JP6024795B2 - 画像処理装置、画像処理プラグラム - Google Patents
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Description
[適用例3]画像を表す画像データを用いて、前記画像内の対象領域を構成する複数の画素を、オブジェクトを構成するオブジェクト画素と、前記オブジェクトを除いた背景を構成する背景画素と、に分類する分類部と、前記オブジェクト画素の数と前記背景画素の数との比率に応じた第1の特徴値を算出する第1の特徴値算出部と、画素値の分布範囲の広さに関する第2の特徴値を算出する第2の特徴値算出部と、第1の基準値より多くの画素が有する階調値の数に関する第3の特徴値を算出する第3の特徴値算出部と、前記対象領域が、前記第1の特徴値に関する第1の条件を満たすか否かを判定する第1の判定部と、前記対象領域が、前記第2の特徴値に関する第2の条件を満たすか否かを判定する第2の判定部と、前記対象領域が、前記第3の特徴値に関する第3の条件を満たすか否かを判定する第3の判定部と、前記第1の条件による第1の判定結果と、前記第2の条件による第2の判定結果と、前記第3の条件による第3の判定結果と、の組み合わせに対して、前記対象領域の属性として特定されるべき特定結果が対応付けられている判定情報を格納する判定情報格納部と、前記第1の判定結果と、前記第2の判定結果と、前記第3の判定結果と、前記判定情報と、を用いて、前記対象領域が、前記文字領域であるか否か、写真領域であるか否か、描画領域であるか否か、の少なくとも一つを特定する属性特定部と、を備える、画像処理装置。
A−1.複合機の構成:
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図1は、実施例における画像処理装置としての複合機200の構成を示すブロック図である。
ションプログラムによって生成された画像データを含んでも良い。
画像処理部M100は、画像データを用いて、画像データが表す画像の内容を判定する一連の処理を実行する。図2は、画像処理の処理ステップを示すフローチャートである。
ここで、上記式(1)に示すように、9つの画素は、エッジ画像における画素位置(x,y)に対応する対象画像における画素位置(x,y)を中心とした上下左右の9つの位置の画素である。上記式(1)の第1項および第2項は、9つの位置の画素の画素値に、対応する係数をそれぞれ乗じた値の和の絶対値である。上記式(1)から解るように、エッジ画像の画素データ(画素のエッジ強度)は、対象画像において、互いに近接する第1の画素の成分値(画素値)と、第2の画素の成分値との差を用いて算出される。なお、エッジ画像の作成には、Sobelフィルタに限らず、Prewittフィルタ、Robertsフィルタなど種々のエッジ検出用フィルタが利用できる。
つの単位ブロックB)内の全てのエッジ画像Eの画素について、各成分値(R、G、B)の平均値(ERave、EGave、EBave)を算出する。ここで、領域エッジ強度を示す特徴値として、上記各成分値の平均値に代えて、各成分値の中間値や最頻値を用いても良く、少なくとも一つの成分値が所定のしきい値より大きい画素の数などを用いても良い。
域が特定される。
素と、「0」に対応する背景画素とに分類する。具体的には、対象領域を構成する画素iのRGB画素データの成分値(Ri、Gi、Bi)が、以下の式(2)〜式(4)を全て満たす場合には、画素iの画素値は「0」とされ、式(2)〜式(4)のいずれかを満たさない場合には、画素iの画素値は「1」にされる。
ARave−Th1<Ri<ARave+Th1 ...(2)
AGave−Th1<Gi<AGave+Th1 ...(3)
ABave−Th1<Bi<ABave+Th1 ...(4)
D=No/Na=No/(No+Nb) ...(5)
ここで、Noは、オブジェクト画素の数、Naは、対象領域を構成する全ての画素の数(対象領域の画素の総数)、Nbは、背景画素の数、をそれぞれ表す。画素密度Dは、1/{1+(Nb/No)}と表すことができることから明らかなように、オブジェクト画素の数Noと背景画素の数Nbとの比率に応じた特徴値と言うことができる。
述した画素密度D、分布幅W、色数Cのそれぞれが、所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、領域判定部M130の画素密度判定部M134は、対象領域のオブジェクト画素の画素密度Dが、画素密度基準値Dth以上であるか否かを判定する。そして、領域判定部M130の色分布判定部M135は、上述した分布幅Wが、分布幅基準値Wth以上であるか否かを判定する。また、色分布判定部M135は、上述した色数Cが、色数基準値Cth以上であるか否かを判定する。そして、領域判定部M130の属性特定部M136は、画素密度判定部M134による画素密度Dに関する判定結果と、色分布判定部M135による分布幅Wに関する判定結果および色数Cに関する判定結果と、を用いて、対象領域の属性を特定する。
(1−1)色数C<Cth、かつ、画素密度D<Dth
(1−2)分布幅W<Wth、かつ、色数C≧Cth、かつ、画素密度D<Dth
また、対象領域の属性が「描画」であると判定される場合は、以下の1つである。
(2−1)色数C<Cth、かつ、画素密度D≧Dth
また、対象領域の属性が「写真」であると判定される場合は、以下の2つである。
(3−1)分布幅W≧Wth、かつ、色数C≧Cth
(3−2)分布幅W<Wth、かつ、色数C≧Cth、かつ、画素密度D≧Dth
ので、上述した分布幅Wが比較的大きく、色数Cが比較的多いという、典型的な写真の特徴を有する画像領域(図10参照)の属性を、正しく特定することができる。
り小さい場合に、その画素iを背景画素に分類する。そして、二値化処理部M131は、背景画素に分類された画素以外の画素を、オブジェクト画素に分類する。この結果、周囲領域の色(画素値)から背景画素の色(画素値)を予測することができ、その予測に基づいて、対象領域を構成する複数の画素を、背景画素とオブジェクト画素とに分類する。この結果、例えば、背景画素とオブジェクト画素との差が小さい場合であっても、対象領域を構成する複数の画素を、正しく背景画素とオブジェクト画素とに分類することができる。
この発明は上記実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。
てられる。そして、クラス番号が小さいほど、小さな輝度値Yが割り当てられ、クラス番号が大きいほど、大きな輝度値Yが割り当てられる。例えば、クラス番号が「1」の輝度クラスには、輝度値0〜12、クラス番号が「2」の輝度クラスには、輝度値13〜25、クラス番号が「20」の輝度クラスには、輝度値244〜255がそれぞれ割り当てられる。そして、色分布算出部M133は、輝度クラスごとに、その輝度クラスに属する輝度値Yを有する画素の数をカウントして、輝度分布データを生成する。
、画素密度Dを用いて、精度よく対象画像の属性が「文字」であるか否かを特定することができる。
110...領域特定部、M120...エッジ強度算出部、M130...領域判定部、M13
1...二値化処理部、M132...画素密度算出部、M133...色分布算出部、M134...画素密度判定部、M135...色分布判定部、M136...属性特定部画像領域
Claims (7)
- あらかじめ準備された判定テーブルが格納されたメモリと、
画像を表す画像データを用いて、前記画像内の対象領域を構成する複数の画素を、オブジェクトを構成するオブジェクト画素と、前記オブジェクトを除いた背景を構成する背景画素と、に分類する分類部と、
前記オブジェクト画素の数と前記背景画素の数との比率に応じた第1の特徴値を算出する第1の特徴値算出部と、
画素値の分布範囲の広さに関する第2の特徴値を算出する第2の特徴値算出部と、
第1の基準値より多くの画素が有する階調値の数に関する第3の特徴値を算出する第3の特徴値算出部と、
前記対象領域が、前記第1の特徴値に関する第1の条件を満たすか否かを、前記画像内のすべての前記対象領域について判定する第1の判定部と、
前記対象領域が、前記第2の特徴値に関する第2の条件を満たすか否かを、前記画像内のすべての前記対象領域について判定する第2の判定部と、
前記対象領域が、前記第3の特徴値に関する第3の条件を満たすか否かを、前記画像内のすべての前記対象領域について判定する第3の判定部と、
前記画像内のすべての前記対象領域について、前記対象領域における前記第1の条件による第1の判定結果と、前記対象領域における前記第2の条件による第2の判定結果と、前記対象領域における前記第3の条件による第3の判定結果と、を用いて、前記メモリに格納されている前記判定テーブルを参照して、前記対象領域が、前記文字領域であるか否か、写真領域であるか否か、描画領域であるか否か、の少なくとも一つを特定する属性特定部と、
を備え、
前記判定テーブルは、前記第1の条件による判定結果と、前記第2の条件による判定結果と、前記第3の条件による判定結果と、からなる複数の組み合わせに対して、それぞれ、前記対象領域の属性として特定されるべき特定結果が対応付けられている、画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記属性判定部は、前記第1の特徴値が第2の基準値以上であり、かつ、前記第2の特徴値が第3の基準値未満であり、かつ、前記第3の特徴値が第4の基準値以上である場合と、前記第2の特徴値が前記第3の基準値以上であり、かつ、前記第3の特徴値が前記第4の基準値以上である場合と、のいずれか一方の場合に、前記対象領域が、前記写真領域であると特定する、画像処理装置。 - 請求項1または請求項2に記載の画像処理装置であって、
前記属性判定部は、前記第1の特徴値が第2の基準値以上であり、かつ、前記第3の特徴値が第4の基準値未満である場合に、前記対象領域が、前記描画領域であると特定する、画像処理装置。 - 請求項1ないし請求項3のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記画像データを用いて、前記画像において、前記対象領域と前記対象領域の周囲に位置する周囲領域とを特定する領域特定部を備え、
前記分類部は、前記周囲領域を構成する画素の画素値を用いて、前記対象領域を構成する複数の画素を、前記オブジェクト画素と前記背景画素とに分類する、画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置であって、さらに、
前記画像内の領域を構成する第1の画素の画素値と第2の画素の画素値との差を用いて、前記画像内の領域のエッジ強度を算出するエッジ強度算出部を備え、
前記領域特定部は、前記エッジ強度が第1の基準値以上である領域を、前記対象領域として特定し、前記エッジ強度が前記第1の基準値より小さいである領域を、前記周囲領域として特定する、画像処理装置。 - 請求項4または請求項5に記載の画像処理装置であって、
前記分類部は、前記対象領域を構成する画素のうち、前記周囲領域を構成する複数の画素の平均画素値との差が第2の基準値より小さい画素値を有する画素を前記背景画素として分類し、前記対象領域を構成する画素のうち、前記背景画素を除いた画素を前記オブジェクト画素として分類する、画像処理装置。 - あらかじめ準備された判定テーブルが格納されたメモリを備えるコンピュータに、
画像を表す画像データを用いて、前記画像内の対象領域を構成する複数の画素を、オブジェクトを構成するオブジェクト画素と、前記オブジェクトを除いた背景を構成する背景画素と、に分類する分類機能と、
前記オブジェクト画素の数と前記背景画素の数との比率に応じた第1の特徴値を算出する第1の特徴値算出機能と、
画素値の分布範囲の広さに関する第2の特徴値を算出する第2の特徴値算出機能と、
第1の基準値より多くの画素が有する階調値の数に関する第3の特徴値を算出する第3の特徴値算出機能と、
前記対象領域が、前記第1の特徴値に関する第1の条件を満たすか否かを、前記画像内のすべての前記対象領域について判定する第1の判定機能と、
前記対象領域が、前記第2の特徴値に関する第2の条件を満たすか否かを、前記画像内のすべての前記対象領域について判定する第2の判定機能と、
前記対象領域が、前記第3の特徴値に関する第3の条件を満たすか否かを、前記画像内のすべての前記対象領域について判定する第3の判定機能と、
前記画像内のすべての前記対象領域について、前記対象領域における前記第1の条件による第1の判定結果と、前記対象領域における前記第2の条件による第2の判定結果と、前記対象領域における前記第3の条件による第3の判定結果と、を用いて、前記メモリに格納されている前記判定テーブルを参照して、前記対象領域が、前記文字領域であるか否か、写真領域であるか否か、描画領域であるか否か、の少なくとも一つを特定する属性特定機能と、
を実現させ、
前記判定テーブルは、前記第1の条件による判定結果と、前記第2の条件による判定結果と、前記第3の条件による判定結果と、からなる複数の組み合わせに対して、それぞれ、前記対象領域の属性として特定されるべき特定結果が対応付けられている、画像処理プログラム。
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