JP2010199984A - Image processor, image reader, and image formation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、画像読取装置及び画像形成装置に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image reading apparatus, and an image forming apparatus.
画像を文字領域、図形領域、写真領域などに分割する技術が知られている。例えば、特許文献1には、2値画像から黒画素の繋がった連結領域を抽出し、抽出した連結領域における各画素から背景画素までの最短の距離値に基づいて、各連結領域を線図形の領域、文字の領域、又は写真の領域のいずれかに分類する技術が開示されている。また、特許文献2には、画像中の連結成分の外接矩形の大きさに基づいて、画像を文字領域、図形領域、写真領域に分割する技術が開示されている。さらに、特許文献3には、2値化画像を構成要素毎の分割領域に分割し、この分割領域の黒画素数、外接矩形の縦横比と厚さ、矩形度と厚さ、外接矩形の大きさに対する最大ラン長さの比率、領域内黒白反転密度に基づいて、各分割領域の属性を文字領域、図形領域、写真領域、表領域、又はフィールドセパレータ領域のいずれかに分類する技術が開示されている。
A technique for dividing an image into a character area, a graphic area, a photograph area, and the like is known. For example, in
本発明は、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することを目的とする。 It is an object of the present invention to accurately determine the attribute of each divided region divided according to a connected component from an image with high accuracy.
本発明の請求項1に係る画像処理装置は、画像に含まれる連結成分に基づいて、当該画像を複数の分割領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段によって分割された各分割領域の第1の特徴量を抽出する第1の特徴量抽出手段と、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された第1の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、当該第1の特徴量を有する分割領域の属性を線画又は表と判別し、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された第1の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、当該第1の特徴量を有する分割領域の属性を図形又は写真と判別する第1の属性判別手段と、前記複数の分割領域のうち、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された前記第1の特徴量が、第1の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲内に含まれる分割領域を選択する領域選択手段と、前記領域選択手段によって選択された分割領域について、当該分割領域を構成する連結成分の太さに関する第2の特徴量を抽出する第2の特徴量抽出手段と、前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された第2の特徴量の示す前記分割領域を構成する連結成分の太さに応じて、当該分割領域の属性を判別する第2の属性判別手段とを備えることを特徴とする。 An image processing apparatus according to a first aspect of the present invention includes an area dividing unit that divides an image into a plurality of divided areas based on connected components included in the image, and each divided area divided by the area dividing unit. A first feature quantity extracting means for extracting a first feature quantity, and a first feature quantity extracted by the first feature quantity extraction means is included in a predetermined line drawing or table feature quantity; Determines the attribute of the divided region having the first feature amount as a line drawing or a table, and the first feature amount extracted by the first feature amount extraction means is a feature amount of a graphic or a photograph that is determined in advance. A first attribute determining unit that determines an attribute of the divided region having the first feature amount as a graphic or a photograph, and the first feature amount extracting unit among the plurality of divided regions. The first feature amount extracted by A region selection means for selecting a divided region included in a predetermined range from a boundary for discriminating between a line drawing, a table, and a figure or a photograph in a feature amount space composed of feature amounts of A second feature amount extracting unit that extracts a second feature amount relating to the thickness of the connected component constituting the divided region, and a second feature extracted by the second feature amount extracting unit. And a second attribute discriminating unit for discriminating an attribute of the divided area according to the thickness of the connected component constituting the divided area indicated by the quantity.
本発明の請求項2に係る画像処理装置は、請求項1に記載の構成において、前記第2の属性判別手段は、前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された第2の特徴量が、前記分割領域を構成する連結成分の太さが閾値以下であることを示している場合には、当該分割領域の属性を線画又は表と判別することを特徴とする。 An image processing apparatus according to a second aspect of the present invention is the configuration according to the first aspect, wherein the second attribute determination unit is configured such that the second feature amount extracted by the second feature amount extraction unit is When the thickness of the connected component constituting the divided area indicates that it is equal to or less than a threshold value, the attribute of the divided area is determined as a line drawing or a table.
本発明の請求項3に係る画像処理装置は、請求項1又は2に記載の構成において、前記第2の属性判別手段は、前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された第2の特徴量が、前記分割領域を構成する連結成分の太さが閾値よりも大きいことを示している場合には、当該分割領域の属性を図形又は写真と判別することを特徴とする。 An image processing apparatus according to a third aspect of the present invention is the configuration according to the first or second aspect, wherein the second attribute discriminating means is the second feature quantity extracted by the second feature quantity extracting means. However, if the connected component constituting the divided area indicates that the thickness is larger than a threshold value, the attribute of the divided area is determined as a figure or a photograph.
本発明の請求項4に係る画像処理装置は、請求項1から3のいずれか1項に記載の構成において、前記第1の特徴量抽出手段は、前記第1の特徴量として、前記各分割領域の外接矩形の大きさと、当該分割領域を構成する連結成分に属する画素が当該外接矩形を占める割合を示す画素密度とを抽出し、前記第1の属性判別手段は、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された前記外接矩形の大きさ及び前記画素密度を用いて、前記判別を行うことを特徴とする。 The image processing apparatus according to a fourth aspect of the present invention is the configuration according to any one of the first to third aspects, wherein the first feature amount extraction unit uses the respective divisions as the first feature amount. The size of the circumscribed rectangle of the region and the pixel density indicating the proportion of pixels that belong to the connected component constituting the divided region occupy the circumscribed rectangle are extracted, and the first attribute determining unit is configured to extract the first feature amount. The discrimination is performed using the size of the circumscribed rectangle and the pixel density extracted by the extraction unit.
本発明の請求項5に係る画像処理装置は、請求項1から4のいずれか1項に記載の構成において、前記領域選択手段によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした2値画像に対して収縮処理を行う収縮処理手段を備え、前記第2の特徴量抽出手段は、前記第2の特徴量として、前記収縮処理手段によって収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数を抽出し、前記第2の属性判別手段は、前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された画素数に基づいて、前記判別を行うことを特徴とする。 An image processing apparatus according to a fifth aspect of the present invention is the configuration according to any one of the first to fourth aspects, wherein the pixel positions belonging to the connected components constituting the divided region selected by the region selecting unit are turned on. The second feature amount extraction unit includes a contraction processing unit configured to perform a contraction process on the binary image in a state, and the second feature amount extraction unit after the contraction processing is performed by the contraction processing unit as the second feature amount. The number of on-state pixels in the divided area is extracted, and the second attribute determining unit performs the determination based on the number of pixels extracted by the second feature amount extracting unit.
本発明の請求項6に係る画像処理装置は、請求項1から4のいずれか1項に記載の構成において、前記領域選択手段によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした2値画像に対して収縮処理を行う収縮処理手段を備え、前記第2の特徴量抽出手段は、前記第2の特徴量として、前記収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量を抽出し、前記第2の属性判別手段は、前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された変化量に基づいて、前記判別を行うことを特徴とする。 According to a sixth aspect of the present invention, in the configuration according to any one of the first to fourth aspects, the pixel position belonging to the connected component constituting the divided region selected by the region selecting unit is turned on. A contraction processing unit configured to perform a contraction process on the binary image in a state, and the second feature amount extraction unit includes, as the second feature amount, an on-state pixel in a divided region before and after the contraction process. A change amount of a number is extracted, and the second attribute determination unit performs the determination based on the change amount extracted by the second feature amount extraction unit.
本発明の請求項7に係る画像処理装置は、請求項1から6のいずれか1項に記載の構成において、前記第1の特徴量抽出手段は、前記第1の特徴量として、前記各分割領域の縦横比を抽出し、前記第1の属性判別手段は、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された縦横比が予め決められた直線の特徴量に含まれる場合には、当該縦横比を有する分割領域の属性を線画又は表若しくは直線と判別することを特徴とする。 An image processing apparatus according to a seventh aspect of the present invention is the image processing apparatus according to any one of the first to sixth aspects, wherein the first feature amount extraction unit uses the respective divisions as the first feature amount. When the aspect ratio extracted by the first feature quantity extraction unit is included in a predetermined straight line feature quantity, the aspect ratio is extracted. It is characterized in that an attribute of a divided area having a line is determined as a line drawing, a table, or a straight line.
本発明の請求項8に係る画像読取装置は、原稿の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項1〜7のいずれか1項に記載の画像処理装置とを備えることを特徴とする。 The image reading apparatus according to claim 8 of the present invention performs processing using a reading unit that reads an image of a document and an image read by the reading unit. And a processing device.
本発明の請求項9に係る画像形成装置は、原稿の画像を読み取る読取手段と、前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項1〜7のいずれか1項に記載の画像処理装置と、前記画像処理装置によって処理が施された画像を記録材に形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする。 The image forming apparatus according to claim 9 of the present invention performs processing using a reading unit that reads an image of a document and an image read by the reading unit. The image processing apparatus includes: a processing apparatus; and an image forming unit that forms an image processed by the image processing apparatus on a recording material.
請求項1に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することができる。
請求項2に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、線画又は表の分割領域を精度良く判別することができる。
請求項3に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、図形又は写真の分割領域を精度良く判別することができる。
請求項4に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、第1の特徴量に基づいて分割領域の属性を判別する処理の負荷を低減することができる。
請求項5に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、第2の特徴量に基づいて分割領域の属性を判別する処理を効率的に行うことができる。
請求項6に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、第2の特徴量に基づいて分割領域の属性を判別する処理を効率的に行うことができる。
請求項7に係る発明によれば、第1の特徴量に基づいて直線の分割領域を判別することができる。
請求項8に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することができる。
請求項9に係る発明によれば、本発明の構成を採用しない場合と比較して、画像から連結成分に応じて分割された各分割領域の属性を精度良く高速に判別することができる。
According to the first aspect of the present invention, compared with the case where the configuration of the present invention is not adopted, the attribute of each divided region divided from the image according to the connected component can be determined with high accuracy and at high speed.
According to the second aspect of the present invention, compared to a case where the configuration of the present invention is not adopted, it is possible to accurately discriminate the line drawing or the divided area of the table.
According to the third aspect of the present invention, compared to a case where the configuration of the present invention is not adopted, it is possible to discriminate the divided area of the figure or the photograph with high accuracy.
According to the fourth aspect of the present invention, as compared with the case where the configuration of the present invention is not adopted, it is possible to reduce the processing load for determining the attribute of the divided region based on the first feature amount.
According to the fifth aspect of the present invention, as compared with the case where the configuration of the present invention is not adopted, it is possible to efficiently perform the process of determining the attribute of the divided region based on the second feature amount.
According to the sixth aspect of the present invention, as compared with the case where the configuration of the present invention is not adopted, it is possible to efficiently perform the process of determining the attribute of the divided region based on the second feature amount.
According to the invention which concerns on Claim 7, based on the 1st feature-value, a linear division area can be discriminate | determined.
According to the eighth aspect of the present invention, compared with the case where the configuration of the present invention is not adopted, the attribute of each divided region divided from the image according to the connected component can be determined with high accuracy and at high speed.
According to the ninth aspect of the present invention, compared with the case where the configuration of the present invention is not adopted, the attribute of each divided region divided from the image according to the connected component can be determined with high accuracy and at high speed.
[構成]
図1は、本実施形態に係る画像形成装置1の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像形成装置1は、制御部11と、通信部12と、記憶部13と、表示操作部14と、画像読取部15と、画像処理部16と、画像形成部17とを備えている。制御部11は、CPU(Central Processing Unit)とメモリなどを備えており、CPUがメモリ又は記憶部13に記憶されているプログラムを実行することにより、画像形成装置1の各部を制御する。通信部12は、通信回線を介して接続された外部装置との通信を確立し、データの送受信を行う。記憶部13は、例えばハードディスクであり、各種のデータを記憶する。表示操作部14は、例えばタッチパネルであり、制御部11の制御に応じた画像を表示するとともに、操作者の操作を受け付ける。画像読取部15は、本発明の読取手段の一例であり、例えばスキャナ装置である。画像読取部15は、用紙の画像を読み取り、その画像に応じた画像データを生成する。画像処理部16は、画像読取部15によって生成された画像データ、又は通信部12によって受信された画像データを用いて、各種の画像処理を行う。画像形成部17は、本発明の画像形成手段の一例であり、例えば電子写真方式で画像を形成するプリンター装置である。画像形成部17は、画像処理部16によって処理が施された画像データに応じた画像を用紙に形成し、出力する。
[Constitution]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an
次に、画像処理部16の機能構成について説明する。図2は、画像処理部16の機能構成を示す図である。同図に示すように、画像処理部16は、機能構成として、領域分割部101と、第1の特徴量抽出部102と、第1の属性判別部103と、領域選択部104と、収縮処理部105と、第2の特徴量抽出部106と、第2の属性判別部107とを有している。領域分割部101は、本発明の領域分割手段の一例であり、画像に含まれる連結成分に基づいて、その画像を複数の分割領域に分割する。第1の特徴量抽出部102は、本発明の第1の特徴量抽出手段の一例であり、領域分割部101によって分割された各分割領域の第1の特徴量を抽出する。第1の特徴量としては、例えば外接矩形サイズと黒画素密度とが用いられる。この外接矩形サイズとは、分割領域に外接する矩形の大きさのことをいう。また、黒画素密度とは、分割領域におけるオン状態の画素の密度のことをいう。この黒画素密度は、分割領域を構成する連結成分に属する画素が外接矩形を占める割合を示している。第1の属性判別部103は、本発明の第1の属性判別手段の一例であり、第1の特徴量抽出部102によって抽出された第1の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、その第1の特徴量を有する分割領域の属性を線画又は表と判別し、第1の特徴量抽出部102によって抽出された第1の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、その第1の特徴量を有する分割領域の属性を図形又は写真と判別する。
Next, the functional configuration of the
領域選択部104は、本発明の領域選択手段の一例であり、画像から分割された複数の分割領域のうち、第1の特徴量抽出部102によって抽出された第1の特徴量が、第1の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲内に含まれる分割領域を選択する。収縮処理部105は、本発明の収縮処理手段の一例であり、領域選択部104によって選択された分割領域を構成する連結成分に属する画素位置をオン状態とした2値画像に対して収縮処理を行う。第2の特徴量抽出部106は、本発明の第2の特徴量抽出手段の一例であり、領域選択部104によって選択された分割領域について、その分割領域を構成する連結成分の太さに関する第2の特徴量を抽出する。この第2の特徴量としては、例えば収縮処理部105によって収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数が用いられる。第2の属性判別部107は、本発明の第2の属性判別手段の一例であり、第2の特徴量抽出部106によって抽出された第2の特徴量の示す分割領域を構成する連結成分の太さに応じて、その分割領域の属性を判別する。
The
[動作]
次に、本実施形態に係る画像形成装置1の動作について説明する。画像形成装置1では、画像読取部15によって読み取られた画像を複数の分割領域に分割し、各分割領域の属性を判別する属性判別処理が行われる。以下の説明では、この属性判別処理について説明する。図3は、属性判別処理を示す図である。ここでは、画像読取部15によって図中の画像P0が読み取られた場合を想定する。図に示すように、この画像P0には、表Ta〜Tcが含まれている。表Taは、罫線が細くサイズが中くらいの表である。表Tbは、罫線が太くサイズが中くらいの表である。この表Ta,Tbの背景色は、いずれも透明である。表Tcは、罫線間隔が広くサイズの大きい表である。この表Tcの背景色は、項目部分がカラーになっている。
[Operation]
Next, the operation of the
画像読取部15によって画像P0が読み取られ、画像データが生成されると、生成された画像データは画像処理部16に入力される。画像データが入力されると、画像処理部16は、この画像データを用いて、画像P0を下地色で2値化する2値化処理を行う(ステップS1)。具体的には、画像処理部16は、画像P0において、下地色を表す画素値の画素をオフにし、それ以外の画素値の画素をオンにする。これにより、図中の2値画像P1のように、画像P0が下地領域と非下地領域とに分離される。続いて、画像処理部16は、2値化処理が施された2値画像P1に含まれる連結成分に基づいて、2値画像P1を複数の分割領域に分割する(ステップS2)。この例では、図に示すように、2値画像P1が複数の文字領域Cと枠領域Ra,Rb,Rcとに分割される。
When the image P0 is read by the
続いて、画像処理部16は、各分割領域の外接矩形サイズと黒画素密度とを第1の特徴量として抽出する(ステップS3)。なお、外接矩形サイズと黒画素密度とは、上述したステップS2にて領域を分割するときに副次的に生成されるものである。この例では、文字領域Cの第1の特徴量として、外接矩形サイズ「小」と、黒画素密度「小」乃至「大」のいずれかとが抽出される。また、枠領域Raの第1の特徴量として、外接矩形サイズ「中」と黒画素密度「小」、枠領域Rbの第1の特徴量として、外接矩形サイズ「中」と黒画素密度「やや大」、枠領域Rcの第1の特徴量として、外接矩形サイズ「大」と黒画素密度「やや小」とが抽出される。枠領域Raの黒画素密度が「小」となるのは、枠領域Raにおける罫線が細いからであり、枠領域Rbの黒画素密度が「やや大」となるのは、枠領域Rbにおける罫線が太いからである。枠領域Rcの黒画素密度が「やや小」となるのは、枠領域Rcには表Tcの項目部分が含まれているからである。
Subsequently, the
続いて、画像処理部16は、抽出された第1の特徴量に基づいて、第1の属性判別を行う(ステップS4)。具体的には、画像処理部16は、抽出された第1の特徴量が図4に示す判別基準Kにおける「文字」の範囲に含まれる場合には、その分割領域の属性を「文字」と判別し、「線画/表」の範囲に含まれる場合には、その分割領域の属性を「線画/表」と判別し、「図形/写真」の範囲に含まれる場合には、その分割領域の属性を「図形/写真」と判別する。この判別基準Kは、第1の特徴量で構成される特徴量空間を示している。そして、判別基準Kにおける「文字」の範囲は、予め決められた文字の特徴量を示しており、「線画/表」の範囲は、予め決められた線画又は表の特徴量を示しており、「図形/写真」の範囲は、予め決められた図形又は写真の特徴量を示している。つまり、画像処理部16は、抽出された第1の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、その第1の特徴量を有する領域の属性を線画又は表と判別し、抽出された第1の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、その第1の特徴量を有する領域の属性を図形又は写真と判別する。例えば、文字領域Cの第1の特徴量である外接矩形サイズ「小」及び黒画素密度「小」乃至「大」は、図4に示す判別基準Kの「文字」の範囲に含まれる。そのため、文字領域Cの属性は「文字」と判別される。また、枠領域Raの第1の特徴量である外接矩形サイズ「中」及び黒画素密度「小」は、図4に示す判別基準Kの「線画/表」の範囲に含まれる。そのため、枠領域Raの属性は「線画/表」と判別される。
Subsequently, the
また、判別基準Kには、「線画/表」の範囲と「図形/写真」の範囲と間に「境界部分」が設けられている。この境界部分は、第1の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲を示している。例えば、枠領域Rbの第1の特徴量である外接矩形サイズ「中」及び黒画素密度「やや大」は、図4に示す判別基準Kの「境界部分」に含まれる。この場合、枠領域Rbの属性はここでは判別されない。また、枠領域Rcの第1の特徴量である外接矩形サイズ「大」及び黒画素密度「やや小」も、図4に示す判別基準Kの「境界部分」に含まれる。従って、枠領域Rcの属性もここでは判別されない。ここで、判別基準Kに「境界部分」が設けられている理由について説明する。仮に、図4に示す判別基準Kに「境界部分」が設けられていなかったとすると、上述した枠領域Rbの属性は、本来ならば「線画/表」と判別されるべきであるところ、「図形/写真」と誤判別されてしまう。上述した枠領域Rcの属性についても、本来ならば「図形/写真」と判別されるべきであるところ、「線画/表」と誤判別されてしまう。このように、属性が誤判別されると、属性判別処理の後段の処理に悪影響を及ぼしてしまう。そのため、判別基準Kに「境界部分」を設けて、誤判別が行われる可能性のある領域については、以下の処理によって属性を判別するようにしているのである。 Further, in the discrimination criterion K, a “boundary portion” is provided between the “line drawing / table” range and the “figure / photo” range. This boundary portion indicates a predetermined range from a boundary for discriminating a line drawing or table from a figure or a photograph in the feature amount space constituted by the first feature amount. For example, the circumscribed rectangle size “medium” and the black pixel density “slightly large”, which are the first feature amounts of the frame region Rb, are included in the “boundary portion” of the determination criterion K shown in FIG. In this case, the attribute of the frame region Rb is not determined here. Further, the circumscribed rectangle size “large” and the black pixel density “slightly small”, which are the first feature amounts of the frame region Rc, are also included in the “boundary portion” of the determination criterion K shown in FIG. Therefore, the attribute of the frame region Rc is not determined here. Here, the reason why the “boundary portion” is provided in the discrimination criterion K will be described. If the “border” is not provided in the discrimination criterion K shown in FIG. 4, the attribute of the frame region Rb described above should be discriminated as “line drawing / table”. / Photo "is misclassified. The attribute of the frame region Rc described above is also erroneously discriminated as “line drawing / table” where it should be discriminated as “figure / photo”. As described above, if an attribute is misidentified, the subsequent process of the attribute determination process is adversely affected. For this reason, a “boundary portion” is provided in the discrimination criterion K, and an attribute is discriminated by the following process for an area that may be erroneously discriminated.
続いて、画像処理部16は、上述したステップS2にて分割された複数の分割領域のうち、第1の抽出量が「境界部分」の範囲に含まれる分割領域を選択する(図3のステップS5)。この例では、枠領域Rbと枠領域Rcとが選択される。続いて、画像処理部16は、選択された分割領域の2値画像に対して収縮処理を行う(ステップS6)。この収縮処理とは、注目画素の近傍を調べて、1つでもオフ状態の画素があればその注目画素をオフ状態にする処理をいう。収縮処理は、分割領域に含まれる罫線部分が消滅するような回数だけ行われる。例えば、枠領域Rb,Rcにおいて罫線部分の最大の太さが5画素分である場合には、3×3の収縮ウィンドウを使って収縮処理を3回行うと、罫線部分が消滅する。従って、この場合には、収縮処理が3回行われる。この収縮処理により、枠領域Rb,Rcに含まれる枠線部分はいずれも消滅し、枠領域Rcに含まれる項目部分だけが収縮した状態で残る。図中の収縮画像rbは、収縮処理が施された後の枠領域Rbの2値画像を示しており、収縮画像rcは、収縮処理が施された後の枠領域Rcの2値画像を示している。この場合、収縮画像rbには、オン状態の画素が含まれず、収縮画像rcには、オン状態の画素が含まれる。
Subsequently, the
続いて、画像処理部16は、収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数(以下、「収縮後の画素数」という)を第2の特徴量として抽出する(ステップS7)。この収縮後の画素数は、分割領域の2値画像の太さに応じた値になるから、分割領域の2値画像の太さに関する特徴量であるといえる。この例では、収縮画像rbにはオン状態の画素が含まれないため、枠領域Rbの第2の特徴量として収縮後の画素数0が抽出される。一方、収縮画像rcにはオン状態の画素が含まれているため、枠領域Rcの第2の特徴量として収縮後の画素数x(x>0)が抽出される。
Subsequently, the
続いて、画像処理部16は、上述したステップS5にて選択された分割領域について、抽出された第2の特徴量に基づいて第2の属性判別を行う(ステップS8)。具体的には、画像処理部16は、抽出された収縮後の画素数が0である場合には、分割領域の属性を「線画/表」と判別し、抽出された収縮後の画素数が0よりも大きい場合には、分割領域の属性を「図形/写真」と判別する。これは、収縮後の画素数が0である場合には、分割領域の2値画像の太さが閾値以下であることになるため、その分割領域には罫線部分だけが含まれているといえる一方、収縮後の画素数が0より大きい場合には、分割領域の2値画像の太さが閾値よりも大きいことになるため、その分割領域には罫線以外の要素が含まれているといえるからである。つまり、画像処理部16は、抽出された第2の特徴量が、分割領域を構成する連結成分の太さが閾値以下であることを示している場合には、その分割領域の属性を線画又は表と判別し、抽出された第2の特徴量が、分割領域を構成する連結成分の太さが閾値よりも大きいことを示している場合には、その分割領域の属性を図形又は写真と判別する。この例では、枠領域Rbの属性は、収縮後の画素数が0であるため、「線画/表」と判別される。一方、枠領域Rcの属性は、収縮後の画素数がx(x>0)であるため、「図形/写真」と判別される。
Subsequently, the
このように、上述した属性判別処理では、画像P0に含まれる枠領域Ra,Rbの属性が「線画/表」と判別され、枠領域Rcの属性が「図形/写真」と判別される。枠領域Rcの属性を「図形/写真」と判別することで、項目部分の背景色を含めて表Tcを再現できるようになる。また、枠領域Ra,Rbの属性を「線画/表」と判別することで、表Ta,Tbを表Tcとは異なる画像形式に変換できるため、例えば、表Ta,Tbをベクトルデータで表現すれば、その内容を後から容易に加工できるようになる。 As described above, in the attribute determination process described above, the attributes of the frame regions Ra and Rb included in the image P0 are determined as “line drawing / table”, and the attribute of the frame region Rc is determined as “figure / photo”. By identifying the attribute of the frame region Rc as “figure / photograph”, the table Tc including the background color of the item portion can be reproduced. Further, by distinguishing the attributes of the frame regions Ra and Rb as “line drawing / table”, the tables Ta and Tb can be converted into an image format different from that of the table Tc. For example, the tables Ta and Tb can be expressed by vector data. Then, the contents can be easily processed later.
[変形例]
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の各変形例を適宜組み合わせてもよい。
(変形例1)
上述した実施形態では、第2の特徴量として収縮後の画素数を抽出していたが、第2の特徴量はこれに限らない。例えば、第2の特徴量として、収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量が用いられてもよい。この場合、画像処理部16は、収縮処理が行われる前の分割領域におけるオン状態の画素数と収縮後の画素数とに基づいて、収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量を算出する。そして、画像処理部16は、算出した変化量が閾値よりも大きい場合には、分割領域の属性を「線画/表」と判別し、算出した変化量が閾値以下である場合には、分割領域の属性を「図形/写真」と判別する。これは、画素数の変化量が大きい場合には、分割領域の2値画像の太さが閾値以下であることになるため、その分割領域には罫線部分だけが含まれているといえる一方、画素数の変化量が小さい場合には、分割領域の2値画像の太さが閾値よりも大きいことになるため、その分割領域には罫線以外の要素が含まれているといえるからである。
また、画像処理部16は、第2の特徴量として分割領域の2値画像の太さを抽出してもよい。
この場合、画像処理部16は、例えば距離変換を行って2値画像の太さを抽出する。そして、画像処理部16は、抽出された2値画像の太さが閾値以下である場合には、その2値画像を含む分割領域の属性を「線画/表」と判別し、抽出された2値画像の太さが閾値よりも大きい場合には、その2値画像を含む分割領域の属性を「図形/写真」と判別する。なお、この場合には、上述した収縮処理を行う必要はない。
[Modification]
The above is the description of the embodiment, but the contents of this embodiment can be modified as follows. Further, the following modifications may be combined as appropriate.
(Modification 1)
In the above-described embodiment, the number of contracted pixels is extracted as the second feature amount, but the second feature amount is not limited to this. For example, the amount of change in the number of pixels in the ON state of the divided region before and after the contraction process may be used as the second feature amount. In this case, the
Further, the
In this case, the
(変形例2)
上述した実施形態において、画像処理部16は、第1の特徴量として、分割領域の縦横比を抽出してもよい。この場合、画像処理部16は、抽出した縦横比が予め決められた直線の特徴量に含まれる場合には、その縦横比を有する領域の属性を「線画/表」又は「直線」と判別する。
(Modification 2)
In the embodiment described above, the
(変形例3)
上述した実施形態では、画像処理部16が画像形成装置1に設けられている構成を例に挙げて説明したが、画像処理部16が他の装置に設けられてもよい。例えば、画像処理部16が上述した画像読取部15と同等の機能を備える画像読取装置に設けられていてもよい。また、画像処理部16が、単体の装置である画像処理装置として特定されてもよい。
(Modification 3)
In the embodiment described above, the configuration in which the
(変形例4)
上述した実施形態において、画像処理部16にて行なわれる処理は、単一又は複数のハードウェア資源によって実現されてもよいし、CPUが1又は複数のプログラムを実行することにより実現されてもよい。また、このプログラムは、磁気テープや磁気ディスクなどの磁気記録媒体、光ディスクなどの光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピュータ装置が読み取り可能な記録媒体に記憶された状態で提供し得る。また、プログラムを、インターネットなどの通信回線経由でダウンロードさせることも可能である。
(Modification 4)
In the embodiment described above, the processing performed by the
1…画像形成装置、11…制御部、12…通信部、13…記憶部、14…表示操作部、15…画像読取部、16…画像処理部、17…画像形成部、101…領域分割部、102…第1の特徴量抽出部、103…第1の属性判別部、104…領域選択部、105…収縮処理部、106…第2の特徴量抽出部、107…第2の属性判別部。
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記領域分割手段によって分割された各分割領域の第1の特徴量を抽出する第1の特徴量抽出手段と、
前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された第1の特徴量が予め決められた線画又は表の特徴量に含まれる場合には、当該第1の特徴量を有する分割領域の属性を線画又は表と判別し、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された第1の特徴量が予め決められた図形又は写真の特徴量に含まれる場合には、当該第1の特徴量を有する分割領域の属性を図形又は写真と判別する第1の属性判別手段と、
前記複数の分割領域のうち、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された前記第1の特徴量が、第1の特徴量で構成される特徴量空間において線画又は表と図形又は写真とを判別する境界から予め決められた範囲内に含まれる分割領域を選択する領域選択手段と、
前記領域選択手段によって選択された分割領域について、当該分割領域を構成する連結成分の太さに関する第2の特徴量を抽出する第2の特徴量抽出手段と、
前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された第2の特徴量の示す前記分割領域を構成する連結成分の太さに応じて、当該分割領域の属性を判別する第2の属性判別手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 Area dividing means for dividing the image into a plurality of divided areas based on the connected components included in the image;
First feature quantity extraction means for extracting a first feature quantity of each divided area divided by the area division means;
When the first feature quantity extracted by the first feature quantity extraction unit is included in the predetermined line drawing or table feature quantity, the attribute of the divided area having the first feature quantity is set to the line drawing or When the first feature value extracted from the first feature value extraction unit is included in the feature value of a predetermined figure or photograph, the divided area having the first feature value is determined. First attribute determination means for determining the attribute of
Among the plurality of divided areas, the first feature quantity extracted by the first feature quantity extraction unit is a line drawing or table and a figure or photograph in a feature quantity space constituted by the first feature quantity. Area selection means for selecting a divided area included in a predetermined range from the boundary to be determined;
Second feature quantity extraction means for extracting a second feature quantity related to the thickness of the connected component constituting the divided area for the divided area selected by the area selection means;
Second attribute discrimination means for discriminating the attribute of the divided area according to the thickness of the connected component constituting the divided area indicated by the second feature quantity extracted by the second feature quantity extracting means; An image processing apparatus comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 In the case where the second attribute determination unit indicates that the second feature amount extracted by the second feature amount extraction unit indicates that the thickness of the connected component constituting the divided region is equal to or less than a threshold value. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the attribute of the divided area is determined as a line drawing or a table.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 When the second attribute determination unit indicates that the second feature amount extracted by the second feature amount extraction unit indicates that the thickness of the connected component constituting the divided region is larger than a threshold value The image processing apparatus according to claim 1, wherein the attribute of the divided area is determined as a graphic or a photograph.
前記第1の属性判別手段は、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された前記外接矩形の大きさ及び前記画素密度を用いて、前記判別を行う
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The first feature quantity extraction means, as the first feature quantity, indicates a size of a circumscribed rectangle of each divided region and a ratio indicating that a pixel belonging to a connected component constituting the divided region occupies the circumscribed rectangle. Extract the density and
The said 1st attribute discrimination | determination means performs the said discrimination | determination using the magnitude | size of the said circumscribed rectangle and the said pixel density which were extracted by the said 1st feature-value extraction means. The image processing apparatus according to any one of the above.
前記第2の特徴量抽出手段は、前記第2の特徴量として、前記収縮処理手段によって収縮処理が行われた後の分割領域におけるオン状態の画素数を抽出し、
前記第2の属性判別手段は、前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された画素数に基づいて、前記判別を行う
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 A contraction processing unit that performs contraction processing on a binary image in which pixel positions belonging to a connected component constituting a divided region selected by the region selection unit are turned on;
The second feature amount extraction unit extracts, as the second feature amount, the number of on-state pixels in the divided area after the contraction processing is performed by the contraction processing unit,
The image according to any one of claims 1 to 4, wherein the second attribute determining unit performs the determination based on the number of pixels extracted by the second feature amount extracting unit. Processing equipment.
前記第2の特徴量抽出手段は、前記第2の特徴量として、前記収縮処理の前後における分割領域のオン状態の画素数の変化量を抽出し、
前記第2の属性判別手段は、前記第2の特徴量抽出手段によって抽出された変化量に基づいて、前記判別を行う
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 A contraction processing unit that performs contraction processing on a binary image in which pixel positions belonging to a connected component constituting a divided region selected by the region selection unit are turned on;
The second feature amount extraction unit extracts, as the second feature amount, an amount of change in the number of on-state pixels in the divided region before and after the contraction process,
5. The image according to claim 1, wherein the second attribute determination unit performs the determination based on a change amount extracted by the second feature amount extraction unit. Processing equipment.
前記第1の属性判別手段は、前記第1の特徴量抽出手段によって抽出された縦横比が予め決められた直線の特徴量に含まれる場合には、当該縦横比を有する分割領域の属性を線画又は表若しくは直線と判別する
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The first feature amount extraction unit extracts an aspect ratio of each of the divided regions as the first feature amount,
When the aspect ratio extracted by the first feature amount extraction unit is included in a predetermined straight line feature amount, the first attribute determination unit displays the attribute of the divided region having the aspect ratio as a line drawing. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is identified as a table or a straight line.
前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項1〜7のいずれか1項に記載の画像処理装置と
を備えることを特徴とする画像読取装置。 Reading means for reading an image of a document;
An image reading apparatus comprising: the image processing apparatus according to claim 1, which performs processing using an image read by the reading unit.
前記読取手段によって読み取られた画像を用いて処理を行う請求項1〜7のいずれか1項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置によって処理が施された画像を記録材に形成する画像形成手段と
を備えることを特徴とする画像形成装置。 Reading means for reading an image of a document;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein processing is performed using an image read by the reading unit;
An image forming apparatus comprising: an image forming unit that forms an image processed by the image processing apparatus on a recording material.
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