JP4383187B2 - 画像処理装置、画像処理用プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

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本発明は、処理対象画像となる多値画像の画質をあまり低下させることなく、大幅にファイルサイズ削減を行うことのできる画像処理装置、画像処理用プログラム及び記憶媒体に関する。
一般に、カラー画像はファイルサイズが大きいことから、カラー画像を通信する際には多くの時間を要すると共に、カラー画像を蓄積する際には大きな記憶領域が必要となる。したがって、カラー画像の通信及びカラー画像の蓄積にあたり、カラー画像の画質をなるべく低下させずにファイルサイズを縮小する技術が必要となる。
現在、JPEG圧縮などを行って画像を圧縮する方法が普及している。このJPEG圧縮は写真などの自然画像を圧縮するには優れた方法であるが、文字を含む文書画像の圧縮にはあまり向いていない。具体的には、文字のエッジ部のような急激な色変化が発生する部分にモスキートノイズと呼ばれる特有のノイズが発生するからである。また、文書画像のような急激な色変化が多く発生する画像では圧縮効率もあまり良くない。圧縮率を強制的に向上させることも可能であるが、この場合は文字のエッジ部はつぶれてしまい文字の視認性は大幅に低下する。
そこで、特許文献1に示されているような方法が提案されている。特許文献1に示されている方法は、処理対象画像を所定の大きさのブロックに分割し、各ブロックを階調部と文字部に分類する。階調部に対して2次元離散コサイン変換を行って量子化テーブルを用いて符号化を行い、文字部に対しては、輝度信号と識別カラーコードのみによって構成して圧縮符号化するものである。このような方法によれば、階調部は色変化が少ないのでJPEG圧縮のような離散コサイン変換を用いる圧縮法が有効に機能するうえに、文字部に対しては別の方法を用いることで、圧縮率と画質を高いレベルでバランスをとることが可能である。
特許第3095804号公報
しかしながら、特許文献1に示されている方法によれば、ブロック単位で文字部と階調部を区別するので、ブロックの大きさによってはブロック内部に文字と階調部分が混在することが起こり得る。このような場合には、当該ブロックでは文字あるいは階調部分のどちらかの画質が低下することになる。また、ブロックを小さくすることも考えられるが、ブロックを小さくすると文字部か階調部であるかを判定する情報が減ることになるので、判定誤りの可能性が増し、精度低下につながる。
本発明は、文字、罫線などの特定の属性を持った領域(特定属性部)がある場合でも特定属性部の画素に関してはその視認性を確保しつつ、処理対象画像となる多値画像の画質をあまり低下させることなく、圧縮効率を良くし、生成される画像ファイルのファイルサイズを削減(圧縮)することができる画像処理装置、画像処理用プログラム及び記憶媒体を提供することを目的とする。
発明の画像処理装置は、処理対象画像として多値画像を取得する多値画像取得手段と、前記処理対象画像に基づき生成された2値画像を取得する2値画像取得手段と、前記処理対象画像から特定の属性を持った領域である特定属性部を抽出する特定属性部抽出手段と、前記2値画像において前記特定属性部以外の画素を白画素に置き換える白画素置換手段と、前記特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成する特定属性部消去画像生成手段と、前記特定属性部の色を決定する特定属性部色決定手段と、この特定属性部色決定手段により決定した色からなる前記特定属性部の画像を複数生成する特定属性画素画像生成手段と、前記特定属性部消去画像生成手段及び前記特定属性画素画像生成手段により生成された複数の画像を各々圧縮符号化する画像符号化手段と、圧縮符号化した画像を1つのファイルにまとめるまとめファイル作成手段と、を備え、前記特定属性画素画像生成手段は、前記特定属性部色決定手段により決定した色からなる前記特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てを行なう。
したがって、原画像となる多値画像とこれに基づく2値画像とを用意し、2値画像に基づき例えば文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)の画素を特定し、このような特定属性部の有無に応じて、特定属性部以外の画素を白画素に置き換えた2値画像を生成後に決定した色からなる特定属性部の画像を生成するとともに、特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成して、各々を符号化してファイル化する。加えて、特定属性画素画像生成手段においては、特定属性部色決定手段により決定した色からなる特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てが行なわれる。これにより、文字、罫線などの特定の属性を持った領域(特定属性部)がある場合でも特定属性部の画素に関してはその視認性を確保しつつ、処理対象画像となる多値画像の画質をあまり低下させることなく、圧縮効率を良くし、生成される画像ファイルのファイルサイズを削減(圧縮)することが可能となる。
また本発明は、前記画像処理装置において、画素の再割り当ては、予め決められた範囲の対象画素を前記特定属性部の一の2値画像から探索し、探索した2値画像の対象画素を次の2値画像に埋め込み、元の対象画素を削除する。
したがって、特定属性部色決定手段により決定した色からなる特定属性部から構成されている複数の2値画像に対する画素の再割り当てを確実に行なうことが可能になる。
また本発明は、処理対象画像として多値画像を取得する多値画像取得機能と、前記処理対象画像に基づき生成された2値画像を取得する2値画像取得機能と、前記処理対象画像から特定の属性を持った領域である特定属性部を抽出する特定属性部抽出機能と、前記2値画像において前記特定属性部以外の画素を白画素に置き換える白画素置換機能と、前記特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成する特定属性部消去画像生成機能と、前記特定属性部の色を決定する特定属性部色決定機能と、この特定属性部色決定機能により決定した色からなる前記特定属性部の画像を複数生成する特定属性画素画像生成機能と、前記特定属性部消去画像生成機能及び前記特定属性画素画像生成機能により生成された複数の画像を各々圧縮符号化する画像符号化機能と、圧縮符号化した画像を1つのファイルにまとめるまとめファイル作成機能と、をコンピュータに実行させ、前記特定属性画素画像生成機能は、前記特定属性部色決定機能により決定した色からなる前記特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てを行なう。
したがって、原画像となる多値画像とこれに基づく2値画像とを用意し、2値画像に基づき例えば文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)の画素を特定し、このような特定属性部の有無に応じて、特定属性部以外の画素を白画素に置き換えた2値画像を生成後に決定した色からなる特定属性部の画像を生成するとともに、特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成して、各々を符号化してファイル化する。加えて、特定属性画素画像生成手段においては、特定属性部色決定手段により決定した色からなる特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てが行なわれる。これにより、文字、罫線などの特定の属性を持った領域(特定属性部)がある場合でも特定属性部の画素に関してはその視認性を確保しつつ、処理対象画像となる多値画像の画質をあまり低下させることなく、圧縮効率を良くし、生成される画像ファイルのファイルサイズを削減(圧縮)することが可能となる。
また本発明は、前記コンピュータに読取り可能な画像処理用プログラムにおいて、画素の再割り当ては、予め決められた範囲の対象画素を前記特定属性部の一の2値画像から探索し、探索した2値画像の対象画素を次の2値画像に埋め込み、元の対象画素を削除する。
したがって、特定属性部色決定機能により決定した色からなる特定属性部から構成されている複数の2値画像に対する画素の再割り当てを確実に行なうことが可能になる。
また本発明の記憶媒体は、前記コンピュータに読取り可能な画像処理用プログラムを格納した。
したがって、前記発明と同様な作用を奏する。
本発明によれば、原画像となる多値画像とこれに基づく2値画像とを用意し、2値画像に基づき例えば文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)の画素を特定し、このような特定属性部の有無に応じて、特定属性部以外の画素を白画素に置き換えた2値画像を生成後に決定した色からなる特定属性部の画像を生成するとともに、特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成して、各々を符号化してファイル化する。加えて、特定属性画素画像生成手段においては、特定属性部色決定手段により決定した色からなる特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てを行なう。これにより、文字、罫線などの特定の属性を持った領域(特定属性部)がある場合でも特定属性部の画素に関してはその視認性を確保しつつ、処理対象画像となる多値画像の画質をあまり低下させることなく、圧縮効率を良くし、生成される画像ファイルのファイルサイズを削減(圧縮)することができる。
本発明の実施の一形態を図1ないし図12に基づいて説明する。
図1は、本実施の形態の画像処理装置1の電気的な接続を示すブロック図である。図1に示すように、画像処理装置1は、PCなどのコンピュータであり、各種演算を行い、画像処理装置1の各部を集中的に制御するCPU(Central Processing Unit)2と、各種のROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)からなるメモリ3とが、バス4で接続されている。
バス4には、所定のインターフェイスを介して、ハードディスクなどの磁気記憶装置5と、キーボード、マウスなどの入力装置6と、表示装置7と、光ディスクなどの記憶媒体8を読み取る記憶媒体読取装置9と、画像を読み取る画像読取装置10とが接続され、また、ネットワーク11と通信を行う所定の通信インターフェイス12が接続されている。なお、記憶媒体8としては、CD,DVDなどの光ディスク、光磁気ディスク、FDなどの各種メディアを用いることができる。また、記憶媒体読取装置9は、具体的には記憶媒体8の種類に応じて光ディスクドライブ装置、光磁気ディスクドライブ装置、FDD装置などが用いられる。
画像処理装置1は、本発明の記憶媒体を実施する記憶媒体8から、本発明のプログラムを実施する画像処理プログラム13を読み取って、磁気記憶装置5にインストールする。これらのプログラムはインターネットなどのネットワーク11等を介してダウンロードしてインストールするようにしてもよい。このインストールにより、画像処理装置1は、各々後述の所定の処理の実行が可能な状態となる。なお、画像処理プログラム13は、所定のOS上で動作するものであってもよい。
本実施の形態においては、画像処理プログラム13を用いることにより、処理対象画像(原画像)としての多値画像を文字の視認性を犠牲にせずに大幅なサイズ削減を実現する。ここに、処理の概要を示す図2の概略フローチャート及び図3に示す処理の概念図を参照して、本実施の形態の処理の概要を説明する。
まず、イメージスキャナ等の画像読取装置10を使って図3(a)に示すような処理対象画像となる多値画像を取得する(ステップS1)。
次に、取得した多値画像の平滑化を行う(ステップS11)。これは、カラー画像においては中間色が細かい相異なる色の画素の集合で表現されている場合があり、このままでは2値化を行った際に、文字ストローク内部が穴だらけの2値画像になってしまい、文字画像の圧縮効率が低下するためである(図4参照)。
そして、このような平滑化が行われた多値画像を2値化することにより図3(b)に示すような2値画像を生成する(ステップS2)。この後、文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)を抽出する(ステップS3)。そして、図3(c)に示すように文字だけ残すように、2値画像で特定の属性を持たない画素(特定属性部以外の画素)を白画素に置き換える白画素化処理を行う(ステップS4)。すなわち、2値画像において文字以外の黒画素を消去する。この処理により、文字の位置が画素単位でわかることになる。
また、白画素化処理後、文字以外の黒画素を消去した2値画像から黒画素の連結成分を抽出し、大きすぎるものと小さすぎるものをさらに消去する(ステップS12)。小さすぎる連結成分は、ノイズ等、文字でない可能性が高い上、このまま2値画像にすれば圧縮効率が低下するためである。
一方、多値画像は、文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)を背景色で埋めた画像にし、図3(d)に示すように文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)を消去した画像を生成する(ステップS5)。
続くステップS6においては、特定属性部の色を決定する。具体的には、特定属性部を構成する黒画素の位置にあるカラー画像の画素色をすべて求め、このデータから多く使われている色を数色選んで代表色とする。そして、画素ごと、あるいは連結成分ごとに文字を構成する画素がどの代表色に最も近いかを判断する。
その後、図3(e)に示すように、特定属性を持つ画素が、画素ごと、あるいは連結成分ごとに判断した色を持つ画像を生成する(ステップS7)。限られた色のみをもつ多値画像でもよいし、色ごとに1つずつ2値画像をもってもよいが、ここでは2値画像を色ごとに1つずつ持つこととする。
また、本実施の形態においては、特定属性部から構成されている複数枚の2値画像に対して、画素の再割り当てを行なう。画素の再割り当てにおいては、文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)に対応する画素を取ってくるための範囲(閾値)を決めておく必要がある。ここでは、その閾値をn×mサイズの画素(例えば、図5に示すような2×2サイズの画素)として説明する。
画素の再割り当て処理について図6のフローチャートを参照して説明する。ここで、図7は入力画像を示し、図8はクラスタリングされた2値画像の表示例を示すものである。図6に示すように、まず、対象画素(n×mサイズ)をi枚目の2値画像の中から取り出す(ステップS21,S22)。例えば、図8において実線で囲んだ箇所には、n×m単位の画素がi,j番目の2値画像それぞれに点在している。ステップS22において対象画素が取り出せなかった場合は(ステップS23のN)、対象画素がないとみなし、ステップS21に戻り、次の2値画像を対象とする。ステップS22において対象画素が取り出せた場合は(ステップS23のY)、ステップS24に進み、所定の条件を満たした対象画素(n×mサイズ)の周辺画素を2値画像の枚数分(例えば、j枚)から探す。ここで、所定の条件を満たした対象画素(n×mサイズ)の周辺画素とは図9に示すようなものである。この周辺画素を見つけて取り出すためには、j番目の2値画像に対して幅×高さがn×mの黒画素を見つけて、その画素に対応する白抜け状の画素をi番目の2値画像の中から探すようにすれば良い。そして、i番目の2値画像の対象画素をj番目の2値画像に埋め込み(図8(C)参照)、元の対象画素は削除することにより画素の再割り当てを行なう(ステップS26)。ステップS22〜S26の処理は、ステップS21において2値画像の枚数分全てが終わったと判断されるまで、繰り返される。
このように文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)から構成されている複数枚の2値画像に対して画素の再割り当てを行なうのは、文字および線画からなる画像に対して文字色の着色方法を画素単位で行った場合、図8(a),(b)に示すように画素が点在することになり、MME形式などで符号化処理で生成された画像ファイルサイズが大きくなってしまうためである。すなわち、文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)から構成されている複数枚の2値画像に対して画素の再割り当てを行なうことにより、後述する符号化の圧縮効率を良くし、生成される画像ファイルのファイルサイズを削減(圧縮)するようにしたものである。
次いで、ステップS5で生成された特定属性画素を消去した画像(背景画像)、ステップS7で生成された特定属性画素のみからなる2値画像(文字画像)のコントラスト変換を行って(ステップS13)、コントラストを弱くして滑らかな画像にする。また、特定属性画素を消去した画像(背景画像)を解像度変換し、低解像度化する(ステップS14)。
そして、特定属性画素を消去した画像(背景画像)と、特定属性画素のみからなる2値画像(文字画像)とから圧縮画像を生成する(ステップS8)。たとえば、前者はJPEG圧縮、後者はMMR圧縮を行うとファイルサイズが効率的に小さくなる。
この後、背景画像(特定属性部を消去した画像)と文字画像(特定属性画素のみからなる画像)とを原画像と同じ位置関係を保ったまま重ね合わせ表示できるようなフォーマット(例えば、PDF)にまとめる(ステップS9)。
以上の処理により、生成された画像ファイルは視認性を低下させずにファイルサイズの大幅な圧縮が可能になる。理由は以下のとおりである。JPEG圧縮は画素値の変動が激しい画像については圧縮効率があまり良くないが、ここで述べた方法で文字部分を消去すれば、文字部の画素値変動がなくなるので効率が良くなる。また、文字部分は色数を大幅に減らしているのでこれも圧縮効率が良くなる。
このような処理手順の詳細を、当該画像処理装置1が画像処理プログラム13に基づいて実現する機能の機能ブロック図を示す図10を参照して詳細に説明する。
1.処理対象画像としての多値画像とこれに基づく2値画像とを取得
多値画像取得手段21及び2値画像取得手段22で、多値画像、2値画像を取得する(ステップS1,S2)。2値画像は多値画像に基づき生成されたものとする。ここで、平滑化手段31により、取得した多値画像の平滑化が行われる(ステップS11)。これは、カラー画像においては中間色が細かい相異なる色の画素の集合で表現されている場合があり、このままでは2値化を行った際に、文字ストローク内部が穴だらけの2値画像になってしまい、文字画像の圧縮効率が低下するためである(図6参照)。なお、画像の平滑化は文字を消去したカラー画像(背景画像)に対して行っても良い。これは、背景画像はJPEG圧縮を行うので、平滑化により圧縮効率が高まることと、低解像度化によって発生する可能性のあるモアレの抑制に役立つためである。2値化の方法は固定閾値で、閾値より明るい画素を白画素、暗い画素を黒画素とする等の方法をとればよい。また、2値画像と多値画像とは異なる解像度でも構わない。例えば、上述の方法で2値画像を生成した後、間引き処理をして多値画像の解像度を下げ、これを処理対象の多値画像として取得しても良い。さらに、2値画像生成は別の装置で行い、生成された画像ファイルを取得しても構わない。
2.文字領域を取得
特定属性部抽出手段24により、画像上において、文字の存在する位置を求める(ステップS3)。多値画像から取得しても2値画像からでも構わない。多値画像から取得する場合は特開2002−288589公報、2値画像から取得する場合は特開平6−20092号公報等、既に公開されている文字領域抽出技術を用いればよい。本実施の形態では、2値画像に基づき特定の属性を持った画素として文字を構成する画素を取得するものとする。
3.文字以外を白画素に置換
白画素置換手段25により、2値画像において文字領域以外の画素(特定属性部以外の画素)を白画素に置き換える(ステップS4)。また、白画素化処理後、連結成分サイズ吟味手段32により、文字以外の黒画素を消去した2値画像から黒画素の連結成分を抽出し、大きすぎるものと小さすぎるものをさらに消去する(ステップS12)。小さすぎる連結成分は、ノイズ等、文字でない可能性が高い上、このまま2値画像にすれば圧縮効率が低下するためである。このようにするのは、文字領域の特定は技術的に難しく、必ずしも正しい文字領域が抽出されるとは限らないため、元画像に図の領域や写真の領域がある場合、ここを間違って文字とする可能性も捨てきれないからである。大きすぎる連結成分はこれら文字以外の可能性が高い。また、大きな連結成分が実際には文字である場合、この処理では誤って背景に分類されることになるが、サイズが大きいので人間の目からは十分読み取ることができる。
4.文字無し多値画像生成
特定属性部消去画像生成手段23により、前述の処理3.で残った黒画素部分に対応する、多値画像の文字部分を背景色で埋めて文字がない多値画像を作る(ステップS5)。
5.特定属性部の色を決定
特定属性部色決定手段26により、特定属性部の色を決定する(ステップ6)。文字を構成する黒画素の位置にある、カラー画像の画素色をすべて求め、このデータから多く使われている色を数色選んで代表色とする。そして、画素ごと、あるいは連結成分ごとに文字を構成する画素がどの代表色に最も近いかを判断する。
6.色画像を生成
特定属性画素画像生成手段27により、特定属性を持つ画素が、画素ごと、あるいは連結成分ごとに判断した色を持つ画像を生成する(ステップS7)。限られた色のみをもつ多値画像でもよいし、色ごとに1つずつ2値画像をもってもよいが、ここでは2値画像を色ごとに1つずつ持つこととする。また、本実施の形態においては、図6のフローチャートを参照して説明したように、文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)から構成されている複数枚の2値画像に対して、画素の再割り当てを行なう。このように文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)から構成されている複数枚の2値画像に対して画素の再割り当てを行なうことにより、後述する符号化の圧縮効率を良くし、生成される画像ファイルのファイルサイズを削減(圧縮)することができる。
また、コントラスト調整手段33により、特定属性画素を消去した画像(背景画像)、特定属性画素のみからなる2値画像(文字画像)のコントラスト変換を行って(ステップS13)、コントラストを弱くして滑らかな画像にする。背景画像においてはJPEG圧縮する場合には画素値の変動が少ないほど圧縮効率が高いためである。文字画像はMMRなのでコントラスト変換してもサイズに影響がないが、これらを重ね合わせ表示したときに不自然な色合いにならないよう、背景と同じコントラスト変換を行う。
さらに、ステップS5で生成された特定属性画素を消去した画像(背景画像)、ステップS7で生成された特定属性画素のみからなる2値画像(文字画像)のコントラスト変換を行って(ステップS13)、コントラストを弱くして滑らかな画像にする。また、特定属性画素を消去した画像(背景画像)を解像度変換し、低解像度化する(ステップS14)。文字画像に比べ、背景画像は解像度が多少低くても視認性に対する影響は小さいので、圧縮効率を考えて低解像度化する。
7.画像符号化
画像符号化手段28により、文字のない多値画像と文字を構成する減色画像を符号化してサイズを圧縮する(ステップS8)。このうち、文字のない多値画像は、既に重要な情報はないと見做してJPEGなどにより高度に非可逆圧縮する。解像度を落としてから圧縮するとさらにサイズは小さくなる。また、減色画像は可逆圧縮する。2値画像であれば、PNG圧縮やMMR圧縮など、4値・16値などの画像であればPNG圧縮などを用いると良い。
8.まとめファイル生成
まとめファイル作成手段29により、圧縮した画像を1つのファイルにまとめる(ステップS9)。重ね合わせて表示できるようなフォーマットのファイルにまとめれば、文字部分の視認性が低下せず、かつ、背景もある程度再現されたファイルサイズの小さいカラー画像とすることができる。
ここに、原画像となる多値画像とこれに基づく2値画像とを用意し、2値画像に基づき例えば文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)の画素を特定し、このような特定属性部の有無に応じて、特定属性部以外の画素を白画素に置き換えた2値画像を生成後に決定した色からなる特定属性部の画像を生成するとともに、特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成して、各々を符号化してファイル化する。加えて、特定属性画素画像生成手段においては、特定属性部色決定手段により決定した色からなる特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てが行なわれる。これにより、文字、罫線などの特定の属性を持った領域(特定属性部)がある場合でも特定属性部の画素に関してはその視認性を確保しつつ、処理対象画像となる多値画像の画質をあまり低下させることなく、圧縮効率を良くし、生成される画像ファイルのファイルサイズを削減(圧縮)することが可能となる。
なお、本実施の形態おける画素の再割り当てにおいては、文字領域などの特定の属性を持った領域(特定属性部)に対応する画素を取ってくるための範囲(閾値)をn×mサイズの画素(例えば、図5に示すような2×2サイズの画素)として説明したが、これに限るものではなく、閾値を1×nサイズの画素又はn×1サイズの画素とすることもできる。例えば、図8において破線で囲んだ箇所には、1×n単位の画素がi,j番目の2値画像それぞれに点在している。この場合、所定の条件を満たした対象画素(1×nサイズ)の周辺画素を2値画像の枚数分(例えば、j枚)から探す。ここで、所定の条件を満たした対象画素(1×nサイズ)の周辺画素とは図11(a)に示す網掛け部分である。この周辺画素を見つけて取り出すためには、対象画素(1×nサイズ)に隣接した画素を2値画像をi番目の2値画像の中から探すようにすれば良い。そして、i番目の2値画像の対象画素をj番目の2値画像に埋め込み(図8(C)参照)、元の対象画素は削除することにより画素の再割り当てを行なう。なお、隣接する画素の位置は、左側または右側のいずれかで構わない。ただし、隣接する画素が連続している場合でなければならない。
また、閾値をn×1サイズの画素とした場合には、所定の条件を満たした対象画素(n×1サイズ)の周辺画素とは図12(a)に示す網掛け部分である。この周辺画素を見つけて取り出すためには、対象画素(n×1サイズ)に隣接した画素を2値画像をi番目の2値画像の中から探すようにすれば良い。そして、i番目の2値画像の対象画素をj番目の2値画像に埋め込み、元の対象画素は削除することにより画素の再割り当てを行なう。なお、隣接する画素の位置は、上側または下側のいずれかで構わない。ただし、隣接する画素が連続している場合でなければならない。
本発明の実施の一形態の画像処理装置の電気的な接続を示すブロック図である。 処理の概要を示す概略フローチャートである。 処理の概念図である。 多値画像に対して平滑化を施す理由を示す説明図である。 特定属性部に対応する画素を取ってくるための範囲(閾値)を示す説明図である。 画素の再割り当て処理の流れを示すフローチャートである。 入力画像を示し、(a)は全体を示す説明図、(b)はその一部を示す説明図である。 クラスタリングされた2値画像の表示例を示す説明図である。 所定の条件を満たした対象画素(n×mサイズ)の周辺画素を示す説明図である。 画像処理装置の機能ブロック図である。 所定の条件を満たした対象画素(1×nサイズ)の周辺画素を示す説明図である。 所定の条件を満たした対象画素(n×1サイズ)の周辺画素を示す説明図である。
符号の説明
1 画像処理装置
8 記憶媒体
21 多値画像取得手段
22 2値画像取得手段
24 特定属性部抽出手段
25 白画素置換手段
23 特定属性部消去画像生成手段
26 特定属性部色決定手段
27 特定属性画素画像生成手段
28 画像符号化手段
29 まとめファイル作成手段

Claims (3)

  1. 処理対象画像として多値画像を取得する多値画像取得手段と、
    前記処理対象画像に基づき生成された2値画像を取得する2値画像取得手段と、
    前記処理対象画像から特定の属性を持った領域である特定属性部を抽出する特定属性部抽出手段と、
    前記2値画像において前記特定属性部以外の画素を白画素に置き換える白画素置換手段と、
    前記特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成する特定属性部消去画像生成手段と、
    前記特定属性部の色を決定する特定属性部色決定手段と、
    この特定属性部色決定手段により決定した色からなる前記特定属性部の画像を複数生成する特定属性画素画像生成手段と、
    前記特定属性部消去画像生成手段及び前記特定属性画素画像生成手段により生成された複数の画像を各々圧縮符号化する画像符号化手段と、
    圧縮符号化した画像を1つのファイルにまとめるまとめファイル作成手段と、
    を備え、
    前記特定属性画素画像生成手段は、前記特定属性部色決定手段により決定した色からなる前記特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てを行ない、
    前記画素の再割り当ては、予め決められた範囲の対象画素を前記特定属性部の一の2値画像から探索し、探索した2値画像の対象画素を次の2値画像に埋め込み、元の対象画素を削除することを特徴とする画像処理装置。
  2. 処理対象画像として多値画像を取得する多値画像取得機能と、
    前記処理対象画像に基づき生成された2値画像を取得する2値画像取得機能と、
    前記処理対象画像から特定の属性を持った領域である特定属性部を抽出する特定属性部抽出機能と、
    前記2値画像において前記特定属性部以外の画素を白画素に置き換える白画素置換機能と、
    前記特定属性部の画素を背景色で埋めた多値画像を生成する特定属性部消去画像生成機能と、
    前記特定属性部の色を決定する特定属性部色決定機能と、
    この特定属性部色決定機能により決定した色からなる前記特定属性部の画像を複数生成する特定属性画素画像生成機能と、
    前記特定属性部消去画像生成機能及び前記特定属性画素画像生成機能により生成された複数の画像を各々圧縮符号化する画像符号化機能と、
    圧縮符号化した画像を1つのファイルにまとめるまとめファイル作成機能と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記特定属性画素画像生成機能は、前記特定属性部色決定機能により決定した色からなる前記特定属性部から構成されている複数の2値画像に対して画素の再割り当てを行ない、
    前記画素の再割り当ては、予め決められた範囲の対象画素を前記特定属性部の一の2値画像から探索し、探索した2値画像の対象画素を次の2値画像に埋め込み、元の対象画素を削除することを特徴とするコンピュータに読取り可能な画像処理用プログラム。
  3. 請求項1又は2記載のコンピュータに読取り可能な画像処理用プログラムを格納したことを特徴とする記憶媒体。
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