JP3556408B2 - 領域抽出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は印刷物上の特定領域を抽出する方法に関し、特に文字や模様等の位置が予め分かっている印刷物の印刷欠陥や汚れを検出するために用いられる領域抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の領域抽出方法は、印刷物の両端（左右上下）を基準に、そこからの距離を各領域ごとに予め規定しておき、その距離を用いて目的とする領域を抽出している。この場合、印刷物の両端と背景とのコントラストを大きくして、印刷物の両端を抽出しやすいようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の方法においては、印刷物の搬送ムラや折れ、傾き、横ずれ及び汚れにより、印刷物の両端の位置がずれ、その結果目的とする領域の印刷物の端からの距離がずれてしまい、目的の領域を正確に抽出することができないという問題点があった。
【０００４】
従って本発明は印刷物の搬送ムラや傾きや横ずれによる影響を低減し、印刷物の上下左右の端のみを基準にそこからの距離で抽出したい領域を抽出する従来方法に比べて、高精度に目的の領域を抽出することができる領域抽出方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明による領域抽出方法は、印刷物の画像データをもとに、主走査方向の特定幅を持った複数のブロックを算出し、各ブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出し、この射影ヒストグラムを用いて印刷物画像内の特定領域、即ち白領域を抽出する。
【０００６】
更に、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の主走査幅を持った複数のブロックを算出するブロック算出ステップと、前記ブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを特徴とする。
【０００７】
又、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の主走査幅を持ったブロックをオーパーラップさせたブロックを算出するオーバーラップブロック算出ステップと、前記オーパーラップブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグフムを算出する射影ヒストダラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを持徴とする。
【０００８】
又、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する主走査幅記億ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、前記主走査幅記億ステップにより予め分かっている模様の主走査幅に合わせたブロックを算出する可変ブロック算出ステップと、前記可変ブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを特徴とする。
【０００９】
又、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、ある特定の主走査幅を持ったブロックを算出するブロック算出ステップと、予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する主走査幅記億ステップと、前記主走査幅記億ステップより、ある特定のブロックは、前記ブロック算出ステップより得られたブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出し、別のブロックでは、前記ブロック算出ステップより得られたブロックを、そのブロックに存在する模様の主走査幅に合わせたブロックに細分割し、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを特徴とする。
【００１０】
更に本発明による領域抽出方法の前記ブロック算出ステップは、前記画像入力ステップで得られた画像データを２値化し、黒画素及び白画素を区別する２値化ステップを含み、射影ヒストグラム算出ステップは、白画素と黒画素が混在する領域について、更に副走査方向の射影ヒストグラムを算出する副走査方向射影ヒストグラム算出ステップを含み、前記領域抽出ステップは前記副走査方向の射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出するステップを含むことを特徴とする。
【００１１】
又、本発明による領域抽出方法の前記領域抽出ステップは、前記射影ヒストグラム内の白画素と黒画素が混在する領域について、黒画素の画素数が所定値以下の領域を前記特定領域として抽出するステップを含むことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、印刷物の特定領域を抽出する本発明による領域抽出方法の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施例に係わる領域抽出システムのブロック図である。また、図２は、本発明の実施例に係わる領域抽出システムの処埋方法を示すフローチャートである。
【００１３】
印刷物Ｐは、ラインセンサなどの画像入力部１０１により、例えば印刷物の一方の面の全ラインの画像データが読み取られ、読み取られた画像データ（アナログ信号）は、ＡＤ変換部１０２によりデジタル化され、さらに２値化処理部１０３により固定閾値て２値化される。２値化された画像データをもとに、ブロック算出部１０４により、ある特定の主走査幅を持った各ブロックを算出し、算出されたブロックをもとに、射影ヒストグラム算出部１０５により、ブロックごとに主走査方向（以下、横方向）及び副走査方向（以下、縦方向）の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部１０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。この場合、抽出される領域は白領域である。印刷物上の予め分かっている白領域と、抽出された白領域が比較され、白領域中の汚れや印刷欠陥等が後の処理で検出されるが、本発明は白領域の抽出を目的とする。
【００１４】
以下、各処理部を詳細に説明する。
画像入力部１０１は、印刷物全面の画像データをアナログ信号として収集する。ここでは、印刷物を搬送させて画像データを読み取る場合を例に説明するが、受光部を走査させて読み取る場合も同様である。
【００１５】
図３は、画像入力部１０１の構成を示している。図３のように、画像入力部１０１は、受光部２０１、照明用光源２０２、基準板２０３から構成され、それぞれ図３に示す位置に配置されている。受光部２０１には、印刷物Ｐから垂直に反射光が入力されるか、又は、光源２０２が印刷物Ｐの下側に配置した構成の場合は、受光部２０１には透過光が入力される。照明用光源２０２は、印刷物Ｐと受光部２０１を結ぶ線Ｌからの角度が、０゜、もしくは、９０゜に近くなることを避けるように設け、例えば、角度３０゜〜６０゜の間に設置する。図３は、搬送方向に対して進行方向から照明する場合を図示してあるが、後方から照明してもよい。
【００１６】
また、印刷物Ｐは図３に示すようにローラにより搬送され、基準板２０３は、画像データが読み取られる印刷物Ｐの背面に配置される。この基準板２０３の役割を図４に示す印刷物を例として具体的に説明する。図４は、白紙内に白以外のインクにより種々の矩形模様（図形）や文字などが印刷されている画像であり、抽出する領域は図６に示す斜線領域、すなわち、画像データの矩形模様領域と文字領域以外の領域とする。
【００１７】
まず、印刷物Ｐの背景に配置される基準板２０３は、印刷物の用紙に対してコントラストの高い色、例えば図４のように白色の用紙の場合は黒とする。これは、画像データを解析する場合に印刷物Ｐの位置を容易に決定できるようにするためである。この基準板２０３は、表裏に印刷のある印刷物Ｐを搬送させた場合、インクが付着してコントラストが低下しないように、汚れにくい物質でなければならない。
【００１８】
ＡＤ変換部１０２では、画像入力部１０１で取り込まれた画像データ（アナログ信号）をデジタル信号に変換する処理を行う。
２値化処理部１０３では、ＡＤ変換部１０２により得られた濃淡画像データ（デジタル信号）に対して２値のデータに変換する処理を施す。濃淡画像の２値化方法として公知である「大津の判別分析法」などにより、２値化を行う。ここで、面像データ上では、値「１」は文章や図形などであり、値「０」は用紙である。また、印刷物Ｐの背景の部分は、値「１」となるような処理を施す。
【００１９】
ブロック算出部１０４と射影ヒストグラム１０５と領域抽出部１０６では、印刷物Ｐの左角を抽出し（図２のステップ１１）、左角から各ブロックごとに横方向の射影を算出する（図２のステップ１２）。次に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し（図２のステップ１３）、さらに、縦方向の射影ヒストグラムを用いて（図２のステップ１４）、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う（図２のステップ１５）。このように、抽出したい領域を分割したブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００２０】
次にこの射影処理を詳細に説明する。ブロック算出部１０４では、まず、主走査方向の左右いずれかの角、例えば、図７の左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する。左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する場合、画像データを左上から主走査方向及び副走査方向に１ラインずつ走査し、左角（点Ａ）が見つかるまで走査していく。例えば、画像データの大きさをＭ×Ｎ（画素）とし、各画素における濃度値をＦｉｊ（０≦ｉ＜Ｍ、０≦ｊ＜Ｎ．Ｆｉｊ＝「１」ｏｒ「０」）とすると、図８に示すように、まず、画像の左上から主走査方向に一行だけ検索し、Ｆｉｊ＝１なる画素位置（以下、開始位置と呼ぶ）を検出する。もし検出されなければ、次のラインを前記同様に検索し、左角（点Ａ）を検出する。前記「一行だけ検索する」とは、例えば左上から右方向に検索する場合、Ｆｉｊのｉとｊの値を、ｊ＝０として、０≦ｉ＜Ｍと変化させていくことを意味している。
【００２１】
次に、左角（点Ａ）をもとに、例えば図９のように、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックを算出する。ここでｗ及びｈは共に画素数で表されている。さらに、射影ヒストグラム算出部１０５では、ブロック算出部１０４より算出した各ブロックごとに、横方向の射影ヒストグラムを算出していく。
【００２２】
ここで、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の縦方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の縦方向の画素数、すなわち、矩形模様間の縦方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、
ｔａｎθ＝ｃ／ｗ
従ってブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。ここで、ブロックの主走査幅は、ｗに固定する必要はなく、ｗより小さい値に設定しても良い。これにより、抽出される領域が多くなり精度が向上する。また、ブロックの副走査幅ｈは、画像データの縦幅とする。
【００２３】
図１０に、あるブロックの主走査方向の射影ヒストグラムの例を示す。図１０中、例ば、「Ｄ」の部分が模様（図形）領域を示し、「Ｈ」の部分が模様（図形）以外の領域（ここでは抽出したい領域）を示している。また、印刷物Ｐ以外の領域、すなわち背景の領域は、前記２値化処理部により、値「１」としているため、射影ヒストグラムにおいては、図１０にハッチングで示すような部分にあらわれる。
【００２４】
領域抽出部１０６では、射影ヒストグラム算出部１０５より得られた、各ブロックごとの射影ヒストグラムから、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域（図１０中「Ｈ」の部分）を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域（図１０中「Ｃ」の部分）において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。図１１に、副走査方向の射影ヒストグラムの例を示す。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素数が「０」の領域、すなわち白領域（図１１中「Ｌ」の部分）を抽出する。
【００２５】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムにおいて、累積黒画素数を「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領城として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。
【００２６】
ここで、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由について説明する。累積黒画素数が（ｗ−１）以下という場合は、例えば、図１３（ａ）のように、矩形模様領域だけではなく、矩形以外の模様（図形）や文字が印刷物Ｐに存在する場合、あるいは矩形模様領域は存在するが主走査方向の幅が（ｗ−１）以下である場合、図１３（ｂ）のような射影ヒストグラムが算出される。従って、主走査方向のヒストグラムだけでは図１３（ａ）の斜線部のような領域（ブロック内で、主走査方向に黒領域と白領域が混在している領域）が抽出できないためである。この場合、前記のように累積黒画素数が（ｗ−１）以下とすることで、図１３（ｂ）の斜線部の領域が抽出できることになる。
【００２７】
次に本発明の第２の実施例について説明する。
図１４は、本発明の第２の実施例に係わる領域抽出方法のブロック図である。
画像入力部３０１とＡＤ変換部３０２及び２値化処理部３０３は、第１の実施例における画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処理部１０３と同様である。オーパーラップブロック算出部３０４により、ある特定の主走査幅を持ったブロックをオーパーラップさせて算出し、算出されたブロックをもとに、射影ヒストグラム算出部３０５により、各オーパーラップしたブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部３０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。
【００２８】
以下に、オーパーラップブロック算出部３０４と射影ヒストグラム算出部３０５と領域抽出部３０６の具体的な処理方法について説明する。
オーバーラッブブロック算出部３０４では、印刷物Ｐの左角を抽出し、左角からある特定の主走査幅を持ったブロックをオーバーラッブさせたブロックを算出する。次に、射影ヒストグラム算出部３０５により、各オーバーラップさせたブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、領域抽出部３０６により、射影ヒストグラム算出部３０５により算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、さらに、副走査方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う。このように、抽出したい領域をある特定の主走査幅を持ったブロックをオーバーラッブさせたブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００２９】
以下にオーバーラッブブロック算出部３０４での処理について説明する。
図７の主走査方向の左右いずれかの角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法については、第１の実施例と同様である。
【００３０】
次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していくが、各ブロックをオーパーラップさせてたブロック（図１５参照）を算出する。すなわち、第１のブロックが、例えば左角（点Ａ）からＳだけ離れた主走査幅ｗのブロックとすると、第２のブロックは、例えば、左角（点Ａ）から主走査方向にＳ＋（ｗ／２）離れた距離にある主走査幅ｗのブロックを算出することになる。
【００３１】
射影ヒストグラム算出部３０５では、オーパーラップブロック算出部３０４により得られた各ブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していく。ここで、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、ブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。また、ブロックの副走査幅はｈは、画像データの縦幅とする。
【００３２】
領域抽出部３０６では、各ブロックごとの主走査方向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同様に、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出する。
【００３３】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素数を「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由については、第１の実施例と同様である。
【００３４】
次に本発明の第３の実施例について説明する。
図１６は、本発明の第３の実施例に係わる領域抽出方法のブロック図である。
画像入力部４０１とＡＤ変換部４０２及び２値化処理部４０３は、第１の実施例における画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処理部１０３と同様である。主走査幅記憶部４０７は予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録している。可変ブロック算出部４０４及び主走査幅記憶部４０７により、印刷物Ｐの模様（模様）や文字各々に応じた主走査幅を持ったブロックを算出し、算出された各ブロックをもとに、射影ヒストグラム算出部４０５により、各ブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部４０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。
【００３５】
以下に、可変ブロック算出部４０４と射影ヒストグラム算出部４０５と領域抽出部４０６及び主走査幅記憶部４０７の具体的な処理方法について説明する。主走査幅記憶部４０７は左角から印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅を記憶している。可変ブロック算出部４０４では、印刷物Ｐの左角を抽出し、主走査幅記憶部４０７からの情報をもとに、印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅に応じた各ブロックを算出する。さらに、射影ヒストグラム算出部４０５により各ブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、さらに、副走査方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う。このように、抽出したい領域を印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅に応じたブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００３６】
以下に可変ブロック算出部４０４での処理について説明する。
図７の主走査方向の左右いずれかの角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法については、第１の実施例と同様である。
【００３７】
次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していくが、主走査幅ｗの大きさが第１の実施例や第２の実施例のように固定値ではなく、印刷物Ｐの模様（図形）や文字が予め分かっている場合は、図１７に示すように、主走査幅記億部４０７により、その模様（図形）や文字の主走査方向の幅に合わせてブロックの主走査幅を変更して、各々ブロックを算出する。このようにブロックの主走査幅を変更する理由は、主走査幅ｗを模様（図形）や文字の幅に合わせると、算出されるヒストグラムが簡単な形状（主走査方向画素数がｗ又は０）となり、処理速度が向上するからである。
【００３８】
射影ヒストグラム算出部４０５では、可変ブロック算出部４０４により得られた各ブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する。ここで、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、ブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。また、ブロックの副走査幅ｈは、画像データの縦幅とする。
【００３９】
領域抽出部４０６では、射影ヒストグラム算出部４０５により得られた各ブロックごとの主走査方向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同様にして、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出する。
【００４０】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素数が「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。ここで、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由についても第１の実施例と同様である。
【００４１】
次に本発明の第４の実施例について説明する。
図１８は、本発明の第４の実施例に係わる領域抽出方法のブロック図である。画像入力部５０１とＡＤ変換部５０２及び２値化処理部５０３は、第１の実施例における画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処理部１０３と同様である。ブロック算出部５０４により、ある特定の主走査幅を持ったブロックを算出し、算出されたブロック及び、主走査幅記億部５０７に記憶されている印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、可変射影ヒストグラム算出部５０５により、ブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部５０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。
【００４２】
以下に、ブロック算出部５０４と可変射影ヒストグラム算出部５０５と領域抽出部５０６及び主走査幅記憶部５０７の具体的な処理方法について説明する。
ブロック算出部５０４では、印刷物Ｐの左角を抽出し、左角からある特定の主走査幅を持ったブロックを算出する。主走査幅記憶部５０７に記憶されている印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、ブロック算出部５０４により算出されたブロックごとに、その主走査幅をさらに主走査方向に分割し、その分割されたブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、さらに、縦方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う。このように、抽出したい領域をある特定の主走査幅をさらに印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅に応じて分割したブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００４３】
以下にブロック算出部５０４での処理について説明する。
図７の主走査方向の左右いずれかの角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法については、第１の実施例と同様である。
【００４４】
次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックを算出する。
可変射影ヒストグラム算出部５０５では、ブロック算出部５０４により得られた各ブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していくが、主走査幅ｗの大きさは第１の実施例や第２の実施例のように固定値ではあるが、印刷物Ｐの模様（図形）や文字が予め分かっている場合は、主走査幅記億部５０７に記億されている印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、その模様（図形）や文字の幅に主走査幅にあわせてブロックを算出する。更に可変射影ヒストグラム算出部５０５は、ブロックの主走査幅ｗを細分割して、分割したブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する。すなわち、図１９において、左から３番目のブロックＴの幅はｗであるが、このブロック中の模様に合わせて、例えば主走査幅ｗをｗ／２とｗ／２のブロックに分割して、各々主走査方向の射影ヒストグラムを算出していく。
【００４５】
ここで、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、ブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。また、ブロックの副走査幅ｈは、画像データの副走査幅とする。
【００４６】
領域抽出部５０６では、可変射影ヒストグラム算出部５０５により得られた各ブロック（細分割ブロックも含む）ごとの主走査方向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同様にして、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出する。
【００４７】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素数が「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。ここで、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由については、第１の実施例と同様である。
なお、この発明は上記実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を変えない範囲において種々変形実施可能なことは勿論である。
【００４８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、縦方向に分割したブロックごとに、印刷物Ｐの矩形模様などの濃い模様領域を基準にして、横方向及び縦方向の射影処理を用いて、印刷物Ｐの抽出したい領域を抽出することで、印刷物Ｐの搬送ムラや傾きや横ずれによる影響を低減することが可能となり、印刷物Ｐの上下左右の端を基準にそこからの距離のみで抽出したい領域を抽出する従来の方法に比べて、高精度に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の第１の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロック図。
【図２】図２は本発明の第１の実施例に係る領域抽出部での処理方法を示すフローチャー卜。
【図３】図３は図１画像入力部の構成を示す図。
【図４】図４は印刷物画像の例を示す図。
【図５】図５は画像入力部における印刷物の背景の構成を示す図。
【図６】図６は印刷物から抽出する領域の例を示す図。
【図７】図７は画像データ上の印刷物の左角を示す図。
【図８】図８は画像データから印刷物の左角を探索する方法を示す図。
【図９】図９は画像データから横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１０】図１０はあるブロックの横方向の射影ヒストグラムの例を示す図。
【図１１】図１１はあるブロック内での縦方向の射影ヒストグラムの例を示す図。
【図１２】図１２は画像データ上のノイズを示す図。
【図１３】図１３は画像データ上の縦方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１４】図１４は本発明の第２の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロック図。
【図１５】図１５は本発明の第２の実施例に係る横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１６】図１６は本発明の第３の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロック図。
【図１７】図１７は本発明の第３の実施例に係る横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１８】図１８は本発明の第４の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロツク図。
【図１９】図１９は本発明の第４の実施例に係る横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【発明の属する技術分野】
本発明は印刷物上の特定領域を抽出する方法に関し、特に文字や模様等の位置が予め分かっている印刷物の印刷欠陥や汚れを検出するために用いられる領域抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の領域抽出方法は、印刷物の両端（左右上下）を基準に、そこからの距離を各領域ごとに予め規定しておき、その距離を用いて目的とする領域を抽出している。この場合、印刷物の両端と背景とのコントラストを大きくして、印刷物の両端を抽出しやすいようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の方法においては、印刷物の搬送ムラや折れ、傾き、横ずれ及び汚れにより、印刷物の両端の位置がずれ、その結果目的とする領域の印刷物の端からの距離がずれてしまい、目的の領域を正確に抽出することができないという問題点があった。
【０００４】
従って本発明は印刷物の搬送ムラや傾きや横ずれによる影響を低減し、印刷物の上下左右の端のみを基準にそこからの距離で抽出したい領域を抽出する従来方法に比べて、高精度に目的の領域を抽出することができる領域抽出方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明による領域抽出方法は、印刷物の画像データをもとに、主走査方向の特定幅を持った複数のブロックを算出し、各ブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出し、この射影ヒストグラムを用いて印刷物画像内の特定領域、即ち白領域を抽出する。
【０００６】
更に、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の主走査幅を持った複数のブロックを算出するブロック算出ステップと、前記ブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを特徴とする。
【０００７】
又、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の主走査幅を持ったブロックをオーパーラップさせたブロックを算出するオーバーラップブロック算出ステップと、前記オーパーラップブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグフムを算出する射影ヒストダラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを持徴とする。
【０００８】
又、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する主走査幅記億ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、前記主走査幅記億ステップにより予め分かっている模様の主走査幅に合わせたブロックを算出する可変ブロック算出ステップと、前記可変ブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを特徴とする。
【０００９】
又、本発明の領域抽出方法は、対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、ある特定の主走査幅を持ったブロックを算出するブロック算出ステップと、予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する主走査幅記億ステップと、前記主走査幅記億ステップより、ある特定のブロックは、前記ブロック算出ステップより得られたブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出し、別のブロックでは、前記ブロック算出ステップより得られたブロックを、そのブロックに存在する模様の主走査幅に合わせたブロックに細分割し、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したことを特徴とする。
【００１０】
更に本発明による領域抽出方法の前記ブロック算出ステップは、前記画像入力ステップで得られた画像データを２値化し、黒画素及び白画素を区別する２値化ステップを含み、射影ヒストグラム算出ステップは、白画素と黒画素が混在する領域について、更に副走査方向の射影ヒストグラムを算出する副走査方向射影ヒストグラム算出ステップを含み、前記領域抽出ステップは前記副走査方向の射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出するステップを含むことを特徴とする。
【００１１】
又、本発明による領域抽出方法の前記領域抽出ステップは、前記射影ヒストグラム内の白画素と黒画素が混在する領域について、黒画素の画素数が所定値以下の領域を前記特定領域として抽出するステップを含むことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、印刷物の特定領域を抽出する本発明による領域抽出方法の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施例に係わる領域抽出システムのブロック図である。また、図２は、本発明の実施例に係わる領域抽出システムの処埋方法を示すフローチャートである。
【００１３】
印刷物Ｐは、ラインセンサなどの画像入力部１０１により、例えば印刷物の一方の面の全ラインの画像データが読み取られ、読み取られた画像データ（アナログ信号）は、ＡＤ変換部１０２によりデジタル化され、さらに２値化処理部１０３により固定閾値て２値化される。２値化された画像データをもとに、ブロック算出部１０４により、ある特定の主走査幅を持った各ブロックを算出し、算出されたブロックをもとに、射影ヒストグラム算出部１０５により、ブロックごとに主走査方向（以下、横方向）及び副走査方向（以下、縦方向）の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部１０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。この場合、抽出される領域は白領域である。印刷物上の予め分かっている白領域と、抽出された白領域が比較され、白領域中の汚れや印刷欠陥等が後の処理で検出されるが、本発明は白領域の抽出を目的とする。
【００１４】
以下、各処理部を詳細に説明する。
画像入力部１０１は、印刷物全面の画像データをアナログ信号として収集する。ここでは、印刷物を搬送させて画像データを読み取る場合を例に説明するが、受光部を走査させて読み取る場合も同様である。
【００１５】
図３は、画像入力部１０１の構成を示している。図３のように、画像入力部１０１は、受光部２０１、照明用光源２０２、基準板２０３から構成され、それぞれ図３に示す位置に配置されている。受光部２０１には、印刷物Ｐから垂直に反射光が入力されるか、又は、光源２０２が印刷物Ｐの下側に配置した構成の場合は、受光部２０１には透過光が入力される。照明用光源２０２は、印刷物Ｐと受光部２０１を結ぶ線Ｌからの角度が、０゜、もしくは、９０゜に近くなることを避けるように設け、例えば、角度３０゜〜６０゜の間に設置する。図３は、搬送方向に対して進行方向から照明する場合を図示してあるが、後方から照明してもよい。
【００１６】
また、印刷物Ｐは図３に示すようにローラにより搬送され、基準板２０３は、画像データが読み取られる印刷物Ｐの背面に配置される。この基準板２０３の役割を図４に示す印刷物を例として具体的に説明する。図４は、白紙内に白以外のインクにより種々の矩形模様（図形）や文字などが印刷されている画像であり、抽出する領域は図６に示す斜線領域、すなわち、画像データの矩形模様領域と文字領域以外の領域とする。
【００１７】
まず、印刷物Ｐの背景に配置される基準板２０３は、印刷物の用紙に対してコントラストの高い色、例えば図４のように白色の用紙の場合は黒とする。これは、画像データを解析する場合に印刷物Ｐの位置を容易に決定できるようにするためである。この基準板２０３は、表裏に印刷のある印刷物Ｐを搬送させた場合、インクが付着してコントラストが低下しないように、汚れにくい物質でなければならない。
【００１８】
ＡＤ変換部１０２では、画像入力部１０１で取り込まれた画像データ（アナログ信号）をデジタル信号に変換する処理を行う。
２値化処理部１０３では、ＡＤ変換部１０２により得られた濃淡画像データ（デジタル信号）に対して２値のデータに変換する処理を施す。濃淡画像の２値化方法として公知である「大津の判別分析法」などにより、２値化を行う。ここで、面像データ上では、値「１」は文章や図形などであり、値「０」は用紙である。また、印刷物Ｐの背景の部分は、値「１」となるような処理を施す。
【００１９】
ブロック算出部１０４と射影ヒストグラム１０５と領域抽出部１０６では、印刷物Ｐの左角を抽出し（図２のステップ１１）、左角から各ブロックごとに横方向の射影を算出する（図２のステップ１２）。次に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し（図２のステップ１３）、さらに、縦方向の射影ヒストグラムを用いて（図２のステップ１４）、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う（図２のステップ１５）。このように、抽出したい領域を分割したブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００２０】
次にこの射影処理を詳細に説明する。ブロック算出部１０４では、まず、主走査方向の左右いずれかの角、例えば、図７の左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する。左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する場合、画像データを左上から主走査方向及び副走査方向に１ラインずつ走査し、左角（点Ａ）が見つかるまで走査していく。例えば、画像データの大きさをＭ×Ｎ（画素）とし、各画素における濃度値をＦｉｊ（０≦ｉ＜Ｍ、０≦ｊ＜Ｎ．Ｆｉｊ＝「１」ｏｒ「０」）とすると、図８に示すように、まず、画像の左上から主走査方向に一行だけ検索し、Ｆｉｊ＝１なる画素位置（以下、開始位置と呼ぶ）を検出する。もし検出されなければ、次のラインを前記同様に検索し、左角（点Ａ）を検出する。前記「一行だけ検索する」とは、例えば左上から右方向に検索する場合、Ｆｉｊのｉとｊの値を、ｊ＝０として、０≦ｉ＜Ｍと変化させていくことを意味している。
【００２１】
次に、左角（点Ａ）をもとに、例えば図９のように、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックを算出する。ここでｗ及びｈは共に画素数で表されている。さらに、射影ヒストグラム算出部１０５では、ブロック算出部１０４より算出した各ブロックごとに、横方向の射影ヒストグラムを算出していく。
【００２２】
ここで、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の縦方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の縦方向の画素数、すなわち、矩形模様間の縦方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、
ｔａｎθ＝ｃ／ｗ
従ってブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。ここで、ブロックの主走査幅は、ｗに固定する必要はなく、ｗより小さい値に設定しても良い。これにより、抽出される領域が多くなり精度が向上する。また、ブロックの副走査幅ｈは、画像データの縦幅とする。
【００２３】
図１０に、あるブロックの主走査方向の射影ヒストグラムの例を示す。図１０中、例ば、「Ｄ」の部分が模様（図形）領域を示し、「Ｈ」の部分が模様（図形）以外の領域（ここでは抽出したい領域）を示している。また、印刷物Ｐ以外の領域、すなわち背景の領域は、前記２値化処理部により、値「１」としているため、射影ヒストグラムにおいては、図１０にハッチングで示すような部分にあらわれる。
【００２４】
領域抽出部１０６では、射影ヒストグラム算出部１０５より得られた、各ブロックごとの射影ヒストグラムから、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域（図１０中「Ｈ」の部分）を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域（図１０中「Ｃ」の部分）において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。図１１に、副走査方向の射影ヒストグラムの例を示す。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素数が「０」の領域、すなわち白領域（図１１中「Ｌ」の部分）を抽出する。
【００２５】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムにおいて、累積黒画素数を「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領城として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。
【００２６】
ここで、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由について説明する。累積黒画素数が（ｗ−１）以下という場合は、例えば、図１３（ａ）のように、矩形模様領域だけではなく、矩形以外の模様（図形）や文字が印刷物Ｐに存在する場合、あるいは矩形模様領域は存在するが主走査方向の幅が（ｗ−１）以下である場合、図１３（ｂ）のような射影ヒストグラムが算出される。従って、主走査方向のヒストグラムだけでは図１３（ａ）の斜線部のような領域（ブロック内で、主走査方向に黒領域と白領域が混在している領域）が抽出できないためである。この場合、前記のように累積黒画素数が（ｗ−１）以下とすることで、図１３（ｂ）の斜線部の領域が抽出できることになる。
【００２７】
次に本発明の第２の実施例について説明する。
図１４は、本発明の第２の実施例に係わる領域抽出方法のブロック図である。
画像入力部３０１とＡＤ変換部３０２及び２値化処理部３０３は、第１の実施例における画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処理部１０３と同様である。オーパーラップブロック算出部３０４により、ある特定の主走査幅を持ったブロックをオーパーラップさせて算出し、算出されたブロックをもとに、射影ヒストグラム算出部３０５により、各オーパーラップしたブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部３０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。
【００２８】
以下に、オーパーラップブロック算出部３０４と射影ヒストグラム算出部３０５と領域抽出部３０６の具体的な処理方法について説明する。
オーバーラッブブロック算出部３０４では、印刷物Ｐの左角を抽出し、左角からある特定の主走査幅を持ったブロックをオーバーラッブさせたブロックを算出する。次に、射影ヒストグラム算出部３０５により、各オーバーラップさせたブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、領域抽出部３０６により、射影ヒストグラム算出部３０５により算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、さらに、副走査方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う。このように、抽出したい領域をある特定の主走査幅を持ったブロックをオーバーラッブさせたブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００２９】
以下にオーバーラッブブロック算出部３０４での処理について説明する。
図７の主走査方向の左右いずれかの角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法については、第１の実施例と同様である。
【００３０】
次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していくが、各ブロックをオーパーラップさせてたブロック（図１５参照）を算出する。すなわち、第１のブロックが、例えば左角（点Ａ）からＳだけ離れた主走査幅ｗのブロックとすると、第２のブロックは、例えば、左角（点Ａ）から主走査方向にＳ＋（ｗ／２）離れた距離にある主走査幅ｗのブロックを算出することになる。
【００３１】
射影ヒストグラム算出部３０５では、オーパーラップブロック算出部３０４により得られた各ブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していく。ここで、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、ブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。また、ブロックの副走査幅はｈは、画像データの縦幅とする。
【００３２】
領域抽出部３０６では、各ブロックごとの主走査方向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同様に、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出する。
【００３３】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素数を「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由については、第１の実施例と同様である。
【００３４】
次に本発明の第３の実施例について説明する。
図１６は、本発明の第３の実施例に係わる領域抽出方法のブロック図である。
画像入力部４０１とＡＤ変換部４０２及び２値化処理部４０３は、第１の実施例における画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処理部１０３と同様である。主走査幅記憶部４０７は予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録している。可変ブロック算出部４０４及び主走査幅記憶部４０７により、印刷物Ｐの模様（模様）や文字各々に応じた主走査幅を持ったブロックを算出し、算出された各ブロックをもとに、射影ヒストグラム算出部４０５により、各ブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部４０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。
【００３５】
以下に、可変ブロック算出部４０４と射影ヒストグラム算出部４０５と領域抽出部４０６及び主走査幅記憶部４０７の具体的な処理方法について説明する。主走査幅記憶部４０７は左角から印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅を記憶している。可変ブロック算出部４０４では、印刷物Ｐの左角を抽出し、主走査幅記憶部４０７からの情報をもとに、印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅に応じた各ブロックを算出する。さらに、射影ヒストグラム算出部４０５により各ブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、さらに、副走査方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う。このように、抽出したい領域を印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅に応じたブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００３６】
以下に可変ブロック算出部４０４での処理について説明する。
図７の主走査方向の左右いずれかの角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法については、第１の実施例と同様である。
【００３７】
次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していくが、主走査幅ｗの大きさが第１の実施例や第２の実施例のように固定値ではなく、印刷物Ｐの模様（図形）や文字が予め分かっている場合は、図１７に示すように、主走査幅記億部４０７により、その模様（図形）や文字の主走査方向の幅に合わせてブロックの主走査幅を変更して、各々ブロックを算出する。このようにブロックの主走査幅を変更する理由は、主走査幅ｗを模様（図形）や文字の幅に合わせると、算出されるヒストグラムが簡単な形状（主走査方向画素数がｗ又は０）となり、処理速度が向上するからである。
【００３８】
射影ヒストグラム算出部４０５では、可変ブロック算出部４０４により得られた各ブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する。ここで、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、ブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。また、ブロックの副走査幅ｈは、画像データの縦幅とする。
【００３９】
領域抽出部４０６では、射影ヒストグラム算出部４０５により得られた各ブロックごとの主走査方向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同様にして、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出する。
【００４０】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素数が「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。ここで、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由についても第１の実施例と同様である。
【００４１】
次に本発明の第４の実施例について説明する。
図１８は、本発明の第４の実施例に係わる領域抽出方法のブロック図である。画像入力部５０１とＡＤ変換部５０２及び２値化処理部５０３は、第１の実施例における画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処理部１０３と同様である。ブロック算出部５０４により、ある特定の主走査幅を持ったブロックを算出し、算出されたブロック及び、主走査幅記億部５０７に記憶されている印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、可変射影ヒストグラム算出部５０５により、ブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部５０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外の領域を抽出する。
【００４２】
以下に、ブロック算出部５０４と可変射影ヒストグラム算出部５０５と領域抽出部５０６及び主走査幅記憶部５０７の具体的な処理方法について説明する。
ブロック算出部５０４では、印刷物Ｐの左角を抽出し、左角からある特定の主走査幅を持ったブロックを算出する。主走査幅記憶部５０７に記憶されている印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、ブロック算出部５０４により算出されたブロックごとに、その主走査幅をさらに主走査方向に分割し、その分割されたブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、さらに、縦方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う。このように、抽出したい領域をある特定の主走査幅をさらに印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅に応じて分割したブロックごとに射影処理を用いて抽出する。
【００４３】
以下にブロック算出部５０４での処理について説明する。
図７の主走査方向の左右いずれかの角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法については、第１の実施例と同様である。
【００４４】
次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロックを算出する。
可変射影ヒストグラム算出部５０５では、ブロック算出部５０４により得られた各ブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出していくが、主走査幅ｗの大きさは第１の実施例や第２の実施例のように固定値ではあるが、印刷物Ｐの模様（図形）や文字が予め分かっている場合は、主走査幅記億部５０７に記億されている印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、その模様（図形）や文字の幅に主走査幅にあわせてブロックを算出する。更に可変射影ヒストグラム算出部５０５は、ブロックの主走査幅ｗを細分割して、分割したブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する。すなわち、図１９において、左から３番目のブロックＴの幅はｗであるが、このブロック中の模様に合わせて、例えば主走査幅ｗをｗ／２とｗ／２のブロックに分割して、各々主走査方向の射影ヒストグラムを算出していく。
【００４５】
ここで、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、ブロックの主走査幅ｗは、
ｗ＝ｃ／ｔａｎθ
により算出される。また、ブロックの副走査幅ｈは、画像データの副走査幅とする。
【００４６】
領域抽出部５０６では、可変射影ヒストグラム算出部５０５により得られた各ブロック（細分割ブロックも含む）ごとの主走査方向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同様にして、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出する。
【００４７】
また、画像データに例えば図１２のようにノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素数が「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良く抽出したい領域を抽出することが可能である。ここで、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理由については、第１の実施例と同様である。
なお、この発明は上記実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を変えない範囲において種々変形実施可能なことは勿論である。
【００４８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、縦方向に分割したブロックごとに、印刷物Ｐの矩形模様などの濃い模様領域を基準にして、横方向及び縦方向の射影処理を用いて、印刷物Ｐの抽出したい領域を抽出することで、印刷物Ｐの搬送ムラや傾きや横ずれによる影響を低減することが可能となり、印刷物Ｐの上下左右の端を基準にそこからの距離のみで抽出したい領域を抽出する従来の方法に比べて、高精度に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の第１の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロック図。
【図２】図２は本発明の第１の実施例に係る領域抽出部での処理方法を示すフローチャー卜。
【図３】図３は図１画像入力部の構成を示す図。
【図４】図４は印刷物画像の例を示す図。
【図５】図５は画像入力部における印刷物の背景の構成を示す図。
【図６】図６は印刷物から抽出する領域の例を示す図。
【図７】図７は画像データ上の印刷物の左角を示す図。
【図８】図８は画像データから印刷物の左角を探索する方法を示す図。
【図９】図９は画像データから横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１０】図１０はあるブロックの横方向の射影ヒストグラムの例を示す図。
【図１１】図１１はあるブロック内での縦方向の射影ヒストグラムの例を示す図。
【図１２】図１２は画像データ上のノイズを示す図。
【図１３】図１３は画像データ上の縦方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１４】図１４は本発明の第２の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロック図。
【図１５】図１５は本発明の第２の実施例に係る横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１６】図１６は本発明の第３の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロック図。
【図１７】図１７は本発明の第３の実施例に係る横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
【図１８】図１８は本発明の第４の実施例に係る領域抽出システムの構成を示すブロツク図。
【図１９】図１９は本発明の第４の実施例に係る横方向の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための図。
Claims (7)
- 対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、
前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の主走査幅を持った複数のブロックを算出するブロック算出ステップと、
前記ブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、
前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップ、
とを具備したことを特徴とする領域抽出方法。 - 対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、
前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の主走査幅を持ったブロックをブロックごとにオーパーラップするように算出するオーバーラップブロック算出ステップと、
前記オーパーラップブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグフムを算出する射影ヒストダラム算出ステップと、
前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップ、
とを具備したことを持徴とする領域抽出方法。 - 対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、
前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、
予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する主走査幅記億ステップと、
前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、前記主走査幅記億ステップにより予め分かっている模様の主走査幅に合わせたブロックを算出する可変ブロック算出ステップと、
前記可変ブロック算出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、
前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップ、
とを具備したことを特徴とする領域抽出方法。 - 対象となる印刷物の特定領域を抽出する方法において、
前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、ある特定の主走査幅を持ったブロックを算出するブロック算出ステップと、
予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する主走査幅記億ステップと、
前記主走査幅記億ステップより、ある特定のブロックは、前記ブロック算出ステップより得られたブロックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出し、別のブロックでは、前記ブロック算出ステップより得られたブロックを、そのブロックに存在する模様の主走査幅に合わせたブロックに細分割し、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、
前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ステップ、
とを具備したことを特徴とする領域抽出方法。 - 前記ブロック算出ステップは、前記画像入力ステップで得られた画像データを２値化し、黒画素及び白画素を区別する２値化ステップを含むことを特徴とする請求項１乃至４内の１項に記載の領域抽出方法。
- 射影ヒストグラム算出ステップは、白画素と黒画素が混在する領域について、更に副走査方向の射影ヒストグラムを算出する副走査方向射影ヒストグラム算出ステップを含み、
前記領域抽出ステップは前記副走査方向の射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出するステップを含むことを特徴とする請求項５記載の領域抽出方法。 - 前記領域抽出ステップは、前記射影ヒストグラム内の白画素と黒画素が混在する領域について、黒画素の画素数が所定値以下の領域を前記特定領域として抽出するステップを含むことを特徴とする請求項５記載の領域抽出方法。
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| JP24833296A JP3556408B2 (ja) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | 領域抽出方法 |
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| JPH1097664A JPH1097664A (ja) | 1998-04-14 |
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-
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| JPH1097664A (ja) | 1998-04-14 |
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