JP2008147712A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像のベクトル化処理において、色の出現分布に関わらず、効率的にデータ量を削減することを目的とする。
【解決手段】 画像をベクトル化する画像処理装置における画像処理方法であって、前記画像を、互いに特徴量が類似する画素ごとに領域分割する工程と、前記画像の外周部に位置する画素がそれぞれ属する領域を、背景候補領域として抽出する工程（ステップＳ９０１）と、前記背景候補領域をそれぞれベクトル化した場合のデータ量を比較する工程（ステップＳ９０４、９０５）と、前記比較の結果、データ量が最も多い前記背景候補領域を背景領域と判断する工程（ステップＳ９０６）と、を備え、前記背景領域を除く領域をベクトル化することを特徴とする。
【選択図】 図９

Description

本発明は、画像のベクトル化処理に関するものである。

複写機や複合機等の画像処理システムにおいては、従来より、スキャン画像の再利用を目的として該画像をベクトル化して保存する機能が備えられている（例えば、特開２００４-２４６５７７号公報、特開２００４-２６５３８４号公報参照）。

一般に、ベクトル化処理の対象となるスキャン画像には様々な種類があるが、その１つとして、例えば、図１４に示すようなクリップアート画像が挙げられる。クリップアート画像とはコンピュータを用いて作成される画像の一種であり、色数が比較的少ないという特徴を有する。このため、クリップアート画像をベクトル化処理する場合には、まず、クラスタリング処理を行った後に、スキャン画像の四隅や外周における色の出現分布に基づいて画像の背景領域を特定する。そして、該特定された背景領域に対するベクトル化処理を省くようにすることで、データ量を削減することとしていた。
特開２００４-２４６５７７号公報 特開２００４-２６５３８４号公報

しかしながら、上述のようなベクトル化処理の場合、クリップアート画像の色の出現分布によっては、ベクトル化処理の省略によるデータ量の削減効果がそれ程得られないことがある。

例えば、図１５の１５０１に示すようなクリップアート画像がスキャナ画像であった場合を例に説明する。同図の場合、画像の四隅の色が同じであるため、上述のようなベクトル化処理によれば、当該領域を背景領域と判断してしまい、四隅の矩形領域に関する簡単なベクトル化処理が省略できるにとどまる（１５０２）。この結果、１５０３に示す領域（背景領域と判断されなかった領域）についてはベクトル化処理が行われることとなり、ベクトル化処理の省略に伴うデータ量の削減効果が小さく、非効率となっていた。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、画像のベクトル化処理において、色の出現分布に関わらず、効率的にデータ量を削減できるようにすることを目的とする。

上記の目的を達成するために本発明に係る画像処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
画像をベクトル化する画像処理装置であって、
前記画像を、互いに特徴量が類似する画素ごとに領域分割する領域分割手段と、
前記画像の外周部に位置する画素がそれぞれ属する領域を、背景候補領域として抽出する抽出手段と、
前記背景候補領域をそれぞれベクトル化した場合のデータ量を比較する比較手段と、
前記比較の結果、データ量が最も多い前記背景候補領域を背景領域と判断する判断手段と、を備え、
前記判断手段において判断された背景領域を除いて前記画像をベクトル化することを特徴とする。

本発明によれば、画像のベクトル化処理において、色の出現分布に関わらず、効率的にデータ量を削減することが可能となる。

［第１の実施形態］
＜画像処理システムの機能構成＞
図１は、本発明の第１の実施形態にかかる画像処理装置を備える画像処理システム（例えば、複合機）の機能構成を示す図である。

同図に示すように、画像処理システムはスキャナ装置１０１、画像処理装置１０２、印刷装置１０３、ＵＩ装置１０４を備える。

＜画像処理装置１０２のハードウェア構成およびベクトル化処理に関する機能構成＞
図２は、画像処理装置１０２のハードウェア構成およびベクトル化処理に関する機能構成を示す図である。

図２において、２０１は制御メモリ（ＲＯＭ）、２０２は中央演算処理装置（ＣＰＵ）、２０３はメモリ（ＲＡＭ）、２０４はＩ／Ｆ装置、２０５はＨＤＤ、２０６はバスである。また、本実施形態にかかるベクトル化処理機能を実現するための制御プログラムやその制御プログラムで用いるデータは、ＨＤＤ２０５に記憶される。

２１１〜２１５は、ベクトル化処理機能を実現する制御プログラムの機能ブロックを示している。２１１はスキャン部であり、スキャナ装置１０１の動作を制御し、スキャナ装置１０１において生成されたスキャン画像を受信する。

２１２は領域判定部であり、スキャン部２１１において受信したスキャン画像を構成する領域の属性を判定し、いずれの領域に属するかを判定する。ここで、領域の属性判定は、図１４に示したようなＣＧ等で作られたクリップアート画像であるのか、それ以外であるのかの２種類について行うものとする。

２１３は画像変換部であり、スキャン画像中の領域の属性に応じて、画像圧縮やベクトル化等の処理を行う（詳細機能は後述）。

２１４は記録部であり、ベクトル化処理後のスキャン画像を格納する。２１５はプリント部であり、印刷装置１０３の動作を制御する。本実施形態においては、スキャナ装置１０１において入力されたスキャン画像を再利用すべく、記憶部２１４を介してＨＤＤ２０５に記憶されたベクトル化処理後のスキャン画像を読み出し、印刷装置１０３に出力する。

なお、これらの制御プログラムやデータは、中央演算処理装置２０２の制御のもと、バス２０６を通じて適宜メモリ２０３に取り込まれ、中央演算処理装置２０２によって実行されるものとする。

＜画像変換部２１３の詳細な機能構成＞
図３に画像変換部２１３の詳細な機能構成を示す。同図において、３０１は入力部、３０２はＪＰＥＧ圧縮部、３０３はクリップアート変換部、３０４は統合部、３０５は出力部である。

領域判定部２１２において領域の属性が判定されたスキャン画像が入力部３０１から画像変換部２１３に入力される。入力されたスキャン画像のうち、クリップアート画像と判定された領域については、クリップアート変換部３０３へ、クリップアート画像以外と判定された領域についてはＪＰＥＧ圧縮部３０２へ出力される。

ＪＰＥＧ圧縮部３０２では、国際標準方式のＪＰＥＧ圧縮方式により当該領域を圧縮して統合部３０４へ出力する。一方、クリップアート変換部３０３における処理については後述する。

統合部３０４は、領域毎に処理されたスキャン画像を１枚のスキャン画像として扱えるように、各領域のデータを統合し、ヘッダ等を付加する。出力部３０５は、統合されて生成されたスキャン画像を記憶部２１４へ出力する。

＜クリップアート変換部３０３の詳細な機能構成＞
図４にクリップアート変換部３０３の詳細な機能構成を示す。同図において、４０１は入力部、４０２はノイズ除去部、４０３は領域分割部、４０４は領域統合部、４０５はノイズ判定部、４０６は背景判定部、４０７はベクトル化部、４０８は出力部である。

入力部４０１は、クリップアート画像と判定された領域のデータ（以下単にクリップアート画像）を入力して、ノイズ除去部４０２へ出力する。ノイズ除去部４０２では、主にスキャン時に発生したスキャンノイズを抑制するためにガウシアンフィルタ等の平滑化フィルタ処理をクリップアート画像に対して実施し、実施結果を領域分割部４０３に出力する。領域分割部４０３では、後述する図５のフローチャートに従ってクリップアート画像を分割する。

領域分割部４０３において領域ごとに分割されたクリップアート画像は、領域統合部４０４において、同一と判断される領域が統合される（領域統合部４０４における処理の流れは後述）。

領域統合部４０４はクリップアート画像の領域の統合処理を終えると、クリップアート画像をノイズ判定部４０５へ出力し、エッジ近傍におけるノイズの存在の有無の判定を行う。なお、このノイズはＪＰＥＧ圧縮によるモスキートノイズ等である。つまり、ＪＰＥＧ圧縮部３０２における圧縮により生成されたものではなく、スキャン画像がＪＰＥＧ圧縮されたデータの印刷であるために、スキャン画像上（つまりハードコピー上）にはじめから存在していたものである。

図７において、クラスタ７０１とクラスタ７０２は、領域分割処理及び領域統合処理後のクラスタから代表として選ばれた二つのクラスタ例である。これらのクラスタには小さな領域（ノイズの領域）が複数あり、そのままクラスタの輪郭線と内部色情報をベクトル化処理すれば、データ量が膨大となり問題となる。この問題を解決するため、ノイズ判定部４０５ではノイズの領域（ノイズ領域）の判定と除去を行う（ノイズ判定部４０５における処理の流れは後述）。

背景判定部４０６では、ノイズが除去されたクリップアート画像について、背景領域を決定する。背景領域は、複数の背景候補領域の中から、ベクトル化処理した際のデータ量がもっとも大きい背景候補領域を選択することにより決定される。

ベクトル化部４０７では、背景判定部４０６において決定された背景領域以外の領域に対してベクトル化処理を行い、出力部４０８へ出力する。なお、ベクトル化処理の手法としては、具体的にはベジエ曲線近似等が考えられる。

出力部４０８は、ベクトル化処理されたクリップアート画像を統合部３０４へ出力する。

＜領域分割部４０３における処理の流れ＞
図５は、領域分割部４０３における処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ５０１では、ラスタスキャンしたスタートの画素により、最初のクラスタを生成する。ステップＳ５０２では、次の画素に対して、全てのクラスタ間との類似度を求める。類似度が高いほど、画素とクラスタとの特徴が近いと考えられる。ここでは、類似度の計算にＲＧＢ値を用いることとするが、他のカラー空間の情報、或いは、カラー以外の情報を特徴量として用いてもよい。

ステップＳ５０３では、一番高い類似度とこの類似度に対応したクラスタ番号とを記録した後、この類似度と事前に設定された閾値（Ｔ）とを比較する。この類似度が閾値（Ｔ）より高い場合には、ステップＳ５０４に進み、対象とする画素を、記録されたクラスタに属させる。一方、閾値より低い場合には、ステップＳ５０５に進み、対象とする画素により新たなクラスタを生成する。

ステップＳ５０６では、全ての画素に対する処理が終了したかどうかを判断する。未処理の画素があれば、ステップＳ５０２に戻り、上記処理を繰り返し実行する。一方、未処理の画素がなければ、領域分割処理を終了する。

＜領域統合部４０４における処理の流れ＞
図６は、領域統合部４０４における処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ６０１では、分離したい領域数の目標値を入力する。本実施形態では、何色くらいに分離するかを目安にして目標値が入力されるものとする。

ステップＳ６０２では、現在のクラスタの数を数える。ステップＳ６０３では、現在のクラスタの数と目標値とを比較する。現在のクラスタ数が目標値より多ければ、ステップＳ６０４とＳ６０５において、クラスタの統合を行う。

ステップＳ６０４では、各クラスタ間の類似度を計算し、その中から一番類似度の高い二つのクラスタを統合処理の対象とする。ステップＳ６０５では、統合処理対象の二つのクラスタを一つに統合する。一回目の領域統合は終わった後、再びステップＳ６０２に入り、クラスタの数を数える。クラスタ数は目標値より高ければ、クラスタ統合処理を繰り返し実行し、そうでなければ、領域統合処理を終了する。

＜ノイズ判定部４０５における処理の流れ＞
図８は、ノイズ判定部４０５における処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ８０１では、ノイズ領域の判定を行う。本実施形態においては、ノイズ領域の面積（ノイズ画素数）が所定値より小さい場合、ノイズ領域と判定する。

ステップＳ８０２では、ノイズ領域と判定された画素と各隣接クラスタ間の類似度を計算する。ステップＳ８０３では、ノイズ領域と判定された画素を、該計算された類似度のうちの一番高い類似度のクラスタに属させる。

ステップＳ８０４では、ノイズ領域と判定された全ての画素に対する除去処理が終了したかどうかを判断する。未処理の画素があれば、ステップＳ８０１に戻り、以上の処理を繰り返し実行する。一方、未処理の画素がなければ、このノイズ領域の判定ならびにノイズ除去処理を終了する。

＜背景判定部４０６における処理の流れ＞
図９は、背景判定部４０６における処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ９０１では、画像の外周に位置する画素をスキャンして、背景の候補となる領域（背景候補領域）を判定する。

ステップＳ９０２では、判定された背景候補領域の数をカウントする。背景候補領域の数が１つである場合には（ステップＳ９０３でＹｅｓ）、その領域を背景領域と決定し、当該領域が背景である旨の情報をベクトル化部４０７へ出力する（ステップＳ９０６）。

一方、背景候補領域が２つ以上である場合には（ステップＳ９０３でＮｏ）、各背景候補領域に対してベクトル化を行い（ステップＳ９０４）、発生したベクトルデータ量を比較する（ステップＳ９０５）。

比較した結果、ベクトルデータ量が最も大きい背景候補領域を背景領域と決定し、当該領域が背景である旨の情報を出力部４０８へ出力し（ステップＳ９０６）、処理を終了する。

以上説明したとおり、本実施形態における画像処理装置では、背景候補領域と判定された領域のうち、ベクトル化するとデータ量が最も多くなる領域を背景領域とし、当該領域が背景領域である旨の情報を出力するようにした。これにより効率的なデータ量の抑制を実現することが可能となる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態においては、画像の外周の画素をスキャンして背景候補領域を判定する場合について説明した。しかしながら、画像の中には、背景が単色であるものも多く存在し、そのような画像において背景候補領域を判別するには、外周全部をスキャンする必要はない。そこで、本実施形態では、外周の一部のみをスキャンして背景候補領域を判別する場合について説明する。

図１０は、本実施形態におけるクリップアート変換部３０３の詳細な機能構成を示す図である。本実施形態におけるクリップアート変換部３０３は、第１の実施形態における背景判定部４０６を背景判定部１００１に置き換えた構成となっている。

背景判定部１００１は、画像の外周の画素のうち上部の画素に限定してスキャンを行い、背景候補領域を判定する。

以上説明したとおり、本実施形態では、画像の外周のうち上部に位置する画素に限定してスキャンを行い、背景候補領域を判定した上で、背景領域を決定することとした。この結果、上記第１の実施形態の場合と比べ、ベクトル化における処理時間を抑えることが可能となった。

［第３の実施形態］
上記第２の実施形態では、画像の外周のうち上部に位置する画素に限定してスキャンを行い、背景候補領域を判定することとしたが、本発明は特にこれに限定されない。クリップアート画像の中には、外周のうち、スキャンの対象から外れた画素が属する背景候補領域に、最もベクトルデータ量が多くなる背景候補画像が存在する場合もある。そこで本実施形態では、外周の一部をスキャンし、抽出された１つ以上の背景候補領域のベクトルデータ量がいずれも閾値より少ない場合には、外周の残りにベクトルデータ量が多い背景候補領域があると判断して、外周の残りをスキャンする。

＜クリップアート変換部３０３の詳細な機能構成＞
図１１は本実施形態におけるクリップアート変換部３０３の詳細な機能構成を示す図である。本実施形態におけるクリップアート変換部３０３は、第１の実施形態における背景判定部４０６を背景判定部１１０１に置き換えた構成となっている。

＜背景判定部１１０１における処理の流れ＞
図１２、１３に背景判定部１１０１における処理の流れを示す。図１２に示すように、背景判定部１１０１は、ステップＳ１２０１において、クリップアート画像の外周の画素の一部（本実施形態においては上部の画素に限定）をスキャンする。

ステップＳ１２０２では、仮背景領域１を判定する。なお、ステップＳ１２０２における処理の詳細は図１３に示す通りであり、ここでの処理は第１の実施形態における図９に示す処理とほぼ同様なので説明を割愛する。

ステップＳ１２０３では、図１３に示す処理の過程で得られた仮背景領域１のベクトルデータ量を閾値（Ｔｈ）と比較する。ステップＳ１２０３において、ベクトルデータ量がＴｈより大きいと判定された場合には、ステップＳ１２０４に進み、仮背景領域１を背景領域に決定する。

一方、ステップＳ１２０３において、ベクトルデータ量がＴｈより小さいと判定された場合には、ステップＳ１２０５に進み、外周の残りの画素をスキャンして仮背景領域２を決定する。なお、ステップＳ１２０５における処理の詳細については図１３に示す通りであり、ここでの処理は第１の実施形態における図９に示す処理とほぼ同様なので説明を割愛する。

ステップＳ１２０７では、仮背景領域１と仮背景領域２のベクトルデータ量の比較を行い、仮背景領域１のベクトルデータ量が多い場合には、仮背景領域１を背景領域と決定する（ステップＳ１２０４）。

逆に、仮背景領域２のベクトルデータ量が多い場合には、仮背景領域２を背景領域に決定する（ステップＳ１２０８）。そして処理を終了する。

以上説明したとおり、本実施形態では画像の外周の画素の一部をスキャンすることで抽出された背景候補領域のベクトルデータ量を閾値と比較する。その結果、いずれの背景候補領域のベクトルデータ量がも閾値より少ないと判定された場合には、外周の残りにベクトルデータ量が多い背景候補領域があると判断し、外周の残りの画素をスキャンする。このようにすることで、より確実にベクトルデータ量を減らすことが可能となる。

［変形例］
上記第３の実施形態では、ステップＳ１２０５において、外周の残りの画素をすべてスキャンすることとしたが、特にこれに限定されない。つまり、一部の画素をスキャンするようにしてもよいし、一部をスキャンしただけではベクトルデータ量が閾値に達しない場合には、さらに残りの一部をスキャンするといったように処理を繰り返すようにしてもよい。

［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、インタフェース機器、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。

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を、システムあるいは装置に供給するよう構成することによっても達成されることはいうまでもない。この場合、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出し実行することにより、上記機能が実現されることとなる。なお、この場合、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。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピ（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、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

また、コンピュータが読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場合に限られない。例えば、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ＯＳ（オペレーティングシステム）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。

さらに、記憶媒体から読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込まれた後、前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。つまり、プログラムコードが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い、その処理によって実現される場合も含まれる。

本発明の第１の実施形態にかかる画像処理装置を備える画像処理システムの機能構成を示す図である。 画像処理装置のハードウェア構成およびベクトル化処理に関する機能構成を示す図である。 画像変換部の詳細な機能構成を示す図である。 クリップアート変換部の詳細な機能構成を示す図である。 領域分割部における処理の流れを示すフローチャートである。 領域統合部における処理の流れを示すフローチャートである。 領域分割処理及び領域統合処理後のクラスタから代表として選ばれた二つのクラスタ例を示す図である。 ノイズ判定部における処理の流れを示すフローチャートである。 背景判定部における処理の流れを示すフローチャートである。。 本発明の第２の実施形態におけるクリップアート変換部の詳細な機能構成を示す図である。 本発明の第３の実施形態におけるクリップアート変換部の詳細な機能構成を示す図である。 背景判定部における処理の流れを示すフローチャートである。 背景判定部における処理の流れを示すフローチャートである。 クリップアート画像を説明するための図である。 クリップアート画像のうち、ベクトル化処理の省略に伴うデータ量削減の効果が小さい画像の一例を示す図である。

Claims (7)

1. 画像をベクトル化する画像処理装置であって、
   前記画像を、互いに特徴量が類似する画素ごとに領域分割する領域分割手段と、
   前記画像の外周部に位置する画素がそれぞれ属する領域を、背景候補領域として抽出する抽出手段と、
   前記背景候補領域をそれぞれベクトル化した場合のデータ量を比較する比較手段と、
   前記比較の結果、データ量が最も多い前記背景候補領域を背景領域と判断する判断手段と、を備え、
   前記判断手段において判断された背景領域を除いて前記画像をベクトル化することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記抽出手段は、前記画像の外周部に位置する画素のうちの一部の画素がそれぞれ属する領域を背景候補領域として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。
3. 前記判断手段は、前記背景候補領域をそれぞれベクトル化した場合のデータ量が、いずれも予め定められた閾値よりも小さい場合には、前記画像には背景領域が存在しないと判定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. 画像をベクトル化する画像処理装置における画像処理方法であって、
   領域分割手段が、前記画像を、互いに特徴量が類似する画素ごとに領域分割する領域分割工程と、
   抽出手段が、前記画像の外周部に位置する画素がそれぞれ属する領域を、背景候補領域として抽出する抽出工程と、
   比較手段が、前記背景候補領域をそれぞれベクトル化した場合のデータ量を比較する比較工程と、
   判断手段が、前記比較の結果、データ量が最も多い前記背景候補領域を背景領域と判断する判断工程と、を備え、
   前記判断工程において判断された背景領域を除いて前記画像をベクトル化することを特徴とする画像処理方法。
5. 前記抽出工程は、前記画像の外周部に位置する画素のうちの一部の画素がそれぞれ属する領域を背景候補領域として抽出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記判断工程は、前記背景候補領域をそれぞれベクトル化した場合のデータ量が、いずれも予め定められた閾値よりも小さい場合には、前記画像には背景領域が存在しないと判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
7. 請求項４乃至６のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータによって実行させるための制御プログラム。