JP2005275854A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよびこのプログラムを記憶した記録媒体 - Google Patents
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Abstract
文書画像のテキスト部分(小さい文字)について、もとの低解像度の多値画像を高解像度の2値画像に変換し、さらに文字の色を正確に再現して効率的に高解像度の高精細画像を生成する。
【解決手段】
画像処理装置1は、取得した原デジタル画像から文字を抽出する文字抽出手段11と、文字抽出手段により抽出した各文字について原デジタル画像OGよりも高い解像度の2値画像を生成する高解像度2値画像生成手段12と、文字抽出手段により抽出した各文字について文字色を抽出する文字色抽出手段13と、文字抽出手段により抽出した各文字の平均色と、最も暗い色とから文字の輪郭色を決定する文字輪郭色決定手段14と、原デジタル画像から当該原デジタル画像よりも高い解像度の画像を生成する高解像度画像生成手段15とを備えている。
【選択図】 図1
Description
《第1実施形態》
図5のフローチャートは、図1の画像処理装置1の処理を示すもので、
(1)文字抽出手段11により、原デジタル画像OG上の小さい文字の候補領域を抽出し(S110)、
(2)高解像度2値画像生成手段12により、高解像度2値画像HMCを生成するとともに、原デジタル画像OG上の文字の色を抽出し(S120)、
(3)高解像度画像生成手段15により高解像度カラー画像HRGを生成する(S130)、
の各ステップにより構成される。
(1)小さい文字の候補領域の抽出
まず、文字抽出手段11により、原デジタル画像OGをモノクロ画像(輝度画像)に変換し、2値化を行うことで低解像度2値画像LMCを作成する。
(2)高解像度2値画像の生成と文字色の抽出
文字候補領域を構成するbounding boxのそれぞれにおいて、既存の技術により、図8に示すように高解像度の2値画像を生成するとともに、図9に示すように、文字色を計算する。なお、図9では、説明の便宜上、文字色(各文字の位置に相当するブロックの色)を同一色のグレーで示してあるが、実際には、1色以上のカラーで表される。
(3)高解像度画像の合成
文字部分(図8の黒画素)以外は、原画像を通常の補間方法で拡大し、高解像度のカラー画像を生成する。そして、図10に示すように、この高解像度のカラー画像のON画素を、(2)で求めた文字色で埋め込み、高解像度カラー画像HRGを作成する。
《第2実施形態》
図11のフローチャートは、図2の画像処理装置2の処理を示すもので、
(1)文字抽出手段21により、原デジタル画像OG上の小さい文字の候補領域を抽出し(S210)、
(2)高解像度2値画像生成手段22により、高解像度2値画像HMCを生成するとともに、原デジタル画像OG上の文字の色を抽出し(S220)、
(3)文字色パレット抽出手段24により大多数も文字の最大クラスタを抽出した後、各文字色のパレットを抽出し(S230)、
(4)高解像度画像生成手段25により高解像度カラー画像HRGを生成する(S240)、
の各ステップにより構成される。
(3)カラークラスタリング
第2実施形態では、文字色パレット抽出手段24により文字色をクラスタリングすることによって、少数文字色パレット抽出手段2421により少数の色から成るパレットを構築する。
(a)強調に使われている色が、大多数を占めている黒に相当するクラスタに併合されて、黒に埋もれてしまう現象が生じてしまう可能性があること、
(b)多次元データのクラスタリングに際しての課題である計算効率の向上を図ること、
等の点に注意する必要がある。
(3−1)色彩空間
本実施形態では、成分間での分布の独立性、計算の簡単さ、各成分の取り扱いやすさ(HSVやHSIの場合、Hue成分の値が角度になるため、若干扱いにくくなる)から、YCbCr空間を用いている。
(3−2)ヒストグラムをもとにしたクラスタリング
本実施形態では、色分布ヒストグラム作成手段2411は、YCbCrの各成分について、信号値を再量子化(例えば、32レベル)し、ヒストグラムを構成する。図12は、信号値に対する出現の頻度レベルを示す図である。図12に示すように、各レベルについて、近傍で最も多くのデータを持つレベルを記憶しておく(すなわち、ポインタを張る)。もし、両隣のレベルのデータ数が自身よりも少なければ、ポインタを張らない。すべてのレベルについてポインタを設定し終えれば、図12に矢印で示すような、データ数が極大であるようなレベルに向かうポインタのチェーンが構築されている。このようなチェーンのそれぞれについて,それに属するレベルの集合が1つのクラスタとなる。各クラスタの代表値は、データ数が最多のレベルとすればよい。
(3−3)支配色のクラスタ抽出
次に、最大クラスタ抽出手段241により、支配色のクラスタ抽出をする。図6の画像のように、黒文字が支配的なテキスト文書では、YCbCrの各成分についてのヒストグラムを構成すると、大多数の文字が黒であり、少数の文字がカラーの文字であるような文字色画像(図13参照)からは、図14に示すように、CbとCr成分の中央に、大多数を占めるクラスタが構成される。このような支配色を構成するクラスタを、次のように抽出して行く。なお、図13ではモノクロで表現されているが、たとえば、右上のグレーのa,b,cで示した文字色は実際にはカラーであるものとする。
(i)各成分について,ヒストグラムを用いたクラスタリングを適用して、最大のクラスタを抽出する。図14の例では、Y、Cr、Cb成分(32レベルに量子化)について、それぞれ、[7,14]、[14,16]、[14,18]の閉区間となり、中心は、それぞれ、9、15、15となる。すべての成分について、最大クラスタの大きさが、決められた割合(例えば、50%)よりも大きければ、次のステップ(ii)と(iii)のようにして支配色のクラスタを抽出する。そのような成分がなければ,終了する。
(ii)各成分の最大クラスタ(閉区間)の直積をとることによって,3次元の直方体,ここの例では、
{(Y,Cb,Cr):7≦Y≦14,14≦Cb≦16,14≦Cr≦19}
を構成する。図13に示したような文字色画像から,この直方体に属する文字色を抽出すると、図14に示したように、文字色の全体のうち、69.4%がこの直方体に含まれる。
(iii)これらの画素を、各成分の最大クラスタの中心を組み合わせた色、ここの例では、中心は、(Y,Cb,Cr)=(9,15,15)、(R,G,B)=(61,79,58)に置き換えることにより、支配色のクラスタが構築される。
(iv)直方体に含まれる文字色を除外して,YCbCrの各成分のヒストグラムを再構成(図15)し、(i)の処理に進む。
(3−4)強調色(少数文字色)のクラスタ抽出
上記のようにして、支配色を抽出した後、少数文字色ヒストグラム作成手段2421により、強調色のヒストグラムを作成し、少数文字色クラスタ抽出手段2422により、強調色のクラスタを抽出する。大多数文字色では、各成分の最大クラスタのみを用いたのに対して、ここでは、すべてのクラスタから構成される組み合わせについて、3次元直方体を構成して、各文字色を分類して行く。
(4)高解像度画像の合成
小さい文字以外は、原デジタル画像OGを通常の方法で補間し,高解像度のカラー画像を生成する。そして,高解像度2値画像のON画素を、(2)で求めた文字色が属するクラスタの代表色を使って埋め込み、高解像度カラー画像HRGを作成する。
11,21 文字抽出手段
12,22 高解像度2値画像生成手段
13,23 文字色抽出手段
14 文字輪郭色決定手段
15,25 高解像度画像生成手段
24 文字色パレット抽出手段
241 大多数文字色パレット抽出手段
242 少数文字色パレット抽出手段
300 通信回線
310 PC
311 CPU
312 メモリ
313 ハードディスク装置
314 リムーバブルディスク装置
315 表示装置
316 キーボード
317 ポインティングデバイス
318 ネットワークインタフェース
319 バス
2411 色分布ヒストグラム作成手段
2412 最大クラスタ抽出手段
2413 クラスタ代表色抽出手段
2414 最大クラスタ除去ヒストグラム作成手段
2421 少数文字色ヒストグラム作成手段
2422 少数文字色クラスタ抽出手段
2423 少数文字色クラスタ代表色抽出手段
3121 ROM
3122 RAM
Claims (9)
- 取得した原デジタル画像から文字を抽出する文字抽出手段と、
前記文字抽出手段により抽出した各文字について前記原デジタル画像よりも高い解像度の2値画像を生成する高解像度2値画像生成手段と、
前記文字抽出手段により抽出した各文字について文字色を抽出する文字色抽出手段と、
前記文字抽出手段により抽出した各文字の平均色と、最も暗い色とから文字の輪郭色を決定する文字輪郭色決定手段と、
前記原デジタル画像から当該原デジタル画像よりも高い解像度の画像を生成する高解像度画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 取得した原デジタル画像から文字を抽出する文字抽出手段と、
前記文字抽出手段により抽出した各文字について前記原デジタル画像よりも高い解像度の2値画像を生成する高解像度2値画像生成手段と、
前記文字抽出手段により抽出した各文字について文字色を抽出する文字色抽出手段と、
前記文字抽出手段により抽出した各文字について、大多数の文字に使われている色のパレットを抽出する大多数文字色パレット抽出手段と、
前記文字抽出手段により抽出した各文字について、前記大多数の文字に使われている色以外の少数の文字にのみ使われている色のパレットを抽出する少数文字色パレット抽出手段と、
前記原デジタル画像から当該原デジタル画像よりも高い解像度の画像を生成する高解像度画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記高解像度画像生成手段は、
前記原デジタル画像の文字以外の部分は補間により拡大し、
抽出された各文字については前記高解像度2値画像生成手段により生成した高解像度の2値画像における文字のストローク部分に、前記大多数文字色パレット抽出手段または前記少数文字色パレット抽出手段により抽出した文字色のパレットを用いて色を埋め込む、
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記大多数文字色パレット抽出手段は、
色分布のヒストグラムを作成する色分布ヒストグラム作成手段と、
色分布ヒストグラム作成手段により生成したヒストグラムから、最大のクラスタを抽出する最大クラスタ抽出手段と、
前記最大のクラスタを代表する色を求めるクラスタ代表色抽出手段と、
前記最大のクラスタを取り除いた色分布のヒスグラムを作成する最大クラスタ除去ヒストグラム作成手段と、
を有することを特徴とする請求項2または3に記載の画像処理装置。 - 前記少数文字色パレット抽出手段は、
大多数の文字に使われている色のクラスタを取り除いた色分布のヒスグラムを作成する少数文字色ヒストグラム作成手段と、
前記少数文字色ヒストグラム作成手段により作成したヒストグラムから、色のクラスタを抽出る少数文字色クラスタ抽出手段と、
前記少数文字色クラスタ抽出手段により抽出した各クラスタを代表する色を抽出する少数文字色クラスタ代表色抽出手段とを有することを特徴とする請求項2から4の何れかに記載の画像処理装置。 - 取得した原デジタル画像から文字を抽出するステップと、
前記文字抽出ステップにおいて抽出した各文字について前記原デジタル画像よりも高い解像度の2値画像を生成するステップと、
前記文字抽出ステップにおいて抽出した各文字について文字色を抽出するステップと、
前記文字抽出ステップにおいて抽出した各文字の平均色と、最も暗い色とから文字の輪郭色を決定するステップと、
前記原デジタル画像から当該原デジタル画像よりも高い解像度の画像を生成するステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。 - 取得した原デジタル画像から文字を抽出する文字抽出ステップと、
前記文字抽出ステップにおいて抽出した各文字について前記原デジタル画像よりも高い解像度の2値画像を生成する高解像度2値画像生成ステップと、
前記文字抽出ステップにおいて抽出した各文字について文字色を抽出する文字色抽出ステップと、
前記文字抽出ステップにおいて抽出した各文字について、大多数の文字に使われている色のパレットを抽出する大多数文字色パレット抽出ステップと、
前記文字抽出ステップにおいて抽出した各文字について、前記大多数の文字に使われている色以外の少数の文字にのみ使われている色のパレットを抽出する少数文字色パレット抽出ステップと、
前記原デジタル画像から当該原デジタル画像よりも高い解像度の画像を生成する高解像度画像生成ステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1から5の何れかに記載の各手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
- コンピュータを、請求項1から5の何れかに記載の各手段として実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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