JP3883341B2

JP3883341B2 - 画像処理方法、装置及び記録媒体

Info

Publication number: JP3883341B2
Application number: JP30892699A
Authority: JP
Inventors: 秀明山形
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1999-10-29
Filing date: 1999-10-29
Publication date: 2007-02-21
Anticipated expiration: 2019-10-29
Also published as: JP2001126029A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法、その方法を実施するための装置、記録媒体、及び装置構成に係り、より詳細には、白抜けの生じる画像に対する画像処理、例えば、文字認識装置等への入力画像に対する前処理等に用いて好適な画像処理に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
特開平８−０１６７１７号公報には、切り出された文字画像の大きさに応じてノイズの大きさを設定し、大きさがノイズと判断される場合にノイズとして削除する方法が提案されている。この手法は画像中のノイズ（黒画素の塊）を取り除くための手法であるが、まったく同様の手法を画像中の白抜けを取り除く手法として用いることが可能である。
【０００３】
図１０は、本発明が処理対象としている画像の一例を示す図で、本発明が処理対象としている画像は、主に解像度の高い画像であって、スキャナの特性や（画像を奇麗に見せるための）エッジ強調等によって黒画素の内部に白抜けの生じた画像を対象とする。図１０に示す画像の様に、太い文字線分の内部に白抜けが生じた場合、この画像をプリントアウトして目視する際にはほとんど問題がないが、この画像に対してＯＣＲ（光学的文字認識装置）等を用いて読み取る場合、光学的文字認識装置では認識の際に画像のエッジに注目する場合が多いため文字認識精度の低下が懸念される。
【０００４】
上述のような白抜けの補完については、ノイズ処理の手法を適用することが可能であり、たとえば、前記特開平８−０１６７１７号公報に記載の手法を用いて、ノイズ以下の大きさの白抜けを黒画素で置換するような手法が考えられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記特開平８−０１６７１７号公報に記載の手法は文字あるいは矩形等の切り出し処理を必要とするので、白抜けの補完処理としては処理時間がかかる。文字認識処理に組み込めば全体として高速な処理を行うことは可能であるが、近年、ソフトウエアのコンポーネント化が進み、スキャナからの画像入力、画像補正、文字認識ソフトウエア等別々のソフトウエアをそれぞれつないで用いる場合には、実際問題として、文字認識ソフトウエアの内部の処理を変更することは困難な場合が多い。
【０００６】
本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされたもので、スキャナから入力された画像を文字認識ソフトウエアに入力する際の前処理として、高速に文字画像中の白抜けを黒画素で補完することが可能であり、部品化されたソフトウエアを組み合わせて用いる際の、文字認識ソフトウエアの前処理として有効な画像処理方法、その方法を実施するための装置、記録媒体、更には、装置構成を提供しようとするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、画像中の注目する白ランが白抜けであるか判断を行い、該判断の結果により画像処理を行う画像処理方法であって、前記画像中の隣接する２つのラインのそれぞれから黒ランと白ランを抽出するステップと、抽出した白ランのうち、１つの注目する白ランを包含する黒ランの長さの総和を求めるステップと、前記注目する白ランの長さおよび前記黒ランの長さの総和に基づいて該注目する白ランが白抜けであるかを判断するステップと、前記注目する白ランが白抜けであると判断したとき、該白抜けを黒画素で補完するステップと、を有することを特徴としたものである。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記白抜けであるかを判断するステップは、前記注目する白ランの長さに対応する所定の第１閾値と前記黒ランの長さの総和とを比較することにより、該注目する白ランが白抜けであるかを判断することを特徴としたものである。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項２の発明において、前記第１閾値は、前記注目する白ランの長さが長いほど大きく設定されることを特徴としたものである。
【００１１】
請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれかの発明において、前記注目する白ランの長さは、所定の第２閾値より大きいことを特徴としたものである。
【００１３】
請求項５の発明は、請求項１乃至４のいずれかの発明において、いずれかに記載の白抜け補完処理を画像の解像度に応じて行うことを特徴としたものである。
【００１４】
請求項６の発明は、請求項１乃至４のいずれかの発明において、いずれかに記載の白抜け補完処理を画像の解像度が縦横等しい場合に行うことを特徴としたものである。
【００１５】
請求項７の発明は、請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であることを特徴としたものである。
【００１６】
請求項８の発明は、請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理方法を実行するハードウエア装置であることを特徴としたものである。
【００１７】
請求項９の発明は、請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理方法を実行するハードウエア装置の一部あるいは全体をネットワークを介して接続した装置構成であることを特徴としたものである。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明は、画像の前処理部に関するもので、一般的には、画像入力部（スキャナ等）や文字認識部と共に用いて画像のテキスト化を行う。なお、画像のテキスト化においては、画像の入力等を画像入力工場で行い、画像の認識を画像のテキスト化工場で行うことも考えられる。
【００１９】
図１乃至図３は、それぞれ本発明による画像処理方法が適用される装置構成例を示す図で、図中、１は画像入力部、２は画像前処理部、３は文字認識部、４はネットワーク（電話回線等）で、本発明においては、図１０に示したような白抜け画像が入力された場合の処理を行うものである。
【００２０】
図４は、本発明の動作説明を行うためのフローチャートで、まず、入力画像に対して白抜けの補完処理を行うか否かを判断する。一般的に、高解像度の画像ほど、文字線分の太さ（画素数）が太くなるので、白抜けを生じ易くなる。また、ファクシミリ等の画像で縦横の解像度の異なる画像では文字画像が特定の方向につぶれるので、白抜けが起こりにくくなる場合が多い。そこで、本発明では、解像度が３００ｄｐｉ以下の画像の場合（Ｓ１）、或いは縦横の解像度が異なる場合（Ｓ２）は白抜けの補完処理を行わず、入力された画像をそのまま文字認識部に送る。
【００２１】
つぎに、２ラインにおいて白ランと黒ランを抽出する。本発明では２ライン分の黒ランと白ランが抽出されればよく（Ｓ３）、２ライン単位で処理を進めることができるので、処理に必要なメモリ量も非常に少なくて済む。
図５は、ランの抽出例を示す図で、ランが抽出されたならば、まず、下のラインの白ランについて、左側の白ランから、白ランの長さが定められたしきい値Ｌより短い場合に、白ランの範囲を包含する黒ランを探す（本実施例では、Ｌ＝５とする）。
【００２２】
図５の例の場合、まず白ラン２１は左側に接続する黒ランがないので（Ｓ４）、処理を次の白ラン２２の処理に移す。白ラン２２については、上のラインに白ランの範囲を包含する黒ラン１１が存在するので、白ラン２２の長さから接続する黒ラン２２の長さに関するしきい値Ａを求める。しきい値Ａの算出については、一例を表１に示す。
【００２３】
【表１】

【００２４】
図５の例の場合、白ラン２２の長さは２であるので、Ａ＝１０となる。
次に、白ラン２２に接続する黒ラン１１、黒ラン２１、黒ラン２２の長さの総和を求める。図５の例の場合、１２＋５＋１８＝３５となる。ここで、３５＞１０（＝Ａ）であるので、白ラン２２は白抜けであると判断され、黒画素で置換される。処理後の状態を図６に示す。
【００２５】
次のラインの処理においては、下のラインの内容を上のラインとして取り扱えばよく、新たに次のラインについてランの抽出処理を行えば良いので、２ライン分のバッファをトグルで用いることで処理を進めることができる。図６の処理後の概念図を図７に示す。
【００２６】
また、別の例を図８を用いて説明する。まず、白ラン２１については、左側に接続する黒ランがないので、処理を白ラン２２に移す。白ラン２２については、白ランの長さが５であり、Ｌ＝５以上であるので、白抜けであるとはみなされず、次の白ラン２３の処理に移る（Ｓ５）。白ラン２３については、長さが４であるので、白ランの範囲を包含する黒ランを探す（Ｓ６）。図８の場合、黒ラン１２が存在するので、表１を用いて隣接する黒ランの長さのしきい値Ａを求める（Ｓ７）。この場合、白ラン２３の長さは４であるので、Ａ＝１４となる。つぎに、隣接する黒ランの長さの合計を求める（Ｓ８）。図８の白ラン２３の場合、黒ラン１２、黒ラン２２、黒ラン２３と接続している。ここで、黒ランの長さの合計Ｔは、５＋１＋３＝９となり、しきい値Ａ＝１４より小さい値となる（Ｓ９）。したがって、白ラン２３は白抜けであるとは判断されず、黒画素で埋める処理は行われない。最終的に、図８の例の場合には、入力画像がそのまま出力される。
【００２７】
【発明の効果】
以上説明したように、本手法では２ライン分のランの情報のみに基づいて処理を行っているので、処理に必要なメモリ量が極めて少ない。また、画像に対して１回のアクセスで処理を終了するので、非常に短い処理時間で処理を終えることができる。
実際に、図１０に示す画像に対して本処理を適用した結果を図９に示す。図９より良好に白抜けが補完されていることが、画像でも確認できる。また、文字認識処理を行い、認識結果を比較してその効果は確認されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理方法が適用される装置構成例を示す図である。
【図２】本発明による画像処理方法が適用される他の装置構成例を示す図である。
【図３】本発明による画像処理方法が適用される他の装置構成例を示す図である。
【図４】本発明の動作説明を行うためのフローチャートである。
【図５】ランの抽出例（白ランを黒ランと判定する場合）を示す概念図である。
【図６】抽出処理後の状態を示す図である。
【図７】抽出処理後の概念図である。
【図８】ラン抽出例の他の例（白ランを黒ランと判定しない場合）を示す概念図である。
【図９】本発明による処理結果の例を示す図である。
【図１０】本発明が適用される画像例を示す図である。
【符号の説明】
１…画像入力部、２…画像前処理部、３…文字認識部、４…ネットワーク（電話回線等）。

Claims

画像中の注目する白ランが白抜けであるか判断を行い、該判断の結果により画像処理を行う画像処理方法であって、前記画像中の隣接する２つのラインのそれぞれから黒ランと白ランを抽出するステップと、抽出した白ランのうち、１つの注目する白ランを包含する黒ランの長さの総和を求めるステップと、前記注目する白ランの長さおよび前記黒ランの長さの総和に基づいて該注目する白ランが白抜けであるかを判断するステップと、前記注目する白ランが白抜けであると判断したとき、該白抜けを黒画素で補完するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
請求項１において、前記白抜けであるかを判断するステップは、前記注目する白ランの長さに対応する所定の第１閾値と前記黒ランの長さの総和とを比較することにより、該注目する白ランが白抜けであるかを判断することを特徴とする画像処理方法。
請求項２において、前記第１閾値は、前記注目する白ランの長さが長いほど大きく設定されることを特徴とする画像処理方法。
請求項１乃至３のいずれかにおいて、前記注目する白ランの長さは、所定の第２閾値より大きいことを特徴とする画像処理方法。
請求項１乃至４のいずれかに記載の白抜け補完処理を画像の解像度に応じて行うことを特徴とする画像処理方法。
請求項１乃至４のいずれかに記載の白抜け補完処理を画像の解像度が縦横等しい場合に行うことを特徴とする画像処理方法。
請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理方法を実行するハードウエア装置。
請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理方法を実行するハードウエア装置の一部あるいは全体をネットワークを介して接続した装置構成。