JP2003123072A - 画像種別識別方法および装置と画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 テキスト画像と自然画像を自動的に識別し、
画像の種類ごとに自動的に表示画像の画質の調整を行う
こと。 【解決手段】 画像入力手段１から得られた入力画像を
画像記憶部３１に記憶し、画像特徴量抽出手段２１によ
り前記入力画像の特徴量を抽出し、画像特徴量記憶部３
２に記憶させる。この特徴量を基に画像種類識別手段２
２を用いて画像の種類を識別し、この識別結果を基に画
質調整手段２３により画像記憶部３１に記憶されている
画像に最適な画質調整を行い、画質調整後の画像を画像
出力手段４により外部へ出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像種別識別方法
および装置と画像処理プログラムに関し、例えば文字や
線描画された図形などの画像とそれ以外の画像の種類を
識別したり、さらに画像の種類の違いに応じて画質を調
整する画像種別識別方法および装置と画像処理プログラ
ムに関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータ用モニターはワープ
ロソフトや表計算ソフトなどのコンピュータの画像だけ
ではなく、テレビ放送されている映像を出力したり、Ｄ
ＶＤから再生した映像を出力できるようになってきてい
る。このような用途に用いられるコンピュータ用モニタ
ーは、様々な表示画像毎に最適な画質で表示を行えるよ
にするための表示モードが用意されている。

【０００３】例えば、このコンピュータ用モニターにコ
ンピュータ上で用いられているワープロソフトや表計算
ソフトなどのテキスト画像を表示するときにはノーマル
モードで表示を行い、また同じコンピュータ用モニター
でデジカメやスキャナなどで取り込んだ写真などの画像
やテレビ放送されている映像やＤＶＤの映像を見るとき
は、実際の風景や人物などを撮影した自然画像を最適な
画質で見ることができる高画質モードに切り替えて表示
を行う。従来、この表示モードは、使用者が画像ソース
毎に手動で表示モードを選択することにより、適切な画
質で画像を表示できていた。また、画像がテキスト画像
なのか自然画像なのかを識別する手法としては、特開平
６−２８４２８１号公報に開示された画像処理装置があ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の画像出力装置の
問題点は、表示モードの切り替えが煩雑であったことで
ある。その理由は、従来のシステムでは表示モードの切
り替えを表示画像に応じて使用者が手動で切り替えなけ
ればならなかったからである。表示モードを切り替える
には、モニターやプロジェクターなどを含む画像出力装
置が、表示する画像の種類についてテキスト画像なのか
自然画像なのかを識別しなければならない。しかし、従
来の画像出力装置は画像種類を識別する機能を有してい
ないという課題があった。

【０００５】そこで、本発明の目的は、画像の種類を精
度よく識別したり、さらに画像の種類の違いに応じて画
質を自動的に調整できる画像種別識別方法および装置と
画像処理プログラムを提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像種別識
別方法は、識別対象となっている画像の画像データから
得られた階調数についてのヒストグラムのエントロピー
を求め、前記求めたエントロピーの値にもとづいて画像
の種類を識別することを特徴とする。

【０００７】本発明の画像種別識別方法は、識別対象と
なっている画像の画像データから得られた階調数につい
てのヒストグラムについてそのエントロピーを求め、前
記求めたエントロピーの値にもとづいて画像の種類を識
別するため、例えば文字や線描画された図形などの画像
とそれ以外の画像では前記エントロピーに明確な違いが
現れることになり、前記識別対象となっている画像の種
類についての識別が高い信頼性で実現可能になる。

【０００８】本発明に係る画像種別識別方法は、識別対
象となっている連続する２つの画像の差分画像を求め、
前記求めた差分画像の画像データから得られた階調数に
ついてのヒストグラムにおいて、所定の頻度を超える階
調数を計数し、前記階調数の計数結果に基づき画像の種
類を識別することを特徴とする。

【０００９】本発明の画像種別識別方法は、識別対象と
なっている連続する２つの画像の差分画像を求め、前記
求めた差分画像の画像データから得られた階調数につい
てのヒストグラムにおいて、所定の頻度を超える階調数
を計数し、前記階調数の計数結果に基づき画像の種類を
識別するため、例えば文字や線描画された図形などの画
像とそれ以外の画像とでは、前記所定の頻度を超える階
調数の計数結果には明確な違いが現れることになり、前
記識別対象となっている画像の種類についての識別が高
い信頼性で実現可能になる。

【００１０】本発明に係る画像出力装置は、画像データ
を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段により入
力された前記画像データから階調数についてのヒストグ
ラム値である特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、
前記画像特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量で
あるヒストグラムのエントロピーを求め、前記求めたエ
ントロピーの値に基づき画像の種類を識別する画像種類
識別手段と、前記画像種類識別手段の識別結果を基に前
記入力された画像の画質を最適に改善する画質調整手段
と、前記画質調整手段により画質が改善された画像を外
部に出力する画像出力手段とを備えたことを特徴とす
る。

【００１１】本発明の画像出力装置は、画像データを画
像入力手段が入力し、前記入力された前記画像データか
ら階調数についてのヒストグラム値である特徴量を画像
特徴量抽出手段が抽出し、画像種類識別手段が前記抽出
された前記特徴量であるヒストグラムのエントロピーを
求め、前記求めたエントロピーの値に基づき画像の種類
を識別し、画質調整手段が前記識別結果を基に前記入力
された画質を最適に改善し、前記改善された前記画像を
画像出力手段が外部に出力し、前記入力された画像が例
えば文字や線描画された図形などの画像であるか、また
はそれ以外の画像であるかに応じて、前記入力された画
像の画質の調整を自動的に行うことを可能にする。

【００１２】本発明に係る画像出力装置は、画像データ
を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段により連
続して入力された前記画像データをもとに、その差分画
像を求め、前記差分画像の階調数についてのヒストグラ
ム値である特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、前
記画像特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量であ
る前記差分画像の階調数についてのヒストグラムにおい
て、所定の頻度以上を持つ階調数を計数し、前記階調数
の計数結果に基づき画像の種類を識別する画像種類識別
手段と、前記画像種類識別手段の識別結果を基に前記入
力された画像の画質を最適に改善する画質調整手段と、
前記画質調整手段により画質が改善された画像を外部に
出力する画像出力手段とを備えたことを特徴とする。

【００１３】本発明の画像出力装置は、画像入力手段に
より連続して入力された画像の差分画像を求め、前記差
分画像の階調数についてのヒストグラム値である特徴量
を画像特徴量抽出手段が抽出し、前記抽出された前記特
徴量である前記差分画像の階調数についてのヒストグラ
ムにおいて、画像種類識別手段が所定の頻度以上を持つ
階調数を計数し、前記計数結果に基づき画像の種類を識
別し、画質調整手段が前記識別結果を基に前記入力され
た画像の画質を最適に改善し、画質の改善された前記画
像を画像出力手段が外部に出力し、前記入力された画像
が例えば文字や線描画された図形などの画像であるか、
またはそれ以外の画像であるかに応じて、前記入力され
た画像の画質の調整を自動的に行うことを可能にする。

【００１４】本発明に係る画像処理プログラムは、識別
対象となっている画像の画像データから階調数について
のヒストグラムを生成する第１の手順と、前記第１の手
順により生成した前記ヒストグラムについてそのエント
ロピーを求める第２の手順と、前記第２の手順により求
めた前記エントロピーの値にもとづいて画像の種類を識
別する第３の手順とを備えたことを特徴とする。

【００１５】本発明の画像処理プログラムは、識別対象
となっている画像の画像データから階調数についてのヒ
ストグラムを第１の手順により生成し、前記生成した前
記ヒストグラムについてそのエントロピーを第２の手順
により求め、第３の手順により前記エントロピーの値に
もとづいて画像の種類を識別するため、例えば文字や線
描画された図形などの画像とそれ以外の画像では前記エ
ントロピーに明確な違いが現れることになり、前記識別
対象となっている画像の種類についての識別が高い信頼
性で実現可能になる。

【００１６】本発明に係る画像処理プログラムは、識別
対象となっている連続する画像間の差分画像を求める第
４の手順と、前記第４の手順により求めた前記差分画像
の画像データから階調数についてのヒストグラムを生成
する第５の手順と、前記第５の手順において生成した前
記ヒストグラムをもとに、所定の頻度を超える階調数を
計数する第６の手順と、前記第６の手順による前記階調
数の計数結果に基づき画像の種類を識別する第７の手順
とを備えたこと特徴とする。

【００１７】本発明の画像処理プログラムは、識別対象
となっている連続する画像間の差分画像を第４の手順に
より求め、前記求めた前記差分画像の画像データから階
調数についてのヒストグラムを第５の手順で生成し、前
記生成した前記ヒストグラムをもとに、所定の頻度を超
える階調数を第６の手順で計数し、前記階調数の計数結
果に基づき画像の種類を第７の手順が識別するため、例
えば文字や線描画された図形などの画像とそれ以外の画
像とでは、前記所定の頻度を超える階調数の計数結果に
は明確な違いが現れることになり、前記識別対象となっ
ている画像の種類についての識別が高い信頼性で実現可
能になる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の一形態につ
いて説明する。図１は、この発明の第１の実施の形態の
画像種別識別方法が適用される画像出力装置の構成を示
すブロック図である。この画像出力装置は、画像を入力
する画像入力手段１と、プログラム制御により動作する
データ処理装置２と、画像を記憶する記憶装置３と、画
像出力手段４とを含んでいる。

【００１９】画像入力手段１は、画像の種類を識別する
ための画像を入力するためのものである。これは、ＤＶ
Ｄプレーヤやコンピュータ、ＴＶチューナ、ゲーム機器
など様々な機器を用いることが出来る。画像出力手段４
は、データ処理装置２から出力された画像をモニターや
プロジェクターなどにより外部に出力する。

【００２０】記憶装置３は、画像記憶部３１と画像特徴
量記憶部３２とを備えている。画像記憶部３１は、画像
入力手段１から入力された画像を記憶している。画像特
徴量記憶部３２には、画像から抽出された特徴量が記憶
される。この特徴量には画像のヒストグラムなどがあ
る。

【００２１】データ処理装置２は、画像特徴量抽出手段
２１と画像種類識別手段２２と画質調整手段２３とを備
えている。画像特徴量抽出手段２１は、画像記憶部３１
に記憶されている画像から特徴量を抽出して画像特徴量
記憶部３２に記憶させる。画像特徴量抽出手段２１で行
われる処理は様々なものがあるが、例えば特徴量を画像
のヒストグラムとしたときにはその特徴量は以下のよう
にして求められる。先ず、画像記憶部３１に記憶されて
いる画像を取り出す。次に画素のＲＧＢ値を示すＲ，
Ｇ，Ｂと次式、Ｖ＝ｍａｘ（ Ｒ，ｍａｘ（Ｇ，Ｂ）)を
用いて各画素の輝度値Ｖを求める。

【００２２】このようにして求められた輝度値Ｖは０か
ら２５５の値を取る。この輝度値Ｖに基づいて２５６階
調を持つヒストグラムを作成する。これを特徴量とし
て、画像特徴量記憶部３２に記憶して終了する。

【００２３】画像種類識別手段２２は、画像特徴量記憶
部３２に記憶されている画像の特徴量を読み込み、その
特徴量に基づいて画像の種類を識別する。入力画像はこ
の画像種類識別手段により、（１）コンピュータ上で用
いられているワープロソフトや表計算ソフトなどのテキ
スト画像、（２）デジカメやスキャナなどで取り込んだ
写真などの画像やＴＶやＤＶＤの画像など、実際の風景
や人物などを撮影した自然画像に識別される。例えば、
画像入力手段１がＤＶＤプレーヤーであった場合は、特
徴量から画像種類を識別し、入力画像の種類が自然画像
であることを識別する。画像種類識別手段２２で行われ
る処理には画像ヒストグラムの内、しきい値以上の頻度
を持つ階調数の数を用いるものや、ヒストグラムのエン
トロピーを用いるもの、あるいは時間的に隣接する２フ
レーム画像の差分画像のヒストグラムを用いる手法など
様々な手法がある。

【００２４】画像種類識別手段２２で行われる処理の例
として、以下に３手法を示す。第１の方法は、しきい値
以上の頻度を持つ階調数を用いる手法である。第１の手
法は、テキスト画像と自然画像とでそのヒストグラムの
形状が異なることを利用して識別を行う。テキスト画像
は図４(a)のようにある特定の階調の頻度が多くなる傾
向があるのに対して、自然画像は図４(ｂ)のように全体
的に頻度が分布する傾向がある。そのため、図５のよう
にあるしきい値より多い頻度を持つ階調数を数える事
で、テキスト画像と自然画像を識別できる。図５の場合
で言うと、階調数が所定値以下ならばテキスト画像、所
定値より多ければ自然画像となる。

【００２５】第２の方法は、ヒストグラムのエントロピ
ーを用いる手法である。この第２の手法も、テキスト画
像と自然画像とでそのヒストグラムの形状が異なること
を利用して識別を行う。ヒストグラムのエントロピーＥ
は階調ｎの要素の頻度割合をＰｎとすると次式、Ｅ＝−
ΣＰｎ×ｌｏｇ（Ｐｎ）で求められる。このエントロピ
ーはヒストグラムの頻度が一箇所に集中するとその値は
小さくなり、頻度が各階調値に広がって分布するとその
値は大きくなる。このため、図４（ａ）のように集中的
にヒストグラムが分布するとエントロピーが低くなり、
図４（ｂ）のうにヒストグラムが分散して分布するとエ
ントロピーが高くなるので、この値を利用してテキスト
画像と自然画像を識別することが出来る。

【００２６】第３の方法は、表示画像の時間的な差分画
像を作成し、差分画像のヒストグラムを用いる手法であ
る。ビデオカメラで撮影した自然画像は動きがあり、画
面に新しい画像を表示するたびに少しずつ画像が異なっ
ている。一方、テキスト画像は時間的に大きく変化する
ことがあまりない。この性質を利用したのがこの第３の
手法である。モニターなどでは、テキスト画像、自然画
像に関わらず、毎秒６０枚ほどの画像を表示することに
より画像を出力している。この画像の1枚1枚をフレーム
画像と呼ぶとすると、この第３の手法では、先ず、連続
するフレーム画像の差分画像を作成する。次に差分画像
のヒストグラムを作成する。そして、このヒストグラム
の内、あるしきい値より多い頻度を持つ階調数を計数す
る。入力画像がテキスト画像であると、画像の変化がほ
とんどないので、差分画像はほぼ一様になり、その結
果、前記階調数の計数結果は小さくなる。一方、ビデオ
カメラで撮影した自然画像は画像の変化が大きいので、
差分画像は一様ではなくなり、結果として、前記階調数
の計数結果は多くなる。このことから、前記階調数の計
数結果を用いることで画像の識別が可能となる。

【００２７】以上説明した三つの手法は、入力画像がカ
ラー画像やモノクロ画像のどちらであっても、手法を変
えることなくテキスト画像と自然画像を識別することが
出来る。これは、３手法が式（１）などにより算出した
輝度ヒストグラムを用いるためである。輝度ヒストグラ
ムは画像中の画素の輝度値に基づいて作成したヒストグ
ラムである。入力画像がカラーであってもモノクロであ
っても、その輝度ヒストグラムの形状はテキスト画像、
自然画像ともに類似している。そのため、これら三つの
手法を改変することなく、画像識別を行うことが出来
る。また、これら三つの手法は、計算コストが低く、簡
易に処理できるため、高速に画像識別を行うことが可能
であるという利点もある。

【００２８】画質調整手段２３は、画像種類識別手段２
２から得られた識別結果を基に、画像記憶部３１から画
像を取り込み、この画像の画質を調整する。例えば、画
像種類識別手段２２で画像がテキスト画像と識別された
場合は、画質調整手段２３はテキスト画像に適した画質
に画像を改善する。一方、自然画像と識別された場合
は、画質調整手段２３は自然画像に適した画質に画像を
改善する。これは、例えば以下のように処理される。入
力画像が自然画像と識別されたときは、その入力画像の
コントラストを高め、彩度を強調し、鮮鋭度を高めるこ
とにより、入力画像の画質を改善する。一方、入力画像
がテキスト画像と識別された場合は、入力画像に対して
何の画像処理も施さず、そのままの画質で出力を行う。
このようにすることにより、自然画の画質だけを改善で
きる。

【００２９】次に、図１と図２のフローチャートを参照
してこの第１の実施の形態の全体の動作について詳細に
説明する。先ず、初期設定として様々な変数を初期値化
する（ステップＳ２０１）。続いて、画像入力手段１か
ら画像を入力し、画像記憶部３１に画像を記憶する（ス
テップＳ２０２）。画像が記憶されると、画像特徴量抽
出手段２１は入力された画像の特徴量を抽出し、画像特
徴量記憶部３２に抽出した特徴量を記憶する（ステップ
Ｓ２０３）。次に、画像種類識別手段２２により画像よ
り抽出された特徴量を画像特徴量記憶部３２から読み出
し、この特徴量に基づき画像種類を識別する（ステップ
Ｓ２０４）。この画像種類の識別の手法は、前記第１の
手法、第２の手法、第３の手法などがある。続いて、画
質調整手段２３により、前記画像種類の識別結果に応じ
て入力画像の画質を調整する（ステップＳ２０５）。最
後に、調整後の画像を外部に出力し、ステップＳ２０２
に戻る（ステップＳ２０６）。

【００３０】図３は、図１の画像種類識別手段２２が前
記第１の手法により画像種類の識別を行うときの詳細な
動作例を示すフローチャートである。先ず、図１の画像
特徴量記憶部３２から特徴量であるヒストグラムを取り
出す（ステップＳ６０１）。ここでは、このヒストグラ
ムを入力画像から得られた輝度ヒストグラムと考える。
次に、図６に示したように輝度ヒストグラムのうち、あ
らかじめ画像サイズごとに設定されている頻度しきい値
を越える頻度を持つ階調数を計数する（ステップＳ６０
２）。そして、前記計数した階調数があらかじめ設定さ
れている計数値を超えるか否かを判定する（ステップＳ
６０３）。この結果、超えた場合は自然画像と識別して
処理を終了する（ステップＳ６０５）。また、超えなか
った場合はテキスト画像と識別して処理を終了する（ス
テップＳ６０４）。

【００３１】以上のように、この第１の実施の形態によ
れば、文字や線描画された図形の画像とそれ以外の画像
とでは、画像サイズごとに設定されている頻度しきい値
を越える頻度を持つ階調数の計数結果に差が生じるた
め、前記計数結果をもとに文字や線描画された図形の画
像とそれ以外の画像とを高い信頼性で識別できる画像種
別識別方法を提供できる効果がある。

【００３２】また、この第１の実施の形態によれば、文
字や線描画された図形の画像とそれ以外の画像とでは、
ヒストグラムのエントロピーに明確な違いが現れるた
め、画像種類識別手段２２が前記第２の手法により画像
種類の識別を行うことで、識別対象となっている画像の
種類について、前記ヒストグラムのエントロピーの値を
もとに高い信頼性で識別できる画像種別識別方法を提供
できる効果がある。

【００３３】また、この第１の実施の形態によれば、連
続する２つの画像の差分画像の画像データから得られた
階調数についてのヒストグラムにおいて、文字や線描画
された図形の画像とそれ以外の画像とでは、所定の頻度
を超える階調数の計数結果には明確な違いが現れるた
め、画像種類識別手段２２が前記第３の手法により画像
種類の識別を行うことで、前記識別対象となっている画
像の種類を前記所定の頻度を超える階調数の計数結果を
もとに高い信頼性で識別できる画像種別識別方法を提供
できる効果がある。

【００３４】また、入力された画像が文字や線描画され
た図形などの画像であるか、またはそれ以外の画像であ
るかなど、ヒストグラムのエントロピーの値にもとづき
識別した前記画像の種類に応じて、画質の調整を自動的
に行える画像出力装置を提供できる効果がある。

【００３５】また、入力された画像が文字や線描画され
た図形などの画像であるか、またはそれ以外の画像であ
るかなど、連続する２つの画像の差分画像の画像データ
から得られたヒストグラムの所定の頻度以上の階調数の
計数結果にもとづき前記画像の種類を識別し、その識別
結果に応じてその画質の調整を自動的に行える画像出力
装置を提供できる効果がある。

【００３６】また、入力された画像がカラー画像である
かモノクロ画像であるかにかかわらず前記画像の種類を
識別でき、その識別結果に応じてその画質の調整を自動
的に行える画像出力装置を提供できる効果がある。

【００３７】また、計算コストのかからない手法により
画像識別を行うため、高速で画像の種類を識別でき、そ
の識別結果に応じてその画質の調整を自動的に行える画
像出力装置を提供できる効果がある。

【００３８】次に、本発明の第２の実施の形態である画
像処理プログラムを記憶した記憶媒体について説明す
る。図６は、この第２の実施の形態による画像出力装置
の構成を示すブロック図であり、図１と同一または相当
の部分については同一の符号を付し説明を省略する。こ
の画像出力装置は、画像入力手段１、データ処理装置
２、記憶装置３、画像出力手段４を備え、さらに、画像
処理プログラム４１を記憶した記憶媒体６を備える。こ
の記憶媒体６は磁気ディスク、半導体メモリ、ＣＤ−Ｒ
ＯＭその他の記憶媒体であってよい。前記画像処理プロ
グラム４１は記憶媒体６からデータ処理装置２に読み込
まれ、データ処理装置２の動作を制御し、記憶装置３に
画像記憶部３１、画像特徴量記憶部３２を生成する。デ
ータ処理装置２は前記画像処理プログラム４１の制御に
より上述の第1の実施の形態におけるデータ処理装置に
よる処理と同一の処理を実行する。

【００３９】この画像処理プログラム４１は、前記前記
第１の実施の形態で説明した第２の手法が適用される場
合には、図７のフローチャートに示すように、画像種類
について識別対象となっている画像の画像データを取り
込み（ステップＳ７０１）、前記取り込んだ画像の画像
データを画像記憶部３１へ保存し（ステップＳ７０
２）、前記保存した画像データから階調数についてのヒ
ストグラムを生成し（ステップＳ７０３，第１の手
順）、前記生成した前記ヒストグラムを画像特徴量記憶
部３２へ保存し（ステップＳ７０４）、前記保存したヒ
ストグラムについてそのエントロピーを求め（ステップ
Ｓ７０５，第２の手順）、さらに前記エントロピーの値
にもとづいて画像の種類を識別する（ステップＳ７０
６，第３の手順）。この場合、例えば文字や線描画され
た図形などの画像とそれ以外の画像で記エントロピーに
明確な違いが現れることになり、前記識別対象となって
いる画像の種類についての識別が高い信頼性で実現でき
る。そして、前記識別結果に応じて前記画像記憶部３１
に保存した画像の画質の調整を行う（ステップＳ７０
７）。

【００４０】あるいはまた、前記画像処理プログラム４
１は、前記前記第１の実施の形態で説明した第３の手法
が適用される場合には、図８のフローチャートに示すよ
うに、識別対象となっている連続する画像の画像データ
を取り込み（ステップＳ７１１）、前記取り込んだ画像
データを画像記憶部３１へ記憶し（ステップＳ７１
２）、前記記憶した連続する２つの画像間の差分画像を
求め（ステップＳ７１３，第４の手順）、前記差分画像
の画像データから階調数についてのヒストグラムを生成
し（ステップＳ７１４，第５の手順）、前記生成したヒ
ストグラムを画像特徴量記憶部３２へ記憶し（ステップ
Ｓ７１５）、前記ヒストグラムをもとに所定の頻度を超
える階調数を計数し（ステップＳ７１６，第６の手
順）、前記階調数の計数結果に基づき画像の種類を識別
する（ステップＳ７１７，第７の手順）。この場合、例
えば文字や線描画された図形などの画像とそれ以外の画
像とでは、前記所定の頻度を超える階調数の計数結果に
は明確な違いが現れることになり、前記識別対象となっ
ている画像の種類についての識別が高い信頼性で実現可
能になる。そして、前記識別した画像種別に応じた画質
調整を行う（ステップＳ７１８）。

【００４１】従って、この第２の実施の形態によれば、
画像から得られるヒストグラムがテキスト画像と自然画
像でその形状が大きく異なることを利用できるため、テ
キスト画像と自然画像の識別を高い信頼性で実現でき、
さらにその識別結果に応じてその画質の調整を自動的に
行える画像処理プログラムと、その画像処理プログラム
を利用した画像種別識別方法および装置を提供できる効
果がある。

【００４２】また、連続する２つの画像の差分画像の画
像データから得られたヒストグラムの所定の頻度以上の
階調数の計数結果にもとづき、入力された画像がテキス
ト画像であるか自然画像であるかなど、前記画像の種類
を識別し、その識別結果に応じてその画質の調整を自動
的に行える画像処理プログラムと、その画像処理プログ
ラムを利用した画像種別識別方法および装置を提供でき
る効果がある。

【００４３】次に、本発明の第３の実施の形態である画
像種別識別方法が適用される画像種別識別装置について
説明する。図９は、この画像種別識別装置の構成を示す
ブロック図であり、図１と同一または相当の部分につい
ては同一の符号を付し説明を省略する。この画像種別識
別装置は、画像入力手段１、データ処理装置８、記憶装
置３、出力端７を備えている。画像入力手段１、記憶装
置３は上述の第１の実施の形態におけるものと同一の処
理を実行する。データ処理装置８は、画像特徴量抽出手
段２１と画像種類識別手段２２とを備えている。画像特
徴量抽出手段２１と画像種類識別手段２２の処理は上述
の第１の実施の形態におけるものと同一の処理を実行す
る。ただし、画像種類識別手段２２の出力である画像種
類の識別結果が出力端７に送られる点で異なる。

【００４４】この第３の実施の形態では、テキスト画像
と自然画像の識別を高い信頼性で実現でき、さらにその
識別結果を出力できる画像種別識別装置を提供できる効
果がある。

【００４５】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、識別対
象となっている画像の画像データから得られた階調数に
ついてのヒストグラムのエントロピーを求め、前記求め
たエントロピーの値にもとづいて画像の種類を識別する
ようにしたので、文字や線描画された図形の画像とそれ
以外の画像とでは前記エントロピーに明確な違いが現れ
るため、前記識別対象となっている画像の種類につい
て、前記ヒストグラムのエントロピーの値をもとに高い
信頼性で識別できる効果がある。

【００４６】本発明によれば、識別対象となっている連
続する２つの画像の差分画像を求め、前記求めた差分画
像の画像データから得られた階調数についてのヒストグ
ラムにおいて、所定の頻度を超える階調数を計数し、前
記階調数の計数結果に基づき画像の種類を識別するよう
にしたので、文字や線描画された図形などの画像とそれ
以外の画像とでは、前記所定の頻度を超える階調数の計
数結果には明確な違いが現れ、前記識別対象となってい
る画像の種類について高い信頼性で識別できる効果があ
る。

【００４７】本発明によれば、画像データを入力する画
像入力手段と、前記画像入力手段により入力された前記
画像データから階調数についてのヒストグラム値である
特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、前記画像特徴
量抽出手段により抽出された前記特徴量であるヒストグ
ラムのエントロピーを求め、前記求めたエントロピーの
値に基づき画像の種類を識別する画像種類識別手段と、
前記画像種類識別手段の識別結果を基に前記入力された
画像の画質を最適に改善する画質調整手段と、前記画質
調整手段により画質が改善された画像を外部に出力する
画像出力手段とを備えるように構成したので、前記入力
された画像が文字や線描画された図形などの画像である
か、またはそれ以外の画像であるかなど、前記ヒストグ
ラムのエントロピーの値にもとづき識別した前記入力さ
れた画像の種類に応じた画質の調整を自動的に行える効
果がある。

【００４８】本発明によれば、画像データを入力する画
像入力手段と、前記画像入力手段により連続して入力さ
れた前記画像データをもとに、その差分画像を求め、前
記差分画像の階調数についてのヒストグラム値である特
徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、前記画像特徴量
抽出手段により抽出された前記特徴量である前記差分画
像の階調数についてのヒストグラムにおいて、所定の頻
度以上を持つ階調数を計数し、前記階調数の計数結果に
基づき画像の種類を識別する画像種類識別手段と、前記
画像種類識別手段の識別結果を基に前記入力された画像
の画質を最適に改善する画質調整手段と、前記画質調整
手段により画質が改善された画像を外部に出力する画像
出力手段とを備えるように構成したので、前記入力され
た画像が文字や線描画された図形などの画像であるか、
またはそれ以外の画像であるかなど、前記ヒストグラム
における所定の頻度以上の階調数の計数結果にもとづき
識別した前記画像の種類に応じた画質の調整を自動的に
行える効果がある。

【００４９】本発明によれば、識別対象となっている画
像の画像データから階調数についてのヒストグラムを生
成する第１の手順と、前記第１の手順により生成した前
記ヒストグラムについてそのエントロピーを求める第２
の手順と、前記第２の手順により求めた前記エントロピ
ーの値にもとづいて画像の種類を識別する第３の手順と
を備えるように構成したので、文字や線描画された図形
の画像とそれ以外の画像など、前記識別対象となってい
る画像の種類について、前記ヒストグラムのエントロピ
ーの値をもとに高い信頼性で識別できる効果がある。

【００５０】本発明によれば、識別対象となっている連
続する画像間の差分画像を求める第４の手順と、前記第
４の手順により求めた前記差分画像の画像データから階
調数についてのヒストグラムを生成する第５の手順と、
前記第５の手順において生成した前記ヒストグラムをも
とに、所定の頻度を超える階調数を計数する第６の手順
と、前記第６の手順による前記階調数の計数結果に基づ
き画像の種類を識別する第７の手順とを備えるように構
成したので、前記差分画像の画像データから得られた階
調数についてのヒストグラムの所定の頻度を超える階調
数の計数結果をもとに、文字や線描画された図形の画像
とそれ以外の画像など、前記識別対象となっている画像
の種類について高い信頼性で識別できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施の形態の画像種別識別方
法が適用される画像出力装置の構成を示すブロック図で
ある。

【図２】この発明の第１の実施の形態の画像出力装置の
全体動作を示すフローチャートである。

【図３】この発明の第１の実施の形態の画像出力装置に
おける画像種類識別手段が第１の手法により画像種類の
識別を行うときの詳細な動作例を示すフローチャートで
ある。

【図４】この発明の第１の実施の形態におけるテキスト
画像と自然画像から抽出したヒストグラムの形態の違い
を示す説明図である。

【図５】この発明の第１の実施の形態において所定値を
越える頻度を持つ階級数を求めることでテキスト画像と
自然画像の種類を識別するときの説明図である。

【図６】この発明の第２の実施の形態による画像出力装
置の構成を示すブロック図である。

【図７】画像種類の識別に第２の手法が適用される場合
の画像処理プログラムの構成を示すフローチャートであ
る。

【図８】画像種類の識別に第３の手法が適用される場合
の画像処理プログラムの構成を示すフローチャートであ
る。

【図９】本発明の第３の実施の形態である画像種別識別
方法が適用される画像種別識別装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【符号の説明】

１……画像入力手段、２、８……データ処理装置（コン
ピュータ）、４……画像出力手段、２１……画像特徴量
抽出手段、２２……画像種類識別手段、２３……画質調
整手段、４１……画像処理プログラム。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の種類を識別する画像種別識別方法
   であって、 識別対象となっている画像の画像データから得られた階
   調数についてのヒストグラムのエントロピーを求め、前
   記求めたエントロピーの値にもとづいて画像の種類を識
   別することを特徴とする画像種別識別方法。
2. 【請求項２】 画像の種類を識別する画像種別識別方法
   であって、 識別対象となっている連続する２つの画像の差分画像を
   求め、前記求めた差分画像の画像データから得られた階
   調数についてのヒストグラムにおいて、所定の頻度を超
   える階調数を計数し、前記階調数の計数結果に基づき画
   像の種類を識別することを特徴とする画像種別識別方
   法。
3. 【請求項３】 画像データを入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段により入力された前記画像データから
   階調数についてのヒストグラム値である特徴量を抽出す
   る画像特徴量抽出手段と、 前記画像特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量で
   あるヒストグラムのエントロピーを求め、前記求めたエ
   ントロピーの値に基づき画像の種類を識別する画像種類
   識別手段と、 前記画像種類識別手段の識別結果を基に前記入力された
   画像の画質を最適に改善する画質調整手段と、 前記画質調整手段により画質が改善された画像を外部に
   出力する画像出力手段と、 を備えたことを特徴とする画像出力装置。
4. 【請求項４】 画像データを入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段により連続して入力された前記画像デ
   ータをもとに、その差分画像を求め、前記差分画像の階
   調数についてのヒストグラム値である特徴量を抽出する
   画像特徴量抽出手段と、 前記画像特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量で
   ある前記差分画像の階調数についてのヒストグラムにお
   いて、所定の頻度以上を持つ階調数を計数し、前記階調
   数の計数結果に基づき画像の種類を識別する画像種類識
   別手段と、 前記画像種類識別手段の識別結果を基に前記入力された
   画像の画質を最適に改善する画質調整手段と、 前記画質調整手段により画質が改善された画像を外部に
   出力する画像出力手段と、 を備えたことを特徴とする画像出力装置。
5. 【請求項５】 コンピュータに画像の種類を識別させる
   ための画像処理プログラムであって、 識別対象となっている画像の画像データから階調数につ
   いてのヒストグラムを生成する第１の手順と、 前記第１の手順により生成した前記ヒストグラムについ
   てそのエントロピーを求める第２の手順と、 前記第２の手順により求めた前記エントロピーの値にも
   とづいて画像の種類を識別する第３の手順と、 を備えたことを特徴とする画像処理プログラム。
6. 【請求項６】 コンピュータに画像の種類を識別させる
   ための画像処理プログラムであって、 識別対象となっている連続する画像間の差分画像を求め
   る第４の手順と、 前記第４の手順により求めた前記差分画像の画像データ
   から階調数についてのヒストグラムを生成する第５の手
   順と、 前記第５の手順において生成した前記ヒストグラムをも
   とに、所定の頻度を超える階調数を計数する第６の手順
   と、 前記第６の手順による前記階調数の計数結果に基づき画
   像の種類を識別する第７の手順と、 を備えたこと特徴とする画像処理プログラム。