JPH0973538A - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像出力装置から出力された画像に付加され
た情報の記録方向と、画像の読取方向を一致させない
と、付加情報を読取ることができず、画像の向きを直し
て、再度、読取る必要がある。 【解決手段】 プロセッサ12は、画像入力装置11によっ
て読取られた粒子画像を、メモリ14に格納した後、予め
設定された閾値により粒子画像を二値化し、二値化され
た画像の連結領域からマーカドット候補を抽出し、抽出
したマーカドット候補の画像からマーカラインを推定す
ることにより、入力画像に付加された固定長Tのコード
情報の開始を表すマーカラインを検出するが、マーカラ
インが検出されなかった場合は、マーカドット候補の抽
出方向を変更する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置および
その方法に関し、例えば、画像出力装置から出力された
画像に付加された情報を読取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】本出願人は、疑似中間調によりカラー画
像を表現する画像出力装置から出力される画像に情報を
付加する技術を提案している。この付加情報の読取り
は、その画像出力を拡大して、紙やディスプレイに表示
したものを目視で読取ることにより行われている。

【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。つまり、付加情
報の記録方向は、画像出力装置や、記録媒体のサイズに
よって決まっている。しかし、付加情報の記録方向と、
記録媒体の読取方向を一致させないと、付加情報を読取
ることができず、記録媒体の向きを直して、再度、読取
る必要がある。

【０００４】本発明は、上述の問題を解決するためのも
のであり、画像の向きにかかわらず、付加情報を読取る
ことができる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方法は、入力画像
中の計測対象となる複数の連結領域それぞれの代表位置
を設定する設定ステップと、前記代表位置に基づいてそ
の連結領域の所定方向の特徴量を計測する計測ステップ
と、複数の前記特徴量と複数の前記代表位置とから直線
を検出する検出ステップと、前記直線を構成する連結領
域から該直線の位置を算出する算出ステップと、所定間
隔の格子を用いて前記算出ステップで得られた直線の位
置を評価する評価ステップと、前記評価ステップの評価
結果に基づいて所定の直線の位置を推定する推定ステッ
プと、前記検出ステップで直線を検出できなかった場合
または前記推定ステップで前記所定の直線の位置を推定
できなかった場合、前記計測ステップにおける前記特徴
量の計測方向を変更する変更ステップとを有することを
特徴とする。

【０００７】また、入力画像中の計測対象となる複数の
連結領域それぞれの代表位置を設定する設定ステップ
と、前記代表位置に基づいてその連結領域の所定方向の
特徴量を計測する計測ステップと、複数の前記特徴量と
複数の前記代表位置とから直線を検出する検出ステップ
と、前記直線を構成する連結領域から該直線の位置を算
出する算出ステップと、所定間隔の格子を用いて前記算
出ステップで得られた直線の位置を評価し、その評価結
果を記憶手段に記憶させる評価ステップと、前記計測ス
テップにおける前記特徴量の計測方向を変更する変更ス
テップと、前記記憶手段に記憶された前記計測方向それ
ぞれに対応する評価結果に基づいて所定の直線の位置を
推定する推定ステップ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装置は、入力画像
中の計測対象となる複数の連結領域それぞれの代表位置
を設定する設定手段と、前記代表位置に基づいてその連
結領域の所定方向の特徴量を計測する計測手段と、複数
の前記特徴量と複数の前記代表位置とから直線を検出す
る検出手段と、前記直線を構成する連結領域から該直線
の位置を算出する算出手段と、所定間隔の格子を用いて
前記算出手段によって得られた直線の位置を評価する評
価手段と、前記評価手段の評価結果に基づいて所定の直
線の位置を推定する推定手段とを備え、前記検出手段に
より直線が検出されなかった場合または前記推定手段に
より前記所定の直線の位置が推定されなかった場合、前
記計測手段は前記特徴量の計測方向を変更することを特
徴とする。

【０００９】また、入力画像中の計測対象となる複数の
連結領域それぞれの代表位置を設定する設定手段と、前
記代表位置に基づいてその連結領域の所定方向の特徴量
を計測する計測手段と、複数の前記特徴量と複数の前記
代表位置とから直線を検出する検出手段と、前記直線を
構成する連結領域から該直線の位置を算出する算出手段
と、所定間隔の格子を用いて前記算出ステップで得られ
た直線の位置を評価し、その評価結果を記憶手段に記憶
させる評価手段と、前記計測手段の計測方向を変更する
変更手段と、前記記憶手段に記憶された前記計測方向そ
れぞれに対応する評価結果に基づいて所定の直線の位置
を推定する推定手段とを有することを特徴とする。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明にかかる一実施形態
の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。

【００１１】

【第1実施形態】図1は本発明にかかる一実施形態の画像
処理装置の構成例を示すブロック図である。

【００１２】同図において、11は画像入力装置で、例え
ばスキャナやCCDカメラなどによって画像を入力するも
のである。

【００１３】15の画像出力装置で、モニタやプリンタな
どによって画像を出力するものである。

【００１４】12はプロセッサで、画像入力装置11によっ
て読取られた画像を処理して画像出力装置15へ出力す
る。また、プロセッサ12に接続された外部記憶装置13と
メモリ14は、プロセッサ12が実行するプログラムやデー
タなどの記憶に、画像の記憶に利用されるとともに、プ
ロセッサ12のワークメモリとしても利用される。

【００１５】本実施形態における代表的な入力画像の元
になる原稿には、固定長Tの情報がコードとしてその全
面に付加されている。すなわち、原稿のx方向における
インクで形成されたある特徴量をもつ点（以下「マーカ
ドット」という）の状態によって、コードの開始を表す
マーカラインと、一文字のコードを表すラインが付加さ
れている。従って、この原稿のy方向には、周期T+1で情
報が付加されていることになる。この情報を読取る際
は、予め決められた間隔の格子（以後「メッシュ」とい
う）を仮定して、このメッシュを用いて読取りを行う
が、本実施形態は、原稿の向きにかかわらず、マーカラ
インを推定するものである。

【００１６】以下、このマーカラインの位置を推定する
方法を説明するが、マーカラインの位置を推定する対象
になる画像は、インクの点で表現された原稿を、画像入
力装置11によりインクの点よりも充分に小さな領域を分
解できる解像度で読取った多値のディジタル画像（以下
「粒子画像」という）である。なお、粒子画像には濃淡
画像を用いるが、画像入力装置11で読取ったカラー画
像、または、RGBの分版画像やCMYKの分版画像などでも
よい。

【００１７】プロセッサ12は、画像入力装置11によって
読取られた粒子画像を、メモリ14に格納した後、以下の
処理を実行する。

【００１８】図2はマーカラインを推定する処理手順の
一例を示すフローチャートである。

【００１９】まず、ステップS21で、予め設定された閾
値により粒子画像を二値化し、ステップS22で二値化さ
れた画像の連結領域からマーカドット候補を抽出する。
なお、連結領域とは、ある画素が‘1’であるときに隣
接する画素が‘1’であるような領域のことである。続
いて、ステップS23で、抽出したマーカドット候補の画
像からマーカラインを推定し、ステップS24で例えば縦
横斜めの合計四方向すべて（図4参照）についてマーカ
ラインの推定を行ったかどうかを判定して、終了してい
れば処理を終了する。また、未了であればステップS25
へ進んで、マーカラインが推定できたかどうかを判定
し、推定できた場合は処理を終了し、推定できていない
場合はステップS26へ進んで、別方向のマーカドット候
補のデータを設定した後、ステップS23へ戻る。

【００２０】図3はステップS22の詳細例を示すフローチ
ャートで、連結領域からマーカドット候補を抽出する処
理の詳細を示す。

【００２１】ステップS31で二値画像にラベリングを施
し、ステップS32で各連結領域の面積（画素数）を計測
し、ステップS33でその面積が予め設定された範囲に含
まれる連結領域を抽出し、ステップS34で抽出した連結
領域それぞれの円形度を算出する。なお、円形度Cは次
式で定義される。 C = P^2/(4πS) …(1) ただし、 P: 周囲長 S: 面積 P^2: Pの二乗を表す

【００２２】続いて、ステップS35の算出した円形度Cが
予め設定された範囲に含まれる連結領域を抽出し、ステ
ップS36で抽出した連結領域それぞれの重心を算出し、
ステップS37で連結領域の各方向の特徴量を計測し、ス
テップS38で各方向の特徴量のうち最大の方向が所定方
向である連結領域をマーカドット候補として抽出する。
マーカドット候補を抽出する方向は、例えば、最初は図
4に示す方向0とし、以降、ステップS26において方向1，
方向2，方向3のように変更するが、勿論、これ以外の順
番に方向を変更してもよい。なお、各連結成分は、必
ず、何れかの方向に属するが、最大の特徴量が同じ場合
は二つ以上の方向に属しても構わない。

【００２３】図4はステップS37の特徴量計測処理を説明
するための図で、同図に示す升それぞれは一画素を表
し、陰影が付された画素は連結領域を構成している。ま
た、破線は特徴量を計測する方向を示し、破線が交わる
画素がこの連結領域の重心画素である。なお、図は四方
向の特徴量を計測する例を示しているが、これに限られ
るものではない。

【００２４】そして、重心画素から輪郭画素までの距離
を、方向0および方向2については一画素当り例えば「1
0」でカウントし、方向1および方向3については一画素
当り例えば「14」でカウントした結果を各方向の特徴量
とすると、図4に示す連結領域の各方向の特徴量は次の
ようになる。 方向0: 40 方向1: 28 方向2: 70 方向3: 28

【００２５】ステップS38において、方向2の特徴量が最
大を示す連結領域をマーカドット候補として抽出する場
合は、図4に示す連結領域はマーカドット候補として抽
出されることになる。

【００２６】図5はステップS23の詳細例を示すフローチ
ャートで、マーカラインを推定する処理の詳細を示す。

【００２７】ステップS51で、マーカドット候補の数を
判定して、それが三個未満のときはマーカラインなしと
して処理を終了し、また、三個以上のときはステップS5
2へ進んで、マーカドット候補であるラベル画像の各連
結領域の重心座標を求め、ステップS53でその重心座標
値からマーカライン候補を検出する。

【００２８】続いて、ステップS54でマーカライン候補
の数を判定して、候補がないときはマーカラインなしと
して処理を終了し、一個以上あればステップS55へ進ん
で、マーカライン候補と、そのマーカライン候補を構成
していないマーカドット候補とから、マーカライン評価
値を算出する。そして、ステップS56でマーカライン評
価値が最大のマーカライン候補をマーカラインとして推
定する。

【００２９】図6はステップS53の詳細例を示すフローチ
ャートで、マーカライン候補の検出の詳細を示す。

【００３０】まず、ステップS601で各変数(m,k,n,S)を
初期化し、ステップS602でマーカドット候補の重心のy
座標をソートし変数P(m)に格納する。

【００３１】次に、ステップS603で変数mとマーカドッ
ト候補数Mとを比較して、m>Mであれば処理を終了し、n
≦MであればステップS604へ進んで、P(m+k)-P(m)がマー
カライン検出幅ε1未満のときはステップS605へ進み、
それ以外のときはステップS611へ進む。

【００３２】P(m+k)-P(m)<ε1の場合は、ステップ605で
変数kを判定して、K>1ならばステップS608へジャンプ
し、k=1ならばn番目のマーカライン候補L(n)のために、
ステップS606で変数nをインクリメントし、ステップS60
7で変数SにP(m)を代入した後、ステップS608へ進む。続
いて、ステップS608でマーカドット候補P(m),P(m+k)が
マーカライン候補L(n)を構成することを登録し、ステッ
プS609で変数SにP(m+k)を加え、ステップS610で変数kを
インクリメントした後、次のマーカドット候補を処理す
るためにステップS604へ戻る。

【００３３】P(m+k)-P(m)≧ε1の場合は、ステップS611
で変数kを判定して、K<2ならばステップS614へジャンプ
し、K≧2ならばステップS612へ進む。k≧2は一本のマー
カライン候補を検出し終えたことを表し、ステップS612
でマーカライン候補L(n)を構成するマーカドット候補の
y座標の平均値S/kをマーカライン候補L(n)の値とし、ス
テップS613で変数Sを初期化する。続いて、ステップS61
4で変数mに変数kの値を加え、ステップS615で変数kを初
期化した後、次のマーカドット候補を処理するためにス
テップS603へ戻る。

【００３４】図7はステップS55の詳細例を示すフローチ
ャートで、マーカライン評価値を算出する処理の詳細を
示す。

【００３５】ステップS701およびS702で変数PI(n),n,m
を初期化し、ステップS703でm番目のマーカドット候補P
(m)がn番目のマーカライン候補L(n)を構成するか否かを
判定して、構成する場合はステップS704で次のマーカド
ット候補P(m+1)に移るため、変数mをインクリメントし
た後、ステップS703へ戻る。

【００３６】マーカライン候補L(n)を構成しないマーカ
ドット候補P(m)が見つかるとステップS705へ進んで、マ
ーカライン候補L(n)からマーカドット候補P(m)までの距
離Dを測り、ステップS706で距離Dをマーカライン周期T
で割った剰余Rを求め、ステップS707でRとT-Rの大きさ
を比較し、ステップS708またはS709で小さい方の値を偏
差Vに設定する。

【００３７】続いて、ステップS710で偏差Vとマーカラ
イン判定閾値ε2とを比較して、V>ε2の場合はステップ
S712へ進み、V≦ε2の場合はステップS711でマーカライ
ン評価値PI(n)にε2-Vを加算した後、ステップS712へ進
む。

【００３８】次に、ステップS712で変数mとマーカドッ
ト候補数Mとを比較して、m<Mであれば次のマーカドット
候補の処理に移るためステップS713で変数mをインクリ
メントした後、ステップS703へ戻る。また、m≧Mの場合
はステップS714へ進んで、変数nとマーカライン候補数N
とを比較して、n<Nであれば次のマーカライン候補の処
理に移るためステップS715で変数nをインクリメントし
た後、ステップS703へ戻り、n≧Nであれば処理を終了す
る。

【００３９】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、原稿の読取方向をマーカドットの記録方向に一致さ
せなくても、マーカラインを推定して、付加情報を読取
ることができるので、原稿の向きを直すなどの手間を省
くことができる。

【００４０】

【第2実施形態】以下、本発明にかかる第2実施形態の画
像処理装置を説明する。なお、第2実施形態において、
第1実施形態と略同様の構成については、同一符号を付
して、その詳細説明を省略する。

【００４１】前述した第1実施形態は、マーカラインを
推定できた時点で処理を終了する例を説明したが、すべ
ての方向についてマーカラインの推定を行い、それらの
結果から最終的にマーカラインを推定することもでき
る。このようにすれば、マーカラインの推定を誤ること
低減することができる。

【００４２】図8は第2実施形態のマーカラインを推定す
る処理手順の一例を示すフローチャートで、図2に示し
た処理と異なるステップだけを説明する。つまり、ステ
ップS83で、抽出したマーカドット候補の画像からマー
カライン候補を探索し、探索されたマーカライン候補の
評価値を得る。

【００４３】図9はステップS83の詳細例を示すフローチ
ャートで、図5に示した処理と異なるステップだけを説
明する。つまり、ステップS55で得られたマーカライン
候補の評価値を、そのマーカライン候補に対応させてメ
モリ14などに登録する。

【００４４】このようにしてメモリ14に登録された例え
ば四方向のマーカライン候補の評価値を、ステップS86
で参照し、評価値が最大であるマーカライン候補をマー
カラインとして推定する。

【００４５】

【他の実施形態】なお、本発明は、複数の機器（例えば
ホストコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プ
リンタなど）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（例えば、複写機，ファクシミリ
装置など）に適用してもよい。

【００４６】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやM
PU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し
実行することによっても、達成されることは言うまでも
ない。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコ
ード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、
そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構
成することになる。プログラムコードを供給するための
記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク，ハード
ディスク，光ディスク，光磁気ディスク，CD-ROM，CD-
R，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ROMなどを用
いることができる。

【００４７】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているOSなどが実際
の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述
した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは
言うまでもない。

【００４８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像の向きにかかわらず、付加情報を読取る画像処理装
置およびその方法を提供することができ、例えば、画像
出力装置から出力された画像に付加された情報を高精度
に読取らせることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる一実施形態の画像処理装置の構
成例を示すブロック図、

【図２】マーカラインを推定する処理手順の一例を示す
フローチャート、

【図３】図2に示すステップS22の詳細例を示すフローチ
ャート、

【図４】図3に示すステップS37の特徴量計測処理を説明
するための図、

【図５】図2に示すステップS23の詳細例を示すフローチ
ャート、

【図６】図5に示すステップS53の詳細例を示すフローチ
ャート、

【図７】図5に示すステップS55の詳細例を示すフローチ
ャート、

【図８】本発明にかかる第2実施形態のマーカラインを
推定する処理手順の一例を示すフローチャート、

【図９】図8に示すステップS83の詳細例を示すフローチ
ャートである。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像中の計測対象となる複数の連結
   領域それぞれの代表位置を設定する設定ステップと、 前記代表位置に基づいてその連結領域の所定方向の特徴
   量を計測する計測ステップと、 複数の前記特徴量と複数の前記代表位置とから直線を検
   出する検出ステップと、 前記直線を構成する連結領域から該直線の位置を算出す
   る算出ステップと、 所定間隔の格子を用いて前記算出ステップで得られた直
   線の位置を評価する評価ステップと、 前記評価ステップの評価結果に基づいて所定の直線の位
   置を推定する推定ステップと、 前記検出ステップで直線を検出できなかった場合または
   前記推定ステップで前記所定の直線の位置を推定できな
   かった場合、前記計測ステップにおける前記特徴量の計
   測方向を変更する変更ステップとを有することを特徴と
   する画像処理方法。
2. 【請求項２】 入力画像中の計測対象となる複数の連結
   領域それぞれの代表位置を設定する設定ステップと、 前記代表位置に基づいてその連結領域の所定方向の特徴
   量を計測する計測ステップと、 複数の前記特徴量と複数の前記代表位置とから直線を検
   出する検出ステップと、 前記直線を構成する連結領域から該直線の位置を算出す
   る算出ステップと、 所定間隔の格子を用いて前記算出ステップで得られた直
   線の位置を評価し、その評価結果を記憶手段に記憶させ
   る評価ステップと、 前記計測ステップにおける前記特徴量の計測方向を変更
   する変更ステップと、 前記記憶手段に記憶された前記計測方向それぞれに対応
   する評価結果に基づいて所定の直線の位置を推定する推
   定ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
3. 【請求項３】 前記入力画像は二値画像またはラベル画
   像であることを特徴とする請求項1または請求項2に記載
   された画像処理方法。
4. 【請求項４】 前記代表位置は連結領域の重心であるこ
   とを特徴とする請求項1または請求項2に記載された画像
   処理方法。
5. 【請求項５】 前記算出ステップは前記直線を構成する
   連結領域の座標値から該直線の位置を算出することを特
   徴とする請求項1または請求項2に記載された画像処理方
   法。
6. 【請求項６】 前記評価ステップは、前記算出ステップ
   で得られた直線の位置と、その直線を構成する連結領域
   の座標値との偏差を評価結果とすることを特徴とする請
   求項5に記載された画像処理方法。
7. 【請求項７】 入力画像中の計測対象となる複数の連結
   領域それぞれの代表位置を設定する設定手段と、 前記代表位置に基づいてその連結領域の所定方向の特徴
   量を計測する計測手段と、 複数の前記特徴量と複数の前記代表位置とから直線を検
   出する検出手段と、 前記直線を構成する連結領域から該直線の位置を算出す
   る算出手段と、 所定間隔の格子を用いて前記算出手段によって得られた
   直線の位置を評価する評価手段と、 前記評価手段の評価結果に基づいて所定の直線の位置を
   推定する推定手段とを備え、 前記検出手段により直線が検出されなかった場合または
   前記推定手段により前記所定の直線の位置が推定されな
   かった場合、前記計測手段は前記特徴量の計測方向を変
   更することを特徴とする画像処理装置。
8. 【請求項８】 入力画像中の計測対象となる複数の連結
   領域それぞれの代表位置を設定する設定手段と、 前記代表位置に基づいてその連結領域の所定方向の特徴
   量を計測する計測手段と、 複数の前記特徴量と複数の前記代表位置とから直線を検
   出する検出手段と、 前記直線を構成する連結領域から該直線の位置を算出す
   る算出手段と、 所定間隔の格子を用いて前記算出ステップで得られた直
   線の位置を評価し、その評価結果を記憶手段に記憶させ
   る評価手段と、 前記計測手段の計測方向を変更する変更手段と、 前記記憶手段に記憶された前記計測方向それぞれに対応
   する評価結果に基づいて所定の直線の位置を推定する推
   定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。