JP2008219800A - 書込み抽出方法、書込み抽出装置および書込み抽出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】文書画像に書き込みが付加されてなる画像から書き込みを抽出する方法であって、書き込みが付加される前の元画像と書き込みが付加された後の書込み画像とを色成分で表される局所領域の集合としてそれぞれ取得する工程と、元画像と書込み画像とを比較して両画像の位置合わせを行う工程と、位置合わせがなされた両画像の一方の画像の各局所領域について、それに対応する位置もしくはそれから所定範囲内の位置にある他方の画像の局所領域を対の候補とし、対の候補の中から類似した局所領域を求めることにより対の各局所領域を決定する工程と、対にされた局所領域の色成分の差分に基づいて、書込み画像に含まれ、かつ、元画像に含まれない局所領域を書き込みとして抽出する工程とをコンピュータが処理することを特徴とする書込み抽出方法。
【選択図】図1
Description
より詳細に説明すると、前述の従来手法は、以下の2つのタイプに分類される。
第1のタイプは書き込みの抽出ではなく、書き込みを用いた自動校正などの抽出された書き込みの利用に重点を置いたもの(非特許文献1,2)である。これらの手法では、抽出結果が機械で利用されるため、高精度な抽出が求められる。その実現のため、これらの手法では書き込みに制限を設けている。具体的には、書き込みに用いることのできるペンの色があらかじめ定められており、スキャンされた画像の画素の色によって書き込みであるか否かを判断する。そのため、これらの手法では書き込みの色に制限がある。
第2のタイプは、画像における連結成分を手書き文字と印刷された文字に分類するもの(非特許文献3,4)である。これらの手法では、書き込みのなされた文書の画像のみから書き込み抽出が可能であるという長所がある一方、抽出できる書き込みは文字に限られており、手書きの線や図形などを抽出することはできない。実際の書き込みでは下線や矢印などの図形は頻繁に用いられるため、そのような書き込みを抽出できる手法が必要である。
本発明では、前述の分断が起きるなど、書き込みの抽出が不十分にならないように、書き込みの領域を余計目に抽出する。これによって、書き込み以外の部分が、書き込みに混ざって抽出されることもあり得るが、ユーザによる閲覧や位置の同定にはそれほど悪影響を及ぼさない。
をコンピュータが処理することを特徴とする書込み抽出方法を提供する。
また、従来手法のような制約がないので、カラーの紙文書に任意の色で書き込みを行った場合でも、あるいは、文字以外に線や図形などを書き込んだ場合であっても、その書き込みを精度よく抽出することができる。
この発明の好ましい態様として、前記局所領域は、1またはそれ以上の画素を単位とする領域であってもよい。ここで、画像の読み取りは、画素単位で行われる。前記局所領域は、各画素に対応するものであってもよいし、所定の配置関係にある複数画素を単位としてもよい。
また、好ましくは、画像の読み取りは、レッド(R)、グリーン(G)、ブルー(B)の各色成分に分解して行われるのが一般的であるので、それらの色成分で表現される画素、即ちRGB色空間で表現される画素に対して各工程の処理を行うことができる。しかし、この発明は、必ずしもそれに限定されるものではなく、RGB色空間以外の色空間で表現される画素に対して適用することができる。他の色空間としては、YMC色空間やLab色空間などが知られており、演算により異なる色空間に変換が可能である。
ここで、局所領域の属性を示す値とは、例えば、局所領域が1画素である場合はその画素値(画素の色成分の値)が属性を示す値に相当する。局所領域が複数画素からなる場合は、例えば、それらの各画素値を平均した値が属性を示す値に相当する。あるいは、各画素値に所定の重み付けをして平均してもよいし、その他の手順で算出されてもよい。
前述の好ましい態様は、組み合わせることができる。
さらに、前述の位置合わせは、対応点探索によって幾何変換パラメータを求め、前記文書画像検索法を応用した高速な位置合わせを行うことが非常に好ましい。
1.処理の流れ
図1は、この発明の書き込み抽出方法の処理の流れを示す説明図である。処理は大きく位置合わせ処理11と差分取得処理13とに分かれる。
差分取得処理13では補正された書き込み画像と元画像を比較し、差分を取ることで書き込み画像に含まれて元画像に含まれない局所領域を書き込みとして出力する。なお、以下の説明では、局所領域が1画素である場合を代表例として説明する。差分取得の処理は6つの小さな処理に分けられる。
2.1. 特徴点抽出
位置合わせにおける第1の処理は、特徴点抽出である。ここでは書き込み画像および元画像から、変形やノイズに対してロバストな(強い)点を特徴点として抽出する。この実施形態では、画像をRGB色空間で色クラスタリングして得られた色ごとの連結成分の重心を特徴点とする。これは、文字などの単色領域の位置を特徴点として用いることを意図したものである。文字は特徴的な配置をもち、また背景とのコントラストが大きいため安定した抽出が可能である。
具体的な処理を以下に述べる。まず、処理の軽減のために画像を縮小する。縮小倍率は、書き込み画像と元画像の両方に対して同じ値Lを用いる。そして、ノイズの影響を減らすためにモルフォロジ演算によって画像をスムージングする。具体的には、3×3の矩形要素によるエロージョン(erosion、即ち浸食)演算をl(エル)回繰り返す。次に、画像をX倍に縮小した後、k-means法で画像を画素の色でk個の色クラスタにクラスタリングする。ここで、色クラスタの数kはあらかじめ定められた値である。また、クラスタリングの繰り返し処理は、処理回数がi回を超えたとき、または重心の移動距離がpを下回ったときに打ち切られる。
第2の処理は、対応点検索である。ここでは、書き込み画像の特徴点と元画像の特徴点を、前記文書画像検索法を応用して対応付ける。
上記の処理により、特徴点の対応関係は、色クラスタの組ごとに得られる。画像全体の対応関係は、すべての色クラスタの対応関係を集めることによって得られる。図3に特徴点同士の対応関係を示す。
第3の処理は、相似変換パラメータの取得である。ここでは、特徴点の対応関係に基づいて相似変換パラメータを取得する。相似変換パラメータは、拡大縮小、回転、xおよびy軸方向の並進の各要素からなる4次元のベクトルである。相似変換パラメータは、2組の対応点から計算される。しかし、この実施の形態における対応点には、誤ったものが含まれている場合があるため、誤った対応点を除いて変換パラメータを計算する必要がある。そこで、RANSACを用いて変換パラメータの推定を行う。RANSACは、複数の画像間の特徴点の対応を定めるのに多用される公知の手法である(例えば、M.A.Fischler and R.C.Bolles, "Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Application to Image Analysis and Automated Cartography", Comm. ACM, Vol.6, No.24, pp.381-395 (1981)を参照)。
第4の処理は、相似変換処理である。ここまでの処理で得られた相似変換パラメータを用いて、書き込み画像に相似変換を適用し、元画像への位置合わせを行う。これにより、元画像と同じ大きさの補正された書き込み画像が得られる。
3.1. 前処理
前述のように、差分取得処理13は、6つの小さな処理に分けられる。第1の処理は、前処理である。ここでは以降の処理を適切に行うため、補正された書き込み画像と元画像に対して画像処理を施す。
まず、処理の軽減のため書き込み画像および元画像をそれぞれZ倍、z倍に縮小する。
次に、書き込み画像にカーネルの大きさがg×gのガウシアンフィルタを適用し、プリンタで印刷する際に生じるドットパターンの除去を行う。これは、電子文書では中間色となっている部分が印刷の際に原色を用いたドットパターンになるため、そのまま差分をとるとノイズが生じるためである。
第2の処理は、差分・閾値処理である。ここでは補正された書き込み画像と元画像を画素ごとに比較し、差分および閾値処理を行う。ただし、スキャナによる画像取り込みの際の歪みや特徴点の誤差などによって、書き込み画像と元画像に微小なずれがあり得る。このため、ずれを考慮しつつ差分を取る必要がある。
第3の処理は、2値化処理である。ここでは、図6で示されるように、差分・閾値処理で得られた書き込み(差分画像)をあらかじめ定められた閾値で2値化する。なお2値化の閾値は、スキャナで得た画像に対してu、電子文書から直接得た画像に対してxを用いる。一般に、uはxより小さい。その理由は次の通りである。書き込み画像はスキャナで取り込むため、元画像をスキャナで取り込んだ場合は、両者は同様の画像変換を経ていることから、書き込み以外の領域ではほとんど差分がなくなる。一方、元画像を電子文書から変換して得た場合には、色合いなどが異なるために書き込み以外の領域でも差分が生じる。このような抽出対象でない差分を取り除くためには、2値化処理においてより大きな閾値が必要になる。
第4の処理は、書き込み連結処理である。ここまでの処理では、書き込みの抽出のために書き込み画像と元画像の差分を求め、2値化を行った。これまでの処理の問題点は、ノイズの影響で書き込みが部分的に失われていることである。そこで、モルフォロジ演算の1つであるクロージング(closing)を用いた画像処理によって連結成分をまとめることで書き込みの復元を行う。
第5の処理は、ノイズ除去処理である。ここでは、差分・2値化処理で生じた細かいノイズを除去する。具体的には、図8に示されるように、まず、各連結成分の面積を調べる。そして、予め定められた閾値M以上の面積の連結成分のみを書き出す。これにより、ノイズが除去される。なお、差分・閾値処理および2値化処理の段階で書き込み領域が細かく分断されていても、続く書き込み連結処理で閾値M以上の面積に結合された領域は、このノイズ除去処理で誤って除去されることはない。
最後の第6の処理は、AND処理である。ここまでの処理で得られた画像にdilation演算を繰り返し数Dで適用し、マスクを作成する。マスクと書き込み画像とのANDを画素ごとにとることで書き込みを抽出する。処理を図9に示す。このように、マスクの透過領域が大きめに取られているため、書き込みだけでなく背景も抽出される。しかし、目視によって解析する際は、書き込みと背景は容易に判別できるためあまり問題とはならない。
以下に、本願発明の手法についての実験例とその結果を説明する。この実験例では、カラーPDFファイルから得た画像を元画像とし、PDFファイルを印刷したものに書き込みを行い、スキャナで取得した画像を書き込み画像とした。
実験は2通りの元画像を用いて行った。一方はPDFファイルをラスタ形式に変換した画像(元画像A)であり、もう一方はPDFファイルを一旦印刷し、書き込み画像の取得に用いたものと同じスキャナで取り込んで画像化したもの(元画像B)である。前者は印刷やスキャニングの際の色の変化や歪みを受けないため、書き込み画像との対応点探索処理や差分処理が比較的困難となる。後者は元画像と書き込み画像の両方に同様の変化が生じるため、これらの処理は比較的容易である。なお、元画像の数はそれぞれ109枚である。
1) 成功:書き込みが十分抽出され、ノイズがほとんどないもの(図11参照)
2) かすれ・ノイズあり:書き込みが部分的にかすれたり、目立つノイズがあったりするもの(図12参照)
3) 失敗:書き込みがほぼ完全に失われていたり、紙面の大半をノイズが占めていたりするもの(図13参照)
表2には、文字などの単色領域を多く含む画像と、単色領域の少ない画像とで分けて示してある。これは、単色の連結成分の重心を特徴点とする実施態様での入力画像の性質の影響を明らかにするためである。なお、単色領域か多いかどうかの判定は目視によって行った。
4-2. スキャンした画像を用いた場合
この発明の手法を適用する上での問題点を明確にするため、図14(a)に示されるようなポスターやWebページなどの図形や写真を多く含むカラー文書と、図14(b)に示されるような文字が紙面の大部分を占めるモノクロ文書を用いてそれぞれ実験を行った。
4.2.1. カラー文書を用いた実験
この実験では、最終的な書き込みの抽出結果だけでなく、位置合わせ処理が終わった時点の補正された書き込み画像についても評価を行った。これは、位置合わせ処理と差分処理の、それぞれの性能を明確にするためである。位置合わせ処理の結果の判定は、目視によって行った。
カラー文書を用いた実験では、文字などの単色領域の少ない画像や、色付きの背景に書き込みのなされた画像において書き込み抽出が困難であることが示された。本実験では、多数の文字を含み、白地に書き込みのなされるモノクロ文書に対してこの実施形態の手法を適用し、この発明の手法に適した対象での性能を調べた。
実験には英語論文のPDFファイルから作成した34枚の元画像と、それらに黒・赤・青のボールペンで書き込みを行った34枚の書き込み画像を用いた。色クラスタリングの際のクラスタ数はk=2とし、それ以外の条件は前記項目4.2.1の場合と同じものとした。
付与されると、書き込みのキーワード検索が可能となるほか、(1)書き込みをした人が、その文書のどの部分に興味を持っていたのかという情報を抽出できる (ユーザ・プロファイルの作成)、(2)その文書のどの部分が重要であるのかをランク付けできる(例えば、多くのユーザが下線や囲みを施した箇所は重要)、などの情報処理が可能となる。
13 差分取得処理
15 対象画像
17a、17b、17c、17d、17e 色クラスタの画像
Claims (10)
- 文書画像に書き込みが付加されてなる画像から書き込みを抽出する方法であって、
書き込みが付加される前の元画像と書き込みが付加された後の書込み画像とを色成分で表される局所領域の集合としてそれぞれ取得する工程と、
元画像と書込み画像とを比較して両画像の位置合わせを行う工程と、
位置合わせがなされた両画像の一方の画像の各局所領域について、それに対応する位置もしくはそれから所定範囲内の位置にある他方の画像の局所領域を対の候補とし、対の候補の中から類似した局所領域を求めることにより対の各局所領域を決定する工程と、
対にされた局所領域の色成分の差分に基づいて、書込み画像に含まれ、かつ、元画像に含まれない局所領域を書き込みとして抽出する工程と
をコンピュータが処理することを特徴とする書込み抽出方法。 - 前記局所領域は、1またはそれ以上の画素を単位とする領域である請求項1記載の書き込み抽出方法。
- 局所領域を書き込みとして抽出する工程は、対にされた局所領域の色成分の差分が所定の閾値よりも大きい場合、その対のうち書込み画像の局所領域を出力する工程である請求項1記載の書込み抽出方法。
- 画像の位置合わせを行う工程は、元画像と書込み画像をそれぞれ色クラスタリングし、色クラスタリングされた各画像について元画像と書込み画像との対応をとる処理を含む請求項1記載の書込み抽出方法。
- 画像の位置合わせを行う工程は、元画像と書込み画像から特徴点をそれぞれ抽出し、抽出された各特徴点について元画像と書込み画像との対応をとる処理を含む請求項1記載の書込み抽出方法。
- 局所領域を書き込みとして抽出する工程の後に、抽出された書込みを整形して出力する整形工程をさらにコンピュータに処理させ、
前記整形工程は、書込みとして抽出された局所領域を透過部とし、前記透過部の領域をさらに所定量だけ拡張してなるマスクパターンを得る工程と、
得られたマスクパターンを元画像に重ね合わせ、拡張された透過部に重なる部分の元画像を出力する工程とを含んでなる請求項1記載の書込み抽出方法。 - マスクパターンを得る工程は、抽出された書込みの各局所領域を2値化する工程と、
2値化された各局所領域に対して連結処理を行う工程とを含む請求項6記載の書込み抽出方法。 - マスクパターンを得る工程は、連結処理により生成される書込みの領域のうち所定の面積よりも小さい領域を除去する工程をさらに含む請求項7記載の書込み抽出方法。
- 文書画像に書き込みが付加されてなる書込み画像から書き込みを抽出する装置であって、
書き込みが付加される前の元画像と書き込みが付加された後の書込み画像とを色成分で表される局所領域の集合としてそれぞれ取得する画像取得部と、
元画像と書込み画像とを比較して両画像の位置合わせを行う位置合わせ部と、
位置合わせがなされた両画像の一方の画像の各局所領域について、それに対応する位置もしくはそれから所定範囲内の位置にある他方の画像の局所領域を対の候補とし、対の候補の中から局所領域の色成分が最も近い局所領域を求めることにより対の各局所領域を決定する対局所領域決定部と、
対にされた局所領域の色成分の差分に基づいて、書込み画像に含まれ、かつ、元画像に含まれない局所領域を書き込みとして抽出する書込み抽出部とを備える書込み抽出装置。 - 文書画像に書き込みが付加されてなる書込み画像から書き込みを抽出する処理を実行させるためのプログラムであって、
書き込みが付加される前の元画像と書き込みが付加された後の書込み画像とを色成分で表される局所領域の集合としてそれぞれ取得する画像取得部と、
元画像と書込み画像とを比較して両画像の位置合わせを行う位置合わせ部と、
位置合わせがなされた両画像の一方の画像の各局所領域について、それに対応する位置もしくはそれから所定範囲内の位置にある他方の画像の局所領域を対の候補とし、対の候補の中から局所領域の色成分が最も近い局所領域を求めることにより対の各局所領域を決定する対局所領域決定部と、
対にされた局所領域の色成分の差分に基づいて、書込み画像に含まれ、かつ、元画像に含まれない局所領域を書き込みとして抽出する書込み抽出部としての機能をコンピュータに実行させることを特徴とする書込み抽出プログラム。
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