JP4222013B2 - 画像修正装置、文字認識方法及び画像修正プログラム - Google Patents
画像修正装置、文字認識方法及び画像修正プログラム Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルカメラ等の撮像装置で撮影した画像の修正技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラ等の電子撮像装置で書類など平面を撮影したデジタル画像データはフラットヘッドスキャナーで得たデジタル画像データと異なり、レンズの特性上周辺部に図７（ａ）に示すような暗い影７２、７３が発生する。これはレンズ周辺部を通過した光量が低下していくためで、撮影対象が文字の場合、この減光作用により認識困難になることが知られている。このような減光作用に対しては、レンズの特性のみで考える場合、レンズの形状に沿った同心円上に光量調整を行えば補正が可能となる。
【０００３】
例えば、撮影レンズの周辺減光に関するレンズ情報に基いて画像データの周辺減光を補正するようにした電子カメラ（特許文献１）、撮影レンズの特性を取得し、その特性を画像の特性に応じて展開し、この減光量を用いて画像の周辺減光を行うようにした画像処理装置（特許文献２）、撮影レンズの中心からの距離に基いて全画素に対して周辺画像の減光分を補正し、周辺部の画像の濃度に中心部の画像の濃度よりも重みをつけた状態の画像全体の濃度バランスに基いて前記減光分の補正の強度度合いを設定するようにした画像処理装置（特許文献３）、撮影時に写真フィルムに周辺減光の強さに対応する情報を記憶しておき、最盛時にこの情報を読み取って周辺減光補正を行う方法（特許文献４）がある。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１９０９７９号公報
【特許文献２】
特開２０００−４１１８３号公報
【特許文献３】
特開平１１−３５５５１１号公報
【特許文献４】
特開平１０−１３６６７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特許文献１〜４に開示されているような従来の周辺減光対策はレンズ特性を重視して光量の増減を行うようにしているため、ムラが出る場合があり、また、外部からの光による光量分布の変化を吸収できないなどの課題があった。
【０００６】
本発明は、上記従来の周辺減光対策の課題を解消するためになされたものであり、デジタル画像のＲＧＢデ―タの分布状況を基に認識率の向上を実現し得る画像修正装置及び画像修正プログラムの提供を目的とする。特に、撮影した画像を文字認識する文字認識装置に適用して好適な画像修正装置及び画像修正プログラムの提供を目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、第１の発明の画像修正装置は、デジタル画像データをメモリに取り込む画像データ取り込み手段と、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを取得する最大値取得手段と、画像中の所定領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得する最多色データ取得手段と、所定領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定する判定手段と、判定手段によって、処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等とされた場合に、最大値取得手段によって取得された最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を所定領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算する加算手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、第２の発明の画像修正装置は、デジタル画像データをメモリに取り込む画像データ取り込み手段と、画素の輝度を取得する輝度取得手段と、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素の中から取得された輝度の最大値を取得する最大値取得手段と、画像中の所定領域内の画素の輝度データのうち、最も高い頻度で出現する輝度データを取得する最多輝度データ取得手段と、所定領域内の画素に含まれる処理対象画素の輝度データが最多輝度データ取得手段によって取得された輝度データと略同等か否かを判定する判定手段と、判定手段によって、処理対象画素の輝度データが最多輝度データ取得手段によって取得された輝度データと略同等とされた場合に、輝度の最大値と処理対象画素の色データの輝度の最大値との差を所定領域内の各画素の輝度にそれぞれ同量ずつ加算する加算手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、第３の発明は上記第１又は第２の発明の画像修正装置において、更に、文字認識手段を備え、修正された画像データを用いて文字認識を行うことを特徴とする。
【００１０】
また、第４の発明は上記第１、第２の又は第３のいずれかの発明の画像修正装置において、所定領域は矩形であることを特徴とする。
【００１１】
また、第５の発明の文字認識方法は、デジタル画像データをメモリに取り込むステップと、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを最大値として取得するステップと、画像中の所定領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得するステップと、所定領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定するステップと、処理対象画素の色データが取得された色データと略同等とされた場合に、前記最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を所定領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算するステップと、前記ステップにより得られた画像データを基に文字認識を行うステップと、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、第６の発明の画像修正プログラムは、画像の周辺減光を修正する画像修正装置で実行されるプログラムであって、デジタル画像データを読み取るステップと、読み取られたデジタル画像データをメモリに取り込ませるステップと、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを最大値として取得するステップと、画像中の矩形領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得させるステップと、矩形領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定させるステップと、判定によって、処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等であるとされた場合に、前記最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を算出させるステップと、算出された差を矩形領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算させるステップと、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は本発明に基く画像修正装置のハードウエア構成の一実施例を示すブロック図であり、画像修正装置１は装置全体の動作を制御するＣＰＵ１１と、ユーザがデータ入力や操作指示を行うキー入力部１２と、画像等を表示する表示部１３と、プログラムを一時駐在させると共に、入力されたデジタル画像データ（以下、単に画像データと記す）の一時記憶及び画像修正時の作業用領域として用いられるＲＡＭ１４と、磁気ディスク読取装置等の保存記憶部１５と保存記憶部１５に内蔵又は装着される記憶媒体１６と、画像データを入力する画像入力部１７とイメージプリンター等からなる印刷部１８とを備えている。
【００１４】
なお、画像修正装置１に図示のように画像（文字イメージ）から文字認識を行う文字認識処理部２２及び文字認識処理の際用いる辞書２３を付加することにより、画像修正機能を備えた文字認識装置を構成することができる。このようにした場合は画像修正機能付き文字認識装置は本発明に基く周辺減光対策を施した画像（文字イメージ）に対して文字認識を行うことができるのでデジタルカメラ等の撮像装置で撮影した文字イメージ（画像データ）を取り込んで減光対策等の画像修正処理により明瞭となった文字イメージを基に文字認識を行うことができるので高い認識率による文字認識が実現できる。
【００１５】
ＲＡＭ１４には入力バッファから転送される画像データを一時記憶する領域、矩形範囲中の最多色を調べるためのテーブル（図６）を一時記憶するためのテーブル領域、ＯＳや本発明に基く画像修正処理プログラム等のプログラムを駐在させる領域、定数や、計算値、取得値等を保持するための一時記憶領域等が割り付けられている。
【００１６】
保存記憶部１５には修正処理された画像データを保存記憶する画像記憶領域と、ＯＳや図３に示すような動作の実行指示を行う画像修正処理プログラム等のプログラム群を記憶するプログラム駐在領域が割り付けられている。
【００１７】
なお、画像修正処理プログラムは最大値MaxColorを取得するためのサブプログラム１（図４）及び矩形範囲中に出現する最多色を取得するためのサブプログラム２（図５）を含み、これらのプログラムは画像修正装置１の初期設定時または任意の時点にインストールされプログラム記憶領域に記憶される。また、画像修正装置１が起動されると記憶媒体１６から読み出され、ＲＡＭ１４の実行プログラム駐在領域に駐在する。
【００１８】
画像入力部１７は、デジタルカメラ等の撮像装置から取り出されたメモリーカードに書き込まれている画像データを読み取るメモリーカードリーダやＣＤ−ＲＯＭリーダ等の画像記録媒体読取装置からなる。
【００１９】
なお、画像入力部１７に代えて、又は併設して、図示のようにデジタルカメラ１００等の撮像装置とケーブル接続又は赤外線等の近距離無線接続による画像データ入力を行う外部インターフェイス１９、又は有線又は無線通信網を介してデジタルカメラ２００等の撮像装置から送信される画像データを入力する通信インターフェイス２０を備えるようにしてもよい。
【００２０】
文字認識処理部２２は、例えば、画像イメージから１文字ずつ文字イメージを切り出して正規化し、特徴を抽出して辞書２３に登録されている文字の特徴と比較して文字認識を行う。
【００２１】
また、本発明の画像修正処理は実施例ではプログラム（画像修正プログラム）で構成され、ＣＰＵ１１は画像修正プログラム（図３〜図５）に従って画像修正処理を実行するが、専用の画像修正処理部２１を備えるようにしてもよい。
【００２２】
図２は本発明の画像修正装置の動作の概要を示すフローチャートであり、画像入力部１７（又は、外部インターフェイス１９、通信インターフェイス２０）から１フレーム分の画像データ（デジタルデータ）が入力されると（ステップＰ１）、ＣＰＵ１１は入力された画像データを入力バッファからＲＡＭ１４に転送しビットマップイメージで展開（一時記憶）する。ビットマップデータの一例としては、１つの画素を２４ビットで表現し、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分をそれぞれ８ビットで表現している（ステップＰ２）。
【００２３】
ＲＡＭ１４への展開が終わると、ＣＰＵ１１は画像修正処理プログラムに従って図３のフローチャートに示すような動作で処理対象のＲ、Ｇ、Ｂの値と周囲のデータのＲ、Ｇ、Ｂの値を比較し、処理対象が減光処理の対象（背景）なのか文字（前景）なのかを判定し、減光処理の対象について光量均一化による補正を行う（ステップＰ３）。
なお、画像修正装置１が文字認識処理部２２を備えている場合には、更に、上記ステップＰ３で補正後の画像について文字認識処理を行なう（ステップＰ４）。
【００２４】
（画像修正処理動作）
図３は図２に示したステップＰ３での画像修正処理動作の一実施例を示すフローチャートである。
図３で、ＣＰＵ１１は、まず、サブプログラム１に従って図４のフローチャートに示すような動作で、ＲＡＭ１４に展開された入力画像の全データ領域｛（Ｘ-n，Ｙ-m）〜（Ｘ+ｎ，Ｙ+m）｝をサーチし、それぞれ独立して取り得る最大値MaxColor(R or G or B)を取得してＲＡＭ１４に保持（一時記憶）し、ステップＳ２に進む（ステップＳ１）。
【００２５】
次に、画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定め（ステップＳ２）、サブプログラム２に従って図５のフローチャートに示すような動作で、ＲＡＭ１４に展開された矩形範囲｛（Ｘ-n，Ｙ-m）〜（Ｘ+ｎ，Ｙ+m）｝の中に出現する最多色AveColor（R、G、B）を取得してＲＡＭ１４に保持（一時記憶）し、ステップＳ４に進む（ステップＳ３）。なおここで矩形範囲を取るのがベストモードであるが楕円など矩形に限定されるものではない。
【００２６】
次に、上記ステップＳ３で取得した矩形範囲｛（Ｘ-n，Ｙ-m）〜（Ｘ+ｎ，Ｙ+m）｝の中のうち最多色の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値と処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値との差の絶対値abs(AveColor−(Ｘ、Ｙ))と閾値を比較し、差の絶対値が閾値より小さい場合は背景色と判定してステップＳ５に進み、そうでない場合は文字（線分）等のような前景色と判定してステップＳ８に進む（ステップＳ４）。
【００２７】
次に、画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂのうち最大値TopByteを取得し（ステップＳ５）、MaxColorとの差（Ｒ＋、Ｇ＋、Ｂ＋）を算出し、ステップＳ７に進む（ステップＳ６）。
算出された最大値との差分値、Ｒ＋、Ｇ＋、Ｂ＋を背景色である現在の処理対象の各画素のＲ、Ｇ、Ｂの値にそれぞれ同量ずつ加算してＲ、Ｇ、Ｂを補正する（ステップＳ７）。
【００２８】
次に、座標Ｘが全データ領域の幅の値を超えているか否かを調べ、超えている場合はステップＳ１０に進み、超えていない場合はステップＳ９に進む（ステップＳ８）。座標Ｘが全データ領域の横幅の値を超えていない場合は座標Ｘに１ドット幅の値を加えて次の矩形範囲に出現する最多色を取得するためにステップＳ３に進む（ステップＳ９）。
【００２９】
また、座標Ｘが全データ領域の横幅の値を超えている場合は、座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えているか否かを調べ、超えている場合は全画像データ領域について補正処理を終了したものとして画像補正処理動作を終了し、超えていない場合はステップＳ１１に進む（ステップＳ１０）。座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えていない場合は座標Ｙに１ドット幅の値を加えて次の矩形範囲に出現する最多色を取得するためにステップＳ３に進む（ステップＳ１１）。
【００３０】
また、画像修正装置１が文字認識処理部２２を備えている場合には、更に、文字認識処理部２２は上記ステップＳ１〜Ｓ１１で修正後の画像イメージから１文字ずつ文字イメージを切り出して正規化し、正規化後の文字イメージの特徴を抽出して辞書２３に登録されている文字の特徴と比較し文字認識を行い、認識結果を出力する（ステップＳ１２）。
【００３１】
上記図３のフローチャートのステップＳ４により、矩形範囲内の処理対象画素の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）が最多色AveColorと略同等か否かを判定することができ、上記ステップＳ５により、処理対象画素の色データが最多色データと略同等とされた場合に、Ｒ、Ｇ、Ｂの最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの最大値との差を矩形範囲内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算することができるので、上記図３に示したフローチャートの動作により、処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂの値と、その周囲の最多色のＲ、Ｇ、Ｂの値を比較することにより単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定することができる。そして、ステップＳ７で画像データの光量を均一化して周辺減光等を排除するので、画像を鮮明にできる。
【００３２】
また、前景データについてはステップＳ８以降に示すように補正処理をバイパスするので、従来のように文字の欠損が発生せず図７（ｃ）に示すように文字等の情報が明瞭に表示され、見やすくなる。
【００３３】
また、上記ステップＳ１２により、デジタルカメラ等の撮像装置で撮影した文字イメージ（画像データ）を取り込んで減光対策等の画像修正処理により明瞭となった文字イメージを基に文字認識を行うことができるのでデジタルカメラ等で撮影した文字についても高い文字認識率が実現できる。
【００３４】
なお、上記ステップＳ２では画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定めるものとしたが、これに限定されない。左下隅を原点としてもよく、右上隅または右下隅を原点としてもよく、画像の中心を原点としてもよい。但し、原点の位置を左上隅以外とする場合はステップＳ９、Ｓ１１での加算値を原点の位置にしたがって変更する必要がある。
【００３５】
（サブプログラム１による動作）
図４は最大値を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。
まず、画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定め、ＲＡＭ１４の最大値MaxColor(R、G、B)エリアを０クリアし（ステップＳ１−１）、指定座標（Ｘ、Ｙ）の画素のＲ、Ｇ、Ｂの値をそれぞれ取得する。ここで、Ｒ＝Red（Ｘ、Ｙ）、Ｇ＝Green（Ｘ、Ｙ）、Ｂ＝Blue（Ｘ、Ｙ）である（ステップＳ１−２）。
【００３６】
次に、上記ステップＳ１−１で取得したＲ、Ｇ、Ｂの中の最大値MaxＲＧＢを取得し（ステップＳ１−３）、MaxＲＧＢとMaxColorとを比較し、MaxＲＧＢ＜MaxColorの場合にはステップＳ１−６に進み、そうでない場合にはステップＳ１−５に進む（ステップＳ１−４）。MaxＲＧＢ＜MaxColorでない場合はMaxColorにMaxＲＧＢを代入してステップＳ１−６に進む（ステップＳ１−５）。
【００３７】
次に、座標Ｘが全データ領域の横幅の値より小さいか否かを調べ、超えていない場合はステップＳ１−７に進み、超えている場合はステップＳ１−８に進む（ステップＳ１−６）。座標Ｘが全データ領域の横幅を超えていない場合は座標Ｘに１ビット幅の値を加えて次の矩形範囲の最多色を取得するためにステップＳ１−２に進む（ステップＳ１−７）。
【００３８】
座標Ｘが全データ領域の横幅の値を超えている場合は、座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えているか否かを調べ、超えていない場合はステップＳ１−９に進み、超えている場合は全画像データ領域についてMaxColor取得動作を終了したものとしてサブプログラムによる動作を終了して図３のフローチャートのステップＳ１に復帰する（ステップＳ１−８）。座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えていない場合は座標Ｙに１ビット幅の値を加えてステップＳ１−２に進む（ステップＳ１−９）。
【００３９】
なお、上記ステップＳ１−１では画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定めるものとしたが、これに限定されない。左下隅を原点としてもよく、右上隅または右下隅を原点としてもよく、画像の中心を原点としてもよい。但し、原点の位置を左上隅以外とする場合はステップＳ１−７、Ｓ１−９での加算値を原点の位置にしたがって変更する必要がある。
【００４０】
（サブプログラム２による動作）
図５は矩形範囲中に出現する最多色を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。また、図６は処理対象データを中心とした任意の領域中（実施例では矩形範囲）で最も多く出現した色（最多色色データ）を調べるためのテーブルの構成例を示す図であり、符号６０−１、６０−２、・・はテーブル６０を構成するテーブルデータを示し、符号６１−１、６１−２、・・は各テーブルデータが示す色の出現頻度格納欄を示し、出現頻度格納欄６１−１、６１−２、・・・はカウンタとして機能する。また、各テーブルデータ６０−１、６０−２、・・のＲ、Ｇ、ＢはＲ、Ｇ、Ｂ値の格納欄を意味する。また、図５ではテーブル６０（図６）をTable[]として示している。テーブル６０はＲＡＭ１４のテーブル領域に生成される。なお、図６の構成ではテーブル６０は任意領域のサイズの４倍（出現頻度＋Ｒ、Ｇ、Ｂ）＋１（データ数）分の領域を必要とするが、テーブルは図６の構成に限定されない。
【００４１】
図３のフローチャートのステップＳ２からステップＳ３に進むとＣＰＵ１１はサブプログラム２に従い、図６に示すようなテーブル６０のテーブルデータ６０−１、６０−２、・・・を０クリアして初期化し（ステップ３−１）、指定座標（Ｘ、Ｙ）の画素のＲ、Ｇ、Ｂの値をそれぞれ取得する。ここで、Ｒ＝Red（Ｘ、Ｙ）、Ｇ＝Green（Ｘ、Ｙ）、Ｂ＝Blue（Ｘ、Ｙ）である（ステップＳ３−２）。
【００４２】
次に、テーブル６０のテーブルデータ６０−１、６０−２、・・・のうちすでに値が格納されているテーブルデータのＲ、Ｇ、Ｂ格納欄の値と閾値を比較し閾値以内のデータがあるか否かを調べ（ステップＳ３−３）、閾値以内のデータがない場合はステップＳ３−５に進み、ある場合はステップＳ３−６に進む（ステップＳ３−４）。
【００４３】
閾値以内のデータがない場合は、テーブル６０の空いたテーブルデータのＲ、Ｇ、Ｂ格納欄に上記ステップＳ３−２で取得した指定座標（Ｘ、Ｙ）の画素のＲ、Ｇ、Ｂの値をそれぞれ格納（＝記憶）し、ステップＳ３−７に進む（ステップＳ３−５）。
【００４４】
また、閾値以内のデータがある場合は存在した色のデータテーブルのカウンタ（出現頻度格納欄）に１を加えて更新し、ステップＳ３−７に進む（ステップＳ３−６）。
【００４５】
次に、矩形範囲内の画素について閾値以内のデータがあるか否かを調べ終わったか否かを調べ、調べ終わった場合にはステップＳ３−８に進み、そうでない場合はステップＳ３−２に戻る（ステップＳ３−７）。
【００４６】
次に、テーブル６０の各テーブルデータ６０−１、６０−２、・・・の出現頻度欄６１−１、６１−２、・・・をサーチして出現頻度が最大のテーブルデータが表す色（＝Ｒ、Ｇ、Ｂ）をAveColor（R、G、B）にセットし、図３のステップＳ３に復帰する（ステップＳ３−８）。
【００４７】
図７はデジタル画像に発生した周辺減光や補正処理の結果等の説明図である。図７（ａ）は従来技術による周辺減光の説明図であり、背景色が同じ色である場合でも左下、右下に暗い領域７２、７３（斜線の部分）が背景色とは別の色で出現する。なお、正確に中心から同心円状に出現しないのは撮影時の外光が影響を及ぼすためである。また、図７（ｂ）は単純に同系色の輝度を上げたり、或いは置き換えを行った場合の例であり、文字７１が消え、符号７１’で表すように不明瞭なイメージとなる。
【００４８】
また、図７（ｃ）は本発明の画像修正処理後の画像であり、処理対象（文字７１）の画素の周囲の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）から処理対象の画素が背景なのか前景（文字）なのかを判断し、背景の場合に周囲の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の分布状況を基に光量均一化を行ない、減光部の補正を行っているので、図示のように文字７１は消失せず明瞭なイメージとなる。
【００４９】
（変形例）
なお、上記実施例の説明では処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂと、その周囲の最多色のＲ、Ｇ、Ｂを比較して単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定するようにしたが、Ｒ、Ｇ、Ｂから輝度を導き出し、その輝度を比較に用いるようにしてもよい。この場合、図３のステップＳ１の前段にＲＡＭ１４に取り込まれた画像データの全画素のＲ、Ｇ、Ｂから輝度を導出するステップを設け、図３のフローチャートのステップＳ１以下、図４のフローチャートのステップＳ１−１以下、図５のフローチャートのステップＳ３−１以下及びそれらステップの説明でＲ、Ｇ、Ｂを輝度に、色データを輝度データに置き換えればよい。また、Ｒ、Ｇ、Ｂから輝度を導出する方法は公知の方法（変換式）を用いて行うことができる。
また、Ｒ、Ｇ、Ｂのデータに限定せず、映像信号ＹＵＶデータのＹデータを利用してもよい。
以上、本発明の一実施例及び変形例について説明したが本発明は上記実施例及び変形例に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能であることはいうまでもない。
【００５０】
【発明の効果】
上記説明したように、第１の発明の画像修正装置によれば、処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂの値と、その周囲の最多色のＲ、Ｇ、Ｂの値を比較することにより単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定し、画像データの光量を均一化して周辺減光等を排除するので、補正後も、従来のように周辺に暗部等が出現せず、文字のような線画像も明瞭なイメージとなる。
【００５１】
また、第２の発明の画像修正装置ではＲ、Ｇ、Ｂに代えて輝度を用いるので、第１の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
また、第３の発明の画像修正装置では、修正した画像データを基に文字認識を行うので、より認識制度を上げることができる。
【００５３】
また、第４の発明の画像修正装置では、処理対象の所定の領域を矩形としたので、コンピュータのプログラムが組みやすく演算も速いという効果がある。
【００５４】
また、第５の発明の文字認識方法によれば、単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定し、画像データの光量を均一化して周辺減光等を排除するので、補正後も、従来のように周辺に暗部等が出現せず、文字のような線画像も明瞭なイメージとなり、より文字認識率を向上させることができる。
【００５５】
また、第６の発明の画像修正プログラムによれば、プログラムにより第１の発明と同様の効果を得ることができるので、画像修正プログラムをインストールすれば市販されているパソコンを画像修正装置として用いることができるので、デジタルカメラ等の撮像装置のエンドユーザも容易に画像の減光補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に基く画像修正装置のハードウエア構成の一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の画像修正装置の動作の概要を示すフローチャートである。
【図３】画像修正処理動作の一実施例を示すフローチャートである。
【図４】最大値を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。
【図５】矩形範囲中に出現する最多色を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。
【図６】矩形範囲中に出現する最多色を調べるためのテーブルの構成例を示す図である。
【図７】デジタル画像に発生した周辺減光や補正処理の結果等の説明図である。
【符号の説明】
１１ ＣＰＵ（画像データ取り込み手段、最大値取得手段、輝度取得手段、最多色データ取得手段、判定手段、加算手段、最多輝度データ取得手段）
１４ ＲＡＭ（メモリ）
１７ 画像入力部（画像データ取り込み手段）
１９ 外部インターフェイス（画像データ取り込み手段）
２０ 通信インターフェイス（画像データ取り込み手段）
６０ テーブル（最多色データ取得手段、最多輝度データ取得手段）
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルカメラ等の撮像装置で撮影した画像の修正技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラ等の電子撮像装置で書類など平面を撮影したデジタル画像データはフラットヘッドスキャナーで得たデジタル画像データと異なり、レンズの特性上周辺部に図７（ａ）に示すような暗い影７２、７３が発生する。これはレンズ周辺部を通過した光量が低下していくためで、撮影対象が文字の場合、この減光作用により認識困難になることが知られている。このような減光作用に対しては、レンズの特性のみで考える場合、レンズの形状に沿った同心円上に光量調整を行えば補正が可能となる。
【０００３】
例えば、撮影レンズの周辺減光に関するレンズ情報に基いて画像データの周辺減光を補正するようにした電子カメラ（特許文献１）、撮影レンズの特性を取得し、その特性を画像の特性に応じて展開し、この減光量を用いて画像の周辺減光を行うようにした画像処理装置（特許文献２）、撮影レンズの中心からの距離に基いて全画素に対して周辺画像の減光分を補正し、周辺部の画像の濃度に中心部の画像の濃度よりも重みをつけた状態の画像全体の濃度バランスに基いて前記減光分の補正の強度度合いを設定するようにした画像処理装置（特許文献３）、撮影時に写真フィルムに周辺減光の強さに対応する情報を記憶しておき、最盛時にこの情報を読み取って周辺減光補正を行う方法（特許文献４）がある。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１９０９７９号公報
【特許文献２】
特開２０００−４１１８３号公報
【特許文献３】
特開平１１−３５５５１１号公報
【特許文献４】
特開平１０−１３６６７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特許文献１〜４に開示されているような従来の周辺減光対策はレンズ特性を重視して光量の増減を行うようにしているため、ムラが出る場合があり、また、外部からの光による光量分布の変化を吸収できないなどの課題があった。
【０００６】
本発明は、上記従来の周辺減光対策の課題を解消するためになされたものであり、デジタル画像のＲＧＢデ―タの分布状況を基に認識率の向上を実現し得る画像修正装置及び画像修正プログラムの提供を目的とする。特に、撮影した画像を文字認識する文字認識装置に適用して好適な画像修正装置及び画像修正プログラムの提供を目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、第１の発明の画像修正装置は、デジタル画像データをメモリに取り込む画像データ取り込み手段と、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを取得する最大値取得手段と、画像中の所定領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得する最多色データ取得手段と、所定領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定する判定手段と、判定手段によって、処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等とされた場合に、最大値取得手段によって取得された最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を所定領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算する加算手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、第２の発明の画像修正装置は、デジタル画像データをメモリに取り込む画像データ取り込み手段と、画素の輝度を取得する輝度取得手段と、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素の中から取得された輝度の最大値を取得する最大値取得手段と、画像中の所定領域内の画素の輝度データのうち、最も高い頻度で出現する輝度データを取得する最多輝度データ取得手段と、所定領域内の画素に含まれる処理対象画素の輝度データが最多輝度データ取得手段によって取得された輝度データと略同等か否かを判定する判定手段と、判定手段によって、処理対象画素の輝度データが最多輝度データ取得手段によって取得された輝度データと略同等とされた場合に、輝度の最大値と処理対象画素の色データの輝度の最大値との差を所定領域内の各画素の輝度にそれぞれ同量ずつ加算する加算手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、第３の発明は上記第１又は第２の発明の画像修正装置において、更に、文字認識手段を備え、修正された画像データを用いて文字認識を行うことを特徴とする。
【００１０】
また、第４の発明は上記第１、第２の又は第３のいずれかの発明の画像修正装置において、所定領域は矩形であることを特徴とする。
【００１１】
また、第５の発明の文字認識方法は、デジタル画像データをメモリに取り込むステップと、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを最大値として取得するステップと、画像中の所定領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得するステップと、所定領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定するステップと、処理対象画素の色データが取得された色データと略同等とされた場合に、前記最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を所定領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算するステップと、前記ステップにより得られた画像データを基に文字認識を行うステップと、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、第６の発明の画像修正プログラムは、画像の周辺減光を修正する画像修正装置で実行されるプログラムであって、デジタル画像データを読み取るステップと、読み取られたデジタル画像データをメモリに取り込ませるステップと、メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを最大値として取得するステップと、画像中の矩形領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得させるステップと、矩形領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定させるステップと、判定によって、処理対象画素の色データが最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等であるとされた場合に、前記最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を算出させるステップと、算出された差を矩形領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算させるステップと、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は本発明に基く画像修正装置のハードウエア構成の一実施例を示すブロック図であり、画像修正装置１は装置全体の動作を制御するＣＰＵ１１と、ユーザがデータ入力や操作指示を行うキー入力部１２と、画像等を表示する表示部１３と、プログラムを一時駐在させると共に、入力されたデジタル画像データ（以下、単に画像データと記す）の一時記憶及び画像修正時の作業用領域として用いられるＲＡＭ１４と、磁気ディスク読取装置等の保存記憶部１５と保存記憶部１５に内蔵又は装着される記憶媒体１６と、画像データを入力する画像入力部１７とイメージプリンター等からなる印刷部１８とを備えている。
【００１４】
なお、画像修正装置１に図示のように画像（文字イメージ）から文字認識を行う文字認識処理部２２及び文字認識処理の際用いる辞書２３を付加することにより、画像修正機能を備えた文字認識装置を構成することができる。このようにした場合は画像修正機能付き文字認識装置は本発明に基く周辺減光対策を施した画像（文字イメージ）に対して文字認識を行うことができるのでデジタルカメラ等の撮像装置で撮影した文字イメージ（画像データ）を取り込んで減光対策等の画像修正処理により明瞭となった文字イメージを基に文字認識を行うことができるので高い認識率による文字認識が実現できる。
【００１５】
ＲＡＭ１４には入力バッファから転送される画像データを一時記憶する領域、矩形範囲中の最多色を調べるためのテーブル（図６）を一時記憶するためのテーブル領域、ＯＳや本発明に基く画像修正処理プログラム等のプログラムを駐在させる領域、定数や、計算値、取得値等を保持するための一時記憶領域等が割り付けられている。
【００１６】
保存記憶部１５には修正処理された画像データを保存記憶する画像記憶領域と、ＯＳや図３に示すような動作の実行指示を行う画像修正処理プログラム等のプログラム群を記憶するプログラム駐在領域が割り付けられている。
【００１７】
なお、画像修正処理プログラムは最大値MaxColorを取得するためのサブプログラム１（図４）及び矩形範囲中に出現する最多色を取得するためのサブプログラム２（図５）を含み、これらのプログラムは画像修正装置１の初期設定時または任意の時点にインストールされプログラム記憶領域に記憶される。また、画像修正装置１が起動されると記憶媒体１６から読み出され、ＲＡＭ１４の実行プログラム駐在領域に駐在する。
【００１８】
画像入力部１７は、デジタルカメラ等の撮像装置から取り出されたメモリーカードに書き込まれている画像データを読み取るメモリーカードリーダやＣＤ−ＲＯＭリーダ等の画像記録媒体読取装置からなる。
【００１９】
なお、画像入力部１７に代えて、又は併設して、図示のようにデジタルカメラ１００等の撮像装置とケーブル接続又は赤外線等の近距離無線接続による画像データ入力を行う外部インターフェイス１９、又は有線又は無線通信網を介してデジタルカメラ２００等の撮像装置から送信される画像データを入力する通信インターフェイス２０を備えるようにしてもよい。
【００２０】
文字認識処理部２２は、例えば、画像イメージから１文字ずつ文字イメージを切り出して正規化し、特徴を抽出して辞書２３に登録されている文字の特徴と比較して文字認識を行う。
【００２１】
また、本発明の画像修正処理は実施例ではプログラム（画像修正プログラム）で構成され、ＣＰＵ１１は画像修正プログラム（図３〜図５）に従って画像修正処理を実行するが、専用の画像修正処理部２１を備えるようにしてもよい。
【００２２】
図２は本発明の画像修正装置の動作の概要を示すフローチャートであり、画像入力部１７（又は、外部インターフェイス１９、通信インターフェイス２０）から１フレーム分の画像データ（デジタルデータ）が入力されると（ステップＰ１）、ＣＰＵ１１は入力された画像データを入力バッファからＲＡＭ１４に転送しビットマップイメージで展開（一時記憶）する。ビットマップデータの一例としては、１つの画素を２４ビットで表現し、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分をそれぞれ８ビットで表現している（ステップＰ２）。
【００２３】
ＲＡＭ１４への展開が終わると、ＣＰＵ１１は画像修正処理プログラムに従って図３のフローチャートに示すような動作で処理対象のＲ、Ｇ、Ｂの値と周囲のデータのＲ、Ｇ、Ｂの値を比較し、処理対象が減光処理の対象（背景）なのか文字（前景）なのかを判定し、減光処理の対象について光量均一化による補正を行う（ステップＰ３）。
なお、画像修正装置１が文字認識処理部２２を備えている場合には、更に、上記ステップＰ３で補正後の画像について文字認識処理を行なう（ステップＰ４）。
【００２４】
（画像修正処理動作）
図３は図２に示したステップＰ３での画像修正処理動作の一実施例を示すフローチャートである。
図３で、ＣＰＵ１１は、まず、サブプログラム１に従って図４のフローチャートに示すような動作で、ＲＡＭ１４に展開された入力画像の全データ領域｛（Ｘ-n，Ｙ-m）〜（Ｘ+ｎ，Ｙ+m）｝をサーチし、それぞれ独立して取り得る最大値MaxColor(R or G or B)を取得してＲＡＭ１４に保持（一時記憶）し、ステップＳ２に進む（ステップＳ１）。
【００２５】
次に、画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定め（ステップＳ２）、サブプログラム２に従って図５のフローチャートに示すような動作で、ＲＡＭ１４に展開された矩形範囲｛（Ｘ-n，Ｙ-m）〜（Ｘ+ｎ，Ｙ+m）｝の中に出現する最多色AveColor（R、G、B）を取得してＲＡＭ１４に保持（一時記憶）し、ステップＳ４に進む（ステップＳ３）。なおここで矩形範囲を取るのがベストモードであるが楕円など矩形に限定されるものではない。
【００２６】
次に、上記ステップＳ３で取得した矩形範囲｛（Ｘ-n，Ｙ-m）〜（Ｘ+ｎ，Ｙ+m）｝の中のうち最多色の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値と処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値との差の絶対値abs(AveColor−(Ｘ、Ｙ))と閾値を比較し、差の絶対値が閾値より小さい場合は背景色と判定してステップＳ５に進み、そうでない場合は文字（線分）等のような前景色と判定してステップＳ８に進む（ステップＳ４）。
【００２７】
次に、画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂのうち最大値TopByteを取得し（ステップＳ５）、MaxColorとの差（Ｒ＋、Ｇ＋、Ｂ＋）を算出し、ステップＳ７に進む（ステップＳ６）。
算出された最大値との差分値、Ｒ＋、Ｇ＋、Ｂ＋を背景色である現在の処理対象の各画素のＲ、Ｇ、Ｂの値にそれぞれ同量ずつ加算してＲ、Ｇ、Ｂを補正する（ステップＳ７）。
【００２８】
次に、座標Ｘが全データ領域の幅の値を超えているか否かを調べ、超えている場合はステップＳ１０に進み、超えていない場合はステップＳ９に進む（ステップＳ８）。座標Ｘが全データ領域の横幅の値を超えていない場合は座標Ｘに１ドット幅の値を加えて次の矩形範囲に出現する最多色を取得するためにステップＳ３に進む（ステップＳ９）。
【００２９】
また、座標Ｘが全データ領域の横幅の値を超えている場合は、座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えているか否かを調べ、超えている場合は全画像データ領域について補正処理を終了したものとして画像補正処理動作を終了し、超えていない場合はステップＳ１１に進む（ステップＳ１０）。座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えていない場合は座標Ｙに１ドット幅の値を加えて次の矩形範囲に出現する最多色を取得するためにステップＳ３に進む（ステップＳ１１）。
【００３０】
また、画像修正装置１が文字認識処理部２２を備えている場合には、更に、文字認識処理部２２は上記ステップＳ１〜Ｓ１１で修正後の画像イメージから１文字ずつ文字イメージを切り出して正規化し、正規化後の文字イメージの特徴を抽出して辞書２３に登録されている文字の特徴と比較し文字認識を行い、認識結果を出力する（ステップＳ１２）。
【００３１】
上記図３のフローチャートのステップＳ４により、矩形範囲内の処理対象画素の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）が最多色AveColorと略同等か否かを判定することができ、上記ステップＳ５により、処理対象画素の色データが最多色データと略同等とされた場合に、Ｒ、Ｇ、Ｂの最大値と処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの最大値との差を矩形範囲内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算することができるので、上記図３に示したフローチャートの動作により、処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂの値と、その周囲の最多色のＲ、Ｇ、Ｂの値を比較することにより単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定することができる。そして、ステップＳ７で画像データの光量を均一化して周辺減光等を排除するので、画像を鮮明にできる。
【００３２】
また、前景データについてはステップＳ８以降に示すように補正処理をバイパスするので、従来のように文字の欠損が発生せず図７（ｃ）に示すように文字等の情報が明瞭に表示され、見やすくなる。
【００３３】
また、上記ステップＳ１２により、デジタルカメラ等の撮像装置で撮影した文字イメージ（画像データ）を取り込んで減光対策等の画像修正処理により明瞭となった文字イメージを基に文字認識を行うことができるのでデジタルカメラ等で撮影した文字についても高い文字認識率が実現できる。
【００３４】
なお、上記ステップＳ２では画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定めるものとしたが、これに限定されない。左下隅を原点としてもよく、右上隅または右下隅を原点としてもよく、画像の中心を原点としてもよい。但し、原点の位置を左上隅以外とする場合はステップＳ９、Ｓ１１での加算値を原点の位置にしたがって変更する必要がある。
【００３５】
（サブプログラム１による動作）
図４は最大値を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。
まず、画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定め、ＲＡＭ１４の最大値MaxColor(R、G、B)エリアを０クリアし（ステップＳ１−１）、指定座標（Ｘ、Ｙ）の画素のＲ、Ｇ、Ｂの値をそれぞれ取得する。ここで、Ｒ＝Red（Ｘ、Ｙ）、Ｇ＝Green（Ｘ、Ｙ）、Ｂ＝Blue（Ｘ、Ｙ）である（ステップＳ１−２）。
【００３６】
次に、上記ステップＳ１−１で取得したＲ、Ｇ、Ｂの中の最大値MaxＲＧＢを取得し（ステップＳ１−３）、MaxＲＧＢとMaxColorとを比較し、MaxＲＧＢ＜MaxColorの場合にはステップＳ１−６に進み、そうでない場合にはステップＳ１−５に進む（ステップＳ１−４）。MaxＲＧＢ＜MaxColorでない場合はMaxColorにMaxＲＧＢを代入してステップＳ１−６に進む（ステップＳ１−５）。
【００３７】
次に、座標Ｘが全データ領域の横幅の値より小さいか否かを調べ、超えていない場合はステップＳ１−７に進み、超えている場合はステップＳ１−８に進む（ステップＳ１−６）。座標Ｘが全データ領域の横幅を超えていない場合は座標Ｘに１ビット幅の値を加えて次の矩形範囲の最多色を取得するためにステップＳ１−２に進む（ステップＳ１−７）。
【００３８】
座標Ｘが全データ領域の横幅の値を超えている場合は、座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えているか否かを調べ、超えていない場合はステップＳ１−９に進み、超えている場合は全画像データ領域についてMaxColor取得動作を終了したものとしてサブプログラムによる動作を終了して図３のフローチャートのステップＳ１に復帰する（ステップＳ１−８）。座標Ｙが全データ領域の縦幅の値を超えていない場合は座標Ｙに１ビット幅の値を加えてステップＳ１−２に進む（ステップＳ１−９）。
【００３９】
なお、上記ステップＳ１−１では画像データの原点（Ｘ＝０、Ｙ＝０）を画像の左上隅に定めるものとしたが、これに限定されない。左下隅を原点としてもよく、右上隅または右下隅を原点としてもよく、画像の中心を原点としてもよい。但し、原点の位置を左上隅以外とする場合はステップＳ１−７、Ｓ１−９での加算値を原点の位置にしたがって変更する必要がある。
【００４０】
（サブプログラム２による動作）
図５は矩形範囲中に出現する最多色を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。また、図６は処理対象データを中心とした任意の領域中（実施例では矩形範囲）で最も多く出現した色（最多色色データ）を調べるためのテーブルの構成例を示す図であり、符号６０−１、６０−２、・・はテーブル６０を構成するテーブルデータを示し、符号６１−１、６１−２、・・は各テーブルデータが示す色の出現頻度格納欄を示し、出現頻度格納欄６１−１、６１−２、・・・はカウンタとして機能する。また、各テーブルデータ６０−１、６０−２、・・のＲ、Ｇ、ＢはＲ、Ｇ、Ｂ値の格納欄を意味する。また、図５ではテーブル６０（図６）をTable[]として示している。テーブル６０はＲＡＭ１４のテーブル領域に生成される。なお、図６の構成ではテーブル６０は任意領域のサイズの４倍（出現頻度＋Ｒ、Ｇ、Ｂ）＋１（データ数）分の領域を必要とするが、テーブルは図６の構成に限定されない。
【００４１】
図３のフローチャートのステップＳ２からステップＳ３に進むとＣＰＵ１１はサブプログラム２に従い、図６に示すようなテーブル６０のテーブルデータ６０−１、６０−２、・・・を０クリアして初期化し（ステップ３−１）、指定座標（Ｘ、Ｙ）の画素のＲ、Ｇ、Ｂの値をそれぞれ取得する。ここで、Ｒ＝Red（Ｘ、Ｙ）、Ｇ＝Green（Ｘ、Ｙ）、Ｂ＝Blue（Ｘ、Ｙ）である（ステップＳ３−２）。
【００４２】
次に、テーブル６０のテーブルデータ６０−１、６０−２、・・・のうちすでに値が格納されているテーブルデータのＲ、Ｇ、Ｂ格納欄の値と閾値を比較し閾値以内のデータがあるか否かを調べ（ステップＳ３−３）、閾値以内のデータがない場合はステップＳ３−５に進み、ある場合はステップＳ３−６に進む（ステップＳ３−４）。
【００４３】
閾値以内のデータがない場合は、テーブル６０の空いたテーブルデータのＲ、Ｇ、Ｂ格納欄に上記ステップＳ３−２で取得した指定座標（Ｘ、Ｙ）の画素のＲ、Ｇ、Ｂの値をそれぞれ格納（＝記憶）し、ステップＳ３−７に進む（ステップＳ３−５）。
【００４４】
また、閾値以内のデータがある場合は存在した色のデータテーブルのカウンタ（出現頻度格納欄）に１を加えて更新し、ステップＳ３−７に進む（ステップＳ３−６）。
【００４５】
次に、矩形範囲内の画素について閾値以内のデータがあるか否かを調べ終わったか否かを調べ、調べ終わった場合にはステップＳ３−８に進み、そうでない場合はステップＳ３−２に戻る（ステップＳ３−７）。
【００４６】
次に、テーブル６０の各テーブルデータ６０−１、６０−２、・・・の出現頻度欄６１−１、６１−２、・・・をサーチして出現頻度が最大のテーブルデータが表す色（＝Ｒ、Ｇ、Ｂ）をAveColor（R、G、B）にセットし、図３のステップＳ３に復帰する（ステップＳ３−８）。
【００４７】
図７はデジタル画像に発生した周辺減光や補正処理の結果等の説明図である。図７（ａ）は従来技術による周辺減光の説明図であり、背景色が同じ色である場合でも左下、右下に暗い領域７２、７３（斜線の部分）が背景色とは別の色で出現する。なお、正確に中心から同心円状に出現しないのは撮影時の外光が影響を及ぼすためである。また、図７（ｂ）は単純に同系色の輝度を上げたり、或いは置き換えを行った場合の例であり、文字７１が消え、符号７１’で表すように不明瞭なイメージとなる。
【００４８】
また、図７（ｃ）は本発明の画像修正処理後の画像であり、処理対象（文字７１）の画素の周囲の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）から処理対象の画素が背景なのか前景（文字）なのかを判断し、背景の場合に周囲の色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の分布状況を基に光量均一化を行ない、減光部の補正を行っているので、図示のように文字７１は消失せず明瞭なイメージとなる。
【００４９】
（変形例）
なお、上記実施例の説明では処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂと、その周囲の最多色のＲ、Ｇ、Ｂを比較して単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定するようにしたが、Ｒ、Ｇ、Ｂから輝度を導き出し、その輝度を比較に用いるようにしてもよい。この場合、図３のステップＳ１の前段にＲＡＭ１４に取り込まれた画像データの全画素のＲ、Ｇ、Ｂから輝度を導出するステップを設け、図３のフローチャートのステップＳ１以下、図４のフローチャートのステップＳ１−１以下、図５のフローチャートのステップＳ３−１以下及びそれらステップの説明でＲ、Ｇ、Ｂを輝度に、色データを輝度データに置き換えればよい。また、Ｒ、Ｇ、Ｂから輝度を導出する方法は公知の方法（変換式）を用いて行うことができる。
また、Ｒ、Ｇ、Ｂのデータに限定せず、映像信号ＹＵＶデータのＹデータを利用してもよい。
以上、本発明の一実施例及び変形例について説明したが本発明は上記実施例及び変形例に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能であることはいうまでもない。
【００５０】
【発明の効果】
上記説明したように、第１の発明の画像修正装置によれば、処理対象の画素（座標（Ｘ、Ｙ））のＲ、Ｇ、Ｂの値と、その周囲の最多色のＲ、Ｇ、Ｂの値を比較することにより単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定し、画像データの光量を均一化して周辺減光等を排除するので、補正後も、従来のように周辺に暗部等が出現せず、文字のような線画像も明瞭なイメージとなる。
【００５１】
また、第２の発明の画像修正装置ではＲ、Ｇ、Ｂに代えて輝度を用いるので、第１の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
また、第３の発明の画像修正装置では、修正した画像データを基に文字認識を行うので、より認識制度を上げることができる。
【００５３】
また、第４の発明の画像修正装置では、処理対象の所定の領域を矩形としたので、コンピュータのプログラムが組みやすく演算も速いという効果がある。
【００５４】
また、第５の発明の文字認識方法によれば、単に背景として補正処理してよいデータかそれとも文字などの前景データかを判定し、画像データの光量を均一化して周辺減光等を排除するので、補正後も、従来のように周辺に暗部等が出現せず、文字のような線画像も明瞭なイメージとなり、より文字認識率を向上させることができる。
【００５５】
また、第６の発明の画像修正プログラムによれば、プログラムにより第１の発明と同様の効果を得ることができるので、画像修正プログラムをインストールすれば市販されているパソコンを画像修正装置として用いることができるので、デジタルカメラ等の撮像装置のエンドユーザも容易に画像の減光補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に基く画像修正装置のハードウエア構成の一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の画像修正装置の動作の概要を示すフローチャートである。
【図３】画像修正処理動作の一実施例を示すフローチャートである。
【図４】最大値を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。
【図５】矩形範囲中に出現する最多色を取得するためのサブプログラムによる動作例を示すフローチャートである。
【図６】矩形範囲中に出現する最多色を調べるためのテーブルの構成例を示す図である。
【図７】デジタル画像に発生した周辺減光や補正処理の結果等の説明図である。
【符号の説明】
１１ ＣＰＵ（画像データ取り込み手段、最大値取得手段、輝度取得手段、最多色データ取得手段、判定手段、加算手段、最多輝度データ取得手段）
１４ ＲＡＭ（メモリ）
１７ 画像入力部（画像データ取り込み手段）
１９ 外部インターフェイス（画像データ取り込み手段）
２０ 通信インターフェイス（画像データ取り込み手段）
６０ テーブル（最多色データ取得手段、最多輝度データ取得手段）
Claims (6)
- デジタル画像データをメモリに取り込む画像データ取り込み手段と、
前記メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを取得する最大値取得手段と、
画像中の所定領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得する最多色データ取得手段と、
前記所定領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが前記最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって、前記処理対象画素の色データが前記最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等とされた場合に、前記最大値取得手段によって取得された最大値と前記処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を前記所定領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算する加算手段と、
を備えたことを特徴とする画像修正装置。 - デジタル画像データをメモリに取り込む画像データ取り込み手段と、
画素の輝度を取得する輝度取得手段と、
前記メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素の中から前記取得された輝度の最大値を取得する最大値取得手段と、
画像中の所定領域内の画素の輝度データのうち、最も高い頻度で出現する輝度データを取得する最多輝度データ取得手段と、
前記所定領域内の画素に含まれる処理対象画素の輝度データが前記最多輝度データ取得手段によって取得された輝度データと略同等か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって、前記処理対象画素の輝度データが前記最多輝度データ取得手段によって取得された輝度データと略同等とされた場合に、前記輝度の最大値と前記処理対象画素の色データの輝度の最大値との差を前記所定領域内の各画素の輝度にそれぞれ同量ずつ加算する加算手段と、
を備えたことを特徴とする画像修正装置。 - 更に、文字認識手段を備え、前記修正された画像データを用いて文字認識を行うことを特徴とする請求項１または２記載の画像修正装置。
- 前記所定領域は矩形であることを特徴とする請求項１、２または３のいずれかに記載の画像修正装置。
- デジタル画像データをメモリに取り込むステップと、
前記メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを最大値として取得するステップと、
画像中の所定領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得するステップと、
前記所定領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが前記最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定するステップと、
前記処理対象画素の色データが前記取得された色データと略同等とされた場合に、前記最大値と前記処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を前記所定領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算するステップと、
前記ステップにより得られた画像データを基に文字認識を行うステップと、
を備えたことを特徴とする文字認識方法。 - 画像の周辺減光を修正する画像修正装置で実行されるプログラムであって、
デジタル画像データを読み取るステップと、読み取られたデジタル画像データをメモリに取り込ませるステップと、
前記メモリに取り込まれたデジタル画像データの全画素における、Ｒ、Ｇ、Ｂの値の中から最大のものを最大値として取得するステップと、
画像中の矩形領域内の画素の色データのうち、最も高い頻度で出現する色データを取得させるステップと、
前記矩形領域内の画素のうちの１つである処理対象画素の色データが前記最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等か否かを判定させるステップと、
前記判定によって、前記処理対象画素の色データが前記最多色データ取得手段によって取得された色データと略同等であるとされた場合に、前記最大値と前記処理対象画素の色データのＲ、Ｇ、Ｂの中で最大の値との差を算出させるステップと、
前記算出された差を前記矩形領域内の各画素のＲ、Ｇ、Ｂにそれぞれ同量ずつ加算させるステップと、
を備えたことを特徴とする画像修正プログラム。
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