 通常コントラストのパラメータセッティ
ングを伴ったスレッショルド画像（Ｂ１）を示した図面
代用コピーである。
ングを伴ったスレッショルド画像（Ｂ１）を示した図面
代用コピーである。
【図２０】 低コントラストのパラメータセッティン
グを伴ったスレッショルド画像（Ｂ１）を示した図面代
用コピーである。
グを伴ったスレッショルド画像（Ｂ１）を示した図面代
用コピーである。
【図２１】 図１９及び図２０におけるそれぞれ二値
化画像Ｂ１及びＢ２の間の差のビットマップを示した図
である。
化画像Ｂ１及びＢ２の間の差のビットマップを示した図
である。
【図２２】 図２１のビットマップから得られた投影
プロファイルである。
プロファイルである。
【図２３】 検出された斜線のビットマップを示した
図面代用コピーである。
図面代用コピーである。
【図２４】 スレッショルド画像（Ｂ）の最終結果を
示した図面代用コピーである。
示した図面代用コピーである。
１ 歪み文書 １’ 歪み補正文書 ３ アーティファクト １００ａ，１００ｂ 検出線 １００ａ’，１００ｂ’ 線ビットマップ １０１ 狭いグレイストライプ ３００ 受像アセンブリ ３０１ 画像受像部 ３０２ 画像歪み補正部 ３０３ Ａ／Ｄ変換器 ３０５ 処理部 ５００ 縦線画像アーティファクト ５００’ 黒線セグメント
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ダニエル・ティ・ジャラマイロ アメリカ合衆国・ニューヨーク・14612・ ロチェスター・ウィロウッド・ドライヴ・ 106
Claims (6)
- 【請求項１】 歪み補正画像を処理する画像処理方法
であって、 受像した歪み補正画像を第一の二値化画像と第二の二値
化画像とに変換する段階と、 前記第一の二値化画像と第二の二値化画像との間の差を
示すマップを作成する段階と、 投影プロファイルを作成するために前記マップ上の複数
の黒色画素を一の線上に投影する段階と、 前記投影プロファイルをもとにした前記第一の二値化画
像における画素を反転する段階と、を含む画像処理方
法。 - 【請求項２】 前記線の投影方向が前記受像した画像
のオリジナル歪み角をもとにしている請求項１に記載の
画像処理方法。 - 【請求項３】 歪み補正画像を処理する画像処理方法
であって、 受像した歪み補正画像を第一の二値化画像と第二の二値
化画像とに変換する段階と、 前記第一の二値化画像と第二の二値化画像とを比較し
て、前記第一の二値化画像と第二の二値化画像との間の
差を示すマップを作成する段階と、 投影プロファイルを作成するために前記マップ上の複数
の黒色画素を一の線上に投影する段階と、 特定のスレッショルド上の前記投影プロファイルにおけ
るピークを検出し、該ピークをもとにして一の線を生成
する段階と、 生成された前記線に隣接する前記マップ上の黒色画素を
マスクする段階と、 前記マスクされた画素をもとにした前記第一の二値化画
像上の画素を反転する段階と、を備え、 前記線の投影方向が前記受像した画像のオリジナルの歪
み角をもとにしており、 前記検出されたピークは前記受像された画像上のアーテ
ィファクトに対応している画像処理方法。 - 【請求項４】 請求項３に記載の画像処理方法がさら
に、 前記受像された画像にエッジベース適合スレッショルデ
ィングを適用して、前記受像された画像を前記第一の二
値化画像に変換する段階と、 前記受像された画像に前記エッジベース適合スレッショ
ルディングを再度適用して、前記受像された画像を前記
第二の二値化画像に変換する段階と、を備えた画像処理
方法。 - 【請求項５】 前記検出ピークが前記受像された画像
において線形に配置したアーティファクトを表し、その
アーティファクトの各々が以下の等式 R = x cos(A) + y sin(B) （但し、x 及び yは前記マップ上の画素の座標であり、
Aは前述の受像された負の値の歪み角である）で表され
る請求項３に記載の画像処理方法。 - 【請求項６】 第一の二値化画像及び第二の二値化画
像のいずれか一方が通常のコントラストパラメータを有
し、かつ他方が低コントラストパラメータを有している
請求項３に記載の画像処理方法。
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