JP2011087144A - テロップ文字領域検出方法，テロップ文字領域検出装置およびテロップ文字領域検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像上のテロップ文字領域を精度良く検出する技術を提供する。
【解決手段】エッジ検出部１３は，画像記憶部１２に記憶された画像からエッジを検出する。エッジペア検出部１３１は，画像からエッジ間の色のばらつきが少ないエッジの対であるエッジペアを検出する。高密度エッジ領域抽出部１４は，画像からエッジが高密度に存在する高密度エッジ領域を抽出する。色分類部１５は，抽出された高密度エッジ領域内にあるエッジペア間の色をクラスタリングによって分類する。テロップ文字色推定部１６は，高密度エッジ領域から抽出されて分類された色に基づいて，テロップの文字に用いられている色を推定する。テロップ文字領域検出部１７は，画像上の高密度エッジ領域内のテロップ文字色と推定された色からテロップ文字領域を検出する。
【選択図】図１

Description

本発明は，映像（動画像）または静止画像にテロップ文字があるかどうかを判定し，テロップ文字がある場合には，その領域を自動的に抽出する技術に関するものである。

動画像のフレームや，静止画像からテロップ文字の領域を抽出する従来技術として，例えば，次のような技術が提案されている。

特許文献１には，映像からテロップ文字が表示されているフレームを検出する技術が開示されており，この技術では，映像のフレームにおいて所定数以上のエッジペアが含まれるブロックが連続した場合に，そのフレームをテロップ文字が表示されているフレームとして検出する。

また，特許文献２には，映像から，動きながら表示される字幕文字を検出する技術が開示されており，この技術では，字幕文字部分に支配的に現れる特徴点として，エッジペア特徴点を検出する。

特開平１１−１７８００７号公報 特開平１１−２０５６７９号公報

しかし，上記の従来の技術でテロップ検出を行うと，文字領域と判定される矩形領域が正解から少しだけズレてしまうという問題がある。

映像からテロップの出ているフレームを検出するだけなら小さなズレは問題にならないが，文字領域の位置によって番組のヘッドラインテロップなどを判定するような場合には，僅かなズレが検出率を著しく下げてしまうことがある。

本発明は，上記の問題点の解決を図り，画像上の文字領域を精度良く検出する技術を提供することを目的とする。

本発明では，上記の課題を解決するために，文字の色に着目して，文字領域の検出を行う。テロップに使われている文字については，グラデーションのような色使いが行われることは稀であり，文字色として同時に使われる色はせいぜい２〜３色程度である。そこで，テロップの文字に使われている色に着目し，その文字色を推定することで，テロップ文字領域を正確に検出する技術を提案する。

本発明の概要は，以下のとおりである。文字はストロークで構成されるので，画像上の文字部分ではエッジ（色の変化点）が発生する。このエッジの密度が所定の閾値以上の領域を対象に，エッジを構成する色の変化点のペアをエッジペアとして取り出し，エッジペアの色が似ているものを集めてグループ化するクラスタリングを行う。通常，文字の色数は多くても２〜３色であるので，同じクラスタリングの色範囲内に入るエッジペアの色のの頻度が高い色がテロップ文字に利用されているとみなして文字色の推定を行い，それをもとにテロップ文字領域を検出する。

具体的には，本発明は，テロップ文字領域の検出対象となる動画像のフレームまたは静止画像を入力して記憶装置に記憶し，その画像からエッジを抽出し，エッジを構成する色の変化点の対をエッジペアとして検出する。また，その画像からエッジまたはエッジペアが高密度に存在している高密度エッジ領域を抽出し，高密度エッジ領域にあるエッジペアを結ぶ線上の色を抽出して所定のクラスタリング手法により分類する。同一の分類に属する色の数または割合が所定の閾値以上の色を，テロップ文字の色として推定する。推定されたテロップ文字の色から前記画像におけるテロップ文字領域を検出し，その領域を表示または出力する。

上記発明において，推定されたテロップ文字の色からテロップ文字領域を検出する際には，推定されたテロップ文字の色を持つ各エッジペアの周囲における所定の範囲内の領域において推定された文字色と同一の分類に属する色を持つ画素をテロップ文字領域候補として記憶し，そのテロップ文字領域候補が占める面積またはその面積の前記所定の範囲内の領域における割合が所定の閾値以上のテロップ文字領域候補を，テロップ文字領域として検出する方法を用いれば，さらに精度のよい検出が可能である。

本発明によれば，テロップの文字に用いられた色を推定した上でテロップ文字領域を判別するため，テロップ文字領域を厳密に判定できる。また，色のクラスタ分類を行うため，テロップに複数の色が用いられていても，それらのすべてを検出することができる。

本実施の形態によるテロップ文字領域検出装置の構成例を示す図である。 本実施の形態によるテロップ文字領域検出処理フローチャートである。 本実施の形態によるエッジ検出の例を説明する図である。 本実施の形態によるエッジペア検出の例を説明する図である。 本実施の形態による高密度エッジ領域抽出の例を説明する図である。 本実施の形態によるＬａｂ空間における色のクラスタリングの例を示す図である。 本実施の形態によるテロップ文字領域の認定方法を説明する図である。

以下，本発明の実施の形態について，図を用いて説明する。

図１は，本実施の形態によるテロップ文字領域検出装置の構成例を示す図である。テロップ文字領域検出装置１０は，例えばＣＰＵとメモリとを有するコンピュータによって構成され，動画像のフレームや静止画像から，テロップ文字領域を抽出する装置であり，コンピュータのハードウェアとソフトウェアプログラム等によって実現される画像入力部１１，画像記憶部１２，エッジ検出部１３，高密度エッジ領域抽出部１４，色分類部１５，テロップ文字色推定部１６，テロップ文字領域検出部１７，テロップ文字領域表示部１８を備える。

画像入力部１１は，テロップ文字領域の検出対象である映像（動画像）や静止画像等の画像を入力する。入力された画像は，画像記憶部１２に記憶される。

エッジ検出部１３は，画像記憶部１２に記憶された画像から色の変化点であるエッジを検出する。エッジ検出部１３におけるエッジペア検出部１３１は，検出されたエッジの中から，想定される文字の線幅の範囲内で対になっているエッジの組であるエッジペアを検出する。エッジは，画像を構成する画素のうち画素値が局所的に不連続に変化する画素として検出されるが，それらの検出されたエッジの中で，二つのエッジ間の距離がある範囲内にあり，そのエッジ間の輝度変化や彩度変化などの色の変化が小さい場合に，そのエッジの対をエッジペアと呼ぶ。エッジペアは，画像上のテロップ部分に高頻度で現れる。エッジペアの詳細については，特許文献１や特許文献２にも記載されている。

高密度エッジ領域抽出部１４は，テロップ文字領域の検出対象である画像から，エッジまたはエッジペアが集中する領域である高密度エッジ領域を抽出する。色分類部１５は，抽出された高密度エッジ領域内に存在するエッジペア間の色を抽出し，その色を分類（クラスタリング）する。テロップ文字色推定部１６は，高密度エッジ領域から抽出された色の分類に基づいて，テロップ文字に用いられている色を推定する。テロップ文字領域検出部１７は，推定されたテロップ文字の色からテロップ文字領域を検出する。テロップ文字領域表示部１８は，検出されたテロップ文字領域を表示または出力する。テロップ文字領域の出力では，テロップ文字領域に含まれる場合には“１”，含まれない場合には“０”というように２値データとして出力してもよい。

図２は，本実施の形態によるテロップ文字領域検出処理フローチャートである。画像入力部１１から動画像や静止画像などの画像ファイルが入力され，画像記憶部１２に記憶される（ステップＳ１０）。なお，以下では，入力画像が静止画像である場合の例を説明するが，動画像についても各フレームについて同様な処理によりテロップ文字領域を検出することができる。

エッジ検出部１３が，画像記憶部１２に記憶された画像からエッジと推定される点を検出し，エッジペア検出部１３１が，エッジの中でエッジ間の色の変化が小さいエッジの対をエッジペアとして検出する（ステップＳ１１）。

次に，画像上の各点におけるエッジ密度を算出する（ステップＳ１２）。ここでは，高密度エッジ領域検出部１４が，例えば各点を中心とした，ある大きさの長方形内にあるエッジとみなされた点の数をカウントし，長方形の面積（画素数）で割った値をエッジ密度として算出する。

次に，算出されたエッジ密度が，所定の閾値以上の点があるかどうかを確かめる（ステップＳ１３）。エッジ密度が所定の閾値以上の点がなければ，テロップ文字はないと判定する（ステップＳ２０）。

エッジ密度が所定の閾値以上の点があれば，閾値以上のエッジ密度である座標の点を高密度エッジ領域とし，高密度エッジ領域内のエッジペア間の色情報を抽出する（ステップＳ１４）。色情報は，ＲＧＢの表色系で取り出してもよいし，ＣＩＥ−Ｌａｂなどの表色系に変換して取り出してもよい。

次に，色分類部１５は，取り出した色を，所定のクラスタリング手法を用いてクラスタリング分類する（ステップＳ１５）。テロップ文字色推定部１６は，同一の分類に属する色の数またはその全色数に対する割合が所定の閾値以上の色を，テロップ文字色として推定する（ステップＳ１６）。

続いて，テロップ文字領域検出部１７は，推定されたテロップ文字色を持つ各エッジペアの周囲における所定の範囲内の領域（例えば長方形領域）において前記推定された色と同一の分類に属する色を持つ画素をテロップ文字領域候補として記憶し，テロップ文字領域候補が占める面積を計測する（ステップＳ１７）。すなわち，所定の範囲内の領域における推定されたテロップ文字色と同じクラスタ内の色を持つ画素数をカウントする。そして，計測した面積またはその面積の前記所定の範囲内の領域における割合が所定の閾値以上かどうかを判定し（ステップＳ１８），所定の閾値以上であれば，そのテロップ文字領域候補を，テロップ文字領域として検出し，テロップ文字領域表示部１８によってテロップ文字領域を表示する（ステップＳ１９）。所定の閾値以上となるテロップ文字領域候補がなければ，テロップ文字はないと判定する（ステップＳ２０）。

以上の各部の処理内容を，さらに詳しく説明する。

＜エッジの検出＞
図３は，本実施の形態によるエッジ検出の例を説明する図である。図３（Ａ）は，垂直方向の色変化のチェックにより，画像から縦エッジを検出する例を示し，図３（Ｂ）は，水平方向の色変化のチェックにより，画像から横エッジを検出する例を示す。ここでは，画像上で垂直方向に色が変化する点を縦エッジと呼び，画像上で水平方向に色が変化する点を横エッジと呼ぶものとする。

ここでは，テロップ文字領域の検出対象である画像上の（ｉ，ｊ）座標の画素の色情報を，ベクトル↑ｃ（ｉ，ｊ）で表すものとする。ｉは画像の水平方向の座標であり，ｊは画像の垂直方向の座標である。↑ｃ（ｉ，ｊ）は３次元のベクトルであり，ＲＧＢの表色系でもよいし，ＣＩＥ−Ｌａｂなどの表色系でもよい。

画像上の座標（ｉ，ｊ）の画素が，縦エッジであるか否かを判定する例を説明する。図３（Ａ）に示すように座標（ｉ，ｊ）の周囲画素の垂直方向の色情報の関係から，式(1) に示す縦エッジ検出関数を用いて，縦エッジ判定の評価値Ｖ（ｉ，ｊ）を求める。

Ｖ（ｉ，ｊ）＝Ｖ_x （ｉ，ｊ）² ＋Ｖ_y （ｉ，ｊ）² ＋Ｖ_z （ｉ，ｊ）² …(1)
式(1) に示す縦エッジ検出関数において，Ｖ_x （ｉ，ｊ），Ｖ_y （ｉ，ｊ），Ｖ_z （ｉ，ｊ）は，それぞれ以下の関数から求められる。

Ｖ_x （ｉ，ｊ）＝ｃ_x （ｉ−１，ｊ−１）−ｃ_x （ｉ−１，ｊ＋１）
＋２（ｃ_x （ｉ，ｊ−１）−ｃ_x （ｉ，ｊ＋１））
＋ｃ_x （ｉ＋１，ｊ−１）−ｃ_x （ｉ＋１，ｊ＋１），
Ｖ_y （ｉ，ｊ）＝ｃ_y （ｉ−１，ｊ−１）−ｃ_y （ｉ−１，ｊ＋１）
＋２（ｃ_y （ｉ，ｊ−１）−ｃ_y （ｉ，ｊ＋１））
＋ｃ_y （ｉ＋１，ｊ−１）−ｃ_y （ｉ＋１，ｊ＋１），
Ｖ_z （ｉ，ｊ）＝ｃ_z （ｉ−１，ｊ−１）−ｃ_z （ｉ−１，ｊ＋１）
＋２（ｃ_z （ｉ，ｊ−１）−ｃ_z （ｉ，ｊ＋１））
＋ｃ_z （ｉ＋１，ｊ−１）−ｃ_z （ｉ＋１，ｊ＋１）
なお，ｘ，ｙ，ｚは，色情報のベクトル↑ｃの要素を示す。例えば，ＲＧＢの表色系においては，ｃ_x ，ｃ_y ，ｃ_z は，それぞれＲ，Ｇ，Ｂの画素値を示す。

式(1) から得られる評価値Ｖ（ｉ，ｊ）が，所定の閾値threshold ＿edge以上の点を縦エッジとみなす。

横エッジも縦エッジと同様に検出できる。画像上の座標（ｉ，ｊ）の画素が，横エッジであるか否かを判定する例を説明する。図３（Ｂ）に示すように座標（ｉ，ｊ）の周囲画素の水平方向の色情報の関係から，式(2) に示す横エッジ検出関数を用いて，横エッジ判定の評価値Ｈ（ｉ，ｊ）を求める。

Ｈ（ｉ，ｊ）＝Ｈ_x （ｉ，ｊ）² ＋Ｈ_y （ｉ，ｊ）² ＋Ｈ_z （ｉ，ｊ）² …(2)
式(2) に示す横エッジ検出関数において，Ｈ_x （ｉ，ｊ），Ｈ_y （ｉ，ｊ），Ｈ_z （ｉ，ｊ）は，それぞれ以下の関数から求められる。

Ｈ_x （ｉ，ｊ）＝ｃ_x （ｉ−１，ｊ−１）−ｃ_x （ｉ＋１，ｊ−１）
＋２（ｃ_x （ｉ−１，ｊ）−ｃ_x （ｉ＋１，ｊ））
＋ｃ_x （ｉ−１，ｊ＋１）−ｃ_x （ｉ＋１，ｊ＋１），
Ｈ_y （ｉ，ｊ）＝ｃ_y （ｉ−１，ｊ−１）−ｃ_y （ｉ＋１，ｊ−１）
＋２（ｃ_y （ｉ−１，ｊ）−ｃ_y （ｉ＋１，ｊ））
＋ｃ_y （ｉ−１，ｊ＋１）−ｃ_y （ｉ＋１，ｊ＋１），
Ｈ_z （ｉ，ｊ）＝ｃ_z （ｉ−１，ｊ−１）−ｃ_z （ｉ＋１，ｊ−１）
＋２（ｃ_z （ｉ−１，ｊ）−ｃ_z （ｉ＋１，ｊ））
＋ｃ_z （ｉ−１，ｊ＋１）−ｃ_z （ｉ＋１，ｊ＋１）
式(2) から得られる評価値Ｈ（ｉ，ｊ）が，所定の閾値threshold ＿edge以上の点を横エッジとみなす。

＜エッジペアの検出＞
図４は，本実施の形態によるエッジペア検出の例を説明する図である。図４には，テロップ文字領域の検出対象である画像の一部が示されている。図４の例において，ハッチング部分が，画像上のテロップ文字の一部を示す。図４において，細線の丸はエッジ検出により検出された縦エッジの点を示し，太線の丸はエッジ検出により検出された横エッジの点を示す。

このエッジペアの検出は，次のように行う。テロップ文字の線幅が，あらかじめ設定された所定の閾値threshold ＿height以下であると想定する。この閾値threshold ＿height以下のｈに対し，縦エッジ判定の評価値Ｖ（ｉ，ｊ），Ｖ（ｉ，ｊ＋ｈ）が共に閾値threshold ＿edge以上であるような縦エッジの点（ｉ，ｊ），（ｉ，ｊ＋ｈ）があるものとする。

このとき，次の式(3) により得られる値が所定の閾値threshold ＿var を下回るときの，縦エッジの点（ｉ，ｊ）と（ｉ，ｊ＋ｈ）とを，縦エッジペアとする。

式(3) において，Ｖａｒ（）は分散を表わす。

横エッジペアも縦エッジペアと同様に検出できる。図４に示すように，所定の閾値threshold ＿height以下のｈに対し，横エッジ判定の評価値Ｈ（ｉ’，ｊ’），Ｈ（ｉ’＋ｈ，ｊ’）が共に閾値threshold ＿edge以上であるような横エッジの点（ｉ’，ｊ’），（ｉ’＋ｈ，ｊ’）があるものとする。

このとき，次の式(4) により得られる値が所定の閾値threshold ＿var を下回るときの，横エッジの点（ｉ’，ｊ’）と（ｉ’＋ｈ，ｊ’）とを，横エッジペアとする。

このように，２つのエッジ間の色，すなわち２つのエッジを結ぶ線上の色のばらつきが少ないエッジの対が，エッジペアと判定される。

＜高密度エッジ領域の抽出＞
図５は，本実施の形態による高密度エッジ領域抽出の例を説明する図である。ここでは，画像上の座標（ｉ，ｊ）の点が高密度エッジ領域の点であるかを判定する例を説明する。

図５に示すように，点（ｉ，ｊ）を中心とした縦幅height＿dense-box ×横幅width ＿dense-box の矩形領域を，点（ｉ，ｊ）のエッジ密度の算出領域とする。なお，縦幅height＿dense-box および横幅width ＿dense-box は，あらかじめ設定された定数値である。図５に示すエッジ密度の算出領域から検出されるエッジの数を，そのエッジ密度の算出領域である矩形領域の面積で割った値を，点（ｉ，ｊ）のエッジ密度とする。得られた点（ｉ，ｊ）のエッジ密度の値が所定の閾値threshold ＿edge-denseを上回っている場合に，点（ｉ，ｊ）を高密度エッジ領域とする。

なお，エッジ密度の算出領域から検出されるすべてのエッジの数からエッジ密度を求めるのではなく，エッジ密度の算出領域から検出されるエッジペアの数からエッジ密度を求めるようにしてもよい。

＜色の抽出・クラスタリング＞
検出されたすべてのエッジペアに対して，ペアとなる２つのエッジが共に高密度エッジ領域内にある場合に，エッジペアを結ぶ線分上の色の抽出を行う。抽出された色のクラスタリングを行い，文字に使われている色を推定する。

エッジペア間の色の抽出では，例えば，エッジペア間の全画素の色の平均値や中間値など，エッジペア間で１つの色を抽出するようにしてもよいし，エッジペア間の全画素の色を１つ１つすべて抽出するようにしてもよい。また，エッジペア間の全画素から数画素の色をサンプリングするようにしてもよい。

抽出された色のクラスタリングでは，例えば，色情報がＲＧＢの表色系で得られる場合に，ＲＧＢの色情報のままでｋ−ｍｅａｎｓ法（参考文献１参照）などを用いてクラスタリングしてもよい。
〔参考文献１〕：神嶌敏弘（産業技術総合研究所），データマイニング分野のクラスタリング手法（１），人工知能学会誌１８巻１号。

また，ＲＧＢで得られる色情報をＬａｂ空間に変換するなどしてもよい（参考文献２参照）。
〔参考文献２〕：大田登，色彩工学，東京電機大学出版局。

図６は，本実施の形態によるＬａｂ空間における色のクラスタリングの例を示す図である。高密度エッジ領域から抽出された色をＬａｂ空間に変換し，図６に示すように円柱座標とした上で，クラスタリングを行ってもよい。図６において，点線枠は分類された色のクラスタを示し，点線枠内の丸はそのクラスタに分類された，高密度エッジ領域からエッジペアの色を示す。なお，異なるエッジペアの色が同色であっても，それを１色として分類するのではなく，それぞれを区別して分類する。

エッジペアは，画像上のテロップの領域に特徴的に高頻度で出現するため，エッジペア間から抽出された色をクラスタリングすると，図６に示すような色空間において，テロップの文字に用いられている色が同じ領域に集中する形で現れる。２色の色がテロップの文字に用いられている場合には，図６に示すような色空間において，エッジペア間から抽出された色が集中する領域が２つ出現する。

＜文字色の推定＞
テロップに用いられている文字色の推定では，同一クラスタに分類された色の数をカウントし，カウントされた色の数が所定の閾値threshold ＿color ＿count を超えるクラスタを，文字に用いられている色のクラスタであると判定する。なお，色のカウントでは，エッジペアからの色の抽出において同じ色が複数抽出された場合でも，それぞれ別々にカウントする。前述した色のクラスタリング時において，１つのエッジペアから１つの代表色だけを抽出する場合には，カウント対象となる色とエッジペアとは１対１の関係になる。なお，文字に用いられている色のクラスタとして判定されるクラスタが，複数であってもよい。

また，色の数が閾値threshold ＿color ＿count を超えるかどうかを判定するのではなく，全クラスタの色の数に対する同一クラスタに分類された色の数の割合が，所定の閾値以上であるかどうかによって，テロップ文字色かどうかを判定するような実施も可能である。

＜テロップ文字領域の検出＞
テロップの文字領域の検出では，高密度エッジ領域にあり，かつその点での色が文字色と認められた色領域にあるときに，その点を文字領域とする。さらに，テロップ文字領域の検出の精度を上げるために，次のような方法を用いることができる。

図７は，本実施の形態によるテロップ文字領域の認定方法を説明する図である。まず，元の画像上で文字色の検索範囲を決定する。ここでは，クラスタリングによってテロップ文字色と推定された色を持つエッジペアの周囲の，あらかじめ定められた大きさの範囲を検索範囲として決定する。例えば，高密度エッジ領域にある各エッジペアを中心にして，縦・横があらかじめ定められたサイズの長方形の範囲を検索範囲として決定する。図７の例では，エッジペアＥ１に対しては，それを中心とする長方形の検索範囲Ａ１が，また，エッジペアＥ２に対しては，それを中心とする長方形の検索範囲Ａ２が，テロップ文字領域候補の検索範囲となっている。

この各検索範囲の中で，テロップ文字色と推定された色が属するクラスタの色の範囲に入る画素があれば，その画素をテロップ文字領域候補として記憶する。検索範囲内の色を検索し終わった後，そのテロップ文字領域候補の画素数をカウントすることにより，テロップ文字領域候補の面積を計測し，それが所定の閾値以上の面積であれば，テロップ文字領域候補を，テロップ文字領域と認定する。面積が所定の閾値より小さければ，そのテロップ文字領域候補は，テロップ文字領域とは認定しない。この面積の閾値の指定は，所定の定数値でもよいし，また，例えば検索範囲の１５％などというように割合を示す値であってもよい。

＜テロップ文字領域の出力／表示＞
以上のテロップ文字領域の検出によって，画像上のテロップ文字領域とそれ以外の領域とを区別することができるので，例えばテロップ文字領域は“１”，それ以外は“０”というような２値化情報を出力する。または，画像上のテロップ文字領域とそれ以外の領域とを区別して表示する。なお，テロップ文字領域を囲む最小の矩形領域を出力または表示するようにしてもよい。

以上説明した画像上のテロップ文字領域検出の処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。

１０ テロップ文字領域検出装置
１１ 画像入力部
１２ 画像記憶部
１３ エッジ検出部
１３１ エッジペア検出部
１４ 高密度エッジ領域抽出部
１５ 色分類部
１６ テロップ文字色推定部
１７ テロップ文字領域検出部
１８ テロップ文字領域表示部

Claims (5)

1. 画像からテロップ文字領域を検出するテロップ文字領域検出方法において，
   テロップ文字領域の検出対象となる画像を入力し，記憶装置に記憶する過程と，
   前記画像からエッジを抽出し，エッジを構成する色の変化点の対をエッジペアとして検出する過程と，
   前記画像から前記エッジまたは前記エッジペアの密度が所定の閾値以上である高密度エッジ領域を抽出する過程と，
   前記高密度エッジ領域にある前記エッジペアを結ぶ線上の色を抽出して分類する過程と，
   同一の分類に属する色の数またはその全色数に対する割合が所定の閾値以上の色を，テロップ文字の色として推定する過程と，
   前記推定されたテロップ文字の色から前記画像におけるテロップ文字領域を検出する過程とを有する
   ことを特徴とするテロップ文字領域検出方法。
2. 請求項１記載のテロップ文字領域検出方法において，
   前記テロップ文字領域を検出する過程では，
   前記推定されたテロップ文字の色を持つ各エッジペアの周囲における所定の範囲内の領域において前記推定された色と同一の分類に属する色を持つ画素をテロップ文字領域候補として記憶し，前記テロップ文字領域候補が占める面積またはその面積の前記所定の範囲内の領域における割合が所定の閾値以上のテロップ文字領域候補を，テロップ文字領域として検出する
   ことを特徴とするテロップ文字領域検出方法。
3. 画像からテロップ文字領域を検出するテロップ文字領域検出装置において，
   テロップ文字領域の検出対象となる画像を入力し，記憶装置に記憶する手段と，
   前記画像からエッジを抽出し，エッジを構成する色の変化点の対をエッジペアとして検出する手段と，
   前記画像から前記エッジまたは前記エッジペアの密度が所定の閾値以上である高密度エッジ領域を抽出する手段と，
   前記高密度エッジ領域にある前記エッジペアを結ぶ線上の色を抽出して分類する手段と，
   同一の分類に属する色の数またはその全色数に対する割合が所定の閾値以上の色を，テロップ文字の色として推定する手段と，
   前記推定されたテロップ文字の色から前記画像におけるテロップ文字領域を検出する手段とを備える
   ことを特徴とするテロップ文字領域検出装置。
4. 請求項３記載のテロップ文字領域検出装置において，
   前記テロップ文字領域を検出する手段は，
   前記推定されたテロップ文字の色を持つ各エッジペアの周囲における所定の範囲内の領域において前記推定された色と同一の分類に属する色を持つ画素をテロップ文字領域候補として記憶し，前記テロップ文字領域候補が占める面積またはその面積の前記所定の範囲内の領域における割合が所定の閾値以上のテロップ文字領域候補を，テロップ文字領域として検出する
   ことを特徴とするテロップ文字領域検出装置。
5. 請求項１または請求項２に記載のテロップ文字領域検出方法を，コンピュータに実行させるためのテロップ文字領域検出プログラム。

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