JP4606203B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、読み取った原稿の画像情報の処理を行う画像処理装置に関する。

一般に、画像読取装置は、報告書、議事録、設計図、機密文書などの書類を読み取り、画像データとして保存する装置である。また、画像読取機能以外に白紙スキップ、ＯＣＲ（光学式文字読取装置）などの画像処理機能が考案されている。一方、バインダーにファイリングする為に原稿にバインダー穴を開けた場合、読取った画像のバインダー穴部分は黒い点となる。これは、画像読取装置の画像読取部分の対向面が黒色であるからである。この画像内のバインダー穴部分は、白紙スキップとＯＣＲが誤動作する原因になる。

イ）ここで、バインダー穴のある原稿がＯＣＲ機能に対する影響について説明する。

図２は、原稿（ｂ）の点線領域を画像読取装置で読み取ったスキャン画像（ａ）を、ＯＣＲにかけた例を示している。ここで、原稿にバインダー穴が開いていた場合、スキャン画像（ａ）には、穴部分の画像ができる。（以後バインダー穴部分の画像をバインダー穴画像と呼ぶ）このスキャン画像（ａ）をＯＣＲにかけた場合、バインダー穴部分を「・」と認識してしまい、全体としては、図示したように「・あいう」となってしまう。これは、誤認識である。

ロ）次に、白紙スキップへの影響について説明する。

白紙スキップの既知の技術としては、「黒画素が画像領域内を占める割合をもとに、白紙を検知し、検知された白紙の読取画像を破棄する」というものがある。図３−ａで、具体的な例を示す。ここでは、黒画素が占める割合を２％として設定してある。１枚目，２枚目，３枚目という連続スキャンの最中において、２枚目に白紙原稿があった場合、読取画像の黒画素が占める割合は０％なので、この原稿を読み取った画像は、白紙スキップ処理で破棄される。しかし、図３−ｂで示すように、原稿にバインダー穴がある場合（ここでは、黒画素が占める割合は、５％であったとする。）、２枚目の画像には、バインダー穴画像ができるので、この画像は白紙と判断されず破棄されない。黒画素の占める割合をバインダー穴の画像が占める割合まで上げた場合、残したい画像まで破棄する可能性がでてくるので、白紙スキップの信頼性が低くなるという問題が出てくる。

上述したＯＣＲ、白紙スキップの問題を回避するために、バインダー穴画像を消す技術が考えられた。

バインダー穴画像を消す技術として、図８に示すように「ユーザーが指定した画像領域を消す」という方法がある。これは、図８（ａ）と図８（ｂ）において、原稿端から点線部分までの領域を白く塗りつぶすというものである。原稿端から点線部分までの幅はユーザーが指定できる。

また、画像読取装置の画像読取部分の対向面を黒色から白色にするという方法がある。こうすると画像内に、バインダー穴が現れなくなる。

また、設定された部分領域の中で黒画素をカウントし、そのカウント値によりバインダー穴をノイズとするものがある（例えば、特許文献１参照。）。
特開平２−６８６７６号公報

しかし、「ユーザーが指定した画像領域を消す」場合、図８で示すように、バインダー穴画像以外も一緒に消してしまうという問題がある。具体的には、図８（ａ）−（ｃ）の場合、点線で示された領域を消すと、「こんにちは」という文章の「こ」が、穴部分と縦ラインが重なっているため、穴部分の画像を消すときに、一緒に消えてしまう。また、同様に、点線で示される領域を消すと、図８（ｂ）−（ｄ）も同様の理由で、「＜１＞」の上の部分が消えてしまう。

また、「画像読取装置の画像読取部分の対向面を黒色から白色にするという方法」では、画像内の原稿のまわりも白くなってしまうので、サイズ検知処理が出来なくなってしまう。ここで、サイズ検知処理について図６を用いて説明する。図６（ａ）は原稿、（ｂ）は（ａ）の原稿を画像読取装置で読み取った画像である。この画像読取装置は、画像読取部分の対向面が黒色であるので、読取った画像において原稿のまわりが、斜線で示すように、黒くなる。この画像（ｂ）をまわりから調べていき、黒画素から白画素に変わった位置を検出して原稿のサイズを検知している。このような方法でサイズ検知処理を行う場合、前述した「画像読取装置の画像読取部分の対向面を黒色から白色にするという方法」を用いると、サイズ検知処理が使えないという問題がある。

また、特許文献１では、図４の文字６０５がバインダー穴６０４にかぶっている場合、バインダー穴を消すことができない。

そこで、本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであり、第一の目的は図４のようにバインダー穴６０１，６０４に文字６０５や表６０２がかぶっていた場合でも、バインダー穴を消せる画像処理装置を提供することである。

本発明は、上記目的を解決するために、以下の構成を備える。

原稿の画像情報を読み取る画像読取手段と、画像記憶部と、前記画像読取手段で読み取った読取画像を２値化し作業用画像を生成する２値化手段と、該作業用画像を走査して黒画素の連続数が閾値以下であれば、当該黒画素を白画素に変更するローパスフィルター手段と、該ローパスフィルター手段で処理された前記作業用画像内にある連続した一塊の画像領域の特徴量として、少なくとも該一塊の画像領域の面積及び周囲長を検出する特徴量検出手段と、該特徴量検出手段が検出した該一塊の画像領域の周囲長が第１の所定の上下限範囲内にあり、該一塊の画像領域の面積が第２の所定の上下限範囲内にあり、かつ該一塊の画像領域の周囲長と該一塊の画像領域の面積に基づき算出される円形度が円形度閾値以上であるとき、該一塊の画像領域を穴の画像であると判断する原稿穴検出手段と、前記ローパスフィルター手段で処理された前記作業用画像から前記原稿穴検出手段で検出された穴の画像以外を消去する穴画像作成手段と、該穴画像作成手段で作成された画像に基づいて、前記画像読取手段で読み取った画像の穴部分を消去する穴消去手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。

本発明によれば、位置、形状によらずに、バインダー穴画像のみを消すことができる。また、「ユーザーが指定した画像領域を消す方法」と違い、バインダー穴部分以外を消すことがない。

さらに、バインダー穴が消えることによって、読み取った画像の美観が良くなる。さらに、ＯＣＲの認識率向上につながる。

また、白紙スキップ処理の誤動作防止に貢献することができると共に、バインダー穴画像を消すことによって、無駄な情報を消去できるので、画像圧縮の圧縮率を高めることにも貢献できる。さらに、バインダー穴画像に表の線がかぶっていた場合、またはバインダー穴画像に他の画像がかぶっていた場合でもバインダー穴のみを消すことができる。そして、センサーの対向面が黒色のスキャナを用いた場合、サイズ検知処理とバインダー穴消し処理を併用できる。

以下に、本発明を実施するための最良の形態を、実施例に基づいて説明する。

以下、本発明の実施例について説明する。図１は、画像を読み取る画像読取装置（以下スキャナと呼ぶ）の外観図である。読取原稿は、給紙部１から給紙され、排紙部２から排紙される。図５は、原稿の表面を読み取る流れについての説明図である。原稿３は、搬送方向６に沿って搬送されていき、表面４の表面画像は、請求項１の画像読取手段である読取部７で読み取られ、請求項１の画像記憶部である画像記憶部５０に保存される。画像記憶部はスキャナ内にあるメモリのことである。

次に請求項１の特徴量検出手段について説明する。画像は２値化されているものとする。特徴量検出手段が検出する特徴量の種類は、周囲長、重心位置、面積、円形度がある。領域内画像の周囲長と重心の求め方は、輪郭線追跡処理を用いている。図１２は、輪郭線追跡処理の説明図である。まず、画像内を左上端から右下端に向かって走査して輪郭追跡の開始点となる黒画素を決定する（図１２−１）。開始点が決定されたら、その点の８近傍を反時計回りで調べる（図１２−２）。ここで、８近傍を調べたとき、次の黒画素が存在しない場合は、開始点は孤立点なので処理を中止し、次の領域内画像の開始点まで走査する（図１２−３）。孤立点でなかった場合、１番最初に現れた黒画素を次の新たな追跡点として、その追跡点の８近傍を反時計回りで調べる（図１２−４）。図１２−４の走査を繰り返していくと、１本の輪郭線を得る事ができる。このとき、輪郭線の画素数を周囲長（※斜め方向の長さに対しては、√２倍して補正した。図１４参照）とし、輪郭線のｘ座標とｙ座標の合計値を、それぞれ輪郭線の画素数で割り重心を求めている。

面積の求め方は、以下に示す塗り潰し処理を用いて求めている。まず、塗りつぶし処理について、図１３を用いて説明する。まず図１３で示すような、領域内を塗りつぶすとする。初め、開始点（（Ｘ、Ｙ））を決め、その点から塗りつぶし処理を開始する。開始点（Ｘ、Ｙ）から左右方向に走査し、塗りつぶしの境界を探す。境界となる条件は、（１）原稿の端である。（２）色が変わった場合。の２つある。（得られた境界のＸ座標をそれぞれＸ_Ｒ、Ｘ_Ｌ、とする）（処理１）。次に線分（Ｘ_Ｒ、Ｙ）−（Ｘ_Ｌ、Ｙ）を塗りつぶす（処理２）。次に、（Ｘ_Ｒ、Ｙ＋１）−（Ｘ_Ｌ、Ｙ＋１）を左から走査して、塗りつぶすべき線分の両端の座標を全て探し、バッファに格納する（処理３）（具体的に説明すると、線分（Ｘ_Ｒ、Ｙ＋１）−（Ｘ_Ｌ、Ｙ＋１）を走査していき、塗りつぶすべき線分を探す。ここでは、線分ａ−ｂ、ｃ−ｃが見つかっている（ここで、ｃ−ｃは、１画素のみである）。この線分の両端点の座標をバッファに記憶させている。）。次に（Ｘ_Ｒ、Ｙ−１）−（Ｘ_Ｌ、Ｙ−１）に対しても同様の処理を行う（処理４）。以下、バッファに格納した座標を取り出して処理１〜処理４を繰り返していく。バッファが空になった時点で塗りつぶし処理は完了している。面積は、塗りつぶした画素を数え、その画素数を面積としている。

次に円形度の求め方について説明する。円形度は周囲長と面積を以下の公式に当てはめると求められる。

Ｄ＝（４π×Ａｒｅａ）／（Ｌｅｎｇｔｈ×Ｌｅｎｇｔｈ）
ここで、Ｄ＝円形度。Ａｒｅａ＝面積。Ｌｅｎｇｔｈ＝周囲長。

このＤが１になると画像は円となる。実施例１では、バインダー穴の特徴量は０．８以上としている。

次に、バインダー穴画像消し処理について、全体の流れを図９のフローチャートを用いて説明する。まずバインダー穴のある原稿は、スキャナ１００で画像情報を読み取られる（Ｓ９０１）。読み取られた表面画像は画像記憶部５０に保存され（Ｓ９０２）、２値画像に変換される（Ｓ９０３）。次に２値の表面画像のコピーを作成し、画像記憶部に保存する（Ｓ９０４）。以後この画像を作業用画像と呼ぶ。次に作業用画像に対し、後述するローパスフィルター処理を施す（Ｓ９０５）。次に作業用画像に対し画像内のある一塊の連続した画像領域の特徴量を調べ、バインダー穴部分を検出する（Ｓ９０６）。次に、検出したバインダー穴部分のみの画像を作成する（Ｓ９０７）。以後このバインダー穴のみの画像を穴画像と呼ぶ。次に穴画像をもとに元画像のバインダー穴を削除する（Ｓ９０８）。削除についての詳説は後述する。

次に、請求項１のローパスフィルター手段に係るローパスフィルターについて説明する。図７はローパスフィルター手段の動作を説明するための図である。まず、ローパスフィルター手段は、画像の左上端から右下端に向かって主走査方向に走査する。そのとき、連続する黒画素の数を数えておき、注目画素の色が白になった時点で、数えておいた黒画素数ｎと閾値Ｔを比較する。ｎ＜Ｔの場合、今まで数えてきた画素を白く塗りつぶしていく。そして、ｎをゼロに戻す。ｎ≧Ｔの場合、ｎをゼロに戻す。以上の走査を右下端まで行っていく。さらに、同様の処理を副走査方向にも行う。以上の処理で原稿画像の中で、幅、高さの画素数がＴよりも小さい画像は消去される。このローパスフィルター処理により、図４のようにバインダー穴画像にかぶっている表や文字を消すことができる。

次に請求項１の穴画像作成手段に係る穴画像の作成方法について図１０を用いて説明する。図１０は、作業用画像からバインダー穴のみの画像を作成するまでのフローチャートであり、図９のステップＳ９０６，Ｓ９０７の詳細説明図である。まず、作業用画像を左上端から始まって右下端に向かって走査する（Ｓ１００１）。Ｓ１００２では注目画素が右下端かどうかを判断し、右下端であればＳ１００７に進み、処理を終了する。そうでなければ、Ｓ１００３へ進み、注目画素が黒画素かどうかを判断する。注目画素が黒画素でなければＳ１００１へ戻り、注目画素が黒画素であれば、注目画素を含む一塊の連続した画像領域の特徴量を抽出する（Ｓ１００４）。次いで、Ｓ１００５において、抽出した特徴量がバインダー穴と判断するための条件値を満たした場合、Ｓ１００１に戻り走査を続ける。満たさなかった場合、注目画素を含む一塊の画像領域は、バインダー穴ではないので、その画像領域を白の塗り潰し処理で削除する（Ｓ１００６）。以後、注目画素が右下端になるまで（Ｓ１００２においてＹｅｓ）、前述した処理を続ける。処理が終了すると（Ｓ１００７）、バインダー穴のみが残った画像（穴画像）が作成される。

次に抽出した特徴量がバインダー穴のものであると判断するための条件値の一例を表に示す。

この表に当てはまった場合バインダー穴とする。上記表に基づいてバインダー穴と判断する処理は、請求項１の原稿穴検出手段に係っている。

次に請求項１の穴消去手段に係る元画像のバインダー穴を消す処理を図１１を参考にして説明する。図１１（ａ）の画像は元画像である。図１１（ｂ）の画像は、穴画像である。この２つの画像を重ね合わせ、黒画素同士が重なる部分を白くする。元画像が２値化されていない場合は穴画像に対応する元画像の部分を白くするか、周囲の近似色で置き換える。

以上の処理でバインダー穴消し処理が実現できる。

ローパスフィルター処理により穴画像の大きさが変化する可能性を考慮して、穴消し処理を施す領域を穴画像より少し広くまたは狭くなるよう設定してもよい。

ローパスフィルター手段としては上記の動作を行うものの他、周囲の画素の加重平均を取るものなど、細線を除去できる機能を持つさまざまなものを使用できる。

出力画像として２値化画像のみ必要な場合、２値化手段が元画像を２値化した後その複製を作業用画像としてもよい。また元画像と作業用画像の２値化の閾値を変えるよう構成してもよい。

ローパスフィルター手段が多値画像に対して適用可能な場合、ローパスフィルター処理済の作業用画像を２値化するよう構成してもよい。

またスキャナとそれに接続されたＰＣ等の情報処理機器を一組として画像処理装置と考えることも本発明の範囲に含まれる。この場合、画像記憶部は情報処理機器側だけにあってもよく、また２値化手段、ローパスフィルター手段、特徴量検出手段、原稿穴検出手段、穴画像作成手段、穴消去手段は情報処理機器側に設けてもよい。また２値化手段、ローパスフィルター手段、特徴量検出手段、原稿穴検出手段、穴画像作成手段、穴消去手段は情報処理機器で動作するコンピュータプログラムの機能として実現されていてもよい。

また情報処理機器と同等の機能も内蔵した画像読取装置として構成し、２値化手段、ローパスフィルター手段、特徴量検出手段、原稿穴検出手段、穴画像作成手段、穴消去手段は画像読取装置内の制御回路に実装されていてもよいし、画像読取装置で動作するコンピュータプログラムの機能として実現されていてもよい。

スキャナの外観斜視図 ＯＣＲ認識の影響についての説明図 白紙スキップの影響についての説明図 バインダー穴に表、文字がかぶっていた場合の例示図 搬送についての概要図 サイズ検知説明図 ローパスフィルター説明図 領域指定でバインダー穴を消す例の説明図 バインダー穴消し処理の説明１のフローチャート バインダー穴消し処理の説明２のフローチャート 穴画像の使い方説明図 輪郭追跡についての説明図 塗り潰し処理についての説明図 画素と周囲長の説明図

符号の説明

７ 画像読取部（画像読取手段に対応）
５０ 画像記憶部
１００ スキャナ

Claims (2)

1. 原稿の画像情報を読み取る画像読取手段と、画像記憶部と、前記画像読取手段で読み取った読取画像を２値化し作業用画像を生成する２値化手段と、該作業用画像を走査して黒画素の連続数が閾値以下であれば、当該黒画素を白画素に変更するローパスフィルター手段と、該ローパスフィルター手段で処理された前記作業用画像内にある連続した一塊の画像領域の特徴量として、少なくとも該一塊の画像領域の面積及び周囲長を検出する特徴量検出手段と、該特徴量検出手段が検出した該一塊の画像領域の周囲長が第１の所定の上下限範囲内にあり、該一塊の画像領域の面積が第２の所定の上下限範囲内にあり、かつ該一塊の画像領域の周囲長と該一塊の画像領域の面積に基づき算出される円形度が円形度閾値以上であるとき、該一塊の画像領域を穴の画像であると判断する原稿穴検出手段と、前記ローパスフィルター手段で処理された前記作業用画像から前記原稿穴検出手段で検出された穴の画像以外を消去する穴画像作成手段と、該穴画像作成手段で作成された画像に基づいて、前記画像読取手段で読み取った画像の穴部分を消去する穴消去手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ローパスフィルター手段による前記作業用画像に対する走査は、主走査方向及び副走査方向に行われることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。

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