JP2009060450A - Information processing apparatus, image processing method, and image processing program - Google Patents

Information processing apparatus, image processing method, and image processing program Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To leave stripe-like noise without lacking it in image reduction processing. <P>SOLUTION: In an information processing apparatus 1, an evaluation value arithmetic processing unit 12 calculates, based on a pixel value of a target pixel and pixel values of pixels around the target pixel, an evaluation value representing a probability for the pixel value of each of pixels constituting an image captured by a scanner to contain stripe-like noise for each pixel. An image reduction processing unit 13 performs image reduction processing for preferentially leaving a pixel having an evaluation value equal to or higher than a predetermined value among the evaluation values of pixels calculated by the evaluation value arithmetic processing unit 12. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、画像を処理する情報処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an image processing method, and an image processing program for processing an image.
ラインスキャナ等で取得した画像データの縮小版をディスプレイに表示し、当該画像データが正常に取得されたかどうかをオペレータが目視で確認した後、その画像データをそれ以降の処理工程に渡すという業務がある。ラインスキャナ等で画像を取得する際には、1〜2画素幅の縦線状のノイズが発生しやすい。この線状ノイズは、画像の縮小処理の際に欠落してしまうことがある。そのような場合、オペレータは当該線状ノイズをディスプレイ上で確認することができない。   A task of displaying a reduced version of image data obtained by a line scanner or the like on the display, and visually confirming whether or not the image data has been obtained normally, and then passing the image data to the subsequent processing steps. is there. When an image is acquired by a line scanner or the like, vertical line noise having a width of 1 to 2 pixels is likely to occur. This linear noise may be lost during image reduction processing. In such a case, the operator cannot confirm the linear noise on the display.
なお、画像の中の線状の特徴を検出・抽出する技術には、様々なものがある。例えば、特許文献1には、筋状欠陥検出フィルタ処理工程と、この工程で得られた検出値に基づいて筋状欠陥を検出する工程によって、筋状欠陥を検出することが記載されている。また、特許文献2には、元画像と縮小画像を併用することにより、かすれ画像から精度よく罫線を抽出することが記載されている。
特開2005−346300号公報 特開2000−259826号公報
There are various techniques for detecting and extracting linear features in an image. For example, Patent Document 1 describes that a streak defect is detected by a streak defect detection filter processing step and a step of detecting a streak defect based on a detection value obtained in this step. Patent Document 2 describes that a ruled line is accurately extracted from a blurred image by using both an original image and a reduced image.
JP-A-2005-346300 JP 2000-259826 A
しかしながら、特許文献1や特許文献2の技術は、線状の特徴を精度よく検出・抽出することを目的とする技術であり、画像の縮小処理の際に線状ノイズが欠落してしまうことを防止する技術ではない。このため、特許文献1や特許文献2の技術を用いたとしても、画像の縮小処理の際に線状ノイズが欠落してしまうことを防止できず、オペレータはディスプレイに表示された縮小画像から当該線状ノイズを確認することができない。   However, the techniques of Patent Document 1 and Patent Document 2 are techniques for detecting and extracting linear features with high accuracy, and that linear noise is lost during image reduction processing. It is not a technology to prevent. For this reason, even if the techniques of Patent Document 1 and Patent Document 2 are used, it is not possible to prevent the loss of linear noise during the image reduction process, and the operator can perform the operation from the reduced image displayed on the display. I cannot confirm linear noise.
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、画像の縮小処理の際に線状ノイズを欠落させずに残すことが可能な画像処理を実現する情報処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and is an information processing apparatus, an image processing method, and an image processing that realize image processing capable of leaving linear noise without being lost during image reduction processing. The purpose is to provide a program.
本発明に係る情報処理装置は、画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出する評価値演算手段と、前記評価値演算手段により算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う画像縮小処理手段とを具備することを特徴とする。   The information processing apparatus according to the present invention provides, for each pixel, an evaluation value that represents the probability that the pixel value of each pixel constituting the image includes linear noise, and the pixel value of the target pixel and the pixel values of surrounding pixels. And an image reduction process for preferentially leaving a pixel having an evaluation value equal to or higher than a predetermined value among the evaluation values of the pixels calculated by the evaluation value calculation means. Means.
本発明に係る画像処理方法は、画像を処理する情報処理装置に適用される画像処理方法であって、前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出し、前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行うことを特徴とする。   An image processing method according to the present invention is an image processing method applied to an information processing apparatus that processes an image, and an evaluation value that represents a probability that a pixel value of each pixel constituting the image includes linear noise, For each pixel, calculation is performed based on the pixel value of the target pixel and the pixel values of the surrounding pixels, and among the calculated evaluation values of each pixel, priority is given to a pixel having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value. The remaining image reduction processing is performed.
本発明に係る画像処理プログラムは、画像を処理する画像処理プログラムであって、前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出する機能と、前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする。   An image processing program according to the present invention is an image processing program for processing an image, and an evaluation value indicating a probability that a pixel value of each pixel constituting the image includes linear noise is determined for each pixel. A function of calculating based on the pixel value of the pixel and the pixel values of surrounding pixels, and image reduction processing that preferentially leaves pixels having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value among the calculated evaluation values of each pixel The function to be performed is realized by a computer.
本発明によれば、画像の縮小処理の際に線状ノイズを欠落させずに残すことが可能となる。   According to the present invention, it is possible to leave the linear noise without being lost during the image reduction processing.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention.
本情報処理システムは、情報処理装置1、ラインスキャナ2、表示装置(ディスプレイ)3、印刷装置(プリンタ)4、通信装置5、および入力装置(キーボード、マウス)6を含む。   The information processing system includes an information processing device 1, a line scanner 2, a display device (display) 3, a printing device (printer) 4, a communication device 5, and an input device (keyboard, mouse) 6.
情報処理装置1は、例えばパーソナルコンピュータ(PC)として実現されるものであり、ラインスキャナ2により読み取られた紙葉類Sの画像に基づき、画像の縮小処理を行い、縮小画像の表示や印刷、記憶、転送などの処理を行うことができる。特に、この情報処理装置1は、ラインスキャナ2で画像を取得する際に生じる縦線などの線状ノイズを画像縮小処理の際に欠落させないような画像縮小処理を行い、線状ノイズが残った縮小画像を表示装置3に表示させたりすることができる。   The information processing apparatus 1 is realized as a personal computer (PC), for example, and performs image reduction processing based on the image of the paper sheet S read by the line scanner 2 to display or print a reduced image. Processing such as storage and transfer can be performed. In particular, the information processing apparatus 1 performs an image reduction process so that line noise such as vertical lines generated when an image is acquired by the line scanner 2 is not lost during the image reduction process, and the linear noise remains. A reduced image can be displayed on the display device 3.
ラインスキャナ2は、紙葉類Sの表面上を光学的に走査して光電変換を行うことにより紙葉類S上に記載された情報をカラーもしくはモノクロの画像として生成する装置であり、例えば紙葉類S上に光を照射する光源、およびその反射光を受けて電気信号に変換する自己走査形のCCDイメージセンサ等によって構成される。このラインスキャナ2により生成される画像信号は、情報処理装置1へ供給される。   The line scanner 2 is a device that generates information described on the paper sheet S as a color or monochrome image by optically scanning the surface of the paper sheet S and performing photoelectric conversion. The light source is configured to irradiate light on the leaves S, and a self-scanning CCD image sensor that receives the reflected light and converts it into an electrical signal. An image signal generated by the line scanner 2 is supplied to the information processing apparatus 1.
表示装置3は、情報処理装置1から出力される紙葉類Sの画像を縮小した縮小画像などを表示するものである。   The display device 3 displays a reduced image obtained by reducing the image of the paper sheet S output from the information processing device 1.
印刷装置4は、情報処理装置1から出力される紙葉類Sの画像を縮小した縮小画像などを印刷するものである。   The printing apparatus 4 prints a reduced image obtained by reducing the image of the paper sheet S output from the information processing apparatus 1.
通信装置5は、情報処理装置1から出力される紙葉類Sの画像を後段の処理工程へ引き渡すために他の情報処理装置へ送信するものである。   The communication device 5 transmits the image of the paper sheet S output from the information processing device 1 to another information processing device in order to deliver it to the subsequent processing step.
入力装置6は、情報処理装置1を操作するためのものであり、各処理部における演算等で使用する各種の閾値や係数などの設定変更を行ったり、出力処理部14が出力するデータの種類やデータの出力先を切り替えたりすることができる。   The input device 6 is for operating the information processing device 1, changes settings such as various threshold values and coefficients used in calculations in each processing unit, and the type of data output by the output processing unit 14 And the output destination of data can be switched.
上記情報処理装置1は、各種の情報を記憶する機能として、画像記憶部D11、評価値記憶部D12、および縮小画像記憶部D13を有する。これらは、ハードディスクやメモリなどの記憶媒体を用いて実現される。また、情報処理装置1は、各種の処理機能として、画像取込部11、評価値演算処理部(評価値演算手段)12、画像縮小処理部(画像縮小処理手段)13、および出力処理部14を有する。これらの機能は、例えばCPU(Central Processing Unit)などのプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとして実現される。   The information processing apparatus 1 includes an image storage unit D11, an evaluation value storage unit D12, and a reduced image storage unit D13 as functions for storing various types of information. These are realized using a storage medium such as a hard disk or a memory. In addition, the information processing apparatus 1 includes an image capturing unit 11, an evaluation value calculation processing unit (evaluation value calculation unit) 12, an image reduction processing unit (image reduction processing unit) 13, and an output processing unit 14 as various processing functions. Have These functions are realized as a computer program that can be executed by a processor such as a CPU (Central Processing Unit).
画像記憶部D11は、画像取込部11により取り込まれた画像を記憶するものである。この画像記憶部D11に記憶される画像は、評価値演算処理部12や画像縮小処理部13において使用される。   The image storage unit D11 stores the image captured by the image capture unit 11. The image stored in the image storage unit D11 is used in the evaluation value calculation processing unit 12 and the image reduction processing unit 13.
評価値記憶部D12は、評価値演算処理部12により算出される評価値を記憶するものである。この評価値記憶部D12に記憶される評価値は、画像縮小処理部13において使用される。   The evaluation value storage unit D12 stores the evaluation value calculated by the evaluation value calculation processing unit 12. The evaluation value stored in the evaluation value storage unit D12 is used in the image reduction processing unit 13.
縮小画像記憶部D13は、画像縮小処理部13により画像が縮小処理された後の縮小画像を記憶するものである。この縮小画像記憶部D13に記憶される縮小画像は、出力処理部14において使用される。   The reduced image storage unit D13 stores a reduced image after the image is reduced by the image reduction processing unit 13. The reduced image stored in the reduced image storage unit D13 is used in the output processing unit 14.
画像取込部11は、ラインスキャナ2により取得された紙葉類Sの画像を取り込むものである。この画像取込部11は、取り込んだ画像を画像記憶部D11に記憶させる。   The image capturing unit 11 captures an image of the paper sheet S acquired by the line scanner 2. The image capturing unit 11 stores the captured image in the image storage unit D11.
評価値演算処理部12は、画像取込部11により取り込まれた画像(即ち、画像記憶部D11に記憶された画像)を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出するものである。例えば、対象の画素の色とその周囲の画素の色との差を表す複数の差分ベクトルのばらつきの度合いに基づいて、各画素の評価値を算出する。この評価値演算処理部12は、算出した評価値を評価値記憶部D12に記憶させる。   The evaluation value calculation processing unit 12 is an evaluation value representing the probability that the pixel value of each pixel constituting the image captured by the image capturing unit 11 (that is, the image stored in the image storage unit D11) includes linear noise. Is calculated for each pixel based on the pixel value of the target pixel and the pixel values of the surrounding pixels. For example, the evaluation value of each pixel is calculated based on the degree of variation of a plurality of difference vectors representing the difference between the color of the target pixel and the surrounding pixels. The evaluation value calculation processing unit 12 stores the calculated evaluation value in the evaluation value storage unit D12.
画像縮小処理部13は、評価値演算処理部12により算出された各画素の評価値(即ち、評価値記憶部D12に記憶された評価値)のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行うものである。この画像縮小処理部13は、画像縮小処理の結果得られる縮小画像を縮小画像記憶部D13に記憶させる。   The image reduction processing unit 13 selects pixels having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value from among the evaluation values of the pixels calculated by the evaluation value calculation processing unit 12 (that is, evaluation values stored in the evaluation value storage unit D12). The image reduction process to be left preferentially is performed. The image reduction processing unit 13 stores the reduced image obtained as a result of the image reduction processing in the reduced image storage unit D13.
出力処理部14は、画像縮小処理部13により生成された縮小画像(即ち、縮小画像記憶部D13に記憶された縮小画像)を表示装置3に表示させたり、印刷装置4に印刷させたり、表示装置3もしくは印刷装置4に出力された紙葉類Sの縮小画像をオペレータが確認した後に、縮小処理前の元の画像(即ち、画像記憶部D11に記憶される画像)を通信装置5(もしくは、リムーバブルな記憶装置)を介して他の情報処理装置へ引き渡したりするものである。   The output processing unit 14 displays the reduced image generated by the image reduction processing unit 13 (that is, the reduced image stored in the reduced image storage unit D13) on the display device 3, causes the printing device 4 to print, or displays the reduced image. After the operator confirms the reduced image of the paper sheet S output to the device 3 or the printing device 4, the original image before the reduction process (that is, the image stored in the image storage unit D11) is displayed as the communication device 5 (or , A removable storage device) to another information processing apparatus.
図2は、図1中に示される評価値演算処理部12に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図である。   FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of various functions included in the evaluation value calculation processing unit 12 shown in FIG.
評価値演算処理部12は、各種の情報を記憶する機能として、差分ベクトル記憶部D21およびばらつき解析結果記憶部D22を有する。また、評価値演算処理部12は、各種の処理機能として、差分ベクトル算出部(差分ベクトル算出手段)21、ばらつき解析部(ばらつき解析手段)22、および評価値算出部(評価値算出手段)23を有する。   The evaluation value calculation processing unit 12 includes a difference vector storage unit D21 and a variation analysis result storage unit D22 as functions for storing various types of information. The evaluation value calculation processing unit 12 includes, as various processing functions, a difference vector calculation unit (difference vector calculation unit) 21, a variation analysis unit (variation analysis unit) 22, and an evaluation value calculation unit (evaluation value calculation unit) 23. Have
差分ベクトル記憶部D21は、差分ベクトル算出部21により算出される差分ベクトルを記憶するものである。この差分ベクトル記憶部D21に記憶される差分ベクトルは、ばらつき解析部22において使用される。   The difference vector storage unit D21 stores the difference vector calculated by the difference vector calculation unit 21. The difference vector stored in the difference vector storage unit D21 is used in the variation analysis unit 22.
ばらつき解析結果記憶部D22は、ばらつき解析部22により生成されるばらつき解析結果を記憶するものである。このばらつき解析結果記憶部D22に記憶されるばらつき解析結果は、評価値算出部23において使用される。   The variation analysis result storage unit D22 stores the variation analysis result generated by the variation analysis unit 22. The variation analysis result stored in the variation analysis result storage unit D22 is used in the evaluation value calculation unit 23.
差分ベクトル算出部21は、画像取込部11により取り込まれた画像(即ち、画像記憶部D11に記憶された画像)に基づき、対象の画素の色とその周囲の画素の色との差を表す複数の差分ベクトルを算出するものである。この差分ベクトル算出部21は、算出した複数の差分ベクトルを差分ベクトル記憶部D21に記憶させる。   The difference vector calculation unit 21 represents a difference between the color of the target pixel and the colors of surrounding pixels based on the image captured by the image capture unit 11 (that is, the image stored in the image storage unit D11). A plurality of difference vectors are calculated. The difference vector calculation unit 21 stores the calculated plurality of difference vectors in the difference vector storage unit D21.
ばらつき解析部22は、差分ベクトル算出部21により算出された複数の差分ベクトル(即ち、差分ベクトル記憶部D21に記憶された差分ベクトル)を、当該複数の差分ベクトルのノルムの合計が1となるように調整し、調整した複数の差分ベクトルの始点を揃えたときの各差分ベクトルの終点と、これら終点の平均の位置を示す重心との距離の総和を算出するものである。このばらつき解析部22は、算出した距離の総和をばらつき解析結果として解析結果記憶部D22に記憶させる。   The variation analyzing unit 22 sets the plurality of difference vectors calculated by the difference vector calculating unit 21 (that is, the difference vectors stored in the difference vector storage unit D21) so that the sum of the norms of the plurality of difference vectors becomes 1. The sum of the distances between the end points of the difference vectors when the adjusted start points of the plurality of difference vectors are aligned and the center of gravity indicating the average position of these end points is calculated. The variation analysis unit 22 stores the calculated sum of distances in the analysis result storage unit D22 as a variation analysis result.
評価値算出部23は、ばらつき解析部22により算出された前記距離の総和(即ち、解析結果記憶部D22に記憶されたばらつき解析結果)を正負反転させた値を評価値として算出するものである。この評価値算出部23は、算出した個々の評価値を評価値記憶部D12に記憶させる。   The evaluation value calculation unit 23 calculates a value obtained by inverting the sum of the distances calculated by the variation analysis unit 22 (that is, the variation analysis result stored in the analysis result storage unit D22) as an evaluation value. . The evaluation value calculation unit 23 stores the calculated individual evaluation values in the evaluation value storage unit D12.
図3は、図1中に示される画像縮小処理部13に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図である。   FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of various functions included in the image reduction processing unit 13 shown in FIG.
画像縮小処理部13は、情報を記憶する機能として、画像判定結果記憶部D31を有する。また、画像縮小処理部13は、各種の処理機能として、画像判定部(画素判定手段)31および画素選出部(画素選出手段)32を有する。   The image reduction processing unit 13 includes an image determination result storage unit D31 as a function of storing information. The image reduction processing unit 13 includes an image determination unit (pixel determination unit) 31 and a pixel selection unit (pixel selection unit) 32 as various processing functions.
画像判定結果記憶部D31は、画像判定部31により判定された画素判定結果を記憶するものである。この画像判定結果記憶部D31に記憶される画素判定結果は、画素選出部32において使用される。   The image determination result storage unit D31 stores the pixel determination result determined by the image determination unit 31. The pixel determination result stored in the image determination result storage unit D31 is used in the pixel selection unit 32.
画像判定部31は、画像取込部11により取り込まれた画像(即ち、画像記憶部D11に記憶された画像)を縮小処理する際の単位となる領域の中に、所定値以上の評価値を有する画素があるかどうかを判定するものである。この画像判定部31は、判定した結果を画素判定結果記憶部D31に記憶させる。   The image determination unit 31 sets an evaluation value equal to or greater than a predetermined value in an area serving as a unit when the image captured by the image capture unit 11 (that is, the image stored in the image storage unit D11) is reduced. It is determined whether or not there is a pixel having. The image determination unit 31 stores the determined result in the pixel determination result storage unit D31.
画素選出部32は、画像判定部31による判定の結果(即ち、画素判定結果記憶部D31に記憶された各画素の判定結果)に基づき、所定値以上の評価値を有する画素が1つ以上存在する場合には、上記領域の中の画素のうち、最も高い評価値を有する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出し、1つも存在しない場合には、上記領域の中の画素のうち、画像縮小処理後の画素の位置に最も近い位置に存在する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出するものである。この画素選出部32は、選出した画素により構成される縮小画像を縮小画像記憶部D13に記憶させる。   The pixel selection unit 32 includes one or more pixels having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value based on the determination result by the image determination unit 31 (that is, the determination result of each pixel stored in the pixel determination result storage unit D31). In the case where the pixel having the highest evaluation value is selected as the pixel to be left after the image reduction process among the pixels in the region, the image is selected from the pixels in the region when none exists. A pixel present at a position closest to the position of the pixel after the reduction process is selected as a pixel to be left after the image reduction process. The pixel selection unit 32 stores a reduced image composed of the selected pixels in the reduced image storage unit D13.
次に、図4を参照して、情報処理装置1の動作について説明する。   Next, the operation of the information processing apparatus 1 will be described with reference to FIG.
画像取込部11は、ラインスキャナ2により取得された紙葉類Sの画像を取り込む(ステップ101)。   The image capturing unit 11 captures an image of the paper sheet S acquired by the line scanner 2 (step 101).
次に、評価値演算処理部12は、画像取込部11により取り込まれた画像を構成する各画素の画素値が縦線などの線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出する(ステップ102)。   Next, the evaluation value calculation processing unit 12 calculates, for each pixel, an evaluation value representing the probability that the pixel value of each pixel constituting the image captured by the image capturing unit 11 includes linear noise such as a vertical line. Calculation is performed based on the pixel value of the target pixel and the pixel values of surrounding pixels (step 102).
次に、画像縮小処理部13は、評価値演算処理部12により算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う(ステップ103)。この画像縮小処理部13により生成された縮小画像は、例えば表示装置3に表示される。   Next, the image reduction processing unit 13 performs image reduction processing that preferentially leaves pixels having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value among the evaluation values of each pixel calculated by the evaluation value calculation processing unit 12 (step 103). ). The reduced image generated by the image reduction processing unit 13 is displayed on the display device 3, for example.
次に、図5を参照して、図4中のステップ102(評価値計算)の処理の詳細について説明する。   Next, the details of the processing of step 102 (evaluation value calculation) in FIG. 4 will be described with reference to FIG.
まず、差分ベクトル算出部21は、評価の対象となる対象画素とその周囲の画素との差分ベクトルを算出する。例えば、図6に示すような9個の画素値p(i-2, j-2), p(i, j-2), p(i+2, j-2), p(i-2, j), p(i, j), p(i+2, j), p(i-2, j+2), p(i, j+2), p(i-2, j+2)を使って、図7に示す6個の差分ベクトルv0, v1, v2, v3, v4, v5を算出する(ステップ201)。この差分ベクトルは、縦線と仮定される位置の画素とその周辺の縦線ではないと仮定される画素との色の差を表すベクトルであればどのように定義してもよい。   First, the difference vector calculation unit 21 calculates a difference vector between a target pixel to be evaluated and surrounding pixels. For example, nine pixel values p (i-2, j-2), p (i, j-2), p (i + 2, j-2), p (i-2, j), p (i, j), p (i + 2, j), p (i-2, j + 2), p (i, j + 2), p (i-2, j + 2) Using these, the six difference vectors v0, v1, v2, v3, v4, v5 shown in FIG. 7 are calculated (step 201). This difference vector may be defined in any manner as long as it is a vector representing a color difference between a pixel at a position assumed to be a vertical line and a pixel assumed not to be a surrounding vertical line.
次に、ばらつき解析部22は、それぞれの差分ベクトルを、6個の差分ベクトルのノルム(長さ)の合計が1となるように調整する。そして、調整されたそれぞれの差分ベクトルの重心(それぞれの差分ベクトルの始点を揃えたときの各差分ベクトルの終点の平均の位置)を求め、調整されたそれぞれの差分ベクトルと重心との距離総和を求める(ステップ202)。ここで算出される距離総和が小さいほど、差分ベクトルのばらつきが小さい、すなわち対象画素が縦線としての強い性質を有しているということになる。   Next, the variation analysis unit 22 adjusts each difference vector so that the sum of the norms (lengths) of the six difference vectors is 1. Then, the center of gravity of each adjusted difference vector (the average position of the end points of each difference vector when the start points of the respective difference vectors are aligned) is obtained, and the total distance between each adjusted difference vector and the center of gravity is calculated. Obtain (step 202). The smaller the total distance calculated here, the smaller the variation of the difference vector, that is, the target pixel has a strong property as a vertical line.
次に、評価値算出部23は、この距離総和を正負反転させたものと評価値とする(ステップ203)。この評価値が一定の閾値以上となる画素は、縦線としての強い性質を有しているといえる。   Next, the evaluation value calculation unit 23 sets the distance sum as an evaluation value obtained by reversing the positive and negative values (step 203). It can be said that a pixel whose evaluation value is equal to or greater than a certain threshold value has a strong property as a vertical line.
なお、カラー画像でなくモノクロ画像を扱う場合は、縦線部分の画素とその周囲の画素を現す差分はベクトルでなくスカラーになるが、同様の処理で評価値を計算することができる。   When a monochrome image is handled instead of a color image, the difference between the pixels in the vertical line portion and the surrounding pixels is a scalar instead of a vector, but the evaluation value can be calculated by a similar process.
次に、図8および図9を参照して、図4中のステップ103(画像縮小)の処理の詳細について説明する。   Next, the details of the processing in step 103 (image reduction) in FIG. 4 will be described with reference to FIGS.
画像縮小処理では、例えば、図9のように元画像の何画素かの候補(図示の例では、9個)のうち1画素を選出し、これを縮小画像の画素として表示する。このときの画素の選出に評価値を利用する。   In the image reduction process, for example, as shown in FIG. 9, one pixel is selected from several candidates (9 in the illustrated example) of the original image, and this is displayed as a pixel of the reduced image. The evaluation value is used for pixel selection at this time.
まず、画素判定部31は、候補となる画素のなかに、評価値が一定の閾値以上である画素があるかどうかを判定する(ステップ501)。   First, the pixel determination unit 31 determines whether there is a pixel whose evaluation value is equal to or greater than a certain threshold among the candidate pixels (step 501).
次に、画素選出部32は、評価値が閾値以上となる画素がない場合、縮小変換後の位置が、縮小画像の画素の位置に最も近くなる画素を選出する(ステップ502)。一方、評価値が閾値以上となる画素が1つ以上ある場合、その中で最も評価値の高い画素を選出する(ステップ503)。これにより、選出された画素による縮小画像が形成される。   Next, when there is no pixel whose evaluation value is equal to or greater than the threshold value, the pixel selection unit 32 selects a pixel whose position after the reduction conversion is closest to the pixel position of the reduced image (step 502). On the other hand, if there is one or more pixels whose evaluation value is equal to or greater than the threshold value, the pixel having the highest evaluation value is selected (step 503). As a result, a reduced image is formed by the selected pixels.
以上詳述したように本実施形態によれば、画像を縮小表示させても線状のノイズを欠落させずに表示させることが可能となるので、オペレータによる目視での確認に見落としがなくなるという効果が得られる。   As described above in detail, according to the present embodiment, even if an image is reduced and displayed, it is possible to display without missing linear noise, so that there is no oversight in visual confirmation by an operator. Is obtained.
また、本実施形態によれば、画像中の線状ノイズの有無を判定するための評価値を用いて、縮小表示する際の画素を選出するので、所望の閾値以上の線を縮小画像の中に表示させることが可能となる。   In addition, according to the present embodiment, since pixels for reduction display are selected using an evaluation value for determining the presence or absence of linear noise in the image, lines with a desired threshold value or more are included in the reduced image. Can be displayed.
また、本実施形態によれば、評価値演算処理において、線と仮定される画素とその周辺の線ではないと仮定される画素との色の差を表す複数の差分ベクトルのばらつき具合を利用しているので、線の画素値と背景の画素値とで別々の処理を行う必要がなく、1種類の処理で評価値を求めることができる。   Further, according to the present embodiment, in the evaluation value calculation process, a variation degree of a plurality of difference vectors representing a color difference between a pixel assumed to be a line and a pixel assumed not to be a surrounding line is used. Therefore, it is not necessary to perform separate processing for the line pixel value and the background pixel value, and the evaluation value can be obtained by one type of processing.
また、本実施形態によれば、評価値演算処理において、複数の差分ベクトルを、当該複数の差分ベクトルのノルムの合計が1となるように調整しているので、明度に左右されることなく、精度の高い評価値を得ることができる。   Further, according to the present embodiment, in the evaluation value calculation process, the plurality of difference vectors are adjusted so that the sum of the norms of the plurality of difference vectors is 1, so that it is not affected by the brightness, A highly accurate evaluation value can be obtained.
また、本実施形態によれば、画像縮小処理において、表示する候補となる画素の中に評価値が閾値以上となる画素が存在する場合と存在しない場合とで画素の選出方法を変えているので、線らしい画素がある部分では確実に線を表示させることができ、その他の部分ではエッジ部分がぎざぎざになるなどの画質低下を招くことなく表示させることができる。   Further, according to the present embodiment, in the image reduction process, the pixel selection method is changed depending on whether or not there is a pixel whose evaluation value is equal to or greater than the threshold among the candidate pixels to be displayed. A line can be reliably displayed in a portion where pixels like lines are present, and can be displayed in other portions without causing deterioration in image quality such as jagged edges.
なお、上述した実施形態で述べた本発明に係る各種の処理手順は、コンピュータプログラムとして、コンピュータ(情報処理装置)により読み取り可能な記憶媒体(例えば磁気ディスク,光ディスク,半導体メモリ)に記憶させておき、必要に応じてそれをプロセッサにより読み出して実行するようにしてもよい。また、このようなコンピュータプログラムは、通信媒体を介してあるコンピュータから他のコンピュータに伝送することにより配布することも可能である。   The various processing procedures according to the present invention described in the above-described embodiments are stored in a storage medium (for example, a magnetic disk, an optical disk, or a semiconductor memory) that can be read by a computer (information processing apparatus) as a computer program. If necessary, it may be read and executed by the processor. Such a computer program can also be distributed by transmitting from one computer to another computer via a communication medium.
本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。   The present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示すブロック図。1 is a block diagram showing an example of the configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention. 図1中に示される評価値演算処理部12に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of a structure of the various functions contained in the evaluation value calculation process part 12 shown in FIG. 図1中に示される画像縮小処理部13に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of a structure of the various functions contained in the image reduction process part 13 shown in FIG. 図1中に示される情報処理装置1の動作を示すフローチャート。The flowchart which shows operation | movement of the information processing apparatus 1 shown in FIG. 図4中のステップ102(評価値計算)の処理の詳細を示すフローチャート。The flowchart which shows the detail of a process of step 102 (evaluation value calculation) in FIG. 評価の対象となる対象画素とその周囲の画素との差分ベクトルを算出する方法を説明するための図。The figure for demonstrating the method of calculating the difference vector of the object pixel used as evaluation object, and the surrounding pixel. 算出される6個の差分ベクトルの例を示す図。The figure which shows the example of the six difference vectors calculated. 図4中のステップ103(画像縮小)の処理の詳細を示すフローチャート。5 is a flowchart showing details of processing in step 103 (image reduction) in FIG. 4. 画像縮小処理において元画像の9画素の候補のうち1画素を選出する例を示す図。The figure which shows the example which selects 1 pixel from the 9 pixel candidates of an original image in an image reduction process.
符号の説明Explanation of symbols
1…情報処理装置、2…ラインスキャナ、3…表示装置、4…印刷装置、5…通信装置、6…入力装置、11…画像取込部、12…評価値演算処理部、13…画像縮小処理部、14…出力処理部、21…差分ベクトル算出部、22…ばらつき解析部、23…評価値算出部、31…画像判定部、32…画素選出部、D11…画像記憶部、D12…評価値記憶部、D13…縮小画像記憶部、D21…差分ベクトル記憶部、D22…ばらつき解析結果記憶部、D31…画像判定結果記憶部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Information processing apparatus, 2 ... Line scanner, 3 ... Display apparatus, 4 ... Printing apparatus, 5 ... Communication apparatus, 6 ... Input device, 11 ... Image capture part, 12 ... Evaluation value calculation process part, 13 ... Image reduction Processing unit, 14 ... Output processing unit, 21 ... Difference vector calculation unit, 22 ... Variation analysis unit, 23 ... Evaluation value calculation unit, 31 ... Image determination unit, 32 ... Pixel selection unit, D11 ... Image storage unit, D12 ... Evaluation Value storage unit, D13 ... reduced image storage unit, D21 ... difference vector storage unit, D22 ... variation analysis result storage unit, D31 ... image determination result storage unit.

Claims (6)

  1. 画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出する評価値演算手段と、
    前記評価値演算手段により算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う画像縮小処理手段と
    を具備することを特徴とする情報処理装置。
    Evaluation value calculation means for calculating, for each pixel, an evaluation value representing the probability that the pixel value of each pixel constituting the image includes linear noise based on the pixel value of the target pixel and the pixel values of surrounding pixels. When,
    Image reduction processing means for performing image reduction processing that preferentially leaves pixels having evaluation values greater than or equal to a predetermined value among the evaluation values of each pixel calculated by the evaluation value calculation means. Processing equipment.
  2. 前記評価値演算手段は、対象の画素の色とその周囲の画素の色との差を表す複数の差分ベクトルのばらつきの度合いに基づいて、各画素の評価値を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。   The evaluation value calculation means calculates an evaluation value of each pixel based on a degree of variation of a plurality of difference vectors representing a difference between a target pixel color and a surrounding pixel color. Item 4. The information processing apparatus according to Item 1.
  3. 前記評価値演算手段は、
    対象の画素の色とその周囲の画素の色との差を表す複数の差分ベクトルを算出する差分ベクトル算出手段と、
    前記差分ベクトル算出手段により算出された複数の差分ベクトルを、当該複数の差分ベクトルのノルムの合計が1となるように調整し、調整した複数の差分ベクトルの始点を揃えたときの各差分ベクトルの終点と、これら終点の平均の位置を示す重心との距離の総和を算出するばらつき解析手段と、
    前記ばらつき解析手段により算出された前記距離の総和を正負反転させた値を前記評価値として算出する評価値算出手段と
    を具備することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
    The evaluation value calculation means includes:
    Difference vector calculation means for calculating a plurality of difference vectors representing the difference between the color of the target pixel and the colors of the surrounding pixels;
    The plurality of difference vectors calculated by the difference vector calculating means are adjusted so that the sum of norms of the plurality of difference vectors is 1, and the difference vectors obtained when the start points of the adjusted plurality of difference vectors are aligned. Variation analysis means for calculating the sum of the distance between the end point and the center of gravity indicating the average position of these end points;
    The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: an evaluation value calculation unit that calculates a value obtained by inverting the sum of the distances calculated by the variation analysis unit as the evaluation value.
  4. 前記画像縮小処理手段は、
    前記画像を縮小処理する際の単位となる領域の中に、所定値以上の評価値を有する画素の有無を判定する画素判定手段と、
    前記画素判定手段による判定の結果、所定値以上の評価値を有する画素が1つ以上存在する場合には、当該領域の中の画素のうち、最も高い評価値を有する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出し、1つも存在しない場合には、当該領域の中の画素のうち、画像縮小処理後の画素の位置に最も近い位置に存在する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出する画素選出手段と
    を具備することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
    The image reduction processing means includes
    Pixel determining means for determining the presence or absence of a pixel having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value in a region serving as a unit when the image is reduced;
    As a result of the determination by the pixel determination means, if there is one or more pixels having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value, the pixel having the highest evaluation value among the pixels in the area is left after the image reduction process If no pixel is selected, a pixel that is selected as a pixel to be left after the image reduction process is selected from the pixels in the area that are closest to the pixel position after the image reduction process. The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: means.
  5. 画像を処理する情報処理装置に適用される画像処理方法であって、
    前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出し、
    前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う
    ことを特徴とする画像処理方法。
    An image processing method applied to an information processing apparatus for processing an image,
    An evaluation value representing the probability that the pixel value of each pixel constituting the image includes linear noise is calculated for each pixel based on the pixel value of the target pixel and the pixel values of surrounding pixels.
    An image processing method comprising: preferentially leaving a pixel having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value among the calculated evaluation values of each pixel.
  6. 画像を処理する画像処理プログラムであって、
    前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出する機能と、
    前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う機能と
    をコンピュータに実現させることを特徴とする画像処理方法。
    An image processing program for processing an image,
    A function of calculating, for each pixel, an evaluation value representing the probability that the pixel value of each pixel constituting the image includes linear noise based on the pixel value of the target pixel and the pixel values of surrounding pixels;
    An image processing method that causes a computer to realize a function of performing image reduction processing that preferentially leaves pixels having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value among the calculated evaluation values of each pixel.
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