JP6260112B2

JP6260112B2 - 画像処理装置、画像処理方法、スキャナーおよび記憶媒体

Info

Publication number: JP6260112B2
Application number: JP2013114201A
Authority: JP
Inventors: 攀潘; 源何; 俊孫; 直井　聡; 聡直井
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2012-05-31
Filing date: 2013-05-30
Publication date: 2018-01-17
Anticipated expiration: 2033-05-30
Also published as: JP2013250974A; CN103455995B; CN103455995A; US20130322769A1; US9239954B2

Description

本発明は、画像処理分野に関し、特に境界追跡に用いる画像処理装置、画像処理方法、スキャナーおよび記憶媒体に関する。

立体物を撮影またはスキャンするような画像獲得操作により獲得した画像には通常歪みが存在する。スキャン文書を例にすると、伝統的なフラットベッドスキャナーにしろ、先進的な自在曲面スキャナーにしろ、スキャン画像には歪みが存在する。例えば、透視変換、引張変形等が存在する。また、製品標識の識別を例にすると、例えば、飲料ピン等の製品にある標識を撮影して獲得した画像にも歪みが存在するため、識別の正確さに影響を与えることがある。

従って、歪みをなくし、文書の編集を豊かにし、内容の識別精度を高めるために、正確な文書または標識等の画像の境界を獲得することは非常に重要である。このような背景のもとに、各種の境界追跡技術が広く研究され応用されている。例えば、動的計画法がその１つである。

しかしながら、従来の境界追跡技術を使用する際に、例えば、動的計画法を使用するときに、境界の抽出は、追跡される対象画像中の内容または対象画像周辺の環境の勾配情報の影響を受けるため、境界追跡の正確さが影響される。対象画像中の内容については、例えば、文書画像または標識画像等の中の図形文字等の内容はその１つである。対象画像周辺の環境については、例えば、文書が置かれる台の上の模様または標識画像が貼られている商品の上の図案などが挙げられる。具体的に、境界周辺の内容または背景環境の勾配が強いときに、従来の境界追跡技術は、内容または背景環境の中の線などを境界として誤認し誤った追跡が生じる可能性がある。

上述の課題に鑑みて、本発明は、境界全体の情報を利用して対象画像の内容または背景の勾配の影響を取り除く画像処理装置、画像処理方法、スキャナーおよび記憶媒体を提供する。その主旨は、従来の境界追跡技術を使用する前に、予備的に境界の位置を推定し、それから推定された境界位置附近の内容または/および背景の勾配を弱めるあるいは除去することにより、それによるその後の追跡処理への影響を避ける。本発明の技術はとりわけ対象画像の境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかな状況に適する。

本発明の１つの実施例は、境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかである、画像中の対象画像の境界を追跡する画像処理装置を提供する。画像処理装置は、対象画像の境界の位置を推定する境界推定ユニットと；画像の推定された境界の附近のノイズ勾配について処理を行い、ノイズ勾配を弱める或いは画像から除去するノイズ勾配処理ユニットと；ノイズ勾配の処理を経た画像の境界を追跡する境界追跡ユニットとを備える。

１つの実施例において、境界推定ユニットは、画像の境界における２つの角点間の部分を分割して、所定の数の線分を取得する分割ユニットと；分割された各線分についてそれぞれの境界の位置を推定する線分境界推定ユニットとを備える。

１つの実施例において、線分境界推定ユニットは、直線で各線分の境界を近似する境界近似ユニットを備える。境界近似ユニットは、第一直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、角点が存在する最も外側の線分の中の少なくとも１つの線分について、最も外側の線分の角点を、最も外側の線分の境界を近似する第一直線線分のスタート点に設定し、且つ最も外側の線分の第一分割線の上から第一直線線分の終点を選択する；境界近似ユニットはすでに獲得した境界近似直線線分の終点を、隣接する次の線分の境界を近似する第二直線線分の出発点とし、且つ、第二直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、
次の線分の、すでに境界近似直線線分が獲得された線分と共有しない第二分割線の上から第二直線線分の終点を選択する。

１つの実施例において、線分境界推定ユニットは、境界近似ユニットが獲得した近似直線線分の利用可能性について評価を行う評価ユニットをさらに備える。

１つの実施例において、評価ユニットは、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるかを決定する集中度評価ユニットを備え、所定の程度以上であるときに、境界の近似直線線分が使用可能であると決定し、所定の程度より小さいときに、境界の近似直線線分が使用不可であると決定する。

１つの実施例において、評価ユニットは、獲得した最新の近似直線線分の傾斜角とその１つ前の隣接する線分の近似直線線分の傾斜角を比較する傾斜角検証ユニットをさらに備え、傾斜角の差が所定の閾値以下であるときは、近似直線線分が使用可能であると決定し、傾斜角の差が所定の閾値より大きいときは、近似直線線分が使用不可であると決定する。

１つの実施例において、ノイズ勾配処理ユニットは各線分の近似直線線分の付近の勾配についてそれぞれ処理を行う。

１つの実施例において、ノイズ勾配処理ユニットは、所定の領域内の、近似直線線分を含む狭帯域以外の勾配について処理を行う。

１つの実施例において、最も外側の線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、ノイズ勾配処理ユニットは、角点が存在する水平線で上下画定した所定の幅の狭帯域以外の勾配について処理を行い、且つ、境界追跡ユニットは、当該処理を経た画像について対象画像の境界を追跡する。

１つの実施例において、片方の角点だけから近似を始め、且つ、或る線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、ノイズ勾配処理ユニットは、最後の使用可能な近似直線線分の終点と他方の角点とを連結し、且つ連結線の、境界が存在しない側の勾配について処理を行う。

１つの実施例において、同時に両端の角点から近似を始め、且つ片側または両側の線分の近似が使用不可であると決定されたときに、ノイズ勾配処理ユニットは、最後の使用可能な近似直線線分の終点ともう一方側の最後の使用可能な近似直線線分の終点とを連結し、且つ連結線の、境界が存在しない側の勾配について処理を行う。

１つの実施例において、前記実施例に記載の対象画像が文書画像である。

本発明の１つの実施例によれば、上述した実施例のいずれかに記載の画像処理装置を備えるスキャナーを提供する。

本発明の１つの実施例によれば、画像中の対象画像の、連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかな境界を追跡する画像処理方法を提供する。当該画像処理方法は、対象画像の境界の位置を推定する境界推定ステップと、画像中の推定された境界の付近のノイズ勾配について処理を行い、ノイズ勾配を弱める或いは画像から除去するノイズ勾配処理ステップと、ノイズ勾配の処理を経た画像の境界を追跡する境界追跡ステップとを含む。

本発明の１つの実施例によれば、コンピュータに画像中の対象画像の境界を追跡する処理を実行させるコンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。前記境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかであり、前記処理は、対象画像の境界の位置を推定し、画像中の推定された境界の付近のノイズ勾配について処理を行い、ノイズ勾配を弱める或いは画像から除去し、ノイズ勾配の処理を経た画像について境界を追跡することを含む。

本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、スキャナーとコンピュータ読み取り可能な記憶媒体により、画像について従来の境界追跡処理を行う前に予備処理を行うことができる。具体的に、予備的に境界位置を推定することにより，推定された位置の周辺の内容および/または背景の勾配を弱める或いは除去することができ、よって、境界の誤った追跡の可能性を減らし、境界追跡の正確さを高めることができ、豊かな文書の編集に有利であり、標識識別の正確さを高めることができる。

図面による本発明に対する以下の説明を参照すると、本発明の上記及び他の目的、特徴、利点がより明らかになるであろう。図面において、同一又は対応する技術的特徴又は構成要素について同一又は対応する符号で示す。また、図面において、各ユニットのサイズや相対位置を比例して描く必要はない。
スキャナーで文書をスキャンして取得した画像を示す概略図である。本発明の実施例に係る境界追跡装置のブロック構成図である。本発明の実施例に係る境界追跡装置のブロック構成図である。例示的に図１に示された文書画像における文書の製本線の片側の下境界線を分割する概略図である。本発明の実施例に係る境界近似ユニットによる境界近似処理を例示的に説明する説明図である。隣接する２つの線分の境界の近似直線線分の傾斜状況を例示的に示す説明図である。本発明の実施例に係る線分境界推定ユニットの１つの実施例のブロック構成図である。本発明の実施例に係るノイズ勾配処理の第一状況の実施例を例示的に説明する説明図である。本発明の実施例に係るノイズ勾配処理の第二状況の実施例を例示的に説明する説明図である。本発明の実施例に係るノイズ勾配処理の第三状況の実施例を例示的に説明する説明図である。本発明の実施例に係る境界追跡方法の処理工程のフローチャートである。図１に示された文書画像について例示的に文書境界追跡処理を行う実施例のフローチャートである。本発明を実現するためのコンピュータの例示的なブロック構成図である。

次は、本発明の実施例について、付属の図面を参照しつつ説明する。注意すべきは、明瞭に説明するために図面と説明には本発明と関係のない、かつ当業者に知られている装置と処理の表示や記述を省略した。

説明しやすいために、以下、スキャンで獲得した文本画像を例として、本発明の実施例に係る画像処理装置および画像処理方法を説明する。

図１はスキャナーで文書をスキャンして取得した画像を示す概略図である。中には文書中の内容を省略し、且つ
(外１)

で文書画像の角点を示している。図１から明らかなように、文書画像の上下境界線に歪みが生じている。文書画像について更なる編集を行いやすいために、当該上下境界について正確な追跡を行う必要がある。図２は本発明の実施例に係る境界追跡装置２００の構成ブロック図である。

図２中に示されたように、境界追跡装置２００は、対象画像の境界の位置を推定するための境界推定ユニット２０１と、画像中の推定された境界の付近のノイズ勾配について処理を行い、ノイズ勾配を弱める或いは除去するノイズ勾配処理ユニット２０２と、ノイズ勾配の処理を経た画像の境界を追跡する境界追跡ユニット２０３とを備える。以下、文書画像を対象画像の例として説明するが、境界追跡の必要のあるその他の任意の対象画像、例えば、製品標識画像などについて、追跡する境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかであれば、本発明の技術を応用することがきることは理解されるところである。

境界推定ユニット２０１は、スキャン等の画像獲得操作を通じて獲得した対象画像の境界の位置を推定する。具体的に、図１に示されたような文書画像について、境界推定ユニット２０１は文書画像の上下境界の位置を推定することができる。ここに、境界推定ユニット２０１の役割は予備的に境界の位置を決め、文書境界の大体の位置を獲得し、後続の勾配処理操作に用いることである。境界推定ユニット２０１は当該技術分野の既知の方法を用いて文書境界の位置を推定することができる。例えばSobelオペレータによる予備的境界検出技術等を採用することができる。さらに、文書画像中に手動で境界位置をマークすることもできる。

推定された境界の位置を獲得した後に、ノイズ勾配処理ユニット２０２は、当該位置周辺のノイズ勾配について選択的に処理することができる。例えば、ノイズ勾配を弱めたりまたは画像中から除去する。例えば、境界推定ユニット２０１が図１中に示された文書画像の下境界の位置を推定した場合、ノイズ勾配処理ユニット２０２は当該下境界の上の隣接する領域中の各像素の勾配を弱めるか、或いは除去することができる。

まず、説明すべきなのは、当該技術分野の技術者が理解されるように、本発明に記載された実施例において、画像について行った各種の処理は、すべて画像全体または対象画像の境界曲線領域の勾配図において行ったものである。本発明において、図面による説明がより明瞭になるために、各図（図４−図６および図８−図１０）は白い背景と黒い勾配の反対色の勾配図で示す。反対色の勾配図において、反対色勾配値＝２５５−原始勾配値。例えば，普通の勾配図では、最大勾配の勾配値が２５５、最小勾配の勾配値が０であれば、反対色の勾配図では、最大勾配の勾配値が０、最小勾配の勾配値が２５５である。

このような反対色の勾配図の実施例において、ノイズ勾配処理ユニット２０２は境界位置周辺の領域（処理待ち領域）の中の勾配値を２５５とすることもできるし（勾配を除去することに相当する）、所定のルールに基づいて処理待ち領域の中の勾配値を大きくすることもできる（勾配を弱めることに相当する）。例えば、処理待ち領域の中の或る画素の対応する勾配値が１２０であるときに、それに整数２を乗じて勾配値を２４０にすることにより勾配を弱めることができる。勾配を除去するのではなく勾配を弱めることにより境界推定ユニット２０１が推定された境界位置が正確でないときに、誤って真の境界を除去してしまうことを防ぐことができる。同様に、文書画像の背景（例えばスキャン台）に他の模様が有る場合にも当該下境界の下の隣接する領域について同様な処理を行うことができる。

もちろん、普通の勾配図（黒い背景）の実施例において、ノイズ勾配処理ユニット２０２は処理待ち領域の中の勾配について処理を行うことができる。例えば、処理待ち領域の中のすべての勾配値を０とする。即ち、ノイズ勾配を除去する。或いは、境界推定ユニット２０１が推定された境界位置が正確でないときに誤って真の境界を除去してしまうことを防ぐために、ノイズ勾配処理ユニット２０２は所定のルールに基づいて処理待ち領域中の勾配値を小さくすることができる。当該所定のルールは、例えば、勾配値を或る整数（例えば，２、３）で割る、或いは勾配値からある固定数を引く。このようにして、処理待ち領域中の勾配を弱めることができる。以下、明瞭にするために、反対色の勾配図を使用する場合だけを例示的に説明する。

ノイズ勾配処理を経た文書画像が境界追跡ユニット２０３に送られる。境界追跡ユニット２０３は、例えば動的計画法等当該技術分野の既知の各種の境界追跡技術を使用してノイズ勾配の処理を経た文書画像について境界追跡処理を行う。

また、推定された境界位置の正確さは、ノイズ勾配除去の有効性、さらに境界追跡の正確さに大きな影響を与える。図３の実施例は、推定された境界位置の正確さを高めるためのものである。図３は本発明の実施例に係る境界追跡装置３００の構成ブロック図である。境界追跡装置３００の境界追跡ユニット３０３と境界追跡装置２００の境界追跡ユニット２０３の機能および構成が同じであるため、ここでは詳しく説明しない。

境界追跡装置３００は、境界推定ユニット３０１と、ノイズ勾配処理ユニット３０２および境界追跡ユニット３０３を備える。ここに、境界推定ユニット３０１は分割ユニット３１と線分境界推定ユニット３２を備える。分割ユニット３１は画像の境界における２つの角点の間の部分を分割し、所定の数の線分を獲得する。線分境界推定ユニット３２は、それぞれ分割された線分について境界の位置を推定する。

図４は、図１に示された文書画像の中の文書製本線の片側の下境界を分割する概略図である。図４には例示的に境界追跡に影響を与える可能性のある文書内容を示している。２つの角点がすでに分かっている場合、分割ユニット３１は、簡単な方法で境界において所定の数の線分を獲得することができる。例えば、２つの角点の連結線に直交する分割線によって２つの角点の間の的線分を均等に分割する。このようにして境界曲線を分割する。図４に示された実施例において、境界は６つの線分に分割されている。もちろん、必要に応じて任意の分割方法を選ぶことができる。例えば、２つの角点を連結する連結線に対して傾斜する分割線で角点を連結する連結線を分割し、或いは均等ではない方法で角点を連結する連結線を分割して境界を分割する。分割された線分の数は境界両端の角点の間の距離、要求された境界推定の精度等によって決定される。例えば、５乃至２０線分などにすることができる。システムの計算量と境界推定の精度の間でバランスを取る。

異なる方法により境界の角点を決定することができる。例えば、当該技術分野の既知の各種の角点検出方法により境界の角点を自動的に検出することができる。或いは、人間の入力により角点を獲得することもできる。

線分境界推定ユニット３２は、既知の各種の方法により自動または手動で入力して、分割された線分に基づいて境界の位置を推定することができる。図７は、本発明の実施例に係る線分境界推定ユニットの１つの実施例７００のブロック構成図である。

図７に示された実施例において、線分境界推定ユニット７００は、直線線分を使用して各線分の中の境界を近似する境界近似ユニット７０１と、境界近似ユニット７０１で獲得した近似直線線分の利用可能性について評価する評価ユニット７０２と備える。ここに、評価ユニット７０２は集中度評価ユニット７１と傾斜角検証ユニット７２を備えることができる。以下、図５と図６を参照しながら、これらのユニットの機能について詳しく説明する。

図５は、本発明の実施例に係る境界近似ユニット７０１による境界近似処理を例示的に説明する説明図である。図５に示されたように、まず、境界近似ユニット７０１はすべての線分の中から最も外側の線分（即ち角点が存在する線分）から境界近似処理を行う。対象画像の境界の特徴と設計上の必要に応じて、同時に最も外側の２つの線分から境界近似を行うこともできるし、最も外側の１つの線分から境界近似を行うこともできる。図５に示された実施例において、文書製本線に近い境界には歪みが比較的に深刻であることを考慮して、文書の製本線から遠く離れた角点Aの存在する最も外側の線分から境界近似を始める。

具体的に、境界近似直線線分の狭帯域における勾配ヒストグラムにおいて最大勾配に対して画素が最も集中するように、境界近似ユニット７０１は、当該最も外側の線分の中の角点Aを、当該最も外側の線分の中の境界を近似する直線線分の出発点とし、且つ、最も外側の線分の分割線a１に当該境界の近似直線線分の終点を選択する。以下、数式（１）を参照しながら詳しく説明する。

最も外側の線分の境界の近似直線線分の分割線a１における終点を獲得したときに、境界近似ユニット７０１は、すでに獲得した終点を、隣接する次の線分の境界の直線線分の出発点とする。それから、境界近似直線線分の狭帯域における勾配ヒストグラムにおいて最大勾配に対して画素が最も集中するように、境界近似ユニット７０１は、次の線分の、すでに境界近似直線線分を獲得した線分と共有しない分割線（a２）に近似直線線分の終点を選択する。

このようにして、すでに獲得した最も外側の線分から数えてm番目の（m＝１…n−１，nは線分の合計数である。）線分の境界近似直線線分の分割線a_mにおける終点を獲得したときに、境界近似ユニット７０１は獲得した終点をm＋１番目の線分の境界の近似直線線分の出発点とする。それから、境界近似直線線分の狭帯域における勾配ヒストグラムにおいて最大勾配に対して画素が最も集中するように、境界近似ユニット７０１は、m＋１番目の線分の、m番目の線分と共有しない分割線、即ち、分割線a_m+１に近似直線線分の終点を選ぶ。このようにして、２つの角点間の境界のすべての線分の近似直線線分を獲得することができる。

言い換えれば、境界の近似直線線分（最も外側の線分以外の他の線分の境界の近似直線線分を含む。）について、出発点が決まっている。即ち、出発点は角点または前の線分境界の近似直線線分の終点である。また、終点は、角点または前の線分近似で獲得した終点の存在する分割線と異なる分割線上に選択する。例えば、所定の距離を置いて分割線上に１つ可能な終点を選び、或いは分割線上のすべての点から１つ可能な終点を選択し、出発点と一緒に近似可能な直線線分を構成する。それから、当該可能な近似直線線分（例えば、当該近似直線線分を中心線とする。）を含む狭帯域の勾配ヒストグラムの画素が最大の勾配に対して最も集中する原則に基づいて近似直線線分の選択を行う。

各可能な近似直線線分について、隣接する領域（例えば狭帯域）の勾配ヒストグラムを計算する。図５に示されたように、

で可能な近似直線線分を示し、狭帯域は２本の

線分の間の部分である。各可能性のある直線線分について、対応する勾配ヒストグラムを算出することができる。１つの勾配ヒストグラムについて、横座標は勾配値であり、縦座標は相応する画素の数である。

反対色勾配図を使用する実施例において、当該反対色勾配図により獲得した勾配ヒストグラムにおける勾配値が０である位置は最大の勾配に対応し、勾配値が２５５である位置は最小の勾配に対応する。当該勾配ヒストグラム中において画素が最大の勾配に対して集中する程度を表すα分位点の勾配ｋを算出することにより最も可能性の高い近似直線線分を選択する。

数式（１）に示されたように、αを超える(例えばα＝０.９５)分位点の勾配値ｋについて：

最小のｋ値（勾配値が最小である）を有する線分は、可能性の最も高い線分である。このようにして線分境界の近似直線線分を獲得する。

もちろん、実施例では普通の勾配図を使用することもできる。当該普通の勾配図により獲得した勾配ヒストグラムの中で、勾配ヒストグラムにおける勾配値が２５５である位置は最大の勾配に対応し、勾配ヒストグラムにおける勾配値が０である位置は最小の勾配に対応する。この場合、例えば以下の数式（２）により当該勾配ヒストグラム中において画素が最大の勾配に対して集中する程度を表す勾配ｋを算出することにより最も可能性の高い近似直線線分を選択する。

普通の勾配図を使用した場合、数式（２）により算出した最大ｋ値を有する線分は可能性の最も高い線分である。このようにして線分境界の近似直線線分を獲得する。

線分境界推定ユニットは境界近似ユニットだけを備えることができる。境界近似ユニットにより線分境界の近似直線線分を獲得した後に、直接ノイズ勾配処理ユニットに伝送してその後のノイズ勾配処理を行う。

また、境界推定の正確さを高めるために、図７中に示されたように、線分境界推定ユニットは、境界近似ユニット７０１で獲得した近似直線線分の利用可能性について評価を行う評価ユニット７０２をさらに備えることができる。近似直線線分の利用可能性を評価することは、即ち、近似直線線分が真の境界に十分に近いかどうかを決定すること、或いは、近似直線線分が真の境界に十分に近い可能性が十分に高いかどうかを決定することである。当該技術分野における既知の各種の決定手段と基準を採用して評価を行うことができる。例えば、上述した最大の勾配に対する画素の集中の程度と所定の程度との関係を基準に評価を行うことができる。或いは、例えば、獲得した可能性のある近似直線線分とその１つ前の線分の近似直線線分の傾斜角の差を基準に評価を行うこともできる。近似直線線分が使用可能なものであると決定した場合、当該近似直線線を境界の推定位置とし、当該位置付近のノイズ勾配を弱めるか画像から除去することができる。近似直線線分が使用できないものであると決定した倍、必要に応じて当該近似直線線分付近の勾配を弱める、或いは除去するかどうかを選択することができる。

図７に示された実施例では、評価ユニット７０２は、例えば集中度評価ユニット７１と傾斜角検証ユニット７２を備えることができる。

集中度評価ユニット７１は、境界近似ユニット７０１が獲得した近似直線線分の存在する位置の勾配は十分に高いかを決定することに用いることができる。言い換えれば、集中度評価ユニット７１は、上述した勾配ヒストグラムにおいて最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるかどうかを決定することができる。

反対色勾配ヒストグラムを使用する場合、例えば、数式（１）のα分位点の勾配ｋを用いて最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるかどうかを評価することができる。例えば、或る実施例において、ｋは閾値Th１以下であるときに、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であると認識することができる；また、ｋが閾値Th１より大きいときに、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度より小さいと認識することができる。Th１の値は例えば２４５以下であってもよいが、好ましくは１２８〜２５５の間である。集中程度が所定の程度以上であるときに、集中度評価ユニット７２は境界の近似直線線分が使用できると決定する；集中程度が所定の程度より小さいときに、集中度評価ユニット７１は境界の近似直線線分が使用不可であると決定する。

集中度評価ユニット７１は境界の近似直線線分が使用できると決定されたときに、選択的に傾斜角検証ユニット７２を利用して当該近似直線線分の利用可能性についてさらに検証することができる。

傾斜角検証ユニット７２は、獲得した最新の近似直線線分の傾斜角とその前に隣接する線分の近似直線線分の傾斜角とを比較することができる。傾斜角の差が所定の閾値Th２以下であるときに、傾斜角検証ユニット７２は近似直線線分が使用できると決定する；傾斜角の差が所定の閾値Th２より大きいときに、近似直線線分が使用不可であると決定する。具体的な状況に応じてTh２は０度〜９０度の間の値であっても良い。例えば、Th２は８度である。

図６は、隣接する２つの線分の境界の近似直線線分の傾斜状況を例示的に示す説明図である。図６から明らかのように、境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかであるときに、近似直線が真の境界に十分に近いときに、隣接する２つの線分の近似直線線分の傾斜角の変化が小さい。即ち、隣接する２つの線分の近似直線線分の傾斜角の差は所定の閾値Th２より小さい。一部の実施例では、集中度評価ユニットを設けず、傾斜角検証ユニット７２だけを設けて可能性のある近似直線線分について評価を行う。

図３に戻り、境界推定ユニット３０１で行った境界近似の結果がノイズ勾配処理ユニット３０２に入力されると、ノイズ勾配処理ユニット３０２はそれぞれ各線分の近似直線の付近の勾配を処理する。例えば、ノイズ勾配処理ユニット３０２は所定の領域内の、近似直線線分の狭帯域以外の勾配を弱める或いは除去する。図８には左から前の２つの線分が示されている。

図８は本発明の実施例に係るノイズ勾配処理の第一状況の実施例を例示的に説明する説明図である。文書画像を例として、最も外側の角点から２つの線分の近似直線線分を獲得した場合、ノイズ勾配処理ユニット３０２はこの２つの線分についてノイズ勾配処理を行う。具体的な処理方法として、各線分について所定の領域（図８に示された境界付近の矩形領域）内の、近似直線線分の狭帯域以外の勾配を処理する。処理部分は、影部分で示された部分である。当該勾配処理を行う所定の領域は対象画像の特徴、およびノイズの分布特徴により設定することができる。具体的な処理実施例はすでに前に説明された。

図９と図１０はそれぞれ本発明の実施例に係るノイズ勾配処理の第二、第三状況の実施例を例示的に説明する説明図である。

図９中に示されたように、例えば、評価ユニット７０２は最も外側の線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、ノイズ勾配処理ユニット３０２（７００）は、角点が存在し、水平線で上下画定した所定の幅の狭帯域以外の勾配を処理し、且つ、境界追跡ユニット３０３は当該処理を経た画像について対象画像の境界を追跡する。図９は片方の角点だけについて近似の状況を説明したが、図９に示された処理方法は同時に両端の角点から近似を行う状況にも適することは理解されるべきである。

また、片方の角点だけから近似を始め、或る線分の近似直線線分が使用不可であると決定されるまで近似を行い、ノイズ勾配処理ユニット３０２は、最後の使用可能な近似直線線分の終点と他方の角点とを連結し、且つ、連結線の境界が存在しない側の勾配を処理する。

図１０に示された実施例中において、角点Aから近似を始め前の４つの線分の境界について近似処理が成功した。この場合、図８に示されたノイズ勾配処理方式により、図１０の角点Aから近似を始め、前の４つの線分の各線分について，所定の領域内の、近似直線線分を含む狭帯域以外の勾配を処理する。また、５番目の線分の境界の近似直線線分が獲得できなかったため、ノイズ勾配処理ユニット３０２は最後の（４番目）使用可能な近似直線線分の終点Cと他方の角点Bとを連結し、且つ、連結線の、境界が存在しない側の勾配を処理する。

文書画像について、文書製本線に近い側の境界の歪みが深刻であることを考慮して、製本線に近い境界について境界の位置決めをし、且つ付近のノイズ勾配を弱める或いは除去するという予備処理を行わず、図１０に示されたように、獲得した文書製本線に最も近い近似直線線分終点（C）と製本線上の角点（B）とを連結し、且つ、C、B連結線の、境界が存在しない側の勾配を処理する。以下、このような実施例について詳しく説明する。

また、他の実施例において、同時に両端の角点から近似を始め、且つ、片側または両側の線分の近似が使用不可であると決定されたときに、ノイズ勾配処理ユニットは最後の使用可能な近似直線線分の終点ともう一方側の最後の使用可能な近似直線線分の終点とを連結し、且つ、連結線の、境界が存在しない側の勾配を処理する。境界曲線が比較的に複雑である状況において、C、B連結線の両側に境界が存在する可能性がある。この場合、図１０に示された５番目と６番目の線分についてのノイズ勾配処理は行わない。

上述した実施例において、すべて図１に示されたスキャン文書画像について説明を行ったが、当該技術分野の技術者にとって、本発明を読んだ後に、本発明に係る技術が、対象画像の境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかであれば、文書画像の境界追跡だけではなく、他の特定の対象画像の境界追跡にも適することは、理解されるところである。

上述した文書画像境界を追跡する画像処理装置は、スキャナーの中に集積され、スキャナーで獲得したスキャン画像の後期処理を行うことができる。

図１１は、本発明の実施例に係る境界追跡方法の処理工程のフローチャートである。当該方法を使用することにより、画像獲得装置から入力された、或いは記録装置から読み取った画像の中の対象画像の境界、特に連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかである対象画像の境界について追跡することができる。

ステップS１１０１では、対象画像の境界位置を推定する。図１に示された文書画像を例に、後続の勾配を弱める或いは除去する操作のために、文書画像の上下境界の位置を推定し、予備的に文書境界を画定することができる。当該技術分野の既知の各種の方法を利用して文書境界の位置を推定することができる。例えば、Sobelオペレータの予備的境界検出技術を利用することができる。さらに、文書画像において手動で境界位置をマークすることもできる。

ステップS１１０２では、画像中の推定された境界の付近のノイズ勾配について処理を行い、ノイズ勾配を弱める或いは画像から除去する。推定された境界の位置を獲得した後に、選択的に当該位置周辺のノイズ勾配を弱める或いは除去する。例えば、図１に示された文書画像の下境界の位置が推定されたときに、当該下境界の上の隣接する領域のすべての画素の勾配を弱める或いは除去することができる。同様に、文書画像の背景に他の模様があるときに、当該下境界の下の隣接する領域のすべての画素の勾配を弱める或いは除去することができる。弱める或いは除去する処理の具体的な実施例はすでに前に説明されている。

ステップS１１０３では、すでにノイズ勾配の処理を経た画像について対象画像の境界を追跡する。例えば、動的計画法等当該技術分野の既知の各種の境界追跡技術を利用して、ノイズ勾配処理を経た文書画像について境界追跡処理を行うことができる。

推定された境界位置の正確さは、ノイズ勾配処理の有效性、さらに境界追跡の正確さに大きな影響を及ぼすため、各種の既知の方法を利用して推定境界位置の正確さを高めることができる。

１つの実施例において、画像の境界における２つの角点の間の部分を分割し、所定の数の線分を獲得する。その後、分割された線分についてそれぞれ境界の位置を推定する。

２つの角点がすでに既知である場合、例えば、一番簡単な方法で境界において所定の数の線分を獲得することができる。即ち、２つの角点の連結線に直交する分割線で２つの角点の間の線分を均等に分割して境界曲線を分割する。例えば、図４に示された例では、境界曲線が６つの線分に分割された。もちろん、設計上の都合で任意の分割方法を採用することができる。例えば、両角点の連結線と斜めに交差する分割線で境界を分割し、或いは角点の連結線を不均等に分割することにより境界を分割する。分割された線分の数は、境界両端の角点間の距離や、要求される境界の推定精度等により決定される。例えば、５〜２０線分等にする。システム計算量と境界推定精度の間でバランスを取る。

異なる方法で境界の角点を決定することができる。例えば、当該技術分野の既知の各種の角点検出方法を使用して自動的に境界の角点を検出することができる。或いは、人間の入力により角点を決定する。

既知の各種の方法を利用して自動または手動入力により、分割された線分についてそれぞれ境界の位置を推定することができる。或る例では、直線線分を利用して各線分の境界を近似し、且つ獲得した近似直線線分の利用可能性について評価を行う。このようにして推定された境界位置を獲得する。以下、実施例を持って具体的に説明する。

まず、すべての線分の中から最も外側の線分（即ち、角点が存在する線分）から境界近似を始める。対象画像の境界の特徴と設計上の都合に基づいて、同時に２つの最も外側の線分から境界近似を始めてもよいし、１つの最も外側の線分だけから境界近似を始めてもよい。図５に示された実施例では、文書製本線に近い境界の歪みが比較的に深刻であることを考慮して、文書の製本線から遠く離れた角点Aが存在する最も外側の線分から境界近似を始める。

具体的に、当該最も外側の線分における角点Aを、当該最も外側の線分の境界を近似する直線線分の出発点とし、且つ、前記第一直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、最も外側の線分の分割線a１上において当該境界近似直線線分の終点を選ぶ。「画素が最大の勾配に対して最も集中するように」についてはすでに上記の数式（１）と（２）の例で説明したので、ここでは詳細な説明を省略する。

最も外側の線分の境界の近似直線線分の分割線a１における終点を獲得したときに、すでに獲得した終点を、隣接する次の線分の境界の直線線分の出発点とする。それから、前記第二直線線分を含む狭帯域における勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように次の線分の、すでに境界近似直線線分を獲得した線分と共有しない分割線（a２）に近似直線線分の終点を選択する。

境界推定の正確さへの要求が高くないときに、線分境界の近似直線線分を獲得した後に、評価と検証は行わず、直接にノイズ勾配を弱める或いは除去する処理を行うことができる。

ただし、境界推定の正確さを高めるために、獲得した近似直線線分の利用可能性について評価を行うことができる。近似直線線分の利用可能性を評価する、即ち、近似直線線分が真の境界に十分に近いかどうかを決定する、或いは、近似直線線分が真の境界に十分近い可能性は十分に高いかを決定する。当該技術分野の既知の各種の決定方法と基準を利用して評価することができる。例えば、上述最大の勾配に対する画素の集中程度と所定の程度との関係を基準に評価を行うことができる。或いは、例えば、獲得した可能性のある近似直線線分とその１つ前の線分の近似直線線分の傾斜角の差を基準に評価を行うことができる。近似直線線分が使用可能であると決定されたときに、当該近似直線線分を境界の推定位置とし、画像中の当該位置の付近のノイズ勾配を処理する。近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、必要に応じて当該近似直線線分の付近の勾配について処理を行うかを選択することができる。後に例を挙げて説明する。

１つの実施例において、境界近似直線線分が存在する位置付近の勾配を用いて評価を行うことは十分であるかを基準とすることができる。例えば、近似直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるか。集中程度が所定の程度以上である場合、境界の近似直線線分が使用可能であると決定する；集中程度が所定の程度より小さい場合、境界の近似直線線分が使用不可であると決定する。反対色勾配図を使用する場合、例えば数式（１）に記載のα分位点の勾配ｋを用いて最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるかを評価することができる。例えば、１つの実施例において、ｋが閾値Th１以下であるときに、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であると判断することができる；ｋが閾値Th１より大きいときに、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度より小さい。閾値Th１の値は例えば２４５以下であり、好ましくは１２８〜２５５の間にある。

境界の近似直線線分が使用可能であると決定されたときに、選択的に当該近似直線線分の利用可能性について検証を行うこともできる。例えば、獲得した最新の近似直線線分とその１つ前の隣接する線分の近似直線線分の傾斜角を比較することができる。傾斜角の差が所定の閾値Th２以下であるときに、近似直線線分が使用可能であると決定する；傾斜角の差が所定の閾値Th２より大きいときに、近似直線線分が使用不可であると決定する。具体的な状況に応じて、Th２は０度〜９０度の間の値を取ることができる。例えば、Th２は８度である。

図６に示されたように、境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかであることが分かった場合、近似直線が真の境界に十分近いときに、隣接する２つの線分の近似直線線分の傾斜角の変化が小さい。即ち、隣接する２つの線分の近似直線線分の傾斜角の差が所定の閾値Th２より小さい。

続いて、境界近似の結果に基づいてノイズ勾配処理を行い、各線分の近似直線付近の勾配をそれぞれ処理する。例えば、所定の領域内の、近似直線線分を含む狭帯域以外のすべての勾配を弱める或いは除去する。例えば、図８に示された左からの２つの線分である。

或る状況において、文書画像を例に、最も外側の角点から近似を始め２つの線分の近似直線線分を獲得した状況において、この２つの線分についてノイズ勾配処理を行うことができる。具体的な処理方法は以下の通りである。即ち、各線分について、所定の領域（図８に示された境界付近の矩形領域）内の、近似直線線分を含む狭帯域以外の勾配を弱める或いは除去する。処理部分は影の部分に示された部分である。当該勾配処理を行う所定の領域は対象画像の特徴およびノイズの内容の分布特徴に基づいて設定することができる。

もう１つの状況において、例えば、図９中に示されたように、最も外側の線分の近似直線線分が使用不可であると決定した場合、角点が存在する水平線で上下画定した所定の幅の狭帯域以外の勾配を弱める或いは除去することができ、且つ当該弱める或いは除去する処理を経た画像について対象画像の境界を追跡する。図９には片方の角点から近似を行う状況を示したが，当該除去方法は同時に両端の角点から近似を行う状況に適することは理解されるところである。

また、片方の角点だけから近似を始め、或る線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、最後の使用可能な近似直線線分の終点と他方の角点とを連結し、且つ連結線が存在しない境界側の勾配を処理する。

もう１つの状況において、角点Aから近似を始め、前の４つの線分の境界について近似が成功した。この場合、図８に示された処理方法により図１０の角点Aから前の４つの線分の各線分について、所定の領域内の、近似直線線分を含む狭帯域以外の勾配を弱める或いは除去する。また、５番目の線分の境界の近似直線線分の獲得に成功しなかったため、最後の（４番目の）使用可能な近似直線線分の終点Cと他方の角点Bとを連結し、且つ連結線の、境界が存在しない側の勾配を処理する。

文書画像について、文書製本線に近い側の境界の歪みが深刻であることを考慮して、製本線に近い境界について境界の位置決めをし、且つ付近のノイズ勾配を弱める或いは除去するという予備処理を行わず、図１０に示されたように、獲得した文書製本線に最も近い近似直線線分終点（C）と製本線上の角点（B）とを連結し、且つ、C、B連結線の、境界が存在しない側の勾配を処理する。

また、他の実施例において、同時に両端の角点から近似を始め、且つ、片側または両側の線分の近似が使用不可であると決定されたときに、ノイズ勾配処理ユニットは最後の使用可能な近似直線線分の終点ともう一方側の最後の使用可能な近似直線線分の終点とを連結し、且つ、連結線の、境界が存在しない側の勾配を処理する。

以下、図１２を参照しながら本発明の１つの具体的な応用を説明する。図１２は図１に示された文書画像について例示的に文書境界追跡処理を行う実施例のフローチャートである。

１つの実施例において、例えば、文書製本線の左右両側の上下境界についてそれぞれ境界追跡を行うことができる。以下、文書製本線の左側の下境界を例とする。

ステップS１２０１において、下境界曲線の２つの端点を獲得する。自動的に角点を抽出し、或いは人手で角点の位置を入力することができる。

ステップS１２０２において、任意の方法で、例えば、２つの端点の連結線に直交する複数の分割線により境界曲線をN線分に分割し、且つ、n＝１であるように変数n（n＝０…N）の値を決める。

ステップS１２０３において、nがN−２以下であるかを判断する。ステップS１２０３で「はい」と判断されたときに、ステップS１２０４で、直線線分を用いて当該n番目の線分の境界を近似し、当該境界の近似直線線分を獲得する。

続いて、最後に獲得した最も可能性の高い近似直線線分について評価を行うことができる。ステップS１２０５において、獲得した近似直線線分が存在する位置の勾配が十分高いかを決定する。ステップS１２０５で「はい」と判断したときに、ステップS１２０６でnが１と等しいかを判断する。もしn＝１であれば、ステップS１２０８へ移行し、図８に示されたように、近似直線線分を含む狭帯域以外の勾配（簡略化のために以下「勾配処理１」という。）を弱める或いは除去する。

もしS１２０６でnが１と等しくないと判断された場合、ステップS１２０７へ移行し、当該n番目の線分の近似直線線分の傾斜角とn−１番目の線分近似直線線分の傾斜角の差が十分に小さいかを判断する。もし小さければ、S１２０８へ移行し、勾配処理１を行う。それから、ステップS１２０９へ移行し、nに１を足す。且つ、ステップS１２０３に戻り、nがN−２以下であるかを判断する。

ステップS１２０５で「いいえ」と判断されたときに、即ち、獲得した近似直線線分が存在する位置の勾配が十分に高いのではなく、即ち、当該近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、ステップS１２１０へ移行し、nが１と等しいかを判断する。もしn＝１であれば、S１２１１に移行し、図９に示されたように、端点が存在する水平線で上下画定した所定の幅の狭帯域以外の勾配について処理を行う（簡略化のために以下「勾配処理２」という。）。その後、ステップS１２１２へ移行し、境界の推定を停止し且つノイズ勾配を処理する予備処理を行い、ノイズ勾配が処理された文書画像について境界追跡を行う。

nが１と等しくないときに、境界の推定を停止し且つノイズ勾配の予備処理を行う。ステップS１２１２まで移行すると、文書画像の境界について追跡を始める。

また、ステップS１２０７で傾斜角の差が比較的に大きいと判断されたときに、境界の推定を停止し且つノイズ勾配の予備処理を行う。ステップS１２１２まで移行されると、文書画像の境界について追跡を始める。

文書製本線に近い境界には歪みが比較的に深刻であることを考慮して、S１２０３の決定ステップにおいてnがN−２と等しいと発見したときに、S１２１３に移行する。S１２１３において、図１０に示されたように、N−２番目の線分で獲得した近似直線線分の終点と製本線の境界の端点を連結し、且つ当該連結線の上の領域の内容勾配について処理を行う（簡略化のために以下「勾配処理３」という。）。

その後、ステップS１２１２へ移行し、境界の推定を停止し且つノイズ勾配の予備処理を行い文書画像の境界の追跡を始める。

ここに、注意すべきなのは、一部の実施例において、ステップS１２０６を省略してもよい。一番目の線分の近似直線線分について評価を行うときに、予め推定した傾斜角を使用して傾斜角の比較を行うことができる。

以下、図１３を参照しながら本発明を実現するためのデータ処理設備のコンピュータの構成を例示的に説明する。図１３は、本発明を実現するためのコンピュータの例示的なブロック構成図である。

図１３には、セントラルプロセッシングユニット（CPU）１３０１は、読み取り専用メモリ（ROM）１３０２に記録されたプログラム又は記録部１３０８からランダムアクセスメモリ（RAM）１３０３にアップロードされたプログラムに基づいて各種の処理を行う。RAM１３０３には、必要に応じてCPU１３０１が各種の処理等を実行するときに必要なデータをも記録する。

CPU１３０１、ROM１３０２とRAM１３０３はバス１３０４を介して互いに接続される。入力/出力インタフェース１３０５もバス１３０４に接続される。

以下の要素も入力/出力インタフェース１３０５に接続される：キーボードやマウス等を含む入力部１３０６；例えばブラウン管（CRT）や液晶ディスプレイ（LCD）等のモニタやスピーカー等を含む出力部分１３０７；ハードディスク等を含む記録部１３０８；例えばLANカード等のネットワークインタフェースカードやモデム等を含む通信部１３０９。また、通信部１３０９はネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を行う。

必要に応じて、ドライブ１３１０も入力/出力インタフェース１３０５に接続される。取り外し可能な媒体１３１１、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶装置等を、必要に応じてドライブ１３１０に挿入し、その中から読み出されたコンピュータプログラムは必要に応じて記録部１３０８にインストールされる。

ソフトウェアを介して前記一連の処理を実行する場合、ネットワーク、例えばインターネット、又は記録媒体、例えば取り外し可能な媒体１３１１からソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。

当業者が理解されるように、ここでの記録媒体は、図１３に示されたような、中にプログラムが記録され、設備と分離して配布しユーザにプログラムを提供する取り外し可能な媒体１３１１には限らない。取り外し可能な媒体１３１１の例として、磁気ディスク(フロッピーディスク(登録商標)を含む)、光ディスク(コンパクトディスク（CD）による読み出し専用メモリー(CD-ROM)とデジタル多用途ディスク(DVD)を含む)、光磁気ディスク（ミニディスク(MD)(登録商標)を含む)と半導体記憶装置などを含む。また、記録媒体は、ROM１３０２や記録部１３０８に含まれるハードディスクであっても良い。その中にプログラムが記録され、且つそれを記録する設備と一緒にユーザに配布される。

上述した本発明の具体的な実施例について行った説明の中で、１つの実施形態について記載および/または図示した特徴は同一または類似の方法で１つまたは複数の他の実施形態で使用することができ、また、その他の実施形態の中の特徴と組合せ、または他の実施形態の特徴を代替することもできる。

強調すべきなのは、用語「含む/備える」は、本明細書において特徴、要素、ステップまたはモジュールの存在を表し、１つまたは複数の他の特徴、要素、ステップまたはモジュールの存在または付加を排除しない。用語「１番目」、「２番目」等は、これらの用語が限定した特徴、要素、ステップまたはモジュールの実施順番または重要度を表すものではなく、単に明瞭に説明するためにこれらの特徴、要素、ステップまたはモジュールに付けて標識しているだけである。

また、本発明の各実施例の方法は、明細書に記載した或いは図面に図示した時間の順番で実行するとは限らない。その他の時間の順番で或いは並行して或いは独自に実行することができる。従って、本明細書に記載の方法の実行順番は本発明の技術的範囲を限制しない。
以上の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）
連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかである、画像中の対象画像の境界を追跡する画像処理装置であって、
前記対象画像の境界の位置を推定する境界推定ユニットと、
推定された境界の附近のノイズ勾配について処理を行い、前記ノイズ勾配を弱める或いは前記画像から除去するノイズ勾配処理ユニットと、
ノイズ勾配の処理を経た前記画像について前記境界を追跡する境界追跡ユニットを備える
画像処理装置。
（付記２）
前記境界推定ユニットは、
前記画像の前記境界における２つの角点間の部分を分割して、所定の数の線分を取得する分割ユニットと、
分割された各線分についてそれぞれ境界の位置を推定する線分境界推定ユニットとを備える
付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記線分境界推定ユニットは、直線で各線分の境界を近似する境界近似ユニットを備え、
前記境界近似ユニットは、最も外側の線分の境界を近似する第一直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、角点が存在する最も外側の線分の中の少なくとも１つの線分について、最も外側の線分の角点を、前記第一直線線分のスタート点に設定し、且つ最も外側の線分の第一分割線の上から前記第一直線線分の終点を選択し、且つ
前記境界近似ユニットは、隣接する次の線分の境界を近似する第二直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、すでに獲得した境界近似直線線分の終点を、前記第二直線線分の出発点とし、次の線分の、すでに境界近似直線線分が獲得された線分と共有しない第二分割線の上から第二直線線分の終点を選択する
付記２に記載の画像処理装置。
（付記４）
前記線分境界推定ユニットは、前記境界近似ユニットが獲得した近似直線線分の利用可能性について評価を行う評価ユニットをさらに備える
付記３に記載の画像処理装置。
（付記５）
前記評価ユニットは、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるかを決定する集中度評価ユニットを備え、所定の程度以上であるときは、前記境界の近似直線線分が使用可能であると決定し、所定の程度より小さいときは、前記境界の近似直線線分が使用不可であると決定する
付記４に記載の画像処理装置。
（付記６）
前記評価ユニットは、獲得した最新の近似直線線分の傾斜角とその１つ前の隣接する線分の近似直線線分の傾斜角を比較する傾斜角検証ユニットをさらに備え、傾斜角の差が所定の閾値以下であるときは、近似直線線分が使用可能であると決定し、傾斜角の差が所定の閾値より大きいときは、近似直線線分が使用不可であると決定する
付記４または５に記載の画像処理装置。
（付記７）
前記ノイズ勾配処理ユニットは各線分の近似直線線分の付近の勾配についてそれぞれ処理を行う
付記３乃至６の何れかに記載の画像処理装置。
（付記８）
前記ノイズ勾配処理ユニットは、所定の領域内の、近似直線線分を含む狭帯域以外の勾配について処理を行う
付記７に記載の画像処理装置。
（付記９）
前記最も外側の線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、前記ノイズ勾配処理ユニットは、角点が存在する水平線で上下画定した所定の幅の狭帯域以外の勾配について処理を行い、且つ、前記境界追跡ユニットは、当該処理を経た画像について対象画像の境界を追跡する
付記４乃至６の何れかに記載の画像処理装置。
（付記１０）
片方の角点だけから近似を始め、且つ、或る線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、前記ノイズ勾配処理ユニットは、最後の使用可能な近似直線線分の終点と他方の角点とを連結し、且つ連結線の、境界が存在しない側の勾配について処理を行う
付記４乃至６の何れかに記載の画像処理装置。
（付記１１）
同時に両端の角点から近似を始め、且つ片側または両側の線分の近似が使用不可であると決定されたときに、前記ノイズ勾配処理ユニットは、最後の使用可能な近似直線線分の終点ともう一方側の最後の使用可能な近似直線線分の終点とを連結し、且つ連結線の、前記境界が存在しない側の勾配について処理を行う
付記４乃至６の何れかに記載の画像処理装置。
（付記１２）
前記対象画像が文書画像である
付記１乃至１１の何れかに記載の画像処理装置。
（付記１３）
スキャナーであって、付記１乃至１２の何れかに記載の画像処理装置を備えるスキャナー。
（付記１４）
画像中の対象画像の、連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかな境界を追跡する画像処理方法であって
前記対象画像の境界の位置を推定する境界推定ステップと、
前記画像中の推定された境界の付近のノイズ勾配について処理を行い、ノイズ勾配を弱める或いは前記画像から除去するノイズ勾配処理ステップと、
ノイズ勾配の処理を経た前期画像の前記境界を追跡する境界追跡ステップとを含む
画像処理方法。
（付記１５）
前記境界推定ステップ、
前記画像の前記境界における２つの角点の間の部分を分割し、所定の数の線分を獲得する線分ステップと、
分割された線分についてそれぞれ境界の位置を推定する線分境界推定ステップとを含む
付記１４に記載の画像処理方法。
（付記１６）
前記線分境界推定ステップは、直線で各線分の境界を近似する境界近似ステップを備え、
前記境界近似ステップは、第一直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、角点が存在する最も外側の線分の中の少なくとも１つの線分について、最も外側の線分の角点を、最も外側の線分の境界を近似する第一直線線分のスタート点に設定し、且つ最も外側の線分の第一分割線の上から第一直線線分の終点を選択し、且つ
前記境界近似ステップは、すでに獲得した境界近似直線線分の終点を、隣接する次の線分の境界を近似する第二直線線分の出発点とし、また、第二直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、次の線分の、すでに境界近似直線線分が獲得された線分と共有しない第二分割線の上から第二直線線分の終点を選択する
付記１５に記載の画像処理方法。
（付記１７）
前記線分境界推定ステップは、獲得した近似直線線分の利用可能性について評価を行う評価ステップをさらに含む
付記１６に記載の画像処理方法。
（付記１８）
前記評価ステップは、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるかを決定し、所定の程度以上であるときに、前記境界の近似直線線分が使用可能であり、所定の程度より小さいときに、前記境界の近似直線線分が使用不可であると決定する
付記１７に記載の画像処理方法。
（付記１９）
前記評価ステップは、獲得した最新の近似直線線分の傾斜角とその１つ前の隣接する線分中近似直線線分の傾斜角とを比較し、傾斜角の差が所定の閾値以下であるときに、近似直線線分が使用可能であり、傾斜角の差が所定の閾値より大きいときに、近似直線線分が使用不可であると決定する
付記１７または１８に記載の画像処理方法。
（付記２０）
前記ノイズ勾配処理ステップにおいて各線分の前記近似直線線分付近の勾配をそれぞれ処理する
付記１６乃至１９の何れかに記載の画像処理方法。
（付記２１）
前記ノイズ勾配処理ステップにおいて、所定の領域内の、前記近似直線線分を含む狭帯域以外の勾配について処理を行う
付記２０に記載の画像処理方法。
（付記２２）
前記最も外側の線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、前記ノイズ勾配処理ステップにおいて前記角点が存在する水平線で上下画定した所定の幅の狭帯域以外の勾配について処理を行い、且つ、前記境界追跡ステップにおいて当該処理を経た前記画像について前記対象画像の境界を追跡する
付記１７乃至１９の何れかに記載の画像処理方法。
（付記２３）
片方の角点だけから近似を始め、且つ、或る線分の近似直線線分が使用不可であると決定されたときに、前記ノイズ勾配処理ステップにおいて、最後の使用可能な近似直線線分の終点と他方の角点とを連結し、且つ連結線の、境界が存在しない側の勾配について処理を行う
付記１７乃至１９の何れかに記載の画像処理方法。
（付記２４）
同時に両端の角点から近似を始め、且つ片側または両側の線分の近似が使用不可であると決定されたときに、前記ノイズ勾配処理ステップにおいて、最後の使用可能な近似直線線分の終点ともう一方側の最後の使用可能な近似直線線分の終点とを連結し、且つ連結線の、前記境界が存在しない側の勾配について処理を行う、
付記１７乃至１９の何れかに記載の画像処理方法。
（付記２５）
前記対象画像が文書画像である
付記１４乃至２４の何れかに記載の画像処理方法。
（付記２６）
コンピュータに画像中の対象画像の境界を追跡する処理を実行させるコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記境界が連続し且つ隣接する点の勾配の変化が緩やかであり、
前記処理は、
前記対象画像の境界の位置を推定し、
前記画像中の推定された境界の付近のノイズ勾配について処理を行い、前記ノイズ勾配を弱める或いは前記画像から除去し、
ノイズ勾配の処理を経た前記画像について前記境界を追跡する
ことを特徴とする記憶媒体。

Claims

連続し且つ隣接する点の勾配の変化が小さい、画像中の対象画像の境界を追跡する画像処理装置であって、
前記対象画像の境界の位置を推定する境界推定ユニットと、
推定された境界を覆う狭帯域以外の所定の領域内のノイズ勾配について処理を行い、前記ノイズ勾配を弱める或いは前記画像から除去するノイズ勾配処理ユニットと、
ノイズ勾配の処理を経た前記画像について前記境界を追跡する境界追跡ユニットとを備え、
前記境界推定ユニットは、
前記画像の前記境界における２つの角点間の部分を分割して、所定の数の線分を取得する分割ユニットと、
分割された各線分についてそれぞれ境界の位置を推定する線分境界推定ユニットとを備え、
前記線分境界推定ユニットは、直線で各線分の境界を近似する境界近似ユニットを備え、
前記境界近似ユニットは、最も外側の線分の境界を近似する第一直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、角点が存在する最も外側の線分の中の少なくとも１つの線分について、最も外側の線分の角点を、前記第一直線線分のスタート点に設定し、且つ最も外側の線分の第一分割線の上から前記第一直線線分の終点を選択し、
前記境界近似ユニットは、さらに、隣接する次の線分の境界を近似する第二直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、すでに獲得した境界近似直線線分の終点を、前記第二直線線分の出発点とし、次の線分の、すでに境界近似直線線分が獲得された線分と共有しない第二分割線の上から第二直線線分の終点を選択する、ことを特徴とする画像処理装置。
前記線分境界推定ユニットは、前記境界近似ユニットが獲得した近似直線線分の利用可能性について評価を行う評価ユニットをさらに備える、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記評価ユニットは、最大の勾配に対する画素の集中程度が所定の程度以上であるかを決定する集中度評価ユニットを備え、所定の程度以上であるときは、前記境界の近似直線線分が使用可能であると決定し、所定の程度より小さいときは、前記境界の近似直線線分が使用不可であると決定する、ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記評価ユニットは、獲得した最新の近似直線線分の傾斜角とその１つ前の隣接する線分の近似直線線分の傾斜角を比較する傾斜角検証ユニットをさらに備え、傾斜角の差が所定の閾値以下であるときは、近似直線線分が使用可能であると決定し、傾斜角の差が所定の閾値より大きいときは、近似直線線分が使用不可であると決定する、ことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
前記ノイズ勾配処理ユニットは各線分の前記近似直線線分の付近の勾配についてそれぞれ処理を行う、ことを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の画像処理装置。
請求項１乃至５の何れかに記載の画像処理装置を備える、ことを特徴とするスキャナー。
画像中の対象画像の、連続し且つ隣接する点の勾配の変化が小さい境界を追跡する画像処理方法であって
前記対象画像の境界の位置を推定する境界推定ステップと、
前記画像中の推定された境界を覆う狭帯域以外の所定の領域内のノイズ勾配について処理を行い、ノイズ勾配を弱める或いは前記画像から除去するノイズ勾配処理ステップと、
ノイズ勾配の処理を経た前期画像の前記境界を追跡する境界追跡ステップとを含み、
前記境界推定ステップは、
前記画像の前記境界における２つの角点間の部分を分割して、所定の数の線分を取得し、及び
分割された各線分についてそれぞれ境界の位置を推定することを含み、
前記分割された各線分についてそれぞれ境界の位置を推定することは、直線で各線分の境界を近似することを含み、
前記直線で各線分の境界を近似することは、
最も外側の線分の境界を近似する第一直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、角点が存在する最も外側の線分の中の少なくとも１つの線分について、最も外側の線分の角点を、前記第一直線線分のスタート点に設定し、且つ最も外側の線分の第一分割線の上から前記第一直線線分の終点を選択し、及び
隣接する次の線分の境界を近似する第二直線線分を含む狭帯域の勾配ヒストグラムにおいて画素が最大の勾配に対して最も集中するように、すでに獲得した境界近似直線線分の終点を、前記第二直線線分の出発点とし、次の線分の、すでに境界近似直線線分が獲得された線分と共有しない第二分割線の上から第二直線線分の終点を選択することを含む、ことを特徴とする画像処理方法。
コンピュータに、請求項７に記載の画像処理方法を実行させるためのプログラム。
請求項８に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。