JP2013171469A - 画像処理装置、二値化閾値算出方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】多値画像を二値化するための二値化閾値を算出する画像処理装置、二値化閾値算出方法及びコンピュータプログラムの提供。
【解決手段】Ｎｉｂｌａｃｋの二値化により局所閾値Ｔを算出し（Ｓ１１）、算出した局所閾値Ｔを用いて局所領域及びその近傍の領域内の画像を二値化する（Ｓ１３）。そして、局所領域及びその近傍の領域夫々において、黒画素及び白画素を計数し（Ｓ１４）、閾値変化度を算出する（ステップＳ１５）。算出した閾値変化度を用いて局所閾値Ｔに対する補正の度合いを定め、定めた補正の度合いに従って局所閾値Ｔを補正する。
【選択図】図１１
【解決手段】Ｎｉｂｌａｃｋの二値化により局所閾値Ｔを算出し（Ｓ１１）、算出した局所閾値Ｔを用いて局所領域及びその近傍の領域内の画像を二値化する（Ｓ１３）。そして、局所領域及びその近傍の領域夫々において、黒画素及び白画素を計数し（Ｓ１４）、閾値変化度を算出する（ステップＳ１５）。算出した閾値変化度を用いて局所閾値Ｔに対する補正の度合いを定め、定めた補正の度合いに従って局所閾値Ｔを補正する。
【選択図】図１１
Description
本発明は、多値画像を二値化するための二値化閾値を算出する画像処理装置、二値化閾値算出方法及びコンピュータプログラムに関する。
文書を電子化して保存する場合、画像入力手段としてスキャナ装置が使用されることが多い。スキャナ装置は、読み取り対象の原稿に光を照射する光源を有し、原稿からの反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＩＳ（Contact ImageCensor）などの光学センサで読み取ることにより、原稿画像を取得する。
スキャナ装置では、光源や光学センサまでの距離など読取条件が一定であるため、高品質な画像を取得することが可能であるが、光源が有限の大きさを有しているため、文字画像の輪郭部分が不鮮明になる現象が見られる。また、出力する原稿画像の解像度が低い場合、小さな文字が鮮明でないことが多い。更に、データサイズを小さくするために、不可逆圧縮などの処理を施した出力形式が選択されることが多く、画像圧縮処理の際に文書画像の微細な特徴が失われ、画質が低下することがある。
更に、近年では、デジタルカメラによって文書を撮像することにより、文書画像を取得する機会も増えている。この場合、スキャナ装置に比べて焦点ズレによる画像のボケが発生しやすい。
以下では、スキャナ装置、デジタルカメラなどの読取装置において、様々な要因で発生する画像劣化を、画像のボケと称する。
以下では、スキャナ装置、デジタルカメラなどの読取装置において、様々な要因で発生する画像劣化を、画像のボケと称する。
カラー又はモノクロの多階調の文書画像を保存する場合、白黒の二値画像に変換して保存することがある。また、文書画像から文字を認識してテキストコードを抽出する場合、文書画像を二値化してから文字認識を行うことが多い。更に、文書画像を小さなデータサイズで保存する場合にも二値画像に変換してから保存することが多い。
多値画像を二値化する方法は、大別して、大域的二値化及び局所的二値化の２種類がある。大域的二値化では、入力画像全体に対して１つの二値化閾値を設定し、各画素の値（例えば、画素値）と二値化閾値との大小関係によって、画素を文字、図形などの前景画素と背景を表す背景画素とに分類する。大域的二値化の従来技術としては、大津の二値化（非特許文献１を参照）と呼ばれる手法によって二値化閾値を求める方法、特許文献１に開示された画像二値化装置などが存在する。
一方、局所的二値化は画素毎に異なった二値化閾値を設定して二値化を行う。一般に、背景が一様な画像の場合、大域的二値化を利用して二値化することが可能であるが、原稿の載置位置によって照明に偏りがある場合などのように、背景が一様でない場合や、画像中の文字などの一部がボケている場合には、原稿全体で１つの二値化閾値を適用するよりも、画素毎に二値化閾値を設定することができる局所二値化を適用することが好ましい。局所二値化の従来技術としては、Ｎｉｂｌａｃｋの二値化と呼ばれる手法が存在する（非特許文献２を参照）。
大津展之、「判別および最小２乗基準に基づく自動しきい値選定方法」、電子情報通信学会論文誌、１９８０年４月、'８４/４ Vol. J６３-D No. ４、p. ３４９-３５６
ニブラック（W. Niblack）、「デジタル画像処理入門（An Introduction toDigital Image Processing）」、Englewood Cliffs, N.J.、１９８６年、p. １１５-１１６
トリーア及びジェイン（O. Trier, A. Jain）、「二値化方法のゴール指向評価（Goal-DirectedEvaluation of Binarization Methods）」、PAMI vol １７, No. １２、１９９５年、p. ４７-５８
マーディア他（K. V. Mardia, et. al）、「画像分割における空間閾値法（ASpatial Thresholding Method for Image Segmentation）」、PAMIvol.１０, No. ６、１９８８年、p. ９１９-９２７
局所的二値化では、画素毎に局所領域を設定し、局所領域の内部に存在する画素の画素値（例えば、輝度値）により、画素値の頻度分布を求める。ただし、局所領域内では画素数が少ないため分布が安定しないこと、及び画素毎に二値化閾値を計算するために処理量が大きくなることから、局所的二値化における二値化閾値の計算には比較的単純な式を用いることが多い。例えば、非特許文献２に開示されているＮｉｂｌａｃｋの二値化手法では、以下の式１〜式３を用いて、画素毎の二値化閾値Ｔを計算する。
ここで、ｗは局所領域の一辺の長さ、Ｉ（ｉ，ｊ）は座標（ｉ，ｊ）における画素値、ｋは適宜の定数を表す。局所領域内の画素値の頻度分布から、局所領域内での画素値の平均値ｍ、及び標準偏差σを算出することにより、画素に適用すべき二値化閾値Ｔを決定することができる。
このようにして決定した二値化閾値Ｔを用いて二値画像を生成した例を図１３に示す。図１３（ａ）は、画像入力手段を通じて入力された多値画像の一例を示す。前述したように、出力する原稿画像の解像度が低い場合、画像圧縮処理を行った場合等において、文書画像（図１３（ａ）に示した例では「日本語」という文字）の微細な特徴が失われ、画像のボケが生じる。図１３（ｂ）は、Ｎｉｂｌａｃｋの二値化を利用して二値化閾値Ｔを算出し、二値化を行った結果を示している。図１３（ｃ）は、その部分拡大図である。
Ｎｉｂｌａｃｋの二値化は、様々な局所二値化の中でも、二値画像を文字認識した結果が最も良いと評価された二値化技術であり（非特許文献３を参照）、精度の低い二値化方式ではない。しかしながら、二値化対象の多値画像にボケが生じている場合には、図１３（ｂ）及び図１３（ｃ）に示すように、線の一部が細くなったり、逆に線の一部が太くなったりして、文字形状の崩れが発生している。
本願の一側面として、文字、図形等の形状の崩れが少ない二値画像を生成するための二値化閾値を設定することを目的とする。
本願の画像処理装置は、夫々の画素が画素値を有する多階調の画像を取得する画像取得部と、該画像取得部が取得した画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定する領域設定部と、該領域設定部が設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出する頻度分布算出部と、該頻度分布算出部が算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定する閾値設定部と、該閾値設定部が設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数する計数部と、該計数部による計数結果に基づき、前記閾値設定部が設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出する変化度算出部と、該変化度算出部が算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定める補正強度決定部と、該補正強度決定部が定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正する閾値補正部と、前記画像取得部が取得した画像内で順次的に注目画素を設定し、設定した注目画素について求めた補正後の閾値を用いて、該注目画素を二値化する二値化処理部とを備えることを特徴とする。
一態様においては、文字、図形等の形状の崩れが少ない二値画像を生成するための二値化閾値を設定することができる。
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
図１は本実施の形態に係る画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る画像処理装置は、画像取得部１０、頻度分布算出部２０、二値化閾値設定部３０、及び二値化処理部４０を備える。
図１は本実施の形態に係る画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る画像処理装置は、画像取得部１０、頻度分布算出部２０、二値化閾値設定部３０、及び二値化処理部４０を備える。
画像取得部１０は、複数の画素からなる多階調のデジタル画像を取得する。図２は画像取得部１０の構成を示すブロック図である。画像取得部１０は、画像読取部１１、輝度値変換部１２、及び画像メモリ１３を備える。
画像読取部１１は、例えば、読取対象の原稿に対して光を照射する光源、ＣＣＤのようなイメージセンサ等を備えたスキャナ装置である。画像読取部１１は、光源から照射した光の反射光をイメージセンサに結像させることにより、原稿上に記録された文字、図形等を含む画像を光学的に読取り、アナログ電気信号を生成する。
輝度値変換部１２は、画像読取部１１により生成されるアナログ電気信号をＡＤ変換することにより、デジタル信号を生成する。そして、輝度値変換部１２は、ＡＤ変換して得られたデジタル信号に対して、原稿読取時の光源の配光特性、イメージセンサの感度ムラ等の補正を施すことにより、各画素が輝度値で表現される２次元の画像データを生成する。
画像メモリ１３は、輝度値変換部１２が生成した画像データ（各画素の輝度値）を記憶する。画像データの各画素の輝度値が、例えば、０〜２５５の値で表現される場合、１つの画素につき１バイトの記憶領域が割り当てられる。画像メモリ１３は、予め設計されたデータサイズの画像データを記憶する記憶領域を有する。
本実施の形態では、各画素の値をＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）とした場合、例えば、０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂのような変換式により変換される値（いわゆるＹＩＱ表色系における輝度信号）を用いて画素値を表現することとする。なお、各画素の画素値として、輝度値の代わりに、明度値、階調値、濃度値等を用いてもよいことは勿論のことである。
頻度分布算出部２０は、画像取得部１０が取得した画像について複数の画素からなる局所領域を設定し、設定した局所領域内の輝度値の頻度分布を算出する。図３は頻度分布算出部２０の構成を示すブロック図である。頻度分布算出部２０は、領域設定部２１、局所画像取得部２２、局所画像メモリ２３、輝度値カウント部２４、及び輝度分布メモリ２５を備える。
領域設定部２１は、画像メモリ１３に記憶した画像データについて、この画像データを構成する画素の中から注目画素を設定し、設定した注目画素を中心とするｗ×ｗ（ｗは５以上の奇数）の局所領域を設定する。領域設定部２１は、設定した局所領域を指定する座標値を出力する。例えば、領域設定部２１は、注目画素の座標を［５０，１００］、ｗ＝７とした場合、局所領域の左上の座標［４７，９７］、及び局所領域の右下の座標［５３，１０３］を出力する。
局所画像取得部２２は、領域設定部２１が出力する座標を参照して局所領域内の各画素の輝度値を画像メモリ１３から読み出し、局所画像メモリ２３に格納する。局所画像メモリ２３は、１つの画素につき１バイトの記憶領域が割り当てられ、局所領域のサイズに応じた記憶容量（ｗ＝７の場合、４９バイト）を有する。以下では、局所画像メモリに格納した画像を局所画像と呼ぶ。
輝度値カウント部２４は、局所画像メモリ２３に格納された局所画像の各画素の輝度値を参照し、同一の輝度値を有する画素の数をカウントして輝度分布メモリ２５に格納する。輝度値が、例えば、０から２５５までの整数値を取る場合、輝度分布メモリ２５は、２５６個の整数要素を持つメモリ領域により実現することができる。例えば、３２ビットマシン上では、輝度分布メモリ２５は、４バイト整数を２５６個格納できる１Ｋバイト分のメモリ領域を有していればよい。
二値化閾値設定部３０は、局所画像メモリ２３及び輝度分布メモリ２５に格納された記憶内容を参照して、二値化閾値を算出する。二値化閾値設定部３０の構成については、後に詳述することとする。
二値化処理部４０は、二値化閾値設定部３０にて取得した二値化閾値と、領域設定部２１で設定した注目画素の輝度値とを比較し、二値化閾値よりも注目画素の輝度値が低ければ、この注目画素を前景画素と判断して画素値０（黒画素に対応）を出力し、二値化閾値よりも注目画素の輝度値が高ければ、この注目画素を背景画素と判断して画素値１（白画素に対応）を出力する。二値化処理部４０は、二値化した画素値を図に示していない画像メモリに格納する。
二値化処理部４０は、二値化処理を行った注目画素が画像メモリ１３に記憶されている画像データの終端の画素（例えば、左上隅の画素から順次二値化処理を行う場合、右下隅の画素）であるかを判断する。終端の画素でない場合には、二値化処理部４０は、その旨を頻度分布算出部２０に通知する。二値化処理部４０からの通知を受けた頻度分布算出部２０は、二値化すべき画素が残っているとして、注目画素を１画素分だけずらし、局所領域を再設定した上で輝度分布を算出する。そして、二値化閾値設定部３０が、新たに設定された注目画素について二値化閾値を設定し、二値化処理部４０が新たに設定された注目画素を二値化する。
このようにして、本実施の形態では、画像取得部１０が取得した画像データについて、各画素を順次走査しならが二値化処理を行う。
このようにして、本実施の形態では、画像取得部１０が取得した画像データについて、各画素を順次走査しならが二値化処理を行う。
図４は本実施の形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。画像処理装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、入力インタフェース１０４、ハードディスクドライブ１０５、及び光ディスクドライブ１０６を備える。
ＲＯＭ１０２には、上述したハードウェア各部の動作を制御するために必要な制御用プログラムが予め格納されている。また、ハードディスク１０５Ｄには、本願の画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラムが予め格納されている。
ＣＰＵ１０１は、適宜のタイミングでＲＯＭ１０２又はハードディスク１０５Ｄに格納されているコンピュータプログラムをＲＡＭ１０３上に読み出し、実行することにより、上述したハードウェア各部の動作を制御することにより、本願の画像処理装置として動作させる。
ＲＡＭ１０３は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、ＳＲＡＭ（Static RAM）、フラッシュメモリなどであり、ＣＰＵ１０１によるコンピュータプログラムの実行時に発生する種々のデータ（例えば、画像データ、輝度分布、局所画像等）を一時的に記憶する。
入力インタフェース１０４には、画像読取部１１として機能するスキャナ装置１１０が接続され、このスキャナ装置１１０を通じて二値化対象の画像データを取得する。
ハードディスクドライブ１０５は、ハードディスク１０５Ｄに対してデータの書き込み、及びハードディスク１０５Ｄからのデータの読み出しを制御する。ハードディスクドライブ１０５は、外部から入力された情報、光ディスクドライブ１０６を通じて読み込まれる情報などをハードディスク１０５Ｄに書き込むことにより、ハードディスク１０５Ｄに各種情報を記憶させる。
光ディスクドライブ１０６は、光ディスク１０６Ｄに対してデータの書き込み、及び光ディスク１０６Ｄに記録されたデータの読み出しを制御する。なお、本実施の形態では、本願のコンピュータプログラムがハードディスク１０５Ｄに記憶されているものとするが、光ディスク１０６Ｄに記録された状態で提供されるものであってもよい。
なお、画像処理装置は、ユーザによる操作及び文字入力を受付けるキーボード等の入力インタフェース、ユーザに報知する情報を表示するディスプレイを備えるものであってもよい。
また、本実施の形態では、スキャナ装置１１０を通じて二値化対象の画像データを取得する構成としたが、光ディスクドライブ１０６を通じて読み込まれた画像データ、図に示していない通信手段によって外部から取得した画像データ、画像処理装置内部で生成した画像データを二値化対象とすることも可能である。
また、本実施の形態では、スキャナ装置１１０を通じて二値化対象の画像データを取得する構成としたが、光ディスクドライブ１０６を通じて読み込まれた画像データ、図に示していない通信手段によって外部から取得した画像データ、画像処理装置内部で生成した画像データを二値化対象とすることも可能である。
画像処理装置は、ハードディスク１０５Ｄに格納されたコンピュータプログラムをＣＰＵ１０１に実行させ、ＲＯＭ１０２に格納された制御用プログラムに従ってハードウェア各部を制御することにより、前述した画像取得部１０、頻度分布算出部２０、二値化閾値設定部３０、及び二値化処理部４０の各機能を実現する。
以下、二値化閾値設定部３０の構成について説明する。
図５は二値化閾値設定部３０の構成を示すブロック図である。二値化閾値設定部３０は、閾値設定部３１、二値画像生成部３２、二値画像メモリ３３、計数部３４、変化度算出部３５、補正強度決定部３６及び閾値補正部３７を備える。
図５は二値化閾値設定部３０の構成を示すブロック図である。二値化閾値設定部３０は、閾値設定部３１、二値画像生成部３２、二値画像メモリ３３、計数部３４、変化度算出部３５、補正強度決定部３６及び閾値補正部３７を備える。
閾値設定部３１は、局所画像メモリ２３及び輝度分布メモリ２５に格納された記憶内容を参照して、局所画像を二値化するための局所閾値を設定する。この局所閾値は、補正後の二値化閾値を得るために利用する仮の閾値という位置付けであり、本実施の形態では、例えば、Ｎｉｂｌａｃｋの二値化による二値化閾値を用いる。閾値設定部３１は、前述した式１〜式３を、局所画像メモリ２３に格納した局所画像に適用することにより、その局所画像に対する二値化閾値（以下、局所閾値Ｔという）を算出する。頻度分布算出部２０が算出した輝度値の頻度分布をＨ（ｉ）とする。ここで、ｉは輝度値を表す。また、Ｈ（ｉ）は、局所画像内で輝度値ｉを持つ画素数を表し、輝度分布メモリ２５に格納された値を用いることができる。局所画像における輝度値の平均値ｍは、下記の式４により、標準偏差σは下記の式５により算出することができる。閾値設定部３１は、式４より求めた平均値ｍ、式５より求めた標準偏差σを式３に代入することにより、局所閾値Ｔを算出する。
なお、閾値設定部３１が算出した局所閾値Ｔと注目画素の輝度値との差分が一定値（例えば５０）よりも大きい場合、算出した局所閾値Ｔを補正しても二値化の結果が変わらないことが予想される。その場合、二値化閾値設定部３０は、これ以降の処理を行わずに（すなわち、局所閾値Ｔの補正を行わずに）、閾値設定部３１で算出した局所閾値Ｔを注目画素に適用する二値化閾値として出力する構成としてもよい。これにより、計算量の削減を期待することができる。
二値画像生成部３２は、局所画像メモリ２３に格納されている各画素の輝度値と閾値設定部３１が設定した局所閾値Ｔとを比較して、局所領域の二値画像を生成する。二値画像生成部３２は、生成した局所領域の二値画像を二値画像メモリ３３に格納する。二値画像メモリ３３は、１つの画素ごとに黒画素（画素値０に対応する画素）か、白画素（画素値１に対応する画素）かを記憶すれば良いので、１つの画素あたり１ビットのメモリ領域で実現することができる。また、局所画像メモリと同一の記憶領域を持ち、１画像あたり１バイトで表現し、例えば、データが０なら黒画素、１なら白画素等のように値の意味を決めておくようにしてもよい。
なお、以下の説明において、二値画像生成部３２が生成した局所領域の二値画像を、局所二値画像という。
なお、以下の説明において、二値画像生成部３２が生成した局所領域の二値画像を、局所二値画像という。
計数部３４は、二値画像メモリ３３の内容を参照して黒画素及び白画素それぞれの数を計数し、計数結果を保持する。本実施の形態では、二値画像生成部３２において局所二値画像を生成した後に、黒画素及び白画素の数を計数する構成としたが、計数部３４が、局所画像メモリ２３に格納されている各画素の輝度値と閾値設定部３１が設定した局所閾値Ｔとを直接的に比較して、黒画素及び白画素の数を計数する構成としてもよい。この場合、二値化閾値設定部３０は、二値画像生成部３２及び二値画像メモリ３３を備えていなくてもよい。
変化度算出部３５は、計数部３４による計数結果に基づき、閾値設定部３１が設定した局所閾値について閾値の変化度合いを算出する。前述したように、閾値設定部３１は、局所領域内での輝度分布に基づいて局所閾値Ｔを算出しているので、二値化前の画像における輝度分布に応じて局所閾値Ｔが変化する。変化度算出部３５では、二値化前の画像の輝度分布に応じて変化する局所閾値Ｔの変化の度合いを示す指標として、閾値変化度Ｓを算出する。変化度算出部３５は、例えば、以下の式６により閾値変化度Ｓを算出することができる。
ここで、ｎ１は、局所領域内での黒画素の数を表し、ｎ２は、局所領域内での白画素の数を表す。
補正強度決定部３６は、前述した局所閾値Ｔに対する補正の度合いを算出する。このとき、補正強度決定部３６は、設定した局所領域の近傍に黒画素及び白画素のばらつきの少ない局所領域が存在するか否かに応じて、局所閾値Ｔに対する補正の度合いを表す補正強度Ａx,y を定める。補正強度Ａx,y の算出例については後に詳述することとする。
閾値補正部３７は、補正強度決定部３６が決定した補正強度Ａx,y に応じて、閾値設定部３１が設定した閾値を補正する。
前述したように、Ｎｉｂｌａｃｋの二値化は、精度の低い二値化方式ではないにも関わらず、二値化対象の多値画像にボケが発生している場合には、図１３（ｂ）及び図１３（ｃ）に示すように、線の一部が細くなったり、逆に線の一部が太くなったりして、文字形状の崩れが発生する。そこで、本実施の形態では、文字、図形等に形状の崩れが少ない二値画像を生成するために、閾値の補正を行う。
前述したように、Ｎｉｂｌａｃｋの二値化は、精度の低い二値化方式ではないにも関わらず、二値化対象の多値画像にボケが発生している場合には、図１３（ｂ）及び図１３（ｃ）に示すように、線の一部が細くなったり、逆に線の一部が太くなったりして、文字形状の崩れが発生する。そこで、本実施の形態では、文字、図形等に形状の崩れが少ない二値画像を生成するために、閾値の補正を行う。
Ｎｉｂｌａｃｋの二値化などの従来の局所的二値化の手法を用いて閾値を設定する場合、設定する閾値は、局所領域内の輝度分布の偏りの影響を受け易い。図６は局所領域内での輝度分布による閾値変動を説明する説明図である。図６（ａ）は、太線で囲む局所領域内において、文字を構成する画素（前景画素）の数と背景領域を示す画素（背景画素）の数とが同程度であり、輝度分布に偏りが少ない例を示している。この場合、従来の局所的二値化の手法を用いて設定する閾値は、低輝度領域及び高輝度領域の２つの群の中央付近の値となる。一方、図６（ｂ）は、局所領域内において、前景画素の数が背景画素の数より多く、輝度分布に偏りがある例を示している。この場合、局所領域内において頻度が高い低輝度側の群に閾値が引っ張られ、設定する閾値は、２つの群の中央よりも低輝度側へ変動する。
このように、従来の局所的二値化の手法では、設定する閾値が局所領域内の輝度分布の偏りの影響を受け易いため、このような閾値を用いて二値化を行った場合、文字形状に崩れが発生することがある。図７は従来の局所的二値化の手法を用いて二値化した画像の一例を説明する説明図である。図７（ａ）に示す多値画像は、画像領域の左端側に描画された縦線とこの縦線に連結する細い横線とを有し、横線の終端が画像領域内に描画された多値画像を示している。
多値画像の縦線及び横線の交点付近の１つの画素について局所領域を設定した場合、前景画素が多く取り込まれるため、図７（ｂ）に示すように、低輝度側の頻度が高くなり、閾値が低輝度側（前景側）に変動する。横線の中央付近では、前景画素と背景画素とがバランスよく取り込まれるため、図７（ｃ）に示すように、閾値は、低輝度側の群と高輝度側の群との中央付近に設定される。また、横線の終端付近では、背景画素が多く取り込まれるため、図７（ｄ）に示すように、閾値が高輝度側（背景側）に変動する。
多値画像の縦線及び横線の交点付近の１つの画素について局所領域を設定した場合、前景画素が多く取り込まれるため、図７（ｂ）に示すように、低輝度側の頻度が高くなり、閾値が低輝度側（前景側）に変動する。横線の中央付近では、前景画素と背景画素とがバランスよく取り込まれるため、図７（ｃ）に示すように、閾値は、低輝度側の群と高輝度側の群との中央付近に設定される。また、横線の終端付近では、背景画素が多く取り込まれるため、図７（ｄ）に示すように、閾値が高輝度側（背景側）に変動する。
この結果、文字の輪郭付近に存在する画像のボケによって生成された灰色の画素を二値化する場合、その位置によって前景画素（黒画素）と判定されたり、背景画素（白画素）と判定されたりする。例えば、図７（ａ）に示す多値画像において、横線と縦線の交点付近に存在する灰色の画素は、この画素を判定する閾値が低輝度側に変動するため、背景画素（白画素）と判定されることが多く、逆に、横線の終端付近に存在する灰色の画素は、この画素を判定する閾値が高輝度側に変動するため、前景画素（黒画素）と判定されることが多い。よって、従来の局所二値化の手法を用いて二値化を行った場合、複数の線が連結又は交差する付近では、黒画素と判定されるべき画素が白画素と判定されたり、線の終端付近では、白画素と判定されるべき画素が黒画素と判定されたりすることによって、図７（ｅ）に示すように、文字形状の崩れが発生する。
このような、閾値変動に起因した文字形状の崩れを防止するために、閾値補正部３７は、閾値設定部３１が設定した閾値を補正する。本実施の形態では、大域的二値化の閾値補正技術を局所的二値化に適用することにより、閾値設定部３１が設定した閾値を補正する。
輝度頻度分布での群（例えば、前景画素による群及び背景画素による群）の要素数に偏りがある場合に、閾値が変動するという現象は、大域的二値化において既に知られている。大域的二値化で求めた閾値を補正する技術として、例えば、非特許文献４が知られている。非特許文献４では、まず、従来技術により二値化閾値を計算し、その二値化閾値と各画素値との大小関係により、画素を２つのクラスに分類する。各クラスの画素値の群内平均をそれぞれｚ１、ｚ２とし、それぞれのクラスに属する画素の数をｎ１、ｎ２とする。また、輝度分布全体での標準偏差をσとした場合、補正後の閾値ｔを次の式７により求める。
この式７に依れば、各クラスの画素数によって閾値の変動が補正される。
大域的二値化の場合、閾値に変動があった場合であっても、二値画像の黒画素数が画像全体で若干増減するだけであり、例えば、文字画像の形状が崩れるというような現象は生じない。そのため、大域的二値化における閾値変動は、二値画像の品質を大きく左右する現象だとはみなされていない。
一方、局所的二値化において閾値変動が二値画像の品質に大きく影響するのは、入力多値画像のボケが大きな場合に限られている。ボケの度合いが小さい場合には、文字輪郭の周辺部でのグレイ画素の領域が小さいため、閾値変動が文字形状に与える影響が少なく、局所的二値化における閾値変動と形状の崩れとを結び付ける考え方は一般的ではなかった。このため、局所二値化において、閾値変動に起因した形状の崩れを防止するために、大局的二値化の閾値補正技術を適用するという発想は、これまで存在しなかった。
一方、局所的二値化において閾値変動が二値画像の品質に大きく影響するのは、入力多値画像のボケが大きな場合に限られている。ボケの度合いが小さい場合には、文字輪郭の周辺部でのグレイ画素の領域が小さいため、閾値変動が文字形状に与える影響が少なく、局所的二値化における閾値変動と形状の崩れとを結び付ける考え方は一般的ではなかった。このため、局所二値化において、閾値変動に起因した形状の崩れを防止するために、大局的二値化の閾値補正技術を適用するという発想は、これまで存在しなかった。
更に、本願発明者は、大局的二値化の閾値補正技術を単に局所的二値化に適用しただけでは、二値画像の品質向上を十分に達成することができない場合があることを見出している。
図８は画像のボケによる角の丸みについて説明する説明図である。図８（ａ）は、ボケのない画像を示している。このような画像を画像読取部１１で読み取った場合、前述したように、画像のボケと称する画像劣化が生じる場合がある。画像は、有限の大きさを有する光源からの照射光に対する像として読み取られるため、２つの線が交わる角の付近では、一方の線による像（影）と他方の線による像（影）との重ね合せが発生し、像（影）と認識される領域がそれぞれの線幅よりも広がる。このため、２つの線が交わる角の付近では、図８（ｂ）に示すように角に丸みが生じた多値画像となる。
このような多値画像を大域的二値化で二値化した場合、多値画像の角の丸みを直接的に反映した二値画像が得られる（図８（ｃ）を参照）。
このような多値画像を大域的二値化で二値化した場合、多値画像の角の丸みを直接的に反映した二値画像が得られる（図８（ｃ）を参照）。
図９は局所的二値化に大域的二値化の閾値補正技術を適用した例を示す図である。図９（ａ）及び図９（ｂ）は、左側の多値画像を局所的二値化する際に、前述した大域的二値化の閾値補正技術を適用して閾値補正を行い、補正後の閾値を用いて二値化した結果をそれぞれの右側に示した図である。図９（ａ）は、比較的に高品質な二値画像が得られているが、図９（ｂ）では、各線が交わる角の領域が丸くなった二値画像となっている。図９（ｂ）は、閾値補正により、二値画像の黒画素と判定された領域が広がり、図８を用いて説明したようなボケ画像の特徴と組み合わさって、角が丸い二値画像が生成された例である。
図９（ｂ）に示すような複雑な構造を有する場合、局所的二値化において設定する局所領域の中に前景画素が多く取り込まれるため、低輝度側の頻度が高くなり、局所的二値化で設定する閾値は、低輝度側（前景側）に変動した値となる（図７（ｂ）を参照）。大域的二値化の補正技術を適用した場合、低輝度側及び高輝度側の２つのクラスの夫々に属する画素数の相違によって、局所的二値化による閾値の変動が補正される。この結果、線が交わる角の付近に存在する灰色の画素の多くが黒画素と判定されるため、図９（ｂ）に示すように、角が丸みを帯びた形状となる。
二値画像の形状の崩れの原因は、局所領域内の輝度頻度分布の偏りに起因した二値化閾値の変動であり、この閾値変動を補正するために、大域的二値化の閾値補正技術が有効である。しかしながら、二値化閾値の変動による形状の崩れは、単に局所領域内で閾値が変動することだけが問題でなく、閾値が変動する領域と、閾値が変動しない領域とが隣接していることが原因である。仮に、二値化閾値が変動する場合であっても、図９（ｂ）に示すように、狭い領域に罫線が密集しているようなケースでは、隣接する夫々の局所領域において閾値変動が生じているため、形状の崩れは生じず、閾値補正の必要度は低い。
そこで、本実施の形態では、領域設定部２１が設定した局所領域の近傍の領域における黒画素及び白画素のばらつき具合を考慮し、補正強度決定部３６にて閾値補正の適用度合いを表す補正強度Ａx,y を決定する。
そこで、本実施の形態では、領域設定部２１が設定した局所領域の近傍の領域における黒画素及び白画素のばらつき具合を考慮し、補正強度決定部３６にて閾値補正の適用度合いを表す補正強度Ａx,y を決定する。
閾値補正の対象の局所領域における中心座標、すなわち、注目画素の座標を（ｘ，ｙ）とした場合、領域設定部２１は、前述したように、座標（ｘ，ｙ）を中心とするｗ×ｗ（ｗは５以上の奇数）のサイズの局所領域を設定する。この局所領域の近傍の領域として、例えば、中心座標を（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）とし、局所領域と同じサイズを有する複数の領域を設定する。ここで、ｉ，ｊは、０を除いた−ｗ〜ｗの範囲の整数値をとるものとする。
なお、本実施の形態では、設定した局所領域に対し、中心座標を−ｗ〜ｗの範囲で１画素ずつ変位させた領域を近傍の領域として設定する構成について説明を行うが、近傍の領域は上記に限定されるものではない。たとえば、中心座標を変位させる範囲を、例えば、−２ｗ〜２ｗのように拡大してもよく、また近傍領域のサイズｗに依存しない任意に範囲としてもよい。また、中心座標をｋ画素（ｋは２以上の整数）ずつ変位させて近傍の領域を定める構成であってもよい。
なお、本実施の形態では、設定した局所領域に対し、中心座標を−ｗ〜ｗの範囲で１画素ずつ変位させた領域を近傍の領域として設定する構成について説明を行うが、近傍の領域は上記に限定されるものではない。たとえば、中心座標を変位させる範囲を、例えば、−２ｗ〜２ｗのように拡大してもよく、また近傍領域のサイズｗに依存しない任意に範囲としてもよい。また、中心座標をｋ画素（ｋは２以上の整数）ずつ変位させて近傍の領域を定める構成であってもよい。
局所領域に対して設定する近傍の領域の夫々について、局所領域と同様に、閾値設定部３１、二値画像生成部３２、計数部３４、及び変化度算出部３５による処理を適用することにより、近傍の領域の夫々についても閾値変化度を算出する。
以下では、閾値補正の対象の局所領域について算出した閾値変化度をＳx,y と表記し、その近傍の領域それぞれについて算出した閾値変化度をＳx+i, y+jと表記するものとする。
以下では、閾値補正の対象の局所領域について算出した閾値変化度をＳx,y と表記し、その近傍の領域それぞれについて算出した閾値変化度をＳx+i, y+jと表記するものとする。
補正強度決定部３６は、変化度算出部３５が算出した閾値変化度Ｓx,y ，Ｓx+i,y+jを用いて、座標（ｘ，ｙ）の注目画素について設定した局所閾値Ｔに対する補正の度合い（補正強度Ａx,y ）を算出する。
本実施の形態では、補正強度Ａx,y を０〜１．０の実数値とし、補正強度Ａx,y が１．０に近づくにつれて局所閾値Ｔを補正する度合いが高くなり、補正強度Ａx,y が０に近づくにつれて局所閾値Ｔを補正する度合いが低くなるように係数を定める。
本実施の形態では、補正強度Ａx,y を０〜１．０の実数値とし、補正強度Ａx,y が１．０に近づくにつれて局所閾値Ｔを補正する度合いが高くなり、補正強度Ａx,y が０に近づくにつれて局所閾値Ｔを補正する度合いが低くなるように係数を定める。
補正強度Ａx,y の表式として、例えば、以下の式８に示すように、注目画素を含む局所領域での閾値変化度Ｓx,y と、その局所領域の近傍の領域について求めた閾値変化度Ｓx+i, y+jとの間の差分の最大値を用いて表すことができる。
閾値補正部３７は、閾値設定部３１が設定した局所閾値Ｔ、式７に従って算出する閾値ｔ、及び補正強度決定部３６が決定した補正強度Ａx,y を用いて、補正後の閾値Ｔ’を、以下の式９により算出する。
ここで、閾値ｔに含まれるｎ１、ｎ２の値は、計数部３４が計数した黒画素及び白画素の数を用いることができ、それぞれのクラスの画素値平均ｚ１、ｚ２、頻度分布全体の標準偏差σは、閾値補正部３７が、頻度分布メモリ２５を参照することにより計算することができる。
式９は、閾値補正の適用度合いが高い場合は、閾値ｔの割合が強くなり，閾値補正の適用度合いが低い場合には、局所閾値Ｔの割合が強くなるように設定した計算式である。
閾値補正部３７は、補正後の閾値Ｔ’を注目画素に適用する二値化閾値として出力する。なお、補正強度決定部３６が算出した補正強度Ａx,y が０である場合、閾値補正部３７の演算を省略し、補正前の局所閾値Ｔをそのまま出力する構成とすればよい。
式９は、閾値補正の適用度合いが高い場合は、閾値ｔの割合が強くなり，閾値補正の適用度合いが低い場合には、局所閾値Ｔの割合が強くなるように設定した計算式である。
閾値補正部３７は、補正後の閾値Ｔ’を注目画素に適用する二値化閾値として出力する。なお、補正強度決定部３６が算出した補正強度Ａx,y が０である場合、閾値補正部３７の演算を省略し、補正前の局所閾値Ｔをそのまま出力する構成とすればよい。
二値化処理部４０は、閾値補正部３７より出力される二値化閾値と、領域設定部２１で設定した注目画素の輝度値とを比較し、二値化閾値よりも注目画素の輝度値が低ければ、この注目画素を前景画素（黒画素）と判断し、二値化閾値よりも注目画素の輝度値が高ければ、この注目画素を背景画素（白画素）と判断して、注目画素の二値化を行う。
二値化処理を行った注目画素が画像の終端の画素でない場合には、注目画素を１画素分だけずらして前述した処理を繰り返し、新たに設定した注目画素について二値化を行う。
このようにして、本実施の形態の画像処理装置は、画像取得部１０が取得した画像データについて、画素を順次走査しならが二値化処理を行う。
二値化処理を行った注目画素が画像の終端の画素でない場合には、注目画素を１画素分だけずらして前述した処理を繰り返し、新たに設定した注目画素について二値化を行う。
このようにして、本実施の形態の画像処理装置は、画像取得部１０が取得した画像データについて、画素を順次走査しならが二値化処理を行う。
図１０は二値化処理部４０にて二値化を行った画像の一例を示す図である。比較のために、多値画像には図１３（ａ）に示すものと同一のものを使用した。本実施の形態による場合、複数の線が交わる領域において、背景画素と誤判定される可能性が少なくなるため、文字形状に崩れが少ない二値画像が生成される。
したがって、ＯＣＲ（Optical Character Reader）などで文字認識をする際の認識精度の向上や、二値画像をユーザが参照する際の視認性の向上が可能となり、デジタルカメラ等によって文書画像を撮像した場合や、画像圧縮などによって文字画像の鮮明度が低下した場合であっても、文字認識、検索、参照などが精度良く実施できるようになる．
したがって、ＯＣＲ（Optical Character Reader）などで文字認識をする際の認識精度の向上や、二値画像をユーザが参照する際の視認性の向上が可能となり、デジタルカメラ等によって文書画像を撮像した場合や、画像圧縮などによって文字画像の鮮明度が低下した場合であっても、文字認識、検索、参照などが精度良く実施できるようになる．
図１１及び図１２は二値化閾値設定部３０が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。二値化閾値設定部３０の閾値設定部３１は、画像取得部１０が取得した画像内において、現在位置を初期値に設定する（ステップＳ１１）。例えば、画像の左上隅から副走査方向又は主走査方向に二値化すべき注目画素を順次変更して、注目画素毎の二値化閾値を算出する場合、閾値設定部３１は、現在位置の初期値として画像の左上隅に対応する座標を設定する。
次いで、閾値設定部３１は、Ｎｉｂｌａｃｋの二値化の式に基づいて、現在位置での局所閾値Ｔを算出する（ステップＳ１２）。二値画像生成部３２は、算出した局所閾値Ｔを用いて局所領域の画像（局所画像）を二値化し（ステップＳ１３）、その結果を、二値画像メモリ３３に格納する。
計数部３４は、二値画像メモリ３３に格納された二値画像を参照して、二値画像に含まれる黒画素及び白画素の数を計数し（ステップＳ１４）、計数結果を変化度算出部３５へ出力する。
変化度算出部３５は、計数部３４から通知される計数結果に基づき、閾値変化度Ｓを算出する（ステップＳ１５）。変化度算出部３５は、例えば、式６を用いて閾値変化度Ｓを算出することができる。
変化度算出部３５は、計数部３４から通知される計数結果に基づき、閾値変化度Ｓを算出する（ステップＳ１５）。変化度算出部３５は、例えば、式６を用いて閾値変化度Ｓを算出することができる。
次いで、補正強度決定部３６は、計数部３４が計数した黒画素及び白画素の計数値、閾値設定部３１が設定した局所閾値Ｔ、及び変化度算出部３５が算出した閾値変化度Ｓを取得し、図に示していないメモリに記憶する（ステップＳ１６）。
補正強度決定部３６は、全画素を処理したか否かを判断し（ステップＳ１７）、全画素を処理していない場合（Ｓ１７：ＮＯ）、現在位置を次に進めて（ステップＳ１８）、処理をステップＳ１２へ戻す。すなわち、設定する局所領域の中心画素（注目画素）の座標を１画素ずつ変位させることにより、局所領域近傍の領域について、閾値変化度Ｓ等の算出を行う。
補正強度決定部３６は、全画素を処理したか否かを判断し（ステップＳ１７）、全画素を処理していない場合（Ｓ１７：ＮＯ）、現在位置を次に進めて（ステップＳ１８）、処理をステップＳ１２へ戻す。すなわち、設定する局所領域の中心画素（注目画素）の座標を１画素ずつ変位させることにより、局所領域近傍の領域について、閾値変化度Ｓ等の算出を行う。
ステップＳ１７で全画素を処理したと判断した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、補正強度決定部３６は、現在位置を初期値に設定すると共に（ステップＳ１９）、現在位置の局所閾値Ｔをメモリから取得する（ステップＳ２０）。
次いで、補正強度決定部３６は、現在位置の画素の画素値と取得した局所閾値Ｔとの差分が一定値（例えば、５０）より大きいか否かを判断する（ステップＳ２１）。現在位置の画素の画素値と局所閾値Ｔとの差分が一定値より大きい場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、算出した局所閾値Ｔを補正しても二値化の結果が変わらないことが予想されるため、二値化閾値設定部３０は、閾値設定部３１で算出した局所閾値Ｔを現在位置の画素に適用する二値化閾値として出力する（ステップＳ２２）。
次いで、補正強度決定部３６は、現在位置の画素の画素値と取得した局所閾値Ｔとの差分が一定値（例えば、５０）より大きいか否かを判断する（ステップＳ２１）。現在位置の画素の画素値と局所閾値Ｔとの差分が一定値より大きい場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、算出した局所閾値Ｔを補正しても二値化の結果が変わらないことが予想されるため、二値化閾値設定部３０は、閾値設定部３１で算出した局所閾値Ｔを現在位置の画素に適用する二値化閾値として出力する（ステップＳ２２）。
現在位置の画素の画素値と取得した局所閾値Ｔとの差分が一定値以下の場合（Ｓ２１：ＮＯ）、ステップＳ２０で取得した局所閾値Ｔを用いて、局所領域の画像を二値化する（ステップＳ２３）。
次いで、補正強度決定部３６は、閾値変化度Ｓx,y ，Ｓx+i,y+jをメモリから取得し（ステップＳ２４）、補正強度Ａx,y を算出する（ステップＳ２５）。補正強度決定部３６は、算出した補正強度Ａx,y を閾値補正部３７に出力する。
次いで、補正強度決定部３６は、閾値変化度Ｓx,y ，Ｓx+i,y+jをメモリから取得し（ステップＳ２４）、補正強度Ａx,y を算出する（ステップＳ２５）。補正強度決定部３６は、算出した補正強度Ａx,y を閾値補正部３７に出力する。
閾値補正部３７は、補正強度決定部３６から取得した補正強度Ａx,y が０であるか否かを判断する（ステップＳ２６）。補正強度Ａx,y が０である場合には（Ｓ２６：ＹＥＳ）、閾値補正部３７は、閾値設定部３１が設定した局所閾値Ｔを注目画素に適用する二値化閾値として出力する（Ｓ２２）。
補正強度Ａx,y が０でない場合（Ｓ２６：ＮＯ）、閾値補正部３７は、現在位置の黒画素及び白画素の計数値を取得し（ステップＳ２７）、局所閾値Ｔを補正する（ステップＳ２８）。このとき、閾値補正部３７は、二値化前の局所画像から、局所閾値Ｔ以上の画素を有する画素値の平均値ｚ１及び局所閾値Ｔ未満の画素を有する画素値の平均値ｚ２、並びに画素値の頻度分布から得られる標準偏差σを算出して、大域的二値化における閾値補正技術を用いた閾値ｔを求め、式９に従って補正を行うことにより、補正後の二値化閾値Ｔ’を算出する。
閾値補正部３７は、補正後の閾値Ｔ’を現在位置（注目画素）に適用する二値化閾値として出力する（ステップＳ２９）。
閾値補正部３７は、補正後の閾値Ｔ’を現在位置（注目画素）に適用する二値化閾値として出力する（ステップＳ２９）。
次いで、二値化閾値設定部３０は、全画素を処理したか否かを判断する（ステップＳ３０）。全画素を処理していないと判断した場合（Ｓ３０：ＮＯ）、二値化閾値設定部３０は現在位置を次に進め（ステップＳ３１）、処理をステップＳ１２へ戻す。
全画素を処理したと判断した場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、本フローチャートによる処理を終了する。
全画素を処理したと判断した場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、本フローチャートによる処理を終了する。
なお、本実施の形態の変化度算出部３５は、式６に従って閾値変化度Ｓを算出する構成としたが、閾値変化度Ｓの算出式は式６に限定されるものではない。閾値変化度Ｓは、設定する局所領域に応じて閾値が変化する度合いを表す値である。局所領域内で黒画素（又は白画素）の割合が高くなるほど、閾値変化度Ｓの絶対値が大きくなるように、閾値変化度Ｓの表式を定めればよい。
変化度算出部３５は、例えば、前述した式６に代えて、以下の式１０により閾値変化度Ｓを算出してもよい。
変化度算出部３５は、例えば、前述した式６に代えて、以下の式１０により閾値変化度Ｓを算出してもよい。
更に、変化度算出部３５は、式１０に代えて、以下の式１１により閾値変化度Ｓを算出してもよい。
式６、式１０、式１１は、何れも局所領域内での黒画素（又は白画素）の割合が高くなるほど、閾値変化度Ｓが１（又は−１）に近づくように計算式を定めている。
局所領域内での黒画素（又は白画素）の割合を同一とした場合、閾値変化度Ｓの絶対値は、式１１、式６、式１０の順に大きくなる。したがって、閾値補正を強く適用したい場合には、式１０に従って閾値変化度Ｓを算出し、閾値補正を弱く適用したい場合には、式１１に従って閾値変化度Ｓを算出するといった使い分けが可能である。
また、二値化対象の画像の種類（例えば、文字画像、網点画像といった種類）に応じて、適用する式を予め選択しておいてもよい。この場合、画像の種類毎にそれぞれの式を適用して生成した二値画像をユーザが検証し、得られる二値画像の品質が最も高くなるように何れかの式を選択すればよい。得られる二値画像の品質が同程度である場合には、計算量が最も少ない式６を選択すればよい。
局所領域内での黒画素（又は白画素）の割合を同一とした場合、閾値変化度Ｓの絶対値は、式１１、式６、式１０の順に大きくなる。したがって、閾値補正を強く適用したい場合には、式１０に従って閾値変化度Ｓを算出し、閾値補正を弱く適用したい場合には、式１１に従って閾値変化度Ｓを算出するといった使い分けが可能である。
また、二値化対象の画像の種類（例えば、文字画像、網点画像といった種類）に応じて、適用する式を予め選択しておいてもよい。この場合、画像の種類毎にそれぞれの式を適用して生成した二値画像をユーザが検証し、得られる二値画像の品質が最も高くなるように何れかの式を選択すればよい。得られる二値画像の品質が同程度である場合には、計算量が最も少ない式６を選択すればよい。
また、本実施の形態の補正強度決定部３６は、式８に従って補正強度Ａx,y を算出する構成としたが、補正強度Ａx,y の算出式は式８に限定されるものではない。補正強度Ａx,y は、前述した閾値変化度Ｓに基づいて算出される閾値補正の適用度合いを示す値である。閾値補正の対象の局所領域から求めた閾値変化度Ｓx,y と、その近傍の領域から求めた閾値変化度Ｓx+i, y+jとの差が大きいほど、補正強度Ａx,y の値が大きくなるように、補正強度Ａx,y の表式を定めればよい。
補正強度決定部３６は、例えば、前述した式８に代えて、以下の式１２により補正強度Ａx,y を算出してもよい。
補正強度決定部３６は、例えば、前述した式８に代えて、以下の式１２により補正強度Ａx,y を算出してもよい。
式１２では、閾値補正の対象の局所領域から求めた閾値変化度Ｓx,y と、その近傍の領域から求めた閾値変化度Ｓx+i, y+jとの間の差分の平均値を用いて、補正強度Ａx,y を定めている。平均値を用いる場合、最大値を用いる場合と比較して値が小さくなるため、０．５で除算していた係数を０．３に変更している。これらの係数は、生成される二値画像の品質に応じて適宜設定すればよい。
式１２を用いる場合、画素毎の局所的な変動に対する感度が低下するので、画像中に微小なノイズが多い場合に適している。
式１２を用いる場合、画素毎の局所的な変動に対する感度が低下するので、画像中に微小なノイズが多い場合に適している。
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像を取得する画像取得部と、
該画像取得部が取得した画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定する領域設定部と、
該領域設定部が設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出する頻度分布算出部と、
該頻度分布算出部が算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定する閾値設定部と、
該閾値設定部が設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数する計数部と、
該計数部による計数結果に基づき、前記閾値設定部が設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出する変化度算出部と、
該変化度算出部が算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定める補正強度決定部と、
該補正強度決定部が定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正する閾値補正部と、
前記画像取得部が取得した画像内で順次的に注目画素を設定し、設定した注目画素について求めた補正後の閾値を用いて、該注目画素を二値化する二値化処理部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像を取得する画像取得部と、
該画像取得部が取得した画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定する領域設定部と、
該領域設定部が設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出する頻度分布算出部と、
該頻度分布算出部が算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定する閾値設定部と、
該閾値設定部が設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数する計数部と、
該計数部による計数結果に基づき、前記閾値設定部が設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出する変化度算出部と、
該変化度算出部が算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定める補正強度決定部と、
該補正強度決定部が定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正する閾値補正部と、
前記画像取得部が取得した画像内で順次的に注目画素を設定し、設定した注目画素について求めた補正後の閾値を用いて、該注目画素を二値化する二値化処理部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記補正強度算出部は、
前記変化度算出部が算出した前記注目画素を含む領域における閾値の変化度合いと前記領域の近傍に位置する複数の領域における閾値の変化度合い夫々との間の差分を算出し、
算出した差分の最大値又は平均値の大小に応じて、補正すべき度合いの高低を定めるようにしてあることを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
前記補正強度算出部は、
前記変化度算出部が算出した前記注目画素を含む領域における閾値の変化度合いと前記領域の近傍に位置する複数の領域における閾値の変化度合い夫々との間の差分を算出し、
算出した差分の最大値又は平均値の大小に応じて、補正すべき度合いの高低を定めるようにしてあることを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記閾値補正部は、
前記頻度分布算出部が前記注目画素を含む領域について算出した頻度分布から画素値の標準偏差を算出し、
前記画像取得部が取得した画像内の前記注目画素を含む領域内で、前記閾値設定部が設定した閾値以上の画素値を有する画素の画素値平均、及び前記閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均を算出し、
算出した標準偏差、及び前記閾値以上及び閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均、並びに前記計数部が前記注目画素を含む領域について計数した閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を用いて、第２の閾値を算出し、
前記閾値設定部が前記注目画素について設定した閾値、算出した第２の閾値、及び前記補正強度決定部が定めた補正すべき度合いに基づき、補正後の閾値を算出するようにしてあることを特徴とする付記１又は付記２に記載の画像処理装置。
前記閾値補正部は、
前記頻度分布算出部が前記注目画素を含む領域について算出した頻度分布から画素値の標準偏差を算出し、
前記画像取得部が取得した画像内の前記注目画素を含む領域内で、前記閾値設定部が設定した閾値以上の画素値を有する画素の画素値平均、及び前記閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均を算出し、
算出した標準偏差、及び前記閾値以上及び閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均、並びに前記計数部が前記注目画素を含む領域について計数した閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を用いて、第２の閾値を算出し、
前記閾値設定部が前記注目画素について設定した閾値、算出した第２の閾値、及び前記補正強度決定部が定めた補正すべき度合いに基づき、補正後の閾値を算出するようにしてあることを特徴とする付記１又は付記２に記載の画像処理装置。
（付記４）
コンピュータが、
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像について、画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定し、
設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出し、
算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定し、
設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数し、
計数した結果に基づき、設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出し、
算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定め、
定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正することにより、前記注目画素を二値化するための二値化閾値を取得する
ことを特徴とする二値化閾値算出方法。
コンピュータが、
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像について、画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定し、
設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出し、
算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定し、
設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数し、
計数した結果に基づき、設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出し、
算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定め、
定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正することにより、前記注目画素を二値化するための二値化閾値を取得する
ことを特徴とする二値化閾値算出方法。
（付記５）
前記コンピュータが、
前記注目画素を含む領域における閾値の変化度合いと前記領域の近傍に位置する複数の領域における閾値の変化度合い夫々との間の差分を算出し、
算出した差分の最大値又は平均値の大小に応じて、補正すべき度合いの高低を定めることを特徴とする付記４に記載の二値化閾値算出方法。
前記コンピュータが、
前記注目画素を含む領域における閾値の変化度合いと前記領域の近傍に位置する複数の領域における閾値の変化度合い夫々との間の差分を算出し、
算出した差分の最大値又は平均値の大小に応じて、補正すべき度合いの高低を定めることを特徴とする付記４に記載の二値化閾値算出方法。
（付記６）
前記コンピュータが、
前記注目画素を含む領域について算出した頻度分布から画素値の標準偏差を算出し、
前記注目画素を含む領域内で、設定した閾値以上の画素値を有する画素の画素値平均、及び前記閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均を算出し、
算出した標準偏差、及び前記閾値以上及び閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均、並びに前記注目画素を含む領域について計数した閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を用いて、第２の閾値を算出し、
前記注目画素について設定した閾値、算出した第２の閾値、及び前記補正すべき度合いに基づき、補正後の閾値を算出することを特徴とする付記４又は付記５に記載の二値化閾値算出方法。
前記コンピュータが、
前記注目画素を含む領域について算出した頻度分布から画素値の標準偏差を算出し、
前記注目画素を含む領域内で、設定した閾値以上の画素値を有する画素の画素値平均、及び前記閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均を算出し、
算出した標準偏差、及び前記閾値以上及び閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均、並びに前記注目画素を含む領域について計数した閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を用いて、第２の閾値を算出し、
前記注目画素について設定した閾値、算出した第２の閾値、及び前記補正すべき度合いに基づき、補正後の閾値を算出することを特徴とする付記４又は付記５に記載の二値化閾値算出方法。
（付記７）
コンピュータに、
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像について、画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定し、
設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出し、
算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定し、
設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数し、
計数した結果に基づき、設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出し、
算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定め、
定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正することにより、前記注目画素を二値化するための二値化閾値を取得する
処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
コンピュータに、
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像について、画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定し、
設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出し、
算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定し、
設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数し、
計数した結果に基づき、設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出し、
算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定め、
定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正することにより、前記注目画素を二値化するための二値化閾値を取得する
処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
（付記８）
前記コンピュータに、
前記注目画素を含む領域における閾値の変化度合いと前記領域の近傍に位置する複数の領域における閾値の変化度合い夫々との間の差分を算出し、
算出した差分の最大値又は平均値の大小に応じて、補正すべき度合いの高低を定める
処理を実行させることを特徴とする付記７に記載のコンピュータプログラム。
前記コンピュータに、
前記注目画素を含む領域における閾値の変化度合いと前記領域の近傍に位置する複数の領域における閾値の変化度合い夫々との間の差分を算出し、
算出した差分の最大値又は平均値の大小に応じて、補正すべき度合いの高低を定める
処理を実行させることを特徴とする付記７に記載のコンピュータプログラム。
（付記９）
前記コンピュータに、
前記注目画素を含む領域について算出した頻度分布から画素値の標準偏差を算出し、
前記注目画素を含む領域内で、設定した閾値以上の画素値を有する画素の画素値平均、及び前記閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均を算出し、
算出した標準偏差、及び前記閾値以上及び閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均、並びに前記注目画素を含む領域について計数した閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を用いて、第２の閾値を算出し、
前記注目画素について設定した閾値、算出した第２の閾値、及び前記補正すべき度合いに基づき、補正後の閾値を算出する
処理を実行させることを特徴とする付記７又は８に記載のコンピュータプログラム。
前記コンピュータに、
前記注目画素を含む領域について算出した頻度分布から画素値の標準偏差を算出し、
前記注目画素を含む領域内で、設定した閾値以上の画素値を有する画素の画素値平均、及び前記閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均を算出し、
算出した標準偏差、及び前記閾値以上及び閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均、並びに前記注目画素を含む領域について計数した閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を用いて、第２の閾値を算出し、
前記注目画素について設定した閾値、算出した第２の閾値、及び前記補正すべき度合いに基づき、補正後の閾値を算出する
処理を実行させることを特徴とする付記７又は８に記載のコンピュータプログラム。
１０ 画像取得部
１１ 画像読取部
１２ 輝度値変換部
１３ 画像メモリ
２０ 頻度分布算出部
２１ 領域設定部
２２ 局所画像取得部
２３ 局所画像メモリ
２４ 輝度値カウント部
２５ 輝度分布メモリ
３０ 二値化閾値設定部
３１ 閾値設定部
３２ 二値画像生成部
３３ 二値画像メモリ
３４ 計数部
３５ 変化度算出部
３６ 補正強度決定部
３７ 閾値補正部
４０ 二値化処理部
１１ 画像読取部
１２ 輝度値変換部
１３ 画像メモリ
２０ 頻度分布算出部
２１ 領域設定部
２２ 局所画像取得部
２３ 局所画像メモリ
２４ 輝度値カウント部
２５ 輝度分布メモリ
３０ 二値化閾値設定部
３１ 閾値設定部
３２ 二値画像生成部
３３ 二値画像メモリ
３４ 計数部
３５ 変化度算出部
３６ 補正強度決定部
３７ 閾値補正部
４０ 二値化処理部
Claims (5)
- 夫々の画素が画素値を有する多階調の画像を取得する画像取得部と、
該画像取得部が取得した画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定する領域設定部と、
該領域設定部が設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出する頻度分布算出部と、
該頻度分布算出部が算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定する閾値設定部と、
該閾値設定部が設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数する計数部と、
該計数部による計数結果に基づき、前記閾値設定部が設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出する変化度算出部と、
該変化度算出部が算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定める補正強度決定部と、
該補正強度決定部が定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正する閾値補正部と、
前記画像取得部が取得した画像内で順次的に注目画素を設定し、設定した注目画素について求めた補正後の閾値を用いて、該注目画素を二値化する二値化処理部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記補正強度算出部は、
前記変化度算出部が算出した前記注目画素を含む領域における閾値の変化度合いと前記領域の近傍に位置する複数の領域における閾値の変化度合い夫々との間の差分を算出し、
算出した差分の最大値又は平均値の大小に応じて、補正すべき度合いの高低を定めるようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 前記閾値補正部は、
前記頻度分布算出部が前記注目画素を含む領域について算出した頻度分布から画素値の標準偏差を算出し、
前記画像取得部が取得した画像内の前記注目画素を含む領域内で、前記閾値設定部が設定した閾値以上の画素値を有する画素の画素値平均、及び前記閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均を算出し、
算出した標準偏差、及び前記閾値以上及び閾値未満の画素値を有する画素の画素値平均、並びに前記計数部が前記注目画素を含む領域について計数した閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を用いて、第２の閾値を算出し、
前記閾値設定部が前記注目画素について設定した閾値、算出した第２の閾値、及び前記補正強度決定部が定めた補正すべき度合いに基づき、補正後の閾値を算出するようにしてあることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。 - コンピュータが、
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像について、画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定し、
設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出し、
算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定し、
設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数し、
計数した結果に基づき、設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出し、
算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定め、
定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正することにより、前記注目画素を二値化するための二値化閾値を取得する
ことを特徴とする二値化閾値算出方法。 - コンピュータに、
夫々の画素が画素値を有する多階調の画像について、画像内の任意の注目画素を含む領域、及び該領域の近傍に位置する複数の領域を設定し、
設定した各領域について、領域内に含まれる各画素の画素値を取得して、画素値の頻度分布を算出し、
算出した頻度分布に基づき、各領域内に含まれる各画素を二値化するための閾値を領域毎に設定し、
設定した領域毎の閾値を用いて、閾値以上の画素値を有する画素の数及び前記閾値未満の画素値を有する画素の数を領域毎に計数し、
計数した結果に基づき、設定した閾値夫々について領域毎の閾値の変化度合いを算出し、
算出した領域毎の閾値の変化度合いに応じて、前記注目画素を含む領域について設定した閾値に対する補正すべき度合いを定め、
定めた補正すべき度合いに応じて、前記閾値を補正することにより、前記注目画素を二値化するための二値化閾値を取得する
処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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- 2012-02-21 JP JP2012035581A patent/JP5870745B2/ja active Active
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