JP4632443B2 - 画像処理装置及び画像処理方法並びにプログラム - Google Patents
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Description
文書画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、
前記文書画像に対して所定の領域分離処理を行うことにより、前記文書画像内に含まれるクリップアート画像の領域および自然画像の領域をグラフィックス領域として抽出する領域分離手段と、
前記領域分離手段により抽出されたグラフィックス領域に対してクラスタリング処理を行うことにより、色特徴が類似する画素ごとのクラスタに分割するクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段により分割されたクラスタの数を計数するクラスタ数計数手段と、
前記クラスタリング手段により分割された各クラスタについて、各クラスタに属する画素の標本分散値を計算するクラスタ分散値計算手段と、
前記クラスタ数計数手段により計数されたクラスタの数が閾値より少なく、且つ、前記クラスタ分散値計算手段により計算された各クラスタの標本分散値がすべて閾値より低い場合に、前記グラフィックス領域はクリップアート画像であると判定する判定手段と、
前記判定手段によりクリップアート画像と判定された領域を、前記クラスタリング処理により複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記領域分割手段により分割された複数の領域の輪郭情報と内部色情報とに基づいて所定のベクトル化処理を行うことにより、前記クリップアート画像と判定された領域をベクトルデータに変換する変換手段と
を備えることを特徴とする。
図1は、本発明の第1の実施例に係る領域分割に基づいてベクトル化処理を行う画像処理装置の構成を示すブロック図である。図1において、11は文書画像を入力する入力部、12は文書画像を文字や写真等の領域に分離する領域分離部、13は領域分離の結果から属性がグラフィックスである部分を抽出するグラフィックス画像抽出部である。また、14はクリップアート画像判定のため、グラフィックスをクラスタリング処理するクラスタリング処理部、15はクリップアート画像判定のため、クラスタリングの結果からクラスタ数を計数するクラスタ数統計部である。尚、クラスタリング処理部14とクラスタ数統計部15とを用いてクリップアート判定部18が構成される。さらに、16はクリップアート画像と判定された画像を領域分割する領域分割部、17は領域分割の結果をベクトルデータに変換するベクトル化変換部である。
図4は、本発明の第1の実施例におけるクリップアート画像判定ためのクラスタリング処理(ステップS14)の詳細を説明するためのフローチャートである。
図5は、本発明の第1の実施例における領域分割処理(ステップS17)の詳細を説明するためのフローチャートである。
図6は、本発明の第1の実施例におけるクリップアート画像の領域分割に基づいたベクトル化処理の一例を示す図である。図6において、81はクリップアート画像と判定された画像、82は領域分割の各クラスタの結果、83は領域分割の結果から選んだ任意の一つのクラスタである。また、図6において、84及び85は領域分割結果のベクトル化処理に必要なクラスタの輪郭情報とクラスタの内部色情報であり、86は領域分割結果のベクトル結果である。
文書画像の領域分離後に抽出されたグラフィックス領域の中に、クリップアート画像のような色数が少ない画像が見受けられる場合がある。このような画像を、クラスタリング処理のクラスタ数では正しく判定できない場合がある。そのため、第2の実施例では、クラスタ数の代わりに、クリップアート画像の各色のクラスタは色の相当近い画素の塊であることから、標本の色分散値が低いという特徴を利用したクリップアート画像判定条件を用いる。
クリップアート画像判定ためのクラスタリング処理では、画像を幾つのクラスタに分割する。図9は、画像を3つのクラスタに分けたクラスタリング処理の一例を示す図である。図9における3つの円は3つのクラスタを示し、各円の黒点は各クラスタの中心点を示す。また、各円の白点は各クラスタに属した画素を示し、各画素の位置と中心点の位置は、画素とクラスタ中心点の類似度の高低を示す。
文書画像の領域分離後に抽出されたグラフィックス領域中に、クリップアート画像のように色数が少ないが、あるクラスタの分散値が高い画像、或いは、色数が多いが、各クラスタの分散値が低い画像が見受けられる場合がある。この場合は、単なるクラスタ数での判断と単なるクラスタの標本分散値の判断ではうまく行かない可能性がある。そこで、クラスタ数とクラスタの分散値の判断条件とを組み合わせてクリップアート画像であるか否かを判定する必要である。
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体(記録媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
12 領域分離部
13 グラフィック画像抽出部
14 クラスタリング処理部
15 クラスタ数統計部
16 領域分割部
17 ベクトル変換部
18、22、23 クリップアート判定部
21 クラスタ分散値計算部
Claims (4)
- 文書画像をベクトルデータに変換する画像処理装置であって、
前記文書画像に対して所定の領域分離処理を行うことにより、前記文書画像内に含まれるクリップアート画像の領域および自然画像の領域をグラフィックス領域として抽出する領域分離手段と、
前記領域分離手段により抽出されたグラフィックス領域に対してクラスタリング処理を行うことにより、色特徴が類似する画素ごとのクラスタに分割するクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段により分割されたクラスタの数を計数するクラスタ数計数手段と、
前記クラスタリング手段により分割された各クラスタについて、各クラスタに属する画素の標本分散値を計算するクラスタ分散値計算手段と、
前記クラスタ数計数手段により計数されたクラスタの数が閾値より少なく、且つ、前記クラスタ分散値計算手段により計算された各クラスタの標本分散値がすべて閾値より低い場合に、前記グラフィックス領域はクリップアート画像であると判定する判定手段と、
前記判定手段によりクリップアート画像と判定された領域を、前記クラスタリング処理により複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記領域分割手段により分割された複数の領域の輪郭情報と内部色情報とに基づいて所定のベクトル化処理を行うことにより、前記クリップアート画像と判定された領域をベクトルデータに変換する変換手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記領域分割手段は、
前記判定手段によりクリップアート画像と判定された領域を、前記クラスタリング処理により、色特徴が類似する画素ごとのクラスタに分割し、
当該分割されたクラスタの数が設定された目標クラスタ数以下になるまでクラスタ間の統合処理を行い、
前記統合処理が終了した後の各クラスタについて、ラベリング処理により画素数が閾値以下となった領域をノイズ領域として判定し、
前記ノイズ領域と判定された領域を、隣接領域のうち最も類似度が高い領域に統合することにより、
複数の領域に分割することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 文書画像をベクトルデータに変換する画像処理方法であって、
領域分離手段が、前記文書画像に対して所定の領域分離処理を行うことにより、前記文書画像内に含まれるクリップアート画像の領域および自然画像の領域をグラフィックス領域として抽出する領域分離工程と、
クラスタリング手段が、前記領域分離工程により抽出されたグラフィックス領域に対してクラスタリング処理を行うことにより、色特徴が類似する画素ごとのクラスタに分割するクラスタリング工程と、
クラスタ数計数手段が、前記クラスタリング工程により分割されたクラスタの数を計数するクラスタ数計数工程と、
クラスタ分散値計算手段が、前記クラスタリング工程により分割された各クラスタについて、各クラスタに属する画素の標本分散値を計算するクラスタ分散値計算工程と、
判定手段が、前記クラスタ数計数工程により計数されたクラスタの数が閾値より少なく、且つ、前記クラスタ分散値計算工程により計算された各クラスタの標本分散値がすべて閾値より低い場合に、前記グラフィックス領域はクリップアート画像であると判定する判定工程と、
領域分割手段が、前記判定工程によりクリップアート画像と判定された領域を、前記クラスタリング処理により複数の領域に分割する領域分割工程と、
変換手段が、前記領域分割工程により分割された複数の領域の輪郭情報と内部色情報とに基づいて所定のベクトル化処理を行うことにより、前記クリップアート画像と判定された領域をベクトルデータに変換する変換工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、
前記文書画像に対して所定の領域分離処理を行うことにより、前記文書画像内に含まれるクリップアート画像の領域および自然画像の領域をグラフィックス領域として抽出する領域分離手段、
前記領域分離手段により抽出されたグラフィックス領域に対してクラスタリング処理を行うことにより、色特徴が類似する画素ごとのクラスタに分割するクラスタリング手段、
前記クラスタリング手段により分割されたクラスタの数を計数するクラスタ数計数手段、
前記クラスタリング手段により分割された各クラスタについて、各クラスタに属する画素の標本分散値を計算するクラスタ分散値計算手段、
前記クラスタ数計数手段により計数されたクラスタの数が閾値より少なく、且つ、前記クラスタ分散値計算手段により計算された各クラスタの標本分散値がすべて閾値より低い場合に、前記グラフィックス領域はクリップアート画像であると判定する判定手段、
前記判定手段によりクリップアート画像と判定された領域を、前記クラスタリング処理により複数の領域に分割する領域分割手段、
前記領域分割手段により分割された複数の領域の輪郭情報と内部色情報とに基づいて所定のベクトル化処理を行うことにより、前記クリップアート画像と判定された領域をベクトルデータに変換する変換手段と
して機能させるためのコンピュータプログラム。
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