JP4894664B2 - 画像処理システム及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、画像内の濃淡が均一になっていない画像領域に対して2値化を行う際に一律な濃度加算という濃度調整では対応できない程に、画像内の淡い部分の画素値が低い場合であっても、情報の欠落を抑えるようにした画像処理システム及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。
本願請求項1記載の発明は、画像領域に対して複数の2値化処理を行うことによって、該画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値に基づいて、前記画像領域の濃淡補正を行う濃淡補正手段を具備し、前記検出手段が行う複数の2値化処理は、複数の閾値を用いて、複数の2値化画像を作成することであり、前記検出手段は、(1)前記2値化処理によって生じた領域数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、(2)前記2値化処理によって生じた黒画素数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、又は、(3)前記2値化処理によって生じた領域数の差分及び黒画素数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、のいずれかを行い、前記濃淡補正手段は、前記検出手段によって検出された画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値に基づいてパラメータを調整したフィルタを前記画像領域に適用して、濃淡補正を行うことを特徴とする画像処理システムである。
まず、本実施の形態の概要を説明する。多値画像を2値化した際に、濃淡のムラがある画像領域の影響で、本来であれば再現されるはずの部分が欠けてしまったような「欠け」が生じてしまう。この「欠け」の度合いを数値化した「状態値」として算出する。そして、その状態値に応じて、ムラのある画像領域の濃淡を補正する。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
オブジェクト分離モジュール110は、状態値検出モジュール120と接続されており、受け付けた画像から対象とする画像領域(以下、オブジェクトともいう)を抽出し、その抽出した画像領域を状態値検出モジュール120へ渡す。ここで画像を受け付けるとは、例えば、ハードディスク(コンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む)等に記憶されている画像を読み出すこと、スキャナ等で入力した画像を受け付けること、ファックスによって画像を受信すること等がある。また、ここでの画像は、デジタルの多値画像であり、単色(黒色のみを含む)、カラー画像を含む。また、画像領域(オブジェクト)とは、画像内の濃淡が均一になっていない画像領域をいい、例えば、鉛筆書きされた画像領域、印影の画像領域等が該当する。この対象領域を抽出する方法として、レイアウト認識(画像から文字領域、写真領域、図形領域等を認識する技術であり、その手法は問わない)によって文字領域を抽出する、又は操作者の操作によって本実施の形態によって処理対象とすべき領域を抽出する等がある。なお、複数のオブジェクトを抽出するようにしてもよい。
状態値検出モジュール120は、オブジェクト分離モジュール110からオブジェクトを受け取り、そのオブジェクト毎に、画像領域の濃淡が均一になっていない状態を表す状態値を検出し、その検出した状態値を濃淡補正モジュール130へ渡す。
状態値検出モジュール120は、画像に対して複数の2値化処理を行うことによって、その画像の濃淡が均一になっていない状態を表す状態値を検出する。さらに、2値化処理によって生じた領域数の差分に応じて、状態値を検出するようにしてもよい。また、2値化処理によって生じた黒画素数の差分に応じて、状態値を検出するようにしてもよい。2値化処理によって生じた領域数の差分及び黒画素数の差分に応じて、状態値を検出するようにしてもよい。
領域数差分算出モジュール122が、複数閾値決定モジュール121による2値化画像からそれぞれ領域数を計数し、その領域数の差分を算出する。
黒画素数差分算出モジュール123が、複数閾値決定モジュール121による2値化画像からそれぞれ黒画素数を計数し、その黒画素数の差分を算出する。
状態値算出モジュール124が、領域数差分算出モジュール122によって算出された領域数の差分、黒画素数差分算出モジュール123によって算出された黒画素数の差分を用いて、その画像の状態値を算出する。
濃淡補正モジュール130は、状態値検出モジュール120から状態値を受け取り、その状態値に基づいて、画像の濃淡補正を行い、その濃淡補正した画像を2値化モジュール140へ渡す。さらに、状態値検出モジュール120によって検出された状態値に基づいたモルフォロジカルフィルタを画像に適用して、濃淡補正を行うようにしてもよい。また、濃淡補正モジュール130は、複数種の濃淡補正を用意しており、操作者の操作に応じて、濃淡補正の種類を選択できるようにしてもよい。
単純平滑化モジュール132が、状態値に応じて、単純平滑化処理によって画像の濃淡補正を行う。
選択モジュール133が、操作者の操作に応じて、得たい画質という目的に応じたモルフォロジカルフィルタモジュール131による濃淡補正、単純平滑化モジュール132による濃淡補正を選択できるようにしている。
ステップS201では、オブジェクト分離モジュール110が、受け付けた画像からオブジェクトを抽出する。
ステップS202では、状態値検出モジュール120が、ステップS201で抽出されたオブジェクトを受け取り、そのオブジェクトの状態値を検出する。詳細については、図3を用いて説明する。
ステップS203では、濃淡補正モジュール130が、ステップS202で検出された状態値を受け取り、状態値に応じてそのオブジェクトの濃淡補正を行う。
ステップS204では、2値化モジュール140が、ステップS203で濃淡補正されたオブジェクトを受け取り、画像の2値化を行う。
そして、2値化した画像に対して、記憶装置に格納、圧縮、文字認識、ディスプレイに表示、印刷等を行う。
ステップS301では、複数閾値決定モジュール121が、2値化するための閾値を決定する。ここでの閾値は、オブジェクトの画像の統計量(平均や分散など)から決める画像に一意の閾値でもよいし、浮動2値化のような画素毎に異なる2値化閾値でもよい。また、後者であれば画素毎に2値化閾値を記憶する。
図4(A)は、オブジェクト内の画像の1ラインの濃度値の一例を表したものである。横軸は画素の位置を表しており、縦軸は濃度値を表したものであり、最高の濃度値がmaxであり、最小の濃度値がminである。
図4(A)は、数1の閾値列を記入したものである。つまり、基準閾値であるTHD0の上下にN個の閾値を記入している。
閾値が、数1に示すような閾値列の場合、それぞれに対応する2値化画像を、それぞれ数2とする。なお、BはBinary(2値画像)の頭文字である。
例えば、2値化画像が数2の場合、それぞれに対応する小領域数を、それぞれ数3とする。なお、LはLabel(ラベル画像)の頭文字である。
例えば、2値化画像が数2の場合、それぞれに対応する黒画素数を、それぞれ数6とする。なお、PはPixel(画素)の頭文字である。
数4を利用する。そして、数9を用いてLA(小領域数の差分の平均値)を計算する。
ここで、劣化が一番大きい状態となるのは、i=1〜Nの間で、領域が無い状態から、隣の閾値にしたことによって複数の領域が急激に出現して、逆に、隣の閾値にしたことによってその領域が急激に消滅してしまう場合である。つまり、1画素おきに1画素の領域が急激に出現し、急激に消滅する場合である。すなわち、全画素数の1/4の数の領域が急激に出現し、急激に消滅する場合である。したがって、状態値LLの取り得る最大値LAmaxは、数11のようになる。
数11より、状態値LLは、数12によって求められる。なお、状態値LLは、0.0より大であり、1.0未満の値となる。
まず、状態値PLを求める前に、濃度方向の平坦度合いを表す平坦度PSを算出する。
数7を利用する。そして、数10を用いてPA(黒画素数の差分の平均値)を計算する。
ここで、黒画素の変動が一番大きい状態となるのは、i=1〜Nの間で、全てが白画素の状態から、全画素が急激に黒画素になる場合、逆に、全てが黒画素の状態から、全画素が白画素になる場合である。したがって、平坦度PSの取り得る最大値PSmaxは、数14のようになる。
図5は、濃淡補正の第1の処理例を説明するための概念図である。原画像をできるだけ忠実に再現しているような2値化画像を得る場合に利用されるものである。ここでの濃淡補正には、モルフォロジカルフィルタを適用する。
まず、ベースとなるモルフォロジカルフィルタの構成要素を決定することを行う。
基準閾値THD0で2値化を行った場合の画像B0を利用する。具体的には、図5(A)のオリジナルの信号501が図4と同様に、オブジェクト内のある1ラインの濃度値のグラフであり、基準閾値THD0で2値化を行った場合の画像B0を下方に図示している。ここでの領域数は8個である。
この外接矩形の中で取り得る一番大きな円の半径r0をモルフォロジカルフィルタの構成要素の適応範囲rとする。又は、ラベリングされていない領域で、同様に適応範囲を求めてもよいし、両者の平均値を利用してもよい。
また、モルフォロジカルフィルタの構成要素の中心の重みwは、初期値をr0とする。ここで、仮に、基本となる構成要素の形状を、図5(B)に示すようにドーム状型とする。
(1)濃淡補正1:前述したモルフォロジカルフィルタによる濃淡補正
これは、「鉛筆らしさを残したまま濃淡補正をして欲しい」という要望向けの濃淡補正である。具体的には、図6に示すようにオリジナルの信号601を補正1の信号602のように変更する。
(2)濃淡補正2:単純平滑化による濃淡補正
これは、「確実に濃淡を均一化して欲しい」という要望向けの濃淡補正である。濃度値を有している画素全ての平均値を算出してもよい。又は、モルフォロジカルフィルタの濃淡補正で用いた構成要素の適応範囲のように、平滑化のフィルタ範囲を状態値LLから算出して、部分的に平滑化を行ってもよい。具体的には、図6に示すようにオリジナルの信号601を補正2の信号603のように変更する。
次に、操作者の操作に応じて、例えば、UIのスライドバーなどで好みを指定して、(1)と(2)の信号(補正1の信号602と補正2の信号603)をブレンドさせる。50対50でブレンドさせたものが、図6に示すブレンド信号604である。
さらに、ブレンド後の信号に、濃淡を底上げするようなTRC(Tone Reproduction Curve:階調再現曲線)をかけてもよい。具体的には、図6に示すTRC後の信号605のように変更する。
「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」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
120…状態値検出モジュール
121…複数閾値決定モジュール
122…領域数差分算出モジュール
123…黒画素数差分算出モジュール
124…状態値算出モジュール
130…濃淡補正モジュール
131…モルフォロジカルフィルタモジュール
132…単純平滑化モジュール
133…選択モジュール
140…2値化モジュール
Claims (3)
- 画像領域に対して複数の2値化処理を行うことによって、該画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値に基づいて、前記画像領域の濃淡補正を行う濃淡補正手段
を具備し、
前記検出手段が行う複数の2値化処理は、複数の閾値を用いて、複数の2値化画像を作成することであり、
前記検出手段は、(1)前記2値化処理によって生じた領域数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、(2)前記2値化処理によって生じた黒画素数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、又は、(3)前記2値化処理によって生じた領域数の差分及び黒画素数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、のいずれかを行い、
前記濃淡補正手段は、前記検出手段によって検出された画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値に基づいてパラメータを調整したフィルタを前記画像領域に適用して、濃淡補正を行う
ことを特徴とする画像処理システム。 - 前記濃淡補正手段は、目的に応じた複数種の濃淡補正を用意しており、濃淡補正を選択できる
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。 - コンピュータを、
画像領域に対して複数の2値化処理を行うことによって、該画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値に基づいて、前記画像領域の濃淡補正を行う濃淡補正手段
として機能させ、
前記検出手段が行う複数の2値化処理は、複数の閾値を用いて、複数の2値化画像を作成することであり、
前記検出手段は、(1)前記2値化処理によって生じた領域数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、(2)前記2値化処理によって生じた黒画素数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、又は、(3)前記2値化処理によって生じた領域数の差分及び黒画素数の差分に応じて、画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値を検出すること、のいずれかを行い、
前記濃淡補正手段は、前記検出手段によって検出された画像領域の濃淡が均一になっていない状態に関する値に基づいてパラメータを調整したフィルタを前記画像領域に適用して、濃淡補正を行う
ことを特徴とする画像処理プログラム。
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