JP2012010188A - 画像処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】大きさが一律の参照範囲を用いて画像から特定の画素群を抽出する場合に比べて、その抽出の精度を向上させる。
【解決手段】ＣＰＵ１１は、入力された画像を、下地領域に沿って連結成分ごとに分離し、分離した連結成分を順次取得する。そして、ＣＰＵ１１は、取得した連結成分の特徴量を生成する。次に、ＣＰＵ１１は、その特徴量に応じて参照範囲の大きさを設定し、連結成分の画素ごとに参照範囲の位置を決定するとともに、位置が決まった参照範囲に属する全画素の代表値を算出する。そして、ＣＰＵ１１は、算出した代表値との差が閾値を超える画素値を有する画素群を前景画素群として抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置およびプログラムに関する。

背景の上に文字列等の前景が描かれた画像から、その前景を抽出するための種々の技術が開発されている。特許文献１には、多値画像について算出したヒストグラムに基づいて複数のしきい値を選択し、当該多値画像を当該複数のしきい値を用いてそれぞれ２値化すると共に、生成した２値化画像に含まれる黒領域相互の対応関係に関する解析の結果に基づいて、当該多値画像を最終的に２値化する際の黒領域（文字領域）の座標情報、しきい値、並びに反転するか否かを当該黒領域毎に決定し、その決定した情報に従って２値化を行う技術が記載されている。特許文献２には、像域分離工程が終了したと判断されるまで、画像中の中間像域を背景像域および中間像域へと、さらに分離する像域分離工程を再帰的に繰返して、像域を抽出する技術が記載されている。特許文献３には、画像データに対して所定の参照範囲内に属する画素が持つ値の代表値を算出し、算出した代表値よりも所定値以上大きい値を有する第１の画素群を前記画像データから抽出するとともに、当該代表値よりも所定値以上小さい値を有する第２の画素群を前記画像データから抽出し、これら第１の画素群および第２の画素群の両方を基に、前記画像データから特定の画像領域を抽出する技術が記載されている。

特開２００１−６９３４６号公報 特開平８−１８６７０６号公報 特開２００２−１７５５３２号公報

本発明の目的は、大きさが一律の参照範囲を用いて画像から特定の画素群を抽出する場合に比べて、その抽出の精度を向上させることにある。

上述した課題を解決するため、本発明の請求項１に係る画像処理装置は、下地を表す画素以外の複数の画素が連結されて成る連結成分を画像から取得する取得手段と、前記取得手段により取得された連結成分の特徴を示す特徴量を生成する生成手段と、前記連結成分に対応づけられ、複数の画素を含む範囲である参照範囲の大きさを、前記生成手段により生成された当該連結成分の特徴を示す特徴量に応じて設定する設定手段と、前記設定手段により大きさが設定された前記参照範囲の位置を、前記連結成分の画素ごとに定め、予め定められた色空間において画素の色を表す色成分毎の階調値である画素値を前記位置が定められた当該参照範囲に属する全画素について集計して、当該画素値を代表する代表値を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した代表値との差の絶対値が閾値を超える画素値を有する画素群を、前記連結成分から抽出する抽出手段とを具備することを特徴とする。

本発明の請求項２に係る画像処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記連結成分は、背景を表す複数の画素である背景画素群と、前記背景に重ねて描かれる前景を表す複数の画素である前景画素群とを含み、前記特徴量は、前記連結成分に含まれる前記前景画素群の大きさを推定可能な量であり、前記設定手段は、前記特徴量により推定される前記前景画素群の大きさが大きいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項３に係る画像処理装置は、請求項２に記載の態様において、前記特徴量は、前記連結成分の大きさに関する特徴を示す量であり、前記設定手段は、前記特徴量により示される前記連結成分の大きさが大きいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項４に係る画像処理装置は、請求項３に記載の態様において、前記大きさに関する特徴量は、画素の配列方向に沿った矩形領域のうち前記連結成分に外接する矩形領域の短手方向の長さであり、前記設定手段は、前記特徴量により示される前記矩形領域の短手辺の長さが長いほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項５に係る画像処理装置は、請求項３に記載の態様において、前記大きさに関する特徴量は、画素の配列方向に沿った矩形領域のうち前記連結成分に外接する矩形領域に対する前記連結成分の大きさに関する割合であり、前記設定手段は、前記特徴量により示される前記割合が大きいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項６に係る画像処理装置は、請求項５に記載の態様において、前記大きさに関する特徴量は、前記連結成分に外接する矩形領域に含まれる全画素の数に対する前記連結成分に含まれる画素の数の割合である矩形内画素密度であることを特徴とする。

本発明の請求項７に係る画像処理装置は、請求項６に記載の態様において、前記生成手段は、前記矩形内画素密度に加え、前記矩形領域の外周の長さに対する前記連結成分の外周の長さの比である矩形度を前記特徴量として生成し、前記設定手段は、前記特徴量のうち前記矩形内画素密度が閾値を超える場合に、前記矩形度が１に近いほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項８に係る画像処理装置は、請求項３に記載の態様において、前記大きさに関する特徴量は、前記連結成分の太さであり、前記設定手段は、前記特徴量により示される前記連結成分の太さが太いほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項９に係る画像処理装置は、請求項２に記載の態様において、前記特徴量は、前記連結成分に含まれる各画素についての、当該画素と当該画素に隣接する画素との画素値の差に関する量であり、前記設定手段は、前記特徴量により示される前記量が小さいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項１０に係る画像処理装置は、請求項９に記載の態様において、前記差に関する特徴量は、前記連結成分に含まれる画素の数に対する、前記差が閾値を超える画素の数の割合であり、前記設定手段は、前記特徴量により示される前記割合が小さいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項１１に係る画像処理装置は、請求項９に記載の態様において、前記差に関する特徴量は、前記差の累計値を前記連結成分に含まれる画素の数で除算した値であり、前記設定手段は、前記特徴量により示される前記値が小さいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定することを特徴とする。

本発明の請求項１２に係る画像処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記生成手段は、前記連結成分の複数種類の特徴を示す特徴量をそれぞれ生成し、前記設定手段は、前記生成手段により生成された複数の特徴量の組み合わせに応じて前記参照範囲の大きさを設定することを特徴とする。

本発明の請求項１３に係る画像処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記生成手段は、前記連結成分の第１の特徴を示す第１特徴量を生成し、且つ、当該第１特徴量が或る条件を満たす場合には、前記第１の特徴と異なる前記連結成分の第２の特徴を示す第２特徴量を生成し、前記設定手段は、前記生成手段が前記第２特徴量を生成しなかった場合には、前記生成手段により生成された前記第１特徴量に応じて前記参照範囲の大きさを設定し、前記生成手段が前記第２特徴量を生成した場合には、当該第２特徴量に応じて前記参照範囲の大きさを設定することを特徴とする。

本発明の請求項１４に係る画像処理装置は、請求項１に記載の態様において、前記生成手段は、前記連結成分の第１の特徴を示す第１特徴量を生成した後、前記第１の特徴と異なる前記連結成分の第２の特徴を示す第２特徴量を生成し、前記設定手段は、前記生成手段により生成された前記第１特徴量に応じて前記参照範囲の大きさを設定した後、前記生成手段により生成された前記第２特徴量に応じて、設定した前記大きさを修正することを特徴とする。

本発明の請求項１５に係る画像処理装置は、請求項１から１４のいずれかに記載の態様において、画像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された画像を、下地に属する画素に沿って領域ごとに分離する分離手段とを具備し、前記取得手段は、前記分離手段により分離された各領域を前記連結成分として取得することを特徴とする。

本発明の請求項１６に係る画像処理装置は、請求項１５に記載の態様において、前記分離手段は、前記画像を前記領域ごとに分離するとともに、当該領域の属性を示す属性情報を生成し、前記取得手段は、前記分離手段により分離された各領域を前記連結成分として取得するとともに、当該各領域について前記分離手段により生成された前記属性情報をそれぞれ取得し、前記設定手段は、前記参照範囲の大きさを、前記生成手段により生成された特徴量および前記取得手段により取得された前記属性情報により示される前記属性の組み合わせに応じて設定することを特徴とする。

本発明の請求項１７に係る画像処理装置は、請求項１から１６のいずれかに記載の態様において、前記算出手段は、前記参照範囲に属する全画素の画素値の平均値を前記代表値として算出することを特徴とする。

また、本発明の請求項１８に係るプログラムは、コンピュータを、下地を表す画素以外の複数の画素が連結されて成る連結成分を画像から取得する取得手段と、前記取得手段により取得された連結成分の特徴を示す特徴量を生成する生成手段と、前記連結成分に対応づけられ、複数の画素を含む範囲である参照範囲の大きさを、前記生成手段により生成された当該連結成分の特徴を示す特徴量に応じて設定する設定手段と、前記設定手段により大きさが設定された前記参照範囲の位置を、前記連結成分の画素ごとに定め、予め定められた色空間において画素の色を表す色成分毎の階調値である画素値を前記位置が定められた当該参照範囲に属する全画素について集計して、当該画素値を代表する代表値を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した代表値との差の絶対値が閾値を超える画素値を有する画素群を、前記連結成分から抽出する抽出手段として機能させるためのプログラムである。

請求項１、１７に記載の画像処理装置によれば、大きさが一律の参照範囲を用いて画像から特定の画素群を抽出する場合に比べて、その抽出の精度を向上させることができる。
請求項２に記載の画像処理装置によれば、様々な大きさの前景画素群について、その抽出精度を向上させることができる。
請求項３、８，９に記載の画像処理装置によれば、他の特徴量を用いる場合に比較して、前景画素群の大きさをより正確に推定し、前景画像群の抽出精度を向上することができる。
請求項４に記載の画像処理装置によれば、連結成分の大きさに関する量のうち、より簡易な処理により、画像から特定の画素群を精度よく抽出することができる。
請求項５、６に記載の画像処理装置によれば、特定の画素群を含んだ連結成分の配列方向や形状によって生じる抽出精度の低下を抑制することができる。
請求項７に記載の画像処理装置によれば、特定の画素群を含んだ連結成分の形状によって生じる抽出精度の低下を抑制することができる。
請求項１０、１１に記載の画像処理装置によれば、連結成分に含まれる特定の画素群の細かさに応じて生じる抽出精度の低下を抑制することができる。
請求項１２、１４に記載の画像処理装置によれば、単一の特徴量を用いて特定の画素群を抽出する場合に比べて、その抽出の精度を向上させることができる。
請求項１３に記載の画像処理装置によれば、単一の特徴量を用いて特定の画素群を抽出する場合に比べて、その抽出の精度を向上させるとともに、処理負荷を軽減することができる。
請求項１５に記載の画像処理装置によれば、画像が下地に属する画素を含んでいる場合であっても、その画像から特定の画素群を抽出することができる。
請求項１６に記載の画像処理装置によれば、特徴量のみを用いて特定の画素群を抽出する場合に比べて、その抽出の精度を向上させるとともに、処理負荷を軽減することができる。
請求項１８に記載のプログラムによれば、大きさが一律の参照範囲を用いて画像から特定の画素群を抽出する場合に比べて、その抽出の精度を向上させることができる。

画像処理システムのハードウェア構成を説明するためのブロック図である。 本発明の実施形態に係る画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 生成手段が生成する連結成分の特徴量について説明するための図である。 適切な大きさの参照範囲の例を示す図である。 不適切な大きさの参照範囲の例を示す図である。 図５で示した参照範囲が機能する例を示す図である。 参照範囲が小さすぎるために前景画素群を抽出できない例を示す図である。 連結成分と参照範囲の大きさに関する関係の一例を示す図である。 画像処理装置の動作を説明するためのフロー図である。 斜めに配置された文字列を有する連結成分の例である。 外周が矩形でない連結成分の例を示す図である。 連結成分の太さを算出する処理を説明するための図である。 連結成分の太さと参照範囲の大きさとの関係を示す図である。 連結成分のエッジ画素密度を算出する処理を説明するための図である。 ルックアップテーブルの一例を示す図である。 変形例における画像処理装置の動作を示すフロー図である。 変形例における画像処理装置の動作を示すフロー図である。 変形例における画像処理装置の動作を示すフロー図である。

１．定義
実施形態において使用する語を以下のように定義する。
「画」とは、対象を描いたものである。
「下地」とは、画が描かれていない部分である。
「画像」とは、下地および下地に重ねて描かれた画を、縦および横に配列された複数の画素で表したものである。
「画素値」とは、予め定められた色空間において画素の色を表す色成分毎の階調値である。
「下地色」とは、画像の下地を構成する色であり、予め定められた色（例えば白色）でも良いし、画像毎に検知した色でも良い。
「描画色」とは、画を描くために用いられる色、すなわち描画に用いられる色であり、下地色以外の色である。
「下地画素」とは、下地色を示す画素値を有する画素である。
「下地領域」とは、下地画素からなる領域である。
「描画画素」とは、描画色を示す画素値を有する画素である。
「描画領域」とは、描画画素から成る領域である。
「連結成分」とは、描画画素が連結されて成る成分である。
「前景」とは、複数の対象を或る方向から重ねて見た様子を描いた画のうち、その方向における最も手前に重ねて描かれた対象を描いた部分である。例えば、写真の上に文字を重ねて描かれた画の場合、文字の部分が前景である。
「背景」とは、画のうち、前景以外の部分である。例えば、写真の上に文字を重ねて描かれた画の場合、文字以外の部分が背景である。
「前景画素群」とは、連結成分に含まれる描画画素のうち前景を表す複数の画素である。
「背景画素群」とは、連結成分に含まれる描画画素のうち背景を表す複数の画素である。
「前景抽出処理」とは、連結成分に含まれる複数の描画画素について順次検査して、その連結成分に含まれる前景画素群を抽出する処理である。
「注目画素」とは、前景抽出処理において、検査のために注目する連結成分の描画画素である。
「参照範囲」とは、前景抽出処理において、連結成分に対応付けられた範囲であって、注目画素ごとに位置を定められて検査される複数の画素を含む範囲である。なお、参照範囲は、注目画素を含んでいてもよく、また、注目画素の周囲にある画素を含んでいてもよい。
「代表値」とは、複数の値を代表する値であり、それら複数の値の平均値、中央値、最頻値等の統計量を含む値である。
「平均値」とは、複数の値の平均を表す値であり、例えば相加平均、相乗平均、調和平均等である。
「矩形領域」とは、画素の配列方向に沿った矩形の領域である。
「長手辺」とは、矩形の２組の向かい合う辺のうち長い方の辺である。
「短手辺」とは、矩形の２組の向かい合う辺のうち短い方の辺である。
「距離変換」とは、連結成分に含まれる描画画素ごとに、その描画画素から下地画素までの最短距離を表す距離値を割り当てる処理である。
「距離変換画像」とは、距離変換により各描画画素に割り当てられた距離値に応じて、その描画画素の画素値を決定して作られた画像である。距離変換画像における各画素値は、輪郭からその画素までの距離値を示しており、連結成分の内部に入るほど大きな値となる。
「連結成分の太さ」とは、連結成分の距離変換画像における画素値の最大値に基づいて定められる値であり、例えば、その最大値の２倍である。
「矩形内画素密度」とは、連結成分に外接する矩形領域に含まれる全画素の数に対する、その連結成分に含まれる描画画素の数の割合である。
辺や周等の「長さ」とは、これらを構成する画素の数である。
「矩形度」とは、連結成分に外接する矩形領域の外周の長さに対する、その連結成分の外周の長さの比である。
「隣接画素」とは、或る画素に隣接する画素である。ここで、画素の隣接する方向には、縦方向、横方向、斜め方向が含まれる。
「エッジ量」とは、或る画素について定められる量であって、その画素と隣接画素との各画素値の差に関する量である。ここで、画素値の差には、画素値から算出される色成分についての差も含まれる。例えば、画素値から算出した明度・彩度・色相の３成分のうち、１成分のみについての差も、この差に含まれる。また、画素値がベクトルとして表される場合には、この画素値の差は、各成分について求めた差の絶対値の合計であってもよいし、ベクトル同士の距離であってもよい。例えば、或る画素と隣接画素とについて、明度・彩度・色相の３成分の差を求める場合には、その３成分を表す３次元空間における各ベクトルが示す点の距離を画素値の差としてもよい。また、画素値の差とは、上記の或る画素の画素値から隣接画素の画素値を減算した値でも、隣接画素の画素値から或る画素の画素値を減算した値でもよく、これらの差の絶対値であってもよい。なお、上述した画素値の差を画素のエッジ量としてもよく、また、隣接画素を複数採用する場合には、その画素の画素値と、各隣接画素の画素値とのそれぞれの差の合計値をその画素のエッジ量としてもよい。
「エッジ画素」とは、予め定められた閾値を超えるエッジ量を有する画素である。
「エッジ画素密度」とは、連結成分に含まれる全画素の数に対する、その連結成分に含まれるエッジ画素の数の割合である。
「エッジ量率」とは、連結成分に含まれる全画素のエッジ量の累計値を、その連結成分に属する全画素の数で除算した値である。

２．構成
２−１．全体構成
本発明の実施形態である画像処理システム１０の構成を説明する。
図１は、画像処理システム１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図１に示すように、画像処理システム１０は、画像処理装置１とスキャナ２を含む。

スキャナ２は、用紙等の記録媒体に光を照射し、反射光強度を測定することにより、記録媒体上に形成されている画像を読み取って、この画像を示す原画像データＧ０を生成する光学読取装置である。
画像処理装置１は、スキャナ２が生成した原画像データＧ０に対して前景抽出処理を行うことにより、その原画像データＧ０が示す画像から前景を抽出する装置である。図１の二点鎖線で囲んだ内側は、画像処理装置１を示している。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記憶されているコンピュータプログラム（以下、単にプログラムという）を読み出して実行することにより画像処理装置１の各部を制御する。例えば、ＣＰＵ１１は、後述する生成手段や算出手段として機能する。ＲＯＭ１２は半導体素子等で構成された読み出し専用の不揮発性記憶装置である。このＲＯＭ１２には、種々のプログラムやＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）が記憶されている。ＲＡＭ１３はＣＰＵ１１がプログラムを実行する際のワークエリアとして利用される。ＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）１４は、画像を示すデータ（以下、画像データという）を記憶するＲＡＭである。入力部１５は、スキャナやコンピュータなどの外部入力装置とのインターフェースであり、ＣＰＵ１１の制御の下、画像データを受け付ける。ここでは、入力部１５は、スキャナ２から入力される原画像データＧ０を受け付ける。

２−２．機能的構成
図２は、本発明の実施形態に係る画像処理装置１の機能的構成を示すブロック図である。図２の二点鎖線の枠で囲まれた各手段は、画像処理装置１のＣＰＵ１１がプログラムを実行することにより実現される。

入力手段１１０は、スキャナ２が生成した原画像データＧ０を画像処理装置１に入力する手段である。具体的には、ＣＰＵ１１が入力部１５およびバスを介してスキャナ２から原画像データＧ０を取り込み、ＶＲＡＭ１４に記憶する。

分離手段１１１は、入力手段１１０によりＶＲＡＭ１４に記憶された原画像データＧ０が表す画像を、連結成分ごとに分離する手段である。具体的には、ＶＲＡＭ１４に記憶された原画像データＧ０の各画素の濃度や明度に基づいて、ＣＰＵ１１がラベリング処理をすることにより、原画像データＧ０が示す画像を、下地領域に沿って連結成分ごとに分離する。

また、分離手段１１１は、分離した連結成分の属性を示す属性情報を生成する。具体的には、分離手段１１１は、連結成分に含まれる描画画素の画素値から求まる色成分のヒストグラムを算出し、このヒストグラムの急峻さを表す数値を求める。ヒストグラムの急峻さは、そのピーク値と平均値との差が閾値を超えているか否かによって求めればよい。そして、求めたこの数値に応じて、連結成分の属性を、「絵柄」または「写真」のいずれかに特定する。また、分離手段１１１は、連結成分に含まれる描画画素を行または列ごとに分離し、行ごとに分離した場合には各行について横方向に、列ごとに分離した場合には各列について縦方向に画素値を走査してそれぞれの画素値から求まる色成分のヒストグラムを算出する。そして、ピークと平均値との差が或る閾値（閾値Ａという）以下になるヒストグラムと、その差が閾値Ａよりも高い閾値である閾値Ｂを超えるヒストグラムとが共存していると判断したときに、分離手段１１１は、その連結成分の属性を「表」と特定する。

取得手段１１２は、分離手段１１１により分離された連結成分を取得する手段である。原画像データＧ０が示す画像に連結成分が複数含まれていた場合、取得手段１１２は、複数の連結成分を逐次取得する。取得手段１１２が取得した連結成分は、生成手段１１３および算出手段１１５に供給される。

生成手段１１３は、取得手段１１２により取得された連結成分の特徴を示す特徴量を生成する手段である。この特徴量は、連結成分に含まれる前景画素群の大きさを推定可能なの特徴量である。具体的には、生成手段１１３は、連結成分の大きさに関する特徴を示す特徴量を生成する。連結成分よりも大きな前景画素群はその連結成分の中に収めることはできず、前景画素群の大きいと連結成分も大きい傾向にあるからである。

図３は、生成手段１１３が生成する連結成分の特徴量について説明するための図である。生成手段１１３は、まず連結成分に外接する矩形領域を特定する。そして、生成手段１１３は、連結成分の大きさに関する特徴量としてその矩形領域の短手辺の長さを表す値を生成する。図３に示した連結成分Ｃ１には背景画素群Ｂ１と前景画素群Ｆ１が含まれている。前景画素群Ｆ１は、横書きされた「ＡＢＣＤＥ」という文字列である。連結成分Ｃ１の形状は、画素の縦横方向に沿った矩形であるから、これに外接する矩形領域Ｒ１は、連結成分Ｃ１の領域と一致する。生成手段１１３は、連結成分Ｃ１から矩形領域Ｒ１を特定し、連結成分Ｃ１の特徴量として矩形領域Ｒ１の短手辺の長さである値Ｌ１を生成する。

連結成分Ｃ２には背景画素群Ｂ２と前景画素群Ｆ２が含まれている。前景画素群Ｆ２は、前景画素群Ｆ１の２倍の大きさのフォントで横書きされた「ＡＢＣＤＥ」という文字列である。図３に示す例では、前景画素群Ｆ１よりも大きい前景画素群Ｆ２を内側に描くため、連結成分Ｃ２は連結成分Ｃ１よりも大きい。連結成分Ｃ２の形状も、画素の縦横方向に沿った矩形であるため、これに外接する矩形領域Ｒ２は、連結成分Ｃ２の領域と一致する。生成手段１１３は、連結成分Ｃ２から矩形領域Ｒ２を特定し、連結成分Ｃ２の特徴量として矩形領域Ｒ２の短手辺の長さである値Ｌ２を生成する。

連結成分Ｃ３には前景画素群として縦書きされた「ＡＢＣＤＥ」という文字列が含まれている。連結成分Ｃ３の形状も、画素の縦横方向に沿った矩形であるため、これに外接する矩形領域Ｒ３は、連結成分Ｃ３の領域と一致する。また、連結成分Ｃ３は、上述の縦書きされた文字列である前景画素群に沿った大きさの領域であるため、縦方向が長手である。したがって、生成手段１１３は、連結成分Ｃ３の特徴量として矩形領域Ｒ３の短手辺の長さである値Ｌ３を生成する。

連結成分Ｃ４には連結成分Ｃ１と同じ横書きされた「ＡＢＣＤＥ」という文字列が前景画素群として含まれている。連結成分Ｃ４の形状は矩形ではあるが、画素の縦横方向に沿っていないため、図３に示すようにこれに外接する矩形領域Ｒ４は、連結成分Ｃ４の領域と一致しない。したがって、生成手段１１３は、連結成分Ｃ４の特徴量として矩形領域Ｒ４の短手辺の長さである値Ｌ４を生成する。

連結成分Ｃ５には横書きされた「ＡＡＢＣＤＥＥ」という文字列と縦書きされた「ＡＢＣＤＥ」という文字列を交差させた前景画素群が含まれている。連結成分Ｃ５は、このような前景画素群に沿った大きさの領域であるため、矩形ではなく十字型である。そのため、図３に示すように連結成分Ｃ５に外接する矩形領域Ｒ５は、連結成分Ｃ５の領域と一致しない。したがって、生成手段１１３は、連結成分Ｃ５の特徴量として矩形領域Ｒ５の短手辺の長さである値Ｌ５を生成する。

図２に戻る。設定手段１１４は、生成手段１１３によって生成された特徴量に応じて、参照範囲の大きさを設定する手段である。具体的には、設定手段１１４は、生成手段１１３が生成した特徴量Ｌが閾値Ｌｘ以下である場合、特徴量Ｌに係数αを乗算した値Ｗ（＝α×Ｌ）を参照範囲の大きさとして設定する。

算出手段１１５は、取得手段１１２により取得される連結成分の注目画素に対して、設定手段１１４により大きさが設定された参照範囲の位置を定め、その参照範囲内に属する各画素の画素値の代表値を算出する手段である。具体的には、算出手段１１５は、設定手段１１４により大きさが設定された参照範囲の中央の画素が注目画素となるように、参照範囲の位置を定める。そして、算出手段１１５は、参照範囲内の画素について画素値の相加平均を算出し、算出された平均値を上述した代表値とする。

抽出手段１１６は、算出手段１１５が算出した代表値との差の絶対値が閾値を超える画素値を有する画素群を連結成分から抽出する手段である。具体的には、抽出手段１１６は、連結成分の各画素について、その画素値と代表値との差の絶対値を算出し、閾値を超えるか否かをそれぞれ判定する。そして、代表値との差の絶対値が閾値を超えると判定された画素群を表すデータとして抽出画像データＧ１を生成する。これにより抽出された画素群は、前景画素群として特定され、文字認識処理等に用いられる。

ここで、参照範囲の大きさと前景画素群の大きさの関係について図４〜７を用いて説明する。ここでは、画像全体に対して一律の参照範囲の大きさで代表値を算出し、前景を抽出するとする。図４は、適切な大きさの参照範囲の例を示す図である。図４（ａ）に示すように、縦９画素・横１３画素の背景画素群Ｂ１０の上に、縦７画素・横４画素を占める「Ｅ」という文字の前景画素群Ｆ１０が描かれている。連結成分Ｃ１０は、背景画素群Ｂ１０と前景画素群Ｆ１０とを含む。ここで、設定手段１１４が参照範囲の大きさとしてＷ＝５を設定したとすると、算出手段１１５は、連結成分Ｃ１０の画素ごとに、その画素が中心となるように縦５画素・横５画素の参照範囲の位置を定めて、その参照範囲に属する全画素の画素値を代表する代表値を算出する。図４（ａ）に示す参照範囲ＲＷ１１は、連結成分Ｃ１０の画素のうち★印を付した画素を注目画素としたときに算出手段１１５が用いる参照範囲である。このとき、図４（ｂ）に示すように、抽出手段１１６は、前景画素群Ｆ１０のみを抽出可能である。

一方、図５は、不適切な大きさの参照範囲の例を示す図である。図４（ａ）に示した背景画素群Ｂ１０および前景画素群Ｆ１０に対して、参照範囲の大きさとしてＷ＝１３を設定したとすると、図５（ａ）に示すように、算出手段１１５は、例えば連結成分Ｃ１０の画素のうち★印を付した画素を注目画素としたときに、参照範囲ＲＷ１２を用いる。これにより、参照範囲ＲＷ１２には多くの下地領域Ｕに属する画素を含むこととなり、代表値が下地色の影響を強く受ける。そのため、背景画素群Ｂ１０に属する画素の画素値と代表値との差も大きくなり、図５（ｂ）に示すように、連結成分Ｃ１０の全てが抽出手段１１６によって抽出されてしまうこととなる。

ところが、上述の大きさの前景画素群Ｆ１０を抽出する際には不適切であった参照範囲であっても、前景画素群の大きさが異なると適切である場合がある。図６は、図５で示した参照範囲が機能する例を示す図である。図６（ａ）に示すように、縦２２画素・横１５画素の背景画素群Ｂ２０の上に、縦１９画素・横１１画素を占める「Ｅ」という文字の前景画素群Ｆ２０が描かれている。連結成分Ｃ２０は、背景画素群Ｂ２０と前景画素群Ｆ２０とを含む。ここで、設定手段１１４が参照範囲の大きさとして図５と同様にＷ＝１３を設定したとすると、算出手段１１５は、例えば連結成分Ｃ２０の画素のうち★印を付した画素を注目画素としたときに、参照範囲ＲＷ２１を用いる。この場合、図６（ｂ）に示すように、抽出手段１１６は、前景画素群Ｆ２０のみを抽出する。

一方、参照範囲が小さすぎると前景画素群を抽出できない場合がある。図７は、参照範囲が小さすぎるために前景画素群を抽出できない例を示す図である。図６（ａ）に示した背景画素群Ｂ２０および前景画素群Ｆ２０に対して、設定手段１１４が参照範囲の大きさとしてＷ＝５を設定したとすると、図７（ａ）に示すように、算出手段１１５は、例えば連結成分Ｃ２０の画素のうち★印を付した画素を注目画素としたときに、参照範囲ＲＷ２２を用いる。この参照範囲ＲＷ２２には前景画素群２０以外の画素が全く含まれない。そのため、参照範囲ＲＷ２２の代表値は注目画素の画素値と等しくなる。つまり、この注目画素は閾値を超えることがなく、抽出手段１１６によって抽出されない。したがって、設定手段１１４がＷ＝５を設定した場合に、抽出手段１１６は、図７（ｂ）に示すような画素群を連結成分Ｃ２０から抽出することとなり、前景画素群Ｆ２０は抽出されない。

以上、説明したとおり、画像全体に一律の大きさの参照範囲を使用して前景抽出を行うと、種々の大きさの前景を抽出することはできない。前景に応じて適切な参照範囲の設定が必要になる。参照範囲の適切な大きさは、前景画素群の大きさに関係している。前景画素群を含む連結成分がその前景画素群よりも小さいことはありえないので、前景画素群を含む連結成分の大きさからその前景画素群の大きさを推定することが可能である。

図８は、連結成分と参照範囲の大きさに関して予め定められた関係の一例を示す図である。図８に示す例では、連結成分の大きさが或る値（ここでは、閾値Ｌｘ）以下である範囲においては、その連結成分の大きさが大きくなるほど、適切な参照範囲の大きさが大きくなるように両者の関係を示す関係データが予め定められ、ＲＯＭ１２に記憶されている。このように定められていると、設定手段１１４は、この関係を参照して、生成手段１１３が生成した連結成分の大きさを示す特徴量から参照範囲の大きさを設定する。すなわち、上述したとおり、設定手段１１４は、閾値Ｌｘ以下の特徴量Ｌに対しては、係数αを用いてＷ＝α×Ｌを参照範囲の大きさとして設定する。なお、この係数αは、背景画素群および前景画素群の画素値、並びに抽出手段１１６が用いる閾値との関係で定められる。例えば、係数αが１．０であると、図４（ａ）の例においては、Ｗ＝９となり、図６（ａ）の例においては、Ｗ＝１５となる。係数αが１．０を超えると、参照範囲には下地領域Ｕが含まれることとなるため、係数αは１．０以下に設定することが一般的であるが、参照範囲に下地領域が含まれた場合の処理の方法を設定することにより、１．０を超える係数αを好適に用いることができる場合もある。

３．動作
図９は、本発明の実施形態である画像処理システム１０のうち、画像処理装置１の動作を説明するためのフロー図である。
スキャナ２が画像の形成された用紙を読み取り、原画像データＧ０を生成すると、画像処理装置１のＣＰＵ１１は、この原画像データＧ０の入力を行う（ステップＳ１１）。ＣＰＵ１１は、原画像データＧ０が示す画像を、下地領域に沿って連結成分ごとに分離し（ステップＳ１２）、分離した連結成分を順次取得する（ステップＳ１３）。そして、ＣＰＵ１１は、取得した連結成分の特徴量を生成する。すなわち、連結成分に外接する矩形領域を特定し、その短手辺の長さを表す値を特徴量として生成する。次に、ＣＰＵ１１は、その特徴量に応じて参照範囲の大きさを設定し（ステップＳ１５）、連結成分の画素ごとに参照範囲の位置を決定するとともに（ステップＳ１６）、位置が決まった参照範囲に属する全画素の代表値（この場合は、相加平均値）を算出する（ステップＳ１７）。そして、ＣＰＵ１１は、算出した代表値との差の絶対値が閾値を超える画素値を有する画素群を前景画素群として抽出する（ステップＳ１８）。

以上のように連結成分の大きさに関する特徴量に応じて参照範囲の大きさを設定するので、前景抽出処理において、図５（ｂ）や図７（ｂ）に示したような不具合が生じる可能性は低減される。

４．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、以下の変形例を組み合わせてもよい。

（１）連結成分の大きさに関する特徴量
上述の実施形態では、連結成分の大きさに関する特徴量として、連結成分に外接する矩形領域の短手辺の長さを生成していたが、連結成分の大きさに関する特徴量は他に様々なものを用いることができる。

（１−１）矩形内画素密度
連結成分について矩形内画素密度を算出し、その連結成分の大きさに関する特徴量として算出してもよい。図１０は、前景画素群として、画素の配列方向に対して斜めに配置された文字列を有する連結成分の例である。図１０（ａ）に示す連結成分Ｃ７は、図３に示した連結成分Ｃ１と同じ大きさの連結成分を、画素の配列方向に対して４５度の角度に配置したものである。連結成分Ｃ７に外接する矩形領域Ｒ７は、一辺の長さがＬ７の正方形になる。つまり、実施形態に示した生成手段１１３により特徴量として短手辺の長さを算出すると、連結成分Ｃ１と同じ大きさであるにも関わらず、連結成分Ｃ７の特徴量は図３に示したＬ１よりも大きいＬ７となる。一方、特徴量として矩形内画素密度を算出すると、矩形領域Ｒ７には下地領域Ｕが多く含まれているから、図３に示した連結成分Ｃ１よりも連結成分Ｃ７の特徴量は小さくなる。図１０（ｂ）に示すように、矩形内画素密度と参照範囲の大きさとの関係を定めると、矩形内画素密度が或る範囲内にあるときに矩形内画素密度が大きくなるほど参照範囲の大きさが大きくなるように設定される。
設定手段１１４は、生成手段１１３が生成した特徴量である矩形内画素密度Ｄと、参照範囲の初期値であるＷ１と、係数Ｄ０、γにより、参照範囲の大きさＷを次式に従って求める。

Ｗ＝Ｗ１−γ×（Ｄ０−Ｄ）×Ｕ（Ｄ０−Ｄ）
ただし、Ｕ（ｘ）はステップ関数であり、ｘ≧０のときに１、ｘ＜０のときに０となる関数である。Ｄ０は完全な矩形と同等の大きさの前景画素群が入っていると考えられる矩形内画素密度である。Ｗ１は固定値でもよいし、連結成分の大きさに関する特徴量に基づいて導出されてもよい。

（１−２）矩形度
連結成分について矩形度を算出し、その連結成分の大きさに関する特徴量として算出してもよい。図１１は、外周が矩形でない連結成分の例を示す図である。図１１（ａ）に示す連結成分Ｃ８の外周は矩形ではないため、これに外接する矩形領域Ｒ８には下地領域Ｕが含まれる。しかし、連結成分Ｃ８は複雑な形状を有しているため、図１０に示した矩形領域Ｒ７に比べると下地領域Ｕが占める面積比率は小さい。つまり、特徴量として矩形内画素密度を算出すると、図１１に示した連結成分Ｃ８の特徴量は、図１０に示した連結成分Ｃ７の特徴量よりも大きくなる場合がある。そこで、特徴量として矩形度を算出すると、連結成分Ｃ８の外周は矩形領域Ｒ８よりも長いから、連結成分Ｃ８の特徴量は、図１０に示した連結成分Ｃ７や図３に示した連結成分Ｃ１よりも大きくなる。図１１（ｂ）に示すように、矩形度と参照範囲の大きさとの関係を定めると、矩形度が１に近いほど参照範囲の大きさが大きくなるように設定される。このように設定するのは、矩形度が１に近いほど、連結成分は、その連結成分に外接する矩形領域に近くなるため、連結成分に占める前景画素群の割合が高くなる傾向があるからである。
設定手段１１４は、生成手段１１３が生成した特徴量である矩形内画素密度Ｒと、参照範囲の初期値であるＷ１と、係数ζ１、ζ２により、参照範囲の大きさＷを次式に従って求める。さらに、Ｗの最小値を設定し、最小値よりは小さくならないようにＷを決定しても良い。

Ｗ ＝ Ｗ１−ζ１×（Ｒ−１）×Ｕ（Ｒ−１）−ζ２×（１−Ｒ）×Ｕ（１−Ｒ）
ただし、Ｕ（ｘ）は上述したステップ関数である。Ｗ１は固定値でもよいし、連結成分の大きさに関する特徴量に基づいて導出されてもよい。

（１−３）連結成分の太さ
連結成分の太さをその連結成分の大きさに関する特徴量として算出してもよい。図１２は、連結成分の太さを算出する処理を説明するための図である。この場合、生成手段１１３は、具体的には距離変換を行う。図１２（ａ）に示す連結成分Ｃ９について距離変換を行うと、図１２（ｂ）に示すような距離変換画像が得られる。この距離変換画像は画素値を１つの数値で描いており、下地領域Ｕからの距離が最大となる画素値は、同図に示すＭ＝４である。したがって、連結成分の太さをその連結成分の距離変換画像における画素値の最大値の２倍とした場合には、同図に示す連結成分Ｃ９の太さは２×Ｍ＝８である。
設定手段１１４は、生成手段１１３が生成した特徴量Ｍの２倍の値に係数αを乗算した値Ｗ（＝α×２×Ｍ）を参照範囲の大きさとして設定する

図１３は、連結成分の太さと参照範囲の大きさとの関係を示す図である。同図に示すように、連結成分の太さと参照範囲の大きさとの関係を定めると、連結成分の太さが或る範囲内にあるときに、この太さが太くなるほど参照範囲の大きさが大きくなるように設定される。このように設定するのは、連結成分の太さが太くなるほど、連結成分に占める前景画素群が大きくなる傾向があるからである。

（２）連結成分に含まれる各画素とその隣接画素との画素値の差に関する特徴量
上述の実施形態では、連結成分の特徴を示す特徴量として、連結成分の大きさに関する特徴量を生成していたが、連結成分の大きさ以外の特徴を示す特徴量を生成してもよい。
例えば、連結成分に含まれる各画素とその隣接画素との画素値の差に関する特徴量を生成してもよい。

（２−１）エッジ画素密度
連結成分のエッジ画素密度をその連結成分の特徴を示す特徴量として算出してもよい。図１４は、連結成分のエッジ画素密度を算出する処理を説明するための図である。
図１４（ａ）には背景画素群Ｂ１１に重ねて「ＡＢＣ」という文字列が書かれた前景画素群Ｆ１１が描かれている。連結成分Ｃ１１は、背景画素群Ｂ１１と前景画素群Ｆ１１とを含む。一方、図１４（ｂ）には、背景画素群Ｂ１２に重ねて、前景画素群Ｆ１１よりも小さなフォントで描かれた「ＡＢＣＤＥＦＧＨ」「ＩＪＫＬＭＮＯＰＱ」「ＲＳＴＵＶＷＸＹＺ」という３つの文字列が縦方向に並べて書かれた前景画素群Ｆ１２が描かれている。生成手段１１３は、図１４（ａ）および図１４（ｂ）にそれぞれ示した走査線Ｓｃｎを縦方向に順次移動させて、各走査線上の各画素におけるエッジ量を算出する。ここで、エッジ画素とは、予め定められた閾値を超えるエッジ量を有する画素であるから、例えば、図１４（ｃ）に示すように、背景画素群Ｂ１１と前景画素群Ｆ１１との境にある画素はエッジ画素として判定される。このようにして、ＣＰＵ１１は、全ての走査線Ｓｃｎにおいて判定したエッジ画素の数の、連結成分Ｃ１１に含まれる画素の数に対する割合をエッジ画素密度Ｅとして算出する。
設定手段１１４は、生成手段１１３が生成した特徴量であるエッジ画素密度Ｅと、参照範囲の初期値であるＷ１と、係数Ｅ０、βにより、参照範囲の大きさＷを次式に従って求める。

Ｗ＝Ｗ１−β×Ｅ×Ｕ（Ｅ−Ｅ０）
ただし、Ｕ（ｘ）は上述したステップ関数である。Ｅ０は初期値Ｗ１で想定される最大の前景画素群の太さに起因する値である。なお、Ｅ０は、実験的に求めてもよい。また、Ｗ１は固定値でもよいし、連結成分の大きさに関する特徴量に基づいて導出されてもよい。

連結成分内の隅々に小さな文字が敷き詰められて描かれていると、エッジ画素密度は大きくなる。反対に、エッジ画素密度が小さくなるほど、連結成分内には大きな文字が描かれている可能性が高い。このような傾向があるため、図１４（ｄ）に示すように、エッジ画素密度と参照範囲の大きさとの関係を定めることにより、エッジ画素密度が或る範囲内にあるときにエッジ画素密度が小さくなるほど参照範囲の大きさが大きくなるように設定される。

（２−２）エッジ量率
連結成分のエッジ量率をその連結成分の特徴を示す特徴量として算出してもよい。エッジ画素密度を特徴量とする場合、閾値の設定によってエッジ画素と判定されない画素のエッジ量も特徴量に反映されるので、閾値の如何に関わらず、エッジ量の累計値が小さい連結成分ほど、参照範囲の大きさが大きくなるように設定することができる。

（３）複数種類の特徴量
生成手段１１３は、連結成分の複数種類の特徴を示す特徴量をそれぞれ生成してもよい。
（３−１）特徴量の組み合わせ
この場合、設定手段１１４は、生成手段１１３により生成された複数の特徴量の組み合わせに応じて参照範囲の大きさを設定してもよい。具体的には、ＣＰＵ１１は、予め定められた複数の特徴量についてのルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look-Up Table）をＲＯＭ１２から読み出すか、または作成してＲＡＭ１３に記憶させる。生成手段１１３により複数の特徴量がそれぞれ生成されると、設定手段１１４は、上述したルックアップテーブルを参照することにより、参照範囲の大きさを設定する。

図１５は、ルックアップテーブルの一例を示す図である。ルックアップテーブルには、３つの特徴量Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３がそれぞれ複数の範囲に区分けされ、各区分けの組み合わせごとに対応する参照値がそれぞれ記述されている。例えば、特徴量Ｐ１が範囲Ｑ１１にあり、特徴量Ｐ２が範囲Ｑ２２にあり、特徴量Ｐ３が範囲Ｑ３３にあるときには、参照値はＷ９６である。設定手段１１４は、このようにして３つの特徴量に応じた参照値を特定し、これに応じて参照範囲の大きさを設定する。

図１６は、この変形例における画像処理装置１の動作を示すフロー図である。ＣＰＵ１１は、図９に示すステップＳ１３の後、特徴量Ｐ１として、連結成分に外接する矩形領域の短手辺の長さを生成し（ステップＳ１４１）、特徴量Ｐ２として、連結成分のエッジ画素密度を生成し（ステップＳ１４２）、特徴量Ｐ３として、連結成分の矩形内画素密度を生成する（ステップＳ１４３）。なお、ステップＳ１４１〜Ｓ１４３の順序は問わない。
次に、ＣＰＵ１１は、特徴量Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３について作成された３次元のルックアップテーブルを参照する（ステップＳ１５１）。そして、ＣＰＵ１１は、参照結果に応じて参照範囲の大きさを設定し（ステップＳ１５２）、図９に示すステップＳ１６へ処理を進める。
これにより、複数の特徴量の組み合わせに応じて、参照範囲の大きさが設定されるので、多面的な判断が成され、連結成分から前景画素群を抽出する精度が向上する。

（３−２）他の特徴量により設定された設定値の修正
生成手段１１３は、或る特徴量により設定された設定値を他の特徴量により修正してもよい。図１７は、この変形例における画像処理装置１の動作を示すフロー図である。ＣＰＵ１１は、図９に示すステップＳ１３の後、連結成分の特徴を示す特徴量Ｐ４を生成し（ステップＳ１４４）、この特徴量Ｐ４に応じて参照範囲の大きさを設定する（ステップＳ１５４）。次に、ＣＰＵ１１は、連結成分の特徴を示す特徴量であって特徴量Ｐ４とは異なる量である特徴量Ｐ５を生成し（ステップＳ１４５）、この特徴量Ｐ５に応じて参照範囲の大きさを修正する（ステップＳ１５５）。なお、これに続いて、さらに他の特徴量を生成し、設定された大きさを修正してもよい。このように参照範囲の大きさが修正された後、ＣＰＵ１１は、図９に示すステップＳ１６へ処理を進める。
これにより、或る特徴量に応じて設定された値を他の特徴量によって修正することができるので、多面的な判断が成され、連結成分から前景画素群を抽出する精度が向上する。

（３−３）生成された特徴量に応じた他の特徴量の要否判断
生成手段１１３は、或る特徴量が予め定められた条件を満たすか否かに応じて、他の特徴量を生成する処理を行うか否かについての判断をしてもよい。図１８は、この変形例における画像処理装置１の動作を示すフロー図である。ＣＰＵ１１は、図９に示すステップＳ１３の後、連結成分の特徴を示す特徴量Ｐ６を生成し（ステップＳ１４６）、この特徴量Ｐ６について、或る条件を満たしているか否かを判断する（ステップＳ１４７）。特徴量Ｐ６がこの条件を満たしていないと判断した場合（ステップＳ１４７；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、特徴量Ｐ６に応じて参照範囲の大きさを設定し（ステップＳ１５６）、図９に示すステップＳ１６へ処理を進める。

一方、特徴量Ｐ６が上記の条件を満たしていると判断した場合（ステップＳ１４７；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、連結成分の特徴を示す特徴量であって特徴量Ｐ６とは異なる量である特徴量Ｐ７を生成し（ステップＳ１４８）、この特徴量Ｐ７に応じて参照範囲の大きさを設定する（ステップＳ１５７）。なお、ステップＳ１５７においては、特徴量Ｐ６と特徴量Ｐ７の組み合わせに応じて参照範囲の大きさを設定してもよい。このように参照範囲の大きさが設定された後、ＣＰＵ１１は、図９に示すステップＳ１６へ処理を進める。
これにより、多面的な判断が成され、連結成分から前景画素群を抽出する精度が向上するほか、生成に時間がかかる特徴量については、先行して生成した特徴量に応じて生成するか否かを決定することができるので、処理時間が短縮される。

（４）連結成分の属性
設定手段１１４は、生成手段１１３により生成された特徴量および連結成分の属性の組み合わせに応じて参照範囲の大きさを設定してもよい。この場合、取得手段１１２は、連結成分を取得すると共に、その連結成分について分離手段１１１により生成された属性情報を取得する。ＲＯＭ１２には、図８に示したような関係データが属性情報により示される連結成分の属性ごとに記憶されている。すなわち、絵柄には絵柄用の関係データが、写真には写真用の関係データが記憶されており、また、表であるか否かに応じて、異なる関係データがＲＯＭ１２に記憶されている。生成手段１１３が連結成分の特徴を示す特徴量を生成すると、設定手段１１４は、上述の属性情報により示される連結成分の属性に応じた関係データを参照し、生成された特徴量に対応する参照範囲の大きさを設定する。

なお、上述した属性情報は、「絵柄」「写真」の別と「表」「表以外」の別であったが、連結成分の属性を示す属性情報はこれに限られない。連結成分の属性を示す属性情報は、例えば、連結成分において使用されている色数であってもよい。この場合、使用されている色数ごとにＲＯＭ１２に関係データが記憶されていればよい。

（５）取得手段より上流の構成
分離手段１１１は、画像に下地領域が含まれていない場合に、入力手段１１０で入力された原画像データＧ０が示す画像の全体を一つの連結成分として扱うように構成されてもよい。このような場合であっても、上述した処理に沿って、連結成分の特徴量を算出し、参照範囲の大きさを設定し、前景画素群を抽出する処理を行えばよい。

１…画像処理装置、１０…画像処理システム、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、１４…ＶＲＡＭ、１５…入力部、２…スキャナ、１１０…入力手段、１１１…分離手段、１１２…取得手段、１１３…生成手段、１１４…設定手段、１１５…算出手段、１１６…抽出手段。

Claims (18)

1. 下地を表す画素以外の複数の画素が連結されて成る連結成分を画像から取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された連結成分の特徴を示す特徴量を生成する生成手段と、
   前記連結成分に対応づけられ、複数の画素を含む範囲である参照範囲の大きさを、前記生成手段により生成された当該連結成分の特徴を示す特徴量に応じて設定する設定手段と、
   前記設定手段により大きさが設定された前記参照範囲の位置を、前記連結成分の画素ごとに定め、画素値を前記位置が定められた当該参照範囲に属する画素について集計して、当該画素値を代表する代表値を算出する算出手段と、
   前記算出手段が算出した代表値との差の絶対値が閾値を超える画素値を有する画素群を、前記連結成分から抽出する抽出手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記連結成分は、背景を表す複数の画素である背景画素群と、前記背景に重ねて描かれる前景を表す複数の画素である前景画素群とを含み、
   前記特徴量は、前記連結成分に含まれる前記前景画素群の大きさを推定可能な量であり、
   前記設定手段は、前記特徴量により推定される前記前景画素群の大きさが大きいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記特徴量は、前記連結成分の大きさに関する特徴を示す量であり、
   前記設定手段は、前記特徴量により示される前記連結成分の大きさが大きいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記大きさに関する特徴量は、画素の配列方向に沿った矩形領域のうち前記連結成分に外接する矩形領域の短手方向の長さであり、
   前記設定手段は、前記特徴量により示される前記矩形領域の短手辺の長さが長いほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記大きさに関する特徴量は、画素の配列方向に沿った矩形領域のうち前記連結成分に外接する矩形領域に対する前記連結成分の大きさに関する割合であり、
   前記設定手段は、前記特徴量により示される前記割合が大きいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記大きさに関する特徴量は、前記連結成分に外接する矩形領域に含まれる全画素の数に対する前記連結成分に含まれる画素の数の割合である矩形内画素密度である
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記生成手段は、前記矩形内画素密度に加え、前記矩形領域の外周の長さに対する前記連結成分の外周の長さの比である矩形度を前記特徴量として生成し、
   前記設定手段は、前記特徴量のうち前記矩形内画素密度が閾値を超える場合に、前記矩形度が１に近いほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記大きさに関する特徴量は、前記連結成分の太さであり、
   前記設定手段は、前記特徴量により示される前記連結成分の太さが太いほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
9. 前記特徴量は、前記連結成分に含まれる各画素についての、当該画素と当該画素に隣接する画素との画素値の差に関する量であり、
   前記設定手段は、前記特徴量により示される前記量が小さいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
10. 前記差に関する特徴量は、前記連結成分に含まれる画素の数に対する、前記差が閾値を超える画素の数の割合であり、
    前記設定手段は、前記特徴量により示される前記割合が小さいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
    ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記差に関する特徴量は、前記差の累計値を前記連結成分に含まれる画素の数で除算した値であり、
    前記設定手段は、前記特徴量により示される前記値が小さいほど、前記参照範囲の大きさを大きく設定する
    ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
12. 前記生成手段は、前記連結成分の複数種類の特徴を示す特徴量をそれぞれ生成し、
    前記設定手段は、前記生成手段により生成された複数の特徴量の組み合わせに応じて前記参照範囲の大きさを設定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
13. 前記生成手段は、前記連結成分の第１の特徴を示す第１特徴量を生成し、且つ、当該第１特徴量が或る条件を満たす場合には、前記第１の特徴と異なる前記連結成分の第２の特徴を示す第２特徴量を生成し、
    前記設定手段は、前記生成手段が前記第２特徴量を生成しなかった場合には、前記生成手段により生成された前記第１特徴量に応じて前記参照範囲の大きさを設定し、前記生成手段が前記第２特徴量を生成した場合には、当該第２特徴量に応じて前記参照範囲の大きさを設定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
14. 前記生成手段は、前記連結成分の第１の特徴を示す第１特徴量を生成した後、前記第１の特徴と異なる前記連結成分の第２の特徴を示す第２特徴量を生成し、
    前記設定手段は、前記生成手段により生成された前記第１特徴量に応じて前記参照範囲の大きさを設定した後、前記生成手段により生成された前記第２特徴量に応じて、設定した前記大きさを修正する
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
15. 画像を入力する入力手段と、
    前記入力手段により入力された画像を、下地に属する画素に沿って領域ごとに分離する分離手段と
    を具備し、
    前記取得手段は、前記分離手段により分離された各領域を前記連結成分として取得する
    ことを特徴とする請求項１から１４のいずれかに記載の画像処理装置。
16. 前記分離手段は、前記画像を前記領域ごとに分離するとともに、当該領域の属性を示す属性情報を生成し、
    前記取得手段は、前記分離手段により分離された各領域を前記連結成分として取得するとともに、当該各領域について前記分離手段により生成された前記属性情報をそれぞれ取得し、
    前記設定手段は、前記参照範囲の大きさを、前記生成手段により生成された特徴量および前記取得手段により取得された前記属性情報により示される前記属性の組み合わせに応じて設定する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記算出手段は、前記参照範囲に属する画素の画素値の平均値を前記代表値として算出する
    ことを特徴とする請求項１から１６のいずれかに記載の画像処理装置。
18. コンピュータを、
    下地を表す画素以外の複数の画素が連結されて成る連結成分を画像から取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された連結成分の特徴を示す特徴量を生成する生成手段と、
    前記連結成分に対応づけられ、複数の画素を含む範囲である参照範囲の大きさを、前記生成手段により生成された当該連結成分の特徴を示す特徴量に応じて設定する設定手段と、
    前記設定手段により大きさが設定された前記参照範囲の位置を、前記連結成分の画素ごとに定め、予め定められた色空間において画素の色を表す色成分毎の階調値である画素値を前記位置が定められた当該参照範囲に属する画素について集計して、当該画素値を代表する代表値を算出する算出手段と、
    前記算出手段が算出した代表値との差の絶対値が閾値を超える画素値を有する画素群を、前記連結成分から抽出する抽出手段
    として機能させるためのプログラム。

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