JP6834417B2 - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

画像処理装置及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6834417B2
JP6834417B2 JP2016231933A JP2016231933A JP6834417B2 JP 6834417 B2 JP6834417 B2 JP 6834417B2 JP 2016231933 A JP2016231933 A JP 2016231933A JP 2016231933 A JP2016231933 A JP 2016231933A JP 6834417 B2 JP6834417 B2 JP 6834417B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
value
scan data
pixels
edge strength
edge
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016231933A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2018088204A (ja
Inventor
俊樹 本山
俊樹 本山
長谷川 智彦
智彦 長谷川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Brother Industries Ltd
Original Assignee
Brother Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Brother Industries Ltd filed Critical Brother Industries Ltd
Priority to JP2016231933A priority Critical patent/JP6834417B2/ja
Priority to US15/824,221 priority patent/US10535140B2/en
Publication of JP2018088204A publication Critical patent/JP2018088204A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6834417B2 publication Critical patent/JP6834417B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/20Image enhancement or restoration using local operators
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/40Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/70Denoising; Smoothing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10004Still image; Photographic image
    • G06T2207/10008Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20024Filtering details
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30176Document

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Input (AREA)

Description

本発明は、スキャンデータを二値化する画像処理装置に関する。
従来より、原稿に記録された画像を読み取って生成したスキャンデータを二値化する画像処理装置が知られている。例えば特許文献1には、スキャンデータを構成する各画素のヒストグラムを生成し、スキャンデータに文字成分及び非文字成分の両方が含まれる場合に各画素のエッジ強度に基づいて二値化する方法が開示されている。
特開2013−196369号公報
例えば、図5(A)に示される原稿から生成したスキャンデータを二値化する場合を考える。まず、図5(A)に示される画像を構成する複数の画素の輝度ヒストグラムを生成すると、図6の破線のようになる。そして、スキャンデータを適切に二値化するためには、図柄“GOOD”を構成する画素のピークと、地色を構成する画素のピークとの間の輝度値が二値化閾値として採用される必要がある。
しかしながら、例えば、図柄“GOOD”及び地色を構成する画素の輝度値の差が小さいと、図柄“☆”を構成する画素のピークと、図柄“GOOD”を構成する画素のピークとの間の輝度値が二値化閾値として採用される可能性がある。そして、このような二値化閾値を用いて生成された二値画像を用いてスキャンデータのノイズ除去を行うと、図柄“GOOD”を構成する画素が地色に塗りつぶされてしまう可能性がある。
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、スキャンデータに含まれる図柄及び地色を適切に分離した二値画像を生成可能な画像処理装置を提供することにある。
本明細書では様々な開示を行う。開示例の1つである画像処理装置は、原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナと、コントローラとを備える。前記コントローラは、前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを実行する。前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素である。前記コントローラは、前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理を実行する。
一般的に、図柄(例えば、絵、文字)を構成する画素と、地色(例えば、シートの色)を構成する画素とを比較すると、図柄を構成する画素の濃度値は、地色を構成する画素より高い。そこで上記構成によれば、周囲の画素より濃度値が高く且つエッジ強度がエッジ閾値以上の注目画素のみに基づいて二値化閾値を決定するので、地色の画素の影響を排除して適切な二値化閾値を算出することができる。その結果、スキャンデータに含まれる図柄及び地色を適切に分離した二値画像を生成することができる。
図1は、実施形態に係るシステム100のブロック図である。 図2は、画像出力処理のフローチャートである。 図3は、エッジ閾値決定処理のフローチャートである。 図4は、エッジ強度算出処理のフローチャートである。 図5(A)はスキャナ12が読み取る原稿を、図5(B)は二値画像を示す。 図6は、スキャンデータの輝度ヒストグラムを示す図である。
以下、適宜図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明される実施形態は本発明の一例にすぎず、本発明の要旨を変更しない範囲で、本発明の実施形態を適宜変更できることは言うまでもない。
図1は、本実施形態に係るシステム100の概略図である。図1に示されるシステム100は、MFP(Multi-Function Peripheralの略)10と、情報処理端末50とで構成されている。また、システム100は、MFP10に代えて、スキャン単能機を含んでもよい。MFP10及び情報処理端末50は、通信ネットワーク101を通じて相互に通信可能に構成されている。通信ネットワーク101の具体例は特に限定されないが、例えば、インターネット、有線LAN、無線LAN、或いはこれらの組み合わせであってもよい。または、MFP10及び情報処理端末50は、USBケーブル等によって接続されていてもよい。
MFP10は、図1に示されるように、プリンタ11と、スキャナ12と、ディスプレイ23と、入力I/F24と、通信I/F25と、CPU31と、メモリ32と、通信バス33とを主に備える。MFP10を構成する各構成要素は、通信バス33を通じて相互に接続されている。
プリンタ11は、画像データで示される画像をシートに記録するプリント動作を実行する。プリンタ11の記録方式としては、インクジェット方式や電子写真方式などの公知の方式を採用することができる。スキャナ12は、原稿に記録された画像を読み取って画像データ(以下、「スキャンデータ」と表記する。)を生成するスキャン動作を実行する。但し、プリンタ11は、省略可能である。
ディスプレイ23は、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ等であり、各種情報を表示する表示画面を備える。
入力I/F24は、ユーザによる入力操作を受け付けるユーザインタフェースである。具体的には、入力I/F24はボタンを有しており、押下されたボタンに対応づけられた各種の操作信号をCPU31へ出力する。さらに、入力I/F24は、ディスプレイ23の表示面に重畳された膜状のタッチセンサを有していてもよい。ディスプレイ23の表示面に表示されたオブジェクトを指定する操作、文字列或いは数字列を入力する操作は、ユーザ操作の一例である。「オブジェクト」とは、例えば、ディスプレイ23に表示された文字列、アイコン、ボタン、リンク、ラジオボタン、チェックボックス、プルダウンメニュー等である。
タッチセンサとして実現される入力I/F24は、ユーザがタッチした表示面上の位置を示す位置情報を出力する。なお、本明細書中における「タッチ」とは、入力媒体を表示面に接触させる操作全般を含む。また、入力媒体が表示面に触れていなくても、表示面との間の距離がごく僅かな位置まで入力媒体を近接させる「ホバー」或いは「フローティングタッチ」を、前述の「タッチ」の概念に含めてもよい。さらに入力媒体とは、ユーザの指であってもよいし、タッチペン等であってもよい。ディスプレイ23に表示されたオブジェクトの位置のタップするユーザ操作は、当該オブジェクトを指定する指定操作の一例である。
通信I/F25は、通信ネットワーク101を通じて外部装置と通信可能なインタフェースである。すなわち、MFP10は、通信I/F25を通じて外部装置に各種情報を送信し、通信I/F25を通じて外部装置から各種情報を受信する。通信I/F25の具体的な通信手順は特に限定されないが、例えば、Wi−Fi(登録商標)を採用することができる。また、MFP10及び情報処理端末50がUSBケーブルで接続される場合、通信I/F25は、USBケーブルを着脱可能なUSBインタフェースであってもよい。
CPU31は、MFP10の全体動作を制御するものである。CPU31は、入力I/F24から出力される各種情報、通信I/F25を通じて外部装置から受信した各種情報等に基づいて、後述する各種プログラムをメモリ32から取得して実行する。CPU31及びメモリ32は、コントローラの一例を構成する。
メモリ32は、OS34と、装置プログラム35とを記憶している。装置プログラム35は、単一のプログラムであってもよいし、複数のプログラムの集合体であってもよい。また、メモリ32は、装置プログラム35の実行に必要なデータ或いは情報等を記憶する。メモリ32は、例えば、RAM、ROM、EEPROM、HDD、MFP10に着脱されるUSBメモリ等の可搬記憶媒体、CPU31が備えるバッファ等、或いはそれらの組み合わせによって構成される。
メモリ32は、コンピュータが読み取り可能なストレージ媒体であってもよい。コンピュータが読み取り可能なストレージ媒体とは、non−transitoryな媒体である。non−transitoryな媒体には、上記の例の他に、CD−ROM、DVD−ROM等の記録媒体も含まれる。また、non−transitoryな媒体は、tangibleな媒体でもある。一方、インターネット上のサーバなどからダウンロードされるプログラムを搬送する電気信号は、コンピュータが読み取り可能な媒体の一種であるコンピュータが読み取り可能な信号媒体であるが、non−transitoryなコンピュータが読み取り可能なストレージ媒体には含まれない。後述する情報処理端末50のメモリ62についても同様である。
情報処理端末50は、図1に示されるように、ディスプレイ53と、入力I/F54と、通信I/F55と、CPU61と、メモリ62と、通信バス63とを主に備える。情報処理端末50に含まれるディスプレイ53、入力I/F54、通信I/F55、CPU61、メモリ62、及び通信バス63は、MFP10に含まれるディスプレイ23、入力I/F24、通信I/F25、CPU31、メモリ32、及び通信バス33と同様の構成であるので、説明は省略する。CPU61及びメモリ62は、コントローラの一例である。情報処理端末50は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、或いはPC等である。
[システム100の動作]
図2〜図4を参照して、本実施形態に係るシステム100の動作を説明する。
本明細書のフローチャートは、基本的に、プログラムに記述された命令に従ったCPU31、61の処理を示す。すなわち、以下の説明における「判断」、「抽出」、「選択」、「算出」、「決定」、「特定」、「制御」等の処理は、CPU31、61の処理を表している。CPU31、61による処理は、OS34、64を介したハードウェア制御も含む。また、本明細書中の「データ」とは、コンピュータに読取可能なビット列で表される。そして、実質的な意味内容が同じでフォーマットが異なるデータは、同一のデータとして扱われるものとする。本明細書中の「情報」についても同様である。
まず、情報処理端末50の端末プログラム65は、入力I/F54を通じて受け付けたユーザ操作に従って、通信I/F55を通じてMFP10にスキャン指示情報を送信する。スキャン指示情報は、スキャン動作の実行を指示するための情報である。次に、端末プログラム65は、通信I/F55を通じてMFP10からスキャンデータを、スキャン指示情報の応答として受信する(S11)。そして、端末プログラム65は、MFP10から受信したスキャンデータ(以下、「オリジナルデータ」と表記する。)をメモリ62に一時記憶させる。S11の処理は、スキャン指示処理の一例である。
なお図示は省略するが、MFP10の装置プログラム35は、通信I/F25を通じて情報処理端末50からスキャン指示情報を受信する。そして、装置プログラム35は、受信したスキャン指示情報に従って、スキャナ12にスキャン動作を実行させる。スキャナ12は、不図示のコンタクトガラス或いはADFにセットされた原稿に記録された画像を読み取って、当該画像を示すスキャンデータを生成する。そして、装置プログラム35は、スキャナ12が生成したスキャンデータを通信I/F25を通じて情報処理端末50に送信する。
本実施形態では、図5(A)に示される原稿が読み取られたものとする。すなわち、S11で生成されたスキャンデータは、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”が地色(例えば、シートの色)上に合成された画像を示す。また、このスキャンデータにおいて、図柄“Morning”は最も濃度値が高く、図柄“☆”は次に濃度値が高く、図柄“GOOD”は次に濃度値が高く、地色は最も濃度値が低い。濃度値とは、例えば、輝度値を指してもよいし、画素値を構成するRGBの積算値を指してもよい。すなわち、「濃度値が高い」とは、輝度値が低いこと或いはRGBの積算値が小さいことを指す。一方、「濃度値が低い」とは、輝度値が高いこと或いはRGBの積算値が大きいことを指す。
次に、端末プログラム65は、S11で一時記憶させたオリジナルデータを複製して、作業データとしてメモリ62に一時記憶させる。そして、端末プログラム65は、作業データの解像度を下げる(S12)。端末プログラム65は、例えば、作業データを構成する画素の一部を、単純間引き法で間引く。画素を間引いた後の作業データの解像度は、例えば、100dpiである。S12の処理は、間引処理の一例である。
次に、端末プログラム65は、エッジ閾値決定処理を実行する(S13)。エッジ閾値決定処理は、後述するエッジ強度算出処理で用いるエッジ閾値を決定するための処理である。図3を参照して、エッジ閾値決定処理の詳細を説明する。
まず、端末プログラム65は、作業データで示されるスキャン画像の四隅の平均エッジ強度を算出する(S31)。端末プログラム65は、例えば、スキャン画像の四隅それぞれから9画素(3×3画素)を抽出し、抽出した9画素の中央の画素のエッジ強度を算出し、算出した4つのエッジ強度を単純平均すればよい。エッジ強度の算出方法は、図4を参照して後述する。S31の処理は、平均エッジ強度算出処理の一例である。なお、S31の処理は、オリジナルデータを用いて実行してもよい。
次に、端末プログラム65は、S31で算出した平均エッジ強度が閾値未満であることに応じて(S32:Yes)、除外率を3%に設定し、エッジ閾値を256に設定する(S33、S34)。閾値は、強度閾値の一例に相当する。一方、端末プログラム65は、平均エッジ強度が閾値以上であることに応じて(S32:No)、除外率を5%に設定し、エッジ閾値を400に設定する(S35、S36)。S34、S36の処理はエッジ閾値決定処理の一例である。
除外率は、後述するS16において、ヒストグラムを構成する複数の画素のうちから除外する画素の割合を指す。3%は第1値の一例であり、5%は第1値より大きい第2値の一例である。エッジ閾値は、後述するS15で作業データを構成する各画素をヒストグラムに含めるか否かを判断するのに用いられる。また、エッジ閾値は、0より大きい値である。256は第3値の一例であり、400は第3値より大きい第4値の一例である。但し、除外率及びエッジ閾値の具体的な数値は、上記の例に限定されない。
次に、端末プログラム65は、エッジ強度算出処理を実行する(S14)。エッジ強度算出処理は、作業データを構成する全ての画素それぞれのエッジ強度を算出する処理である。図4を参照して、エッジ強度算出処理の詳細を説明する。
まず、端末プログラム65は、作業データにメディアンフィルタを適用する(S41)。メディアンフィルタとは、例えば、作業データからN画素(Nは、2以上の整数)を抽出し、抽出したN画素の画素値の中央値を特定し、抽出したN画素の画素値を特定した中央値で上書きするフィルタである。そして、メディアンフィルタを作業データの全域に適用することによって、作業データに含まれる細かなノイズ成分を除去することができる。
次に、端末プログラム65は、作業データを構成する全ての画素に対して、S42〜S45の処理を実行する(S46:No)。以下、対象画素P22に対するS42〜S45の処理を詳細に説明する。なお、作業データの各画素の画素値は、輝度値Y、第1色差値Cb、及び第2色差値Crを含むものとする。
まず、端末プログラム65は、対象画素P22の画素値にラプラシアンフィルタを適用する(S42)。S42の処理は、フィルタ処理の一例である。より詳細には、端末プログラム65は、対象画素P22の画素値Y、Cb、Crと、対象画素P22の周囲の8画素P11、P12、P13、P21、P23、P31、P32、P33の画素値Y、Cb、Crとを、作業データから抽出する。そして、端末プログラム65は、下記式を用いて、ラプラシアンフィルタを適用した対象画素P22の輝度値Lap_Y22、第1色差値Lap_Cb22、第2色差値Lap_Cr22を算出する。
Lap_Y22は、対象画素P22の輝度値Y22と、対象画素P22の周囲の各画素の輝度値Yxxとの差の積算値である。Lap_Cb22は、対象画素P22の第1色差値Cb22と、対象画素P22の周囲の各画素の第1色差値Cbxxとの差の積算値である。Lap_Cr22は、対象画素P22の第2色差値Cr22と、対象画素P22の周囲の各画素の第2色差値Crxxとの差の積算値である。
Lap_Y22 =(Y22−Y11)+(Y22−Y12)+(Y22−Y13
+(Y22−Y21)+(Y22−Y23
+(Y22−Y31)+(Y22−Y32)+(Y22−Y33
Lap_Cb22=(Cb22−Cb11)+(Cb22−Cb12)+(Cb22−Cb13
+(Cb22−Cb21)+(Cb22−Cb23
+(Cb22−Cb31)+(Cb22−Cb32)+(Cb22−Cb33
Lap_Cr22=(Cr22−Cr11)+(Cr22−Cr12)+(Cr22−Cr13
+(Cr22−Cr21)+(Cr22−Cr23
+(Cr22−Cr31)+(Cr22−Cr32)+(Cr22−Cr33
次に、端末プログラム65は、S42で算出した輝度値Lap_Y22が0より大きいか否かを判断する(S43)。輝度値Lap_Y22>0とは、例えば、対象画素P22の濃度値が対象画素P22の周囲の画素より高いことを示す。一方、輝度値Lap_Y22≦0とは、例えば、対象画素P22の濃度値が対象画素P22の周囲の画素以下であることを示す。そして、端末プログラム65は、Lap_Y22>0だと判断したことに応じて(S43:Yes)、対象画素P22のエッジ強度E_P22を算出する(S44)。一方、端末プログラム65は、Lap_Y22≦0だと判断したことに応じて(S43:No)、対象画素P22のエッジ強度E_P22を0とする(S45)。
端末プログラム65は、例えばS44において、下記式を用いてエッジ強度E_P22を算出すればよい。すなわち、端末プログラム65は、ラプラシアンフィルタが適用された輝度値Lap_Y22、第1色差値Lap_Cb22、第2色差値Lap_Cr22の二乗和を、エッジ強度E_P22として算出する。より詳細には、端末プログラム65は、それぞれを二乗した輝度値Lap_Y22、第1色差値Lap_Cb22、第2色差値Lap_Cr22を重み付け加算した値を、エッジ強度E_P22として算出する。S44の処理は、二乗和算出処理の一例である。
E_P22=α(Lap_Y22+β(Lap_Cb22+γ(Lap_Cr22
一例として、重み係数は、α=β=γ=1であってもよい。他の例として、重み係数は、α=2、β=γ=1/2であってもよい。すなわち、輝度値Lap_Y22に乗じる重み係数αは、第1色差値Lap_Cb22及び第2色差値Lap_Cr22に乗じる重み係数より大きくてもよい。
エッジ強度が高い画素とは、周囲の画素との濃度値の差が大きい画素である。すなわち、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”を構成する複数の画素のうち、地色に接する画素のエッジ強度は高い。また、地色を構成する複数の画素のうち、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”に接する画素のエッジ強度は高い。図柄に接する地色の画素は、周囲の画素より濃度値が低いので(S43:No)、エッジ強度E_Pxxが0になる(S45)。
一方、エッジ強度が低い画素とは、周囲の画素との濃度値の差が小さい画素である。すなわち、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”を構成する画素のうち、地色に接しない画素のエッジ強度は低い。同様に、地色を構成する画素のうち、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”に接しない画素のエッジ強度は低い。但し、図5(A)には図示を省略するが、地色を構成する複数の画素のうち、ノイズが重畳された位置の画素は、例外的にエッジ強度が高くなる。ノイズとは、例えば、スキャンデータで示されるスキャン画像のうち、ユーザが読取対象として意図していない画像である。ノイズは、例えば、原稿或いはコンタクトガラスの汚れ、伝送路上の外乱等に起因して、スキャンデータに重畳されるものである。
次に図2に戻って、端末プログラム65は、作業データを構成する全ての画素Pxxのうち、S14で算出したエッジ強度E_PxxがS13で決定したエッジ閾値以上の画素を抽出し、抽出した画素の輝度値のヒストグラムを生成する(S15)。エッジ強度E_Pxxがエッジ閾値以上の画素とは、例えば、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”を構成する複数の画素のうちの地色に接する画素、及びノイズが重畳された位置の画素である。
すなわち、S15で生成されるヒストグラムは、例えば、図6に実線で示されるように、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”に対応するピークが破線より低く、且つ地色に対応するピークが存在しない。ヒストグラムを構成する画素は、注目画素の一例である。より詳細には、注目画素は、作業データを構成する全ての画素のうち、当該注目画素の周囲の画素より濃度値が高く、且つエッジ強度がエッジ閾値以上の画素である。
次に、端末プログラム65は、ヒストグラムを構成する複数の注目画素のうち、輝度値の高い方からS33、S35で決定した除外率に相当する数の画素を除外する(S16)。除外処理で除外される画素は、例えば、ノイズが重畳された位置の画素である。次に、端末プログラム65は、S16で残された注目画素のうちの輝度値の最大値を、二値化閾値に決定する(S17)。二値化閾値は、例えば、濃度値が最も小さい図柄“GOOD”と地色との間の輝度値に決定される。S16の処理は除外処理の一例であり、S17の処理は決定処理の一例であり、S15〜S17の処理は二値化閾値決定処理の一例である。
次に、端末プログラム65は、S17で決定した二値化閾値を用いて、オリジナルデータから二値画像を生成する(S18)。より詳細には、端末プログラム65は、オリジナルデータを構成する全ての画素に対応する二次元配列を、メモリ62内に確保する。次に、端末プログラム65は、オリジナルデータを構成する全ての画素のうち、輝度値が二値化閾値以上の画素に対応する二次元配列の要素を“1”とし、輝度値が二値化閾値未満の画素に対応する二次元配列の要素を“0”とする。S18の処理は、二値化処理の一例である。
これにより、例えば図5(B)に示される二値画像が得られる。二値画像は、オリジナルデータで示されるスキャン画像と同じ画素数の画像であって、二次元配列の要素“0”に対応する画素が黒色で、二次元配列の要素“1”に対応する画素が白色の画像である。すなわち、図5(B)に示される二値画像は、図柄“GOOD”、“Morning”、“☆”の外縁及びノイズが重畳された位置が黒色で、その他の位置が白色となる。
次に、端末プログラム65は、S18で生成した二値画像を用いて、オリジナルデータからノイズを除去する(S19)。端末プログラム65は、例えば、二値画像のうちの連続する黒色の画素の数が閾値未満の領域(以下、「孤立点」と表記する。)に対応するオリジナルデータの画素を、地色の画素値に上書きする。地色の画素値は、例えば、オリジナルデータの画素値のヒストグラムの最頻値である。S19の処理は、ノイズ除去処理の一例である。
次に、端末プログラム65は、ノイズ除去後のオリジナルデータを出力する(S20)。「オリジナルデータの出力」とは、例えば、オリジナルデータをメモリ62の所定の領域に記憶させることでもよいし、オリジナルデータをインターネット上のサーバにアップロードすることでもよいし、オリジナルデータで示される画像をシートに記録するプリント処理をMFP10に実行させることでもよい。さらに、端末プログラム65は、ノイズ除去後のオリジナルデータと共に或いはオリジナルデータに代えて、二値画像を示す二値画像データを出力してもよい。
[本実施形態の作用効果]
一般的に、図柄(例えば、絵、文字)を構成する画素と、地色(例えば、シートの色)を構成する画素とを比較すると、図柄を構成する画素の濃度値は、地色を構成する画素より高い。そこで上記の実施形態によれば、周囲の画素より濃度値が高く且つエッジ強度がエッジ閾値以上の注目画素のみに基づいて二値化閾値を決定するので、地色の画素の影響を排除して適切な二値化閾値を算出することができる。その結果、スキャンデータに含まれる図柄及び地色を適切に分離した二値画像を生成することができる。
なお、上記の実施形態では、注目画素のうちの最大輝度値を二値化閾値として採用する例を説明した。しかしながら、二値化閾値は、輝度値に限定されず、例えばRGBの積算値であってもよい。端末プログラム65は、例えばS17において、ヒストグラムの最大輝度値の画素のRGBの積算値を二値化閾値としてもよい。そして、端末プログラム65は、例えばS18において、オリジナルデータを構成する全ての画素のうち、RGBの積算値が二値化閾値以上の画素と、RGBの積算値が二値化閾値未満の画素とに二値化してもよい。
また、上記の実施形態によれば、オリジナルデータの解像度を下げた作業データを用いてS13〜S17の処理を実行するので、エッジ強度の算出対象となる画素数が少なくなる。その結果、特にS14におけるCPU61の処理負荷を低減することができる。
また、上記の実施形態によれば、S16でノイズ成分を除去した後の輝度値の最大値を二値化閾値に決定するので、スキャンデータに含まれる図柄及び地色を適切に分離した二値画像を生成することができる。なお、スキャンデータの四隅は、地色である可能性が高い。また、再生紙に記録された画像を読み取った場合等に、光の乱反射等によって地色の画素のエッジ強度が高くなる傾向がある。そこで上記の実施形態のように、平均エッジ強度が閾値以上の場合に、除外する画素数を多くする、或いはエッジ閾値を大きくする。これにより、地色の画素を適切に除外して二値化閾値を決定することができる。
なお、端末プログラム65は、画像出力処理を実行する前に、ノイズ除去処理を実行するか否かを示すユーザ操作を、入力I/F54を通じて受け付けてもよい。そして、端末プログラム65は、ノイズ除去処理を実行することを示すユーザ操作を受け付けたことに応じて、メモリ62に記憶された除去フラグに第5値“ON”をセットする。一方、端末プログラム65は、ノイズ除去処理を実行しないことを示すユーザ操作を受け付けたことに応じて、メモリ62に記憶された除去フラグに第6値“OFF”をセットする。この処理は、設定処理の一例である。
また、端末プログラム65は、画像出力処理において、除去フラグに第5値“ON”が設定されている場合にS19の処理を実行し、除去フラグに第6値“OFF”が設定されている場合にS19の処理をスキップしてもよい。さらに、端末プログラム65は、エッジ閾値決定処理において、除去フラグに第5値“ON”が設定されている場合に除去率を3%に設定し、除去フラグに第6値“OFF”が設定されている場合に除去率を5%に設定してもよい。
また、上記の実施形態によれば、図柄及び地色が適切に分離された二値画像を用いてノイズ除去処理を実行するので、ノイズが適切に除去されたオリジナルデータを得ることができる。なお、二値画像を用いたオリジナルデータに対する画像処理は、ノイズ除去に限定されず、文字太らせ等であってもよい。
なお、上記の実施形態では、通信I/F55を通じてMFP10と接続された情報処理端末50によって画像出力処理が実行される例を説明した。しかしながら、画像出力処理は、情報処理端末50によって実行されることに限定されず、通信バス33を通じてスキャナ12に接続されたMFP10のCPU31によって実行されてもよい。
また、上記の実施形態のMFP10及び情報処理端末50において、メモリ32、62に記憶された各種プログラムがCPU31、61によって実行されることによって、本発明のコントローラが実行する各処理が実現される例を説明した。しかしながら、コントローラの構成はこれに限定されず、その一部又は全部を集積回路等のハードウェアで実現してもよい。
さらに、本発明は、MFP10及び情報処理端末50として実現できるだけでなく、MFP10及び情報処理端末50に処理を実行させるプログラムとして実現してもよい。そして、当該プログラムは、non−transitoryな記録媒体に記録されて提供されてもよい。non−transitoryな記録媒体は、CD−ROM、DVD−ROM等の他、通信ネットワーク101を通じてMFP10及び情報処理端末50に接続可能なサーバに搭載されたメモリを含んでもよい。そして、サーバのメモリに記憶されたプログラムは、当該プログラムを示す情報或いは信号として、インターネット等の通信ネットワーク101を通じて配信されてもよい。
10・・・MFP
12・・・スキャナ
50・・・情報処理端末
53・・・ディスプレイ
54・・・入力I/F
55・・・通信I/F
61・・・CPU
62・・・メモリ
65・・・端末プログラム

Claims (17)

  1. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナと、コントローラとを備える画像処理装置であって、
    前記コントローラは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを実行し、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    前記コントローラは
    記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理を実行し、
    前記二値化閾値決定処理において、
    複数の前記注目画素のうち、輝度値の高い方から所定の数の前記注目画素を除外する除外処理と、
    前記除外処理で残された前記注目画素のうちの輝度値の最大値を前記二値化閾値に決定する決定処理とを実行する画像処理装置。
  2. 前記コントローラは、
    前記スキャンデータの四隅の前記画素の前記エッジ強度の平均値である平均エッジ強度を算出する平均エッジ強度算出処理を実行し、
    前記除外処理において、
    前記平均エッジ強度が強度閾値未満である場合に第1値の前記注目画素を除外し、
    前記平均エッジ強度が前記強度閾値以上である場合に前記第1値より大きい第2値の前記注目画素を除外する請求項に記載の画像処理装置。
  3. 前記コントローラは、
    前記スキャンデータの四隅の前記画素の前記エッジ強度の平均値である平均エッジ強度を算出する平均エッジ強度算出処理と、
    前記平均エッジ強度が強度閾値未満である場合に、前記エッジ閾値を第3値に決定し、前記平均エッジ強度が前記強度閾値以上である場合に、前記エッジ閾値を前記第3値より大きい第4値に決定するエッジ閾値決定処理とを実行し、
    前記二値化閾値決定処理において、前記エッジ閾値決定処理で決定した前記エッジ閾値を用いて、前記二値化閾値を決定する請求項1に記載の画像処理装置。
  4. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナと、コントローラとを備える画像処理装置であって、
    前記コントローラは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを実行し、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    前記コントローラは、
    前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理を実行し、
    前記スキャンデータの四隅の前記画素の前記エッジ強度の平均値である平均エッジ強度を算出する平均エッジ強度算出処理と、
    前記平均エッジ強度が強度閾値未満である場合に、前記エッジ閾値を第3値に決定し、前記平均エッジ強度が前記強度閾値以上である場合に、前記エッジ閾値を前記第3値より大きい第4値に決定するエッジ閾値決定処理とを実行し、
    前記二値化閾値決定処理において、前記エッジ閾値決定処理で決定した前記エッジ閾値を用いて、前記二値化閾値を決定する画像処理装置。
  5. 前記コントローラは、前記エッジ強度算出処理において、
    対象画素の輝度値、第1色差値、及び第2色差値それぞれに対してラプラシアンフィルタを適用するフィルタ処理と、
    前記ラプラシアンフィルタを適用した前記輝度値、前記第1色差値、及び前記第2色差値の二乗和を、前記対象画素の前記エッジ強度として算出する二乗和算出処理とを実行する請求項1から4のいずれかに記載の画像処理装置。
  6. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナと、コントローラとを備える画像処理装置であって、
    前記コントローラは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを実行し、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    前記コントローラは、
    前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理を実行し、
    前記エッジ強度算出処理において、
    対象画素の輝度値、第1色差値、及び第2色差値それぞれに対してラプラシアンフィルタを適用するフィルタ処理と、
    前記ラプラシアンフィルタを適用した前記輝度値、前記第1色差値、及び前記第2色差値の二乗和を、前記対象画素の前記エッジ強度として算出する二乗和算出処理とを実行する画像処理装置。
  7. 前記コントローラは、前記二乗和算出処理において、それぞれを二乗した前記輝度値、前記第1色差値、及び前記第2色差値を重み付け加算した値を、前記対象画素の前記エッジ強度として算出し、
    前記輝度値に乗じる重み係数は、前記第1色差値及び前記第2色差値に乗じる重み係数より大きい請求項5または6に記載の画像処理装置。
  8. 前記コントローラは、
    前記スキャンデータを構成する複数の前記画素の一部を間引く間引処理を実行し、
    前記エッジ強度算出処理において、前記間引処理で残された前記画素それぞれの前記エッジ強度を算出する請求項1からのいずれかに記載の画像処理装置。
  9. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナと、コントローラとを備える画像処理装置であって、
    前記コントローラは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを実行し、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    前記コントローラは、
    前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の前記画素の一部を間引く間引処理とを実行し、
    前記エッジ強度算出処理において、前記間引処理で残された前記画素それぞれの前記エッジ強度を算出する画像処理装置。
  10. 前記コントローラは、前記二値化処理で生成した前記二値画像を用いて、前記スキャンデータからノイズを除去するノイズ除去処理を実行する請求項1からのいずれかに記載の画像処理装置。
  11. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナと、コントローラとを備える画像処理装置であって、
    前記コントローラは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを実行し、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    前記コントローラは、前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理と、
    前記二値化処理で生成した前記二値画像を用いて、前記スキャンデータからノイズを除去するノイズ除去処理とを実行する画像処理装置。
  12. 該画像処理装置は、入力インタフェースと、メモリとを備えており、
    前記コントローラは、
    前記入力インタフェースを通じたユーザ操作に従って、前記メモリに記憶された除去フラグに、前記スキャンデータからノイズを除去することに対応する第5値、或いは前記スキャンデータからノイズを除去しないことに対応する第6値を設定する設定処理と、
    前記除去フラグに前記第5値が設定されていることに応じて、前記二値化処理で生成した前記二値画像を用いて、前記スキャンデータからノイズを除去するノイズ除去処理とを実行し、
    前記除外処理において、
    前記除去フラグに前記第5値が設定されている場合に第1値の前記注目画素を除外し、
    前記除去フラグに前記第6値が設定されている場合に前記第1値より大きい第2値の前記注目画素を除外する請求項に記載の画像処理装置。
  13. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナに接続されたコンピュータによって実行可能なプログラムであって、
    該プログラムは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを前記コンピュータに実行させ、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    該プログラムは
    記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理を前記コンピュータに実行させ、
    前記二値化閾値決定処理において、
    複数の前記注目画素のうち、輝度値の高い方から所定の数の前記注目画素を除外する除外処理と、
    前記除外処理で残された前記注目画素のうちの輝度値の最大値を前記二値化閾値に決定する決定処理とを前記コンピュータに実行させるプログラム。
  14. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナに接続されたコンピュータによって実行可能なプログラムであって、
    該プログラムは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを前記コンピュータに実行させ、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    該プログラムは、
    前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理と、
    前記スキャンデータの四隅の前記画素の前記エッジ強度の平均値である平均エッジ強度を算出する平均エッジ強度算出処理と、
    前記平均エッジ強度が強度閾値未満である場合に、前記エッジ閾値を第3値に決定し、前記平均エッジ強度が前記強度閾値以上である場合に、前記エッジ閾値を前記第3値より大きい第4値に決定するエッジ閾値決定処理とを前記コンピュータに実行させ、
    前記二値化閾値決定処理において、前記エッジ閾値決定処理で決定した前記エッジ閾値を用いて、前記二値化閾値を決定するプログラム。
  15. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナに接続されたコンピュータによって実行可能なプログラムであって、
    該プログラムは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを前記コンピュータに実行させ、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    該プログラムは、
    前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理と、
    前記エッジ強度算出処理において、
    対象画素の輝度値、第1色差値、及び第2色差値それぞれに対してラプラシアンフィルタを適用するフィルタ処理と、
    前記ラプラシアンフィルタを適用した前記輝度値、前記第1色差値、及び前記第2色差値の二乗和を、前記対象画素の前記エッジ強度として算出する算出処理とを実行する前記コンピュータに実行させるプログラム。
  16. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナに接続されたコンピュータによって実行可能なプログラムであって、
    該プログラムは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを前記コンピュータに実行させ、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    該プログラムは、
    前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の前記画素の一部を間引く間引処理とを前記コンピュータに実行させ、
    前記エッジ強度算出処理において、前記間引処理で残された前記画素それぞれの前記エッジ強度を算出する画像処理装置。
  17. 原稿に記録された画像を読み取ってスキャンデータを生成するスキャナに接続されたコンピュータによって実行可能なプログラムであって、
    該プログラムは、
    前記スキャナに前記スキャンデータを生成させるスキャン指示処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素それぞれのエッジ強度を算出するエッジ強度算出処理と、
    前記スキャンデータを構成する複数の画素の一部である注目画素の画素値のみから二値化閾値を決定する二値化閾値決定処理とを前記コンピュータに実行させ、前記注目画素は、当該注目画素の周囲の前記画素より濃度値が高く、且つ前記エッジ強度がエッジ閾値以上の前記画素であり、
    該プログラムは、
    前記二値化閾値を用いて前記スキャンデータから二値画像を生成する二値化処理と、
    前記二値化処理で生成した前記二値画像を用いて、前記スキャンデータからノイズを除去するノイズ除去処理とを前記コンピュータに実行させるプログラム。
JP2016231933A 2016-11-30 2016-11-30 画像処理装置及びプログラム Active JP6834417B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016231933A JP6834417B2 (ja) 2016-11-30 2016-11-30 画像処理装置及びプログラム
US15/824,221 US10535140B2 (en) 2016-11-30 2017-11-28 Image processing apparatus, method and computer-readable medium for binarizing scanned data

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016231933A JP6834417B2 (ja) 2016-11-30 2016-11-30 画像処理装置及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018088204A JP2018088204A (ja) 2018-06-07
JP6834417B2 true JP6834417B2 (ja) 2021-02-24

Family

ID=62190295

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016231933A Active JP6834417B2 (ja) 2016-11-30 2016-11-30 画像処理装置及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10535140B2 (ja)
JP (1) JP6834417B2 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6834417B2 (ja) * 2016-11-30 2021-02-24 ブラザー工業株式会社 画像処理装置及びプログラム
JP6883283B2 (ja) * 2018-01-16 2021-06-09 ブラザー工業株式会社 画像読取装置
CN111899181B (zh) * 2019-05-05 2024-06-11 北京新橙科技有限公司 去除图像中的阴影的方法和装置
CN110443822B (zh) * 2019-07-16 2021-02-02 浙江工业大学 一种语义边缘辅助的高分遥感目标精细提取方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH096957A (ja) * 1995-06-23 1997-01-10 Toshiba Corp 濃度画像の2値化方法および画像2値化装置
JP2002271611A (ja) * 2001-03-14 2002-09-20 Fujitsu Ltd 画像処理装置
JP2002290748A (ja) 2001-03-26 2002-10-04 Ricoh Co Ltd カラー画像処理装置、カラー画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
US7668394B2 (en) * 2005-12-21 2010-02-23 Lexmark International, Inc. Background intensity correction of a scan of a document
US8576446B2 (en) * 2009-08-21 2013-11-05 Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. Deblurring and supervised adaptive thresholding for print-and-scan document image evaluation
JP5732217B2 (ja) * 2010-09-17 2015-06-10 グローリー株式会社 画像2値化方法および画像2値化装置
JP2013160530A (ja) * 2012-02-01 2013-08-19 Seiko Epson Corp 検査装置、ロボット装置、検査方法及び検査プログラム
JP5826081B2 (ja) 2012-03-19 2015-12-02 株式会社Pfu 画像処理装置、文字認識方法及びコンピュータプログラム
JP5958023B2 (ja) * 2012-03-30 2016-07-27 ブラザー工業株式会社 画像処理装置および画像処理プログラム
JP5935454B2 (ja) * 2012-03-30 2016-06-15 ブラザー工業株式会社 画像処理装置および画像処理プログラム
US20170287252A1 (en) * 2016-04-03 2017-10-05 Harshal Dwarkanath Laddha Counterfeit Document Detection System and Method
JP2018006981A (ja) * 2016-06-30 2018-01-11 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム
JP6834417B2 (ja) * 2016-11-30 2021-02-24 ブラザー工業株式会社 画像処理装置及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018088204A (ja) 2018-06-07
US20180150958A1 (en) 2018-05-31
US10535140B2 (en) 2020-01-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6834417B2 (ja) 画像処理装置及びプログラム
KR102015926B1 (ko) 화상처리장치, 화상처리장치의 제어 방법 및 기억 매체
JP6939449B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP6808325B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP5042917B2 (ja) 画像処理装置およびプログラム
JP6923037B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
US8369614B2 (en) Edge control in a digital color image via tone and size dependent dilation of pixels
JP6628279B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記録媒体
US8531733B2 (en) Image processing system with electronic book reader mode
JP2012118863A (ja) 画像読取装置、画像形成装置、画像読取方法、プログラムおよびその記録媒体
US10182176B2 (en) Image processing apparatus and image processing method that ensure improved visibility of character after conversion into monochrome image data, and recording medium therefor
JP6631272B2 (ja) 画像処理装置及びプログラム
JP5873400B2 (ja) 画像処理装置
JP2009206721A (ja) 画像処理装置
US8260057B2 (en) Image processing apparatus that obtains a ruled line from a multi-value image
JP6262102B2 (ja) 画像処理装置、画像処理システム、コンピュータプログラム及び記録媒体
JP2023030811A (ja) 情報処理装置、抽出処理装置、画像処理システム、情報処理装置の制御方法、及びプログラム
US20110292462A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable storage medium for computer program
JP5825142B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータープログラム
US11405525B2 (en) Image processing apparatus, control method, and product capable of improving compression efficiency by converting close color to background color in a low light reading mode
US8781166B2 (en) Image processing apparatus and image processing program
JP2012095172A (ja) 画像処理装置、画像形成装置、および画像処理方法
JP6578854B2 (ja) 画像読取装置及びプログラム
JP2016220120A (ja) 画像形成装置、モノクロ印刷方法、及びプリンタドライバ
JP4412339B2 (ja) 画像形成装置および画像データの補正方法

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20180219

RD05 Notification of revocation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7425

Effective date: 20180219

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20191122

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201006

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201203

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210105

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210118

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6834417

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150