JP3738781B2 - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、スキャナなどによって読み込まれた多階調のデータを２値化する際に最適な２値化しきい値の設定を可能とする画像処理方法および画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナなどによって読み込まれる画像には、文字に網かけ処理や色彩の施されているものがある。このような画像をスキャナなどによって読み込むと、たとえば２５６階調というような多階調の画像信号として取り出されるが、この多階調の画像信号を２値化する際、最適な２値化しきい値を決定することが重要な課題となってくる。
【０００３】
すなわち、網かけや色彩に施された背景から文字などを分離する際に、その分離基準となる２値化しきい値を最適に選ばないと、背景がノイズとして残ったり、または文字がかすれたりすることになる。
【０００４】
このような多階調の画像信号を２値化する際、スキャナなどにより読み込まれた濃淡画像（以下、入力画像という）を複数のブロックに分割し、分割したブロック１つ１つに対して文字などの対象領域と背景とに分離する最適な２値化しきい値を決定して２値化を行うことが従来より行われている。そして、各ブロックに対して入力画像を対象領域と背景に分離するための２値化しきい値を決定する手段としては、従来、次に示すような手段が提案されている。
【０００５】
以下の２つの例について説明する。
【０００６】
図２６は、第１の従来例としての２値化しきい値決定手段を示すブロック図であり、これは、「大津の方法」（電気通信学会論文誌、' ８０／４ Ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ Ｎｏ．４ Ｐ３４９に記載）と呼ばれるものである。図２６において、２１は入力された濃淡画像からその濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成部、２２２はヒストグラム生成部２１で得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散演算部、２３は級間分散演算部２２で求められた級間分散値よりその最大値を検出し、その時の濃度値を２値化しきい値として出力する最大値検出部である。
【０００７】
このような構成における処理手順を図２７のフローチャートを参照して説明する。まず、入力画像としてディジタル化された２５６階調の濃淡画像信号が入力されると、その画像信号はヒストグラム生成部２１に送られ、２５６階調の各濃度値の濃度値ヒストグラムが生成される（ステップＳＴ１）。この濃度値ヒストグラムは、次に級間分散演算部２２に送られ、各濃度値の級間分散値の演算が行われる（ステップｓｔ２）。この級間分散値は、次のように求められる。なお、入力画像は、１〜Ｎの濃度値を持つＮ階調の濃淡画像であるとする。濃度値ｉの出現確率ｐi は、
ｐi ＝（濃度値ｉの画素数）／（全画素数）
で表される。画像の全平均レベルμT は、
【０００８】
【数１】
【０００９】
となる。画像の全平均レベルμT と２つの累積量ω( ｋ) 、μ( ｋ)
【００１０】
【数２】
【００１１】
【数３】
【００１２】
を用いて、濃度値ｋの級間分散値σB （ｋ）は、
【００１３】
【数４】
【００１４】
となる。
【００１５】
このように級間分散演算部２２にて求められた各濃度値の級間分散値は最大値検出部２３に送られ、当該級間分散値の中の最大級間分散値が検出される（ステップＳＴ３）。そして次に、級間分散値が最大となった濃度値を２値化しきい値として出力する（ステップＳＴ４）。
【００１６】
これを具体的に示したものが図２８である。同図(a) は、濃度値ヒストグラムの一例を示すもので、この例は、文字と背景が混在しているブロックからの入力画像に対する濃度値ヒストグラムであり、白側の濃度階調と黒側の濃度階調の出現頻度が同じような場合である。このような濃度値ヒストグラムから求められる級間分散値は同図(b) のような曲線となり、この曲線の最大値に対応する濃度値を２値化しきい値とする。
【００１７】
図２９は、２値化しきい値決定手段の第２の従来例（特開平４−２８６０８３号広報に記載）を示すブロック図である。図２９において、２１はヒストグラム生成部、２２は級間分散値演算部であり、これらは図２６で同一符号を付したものと同じであるので詳細な説明は省略する。２４はこの級間分散値演算部２２で求められた級間分散値よりその最大級間分散値を検出する最大値検出部である。
この最大値検出部２４は、図２６で示した最大値検出部２３に相当するものであるが、この図２９における最大値検出部２４は、検出した最大級間分散値とその時の濃度値の両方を出力する点が前記図２６で示した最大値検出部２３と異なっている。
【００１８】
また、２５は対象物有無判定部であり、この対象物有無判定部２５は、所定の判別値が入力パラメータとして与えられ、この判別値と最大値検出部２４にて出力された特徴量（ここでは最大級間分散値）とを比較して、最大級間分散値が判別値より大きければ、最大値検出部２３の出力した濃度値を２値化しきい値として出力し、また、最大級間分散値が、判別値以下であれば、あらかじめ定められた２値化しきい値“２５５”（あるいは“０”）を、前記２値化しきい値として出力する。
【００１９】
このような構成における２値化しきい値決定処理の手順を、図３０のフローチャートを参照して説明する。この場合も、２５６階調の濃淡画像が入力画像として取り込まれたものとする。
【００２０】
前記第１の従来例の場合と同様に、入力画像はヒストグラム生成部２１に送られ、濃度値ヒストグラムが生成される（ステップｓｔ１１）。この濃度値ヒストグラムは級間分散値演算部２２に入力され、各濃度値における級間分散値の演算が行われる（ステップｓｔ１２）。次に、この級間分散値演算部２２で求められた各濃度値の級間分散値は最大値検出部２４に送られ、その級間分散値中の最大値が検出される（ステップＳＴ１３）。この最大値検出部２４にて検出された最大級間分散値と級間分散値が最大値となった濃度値は対象物有無判定部２５に出力される。
【００２１】
対象物有無判定部２５には外部より所定の判別値が入力パラメータとして与えられており、前記最大値検出部２４から送られてきた最大級間分散値をその判別値と比較する（ステップＳＴ１４）。その結果、最大級間分散値＞判別値であれば、対象物有りと判定し、前記最大値検出部２４より送られてきた最大級間分散値に対応する濃度値を２値化しきい値として出力する（ステップＳＴ１５）。一方、最大級間分散値≦判別値であれば、対象物無し（背景のみ）と判定し、あらかじめ定められた２値化しきい値“２５５”（あるいは“０”）を２値化しきい値として出力する（ステップＳＴ１６）。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】
ブロック毎の２値化しきい値決定手段として第１の従来例（「大津の方法」）を用いた場合を考える。
【００２３】
「大津の方法」は、処理を行う画像の中に対象物と背景が両方入っていることを前提に２値化しきい値を決定する。従って、対象物が存在しない背景のみのブロックの２値化しきい値を決定する場合でも、２値化しきい値をむりやり求めてしまい、２値化後に背景がノイズとして残ってしまうという問題点がある。
【００２４】
これを図３１により説明する。同図(a) は対象物が存在しない背景のみのブロックにおける濃度値ヒストグラムであり、同図(b) はその級間分散値曲線である。従って、この場合、２値化しきい値は同図(a) の位置となり、２値化後に背景がノイズとして残ることになる。
【００２５】
このような問題を解決するための手段として、第２の従来例による手段がある。この第２の従来例２は、第１の従来例における問題点を解決するために、２値化しきい値決定を行う濃淡画像の中に対象物が存在するか否かの判別を行う手段を有している。この判別手段として、あらかじめ設定された判別値と級間分散値の最大値とを比較する方法をとっている。つまり、級間分散値の最大値が判別値よりも小さければ対象物は存在しないと判断し、級間分散値の最大値が判別値よりも大きければ対象物は存在すると判断している。
【００２６】
しかし、この第２の従来例も以下に示すような問題点がある。
【００２７】
この問題点について、本発明の実施例の説明で用いる図１３(a) 、図１４(a) 、図１５(a) を例にとって説明する。
【００２８】
まず、第１番目としては、図１３(a) のように、注目ブロックblock(y,x)内に背景（この背景は濃度が不均一でむらがある背景であるものとする）しか入っていない状態、また、第２番目としては、図１４(a) に示すように、注目ブロックblock(y,x)内にわずかに対象物が含まれる状態（この場合「う」という文字の一部分が注目ブロックblock(y,x)内にわずかに含まれている）であり、これら２つの状態において、それぞれ２値化しきい値を決定する場合について考える。
【００２９】
第１番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の濃度値ヒストグラムは図３２(a) 、第２番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の濃度値ヒストグラムは図３３(a) の様になる。ここで、第１番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の級間分散値曲線は図３２(b) 、第２番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の級間分散値曲線は図３３(b) のようになり、第１番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の最大級間分散値max1および第２番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の最大級間分散値max2は、それぞれ同じような値か、あるいは、最大級間分散値max2の方が最大級間分散値max1より小さな値となる。
【００３０】
このように、対象物がわずかであるが存在するブロックの級間分散値の最大値が、対象物が全く存在しないブロックの級間分散値の最大値よりも小さくなることも有り得る。したがって、これらの級間分散値の最大値を前記判別値と比較すると、判別値の選び方によっては、この場合、対象物がわずかであるが存在する注目ブロックが対象物無しと判定され、対象物が全く存在しない注目ブロックが対象物有りと判定されることにもなり、誤判定される可能性もある。
【００３１】
そのため、最大級間分散値と判別値との比較によって、注目ブロックについて正確に対象物の有無を判別することは不可能である。もし、この第２の従来例の方法で、対象物が有るにもかかわらず無いと誤判別された場合、つまり、最大級間分散値≦判別値である場合は、前記図３０のフローチャートで説明したように、対象物無し（背景のみ）と判定され、この場合は、あらかじめ定められた２値化しきい値としてたとえば０が２値化しきい値として出力されると、２値化処理後、対象物は残らないことになる。
【００３２】
また、対象物が無いにもかかわらず有ると誤判別された場合には、そのときの最大級間分散値に対応する濃度値が２値化しきい値となるため、２値化処理後、背景がノイズとして残るという問題点がある。
【００３３】
次に、図１５(a) に示すような場合を考える。図１５(a) は、白い紙に文字が書いてあって、その文字の周りだけに網かけや色付けされている様な状態を示している。このような状態を第２の従来例を用いて２値化しきい値を決定する場合について考える。第２の従来例における対象物の有無の判別手段では、図中の注目ブロックblock(y,x)内の濃度値ヒストグラムは図３４(a) のようになり、また、その級間分散値曲線は図３４(b) のようになる。このように、濃度の異なる２つの領域があるために、級間分散値の最大値max3は大きな値となり、あらかじめ設定された判定値と比較したとき、この場合、対象物は有ると誤判定され、その２値化しきい値は背景部分を残す値となる。
【００３４】
しかし、図１５(a) に示すように、実際には注目ブロックblock(y,x)内には対象物は存在せず、この注目ブロック内の網かけまたは色付けされた部分は注目ブロック隣接するブロックＢから続く背景部分であり、２値化処理後には残したくない部分である。ところが、第２の従来例では、図１５(a) のような場合でも、注目ブロック１３には対象物が有ると判断され、２値化処理後、網かけまたは色付けされた部分はノイズとして残る。また、図１５(a) のようにブロックＢと注目ブロックblock(y,x)の境界まで文字がある場合には、ノイズが文字に接触し、２値化処理後の画像を文字認識する場合には、認識に悪影響を与えるという問題が生じる。
【００３５】
そこで、本発明ではブロック内の対象物の有無を誤判別した場合においても、最適な２値化しきい値を決定し、ブロック内の対象物の有無にかかわらずすべてのブロックにおいて最適な２値化しきい値を決定することができ、入力画像全体にわたって最適な２値化を可能とする画像処理方法および画像処理装置を提供することを目的とする。
【００３６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、入力画像を複数のブロックに分割する画像分割工程と、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算工程と、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別する対象物有無判別工程と、前記仮２値化しきい値演算工程と前記対象物有無判別工程において得られる各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶するブロック情報記憶工程と、前記ブロック情報記憶工程にて記憶されたブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定工程と、前記２値化しきい値決定工程により決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する２値化工程とを有することを特徴とする。
また、前記ブロックの入力画像の濃度値を表す情報は、前記ブロックの入力画像に基づく濃度値ヒストグラムとされ、前記仮２値化しきい値演算工程では、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像に基づいて前記濃度値ヒストグラムを生成して当該生成した濃度値ヒストグラムから仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めることを特徴とする。
【００３７】
そして、前記仮２値化しきい値演算工程は、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算工程と、前記級間分散値演算工程より得られた級間分散値の最大値を検出し、この級間分散値が最大となる時の濃度値を前記仮２値化しきい値として出力する最大値検出工程とを有することを特徴とする。
【００３８】
また、前記仮２値化しきい値演算工程の他の例としては、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムから、前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを検出するピーク検出工程と、このピーク検出工程により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める工程とから成るものでもよい。
【００３９】
この仮２値化しきい値演算工程の他の例における前記ピーク検出工程では、前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分が有る場合は、比較の対象となるそれぞれの極大部分間における濃度値の出現頻度値と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度値との関係を基にして、その極大部分が仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定する。
【００４０】
前記ピーク検出工程により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める工程では、前記ピーク検出工程により得られたピーク数が１個の場合は、そのピークの立ち上がりまたは立ち下がりのあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値として求め、前記ピーク検出工程により得られたピーク数が複数の場合は、所定の隣合うピーク間のあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を仮２値化しきい値として求める。
【００４１】
また、前記対象物有無判別工程は、入力画像濃度分布による特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記特徴量抽出工程より得られた特徴量を比較して、その比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力工程とを有することを特徴とする。
【００４２】
そして、前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の濃度分散値であることを特徴とする。
【００４３】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像から得られる濃度値ヒストグラムを基に求められる級間分散値の最大値であることを特徴とする。
【００４４】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の最大濃度差であることを特徴とする。
【００４５】
また、前記対象物有無判別工程は、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を抽出するそれぞれの特徴量抽出工程と、入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記それぞれの特徴量抽出工程からのより得られた特徴量をそれぞれ比較して、各比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力工程とを有することを特徴とする。
【００４６】
また、前記２値化しきい値決定工程では、前記２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数ブロックにより参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方から前記注目ブロックの２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００４７】
そして、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００４８】
さらに、前記注目ブロックの２値化しきい値は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値を決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００４９】
また、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定の他の例としては、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値を求める方法もある。
【００５０】
前記注目ブロックの２値化しきい値は、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するのも一例である。
【００５１】
また、前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とする。
【００５２】
前記２値化しきい値決定工程では、前記注目ブロックを基点にする前記行方向に対しては、前記対象物が有るブロックが存在する場合には前記注目ブロックを基点にして当該対象物が有るブロックであって前記注目ブロックに最も近いブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定し、前記対象物が有るブロックが存在しない場合には前記注目ブロックを基点にして前記行方向の端のブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定してもよい。
【００５３】
また、本発明の画像処理装置は、入力画像を複数のブロックに分割する画像分割手段と、前記画像分割手段において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度 値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算手段と、前記画像分割手段において分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別する対象物有無判別手段と、前記仮２値化しきい値演算手段と前記対象物有無判別手段において得られる各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報と、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶するブロック情報記憶手段と、前記ブロック情報記憶手段にて記憶されたブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定手段と、前記２値化しきい値決定手段により決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する２値化手段とを有することを特徴とする。
また、前記ブロックの入力画像の濃度値を表す情報は、前記ブロックの入力画像に基づく濃度値ヒストグラムとされ、前記仮２値化しきい値演算工程では、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像に基づいて前記濃度値ヒストグラムを生成して当該生成した濃度値ヒストグラムから仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めることを特徴とする。
【００５４】
そして、前記仮２値化しきい値演算手段は、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算手段と、前記級間分散値演算手段より得られた級間分散値の最大値を検出し、この級間分散値が最大となる時の濃度値を前記仮２値化しきい値として出力する最大値検出手段とを有することを特徴とする。
【００５５】
また、前記仮２値化しきい値演算手段の他の例としては、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムから、前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを検出するピーク検出手段と、このピーク検出手段により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算手段とから構成されるものでもよい。
【００５６】
この仮２値化しきい値演算手段の他の例における前記ピーク検出手段は、前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分が有る場合は、比較の対象となるそれぞれの極大部分間における濃度値の出現頻度値と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度値との関係を基にして、その極大部分が前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定する。
【００５７】
この仮２値化しきい値演算手段の他の例における仮２値化しきい値は、前記ピーク検出手段により得られたピーク数が１個の場合は、そのピークの立ち上がりまたは立ち下がりのあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値として求め、前記ピーク検出手段により得られたピーク数が複数の場合は、所定の隣合うピーク間のあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を仮２値化しきい値として求める。
【００５８】
また、前記対象物有無判別手段は、入力画像濃度分布による特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記特徴量抽出手段より得られた特徴量を比較して、その比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力手段とを有することを特徴とする。
【００５９】
そして、前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の濃度分散値であることを特徴とする。
【００６０】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像から得られる濃度値ヒストグラムを基に求められる級間分散値の最大値であることを特徴とする。
【００６１】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の最大濃度差であることを特徴とする。
【００６２】
また、前記対象物有無判別手段は、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を抽出するそれぞれの特徴量抽出手段と、入力パラメータとして所定の判別値が与えられ、この判別値と前記それぞれの特徴量抽出手段からのより得られた特徴量をそれぞれ比較して、各比較結果により対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力手段とを有することを特徴とする。
【００６３】
また、前記２値化しきい値決定手段は、前記２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数のブロックにより参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては、当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては、前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方から前記注目ブロックの２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００６４】
そして、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００６５】
さらに、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値を決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００６６】
また、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定の他の例としては、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値を求める方法もある。
【００６７】
前記注目ブロックの２値化しきい値は、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するのも一例である。
【００６８】
また、前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることを特徴とする。
【００６９】
前記２値化しきい値決定手段では、前記注目ブロックを基点にする前記行方向に対しては、前記対象物が有るブロックが存在する場合には前記注目ブロックを基点にして当該対象物が有るブロックであって前記注目ブロックに最も近いブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定し、前記対象物が有るブロックが存在しない場合には前記注目ブロックを基 点にして前記行方向の端のブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定してもよい。
【００７０】
【作用】
本発明は、入力画像を複数のブロックに分割し、分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めるとともに、分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別し、各ブロックの前記仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報と、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶しておき、このブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する。そして、このように決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する。
【００７１】
前記ブロックの２値化しきい値の決定は、２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺の複数のブロックで構成される参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおける対象物の有無を示す情報と、対象物有りと判定されたブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の中の最小の仮２値化しきい値と、参照範囲内で複数の異なった仮２値化しきい値があるか否かを示す情報などを参照することによって注目ブロックの２値化しきい値を決定する。
【００７２】
具体的には、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物の有るブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値として決定し、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、これら既に決定された２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定し、また、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物の有るブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値と注目ブロックの仮２値化しきい値とを比較して小さいほうの値を、求めるべき２値化しきい値として決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する。
【００７３】
したがって、ブロック内の対象物の有無を誤判別した場合においても、最適な２値化しきい値を決定することができ、入力画像全体にわたって最適な２値化処理が可能となる。
【００７４】
【実施例】
以下本発明の実施例を図面を参照しながら説明する。
【００７５】
図１は本発明の画像処理装置における２値化信号出力手段を示すブロック図である。同図において、１は入力画像（多階調の濃淡画像）を横Ｍ画素×縦Ｎ画素（Ｍ，Ｎは正の整数）の画素で構成されるブロックに分割し、１ブロックずつ画像信号を出力する画像分割手段、２は画像分割手段１より出力される１ブロック毎の画像信号それぞれに対して仮の２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算手段、３は画像分割手段１より出力される１ブロック毎の画像信号それぞれに対してブロック内の対象物の有無を判別しその結果を出力する対象物有無判別手段である。
【００７６】
また、４は仮２値化しきい値演算部２から出力される仮２値化しきい値と対象物有無判別手段３から出力される対象物の有無および後述するしきい値決定手段５より出力される２値化しきい値を記憶するブロック情報記憶手段、５はブロック情報記憶手段４の情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定手段、６はブロック分割手段１より出力される各ブロックの画像信号を、２値化しきい値決定手段５にて決定される各ブロックの２値化しきい値により２値化処理する２値化手段であり、この２値化手段６からは２値化された画像信号が出力される。
【００７７】
前記仮２値化しきい値演算手段２は、図２で示す如く、ヒストグラム生成部２１、級間分散演算部２２、最大級間分散値検出部２３で構成され、前述した「大津の方法」により２値化しきい値を求めるもので、本発明では、この「大津の方法」により求めた２値化しきい値を「仮の２値化しきい値」として用いている。
したがって、本発明では、最大値検出部２３からの出力は「仮２値化しきい値」である。
【００７８】
そして、この仮２値化しきい値は図３のフローチャートで示す処理手順により求められる。なお、図３の処理手順は図２３のフローチャートを用いてすでに説明してあるので、ここではその説明は省略する。ただし、本発明の場合は、前記したように、「大津の方法」により求めた２値化しきい値を「仮２値化しきい値」として用いるため、図３のフローチャートにおいては、ステップｓｔ４において、最大級間分散値の検出された濃度値を「仮２値化しきい値」とするという点が異なっている。
【００７９】
また、前記対象物有無判別手段３は、図４に示すように、ブロック毎に入力されてくる濃淡画像の特徴量を抽出する特徴量抽出部（ここでは特徴量として濃度分散値を用いるため、この特徴量抽出部は濃度分散値を演算する濃度分散値演算部３１とする）、所定の判別値がパラメータとして与えられ、この判別値と濃度分散値演算部３１で演算された濃度分散値を比較して、濃度分散値が判別値より大きければ対象物有り、判別値以下ならば対象物無しという信号を出力する対象物有無判別信号出力部３２で構成されている。
【００８０】
この対象物有無判別手段３の処理手順を図５のフローチャートを参照して説明する。まず、入力された１ブロック分の濃淡画像は濃度分散値演算部３１に送られ、そのブロックを構成する各画素ごとの濃度値から濃度分散値が演算される（ステップｓｔ２１）。この濃度分散値演算部３１で求められた濃度分散値は、次に対象物有無判別信号出力部３２に送られ、あらかじめ設定された判別値と前記濃度分散値とを比較する（ステップｓｔ２２）。その結果、濃度分散値が判別値より大きい場合には対象物有りと判定し（ステップｓｔ２３）、濃度分散値が判別値より小さい場合には対象物無しと判定する（ステップｓｔ２４）。
【００８１】
次に図１で示した本発明の画像処理装置の全体的な処理手順を、図６のフローチャートを参照して説明する。まず、図６のフローチャートを説明する前に、ここでは、図７で示すように、入力画像４０を画像分割手段１により、横Ｍ画素×縦Ｎ画素（Ｍ，Ｎは正の整数）の画素で構成されるブロック（図７においては、点線で区切られた部分が１ブロックを表している）に分割して、各ブロック単位で処理を行う。なお、図７において、block(i,j)の(i,j) は、そのブロックの位置を示す座標であり、たとえば、block(0,0)の場合は、ｉ方向（列方向）の座標値が０、ｊ方向（行方向）の座標値が０、つまり、図７において、左端の最上端に位置していることを示している。
【００８２】
以下、図６のフローチャートにより処理手順を説明する。
【００８３】
まず、block(i,j)において、ｉに０を代入（ステップｓｔ３１）するとともに、ｊに０を代入する（ステップｓｔ３２）。画像分割手段１は入力された濃淡画像からblock(i,j)（最初は、block(0,0)）を抽出しその画像信号を出力する（ステップｓｔ３３）。次に、仮２値化しきい値演算手段２は画像分割手段１より出力されたblock(i,j)の画像信号を受け取り、block(i,j)の仮２値化しきい値を演算し、ブロック情報記憶手段４に仮２値化しきい値を書き込む（ステップｓｔ３４）。一方、対象物有無判別手段３は画像分割手段１よりblock(i,j)の画像信号を受け取り、block(i,j)の対象物の有無を判別し、その判別結果をブロック情報記憶部４に書き込む（ステップｓｔ３５）。 そして、ステップｓｔ３６にて１ブロックラインの処理が終了したかどうか判定し、終了していない場合には、ステップｓｔ３７にてj をインクリメントしステップｓｔ３３からの処理を繰り返す。１ブロックラインの処理が終了している場合には、ステップｓｔ３８にてｉをインクリメントし、ステップｓｔ３９にてj に０を代入する。以下、ステップｓｔ４０からステップｓｔ４４において、前記ステップｓｔ３３からステップｓｔ３７までと同様の処理を行う。つまり、ｉがｉ＋１となっているため、次のブロックラインの処理が行われることになる。
【００８４】
以上により、２ブロックライン分の各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４に対して書き込む処理が終了したことになる。
【００８５】
このように、２ライン分のブロックラインの処理が終了すると、ステップｓｔ４５にて再びj に０を代入する。ここで、２値化しきい値決定手段５は、block(i-1,j)の２値化しきい値を決定し、ブロック情報記憶手段４に書き込む（ステップｓｔ４６）。そして、block(i-1,j)の２値化処理をblock(i-1,j)に対応した２値化しきい値によって行う（ステップｓｔ４７）。次に、１ブロックラインの処理が終了したかどうか判定し（ステップｓｔ４８）、終了していない場合にはステップｓｔ４９にてj をインクリメントし、前記ステップｓｔ４６からの処理を繰り返す。終了した場合には、入力画像全面の処理が終了したか否かの判断（ステップｓｔ５０）を行う。
【００８６】
このステップｓｔ５０による判定において、入力画像全体の処理が終了していない場合にはステップｓｔ３８からの処理を繰り返し、終了した場合には２値化処理が終了となる。
【００８７】
以上は本発明の全体的な概略処理手順である。つまり、行方向の１ブロックライン毎に各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４への書き込み処理を行い、最初はこれを２ブロックライン分行ったのち、処理を１つ前のブロックラインに戻して、そのブロックラインの各ブロックにおける２値化しきい値をブロック情報記憶手段４の内容を参照して決定して、その決定された２値化しきい値をブロック情報記憶手段４に書き込んだのち、対応するブロックの２値化処理を行う。そして、以降は１つ先のブロックラインの各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４への書き込み処理を行ったのち、１つ前のブロックラインに戻って、そのブロックラインの各ブロックにおける２値化しきい値をブロック情報記憶手段４の内容を参照して決定して、その決定された２値化しきい値をブロック情報記憶手段４に書き込んだのち、対応するブロックの２値化処理を行うという処理を繰り返す。
【００８８】
なお、この例では、１つ先のブロックラインの各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４への書き込み処理を行ったのち、１つ前のブロックラインに戻って、そのブロックラインの各ブロックにおける２値化しきい値を決定するようにしたが、このような処理方法に限られるものではなく、たとえば、各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果のブロック情報記憶手段４への書き込み処理を、全ブロックライン分すべてを終了したのち、処理を１ブロックライン目に戻して、順次、各ブロックにおける２値化しきい値を決定するようにしてもよい。
【００８９】
次に、前記２値化しきい値決定手段５による各ブロック毎の２値化しきい値決定処理手順を、図８、図９、図１０、図１１のフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【００９０】
図８〜図１１は、ある１つのブロックに対する２値化しきい値決定処理を示すフローチャートである。この図８〜図１１に示すフローチャート全体で２値化しきい値決定の一連の処理を示すものであるが、ここでは、この一連の処理を図８〜図１１に分割して示している。
【００９１】
以下、図８から順を追って説明する。
【００９２】
なお、図８〜図１１のフローチャートにおいて、block(y,x)は２値化しきい値を決定しようとする注目ブロック、Th.tmp(i,j) は仮２値化しきい値演算手段２において演算されるblock(i,j)に対する仮２値化しきい値、Th.bi(i,j)は２値化しきい値決定手段５において決定されるblock(i,j)に対する求めるべき２値化しきい値である。
【００９３】
また、min は参照範囲（詳細を後述する）中に存在する幾つかのブロックのうち、対象物の存在する幾つかのブロックのそれぞれが持つ仮２値化しきい値のなかの最小の仮２値化しきい値、flag１は参照範囲中に対象物が存在するブロックがあったか否かを示すフラグ（対象物の存在するブロックがある場合、オンとなる）、flag２は参照範囲中に存在する幾つかのブロックのうち、対象物のあるブロックにおいて、それぞれのブロックが持つ仮２値化しきい値の値がすべて同じ値であるか、あるいは複数の値を持つかということを示すフラグ（複数の仮２値化しきい値がある場合、オン）である。
【００９４】
図８のフローチャートにおいて、まず、ステップｓｔ６１にて注目ブロックの列方向の座標y をi にセットし、ステップｓｔ６２にて注目ブロックの行方向の座標x をj にセットする。次に、ステップｓｔ６３にて、前記仮２値化しきい値の最小値min 、フラグflag１、フラグflag２を初期化する。
【００９５】
次に、各ブロック情報（各ブロックの対象物の有無、仮２値化しきい値、２値化しきい値）を参照するための参照範囲の決定を行う。最初に、ステップｓｔ６４からステップｓｔ６７によって、注目ブロックblock(y,x)を基点にして右方向への参照範囲を決定する。まず、ステップｓｔ６４にてblock(i,j)（最初は、block(y,x)）が入力画像の右端であるかどうか判定し、右端であれば、そこまでを右方向の参照範囲とし、ステップｓｔ６７にて参照範囲の右端の座標を示すright にj （たとえば、そのときのｊ方向の座標がｘであれば、j=x ）を代入する。
右端でない場合は、ステップｓｔ６５にてj をインクリメント（たとえば、ｊ＝x ＋1 ）し、ステップｓｔ６６にてblock(i,j)に対象物は存在するか否かを判定する。対象物が存在する場合は、そこまでを右方向の参照範囲とし、ステップｓｔ６７にて参照範囲の右端の座標を示すright に前記j を代入する。対象物が存在しない場合ステップｓｔ６４からの処理を繰り返す。
【００９６】
この処理より、注目ブロックblock(y,x)を基点に右方向への参照範囲が決定される。つまり、注目ブロックblock(y,x)を基点に、対象物の存在するブロックがあればそのブロックまで、または、対象物の存在するブロックがなければその同一ブロックライン（ブロックの行方向の１列の並び）の最右端に位置するブロックまでが右方向への参照範囲として決定される。
【００９７】
次に、ステップｓｔ６８からステップｓｔ７２によって、注目ブロックblock(y,x)を基点にして、左方向への参照範囲を決定する。まず、ステップｓｔ６８にてj にx をセットする（この場合、行方向のブロックラインは変わらないので、i はｙがセットされたままとなっている）。そして、ステップｓｔ６９にてblock(i,j)（最初は、block(y,x)）が入力画像の左端であるかどうか判定する。左端であれば、そこまでを左方向の参照範囲であるとし、ステップｓｔ７２にて参照範囲の左端の座標を表わすleftにj （たとえば、そのときのｊ方向の座標がｘであれば、j=x ）を代入する。左端でない場合はステップｓｔ７０にてj をデクリメント（たとえば、ｊ＝x −1 ）し、ステップｓｔ７１にてblock(i,j)に対象物は存在するかどうか判定する。対象物が存在する場合には、そこまでを左方向の参照範囲とし、ステップｓｔ７２にてleftにj 代入する。一方、対象物が存在しない場合にはステップｓｔ６９からの処理を繰り返す。
【００９８】
この処理より、注目ブロック（y,x)を基点に左方向への参照範囲が決定される。つまり、注目ブロック（y,x)を基点に、対象物の存在するブロックがあればそのブロックまで、または、対象物の存在するブロックがなければその同一ブロックラインの最左端に位置するブロックまでが左方向への参照範囲として決定される。
【００９９】
以上のステップｓｔ７２までの処理により、注目ブロックを基点にして、その注目ブロックの存在するブロックラインの左右方向の参照範囲が決まる。
【０１００】
次にステップｓｔ７３以降にて、前記参照範囲内に存在するブロックのブロック情報を参照する。参照するブロック情報の内容は、参照範囲内に対象物の存在するブロックはあるか、参照範囲内に対象物の存在するブロックがある場合、その対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の最小値、参照範囲内に対象物の存在するブロックがある場合、その対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値は２種類以上あるかの３つの情報とする。
【０１０１】
なお、上記「対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値は２種類以上あるか」というのは、具体的には、参照範囲内において対象物有りと判別されたすべてのブロックの仮２値化しきい値が例えば同一の値（たとえば、すべての仮２値化しきい値が「１０」）であれば仮２値化しきい値の値は１種類であるとし、また、対象物ありと判別されたブロックのうち、あるブロックの仮２値化しきい値が「１０」、あるブロックでは「８」などというように、異なった仮２値化しきい値が複数ある場合には、仮２値化しきい値の値は２種類以上あるということである。
【０１０２】
まず、ステップｓｔ７３からステップｓｔ７５によって、block(y,left) の座標（この(y,left)の座標は参照範囲におけるｙのブロックラインの左端を示している）に位置するブロック情報を参照する。
【０１０３】
最初に、ステップｓｔ７３にてblock(y,left) に対象物が存在するかどうか判定する。この判定により対象物有りと判定された場合には、ステップｓｔ７４にて、block(y,left) の仮２値化しきい値Th.tmp(y,left)を仮２値化しきい値の最小値min として代入する。つまり、注目ブロック(y,x) を基点にそのブロックラインの左側に位置するブロックのなかで最初に対象物有りと判定されたブロックの仮２値化しきい値をその時点における仮２値化しきい値の最小値（これをTh.tmp(y,left)として表す）として代入する。
【０１０４】
そして、ステップｓｔ７５にて参照範囲の中に対象物が存在するブロックがあるということを示すflag１をオンにする。
【０１０５】
次に（以下、図９のフローチャート参照）ステップｓｔ７６からステップｓｔ８３によってblock(y,right)の座標（この(y,right) の座標は参照範囲におけるｙのブロックラインの右端を示している）に位置するブロック情報を参照する。
【０１０６】
最初に、ステップｓｔ７６にてblock(y,right)に対象物が存在するかどうか判定する。この判定により対象物が存在すると判定された場合には、ステップｓｔ７７にて、前記flag１の状態を判断する。flag１がオフの場合（この時点では、参照範囲Ｅの中に対象物が存在するブロックがまだ無いということである）には、ステップｓｔ７８にて仮２値化しきい値の最小値min としてTh.tmp(y,right) を代入する。つまり、注目ブロック(y,x) を基点にそのブロックラインの右側に位置するブロックのなかで最初に対象物有りと判定されたブロックの仮２値化しきい値をその時点における仮２値化しきい値の最小値（これをTh.tmp(y,right) として表す）として代入する。そして、ステップｓｔ７９にてflag１をオンにする。
【０１０７】
ところで、前記ステップｓｔ７７による判断、つまり、flag１がオンかオフかの判断において、flag１がオンと判断された場合（参照範囲の中に対象物の存在するブロックがすでに有るということである）には、すでに登録されている仮２値化しきい値の最小値min と、新たに求められた仮２値化しきい値Th.tmp(y,right) をステップｓｔ８０にて比較する。この比較により、min ＞Th.tmp(y,right) である場合は、ステップｓｔ８１にて仮２値化しきい値の最小値min にTh.tmp(y,right) を入れる。さらにステップｓｔ８２にてflag２をオンにする。つまり、この場合、参照範囲内において対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値が２種類以上あるので、flag２がオンとなる。一方、min ＜Th.tmp(y,right) である場合には、ステップｓｔ８３にてflag２をオンにしたのち、ステップｓｔ８４に進む。また、mini＝Th.tmp(y,right) である場合にはそのままステップｓｔ８４に進む。
【０１０８】
次にステップｓｔ８４からステップｓｔ９６によって、注目ブロックの存在するブロックラインの１行上のブロックラインにおける各ブロックついて前記同様の参照処理を行う。なお、ここで、注目ブロックの存在するブロックラインをブロックラインＬy 、その１行上のブロックラインをブロックラインＬy-1 、また、ブロックラインＬの１行下のブロックラインをブロックラインＬy+1 という符号を付すことにする。
【０１０９】
まず、注目ブロックblock(y,x)が入力画像の最上部のブロックラインに存在するか否かをステップｓｔ８４にて判定する。最上部のブロックラインではない場合には、ステップｓｔ８５にて、i にy-1 を代入し、続いてステップｓｔ８６にて、j にleftを代入する。
【０１１０】
次にステップｓｔ８７にて、block(i,j)（最初はblock(y-1,left) ）に対象物が存在するか否かを判定する。対象物があると判定された場合には、ステップｓｔ８８にてflag１を見る。flag１がオフの場合には、ステップｓｔ８９にて、仮２値化しきい値の最小値min にそのブロックの持つ仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) を代入し、ステップｓｔ９０にてflag１をオンにする。
【０１１１】
ところで前記、ステップｓｔ８８にてflag１がオンと判定された場合（参照範囲の中に対象物の存在するブロックがすでに有るということである）には、すでに登録されている仮２値化しきい値の最小値min と、新たに求められた仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) をステップｓｔ９１にて比較する。この比較により、min ＞Th.tmp(i,j) である場合は、ステップｓｔ９２にて仮２値化しきい値の最小値min にTh、mp(i,j) を入れる。
【０１１２】
そしてステップｓｔ９３にてflag２をオンにする。つまり、この場合、対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値が２種類以上あるので、flag２をオンにする。一方、min ＜Th.tmp(i,j) である場合には、ステップｓｔ９４にてflag２をオンにしたのち、ステップｓｔ９５に進む。また、min ＝Th.tmp(i,j) である場合にはそのままステップｓｔ９５に進む。
【０１１３】
次に、現在参照したブロックが参照範囲の右端であるかどうかの判定のためにj とright の比較をステップｓｔ９５にて行い、j ＝right であれば、注目ブロックの存在するブロックラインＬy より１行上のブロックラインＬy-1 の参照処理は終了する。なお、j ＜right であれば、ステップｓｔ９６にてj をインクリメントしたのち、ステップｓｔ８７からの処理を繰り返す。
【０１１４】
次にステップｓｔ９７からステップｓｔ１０９によって、注目ブロックの存在するブロックラインＬy より１行下のブロックラインＬy+1 における各ブロックついて前記同様の参照処理を行う。これを図１０のフローチャートを参照しながら説明する。
【０１１５】
まず、注目ブロックblock(y,x)が入力画像の最下部のブロックラインに存在するか否かをステップｓｔ９７にて判定する。最上部のブロックラインではない場合には、ステップｓｔ９８にて、i にy+1 を代入し、続いてステップｓｔ９９にて、j にleftを代入する。
【０１１６】
次にステップｓｔ１００にて、block(i,j)（最初はblock(y +1,left)）に対象物が存在するか否かを判定する。対象物があると判定された場合には、ステップｓｔ１０１にてflag１を見る。flag１がオフの場合には、ステップｓｔ１０２にて、仮２値化しきい値の最小値min にそのブロックの持つ仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) を代入し、ステップｓｔ１０３にてflag１をオンにする。
【０１１７】
ところで前記、ステップｓｔ１０１にてflag１がオンと判定された場合（参照範囲の中に対象物の存在するブロックがすでに有るということである）には、すでに登録されている仮２値化しきい値の最小値min と新たに求められた仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) をステップｓｔ１０４にて比較する。この比較により、min ＞Th.tmp(i,j) である場合は、ステップｓｔ１０５にて仮２値化しきい値の最小値min にTh.tmp(i,j) を入れる。
【０１１８】
そしてステップｓｔ１０６にてflag２をオンにする。つまり、この場合、対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値が２種類以上あるので、flag２をオンにする。一方、min ＜Th.tmp(i,j) である場合には、ステップｓｔ１０７にてflag２をオン（この場合も仮２値化しきい値の値が２種類以上ある）にしたのち、ステップｓｔ１０８に進み、また、min ＝Th.tmp(i,j) である場合には、そのままステップｓｔ１０８に進む（この場合は仮２値化しきい値の値が１種類であるのでflag２はオンにしない）。
【０１１９】
次に、現在参照したブロックが参照範囲の右端であるかどうかの判定のためにj とright の比較をステップｓｔ１０８にて行い、j ＝right であれば、注目ブロックの存在するブロックラインＬy の一つ下のブロックラインＬy+1 の参照処理は終了する。なお、j ＜right である場合は、ステップｓｔ１０９にてj をインクリメントしたのち、ステップｓｔ１００からの処理を繰り返す。
【０１２０】
以上の参照処理によって、flag１、flag２、min は次のような内容の情報を持つ。
【０１２１】
すなわち、flag１がオンの場合は、参照範囲（注目ブロックは除く）のなかに対象物の存在するブロックがあり、flag１がオフの場合は、前記参照範囲中に対象物の存在するブロックはない。また、flag２がオンの場合は、前記参照範囲中の対象物が存在するブロックの仮２値化しきい値は２種類以上あり、flag２がオフの場合は、前記参照範囲中の対象物が存在するブロックの仮２値化しきい値は１種類しかない。また、min は前記参照範囲中の対象物が存在するブロックの仮２値化しきい値の最小値である。
【０１２２】
次にステップｓｔ１１０以下によって、注目ブロックの対象物の有無、仮２値化しきい値および前記flag１、flag２、min の情報を用いて２値化しきい値を決定する。これを図１１のフローチャートを参照しながら説明する。
【０１２３】
まず、ステップｓｔ１１０にてflag１を見る。flag１がオフ（注目ブロックを除く参照範囲中に対象物の存在するブロックが無し）の場合には、ステップｓｔ１１１にて、注目ブロックblock(y,x)に対象物は存在するかどうか判定する。存在する場合は、ステップｓｔ１１２にて、block(y,x)に対する２値化しきい値Th.bi(y,x)に仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) を入れる。つまり、この場合は、前記参照範囲中に対象物の存在するブロックは無いので、この仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) を求めるべき２値化しきい値として決定して処理を終了する。
【０１２４】
一方、注目ブロックblock(y,x)に対象物が存在しない場合は、ステップｓｔ１１３にて、Th.bi(y,x-1)とTh.bi(y-1,x)の比較を行う。すなわち、この場合は、参照範囲内だけではなく注目ブロック内にも対象物が存在しない場合であり、このような場合には、既に２値化しきい値の決定の終了した幾つかのブロック（ここでは２つのブロック）の２値化しきい値を参照して両者の比較を行い、小さい方の値の２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値として採用する。なお、この実施例では、既に２値化しきい値決定の終了した２つのブロックとして、block(y,x-1)とblock(y-1,x)のブロック、つまり注目ブロックblock(y,x)の左側に隣接するブロックと上側に隣接するブロックを選んでいる。
【０１２５】
したがって、ステップｓｔ１１３におけるTh.bi(y,x-1)とTh.bi(y-1,x)の比較により、Th.bi(y,x-1)＜Th.bi(y-1,x)の場合は、ステップｓｔ１１４にて、Th.bi(y,x-1)を求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)として決定して処理を終了し、また、Th.bi(y,x-1)≧Th.bi(y-1,x)の場合は、ステップｓｔ１１５にて、Th.bi(y-1,x)を求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)として決定して処理を終了する。
【０１２６】
また、block(y,x)が左端の最上段の場合には２値化しきい値が決定されているブロックは存在しないので、予めある値（例えば１６階調の入力画像であれば中央値「８」など）を与えておき、その値を２値化しきい値とする。
【０１２７】
ところで、ステップｓｔ１１０にてflag１がオン（注目ブロックを除く参照範囲中に対象物の存在するブロックが有り）の場合は、ステップｓｔ１１６にてblock(y,x)に対象物は存在するかどうか判定する。存在する場合には、ステップｓｔ１１７にて、すでに求められた仮２値化しきい値の最小値min と注目ブロックの仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) を比較する。そして、min ≧Th.tmp(y,x) である場合には、ステップｓｔ１１８にて、Th.bi(y,x)にTh.tmp(y,x) を代入する。
また、min ＜Th.tmp(y,x) である場合には、ステップｓｔ１１９にて、Th.bi(y,x)にmin+１（このmin+１の＋１についての説明は後述する）を代入する。
【０１２８】
前記したように、注目ブロックの仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) が既に求められた仮２値化しきい値の最小値min より大きい場合、つまり、min ＜Th.tmp(y,x) である場合には、本来は、既に求められた仮２値化しきい値の最小値min を注目ブロックの２値化しきい値とするが、この場合、既に求められた仮２値化しきい値の最小値min に＋１したものを、注目ブロックの２値化しきい値としている。
【０１２９】
これは、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min を、そのまま注目ブロックの２値化しきい値とした場合、注目ブロック内の対象物（文字）の内容によっては、黒側が除去されすぎて文字が薄くなりすぎたり、かすれたりするのを防止するためである。つまり、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min に＋１して、注目ブロックの２値化しきい値を少しだけ白側にシフトすることにより、黒側への除去量を小さく抑えるようにしている。図１２はこれを説明する図である。以下、同図により説明する。
【０１３０】
ここでは、図１２(a) に示すように、注目ブロック内に対象物として「あ」という比較的黒部分の少ない文字が存在しているものとし、この「あ」は同図(b) のようなヒストグラムであるとする。ここで、注目ブロック内に対象物の仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) と参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min と比較する場合、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min が、比較的複雑な文字（たとえば「類」）のヒストグラム（同図(c) ）から求められたものであるとすると、注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)は参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min となってしまい、この場合、黒側が除去されすぎた２値化しきい値となって、この２値化しきい値を用いて２値化処理されると、「あ」がかすれた状態となるおそれがある。
【０１３１】
したがって、これを防止するため、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min に、ここでは＋１してmin+１とし、このmin+１を注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)としている。これにより、黒側の除去量が小さくなり、「あ」というように比較的黒部分の少ない文字のかすれを防止することができる。
【０１３２】
なお、仮２値化しきい値の最小値min にプラスする数値はこの実施例では「１」としたが、これは「１」に限られるものではなく状況によって最適な数値を設定すればよい。つまり、図１２の場合は、入力画像を“０”から“１５”の１６階調とした場合であり、この場合は、最小値min にプラスする数値は「１」（この場合も「１」に限られることなく、その前後の適当な数値を設定する）としたが、入力画像の階調がたとえば２５６階調のような場合には、それに適合した値に設定する。
【０１３３】
一方、前記ステップｓｔ１１６における判定において、block(y,x)に対象物が存在しない場合には、ステップｓｔ１２０にてflag２を見る。このflag２がオン（参照範囲の中に２種類以上の仮２値化しきい値が存在する）の場合には、ステップｓｔ１２１にて、TH.bi(y,x)にmin+1 を代入し、flag２がオフの場合にはステップｓｔ１２２にて、Th.bi(y,x)にmin を代入する。
【０１３４】
なお、ここでflag２がオンの場合にTH.bi(y,x)にmin+1 を代入して、min+1 を注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)とするのは、flag２がオンの場合、参照範囲内に前記したように「あ」や「類」など色々な種類の文字があって、それらの文字に対応した種々の仮２値化しきい値が存在する場合であり、このような場合には、前記した理由により、求めるべき２値化しきい値を少し白側にシフトして、黒側の除去量を抑えるようにした方が都合がよいからである。
これに対して、flag２がオフの場合は参照範囲の中の仮２値化しきい値はすべて同じであり、この場合は、文字も同じような種類であるとみなされるので、求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)をmin としても差し支えない。
【０１３５】
前記した以上の処理により、注目ブロックblock(y,x)の２値化しきい値Th.bi(y,x)が決定される。
【０１３６】
次に、前記した２値化しきい値決定処理方法が妥当であるか否かを幾つかの具体的な例を参照して説明する。
【０１３７】
最初に図１３(a) の様な場合について説明する。図１３(a) に示す画像は、むらの有る中間調の背景の上に対象物として黒い文字（「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」など）が書かれている場合である。また、２値化しきい値の決定を行う注目ブロックをblock(y,x)とし、この注目ブロックには対象物としての文字は存在せず背景しかないものとする。また、ここでは、入力画像は“０”（黒側）から“１５" （白側）の１６階調のデータであるものとして説明する。これは、後述する図１４、図１５の場合も同じである。
【０１３８】
この図１３(a) に示す画像における注目ブロックのヒストグラムは図１３(b) の様になり、その濃度分散値は十分小さな値とならないために、対象物が存在すると誤判別される可能性が高い。ここでは、対象物が有ると誤判別されたものとする。なお、この対象物の有無判別は、図４で説明したように、この実施例では、濃度分散値と判別値を比較して濃度分散値が判別値より大きいときに対象物有りと判定する。
【０１３９】
block(y,x)の仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) は、図１３(b) の点線で示すようになる。このようなblock(y,x)について２値化しきい値を決定する。
【０１４０】
まず、２値化しきい値決定手段５により、前記フローチャートで説明した処理方法に従って参照範囲を決定する。左右の方向（行方向）に関しては、block(y,x)の左右両隣のブロックはともにblock(y,x)と同様に対象物が存在すると判別され、左右の参照範囲は横座標がx-1 からx+1 までとなる。上下方向（列方向）には、block(y,x)のあるブロックラインＬy と、その上側のブロックラインＬy-1 、下側のブロックラインＬy+1 を参照する。したがって、ここでの参照範囲（これを参照範囲Ｅ１という）は図１３(a) の太線で囲った部分となる。
【０１４１】
この参照範囲Ｅ１の中で注目ブロックの存在するブロックラインＬy とその上のブロックラインＬy-1 に存在する各ブロックは、block(y,x)と同様にほぼ図１３(b) の様なヒストグラムとなり、対象物は有ると判別されて仮２値化しきい値もblock(y,x)の仮２値化しきい値とほぼ同じ値になる。
【０１４２】
これに対して、block(y,x)の存在するブロックラインＬy の下のブロックラインＬy+1 に存在する３つのブロックは、むらのある背景と文字の両方が存在するために、どのブロックもほぼ同じようなヒストグラム（図１３(c) 参照）になり、仮２値化しきい値も図１３(c) の点線で表されるような値となる。この仮２値化しきい値は背景を除去し文字だけを残すしきい値となる。
【０１４３】
したがって、この場合、ブロックラインＬy+1 に存在する３つのブロックの仮２値化しきい値のうち、いずれかの仮２値化しきい値が参照範囲Ｅ１の中の仮２値化しきい値の最小値min となる。そして、この場合、参照範囲Ｅ１の中に対象物の存在するブロックがあるのでflag１はオンとなり、また、参照範囲Ｅ１中の対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値が２種類以上存在するのでflag２もオンとなる。したがって、図１１のフローチャートで説明したように、注目ブロックの２値化しきい値は、min+1 と決定される（図１３(b) に一点破線で示す）。
【０１４４】
よって、注目ブロックにおいて、対象物が存在すると誤判別されても背景を除去する適切なしきい値が決定される。ちなみに、前記した第２の従来例では、対象物が有ると判定されると、最大級間分散値に対応する濃度値を２値化しきい値とするので、この場合は、図２８で示したように、背景を残す２値化しきい値となり、２値化処理後には背景がノイズとして残ることになる。
【０１４５】
次に図１４(a) の様な場合について説明する。図１４(a) に示す画像は、白い背景の上に対象物として黒い文字（「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」など）が書かれている場合である。また、２値化しきい値の決定を行う注目ブロックをblock(y,x)とし、この注目ブロックには対象物としての文字が一部存在（この場合、「う」という文字の一部が存在している）しているものとする。
【０１４６】
この注目ブロックのヒストグラムは図１４(b) に示すようになり、濃度分散値は十分大きな値とならない。よって、対象物は存在しないと誤判別される可能性が高く、ここでは、対象物は存在しないと誤判別されたものとする。
【０１４７】
このような注目ブロックの２値化しきい値を決定する。まず参照範囲の決定を行う。注目ブロックの存在するブロックラインＬy に存在するブロックはすべて対象物なしと判別されたとする。よって左右の方向の参照範囲は、入力画像の左端から右端までとなる。上下方向の参照範囲は注目ブロックのあるブロックラインＬy とその上下各１ブロックライン（Ｌy-1 、Ｌy+1 ）である。したがって、ここでの参照範囲Ｅ２は同図(a) のようになる。なお、左右方向の参照範囲は、この場合、実際には、入力画像の左端から右端までであるが、ここでは途中までしか図示していない。
【０１４８】
また、同図(a) からもわかるように、ブロックラインＬy-1 に存在する各ブロックは、すべて背景しか存在せず、また、ブロックラインＬy+1 に存在する各ブロックのうち幾つかのブロックには、対象物（「あ」、「い」、「う」、・・・など）が存在している。
【０１４９】
このように、対象物の存在するブロックのヒストグラムはどれもほぼ図１４(c) の様になり、濃度分散値は十分大きな値となり対象物は存在すると判別され、仮２値化しきい値はどのブロックもほぼ同じように背景を除去し、文字を残す値（図１４(c) に点線で示す）となる。したがって、この場合、参照範囲Ｅ２中の対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の最小値min は、文字の存在するブロックのいずれかの仮２値化しきい値となる。また、flag１はオン、flag２は対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値がすべて同じ値であればオフとなり、２種類以上の値となればオンとなる。よって、図１１のフローチャートで説明したように、flag２がオフの場合は、注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)はmin と決定され、flag２がオンの場合は、注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)はmin+1 と決定される。
【０１５０】
このように、本発明では対象物がないと誤判別されても対象物を残す適切な２値化しきい値が決定される。この場合も、前記した第２の従来例では、対象物が無いと判定されると、２値化しきい値は“０”または“２５５”のいずれかに設定されるので、たとえば“０”と設定された場合は、この注目ブロックのように対象物が存在していても、その対象物は除去されてしまうことになる。
【０１５１】
次に図１５(a) の様な場合について説明する。図１５(a) は、対象物の周囲だけに色の付いた背景がある画像である。２値化しきい値を決定する注目ブロックblock(y,x)は、色の付いた背景と白い背景の境界部分である。この注目ブロックのヒストグラムは図１５(b) の様になり、分散値は十分大きな値となるために対象物が存在すると判別される。しかし、このブロックの色の付いた部分は、除去したい背景である。このような注目ブロックに対して、２値化しきい値を決定する。
【０１５２】
まず参照範囲を決定する。左右の方向に関してはblock(y,x)の左右両隣のブロックともblock(y,x)と同様に対象物が存在すると判別されて、左右の参照範囲は横座標がx-1 からx+1 までとなる。上下方向にはblock(y,x)のあるブロックラインＬy とその上下各１ブロックライン（Ｌy-1 、Ｌy+1 ）を参照する。したがって、ここでの全体の参照範囲Ｅ３は図１５(a）に太線で囲った部分となる。また、ブロックラインＬy の上のブロックラインＬy-1 は、白い背景しか存在しないものとし、ブロックラインＬy の下のブロックラインＬy+1 には、「い」、「う」、「え」などの対象物と色の付いた背景が存在しているものとする。
【０１５３】
ここで、注目ブロックblock(y,x)の左右両隣のブロックは注目ブロックと同様に図１５(b) の様なヒストグラムとなり、仮２値化しきい値も注目ブロックと同様に点線で示すようになる。これにより、これらのブロックは、白い背景を除去し色の付いた背景は残すような仮２値化しきい値となってしまう。
【０１５４】
これに対して、ブロックラインＬy+1 に存在するブロックは、上記したように黒い文字と色の付いた背景が存在している。このブロックラインＬy+1 に存在するブロックのヒストグラムは、どのブロックもほぼ図１５(c) の様になり、仮２値化しきい値は、どのブロックもほぼ図１５(c) の点線で示すようになる。これは、色の付いた背景は除去し文字を残す仮２値化しきい値である。
【０１５５】
よって、参照範囲Ｅ３内の対象物のあるブロックの仮２値化しきい値の最小値min は、ブロックラインＬy+1 のいずれかのブロックの仮２値化しきい値となる。このとき、flag１はオンとなり、flag２もオンとなる。したがって、求めるべき２値化しきい値は、この場合、min+1 と決定され、同図(b) の一点鎖線で示すように、注目ブロックにおいても色の付いた背景を除去する適切な２値化しきい値を設定できる。この場合も、前記した第２の従来例では、対象物が有ると判定されると、最大級間分散値に対応する濃度値を２値化しきい値とするので、この場合は、図２９で示したように、背景を残す２値化しきい値となり、２値化処理後には背景がノイズとして残ることになる。
【０１５６】
また、本発明では参照範囲（たとえば前記参照範囲Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３など）を決定する際、注目ブロックを基点に左右方向においては、対象物の存在するブロックまでとし、対象物の存在するブロックが無い場合は、入力画像の端までとしている。これを図１６を参照してさらに説明する。
【０１５７】
図１６において、ここでは、ブロックａを注目ブロックとすると、このブロックａの中には、対象物は存在しないと判別される。このため、このブロックａだけの情報では、このブロックａを黒とするのか白とするのか、あるいはこのブロックａ内に対象物は存在しないという判別は誤りか正しいかを判断することはできない。そこで、前記したように周囲のブロックのブロック情報を参照することが必要となってくる。
【０１５８】
本発明では、左右の方向への参照範囲は、２値化を行う注目ブロックの隣のブロックから順にブロック内の対象物の有無の判別結果を見ていき対象物が存在すると判別されたブロックがあれば、そこまでを参照範囲とし、対象物が存在するブロックがなければ入力画像の端までを参照範囲とする。よって、ブロックａに対する左方向への参照範囲は、この図１６の場合、ブロックｃまでとなり、右方向への参照範囲は、右方向に対象物が存在するブロックがなければ入力画像の端までが参照範囲となる。
【０１５９】
また、注目ブロックをブロックｂとした場合も、左方向への参照範囲は、ブロックｃまでとなり、左方向への参照範囲は、左方向に対象物が存在するブロックがなければ入力画像の端までが参照範囲となる。
【０１６０】
このように、ブロックａについては、すぐ左隣のブロックに対象物の存在するブロックが存在する。一方、ブロックｂについては、左側に６個目のブロックまで対象物の存在するブロックはない。
【０１６１】
このように、本発明では注目ブロックを基点に左右方向における参照範囲を可変としているが、これは以下のような理由によるものである。
【０１６２】
つまり、注目ブロックを基点に左右方向における参照範囲を、たとえば左右方向に２ブロックづつなどというように固定的なものとすると、同図におけるブロックｂのように、対象物の有るブロックを得ることができず参照用の２値化しきい値が得られないということにもなるからである。また、対象物の有るブロックを得る確率を高くしようとして、参照範囲を左右方向に広く設定することも可能であるが、この場合、すぐ隣に対象物のあるブロックがあっても、さらにその先までを参照範囲としてしまうため、処理時間に無駄を生じることになる。たとえば、ブロックａを注目ブロックとした場合、参照範囲を左右方向に１０ブロックづつなどと設定すると、この場合、左隣りに対象物のあるブロックがあるにも係わらず、１０ブロック先までを参照範囲としてしまうことになり、無駄な処理を行うことになる。このような問題に対処するため、本発明では前記したように、注目ブロックを基点に左右方向における参照範囲を可変としている。これにより、常に２値化しきい値を決定するのに必要最低限の参照範囲を設定することが可能となり、しかも適切なしきい値を決定することができ、さらに処理時間を短縮することができる。
【０１６３】
なお、前記実施例においては、注目ブロックの２値化しきい値を決定する場合、注目ブロックに対象物があるか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の中の最小値と注目ブロックの仮２値化しきい値とを比較して小さい方の値を、求めるべき２値化しきい値として決定し、対象物なし場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の中の最小値を求めるべき２値化しきい値として決定するというように、比較による論理演算によって、最小値を求めて、２値化しきい値を決定する例を示したが、このような方法に限られることなく、たとえば、論理演算により最大値や中間値を求め、この最大値や中間値をもとに求めるべき２値化しきい値を決定するようにしてもよい。また、論理演算以外にも四則演算による算術演算を用いて、たとえば、注目ブロックを含む参照範囲内のそれぞれの仮２値化しきい値から平均値を求めて、この平均の仮２値化しきい値をもとに、求めるべき２値化しきい値を決定するようにしてもよい。
【０１６４】
そして、このように論理演算または算術演算により求められた値に状況に応じて何らかの数値を加減乗除することにより最適な２値化しきい値を求めるようにする方法も考えられる。
【０１６５】
さらに、２値化しきい値としては、状況に応じて最小値を用いることが最適な場合もあり、また、ある場合には最大値や中間値を用いることが最適な場合もあり、さらには算術平均で求めた平均値を用いることが最適な場合もある。このように状況に応じて２値化しきい値としてどのような値を用いるかによって、２値化しきい値の決定方法を選択することも可能である。
【０１６６】
また、前記実施例においては、仮２値化しきい値を求める手段として、「大津の方法」を用いたが、大津の方法以外の方法により仮２値化しきい値を求めることも可能である。以下に仮２値化しきい値を求める他の例について説明する。
【０１６７】
図１７はその概略的な構成図であり、ヒストグラム生成部２１、ピーク検出部２６、仮２値化しきい値演算部２７などから構成されている。このような構成において、次にその動作を説明する。
【０１６８】
前記ピーク検出部２６は、ヒストグラム生成部２１により生成された濃度値ヒストグラムから必要とするピークを検出するもので、単に極大値として現れたピークを全て取り出すものではない。つまり、或る条件を満たさないピークはそれをピークとはみなさず、仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを取り出すような処理を行うものであり、これを図１８および図１９を参照しながら説明する。
【０１６９】
図１８はヒストグラム生成部２１から取り出された濃度値ヒストグラムである。このヒストグラム生成部２１は、前記実施例で説明したものと同じであるが、ここでは説明をわかりやすくするため、各濃度値に対する出現頻度を棒グラフ的に示している。また、この図では、３つの極大部分peak(1) ，peak(2) ，peak(3) が現れているものとする。図１９のフローチャートにおいて、まず、ステップｓｔ２０１にて、濃度値ヒストグラムの頻度が極大となる部分を検出しその極大部分の数を数える。ここでは、極大部分の番号を左( 黒）側からｍ番目をpeak(m) 、ｎ番目をpeak(n) で表す。
【０１７０】
そして、ステップｓｔ２０２からステップｓｔ２１８にて、それぞれの極大部分についてそれが必要とするピークであるか否かを決定する。まず、ステップｓｔ２０２にてｍに１を入れ、ステップｓｔ２０３にてｎに２を入れる。次に、ステップｓｔ２０４にて、peak(m) の濃度値とpeak(n) の濃度値の間の濃度値の出現頻度の最小値minPを検出し、続いて、ステップｓｔ２０５にてpeak(m) の濃度値の出現頻度とpeak(n) 濃度値の出現頻度とを比較する。この判断において、peak(m) の濃度値の出現頻度≧peak(n) の濃度値の出現頻度であれば、ステップｓｔ２０６にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minPとpeak(n) の濃度値の出現頻度×定数αを比較する。この定数αは、α＜１であり、ここでは、α＝１／２とする。
【０１７１】
前記ステップｓｔ２０６における出現頻度の最小値minPとpeak(n) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP＜peak(n) の濃度値の出現頻度×定数αであれば、ステップｓｔ２０７にてｍにｎを入れ、ステップｓｔ２０８にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７２】
一方、前記ステップｓｔ２０６における出現頻度の最小値minPとpeak(n) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP≧peak(n) の濃度値の出現頻度×定数αであった場合は、ステップｓｔ２０９にてpeak(n) はピークとはみなさないとする処理を行ったのち、ステップｓｔ２１０にてｍにｍを入れ（ｍはそのまま）、ステップｓｔ２１１にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(1) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７３】
ところで、前記ステップｓｔ２０５におけるpeak(m) の濃度値の出現頻度とpeak(n) 濃度値の出現頻度との判断において、peak(m) の濃度値の出現頻度＜peak(n) の濃度値の出現頻度であると判断された場合は、ステップｓｔ２１２の処理に進み、このステップｓｔ２１２にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minPとpeak(m) の濃度値の出現頻度×定数αを比較する。この定数αは、前記したように、α＜１であり、ここでは、α＝１／２とする。
【０１７４】
前記ステップｓｔ２１２における出現頻度の最小値minPとpeak(m) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP＜peak(m) の濃度値の出現頻度×定数αであれば、ステップｓｔ２１３にてｍにｎを入れ、ステップｓｔ２１４にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７５】
一方、前記ステップｓｔ２１２における出現頻度の最小値minPとpeak(m) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP≧peak(m) の濃度値の出現頻度×定数αであった場合は、ステップｓｔ２１５にてpeak(m) はピークとはみなさないとする処理を行ったのち、ステップｓｔ２１６にてｍにｎを入れ、ステップｓｔ２１７にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７６】
次に、ステップｓｔ２１８にて、ｎが極大部分の数より大きいか否かを判断し、ｎ＞極大部分の数であれば、ステップｓｔ２２０にて、ピークとみなされたピークの数を数えたのち、ステップｓｔ２２０にて、ピークとみなされたそれぞれのピークに対してピークの出現頻度×α≦出現頻度の範囲を設定する。
【０１７７】
一方、前記ステップｓｔ２１８にて、ｎ≦極大部分の数であれば、ステップｓｔ２０４の処理に戻る。
【０１７８】
前記した一連の処理を図１８の場合を例にとって説明する。ステップｓｔ２０４にて、peak(1) の濃度値とpeak(2) の濃度値の間の出現頻度の最小値minP（これをminP１という）を検出するが、この場合、出現頻度の最小値minP１は濃度「５」の部分で現われている。そして、ステップｓｔ２０５にてpeak(1) の濃度値の出現頻度とpeak(2) 濃度値の出現頻度とを比較する。この場合、peak(1) の濃度値の出現頻度≧peak(1) の濃度値の出現頻度であるから、ステップｓｔ２０６にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minP１とpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２（このpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２を図示の二点鎖線Ｘ２で示す）を比較する。この比較において、この場合、出現頻度の最小値minP１＜peak(2) の濃度値の出現頻度×１／２であるから、ステップｓｔ２０７にてｍにｎを入れ（ｍ＝２とする）、ステップｓｔ２０８にてｎにｎ＋１を入れる（ｎ＝３とする）。つまり、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７９】
このステップｓｔ２１８では、ｎが極大部分の数より大きいか否かの判断を行うが、この場合、ｎ＝３、極大部分の数＝３であるので、再びステップｓｔ２０４に戻る。このステップｓｔ２０４では、今度はpeak(2) の濃度値とpeak(3) の濃度値の間の出現頻度の最小値minP２を求める。この場合、出現頻度の最小値minP２は濃度「１０」の部分で現われている。そして、ステップｓｔ２０５にてpeak(2) の濃度値の出現頻度とpeak(3) 濃度値の出現頻度とを比較する。この場合、peak(2) の濃度値の出現頻度＜peak(3) の濃度値の出現頻度であるから、ステップｓｔ２１２にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minP２とpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２（前記したように、このpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２を図示の二点鎖線Ｘ２で示す）を比較する。この比較において、この場合、出現頻度の最小値minP２≧peak(2) の濃度値の出現頻度×１／２であるから、ステップｓｔ２１５にてpeak(2) はピークとはみなさないとする処理を行ったのち、ステップｓｔ２１６にてｍにｎを入れ（ｍ＝３とする）、ステップｓｔ２１７にてｎにｎ＋１を入れる（ｎ＝４とする）。つまり、現在がpeak(2) とpeak(3) についての処理であれば、次はpeak(3) とpeak(4) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１８０】
このステップｓｔ２１８では、、ｎが極大部分の数より大きいか否かの判断を行うが、この場合、ｎ＝４、極大部分の数＝３であるので、ステップｓｔ２１９にて、ピークとみなされたピークの数を数える。つまり、ここで数えるピーク数とは、ピークとみなされた極大部分のみ（この場合は、peak(2) を除いた極大部分）の数、つまり、peak(1) とpeak(3) を数える。そして、ステップｓｔ２２０にて、それぞれのピークpeak(1) とpeak(3) に対して、ピークの出現頻度×α（α＝１／２とする）より大きい出現頻度の範囲Ｅ１，Ｅ３を設定する。具体的には、図１８において、ピークpeak(1) の出現頻度×１／２は、二点鎖線Ｘ１で示されており、この二点鎖線Ｘ１以上の位置（この図では二点鎖線Ｘ１と同じ位置）に相当する出現頻度の範囲Ｅ１を設定する。同様に、ピークpeak(3) の出現頻度×１／２は、二点鎖線Ｘ３で示されており、この二点鎖線Ｘ３以上の位置（この図では二点鎖線Ｘ３と同じ位置）に相当する出現頻度の範囲Ｅ３を設定する。
【０１８１】
以上のような処理により、この例では、peak(1) ，peak(2) ，peak(3) のうち、peak(2) はピークとはみなされず、peak(1) とpeak(3) がピークとして検出されたことになる。
【０１８２】
そして、このようなピーク検出のあと、仮２値化しきい値の決定は次のようにして行う。
【０１８３】
すなわち、検出されたピークの数が１個である場合は、図２０（ａ）に示すように、ピーク（これをpeak(1) とする）の終わり（図中、出現頻度の範囲Ｅ１の終わりＥ１２）に＋１をした濃度値の部分を仮２値化しきい値とする。また、検出されたピークの数が複数の場合は、一番白側のピークの始まりとこの一番白側のピークから数えて２番目のピークの終わりの中間点を仮２値化しきい値とする。たとえば、検出されたピークの数が２個である場合は、図２０（ｂ）に示すように、一番白側のピーク（これをpeak(2) とする）の始まり（図中、出現頻度の範囲Ｅ２の始まりＥ２１）とこの一番白側のピークから数えて２番目のピーク（これをpeak(1) とする）の終わり（図中、出現頻度の範囲Ｅ１の終わりＥ１２）の中間点を仮２値化しきい値とする。さらに、検出されたピークの数が３個である場合は、図２０（ｃ）に示すように、一番白側のピーク（これをpeak(3) とする）の始まり（図中、出現頻度の範囲Ｅ３の始まりＥ３１）とこの一番白側のピークから数えて２番目のピーク（これをpeak(2) とする）の終わり（図中、出現頻度の範囲Ｅ２の終わりＥ２２）の中間点を仮２値化しきい値とする。
【０１８４】
以上のようにして仮２値化しきい値が決定される。このように決定された仮２値化しきい値を用いることによっても本発明を実現することができる。この方法によれば、「大津の方法」に比べて処理速度の短縮化が図れる。なお、仮２値化しきい値を決定する方法は、以上説明した２つの方法に限られるものではなく他の方法を用いてもよいことは勿論である。
【０１８５】
ところで、前記実施例では、各ブロックに対して１つの仮２値化しきい値を求める例を示したが、仮２値化しきい値は各ブロックに対して１つである必要はなく、１つのブロックに対して複数の仮２値化しきい値を求めるようにしてもよい。
【０１８６】
また、前記実施例において、対象物有無判別手段３は、対象物有無の判別に用いる特徴量として濃度分散値を用い、この濃度分散値をあらかじめ設定した判別値と比較する事によって対象物の有無を判別する例を示したが、濃度分散値の代わりに級間分散値の最大値または最大濃度差といった特徴量を用いてもよい。
【０１８７】
図２１は、特徴量として級間分散値の最大値を用いて対象物の有無を判別する対象物有無判別手段３の構成図である。この場合、特徴量抽出部は、ブロック毎に送られてくる濃淡画像の濃度値ヒストグラムを作成するヒストグラム生成部３３、このヒストグラム生成部３３で得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算部３４、この級間分散値演算部３４で求められた級間分散値よりその最大級間分散値を検出する最大値検出部３５などで構成されている、そして、この特徴量抽出部から得られる最大級間分散値を対象物有無判別信号出力部３６にて、判別値と最大値検出部３５にて検出された最大級間分散値とを比較して、最大級間分散値が判別値より大きければ対象物有り、判別値以下であれば対象物無しという信号を出力する。
【０１８８】
このような構成において、その処理手順を図２２のフローチャートを参照しながら説明する。ブロック毎に送られてくる濃淡画像はヒストグラム生成部３３に送られ、ステップｓｔ３０１にてヒストグラムが生成され、そのヒストグラムは級間分散値演算部３４に送られる。級間分散値演算部３４では、ステップｓｔ３０２にて各濃度の級間分散値が演算を行い、その級間分散値は最大値検出部３５に送られる。最大値検出部３５では、ステップｓｔ３０３にて最大級間分散値を検出し、その検出値は対象物有無判別信号出力部３６に送られる。
【０１８９】
対象物有無判別信号出力部３６には外部より所定の判別値が入力パラメータとして与えられており、ステップ３０４にて最大級間分散値と前記判別値を比較する。その結果、最大級間分散値＞判別値であれば、ステップｓｔ３０５にて対象物有りと判定し、最大級間分散値≦判別値判別値であれば、ステップｓｔ３０６にて対象物無しと判定する。すなわち、ヒストグラムは、対象物があれば図２８(a) で示したように、２つの山が描かれる曲線となり、それによって得られる級間分散曲線は同図(b) のように大きな最大値を持つ曲線となる。これに対して、対象物が無い場合は、図３１(a) で示したように、１つの山だけの曲線となり、それによって得られる級間分散曲線は同図(b) のように、対象物の有る場合に比べて小さい最大値を持つ曲線となる。
【０１９０】
したがって、この級間分散値の最大値を予め設定した判別値と比較することにより対象物の有無を判別できる。
【０１９１】
以上のように、特徴量として濃度分散値の代わりに級間分散値の最大値を用い、この級間分散値の最大値と判別値とを比較することによっても対象物の有無を判別できる。
【０１９２】
次に、特徴量として最大濃度差を用いて対象物の有無を判定する例について説明する。
【０１９３】
図２３は、特徴量として最大濃度差を用いて対象物の有無を判別する対象物有無判別手段３の構成図である。ここでは、特徴量抽出部として、ブロックごとに送られてくる濃淡画像の最大濃度差を演算する最大濃度差演算部３７が用いられる。この最大濃度差演算部３７により求められた最大濃度差は、対象物有無判別信号出力部３８に与えられ判別値と比較される。そして、対象物有無判別信号出力部３８からは、最大濃度差が判別値より大きければ対象物有り、判別値以下であれば対象物無しという信号が出力される。
【０１９４】
このような構成においてその処理手順を図２４のフローチャートを参照しながら説明する。ブロック毎に送られてくる濃淡画像は最大濃度差演算部３７に入力され、ステップｓｔ４０１にて最大濃度差が演算され、対象物有無判別信号出力部３８に送られる。対象物有無判別信号出力部３８には外部より所定の判別値が入力パラメータとして与えられており、ステップｓｔ４０２にて最大濃度差とその判別値を比較する。その結果、最大濃度差＞判別値であればステップｓｔ４０３にて対象物有りと判定し、最大濃度差≦判別値であればステップｓｔ４０４にて対象物無しと判別する。すなわち、そのブロック内に背景しか無い場合には、ブロック内の各画素毎の濃度にはあまり差がなく当該ブロックにおける最大濃度差は小さい値となる。これに対して、ブロック内に文字が存在する場合には、各画素毎の濃度には大きな差が生じて、当該ブロックにおける最大濃度差は背景しか無いブロックの最大濃度差に比べて大きな値となる。
【０１９５】
したがって、ブロック毎に得られる最大濃度差を判別値と比較することにより、対象物の有無を判別できる。このように、各ブロック毎にそのブロックを構成する画素間の最大濃度差を求め、この最大濃度差と判別値とを比較することによっても対象物の有無を判別できる。
【０１９６】
さらにまた、前記濃度分散値、最大級間分散値、最大濃度差という３つの特徴量のうち、少なくとも２つを用いて対象物の有無を判別することも可能である。
図２５はその構成例を示すもので、ここでは、濃度分散値と最大級間分散値を特徴量として用いた例を示している。この場合、第１の特徴量抽出部は、ヒストグラム生成部３３、級間分散値演算部３４、最大値検出部３５で構成され、第２の特徴量抽出部としては、濃度分散値演算部３１が用いられる。
【０１９７】
そして、第１の特徴量抽出部から出力される最大級間分散値は、最大値比較部５０にて判別値と比較され、最大級間分散値が判別値より大きい場合に、この最大値比較部５０から信号（たとえば“１”）が出力される。一方、第２の特徴量抽出部から出力される濃度分散値は、分散値比較部５１にて判別値と比較され、濃度分散値が判別値より大きい場合に、この分散値比較部５１から信号（たとえば“１”）が出力される。これらの信号を、アンド回路などからなる対象物有無判別信号出力部５２に与えることにより、最大級間分散値が判別値より大で、かつ、濃度分散値が判別値より大である場合のみに、対象物が有りという信号が出力される。
【０１９８】
このように特徴量を２つ以上用いることにより、より以上正確な対象物の有無判定を行うことができる。
【０１９９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明における画像処理方法は、まず、請求項１、請求項２によれば、入力画像を複数のブロックに分割し、この分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めるとともに、分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別して、各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値などのブロック情報を参照して、各ブロックの２値化しきい値を決定したので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、さらにこれにより決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化することにより、入力画像全体に渡って最適な２値化処理を行うことができる。
【０２００】
また、請求項３によれば、仮２値化しきい値演算手段として、級間分散値を最大とする濃度値を仮２値化しきい値とするという方法を用いたので、簡単な処理で、しかもより適切な仮２値化しきい値を求めることができ、これによって、求めるべき２値化しきい値もより適切な値とすることができる。
【０２０１】
また、請求項４によれば、仮２値化しきい値演算手段として、濃度値ヒストグラムから、仮２値化しきい値をもとめるに必要なピークを検出し、これにより検出されたピークをもとに仮２値化しきい値を求めるようにすることにより、より簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２０２】
請求項５によれば、濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分がある場合は、比較対象の極大部分との間の谷間における濃度値の出現頻度と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度との関係を基にして、当該極大部分が仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定することにより、簡単、かつ確実に、仮２値化しきい値を求めるに必要なピークを検出することができ、これをもとに、簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２０３】
さらに、請求項６によれば、前記のようにして求めたピークを基に仮２値化しきい値を決定するようにしたので、簡単、かつ確実にしかも高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２０４】
また、請求項７によれば、対象物有無の判別に濃度分布による特徴量を用いて、この特徴量とあらかじめ設定した判別値とを比較することにより対象物有無を判別しているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０５】
また、請求項８によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として濃度分散値を用いているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０６】
また、請求項９によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として級間分散値の最大値を用いているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０７】
また、請求項１０によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として最大濃度差を用いているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０８】
また、請求項１１によれば、対象物の有無判別を行う際、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を用い、これらをそれぞれ判別値と比較して、各比較結果により対象物の有無を判別するようにしたので、より高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０９】
また、請求項１２によれば、２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数のブロックにて参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方を値から注目ブロックの２値化しきい値を決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
また、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２１０】
また、請求項１３によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定するようにしたので、参照範囲内に対象物の有るブロックが無い場合でも、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２１１】
また、請求項１４によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値として決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値として決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２１２】
また、請求項１５によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、状況に応じて最適な２値化しきい値を求めることができ、２値化処理後の文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２１３】
また、請求項１６によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、簡単な処理で適格な２値化しきい値を求めることができる。
【０２１４】
また、請求項１７によれば、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることにより、２値化処理後の文字のかすれを防止でき、文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２１５】
また、請求項１８によれば、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２１６】
また、本発明の画像処理装置によれば、まず、請求項１９、請求項２０によれば、入力画像を複数のブロックに分割し、この分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めるとともに、分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別して、各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値などのブロック情報を参照して、各ブロックの２値化しきい値を決定したので、簡単な処理で、しかもより適切な２値化しきい値を決定する事ができ、さらにこれにより決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化することにより、入力画像全体に渡って最適な２値化処理を行うことができる。
【０２１７】
また、請求項２１によれば、仮２値化しきい値演算手段として、級間分散値を最大とする濃度値を仮２値化しきい値とするという方法を用いたので、より適切な仮２値化しきい値を求めることができ、これによって、求めるべき２値化しきい値もより適切な値とすることができる。
【０２１８】
また、請求項２２によれば、仮２値化しきい値演算手段として、濃度値ヒストグラムから、仮２値化しきい値をもとめるに必要なピークを検出し、これにより検出されたピークをもとに仮２値化しきい値を求めるようにすることにより、より簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２１９】
請求項２３によれば、濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分がある場合は、比較対象の極大部分との間の谷間における濃度値の出現頻度と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度との関係を基にして、当該極大部分が仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定することにより、簡単、かつ確実に、仮２値化しきい値を求めるに必要なピークを検出することができ、これをもとに、簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２２０】
さらに、請求項２４によれば、前記のようにして求めたピークを基に仮２値化しきい値を決定するようにしたので、簡単、かつ確実にしかも高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２２１】
また、請求項２５によれば、対象物有無の判別に濃度分布による特徴量を用いて、この特徴量とあらかじめ設定した判別値とを比較することにより対象物有無を判別しているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２２】
また、請求項２６によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として濃度分散値を用いているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２３】
また、請求項２７によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として級間分散値の最大値を用いているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２４】
また、請求項２８によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として最大濃度差を用いているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２５】
また、請求項２９によれば、対象物の有無判別を行う際、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を用い、これらをそれぞれ判別値と比較して、各比較結果により対象物の有無を判別するようにしたので、より高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２６】
また、請求項３０によれば、２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数のブロックにて参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方の値から注目ブロックの２値化しきい値を決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
また、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２２７】
また、請求項３１によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定するようにしたので、参照範囲内に対象物の有るブロックが無い場合でも、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２２８】
また、請求項３２によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値として決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値として決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２２９】
また、請求項３３によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、状況に応じて最適な２値化しきい値を求めることができ、２値化処理後の文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２３０】
また、請求項３４によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、簡単な処理で適格な２値化しきい値を求めることができる。
【０２３１】
また、請求項３５によれば、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることにより、２値化処理後の文字のかすれを防止でき、文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２３２】
また、請求項３６によれば、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２３３】
以上のように本発明によれば、ブロック内の対象物の有無を誤判別した場合においても、最適な２値化しきい値を設定することができ、ブロック内に対象物が有る無しに係わらず、すべてのブロックにおいて最適な２値化しきい値を設定することができ、この最適な２値化しきい値を用いて２値化処理することにより、入力画像全体に渡って最適な２値化処理が行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施例を説明する全体的なブロック図。
【図２】 同実施例における仮２値化しきい値演算手段のブロック図。
【図３】 同実施例における仮２値化しきい値演算手段を説明するフローチャート。
【図４】 同実施例における対象物有無判別手段のブロック図。
【図５】 同実施例における対象物有無判別手段を説明するフローチャート。
【図６】 同実施例における全体的な処理を説明するフローチャート。
【図７】 入力画像の一例を説明する図。
【図８】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その１）。
【図９】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その２）。
【図１０】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その３）。
【図１１】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その４）。
【図１２】 同実施例において参照範囲内の仮２値化しきい値を２値化しきい値として用いる場合の説明図。
【図１３】 同実施例においてあるブロックの２値化しきい値を決定する具体例を説明する図（その１）。
【図１４】 同実施例においてあるブロックの２値化しきい値を決定する具体例を説明する図（その２）。
【図１５】 同実施例においてあるブロックの２値化しきい値を決定する具体例を説明する図（その３）。
【図１６】 同実施例における参照範囲の設定方法について説明する図。
【図１７】 同実施例における仮２値化しきい値演算手段の他の例を説明するブロック図。
【図１８】 仮２値化しきい値演算手段の他の例を説明する濃度値ヒストグラムを示す図。
【図１９】 仮２値化しきい値演算手段の他の例におけるピーク検出の処理手順を説明するフローチャート。
【図２０】 仮２値化しきい値演算手段の他の例における仮２値化しきい値決定を説明する図。
【図２１】 前記実施例における対象物有無判別手段において特徴量として級間分散値を用いた例を示すブロック図。
【図２２】 特徴量として級間分散値を用いた場合の対象物有無判別処理を説明するフローチャート。
【図２３】 同実施例における対象物有無判別手段において特徴量として最大濃度差を用いた例を示すブロック図。
【図２４】 特徴量として最大濃度差を用いた場合の対象物有無判別処理を説明するフローチャート。
【図２５】 同実施例における対象物有無判別手段において特徴量として級間分散値と濃度分散値を用いた例を示すブロック図。
【図２６】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段のブロック図。
【図２７】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するフローチャート。
【図２８】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図２９】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段のブロック図。
【図３０】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するフローチャート。
【図３１】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図３２】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図３３】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図３４】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【符号の説明】
１・・・画像分割手段
２・・・仮２値化しきい値演算手段
３・・・対象物有無判別手段
４・・・ブロック情報記憶手段
５・・・２値化しきい値決定手段
６・・・２値化手段
３１・・・濃度分散値演算部
３２・・・対象物有無判別信号出力部
【産業上の利用分野】
本発明は、スキャナなどによって読み込まれた多階調のデータを２値化する際に最適な２値化しきい値の設定を可能とする画像処理方法および画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナなどによって読み込まれる画像には、文字に網かけ処理や色彩の施されているものがある。このような画像をスキャナなどによって読み込むと、たとえば２５６階調というような多階調の画像信号として取り出されるが、この多階調の画像信号を２値化する際、最適な２値化しきい値を決定することが重要な課題となってくる。
【０００３】
すなわち、網かけや色彩に施された背景から文字などを分離する際に、その分離基準となる２値化しきい値を最適に選ばないと、背景がノイズとして残ったり、または文字がかすれたりすることになる。
【０００４】
このような多階調の画像信号を２値化する際、スキャナなどにより読み込まれた濃淡画像（以下、入力画像という）を複数のブロックに分割し、分割したブロック１つ１つに対して文字などの対象領域と背景とに分離する最適な２値化しきい値を決定して２値化を行うことが従来より行われている。そして、各ブロックに対して入力画像を対象領域と背景に分離するための２値化しきい値を決定する手段としては、従来、次に示すような手段が提案されている。
【０００５】
以下の２つの例について説明する。
【０００６】
図２６は、第１の従来例としての２値化しきい値決定手段を示すブロック図であり、これは、「大津の方法」（電気通信学会論文誌、' ８０／４ Ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ Ｎｏ．４ Ｐ３４９に記載）と呼ばれるものである。図２６において、２１は入力された濃淡画像からその濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成部、２２２はヒストグラム生成部２１で得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散演算部、２３は級間分散演算部２２で求められた級間分散値よりその最大値を検出し、その時の濃度値を２値化しきい値として出力する最大値検出部である。
【０００７】
このような構成における処理手順を図２７のフローチャートを参照して説明する。まず、入力画像としてディジタル化された２５６階調の濃淡画像信号が入力されると、その画像信号はヒストグラム生成部２１に送られ、２５６階調の各濃度値の濃度値ヒストグラムが生成される（ステップＳＴ１）。この濃度値ヒストグラムは、次に級間分散演算部２２に送られ、各濃度値の級間分散値の演算が行われる（ステップｓｔ２）。この級間分散値は、次のように求められる。なお、入力画像は、１〜Ｎの濃度値を持つＮ階調の濃淡画像であるとする。濃度値ｉの出現確率ｐi は、
ｐi ＝（濃度値ｉの画素数）／（全画素数）
で表される。画像の全平均レベルμT は、
【０００８】
【数１】
となる。画像の全平均レベルμT と２つの累積量ω( ｋ) 、μ( ｋ)
【００１０】
【数２】
【数３】
を用いて、濃度値ｋの級間分散値σB （ｋ）は、
【００１３】
【数４】
となる。
【００１５】
このように級間分散演算部２２にて求められた各濃度値の級間分散値は最大値検出部２３に送られ、当該級間分散値の中の最大級間分散値が検出される（ステップＳＴ３）。そして次に、級間分散値が最大となった濃度値を２値化しきい値として出力する（ステップＳＴ４）。
【００１６】
これを具体的に示したものが図２８である。同図(a) は、濃度値ヒストグラムの一例を示すもので、この例は、文字と背景が混在しているブロックからの入力画像に対する濃度値ヒストグラムであり、白側の濃度階調と黒側の濃度階調の出現頻度が同じような場合である。このような濃度値ヒストグラムから求められる級間分散値は同図(b) のような曲線となり、この曲線の最大値に対応する濃度値を２値化しきい値とする。
【００１７】
図２９は、２値化しきい値決定手段の第２の従来例（特開平４−２８６０８３号広報に記載）を示すブロック図である。図２９において、２１はヒストグラム生成部、２２は級間分散値演算部であり、これらは図２６で同一符号を付したものと同じであるので詳細な説明は省略する。２４はこの級間分散値演算部２２で求められた級間分散値よりその最大級間分散値を検出する最大値検出部である。
この最大値検出部２４は、図２６で示した最大値検出部２３に相当するものであるが、この図２９における最大値検出部２４は、検出した最大級間分散値とその時の濃度値の両方を出力する点が前記図２６で示した最大値検出部２３と異なっている。
【００１８】
また、２５は対象物有無判定部であり、この対象物有無判定部２５は、所定の判別値が入力パラメータとして与えられ、この判別値と最大値検出部２４にて出力された特徴量（ここでは最大級間分散値）とを比較して、最大級間分散値が判別値より大きければ、最大値検出部２３の出力した濃度値を２値化しきい値として出力し、また、最大級間分散値が、判別値以下であれば、あらかじめ定められた２値化しきい値“２５５”（あるいは“０”）を、前記２値化しきい値として出力する。
【００１９】
このような構成における２値化しきい値決定処理の手順を、図３０のフローチャートを参照して説明する。この場合も、２５６階調の濃淡画像が入力画像として取り込まれたものとする。
【００２０】
前記第１の従来例の場合と同様に、入力画像はヒストグラム生成部２１に送られ、濃度値ヒストグラムが生成される（ステップｓｔ１１）。この濃度値ヒストグラムは級間分散値演算部２２に入力され、各濃度値における級間分散値の演算が行われる（ステップｓｔ１２）。次に、この級間分散値演算部２２で求められた各濃度値の級間分散値は最大値検出部２４に送られ、その級間分散値中の最大値が検出される（ステップＳＴ１３）。この最大値検出部２４にて検出された最大級間分散値と級間分散値が最大値となった濃度値は対象物有無判定部２５に出力される。
【００２１】
対象物有無判定部２５には外部より所定の判別値が入力パラメータとして与えられており、前記最大値検出部２４から送られてきた最大級間分散値をその判別値と比較する（ステップＳＴ１４）。その結果、最大級間分散値＞判別値であれば、対象物有りと判定し、前記最大値検出部２４より送られてきた最大級間分散値に対応する濃度値を２値化しきい値として出力する（ステップＳＴ１５）。一方、最大級間分散値≦判別値であれば、対象物無し（背景のみ）と判定し、あらかじめ定められた２値化しきい値“２５５”（あるいは“０”）を２値化しきい値として出力する（ステップＳＴ１６）。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】
ブロック毎の２値化しきい値決定手段として第１の従来例（「大津の方法」）を用いた場合を考える。
【００２３】
「大津の方法」は、処理を行う画像の中に対象物と背景が両方入っていることを前提に２値化しきい値を決定する。従って、対象物が存在しない背景のみのブロックの２値化しきい値を決定する場合でも、２値化しきい値をむりやり求めてしまい、２値化後に背景がノイズとして残ってしまうという問題点がある。
【００２４】
これを図３１により説明する。同図(a) は対象物が存在しない背景のみのブロックにおける濃度値ヒストグラムであり、同図(b) はその級間分散値曲線である。従って、この場合、２値化しきい値は同図(a) の位置となり、２値化後に背景がノイズとして残ることになる。
【００２５】
このような問題を解決するための手段として、第２の従来例による手段がある。この第２の従来例２は、第１の従来例における問題点を解決するために、２値化しきい値決定を行う濃淡画像の中に対象物が存在するか否かの判別を行う手段を有している。この判別手段として、あらかじめ設定された判別値と級間分散値の最大値とを比較する方法をとっている。つまり、級間分散値の最大値が判別値よりも小さければ対象物は存在しないと判断し、級間分散値の最大値が判別値よりも大きければ対象物は存在すると判断している。
【００２６】
しかし、この第２の従来例も以下に示すような問題点がある。
【００２７】
この問題点について、本発明の実施例の説明で用いる図１３(a) 、図１４(a) 、図１５(a) を例にとって説明する。
【００２８】
まず、第１番目としては、図１３(a) のように、注目ブロックblock(y,x)内に背景（この背景は濃度が不均一でむらがある背景であるものとする）しか入っていない状態、また、第２番目としては、図１４(a) に示すように、注目ブロックblock(y,x)内にわずかに対象物が含まれる状態（この場合「う」という文字の一部分が注目ブロックblock(y,x)内にわずかに含まれている）であり、これら２つの状態において、それぞれ２値化しきい値を決定する場合について考える。
【００２９】
第１番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の濃度値ヒストグラムは図３２(a) 、第２番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の濃度値ヒストグラムは図３３(a) の様になる。ここで、第１番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の級間分散値曲線は図３２(b) 、第２番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の級間分散値曲線は図３３(b) のようになり、第１番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の最大級間分散値max1および第２番目の状態における注目ブロックblock(y,x)の最大級間分散値max2は、それぞれ同じような値か、あるいは、最大級間分散値max2の方が最大級間分散値max1より小さな値となる。
【００３０】
このように、対象物がわずかであるが存在するブロックの級間分散値の最大値が、対象物が全く存在しないブロックの級間分散値の最大値よりも小さくなることも有り得る。したがって、これらの級間分散値の最大値を前記判別値と比較すると、判別値の選び方によっては、この場合、対象物がわずかであるが存在する注目ブロックが対象物無しと判定され、対象物が全く存在しない注目ブロックが対象物有りと判定されることにもなり、誤判定される可能性もある。
【００３１】
そのため、最大級間分散値と判別値との比較によって、注目ブロックについて正確に対象物の有無を判別することは不可能である。もし、この第２の従来例の方法で、対象物が有るにもかかわらず無いと誤判別された場合、つまり、最大級間分散値≦判別値である場合は、前記図３０のフローチャートで説明したように、対象物無し（背景のみ）と判定され、この場合は、あらかじめ定められた２値化しきい値としてたとえば０が２値化しきい値として出力されると、２値化処理後、対象物は残らないことになる。
【００３２】
また、対象物が無いにもかかわらず有ると誤判別された場合には、そのときの最大級間分散値に対応する濃度値が２値化しきい値となるため、２値化処理後、背景がノイズとして残るという問題点がある。
【００３３】
次に、図１５(a) に示すような場合を考える。図１５(a) は、白い紙に文字が書いてあって、その文字の周りだけに網かけや色付けされている様な状態を示している。このような状態を第２の従来例を用いて２値化しきい値を決定する場合について考える。第２の従来例における対象物の有無の判別手段では、図中の注目ブロックblock(y,x)内の濃度値ヒストグラムは図３４(a) のようになり、また、その級間分散値曲線は図３４(b) のようになる。このように、濃度の異なる２つの領域があるために、級間分散値の最大値max3は大きな値となり、あらかじめ設定された判定値と比較したとき、この場合、対象物は有ると誤判定され、その２値化しきい値は背景部分を残す値となる。
【００３４】
しかし、図１５(a) に示すように、実際には注目ブロックblock(y,x)内には対象物は存在せず、この注目ブロック内の網かけまたは色付けされた部分は注目ブロック隣接するブロックＢから続く背景部分であり、２値化処理後には残したくない部分である。ところが、第２の従来例では、図１５(a) のような場合でも、注目ブロック１３には対象物が有ると判断され、２値化処理後、網かけまたは色付けされた部分はノイズとして残る。また、図１５(a) のようにブロックＢと注目ブロックblock(y,x)の境界まで文字がある場合には、ノイズが文字に接触し、２値化処理後の画像を文字認識する場合には、認識に悪影響を与えるという問題が生じる。
【００３５】
そこで、本発明ではブロック内の対象物の有無を誤判別した場合においても、最適な２値化しきい値を決定し、ブロック内の対象物の有無にかかわらずすべてのブロックにおいて最適な２値化しきい値を決定することができ、入力画像全体にわたって最適な２値化を可能とする画像処理方法および画像処理装置を提供することを目的とする。
【００３６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、入力画像を複数のブロックに分割する画像分割工程と、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算工程と、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別する対象物有無判別工程と、前記仮２値化しきい値演算工程と前記対象物有無判別工程において得られる各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶するブロック情報記憶工程と、前記ブロック情報記憶工程にて記憶されたブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定工程と、前記２値化しきい値決定工程により決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する２値化工程とを有することを特徴とする。
また、前記ブロックの入力画像の濃度値を表す情報は、前記ブロックの入力画像に基づく濃度値ヒストグラムとされ、前記仮２値化しきい値演算工程では、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像に基づいて前記濃度値ヒストグラムを生成して当該生成した濃度値ヒストグラムから仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めることを特徴とする。
【００３７】
そして、前記仮２値化しきい値演算工程は、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算工程と、前記級間分散値演算工程より得られた級間分散値の最大値を検出し、この級間分散値が最大となる時の濃度値を前記仮２値化しきい値として出力する最大値検出工程とを有することを特徴とする。
【００３８】
また、前記仮２値化しきい値演算工程の他の例としては、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムから、前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを検出するピーク検出工程と、このピーク検出工程により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める工程とから成るものでもよい。
【００３９】
この仮２値化しきい値演算工程の他の例における前記ピーク検出工程では、前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分が有る場合は、比較の対象となるそれぞれの極大部分間における濃度値の出現頻度値と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度値との関係を基にして、その極大部分が仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定する。
【００４０】
前記ピーク検出工程により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める工程では、前記ピーク検出工程により得られたピーク数が１個の場合は、そのピークの立ち上がりまたは立ち下がりのあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値として求め、前記ピーク検出工程により得られたピーク数が複数の場合は、所定の隣合うピーク間のあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を仮２値化しきい値として求める。
【００４１】
また、前記対象物有無判別工程は、入力画像濃度分布による特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記特徴量抽出工程より得られた特徴量を比較して、その比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力工程とを有することを特徴とする。
【００４２】
そして、前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の濃度分散値であることを特徴とする。
【００４３】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像から得られる濃度値ヒストグラムを基に求められる級間分散値の最大値であることを特徴とする。
【００４４】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の最大濃度差であることを特徴とする。
【００４５】
また、前記対象物有無判別工程は、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を抽出するそれぞれの特徴量抽出工程と、入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記それぞれの特徴量抽出工程からのより得られた特徴量をそれぞれ比較して、各比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力工程とを有することを特徴とする。
【００４６】
また、前記２値化しきい値決定工程では、前記２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数ブロックにより参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方から前記注目ブロックの２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００４７】
そして、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００４８】
さらに、前記注目ブロックの２値化しきい値は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値を決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００４９】
また、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定の他の例としては、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値を求める方法もある。
【００５０】
前記注目ブロックの２値化しきい値は、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するのも一例である。
【００５１】
また、前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とする。
【００５２】
前記２値化しきい値決定工程では、前記注目ブロックを基点にする前記行方向に対しては、前記対象物が有るブロックが存在する場合には前記注目ブロックを基点にして当該対象物が有るブロックであって前記注目ブロックに最も近いブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定し、前記対象物が有るブロックが存在しない場合には前記注目ブロックを基点にして前記行方向の端のブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定してもよい。
【００５３】
また、本発明の画像処理装置は、入力画像を複数のブロックに分割する画像分割手段と、前記画像分割手段において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度 値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算手段と、前記画像分割手段において分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別する対象物有無判別手段と、前記仮２値化しきい値演算手段と前記対象物有無判別手段において得られる各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報と、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶するブロック情報記憶手段と、前記ブロック情報記憶手段にて記憶されたブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定手段と、前記２値化しきい値決定手段により決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する２値化手段とを有することを特徴とする。
また、前記ブロックの入力画像の濃度値を表す情報は、前記ブロックの入力画像に基づく濃度値ヒストグラムとされ、前記仮２値化しきい値演算工程では、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像に基づいて前記濃度値ヒストグラムを生成して当該生成した濃度値ヒストグラムから仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めることを特徴とする。
【００５４】
そして、前記仮２値化しきい値演算手段は、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算手段と、前記級間分散値演算手段より得られた級間分散値の最大値を検出し、この級間分散値が最大となる時の濃度値を前記仮２値化しきい値として出力する最大値検出手段とを有することを特徴とする。
【００５５】
また、前記仮２値化しきい値演算手段の他の例としては、前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムから、前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを検出するピーク検出手段と、このピーク検出手段により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算手段とから構成されるものでもよい。
【００５６】
この仮２値化しきい値演算手段の他の例における前記ピーク検出手段は、前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分が有る場合は、比較の対象となるそれぞれの極大部分間における濃度値の出現頻度値と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度値との関係を基にして、その極大部分が前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定する。
【００５７】
この仮２値化しきい値演算手段の他の例における仮２値化しきい値は、前記ピーク検出手段により得られたピーク数が１個の場合は、そのピークの立ち上がりまたは立ち下がりのあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値として求め、前記ピーク検出手段により得られたピーク数が複数の場合は、所定の隣合うピーク間のあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を仮２値化しきい値として求める。
【００５８】
また、前記対象物有無判別手段は、入力画像濃度分布による特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記特徴量抽出手段より得られた特徴量を比較して、その比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力手段とを有することを特徴とする。
【００５９】
そして、前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の濃度分散値であることを特徴とする。
【００６０】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像から得られる濃度値ヒストグラムを基に求められる級間分散値の最大値であることを特徴とする。
【００６１】
前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の最大濃度差であることを特徴とする。
【００６２】
また、前記対象物有無判別手段は、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を抽出するそれぞれの特徴量抽出手段と、入力パラメータとして所定の判別値が与えられ、この判別値と前記それぞれの特徴量抽出手段からのより得られた特徴量をそれぞれ比較して、各比較結果により対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力手段とを有することを特徴とする。
【００６３】
また、前記２値化しきい値決定手段は、前記２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数のブロックにより参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては、当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては、前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方から前記注目ブロックの２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００６４】
そして、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００６５】
さらに、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値を決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする。
【００６６】
また、前記注目ブロックの２値化しきい値の決定の他の例としては、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値を求める方法もある。
【００６７】
前記注目ブロックの２値化しきい値は、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するのも一例である。
【００６８】
また、前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることを特徴とする。
【００６９】
前記２値化しきい値決定手段では、前記注目ブロックを基点にする前記行方向に対しては、前記対象物が有るブロックが存在する場合には前記注目ブロックを基点にして当該対象物が有るブロックであって前記注目ブロックに最も近いブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定し、前記対象物が有るブロックが存在しない場合には前記注目ブロックを基 点にして前記行方向の端のブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定してもよい。
【００７０】
【作用】
本発明は、入力画像を複数のブロックに分割し、分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めるとともに、分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別し、各ブロックの前記仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報と、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶しておき、このブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する。そして、このように決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する。
【００７１】
前記ブロックの２値化しきい値の決定は、２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺の複数のブロックで構成される参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおける対象物の有無を示す情報と、対象物有りと判定されたブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の中の最小の仮２値化しきい値と、参照範囲内で複数の異なった仮２値化しきい値があるか否かを示す情報などを参照することによって注目ブロックの２値化しきい値を決定する。
【００７２】
具体的には、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物の有るブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値として決定し、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、これら既に決定された２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定し、また、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物の有るブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値と注目ブロックの仮２値化しきい値とを比較して小さいほうの値を、求めるべき２値化しきい値として決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する。
【００７３】
したがって、ブロック内の対象物の有無を誤判別した場合においても、最適な２値化しきい値を決定することができ、入力画像全体にわたって最適な２値化処理が可能となる。
【００７４】
【実施例】
以下本発明の実施例を図面を参照しながら説明する。
【００７５】
図１は本発明の画像処理装置における２値化信号出力手段を示すブロック図である。同図において、１は入力画像（多階調の濃淡画像）を横Ｍ画素×縦Ｎ画素（Ｍ，Ｎは正の整数）の画素で構成されるブロックに分割し、１ブロックずつ画像信号を出力する画像分割手段、２は画像分割手段１より出力される１ブロック毎の画像信号それぞれに対して仮の２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算手段、３は画像分割手段１より出力される１ブロック毎の画像信号それぞれに対してブロック内の対象物の有無を判別しその結果を出力する対象物有無判別手段である。
【００７６】
また、４は仮２値化しきい値演算部２から出力される仮２値化しきい値と対象物有無判別手段３から出力される対象物の有無および後述するしきい値決定手段５より出力される２値化しきい値を記憶するブロック情報記憶手段、５はブロック情報記憶手段４の情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定手段、６はブロック分割手段１より出力される各ブロックの画像信号を、２値化しきい値決定手段５にて決定される各ブロックの２値化しきい値により２値化処理する２値化手段であり、この２値化手段６からは２値化された画像信号が出力される。
【００７７】
前記仮２値化しきい値演算手段２は、図２で示す如く、ヒストグラム生成部２１、級間分散演算部２２、最大級間分散値検出部２３で構成され、前述した「大津の方法」により２値化しきい値を求めるもので、本発明では、この「大津の方法」により求めた２値化しきい値を「仮の２値化しきい値」として用いている。
したがって、本発明では、最大値検出部２３からの出力は「仮２値化しきい値」である。
【００７８】
そして、この仮２値化しきい値は図３のフローチャートで示す処理手順により求められる。なお、図３の処理手順は図２３のフローチャートを用いてすでに説明してあるので、ここではその説明は省略する。ただし、本発明の場合は、前記したように、「大津の方法」により求めた２値化しきい値を「仮２値化しきい値」として用いるため、図３のフローチャートにおいては、ステップｓｔ４において、最大級間分散値の検出された濃度値を「仮２値化しきい値」とするという点が異なっている。
【００７９】
また、前記対象物有無判別手段３は、図４に示すように、ブロック毎に入力されてくる濃淡画像の特徴量を抽出する特徴量抽出部（ここでは特徴量として濃度分散値を用いるため、この特徴量抽出部は濃度分散値を演算する濃度分散値演算部３１とする）、所定の判別値がパラメータとして与えられ、この判別値と濃度分散値演算部３１で演算された濃度分散値を比較して、濃度分散値が判別値より大きければ対象物有り、判別値以下ならば対象物無しという信号を出力する対象物有無判別信号出力部３２で構成されている。
【００８０】
この対象物有無判別手段３の処理手順を図５のフローチャートを参照して説明する。まず、入力された１ブロック分の濃淡画像は濃度分散値演算部３１に送られ、そのブロックを構成する各画素ごとの濃度値から濃度分散値が演算される（ステップｓｔ２１）。この濃度分散値演算部３１で求められた濃度分散値は、次に対象物有無判別信号出力部３２に送られ、あらかじめ設定された判別値と前記濃度分散値とを比較する（ステップｓｔ２２）。その結果、濃度分散値が判別値より大きい場合には対象物有りと判定し（ステップｓｔ２３）、濃度分散値が判別値より小さい場合には対象物無しと判定する（ステップｓｔ２４）。
【００８１】
次に図１で示した本発明の画像処理装置の全体的な処理手順を、図６のフローチャートを参照して説明する。まず、図６のフローチャートを説明する前に、ここでは、図７で示すように、入力画像４０を画像分割手段１により、横Ｍ画素×縦Ｎ画素（Ｍ，Ｎは正の整数）の画素で構成されるブロック（図７においては、点線で区切られた部分が１ブロックを表している）に分割して、各ブロック単位で処理を行う。なお、図７において、block(i,j)の(i,j) は、そのブロックの位置を示す座標であり、たとえば、block(0,0)の場合は、ｉ方向（列方向）の座標値が０、ｊ方向（行方向）の座標値が０、つまり、図７において、左端の最上端に位置していることを示している。
【００８２】
以下、図６のフローチャートにより処理手順を説明する。
【００８３】
まず、block(i,j)において、ｉに０を代入（ステップｓｔ３１）するとともに、ｊに０を代入する（ステップｓｔ３２）。画像分割手段１は入力された濃淡画像からblock(i,j)（最初は、block(0,0)）を抽出しその画像信号を出力する（ステップｓｔ３３）。次に、仮２値化しきい値演算手段２は画像分割手段１より出力されたblock(i,j)の画像信号を受け取り、block(i,j)の仮２値化しきい値を演算し、ブロック情報記憶手段４に仮２値化しきい値を書き込む（ステップｓｔ３４）。一方、対象物有無判別手段３は画像分割手段１よりblock(i,j)の画像信号を受け取り、block(i,j)の対象物の有無を判別し、その判別結果をブロック情報記憶部４に書き込む（ステップｓｔ３５）。 そして、ステップｓｔ３６にて１ブロックラインの処理が終了したかどうか判定し、終了していない場合には、ステップｓｔ３７にてj をインクリメントしステップｓｔ３３からの処理を繰り返す。１ブロックラインの処理が終了している場合には、ステップｓｔ３８にてｉをインクリメントし、ステップｓｔ３９にてj に０を代入する。以下、ステップｓｔ４０からステップｓｔ４４において、前記ステップｓｔ３３からステップｓｔ３７までと同様の処理を行う。つまり、ｉがｉ＋１となっているため、次のブロックラインの処理が行われることになる。
【００８４】
以上により、２ブロックライン分の各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４に対して書き込む処理が終了したことになる。
【００８５】
このように、２ライン分のブロックラインの処理が終了すると、ステップｓｔ４５にて再びj に０を代入する。ここで、２値化しきい値決定手段５は、block(i-1,j)の２値化しきい値を決定し、ブロック情報記憶手段４に書き込む（ステップｓｔ４６）。そして、block(i-1,j)の２値化処理をblock(i-1,j)に対応した２値化しきい値によって行う（ステップｓｔ４７）。次に、１ブロックラインの処理が終了したかどうか判定し（ステップｓｔ４８）、終了していない場合にはステップｓｔ４９にてj をインクリメントし、前記ステップｓｔ４６からの処理を繰り返す。終了した場合には、入力画像全面の処理が終了したか否かの判断（ステップｓｔ５０）を行う。
【００８６】
このステップｓｔ５０による判定において、入力画像全体の処理が終了していない場合にはステップｓｔ３８からの処理を繰り返し、終了した場合には２値化処理が終了となる。
【００８７】
以上は本発明の全体的な概略処理手順である。つまり、行方向の１ブロックライン毎に各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４への書き込み処理を行い、最初はこれを２ブロックライン分行ったのち、処理を１つ前のブロックラインに戻して、そのブロックラインの各ブロックにおける２値化しきい値をブロック情報記憶手段４の内容を参照して決定して、その決定された２値化しきい値をブロック情報記憶手段４に書き込んだのち、対応するブロックの２値化処理を行う。そして、以降は１つ先のブロックラインの各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４への書き込み処理を行ったのち、１つ前のブロックラインに戻って、そのブロックラインの各ブロックにおける２値化しきい値をブロック情報記憶手段４の内容を参照して決定して、その決定された２値化しきい値をブロック情報記憶手段４に書き込んだのち、対応するブロックの２値化処理を行うという処理を繰り返す。
【００８８】
なお、この例では、１つ先のブロックラインの各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果をブロック情報記憶手段４への書き込み処理を行ったのち、１つ前のブロックラインに戻って、そのブロックラインの各ブロックにおける２値化しきい値を決定するようにしたが、このような処理方法に限られるものではなく、たとえば、各ブロックにおける仮２値化しきい値と対象物有無の判別結果のブロック情報記憶手段４への書き込み処理を、全ブロックライン分すべてを終了したのち、処理を１ブロックライン目に戻して、順次、各ブロックにおける２値化しきい値を決定するようにしてもよい。
【００８９】
次に、前記２値化しきい値決定手段５による各ブロック毎の２値化しきい値決定処理手順を、図８、図９、図１０、図１１のフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【００９０】
図８〜図１１は、ある１つのブロックに対する２値化しきい値決定処理を示すフローチャートである。この図８〜図１１に示すフローチャート全体で２値化しきい値決定の一連の処理を示すものであるが、ここでは、この一連の処理を図８〜図１１に分割して示している。
【００９１】
以下、図８から順を追って説明する。
【００９２】
なお、図８〜図１１のフローチャートにおいて、block(y,x)は２値化しきい値を決定しようとする注目ブロック、Th.tmp(i,j) は仮２値化しきい値演算手段２において演算されるblock(i,j)に対する仮２値化しきい値、Th.bi(i,j)は２値化しきい値決定手段５において決定されるblock(i,j)に対する求めるべき２値化しきい値である。
【００９３】
また、min は参照範囲（詳細を後述する）中に存在する幾つかのブロックのうち、対象物の存在する幾つかのブロックのそれぞれが持つ仮２値化しきい値のなかの最小の仮２値化しきい値、flag１は参照範囲中に対象物が存在するブロックがあったか否かを示すフラグ（対象物の存在するブロックがある場合、オンとなる）、flag２は参照範囲中に存在する幾つかのブロックのうち、対象物のあるブロックにおいて、それぞれのブロックが持つ仮２値化しきい値の値がすべて同じ値であるか、あるいは複数の値を持つかということを示すフラグ（複数の仮２値化しきい値がある場合、オン）である。
【００９４】
図８のフローチャートにおいて、まず、ステップｓｔ６１にて注目ブロックの列方向の座標y をi にセットし、ステップｓｔ６２にて注目ブロックの行方向の座標x をj にセットする。次に、ステップｓｔ６３にて、前記仮２値化しきい値の最小値min 、フラグflag１、フラグflag２を初期化する。
【００９５】
次に、各ブロック情報（各ブロックの対象物の有無、仮２値化しきい値、２値化しきい値）を参照するための参照範囲の決定を行う。最初に、ステップｓｔ６４からステップｓｔ６７によって、注目ブロックblock(y,x)を基点にして右方向への参照範囲を決定する。まず、ステップｓｔ６４にてblock(i,j)（最初は、block(y,x)）が入力画像の右端であるかどうか判定し、右端であれば、そこまでを右方向の参照範囲とし、ステップｓｔ６７にて参照範囲の右端の座標を示すright にj （たとえば、そのときのｊ方向の座標がｘであれば、j=x ）を代入する。
右端でない場合は、ステップｓｔ６５にてj をインクリメント（たとえば、ｊ＝x ＋1 ）し、ステップｓｔ６６にてblock(i,j)に対象物は存在するか否かを判定する。対象物が存在する場合は、そこまでを右方向の参照範囲とし、ステップｓｔ６７にて参照範囲の右端の座標を示すright に前記j を代入する。対象物が存在しない場合ステップｓｔ６４からの処理を繰り返す。
【００９６】
この処理より、注目ブロックblock(y,x)を基点に右方向への参照範囲が決定される。つまり、注目ブロックblock(y,x)を基点に、対象物の存在するブロックがあればそのブロックまで、または、対象物の存在するブロックがなければその同一ブロックライン（ブロックの行方向の１列の並び）の最右端に位置するブロックまでが右方向への参照範囲として決定される。
【００９７】
次に、ステップｓｔ６８からステップｓｔ７２によって、注目ブロックblock(y,x)を基点にして、左方向への参照範囲を決定する。まず、ステップｓｔ６８にてj にx をセットする（この場合、行方向のブロックラインは変わらないので、i はｙがセットされたままとなっている）。そして、ステップｓｔ６９にてblock(i,j)（最初は、block(y,x)）が入力画像の左端であるかどうか判定する。左端であれば、そこまでを左方向の参照範囲であるとし、ステップｓｔ７２にて参照範囲の左端の座標を表わすleftにj （たとえば、そのときのｊ方向の座標がｘであれば、j=x ）を代入する。左端でない場合はステップｓｔ７０にてj をデクリメント（たとえば、ｊ＝x −1 ）し、ステップｓｔ７１にてblock(i,j)に対象物は存在するかどうか判定する。対象物が存在する場合には、そこまでを左方向の参照範囲とし、ステップｓｔ７２にてleftにj 代入する。一方、対象物が存在しない場合にはステップｓｔ６９からの処理を繰り返す。
【００９８】
この処理より、注目ブロック（y,x)を基点に左方向への参照範囲が決定される。つまり、注目ブロック（y,x)を基点に、対象物の存在するブロックがあればそのブロックまで、または、対象物の存在するブロックがなければその同一ブロックラインの最左端に位置するブロックまでが左方向への参照範囲として決定される。
【００９９】
以上のステップｓｔ７２までの処理により、注目ブロックを基点にして、その注目ブロックの存在するブロックラインの左右方向の参照範囲が決まる。
【０１００】
次にステップｓｔ７３以降にて、前記参照範囲内に存在するブロックのブロック情報を参照する。参照するブロック情報の内容は、参照範囲内に対象物の存在するブロックはあるか、参照範囲内に対象物の存在するブロックがある場合、その対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の最小値、参照範囲内に対象物の存在するブロックがある場合、その対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値は２種類以上あるかの３つの情報とする。
【０１０１】
なお、上記「対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値は２種類以上あるか」というのは、具体的には、参照範囲内において対象物有りと判別されたすべてのブロックの仮２値化しきい値が例えば同一の値（たとえば、すべての仮２値化しきい値が「１０」）であれば仮２値化しきい値の値は１種類であるとし、また、対象物ありと判別されたブロックのうち、あるブロックの仮２値化しきい値が「１０」、あるブロックでは「８」などというように、異なった仮２値化しきい値が複数ある場合には、仮２値化しきい値の値は２種類以上あるということである。
【０１０２】
まず、ステップｓｔ７３からステップｓｔ７５によって、block(y,left) の座標（この(y,left)の座標は参照範囲におけるｙのブロックラインの左端を示している）に位置するブロック情報を参照する。
【０１０３】
最初に、ステップｓｔ７３にてblock(y,left) に対象物が存在するかどうか判定する。この判定により対象物有りと判定された場合には、ステップｓｔ７４にて、block(y,left) の仮２値化しきい値Th.tmp(y,left)を仮２値化しきい値の最小値min として代入する。つまり、注目ブロック(y,x) を基点にそのブロックラインの左側に位置するブロックのなかで最初に対象物有りと判定されたブロックの仮２値化しきい値をその時点における仮２値化しきい値の最小値（これをTh.tmp(y,left)として表す）として代入する。
【０１０４】
そして、ステップｓｔ７５にて参照範囲の中に対象物が存在するブロックがあるということを示すflag１をオンにする。
【０１０５】
次に（以下、図９のフローチャート参照）ステップｓｔ７６からステップｓｔ８３によってblock(y,right)の座標（この(y,right) の座標は参照範囲におけるｙのブロックラインの右端を示している）に位置するブロック情報を参照する。
【０１０６】
最初に、ステップｓｔ７６にてblock(y,right)に対象物が存在するかどうか判定する。この判定により対象物が存在すると判定された場合には、ステップｓｔ７７にて、前記flag１の状態を判断する。flag１がオフの場合（この時点では、参照範囲Ｅの中に対象物が存在するブロックがまだ無いということである）には、ステップｓｔ７８にて仮２値化しきい値の最小値min としてTh.tmp(y,right) を代入する。つまり、注目ブロック(y,x) を基点にそのブロックラインの右側に位置するブロックのなかで最初に対象物有りと判定されたブロックの仮２値化しきい値をその時点における仮２値化しきい値の最小値（これをTh.tmp(y,right) として表す）として代入する。そして、ステップｓｔ７９にてflag１をオンにする。
【０１０７】
ところで、前記ステップｓｔ７７による判断、つまり、flag１がオンかオフかの判断において、flag１がオンと判断された場合（参照範囲の中に対象物の存在するブロックがすでに有るということである）には、すでに登録されている仮２値化しきい値の最小値min と、新たに求められた仮２値化しきい値Th.tmp(y,right) をステップｓｔ８０にて比較する。この比較により、min ＞Th.tmp(y,right) である場合は、ステップｓｔ８１にて仮２値化しきい値の最小値min にTh.tmp(y,right) を入れる。さらにステップｓｔ８２にてflag２をオンにする。つまり、この場合、参照範囲内において対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値が２種類以上あるので、flag２がオンとなる。一方、min ＜Th.tmp(y,right) である場合には、ステップｓｔ８３にてflag２をオンにしたのち、ステップｓｔ８４に進む。また、mini＝Th.tmp(y,right) である場合にはそのままステップｓｔ８４に進む。
【０１０８】
次にステップｓｔ８４からステップｓｔ９６によって、注目ブロックの存在するブロックラインの１行上のブロックラインにおける各ブロックついて前記同様の参照処理を行う。なお、ここで、注目ブロックの存在するブロックラインをブロックラインＬy 、その１行上のブロックラインをブロックラインＬy-1 、また、ブロックラインＬの１行下のブロックラインをブロックラインＬy+1 という符号を付すことにする。
【０１０９】
まず、注目ブロックblock(y,x)が入力画像の最上部のブロックラインに存在するか否かをステップｓｔ８４にて判定する。最上部のブロックラインではない場合には、ステップｓｔ８５にて、i にy-1 を代入し、続いてステップｓｔ８６にて、j にleftを代入する。
【０１１０】
次にステップｓｔ８７にて、block(i,j)（最初はblock(y-1,left) ）に対象物が存在するか否かを判定する。対象物があると判定された場合には、ステップｓｔ８８にてflag１を見る。flag１がオフの場合には、ステップｓｔ８９にて、仮２値化しきい値の最小値min にそのブロックの持つ仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) を代入し、ステップｓｔ９０にてflag１をオンにする。
【０１１１】
ところで前記、ステップｓｔ８８にてflag１がオンと判定された場合（参照範囲の中に対象物の存在するブロックがすでに有るということである）には、すでに登録されている仮２値化しきい値の最小値min と、新たに求められた仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) をステップｓｔ９１にて比較する。この比較により、min ＞Th.tmp(i,j) である場合は、ステップｓｔ９２にて仮２値化しきい値の最小値min にTh、mp(i,j) を入れる。
【０１１２】
そしてステップｓｔ９３にてflag２をオンにする。つまり、この場合、対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値が２種類以上あるので、flag２をオンにする。一方、min ＜Th.tmp(i,j) である場合には、ステップｓｔ９４にてflag２をオンにしたのち、ステップｓｔ９５に進む。また、min ＝Th.tmp(i,j) である場合にはそのままステップｓｔ９５に進む。
【０１１３】
次に、現在参照したブロックが参照範囲の右端であるかどうかの判定のためにj とright の比較をステップｓｔ９５にて行い、j ＝right であれば、注目ブロックの存在するブロックラインＬy より１行上のブロックラインＬy-1 の参照処理は終了する。なお、j ＜right であれば、ステップｓｔ９６にてj をインクリメントしたのち、ステップｓｔ８７からの処理を繰り返す。
【０１１４】
次にステップｓｔ９７からステップｓｔ１０９によって、注目ブロックの存在するブロックラインＬy より１行下のブロックラインＬy+1 における各ブロックついて前記同様の参照処理を行う。これを図１０のフローチャートを参照しながら説明する。
【０１１５】
まず、注目ブロックblock(y,x)が入力画像の最下部のブロックラインに存在するか否かをステップｓｔ９７にて判定する。最上部のブロックラインではない場合には、ステップｓｔ９８にて、i にy+1 を代入し、続いてステップｓｔ９９にて、j にleftを代入する。
【０１１６】
次にステップｓｔ１００にて、block(i,j)（最初はblock(y +1,left)）に対象物が存在するか否かを判定する。対象物があると判定された場合には、ステップｓｔ１０１にてflag１を見る。flag１がオフの場合には、ステップｓｔ１０２にて、仮２値化しきい値の最小値min にそのブロックの持つ仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) を代入し、ステップｓｔ１０３にてflag１をオンにする。
【０１１７】
ところで前記、ステップｓｔ１０１にてflag１がオンと判定された場合（参照範囲の中に対象物の存在するブロックがすでに有るということである）には、すでに登録されている仮２値化しきい値の最小値min と新たに求められた仮２値化しきい値Th.tmp(i,j) をステップｓｔ１０４にて比較する。この比較により、min ＞Th.tmp(i,j) である場合は、ステップｓｔ１０５にて仮２値化しきい値の最小値min にTh.tmp(i,j) を入れる。
【０１１８】
そしてステップｓｔ１０６にてflag２をオンにする。つまり、この場合、対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の値が２種類以上あるので、flag２をオンにする。一方、min ＜Th.tmp(i,j) である場合には、ステップｓｔ１０７にてflag２をオン（この場合も仮２値化しきい値の値が２種類以上ある）にしたのち、ステップｓｔ１０８に進み、また、min ＝Th.tmp(i,j) である場合には、そのままステップｓｔ１０８に進む（この場合は仮２値化しきい値の値が１種類であるのでflag２はオンにしない）。
【０１１９】
次に、現在参照したブロックが参照範囲の右端であるかどうかの判定のためにj とright の比較をステップｓｔ１０８にて行い、j ＝right であれば、注目ブロックの存在するブロックラインＬy の一つ下のブロックラインＬy+1 の参照処理は終了する。なお、j ＜right である場合は、ステップｓｔ１０９にてj をインクリメントしたのち、ステップｓｔ１００からの処理を繰り返す。
【０１２０】
以上の参照処理によって、flag１、flag２、min は次のような内容の情報を持つ。
【０１２１】
すなわち、flag１がオンの場合は、参照範囲（注目ブロックは除く）のなかに対象物の存在するブロックがあり、flag１がオフの場合は、前記参照範囲中に対象物の存在するブロックはない。また、flag２がオンの場合は、前記参照範囲中の対象物が存在するブロックの仮２値化しきい値は２種類以上あり、flag２がオフの場合は、前記参照範囲中の対象物が存在するブロックの仮２値化しきい値は１種類しかない。また、min は前記参照範囲中の対象物が存在するブロックの仮２値化しきい値の最小値である。
【０１２２】
次にステップｓｔ１１０以下によって、注目ブロックの対象物の有無、仮２値化しきい値および前記flag１、flag２、min の情報を用いて２値化しきい値を決定する。これを図１１のフローチャートを参照しながら説明する。
【０１２３】
まず、ステップｓｔ１１０にてflag１を見る。flag１がオフ（注目ブロックを除く参照範囲中に対象物の存在するブロックが無し）の場合には、ステップｓｔ１１１にて、注目ブロックblock(y,x)に対象物は存在するかどうか判定する。存在する場合は、ステップｓｔ１１２にて、block(y,x)に対する２値化しきい値Th.bi(y,x)に仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) を入れる。つまり、この場合は、前記参照範囲中に対象物の存在するブロックは無いので、この仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) を求めるべき２値化しきい値として決定して処理を終了する。
【０１２４】
一方、注目ブロックblock(y,x)に対象物が存在しない場合は、ステップｓｔ１１３にて、Th.bi(y,x-1)とTh.bi(y-1,x)の比較を行う。すなわち、この場合は、参照範囲内だけではなく注目ブロック内にも対象物が存在しない場合であり、このような場合には、既に２値化しきい値の決定の終了した幾つかのブロック（ここでは２つのブロック）の２値化しきい値を参照して両者の比較を行い、小さい方の値の２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値として採用する。なお、この実施例では、既に２値化しきい値決定の終了した２つのブロックとして、block(y,x-1)とblock(y-1,x)のブロック、つまり注目ブロックblock(y,x)の左側に隣接するブロックと上側に隣接するブロックを選んでいる。
【０１２５】
したがって、ステップｓｔ１１３におけるTh.bi(y,x-1)とTh.bi(y-1,x)の比較により、Th.bi(y,x-1)＜Th.bi(y-1,x)の場合は、ステップｓｔ１１４にて、Th.bi(y,x-1)を求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)として決定して処理を終了し、また、Th.bi(y,x-1)≧Th.bi(y-1,x)の場合は、ステップｓｔ１１５にて、Th.bi(y-1,x)を求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)として決定して処理を終了する。
【０１２６】
また、block(y,x)が左端の最上段の場合には２値化しきい値が決定されているブロックは存在しないので、予めある値（例えば１６階調の入力画像であれば中央値「８」など）を与えておき、その値を２値化しきい値とする。
【０１２７】
ところで、ステップｓｔ１１０にてflag１がオン（注目ブロックを除く参照範囲中に対象物の存在するブロックが有り）の場合は、ステップｓｔ１１６にてblock(y,x)に対象物は存在するかどうか判定する。存在する場合には、ステップｓｔ１１７にて、すでに求められた仮２値化しきい値の最小値min と注目ブロックの仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) を比較する。そして、min ≧Th.tmp(y,x) である場合には、ステップｓｔ１１８にて、Th.bi(y,x)にTh.tmp(y,x) を代入する。
また、min ＜Th.tmp(y,x) である場合には、ステップｓｔ１１９にて、Th.bi(y,x)にmin+１（このmin+１の＋１についての説明は後述する）を代入する。
【０１２８】
前記したように、注目ブロックの仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) が既に求められた仮２値化しきい値の最小値min より大きい場合、つまり、min ＜Th.tmp(y,x) である場合には、本来は、既に求められた仮２値化しきい値の最小値min を注目ブロックの２値化しきい値とするが、この場合、既に求められた仮２値化しきい値の最小値min に＋１したものを、注目ブロックの２値化しきい値としている。
【０１２９】
これは、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min を、そのまま注目ブロックの２値化しきい値とした場合、注目ブロック内の対象物（文字）の内容によっては、黒側が除去されすぎて文字が薄くなりすぎたり、かすれたりするのを防止するためである。つまり、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min に＋１して、注目ブロックの２値化しきい値を少しだけ白側にシフトすることにより、黒側への除去量を小さく抑えるようにしている。図１２はこれを説明する図である。以下、同図により説明する。
【０１３０】
ここでは、図１２(a) に示すように、注目ブロック内に対象物として「あ」という比較的黒部分の少ない文字が存在しているものとし、この「あ」は同図(b) のようなヒストグラムであるとする。ここで、注目ブロック内に対象物の仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) と参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min と比較する場合、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min が、比較的複雑な文字（たとえば「類」）のヒストグラム（同図(c) ）から求められたものであるとすると、注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)は参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min となってしまい、この場合、黒側が除去されすぎた２値化しきい値となって、この２値化しきい値を用いて２値化処理されると、「あ」がかすれた状態となるおそれがある。
【０１３１】
したがって、これを防止するため、参照範囲内で求められた仮２値化しきい値の最小値min に、ここでは＋１してmin+１とし、このmin+１を注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)としている。これにより、黒側の除去量が小さくなり、「あ」というように比較的黒部分の少ない文字のかすれを防止することができる。
【０１３２】
なお、仮２値化しきい値の最小値min にプラスする数値はこの実施例では「１」としたが、これは「１」に限られるものではなく状況によって最適な数値を設定すればよい。つまり、図１２の場合は、入力画像を“０”から“１５”の１６階調とした場合であり、この場合は、最小値min にプラスする数値は「１」（この場合も「１」に限られることなく、その前後の適当な数値を設定する）としたが、入力画像の階調がたとえば２５６階調のような場合には、それに適合した値に設定する。
【０１３３】
一方、前記ステップｓｔ１１６における判定において、block(y,x)に対象物が存在しない場合には、ステップｓｔ１２０にてflag２を見る。このflag２がオン（参照範囲の中に２種類以上の仮２値化しきい値が存在する）の場合には、ステップｓｔ１２１にて、TH.bi(y,x)にmin+1 を代入し、flag２がオフの場合にはステップｓｔ１２２にて、Th.bi(y,x)にmin を代入する。
【０１３４】
なお、ここでflag２がオンの場合にTH.bi(y,x)にmin+1 を代入して、min+1 を注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)とするのは、flag２がオンの場合、参照範囲内に前記したように「あ」や「類」など色々な種類の文字があって、それらの文字に対応した種々の仮２値化しきい値が存在する場合であり、このような場合には、前記した理由により、求めるべき２値化しきい値を少し白側にシフトして、黒側の除去量を抑えるようにした方が都合がよいからである。
これに対して、flag２がオフの場合は参照範囲の中の仮２値化しきい値はすべて同じであり、この場合は、文字も同じような種類であるとみなされるので、求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)をmin としても差し支えない。
【０１３５】
前記した以上の処理により、注目ブロックblock(y,x)の２値化しきい値Th.bi(y,x)が決定される。
【０１３６】
次に、前記した２値化しきい値決定処理方法が妥当であるか否かを幾つかの具体的な例を参照して説明する。
【０１３７】
最初に図１３(a) の様な場合について説明する。図１３(a) に示す画像は、むらの有る中間調の背景の上に対象物として黒い文字（「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」など）が書かれている場合である。また、２値化しきい値の決定を行う注目ブロックをblock(y,x)とし、この注目ブロックには対象物としての文字は存在せず背景しかないものとする。また、ここでは、入力画像は“０”（黒側）から“１５" （白側）の１６階調のデータであるものとして説明する。これは、後述する図１４、図１５の場合も同じである。
【０１３８】
この図１３(a) に示す画像における注目ブロックのヒストグラムは図１３(b) の様になり、その濃度分散値は十分小さな値とならないために、対象物が存在すると誤判別される可能性が高い。ここでは、対象物が有ると誤判別されたものとする。なお、この対象物の有無判別は、図４で説明したように、この実施例では、濃度分散値と判別値を比較して濃度分散値が判別値より大きいときに対象物有りと判定する。
【０１３９】
block(y,x)の仮２値化しきい値Th.tmp(y,x) は、図１３(b) の点線で示すようになる。このようなblock(y,x)について２値化しきい値を決定する。
【０１４０】
まず、２値化しきい値決定手段５により、前記フローチャートで説明した処理方法に従って参照範囲を決定する。左右の方向（行方向）に関しては、block(y,x)の左右両隣のブロックはともにblock(y,x)と同様に対象物が存在すると判別され、左右の参照範囲は横座標がx-1 からx+1 までとなる。上下方向（列方向）には、block(y,x)のあるブロックラインＬy と、その上側のブロックラインＬy-1 、下側のブロックラインＬy+1 を参照する。したがって、ここでの参照範囲（これを参照範囲Ｅ１という）は図１３(a) の太線で囲った部分となる。
【０１４１】
この参照範囲Ｅ１の中で注目ブロックの存在するブロックラインＬy とその上のブロックラインＬy-1 に存在する各ブロックは、block(y,x)と同様にほぼ図１３(b) の様なヒストグラムとなり、対象物は有ると判別されて仮２値化しきい値もblock(y,x)の仮２値化しきい値とほぼ同じ値になる。
【０１４２】
これに対して、block(y,x)の存在するブロックラインＬy の下のブロックラインＬy+1 に存在する３つのブロックは、むらのある背景と文字の両方が存在するために、どのブロックもほぼ同じようなヒストグラム（図１３(c) 参照）になり、仮２値化しきい値も図１３(c) の点線で表されるような値となる。この仮２値化しきい値は背景を除去し文字だけを残すしきい値となる。
【０１４３】
したがって、この場合、ブロックラインＬy+1 に存在する３つのブロックの仮２値化しきい値のうち、いずれかの仮２値化しきい値が参照範囲Ｅ１の中の仮２値化しきい値の最小値min となる。そして、この場合、参照範囲Ｅ１の中に対象物の存在するブロックがあるのでflag１はオンとなり、また、参照範囲Ｅ１中の対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値が２種類以上存在するのでflag２もオンとなる。したがって、図１１のフローチャートで説明したように、注目ブロックの２値化しきい値は、min+1 と決定される（図１３(b) に一点破線で示す）。
【０１４４】
よって、注目ブロックにおいて、対象物が存在すると誤判別されても背景を除去する適切なしきい値が決定される。ちなみに、前記した第２の従来例では、対象物が有ると判定されると、最大級間分散値に対応する濃度値を２値化しきい値とするので、この場合は、図２８で示したように、背景を残す２値化しきい値となり、２値化処理後には背景がノイズとして残ることになる。
【０１４５】
次に図１４(a) の様な場合について説明する。図１４(a) に示す画像は、白い背景の上に対象物として黒い文字（「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」など）が書かれている場合である。また、２値化しきい値の決定を行う注目ブロックをblock(y,x)とし、この注目ブロックには対象物としての文字が一部存在（この場合、「う」という文字の一部が存在している）しているものとする。
【０１４６】
この注目ブロックのヒストグラムは図１４(b) に示すようになり、濃度分散値は十分大きな値とならない。よって、対象物は存在しないと誤判別される可能性が高く、ここでは、対象物は存在しないと誤判別されたものとする。
【０１４７】
このような注目ブロックの２値化しきい値を決定する。まず参照範囲の決定を行う。注目ブロックの存在するブロックラインＬy に存在するブロックはすべて対象物なしと判別されたとする。よって左右の方向の参照範囲は、入力画像の左端から右端までとなる。上下方向の参照範囲は注目ブロックのあるブロックラインＬy とその上下各１ブロックライン（Ｌy-1 、Ｌy+1 ）である。したがって、ここでの参照範囲Ｅ２は同図(a) のようになる。なお、左右方向の参照範囲は、この場合、実際には、入力画像の左端から右端までであるが、ここでは途中までしか図示していない。
【０１４８】
また、同図(a) からもわかるように、ブロックラインＬy-1 に存在する各ブロックは、すべて背景しか存在せず、また、ブロックラインＬy+1 に存在する各ブロックのうち幾つかのブロックには、対象物（「あ」、「い」、「う」、・・・など）が存在している。
【０１４９】
このように、対象物の存在するブロックのヒストグラムはどれもほぼ図１４(c) の様になり、濃度分散値は十分大きな値となり対象物は存在すると判別され、仮２値化しきい値はどのブロックもほぼ同じように背景を除去し、文字を残す値（図１４(c) に点線で示す）となる。したがって、この場合、参照範囲Ｅ２中の対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値の最小値min は、文字の存在するブロックのいずれかの仮２値化しきい値となる。また、flag１はオン、flag２は対象物の存在するブロックの仮２値化しきい値がすべて同じ値であればオフとなり、２種類以上の値となればオンとなる。よって、図１１のフローチャートで説明したように、flag２がオフの場合は、注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)はmin と決定され、flag２がオンの場合は、注目ブロックの求めるべき２値化しきい値Th.bi(y,x)はmin+1 と決定される。
【０１５０】
このように、本発明では対象物がないと誤判別されても対象物を残す適切な２値化しきい値が決定される。この場合も、前記した第２の従来例では、対象物が無いと判定されると、２値化しきい値は“０”または“２５５”のいずれかに設定されるので、たとえば“０”と設定された場合は、この注目ブロックのように対象物が存在していても、その対象物は除去されてしまうことになる。
【０１５１】
次に図１５(a) の様な場合について説明する。図１５(a) は、対象物の周囲だけに色の付いた背景がある画像である。２値化しきい値を決定する注目ブロックblock(y,x)は、色の付いた背景と白い背景の境界部分である。この注目ブロックのヒストグラムは図１５(b) の様になり、分散値は十分大きな値となるために対象物が存在すると判別される。しかし、このブロックの色の付いた部分は、除去したい背景である。このような注目ブロックに対して、２値化しきい値を決定する。
【０１５２】
まず参照範囲を決定する。左右の方向に関してはblock(y,x)の左右両隣のブロックともblock(y,x)と同様に対象物が存在すると判別されて、左右の参照範囲は横座標がx-1 からx+1 までとなる。上下方向にはblock(y,x)のあるブロックラインＬy とその上下各１ブロックライン（Ｌy-1 、Ｌy+1 ）を参照する。したがって、ここでの全体の参照範囲Ｅ３は図１５(a）に太線で囲った部分となる。また、ブロックラインＬy の上のブロックラインＬy-1 は、白い背景しか存在しないものとし、ブロックラインＬy の下のブロックラインＬy+1 には、「い」、「う」、「え」などの対象物と色の付いた背景が存在しているものとする。
【０１５３】
ここで、注目ブロックblock(y,x)の左右両隣のブロックは注目ブロックと同様に図１５(b) の様なヒストグラムとなり、仮２値化しきい値も注目ブロックと同様に点線で示すようになる。これにより、これらのブロックは、白い背景を除去し色の付いた背景は残すような仮２値化しきい値となってしまう。
【０１５４】
これに対して、ブロックラインＬy+1 に存在するブロックは、上記したように黒い文字と色の付いた背景が存在している。このブロックラインＬy+1 に存在するブロックのヒストグラムは、どのブロックもほぼ図１５(c) の様になり、仮２値化しきい値は、どのブロックもほぼ図１５(c) の点線で示すようになる。これは、色の付いた背景は除去し文字を残す仮２値化しきい値である。
【０１５５】
よって、参照範囲Ｅ３内の対象物のあるブロックの仮２値化しきい値の最小値min は、ブロックラインＬy+1 のいずれかのブロックの仮２値化しきい値となる。このとき、flag１はオンとなり、flag２もオンとなる。したがって、求めるべき２値化しきい値は、この場合、min+1 と決定され、同図(b) の一点鎖線で示すように、注目ブロックにおいても色の付いた背景を除去する適切な２値化しきい値を設定できる。この場合も、前記した第２の従来例では、対象物が有ると判定されると、最大級間分散値に対応する濃度値を２値化しきい値とするので、この場合は、図２９で示したように、背景を残す２値化しきい値となり、２値化処理後には背景がノイズとして残ることになる。
【０１５６】
また、本発明では参照範囲（たとえば前記参照範囲Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３など）を決定する際、注目ブロックを基点に左右方向においては、対象物の存在するブロックまでとし、対象物の存在するブロックが無い場合は、入力画像の端までとしている。これを図１６を参照してさらに説明する。
【０１５７】
図１６において、ここでは、ブロックａを注目ブロックとすると、このブロックａの中には、対象物は存在しないと判別される。このため、このブロックａだけの情報では、このブロックａを黒とするのか白とするのか、あるいはこのブロックａ内に対象物は存在しないという判別は誤りか正しいかを判断することはできない。そこで、前記したように周囲のブロックのブロック情報を参照することが必要となってくる。
【０１５８】
本発明では、左右の方向への参照範囲は、２値化を行う注目ブロックの隣のブロックから順にブロック内の対象物の有無の判別結果を見ていき対象物が存在すると判別されたブロックがあれば、そこまでを参照範囲とし、対象物が存在するブロックがなければ入力画像の端までを参照範囲とする。よって、ブロックａに対する左方向への参照範囲は、この図１６の場合、ブロックｃまでとなり、右方向への参照範囲は、右方向に対象物が存在するブロックがなければ入力画像の端までが参照範囲となる。
【０１５９】
また、注目ブロックをブロックｂとした場合も、左方向への参照範囲は、ブロックｃまでとなり、左方向への参照範囲は、左方向に対象物が存在するブロックがなければ入力画像の端までが参照範囲となる。
【０１６０】
このように、ブロックａについては、すぐ左隣のブロックに対象物の存在するブロックが存在する。一方、ブロックｂについては、左側に６個目のブロックまで対象物の存在するブロックはない。
【０１６１】
このように、本発明では注目ブロックを基点に左右方向における参照範囲を可変としているが、これは以下のような理由によるものである。
【０１６２】
つまり、注目ブロックを基点に左右方向における参照範囲を、たとえば左右方向に２ブロックづつなどというように固定的なものとすると、同図におけるブロックｂのように、対象物の有るブロックを得ることができず参照用の２値化しきい値が得られないということにもなるからである。また、対象物の有るブロックを得る確率を高くしようとして、参照範囲を左右方向に広く設定することも可能であるが、この場合、すぐ隣に対象物のあるブロックがあっても、さらにその先までを参照範囲としてしまうため、処理時間に無駄を生じることになる。たとえば、ブロックａを注目ブロックとした場合、参照範囲を左右方向に１０ブロックづつなどと設定すると、この場合、左隣りに対象物のあるブロックがあるにも係わらず、１０ブロック先までを参照範囲としてしまうことになり、無駄な処理を行うことになる。このような問題に対処するため、本発明では前記したように、注目ブロックを基点に左右方向における参照範囲を可変としている。これにより、常に２値化しきい値を決定するのに必要最低限の参照範囲を設定することが可能となり、しかも適切なしきい値を決定することができ、さらに処理時間を短縮することができる。
【０１６３】
なお、前記実施例においては、注目ブロックの２値化しきい値を決定する場合、注目ブロックに対象物があるか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の中の最小値と注目ブロックの仮２値化しきい値とを比較して小さい方の値を、求めるべき２値化しきい値として決定し、対象物なし場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値の中の最小値を求めるべき２値化しきい値として決定するというように、比較による論理演算によって、最小値を求めて、２値化しきい値を決定する例を示したが、このような方法に限られることなく、たとえば、論理演算により最大値や中間値を求め、この最大値や中間値をもとに求めるべき２値化しきい値を決定するようにしてもよい。また、論理演算以外にも四則演算による算術演算を用いて、たとえば、注目ブロックを含む参照範囲内のそれぞれの仮２値化しきい値から平均値を求めて、この平均の仮２値化しきい値をもとに、求めるべき２値化しきい値を決定するようにしてもよい。
【０１６４】
そして、このように論理演算または算術演算により求められた値に状況に応じて何らかの数値を加減乗除することにより最適な２値化しきい値を求めるようにする方法も考えられる。
【０１６５】
さらに、２値化しきい値としては、状況に応じて最小値を用いることが最適な場合もあり、また、ある場合には最大値や中間値を用いることが最適な場合もあり、さらには算術平均で求めた平均値を用いることが最適な場合もある。このように状況に応じて２値化しきい値としてどのような値を用いるかによって、２値化しきい値の決定方法を選択することも可能である。
【０１６６】
また、前記実施例においては、仮２値化しきい値を求める手段として、「大津の方法」を用いたが、大津の方法以外の方法により仮２値化しきい値を求めることも可能である。以下に仮２値化しきい値を求める他の例について説明する。
【０１６７】
図１７はその概略的な構成図であり、ヒストグラム生成部２１、ピーク検出部２６、仮２値化しきい値演算部２７などから構成されている。このような構成において、次にその動作を説明する。
【０１６８】
前記ピーク検出部２６は、ヒストグラム生成部２１により生成された濃度値ヒストグラムから必要とするピークを検出するもので、単に極大値として現れたピークを全て取り出すものではない。つまり、或る条件を満たさないピークはそれをピークとはみなさず、仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを取り出すような処理を行うものであり、これを図１８および図１９を参照しながら説明する。
【０１６９】
図１８はヒストグラム生成部２１から取り出された濃度値ヒストグラムである。このヒストグラム生成部２１は、前記実施例で説明したものと同じであるが、ここでは説明をわかりやすくするため、各濃度値に対する出現頻度を棒グラフ的に示している。また、この図では、３つの極大部分peak(1) ，peak(2) ，peak(3) が現れているものとする。図１９のフローチャートにおいて、まず、ステップｓｔ２０１にて、濃度値ヒストグラムの頻度が極大となる部分を検出しその極大部分の数を数える。ここでは、極大部分の番号を左( 黒）側からｍ番目をpeak(m) 、ｎ番目をpeak(n) で表す。
【０１７０】
そして、ステップｓｔ２０２からステップｓｔ２１８にて、それぞれの極大部分についてそれが必要とするピークであるか否かを決定する。まず、ステップｓｔ２０２にてｍに１を入れ、ステップｓｔ２０３にてｎに２を入れる。次に、ステップｓｔ２０４にて、peak(m) の濃度値とpeak(n) の濃度値の間の濃度値の出現頻度の最小値minPを検出し、続いて、ステップｓｔ２０５にてpeak(m) の濃度値の出現頻度とpeak(n) 濃度値の出現頻度とを比較する。この判断において、peak(m) の濃度値の出現頻度≧peak(n) の濃度値の出現頻度であれば、ステップｓｔ２０６にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minPとpeak(n) の濃度値の出現頻度×定数αを比較する。この定数αは、α＜１であり、ここでは、α＝１／２とする。
【０１７１】
前記ステップｓｔ２０６における出現頻度の最小値minPとpeak(n) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP＜peak(n) の濃度値の出現頻度×定数αであれば、ステップｓｔ２０７にてｍにｎを入れ、ステップｓｔ２０８にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７２】
一方、前記ステップｓｔ２０６における出現頻度の最小値minPとpeak(n) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP≧peak(n) の濃度値の出現頻度×定数αであった場合は、ステップｓｔ２０９にてpeak(n) はピークとはみなさないとする処理を行ったのち、ステップｓｔ２１０にてｍにｍを入れ（ｍはそのまま）、ステップｓｔ２１１にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(1) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７３】
ところで、前記ステップｓｔ２０５におけるpeak(m) の濃度値の出現頻度とpeak(n) 濃度値の出現頻度との判断において、peak(m) の濃度値の出現頻度＜peak(n) の濃度値の出現頻度であると判断された場合は、ステップｓｔ２１２の処理に進み、このステップｓｔ２１２にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minPとpeak(m) の濃度値の出現頻度×定数αを比較する。この定数αは、前記したように、α＜１であり、ここでは、α＝１／２とする。
【０１７４】
前記ステップｓｔ２１２における出現頻度の最小値minPとpeak(m) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP＜peak(m) の濃度値の出現頻度×定数αであれば、ステップｓｔ２１３にてｍにｎを入れ、ステップｓｔ２１４にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７５】
一方、前記ステップｓｔ２１２における出現頻度の最小値minPとpeak(m) の濃度値の出現頻度×定数αの比較において、出現頻度の最小値minP≧peak(m) の濃度値の出現頻度×定数αであった場合は、ステップｓｔ２１５にてpeak(m) はピークとはみなさないとする処理を行ったのち、ステップｓｔ２１６にてｍにｎを入れ、ステップｓｔ２１７にてｎにｎ＋１を入れる。つまり、現在がpeak(1) とpeak(2) についての処理であれば、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７６】
次に、ステップｓｔ２１８にて、ｎが極大部分の数より大きいか否かを判断し、ｎ＞極大部分の数であれば、ステップｓｔ２２０にて、ピークとみなされたピークの数を数えたのち、ステップｓｔ２２０にて、ピークとみなされたそれぞれのピークに対してピークの出現頻度×α≦出現頻度の範囲を設定する。
【０１７７】
一方、前記ステップｓｔ２１８にて、ｎ≦極大部分の数であれば、ステップｓｔ２０４の処理に戻る。
【０１７８】
前記した一連の処理を図１８の場合を例にとって説明する。ステップｓｔ２０４にて、peak(1) の濃度値とpeak(2) の濃度値の間の出現頻度の最小値minP（これをminP１という）を検出するが、この場合、出現頻度の最小値minP１は濃度「５」の部分で現われている。そして、ステップｓｔ２０５にてpeak(1) の濃度値の出現頻度とpeak(2) 濃度値の出現頻度とを比較する。この場合、peak(1) の濃度値の出現頻度≧peak(1) の濃度値の出現頻度であるから、ステップｓｔ２０６にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minP１とpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２（このpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２を図示の二点鎖線Ｘ２で示す）を比較する。この比較において、この場合、出現頻度の最小値minP１＜peak(2) の濃度値の出現頻度×１／２であるから、ステップｓｔ２０７にてｍにｎを入れ（ｍ＝２とする）、ステップｓｔ２０８にてｎにｎ＋１を入れる（ｎ＝３とする）。つまり、次はpeak(2) とpeak(3) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１７９】
このステップｓｔ２１８では、ｎが極大部分の数より大きいか否かの判断を行うが、この場合、ｎ＝３、極大部分の数＝３であるので、再びステップｓｔ２０４に戻る。このステップｓｔ２０４では、今度はpeak(2) の濃度値とpeak(3) の濃度値の間の出現頻度の最小値minP２を求める。この場合、出現頻度の最小値minP２は濃度「１０」の部分で現われている。そして、ステップｓｔ２０５にてpeak(2) の濃度値の出現頻度とpeak(3) 濃度値の出現頻度とを比較する。この場合、peak(2) の濃度値の出現頻度＜peak(3) の濃度値の出現頻度であるから、ステップｓｔ２１２にて、前記ステップｓｔ２０４で求めた出現頻度の最小値minP２とpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２（前記したように、このpeak(2) の濃度値の出現頻度×１／２を図示の二点鎖線Ｘ２で示す）を比較する。この比較において、この場合、出現頻度の最小値minP２≧peak(2) の濃度値の出現頻度×１／２であるから、ステップｓｔ２１５にてpeak(2) はピークとはみなさないとする処理を行ったのち、ステップｓｔ２１６にてｍにｎを入れ（ｍ＝３とする）、ステップｓｔ２１７にてｎにｎ＋１を入れる（ｎ＝４とする）。つまり、現在がpeak(2) とpeak(3) についての処理であれば、次はpeak(3) とpeak(4) についてステップｓｔ２１８以降の処理を行うことになる。
【０１８０】
このステップｓｔ２１８では、、ｎが極大部分の数より大きいか否かの判断を行うが、この場合、ｎ＝４、極大部分の数＝３であるので、ステップｓｔ２１９にて、ピークとみなされたピークの数を数える。つまり、ここで数えるピーク数とは、ピークとみなされた極大部分のみ（この場合は、peak(2) を除いた極大部分）の数、つまり、peak(1) とpeak(3) を数える。そして、ステップｓｔ２２０にて、それぞれのピークpeak(1) とpeak(3) に対して、ピークの出現頻度×α（α＝１／２とする）より大きい出現頻度の範囲Ｅ１，Ｅ３を設定する。具体的には、図１８において、ピークpeak(1) の出現頻度×１／２は、二点鎖線Ｘ１で示されており、この二点鎖線Ｘ１以上の位置（この図では二点鎖線Ｘ１と同じ位置）に相当する出現頻度の範囲Ｅ１を設定する。同様に、ピークpeak(3) の出現頻度×１／２は、二点鎖線Ｘ３で示されており、この二点鎖線Ｘ３以上の位置（この図では二点鎖線Ｘ３と同じ位置）に相当する出現頻度の範囲Ｅ３を設定する。
【０１８１】
以上のような処理により、この例では、peak(1) ，peak(2) ，peak(3) のうち、peak(2) はピークとはみなされず、peak(1) とpeak(3) がピークとして検出されたことになる。
【０１８２】
そして、このようなピーク検出のあと、仮２値化しきい値の決定は次のようにして行う。
【０１８３】
すなわち、検出されたピークの数が１個である場合は、図２０（ａ）に示すように、ピーク（これをpeak(1) とする）の終わり（図中、出現頻度の範囲Ｅ１の終わりＥ１２）に＋１をした濃度値の部分を仮２値化しきい値とする。また、検出されたピークの数が複数の場合は、一番白側のピークの始まりとこの一番白側のピークから数えて２番目のピークの終わりの中間点を仮２値化しきい値とする。たとえば、検出されたピークの数が２個である場合は、図２０（ｂ）に示すように、一番白側のピーク（これをpeak(2) とする）の始まり（図中、出現頻度の範囲Ｅ２の始まりＥ２１）とこの一番白側のピークから数えて２番目のピーク（これをpeak(1) とする）の終わり（図中、出現頻度の範囲Ｅ１の終わりＥ１２）の中間点を仮２値化しきい値とする。さらに、検出されたピークの数が３個である場合は、図２０（ｃ）に示すように、一番白側のピーク（これをpeak(3) とする）の始まり（図中、出現頻度の範囲Ｅ３の始まりＥ３１）とこの一番白側のピークから数えて２番目のピーク（これをpeak(2) とする）の終わり（図中、出現頻度の範囲Ｅ２の終わりＥ２２）の中間点を仮２値化しきい値とする。
【０１８４】
以上のようにして仮２値化しきい値が決定される。このように決定された仮２値化しきい値を用いることによっても本発明を実現することができる。この方法によれば、「大津の方法」に比べて処理速度の短縮化が図れる。なお、仮２値化しきい値を決定する方法は、以上説明した２つの方法に限られるものではなく他の方法を用いてもよいことは勿論である。
【０１８５】
ところで、前記実施例では、各ブロックに対して１つの仮２値化しきい値を求める例を示したが、仮２値化しきい値は各ブロックに対して１つである必要はなく、１つのブロックに対して複数の仮２値化しきい値を求めるようにしてもよい。
【０１８６】
また、前記実施例において、対象物有無判別手段３は、対象物有無の判別に用いる特徴量として濃度分散値を用い、この濃度分散値をあらかじめ設定した判別値と比較する事によって対象物の有無を判別する例を示したが、濃度分散値の代わりに級間分散値の最大値または最大濃度差といった特徴量を用いてもよい。
【０１８７】
図２１は、特徴量として級間分散値の最大値を用いて対象物の有無を判別する対象物有無判別手段３の構成図である。この場合、特徴量抽出部は、ブロック毎に送られてくる濃淡画像の濃度値ヒストグラムを作成するヒストグラム生成部３３、このヒストグラム生成部３３で得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算部３４、この級間分散値演算部３４で求められた級間分散値よりその最大級間分散値を検出する最大値検出部３５などで構成されている、そして、この特徴量抽出部から得られる最大級間分散値を対象物有無判別信号出力部３６にて、判別値と最大値検出部３５にて検出された最大級間分散値とを比較して、最大級間分散値が判別値より大きければ対象物有り、判別値以下であれば対象物無しという信号を出力する。
【０１８８】
このような構成において、その処理手順を図２２のフローチャートを参照しながら説明する。ブロック毎に送られてくる濃淡画像はヒストグラム生成部３３に送られ、ステップｓｔ３０１にてヒストグラムが生成され、そのヒストグラムは級間分散値演算部３４に送られる。級間分散値演算部３４では、ステップｓｔ３０２にて各濃度の級間分散値が演算を行い、その級間分散値は最大値検出部３５に送られる。最大値検出部３５では、ステップｓｔ３０３にて最大級間分散値を検出し、その検出値は対象物有無判別信号出力部３６に送られる。
【０１８９】
対象物有無判別信号出力部３６には外部より所定の判別値が入力パラメータとして与えられており、ステップ３０４にて最大級間分散値と前記判別値を比較する。その結果、最大級間分散値＞判別値であれば、ステップｓｔ３０５にて対象物有りと判定し、最大級間分散値≦判別値判別値であれば、ステップｓｔ３０６にて対象物無しと判定する。すなわち、ヒストグラムは、対象物があれば図２８(a) で示したように、２つの山が描かれる曲線となり、それによって得られる級間分散曲線は同図(b) のように大きな最大値を持つ曲線となる。これに対して、対象物が無い場合は、図３１(a) で示したように、１つの山だけの曲線となり、それによって得られる級間分散曲線は同図(b) のように、対象物の有る場合に比べて小さい最大値を持つ曲線となる。
【０１９０】
したがって、この級間分散値の最大値を予め設定した判別値と比較することにより対象物の有無を判別できる。
【０１９１】
以上のように、特徴量として濃度分散値の代わりに級間分散値の最大値を用い、この級間分散値の最大値と判別値とを比較することによっても対象物の有無を判別できる。
【０１９２】
次に、特徴量として最大濃度差を用いて対象物の有無を判定する例について説明する。
【０１９３】
図２３は、特徴量として最大濃度差を用いて対象物の有無を判別する対象物有無判別手段３の構成図である。ここでは、特徴量抽出部として、ブロックごとに送られてくる濃淡画像の最大濃度差を演算する最大濃度差演算部３７が用いられる。この最大濃度差演算部３７により求められた最大濃度差は、対象物有無判別信号出力部３８に与えられ判別値と比較される。そして、対象物有無判別信号出力部３８からは、最大濃度差が判別値より大きければ対象物有り、判別値以下であれば対象物無しという信号が出力される。
【０１９４】
このような構成においてその処理手順を図２４のフローチャートを参照しながら説明する。ブロック毎に送られてくる濃淡画像は最大濃度差演算部３７に入力され、ステップｓｔ４０１にて最大濃度差が演算され、対象物有無判別信号出力部３８に送られる。対象物有無判別信号出力部３８には外部より所定の判別値が入力パラメータとして与えられており、ステップｓｔ４０２にて最大濃度差とその判別値を比較する。その結果、最大濃度差＞判別値であればステップｓｔ４０３にて対象物有りと判定し、最大濃度差≦判別値であればステップｓｔ４０４にて対象物無しと判別する。すなわち、そのブロック内に背景しか無い場合には、ブロック内の各画素毎の濃度にはあまり差がなく当該ブロックにおける最大濃度差は小さい値となる。これに対して、ブロック内に文字が存在する場合には、各画素毎の濃度には大きな差が生じて、当該ブロックにおける最大濃度差は背景しか無いブロックの最大濃度差に比べて大きな値となる。
【０１９５】
したがって、ブロック毎に得られる最大濃度差を判別値と比較することにより、対象物の有無を判別できる。このように、各ブロック毎にそのブロックを構成する画素間の最大濃度差を求め、この最大濃度差と判別値とを比較することによっても対象物の有無を判別できる。
【０１９６】
さらにまた、前記濃度分散値、最大級間分散値、最大濃度差という３つの特徴量のうち、少なくとも２つを用いて対象物の有無を判別することも可能である。
図２５はその構成例を示すもので、ここでは、濃度分散値と最大級間分散値を特徴量として用いた例を示している。この場合、第１の特徴量抽出部は、ヒストグラム生成部３３、級間分散値演算部３４、最大値検出部３５で構成され、第２の特徴量抽出部としては、濃度分散値演算部３１が用いられる。
【０１９７】
そして、第１の特徴量抽出部から出力される最大級間分散値は、最大値比較部５０にて判別値と比較され、最大級間分散値が判別値より大きい場合に、この最大値比較部５０から信号（たとえば“１”）が出力される。一方、第２の特徴量抽出部から出力される濃度分散値は、分散値比較部５１にて判別値と比較され、濃度分散値が判別値より大きい場合に、この分散値比較部５１から信号（たとえば“１”）が出力される。これらの信号を、アンド回路などからなる対象物有無判別信号出力部５２に与えることにより、最大級間分散値が判別値より大で、かつ、濃度分散値が判別値より大である場合のみに、対象物が有りという信号が出力される。
【０１９８】
このように特徴量を２つ以上用いることにより、より以上正確な対象物の有無判定を行うことができる。
【０１９９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明における画像処理方法は、まず、請求項１、請求項２によれば、入力画像を複数のブロックに分割し、この分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めるとともに、分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別して、各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値などのブロック情報を参照して、各ブロックの２値化しきい値を決定したので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、さらにこれにより決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化することにより、入力画像全体に渡って最適な２値化処理を行うことができる。
【０２００】
また、請求項３によれば、仮２値化しきい値演算手段として、級間分散値を最大とする濃度値を仮２値化しきい値とするという方法を用いたので、簡単な処理で、しかもより適切な仮２値化しきい値を求めることができ、これによって、求めるべき２値化しきい値もより適切な値とすることができる。
【０２０１】
また、請求項４によれば、仮２値化しきい値演算手段として、濃度値ヒストグラムから、仮２値化しきい値をもとめるに必要なピークを検出し、これにより検出されたピークをもとに仮２値化しきい値を求めるようにすることにより、より簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２０２】
請求項５によれば、濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分がある場合は、比較対象の極大部分との間の谷間における濃度値の出現頻度と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度との関係を基にして、当該極大部分が仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定することにより、簡単、かつ確実に、仮２値化しきい値を求めるに必要なピークを検出することができ、これをもとに、簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２０３】
さらに、請求項６によれば、前記のようにして求めたピークを基に仮２値化しきい値を決定するようにしたので、簡単、かつ確実にしかも高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２０４】
また、請求項７によれば、対象物有無の判別に濃度分布による特徴量を用いて、この特徴量とあらかじめ設定した判別値とを比較することにより対象物有無を判別しているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０５】
また、請求項８によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として濃度分散値を用いているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０６】
また、請求項９によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として級間分散値の最大値を用いているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０７】
また、請求項１０によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として最大濃度差を用いているので、簡単な処理でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０８】
また、請求項１１によれば、対象物の有無判別を行う際、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を用い、これらをそれぞれ判別値と比較して、各比較結果により対象物の有無を判別するようにしたので、より高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２０９】
また、請求項１２によれば、２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数のブロックにて参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方を値から注目ブロックの２値化しきい値を決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
また、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２１０】
また、請求項１３によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定するようにしたので、参照範囲内に対象物の有るブロックが無い場合でも、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２１１】
また、請求項１４によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値として決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値として決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２１２】
また、請求項１５によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、状況に応じて最適な２値化しきい値を求めることができ、２値化処理後の文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２１３】
また、請求項１６によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、簡単な処理で適格な２値化しきい値を求めることができる。
【０２１４】
また、請求項１７によれば、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることにより、２値化処理後の文字のかすれを防止でき、文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２１５】
また、請求項１８によれば、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２１６】
また、本発明の画像処理装置によれば、まず、請求項１９、請求項２０によれば、入力画像を複数のブロックに分割し、この分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めるとともに、分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別して、各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値などのブロック情報を参照して、各ブロックの２値化しきい値を決定したので、簡単な処理で、しかもより適切な２値化しきい値を決定する事ができ、さらにこれにより決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化することにより、入力画像全体に渡って最適な２値化処理を行うことができる。
【０２１７】
また、請求項２１によれば、仮２値化しきい値演算手段として、級間分散値を最大とする濃度値を仮２値化しきい値とするという方法を用いたので、より適切な仮２値化しきい値を求めることができ、これによって、求めるべき２値化しきい値もより適切な値とすることができる。
【０２１８】
また、請求項２２によれば、仮２値化しきい値演算手段として、濃度値ヒストグラムから、仮２値化しきい値をもとめるに必要なピークを検出し、これにより検出されたピークをもとに仮２値化しきい値を求めるようにすることにより、より簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２１９】
請求項２３によれば、濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分がある場合は、比較対象の極大部分との間の谷間における濃度値の出現頻度と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度との関係を基にして、当該極大部分が仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定することにより、簡単、かつ確実に、仮２値化しきい値を求めるに必要なピークを検出することができ、これをもとに、簡単な処理で高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２２０】
さらに、請求項２４によれば、前記のようにして求めたピークを基に仮２値化しきい値を決定するようにしたので、簡単、かつ確実にしかも高速に仮２値化しきい値を求めることができる。
【０２２１】
また、請求項２５によれば、対象物有無の判別に濃度分布による特徴量を用いて、この特徴量とあらかじめ設定した判別値とを比較することにより対象物有無を判別しているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２２】
また、請求項２６によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として濃度分散値を用いているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２３】
また、請求項２７によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として級間分散値の最大値を用いているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２４】
また、請求項２８によれば、対象物有無の判別に用いる特徴量として最大濃度差を用いているので、簡単な構成でしかも高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２５】
また、請求項２９によれば、対象物の有無判別を行う際、各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を用い、これらをそれぞれ判別値と比較して、各比較結果により対象物の有無を判別するようにしたので、より高精度な対象物の有無の判別が可能となる。
【０２２６】
また、請求項３０によれば、２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数のブロックにて参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、この参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方の値から注目ブロックの２値化しきい値を決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
また、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２２７】
また、請求項３１によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しの場合は、参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定するようにしたので、参照範囲内に対象物の有るブロックが無い場合でも、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２２８】
また、請求項３２によれば、注目ブロックの２値化しきい値を決定する際は、注目ブロックを除く参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、注目ブロックに対象物が有るか否かを判定し、対象物有りの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値と注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値として決定し、前記注目ブロックに対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値として決定するようにしたので、より適切な２値化しきい値を決定する事ができ、また、対象物の有無の判定を誤判定された場合においても、適切な２値化しきい値を決定する事ができる。
【０２２９】
また、請求項３３によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、状況に応じて最適な２値化しきい値を求めることができ、２値化処理後の文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２３０】
また、請求項３４によれば、前記参照範囲内の各ブロックおよび注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値の最小値を注目ブロックの２値化しきい値として決定するようにしたので、簡単な処理で適格な２値化しきい値を求めることができる。
【０２３１】
また、請求項３５によれば、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることにより、２値化処理後の文字のかすれを防止でき、文字の状態をきわめて良好なものとすることができる。
【０２３２】
また、請求項３６によれば、対象物の有無によって参照範囲を変化させる事によって、参照範囲を無駄に広く設定することなく、常に適切な参照範囲を設定することができ、処理の高速化が図れ、かつ適切な２値化しきい値の決定が可能となる。
【０２３３】
以上のように本発明によれば、ブロック内の対象物の有無を誤判別した場合においても、最適な２値化しきい値を設定することができ、ブロック内に対象物が有る無しに係わらず、すべてのブロックにおいて最適な２値化しきい値を設定することができ、この最適な２値化しきい値を用いて２値化処理することにより、入力画像全体に渡って最適な２値化処理が行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施例を説明する全体的なブロック図。
【図２】 同実施例における仮２値化しきい値演算手段のブロック図。
【図３】 同実施例における仮２値化しきい値演算手段を説明するフローチャート。
【図４】 同実施例における対象物有無判別手段のブロック図。
【図５】 同実施例における対象物有無判別手段を説明するフローチャート。
【図６】 同実施例における全体的な処理を説明するフローチャート。
【図７】 入力画像の一例を説明する図。
【図８】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その１）。
【図９】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その２）。
【図１０】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その３）。
【図１１】 同実施例における２値化しきい値決定処理を説明するフローチャート（その４）。
【図１２】 同実施例において参照範囲内の仮２値化しきい値を２値化しきい値として用いる場合の説明図。
【図１３】 同実施例においてあるブロックの２値化しきい値を決定する具体例を説明する図（その１）。
【図１４】 同実施例においてあるブロックの２値化しきい値を決定する具体例を説明する図（その２）。
【図１５】 同実施例においてあるブロックの２値化しきい値を決定する具体例を説明する図（その３）。
【図１６】 同実施例における参照範囲の設定方法について説明する図。
【図１７】 同実施例における仮２値化しきい値演算手段の他の例を説明するブロック図。
【図１８】 仮２値化しきい値演算手段の他の例を説明する濃度値ヒストグラムを示す図。
【図１９】 仮２値化しきい値演算手段の他の例におけるピーク検出の処理手順を説明するフローチャート。
【図２０】 仮２値化しきい値演算手段の他の例における仮２値化しきい値決定を説明する図。
【図２１】 前記実施例における対象物有無判別手段において特徴量として級間分散値を用いた例を示すブロック図。
【図２２】 特徴量として級間分散値を用いた場合の対象物有無判別処理を説明するフローチャート。
【図２３】 同実施例における対象物有無判別手段において特徴量として最大濃度差を用いた例を示すブロック図。
【図２４】 特徴量として最大濃度差を用いた場合の対象物有無判別処理を説明するフローチャート。
【図２５】 同実施例における対象物有無判別手段において特徴量として級間分散値と濃度分散値を用いた例を示すブロック図。
【図２６】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段のブロック図。
【図２７】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するフローチャート。
【図２８】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図２９】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段のブロック図。
【図３０】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するフローチャート。
【図３１】 第１の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図３２】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図３３】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【図３４】 第２の従来例の２値化しきい値決定手段を説明するための濃度値ヒストグラムおよび級間分散値曲線を示す図。
【符号の説明】
１・・・画像分割手段
２・・・仮２値化しきい値演算手段
３・・・対象物有無判別手段
４・・・ブロック情報記憶手段
５・・・２値化しきい値決定手段
６・・・２値化手段
３１・・・濃度分散値演算部
３２・・・対象物有無判別信号出力部
Claims (36)
- 入力画像を複数のブロックに分割する画像分割工程と、
前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算工程と、
前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別する対象物有無判別工程と、
前記仮２値化しきい値演算工程と前記対象物有無判別工程において得られる各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報と、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶するブロック情報記憶工程と、
前記ブロック情報記憶工程にて記憶されたブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定工程と、
前記２値化しきい値決定工程により決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する２値化工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記ブロックの入力画像の濃度値を表す情報は、前記ブロックの入力画像に基づく濃度値ヒストグラムとされ、
前記仮２値化しきい値演算工程では、前記画像分割工程において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像に基づいて前記濃度値ヒストグラムを生成して当該生成した濃度値ヒストグラムから仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。 - 前記仮２値化しきい値演算工程は、
前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、
前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算工程と、
前記級間分散値演算工程より得られた級間分散値の最大値を検出し、この級間分散値が最大となる時の濃度値を前記仮２値化しきい値として出力する最大値検出工程と、
を有することを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 - 前記仮２値化しきい値演算工程は、
前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、
前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムから、前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを検出するピーク検出工程と、
このピーク検出工程により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める工程、
とを有することを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 - 前記ピーク検出工程では、前記ヒストグラム生成工程より得られた濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分が有る場合は、比較の対象となるそれぞれの極大部分間における濃度値の出現頻度値と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度値との関係を基にして、その極大部分が前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定することを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
- 前記ピーク検出工程により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める工程では、前記ピーク検出工程により得られたピーク数が１個の場合は、そのピークの立ち上がりまたは立ち下がりのあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値とし、前記ピーク検出工程により得られたピーク数が複数の場合は、所定の隣合うピーク間のあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値とすることを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
- 前記対象物有無判別工程は、
前記各ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記特徴量抽出工程より得られた特徴量を比較して、その比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力工程と、
を有することを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理方法。 - 前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の濃度分散値であることを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
- 前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像から得られる濃度値ヒストグラムを基に求められる級間分散値の最大値であることを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
- 前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の最大濃度差であることを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
- 前記対象物有無判別工程は、
各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を抽出するそれぞれの特徴量抽出工程と、
入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記それぞれの特徴量抽出工程からのより得られた特徴量をそれぞれ比較して、各比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力工程と、
を有することを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理方法。 - 前記２値化しきい値決定工程では、
前記２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数ブロックにより参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、
この参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方から前記注目ブロックの２値化しきい値を決定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理方法。 - 前記２値化しきい値決定工程では、
前記注目ブロックを除く前記参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、前記注目ブロックに前記対象物が有るか否かを判定し、対象物有りと判定した場合は、前記注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しと判定した場合は、前記参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。 - 前記２値化しきい値決定工程では、
前記注目ブロックを除く前記参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、前記注目ブロックに前記対象物が有るか否かを判定し、対象物有りと判定した場合は、前記参照範囲内の仮２値化しきい値と前記注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値を決定し、前記注目ブロックに前記対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、前記参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。 - 前記２値化しきい値決定工程では、
前記参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって前記注目ブロックの２値化しきい値を求めることを特徴とする請求項１２または請求項１４記載の画像処理方法。 - 前記２値化しきい値決定工程では、
前記参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から論理演算によって最小値を求め、この最小値を前記注目ブロックの２値化しきい値として決定することを特徴とする請求項１２または請求項１４記載の画像処理方法。 - 前記２値化しきい値決定工程では、
前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法。 - 前記２値化しきい値決定工程では、前記注目ブロックを基点にする前記行方向に対しては、前記対象物が有るブロックが存在する場合には前記注目ブロックを基点にして当該対象物が有るブロックであって前記注目ブロックに最も近いブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定し、前記対象物が有るブロックが存在しない場合には前記注目ブロックを基点にして前記行方向の端のブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
- 入力画像を複数のブロックに分割する画像分割手段と、
前記画像分割手段において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像の濃度値を表す情報に基づいて仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求める仮２値化しきい値演算手段と、
前記画像分割手段において分割された各ブロックに対して、ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量と所定の判別値との比較結果により背景以外の対象物の有無を判別する対象物有無判別手段と、
前記仮２値化しきい値演算手段と前記対象物有無判別手段において得られる各ブロックの仮２値化しきい値および対象物の有無を示す情報と、求めるべき２値化しきい値がすでに決定した各ブロックの２値化しきい値をブロック情報として記憶するブロック情報記憶手段と、
前記ブロック情報記憶手段にて記憶されたブロック情報を用いて各ブロックの２値化しきい値を決定する２値化しきい値決定手段と、
前記２値化しきい値決定手段により決定された各ブロックの２値化しきい値を用いて入力画像を２値化する２値化手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記ブロックの入力画像の濃度値を表す情報は、前記ブロックの入力画像に基づく濃度値ヒストグラムとされ、
前記仮２値化しきい値演算手段は、前記画像分割手段において分割された各ブロックに対して、ブロックの入力画像に基づいて前記濃度値ヒストグラムを生成して当該生成した濃度値ヒストグラムから仮の２値化しきい値である仮２値化しきい値を求めることを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。 - 前記仮２値化しきい値演算手段は、
前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、
前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムから各濃度値の級間分散値を求める級間分散値演算手段と、
前記級間分散値演算手段より得られた級間分散値の最大値を検出し、この級間分散値が最大となる時の濃度値を前記仮２値化しきい値として出力する最大値検出手段と、
を有することを特徴とする請求項２０記載の画像処理装置。 - 前記仮２値化しきい値演算手段は、
前記ブロックの入力画像から前記濃度値ヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、
前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムから、前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークのみを検出するピーク検出手段と、
このピーク検出手段により検出されたピークをもとに前記仮２値化しきい値を求める手段、
とを有することを特徴とする請求項２０記載の画像処理装置。 - 前記ピーク検出手段は、前記ヒストグラム生成手段より得られた濃度値ヒストグラムにおいて複数の極大部分が有る場合は、比較の対象となるそれぞれの極大部分間における濃度値の出現頻度値と、それぞれの極大部分における濃度値の出現頻度値との関係を基にして、その極大部分が前記仮２値化しきい値を求めるに必要なピークであるか否かを判定することを特徴とする請求項２２記載の画像処理装置。
- 前記仮２値化しきい値演算手段は、前記ピーク検出手段により得られたピーク数が１個の場合は、そのピークの立ち上がりまたは立ち下がりのあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値とし、前記ピーク検出手段により得られたピーク数が複数の場合は、所定の隣合うピーク間のあらかじめ設定した位置に対応する濃度値を前記仮２値化しきい値とすることを特徴とする請求項２３記載の画像処理装置。
- 前記対象物有無判別手段は、
前記各ブロックにおける入力画像の濃度分布による特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記特徴量抽出手段より得られた特徴量を比較して、その比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力手段と、
を有することを特徴とする請求項１９または請求項２０記載の画像処理装置。 - 前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の濃度分散値であることを特徴とする請求項２５記載の画像処理装置。
- 前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像から得られる濃度値ヒストグラムを基に求められる級間分散値の最大値であることを特徴とする請求項２５記載の画像処理装置。
- 前記濃度分布による特徴量は、各ブロック内における入力画像の最大濃度差であることを特徴とする請求項２５記載の画像処理装置。
- 前記対象物有無判別手段は、
各ブロックにおける入力画像の前記濃度分散値、級間分散値の最大値、最大濃度差の３つの特徴量のうち少なくとも２つの特徴量を抽出するそれぞれの特徴量抽出手段と、
入力パラメータとして前記所定の判別値が与えられ、この判別値と前記それぞれの特徴量抽出手段からのより得られた特徴量をそれぞれ比較して、各比較結果により前記対象物の有無を判別する対象物有無判別信号出力手段と、
を有することを特徴とする請求項１９または請求項２０記載の画像処理装置。 - 前記２値化しきい値決定手段は、
前記２値化しきい値を決定しようとする注目ブロックの周辺に存在する複数のブロックにより参照範囲を設定する際、前記注目ブロックを基点に行方向に対しては、当該行方向の各ブロックの前記対象物の有無に応じて前記行方向の参照範囲を可変的に設定し、前記注目ブロックを基点に列方向に対しては、前記注目ブロックの存在する行方向ブロックラインの前後の少なくとも各１行のブロックラインに存在するブロックとして参照範囲を設定し、
この参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値および既に決定された２値化しきい値の少なくとも一方から前記注目ブロックの２値化しきい値を決定することを特徴とする請求項１９または請求項２０記載の画像処理装置。 - 前記２値化しきい値決定手段は、
前記注目ブロックを除く前記参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが無い場合には、前記注目ブロックに前記対象物が有るか否かを判定し、対象物有りと判定した場合は、前記注目ブロックの仮２値化しきい値を、求めるべき２値化しきい値とし、対象物無しと判定した場合は、前記参照範囲内の既に決定された２値化しきい値を参照して、求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする請求項３０記載の画像処理装置。 - 前記２値化しきい値決定手段は、
前記注目ブロックを除く前記参照範囲内に対象物有りと判定されたブロックが有る場合には、前記注目ブロックに前記対象物が有るか否かを判定し、対象物有りと判定した場合は、前記参照範囲内の仮２値化しきい値と前記注目ブロックの仮２値化しきい値とから求めるべき２値化しきい値を決定し、前記注目ブロックに前記対象物が有るか否かの判定において、対象物無しの場合は、前記参照範囲内の仮２値化しきい値から求めるべき２値化しきい値を決定することを特徴とする請求項３０記載の画像処理装置。 - 前記２値化しきい値決定手段は、
前記参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から演算によって前記注目ブロックの２値化しきい値を求めることを特徴とする請求項３０または請求項３２記載の画像処理装置。 - 前記２値化しきい値決定手段は、
前記参照範囲内の各ブロックおよび前記注目ブロックにおけるそれぞれの仮２値化しきい値から論理演算によって最小値を求め、この最小値を前記注目ブロックの２値化しきい値として決定することを特徴とする請求項３０または請求項３２記載の画像処理装置。 - 前記２値化しきい値決定手段は、
前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値を、求めるべき２値化しきい値として決定する場合は、状況に応じて、前記参照範囲内の仮２値化しきい値の最小値に予め設定した数値を加算した値を、求めるべき２値化しきい値とすることを特徴とする請求項３４記載の画像処理装置。 - 前記２値化しきい値決定手段では、前記注目ブロックを基点にする前記行方向に対しては、前記対象物が有るブロックが存在する場合には前記注目ブロックを基点にして当該対象物が有るブロックであって前記注目ブロックに最も近いブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定し、前記対象物が有るブロックが存在しない場合には前記注目ブロックを基点にして前記行方向の端のブロックまでを前記行方向の参照範囲と設定することを特徴とする請求項３０記載の画像処理装置。
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