JP4350778B2 - 画像処理装置、画像処理プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Description
しかしながら、例えば、白い下地を下地として印刷された文書をカラースキャナ等のカラー画像入力機器を用いて入力することにより得られるデジタル画像をカラープリンタ等のカラー画像出力機器から印刷する場合に、該画像に対して何も画像処理を施さずにそのまま印刷すると、文字と下地との間のコントラストが低かったり、本来黒であるべき黒文字や白であるべき下地に色が付いたりすることによって、文章としての読み易さが低下することがある。
ここで、関連する技術としては、例えば、コピア等に実装され、黒文字に相当する画素を強調する処理(例えば、特許文献1〜5参照)や、中間調領域を特定する処理(例えば、特許文献6〜9参照)に加えて、画素信号値のヒストグラムを基に階調補正する処理(例えば、特許文献10〜21参照)を行なうようにした技術がある。このような技術では、画像処理のアルゴリズムやパラメータが、通常、入力機器の色特性、解像度、周波数特性に大きく依存する。
図1は、本実施の形態のシステム構築例を示す模式図である。図1に示すように、本実施の形態のシステムでは、サーバコンピュータ101にLAN等のネットワーク201を介して画像処理装置としてのパーソナルコンピュータ301が複数台接続されたサーバクライアントシステム11を想定している。
まず、処理の概要について説明する。文書画像には多くの文字が印刷されているが、一般的な通常の文書には、紙面の何も印刷されていない部分に黒い文字が直接印刷されている部分がある。このため、入力画像から黒文字がありそうな領域を抽出し、該入力画像を十分に小さいブロックに分割することで、内部に黒い文字が紙面に直接印刷されているようなあるブロックが存在すると仮定できる。このことから、下地色となる紙面色が白であるとすると、以下のように画像処理の流れを規定することができる。
次に、パーソナルコンピュータ301よって実行される上述した各手段の詳細について説明する。ここでは、図5に示すような原画像(I0)を入力画像の例として説明する。
低解像度画像生成手段1001は、計算量を減らすために、原画像(I0)を100dpi程度の低解像度画像(I)に変換する。まず、単純に、入力画像を重なりのないブロックBに分割し(図6参照)、各ブロックB内での信号の平均値を、低解像度画像(I)で対応する画素の信号として設定する。このとき、ブロックBの大きさ、すなわち、縮小率をrとすると、ブロックB内での信号の平均値は(2)式の演算により取得することができる。
平滑化手段2001は、ノイズ除去のため、低解像度画像(I)を線形フィルタで平滑化する。
特徴量計算手段2002は、低解像度画像(I)に対して、各画素の周りに固定サイズのウィンドウを設定して、R,G,Bの各チャンネルで信号の平均値μと標準偏差σとを計算する。
文字領域抽出手段3001は、低解像度画像(I)に対して、カラー成分の局所適応的二値化を行なうことにより、文字領域Cの抽出を行なう。文字領域Cの抽出に際しては、aとbとをパラメータとした閾値μ(a+bσ)と各画素の信号値との比較を行ない、信号値が閾値μ(a+bσ)よりも高いか低いかに基づいて文字領域Cを抽出する。例えば、下地に黒文字が直接印刷された画像である場合、R,G,Bのすべてのチャンネルにおいてコントラストが強くなる傾向がある。このため、本実施の形態では、信号値が、すべてのチャンネルにおいて、閾値μ(a+bσ)よりも低い画素[i、j]を文字領域Cの要素として設定する((3)式参照)。
クラス分類手段(図示せず)は、原画像(I0)を互いに重なりのない十分に小さいブロックBに分割する(図6参照)。このとき、各ブロックBのサイズおよび形は、例えば、辺の長さrが20mm(200dpiで160画素、400dpiで320画素)相当の正方形などとすればよい。クラス分類手段は、分割した各ブロックB内において、文字領域Cに属する画素を輝度に応じて2つのクラスに分類する。
黒文字色/下地色統計量推定手段4001は、黒文字領域Cに属する画素をRi1とRi2とに分類した全てのブロックから、第2のクラスRi2に属する画素数が最大になるブロックBをウィンドウWとして選択し、選択されたウィンドウWにおいて第1のクラスRi1に属する画素(画素群Rw1)の平均色を原画像の黒文字色として設定する。図7には、図5の入力画像に対して、ウィンドウWとして選ばれた領域と、その中での画素群Rw1,Rw2とが示されている。図7中、画素群Rw1の平均色を原画像の黒文字の色とし、画素群Rw2の平均色を原画像の下地色として設定する。
階調補正手段5001は、Rw1とRw2とのそれぞれにおける輝度の統計量(平均,標準偏差)を計算し、ウィンドウWにおいて計算された入力画像の黒文字と下地の色に関する統計量l1,σ1,l2,σ2を基にして階調補正を行なう。ここで、計算されたRw1での輝度の平均値l1とし、標準偏差をσ1とする。また、Rw2での輝度の平均値をl2とし、標準偏差をσ2とする。ただし、l1<l2とする。
背景色推定手段2004は、第2のクラスRi2に属する画素数Niと、Ri2の平均輝度Liとに基づく評価関数を定義し、その値が最大になるブロックWを見つける。ここで、定義する評価関数としては、例えば,Ni×Liのように,画素数が多く、平均輝度が高い程大きい値をとるような関数を定義する(図7参照)。本実施の形態では、画素群Rw2の平均色を原画像の背景色として設定する。背景色推定手段は、さらに,Rw2において,輝度の統計量(平均lB,標準偏差σ)を計算しておく。
背景領域抽出手段2005は、背景の輝度の統計量に基づいて背景領域を抽出する。本実施の形態では、低解像度画像(I)において、輝度Lが,lB−aσ<L<lB(ただし、aは正のパラメータ)であるような画素を背景領域とする。ここで、パラメータaは,背景の変動や裏写りの程度などにより決まり、例えば、裏写りが強ければ、調整パラメータaを大きめに設定すればよい。図13中には、背景として抽出された画素が黒で示された画像I1'が示されている。
本実施の形態の階調補正手段5001は、原画像(I0')において、まず、背景領域の画素の色をブロックWにおいて計算された背景の平均色に置換する。背景以外の画素については,背景との階調不連続が生じないように,以下に示す(6)式を用いてRGBの各成分を変換する(図14参照)。
なお、本実施の形態では、(6)式に基づいてRGBの各成分を変換するようにしたが、これに限るものではなく、代わりに、以下に示す(7)式を用いてRGBの各成分を変換してもよい。
次に、本発明の第6の実施の形態について説明する。本実施の形態は、図4のステップS8における黒文字色の推定方法が第1、第2、第3または第4の実施の形態とは異なる。
まず、すべてのブロックBにおいて黒文字領域Cに属する画素をRi1とRi2とに分類する。次に、2つの画素群Ri1とRi2との平均輝度の差が最大になるブロックBを選択し、該ブロックBをウィンドウWとして設定する。そして、設定したウィンドウWにおける画素群Rw1の平均色を原画像(I0)の黒文字色とし、ウィンドウWにおける画素群Rw2の平均色を原画像(I0)の下地色として設定する。
306 記憶媒体
1001 低解像度画像生成手段
2002 特徴量計算手段
2003 文字領域抽出手段
2004 背景色推定手段
2005 背景領域抽出手段
3001 文字領域抽出手段
4001 黒文字色/下地色推定手段
5001 階調補正手段
Claims (5)
- デジタル画像である原画像に対して、特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記特徴量に基づいて、前記原画像から文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、
前記原画像をブロック分割するブロック分割手段と、
前記文字領域に属する画素を色に応じて第1のクラスと第2のクラスとに前記ブロック毎に分類するクラス分類手段と、
前記文字領域に属する画素のクラス分類に基づいて前記原画像上の黒文字色と下地色とを推定する黒文字色/下地色推定手段と、
推定された黒文字色と下地色とに基づいて前記原画像に対する階調補正を行なう階調補正手段と、
を具備し、
前記黒文字色/下地色推定手段は、
前記ブロック毎のクラス分類結果に基づいて、前記第1のクラスに属する画素群の平均輝度と前記第2のクラスに属する画素群の平均輝度との差が最大になる前記ブロックにおける前記第1のクラスに属する画素群の平均色を黒文字色とし、前記第2のクラスに属する画素数が最大になる前記ブロックにおける前記第2のクラスに属する画素群の平均色を下地色として推定する画像処理装置。 - 前記原画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する低解像度画像生成手段を具備し、
前記特徴量計算手段は、
前記低解像度画像から特徴量を計算し、
前記文字領域抽出手段は、前記低解像度画像から前記文字領域を抽出する請求項1記載の画像処理装置。 - コンピュータに解釈され、このコンピュータに、
デジタル画像である原画像に対して、特徴量を計算する特徴量計算機能と、
前記特徴量に基づいて、前記原画像から文字領域を抽出する文字領域抽出機能と、
前記原画像をブロック分割するブロック分割機能と、
前記文字領域に属する画素を色に応じて第1のクラスと第2のクラスとに前記ブロック毎に分類するクラス分類機能と、
前記文字領域に属する画素のクラス分類に基づいて前記原画像上の黒文字色と下地色とを推定する黒文字色/下地色推定機能と、
推定された黒文字色と下地色とに基づいて前記原画像に対する階調補正を行なう階調補正機能と、を実行させ、
前記黒文字色/下地色推定機能により、前記ブロック毎のクラス分類結果に基づいて、前記第1のクラスに属する画素群の平均輝度と前記第2のクラスに属する画素群の平均輝度との差が最大になる前記ブロックにおける前記第1のクラスに属する画素群の平均色を黒文字色とし、前記第2のクラスに属する画素数が最大になる前記ブロックにおける前記第2のクラスに属する画素群の平均色を下地色として推定する画像処理プログラム。 - 前記原画像よりも解像度の低い低解像度画像を生成する低解像度画像生成機能を前記コンピュータに実行させ、
前記特徴量計算機能により、前記低解像度画像から特徴量を計算し、
前記文字領域抽出機能により、前記低解像度画像から前記文字領域を抽出する請求項3記載の画像処理プログラム。 - 請求項3又は4記載の画像処理プログラムをコンピュータによる読み取り可能に記憶する記憶媒体。
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