JP4756436B2 - パターン認識装置とそのパターン認識方法、及びパターン認識プログラム - Google Patents
パターン認識装置とそのパターン認識方法、及びパターン認識プログラム Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はカラー画像のパターン認識に関し、特に、文字等のパターンを含むカラー画像において、画像が低解像度であり、かつパターン領域の色（前景色）とパターン以外の領域の色（背景色）が不特定で複数存在する場合にも、画像中のパターンを抽出し認識するパターン認識装置とそのパターン認識方法、及びパターン認識プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のカラー画像用パターン認識装置の一例が、特許第００３０６１８１２号公報（特開平０３−０１４０７７号公報）に開示されている（以下、第１の従来技術と称する）。この従来のカラー画像用パターン認識装置は、図１７に示すように、カラー画像入力部１０と、色分布分割部７０と、二値画像生成部８０と、二値パターン認識部９０を備えている。この従来のカラー画像用パターン認識装置は、次のように動作する。
【０００３】
カラー画像入力部１０は、例えばスキャナやカメラ等の画像入力装置により画像を読みとり、又は予めコンピュータにファイルとして記憶されていた画像を読み込み、メモリ上に記憶する。色分布分割部７０は、カラー画像入力部１０が取得したカラー画像の各画素の色情報を用いて、色空間における分布を基に距離の近い色が同じグループとなるクラスタに分割する。二値画像生成部８０は、色分布分割部７０が分割して生成した各クラスタに対して、クラスタに属する色情報を持つ画素の値を“１”、属さない画素の値を“０”とする二値画像を生成する。二値パターン認識部９０は、二値画像生成部８０が生成した各二値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【０００４】
従来のカラー画像用パターン認識装置の他の一例が、特開平１１−３３８９７６号公報に開示されている（以下、第２の従来技術と称する）。この従来のカラー画像用パターン認識装置は、図１８に示すように、カラー画像入力部１０と、明度画像生成部７５と、二値画像生成部８５と、二値パターン認識部９５を備えている。このような構成を有する従来のカラー画像用パターン認識装置は次のように動作する。
【０００５】
明度画像生成部７５は、カラー画像入力部１０が取得したカラー画像の各画素に対して、色情報から明度を表す量を計算し、当該量を各画素の値とする多値画像を生成する。二値画像生成部８５は、明度画像生成部７５が生成した多値画像に対して、画素間（サブピクセル）の明度を補間して解像度を上げつつ二値画像を生成する。二値パターン認識部９５は、二値画像生成部８５が生成した二値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように従来の技術では、以下に述べるような問題点があった。
【０００７】
第１に、第１の従来技術では、低解像度の画像に対して、認識精度が低いという問題点がある。その理由は、低解像度の画像では、文字サイズが例えば１０×１０画素程度の少ない画素により示され、更に低解像度の二値画像しか生成できないために、文字の形状を表す情報が極めて少なく、結果として認識精度が低下してしまうためである。
【０００８】
第２に、第２の従来技術では、多値画像を生成しているものの、認識すべきパターンの領域の明度よりも明るい背景や暗い背景が混在するような複雑な画像では、必要なパターン領域を抽出することができないという問題点がある。その理由は、明度を表す多値画像から閾値を用いてパターン領域を抽出する際に、その画像に明るい背景や暗い背景が混在する場合には、その明るい背景又は暗い背景のいずれかがパターン領域に加えられて残ってしまうためである。
【０００９】
低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対してパターンを高精度に認識するためには、任意の前景色のパターンを抽出しつつ、当該パターンに属する度合いを多値画像として表現し、当該多値画像を用いてパターン認識することが必要であるが、しかし、従来技術では、当該多値画像を生成することができなかった。
【００１０】
本発明の目的は、上記従来技術の欠点を解決し、低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対しても任意の前景色のパターンを抽出し、当該パターンに属する度合いを多値画像として表現し当該多値画像を用いてパターン認識する、カラー画像のパターン認識装置とそのパターン認識方法、及びパターン認識プログラムを提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１のパターン認識装置は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定手段と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、対応主要色判定手段は、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第２のパターン認識装置は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定手段と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、対応主要色判定手段は、カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する主要色を検出し、主要色が２つの場合は、検出された各主要色を前景・背景色とし、主要色が３つ以上の場合は、色空間における、検出された各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第３のパターン認識装置は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定手段と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、対応主要色判定手段は、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、色空間上の距離と画像中の距離との和が最小となる主要色の組を、前景・背景色として選出する。
【００１２】
本発明の第１のパターン認識方法は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定ステップと、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、対応主要色判定ステップで、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第２のパターン認識方法は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定ステップと、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、対応主要色判定ステップで、カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する主要色を検出し、主要色が２つの場合は、検出された各主要色を前景・背景色とし、主要色が３つ以上の場合は、色空間における、検出された各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第３のパターン認識方法は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定ステップと、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、対応主要色判定ステップで、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、色空間上の距離と画像中の距離との和が最小となる主要色の組を、前景・背景色として選出する。
【００１３】
本発明の第１のパターン認識プログラムは、コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定処理と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、対応主要色判定処理で、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する処理を実行させる。
本発明の第２のパターン認識プログラムは、コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定処理と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、対応主要色判定処理で、カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する主要色を検出し、主要色が２つの場合は、検出された各主要色を前景・背景色とし、主要色が３つ以上の場合は、色空間における、検出された各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する処理を実行させる。
本発明の第３のパターン認識プログラムは、コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定処理と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、対応主要色判定処理で、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、色空間上の距離と画像中の距離との和が最小となる主要色の組を、前景・背景色として選出する処理を実行させる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本発明の第１の実施の形態によるパターン認識装置１００の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００は、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０、多値パターン認識部５０を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００３２】
カラー画像入力部１０は、例えばスキャナやカメラ等の画像入力装置により画像を読みとり、又は予めコンピュータにファイルとして記憶されていた画像を読み込み、メモリ上に記憶する。
【００３３】
主要色抽出部２０は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素の色情報を用いて、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する。
【００３４】
対応主要色判定部３０は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素に対して、予め指定された色空間において、当該画素を２つの主要色の中間色として最も近似することのできる２つの主要色の組み合わせを、当該画素の前景・背景色として判定する。
【００３５】
多値画像生成部４０は、対応主要色判定部３０により得られた各画素に対する前景・背景色に基づき、当該画素の色と当該前景・背景色に対応する２主要色との距離関係により当該２主要色に関する多値画像の各画素値を求めることにより、主要色抽出部２０が抽出した各主要色に対応する各多値画像を生成する。ここで、画素の画素値とは、その画素と、その前景・背景色として判定された主要色との関連の度合いを示す値である。例えば、本実施の形態においては、画素を最も近似する前記中間色において、当該画素の前景・背景色である２つの主要色のそれぞれが占める度合いとして画素値を算出することができる。
【００３６】
多値パターン認識部５０は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【００３７】
この多値パターン認識部５０によるパターン認識の処理は、従来技術を利用して実現できる。例えば、「1998年４月、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II、第J81-D-II巻、第４号、641〜650頁」に示されるように、多値画像から文字列領域を抽出する場合、空間周波数が高く、コントラストが大きい領域を文字候補領域として抽出し、更に二値化して各パターンの外接矩形を求め、当該外接矩形のアスペクト比やサイズ、外接矩形間の近接性や直線的配列などにより文字領域らしさを判定することにより、文字列領域及び文字を抽出できる。抽出された各文字の多値画像は、当該多値画像から認識に必要な特徴を抽出し、各字種の予め学習された特徴と比較することにより、認識される。
【００３８】
また例えば、「1994年10月、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II、第J77-D-II巻、第10号、2046〜2053頁」に示されるように、各画素での勾配の方向と強度を計算し、各小領域毎に方向別に強度を加算することにより、多値画像から特徴を得ることができる。
【００３９】
次に、本実施の形態のパターン認識装置１００の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図２は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【００４０】
図２を参照すると、まず、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像は、主要色抽出部２０に供給され、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算する（ステップ２００）。更に、主要色抽出部２０は、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。
【００４１】
対応主要色判定部３０は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。更に、対応主要色判定部３０は、選出された主要色を用い、当該主要色の各組に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素の色からの距離を計算する（ステップ３０２）。更に、対応主要色判定部３０は、当該距離が最小となる主要色の組を選出し、当該主要色の組を当該画素が属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。
【００４２】
多値画像生成部４０は、対応主要色判定部３０により得られた各画素に対する前景・背景色に基づき、色空間において、当該画素の色を当該前景・背景色に対応する２主要色を結ぶ線分へ投影した点と当該２主要色との距離関係により当該２主要色に関する多値画像の各画素値を求めることにより、主要色抽出部２０が抽出したその各主要色に対応する各多値画像を生成する（ステップ４００）。
【００４３】
最後に、多値パターン認識部５０は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５００）。
【００４４】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。図３は、本実施の形態の処理対象のカラー画像の一具体例を示す図である。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像（この図３では白黒画像で表現している）が入力された場合を考える。
【００４５】
図３の例のカラー画像においては、主に４つの色が使用されているのであり、図４においては、図３における主要な４つの色のそれぞれの領域をそれぞれ黒色で示している。ここで、その各領域に対応する色をそれぞれC1,C2,C3,C4とする（本実施例では、色はＲＧＢで表現されているとする）。ただし、画像の細部を拡大表示してみると、図５に示すように（図５では図３の「日」の左側を拡大表示している）、各領域の境界部分（エッジ部）では、各色が混合した混合色が存在している。
【００４６】
まず、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算する（ステップ２００）。図６に、色の頻度を画素数で表現し頻度の高い順に並べた例を示す（C5以下は例えばC1〜C4の混合色である）。
【００４７】
ここで、頻度分布を計算する際に、例えばＲＧＢのそれぞれが８ビットで表現されている場合は、ノイズ等により色が少し変化しても違う色と判断されてしまうため、例えばＲＧＢそれぞれを４ビットで表現するように色空間の表現精度を落としてから頻度分布を計算してもよい。
【００４８】
次に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。例えば、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100とすると、図６に示す頻度分布の結果よりC1〜C4の４色が主要色として抽出される。ここで、閾値Ｔhは、予め設定されているか、画像中の画素数との比率により自動的に設定される。
【００４９】
対応主要色判定部３０は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C4の４色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。例えば、図７に示す画素ｐに対しては近隣にはC1,C2,C4の３つの主要色が存在する。ここで、画素ｐの近隣を表す領域とは、画素ｐからの距離が閾値Ｔd以下の画素ｑの集合とする。画素ｐと画素ｑの距離Ｍ(ｐ,ｑ)は、例えばユークリッド距離や市街区距離などを使用する。
【００５０】
次に、選出された主要色C1,C2,C4を用い、当該主要色の各組（C1,C2）、（C2,C4）、（C4,C1）に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離を計算する（ステップ３０２）。
【００５１】
図８は、ＲＧＢ色空間における画素ｐの色Cpと各主要色の組を結ぶ線分との関係を図示している。ＲＧＢ空間において点Cp(k)（k＝R,G,B）を２点Ci(k)とCj(k)を結ぶ直線に射影した点をCp'(k)とすると、Cp'(k)＝Ci(k)＋ｔ×（Cj(k)−Ci(k)）という関係が成り立ち、ｔは下式により求まる。
【００５２】
ｔ＝Σk（Cj(k)−Ci(k)）×（Cp(k)−Ci(k)）／Σk（Cj(k)−Ci(k)）2
ここで、Σkはk=R,G,Bに関する総和を意味する。
【００５３】
従って、点Cp(k)から２点Ci(k)とCj(k)を結ぶ線分へ距離Ｄ(Cp,Ci,Cj)は、点Cp(k)と点Cp'(k)の距離により求まる。ここで、距離には、例えばユークリッド距離や市街区距離などを使用する。ただし、点Cp'(k)が２点Ci(k)とCj(k)を結ぶ線分上に存在するためには、０≦ｔ≦１である必要がある。従って、点Cp(k)と点Cp'(k)の距離の代わりに、ｔ＜０の場合は点Cp(k)と点Ci(k)の距離、ｔ＞１の場合は点Cp(k)と点Cj(k)の距離を用いてもよい。
【００５４】
上述の方法により、主要色の各組（C1,C2）、（C2,C4）、（C4,C1）に対して、画素ｐの色Cpから各主要色を結ぶ線分への距離Ｄ(Cp,C1,C2)、D(Cp,C2,C4)、D(Cp,C4,C1)がそれぞれ求まる。
【００５５】
次に、当該距離が最小となる主要色の組を選出し、当該主要色の組を当該画素ｐが属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。本実施例ではD(Cp,C2,C4)が最小となるので、（C2,C4）の組が画素ｐの属する前景・背景色の組となる。
【００５６】
また、図９に示す画素ｒに対しては近隣にはC2,C4の２つの主要色しか存在しないので、（C2,C4）の組が画素ｒの属する前景・背景色の組となる。ただし、最小となる距離が非常に大きい場合は、当該画素に関しては、前景・背景色は判定できなかったとしてもよい。この前景・背景色を判定する計算は、カラー画像の各画素に対して実施される。
【００５７】
多値画像生成部４０は、対応主要色判定部３０により得られた各画素に対する前景・背景色に基づき、色空間において、当該画素の色を当該前景・背景色に対応する２主要色を結ぶ線分へ投影した点と当該２主要色との距離関係により当該２主要色に関する多値画像の各画素値を求めることにより、主要色抽出部２０が抽出した各主要色に対応する各多値画像を生成する（ステップ４００）。
【００５８】
主要色Ｃｉに対応する多値画像（主要色Ｃｉが前景色と仮定した場合）は、例えばカラー画像の画素値が主要色Ｃｉの時に多値画像の画素値が２５５、カラー画像の画素値がＣｉ以外の主要色である時に多値画像の画素値が０になるように生成する。例えば、図７に示す画素ｐに対しては、前景・背景色に対応する２主要色は（Ｃ２，Ｃ４）であり、色空間において点Ｃｐ（ｋ）をＣ２（ｋ），Ｃ４（ｋ）を結ぶ線分（またはＣ２（ｋ），Ｃ４（ｋ）を通る直線としてもよい）へ投影した点Ｃｐ’（ｋ）と２主要色Ｃ２（ｋ），Ｃ４（ｋ）との位置関係は、
Ｃｐ’（ｋ） ＝Ｃ２（ｋ）＋ｔ×（Ｃ４（ｋ）−Ｃ２（ｋ））とすると、
Ｃｐ’（ｋ）−Ｃ２（ｋ）＝ｔ×（Ｃ４（ｋ）−Ｃ２（ｋ））、
Ｃｐ’（ｋ）−Ｃ４（ｋ）＝（１−ｔ）×（Ｃ２（ｋ）−Ｃ４（ｋ））となる。
【００５９】
従って、主要色C2に対応する多値画像の画素ｐの画素値に［256×（１−ｔ）］を代入、主要色C4に対応する多値画像の画素ｐの画素値には［256×ｔ］を代入する（ただし、255以上の場合は255、０以下の場合は０とする）。ここで、記号［ ］は、ガウス記号（小数点以下を切り捨てて整数化する関数）を意味する。
【００６０】
この処理を各画素に対して実行すると、図４のような主要色C1〜C4に対応した４つの多値画像が生成される（図４では黒色の部分が画素値255に、白色の部分が画素値０に対応する）。また、図４では明示されていないが、図１０に一部を拡大して示すように、エッジ部分は０〜255の間のある中間的な画素値になっている。
【００６１】
最後に、多値パターン認識部５０は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５００）。図４に示す４つの多値画像から文字を抽出し認識する場合、空間周波数や領域のサイズなど情報により、例えばC1,C2,C3に対応する多値画像内の領域は文字候補領域から除外され、C4の「日本」に対応する領域が抽出される（条件によってはC3の「●」に対応する領域も抽出される場合もある）。抽出されたC4における領域は、文字認識により「日本」と認識され、最終的に図３に示したカラー画像内に「日本」という文字列が存在したことがわかる。
【００６２】
以上説明したように、本実施の形態によれば、各画素に対して、当該画素が属する前景・背景色を主要色の中から判定し、各主要色への距離に基づき多値画像を生成することができる。このため、背景色の複雑な画像に対しても、任意の前景色のパターンを抽出しつつ、当該パターンに属する度合いを多値画素値として表現した多値画像を生成でき、当該多値画像をパターン認識することにより低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対しても高精度に認識を行うことができる。
【００６３】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６４】
図１１は、本発明の第２の実施の形態によるパターン認識装置１００ａの構成を示すプロック図である。図１１を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００ａは、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０、多値画像指定部６５、多値パターン認識部５５を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００６５】
カラー画像入力部１０と、主要色抽出部２０と、対応主要色判定部３０と、多値画像生成部４０は、図１に示した第１の実施の形態における処理と同一の処理を実行する。
【００６６】
多値画像指定部６５は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像をディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する。利用者は、認識させたいパターンを含む多値画像をマウス等の入力手段を用いて指定し、多値画像指定部６５は、その多値画像の指定を受け付ける。
【００６７】
多値パターン認識部５５は、多値画像指定部６５により指定された多値画像を多値画像生成部４０から取得し、当該多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【００６８】
次に、本実施の形態の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図１２は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。図１２を参照すると、ステップ２００と、ステップ２０２と、ステップ３００と、ステップ３０２と、ステップ３０４と、ステップ４００は、図２のフローチャートに示した第１の実施の形態における動作と同一である。
【００６９】
本実施の形態においては、ステップ４００における各主要色の多値画像の生成後、多値画像指定部６５が、多値画像生成部４０が生成した各多値画像をディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する（ステップ６５０）。利用者は、認識させたいパターンを含む多値画像を、マウス等を用いて指定し、多値画像指定部６５がその多値画像の指定を受け付ける（ステップ６５２）。多値パターン認識部５５は、多値画像指定部６５において指定された多値画像を多値画像生成部４０から取得し、当該多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。
【００７０】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像が入力された場合を考える。
【００７１】
まず、第１の実施の形態の動作と同じ処理により、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０により、図４に示すような主要色C1〜C4に対する４つの多値画像が生成される（ステップ２００、ステップ２０２、ステップ３００、ステップ３０２、ステップ３０４、ステップ４００）。
【００７２】
多値画像指定部６５は、多値画像生成部４０により生成された各多値画像（図４）を、ディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する（ステップ６５０）。利用者は、認識させたいパターンを含む多値画像を、マウス等の入力手段を用いて指定する（ステップ６５２）。例えば、「日本」を認識させたい場合は、「日本」を含む主要色C4の多値画像を指定する。
【００７３】
多値パターン認識部５５は、多値画像指定部６５において指定された主要色C4に対応する多値画像を多値画像生成部４０から取得し、当該多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。
【００７４】
文字を抽出し認識する場合、C4の「日本」に対応する領域のみが正しく抽出され認識される。またこのようにして、第１の実施の形態と異なり、認識処理の不要なC3の「●」の領域が認識処理の対象に含まれてしまうことを回避できる。
【００７５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、多値画像指定部６５において利用者が認識させたいパターンを含む多値画像を指定できるというように構成されているため、必要なパターンのみを的確に抽出し、高精度にパターンを認識することができる。
【００７６】
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００７７】
図１３は、本発明の第３の実施の形態によるパターン認識装置１００ｂの構成を示すブロック図である。図１３を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００ｂは、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、抽出条件変更部２５、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０、多値パターン認識部５０を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００７８】
カラー画像入力部１０と、主要色抽出部２０と、対応主要色判定部３０と、多値画像生成部４０と、多値パターン認識部５０は、図１に示した第１の実施の形態における処理と同一の処理を実行する。
【００７９】
抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素が多数存在する場合において、主要色を抽出するための条件を変更する。
【００８０】
次に、本実施の形態の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図１４は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。図１４を参照すると、ステップ２００と、ステップ２０２と、ステップ３００と、ステップ３０２と、ステップ３０４と、ステップ４００と、ステップ５００は、図２に示した第１の実施の形態における動作と同一である。
【００８１】
本実施の形態においては、ステップ３０４における当該画素が属する前景・背景色の組の選出後、抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素数Ｎを計数し（ステップ２５０）、画素数Ｎを閾値Ｔnと比較し（ステップ２５２）、画素数Ｎが大きい場合は、主要色抽出のための条件を変更し（ステップ２５４）、主要色抽出部２０（ステップ２０２）に進む。一方、画素数Ｎが小さい場合は、多値画像生成部４０（ステップ４００）に進む。
【００８２】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像が入力された場合を考える。
【００８３】
主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算し（ステップ２００）、図６に示すような色の頻度分布が算出される。次に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。ここで、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値Ｔhを最初はＴh＝200とすると、図６に示す頻度分布の結果によりC1〜C3の３色が主要色として抽出される。
【００８４】
対応主要色判定部３０は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C3の３色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。例えば、図７に示す画素ｐに対しては近隣にはC1,C2の２つの主要色しか存在しない。
【００８５】
次に、選出された主要色C1,C2を用い、当該主要色の組（C1,C2）に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離Ｄ(Cp,C1,C2)を計算する（ステップ３０２）。
【００８６】
しかし、画素ｐの色Cpは、本来C1とC2による混合色ではないため、図８に示すように距離Ｄ(Cp,C1,C2)は非常に大きくなる。従って、当該画素ｐに関しては、前景・背景色は判定できなかったと判定される（ステップ３０４）。また、例えば、図９に示す画素ｒに対しては近隣には主要色はC2の１つしか存在しないため、この場合も前景・背景色を判定することはできない。
【００８７】
抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素数Ｎを計数する（ステップ２５０）。例えば、前景・背景色が判定できなかった画素数ＮがＮ＝100存在し、閾値ＴnがＴn＝50である場合、ＮとＴnを比較すると（ステップ２５２）、Ｎ＞Ｔnであるため、抽出条件変更部２５は主要色抽出のための条件として主要色の頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100に変更し（ステップ２５４）、主要色抽出部２０（ステップ２０２）に進む。
【００８８】
主要色抽出部２０は、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100として、図６に示す頻度分布の結果よりC1〜C4の４色を主要色として抽出する。対応主要色判定部３０は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C4の４色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。
【００８９】
例えば、図７に示す画素ｐに対しては近隣にはC1,C2,C4の３つの主要色が存在し、当該主要色の各組（C1,C2）、（C2,C4）、（C4,C1）に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離距離Ｄ(Cp,C1,C2)、D(Cp,C2,C4)、D(Cp,C4,C1)を計算する（ステップ３０２）。
【００９０】
次に、当該距離が最小となる主要色の組（C2,C4）を選出し、当該主要色の組を当該画素ｐが属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素数Ｎを計数する（ステップ２５０）。
【００９１】
例えば、前景・背景色が判定できなかった画素数ＮがＮ＝10存在し、閾値ＴnがＴn＝50である場合、ＮとＴnを比較すると（ステップ２５２）、Ｎ＜Ｔnであるため、多値画像生成部４０（ステップ４００）に進む。
【００９２】
以上説明したように、本実施の形態によれば、対応主要色判定部３０において、もし前景・背景色が判定できなかった画素が多数存在する場合には、主要色を抽出するための条件を変更することができる。このため、主要色の抽出漏れをなくし、高精度にパターンを抽出し認識することができる。
【００９３】
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００９４】
図１５は、本発明の第４の実施の形態によるパターン認識装置１００ｃの構成を示すブロック図である。図１５を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００ｃは、カラー画像入力部１０、前景色指定部６０、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３５、多値画像生成部４５、多値パターン認識部５５を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００９５】
カラー画像入力部１０と、主要色抽出部２０は、図１に示した第１の実施の形態における処理と同一の処理を実行する。
【００９６】
前景色指定部６０は、カラー画像入力部１０により取得されたカラー画像をディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する。そして、利用者が認識させたいパターン部分をマウス等の入力手段を用いて指定することにより、前景色指定部６０はパターンの前景色を取得する。
【００９７】
対応主要色判定部３５は、カラー画像入力部１０により取得されたカラー画像の各画素に対して、前景色指定部６０において指定された前景色と、主要色抽出部２０が抽出した主要色を用い、当該主要色の中から当該画素の色が属する前景・背景色の組を判定する。
【００９８】
多値画像生成部４５は、前景色指定部６０において指定された前景色と、対応主要色判定部３５により取得した各画素に対する背景色に基づき、指定されたの前景色に対応する多値画像の各画素値を、当該画素の色と当該前景・背景色との距離関係により求め、多値画像を生成する。
【００９９】
多値パターン認識部５５は、多値画像生成部４５が生成した多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【０１００】
次に、本実施の形態の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図１６は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。図１６を参照すると、ステップ２００と、ステップ２０２と、ステップ３００と、ステップ３０２と、ステップ３０４は、図２に示した第１の実施の形態における動作と同一である。
【０１０１】
まず始めに、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像は、前景色指定部６０においてディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示される（ステップ６００）。利用者は認識させたいパターンの部分をマウス等の入力手段を用いて指定し、パターンの前景色を指定する（ステップ６０２）。
【０１０２】
次に、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像は主要色抽出部２０に供給され、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算する（ステップ２００）。更に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。
【０１０３】
対応主要色判定部３５は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。
【０１０４】
次に、選出された主要色に対して、前景色指定部６０において指定された前景色を含むように当該主要色の組を限定する（ステップ３５０）。更に、選出された主要色を用い、色空間において当該主要色との組を結ぶ線分への当該画素の色からの距離を計算する（ステップ３０２）。更に、当該距離が最小となる主要色の組を選出し、当該主要色の組を当該画素が属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。
【０１０５】
多値画像生成部４５は、前景色指定部６０において指定された前景色、対応主要色判定部３５より得られた各画素に対する背景色に基づき、指定された前景色に対応する多値画像の各画素値を当該画素の色と当該前景・背景色との距離関係により求め、多値画像を生成する（ステップ４５０）。
【０１０６】
最後に、多値パターン認識部５５は、多値画像生成部４５により生成された多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。
【０１０７】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像が入力された場合を考える。
【０１０８】
まず、前景色指定部６０において、ディスプレイを用いて当該カラー画像が利用者に表示される（ステップ６００）。利用者は、例えば「日本」という文字を認識させたい場合、「日本」の文字部分（色がC4の部分）の１点をマウス等の入力手段を用いて指定し、文字の前景色C4を指定する（ステップ６０２）。
【０１０９】
次に、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算し、図６に示すような色の頻度分布を算出する（ステップ２００）。更に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。例えば、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100とすると、図６に示す頻度分布の結果よりC1〜C4の４色が主要色として抽出される。
【０１１０】
対応主要色判定部３５は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C4の４色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。例えば、図７に示す画素ｐに対しては、近隣にはC1,C2,C4の３つの主要色が存在する。
【０１１１】
次に、主要色C4は、前景色指定部６０において指定された前景色であるので、主要色の組を（C4,C1）と（C4,C2）に限定する（ステップ３５０）。次に、選出された主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離D(Cp,C4,C1)、D(Cp,C4,C2)を計算する（ステップ３０２）。更に、当該距離が最小となる前景色と主要色の組（C4,C2）を選出し、当該前景色と主要色の組を当該画素ｐが属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。
【０１１２】
多値画像生成部４５は、前景色指定部６０において指定された前景色、対応主要色判定部３５により得られた各画素に対する背景色に基づき、指定された前景色C4に対応する多値画像の各画素値を当該画素の色と当該前景・背景色との距離関係により求め、多値画像を生成する（ステップ４５０）。
【０１１３】
この処理を各画素に対して実行すると、図４における主要色C4に対応した１つの多値画像が生成される。最後に、多値パターン認識部５５は、多値画像生成部４５が生成したC4に対応した多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。文字を抽出し認識する場合、C4の「日本」に対応する領域のみが抽出され認識される。
【０１１４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、前景色指定部６０において利用者が認識させたいパターンの前景色を指定することができる。このため、必要なパターンのみを的確に抽出し、高精度にパターンを認識することができる。
【０１１５】
次に、本発明のその他の実施の形態を説明する。
【０１１６】
第１〜第４の実施の形態において、画像の色空間はＲＧＢ空間としたが、他の色空間（例えば、ＣＭＹＫ、ＨＳＩ、Ｌａｂ等の色空間）を使用することも同様に実施することができる。
【０１１７】
また、主要色抽出部２０において、上記各実施の形態においては、色の頻度分布を画像全体で集計し、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値Ｔhを用いて主要色を抽出したが、画像の局所的な領域で集計し主要色を抽出する方法も同様に実施することができる。パターンは局所的な領域に集中していることが多く、画像全体ではパターンの前景色の頻度は低く、必要な主要色が抽出されない場合がある。このため、局所的な領域で集計する方式を採用することにより、必要な主要色をより抽出することができる。
【０１１８】
また、対応主要色判定部３０、３５において、上記各実施の形態においては、各画素に対して距離の閾値Ｔdを用いて近隣の主要色を選出するようにしたが、その閾値Ｔdの値を可変としてもよい。閾値Ｔdが小さい場合には、近隣に必要な主要色が見つからない場合が多くなる。ここで、閾値を可変とすることにより、近隣の主要色が見つからない場合には、必要な個数の主要色が見つかるまで自動的に順次閾値を大きくして探すことができる。
【０１１９】
また、選択された主要色の各組に対して、上記各実施の形態においては、色空間において各画素の色からの距離を計算し最も近い前景・背景色の組を選出したが、色空間における距離だけでなく、画像中の座標空間における画素と近隣の主要色の画素との距離も加えて距離を計算する方式も、同様にして実施することができる。
【０１２０】
例えば、主要色の組をCi、Cjとし、画像中で画素ｐに最も近い主要色Ci、Cjを持つ画素をｉ、jとした場合に、距離の総和Ｅを、Ｅ＝ａ×Ｄ(Cp,Ci,Cj)＋ｂ×（Ｍ(ｐ,ｉ)＋Ｍ(ｐ,ｊ)）と算出することができる（ここで、ａ、ｂは重み係数）。更にここで、画素と近隣の２主要色の画素との位置関係（直線性）を、コストとして距離に加えてもよい。
【０１２１】
第２の実施の形態においては、多値画像指定部６５において指定する対象は、多値画像としたが、認識させたいパターンを含む多値画像の一部を指定する方式も同様に実施することができる。
【０１２２】
第４の実施の形態においては、前景色指定部６０において指定する対象は、認識させたいパターンの１点（その点の色）としたが、更に認識させたいパターンを含む領域を指定する方式も同様に実施することができる。
【０１２３】
また、上記各実施の形態においては、最初に、認識対象のカラー画像から複数の主要色を抽出している。つまり、その抽出された主要色を２個づつ組にし、色空間上でその２個の主要色が成す線分と、カラー画像の各画素の色とが成す距離を用いて、各画素の画素値を算出し多値画像を生成するのであった。しかし、本発明では、複数の主要色の抽出を必ずしも必要とするものではなく、例えば、主要色が１つしか抽出できなかった場合に、その１つの主要色とカラー画像の各画素の色とが色空間上で成す距離を用いて、上記各実施の形態と同様にして、各画素の画素値を算出し多値画像を生成する機能を更に備えるものとしてもよい。
【０１２４】
なお、上記各実施の形態のカラー画像のパターン認識装置１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃは、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、抽出条件変更部２５、対応主要色判定部３０、３５、多値画像生成部４０、４５、多値パターン認識部５０、５５、前景色指定部６０、多値画像指定部６５、色分布分割部７０、明度画像生成部７５、二値画像生成部８０、８５、二値パターン認識部９０、９５の機能や、その他の機能をハードウェア的に実現することは勿論として、各機能を備えるコンピュータプログラムであるパターン認識プログラムを、コンピュータ処理装置のメモリにロードされることで実現することができる。このパターン認識プログラムは、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃに格納される。そして、その記録媒体からコンピュータ処理装置にロードされ、コンピュータ処理装置の動作を制御することにより、上述した各機能を実現する。
【０１２５】
以上好ましい実施の形態及び実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。
【０１２６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明のパターン認識装置によれば、以下のような効果が達成される。
【０１２７】
第１に、本発明によれば、低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対しても高精度にパターン認識を行うことができる。その理由は、各画素に対して、当該画素が属する前景・背景色を判定し、各主要色への色空間における距離関係に基づき多値画像を生成するため、背景色の複雑な画像に対しても、任意の前景色のパターンを抽出しつつ、当該パターンに属する度合いを多値画素値として表現した多値画像を生成でき、更にその生成された多値画像を用いて当該多値画像をパターン認識するためである。また、主要色を抽出するための条件を変更することができるため、主要色の抽出漏れをなくし、高精度にパターンを抽出し認識できるためである。
【０１２８】
第２に、本発明によれば、認識させたい必要なパターンのみが的確に抽出され高精度にパターンを認識できる。その理由は、利用者が認識させたいパターンの前景色を指定したり、認識させたいパターンを含む多値画像を指定できるからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 本発明の第１の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の一具体例を示す図である。
【図４】 本発明の第１の実施の形態の多値画像生成部が、図３の例のカラー画像から生成した多値画像の一具体例を示す図である。
【図５】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の細部の一具体例を示す図である。
【図６】 本発明の第１の実施の形態の主要色抽出部が算出した色の頻度分布の一具体例を示す図である。
【図７】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の細部の一具体例を示す図である。
【図８】 本発明の第１の実施の形態の対応主要色判定部によるＲＧＢ色空間における画素の色と各主要色の組を結ぶ線分との関係を示す図である。
【図９】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の細部の一具体例を示す図である。
【図１０】 本発明の第１の実施の形態の多値画像生成部が生成した多値画像の、細部の一具体例を示す図である。
【図１１】 本発明の第２の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すプロック図である。
【図１２】 本発明の第２の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】 本発明の第３の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 本発明の第３の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】 本発明の第４の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】 本発明の第４の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１７】 第１の従来技術の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１８】 第２の従来技術の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ パターン認識装置
１０ カラー画像入力部
２０ 主要色抽出部
２５ 抽出条件変更部
３０、３５ 対応主要色判定部
４０、４５ 多値画像生成部
５０、５５ 多値パターン認識部
６０ 前景色指定部
６５ 多値画像指定部
７０ 色分布分割部
７５ 明度画像生成部
８０、８５ 二値画像生成部
９０、９５ 二値パターン認識部
２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ 記録媒体
【発明の属する技術分野】
本発明はカラー画像のパターン認識に関し、特に、文字等のパターンを含むカラー画像において、画像が低解像度であり、かつパターン領域の色（前景色）とパターン以外の領域の色（背景色）が不特定で複数存在する場合にも、画像中のパターンを抽出し認識するパターン認識装置とそのパターン認識方法、及びパターン認識プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のカラー画像用パターン認識装置の一例が、特許第００３０６１８１２号公報（特開平０３−０１４０７７号公報）に開示されている（以下、第１の従来技術と称する）。この従来のカラー画像用パターン認識装置は、図１７に示すように、カラー画像入力部１０と、色分布分割部７０と、二値画像生成部８０と、二値パターン認識部９０を備えている。この従来のカラー画像用パターン認識装置は、次のように動作する。
【０００３】
カラー画像入力部１０は、例えばスキャナやカメラ等の画像入力装置により画像を読みとり、又は予めコンピュータにファイルとして記憶されていた画像を読み込み、メモリ上に記憶する。色分布分割部７０は、カラー画像入力部１０が取得したカラー画像の各画素の色情報を用いて、色空間における分布を基に距離の近い色が同じグループとなるクラスタに分割する。二値画像生成部８０は、色分布分割部７０が分割して生成した各クラスタに対して、クラスタに属する色情報を持つ画素の値を“１”、属さない画素の値を“０”とする二値画像を生成する。二値パターン認識部９０は、二値画像生成部８０が生成した各二値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【０００４】
従来のカラー画像用パターン認識装置の他の一例が、特開平１１−３３８９７６号公報に開示されている（以下、第２の従来技術と称する）。この従来のカラー画像用パターン認識装置は、図１８に示すように、カラー画像入力部１０と、明度画像生成部７５と、二値画像生成部８５と、二値パターン認識部９５を備えている。このような構成を有する従来のカラー画像用パターン認識装置は次のように動作する。
【０００５】
明度画像生成部７５は、カラー画像入力部１０が取得したカラー画像の各画素に対して、色情報から明度を表す量を計算し、当該量を各画素の値とする多値画像を生成する。二値画像生成部８５は、明度画像生成部７５が生成した多値画像に対して、画素間（サブピクセル）の明度を補間して解像度を上げつつ二値画像を生成する。二値パターン認識部９５は、二値画像生成部８５が生成した二値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように従来の技術では、以下に述べるような問題点があった。
【０００７】
第１に、第１の従来技術では、低解像度の画像に対して、認識精度が低いという問題点がある。その理由は、低解像度の画像では、文字サイズが例えば１０×１０画素程度の少ない画素により示され、更に低解像度の二値画像しか生成できないために、文字の形状を表す情報が極めて少なく、結果として認識精度が低下してしまうためである。
【０００８】
第２に、第２の従来技術では、多値画像を生成しているものの、認識すべきパターンの領域の明度よりも明るい背景や暗い背景が混在するような複雑な画像では、必要なパターン領域を抽出することができないという問題点がある。その理由は、明度を表す多値画像から閾値を用いてパターン領域を抽出する際に、その画像に明るい背景や暗い背景が混在する場合には、その明るい背景又は暗い背景のいずれかがパターン領域に加えられて残ってしまうためである。
【０００９】
低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対してパターンを高精度に認識するためには、任意の前景色のパターンを抽出しつつ、当該パターンに属する度合いを多値画像として表現し、当該多値画像を用いてパターン認識することが必要であるが、しかし、従来技術では、当該多値画像を生成することができなかった。
【００１０】
本発明の目的は、上記従来技術の欠点を解決し、低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対しても任意の前景色のパターンを抽出し、当該パターンに属する度合いを多値画像として表現し当該多値画像を用いてパターン認識する、カラー画像のパターン認識装置とそのパターン認識方法、及びパターン認識プログラムを提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１のパターン認識装置は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定手段と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、対応主要色判定手段は、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第２のパターン認識装置は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定手段と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、対応主要色判定手段は、カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する主要色を検出し、主要色が２つの場合は、検出された各主要色を前景・背景色とし、主要色が３つ以上の場合は、色空間における、検出された各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第３のパターン認識装置は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定手段と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、対応主要色判定手段は、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、色空間上の距離と画像中の距離との和が最小となる主要色の組を、前景・背景色として選出する。
【００１２】
本発明の第１のパターン認識方法は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定ステップと、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、対応主要色判定ステップで、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第２のパターン認識方法は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定ステップと、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、対応主要色判定ステップで、カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する主要色を検出し、主要色が２つの場合は、検出された各主要色を前景・背景色とし、主要色が３つ以上の場合は、色空間における、検出された各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する。
本発明の第３のパターン認識方法は、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定ステップと、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、対応主要色判定ステップで、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、色空間上の距離と画像中の距離との和が最小となる主要色の組を、前景・背景色として選出する。
【００１３】
本発明の第１のパターン認識プログラムは、コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定処理と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、対応主要色判定処理で、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する処理を実行させる。
本発明の第２のパターン認識プログラムは、コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定処理と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、対応主要色判定処理で、カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する主要色を検出し、主要色が２つの場合は、検出された各主要色を前景・背景色とし、主要色が３つ以上の場合は、色空間における、検出された各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は主要色への距離が最小となる主要色の組を前景・背景色として選出する処理を実行させる。
本発明の第３のパターン認識プログラムは、コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色を判定する対応主要色判定処理と、当該画素の前景・背景色を成す２つの主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、カラー画像の各画素の色を、当該画素の前景・背景色として判定された２つの主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、対応主要色判定処理で、カラー画像の各画素に対して、色空間における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各主要色の２つを結ぶ線分又は主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、色空間上の距離と画像中の距離との和が最小となる主要色の組を、前景・背景色として選出する処理を実行させる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本発明の第１の実施の形態によるパターン認識装置１００の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００は、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０、多値パターン認識部５０を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００３２】
カラー画像入力部１０は、例えばスキャナやカメラ等の画像入力装置により画像を読みとり、又は予めコンピュータにファイルとして記憶されていた画像を読み込み、メモリ上に記憶する。
【００３３】
主要色抽出部２０は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素の色情報を用いて、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する。
【００３４】
対応主要色判定部３０は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素に対して、予め指定された色空間において、当該画素を２つの主要色の中間色として最も近似することのできる２つの主要色の組み合わせを、当該画素の前景・背景色として判定する。
【００３５】
多値画像生成部４０は、対応主要色判定部３０により得られた各画素に対する前景・背景色に基づき、当該画素の色と当該前景・背景色に対応する２主要色との距離関係により当該２主要色に関する多値画像の各画素値を求めることにより、主要色抽出部２０が抽出した各主要色に対応する各多値画像を生成する。ここで、画素の画素値とは、その画素と、その前景・背景色として判定された主要色との関連の度合いを示す値である。例えば、本実施の形態においては、画素を最も近似する前記中間色において、当該画素の前景・背景色である２つの主要色のそれぞれが占める度合いとして画素値を算出することができる。
【００３６】
多値パターン認識部５０は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【００３７】
この多値パターン認識部５０によるパターン認識の処理は、従来技術を利用して実現できる。例えば、「1998年４月、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II、第J81-D-II巻、第４号、641〜650頁」に示されるように、多値画像から文字列領域を抽出する場合、空間周波数が高く、コントラストが大きい領域を文字候補領域として抽出し、更に二値化して各パターンの外接矩形を求め、当該外接矩形のアスペクト比やサイズ、外接矩形間の近接性や直線的配列などにより文字領域らしさを判定することにより、文字列領域及び文字を抽出できる。抽出された各文字の多値画像は、当該多値画像から認識に必要な特徴を抽出し、各字種の予め学習された特徴と比較することにより、認識される。
【００３８】
また例えば、「1994年10月、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II、第J77-D-II巻、第10号、2046〜2053頁」に示されるように、各画素での勾配の方向と強度を計算し、各小領域毎に方向別に強度を加算することにより、多値画像から特徴を得ることができる。
【００３９】
次に、本実施の形態のパターン認識装置１００の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図２は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【００４０】
図２を参照すると、まず、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像は、主要色抽出部２０に供給され、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算する（ステップ２００）。更に、主要色抽出部２０は、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。
【００４１】
対応主要色判定部３０は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。更に、対応主要色判定部３０は、選出された主要色を用い、当該主要色の各組に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素の色からの距離を計算する（ステップ３０２）。更に、対応主要色判定部３０は、当該距離が最小となる主要色の組を選出し、当該主要色の組を当該画素が属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。
【００４２】
多値画像生成部４０は、対応主要色判定部３０により得られた各画素に対する前景・背景色に基づき、色空間において、当該画素の色を当該前景・背景色に対応する２主要色を結ぶ線分へ投影した点と当該２主要色との距離関係により当該２主要色に関する多値画像の各画素値を求めることにより、主要色抽出部２０が抽出したその各主要色に対応する各多値画像を生成する（ステップ４００）。
【００４３】
最後に、多値パターン認識部５０は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５００）。
【００４４】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。図３は、本実施の形態の処理対象のカラー画像の一具体例を示す図である。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像（この図３では白黒画像で表現している）が入力された場合を考える。
【００４５】
図３の例のカラー画像においては、主に４つの色が使用されているのであり、図４においては、図３における主要な４つの色のそれぞれの領域をそれぞれ黒色で示している。ここで、その各領域に対応する色をそれぞれC1,C2,C3,C4とする（本実施例では、色はＲＧＢで表現されているとする）。ただし、画像の細部を拡大表示してみると、図５に示すように（図５では図３の「日」の左側を拡大表示している）、各領域の境界部分（エッジ部）では、各色が混合した混合色が存在している。
【００４６】
まず、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算する（ステップ２００）。図６に、色の頻度を画素数で表現し頻度の高い順に並べた例を示す（C5以下は例えばC1〜C4の混合色である）。
【００４７】
ここで、頻度分布を計算する際に、例えばＲＧＢのそれぞれが８ビットで表現されている場合は、ノイズ等により色が少し変化しても違う色と判断されてしまうため、例えばＲＧＢそれぞれを４ビットで表現するように色空間の表現精度を落としてから頻度分布を計算してもよい。
【００４８】
次に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。例えば、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100とすると、図６に示す頻度分布の結果よりC1〜C4の４色が主要色として抽出される。ここで、閾値Ｔhは、予め設定されているか、画像中の画素数との比率により自動的に設定される。
【００４９】
対応主要色判定部３０は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C4の４色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。例えば、図７に示す画素ｐに対しては近隣にはC1,C2,C4の３つの主要色が存在する。ここで、画素ｐの近隣を表す領域とは、画素ｐからの距離が閾値Ｔd以下の画素ｑの集合とする。画素ｐと画素ｑの距離Ｍ(ｐ,ｑ)は、例えばユークリッド距離や市街区距離などを使用する。
【００５０】
次に、選出された主要色C1,C2,C4を用い、当該主要色の各組（C1,C2）、（C2,C4）、（C4,C1）に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離を計算する（ステップ３０２）。
【００５１】
図８は、ＲＧＢ色空間における画素ｐの色Cpと各主要色の組を結ぶ線分との関係を図示している。ＲＧＢ空間において点Cp(k)（k＝R,G,B）を２点Ci(k)とCj(k)を結ぶ直線に射影した点をCp'(k)とすると、Cp'(k)＝Ci(k)＋ｔ×（Cj(k)−Ci(k)）という関係が成り立ち、ｔは下式により求まる。
【００５２】
ｔ＝Σk（Cj(k)−Ci(k)）×（Cp(k)−Ci(k)）／Σk（Cj(k)−Ci(k)）2
ここで、Σkはk=R,G,Bに関する総和を意味する。
【００５３】
従って、点Cp(k)から２点Ci(k)とCj(k)を結ぶ線分へ距離Ｄ(Cp,Ci,Cj)は、点Cp(k)と点Cp'(k)の距離により求まる。ここで、距離には、例えばユークリッド距離や市街区距離などを使用する。ただし、点Cp'(k)が２点Ci(k)とCj(k)を結ぶ線分上に存在するためには、０≦ｔ≦１である必要がある。従って、点Cp(k)と点Cp'(k)の距離の代わりに、ｔ＜０の場合は点Cp(k)と点Ci(k)の距離、ｔ＞１の場合は点Cp(k)と点Cj(k)の距離を用いてもよい。
【００５４】
上述の方法により、主要色の各組（C1,C2）、（C2,C4）、（C4,C1）に対して、画素ｐの色Cpから各主要色を結ぶ線分への距離Ｄ(Cp,C1,C2)、D(Cp,C2,C4)、D(Cp,C4,C1)がそれぞれ求まる。
【００５５】
次に、当該距離が最小となる主要色の組を選出し、当該主要色の組を当該画素ｐが属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。本実施例ではD(Cp,C2,C4)が最小となるので、（C2,C4）の組が画素ｐの属する前景・背景色の組となる。
【００５６】
また、図９に示す画素ｒに対しては近隣にはC2,C4の２つの主要色しか存在しないので、（C2,C4）の組が画素ｒの属する前景・背景色の組となる。ただし、最小となる距離が非常に大きい場合は、当該画素に関しては、前景・背景色は判定できなかったとしてもよい。この前景・背景色を判定する計算は、カラー画像の各画素に対して実施される。
【００５７】
多値画像生成部４０は、対応主要色判定部３０により得られた各画素に対する前景・背景色に基づき、色空間において、当該画素の色を当該前景・背景色に対応する２主要色を結ぶ線分へ投影した点と当該２主要色との距離関係により当該２主要色に関する多値画像の各画素値を求めることにより、主要色抽出部２０が抽出した各主要色に対応する各多値画像を生成する（ステップ４００）。
【００５８】
主要色Ｃｉに対応する多値画像（主要色Ｃｉが前景色と仮定した場合）は、例えばカラー画像の画素値が主要色Ｃｉの時に多値画像の画素値が２５５、カラー画像の画素値がＣｉ以外の主要色である時に多値画像の画素値が０になるように生成する。例えば、図７に示す画素ｐに対しては、前景・背景色に対応する２主要色は（Ｃ２，Ｃ４）であり、色空間において点Ｃｐ（ｋ）をＣ２（ｋ），Ｃ４（ｋ）を結ぶ線分（またはＣ２（ｋ），Ｃ４（ｋ）を通る直線としてもよい）へ投影した点Ｃｐ’（ｋ）と２主要色Ｃ２（ｋ），Ｃ４（ｋ）との位置関係は、
Ｃｐ’（ｋ） ＝Ｃ２（ｋ）＋ｔ×（Ｃ４（ｋ）−Ｃ２（ｋ））とすると、
Ｃｐ’（ｋ）−Ｃ２（ｋ）＝ｔ×（Ｃ４（ｋ）−Ｃ２（ｋ））、
Ｃｐ’（ｋ）−Ｃ４（ｋ）＝（１−ｔ）×（Ｃ２（ｋ）−Ｃ４（ｋ））となる。
【００５９】
従って、主要色C2に対応する多値画像の画素ｐの画素値に［256×（１−ｔ）］を代入、主要色C4に対応する多値画像の画素ｐの画素値には［256×ｔ］を代入する（ただし、255以上の場合は255、０以下の場合は０とする）。ここで、記号［ ］は、ガウス記号（小数点以下を切り捨てて整数化する関数）を意味する。
【００６０】
この処理を各画素に対して実行すると、図４のような主要色C1〜C4に対応した４つの多値画像が生成される（図４では黒色の部分が画素値255に、白色の部分が画素値０に対応する）。また、図４では明示されていないが、図１０に一部を拡大して示すように、エッジ部分は０〜255の間のある中間的な画素値になっている。
【００６１】
最後に、多値パターン認識部５０は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５００）。図４に示す４つの多値画像から文字を抽出し認識する場合、空間周波数や領域のサイズなど情報により、例えばC1,C2,C3に対応する多値画像内の領域は文字候補領域から除外され、C4の「日本」に対応する領域が抽出される（条件によってはC3の「●」に対応する領域も抽出される場合もある）。抽出されたC4における領域は、文字認識により「日本」と認識され、最終的に図３に示したカラー画像内に「日本」という文字列が存在したことがわかる。
【００６２】
以上説明したように、本実施の形態によれば、各画素に対して、当該画素が属する前景・背景色を主要色の中から判定し、各主要色への距離に基づき多値画像を生成することができる。このため、背景色の複雑な画像に対しても、任意の前景色のパターンを抽出しつつ、当該パターンに属する度合いを多値画素値として表現した多値画像を生成でき、当該多値画像をパターン認識することにより低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対しても高精度に認識を行うことができる。
【００６３】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６４】
図１１は、本発明の第２の実施の形態によるパターン認識装置１００ａの構成を示すプロック図である。図１１を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００ａは、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０、多値画像指定部６５、多値パターン認識部５５を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００６５】
カラー画像入力部１０と、主要色抽出部２０と、対応主要色判定部３０と、多値画像生成部４０は、図１に示した第１の実施の形態における処理と同一の処理を実行する。
【００６６】
多値画像指定部６５は、多値画像生成部４０が生成した各多値画像をディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する。利用者は、認識させたいパターンを含む多値画像をマウス等の入力手段を用いて指定し、多値画像指定部６５は、その多値画像の指定を受け付ける。
【００６７】
多値パターン認識部５５は、多値画像指定部６５により指定された多値画像を多値画像生成部４０から取得し、当該多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【００６８】
次に、本実施の形態の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図１２は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。図１２を参照すると、ステップ２００と、ステップ２０２と、ステップ３００と、ステップ３０２と、ステップ３０４と、ステップ４００は、図２のフローチャートに示した第１の実施の形態における動作と同一である。
【００６９】
本実施の形態においては、ステップ４００における各主要色の多値画像の生成後、多値画像指定部６５が、多値画像生成部４０が生成した各多値画像をディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する（ステップ６５０）。利用者は、認識させたいパターンを含む多値画像を、マウス等を用いて指定し、多値画像指定部６５がその多値画像の指定を受け付ける（ステップ６５２）。多値パターン認識部５５は、多値画像指定部６５において指定された多値画像を多値画像生成部４０から取得し、当該多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。
【００７０】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像が入力された場合を考える。
【００７１】
まず、第１の実施の形態の動作と同じ処理により、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０により、図４に示すような主要色C1〜C4に対する４つの多値画像が生成される（ステップ２００、ステップ２０２、ステップ３００、ステップ３０２、ステップ３０４、ステップ４００）。
【００７２】
多値画像指定部６５は、多値画像生成部４０により生成された各多値画像（図４）を、ディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する（ステップ６５０）。利用者は、認識させたいパターンを含む多値画像を、マウス等の入力手段を用いて指定する（ステップ６５２）。例えば、「日本」を認識させたい場合は、「日本」を含む主要色C4の多値画像を指定する。
【００７３】
多値パターン認識部５５は、多値画像指定部６５において指定された主要色C4に対応する多値画像を多値画像生成部４０から取得し、当該多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。
【００７４】
文字を抽出し認識する場合、C4の「日本」に対応する領域のみが正しく抽出され認識される。またこのようにして、第１の実施の形態と異なり、認識処理の不要なC3の「●」の領域が認識処理の対象に含まれてしまうことを回避できる。
【００７５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、多値画像指定部６５において利用者が認識させたいパターンを含む多値画像を指定できるというように構成されているため、必要なパターンのみを的確に抽出し、高精度にパターンを認識することができる。
【００７６】
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００７７】
図１３は、本発明の第３の実施の形態によるパターン認識装置１００ｂの構成を示すブロック図である。図１３を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００ｂは、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、抽出条件変更部２５、対応主要色判定部３０、多値画像生成部４０、多値パターン認識部５０を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００７８】
カラー画像入力部１０と、主要色抽出部２０と、対応主要色判定部３０と、多値画像生成部４０と、多値パターン認識部５０は、図１に示した第１の実施の形態における処理と同一の処理を実行する。
【００７９】
抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素が多数存在する場合において、主要色を抽出するための条件を変更する。
【００８０】
次に、本実施の形態の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図１４は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。図１４を参照すると、ステップ２００と、ステップ２０２と、ステップ３００と、ステップ３０２と、ステップ３０４と、ステップ４００と、ステップ５００は、図２に示した第１の実施の形態における動作と同一である。
【００８１】
本実施の形態においては、ステップ３０４における当該画素が属する前景・背景色の組の選出後、抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素数Ｎを計数し（ステップ２５０）、画素数Ｎを閾値Ｔnと比較し（ステップ２５２）、画素数Ｎが大きい場合は、主要色抽出のための条件を変更し（ステップ２５４）、主要色抽出部２０（ステップ２０２）に進む。一方、画素数Ｎが小さい場合は、多値画像生成部４０（ステップ４００）に進む。
【００８２】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像が入力された場合を考える。
【００８３】
主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算し（ステップ２００）、図６に示すような色の頻度分布が算出される。次に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い複数の色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。ここで、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値Ｔhを最初はＴh＝200とすると、図６に示す頻度分布の結果によりC1〜C3の３色が主要色として抽出される。
【００８４】
対応主要色判定部３０は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C3の３色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。例えば、図７に示す画素ｐに対しては近隣にはC1,C2の２つの主要色しか存在しない。
【００８５】
次に、選出された主要色C1,C2を用い、当該主要色の組（C1,C2）に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離Ｄ(Cp,C1,C2)を計算する（ステップ３０２）。
【００８６】
しかし、画素ｐの色Cpは、本来C1とC2による混合色ではないため、図８に示すように距離Ｄ(Cp,C1,C2)は非常に大きくなる。従って、当該画素ｐに関しては、前景・背景色は判定できなかったと判定される（ステップ３０４）。また、例えば、図９に示す画素ｒに対しては近隣には主要色はC2の１つしか存在しないため、この場合も前景・背景色を判定することはできない。
【００８７】
抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素数Ｎを計数する（ステップ２５０）。例えば、前景・背景色が判定できなかった画素数ＮがＮ＝100存在し、閾値ＴnがＴn＝50である場合、ＮとＴnを比較すると（ステップ２５２）、Ｎ＞Ｔnであるため、抽出条件変更部２５は主要色抽出のための条件として主要色の頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100に変更し（ステップ２５４）、主要色抽出部２０（ステップ２０２）に進む。
【００８８】
主要色抽出部２０は、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100として、図６に示す頻度分布の結果よりC1〜C4の４色を主要色として抽出する。対応主要色判定部３０は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C4の４色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。
【００８９】
例えば、図７に示す画素ｐに対しては近隣にはC1,C2,C4の３つの主要色が存在し、当該主要色の各組（C1,C2）、（C2,C4）、（C4,C1）に対して、色空間において当該主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離距離Ｄ(Cp,C1,C2)、D(Cp,C2,C4)、D(Cp,C4,C1)を計算する（ステップ３０２）。
【００９０】
次に、当該距離が最小となる主要色の組（C2,C4）を選出し、当該主要色の組を当該画素ｐが属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。抽出条件変更部２５は、対応主要色判定部３０において前景・背景色が判定できなかった画素数Ｎを計数する（ステップ２５０）。
【００９１】
例えば、前景・背景色が判定できなかった画素数ＮがＮ＝10存在し、閾値ＴnがＴn＝50である場合、ＮとＴnを比較すると（ステップ２５２）、Ｎ＜Ｔnであるため、多値画像生成部４０（ステップ４００）に進む。
【００９２】
以上説明したように、本実施の形態によれば、対応主要色判定部３０において、もし前景・背景色が判定できなかった画素が多数存在する場合には、主要色を抽出するための条件を変更することができる。このため、主要色の抽出漏れをなくし、高精度にパターンを抽出し認識することができる。
【００９３】
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００９４】
図１５は、本発明の第４の実施の形態によるパターン認識装置１００ｃの構成を示すブロック図である。図１５を参照すると、本実施の形態のパターン認識装置１００ｃは、カラー画像入力部１０、前景色指定部６０、主要色抽出部２０、対応主要色判定部３５、多値画像生成部４５、多値パターン認識部５５を備えている。これらの各部は、それぞれ概略次のような機能を備える。
【００９５】
カラー画像入力部１０と、主要色抽出部２０は、図１に示した第１の実施の形態における処理と同一の処理を実行する。
【００９６】
前景色指定部６０は、カラー画像入力部１０により取得されたカラー画像をディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示する。そして、利用者が認識させたいパターン部分をマウス等の入力手段を用いて指定することにより、前景色指定部６０はパターンの前景色を取得する。
【００９７】
対応主要色判定部３５は、カラー画像入力部１０により取得されたカラー画像の各画素に対して、前景色指定部６０において指定された前景色と、主要色抽出部２０が抽出した主要色を用い、当該主要色の中から当該画素の色が属する前景・背景色の組を判定する。
【００９８】
多値画像生成部４５は、前景色指定部６０において指定された前景色と、対応主要色判定部３５により取得した各画素に対する背景色に基づき、指定されたの前景色に対応する多値画像の各画素値を、当該画素の色と当該前景・背景色との距離関係により求め、多値画像を生成する。
【００９９】
多値パターン認識部５５は、多値画像生成部４５が生成した多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する。
【０１００】
次に、本実施の形態の全体の動作について、図面を参照して詳細に説明する。図１６は、本実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。図１６を参照すると、ステップ２００と、ステップ２０２と、ステップ３００と、ステップ３０２と、ステップ３０４は、図２に示した第１の実施の形態における動作と同一である。
【０１０１】
まず始めに、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像は、前景色指定部６０においてディスプレイ等の表示装置を用いて利用者に表示される（ステップ６００）。利用者は認識させたいパターンの部分をマウス等の入力手段を用いて指定し、パターンの前景色を指定する（ステップ６０２）。
【０１０２】
次に、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像は主要色抽出部２０に供給され、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算する（ステップ２００）。更に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。
【０１０３】
対応主要色判定部３５は、カラー画像入力部１０により取得したカラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。
【０１０４】
次に、選出された主要色に対して、前景色指定部６０において指定された前景色を含むように当該主要色の組を限定する（ステップ３５０）。更に、選出された主要色を用い、色空間において当該主要色との組を結ぶ線分への当該画素の色からの距離を計算する（ステップ３０２）。更に、当該距離が最小となる主要色の組を選出し、当該主要色の組を当該画素が属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。
【０１０５】
多値画像生成部４５は、前景色指定部６０において指定された前景色、対応主要色判定部３５より得られた各画素に対する背景色に基づき、指定された前景色に対応する多値画像の各画素値を当該画素の色と当該前景・背景色との距離関係により求め、多値画像を生成する（ステップ４５０）。
【０１０６】
最後に、多値パターン認識部５５は、多値画像生成部４５により生成された多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。
【０１０７】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。ここでは、カラー画像入力部１０において、図３に示すような認識対象のカラー画像が入力された場合を考える。
【０１０８】
まず、前景色指定部６０において、ディスプレイを用いて当該カラー画像が利用者に表示される（ステップ６００）。利用者は、例えば「日本」という文字を認識させたい場合、「日本」の文字部分（色がC4の部分）の１点をマウス等の入力手段を用いて指定し、文字の前景色C4を指定する（ステップ６０２）。
【０１０９】
次に、主要色抽出部２０は、カラー画像の各画素の色の頻度分布を計算し、図６に示すような色の頻度分布を算出する（ステップ２００）。更に、当該色の頻度分布を基に、出現頻度の高い色を主要色として抽出する（ステップ２０２）。例えば、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値ＴhをＴh＝100とすると、図６に示す頻度分布の結果よりC1〜C4の４色が主要色として抽出される。
【０１１０】
対応主要色判定部３５は、カラー画像の各画素に対して、主要色抽出部２０が抽出した主要色（C1〜C4の４色）の中から、当該画素の近隣に存在する主要色を選出する（ステップ３００）。例えば、図７に示す画素ｐに対しては、近隣にはC1,C2,C4の３つの主要色が存在する。
【０１１１】
次に、主要色C4は、前景色指定部６０において指定された前景色であるので、主要色の組を（C4,C1）と（C4,C2）に限定する（ステップ３５０）。次に、選出された主要色の組を結ぶ線分への当該画素ｐの色Cpからの距離D(Cp,C4,C1)、D(Cp,C4,C2)を計算する（ステップ３０２）。更に、当該距離が最小となる前景色と主要色の組（C4,C2）を選出し、当該前景色と主要色の組を当該画素ｐが属する前景・背景色の組とする（ステップ３０４）。
【０１１２】
多値画像生成部４５は、前景色指定部６０において指定された前景色、対応主要色判定部３５により得られた各画素に対する背景色に基づき、指定された前景色C4に対応する多値画像の各画素値を当該画素の色と当該前景・背景色との距離関係により求め、多値画像を生成する（ステップ４５０）。
【０１１３】
この処理を各画素に対して実行すると、図４における主要色C4に対応した１つの多値画像が生成される。最後に、多値パターン認識部５５は、多値画像生成部４５が生成したC4に対応した多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する（ステップ５５０）。文字を抽出し認識する場合、C4の「日本」に対応する領域のみが抽出され認識される。
【０１１４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、前景色指定部６０において利用者が認識させたいパターンの前景色を指定することができる。このため、必要なパターンのみを的確に抽出し、高精度にパターンを認識することができる。
【０１１５】
次に、本発明のその他の実施の形態を説明する。
【０１１６】
第１〜第４の実施の形態において、画像の色空間はＲＧＢ空間としたが、他の色空間（例えば、ＣＭＹＫ、ＨＳＩ、Ｌａｂ等の色空間）を使用することも同様に実施することができる。
【０１１７】
また、主要色抽出部２０において、上記各実施の形態においては、色の頻度分布を画像全体で集計し、主要色を抽出するための頻度（画素数）の閾値Ｔhを用いて主要色を抽出したが、画像の局所的な領域で集計し主要色を抽出する方法も同様に実施することができる。パターンは局所的な領域に集中していることが多く、画像全体ではパターンの前景色の頻度は低く、必要な主要色が抽出されない場合がある。このため、局所的な領域で集計する方式を採用することにより、必要な主要色をより抽出することができる。
【０１１８】
また、対応主要色判定部３０、３５において、上記各実施の形態においては、各画素に対して距離の閾値Ｔdを用いて近隣の主要色を選出するようにしたが、その閾値Ｔdの値を可変としてもよい。閾値Ｔdが小さい場合には、近隣に必要な主要色が見つからない場合が多くなる。ここで、閾値を可変とすることにより、近隣の主要色が見つからない場合には、必要な個数の主要色が見つかるまで自動的に順次閾値を大きくして探すことができる。
【０１１９】
また、選択された主要色の各組に対して、上記各実施の形態においては、色空間において各画素の色からの距離を計算し最も近い前景・背景色の組を選出したが、色空間における距離だけでなく、画像中の座標空間における画素と近隣の主要色の画素との距離も加えて距離を計算する方式も、同様にして実施することができる。
【０１２０】
例えば、主要色の組をCi、Cjとし、画像中で画素ｐに最も近い主要色Ci、Cjを持つ画素をｉ、jとした場合に、距離の総和Ｅを、Ｅ＝ａ×Ｄ(Cp,Ci,Cj)＋ｂ×（Ｍ(ｐ,ｉ)＋Ｍ(ｐ,ｊ)）と算出することができる（ここで、ａ、ｂは重み係数）。更にここで、画素と近隣の２主要色の画素との位置関係（直線性）を、コストとして距離に加えてもよい。
【０１２１】
第２の実施の形態においては、多値画像指定部６５において指定する対象は、多値画像としたが、認識させたいパターンを含む多値画像の一部を指定する方式も同様に実施することができる。
【０１２２】
第４の実施の形態においては、前景色指定部６０において指定する対象は、認識させたいパターンの１点（その点の色）としたが、更に認識させたいパターンを含む領域を指定する方式も同様に実施することができる。
【０１２３】
また、上記各実施の形態においては、最初に、認識対象のカラー画像から複数の主要色を抽出している。つまり、その抽出された主要色を２個づつ組にし、色空間上でその２個の主要色が成す線分と、カラー画像の各画素の色とが成す距離を用いて、各画素の画素値を算出し多値画像を生成するのであった。しかし、本発明では、複数の主要色の抽出を必ずしも必要とするものではなく、例えば、主要色が１つしか抽出できなかった場合に、その１つの主要色とカラー画像の各画素の色とが色空間上で成す距離を用いて、上記各実施の形態と同様にして、各画素の画素値を算出し多値画像を生成する機能を更に備えるものとしてもよい。
【０１２４】
なお、上記各実施の形態のカラー画像のパターン認識装置１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃは、カラー画像入力部１０、主要色抽出部２０、抽出条件変更部２５、対応主要色判定部３０、３５、多値画像生成部４０、４５、多値パターン認識部５０、５５、前景色指定部６０、多値画像指定部６５、色分布分割部７０、明度画像生成部７５、二値画像生成部８０、８５、二値パターン認識部９０、９５の機能や、その他の機能をハードウェア的に実現することは勿論として、各機能を備えるコンピュータプログラムであるパターン認識プログラムを、コンピュータ処理装置のメモリにロードされることで実現することができる。このパターン認識プログラムは、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃに格納される。そして、その記録媒体からコンピュータ処理装置にロードされ、コンピュータ処理装置の動作を制御することにより、上述した各機能を実現する。
【０１２５】
以上好ましい実施の形態及び実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。
【０１２６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明のパターン認識装置によれば、以下のような効果が達成される。
【０１２７】
第１に、本発明によれば、低解像度でかつ背景色の複雑な画像に対しても高精度にパターン認識を行うことができる。その理由は、各画素に対して、当該画素が属する前景・背景色を判定し、各主要色への色空間における距離関係に基づき多値画像を生成するため、背景色の複雑な画像に対しても、任意の前景色のパターンを抽出しつつ、当該パターンに属する度合いを多値画素値として表現した多値画像を生成でき、更にその生成された多値画像を用いて当該多値画像をパターン認識するためである。また、主要色を抽出するための条件を変更することができるため、主要色の抽出漏れをなくし、高精度にパターンを抽出し認識できるためである。
【０１２８】
第２に、本発明によれば、認識させたい必要なパターンのみが的確に抽出され高精度にパターンを認識できる。その理由は、利用者が認識させたいパターンの前景色を指定したり、認識させたいパターンを含む多値画像を指定できるからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 本発明の第１の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の一具体例を示す図である。
【図４】 本発明の第１の実施の形態の多値画像生成部が、図３の例のカラー画像から生成した多値画像の一具体例を示す図である。
【図５】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の細部の一具体例を示す図である。
【図６】 本発明の第１の実施の形態の主要色抽出部が算出した色の頻度分布の一具体例を示す図である。
【図７】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の細部の一具体例を示す図である。
【図８】 本発明の第１の実施の形態の対応主要色判定部によるＲＧＢ色空間における画素の色と各主要色の組を結ぶ線分との関係を示す図である。
【図９】 本発明の第１の実施の形態の処理対象のカラー画像の細部の一具体例を示す図である。
【図１０】 本発明の第１の実施の形態の多値画像生成部が生成した多値画像の、細部の一具体例を示す図である。
【図１１】 本発明の第２の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すプロック図である。
【図１２】 本発明の第２の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】 本発明の第３の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 本発明の第３の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】 本発明の第４の実施の形態によるパターン認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】 本発明の第４の実施の形態によるパターン認識の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１７】 第１の従来技術の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１８】 第２の従来技術の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ パターン認識装置
１０ カラー画像入力部
２０ 主要色抽出部
２５ 抽出条件変更部
３０、３５ 対応主要色判定部
４０、４５ 多値画像生成部
５０、５５ 多値パターン認識部
６０ 前景色指定部
６５ 多値画像指定部
７０ 色分布分割部
７５ 明度画像生成部
８０、８５ 二値画像生成部
９０、９５ 二値パターン認識部
２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ 記録媒体
Claims (18)
- カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定手段と、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、
前記対応主要色判定手段は、
前記カラー画像の各画素に対して、前記色空間における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は前記主要色への距離が最小となる前記主要色の組を前記前景・背景色として選出することを特徴とするパターン認識装置。 - カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定手段と、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、
前記対応主要色判定手段は、
前記カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する前記主要色を検出し、
前記主要色が２つの場合は、検出された各前記主要色を前記前景・背景色とし、
前記主要色が３つ以上の場合は、前記色空間における、検出された各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は前記主要色への距離が最小となる前記主要色の組を前記前景・背景色として選出することを特徴とするパターン認識装置。 - カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出手段と、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定手段と、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成手段と、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識手段を備え、
前記対応主要色判定手段は、
前記カラー画像の各画素に対して、前記色空間における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、前記色空間上の距離と前記画像中の距離との和が最小となる前記主要色の組を、前景・背景色として選出することを特徴とするパターン認識装置。 - 前記対応主要色判定手段で、前景・背景色を成す２つの前記主要色が判定できなかった画素が予め定められた量を超える場合に、前記主要色抽出手段において設定されている前記閾値を変更し、前記主要色抽出手段による前記主要色の抽出処理を再実行させる抽出条件変更手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１つに記載のパターン認識装置。
- 前記生成された多値画像の中から、パターン認識の対象であるパターンを含む多値画像の、利用者の操作による指定を受け付ける多値画像指定手段を備え、
前記指定された多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１つに記載のパターン認識装置。 - 前記カラー画像中の、パターン認識の対象であるパターンが示される部分の、利用者の操作による前景色の指定を受け付ける前景色指定手段を備え、
前記対応主要色判定手段が、
前記前景色指定手段で指定された前景色と、前記主要色抽出手段で抽出された主要色を用いて、前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１つに記載のパターン認識装置。 - カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定ステップと、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、
前記対応主要色判定ステップで、
前記カラー画像の各画素に対して、前記色空間における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は前記主要色への距離が最小となる前記主要色の組を前記前景・背景色として選出することを特徴とするパターン認識方法。 - カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定ステップと、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、
前記対応主要色判定ステップで、
前記カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する前記主要色を検出し、
前記主要色が２つの場合は、検出された各前記主要色を前記前景・背景色とし、
前記主要色が３つ以上の場合は、前記色空間における、検出された各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は前記主要色への距離が最小となる前記主要色の組を前記前景・背景色として選出することを特徴とするパターン認識方法。 - カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出ステップと、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定ステップと、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成ステップと、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識ステップを備え、
前記対応主要色判定ステップで、
前記カラー画像の各画素に対して、前記色空間における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、前記色空間上の距離と前記画像中の距離との和が最小となる前記主要色の組を、前景・背景色として選出することを特徴とするパターン認識方法。 - 前記対応主要色判定ステップで、前景・背景色を成す２つの前記主要色が判定できなかった画素が予め定められた量を超える場合に、前記主要色抽出ステップにおいて設定されている前記閾値を変更し、前記主要色抽出ステップによる前記主要色の抽出処理を再実行させる抽出条件変更ステップを備えることを特徴とする請求項７から請求項９のいずれか１つに記載のパターン認識方法。
- 前記生成された多値画像の中から、パターン認識の対象であるパターンを含む多値画像の、利用者の操作による指定を受け付ける多値画像指定ステップを備え、
前記指定された多値画像に対して認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行することを特徴とする請求項７から請求項１０のいずれか１つに記載のパターン認識方法。 - 前記カラー画像中の、パターン認識の対象であるパターンが示される部分の、利用者の操作による前景色の指定を受け付ける前景色指定ステップを備え、
前記対応主要色判定ステップで、
前記前景色指定ステップで指定された前景色と、前記主要色抽出ステップで抽出された主要色を用いて、前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定することを特徴とする請求項７から請求項１１のいずれか１つに記載のパターン認識方法。 - コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、
カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定処理と、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、
前記対応主要色判定処理で、
前記カラー画像の各画素に対して、前記色空間における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は前記主要色への距離が最小となる前記主要色の組を前記前景・背景色として選出する処理を実行させることを特徴とするパターン認識プログラム。 - コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、
カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定処理と、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、
前記対応主要色判定処理で、
前記カラー画像の各画素に対して、当該カラー画像中の当該画素の周りの予め定められた範囲内に存在する前記主要色を検出し、
前記主要色が２つの場合は、検出された各前記主要色を前記前景・背景色とし、
前記主要色が３つ以上の場合は、前記色空間における、検出された各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの距離を計算し、当該線分又は前記主要色への距離が最小となる前記主要色の組を前記前景・背景色として選出する処理を実行させることを特徴とするパターン認識プログラム。 - コンピュータを制御することにより、カラー画像のパターン認識を行なうパターン認識プログラムにおいて、
カラー画像の各画素の色情報を基に、当該カラー画像画像画像中で出現頻度が所定の閾値以上である主要色を抽出する主要色抽出処理と、
前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定する対応主要色判定処理と、
当該画素の前記前景・背景色を成す２つの前記主要色の組が判定された場合に、所定の色空間において、前記カラー画像の各画素の色を、当該画素の前記前景・背景色として判定された２つの前記主要色を結ぶ線分へ投影し、当該投影した点と、２つの前記主要色との距離に応じて、当該２主要色それぞれの多値画像の各画素値を決定し、各主要色に対応する各多値画像を生成する多値画像生成処理と、
各多値画像に対して、認識すべきパターンを抽出しパターン認識を実行する多値パターン認識処理を実行させ、
前記対応主要色判定処理で、
前記カラー画像の各画素に対して、前記色空間における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の色からの色空間上の距離を算出し、当該カラー画像中における各前記主要色の２つを結ぶ線分又は前記主要色への当該画素の位置からの画像中の距離を算出し、前記色空間上の距離と前記画像中の距離との和が最小となる前記主要色の組を、前景・背景色として選出する処理を実行させることを特徴とするパターン認識プログラム。 - 前記対応主要色判定処理で、前前景・背景色を成す２つの前記主要色が判定できなかった画素が予め定められた量を超える場合に、前記主要色抽出処理において設定されている前記閾値を変更し、前記主要色抽出処理による前記主要色の抽出処理を再実行させる抽出条件変更処理を実行させることを特徴とする請求項１３から請求項１５のいずれか１つに記載のパターン認識プログラム。
- 前記生成された多値画像の中から、パターン認識の対象であるパターンを含む多値画像の、利用者の操作による指定を受け付ける多値画像指定処理と、
前記指定された多値画像に対するパターン認識処理を実行させることを特徴とする請求項１３から請求項１６のいずれか１つに記載のパターン認識プログラム。 - 前記カラー画像中の、パターン認識の対象であるパターンが示される部分の、利用者の操作による前景色の指定を受け付ける前景色指定処理を備え、
前記対応主要色判定処理で、
前記前景色指定処理で指定された前景色と、前記主要色抽出処理で抽出された主要色を用いて、前記カラー画像の各画素に対して、当該画素の前景・背景色を成す２つの前記主要色を判定することを特徴とする請求項１３から請求項１７のいずれか１つに記載のパターン認識プログラム。
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