JP3566363B2

JP3566363B2 - 画像処理装置およびその方法

Info

Publication number: JP3566363B2
Application number: JP31806194A
Authority: JP
Inventors: 淳一山川; 由紀彦清水; 良弘石田
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1994-12-21
Filing date: 1994-12-21
Publication date: 2004-09-15
Anticipated expiration: 2019-09-15
Also published as: JPH08181857A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は画像処理装置およびその方法に関し、例えば、画像出力装置から出力された画像に付加された情報を読取る画像処理装置およびその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
本出願人は、疑似中間調によりカラー画像を表現する画像出力装置から出力される画像に情報を付加する技術を提案している。この付加情報の読取りは、その画像出力を拡大して、紙やディスプレイに表示したものを目視で読取ることにより行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記従来例においては、次のような問題点があった。つまり、付加情報を読取ろうとする画像の記録媒体が歪んでいたり、皺が多い場合には、付加情報を読取る精度が低下する問題がある。
【０００４】
本発明は、上述の問題を解決するためのものであり、付加情報の読取精度が高い画像処理装置およびその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】および
【作用】
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。
【０００６】
本発明にかかる画像処理方法は、入力画像中の計測対象となる複数の連結領域それぞれの代表位置を設定する設定ステップと、前記代表位置と前記連結領域の輪郭位置との距離に基づいて連結領域の各方向の特徴量を計測する計測ステップと、前記計測ステップにおいて計測された特徴量のうち、所定方向の特徴量が最大の連結領域を第 1 の連結領域として抽出する第 1 の抽出ステップと、前記第 1 の連結領域の代表位置から直線候補を検出する検出ステップと、前記直線候補を構成する第1の連結領域の前記代表位置の座標値から前記直線候補の位置を算出する算出ステップと、前記算出ステップで得られた前記直線候補の位置と、該直線候補を構成しない前記第 1 の連結領域の座標値との偏差を評価する評価ステップと、前記評価ステップの評価結果に基づいて前記直線候補から所定の直線の位置を決定する決定ステップと、前記決定された直線の位置に基づいて、前記画像中に処理対象にする領域を設定する設定ステップと、前記設定ステップにおいて設定された領域内の前記連結領域のうち前記第 1 の連結領域以外の第 2 の連結領域の代表位置と所定間隔の格子における格子点との差に基づいて前記格子の間隔を調整する調整ステップと、前記調整ステップにおいて間隔が調整された格子を用いて前記入力画像中の第 2 の連結領域の代表位置を抽出し、前記画像に付加された付加情報を抽出する第 2 の抽出ステップとを有することを特徴とする。
【０００７】
本発明にかかる画像処理装置は、入力画像中の計測対象となる複数の連結領域それぞれの代表位置を設定する設定手段と、前記代表位置と前記連結領域の輪郭位置との距離に基づいて連結領域の各方向の特徴量を計測する計測手段と、前記計測手段が計測した特徴量のうち、所定方向の特徴量が最大の連結領域を第 1 の連結領域として抽出する第 1 の抽出手段と、前記第 1 の連結領域の代表位置から直線候補を検出する検出手段と、前記直線候補を構成する第1の連結領域の前記代表位置の座標値から前記直線候補の位置を算出する算出手段と、前記算出手段で得られた前記直線候補の位置と、該直線候補を構成しない前記第 1 の連結領域の座標値との偏差を評価する評価手段と、前記評価手段の評価結果に基づいて前記直線候補から所定の直線の位置を決定する決定手段と、前記決定された直線の位置に基づいて、前記画像中に処理対象にする領域を設定する設定手段と、前記設定手段が設定した領域内の前記連結領域のうち前記第 1 の連結領域以外の第 2 の連結領域の代表位置と所定間隔の格子における格子点との差に基づいて前記格子の間隔を調整する調整手段と、前記調整ステップにおいて間隔が調整された格子を用いて前記入力画像中の第 2 の連結領域の代表位置を抽出し、前記画像に付加された付加情報を抽出する第 2 の抽出手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
【実施例】
以下、本発明にかかる一実施例の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
【０００９】
【第１実施例】
図１は本発明にかかる一実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００１０】
同図において、１１は画像入力装置で、例えばスキャナやＣＣＤカメラなどによって画像を入力するものである。
【００１１】
１５の画像出力装置で、モニタやプリンタなどによって画像を出力するものである。
【００１２】
１２はプロセッサで、画像入力装置１１によって読取られた画像を処理して画像出力装置１５へ出力する。また、プロセッサ１２に接続された外部記憶装置１３とメモリ１４は、プロセッサ１２が実行するプログラムやデータなどの記憶に、画像の記憶に利用されるとともに、プロセッサ１２のワークメモリとしても利用される。
【００１３】
本実施例における代表的な入力画像の元になる原稿には、固定長Ｔの情報がコードとしてその全面に付加されている。すなわち、原稿のｘ方向におけるインクで形成されたある特徴量をもつ点（以下「マーカドット」という）の状態によって、コードの開始を表すマーカラインと、一文字のコードを表すラインが付加されている。従って、この原稿のｙ方向には、周期Ｔ＋１で情報が付加されていることになる。この情報を読取る際は、予め決められた間隔の格子（以後「メッシュ」という）を仮定して、このメッシュを用いて読取りを行うが、本実施例においては、このメッシュの間隔（ピッチ）を調整することにより、付加情報の読取精度を向上させるものである。
【００１４】
以下、このマーカラインの位置を推定する方法を説明するが、マーカラインの位置を推定する対象になる画像は、インクの点で表現された原稿を、画像入力装置１１によりインクの点よりも充分に小さな領域を分解できる解像度で読取った多値のディジタル画像（以下「粒子画像」という）である。なお、粒子画像には濃淡画像を用いるが、画像入力装置１１で読取ったカラー画像、または、ＲＧＢの分版画像やＣＭＹＫの分版画像などでもよい。
【００１５】
プロセッサ１２は、画像入力装置１１によって読取られた粒子画像を、メモリ１４に格納した後、以下の処理を実行する。
【００１６】
図２はマーカラインを推定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００１７】
まず、ステップＳ２１で、予め設定された閾値により粒子画像を二値化し、ステップＳ２２で二値化された画像の連結領域からマーカドット候補を抽出する。なお、連結領域とは、ある画素が‘１’であるときに隣接する画素が‘１’であるような領域のことである。続いて、ステップＳ２３で抽出したマーカドット候補の画像からマーカラインを推定し、ステップＳ２４で推定したマーカラインを用いてメッシュピッチの調整を行う。
【００１８】
図３はステップＳ２２の詳細例を示すフローチャートで、連結領域からマーカドット候補を抽出する処理の詳細を示す。
【００１９】
ステップＳ３１で二値画像にラベリングを施し、ステップＳ３２で各連結領域の面積（画素数）を計測し、ステップＳ３３でその面積が予め設定された範囲に含まれる連結領域を抽出し、ステップＳ３４で抽出した連結領域それぞれの円形度を算出する。なお、円形度Ｃは次式で定義される。
Ｃ＝Ｐ＾２／（４πＳ） …（１）
ただし、Ｐ：周囲長
Ｓ：面積
Ｐ＾２：Ｐの二乗を表す
【００２０】
続いて、ステップＳ３５の算出した円形度Ｃが予め設定された範囲に含まれる連結領域を抽出し、ステップＳ３６で抽出した連結領域それぞれの重心を算出し、ステップＳ３７で連結領域の各方向の特徴量を計測し、ステップＳ３８で各方向の特徴量のうち最大の方向が所定方向である連結領域をマーカドット候補として抽出する。
【００２１】
図４はステップＳ３７の特徴量計測処理を説明するための図で、同図に示す升それぞれは一画素を表し、陰影が付された画素は連結領域を構成している。また、破線は特徴量を計測する方向を示し、破線が交わる画素がこの連結領域の重心画素である。なお、図は四方向の特徴量を計測する例を示しているが、これに限られるものではない。
【００２２】
そして、重心画素から輪郭画素までの距離を、方向０および方向２については一画素当り例えば「１０」でカウントし、方向１および方向３については一画素当り例えば「１４」でカウントした結果を各方向の特徴量とすると、図４に示す連結領域の各方向の特徴量は次のようになる。
方向０：４０
方向１：２８
方向２：７０
方向３：２８
【００２３】
ステップＳ３８において、方向２の特徴量が最大を示す連結領域をマーカドット候補として抽出する場合は、図４に示す連結領域はマーカドット候補として抽出されることになる。
【００２４】
図５はステップＳ２３の詳細例を示すフローチャートで、マーカラインを推定する処理の詳細を示す。
【００２５】
ステップＳ５１で、マーカドット候補の数を判定して、それが三個未満のときはマーカラインなしとして処理を終了し、また、三個以上のときはステップＳ５２へ進んで、マーカドット候補であるラベル画像の各連結領域の重心座標を求め、ステップＳ５３でその重心座標値からマーカライン候補を検出する。
【００２６】
続いて、ステップＳ５４でマーカライン候補の数を判定して、候補がないときはマーカラインなしとして処理を終了し、一個以上あればステップＳ５５へ進んで、マーカライン候補と、そのマーカライン候補を構成していないマーカドット候補とから、マーカライン評価値を算出する。そして、ステップＳ５６でマーカライン評価値が最大のマーカライン候補をマーカラインとして推定する。
【００２７】
図６はステップＳ５３の詳細例を示すフローチャートで、マーカライン候補の検出の詳細を示す。
【００２８】
まず、ステップＳ６０１で各変数（ｍ，ｋ，ｎ，Ｓ）を初期化し、ステップＳ６０２でマーカドット候補の重心のｙ座標をソートし変数Ｐ（ｍ）に格納する。
【００２９】
次に、ステップＳ６０３で変数ｍとマーカドット候補数Ｍとを比較して、ｍ＞Ｍであれば処理を終了し、ｎ≦ＭであればステップＳ６０４へ進んで、Ｐ（ｍ＋ｋ）−Ｐ（ｍ）がマーカライン検出幅ε１未満のときはステップＳ６０５へ進み、それ以外のときはステップＳ６１１へ進む。
【００３０】
Ｐ（ｍ＋ｋ）−Ｐ（ｍ）＜ε１の場合は、ステップ６０５で変数ｋを判定して、Ｋ＞１ならばステップＳ６０８へジャンプし、ｋ＝１ならばｎ番目のマーカライン候補Ｌ（ｎ）のために、ステップＳ６０６で変数ｎをインクリメントし、ステップＳ６０７で変数ＳにＰ（ｍ）を代入した後、ステップＳ６０８へ進む。続いて、ステップＳ６０８でマーカドット候補Ｐ（ｍ），Ｐ（ｍ＋ｋ）がマーカライン候補Ｌ（ｎ）を構成することを登録し、ステップＳ６０９で変数ＳにＰ（ｍ＋ｋ）を加え、ステップＳ６１０で変数ｋをインクリメントした後、次のマーカドット候補を処理するためにステップＳ６０４へ戻る。
【００３１】
Ｐ（ｍ＋ｋ）−Ｐ（ｍ）≧ε１の場合は、ステップＳ６１１で変数ｋを判定して、Ｋ＜２ならばステップＳ６１４へジャンプし、Ｋ≧２ならばステップＳ６１２へ進む。ｋ≧２は一本のマーカライン候補を検出し終えたことを表し、ステップＳ６１２でマーカライン候補Ｌ（ｎ）を構成するマーカドット候補のｙ座標の平均値Ｓ／ｋをマーカライン候補Ｌ（ｎ）の値とし、ステップＳ６１３で変数Ｓを初期化する。続いて、ステップＳ６１４で変数ｍに変数ｋの値を加え、ステップＳ６１５で変数ｋを初期化した後、次のマーカドット候補を処理するためにステップＳ６０３へ戻る。
【００３２】
図７はステップＳ５５の詳細例を示すフローチャートで、マーカライン評価値を算出する処理の詳細を示す。
【００３３】
ステップＳ７０１およびＳ７０２で変数ＰＩ（ｎ），ｎ，ｍを初期化し、ステップＳ７０３でｍ番目のマーカドット候補Ｐ（ｍ）がｎ番目のマーカライン候補Ｌ（ｎ）を構成するか否かを判定して、構成する場合はステップＳ７０４で次のマーカドット候補Ｐ（ｍ＋１）に移るため、変数ｍをインクリメントした後、ステップＳ７０３へ戻る。
【００３４】
マーカライン候補Ｌ（ｎ）を構成しないマーカドット候補Ｐ（ｍ）が見つかるとステップＳ７０５へ進んで、マーカライン候補Ｌ（ｎ）からマーカドット候補Ｐ（ｍ）までの距離Ｄを測り、ステップＳ７０６で距離Ｄをマーカライン周期Ｔで割った剰余Ｒを求め、ステップＳ７０７でＲとＴ−Ｒの大きさを比較し、ステップＳ７０８またはＳ７０９で小さい方の値を偏差Ｖに設定する。
【００３５】
続いて、ステップＳ７１０で偏差Ｖとマーカライン判定閾値ε２とを比較して、Ｖ＞ε２の場合はステップＳ７１２へ進み、Ｖ≦ε２の場合はステップＳ７１１でマーカライン評価値ＰＩ（ｎ）にε２−Ｖを加算した後、ステップＳ７１２へ進む。
【００３６】
次に、ステップＳ７１２で変数ｍとマーカドット候補数Ｍとを比較して、ｍ＜Ｍであれば次のマーカドット候補の処理に移るためステップＳ７１３で変数ｍをインクリメントした後、ステップＳ７０３へ戻る。また、ｍ≧Ｍの場合はステップＳ７１４へ進んで、変数ｎとマーカライン候補数Ｎとを比較して、ｎ＜Ｎであれば次のマーカライン候補の処理に移るためステップＳ７１５で変数ｎをインクリメントした後、ステップＳ７０３へ戻り、ｎ≧Ｎであれば処理を終了する。
【００３７】
図８はステップＳ２４の詳細例を示すフローチャートで、メッシュピッチを調整する処理の詳細を示す。
【００３８】
ステップＳ８０１で、高速に処理するために、メッシュピッチを調整する画像範囲を設定する。設定する範囲は、図９に一例を示すように、座標（ｘｓｉｚｅ／２，１−Ｔ）を左上とするｘｙ方向それぞれの辺の長さがマーカラインの周期の二倍２Ｔの矩形領域である。以後の処理はこの矩形領域内で行われる。
【００３９】
次に、ステップＳ８０２で二値画像にラベリングを施し、ステップＳ８０３で、各連結領域の面積を求め、予め設定された面積範囲の連結領域である孤立ドットを抽出する。続いて、ステップＳ８０４で各孤立ドットの重心座標を算出し、ステップＳ８０５でメッシュピッチの初期値（例えば４．９画素）を設定し、ステップＳ８０６で図９に示したメッシュを画像に設定する。メッシュは、高速に処理するために、ｘｙ方向それぞれの辺の長さをマーカラインの周期の二倍２Ｔにし、メッシュの左側が調整範囲と重なり、メッシュの中央をマーカラインＭＬが通るように設定する。
【００４０】
次に、ステップＳ８０７でメッシュピッチの評価値を計算する。各孤立ドットの重心座標について、それに最も近いメッシュの格子点との差をｘｙ方向それぞれについて求めた分散を評価値とする。続いて、ステップＳ８０８で得られた評価値に基づいてピッチを変更するか否かを判定し、変更する場合はステップＳ８０９でピッチを変更した後、ステップＳ８０６へ戻る。なお、ピッチの変更は、例えば、０．０２画素刻みで４．９画素から５．１画素の範囲にする。
【００４１】
ピッチを変更しない場合はステップＳ８１０へ進んで、ｘｙ方向それぞれのピッチを、その評価値が最小になるピッチに設定する。
【００４２】
以上説明したように、本実施例によれば、付加情報を読取る際に用いるメッシュのピッチを調整することができるので、付加情報を読取ろうとする画像の記録媒体が歪んでいたり、皺が多い場合でも、高い精度で付加情報を読取ることができる。
【００４３】
【第２実施例】
以下、本発明にかかる第２実施例の画像処理装置を説明する。なお、第２実施例において、第１実施例と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００４４】
前述した第１実施例では、マーカラインを推定してからメッシュピッチを調整する例を説明したが、マーカライン推定すると略同時にピッチを調整することもできる。この場合、孤立ドットのデータを使わずにピッチを調整するので、ｙ方向のピッチだけしか調整できないが、計算時間を短縮することができる。
【００４５】
図１０はマーカラインを推定する際にメッシュピッチを調整する処理の一例を示すフローチャートで、第１実施例の図５および図８に対応するものである。
【００４６】
ステップＳ１０１で、マーカドット候補の数を判定して、それが三個未満のときはマーカラインなしとして処理を終了し、また、三個以上のときはステップＳ１０２へ進んで、マーカドット候補であるラベル画像の各連結領域の重心座標を求め、ステップＳ１０３で、図６に示した手順により、その重心座標値からマーカライン候補を検出する。
【００４７】
続いて、ステップＳ１０４でマーカライン候補の数を判定して、候補がないときはマーカラインなしとして処理を終了し、一個以上あればステップＳ１０５へ進んで、メッシュピッチの初期値（例えば４．８画素）を設定する。次に、ステップＳ１０６で、マーカライン候補と、そのマーカライン候補を構成していないマーカドット候補とから、マーカライン評価値を算出する。そして、ステップＳ１０７で得られたマーカライン評価値に基づいてピッチを変更するか否かを判定し、変更する場合はステップＳ１０８でピッチを変更した後、ステップＳ１０６へ戻る。なお、ピッチの変更は、例えば、０．０１画素刻みで４．８画素から５．２画素の範囲にする。
【００４８】
ピッチを変更しない場合はステップＳ１０９へ進んで、最大の評価値をもつマーカライン候補をマーカラインとして推定すると同時に、そのときのピッチを抽出に用いるメッシュピッチとして設定する。
【００４９】
図１１はステップＳ１０６の詳細例を示すフローチャートで、第１実施例の図７に対応し、マーカラインの評価値を算出する処理の詳細を示す。
【００５０】
ステップＳ１１０１でマーカラインの周期Ｔを例えば４９ｔに設定する。なお、ｔはメッシュピッチである。次に、ステップＳ１１０２でＮ本分のマーカライン評価値ＰＩ（ｎ）を零に初期化する。なお、Ｎはマーカライン候補の数である。
【００５１】
次に、ステップＳ１１０３で変数ｎ，ｍを１に初期化し、ステップＳ１１０４で、ステップＳ１０３のマーカライン候補検出の結果に基づいて、ｍ番目のマーカドット候補Ｐ（ｍ）がｎ番目のマーカライン候補Ｌ（ｎ）を構成するか否かを判定して、構成する場合はステップＳ１１０５で次のマーカドット候補Ｐ（ｍ＋１）に移るため、変数ｍをインクリメントするした後、ステップＳ１１０４へ戻る。
【００５２】
マーカライン候補Ｌ（ｎ）を構成しないマーカドット候補Ｐ（ｍ）が見つかるとステップＳ１１０６へ進んで、マーカライン候補Ｌ（ｎ）からマーカドット候補Ｐ（ｍ）までの距離Ｄを測り、ステップＳ１１０７で距離Ｄをマーカライン周期Ｔで割った剰余Ｒを求め、ステップＳ１１０８でＲとＴ−Ｒの大きさを比較し、ステップＳ１１０９またはＳ１１１０で小さい方の値を偏差Ｖに設定する。なお、Ｌ（ｎ）はステップＳ１０３のマーカライン候補検出で得られたｎ番目のマーカライン候補のｙ座標値、Ｐ（ｍ）はステップＳ１０２で得られたｍ番目のマーカドット候補の重心のｙ座標である。
【００５３】
続いて、ステップＳ１１１１で偏差Ｖとマーカライン判定閾値ε２とを比較して、Ｖ＞ε２の場合はステップＳ１１１３へ進み、Ｖ≦ε２の場合はステップＳ１１１２でマーカライン評価値ＰＩ（ｎ）にε２−Ｖを加算した後、ステップＳ１１１３へ進む。
【００５４】
次に、ステップＳ１１１３で変数ｍとマーカドット候補数Ｍとを比較して、ｍ＜Ｍであれば次のマーカドット候補の処理に移るためステップＳ１１１４で変数ｍをインクリメントした後、ステップＳ１１０４へ戻る。また、ｍ≧Ｍの場合はステップＳ１１１５へ進んで、変数ｎとマーカライン候補数Ｎとを比較して、ｎ＜Ｎであれば次のマーカライン候補の処理に移るためステップＳ１１１６で変数ｎをインクリメントした後、ステップＳ１１０４へ戻り、ｎ≧Ｎであれば処理を終了する。
【００５５】
以上の処理をすべてのマーカライン候補について行い、各マーカライン候補について評価値を求める。
【００５６】
【第３実施例】
以下、本発明にかかる第３実施例の画像処理装置を説明する。なお、第３実施例において、第１実施例と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００５７】
前述した第１実施例においては、メッシュピッチを変化させてその評価値を測定し、その結果に基づいてピッチを設定する例を説明したが、これを複数のマーカラインからメッシュピッチを設定することもできる。この方式によれば、ピッチを変化させることがないので、ピッチを高速に設定できるという利点がある。
【００５８】
図１２は複数のマーカラインからメッシュピッチを設定する処理の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
ステップＳ１２０１で変数ｎを１に初期化し、ステップＳ１２０２で、ステップＳ２３で得られたマーカラインＭＬとｎ番目のマーカライン候補Ｌ（ｎ）との距離Ｄを計測する。次に、ステップＳ１２０４で距離Ｄをマーカライン周期Ｔで割った剰余Ｒを求め、ステップＳ１２０５で剰余ＲとＴ−Ｒとを比較し、ステップＳ１２０５またはＳ１２０６で小さい方の値を偏差Ｖに設定する。
【００６０】
続いて、ステップＳ１２０７で偏差Ｖとマーカラインの判定閾値ε２とを比較して、Ｖ≦ε２の場合はステップＳ１２０９で距離Ｄを（コード長＋１）で割ってメッシュピッチを算出し、それ以外の場合はステップＳ１２０８で変数ｎをインクリメントした後、ステップＳ１２０２へ戻り、次のマーカライン候補の処理に移る。
【００６１】
次に、ステップＳ１２１０で変数ｎとマーカライン候補数Ｎとを比較して、ｎ＜Ｎの場合はステップＳ１２０８で変数ｎをインクリメントした後、ステップＳ１２０２へ戻り、次のマーカライン候補の処理に移る。また、すべてのマーカラインの処理が終了した場合は、ステップＳ１２１１で、ステップＳ１２０９で求めたピッチの平均値をメッシュピッチとして設定する。
【００６２】
なお、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００６３】
また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、付加情報の読取精度が高い画像処理装置およびその方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる一実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図、
【図２】マーカラインを推定する処理手順の一例を示すフローチャート、
【図３】図２に示すステップＳ２２の詳細例を示すフローチャート、
【図４】図３に示すステップＳ３７の特徴量計測処理を説明するための図、
【図５】図２に示すステップＳ２３の詳細例を示すフローチャート、
【図６】図５に示すステップＳ５３の詳細例を示すフローチャート、
【図７】図５に示すステップＳ５５の詳細例を示すフローチャート、
【図８】図２に示すステップＳ２４の詳細例を示すフローチャート、
【図９】メッシュピッチを調整する画像範囲の一例を示す図、
【図１０】本発明にかかる第２実施例のマーカラインを推定する際にメッシュピッチを調整する処理の一例を示すフローチャート、
【図１１】図１０に示すステップＳ１０６の詳細例を示すフローチャート、
【図１２】本発明にかかる第３実施例の複数のマーカラインからメッシュピッチを設定する処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１１画像入力装置
１２プロセッサ
１３外部記憶装置
１４メモリ

Claims

入力画像中の計測対象となる複数の連結領域それぞれの代表位置を設定する設定ステップと、
前記代表位置と前記連結領域の輪郭位置との距離に基づいて連結領域の各方向の特徴量を計測する計測ステップと、
前記計測ステップにおいて計測された特徴量のうち、所定方向の特徴量が最大の連結領域を第 1 の連結領域として抽出する第 1 の抽出ステップと、
前記第 1 の連結領域の代表位置から直線候補を検出する検出ステップと、
前記直線候補を構成する第1の連結領域の前記代表位置の座標値から前記直線候補の位置を算出する算出ステップと、
前記算出ステップで得られた前記直線候補の位置と、該直線候補を構成しない前記第 1 の連結領域の座標値との偏差を評価する評価ステップと、
前記評価ステップの評価結果に基づいて前記直線候補から所定の直線の位置を決定する決定ステップと、
前記決定された直線の位置に基づいて、前記画像中に処理対象にする領域を設定する設定ステップと、
前記設定ステップにおいて設定された領域内の前記連結領域のうち前記第 1 の連結領域以外の第 2 の連結領域の代表位置と所定間隔の格子における格子点との差に基づいて前記格子の間隔を調整する調整ステップと、
前記調整ステップにおいて間隔が調整された格子を用いて前記入力画像中の第 2 の連結領域の代表位置を抽出し、前記画像に付加された付加情報を抽出する第 2 の抽出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
前記入力画像は二値画像またはラベル画像であることを特徴とする請求項１に記載された画像処理方法。
前記代表位置は連結領域の重心であることを特徴とする請求項１に記載された画像処理方法。
入力画像中の計測対象となる複数の連結領域それぞれの代表位置を設定する設定手段と、
前記代表位置と前記連結領域の輪郭位置との距離に基づいて連結領域の各方向の特徴量を計測する計測手段と、
前記計測手段が計測した特徴量のうち、所定方向の特徴量が最大の連結領域を第 1 の連結領域として抽出する第 1 の抽出手段と、
前記第 1 の連結領域の代表位置から直線候補を検出する検出手段と、
前記直線候補を構成する第1の連結領域の前記代表位置の座標値から前記直線候補の位置を算出する算出手段と、
前記算出手段で得られた前記直線候補の位置と、該直線候補を構成しない前記第 1 の連結領域の座標値との偏差を評価する評価手段と、
前記評価手段の評価結果に基づいて前記直線候補から所定の直線の位置を決定する決定手段と、
前記決定された直線の位置に基づいて、前記画像中に処理対象にする領域を設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した領域内の前記連結領域のうち前記第 1 の連結領域以外の第 2 の連結領域の代表位置と所定間隔の格子における格子点との差に基づいて前記格子の間隔を調整する調整手段と、
前記調整ステップにおいて間隔が調整された格子を用いて前記入力画像中の第 2 の連結領域の代表位置を抽出し、前記画像に付加された付加情報を抽出する第 2 の抽出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。