WO2012132051A1 - 細線・文字検出方法及び装置 - Google Patents

細線・文字検出方法及び装置 Download PDF

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正史 東
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株式会社ナナオ
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    • G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
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    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition

Definitions

  • the present invention relates to an image processing method for detecting characters and thin line portions from a digital image, and in particular, a thin line / character detection method capable of easily and accurately detecting characters having a line width of 1 pixel, 2 pixels, or 3 pixels. And an image display device.
  • Patent Document 1 discloses a method for detecting a black character having a line width of 1 dot in a color copier.
  • image data to be detected is converted from R, G, B data to Y (luminance component), I, Q (saturation component) data, and processed using only Y data that is a luminance component. I do.
  • Y luminance component
  • I saturation component
  • the target pixel is set in the raster order for the input image, and a 3 ⁇ 3 pixel region centered on the target pixel is extracted.
  • the final fine line determination is performed from the luminance value and threshold value of the pixel in the 4.3 ⁇ 3 pixel region, and if it is determined as a thin line, a thin line code is added to the target pixel.
  • Patent Document 1 cannot detect lines other than black characters, that is, intermediate gradation lines.
  • the background must be a single color, that is, it cannot be detected with a gradually changing background such as a gradation.
  • There are problems such that only a straight line can be detected in a 3 ⁇ 3 pixel region, and lines other than one pixel width cannot be detected.
  • the thin line / character detecting method for detecting a thin line or character having a width of one pixel, a 4 ⁇ 4 pixel matrix centered on the target pixel from the input image data.
  • a matrix acquisition means for acquiring a plurality of templates, a template variation determination means for determining a degree of variation from the matrix acquisition means and the plurality of templates, and a matrix in the matrix acquired in the matrix acquisition step.
  • a color number determination unit that determines the number of colors of a pixel; and a character determination unit that determines whether or not the target pixel is a line or a character.
  • the template variation determination unit includes a matrix acquired by the matrix acquisition unit.
  • the degree of variation is determined from the pixels that match each template among the pixels in It is determined whether the degree of variation that minimizes the degree of flicker is greater than a specific value, and the number of colors determination unit determines whether the number of colors in the matrix acquired by the matrix acquisition unit is smaller than a specific value. Then, the character determination unit determines that the pixel of interest is a line or a character from the determination result of the template variation determination unit and the determination result of the color number determination unit.
  • the fine line or character is detected based on the degree of variation of pixels in the small region matrix centered on the target pixel. Perform character judgment. Since only the degree of variation is determined, a precise template for recognizing it as a fine line or character is not necessary, and it can be determined with a simple configuration. Further, it is possible to determine thin lines and characters of all gradations without depending on the gradation of thin lines and characters. Further, the number of colors of the pixels in the small area matrix is determined in order to prevent erroneous determination. Accordingly, it is possible to accurately determine a set portion of pixels that are somewhat sparse, such as a natural image that easily causes erroneous determination.
  • matrix acquisition means for acquiring a 5 ⁇ 5 pixel matrix centered on the target pixel from the input image data;
  • a plurality of templates are prepared in advance, and from the matrix acquisition unit and the plurality of templates, a template variation determination unit that determines the degree of variation, and the number of colors of pixels in the matrix acquired by the matrix acquisition unit are determined.
  • a color number determination unit, and a character determination unit that determines whether or not the pixel of interest is a thin line or a character, and the template variation determination unit includes the pixels in the matrix acquired by the matrix acquisition unit.
  • the degree of variation is calculated from the pixels that match each template, and the variation that minimizes the variation of each template It is determined whether the frequency is greater than a specific value, the color number determination means determines whether the number of colors in the matrix acquired by the matrix acquisition means is smaller than a specific value, and the character determination means, From the determination result of the template variation determination step and the determination result of the color number determination means, it is determined that the pixel of interest is a thin line or a character.
  • the thin line / character detection method of the second aspect it is possible to detect a thin line / character having a width of 2 pixels.
  • a matrix center part obtaining means for obtaining a matrix of 2 ⁇ 2 pixels including the target pixel and surrounding pixels, and a one-pixel line width
  • a line width determining unit that determines whether the line or character is a line
  • a line width determining unit obtains a degree of variation of pixels in the matrix acquired by the matrix center acquisition unit, and the degree of variation is specified. When the value is larger than the value, it is determined as a thin line or character having a width of one pixel line.
  • a thin line or character having one pixel line width can be obtained with a more accurate and simple configuration. Can be determined.
  • a matrix center acquisition means for acquiring a 3 ⁇ 3 pixel matrix including the target pixel and surrounding pixels, and a two-pixel line width
  • a line width determining unit that determines whether the line or character is a line
  • a line width determining unit obtains a degree of variation of pixels in the matrix acquired by the matrix center acquisition unit, and the degree of variation is specified.
  • the value is larger than the value, it is determined as a thin line or character having a width of 2 pixels.
  • a thin line or character having a width of 2 pixels can be obtained with a more accurate and simple configuration. Can be determined.
  • the dispersion of the target pixel is used as a method of obtaining the degree of variation.
  • the thin line / character detection method of the fifth aspect it is possible to make a simple and accurate determination only by calculating the variance between the target pixels without performing a calculation such as comparing each pixel.
  • the template is used for extracting pixels to be used for determination from a target matrix.
  • the template is not collated with the target matrix in units of data, but only a pixel used for determination is extracted, so that a simple configuration is sufficient.
  • the thin line or character having an n pixel line width can be obtained with a more accurate and simple configuration. Can be determined.
  • the character or line is determined from the variation of the pixels in the small region including the target pixel, it does not depend on the gradation of the character or line. Further, even when the background is not a single color by determining the number of colors, it can be handled only by setting a threshold.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a thin line / character detection method according to a first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of a template variation determination unit according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a color number determination unit according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is an image diagram of a small area matrix acquired from an input image according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is an image diagram of a template pair according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is an image diagram for explaining an operation of determining a character according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is an image diagram for explaining an operation of determining that the character is not a character according to the first embodiment.
  • the first embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
  • the present invention constitutes a part of a fine line / character detection method and apparatus, and the entire apparatus applied to the thin line / character detection method and apparatus is used in, for example, a display device and is widely used. Details are omitted here.
  • the processing configuration is the same in the case of an apparatus.
  • each processing configuration described below is also applied as an apparatus in an image processing ASIC or the like.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention
  • FIGS. 16 and 17 are flowcharts.
  • a matrix acquisition unit matrix acquisition step (matrix acquisition step) (200) that receives an input image signal and acquires a small region matrix centered on the target pixel, and a small region centered on the target pixel from the matrix acquisition unit
  • Template variation determination means template variation determination step) (300) to which a matrix is input
  • color number determination means color number determination step) (400) to which a small region matrix is input
  • template variation determination means 300)
  • the number-of-colors determination means 400
  • character determination means character determination step
  • character determination step character determination step
  • the input image signal here is a digital signal and can be applied in various formats such as an RGB signal and a YUV signal.
  • the character determination means (500) when all the input determination results are determined to be fine lines / characters, the final result is determined to be thin lines / characters.
  • FIG. 2 is a block diagram of the template variation determination means (300).
  • the template pixel acquisition means (310) has a template storage means, extracts pixels applicable to each template from the input small area matrix, and outputs each of them.
  • the variation degree calculation means (320a, 320b) are prepared for the number of stored templates, and 320a and 320b are configured as a pair, and calculate and output the variance of each inputted template pixel.
  • the maximum value acquisition unit (330) receives the variance values calculated from the variation degree calculation units 320a and 320b, and outputs the larger value.
  • the minimum value acquisition means (340) receives the maximum variance value output from each maximum value acquisition means (330), and outputs the minimum value among them as the minimum variation degree.
  • the threshold value determination means (350) compares the value input from the minimum value acquisition means (340) with a specific threshold value, and determines that the minimum variation degree is larger, it is a fine line / character, and flag Is output.
  • FIG. 3 is a block diagram of the color number determination means (400).
  • the small region constituting pixel type number measuring means (410) measures the number of types of pixels in the small area matrix, that is, the number of colors, inputted from the matrix obtaining means (200).
  • the threshold value determination means (420) compares the number of pixel types input from the small-area constituent pixel type number measurement means (410) with a specific threshold value. It is determined that there is a flag and a flag is output.
  • the background of the character is assumed to be a single color or gradation, or a set of constant colors such as a rainbow, and within the small area matrix. Whether or not the image is a natural image area is determined based on the number of colors included in the image. The number of colors is counted using a histogram or the like. The threshold value for the number of colors is used for the determination, but this value varies depending on the size of the small area matrix and the width of each background color allowed.
  • FIG. 4 is a small region matrix acquired by the matrix acquisition means (200) when detecting a one-pixel thin line character. From the entire input image, a small region matrix of 4 ⁇ 4 pixels including the peripheral pixels as shown in the drawing with the target pixel to be processed as the center is extracted. Note that the pixel of interest and its surrounding pixels can be taken in any way, but it is desirable that the pixel be closer to the center of the matrix.
  • FIG. 5 is an example of a template.
  • the template is composed of (V0, V1), (V2, V3), (V4, V5), (V6, V7) and 1 to 4 sets, and has the same size of 4 ⁇ 4 pixels as the small region matrix. is there.
  • a template pixel acquisition unit (310) which is a preceding stage of the template variation determination unit (300), applies the applied small area matrix to extract pixels from the matrix. For example, in the case of V0, right 2 ⁇ 4 pixels are extracted, and left 2 ⁇ 4 pixels are masked. In the case of V1, the left 2 ⁇ 4 pixels are extracted and the right 2 ⁇ 4 pixels are masked.
  • the pixels extracted by the template are respectively sent to a variation degree calculation means (320a, 320b) configured as a pair.
  • the pixels extracted at V0 are sent to 320a, the pixels extracted at V1 are sent to 320b, and the other sets are sent to the respective variation degree calculation means in the same manner.
  • the target pixel number m is 8 pixels in the case of templates V0, V1, V2, and V3, and 10 pixels in the case of V4, V5, V6, and V7.
  • the variance values calculated by the variation degree calculation means (320a, 320b) are sent as a pair to the maximum value acquisition means (330).
  • the maximum value acquisition means (330) selects the larger value as the maximum value.
  • the minimum value acquisition means (340) selects the minimum value among the maximum values sent from the maximum value acquisition means (330).
  • the minimum value selected by the minimum value acquisition means (340) is compared with a predetermined threshold value by the threshold value determination means (350). If the minimum value is large, it is determined to be a fine line / character and a flag is set.
  • the calculations in the template variation determination means described above can be summarized by the following formula.
  • FIG. 6 shows a case where the character region of “su” in the one-pixel thin line character “sports” (910) is the target pixel.
  • a 4 ⁇ 4 pixel matrix (920) is extracted with the upper left second pixel as the target pixel as the center.
  • Template pixels (930, 940, 950, 960) are extracted by applying the templates V0 to V7 to this matrix.
  • the value (970) having the larger variance value is taken from each template pixel pair, and the minimum value (980) is selected from these values.
  • a predetermined threshold value is determined (990), and if it is larger than the threshold value, it is determined that the pixel line width is a thin line / character.
  • FIG. 7 is a specific example in the peripheral region of the one-pixel thin line character “sports”. In this example, it is determined that the periphery of the character is plain and is not one pixel line thin line / character.
  • a line width determining means is added to the configuration of the first embodiment in order to further improve the accuracy.
  • FIG. 8 is a block diagram according to the second embodiment, and FIGS. 10 and 11 are flowcharts.
  • Matrix acquisition means (matrix acquisition step) (200), template variation determination means (template variation determination step) (300), color number determination means (color number determination step) (400), character determination means (second embodiment)
  • the character determination step (500) is the same as that of the first embodiment including the operation, and only the line width determination means (line width determination step) (700) is added.
  • FIG. 9 is a block diagram of the line width determining means.
  • the small area matrix is input from the matrix acquisition means (200), and the matrix central part is acquired by the matrix central part acquisition means (710).
  • the small region matrix is 4 ⁇ 4 pixels
  • the central portion of the matrix is the center 2 ⁇ 2 pixels.
  • the central part of the matrix is input to the variation determination means (720) to obtain the variation degree.
  • the degree of variation the variance value calculation is used as in the template variation determination unit (300), but other methods may be used.
  • the degree of variation is sent to the threshold determination means (730) and compared with a predetermined threshold. If the degree of variation is greater than a predetermined threshold, it is determined that the line width is a fine line / character, and a flag is set.
  • the accuracy can be further improved by adding the determination process to the first embodiment.
  • the present invention is not limited to the above embodiment, and can be modified as follows.
  • the template variation determination unit, the color number determination unit, and the line width determination unit are configured in parallel. May be. In this case, accuracy and efficiency can be improved by using the flow illustrated in FIGS. 10 and 11 and FIGS.
  • FIG. 13 shows a small region matrix
  • FIG. 14 shows a template
  • FIG. 15 shows an example of pixels used for line width determination.
  • the size of (2n + 1) ⁇ (2n + 1) is used for the small area matrix and template
  • the size of (2n ⁇ 1) ⁇ (2n ⁇ 1) is used for the line width determination. become.
  • the eight templates shown here are merely examples, and the number of templates may be further increased in order to improve accuracy.
  • Each of the above-described sizes indicates the size that is most efficient in terms of accuracy and simplification of the configuration according to the present invention. Needless to say, a larger size is also possible.
  • the configuration and processing are large and not efficient.
  • the individual line width unit is exemplified mainly for the fine line / character determination of one pixel line width.
  • the present invention is not limited to this. It is also possible to adopt a routine process that can be selectively applied to the width and repeats the determination for each line width.
  • the means for preparing the template is illustrated as being stored in the template storage means.
  • the present invention is not limited to this, and the template is prepared in any place where network connection is possible.
  • it includes taking a method of accessing and acquiring at a necessary timing.
  • the storage means prepared in advance can be updated and rewritten with an improved template.

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Abstract

【課題】画像中から、中間階調の、特に１画素線幅の細線・文字を簡素且つ高精度に検出できる細線・文字検出方法を提供する。 【解決手段】画像データの注目画素を中心とした小領域マトリクス内の、画素のばらつき度合と色数から、注目画素が細線・文字であるかを判定する。小領域マトリクスから複数のテンプレートを用いて各々画素を抽出し、前記画素間でばらつき度を求め、該各ばらつき度の中から最小となるばらつき度を求める。最小ばらつき度が所定より大きい、且つ小領域マトリクス内の画素の色数が所定より小さい場合、細線・文字であると判定する。

Description

細線・文字検出方法及び装置
本発明は、デジタル画像から文字や細線部を検出する画像処理方法に関し、特に、線幅が１画素、２画素、３画素の文字を簡易且つ高精度に検出することのできる細線・文字検出方法および画像表示装置に関する。
モニタやプリンタなどでは文字とそれ以外の領域について同じ処理を行うと、文字本来の形状を失うことがある。そこで画面内の文字・線の検出を行い別に処理する。従来技術の多くはスキャナ読み込み画像を対象としているため、TextファイルやWebページの文字など１画素幅のものまで考慮しているものは少ない。
特許文献１に開示される従来技術では、カラーコピー機において１ドットの線幅で構成される黒文字を検出する方法が開示されている。本技術では、検出対象となる画像データを、Ｒ，Ｇ，ＢデータからＹ（輝度成分），Ｉ，Ｑ（彩度成分）データに変換し、輝度成分であるＹデータのみを利用して処理を行う。具体的には、
１．入力画像についてラスタ順に注目画素を設定していき、注目画素を中心とした３×３画素の領域を抽出する。
２．領域内の左上を０として、０から８までのポイントを付ける。
３．領域内の画素のうち、輝度値の低い３画素を抽出し、その３画素のポイントを合計する。この合計ポインが１２の場合はその３画素は細線候補なので次の４の処理に移る。それ以外の場合はここで処理を終了し、次の画素に移る。
４．３×３画素領域内の画素の輝度値と閾値から最終的な細線判定を行い、細線と判定された場合は注目画素に細線コードを付加する。
上述の処理により、３×３画素の小領域の中で直線的に並んだ周囲より特に暗い画素群を検出することができる。
特開２００３－２６４６８９
しかしながら、特許文献１の方法では、黒文字以外、即ち中間階調の線検出ができない。背景が単色でなければならない、即ちグラデーションのような徐々に変化していく背景では検出できない。３×３画素領域において一直線になるものしか検出できない、１画素幅以外の線検出ができない、等の課題があった。
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明においては、１画素線幅の細線または文字を検出する細線・文字検出方法において、入力画像データから注目画素を中心とした４×４画素のマトリクスを取得するマトリクス取得手段と、複数のテンプレートを予め用意しておき、前記マトリクス取得手段と前記複数のテンプレートから、ばらつき度を判定するテンプレートばらつき判定手段と、前記マトリクス取得ステップで取得したマトリクス内の画素の色数を判定する色数判定手段と、注目画素が線または文字であるか否かを判定する文字判定手段と、を有し、テンプレートばらつき判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素のうち、前記各テンプレートと合致する画素からばらつき度を求め、各テンプレートのばらつき度が最小となるばらつき度が特定の値より大きいか否か判定し、色数判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の色数が特定の値より小さいか否かを判定し、文字判定手段は、前記テンプレートばらつき判定手段の判定結果と、前記色数判定手段の判定結果から、前記注目画素が線または文字であると判定する。
請求項１記載の細線・文字検出方法によれば、１画素線幅の細線または文字を検出する細線・文字検出方法において、注目画素を中心とした小領域マトリクス内の画素のばらつき度合から細線または文字の判定を行う。ばらつき度合を判定するだけなので、細線や文字として認識するための精密なテンプレートは必要ではなく、簡素な構成で判定できる。また、細線や文字の階調に依存することなく、あらゆる階調の細線や文字を判定することができる。さらに、誤判別を防ぐために、小領域マトリクス内の画素の色数を判定する。これにより、誤判別を起こしやすい自然画などある程度まばらな画素の集合部分でも正確に判定できる。
請求項２記載の発明においては、２画素線幅の細線または文字を検出する細線・文字検出方法において、入力画像データから注目画素を中心とした５×５画素のマトリクスを取得するマトリクス取得手段と、複数のテンプレートを予め用意しておき、前記マトリクス取得手段と前記複数のテンプレートから、ばらつき度を判定するテンプレートばらつき判定手段と、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素の色数を判定する色数判定手段と、注目画素が細線または文字であるか否かを判定する文字判定手段と、を有し、テンプレートばらつき判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素のうち、前記各テンプレートと合致する画素からばらつき度を求め、各テンプレートのばらつき度が最小となるばらつき度が特定の値より大きいか否か判定し、色数判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の色数が特定の値より小さいか否かを判定し、文字判定手段は、前記テンプレートばらつき判定ステップの判定結果と、前記色数判定手段の判定結果から、前記注目画素が細線または文字であると判定する。
請求項２記載の細線・文字検出方法によれば、２画素線幅の細線・文字を検出することができる。
請求項３記載の発明においては、さらに請求項１記載の細線・文字検出方法に加え、注目画素と周囲画素を含む２×２画素のマトリクスを取得するマトリクス中央部取得手段と、１画素線幅の線または文字か否かを判定する線幅判定手段と、を有し、線幅判定手段は、前記マトリクス中央部取得手段で取得したマトリクス内の画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、１画素線幅の細線又は文字と判定する。
請求項３記載の細線・文字検出方法によれば、さらに１画素線幅の線又は文字か否かの判定を追加することで、より高精度且つ簡素な構成で１画素線幅の細線や文字を判別できる。
請求項４記載の発明においては、さらに請求項２記載の細線・文字検出方法に加え、注目画素と周囲画素を含む３×３画素のマトリクスを取得するマトリクス中央部取得手段と、２画素線幅の線または文字か否かを判定する線幅判定手段と、を有し、線幅判定手段は、前記マトリクス中央部取得手段で取得したマトリクス内の画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、２画素線幅の細線又は文字と判定する。
請求項４記載の細線・文字検出方法によれば、さらに２画素線幅の線又は文字か否かの判定を追加することで、より高精度且つ簡素な構成で２画素線幅の細線や文字を判別できる。
請求項５記載の発明においては、ばらつき度の求め方として、対象画素の分散を用いる。
請求項５記載の細線・文字検出方法によれば、画素毎に対比する等の計算をすることなく、対象画素間の分散を計算するだけで、簡素且つ精度良く判定できる。
請求項６記載の発明においては、テンプレートは、対象となるマトリクスから判定に使用する画素を抽出するために用いられる。
請求項６記載の細線・文字検出方法によれば、テンプレートは対象マトリクスとデータ単位で照合するわけではなく、単に判定に使用する画素を抽出するだけなので、簡素な構成で済む。
請求項７記載の発明によれば、ｎ画素線幅の線や文字を検出することができる。
請求項８記載の細線・文字検出方法によれば、さらにｎ画素線幅の線又は文字か否かの判定を追加することで、より高精度且つ簡素な構成でｎ画素線幅の細線や文字を判別できる。
上記のように構成した本発明によれば、注目画素を含む小領域内の画素のばらつきから文字や線の判定を行うため、文字や線の階調に依存することはない。また色数判定によって背景が単一色でない場合にも閾値の設定のみで対応できる。
さらに、テンプレート内のばらつきをもとに判定するため検出文字などが小領域内で一直線である必要もなく、小領域マトリクスの大きさやテンプレートを変更することで、任意の太さの線・テキスト検出が可能となる。 
第1の実施の形態に係る細線・文字検出方法の概略構成を示すブロック図である。 第1の実施の形態に係るテンプレートばらつき判定部の概略構成を示すブロック図である。 第1の実施の形態に係る色数判定部の概略構成を示すブロック図である。 第1の実施の形態に係る入力画像から取得する小領域マトリクスのイメージ図である。 第1の実施の形態に係るテンプレート対のイメージ図である。 第1の実施の形態１に係る文字と判定する動作を説明するイメージ図である。 第1の実施の形態に係る文字でないと判定する動作を説明するイメージ図である。 第２の実施の形態に係る細線・文字検出方法の概略構成を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係る線幅判定部の概略構成を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係る概略フローチャートである。 第２の実施の形態に係る動作を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る小領域マトリクスから取得するマトリクス中央部のイメージ図である。 本発明に係る２画素線幅文字判定において取得する小領域マトリクスのイメージ図である。 本発明に係る２画素線幅文字判定において用いるテンプレート対のイメージ図である。 本発明に係る２画素線幅文字判定において取得するマトリクス中央部のイメージ図である。 第１の実施の形態に係る概略フローチャートである。 第１の実施の形態に係る動作を示すフローチャートである。
　１００　…　液晶表示装置
　２００　…　マトリクス取得手段（マトリクス取得ステップ）
　３００　…　テンプレートばらつき判定手段（テンプレートばらつきステップ）
　４００　…　色数判定手段（色数判定ステップ）
　５００　…　文字判定手段（文字判定ステップ）
　３１０　…　テンプレート画素取得手段
　３２０ａ　…　１対で構成するばらつき度算出手段ａ
　３２０ｂ　…　１対で構成するばらつき度算出手段ｂ
　３３０　　…　最大値取得手段
　３４０　　…　最小値取得手段
　３５０　　…　閾値判定手段
　 
〈第１の実施の形態〉以下、図面を参照しながら、本発明の第１の実施形態について説明する。本発明は、細線・文字検出方法及び装置の一部を構成するものであり、細線・文字検出方法及び装置に適用される全体の装置については、例えば表示装置等に使われ、広く汎用性を有するため、詳細は省略する。また、ここでは方法について説明を行うが、装置の場合も同様の処理構成となり、例えば画像処理ＡＳＩＣ等においても、以下に説明する各処理構成が、装置として適用される。
図１は、本発明の第１の実施形態を示すブロック図であり、図１６及び図１７はフローチャートである。第１の実施形態は、入力画像信号が入力され、対象画素を中心とした小領域マトリクスを取得するマトリクス取得手段（マトリクス取得ステップ）（２００）、マトリクス取得手段から対象画素を中心とする小領域マトリクスが入力されるテンプレートばらつき判定手段（テンプレートばらつき判定ステップ）（３００）、同様に小領域マトリクスが入力される色数判定手段（色数判定ステップ）（４００）、及び、テンプレートばらつき判定手段（３００）と色数判定手段（４００）から各々判定フラグが入力され、細線・文字であるか否かを判定しフラグを出力する文字判定手段（文字判定ステップ）（５００）を備える。ここでいう入力画像信号はデジタル信号であり、ＲＧＢ信号やＹＵＶ信号等の様々な形式で適用可能である。
文字判定手段（５００）では、入力された判定結果が、全て細線・文字であると判定されている場合、最終結果として細線・文字であると決定する。
図２は、テンプレートばらつき判定手段（３００）のブロック図である。テンプレート画素取得手段（３１０）は、テンプレート記憶手段を有し、入力された小領域マトリクスから各テンプレートに当てはまる画素を抽出し、各々出力する。ばらつき度算出手段（３２０ａ、３２０ｂ）は、記憶されたテンプレートの数だけ準備され、３２０ａと３２０ｂとが対として構成されており、入力された各テンプレート画素の分散を計算し出力する。最大値取得手段（３３０）は、ばらつき度算出手段３２０ａと３２０ｂから各々算出された分散値を受け取り、大きい方の値を出力する。最小値取得手段（３４０）は、夫々の最大値取得手段（３３０）から出力された最大分散値が入力され、このうちの最小値を最小ばらつき度として出力する。閾値判定手段（３５０）は、最小値取得手段（３４０）から入力された値と、特定の閾値とを比較して、最小ばらつき度の方が大きい場合、細線・文字であると判定し、フラグを出力する。
図３は、色数判定手段（４００）のブロック図である。小領域内構成画素種類数測定手段（４１０）は、マトリクス取得手段（２００）から入力された小領域マトリクスの画素の種類数、即ち色数を測定する。閾値判定手段（４２０）は、小領域内構成画素種類数測定手段（４１０）から入力された画素種類数と、特定の閾値とを比較し、画素種類数の方が小さい場合、細線・文字であると判定し、フラグを出力する。
テンプレートばらつき判定手段（３００）による判定だけでは、自然画などある程度まばらな画素の集合部分でも検知してしまう。色数判定ステップでは、これらの過検出を抑えるために、多くのテキストエディタやWebページでは文字の背景は単色あるいはグラデーション、または虹のような一定の色の集合と仮定して、小領域マトリクス内に含まれる色の数によって自然画領域か否かを判定する。色の数はヒストグラムなどを用いて数える。判定には色の数に対する閾値を用いるが、この値は小領域マトリクスの大きさと許容する背景の各色の幅によって異なる。
図４は、１画素細線文字を検出する場合の、マトリクス取得手段（２００）で取得される小領域マトリクスである。入力画像全体から、処理対象となる注目画素を中心として、図示のとおり周辺画素を含めた４×４画素の小領域マトリクスを取り出す。尚、注目画素とその周辺画素の取り方は如何様でも可能であるが、よりマトリクスの中心に近い方が望ましい。
図５はテンプレートの一例である。ここでは２つのテンプレートを１対とし、４組合計８つのテンプレートを用いる例を示す。テンプレートは、（Ｖ０、Ｖ１）、（Ｖ２、Ｖ３）、（Ｖ４、Ｖ５）、（Ｖ６、Ｖ７）と１対４組で構成しており、小領域マトリクスと同じ４×４画素の大きさである。テンプレートばらつき判定手段（３００）の前段であるテンプレート画素取得手段（３１０）で、入力された小領域マトリクスに適用されて、マトリクスから画素を抽出する。例えば、Ｖ０の場合、右２×４画素を抽出し、左２×４画素はマスクされる。Ｖ１の場合、左２×４画素が抽出され、右２×４画素がマスクされる。
テンプレートにより抽出された画素は、１対で構成されたばらつき度算出手段（３２０ａ，３２０ｂ）にそれぞれ送られる。Ｖ０で抽出された画素は３２０ａに、Ｖ１で抽出された画素は３２０ｂに、その他の組も同様にそれぞれのばらつき度算出手段に送られる。
ばらつき度算出手段（３２０ａ、３２０ｂ）では、それぞれ画素間の分散を計算する。分散の計算は、対象となる画素数をｍ、対象画素値をｉｎ（ｎ＝ａ、ｂ）とすると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 として表される。対象画素数ｍは本実施形態では、テンプレートＶ０、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３の場合は８画素、Ｖ４、Ｖ５、Ｖ６、Ｖ７の場合は１０画素となる。
ばらつき度算出手段（３２０ａ、３２０ｂ）で算出された分散値は、１対として最大値取得手段（３３０）にそれぞれ送られる。最大値取得手段（３３０）では、大きい方の値を最大値としてそれぞれ選択する。最小値取得手段（３４０）は、最大値取得手段（３３０）から送られた最大値のうち、最小値を選択する。
最小値取得手段（３４０）で選択された最小値は、閾値判定手段（３５０）で所定の閾値と比較され、大きい場合、細線・文字であると判定され、フラグを立てられる。前述のテンプレートばらつき判定手段での計算をまとめると下記の式で表すことができる。
ｍｉｎ（ｍａｘ（Ｖ０，Ｖ１），ｍａｘ（Ｖ２，Ｖ３），ｍａｘ（Ｖ４，Ｖ５），ｍａｘ（Ｖ６，Ｖ７））
精度は落ちるが、より単純に、
ｍｉｎ（Ｖ０，Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４，Ｖ５，Ｖ６，Ｖ７）
としてもよい。
図６に具体例を示す。図６は、１画素細線文字「スポーツ」（９１０）の中の「ス」の文字領域が対象画素の場合である。小領域マトリクスとして、対象画素である上２左２番目の画素を中心として４×４画素のマトリクス（９２０）を取り出す。このマトリクスに、各テンプレートＶ０～Ｖ７を適用してテンプレート画素（９３０，９４０，９５０，９６０）を抽出する。各々のテンプレート画素対から分散値の大きい方の値（９７０）を取り、この中から最小値（９８０）を採択する。所定の閾値との判定（９９０）を行い、閾値より大きければ１画素線幅細線・文字であると判定する。
図７は、１画素細線文字「スポーツ」の周辺領域における具体例である。この例では、文字周辺が無地であり、１画素線幅細線・文字ではないと判定されている。
〈第２の実施の形態〉第２の実施形態は、さらに精度を向上するため、第１の実施形態の構成に線幅判定手段を加えたものである。
図８は、第２の実施形態におけるブロック図、図１０及び図１１はフローチャートである。第２の実施形態におけるマトリクス取得手段（マトリクス取得ステップ）（２００）、テンプレートばらつき判定手段（テンプレートばらつき判定ステップ）（３００）、色数判定手段（色数判定ステップ）（４００）、文字判定手段（文字判定ステップ）（５００）は、第１の実施形態と動作含めて同一であり、線幅判定手段（線幅判定ステップ）（７００）が追加されるのみである。
図９は、線幅判定手段のブロック図である。マトリクス取得手段（２００）から小領域マトリクスが入力され、マトリクス中央部取得手段（７１０）でマトリクスの中央部が取得される。例えば、１画素線幅判定の場合では、図１２に示すように、小領域マトリクスは４×４画素であり、マトリクス中央部は中央の２×２画素になる。
マトリクス中央部は、ばらつき判定手段（７２０）に入力され、ばらつき度を求める。ばらつき度としては、テンプレートばらつき判定手段（３００）と同様に、分散値算出を用いるが、それ以外の方法を用いてもよい。ばらつき度は、閾値判定手段（７３０）に送られ、所定の閾値と比較される。ばらつき度が所定閾値より大きい場合、当該線幅細線・文字であると判定し、フラグを立てる。
以上、第２の実施形態では、第１の実施形態にさらに判定処理を追加した分、さらなる精度向上が見込める。
本発明は、上記実施形態に限られることなく、下記のように変形実施することができる。
（１）第１の実施形態および第２の実施形態において、テンプレートばらつき判定手段、色数判定手段、線幅判定手段の各構成を並列に構成したが、これに限らず、直列的に構成してもよい。この場合、図１０、１１及び図１６，１７に例示するようなフローで構成すると精度、効率ともによくなる。
（２）第１の実施形態および第２の実施形態において、１画素線幅の細線・文字を検出する４×４画素の小領域マトリクスによる構成を例示したが、２画素線幅の細線・文字検出に用いる処理単位は５×５画素になる。図１３に小領域マトリクス、図１４にテンプレート、図１５に線幅判定に用いる画素の例を示す。２画素線幅を含む３画素線幅以上の場合、小領域マトリクス及びテンプレートは（２ｎ＋１）×（２ｎ＋１）に、線幅判定には（２ｎ－１）×（２ｎ－１）のサイズを用いることになる。また、ここで示した８つのテンプレートはあくまで一例であり、より精度を上げるためには、さらにテンプレートの数を増やしても良い。なお、上述した各サイズは、本発明における精度、構成の簡素化の点で最も効率がよくなる大きさを示したものであり、より大きなサイズでも可能であることはいうまでもないが、この場合構成や処理が大きくなり、効率的ではない。
（３）第１の実施形態および第２の実施形態において、テンプレートばらつき判定手段のばらつき度算出部や最大値取得部等を、テンプレート数分だけ用意する構成を例示したが、これに限られることはなく、ばらつき度算出部及び最大値取得部を各々１つだけの構成にして、ループ処理にしてもよく、ソフトウェアによる実施のときはこの方法になる。並列構成と比べると処理速度は低下するが、コスト面で有利となる。
（４）第１の実施形態および第２の実施形態において、１画素線幅の細線・文字判定を中心に個別の線幅単位で例示したが、これに限ることはなく、各構成要素を各線幅に選択適用可能に構成し、各線幅毎に判定を繰り返すルーチン処理とすることもできる。
（５）第１の実施形態および第２の実施形態において、テンプレートを用意する手段をテンプレート記憶手段に記憶しておくとして例示したが、これに限ることなく、ネットワーク接続可能な任意の場所に用意し、必要なタイミングでアクセスして取得する方法をとることも含む。また、予め準備した記憶手段を更新可能にしておいて、改良したテンプレートに書き換えていくことも含む。  

Claims (16)

  1. １画素幅の線または文字を検出する細線・文字検出方法において、入力画像データから注目画素を中心とした４×４画素以上のマトリクスをマトリクス取得手段が取得し、複数のテンプレートを予め用意しておき、前記取得した４×４画素以上のマトリクスと前記複数のテンプレートから、テンプレートばらつき判定手段がばらつき度を判定し、前記取得した４×４画素以上のマトリクス内の画素の色数が特定の値より小さいか否かを色数判定手段が判定し、前記ばらつき度の判定結果と前記色数が特定の値より小さいか否かの判定結果から、文字判定手段が前記注目画素が線または文字であると判定する、細線・文字検出方法。
  2. ２画素幅の線または文字を検出する細線・文字検出方法において、入力画像データから注目画素を中心とした５×５画素以上のマトリクスをマトリクス取得手段が取得し、複数のテンプレートを予め用意しておき、前記取得した５×５画素以上のマトリクスと前記複数のテンプレートから、テンプレートばらつき判定手段がばらつき度を判定し、前記取得した５×５画素以上のマトリクス内の画素の色数が特定の値より小さいか否かを色数判定手段が判定し、前記テンプレートばらつき判定手段の判定結果と前記色数判定手段の判定結果から、文字判定手段が前記注目画素が線または文字であると判定する、細線・文字検出方法。
  3. 前記マトリクスから線幅判定手段が注目画素と周囲画素を含む２×２画素以上のマトリクスを抽出し、画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、１画素線幅の線又は文字と判定する請求項１記載の細線・文字検出方法。
  4. 前記マトリクスから線幅判定手段が注目画素と周囲画素を含む３×３画素以上のマトリクスを抽出し、画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、２画素線幅の線又は文字と判定する請求項２記載の細線・文字検出方法。
  5. 前記ばらつき度は、判定対象となる画素群の分散であることを特徴とする請求項１乃至４記載の細線・文字検出方法。
  6. 前記テンプレートは、前記マトリクス取得手段が取得するマトリクスの画素のうち、判定に用いる画素を抽出するものであることを特徴とする請求項１乃至４記載の細線・文字検出方法。
  7. ｎ画素幅（ｎ≧１）の線または文字を検出する細線・文字検出方法において、入力画像データから注目画素を中心とした（２ｎ＋１）×（２ｎ＋１）画素以上のマトリクスをマトリクス取得手段が取得し、前記取得したマトリクスと同一の大きさである複数のテンプレートをテンプレート記憶手段が記憶しておき、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素のうち、前記テンプレート記憶手段に記憶された各テンプレートと合致する画素からばらつき度を求め、各テンプレートのばらつき度が最小となるばらつき度が特定の値より大きいか否かを、テンプレートばらつき判定手段が判定し、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の色数が特定の値より小さいか否かを、色数判定手段が判定し、前記テンプレートばらつき判定手段の判定結果と前記色数判定手段の判定結果から、文字判定手段が前記注目画素が線または文字であると判定する、細線・文字検出方法。
  8. 前記マトリクスから線幅判定手段が注目画素と周囲画素を含む（２ｎ－１）×（２ｎ－１）画素以上のマトリクスを抽出し、画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、ｎ画素線幅の線又は文字と判定する請求項１記載の細線・文字検出方法。
  9. １画素幅の線または文字を検出する細線・文字検出装置において、入力画像データから注目画素を中心とした４×４画素以上のマトリクスを取得するマトリクス取得手段と、複数のテンプレートを予め用意しておき、前記マトリクス取得手段と前記複数のテンプレートから、ばらつき度を判定するテンプレートばらつき判定手段と、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素の色数を判定する色数判定手段と、注目画素が線または文字であるか否かを判定する文字判定手段と、テンプレートばらつき判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素のうち、前記各テンプレートと合致する画素からばらつき度を求め、各テンプレートのばらつき度が最小となるばらつき度が特定の値より大きいか否か判定し、色数判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の色数が特定の値より小さいか否かを判定し、文字判定手段は、前記テンプレートばらつき判定手段の判定結果と、前記色数判定手段の判定結果から、前記注目画素が線または文字であると判定する細線・文字検出装置。
  10. ２画素幅の線または文字を検出する細線・文字検出装置において、入力画像データから注目画素を中心とした５×５画素以上のマトリクスを取得するマトリクス取得手段と、複数のテンプレートを予め用意しておき、前記マトリクス取得手段と前記複数のテンプレートから、ばらつき度を判定するテンプレートばらつき判定手段と、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素の色数を判定する色数判定手段と、注目画素が線または文字であるか否かを判定する文字判定手段と、テンプレートばらつき判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素のうち、前記各テンプレートと合致する画素からばらつき度を求め、各テンプレートのばらつき度が最小となるばらつき度が特定の値より大きいか否か判定し、色数判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の色数が特定の値より小さいか否かを判定し、文字判定手段は、前記テンプレートばらつき判定手段の判定結果と、前記色数判定手段の判定結果から、前記注目画素が線または文字であると判定する細線・文字検出装置。
  11. さらに、１画素線幅の線または文字か否かを判定する線幅判定手段を有し、線幅判定手段は、前記マトリクスから注目画素と周囲画素を含む２×２画素以上のマトリクスを抽出し、画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、１画素線幅の線又は文字と判定する請求項９記載の細線・文字検出装置。
  12. さらに、２画素線幅の線または文字か否かを判定する線幅判定手段を有し、前記線幅判定手段は、前記マトリクスから注目画素と周囲画素を含む３×３画素以上のマトリクスを抽出し、画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、２画素線幅の線又は文字と判定する請求項１０記載の細線・文字検出装置。
  13. 前記ばらつき度は、判定対象となる画素群の分散であることを特徴とする請求項９乃至１２記載の細線・文字検出装置。
  14. 前記テンプレートは、前記マトリクス取得手段が取得するマトリクスの画素のうち、判定に用いる画素を抽出するものであることを特徴とする請求項９乃至１２記載の細線・文字検出装置。
  15. ｎ画素幅（ｎ≧１）の線または文字を検出する細線・文字検出装置において、入力画像データから注目画素を中心とした（２ｎ＋１）×（２ｎ＋１）画素以上のマトリクスを取得するマトリクス取得手段と、前記取得したマトリクスと同一の大きさである複数のテンプレートを記憶しておくテンプレート記憶手段と、前記マトリクス取得手段と前記テンプレート記憶手段で記憶された複数のテンプレートから、ばらつき度を判定するテンプレートばらつき判定手段と、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素の色数を判定する色数判定手段と、注目画素が線または文字であるか否かを判定する文字判定手段と、を有し、テンプレートばらつき判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の画素のうち、前記テンプレート記憶手段に記憶された各テンプレートと合致する画素からばらつき度を求め、各テンプレートのばらつき度が最小となるばらつき度が特定の値より大きいか否か判定し、色数判定手段は、前記マトリクス取得手段で取得したマトリクス内の色数が特定の値より小さいか否かを判定し、文字判定手段は、前記テンプレートばらつき判定手段の判定結果と、前記色数判定手段の判定結果から、前記注目画素が線または文字であると判定する細線・文字検出装置。
  16. さらに、ｎ画素線幅の線または文字か否かを判定する線幅判定手段を有し、前記線幅判定手段は、前記マトリクスから注目画素と周囲画素を含む（２ｎ－１）×（２ｎ－１）画素以上のマトリクスを抽出し、画素のばらつき度を求め、ばらつき度が特定の値より大きいとき、ｎ画素線幅の線又は文字と判定する請求項９記載の細線・文字検出装置。                  
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