JP2001119572A - セグメンテーション・タグ浄化方法及びビデオ画像データ処理システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 分類誤り及び画像の分類における突然の変更
により発生するアーチファクトを減少させるためのセグ
メンテーション・タグ浄化方法を提供する。 【解決手段】 ブロック・タグ・クリーナ５０は、複数
のセグメンテーション・タグを受信し、受信したセグメ
ンテーション・タグから成るブロックの代表タグである
ブロック・レベルのタグを、受信したセグメンテーショ
ン・タグに応じてタグ識別モジュール５２で生成し、近
傍のブロック・レベルのタグから成るウィンドウを近傍
分析モジュール５４で使用して、受信したセグメンテー
ション・タグの内の選択されたセグメンテーション・タ
グをタグ・クリーニング・モジュール５８で浄化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、セグメンテーショ
ン・タグを処理するためのシステム及び方法に関し、よ
り詳細には、分類誤り、及び、画像分類の突然の変更に
より発生するアーチファクト（artifact）を減少させる
ためにセグメンテーション・タグを浄化（整理）するた
めのシステム及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像データからの画像の再生又は表示に
おいて、そしてより詳細には、電子走査されたオリジナ
ル文書を表わす画像データのレンダリングに対して、人
々はレンダリング・システムの限界のある解像能力に直
面する。画像処理システムは、レンダリング・システム
の限界を補うように調整され得るが、この調整は、異な
る画像タイプにより要求される多岐にわたる処理ニーズ
のために困難である。

【０００３】ある一般的な画像タイプのためにシステム
を最適化することは一般に、他の画像タイプのレンダリ
ングの品質を犠牲にして達成される。即ち、品質低下を
伴う。例えば、低周波数のハーフトーンのためにシステ
ムを最適化することはしばしば、高周波数のハーフトー
ン又はテキスト／線画（ラインアート）のレンダリング
の品質を犠牲にし、逆もまた同様である。この点から、
レンダリング装置の解像能力及び深さ（depth）の能力
における限界を懸命に補うために、ある画像タイプのた
めに画像処理システムを最適化することは不可能であ
り、容認し難い結果をもたらし得る妥協的選択を必要と
する。オリジナル文書の再生を更に複雑にするのは、文
書が、連続調（contones：continuous tones）、様々な
周波数のハーフトーン、テキスト／線画、誤り／誤差の
多い画像等を含む多数の画像タイプ（画像クラス）から
構成され得るという現実である。

【０００４】この状況を扱うために、デジタル複写装置
はしばしば、自動画像セグメンテーション技術を使用す
る。自動セグメンテーションは、ビデオ画像データを分
析し、画像ピクセルを複数の可能な画像クラスの内の１
つとして分類するために、多数の分類関数（例えば、自
己相関、周波数分析、パターン又はテンプレート・マッ
チング、ピーク／谷（底）の検出、ヒストグラム等）の
何れかを用い得る周知の演算である。一般的な自動セグ
メンテーション・プロセスは、セグメンテーション・タ
グとして知られるピクセル分類信号を生成し、このセグ
メンテーション・タグはピクセルを特定の画像クラスと
して識別する。幾つかの一般的な画像タイプ（画像クラ
ス）には、滑らかな連続調、粗い連続調、テキスト、色
付けされたテキスト、低周波数のハーフトーン、高周波
数のハーフトーン、ファジイ周波数として実施され得る
様々な中間周波数のハーフトーン、背景及びエッジが含
まれる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】シングル・パス（走査
及びプリントが画像の１度のパス（通過／処理）で行わ
れる）のデジタル複写システムは、近傍データの２、３
本の走査線に基づいて画像の各ピクセルを分析及び分類
するための機会を一度のみ有する。分類のためのコンテ
キストが限られるために、シングル・パスのセグメンテ
ーションはしばしば、カテゴリー間での誤った切替えを
もたらし、そして異なるカテゴリーは異なるタイプのレ
ンダリングを必要とするので、如何なる分類誤りも、最
終的な表示画像上にセグメンテーションの欠陥をもたら
す。従来のセグメンテーション技法は、近傍データの数
本の走査線から複数ピクセルのコンテキストに関して集
められた情報に基づいて分類判断を行い、画像データが
低域通過フィルタでフィルタリングされることを効果的
にもたらす。結果として生じる分類判断は、画像の１つ
のクラスから別のクラスへ変化させ、誤った場所に突然
の変化をもたらす。複数の分離した代替選択肢の中から
強制選択をもたらすこの突然の意志決定が、結果として
生じる出力画像に目に見えるアーチファクトを形成する
主な理由である。

【０００６】また、実画像の分類は、分類を示すために
使用される遷移点又はしきい値より遥かに低い値から遥
かに高い値までの連続体に及ぶ。例えば、しきい値を少
し超える画像の領域が存在する。しかしながら、収集さ
れた画像データにおける多様性は、入力ビデオにおける
「きず／欠陥」、又は分類のために使用される領域と入
力ビデオにおける周期構造との間の相互作用によるリッ
プル（小波）のために、ある領域がしきい値を下回る結
果をもたらす。これは、表示画像にアーチファクトを誘
発する別の分類をもたらす。

【０００７】成功の度合いは様々であるが、分類誤り及
び／又は画像分類の突然の変更により生じるセグメンテ
ーション・アーチファクトを減少させるためにセグメン
テーション・プロセスを改善するための幾つかの手法
が、これまでに採用されている。以下の参考文献は本開
示に関連することが確認されるであろう。

【０００８】Williamsへの米国特許第5,327,262号は、
画像が画像タイプ検出装置により処理される画像セグメ
ンテーション装置と共に、画像検出信号の領域内のノイ
ズを除去するために画像検出信号を操作するノイズ除去
フィルタを先ず提供し、次に画像タイプ検出結果におけ
る僅かなずれを埋める穴埋めフィルタを提供するモルフ
ォロジカル（morphological）フィルタ演算を開示して
いる。

【０００９】Schweid他への米国特許第5,765,029号は、
１セットのデジタル画像データに属するピクセルを、複
数の画像クラスにおけるピクセルのメンバーシップ（ど
のクラスに属するか）に関して電子的にファジイに分類
する方法及びシステムを開示している。このプロセス
は、ピクセルのファジイな分類を決定し、このファジイ
な分類判断に基づいてピクセルのための結果のタグを生
成する。各クラスは、画像クラスが相互排他的ではない
ような１セットのヒューリスティックな規則により定義
される。

【００１０】Fan他への米国特許第5,850,474号は、画像
データをウィンドウにセグメント化するための、及びこ
のウィンドウを一般的な画像タイプとして分類するため
の方法及び装置を開示しており、これらの方法及び装置
は画像データ全体にわたって２度のパスを行うことを含
む。この方法は、ウィンドウを識別するため及び各ウィ
ンドウの開始点と画像タイプとを記録するために画像デ
ータ全体にわたって１回目のパスを行うステップと、各
ピクセルに特定の画像タイプをラベル付けするために画
像データ全体にわたって２回目のパスを行うステップと
を含む。

【００１１】本発明では、セグメンテーション・タグの
浄化方法が提供される。この方法は、複数のセグメンテ
ーション・タグを受信するステップと、受信したセグメ
ンテーション・タグから成るブロックの代表タグである
ブロック・レベルのタグを、受信したセグメンテーショ
ン・タグに応じて生成するステップと、近傍のブロック
・レベルのタグから成るウィンドウを使用して、受信し
たセグメンテーション・タグの内の選択されたセグメン
テーション・タグを浄化するステップと、を含む。

【００１２】本発明の別の態様では、セグメンテーショ
ン・タグ浄化システムが提供される。このシステムは、
セグメンテーション・タグを受信するために接続され、
受信したセグメンテーション・タグに応じてブロック・
レベルのタグを生成するブロック・タグ・ジェネレータ
と、ブロック・レベルのタグを受信するため及び受信し
たセグメンテーション・タグの内の選択されたセグメン
テーション・タグを近傍のブロック・レベルのタグから
成るウィンドウに基づいて浄化するために接続されたピ
クセル・タグ・クリーナと、を含む。

【００１３】本発明の更に別の態様では、ビデオ画像デ
ータを処理するためのシステムが提供される。このシス
テムは、ビデオ画像データを受信するため及び画像ピク
セルを特定の画像クラスとして識別するセグメンテーシ
ョン・タグを生成するために連結されたセグメンテーシ
ョン・プロセッサと、セグメンテーション・タグをセグ
メンテーション・プロセッサから受信するために接続さ
れたブロック・タグ・ジェネレータと、を含む。ブロッ
ク・タグ・ジェネレータは、受信したセグメンテーショ
ン・タグから成るブロックを識別し、この識別されたブ
ロック内のセグメンテーション・タグに関する統計を収
集し、この収集された統計に基づいてブロック・レベル
のタグを生成する。このシステムは、ブロック・レベル
のタグを受信するために接続され、近傍のブロック・レ
ベルのタグから成るウィンドウに基づいてセグメンテー
ション・タグの内の選択されたセグメンテーション・タ
グを浄化するピクセル・タグ・クリーナを更に含む。ま
た、このシステムは、ビデオ画像データとブロック・タ
グとを受信するため及びこのビデオ画像データとブロッ
ク・タグとに応じて受信媒体上に画像を生成するために
接続されたプリント・エンジンを含む。

【００１４】

【発明の実施の形態】本発明による、セグメンテーショ
ン・タグを処理するための装置及び方法を説明する。用
語「セグメンテーション・タグ」又は「タグ」は、画像
内の定義可能な領域に関する画像タイプ又は画像クラス
を識別又は表現する電気信号又は光信号を意味する。以
下の説明は、ピクセル・レベルのセグメンテーション・
タグ及びブロック・レベルのセグメンテーション・タグ
に言及する。「ピクセル・レベルのセグメンテーション
・タグ」又は「ピクセル・レベルのタグ」は、画像ピク
セルのためのセグメンテーション・タグを意味する。
「ブロック・レベルのセグメンテーション・タグ」又は
「ブロック・レベルのタグ」は、複数のセグメンテーシ
ョン・タグの代表であるセグメンテーション・タグを意
味する。即ち、ブロック・レベルのセグメンテーション
・タグは、複数のピクセル・レベルのセグメンテーショ
ン・タグ又は複数のブロック・レベルのセグメンテーシ
ョン・タグの代表タグであり得る。

【００１５】ここで図１３を参照すると、本発明の特徴
が組み入れられたデジタル・イメージング（画像形成）
・システム２００の実施の形態が示されている。デジタ
ル・イメージング・システム２００は、画像データ２０
４を画像処理システム２０６に提供するラスタ入力スキ
ャナ（ＲＩＳ）又は同様の画像入力端末等の画像ソース
２０２を含む。画像データ２０４は、一般にＣＣＤと呼
ばれる電荷結合素子の多重フォトサイト（photosite）
アレイ等の１つ又は複数の感光性素子によって、オリジ
ナルの画像を有する画像を１ラインずつ走査することに
より得ることができる。画像データ存続中の、オリジナ
ル画像を有する画像の１ラインずつの走査は公知であ
り、本発明の一部ではない。画像ソース２０２は、ラス
タ入力スキャナとして図示されているが、コンピュータ
・ワークステーション、データ記憶装置、ネットワーク
又は画像データ２０４を生成するための任意の類似又は
同等の画像入力端末から構成されてもよいことが理解さ
れるであろう。

【００１６】画像処理システム（ＩＰＳ）２０６は、受
信した画像データ２０４を処理し、プリント・エンジン
２１０に供給されるプリント可能なデータ２０８を生成
する。プリント可能なデータ２０８に応じて、プリント
・エンジン２１０は適切な媒体（例えば、プリント又は
ディスプレイ）上に出力画像を生成する。電子写真式エ
ンジンとして図示されているが、本発明は、インク・ジ
ェット、イオノグラフィック、サーマル等の多様な出力
装置で有用であることが以下の議論から明らかになるで
あろう。更に、本発明は、複写及びプリント装置への適
用に制限されず、ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＬＥＤ等を含む電子
表示システム等の他の出力端末にも組み入れられること
が可能である。

【００１７】プリント・エンジン２１０は、ＩＰＳ２０
６からのプリント可能なデータ２０８に作用し、電荷保
持表面である受光ベルト（受光体）２１２の１度のパス
で文書を生成するように図示されている。更に、プリン
ト・エンジン２１０は、光源としてレーザーに基づくラ
スタ出力走査装置（ＲＯＳ）２１４を含むように示され
ているが、例えば、ＬＥＤプリント・バー等の他の光源
が用いられ得ることが理解されるべきである。簡単に述
べると、受光体（ベルト）２１２が、例えばコロナ生成
装置から成る帯電ステーション２１６を通過すると、受
光体２１２は均一に帯電される。均一に帯電された受光
体２１２は次に、ＩＰＳ２０６から送信される画像デー
タに応じて受光体２１２を露光するＲＯＳ２１４を通過
し、それにより受光体２１２上に静電画像が形成され
る。静電画像は次に、現像ステーション２１８でトナー
により現像され、ベルト２１２上にトナー画像が生成さ
れる。トナー画像はその後、転写ステーション２２０で
プリント媒体（図示せず）に転写される。転写された
後、画像はプリント媒体に定着される。

【００１８】本発明は、セグメンテーション・アーチフ
ァクトを減少させるためにセグメンテーション・タグを
処理するためのシステムに関する。本発明は、セグメン
テーション・タグを処理するためにブロック・タグ・ジ
ェネレータ、ブロック・タグ・クリーナ、及びピクセル
・タグ・クリーナの３つのセグメンテーション・タグ・
プロセッサの内の１つ以上を含むシステムを提案する。
セグメンテーション・タグ・プロセッサは、セグメンテ
ーション・アーチファクトを減少させるために、単独で
使用されても、他のセグメンテーション・タグ・プロセ
ッサの内の１つ又は両方と組合せて使用されてもよい。

【００１９】一般に、ブロック・タグ・ジェネレータ
は、１ブロックのセグメンテーション・タグを識別し、
識別されたブロック内のセグメンテーション・タグに関
する統計を集め、この集められた統計に基づいて、識別
されたセグメンテーション・タグのブロックのためのブ
ロック・レベルのタグを生成する。ブロック・レベルの
タグは、識別されたブロック内のセグメンテーション・
タグの代表セグメンテーション・タグ（単数又は複数）
を識別する。ブロック・タグ・ジェネレータは、１ブロ
ックのピクセル・レベルのセグメンテーション・タグ、
及びブロックのブロック・レベルのセグメンテーション
・タグの何れにおいても作用することが可能である。

【００２０】ブロック・タグ・クリーナは、近傍のセグ
メンテーション・タグから成るグループに基づいてセグ
メンテーション・タグを浄化する（clean:不要な物を取
り除き整理する）ように作用する。第１の実施の形態に
おいて、ブロック・タグ・クリーナは、近傍のセグメン
テーション・タグから成るブロックに基づいてセグメン
テーション・タグを浄化するためにヒューリスティック
（heuristic）な規則と組合せてモルフォロジカル演算
を使用する。より詳細には、浄化されるべきセグメンテ
ーション・タグが識別されると、近傍のセグメンテーシ
ョン・タグから成る予め定められたブロックが識別され
る。近傍のタグから１つ又は複数の予測が立てられ、こ
の予測に基づいて浄化済みのタグが生成される。

【００２１】ブロック・タグ・クリーナの第２の実施の
形態において、セグメンテーション・タグは、セグメン
テーション・タグの連結された構成要素を統計的に分析
することにより浄化される。この実施の形態において、
弱連結（即ち、連結性の強度が低い）のセグメンテーシ
ョン・タグは、セグメンテーション・タグのセットから
除去され、連結される構成要素は残りのセグメンテーシ
ョン・タグから識別される。タグの統計は、各連結され
た構成要素ごとに集められ、代表セグメンテーション・
タグは、集められた統計及び予め定められた規則に基づ
いて各連結された構成要素に割り当てられる。

【００２２】ピクセル・タグ・クリーナは、近傍のセグ
メンテーション・タグから成るウィンドウに基づいてピ
クセル・レベルのセグメンテーション・タグを変更する
ために、ピクセル・レベルのセグメンテーション・タグ
上で作用する。近傍のセグメンテーション・タグに関す
る知識は、ピクセル・レベルのタグの値に関する賢い判
断を行うのを助ける。有利なことに、ピクセル・タグ・
クリーナは、ピクセル・レベルのタグを変更するための
判断を、ブロック・タグ・ジェネレータ又はブロック・
タグ・クリーナから取得可能であるような近傍のブロッ
ク・レベルのタグに基づいて行う。ピクセル・レベルの
タグを変更するための判断を、近傍のブロック・レベル
のタグに基づいて行うことは、「ブロック状（塊状）」
に見える分類を回避し、セグメンテーション・マップの
オリジナルの輪郭を保持する。しかしながら、ピクセル
・タグ・クリーナは、近傍のピクセル・レベルのセグメ
ンテーション・タグから成るウィンドウに基づいてピク
セル・レベルのタグを浄化してもよい。

【００２３】セグメンテーション・タグの処理システム
で使用されることが可能な３つのセグメンテーション・
タグ・プロセッサのそれぞれの作用が簡単に説明された
ので、次に各セグメンテーション・タグ・プロセッサの
作用のより詳細な議論に目を向ける。図１を参照する
と、ブロック・レベルのタグの生成における様々なステ
ップ、及びブロック・タグ・ジェネレータのオペレーシ
ョン（演算）の説明を例示するフローチャートが示され
る。図１に示されるように、ブロック・レベルのタグの
生成は、ステップ１０でのセグメンテーション・タグの
受信により開始される。上述されたように、ブロック・
タグ・ジェネレータは、ブロック内のセグメンテーショ
ン・タグに関する統計に基づいてブロック・レベルのタ
グを生成する。所定のブロックに関する統計を集めるた
めに、タグから成るそのブロックを構成するセグメンテ
ーション・タグが識別されなければならない。

【００２４】１ブロックのセグメンテーション・タグの
識別は、ウィンドウ化技法を用いて達成され得、ウィン
ドウ化技法では、受信されたセグメンテーション・タグ
がバッファに格納され、十分な数のセグメンテーション
・タグが格納されると、検査及び統計の収集のために１
ブロックのタグがバッファから選択される。しかしなが
ら、このようなウィンドウ化技法は、受信されたセグメ
ンテーション・タグをバッファに格納するための大容量
の記憶装置を必要とし得る。セグメンテーション・タグ
のバッファリングを削減するために、ブロック・タグ・
ジェネレータは、タグが受信される際にブロックにセグ
メンテーション・タグを割り当てることにより１ブロッ
クのセグメンテーション・タグを識別することができ
る。ステップ１２では、セグメンテーション・タグが受
信されると、ブロック・タグ・ジェネレータが、セグメ
ンテーション・タグを対応するブロックに格納する。一
般に、ステップ１２では、ルックアップ・テーブル、カ
ウンタ、アドレス生成回路又は他の類似又は同等の任意
の方法を用いて、所定のブロックにセグメンテーション
・タグが格納されることが可能である。

【００２５】次に、ステップ１４に示されるように、ブ
ロック・タグ・ジェネレータは、タグから成る１ブロッ
ク内のセグメンテーション・タグに関する統計を集め
る。ステップ１４で集められた統計は、そのブロックの
代表セグメンテーション・タグ又はブロック・レベルの
タグを決定するために使用される。セグメンテーション
・タグが１ブロックのタグに割り当てられると、ステッ
プ１４は、セグメンテーション・タグを、そのセグメン
テーション・タグが割り当てられているタグのブロック
に関して先に集められた任意の統計に組み入れる。有利
なことに、セグメンテーション・タグの統計を集める際
に、このブロック内の全てのセグメンテーション・タグ
が含まれる。しかしながら、タグの統計は、全てのセグ
メンテーション・タグから集められなくてもよいことが
理解されるべきである。例えば、統計の収集を実行する
ハードウェア及び／又はソフトウェアがデータ転送速度
に追い付かない場合は、ブロック内のセグメンテーショ
ン・タグのサブ・サンプリングが統計を集めるために用
いられ得る。

【００２６】ブロック・レベルのタグの決定は、ブロッ
ク内のセグメンテーション・タグから導かれる任意の統
計又は同様の情報に基づいて行われることが可能であ
る。例えば、集められ得る可能な統計には、セグメンテ
ーション・タグの異なる値がそのブロック内でそれぞれ
発生する回数、異なるセグメンテーション・タグ値のそ
れぞれの頻度分布、優勢なセグメンテーション・タグ
値、及びセグメンテーション・タグ値の重み付きカウン
トが含まれる。セグメンテーション・タグの値は、その
セグメンテーション・タグにより識別されるか又は表わ
される画像クラス又は画像分類を示す。ブロック・レベ
ルのタグを生成するために代替の統計が採用され得るこ
とを当業者が認めるであろうことが理解されるであろ
う。

【００２７】ステップ１６では、所定のブロックの全て
のセグメンテーション・タグが処理されたか否かの判断
が成される。もし処理されていない場合は、このプロセ
スはステップ１０にループバックし、更なるセグメンテ
ーション・タグを受信する。もしブロック全体が処理さ
れている場合は、ステップ１８でブロック・レベルのタ
グが生成される。次にステップ２０で、もし処理される
べき更なるセグメンテーション・タグが存在すると判断
された場合には、プロセスはステップ１０にループバッ
クする。処理を必要とする更なるセグメンテーション・
タグが存在しなくなると、このプロセスは終了する。

【００２８】上述のように、ブロック・レベルのタグ
は、セグメンテーション・タグから集められるべく選択
された任意の統計に基づくことが可能である。有利であ
ることに、ブロック・タグ・ジェネレータは、各ブロッ
ク内の最も優勢なタグ（Ｔｍ）及び２番目に優勢なタグ
（Ｔｍ−１）を識別し、これらのタグに基づいてブロッ
ク・レベルのタグを生成する。最も優勢なタグ（Ｔｍ）
をブロック・レベルのタグとすることが好結果をもたら
すことが確認されている。しかしながら、セグメンテー
ション・タグにより表わされる様々な画像クラスに基づ
くと、Ｔｍ及びＴｍ−１の両方を識別するブロック・レ
ベルのタグを提供すること、又はＴｍ及びＴｍ−１の関
数としてブロック・レベルのタグを生成することが有利
であり得ることが理解されるであろう。

【００２９】Ｔｍ及びＴｍ−１の関数としてブロック・
レベルのタグを生成することが有利であり得る状況は、
次の画像クラス（滑らかな連続調、粗い連続調、低周波
数のハーフトーン、ファジイ（又は中間）低周波数ハー
フトーン、ファジイ（又は中間）高周波数ハーフトー
ン、高周波数のハーフトーン、テキスト、及び背景）か
ら構成される１セットのセグメンテーション・タグを与
えられた場合に起こり得る。例えば、もしＴｍがファジ
イ又は中間周波数のハーフトーンであり、Ｔｍ−１が低
周波数又は高周波数のハーフトーンである場合に、ブロ
ック・レベルのタグは、最も優勢なタグＴｍよりも寧ろ
２番目に優勢なタグＴｍ−１に設定され得ることが理解
されるであろう。上記１セットの画像クラスを与えられ
た場合に、ブロック・レベルのタグ（ＢＴ）をＴｍ及び
Ｔｍ−１の関数として生成するためのある可能な規則の
セットは、次のＣ言語に似たプログラミング命令文によ
り記述されることが可能である。 If ((Tm = FUZZY LOW) OR (Tm = FUZZY HIGH)) { if (Tm-1 = LOW FREQ) BT = LOW FREQ else if (Tm-1 = HIGH FREQ) BT = HIGH FREQ } else if ((Tm = SMOOTH CONTONE) OR (Tm = HIGH FREQ)) { if (Tm-1 = BACKGROUND) BT = BACKGROUND } else if (Tm = ROUGH CONTONE) { if (Tm-1 = LOW FREQ) BT = LOW FREQ } else { BT = Tm }

【００３０】上記規則のセットは、１つ又は複数の優勢
タグの関数としてのブロック・レベルのタグの生成を示
すための例として提供され、当業者はブロック・レベル
のタグを生成するための異なる規則を見出し得ることが
理解されるであろう。更に、ブロック・タグ・ジェネレ
ータは、その後ブロック・タグ・クリーナ又はピクセル
・タグ・クリーナにより使用されるＴｍ及びＴｍ−１の
両方を提供することが可能である。また更に、１セット
の画像クラスが例として示されているが、当業者は画像
クラスの他の組合せ、並びに別の個数のクラスを採用し
得ることが理解されるであろう。

【００３１】要約すると、図１に示されるブロック・レ
ベルのタグの生成方法は、ステップ１０でのセグメンテ
ーション・タグの受信で開始される。ステップ１２で
は、受信されたセグメンテーション・タグが１ブロック
のタグに割り当てられる。次にステップ１４で、このタ
グが、受信されたセグメンテーション・タグが割り当て
られたこのブロックのタグに関して集められた統計に含
められる。ステップ１０、１２及び１４は、ブロック内
の選択されたセグメンテーション・タグ全てに関して統
計が集められるまで繰り返される。ブロックに関する統
計の収集が完了すると、このプロセスはステップ１８で
ブロック・レベルのタグを生成する。上記ステップは、
全てのセグメンテーション・タグが受信されるまで繰り
返されることが可能である。有利なことに、ブロック・
タグ生成プロセスは、ピクセル・レベルのセグメンテー
ション・タグから成るブロックを代表するブロック・レ
ベルのタグを生成するために、自動セグメンテーション
・プロセッサから取得可能であるようなピクセル・レベ
ルのセグメンテーション・タグ上で作用する。しかしな
がら、図１により表わされるプロセスは、それ自体がブ
ロック・レベルのタグを含むブロックを代表するブロッ
ク・レベルのタグを生成するために使用されることが可
能であることが理解されるべきである。

【００３２】ブロック・レベルのタグを生成するための
方法が概略的に説明されたので、次に本発明のブロック
・タグ・ジェネレータの実施の形態の議論に目を向け
る。図２を参照すると、ブロック・タグ・ジェネレータ
３０の実施の形態のブロック図が示される。ブロック・
タグ・ジェネレータ３０は、アドレス・コントローラ３
２、統計収集モジュール３４、タグ分類回路３６、及び
ブロック・タグ・メモリ３８の４つの関数モジュールを
含む。

【００３３】より詳細には、統計収集モジュール３４
は、セグメンテーション・タグを受信する幾つかの独立
したサブ・モジュール（例えば、収集回路３４Ａ及び３
４Ｂ）を含む。各収集回路３４Ａ及び３４Ｂは、セグメ
ンテーション・タグから成るブロックに関する統計を集
めるために受信されたセグメンテーション・タグ上で作
用する。モジュール・カウンタ、アキュムレータ、又は
ルックアップ・テーブル等を含むことが可能なアドレス
・コントローラ３２は、各セグメンテーション・タグを
受信するために統計収集モジュール３４内の適切な収集
回路３４Ａ又は３４Ｂを選択する。モジュール３４で収
集された統計は、タグ分類回路３６に連結され、タグ分
類回路３６では、統計がブロック単位で分類（ソート）
され、最終的なブロック・タグが生成される。その後、
最終的なブロック・レベルのタグが、ブロック・タグ・
メモリ３８に書込まれ、ブロック・レベルのタグは他の
プロセッサによる使用のためにブロック・タグ・メモリ
３８から検索されることが可能である。

【００３４】図２のブロック・タグ・ジェネレータ３０
のオペレーションは、ブロック内の最も優勢な（Ｔｍ）
及び２番目に優勢な（Ｔｍ−１）セグメンテーション・
タグ値の関数に基づいてブロック・レベルのタグを生成
するためのＭ×Ｎブロックのセグメンテーション・タグ
の処理を参照して更に詳細に説明される。ブロック・タ
グ・ジェネレータ３０は、このオペレーションに制限さ
れておらず、異なる形状から成るブロック及び／又は任
意の角度で配置されたブロックを処理するため、及び任
意の数の収集された統計に基づいてブロック・タグを生
成するために使用されることが可能であることが理解さ
れるべきである。

【００３５】実行に際し、アドレス・コントローラ３２
は、タグを受信するために例えば回路３４Ａ等の計算回
路の１つを選択する。ヒストグラム・メモリ、アキュム
レータ、又はカウンタ等のブロックを含み得る各収集回
路３４Ａ及び３４Ｂは、ブロックの１行に関する統計を
集める。行当りのブロック数は、Ｍ及びＮの値、セグメ
ンテーション・タグの解像度、及び入力画像のサイズを
含む幾つかの要素／係数に依存する。例えば、ＭとＮと
がそれぞれ５０（ドット）と７５（ドット）とに選択さ
れたＭ×Ｎブロックのピクセル・レベルのセグメンテー
ション・タグと、４００×６００ｄｐｉの走査解像度を
有するスキャナとを用いると、１２．４インチ×１７イ
ンチの画像の場合に、各行は約１００ブロック（１２．
４×４００／５０（ドット）≒１００）から成る。Ｍ個
のセグメンテーション・タグが受信されるごとに、アド
レス・コントローラ３２又は収集回路３４Ａは、受信さ
れる次のタグは新たなブロックに属することを示す。こ
のプロセスはＮ行分繰り返される。Ｎ行の最後に、アド
レス・コントローラ３２は、入力／受信セグメンテーシ
ョン・タグを収集回路３４Ｂに連結し始める。

【００３６】Ｎ行の最後には、収集回路３４Ａは、この
ブロック内の各タグ値の発生回数を識別する１セットの
統計を行の各ブロックごとに保有する。回路３４Ａによ
り収集された統計は、タグ分類回路３６により読取られ
る。タグ分類回路３６において、マルチプレクサ（多重
装置）４０は、統計を分類機（ソーター）４２に送り、
分類機４２において、統計はブロックごとに分類され
る。分類機４２はＴｍ及びＴｍ−１を識別し、１セット
の規則に基づいてブロック・レベルのタグを生成する。
次に、各ブロックのための最終的なブロック・レベルの
タグが、ブロック・タグ・メモリ３８に書込まれる。

【００３７】ブロック・タグ・ジェネレータ３０は、特
殊用途向けコンピュータ、プログラムされたマイクロプ
ロセッサ又はマイクロコントローラ及び周辺装置集積回
路素子、ＡＳＩＣ（特定用途向けＩＣ）又は他の集積回
路、デジタル信号プロセッサ、ディスクリート（離散）
素子回路等のハードワイヤード（物理的に組み込まれ
た）電子又は論理回路、例えばＰＬＤ（プログラム可能
論理回路）、ＰＬＡ（プログラム可能論理回路）、ＦＰ
ＧＡ（書替え可能ゲートアレイ）又はＰＡＬ（プログラ
ム可能アレイ論理）等のプログラム可能な論理回路等を
使用して実現又は実施されることが可能である。特殊な
アルゴリズムが、ハードウェアと組合せてソフトウェア
を使用することにより完成され得る。一般に、有限状態
装置を実現でき、従って上述のブロック・タグ生成プロ
セスを実現できるあらゆる装置が、ブロック・タグ・ジ
ェネレータを実現するために用いられることが可能であ
る。

【００３８】ここで図３を参照すると、本発明のブロッ
ク・タグ・クリーナ５０の第１の実施の形態を通しての
データ・フローを例示する図が示されている。図３の実
施の形態において、変更が必要とされるある程度の必然
性が存在するようになるまで、如何なる切替えも抑制す
ることによりタグの突然の切替えを減少させるために、
ヒューリスティックな規則と共にモルフォロジカル演算
を使用するブロック・タグ・クリーナ５０により、セグ
メンテーション・タグは浄化（処理）される。

【００３９】ブロック・タグ・クリーナ５０において、
セグメンテーション・タグはタグ識別モジュール５２に
連結される。任意ではあるが、ブロック・タグ・クリー
ナ５０は、セグメンテーション・タグを受信しバッファ
リングするタグ・バッファ（図示せず）を含むことが可
能である。タグ識別モジュール５２は、浄化されるべき
現在の（カレント）セグメンテーション・タグを識別す
る。有利なことに、浄化されるべき現在のタグを識別す
る際に、モジュール５２は連続したセグメンテーション
・タグの全体にわたって順次節動／階動し（steppin
g）、画像の一端から他端まで移動する。例えば、図４
は、浄化されるべき現在のタグを識別するために連続し
たセグメンテーション・タグの全体にわたって順次節動
する際に辿られる４つの可能な経路（上から下、下から
上、左から右、及び右から左）を示す。ブロック・タグ
・クリーナは、図４に示される経路の１つに沿ってタグ
の全体にわたって順次節動するように制限されていない
ことが理解されるべきである。更に、タグの全体にわた
って順次節動することにも制限されていないことが理解
されるべきである。

【００４０】浄化されるべき現在のセグメンテーション
・タグが識別された後、タグ識別モジュール５２は現在
のタグを近傍分析モジュール５４及び遷移分析モジュー
ル５６に渡す。近傍分析モジュール５４は、現在のタグ
に関連する予め定義されたサイズ、形状及び位置を有す
る近傍ブロックを生成するために、現在のタグの近傍の
（例えば、隣又は近くの）セグメンテーション・タグか
ら成るグループを検索する。有利なことに、近傍ブロッ
クは、現在のタグを中心とする正方形のブロック（即
ち、Ｘ×Ｘ）を構成する。しかしながら、異なるサイズ
及び形状を有する近傍ブロックが本発明の実行に際して
用いられてもよいこと、並びに近傍ブロックが現在のタ
グを中心とする必要はないことが理解されるべきであ
る。

【００４１】近傍ブロックが識別された後、近傍分析モ
ジュール５４は近傍ブロック内のセグメンテーション・
タグを分析し、この分析に基づいて１つ又は複数の近傍
ブロック・タグの予測を立てる。各近傍ブロック・タグ
予測は、近傍タグの分析に基づいて、現在のタグに存在
し得るセグメンテーション・タグ値（単数又は複数）を
識別する。近傍ブロック・タグ予測は、１セットの近傍
タグの任意の分析に基づいてよく、例えば、現在のタグ
の位置に対する近傍ブロック内のセグメンテーション・
タグの位置、及びセグメンテーション・タグが浄化され
たか否かといった要素が含まれ得る。

【００４２】可能な近傍ブロック予測の例は、図５を参
照して説明される。図５には、現在のタグ（Ｘ１３）を
中心とする５×５のセグメンテーション・タグから成る
ブロックにより構成されるサンプル近傍ブロック６０が
示されている。ブロック・タグ・クリーナが、図４に示
されるように上から下への経路に沿ってセグメンテーシ
ョン・タグ全体にわたって節動すると仮定すると、左か
ら右への経路において、タグＸ１からＸ１２までが浄化
される。近傍ブロック・タグ予測を立てるための近傍ブ
ロック内のセグメンテーション・タグのある可能な分析
は、ブロック内のセグメンテーション・タグのための度
数分布表を構築する。度数分布表は、ブロック内の各タ
グ値の発生回数を識別する。度数分布表を構築する際
に、セグメンテーション・タグは、それらの位置、タグ
値及び／又はそれらの状態（即ち、既に浄化されている
か否か）に基づいて重み付けされ得る。例えば、近傍ブ
ロック６０内のセグメンテーション・タグが次の値を有
すると仮定する。

【００４３】

【表１】

【００４４】即ち、各タグ値の発生回数を示す度数分布
表は、［Ａ：６，Ｂ：３，Ｃ：５，Ｄ：２，Ｅ：８，
Ｆ：１］である。ここにおいて、２５個のセグメンテー
ション・タグは、Ｘ１、Ｘ２、．．．、Ｘ２５と識別さ
れることが可能であり、図５に示されるように配置／配
向される。浄化済みのタグは２と重み付けされ、残りの
タグは１と重み付けされる度数分布表を構築すること
は、［Ａ：（３×２＋３×１＝）９，Ｂ：（２×２＋１
×１＝）５，Ｃ：（５×２＋０×１＝）１０，Ｄ：（２
×２＋０×１＝）４，Ｅ：（０×２＋８×１＝）８，
Ｆ：（０×２＋１×１＝）１］から成る度数分布表を提
供する。同様に、別の重み付け方法は、浄化され且つ隣
接するタグは２．５、浄化され且つ非隣接タグは２、隣
接タグ（浄化されていない）は１．５、そして残りのタ
グは１と重み付けすることが可能であり、［Ａ：（０×
２．５＋３×２＋１×１．５＋２×１＝）９．５，Ｂ：
（１×２．５＋１×２＋０×１．５＋１×１＝）５．
５，Ｃ：（２×２．５＋３×２＋０×１．５＋０×１
＝）１１，Ｄ：（１×２．５＋１×２＋０×１．５＋０
×１＝）４．５，Ｅ：（０×２．５＋０×２＋３×１．
５＋５×１＝）９．５，Ｆ：（０×２．５＋０×２＋０
×１．５＋１×１＝）１］から成る度数分布表を提供す
る。例えば、その値に基づいてタグを重み付けすること
は、所定の画像クラスに関してタグの重みを半分にまで
減少させ得る。

【００４５】度数分布表を構築した後、任意の基準がこ
の表から近傍ブロック・タグ予測を選択するために使用
され得る。ブロック・タグ予測を選択するために使用さ
れ得る１つの基準は、表内の最も優勢なタグであり、ど
ちらの重み付け方法においてもＣの予測されたタグ値と
いう結果をもたらす。別の可能な基準は、重み付けされ
た総発生回数の予め定められたパーセントを超える任意
のタグ値とされ得る。例えば、第１の重み付け方法にお
いては、３７回の重み付けが発生する。もし、ブロック
・タグ予測が、重み付け発生回数の少なくとも２５パー
セントを有するタグ値（即ち、９．２５を超える値）を
識別する場合は、ブロック・タグ予測は、タグ値Ａ及び
Ｃを近傍ブロック・タグ予測として識別する。

【００４６】同様に、遷移分析モジュール５６は、現在
のタグに関して予め定義されたサイズ、形状及び位置を
有する１ブロックの遷移セグメンテーション・タグ（遷
移ブロック）を生成するためにセグメンテーションから
成るグループを識別する。遷移分析モジュール５６は、
遷移ブロック内のセグメンテーション・タグを分析し、
この分析に基づいて現在のタグに関する１つ又は複数の
遷移ブロック・タグ予測を立てる。各遷移ブロック・タ
グ予測は、現在のタグが異なる画像領域に又は異なる画
像領域から遷移しているという仮定に基づいて、現在の
タグに関して１つ又は複数の予測タグ値を識別する。

【００４７】遷移ブロックのサイズ、形状及び位置は、
一般に、近傍ブロックのサイズ、形状及び位置、並びに
遷移ブロック・タグ予測が画像領域への遷移を識別する
か又は画像領域からの遷移を識別するかに依存する。例
えば、遷移ブロック・タグ予測が画像領域への遷移に基
づく場合、この遷移ブロックは、現在のタグがその領域
へと遷移し得る画像領域からのセグメンテーション・タ
グを含み得る。ある可能な遷移ブロック６２が、図５の
近傍ブロック６０に関連するものとして、図６に示され
る。図６には、近傍ブロック６０が点線で示され、現在
のタグが遷移している領域を識別している遷移ブロック
６２が、現在のタグＸ１３が左上隅になる５×５のセグ
メンテーション・タグから成るブロックを構成するよう
に示される。

【００４８】遷移ブロック・タグ予測は、遷移ブロック
内のタグの任意の分析に基づいて行われ得る。一般に、
ブロック内のセグメンテーション・タグに関する度数分
布表に基づいて遷移ブロック予測を立てることは、好結
果をもたらすことが確認されている。近傍ブロック予測
の生成と同様に、セグメンテーション・タグは、現在の
タグに対するそれらの位置、それらの値及び／又はそれ
らの状態に基づいて重み付けされ得る。

【００４９】近傍分析モジュール５４及び遷移分析モジ
ュール５６からのタグ予測は、このタグ予測に基づいて
浄化済みの現在のタグを生成するタグ・クリーニング・
モジュール５８に渡される。タグ予測は主に、現在のタ
グをリセットするためよりも寧ろ現在のタグ値を確認す
るために使用される。通常、タグ予測は、現在のタグが
予測の何れにも一致しない場合にのみ現在のタグを変更
するために使用される。一般に、近傍ブロック・タグ予
測の何れかが現在のタグと同じである場合は、現在のタ
グは正しいと推定され、そのままにされる。もし現在の
タグが近傍タグ予測の何れとも一致しない場合は、現在
のタグは遷移ブロック・タグ予測と比較される。もし遷
移ブロック・タグ予測が現在のタグと一致する場合、現
在のタグは異なる領域に遷移していると推定され、その
ままにされる。現在のタグがタグ予測の何れとも一致し
ない場合は、現在のタグは分類誤りされている可能性が
あり、近傍ブロック・タグ予測、遷移ブロック・タグ予
測及び現在のタグに基づくタグに置換される。

【００５０】ブロック・タグ・クリーナ５０は、特殊用
途向けコンピュータ、プログラムされたマイクロプロセ
ッサ又はマイクロコントローラ及び周辺装置集積回路素
子、ＡＳＩＣ又は他の集積回路、デジタル信号プロセッ
サ、ディスクリート素子回路等のハードワイヤード電子
又は論理回路、例えばＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ又はＰ
ＡＬ等のプログラム可能な論理回路等を使用して実現又
は実施されることが可能である。更に、特殊なアルゴリ
ズムが、特殊なハードウェアと組合せてソフトウェアを
使用することにより完成され得る。一般に、有限状態装
置を実現でき、従って上述のブロック・タグ・クリーニ
ング・プロセスを実現できるあらゆる装置が、ブロック
・タグ・クリーナ５０を実現するために用いられること
が可能である。

【００５１】ブロック・タグ・クリーナの構造が概略的
に説明されたので、次に本発明のセグメンテーション・
タグを浄化するための方法の実施の形態の議論に目を向
ける。ここで図７を参照すると、ブロック・タグ・クリ
ーナの実施の形態に応じてセグメンテーション・タグを
浄化する際に実行される様々なステップの概略図であ
り、且つ図３のブロック・タグ・クリーナ５０を通して
のオペレーション及びデータ・フローの代替表現である
図が示される。

【００５２】図７において、ステップ７０でセグメンテ
ーション・タグが受信され、浄化されるべき現在のタグ
が識別される。次に、ステップ７２で、現在のタグの近
傍の１つ又は複数のセグメンテーション・タグが識別さ
れる。ステップ７２で識別された近傍セグメンテーショ
ン・タグは、現在のタグと共に近傍ブロックを構成す
る。上述されたように、近傍ブロックは有利なことに現
在のタグを中心とする正方形のブロックから構成され
る。近傍ブロックの識別後、現在のタグの浄化演算が開
始される。

【００５３】先ずステップ７４で、現在のタグが、現在
のタグに隣接するセグメンテーション・タグの関数とし
てリセットされ得る。より詳細には、所定のセットのセ
グメンテーション・タグにとっては、隣接タグに基づい
て現在のタグを無効にすることが有利であり得る。例え
ば、現在のタグが中間周波数のハーフトーンの画像クラ
スを表わし、隣接するタグの大半が高周波数のハーフト
ーンを表わす場合には、現在のタグは高周波数のハーフ
トーンを表わすように設定され得る。同様に、現在のタ
グが中間周波数のハーフトーンの画像クラスを表わし、
隣接するタグが高周波数のハーフトーンよりも低周波数
のハーフトーンを多く表わす場合には、現在のタグは低
周波数のハーフトーンを表わすようにリセットされ得
る。別の例では、エッジの画像クラスを表わすタグが、
１つ又は複数の隣接するタグが低周波数のハーフトーン
を表わす値を有する場合には、低周波数のハーフトーン
を表わすようにリセットされ得る。現在のタグを無効に
することが好ましい又は有利であり得る更なる条件又は
代替の条件が存在することを当業者は認識するであろう
ことが理解されるべきである。

【００５４】ステップ７６では、現在のタグが現在のタ
グに隣接する１つ又は複数のセグメンテーション・タグ
と比較される。セグメンテーション・タグは、もう１つ
のセグメンテーション・タグとの間に他のセグメンテー
ション・タグが存在しない場合に、そのセグメンテーシ
ョン・タグと隣接している。セグメンテーション・タグ
が矩形であり、行及び列に配置されている場合、各タグ
は最多で８個のセグメンテーション・タグと隣接し得
る。他の基準（例えば、浄化済みの隣接タグ、水平方向
の隣接タグ、浄化済みのタグ、垂直方向の隣接タグ）
が、現在のタグが比較されるセグメンテーション・タグ
数を減らすために使用されることが可能である。タグ
が、比較される隣接タグの少なくとも１つと同じであれ
ば、現在のタグは正しいと推定され、現在のタグの浄化
演算は完了する。現在のタグが、比較される隣接タグの
何れとも一致しない場合は、浄化演算はステップ７８で
続行される。

【００５５】ステップ７８において、上述のように１つ
又は複数の近傍ブロック・タグ予測を立てるために現在
のタグ及び近傍ブロック内のセグメンテーション・タグ
が分析される。ステップ８０で現在のタグは、ステップ
７８で立てられた近傍ブロック・タグ予測（単数又は複
数）と比較される。現在のタグが近傍ブロック・タグ予
測と同じである場合は、現在のタグは正しいと推定さ
れ、現在のタグに対する処理は完了する。現在のタグが
予測と同じではない場合は、浄化演算はステップ８２で
続行される。

【００５６】ステップ８２では、近傍ブロック・タグ予
測が、文書の背景又は走査された文書に関する同様の画
像分類を表わすセグメンテーション・タグ値と比較され
る。文書の背景の分類は、全ての走査文書に関して予め
選択されていてもよいし、又は例えば、走査文書の先端
に沿っての最初の数本の走査線において優勢な画像クラ
スを識別することにより、走査される各文書ごとに決定
されていてもよい。もし近傍ブロック・タグ予測が文書
の背景と同じである場合は、近傍ブロック内の現在のタ
グ値の（重み付けされた）総発生回数が、ステップ８４
でしきい値と比較される。（重み付けされた）発生回数
がしきい値を超えている場合、現在のタグは背景クラス
から遷移していると推測され、現在のタグの浄化は完了
する。しきい値は、任意の発生回数又は総発生数のパー
セントに設定されることが可能である。

【００５７】一方、もし近傍ブロック・タグ予測が背景
クラスと同じでないか、又はそのタグ値の（重み付けさ
れた）発生回数がしきい値を超えない場合は、このプロ
セスはステップ８６へ続行される。ステップ８６では、
遷移ブロックが識別され、この遷移ブロック内のセグメ
ンテーション・タグが分析されて、１つ又は複数の遷移
ブロック・タグ予測が立てられる。上述のように１つ又
は複数の遷移ブロック・タグ予測が立てられた後、プロ
セスはステップ８８で現在のタグを遷移ブロック・タグ
予測と比較する。現在のタグが遷移ブロック・タグ予測
と同じ場合は、現在のタグは新たな画像領域に遷移して
いると推測され、現在のタグの処理は完了する。現在の
タグが遷移ブロック・タグ予測と同じでない場合は、現
在のタグは分類誤りされている可能性があり、浄化演算
がステップ９０から９６で続けられ、これらのステップ
で現在のタグは、近傍ブロック・タグ予測、遷移ブロッ
ク・タグ予測、及び現在のタグに基づくタグに置換され
る。

【００５８】ステップ９０では、近傍ブロック・タグ予
測が、文書の背景を表わすセグメンテーション・タグ値
と比較される。ステップ９０で、近傍ブロック・タグ予
測が文書の背景タグ値と一致する場合は、プロセスはス
テップ９２に進む。ステップ９２に到達すると、現在の
タグは背景分類から遷移していると推測される。しかし
ながら、現在のタグは遷移ブロック・タグ予測と一致し
ないか、又は近傍ブロック内で十分大きな（重み付けさ
れた）度数を有さない（ステップ８４）ので、分類誤り
されていると推測される。現在のタグは、遷移予測が適
切な置換である場合、遷移ブロック・タグ予測に置換さ
れる。

【００５９】ステップ９２で、プロセスは、遷移ブロッ
ク・タグ予測が現在のタグを置換するために使用される
ことが可能か否かを判断する。可能である場合は、ステ
ップ９４で現在のタグが遷移ブロック・タグ予測に置換
され、可能でない場合は、現在のタグはそのまま変更さ
れない。より詳細には、ステップ９２は現在のタグを置
換することが適切か否かを判断するために１セットの規
則を用いる。この規則は、限定はされないが、タグの優
先順位及びタグの度数を含む多数の要素に基づくことが
可能である。例として、規則のセットは、（１）背景又
はエッジの画像クラスを表わす値を有する遷移ブロック
・タグ予測は、現在のタグを置換するために使用不可能
であること、（２）他のあらゆる値を有する遷移ブロッ
ク・タグ予測が、現在のタグの度数が第１のしきい値未
満である場合、及び／又は遷移ブロック・タグ予測の度
数が第２のしきい値を超えている場合に、現在のタグに
取って代わること、を示し得る。更なる規則又は代替の
規則が、遷移ブロック・タグ予測が現在のタグに取って
代わり得るか否かを判断する際に使用され得ることを当
業者は認識するであろうことが理解されるべきである。

【００６０】ステップ８８で現在のタグが遷移ブロック
・タグ予測と等しくない場合、且つステップ９０で近傍
ブロック・タグ予測が文書の背景を表わすタグ値を有さ
ない場合、プロセスはステップ９６で現在のタグ、近傍
ブロック・タグ予測、及び遷移ブロック・タグ予測に基
づいて浄化済みの現在のタグを生成する。ある可能な関
数は、近傍ブロック・タグ予測が背景又はエッジ等の予
め定められた画像クラスと等しくならない限りにおい
て、現在のタグを近傍ブロック・タグ予測と等しくなる
ように設定する。

【００６１】一般に、セグメンテーション・アーチファ
クトを減少させるためにセグメンテーション・タグを浄
化する際に、タグ浄化演算は有利なことに各セグメンテ
ーション・タグを一度だけ浄化する。しかしながら、マ
ルチレベルの浄化演算が、浄化済みのタグを浄化演算中
に数回通過することにより実行されることが可能であ
る。それぞれの連続する浄化演算は、一方向の浄化に起
因するあらゆる偏りを除去するために、図４に示される
ような経路をたどって実行されることが可能である。更
に、処理の限定は、セグメンテーション・タグのサブセ
ットのみの浄化を要求し得ることが理解されるであろ
う。

【００６２】ここで図８を参照すると、本発明のブロッ
ク・タグ・クリーナ１００の第２の実施の形態を通して
のデータ・フローを描写するブロック図が示されてい
る。図８の実施の形態において、セグメンテーション・
タグは、連続する構成要素の統計分析を使用してブロッ
ク・タグ・クリーナ１００により浄化される。ブロック
・タグ・クリーナ１００は、特殊用途向けコンピュー
タ、プログラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロ
コントローラ及び周辺装置集積回路素子、ＡＳＩＣ又は
他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、ディスクリー
ト素子回路等のハードワイヤード電子又は論理回路、例
えばＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ又はＰＡＬ等のプログラ
ム可能な論理回路等を用いて実現又は実施されることが
可能である。更に、特殊なアルゴリズムが、特殊なハー
ドウェアと組合せてソフトウェアを使用することにより
完成され得る。一般に、有限状態装置を実現でき、従っ
て以下で説明されるブロック・タグ・クリーニング・プ
ロセスを実現できるあらゆる装置が、ブロック・タグ・
クリーナ１００を実現するために用いられることが可能
である。

【００６３】ブロック・タグ・クリーナ１００におい
て、セグメンテーション・タグはタグ分析モジュール１
０２に連結される。タグ分析モジュール１０２は、複数
のセグメンテーション・タグを受信し、この複数のタグ
の内の弱連結のセグメンテーション・タグを識別する。
タグ分析モジュール１０２は、弱連結のセグメンテーシ
ョン・タグを、十分な数の隣接セグメンテーション・タ
グと等しくない又は類似でないセグメンテーション・タ
グとして識別する。更に、モジュール１０２は、背景等
の予め定められた画像タイプを示す近傍セグメンテーシ
ョン・タグの数が所定のしきい値を超える場合に、その
特定のタグを、弱連結のタグと識別する。弱連結のタグ
を識別した後、モジュール１０２は、弱連結のタグのタ
グ値を、背景等の予め選択された画像タイプを示す値と
置換することにより、更に進められる処理からこの弱連
結のタグを除去する。或いは、モジュール１０２は、弱
連結のタグがその後の処理演算で弱連結のタグとして識
別されることが可能な方法で、このタグをマークするこ
とにより弱連結のタグを除去することが可能である。

【００６４】複数のタグ内の弱連結のセグメンテーショ
ン・タグが識別された後、連結構成要素ジェネレータ１
０４は、連結構成要素を識別する。１セットのセグメン
テーション・タグは、このセット内の各セグメンテーシ
ョン・タグがセット内にある少なくとも１つのセグメン
テーション・タグと隣接している場合、且つこのセット
内のセグメンテーション・タグの各対がセット内の他の
タグから成るサブセットにより連結される場合に、「連
結構成要素」を含む。

【００６５】複数のセグメンテーション・タグ内の連結
構成要素を識別するためのプロセスを、例として説明す
ることが可能である。タグ分析モジュール１０２が、弱
連結のセグメンテーション・タグを背景の画像タイプと
置換することにより、弱連結のセグメンテーション・タ
グを除去すると仮定すると、ジェネレータ１０４は単
に、非背景セグメンテーション・タグを第１の連結タグ
として配置する。連結された（背景）セグメンテーショ
ン・タグが発見されると、反復プロセスが、連結タグの
範囲が決定されるまで、全ての非背景セグメンテーショ
ン・タグを連結タグの隣に、更にその隣の連結タグに、
という様に配置する。このプロセスは、全ての非背景セ
グメンテーション・タグが適切に連結構成要素と関連付
けられるまで繰り返される。同様に、タグ分析モジュー
ル１０２が、セグメンテーション・タグを弱連結とマー
クする場合、このプロセスは、マークされていないタグ
を第１の連結タグとして識別し、連結構成要素の範囲が
明らかになるまで全ての隣接しマークされていないタグ
を識別するように続行される。

【００６６】連結構成要素ジェネレータ１０４が、連結
構成要素の範囲内で少数の弱連結のタグ（例えば、背景
又はマークされたタグ）を含む領域を含む連結構成要素
を識別する可能性があることに留意すべきである。これ
らの領域は、領域の大きさが十分に小さい場合に、連結
構成要素に併合される。領域の大きさが小さいか否かの
判断は、領域内の弱連結のタグの個数、領域により含ま
れる連結構成要素のパーセンテージ等を含む多数の要素
に基づくことが可能である。

【００６７】連結構成要素ジェネレータ１０４で連結構
成要素が識別された後、ブロック・タグ・クリーナ１０
０は統計収集モジュール１０６及びタグ・ジェネレータ
１０８で集められた統計及び予め定義された１セットの
ヒューリスティックな規則に基づいて、各連結構成要素
ごとに代表タグを生成する。各連結構成要素ごとの代表
タグの生成は、図１及び２を参照して上述されたブロッ
ク・レベルのタグの生成に類似している。即ち、連結構
成要素ジェネレータ１０４で識別された連結構成要素
は、統計収集モジュール１０６に渡され、そこで各連結
構成要素ごとのタグ統計が集められる。統計収集モジュ
ール１０６は、連結構成要素の代表タグがそこから識別
されることが可能な任意の適切な統計を収集することが
できる。有利なことに、統計収集モジュール１０６は、
各連結構成要素内の最も優勢なタグ値及び２番目に優勢
なタグ値を識別するのに十分なタグ統計を収集する。

【００６８】集められたタグ統計を使用して、タグ・ジ
ェネレータ１０８は、各連結構成要素ごとに代表タグを
識別する。各連結構成要素ごとに生成された代表タグ
は、収集された統計及び予め定義された１セットのヒュ
ーリスティックな規則に基づいてセグメンテーション・
タグ値（単数又は複数）を識別する。最も優勢なタグ値
及び２番目に優勢なタグ値に基づいて代表タグを生成す
るための可能な１セットの規則は、図１を参照して既に
説明された。また、代表タグは、セグメンテーション・
タグのヒストグラム分布又はセグメンテーションの欠陥
のマスキング等のヒューリスティックな画像品質要件に
基づいて識別されることが可能である。タグ・ジェネレ
ータ１０８により連結構成要素の代表タグが生成された
後、タグ置換モジュール１１０は、連結構成要素内の選
択されたセグメンテーション・タグを、代表タグと選択
されたタグの値との関数として生成された浄化済みのセ
グメンテーション・タグに置換する。このようなある関
数は、連結構成要素内の各セグメンテーション・タグを
単に代表タグに置換する。

【００６９】ここで図９を参照すると、本発明のピクセ
ル・タグ・クリーナの実施の形態を通してのデータ・フ
ローを描写するブロック図が示される。上述の通り、ピ
クセル・タグ・クリーナは、ピクセル・レベルのセグメ
ンテーション・タグ上で作用し、近傍セグメンテーショ
ン・タグから成るウィンドウに基づいて浄化済みのピク
セル・レベルのセグメンテーション・タグを生成する。
図９に示されるように、ピクセル・タグ・クリーナは、
モジュール１２０で、浄化されるべき現在のピクセル・
レベルのセグメンテーション・タグを受信する。次に、
モジュール１２２で、ピクセル・タグ・クリーナは、現
在のピクセル・レベルのタグの近傍セグメンテーション
・タグから成るグループを含む近傍ウィンドウを識別す
る。

【００７０】近傍セグメンテーション・タグの知識は、
ピクセル・レベルのタグの値に関する賢い判断をするこ
とを助ける。有利であることに、ピクセル・タグ・クリ
ーナは、ピクセル・レベルのタグを変更するための判断
をブロック・タグ・ジェネレータ又はブロック・タグ・
クリーナから取得可能であるような近傍ブロック・レベ
ルのタグを基にして行う。しかしながら、ピクセル・タ
グ・クリーナは、近傍のピクセル・レベルのセグメンテ
ーション・タグから成るウィンドウに基づいてピクセル
・レベルのタグを浄化し得ることが理解されるべきであ
る。近傍のセグメンテーション・タグから成るウィンド
ウを識別する際に、モジュール１２２は有利なことに、
現在のピクセル・レベルのタグと関連付けられたセグメ
ンテーション・タグを中心としてセグメンテーション・
タグから成る近傍ウィンドウを識別する。ブロック・レ
ベルのセグメンテーション・タグから成る近傍ウィンド
ウを使用する際には、このウィンドウは有利なことに、
現在のセグメンテーション・タグが属するブロックに中
心を置かれる。

【００７１】近傍ウィンドウが識別された後、ピクセル
・タグ・クリーナはモジュール１２４で現在のピクセル
・レベルのタグを浄化し、浄化済みのピクセル・レベル
のタグを生成する。一般に、近傍ウィンドウがブロック
・レベルのセグメンテーション・タグを含む場合、現在
のピクセル・レベルのタグは、現在のピクセルが属する
ブロックのブロック・レベルのタグと比較される。現在
のピクセル・レベルのタグが現在のブロック・タグと同
じである場合、ピクセル・レベルのタグは正しいと推測
され、そのままにされる。近傍ウィンドウがピクセル・
レベルのセグメンテーション・タグを含む場合、又はこ
のウィンドウがブロック・レベルのタグを含む場合、ピ
クセル・レベルのタグは現在のブロック・タグとは同じ
ではなく、現在のピクセル・レベルのタグは近傍ウィン
ドウを含むセグメンテーション・タグと比較される。現
在のピクセル・レベルのタグが、近傍セグメンテーショ
ン・タグのしきい値の数値と等しい場合、ピクセル・レ
ベルのタグは遷移していると推測され、ここでもそのま
まにされる。ピクセル・レベルのタグが現在のブロック
・タグ又は近傍セグメンテーション・タグの１つと同じ
でない場合、現在のピクセル・レベルのタグは通常、近
傍セグメンテーション・タグの関数として生成されたセ
グメンテーション・タグと置換される。近傍ウィンドウ
がブロック・レベルのタグを含む場合、現在のピクセル
・レベルのタグは通常、浄化済みのピクセル・レベルの
タグを生成するために現在のブロック・タグに置換され
る。しかしながら、所定の状況においては、現在のピク
セル・レベルのタグをブロック・レベルのタグに置換す
ることは望ましくない可能性があることが理解されるべ
きである。例えば、現在のブロック・レベルのタグが、
背景の画像クラスを識別する場合、現在のピクセル・レ
ベルのタグを背景の画像クラスを識別するタグに置換す
ることは望ましくないであろう。同様に、現在のブロッ
ク・レベルのタグが、中間（又はファジイ）周波数のハ
ーフトーンの画像クラスを識別する場合、現在の低周波
数又は高周波数のハーフトーンのピクセル・レベルのタ
グを（中間周波数のハーフトーンの画像クラスを識別す
るタグに）置換することは望ましくない恐れがある。

【００７２】上述のように概説された一般的なプロセス
に例外を設けることが好ましいと考えられる１つの画像
クラスは、エッジクラスである。即ち、エッジの画像ク
ラスを識別するピクセル・レベルのタグにとって、ピク
セル・レベルのタグがブロック・レベルのタグよりも優
先されることが一般に好ましい。より詳細には、エッジ
クラスを識別するピクセル・レベルのタグは、ピクセル
・レベルのエッジクラスを置換する低周波数のハーフト
ーンから成るブロック・レベルのタグの場合を除いて、
ブロック・レベルのタグに置換されない。

【００７３】モジュール１２４のオペレーションは、現
在のピクセル・レベルのタグが属するブロックを中心と
する３×３のブロックから成る隣接ウィンドウを使用す
るピクセル・レベルのタグの浄化を参照して例示され
る。３×３の隣接ウィンドウの使用は、図１０に例示さ
れる。図１０には、現在のピクセル・レベルのタグ１３
０が、８個の近傍（隣接）ブロックにより囲まれている
現在のブロックと呼ばれるブロック１３２に属するよう
に示されている。有利なことに、近傍ウィンドウ内の各
ブロックは、同じサイズ及び向きを有する。

【００７４】近傍ウィンドウを識別した後、ピクセル・
タグ・クリーナは現在のピクセル・レベルのタグを浄化
する。ピクセル・レベルのタグの浄化において、モジュ
ール１２４は先ず、現在のピクセル・レベルのタグを近
傍ウィンドウ内のセグメンテーション・タグと比較する
際に使用される「一時変数」を生成するために、近傍ブ
ロックを分析する。これらの一時変数は、近傍ウィンド
ウ内の各タグ（画像クラス）の度数、ウィンドウ内に低
周波数又は高周波数のハーフトーンが存在するか否か、
又は近傍ウィンドウがより高周波又はより低周波のハー
フトーンを有するか否か、を識別し得る。

【００７５】一時変数は、近傍ウィンドウが変化するま
で有効であり続ける。即ち、実行に際し、ピクセル・タ
グ・クリーナは、浄化されるべき現在のピクセル・レベ
ルのタグを検索する。浄化されるべき新たなピクセル・
レベルのタグのそれぞれごとに、ピクセル・タグ・クリ
ーナは、近傍ウィンドウを識別しなければならない。近
傍ウィンドウ内の各ブロックがＭ×Ｎのセグメンテーシ
ョン・タグのサイズを有すると仮定すると、近傍ウィン
ドウは高速（一次）走査方向においてはＭ個のピクセル
・レベルのタグごとに同じであり続け、低速（二次）走
査方向においてはＮ個のピクセル・タグごとに同じであ
り続ける。

【００７６】現在のピクセル・レベルのタグを近傍ウィ
ンドウ内のセグメンテーション・タグと比較する際に使
用される一時変数を生成した後、モジュール１２４は、
１セットの予め定義された規則に基づいて浄化済みのピ
クセル・レベルのタグを生成する。多くの場合、ピクセ
ル・レベルのタグが現在のブロック・タグ又は８個の近
傍のブロック・レベルのタグの何れかと同じであれば、
タグはそのままにされる。そうでない場合、現在のブロ
ック・タグが背景の画像クラスを識別するために現在の
ピクセル・レベルのタグが変更されずに残される場合以
外は、現在のピクセル・レベルのタグは、現在のブロッ
ク・タグに置換される。この一般規則の例外は、幾つか
のブロック・レベルのタグよりも高い優先順位を有する
エッジの画像クラスを識別するピクセル・レベルのタグ
に対して発生する。

【００７７】画像クラス（滑らかな連続調（Sconton
e）、粗い連続調（Rcontone）、低周波数のハーフトー
ン（Low Freq）、ファジイ又は中間低周波数のハーフト
ーン（Fuzzy Low）、ファジイ又は中間高周波数のハー
フトーン（Fuzzy High）、高周波数のハーフトーン（Hi
gh Freq）、テキスト、背景、及び色付けられたテキス
ト）の１つ又は複数から構成される１セットのセグメン
テーション・タグを与えられた場合に、近傍ブロック・
レベルのタグから成るウィンドウに基づいて浄化済みの
ピクセル・レベルのセグメンテーション・タグを生成す
るための上述のように概説された１セットの予め定義さ
れたタグの浄化の一般規則は、次のＣ言語に似たプログ
ラミング命令文により記述されることが可能である。 if (freq[Low Freq]>0) LFHT = 1 if (freq[High Freq]>0) HFHT = 1 if (freq[Low Freq]>freq[High Freq]) maxL = 1 if ((freq[High Freq]>0) and (freq[High Freq]>=freq[Low Freq]) maxH = 1 If (CP = Edge) { if(freq[SContone] = 9) OP = Text on Tint else if (freq[Edge]>0) OP = Edge else if (CB=Low Freq) OP = Low Freq else if (CB=High Freq) OP = Text on Tint else OP = Edge } Else if ((CP = Fuzzy High) OR (CP = Fuzzy Low)) { if (maxH) OP = High Freq if (maxL) OP = Low Freq else OP = CB } Else if (CP = RContone) { if (CB = Background) OR (CB = Edge) OP = Edge else if (maxH) OP = High Freq else if (maxL) OP = Low Freq else OP = SContone } Else if ((CP = Low Freq) AND (CB = Background)) { if (LFHT) OP = Low Freq else if (HFHT) OP = High Freq else OP = Edge } Else if ((freq[CP]≧1) OR (CB = Background)) OP = CP /*ＣＰが近傍ブロック内にあるか又はＣＢが背景である場合は、ＣＰを残す*/ Else OP = CB /*現在のブロック・タグに置換する*/ 上記規則において、ＣＰは現在のピクセル・レベルのタ
グであり、ＯＰは出力された（浄化された）ピクセル・
レベルのタグであり、ＣＢは現在のブロック・レベルの
タグであり、そしてfreq[image class]は、近傍ウィン
ドウ内のブロック・レベルのセグメンテーション・タグ
におけるその画像クラスの度数（発生回数）を算出す
る。上記規則のセットは、１つ又は複数の優勢タグの関
数としてのブロック・レベルのタグの生成を例示するた
めの例として提供されるものであり、当業者はブロック
・レベルのタグを生成するための異なる規則を確認し得
ることが理解されるべきである。

【００７８】ピクセル・タグ・クリーナは、特殊用途向
けコンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ
又はマイクロコントローラ及び周辺装置集積回路素子、
ＡＳＩＣ又は他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、
ディスクリート素子回路等のハードワイヤード電子又は
論理回路、例えばＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ又はＰＡＬ
等のプログラム可能な論理回路等を用いて実現又は実施
されることが可能である。特殊なアルゴリズムが、特殊
なハードウェアと組合せてソフトウェアを使用すること
により完成され得る。一般に、有限状態装置を実現で
き、従って上述のピクセル・タグ・クリーニング・プロ
セスを実現できるあらゆる装置が、ピクセル・タグ・ク
リーナを実現するために用いられることが可能である。

【００７９】３つのセグメンテーション・タグ・プロセ
ッサ（ブロック・タグ・ジェネレータ、ブロック・タグ
・クリーナ及びピクセル・タグ・クリーナ）のそれぞれ
が説明されたので、次にセグメンテーション・アーチフ
ァクトを減少させるためにセグメンテーション・タグを
処理するためのシステムに目を向ける。図１１を参照す
ると、３つのセグメンテーション・タグ・プロセッサ全
てを利用する、セグメンテーション・タグを処理するた
めのシステム１５０を含む画像処理システムＩＰＳ２０
６の実施の形態のブロック図が示されている。

【００８０】図１１では、カラー走査装置からのＲＧＢ
ビデオ等の画像データが、ＩＰＳ２０６によりＲＧＢ−
ニュートラル（中性）変換モジュール２３０で受信され
る。モジュール２３０は、次に示される数式のように３
つのチャネルの一次結合の実行等の既知の方法で、画像
データをｎビットのニュートラルなチャネル・ビデオ・
データへ変換する。

【００８１】ニュートラル（Ｎ）＝ｒＷｔ*ＲＥＤ＋ｇ
Ｗｔ*ＧＲＥＥＮ＋ｂＷｔ*ＢＬＵＥこの式において、ｒ
Ｗｔ、ｇＷｔ及びｂＷｔはそれぞれ、レッド、グリーン
及びブルーの重み係数である。ニュートラルなチャネル
・ビデオ・データは、セグメンテーション・モジュール
２３２に渡される。セグメンテーション・モジュール２
３２は、ビデオ・データを分析し、画像ピクセルを分類
し、ピクセルを特定の画像クラスに識別するピクセル・
レベルのセグメンテーション・タグ１５２を生成するた
めに任意の自動画像セグメンテーション技法を使用す
る。

【００８２】ピクセル・レベルのセグメンテーション・
タグ１５２は、ブロック・タグ・ジェネレータ１５４に
連結される。ブロック・タグ・ジェネレータ１５４は、
１ブロックのセグメンテーション・タグを識別し、識別
されたブロック内のセグメンテーション・タグに関する
統計を収集し、集められた統計に基づいてセグメンテー
ション・タグから成る識別されたブロックに関するブロ
ック・レベルのタグ１５６を生成する。ブロック・タグ
・ジェネレータは、ピクセル・レベルのタグ１５２をタ
グ・バッファ１５８に渡す。タグ・バッファ１５８は、
ピクセル・レベルのタグの中間記憶装置を提供し、ＬＺ
圧縮等のデータ圧縮演算及び電子プリコレーション（El
ectronic PreCollation）・メモリ、高帯域幅メモリへ
のその後の格納又は類似の演算を用いることにより達成
されることが可能である。

【００８３】ブロック・タグ・ジェネレータ１５４から
のブロック・レベルのタグ１５６は、ブロック・タグ・
クリーナ１６０へ渡される。ブロック・タグ・クリーナ
１６０は、１グループの近傍のブロック・レベルのセグ
メンテーション・タグに基づいてタグ１５６を浄化する
ように作用する。ブロック・タグ・クリーナ１６０は、
ヒューリスティックな規則と共にモルフォロジカル演算
を用いることにより、即ち、セグメンテーション・タグ
の連結構成要素を統計分析することにより、ブロック・
タグを浄化することが可能である。ブロック・タグ・ク
リーナ１６０は、ピクセル・タグ・クリーナ１６４に浄
化済みのブロック・タグ１６２を供給する。

【００８４】ピクセル・タグ・クリーナ１６４は、タグ
・バッファ１５８からピクセル・レベルのタグ１５２を
受信し、ブロック・タグ・クリーナ１６０から浄化済み
のブロック・レベルのタグ１６２を受信する。ブロック
・タグから成る近傍ウィンドウに基づいて、ピクセル・
レベルのタグは、浄化済みのピクセル・レベルのタグ１
６６を生成するために浄化される。浄化済みのピクセル
・レベルのタグ１６６は、後処理モジュール２３４に渡
され、後処理モジュール２３４では、浄化済みのタグ
が、ビデオ・バッファ２３８を介して前処理回路２３６
から受信されたビデオ画像データ上での後処理関数（例
えば、フィルタリング及びレンダリング）に使用され
る。

【００８５】上述されたように、このシステムはセグメ
ンテーション・アーチファクトを減少させるために上述
の１つ又は複数のセグメンテーション・タグ・プロセッ
サの任意の組合せを含むことが可能である。例えば、タ
グ処理システム１５０は図１２に示されるように、ブロ
ック・タグ・クリーナを取り除くように変更されること
が可能である。図１２のシステム１５０’は、セグメン
テーション・タグを処理するために２つのセグメンテー
ション・タグ・プロセッサ（ブロック・タグ・ジェネレ
ータ１５４及びピクセル・タグ・クリーナ１６４）を使
用してセグメンテーション・タグを処理する。図１２の
システム１５０’において、ブロック・タグ・ジェネレ
ータ１５４は、上述されたようにピクセル・レベルのセ
グメンテーション・タグ１５２からブロック・レベルの
タグ１５６を生成し、このピクセル・レベルのタグ１５
２をタグ・バッファ１５８に渡す。ブロック・タグ・ジ
ェネレータ１５４からのブロック・レベルのタグ１５６
は、ピクセル・タグ・クリーナ１６４に渡される。ピク
セル・タグ・クリーナ１６４は、ブロック・タグから成
る近傍ウィンドウが浄化済みのブロック・レベルのタグ
１６２からではなくオリジナルのブロック・レベルのタ
グ１５６から選択される点を除いて、上述された方法と
同じ方法で浄化済みのピクセル・レベルのタグ１６６を
生成する。

【図面の簡単な説明】

【図１】ブロック・レベルのタグを生成するための方法
の実施の形態における様々なステップを示すフローチャ
ートである。

【図２】本発明のブロック・タグ・ジェネレータの実施
の形態を概略的に例示する（ブロック）図である。

【図３】本発明のブロック・タグ・クリーナの実施の形
態のブロック図である。

【図４】複数のセグメンテーション・タグから成るセッ
ト全体にわたって順次節動するための様々な経路（パ
ス）を示す図である。

【図５】本発明の実施の形態により採用される模範的な
５×５の近傍ブロックを示す図である。

【図６】本発明の実施の形態により採用される模範的な
遷移ブロックを示す図である。

【図７】本発明のブロック・タグ・クリーニング方法の
実施の形態を例示する図（フローチャート）である。

【図８】本発明のブロック・タグ・クリーナの実施の形
態を概略的に示す（ブロック）図である。

【図９】本発明のピクセル・タグ・クリーナの実施の形
態のブロック図である。

【図１０】本発明の実施の形態により採用されるセグメ
ンテーション・タグの近傍ウィンドウを示す図である。

【図１１】本発明のセグメンテーション・タグを処理す
るためのシステムを含む、画像処理システムのブロック
図である。

【図１２】本発明のセグメンテーション・タグを処理す
るためのシステムの実施の形態のブロック図である。

【図１３】本発明の１つ又は複数の態様に適したシステ
ム・レベルの実施の形態の全体図である。

【符号の説明】

３０ ブロック・タグ・ジェネレータ ３２ アドレス・コントローラ ３４ 統計収集モジュール ３４Ａ、３４Ｂ 統計収集回路 ３６ タグ分類回路 ３８ ブロック・タグ・メモリ ４０ マルチプレクサ ４２ 分類機 ５０ ブロック・タグ・クリーナ ５２ タグ識別モジュール ５４ 近傍分析モジュール ５６ 遷移分析モジュール ５８ タグ・クリーニング・モジュール

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 シン リ アメリカ合衆国 14580 ニューヨーク州 ウェブスター ジュエルベリー ドライ ブ ９ (72)発明者 フランシス ケー．ツェ アメリカ合衆国 14609 ニューヨーク州 ロチェスター メルビル ストリート 784

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のセグメンテーション・タグを受信
   するステップと、 受信したセグメンテーション・タグから成るブロックの
   代表タグであるブロック・レベルのタグを、前記受信し
   たセグメンテーション・タグに応じて生成するステップ
   と、 近傍のブロック・レベルのタグから成るウィンドウを使
   用して前記受信したセグメンテーション・タグの内の選
   択されたセグメンテーション・タグを浄化するステップ
   と、 を含む、セグメンテーション・タグ浄化方法。
2. 【請求項２】 前記受信したセグメンテーション・タグ
   の内の選択されたセグメンテーション・タグを浄化する
   ステップが、 現在のピクセル・レベルのタグを識別するステップと、 複数のブロック・レベルのタグから構成される近傍ウィ
   ンドウを識別するステップと、 前記近傍ウィンドウ内の前記ブロック・レベルのタグに
   基づいて前記現在のピクセル・レベルのタグを浄化する
   ステップと、 を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 ビデオ画像データを受信するために連結
   され、画像ピクセルを特定の画像クラスとして識別する
   セグメンテーション・タグを生成するセグメンテーショ
   ン・プロセッサと、 該セグメンテーション・プロセッサから前記セグメンテ
   ーション・タグを受信するために接続され、受信したセ
   グメンテーション・タグから成るブロックを識別し、該
   識別されたブロックに関する統計を収集し、該収集され
   た統計に基づいて前記ブロックのためのブロック・レベ
   ルのタグを生成するブロック・タグ・ジェネレータと、 ブロック・レベルのタグを受信するために接続され、近
   傍のブロック・レベルのタグから成るウィンドウに基づ
   いて前記セグメンテーション・タグの内の選択されたセ
   グメンテーション・タグを浄化するピクセル・タグ・ク
   リーナと、 前記ビデオ画像データと前記ブロック・タグとを受信す
   るために接続され、前記ビデオ画像と前記ブロック・タ
   グとに応じて受信媒体上に画像を生成するマーキング・
   エンジンと、 を含む、ビデオ画像データ処理システム。