JP2003263642A - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 オブジェクトに対するラベリング処理の際
に、微小ノイズ領域に対してもラベルを振ってしまうこ
とにより、処理の高速化に限界があった。 【解決手段】 ２値画像内のオブジェクトに対してラベ
リングを行う際に、ステップS402において、の内部にお
ける黒画素数が所定割合以上であるような所定サイズの
ブロックを黒ブロックとして検出し、ステップS404にお
いて、該検出された黒ブロック内および該黒ブロックに
連結している黒画素を所定のラベル値で塗りつぶすこと
によって、該黒ブロックを内部に含んだ、所定サイズ以
上のオブジェクトに対するラベル付けを行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、２値画像に対して
オブジェクト毎にラベル付けを行う画像処理装置及びそ
の方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】２値画像に対してそのオブジェクト毎に
ラベル付けを行うための、所謂ラベリングのアルゴリズ
ムが種々提案されている。

【０００３】しかしながら、一般的な２値画像は微小な
ノイズ領域を含んでおり、このようなノイズ領域はもち
ろんオブジェクトではないため、本来ラベルを付ける必
要はない。したがって処理時間の観点からも、画像内の
微小ノイズ領域に対してはラベルを振らないように制御
することが望ましい。

【０００４】上記制御を実現するために例えば、ラベリ
ングの前処理として周知の孤立点除去を行なうことによ
って、画像内のノイズを減らして無駄なラベル付けを回
避し、ラベリングの高速化を図ることができる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ラベリ
ングの前処理として孤立点除去を行ったとしても、完全
に孤立していない、数画素程度が連結したノイズを除去
することはできなかった。したがって、微小ノイズ領域
に対してラベルを振ってしまうという問題は完全には解
決されなかった。

【０００６】そこで、ラベリングの高速化手法として、
例えば特開2000-285240に記載された方法が提案されて
いる。該方法によれば、一般的な塗りつぶしアルゴリズ
ムを用いてまず黒画素の連結領域を塗りつぶした後、該
塗りつぶした領域に対して一つのラベルを割り当てる。
この塗りつぶし及びラベル割り当て処理を繰り返すこと
によって、全画像に対するラベリングが行われる。この
方法においては、塗りつぶした画素数が少ないときに
は、該領域が孤立した微小なノイズ領域であると考えら
れるため、該領域に対してラベルを与えずに処理をスキ
ップすることを特徴とする。該特徴により、余分なラベ
ル割り当てを排除することができる。

【０００７】しかしながら、この特開2000-285240に記
載されたラベリング方法によっても、連結領域の塗りつ
ぶし処理は全ての黒画素について行なう必要があった。
したがって、特にノイズの多い画像については、ラベリ
ングの高速化に限界があった。

【０００８】本発明は上記問題を解決するためになされ
たものであり、ノイズの影響を排除排した高速なラベリ
ング処理を実現する画像処理装置及びその方法を提供す
ることを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る画像処理方法は以下の工程を備える。

【００１０】すなわち、２値画像内のオブジェクトに対
してラベリングを行う画像処理方法であって、前記２値
画像において、その内部における黒画素数が所定割合以
上であるような所定サイズのブロックを、黒ブロックと
して検出する黒ブロック検出工程と、検出された黒ブロ
ック内および該黒ブロックに連結している黒画素につい
て、所定のラベル値で置き換えるラベル付け工程と、を
有することを特徴とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る一実施形態に
ついて、図面を参照して詳細に説明する。

【００１２】＜第１実施形態＞図１は、本実施形態が実
行されるコンピュータシステムの構成を示すブロック図
である。図1において、101はCPUで、システム全体の制
御を行なっている。102はキーボードで、マウス102aと
ともにシステムへの入力を行うために使用される。103
は表示装置であり、CRTや液晶等で構成されている。104
はROM、105はRAMであり、システムの記憶装置を構成
し、システムが実行するプログラムやシステムが利用す
るデータを記憶する。106はハードディスク装置、107は
フロッピー（登録商標）ディスク装置であり、システム
のファイルシステムに使用される外部記憶装置を構成し
ている。108はプリンタである。

【００１３】109はネットワークインタフェース（I/F）
であり、不図示のLANまたはWANに接続している。I/F109
を介して、コンピュータプログラムやデジタル画像等の
データファイルを外部のコンピュータシステムと授受す
ることができる。外部コンピュータより受信したプログ
ラムやデータはハードディスク106に記録されたり、直
接RAM105に展開して実行される。

【００１４】110はイメージスキャナであり、原稿台上
の写真や印刷物をデジタル画像データとしてRAM105上に
取り込むことができる。

【００１５】図２に、イメージスキャナ110から取り込
んで２値化した画像の一例を示す。図中の２つの矩形
は、写真等の矩形の原稿を示すオブジェクトであり、３
つの楕円はノイズを示している。この２値画像は、幅Ｗ
画素、高さＨ画素のビットマップとしてRAM105に保持さ
れている。各画素は8ビット値を有し、黒画素は値255、
白画素は値0によって示される。

【００１６】同図においては説明のため、ノイズを簡略
化して示したが、実際の２値画像におけるノイズはサイ
ズも形状も不定であり、その数も数百から数千個程度に
なることが多い。なお、本実施形態における２値化は、
所定の閾値との比較によって行なう周知の単純二値化法
を用いるとし、ここでは詳細な説明を省略する。

【００１７】ここで、図２に示す２値画像における理想
的なラベリング処理とは、黒画素同士の連結に基づき、
例えば上方の矩形オブジェクトに含まれる全ての画素に
対して画素値1を与え、下方の矩形オブジェクトに含ま
れる全画素に対しては画素値2を与えることである。す
なわち、微小なノイズ分にはラベルを与えず、画素値25
5のままにしておく。

【００１８】●ラベリング処理概要 以下、上記理想的なラベリングを実現するための本実施
形態におけるラベリング方法について、詳細に説明す
る。

【００１９】図３は、図２における上方の矩形オブジェ
クトを含む左上部分に対応し、本実施形態における塗り
つぶし処理の起点となるブロックの探索方法を説明する
ための図である。

【００２０】まず図３に示すように、図２に示したＷ画
素×Ｈ画素のビットマップ全体を、ｗ画素×ｈ画素のブ
ロックに分け、その内部が全て値255の黒画素で占めら
れるようなブロック（以下、「黒ブロック」と称する）
を図中矢印方向に探索する。図３において黒矩形で示し
たブロックが、見つかった黒ブロックである。

【００２１】本実施形態では、見つかった黒ブロックと
黒画素が連結している領域を塗りつぶすことによって、
高速なラベリングを実現する。図４に、本実施形態にお
けるラベリング処理全体のフローチャートを示し、説明
する。

【００２２】まずステップS401で、変数ｃに値1を代入
し、ステップS402で黒ブロック探索を行う。この黒ブロ
ック探索処理の詳細については後述する。

【００２３】次にステップS403において黒ブロックが見
つかったか否かを判断し、見つかったらステップS404へ
進むが、見つからなければ処理を終了する。

【００２４】ステップS404では、見つかった黒ブロック
を起点にして、黒画素連結領域をラベルｃで塗りつぶ
す。この塗りつぶし処理の詳細については後述する。

【００２５】そしてステップS405で変数ｃを1だけイン
クリメントしてステップS402に戻り、以上の処理を繰り
返す。

【００２６】この処理の結果、所定以上の大きさを持つ
オブジェクトのみに対して、ラベル1,2,…,cを与えるこ
とができる。

【００２７】●黒ブロック探索処理 以下、図４のステップS402に示した黒ブロック探索処理
の詳細を図５のフローチャートに示し、説明する。な
お、図２に示す２値画像のビットマップは２次元配列と
してアクセスできるものとし、以下、画像左上を起点と
して水平方向にi番目、垂直方向にj番目の画素の値をbu
f(i,j)と表記する。

【００２８】まずステップS501〜S504において、変数
ｙ，ｘ，ｊ，ｉをそれぞれ値0で初期化する。そしてス
テップS505でbuf(x+i,y+j)が黒画素を示す255であるか
否かを判断し、255であればステップS506へ、255でなけ
ればステップS510へ進む。

【００２９】ステップS506では変数ｉを値1だけインク
リメントし、ステップS507でｉがブロック幅を示すｗに
等しければステップS508へ進み、異なればステップS505
へ進む。

【００３０】ステップS508では変数ｊを値1だけインク
リメントし、ステップS509でｊがブロック高さを示すｈ
に等しければ処理を終了し、このとき、(x,y)を左上起
点とするｗ×ｈ画素ブロックが黒ブロックであるとして
検出される。ｊがｈと異なるときはステップS504へ戻
る。

【００３１】ステップS510ではｘにｗを加え、ステップ
S511でｘが画像幅を示すＷ以上であればステップS512へ
進み、そうでなければステップS503へ戻る。

【００３２】ステップS512ではｙにｈを加え、ステップ
S513でｙが画像高さを示すＨ以上であれば処理を終了
し、このとき、黒ブロックは存在しないと判定される。
ｙがＨ未満であればステップS502へ戻る。

【００３３】以上の処理によって、Ｗ画素×Ｈ画素の２
値画像からｗ画素×ｈ画素の黒ブロックが検出される。

【００３４】●連結領域の塗りつぶし処理 以下、図４のステップS404に示した連結領域の塗りつぶ
し処理の詳細を図６のフローチャートに示し、説明す
る。

【００３５】なお、オブジェクトの塗りつぶし処理とし
ては種々の方法が知られており、本実施形態ではどのよ
うな塗りつぶし方法を用いても良い。したがって、ここ
では基本的な方法について説明することとし、説明の簡
略化のためオブジェクトは外に凸である単純な形状であ
ると仮定する。

【００３６】上述した黒ブロック探索処理の結果、図７
に示すように(x，y)を左上起点とするブロックが黒ブロ
ックとして検出されている。そこで本実施形態の塗りつ
ぶし処理においては、この黒ブロックの中心点である
（(x+w)/2，(y+h)/2）を起点として、黒画素で連結して
いる領域をラベルｃで塗りつぶす。すなわち、値255で
ある画素値を値ｃで置き換える。

【００３７】具体的にはまずステップS601において、黒
ブロックの中心点（(x+w)/2，(y+h)/2）を含む走査線に
ついて、該走査線上の黒連結部分をラベルｃで塗りつぶ
す。すなわち、図７に示す黒ブロックを含むオブジェク
トにおける上記走査線の左端（x0，y+h/2）と右端（x
1，y+h/2）を結ぶ線分（図７においてオブジェクトを水
平方向に切断する線分）がラベルｃで塗りつぶされる。
なお、上記（x0，y+h/2）と（x1，y+h/2）を結ぶ線分を
以下では連結線分と称し、その塗りつぶし処理の詳細に
ついては後述する。

【００３８】そして、ステップS602で連結線分から下に
ある黒連結部分を塗りつぶし、ステップS603で連結線分
から上にある黒連結部分を塗りつぶす。なお、ステップ
S62，S603における塗りつぶし処理の詳細については後
述する。

【００３９】この処理の結果、黒ブロックと黒画素で連
結した領域を、ラベルｃで塗りつぶすことができる。

【００４０】●連結線分の塗りつぶし処理 以下、図６のステップS601に示した連結線分の塗りつぶ
し処理の詳細を図８のフローチャートに示し、説明す
る。なお、説明の簡略化のために、処理の起点となる黒
ブロックの中心点（(x+w)/2，(y+h)/2）を、座標（X，
Y）で示すとする。すなわち、Ｘ=(x+w)/2、Ｙ=(y+h)/2
とする。

【００４１】まず、ステップS801で変数ｉにＸを代入
し、ステップS802でｉを値1だけデクリメントする。そ
して、ステップS803でbuf(i,Y)が値255に等しいか否か
を判定し、異なればステップS804へ進むが、等しければ
ステップS802へ戻ってｉをさらにデクリメントする。

【００４２】ステップS804では変数ｘ0に値ｉ+1を格納
し、ステップS805では変数ｉにＸを代入する。そしてス
テップS806でｉを値1だけインクリメントし、ステップS
807でbuf(i,Y)が値255に等しいか否かを判定し、等しけ
ればステップS808へ進むが、異なればステップS806へ戻
ってｉをさらにインクリメントする。

【００４３】ステップS808では、変数ｘ1に値i-1を格納
し、ステップS809では変数ｉに値ｘ0を代入し、ステッ
プS810ではbuf(i,Y)にｃを代入する。そしてステップS8
11でｉを値1だけインクリメントし、ステップS812でｉ
がｘ1よりも大きければ処理を終了するが、そうでなけ
ればステップS810に戻る。

【００４４】この処理により、変数ｘ0，ｘ1に連結線分
の両端におけるｘ座標を格納し、該連結線分をラベルc
で塗りつぶすことができる。

【００４５】●連結線分から下（上）の塗りつぶし処理 以下、図６のステップS602に示した連結線分から下にあ
る黒連結部分の塗りつぶし処理の詳細を図９のフローチ
ャートに示し、説明する。なお、ここでもＹ=y+h/2と
し、したがって、(x0，Y)と(x1，Y)を結ぶ連結線分より
下の黒連結部分をラベルcで塗りつぶす。

【００４６】まず、ステップS901で変数Ｙを値1だけイ
ンクリメントし、ステップS902で変数ｉにｘ0を代入す
る。そしてステップS903でbuf(i，Y)が値255に等しいか
否かを判定し、異なればステップS904へ、等しければス
テップS906へ進む。

【００４７】ステップS904ではｉを値1だけインクリメ
ントし、ステップS905でｉがｘ1よりも大きければ処理
を終了するが、そうでなければステップS903に戻る。

【００４８】ステップS906ではＸにｉを代入し、ステッ
プS907で（X，Y）を起点として、横方向、すなわち走査
線上の連結線分を塗りつぶす。なお、この走査線上の塗
りつぶし処理については図８のフローチャートで示した
ため、ここではその詳細な説明を省略する。

【００４９】なお、図６のステップS603に示した連結線
分から上にある黒連結部分の塗りつぶし処理について
は、基本的に上述した図９のフローチャートに示す、下
方向への塗りつぶし処理と同様であり、ステップS901に
おいてＹをインクリメントする代わりにデクリメントす
れば良く、他のステップについては同様の処理を行えば
良い。

【００５０】以上説明したように本実施形態によれば、
所定サイズの黒ブロックを含むオブジェクト、すなわち
所定サイズ以上の面積をもつオブジェクトについての
み、ラベル付けを行うことができる。したがって、微小
なノイズ領域に対してラベルを付けてしまうことがな
く、高速なラベリングが可能になる。

【００５１】＜第２実施形態＞以下、本発明に係る第２
実施形態について説明する。

【００５２】上述した第１実施形態においては、２値画
像から黒ブロックの探索を行なう際にまず２値画像全体
をブロックに分割した後に、各ブロックの内部が全て黒
画素であるか否かをチェックした。しかしながら黒ブロ
ックの探索方法としては他の方法も適用可能であり、例
えば第２実施形態においては、２値画像内におけるブロ
ックの左上座標を連続的に変化させていく方法について
説明する。この方法によれば演算負荷は高くなるもの
の、黒ブロックの検出性能を向上することができる。

【００５３】図１０は、第２実施形態において矩形オブ
ジェクト内の黒ブロックを探索する様子を示す図であ
る。同図によれば第２実施形態における探索の起点(x，
y)は、第１実施形態で図３に示したブロック境界からは
外れた位置にあることが分かる。

【００５４】図１１に、第２実施形態における黒ブロッ
クの探索処理のフローチャートを示し、詳細に説明す
る。

【００５５】まずステップS1101〜S1104において、変数
ｙ，ｘ，ｊ，ｉをそれぞれ値0で初期化する。そしてス
テップS1105でbuf(x+i,y+j)が黒画素を示す255であるか
否かを判断し、255であればステップS1106へ、255でな
ければステップS1110へ進む。

【００５６】ステップS1106では変数ｉを値1だけインク
リメントし、ステップS1107でｉがブロック幅を示すｗ
に等しければステップS1108へ進み、異なればステップS
1105へ進む。

【００５７】ステップS1108では変数ｊを値1だけインク
リメントし、ステップS1109でｊがブロック高さを示す
ｈに等しければ処理を終了し、このとき、(x,y)を左上
起点とするｗ×ｈ画素ブロックが黒ブロックであるとし
て検出される。ｊがｈと異なるときはステップS1104へ
戻る。

【００５８】ステップS1110ではｘにｉ+1を加える。な
お、ここでｘを単に値1だけインクリメントしても、最
終的には全く同様の結果が得られるが、ｉ+1を加えるこ
とで探索の無駄を省き、処理を高速化できる。

【００５９】そして、ステップS1111でｘが画像幅を示
すＷ以上であればステップS1112へ進み、そうでなけれ
ばステップS1103へ戻る。

【００６０】ステップS1112ではｙを値1だけインクリメ
ントし、ステップS1113でｙが画像高さを示すＨに等し
ければ処理を終了し、このとき、黒ブロックは存在しな
いと判定される。ｙがＨに等しくなければステップS110
2へ戻る。

【００６１】以上の処理によって、Ｗ画素×Ｈ画素の２
値画像からｗ画素×ｈ画素の黒ブロックが検出される。

【００６２】以上説明したように第２実施形態によれ
ば、所定サイズの黒ブロックをより高精度に検出するこ
とができる。したがって、有効なオブジェクトのみにつ
いてのラベリングを、より高精度に行うことができる。

【００６３】なお、上述した各実施形態によれば、ブロ
ック内の全画素が黒画素であることを黒ブロックの判定
条件としたが、例えばノイズの状態によっては、黒領域
の内部に白画素が多数混入することがある。そこで本発
明においては例えば、ブロック内部の黒画素数をカウン
トし、これが所定の閾値を超えた場合に黒ブロックであ
ると判定しても良い。

【００６４】また、探索すべき黒ブロックは必ずしも矩
形である必要はなく、例えば六角形等の多角形や、円形
もしくは楕円形であってもよいし、想定されるオブジェ
クトの形状に応じて選択可能なようにしてもよい。

【００６５】また、探索ブロックのサイズも１つの所定
サイズに限らず、例えば大きなブロックサイズから探索
をはじめ、オブジェクトが見つからなければ徐々にサイ
ズを小さくして探索を繰り返すようにしても良い。これ
により、想定されたよりも小さなオブジェクトをノイズ
と誤認し、無視してしまう危険性を回避できる。

【００６６】＜他の実施形態＞なお、本発明は、複数の
機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機
器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに
適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写
機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。

【００６７】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納された
プログラムコードを読み出し実行することによっても、
達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体
から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施
形態の機能を実現することになり、そのプログラムコー
ドを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実
行することにより、前述した実施形態の機能が実現され
るだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、
コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステ
ム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれることは言うまでもない。

【００６８】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示
に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備
わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれることは言うまでもない。

【００６９】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ノ
イズの影響を排除排した高速なラベリング処理を実現す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る一実施形態における画像処理装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】本実施形態におけるラベリング対象の２値画像
例を示す図である。

【図３】本実施形態における黒ブロック探索方法を説明
するための図である。

【図４】本実施形態におけるラベリング処理の概要を示
すフローチャートである。

【図５】本実施形態における黒ブロック探索処理を示す
フローチャートである。

【図６】本実施形態における塗りつぶし処理を示すフロ
ーチャートである。

【図７】本実施形態における連結線分塗りつぶし方法を
説明するための図である。

【図８】本実施形態における連結線分塗りつぶし処理を
示すフローチャートである。

【図９】本実施形態における連結線分下領域の塗りつぶ
し処理を示すフローチャートである。

【図１０】第２実施形態における黒ブロック探索方法を
説明するための図である。

【図１１】第２実施形態における黒ブロック探索処理を
示すフローチャートである。

【符号の説明】

101 CPU 102 キーボード 103 表示部 104 ROM 105 RAM 106 ハードディスク 107 フロッピーディスク 108 プリンタ 109 ネットワークI/F 110 イメージスキャナ

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２値画像内のオブジェクトに対してラベ
   リングを行う画像処理方法であって、 前記２値画像において、その内部における黒画素数が所
   定割合以上であるような所定サイズのブロックを、黒ブ
   ロックとして検出する黒ブロック検出工程と、 検出された黒ブロック内および該黒ブロックに連結して
   いる黒画素について、所定のラベル値で置き換えるラベ
   ル付け工程と、を有することを特徴とする画像処理方
   法。
2. 【請求項２】 前記黒ブロック検出工程においては、
   その内部が全て黒画素からなるブロックを、前記黒ブロ
   ックとして検出することを特徴とする請求項１記載の画
   像処理方法。
3. 【請求項３】 前記黒ブロック検出工程は、 前記２値画像全体を前記所定サイズのブロックに分割す
   る分割工程と、 前記ブロックごとに黒ブロックであるか否かを判定する
   判定工程と、を有することを特徴とする請求項１記載の
   画像処理方法。
4. 【請求項４】 前記黒ブロック検出工程は、 前記２値画像において前記所定サイズのブロック位置を
   順次ずらすことによって、黒ブロックを検出することを
   特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記ブロック検出工程は、前記２値画像
   において前記所定サイズの黒ブックが検出されなかった
   場合に、該所定サイズよりも小さなサイズの黒ブロック
   を検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方
   法。
6. 【請求項６】 前記ラベル付け工程は、 前記黒ブロック内の基準ラインを前記ラベル値で置き換
   える基準ラベル付け工程と、 前記前記基準ラインよりも上部に連結している黒画素を
   前記ラベル値で置き換える上部ラベル付け工程と、 前記前記基準ラインよりも下部に連結している黒画素を
   前記ラベル値で置き換える下部ラベル付け工程と、を有
   することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
7. 【請求項７】 上記黒ブロックは矩形であることを特徴
   とする請求項１記載の画像処理方法。
8. 【請求項８】 上記ブロックは多角形であることを特徴
   とする請求項１記載の画像処理方法。
9. 【請求項９】 上記ブロックは円形であることを特徴と
   する請求項１記載の画像処理方法。
10. 【請求項１０】 ２値画像内のオブジェクトに対してラ
    ベリングを行う画像処理装置であって、 前記２値画像において、その内部における黒画素数が所
    定割合以上であるような所定サイズのブロックを、黒ブ
    ロックとして検出する黒ブロック検出手段と、 検出された黒ブロック内および該黒ブロックに連結して
    いる黒画素について、所定のラベル値で置き換えるラベ
    ル付け手段と、を有することを特徴とする画像処理装
    置。
11. 【請求項１１】 コンピュータ上で実行されることによ
    って、請求項１乃至９のいずれかに記載の画像処理方法
    を実現するプログラム。
12. 【請求項１２】 請求項１１記載のプログラムを記録し
    た記録媒体。