JP5843474B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム - Google Patents
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Description
以下、添付の図面を参照して本発明に係る実施形態を説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
本実施形態の画像処理装置の構成例について、図2のブロック図を参照して説明する。図2において、CPU(Central Processing Unit)7は、装置全体を制御する。ROM(Read Only Memory)6は、変更を必要としないプログラムやパラメータを格納する。RAM(Random Access Memory)5は、外部装置等から供給されるプログラムやデータを一時記憶する。スキャナ1は、文書等を光電走査して電子的な画像データを得て入力データとし、画像入出力I/O3はこのスキャナ1と画像処理装置を接続する。画像メモリ2は、スキャナ1で読み取られた画像データ等を保持する。外部記憶装置12は、固定して設置されたハードディスクやメモリカード、あるいは着脱可能なフレキシブルディスク(FD)やCD(Compact Disk)等の光ディスク、磁気や光カード、ICカード、メモリカード等を含む。また、I/O13は、これら外部記憶装置12とコンピュータ装置との入出力インタフェース。I/O15は、ユーザの操作を受け、データを入力するマウス等のポインティングデバイス10やキーボード9等の入力デバイスとの入出力インタフェースである。映像I/O14は、画像処理装置の保持するデータや供給されたデータを表示するためのディスプレイモニタ8との入出力インタフェースである。通信I/F4は、インターネット等のネットワーク回線に接続するためのインタフェースである。システムバス11は、画像処理装置内の各ユニットを通信可能に接続する。
以下、CPU7上で実行されるプログラムにより本願発明を実現する処理手順を、図1のフローチャートを用いて説明する。
次に読み取った画像データに対してS200で色領域識別処理を行う。スキャナなどの入力手段を用いた場合、入力画像にノイズが重畳され、代表色の特定が難しいことが起こりうる。この場合、減色処理を行い、色差が小さい画素をまとめて同じ色情報を有するようにすることで、同色領域として、複数の色領域に分割することができる。まず、S201では入力画像に対して減色処理を施すことで、上記問題を解消することができる。例えば特許文献1で開示されている手法では、入力画像中の画素から色情報を元にクラスタを構成し、類似するクラスタやノイズと思われるクラスタを統合することでスキャンノイズを除去するものがある。これを適用することで、スキャン画像入力等で生じるノイズ除去することができる。なお、ノイズ除去の方法については、他の手法を用いても構わない。
次にS300ではS200における色領域識別結果を基に、境界色勾配情報算出処理を行う。ここでは図3に示すように境界の情報と色勾配の情報を、各色領域の境界ごとに得る。今後、図3に示した情報を「境界色勾配情報」と呼称し説明する。また境界色勾配情報は図3に示したように、境界番号、境界を挟むラベルAとラベルB(すなわち当該境界を挟む2つの色領域の情報)、境界長、上下左右の各方向色勾配強度、平均色勾配の情報を含む。
Pc1:(30,20,10)
Pt:(40,15,8)
Pc2:(80,10,6)
Pc3:(90,5,4)
dr=(−2×30)+(−1×40)+(1×80)+(2×90)=160
dg=(−2×20)+(−1×15)+(1×10)+(2×5)=−35
db=(−2×10)+(−1×8)+(1×6)+(2×4)=−14
次にS400では境界色勾配情報を用いて境界属性の判定を行い、その属性の付記を行う。すなわち、当該判定した各境界の属性を、境界色勾配情報の各境界と関連付けて保存する。S400の詳細なフローを、図7を用いて説明する。
条件1:上方向色勾配×閾値T2>下方向色勾配
条件2:下方向色勾配×閾値T2>上方向色勾配
条件3:右方向色勾配×閾値T2>左方向色勾配
条件4:左方向色勾配×閾値T2>右方向色勾配
条件5:上方向色勾配×閾値T2>右方向色勾配
条件6:右方向色勾配×閾値T2>上方向色勾配
条件7.1:G1>閾値T3×G2
条件7.2:G1>閾値T3×G3
条件7.3:G1>閾値T3×G4
条件8.1:G1>閾値T4×G3
条件8.2:G1>閾値T4×G4
条件8.3:G2>閾値T4×G3
条件8.4:G2>閾値T4×G4
条件8.5:G1の方向とG2の方向が相対でない。
次にS500では、同種(同属性)のグラデーションで表現されているグラデーション領域を同定し、グラデーション領域に対応するクラスタ情報を生成するためのグラデーションクラスタ情報生成処理を行う。本実施形態において、グラデーションクラスタ情報は、グラデーション領域内の色領域を指すラベルのリスト、グラデーション領域内の境界のリスト、対応するグラデーション領域の種別を含む。S500の詳細を、図11の処理フローと、図12(a)が入力画像として入力された場合の具体例とを用いて説明する。
勾配角度=arctan((上方向色勾配−下方向色勾配)/(右方向色勾配−左方向色勾配)) ・・・(1)
勾配角度=arctan((0−0)/(800−0))=0
勾配角度=arctan((0−0)/(1200−0))=0
次にS600では、グラデーションクラスタ情報毎にグラデーションのパラメータ生成を行う、グラデーションパラメータ生成処理を行う。ここでは色領域識別結果と、グラデーションクラスタ情報、及び境界色勾配情報を用いて、線形グラデーションと放射グラデーションのパラメータ生成を行う。
・・・(2)
・・・(3)
次にS700ではグラデーションクラスタ情報毎にラベルの指す色領域を一つに統合する、色領域統合処理を行う。この処理では各グラデーションクラスタ情報に登録されているラベルを一つに統合し、新しい色領域識別結果を得る。図12と図14を用いて述べると、グラデーションクラスタ1にラベル2,3,4が登録されている。よってこのラベルが指す色領域を統合し、新しいラベルとしてラベル9を振り、一つの色領域とする。グラデーションクラスタ2に登録されているラベル5,6,7,8に関しても同様に統合し、新しいラベルとしてラベル10を振る。以上の処理を行うと、図19に示すようなラベルが付与された各色領域が新たに得られ、原画にないような擬似輪郭境界は消える。また、グラデーションクラスタ情報に基づき、ラベル9は放射グラデーションの領域であり、ラベル10は線形グラデーションの領域であることが分かる。この処理により、図1における色領域統合処理(S700)を実現する。
最後にS800では、色領域の輪郭ベクトル記述を生成する、輪郭ベクトル記述生成処理を行う。ここで輪郭ベクトルを求める対象となる色領域は、S700で色領域統合後に得られる色領域である。まず、S700で統合した後の色領域間の境界線を求め、当該境界線を関数近似することにより、各色領域の輪郭を表すベクトル記述(輪郭ベクトルデータ)を生成する。なお、隣接する色領域が接している区間ごとに境界線を関数近似してベクトル記述を求めることにより、隣接する色領域間で隙間や重なりが生じない輪郭のベクトル記述を得ることができる。図19の例の場合、ラベル1とラベル9の色領域間の境界線と、ラベル1とラベル10の色領域間の境界線とを求め、関数近似を行うことで、各色領域の輪郭のベクトル記述を得ることができる。
第一実施形態では、色領域の重心を用いて線形グラデーションのオフセット値を生成し、色領域の平均色をオフセットの色値とした。しかし、この手法を用いると線形グラデーションの始点部/終点部(端部)には色は付記されず、場合によっては原画との差異が目立つ事がある。また放射グラデーションに関しても同様であり、色領域の平均色をオフセットの色値としているためグラデーション中心部と終点部に原画と誤差が生じてしまう。
そこで本実施形態ではこの課題を解決するために、グラデーションパラメータ生成を終えた後に、オフセットの補完を行う。この処理を図24の処理フローを使って説明する。本処理フローは記憶部に格納されたプログラムをCPU7が実行することにより、実現される。なお、S2100からS2600までは第一実施形態と同様の処理を行うため、ここでは説明を割愛する。
・・・(4)
・・・(5)
Os[1]_val’= Os[2]_val/2 ・・・(6)
・・・(7)
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (9)
- 色差に基づいて入力画像を複数の色領域に分割する分割手段と、
前記分割された色領域間の境界のみについて色勾配を算出し、当該算出した色勾配に基づいて前記分割された色領域間の境界ごとに色勾配情報を算出する色勾配情報算出手段と、
前記境界ごとに算出された色勾配情報の特性を用いて、各境界のグラデーション属性を判定する属性判定手段と、
前記属性判定手段にて判定された各境界のグラデーション属性に基づき、当該入力画像に対してベクトル化を行う手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記ベクトル化を行う手段は、
前記属性判定手段にて判定された各境界のグラデーション属性を用いて、前記複数の色領域の中から同じグラデーションに属する境界及び色領域を判定してグラデーションクラスタを生成し、当該生成されたグラデーションクラスタに属する境界及び色領域と当該グラデーションクラスタに属する境界のグラデーション属性に基づいて決定される当該グラデーションクラスタのグラデーションの種別とに関する情報を含むグラデーションクラスタ情報を生成するグラデーションクラスタ情報生成手段と、
前記色領域と前記色勾配情報と前記グラデーションクラスタ情報とを用いて、前記グラデーションクラスタごとにグラデーションのパラメータを生成するグラデーションパラメータ生成手段と、
前記グラデーションクラスタ情報を用いて、前記同じグラデーションクラスタに属する色領域を統合する色領域統合手段と、
前記色領域統合手段にて統合した後の色領域に基づいて、輪郭のベクトル記述を生成し、当該輪郭のベクトル記述と前記グラデーションのパラメータとに基づいてグラデーション領域のベクトルデータを生成する輪郭ベクトル記述生成手段と
を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記各境界のグラデーション属性は、
該境界における色勾配が一の方向もしくは相対しない二の方向に一定である線形グラデーション属性、もしくは、
該境界における色勾配が全ての方向に一定である放射グラデーション属性
のいずれかを含むことを特徴する請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記属性判定手段は、更に、該境界における色勾配の強度が予め定められた所定の閾値よりも大きい場合に、当該境界がエッジであると判定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記グラデーションのパラメータは、少なくともグラデーションを表現するための点の位置情報と色情報とを含むことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記グラデーションパラメータ生成手段は、前記入力画像から前記同じグラデーションに属する各色領域の平均色を算出し、前記色情報を生成する際に当該色領域の平均色を用いることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記グラデーションパラメータ生成手段が生成したパラメータに対し、前記グラデーション領域の端部または中心部における、色情報の補完を行うグラデーションパラメータ補完手段を更に備えることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 分割手段が、色差に基づいて入力画像を複数の色領域に分割する分割工程と、
色勾配情報算出手段が、前記分割された色領域間の境界のみについて色勾配を算出し、当該算出した色勾配に基づいて前記分割された色領域間の境界ごとに色勾配情報を算出する色勾配情報算出工程と、
属性判定手段が、前記境界ごとに算出された色勾配情報の特性を用いて、各境界のグラデーション属性を判定する属性判定工程と、
ベクトル化手段が、前記属性判定工程にて判定された各境界のグラデーション属性に基づき、前記入力画像に対してベクトル化を行う工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至7のいずれか一項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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