JP2007109178A - 画像処理装置及びその制御方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 原画像中のクリップアート領域をなるべく忠実に再現することが可能で、かつノイズ成分及びデータ量が少ないベクトルデータを生成することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供する。
【解決手段】 原画像を属性毎の領域画像に分割し、分割された領域画像の内、所定属性を有する所定領域画像を判定する。判定した所定領域画像の出現色に基づいて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、所定領域画像から抽出する。抽出した色画像の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる色画像を、画素単位で除去する。得られる色画像の輪郭線を抽出する。抽出された輪郭線の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる輪郭線を除去する。得られる輪郭線を用いて、所定領域画像のベクトルデータを生成する。ここで、得られる輪郭線に基づいて、画像抽出及びノイズ除去の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、原画像をベクトルデータに変換する画像処理を実行する画像処理装置及びその制御方法、プログラムに関するものである。

近年、情報の電子化により、文書を紙でなく、電子化して生成した電子文書を保存あるいは送信するシステムが広まってきている。その電子化の対象となる文書は、白黒２値文書から、フルカラー（多値）文書へと、その対象を広げつつある。

ここでいう電子文書とは、単に紙上の文書をスキャナ等の画像読取装置により画像データ化にするにとどまらず、得られる文書画像を属性毎に領域分割し、各領域に応じた後処理された画像データを含むものである。この後処理としては、例えば、文字領域については、文字認識処理を施して、文字コード列に変換する処理がある。また。ラインアート領域については、アウトラインのベクトルデータに変換する処理がある。

従来から、このような電子文書を作成する試みは、いろいろなされてきた。文書画像の領域分割の従来例としては、特許文献１がある。

この特許文献１では、入力したカラー画像の２値化画像を生成し、この２値化画像から、例えば、テキスト領域、ラインアート領域、写真領域（ピクチャ領域）等の領域に領域分割する構成が開示されている。ここでの領域分割方法は、２値画像の連結性を計算しながら、黒画素の塊の大きさを判定し、文字領域、ラインアート領域、写真領域等の特徴に照らし合わせながら、各領域に分割する方法である。

また、アウトラインのベクトルデータに変換するアウトラインベクトル化の従来例には、例えば、特許文献２がある。この特許文献２では、２値画像の輪郭線追跡を実行し、得られる座標ベクトルを選択することにより、輪郭線をベクトル化するものである。さらに、得られるベクトルデータを、多角形等を描画するグラフィック命令に置き換えることにより、ＣＡＤシステムでも、利用することができるようになる。
特開２００２−３１４８０６公報 特許第０２８８５９９９号公報

上記従来技術によるベクトル化処理においては、その処理過程に発生する画像中のノイズが処理精度に影響を与える場合がある。

ここで、ノイズの一例について、図１３を用いて説明する。

図１３は画像中のノイズを説明するための図である。

読取画像中のノイズ４０１は、その読取画像に存在する有意な領域画像４００のエッジ部に発生しやすい。そして、このノイズ４０１によって、同一の色成分（濃度）として取り扱われたい領域であるにも関わらず、エッジ部付近では色成分の濃度変化が起こってしまう。この濃度変化が存在すると、領域分割処理の領域分割結果の精度に影響を与えることになる。

ノイズとしては、以下のようなものがある。

（１）画像データレベルでみると、領域画像４００のエッジ部４１０の濃い部分が薄くなったり、エッジ隣接部の薄い部分が濃くなるようなノイズ４１１が生じる。

（２）領域画像４００の輪郭線ループでみると、大きな輪郭線ループの内周の近傍に、微小閉曲線ループ４０２が並んで発生したり、大きな閉曲線ループ４０３が発生して、その領域画像４００の輪郭線ループを大きく欠けさせてしまうような、ノイズが生じる。

（３）領域画像の輪郭線ループの外周に、濃度が異なる（薄い色）の閉曲線ループが発生するようなノイズが生じる。

このようなノイズは、ベクトルデータによって再現される原画像の画質を損なうだけでなく、不要な閉曲線ループが増加することになる。特に、不要な閉曲線ループが発生すると、その不要な閉曲線ループもベクトル化処理対象となってしまうので、得られるベクトルデータのデータサイズが増加するという課題も引き起こしてしまう。

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、原画像中のクリップアート領域をなるべく忠実に再現することが可能で、かつノイズ成分及びデータ量が少ないベクトルデータを生成することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、
また、好ましくは、原画像をベクトルデータに変換する画像処理を実行する画像処理装置であって、
前記原画像を属性毎の領域画像に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割された領域画像の内、所定属性を有する所定領域画像を判定する判定手段と、
前記判定手段で判定した所定領域画像の出現色に基づいて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段で抽出した色画像の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる色画像を、画素単位で除去する第１ノイズ除去手段と、
前記第１ノイズ除去手段から得られる色画像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
前記輪郭線抽出手段で抽出された輪郭線の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる輪郭線を除去する第２ノイズ除去手段と、
前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線を用いて、前記所定領域画像のベクトルデータを生成する生成手段と、
前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線に基づいて、前記画像抽出手段及び前記第１ノイズ除去手段の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる制御手段と
を備える。

また、好ましくは、前記制御手段は、前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線の内、所定サイズより小さい輪郭線が所定数以上存在する場合には、その輪郭線が減少するように、前記画像抽出手段及び前記第１ノイズ除去手段の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる。

また、好ましくは、前記第１ノイズ除去手段は、所定サイズ以上の注目色画像の所定範囲内に存在する色画像のサイズに基づいて、その色画像をノイズ成分として除去する。

また、好ましくは、前記制御手段は、前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線に基づいて、前記代表色とする色範囲の幅を変更する変更指示信号を、前記画像抽出手段に出力する。

また、好ましくは、前記制御手段は、前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線に基づいて、ノイズ除去処理の強度を変更する変更指示信号を、前記第１ノイズ除去手段に出力する。

また、好ましくは、前記画像抽出手段は、前記代表色とする色範囲の幅を、有彩色と無彩色とで異ならせて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置の制御方法は以下の構成を備える。即ち、
原画像をベクトルデータに変換する画像処理を実行する画像処理装置の制御方法であって、
前記原画像を属性毎の領域画像に分割する分割工程と、
前記分割工程で分割された領域画像の内、所定属性を有する所定領域画像を判定する判定工程と、
前記判定工程で判定した所定領域画像の出現色に基づいて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する画像抽出工程と、
前記画像抽出工程で抽出した色画像の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる色画像を、画素単位で除去する第１ノイズ除去工程と、
前記第１ノイズ除去工程から得られる色画像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出工程と、
前記輪郭線抽出工程で抽出された輪郭線の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる輪郭線を除去する第２ノイズ除去工程と、
前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線を用いて、前記所定領域画像のベクトルデータを生成する生成工程と、
前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線に基づいて、前記画像抽出工程及び前記第１ノイズ除去工程の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる制御工程と
を備える。

上記の目的を達成するための本発明によるプログラムは以下の構成を備える。即ち、
原画像をベクトルデータに変換する画像処理を実行する画像処理装置の制御を実現するためのプログラムであって、
前記原画像を属性毎の領域画像に分割する分割工程と、
前記分割工程で分割された領域画像の内、所定属性を有する所定領域画像を判定する判定工程と、
前記判定工程で判定した所定領域画像の出現色に基づいて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する画像抽出工程と、
前記画像抽出工程で抽出した色画像の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる色画像を、画素単位で除去する第１ノイズ除去工程と、
前記第１ノイズ除去工程から得られる色画像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出工程と、
前記輪郭線抽出工程で抽出された輪郭線の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる輪郭線を除去する第２ノイズ除去工程と、
前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線を用いて、前記所定領域画像のベクトルデータを生成する生成工程と、
前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線に基づいて、前記画像抽出工程及び前記第１ノイズ除去工程の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる制御工程と
をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、原画像中のクリップアート領域をなるべく忠実に再現することが可能で、かつノイズ成分及びデータ量が少ないベクトルデータを生成することができる画像処理装置及びその制御方法、プログラムを提供できる。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。

＜＜実施形態１＞＞
図１は本発明の実施形態１の画像処理装置の構成を示すブロック図である。

１０は画像入力部であり、例えば、スキャナ等の画像読取装置である。ここから、処理対象の原稿画像が入力される。１１は領域分割部であり、入力された原稿画像を属性毎に文字領域、線画領域、表領域、写真領域等の領域（例えば、矩形領域）に分割する。また、これら分割された領域以外の残りの画像は背景領域とする。

１２はクリップアート領域判定部であり、得られる写真領域から、クリップアート領域（画像）とする領域を判定する。ここで、判定とは、写真領域中の任意の領域をクリップアート領域として判定する場合と、写真領域全体をクリップアート領域として判定することを意味する。

尚、本発明におけるクリップアート領域とは、写真領域の内、その出現色数が所定色数（例えば、２５６階調）以下の画像領域を意味するものとする。また、このようなクリップアート画像の例としては、ユーザによって、画像処理ソフトウェア上で人工的に作成されたコンピュータグラフィック画像（写真等の自然画像以外の画像）がある。つまり、自然画像のように、画像を構成する同一色の画素が比較的離散していない画像が、クリップアート画像に相当する。

１３は領域抽出部であり、クリップアート領域を構成する画像の出現色毎の色領域（色画像）を抽出する。１４は輪郭線抽出部であり、抽出した色領域毎の輪郭線を抽出する。 １５は輪郭線情報生成部であり、特に、実施形態１では、輪郭線をベクトルデータ（画像記述言語）で表現する場合に、輪郭線情報として、その輪郭線を定義する描画コマンドの記述（例えば、ＳＶＧのパスコマンド）を生成する。

ここで、輪郭線抽出部１４から得られる輪郭線に対する輪郭線情報を輪郭線情報生成部１５で生成すると、画像処理装置内の各構成要素での処理過程で発生する画像のノイズ成分が十分除去されない場合が発生する。

そこで、実施形態１では、処理対象の画像のノイズ成分を除去するための構成要素として、画素レベルノイズ除去部１６、微小輪郭ノイズ除去部１７及びノイズ除去制御部１８を構成している。そして、これらの構成によって、輪郭線情報生成部１５に入力される画像情報に基づいて、微小輪郭ノイズ除去部１７及びノイズ除去制御部１８の処理結果が変更されるようにする。それを実現するために、領域抽出部１３及び画素レベルノイズ除去部１６の少なくとも一方の処理内容（処理パラメータ）を変更して、再度、処理を実行させる。

特に、ノイズ除去制御部１８では、処理対象の領域画像の輪郭線から所定範囲内の近傍領域で、ノイズの可能性がある所定サイズより小さい画像の有無を判定する。そして、その判定結果に基づいて、領域抽出部１３及び画素レベルノイズ除去部１６における処理パラメータを変更する。

ここで、処理パラメータとは、領域抽出部１３及び画素レベルノイズ除去部１６それぞれの処理内容を変更するものである。

領域抽出部１３での処理パラメータとしては、例えば、クリップアート領域から同一色の色領域を抽出する際の条件がある。これには、所定色範囲内にある色は同一色と見なして色領域を抽出する条件がある。そして、その所定範囲内の範囲幅を制御することで、抽出される同一色の色領域数を制御することが可能となる。

また、画素レベルノイズ除去部１６での処理パラメータとしては、ノイズ除去用のフィルタ強度を増減する制御がある。

実施形態１においては、ノイズ除去制御部１８は、検出結果として、所定サイズより小さい画像（輪郭線）が所定数以上存在している場合には、それをノイズと判定し、ノイズとなる微小領域画像が多数存在していると判定する。この場合、抽出される同一色の色領域数が減少するように、領域抽出部１３の処理パラメータを変更して、再度、領域抽出部１３の処理を実行させる。

具体的には、ノイズ除去制御部１８は、ノイズの発生状況に基づいて、処理パラメータ変更指示信号１０００を、領域抽出部１３に入力して、再度、領域抽出部１３の処理を実行させる。ここでは、抽出される領域数が前回の処理で抽出された領域数よりも少なくなるような処理パラメータ変更指示信号１０００を領域抽出部１３に与える。

また、ノイズ除去制御部１８は、ノイズの発生状況に基づいて、処理パラメータ変更指示信号１００１を、画像レベルノイズ除去部１６に入力して、再度、画像レベルノイズ除去部１６の処理を実行させる。ここでは、除去されるノイズ数が前回の処理で除去されたノイズ数よりも多くなるような処理パラメータ変更指示信号１００１を画像レベルノイズ除去部１６に与える。

ここで、処理パラメータ変更指示信号１０００及び１００１は、用途や目的に応じて、それらの少なくとも一方を与えるようにしても良い。

尚、この画像処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現することができる。情報処理装置は、汎用コンピュータに搭載される標準的な構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、外部記憶装置、ネットワークインタフェース、ディスプレイ、キーボード、マウス等）を有している。

次に、画像入力部１０より入力する原稿画像のサンプルについて、図２を用いて説明する。

図２は本発明の実施形態１の原稿画像の一例を示す図である。

この文書画像は、プリンタ等の出力装置で記録紙に印刷したものである。この文書画像中には、文字については、タイトルのような大きな文字や説明文のような比較的小さな文字が構成されている。また、画像については、写真画像と、写真画像よりも出現色数が比較的少ない画像であるクリップアート画像が構成されている。

この文書画像が印刷された印刷物を、イメージスキャナ等の画像読取装置で読み取り、読取画像に領域分割処理を実行すると、図示の如く、テキスト領域２３、写真領域２１、クリップアート領域２２が得られる。

次に、クリップアート領域のベクトル化処理について、図３を用いて説明する。

図３は本発明の実施形態１のクリップアート領域のベクトル化処理を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１００で、領域抽出部１３によって、クリップアート領域内中の代表色を選定する。ステップＳ１０１で、領域抽出部１３によって、選定した代表色による領域分割を実行する。また、処理対象の画像に対して、画素レベルノイズ除去部１６によるノイズ除去を実行する。

ステップＳ１０２で、輪郭線抽出部１４によって、得られる領域の輪郭線抽出を実行する。また、得られる輪郭線に対して、微小輪郭ノイズ除去部１７によるノイズ除去を実行する。

ステップＳ１０３で、ノイズ除去制御部１８によって、微小輪郭ノイズ除去部１７から得られる画像中のノイズが所定数以上であるか否かを判定する。所定数以上ない場合（ステップＳ１０３でＮＯ）、ステップＳ１０４に進む。一方、所定数以上ある場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）、ステップＳ１０１に戻る。

尚、画像中のノイズとは、所定サイズより小さい画像をノイズであるものとして取り扱うが、これに限定されるものではない。例えば、原画像と処理対象の画像間を比較して、その比較結果に基づいて、ノイズとする画像を判定しても良い。

また、ステップＳ１０１に戻る場合は、ノイズ除去制御部１８は、ノイズが存在する数に基づいて、領域抽出部１３及び画素レベルノイズ除去部１６の少なくとも一方の処理内容を変更した処理を再度実行させる。ここで、処理内容の変更は、処理パラメータの変更指示（処理パラメータ変更指示信号１０００あるいは１００１）を領域抽出部１３及び画素レベルノイズ除去部１６の少なくとも一方に入力することで実現する。

ステップＳ１０４で、輪郭線情報生成部１５によって、選定した代表色と、ノイズ除去された輪郭線とを用いて、得られる領域をベクトル化する。このベクトル化は、例えば、ＳＶＧ（Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｖｅｃｔｏｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ）の記述で、輪郭線をＰａｔｈコマンドで、内部色をＦｉｌｌコマンドで記述した輪郭線情報を生成することで実現する。

次に、図３のステップＳ１００の処理の詳細について、図４を用いて説明する。

図４は本発明の実施形態１のステップＳ１００の処理の詳細を示すフローチャートである。

ステップＳ１１０で、クリップアート領域を構成する処理対象画像が、例えば、各色８ビットのＲＧＢ画像であるとすると、各色８ビットの内、上位４ビットをとり、１６×１６×１６色の立方体のいずれかに分類する。ここでは、この１つを色立方体と呼ぶ。

ステップＳ１１１で、処理対象の色立方体に属する画素の出現頻度（ヒストグラム）を、分類される色立方体毎に算出する。

ステップＳ１１２で、色立方体を、それに属する画素値の出現頻度順に並べ替える。

ステップＳ１１３で、画素の出現頻度が一番多い色立方体からＮ個目（例えば、１００個）までの色立方体、あるいは所定値以上の出現頻度のある色立方体を選定する。即ち、画素の出現頻度が少ない色立方体は無視して、処理対象画像を構成する色を、Ｎ色あるいはＮ色以内の代表色に収める処理を実行する。

ステップＳ１１４で、色立方体の境界付近の色が最頻出の場合、同一色領域が、誤差のため複数の色立方体にまたがって頻度がカウントされることになるので、同色・別色の判定で、近傍の色立法体の頻度を最頻出の色立方体に統合する。

ステップＳ１１５で、最終的に得られる各色立方体に対する代表色を算出する。これは、例えば、色立方体上の出現画素の各色値の平均色を代表色として算出しても良いし、色立方体中の最頻出の色を代表色として算出しても良い。

次に、図３のステップＳ１０１の処理の詳細について、図５を用いて説明する。

図５は本発明の実施形態１のステップＳ１０１の処理の詳細を示すフローチャートである。

尚、この処理は、領域抽出部１３及び画素レベルノイズ除去部１６によって実行される。

ステップＳ１２０で、処理対象画像の各画素を１番近い代表色のグループへマッピングする。各グループをインデックス値で表すと、インデックス画像が生成されることになる。

次に、ステップＳ１２１で、画素データ（画素レベル）のノイズ除去処理を実行する。このノイズ除去処理としては、孤立点画素の除去、エッジ部の突起取り、穴埋め等の処理がある。そして、このノイズ除去処理により、処理対象画像の輪郭線の成型がなされる。

より具体的に説明すると、例えば、図１３の画像に対して、画素レベルノイズ除去部１６によるノイズ除去を実行する場合、ノイズである孤立点４０１の除去や、ノイズである微小閉曲線ループ４０２の穴埋めを実行する。これらの処理は、例えば、公知のフィルタ処理で実行することができる。

また、このノイズ除去処理の強度は、例えば、ノイズ除去制御部１８によって制御される。例えば、孤立点の除去は、１、２×１、１×２、２×２画素の単位で実行することが可能である。

尚、領域の輪郭線を欠けさせる閉曲線ループ４０３に対しては、領域画像の膨張・収縮処理によるノイズ除去を実行することも可能である。

ここで、画素レベルでのノイズ除去処理では、画像中のノイズをすべて削除することはできないので、実施形態１で、後述する微小輪郭ノイズ除去部１７を用いて、輪郭データのノイズ除去（後述の図６のステップＳ１３３）を実行する。そして、実施形態１では、この画素レベルノイズ除去部１６（ステップＳ１２１）と微小輪郭ノイズ除去部１７（ステップＳ１３３）の処理をノイズ除去制御部１８の制御によって連携させて、画像中のノイズ除去を実行する。

次に、図２のステップＳ１０２の処理の詳細について、図６を用いて説明する。

図６は本発明の実施形態１のステップＳ１０２の処理の詳細を示すフローチャートである。

尚、この処理は、輪郭線抽出部１４及び微小輪郭ノイズ除去部１７によって実行される。

ステップＳ１３０で、インデックス画像の同一インデックス値を有する画像を生成する。そして、この生成した画像を２値画像として、得られる２値画像のラベリング処理を実行する。

ステップＳ１３１で、ラベリング処理によって得られる各独立ラベル毎の画像に輪郭追跡を実行する。ここでは、特に、画像の境界線を規定する（Ｘ，Ｙ）座標値（粗輪郭ベクトル）の抽出を実行する。

ステップＳ１３２で、抽出した粗輪郭ベクトルデータを基準に、ベジェ関数等の関数近似を実行する。

ステップＳ１３３で、関数近似によって得られた輪郭線データから、ノイズデータを除去する。このノイズデータには、微小閉曲線ループをつくるようなノイズデータがある。

微小閉曲線ループの除去は、図１３を用いて説明すると、
（１）大きな輪郭線ループ（領域画像４００の輪郭線）の外側（外側輪郭）近傍に存在する、その大きな輪郭線ループ内の色と同一色の微小閉曲線ループ（孤立点４０１）の検出と除去を実行する。

（２）大きな輪郭線ループ（領域画像４００の輪郭線）の、内側（内側輪郭）近辺に存在する、微小閉曲線ループ４０２の検出と除去を実行する。

（３）大きな輪郭線ループ（領域画像４００の輪郭線）に跨がって、その一部を欠落させる閉曲線ループ４０３の検出と除去を実行する。

以上のようにして、閉曲線ループの大きさ、他の閉曲線ループとの位置関係等に基づいて、ノイズ成分とされる閉曲線ループの除去を実行する。

また、図１３中の、エッジ隣接部の微小閉曲線ループ４１１については、その内部の色が、大きな輪郭線ループ（領域画像４００の輪郭線）の内部の色と異なると、１つのインデックス画像（所定色のインデックス画像）には、大きな輪郭線ループと微小閉曲線ループが同時に現れないことがある。この場合、上記（１）の検出において、微小閉曲線ループ４１１を検出できない場合がある。

そこで、このような場合には、画素レベルノイズ除去部１６によるノイズ除去処理における処理パラメータを変更して、再度のノイズ除去処理を実行する。

この場合のノイズ除去検出処理としては、処理対象の領域画像中あるいはその周辺での微小閉曲線ループを検出し、その微小閉曲線ループの位置、原画像（入力画像）の画素データの情報を参照しながら、その微小閉曲線ループが各種ノイズである可能性があるかを判定する。そして、その判定結果に基づいて、その微小閉曲線ループに対応する補正処理を行う。

微小輪郭ノイズ除去部１７（ステップＳ１３３）で、例えば、以下のような処理方法で、微小閉曲線ループを除去する、あるいは結果的に微小閉曲線ループが検出されないようにする。

Ａ）検出した微小閉曲線ループに、その内部の色に近い色の領域画像が所定距離内で近接しているか否かを判定し、近接している場合には、その微小閉曲線ループを除去する。

Ｂ）画素レベルノイズ除去部１６における処理パラメータを調整して、画像全体のノイズ除去レベルを高めることで、結果的に、領域画像の近傍にある微小閉曲線ループが除去されるようにする。

Ｃ）例えば、領域画像４１０と微小閉曲線ループ４１１それぞれの色が所定色範囲内に属する場合には、それらが統合された領域画像として検出される（つまり、微小輪郭ノイズ除去部１７で微小閉曲線ループ４１１が検出されない）ように領域抽出部１３の処理内容を制御する。

次に、ステップＳ１０４の処理の詳細について、図７を用いて説明する。

図７は本発明の実施形態１のステップＳ１０４の処理の詳細を示すフローチャートである。

ステップＳ１４０で、輪郭線を規定するＳＶＧのＰａｔｈ命令を１つのクローズパスごとに独立のＰａｔｈ命令に置き換える。

ステップＳ１４１で、Ｐａｔｈ命令に、領域内の色（代表色）を指定する属性、境界線の太さや色の属性を示す記述からなる輪郭線情報を生成する。

次に、クリップアート領域のベクトル化処理の具体例について、図８を用いて説明する。

図８は本発明の実施形態１のクリップアート領域のベクトル化処理の具体例を説明するための図である。

１５０は入力画像の例であり、例えば、ビットマップ画像である。

この入力画像１５０に対して、図２のステップＳ１００の処理を実行すると、例えば、代表色１５１として、７色（色１〜色７）の代表色が選定される。

次に、ステップＳ１０１の処理を実行することで、入力画像１５０は、それを構成する代表色毎の領域画像に分割される。ここで、例えば、画像１５２は、色２の入力画像１５０から分割された領域画像である。特に、この画像１５２は、入力画像１５０中から抽出される、同一色（色２）の部分を示す２値画像となっている。

次に、この２値画像に対して、ステップＳ１０４の処理を実行することで、つまり、この画像１５２の黒画素の塊を１個づつ部分領域としてラベリング処理を実行すると、図のように、画像１５２から、３つの部分領域１５２ａ〜１５２ｃからなるラベリング画像が得られる。

そして、これらの３つの部分領域１５２ａ〜１５２ｃそれぞれに対して輪郭線抽出を実行する。また、他の代表色毎の領域画像すべてに対して同様な処理を実行すると、入力画像１５０に対する輪郭線画像１５３が得られる。

この結果、入力画像１５０中の１つの部分領域、例えば、部分領域１５４（部分領域１５２ａに対応）、輪郭線１５５とその内部の色１５６で表現することができるようになる。このように、入力画像を構成する複数の部分領域それぞれを、その部分領域に対応する輪郭線と内部の色を示す輪郭線情報で表現することが可能となる。つまり、入力画像をそれを構成する部分領域の輪郭線情報で表現することが可能となる。

次に、輪郭線抽出部１４の具体例について、図９を用いて説明する。

図９は本発明の実施形態１の輪郭線抽出部の具体例を説明するための図である。

輪郭線抽出部１４では、注目の境界点を中心に、前の境界点から反時計回りに次の境界点を探索する。即ち、注目画素の８近傍画素の内、０から１の画素へ変わる画素を探索する操作を実行する。この処理を、スタート点に戻るまで継続して処理する。

これにより、閉ループ（閉曲線）として構成される輪郭線を抽出することができる。また、輪郭の端点を使用して、輪郭線を直線・曲線で近似する。これにより、より滑らかな線分からなる輪郭線を抽出することができ、この輪郭線に対してベクトル化処理が実行されることになる。

次に、輪郭線情報生成部１５で生成する輪郭線情報の一例について、図１０を用いて説明する。

図１０は本発明の実施形態１の輪郭線情報の一例を示す図である。

上述のように、クリップアート画像は、それを構成する部分領域の輪郭線とその内部の色で表現することが可能となる。そこで、この輪郭線とその内部の色を示す輪郭線情報として、例えば、ＳＶＧ（Scalable Vector Graphics）で表現することが可能となる。

図１０において、＜ 〜 ＞で囲まれる記述１１００はコマンドの塊を表し、この記述１１００では、ＳＶＧにおけるＰａｔｈコマンド（パス命令）の記述例（Ｐａｔｈ（パス）記述）を示している。

ここで、記述１１０１は、輪郭線で囲まれる領域の内部の色を指定するための記述（ｆｉｌｌコマンド（フィル命令））である。記述１１０２は、輪郭線の色を指定するための記述（ｓｔｒｏｋｅコマンド（ストローク命令））である。記述１１０３は、輪郭線の幅を指定するための記述（ｓｔｒｏｋｅコマンド（ストローク命令））である。

記述１１０４は、輪郭線の描画位置（座標値）を指定するための記述である。特に、この記述１１０４の中で、Ｍは相対移動の要素、ｈ，ｖは水平、垂直相対座標の移動の命令、ｃ，ｑは３次、２次ベジェ曲線の命令、ｚはｃｌｏｓｅｐａｔｈ（パスを閉じる）の命令を示す記述である。

記述１１０５は、記述１１０４に関するコメント部分である。

この図１０に示すような輪郭線情報で、入力画像中のクリップアート領域を表現する場合には、例えば、図１１に示すような輪郭線情報が構成することが可能である。特に、図１１では、複合パスと部分パスからなる輪郭線情報を示している。

ここで、部分パスとは、１つの閉曲線（輪郭線ループ）を１つのパス記述で表現したものである。

また、複合パスとは、複数の閉曲線（輪郭線ループ）を１つのパス記述で表現したものである。この複合パスでは、外側輪郭線と内側輪郭線を、輪郭の座標の回転方向を変えて記述すると、その輪郭線間を指定色で塗ることができる。

以上説明したように、実施形態１によれば、読取画像中のクリップアート領域については、そのクリップアート領域から同一色毎の部分領域に分割して、分割された部分領域それぞれを輪郭線（閉曲線）及びその色で表現する。これにより、クリップアート領域のベクトルデータを生成する場合には、クリップアート領域を構成する部分領域の輪郭線情報（輪郭線及びその内部の色）でベクトルデータを生成することができる。

尚、輪郭線情報生成部１５による輪郭線情報の生成において、それに用いる画像情報中にノイズが多数存在している場合には、その画像情報のノイズ数が減少された画像情報を再度得られるようにするために、画像情報を前段の領域抽出部１３及び画像レベルノイズ除去部１６の処理内容を変更して再度実行させる。

これにより、ノイズ成分が好適に除去された画像情報を用いて、輪郭線情報生成部１５は輪郭線情報を生成することができる。この結果、原画像の構成をより忠実に再現可能なクリップアート領域のベクトルデータを生成することができる。

また、不要なノイズが極力除去されることになるので、ベクトル化処理の処理対象が減少して、生成するベクトルデータのサイズを小さくすることができる。

＜＜実施形態２＞＞
実施形態１において、処理対象の原稿画像として、黒文字画像が多い（例えば、原稿画像中の８０％以上である場合）原稿画像を入力した場合には、領域抽出部１３においては、各黒文字画像をそれを構成する軌跡画像と、その周囲で出現するグレー領域によって、黒文字画像が複数の部分画像として抽出される可能性がある。

そして、これらの部分画像が、所定サイズより小さい微小領域画像からなるノイズとして判定されてしまうと、後段の画素レベルノイズ除去部１６や微小輪郭ノイズ除去部１７等で、それらの部分画像すべてがノイズとして除去されてしまう。このような場合、有意な情報である黒文字画像が、処理対象の画像から外れてしまうことになる。

そこで、実施形態２では、特に、処理対象画像中に黒文字画像が多く含まれている場合には、実施形態１の図４のステップＳ１１４の処理を以下のように実行する。

つまり、ステップＳ１１４で、色立方体を統合するために参照する参照範囲（代表色とする色範囲の幅）を、色（有彩色）系と輝度（無彩色）系で変更する。この変更は、ノイズ除去制御部１８による処理パラメータ指示信号１０００によって実現しても良い。また、黒文字画像が多い原稿画像が処理対象であることが予めわかっている場合には、別途、色（有彩色）系と輝度（無彩色）系に対する処理パラメータを領域抽出部１３に設定しておいても良い。

具体的には、図１２に示すように、処理対象の色立方体が色系である場合には、参照範囲を、処理対象の色立方体を中心に上下左右１つずつの色立方体に設定する。一方、処理対象の色立方体が輝度系である場合には、参照範囲を、処理対象の色立方体を中心に上下それぞれ２つ分の色立方体と、左右それぞれ１つ分の色立方体に設定する。

換言すれば、色（有彩色）系と輝度（無彩色）系とでは、参照範囲（代表色とする色範囲の幅）を異ならせる。

これにより、無彩色に属する黒からなる黒文字画像に対する領域抽出部１３では、実際の黒文字画像とその周辺部のグレー領域を含む領域画像として抽出されることになる。その結果、黒文字画像がノイズとして除去されてしまうことを防止することが可能となる。

以上説明したように、実施形態２によれば、実施形態１で説明した効果に加えて、黒文字画像の存在する割合が比較的大きい原画像に対しても、原画像の構成をより忠実に再現可能なクリップアート領域のベクトルデータを生成することができる。

以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚、本発明は、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（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカードなどがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページ等に接続して、ダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせてもよい。その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを復号してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボ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き込まれるようにしてもよい。この場合、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボ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ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

本発明の実施形態１の画像処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１の原稿画像の一例を示す図である。 本発明の実施形態１のクリップアート領域のベクトル化処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のステップＳ１００の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のステップＳ１０１の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のステップＳ１０２の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のステップＳ１０４の処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１のクリップアート領域のベクトル化処理の具体例を説明するための図である。 本発明の実施形態１の輪郭線抽出部の具体例を説明するための図である。 本発明の実施形態１の輪郭線情報の一例を示す図である。 本発明の実施形態１の輪郭線情報の一例を示す図である。 本発明の実施形態２の領域抽出部の処理内容を説明するための図である。 画像中のノイズを説明するための図である。

符号の説明

１０ 画像入力部
１１ 領域分割部
１２ クリップアート領域判定部
１３ 領域抽出部
１４ 輪郭線抽出部
１５ 輪郭線情報生成部
１６ 画素レベルノイズ除去部
１７ 微小輪郭ノイズ除去部
１８ ノイズ除去制御部

Claims (8)

1. 原画像をベクトルデータに変換する画像処理を実行する画像処理装置であって、
   前記原画像を属性毎の領域画像に分割する分割手段と、
   前記分割手段で分割された領域画像の内、所定属性を有する所定領域画像を判定する判定手段と、
   前記判定手段で判定した所定領域画像の出現色に基づいて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する画像抽出手段と、
   前記画像抽出手段で抽出した色画像の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる色画像を、画素単位で除去する第１ノイズ除去手段と、
   前記第１ノイズ除去手段から得られる色画像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
   前記輪郭線抽出手段で抽出された輪郭線の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる輪郭線を除去する第２ノイズ除去手段と、
   前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線を用いて、前記所定領域画像のベクトルデータを生成する生成手段と、
   前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線に基づいて、前記画像抽出手段及び前記第１ノイズ除去手段の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる制御手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記制御手段は、前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線の内、所定サイズより小さい輪郭線が所定数以上存在する場合には、その輪郭線が減少するように、前記画像抽出手段及び前記第１ノイズ除去手段の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１ノイズ除去手段は、所定サイズ以上の注目色画像の所定範囲内に存在する色画像のサイズに基づいて、その色画像をノイズ成分として除去する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記制御手段は、前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線に基づいて、前記代表色とする色範囲の幅を変更する変更指示信号を、前記画像抽出手段に出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記制御手段は、前記第２ノイズ除去手段から得られる輪郭線に基づいて、ノイズ除去処理の強度を変更する変更指示信号を、前記第１ノイズ除去手段に出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記画像抽出手段は、前記代表色とする色範囲の幅を、有彩色と無彩色とで異ならせて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 原画像をベクトルデータに変換する画像処理を実行する画像処理装置の制御方法であって、
   前記原画像を属性毎の領域画像に分割する分割工程と、
   前記分割工程で分割された領域画像の内、所定属性を有する所定領域画像を判定する判定工程と、
   前記判定工程で判定した所定領域画像の出現色に基づいて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する画像抽出工程と、
   前記画像抽出工程で抽出した色画像の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる色画像を、画素単位で除去する第１ノイズ除去工程と、
   前記第１ノイズ除去工程から得られる色画像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出工程と、
   前記輪郭線抽出工程で抽出された輪郭線の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる輪郭線を除去する第２ノイズ除去工程と、
   前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線を用いて、前記所定領域画像のベクトルデータを生成する生成工程と、
   前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線に基づいて、前記画像抽出工程及び前記第１ノイズ除去工程の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる制御工程と
   を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
8. 原画像をベクトルデータに変換する画像処理を実行する画像処理装置の制御を実現するためのプログラムであって、
   前記原画像を属性毎の領域画像に分割する分割工程と、
   前記分割工程で分割された領域画像の内、所定属性を有する所定領域画像を判定する判定工程と、
   前記判定工程で判定した所定領域画像の出現色に基づいて、前記所定領域画像を構成する少なくとも１つの代表色を有する色画像を、前記所定領域画像から抽出する画像抽出工程と、
   前記画像抽出工程で抽出した色画像の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる色画像を、画素単位で除去する第１ノイズ除去工程と、
   前記第１ノイズ除去工程から得られる色画像の輪郭線を抽出する輪郭線抽出工程と、
   前記輪郭線抽出工程で抽出された輪郭線の内、そのサイズ及び位置関係に基づいて、ノイズ成分とされる輪郭線を除去する第２ノイズ除去工程と、
   前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線を用いて、前記所定領域画像のベクトルデータを生成する生成工程と、
   前記第２ノイズ除去工程から得られる輪郭線に基づいて、前記画像抽出工程及び前記第１ノイズ除去工程の少なくとも一方の処理内容を変更して、再度処理を実行させる制御工程と
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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