JP4649498B2 - 画像データの色補正方法及びシステム - Google Patents

画像データの色補正方法及びシステム Download PDF

Info

Publication number
JP4649498B2
JP4649498B2 JP2008187775A JP2008187775A JP4649498B2 JP 4649498 B2 JP4649498 B2 JP 4649498B2 JP 2008187775 A JP2008187775 A JP 2008187775A JP 2008187775 A JP2008187775 A JP 2008187775A JP 4649498 B2 JP4649498 B2 JP 4649498B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
color
pixel
correction
value
color value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2008187775A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2009027715A (ja
Inventor
マフィット ファーマン アーメット
エドワード ドーラン ジョン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sharp Corp
Original Assignee
Sharp Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sharp Corp filed Critical Sharp Corp
Publication of JP2009027715A publication Critical patent/JP2009027715A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4649498B2 publication Critical patent/JP4649498B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6072—Colour correction or control adapting to different types of images, e.g. characters, graphs, black and white image portions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H04N19/86—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression involving reduction of coding artifacts, e.g. of blockiness
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30176—Document

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Description

本発明は、画像データに含まれるテキスト画像（文字画像）の色補正方法及びシステムに関するものである。
画像データの内容は、画像データの圧縮の影響（圧縮効率および圧縮による悪影響）を少なからず受ける。画像データ中の写真領域は、テキストを圧縮するために設計された圧縮アルゴリズムを用いて圧縮しても、効果的に圧縮することはできない。同様に、画像データ中のテキスト領域は、写真領域のために設計及び最適化された圧縮アルゴリズムを用いて圧縮しても、効果的に圧縮することはできない。すなわち、あるタイプの画像のために設計された圧縮アルゴリズムを、異なるタイプの画像に対して用いた場合、圧縮効率に影響が出るだけではなく、復号化された画像に目に見える圧縮の悪影響が残ってしまう。
例えば、テキストを鮮明にするために設計された画像補正アルゴリズムを写真画像に適用した場合、写真画像中に目に見える悪影響を及ぼすことがある。特に、はっきりとしたエッジを含む写真領域は悪影響を受けやすい。また、自然な画像を得るために用いられる平滑化処理は、テキスト領域には多くの場合は望まれない。
コピー機、スキャナ、及び他の画像処理装置が、文書画像または他の画像データのコンテンツ特定処理または圧縮処理をする場合、テキスト分離を行うことがある。典型的なコンテンツ特定処理は、微分フィルタおよび色強調処理によって行われる。また、典型的なコンテンツ特定処理は、階層的な圧縮方法、すなわち文書画像の内容を高解像度の前景レイヤと低解像度の背景レイヤとに分離することによって行われる。
画像データ中の領域に対してこの領域の種別に応じた適切な画像補正方法を適用するために、画像データ中のテキストの検出処理を行ってもよい。画像データ中の個々の領域の種別を検出し、検出した種別に応じた圧縮アルゴリズムあるいは画像補正アルゴリズムを用いることにより、圧縮効率の向上、圧縮による悪影響の低減、及び画像品質の向上を図ることができる。
また、特許文献１には、テキスト画像（テキストコンテンツ）を含む画像データについて、テキスト画素のカラー値と背景画素のカラー値を補正するための方法が記載されている。この方法によると、画像データを互いに重ならない複数のブロックに分割し、各ブロック内において、テキスト画像を含むテキスト領域に属する画素を、テキスト色（文字色）の画素群と下地色の画素群とに分類する。次に、テキスト色の画素群の平均輝度と下地色の画素群の平均輝度との差が最大になるブロックを選択し、選択されたブロックでのテキスト色の画素群の平均色と下地色の画素群の平均色とに基づき、画像データの各画素を補正する。
なお、特許文献２〜４には、画像データからテキスト領域を抽出する技術が開示されている。
特開２００４−３２０７０１号公報（２００４年１１月１１日公開） 特開２００８−６７３８７号公報（２００８年３月２１日公開） 特開平７−１２３２７３号公報（１９９５年５月１２日公開） 特開２００３−１２３０７２号公報（２００３年４月２５日公開）
しかしながら、上記従来の技術では、テキスト画像を含む画像データを圧縮した場合や、コピー機、スキャナ、あるいは他の画像処理装置によってテキスト画像を含む原稿を読み取った場合などに、テキスト（文字）と背景との境界部分だけではなく、テキストの内部にもノイズが生じることがある。すなわち、テキストを表す各テキスト画素の色が変動し、その結果、テキストの色が変動して画像データの画質が劣化する場合がある。
また、上記の特許文献１に記載された方法では、テキストの内部に生じたノイズの影響を排除することはできず、テキスト色を補正した結果、テキストの色が変動し画像データの画質が劣化するおそれがある。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、テキスト画像を含む画像データにおけるテキスト内部に生じたノイズに起因するカラー変動を補正することのできる補正方法及びシステムを提供することにある。
本発明の色補正方法は、画像データの色補正を行う色補正方法であって、上記画像データ中の互いに関連するカラー値を有する複数の画素からなる第１画素群の中から注目画素を選択する画素選択工程と、上記注目画素のカラー値である注目画素カラー値に基づいて上記第１画素群に含まれる画素を第２画素群と第３画素群とに分類する分類工程と、上記第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合には上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出し、上記第２画素群に分類された画素数が上記画素数閾値未満である場合には上記第３画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出工程と、上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正工程とを含むことを特徴としている。
上記の方法によれば、分類工程において、注目画素カラー値に基づいて第１画素群に含まれる画素を第２画素群と第３画素群とに分類し、補正カラー値算出工程において、第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合には第２画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出し、画素数閾値未満である場合には第３画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出する。これにより、第２画素群に対応するカラー値に近いカラー値を有する注目画素については第２画素群に基づいて補正カラー値を決定し、第３画素群に対応するカラー値に近いカラー値を有する注目画素については第３画素群に基づいて補正カラー値を決定することができる。したがって、第１画素群内の画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合であっても、ノイズ等によるカラー変動と画像本来のカラー値の相違とを区別するとともに、ノイズ等によるカラー変動を補正することができる。
なお、上記画素選択工程において、上記画像データにおける少なくとも一部の領域を検査ウィンドウとして設定し、上記検査ウィンドウ内における中心画素を上記注目画素として選択してもよい。
上記の方法によれば、検査ウィンドウ内の画素に基づいて注目画素の補正カラー値を算出できる。したがって、各注目画素の補正カラー値の算出処理毎に画像データ全体を参照する必要がなくなるので、処理の効率を向上させることができる。
また、上記画像データ中におけるテキスト画素を上記第１画素群としてもよい。
上記の方法によれば、テキスト画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合であっても、このカラー変動を抑制することができる。
また、上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第１画素群の各画素の色補正を行ってもよい。
上記の方法によれば、注目画素に対する補正カラー値の算出結果を第１画素群の各画素の色補正に反映させることができる。
また、上記第２画素群は、上記第１画素群に属する画素のうち、上記注目画素カラー値に類似するカラー値を有する画素からなるものであってもよい。
上記の方法によれば、本来は第２画素群の各画素と同じカラー値であるべき注目画素カラー値にノイズ等の影響による微小なカラー変動が含まれている場合であっても、このカラー変動を精度よく補正することができる。
また、上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第２画素群の各画素の色補正を行ってもよい。
上記の方法によれば、注目画素に対する補正カラー値の算出結果を第２画素群の各画素の色補正に反映させることができる。これにより、第２画素群の画素同士の間でノイズ等によるカラー変動が生じている場合であっても、このカラー変動を適切に補正できる。
また、上記補正カラー値算出工程において上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、上記第２画素群に属する画素のカラー値の平均値、中央値、重み付き平均値、およびトリム平均値のうちのいずれかに基づいて上記補正カラー値を算出することが好ましい。
上記の方法によれば、上記第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合に、注目画素のカラー値と第２画素群の各画素のカラー値との差を小さくするように補正することができる。これにより、注目画素のカラー値にノイズ等によるカラー変動が含まれている場合であっても、このカラー変動を適切に補正できる。
本発明の色補正方法は、上記補正カラー値算出工程において上記第３画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、上記第３画素群に属する画素のカラー値の平均値、中央値、重み付き平均値、およびトリム平均値のうちのいずれかに基づいて上記補正カラー値を算出することが好ましい。
上記の方法によれば、上記第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値未満である場合に、注目画素のカラー値と第３画素群の各画素のカラー値との差を小さくするように補正することができる。これにより、注目画素のカラー値にノイズ等によるカラー変動が含まれている場合であっても、このカラー変動を適切に補正できる。
また、上記分類工程は、上記注目画素カラー値と上記第１画素群に属する各画素のカラー値との類似度をそれぞれ算出する工程と、上記類似度と予め設定された類似閾値とを比較することで上記第１画素群に属する各画素のカラー値が上記注目画素カラー値と類似しているか否かを画素毎に判定し、類似していると判定した画素を上記第２画素群の画素として分類する工程とを含んでいてもよい。
上記の方法によれば、第２画素群に分類された画素数、すなわち注目画素カラー値に類似するカラー値を有する画素の数が画素数閾値以上である場合には第２画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出し、注目画素カラー値に類似するカラー値を有する画素の数が画素数閾値未満である場合には第３画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出することができる。したがって、例えば、本来は第２画素群の各画素と同じカラー値を有しているべき注目画素のカラー値にノイズ等の影響によるカラー変動が含まれている場合であっても、このカラー変動を抑制することができる。
本発明の色補正方法は、上記注目画素カラー値と上記第１画素群に属する画素のカラー値とのユークリッド距離、シティブロック距離、重み付きシティブロック距離、および重み付きユークリッド距離のうちのいずれかを上記類似度として算出してもよい。
上記の構成によれば、上記類似度を適切に算出できる。
本発明の色補正システムは、画像データの色補正を行う色補正システムであって、上記画像データ中の互いに関連するカラー値を有する複数の画素からなる第１画素群の中から注目画素を選択する注目画素選択部と、上記注目画素のカラー値である注目画素カラー値に基づいて上記第１画素群に含まれる画素を第２画素群と第３画素群とに分類する画素群分類部と、上記第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合には上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出し、上記第２画素群に分類された画素数が上記画素数閾値未満である場合には上記第３画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出部と、上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正部とを含むことを特徴としている。
上記の構成によれば、画素群分類部が、注目画素カラー値に基づいて第１画素群に含まれる画素を第２画素群と第３画素群とに分類し、補正カラー値算出部が、第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合には第２画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出し、画素数閾値未満である場合には第３画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出する。これにより、第２画素群に対応するカラー値に近いカラー値を有する注目画素については第２画素群に基づいて補正カラー値を決定し、第３画素群に対応するカラー値に近いカラー値を有する注目画素については第３画素群に基づいて補正カラー値を決定することができる。したがって、第１画素群内の画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合であっても、ノイズ等によるカラー変動と画像本来のカラー値の相違とを区別するとともに、ノイズ等によるカラー変動を抑制することができる。
本発明の色補正方法は、画像データの色補正を行う色補正方法であって、上記画像データ中の互いに関連するカラー値を有する複数の画素からなる第１画素群の中から注目画素を選択する画素選択工程と、上記第１画素群の中から背景色のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を識別する識別工程と、上記第２画素群のカラー値に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出工程と、上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正工程とを含むことを特徴としている。
上記の方法によれば、識別工程において、第１画素群に含まれる画素の中から背景色のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を識別し、補正カラー値算出工程において、第２画素群のカラー値に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する。これにより、背景色に類似していない注目画素の補正カラー値を第２画素群に基づいて決定することができる。したがって、背景色に類似していない画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合に、このカラー変動を抑制することができる。
また、上記背景色のカラー評価値を算出する背景色評価工程をさらに含んでいてもよい。
上記の構成によれば、画像データから背景色のカラー評価値を算出し、算出した評価値を用いて色補正を行うことができる。
また、上記補正カラー値算出工程において、上記第２画素群として識別された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合にのみ上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出するようにしてもよい。
上記の方法によれば、第２画素群として識別された画素数、すなわち背景色に類似していない画素の画素数が画素数閾値以上である場合には第２画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出する一方、画素数閾値未満である場合には第２画素群に基づく補正カラー値の算出を行わない。これにより、少ない画素数からなる第２画素群に基づいて補正カラー値を算出することによって不適切な補正カラー値が算出されることを防止することができる。
また、上記注目画素カラー値が上記背景色のカラー評価値に類似している場合に、当該注目画素カラー値に対応する注目画素を上記第１画素群から除外するようにしてもよい。
上記の方法によれば、背景色のカラー評価値に類似している画素について、第２画素群、すなわち背景色のカラー評価値に類似している画素群に基づいて補正カラー値を算出することによって不適切な補正カラー値が算出されることを防止できる。
また、上記画素選択工程において、上記画像データにおける少なくとも一部の領域を検査ウィンドウとして設定し、上記検査ウィンドウ内における中心画素を上記注目画素として選択することが好ましい。
上記の方法によれば、検査ウィンドウ内の画素に基づいて注目画素の補正カラー値を算出できる。したがって、各注目画素の補正カラー値の算出処理毎に画像データ全体を参照する必要がなくなるので、処理の効率を向上させることができる。
また、上記画像データ中におけるテキスト画素を上記第１画素群としてもよい。
上記の方法によれば、テキスト画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合であっても、このカラー変動を抑制することができる。
また、上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第１画素群の各画素の色補正を行ってもよい。
上記の方法によれば、注目画素に対する補正カラー値の算出結果を第１画素群の各画素の色補正に反映させることができる。
また、上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第２画素群の各画素の色補正を行ってもよい。
上記の方法によれば、注目画素に対する補正カラー値の算出結果を第２画素群の各画素の色補正に反映させることができる。これにより、第２画素群の画素同士の間でノイズ等によるカラー変動が生じている場合であっても、このカラー変動を適切に補正できる。
また、上記補正カラー値算出工程において上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、上記第２画素群に属する画素のカラー値の平均値、中央値、重み付き平均値、およびトリム平均値のうちのいずれかに基づいて上記補正カラー値を算出するようにしてもよい。
上記の方法によれば、第２画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、注目画素のカラー値と第２画素群の各画素のカラー値との差を小さくするように補正することができる。これにより、注目画素のカラー値にノイズ等によるカラー変動が含まれている場合であっても、このカラー変動を適切に補正できる。
本発明に係る色補正方法は、上記補正カラー値算出工程において上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、上記第２画素群に属する画素のカラー値のうち、上記背景色のカラー評価値と最も相違しているカラー値を上記補正カラー値として算出してもよい。
上記の方法によれば、第２画素群に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、注目画素のカラー値と第２画素群の各画素のカラー値との差を小さく、かつ注目画素のカラー値と背景色のカラー評価値との差を大きくするように補正することができる。これにより、注目画素のカラー値にノイズ等によるカラー変動が含まれている場合であっても、このカラー変動を補正するとともに、背景色の画素と背景色以外の画素との違いを強調できる。
また、上記識別工程は、上記背景色のカラー評価値と上記第１画素群に属する各画素のカラー値との類似度をそれぞれ算出する工程と、上記類似度と予め設定された類似閾値とを比較することで上記第１画素群に属する画素のカラー値が上記背景色のカラー評価値と類似しているか否かを画素毎に判定し、類似していないと判定した画素を上記第２画素群の画素として識別する工程とを含んでいてもよい。
上記の方法によれば、背景色のカラー評価値と第１画素群に属する各画素のカラー値との類似度をそれぞれ算出し、上記類似度と類似閾値とを比較することで第１画素群に属する各画素のカラー値が背景色のカラー評価値と類似しているか否かを画素毎に判定する。これにより、第１画素群の中から背景色のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を適切に識別することができる。
本発明に係る色補正方法は、上記背景色のカラー評価値と上記第１画素群に属する画素のカラー値とのユークリッド距離、シティブロック距離、重み付きシティブロック距離、および重み付けユークリッド距離のうちのいずれかを上記類似度として算出してもよい。
上記の方法によれば、上記類似度を適切に算出できる。
本発明の補正システムは、画像データの色補正を行う色補正システムであって、上記画像データ中の互いに関連するカラー値を有する複数の画素からなる第１画素群の中から注目画素を選択する注目画素選択部と、上記第１画素群の中から背景色のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を識別する画素群分類部と、上記第２画素群のカラー値に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出部と、上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正部とを含むことを特徴としている。
上記の構成によれば、画素群分類部が第１画素群に含まれる画素の中から背景色のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を識別し、補正カラー値算出部が第２画素群のカラー値に基づいて注目画素に対する補正カラー値を算出する。これにより、背景色に類似していない注目画素の補正カラー値を第２画素群に基づいて決定することができる。したがって、背景色に類似していない画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合に、このカラー変動を抑制することができる。
本発明の色補正方法は、上記画像データ中の互いに関連するカラー値を有する複数の画素からなる第１画素群の中から注目画素を選択する画素選択工程と、上記注目画素のカラー値である注目画素カラー値に基づいて上記第１画素群に含まれる画素を第２画素群と第３画素群とに分類する分類工程と、上記第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合には上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出し、上記第２画素群に分類された画素数が上記画素数閾値未満である場合には上記第３画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出工程と、上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正工程とを含む。
それゆえ、第１画素群内の画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合であっても、ノイズ等によるカラー変動と画像本来のカラー値の相違とを区別するとともに、ノイズ等によるカラー変動を補正することができる。
本発明の他の色補正方法は、上記画像データ中の互いに関連するカラー値を有する複数の画素からなる第１画素群の中から注目画素を選択する画素選択工程と、上記第１画素群の中から背景色のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を識別する識別工程と、上記第２画素群のカラー値に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出工程と、上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正工程とを含む。
それゆえ、背景色に類似していない画素同士の間でノイズ等の影響によるカラー変動が生じていた場合に、このカラー変動を抑制することができる。
本発明の一実施形態について説明する。本実施形態では、注目画素のカラー値をこの注目画素の近傍の画素のカラー値に基づいて補正する。
図７は、本実施形態にかかる補正システム（画像処理システム）８０の概略構成を示すブロック図である。本図に示すように、補正システム８０は、検査ウィンドウ設定部８１、注目画素選択部８２、類似度算出部８３、画素群分類部８４、補正カラー値算出部８５、およびカラー値割り当て部（色補正部）８６を備えている。
まず、補正システム８０に、画像データが入力されると、この画像データは検査ウィンドウ設定部８１に入力される。なお、補正システム８０に入力される上記画像データは、補正システム８０に接続されたスキャナ等によって読み取られたものであってもよく、補正システム８０に対して通信可能に接続された外部装置から送信されたものであってもよく、補正システム８０に対して着脱可能に装着された各種記録媒体から読み出されたものであってもよい。
検査ウィンドウ設定部８１は、入力された画像データの一部の領域を検査ウィンドウとして設定するものである。画素のカラー値の補正は、後述するように、検査ウィンドウ内に含まれる画素に基づいて行われる。なお、検査ウィンドウ設定部８１は、検査ウィンドウ内に含まれる画像データの情報を注目画素選択部８２に出力する。
注目画素選択部８２は、検査ウィンドウ内の画像データに含まれるテキスト画素（第１画素群）の中から注目画素（注目テキスト画素）を選択する。注目画素選択部８２は、後述するテキストマップに基づいて各画素がテキスト画素であるか否かを判断する。また、注目画素選択部８２は、画像データと注目画素の情報とを類似度算出部８３およびカラー値割り当て部８６に出力する。
類似度算出部８３は、検査ウィンドウ内の各テキスト画素（あるいは各画素）のカラー値と第１カラークラスの代表カラー値との類似度を計算するものである。また、類似度算出部８３は、画像データと上記類似度を示す情報とを画素群分類部８４に出力する。類似度算出部８３は、検査ウィンドウ内のテキスト画素のみについて、第１カラークラスの代表カラー値との類似度を計算してもよい。なお、上記代表カラー値の決定方法、および上記類似度の算出方法については後述する。
画素群分類部８４は、上記類似度に応じて検査ウィンドウ内の各テキスト画素（あるいは各画素）を第１カラークラス（第２画素群）または第２カラークラス（第３画素群）に分類する。また、画素群分類部８４は、上記の分類結果を示す情報を補正カラー値算出部８５に出力する。
補正カラー値算出部８５は、第１カラークラスに属する画素の画素数と第２カラークラスに属する画素の画素数とに応じて注目テキスト画素の補正カラー値を決定する。また、補正カラー値算出部８５は、画像データと上記補正カラー値とをカラー値割り当て部８６に出力する。なお、補正カラー値の決定方法については後述する。
カラー値割り当て部８６は、画像データにおける注目画素のカラー値を上記補正カラー値に応じて補正する。
テキストマップは、画像データ中におけるテキスト画素（テキスト画像を構成する画素）に対応する画素を示すものである。画像中におけるテキスト画素は、例えば従来から公知のテキスト分割アルゴリズムによって特定される。テキストマップは、補正システム８０の外部で生成されて画像データとともに補正システム８０に入力されてもよく、補正システム８０に備えられる処理ブロック（例えば注目画素選択部８２）が画像データに基づいて注目画素を選択する前に生成してもよい。
テキストマップの生成方法は特に限定されるものではなく、従来から公知の方法を用いることができる。例えば、特許文献２には、エッジを検出し、エッジ検出の信頼性を求め、これらの結果を基に信頼性の高い写真領域を求めてテキスト領域（テキストマップ）を抽出する技術が記載されている。また、特許文献３には、エッジの強さを表す特徴量として、モーメントに基づくグラジエントの強度を求め、閾値処理を行うことにより文字領域（テキストマップ）を抽出する方法が記載されている。また、特許文献４には、画像データのヒストグラムを作成し、所定値より高い度数を有する階調数と閾値を比較する方法、あるいは、ヒストグラムのエントロピーを用いる方法が記載されている。
テキストマップは、２値画像であってもよく、２値の配列であってもよく、２値の他のデータ構造であってもよい。なお、テキストマップにおける各画素のバイナリ値（２値）は、当該画素がテキスト部分の画素であるか否かを示す。画像データ中の各画素のカラー値は、当該画素のバイナリ値に応じてテキスト画素のカラー値または背景画素のカラー値と見なせる。すなわち、テキストマップにおける対象画素のバイナリ値がテキスト画素を示すものであった場合、この対象画素に対応する画像データの画素のカラー値はテキスト画素のカラー値であると見なせる。また、テキストマップの対象画素のバイナリ値がテキスト画素を示すものでない場合、この対象画素に対応する画像データの画素のカラー値は背景画素のカラー値であると見なせる。
なお、テキストマップは、多値画像、多値配列、または多値の他のデータ構造であってもよい。この場合、テキストマップにおける各画素の値は、画像データにおける対応する画素がテキスト画素であることの確実性の程度を示している。テキストマップ値が閾値に対して所定の関係にある画素（例えばテキストマップ値が閾値以上の画素）をテキスト画素と判断するようにしてもよい。テキストマップにおいてテキスト画素と判断された画素に対応する画像データ中の画素のカラー値はテキスト画素のカラー値と見なせる。
テキスト画素であるか否かの判定結果はテキストカラーの影響を大きく受ける。スキャン工程においてノイズ及び他の影響が文書画像に入ってしまう場合があり、これらはテキストブロック中における隣接する複数のテキスト画像同士の間でのカラー変動だけではなく、一つのテキスト画像を構成する互いに繋がった複数の画素間でのカラー変動を引き起こす。本実施形態は、テキストカラーのこのような変動を減少させるための方法及びシステムに関するものである。
本実施形態では、検査ウィンドウ設定部８１が、注目画素を中心とする複数の画素を含むウィンドウ（検査ウィンドウ）を設定し、このウィンドウに含まれる各テキスト画素を検査する。図１は、テキストマップにおけるウィンドウ２の典型例を示す説明図であり、中心画素４の周囲に存在する複数の画素がこのウィンドウ２に含まれている。中心画素４は注目画素または検査画素ということもできる。２値テキストマップにおいては、ウィンドウ２中の画素は、テキストクラスに属する画素であることを示す第１の値、またはテキストクラスに属さないことを示す第２の値を持っている。例えば、図１における斜線の画素（図１において４及び５で示されている画素）はテキスト画素であることを示しており、無地の画素（図１において６で示されている画素）はテキスト画素ではないことを示している。
本実施形態では、注目画素がテキスト画素である場合、このテキスト画素の補正カラー値（置換カラー値）は、この注目画素を囲んでいる検査ウィンドウ中の各テキスト画素を検査することによって決定される。
図２は、補正カラー値を決定する処理の大まかな流れを示すフローチャートである。この図に示すように、まず、注目画素選択部８２が第１カラークラス（第２画素群）の代表カラー値を選択する（ステップＳ１０）。例えば、注目画素のカラー値を代表カラー値として選択してもよい。その後、類似度算出部８３が検査ウィンドウ内の各テキスト画素のカラー値と第１カラークラスの代表カラー値との類似度を算出し、画素群分類部８４が上記類似度に基づいて各テキスト画素を第１カラークラスまたは第２カラークラスに分類する（ステップＳ１１）。次に、補正カラー値算出部８５が、第１カラークラスおよび第２カラークラスのそれぞれに含まれる画素のカラー値に基づいて注目テキスト画素（テキスト画素である注目画素）の補正カラー値を決定する（ステップＳ１２）。なお、補正カラー値の決定方法の詳細については後述する。
画素のカラー値は、どのような色空間で表現されるものであってもよいが、例えば、ＲＧＢ、ｓＲＧＢ、ＣＭＹＫ、ＹＵＶ、ＹＩＱ、ＹＣｂＣｒ、ＹＰｂＰｒ、ＨＳＶ、ＨＳＬ、Ｌａｂ、及びＬ＊ａ＊ｂ＊などの色空間を用いることができる。
本実施形態では、カラーの類似度を以下の式によって算出する。
Figure 0004649498
ここで（Ａｉ，Ｂｉ，Ｃｉ）は検査ウィンドウ内のｉ番目のテキスト画素におけるカラー要素の値であり、（Ａｒｅｐ，Ｂｒｅｐ，Ｃｒｅｐ）は第１カラークラスの代表カラー値のカラー要素の値であり、（α，β，γ）は各カラー要素に関する重み付け係数である。各カラー要素の類似度への寄与は重み付け係数（α，β，γ）によって調整される。重み付け係数は、例えば、予め設定されていてもよく、処理をする画像の種類等に応じてユーザが設定してもよく、注目画素選択部８２が予め設定されたルールに基づいて設定してもよい。
人間の視覚特性を考慮した場合、一般に人間の視覚は色相・彩度の変化に比べて明度の変化に敏感であることが知られている。このような特性を考慮して重み付け係数を設定してもよい。すなわち、前述の色空間ＨＳＬ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｌ：明度）において、明度に対する重み付け係数を彩度および色相に対する重み付け係数よりも大きく設定してもよい。具体的には、例えば、色相に対する重み付け係数α、彩度に対する重み付け係数β、および明度に対する重み付け係数γを（α，β，γ）＝（０．５，０．５，１．０）としてもよい。また、予め画像データの元になる原稿が白黒原稿であるとユーザがわかっている場合、色相・彩度は無関係であるため、ユーザの指示に基づいて、前述の色空間ＨＳＬにおいて、重み付け係数（α，β，γ）＝（０．０，０．０，１．０）となるように設定してもよい。
なお、カラーの類似度を、テキスト画素のカラー値と代表カラーのカラー値との色空間における距離（カラー距離）に基づいて算出してもよい。カラー距離の算出方法は特に限定されるものではなく、例えば、Ｌ１ノルム法（L1 norm）、Ｌ２ノルム法（L2 norm）、輝度−色度−色度色空間における色度要素間の２次元シティブロック距離測定、３次元色空間における要素間の３次元シティブロック距離測定、ユークリッド距離測定、輝度−色度−色度色空間における色度要素間の重み付き２次元シティブロック距離測定、３次元色空間における要素間の重み付き３次元シティブロック距離測定、重み付きユークリッド距離測定、及び他の当業者に周知の距離測定法を用いることができる。
図３は、テキスト画素の補正カラー値を決定する処理の流れをより詳細に示したフローチャートである。類似度算出部８３は、注目テキスト画素のカラー値を第１カラークラスの代表カラー値として設定する（ステップＳ３０）。次に、画素群分類部８４は、検査ウィンドウ内の各テキスト画素を第１カラークラスまたは第２カラークラスに分類する（ステップＳ３１）。画素群分類部８４は、例えば、注目テキスト画素のカラー値と実質的に類似しているカラー値を有するテキスト画素を第１カラークラスに分類し、注目テキスト画素のカラー値と実質的に類似していないカラー値を有するテキスト画素を第２カラークラスに分類する。具体的には、画素群分類部８４は、例えば、類似度算出部８３によって計算された類似度とあらかじめ決められた類似閾値とを比較し、類似度が類似基準を満たすテキスト画素を第１カラークラスに分類し、類似度が類似基準を満たさないテキスト画素を第２カラークラスに分類する。類似度が類似基準を満たしているかどうかの判定は、類似度が類似閾値以上であるか、類似閾値未満であるかによって判定する。例えば、色空間での距離を類似度として用いる場合、類似度が類似閾値以上の場合（カラー値同士の距離が類似閾値以上である場合）は類似基準を満たさず、当該画素のカラー値は代表カラー値と類似していないと判定される。逆に、類似度が類似閾値未満の場合（カラー値同士の距離が類似閾値未満である場合）は類似基準を満たし、当該画素のカラー値は代表カラー値と類似していると判定される。なお、値が大きい場合にカラー値同士が類似していることを示すような指標を類似度として用いた場合には、類似度が類似閾値以上の場合に類似していると判定し、類似閾値未満の場合に類似していないと判定すればよい。
次に、補正カラー値算出部８５が、第１カラークラスに属する画素数および第２カラークラスに属する画素数をそれぞれカウントする（ステップＳ３２）。次に、補正カラー値算出部８５は、条件（Ｃ１＜Ｔｓｉｍ、かつＣ１＋Ｃ２≧Ｔｔｏｔ）を満たすか否かを判断する（ステップＳ３３）。ここで、Ｃ１は第１カラークラスに属する画素の画素数、Ｃ２は第２カラークラスに属する画素の画素数、Ｔｓｉｍは予め設定される第１画素数閾値、Ｔｔｏｔは予め設定される第２画素数閾値である。そして、上記条件を満たすと判断した場合（ステップＳ３４）、補正カラー値算出部８５は、第２カラークラスのテキスト画素のカラー値に基づいて注目テキスト画素の補正カラー値を決定する（ステップＳ３５）。一方、上記条件を満たさないと判断した場合（ステップＳ３６）、補正カラー値算出部８５は、第１カラークラスのテキスト画素のカラー値に基づいて注目テキスト画素の補正カラー値を決定する（ステップＳ３７）。なお、補正カラー値の決定方法の詳細については後述する。その後、カラー値割当て部８６が補正カラー値算出部８５の決定した補正カラー値に基づいて注目テキスト画素のカラー値を補正し、処理を終了する。
なお、ステップＳ３５の判断に用いる条件は上記の条件に限るものではなく、代表カラー値が、検査ウィンドウ内における十分な数（ノイズ等によるテキストカラーの変動を抑制できるように設定される数）のテキスト画素のカラー値と類似しているか否かを判断できる条件であればよい。例えば、各カラークラスに属する画素数とあらかじめ決められた上記閾値（画素数閾値）Ｔｓｉｍとの比較に結果に応じて、条件（Ｃ１＞Ｔｓｉｍ）を満たす場合には第１カラークラスに属する画素のカラー値に基づいて補正カラー値を決定し、上記条件を満たさない場合には第２カラークラスに属する画素のカラー値に基づいて補正カラー値を決定するようにしてもよい。ステップＳ３５の判断に用いられる画素数閾値および条件は、注目画素のカラー値がノイズによって変化を受けたカラー値であるかどうかを判定できるように適宜設定すればよい。注目テキスト画素がノイズの影響を受けたものであれば、この注目テキスト画素の周囲にはテキスト画素が多く存在すると推定されるため、画素数がある画素数閾値による条件を満たすカラークラスが、テキスト画素の本来のカラー値を示していると推定することができる。
本実施形態では、上記ステップＳ３７において、以下の式を用いて補正カラー値（ωＡ，ωＢ，ωＣ）を算出する。
Figure 0004649498
また、上記ステップＳ３５において、以下の式を用いて補正カラー値（ωＡ，ωＢ，ωＣ）を算出する。
Figure 0004649498
なお、ステップＳ３５およびＳ３７における補正カラー値の算出方法はこれに限るものではなく、例えば、第１カラークラスまたは第２カラークラスに属する画素のカラー値の中央値、平均値、重み付き平均値、あるいはトリム平均値などを補正カラー値としてもよい。
また、カラー値割り当て部８６が、検査ウィンドウ内の全てのテキスト画素のカラー値を補正カラー値で上書きするようにしてもよい。また、カラー値割り当て部８６が、検査ウィンドウ内にあり、かつ第１カラークラスに属する全てのテキスト画素のカラー値を補正カラー値で上書きするようにしてもよい。
また、局所的な背景カラーの評価結果を用いてカラー補正を行うようにしてもよい。図４は、局所的な背景色の評価結果を用いてカラー補正を行う場合の処理の一例を示すフローチャートである。図４に示す例においても、注目テキスト画素の補正カラー値は、検査ウィンドウ内における注目テキスト画素の周囲の画素を検査することによって決定される。図４に示す例では、類似度算出部８３が、局所背景色の評価値を第１カラークラスの代表カラー値とする（ステップＳ４０）。そして、類似度算出部８３が上記代表カラー値と検査ウィンドウ内の各テキスト画素のカラー値との類似度を算出し、画素群分類部８４が、上記類似度に基づいて上記各テキスト画素を第１カラークラスまたは第２カラークラスに分類する（ステップＳ４１）。上記類似度の算出方法は上述した方法と同様である。その後、補正カラー値算出部８５が、第２カラークラスに分類されたテキスト画素のカラー値に基づいて対象テキスト画素の補正カラー値を算出する（ステップＳ４２）。その後、カラー値割り当て部８６が上記のように算出した補正カラー値に基づいて画像データを補正する。なお、カラー値割り当て部８６が、検査ウィンドウの中央にある注目テキスト画素のカラー値を補正カラー値で上書きするようにしてもよく、検査ウィンドウ内の全てのテキスト画素のカラー値を補正カラー値で上書きするようにしてもよく、検査ウィンドウ内にあり、かつ第２カラークラスに属する全てのテキスト画素のカラー値を補正カラー値に上書きするようにしてもよい。
また、注目テキスト画素のカラー値が局所的な背景カラーの評価値と実質的に類似している場合に、この注目テキスト画素をテキストマップから除外するようにしてもよい。図５はこの場合の処理の一例を示すフローチャートである。まず、類似度算出部８３が、局所的な背景色の評価値を決定する（ステップＳ５０）。例えば、類似度算出部８３は、局所的な背景色の評価値を第１カラークラスの代表カラー値とする。上記評価値は、パイプライン処理（画像データに対する所定の処理を順次行うプロセス）の間に行われるフォアグラウンド／バックグラウンド処理（前景（テキスト）と背景とを判別あるいは分離する処理）、またはその他の処理によって得ることができる。例えば、上記評価値は、補正システム８０に入力される前の画像データに対して所定の処理（例えば入力画像中の各画素を画像の種別に応じた領域毎に分離する領域分離処理など）を施す前処理部において算出され、画像データとともに補正システム８０に入力されるものであってもよい。あるいは、補正システム８０において、検査ウィンドウ内の各画素のカラー値に基づいて上記評価値を算出するようにしてもよい。例えば、検査ウィンドウ設定部８１あるいは局所背景色算出部（図示せず）が、検査ウィンドウ内におけるテキスト画素以外の画素のカラー値の平均値、中央値、トリム平均値、またはテキスト画素以外の画素のカラー値の他の組み合わせを上記評価値として算出するようにしてもよい。ある検査ウィンドウについて得られた局所背景色の評価値は次の検査ウィンドウへと引き継がれ、検査ウィンドウ内の全ての画素がテキスト画素である場合、伝えられた局所背景色の評価値が使用される。
その後、類似度算出部８３が注目テキスト画素のカラー値と局所背景色の評価値とを比較して両者の類似度を算出し、上記類似度に基づいて注目テキスト画素のカラー値が局所背景色の評価値と実質的に類似しているか否かを判断する（ステップＳ５１）。そして、類似していると判断した場合（ステップＳ５２）、類似度算出部８３は、上記注目テキスト画素をテキストマップから除外する（ステップＳ５３）。一方、類似していないと判断した場合（ステップＳ５４）、類似度算出部８３は、局所背景色の評価値を第１カラークラスの代表値として選択する（ステップＳ５５）。その後、画素群分類部８４は、検査ウィンドウ内のテキスト画素を第１カラークラスまたは第２カラークラスに分類する（ステップＳ５６）。例えば、局所背景色の評価値とテキスト画素のカラー値との類似度に基づいてテキスト画素の分類を行ってもよい。その後、補正カラー値算出部８５は、第２カラークラスに分類された（第２カラークラスに属するとして識別された）テキスト画素のカラー値に基づいて補正カラー値を算出する（ステップＳ５７）。例えば、補正カラー値算出部８５は、第２カラークラスに属するテキスト画素のカラー値の平均値、トリム平均値、中央値、または第２カラークラスに属するテキスト画素のカラー値の他の組み合わせを補正カラー値として算出する。あるいは、補正カラー値算出部８５が、第２カラークラスに属する画素のカラー値のうち、局所背景色の評価値との差が最も大きいカラー値を補正カラー値として算出するようにしてもよい。当該画素のカラー値と局所背景色の評価値との差として、両者の色空間での各種距離を用いてもよい。
その後、カラー値割り当て部８６が注目テキスト画素のカラー値を補正カラー値に補正する。例えば、検査ウィンドウ内の全てのテキスト画素のカラー値を補正カラー値で上書きしてもよく、検査ウィンドウ内にあり、かつ第２のカラークラスに属する全てのテキスト画素のカラー値を補正カラー値で上書きしてもよい。
このように、本実施形態では、注目画素の補正カラー値を、検査ウィンドウ内における注目画素の周辺画素（検査ウィンドウ内のテキスト画素）を検査することによって決定する。また、検査ウィンドウ内の全ての画素が検査されてもよい。
また、図３の例では、テキスト画素の補正カラー値を決定する際、検査ウィンドウ内に含まれるテキスト画素に対してステップＳ３１〜Ｓ３７の処理を施していたが、これに限るものではない。例えば、検査ウィンドウ内の全画素に対して同様の処理を施してもよい。図６はこの場合の処理の一例を示すフローチャートである。類似度算出部８３は、注目画素のカラー値を第１カラークラスの代表カラー値として設定する（ステップＳ６０）。次に、画素群分類部８４は、検査ウィンドウ内の全画素を参照し、これら全画素を第１カラークラスまたは第２カラークラスに分類する（ステップＳ６１）。画素群分類部８４は、例えば、注目画素のカラー値と実質的に類似しているカラー値を有する画素を第１カラークラスに分類し、注目画素のカラー値と実質的に類似していないカラー値を有する画素を第２カラークラスに分類する。具体的には、画素群分類部８４は、例えば、類似度算出部８３が算出した検査ウィンドウ内の全画素についての上記代表カラー値に対する類似度とあらかじめ決められた類似閾値とを比較し、類似度が類似基準を満たす画素を第１カラークラスに分類し、類似度が類似基準を満たさない画素を第２カラークラスに分類する。
次に、補正カラー値算出部８５が、第１カラークラスに属する画素数および第２カラークラスに属する画素数をそれぞれカウントする（ステップＳ６２）。
次に、補正カラー値算出部８５は、条件（Ｃ１＜Ｔｓｉｍ、かつＣ１＋Ｃ２≧Ｔｔｏｔ）を満たすか否かを判断する（ステップＳ６３）。ここで、Ｃ１は第１カラークラスに属する画素の画素数、Ｃ２は第２カラークラスに属する画素の画素数、Ｔｓｉｍは予め設定される第１画素数閾値、Ｔｔｏｔは予め設定される第２画素数閾値である。そして、上記条件を満たすと判断した場合（ステップＳ６４）、補正カラー値算出部８５は、第２カラークラスの画素のカラー値に基づいて注目画素の補正カラー値を決定する（ステップＳ６５）。一方、上記条件を満たさないと判断した場合（ステップＳ６６）、補正カラー値算出部８５は、第１カラークラスの画素のカラー値に基づいて注目画素の補正カラー値を決定する（ステップＳ６７）。その後、カラー値割当て部８６が補正カラー値算出部８５の決定した補正カラー値に基づいて注目画素のカラー値を補正し、処理を終了する。
なお、補正カラー値算出部８５は、上記ステップＳ６７において、以下の式を用いて補正カラー値（ωＡ，ωＢ，ωＣ）を算出する。
Figure 0004649498
また、補正カラー値算出部８５は、上記ステップＳ６５において、以下の式を用いて補正カラー値（ωＡ，ωＢ，ωＣ）を算出する。
Figure 0004649498
ただし、ステップＳ６５およびＳ６７における補正カラー値の決定方法はこれに限るものではなく、例えば、第１カラークラスまたは第２カラークラスに属する画素のカラー値の中央値、平均値、重み付き平均値、あるいはトリム平均値などを補正カラー値としてもよい。
また、カラー値割り当て部８６が、検査ウィンドウ内の第１カラークラスに属する全ての画素のカラー値を補正カラー値で上書きするようにしてもよい。
また、検査ウィンドウ内のテキスト画素の数が閾値を下回る場合に、注目画素選択部８２が注目テキスト画素をテキストマップから除外するようにしてもよい。
また、ある検査ウィンドウに対する処理が終了して検査ウィンドウ設定部８１が次の検査ウィンドウを設定する際、前回の検査ウィンドウを１画素（あるいは所定画素）ずつ順次ずらすことで次の検査ウィンドウ（スライディング検査ウィンドウ）を設定するようにしてもよい。この場合、カラー値割り当て部８６は検査ウィンドウの中央に位置するテキスト画素のカラー値を補正してもよい。また、前回の検査ウィンドウと次の検査ウィンドウとが重ならないように次の検査ウィンドウを設定するようにしてもよい。この場合、カラー値割り当て部８６は、検査ウィンドウ内の全てのテキスト画素のカラー値を補正してもよい。また、前回の検査ウィンドウと次の検査ウィンドウとが部分的に重なるように次の検査ウィンドウを設定してもよい。この場合、カラー値割り当て部８６は、前回の検査ウィンドウと重なっていない部分のテキスト画素のカラー値のみを補正してもよい。
また、上記のように算出した補正カラー値をさらに補正してもよい。また、注目画素の周辺画素に対する補正カラー値に基づいてこの注目画素の補正カラー値をさらに補正してもよい。
上述の明細書中で使用した文言及び表現は、説明のために使用しただけであって、これにより限定されるものではない。また、図示または記述された特徴と同等のものを排除する意図でこれらの文言及び表現を使用したものではない。本発明は上述した各実施の形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施の形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
最後に、補正システム８０の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
すなわち、補正システム８０は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである補正システム８０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記補正システム８０に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
また、補正システム８０を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
また、上記補正システム８０は、スキャナ等の画像読取装置、複写機（画像形成装置）、プリンタ装置（画像形成装置）、および、スキャナ機能、プリンタ機能、複写機能のうちの複数の機能を有する複合機（画像形成装置）などに備えられるものであってもよい。
本発明は、画像データに含まれるテキスト画像の色補正を行う色補正方法および色補正システムに利用できる。
本発明の一実施形態に係る補正システムにおいて設定されるテキスト画素と非テキスト画素とを含む検査ウィンドウの一例を示す説明図である。 本発明の一実施形態に係る補正システムにおける補正カラー値の算出処理の一例を示すフローチャートである。 図２に示した補正カラー値の算出処理をさらに詳細に示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る補正システムにおける補正カラー値の算出処理の他の例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る補正システムにおける補正カラー値の算出処理のさらに他の例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る補正システムにおける補正カラー値の算出処理のさらに他の例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る補正システムの構成を示すブロック図である。
符号の説明
８０ 補正システム
８１ 検査ウィンドウ設定部
８２ 注目画素選択部
８３ 類似度算出部
８４ 画素群分類部
８５ 補正カラー値算出部
８６ カラー値割り当て部（色補正部）

Claims (23)

  1. 画像データの色補正を行う色補正方法であって、
    上記画像データ中のテキスト画素である注目画素を選択する画素選択工程と、
    上記注目画素のカラー値である注目画素カラー値に基づいて、上記注目画素の周辺のテキスト画素からなる第１画素群に含まれる画素を、上記注目画素カラー値に類似するカラー値を有する画素からなる第２画素群と、上記注目画素カラー値に類似しないカラー値を有する画素からなる第３画素群とに分類する分類工程と、
    上記第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合には上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出し、上記第２画素群に分類された画素数が上記画素数閾値未満である場合には上記第３画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出工程と、
    上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正工程とを含むことを特徴とする色補正方法。
  2. 上記画素選択工程において、上記注目画素を中心とする複数の画素を含む領域を検査ウィンドウとして設定し、
    上記第１画素群は、上記検査ウィンドウ内におけるテキスト画素からなることを特徴とする請求項１に記載の色補正方法。
  3. 上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第１画素群の各画素の色補正を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の色補正方法。
  4. 上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第２画素群の各画素の色補正を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の色補正方法。
  5. 上記補正カラー値算出工程において上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、
    上記第２画素群に属する画素のカラー値の平均値、中央値、重み付き平均値、およびトリム平均値のうちのいずれかに基づいて上記補正カラー値を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の色補正方法。
  6. 上記補正カラー値算出工程において上記第３画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、
    上記第３画素群に属する画素のカラー値の平均値、中央値、重み付き平均値、およびトリム平均値のうちのいずれかに基づいて上記補正カラー値を算出することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の色補正方法。
  7. 上記分類工程において、上記注目画素カラー値と上記第１画素群に属する各画素のカラー値との類似度をそれぞれ算出し、上記類似度と予め設定された類似閾値とを比較することで上記第１画素群に属する各画素のカラー値が上記注目画素カラー値と類似しているか否かを画素毎に判定し、類似していると判定した画素を上記第２画素群に分類し、類似していないと判定した画素を上記第３画素群に分類することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の色補正方法。
  8. 上記注目画素カラー値と上記第１画素群に属する画素のカラー値とのユークリッド距離、シティブロック距離、重み付きシティブロック距離、および重み付きユークリッド距離のうちのいずれかを上記類似度として算出することを特徴とする請求項７に記載の色補正方法。
  9. 画像データの色補正を行う色補正システムであって、
    上記画像データ中のテキスト画素である注目画素を選択する注目画素選択部と、
    上記注目画素のカラー値である注目画素カラー値に基づいて、上記注目画素の周辺のテキスト画素からなる第１画素群に含まれる画素を、上記注目画素カラー値に類似するカラー値を有する画素からなる第２画素群と、上記注目画素カラー値に類似しないカラー値を有する画素からなる第３画素群とに分類する画素群分類部と、
    上記第２画素群に分類された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合には上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出し、上記第２画素群に分類された画素数が上記画素数閾値未満である場合には上記第３画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出部と、
    上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正部とを備えていることを特徴とする色補正システム。
  10. 画像データの色補正を行う色補正方法であって、
    上記画像データ中のテキスト画素である注目画素を選択する画素選択工程と、
    上記注目画素の周辺のテキスト画素からなる第１画素群の中から、テキスト画素ではない背景画素のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を識別する識別工程と、
    上記第２画素群のカラー値に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出工程と、
    上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正工程とを含むことを特徴とする色補正方法。
  11. 上記背景画素のカラー評価値を算出する背景色評価工程をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の色補正方法。
  12. 上記補正カラー値算出工程において、上記第２画素群として識別された画素数が予め設定された画素数閾値以上である場合にのみ上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出することを特徴とする請求項１０または１１に記載の色補正方法。
  13. 上記注目画素のカラー値である注目画素カラー値が上記背景画素のカラー評価値に類似している場合に、当該注目画素カラー値に対応する注目画素を上記第１画素群から除外することを特徴とする請求項１０から１２のいずれか一項に記載の色補正方法。
  14. 上記画素選択工程において、上記注目画素を中心とする複数の画素を含む領域を検査ウィンドウとして設定し、
    上記第１画素群は、上記検査ウィンドウ内におけるテキスト画素からなることを特徴とする請求項１０から１３のいずれか一項に記載の色補正方法。
  15. 上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第１画素群の各画素の色補正を行うことを特徴とする請求項１０から１４のいずれか一項に記載の色補正方法。
  16. 上記色補正工程において、上記補正カラー値に基づいて上記第２画素群の各画素の色補
    正を行うことを特徴とする請求項１０から１４のいずれか一項に記載の色補正方法。
  17. 上記補正カラー値算出工程において上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、
    上記第２画素群に属する画素のカラー値の平均値、中央値、重み付き平均値、およびトリム平均値のうちのいずれかに基づいて上記補正カラー値を算出することを特徴とする請求項１０から１６のいずれか一項に記載の色補正方法。
  18. 上記補正カラー値算出工程において上記第２画素群に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する場合に、
    上記第２画素群に属する画素のカラー値のうち、上記背景画素のカラー評価値との差が最も大きいカラー値を上記補正カラー値として算出することを特徴とする請求項１０から１６のいずれか一項に記載の色補正方法。
  19. 上記識別工程において、上記背景画素のカラー評価値と上記第１画素群に属する各画素のカラー値との類似度をそれぞれ算出し、上記類似度と予め設定された類似閾値とを比較することで上記第１画素群に属する各画素のカラー値が上記背景画素のカラー評価値と類似しているか否かを画素毎に判定し、類似していないと判定した画素を上記第２画素群の画素として識別することを特徴とする請求項１０から１８のいずれか一項に記載の色補正方法。
  20. 上記背景画素のカラー評価値と上記第１画素群に属する画素のカラー値とのユークリッド距離、シティブロック距離、重み付きシティブロック距離、および重み付きユークリッド距離のうちのいずれかを上記類似度として算出することを特徴とする請求項１９に記載の色補正方法。
  21. 画像データの色補正を行う色補正システムであって、
    上記画像データ中のテキスト画素である注目画素を選択する注目画素選択部と、
    上記注目画素の周辺のテキスト画素からなる第１画素群の中から、テキスト画素ではない背景画素のカラー評価値に類似していない画素からなる第２画素群を識別する画素群分類部と、
    上記第２画素群のカラー値に基づいて上記注目画素に対する補正カラー値を算出する補正カラー値算出部と、
    上記補正カラー値に基づいて上記注目画素の色補正を行う色補正部とを備えていることを特徴とする色補正システム。
  22. 請求項１から８、および１０から２０のうちのいずれか一項に記載の色補正方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、コンピュータに上記各工程の処理を実行させるためのプログラム。
  23. 請求項２２に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
JP2008187775A 2007-07-20 2008-07-18 画像データの色補正方法及びシステム Expired - Fee Related JP4649498B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/781,144 US8223395B2 (en) 2007-07-20 2007-07-20 Methods and systems for refining text color in a digital image

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009027715A JP2009027715A (ja) 2009-02-05
JP4649498B2 true JP4649498B2 (ja) 2011-03-09

Family

ID=40264593

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008187775A Expired - Fee Related JP4649498B2 (ja) 2007-07-20 2008-07-18 画像データの色補正方法及びシステム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8223395B2 (ja)
JP (1) JP4649498B2 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4496239B2 (ja) * 2007-07-31 2010-07-07 シャープ株式会社 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体
US8526732B2 (en) * 2010-03-10 2013-09-03 Microsoft Corporation Text enhancement of a textual image undergoing optical character recognition
JP5975945B2 (ja) * 2013-06-28 2016-08-23 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 画像処理装置
GB2535524B (en) * 2015-02-23 2017-11-22 Schlumberger Holdings Downhole tool for measuring angular position
RU2697737C2 (ru) * 2016-10-26 2019-08-19 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Способ обнаружения и локализации текстовых форм на изображениях

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05316343A (ja) * 1992-04-06 1993-11-26 Nec Corp 画像読取装置
JPH06339028A (ja) * 1993-05-27 1994-12-06 Toshiba Corp 画像表示装置
JPH08307666A (ja) * 1995-04-28 1996-11-22 Toshiba Corp 文書・写真混在多階調画像のデータ処理装置
JPH10232926A (ja) * 1996-12-20 1998-09-02 Canon Inc 画像処理装置及びその方法
JPH11136505A (ja) * 1997-10-29 1999-05-21 Canon Inc 画像処理装置およびその方法
JP2000048120A (ja) * 1998-07-28 2000-02-18 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 濃淡画像の文字領域抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体
JP2000357226A (ja) * 1999-06-16 2000-12-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体
JP2002117400A (ja) * 2000-10-12 2002-04-19 Sharp Corp 画像補正方法および装置ならびに画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
JP2002118751A (ja) * 1997-01-16 2002-04-19 Ricoh Co Ltd 画像処理方法および文字認識方法
JP2004153298A (ja) * 2002-09-05 2004-05-27 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像処理プログラムおよび記憶媒体
JP2004320701A (ja) * 2002-09-05 2004-11-11 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像処理プログラムおよび記憶媒体

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0961218B1 (en) 1998-05-28 2004-03-24 International Business Machines Corporation Method of binarization in an optical character recognition system
US7016536B1 (en) * 1999-11-24 2006-03-21 Gtx Corporation Method and apparatus for automatic cleaning and enhancing of scanned documents
NL1015943C2 (nl) * 2000-08-16 2002-02-19 Ocu Technologies B V Interpretatie van gekleurde documenten.
US7283669B2 (en) * 2003-01-29 2007-10-16 Lockheed Martin Corporation Fine segmentation refinement for an optical character recognition system
US20040146200A1 (en) * 2003-01-29 2004-07-29 Lockheed Martin Corporation Segmenting touching characters in an optical character recognition system to provide multiple segmentations
US20050244060A1 (en) * 2004-04-30 2005-11-03 Xerox Corporation Reformatting binary image data to generate smaller compressed image data size
US7596265B2 (en) * 2004-09-23 2009-09-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Segmenting pixels in an image based on orientation-dependent adaptive thresholds
JP4366397B2 (ja) * 2006-12-04 2009-11-18 キヤノン株式会社 画像読取装置および画像処理方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05316343A (ja) * 1992-04-06 1993-11-26 Nec Corp 画像読取装置
JPH06339028A (ja) * 1993-05-27 1994-12-06 Toshiba Corp 画像表示装置
JPH08307666A (ja) * 1995-04-28 1996-11-22 Toshiba Corp 文書・写真混在多階調画像のデータ処理装置
JPH10232926A (ja) * 1996-12-20 1998-09-02 Canon Inc 画像処理装置及びその方法
JP2002118751A (ja) * 1997-01-16 2002-04-19 Ricoh Co Ltd 画像処理方法および文字認識方法
JPH11136505A (ja) * 1997-10-29 1999-05-21 Canon Inc 画像処理装置およびその方法
JP2000048120A (ja) * 1998-07-28 2000-02-18 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 濃淡画像の文字領域抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体
JP2000357226A (ja) * 1999-06-16 2000-12-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体
JP2002117400A (ja) * 2000-10-12 2002-04-19 Sharp Corp 画像補正方法および装置ならびに画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
JP2004153298A (ja) * 2002-09-05 2004-05-27 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像処理プログラムおよび記憶媒体
JP2004320701A (ja) * 2002-09-05 2004-11-11 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像処理プログラムおよび記憶媒体

Also Published As

Publication number Publication date
US20090021753A1 (en) 2009-01-22
JP2009027715A (ja) 2009-02-05
US8223395B2 (en) 2012-07-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4498422B2 (ja) 画素の分類方法および画像処理装置
US8837836B2 (en) Image processing device identifying attribute of region included in image
JP4745296B2 (ja) デジタル画像の領域分離方法および領域分離システム
JP4745297B2 (ja) デジタル画像における均一な色の領域を特定する方法およびシステム
JP4340701B2 (ja) デジタル画像のテキストを識別する方法およびシステム
JP4590470B2 (ja) 背景色を推定する方法およびシステム
EP2645304B1 (en) Image processing device determining binarizing threshold value
US20060192898A1 (en) Method, apparatus and recording medium for image processing
US20050249430A1 (en) Image quality improving apparatus and method
CN110390643B (zh) 一种车牌增强方法、装置及电子设备
JP4745430B2 (ja) デジタル画像のテキストの位置決定を行う方法およびシステム
JP7050599B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
US20110164284A1 (en) Image processing apparatus and method
JP4649498B2 (ja) 画像データの色補正方法及びシステム
JPH08125857A (ja) 画像処理装置
JP4764903B2 (ja) テキストマップの中からライン構造を検出する方法および画像処理装置
JP2000148980A (ja) 画像処理方法、画像処理装置及び記録媒体
JP4423333B2 (ja) 背景領域特定方法、背景領域特定システム、背景色決定方法、制御プログラム、および、記録媒体
JP2007235953A (ja) デジタル画像の領域を検知する方法およびシステム
US9235773B2 (en) Image processing device capable of determining types of images accurately
US20230316697A1 (en) Association method, association system, and non-transitory computer-readable storage medium
JP4516994B2 (ja) デジタル画像の背景色を決定するための方法およびシステム
US9225876B2 (en) Method and apparatus for using an enlargement operation to reduce visually detected defects in an image
JP2003209704A (ja) 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、画像処理プログラムおよび記録媒体
JP2006133874A (ja) 画像処理方法及びその装置

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20100301

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100316

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100511

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20101116

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20101213

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131217

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4649498

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees