JP2002279345A

JP2002279345A - 画像処理装置、画像処理方法及び該方法を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

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Publication number: JP2002279345A
Application number: JP2001075290A
Authority: JP
Inventors: Fumihiro Hasegawa; 史裕長谷川
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2001-03-16
Filing date: 2001-03-16
Publication date: 2002-09-27
Anticipated expiration: 2021-03-16
Also published as: JP4213357B2

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は処理対象の画像が多値画像又は二値
画像にかかわらず明度反転文字領域を抽出することがで
き、よっていかなる画像に対しても精度良く、かつ高速
に文字認識が可能となる。【解決手段】本発明の画像処理装置は、処理対象の画
像を格納する画像格納手段と、画像中の明度反転領域候
補を抽出する明度反転領域候補抽出手段と、原画像が多
値画像の場合は抽出した明度反転領域候補内を二値化す
る領域内二値化手段と、二値化された明度反転領域候補
内の白画素と黒画素の分布状況をもとに明度反転領域で
あるかどうかを判定する明度反転領域判定手段とを備え
た。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置、画像
処理方法及び該方法を実行するためのプログラムを格納
したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、特に
明度反転文字の認識に関する。

【０００２】

【従来の技術】文書を書く場合、特に強調したい部分を
目立たせることはごく自然なことである。目立たせるこ
とによって、重要な部分を漏らさず読者に伝えることが
できるからである。強調する方法にはさまざまなものが
考えられるが、その中に明度反転文字を利用するという
方法が考えられる。図１０はその一例である。この例で
は、文書が遠足の告知であることを明度反転文字にする
ことで読者の注意を喚起している。しかし、このような
文字を光学的文字認識装置（以下ＯＣＲと略す）で明度
反転しない文字と区別せずに文字認識するのは難しい。
一般にＯＣＲは二値画像の黒画素あるいは白画素のどち
らか一方を、文字を構成する要素と見なして認識するよ
うに作られているからである。従って、従来のＯＣＲで
は明度反転文字領域を文字認識処理以前に検出し、その
部分の画像を黒画素で構成される文字領域に変換して文
字認識を行っていた。

【０００３】そこで、従来より明度反転文字領域を検出
する方法がいくつか提案されている。その一つとして、
特開平９−２６９９７０号公報（以下従来例と称す）に
は、二値の原画像を対象にした方法が提案されている。
この従来の方法によれば、黒画素の連結成分を抽出し、
連結成分の外接矩形の幅、高さから文字領域と非文字領
域に分ける。非文字領域の射影ヒストグラムを求め、そ
の形状から反転文字領域を判定する。あるいは、内部の
黒画素数や白画素数、そして白画素の分布状況をもとに
反転文字領域を判定している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例では対象が二値画像に限定されている。明度反転文
字が二値画像とは限らず、例えば青色の地に水色の文字
が書かれている場合もある。また、このような原稿の場
合はさまざまな色が使用されている場合があり、一律の
閾値で画像全体を二値化する場合には最適な閾値を求め
ることが困難であり、安定した結果が得られないという
問題点がある。

【０００５】本発明はこれらの問題点を解決するための
ものであり、処理対象の画像が多値画像又は二値画像に
かかわらず明度反転文字領域を抽出することができ、よ
っていかなる画像に対しても精度良く、かつ高速に文字
認識が可能となる画像処理装置、画像処理方法及び該方
法を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ
読み取り可能な記憶媒体を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記問題点を解決するた
めに、本発明の画像処理装置は、処理対象の画像を格納
する画像格納手段と、画像中の明度反転領域候補を抽出
する明度反転領域候補抽出手段と、原画像が多値画像の
場合は抽出した明度反転領域候補内を二値化する領域内
二値化手段と、二値化された明度反転領域候補内の白画
素と黒画素の分布状況をもとに明度反転領域であるかど
うかを判定する明度反転領域判定手段とを備えたことに
特徴がある。よって、処理対象の画像が多値画像又は二
値画像にかかわらず明度反転文字領域を抽出することが
でき、よっていかなる画像に対しても精度良く文字認識
が可能となる。

【０００７】また、明度反転領域候補抽出手段は、処理
対象の画像の背景を構成する画素と前景を構成する画素
を分離する背景画素分離手段と、前景を構成する画素の
連結成分を抽出する前景画素連結成分抽出手段と、連結
成分の外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、外接矩
形の幅と高さの比が予め定められた値の範囲内にあるか
否かに応じて前記外接矩形の形状を判定し、判定結果に
基づいて明度反転領域候補を出力する外接矩形形状判定
手段とを備えたことにより、明度反転領域後方を精度良
く抽出することができる。

【０００８】更に、背景画素分離手段は、処理対象の画
像が多値画像の場合、画像の二値化を行い、処理対象の
画像が二値画像の場合、画像の黒画素を前景、白画素を
背景と判定する。また、背景画素分離手段は、画像中の
色のクラスタリングを行う。よって、明度反転領域候補
を精度良く抽出することができる。

【０００９】また、領域内二値化手段では二値化閾値を
明度反転領域毎に設定することが好ましい。

【００１０】更に、明度反転領域判定手段が、黒画素数
と白画素数の比率を計算する白黒画素数比算出手段を備
えたことにより、明度反転領域候補を精度良く抽出する
ことができる。

【００１１】また、明度反転領域判定手段が、領域内の
白画素の連結成分を抽出する白画素連結成分抽出手段
と、抽出した連結成分の大きさに基づいて明度反転領域
であるか否かを判定する判定手段とを備えたことによ
り、明度反転領域候補を精度良く抽出することができ
る。

【００１２】更に、判定手段が、明度反転領域内の文字
サイズを推定する文字サイズ推定手段と、推定した文字
サイズに近い大きさの連結成分を計数する推定文字サイ
ズ近似連結成分計数手段と、文字サイズに近い大きさの
連結成分数の全連結成分数に対する比を計算する連結成
分数比算出手段とを備えたことにより、明度反転領域候
補を精度良く判定することができる。

【００１３】また、文字サイズ推定手段が、当該明度反
転領域の幅、高さのうち短い方の長さの予め定められた
係数倍を文字サイズと判定する手段を備えたことによ
り、文字サイズを精度良く判定することができる。

【００１４】更に、処理対象の画像を圧縮した圧縮画像
を生成する圧縮画像生成手段と、処理対象の画像上の座
標値に圧縮画像上の対応する座標値を変換する座標値変
換手段を備えたことにより、高速に文字認識が可能とな
る。

【００１５】また、別の発明としての画像処理方法は、
処理対象の画像を格納する画像格納工程と、画像中の明
度反転領域候補を抽出する明度反転領域候補抽出工程
と、原画像が多値画像の場合は抽出した明度反転領域候
補内を二値化する領域内二値化工程と、二値化された明
度反転領域候補内の白画素と黒画素の分布状況をもとに
明度反転領域であるかどうかを判定する明度反転領域判
定工程とを有するコとに特徴がある。よって、処理対象
の画像が多値画像又は二値画像にかかわらず明度反転文
字領域を抽出することができ、よっていかなる画像に対
しても精度良く文字認識が可能となる。

【００１６】更に、上記記載の画像処理方法を実行する
ためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体に特徴がある。よって、既存のシステムを変
えることなく、かつ画像処理システムを構築する装置を
汎用的に使用することができる。

【００１７】

【発明の実施の形態】本発明の画像処理装置は、処理対
象の画像を格納する画像格納手段と、画像中の明度反転
領域候補を抽出する明度反転領域候補抽出手段と、原画
像が多値画像の場合は抽出した明度反転領域候補内を二
値化する領域内二値化手段と、二値化された明度反転領
域候補内の白画素と黒画素の分布状況をもとに明度反転
領域であるかどうかを判定する明度反転領域判定手段と
を備えた。

【００１８】

【実施例】図１は本発明の第１の実施例に係る画像処理
装置の構成を示すブロック図である。本実施例において
は多値で入力した文書画像から、明度反転文字領域を判
別する場合について説明する。同図において、本実施例
の画像処理装置は、処理対象の画像を格納する画像格納
手段１１と、明度反転した文字領域の候補領域を画像か
ら抽出する明度反転領域候補抽出手段１２と、明度反転
した文字領域候補領域内を、処理対象が多値画像の場合
に二値化する領域内二値化手段１３と、明度反転した文
字領域の候補領域の中から、実際に反転文字が含まれる
領域を判定する明度反転領域判定手段１４とを含んで構
成されている。

【００１９】次に、図１に示す構成を有する本実施例の
画像処理装置の動作について図２に示す動作フローに従
って説明する。先ず、処理対象の文書の画像をスキャナ
等により光学的に読み取り、読み取った画像データを画
像格納手段１１に格納する（ステップＳ１０１）。明度
反転領域候補抽出手段１２を用いて明度反転している文
字領域の候補領域を抽出する（ステップＳ１０２）。原
画像が多値画像であるかを判定し、多値画像である場合
は、領域内二値化手段１３を用いて候補領域内を二値化
する（ステップＳ１０３Ｓ；ＹＥＳ、ステップＳ１０
４）。一方、二値画像の場合は二値化する必要がない
（ステップＳ１０３；ＮＯ）。ここで、二値化の方法に
はさまざまなものが考えられるが、候補領域内の各画素
の明度情報を用い、白画素を構成する画素群と黒画素を
構成する画素群の群間分散が最大になるように二値化閾
値を設定する方法などが考えられる。この手法はいわゆ
る判別分析法と呼ばれる方法である。このように、各領
域内で二値化閾値を設定することで、画像全体で一つの
閾値を設定する場合に比べてより各領域に適合した二値
化閾値を設定することができる。そして、明度反転領域
判定手段１４を用い、明度反転領域候補内の二値画像情
報を吟味し、その領域が実際に明度反転文字が含まれた
領域かどうかを判定する（ステップＳ１０５）。全ての
候補領域を判定するまでステップＳ１０３から繰り返し
て同じ処理を行う（ステップＳ１０６）。判定が終了す
れば結果を出力して（ステップＳ１０７）、処理を終了
する。

【００２０】次に、図２のステップＳ１０２における明
度反転領域候補の抽出について、図１の明度反転領域候
補抽出手段１２の構成を示すブロック図である図３と明
度反転領域候補抽出の動作を示すフローチャートである
図４を用いて説明する。先ず、図３の背景画素分離手段
１２０１を用い、処理対象画像の背景を構成する画素
と、前景を構成する画素を分離する（ステップＳ２０
１）。分離する手法にはさまざまなものが考えられる。
例えば、多値画像であれば画像全体を二値化し、黒画素
を前景、白画素背景とする手法が考えられる。また、画
像を構成する画素を画素値をもとに色クラスタリングを
行い、各クラスのうち、最も所属する画素数が多いクラ
スを背景色とみなし、このクラス以外に属している画素
を前景色とする方法などがある。次に、図３の前景画素
連結成分抽出手段２０２で前景画素の連結成分を抽出し
（ステップＳ２０２）、図３の外接矩形抽出手段１２０
３でこの連結成分の外接矩形を求める（ステップＳ２０
３）。そして、図３の外接矩形形状判定手段１２０４で
外接矩形の縦横比を判定する（ステップＳ２０４）。縦
横比、すなわち高さと幅の比が大きく横長あるいは縦長
の場合、図１０のような反転文字領域の可能性がある。
外接矩形形状判定手段１２０４を用い、外接矩形の縦横
比が予め定められた範囲内にある場合は（ステップＳ２
０５；ＹＥＳ）、これを明度反転領域候補と判定する
（ステップＳ２０６）。そうでないものは明度反転領域
ではないと判定する（ステップＳ２０５；ＮＯ、ステッ
プＳ２０７）。全ての外接矩形の吟味が終了するまでス
テップＳ２０４からの処理を繰り返し（ステップＳ２０
８）、終了したら次の処理へ進む。

【００２１】続いて、図２のステップＳ１０５における
明度反転領域判定について、図１の明度反転領域判定手
段１５の構成を示すブロック図である図５と明度反転領
域判定の動作を示すフローチャートである図６を用いて
説明する。

【００２２】先ず、候補領域の二値画像をもとに、図５
の白黒画素数比算出手段１４０１により、候補領域内の
白画素と黒画素の比を求める（ステップＳ３０１）。白
画素の割合が予め定められた値以上の場合は（ステップ
Ｓ１３０２；ＹＥＳ）、反転文字領域ではないと判定す
る（ステップＳ３０８）。一方、白画素の割合が予め定
められた値以上でない場合は（ステップＳ１３０２；Ｎ
Ｏ）、図５の白画素連結成分抽出手段１４０２で、候補
領域内の白画素の連結成分を求める（ステップＳ３０
３）。そして、図５の文字サイズ推定手段１４０３で、
領域内の文字サイズを推定する（ステップＳ３０４）。
この方法にはさまざまなものが考えられるが、例えば、
横長の領域の場合は領域の高さと文字サイズに相関関係
があると考え、高さのある係数倍を文字サイズとする方
法がある。縦長の領域の場合は、高さの代わりに幅の係
数倍を文字サイズとする。次に、推定された文字サイズ
に近い連結成分を図５の推定文字サイズ近似連結成分計
数手段１４０４を用い、推定文字サイズに近い大きさを
持つ連結成分の数を数える（ステップＳ３０５）。全連
結成分数に占める、文字サイズに近い連結成分の割合を
図５の連結成分数比算出手段１４０５により求め、この
値が所定の割合以上である場合は（ステップＳ３０６；
ＹＥＳ）、文字が含まれていると見なして反転文字領域
であると判定する（ステップＳ３０７）。そうでない場
合は反転文字領域ではないと判定する（ステップＳ３０
８）。

【００２３】以上説明した第１の実施例によれば、二値
画像、多値画像に関わりなく反転文字領域が精度よく抽
出できる。

【００２４】図７は本発明の第２の実施例に係る画像処
理装置の構成を示すブロック図である。同図において、
図１と同じ参照符号は同じ構成要素を示す。図８は実施
例２の構成図である。図１の第１の実施例と異なる構成
要素として、第２の実施例の画像処理装置は、圧縮画像
生成手段２１と座標値変換手段２２とを含んで構成され
ている。第２の実施例によれば、処理対象画像が高い解
像度を持つ場合原画像をそのまま用いずに、これを圧縮
した画像を処理に利用すれば精度を低下させることなく
第１の実施例に比べて高速な処理が期待できる。

【００２５】次に、第２の実施例の画像処理装置の動作
について、動作フローを示す図８に従って説明する。先
ず、処理対象の文書の画像をスキャナ等により光学的に
読み取り、読み取った画像データをもとに、圧縮画像を
生成して画像格納手段１１に格納する（ステップＳ４０
１，Ｓ４０２）。圧縮方法は画素を単純に間引くなどの
方法が考えられる。明度反転領域候補抽出手段１２を用
いて明度反転している文字領域の候補領域を抽出する
（ステップＳ４０３）。原画像が多値画像であるかを判
定し、多値画像である場合は、領域内二値化手段１３を
用いて候補領域内を二値化する（ステップＳ４０４Ｓ；
ＹＥＳ、ステップＳ４０５）。一方、二値画像の場合は
二値化する必要がない（ステップＳ４０４；ＮＯ）。そ
して、明度反転領域判定手段１４を用い、明度反転領域
候補内の二値画像情報を吟味し、その領域が実際に明度
反転文字が含まれた領域かどうかを判定する（ステップ
Ｓ４０６）。全ての候補領域を判定するまでステップＳ
４０４から繰り返して同じ処理を行う（ステップＳ４０
７）。圧縮画像で算出した反転文字領域は、その位置座
標が圧縮画像上のものである。従って、出力する座標値
は原画像上のものに変換しておく必要がある。すべての
候補領域の吟味が終了したのち、ステップＳ４０８で座
標値の変換処理を行って、結果を出力する（ステップＳ
４０９）。よって、本実施例によれば、圧縮画像は情報
量が少ないので計算量も少なくなり、処理の高速化が期
待できる。

【００２６】次に、図９は本発明のシステム構成を示す
ブロック図である。つまり、同図は上記実施例における
画像処理方法によるソフトウェアを実行するマイクロプ
ロセッサ等から構築されるハードウェアを示すものであ
る。同図において、画像処理システムはインターフェー
ス（以下Ｉ／Ｆと略す）９１、ＣＰＵ９２、ＲＯＭ９
３、ＲＡＭ９４、表示装置９５、ハードディスク９６、
キーボード９７及びＣＤ−ＲＯＭドライブ９８を含んで
構成されている。また、汎用の処理装置を用意し、ＣＤ
−ＲＯＭ９９などの読取可能な記憶媒体には、本発明の
画像処理方法を実行するプログラムが記憶されている。
更に、Ｉ／Ｆ９１を介して外部装置から制御信号が入力
され、キーボード９７によって操作者による指令又は自
動的に本発明のプログラムが起動される。そして、ＣＰ
Ｕ９２は当該プログラムに従って上述の画像処理方法に
伴う処理を施し、その処理結果をＲＡＭ９４やハードデ
ィスク９６等の記憶装置に格納し、必要により表示装置
９５などに出力する。以上のように、本発明の画像処理
方法を実行するプログラムが記憶された記憶媒体を用い
ることにより、既存のシステムを変えることなく、かつ
画像処理システムを構築する装置を汎用的に使用するこ
とができる。

【００２７】なお、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく、特許請求の範囲内の記載であれば多種の変
形や置換可能であることは言うまでもない。

【００２８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像処理
装置は、処理対象の画像を格納する画像格納手段と、画
像中の明度反転領域候補を抽出する明度反転領域候補抽
出手段と、原画像が多値画像の場合は抽出した明度反転
領域候補内を二値化する領域内二値化手段と、二値化さ
れた明度反転領域候補内の白画素と黒画素の分布状況を
もとに明度反転領域であるかどうかを判定する明度反転
領域判定手段とを備えたことに特徴がある。よって、処
理対象の画像が多値画像又は二値画像にかかわらず明度
反転文字領域を抽出することができ、いかなる画像に対
しても精度良く文字認識が可能となる。

【００２９】また、明度反転領域候補抽出手段は、処理
対象の画像の背景を構成する画素と前景を構成する画素
を分離する背景画素分離手段と、前景を構成する画素の
連結成分を抽出する前景画素連結成分抽出手段と、連結
成分の外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、外接矩
形の幅と高さの比が予め定められた値の範囲内にあるか
否かに応じて前記外接矩形の形状を判定し、判定結果に
基づいて明度反転領域候補を出力する外接矩形形状判定
手段とを備えたことにより、明度反転領域後方を精度良
く抽出することができる。

【００３０】更に、背景画素分離手段は、処理対象の画
像が多値画像の場合、画像の二値化を行い、処理対象の
画像が二値画像の場合、画像の黒画素を前景、白画素を
背景と判定する。また、背景画素分離手段は、画像中の
色のクラスタリングを行う。よって、明度反転領域候補
を精度良く抽出することができる。

【００３１】また、領域内二値化手段では二値化閾値を
明度反転領域毎に設定することが好ましい。

【００３２】更に、明度反転領域判定手段が、黒画素数
と白画素数の比率を計算する白黒画素数比算出手段を備
えたことにより、明度反転領域候補を精度良く抽出する
ことができる。

【００３３】また、明度反転領域判定手段が、領域内の
白画素の連結成分を抽出する白画素連結成分抽出手段
と、抽出した連結成分の大きさに基づいて明度反転領域
であるか否かを判定する判定手段とを備えたことによ
り、明度反転領域候補を精度良く抽出することができ
る。

【００３４】更に、判定手段が、明度反転領域内の文字
サイズを推定する文字サイズ推定手段と、推定した文字
サイズに近い大きさの連結成分を計数する推定文字サイ
ズ近似連結成分計数手段と、文字サイズに近い大きさの
連結成分数の全連結成分数に対する比を計算する連結成
分数比算出手段とを備えたことにより、明度反転領域候
補を精度良く判定することができる。

【００３５】また、文字サイズ推定手段が、当該明度反
転領域の幅、高さのうち短い方の長さの予め定められた
係数倍を文字サイズと判定する手段を備えたことによ
り、文字サイズを精度良く判定することができる。

【００３６】更に、処理対象の画像を圧縮した圧縮画像
を生成する圧縮画像生成手段と、処理対象の画像上の座
標値に圧縮画像上の対応する座標値を変換する座標値変
換手段を備えたことにより、高速に文字認識が可能とな
る。

【００３７】また、別の発明としての画像処理方法は、
処理対象の画像を格納する画像格納工程と、画像中の明
度反転領域候補を抽出する明度反転領域候補抽出工程
と、原画像が多値画像の場合は抽出した明度反転領域候
補内を二値化する領域内二値化工程と、二値化された明
度反転領域候補内の白画素と黒画素の分布状況をもとに
明度反転領域であるかどうかを判定する明度反転領域判
定工程とを有するコとに特徴がある。よって、処理対象
の画像が多値画像又は二値画像にかかわらず明度反転文
字領域を抽出することができ、よっていかなる画像に対
しても精度良く文字認識が可能となる。

【００３８】更に、上記記載の画像処理方法を実行する
ためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体に特徴がある。よって、既存のシステムを変
えることなく、かつ画像処理システムを構築する装置を
汎用的に使用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例に係る画像処理装置の構
成を示すブロック図である。

【図２】第１の実施例の画像処理装置の動作を示すフロ
ーチャートである。

【図３】図１の明度反転領域候補抽出手段１２の構成を
示すブロック図である。

【図４】明度反転領域候補抽出の動作を示すフローチャ
ートである。

【図５】図１の明度反転領域判定手段１５の構成を示す
ブロック図である。

【図６】明度反転領域判定の動作を示すフローチャート
である。

【図７】本発明の第２の実施例に係る画像処理装置の構
成を示すブロック図である。

【図８】第２の実施例の画像処理装置の動作を示すフロ
ーチャートである。

【図９】本発明のシステム構成を示すブロック図であ
る。

【図１０】明度反転文字の一例を示す図である。

【符号の説明】

１１；画像格納手段、１２；明度反転領域候補抽出手
段、１３；領域内二値化手段、１４；明度反転領域判定
手段、２１；圧縮画像生成手段、２２；座標値変換手
段。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】処理対象の画像を格納する画像格納手段
と、画像中の明度反転領域候補を抽出する明度反転領域
候補抽出手段と、原画像が多値画像の場合は抽出した前
記明度反転領域候補内を二値化する領域内二値化手段
と、二値化された前記明度反転領域候補内の白画素と黒
画素の分布状況をもとに明度反転領域であるかどうかを
判定する明度反転領域判定手段とを備えたことを特徴と
する画像処理装置。
【請求項２】前記明度反転領域候補抽出手段は、処理
対象の画像の背景を構成する画素と前景を構成する画素
を分離する背景画素分離手段と、前景を構成する画素の
連結成分を抽出する前景画素連結成分抽出手段と、前記
連結成分の外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、前
記外接矩形の幅と高さの比が予め定められた値の範囲内
にあるか否かに応じて前記外接矩形の形状を判定し、判
定結果に基づいて明度反転領域候補を出力する外接矩形
形状判定手段とを備えた請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】処理対象の画像が多値画像の場合、前記
背景画素分離手段が、画像の二値化を行う二値化手段を
備えた請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】処理対象の画像が二値画像の場合、前記
背景画素分離手段が、画像の黒画素を前景、白画素を背
景と判定する手段を備えた請求項２記載の画像処理装
置。
【請求項５】前記背景画素分離手段が、画像中の色の
クラスタリングを行う手段を備えた請求項２記載の画像
処理装置。
【請求項６】前記領域内二値化手段が、二値化閾値を
明度反転領域毎に設定する手段を備えた請求項１記載の
画像処理装置。
【請求項７】前記明度反転領域判定手段が、黒画素数
と白画素数の比率を計算する白黒画素数比算出手段を備
えた請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】前記明度反転領域判定手段が、領域内の
白画素の連結成分を抽出する白画素連結成分抽出手段
と、抽出した前記連結成分の大きさに基づいて明度反転
領域であるか否かを判定する判定手段とを備えた請求項
１記載の画像処理装置。
【請求項９】前記判定手段が、明度反転領域内の文字
サイズを推定する文字サイズ推定手段と、推定した文字
サイズに近い大きさの連結成分を計数する推定文字サイ
ズ近似連結成分計数手段と、前記文字サイズに近い大き
さの連結成分数の全連結成分数に対する比を計算する連
結成分数比算出手段とを備えた請求項８記載の画像処理
装置。
【請求項１０】前記文字サイズ推定手段が、前記明度
反転領域の幅、高さのうち短い方の長さの予め定められ
た係数倍を文字サイズと判定する手段を備えた請求項９
記載の画像処理装置。
【請求項１１】処理対象の画像を圧縮した圧縮画像を
生成する圧縮画像生成手段と、処理対象の画像上の座標
値に前記圧縮画像上の対応する座標値を変換する座標値
変換手段を備えた請求項１〜１０のいずれかに記載の画
像処理装置。
【請求項１２】処理対象の画像を格納する画像格納工
程と、画像中の明度反転領域候補を抽出する明度反転領
域候補抽出工程と、原画像が多値画像の場合は抽出した
前記明度反転領域候補内を二値化する領域内二値化工程
と、二値化された前記明度反転領域候補内の白画素と黒
画素の分布状況をもとに明度反転領域であるかどうかを
判定する明度反転領域判定工程とを有することを特徴と
する画像処理方法。
【請求項１３】前記明度反転領域候補抽出工程は、処
理対象の画像の背景を構成する画素と前景を構成する画
素を分離する背景画素分離工程と、前景を構成する画素
の連結成分を抽出する前景画素連結成分抽出工程と、前
記連結成分の外接矩形を抽出する外接矩形抽出工程と、
前記外接矩形の幅と高さの比が予め定められた値の範囲
内にある否かに応じて前記外接矩形の形状を判定し、判
定結果に基づいて明度反転領域候補を出力する外接矩形
形状判定工程とを有する請求項１２記載の画像処理方
法。
【請求項１４】処理対象の画像が多値画像の場合、前
記背景画素分離工程が、画像の二値化を行う二値化工程
を有する請求項１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】処理対象画像が二値画像の場合、前記
背景画素分離工程が、画像の黒画素を前景、白画素を背
景と判定する工程を有する請求項１３記載の画像処理方
法。
【請求項１６】前記背景画素分離工程が、画像中の色
のクラスタリングを行う工程を有する請求項１３記載の
画像処理方法。
【請求項１７】前記領域内二値化工程が、二値化閾値
を明度反転領域毎に設定する工程を有する請求項１２に
記載の画像処理方法。
【請求項１８】前記明度反転領域判定工程が、黒画素
数と白画素数の比率を計算する白黒画素数比算出工程を
有する請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１９】前記明度反転領域判定工程が、領域内
の白画素の連結成分を抽出する白画素連結成分抽出工程
と、抽出した連結成分の大きさに基づいて明度反転領域
である否かを判定する判定工程とを有する請求項１２に
記載の画像処理方法。
【請求項２０】前記判定工程が、明度反転領域内の文
字サイズを推定する文字サイズ推定工程と、推定した文
字サイズに近い大きさの連結成分を計数する工程と、前
記文字サイズに近い大きさの連結成分数の全連結成分数
に対する比を計算する工程とを有する請求項１９記載の
画像処理方法。
【請求項２１】前記文字サイズ推定工程が、前記明度
反転領域の幅、高さのうち短い方の長さの予め定められ
た係数倍を文字サイズと判定する工程を有する請求項２
０記載の画像処理方法。
【請求項２２】処理対象の画像を圧縮した圧縮画像を
生成する工程と、処理対象の画像上の座標値に前記圧縮
画像上の対応する座標値を変換する工程を有する請求項
１２〜２１のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項２３】請求項１２〜２２のいずれかに記載の
画像処理方法を実行するためのプログラムを格納したコ
ンピュータ読み取り可能な記憶媒体。