JP2016048828A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents

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清志 石原
Kiyoshi Ishihara
清志 石原
順一 牧野
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順一 牧野
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processing device, an information processing method, and a program capable of correcting the distribution of the brightness of pixels included in a color image.SOLUTION: The information processing device comprises: a brightness image generator which generates a brightness image on the basis of a color image; a brightness image corrector which corrects the pixel values of pixels included in the generated brightness image; and a color image corrector which corrects the color component of pixels included in the color image, on the basis of a result of the correction by the brightness image corrector.SELECTED DRAWING: Figure 9

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.

従来、例えばCCD(Charge Coupled Device)などの撮像素子により読み取られた画像データの画質などを補正する技術が各種開発されている。   Conventionally, various techniques for correcting the image quality of image data read by an image pickup device such as a CCD (Charge Coupled Device) have been developed.

例えば、特許文献1には、CCDセンサにより読み取られた帳票のグレースケールの画像データに対して、画素の輝度の頻度分布に基づいて帳票の地色の濃度を検出し、そして、検出した帳票の地色の濃度を基準輝度に一致させるように各画素の輝度を補正する技術が記載されている。   For example, Patent Document 1 discloses that the density of the background color of a form is detected based on the frequency distribution of the luminance of the pixel for grayscale image data of the form read by the CCD sensor, and the detected form of the form is detected. A technique for correcting the luminance of each pixel so that the density of the ground color matches the reference luminance is described.

また、特許文献2には、CCDを構成する各CCD素子による画素信号のシェーディング歪みによる誤差を補正するために、各CCD素子による画素信号の黒レベルと白レベルとが均一になるように補正する技術が記載されている。   Further, in Patent Document 2, in order to correct an error due to shading distortion of a pixel signal by each CCD element constituting the CCD, correction is made so that the black level and the white level of the pixel signal by each CCD element are uniform. The technology is described.

また、特許文献3には、CCDラインセンサから出力されるRGB各チャンネルの出力電圧の各平均値を所定の電圧に一致させる技術が記載されている。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 describes a technique for matching each average value of output voltages of RGB channels output from a CCD line sensor to a predetermined voltage.

特開2002−15313号公報JP 2002-15313 A 特開平8−18779号公報Japanese Patent Laid-Open No. 8-18779 特開平9−37086号公報JP-A-9-37086

上述したように、特許文献1に記載の技術は、グレースケール画像に含まれる画素の画素値の分布を補正する技術である。一方、カラー画像は、複数の色成分を有する。従って、特許文献1に記載の技術をカラー画像に対して直接適用することができない。   As described above, the technique described in Patent Document 1 is a technique for correcting the distribution of pixel values of pixels included in a grayscale image. On the other hand, a color image has a plurality of color components. Therefore, the technique described in Patent Document 1 cannot be directly applied to a color image.

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、カラー画像に含まれる画素の明るさの分布を補正することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。   Accordingly, the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is a new and improved technique capable of correcting the brightness distribution of pixels included in a color image. An information processing apparatus, an information processing method, and a program are provided.

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、カラー画像に基づいて明度画像を生成する明度画像生成部と、生成された明度画像に含まれる画素の画素値を補正する明度画像補正部と、前記明度画像補正部による補正の結果に基づいて、前記カラー画像に含まれる画素の色成分を補正するカラー画像補正部と、を備える、情報処理装置が提供される。   In order to solve the above-described problem, according to an aspect of the present invention, a brightness image generation unit that generates a brightness image based on a color image, and a brightness image that corrects pixel values of pixels included in the generated brightness image An information processing apparatus is provided that includes: a correction unit; and a color image correction unit that corrects a color component of a pixel included in the color image based on a result of correction by the brightness image correction unit.

前記明度画像は、前記カラー画像に含まれる画素の画素値に応じたグレースケールの画像であってもよい。   The brightness image may be a grayscale image corresponding to a pixel value of a pixel included in the color image.

前記明度画像に含まれる第1の画素の画素値は、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の複数の色成分のうち画素値が最も大きい色成分の画素値であってもよい。   The pixel value of the first pixel included in the brightness image may be a pixel value of a color component having the largest pixel value among a plurality of color components of the pixel corresponding to the first pixel in the color image. .

前記カラー画像補正部は、生成された明度画像に含まれる第1の画素の画素値と、前記明度画像補正部により補正された前記第1の画素の画素値との比に基づいて、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の色成分を補正してもよい。   The color image correction unit is configured to generate the color based on a ratio between a pixel value of a first pixel included in the generated brightness image and a pixel value of the first pixel corrected by the brightness image correction unit. The color component of the pixel corresponding to the first pixel in the image may be corrected.

前記カラー画像補正部は、生成された明度画像に含まれる前記第1の画素の画素値に対する補正後の前記第1の画素の画素値の割合を、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の色成分に乗じることにより、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の色成分を補正してもよい。   The color image correction unit corresponds to a ratio of a pixel value of the first pixel after correction to a pixel value of the first pixel included in the generated brightness image, corresponding to the first pixel in the color image. The color component of the pixel corresponding to the first pixel in the color image may be corrected by multiplying the color component of the pixel to be corrected.

前記明度画像補正部は、生成された明度画像に含まれる第1の画素の画素値を前記第1の画素の周囲の複数の画素の画素値に基づいて補正してもよい。   The brightness image correction unit may correct the pixel values of the first pixels included in the generated brightness image based on the pixel values of a plurality of pixels around the first pixels.

前記明度画像補正部は、さらに、前記第1の画素の画素値を、前記第1の画素の周囲の複数の画素との間の距離に基づいて補正してもよい。   The brightness image correction unit may further correct the pixel value of the first pixel based on distances between a plurality of pixels around the first pixel.

前記カラー画像に含まれる画素の色成分は、前記カラー画像に含まれる画素のRGBの各色成分であってもよい。   The color components of the pixels included in the color image may be RGB color components of the pixels included in the color image.

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、カラー画像に基づいて明度画像を生成するステップと、生成された明度画像に含まれる画素の画素値を補正するステップと、前記補正の結果に基づいて、前記カラー画像に含まれる画素の色成分を補正するステップと、を備える、情報処理方法が提供される。   In order to solve the above problem, according to another aspect of the present invention, a step of generating a brightness image based on a color image, and a step of correcting pixel values of pixels included in the generated brightness image, And a step of correcting a color component of a pixel included in the color image based on the result of the correction.

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、カラー画像に基づいて明度画像を生成する明度画像生成部と、生成された明度画像に含まれる画素の画素値を補正する明度画像補正部と、前記明度画像補正部による補正の結果に基づいて、前記カラー画像に含まれる画素の色成分を補正するカラー画像補正部、として機能させるための、プログラムが提供される。   In order to solve the above-described problem, according to another aspect of the present invention, a computer includes a brightness image generation unit that generates a brightness image based on a color image, and pixels of pixels included in the generated brightness image. A program is provided for functioning as a brightness image correction unit that corrects a value, and a color image correction unit that corrects a color component of a pixel included in the color image based on a correction result by the brightness image correction unit. Is done.

以上説明したように本発明によれば、カラー画像に含まれる画素の明るさの分布を補正することができる。   As described above, according to the present invention, the distribution of brightness of pixels included in a color image can be corrected.

本発明の実施形態による情報処理システムの構成例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the structural example of the information processing system by embodiment of this invention. 同実施形態による情報処理装置10の構成を示した機能ブロック図である。It is a functional block diagram showing the composition of information processor 10 by the embodiment. 同実施形態による明度画像の生成例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the generation example of the brightness image by the same embodiment. 同実施形態による補正前の明度画像の画素値の頻度分布の一例を示したグラフである。It is the graph which showed an example of the frequency distribution of the pixel value of the brightness image before correction by the embodiment. 同実施形態による補正後の明度画像の画素値の頻度分布の一例を示したグラフである。It is the graph which showed an example of frequency distribution of the pixel value of the brightness image after amendment by the embodiment. 同実施形態による明度画像の画素値の補正例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the example of correction | amendment of the pixel value of the brightness image by the embodiment. 同実施形態によるブロック画像テーブルの構成例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the structural example of the block image table by the embodiment. 同実施形態によるカラー画像の画素値の補正例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the example of correction | amendment of the pixel value of the color image by the embodiment. 同実施形態による動作を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the operation | movement by the embodiment. 同実施形態による情報処理装置10のハードウェア構成を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the hardware constitutions of the information processing apparatus 10 by the embodiment.

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。   Exemplary embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, in this specification and drawing, about the component which has the substantially same function structure, duplication description is abbreviate | omitted by attaching | subjecting the same code | symbol.

また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成を、必要に応じて画素300aおよび画素300bのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、画素300aおよび画素300bを特に区別する必要が無い場合には、単に画素300と称する。   In the present specification and drawings, a plurality of components having substantially the same functional configuration may be distinguished by adding different alphabets after the same reference numeral. For example, a plurality of configurations having substantially the same functional configuration are distinguished as pixel 300a and pixel 300b as necessary. However, when it is not necessary to particularly distinguish each of a plurality of constituent elements having substantially the same functional configuration, only the same reference numerals are given. For example, when it is not necessary to distinguish between the pixel 300a and the pixel 300b, they are simply referred to as the pixel 300.

また、以下に示す項目順序に従って当該「発明を実施するための形態」を説明する。
1.背景
2.実施形態の詳細な説明
2−1.情報処理システム
2−2.構成
2−3.動作
2−4.効果
3.ハードウェア構成
4.変形例
Further, the “DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION” will be described according to the following item order.
1. Background 2 2. Detailed description of embodiments 2-1. Information processing system 2-2. Configuration 2-3. Operation 2-4. Effect 3. Hardware configuration Modified example

<<1.背景>>
本発明は、一例として「2.実施形態の詳細な説明」において詳細に説明するように、多様な形態で実施され得る。最初に、本発明の特徴を明確に示すために、本発明による情報処理装置を創作するに至った背景について説明する。
<< 1. Background >>
The present invention can be implemented in various forms as will be described in detail in “2. Detailed Description of Embodiments” as an example. First, in order to clearly show the features of the present invention, the background that led to the creation of the information processing apparatus according to the present invention will be described.

従来、グレースケール画像に含まれる画素の画素値を補正するための技術が各種開発されている。例えば、画像データに含まれる画素の明るさが低い領域に対して、周辺の領域の画素の画素値に基づいて影補正を行う技術が開発されている。なお、画素値とは、撮像素子により、物体からの反射光などの光強度が各画素の位置において量子化された値である。また、画素値は、例えば0〜255までの256段階で表現される。   Conventionally, various techniques for correcting pixel values of pixels included in a grayscale image have been developed. For example, a technique has been developed in which shadow correction is performed on an area where the brightness of pixels included in image data is low based on the pixel values of pixels in the surrounding area. The pixel value is a value obtained by quantizing light intensity such as reflected light from an object at the position of each pixel by the image sensor. The pixel value is expressed in 256 levels from 0 to 255, for example.

ところで、グレースケール画像は、一つの色成分のみを有するのに対して、カラー画像は、例えばRGBなどの複数の色成分を有する。このため、カラー画像に対して上記の影補正の技術を直接適用することはできない。そこで、上記の影補正の技術を適用するためには、複数の色成分を一つの成分に変換する必要がある。変換方法の例としては、例えば、複数の色成分の平均値を算出することによる変換方法、または複数の色成分のうち最大値と最小値との平均値を算出することによる変換方法が考えられる。   By the way, the gray scale image has only one color component, whereas the color image has a plurality of color components such as RGB. Therefore, the above-described shadow correction technique cannot be directly applied to a color image. Therefore, in order to apply the above-described shadow correction technique, it is necessary to convert a plurality of color components into one component. As an example of the conversion method, for example, a conversion method by calculating an average value of a plurality of color components, or a conversion method by calculating an average value of a maximum value and a minimum value among a plurality of color components can be considered. .

しかしながら、仮にこれらの変換方法をカラー画像に対して適用し、そして影補正を行った場合には、いずれかの色成分の補正後の値が例えば255などの上限値より大きくなる、つまり飽和してしまう恐れがある。   However, if these conversion methods are applied to a color image and shadow correction is performed, the corrected value of any color component is larger than an upper limit value such as 255, that is, saturated. There is a risk that.

そこで、上記事情を一着眼点にして本発明による情報処理装置を創作するに至った。本発明による情報処理装置は、カラー画像に含まれる画素の明るさの分布を適切に補正することが可能である。以下、このような本発明の実施形態について順次詳細に説明する。   Therefore, the information processing apparatus according to the present invention has been created by focusing on the above circumstances. The information processing apparatus according to the present invention can appropriately correct the distribution of brightness of pixels included in a color image. Hereinafter, such embodiments of the present invention will be sequentially described in detail.

<<2.実施形態の詳細な説明>>
<2−1.情報処理システムの構成>
まず、本実施形態による情報処理システムの構成について図1を参照して説明する。図1に示したように、本実施形態による情報処理システムは、情報処理装置10、スキャナ20、および通信網22を含む。
<< 2. Detailed Description of Embodiment >>
<2-1. Configuration of information processing system>
First, the configuration of the information processing system according to the present embodiment will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 1, the information processing system according to the present embodiment includes an information processing apparatus 10, a scanner 20, and a communication network 22.

[2−1−1.情報処理装置10]
情報処理装置10は、カラー画像に対して画像処理を行うための装置である。例えば、情報処理装置10は、後述するスキャナ20から受信されるカラー画像に対して、影の補正処理を行うことが可能である。また、情報処理装置10は、OCR(Optical Character Recognition)により、画像に含まれる文字を認識することが可能である。この情報処理装置10は、例えばPC(Personal Computer)や、サーバなどであってもよい。
[2-1-1. Information processing apparatus 10]
The information processing apparatus 10 is an apparatus for performing image processing on a color image. For example, the information processing apparatus 10 can perform a shadow correction process on a color image received from a scanner 20 described later. Further, the information processing apparatus 10 can recognize characters included in an image by OCR (Optical Character Recognition). The information processing apparatus 10 may be, for example, a PC (Personal Computer) or a server.

[2−1−2.スキャナ20]
スキャナ20は、紙媒体を光学的に読み取り、デジタル静止画像として記録するための装置である。例えば、スキャナ20は、紙媒体に光を当て、その反射光を撮像素子で電気信号に変換することにより、紙媒体をデジタル画像として記録する。このスキャナ20は、図1に示したように、例えば非接触型であってもよい。
[2-1-2. Scanner 20]
The scanner 20 is an apparatus for optically reading a paper medium and recording it as a digital still image. For example, the scanner 20 records the paper medium as a digital image by shining light on the paper medium and converting the reflected light into an electrical signal by the image sensor. As shown in FIG. 1, the scanner 20 may be a non-contact type, for example.

[2−1−3.通信網22]
通信網22は、通信網22に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、通信網22は、電話回線網、インターネット、衛星通信網などの公衆回線網や、Ethernet(登録商標)を含む各種のLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)などを含む。また、通信網22は、IP−VPN(Internet Protocol−Virtual Private Network)などの専用回線網を含んでもよい。
[2-1-3. Communication network 22]
The communication network 22 is a wired or wireless transmission path for information transmitted from a device connected to the communication network 22. For example, the communication network 22 includes a public line network such as a telephone line network, the Internet, and a satellite communication network, various LANs (Local Area Network) including Ethernet (registered trademark), a WAN (Wide Area Network), and the like. The communication network 22 may include a dedicated line network such as an IP-VPN (Internet Protocol-Virtual Private Network).

<2−2.構成>
以上、本実施形態による情報処理システムの構成について説明した。次に、本実施形態による情報処理装置10の構成について、図2を参照して説明する。図2に示したように、情報処理装置10は、制御部100、通信部120、および記憶部122を有する。
<2-2. Configuration>
The configuration of the information processing system according to this embodiment has been described above. Next, the configuration of the information processing apparatus 10 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 2, the information processing apparatus 10 includes a control unit 100, a communication unit 120, and a storage unit 122.

[2−2−1.制御部100]
制御部100は、情報処理装置10に内蔵される、後述するCPU(Central Processing Unit)150、RAM(Random Access Memory)154などのハードウェアを用いて、情報処理装置10の動作を全般的に制御する。また、図2に示したように、制御部100は、明度画像生成部102、明度画像補正部104、カラー画像補正部106、OCR用画像生成部108、およびOCR処理部110を有する。
[2-2-1. Control unit 100]
The control unit 100 generally controls the operation of the information processing apparatus 10 using hardware such as a CPU (Central Processing Unit) 150 and a RAM (Random Access Memory) 154, which will be described later, built in the information processing apparatus 10. To do. As shown in FIG. 2, the control unit 100 includes a brightness image generation unit 102, a brightness image correction unit 104, a color image correction unit 106, an OCR image generation unit 108, and an OCR processing unit 110.

[2−2−2.明度画像生成部102]
明度画像生成部102は、後述する通信部120により受信されるカラー画像に基づいてグレースケールの明度画像を生成する。ここで、明度とは、各画素の色の明るさを示す指標であり、例えばマンセル表色系において定義される明度と同義であってもよい。また、明度は、例えば0〜255までの256段階で表現される。
[2-2-2. Lightness image generation unit 102]
The lightness image generation unit 102 generates a grayscale lightness image based on a color image received by the communication unit 120 described later. Here, the brightness is an index indicating the brightness of the color of each pixel, and may be synonymous with the brightness defined in the Munsell color system, for example. The brightness is expressed in 256 levels from 0 to 255, for example.

より具体的には、明度画像生成部102は、カラー画像の各画素に関して、当該画素のRGBの各成分の画素値に応じた値を、明度画像における同じ位置の画素の画素値に設定することにより、明度画像を生成する。例えば、明度画像生成部102は、カラー画像の各画素に関して、当該画素のRGBの各色成分の画素値のうち最も大きい画素値を、明度画像における同じ位置の画素の画素値に設定することにより、明度画像を生成する。   More specifically, for each pixel of the color image, the brightness image generation unit 102 sets a value corresponding to the pixel value of each RGB component of the pixel to the pixel value of the pixel at the same position in the brightness image. Thus, a brightness image is generated. For example, the brightness image generation unit 102 sets, for each pixel of the color image, the largest pixel value among the pixel values of the RGB color components of the pixel as the pixel value of the pixel at the same position in the brightness image. Generate a brightness image.

ここで、図3を参照して、上記の機能についてより詳細に説明する。図3は、明度画像生成部102による明度画像の生成例を示した説明図である。なお、図3では、簡略的に、カラー画像30が、画素300を4個だけ含む例を図示している。また、図3では、各画素300のRGBの各色成分の画素値を数字で示している。例えば、画素300aにおけるR成分の画素値は「100」であり、G成分の画素値は「20」であり、B成分の画素値は「80」である。   Here, the above function will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 3 is an explanatory view showing an example of generation of a brightness image by the brightness image generation unit 102. In FIG. 3, an example in which the color image 30 includes only four pixels 300 is simply illustrated. In FIG. 3, the pixel values of the RGB color components of each pixel 300 are indicated by numerals. For example, the pixel value of the R component in the pixel 300a is “100”, the pixel value of the G component is “20”, and the pixel value of the B component is “80”.

図3に示したように、明度画像生成部102は、画素300aにおけるRGBの各色成分の画素値のうち最も大きい画素値である「100」を、明度画像40における(位置が同じである)画素400aの画素値に設定する。   As illustrated in FIG. 3, the lightness image generation unit 102 sets “100”, which is the largest pixel value among the pixel values of the RGB color components in the pixel 300 a, to a pixel (position is the same) in the lightness image 40. The pixel value is set to 400a.

[2−2−3.明度画像補正部104]
明度画像補正部104は、明度画像生成部102により生成された明度画像に対して画素値の補正処理を行う。より具体的には、明度画像補正部104は、生成された明度画像の各画素に関して、当該画素の周囲の複数の画素の画素値に基づいて、当該画素の画素値を補正する。例えば、明度画像補正部104は、以下で述べるような、特開2002−15313に記載の方法と概略同様の方法により、生成された明度画像の各画素の画素値を補正する。
[2-2-3. Brightness Image Correction Unit 104]
The lightness image correction unit 104 performs pixel value correction processing on the lightness image generated by the lightness image generation unit 102. More specifically, the lightness image correction unit 104 corrects the pixel value of each pixel of the generated lightness image based on the pixel values of a plurality of pixels around the pixel. For example, the lightness image correction unit 104 corrects the pixel value of each pixel of the generated lightness image by a method substantially similar to the method described in JP-A-2002-15313 as described below.

(2−2−3−1.補正例1)
例えば、明度画像補正部104は、生成された明度画像における画素値の頻度分布に基づいて帳票の地色の画素値(以下、Pとも称する)を検出し、そして、各画素の画素値とPとの比に基づいて各画素の画素値を補正する。
(2-2-3-1. Correction Example 1)
For example, the lightness image correction unit 104 detects the pixel value of the ground color of the form (hereinafter also referred to as P) based on the frequency distribution of pixel values in the generated lightness image, and the pixel value of each pixel and P The pixel value of each pixel is corrected based on the ratio.

ここで、上記の機能についてより詳細に説明する。図4は、補正前の明度画像に含まれる各画素の画素値の頻度分布を示したグラフである。図4に示したように、明度画像補正部104は、まず、白レベルに近く、かつ頻度が最大の画素値をPとして検出する。そして、明度画像補正部104は、補正前の明度画像の各画素の画素値の大きさによって、各画素の画素値(以下、kとも称する)を以下のように補正する。   Here, the above function will be described in more detail. FIG. 4 is a graph showing a frequency distribution of pixel values of each pixel included in the brightness image before correction. As shown in FIG. 4, the lightness image correction unit 104 first detects as P a pixel value that is close to the white level and has the highest frequency. Then, the lightness image correction unit 104 corrects the pixel value (hereinafter also referred to as k) of each pixel as follows according to the size of the pixel value of each pixel of the lightness image before correction.

‐k≦Pの場合
kの値が上記の範囲に含まれる場合には、明度画像補正部104は、各画素に関して、まず、kとPとの比(=k/P)を例えばリニア補正やガンマ補正により変換する。そして、明度画像補正部104は、変換した値に対して基準画素値(以下、Mとも称する)を乗算することにより、kの値を補正する。なお、Mは、例えば「230」などの所定の値である。
When -k ≦ P When the value of k is included in the above range, the brightness image correction unit 104 first sets the ratio of k and P (= k / P) for each pixel, for example, linear correction or Convert by gamma correction. Then, the lightness image correcting unit 104 corrects the value of k by multiplying the converted value by a reference pixel value (hereinafter also referred to as M). Note that M is a predetermined value such as “230”.

‐P<k≦255−M+Pの場合
また、kの値が上記の範囲に含まれる場合には、明度画像補正部104は、kに対して(M−P)だけ加算することにより、kの値を補正する。つまり、補正後の各画素の画素値をKとおくと、明度画像補正部104は、以下の数式により補正を行う。
K=k+M−P
When −P <k ≦ 255−M + P Also, when the value of k is included in the above range, the lightness image correction unit 104 adds (M−P) to k, so that k Correct the value. That is, when the pixel value of each pixel after correction is set to K, the brightness image correction unit 104 performs correction according to the following mathematical formula.
K = k + MP

‐k>255−M+Pの場合
また、kの値が上記の範囲に含まれる場合には、明度画像補正部104は、kの値を一律「255」、つまり上限値に補正する。
-K> 255-M + P When the value of k is included in the above range, the lightness image correction unit 104 corrects the value of k uniformly to “255”, that is, the upper limit value.

この補正例1によれば、図4に示した明度画像の画素値の頻度分布が、例えば図5に示したグラフのように、画素値がPである画素の画素値がMになるように補正される。つまり、明度画像の画素値の分布を、所定のレベルまで高めるように補正することができる。   According to this correction example 1, the frequency distribution of the pixel values of the brightness image shown in FIG. 4 is set so that the pixel value of a pixel whose pixel value is P is M, for example, as in the graph shown in FIG. It is corrected. That is, the pixel value distribution of the brightness image can be corrected to be increased to a predetermined level.

(2−2−3−2.補正例2)
または、明度画像補正部104は、補正前の明度画像における各画素に関して、当該画素の周囲の複数の画素の画素値、および当該画素と当該複数の画素の各々との間の距離に基づいて、当該画素の画素値を補正する。
(2-2-3-2. Correction Example 2)
Alternatively, the brightness image correction unit 104, for each pixel in the brightness image before correction, based on the pixel values of the plurality of pixels around the pixel and the distance between the pixel and each of the plurality of pixels. The pixel value of the pixel is corrected.

例えば、明度画像補正部104は、まず、生成された明度画像を縦m(例えば、100)画素、横n(例えば、100)画素からなる矩形の画像ブロックに分割する。そして、明度画像補正部104は、分割した各画像ブロックに含まれる画素の画素値のうち最大の画素値と、各画像ブロックの中心座標(X,Y)とを対応づけて、後述するブロック画像テーブル124に記録する。これにより、各画像ブロックの中心座標の画素値には、各画像ブロックに含まれる画素の画素値のうち最大の画素値が設定される。   For example, the lightness image correction unit 104 first divides the generated lightness image into rectangular image blocks each having m (for example, 100) pixels and n (for example, 100) pixels. Then, the brightness image correction unit 104 associates the maximum pixel value among the pixel values of the pixels included in each divided image block with the center coordinates (X, Y) of each image block, and a block image described later. Record in table 124. Thereby, the maximum pixel value among the pixel values of the pixels included in each image block is set as the pixel value of the center coordinates of each image block.

そして、明度画像補正部104は、補正前の明度画像における各画素に関して、例えば図6に示したように、当該画素を取り囲む4個の画像ブロックの中心座標P1、P2、P3、およびP4に設定された画素値、および当該画素とこれら4点の各々との間の距離の比率に基づいて、例えば以下の数式1により当該画素の画素値を補正する。   Then, the brightness image correction unit 104 sets, for each pixel in the brightness image before correction, for example, center coordinates P1, P2, P3, and P4 of four image blocks surrounding the pixel as shown in FIG. Based on the calculated pixel value and the ratio of the distance between the pixel and each of these four points, the pixel value of the pixel is corrected by, for example, Equation 1 below.

Figure 2016048828
Figure 2016048828

なお、図6に示したように、上記の数式1におけるXaはP1およびP2のx座標値であり、XbはP3およびP4のx座標値であり、YaはP1およびP3のy座標値であり、また、YbはP2およびP4のy座標値である。   As shown in FIG. 6, Xa in Equation 1 above is the x coordinate value of P1 and P2, Xb is the x coordinate value of P3 and P4, and Ya is the y coordinate value of P1 and P3. Yb is the y coordinate value of P2 and P4.

また、図7は、ブロック画像テーブル124の構成例を示した説明図である。図7に示したように、ブロック画像テーブル124では、例えば、ブロックNo1240、中心座標1242、および画素値1244が対応づけて記録される。ここで、ブロックNo1240には、明度画像から分割された各画像ブロックを区別するための識別番号が記録される。また、中心座標1242には、ブロックNo1240に対応する画像ブロックの中心の座標値が記録される。また、画素値1244には、ブロックNo1240に対応する画像ブロックに含まれる画素の画素値のうち最大の画素値が記録される。なお、上述したように、中心座標1242の座標値を有する画素の画素値には、画素値1244の値が設定される。   FIG. 7 is an explanatory diagram showing a configuration example of the block image table 124. As shown in FIG. 7, in the block image table 124, for example, block No. 1240, center coordinates 1242, and pixel value 1244 are recorded in association with each other. Here, in block No. 1240, an identification number for distinguishing each image block divided from the brightness image is recorded. In the center coordinate 1242, the coordinate value of the center of the image block corresponding to the block No. 1240 is recorded. In the pixel value 1244, the maximum pixel value among the pixel values of the pixels included in the image block corresponding to the block No. 1240 is recorded. Note that, as described above, the pixel value 1244 is set as the pixel value of the pixel having the coordinate value of the center coordinate 1242.

この補正例2によれば、各画像ブロックに含まれる画素は、当該画素の周囲の画像ブロックとの間の距離、および画像ブロック間の(最大の)画素値の差に応じた補正量により画素値が補正される。このため、例えば局所的な影などを、見た目に自然になるように、滑らかに補正することができる。   According to this correction example 2, the pixels included in each image block are pixels with a correction amount corresponding to the distance between the image blocks around the pixel and the (maximum) pixel value difference between the image blocks. The value is corrected. For this reason, for example, a local shadow can be smoothly corrected so as to be natural to the eye.

なお、変形例として、明度画像補正部104は、補正例1と補正例2とを組み合わせることにより、生成された明度画像の各画素を補正することも可能である。例えば、明度画像補正部104は、まず、生成された明度画像の各画素に対して補正例2により補正を行い、そして、補正後の明度画像に対して補正例1によりさらに補正してもよい。   As a modification, the lightness image correction unit 104 can correct each pixel of the generated lightness image by combining the correction example 1 and the correction example 2. For example, the lightness image correction unit 104 may first correct each pixel of the generated lightness image according to the correction example 2, and then further correct the lightness image after correction according to the correction example 1. .

[2−2−4.カラー画像補正部106]
カラー画像補正部106は、受信されたカラー画像の各画素に関して、明度画像生成部102により生成された明度画像における同じ画素の画素値と、明度画像補正部104により補正された当該画素の画素値との比に基づいて、カラー画像における当該画素のRGBの各色成分の画素値を補正する。例えば、カラー画像補正部106は、以下の数式2のように、カラー画像の各画素に関して、補正前の明度画像における同じ画素の画素値に対する補正後の明度画像における当該画素の画素値の割合を、カラー画像における当該画素の各色成分の画素値に乗じることにより、各画素の各色成分の画素値を補正する。
[2-2-4. Color image correction unit 106]
For each pixel of the received color image, the color image correction unit 106 has the pixel value of the same pixel in the brightness image generated by the brightness image generation unit 102 and the pixel value of the pixel corrected by the brightness image correction unit 104. Based on the ratio, the pixel values of the RGB color components of the pixel in the color image are corrected. For example, the color image correction unit 106 calculates, for each pixel of the color image, the ratio of the pixel value of the pixel in the lightness image after correction to the pixel value of the same pixel in the lightness image before correction, as shown in Equation 2 below. The pixel value of each color component of each pixel is corrected by multiplying the pixel value of each color component of the pixel in the color image.

Figure 2016048828
Figure 2016048828

なお、上記の数式では、補正前のカラー画像における画素(i,j)のRGBの各色成分の画素値を「R」、「G」、または「B」と記載し、また、補正後のカラー画像における画素(i,j)のRGBの各色成分の画素値を「R'」、「G'」、または「B'」と記載している。   In the above formula, the pixel value of each RGB color component of the pixel (i, j) in the color image before correction is described as “R”, “G”, or “B”, and the color after correction The pixel value of each RGB color component of the pixel (i, j) in the image is described as “R ′”, “G ′”, or “B ′”.

ここで、図8を参照して、上記の機能についてより詳細に説明する。図8は、カラー画像補正部106によるカラー画像の補正例を示した説明図である。図8において画素320aに示したように、カラー画像補正部106は、補正前のカラー画像30における画素300aに含まれるR成分の画素値を、「100(画素300aのR成分)×120(補正後の明度画像42の画素420aの画素値)/100(補正前の明度画像40の画素400aの画素値)」により「120」と補正する。同様に、カラー画像補正部106は、画素300aのG成分の画素値を、「20(画素300aのG成分)×120(画素420aの画素値)/100(画素400aの画素値)」により「24」と補正する。また、カラー画像補正部106は、画素300aのB成分の画素値を、「80(画素300aのB成分)×120(画素420aの画素値)/100(画素400aの画素値)」により「96」と補正する。   Here, the above function will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of color image correction by the color image correction unit 106. As shown by the pixel 320a in FIG. 8, the color image correction unit 106 sets the pixel value of the R component included in the pixel 300a in the color image 30 before correction to “100 (R component of the pixel 300a) × 120 (correction). "120" is corrected by "pixel value of the pixel 420a of the subsequent brightness image 42) / 100 (pixel value of the pixel 400a of the brightness image 40 before correction)". Similarly, the color image correction unit 106 sets the pixel value of the G component of the pixel 300a to “20 (G component of the pixel 300a) × 120 (pixel value of the pixel 420a) / 100 (pixel value of the pixel 400a)”. 24 ”is corrected. Further, the color image correction unit 106 sets the pixel value of the B component of the pixel 300a to “96 (B component of the pixel 300a) × 120 (pixel value of the pixel 420a) / 100 (pixel value of the pixel 400a)”. To correct.

[2−2−5.OCR用画像生成部108]
OCR用画像生成部108は、カラー画像補正部106により補正されたカラー画像に基づいて、2値画像であるOCR用画像を生成する。
[2-2-5. OCR image generation unit 108]
The OCR image generation unit 108 generates an OCR image that is a binary image based on the color image corrected by the color image correction unit 106.

より具体的には、OCR用画像生成部108は、まず、カラー画像補正部106により補正されたカラー画像に基づいてグレースケール画像を生成する。例えば、OCR用画像生成部108は、カラー画像補正部106により補正されたカラー画像の各画素に関して、例えば以下の数式3のように、当該画素に含まれるRGB色成分から輝度(以下、Yとも称する)を算出し、そして、算出した輝度をグレースケール画像における当該画素の画素値に設定することにより、グレースケール画像を生成する。   More specifically, the OCR image generation unit 108 first generates a grayscale image based on the color image corrected by the color image correction unit 106. For example, for each pixel of the color image corrected by the color image correction unit 106, the OCR image generation unit 108 calculates the luminance (hereinafter referred to as “Y”) from the RGB color components included in the pixel, for example, as in Equation 3 below. And the calculated luminance is set to the pixel value of the pixel in the grayscale image, thereby generating a grayscale image.

Figure 2016048828
Figure 2016048828

そして、OCR用画像生成部108は、生成されたグレースケール画像を例えば所定の閾値により2値化することにより、OCR用画像を生成する。   Then, the OCR image generation unit 108 generates an OCR image by binarizing the generated grayscale image using a predetermined threshold, for example.

[2−2−6.OCR処理部110]
OCR処理部110は、OCR用画像生成部108により生成されたOCR用画像に対して文字認識を行う。
[2-2-6. OCR processing unit 110]
The OCR processing unit 110 performs character recognition on the OCR image generated by the OCR image generation unit 108.

[2−2−7.通信部120]
通信部120は、通信網22を介して、他の装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部120は、スキャナ20により読み取られたカラー画像をスキャナ20から受信する。
[2-2-7. Communication unit 120]
The communication unit 120 transmits / receives information to / from other devices via the communication network 22. For example, the communication unit 120 receives a color image read by the scanner 20 from the scanner 20.

[2−2−8.記憶部122]
記憶部122は、例えば、明度画像生成部102により生成された明度画像や、カラー画像補正部106により補正されたカラー画像など、各種のデータを記憶することが可能である。
[2-2-8. Storage unit 122]
The storage unit 122 can store various data such as a brightness image generated by the brightness image generation unit 102 and a color image corrected by the color image correction unit 106.

なお、本実施形態による情報処理装置10の構成は、上述した構成に限定されない。例えば、情報処理装置10は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置などから構成され、表示画面を表示する表示部をさらに備えてもよい。また、情報処理装置10は、キーボードやマウスなどから構成され、ユーザからの入力を受け付ける入力部をさらに備えてもよい。また、情報処理装置10は、OCR用画像生成部108、およびOCR処理部110を含まなくてもよい。   Note that the configuration of the information processing apparatus 10 according to the present embodiment is not limited to the configuration described above. For example, the information processing apparatus 10 may include a liquid crystal display (LCD) apparatus and the like, and may further include a display unit that displays a display screen. In addition, the information processing apparatus 10 may include a keyboard, a mouse, and the like, and further include an input unit that receives an input from the user. The information processing apparatus 10 may not include the OCR image generation unit 108 and the OCR processing unit 110.

<2−3.動作>
以上、本実施形態による構成について説明した。続いて、本実施形態による動作について説明する。
<2-3. Operation>
The configuration according to this embodiment has been described above. Subsequently, an operation according to the present embodiment will be described.

図9は、本実施形態による動作を示したフローチャートである。図9に示したように、まず、情報処理装置10の通信部120は、スキャナ20により読み取られたカラー画像をスキャナ20から受信する(S101)。   FIG. 9 is a flowchart showing the operation according to the present embodiment. As shown in FIG. 9, first, the communication unit 120 of the information processing apparatus 10 receives a color image read by the scanner 20 from the scanner 20 (S101).

続いて、明度画像生成部102は、カラー画像の各画素に関して、当該画素のRGBの各色成分の画素値のうち最も大きい画素値を、明度画像における同じ位置の画素の画素値に設定することにより、明度画像を生成する(S102)。   Subsequently, the brightness image generation unit 102 sets, for each pixel of the color image, the largest pixel value among the pixel values of the RGB color components of the pixel as the pixel value of the pixel at the same position in the brightness image. Then, a brightness image is generated (S102).

続いて、明度画像補正部104は、S102で生成された明度画像に対して、例えば特開2002−15313号公報に記載の方法と概略同様の方法により、影の補正処理を行う(S103)。   Subsequently, the brightness image correction unit 104 performs a shadow correction process on the brightness image generated in S102 by, for example, a method substantially similar to the method described in JP-A-2002-15313 (S103).

続いて、カラー画像補正部106は、S101で受信されたカラー画像の各画素に関して、S102で生成された明度画像における同じ画素の画素値に対するS103で補正された当該画素の画素値の割合を、カラー画像における当該画素のRGBの各色成分の画素値に乗じることにより、カラー画像の各画素のRGBの各色成分の画素値を補正する(S104)。   Subsequently, for each pixel of the color image received in S101, the color image correction unit 106 calculates the ratio of the pixel value of the pixel corrected in S103 to the pixel value of the same pixel in the brightness image generated in S102. By multiplying the pixel values of the RGB color components of the pixel in the color image, the pixel values of the RGB color components of the pixels of the color image are corrected (S104).

続いて、OCR用画像生成部108は、S104で補正されたカラー画像に基づいて、グレースケール画像を生成する(S105)。そして、OCR用画像生成部108は、生成したグレースケール画像を2値化することにより、OCR用画像を生成する(S106)。   Subsequently, the OCR image generation unit 108 generates a grayscale image based on the color image corrected in S104 (S105). Then, the OCR image generation unit 108 generates an OCR image by binarizing the generated grayscale image (S106).

その後、OCR処理部110は、S106で生成されたOCR用画像に対して文字認識を行う(S107)。   Thereafter, the OCR processing unit 110 performs character recognition on the OCR image generated in S106 (S107).

<2−4.効果>
以上、例えば図2、および図9等を参照して説明したように、本実施形態による情報処理装置10は、カラー画像に基づいてグレースケールの明度画像を生成し、生成された明度画像の各画素の画素値を補正し、そして、明度画像に対する補正の結果に基づいて、カラー画像の各画素の各色成分を補正する。このため、カラー画像の各画素の明るさを示す明度画像に対して行った補正の結果をカラー画像の各画素の各色成分に直接反映させるので、カラー画像の各画素の明るさの分布を補正することができる。
<2-4. Effect>
As described above, for example, as described with reference to FIGS. 2 and 9, the information processing apparatus 10 according to the present embodiment generates a grayscale brightness image based on a color image, and each of the generated brightness images. The pixel value of the pixel is corrected, and each color component of each pixel of the color image is corrected based on the correction result for the brightness image. Therefore, the result of correction performed on the brightness image indicating the brightness of each pixel of the color image is directly reflected in each color component of each pixel of the color image, so that the brightness distribution of each pixel of the color image is corrected. can do.

例えば、情報処理装置10は、カラー画像の各画素のRGBの各色成分の画素値のうち最も大きい画素値を、明度画像における各画素の画素値に設定する。そして、情報処理装置10は、カラー画像の各画素に関して、補正前の明度画像における同じ画素の画素値に対する補正後の明度画像における当該画素の画素値の割合を、カラー画像の当該画素の各色成分の画素値に乗じることにより、カラー画像の各画素の各色成分を補正する。   For example, the information processing apparatus 10 sets the largest pixel value among the pixel values of the RGB color components of each pixel of the color image as the pixel value of each pixel in the brightness image. Then, for each pixel of the color image, the information processing apparatus 10 calculates the ratio of the pixel value of the pixel in the lightness image after correction to the pixel value of the same pixel in the lightness image before correction, for each color component of the pixel in the color image. Each color component of each pixel of the color image is corrected by multiplying the pixel value of.

このため、補正後のカラー画像の各画素のRGBの各色成分の画素値は上限値以下になり、飽和することがない。従って、補正により色ずれが生じることがなく、また、色あいが補正前のカラー画像から変化することがない。   For this reason, the pixel value of each color component of RGB of each pixel of the color image after correction becomes equal to or lower than the upper limit value and does not become saturated. Therefore, no color shift occurs due to the correction, and the hue does not change from the color image before the correction.

また、情報処理装置10は、明度画像に対して上述した影補正処理を行うことにより、カラー画像に含まれる動的な影を精度高く補正することができる。一般的に、スキャナ20が、図1に示したような非接触型である場合には、上部が蓋などで覆われておらず、ユーザが紙媒体をスキャンする際に例えば手の影などの動的な影が入りやすい。このため、カラー画像が非接触型のスキャナ20により撮影された画像である場合に特に有効である。   The information processing apparatus 10 can correct the dynamic shadow included in the color image with high accuracy by performing the above-described shadow correction processing on the brightness image. In general, when the scanner 20 is a non-contact type as shown in FIG. 1, the upper portion is not covered with a lid or the like, and when the user scans a paper medium, for example, a shadow of a hand or the like. Dynamic shadows are easy to enter. This is particularly effective when the color image is an image taken by the non-contact type scanner 20.

このように本実施形態によれば、補正前のカラー画像における色あいを保ったまま、カラー画像に含まれる影を精度高く補正することができるので、カラー画像の視認性を向上させることができる。また、同様の理由により、例えば補正前のカラー画像に基づいてOCR処理を行う場合と比較して、OCR処理における文字の認識率を向上させることができる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to correct the shadow included in the color image with high accuracy while maintaining the color tone in the color image before correction, so that the visibility of the color image can be improved. For the same reason, for example, the character recognition rate in the OCR processing can be improved as compared with the case where the OCR processing is performed based on the color image before correction.

<<3.ハードウェア構成>>
次に、本実施形態による情報処理装置10のハードウェア構成について、図10を参照して説明する。図10に示したように、情報処理装置10は、CPU150、ROM(Read Only Memory)152、RAM154、内部バス156、入出力インターフェース158、HDD(Hard Disk Drive)160、およびネットワークインターフェース162を備える。
<< 3. Hardware configuration >>
Next, the hardware configuration of the information processing apparatus 10 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 10, the information processing apparatus 10 includes a CPU 150, a ROM (Read Only Memory) 152, a RAM 154, an internal bus 156, an input / output interface 158, an HDD (Hard Disk Drive) 160, and a network interface 162.

<3−1.CPU150>
CPU150は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置10内の動作全般を制御する。また、CPU150は、情報処理装置10において制御部100の機能を実現する。なお、CPU150は、マイクロプロセッサなどのプロセッサにより構成される。
<3-1. CPU 150>
The CPU 150 functions as an arithmetic processing device and a control device, and controls the overall operation in the information processing device 10 according to various programs. Further, the CPU 150 realizes the function of the control unit 100 in the information processing apparatus 10. The CPU 150 is configured by a processor such as a microprocessor.

<3−2.ROM152>
ROM152は、CPU150が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。
<3-2. ROM152>
The ROM 152 stores programs used by the CPU 150, calculation parameters, and the like.

<3−3.RAM154>
RAM154は、CPU150の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。
<3-3. RAM154>
The RAM 154 temporarily stores programs used in the execution of the CPU 150, parameters that change as appropriate during the execution, and the like.

<3−4.内部バス156>
内部バス156は、CPUバスなどから構成される。この内部バス156は、CPU150、ROM152、およびRAM154を相互に接続する。
<3-4. Internal bus 156>
The internal bus 156 is composed of a CPU bus and the like. The internal bus 156 connects the CPU 150, the ROM 152, and the RAM 154 to each other.

<3−5.入出力インターフェース158>
入出力インターフェース158は、HDD160、およびネットワークインターフェース162を、内部バス156と接続する。例えばHDD160は、この入出力インターフェース158および内部バス156を介して、RAM154などとの間でデータをやり取りする。
<3-5. Input / output interface 158>
The input / output interface 158 connects the HDD 160 and the network interface 162 to the internal bus 156. For example, the HDD 160 exchanges data with the RAM 154 or the like via the input / output interface 158 and the internal bus 156.

<3−6.HDD160>
HDD160は、記憶部122として機能する、データ格納用の装置である。このHDD160は、例えば、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含む。また、HDD160は、CPU150が実行するプログラムや各種データを格納する。
<3-6. HDD 160>
The HDD 160 is a data storage device that functions as the storage unit 122. The HDD 160 includes, for example, a storage medium, a recording device that records data on the storage medium, a reading device that reads data from the storage medium, and a deletion device that deletes data recorded on the storage medium. The HDD 160 stores programs executed by the CPU 150 and various data.

<3−7.ネットワークインターフェース162>
ネットワークインターフェース162は、例えばインターネットなどの通信網に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。このネットワークインターフェース162は、通信部120として機能する。なお、ネットワークインターフェース162は、無線LAN対応通信装置、LTE(Long Term Evolution)対応通信装置、または有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。
<3-7. Network Interface 162>
The network interface 162 is a communication interface configured by a communication device for connecting to a communication network such as the Internet, for example. This network interface 162 functions as the communication unit 120. The network interface 162 may be a wireless LAN compatible communication device, a LTE (Long Term Evolution) compatible communication device, or a wire communication device that performs wired communication.

<<4.変形例>>
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
<< 4. Modification >>
The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It is obvious that a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains can come up with various changes or modifications within the scope of the technical idea described in the claims. Of course, it is understood that these also belong to the technical scope of the present invention.

<4−1.変形例1>
例えば、上記の説明では、カラー画像補正部106が、カラー画像の各画素に含まれる全ての色成分の画素値を補正する例を中心として説明したが、かかる例に限定されない。例えば、カラー画像補正部106は、カラー画像の各画素のRGBの各色成分のうちいずれか1つだけ、または、いずれか2つだけを補正することも可能である。
<4-1. Modification 1>
For example, in the above description, the color image correction unit 106 has been described mainly with respect to an example in which the pixel values of all the color components included in each pixel of the color image are corrected. However, the present invention is not limited to such an example. For example, the color image correction unit 106 can correct only one or only two of the RGB color components of each pixel of the color image.

<4−2.変形例2>
また、上記の説明では、本発明におけるカラー画像がスキャナ20により撮影された画像である例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、本発明におけるカラー画像は、ホワイトボードなどの被写体がデジタルカメラにより撮影された画像であってもよい。
<4-2. Modification 2>
In the above description, an example in which the color image in the present invention is an image taken by the scanner 20 has been described. However, the present invention is not limited to such an example. For example, the color image in the present invention may be an image obtained by photographing a subject such as a white board with a digital camera.

<4−3.変形例3>
また、スキャナ20が、上述した制御部100に含まれる全ての構成要素を有する場合には、本発明による情報処理装置は、スキャナ20であってもよい。また、この変形例では、情報処理装置10は必ずしも設けられなくてもよい。
<4-3. Modification 3>
Further, when the scanner 20 has all the components included in the control unit 100 described above, the information processing apparatus according to the present invention may be the scanner 20. In this modification, the information processing apparatus 10 does not necessarily have to be provided.

<4−4.変形例4>
また、本実施形態によれば、CPU150、ROM152、およびRAM154などのハードウェアを、上述した情報処理装置10の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも提供可能である。また、該コンピュータプログラムが記録された記録媒体も提供される。
<4-4. Modification 4>
In addition, according to the present embodiment, it is possible to provide a computer program for causing hardware such as the CPU 150, the ROM 152, and the RAM 154 to perform the same functions as the components of the information processing apparatus 10 described above. A recording medium on which the computer program is recorded is also provided.

10 情報処理装置
20 スキャナ
22 通信網
100 制御部
102 明度画像生成部
104 明度画像補正部
106 カラー画像補正部
108 OCR用画像生成部
110 OCR処理部
120 通信部
122 記憶部
150 CPU
152 ROM
154 RAM
156 内部バス
158 入出力インターフェース
160 HDD
162 ネットワークインターフェース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Information processing apparatus 20 Scanner 22 Communication network 100 Control part 102 Lightness image generation part 104 Lightness image correction part 106 Color image correction part 108 OCR image generation part 110 OCR processing part 120 Communication part 122 Storage part 150 CPU
152 ROM
154 RAM
156 Internal bus 158 I / O interface 160 HDD
162 Network interface

Claims (10)

カラー画像に基づいて明度画像を生成する明度画像生成部と、
生成された明度画像に含まれる画素の画素値を補正する明度画像補正部と、
前記明度画像補正部による補正の結果に基づいて、前記カラー画像に含まれる画素の色成分を補正するカラー画像補正部と、
を備える、情報処理装置。
A brightness image generation unit that generates a brightness image based on a color image;
A brightness image correction unit that corrects pixel values of pixels included in the generated brightness image;
A color image correction unit that corrects a color component of a pixel included in the color image based on a result of correction by the brightness image correction unit;
An information processing apparatus comprising:
前記明度画像は、前記カラー画像に含まれる画素の画素値に応じたグレースケールの画像である、請求項1に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the brightness image is a grayscale image corresponding to a pixel value of a pixel included in the color image. 前記明度画像に含まれる第1の画素の画素値は、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の複数の色成分のうち画素値が最も大きい色成分の画素値である、請求項2に記載の情報処理装置。   The pixel value of the first pixel included in the brightness image is a pixel value of a color component having the largest pixel value among a plurality of color components of the pixel corresponding to the first pixel in the color image. 2. The information processing apparatus according to 2. 前記カラー画像補正部は、生成された明度画像に含まれる第1の画素の画素値と、前記明度画像補正部により補正された前記第1の画素の画素値との比に基づいて、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の色成分を補正する、請求項1〜3のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The color image correction unit is configured to generate the color based on a ratio between a pixel value of a first pixel included in the generated brightness image and a pixel value of the first pixel corrected by the brightness image correction unit. The information processing apparatus according to claim 1, wherein a color component of a pixel corresponding to the first pixel is corrected in an image. 前記カラー画像補正部は、生成された明度画像に含まれる前記第1の画素の画素値に対する補正後の前記第1の画素の画素値の割合を、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の色成分に乗じることにより、前記カラー画像において前記第1の画素に対応する画素の色成分を補正する、請求項4に記載の情報処理装置。   The color image correction unit corresponds to a ratio of a pixel value of the first pixel after correction to a pixel value of the first pixel included in the generated brightness image, corresponding to the first pixel in the color image. The information processing apparatus according to claim 4, wherein the color component of the pixel corresponding to the first pixel in the color image is corrected by multiplying the color component of the pixel to be corrected. 前記明度画像補正部は、生成された明度画像に含まれる第1の画素の画素値を前記第1の画素の周囲の複数の画素の画素値に基づいて補正する、請求項1〜5のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The brightness image correction unit corrects the pixel values of the first pixels included in the generated brightness image based on the pixel values of a plurality of pixels around the first pixels. The information processing apparatus according to claim 1. 前記明度画像補正部は、さらに、前記第1の画素の画素値を、前記第1の画素の周囲の複数の画素との間の距離に基づいて補正する、請求項6に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 6, wherein the brightness image correction unit further corrects a pixel value of the first pixel based on distances between a plurality of pixels around the first pixel. . 前記カラー画像に含まれる画素の色成分は、前記カラー画像に含まれる画素のRGBの各色成分である、請求項1〜7のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein color components of pixels included in the color image are RGB color components of pixels included in the color image. カラー画像に基づいて明度画像を生成するステップと、
生成された明度画像に含まれる画素の画素値を補正するステップと、
前記補正の結果に基づいて、前記カラー画像に含まれる画素の色成分を補正するステップと、
を備える、情報処理方法。
Generating a brightness image based on the color image;
Correcting the pixel values of the pixels included in the generated brightness image;
Correcting a color component of a pixel included in the color image based on the result of the correction;
An information processing method comprising:
コンピュータを、
カラー画像に基づいて明度画像を生成する明度画像生成部と、
生成された明度画像に含まれる画素の画素値を補正する明度画像補正部と、
前記明度画像補正部による補正の結果に基づいて、前記カラー画像に含まれる画素の色成分を補正するカラー画像補正部、
として機能させるための、プログラム。
Computer
A brightness image generation unit that generates a brightness image based on a color image;
A brightness image correction unit that corrects pixel values of pixels included in the generated brightness image;
A color image correction unit that corrects a color component of a pixel included in the color image based on a result of the correction by the brightness image correction unit;
Program to function as
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