JP2007235430A - 画像処理装置、画像配信装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、を備える。
【選択図】図6
Description
しかし、従来技術では、文字エッジ領域で閾値を変えて、文字領域を抽出するものはない。
(1)文字エッジ領域と非文字エッジ領域とを異なる閾値で二値化することにより、色地上文字と白地上文字を適切に二値化する。
(2)また、画像処理手段により文字エッジ領域と非文字エッジ領域で異なる画像処理を施し、二値化しやすいようにする。
(3)また、二値化後のデータとマスク生成手段の結果との論理演算を行うことにより、文字判定の精度と圧縮率の向上とを実現する。
(4)また、孤立点除去を行うことにより、圧縮率の向上を実現する。
(5)また、スキャナ配信時固有処理(二値化処理)を蓄積後に行い、コピー時とスキャナ配信で共通に行う画像処理を蓄積前に行うことにより、コピー時に使用した蓄積データをスキャナ配信時にも使用できるようにする。
(6)また、色地上文字の抽出は平滑後のデータを用いて、網点で構成された文字や背景のデータ精度の向上を実現する。
図2に示すように、スキャナ補正部3は、スキャナ2から入力した画像データimg(反射率リニア)に基づき、像域分離を行う。本実施例では、像域分離部301が、上記特許文献4(特開平2003−259115号公報)で用いられている像域分離を用いて、黒文字エッジ領域、色文字エッジ領域、その他(写真領域)の3つの領域に分離する。このように像域分離することにより、画像データに像域分離信号(文字エッジ領域、色領域)が画素毎に付与される。そして、この像域分離信号に基づいて、黒文字エッジ領域(文字エッジ領域であり色領域でない)、色文字エッジ領域(文字エッジ領域であり色領域である)、写真領域、にそれぞれ分類する(前記以外)。ここでいう文字エッジ領域は、白地上の文字エッジを検出するものである。
ページメモリ701にある画像データを圧縮伸張処理部702にて、圧縮処理されていた画像データを元の各色8bitデータに伸張し、出力フォーマット変換部703に出力する。出力フォーット変換部703では、RGBデータを標準色空間であるsRGBデータに色変換を行うと同時に、JPEGやTIFF形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。データi/f705では、出力フォーマット変換部のデータをNIC8に出力する。
外部から指示するコマンドは、図示しないCPUがコマンドを解析し、ページメモリ701に書き込む。データi/f705を介して入力された画像データを、入力フォーマット変換部704でビットマップデータに展開して、圧縮伸張処理部702に圧縮を行い、ページメモリ701に書き込む。入力フォーマットデータとして展開する画像は、JPEGやTIFFの自然画像である。
図5に示すように、出力フォーマット変換部703は、色変換部71、解像度変換部72、TIFフォーマット生成部73、jpgフォーマット生成部74、圧縮フォーマット生成部75、データi/f部77からなる。
圧縮フォーマット生成部75は、二値化部751、黒画像生成部752、二値画像生成部753、解像度変換部A754、解像度変換部B755、背景画像生成部756、文字画像生成部757、画像ファイル合成部758からなる。
以下の処理は、逐次処理で、1つの処理が終わると隣の画素の処理を行い、1ラインが次のラインの先頭から処理を行い画像の終わりで処理を続ける。RGB画像データは数字が多くなると黒くなり、数字が小さくなると白くなるものとする。
〈文字解像度変換〉
図6の文字解像度変換は、圧縮伸張処理部702にて伸張したデータである文字エッジ領域と色領域信号を画像に施した解像度と同じ解像度で解像度変換(300dpi)を施し、画像データと画素密度を同一にする。ここでの出力を文字エッジ、色とする。
図6の二値化部は、文字エッヂ領域とその以外で、二値化の閾値を変更して二値化する適応二値化部と、適応二値化の出力の孤立点を除去する孤立点除去1とからなる。そして、適応二値化は、図7に示すように、閾値算出部と、二値化部とからなり、色地上文字や白地上文字を抽出するために、エッジの色を検出して、1ライン毎に閾値を変更する。
〔N値化〕
図6のマスク部において、N値化の部分は後述網点検出とグレー検出の特徴とN値の値にして共通に使用する。RGB差の小さいデータ(bk)は、thabkより値が大きい時は、黒文字として、RGB差の小さいなくデータYMCBGRの6色相に色を分けて色相ごとに閾値(thay、tham、thac、thab、thag、thar)を分けて、2値化処理を行い、色の濃いものをアクティブ画素(文字)として2値化処理を行う。色相の分け方は、単純にRGBの大小関係で行ってもよいし、RGBの色の割合で決めてもよい。これは入力画像の特性により決まる。ただし、出力結果は色相別に保持する。ここでは、以下の様に定義する。かっこはbit表示。
Dtah=0(000):該当なし
Dtah=1(001):黄色
Dtah=2(010):マゼンタ
Dtah=3(011):赤
Dtah=4(100):シアン
Dtah=5(101):緑
Dtah=6(110):青
Dtah=7(111):黒
図9に示すように、下地領域の濃い方とグレー領域の薄い方とでは、2つの領域をまたがる濃度域が存在する。その理由は、下地領域、グレー領域ともパターンマッチングである程度の大きさの領域がないと領域判定しないため、ある程度の重なりがないと、下地領域とグレー判定の近傍の均一画像の濃度領域であっても、下地領域とグレー領域にまたがった場合に下地領域、グレー領域のどちらの領域に該当しなくなるのを防ぐためである。
図6のマスク部の網点検出1、2では、スキャナ補正部で細かな網点は平滑化処理にて網点形状は無くなっているが、新聞の写真のような粗い網点は充分な平滑化を行うことができずに、網点のドット形状が残っており、この粗い網点を検出することを目的とする。ここでは、網点のパターンマッチングを行う。ここでは、Dtah≠0の時に黒画素として、N値化の白画素を白画素とする。
〈S1:白パターン判定〉
まず、白パターンの有無の判定を行う。白パターンとは、図11に示す白画素のパターンマッチングである。白パターンがある場合(ステップS1/YES)、ステップS2へ進み、白パターンがない場合(ステップS1/NO)、ステップS3へ進む。
ステップS2の網点カウント初期化では、白パターン領域である時に下記変数を初期化してステップS8へ進む。
count_bk= tha_count
state=0
SS[I]=0
tha_count:白領域間の距離(閾値)
SS[I]:1ライン前の情報
ステップS3の網点判定処理では、下記条件の時に、sateを1にする。
・SS[I]=1
・1画素前の結果が網点である。
・count_bkが、0である時。
さらに、下記条件の時、SS[I]を1にする。
・count_bkが、0である時。
ステップS4の網点間隔判定では、state=0でかつ、count>tha_count_sであれば、下記変数を初期化する。
count_bk= tha_count
SS[I]=0
tha_count_s:非網点領域上の網点パターン間の距離(閾値)
さらに、count_bk,count_c,count_m,count_yのいずれかが、0でかつ、count>tha_count_eであれば、下記変数を初期化する。
count_bk= tha_count
state=0
SS[I]=0
tha_count_e:非網点領域上の網点パターン間の距離(閾値)
そして、上記判定終了後、count=count+1を行う。
網点パターンとは、図12に示すパターンで、●が黒画素で○が非黒画素である。ステップS5の網点カウントでは、パターンと一致すれば、countを0すると共にcount_bkを-1する。
ステップS6の状態判定では、state=1ならば、網点と判定して(ステップS6/網点)、ステップS7へ進む。state=1でなければ、非網点と判定して(ステップS6/非網点)、ステップS8へ進む。
ステップS7の細線判定では、注目画素の左右(12画素)にステップS1の白パターンが両側に存在して、かつcount_xが初期値であれば、細線と判断して、SS[I]=0とする。
ステップS8の非網点処理では、state=0にして、非網点として結果を出力する。
ステップS9の網点処理では、state=1にして、網点として結果を出力する。
このように、図6の網点検出1は画像データを順方向で処理していたが、網点検出2は逆方向を行って処理処理を行う。網点検出2では、網点の先端部が網点とならない部分を逆読みすることにより、網点となるようにしている。
図6のグレー検出1,2では、文字領域は濃く、文字周辺の領域は薄いことを利用して、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃いところを中濃度としてグレー判定を行う。グレー判定で使用する白地は、N値化の白画素である。
〈S1:前処理〉
MSは1画素の前の処理結果で、SS[i]は1ライン前の処理結果である。MSとSS[i]とを比較することにより、1ライン前の結果と1画素前の処理結果の多い方の値をもってくる。MSは後述するグレー検出してから白画素の数である。
グレーパターンとは、図16に示すグレーターンマッチングである。グレーパターンマッチングに一致すれば、グレー領域とする。中濃度が上記パターンと一致していれば、MS=5、S[i]としてグレー画素とする。中濃度とは、N値化で、Dtah=0、かつ、非白画素の時である。パターンが一致していれば(ステップS2/YES)、ステップS8に進み、パターン一致しなければ(ステップS2/NO)、ステップS3に進む。
白画素とは、N値化の白画素のことである。注目画素が白画素であれば(ステップS4/YES)、ステップS6へ進む。白画素でなければ(ステップS4/NO)、ステップS5へ進む。
MS>0であれば(ステップS5/YES)、ステップS8へ進む。MS>0でなければ(ステップS5/NO)、ステップS9へ進む。
MS>0であれば(ステップS6/YES)、ステップS7へ進む。MS>0でなければ(ステップS6/NO)、ステップS9へ進む。
MS=MS-1を行い、ステップS5へ進む。
グレー画素として結果を出力する。
非グレー画素として結果を出力する。
後処理として、SS[I]の更新と、bkカウントとを行う。
・SS[I]の更新
色地か白地でかつ、MS>1であれば、SS[I]=MS-1を行う。
Bk画素でありかつ、MS>0であれば、SS[I]=MS-1を行う。
・bkカウント
bk画素の連続数をカウントして、連続数がthg_count1以上であれば、bk連続ありとする。例えば、thg_countが12で、連続数がNの時は、bk連続ありは、N- thg_count+1回となる。連続数ありの時は、MS=MS-1を行う。
図6において、グレー判定1は順方向で処理していたが、グレー検出2では逆方向で処理する。逆方向で処理することにより、グレー領域先端がグレートならなかった部分をグレーとしている。文字部は一般に濃いデータと薄い(白)データで構成され、文字部にはない写真の特徴である中濃度の塊をグレーとして検出している。この周辺画素を白画素の数が一定値を超えるまでグレー画素としているので、濃い色であってもグレー画素となる。しかし、グレー領域内で所定の数以上黒が連続しているならば、非グレー画素にするようにしている。ここでグレー画素となった結果をグレー領域とする。このことにより、黒が背景の白抜き文字を非グレー領域とすること可能になる。
図6において、適応二値化でライン毎に閾値を切り換えると、薄い領域においても文字判定する場合が、薄い領域すべてが文字判定になれば問題はないが、閾値が、薄い領域の画像をまたがっていると、二値化部での結果が、白黒の変化点が多く最終画像においてファイルサイズが大きくなってしまう。単純のグレー判定の領域の下限値(白側)を白よりにすると、色地上の文字が文字判定できなくなるので、ここで、下地を検出する。
〔文字判定〕
文字領域(孤立点除去1の出力)であり、網点領域1、2(網点検出1、2の出力)でなく、グレー領域(グレー検出1、2の出力)でなく、下地領域(下地検出の出力)でなく、文字なか(後述する文字なか判定結果)でなければ、文字とする。
特に写真領域は孤立点を非常に多く含んでおり、この補正を行うことにより、文字画像の圧縮率の向上し、画像も文字非文字の混在が少なくなり画質向上も望める。
文字なか判定は、図17に示すように、文字判定、3ラインOR、絵柄判定、黒判定、抽出1、抽出2、と2つのミラーからなる。以下に説明する判定処理のフローは図18に示す。
以下説明は、3ラインorの出力を黒文字エッジ、絵柄判定の結果を絵柄、黒判定結果を黒として説明する。
黒文字エッジならば、文字なか領域とする。絵柄判定の結果が絵柄ならば、絵柄領域とする。また、像域分離のアルゴ上、文字と絵柄ともonになることはない。
注目ラインが黒画素判定の結果が黒でなければ、中間領域とする。
線分処理後の1ライン前の判定結果が絵柄領域であれば、絵柄領域とする。
1画素前の判定結果が絵柄領域であれば、絵柄領域とする。
線分処理後の1ライン前の判定結果が文字なか領域であれば、文字なか領域とする。
1画素前の判定結果が文字なか領域であれば、文字なか領域とする。
中間領域とする。
最後に線分を行う。
文字エッジ領域と色領域は、読み取った画像で、色や網点などを検出するのが精度よく検出でき、文字なか検出検出の濃度情報は、平滑化後のデータを用いるのは、網点構成の文字に対しては、網点領域が少なく文字エッジ領域になったりならなかったりするため、網点情報ではなく、フィルタ処理後(文字エッジ領域でないので平滑化される)のデータを用いて、濃い部分のみを文字のなかとしている。新聞の写真の様にスクリーン線数の低い網点は、平滑がしても網点形状が残るので網点検出で検出して、カタログなどの一般的な原稿にあるスクリーン線数の高い網点は、平滑がかかり網点形状は無くなるので、網点面積率が30%から60%程度のものはグレー判定にてグレート検出する。
図19に示すように、入力フォーマット変換部704は、TIFフォーマット展開部78、jpgフォーマット展開部79、圧縮フォーマット展開部80、出力選択部81から成る。TIFフォーマット展開部78、jpgフォーマット展開部79、圧縮フォーマット展開部80は、各フォーマットをbitマップに展開する機能を持ち、出力選択部81は3つのフォーマットの内の1つを選択して出力と同時にRGBデータをYMCBkにデータを変換する。
図19に示すように、圧縮フォーマット展開部80は、画像ファイル展開部801、黒画像展開部802、二値画像展開部803、背景画像展開部804、文字画像展開部805、画像ファイル合成部806からなる。
2 スキャナ
3 スキャナ補正部
4 圧縮処理部
5 汎用バス
6 HDD(ハードディスクドライブ)
7 コントローラ
8 NIC(ネットワークインターフェースコントローラ)
9 外部PC端末
10 伸張処理部
11 プリンタ補正部
12 プロッタ
13 コピー画像
71 色変換部
72 解像度変換部
73 TIFフォーマット生成部
74 jpgフォーマット生成部
75 圧縮フォーマット生成部
77 データi/f部
78 TIFフォーマット展開部
79 jpgフォーマット展開部
80 圧縮フォーマット展開部
81 出力選択部
110 色補正処理部
111 プリンタγ部
112 中間調処理部
113 エッジ量検出部
301 像域分離部
302 スキャナγ部
303 フィルタ処理部
304 原稿種判定部
701 ページメモリ
702 圧縮伸張処理部
703 出力フォーマット変換部
704 入力フォーマット変換部
705 データi/f部
751 二値化部
752 黒画像生成部
753 二値画像生成部
754 解像度変換部A
755 解像度変換部B
756 背景画像生成部
757 文字画像生成部
758 画像ファイル合成部
801 画像ファイル展開部
802 黒画像展開部
803 二値画像展開部
804 背景画像展開部
805 文字画像展開部
806 画像ファイル合成部
Claims (21)
- 画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、
前記文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、
前記文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、
前記文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理手段と、
前記画像処理手段により画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、
前記文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成手段をさらに備え、
前記文字判定手段は、二値化後のデータと前記マスク生成手段の結果との論理演算を行うことを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。 - 前記文字判定手段は、前記二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去手段を備えることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記文字エッジ検出手段は、少なくとも前記画像データの文字エッヂ領域の検出を前記画像データ蓄積前に行い、少なくとも前記二値化を前記画像データ蓄積後に行うことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記画像処理手段は、フィルタ処理を行うフィルタ手段であることを特徴とする請求項2から5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置の画像処理結果を外部機器へ送信することを特徴とする画像配信装置。
- 請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置から出力された画像データに基づいて作像し、作像された画像を用紙上に形成し、画像出力する手段を備えることを特徴とする画像形成装置。
- 画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出ステップと、
前記文字エッジ検出ステップにより検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定ステップと、
前記文字判定ステップにより文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離ステップと、
を画像処理装置で実行することを特徴とする画像処理方法。 - 画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出ステップと、
前記文字エッジ検出ステップにより検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理ステップと、
前記画像処理ステップにより画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定ステップと、
前記文字判定ステップにより文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離ステップと、
を画像処理装置で実行することを特徴とする画像処理方法。 - 網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成ステップをさらに行い、
前記文字判定ステップでは、二値化後のデータと前記マスク生成ステップの結果との論理演算を行うことを特徴とする請求項9又は10記載の画像処理方法。 - 前記文字判定ステップにおける前記二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去ステップをさらに行うことを特徴とする請求項9から11のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記文字エッジ検出ステップでは、少なくとも前記画像データの文字エッヂ領域の検出を前記画像データ蓄積前に行い、少なくとも前記二値化を前記画像データ蓄積後に行うことを特徴とする請求項9から12のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記画像処理ステップでは、フィルタ処理を行うことを特徴とする請求項10から13のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出処理と、
前記文字エッジ検出処理により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定処理と、
前記文字判定処理により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離処理と、
を画像処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。 - 画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出処理と、
前記文字エッジ検出処理により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理処理と、
前記画像処理処理により画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定処理と、
前記文字判定処理により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離処理と、
を画像処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。 - 網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成処理をさらに画像処理装置に実行させ、
前記文字判定処理として、二値化後のデータと前記マスク生成処理の結果との論理演算を画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項15又は16記載のプログラム。 - 前記文字判定処理における前記二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去処理をさらに画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項15から17のいずれか1項に記載のプログラム。
- 前記文字エッジ検出処理として、少なくとも前記画像データの文字エッヂ領域の検出を前記画像データ蓄積前に画像処理装置に実行させ、少なくとも前記二値化を前記画像データ蓄積後に画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項15から18のいずれか1項に記載のプログラム。
- 前記画像処理として、フィルタ処理を画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項16から19のいずれか1項に記載のプログラム。
- 請求項15から20のいずれか1項に記載のプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
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A521 | Written amendment |
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A02 | Decision of refusal |
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