JP2003525560A - イメージ2値化の改良された方法 - Google Patents
イメージ2値化の改良された方法Info
- Publication number
- JP2003525560A JP2003525560A JP2001564084A JP2001564084A JP2003525560A JP 2003525560 A JP2003525560 A JP 2003525560A JP 2001564084 A JP2001564084 A JP 2001564084A JP 2001564084 A JP2001564084 A JP 2001564084A JP 2003525560 A JP2003525560 A JP 2003525560A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gray level
- image
- pixels
- threshold
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/403—Discrimination between the two tones in the picture signal of a two-tone original
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/16—Image preprocessing
- G06V30/162—Quantising the image signal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30176—Document
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Input (AREA)
- Character Input (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Optical Fibers, Optical Fiber Cores, And Optical Fiber Bundles (AREA)
Abstract
Description
ベル・イメージの2値化の方法に関する。
方法は、各画素が対応する複数ビット・グレイレベル値を有するグレイレベル・
イメージをとり、各画素が黒(前景)または白(背景)の2進値を有するバイナ
リ・イメージに変換する。2値化は、文書に印刷されるか書き込まれた情報を処
理し、保管するために、特に文書イメージを単純化するのに使用される。
グレイレベル値を有するすべての画素が白であり、閾値未満の画素が黒であると
判定することである。しかし、この方法は、グレイレベル・イメージに含まれる
情報の消失または混乱をもたらすことがしばしばである。この情報は、主にイメ
ージ内に現れるエッジで実施され、近傍に対する相対輝度ほどに画素の絶対輝度
に依存しない。したがって、閾値の選択に依存して、エッジの両側の画素が同一
の値に2値化される場合に、グレイレベル・イメージの意味のあるエッジが、バ
イナリ・イメージで消えることになる。その一方で、非常に近いグレイレベル値
を有する画素が、選択された閾値の両側に分かれる時に、エッジの外見に伴うバ
イナリ・イメージ内のアーチファクトが、グレイレベル・イメージの連続的な推
移の区域に現れる可能性がある。
を表し、より高い値が、より明るい画素を表す。
に示されたものになる。
他のギャップのすべてが失われている(用語「ギャップ」は、本明細書の文脈お
よび請求項において、隣接する画素の対の間のグレイ・レベルの絶対的な差を示
すのに使用される)。
、表3に示されたものになる。
対応するが、バイナリ・イメージで表されている。しかし、右下の大きいギャッ
プが失われている。それと同時に、行4と5の間の小さいギャップ(サイズ2)
は、ノイズに起因する可能性があるが、バイナリ・イメージで表されている。し
たがって、グレイレベル・イメージの重要なエッジが失われると同時に、重要で
ないギャップが、アーチファクトを生成することを許容されている。
2値化閾値を変更できるようになっている。これらのアルゴリズムは、一般に、
イメージ全体またはイメージの特定の区域で使用するのに最適の閾値を判定する
際に、イメージ内容に関する前提を設ける。この前提は、イメージ内の物体のサ
イズ、ヒストグラム特性、ノイズ・レベル、または他のイメージ特性に関連する
ものとすることができる。このような前提に依存するので、2値化アルゴリズム
は、それが設計された特定のタイプのイメージまたはオブジェクトに対して良好
に動作するが、それ以外については失敗する傾向を有する。たとえば、テキスト
指向2値化アルゴリズムは、単調な背景の上のテキストを含む文書イメージに対
して良好に動作する可能性があるが、背景がテクスチャ付きである時には失敗す
る可能性がある。さらに、文書イメージには、記号、線、および箱などの単純な
テキスト以外の特徴が含まれることがしばしばであり、これらの特徴は、バイナ
リ・イメージに保存することが重要だが、テキスト指向2値化が使用される時に
失われる。
・イメージの処理の方法として提案された。通常、「グレイ」画素値の範囲が、
黒の範囲の低い値と白の範囲の高い値の中間で定義される。結果の3値イメージ
は、複数のイメージ認識およびイメージ相関の応用例で有用であることがわかっ
ている。
7162号に、通常は指紋分析に基づく、イメージ相関を使用して身元を検証す
る方法および装置が記載されている。指紋イメージのエッジ判定の不確実性およ
び変化性を除去するために、3値化技法を使用して、すべての画素を、黒、灰色
、または白の3つのレベルに分類する。グレイスケール・イメージのグレイ値の
ヒストグラムを判定し、黒と灰色の閾値および灰色と白の閾値を、均等1/3分
布に従って確立する。黒と灰色の閾値より暗いグレイ値を有するすべての画素が
、黒画素に変換され、灰色と白の閾値より明るいグレイ値を有するすべての画素
が、白画素に変換され、それ以外のすべての画素が、後続の相関計算で無視され
る。したがって、黒画素と白画素が、指紋イメージの山と谷の領域を高い信頼性
で表し、灰色画素が、山と谷の間の推移領域を表す。
許第5715325号に、ビデオ・イメージ内の顔を検出する装置および方法が
記載されている。顔のイメージを処理して、微細な詳細を除去し、強いコントラ
ストを与え、ほとんど2値化されている(暗いブロックと明るいブロックを有す
る)が、まだ明瞭に分類できないブロックがいくつか含まれるイメージをもたら
す。処理の単純さを促進するために、イメージが、3値イメージとして扱われ、
暗い領域が、負の1(−1)を用いて識別され、明るい領域が、1を用いて識別
され、定義不能領域が、0を用いて識別される。3値イメージを、異なる顔テン
プレートと比較して、最適一致を見つける。
よび装置を提供することである。
法を提供することである。
することである。
ナリ出力イメージ生成の準備ステップとして、3値化される。入力イメージは、
まず、隣接する画素の値の間のギャップなど、イメージ内の画素のグレイレベル
値の間の変動の特徴を表すために、分析される。この変動に基づいて、上下の2
値化閾値を決定し、上閾値を超えるグレイレベル値を有する画素が、白として分
類され、下閾値未満の画素が、黒として分類されるようにする。上閾値と下閾値
の間のグレイレベル値を有する画素を、以下では中間画素またはグレイ画素と称
するが、これらの画素は、これらの画素の黒または白としての最適分類を判定す
るために処理されることが好ましい。
重要なエッジの数を増やしながら、発生するアーチファクト・エッジの数を減ら
すように設計される形で選択されることが好ましい。この形でバイナリ・イメー
ジを生成することによって、実質的にイメージ内容のタイプに依存せずに、入力
イメージの特徴が明瞭に伝えられる。異なる閾値の範囲を、画素間のグレイレベ
ル変動に対して評価して、最適の上閾値および下閾値を選択する。評価は、画素
間のグレイレベル・ギャップの統計的分析に基づくことが好ましい。その代わり
にまたは追加して、エッジ検出アルゴリズムによって見つけられた実際のエッジ
など、他の統計的分析および情報の手がかりを、閾値の選択に使用することがで
きる。
る関係に基づいて分類される。隣接画素の平均値よりかなり明るい画素は、白と
して分類され、平均値よりかなり暗い画素は、黒として分類されることが好まし
い。この分類は、選択された上下の閾値に依存する必要がない。隣接画素の平均
値から大きく異ならない画素は、通常は、上下の閾値の平均などの閾値を使用し
て分類される。
ことができる。1つの好ましい実施形態では、テキスト指向2値化アルゴリズム
を、グレイレベル・イメージに適用し、中間画素を、このアルゴリズムの結果を
使用して分類する。もう1つの好ましい実施形態では、中間画素のグレイレベル
値を、他の画素の2進値と共に保管する。この形でのイメージの保管は、完全な
グレイレベル・イメージよりはるかに少ないメモリを必要とするが、イメージ内
の重要な情報のほとんどすべてが、イメージが後に人間のオペレータによる処理
または表示のために再呼出しされる時の使用のために保存される。
って、 それぞれのグレイレベル値を有する複数の画素を含むグレイレベル入力イメー
ジを受け取ることと、 下閾値と、選択された差だけ前記下閾値より大きい上閾値とを判定することと
、 前記上閾値より大きいグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの
前記画素に第1の2進値を割り当て、前記下閾値未満のグレイレベル値を有する
前記グレイレベル・イメージの前記画素に第2の2進値を割り当てることと、 前記下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル値を有する中間グループの前記
画素の前記第1の2進値および前記第2の2進値への最適の割当てを判定するた
めに、前記中間グループの前記画素を処理することと を含む方法が提供される。
の前記グレイレベル値の間の変動を分析することと、前記分析された変動に応答
して前記閾値を判定することとを含むことが好ましい。前記グレイレベル値の間
の前記変動を分析することが、前記入力イメージのエッジを見つけることを含み
、前記閾値を判定することが、前記割り当てられる2進値からなる出力イメージ
で前記エッジを保存するために前記閾値を選択することが、最も好ましい。
分析することが、隣接する画素の前記グレイレベル値の間のギャップを見つける
ことを含み、前記閾値を判定することが、前記割り当てられる2進値からなる出
力イメージで、重要でないギャップよりも重要なギャップを優先して保存するよ
うに前記閾値を選択することを含む。前記閾値を選択することが、その絶対的な
大きさが前記上閾値と前記下閾値との間の前記選択された差より大きいものとし
て、意味のある前記ギャップを定義することを含むことが好ましい。前記閾値を
選択することが、上閾値および下閾値の複数の異なる対について計算されるメリ
ット・スコアを最大にするように前記上閾値および前記下閾値を選択することを
含み、前記スコアが、前記選択された閾値によって前記出力イメージで保存され
る意味のあるギャップの数に正に相関し、前記選択された閾値によって前記出力
イメージで、保存される意味のないギャップの数および保存されない意味のある
ギャップの数に負に相関することが、最も好ましい。
でエッジ情報を保存するように前記閾値を選択することを含むことが好ましい。
前記閾値を選択することが、前記情報が属するイメージ特徴のタイプに実質的に
依存しない閾値を選択することを含むことが、最も好ましい。追加してまたはそ
の代わりに、前記閾値を選択することが、前記上閾値および前記下閾値の最適平
均値を見つけることと、前記閾値の間の前記選択された差の最適値を見つけるこ
ととを含む。
の前記グレイレベル値の間の変動を分析することと、前記分析された変動に応答
して前記画素の前記第1の2進値および前記第2の2進値への割り当てを判定す
ることとを含むことが、さらに好ましい。前記分析された変更に応答して前記割
り当てを判定することが、前記画素の1つの前記グレイレベル値とその近傍の他
の画素の前記グレイレベル値との間の意味のある差を見つけることと、前記差に
応答して前記画素に前記第1の2進値または前記第2の2進値を割り当てること
とを含むことが、最も好ましい。
中間グループの前記画素の前記最適の割当てを判定するために、テキストについ
て最適化された2値化方法を適用することを含む。
ジを出力することを含むことが、好ましい。
の画素を含むグレイレベル入力イメージを処理する方法であって、 前記入力イメージの前記画素の前記グレイレベル値の間の変動を分析すること
と、 前記分析された変動に応答して、下閾値と、選択されたギャップ・サイズだけ
前記下閾値より大きい上閾値とを判定することと、 前記上閾値を超えるグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの画
素に第1の2進値を割り当て、前記下閾値未満のグレイレベル値を有する前記グ
レイレベル・イメージの画素に第2の2進値を割り当てることと、 前記第1の2進値および前記第2の2進値を割り当てられた画素が、そのそれ
ぞれの2進値によって表され、前記下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル値
を有する中間グループの画素が、それぞれのグレイレベル値によって表される、
3値出力イメージを生成することと を含む方法も提供される。
メージを表示することを含む。もう1つの好ましい実施形態では、前記3値出力
イメージを生成することが、前記出力イメージをメモリに保管することを含む。
ジ・プロセッサを含み、前記イメージ・プロセッサが、それぞれのグレイレベル
値を有する複数の画素を含むグレイレベル入力イメージを受け取るように結合さ
れ、前記イメージ・プロセッサが、下閾値と、選択された差だけ前記下閾値より
大きい上閾値とを判定し、前記上閾値より大きいグレイレベル値を有する前記グ
レイレベル・イメージの前記画素に第1の2進値を割り当て、前記下閾値未満の
グレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの前記画素に第2の2進値
を割り当て、前記下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル値を有する中間グル
ープの前記画素の前記第1の2進値および前記第2の2進値への最適の割当てを
判定するために、前記中間グループの前記画素を処理するように適合される、装
置が、さらに提供される。
の画素を含むグレイレベル入力イメージを処理する装置であって、前記装置が、
イメージ・プロセッサを含み、前記イメージ・プロセッサが、前記入力イメージ
の前記画素の前記グレイレベル値の間の変動を分析し、前記分析された変動に応
答して、下閾値と、選択されたギャップ・サイズだけ前記下閾値より大きい上閾
値とを判定し、前記上閾値を超えるグレイレベル値を有する前記グレイレベル・
イメージの画素に第1の2進値を割り当て、前記下閾値未満のグレイレベル値を
有する前記グレイレベル・イメージの画素に第2の2進値を割り当て、したがっ
て、前記第1の2進値および前記第2の2進値を割り当てられた画素が、そのそ
れぞれの2進値によって表され、前記下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル
値を有する中間グループの画素が、それぞれのグレイレベル値によって表される
、3値出力イメージを生成するように適合される、装置が、さらに提供される。
が、前記3値出力イメージを受け取り、表示するために前記プロセッサに結合さ
れる。もう1つの好ましい実施形態では、前記装置が、ストレージ・メモリを含
み、前記ストレージ・メモリが、前記3値出力イメージを受け取り、保管するた
めに前記プロセッサに結合される。
ソフトウェア製品であって、プログラム命令をその中に保管されたコンピュータ
可読媒体を含み、前記命令が、コンピュータによって読み取られた時に、前記コ
ンピュータに、それぞれのグレイレベル値を有する複数の画素を含むグレイレベ
ル入力イメージを受け取らせ、下閾値と、選択された差だけ前記下閾値より大き
い上閾値とを判定させ、前記上閾値より大きいグレイレベル値を有する前記グレ
イレベル・イメージの前記画素に第1の2進値を割り当てさせ、前記下閾値未満
のグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの前記画素に第2の2進
値を割り当てさせ、前記下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル値を有する中
間グループの前記画素の前記第1の2進値および前記第2の2進値への最適の割
当てを判定するために、前記中間グループの前記画素を処理させる、コンピュー
タ・ソフトウェア製品が、さらに提供される。
の画素を含むグレイレベル入力イメージを処理するコンピュータ・ソフトウェア
製品であって、前記製品が、プログラム命令をその中に保管されたコンピュータ
可読媒体を含み、前記命令が、コンピュータによって読み取られた時に、前記コ
ンピュータに、前記入力イメージの前記画素の前記グレイレベル値の間の変動を
分析させ、前記分析された変動に応答して、下閾値と、選択されたギャップ・サ
イズだけ前記下閾値より大きい上閾値とを判定させ、前記上閾値を超えるグレイ
レベル値を有する前記グレイレベル・イメージの画素に第1の2進値を割り当て
させ、前記下閾値未満のグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの
画素に第2の2進値を割り当てさせ、前記第1の2進値および前記第2の2進値
を割り当てられた画素が、そのそれぞれの2進値によって表され、前記下閾値と
前記上閾値との間のグレイレベル値を有する中間グループの画素が、それぞれの
グレイレベル値によって表される、3値出力イメージを生成させる、コンピュー
タ・ソフトウェア製品が、さらに提供される。
とから、より完全に理解される。
切手20のイメージの概略複写である。図1は、文書スキャナによって取り込ま
れた、小切手のグレイレベル・イメージである。この小切手には、テクスチャ付
きの背景24の上に印刷された文字22が、線26およびロゴ28などの他の特
徴と共に含まれる。このような小切手は、納税者によって、所得申告書と一緒に
提出される場合がある。書類のすべてがスキャンされ、そのイメージが、後の参
照のために税務当局によって保管される。イメージは、保管されるデータの量を
減らすために、通常は保管の前に2値化される。線、ロゴ、および他の識別詳細
が、イメージに保存され、その結果、小切手(または他の文書)が、ストレージ
から再呼出しされた時に明瞭に識別できるようになることが、一般に重要である
。
値化の後の小切手のイメージ30を示す。このアルゴリズムは、単調な背景を有
する文書用に設計され、小切手のテクスチャ付きの背景では失敗する。
の小切手のイメージ35を示す。このアルゴリズムは、米国特許出願第09/3
10287号に記載されている。この場合では、文字は明瞭であるが、線26お
よびロゴ28の一部が失われている。図2および3によって示される問題は、本
発明の好ましい実施形態によって克服される。
装置40の概略の絵図である。この装置には、小切手20(図1)などの文書を
受け取り、スキャンする、スキャナ42、または当技術分野で既知の他の適当な
タイプのイメージ取込装置が含まれる。スキャナは、文書のグレイスケール・イ
メージを取り込み、対応するイメージ・データをイメージ・プロセッサ44に伝
え、プロセッサ44には、通常は、適当な汎用コンピュータが含まれる。その代
わりに、イメージを、別のソースからプロセッサに入力することができる。プロ
セッサ44は、下で説明する方法を使用して、グレイスケール・イメージを処理
して、文書の3値イメージを生成し、その後、さらに3値イメージを処理して2
値イメージを生成する。3値または2値のイメージは、通常は、モニタ46に表
示されるか、後の再呼び出しのために大容量記憶装置48に保管される。イメー
ジを、印刷するかネットワークを介して送信することもでき、また、たとえば当
技術分野で既知の光学文字認識(OCR)の方法を使用して、さらに処理するこ
ともできる。
形態を実施する、プロセッサ上で稼動するソフトウェアを使用して実行されるこ
とが好ましい。ソフトウェアを、ディスケットまたはCD−ROMなどの有形の
媒体で供給し、プロセッサにロードすることができる。その代わりに、ソフトウ
ェアを、ネットワーク接続または他の電子リンクを介してプロセッサにダウンロ
ードすることができる。さらに、その代わりに、プロセッサ44に、イメージ処
理ステップの一部またはすべてを実行するための、専用のハードワイヤド要素ま
たはディジタル信号プロセッサを含めることができる。
する方法を概略的に示す流れ図である。イメージ入力ステップ50で、図1のイ
メージなどのグレイレベル・イメージが、プロセッサ44に入力される。最適化
ステップ52で、画素のグレイレベル値と、特に隣接する画素の値の間のギャッ
プを分析して、最適の中央閾値Tおよび差値Dを見つける。TおよびDによって
、T+D/2によって与えられる上閾値と、T−D/2によって与えられる下閾
値が定義される。3値化ステップ54で、入力イメージ内のすべての画素を、3
つのグループに分類し、下閾値未満のグレイレベル値を有する画素を、黒(また
は前景、通常はバイナリ1)としてマークし、上閾値を越える画素を、白(また
は背景、バイナリ0)としてマークし、上下の閾値の間の画素を、灰色としてマ
ークする。その結果が、3値イメージであり、これを、モニタ46に表示するか
、メモリ48に保管することができる。
力イメージの重要なエッジの数を増やすと同時に、発生するアーチファクト・エ
ッジの数が減るように選択される。このために、2つの隣接する画素の間の「意
味のあるギャップ」を、その絶対サイズがDより大きいギャップと定義する。T
を2値化閾値として使用して生成される出力バイナリ・イメージI(T)内で、
ギャップの両側の画素がI(T)内で異なる2進値を有する場合に、ギャップが
「表される」と言う。言い換えると、ギャップは、入力イメージ内の画素の一方
が、Tより大きいグレイレベル値を有し、他方がTより小さい場合に、表される
。TおよびDの最適の値は、下記の判断基準を満たすように選択されたTおよび
Dのメリット関数を最大化することによって見つけられることが好ましい。 1.I(T)で表される入力イメージ内の意味のあるギャップの数に正に相関
する 2.I(T)で表される入力イメージ内の意味のないギャップの数に負に相関
する 3.I(T)で表されない入力イメージ内の意味のあるギャップの数に負に相
関する
れる入力イメージ内の意味のないギャップの加重カウントであるものとする。重
みづけは、I(T)で表されるギャップが小さいほど、その重みが大きくなるも
のであることが好ましい。言い換えると、N(T、D)でカウントされるギャッ
プのそれぞれが、Tを超えるグレイレベル値を有する一方の画素と、T未満のグ
レイレベル値を有する他方の画素を有し、グレイレベル値の間の差の絶対値が、
Dを超えない。MAXが、イメージ内の最大のグレイレベル値を表し、その結果
、N(T、MAX)が、I(T)で表されるギャップのすべての加重カウントに
なるものとする。G(D)が、イメージ内の意味のあるギャップすなわち、画素
のグレイレベル値の間にDを超える差の絶対値を有するギャップの数の加重カウ
ントであるものとする。下記のメトリックを定義する。 1.good(T、D)=N(T、MAX)−N(T、D)、I(T)内で表
される意味のあるギャップの加重カウント 2.artifacts(T、D)=N(T、D)、I(T)内で表される意
味のないギャップ 3.missed(T、D)=G(D)−good(T、D)、I(T)内で
失われている意味のあるギャップ これらのメトリックは、上にリストした3つの判断基準に対応する。対(T、D
)のメリット・スコアは、次式によって与えられる。 Score(T、D)=good(T、D)−artifacts(T、D)
−missed(T、D) 最高のスコアを与える対(T、D)が、ステップ54での使用のために選択され
る。
したものであり、他のスコアおよび方法を使用して、TおよびDを最適化するこ
ともできる。たとえば、ギャップに割り当てる重みを変更することができる。ま
た、「ギャップ」は、本明細書では隣接する画素を参照するものとして定義され
たが、画素が、直接に隣接する必要はなく、短い距離だけ離れるものとすること
ができる。さらに、イメージ内のすべてのギャップを評価する必要はなく、代表
的なサンプルを取り上げることができる。さらに、ギャップの評価の目的は、主
に、バイナリ・イメージ内で真のエッジを保存するTおよびDの値を選択するこ
となので、Sobel変換などのエッジ演算子を使用して、グレイスケール・イ
メージ内のエッジを識別することができる。その後、TおよびDを、これらのエ
ッジに対応する画素ギャップについて最適化することができる。V形輝度プロフ
ァイル(「ルーフ・エッジ」、細い線およびテキスト形状でよく見られる)など
のグレイスケール・イメージ内の他の情報の手がかりを、同様にこの目的に使用
することができる。上下の閾値を選択するための他の方法は、当業者には明白で
あり、本発明の範囲内とみなされる。
しくは2進値を割り当てる。中間画素の2値化の好ましい方法は、下で図6に関
して説明する。代替実施形態では、図3のイメージ35を生成するのに使用され
たものなどのテキスト指向2値化アルゴリズムを、グレイレベル入力イメージに
適用する。ステップ54からの中間(灰色)画素と、任意選択の白の画素に、テ
キスト指向2値化アルゴリズムによって生成された2進値を割り当てる。中間画
素を処理する他の方法は、当業者に明白であり、本発明の範囲内とみなされる。
代替案では、中間画素を2値化せず、そのグレイ・レベル値を、他の画素の2進
値と共に保管し、表示する。
、表示、保管、またはさらなる処理のために出力する。任意選択として、3値イ
メージも出力する。
を概略的に示す流れ図である。図6の方法の本質は、近傍よりかなり明るいか暗
いものとして目立つ画素を、それぞれ白または黒としてマークすることである。
したがって、中間画素のそれぞれについて、平均ステップ60で、その近傍の画
素のグレイレベル値のローカル平均を判定する。黒画素ステップ62で、グレイ
レベル値が、Dより大きい差でローカル平均より小さい画素に、2進黒を割り当
てる。白画素ステップ64で、グレイレベル値が、Dより大きい差でローカル平
均より大きい画素に、2進白をを割り当てる。代替案では、ステップ62および
64で、Dの代わりに別の適当な差の値を使用することができる。さらに、その
代わりにまたは追加して、エッジ演算子などの他の尺度および演算子を使用して
、中間画素の中から目立つ画素を見つけることができる。
6で処理される。これらの画素は、単純に閾値Tに関して2値化され、その結果
、Tを超えるグレイレベル値を有する画素が、2進白に割り当てられ、他の画素
が2進黒に割り当てられることが好ましい。その代わりに、閾値化の別の方法を
使用することができる。
成された、小切手20のバイナリ・イメージ70の概略表現である。文字22が
、図3ほど明瞭ではないが、線26およびロゴ28は、正確に再生されている。
理を、他のイメージ処理アプリケーションに同様に使用することができることを
理解されたい。たとえば、本明細書に記載の方法を、イメージ内の所与の比較的
均一な強さを有するエッジを検出し、イメージ内の、実際に特徴を表すエッジと
、アーチファクトに起因して生ずるか他の形で重要でないエッジを区別するよう
に適合させることができる。本発明の方法は、必要な変更を加えて、カラー・イ
メージおよび3次元物体のイメージに適用することもできる。
、特に図示され上で説明されたものに制限されないことを諒解されたい。そうで
はなく、本発明の範囲は、上で説明したさまざまな特徴の組合せおよび部分的組
合せの両方、ならびに前述の説明を読む時に当業者が思い浮かべる、従来技術で
開示されていない変形形態および修正形態を含む。
の概略複写である。
によって生成されたバイナリ・イメージの概略複写である。
によって生成されたバイナリ・イメージの概略複写である。
図である。
ある。
によって生成されたバイナリ・イメージの概略複写である。
Claims (27)
- 【請求項1】 イメージ2値化の方法であって、 それぞれのグレイレベル値を有する複数の画素を含むグレイレベル入力イメー
ジを受け取るステップと、 下閾値と、選択された差だけ前記下閾値より大きい上閾値とを判定するステッ
プと、 前記上閾値より大きいグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの
前記画素に第1の2進値を割り当て、前記下閾値未満のグレイレベル値を有する
前記グレイレベル・イメージの前記画素に第2の2進値を割り当てるステップと
、 前記下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル値を有する中間グループの前記
画素の前記第1の2進値および前記第2の2進値への最適の割当てを判定するた
めに、前記中間グループの前記画素を処理するステップと を含む方法。 - 【請求項2】 前記下閾値および前記上閾値を判定するステップが、前記入力イメージの前記
画素の前記グレイレベル値の間の変動を分析するステップと、前記分析された変
動に応答して前記閾値を判定するステップとを含む、請求項1に記載の方法。 - 【請求項3】 前記グレイレベル値の間の前記変動を分析するステップが、前記入力イメージ
のエッジを見つけるステップを含み、前記閾値を判定するステップが、前記割り
当てられる2進値からなる出力イメージで前記エッジを保存するために前記閾値
を選択するステップを含む、請求項2に記載の方法。 - 【請求項4】 前記グレイレベル・イメージの間の前記変動を分析するステップが、隣接する
画素の前記グレイレベル値の間のギャップを見つけるステップを含み、前記閾値
を判定するステップが、前記割り当てられる2進値からなる出力イメージで、重
要でないギャップよりも重要なギャップを優先して保存するように前記閾値を選
択するステップを含む、請求項2に記載の方法。 - 【請求項5】 前記閾値を選択するステップが、その絶対的な大きさが前記上閾値と前記下閾
値との間の前記選択された差より大きいものとして、意味のある前記ギャップを
定義するステップを含む、請求項4に記載の方法。 - 【請求項6】 前記閾値を選択するステップが、上閾値および下閾値の複数の異なる対につい
て計算されるメリット・スコアを最大にするように前記上閾値および前記下閾値
を選択するステップを含み、前記スコアが、前記選択された閾値によって前記出
力イメージで保存される意味のあるギャップの数に正に相関し、前記選択された
閾値によって前記出力イメージで、保存される意味のないギャップの数および保
存されない意味のあるギャップの数に負に相関する、請求項5に記載の方法。 - 【請求項7】 前記閾値を判定するステップが、前記割り当てられる2進値からなる出力イメ
ージでエッジ情報を保存するように前記閾値を選択するステップを含む、請求項
1ないし6のいずれかに記載の方法。 - 【請求項8】 前記閾値を選択するステップが、前記情報が属するイメージ特徴のタイプに実
質的に依存しない閾値を選択するステップを含む、請求項7に記載の方法。 - 【請求項9】 前記閾値を選択するステップが、前記上閾値および前記下閾値の最適平均値を
見つけるステップと、前記閾値の間の前記選択された差の最適値を見つけるステ
ップとを含む、請求項7に記載の方法。 - 【請求項10】 前記中間グループの前記画素を処理するステップが、前記入力イメージの前記
画素の前記グレイレベル値の間の変動を分析するステップと、前記分析された変
動に応答して前記画素の前記第1の2進値および前記第2の2進値への割り当て
を判定するステップとを含む、請求項1ないし6のいずれかに記載の方法。 - 【請求項11】 前記分析された変動に応答して前記割り当てを判定するステップが、前記画素
の1つの前記グレイレベル値とその近傍の他の画素の前記グレイレベル値との間
の意味のある差を見つけるステップと、前記差に応答して前記画素に前記第1の
2進値または前記第2の2進値を割り当てるステップとを含む、請求項10に記
載の方法。 - 【請求項12】 前記中間グループの前記画素を処理するステップが、前記中間グループの前記
画素の前記最適の割当てを判定するために、テキストについて最適化された2値
化方法を適用するステップを含む、請求項1ないし6のいずれかに記載の方法。 - 【請求項13】 前記画素の前記割り当てられた2進値からなるバイナリ・イメージを出力する
ステップを含む、請求項1ないし6のいずれかに記載の方法。 - 【請求項14】 それぞれのグレイレベル値を有する複数の画素を含むグレイレベル入力イメー
ジを処理する方法であって、 前記入力イメージの前記画素の前記グレイレベル値の間の変動を分析するステ
ップと、 前記分析された変動に応答して、下閾値と、選択されたギャップ・サイズだけ
前記下閾値より大きい上閾値とを判定するステップと、 前記上閾値を超えるグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの画
素に第1の2進値を割り当て、前記下閾値未満のグレイレベル値を有する前記グ
レイレベル・イメージの画素に第2の2進値を割り当てるステップと、 前記第1の2進値および前記第2の2進値を割り当てられた画素が、そのそれ
ぞれの2進値によって表され、前記下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル値
を有する中間グループの画素が、それぞれのグレイレベル値によって表される、
3値出力イメージを生成するステップと を含む方法。 - 【請求項15】 前記閾値を判定するステップが、前記出力イメージにエッジ情報を保存するよ
うに前記閾値を選択するステップを含む、請求項14に記載の方法。 - 【請求項16】 前記3値出力イメージを生成するステップが、前記出力イメージを表示するス
テップを含む、請求項14または15に記載の方法。 - 【請求項17】 前記3値出力イメージを生成するステップが、前記出力イメージをメモリに保
管するステップを含む、請求項14または15に記載の方法。 - 【請求項18】 イメージ2値化の装置であって、イメージ・プロセッサを含み、前記イメージ
・プロセッサが、それぞれのグレイレベル値を有する複数の画素を含むグレイレ
ベル入力イメージを受け取るように結合され、前記イメージ・プロセッサが、下
閾値と、選択された差だけ前記下閾値より大きい上閾値とを判定し、前記上閾値
より大きいグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの前記画素に第
1の2進値を割り当て、前記下閾値未満のグレイレベル値を有する前記グレイレ
ベル・イメージの前記画素に第2の2進値を割り当て、前記下閾値と前記上閾値
との間のグレイレベル値を有する中間グループの前記画素の前記第1の2進値お
よび前記第2の2進値への最適の割当てを判定するために、前記中間グループの
前記画素を処理するように適合される、装置。 - 【請求項19】 前記プロセッサが、前記入力イメージの前記画素の前記グレイレベル値の間の
変動を分析し、前記分析された変動に応答して前記閾値を判定するように適合さ
れる、請求項18に記載の装置。 - 【請求項20】 前記プロセッサが、前記分析された変動に応答して、前記第1の2進値および
前記第2の2進値への前記中間グループの画素の割当てを判定するように適合さ
れる、請求項19に記載の装置。 - 【請求項21】 前記プロセッサが、エッジ情報が属するイメージ特徴のタイプに実質的に依存
せずに、前記割り当てられる2進値からなる出力イメージで前記エッジ情報を保
存するように前記閾値を選択するように適合される、請求項18ないし20のい
ずれかに記載の装置。 - 【請求項22】 前記プロセッサが、前記中間グループの前記画素の前記最適の割当てを判定す
るために、テキストについて最適化された2値化方法を適用するように適合され
る、請求項18ないし20のいずれかに記載の装置。 - 【請求項23】 前記プロセッサが、前記画素の前記割り当てられた2進値からなるバイナリ・
イメージを出力するように適合される、請求項18ないし20のいずれかに記載
の装置。 - 【請求項24】 それぞれのグレイレベル値を有する複数の画素を含むグレイレベル入力イメー
ジを処理する装置であって、前記装置が、イメージ・プロセッサを含み、前記イ
メージ・プロセッサが、前記入力イメージの前記画素の前記グレイレベル値の間
の変動を分析し、前記分析された変動に応答して、下閾値と、選択されたギャッ
プ・サイズだけ前記下閾値より大きい上閾値とを判定し、前記上閾値を超えるグ
レイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの画素に第1の2進値を割り
当て、前記下閾値未満のグレイレベル値を有する前記グレイレベル・イメージの
画素に第2の2進値を割り当て、したがって、前記第1の2進値および前記第2
の2進値を割り当てられた画素が、そのそれぞれの2進値によって表され、前記
下閾値と前記上閾値との間のグレイレベル値を有する中間グループの画素が、そ
れぞれのグレイレベル値によって表される、3値出力イメージを生成するように
適合される、装置。 - 【請求項25】 ディスプレイを含み、前記ディスプレイが、前記3値出力イメージを受け取り
、表示するために前記プロセッサに結合される、請求項24に記載の装置。 - 【請求項26】 ストレージ・メモリを含み、前記ストレージ・メモリが、前記3値出力イメー
ジを受け取り、保管するために前記プロセッサに結合される、請求項24または
25に記載の装置。 - 【請求項27】 請求項1ないし17のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるプロ
グラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US09/519,446 | 2000-03-02 | ||
US09/519,446 US6351566B1 (en) | 2000-03-02 | 2000-03-02 | Method for image binarization |
PCT/IL2001/000163 WO2001065465A2 (en) | 2000-03-02 | 2001-02-21 | Improved method for image binarization |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003525560A true JP2003525560A (ja) | 2003-08-26 |
JP3953817B2 JP3953817B2 (ja) | 2007-08-08 |
Family
ID=24068340
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2001564084A Expired - Lifetime JP3953817B2 (ja) | 2000-03-02 | 2001-02-21 | イメージ2値化の改良された方法 |
Country Status (11)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US6351566B1 (ja) |
EP (1) | EP1269394B1 (ja) |
JP (1) | JP3953817B2 (ja) |
AT (1) | ATE383625T1 (ja) |
AU (1) | AU2001235931A1 (ja) |
BR (2) | BRPI0108856B8 (ja) |
CA (1) | CA2397805C (ja) |
DE (1) | DE60132315T2 (ja) |
IL (2) | IL151545A0 (ja) |
MX (1) | MXPA02008296A (ja) |
WO (1) | WO2001065465A2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012039189A (ja) * | 2010-08-03 | 2012-02-23 | Fuji Xerox Co Ltd | 二値化処理装置、画像処理装置、二値化処理プログラム、画像処理プログラム |
JP2013219671A (ja) * | 2012-04-11 | 2013-10-24 | Konica Minolta Inc | 画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータプログラム |
Families Citing this family (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6738496B1 (en) * | 1999-11-01 | 2004-05-18 | Lockheed Martin Corporation | Real time binarization of gray images |
US6587585B1 (en) * | 2000-05-23 | 2003-07-01 | Ncr Corporation | Method of parameterizing a threshold curve for a binarization program and an apparatus therefor |
US7417771B2 (en) * | 2001-06-26 | 2008-08-26 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Error diffusion halftoning system |
CN1213592C (zh) * | 2001-07-31 | 2005-08-03 | 佳能株式会社 | 采用自适应二值化的图象处理方法和设备 |
US7136515B2 (en) * | 2001-09-13 | 2006-11-14 | Intel Corporation | Method and apparatus for providing a binary fingerprint image |
JP4003428B2 (ja) * | 2001-10-10 | 2007-11-07 | セイコーエプソン株式会社 | 小切手等処理装置及び小切手等処理方法 |
KR100484141B1 (ko) * | 2002-06-05 | 2005-04-18 | 삼성전자주식회사 | 영상 이진화 장치 및 방법 |
KR100532275B1 (ko) * | 2002-12-11 | 2005-11-29 | 삼성전자주식회사 | 이미지 압축방법 |
US7315398B2 (en) * | 2003-12-19 | 2008-01-01 | Xerox Corporation | Multi-level error diffusion with color image data |
US7295347B2 (en) * | 2003-12-19 | 2007-11-13 | Xerox Corporation | Image processing method for generating multi-level data |
JP2006309650A (ja) * | 2005-05-02 | 2006-11-09 | Calsonic Kansei Corp | ナンバー認識装置及方法 |
US7724955B2 (en) * | 2005-05-31 | 2010-05-25 | Xerox Corporation | Apparatus and method for auto windowing using multiple white thresholds |
US7734092B2 (en) * | 2006-03-07 | 2010-06-08 | Ancestry.Com Operations Inc. | Multiple image input for optical character recognition processing systems and methods |
US20080005684A1 (en) * | 2006-06-29 | 2008-01-03 | Xerox Corporation | Graphical user interface, system and method for independent control of different image types |
US20080101703A1 (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-01 | Lockheed Martin Corporation | Systems and methods for recognizing shapes in an image |
US8351720B2 (en) * | 2008-04-24 | 2013-01-08 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and system providing edge enhanced image binarization |
US8117134B2 (en) * | 2008-10-16 | 2012-02-14 | Xerox Corporation | Neutral pixel correction for proper marked color printing |
CN101727582B (zh) * | 2008-10-22 | 2014-02-19 | 富士通株式会社 | 文档图像二值化方法及其装置,以及文档图像处理器 |
TWI463415B (zh) * | 2009-03-06 | 2014-12-01 | Omnivision Tech Inc | 以物件為基礎之光學字元辨識之預處理演算法 |
US8406554B1 (en) * | 2009-12-02 | 2013-03-26 | Jadavpur University | Image binarization based on grey membership parameters of pixels |
KR100977558B1 (ko) * | 2009-12-22 | 2010-08-23 | 전자부품연구원 | 적외선 스크린 방식의 공간 터치 장치 |
US8594446B2 (en) | 2012-01-12 | 2013-11-26 | Eastman Kodak Company | Method for enhancing a digitized document |
US8937749B2 (en) | 2012-03-09 | 2015-01-20 | Xerox Corporation | Integrated color detection and color pixel counting for billing |
CN104346599B (zh) * | 2013-07-23 | 2019-09-17 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备 |
KR102208893B1 (ko) | 2013-12-30 | 2021-01-28 | 삼성전자주식회사 | 디스플레이 장치 및 디스플레이 장치의 채널 맵 관리 방법 |
US9704057B1 (en) * | 2014-03-03 | 2017-07-11 | Accusoft Corporation | Methods and apparatus relating to image binarization |
US10127672B2 (en) * | 2015-10-12 | 2018-11-13 | International Business Machines Corporation | Separation of foreground and background in medical images |
US10416681B2 (en) * | 2017-07-12 | 2019-09-17 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Barcode: global binary patterns for fast visual inference |
US10878596B2 (en) | 2018-11-29 | 2020-12-29 | International Business Machines Corporation | Object oriented image normalization |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4520505A (en) * | 1981-12-23 | 1985-05-28 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Character reading device |
US5067162A (en) | 1986-06-30 | 1991-11-19 | Identix Incorporated | Method and apparatus for verifying identity using image correlation |
US4832447A (en) | 1987-12-04 | 1989-05-23 | Board Of Trustees Operating Michigan State University | Joint transform image correlation using a nonlinear spatial light modulator at the fourier plane |
IL91220A (en) | 1989-08-04 | 1995-03-30 | Ibm Israel | Compression of information |
JPH07104921B2 (ja) * | 1989-11-17 | 1995-11-13 | 松下電器産業株式会社 | 画像閾値決定方法 |
US5191525A (en) | 1990-01-16 | 1993-03-02 | Digital Image Systems, Corporation | System and method for extraction of data from documents for subsequent processing |
US5793887A (en) | 1993-11-16 | 1998-08-11 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for alignment of images for template elimination |
US5715325A (en) | 1995-08-30 | 1998-02-03 | Siemens Corporate Research, Inc. | Apparatus and method for detecting a face in a video image |
-
2000
- 2000-03-02 US US09/519,446 patent/US6351566B1/en not_active Expired - Lifetime
-
2001
- 2001-02-21 DE DE60132315T patent/DE60132315T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2001-02-21 MX MXPA02008296A patent/MXPA02008296A/es active IP Right Grant
- 2001-02-21 BR BRPI0108856A patent/BRPI0108856B8/pt unknown
- 2001-02-21 JP JP2001564084A patent/JP3953817B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 2001-02-21 BR BR0108856-4A patent/BR0108856A/pt active IP Right Grant
- 2001-02-21 CA CA002397805A patent/CA2397805C/en not_active Expired - Lifetime
- 2001-02-21 WO PCT/IL2001/000163 patent/WO2001065465A2/en active IP Right Grant
- 2001-02-21 AT AT01908074T patent/ATE383625T1/de not_active IP Right Cessation
- 2001-02-21 AU AU2001235931A patent/AU2001235931A1/en not_active Abandoned
- 2001-02-21 EP EP01908074A patent/EP1269394B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2001-02-21 IL IL15154501A patent/IL151545A0/xx active IP Right Grant
-
2002
- 2002-08-29 IL IL151545A patent/IL151545A/en not_active IP Right Cessation
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012039189A (ja) * | 2010-08-03 | 2012-02-23 | Fuji Xerox Co Ltd | 二値化処理装置、画像処理装置、二値化処理プログラム、画像処理プログラム |
JP2013219671A (ja) * | 2012-04-11 | 2013-10-24 | Konica Minolta Inc | 画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP1269394A2 (en) | 2003-01-02 |
MXPA02008296A (es) | 2002-12-09 |
AU2001235931A1 (en) | 2001-09-12 |
ATE383625T1 (de) | 2008-01-15 |
DE60132315D1 (de) | 2008-02-21 |
WO2001065465A2 (en) | 2001-09-07 |
BR0108856A (pt) | 2005-01-11 |
BRPI0108856B8 (pt) | 2018-08-14 |
EP1269394A4 (en) | 2006-11-22 |
DE60132315T2 (de) | 2009-01-02 |
IL151545A (en) | 2007-12-03 |
BRPI0108856B1 (pt) | 2018-02-27 |
CA2397805C (en) | 2007-05-01 |
CA2397805A1 (en) | 2001-09-07 |
US6351566B1 (en) | 2002-02-26 |
JP3953817B2 (ja) | 2007-08-08 |
EP1269394B1 (en) | 2008-01-09 |
IL151545A0 (en) | 2003-04-10 |
WO2001065465A3 (en) | 2002-01-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3953817B2 (ja) | イメージ2値化の改良された方法 | |
CN114937055B (zh) | 基于人工智能的图像自适应分割方法与系统 | |
JPH0737103A (ja) | 傾き角度検出装置 | |
CN109740572A (zh) | 一种基于局部彩色纹理特征的人脸活体检测方法 | |
CN111461131B (zh) | 身份证号码信息识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114863493B (zh) | 一种低质量指纹图像和非指纹图像的检测方法及检测装置 | |
CN101447023A (zh) | 人头检测方法和系统 | |
CN114240925A (zh) | 一种文档图像清晰度的检测方法及其系统 | |
Zhao et al. | An adaptive thresholding method for binarization of blueprint images | |
JPH0565911B2 (ja) | ||
JP3906221B2 (ja) | 画像処理方法及び画像処理装置 | |
Chang et al. | An efficient thresholding algorithm for degraded document images based on intelligent block detection | |
Li et al. | A modified histogram equalization approach for image contrast enhancement | |
CN114913099A (zh) | 视频文件处理的方法和系统 | |
Liu et al. | Document image binarization based on texture analysis | |
JP4409713B2 (ja) | 文書画像認識装置及び記録媒体 | |
CN111382741A (zh) | 一种自然场景图片中文本检测方法、系统及设备 | |
JP3949954B2 (ja) | ドロップアウトカラー識別処理プログラム、方法、および装置 | |
CN115690132A (zh) | 一种图像处理方法和系统 | |
JP3759349B2 (ja) | 画像解析装置と画像解析方法 | |
Goto et al. | Character pattern extraction from documents with complex backgrounds | |
Yaghmaee et al. | Introducing a new method for estimation image complexity according to calculate watermark capacity | |
CN111027460A (zh) | 一种基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别方法 | |
TW503377B (en) | Image processing method and system with multiple modes | |
CN114612918A (zh) | 基于动态阈值的单元格高速检测方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050907 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20051205 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20051212 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060307 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060606 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20060831 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20060907 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20061206 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070424 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070425 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 3953817 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110511 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110511 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120511 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120511 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130511 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140511 Year of fee payment: 7 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |