JP2000316091A - ノイズ除去装置、方法及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 各種の縦線ノイズを検出することができ、ま
た、精度の高いノイズ除去を実現する。 【解決手段】 ヒストグラム演算部１１は、２値化され
た文書画像を走査して、該画像の各列の黒画素数を計数
し、計数結果を示すヒストグラム情報を生成する。縦線
ノイズ検出部１３は、ヒストグラム情報について、各種
の縦線ノイズを検出するための閾値判定を行い、縦線ノ
イズの画像上の位置を検出する。フィルタパターン記憶
部１７は、縦線ノイズを除去するためのフィルタパター
ンを、縦線ノイズの種別毎に記憶する。縦線ノイズ除去
部１５は、検出された縦線ノイズの種別に基づき、フィ
ルタパターン記憶部１７に記憶されているフィルタパタ
ーンを用いて、縦線ノイズの除去を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ファクシミリ、イ
メージリーダ等で読み取った帳票などの文書画像に含ま
れる直線状のノイズを除去するノイズ除去装置及び方法
等に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ファクシミリ等から送信されてい
る帳票等のデータについて文字認識を行う場面等におい
て、ファクシミリ等から受け取った文書画像にはノイズ
が重畳していることが多く、これらのノイズにより不読
文字や誤読文字が増加し、結果的に文字認識率を低下さ
せる原因となっている。

【０００３】これに対応するため、文書画像におけるノ
イズ除去の方法は種々提案されている。特に、ラインノ
イズ（縦線ノイズ）の除去方法としては、例えば文書画
像の縦線の黒画素の分布を調べ、閾値を越えた位置
（列）に縦線ノイズがあると判定してその一列を除去
し、除去された部分において文字の線分があると推定で
きる画素を黒画素に修正する特開平９−２３８２０８号
に開示のノイズ除去方法がある。また、他の方法とし
て、文書画像を横方向に走査し、「白黒白」の所定の画
素の配置における中央の黒画素を検出し、検出された黒
画素の画像の縦方向における分布を調べ、閾値を越えた
位置（列）に縦線ノイズがあると判定し、所定のフィル
タリング方式にてノイズ除去を行う特開平８−２７２９
５６号に開示の縦線ノイズ除去方法がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記特開平９
−２３８２０８号に開示のノイズ除去方法では、一度縦
線ノイズを除去した後に文字の線分を推定して補うた
め、一度除去してしまった文字の線分を十分に補うこと
ができないという問題がある。この問題は、縦線ノイズ
が１ドット幅から２ドット幅へ拡張した場合には、より
顕著となる。例えば、図１２に示すように、文字「ＯＣ
Ｒ」が描かれている画像（ａ）に対して２ドット幅の縦
線ノイズが重畳した画像（ｂ）について、この方法によ
るノイズ除去を行う場合、縦線ノイズが除去された画像
（ｃ）に対する、（ｄ）に示すような線分の欠落した箇
所の補間は実質上困難となる。

【０００５】また、特開平８−２７２９５６号に開示の
ノイズ除去方法では、「白黒白」の配置しか検出しない
ので、１ドット幅の黒画素による縦線ノイズしか検出す
ることができない。仮に、２ドット幅の黒画素による縦
線ノイズを除去するために「白黒黒白」の配置を検出す
ることとしても次に示す問題が生じる。例えば、図１３
に示すように、文字「川崎西口」が描かれている画像
（ａ）について所定の配置「白黒黒白」を検出した結果
（ｂ）と、画像に２ドット幅の黒画素による縦線ノイズ
が重畳した画像（ｃ）について所定の配置「白黒黒白」
を検出した結果（ｄ）とを比較すると、ある列について
は、縦線ノイズが入っていない画像（ｂ）の計数値の方
が高くなってしまう事象が生じる。この例において、例
えば閾値が「４０」と設定されていれば、縦線ノイズが
入っている画像では縦線ノイズと認識されず、また、縦
線ノイズの入っていない画像ではノイズと誤認識されて
しまう。これは、文字を構成する画素の幅が２ドットで
あることが多く、これら文字の画素をノイズを構成する
画素の配置として認識したり、文字とノイズが接触して
いる部分については「白黒黒白」という配置にならない
ために検出できないことがあるからである。

【０００６】本発明は、上述した事情に鑑みてなされた
もので、複数種類の縦線ノイズを検出することができ、
また、精度の高いノイズ除去を実現することができるノ
イズ除去装置及び方法等に関する。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の第１の観点に係るノイズ除去装置は、２値
化された文書画像を走査して、該画像の各列の黒画素数
を計数し、計数結果を示すヒストグラム情報を生成する
ヒストグラム生成手段と、前記生成されたヒストグラム
情報について、複数種類の直線状のノイズを検出するた
めの閾値判定を行い、直線状のノイズの画像上の位置を
検出するノイズ検出手段と、直線状のノイズを除去する
ためのフィルタパターンを、直線状のノイズの種別毎に
記憶するフィルタ記憶手段と、前記ノイズ検出手段によ
り検出された直線状のノイズの種別に応じたフィルタパ
ターンを用いて、該検出された直線状のノイズの除去を
行うノイズ除去手段と、を備える。

【０００８】このような構成によれば、例えば、１ドッ
ト幅の黒画素縦線ノイズ、２ドット幅の黒画素縦線ノイ
ズ、１ドット幅の白画素縦線ノイズ、２ドット幅の白画
素縦線ノイズ等の複数種類の縦線ノイズを検出すること
ができる。また、検出したノイズの種別に応じたフィル
タパターンを用いてフィルタリングするため、精度の高
いノイズ除去を実現することができる。

【０００９】前記ノイズ検出手段は、前記ヒストグラム
情報から、任意の列の黒画素数が所定の第１の値以上で
あって、その両隣の列の黒画素数が所定の第２の値未満
である第１パターンと、任意の隣接する２列の黒画素数
が前記第１の値以上であって、その左隣の列と右隣の列
の各黒画素数が前記第２の値未満である第２パターン
と、任意の列の黒画素数が所定の第３の値未満であっ
て、その両隣の列の黒画素数が所定の第４の値以上であ
る第３パターンと、任意の隣接する２列の黒画素数が前
記第３の値未満であって、その左隣の列と右隣の列の各
黒画素数が前記第４の値以上である第４パターンと、の
少なくとも１つに該当する列を検出する手段を備えても
よい。このような構成によれば、第１のパターンによ
り、例えば１ドット幅の黒画素縦線ノイズを検出するこ
とができ、第２のパターンにより、例えば２ドット幅の
黒画素縦線ノイズを検出することができ、第３のパター
ンにより、例えば１ドット幅の白画素縦線ノイズを検出
することができ、第４のパターンにより、例えば２ドッ
ト幅の白画素縦線ノイズを検出することができる。

【００１０】前記ノイズ除去手段は、３×３ドットのフ
ィルタパターンと、４×４ドットのフィルタパターン
と、の少なくとも一方を用いたフィルタリングによるノ
イズ除去を行うようにしてもよい。

【００１１】前記ヒストグラム生成手段は、画像上で文
字が描かれている領域に関する文字情報を予め取得する
手段と、画像の各列における黒画素の計数において、黒
画素を検出した位置と前記文字情報とに基づいて、加算
値に重み付けをする手段と、を備えてもよい。これによ
り、例えば、文書画像上の文字の領域で黒画素を検出し
たときには加算値を小さくし、また、文字以外の（空白
の）領域で黒画素を検出したときには加算値を大きくす
る等して各列の黒画素の計数を行うため、縦線ノイズの
検出をより正確に行うことができる。

【００１２】前記フィルタ記憶手段に記憶されている前
記フィルタパターンは、直線状のノイズの位置と、直線
状のノイズの幅と、画像上の文字の幅と、の少なくとも
１つに基づき、画像上の文字と直線状のノイズの重畳部
分のスムージングを行うためのパターンを含んでもよ
い。

【００１３】また、本発明の第２の観点に係るノイズ除
去方法は、文書画像上の直線状のノイズを除去するノイ
ズ除去方法であって、前記画像を走査して、該画像の各
列の黒画素数を計数し、計数結果を示すヒストグラム情
報を生成するヒストグラム生成ステップと、前記生成さ
れたヒストグラム情報について所定の閾値判定を行い、
直線状のノイズの画像上の位置を検出するノイズ検出ス
テップと、直線状のノイズを除去するためのフィルタパ
ターンとして、直線状のノイズの種別毎に予め登録され
ているフィルタパターンのうち、前記ノイズ検出ステッ
プにより検出された直線状のノイズの種別に応じたフィ
ルタパターンを用いて、該検出された直線状のノイズの
除去を行うノイズ除去ステップと、を備える。

【００１４】このような構成によれば、例えば、１ドッ
ト幅の黒画素縦線ノイズ、２ドット幅の黒画素縦線ノイ
ズ、１ドット幅の白画素縦線ノイズ、２ドット幅の白画
素縦線ノイズ等の複数種類の縦線ノイズを検出すること
ができる。また、検出したノイズの種別に応じたフィル
タパターンを用いてフィルタリングするため、精度の高
いノイズ除去を実現することができる。

【００１５】前記ノイズ検出ステップは、前記ヒストグ
ラム情報から、任意の列の黒画素数が所定の第１の値以
上であって、その両隣の列の黒画素数が所定の第２の値
未満である第１パターンと、任意の隣接する２列の黒画
素数が前記第１の値以上であって、その左隣の列と右隣
の列の各黒画素数が前記第２の値未満である第２パター
ンと、任意の列の黒画素数が所定の第３の値未満であっ
て、その両隣の列の黒画素数が所定の第４の値以上であ
る第３パターンと、任意の隣接する２列の黒画素数が前
記第３の値未満であって、その左隣の列と右隣の列の各
黒画素数が前記第４の値以上である第４パターンと、の
少なくとも１つに該当する列を検出するステップを備え
てもよい。このような構成によれば、第１のパターンに
より、例えば１ドット幅の黒画素縦線ノイズを検出する
ことができ、第２のパターンにより、例えば２ドット幅
の黒画素縦線ノイズを検出することができ、第３のパタ
ーンにより、１ドット幅の白画素縦線ノイズを検出する
ことができ、第４のパターンにより、例えば２ドット幅
の白画素縦線ノイズを検出することができる。

【００１６】前記ノイズ除去ステップは、３×３ドット
のフィルタパターンと、４×４ドットのフィルタパター
ンと、の少なくとも一方を用いたフィルタリングによる
ノイズ除去を行ってもよい。

【００１７】前記ヒストグラム生成ステップは、画像上
で文字が描かれている領域に関する文字情報を予め取得
するステップと、画像の各列における黒画素の計数にお
いて、黒画素を検出した位置と前記文字情報とに基づい
て、加算値に重み付けをするステップと、を備えてもよ
い。これにより、例えば、文書画像上の文字の領域で黒
画素を検出したときには加算値を小さくし、また、文字
以外の（空白の）領域で黒画素を検出したときには加算
値を大きくする等して各列の黒画素の計数を行うため、
縦線ノイズの検出をより正確に行うことができる。

【００１８】前記直線状のノイズを除去するためのフィ
ルタパターンは、直線状のノイズの位置と、直線状のノ
イズの幅と、画像上の文字の幅と、の少なくとも１つに
基づき、画像上の文字と直線状のノイズの重畳部分のス
ムージングを行うためのパターンを含んでもよい。

【００１９】また、本発明の第３の観点に係る記録媒体
は、コンピュータを、２値化された文書画像を走査し
て、該画像の各列の黒画素数を計数し、計数結果を示す
ヒストグラム情報を生成するヒストグラム生成手段、前
記生成されたヒストグラム情報について所定の閾値判定
を行い、直線状のノイズの画像上の位置を検出するノイ
ズ検出手段、直線状のノイズを除去するためのフィルタ
パターンを、直線状のノイズの種別毎に記憶するフィル
タ記憶手段、前記ノイズ検出手段により検出された直線
状のノイズの種別に応じたフィルタパターンを用いて、
該検出された直線状のノイズの除去を行うノイズ除去手
段、として機能させるためのプログラムを記録する。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態に係る
ノイズ除去装置を用いた文字認識装置について図面を参
照して説明する。この文字認識装置は、図１に示すよう
に、ファクシミリ、イメージリーダ等から文書のビット
マップデータを受け取り、データ上の縦線ノイズの除去
を行うノイズ除去装置１と、ノイズ除去装置１からノイ
ズ除去されたビットマップパターンを受け取って、文字
認識を行う文字認識部３と、を備える。

【００２１】ノイズ除去装置１は、データ記憶部１０
と、ヒストグラム演算部１１と、縦線ノイズ検出部１３
と、縦線ノイズ除去部１５と、フィルタパターン記憶部
１７と、を含む。このうち、縦線ノイズ除去部１５は、
図２に示すように、１ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５１と、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５２
と、１ドット幅白画素縦線ノイズ除去部１５３と、２ド
ット幅白画素縦線ノイズ除去部１５４と、を備える。

【００２２】データ記憶部１０は、ファクシミリが受信
データについて所定の変換処理を行って取得したビット
マップデータ、またはイメージリーダが文書を読み取っ
て取得したビットマップデータ等を各装置から受け取っ
て記憶する。ヒストグラム演算部１１は、例えば図３に
示すような、文書画像を、縦方向（副走査方向、Ｙ方
向）に走査して、画像を構成する各列の黒画素数を計数
してヒストグラムを生成し、ヒストグラム情報として縦
線ノイズ検出部１３に供給する。

【００２３】このヒストグラムを生成するための計数処
理では、ヒストグラム演算部１１は、単純に黒画素を計
数するのではなく、所定の情報に基づく重み付けをしな
がら各列の黒画素を計数する。例えば任意の列ｘの黒画
素のカウンタ値をcount[x]とすると、列ｘの黒画素の検
出に応じてcount[x]に値ｔを加算するとき、文書画像上
の文字の描かれている領域で黒画素を検出したときには
値ｔを小さくして加算し、また、文字以外の（空白の）
領域で黒画素を検出したときには値ｔを大きくして加算
するようにしてもよい。この値ｔの設定方法は任意であ
る。

【００２４】例えば、点（ｘａ、ｙａ）と点（ｘｂ、ｙ
ｂ）により特定される空白領域ではｔ＝１と設定し、点
（ｘｃ、ｙｃ）と点（ｘｄ、ｙｄ）により特定される文
字が描かれている領域では所定値（例えば、ｔ＝０．７
等）と設定するようにしてもよい。また、例えば処理対
象の文書画像について予め横方向（主走査方向、Ｘ方
向）での黒画素の計数を行い、その計数結果と反比例す
るようなｔの値を、数１、数２に示すような逆数や指数
関数等を用いる所定式により求めるようにしてもよい。
これにより正確にノイズを除去することができる。

【００２５】

【数１】ｔ＝（全ドット数）／（カウント値＋１）×α
（αは所定数）

【００２６】

【数２】 ｔ＝β×ｅ
^{（全ドット数）／（カウント値＋１）} （βは所定
数）

【００２７】縦線ノイズ検出部１３は、ヒストグラム演
算部１１が生成したヒストグラム情報に対して所定の閾
値判定を行って１ドット又は２ドット幅の縦線ノイズが
存在する列を検出し、縦線ノイズ除去部１５に通知す
る。この閾値判定では、縦線ノイズ検出部１３は、ヒス
トグラム情報における各列のカウンタ値が次のいずれか
の検出パターンにあてはまるか否かを順次判別する。

【００２８】（１）第１検出パターン ある列ｘのカウンタ値count[x]が所定の閾値ａ以上であ
り、列ｘの両隣の列（ｘ−１）と列（ｘ＋１）のカウン
タ値count[x-1]とcount[x+1]が所定の閾値ｂ未満であ
る。

【００２９】（２）第２検出パターン ある列ｘのカウンタ値count[x]と列ｘの右隣の列（ｘ＋
１）のカウンタ値count[x+1]が閾値ａ以上であり、列ｘ
の左隣の列（ｘ−１）のカウンタ値count[x-1]と列ｘの
２つ右隣の列（ｘ＋２）のカウンタ値count[x+2]が所定
の閾値ｂ未満である。

【００３０】（３）第３検出パターン ある列ｘのカウンタ値count[x]が所定の閾値ｄ未満であ
り、列ｘの両隣の列（ｘ−１）と列（ｘ＋１）のカウン
タ値count[x-1]とcount[x+1]が所定の閾値ｃ以上であ
る。

【００３１】（４）第４検出パターン ある列ｘのカウンタ値count[x]と列ｘの右隣の列（ｘ＋
１）のカウンタ値count[x+1]が所定の閾値ｄ未満であ
り、列ｘの左隣の列（ｘ−１）のカウンタ値count[x-1]
と列ｘの２つ右隣の列（ｘ＋２）のカウンタ値count[x+
2]が所定の閾値ｃ以上である。

【００３２】縦線ノイズ検出部１３は、上記第１〜第４
検出パターンのうち、第１検出パターンに該当する列を
検出した場合には縦線ノイズ除去部１５の１ドット幅黒
画素縦線ノイズ除去部１５１に、第２検出パターンに該
当する列を検出した場合には２ドット幅黒画素縦線ノイ
ズ除去部１５２に、第３検出パターンに該当する列を検
出した場合には１ドット幅白画素縦線ノイズ除去部１５
３に、第４検出パターンに該当する列を検出した場合に
は、２ドット幅白画素縦線ノイズ除去部１５４に、検出
した列の情報等をそれぞれ通知する。

【００３３】なお、各閾値ａ、ｂ、ｃ、ｄについて、例
えば、閾値ａは文書画像の縦方向の画素数の約３分の２
の値、閾値ｂは閾値ａと同じ値か又は少し低い値、閾値
ｃは文書画像の縦方向における約１文字分の黒画素数、
閾値ｄは０に近い値、として設定してもよい。文書画像
中に表や罫線が含まれる場合、あるいは文書画像上で文
字が描かれている列の情報が事前に得られている場合に
は、それに応じて各閾値を調整するとより効果的であ
る。

【００３４】縦線ノイズ除去部１５は、縦線ノイズ検出
部１３から通知された列に対して、フィルタパターン記
憶部１７に記憶されているフィルタを用いたフィルタリ
ングを行って、ノイズに該当する画素を検出して反転す
ることにより、ノイズを除去する。

【００３５】縦線ノイズ除去部１５における１ドット幅
黒画素縦線ノイズ除去部１５１は、縦線ノイズ検出部１
３から通知された列ｘ上の画素について順次走査し、例
えばフィルタパターン記憶部１７に記憶されている３×
３ドットのフィルタを用いたフィルタリング処理を行
う。このフィルタリング処理では、列ｘ上の１画素を、
例えば図４（Ａ）に示すような３×３ドットのパターン
の中央の画素（注目画素）として、列ｘ上の注目画素と
それに隣接する８個の画素とで構成されるパターンが、
フィルタパターン記憶部１７に記憶されている１ドット
幅の黒画素の縦線ノイズを除去するための複数のフィル
タパターンのいずれかと一致するか否かを判別する。比
較したパターンが一致すると判別された場合、１ドット
幅黒画素縦線ノイズ除去部１５１は、一致したパターン
に応じて、その注目画素の一部又は全部を反転する。１
ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５１は、このフィル
タリング処理を縦線ノイズ検出部１３から通知された列
ｘ上の画素について順次行うことにより、最終的に１ド
ット幅の黒画素による縦線ノイズを除去する。なお、フ
ィルタのサイズは上記に限定されず例えば２×３ドット
としてもよい。

【００３６】また、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、縦線ノイズ検出部１３から通知された列ｘ及
び列（ｘ＋１）上の画素について順次走査し、例えばフ
ィルタパターン記憶部１７に記憶されている４×４のフ
ィルタを用いたフィルタリング処理を行う。このフィル
タリング処理では、列ｘ及び列（ｘ＋１）上の４画素
を、例えば図４（Ｂ）に示すような４×４ドットのパタ
ーンの中央の画素（注目画素）として、列ｘ及び列（ｘ
＋１）上の注目画素とそれに隣接する１２個の画素とで
構成されるパターンが、フィルタパターン記憶部１７に
記憶されている２ドット幅の黒画素の縦線ノイズを除去
するための複数のフィルタパターンのいずれかと一致す
るか否かを判別する。比較したパターンが一致すると判
別された場合、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５
２は、一致したパターンに応じて、その注目画素の一部
又は全部を反転する。

【００３７】この２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１
５２により使用されるフィルタパターンの一例を図５に
示す。２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５２は、走
査対象のパターンが、例えば図５におけるフィルタパタ
ーンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、・・と一致するか否かを判別
し、一致するフィルタパターンを検出した場合は、走査
対象のパターンを該当するフィルタパターン（Ｐ１、Ｐ
２、Ｐ３、・・・）に対応するパターン（Ｐ１’、Ｐ
２’、Ｐ３’、・・・）に変換するために、注目画素の
一部又は全部を反転する処理を行う。

【００３８】また、１ドット幅白画素縦線ノイズ除去部
１５３は、縦線ノイズ検出部１３から通知された列ｘ上
の画素について順次走査し、例えばフィルタパターン記
憶部１７に記憶されている３×３ドットのフィルタを用
いたフィルタリング処理を行う。このフィルタリング処
理では、上記１ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５１
と同様に、列ｘ上の１画素を３×３ドットのパターンの
注目画素として、列ｘ上の注目画素とそれに隣接する８
つの画素とで構成されるパターンが、フィルタパターン
記憶部１７に記憶されている１ドット幅の白画素の縦線
ノイズを除去するための複数のフィルタパターンのいず
れかと一致するか否かを判別する。比較したパターンが
一致すると判別された場合、１ドット幅白画素縦線ノイ
ズ除去部１５３は、一致したパターンに応じて、その注
目画素の一部又は全部を反転する。１ドット幅白画素縦
線ノイズ除去部１５３は、このフィルタリング処理を縦
線ノイズ検出部１３から通知された列ｘ上の画素につい
て順次行うことにより、最終的に１ドット幅の白画素に
よる縦線ノイズを除去する。なお、フィルタのサイズは
上記に限定されず例えば２×３ドットとしてもよい。

【００３９】また、２ドット幅白画素縦線ノイズ除去部
１５４は、縦線ノイズ検出部１３から通知された列ｘ及
び列（ｘ＋１）上の画素について順次走査し、例えばフ
ィルタパターン記憶部１７に記憶されてい４×４のフィ
ルタを用いたフィルタリング処理を行う。このフィルタ
リング処理では、上記２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去
部１５２と同様に、列ｘ及び列（ｘ＋１）上の４画素を
４×４ドットのパターンの注目画素として、列ｘ及び列
（ｘ＋１）上の注目画素とそれに隣接する１２の画素と
で構成されるパターンが、フィルタパターン記憶部１７
に記憶されている２ドット幅の白画素の縦線ノイズを除
去するための複数のフィルタパターンのいずれかと一致
するか否かを判別する。比較したパターンが一致すると
判別された場合、２ドット幅白画素縦線ノイズ除去部１
５４は、一致したパターンに応じて、その注目画素の一
部又は全部を反転する。

【００４０】フィルタパターン記憶部１７は、各種ノイ
ズ（１ドット幅黒画素縦線ノイズ、２ドット幅黒画素縦
線ノイズ、１ドット幅白画素縦線ノイズ、２ドット幅白
画素縦線ノイズ）を除去するためのフィルタパターンを
記憶する。

【００４１】上述したように、ヒストグラム演算部１１
により生成されたヒストグラム情報に基づいて、縦線ノ
イズ検出部１３が所定の閾値判定を行い、文書画像上の
縦線ノイズとして検出した列の情報を、その検出した縦
線ノイズの種別（１ドット幅黒画素縦線ノイズ、２ドッ
ト幅黒画素縦線ノイズ、１ドット幅白画素縦線ノイズ、
２ドット幅白画素縦線ノイズ）に応じて該当する各除去
部１５１、１５２、１５３、１５４に通知する。

【００４２】例えば、図６に示すように、カタカナの
「ア」が描かれた文書画像上に縦線ノイズが入っている
場合、そのノイズが１ドット幅の黒画素縦線ノイズのと
きには（図６（Ａ））、ヒストグラム演算部１１により
生成されたヒストグラム情報について、縦線ノイズ検出
部１３が第１検出パターンに該当する列ｘを検出して、
１ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５１に通知する。
これに応じて、１ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５
１は、カタカナの「ア」が描かれた文書画像上の１ドッ
ト幅の黒画素縦線ノイズをフィルタリングして除去す
る。

【００４３】また、ノイズが２ドット幅の黒画素縦線ノ
イズのときには（図６（Ｂ））、ヒストグラム演算部１
１により生成されたヒストグラム情報について、縦線ノ
イズ検出部１３が第２検出パターンに該当する列ｘ及び
列（ｘ＋１）を検出して、２ドット幅黒画素縦線ノイズ
除去部１５２に通知する。これに応じて、２ドット幅黒
画素縦線ノイズ除去部１５２は、カタカナの「ア」が描
かれた文書画像上の２ドット幅の黒画素縦線ノイズをフ
ィルタリングして除去する。

【００４４】また、ノイズが１ドット幅の白画素縦線ノ
イズのときには（図６（Ｃ））、ヒストグラム演算部１
１により生成されたヒストグラム情報について、縦線ノ
イズ検出部１３が第３検出パターンに該当する列ｘを検
出して、１ドット幅白画素縦線ノイズ除去部１５３に通
知する。これに応じて、１ドット幅黒画素縦線ノイズ除
去部１５３は、カタカナの「ア」が描かれた文書画像上
の１ドット幅の白画素縦線ノイズをフィルタリングして
除去する。

【００４５】また、ノイズが２ドット幅の白画素縦線ノ
イズのときには（図６（Ｄ））、ヒストグラム演算部１
１により生成されたヒストグラム情報について、縦線ノ
イズ検出部１３が第４検出パターンに該当する列ｘ及び
列（ｘ＋１）を検出して、２ドット幅白画素縦線ノイズ
除去部１５４に通知する。これに応じて、２ドット幅黒
画素縦線ノイズ除去部１５４は、カタカナの「ア」が描
かれた文書画像上の２ドット幅の白画素縦線ノイズをフ
ィルタリングして除去する。

【００４６】文字認識部３は、ノイズ除去装置１の縦線
ノイズ除去部１５から、ノイズが除去された文書画像を
受け取り、文書画像における特徴を抽出し、抽出した特
徴を文字パターンと照合する等して文字の認識を行い、
認識結果を出力等する。なお、この文字認識部３におけ
る文字認識技術は公知技術である。

【００４７】次に、本発明に係るノイズ除去装置１の動
作について説明する。まず、ヒストグラム演算部１１が
画像における各列の黒画素を計数する計数処理を図７の
フローチャートを参照して説明する。なお、以下の説明
において、計数対象の画像のサイズを（x_size、y_siz
e）とする。

【００４８】初めに、ヒストグラム演算部１１は、所定
の初期化処理を行う（ステップＳ１）。このとき、画像
上での走査点のＸ座標値ｘに初期値０を設定する。次
に、ヒストグラム演算部１１は、画像上での走査点のＹ
座標値ｙと、列ｘにおける黒画素のカウント値count[x]
に、それぞれ初期値０を設定する（ステップＳ２）。

【００４９】次に、ヒストグラム演算部１１は、走査点
（ｘ、ｙ）が黒画素であるかを判別する（ステップＳ
３）。黒画素である場合、その列ｘにおける黒画素のカ
ウント値count[x]に、上述の重み付けされた値ｔを加算
する（ステップＳ４）。ステップＳ３において走査点
（ｘ、ｙ）が黒画素でないと判別された後、又は、ステ
ップＳ４においてカウント値count[x]に値ｔが加算され
た後に、ヒストグラム演算部１１は、走査点のＹ座標値
ｙがｙ≧y_sizeを満たすか否か、すなわち、その列ｘに
ついて全行の走査が完了したか否かを判別する（ステッ
プＳ５）。

【００５０】ステップＳ５において、列ｘについて全行
の走査が完了していないと判別された場合には、ｙの値
に１を加算して、走査点をＹ方向に１行分移動させて
（ステップＳ６）、ステップＳ３に戻り、走査点が黒画
素であるかを判別し、黒画素である場合にはカウント値
に値ｔを加算する処理を、列ｘについて全行の走査が完
了するまで繰り返す（ステップＳ３〜Ｓ６）。

【００５１】また、ステップＳ５において、列ｘについ
て全行の走査が完了したと判別された場合、ヒストグラ
ム演算部１１は、走査点のＸ座標値ｘがｘ≧x_sizeを満
たすか否か、すなわち、その画像について全列の走査が
完了したか否かを判別する（ステップＳ７）。ステップ
Ｓ７において、列ｘについて全列の走査が完了していな
いと判別された場合には、ｘの値に１を加算して、走査
点をＸ方向に１列分移動して（ステップＳ８）、ステッ
プＳ２に戻り、走査点のＹ座標値ｙと黒画素のカウント
値count[x]を初期値０に設定し、全行を走査して黒画素
をカウントする処理を、全列についての走査が完了する
まで繰り返す（ステップＳ２〜Ｓ８）。このようにし
て、画像における全列についての黒画素数が計数され
る。

【００５２】ヒストグラム演算部１１は、上記計数結果
に基づいて生成したヒストグラム情報を縦線ノイズ検出
部１３に渡す。縦線ノイズ検出部１３は、ヒストグラム
演算部１１から受け取ったヒストグラム情報について、
上記第１〜第４検出パターンに該当する列を検出した場
合、縦線ノイズ除去部１５の各除去部に通知する。

【００５３】次に、縦線ノイズ検出部１３からの通知を
受けた縦線ノイズ除去部１５によるノイズ除去処理を、
例えば２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５２が、文
字「ア」の画像上の２ドット幅の黒画素縦線ノイズを除
去する場合を例に図８、図９を参照して説明する。

【００５４】２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５２
は、縦線ノイズ検出部１３から通知された２列につい
て、列上の画素を４×４ドットのパターンの注目画素と
し、オーバラップ幅を３ドットとして順次走査する。そ
して、走査対象の４×４ドットパターンが、フィルタパ
ターン記憶部１７に記憶されている２ドット幅黒画素縦
線ノイズを除去するための４×４ドットのフィルタパタ
ーンのいずれかと一致するか否かを順次判別していく。

【００５５】初めに、図８（Ａ）に示すように、２ドッ
ト幅黒画素縦線ノイズ除去部１５２は、縦線ノイズ検出
部１３から通知された２列を注目画素として、走査対象
のパターンＰＡを取得し、それがフィルタパターン記憶
部１７に記憶されているフィルタパターンのいずれかと
一致するか否かを判別する。この場合、走査パターンＰ
Ａは、例えばフィルタパターンＰ１（上１行と下１行の
画素は任意であり、４ドットの注目画素が全て黒画素で
あり、注目画素の両隣が白画素であるパターン）と一致
すると判別される。２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、パターンＰ１に対応するパターンＰ１’に変
換するための所定の反転処理（この場合、４ドットの注
目画素のうちの上部２画素を反転する処理）を実行す
る。

【００５６】次に、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、走査位置を１ドット移動して、次の走査対象
のパターンＰＡを取得し、それがフィルタパターン記憶
部１７に記憶されているフィルタパターンのいずれかと
一致するか否かを判別する。この場合、図８（Ａ）の場
合と同様に、フィルタパターンＰ１との一致が検出さ
れ、パターンＰ１’への変換処理が実行される。次に走
査対象を１ドット移動した場合図８（Ｃ）についても、
走査対象のパターンＰＡに対して、図８（Ａ）、（Ｂ）
に示す場合と同様の処理が実行される。このように、画
像上で文字がない領域を走査している間は、上記フィル
タリング処理が繰り返される。

【００５７】次に、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、例えば図８（Ｄ）に示すように、文字と縦線
ノイズが接触している部分について、走査対象のパター
ンＰＡを取得し、いずれかのフィルタパターンと一致す
るかを判別する。この場合、走査対象のパターンＰＡ
は、例えば所定のフィルタパターンＰ２（例えば、上１
行が白画素であり、下１行が黒画素であり、４ドットの
注目画素が全て黒画素であり、注目画素の両隣が白画素
と黒画素からなるパターン）と一致すると判別される。
２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５２は、パターン
ＰＡを、パターンＰ２に対応するパターンＰ２’に変換
するための所定の反転処理（例えば、４ドットの注目画
素のうち、白画素と隣接する画素を反転する処理）を行
う。

【００５８】次に、例えば図８（Ｅ）に示すような、縦
線ノイズが文字を構成している部分が走査対象となる。
この場合、例えば、走査対象のパターンＰＡに一致する
フィルタパターンは登録されていないため、２ドット幅
黒画素縦線ノイズ除去部１５２は、反転処理を行うこと
なく走査を続行する。

【００５９】次に、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、例えば図８（Ｆ）に示すように、文字とノイ
ズが接触している部分について走査対象のパターンＰＡ
を取得し、いずれかのフィルタパターンと一致するかを
判別する。この場合、走査パターンＰＡは、例えば所定
のフィルタパターンＰ３と一致すると判別される。２ド
ット幅黒画素縦線ノイズ除去部１５２は、パターンＰＡ
を、パターンＰ３に対応するパターンＰ３’に変換する
ための所定の反転処理を実行し、走査を続行する。

【００６０】次に、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、例えば図９（Ｇ）に示すように、文字とノイ
ズが重畳（又は接触）して横方向に３画素以上連結して
いる部分について、走査対象のパターンＰＡを取得し、
いずれかのフィルタパターンと一致するかを判別する。
この場合、パターンＰＡは、例えば所定のフィルタパタ
ーンＰ４と一致すると判別され、パターンＰ４に対応す
るパターンＰ４’への反転処理（例えば、注目画素のう
ち、白画素と隣接している画素を反転する処理）が実行
され、走査が続行される。

【００６１】このように文字とノイズが重畳（又は接
触）して横方向に３画素以上連結している黒画素が縦方
向に連続する部分に対しては、従来のフィルタリング方
法では、過剰な除去処理を防ぐために反転処理を行わな
いことが多い。このため、従来では、実際に縦線ノイズ
と文字が重畳（又は接触）して、横方向に３画素以上連
結している場合においてもノイズが除去されない可能性
が高い。しかし、本ノイズ除去装置１では、縦線ノイズ
の位置、幅等が分かっているため、注目画素のうち、白
画素と隣接する側の黒画素を反転する。これは、文字と
縦線ノイズが１ドット分重なっている場合には、文字と
重なっていないノイズの１ドットが不要であり、また、
文字とノイズが２ドット重なっている場合には、そのう
ちの１ドットを消去しても殆ど影響がないためである。
これにより、精度の高いスムージングを実現することが
できる。

【００６２】図９（Ｈ）、（Ｉ）に示す走査時において
も、（Ｇ）の場合と同様に、走査対象のパターンＰＡと
一致するフィルタパターンＰ４が検出される。いずれの
場合においても、このパターンＰ４に対応するパターン
Ｐ４’に変換するための反転処理が実行され、走査が続
行される。

【００６３】次に、例えば図９（Ｊ）に示すような、縦
線ノイズが文字を構成している部分が走査対象となる。
この場合、この部分に一致するフィルタパターンは登録
されていないため、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、反転処理を行うことなく走査を続行する。

【００６４】次に、２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部
１５２は、例えば図９（Ｋ）に示すように、文字とノイ
ズが重畳している部分について、走査対象のパターンＰ
Ａを取得し、いずれかのフィルタパターンと一致するか
を判別する。この場合、パターンＰＡは、例えば所定の
フィルタパターンＰ５と一致すると判別され、パターン
Ｐ５に対応するパターンＰ５’に変換するための反転処
理が実行され、走査が続行される。

【００６５】次に、例えば、図９（Ｌ）、（Ｍ）に示す
走査時において、図８（Ａ）の場合と同様に、走査対象
のパターンＰＡと一致するフィルタパターンＰ１が検出
される。いずれの場合においても、このパターンＰ１に
対応するパターンＰ１’に変換するための反転処理が実
行される。図９（Ｍ）に示す反転処理の後、２ドット幅
黒画素縦線ノイズ除去部１５２は、指定された２列を注
目画素とする走査の完了を検知して、処理を終了する。
このようにして、最終的に縦線ノイズを除去した文字
「ア」の画像を得ることができる。

【００６６】なお、上記説明では、２ドット幅黒画素縦
線ノイズ除去部１５２は、１ドットのオーバラップ幅で
走査し（すなわち、走査対象のパターンを１ドットずつ
シフトし）、例えば走査対象のパターンＰＡがフィルタ
パターンＰ１と一致した場合、注目画素のうちの上部２
画素のみを反転するようにしているが、これに限定され
ない。例えば、２ドットのオーバラップ幅で走査しても
よい。また、例えば図１０に示すように、オーバラップ
幅を２ドットとして走査し、走査対象のパターンＰＡが
例えばフィルタパターンＰ１と一致した場合、上記の例
では注目画素のうちの２画素のみを反転していたが、注
目画素の全４画素を白画素に反転することにより、処理
速度を上げるようにしてもよい。また、条件文等を組み
合わせて３×４ドットのフィルタを用いてもよい。

【００６７】また、図１１に示すように、文字「ＯＣ
Ｒ」が描かれている画像（ａ）に２ドット幅の黒画素縦
線ラインが入った画像（ｂ）に対するノイズ除去につい
ては、ラインを除去した後に補間を行う等の従来のノイ
ズ除去方式では適正なノイズ除去が困難とされていた
が、このノイズ除去装置１によれば、ノイズの種別に対
応するフィルタリングにより、文字とノイズの重畳部分
においては精度の高いスムージングを行い（図１１の文
字「Ｏ」の部分等）、また、ノイズのみの部分について
は適正な除去を行うことにより（図１１の文字「Ｃ」の
部分等）、入力画像に近い画像（ｃ）を得ることができ
る。

【００６８】なお、上記説明におけるフィルタパターン
は一例であり、フィルタパターンの種類を増やしたり、
画像の濃淡によりフィルタパターンを切り替えたりする
ことで、より複雑なノイズ除去、スムージングを行うこ
とが可能である。

【００６９】また、ヒストグラム演算部１１による計数
処理では、加算する値ｔに重み付けをせずに、単純に黒
画素の数をカウントするようにしてもよい。また、読取
対象となる文書（文字）の色は、イメージリーダ等で読
み取って２値化したときに黒色となる任意の色（例えば
黒、赤、青等）を含む。

【００７０】なお、この発明のノイズ除去装置は、専用
のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用
いて実現可能である。例えば、コンピュータに上述の動
作を実行するためのプログラムを格納した媒体（フロッ
ピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等）から該プログラムをイ
ンストールすることにより、上述の処理を実行するノイ
ズ除去装置１等を構成することができる。なお、上述の
機能を、ＯＳが分担又はＯＳとアプリケーションの共同
により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体
に格納してもよい。

【００７１】また、コンピュータにプログラムを供給す
るための媒体は、通信媒体（通信回線、通信ネットワー
ク、通信システムのように、一時的にプログラムを保持
する媒体）でも良い。例えば、通信ネットワークの掲示
板（ＢＢＳ）に該プログラムを掲示し、これをネットワ
ークを介して配信してもよい。そして、このプログラム
を起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプロ
グラムと同様に実行することにより、上述の処理を実行
することができる。

【００７２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
１ドット幅の黒画素縦線ノイズ、２ドット幅の黒画素縦
線ノイズ、１ドット幅の白画素縦線ノイズ、２ドット幅
の白画素縦線ノイズ等の複数種類の縦線ノイズを検出
し、検出したノイズの種別に応じたフィルタパターンを
用いてフィルタリングするため、精度の高いノイズ除去
を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態に係るノイズ除去装置を用
いた文字認識装置の構成を模式的に示す図である。

【図２】縦線ノイズ除去部の構成を説明するための図で
ある。

【図３】ヒストグラム演算部により生成されるヒストグ
ラム情報について説明するための図である。

【図４】縦線ノイズ除去部によるフィルタリング処理で
使用されるフィルタパターンを説明するための図であ
る。

【図５】フィルタパターンの一例を示す図である。

【図６】縦線ノイズ検出部による閾値判定と判定結果に
応じた縦線ノイズ除去部への通知とを説明するための図
である。

【図７】ヒストグラム演算部による計数処理を説明する
ためのフローチャートである。

【図８】ノイズ除去部によるノイズ除去処理を具体的に
説明するための図である。

【図９】ノイズ除去部によるノイズ除去処理を具体的に
説明するための図である。

【図１０】ノイズ除去処理において、走査時にオーバラ
ップ幅を２ドットとする場合について説明するための図
である。

【図１１】この発明に係るノイズ除去装置によりノイズ
除去及びスムージングを行った場合について説明するた
めの図である。

【図１２】縦線ノイズを一度除去した後に文字の線分を
推定して補う従来のノイズ除去方法について説明するた
めの図である。

【図１３】画像の横方向における所定の画素の配置を検
出し、その配置における中央の黒画素について、画像の
縦方向における分布を調べ、閾値を越えた位置に縦線ノ
イズがあると判定する従来のノイズ除去方法について説
明するための図である。

【符号の説明】

１ ノイズ除去装置 １０ データ記憶部 １１ ヒストグラム演算部 １３ ノイズ検出部 １５ ノイズ除去部 １５１ １ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部 １５２ ２ドット幅黒画素縦線ノイズ除去部 １５３ １ドット幅白画素縦線ノイズ除去部 １５４ ２ドット幅白画素縦線ノイズ除去部 １７ ファイルパターン記憶部 ３ 文字認識部

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C077 LL02 LL20 MP04 MP05 PP01 PP02 PP27 PP28 PP55 PP58 PP60 PP61 PP68 PQ08 PQ12 PQ18 PQ19 PQ20 PQ22

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】２値化された文書画像を走査して、該画像
   の各列の黒画素数を計数し、計数結果を示すヒストグラ
   ム情報を生成するヒストグラム生成手段と、 前記生成されたヒストグラム情報について、複数種類の
   直線状のノイズを検出するための閾値判定を行い、直線
   状のノイズの画像上の位置を検出するノイズ検出手段
   と、 直線状のノイズを除去するためのフィルタパターンを、
   直線状のノイズの種別毎に記憶するフィルタ記憶手段
   と、 前記ノイズ検出手段により検出された直線状のノイズの
   種別に応じたフィルタパターンを用いて、該検出された
   直線状のノイズの除去を行うノイズ除去手段と、 を備えることを特徴とするノイズ除去装置。
2. 【請求項２】前記ノイズ検出手段は、前記ヒストグラム
   情報から、 任意の列の黒画素数が所定の第１の値以上であって、そ
   の両隣の列の黒画素数が所定の第２の値未満である第１
   パターンと、 任意の隣接する２列の黒画素数が前記第１の値以上であ
   って、その左隣の列と右隣の列の各黒画素数が前記第２
   の値未満である第２パターンと、 任意の列の黒画素数が所定の第３の値未満であって、そ
   の両隣の列の黒画素数が所定の第４の値以上である第３
   パターンと、 任意の隣接する２列の黒画素数が前記第３の値未満であ
   って、その左隣の列と右隣の列の各黒画素数が前記第４
   の値以上である第４パターンと、 の少なくとも１つに該当する列を検出する手段を備える
   ことを特徴とする請求項１に記載のノイズ除去装置。
3. 【請求項３】前記ノイズ除去手段は、３×３ドットのフ
   ィルタパターンと、４×４ドットのフィルタパターン
   と、の少なくとも一方を用いたフィルタリングによるノ
   イズ除去を行う、 ことを特徴とする請求項１又は２に記載のノイズ除去装
   置。
4. 【請求項４】前記ヒストグラム生成手段は、 画像上で文字が描かれている領域に関する文字情報を予
   め取得する手段と、 画像の各列における黒画素の計数において、黒画素を検
   出した位置と前記文字情報とに基づいて、加算値に重み
   付けをする手段と、 を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１
   項に記載のノイズ除去装置。
5. 【請求項５】前記フィルタ記憶手段に記憶されている前
   記フィルタパターンは、直線状のノイズの位置と、直線
   状のノイズの幅と、画像上の文字の幅と、の少なくとも
   １つに基づき、画像上の文字と直線状のノイズの重畳部
   分のスムージングを行うためのパターンを含む、 ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載
   のノイズ除去装置。
6. 【請求項６】文書画像上の直線状のノイズを除去するノ
   イズ除去方法であって、 前記画像を走査して、該画像の各列の黒画素数を計数
   し、計数結果を示すヒストグラム情報を生成するヒスト
   グラム生成ステップと、 前記生成されたヒストグラム情報について所定の閾値判
   定を行い、直線状のノイズの画像上の位置を検出するノ
   イズ検出ステップと、 直線状のノイズを除去するためのフィルタパターンとし
   て、直線状のノイズの種別毎に予め登録されているフィ
   ルタパターンのうち、前記ノイズ検出ステップにより検
   出された直線状のノイズの種別に応じたフィルタパター
   ンを用いて、該検出された直線状のノイズの除去を行う
   ノイズ除去ステップと、 を備えることを特徴とするノイズ除去方法。
7. 【請求項７】前記ノイズ検出ステップは、前記ヒストグ
   ラム情報から、 任意の列の黒画素数が所定の第１の値以上であって、そ
   の両隣の列の黒画素数が所定の第２の値未満である第１
   パターンと、 任意の隣接する２列の黒画素数が前記第１の値以上であ
   って、その左隣の列と右隣の列の各黒画素数が前記第２
   の値未満である第２パターンと、 任意の列の黒画素数が所定の第３の値未満であって、そ
   の両隣の列の黒画素数が所定の第４の値以上である第３
   パターンと、 任意の隣接する２列の黒画素数が前記第３の値未満であ
   って、その左隣の列と右隣の列の各黒画素数が前記第４
   の値以上である第４パターンと、 の少なくとも１つに該当する列を検出するステップを備
   えることを特徴とする請求項６に記載のノイズ除去方
   法。
8. 【請求項８】前記ノイズ除去ステップは、３×３ドット
   のフィルタパターンと、４×４ドットのフィルタパター
   ンと、の少なくとも一方を用いたフィルタリングによる
   ノイズ除去を行う、 ことを特徴とする請求項６又は７に記載のノイズ除去方
   法。
9. 【請求項９】前記ヒストグラム生成ステップは、 画像上で文字が描かれている領域に関する文字情報を予
   め取得するステップと、 画像の各列における黒画素の計数において、黒画素を検
   出した位置と前記文字情報とに基づいて、加算値に重み
   付けをするステップと、 を備えることを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１
   項に記載のノイズ除去方法。
10. 【請求項１０】前記直線状のノイズを除去するためのフ
    ィルタパターンは、直線状のノイズの位置と、直線状の
    ノイズの幅と、画像上の文字の幅と、の少なくとも１つ
    に基づき、画像上の文字と直線状のノイズの重畳部分の
    スムージングを行うためのパターンを含む、 ことを特徴とする請求項６乃至９のいずれか１項に記載
    のノイズ除去方法。
11. 【請求項１１】コンピュータを、 ２値化された文書画像を走査して、該画像の各列の黒画
    素数を計数し、計数結果を示すヒストグラム情報を生成
    するヒストグラム生成手段、 前記生成されたヒストグラム情報について所定の閾値判
    定を行い、直線状のノイズの画像上の位置を検出するノ
    イズ検出手段、 直線状のノイズを除去するためのフィルタパターンを、
    直線状のノイズの種別毎に記憶するフィルタ記憶手段、 前記ノイズ検出手段により検出された直線状のノイズの
    種別に応じたフィルタパターンを用いて、該検出された
    直線状のノイズの除去を行うノイズ除去手段、 として機能させるためのプログラムを記録したコンピュ
    ータ読み取り可能な記録媒体。