JP2001127999A5 - - Google Patents

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Claims (32)

画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された画像データに対して前景と背景を分離する処理を行う2値化手段と、
前記入力手段によって入力された画像データに対して所定画素数分の幅の線分を抽出する線分抽出手段と、
前記2値化手段によって前景とされた連結する画素に対して同一のラベルを付与する第1ラベリング手段と、
前記第1ラベリング手段において同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第1ラベル特徴量算出手段と、
前記第1ラベル特徴量算出手段によって算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第1属性判定手段と、
前記第1ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域ごとの前記第1属性判定手段による属性判定結果を用いて、前記線分抽出手段によって抽出された線分の補正を行う線分補正手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
Input means for inputting image data;
A binarizing unit for performing a process of separating a foreground and a background from the image data input by the input unit;
Line segment extraction means for extracting a line segment having a width of a predetermined number of pixels from the image data input by the input means,
First labeling means for assigning the same label to connected pixels that have been foreground by the binarization means;
A first label feature amount calculating unit that calculates, for each label region to which the same label has been assigned by the first labeling unit, an image feature amount of the label region;
First attribute determining means for determining an attribute of the label area from a label feature quantity for each label area calculated by the first label feature quantity calculating means;
A line segment correction unit that corrects the line segment extracted by the line segment extraction unit using the attribute determination result of the first attribute determination unit for each label region labeled by the first labeling unit. An image processing apparatus characterized by the above-mentioned.
前記第1属性判定手段は、
前記2値化手段によって2値化された画像データから、前記線分抽出手段によって抽出された線分を除去する線分除去手段と、
前記2値化手段によって前景とされた画素でかつ前記線分除去手段によって線分の除去された連結する画素に対して同一のラベルを付与する第2ラベリング手段と、
前記第2ラベリング手段において同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第2ラベル特徴量算出手段と、
第2ラベル特徴量算出手段によって算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第2属性判定手段と、
前記第1ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域と前記第2ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域のそれぞれの包含関係を判定する包含関係判定手段と、
前記第2属性判定手段による属性判定結果と前記包含関係判定手段による包含判定結果とから、前記第1ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域の属性を判定する第属性判定手段とを有する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
The first attribute determining means includes:
A line segment removing unit that removes a line segment extracted by the line segment extracting unit from the image data binarized by the binarizing unit;
Second labeling means for assigning the same label to connected pixels that have been foregrounded by the binarization means and whose line segments have been removed by the line segment removal means;
A second label feature amount calculation unit that calculates, for each label region to which the same label is assigned by the second labeling unit, an image feature amount of the label region;
A second attribute determining unit that determines an attribute of the label region from the label feature amount for each label region calculated by the second label feature amount calculating unit;
Inclusion relation determining means for determining an inclusion relation between the label area labeled by the first labeling means and the label area labeled by the second labeling means;
And a inclusion determination result by the inclusion relation determination means and the attribute determination result by the second attribute determining means, and a third attribute determining means for determining an attribute of the labeled label area by the first labeling unit <br / > The image processing apparatus according to claim 1, wherein:
前記第1属性判定手段は、
前記入力手段によって入力された画像データに対してエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記2値化手段によって2値化された画像データから、前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジを除去するエッジ除去手段と、
前記2値化手段によって前景とされた画素でかつ前記エッジ除去手段によってエッジの除去された連結する画素に対して同一のラベルを付与する第2ラベリング手段と、
前記第2ラベリング手段において同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第2ラベル特徴量算出手段と、
第2ラベル特徴量算出手段によって算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第2属性判定手段と、
前記第1ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域と前記第2ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域のそれぞれの包含関係を判定する包含関係判定手段と、
前記第2属性判定手段による属性判定結果と前記包含関係判定手段による包含判定結果とから、前記第1ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域の属性を判定する第属性判定手段とを有する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
The first attribute determining means includes:
Edge extraction means for extracting an edge from the image data input by the input means,
An edge removing unit that removes an edge extracted by the edge extracting unit from the image data binarized by the binarizing unit;
Second labeling means for assigning the same label to the connected pixels which have been foregrounded by the binarization means and whose edges have been removed by the edge removal means;
A second label feature amount calculation unit that calculates, for each label region to which the same label is assigned by the second labeling unit, an image feature amount of the label region;
A second attribute determining unit that determines an attribute of the label region from the label feature amount for each label region calculated by the second label feature amount calculating unit;
Inclusion relation determining means for determining an inclusion relation between the label area labeled by the first labeling means and the label area labeled by the second labeling means;
And a inclusion determination result by the inclusion relation determination means and the attribute determination result by the second attribute determining means, and a third attribute determining means for determining an attribute of the labeled label area by the first labeling unit <br / > The image processing apparatus according to claim 1, wherein:
前記第1属性判定手段は、
前記入力手段によって入力された画像データに対してエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記線分抽出手段によって抽出された線分と前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジとを合成する画像合成手段と、
前記2値化手段によって2値化された画像データから、前記画像合成手段によって合成されたエッジと線分とを除去するエッジ・線分除去手段と、
前記2値化手段によって前景とされた画素でかつ前記エッジ・線分除去手段によってエッジおよび線分の除去された連結する画素に対して同一のラベルを付与する第2ラベリング手段と、
前記第2ラベリング手段において同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第2ラベル特徴量算出手段と、
第2ラベル特徴量算出手段によって算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第2属性判定手段と、
前記第1ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域と前記第2ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域のそれぞれの包含関係を判定する包含関係判定手段と、
前記第2属性判定手段による属性判定結果と前記包含関係判定手段による包含判定結果とから、前記第1ラベリング手段によってラベリングされたラベル領域の属性を判定する第属性判定手段とを有する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
The first attribute determining means includes:
Edge extraction means for extracting an edge from the image data input by the input means,
Image combining means for combining the line segment extracted by the line segment extracting means and the edge extracted by the edge extracting means,
An edge / line segment removing unit that removes an edge and a line segment combined by the image combining unit from the image data binarized by the binarizing unit;
Second labeling means for assigning the same label to connected pixels that have been foregrounded by the binarization means and whose edges and line segments have been removed by the edge / line segment removal means;
A second label feature amount calculation unit that calculates, for each label region to which the same label is assigned by the second labeling unit, an image feature amount of the label region;
A second attribute determining unit that determines an attribute of the label region from the label feature amount for each label region calculated by the second label feature amount calculating unit;
An inclusion relation determining means for determining an inclusion relation between the label area labeled by the first labeling means and the label area labeled by the second labeling means;
And a inclusion determination result by the inclusion relation determination means and the attribute determination result by the second attribute determining means, and a third attribute determining means for determining an attribute of the labeled label area by the first labeling unit <br / > The image processing apparatus according to claim 1, wherein:
前記第1ラベル特徴量算出手段によって算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から、所定サイズ以下のラベル領域を除去する第1小領域除去手段をさらに具備し、
前記第1属性判定手段は、前記第1小領域除去手段によって除去されなかったラベル領域の属性を判定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれかに記載の画像処理装置。
A first small area removing unit that removes a label area having a predetermined size or less from the label feature amount for each label area calculated by the first label feature amount calculating unit;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first attribute determining unit determines an attribute of the label area that has not been removed by the first small area removing unit.
前記第1小領域除去手段は、前記第1ラベル特徴量算出手段によって算出されたラベル領域サイズを所定サイズと比較し、ラベル領域サイズが所定サイズ以下の領域を除去する
ことを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。
2. The method according to claim 1, wherein the first small area removing unit compares the label area size calculated by the first label feature amount calculating unit with a predetermined size, and removes an area whose label area size is equal to or smaller than the predetermined size. 6. The image processing device according to 5.
前記第2ラベル特徴量算出手段によって算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から、所定サイズ以下のラベル領域を除去する第2小領域除去手段をさらに具備し、
前記第2属性判定手段は、前記第2小領域除去手段によって除去されなかったラベル領域の属性を判定する
ことを特徴とする請求項2〜請求項4のいずれかに記載の画像処理装置。
The apparatus further includes a second small area removing unit that removes a label area of a predetermined size or less from the label feature amount for each label area calculated by the second label feature amount calculating unit,
The image according to any one of claims 2 to 4, wherein the second attribute determining unit determines an attribute of the label area that has not been removed by the second small area removing unit. Processing equipment.
前記第2小領域除去手段によって除去する領域サイズは、前記第1小領域除去手段によって除去する領域サイズと比較して、等しいかもしくは小さい
ことを特徴とする請求項7記載の画像処理装置。
8. The image processing apparatus according to claim 7, wherein the size of the area to be removed by the second small area removing means is equal to or smaller than the size of the area to be removed by the first small area removing means.
前記画像合成手段によって合成して得られる抽出領域を所定サイズ分だけ膨張処理する膨張処理手段をさらに具備し、
前記エッジ・線分除去手段は、前記膨張処理手段によって膨張処理された抽出領域を除去する
ことを特徴とする請求項4〜請求項8のいずれかに記載の画像処理装置。
Further comprising expansion processing means for expanding the extraction area obtained by synthesis by the image synthesis means by a predetermined size,
The image processing apparatus according to any one of claims 4 to 8, wherein the edge / line segment removing unit removes the extracted area expanded by the expansion processing unit.
前記第1ラベル特徴量算出手段は、少なくともラベル領域の画素値のクラス分割値およびクラス分散比を算出する
ことを特徴とする請求項1〜請求項9のいずれかに記載の画像処理装置。
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first label feature amount calculating unit calculates at least a class division value and a class variance of pixel values of a label area.
前記第1ラベル特徴量算出手段は、少なくともラベル領域の画素値の分散を算出する
ことを特徴とする請求項1〜請求項9のいずれかに記載の画像処理装置。
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first label feature amount calculating unit calculates at least a variance of pixel values of a label area.
前記第1ラベル特徴量算出手段は、少なくともラベル領域のサイズを算出する
ことを特徴とする請求項1〜請求項9のいずれかに記載の画像処理装置。
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first label feature amount calculation unit calculates at least a size of a label area.
前記第2ラベル特徴量算出手段は、少なくともラベル領域の画素値の分散を算出するThe second label feature quantity calculating means calculates at least a variance of pixel values of a label area.
ことを特徴とする請求項7〜請求項9のいずれかに記載の画像処理装置。The image processing apparatus according to claim 7, wherein:
前記第2ラベル特徴量算出手段は、少なくともラベル領域のサイズを算出する
ことを特徴とする請求項7〜請求項9のいずれかに記載の画像処理装置。
The image processing apparatus according to claim 7, wherein the second label feature amount calculation unit calculates at least a size of a label area.
前記第1属性判定手段は、判定結果として少なくとも写真・絵柄領域および均一色領域を含む
ことを特徴とする請求項1〜請求項14のいずれかに記載の画像処理装置。
The first attribute determining means, determination result as at least an image processing apparatus according to any one of claims 1 to 14, characterized in that it comprises a photo-picture area and a uniform color region.
前記第2属性判定手段は、判定結果として少なくとも写真・絵柄領域および均一色領域を含む
ことを特徴とする請求項2〜請求項14のいずれかに記載の画像処理装置。
The second attribute determining means, determination result as at least an image processing apparatus according to any one of claims 2 to 14, characterized in that it comprises a photo-picture area and a uniform color region.
前記第1属性判定手段は、判定対象ラベル領域の分散を用いて、判定対象ラベル領域が写真・絵柄領域あるいは均一色領域かを判定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項15のいずれかに記載の画像処理装置。
16. The method according to claim 1, wherein the first attribute determination unit determines whether the determination target label area is a photograph / picture area or a uniform color area using variance of the determination target label area. An image processing apparatus according to claim 1.
前記第1属性判定手段は、判定対象ラベル領域のクラス分割値およびクラス分散比を用いて、判定対象ラベル領域が写真・絵柄領域あるいは均一色領域かを判定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項17のいずれかに記載の画像処理装置。
4. The method according to claim 1, wherein the first attribute determining unit determines whether the label area to be determined is a photograph / picture area or a uniform color area using a class division value and a class variance ratio of the label area to be determined. The image processing device according to claim 17 .
前記包含関係判定手段は、前記第2ラベリング手段によってラベリングされた領域が、前記第1ラベリング手段によってラベリングされた領域に包含されるときに包含有りと判定する
ことを特徴とする請求項2〜請求項18のいずれかに記載の画像処理装置。
The claim according to claim 2, wherein the inclusion relation determination unit determines that the region labeled by the second labeling unit is included when the region labeled by the first labeling unit is included in the region labeled by the first labeling unit. Item 19. The image processing device according to any one of Items 18 .
前記第属性判定手段は、前記包含関係判定手段によって包含されると判定された領域のうち、所定閾値以上の領域が写真・絵柄ラベル領域の場合に、包含する領域も写真・絵柄ラベル領域であると判定する
ことを特徴とする請求項2〜請求項19のいずれかに記載の画像処理装置。
The third attribute determination unit is a photo / pattern label region when the region determined to be included by the inclusion relationship determination unit is a photo / pattern label region if the region not less than a predetermined threshold is a photo / pattern label region. the image processing apparatus according to any one of claims 2 to 19, characterized in that determining that there is.
前記第属性判定手段は、前記包含関係判定手段によって包含されると判定された領域のうち、所定閾値以上の割合の領域が写真・絵柄ラベル領域の場合に、包含する領域も写真・絵柄ラベル領域であると判定する
ことを特徴とする請求項2〜請求項20のいずれかに記載の画像処理装置。
The third attribute determination unit is configured to include, when the region determined to be included by the inclusion relationship determination unit is a photo / pattern label region in which a ratio equal to or greater than a predetermined threshold is a photo / pattern label region, the image processing apparatus according to any one of claims 2 to 20, characterized in that to determine that an area.
前記第属性判定手段は、前記第2小領域除去手段によって除去されなかったラベル領域の属性を判定する
ことを特徴とする請求項7〜請求項21のいずれかに記載の画像処理装置。
22. The image processing apparatus according to claim 7, wherein the second attribute determining unit determines an attribute of the label area that has not been removed by the second small area removing unit.
前記2値化手段は、前記入力手段によって入力さた画像データに対して濃度の濃い領域を抽出するシャドー抽出手段と、網点で構成された領域を抽出する網点抽出手段と、前記シャドー抽出手段および前記網点抽出手段の各抽出結果を画素ごとに論理和演算する論理和演算手段とを有する
ことを特徴とする請求項1〜請求項22のいずれかに記載の画像処理装置。
It said binarizing means, and the shadow extracting means for extracting a dark region density on the image data input by said input means, and a network point extracting means for extracting a region made up of halftone dots, the shadow the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 22, characterized in that it comprises a logical oR operation means for ORing each pixel of each extraction result of the extraction means and the network point extracting means.
前記2値化手段は、前記入力手段によって入力さた画像データに対して画素値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記ヒストグラム作成手段によって作成されたヒストグラムより2値化閾値を決定する2値化閾値決定手段とを有し、前記2値化閾値決定手段によって決定された2値化閾値を用いて、前記入力手段によって入力さた画像データの2値化を行う
ことを特徴とする請求項1〜請求項22のいずれかに記載の画像処理装置。
It said binarizing means determines a histogram creating means for creating a histogram of pixel values for the image data inputted by said input means, the binarization threshold from the histogram created by said histogram creating means 2 and a binarizing threshold determining means, by using the binarization threshold determined by said binarization threshold determining means, and performing the binary image data inputted by said input means the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 22.
前記線分補正手段は、対象画素の属性が写真・絵柄領域の場合は前記線分抽出手段による線分抽出結果を補正し、対象画素の属性が均一色領域の場合は前記線分抽出手段による線分抽出結果を補正結果とする
ことを特徴とする請求項1〜請求項24のいずれかに記載の画像処理装置。
The line segment correction unit corrects the line segment extraction result by the line segment extraction unit when the attribute of the target pixel is a photograph / pattern region, and by the line segment extraction unit when the attribute of the target pixel is a uniform color region. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 24, wherein a line segment extraction result is used as a correction result.
入力された画像データに対して前景と背景を分離する処理を行う2値化ステップと、
入力された画像データに対して所定画素数分の幅の線分を抽出する線分抽出ステップと、
前記2値化ステップで前景とされた連結する画素に対して同一のラベルを付与する第1ラベリングステップと、
前記第1ラベリングステップにおいて同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第1ラベル特徴量算出ステップと、
前記第1ラベル特徴量算出ステップで算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第1属性判定ステップと、
前記第1ラベリングステップでラベリングされたラベル領域ごとの前記属性判定ステップでの属性判定結果を用いて、前記線分抽出ステップで抽出された線分の補正を行う線分補正ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
A binarization step of performing processing for separating the foreground and the background on the input image data;
A line segment extracting step of extracting a line segment having a width of a predetermined number of pixels from the input image data,
A first labeling step of giving the same label to the connected pixels that have been foreground in the binarization step;
A first label feature amount calculating step of calculating, for each label region to which the same label has been given in the first labeling step, an image feature amount of the label region;
A first attribute determining step of determining an attribute of the label region from a label feature amount for each label region calculated in the first label feature amount calculating step;
A line segment correction step of correcting the line segment extracted in the line segment extraction step using an attribute determination result in the attribute determination step for each label region labeled in the first labeling step. Characteristic image processing method.
前記第1属性判定ステップは、
前記2値化ステップで2値化された画像データから、前記線分抽出ステップで抽出された線分を除去する線分除去ステップと、
前記2値化ステップで前景とされた画素でかつ前記線分除去ステップで線分の除去された連結する画素に対して同一のラベルを付与する第2ラベリングステップと、
前記第2ラベリングステップにおいて同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第2ラベル特徴量算出ステップと、
第2ラベル特徴量算出ステップで算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第2属性判定ステップと、
前記第1ラベリングステップでラベリングされたラベル領域と前記第2ラベリングステップでラベリングされたラベル領域のそれぞれの包含関係を判定する包含関係判定ステップと、
前記第2属性判定ステップでの属性判定結果と前記包含関係判定ステップでの包含判定結果とから、前記第1ラベリングステップでラベリングされたラベル領域の属性を判定する第2属性判定ステップとを有する
ことを特徴とする請求項26記載の画像処理方法。
The first attribute determining step includes:
A line segment removing step of removing the line segment extracted in the line segment extracting step from the image data binarized in the binarizing step;
A second labeling step of assigning the same label to the pixels that have been foreground in the binarization step and the connected pixels from which the line segment has been removed in the line segment removal step;
A second label feature amount calculating step of calculating, for each label region to which the same label is assigned in the second labeling step, an image feature amount of the label region;
A second attribute determining step of determining an attribute of the label region from a label feature amount for each label region calculated in the second label feature amount calculating step;
An inclusion relationship determining step of determining an inclusion relationship between the label region labeled in the first labeling step and the label region labeled in the second labeling step;
And a inclusion determination result of the attribute determination result and the inclusion relation determination step at the second attribute determining step, and a said attribute second attribute determining step of determining labeling label area in the first labeling step < The image processing method according to claim 26, wherein:
前記第1属性判定ステップは、
入力された画像データに対してエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
前記2値化ステップで2値化された画像データから、前記エッジ抽出ステップで抽出されたエッジを除去するエッジ除去ステップと、
前記2値化ステップで前景とされた画素でかつ前記エッジ除去ステップでエッジの除去された連結する画素に対して同一のラベルを付与する第2ラベリングステップと、
前記第2ラベリングステップにおいて同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第2ラベル特徴量算出ステップと、
第2ラベル特徴量算出ステップで算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第2属性判定ステップと、
前記第1ラベリングステップでラベリングされたラベル領域と前記第2ラベリングステップでラベリングされたラベル領域のそれぞれの包含関係を判定する包含関係判定ステップと、
前記第2属性判定ステップでの属性判定結果と前記包含関係判定ステップでの包含判定結果とから、前記第1ラベリングステップによってラベリングされたラベル領域の属性を判定する第2属性判定ステップとを有する
ことを特徴とする請求項26記載の画像処理方法。
The first attribute determining step includes:
An edge extraction step of extracting an edge from the input image data;
An edge removing step of removing the edge extracted in the edge extracting step from the image data binarized in the binarizing step;
A second labeling step of assigning the same label to the connected pixels that have been foreground in the binarization step and whose edges have been removed in the edge removal step;
A second label feature amount calculating step of calculating, for each label region to which the same label is assigned in the second labeling step, an image feature amount of the label region;
A second attribute determining step of determining an attribute of the label region from a label feature amount for each label region calculated in the second label feature amount calculating step;
An inclusion relationship determining step of determining an inclusion relationship between the label region labeled in the first labeling step and the label region labeled in the second labeling step;
And a inclusion determination result of the attribute determination result and the inclusion relation determination step at the second attribute determining step, and a said attribute second attribute determining step of determining the label area that has been labeled with a first labeling step < The image processing method according to claim 26, wherein:
前記第1属性判定ステップは、
入力された画像データに対してエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
前記線分抽出ステップで抽出された線分と前記エッジ抽出ステップで抽出されたエッジとを合成する画像合成ステップと、
前記2値化ステップで2値化された画像データから、前記画像合成ステップで合成されたエッジと線分とを除去するエッジ・線分除去ステップと、
前記2値化ステップで前景とされた画素でかつ前記エッジ・線分除去ステップでエッジおよび線分の除去された連結する画素に対して同一のラベルを付与する第2ラベリングステップと、
前記第2ラベリングステップにおいて同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに、該ラベル領域の画像特徴量を算出する第2ラベル特徴量算出ステップと、
第2ラベル特徴量算出ステップで算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から該ラベル領域の属性を判定する第2属性判定ステップと、
前記第1ラベリングステップでラベリングされたラベル領域と前記第2ラベリングステップでラベリングされたラベル領域のそれぞれの包含関係を判定する包含関係判定ステップと、
前記第2属性判定ステップでの属性判定結果と前記包含関係判定ステップでの包含判定結果とから、前記第1ラベリングステップでラベリングされたラベル領域の属性を判定する第2属性判定ステップとを有する
ことを特徴とする請求項26記載の画像処理方法。
The first attribute determining step includes:
An edge extraction step of extracting an edge from the input image data;
An image synthesizing step of synthesizing the line segment extracted in the line segment extracting step and the edge extracted in the edge extracting step,
An edge / line segment removing step of removing edges and line segments synthesized in the image synthesizing step from the image data binarized in the binarizing step;
A second labeling step of assigning the same label to the pixels that have been foreground in the binarization step and to the connected pixels from which edges and line segments have been removed in the edge / line segment removal step;
A second label feature calculation step of calculating an image feature of the label area for each label area to which the same label is assigned in the second labeling step;
A second attribute determining step of determining an attribute of the label region from a label feature amount for each label region calculated in the second label feature amount calculating step;
An inclusion relationship determining step of determining an inclusion relationship between the label region labeled in the first labeling step and the label region labeled in the second labeling step;
And a inclusion determination result of the attribute determination result and the inclusion relation determination step at the second attribute determining step, and a said attribute second attribute determining step of determining labeling label area in the first labeling step < The image processing method according to claim 26, wherein:
前記第2ラベル特徴量算出ステップで算出されたラベル領域ごとのラベル特徴量から、所定サイズ以下のラベル領域を除去する小領域除去ステップをさらに有し、
前記第2属性判定ステップでは、前記小領域除去ステップで除去されなかったラベル領域の属性を判定する
ことを特徴とする請求項27〜請求項29のいずれかに記載の画像処理方法。
The method further includes a small area removing step of removing a label area having a predetermined size or less from the label feature amount for each label area calculated in the second label feature amount calculating step,
The image processing method according to any one of claims 27 to 29 , wherein in the second attribute determining step, an attribute of the label area not removed in the small area removing step is determined. .
前記第1ラベリングステップでラベリングされた領域ごとに画像特徴量を算出する第2ラベル特徴量算出ステップと、
前記第2ラベル特徴量算出ステップで算出されたラベル領域サイズを所定サイズと比較し、ラベル領域サイズが所定サイズ以下の領域を除去する第2小領域除去ステップとをさらに有する
ことを特徴とする請求項26〜請求項31のいずれかに記載の画像処理方法。
A second label feature amount calculating step of calculating an image feature amount for each of the regions labeled in the first labeling step;
The method according to claim 11, further comprising a second small area removing step of comparing the label area size calculated in the second label feature amount calculating step with a predetermined size, and removing an area whose label area size is equal to or smaller than the predetermined size. The image processing method according to any one of claims 26 to 31 .
前記画像合成ステップで合成して得られる抽出領域を所定サイズ分だけ膨張処理する膨張処理ステップをさらに有し、
前記エッジ・線分除去ステップでは、前記膨張処理ステップで膨張処理された抽出領域を除去する
ことを特徴とする請求項29〜請求項31のいずれかに記載の画像処理方法。
Further comprising an expansion processing step of expanding the extraction area obtained by synthesis in the image synthesis step by a predetermined size,
The image processing method according to any one of claims 29 to 31 , wherein in the edge / line segment removing step, the extraction area expanded in the expansion processing step is removed.
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