JPH09130614A - 画像処理装置 - Google Patents
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- JPH09130614A JPH09130614A JP7284707A JP28470795A JPH09130614A JP H09130614 A JPH09130614 A JP H09130614A JP 7284707 A JP7284707 A JP 7284707A JP 28470795 A JP28470795 A JP 28470795A JP H09130614 A JPH09130614 A JP H09130614A
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
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-
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Abstract
テライトドットを除去処理する画像処理方式を提供す
る。 【解決手段】 入力画像の画素分布をベクトルで表現す
るために、画素の幾何学的重心位置を検出するための参
照ウインドウを設定し、その参照ウインドウ内において
検出される重心の個数により、その個数に応じたベクト
ルを算出する。そして、算出されたベクトルに応じたフ
ィルタを作成し、作成されたフィルタをモアフォロジカ
ル フィルタ(Morphological Filter)としてフィルタ
処理を行うことにより画像の文字及び線部に現れるガタ
つき、とぎれ、サテライトドットを除去補正する。
Description
線のガタつき、とぎれ、孤立点(サテライトドット)の
補正を行うことを目的とする画像処理に関する。
像のエッジにおいて各種ガタつきが発生する。従来の2
値画像のガタつき補正の分野では、例えば特公昭60−
53982号公報に、画像信号を2値(黒、白)化した
2値信号を直ちに符号化せずに、主走査又は副走査方向
に関し、2値信号における或る区間の信号発生状況が予
め設定された一定条件に合致する場合、該区間の信号の
うちの所定部分を白信号から黒信号へ又は黒信号から白
信号へ修正することにより、画像の複雑な輪郭線がその
まま符号化されて電送されることのないようにする技術
が開示されている。例えば、1画素幅の文字や細線の存
在確率は小さいということを前提に、2画素分以上黒信
号が連続した後、1画素分のみ白信号になり、その後再
び2画素分以上黒信号が連続する場合は、前記1画素分
のみの白信号を黒信号に修正し、一方2画素分以上白信
号が連続した後、1画素分のみ黒信号になり、その後再
び2画素分以上白信号が連続する場合は、前記1画素分
のみの黒信号を白信号に修正し、黒信号と白信号が1画
素分ごとに交番する場合は、該交番の区間の信号をすべ
て黒信号又は白信号に修正するという手法により2値画
像のガタつきの補正及び孤立点(サテライトドット)の
除去を行う。
画像エッジ部近傍(一般的にはエッジ部から500μm
程度以内)に存在する孤立点のことである。
2値画像処理では、主走査方向及び副走査方向に関する
処理のみを行っているため、それら以外の方向に現れる
ガタつきに対しての補正を行うことができない。また、
一般的によく知られるガタつき補正手法として、以下に
示す方法が挙げられる。 (1)固定的非線形フィルタを用いたノイズ除去フィル
タリング (2)パターンマッチングによるフィルタリング (3)エッジ方向の追跡を用いたノイズ除去フィルタリ
ング しかし、(1)の手法では、非線形フィルタは、非定常
に現れるノイズに対して有効であるため画像のガタつき
低減に適してはいるが、予め設定された固定的なフィル
タを用いるため、非周期的に、なおかつ、様々な形態で
現れるガタつき、とぎれ、サテライトドットの除去はで
きないという問題がある。(2)及び(3)の手法は、
局所的な対象画像に対してフィルタは可変であるが、
(2)の手法の場合、(1)同様、様々な形態に対応す
るには、大多数のパターンの設定が必要となるため実用
に向かない。(3)の手法の場合、ラベリング処理が困
難となるため実用的でない。
るガタつき、とぎれ、サテライトドットを、これらの発
生形態によらず補正できる画像処理方式を提供すること
を課題とする。
するため、入力画像の局所領域内の画素分布から局所的
特徴パラメータを検出する手段と、前記検出手段により
検出された局所的特徴パラメータに基づいてベクトルを
算出する手段と、前記ベクトル算出手段により算出され
たベクトルに応じたフィルタを作成する手段と、前記フ
ィルタ作成手段により作成されたフィルタを用いてフィ
ルタ処理を行う手段とを有する画像処理装置を提供す
る。
画像を入力画像としてこれを処理する。いずれの入力画
像についても、入力画像の局所領域の画素分布から局所
的特徴パラメータを検出し、検出した局所的特徴パラメ
ータに基づいてベクトルを算出する。引き続きこの算出
したベクトルに応じたフィルタを作成し、このフィルタ
を用いてフィルタ処理を行うことで補正を行う。
は、画像の局所領域内におけるモーメントやメジアン、
重心などのことを指す。前記局所的特徴パラメータ検出
手段としては、代表例として、複数のサブマトリクスか
ら構成されるウインドウを設定して該ウインドウ内の画
像データを抽出することで該ウインドウ内の該複数サブ
マトリクスのそれぞれにおける画像の局所的特徴パラメ
ータを算出する演算手段を含んでいるものを挙げること
ができる。この場合、複数のサブマトリクスから構成さ
れるウインドウ(参照ウインドウ)を設定し、該ウイン
ドウ内の複数サブマトリクスのそれぞれにおける画像の
局所的特徴パラメータを算出することになる。
表例として、前記局所的特徴パラメータ検出手段により
検出されたパラメータの個数を算出する第1の演算手段
と、前記局所的特徴パラメータ検出手段により検出され
たパラメータが前記複数のサブマトリクスのうちいずれ
のサブマトリクスに属するかを判定する判定手段と、前
記第1の演算手段による演算結果と前記判定手段による
判定結果に応じてベクトルを算出する第2の演算手段と
を含んでいるものを挙げることができる。この場合、検
出した局所的特徴パラメータの個数を算出するとともに
該パラメータが前記複数のサブマトリクスのうちいずれ
のサブマトリクスに属するかを判定し、前記算出した局
所的特徴パラメータの個数と該判定結果に応じてベクト
ルを算出する。
表例として、前記ベクトル算出手段における第2の演算
手段により算出されるベクトルが2個の場合、それらの
ベクトルの大きさを比較し、且つ、比較結果により大き
い方のベクトルを選択しそのベクトルを対角線とする方
形フィルタを作成する手段と、3個の場合、それらのベ
クトルの終始点を頂点とする三角形フィルタを作成する
手段と、1個の場合、そのベクトルの終始点を結ぶ直線
形フィルタを作成する手段と、0個の場合、フィルタを
作成しない手段とを含んでいるものを挙げることができ
る。この場合、算出されたベクトルが2個のときはそれ
らのうち大きい方のベクトルを対角線とする方形フィル
タを作成し、3個のときは算出されたベクトルの終始点
を頂点とする三角形フィルタを作成し、1個のときはそ
のベクトルの終始点を結ぶ直線形フィルタを作成し、0
個のときはフィルタを作成しない。かかるフィルタによ
る処理は画像エッジ部のガタつき補正に有効である。
れるベクトルが0個の場合、前記局所的特徴パラメータ
検出手段における前記ウインドウの中心のみが有効画素
(下地が白の場合は黒画素、下地が黒の場合は白画素)
であるか否かを判定する判定手段と、ベクトルが0個の
場合において該判定手段によりウインドウの中心のみが
有効画素と判定されたとき、この画素をマスクする(下
地が白の場合、有効画素は黒画素であるから白にマスク
し、下地が黒の場合は黒にマスクする)手段とを設けて
もよい。このマスク処理はサテライトドットの除去補正
に有効である。
した各種手段及びそれによる処理を利用できるが、各部
で濃度差のある多値画像を2値化する際に各種ガタつき
の発生を抑制するために、画像濃度を考慮に入れて、前
記フィルタ作成手段に、さらに、濃度差に応じてフィル
タ成分に重み付けを行う手段を含めることができる。以
上説明した画像処理装置による画像処理の代表例では、
2値入力画像については文字や線画像に現れるガタつ
き、とぎれ、孤立点の原因となる画素の分布について複
数のサブマトリクスから構成される参照ウインドウを設
定し、その参照ウインドウ内における画素分布から局所
的特徴パラメータを求めることによりベクトルを算出す
る。さらに、算出されたベクトルに応じてフィルタ〔モ
アフォロジカル フィルタ(Morphological Filter) 〕
を作成することで、常に参照ウインドウ内の画素分布に
対して最適なフィルタを設定し、また、この参照ウイン
ドウを用いることによるフィルタ処理とサテライトドッ
ト除去処理を同時に行うことでガタつき、とぎれ、サテ
ライトドットが除去された画像を生成する。また、多値
画像においては、2値化の際のガタつき、とぎれの発生
を未然に防ぐ、又は十分抑制することができる。
参照して説明する。図1は本発明に係る画像処理装置の
概略構成を示すブロック図である。この画像処理装置
は、演算処理装置(以下、「CPU」という)10並び
にCPU10に接続された読み出し専用メモリ(以下、
「ROM」という)20及びランダムアクセスメモリ
(以下、「RAM」という)30を含んでいる。
グラムに従って動作する。RAM30は情報の格納、読
み出しに供される。画像データがイメージリーダ等から
入力される一方、処理後の画像データがプリンタ等へ出
力される。次にこの画像処理装置による画像処理につい
て説明する。 1.処理の概要 前記画像処理装置は、多値画像若しくは2値化した画像
を入力画像とし、これにフィルタ成分が逐次変化するフ
ィルタ処理を施すことにより、画像のガタつき、とぎ
れ、サテライトドットの除去を行うものである。多値画
像においては、2値化の際に、これらガタつき、とぎれ
等の発生が抑制されるように動作する。フィルタ処理は
以下の考え方を基本としている。図2に、処理の概略フ
ローチャートを示す。 (1)CPU10に入力されてきた画像データはRAM
30に格納されるが、ここではRAM30は1画面(乃
至は1頁分)の画像データを保持する。CPU10はR
AM30に記憶された1画面分の画像データに対し、参
照ウインドウ(フィルタのマトリクスサイズと同じ大き
さ)を設定し、該参照ウインドウ内の画素の画像データ
を読み出し、画素成分を抽出する。画素成分の抽出は、
参照ウインドウを複数のサブマトリクスからなる5つの
エリア(5つのサブマトリクス)に分割し、それぞれの
エリアの局所的特徴パラメータを求めることよる。 (2)抽出した画素成分より、参照ウインドウ内の画素
の分布をベクトルで表現する。 (3)このベクトルを利用することにより、参照ウイン
ドウ内の画像に最適なフィルタを作成し、フィルタ処理
を行う。作成するフィルタ及びフィルタ処理は、モアフ
ォロジー(Morphology)理論によるものである。 (4)以上のように読み出した画素に対するフィルタ処
理が終了すると、参照ウインドウを1画素分ずらして設
定し、さらに、その参照ウインドウについて前記(1)
〜(3)の手順でフィルタ処理を実行する。以後、入力
画像全体にわたり、このフィルタ処理を順次実行する。
像の場合に分けて説明する。なお、以下の説明は下地が
白の場合である。 2.2値画像の場合の処理の詳細 2−1.画素成分の抽出 フィルタ処理は、まずフィルタのマトリクスサイズを設
定し、参照ウインドウも同サイズに設定する。ここで
は、マトリクスサイズを5×5とし、局所的特徴パラメ
ータを重心とした場合を例にとり説明する。画素成分の
抽出は、図3に示すように参照ウインドウを1〜5のサ
ブマトリクス(以下、「エリア」という。)に分割し、
エリア1〜4のそれぞれについて、黒画素の座標値によ
り幾何学的重心を求めることによる。また、エリア5は
1画素分のエリアであるが、これは、後述のサテライト
ドット除去処理を行うためのものである。求められた重
心は、後述の参照ウインドウ内の画素分布のベクトル表
現に利用する。重心計算式〔式(1)〕を次に示す。
座標を示す。添字aは1,2,3,4の一つであり、エ
リアナンバーを示す。(xi ,yi )は黒画素座標値、
nはエリア内の黒画素数を示す。なお、エリア内に黒画
素が存在しない場合は、そのエリアのみ重心の算出は行
わない。
出し、これを用いてフィルタのマトリクス成分を決定す
るが、常に全てのエリアから重心が求められるとは限ら
ないため、参照ウインドウ内において求められる重心の
数によるベクトルの算出からフィルタ作成の過程を以下
に示す。 (1)重心が4個の場合 この場合は、図3に示すエリア(サブマトリクス)1〜
4のそれぞれから重心が求められる場合である。例え
ば、図4(A)に示すように、参照ウインドウ内のエリ
ア1〜4のそれぞれに黒画素が存在するとき、各エリア
について重心を求めることができる。 各エリアにおけ
る重心座標位置を前記式(1)から求めると次のように
なる。
れた場合、参照ウインドウの中心に関して向かい合うエ
リアの重心から2つのベクトルを算出する(エリア1、
3からベクトルaを、エリア2、4からベクトルbを求
める)。次に|ベクトルa|、|ベクトルb|を比較し
大きい方を選択する(図4(A)の場合 ベクトル
b)。これは、より大きな範囲に影響を及ぼすオペレー
タを作成することにより、より大きな補正効果をねらう
ためである。そして、このベクトルを対角線とする長方
形の内部をフィルタ成分としてもつ方形フィルタを作成
する。作成されたフィルタを図4(B)に示す。図4
(B)に示すフィルタは、モアフォロジー(Morpholog
y)理論によるダイレーション(Dilation)オペレータ
としてフィルタ処理を行うものである。なお、通常のフ
ィルタ処理においての注目画素(処理対象画素)は、フ
ィルタの(x,y)=(0,0)中心となるが、本処理
においては、ダイレーション(Dilation)オペレータと
しての効果を確実にあげるため、注目画素をフィルタの
範囲(図4(B)において0で示される)の中央とす
る。この注目画素の決定方法は、ベクトルb(大きい方
のベクトル)の中点を算出し(小数点以下四捨五入)、
その中点座標の存する画素を注目画素とする。そして注
目画素が白画素なら黒画素に変換する。なお、注目画素
が白画素なら黒画素に変換する点については後述する、
重心が3個の場合、2個の場合、1個の場合も同様であ
る。図4(C)に図4(A)の状態に対してフィルタ処
理を行った場合の結果を示す。注目画素(x,y)=
(−1,0)の濃度の変換が行われている。 (2)重心が3個の場合 この場合は、三つのエリアからのみ重心が求められる場
合である。例えば、図5(A)に示すように参照ウイン
ドウ内に黒画素が存在し、重心が求められた場合は、ま
ず前述(1)の場合(重心が4個の場合)と同様に、中
心に関して向かい合うエリアの重心からベクトルを算出
する。図5(A)の場合は、エリア1、3よりベクトル
aが算出される。次に、ベクトルaの始点及び終点より
残ったエリア4の重心に対して2つのベクトルb、ベク
トルcを算出する。そして、このように算出された三つ
のベクトルからそれらを各辺とする三角形の内部をフィ
ルタ成分としてもつ三角形フィルタを作成する。作成さ
れたフィルタを図5(B)に示す。この場合の注目画素
は、三角形の頂点より、その重心座標を算出し、その重
心座標となる画素を注目画素とする。また、このフィル
タをダイレーション(Dilation)オペレータとして図5
(A)の状態に対して処理を行った場合の結果を図5
(C)に示す。 (3)重心が2個の場合 この場合は、2個の重心から1つのベクトルを算出す
る。例えば、図6(A)に示すように参照ウインドウ内
に黒画素が存在し、重心が求められた場合は、ベクトル
aが求められ、このベクトルに相当する直線フィルタを
作成する。作成されたフィルタを図6(B)に示す。こ
の場合の注目画素は、ベクトルaの中点座標となる画素
とする。また、このフィルタをダイレーション(Dilati
on)オペレータとして図6(A)の状態に対して処理を
行った場合の結果を図6(C)に示す。 (4)重心が1個若しくは0個の場合 これらの場合は、ベクトルの算出は行わずフィルタ処理
も行わない。但し、エリア1〜4の全てに黒画素が存在
しない場合(重心が0個)、エリア5に黒画素が存在す
る場合のみ、現在の注目画素がサテライトドットである
とみなし、白にマスクする処理を行う(周囲の黒画素か
ら、2ドット以上離れて存在する黒画素をサテライトド
ットとみなしている。)。この場合の処理例を図7に示
す。
ことにより、ガタつき、とぎれ、サテライトドットの除
去補正を行うことができる。図9(A)の画像は多値画
像を補正を行わず誤差拡散方により2値化した画像であ
り、文字部においてはエッジ部にガタつき(凹凸)及び
サテライトドットが発生している。また、線部において
は、とぎれが発生している。これに対し図9(B)に示
す画像は、かかる2値画像に対し以上説明した本発明に
よる補正処理を実行して得た画像を示している。図9
(B)から分かるように、本発明による画像処理を行っ
た補正後の画像では、ガタつき等が大幅に除去されてお
り、滑らかな画像が生成されている。
について説明する。 3.多値画像の場合の処理の詳細 入力画像が多値の場合も、基本的な処理は2値画像の場
合の処理に準ずるものである。よって、ここでは2値画
像と処理の違う箇所のみを説明する。なお、マトリクス
サイズ、局所的特徴パラメータは2値の場合と同様の例
を挙げる。
を決定し、この注目画素を黒画素に変換したが、多値画
像の場合は、注目画素を決定し、該注目画素をフィルタ
内の画素の最大濃度と同じ濃度の画素に変換する。重み
付けをする場合は、重み付け後のフィルタ内の最大濃度
画素と同濃度の画素に変換する。 3−1.画素成分の抽出 多値画像の場合、画素毎の濃度が異なるため、重心計算
については前記式(1)に代え、次の重心計算式(2)
を採用する。式(2)において(xag,yag)は重心座
標を示し、添字aは1,2,3,4の一つであり、エリ
ア(サブマトリクス)のナンバーを示す。(xi ,
yi )は黒画素座標値、zi は濃度を表す。
し、多値の場合においては、ベクトルを3次元的に扱う
ことにより、重心のz成分(濃度)の小さい値の方を始
点、大きい値の方を終点とする。なお、濃度差が無い場
合は、2値の場合と同様に、エリア1から3、エリア2
から4をベクトルの方向とする。このようにベクトルを
算出することで5×5ウインドウ内のエッジ方向と傾き
(濃度変化の度合い)を知ることができる。また、これ
らを利用することで、フィルタ成分に重みを付け、補正
効果を制御することができる。図8(A)に参照ウイン
ドウ内の画素の濃度値とベクトル算出例を示す。図8
(A)において各画素内の数値(10、80、100
等)は画像濃度を表している。各エリア(サブマトリク
ス)1〜4の重心座標は式(2)よりそれぞれ(−1,
−1)、(1,−1)、(1,2)、(−1,1)とな
る。エリア1と3の重心座標値の濃度は“40”と“8
0”であるので、ベクトルaの始点はエリア1の重心
(−1,−1)に、終点はエリア3の重心(1,2)に
とる。エリア2と4に関しても同様にベクトルbが決定
される。
トルの大きさの大きい方(この場合|ベクトルa|)を
対角線として作成する。なお、ベクトルの大きさはx−
y平面内のみを参照する。作成したフィルタを図8
(B)に示す。一方、ベクトルa、ベクトルbは、エッ
ジの方向と傾き(濃度差)を表しているため、これを利
用することでフィルタ成分に重み付けを行い、補正効果
を制御することができる。例えば、多値画像の2値化に
誤差拡散法を用いた場合、濃度変化が急峻なエッジで
は、孤立点(サテライトドット)が発生する場合があ
る。このような場合、エッジの傾きに応じてフィルタ成
分に重みを付けることで濃度変化を滑らかにし、2値化
の際の孤立点の発生を抑制する効果をあげることができ
る。図8(C)に重み付けを行ったフィルタの例を示
す。低濃度部には大きな重み付けを、高濃度部には小さ
な重み付けを与えることで濃度の補正を行うことができ
る。なお、ここでの重み付けはフィルタの範囲内(図8
(B)において0で示される範囲内)において、最大及
び最小値濃度を持つ画素に対して、それぞれ−10、+
10を加えている。
(B)(重み付け無し)、図8(C)(重み付けあり)
のフィルタをダイレーション(Dilation)オペレータと
して処理した場合の結果である。図8(B)の重み付け
無しフィルタを用いる処理では、該フィルタ内の注目画
素の画素濃度が図8(D)に示すように該フィルタ内の
最大濃度100に変換されている。また、図8(C)の
重み付け有りフィルタによる処理では、注目画素濃度
が、該フィルタ内の重み付け後の最大濃度(100−1
0)=90に変換されている。
ことにより、ガタつき、とぎれ、サテライトドットの除
去補正を行うことができる。図10に多値画像の場合の
処理例を示す。図10(A)は多値画像を補正を行わず
誤差拡散方により2値化した画像を示している。また、
図10(B)は同じ多値画像を本発明による補正処理
(重み付けなし処理)を施してから誤差拡散方により2
値化した画像を示している。
が急になっていたところ、本発明による処理を施さなか
った図10(A)の2値化画像ではエッジ近傍に多数の
孤立点が発生しているが、本発明による処理を施した図
10(B)の2値化画像では孤立点の発生が殆どみられ
ない。なお、以上説明した画像処理はソフトウエアを利
用して実行しているが、ハードウエアを使って実行する
ことも可能である。
用して実行する場合、以上説明した各処理のプログラム
をコンピュータで読み出し可能に記録した記録媒体を準
備しておき、この記録媒体を用いて、本発明に係る画像
処理装置を提供したり、該画像処理を実行してもよい。
するガタつき、とぎれ、サテライトドットを、これらの
発生形態によらず補正できる画像処理方法及び装置を提
供することができる。
示すプロック図である。
ートである。
の分割を表す図である。
の処理例を示すものであり、図(A)はベクトル算出方
法、図(B)は作成されるフィルタ、図(C)はフィル
タ処理結果をそれぞれ表す図である。
の処理例を示すものであり、図(A)はベクトル算出方
法、図(B)は作成されるフィルタ、図(C)はフィル
タ処理結果をそれぞれ表す図である。
の処理例を示すものであり、図(A)はベクトル算出方
法、図(B)は作成されるフィルタ、図(C)はフィル
タ処理結果をそれぞれ表す図である。
理を表す図である。
(A)はベクトル算出方法、図(B)は重み付け無しの
フィルタ、図(C)は重み付けありのフィルタをそれぞ
れ表す図であり、図(D)、図(E)はそれぞれ図
(B)、図(C)に示すフィルタをオペレータとした処
理結果を表す図である。
であり、図(A)は多値画像を誤差拡散法により2値化
した比較例としての画像を、図(B)は同2値化画像に
本発明による処理を施した後の画像を示す図である。
を示すもので、図(A)は元画像である多値画像を誤差
拡散法により2値化した比較例としての画像を示し、図
(B)は同じ元画像である多値画像に本発明による処理
を施して2値化した画像を示す図である。
Claims (6)
- 【請求項1】 入力画像の局所領域内の画素分布から局
所的特徴パラメータを検出する手段と、前記検出手段に
より検出された局所的特徴パラメータに基づいてベクト
ルを算出する手段と、前記ベクトル算出手段により算出
されたベクトルに応じたフィルタを作成する手段と、前
記フィルタ作成手段により作成されたフィルタを用いて
フィルタ処理を行う手段とを有する画像処理装置。 - 【請求項2】 前記局所的特徴パラメータ検出手段は、
複数のサブマトリクスから構成されるウインドウを設定
して該ウインドウ内の画像データを抽出することで該ウ
インドウ内の該複数サブマトリクスのそれぞれにおける
画像の局所的特徴パラメータを算出する演算手段を含ん
でいる請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項3】 前記ベクトル算出手段は、前記局所的特
徴パラメータ検出手段により検出されたパラメータの個
数を算出する第1の演算手段と、前記局所的特徴パラメ
ータ検出手段により検出されたパラメータが前記複数の
サブマトリクスのうちいずれのサブマトリクスに属する
かを判定する判定手段と、前記第1の演算手段による演
算結果と前記判定手段による判定結果に応じてベクトル
を算出する第2の演算手段とを含んでいる請求項2記載
の画像処理装置。 - 【請求項4】 前記フィルタ作成手段は、前記ベクトル
を算出する第2の演算手段により算出されるベクトルが
2個の場合、それらのベクトルの大きさを比較し、且
つ、比較結果により大きい方のベクトルを選択しそのベ
クトルを対角線とする方形フィルタを作成する手段と、
3個の場合、それらのベクトルの終始点を頂点とする三
角形フィルタを作成する手段と、1個の場合、そのベク
トルの終始点を結ぶ直線形フィルタを作成する手段と、
0個の場合、フィルタを作成しない手段とを含んでいる
請求項3記載の画像処理装置。 - 【請求項5】 前記フィルタ作成手段が、さらに、濃度
差に応じてフィルタ成分に重み付けを行う手段を含んで
いる請求項4記載の画像処理装置。 - 【請求項6】 前記ベクトル算出手段により求められる
ベクトルが0個の場合、前記局所的特徴パラメータ検出
手段における前記ウインドウの中心のみが有効画素(下
地が白の場合は黒画素、下地が黒の場合は白画素)であ
るか否かを判定する判定手段と、ベクトルが0個の場合
において該判定手段によりウインドウの中心のみが有効
画素と判定されたとき、この画素をマスクする(下地が
白の場合は白にマスクし、下地が黒の場合は黒にマスク
する)手段とを備えた請求項4又は5記載の画像処理装
置。
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