JPH08315140A - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ノイズが多い画像データでも画像領域の属性
判別精度が低下しない画像処理装置と方法を提供する。 【構成】 二値化部１２は画像データを二値化し順次ビ
ットマップメモリ１３へ格納する。ブロック抽出部１４
は、ビットマップメモリ１３をラスタスキャンして黒画
素を検出すると、その周囲画素を調べ注目黒画素が孤立
画素でなければ、輪郭線追跡を行い黒画素ブロックを抽
出してその領域情報を出力する。ノイズ判別部１５は、
ブロック抽出部１４が出力した領域情報を調べ、その黒
画素ブロックがノイズ判別ウィンドウからはみ出す場
合、該領域情報を属性判別部１６へ渡す。領域判別部１
６は、ブロック抽出部１４からスキャン終了が伝えられ
ると、ノイズ判別部１５から入力された領域情報に基づ
いて、ビットマップメモリ１３に格納された同様の特徴
を有する隣接ブロックを結合し、文字，画像，図形など
の属性を判別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置およびその
方法に関し、例えば、文字，図形，画像などの画像領域
の属性を判別する画像処理装置およびその方法に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】イメージスキャナで読取った原稿画像の
情報を抽出して、情報検索，ファイリング，部分プリン
トなどに応用する技術がある。この情報を抽出する際に
は、文字，図形，画像などの画像領域の属性を判別する
必要があり、さまざまな画像領域判別法が提案されてい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した技術
においては、次のような問題点がある。すなわち、原稿
の汚れやスキャナの読取精度などにより、読込んだ画像
データにノイズが含まれることがある。このような場合
は画像領域の属性判別精度が低下する。

【０００４】本発明は、上述の問題を解決するためのも
のであり、画像データにノイズが含まれていても、画像
領域の属性判別精度を低下させない画像処理装置および
その方法を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、前記の目的を
達成する一手段として、以下の構成を備える。

【０００６】本発明にかかる画像処理装置は、入力され
た画像データから所定画素で囲まれた所定画素領域を抽
出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された所
定画素領域の画像領域を判別する領域判別手段とを有す
ることを特徴とする。

【０００７】また、入力された画像データから所定画素
で囲まれた所定画素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所定画素領域が所定サイズ領
域に含まれるか否かを判定する判定手段と、前記判定手
段によって前記所定サイズ領域からはみ出すと判定され
た所定画素領域の画像領域を判別する領域判別手段とを
有することを特徴とする。

【０００８】本発明にかかる画像処理方法は、入力され
た画像データから所定画素で囲まれた所定画素領域を抽
出し、抽出された所定画素領域の画像領域を判別するこ
とを特徴とする。

【０００９】また、入力された画像データから所定画素
で囲まれた所定画素領域を抽出し、抽出された所定画素
領域が所定サイズ領域に含まれるか否かを判定し、該所
定サイズ領域からはみ出すと判定された所定画素領域の
画像領域を判別することを特徴とする。

【００１０】

【実施例】以下、本発明にかかる一実施例の画像処理装
置を図面を参照して詳細に説明する。

【００１１】本実施例は、イメージスキャナから読込ん
だ画像の領域を判別する方法として、原稿中の黒または
それに類する画素の周囲を検出する輪郭線追跡法を用い
る。これは次のようなものである。

【００１２】(1)読込んだ多値（階調のある）画像を、
領域判別に適した二値化方法（例えば単純二値化）によ
って、白と黒の二値画像にする (2)二値画像の画素を間引いて画像サイズを小さくする (3)ラスタスキャンを行い黒画素を検出するとともに、
そこから輪郭線追跡を行い黒画素の塊（ブロック）を抽
出する (4)ある程度大きなブロックについてはその内部も探索
する (5)取出したすべてのブロックについて周囲にあるブロ
ックと結合し、文字，図形，画像などの属性を判別する このような輪郭線追跡によって画像領域を判別しようと
する場合に、画像データにノイズが含まれると、ノイズ
によるブロックが多数でき、このノイズによるブロック
が隣接する同様な特徴を有するブロックと結合して、領
域判別精度を低下させることになる。本実施例は後述す
る方法によりこの精度低下を防いでいる。

【００１３】図１は本実施例の領域判別手順の一例を示
すフローチャートである。

【００１４】同図において、ステップＳ１１でスキャナ
から読込んだ画像データを領域判別に適した形態（例え
ば二値画像）に変換する前処理を行い、ステップＳ１２
で画像の左上からラスタスキャンを開始し、ステップＳ
１３で黒画素か否かを判定する。黒画素でない場合は、
ステップＳ１４で画像全体をスキャンしたか否かを判定
して、未了であればステップＳ１２へ戻る。つまり、黒
画素が検出されるまでステップＳ１２→Ｓ１３→Ｓ１４
→Ｓ１２を繰返し、黒画素が検出されるとステップＳ１
５へ進む。

【００１５】ステップＳ１５では検出された黒画素（以
下「注目黒画素」という）に隣接する八つの画素（以下
「周囲画素」という）に黒画素があるか否かを調べ、ス
テップＳ１６で、注目黒画素がその周囲に黒画素がない
画素（以下「孤立画素」という）か否かを判定する。な
お、この孤立画素か否かの判定は、図２に示すように、
周囲画素のうち左上，上，右上および左の四画素につい
ては、前述したステップＳ１２→Ｓ１３→Ｓ１４→Ｓ１
２を繰返しによって、白画素であることがわかっている
ので、残る四画素を調べるだけでよい。

【００１６】図３に一例を示すような孤立画素であった
場合は、ステップＳ１９で注目黒画素を白画素にした
後、ステップＳ１２へ戻り、注目黒画素と同一ライン上
にある二つ先の未探索画素（図３に符号３１で示す）か
らスキャンを開始する。つまり、孤立画素はノイズによ
る可能性が高く、輪郭線追跡の対象にもならないので、
これを画像データから消去する。

【００１７】また、注目黒画素が孤立画素ではなかった
場合は、ステップＳ１７で輪郭線追跡を行って、図４に
一例を示すような注目黒画素が含まれる黒画素ブロック
を抽出する。続いて、ステップＳ１８で、抽出した黒画
素ブロックと、縦方向がm画素で横方向がn画素のノイズ
判別ウィンドウとを重ね合わせ、図５に一例を示すよう
に、黒画素ブロック５２がノイズ判別ウィンドウ５１の
中に完全に含まれるならば、その黒画素ブロック５２を
ノイズによるものと判断し、ステップＳ１９で黒画素ブ
ロックのすべての画素を白画素にした後、ステップＳ１
２へ戻り、注目黒画素と同一ライン上にある黒画素ブロ
ックに隣接する未探索画素（図４に符号４１で示す）か
らスキャンを開始する。つまり、ノイズによると判定さ
れた黒画素ブロックは、これをステップＳ１９において
画像データから消去する。

【００１８】この縦方向がm画素で横方向がn画素のノイ
ズ判別ウィンドウの大きさは、画像データの縦方向の解
像度と横方向の解像度との比から決定する。例えば、解
像度が縦方向200dpi、横方向400dpiの画像データの場合
は、ノイズ判別ウィンドウは縦方向が二画素で横方向は
四画素にするか、あるいは、縦方向は三画素で横方向は
六画素にする。このように画像データの解像度の比と同
比で、かつ、予め定められたノイズのサイズに近いウィ
ンドウサイズを決定する。

【００１９】抽出した黒画素ブロック５２がノイズ判別
ウィンドウ５１からはみ出す場合は、そのブロックを文
字や画像などの一部と判断し、ステップＳ１２へ戻り、
注目黒画素と同一ライン上にある黒画素ブロックに隣接
する未探索画素（図４に符号４１で示す）からスキャン
を開始する。

【００２０】画像全体のスキャンが終了すると、ステッ
プＳ１４からステップＳ２０へ進み、同様の特徴を有す
る隣接ブロックを結合し、ステップＳ２１で文字，画
像，図形などの属性を判別する。

【００２１】ステップＳ２０における隣接ブロックとの
結合の判断は、左上から順に黒画素ブロックに注目し、
注目黒画素ブロックの縦横の隣接ブロックとの、それぞ
れの距離を調べ、近い方のブロックをブロックの結合方
向と判断する。さらに、結合条件として、結合方向と判
断された隣接ブロックとの幅（方向が右であれば高さ）
の比が、予め定めてある基準値を超えない、という条件
を用いる。

【００２２】ステップＳ２１における属性の判別は、ス
テップＳ１７で抽出した黒画素ブロックの大きさを、予
め定めてある基準値と比較して、小さいものは文字、大
きいものは文字以外と判別する。さらに、ステップＳ２
０で判断された結合しているブロックの数が多い領域も
文字領域と判別することができる。また、表に関して
は、セルがあることと、白黒比をとったときに白の比が
大きいものを表として判別する。従って、ブロックが大
きく、かつ、表ではない領域は図と判別する。

【００２３】なお、ノイズ判別ウィンドウ５１の大きさ
は、画像データの解像度や、ノイズによるブロックと判
断すべき大きさによって予め設定しておくが、画像デー
タに沢山のノイズが含まれる場合などは、実際に領域判
別した結果に基づいて調整することもできる。

【００２４】図６は本実施例の画像処理装置の構成例を
示すブロック図で、図１に示した領域判別処理を実行す
る。

【００２５】同図において、イメージスキャナ２は、原
稿画像を読取って、シェーディング処理など所定の処理
を施した多値の画像データを出力する。

【００２６】イメージスキャナ２から出力された画像デ
ータは、本実施例の画像処理装置１のインタフェイスI/
F１１へ入力され、二値化部１２で二値化などの前処理
（図１のステップＳ１１に相当）が施される。なお、I/
F１１はSCSI,RS232C,RS422,GPIBなどの汎用インタフェ
イスである。

【００２７】二値化部１２は、入力される画像データが
RGB画像データなどのカラー画像データの場合、例え
ば、グリーンの画像データまたはRGBの平均値を二値化
したり、あるいは、入力された画像データから求めた輝
度成分を二値化するなどの処理を行う。また、二値画像
データが入力された場合はそのまま出力する。

【００２８】二値化部１２から出力された二値画像デー
タは、RAMなどで構成されるビットマップメモリ１３に
順次格納される。

【００２９】ブロック抽出部１４は、ビットマップメモ
リ１３をラスタスキャンして黒画素を検出すると、その
周囲画素を調べて注目黒画素が孤立画素か否かを判定
し、孤立画素でなければ輪郭線追跡を行って黒画素ブロ
ックを抽出して、その領域情報を出力する。また、孤立
画素であればビットマップメモリ１２のその位置を白画
素データにする。つまり、ブロック抽出部１３は図１の
ステップＳ１２からＳ１７およびＳ１９の一部を行うも
のである。

【００３０】ノイズ判別部１５は、ブロック抽出部１４
が出力した黒画素ブロックの領域情報を調べて、該ブロ
ックがノイズ判別ウィンドウの中に完全に含まれるか否
かを判定して、含まれる場合はビットマップメモリ１２
のそのブロックを白画素データにする。また、ノイズ判
別ウィンドウからはみ出す場合は該領域情報を属性判別
部１６へ渡す。つまり、ノイズ判別部１５は図１のステ
ップＳ１８およびＳ１９の一部を行うものである。

【００３１】領域判別部１６は、ブロック抽出部１４か
らスキャン終了が伝えられると、ノイズ判別部１５から
入力された領域情報に基づいて、ビットマップメモリ１
３に格納された同様の特徴を有する隣接ブロックを結合
して、文字，画像，図形などの属性を判別して、その判
別結果を出力する。つまり、領域判別部１６は図１のス
テップＳ２０とＳ２１を行うものである。

【００３２】なお、上記の各ブロックはバス１７によっ
て相互に接続され、バス１７を介して画像データや判別
結果などの情報をやり取りする。そして、画像領域の判
別結果もバス１７によって他の画像処理部へ送られる。
また、画像領域を判別する画像データも、イメージスキ
ャナ２から入力されるものに限らず、バス１７を介して
他の画像処理部や画像記憶部から、あるいはI/F１１を
介してファクシミリ装置などから入力することもでき
る。さらに、ネットワークインタフェイスを備え、パー
ソナルコンピュータなどからコンピュータネットワーク
を介して送られてきた画像データを入力することもでき
る。

【００３３】また、マイクロコンピュータと、そのソフ
トウェアを格納するROMと、そのワークメモリのRAMを備
えることによって、二値化部１２，ブロック抽出部１
４，ノイズ判定部１５および属性判定部１６の動作と機
能を実現することもできる。

【００３４】また、上述および図面においては、画像デ
ータの左上端から右下端へ向かってラスタスキャンして
黒画素を検索する例を説明したが、右上端から左下端へ
ラスタスキャンして検索しても、輪郭線追跡によって得
られる黒画素ブロックの情報には変わりがないので、最
終的な結果は同じになる。

【００３５】以上説明したように、本実施例によれば、
輪郭線追跡を行っている際に、ノイズによる黒画素ブロ
ックを検出してこれを画像データから消去し、続くブロ
ック結合および属性判別処理へノイズによる黒画素ブロ
ックを含まれないブロックだけを渡すことにより、ノイ
ズによる領域判別精度の低下を防ぐことができる。さら
に、ノイズによるブロックを除去することは、領域判別
対象になるブロック数を減らすことにもなり、領域判別
処理を高速化する効果もある。

【００３６】なお、本発明は、複数の機器から構成され
るシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適
用してもよい。

【００３７】また、本発明は、システムあるいは装置に
プログラムを供給することによって達成される場合にも
適用できることはいうまでもない。

【００３８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像データにノイズが含まれていても、画像領域の属性
判別精度を低下させない画像処理装置およびその方法を
提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる一実施例の領域判別手順の一例
を示すフローチャートである。

【図２】孤立画素か否かの判定方法を説明する図であ
る。

【図３】孤立画素の一例を示す図である。

【図４】輪郭線追跡によって抽出した黒画素ブロックの
一例を示す図である。

【図５】黒画素ブロックとノイズ判別ウィンドウの一例
を示す図である。

【図６】本実施例の画像処理装置の構成例を示すブロッ
ク図である。

【符号の説明】

１ 画像処理装置 ２ イメースキャナ １１ インタフェイスI/F １２ 二値化部 １３ ビットマップメモリ １４ ブロック抽出部 １５ ノイズ判定部 １６ 属性判定部 １７ バス

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された画像データから所定画素で囲
   まれた所定画素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所定画素領域の画像領
   域を判別する領域判別手段とを有することを特徴とする
   画像処理装置。
2. 【請求項２】 入力された画像データから所定画素で囲
   まれた所定画素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所定画素領域が所定サ
   イズ領域に含まれるか否かを判定する判定手段と、 前記判定手段によって前記所定サイズ領域からはみ出す
   と判定された所定画素領域の画像領域を判別する領域判
   別手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記抽出手段は、 必要に応じて入力された画像データを二値化する二値化
   部と、 前記二値化部で二値化された画像データを記憶する記憶
   部と、 前記記憶部に記憶された画像データをラスタスキャンし
   て所定画素を検出する検出部と、 前記検出部によって検出された所定画素の周囲画素を調
   べて該所定画素が孤立した所定画素か否かを判定する判
   定部と、 前記判定部の判定結果に基づいて、非孤立であると判定
   された所定画素に隣接する所定画素を検出して前記所定
   画素領域を抽出し、孤立であると判定された所定画素に
   対応する前記記憶部の記憶位置を所定データに置換する
   抽出部とを含むことを特徴とする請求項2に記載された
   画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記判定手段は前記所定サイズ領域に含
   まれると判定された所定画素領域に対応する前記記憶部
   の記憶位置を前記所定データに置換することを特徴とす
   る請求項3に記載された画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記所定画素は黒画素であり、前記所定
   データは白画素を表すことを特徴とする請求項3に記載
   された画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記所定サイズ領域は画像データの解像
   度情報と該画像データに含まれるノイズに応じて設定す
   ることを特徴とする請求項3に記載された画像処理装
   置。
7. 【請求項７】 入力された画像データから所定画素で囲
   まれた所定画素領域を抽出し、抽出された所定画素領域
   の画像領域を判別することを特徴とする画像処理方法。
8. 【請求項８】 入力された画像データから所定画素で囲
   まれた所定画素領域を抽出し、抽出された所定画素領域
   が所定サイズ領域に含まれるか否かを判定し、該所定サ
   イズ領域からはみ出すと判定された所定画素領域の画像
   領域を判別することを特徴とする画像処理方法。
9. 【請求項９】 前記所定画素領域の抽出は、 必要に応じて入力された画像データを二値化する二値化
   ステップと、 二値化された画像データを記憶手段に記憶する記憶ステ
   ップと、前記記憶手段に記憶された画像データをラスタ
   スキャンして黒画素を検出する検出ステップと、 前記検出ステップで検出された所定画素の周囲画素を調
   べて該黒画素が孤立した黒画素か否かを判定する判定ス
   テップと、 前記判定ステップで非孤立であると判定された所定画素
   に隣接する所定画素を検出して前記所定画素領域を抽出
   する抽出ステップと、 前記判定ステップで孤立であると判定された所定画素に
   対応する前記記憶手段の記憶位置を所定データに置換す
   る置換ステップとを含むことを特徴とする請求項8に記
   載された画像処理方法。
10. 【請求項１０】 前記所定サイズ領域に含まれると判定
    された所定画素領域に対応する前記記憶手段の記憶位置
    を前記所定データに置換することを特徴とする請求項9
    に記載された画像処理方法。