JP2009140244A - 画像処理プログラム及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ディジタル画像を二値化するための画像処理プログラムであって、二値化のために不要な下地や背景を適切に除去することのできる画像処理プログラム等を提供する。
【解決手段】画像データを二値のデータとする二値化処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムにおいて、前記画像データは、各画素が、白色で最高値となり黒色で最低値となる階調値を有するデータであり、前記階調値の所定値から、階調値の高い順番に画素を所定個数ずつグルーピングし、グループ内における最高階調値と最低階調値の差が所定値よりも大きくなる各グループにおいて、同じ階調値を有している画素の個数が最も少ない当該階調値を閾値候補として検出する、処理を前記コンピュータに実行させ、前記検出された閾値候補の中から、前記二値化処理のための閾値が選択される。
【選択図】図２

Description

本発明は、入力されたディジタル画像を二値化するための画像処理プログラム等に関し、特に、二値化のために不要な下地や背景を適切に除去することのできる画像処理プログラム等に関する。

従来、各画素が多値の濃度階調値を有する画像データを二値化することが行なわれている。当該処理では、所定の閾値が設定されて、当該閾値より大きい濃度階調値を有する画素は白画素に、当該閾値より小さい濃度階調値を有する画素は黒画素に変換される。かかる画像の二値化処理は、画像をＯＣＲで読み取る際に、帳票などを判別する際に、また、データ量を小さくして保存する際などに用いられる。

下記特許文献１には、帳票の濃度画像を安定して二値化するための装置が記載され、対象画像の濃度ヒストグラムにおいて所定の濃度値付近に位置する複数の極小値を検出し、この検出された極小値の中から最小値となる極小値の濃度値を二値化しきい値として選択する、ことが示されている。
特開２００２−１５０２７６号公報

上述した画像の二値化処理では、対象画像において二値化後に黒色として残したい文字などが色の付いた背景の上に記載されている場合などがあり、文字等を明確に残すためには背景を的確に除去する（白画素とする）ことが必要となる。

上記特許文献１に記載の方法では、この背景除去のみを目的としていないので、二値化後に黒色として残しておきたい部分についても背景として除去されてしまう可能性がある。

そこで、本発明の目的は、入力されたディジタル画像を二値化するための画像処理プログラムであって、二値化のために不要な下地や背景を適切に除去することのできる画像処理プログラム、等を提供することである。

上記の目的を達成するために、本発明の一つの側面は、多値の画像データを二値のデータとする二値化処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムにおいて、前記画像データは、各画素が、白色で最高値となり黒色で最低値となる階調値を有するデータであり、前記階調値の所定値から、前記階調値の高い順番に前記画素を所定個数ずつグルーピングし、グループ内における最高階調値と最低階調値の差が所定値よりも大きくなる各グループにおいて、同じ階調値を有している前記画素の個数が最も少ない当該階調値を閾値候補として検出する、処理を前記コンピュータに実行させ、前記検出された閾値候補の中から、前記二値化処理のための閾値が選択される、ことである。

更に、上記の発明において、一つの態様は、前記選択された閾値は、当該閾値以上の前記階調値を有する画素を白色とする処理に用いられる、ことを特徴とする。

更に、上記の発明において、好ましい態様は、前記検出された閾値候補の中から、最も階調値の高い閾値候補が前記閾値として選択される、ことを特徴とする。

更にまた、上記の発明において、好ましい態様は、前記検出された閾値候補の中で最も階調値の高い閾値候補の階調値が予め定められた所定値以上である場合には、前記階調値の低い画素の個数に応じて、２番目に階調値の高い前記閾値候補が前記閾値として選択される、ことを特徴とする。

更に、上記の発明において、好ましい態様は、前記階調値が予め定められた最低値よりも小さい前記閾値候補は前記閾値として選択されない、ことを特徴とする。

上記の目的を達成するために、本発明の別の側面は、多値の画像データを二値のデータとする二値化処理を実行する画像処理装置において、前記画像データは、各画素が、白色で最高値となり黒色で最低値となる階調値を有するデータであり、前記階調値の所定値から、前記階調値の高い順番に前記画素を所定個数ずつグルーピングし、グループ内における最高階調値と最低階調値の差が所定値よりも大きくなる各グループにおいて、同じ階調値を有している前記画素の個数が最も少ない当該階調値を閾値候補として検出し、前記検出された閾値候補の中から、前記二値化処理のための閾値が選択される、ことである。

本発明の更なる目的及び、特徴は、以下に説明する発明の実施の形態から明らかになる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態例を説明する。しかしながら、かかる実施の形態例が、本発明の技術的範囲を限定するものではない。なお、図において、同一又は類似のものには同一の参照番号又は参照記号を付して説明する。

図１は、本発明を適用した画像処理装置の実施の形態例に係る機能構成図である。図１に示す二値化装置２が本発明を適用した画像処理装置であり、二値化対象画像の輝度（濃度）ヒストグラムにおいて、所定割合の度数を規定する輝度幅が所定幅以上になる部分から二値化のための閾値候補を検出して、当該候補の中から最も輝度の高い閾値候補または２番目に輝度の高い閾値候補を閾値として選択し、当該閾値よりも値の大きい画素については白画素とする処理を実行して、二値化における下地、背景除去の処理を適切に行なおうとするものである。

図１に示す本実施の形態例に係るシステムは、二値化対象画像の原稿を読み取る、いわゆるスキャナである画像読み取り装置１と、そのホスト装置であるホストコンピュータ等に備えられる上記二値化装置２とから構成される。

画像読み取り装置１は、ユーザ操作などに従って上記原稿の画像を光学的な方法により読み取り、読み取った画像をディジタル画像として出力する。このディジタル画像は、各画素が各色の濃度階調値を有する画像データとなっており、カラー画像として読み取った場合には、例えば、各画素がＲＧＢ各色の濃度階調値（例えば、０〜２５５の２５６階調）で表現される。また、グレースケールで読み取った場合には、１次元の濃度階調値（例えば、０〜２５５の２５６階調）で表現される。画像読み取り装置１では、このような画像データを二値化装置２に供給する。

次に、二値化装置２は、上述の通り、前記画像読み取り装置１のホストコンピュータ内に構築される。当該ホストコンピュータは、いわゆるパーソナルコンピュータなどで構成することができ、図示していないが、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、他装置とのインターフェースなどを備える。

図１に示すとおり、二値化装置２は、機能的には、ヒストグラム作成部２１、閾値候補検出部２２、閾値択一部２３、及び二値化処理部２４を有し、前記画像読み取り装置１から供給される画像データに対して、ユーザ指示等に基づき、二値化処理を実行し、その結果の出力画像を出力する。これら各部２１〜２４は、上記ホストコンピュータのＲＯＭに格納される各種プログラム、当該プログラムに従って処理を実行する上記ＣＰＵ、及び上記ＲＡＭ等で構成される。なお、当該プログラムが本発明を適用した画像処理プログラムに相当し、例えば、上記画像読み取り装置１のドライバプログラムとして備えられる。また、当該プログラムは、ＣＤなどの記憶媒体に格納されているものをホストコンピュータにインストールする、あるいは、所定のサイトからインターネットなどを介してホストコンピュータにダウンロードする、ことによってホストコンピュータに備えることができる。

ヒストグラム作成部２１は、上記画像読み取り装置１から供給され、上記ＲＡＭに格納される画像データについて、上記プログラムに従ったＣＰＵの処理で、輝度値のヒストグラムを作成する部分である。具体的な処理については後述する。

閾値候補検出部２２は、上記作成されたヒストグラムを用いて、上記プログラムに従ったＣＰＵの処理により、閾値候補を検出し、当該検出した候補値を記憶する部分である。

また、閾値択一部２３は、上記プログラムに従ったＣＰＵの処理により、上記検出された閾値候補の中から一つの閾値を選択する部分である。上記閾値候補検出部２２及び当該閾値択一部２３による処理に特徴があり、その具体的な内容については後述する。

二値化処理部２４は、上記プログラムに従ったＣＰＵの処理により、前記閾値択一部２３により選択された閾値を利用して、二値化対象画像から、黒画素として残す必要のない下地や背景の部分を除去する処理を実行し、その後、除去されなかった部分について、適宜、二値化の処理を実行して、二値化された対象画像を出力する部分である。

以上説明したような構成を有する本実施の形態例に係る二値化装置２では、以下に示すような内容で各処理が実行される。

まず、ヒストグラム作成部２１が、画像読み取り装置１から受け取ってＲＡＭ等に格納している画像データにつき、輝度値Ｙについてのヒストグラムを作成する。当該画像データがＲＧＢ色空間で表現されたデータである場合には、すなわち、前述したように各画素がＲＧＢの各濃度階調値を有するデータである場合には、下記（１）式に従って、各画素の輝度値Ｙを求め、対象画像全体について、輝度値Ｙ毎の画素数（度数）を求める。

Ｙ＝ａ×Ｒ＋ｂ×Ｇ＋ｃ×Ｂ （１）
但し、ａ、ｂ、ｃは、３つの合計が１となる値であればよい係数であって、例えば、ａ＝１／３、ｂ＝１／３、ｃ＝１／３とすることができる。また、Ｒ、Ｇ、Ｂは、各画素が有する上記各色の濃度階調値であり、例えば、それぞれ、０〜２５５のいずれかの値をとる。

また、前記画像データが、グレースケールで表現されたグレーデータである場合には、各画素の有する濃度階調値を、白側が大きい値となるようにして、そのまま輝度値Ｙとすることができる。この場合にも、同様に、輝度値Ｙ毎の画素数（度数）を求めてヒストグラムを作成する。

図２は、生成されるヒストグラムを例示した図である。図２では、輝度が０〜２５５の２５６階調で表現されており、輝度が０（黒色）に近い側（黒色側）と輝度が２５５（白色）に近い側（白色側）にそれぞれヒストグラムの山が現れる例となっている。

このようにして作成されたヒストグラム（のデータ）は、ＲＡＭ等に記憶される。

次に、閾値候補検出部２２による処理が実行される。ここでは、前述の通り、作成した輝度ヒストグラムにおいて、所定割合の度数を規定する輝度幅が所定幅以上になる部分から閾値候補を検出する処理を実行するが、具体的には、以下のような手順で処理が行われる。

まず、予め定められた白色側の輝度値Ｚから、上記作成されたヒストグラムの度数（画素数）を、輝度値が低くなる方向へ順番に積算していき、その積算値が、当該ヒストグラムの輝度値が０〜Ｚに入る全画素数に対して、予め定められた割合Ｎ％になった時点で、そこまでのヒストグラムの輝度幅を求める。すなわち、輝度値Ｚを始点としてその時点までに積算された画素を１グループとし、そのグループの最大輝度値（この場合にはＺ）と最小輝度値との差である輝度幅を求める。

図２に示す例では、ヒストグラムの右側に設定されているＺの位置から上記積算が開始され、上記Ｎ％となった時点で輝度幅ｙ_１が求められる。輝度幅ｙ_１のグループにおいてその右端の輝度値Ｚが上記最大輝度値であり、左端の輝度値が上記最小輝度値である。

その後、上記積算が終了した画素の次の画素、すなわち、ヒストグラムで輝度値が低くなる方向へ次の画素、を始点として、上記と同様の積算（グルーピング）及び輝度幅の算出を行う。図２に示す例では、当該処理の結果、ｙ_２が求められる。

その後も同様の処理をヒストグラムの最後まで繰り返し実行し、その結果、各輝度幅を有する複数のグループ（ヒストグラムの範囲）が形成される。図２に示す例では、輝度幅Ｙ_１、Ｙ_２、・・・を有する各範囲が順次形成されていくことになる。

次に、上記形成された各範囲の輝度幅を予め定めた固定値Ａと比較し、輝度幅が固定値Ａよりも広くなっている範囲を選出する。そして、その選出された各範囲について、その範囲内の最小頻度（度数）の輝度値を求め、この輝度値を閾値候補として検出する。すなわち、各範囲でヒストグラムの高さが一番低い位置の輝度値を閾値候補とする。ここでは、上記固定値Ａよりも広い輝度幅をＹ_ｎ（輝度の高いほうから順番にｎ＝１，２，３・・・とする）、上記検出された閾値候補をｔ_ｎ（輝度の高いほうから順番にｎ＝１，２，３・・・とする）とする。なお、輝度値０を含む上記範囲について閾値候補を検出しない。

図２に示す例では、矢印で示される固定幅Ａと各輝度幅が比較され、Ａより広い幅としてＹ_１とＹ_２が選出され、それらに対応する範囲から、それぞれ、閾値候補１としてｔ_１と閾値候補２としてｔ_２とが検出される。

このように閾値候補が検出されるが、上述の処理により、ヒストグラムにおいて輝度幅が狭い範囲、すなわち、度数が高い山となっている範囲、からは閾値候補が検出されず、輝度幅が広い範囲、すなわち、度数が低く谷や山の裾野となっている範囲、から閾値候補が検出さることになる。従って、画像を二つのグループに分けて表現するための二値化において、その閾値をヒストグラムの谷や山の裾野付近で選択することが相応しいことから、上述の処理により二値化処理において有効な閾値候補を検出することができ、また、画像の下地部分や背景部分を除去する（白画素とする）処理においても、これらの部分はヒストグラム上で山を形成するので、当該処理に対しても有効な閾値候補が検出されるといえる。

また、前述した処理の起点となる輝度値Ｚは、その値よりも輝度が高い部分の処理を行わないために設定されるものである。この輝度値Ｚが設定されず、最高輝度値（２５５）から上述の処理を行うと、殆ど下地の画像であるなど、輝度値の高い部分に殆どの画素が集中している画像の場合に、上述した画素数Ｎ％の区間が当該輝度値の高い部分に集中して複数形成され、それ以降、黒色側が殆ど形成されないという状態となって、上述した閾値候補を適切に検出できないことになってしまう。そこで、この輝度値Ｚが予め設定され、適切なＮ％の区間が形成されるようにしている。

このようにして検出した閾値候補ｔ_ｎは、ＲＡＭ等に記憶されて次工程で使用される。なお、上述した輝度値Ｚ、固定幅Ａ、画素数割合Ｎ％は、それぞれ、各種原稿を用いた実験等により予め相応しい値が求められて設定される。

次に、閾値択一部２３による処理が実行される。当該処理では、前記検出された閾値候補の中から実際に処理に用いる閾値を選択する処理を行うが、ここでは、二値化後に不要な、対象画像の下地部分や文字などの背景部分を除去する処理のための閾値を選択する。以下、そのための選択方法について説明する。

図３は、典型的なヒストグラム形状を例示した図である。各種原稿の画像データについて前記輝度ヒストグラムを作成すると、その形状は、概ね図３に示されるような４つのパターンに分けることができる。上記閾値の選択では、これら各パターンにおいて、上記目的に対して適切な閾値が選択されるようにする必要がある。

まず、図３の（ａ）に示すパターンは、二値化後に黒色として残す必要のある文字等の部分と原稿の下地部分とからなる原稿の場合である。すなわち、上記文字等に所定の色を有する背景がない場合である。このパターンでは、前述した閾値候補の検出処理において、図に示すように、下地からなる山の裾野に位置する閾値候補ｔ_１と、谷（極小値）に位置するｔ_２が検出されることが予想される。

ここで、図中のＡ１で示す点線の範囲は、下地等の二値化後に不要な画素が存在すると考えられる範囲を示し、Ａ２で示す破線の範囲は、文字等の二値化後に必要な画素が存在すると考えられる範囲を示している。従って、このパターンにおいて、上述した下地や背景を除去する目的の閾値としてｔ_２を選択すると、二値化後に必要な部分も除去してしまう危険性があり、当該パターンでは、ｔ_１を選択するのが相応しい。

次に、図３の（ｂ）に示すパターンは、二値化後に残す必要のある文字等に対して比較的濃い色の背景がある原稿の場合である。このパターンでは、前述した閾値候補の検出処理において、図に示すように、原稿の下地からなる山と上記背景からなる山の間の谷（極小値）に位置するｔ_１と、背景からなる山の裾野に位置するｔ_２が検出されることが予想される。

ここで、図中のＡ１及びＡ２は、図３の（ａ）と同様の範囲を示しており、従って、このパターンにおいて、上述した下地や背景を除去する目的の閾値としてｔ_２を選択すると、二値化後に必要な部分も除去してしまう危険性があり、当該パターンでも、ｔ_１を選択するのが相応しい。

次に、図３の（ｃ）に示すパターンは、二値化後に残す必要のある文字等に対して比較的薄い色の背景がある原稿の場合である。このパターンでは、前述した閾値候補の検出処理において、図に示すように、原稿の下地からなる山と上記背景からなる山の間の谷（極小値）に位置するｔ_１と、背景からなる山の裾野に位置するｔ_２が検出されることが予想される。

ここで、図中のＡ１及びＡ２は、図３の（ａ）と同様の範囲を示している。このパターンでは、Ａ２の範囲に対して背景の山（ｔ_１とｔ_２の間の山）の輝度が十分に高くなっており、この背景を除去しても残す必要のある部分を除去してしまう危険性が殆どないので、すなわち、上述した下地や背景を除去する目的の閾値としてｔ_２を選択しても二値化後に必要な部分を除去してしまう危険性が少ないので、当該パターンでは、下地と共に背景も除去できるｔ_２を選択するのが相応しい。

次に、図３の（ｄ）に示すパターンは、二値化後に残す必要のある文字等に対して背景があり、黒い部分が少ない原稿の場合である。このパターンでは、前述した閾値候補の検出処理において、図に示すように、原稿の下地からなる山と上記背景からなる山の間の谷（極小値）に位置するｔ_１と、背景からなる山の裾野に位置するｔ_２が検出されることが予想される。

ここで、図中のＡ１及びＡ２は、図３の（ａ）と同様の範囲を示している。このパターンでは、黒側の画素数が少なく全体的に白っぽい画像であるため、文字等の必要な範囲Ａ２の輝度と背景（ｔ_１とｔ_２の間の山）の輝度にあまり差がなく、上述した下地や背景を除去する目的の閾値としてｔ_２を選択すると、二値化後に必要な部分も除去してしまう危険性があり、当該パターンでは、あえて背景は除去せずに下地のみを除去するようにｔ_１を選択するのが相応しい。

以上説明した各パターンに対する相応しい閾値が適確に選択されるように、閾値択一部２３では、以下の条件で前記閾値候補から閾値を選択する。

まず、基本的にはｔ_１を閾値として選択するようにし、図３の（ｃ）、（ｄ）に示した場合のように、ｔ_１が高い輝度値である場合には、すなわち、ｔ_１が下地と背景の山の間の谷に位置すると考えられる場合には、ｔ_２を選択できるか否かを判断する。当該判断では、黒側の状態を参照して原稿全体が白っぽい画像であるか否かを判定し、白っぽい画像であると判定した場合にはｔ_２を選択できないと判断してｔ_１を選択し、白っぽい画像でないと判定した場合にはｔ_２を選択できると判断してｔ_２を選択する。

なお、文字等の残す必要のある情報は概ね輝度の低い方に存在していることから、閾値が低くなりすぎて必要な情報を除去してしまうことを回避するために、一般的な条件として閾値の下限値（Ｔ_ｍｉｎ）を上記選択条件に加えて設けることが必要である。また、極めて白紙に近い原稿の場合など例外的なヒストグラム形状になって、上述した処理が有効に機能しない場合を考慮した条件も必要となる。

以上説明した条件で閾値が選択されるよう、閾値択一部２３では、以下のような処理手順で選択処理を行う。図４は、閾値の選択処理の手順を例示したフローチャートである。

まず、閾値択一部２３は、前工程で、すなわち、前述した閾値候補検出部２２の処理で閾値候補ｔ_ｎが検出されているか否かをチェックする（ステップＳ１）。その結果、閾値候補ｔ_ｎが検出されていない場合には（ステップＳ１のＮｏ）、前述した輝度値Ｚの値が、（予め定められた閾値Ｔの下限値Ｔ_ｍｉｎ＋５）以下であるか否かをチェックし（ステップＳ２）、そうでなければ（ステップＳ２のＮｏ）、輝度値Ｚを所定値（例えば、５）下げて（ステップＳ３）、再度、閾値候補検出部２２における候補検出の処理を実行させる（ステップＳ４）。一方、輝度値Ｚの値が（閾値Ｔの下限値Ｔ_ｍｉｎ＋５）以下である場合には（ステップＳ２のＹｅｓ）、閾値Ｔを下限値Ｔ_ｍｉｎとする（ステップＳ１０）。

一方、ステップＳ１において、閾値候補ｔ_ｎが検出されている場合には（ステップＳ１のＹｅｓ）、最も輝度値の高い閾値候補ｔ_１が予め定めたＴ_ｍａｘよりも小さいか否かをチェックする（ステップＳ５）。このＴ_ｍａｘは、閾値候補ｔ_１が高すぎるか否かを判定する定数であり、前述したｔ_２選択の判断を行うか否かを判定するために用いられる。当該チェックの結果、ｔ_１がＴ_ｍａｘよりも小さい場合には（ステップＳ５のＹｅｓ）、ｔ_１が前記Ｔ_ｍｉｎ以上であるか否かをチェックする（ステップＳ６）。

その結果、ｔ_１がＴ_ｍｉｎ以上である場合には（ステップＳ６のＹｅｓ）、閾値Ｔをｔ_１とする（ステップＳ７）。すなわち、閾値候補ｔ_ｎの中から、下地除去用の閾値としてｔ_１を選択する。一方、ｔ_１がＴ_ｍｉｎ以上でない場合には（ステップＳ６のＮｏ）、閾値ＴをＴ_ｍｉｎとする（ステップＳ１０）。すなわち、下地除去用の閾値をＴ_ｍｉｎとする。

また、ステップＳ５において、ｔ_１がＴ_ｍａｘよりも小さくない場合には（ステップＳ５のＮｏ）、前述した、ｔ_２を閾値として選択できるか否かの判断を行う。具体的には、まず、全体が白っぽい画像であるか否かを判定すべく、画像の黒成分の量を示すＹ_ｍｉｎを前記ヒストグラムから求め、この値が予め定められた判定値Ｙ_Ｗよりも大きいか否かをチェックする（ステップＳ８）。

図５は、画像の黒成分の量を示すＹ_ｍｉｎ等を説明するための図である。Ｙ_ｍｉｎは、図５に示すように、前記作成したヒストグラムにおいて、輝度０側から順番に画素を積算していき、その積算値の全画素数に対する割合が予め定めた一定値に達した時点の輝度値であり、この値が高ければ高いほど白っぽい画像であると判断する。また、上記判定値Ｙ_Ｗは、画像の白っぽさを判定するための値であり、例えば、図５に示すような位置の値であり、Ｙ_ｍｉｎがこの値よりも大きければ画像が白っぽいと判定する。なお、前述した定数Ｔ_ｍａｘ、Ｔ_ｍｉｎは、例えば、図５に示すような位置の値である。

ステップＳ８のチェックにおいて、Ｙ_ｍｉｎがＹ_Ｗよりも大きければ（ステップＳ８のＹｅｓ）、閾値Ｔをｔ_１とする（ステップＳ７）。すなわち、画像が白っぽいと判定し、ｔ_２を閾値として選択するのは危険であるとして、下地除去用の閾値としてｔ_１を選択する。一方、Ｙ_ｍｉｎがＹ_Ｗよりも大きくなければ（ステップＳ８のＮｏ）、２番目に輝度値の高い閾値候補ｔ_２が前記下限値Ｔ_ｍｉｎ以下であるか否かをチェックする（ステップＳ９）。

ｔ_２が下限値Ｔ_ｍｉｎ以下である場合には（ステップＳ９のＹｅｓ）、閾値ＴをＴ_ｍｉｎとする（ステップＳ１０）。すなわち、下地除去用の閾値をＴ_ｍｉｎとする。一方、ｔ_２が下限値Ｔ_ｍｉｎ以下でない場合には（ステップＳ９のＮｏ）、閾値Ｔをｔ_２とする（ステップＳ１１）。すなわち、閾値候補ｔ_ｎの中から、下地除去用の閾値としてｔ_２を選択する。

以上のように使用する閾値Ｔとしていずれかの値が選択されると、最後に、選択された閾値Ｔが前述したＹ_ｍｉｎよりも大きい値となっているか否かをチェックする（ステップＳ１２）。ここで、一般的なヒストグラム形状の原稿の場合には、閾値ＴがＹ_ｍｉｎよりも大きい値となるので（ステップＳ１２のＹｅｓ）、そのまま、当該閾値の選択処理を終了する。

一方、閾値ＴがＹ_ｍｉｎよりも大きい値とならない場合には（ステップＳ１２のＮｏ）、例外的なヒストグラム形状の原稿であると判断し、例外処理を実行する（ステップＳ１３）。具体的には、例えば、その時点で設定されている、前述した各種定数の値では、適切な閾値が選択されない旨のエラーメッセージを、ホストコンピュータの表示装置に表示させるなどの処理を実行する。その場合、ユーザによって各種定数の値を変更できるインターフェースを用意するようにしても良い。また、各種定数の値を自動的に変更させて、再度、閾値候補の検出から処理をやり直すようにしてもよい。

なお、上述した各定数、Ｔ_ｍｉｎ、Ｔ_ｍａｘ、Ｙ_Ｗ、Ｙ_ｍｉｎを求める画素数割合は、それぞれ、各種原稿を用いた実験等により予め相応しい値が求められて設定される。

以上のようにして、閾値が選択されると、当該閾値が二値化処理部２４に渡されて、対象とする画像データの輝度値が当該閾値以上の画素については、二値化後に不要な下地や背景であるとみなし、除去する処理を行う。具体的には、当該画素を白画素とする。より具体的には、当該画素の輝度値を最高値の２５５にしてその後の二値化処理にかけてもよいし、この時点で当該画素の値を、二値化後の白を表す値、例えば、「０」に変換しても良い。

一方、輝度値が当該閾値以上でない画素の範囲については、二値化後に黒画素として残すべき文字等の画像が含まれており、また、さらに不要な画像も含まれている可能性があるので、この時点では全てを黒画素又は白画素とする処理は実行せず、二値化後に残すべき部分が黒画素となり、その他の更に不要な部分が白画素となるような、さらなる二値化処理を実行する。具体的な処理内容は、対象画像に応じて適宜決定される。

このようにして二値化処理部２４での二値化が終了すると、対象原稿についての二値画像が生成され、当該二値化装置２から出力される。その後、出力画像は、ホストコンピュータのＲＡＭ、ハードディスク等に記憶され、適宜、目的とする用途に使用される。

なお、上述の説明では、閾値候補ｔ_ｎの全てを検出後にその中から採用する閾値Ｔを選出したが、上述の場合に様に、下地、背景除去の目的で閾値を決定する場合には、まず、閾値候補ｔ_１のみを求めて、その値がＴ_ｍａｘ以上である場合に閾値候補ｔ_２を求めるようにしても良い。そうすることにより、処理時間を短縮することが可能である。

以上説明したように、本実施の形態例に係る二値化装置２では、二値化対象画像の輝度（濃度）ヒストグラムにおいて、所定割合の度数を規定する輝度幅が所定幅以上になる部分から当該部分の最小頻度の輝度値を閾値候補として検出するので、ヒストグラムにおける谷部や山の裾野部を閾値候補として検出でき、二値化に有効な閾値を自動的に決定することが可能となる。

また、当該閾値候補を、二値化処理の下地除去処理のための閾値に用いることにより、ヒストグラムにおいて山を形成する、二値化後に不要な下地部分や背景部分を、適切に白画素化することが可能となる。

また、下地除去処理において、基本的に最も輝度値の高い閾値候補を閾値として採用し、画像の輝度ヒストグラムが輝度の高い側に偏っていないなど所定条件を満たしている場合に、さらに輝度値の低い閾値候補を閾値として採用するので、二値化後に必要な画像部分を除去してしまう危険を冒すことなく有効な下地除去を実行することができる。

また、下地除去処理において、予め適切な最低閾値Ｔ_ｍｉｎを設けてこれ以下の閾値を設定しないようにすることにより、二値化後に必要な部分を除去してしまう危険性を回避している。

また、画像全体の二値化処理を実行する前に、上記下地除去処理を実行して、選択した閾値以上の画素については白画素化し、それ以外の部分については、通常、処理時間を要する更なる二値化処理を実行するようにしたので、高品質な二値化の処理を高速で行なうことが可能となる。

なお、上述の実施の形態例では、閾値候補検出部２２で検出した複数の候補の中から、閾値択一部２３が下地除去処理の目的に適した条件で閾値を選択したが、閾値候補検出部２２で検出される閾値候補は、前述の通り、ヒストグラムにおける谷部や山の裾野部に位置するものであり、下地除去処理の目的だけでなく、二値化処理において他の目的にも使用可能である。従って、閾値択一部２３において他の使用目的に応じた条件を設定して閾値を選択し処理を実行するようにすることも可能である。

また、上記実施の形態例では、画像読み取り装置１と二値化装置２を含むホストコンピュータからなるシステム構成としたが、本発明に係る画像処理プログラム及び画像処理装置は、当該システム構成に限定されることなく適用することができる。

本発明の保護範囲は、上記の実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶものである。

本発明を適用した画像処理装置の実施の形態例に係る機能構成図である。 生成されるヒストグラムを例示した図である。 典型的なヒストグラム形状を例示した図である。 閾値の選択処理の手順を例示したフローチャートである。 画像の黒成分の量を示すＹ_ｍｉｎ等を説明するための図である。

符号の説明

１ 画像読み取り装置、 ２ 二値化装置、 ２１ ヒストグラム作成部、 ２２ 閾値候補検出部、 ２３ 閾値択一部、 ２４ 二値化処理部

Claims (6)

1. 多値の画像データを二値のデータとする二値化処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
   前記画像データは、各画素が、白色で最高値となり黒色で最低値となる階調値を有するデータであり、
   前記階調値の所定値から、前記階調値の高い順番に前記画素を所定個数ずつグルーピングし、グループ内における最高階調値と最低階調値の差が所定値よりも大きくなる各グループにおいて、同じ階調値を有している前記画素の個数が最も少ない当該階調値を閾値候補として検出する、処理を前記コンピュータに実行させ、
   前記検出された閾値候補の中から、前記二値化処理のための閾値が選択される
   ことを特徴とする画像処理プログラム。
2. 請求項１において、
   前記選択された閾値は、当該閾値以上の前記階調値を有する画素を白色とする処理に用いられる
   ことを特徴とする画像処理プログラム。
3. 請求項２において、
   前記検出された閾値候補の中から、最も階調値の高い閾値候補が前記閾値として選択される
   ことを特徴とする画像処理プログラム。
4. 請求項２において、
   前記検出された閾値候補の中で最も階調値の高い閾値候補の階調値が予め定められた所定値以上である場合には、前記階調値の低い画素の個数に応じて、２番目に階調値の高い前記閾値候補が前記閾値として選択される
   ことを特徴とする画像処理プログラム。
5. 請求項２乃至請求項４のいずれかにおいて、
   前記階調値が予め定められた最低値よりも小さい前記閾値候補は前記閾値として選択されない
   ことを特徴とする画像処理プログラム。
6. 多値の画像データを二値のデータとする二値化処理を実行する画像処理装置であって、
   前記画像データは、各画素が、白色で最高値となり黒色で最低値となる階調値を有するデータであり、
   前記階調値の所定値から、前記階調値の高い順番に前記画素を所定個数ずつグルーピングし、グループ内における最高階調値と最低階調値の差が所定値よりも大きくなる各グループにおいて、同じ階調値を有している前記画素の個数が最も少ない当該階調値を閾値候補として検出し、
   前記検出された閾値候補の中から、前記二値化処理のための閾値が選択される
   ことを特徴とする画像処理装置。