JP5488130B2 - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents

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Description

本発明は、画像処理方法及び画像処理装置に関し、複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出すことができる画像処理方法及び画像処理装置に関する。
従来、複数枚の画像から画像間に共通のパターンを探し出す技術がある。かかる技術は、コンピュータ技術及びデジタル技術の発展に伴って、必要性がますます強くなっている。例えば、文書にマークを付けたり、または著作権を保護したりするのに、現在、多くのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｏｆｆｉｃｅ Ｗｏｒｄ文書、又はＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ文書の背景に、数字、文字又は図形などをすかしとして嵌め込んでいる。その後の処理として、例えばコピー、スキャンなどの更なる処理をかかる電子文書をプリントして得た原稿に行う必要がある場合には、文書画像からすかしを抽出し、抽出したすかしの認証を行うことで、そのコピー、スキャンなどの正当性を確認しなければならない場合が有る。または、文書画像からすかしを削除して、テキストなど内容となる前景部分のみが必要となる場合がある。
また、デジタルカメラ、スキャナー等の機器を利用してサイズ又は範囲の大きい対象又はシーンを撮影したり読み込んだりする場合には、当該対象又はシーンの画像を一回で取得することができない。この場合には、該対象又は該シーンを複数の角度から連続して撮影又は読み込んで、複数の画像を取得した後、取得した複数枚の画像間の共通部分を探し出す。そして、探し出した複数の画像間の共通部分に基づいて複数枚の画像を繋ぎ合わせる。これらの処理の他、複数枚の画像から画像間の共通パターンを探し出す技術は他の処理にも適用可能である。
このような必要性から、複数枚の画像から共通パターンを探し出す方法が複数提案されている。例えば、パターン色の合致性に基づいて複数枚の画像から共通の秘密パターンを探し出す方法が開示されている。具体的には、まず、文書画像毎にカラーに基づく分類を行って、一番目の画像を基準画像とする。各カラー類において、他の文書画像と基準画像を照合して平均相似度を計算し、平均相似度が最高となるカラーを特定する。そして、特定したカラーのすべての画像を重ねた後、共通パターンの色合致性に基づいて、重なる率が最高の合成画像を共通パターンとする。
また、従来技術において、画像の繋ぎ合わせを実現する方法及びシステムが開示されている。例えば、それぞれ、計算した各画像間の重なり量に基づいて、複数枚の画像を繋ぎ合わせる、又は合成する方法及び装置が開示されている。
また、Ｎ枚の画像のすかし文字列画像を抽出し、各前景パターンを合成して共通のすかし文字列を得る技術が開示されている。例えば、Ｃａｎｎｙ演算子を用いてＮ枚画像の全てのエッジ画素を抽出した後、エッジの強さに基づいて、各画像の全てのエッジポイントをＣ個のエッジ組に分ける。そして、Ｎ枚のエッジ画像間の平均相似度を計算して、最高の平均相似度を有するエッジ組をすかし文字列組とし、その後、すかし文字列組に基づいて、前景パターンとする。
米国特許第６６９０４８２号明細書 米国特許第７１４５５９６号明細書
Yusaku Fujii、Hiroaki Takebe、Katsuhito Fujimoto、Satoshi Naoi，「文書間の色一様性に基づく文書画像群からの機密パターン抽出（Confidential Pattern Extraction from Document Images Based on the Color Uniformity of the Pattern）」，電子情報通信学会技術研究報告（IEICE Technical Report），２００７年３月，ｐ．１−５ Sun Jun、Satoshi Naoi，「An Image Based Watermark String Detection System for Document Security Checking」，２００８年，ｐ．４３−５０
しかしながら上記の技術には、複数枚の処理対象画像から抽出された共通パターンにおけるノイズを低減することができないという課題があった。
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、複数枚の処理対象画像から抽出される共通パターンにおけるノイズを低減することのできる画像処理方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。
本願の開示する画像処理方法及び画像処理装置は、複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する。また、画像処理方法及び画像処理装置は、複数枚の階調画像の各々を、三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する。そして、画像処理方法及び画像処理装置は、複数枚の三値化画像を合成して共通パターンを取得する。
本願の開示する画像処理方法及び画像処理装置の一つの態様によれば、複数枚の処理対象画像から抽出された共通パターンにおけるノイズを低減することができ、抽出される共通パターンの正確性を向上させることができるという効果を奏する。
図１は、開示技術の実施例が処理する複数枚の処理対象画像の例を示す図である。 図２は、開示技術に係る画像処理方法及び画像処理装置を利用できるデータ処理システム例のブロック図である。 図３は、開示技術の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。 図４は、図１に示す共通パターンを含む複数枚の処理対象画像に三値化処理を行った後得た複数枚の三値化画像を示す図である。 図５は、図１に示す共通パターンを含む複数枚の処理対象画像から探し出した共通パターンを示す図である。 図６は、図３に示す方法におけるステップＳ３２０の三値化ステップの処理手順の例を模式的に示すフローチャートである。 図７は、図３に示す方法におけるステップＳ３３０の合成ステップの処理手順の例を模式的に示すフローチャートである。 図８は、複数枚の三値化画像における各画像間の相似度及び各三値化画像の平均相似度を示す図である。 図９は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。 図１０は、図４に示す複数枚の三値化画像に分割処理を行って得た各画像ブロックを示す図である。 図１１は、図１０に示す複数枚の三値化画像における１枚の対応する画像ブロックに合成を行って得た共通パターンブロックを示す図である。 図１２は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。 図１３は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。 図１４は、開示技術の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。 図１５は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。 図１６は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。 図１７は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。
以下、図面を参照して、開示技術の実施例を説明する。なお、明確にするため、開示技術と関係なく、当業者であれば公知である部品及び処理に関する表示と説明は、図面及び明細書において省略する。
図１は、開示技術の実施例が処理する複数枚の処理対象画像の例を示す図である。具体的には、図１に７枚の画像を示しているが、各画像にいずれも共通パターンとしてのすかし文字「ＯＲＩＧＩＮＡＬ」が含まれている。以下において、図１に示す複数枚の画像から該画像間に共通のパターンであるすかし文字「ＯＲＩＧＩＮＡＬ」を探し出す処理を例として、開示技術による画像処理方法及びその装置を説明する。しかし、開示技術は他の処理にも適用できることは明らかである。
図２は、開示技術に係る画像処理方法及び画像処理装置を利用できるデータ処理システム例のブロック図である。
図２に示すように、データ処理システム２００は、システムバス２０６に接続された複数のプロセッサ２０２と２０４とを含む対称型マルチプロセッサ（ＳＭＰ）システムである。しかし、単一プロセッサシステム（図示しない）を選択してもよい。そして、ローカルメモリ２０９とのインタフェースを提供するメモリコントローラ/高速バッファ２０８もシステムバス２０６に接続される。Ｉ／Ｏバスブリッジ２１０は、システムバス２０６に接続され、Ｉ／Ｏバス２１２とのインタフェースを提供する。メモリコントローラ/高速バッファ２０８とＩ／Ｏバスブリッジ２１０は、図２のように、一体に設置されてもよい。Ｉ／Ｏバス２１２に接続されるペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）バスブリッジ２１４は、ＰＣＩローカルバス２１６とのインタフェースを提供する。モデム２１８とネットワークアダブター２２０は、ＰＣＩローカルバス２１６に接続することができる。代表的なＰＣＩバスの実現形態は、四つのＰＣＩ拡張スロット又は内挿式のコネクタを支持することができる。付加されたＰＣＩバスブリッジ２２２、２２４は、付加されたＰＣＩローカルバス２２６、２２８のためにインタフェースを提供する。よって、付加されたモデムまたはネットワークアダブターを支持できるようになる。該形態によると、データ処理システム２００は、例えばネットワークコンピュータなどの複数の周辺機器に接続することが可能である。図２のように、メモリによりマッピングされる図形アダブター２３０とハードディスク２３２は、直接又は間接的にＩ／Ｏバス２１２に接続することができる。
開示技術による画像処理装置は、図２に示すプロセッサ２０２又は２０４に設置することができ、又は一つの周辺機器として、Ｉ／Ｏバス２１２を介してデータ処理システム２００に接続することができる。
当業者であれば、図２に示すハードディスク２３２が変更可能であることが理解できる。例えば、図に示すハードディスク２３２のほかに、光ディスク駆動装置等の他の周辺機器をハードディスク２３２の替わりとして、利用することもできる。図２に示す例は、本願を適用可能なシステムの構造を限定することを意図するものではない。
図３は、開示技術の実施例に係る複数枚の処理対象画像から（例えば、図１に示す７枚の画像）共通パターン（例えば、図１に示す７枚の画像に共通のすかし文字列「ＯＲＩＧＩＮＡＬ」）を探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。
図３に示すように、画像処理装置が実行するステップＳ３１０は、複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する階調画像取得ステップである。他の例において、画像処理装置が実行するステップＳ３１０は、複数枚の処理対象画像を受信して、複数枚の処理対象画像が階調画像であるか否かを判定するステップを含む。複数枚の処理対象画像が階調画像であると、画像処理装置は、該ステップの処理以外は行わなくてもよい。複数枚の処理対象画像が複数枚のカラー画像であると、画像処理装置は、複数枚のカラー画像を複数枚の階調画像に変換することができる。カラー画像を階調画像に変換する方法は当業者にはよく知られた技術であるためここでは説明を省略する。
開示技術の画像処理装置が実行する実施例において、処理すべき複数枚の画像は、未処理の原画像であってもよいし、他の画像処理方法（例えば、本明細書の背景技術において説明したさまざまな画像処理方法）によって処理された画像であってもよい。
図３におけるステップＳ３２０は、三値化ステップである。ステップＳ３２０において、画像処理装置は、三値化閾値に従って、上記のステップＳ３１０で取得した複数枚の階調画像の各々を三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する。他の例において、画像処理装置は、画素の階調値の三値化閾値に従って、複数枚の階調画像における各画像の画素を三組に分けて、同一組の画素について同じ画素値を取らせることによって、複数枚の三値化画像を得る。例えば、画像処理装置は、図１における複数枚の階調画像は三値化ステップを経た後、図４に示す複数枚の三値化画像を得ることができる。画像処理装置が実行する三値化ステップは、階調画像を候補の背景と、候補の共通パターンと、他のパターンとに分割するのに用いることができる。なお、図４は、画像処理装置が、図１に示す共通パターンを含む複数枚の処理対象画像に三値化処理を行った後得た複数枚の三値化画像を示す図である。
図３のステップＳ３３０は合成ステップである。ステップＳ３３０において、画像処理装置は、上記のステップＳ３２０で得た複数枚の三値化画像を合成して共通パターンを取得する。他の例において、画像処理装置は、上記のステップＳ３２０で取得した複数枚の三値化画像における共通パターンに属する画素を合成する。画像処理装置が実行する合成ステップによって、画像におけるノイズを低減させることができる。例えば、画像処理装置は、図４における三値化画像から合成ステップの処理の後、図５に示す明確な共通のすかし文字列「ＯＲＩＧＩＮＡＬ」を得ることができる。なお、図５は、画像処理装置が、図１に示す共通パターンを含む複数枚の処理対象画像から探し出した共通パターンを示す図である。
図６は、図３に示す方法におけるステップＳ３２０の三値化ステップの処理手順の例を模式的に示すフローチャートである。図６のステップＳ６１０において、画像処理装置は、複数枚の階調画像の階調値の分散（Variance）図を算出する。他の例において、画像処理装置は、複数枚の階調画像各々の対応する画素の階調値の分散を算出する。すべての画素の階調値の分散によって、１枚の分散図が構成される。分散の算出方法は当業者にはよく知られた方法であるため、ここでは説明を省略する。他の例において、画像処理装置は、分散に規格化処理を行うことによって、規格化された分散図を算出することができる。
図６のステップＳ６２０において、画像処理装置は、上記のステップＳ６１０で算出した複数の階調値の分散図にそれぞれ二値化処理を行って、非前景領域を取得する。他の例において、画像処理装置は、Ｏｔｓｕ二値化計算法を利用して、上記の分散図を二値化処理する。階調画像における前景の画素の階調値の分散より、背景と共通パターンの画素の階調値の分散のほうが小さいので、画像処理装置は、二値化処理を経て、分散図を二つの領域に分割することができ、その中の分散が小さい領域が非前景領域である。Ｏｔｓｕ二値化計算法は、当業者にはよく知られた技術であるため、ここでは詳しい説明を省略する。なお、当業者であれば、Ｏｔｓｕ二値化計算法以外の他の二値化方法も本実施例に適用できることは自明なことであって、ここでは説明を省略する。そして、分散図と複数枚の階調画像は対応するものであるので、分散図の非前景領域も各階調画像の非前景領域に対応している。
図６のステップＳ６３０において、画像処理装置は、各階調画像の非前景領域を二値化処理することによって、各階調画像の非前景領域を第１の候補背景と第１の候補共通パターンに分ける。また、画像処理装置は、各階調画像の第１の候補背景の画素の階調値の分散Ｖ１と平均値Ｍ１、及び第１の候補共通パターンの画素の階調値の分散Ｖ２及び平均値Ｍ２を得る。
画像処理装置は、二値化処理を経て非前景領域を二つの領域に分割した後、以下のような方法によって、どの領域が第１の候補共通パターンであるかを決定することができる。例えば、画像処理装置は、各領域に含まれる画素の数を求めて、通常は画素の数が少ない領域を第１の候補共通パターンとすることができる。或いは、画像処理装置は、画素階調値の平均値に基づいて第１の候補共通パターンを決定することもできる。例えば、画像処理装置は、画素階調値の平均値が大きい領域を第１の候補共通パターンとすることができる。
図６のステップＳ６４０において、画像処理装置は、Ｖ１、Ｍ１、Ｖ２、Ｍ２を利用して、ステップＳ３２０における階調画像の三値化処理に用いられる上記三値化閾値を決定する。他の例において、画像処理装置は、式、Ｔ１＝Ｍ１-α１Ｖ１、Ｔ２＝Ｍ１＋α２Ｖ１、Ｔ３＝Ｍ２-α３Ｖ２、Ｔ４＝Ｍ２＋α４Ｖ２にしたがって、四つの三値化閾値を決定することができる。ここで、α１、α２、α３、α４は、定数で、同一であってもよいし、異なっていてもよい。
画像処理装置は、階調値がＴ１〜Ｔ２である画素によって第２の候補背景を構成し、階調値がＴ３〜Ｔ４である画素によって第２の候補共通パターンを構成し、他の画素によって他のパターンを構成する。これによって、画像処理装置は、階調画像の三値化処理を終了する。
図７は、図３に示す方法におけるステップＳ３３０の合成ステップの処理手順の例を模式的に示すフローチャートである。図７のステップＳ７１０において、画像処理装置は、複数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算する。他の例において、画像処理装置は、以下の式１又は２又は３又は４に従って、該相似度を計算する。
上記の式において、Ｉｉは、第ｉ枚の三値化画像を表し、Ｉｊは、第ｊ枚の三値化画像を表す。Ｓｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、ＩｉとＩｊとの間のＩｉに基づく相似度を表し、Ｎ（Ｉｉ ｃｍ）とＮ（Ｉｊ ｃｍ）は、それぞれＩｉとＩｊにおける第２の候補共通パターンの画素数を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ ｃｍ）は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表す。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ ｃｍ）は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表す。上記の式１と３において、Ｄｉｆｆ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、ＩｉとＩｊとの間のＩｉに基づく相違度を表し、Ｄｉｆｆ（Ｉｊ，Ｉｉ）は、ＩｊとＩｉとの間のＩｊに基づく相違度を表す。式１と３におけるＳｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、対称性を有し、つまり、Ｓｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）はＳｉｍ（Ｉｊ，Ｉｉ）に一致する。式２と４におけるＳｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、対称性を有さない。式１と２において、Ｎ（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ （ｃｍ＋ｏｔ））とＮ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ （ｃｍ＋ｏｔ））を利用した物理的な意味は、共通パターンが前景にカバーされる可能性を考えたからである。したがって、対応する位置の画素が、ある画像においては共通パターンであるが、他のパターンにおいては前景である場合には、該他のパターンにおける対応する画素も共通パターンと見なされる。
画像処理装置は、式１に従って計算して、図４に示す７枚の三値化画像から、図８に示す７枚の三値化画像（Ｐ１、Ｐ２、…Ｐ７）における、各画像間の相似度を得る。上記の相似度を計算する式１が対称性を有するので、対角線を中心とした両側の対称位置の相似度は同一である。なお、図８は、複数枚の三値化画像における各画像間の相似度及び各三値化画像の平均相似度を示す図である。
図７のステップＳ７２０において、画像処理装置は、ステップＳ７１０で計算された相似度から各三値化画像の平均相似度を計算する。他の例において、画像処理装置は、１枚の三値化画像と他の三値化画像の相似度を足して和を求めた後、他の三値化画像の数で割って、該三値化画像の平均相似度とする。他の例において、画像処理装置は、各三値化画像について、所定の相似度参照値に基づいて、相似度が該所定の相似度参照値以上であるＭ個の相似度を選択する。画像処理装置は、選択したＭ個の相似度を足した後、Ｍで割って、該三値化画像の相似度の平均値として平均相似度を得る。Ｍが０であると、画像処理装置は、該三値化画像の平均相似度を０とすることができる。
例えば、図８において、画像処理装置は、所定の相似度参照値（例えば９５％）に基づいて、該参照値９５％を超える第３枚、第４枚、第６枚と第７枚の三値化画像の相似度を選択する。画像処理装置は、それらの平均相似度９７.６６％、９６.８３％、９８.２７％、９７.５０％をそれぞれ算出する（図８の最後の１行（ａｖｇ行）を参照）。しかし、図８において、第１枚、第２枚と第５枚の三値化画像の相似度はいずれも所定の相似度参照値である９５％より低いので、画像処理装置は、該３枚の三値化画像の平均相似度を０に設定する。
図７のステップＳ７３０において、画像処理装置は、平均相似度が最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える三値化画像を参照画像として選択する。図８において、第３枚の三値化画像の平均相似度は９７.６６％で、第４枚の三値化画像の平均相似度は９６.８３％で、第６枚の三値化画像の平均相似度は９８.２７％で、第７枚の三値化画像の平均相似度は９７.５０％である。したがって、画像処理装置は、参照画像として、最高の平均相似度９８.２７％を有する第６枚の三値化画像を選択することができる。あるいは、所定の平均相似度の閾値が９７.６６％であると仮定すると、画像処理装置は、平均相似度が９７.６６％以上であるいずれかの三値化画像を参照画像とすることができる。
図７のステップＳ７４０において、画像処理装置は、共通パターンの画素を決定する。例えば、画像処理装置は、複数枚の三値化画像における該参照画像との相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数)枚の三値化画像の各画素に対して、共通パターンの画素であるか否かを判定する。具体的には、画像処理装置は、各画素について、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像において、該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合に、該画素は、共通パターンの画素であると決定する。各画素に上記の判定を行った後、画像処理装置は、共通パターン全体を得ることができる。
例えば、Ｐ=Ｎである場合、画像処理装置は、Ｎ枚の三値化画像における同じ位置（すなわち、対応する位置）の画素毎に、該画素がＮ枚の三値化画像において第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素であるか否かを判定する。画像処理装置は、第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素であれば、該画素が共通パターンの画素であると決定し、第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素でなければ、該画素が共通パターンの画素ではないと決定する。該形態は、各三値化画像における第２の候補共通パターンの積集合を取る。画像処理装置が最終的に得る共通パターンは、ノイズは低いが、場合によっては完全でないものがある。
Ｐ=１である場合、画像処理装置は、Ｎ枚の三値化画像における同じ位置の各画素について、該画素がＮ枚の三値化画像における１枚又は複数枚において第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素であるか否かを判定する。画像処理装置は、第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素であれば、該画素が共通パターンの画素であると決定し、第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素でなければ、該画素は共通パターンの画素ではないと決定する。該形態は各三値化画像における第２の候補共通パターンの和集合を取る。画像処理装置が最終的に得る共通パターンは、もっと完全であるが、大きいノイズがある可能性がある。
１＜Ｐ＜Ｎである場合、画像処理装置は、Ｎ枚の三値化画像の同じ位置の各画素について、該画素がＮ枚の三値化画像におけるＰ枚又はさらに多い三値化画像において第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素であるか否かを判定する。画像処理装置は、第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素であれば、該画素が共通パターンの画素であると決定し、第２の候補共通パターンの画素であると決定された画素でなければ、該画素は共通パターンの画素ではないと決定する。該形態は上記の積集合形態と和集合形態との間の中間形態で、画像処理装置は、Ｐ値を適切に選択することによって完全性と低ノイズとの平衡を取ることができる。
一つの例において、Ｐ＝Ｎである場合、画像処理装置は、式１又は式２に従って上記の相似度を計算する。これは、画像処理装置が式１と式２において、上記のように、共通パターンの画素をカバーする可能性がある前景画素を共通パターンの画素と見なしたからである。このため、各三値化画像における第２の候補共通パターンはさらに完全であるが、ノイズが大きい可能性がある。つまり、画像処理装置は、共通パターン画素をカバーしていない前景画素を共通パターンの画素と見なす。
Ｐ=１である場合、画像処理装置は、式３又は式４に従って上記の相似度を計算する。これは、画像処理装置が式３と式４において、上記のように、存在可能である前景が共通パターンをカバーすることを考えていないからである。そのため、共通パターンはさらに不完全であるが、ノイズは低い。１＜Ｐ＜Ｎである場合、画像処理装置は、式１又は式２又は式３又は式４に従って上記の相似度を計算することができ、例えば、Ｐ値の大きさに基づいて選択することができる。
図９は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。画像処理装置が実行する図９に示すステップＳ９１０の階調画像取得ステップは、図３に示すステップＳ３１０の階調画像取得ステップと同様である。また、画像処理装置が実行するステップＳ９２０の三値化ステップは、ステップＳ３２０の三値化ステップと同様である。したがって、ここでは説明を省略する。図３に示す実施例との相違点は、図９に示す実施例において、画像処理装置は、ステップＳ９２０の三値化ステップとステップＳ９３０の合成ステップとの間にステップＳ９２６の分割ステップを追加することである。
ステップＳ９２６において、画像処理装置は、各階調画像の第２の候補共通パターンをＱ（Ｑは、Ｑ≧１の整数）個のパターンブロックを生成した後、各パターンブロックに対応する三値化画像の部分を画像ブロックと決定する。この場合、画像処理装置は、ステップＳ９３０の合成ステップは、図３に示すステップＳ３３０の合成ステップと次の点において異なっている。
まず、画像処理装置は、Ｑ個の画像ブロックの各画像ブロックに以下の処理を行う。
（１）画像処理装置は、複数枚の三値化画像の各画像間に対応する画像ブロックの相似度を計算する。
（２）画像処理装置は、各三値化画像の画像ブロックの平均相似度を計算する。
（３）画像処理装置は、複数枚の三値化画像の平均相似度が最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える画像ブロックを参照画像ブロックとして選択する。
（４）画像処理装置は、複数枚の三値化画像の上記参照画像ブロックとの相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ枚の三値化画像に対応する画像ブロックの各画素を該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素と決定する。ここで、Ｎは、Ｎ≧１の整数である。具体的には、画像処理装置は、各画素について、Ｐ枚又はさらに多い三値化画像の対応する画像ブロックの該画素が第２の候補共通パターンの画素である場合、該画素を該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素と決定する。ここで、Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数である。
次に、画像処理装置は、Ｑ個の画像ブロックにおける各画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素を合成して共通パターンを取得する。上記の処理において、画像処理装置が実行する複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する処理手順は、図７に示すステップＳ７１０において複数枚の三値化画像における各画像の間の相似度を計算する処理手順と同様である。画像処理装置が実行する各三値化画像の画像ブロックの平均相似度を計算する処理手順は、図７に示すステップＳ７２０において各三値化画像の平均相似度を計算する処理手順と同様である。画像処理装置が実行する参照画像ブロックを選択する処理手順は、図７に示すステップＳ７３０における参照画像を選択する処理手順と同様である。画像処理装置が実行する該画素が共通パターン部分の画素であると決定する処理手順は、図７に示すステップＳ７４０において該画素が該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素であると決定する処理手順と同様である。したがって、ここでは説明を省略する。
図７に示す処理手順との相違点は、図９に示す実施例において、画像処理装置は、画像ブロック毎に処理を行うことである。つまり、画像処理装置は、図９の各画像ブロックを画像と見なすと、図７における各ステップによって処理を行うことができる。例えば、上記式１又は式２又は式３又は式４において、Iiは、第ｉ枚の三値化画像の画像ブロックを示し、Iｊは、第ｊ枚の三値化画像の画像ブロックを示す。この場合、画像処理装置は、式１又は式２又は式３又は式４に基づいて、複数枚の三値化画像における各画像の間の対応する画像ブロックの相似度を計算することができる。ここでは、上記の四つの処理手順を重複して説明をすることを省略する。
上記のように、図９に示す実施例において、画像処理装置は、複数枚の三値化画像をＱ個の画像ブロックに分けて、各画像ブロックに図３に示す実施例の合成処理を行って、共通パターン部分を取得する。画像処理装置は、各画像ブロックに対する合成処理によって取得された共通パターン部分を組み合わせて共通パターン全体を得ることができる。
画像処理装置が実行する上記のステップＳ９２６の分割ステップは、垂直投影の形態又は等間隔分割の形態（即ち、規定の距離で、画像を均一に若干の画像ブロックに分割する）によって実現される。これらの分割方法は、当業者にはよく知られた技術であるので、ここでは詳しい説明を省略する。図１０は、図４に示す複数枚の三値化画像に分割処理を行って得た各画像ブロックを示す図である。
図１１は、図１０に示す複数枚の三値化画像における１枚の対応する画像ブロックに合成を行って得た共通パターンブロックを示す図である。画像処理装置が図１０に示す複数枚の三値化画像における一つの対応する画像ブロックに合成処理を行って得た共通パターンブロック「Ｎ」を図１１に示す。
図１２は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。実際の処理において、階調画像に走査又はコピーなどの処理を行うことによって、各階調画像における共通パターンの位置、角度及び/又はサイズなどが変化する場合がある。画像処理装置は、共通パターンをさらに正確に抽出するのにレジスタ処理を行うことができる。ここで、レジスタ処理は、画像間の位置、角度及び/又はサイズなどの変化を補正する処理である。
上記のように、処理対象画像はすでに画像処理が行われた画像であってもよい。処理対象画像にレジスタ処理が行われていれば、開示技術の実施例において、画像処理装置は、レジスタ処理を行う必要がない。処理対象画像にレジスタ処理を行っていないと、開示技術の実施例において、画像処理装置は、レジスタ処理を行うことができる。
画像処理装置が実行する図１２に示す画像処理方法におけるステップＳ１２１０の階調画像取得ステップは、図３に示す画像処理方法におけるステップＳ３１０の階調画像取得ステップと同様である。また、画像処理装置が実行するステップＳ１２２０の三値化ステップは、ステップＳ３２０の三値化ステップと同様である。また、画像処理装置が実行するステップＳ１２３０の合成ステップは、ステップＳ３３０の合成ステップと同様である。したがって、ここでは説明を省略する。
図３に示す実施例との相違点は、図１２において、画像処理装置は、ステップＳ１２２０の三値化ステップとステップＳ１２３０の合成ステップとの間にステップＳ１２２２のレジスタステップを追加することである。そして、画像処理装置は、ステップＳ１２２０の三値化ステップの後に複数枚の三値化画像をレジスタする。他の例において、画像処理装置は、ステップＳ１２２０の三値化ステップの前に複数枚の処理対象画像から取得した階調画像をレジスタする。複数枚の画像の間のレジスタ処理を如何に行うかは当業者にはよく知られた技術である。例えば、非特許文献２において、積集合に基づく画像レジスタ（ｃｒｏｓｓ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）方法が開示されている。
図１３は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理方法の処理手順を模式的に示すフローチャートである。画像処理装置が実行する図１３に示す画像処理方法におけるステップＳ１３１０の階調画像取得ステップは、図９におけるステップＳ９１０の階調画像取得ステップと同様である。画像処理装置が実行するステップＳ１３２０の三値化ステップは、ステップＳ９２０の三値化ステップと同様である。画像処理装置が実行するステップＳ１３２６の分割ステップは、ステップＳ９２６の分割ステップと同様である。画像処理装置が実行するステップＳ１３３０の合成ステップは、ステップＳ９３０の合成ステップと同様である。したがって、ここでは説明を省略する。
図９に示す実施例との相違点は、画像処理装置は、ステップＳ１３２０の三値化ステップとステップＳ１３２６の分割ステップとの間にステップＳ１３２２のレジスタステップを追加することである。そして、画像処理装置は、ステップＳ１３２０の三値化ステップの後に複数枚の三値化画像をレジスタする。画像処理装置が実行する図１３のステップＳ１３２２のレジスタステップは、図１２のステップＳ１２２２のレジスタステップと同様であるので、ここでは説明を省略する。他の例において、画像処理装置は、ステップＳ１３２０の三値化ステップの前、又はステップＳ１３２６の分割ステップとステップＳ１３３０の合成ステップとの間にステップＳ１３２２のレジスタステップを行ってもよい。
開示技術の実施例に係る画像処理装置が実行する画像処理方法において、上記階調画像取得ステップの後に、処理する階調画像として、各階調画像に含まれた共通パターンのサブ画像を検出するサブ画像検出ステップをさらに含むことができる。
開示技術の実施例に係る画像処理装置が実行する画像処理方法において、共通パターンを出力する出力ステップをさらに含むことができる。例えば、共通パターンをメモリ又はディスプレイに出力することができる。
以下、図１４を参照して、開示技術の一実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置９００を説明する。なお、図１４は、開示技術の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。
図１４に示すように、画像処理装置１４００は、図３に示す方法に適用することができる。図１４に示すように、画像処理装置１４００は、階調画像取得部１４０２と、三値化部１４０４と、合成部１４０６とを含む。
階調画像取得部１４０２は、複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得するように設置される。三値化部１４０４は、複数枚の階調画像の各々を三値化閾値に従って、三値化して、複数枚の三値化画像を取得するように設置される。他の例において、三値化部１４０４は、画素階調値に従って、複数枚の階調画像の各々における画素を三組に分け、同一組の画素に対して同じ画素値を取らせることによって、複数枚の三値化画像を得る。例えば、図１における複数枚の階調画像に三値化部１４０４が処理を行った後、図４に示す複数枚の三値化画像を得ることができる。三値化部１４０４は、階調画像を候補の背景と、候補の共通パターンと、他のパターンとに分けることができる。
合成部１４０６は、複数枚の三値化画像を合成して共通パターンを取得するように設置される。他の例において、合成部１４０６は、三値化部１４０４によって得られた複数枚の三値化画像における候補の共通パターンに所属する画素を合成して共通パターンを得る。画像処理装置は、合成部１４０６が実行する合成ステップによって、画像におけるノイズを低減させることができる。例えば、図４における三値化画像に対して合成部１４０６が処理を行った後、図５に示す明確な共通のすかし文字列「ＯＲＩＧＩＮＡＬ」を得ることができる。
一つの例において、三値化部１４０４は、分散図算出部と、非前景領域取得部と、非前景領域二値化部と、三値化閾値決定部とを含む。分散図算出部は、複数枚の階調画像の階調値の分散図を算出するように設置される。非前景領域取得部は、分散図に二値化処理を行って非前景領域を取得するように設置される。非前景領域二値化部は、各階調画像の非前景領域に二値化処理することによって上記の非前景領域を第１の候補背景と第１の候補共通パターンに分ける。そして、非前景領域二値化部は、第１の候補背景の画素の階調値の分散Ｖ１及び平均値Ｍ１、並びに第１の候補共通パターンの画素の階調値の分散Ｖ２及び平均値Ｍ２を取得するように設置される。三値化閾値決定部は、Ｖ１、Ｍ１、Ｖ２、Ｍ２によって三値化閾値を決定するように設置される。
一つの例において、三値化閾値決定部は、Ｔ１＝Ｍ１-α１Ｖ１、Ｔ２＝Ｍ１＋α２Ｖ１、Ｔ３＝Ｍ２-α３Ｖ２、Ｔ４＝Ｍ２＋α４Ｖ２の四つの上記三値化閾値を決定する。ここで、α１、α２、α３、α４は、定数で、階調値がＴ１〜Ｔ２である画素によって第２の候補背景が構成され、階調値がＴ３〜Ｔ４である画素によって第２の候補共通パターンが構成され、他の画素によって他のパターンが構成される。１≦α１≦２、１≦α２≦２、１≦α３≦２、１≦α４≦２とすることができ、α１、α２、α３、α４がいずれも「１.５」であることが好ましい。
一つの例において、合成部１４０６は、複数枚の三値化画像における各画像の間の相似度を計算し、各三値化画像の平均相似度を計算する。合成部１４０６は、平均相似度が最高である、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える三値化画像を参照画像として選択する。合成部１４０６は、複数枚の三値化画像における参照画像との相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数)枚の三値化画像の各画素について、共通パターンの画素であるか否かを判定する。具体的には、合成部１４０６は、各画素について、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像において、該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合に、該画素は、共通パターンの画素であると決定するように設置される。
他の例において、合成部１４０６は、相似度計算部と、平均相似度計算部と、参照画像選択部と、共通パターン画素決定部とを含むことができる。相似度計算部は、複数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算するように設置される。平均相似度計算部は、各三値化画像の平均相似度を計算するように設置される。参照画像選択部は、平均相似度が最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える三値化画像を参照画像として選択するように設置される。共通パターン画素決定部は、複数枚の三値化画像における参照画像との相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数)枚の三値化画像の各画素に対して、該画素が該共通パターンの画素であると決定する。具体的には、共通画素決定部は、各画素に対して、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像において、該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合、該画素は共通パターンの画素であると決定する。
一つの例において、合成部１４０６又は合成部１４０６における相似度計算部は、以下の式１又は式２又は式３又は式４に従って、該相似度を計算する。
上記の式において、Ｉｉは、第ｉ枚の三値化画像、又は第ｉ枚の三値化画像における画像ブロックを表し、Ｉｊは、第ｊ枚三値化画像、又は第ｊ枚の三値化画像における画像ブロックを表す。Ｓｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、ＩｉとＩｊとの間のＩｉに基づく相似度を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ）とＮ（Ｉｊ ｃｍ）は、それぞれＩｉとＩｊにおける第２の候補共通パターンの画素数を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ ｃｍ）は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ ｃｍ）は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。
一つの例において、Ｐ=Ｎである場合、合成部１４０６又は合成部における相似度計算部は、式１又は２に従って相似度を計算する。Ｐ=１である場合、式３又は４に従って相似度を計算する。１＜Ｐ＜Ｎである場合、式１又は２又は３又は４に従って相似度を計算する。
画像処理装置１４００における上記の各部の処理手順の具体的な内容は、開示技術の実施例に係る方法に関する説明を参照することができ、ここでは説明を省略する。
図１５は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。図１５に示すように、画像処理装置１５００は、階調画像取得部１５０２と、三値化部１５０４と、分割部１５０８と、合成部１５０６とを含む。画像処理装置１５００の階調画像取得部１５０２は、画像処理装置１４００の階調画像取得部１４０２と同様である。また、三値化部１５０４は、三値化部１４０４と同様である。したがって、ここでは、階調画像取得部１５０２と、三値化部１５０４との説明を省略する。
画像処理装置１５００と画像処理装置１４００とが異なる部分は、画像処理装置１５００に分割部１５０８を追加したことである。分割部１５０８は、三値化部によって取得された各階調画像の第２の候補共通パターンをＱ（Ｑは、Ｑ≧１の整数)個のパターンブロックに分割し、各パターンブロックに対応する三値化画像の部分を画像ブロックと決定するように設置される。合成部１５０６は、Ｑ個の画像ブロックの各々について、複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算し、各三値化画像の画像ブロックの平均相似度を計算する。合成部１５０６は、複数枚の三値化画像における平均相似度が最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える画像ブロックを参照画像ブロックとして選択する。
合成部１５０６は、複数枚の三値化画像における参照画像ブロックとの相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数)枚の三値化画像に対応する画像ブロックの各画素に対して、共通パターン部分の画素であると決定する。具体的には、合成部１５０６は、各画素に対して、Ｐ枚又はさらに多い三値化画像の対応する画像ブロックの該画素が第２の候補共通パターンの画素である場合、該画素を該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素と決定する。ここで、Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数である。そして、合成部１５０６は、Ｑ個の画像ブロックの各々について、各画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素を合成して共通パターンを取得するように設置される。
一つの例において、合成部１５０６は、相似度計算部と、平均相似度計算部と、参照画像ブロック選択部と、共通パターン画素決定部と、共通パターン取得部とを含むことができる。相似度計算ブロックは、Ｑ個の画像ブロックの各々について、複数枚の三値化画像における各画像の間の対応する画像ブロックの相似度を計算するように設置される。平均相似度計算ブロックは、Ｑ個の画像ブロックの各々について、各三値化画像の画像ブロックの平均相似度を計算するように設置される。参照画像ブロック選択部は、Ｑ個の画像ブロックの各々について、複数枚の三値化画像における平均相似度の最高、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える画像ブロックを参照画像ブロックとして選択する。
共通パターン画素決定部は、以下の各画素について、共通パターン部分の画素であると決定するように設置される。共通パターン画素決定部が共通パターン部分の画素であると決定する画素は、Ｑ個の画像ブロックの各々について、複数枚の三値化画像の参照画像ブロックとの相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ枚の三値化画像に対応する画像ブロックの画素である。ここで、Ｎは、Ｎ≧１の整数である。具体的には、共通パターン画素決定部は、各画素について、Ｐ枚又はさらに多い三値化画像の対応する画像ブロックの該画素が第２の候補共通パターンの画素である場合、該画素を該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素と決定する。ここで、Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数である。共通パターン取得部は、Ｑ個の画像ブロックの各々に対応する共通パターン部分の画素を合成して共通パターンを得る。
上記において、図９を参照して画像処理装置１５００が実行する各処理の処理手順について詳しく説明したので、ここでは画像処理装置１５００の各部の動作について詳しい説明を省略する。
図１６は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。
図１６に示す画像処理装置１６００は、階調画像取得部１６０２と、三値化部１６０４と、レジスタ部１６１０と、合成部１６０６とを含む。画像処理装置１６００の階調画像取得部１６０２は、画像処理装置１４００の階調画像取得部１４０２と同様である。三値化部１６０４は、三値化部１４０４と同様である。合成部１６０６は、合成部１４０６と同様である。したがって、ここでは説明を省略する。
画像処理装置１６００にはレジスタ部１６１０が追加された。レジスタ部１６１０は、三値化部１６０４によって取得された三値化画像にレジスタを行って、レジスタした後の三値化画像を合成部１６０６に出力するように設置される。図１６において、レジスタ部１６１０は、三値化部１６０４と合成部１６０６との間に設置されている。
しかし、他の例においては、レジスタ部１６１０は、階調画像取得部１６０２と三値化部１６０４との間に設置されてもよい。この時、レジスタ部１６１０は、階調画像取得部１６０２によって取得された階調画像にレジスタを行って、レジスタした後の階調画像を三値化部１６０４に出力するように設置される。
上記において、図１２を参照して画像処理装置１６００が実行する各処理の処理手順について詳しく説明したので、ここでは、画像処理装置１６００の各部の処理手順については説明を省略する。
図１７は、開示技術の他の実施例に係る複数枚の処理対象画像から共通パターンを探し出す画像処理装置を模式的に示すブロック図である。
図１７に示す画像処理装置１７００は、階調画像取得部１７０２と、三値化部１７０４と、レジスタ部１７１０と、分割部１７０８と、合成部１７０６とを含む。画像処理装置１７００における階調画像取得部１７０２は、画像処理装置１５００における階調画像取得部１５０２と同様である。三値化部１７０４は、三値化部１５０４と同様である。分割部１７０８は、分割部１５０８と同様である。合成部１７０６は、合成部１５０６と同様である。したがって、ここでは説明を省略する。
画像処理装置１７００にはレジスタ部１７１０を追加している。レジスタ部１７１０は、三値化部１７０４によって取得された三値化画像にレジスタを行って、レジスタした後の三値化画像を分割部１７０８に出力するように設置される。図１７において、レジスタ部１７１０は、三値化部１７０４と分割部１７０８との間に設置されている。
しかし、他の例において、レジスタ部１７１０は、階調画像取得部１７０２と三値化部１７０４との間に設置されてもよい。この時、レジスタ部１７１０は、階調画像取得部１７０１によって取得された階調画像にレジスタを行って、レジスタした後の階調画像を三値化部１７０４に出力するように設置される。
また、他の例において、レジスタ部１７１０は、分割部１７０８と合成部１７０６との間に設置されることもできる。この場合、レジスタ部１７１０は、分割部１７０８によって取得された各三値化画像の画像ブロックにレジスタを行って、レジスタした後の三値化画像の画像ブロックを合成部１７０６に出力するように設置される。
上記において、図１３を参照して画像処理装置１７００が実行する画像処理方法の処理手順について詳しく説明したので、ここでは、画像処理装置１７００の各部の処理手順についての説明を省略する。
さらに、開示技術の実施例による画像処理装置は、処理対象画像として、階調画像取得部によって取得された各階調画像に含まれた共通パターンのサブ画像を検出するサブ画像検出部をさらに含むことができる。
開示技術の実施例による画像処理装置における階調画像取得部は、処理対象画像がカラー画像である場合、カラー画像を階調画像に変換させるように設置される階調画像変換部をさらに含むことができる。
開示技術の実施例による画像処理装置は、共通パターンを出力するように設置される出力部をさらに含むことができる。例えば、出力部は、共通パターンをメモリ又はディスプレイに出力する。
開示技術の画像処理装置が実行する実施例によると、処理対象画像は複数枚の文書画像であってもよく、また、共通パターンは文書画像に嵌め込まれたすかしであってもよい。
上述のように、開示技術に係る画像処理方法及び画像処理装置は、図２に示す共通データ処理システムに適用できる。しかし、開示技術に係る画像処理方法及び画像処理装置は、図２に示すシステムとは異なるシステムにも適用できる。例えば、画像処理装置は、スキャナー、複写機又は多機能周辺装置などに適用して、スキャナー、複写機又は多機能周辺装置が、複数枚の文書画像からそこに嵌め込められたすかしを抽出して文書を管理するようにすることができる。また、画像処理装置は、会社内部での秘密文書のプリント又はコピーについて監視したり警告したりすることもできる。
上述において、用語の「含む」又は「他の例」は、「非排他的に含む」ということを示す。一連の要素を含む処理手順、方法又は装置はそれらの要素を含むだけではなく、明確に記載していない他の要素も含み、又はこれらの処理手順、方法又は装置に固有の要素を含む。さらに限定していない場合、「…を含む」によって限定される要素は、上記の要素を含む処理手順、方法又は装置に他の同様な要素が存在する場合を排除しない。
以上、図面を参照して開示技術の実施例を詳しく説明したが、上記の実施例は開示技術を説明するためのものであって、開示技術を限定するものではない。当業者であれば、開示技術の保護範囲内で、上記の実施例に各種の補正及び変更を行うことができる。よって、開示技術の範囲は、特許請求の範囲及び同等意味によって限定される。
開示技術は以下の部分における図面を結合して出された記述を参照することにより更によく理解することができる。なお、すべての図面において、同一又は類似の符号で同一又は類似の部品を表示する。前記図面は下記の詳細な説明とともに本明細書に含まれ且つ本明細書の一部になり、しかもさらに例を挙げて開示技術の好ましい実施例を説明し、開示技術の原理と利点を解釈するために用いる。
当業者は、図面における要素は簡単と明瞭のために示されているだけであり、かつ必ずしも縮尺に基づいて描画したものではないことを理解するべきである。例えば、開示技術の実施例の理解の向上に寄与するように、図面におけるある要素の大きさはその他の要素よりも拡大しているかもしれない。
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）画像処理装置が、
複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する階調画像取得ステップと、
前記階調画像取得ステップによって取得された複数枚の階調画像の各々を、三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する三値化ステップと、
前記三値化ステップによって取得された複数枚の前記三値化画像を合成して共通パターンを取得する合成ステップと
を実行することを特徴とする画像処理方法。
（付記２）前記三値化ステップは、
前記複数枚の階調画像の階調値の分散図を算出する分散図算出ステップと、
前記分散図算出ステップによって算出された分散図に二値化処理を行って非前景領域を取得する非前景領域取得ステップと、
前記非前景領域取得ステップによって取得された非前景領域に二値化処理を行って、前記非前景領域を第１の候補背景と第１の候補共通パターンに分け、第１の候補背景の画素の階調値の分散Ｖ１及び平均値Ｍ１、並びに第１の候補共通パターンの画素の階調値の分散Ｖ２及び平均値Ｍ２を取得する非前景領域二値化ステップと、
前記非前景領域二値化ステップによって取得されたＶ１、Ｍ１、Ｖ２、Ｍ２によって、前記三値化閾値を決定する三値化閾値決定ステップと
をさらに含むことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
（付記３）前記三値化閾値決定ステップは、Ｔ１＝Ｍ１-α１Ｖ１、Ｔ２＝Ｍ１＋α２Ｖ１、Ｔ３＝Ｍ２-α３Ｖ２、Ｔ４＝Ｍ２＋α４Ｖ２（α１、α２、α３、α４は定数である）にしたがって四つの三値化閾値を決定する四つの三値化閾値決定ステップを含み、階調値がＴ１〜Ｔ２である画素により第２の候補背景が構成され、階調値がＴ３〜Ｔ４である画素により第２の候補共通パターンが構成され、他の画素により他のパターンが構成されることを特徴とする付記２に記載の画像処理方法。
（付記４）前記四つの三値化閾値決定ステップは、１≦α１≦２、１≦α２≦２、１≦α３≦２、１≦α４≦２であることを特徴とする付記３に記載の画像処理方法。
（付記５）前記合成ステップは、
前記複数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算する相似度計算ステップと、
前記相似度計算ステップによって計算された相似度から各三値化画像の平均相似度を計算する平均相似度計算ステップと、
前記平均相似度計算ステップによって計算された平均相似度が最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える三値化画像を参照画像として選択する参照画像選択ステップと、
前記参照画像選択ステップによって選択された参照画像との相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数)枚の三値化画像の各画素に対して、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像において該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合、該画素が共通パターンの画素であると決定する共通パターン画素決定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする付記３に記載の画像処理方法。
（付記６）前記画像処理装置が、
前記三値化ステップと前記合成ステップとの間に分割ステップをさらに含み、
前記分割ステップは、
各階調画像の第２の候補共通パターンを分割し、Ｑ（Ｑは、Ｑ≧１の整数である)個のパターンブロックを生成するパターンブロック生成ステップと、
前記パターンブロック生成ステップによって生成された各パターンブロックに対応する三値化画像の部分を画像ブロックと決定する画像ブロック決定ステップとを含み、
前記合成ステップは、
前記画像ブロック決定ステップによって決定されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する相似度計算ステップと、
前記相似度計算ステップによって計算されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記各三値化画像の画像ブロックの平均相似度を計算する平均相似度計算ステップと、
前記平均相似度計算ステップによって計算されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における平均相似度の最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える画像ブロックを参照画像ブロックとして選択する参照画像ブロック選択ステップと、
前記参照画像ブロック選択ステップによって選択されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における参照画像ブロックとの相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数である）枚の三値化画像に対応する画像ブロックの各画素に対して、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像の対応する画像ブロックにおいて該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合、該画素が該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素であると決定する共通パターン画素決定ステップと、
前記共通パターン画素決定ステップによって決定されたＱ個の画像ブロックの各々について、各画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素を合成して共通パターンを取得する共通パターン取得ステップと
をさらに実行することを特徴とする付記３に記載の画像処理方法。
（付記７）複数枚の三値化画像における各画像間の相似度、又は複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する相似度計算ステップは、以下の式１又は式２又は式３又は式４に従って相似度を計算することを特徴とす付記５又は６に記載の画像処理方法。
上記の式において、Ｉｉは、第ｉ枚の三値化画像、又は第ｉ枚の三値化画像における画像ブロックを表し、Ｉｊは、第ｊ枚三値化画像、又は第ｊ枚の三値化画像における画像ブロックを表す。Ｓｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、ＩｉとＩｊとの間のＩｉに基づく相似度を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ）とＮ（Ｉｊ ｃｍ）は、それぞれＩｉとＩｊにおける第２の候補共通パターンの画素数を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ ｃｍ）は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ ｃｍ）は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。
（付記８）複数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算する、又は複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する前記相似度計算ステップは、Ｐ=Ｎである場合、式１又は式２に従って相似度を計算し、Ｐ=１である場合、式３又は式４に従って相似度を計算し、１＜Ｐ＜Ｎである場合、式１又は式２又は式３又は式４に従って相似度を計算することを特徴とする付記７に記載の画像処理方法。
（付記９）前記画像処理装置が、
前記三値化ステップの前に前記複数枚の階調画像をレジスタする、又は前記三値化ステップと前記合成ステップとの間に、前記複数枚の三値化画像をレジスタするレジスタステップをさらに実行することを特徴とする付記１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
（付記１０）前記画像処理装置が、
前記三値化ステップと前記分割ステップとの間に、前記複数枚の三値化画像をレジスタするレジスタステップをさらに実行することを特徴とする付記６に記載の画像処理方法。
（付記１１）前記画像処理装置が、
前記階調画像取得ステップの後に、処理する階調画像として、各階調画像に含まれた共通パターンのサブ画像を検出するサブ画像検出ステップをさらに実行することを特徴とする付記１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
（付記１２）前記処理対象画像は、文書画像であって、前記共通パターンは前記文書画像に嵌め込まれたすかしであることを特徴とする付記１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
（付記１３）前記階調画像取得ステップは、前記処理対象画像がカラー画像である場合、前記カラー画像を階調画像に変換させる階調画像変換ステップをさらに含むことを特徴とする付記１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
（付記１４）前記画像処理装置が、
前記共通パターンを出力する出力ステップをさらに実行することを特徴とする付記１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
（付記１５）複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する階調画像取得部と、
前記階調画像取得部によって取得された複数枚の階調画像の各々を、三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する三値化部と、
前記三値化部によって取得された複数枚の前記三値化画像を合成して共通パターンを取得する合成部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
（付記１６）前記三値化部は、
前記複数枚の階調画像の階調値の分散図を算出する分散図算出部と、
前記分散図算出部によって算出された分散図に二値化処理を行って非前景領域を取得する非前景領域取得部と、
前記非前景領域取得部によって取得された非前景領域を二値化処理することによって、前記非前景領域を第１の候補背景と第１の候補共通パターンに分け、第１の候補背景の画素の階調値の分散Ｖ１及び平均値Ｍ１、並びに第１の候補共通パターンの画素の階調値の分散Ｖ２及び平均値Ｍ２を取得する非前景領域二値化部と、
前記非前景領域二値化部によって取得されたＶ１、Ｍ１、Ｖ２、Ｍ２によって、前記三値化閾値を決定する三値化閾値決定部と
をさらに有することを特徴とする付記１５に記載の画像処理装置。
（付記１７）前記三値化閾値決定部は、Ｔ１＝Ｍ１-α１Ｖ１、Ｔ２＝Ｍ１＋α２Ｖ１、Ｔ３＝Ｍ２-α３Ｖ２、Ｔ４＝Ｍ２＋α４Ｖ２（α１、α２、α３、α４は定数である）にしたがって四つの三値化閾値を決定する四つの三値化閾値決定部を含み、階調値がＴ１〜Ｔ２である画素により第２の候補背景が構成され、階調値がＴ３〜Ｔ４である画素により第２の候補共通パターンが構成され、他の画素により他のパターンが構成されることを特徴とする付記１６に記載の画像処理装置。
（付記１８）前記四つの三値化閾値決定部は、１≦α１≦２、１≦α２≦２、１≦α３≦２、１≦α４≦２であることを特徴とする付記１７に記載の画像処理装置。
（付記１９）前記合成部は、
前記複数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算する相似度計算部と、
前記相似度計算部によって計算された相似度から各三値化画像の平均相似度を計算する平均相似度計算部と、
前記平均相似度計算部によって計算された平均相似度が最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える三値化画像を参照画像として選択する参照画像選択部と、
前記参照画像選択部によって選択された参照画像との相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数)枚の三値化画像の各画素に対して、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像において該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合、該画素が共通パターンの画素であると決定する共通パターン画素決定部と、
をさらに有することを特徴とする付記１７に記載の画像処理装置。
（付記２０）前記三値化部と前記合成部との間に分割部をさらに含み、
前記分割部は、
各階調画像の第２の候補共通パターンを分割し、Ｑ（Ｑは、Ｑ≧１の整数である)個のパターンブロックを生成するパターンブロック生成部と、
前記パターンブロック生成部によって生成された各パターンブロックに対応する三値化画像の部分を画像ブロックと決定する画像ブロック決定部とを含み、
前記合成部は、
前記画像ブロック決定部によって決定されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する相似度計算部と、
前記相似度計算部によって計算されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記各三値化画像の画像ブロックの平均相似度を計算する平均相似度計算部と、
前記平均相似度計算部によって計算されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における平均相似度の最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える画像ブロックを参照画像ブロックとして選択する参照画像ブロック選択部と、
前記参照画像ブロック選択部によって選択されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における参照画像ブロックとの相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数である）枚の三値化画像に対応する画像ブロックの各画素に対して、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像の対応する画像ブロックにおいて該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合、該画素が該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素であると決定する共通パターン画素決定部と、
前記共通パターン画素決定部によって決定されたＱ個の画像ブロックの各々について、各画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素を合成して共通パターンを取得する共通パターン取得部と
をさらに有することを特徴とする付記１７に記載の画像処理装置。
（付記２１）複数枚の三値化画像における各画像間の相似度、又は複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する相似度計算部は、以下の式１又は式２又は式３又は式４に従って相似度を計算することを特徴とする付記１９又は２０に記載の画像処理装置。
上記の式において、Ｉｉは、第ｉ枚の三値化画像、又は第ｉ枚の三値化画像における画像ブロックを表し、Ｉｊは、第ｊ枚三値化画像、又は第ｊ枚の三値化画像における画像ブロックを表す。Ｓｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、ＩｉとＩｊとの間のＩｉに基づく相似度を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ）とＮ（Ｉｊ ｃｍ）は、それぞれＩｉとＩｊにおける第２の候補共通パターンの画素数を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ ｃｍ）は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ ｃｍ）は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。
（付記２２）数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算する、又は複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する前記相似度計算部は、Ｐ=Ｎである場合、式１又は式２に従って相似度を計算し、Ｐ=１である場合、式３又は式４に従って相似度を計算し、１＜Ｐ＜Ｎである場合、式１又は式２又は式３又は式４に従って相似度を計算することを特徴とする付記２１に記載の画像処理装置。
（付記２３）前記三値化部による処理の前に前記複数枚の階調画像をレジスタする、又は前記三値化部と前記合成部との処理の間に、前記複数枚の階調画像をレジスタするレジスタ部をさらに有することを特徴とする付記１５乃至２０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記２４）前記三値化部と前記分割部との処理の間に、前記複数枚の三値化画像をレジスタするレジスタ部をさらに有することを特徴とする付記２０に記載の画像処理装置。
（付記２５）前記階調画像取得部による処理の後に、処理する階調画像として、各階調画像に含まれた共通パターンのサブ画像を検出するサブ画像検出部をさらに有することを特徴とする付記１５乃至２０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記２６）前記処理対象画像は、文書画像であって、前記共通パターンは前記文書画像に嵌め込まれたすかしであることを特徴とする付記１５乃至２０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記２７）前記階調画像取得部は、前記処理対象画像がカラー画像である場合、前記カラー画像を階調画像に変換させる階調画像変換部をさらに有することを特徴とする付記１５乃至２０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記２８）前記共通パターンを出力する出力部をさらに有することを特徴とする付記１５乃至２０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
１４００ 画像処理装置
１４０２ 階調画像取得部
１４０４ 三値化部
１４０６ 合成部
１５００ 画像処理装置
１５０２ 階調画像取得部
１５０４ 三値化部
１５０６ 合成部
１５０８ 分割部
１６００ 画像処理装置
１６０２ 階調画像取得部
１６０４ 三値化部
１６０６ 合成部
１６１０ レジスタ部
１７００ 画像処理装置
１７０２ 階調画像取得部
１７０４ 三値化部
１７０６ 合成部
１７０８ 分割部
１７１０ レジスタ部

Claims (11)

  1. 画像処理装置が、
    複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する階調画像取得ステップと、
    前記階調画像取得ステップによって取得された複数枚の階調画像の各々を、三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する三値化ステップと、
    前記三値化ステップによって取得された複数枚の前記三値化画像を合成して共通パターンを取得する合成ステップと
    を実行し、
    前記三値化閾値は、複数枚の階調画像の階調値の各々について算出した分散図に二値化処理を行って非前景領域を取得し、当該非前景領域に二値化処理を行って第１の候補背景と第１の候補共通パターンとに分割した画素の階調値に基づいて決定される
    ことを特徴とする画像処理方法。
  2. 画像処理装置が、
    複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する階調画像取得ステップと、
    前記階調画像取得ステップによって取得された複数枚の階調画像の各々を、三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する三値化ステップと、
    前記三値化ステップによって取得された複数枚の前記三値化画像の各々について計算した相似度から計算した平均相似度に基づいて参照画像を選択し、当該参照画像との相似度から共通パターンの画素を取得する合成ステップと
    を実行することを特徴とする画像処理方法。
  3. 前記三値化ステップは、
    前記複数枚の階調画像の階調値の分散図を算出する分散図算出ステップと、
    前記分散図算出ステップによって算出された分散図に二値化処理を行って非前景領域を取得する非前景領域取得ステップと、
    前記非前景領域取得ステップによって取得された非前景領域に二値化処理を行って、前記非前景領域を第１の候補背景と第１の候補共通パターンに分け、第１の候補背景の画素の階調値の分散Ｖ１及び平均値Ｍ１、並びに第１の候補共通パターンの画素の階調値の分散Ｖ２及び平均値Ｍ２を取得する非前景領域二値化ステップと、
    前記非前景領域二値化ステップによって取得されたＶ１、Ｍ１、Ｖ２、Ｍ２によって、前記三値化閾値を決定する三値化閾値決定ステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方法。
  4. 前記三値化閾値決定ステップは、Ｔ１＝Ｍ１-α１Ｖ１、Ｔ２＝Ｍ１＋α２Ｖ１、Ｔ３＝Ｍ２-α３Ｖ２、Ｔ４＝Ｍ２＋α４Ｖ２（α１、α２、α３、α４は定数である）にしたがって四つの三値化閾値を決定する四つの三値化閾値決定ステップを含み、階調値がＴ１〜Ｔ２である画素により第２の候補背景が構成され、階調値がＴ３〜Ｔ４である画素により第２の候補共通パターンが構成され、他の画素により他のパターンが構成されることを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
  5. 前記合成ステップは、
    前記複数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算する相似度計算ステップと、
    前記相似度計算ステップによって計算された相似度から各三値化画像の平均相似度を計算する平均相似度計算ステップと、
    前記平均相似度計算ステップによって計算された平均相似度が最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える三値化画像を参照画像として選択する参照画像選択ステップと、
    前記参照画像選択ステップによって選択された参照画像との相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数)枚の三値化画像の各画素に対して、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像において該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合、該画素が共通パターンの画素であると決定する共通パターン画素決定ステップと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
  6. 前記画像処理装置が、
    前記三値化ステップと前記合成ステップとの間に分割ステップをさらに含み、
    前記分割ステップは、
    各階調画像の第２の候補共通パターンを分割し、Ｑ（Ｑは、Ｑ≧１の整数である)個のパターンブロックを生成するパターンブロック生成ステップと、
    前記パターンブロック生成ステップによって生成された各パターンブロックに対応する三値化画像の部分を画像ブロックと決定する画像ブロック決定ステップとを含み、
    前記合成ステップは、
    前記画像ブロック決定ステップによって決定されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する相似度計算ステップと、
    前記相似度計算ステップによって計算されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記各三値化画像の画像ブロックの平均相似度を計算する平均相似度計算ステップと、
    前記平均相似度計算ステップによって計算されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における平均相似度の最高の三値化画像、又は平均相似度が所定の平均相似度閾値を超える画像ブロックを参照画像ブロックとして選択する参照画像ブロック選択ステップと、
    前記参照画像ブロック選択ステップによって選択されたＱ個の画像ブロックの各々について、前記複数枚の三値化画像における参照画像ブロックとの相似度が所定の相似度閾値以上であるＮ（Ｎは、Ｎ≧１の整数である）枚の三値化画像に対応する画像ブロックの各画素に対して、Ｐ（Ｐは、１≦Ｐ≦Ｎの整数）枚又はさらに多い三値化画像の対応する画像ブロックにおいて該画素が第２の候補共通パターンの画素であると決定された場合、該画素が該画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素であると決定する共通パターン画素決定ステップと、
    前記共通パターン画素決定ステップによって決定されたＱ個の画像ブロックの各々について、各画像ブロックに対応する共通パターン部分の画素を合成して共通パターンを取得する共通パターン取得ステップと
    をさらに実行することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
  7. 複数枚の三値化画像における各画像間の相似度、又は複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する相似度計算ステップは、以下の式１又は式２又は式３又は式４に従って相似度を計算することを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理方法。
    上記の式において、Ｉｉは、第ｉ枚の三値化画像、又は第ｉ枚の三値化画像における画像ブロックを表し、Ｉｊは、第ｊ枚三値化画像、又は第ｊ枚の三値化画像における画像ブロックを表す。Ｓｉｍ（Ｉｉ，Ｉｊ）は、ＩｉとＩｊとの間のＩｉに基づく相似度を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ）とＮ（Ｉｊ ｃｍ）は、それぞれＩｉとＩｊにおける第２の候補共通パターンの画素数を表す。Ｎ（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ （ｃｍ＋ｏｔ））は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターン又は他のパターンの画素に対応する画素数を表す。（Ｉｉ ｃｍ・Ｉｊ ｃｍ）は、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。Ｎ（Ｉｊ ｃｍ・Ｉｉ ｃｍ）は、Ｉｊにおける第２の候補共通パターンの画素中の、Ｉｉにおける第２の候補共通パターンの画素に対応する画素数を表する。
  8. 複数枚の三値化画像における各画像間の相似度を計算する、又は複数枚の三値化画像における各画像間の対応する画像ブロックの相似度を計算する前記相似度計算ステップは、Ｐ=Ｎである場合、式１又は式２に従って相似度を計算し、Ｐ=１である場合、式３又は式４に従って相似度を計算し、１＜Ｐ＜Ｎである場合、式１又は式２又は式３又は式４に従って相似度を計算することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
  9. 前記画像処理装置が、
    前記三値化ステップの前に前記複数枚の階調画像をレジスタする、又は前記三値化ステップと前記合成ステップとの間に、前記複数枚の三値化画像をレジスタするレジスタステップをさらに実行することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
  10. 複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する階調画像取得部と、
    前記階調画像取得部によって取得された複数枚の階調画像の各々を、三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する三値化部と、
    前記三値化部によって取得された複数枚の前記三値化画像を合成して共通パターンを取得する合成部と
    を有し、
    前記三値化閾値は、複数枚の階調画像の階調値の各々について算出した分散図に二値化処理を行って非前景領域を取得し、当該非前景領域に二値化処理を行って第１の候補背景と第１の候補共通パターンとに分割した画素の階調値に基づいて決定される
    ことを特徴とする画像処理装置。
  11. 複数枚の処理対象画像の複数枚の階調画像を取得する階調画像取得部と、
    前記階調画像取得部によって取得された複数枚の階調画像の各々を、三値化閾値に従って三値化して、複数枚の三値化画像を取得する三値化部と、
    前記三値化部によって取得された複数枚の前記三値化画像の各々について計算した相似度から計算した平均相似度に基づいて参照画像を選択し、当該参照画像との相似度から共通パターンの画素を取得する合成部と
    を有することを特徴とする画像処理装置。
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