JP2000253244A - 濃度画像の２値化方法及び記録媒体 - Google Patents
濃度画像の２値化方法及び記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】濃度画像のコントラストが悪い場合であって
も、高品質な２値画像を得ることができる濃度画像の２
値化方法を提供すること。 【解決手段】濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）に２次微分フィルタ
を適用し、２次微分出力値が正となる文字部分の蓋然性
が高い画素について正のヒストグラムＨ０を作成すると
ともに、２次微分出力値が負となる背景部分の蓋然性が
高い画素については負のヒストグラムＨ１を作成し、こ
れら正及び負のヒストグラムを用いてしきい値を設定す
る。
も、高品質な２値画像を得ることができる濃度画像の２
値化方法を提供すること。 【解決手段】濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）に２次微分フィルタ
を適用し、２次微分出力値が正となる文字部分の蓋然性
が高い画素について正のヒストグラムＨ０を作成すると
ともに、２次微分出力値が負となる背景部分の蓋然性が
高い画素については負のヒストグラムＨ１を作成し、こ
れら正及び負のヒストグラムを用いてしきい値を設定す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力された濃度画
像を所定のしきい値で２値化する濃度画像の２値化方法
及び記録媒体に関し、特に、濃度画像のコントラストが
悪い場合であっても、高品質な２値画像を得ることがで
きる濃度画像の２値化方法及び記録媒体に関する。
像を所定のしきい値で２値化する濃度画像の２値化方法
及び記録媒体に関し、特に、濃度画像のコントラストが
悪い場合であっても、高品質な２値画像を得ることがで
きる濃度画像の２値化方法及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、濃度画像を濃度画像そのものとし
て利用するのではなく、この濃度画像を一旦２値化し
て、該濃度画像に含まれる対象物の輪郭線や特徴量を抽
出することが多い。
て利用するのではなく、この濃度画像を一旦２値化し
て、該濃度画像に含まれる対象物の輪郭線や特徴量を抽
出することが多い。
【０００３】このため、通常の２値化方式では、この濃
度画像の各画素のうち所定のしきい値以上の画素値を持
つ画素に新たな画素値「１」を付与し、このしきい値よ
りも画素値が小さな画素に新たな画素値「０」を付与す
ることになる。
度画像の各画素のうち所定のしきい値以上の画素値を持
つ画素に新たな画素値「１」を付与し、このしきい値よ
りも画素値が小さな画素に新たな画素値「０」を付与す
ることになる。
【０００４】このように、かかる濃度画像の２値化を行
う際には、一般に各画素の画素値をしきい値と比較する
ことになるため、このしきい値を２値化対象となる濃度
画像から自動的に設定する従来技術が知られている。
う際には、一般に各画素の画素値をしきい値と比較する
ことになるため、このしきい値を２値化対象となる濃度
画像から自動的に設定する従来技術が知られている。
【０００５】たとえば、このしきい値の自動設定方式と
して「判別基準法」と呼ばれる方式が知られており、こ
の判別基準法では、濃度画像から濃度ヒストグラムを作
成し、このヒストグラム上での対象物の分布（クラス）
と背景部の分布（クラス）を統計的に最適に分離する値
をしきい値とする。
して「判別基準法」と呼ばれる方式が知られており、こ
の判別基準法では、濃度画像から濃度ヒストグラムを作
成し、このヒストグラム上での対象物の分布（クラス）
と背景部の分布（クラス）を統計的に最適に分離する値
をしきい値とする。
【０００６】このため、コントラストの強い文字画像の
ように、ヒストグラム上の対象物（文字部）の分布と背
景の分布とが明確に分離する場合には、この判別基準法
で設定したしきい値を用いることにより、高品質な２値
画像を得ることができる。
ように、ヒストグラム上の対象物（文字部）の分布と背
景の分布とが明確に分離する場合には、この判別基準法
で設定したしきい値を用いることにより、高品質な２値
画像を得ることができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、濃度画
像のコントラストが悪い場合には、この判別基準法を用
いたとしても、ヒストグラム上の対象物の分布と背景部
の分布とが明確に現れないため、最適なしきい値を得る
ことができず、結局このしきい値を用いた２値化では、
その２値画像の画質が低下するという問題点がある。
像のコントラストが悪い場合には、この判別基準法を用
いたとしても、ヒストグラム上の対象物の分布と背景部
の分布とが明確に現れないため、最適なしきい値を得る
ことができず、結局このしきい値を用いた２値化では、
その２値画像の画質が低下するという問題点がある。
【０００８】図３は、この判別基準法を用いて濃度画像
を２値化した場合の処理結果の一例を示す図である。同
図（ａ）に示す濃度画像からは、同図（ｂ）に示す濃度
ヒストグラムが得られるため、判別基準法を適用すると
図中に示すしきい値が得られる。その後、このしきい値
を用いて濃度画像を２値化すると、同図（ｃ）に示す２
値画像が得られる。
を２値化した場合の処理結果の一例を示す図である。同
図（ａ）に示す濃度画像からは、同図（ｂ）に示す濃度
ヒストグラムが得られるため、判別基準法を適用すると
図中に示すしきい値が得られる。その後、このしきい値
を用いて濃度画像を２値化すると、同図（ｃ）に示す２
値画像が得られる。
【０００９】ここで、同図（ｃ）に示す２値画像では、
枠線をなす線分は抽出されているものの、本来抽出すべ
きである手書き文字がほとんど抽出されていない。その
理由は、枠線部分の画素値に比べて手書き文字の画素値
の方が背景の画素値に近いためである。
枠線をなす線分は抽出されているものの、本来抽出すべ
きである手書き文字がほとんど抽出されていない。その
理由は、枠線部分の画素値に比べて手書き文字の画素値
の方が背景の画素値に近いためである。
【００１０】このように、本来抽出すべき対象物と背景
との間のコントラストが悪い場合には、対象物すべてを
２値画像中に取り込むことができず、結果的に人手を介
して２値化せざるを得なくなる。
との間のコントラストが悪い場合には、対象物すべてを
２値画像中に取り込むことができず、結果的に人手を介
して２値化せざるを得なくなる。
【００１１】このため、濃度画像のコントラストが悪い
場合に、いかにして２値化のためのしきい値を適切に設
定し、高品質な２値画像を取得するかが極めて重要な課
題となっていた。
場合に、いかにして２値化のためのしきい値を適切に設
定し、高品質な２値画像を取得するかが極めて重要な課
題となっていた。
【００１２】そこで、本発明では上記問題点を解決し、
濃度画像のコントラストが悪い場合であっても、高品質
な２値画像を得ることができる濃度画像の２値化方法及
び記録媒体を提供することを目的とする。
濃度画像のコントラストが悪い場合であっても、高品質
な２値画像を得ることができる濃度画像の２値化方法及
び記録媒体を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明に係る濃度画像の２値化方法は、入
力された濃度画像を所定のしきい値で２値化する濃度画
像の２値化方法において、前記濃度画像に対して２次微
分フィルタあるいは側抑制フィルタを適用して２次微分
出力を取得する２次微分出力取得工程と、この２次微分
出力取得工程で取得した２次微分出力に基づいて、その
２次微分出力の正の部分に対応する濃度画像から正のヒ
ストグラムを作成し、前記２次微分出力の負の部分に対
応する濃度画像から負のヒストグラムを作成するヒスト
グラム作成工程と、このヒストグラム作成工程で作成し
た正および負のヒストグラムに基づいてしきい値を決定
し、このしきい値によって前記濃度画像を２値化する２
値化工程とを含んだことを特徴とする。
に、請求項１の発明に係る濃度画像の２値化方法は、入
力された濃度画像を所定のしきい値で２値化する濃度画
像の２値化方法において、前記濃度画像に対して２次微
分フィルタあるいは側抑制フィルタを適用して２次微分
出力を取得する２次微分出力取得工程と、この２次微分
出力取得工程で取得した２次微分出力に基づいて、その
２次微分出力の正の部分に対応する濃度画像から正のヒ
ストグラムを作成し、前記２次微分出力の負の部分に対
応する濃度画像から負のヒストグラムを作成するヒスト
グラム作成工程と、このヒストグラム作成工程で作成し
た正および負のヒストグラムに基づいてしきい値を決定
し、このしきい値によって前記濃度画像を２値化する２
値化工程とを含んだことを特徴とする。
【００１４】また、請求項２の発明に係る濃度画像の２
値化方法は、前記ヒストグラム作成工程では、前記２次
微分出力の絶対値に対してシグモイド関数等で非線形に
処理した後の値を用いて正および負のヒストグラムを作
成することを特徴とする。
値化方法は、前記ヒストグラム作成工程では、前記２次
微分出力の絶対値に対してシグモイド関数等で非線形に
処理した後の値を用いて正および負のヒストグラムを作
成することを特徴とする。
【００１５】また、請求項３の発明に係わる濃度画像の
２値化方法は、前記２値化工程では、前記正のヒストグ
ラムの濃度０〜ｖまでの累積度数と、前記負のヒストグ
ラムの濃度ｖ〜最大濃度までの累積度数との和を評価量
とし、この評価量が最大となる濃度ｖをしきい値とする
ことを特徴とする。
２値化方法は、前記２値化工程では、前記正のヒストグ
ラムの濃度０〜ｖまでの累積度数と、前記負のヒストグ
ラムの濃度ｖ〜最大濃度までの累積度数との和を評価量
とし、この評価量が最大となる濃度ｖをしきい値とする
ことを特徴とする。
【００１６】また、請求項４の発明に係わる濃度画像の
２値化方法は、前記２値化工程では、前記正のヒストグ
ラムの濃度０〜ｖまでの累積度数と、前記負のヒストグ
ラムの濃度ｖ〜最大濃度までの累積度数との積を評価量
とし、この評価量が最大となる濃度ｖをしきい値とする
ことを特徴とする。
２値化方法は、前記２値化工程では、前記正のヒストグ
ラムの濃度０〜ｖまでの累積度数と、前記負のヒストグ
ラムの濃度ｖ〜最大濃度までの累積度数との積を評価量
とし、この評価量が最大となる濃度ｖをしきい値とする
ことを特徴とする。
【００１７】さらに、請求項５の発明に係わる記録媒体
は、入力された濃度画像に対して２次微分フィルタある
いは側抑制フィルタを適用して２次微分出力を取得し、
取得した２次微分出力に基づいて、その２次微分出力の
正の部分に対応する濃度画像から正のヒストグラムを作
成し、前記２次微分出力の負の部分に対応する濃度画像
から負のヒストグラムを作成し、作成した正および負の
ヒストグラムに基づいてしきい値を決定して、このしき
い値によって前記濃度画像を２値化するプログラムを格
納したことを特徴とする。
は、入力された濃度画像に対して２次微分フィルタある
いは側抑制フィルタを適用して２次微分出力を取得し、
取得した２次微分出力に基づいて、その２次微分出力の
正の部分に対応する濃度画像から正のヒストグラムを作
成し、前記２次微分出力の負の部分に対応する濃度画像
から負のヒストグラムを作成し、作成した正および負の
ヒストグラムに基づいてしきい値を決定して、このしき
い値によって前記濃度画像を２値化するプログラムを格
納したことを特徴とする。
【００１８】このように、本発明によれば、濃度画像に
対して２次微分フィルタなどを適用して２次微分出力を
取得し、取得した２次微分出力に基づいて、その２次微
分出力の正の部分に対応する濃度画像から正のヒストグ
ラムを作成するとともに、２次微分出力の負の部分に対
応する濃度画像から負のヒストグラムを作成し、作成し
た正および負のヒストグラムに基づいてしきい値を決定
することとしているので、濃度画像のコントラストが悪
い場合であっても、適切なしきい値を自動設定し、高品
質な２値画像を得ることができる。
対して２次微分フィルタなどを適用して２次微分出力を
取得し、取得した２次微分出力に基づいて、その２次微
分出力の正の部分に対応する濃度画像から正のヒストグ
ラムを作成するとともに、２次微分出力の負の部分に対
応する濃度画像から負のヒストグラムを作成し、作成し
た正および負のヒストグラムに基づいてしきい値を決定
することとしているので、濃度画像のコントラストが悪
い場合であっても、適切なしきい値を自動設定し、高品
質な２値画像を得ることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、本発
明に係る濃度画像の２値化方法について説明する。な
お、本実施の形態では、手書き文字の濃度画像を２値化
する場合を示すこととする。
明に係る濃度画像の２値化方法について説明する。な
お、本実施の形態では、手書き文字の濃度画像を２値化
する場合を示すこととする。
【００２０】まず最初に、本実施の形態に係わる濃度画
像の２値化方法の概念について図２を用いて説明する。
図２は、本実施の形態に係わる２値化方法の概念を説明
するための図である。
像の２値化方法の概念について図２を用いて説明する。
図２は、本実施の形態に係わる２値化方法の概念を説明
するための図である。
【００２１】本実施の形態に係わる２値化方法では、図
２（ａ）に示す濃度画像全体のヒストグラムを１つだけ
作成するのではなく、同図（ｂ）及び（ｃ）に示すよう
に、正のヒストグラムと負のヒストグラムを作成する。
２（ａ）に示す濃度画像全体のヒストグラムを１つだけ
作成するのではなく、同図（ｂ）及び（ｃ）に示すよう
に、正のヒストグラムと負のヒストグラムを作成する。
【００２２】ここで、この正のヒストグラムは、濃度画
像の枠線部分及び手書き文字部分の可能性が高い画素の
濃度分布を示し、負のヒストグラムは、濃度画像の背景
部分の可能性が高い画素の濃度分布を意味する。
像の枠線部分及び手書き文字部分の可能性が高い画素の
濃度分布を示し、負のヒストグラムは、濃度画像の背景
部分の可能性が高い画素の濃度分布を意味する。
【００２３】そして、この正のヒストグラムの累積度数
と負のヒストグラムの累積度数の和が最大となる濃度を
しきい値をすると、同図（ｂ）及び（ｃ）の図中に示す
しきい値が得られ、このしきい値を用いて濃度画像を２
値化すると、同図（ｄ）に示す２値画像が得られる。
と負のヒストグラムの累積度数の和が最大となる濃度を
しきい値をすると、同図（ｂ）及び（ｃ）の図中に示す
しきい値が得られ、このしきい値を用いて濃度画像を２
値化すると、同図（ｄ）に示す２値画像が得られる。
【００２４】このように、本実施の形態に係わる２値化
方法では、正及び負という２種類のヒストグラムを作成
し、各ヒストグラムの累積度数の和が最大となる濃度を
しきい値とすることによって、手書き文字部分の画素の
欠落を防止している。
方法では、正及び負という２種類のヒストグラムを作成
し、各ヒストグラムの累積度数の和が最大となる濃度を
しきい値とすることによって、手書き文字部分の画素の
欠落を防止している。
【００２５】次に、本実施の形態に係わる２値化方法の
処理手順を具体的に説明する。図１は、本実施の形態に
係わる２値化方法の処理手順を示すフローチャートであ
る。なお、ここでは、濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）の各画素が
０〜２５５の２５６階調の濃度をとり得るものとし、画
素値が高くなればなるほど「白色」に近づくものとす
る。
処理手順を具体的に説明する。図１は、本実施の形態に
係わる２値化方法の処理手順を示すフローチャートであ
る。なお、ここでは、濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）の各画素が
０〜２５５の２５６階調の濃度をとり得るものとし、画
素値が高くなればなるほど「白色」に近づくものとす
る。
【００２６】同図に示すように、この２値化方法では、
まず最初に、図２（ａ）に示すような濃度画像Ｉ（ｘ，
ｙ）を入力し（ステップ１０１）、正及び負のヒストグ
ラムを作成する。
まず最初に、図２（ａ）に示すような濃度画像Ｉ（ｘ，
ｙ）を入力し（ステップ１０１）、正及び負のヒストグ
ラムを作成する。
【００２７】具体的には、Ｘ座標及びＹ座標の座標位置
を示す変数ｘ及びｙをそれぞれ初期化した後（ステップ
１０２〜１０３）、濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）に２次微分フ
ィルタＬ（ｘ，ｙ）を適用して２次微分を行ってＧ
（ｘ，ｙ）とし（ステップＳ１０４）、このＧ（ｘ，
ｙ）の絶対値をＵ（ｘ，ｙ）とする（ステップＳ１０
５）。
を示す変数ｘ及びｙをそれぞれ初期化した後（ステップ
１０２〜１０３）、濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）に２次微分フ
ィルタＬ（ｘ，ｙ）を適用して２次微分を行ってＧ
（ｘ，ｙ）とし（ステップＳ１０４）、このＧ（ｘ，
ｙ）の絶対値をＵ（ｘ，ｙ）とする（ステップＳ１０
５）。
【００２８】そして、このＧ（ｘ，ｙ）の値が正である
か否かを判定し（ステップ１０６）、正である場合には
Ｕ（ｘ，ｙ）をＨ０（I(x,y)）すなわち正のヒストグラ
ムに加算し（ステップ１０７）、正でない場合にはＵ
（ｘ，ｙ）をＨ１（I(x,y)）すなわち負のヒストグラム
に加算する（ステップ１０８）。
か否かを判定し（ステップ１０６）、正である場合には
Ｕ（ｘ，ｙ）をＨ０（I(x,y)）すなわち正のヒストグラ
ムに加算し（ステップ１０７）、正でない場合にはＵ
（ｘ，ｙ）をＨ１（I(x,y)）すなわち負のヒストグラム
に加算する（ステップ１０８）。
【００２９】その後、変数ｘをインクリメントし（ステ
ップ１０９）、この変数ｘが入力画像のＸ方向の画素数
Ｎｘ以下であるか否かを確認し（ステップ１１０）、Ｎ
ｘ以下である場合にはステップ１０４に移行して同様の
処理を繰り返す。
ップ１０９）、この変数ｘが入力画像のＸ方向の画素数
Ｎｘ以下であるか否かを確認し（ステップ１１０）、Ｎ
ｘ以下である場合にはステップ１０４に移行して同様の
処理を繰り返す。
【００３０】これに対して、この変数ｘがＮｘを越える
場合には、変数ｙをインクリメントし（ステップ１１
１）、この変数ｙが入力画像のＹ方向の画素数Ｎｙ以下
であるか否かを確認し（ステップ１１２）、Ｎｙ以下で
ある場合にはステップ１０３に移行して同様の処理を繰
り返す。
場合には、変数ｙをインクリメントし（ステップ１１
１）、この変数ｙが入力画像のＹ方向の画素数Ｎｙ以下
であるか否かを確認し（ステップ１１２）、Ｎｙ以下で
ある場合にはステップ１０３に移行して同様の処理を繰
り返す。
【００３１】これに対して、この変数ｙがＮｙを越える
場合には、全ての画素についての処理を終了したことに
なるので、ヒストグラムの作成処理を終了して、しきい
値の算定処理に移行する。
場合には、全ての画素についての処理を終了したことに
なるので、ヒストグラムの作成処理を終了して、しきい
値の算定処理に移行する。
【００３２】具体的には、変数ｖを初期化した後（ステ
ップ１１３）、濃度０〜ｖまでの正のヒストグラムＨ０
の累積度数と、濃度ｖ〜濃度２５５までの負のヒストグ
ラムＨ１の累積度数とを加算してｐ（ｖ）を算定し（ス
テップ１１４）、このｐ（ｖ）がＰmaxよりも大きいか
否かを調べ（ステップ１１５）、Ｐmaxよりも大きい場
合には、しきい値を示す変数ｔｈにｖを代入し、Ｐmax
にｐ（ｖ）を代入する（ステップ１１６）。
ップ１１３）、濃度０〜ｖまでの正のヒストグラムＨ０
の累積度数と、濃度ｖ〜濃度２５５までの負のヒストグ
ラムＨ１の累積度数とを加算してｐ（ｖ）を算定し（ス
テップ１１４）、このｐ（ｖ）がＰmaxよりも大きいか
否かを調べ（ステップ１１５）、Ｐmaxよりも大きい場
合には、しきい値を示す変数ｔｈにｖを代入し、Ｐmax
にｐ（ｖ）を代入する（ステップ１１６）。
【００３３】その後、変数ｖをインクリメントして（ス
テップ１１７）、この変数ｖを２５５と比較し（ステッ
プ１１８）、この変数ｖが２５５以下の場合にはステッ
プ１１４に移行して同様の処理を繰り返し、変数ｖが２
５５を越える場合には処理を終了する。
テップ１１７）、この変数ｖを２５５と比較し（ステッ
プ１１８）、この変数ｖが２５５以下の場合にはステッ
プ１１４に移行して同様の処理を繰り返し、変数ｖが２
５５を越える場合には処理を終了する。
【００３４】このように、上記ステップ１０２〜１１２
は、２次微分を用いた正及び負のヒストグラムの作成処
理を示し、ステップ１１３〜１１８は正及び負のヒスト
グラムを用いたしきい値の算定処理を示している。
は、２次微分を用いた正及び負のヒストグラムの作成処
理を示し、ステップ１１３〜１１８は正及び負のヒスト
グラムを用いたしきい値の算定処理を示している。
【００３５】次に、上記ステップ１０２〜１１２に示し
た正及び負のヒストグラム作成処理についてさらに具体
的に説明する。
た正及び負のヒストグラム作成処理についてさらに具体
的に説明する。
【００３６】濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）に対して２次微分フ
ィルタＬ（ｘ，ｙ）を適用すると、濃度変化の大きなと
ころで２次微分出力Ｇ（ｘ，ｙ）の値が大きくなる、例
えば図２（ａ）に示す文字画像の場合には、大きな濃度
変化がある文字と背景の境界付近の２次微分出力が大き
な値となる。
ィルタＬ（ｘ，ｙ）を適用すると、濃度変化の大きなと
ころで２次微分出力Ｇ（ｘ，ｙ）の値が大きくなる、例
えば図２（ａ）に示す文字画像の場合には、大きな濃度
変化がある文字と背景の境界付近の２次微分出力が大き
な値となる。
【００３７】また、かかる２次微分を行うと、文字と背
景の境界付近の文字側では正の大きな値となり、背景側
では負の大きな値になるという性質がある。このため、
本実施の形態では、２次微分フィルタの出力が正の部分
は文字部の確率が高く、負の部分は背景部の確率が高く
なるという性質を利用している。
景の境界付近の文字側では正の大きな値となり、背景側
では負の大きな値になるという性質がある。このため、
本実施の形態では、２次微分フィルタの出力が正の部分
は文字部の確率が高く、負の部分は背景部の確率が高く
なるという性質を利用している。
【００３８】具体的には、この２次微分フィルタとして
ガウスラプラシアンフィルタＬ（ｘ，ｙ） を用いることができ、また２つのガウス関数の差である
ＤＯＧ（Difference ofGaussians ）などの側抑制フィ
ルタを２次微分フィルタとして用いることもできる。こ
のガウスラプラシアンフィルタを用いた２次微分出力Ｇ
（ｘ，ｙ）は、 となる。ただし、「＊」は畳み込み演算を示すものとす
る。
ガウスラプラシアンフィルタＬ（ｘ，ｙ） を用いることができ、また２つのガウス関数の差である
ＤＯＧ（Difference ofGaussians ）などの側抑制フィ
ルタを２次微分フィルタとして用いることもできる。こ
のガウスラプラシアンフィルタを用いた２次微分出力Ｇ
（ｘ，ｙ）は、 となる。ただし、「＊」は畳み込み演算を示すものとす
る。
【００３９】その後、この２次微分出力Ｇ（ｘ，ｙ）の
絶対値が一定値以上の場合には１となり、一定値以下の
場合には０になるようにシグモイド関数 で非線形処理し、 を求める。なお、このシグモイド関数のｋ及びＴは正の
定数である。
絶対値が一定値以上の場合には１となり、一定値以下の
場合には０になるようにシグモイド関数 で非線形処理し、 を求める。なお、このシグモイド関数のｋ及びＴは正の
定数である。
【００４０】ここで、Ｇ（ｘ，ｙ）＞０ならば、Ｕ
（ｘ，ｙ）を の算定式を用いて正のヒストグラムＨ０に加算し、Ｇ
（ｘ，ｙ）＜０ならば、このＵ（ｘ，ｙ）を の算定式を用いて負のヒストグラムＨ１に加算する。
（ｘ，ｙ）を の算定式を用いて正のヒストグラムＨ０に加算し、Ｇ
（ｘ，ｙ）＜０ならば、このＵ（ｘ，ｙ）を の算定式を用いて負のヒストグラムＨ１に加算する。
【００４１】ここで、この正のヒストグラムは、文字部
と背景部の境界付近の文字側のみの濃度分布を示し、負
のヒストグラムは、文字と背景の境界付近の背景側のみ
の濃度分布を示すことになる。
と背景部の境界付近の文字側のみの濃度分布を示し、負
のヒストグラムは、文字と背景の境界付近の背景側のみ
の濃度分布を示すことになる。
【００４２】このため、コントラストの低い濃度画像を
用いた場合であっても、文字部の濃度分布は正ヒストグ
ラムに、背景部の濃度分布は負ヒストグラムに現れ、文
字部と背景部の濃度分布を明確に分離することができ
る。
用いた場合であっても、文字部の濃度分布は正ヒストグ
ラムに、背景部の濃度分布は負ヒストグラムに現れ、文
字部と背景部の濃度分布を明確に分離することができ
る。
【００４３】次に、図１のステップ１１３〜１１８に示
す正及び負のヒストグラムを用いたしきい値の算定処理
について説明する。
す正及び負のヒストグラムを用いたしきい値の算定処理
について説明する。
【００４４】まず、正のヒストグラムＨ０は、文字部の
可能性が高い濃度分布を表しているので、あるしきい値
ｖで濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）を２値化する場合には、濃度
ｖまでのＨ０の累積度数が大きければ大きいほど、濃度
画像Ｉ（ｘ，ｙ）から文字部分が品質よく２値化される
ことになる。
可能性が高い濃度分布を表しているので、あるしきい値
ｖで濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）を２値化する場合には、濃度
ｖまでのＨ０の累積度数が大きければ大きいほど、濃度
画像Ｉ（ｘ，ｙ）から文字部分が品質よく２値化される
ことになる。
【００４５】一方、負のヒストグラムＨ１は、背景部の
可能性が高い濃度分布を表しているので、あるしきい値
ｖで濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）を２値化する場合には、濃度
ｖ以上のＨ１の累積度数が大きければ大きいほど、濃度
画像Ｉ（ｘ，ｙ）から背景部分が品質よく２値化される
ことになる。
可能性が高い濃度分布を表しているので、あるしきい値
ｖで濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）を２値化する場合には、濃度
ｖ以上のＨ１の累積度数が大きければ大きいほど、濃度
画像Ｉ（ｘ，ｙ）から背景部分が品質よく２値化される
ことになる。
【００４６】これらのことから、文字部と背景部を高品
質に２値化するためには、すべてのｖについて、評価量
Ｐ（ｖ） を計算し、この評価量Ｐ（ｖ）が最大になる時点でのｖ
を求めればよいことになる。
質に２値化するためには、すべてのｖについて、評価量
Ｐ（ｖ） を計算し、この評価量Ｐ（ｖ）が最大になる時点でのｖ
を求めればよいことになる。
【００４７】上述してきたように、本実施の形態では、
濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）に２次微分フィルタを適用し、２
次微分出力値が正となる文字部分の蓋然性が高い画素に
ついて正のヒストグラムＨ０を作成するとともに、２次
微分出力値が負となる背景部分の蓋然性が高い画素につ
いてのヒストグラムＨ１を作成し、これら正及び負のヒ
ストグラムを用いてしきい値を設定するよう構成したの
で、コントラストが悪い濃度画像であっても、対象物の
欠落を招くことなく該濃度画像を２値化することができ
る。
濃度画像Ｉ（ｘ，ｙ）に２次微分フィルタを適用し、２
次微分出力値が正となる文字部分の蓋然性が高い画素に
ついて正のヒストグラムＨ０を作成するとともに、２次
微分出力値が負となる背景部分の蓋然性が高い画素につ
いてのヒストグラムＨ１を作成し、これら正及び負のヒ
ストグラムを用いてしきい値を設定するよう構成したの
で、コントラストが悪い濃度画像であっても、対象物の
欠落を招くことなく該濃度画像を２値化することができ
る。
【００４８】なお、本実施の形態では、２値化のしきい
値を算定する際に、濃度０〜ｖまでの正のヒストグラム
Ｈ０の累積度数と、濃度ｖ〜濃度２５５までの負のヒス
トグラムＨ１の累積度数とを加算して評価量ｐ（ｖ）を
算定することとしたが、本発明はこれに限定されるもの
ではなく、 の算定式を用いて両者の累積度数を乗算し、この乗算し
た値を評価量ｐ（ｖ）とすることもできる。
値を算定する際に、濃度０〜ｖまでの正のヒストグラム
Ｈ０の累積度数と、濃度ｖ〜濃度２５５までの負のヒス
トグラムＨ１の累積度数とを加算して評価量ｐ（ｖ）を
算定することとしたが、本発明はこれに限定されるもの
ではなく、 の算定式を用いて両者の累積度数を乗算し、この乗算し
た値を評価量ｐ（ｖ）とすることもできる。
【００４９】また、本実施の形態では、手書き文字の濃
度画像を２値化する場合を示したが、本発明はこれに限
定されるものではなく、会社名等の印字がある小切手
や、枠のある各種帳票に押された印鑑を切り出す場合に
も適用することができる。
度画像を２値化する場合を示したが、本発明はこれに限
定されるものではなく、会社名等の印字がある小切手
や、枠のある各種帳票に押された印鑑を切り出す場合に
も適用することができる。
【００５０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
濃度画像に対して２次微分フィルタなどを適用して２次
微分出力を取得し、取得した２次微分出力に基づいて、
その２次微分出力の正の部分に対応する濃度画像から正
のヒストグラムを作成するとともに、２次微分出力の負
の部分に対応する濃度画像から負のヒストグラムを作成
し、作成した正および負のヒストグラムに基づいてしき
い値を決定するよう構成したので、下記に示す効果が得
られる。
濃度画像に対して２次微分フィルタなどを適用して２次
微分出力を取得し、取得した２次微分出力に基づいて、
その２次微分出力の正の部分に対応する濃度画像から正
のヒストグラムを作成するとともに、２次微分出力の負
の部分に対応する濃度画像から負のヒストグラムを作成
し、作成した正および負のヒストグラムに基づいてしき
い値を決定するよう構成したので、下記に示す効果が得
られる。
【００５１】１）濃度画像のコントラストが悪い場合で
あっても、適切なしきい値を自動設定し、高品質な２値
画像を得ることが可能となる。
あっても、適切なしきい値を自動設定し、高品質な２値
画像を得ることが可能となる。
【００５２】２）正及び負に分離した２次微分フィルタ
リングが行われていると言われる人間の視覚系と同様の
処理を行い、もって人が自ら判断して２値化を行う場合
に近い２値画像を求めることができる。
リングが行われていると言われる人間の視覚系と同様の
処理を行い、もって人が自ら判断して２値化を行う場合
に近い２値画像を求めることができる。
【図１】本実施の形態に係わる２値化方法の処理手順を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図２】本実施の形態に係わる２値化方法の概念を説明
するための図である。
するための図である。
【図３】従来の判別基準法を用いて濃度画像を２値化し
た場合の処理結果の一例を示す図である。
た場合の処理結果の一例を示す図である。
１０４ ２次微分処理 １０７ 正のヒストグラムの作成処理 １０８ 負のヒストグラムの作成処理 １１４ しきい値の評価量の算定処理
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA30 CA02 CA06 CA12 CB02 CB06 CB12 CB16 CC02 CE12 DC23 5C077 LL01 MP06 MP07 PP41 PP47 PP48 PQ19 RR02 RR14
Claims (5)
- 【請求項１】 入力された濃度画像を所定のしきい値で
２値化する濃度画像の２値化方法において、 前記濃度画像に対して２次微分フィルタあるいは側抑制
フィルタを適用して２次微分出力を取得する２次微分出
力取得工程と、 この２次微分出力取得工程で取得した２次微分出力に基
づいて、その２次微分出力の正の部分に対応する濃度画
像から正のヒストグラムを作成し、前記２次微分出力の
負の部分に対応する濃度画像から負のヒストグラムを作
成するヒストグラム作成工程と、 このヒストグラム作成工程で作成した正および負のヒス
トグラムに基づいてしきい値を決定し、このしきい値に
よって前記濃度画像を２値化する２値化工程とを含んだ
ことを特徴とする濃度画像の２値化方法。 - 【請求項２】 前記ヒストグラム作成工程では、 前記２次微分出力の絶対値に対してシグモイド関数等で
非線形に処理した後の値を用いて正および負のヒストグ
ラムを作成することを特徴とする請求項１に記載の濃度
画像の２値化方法。 - 【請求項３】 前記２値化工程では、 前記正のヒストグラムの濃度０〜ｖまでの累積度数と、
前記負のヒストグラムの濃度ｖ〜最大濃度までの累積度
数との和を評価量とし、この評価量が最大となる濃度ｖ
をしきい値とすることを特徴とする請求項１又は２に記
載の濃度画像の２値化方法。 - 【請求項４】 前記２値化工程では、 前記正のヒストグラムの濃度０〜ｖまでの累積度数と、
前記負のヒストグラムの濃度ｖ〜最大濃度までの累積度
数との積を評価量とし、この評価量が最大となる濃度ｖ
をしきい値とすることを特徴とする請求項１又は２に記
載の濃度画像の２値化方法。 - 【請求項５】 入力された濃度画像に対して２次微分フ
ィルタあるいは側抑制フィルタを適用して２次微分出力
を取得し、取得した２次微分出力に基づいて、その２次
微分出力の正の部分に対応する濃度画像から正のヒスト
グラムを作成し、前記２次微分出力の負の部分に対応す
る濃度画像から負のヒストグラムを作成し、作成した正
および負のヒストグラムに基づいてしきい値を決定し
て、このしきい値によって前記濃度画像を２値化するプ
ログラムを格納したことを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05051899A JP3831797B2 (ja) | 1999-02-26 | 1999-02-26 | 濃度画像の２値化方法及び記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05051899A JP3831797B2 (ja) | 1999-02-26 | 1999-02-26 | 濃度画像の２値化方法及び記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000253244A true JP2000253244A (ja) | 2000-09-14 |
| JP3831797B2 JP3831797B2 (ja) | 2006-10-11 |
Family
ID=12861206
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05051899A Expired - Fee Related JP3831797B2 (ja) | 1999-02-26 | 1999-02-26 | 濃度画像の２値化方法及び記録媒体 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3831797B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006078285A (ja) * | 2004-09-08 | 2006-03-23 | Omron Corp | 基板検査装置並びにそのパラメータ設定方法およびパラメータ設定装置 |
| JP2007028362A (ja) * | 2005-07-20 | 2007-02-01 | Seiko Epson Corp | 背景画像と目的画像が混在する画像データを処理するための装置及び方法 |
| JP2010219858A (ja) * | 2009-03-17 | 2010-09-30 | Seiko Epson Corp | ノイズ成分除去装置、ノイズ成分除去プログラムを記録した媒体 |
| KR20140096880A (ko) * | 2013-01-29 | 2014-08-06 | 삼성전자주식회사 | 이미지 에지 검출 방법 및 장치 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60204177A (ja) * | 1984-03-29 | 1985-10-15 | Toshiba Corp | 画像信号処理装置 |
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| JPH096957A (ja) * | 1995-06-23 | 1997-01-10 | Toshiba Corp | 濃度画像の２値化方法および画像２値化装置 |
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| JPH10232915A (ja) * | 1997-02-19 | 1998-09-02 | Canon Inc | 画像処理装置およびその方法 |
-
1999
- 1999-02-26 JP JP05051899A patent/JP3831797B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US8045818B2 (en) | 2005-07-20 | 2011-10-25 | Seiko Epson Corporation | Image processing apparatus and image processing method |
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| KR20140096880A (ko) * | 2013-01-29 | 2014-08-06 | 삼성전자주식회사 | 이미지 에지 검출 방법 및 장치 |
| KR101929560B1 (ko) * | 2013-01-29 | 2019-03-14 | 삼성전자주식회사 | 이미지 에지 검출 방법 및 장치 |
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|---|---|
| JP3831797B2 (ja) | 2006-10-11 |
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