JP3927171B2 - ノイズ除去装置及び方法、プログラム、並びに記録媒体 - Google Patents

ノイズ除去装置及び方法、プログラム、並びに記録媒体 Download PDF

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Description

本発明は、ノイズ除去装置及び方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、画像読取装置から読取った二値画像に生じた微小な黒点状のノイズを除去するノイズ除去装置及び方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
スキャナ等の画像読取装置により帳票等の用紙から二値画像を読取る際に、ホコリや機器の汚れ等によって画像に微小な黒点状のノイズが生じることがある。
このようなノイズを除去するために、各黒画素と連結した黒画素群の画素数を計数し、黒画素群の画素数が一定値以下であるときに、その黒画素塊をノイズとして除去する第１のノイズ除去方法が知られている（例えば、特許文献１）。
また、ある黒画素を着目画素とし、該着目画素が孤立点であるか否かを判定し、孤立点であるときは、該着目画素に隣接する白画素の連続量を算出して、隣接する白画素の連続量が所定値以上のときに該着目画素をノイズとして除去する第２のノイズ除去方法が知られている（例えば、特許文献２）。
特開平２−２５４５７４号公報 特開平１０−２２９４９７号公報
しかしながら、上記第１のノイズ除去方法では、図１３及び図１４に示すように、文字や線がかすれて孤立点の集合体になっているような場合には、該孤立点を誤ってノイズと判断して除去する可能性がある。上記第２のノイズ除去方法においても、文字や線がかすれて孤立点の集合体になっており、孤立点となった黒画素に隣接する白画素の面積が大きい場合には、該孤立点を誤ってノイズと判断して除去する可能性がある。
孤立点を誤ってノイズと判断して除去すると、図１３に示すように、文字のかすれが大きくなり、ノイズ除去後にＯＣＲ処理や帳票認識処理等を行うと、誤認識が生じることがある。また、図１４に示すように、線のかすれが大きくなり、表の枠や罫線部分が消えることがある。
本発明の目的は、かすれた文字や線等の一部を誤って除去するのを防止し、ノイズ除去後のＯＣＲ処理や帳票認識処理における認識精度を向上させることができるノイズ除去装置及び方法、プログラム、並びに記録媒体を提供することにある。
上述の目的を達成するために、請求項１記載のノイズ除去装置は、二値画像データに含まれるノイズを除去するノイズ除去装置であって、前記二値画像データの解像度から着目する黒画素を中心とする略円である近傍領域の半径を算出する半径算出手段と、前記算出された半径により求まる前記近傍領域の総画素数から前記着目する黒画素をノイズと判定するための近傍領域内の黒画素数の第１の閾値を算出する第１の閾値算出手段と、前記算出された近傍領域の半径から着目点が直線の一部であるか否かを判定するための直線判定領域内の黒画素数の第２の閾値を算出する第２の閾値算出手段と、前記近傍領域内における黒画素数が前記第１の閾値以上であるか否かを判別する第１の判別手段と、前記近傍領域内における前記着目する黒画素を含む水平方向の直線からなる水平直線判定領域及び垂直方向の直線からなる垂直直線判定領域内における黒画素数がいずれも第２の閾値以上であるか否かを判別する第２の判別手段と、前記第１の閾値以上でないと判別され、かつ前記第２の閾値以上でないと判別された場合、前記着目する黒画素を前記二値画像データから消去する消去手段とを備えることを特徴とする。
請求項２記載のノイズ除去装置は、請求項１記載のノイズ除去装置において、前記水平及び垂直直線判定領域の幅を前記二値画像データの解像度から算出する幅算出手段を更に備えることを特徴とする。
請求項３記載のノイズ除去装置は、請求項１又は２記載のノイズ除去装置において、前記近傍領域の半径又は前記二値画像データの解像度から近傍領域内の辺及び頂点を共有する連続した黒画素の数の第３の閾値を算出する第３の閾値算出手段と、前記近傍領域内の連続した黒画素数が第３の閾値以上であるか否かを判別する第３の判別手段とを更に備え、前記第１の閾値以上でないと判別され、かつ前記第２の閾値以上でないと判別された場合において、前記第３の閾値以上でないと判別された場合、前記消去手段は、前記着目する黒画素を前記二値画像データから消去することを特徴とする。
請求項４記載のノイズ除去方法は、二値画像データに含まれるノイズを除去するノイズ除去方法であって、前記二値画像データの解像度から着目する黒画素を中心とする略円である近傍領域の半径を算出する半径算出工程と、前記算出された半径により求まる前記近傍領域の総画素数から前記着目する黒画素をノイズと判定するための近傍領域内の黒画素数の第１の閾値を算出する第１の閾値算出ステップと、前記算出された近傍領域の半径から着目点が直線の一部であるか否かを判定するための直線判定領域内の黒画素数の第２の閾値を算出する第２の閾値算出ステップと、前記近傍領域内における黒画素数が前記第１の閾値以上であるか否かを判別する第１の判別ステップと、前記近傍領域内における前記着目する黒画素を含む水平方向の直線からなる水平直線判定領域及び垂直方向の直線からなる垂直直線判定領域内における黒画素数がいずれも第２の閾値以上であるか否かを判別する第２の判別ステップと、前記第１の判別ステップにより前記第１の閾値以上でないと判別され、かつ前記第２の判別ステップにより前記第２の閾値以上でないと判別された場合、前記着目する黒画素を前記二値画像データから消去する消去ステップとを備えることを特徴とする。
請求項１記載のノイズ除去装置、請求項４記載のノイズ除去方法、請求項５記載のプログラム、及び請求項６記載の記録媒体によれば、二値画像データの解像度から着目する黒画素を中心とする略円である近傍領域の半径を算出し、算出された半径により求まる近傍領域の総画素数から着目する黒画素をノイズと判定するための近傍領域内の黒画素数の第１の閾値を算出し、算出された近傍領域の半径から着目点が直線の一部であるか否かを判定するための直線判定領域内の黒画素数の第２の閾値を算出する。近傍領域内における黒画素数が第１の閾値以上でないと判別され、かつ前記近傍領域内における前記着目する黒画素を含む水平方向の直線からなる水平直線判定領域及び垂直方向の直線からなる垂直直線判定領域内における黒画素数がいずれも第２の閾値以上でないと判別された場合は、着目する黒画素を二値画像データから消去する。これにより、ノイズ除去の際に、かすれた文字や線等の一部を誤って除去するのを防止し、ノイズ除去後のＯＣＲ処理や帳票認識処理における認識精度を向上させることができる。また、ずれた直線の一部を誤って除去するのを防止することができる。
請求項２記載のノイズ除去装置によれば、水平及び垂直直線判定領域の幅を二値画像データの解像度から算出するので、ノイズの除去をより正確に行うことができる。
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳述する。
図１は、本発明の実施の形態に係るノイズ除去装置の内部構成を示すブロック図である。
図１において、本発明の実施の形態に係るノイズ除去装置１００は、ノイズ除去装置１００全体の制御を行うＣＰＵ１０１と、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムが格納されたＲＯＭ１０２と、プログラム実行時の作業用記憶領域等を有するＲＡＭ１０３と、帳票等の原稿から画像データを読取るスキャナ等の画像読取装置１０８と、読取られた画像データ等を記憶する磁気ディスク等の外部記憶装置１０４と、ディスプレイ１０５と、キーボード１０６と、マウス等のポインティングデバイス１０７とを備え、これらはバスによって互いに接続されている。
本発明の実施の形態に係るノイズ除去処理のプログラムはＲＯＭ１０２又は外部記憶装置１０４に記憶され、ＣＰＵ１０１によって実行される。
図２は、図１のノイズ除去装置１００によって実行される画像処理のフローチャートである。
図２において、ノイズ除去装置１００は、画像読取装置１０８等によって読取られたＪＰＥＧ、ＰＤＦ等の画像データ、又は既に読取られて外部記憶装置１０４に記憶されている画像データを読込み（ステップＳ１）、読込んだ画像データが白黒用である（二値である）か否かを判別し（ステップＳ２）、画像データが白黒用でない（多値である）ときは、画像データを二値化することにより白黒用に変換する（ステップＳ３）。ステップＳ３の二値化は、例えば、各画素の濃度によってその点を黒又は白に置き換える単純二値化のような手段を用いて行う。
次いで、後述する図３のノイズ除去処理を実行して、読込んだ画像データから微小な黒点状のノイズを除去し（ステップＳ４）、本処理を終了する。
図２の処理によれば、画像読取装置１０８によって読取られた画像データ、又は既に読取られて外部記憶装置１０４に記憶されている画像データから微小な黒点状のノイズを除去する（ステップＳ４）ので、画像データからノイズを除去することができる。
図３は、図２のステップＳ４のノイズ除去処理のフローチャートである。
図３において、読込んだ画像データの解像度から後述する図４の着目点の近傍領域（図４における太線で囲まれた領域）の半径を算出し（ステップＳ１０１）（半径算出手段）、算出した近傍領域の半径により求められる近傍領域の総画素数から着目点をノイズと判定するための近傍領域内の黒画素数の閾値（第１の閾値）を算出し（ステップＳ１０２）（第１の閾値算出手段）、近傍領域の半径から着目点が直線の一部であるか否かを判定するための後述する図５及び図６の直線判定領域内（図４及び図５における網掛けの領域）の黒画素数の閾値（第２の閾値）を算出する（ステップＳ１０３）（第２の閾値算出手段）。
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３は、例えば、画像データの解像度が３００ＤＰＩの場合、近傍領域の半径は３００（ＤＰＩ）÷１００＋１＝４ドット（ステップＳ１０１）、近傍領域の総画素数は（４（ドット）−０．５）２×３．１４−１≒３７ドットであるので近傍領域内の黒画素数の閾値は３７（ドット）÷７≒５ドット（ステップＳ１０２）、近傍領域の半径が４ドットであるので直線判定領域内の黒画素数の閾値は４（ドット）×６÷７≒３ドット（ステップＳ１０３）のように求める。
図４において、読込んだ画像データ内の黒画素の１つを着目点とし、着目点を中心とした円内を近傍領域とする。図７に示すように、近傍領域内の黒画素数が閾値以上であれば、着目点の黒画素はノイズではないと判断し、近傍領域内の黒画素数が閾値未満であれば、着目点の黒画素はノイズである可能性があると判断し、図４及び図５の直線判定領域を用いて着目点の黒画素が直線の一部であるか否かを判断する。
図５において、着目点の近傍領域内で、着目点を含む行と、その前後の行を水平方向の直線判定領域とし、図６において、着目点の近傍領域内で、着目点を含む列と、その前後の列を垂直方向の直線判定領域とする。図８に示すように、直線判定領域内の黒画素数が閾値以上であれば、着目点の黒画素はかすれた直線の一部でありノイズではないと判断し、図９に示すように、直線判定領域内の黒画素数が閾値未満であれば、着目点の黒画素はノイズであると判断する。図５及び図６に示すように、水平方向の直線判定領域及び垂直方向の直線判定領域は、一定の幅を有するので、ずれた直線の一部を誤って除去するのを防止することができる。
図３に戻り、ステップＳ１０４でノイズ除去後の画像データ用のバッファメモリを確保して該バッファメモリに読込んだ画像データをコピーし（複製手段）、画像データ内の黒画素の１つを着目点とし、着目点の近傍領域内の黒画素数と、水平方向及び垂直方向の直線判定領域内の黒画素数とをカウントする（ステップＳ１０５）。なお、画像データを展開した画像イメージの左上から右下までの全ての黒画素を着目点とする。近傍領域内の各画素の座標は、円の方程式（ｘ−ａ）２＋（ｙ−ｂ）２＝ｒ２（ａ，ｂはそれぞれ着目点のＸ座標，Ｙ座標、ｒは近傍領域の半径）を満たすすべてのｘ及びｙの整数値で求められる。
次いで、近傍領域内の黒画素数が閾値以上であるか否かを判別し（ステップＳ１０６）（第１の判別手段）、近傍領域内の黒画素数が閾値以上でないときは、水平方向及び垂直方向の直線判定領域内の黒画素数が閾値以上であるか否かを判別し（ステップＳ１０７）（第２の判別手段）、水平方向及び垂直方向の直線判定領域内の黒画素数が共に閾値以上でないときは、着目点の黒画素をノイズと判断して、コピーした画像データにおいて着目点の黒画素を消去して白画素に変更し（ステップＳ１０８）（消去手段）、読込んだ画像データ内の全ての黒画素についてステップＳ１０５〜ステップＳ１０８の処理を終了したか否かを判別し（ステップＳ１０９）、終了していないときは、ステップＳ１０５以降の処理を繰り返し、終了したときは、本処理を終了する。
ステップＳ１０６の判別の結果、近傍領域内の黒画素数が閾値以上であるとき、又はステップＳ１０７の判別の結果、水平方向及び垂直方向の直線判定領域内の黒画素数の少なくとも一方が閾値以上であるときは、着目点の黒画素はノイズではないと判断して、着目点の黒画素を消去することなくステップＳ１０９以降の処理を実行し、本処理を終了する。
図３の処理によれば、近傍領域内の黒画素数が閾値以上でない（ステップＳ１０６でＮＯ）場合において、水平方向及び垂直方向の直線判定領域内の黒画素数が共に閾値以上でないときは（ステップＳ１０７でＮＯ）、着目点の黒画素をノイズと判断して、コピーした画像データにおいて着目点の黒画素を消去して白画素に変更する（ステップＳ１０８）ので、かすれた文字や線等の一部を誤って除去するのを防止し、ノイズ除去後のＯＣＲ処理や帳票認識処理における認識精度を向上させることができる。
図１０は、図３のノイズ除去処理の変形例のフローチャートである。
図１０の処理は、図３の処理と基本的に同じであり、図３のステップと同一のステップには同一符号を付してその説明を省略し、図３の処理と異なる部分についてのみ説明する。図１０の処理は、ステップＳ１０１とステップＳ１０２の間にステップＳ２０１が配されている点でのみ図３のものと異なる。
図１０において、読込んだ画像データの解像度から着目点の近傍領域の半径を算出した後（ステップＳ１０１）、読込んだ画像データの解像度から直線判定領域の幅を算出し（ステップＳ２０１）（幅算出手段）、ステップＳ１０２以降の処理を実行する。ステップＳ２０１は、例えば、画像データの解像度が３００ＤＰＩの場合は、直線判定領域の幅は３００÷１００＝３ドット、画像データの解像度が４００ＤＰＩの場合は、直線判定領域の幅は４００÷１００＝４ドットのように求める。
図１０の処理によれば、読込んだ画像データの解像度から直線判定領域の幅を算出する（ステップＳ２０１）ので、かすれた直線の一部をより確実に検出することができ、もってかすれた文字や線等の一部を誤って除去するのを防止し、ノイズ除去後のＯＣＲ処理や帳票認識処理における認識精度を向上させることができる。
図１１は、図３のノイズ除去処理の他の変形例のフローチャートである。
図１１の処理は、図３の処理と基本的に同じであり、図３のステップと同一のステップには同一符号を付してその説明を省略し、図３の処理と異なる部分についてのみ説明する。図１１の処理は、ステップＳ１０３とステップＳ１０４の間にステップＳ３０１が配されている点、及びステップＳ１０７とステップＳ１０８の間にステップＳ３０２が配されている点でのみ図３のものと異なる。
図１１において、近傍領域の半径から直線判定領域内の黒画素数の閾値を算出した後（ステップＳ１０３）、近傍領域の半径から近傍領域内の連続した黒画素数の閾値（第３の閾値）を算出し（ステップＳ３０１）（第３の閾値算出手段）、ステップＳ１０４以降の処理を実行する。連続した黒画素とは、辺を共有する黒画素及び頂点を共有する黒画素をいう。なお、近傍領域内の連続した黒画素数の閾値は、画像データの解像度から算出してもよい。例えば、２ポイント以上（１ポイントは１／７２インチ）連続する黒画素を閾値とする場合において、解像度が３００ＤＰＩのときは、近傍領域内の連続した黒画素数の閾値は２×３００÷７２≒８ドットのように求める。
ステップＳ１０７において、水平方向及び垂直方向の直線判定領域内の黒画素数が共に閾値以上でないときは、近傍領域内の連続した黒画素数が閾値以上であるか否かを判別し（ステップＳ３０２）（第３の判別手段）、近傍領域内の連続した黒画素数が閾値以上でないときは、着目点の黒画素をノイズと判断して、コピーした画像データにおいて着目点の黒画素を消去し（ステップＳ１０８）、近傍領域内の連続した黒画素数が閾値以上であるときは、着目点の黒画素はノイズではないと判断して、着目点の黒画素を消去することなくＳ１０９以降の処理を実行し、本処理を終了する。
図１１の処理によれば、近傍領域内の連続した黒画素数が、近傍領域の半径から算出した閾値以上でないときは（ステップＳ３０２でＮＯ）、着目点の黒画素をノイズと判断して、コピーした画像データにおいて着目点の黒画素を消去する（ステップＳ１０８）ので、例えば、図１２に示すような、かすれた直線以外の線の一部を検出することができ、もってかすれた文字や線等の一部を誤って除去するのを防止し、ノイズ除去後のＯＣＲ処理や帳票認識処理における認識精度を向上させることができる。
図１２において、着目点は直線以外の線の一部であるが、近傍領域内の黒画素と水平方向及び垂直方向の直線判定領域内の黒画素数とは共に閾値未満であるので、図３の処理ではノイズと判断される。
本実施の形態において、ノイズ除去後の画像データ用のバッファメモリに読込んだ画像データをコピーし、コピーした画像データにおいてノイズと判断された着目点の黒画素を消去して白画素に変更するとしたが、バッファメモリを予め全て白画素で埋めておき、ノイズではないと判断された着目点の黒画素の位置を黒画素に置き換えていくようにしてもよい。
また、計算式は一例であり、これに限るものではない。
また、本発明の目的は、上記実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（又は記録媒体）を、システム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出して実行することによっても達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(ＯＳ)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
また、上記プログラムは、上述した実施の形態の機能をコンピュータで実現することができればよく、その形態は、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給されるスクリプトデータ等の形態を有するものでもよい。
プログラムを供給する記録媒体としては、例えば、ＲＡＭ、ＮＶ−ＲＡＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ）、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、他のＲＯＭ等の上記プログラムを記憶できるものであればよい。又は、上記プログラムは、インターネット、商用ネットワーク、若しくはローカルエリアネットワーク等に接続される不図示の他のコンピュータやデータベース等からダウンロードすることにより供給される。
本発明の実施の形態に係るノイズ除去装置の内部構成を示すブロック図である。 図１のノイズ除去装置１００によって実行される画像処理のフローチャートである。 図２のステップＳ４のノイズ除去処理のフローチャートである。 図３のノイズ除去処理で用いられる着目点の近傍領域の一例を示す図である。 図３のノイズ除去処理で用いられる水平方向の直線判定領域の一例を示す図である。 図３のノイズ除去処理で用いられる垂直方向の直線判定領域の一例を示す図である。 図３のノイズ除去処理でノイズではないと判定される着目点の一例を示す図である。 図３のノイズ除去処理でノイズではないと判定される着目点の一例を示す図である。 図３のノイズ除去処理でノイズであると判定される着目点の一例を示す図である。 図３のノイズ除去処理の変形例のフローチャートである。 図３のノイズ除去処理の他の変形例のフローチャートである。 図１１のノイズ除去処理でノイズではないと判定される着目点の一例を示す図である。 従来のノイズ除去装置によるノイズ除去処理を説明するのに用いられる図である。 従来のノイズ除去装置によるノイズ除去処理を説明するのに用いられる図である。
符号の説明
１００ ノイズ除去装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 外部記憶装置
１０８ 画像読取装置

Claims (6)

  1. 二値画像データに含まれるノイズを除去するノイズ除去装置であって、
    前記二値画像データの解像度から着目する黒画素を中心とする略円である近傍領域の半径を算出する半径算出手段と、
    前記算出された半径により求まる前記近傍領域の総画素数から前記着目する黒画素をノイズと判定するための近傍領域内の黒画素数の第１の閾値を算出する第１の閾値算出手段と、
    前記算出された近傍領域の半径から着目点が直線の一部であるか否かを判定するための直線判定領域内の黒画素数の第２の閾値を算出する第２の閾値算出手段と、
    前記近傍領域内における黒画素数が前記第１の閾値以上であるか否かを判別する第１の判別手段と、
    前記近傍領域内における前記着目する黒画素を含む水平方向の直線からなる水平直線判定領域及び垂直方向の直線からなる垂直直線判定領域内における黒画素数がいずれも第２の閾値以上であるか否かを判別する第２の判別手段と、
    前記第１の閾値以上でないと判別され、かつ前記第２の閾値以上でないと判別された場合、前記着目する黒画素を前記二値画像データから消去する消去手段とを備えることを特徴とするノイズ除去装置。
  2. 前記水平及び垂直直線判定領域の幅を前記二値画像データの解像度から算出する幅算出手段を更に備えることを特徴とする請求項１記載のノイズ除去装置。
  3. 前記近傍領域の半径又は前記二値画像データの解像度から近傍領域内の辺及び頂点を共有する連続した黒画素の数の第３の閾値を算出する第３の閾値算出手段と、
    前記近傍領域内の連続した黒画素数が第３の閾値以上であるか否かを判別する第３の判別手段とを更に備え、
    前記第１の閾値以上でないと判別され、かつ前記第２の閾値以上でないと判別された場合において、前記第３の閾値以上でないと判別された場合、前記消去手段は、前記着目する黒画素を前記二値画像データから消去することを特徴とする請求項１又は２記載のノイズ除去装置。
  4. 二値画像データに含まれるノイズを除去するノイズ除去方法であって、
    前記二値画像データの解像度から着目する黒画素を中心とする略円である近傍領域の半径を算出する半径算出工程と、
    前記算出された半径により求まる前記近傍領域の総画素数から前記着目する黒画素をノイズと判定するための近傍領域内の黒画素数の第１の閾値を算出する第１の閾値算出ステップと、
    前記算出された近傍領域の半径から着目点が直線の一部であるか否かを判定するための直線判定領域内の黒画素数の第２の閾値を算出する第２の閾値算出ステップと、
    前記近傍領域内における黒画素数が前記第１の閾値以上であるか否かを判別する第１の判別ステップと、
    前記近傍領域内における前記着目する黒画素を含む水平方向の直線からなる水平直線判定領域及び垂直方向の直線からなる垂直直線判定領域内における黒画素数がいずれも第２の閾値以上であるか否かを判別する第２の判別ステップと、
    前記第１の判別ステップにより前記第１の閾値以上でないと判別され、かつ前記第２の判別ステップにより前記第２の閾値以上でないと判別された場合、前記着目する黒画素を前記二値画像データから消去する消去ステップとを備えることを特徴とするノイズ除去方法。
  5. 請求項４記載のノイズ除去方法を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
  6. 請求項４記載のノイズ除去方法を情報処理装置に実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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