JP3636936B2 - 濃淡画像の2値化方法および濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
濃淡画像の2値化方法および濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3636936B2 JP3636936B2 JP16945399A JP16945399A JP3636936B2 JP 3636936 B2 JP3636936 B2 JP 3636936B2 JP 16945399 A JP16945399 A JP 16945399A JP 16945399 A JP16945399 A JP 16945399A JP 3636936 B2 JP3636936 B2 JP 3636936B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- block
- grayscale image
- partial
- determining
- target block
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Image Input (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字認識や部品の組み付け検査・傷検査など、画像処理の分野で広く使用されている濃淡画像の2値化方法および濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来から2値化に当たっては、(i)閾値の手動設定による単純2値化法、(ii)閾値処理を白黒2つのクラスに分離する問題としてとらえ、そのクラス間分散が最大となる濃度値を閾値とする判別分析法などがある。いずれも画像に対して単一の閾値で2値化するため、OCRなどの文字認識やIC回路基板検査への適用に際しては表面の明るさが一様となるような照明が必須条件であり、シェーディングのある画像に対しては2値化しても対象物の形状がうまく抽出できないという問題点がある。
【0003】
これに対して、画像の領域ごとに2値化閾値をダイナミックに決定する2値化方式(動的2値化法)が提案されている。例えば、特開昭59−114687号公報では、画像を部分領域に分割し、部分領域内の画素の濃度の平均値によりその部分領域の中心の局所的閾値を算出する。画像中の任意の画素の閾値は、その画素周辺の4つの局所的閾値の補間処理によって決定される。
【0004】
また、特開昭61−194580号公報では、まず分割された部分領域内の濃度ヒストグラム、あるいは濃度の平均値と標準偏差から計算した各部分領域の重みに基づく加重平均によって、当該部分領域の中心の局所的閾値を算出する。これらの局所的閾値を用いた補間処理、あるいは近傍領域の局所的閾値と重みを用いた補正処理によって、全部分領域の局所的閾値を決定する。次にそれらの局所的閾値を線形補間して濃淡画像全ての画素に対する閾値を決定し、2値画像を生成する方法をとっている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記動的2値化法の前者に関していえば、文字図形や着目対象を含まない背景部分など一様化したい低コントラストの領域においては、対象と背景とのコントラストではなく背景雑音に起因した不適切な閾値が与えられるという問題を抱えている。背景雑音は部分領域のサイズを大きくとることによって多少抑えられるが、そうすることで逆に照明強度の変動やシェーディングに対する2値化処理の安定性を損なう恐れがある。
【0006】
後者に関していえば、背景雑音は対象ブロックと一様化ブロックかを判別する背景分離直線によってかなり低減できるが、扱う画像の画像的性質によって、背景分離直線の傾きと切片や部分領域の大きさを設定しなおす必要がある。また、画像的性質に応じて傾きと切片という2つのパラメータの最適化は困難であり、試行錯誤以外に有効な調整方法は今のところない。
【0007】
本発明は、このような問題点に鑑み、低コントラストの領域での雑音の問題を解決し画像的性質に応じた傾きと切片という2つのパラメータを最適化するようにすることを目的としている。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明では、濃淡画像の2値化方法であって、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第1の処理過程と、上記第1の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第2の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により2値化する第3の処理過程と、
を組み合わせて実行する。
【0009】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態に関し、文字認識に適用した場合を例にとって、図面に基づき詳細に説明する。
【0010】
図1は、本発明の濃淡画像の2値化方法による工業部品の刻印文字認識処理の一実施例処理フローを示し、101は背景分離直線による判定処理、102は部分領域の局所的閾値決定処理、103は画素間補間処理と2値化、104は文字切出し処理、105は文字認識処理を表している。
【0011】
第1の処理過程(処理過程101に対応)では、後述する背景分離直線を用いて、分割された各部分領域の濃度値をもとに当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロックかを判定する。第2の処理過程(処理過程102に対応)では、上記処理の判定結果にもとづき、各部分領域の濃度ヒストグラム、または当該濃度値の平均値や標準偏差、隣接する対象ブロックの局所的閾値から当該部分領域の局所的閾値を決定する。第3の処理過程(処理過程103に対応)では、得られた各部分領域の局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて当該濃淡画像の画素ごとに閾値を算出する。続いて、当該画像の閾値と当該画像の濃度値の大小比較により2値化を行う。
【0012】
図2は図1に示す処理過程101ないし処理過程103についての処理の詳細を示すフローを表している。
【0013】
以下では、上記実施例による各処理について具体的に説明する。
(I)処理過程101では、
入力画像を小領域に分割し(図2S1)、各部分領域ごとに判別分析法により2値化閾値を算出し(図2S2)、対象ブロックと一様化ブロックとを分離する背景分離直線を設定し(図2S3)、各部分領域がいずれのブロックに属するかを判定する(図2S4)。
【0014】
即ち、対象が含まれる部分領域はコントラストが高いという性質に着目し、部分領域内の濃度および標準偏差から対象ブロックであるか否かを判定する。なお既存の動的2値化処理を行う場合には、本発明の対象である『2値化領域判別モード』に入ることなく処理(図2S7)に向かう。
【0015】
まず、入力の濃淡画像G(i,j)をあらかじめ与えられた大きさ(例えば、16×16画素)の小領域に分割する。ここで、画像の横方向にm番目、縦方向にn番目の部分領域番号を(m,n)と記す(0≦m≦M−1,0≦n≦N−1)。この分割処理は必ずしも等分割である必要はなく、互いの領域が重なり合っていたり、離れていても構わない。
【0016】
次に、分割された部分領域(m,n)ごとに各部分領域内の画素の濃度値の平均μmnと標準偏差σmnとを計算し、それらの値を正規化する。正規化の方法には、例えば次の2種類が考えられる。
【0017】
【数1】
【0018】
ただし、μ,σはそれぞれ当該画像全体の濃度の平均値と標準偏差を、Gmax,Gmin はそれぞれ当該画像全体の濃度の最大値と最小値である。この正規化された当該平均値と当該標準偏差のデータ群とから対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定し、当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロックかを判別する。すなわち、背景分離直線の傾きをc1 、切片をc2 として次式の分散量νmn
νmn=σ´mn−c1 μ´mn−c2
を計算し、以下の判定規則を用いる。
【0019】
νmn≧0ならば当該部分領域は対象ブロック
νmn<0ならば当該部分領域は一様化ブロック
図3は横軸に各部分領域の正規化された濃度の平均値、縦軸に正規化された濃度の標準偏差をプロットした典型的な点列データであるが、このような場合には、直線によって各部分領域が対象ブロックか一様化ブロックとを判別できる。なお、上記背景分離直線の設定に必要な傾きと切片とは後述の方法で決定する。
(II) 処理過程102では、
ブロック間補間閾値設定の場合(図2S5)と同定塗りつぶしの場合(図2S6)とのいずれか一方を選択されるが、いずれの場合も対象ブロックについては判別分析法で算出した閾値(図2S2参照)を用いる。そして前者の場合には一様化ブロックについては当該ブロックの濃度平均や標準偏差を用いかつ隣接する対象ブロックの局所的閾値を利用して一様化ブロックの局所的閾値を決定するようにする。また後者の場合には一様化ブロックの部分領域全体を背景色で塗りつぶすようにする。
【0020】
即ち、各部分領域に対して当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロックかに応じて局所的閾値を算出する。
【0021】
この算出処理では、先にすべての対象ブロックを後述する方法(a)で閾値を決定し、それから一様化ブロックの当該閾値を決定する。この局所的閾値決定処理は、背景部分の低コントラストな部分領域に対する閾値の適正な算出を狙いとしている。
【0022】
(a)対象ブロックの場合
ここでは、当該部分領域内の画素の濃度値のヒストグラムから当該閾値を決定する手法として、前出の判別分析法を用いる。他に、濃度値の平均値や中央値、最大値と最小値との平均値などを閾値として採用する簡易な方法もある。
【0023】
(b)一様化ブロックの場合
このときは着目部分領域の8近傍領域のうち、既に対象ブロックとして確定されている部分領域の局所的閾値から当該部分領域が有意側(白)か非有意側(黒)かを判定し、当該部分領域の濃度の平均値μmnと標準偏差σmnを用いてその局所的閾値を決定する。この局所的閾値決定法を上記8近傍領域での対象ブロックの有無について場合分けをし、説明する。
【0024】
[b−1]8近傍領域に対象ブロックが少なくとも1つ以上存在する場合
8近傍に存在する対象ブロックについて、その局所的閾値がμmnより大きいブロック数(MT)とより小さいブロック数(LT)をカウントし、MT<LTならば当該部分領域は有意側、MT>LTならば非有意側と判定する。MT=LTならば、対象ブロックの局所的閾値とμmnとの差の絶対値に重みづけした値の総和、WMT(局所的閾値がμmnより大きいもの)とWLT(局所的閾値がμmnより小さいもの)をさらに算出し、WMT<WLTならば当該部分領域は有意側、WMT>WLTならば非有意側と判定する。
【0025】
この有意側/非有意側判定処理後、次式で当該一様化ブロックの局所的閾値θmnを決定する。ここで、cは補正係数である。
【0026】
(有意側) θmn=μmn−cσmn
(非有意側) θmn=μmn+cσmn
なお、図4に一様化ブロックの局所的閾値算出処理を説明する説明図を示す。例えば図4に示す場合は、着目部分領域(着目部分領域(m,n))の8近傍に対象ブロックが5つ存在し、かつブロックの局所的閾値が着目領域の平均より大きい部分領域数(即ち「3」)が低い部分領域数(即ち「2」)よりも多いため、非有意側の領域と判定されてその閾値が設定される。
【0027】
[b−2]8近傍に対象ブロックが全く存在しない場合
決定処理をスキップし、この処理の最後に、確定している部分領域の局所的閾値の線形補間処理で算出する。
(III) 処理過程103では、
各部分領域の中心に先に計算された閾値を与え、閾値を画像全体にわたって線形補間し、各画素ごとに2値化閾値を算出するようにする(図2S7)。そして、画素単位で2値化し、2値画像を得る(図2S8)。
【0028】
即ち当該濃淡画像全体にわたって上記の局所的閾値θmnを線形補間し、各画素ごとに2値化閾値を算出する。この補間処理は隣接する4つの部分領域が1処理単位となる。
【0029】
図5において、上記4つの部分領域の夫々の中心A,B,C,Dを頂点とする四角形内の任意の画素T(i,j)に対する閾値t* ijは、各頂点に与えられた閾値をそれぞれθmn、θmn+1、θm+1,n+1 、θm+1,n とし、上記四角形の底辺と高さをそれぞれ、P、Q、上記四角形の左上の頂点から画素T(i,j)までの横、縦方向の長さをそれぞれa,bとするとき、次式で与えられる。
【0030】
t* ij=θmn(1−a/P)(1−b/Q)+θm,n+1 (1−a/P)(b/Q)+θm+1,n (a/P)(1−b/Q)+θm+1,n+1 (a/P)(b/Q)
さらに、濃淡画像G(i,j)と上記画素間補間処理で得られた閾値t* ijとの大小から2値画像を生成する(2値化)。
【0031】
図2を参照して図1に示す第1の処理過程ないし第3の処理過程について説明したが、以下、図1に示す処理過程104では、2値画像パターンを水平および鉛直方向に走査し射影分布を計算する。そして、一文字ずつその外接四角形で文字を切り出す。そして処理過程105では、切り出された文字を登録された規準テンプレートとマッチングを行い、認識結果を出力する。
【0032】
ここで、本発明の処理性能を最大限に引き出すキーポイントである背景分離直線のパラメータ調整法について説明する。
【0033】
本手法は「ステップ1」、「ステップ2」、「ステップ3」という3つの処理過程から構成される。
「ステップ1」
オペレータが図6に示すような処理画像に部分領域のブロック枠が重畳された画面を見ながら各領域が対象ブロックか背景ブロックかを判断しマウスで指定する。すなわち、ある部分領域を対象ブロックと指定すれば、濃度の平均が当該部分領域の値より小さく、標準偏差が大きくなるすべての部分領域が選択されて、それらも対象ブロックとして、画面に重畳表示される。一方、ある部分領域を一様化ブロックと指定すれば、濃度の平均が当該部分領域の値より大きく、標準偏差が小さくなるすべての部分領域が選択されて、それらも一様化ブロックとして、重畳表示される。
【0034】
図3と同様な、各部分領域の濃度平均と標準偏差(正規化済み)のデータ分布を示した図7において、例えば点PO が対象ブロックと指定された部分領域のデータを表すものとすれば、図中左上の矩形領域内に存在するすべての部分領域が対象ブロックと教示されたことになる。こうしたブロック指定操作を、どちらのブロックとも判別されていない部分領域数が20ないし50程度になるまで反復する。なお点PB の側は一様化ブロックの側を表している。
「ステップ2」
上記未判別部分領域のデータ(図8中の□に相当)を用いて線形最小2乗法による直線フィッティングが行われて、背景分離直線が設定される。ある部分領域を表すデータ点がこの直線の上か下かを判定することで、すべての残りの部分領域が対象ブロックか背景ブロックかを判別可能である。
「ステップ3」
原画像に判別結果が重畳表示された画面を操作者が見ながら、必要に応じて、着目した部分領域について対象ブロックから一様化ブロック、あるいは一様化ブロックから対象ブロックへ変更する再教示を行う。同時に以下の計算式で、背景分離直線の傾きと切片を更新する。
【0035】
(a)一様化ブロックを対象ブロックに修正
c´th=(σ−y0 )/μ 、y0´=y0−δ
(b)対象ブロックを一様化ブロックに修正
c´th=(σ−y0 )/μ 、y0´=y0+δ
但し
c´th:修正後の背景分離直線の傾き
y0 :背景分離直線の切片
μ:再教示する部分領域の濃度平均
σ:再教示する部分領域の濃度標準偏差
δ:微小マージン
y0´:修正後のy0
以上の処理で、一連の背景分離直線設定を完了する。
【0036】
本発明を適用して得られた処理例を以下に示す。図9(a)は鋳物に打刻された刻印文字の原画像(サイズ500×120画素)であり、図9(b)は対象ブロックと決定されたすべての部分領域について当該領域の外枠を原画像に重畳表示した図であり、図9(c)は本発明の2値化方法を用いて得られた2値画像である。ここで、部分領域のサイズとして12×12画素を与え、背景分離直線の判定前の濃度平均と標準偏差の正規化処理は、画像全体の濃度平均値と標準偏差を用いた。
【0037】
比較として、従来広く用いられている既存の判別分析方法により2値化した画像を図10(a)に、既存の動的2値化法(特開昭61−194580号公報)を適用して得られた処理結果を図10(b)に示す。これらの図を見れば明らかなように、本発明による方法では、背景の雑音性パターンに左右されることなく背景ノイズの少ない鮮明な2値画像を取得できている。
【0038】
上の記述では濃淡画像の2値化方法について説明したが、当該濃淡画像の2値化方法をデータ処理が実行できるプログラムの形で保持することができる。このことから、本願発明は当該プログラムを保存した記録媒体をも発明の対象としており、本願明細書の特許請求の範囲に記述されている。
【0039】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、情景中の文字認識や物体識別のための領域抽出として、そのものの形状情報を保存しつつ、濃淡画像から半自動的にかつ安定に所望の2値画像を得ることが可能となる。背景分離直線による対象ブロック/一様化ブロックの判別と隣接する対象ブロックの局所的閾値を用いた一様化ブロックの局所的閾値設定の適正化により、着目する文字や図形などは背景中の雑音性パターンに左右されることなく背景から分離、抽出される。また、人間の知識を積極的に利用するインタラクティブな教示インタフェースによって、パラメータ調整作業を支援し、作業時間短縮を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明によって刻印文字を認識する処理の一実施例を示した図である。
【図2】本発明の核となる動的2値化処理の詳細な流れ図を示した図である。
【図3】濃淡画像について横軸に各部分領域の正規化された濃度の平均値、縦軸にその標準偏差をプロットして得られる典型的な点列データの一例である。
【図4】一様化ブロックの局所的閾値算出処理を説明する補助図である。
【図5】部分領域の局所的閾値から各画素単位で2値化閾値を算出する画素間補間処理の説明図である。
【図6】処理対象の原画像に部分領域を表すブロック枠を重畳表示したウィンドウの一例である。
【図7】操作者が部分領域を対象ブロック/一様化ブロックとして手動で教示することによって内部的に実行される処理の説明図である。
【図8】線形最小2乗法を用いて背景分離直線の傾きと切片を決定する処理の説明図である。
【図9】本発明による2値化処理の結果を説明する図である。
【図10】図(a)は既存の判別分析方法を適用して得られた処理の結果を示す図であり、図(b)は既存の動的2値化法(特開昭61−194580号公報)を適用して得られた処理の結果を示す図である。
【符号の説明】
101:背景分離直線による判定処理
102:部分領域の局所的閾値決定処理
103:画素間補間処理と2値化
104:文字切り出し処理
105:文字認識処理
Claims (4)
- 処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が2値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、2値化する濃淡画像の2値化方法であって、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第1の処理過程と、
上記第1の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第2の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により2値化する第3の処理過程とを有し、
上記第2の処理過程において一様化ブロックと判定された部分領域の局所的閾値は、当該部分領域の濃度値の平均値および標準偏差と、当該部分領域に隣接しかつ対象ブロックと判定された部分領域の局所的閾値とによって決定される
ことを特徴とする濃淡画像の2値化方法。 - 処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が2値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、2値化する濃淡画像の2値化方法であって、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第1の処理過程と、
上記第1の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第2の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により2値化する第3の処理過程とを有し、
上記第1の処理過程における対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線設定において、まず画面を見ながらオペレータが部分領域の数箇所を対象ブロックか一様化ブロックかを判断して指定したデータにフラグを設けて、次に残りの未指定部分領域の正規化された濃度の平均値と標準偏差とのデータ群を用いて線形最小2乗法により直線フィッティングを実行し、最後にオペレータが判別結果画面を見て所望の結果に合致するように再指定することで微調整が行われる処理過程、ならびに、上記直線の傾きと切片と2パラメータとの最適化を図る上述の処理過程を支援するユーザインタフェースを少なくとも有する
ことを特徴とする濃淡画像の2値化方法。 - 処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が2値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、2値化する濃淡画像の2値化方法を記述したプログラムを記録した記録媒体であって、
当該プログラムが、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第1の処理過程と、
上記第1の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第2の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により2値化する第3の処理過程とを有し、
上記第2の処理過程が、一様化ブロックについては、当該ブロックの局所的閾値を、当該ブロックの濃度平均と標準偏差と隣接している対象ブロックの局所的閾値とを用いて決定する
ことを特徴とする濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体。 - 処理対象の濃淡画像を小領域である部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が2値化したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を決定し、2値化する濃淡画像の2値化方法を記述したプログラムを記録した記録媒体であって、
当該プログラムが、
分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第1の処理過程と、
上記第1の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局所的閾値を決定する第2の処理過程と、
各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により2値化する第3の処理過程とを有し、
上記第1の処理過程における対象ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線設定において、まず画面を見ながらオペレータが部分領域の数箇所を対象ブロックか一様化ブロックかを判断して指定したデータにフラグを設けて、次に残りの未指定部分領域の正規化された濃度の平均値と標準偏差とのデータ群を用いて線形最小2乗法により直線フィッティングを実行し、最後にオペレータが判別結果画面を見て所望の結果に合致するように再指定することで微調整が行われる処理過程、ならびに、上記直線の傾きと切片と2パラメータとの最適化を図る上述の処理過程を支援するユーザインタフェースを少なくとも有する
ことを特徴とする濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP16945399A JP3636936B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 濃淡画像の2値化方法および濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP16945399A JP3636936B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 濃淡画像の2値化方法および濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000357226A JP2000357226A (ja) | 2000-12-26 |
JP3636936B2 true JP3636936B2 (ja) | 2005-04-06 |
Family
ID=15886886
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP16945399A Expired - Fee Related JP3636936B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 濃淡画像の2値化方法および濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3636936B2 (ja) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4118749B2 (ja) | 2002-09-05 | 2008-07-16 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび記憶媒体 |
US7480397B2 (en) | 2003-04-18 | 2009-01-20 | Casio Computer Co., Ltd. | Fingerprint image reading apparatus |
KR100612500B1 (ko) | 2004-11-02 | 2006-08-14 | 삼성전자주식회사 | 오브젝트의 균일성을 판단하는 화상형성장치 및 그 방법 |
US8223395B2 (en) * | 2007-07-20 | 2012-07-17 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Methods and systems for refining text color in a digital image |
JP4790031B2 (ja) * | 2009-02-13 | 2011-10-12 | 日本電信電話株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 |
US9600894B2 (en) * | 2015-04-07 | 2017-03-21 | Toshiba Tec Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and computer-readable storage medium |
CN106991753B (zh) * | 2017-04-07 | 2019-07-26 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种图像二值化方法及装置 |
JP6811679B2 (ja) * | 2017-05-17 | 2021-01-13 | Kddi株式会社 | シルエット抽出装置、方法およびプログラム |
JP6985771B1 (ja) * | 2021-05-12 | 2021-12-22 | 株式会社マイクロ・テクニカ | 刻印文字の検査装置および検査方法 |
-
1999
- 1999-06-16 JP JP16945399A patent/JP3636936B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2000357226A (ja) | 2000-12-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2545499B1 (en) | Text enhancement of a textual image undergoing optical character recognition | |
JP4423298B2 (ja) | デジタル画像におけるテキスト状エッジの強調 | |
JP3679512B2 (ja) | 画像抽出装置および方法 | |
US6389155B2 (en) | Image processing apparatus | |
JP4745296B2 (ja) | デジタル画像の領域分離方法および領域分離システム | |
JPH11213149A (ja) | 画像処理装置および方法 | |
CN110268442B (zh) | 在图像中检测背景物上的外来物的计算机实现的方法、在图像中检测背景物上的外来物的设备以及计算机程序产品 | |
JP3636936B2 (ja) | 濃淡画像の2値化方法および濃淡画像の2値化プログラムを記録した記録媒体 | |
CN114998290A (zh) | 基于有监督模式的织物瑕疵检测方法、装置、设备及介质 | |
JP3814353B2 (ja) | 画像分割方法および画像分割装置 | |
US20230316697A1 (en) | Association method, association system, and non-transitory computer-readable storage medium | |
JP3820751B2 (ja) | 画像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体 | |
JP4217969B2 (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
JP3100383B2 (ja) | 文字領域分離方法および装置 | |
CN114913099A (zh) | 视频文件处理的方法和系统 | |
JPH10285399A (ja) | 画像の二値化方法 | |
JP2001222683A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、文字認識方法、文字認識装置及び記憶媒体 | |
CN112508024A (zh) | 一种变压器电气铭牌钢印字体智能识别方法 | |
JP4259310B2 (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
JPH06337936A (ja) | 線検出方法およびその装置 | |
JP4164166B2 (ja) | 照射領域抽出装置、照射領域抽出方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
JPH06301775A (ja) | 画像処理方法、画像識別方法および画像処理装置 | |
JP3462960B2 (ja) | 画像処理方法 | |
JP4228905B2 (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
JP2960468B2 (ja) | 濃淡画像の2値化方法及び装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040702 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040713 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040831 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050104 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20050106 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080114 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090114 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090114 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100114 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110114 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110114 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120114 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130114 Year of fee payment: 8 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |