JP4094789B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多値画像処理技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、非接触型画像入力装置(Over Head Reader:ＯＨＲ）を用いた帳票認識技術が金融ＯＣＲ(Optical Character Reader)商談獲得の鍵となってきている。
非接触型画像入力装置（ＯＨＲ）とは、ラインあるいはエリアＣＣＤを撮像素子として備える、図２６に示すようなスタンド型の画像入力装置である。従来のイメージスキャナなどの接触型画像入力装置と比較して、ＯＨＲを用いることによって、ユーザが画像入力を行いながら帳票への記入が行える、帳票の表を見たまま画像入力が行える、といった作業の快適さを享受できる。
【０００３】
一方、ＯＨＲにて取得した画像（以降ＯＨＲ画像と呼ぶ）はスキャナにて取得した画像（以降スキャナ画像と呼ぶ）と比較して、濃淡むら、影、画像の歪みなどの画像の劣化が見られる。
【０００４】
図２７にスキャナ画像の例、図２８にＯＨＲ画像の例を示す。図２８のＯＨＲ画像は、机、壁、人間などの影を含んでおらず、ＯＨＲで取得できる画像としては比較的品質の良い画像であるが、図２７に比べて、濃淡むらの度合いが強く、文字線がよりぼけてしまっている。また、ＯＨＲを用いる場合、机、壁、人間などの影が画像に含まれてしまう可能性があり、図２９に示すような影ありのＯＨＲ画像を取り扱う場合も発生する。図２９に示すＯＨＲ画像は、影の影響でグラデーションがかかったように、画像の右から左に向けて暗くなっている。ＯＨＲを用いるためには、このような画像の劣化を克服する基盤技術の開発が重要な課題となる。
【０００５】
ＯＨＲ画像に対して高精度な二値化方式を構築するためには、影、濃淡むらに対して安定した文字輪郭を得る必要があり、一定閾値二値化では不十分で、Niblackの局所的二値化（文献１：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.17, No.12, p.1191-1202, 1995. 参照）などを導入する必要がある。
【０００６】
Niblack の局所的二値化とは、各画素の閾値Ｔ＝Ｅ＋Ｋσ（Ｅ：対象画素の近傍領域の画素濃度の平均、σ：対象画素の近傍領域の画素濃度の標準偏差、Ｋ：所定の定数）として、画素毎に二値化を実行する方式である。画素の近傍領域として、対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは定数）の矩形領域を用いる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、Niblack の二値化などの従来方式をそのまま適用すると、背景及び太い線の内部において、画素近傍の全ての画素が一様な濃度であるため、ごま塩状ノイズが発生してしまう。
【０００８】
図３０に示すＯＨＲ画像にNiblack の局所的二値化（Ｎ＝７、Ｋ＝−０．１）を施した二値画像を図３１に示す。図３１のように、従来の二値化方式ではごま塩状ノイズが発生する。このようなごま塩状ノイズを除去する必要がある。
【０００９】
Niblack の局所的二値化を採用した場合に発生するごま塩状ノイズを除去する方法は、先の文献１にも記されているが、その方法は複雑で、処理が重く、計算コストが高いという問題がある。
【００１０】
本発明の課題は、従来の二値化方式の問題点であるごま塩状ノイズをできるだけ低い計算コストで除去できるようにすることである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明では、対象とする画素の近傍領域から得られる情報を元に、各対象画素が背景画素であるか否かを判別する背景判別手段を導入し、Niblack 等の局所的二値化と組み合わせて用いるようにした。
【００１２】
本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段を備え、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景であるかまたは文字、罫線などを構成するストロークであるかを判別して、二値画像を出力するように構成する。
背景判別手段は、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数ｒｍｉｎをもって、ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎを背景判別条件として、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。あるいは、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数σｍｉｎ、所定の定数ｒｍｉｎ、所定の定数Δｇｍｉｎをもって、背景判別条件式σ＜σｍｉｎ、背景判別条件式ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎ、背景判別条件式Δｇ＜Δｇｍｉｎ、の組み合わせを用いて、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。
【００１３】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスク中の全画素を黒画素に変更する。
【００１４】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段とストローク分離手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスク中の全画素を黒画素に変更し、ストローク分離手段が黒画素連結成分に対応する濃淡画像中の部分パターンに二値化を適用し、濃度の異なるストロークを分離する。
【００１５】
上記の構成のいずれにおいても、局所的二値化を施す前に、背景判別手段が大まかに対象画素が背景であるか否かを判別するため、低い計算コストでごま塩状ノイズの発生を抑制することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段１０１と局所的二値化手段１０２を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段１０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段１０２が局所的二値化を行い、背景であるかストロークであるかを判別して、二値画像を出力する。
【００１７】
図２は、本発明の第２実施例における画像処理装置の構成図である。標準偏差による背景判別手段２０１と局所的二値化手段２０２を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに標準偏差による背景判別手段２０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段２０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する。
【００１８】
標準偏差による背景判別手段２０１は、対象画素の近傍領域内にある画素の濃度の標準偏差σの値を用いて、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。すなわち、σ＜σｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合、対象画素の近傍の濃度が一様であると考えられ、この条件を満たすとき背景画素であると判断する。尚、対象画素の近傍領域とは、対象画素を含む連結領域である画素の近傍のことで、図３に一例を示す。図３では、対象画素３０１を中心とするＮ×Ｎの矩形領域（図３ではＮ＝７）を画素の近傍領域３０２としている。近傍領域の形状は矩形に限らず、円形、ひし形など適当な形状でよい。また、対象画素３０１は近傍領域の中心に位置しなくてもかまわない。近傍領域３０２内の画素濃度の標準偏差が、対象画素３０１の標準偏差σとして割り当てられる。
【００１９】
そして、標準偏差による背景判別手段２０１において背景でないと判断された画素についてのみ、局所的二値化手段２０２においてNiblack の局所的二値化を実行する。Niblack の二値化は、各画素の二値化閾値Ｔとして、対象画素の近傍領域の画素濃度の平均Ｅと標準偏差σを用いて、Ｔ＝Ｅ＋Ｋσで求められる量を用いる二値化方式である。
【００２０】
図３０に示すＯＨＲ画像を、Niblack の局所的二値化によって処理した結果を図３１に、本発明第２実施例における画像処理装置によって処理した結果を図４に示す。図３１と図４を比較すると、標準偏差による背景判別を行ってからNiblack の局所的二値化を行った本発明第２の実施例の処理結果では、ごま塩状ノイズをほぼ除去できたことが分かる。尚、図４の結果を得るための処理では、近傍領域として対象画素を中心とする７×７の矩形領域を用い、σｍｉｎ＝１０、Ｋ＝−０．１とした。
【００２１】
図５は、本発明の第３実施例における画像処理装置の構成図である。平均濃度差による背景判別手段５０１と局所的二値化手段５０２を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに平均濃度差による背景判別手段５０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段５０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する。
【００２２】
平均濃度差による背景判別手段５０１は、対象画素の近傍領域内の平均濃度差Δｇを用いて、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。
ここで、平均濃度差Δｇは、Δｇ＝近傍領域内の白画素の平均濃度−近傍領域内の黒画素の平均濃度、で定義される量である。なお、式中の「近傍領域内の白画素」、「近傍領域内の黒画素」とは、仮の二値化閾値Ｔ’によって、仮に決定されるものである。
【００２３】
平均濃度差Δｇを、図６を用いて説明する。まず、対象画素ｍの近傍領域６０１において、閾値Ｔ’によって画素ａ〜βが白画素に、画素Ａ〜Ｕが黒画素に、仮に決定される。そして、それぞれ白画素ａ〜βの平均濃度▲１▼、黒画素Ａ〜Ｕの平均濃度▲２▼を求め、その差（平均濃度▲１▼−平均濃度▲２▼）から平均濃度差Δｇが求められる。求められたΔｇは対象画素ｍの平均濃度差Δｇとして割り当てられる。
【００２４】
近傍領域内に背景領域とストローク領域が両方含まれている場合、平均濃度差Δｇは大きくなり、背景領域のみまたはストローク領域のみの場合、平均濃度差Δｇは小さくなる。したがって、平均濃度差による背景判別手段５０１において平均濃度差Δｇ＜Δｇｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合、対象画素が背景画素であると判断する。そして、局所的二値化手段５０２で、平均濃度差による背景判別手段５０１において背景でないと判断された画素についてのみNiblack の局所的二値化を実行する。
【００２５】
図２９に示すＯＨＲ画像を、本発明の第２実施例における画像処理装置（標準偏差による背景判別手段を備える）によって処理した結果を図７に、本発明の第３実施例における画像処理装置（平均濃度差による背景判別手段を備える）によって処理した結果を図８に示す。尚、図７、８の結果を得るための処理では、近傍領域として対象画素を中心とする７×７の矩形領域を用い、σｍｉｎ＝１０、Ｋ＝−０．１、Δｇｍｉｎ＝８とした。
【００２６】
図２９は影のあるＯＨＲ画像のため、影の部分では背景領域であっても黒画素と判断される可能性があり、ストロークと背景の濃度差が小さくなる。そのため標準偏差による背景判別手段を備えた画像処理装置では、図７に示すように、ストロークが十分に抽出できず、かすれるが、平均濃度差による背景判別手段を備えた画像処理装置では、図８に示すように、ストロークをかすれなしで抽出することができ、またノイズが少ない良好な二値化結果を得ることができる。
【００２７】
尚、本発明第３の実施例における平均濃度差による背景判別手段５０１は、平均濃度差Δｇ＜Δｇｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合に対象画素が背景画素であると判断するが、近傍領域内がストローク領域のみに該当してしまった場合にも平均濃度差Δｇは小さくなるため、本来ストロークと認識されるべき画素が背景画素であると判断されてしまう場合もある。例えば、原画像である図２９の「静岡１０」の文字は黒文字であるが、本発明第３の実施例における処理結果である図８では「静岡１０」の文字は白抜きになってしまっている。これを防ぐために、本発明第３の実施例における平均濃度差による背景判別手段５０１において、先に説明したように対象画素が背景画素であるか否かを判断した後に、更に、対象画素の濃度をもとに、対象画素が黒画素か白画素かの判定を行う処理を追加する。この処理によりストロークが白抜きになってしまうことを防ぐことができる。
【００２８】
図９は、本発明の第４実施例における画像処理装置の構成図である。ｒによる背景判別手段９０１と局所的二値化手段９０２を備える。多値画像を入力とし、各画素ごとにｒによる背景判別手段９０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段９０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する。
【００２９】
ｒによる背景判別手段９０１におけるｒは、対象画素近傍領域内にある画素濃度の標準偏差をσ、対象画素の均分領域内の濃度差をΔｇとすると、ｒ＝σ／Δｇで求められる。ｒによる背景判別手段９０１は、求められたｒを用いて対象画素が背景画素であるか否かを判別する。
【００３０】
ここで、図１０、図１１を用いてｒについて説明する。図１０はある多値画像の一例で、対象画素１００１、近傍領域１００２、近傍領域の黒領域１００３、近傍領域の白領域１００４、ストローク１００５、背景１００６を示している。
【００３１】
近傍領域の黒領域１００３の平均濃度をｇ１、近傍領域の白領域１００４の平均濃度をｇ２とする。すると標準偏差σについて、σ＝ｒ│ｇ１−ｇ２│＝ｒΔｇが成り立つ。すなわちｒ＝σ／Δｇとなる。また、近傍領域内の黒画素比率ｔ（０≦ｔ≦１）とすると、（１）式のようになり、ｒと黒画素比率ｔは図１１に示すような関係になる。
【００３２】
【数１】
【００３３】
よって、ｒが小さな値の場合、黒画素比率ｔが小さな値を取りうる。黒画素比率ｔが小さい場合、すなわち黒領域が狭いまたはほとんどないということだから、その対象画素を背景であると判断することができる。従って、ｒ＜ｒｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合、対象画素を背景であると判断する。尚、ｒは二次関数なのでｒとｔは一対一には決定しない。従って、ｒ＜ｒｍｉｎを満たしても対象画素が背景画素でない可能性もあるが、これは本発明３の実施例の平均濃度差による背景判別手段５０１において、ストロークが白抜きになってしまうのを防ぐための処理と同様の処理を行うことで対処することができる。
【００３４】
局所的二値化手段９０２は、ｒによる背景判別手段９０１において背景画素ではないと判断された画素についてのみ、Niblack の局所的二値化を実行する。
図１２は、本発明の第５実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段１２０１と、局所的二値化手段１２０２と線素制約手段（その１）１２０３を備える。ストロークは画素が連結した線素から構成されるため、線素制約手段（その１）１２０３で線素に満たないノイズを排除し、背景判別の精度をより向上することができる点が本実施例の特徴である。
【００３５】
図１２の画像処理装置は、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段１２０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ、局所的二値化手段１２０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段１２０３が、対象画像を含んだ形状の固定された線素マスク中の画素が全て黒画素の場合、線素マスクの全画素を黒画素とし、そうでない場合は線素マスクの全画素を白画素に変更する。
【００３６】
ここで線素制約手段（その１）１２０３で用いる線素マスクを対象画素を中心とした、横／縦１×３あるいは横／縦３×１の矩形マスクとする。一般にストロークは３ドット以上あるため、１×３あるいは３×１のマスクを使用することで、ストロークの太さには満たないようなノイズを除去することができる。このことから、１ドットずつ交互に黒画素と白画素が並んだ市松模様の上に描かれたストロークを抽出することが可能となる。１ドットずつ交互に黒画素と白画素が並んだ市松模様は、人間の目からは灰色の面塗り領域と認識されていて、帳票を入力画像とする画像処理装置に求められる技術である。
【００３７】
図１３は、灰色の面塗り領域と認識される市松模様上に「００２３０」という文字が描かれた帳票をＯＨＲで取得したＯＨＲ画像である。図１３に示すＯＨＲ画像に局所的二値化を施した結果を図１４に、図１３に示すＯＨＲ画像を本発明第５の実施例における画像処理装置によって処理した結果を図１５に示す。図１４では、背景領域にごま塩状ノイズが存在するが、図１５ではごま塩状ノイズはほとんど存在せず、ストロークがきれいに抽出されている。
【００３８】
図１６は、本発明の第６実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段１６０１と、局所的二値化手段１６０２と線素制約手段（その２）１６０３を備える。前記第５の実施例（図１２）と本実施例の構成（図１６）はほぼ同様であるが、線素制約手段（その２）における処理の詳細が異なる。
【００３９】
図１６の画像処理装置は、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段１６０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ、局所的二値化手段１６０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段１６０３が、対象画素を含んだ形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更するようにし、線素マスク中の黒画素の割合が一定未満の場合、線素マスクの全画素を白画素に変更する。
【００４０】
ここで線素制約手段（その２）１６０３で用いる線素マスクとして、対象画素を中心とする横／縦１３×１、横／縦１×１３、横／縦５×３、横／縦３×５の４種の矩形マスク及び、斜め５×３、斜め３×５の２種の斜めマスク、の計６種類のマスクを使用する。図１７に、斜め５×３マスク１７０１を示す。線素制約手段（その２）１６０３では、線素マスク中１１画素が黒画素の場合は線素マスクの全画素を黒画素とし、そうでない場合は線素マスクの全画素を白画素にする。この処理により、ストロークの薄い部分からもストロークを良好に抽出できるようになる。
【００４１】
尚、図１６の画像処理装置は、背景判別手段１６０１で背景判別をし、局所的二値化を行って得た二値画像のごま塩状ノイズを線素制約手段１６０３で除去するような構成をしているが、背景判別手段１６０１による背景判別を行わずに、局所的二値化のみを行って得た二値画像のごま塩状ノイズを線素制約手段１６０３で除去するように構成してもよい。
【００４２】
図１８は影ありＯＨＲ画像の例である。同図の右下の罫線は薄くなってしまっている。図１８に示す画像に、本発明の第３実施例の処理（平均濃度差による背景判別を行い、局所的二値化する）を施して得られる二値画像を図１９に示す。同図右下の罫線を構成するストロークはかすれてしまっている。また、図１８に示す画像に、背景判別を行わずにNiblack の局所的二値化処理だけ行った場合の二値画像を図２０に示す。同図の背景領域にはごま塩状ノイズが発生しているが、一方で注目すべきなのは、罫線を構成するストロークがかすれずに抽出されていることである。更に、図１８に示す画像に本発明の第６実施例の処理を施して得られた二値画像を図２１に示す。同図はノイズも含んでいるが、罫線を構成するストロークはかすれずに抽出されている。後段の処理で、罫線の長さの制約から、一定の長さに満たない線を除去するなどの処理を行うことで、良好な罫線抽出を実現できる可能性がある。
【００４３】
図２２は、本発明第７実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段２２０１と、局所的二値化手段２２０２と線素制約手段２２０３とストローク分離手段２２０４を備える。本実施例はストローク分離手段２２０４において、濃度の異なる二つのストロークが接触している場合に分離することを特徴とする。本実施例を用いると、罫線・文字接触の存在する濃淡画像から高精度に文字抽出をすることができる。
【００４４】
多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段２２０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段２２０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段２２０３が対象画素を含んだ形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更する。そして、ストローク分離手段２２０４は、線素制約手段により得た二値画像の黒画素連結成分を求め、各連結成分に対応する入力濃淡画像中の部分パターンに大津の二値化（文献２：電子情報通信学会論文誌'80/4 Vol.J63-D No.4, p.349-356, 1980.参照）を適用し、クラス間分散一定値以上の場合、あるいは、分散比率（＝クラス内分散／クラス間分散）が一定値未満の場合に二つのストロークに分離する。
【００４５】
図２３にストローク分離手段２２０４の処理の概念図を示す。線素制約手段２２０３によって得られた部分パターン２３０１に対して、大津の二値化を施す。部分パターン２３０１は、濃度の異なる二つのストローク（文字ストローク２３０３、罫線ストローク２３０２）から構成されるため、クラス間分散はある程度大きな値となる。そこで、求めたクラス間分散が所定の値より大きな場合、部分パターン２３０１を二つのストロークに分離する。不図示であるが、仮に部分パターンが濃度差の小さなストロークで構成される場合は、ストローク分離手段２２０４では、同一ストロークであると判断され、ストローク分離は行われない。
【００４６】
尚、ストローク分離手段２２０４において、クラス間分散の代わりに分散比率を用いる場合は、分散比率が所定の値より小さな場合、部分パターン２３０１を二つのストロークに分離するようにする。
【００４７】
ところで、上述した画像処理装置は、図２４に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成することができる。図２４の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）２４０１、メモリ２４０２、入力装置２４０３、出力装置２４０４、外部記憶装置２４０５、媒体駆動装置２４０６、およびネットワーク接続装置２４０７を備え、それらはバス２４０８により互いに接続されている。
【００４８】
メモリ２４０２は、例えばＲＯＭ(read only memory)、ＲＡＭ(random access memory)等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。ＣＰＵ２４０１は、メモリ２４０２を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。つまり、本発明の各実施例で述べた背景判別手段、局所的二値化手段、線素制約手段、ストローク分離手段はメモリ２４０２に格納されたプログラムで実現される。
【００４９】
帳票等の画像データは、ＯＨＲ等の入力装置２４０３を介して情報処理装置に取り込まれる。また、出力装置２４０４は例えばディスプレイ、プリンタ等であり、処理結果の出力等に用いられる。
【００５０】
外部記憶装置２４０５は、例えば磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置などである。情報処理装置はこの外部記憶装置２４０５に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ２４０２にロードして使用することができる。
【００５１】
媒体駆動装置２４０６は、可搬型記録媒体２４０９としては、メモリカード、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(compact disk read only memory）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体２４０９に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じてそれらをメモリ２４０２にロードして使用することができる。
【００５２】
ネットワーク接続装置２４０７は、ＬＡＮ(local area network)等の任意のネットワーク（回線）を介して外部の装置と通信し、通信に伴うデータ変換を行う。情報処理装置は、必要に応じて、ネットワーク接続装置２４０７を介して上述のプログラムとデータを外部の装置から受け取り、それらをメモリ２４０２にロードして使用することができる。なお、図２４は情報処理装置単体で示してあるが、複数のコンピュータからなる処理装置やネットワークを介した複数の処理装置でも実現が可能である。
【００５３】
また、図２５は、本発明に係わる情報処理装置で実行されるソフトウェアプログラム等の提供方法を説明する図である。プログラム等は例えば以下の３つの方法の中の任意の方法により提供される。
【００５４】
（ａ）コンピュータ等の情報処理装置２５０１にインストールされて提供される。この場合、プログラム等は例えば出荷前にプレインストールされる。
（ｂ）可搬型記録媒体２５０２に格納されて提供される。この場合、可搬型記憶媒体２５０２に格納されているプログラム等は、コンピュータ等の情報処理装置２５０１の外部記憶装置２４０５にインストールされる。
【００５５】
（ｃ）ネットワーク２５０３上のサーバから提供される。この場合、基本的には、コンピュータなどの情報処理装置２５０１がサーバ２５０４に格納されているプログラム等をダウンロードすることによって、そのプログラム等を取得する。
【００５６】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、ＯＨＲ等の入力装置から取得された帳票等の画像データを処理する場合に、従来技術で発生する背景領域のごま塩状ノイズを除去でき、高精度な二値化を実現することができる。
【００５７】
本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段を備え、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かまたは文字、罫線などを構成するストロークであるかを判別して、二値画像を出力するように構成する。このような構成をとることにより、背景判別手段が大まかに対象画素が背景であるか否かを判別するため、ごま塩状ノイズの発生を抑制する効果がある。
【００５８】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更するように構成する。このような構成をとることにより、線素制約手段が線素に満たないノイズを除去し、背景判別の精度をより向上することができる。
【００５９】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段とストローク分離手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更し、ストローク分離手段が黒画素連結成分に対応する濃淡画像中の部分パターンに二値化を適用し、濃度の異なるストロークを分離するように構成する。このような構成をとることにより、ストローク分離手段が、罫線・文字などの複数のストローク接触の存在する濃淡画像から高精度に文字抽出をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明第１実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】本発明第２実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図３】対象画素の近傍領域の例を示す図である。
【図４】図３０に示すＯＨＲ画像の例に本発明第２の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図５】本発明第３実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図６】平均濃度差の説明に用いる図である。
【図７】図２９に示すＯＨＲ画像の例に本発明第２の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図８】図２９に示すＯＨＲ画像の例に本発明第３の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図９】本発明第４実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図１０】本発明第４実施例で用いるｒの説明に用いる図である。
【図１１】本発明第４実施例で用いるｒと黒画素比率ｔの関係を示す図である。
【図１２】本発明第５実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図１３】ＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図１４】図１３に示すＯＨＲ画像の例に、局所的二値化を施して得られる二値画像を示す図である。
【図１５】図１３に示すＯＨＲ画像の例に本発明第５の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図１６】本発明第６実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図１７】斜めマスクの例を示す図である。
【図１８】ＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図１９】図１８に示すＯＨＲ画像の例に本発明第３の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図２０】図１８に示すＯＨＲ画像の例にNiblack局所的二値化を施して得られる二値画像を示す図である。
【図２１】図１８に示すＯＨＲ画像の例に本発明第６の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図２２】本発明第７実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図２３】ストローク分離手段の処理の概要を説明する図である。
【図２４】本発明に係わる画像処理装置を構成するために用いる情報処理装置を示す図である。
【図２５】本発明に係わるソフトウェアプログラム等の提供方法を説明する図である。
【図２６】非接触型画像入力装置(ＯＨＲ)を示す図である。
【図２７】スキャナ画像の例を示す図である。
【図２８】影なしＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図２９】影ありＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図３０】ＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図３１】図３０に示すＯＨＲ画像の例にNiblackの局所的二値化を施して得られる二値画像を示す図である。
【符号の説明】
１０１ 背景判別手段
１０２ 局所的二値化手段
２０１ 標準偏差による背景判別手段
２０２ 局所的二値化手段
３０１ 対象画素
３０２ 対象画素の近傍領域
５０１ 平均濃度差による背景判別手段
５０２ 局所的二値化手段
６０１ 対象画素ｍの近傍領域
９０１ ｒによる背景判別手段
９０２ 局所的二値化手段
１００１ 対象画素
１００２ 対象画素１００１の近傍領域
１００３ 近傍領域１００２の黒領域
１００４ 近傍領域１００２の白領域
１００５ ストローク
１００６ 背景
１２０１ 背景判別手段
１２０２ 局所的二値化手段
１２０３ 線素制約手段（その１）
１６０１ 背景判別手段
１６０２ 局所的二値化手段
１６０３ 線素制約手段（その２)
１７０１ 斜めマスク
２２０１ 背景判別手段
２２０２ 局所的二値化手段
２２０３ 線素制約手段
２２０４ ストローク分離手段
２３０１ 部分パターン
２３０２ 罫線ストローク
２３０３ 文字ストローク
２４０１ ＣＰＵ
２４０２ メモリ
２４０３ 入力装置
２４０４ 出力装置
２４０５ 外部記憶装置
２４０６ 媒体駆動装置
２４０７ ネットワーク接続装置
２４０８ バス
２４０９ 可搬型記録媒体
２５０１ 情報処理装置
２５０２ 可搬型記録媒体
２５０３ ネットワーク
２５０４ サーバ
【発明の属する技術分野】
本発明は、多値画像処理技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、非接触型画像入力装置(Over Head Reader:ＯＨＲ）を用いた帳票認識技術が金融ＯＣＲ(Optical Character Reader)商談獲得の鍵となってきている。
非接触型画像入力装置（ＯＨＲ）とは、ラインあるいはエリアＣＣＤを撮像素子として備える、図２６に示すようなスタンド型の画像入力装置である。従来のイメージスキャナなどの接触型画像入力装置と比較して、ＯＨＲを用いることによって、ユーザが画像入力を行いながら帳票への記入が行える、帳票の表を見たまま画像入力が行える、といった作業の快適さを享受できる。
【０００３】
一方、ＯＨＲにて取得した画像（以降ＯＨＲ画像と呼ぶ）はスキャナにて取得した画像（以降スキャナ画像と呼ぶ）と比較して、濃淡むら、影、画像の歪みなどの画像の劣化が見られる。
【０００４】
図２７にスキャナ画像の例、図２８にＯＨＲ画像の例を示す。図２８のＯＨＲ画像は、机、壁、人間などの影を含んでおらず、ＯＨＲで取得できる画像としては比較的品質の良い画像であるが、図２７に比べて、濃淡むらの度合いが強く、文字線がよりぼけてしまっている。また、ＯＨＲを用いる場合、机、壁、人間などの影が画像に含まれてしまう可能性があり、図２９に示すような影ありのＯＨＲ画像を取り扱う場合も発生する。図２９に示すＯＨＲ画像は、影の影響でグラデーションがかかったように、画像の右から左に向けて暗くなっている。ＯＨＲを用いるためには、このような画像の劣化を克服する基盤技術の開発が重要な課題となる。
【０００５】
ＯＨＲ画像に対して高精度な二値化方式を構築するためには、影、濃淡むらに対して安定した文字輪郭を得る必要があり、一定閾値二値化では不十分で、Niblackの局所的二値化（文献１：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.17, No.12, p.1191-1202, 1995. 参照）などを導入する必要がある。
【０００６】
Niblack の局所的二値化とは、各画素の閾値Ｔ＝Ｅ＋Ｋσ（Ｅ：対象画素の近傍領域の画素濃度の平均、σ：対象画素の近傍領域の画素濃度の標準偏差、Ｋ：所定の定数）として、画素毎に二値化を実行する方式である。画素の近傍領域として、対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは定数）の矩形領域を用いる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、Niblack の二値化などの従来方式をそのまま適用すると、背景及び太い線の内部において、画素近傍の全ての画素が一様な濃度であるため、ごま塩状ノイズが発生してしまう。
【０００８】
図３０に示すＯＨＲ画像にNiblack の局所的二値化（Ｎ＝７、Ｋ＝−０．１）を施した二値画像を図３１に示す。図３１のように、従来の二値化方式ではごま塩状ノイズが発生する。このようなごま塩状ノイズを除去する必要がある。
【０００９】
Niblack の局所的二値化を採用した場合に発生するごま塩状ノイズを除去する方法は、先の文献１にも記されているが、その方法は複雑で、処理が重く、計算コストが高いという問題がある。
【００１０】
本発明の課題は、従来の二値化方式の問題点であるごま塩状ノイズをできるだけ低い計算コストで除去できるようにすることである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明では、対象とする画素の近傍領域から得られる情報を元に、各対象画素が背景画素であるか否かを判別する背景判別手段を導入し、Niblack 等の局所的二値化と組み合わせて用いるようにした。
【００１２】
本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段を備え、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景であるかまたは文字、罫線などを構成するストロークであるかを判別して、二値画像を出力するように構成する。
背景判別手段は、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数ｒｍｉｎをもって、ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎを背景判別条件として、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。あるいは、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数σｍｉｎ、所定の定数ｒｍｉｎ、所定の定数Δｇｍｉｎをもって、背景判別条件式σ＜σｍｉｎ、背景判別条件式ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎ、背景判別条件式Δｇ＜Δｇｍｉｎ、の組み合わせを用いて、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。
【００１３】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスク中の全画素を黒画素に変更する。
【００１４】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段とストローク分離手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスク中の全画素を黒画素に変更し、ストローク分離手段が黒画素連結成分に対応する濃淡画像中の部分パターンに二値化を適用し、濃度の異なるストロークを分離する。
【００１５】
上記の構成のいずれにおいても、局所的二値化を施す前に、背景判別手段が大まかに対象画素が背景であるか否かを判別するため、低い計算コストでごま塩状ノイズの発生を抑制することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段１０１と局所的二値化手段１０２を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段１０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段１０２が局所的二値化を行い、背景であるかストロークであるかを判別して、二値画像を出力する。
【００１７】
図２は、本発明の第２実施例における画像処理装置の構成図である。標準偏差による背景判別手段２０１と局所的二値化手段２０２を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに標準偏差による背景判別手段２０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段２０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する。
【００１８】
標準偏差による背景判別手段２０１は、対象画素の近傍領域内にある画素の濃度の標準偏差σの値を用いて、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。すなわち、σ＜σｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合、対象画素の近傍の濃度が一様であると考えられ、この条件を満たすとき背景画素であると判断する。尚、対象画素の近傍領域とは、対象画素を含む連結領域である画素の近傍のことで、図３に一例を示す。図３では、対象画素３０１を中心とするＮ×Ｎの矩形領域（図３ではＮ＝７）を画素の近傍領域３０２としている。近傍領域の形状は矩形に限らず、円形、ひし形など適当な形状でよい。また、対象画素３０１は近傍領域の中心に位置しなくてもかまわない。近傍領域３０２内の画素濃度の標準偏差が、対象画素３０１の標準偏差σとして割り当てられる。
【００１９】
そして、標準偏差による背景判別手段２０１において背景でないと判断された画素についてのみ、局所的二値化手段２０２においてNiblack の局所的二値化を実行する。Niblack の二値化は、各画素の二値化閾値Ｔとして、対象画素の近傍領域の画素濃度の平均Ｅと標準偏差σを用いて、Ｔ＝Ｅ＋Ｋσで求められる量を用いる二値化方式である。
【００２０】
図３０に示すＯＨＲ画像を、Niblack の局所的二値化によって処理した結果を図３１に、本発明第２実施例における画像処理装置によって処理した結果を図４に示す。図３１と図４を比較すると、標準偏差による背景判別を行ってからNiblack の局所的二値化を行った本発明第２の実施例の処理結果では、ごま塩状ノイズをほぼ除去できたことが分かる。尚、図４の結果を得るための処理では、近傍領域として対象画素を中心とする７×７の矩形領域を用い、σｍｉｎ＝１０、Ｋ＝−０．１とした。
【００２１】
図５は、本発明の第３実施例における画像処理装置の構成図である。平均濃度差による背景判別手段５０１と局所的二値化手段５０２を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに平均濃度差による背景判別手段５０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段５０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する。
【００２２】
平均濃度差による背景判別手段５０１は、対象画素の近傍領域内の平均濃度差Δｇを用いて、対象画素が背景画素であるか否かを判別する。
ここで、平均濃度差Δｇは、Δｇ＝近傍領域内の白画素の平均濃度−近傍領域内の黒画素の平均濃度、で定義される量である。なお、式中の「近傍領域内の白画素」、「近傍領域内の黒画素」とは、仮の二値化閾値Ｔ’によって、仮に決定されるものである。
【００２３】
平均濃度差Δｇを、図６を用いて説明する。まず、対象画素ｍの近傍領域６０１において、閾値Ｔ’によって画素ａ〜βが白画素に、画素Ａ〜Ｕが黒画素に、仮に決定される。そして、それぞれ白画素ａ〜βの平均濃度▲１▼、黒画素Ａ〜Ｕの平均濃度▲２▼を求め、その差（平均濃度▲１▼−平均濃度▲２▼）から平均濃度差Δｇが求められる。求められたΔｇは対象画素ｍの平均濃度差Δｇとして割り当てられる。
【００２４】
近傍領域内に背景領域とストローク領域が両方含まれている場合、平均濃度差Δｇは大きくなり、背景領域のみまたはストローク領域のみの場合、平均濃度差Δｇは小さくなる。したがって、平均濃度差による背景判別手段５０１において平均濃度差Δｇ＜Δｇｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合、対象画素が背景画素であると判断する。そして、局所的二値化手段５０２で、平均濃度差による背景判別手段５０１において背景でないと判断された画素についてのみNiblack の局所的二値化を実行する。
【００２５】
図２９に示すＯＨＲ画像を、本発明の第２実施例における画像処理装置（標準偏差による背景判別手段を備える）によって処理した結果を図７に、本発明の第３実施例における画像処理装置（平均濃度差による背景判別手段を備える）によって処理した結果を図８に示す。尚、図７、８の結果を得るための処理では、近傍領域として対象画素を中心とする７×７の矩形領域を用い、σｍｉｎ＝１０、Ｋ＝−０．１、Δｇｍｉｎ＝８とした。
【００２６】
図２９は影のあるＯＨＲ画像のため、影の部分では背景領域であっても黒画素と判断される可能性があり、ストロークと背景の濃度差が小さくなる。そのため標準偏差による背景判別手段を備えた画像処理装置では、図７に示すように、ストロークが十分に抽出できず、かすれるが、平均濃度差による背景判別手段を備えた画像処理装置では、図８に示すように、ストロークをかすれなしで抽出することができ、またノイズが少ない良好な二値化結果を得ることができる。
【００２７】
尚、本発明第３の実施例における平均濃度差による背景判別手段５０１は、平均濃度差Δｇ＜Δｇｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合に対象画素が背景画素であると判断するが、近傍領域内がストローク領域のみに該当してしまった場合にも平均濃度差Δｇは小さくなるため、本来ストロークと認識されるべき画素が背景画素であると判断されてしまう場合もある。例えば、原画像である図２９の「静岡１０」の文字は黒文字であるが、本発明第３の実施例における処理結果である図８では「静岡１０」の文字は白抜きになってしまっている。これを防ぐために、本発明第３の実施例における平均濃度差による背景判別手段５０１において、先に説明したように対象画素が背景画素であるか否かを判断した後に、更に、対象画素の濃度をもとに、対象画素が黒画素か白画素かの判定を行う処理を追加する。この処理によりストロークが白抜きになってしまうことを防ぐことができる。
【００２８】
図９は、本発明の第４実施例における画像処理装置の構成図である。ｒによる背景判別手段９０１と局所的二値化手段９０２を備える。多値画像を入力とし、各画素ごとにｒによる背景判別手段９０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段９０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する。
【００２９】
ｒによる背景判別手段９０１におけるｒは、対象画素近傍領域内にある画素濃度の標準偏差をσ、対象画素の均分領域内の濃度差をΔｇとすると、ｒ＝σ／Δｇで求められる。ｒによる背景判別手段９０１は、求められたｒを用いて対象画素が背景画素であるか否かを判別する。
【００３０】
ここで、図１０、図１１を用いてｒについて説明する。図１０はある多値画像の一例で、対象画素１００１、近傍領域１００２、近傍領域の黒領域１００３、近傍領域の白領域１００４、ストローク１００５、背景１００６を示している。
【００３１】
近傍領域の黒領域１００３の平均濃度をｇ１、近傍領域の白領域１００４の平均濃度をｇ２とする。すると標準偏差σについて、σ＝ｒ│ｇ１−ｇ２│＝ｒΔｇが成り立つ。すなわちｒ＝σ／Δｇとなる。また、近傍領域内の黒画素比率ｔ（０≦ｔ≦１）とすると、（１）式のようになり、ｒと黒画素比率ｔは図１１に示すような関係になる。
【００３２】
【数１】
よって、ｒが小さな値の場合、黒画素比率ｔが小さな値を取りうる。黒画素比率ｔが小さい場合、すなわち黒領域が狭いまたはほとんどないということだから、その対象画素を背景であると判断することができる。従って、ｒ＜ｒｍｉｎ（あらかじめ決められた定数）の場合、対象画素を背景であると判断する。尚、ｒは二次関数なのでｒとｔは一対一には決定しない。従って、ｒ＜ｒｍｉｎを満たしても対象画素が背景画素でない可能性もあるが、これは本発明３の実施例の平均濃度差による背景判別手段５０１において、ストロークが白抜きになってしまうのを防ぐための処理と同様の処理を行うことで対処することができる。
【００３４】
局所的二値化手段９０２は、ｒによる背景判別手段９０１において背景画素ではないと判断された画素についてのみ、Niblack の局所的二値化を実行する。
図１２は、本発明の第５実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段１２０１と、局所的二値化手段１２０２と線素制約手段（その１）１２０３を備える。ストロークは画素が連結した線素から構成されるため、線素制約手段（その１）１２０３で線素に満たないノイズを排除し、背景判別の精度をより向上することができる点が本実施例の特徴である。
【００３５】
図１２の画像処理装置は、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段１２０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ、局所的二値化手段１２０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段１２０３が、対象画像を含んだ形状の固定された線素マスク中の画素が全て黒画素の場合、線素マスクの全画素を黒画素とし、そうでない場合は線素マスクの全画素を白画素に変更する。
【００３６】
ここで線素制約手段（その１）１２０３で用いる線素マスクを対象画素を中心とした、横／縦１×３あるいは横／縦３×１の矩形マスクとする。一般にストロークは３ドット以上あるため、１×３あるいは３×１のマスクを使用することで、ストロークの太さには満たないようなノイズを除去することができる。このことから、１ドットずつ交互に黒画素と白画素が並んだ市松模様の上に描かれたストロークを抽出することが可能となる。１ドットずつ交互に黒画素と白画素が並んだ市松模様は、人間の目からは灰色の面塗り領域と認識されていて、帳票を入力画像とする画像処理装置に求められる技術である。
【００３７】
図１３は、灰色の面塗り領域と認識される市松模様上に「００２３０」という文字が描かれた帳票をＯＨＲで取得したＯＨＲ画像である。図１３に示すＯＨＲ画像に局所的二値化を施した結果を図１４に、図１３に示すＯＨＲ画像を本発明第５の実施例における画像処理装置によって処理した結果を図１５に示す。図１４では、背景領域にごま塩状ノイズが存在するが、図１５ではごま塩状ノイズはほとんど存在せず、ストロークがきれいに抽出されている。
【００３８】
図１６は、本発明の第６実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段１６０１と、局所的二値化手段１６０２と線素制約手段（その２）１６０３を備える。前記第５の実施例（図１２）と本実施例の構成（図１６）はほぼ同様であるが、線素制約手段（その２）における処理の詳細が異なる。
【００３９】
図１６の画像処理装置は、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段１６０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ、局所的二値化手段１６０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段１６０３が、対象画素を含んだ形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更するようにし、線素マスク中の黒画素の割合が一定未満の場合、線素マスクの全画素を白画素に変更する。
【００４０】
ここで線素制約手段（その２）１６０３で用いる線素マスクとして、対象画素を中心とする横／縦１３×１、横／縦１×１３、横／縦５×３、横／縦３×５の４種の矩形マスク及び、斜め５×３、斜め３×５の２種の斜めマスク、の計６種類のマスクを使用する。図１７に、斜め５×３マスク１７０１を示す。線素制約手段（その２）１６０３では、線素マスク中１１画素が黒画素の場合は線素マスクの全画素を黒画素とし、そうでない場合は線素マスクの全画素を白画素にする。この処理により、ストロークの薄い部分からもストロークを良好に抽出できるようになる。
【００４１】
尚、図１６の画像処理装置は、背景判別手段１６０１で背景判別をし、局所的二値化を行って得た二値画像のごま塩状ノイズを線素制約手段１６０３で除去するような構成をしているが、背景判別手段１６０１による背景判別を行わずに、局所的二値化のみを行って得た二値画像のごま塩状ノイズを線素制約手段１６０３で除去するように構成してもよい。
【００４２】
図１８は影ありＯＨＲ画像の例である。同図の右下の罫線は薄くなってしまっている。図１８に示す画像に、本発明の第３実施例の処理（平均濃度差による背景判別を行い、局所的二値化する）を施して得られる二値画像を図１９に示す。同図右下の罫線を構成するストロークはかすれてしまっている。また、図１８に示す画像に、背景判別を行わずにNiblack の局所的二値化処理だけ行った場合の二値画像を図２０に示す。同図の背景領域にはごま塩状ノイズが発生しているが、一方で注目すべきなのは、罫線を構成するストロークがかすれずに抽出されていることである。更に、図１８に示す画像に本発明の第６実施例の処理を施して得られた二値画像を図２１に示す。同図はノイズも含んでいるが、罫線を構成するストロークはかすれずに抽出されている。後段の処理で、罫線の長さの制約から、一定の長さに満たない線を除去するなどの処理を行うことで、良好な罫線抽出を実現できる可能性がある。
【００４３】
図２２は、本発明第７実施例における画像処理装置の構成図である。背景判別手段２２０１と、局所的二値化手段２２０２と線素制約手段２２０３とストローク分離手段２２０４を備える。本実施例はストローク分離手段２２０４において、濃度の異なる二つのストロークが接触している場合に分離することを特徴とする。本実施例を用いると、罫線・文字接触の存在する濃淡画像から高精度に文字抽出をすることができる。
【００４４】
多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段２２０１が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段２２０２が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段２２０３が対象画素を含んだ形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更する。そして、ストローク分離手段２２０４は、線素制約手段により得た二値画像の黒画素連結成分を求め、各連結成分に対応する入力濃淡画像中の部分パターンに大津の二値化（文献２：電子情報通信学会論文誌'80/4 Vol.J63-D No.4, p.349-356, 1980.参照）を適用し、クラス間分散一定値以上の場合、あるいは、分散比率（＝クラス内分散／クラス間分散）が一定値未満の場合に二つのストロークに分離する。
【００４５】
図２３にストローク分離手段２２０４の処理の概念図を示す。線素制約手段２２０３によって得られた部分パターン２３０１に対して、大津の二値化を施す。部分パターン２３０１は、濃度の異なる二つのストローク（文字ストローク２３０３、罫線ストローク２３０２）から構成されるため、クラス間分散はある程度大きな値となる。そこで、求めたクラス間分散が所定の値より大きな場合、部分パターン２３０１を二つのストロークに分離する。不図示であるが、仮に部分パターンが濃度差の小さなストロークで構成される場合は、ストローク分離手段２２０４では、同一ストロークであると判断され、ストローク分離は行われない。
【００４６】
尚、ストローク分離手段２２０４において、クラス間分散の代わりに分散比率を用いる場合は、分散比率が所定の値より小さな場合、部分パターン２３０１を二つのストロークに分離するようにする。
【００４７】
ところで、上述した画像処理装置は、図２４に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成することができる。図２４の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）２４０１、メモリ２４０２、入力装置２４０３、出力装置２４０４、外部記憶装置２４０５、媒体駆動装置２４０６、およびネットワーク接続装置２４０７を備え、それらはバス２４０８により互いに接続されている。
【００４８】
メモリ２４０２は、例えばＲＯＭ(read only memory)、ＲＡＭ(random access memory)等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。ＣＰＵ２４０１は、メモリ２４０２を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。つまり、本発明の各実施例で述べた背景判別手段、局所的二値化手段、線素制約手段、ストローク分離手段はメモリ２４０２に格納されたプログラムで実現される。
【００４９】
帳票等の画像データは、ＯＨＲ等の入力装置２４０３を介して情報処理装置に取り込まれる。また、出力装置２４０４は例えばディスプレイ、プリンタ等であり、処理結果の出力等に用いられる。
【００５０】
外部記憶装置２４０５は、例えば磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置などである。情報処理装置はこの外部記憶装置２４０５に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ２４０２にロードして使用することができる。
【００５１】
媒体駆動装置２４０６は、可搬型記録媒体２４０９としては、メモリカード、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(compact disk read only memory）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体２４０９に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じてそれらをメモリ２４０２にロードして使用することができる。
【００５２】
ネットワーク接続装置２４０７は、ＬＡＮ(local area network)等の任意のネットワーク（回線）を介して外部の装置と通信し、通信に伴うデータ変換を行う。情報処理装置は、必要に応じて、ネットワーク接続装置２４０７を介して上述のプログラムとデータを外部の装置から受け取り、それらをメモリ２４０２にロードして使用することができる。なお、図２４は情報処理装置単体で示してあるが、複数のコンピュータからなる処理装置やネットワークを介した複数の処理装置でも実現が可能である。
【００５３】
また、図２５は、本発明に係わる情報処理装置で実行されるソフトウェアプログラム等の提供方法を説明する図である。プログラム等は例えば以下の３つの方法の中の任意の方法により提供される。
【００５４】
（ａ）コンピュータ等の情報処理装置２５０１にインストールされて提供される。この場合、プログラム等は例えば出荷前にプレインストールされる。
（ｂ）可搬型記録媒体２５０２に格納されて提供される。この場合、可搬型記憶媒体２５０２に格納されているプログラム等は、コンピュータ等の情報処理装置２５０１の外部記憶装置２４０５にインストールされる。
【００５５】
（ｃ）ネットワーク２５０３上のサーバから提供される。この場合、基本的には、コンピュータなどの情報処理装置２５０１がサーバ２５０４に格納されているプログラム等をダウンロードすることによって、そのプログラム等を取得する。
【００５６】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、ＯＨＲ等の入力装置から取得された帳票等の画像データを処理する場合に、従来技術で発生する背景領域のごま塩状ノイズを除去でき、高精度な二値化を実現することができる。
【００５７】
本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段を備え、多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かまたは文字、罫線などを構成するストロークであるかを判別して、二値画像を出力するように構成する。このような構成をとることにより、背景判別手段が大まかに対象画素が背景であるか否かを判別するため、ごま塩状ノイズの発生を抑制する効果がある。
【００５８】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更するように構成する。このような構成をとることにより、線素制約手段が線素に満たないノイズを除去し、背景判別の精度をより向上することができる。
【００５９】
また、本発明の一態様によれば、背景判別手段と局所的二値化手段と線素制約手段とストローク分離手段を備える。多値画像を入力とし、画素ごとに背景判別手段が背景画素であるか否かを判別し、背景でなかった場合にのみ局所的二値化手段が局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を得て、得た二値画像に対して、線素制約手段が対象画素を含む形状の固定された線素マスク中の黒画素の割合が一定以上の場合のみ、その黒画素を黒画素として残す、あるいは線素マスクの全画素を黒画素に変更し、ストローク分離手段が黒画素連結成分に対応する濃淡画像中の部分パターンに二値化を適用し、濃度の異なるストロークを分離するように構成する。このような構成をとることにより、ストローク分離手段が、罫線・文字などの複数のストローク接触の存在する濃淡画像から高精度に文字抽出をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明第１実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】本発明第２実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図３】対象画素の近傍領域の例を示す図である。
【図４】図３０に示すＯＨＲ画像の例に本発明第２の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図５】本発明第３実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図６】平均濃度差の説明に用いる図である。
【図７】図２９に示すＯＨＲ画像の例に本発明第２の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図８】図２９に示すＯＨＲ画像の例に本発明第３の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図９】本発明第４実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図１０】本発明第４実施例で用いるｒの説明に用いる図である。
【図１１】本発明第４実施例で用いるｒと黒画素比率ｔの関係を示す図である。
【図１２】本発明第５実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図１３】ＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図１４】図１３に示すＯＨＲ画像の例に、局所的二値化を施して得られる二値画像を示す図である。
【図１５】図１３に示すＯＨＲ画像の例に本発明第５の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図１６】本発明第６実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図１７】斜めマスクの例を示す図である。
【図１８】ＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図１９】図１８に示すＯＨＲ画像の例に本発明第３の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図２０】図１８に示すＯＨＲ画像の例にNiblack局所的二値化を施して得られる二値画像を示す図である。
【図２１】図１８に示すＯＨＲ画像の例に本発明第６の実施例の処理を施して得られる二値画像を示す図である。
【図２２】本発明第７実施例に係わる画像処理装置の構成を示す図である。
【図２３】ストローク分離手段の処理の概要を説明する図である。
【図２４】本発明に係わる画像処理装置を構成するために用いる情報処理装置を示す図である。
【図２５】本発明に係わるソフトウェアプログラム等の提供方法を説明する図である。
【図２６】非接触型画像入力装置(ＯＨＲ)を示す図である。
【図２７】スキャナ画像の例を示す図である。
【図２８】影なしＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図２９】影ありＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図３０】ＯＨＲ画像の例を示す図である。
【図３１】図３０に示すＯＨＲ画像の例にNiblackの局所的二値化を施して得られる二値画像を示す図である。
【符号の説明】
１０１ 背景判別手段
１０２ 局所的二値化手段
２０１ 標準偏差による背景判別手段
２０２ 局所的二値化手段
３０１ 対象画素
３０２ 対象画素の近傍領域
５０１ 平均濃度差による背景判別手段
５０２ 局所的二値化手段
６０１ 対象画素ｍの近傍領域
９０１ ｒによる背景判別手段
９０２ 局所的二値化手段
１００１ 対象画素
１００２ 対象画素１００１の近傍領域
１００３ 近傍領域１００２の黒領域
１００４ 近傍領域１００２の白領域
１００５ ストローク
１００６ 背景
１２０１ 背景判別手段
１２０２ 局所的二値化手段
１２０３ 線素制約手段（その１）
１６０１ 背景判別手段
１６０２ 局所的二値化手段
１６０３ 線素制約手段（その２)
１７０１ 斜めマスク
２２０１ 背景判別手段
２２０２ 局所的二値化手段
２２０３ 線素制約手段
２２０４ ストローク分離手段
２３０１ 部分パターン
２３０２ 罫線ストローク
２３０３ 文字ストローク
２４０１ ＣＰＵ
２４０２ メモリ
２４０３ 入力装置
２４０４ 出力装置
２４０５ 外部記憶装置
２４０６ 媒体駆動装置
２４０７ ネットワーク接続装置
２４０８ バス
２４０９ 可搬型記録媒体
２５０１ 情報処理装置
２５０２ 可搬型記録媒体
２５０３ ネットワーク
２５０４ サーバ
Claims (6)
- 多値画像を入力とし、対象画素ごとに背景画素であるか否かを判別する背景判別手段と、
前記背景判別手段によって背景でないと判別された場合に、局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する局所的二値化手段を備え、
前記背景判別手段は、前記対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、前記対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数ｒｍｉｎをもって、ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎを背景判別条件として、前記対象画素が背景画素であるか否かを判別することを特徴とする画像処理装置。 - 多値画像を入力とし、対象画素ごとに背景画素であるか否かを判別する背景判別手段と、
前記背景判別手段によって背景でないと判別された場合に、局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する局所的二値化手段を備え、
前記背景判別手段は、前記対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、前記対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数σｍｉｎ、所定の定数ｒｍｉｎ、所定の定数Δｇｍｉｎをもって、背景判別条件式σ＜σｍｉｎ、背景判別条件式ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎ、背景判別条件式Δｇ＜Δｇｍｉｎ、の組み合わせを用いて前記対象画素が背景画素であるか否かを判別することを特徴とする画像処理装置。 - 多値画像を入力とし、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、前記対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数ｒｍｉｎをもって、ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎを背景判別条件として、前記対象画素ごとに背景画素であるか否かを判別し、
前記対象画素が背景でないと判別された場合に、局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力することを特徴とする画像処理方法。 - 多値画像を入力とし、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、前記対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数σｍｉｎ、所定の定数ｒｍｉｎ、所定の定数Δｇｍｉｎをもって、背景判別条件式σ＜σｍｉｎ、背景判別条件式ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎ、背景判別条件式Δｇ＜Δｇｍｉｎ、の組み合わせを用いて、前記対象画素ごとに背景画素であるか否かを判別し、
前記対象画素が背景でないと判別された場合に、局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータのためのプログラムを記録した記録媒体であって、
多値画像を入力とし、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、前記対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数ｒｍｉｎをもって、ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎを背景判別条件として、前記対象画素ごとに背景画素であるか否かを判別し、
前記対象画素が背景でないと判別された場合に、局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する、
という処理を前記コンピュータ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。 - コンピュータのためのプログラムを記録した記録媒体であって、
多値画像を入力とし、対象画素の近傍領域の標準偏差をσ、前記対象画素の近傍領域の濃度差をΔｇとした場合に、所定の定数σｍｉｎ、所定の定数ｒｍｉｎ、所定の定数Δｇｍｉｎをもって、背景判別条件式σ＜σｍｉｎ、背景判別条件式ｒ＝σ／Δｇ＜ｒｍｉｎ、背景判別条件式Δｇ＜Δｇｍｉｎ、の組み合わせを用いて、前記対象画素ごとに背景画素であるか否かを判別し、
前記対象画素が背景でないと判別された場合に、局所的二値化を行い、背景かストロークかを判別して二値画像を出力する、
という処理を前記コンピュータ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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| US8406554B1 (en) * | 2009-12-02 | 2013-03-26 | Jadavpur University | Image binarization based on grey membership parameters of pixels |
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| JP5870745B2 (ja) * | 2012-02-21 | 2016-03-01 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、二値化閾値算出方法及びコンピュータプログラム |
| US9208536B2 (en) | 2013-09-27 | 2015-12-08 | Kofax, Inc. | Systems and methods for three dimensional geometric reconstruction of captured image data |
| WO2014160426A1 (en) | 2013-03-13 | 2014-10-02 | Kofax, Inc. | Classifying objects in digital images captured using mobile devices |
| US9355312B2 (en) | 2013-03-13 | 2016-05-31 | Kofax, Inc. | Systems and methods for classifying objects in digital images captured using mobile devices |
| US20140316841A1 (en) | 2013-04-23 | 2014-10-23 | Kofax, Inc. | Location-based workflows and services |
| DE202014011407U1 (de) | 2013-05-03 | 2020-04-20 | Kofax, Inc. | Systeme zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten in durch Mobilgeräte aufgenommenen Videos |
| CN104298982B (zh) * | 2013-07-16 | 2019-03-08 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 一种文字识别方法及装置 |
| JP2016538783A (ja) | 2013-11-15 | 2016-12-08 | コファックス， インコーポレイテッド | モバイル映像データを用いて長尺文書の合成画像を生成するためのシステムおよび方法 |
| US9460357B2 (en) * | 2014-01-08 | 2016-10-04 | Qualcomm Incorporated | Processing text images with shadows |
| CN103871034B (zh) * | 2014-03-22 | 2017-03-22 | 四川大学 | 一种自适应的图像椒盐噪声滤除方法 |
| US9760788B2 (en) | 2014-10-30 | 2017-09-12 | Kofax, Inc. | Mobile document detection and orientation based on reference object characteristics |
| US10467465B2 (en) | 2015-07-20 | 2019-11-05 | Kofax, Inc. | Range and/or polarity-based thresholding for improved data extraction |
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| JP2017068349A (ja) * | 2015-09-28 | 2017-04-06 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | 画像処理方法および制御プログラム |
| US9779296B1 (en) | 2016-04-01 | 2017-10-03 | Kofax, Inc. | Content-based detection and three dimensional geometric reconstruction of objects in image and video data |
| US10803350B2 (en) | 2017-11-30 | 2020-10-13 | Kofax, Inc. | Object detection and image cropping using a multi-detector approach |
| CN110596746B (zh) * | 2019-10-17 | 2024-03-01 | 中国测试技术研究院辐射研究所 | 使用剂量当量仪自动测试/校准/检定装置的方法 |
| CN112163252A (zh) * | 2020-08-31 | 2021-01-01 | 重庆宝图科技发展有限公司 | 一种不动产草图落地的方法和系统 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6126149A (ja) | 1984-07-17 | 1986-02-05 | Nec Corp | 文書画像フアイル登録検索装置 |
| US4903316A (en) * | 1986-05-16 | 1990-02-20 | Fuji Electric Co., Ltd. | Binarizing apparatus |
| JPS63220375A (ja) * | 1987-03-09 | 1988-09-13 | Toray Ind Inc | 画像２値化処理方法 |
| US5583659A (en) * | 1994-11-10 | 1996-12-10 | Eastman Kodak Company | Multi-windowing technique for thresholding an image using local image properties |
| JP3552419B2 (ja) * | 1996-09-25 | 2004-08-11 | 松下電工株式会社 | 物体の認識方法 |
| KR100467565B1 (ko) * | 1997-07-24 | 2005-04-06 | 삼성전자주식회사 | 화상 시스템의 국부 이치화 방법. |
| JP3114668B2 (ja) * | 1997-10-03 | 2000-12-04 | 日本電気株式会社 | 物体検出・背景除去方法、装置およびプログラムを記録した記録媒体 |
| JPH11265453A (ja) | 1998-03-17 | 1999-09-28 | Toshiba Corp | 画像処理方法および画像処理装置および記録媒体 |
| US6577762B1 (en) * | 1999-10-26 | 2003-06-10 | Xerox Corporation | Background surface thresholding |
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