JP4577845B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及びプログラムを格納した記憶媒体 - Google Patents
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Description
・地肌色とするべき色が複数存在する
・この中の1種類に限定すると,地肌色が実際とは異なるものになる
という特徴がある。
mの値は、スキャナ部1の解像度とディザリング処理における網点の大きさにより決定する。
2.R、G、Bの各プレーン画像毎に,各矩形領域内の画素値の平均値を求める。
3.矩形領域内のすべての画素値を、2で求めた平均の画素値とする。
これにより、地肌色とする色が複数含むカラー画像であっても適切な色を選択できる。なお、モノクロ画像やディザリング処理されていないカラー画像の場合、モザイク化しない。
地肌色プロフィールの求め方には、
・RGB インデックス法
・色差信号ヒストグラム法
・HSV プロフィール補間法
の3つの方法がある。以下、順に説明する。
RGBインデックス法の基本的な考え方は、赤(R),緑(G),青(B)の値で決まる画素の色について、最も頻度の高い色を地肌色とするというものである。
r’= r>>(8−n)、g’=g>>(8−n)、b’=b>>(8−n)
(28−nによる除算)
1−2. インデックス値 i を求める
i=N2・r’+N・g’+b’(N=2n)
1−3. ヒストグラム中の該当するインデックス値 i の度数を 1 増やす
2.ヒストグラムの中で,最も度数の高いインデックス値 i* を求める
3. 1次元画像中の画素の中で、インデックス値がi* の画素について、R、G、Bそれぞれの画素値の平均値を求め、それを地肌色プロフィールPr(y)、Pg(y)、Pb(y)の値とする。
色差信号ヒストグラム法について説明する。この方法は、画素の色情報として、R,G,B の値ではなく、明度、彩度、色相を用いてヒストグラムを構成し、地肌色を求める。色には有彩色と無彩色があるため、それぞれについて異なる方法でヒストグラムを構成する必要がある。
1−1. 画素値R,G,B から、明度 v、色差信号(c1,c2)、彩度 s を求める。なお、R,G、Bと明度及び色差信号の関係は一例であり、明度はG値だけから求めてもよい。
c1=R−V=0.7R−0.59G−0.11B
c2=B−V=−0.3R−0.59G−0.89B
s=√(c12+c22)
1−2. s の値と、有彩色・無彩色分類のしきい値(St)とを比較し、有彩色か無彩色かに分ける
1−3.有彩色の場合、2次元の色差信号ヒストグラムにおいて、(c1、c2) の度数を1 増やす。
1−4.無彩色の場合、明度ヒストグラムにおいて、v の度数を 1 増やす。
なお、(c1、c2)又はv共に、実際には、適当な値(d)で割り、それをヒストグラムのインデックスとする。すなわち、d はヒストグラムで同じインデックスが付与される値の範囲である。
1次元画像中の画素の有彩色の中で、色差信号が(c1*、c2*)の画素について、R、G、B それぞれの画素値の平均値を求め、それを地肌色プロフィールPg(y)、Pb(y)、Pr(y) の値とする。
4.v*の度数が高い場合
1次元画像中の画素の無彩色の中で、明度がv*の画素について、R、G、Bそれぞれの画素値の平均値を求め、それを地肌色プロフィール Pg(y)、Pb(y)は、Pr(y) の値とする。
上述した色差信号ヒストグラム法で地肌色プロフィールを作成した場合、画像全体で必ずしも同じ地肌色で構成されるとは限らず、部分的に別の色が含まれている場合がある。そこで、HSVプロフィール補間法では、地肌色プロフィールの色情報を調べ、最も多く存在する色を地肌色として求めた後、再度プロフィールを検出する。これによって、画像全体で同一の地肌色を求めることになる。
2−1. 明度 v、 彩度 s、 色相h を求める。
2−2. s の値としきい値 St を比較し、有彩色か無彩色かに分ける
2−3. 有彩色の場合、色相ヒストグラムにおいて、h の度数を 1 増やす。
4−1. 全画像中で、有彩色であって、かつ色相がh* と等しい画素を抜き出す(ページ範囲外は除く)
4−2. 各1次元画像毎に、抜き出された画素があれば R,G,B の平均値を求め、地肌色プロフィールの値とする。なお、ステップ4−1の画素が無い場合、プロフィールの値は求めない。
5−1. 全画像中で、無彩色の部分を抜き出す(ページ範囲外は除く)
5−2. 各1次元画像について、無彩色の画素がある場合、以下の処理を行い、地肌色プロフィールの値を求める(無彩色の画素が無い場合は求めない)
- 明度を求め、さらにそれを量子化した値を求める
- 量子化された明度についてヒストグラムを求める
- 最大度数となる量子化された明度vd*を求める
- 量子化された明度vd*を持つ画素の明度の平均値を求め、それを地肌色プロフィールPr(y)の値とする。
・雑音除去のため、平滑化処理を行う。
平滑化処理は、Pr(y)の各yについて、yを中心にしたPr(y−n)からPr(y+n)の平均値をPr(y)の値にする。これを、例えば、3〜10回繰り返す。同様に、Pg(y)、Pb(y)についても平滑化する。
平坦部の画素値は、画素値のヒストグラムから求められる。図17はPr(y)、Pg(y)、Pb(y)から求めた画素値(例えば、R×G×B)を副走査方向に対しプロットしたものである。図17に示すように画素値が小さい部分がスキャン画像の綴じ部41である。
Pr 〜(y) = Pr(y)/Pflat
Pg 〜(y) = Pg(y)/Pflat
Pb 〜(y) = Pb(y)/Pflat
ステップS14では、スキャン画像のR、G、B各プレーン画像の各画素値について、次のような処理することで、地肌を補正することができる。なお、Ir(x,y)は画素(x,y)のR値、Ig(x,y)は画素(x,y)のG値、Ib(x,y)は画素(x,y)のB値である。
Ir *(x,y) =Ir(x,y)/Pr 〜(y)
Ig *(x,y) =Ig(x,y)/Pg 〜(y)
Ib *(x,y) =Ib(x,y)/Pb 〜(y)
以上の処理により、ブック原稿40の綴じ部41付近の地肌補正処理が施された。本実施例によれば、画素値のヒストグラムから度数の大きい画素値を地肌色とすることで、精度よく地肌を検出できるので、文字等が地肌よりも明るいブック原稿40であっても綴じ部41を含む地肌色を精度よく補正することができる。
1.スキャン画像において、綴じ部41の両端の位置を検出し、綴じ部41に相当する直線を求める。両端の位置の検出については、ブック原稿40のページ外形の検出処理(一番内側に入り込んでいる箇所を検出する)、画像中央部の濃度(一番濃い箇所)、または、明度の変化を利用することで検出が可能である。
続いて、図11のステップS2におけるゆがみ形状補正について説明する。
ャートである。
まず、ステップS211におけるスキャン画像からのページ外形の抽出処理について説明する。図23は、スキャン画像の上端にページ外形が存在するスキャン画像の一例を示す。また、図24は図23に示したスキャン画像の綴じ部41境界線左側の黒画素ヒストグラムである。
続くステップS212においては、スキャン画像からの罫線の抽出処理を実行する。
本実施の形態では、罫線の矩形抽出を導入し、図23に示すようなスキャン画像に存在する罫線を1つの矩形として抽出する。なお、詳細については後述するが、ただ単に矩形抽出を行うだけでは罫線が単独で抽出できない場合もあるために、ランの登録に制限を設けた矩形抽出を行う。
そこで、罫線を単独で抽出するために、ランの登録に制限を設けた矩形抽出を行う。図26に示すような罫線とノイズが接触している画像に対して、主走査方向(垂直方向)に一定値未満のランのみを登録し矩形を抽出すると、図28に示すように罫線を構成する黒画素は登録対象のランとなるが、ノイズを構成する黒画素はランとして登録されない。罫線を構成する黒画素を対象として矩形抽出を行うため、罫線を単独で抽出することができる。
表など、副走査方向(水平方向)の罫線と主走査方向(垂直方向)の罫線とが交差している画像に矩形抽出を行うと、主走査方向の罫線はランとして登録されないため、副走査方向に矩形が細切れに抽出されてしまう。すると、図29に示すように、副走査方向に長い罫線があるにもかかわらず、その罫線は1つの矩形として抽出されず、複数の細切れの矩形となって抽出される。
次いで、一定値未満のランのみを登録した矩形抽出を行い、副走査方向に細長い矩形の有無にて罫線の有無を判定する。このような罫線の有無の判定は、画像の左上・左下・右上・右下の4箇所それぞれにおいて行う。例えば、図31に示す画像の場合、左上にのみ罫線が存在しないということになる。ある箇所にて複数罫線が存在する場合は、補正に利用する罫線を以下の優先順位で決定する。
例えば、図31に示す画像の右下の場合、綴じ部41付近まで食い込んでいる罫線が補正に利用される。
例えば、図31に示す画像の右上の場合、双方の罫線は綴じ部41付近まで食い込んでいるため、長さが長い方の罫線が補正に利用される。
例えば、図31に示す画像の左下の場合、双方の罫線は綴じ部41付近まで食い込んでいて、なおかつ、長さがほぼ同じため、画像の外側に位置する罫線が補正に利用される。
以上のようにして最適罫線を選択した後、各罫線の座標値を検出する。罫線の位置座標は、抽出された矩形の座標から得ることができる。なお、特殊な例として、副走査方向に細長い矩形の位置が画像の上端や下端に接している場合は、その矩形がノイズである可能性を考慮して、罫線とはみなさないものとする。また、左右のページそれぞれで細長い矩形が抽出された場合(例えば、左上と右上、左下と右下)、画像によっては、綴じ部41をまたがる形で左右ページの矩形が統合されることがある。すると、水平方向画像全体に細長い矩形が抽出されることから、抽出された矩形にそのような特徴が見られた場合は、綴じ部位置を境にその矩形を分割する。
続くステップS213においては、スキャン画像からの文字行の抽出処理を実行する。本実施の形態においては、まず、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別を行う。
スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別手法について説明する。ここで、図32は図45に示したスキャン画像の副走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。図32の横軸は、副走査方向(左右方向)の黒画素(スキャン画像を黒白反転させた画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素)の主走査方向上での位置を示し、図32中の縦軸はその位置毎の黒画素数を示すものである。
以上のようにして文字行を判別した後、まず、各横書き文字行の座標を検出する。横書き文字行の座標の検出にあたっては、文字単位の外接矩形抽出処理を行うとともに、横書き文字行の抽出処理を行う。なお、文字認識処理については周知の技術であるので、その説明は省略する。ここで、スキャン画像の文字外接矩形抽出処理および文字行抽出処理の結果の一例を図34に示す。そして、各文字の外接矩形の中心点の座標をその文字の座標とみなし、横書き文字行の座標を検出する。
次に、抽出した横書き文字行の中から歪み補正に最適な横書き文字行を選択する。複数の横書き文字行が検出される場合、どの横書き文字行を用いて歪み補正するかを選択する必要がある。最適な横書き文字行の選択基準の一例としては、前述した最適な罫線の選択基準と基本的に同様であって、図35に示すように横書き文字行の長さBCが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部41境界線を挟んだ左右の一定幅領域内(図35の網掛け領域)に横書き文字行の一部Cがかかっていることを条件とし、その中で上下何れかのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するようにする。ここで、Bは文字行の一番左の矩形の中心であり、Cは一番右の矩形の中心である。なお、最適な横書き文字行の選択は、左右ページから各1本ずつのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するものであっても良いし、左右ページをさらに上下部分に分け、その各4ブロックにおいて1本ずつのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するものであっても良い。
最適な横書き文字行が選択された場合には、横書き文字行の(主走査方向の)座標値を決定する。横書き文字行の(主走査方向の)座標値は、横書き文字行内の各文字外接矩形の中心点を連結し、直線部分と曲線部分とを近似して抽出することにより横書き文字行の(主走査方向の)座標値を決定することになる。より詳細には、図35に示すDは綴じ部41境界線であり、BDの間は多項式近似曲線で(主走査方向の)座標値を推定し、一番左端のAとBとの間は近似直線の値で(主走査方向の)座標値を推定する。
最後に不適切な横書き文字行を排除する。これは、前述したように多項式近似により座標値を推定する際に、多項式近似による推定曲線の形状が不適切である場合には補正の際にかえって歪みが増大する恐れがあるので、このような横書き文字行を排除するものである。不適切な近似曲線形状の例としては、前述した罫線の場合と同様であって、特に図示しないが、曲線がブック原稿40の外側へ向かうような場合や、中心線を超えて大きく内側へ食い込むような場合である。
次に、各縦書き文字行から横書き文字行を抽出する。
図36は、各縦書き文字行からの横書き文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図36に示すように、まず、縦書き文字行の行切り出し矩形を抽出する(S221)。なお、縦書き文字行の行切り出し矩形の抽出処理は、OCR等で一般に用いられている周知の技術をそのまま利用することができるので、その説明は省略する。図37は、抽出した行切り出し矩形を例示的に示す説明図である。
1.y座標の正方向(図40中、上方へ向かう方向)に関して、着目行Hの先頭位置から一定範囲内b1(例えば平均文字行幅の1/2)に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
2.y座標の負方向(図40中、下方へ向かう方向)に関して、着目行Hの先頭位置から見てx座標の正方向(綴じ部41境界線へ向かう方向)に対して予め定めた一定角度(ここでは、角度を直線の傾き(b2/a1)で表している)の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
すなわち、着目行Hの次の縦書き文字行Iの先頭は上記の範囲外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Jの先頭は範囲内に存在するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Jを新たな着目行として同様の処理を続ける。
1.y座標の負方向(図41中、下方へ向かう方向)に関して、着目行Lの先頭位置から見てx座標の正方向(綴じ部41境界線へ向かう方向)に対して予め定めた一定角度(ここでは、角度を直線の傾き(b3/a2)で表しているが、歪みを生じている部分では基本的にページの内側へ文字行の先頭が食い込んでいくのを考慮して、b2/a1<b3/a2とする)の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
2.着目行Lの先頭位置と抽出する縦書き文字行の先頭位置を結ぶ直線の傾き(b4/a2)が、着目行Lの先頭位置と直前の抽出行Kの先頭位置を結ぶ直線の傾き(b5/a3)から一定値αを引いた値よりも大きい。すなわち、“b4/a2>b5/a3−α”を満足すること(基本的には、“b4/a2>b5/a3”で良いが、誤差を考慮して一定値αを導入する。一定値αは予め定めた値である)
すなわち、着目行Lの次の縦書き文字行Mの先頭はこの条件外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Nの先頭は条件を満足するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Nを新たな着目行として同様の処理を続ける。
2 コンタクトガラス
3 露光ランプ
19 メイン制御部
20 画像処理部
40 ブック原稿
41 綴じ部
Claims (16)
- コンタクトガラス上に載置されたブック原稿を読み取る画像読取手段と、
前記画像読み取り手段により読み取られた前記ブック原稿のスキャン画像の画素値に基づき使用頻度が最大の色を地肌色として検出する地肌色検出手段と、
前記地肌色検出手段により検出した前記地肌色及び前記ブック原稿の平坦部の画素値に基づき前記スキャン画像の綴じ部付近の地肌を補正する地肌色補正手段と、を有し
前記地肌色検出手段は、
前記スキャン原稿の前記綴じ部と平行な方向の各一次元画像の各画素毎に、画素値から色差信号、明度及び彩度を求め、
彩度に応じて前記スキャン画像が有彩色か無彩色かを判定し、
有彩色の場合、前記色差信号のヒストグラムをカウントし、無彩色の場合、前記明度のヒストグラムをカウントし、
前記色差信号のヒストグラムにおいて度数が最大の最大色差信号又は前記明度のヒストグラムにおいて度数が最大の最大明度の画素の画素値を地肌色として検出し、
地肌色を一次元画像と垂直な方向の位置yに対応づけて地肌色プロフィールを生成する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記地肌色検出手段は、
位置y毎に前記地肌色プロフィールの画素値から、明度、彩度及び色相を求め、
彩度に応じて有彩色か無彩色かを判定し、
有彩色の場合、前記色相のヒストグラムをカウントし、無彩色の場合、前記明度のヒストグラムをカウントし、
前記色相のヒストグラムにおいて度数が最大の最大色相又は前記明度のヒストグラムにおいて度数が最大の最大明度の画素の画素値を前記スキャン画像から抽出し、
抽出した画素の画素値を一次元画像と垂直な方向の位置yに対応づけて地肌色プロフィールを生成する、
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記地肌色検出手段は、前記スキャン画像を前記綴じ部と垂直な方向に複数の領域に分割し、分割された前記領域毎に前記地肌色を検出し、
前記地肌色補正手段は、前記領域毎に地肌を補正する、
ことを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。 - 前記地肌色検出手段は、前記スキャン画像を前記綴じ部と平行な方向に複数の領域に分割し、分割された前記領域毎に前記地肌色を検出し、
前記地肌色補正手段は、前記領域毎に地肌を補正する、
ことを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。 - 前記地肌色検出手段は、前記スキャン画像を前記綴じ部と垂直及び平行な方向に複数の領域に分割し、分割された前記領域毎に前記地肌色を検出し、
前記地肌色補正手段は、前記領域毎に地肌を補正する、
ことを特徴とする請求項1又は2いずれか1項記載の画像処理装置。 - 前記スキャン画像の地肌色を検出する前に、前記スキャン画像にモザイク処理を施すことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記モザイク処理は、m画素×m画素の矩形領域のR、G、Bの各画像毎に、画素値の平均値を求め、前記矩形領域内の全ての画素の画素値を、該平均値とする処理である、ことを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。
- 画像読み取り手段が、コンタクトガラス上に載置されたブック原稿を読み取る画像読取ステップと、
地肌色検出手段が、前記画像読み取りステップにより読み取られた前記ブック原稿のスキャン画像の画素値に基づき使用頻度が最大の色を地肌色として検出する地肌色検出ステップと、
地肌色補正手段が、前記地肌色検出ステップにより検出した前記地肌色及び前記ブック原稿の平坦部の画素値に基づき前記スキャン画像の綴じ部付近の地肌を補正する地肌色補正ステップと、を有し、
前記地肌色検出ステップにて、
前記地肌色検出手段が、前記ブック原稿のスキャン原稿の前記綴じ部と平行な方向の各一次元画像の各画素毎に、画素値から色差信号、明度及び彩度を求め、
彩度に応じて前記スキャン画像が有彩色か無彩色かを判定し、
有彩色の場合、前記色差信号のヒストグラムをカウントし、無彩色の場合、前記明度のヒストグラムをカウントし、
前記色差信号のヒストグラムにおいて度数が最大の最大色差信号又は前記明度のヒストグラムにおいて度数が最大の最大明度の画素の画素値を地肌色として検出し、
地肌色を一次元画像と垂直な方向の位置yに対応づけて地肌色プロフィールを生成する、 ことを特徴とする画像処理方法。 - 前記地肌色検出ステップにおいて、
前記地肌色検出手段が、位置y毎に前記地肌色プロフィールの画素値から、明度、彩度及び色相を求め、
彩度に応じて有彩色か無彩色かを判定し、
有彩色の場合、前記色相のヒストグラムにおいて度数が最大の最大色相の画素値を前記スキャン画像から抽出し、
無彩色の場合、前記明度のヒストグラムにおいて度数が最大の最大明度の画素の画素値を前記スキャン画像から抽出し、
抽出した画素の画素値を一次元画像と垂直な方向の位置yに対応づけて地肌色プロフィールを生成する、
ことを特徴とする請求項8記載の画像処理方法。 - 前記地肌色検出ステップにより、前記スキャン画像を前記綴じ部と垂直な方向に複数の領域に分割し、分割された前記領域毎に前記地肌色を検出し、
前記地肌色補正ステップにより、前記領域毎に地肌を補正する、
ことを特徴とする請求項8又は9記載の画像処理方法。 - 前記地肌色検出ステップにより、前記スキャン画像を前記綴じ部と平行な方向に複数の領域に分割し、分割された前記領域毎に前記地肌色を検出し、
前記地肌色補正により、前記領域毎に地肌を補正する、
ことを特徴とする請求項8又は9記載の画像処理方法。 - 前記地肌色検出ステップにより、前記スキャン画像を前記綴じ部と垂直及び平行な方向に複数の領域に分割し、分割された前記領域毎に前記地肌色を検出し、
前記地肌色補正ステップにより、前記領域毎に地肌を補正する、
ことを特徴とする請求項8又は9記載の画像処理方法。 - 前記スキャン画像の地肌色を検出する前に、前記スキャン画像にモザイク処理を施すことを特徴とする請求項8記載の画像処理方法。
- 前記モザイク処理は、m画素×m画素の矩形領域のR、G、Bの各画像毎に、画素値の平均値を求め、前記矩形領域内の全ての画素の画素値を、該平均値とする処理である、ことを特徴とする請求項13記載の画像処理方法。
- コンピュータに、請求項8ないし14いずれか1項記載の画像処理方法を実行させるためのプログラム。
- 請求項15記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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