JP5929282B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
これに関連する技術として、例えば、特許文献1には、自然画像、人工画が合成された複合画像に応じて適正な補正を行うことを課題とし、画像データを取り込み、画像が自然画像か、人工画が合成された複合画像かを判定し、自然画像の場合は自動セットアップを行って記録し、複合画像の場合は自動セットアップを行うことなく、又は自然画像領域部分のみについて自動セットアップを行って記録することが開示されている。
請求項1の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段を具備し、前記取得手段は、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の外周を形成する画素である外周画素について、隣接する該外周画素間の距離に基づいて、該第2の領域の形状に関する特徴を取得することを特徴とする画像処理装置である。
請求項2の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段を具備し、前記第1の判定手段は、前記第2の領域が、複数種の平坦領域のいずれか又は平坦領域ではない領域、のうちいずれかの領域であるかを複数の閾値に基づいて判定し、前記第2の判定手段は、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって判定された複数種の平坦領域のいずれか又は該平坦領域の組み合わせの割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定することを特徴とする画像処理装置である。
請求項9の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段として機能させ、前記取得手段は、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の外周を形成する画素である外周画素について、隣接する該外周画素間の距離に基づいて、該第2の領域の形状に関する特徴を取得することを特徴とする画像処理プログラムである。
請求項10の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段として機能させ、前記第1の判定手段は、前記第2の領域が、複数種の平坦領域のいずれか又は平坦領域ではない領域、のうちいずれかの領域であるかを複数の閾値に基づいて判定し、前記第2の判定手段は、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって判定された複数種の平坦領域のいずれか又は該平坦領域の組み合わせの割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定することを特徴とする画像処理プログラムである。
請求項2の画像処理装置によれば、連続階調領域と平坦領域が複合した領域に対しても、連続階調領域、平坦領域のいずれかであると判定してしまうことを防止することができる。また、本構成を有していない場合に比較して、誤った判定を減少させることができる。
請求項9の画像処理プログラムによれば、連続階調領域と平坦領域が複合した領域に対しても、連続階調領域、平坦領域のいずれかであると判定してしまうことを防止することができる。また、本構成を有していない場合に比較して、高速に領域の形状に関する特徴を取得することができる。
請求項10の画像処理プログラムによれば、連続階調領域と平坦領域が複合した領域に対しても、連続階調領域、平坦領域のいずれかであると判定してしまうことを防止することができる。また、本構成を有していない場合に比較して、誤った判定を減少させることができる。
<第1の実施の形態>
図1は、第1の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
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、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム(コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム)、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、又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一対一に対応していてもよいが、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)の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
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。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」(社会システム)にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAM(Random Access Memory)、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPU(Central Processing Unit)内のレジスタ等を含んでいてもよい。
図3は、画像受付モジュール110が受け付ける対象画像300の例である。対象画像300内には、領域310、領域320、領域330、領域340がある。
前述の図3の例では、対象画像300内の領域310、領域320、領域330が第1の領域に該当する。領域310は着色されたグラフであり、領域320は写真画像であり、領域340は写真画像とCG画像の組み合わせ画像である。なお、文字によって構成されている領域330は、第1の領域としては分離されない。
分離方法は、従来の画像分離技術を用いればよい。例えば、画素値の分布等を解析して、多値画像部分の矩形領域を第1の領域として抽出すればよい。
なお、この第2の領域は、均一色の画像であるが、写真等の連続階調の画像内にも発生し得るものである。
なお、第1の実施の形態としては、領域判定モジュール170はなくてもよい。その場合は、出力モジュール180は、属性判定モジュール160の処理結果を出力することになる。
ステップS202では、画像受付モジュール110が、画像を受け付ける。例えば、図3に示した対象画像300を受け付ける。
ステップS204では、領域分離モジュール120が、画像を領域に分離する。例えば、対象画像300内から絵柄領域である領域310、領域320、領域340を分離する。例えば、図4に示した領域310、領域320、領域340が、以下の処理での対象となる。なお、図4は、第1の実施の形態による処理例の概要を示す説明図である。
なお、ここで抽出する均一色領域は、均一色である領域そのものであってもよいし、その均一色である領域を囲む外接矩形であってもよい。
diff_out_u[i] = abs( out_u[i] − out_u[i + 1] )
diff_out_lo[i] = abs( out_lo[i] − out_lo[i + 1] )
diff_out_l[i] = abs( out_l[i] − out_l[i + 1] )
diff_out_r[i] = abs( out_r[i] − out_r[i + 1] )
なお、abs()関数は、絶対値を求める関数である。
また、ラベリングにより均一色領域として外接矩形を抽出した場合は、反対側の領域端まで画素が無い状態は発生しない。一方、投影等を使用して外接矩形を抽出した場合は、反対側の領域端まで画素が無い状態が発生し得る。
図9は、平坦領域候補判定モジュール150による処理例を示すフローチャートである。
ステップS902では、形状特徴に基づいて、平坦領域候補であるか否かを判定し、単純である場合はステップS904へ進み、複雑である場合(平坦領域候補ではない場合)はステップS906へ進む。
ステップS904では、その領域を平坦領域候補であるとする。そして、ステップS212へ進む。
ステップS906では、その領域を非平坦領域候補であるとする。そして、ステップS212へ進む。
(A)各方向(上下左右)について、diff_out_xxの平均値(xx: u, lo, l, r)を算出する。
これらの値を、diff_out_ave_u, diff_out_ave_lo, diff_out_ave_l, diff_out_ave_rとする。
(B)各方向(上下左右)について、diff_out_xx[i]が予め定められた値以下(又は未満)の割合を算出する。
これらの値を、diff_out_under_n_ratio_u, diff_out_under_n_ratio_lo, diff_out_under_n_ratio_l, diff_out_under_n_ratio_rとする。
また、複数の予め定められた値(例えば、5と10等)を使用して、計8種類の特徴量を算出してもよい。
(C)全方向の値を合算して平均値を算出する。
この値を、diff_out_aveとする。
(D)各方向(上下左右)について、2要素連続してdiff_out_xx[i]が0である画素の割合を算出する。
これらの値を、diff_out_zero_ratio_u, diff_out_zero_ratio_lo, diff_out_zero_ratio_l, diff_out_zero_ratio_rとする。
(A)、(B)、(D)については、全方向を1つにまとめ、1つの特徴量として扱ってもよい。
(A1)diff_out_ave_xxが、予め定められた値以下(又は、未満)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
(B1)diff_out_under_n_ratio_xxが、予め定められた値以上(より大きい)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
(C1)diff_out_ave、予め定められた値以下(又は、未満)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
(D1)diff_out_zero_ratio_uが、予め定められた値以上(又は、より大きい)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
また、以下のように判定してもよい。
・(B)を使用し、上下左右で割合の最小値が予め定められた値以上(又は、より大きい)ならば、その領域は平坦領域候補と判定する。
・(C)を使用し、平均値が予め定められた値以下(又は、未満)ならば、その領域は平坦領域候補と判定する。
・(A)を使用し、その最大値が予め定められた値以下(又は、未満)であって、かつ、(B)を使用し、その最小値が予め定められた値以上(又は、より大きい)ならば、その領域は平坦領域候補と判定する。
・(A)〜(D)全てを使用し、それぞれが予め定められた関係((A1)〜(D1)でその領域は平坦度合いが高い)ならば、その領域は平坦領域候補と判定する。
・(A)、(B)、(D)を使用し、(A)、(B)のそれぞれが予め定められた関係((A1)、(B1)でその領域は平坦度合いが高い)には該当しないが、それぞれが予め定められた値と予め定められた範囲内にある場合であって、(D)が予め定められた値以上(又は、より大きい)ならば、その領域は平坦領域候補と判定する。ここで、「それぞれが予め定められた値と予め定められた範囲内にある場合」とは、(A1)、(B1)の関係には若干満たない場合のことである。
図10は、属性判定モジュール160による処理例を示すフローチャートである。
ステップS1002では、平坦領域候補の面積の割合で判断し、その割合が予め定められた値(第1の閾値)以上(又は、より大きい)である場合はステップS1004へ進み、その割合が中程度の場合(ステップS1004、ステップS1006のいずれにも該当しない場合)はステップS1008へ進み、その割合が予め定められた値(第2の閾値)以下(又は、未満)である場合はステップS1006へ進む。
ステップS1004では、その領域を平坦領域であるとする。
ステップS1006では、その領域を写真領域であるとする。
ステップS1008では、その領域を複合領域であるとする。
前述の例では、領域310の属性は平坦領域であると判定され、領域320の属性は写真領域であると判定され、領域340の属性は写真領域と平坦領域が複合した領域であると判定される。
ここで、図4の例で示すと、属性判定処理モジュール165の処理(ステップS206からステップS212までの処理)によって、領域310を平坦領域と判定し、領域320を写真領域と判定し、領域340を複合領域と判定して、領域340を領域判定モジュール170に渡している。
ステップS216では、出力モジュール180が、ステップS212、ステップS214のいずれか又は両方の処理結果を出力する。
図11は、第2の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。第2の実施の形態は、平坦領域、連続階調領域をそれぞれ統合するものであり、図11の例に示すように、画像受付モジュール110、領域分離モジュール120、属性判定処理モジュール165、領域判定モジュール170、平坦領域統合モジュール172、写真領域統合モジュール174、出力モジュール180を有している。また、属性判定処理モジュール165は、均一色領域抽出モジュール130、形状特徴取得モジュール140、平坦領域候補判定モジュール150、属性判定モジュール160を有している。第2の実施の形態は、第1の実施の形態に平坦領域統合モジュール172、写真領域統合モジュール174を付加したものである。なお、第1の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
領域判定モジュール170は、属性判定モジュール160、平坦領域統合モジュール172、写真領域統合モジュール174と接続されており、複合領域内の平坦領域を平坦領域統合モジュール172へ渡し、複合領域内の連続階調領域を写真領域統合モジュール174へ渡す。
写真領域統合モジュール174は、属性判定モジュール160、領域判定モジュール170、出力モジュール180と接続されている。写真領域統合モジュール174は、領域判定モジュール170によって連続階調領域と特定された領域と属性判定モジュール160によって連続階調領域と判定された領域に基づいて、画像受付モジュール110によって受け付けられた画像内の連続階調領域を統合する。
ステップS1202からステップS1214までの処理は、図2に例示したフローチャートのステップS202からステップS214までの処理と同等である。
なお、ステップS1204では、領域分離モジュール120は、ステップS204の処理に加えて、分離した領域の位置情報(その領域の対象とする画像内での位置を示す情報)を抽出する。図13は、第2の実施の形態による処理例の概要を示す説明図である。領域分離モジュール120は、対象画像300から領域310、領域320、領域340を分離し、それらの位置情報1310を抽出し、平坦領域統合モジュール172、写真領域統合モジュール174へ渡す。
ステップS1402では、平坦領域候補の割合を判断し、その割合が予め定められた値(第1の閾値)以上(又は、より大きい)である場合はステップS1404へ進み、その割合が中程度の場合(ステップS1404、ステップS1406のいずれにも該当しない場合)はステップS1408へ進み、その割合が予め定められた値(第2の閾値)以下(又は、未満)である場合はステップS1406へ進む。
ステップS1404では、その領域を平坦領域であるとする。
ステップS1406では、その領域を写真領域であるとする。
ステップS1408では、その領域を複合領域であるとする。
前述の例では、領域310の属性は平坦領域であると判定され、領域320の属性は写真領域であると判定され、領域340の属性は写真領域と平坦領域が複合した領域であると判定される。
ここで、図13の例で示すと、属性判定処理モジュール165の処理(ステップS1206からステップS1212までの処理)によって、領域310を平坦領域と判定し、領域320を写真領域と判定し、領域340を複合領域と判定して、領域340を領域判定モジュール170に渡している。
ステップS1218では、写真領域統合モジュール174が、写真領域を統合する。図13の例では、写真領域情報420を用いて領域340から写真領域画像1341を抽出し、位置情報1310を用いて領域320と写真領域画像1341を統合して、写真領域画像1390を生成する。
ステップS1220では、出力モジュール180が、処理結果を出力する。図13の例では、平坦領域画像1380と写真領域画像1390を出力する。
より詳細に説明すると、平坦領域らしさが予め定められた値以上(又は、より大きい)である場合であって、かつ、第2の領域の割合が第1の閾値以上(又は、より大きい)である場合に、平坦領域であると判定し、連続階調領域らしさが予め定められた値以上(又は、より大きい)である場合であって、かつ、第2の領域の割合が第2の閾値以下(又は、未満)である場合に、連続階調領域であると判定し、それ以外の場合を複合領域と判定する。
より詳細に説明すると、第1の領域の連続階調領域らしさ、平坦領域らしさに関する特徴量を用いて、平坦領域と判定した領域に対して、第1の閾値を変更する。つまり、領域毎に第1の閾値を変更し、図10又は図14の例に示したフローチャートにおいて平坦領域と判定しやすくなるように、第1の閾値を低く変更する。ここで低くとは、他の領域(第1の領域の連続階調領域らしさ、平坦領域らしさに関する特徴量を用いて、平坦領域以外と判定した領域)に用いる第1の閾値よりも低いという意である。
第1の領域の連続階調領域らしさ、平坦領域らしさに関する特徴量を用いて、連続階調領域と判定した領域に対して、第2の閾値を変更する。つまり、領域毎に第2の閾値を変更し、図10又は図14の例に示したフローチャートにおいて連続階調領域と判定しやすくなるように、第2の閾値を高く変更する。ここで高くとは、他の領域(第1の領域の連続階調領域らしさ、平坦領域らしさに関する特徴量を用いて、連続階調領域以外と判定した領域)に用いる第2の閾値よりも高いという意である。
より詳細に説明すると、平坦領域らしさが予め定められた値以上(又は、より大きい)である場合であって、かつ、形状に関する特徴が単純である場合(図9の例では、ステップS904に進む場合)に、平坦領域であると判定し、連続階調領域らしさが予め定められた値以上(又は、より大きい)である場合であって、かつ、形状に関する特徴が複雑である場合(図9の例では、ステップS906に進む場合)に、非平坦領域であると判定する。
より詳細に説明すると、第2の領域の連続階調領域らしさ、平坦領域らしさに関する特徴量を用いて、平坦領域と判定した領域に対して、閾値を変更する。つまり、領域毎に閾値を変更し、図9の例に示したフローチャートにおいて平坦領域と判定しやすくなるように、閾値を変更する。
前述の第1の実施の形態又は第2の実施の形態では、平坦領域候補判定モジュール150が行う処理において、形状特徴と比較する閾値(予め定められた値)は1つであった。具体的には、図9の例に示すように、形状特徴と1つの閾値とを比較することによって、平坦領域候補と非平坦領域候補とに分けていた。
図15は、均一色領域の例を示す説明図である。図15(a)の例は、平坦領域に属する均一色領域の例を示している。図15(b)の例に示す画像は、図15(a)の例内の領域1510を拡大した画像である。このように、灰色を背景として数字が描かれている。図15(c)の例に示す画像は、図15(b)の例に示す画像に対して、主要色である薄い灰色に属する画素を抽出したものである。つまり、均一色領域抽出モジュール130による処理結果である。
図15(d)の例は、写真領域(連続階調領域の一例)に属する均一色領域の例を示している。図15(e)の例に示す画像は、図15(d)の例内の青空の部分に対して、主要色である濃い青に属する画素を抽出したものである。つまり、均一色領域抽出モジュール130による処理結果である。
つまり、図15(c)と図15(e)の例に示す複雑さを比較すると、「平坦色領域に属する均一色部の複雑さ > 写真領域に属する均一色部の複雑さ」という関係になる。前述の第1の実施の形態又は第2の実施の形態で想定していた関係とは逆になってしまうことがある。そして、図15(a)の領域1510は、一般的に平坦色領域にある連続階調領域と判定されて、全体では複合領域と判定されてしまう。図15(d)の青空部分は、一般的に連続階調領域にある平坦領域と判定されて、全体では複合領域と判定されてしまうことになる。
したがって、前述のように形状の複雑さと1つの閾値とを比較して、平坦領域候補を決定すると、以下のようなことが生じる。
(1)本来は写真領域に属する均一色領域だが、形状が複雑でないと判定され、平坦領域候補となる。
(2)本来は平坦色領域に含まれる均一色領域だが、形状が複雑と判定され、平坦領域候補とならない。
図17(b)の例に示す青空の画像部分は範囲1620内の左端部に含まれる。そして、図17(d)の例に示すように、平坦領域候補と非平坦領域候補を分けるのに、1つの閾値1710を用いる。
図17(e)の例に示す範囲1720、範囲1730は、図17(b)の例に示す青空の画像部分のグラフ(横軸は形状の複雑さを示し、縦軸はその形状の複雑さに該当するものの数)であり、範囲1720は範囲1730よりは形状が単純な部分である。閾値1710で、平坦領域候補と非平坦領域候補を分けると、範囲1720の青空の画像部分は、本来は写真領域の一部であるが平坦領域候補となってしまう。そして、領域全体は複合領域であると判定されてしまう。
図18(c)の例に示す画像部分は範囲1610内の右端部に含まれる。そして、図18(d)の例に示すように、平坦領域候補と非平坦領域候補を分けるのに、1つの閾値1710を用いる。
範囲1820は、図18(c)の例に示す画像部分のグラフである。閾値1710で、平坦領域候補と非平坦領域候補を分けると、範囲1820の画像部分は、本来は平坦領域候補であるが写真領域となってしまう。そして、領域全体は写真領域であると判定されてしまう。
均一色領域の形状の複雑さを、1つの閾値1710によって分けることによって、平坦領域候補であるか、非平坦領域候補であるかを判定していることになる。したがって、範囲1620の左端の部分は、本来は写真領域であるにもかかわらず平坦領域候補と判定されてしまい、範囲1610の右端の部分は、本来は平坦色領域であるにもかかわらず非平坦領域候補と判定されてしまうことになる。
第3の実施の形態では、平坦領域候補判定モジュール2350は、対象としている均一色領域が、複数種の平坦領域のいずれか又は平坦領域ではない領域、のうちいずれかの領域であるかを複数の閾値に基づいて判定している。図20の例に示す模式的な図を用いて説明すると、閾値2034を用いて、範囲1620の右端(範囲1620であって、範囲1610とはオーバーラップしていない部分)を非平坦領域候補2020と判定する。閾値2033と閾値2034を用いて、範囲1620と範囲1610とがオーバーラップしている部分を平坦領域候補3:2013と判定する。閾値2032と閾値2033を用いて、範囲1620と範囲1610とがオーバーラップする可能性がある部分を平坦領域候補2:2012と判定する。閾値2031と閾値2032を用いて(なお、閾値2031は不要としてもよい)、範囲1610の左端(範囲1610であって、範囲1620とはオーバーラップしていない部分)を平坦領域候補1:2011と判定する。ここでは、例として平坦領域候補を3種に分類しているが、2種以上であればよい。
平坦領域候補判定モジュール2350は、範囲1720を平坦領域候補3:2013であると判定し、範囲1730を非平坦領域候補2020と判定する。
平坦領域候補判定モジュール2350は、範囲1820を平坦領域候補3:2013であると判定する。
第3の実施の形態は、図1の例に示す第1の実施の形態の平坦領域候補判定モジュール150、属性判定モジュール160をそれぞれ平坦領域候補判定モジュール2350、属性判定モジュール2360に変更したものである。なお、前述の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。また、図11の例に示す第2の実施の形態の平坦領域候補判定モジュール150、属性判定モジュール160を平坦領域候補判定モジュール2350、属性判定モジュール2360に変更してもよい。
形状特徴取得モジュール140は、均一色領域抽出モジュール130、平坦領域候補判定モジュール2350と接続されている。
平坦領域候補判定モジュール2350は、形状特徴取得モジュール140、属性判定モジュール2360と接続されている。平坦領域候補判定モジュール2350は、第2の領域が、複数種の平坦領域のいずれか又は平坦領域ではない領域、のうちいずれかの領域であるかを複数の閾値に基づいて判定する。
属性判定モジュール2360は、平坦領域候補判定モジュール2350、領域判定モジュール170、出力モジュール180と接続されている。属性判定モジュール2360は、領域分離モジュール120によって分離された第1の領域における平坦領域候補判定モジュール2350によって判定された複数種の平坦領域のいずれか又はその平坦領域の組み合わせの割合に基づいて、その第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する。
領域判定モジュール170は、属性判定モジュール2360、出力モジュール180と接続されている。
出力モジュール180は、属性判定モジュール2360、領域判定モジュール170と接続されている。
ステップS2402〜ステップS2408の処理は、図2の例に示すフローチャートのステップS202〜ステップS208と同等の処理である。
ステップS2410では、平坦領域候補判定モジュール2350が、複数の平坦領域候補、非平坦領域候補のいずれであるかを判定する。
ステップS2502では、平坦領域候補判定モジュール2350が、形状特徴に基づいて、対象としている領域が、平坦領域候補1、平坦領域候補2、平坦領域候補3、非平坦領域候補(図21の例に示す平坦領域候補1:2011、平坦領域候補2:2012、平坦領域候補3:2013、非平坦領域候補2020に該当)のうち、いずれであるかを判定する。そして、形状特徴が平坦領域候補1である場合はステップS2504へ進み、平坦領域候補2である場合はステップS2506へ進み、平坦領域候補3である場合はステップS2508へ進み、非平坦領域候補である場合はステップS2510へ進む。
ステップS2504では、平坦領域候補判定モジュール2350が、その領域を平坦領域候補1であるとする。
ステップS2506では、平坦領域候補判定モジュール2350が、その領域を平坦領域候補2であるとする。
ステップS2508では、平坦領域候補判定モジュール2350が、その領域を平坦領域候補3であるとする。
ステップS2510では、平坦領域候補判定モジュール2350が、その領域を非平坦領域候補であるとする。
(A)各方向(上下左右)について、diff_out_xxの平均値(xx: u, lo, l, r)を算出する。
これらの値を、diff_out_ave_u, diff_out_ave_lo, diff_out_ave_l, diff_out_ave_rとする。
(B)各方向(上下左右)について、diff_out_xx[i]が予め定められた値以下(又は未満)の割合を算出する。
これらの値を、diff_out_under_n_ratio_u, diff_out_under_n_ratio_lo, diff_out_under_n_ratio_l, diff_out_under_n_ratio_rとする。
また、複数の予め定められた値(例えば、5と10等)を使用して、計8種類の特徴量を算出してもよい。
(C)全方向の値を合算して平均値を算出する。
この値を、diff_out_aveとする。
(D)各方向(上下左右)について、2要素連続してdiff_out_xx[i]が0である画素の割合を算出する。
これらの値を、diff_out_zero_ratio_u, diff_out_zero_ratio_lo, diff_out_zero_ratio_l, diff_out_zero_ratio_rとする。
(A)、(B)、(D)については、全方向を1つにまとめ、1つの特徴量として扱ってもよい。
(A1)diff_out_ave_xxが、予め定められた値以下(又は、未満)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
(B1)diff_out_under_n_ratio_xxが、予め定められた値以上(より大きい)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
(C1)diff_out_ave、予め定められた値以下(又は、未満)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
(D1)diff_out_zero_ratio_uが、予め定められた値以上(又は、より大きい)ならば、その領域は平坦度合いが高い。
また、(C)を使用し、平均値が閾値1以上のとき平坦領域候補1とする。閾値1未満閾値2以上のとき平坦領域候補2とする。閾値2未満閾値3以上のとき平坦領域候補3とする。なお、「閾値1 > 閾値2 > 閾値3」である。
また、(A)、(B)を使用し、それぞれの最小値が閾値A1以上、かつ閾値B1以上のとき平坦領域候補1とする。閾値A1未満閾値A2以上、かつ閾値B1未満閾値B2以上のとき平坦領域候補2とする。閾値A2未満閾値A3以上、かつ閾値B2未満閾値B3以上のとき平坦領域候補3とする。なお、「閾値A1 > 閾値A2 > 閾値A3、閾値B1 > 閾値B2 > 閾値B3」である。
また、(A)、(B)、(C)、(D)を使用し、それぞれの値に応じて平坦領域候補1〜平坦領域候補3を決定する。なお、「閾値A1 > 閾値A2 > 閾値A3、閾値B1 > 閾値B2 > 閾値B3」である。
また、(A)、(B)を使用し、それぞれの最小値が閾値A1、閾値A2以上であれば平坦領域候補1とする。閾値A1未満閾値A2以上、かつ閾値B1未満かつ閾値B2以上、かつ(D)が閾値D2以上ならば平坦領域候補2とする。閾値A2未満閾値A3以上、かつ閾値B2未満かつ閾値B3以上、かつ(D)が閾値D3以上ならば平坦領域候補3とする。なお、「閾値A1 > 閾値A2 > 閾値A3、閾値B1 > 閾値B2 > 閾値B3、閾値D2 > 閾値D3」である。
図26は、属性判定モジュール2360の判定ルールの例(1)を示す説明図である。
図26に示す判定テーブルは、「平坦領域候補1〜3の合計が閾値Th1以上である場合に、その領域の全体属性を平坦領域であると判定する」ことを1行目は表しており、「平坦領域候補1,2の合計が閾値Th2以上である場合に(平坦領域候補3は判定対象ではない)、その領域の全体属性を複合領域であると判定する」ことを2行目は表しており、「平坦領域候補1がなく、平坦領域候補2がなく、平坦領域候補3が閾値Th3以下である場合に、その領域の全体属性を写真領域であると判定する」ことを3行目は表しており、「平坦領域候補1〜3が、前述した3条件に該当しない場合に、その領域の全体属性を不明/低精度領域であると判定する」ことを4行目は表している。
そして、これらのルールにおける判定の優先順位は、上の行のルールが高い。
図27に示す判定テーブルは、「平坦領域候補1〜3の合計が閾値Th1以上である場合に、その領域の全体属性を平坦領域であると判定する」ことを1行目は表しており、「平坦領域候補1,2の合計が閾値Th2以上である場合に(平坦領域候補3は判定対象ではない)、その領域の全体属性を複合領域であると判定する」ことを2行目は表しており、「平坦領域候補1が閾値Th3以上であり、平坦領域候補2が閾値Th4以上である場合に(平坦領域候補3は判定対象ではない)、その領域の全体属性を複合領域であると判定する」ことを3行目は表しており、「平坦領域候補1が閾値Th5以上であり、平坦領域候補2,3の合計が閾値Th6以上である場合にその領域の全体属性を複合領域であると判定する」ことを4行目は表しており、「平坦領域候補1がなく、平坦領域候補2がなく、平坦領域候補3が閾値Th7以下である場合に、その領域の全体属性を写真領域であると判定する」ことを5行目は表しており、「平坦領域候補1〜3が、前述した4条件に該当しない場合に、その領域の全体属性を不明/低精度領域であると判定する」ことを6行目は表している。
なお、「閾値Th3 < 閾値Th2、閾値Th2 < 閾値Th3 + 閾値Th4
閾値Th5 < 閾値Th2」である。
そして、これらのルールにおける判定の優先順位は、上の行のルールが高い。
ステップS2416では、出力モジュール180が、処理結果を出力する。
属性判定モジュール2360は、第1の領域の連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさを抽出し、その連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさに基づいて、領域分離モジュール120によって分離された第1の領域における平坦領域候補判定モジュール2350によって複数種のいずれか又は該領域の組み合わせの割合と比較する閾値を決定する。連続階調領域らしさ、平坦領域らしさは、前述の実施の形態で説明したものと同等である。
属性判定モジュール2360は、抽出した連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさと予め定められた値と比較することによって、連続階調領域らしいと判断した場合、平坦領域らしいと判断した場合、連続階調領域と平坦領域のいずれでもないと判断した場合で、閾値を異ならせるように決定するようにしてもよい。
図28は、属性判定モジュール2360の判定ルール1と判定ルール2における閾値の関係例を示す説明図である。例えば、図26の例に示す判定ルール内の閾値Th1を下げ、閾値Th2はそのまま、閾値Th3を下げることによって、判定ルール1を生成し、図26の例に示す判定ルール内の閾値Th1を上げ、閾値Th2はそのまま、閾値Th3を上げることによって、判定ルール2を生成してもよい。結局、判定ルール1における閾値Th1は判定ルール2における閾値Th1未満であること、判定ルール1における閾値Th2は判定ルール2における閾値Th2と同じであること、判定ルール1における閾値Th3は判定ルール2における閾値Th3未満であること、という関係を満たせばよい。
つまり、連続階調領域らしいと判断した場合は、閾値を連続階調領域又は連続階調領域と平坦領域が複合した領域と判定されやすい値に決定する。一方、平坦領域らしいと判断した場合は、閾値を平坦領域は連続階調領域と平坦領域が複合した領域と判定されやすい値に決定する。
つまり、連続階調領域らしいと判断した場合(領域3030)、平坦領域らしいと判断した場合(領域3020)、連続階調領域と平坦領域のいずれでもないと判断した場合(領域3025)で、閾値を異ならせるように決定する。
「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、ブルーレイ・ディスク(Blu−ray Disc(登録商標))、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(登録商標))、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…領域分離モジュール
130…均一色領域抽出モジュール
140…形状特徴取得モジュール
150…平坦領域候補判定モジュール
160…属性判定モジュール
165…属性判定処理モジュール
170…領域判定モジュール
172…平坦領域統合モジュール
174…写真領域統合モジュール
180…出力モジュール
2350…平坦領域候補判定モジュール
2360…属性判定モジュール
2365…属性判定処理モジュール
Claims (10)
- 画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段
を具備し、
前記取得手段は、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の外周を形成する画素である外周画素について、隣接する該外周画素間の距離に基づいて、該第2の領域の形状に関する特徴を取得する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段
を具備し、
前記第1の判定手段は、前記第2の領域が、複数種の平坦領域のいずれか又は平坦領域ではない領域、のうちいずれかの領域であるかを複数の閾値に基づいて判定し、
前記第2の判定手段は、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって判定された複数種の平坦領域のいずれか又は該平坦領域の組み合わせの割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記第2の判定手段によって連続階調領域と平坦領域が複合した領域であると判定された領域のうち、連続階調領域又は平坦領域を特定する特定手段
をさらに具備することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記特定手段によって平坦領域と特定された領域と前記第2の判定手段によって平坦領域と判定された領域に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた画像内の平坦領域を統合する平坦領域統合手段と、
前記特定手段によって連続階調領域と特定された領域と前記第2の判定手段によって連続階調領域と判定された領域に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた画像内の連続階調領域を統合する連続階調領域統合手段
をさらに具備することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記第2の判定手段は、前記第1の領域の連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさを抽出し、該連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさと前記第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記第2の判定手段は、前記第1の領域の連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさを抽出し、該連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさに基づいて、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって複数種のいずれか又は該領域の組み合わせの割合と比較する閾値を決定する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記第2の判定手段は、前記抽出した連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさと予め定められた値と比較することによって、連続階調領域らしいと判断した場合は、前記閾値を連続階調領域又は連続階調領域と平坦領域が複合した領域と判定されやすい値に決定し、平坦領域らしいと判断した場合は、前記閾値を平坦領域は連続階調領域と平坦領域が複合した領域と判定されやすい値に決定する
ことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記第2の判定手段は、前記抽出した連続階調領域らしさ又は平坦領域らしさと予め定められた値と比較することによって、連続階調領域らしいと判断した場合、平坦領域らしいと判断した場合、連続階調領域と平坦領域のいずれでもないと判断した場合で、前記閾値を異ならせるように決定する
ことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。 - コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段
として機能させ、
前記取得手段は、前記抽出手段によって抽出された第2の領域の外周を形成する画素である外周画素について、隣接する該外周画素間の距離に基づいて、該第2の領域の形状に関する特徴を取得する
ことを特徴とする画像処理プログラム。 - コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の第1の領域を分離する分離手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域内の予め定められた関係を有する色の第2の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された第2の領域の形状に関する特徴を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された特徴に基づいて、前記第2の領域は平坦であるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって平坦であると判定された第2の領域の割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する第2の判定手段
として機能させ、
前記第1の判定手段は、前記第2の領域が、複数種の平坦領域のいずれか又は平坦領域ではない領域、のうちいずれかの領域であるかを複数の閾値に基づいて判定し、
前記第2の判定手段は、前記分離手段によって分離された第1の領域における前記第1の判定手段によって判定された複数種の平坦領域のいずれか又は該平坦領域の組み合わせの割合に基づいて、該第1の領域の属性として、連続階調領域、平坦領域、連続階調領域と平坦領域が複合した領域のいずれかであることを判定する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
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