JP2008210387A - 文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置及びノイズ除去プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置及び方法を提供する。
【解決手段】このノイズ除去装置は、文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化手段と、前記階調画像平滑化手段で出力された平滑化後の階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化手段と、文字の筆画の幅に基づき、前記階調画像２値化手段で出力された２値化後の画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去手段とを含む。
【選択図】 図１

Description

本発明は文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置及びノイズ除去プログラムに関し、具体的には、文字の筆画モデルによる文書画像平滑化方法及び文字の筆画幅推定による２値画像ノイズ除去方法により、文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置及びノイズ除去プログラムに関する。

文書画像の２値化とは文書認識の１つの重要な工程である。２値化処理とは、走査又は撮影で得られたデジタル化文書画像の画素ドットを内容と背景という２種類に分けることを意味している。内容は文字や表枠などを含み、通常黒色で示す一方、背景は通常白色で示す。

様々な２値化アルゴリズムの原理及び性能の評価に関する報告としては、非特許文献１がある。また、文書画像の２値化方法についても特許が発表され、例えば、特許文献１がある。

M.Sezgin、B.Sanker著、「Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation」、Journal of Electronic Imaging 13(1),2004 米国特許第6,438,265号、A.Heilper, Y.Navon, E.Walach、「Method of binarization in an optical character recognition system」

文書画像の品質は画像を取得する手段の相違や画像圧縮などの原因によって低下することがあり、それは２値化の結果に大いに影響を与えている。２値化効果を向上させるために、多くの異なる２値化アルゴリズムが提案され、それらアルゴリズムはある程度背景ノイズなどによる影響を効果的に抑制できる。しかし、画像劣化の具体的な原因及びその程度はそれぞれ異なるので、現在の２値化アルゴリズムはまだ課題を完全に解決できるものではない。

そこで、本発明は従来技術の課題に着目してなされたものであり、文書画像の２値化効果を改善することにより文字認識の性能を向上させる装置及び方法を提供することを目的とする。

本発明の方法は、従来技術の方法と次のような相違がある。まず、本方法では、２値化処理をするに先立って、入力された階調画像に対して階調等級別に平滑化処理を行うことにより、ノイズを除去して筆画に係わる情報を保留する。なお、本方法では、２値化をした後、２値化した結果により筆画の特徴を解析してから、２値のノイズ除去を行う。

本発明の第１の側面において、
文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化手段と、
前記階調画像平滑化手段で出力された平滑化後の階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化手段と、
文字の筆画の幅に基づき、前記階調画像２値化手段で出力された２値化後の画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去手段と、
を備える文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置を提供する。

本発明の第１の側面による文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置において、前記階調画像平滑化手段は、
平滑化される画素ドットを平滑化ポイントとして選択する平滑化ポイント選択手段と、
前記平滑化ポイントが属する筆画の方向を判断する筆画方向判断手段と、
前記平滑化ポイントが属する筆画の方向に隣接する画素ドットの画素値により前記平滑化ポイントを平滑化させる画素ドット平滑化手段とを備える。

本発明の第１の側面による文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置において、前記２値画像ノイズ除去手段は、
筆画の幅を推定し、前記筆画の幅を閾値と比較する筆画幅推定手段と、
前記筆画の幅が前記閾値より大きい場合に、筆画に２値ノイズ除去処理を行うための循環回数を算出するノイズポイント除去循環回数算出手段と、
前記２値ノイズ除去処理の循環回数により筆画におけるノイズポイントを繰り返し除去する筆画２値ノイズポイント除去手段と、
を備える。

本発明の他の側面において、
文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化工程と、
前記平滑化された階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化工程と、
文字の筆画の幅に基づき２値化された画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去工程とを含む文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去方法を提供する。
本発明の他の方面において、
文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化工程と、
前記平滑化された階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化工程と、
文字の筆画の幅に基づき、２値化された画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去工程と、
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを提供する。

本発明の他の側面において、文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去プログラムを記憶したコンピュータ読取り可能な記憶媒体を備えるコンピュータプログラム製品を提供し、このノイズ除去プログラムが処理する時に、
文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化工程と、
前記平滑化された階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化工程と、
文字の筆画の幅に基づき、２値化された画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去工程と、
をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、文書画像を２値化するに先立って、文書画像に対して文字の筆画モデルによる文書画像平滑化処理を行うことにより、文書画像の背景におけるノイズポイントを平滑化させて、文書画像を２値化した後に、文書画像に対して文字筆画幅推定による２値画像ノイズ除去処理を行うことで、更に背景におけるノイズポイントを除去することができる。また、本発明の方法を従来のいかなる２値化方法と組み合わせることによって、文書画像の２値化効果を更に改善でき、ひいては文字認識の性能を向上することができる。

以下、図面を参照しながら本発明によるノイズ除去装置及び方法の実施例を詳しく説明する。

まず、図１と図２を参照して、本発明によるノイズ除去装置の全体構成及び処理を概略説明する。図１は、本発明による文書画像の２値化性能を改善する装置を模式的に示すブロック図である。図２は、本発明による文書画像の２値化性能を改善する装置の処理を示すフローチャートである。

図１に示すように、本発明によるノイズポイント除去装置３００は、階調画像平滑化手段３０２と、階調画像２値化手段３０３と、２値画像ノイズ除去手段３０４とを備える。

図２に示すように、ノイズポイント除去装置３００が処理するにあたって、ノイズポイント除去装置３００に階調文書画像が入力されると（ステップＳ３０１）、階調画像平滑化手段３０２はこの階調文書画像を階調等級別に平滑化処理することで（ステップＳ３０２）、２値化アルゴリズムに対するノイズの影響を相殺する。次に、階調画像２値化手段３０３は平滑化処理された階調画像を２値化画像に変換する（ステップＳ３０３）。このステップでは従来の各２値化アルゴリズムが適用できる。２値化画像に残留していたノイズについて、２値画像ノイズ除去手段３０４は更にノイズ除去を行い（ステップＳ３０４）、最後にノイズが除去された２値化画像を出力する（ステップＳ３０５）。

次に、図３ないし図５を参照して、本発明によるノイズポイント除去装置３００の各構成部分の具体的な構成及び処理を詳しく説明する。

図３は、本発明による筆画方向判断方法を示す説明図である。図４は、本発明による階調画像平滑化方法を示すフローチャートである。図５は、本発明による２値画像ノイズ除去方法を示すフローチャートである。

図１に示すように、階調画像平滑化手段３０２は、平滑化される画素ドットを選択する平滑化ポイント選択手段４０１と、画素ドットが属する筆画の方向を判断する筆画方向判断手段４０２と、画素ドットの筆画の方向に係わる情報により画素ドットに平滑化処理を実施する画素ドット平滑化手段４０３とを備える。

本発明では、全ての画素ドットに対して平滑化処理を実施する必要がない。というのは、本発明の目的はノイズを除去することであるから、ノイズポイントのみを平滑化させればよい。ノイズポイントの位置合わせは現在の画素ドットと隣接する画素ドットとの画素値の関係により決定すればよい。例えば、画素値がその周辺にある８つの画素ドット（図３に示すように）の画素値より大きい又は小さい画素ドットのみに対して平滑化処理をすればよい。

図４に示すように、まず、ステップＳ４０１で、平滑化ポイント選択手段４０１は入力された階調文書画像の画素ドットを処理して、平滑化される画素ドットを選択する。この選択処理では、１つの画素ドットの画素値とその周辺にある画素ドットの画素値との関係を判断することにより、該画素ドットが平滑化される画素ドットであるか否かを決定する。具体的には、１つの画素ドットの画素値を該画素ドットの周辺にある８つの画素ドットの画素値と比較して、該画素ドットの画素値がその周辺にある８つの画素ドットの画素値より大きいか又は小さければ、該画素ドットが平滑化される画素ドットだと判断すると共に、該画素ドットを平滑化ポイントとして選択する。

平滑化ポイントが選択されたら、選択された各平滑化ポイントに平滑化処理を実施する。この平滑化処理は具体的には次の２つのステップに分けられている。

まず、ステップＳ４０２で、筆画方向判断手段４０２は該平滑化ポイントが属する筆画の方向を判断する。図３は、１つの画素ドットが筆画ポイントである時にそれが属する筆画の方向を決定する方法を模式的に示す。筆画モデルにより画素ドットが属する筆画の方向を決定することができる。具体的には、１つの画素ドットの周辺にある４対の画素ドットの画素値と該画素ドットの画素値との類似度を判断することで筆画の方向を決定する。

図３では、可能となる筆画の４つの方向を示しており、そのうちの「０」は現在の画素ドットを表す。仮に現在の画素ドットが第i方向（i＝１、２、３、４）に属すれば、現在の画素ドットの画素値と第i方向における２つの画素ドットの画素値とは最も近い。４つの方向における画素ドットの画素値の平均値と現在の画素ドットの画素値との差をそれぞれ決定して、そのうち、差が最も小さい方向を該画素ドットに対応する筆画の方向に特定する。

次に、ステップＳ４０３で、画素ドット平滑化手段４０３は筆画の方向に係わる情報により該画素ドットの画素値に対して平滑化処理を実施する。一般の画像平滑化アルゴリズムと比べると、本発明による画像平滑化アルゴリズムは文字の筆画特徴を活用している。即ち、１文字の筆画は横（水平方向）、縦（垂直方向）、はね（右上から左下へ引く方向）、右払い（左上から右下へ引く方向）という４つの方向しかあり得ない。

仮に文字の筆画における画素ドットの画素値は一定の一致性（類似する色又は階調）を有し、１つの画素ドットがある文字の筆画に属しており、かつ該筆画の方向が既知とすると、該画素ドットの画素値に代えて、この方向における該画素ドットと隣接する複数の画素ドットの平均画素値が用いられる。この平滑化処理の前後では、該画素ドットの画素値はあまり大きく変わらない。

一方、１つの画素ドットが背景に属すれば、いずれの方向に平滑化処理をしても、隣接する画素ドットの画素値同士は一定の一致性を有していないので、該画素ドットの画素値は平滑化処理後に大きく変わる。劣化した場合では、２値化ノイズは一般には孤立した、筆画の画素ドットの色に近い背景ノイズポイントによって発生されるものであるので、上記方法により文書画像を平滑化する場合に、背景の画素ドットが平滑化されて、筆画の画素ドットはあまり大きく変わらない。このような処理により、２値化アルゴリズムの効率を高めるのに寄与でき、また２値化アルゴリズムの効果も改善された。

各平滑化ポイントに平滑化処理を実施した後、ステップＳ４０４で、平滑化された階調文書画像を出力する。

以上のように、図４に示した平滑化処理をした後、図２のステップＳ３０２で、階調画像２値化手段３０３は従来の各２値化アルゴリズムにより、平滑化処理された階調文書画像に対して２値化処理を行う。次に、階調画像２値化手段３０３により出力された２値化画像５０１は２値画像ノイズ除去手段３０４に入力される。２値画像ノイズ除去手段３０４で、２値化画像５０１に対してノイズ除去処理を行う。

図５に示すように、ステップＳ５０１で、階調画像２値化手段３０３で２値化処理された２値化画像５０１を入力する。次に、ステップＳ５０２で、筆画探索手段５０２は２値画像に接続要素解析（connected component analysis）を適用することにより全ての筆画を見つける。接続要素解析方法については、次の文献に詳しく記載されている：Gonzalez著、阮秋▲き▼、阮宇智ら訳、「デジタル画像処理（第２版）」、電子工業出版社、２００３年３月第１版、第４３５頁。

次に、筆画探索手段５０２で探索された各筆画について次の処理を実施する。

筆画幅推定手段５０３は各筆画の幅を推定する。筆画の幅を推定するときに、図６−１に示すように、筆画中の各画素ドットについて、水平Ｈ、垂直Ｖ及び２つの４５度の方向Ｓ１とＳ２に該筆画を走査しながら、該筆画の該画素ドットでの上記Ｈ、Ｖ、Ｓ１、Ｓ２という４つの方向に走査された画素ドットをカウントして、それを該筆画の該画素ドットでの上記Ｈ、Ｖ、Ｓ１、Ｓ２という４つの方向における幅とすると共に、それら幅のうちの最小幅を該筆画が該画素ドットにある幅とする。図６−１に示す例では、該筆画の該画素ドットでの幅は水平Ｈ方向の幅である。次に、該筆画のあらゆる幅の値が出現した頻度を統計をとって、頻度が最も高い幅を該筆画の幅とする。

筆画の幅が所定の閾値Tより大きければ、処理がステップＳ５０５に移行して、該筆画の領域にノイズ除去処理を実施する。該閾値Ｔは通常の値として３をとる。筆画の幅が所定の閾値Ｔより小さければ、処理がステップＳ５０３に戻し、続いて次の筆画をチェックする（ステップＳ５０８）。

ノイズ除去処理において、まずステップＳ５０５で、ノイズ除去循環回数算出手段５０５により循環回数を算出し、各循環では（即ちステップＳ５０６を実行するごとに）、筆画２値ノイズポイント除去手段５０６により除去処理を実施する。

階調画像２値化手段３０３で２値化処理された２値化画像５０１において、多くの２値化ノイズはそれぞれ幅が１画素の黒い画素ドットであり、文字の筆画の幅がはるかに１より大きいと推定された場合、それら幅が１画素である黒い画素を除去してもかまわない。

ところで、全ての幅が１画素ドットの黒い画素は常にノイズポイントであるわけではなく、２値化アルゴリズムによって、一つの幅が２画素ドットの筆画は途中のある箇所で幅が１画素ドットしかない可能性があるので、全ての幅が１画素ドットの黒い画素を全部除去すると、筆画の途切れを招くおそれがあることを留意しなければならない。

従って、ノイズポイントの除去は循環モードで行われ、各循環中では、現在の黒い画素ドットの周辺にある黒い画素ドットの個数が２より小さいという条件を満足する黒い画素を全部白い画素に変える。循環の回数は筆画の大きさｓｉｚｅで決められ、筆画の大きさｓｉｚｅが大きければ大きいほど、ノイズポイントとなるポイントが多くなり、それだけ除去処理も増える。

以上のように、算出された循環の回数は筆画の大きさｓｉｚｅに関係しており、筆画の大きさｓｉｚｅが大きければ大きいほど、循環の回数は多くなり、筆画の大きさｓｉｚｅが小さければ小さいほど、循環の回数は少なくなる。具体的には、筆画の大きさｓｉｚｅは筆画の外接矩形の幅と高さのうちの大きい方であってもよく、そのうち、筆画の外接矩形の幅と高さはそれぞれ外接矩形の幅と高さ方向での画素数で定義され、循環の回数は次の式で決定できる。

Ｎ＝ｓｉｚｅ／ｒ
ここで、Ｎは循環の回数であり、ｒは一つの係数であり、その通常の値として１０をとる。

ステップＳ５０６で、筆画２値ノイズポイント除去手段５０６は筆画における各画素ドットを判断し、該画素ドットの周辺にある黒点（筆画点）の個数が１個以下であれば、該画素ドットを筆画の幅が１画素ドットである筆画の端点と判定する。該筆画の幅ははるかに１より大きいので、幅が１の筆画の端点はノイズと判定されると共に、該ノイズポイントは除去される（黒点を白点に変える）。

全ての筆画に対して上述した処理を実施した後、即ち、全ての筆画における２値ノイズポイントを除去した後、ステップＳ５０７で、ノイズが除去された最終の２値文書画像５０７を出力する。

次に、図７−１、図７−２、図７−３を参照して本発明の効果を説明する。図７−１、図７−２、図７−３は本発明による方法が適用される前後の効果の比較例を示し、図７−１は本発明による方法が適用されない場合の２値化の結果を、図７−２は本発明による階調画像平滑化方法が適用された場合の２値化の結果を、図７−３は本発明による階調画像平滑化方法及び２値画像ノイズ除去方法が適用された場合の２値化の結果をそれぞれ示す。

図７−１と図７−２は、それぞれ平滑化されない及び平滑化された文書画像の２値化の結果を示しているが、平滑化された文書画像の２値化の効果が大いに改善されたことが明らかである。

図７−２から分かるように、２値化後にもまだ一部のノイズが残留している。それらノイズを更に除去するために、本発明では更に筆画の幅に係わる情報により２値画像にノイズ除去処理を実施する。２値ノイズポイントを除去することにより、２値化の効果は更に向上され、２値ノイズポイントが除去された２値画像は図７−３に示されている。

以上、具体的な実施例に基づいて本発明の原理を詳しく説明したが、本発明の実現は上記実施例に限定されるものではない。

上記実施例では、階調画像平滑化手段３０２の平滑化ポイント選択手段４０１により平滑化ポイントを選択する際には、画素値がその周辺にある８つのドットの画素値より大きいまたは小さい画素ドットを平滑化される画素ドットとして選択する、言い換えれば、画素値の最も大きいまたは小さい（最も明るいまたは暗い）画素ドットを平滑化される画素ドットとして選択する。

しかし、別の実施例では、他の方法により平滑化される画素ドットを選択してもよい。例えば、ある一つの画素ドットがその周辺にある画素ドットよりも明るいまたは暗い（或いはある一つの画素ドットの画素値がその周辺にある画素ドットの前または後のＮ番目である、Ｎは２から４の整数である）場合、該画素ドットを平滑化される画素ドットとして選択する。

上記実施例では、筆画幅推定手段５０３は筆画における各画素ドットで水平、垂直、及び右上から左下と左下から右上の２つの４５度の方向に沿って筆画を走査することにより、この４つ方向のうち、筆画の画素ドット数が最も少ない方向に走査された画素ドットの数を、該画素ドットにおける筆画の幅として選択し、各幅の値の出現した頻度の統計をとって、出現した頻度の最も高い幅を該筆画の幅として選択する。しかし、別の実施例では、他の方法により筆画の幅を推定してもよい。

例えば、まず、各筆画の骨組を決定し（Gonzalez著、阮秋▲き▼、阮宇智ら訳、「デジタル画像処理（第２版）」、電子工業出版社、２００３年３月第１版、第４４０〜４４１頁を参照）、次に該筆画と、該骨組の各ポイントを円心とする異なる径の円とを比較する。一つの円が該筆画により完全に覆われれば、筆画の幅は該円の径以上である。

円の径を該円が該筆画により完全に覆われないまで徐々に広くすることにより、該ポイントにおける該筆画の幅は、該筆画により完全に覆われかつ該ポイントを円心とする最も大きい円の径として特定される。そして、各ポイントにおける筆画の幅の値の出現した頻度の統計をとって、出現した頻度の最も高い幅を該筆画の幅とする。

更に、本発明における実施例の各手段はコンピュータプログラム製品として実現してもよく、それらコンピュータプログラム製品に各手段の機能を実行するコンピュータプログラムが記憶されていると理解することができる。それらコンピュータプログラム製品には、コンピュータ読取り可能な記憶媒体（例えば不揮発性記憶媒体）及び、このコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されたコンピュータ読取り可能なプログラムのコード（例えば、一連のコンピュータコマンド）を含んでもよい。

更に、図２、図４、図５におけるフローチャートの各ステップ及びステップの組合わせはそれぞれ、特定の機能またはステップを実行する、特別な用途に基づくハードウエアのコンピュータシステム、又は特別な用途のためのハードウエアとコンピュータコマンドとの組み合わせにより実現できることは勿論である。

当業者は、以上の本発明の原理に関する詳しい説明から、本発明の様々の変更及び他の実施例を簡単に思い付くことができる。従って、本発明は開示された具体的な実施例に限らず、添付の特許請求の範囲に入っている本発明の全ての変更及び他の実施例をカバーしているものである。

また、図面は本発明をよりよく理解できるためになされたものであり、かつ明細書に組み込まれて明細書の一部を構成して本発明の実施例を説明するものであり、明細書と共に本発明の原理を解釈するのに用いられている。

（付記１）文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置であって、
文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化手段と、
前記階調画像平滑化手段で出力された平滑化後の階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化手段と、
文字の筆画の幅に基づき、前記階調画像２値化手段で出力された２値化後の画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去手段と、
を備えたことを特徴とするノイズ除去装置。

（付記２）前記階調画像平滑化手段は、
平滑化される画素ドットを平滑化ポイントとして選択する平滑化ポイント選択手段と、
前記平滑化ポイントが属する筆画の方向を判断する筆画方向判断手段と、
前記平滑化ポイントが属する筆画の方向に隣接する画素ドットの画素値により前記平滑化ポイントを平滑化させる画素ドット平滑化手段と、
を備えたことを特徴とする付記１に記載のノイズ除去装置。

（付記３）前記平滑化ポイント選択手段は、１つの画素ドットの画素値とその周辺にある画素ドットの画素値との関係を判断することにより、該画素ドットが平滑化される画素ドットであるか否かを決定することを特徴とする付記２に記載のノイズ除去装置。

（付記４）前記筆画方向判断手段は、１つの画素ドットの周辺にある４対の画素ドットの画素値と該画素ドットの画素値との類似度を判断することにより、筆画の方向を決定することを特徴とする付記２に記載のノイズ除去装置。

（付記５）前記２値画像ノイズ除去手段は、筆画の幅を推定し、前記筆画の幅を閾値と比較する筆画幅推定手段と、
前記筆画の幅が前記閾値より大きい場合に、筆画に２値ノイズ除去処理を行うための循環回数を算出するノイズポイント除去循環回数算出手段と、
前記２値ノイズ除去処理の循環回数により筆画中のノイズポイントを繰り返し除去する筆画２値ノイズポイント除去手段と、
を備えたことを特徴とする付記１ないし４のいずれか１つに記載のノイズ除去装置。

（付記６）前記筆画幅推定手段は、筆画中の各画素ドットについて、該筆画の水平、垂直、及び右上から左下と左下から右上という２つの４５度の方向に沿った幅のうちの最小幅を、該筆画の該画素ドットでの幅として、該筆画のあらゆる幅の値が出現した頻度の統計をとり、頻度が最も高い幅を該筆画の幅とすることを特徴とする付記５に記載のノイズ除去装置。

（付記７）前記筆画幅推定手段は、各筆画の骨組を決定すると共に、該筆画により完全に覆われかつ前記骨組の各ポイントを円心とする最も大きい円の径を、該筆画の該ポイントでの幅に特定して、該筆画のあらゆる幅の値が出現した頻度の統計をとって、出現した頻度が最も高い幅を該筆画の幅とすることを特徴とする付記５に記載のノイズ除去装置。

（付記８）前記ノイズポイント除去循環回数算出手段は、筆画の外接矩形の幅と高さのうちの大きい方である筆画の大きさに基づき循環回数を決定することを特徴とする付記５に記載のノイズ除去装置。

（付記９）前記筆画２値ノイズポイント除去手段は、画素ドットが、幅が１の筆画の端点であるか否かを判断することにより、該画素ドットがノイズポイントであるか否かを決定することを特徴とする付記５に記載のノイズ除去装置。

（付記１０）文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去方法であって、
文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化工程と、
前記平滑化された階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化工程と、
文字の筆画の幅に基づき、２値化された画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去工程と、
を含むことを特徴とするノイズ除去方法。

（付記１１）前記階調画像平滑化工程は、
平滑化される画素ドットを平滑化ポイントとして選択する平滑化ポイント選択工程と、
前記平滑化ポイントが属する筆画の方向を判断する筆画方向判断工程と、
前記平滑化ポイントが属する筆画の方向に隣接する画素ドットの画素値により前記平滑化ポイントを平滑化させる画素ドット平滑化工程と、
を含むことを特徴とする付記１０に記載のノイズ除去方法。

（付記１２）前記平滑化ポイント選択工程において、１つの画素ドットの画素値とその周辺にある画素ドットの画素値との関係を判断することにより、該画素ドットが平滑化される画素ドットであるか否かを決定することを特徴とする付記１１に記載のノイズ除去方法。

（付記１３）前記筆画方向判断工程において、１つの画素ドットの周辺にある４対の画素ドットの画素値と該画素ドットの画素値との類似度を判断することにより、筆画の方向を決定することを特徴とする付記１１に記載のノイズ除去方法。

（付記１４）前記２値画像ノイズ除去工程は、
筆画の幅を推定し、前記筆画の幅を閾値と比較する筆画幅推定工程と、
前記筆画の幅が前記閾値より大きい場合に、筆画に２値ノイズ除去処理を行うための循環回数を算出するノイズポイント除去循環回数算出工程と、
前記２値ノイズ除去処理の循環回数により筆画におけるノイズポイントを繰り返し除去する筆画２値ノイズポイント除去工程と、
を含むことを特徴とする付記１０ないし１３のいずれか１つに記載のノイズ除去方法。

（付記１５）前記筆画幅推定工程において、筆画中の各画素ドットについて、該筆画の水平、垂直、及び右上から左下へと左下から右上へという２つの４５度の方向に沿った幅のうちの最小幅を、該筆画の該画素ドットでの幅として、該筆画のあらゆる幅の値が出現した頻度の統計をとって、出現した頻度が最も高い幅を該筆画の幅とすることを特徴とする付記１４に記載のノイズ除去方法。

（付記１６）前記筆画幅推定工程において、各筆画の骨組を決定すると共に、該筆画により完全に覆われかつ前記骨組の各ポイントを円心とする最も大きい円の径を、該筆画の該ポイントでの幅に特定して、該筆画のあらゆる幅の値が出現した頻度の統計をとって、出現した頻度が最も高い幅を該筆画の幅とすることを特徴とする付記１４に記載のノイズ除去方法。

（付記１７）前記ノイズポイント除去循環回数算出工程において、筆画の外接矩形の幅と高さのうちの大きい方である筆画の大きさに基づき循環回数を決定することを特徴とする付記１４に記載のノイズ除去方法。

（付記１８）前記筆画２値ノイズポイント除去工程において、画素ドットが、幅が１の筆画の端点であるか否かを判断することにより、該画素ドットがノイズポイントであるか否かを決定することを特徴とする付記１４に記載のノイズ除去方法。

（付記１９）文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去プログラムであって、該ノイズ除去プログラムが処理する時に、
文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化工程と、
前記平滑化された階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化工程と、
文字の筆画の幅に基づき、２値化された画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするノイズ除去プログラム。

以上のように、本発明に係るノイズ除去装置およびノイズ除去プログラムは、文書画像の２値化性能を改善することが必要なノイズ除去装置およびノイズ除去プログラムに有用である。

本発明による文書画像の２値化性能を改善する装置を模式的に示すブロック図である。 本発明による文書画像の２値化性能を改善する装置の処理を示すフローチャートである。 本発明による筆画方向判断方法を示す模式図である。 本発明による階調画像平滑化方法を示すフローチャートである。 本発明による２値画像ノイズ除去方法を示すフローチャートである。 本発明による筆画幅推定方法を示す模式図（ａ）である。 本発明による筆画幅推定方法を示す模式図（ｂ）である。 本発明による方法が適用されない場合の２値化の結果を示す図である。 本発明による階調画像平滑化方法が適用された場合の２値化の結果を示す図である。 本発明による階調画像平滑化方法及び２値画像ノイズ除去方法が適用された場合の２値化の結果を示す図である。

符号の説明

３００ ノイズポイント除去装置
３１０ 文書画像
３０２ 階調画像平滑化手段
３０３ 階調画像２値化手段
３０４ ２値化画像ノイズ除去手段
４０１ 平滑化ポイント選択手段
４０２ 筆画方向判断手段
４０３ 画素ドット平滑化手段
５０１ ２値化画像
５０２ 筆画探索手段
５０３ 筆画幅推定手段
５０６ 筆画ノイズポイント除去手段
５０７ ２値化文書画像

Claims (10)

1. 文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去装置であって、
   文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化手段と、
   前記階調画像平滑化手段で出力された平滑化後の階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化手段と、
   文字の筆画の幅に基づき、前記階調画像２値化手段で出力された２値化後の画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去手段と、
   を備えたことを特徴とするノイズ除去装置。
2. 前記階調画像平滑化手段は、
   平滑化される画素ドットを平滑化ポイントとして選択する平滑化ポイント選択手段と、
   前記平滑化ポイントが属する筆画の方向を判断する筆画方向判断手段と、
   前記平滑化ポイントが属する筆画の方向に隣接する画素ドットの画素値により前記平滑化ポイントを平滑化させる画素ドット平滑化手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載のノイズ除去装置。
3. 前記平滑化ポイント選択手段は、１つの画素ドットの画素値とその周辺にある画素ドットの画素値との関係を判断することにより、該画素ドットが平滑化される画素ドットであるか否かを決定することを特徴とする請求項２に記載のノイズ除去装置。
4. 前記筆画方向判断手段は、１つの画素ドットの周辺にある４対の画素ドットの画素値と該画素ドットの画素値との類似度を判断することにより、筆画の方向を決定することを特徴とする請求項２に記載のノイズ除去装置。
5. 前記２値画像ノイズ除去手段は、筆画の幅を推定し、前記筆画の幅を閾値と比較する筆画幅推定手段と、
   前記筆画の幅が前記閾値より大きい場合に、筆画に２値ノイズ除去処理を行うための循環回数を算出するノイズポイント除去循環回数算出手段と、
   前記２値ノイズ除去処理の循環回数により筆画中のノイズポイントを繰り返し除去する筆画２値ノイズポイント除去手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載のノイズ除去装置。
6. 前記筆画幅推定手段は、筆画中の各画素ドットについて、該筆画の水平、垂直、及び右上から左下と左下から右上という２つの４５度の方向に沿った幅のうちの最小幅を、該筆画の該画素ドットでの幅として、該筆画のあらゆる幅の値が出現した頻度の統計をとり、頻度が最も高い幅を該筆画の幅とすることを特徴とする請求項５に記載のノイズ除去装置。
7. 前記筆画幅推定手段は、各筆画の骨組を決定すると共に、該筆画により完全に覆われかつ前記骨組の各ポイントを円心とする最も大きい円の径を、該筆画の該ポイントでの幅に特定して、該筆画のあらゆる幅の値が出現した頻度の統計をとって、出現した頻度が最も高い幅を該筆画の幅とすることを特徴とする請求項５に記載のノイズ除去装置。
8. 前記ノイズポイント除去循環回数算出手段は、筆画の外接矩形の幅と高さのうちの大きい方である筆画の大きさに基づき循環回数を決定することを特徴とする請求項５に記載のノイズ除去装置。
9. 前記筆画２値ノイズポイント除去手段は、画素ドットが、幅が１の筆画の端点であるか否かを判断することにより、該画素ドットがノイズポイントであるか否かを決定することを特徴とする請求項５に記載のノイズ除去装置。
10. 文書画像の２値化性能を改善するノイズ除去プログラムであって、該ノイズ除去プログラムが処理する時に、
    文字の筆画の方向に係わる情報により階調画像のノイズポイントを平滑化させ、平滑化された階調画像を出力する階調画像平滑化工程と、
    前記平滑化された階調画像を２値化させ、２値化された画像を出力する階調画像２値化工程と、
    文字の筆画の幅に基づき、２値化された画像のノイズポイントを除去する２値画像ノイズ除去工程と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするノイズ除去プログラム。

Images