JP2009060498A - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像処理装置の画像抽出手段は、画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出し、ベクトル変換手段は、前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換し、出力手段は、前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する。
【選択図】図1
Description
これに関連する技術として、例えば、特許文献1には、紙原稿中の文字をアウトライン化する際には、できるだけ高解像度で二値化した文字オブジェクト二値画像をアウトライン化した方が、高画質なアウトラインデータを生成できるが、一方で、高解像度二値画像をアウトライン化する際には、情報量が多いためにアウトライン化に処理時間がかかるという問題点を鑑み、処理時間を短縮しつつ、高品位なアウトライン化画像を生成することを目的とし、小さな文字は高解像度二値画像よりアウトライン化し、大きな文字は低解像度二値画像よりアウトライン化することが開示されている。
これに関連する技術として、例えば、特許文献2には、文字の種類を誤りなく自動的に認識し、文字認識の際に操作者が文字の種類を切り分ける負荷を軽減すると共に、無駄な動作をさせないようにすることを目的とし、文書画像を認識する文書認識装置におけるマーク取り出し手段は、文書画像内の文字行に対して、連結した黒画素塊を取り出し、マーク解析手段により前記黒画素塊の最下辺の座標における黒画素塊の分布を解析し、文字識別手段は、前記マーク解析手段により解析された黒画素塊の分布に基づいて文字の種類を識別し、マークの解析は、黒画素塊の外接矩形間の接触関係を取り出し、その接触関係にある個数を計数したり、あるいは黒画素塊の外接矩形の縦方向又は横方向のマークの個数を計数することによって行うことが開示されている。
本発明は、画像データをベクトル情報に変換し、残りの画像データをまとめて出力することで、変換処理の負荷を減らし、変換後の情報量を少なくする画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
請求項1記載の発明は、画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換するベクトル変換手段と、前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する出力手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。
図1は、本発明を実現するにあたっての第1の実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウエア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させること、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
また、ベクトル情報から画像データを生成すること(ベクトル化の逆)をレンダリング処理という。
また、ファイルとは、一つの単位として記憶又は処理される、名前の付いた情報の集合であり、OS(オペレーティングシステム)や応用ソフトウエアがプログラムやデータを扱う際のひとまとまりの単位となるものである。
文字切り出しモジュール11は、文字層出力モジュール12、2値画像層出力モジュール13と接続されており、入力画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像である文字画像(画素の塊)を切り出し(抽出し)、切り出した文字画像、その文字画像の文字サイズと位置を文字層出力モジュール12へ渡す。そして、文字画像以外の画像を2値画像層出力モジュール13へ渡す。
また、文字画像を抽出するのに、文字認識ソフトウエアなどを利用してもよい。例えば、ひらがなの「い」の画像は、2つの連結画素領域の集合である。このような文字を認識するためには、複数の連結画素成分をまとめる必要がある。文字画像を抽出するため、文字認識ソフトウエアなどを利用して、その文字認識ソフトウエアが抽出した文字矩形を用いて文字画像を抽出するようにしてもよい。そして、文字として認識できた矩形以外の部分を、文字画像以外の画像として2値画像層出力モジュール13へ渡すようにしてもよい。
2値画像層出力モジュール13では、例えば、2値画像を符号化して、2値画像層のデータを出力する。2値画像層のデータとしては、CCITT G3、CCITT G4、JBIG、JBIG2などの2値画像用圧縮方式を用いて作成すればよい。又は、LZなどの他の方式を用いて圧縮してもよい。あるいは、単なる無圧縮のビット列としてもよい。
出力ファイルのデータ構造を図4に示す。出力ファイル40は、文字層データ41と2値画像層データ42を有している。つまり、出力ファイル40は、文字切り出しモジュール11が受け付けた画像データの中から、同様の画素の塊をまとめた代表の画素の塊を変換したベクトル情報である文字層データ41と、前記画像データの中から、前記ベクトル情報としては変換されなかった2値画像層データ42により構成されている。
出力ファイル40の形式として、例えばPDF(Portable Document Format)(登録商標)を用いてもよい。なお、PDFの形式(フォーマット)を用いることを説明しているのであって、PDF内のデータとして、文字層データ41、2値画像層データ42のデータ構造の例が既にあるわけではないことを留意事項として記しておく。
文字切り出しモジュール11は、画素塊抽出モジュール21、画素塊サイズ検証モジュール22、画素塊消去モジュール23を有している。
画素塊抽出モジュール21は、画素塊サイズ検証モジュール22と接続されており、入力画像から画素塊を抽出する。画素塊、その画素塊の抽出は、前述の説明の通りである。
(1)画素塊の黒画素数が閾値以上の場合は、図形などの大マークとして文字ではないと判断する。例えば、閾値として、10000などの値を示すことができる。
(2)画素塊の黒画素数が閾値以下の場合は、ノイズなどの小マークとして文字ではないと判断する。例えば、閾値として、5などの値を示すことができる。
(3)それ以外の画素塊は、文字画像とする。文字画像、その文字サイズ(切り出し文字の画像サイズ)と入力画像内における位置を抽出し、それを画素塊消去モジュール23、文字層出力モジュール12へ渡す。
例えば、画素塊を包含する矩形(外接矩形)を抽出し、その矩形の横幅あるいは縦幅のいずれかが閾値より大きければ、文字以外と判断するようにしてもよい。例えば、閾値として、1000などの値を示すことができる。
例えば、その矩形の横幅あるいは縦幅のいずれも閾値より小さければ、文字以外と判断するようにしてもよい。例えば、閾値として、3などの値を示すことができる。
さらに、前述の例での大きなマークを文字以外と判断しなくてもよい。
前述の例での小さなマークを文字以外と判断しなくてもよい。
文字層出力モジュール12は、フォント登録モジュール31、文字コード決定モジュール32、文字層形成モジュール33を有している。
この割り当てとしては、エスケープコードなどを割り当てないようにして、適当に割り当ててもよい。また、文字認識を行って、その文字コードを割り当ててもよいし、外字コードを割り当ててもよい。適当に割り当てる場合には、必ずしも、文字コード決定モジュール32に切り出し文字の画像を入力する必要はない。
つまり、フォント登録モジュール31は、文字コード決定モジュール32で割り当てた文字コードに対応する文字形状をフォントファイル形式で登録する。フォントとしては、文字形状をアウトライン化して、アウトラインフォントとして登録してもよいし、ビットマップ形状のまま、ビットマップフォントとして登録してもよい。
つまり、文字層形成モジュール33は、フォント登録モジュール31で生成したフォントファイル形式のデータと、文字コード決定モジュール32で決定した文字コードと、各文字コードに対応する文字サイズと位置を一つのファイルにまとめる。各文字コードに全て文字サイズと位置が必要なわけではない。相対的にサイズと位置が決定できる場合には、必要な部分のみ指定すればよい。例えば、連続して文字サイズが変化しない場合は、最初に1回のみ指定すればよい。あるいは、Y座標が変化しない場合には、X座標のみ指定すればよい。あるいは、フォントのサイズが固定されている場合には、サイズを指定する必要はない。
そして、これらのデータを統合して文字層データ41として出力する。
なお、文字画像をアウトラインフォントとして登録する例を示したが、まず、2値画像である文字画像全体をアウトライン化して、このアウトライン情報を文字層としてもよい。
次に、文字層データと2値画像層データの例を図5に示す。
入力画像データ50を文字切り出しモジュール11が受け付ける。入力画像データ50を、文字画像と文字画像以外の画像に分離する。そして、文字層出力モジュール12が文字層データ51を、2値画像層出力モジュール13が2値画像層データ52を生成する。
つまり、入力画像データ50の文字部分(文字画像)だけ抜き出したものが文字層データ51である。2値画像層は、小さな画素塊や大きな画素塊を抜き出したものであり、図5に示す2値画像層データ52となる。なお、図5では、文字層データ51は人間が見ても文字と認識できる画像になっているが、必ずしもそのような画像でなくてもよい。理解不能な形状の画素塊であっても、文字画像として抜き出すようにしてもよい。
図6は、第2の実施の形態の文字切り出しモジュール61内の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、第1の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第1の実施の形態の文字切り出しモジュール11(図1参照)では、文字画像と判断された部分を入力画像から消去して、文字画像以外の画像を抜き出したが、他の方法も可能である。つまり、文字画像以外と判断された部分を画像内に復活(描画)させることで文字以外の画像を生成してもよい。
文字切り出しモジュール61は、画素塊抽出モジュール21、画素塊サイズ検証モジュール62、画素塊復活モジュール63を有している。
画素塊サイズ検証モジュール62は、画素塊抽出モジュール21、画素塊復活モジュール63と接続されており、画素塊のサイズを検証する。つまり、画素塊をベクトル化すべき画像である文字画像とそれ以外の画像に分けて、文字画像、その文字画像の文字サイズと位置を出力ファイル形成モジュール14へ渡し、文字画像以外の画像、その画像のサイズと位置を画素塊復活モジュール63へ渡す。なお、画素塊のサイズの検証手法は、第1の実施の形態における画素塊サイズ検証モジュール22と同様である。
画素塊復活モジュール63は、画素塊サイズ検証モジュール62と接続されており、画素塊サイズ検証モジュール62から受け取った文字画像以外の画像、その画像のサイズと位置を用いて、文字以外の画像を生成し、2値画像層出力モジュール13へ渡す。
図7は、第3の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、第1の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第3の実施の形態は、文字切り出しモジュール71、文字層出力モジュール76、2値画像層出力モジュール13、出力ファイル形成モジュール75を有している。
代表文字決定モジュール72は、文字切り出しモジュール71、フォント登録モジュール73、文字コード決定モジュール74と接続されており、文字切り出しモジュール71から切り出された文字画像を受け取り、同様の画素の塊をまとめて代表の画素の塊を生成する。
同様の画素の塊をまとめて代表の画素の塊を生成する処理、つまり文字画像の相似度を検証して代表文字を決定する方式として以下の処理((1)〜(6))を例に挙げる。
(1)切り出された文字画像である2枚の二値画像を入力する。
(2)2枚の入力画像の黒画素の重心をあわせる。
(3)重心をあわせた2枚の入力画像のXOR(eXclusive OR:排他的論理和)演算を行う。
(4)XOR演算の結果、1となった画素(相違する画素)の個数を数える。この個数が閾値以下であれば、類似する文字画像であると判断する。
(5)切り出された文字画像に対して、他の文字画像との相似度を前記の手法で計算し、次々に似ている文字画像をまとめる(似ている文字画像の集合を生成する)。
(6)このように似ている文字画像を共通化して、代表文字を生成する。
つまり、代表文字を生成することによって、入力画像の中から一部の画像データである文字画像を共通化している。具体的には、文字画像を共通化するとは、前述したように、複数の文字画像から1つの共通した代表文字を生成すること、又は複数の文字画像の中から1つの文字画像を代表文字として選択すること等がある。
したがって、代表文字としては、例えば、似ている文字画像の平均値を計算し、それを二値化した文字画像、又は、似ている文字画像の中から1つを選択したもの等となる。
さらに、2つの文字画像パターンの論理演算の結果画像に基づいて膨張画像を生成し、その膨張画像と重なり合う割合に基づいて、類似しているか否かを判定するようにしてもよい。つまり、完全に一致する場合の膨張させる度合い(膨張半径)によって、相違度を判定するようにしてもよい。
この他に、特開平07−200745号公報、I. H. Witten, A. Moffat, and T. C. Bell 著 「Managing Gigabytes」 Morgan Kaufmmann Publishers pp. 320-332.等に記載されている方法を用いてもよい。
類似度の代わりに、2つの画像が合同である場合に最小となり、相違する度合いに応じて増加する量を用いてもよい。この場合は、「距離」又は「相違度」と呼ばれる。距離とは、画像をベクトルで表した場合(画素値そのものをベクトルとする、又は画像の特徴量をベクトルとする等)に、ベクトルで表現した画像を空間内に配置し、その空間内での各画像同士の隔たり(距離)のことである。例えば、ユークリッド距離、マンハッタン距離、ハウスドルフ距離、マハラノビス距離、ベクトル間の角度θ、cosθ、cosθの2乗等がある。
フォント登録モジュール73は、代表文字決定モジュール72、文字コード決定モジュール74、出力ファイル形成モジュール75と接続されており、代表文字決定モジュール72から代表文字の文字画像を、文字コード決定モジュール74からその代表文字の文字コードを受け取り、フォントファイルを生成して出力ファイル形成モジュール75へ渡す。受け取る文字画像が代表文字決定モジュール72によって決定された代表文字画像であること以外は、第1の実施の形態におけるフォント登録モジュール31と同様である。
図8は、第4の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、第1、第3の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第4の実施の形態は、文字切り出しモジュール71、文字層出力モジュール87、2値画像層出力モジュール13、出力ファイル形成モジュール75を有している。
拡大モジュール83は、代表文字決定モジュール72、フォント登録モジュール84と接続されており、代表文字決定モジュール72から代表文字の文字画像を受け取り、それに対して拡大した文字画像を生成する。そして、その拡大した文字画像をフォント登録モジュール84へ渡す。ここでの拡大とは、位相が異なる複数の類似文字画像からより高解像度の文字画像を生成することである。なお、拡大モジュール83が行う拡大処理については、図9、図10を用いて後述する。
フォント登録モジュール84は、拡大モジュール83、文字コード決定モジュール74、出力ファイル形成モジュール75と接続されており、拡大モジュール83から拡大した代表文字の文字画像と、文字コード決定モジュール74からその代表文字の文字コードを受け取り、フォントファイルを生成して出力ファイル形成モジュール75へ渡す。受け取る文字画像が拡大モジュール83によって拡大された代表文字画像であること以外は、第3の実施の形態におけるフォント登録モジュール73と同様である。
文字切り出しモジュール71は、複数の「2」という文字が記載された入力画像910を対象画像とする。文字切り出しモジュール71は、図9に示すように、文字画像911、912、913を入力画像910の解像度で切り出す。そして、文字サイズ/文字位置データ950を抽出する。この文字サイズ/文字位置データ950を出力ファイル形成モジュール75へ渡す。
代表文字決定モジュール72は、これらの複数の「2」という文字画像が類似していると判定する。
文字コード決定モジュール74は、「2」という文字画像の文字コード・データ940を割り当てる。この文字コード・データ940をフォント登録モジュール84、出力ファイル形成モジュール75へ渡す。
拡大モジュール83は、文字画像911、912、913の重心(重心線911A等の交差点)を求め、その重心を一致させるように位相を移動して高解像度文字画像920を生成する。
フォント登録モジュール84は、高解像度文字画像920からアウトライン情報であるフォント・データ930を生成する。
出力ファイル形成モジュール75は、フォント・データ930、文字コード・データ940、文字サイズ/文字位置データ950から出力ファイルを形成する。
図10(A)は、入力画像910の解像度(第1の解像度)における標本化格子(第1の標本化格子1001、第1の標本化格子1002、第1の標本化格子1003、第1の標本化格子1004)及び文字画像の重心位置(重心1001A、重心1002A、重心1003A、重心1004A)を表している。
拡大モジュール83は、まず、図10(B)に示すように、文字画像の重心に基づいて、4つの標本化格子の位相を移動させる。
図10(D)において、第2の標本化格子1006は高解像度文字画像の標本化格子である。
拡大モジュール83は、第1の解像度における4つの標本化格子の位相が移動されると、図10(C)に示すように、第2の解像度における標本化格子を設定し、図10(D)に示すように、文字画像の重心が一致するように、第2の解像度における標本化格子の位相を移動させる。
そして、拡大モジュール83は、第1の解像度における各文字画像の位相に基づいて、その各文字画像の画素値から、第2の解像度における文字画像の画素値を補間する。本例では、拡大モジュール83は、最近傍補間法を適用して、第2の解像度における文字画像の画素値を補間する。すなわち、拡大モジュール83は、第1の解像度における文字画像の4つの値(図10(E)では、丸数字の1、2、3、4)のうち、第2の解像度における標本化格子点に最も近い値を選択して、第2の解像度における文字画像の値とする。具体的には、第2の標本化格子1006Aでは、中心に最も近い値は「1」であり、「1」を採用している(丸数字は1である)。なお、補間方法は、この方法に限定されるものではなく、その他の方法(例えば、線形補間法など)を適用してもよい。
なお、拡大モジュール83の処理は、前述の処理に限られず、線形補間、キュービックコンボリューション等でもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
12…文字層出力モジュール
13…2値画像層出力モジュール
14…出力ファイル形成モジュール
21…画素塊抽出モジュール
22…画素塊サイズ検証モジュール
23…画素塊消去モジュール
31…フォント登録モジュール
32…文字コード決定モジュール
33…文字層形成モジュール
61…文字切り出しモジュール
62…画素塊サイズ検証モジュール
63…画素塊復活モジュール
71…文字切り出しモジュール
72…代表文字決定モジュール
73…フォント登録モジュール
74…文字コード決定モジュール
75…出力ファイル形成モジュール
76…文字層出力モジュール
81…文字切り出しモジュール
82…代表文字決定モジュール
83…拡大モジュール
84…フォント登録モジュール
85…文字コード決定モジュール
86…出力ファイル形成モジュール
87…文字層出力モジュール
88…2値画像層出力モジュール
Claims (3)
- 画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換するベクトル変換手段と、
前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する出力手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像抽出手段は、
画像データから画素の塊を切り出す切出手段と、
前記切出手段によって切り出された画素の塊から同様の画素の塊をまとめて代表の画素の塊を生成する代表画像生成手段
を具備し、
前記ベクトル変換手段は、前記代表画像生成手段によって生成された代表の画素の塊をベクトル情報に変換する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - コンピュータを、
画像データの中から、ベクトル情報に変換する画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段によって抽出された画像をベクトル情報に変換するベクトル変換手段と、
前記ベクトル変換手段によって変換されたベクトル情報及び前記画像データの中から前記画像抽出手段によってはベクトル情報に変換する画像として抽出されなかった画像を出力する出力手段
として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
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