JP2001101426A

JP2001101426A - ディジタル画像処理方法

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Publication number: JP2001101426A
Application number: JP2000265229A
Authority: JP
Inventors: Dennis L Venable; エル．ベナブルデニス
Original assignee: Xerox Corp
Current assignee: Xerox Corp
Priority date: 1999-09-02
Filing date: 2000-09-01
Publication date: 2001-04-13
Anticipated expiration: 2020-09-01
Also published as: US6704456B1; DE60020038T2; DE60020038D1; EP1081648B1; EP1081648A3; JP4535584B2; EP1081648A2

Abstract

(57)【要約】【課題】検出された画像のエッジのブリードを低減す
ることができる画像形成入力デバイスを用いたディジタ
ル画像処理方法を提供する。【解決手段】背景画素を識別した後でノイズのあるエッ
ジが円滑化され、隣接する前景領域を検索しオブジェク
トを識別する。マスクは上部左側の画素から背景画素と
してマスク内で分類されない画素に対する走査ライン傾
向を探索し、前景オブジェクトに対応付けられる画素を
識別する。背景を識別するための適応シードフィルアル
ゴリズムの使用によって前景オブジェクトが囲まれる。
エッジを追跡することによってオブジェクトの境界が識
別される。前景のオブジェクトの境界は単純８連結エッ
ジ横断演算子を使って追跡される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般に、背景ブリ
ード（にじみ）が著しく存在している状況下での画像入
力デバイスのプラテン上に置かれた数枚のドキュメント
の特定画像の検出に係り、より詳細には、孤立した画
像、線形回帰アルゴリズム、及び同一線上(collinearit
y)検出子を結合する技術を用いて、プラテン上に置かれ
た一連の画像の自動検出及びセグメンテーションに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】特にディジタル複写機及びスキャナにお
いて、走査システムの使用の容易性を高めるためには、
入力スキャナのプラテン上で走査されたオブジェクト
（例えば、ハードコピードキュメント）を自動的に検出
しセグメント化することが望ましい。この自動検出とセ
グメンテーションを容易にするには、オブジェクトの位
置、形状、及び回転角を識別する必要がある。このよう
な能力によって、ドキュメントの走査に要する時間を減
少することにより生産性を高めることができ、複数の画
像を効率的に走査することが可能となり、ドキュメント
送りメカニズム上にドキュメントを正確に配置する必要
性を減少させることできる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、一連のドキ
ュメントの走査された画像内の複数のオブジェクトの境
界を自動的に決定するように意図されたシステムに関す
る。本発明の目的は、多数の図形と画像処理技術を組合
わせて自動化されたシステムを生成し、これによって、
ディジタル複写機と走査システムの生産性を向上させる
ことにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は、１）入力画像
内の各オブジェクトを検索し、２）識別されたオブジェ
クトの形状（例：矩形）をモデリングし、３）ディジタ
ル画像内に予め定められた位置でこのオブジェクトを配
置する、ことによって上記の目的を達成する。

【０００５】本発明の一つの態様は、オブジェクトの複
数の表示のうちの少なくとも一つを含むディジタル画像
を受け取るステップと、このディジタル画像の複数の画
像のうちの少なくとも一つになるようにこのディジタル
画像を処理するステップと、を備え、この処理ステップ
がこのディジタル画像のこれら複数の画像の各々を構成
する複数のエッジポイントを有する複数のビンを定義付
けるステップを含む、検出された画像のエッジのブリー
ドを低減する、画像形成入力デバイスを用いたディジタ
ル画像処理方法である。

【０００６】本発明の一つの態様は、９０度に接近する
エッジを有するビンを識別するステップと、この９０度
のエッジに接近するビンにフィットする矩形画像をモデ
リングするステップと、を備える、エッジの輪郭を決定
して境界ボックスを生成することによって、検出された
画像のエッジのブリードを低減する、画像形成入力デバ
イスを用いたディジタル画像処理方法である。

【０００７】本発明の一つの態様は、オブジェクトの複
数の表示のディジタル画像を受け取るステップとこのデ
ィジタル画像を表す複数の画像へこのディジタル画像を
処理するステップとを備えるディジタル画像処理方法で
ある。

【０００８】本発明の一つの態様は、９０度に接近する
エッジを有するエッジ輪郭上でビンを識別するステップ
と、これらの識別されたビン毎に矩形画像をモデリング
するステップと、を備える、エッジの輪郭を決定して境
界ボックスを生成することによって、検出された画像の
エッジのブリードを低減する、画像形成入力デバイスを
用いたディジタル画像処理方法である。

【０００９】本明細書中に記載されている技術によっ
て、ユーザが、ドキュメントや他のオブジェクトを臨機
応変に走査し、ディジタル画像内のドキュメントの形状
を自動認識し、このオブジェクトを取り込んだディジタ
ルドキュメントを作り上げることが可能となる。

【００１０】上記の技術は、著しいブリードの存在下に
あっても、走査プロセスの効率性を高めるので有利であ
る。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明を全般的に理解してもらう
ために図面を参照されたい。図中、全体を通して、同一
の構成要素を示すために同様の参照番号が付されてい
る。本発明を説明するために、記載中に以下の用語が用
いられている。

【００１２】用語「データ」とは、本明細書中では、情
報を示すか又は情報を含む物理的な信号をいう。データ
のアイテムが多数の代替可能データの一つを示すことが
できる場合、このデータのアイテムは多数の「値」のう
ちの一つを有する。例えば、「ビット」とも呼ばれるデ
ータのバイナリ（２進）アイテムは、「１」と「０」や
「オン」と「オフ」又は、「ハイ」と「ロー」と呼ばれ
る互換性のある二つの値のうちの一つを有する。二つの
ビットが異なる値を有するならば、一つのビットは他の
ビットの「逆」である。Ｎビットのデータのアイテム
は、２×Ｎ個の値のうちの一つを有する。データの「マ
ルチビット」アイテムは、一つより多くのビットを含む
データのアイテムである。

【００１３】「メモリ回路」又は「メモリ」は、データ
を記憶することができる任意の回路であり、局所及び遠
隔メモリ並びに入力／出力デバイスを含んでいてもよ
い。例としては、半導体ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びこれらが
アクセスできるデータ記憶媒体を有する記憶媒体アクセ
スデバイス、が含まれる。「メモリセル」は、ビット、
他のｎ個のアレイディジットやアナログ値等の単一ユニ
ットのデータを記憶することができるメモリ回路であ
る。

【００１４】信号は、代替信号のセットのうちの表示さ
れた信号を発生させる場合、これらの代替信号のセット
のうちの一つを「表示」又は「選択」する。例えば、一
つの信号は一連のビットセットのうちの一つのビットセ
ットを演算に使用するように表示することができ、この
場合、この信号は表示されたビットセットを演算で使用
させるようにする。

【００１５】画像は、文字や単語やテキスト以外に図形
等の他の特徴を含んでいてもよい。テキストは、ドキュ
メントのページにおける画像のような一つ以上のセット
の画像内に含まれていてもよい。画像は、各々が画像で
ある、画像内の特色を識別するために処理されてもよ
い。

【００１６】「ビン」は、略同一線上のエッジポイント
のリストである。エッジポイントのリストは境界を直線
として表す一連のビンに変換される。

【００１７】オブジェクトは、任意のサイズ及び形状の
オブジェクトであってもよいし、限定はされないが、位
置、形状及び配向を含む「物理的な属性」又は特徴を有
している。例えば、オブジェクトはドキュメントであっ
てもよく、その際、ドキュメントは画像入力デバイスの
プラテン上に置かれ、このプラテンの領域はその表示を
発生するためにディジタル化される。

【００１８】データのアイテムは、このデータのアイテ
ムが画像生成するために十分な情報を含んでいる時、画
像を「定義付ける」。例えば、２次元のアレイは、アレ
イ内のデータの各アイテムが画像の各ロケーションのカ
ラーを示す値を提供することによって、画像の全部又は
任意の部分を定義付けることができる。

【００１９】データのアイテムは、このデータのアイテ
ムが十分な情報を含み、セット内の全ての画像を生成す
る時、画像セットを「定義付ける」。

【００２０】画像内の各ロケーションは画素と呼ばれて
もよい。データの各アイテムが値を提供する、画像を定
義付けるアレイにおいて、一つのロケーションのカラー
を表す各値は「画素値」と呼ばれてもよい。各画素値
は、「バイナリ形態」の画像におけるビット、「グレー
スケール形態」の画像におけるビット、又は「色座標形
態」の画像における色空間座標のセットであり、バイナ
リ形態、グレースケール形態、及び色座標形態はそれぞ
れ画像を定義付ける２次元アレイである。

【００２１】ある演算は、画像の部分に対応するデータ
のアイテム上で動作する時、「画像処理」を実行すると
呼ばれる。

【００２２】画素は、他の画素がこれらの画素間に介在
せず、これらの画素が隣り合うための適正基準を満たし
ている時、画像内で「近隣」又は「近傍」の画素であ
る。画素が矩形で２次元画像内で行と列に現れるなら
ば、各画素は、使用する基準に応じて、４個又は８個の
近傍画素を有する。

【００２３】二つの近傍画素がその間でのエッジの発生
に対する適正基準に従って十分に異なる画素値を有する
時、画像内に「エッジ」が発生する。用語「エッジ画
素」又は「境界画素」は、エッジが発生する二つの近傍
画素のうちの一つ又は両方に用いてもよい。

【００２４】「画像特徴」又は「特徴」は画像の測定可
能な属性である。演算は、画像を定義付けるデータを使
って特徴を表すデータを生成することによって、この特
徴を「測定」することができる。特徴が発生する度に略
同じ結果を生じるように特徴が測定される場合、「画像
に対して」特徴が測定されると呼ばれる。

【００２５】第１の画像の「バージョン」とは、この第
１の画像を定義付けるデータのアイテムを使って生成さ
れた第２の画像である。この第２の画像は、第１の画像
と同一の場合もあるし、解像度のロス、第１の画像を定
義付けるデータの変更、若しくは、第１の画像の画素値
を変更する結果をもたらす他のプロセスによって、変更
される場合もある。

【００２６】「画像入力デバイス」は、画像を受け取
り、この画像のバージョンを定義付けるデータのアイテ
ムを提供することができるデバイスである。「スキャ
ナ」は、ドキュメントを走査する等の走査（スキャニン
グ）動作によって画像を受け取る画像入力デバイスであ
る。スキャナは、走査中に、ドキュメントを支持するた
めに透明の表面（プラテン）又は等価の手段を有してい
てもよい。他の周知の画像入力デバイスは、ディジタル
カメラ、ファクシミリマシン、及びビデオレコーダ、又
は、そのデバイスが向けられるオブジェクトの表面から
反射した光の強度を表すデータ信号を記憶するための能
力を有する任意の画像記憶デバイス、を有する。画像生
成プログラムを有する汎用コンピュータが画像入力デバ
イスであってもよい。

【００２７】「画像出力デバイス」は、画像を定義付け
るデータのアイテムを受け取り、出力としての画像を提
供又は作成することができるデバイスである。「ディス
プレイ」とは、人間がビューできる形態で出力画像を提
供する画像出力デバイスであり、「プリンタ」とは、人
間がビューできる、ハードコピーの形態で出力画像を作
成する画像出力デバイスである。

【００２８】図１及び図２を参照すると、本発明に用い
られるディジタルプリントシステム２０が示されてい
る。

【００２９】例えば、システム２０は、Xerox DocuColo
r（登録商標）４０ディジタルカラープリントシステ
ム、又はXerox 5775（登録商標）ディジタルカラーコピ
アであってもよい。システム２０は、スキャナ２６のプ
ラテン上に置かれたオリジナルドキュメント２４の画像
を表すディジタルデータを受け取ることができるコンピ
ュータ又はデータ処理ユニット２２（図２）を有する。
コンピュータ２２は、最初に、スキャナ２６からのディ
ジタル入力データを、画像が順次アクセスされるメモリ
５２（例えば、ＲＡＭ又は磁気ディスク記憶装置）に記
憶する。ディジタルデータ以外に、メモリ５２は、本明
細書中に記載される発明に従ってプロセッサに画像処理
動作を実行するように指示するのに好適なオブジェクト
コードを記憶するプログラムメモリをも含んでいてよ
い。コンピュータ２２はユーザインタフェース（Ｕ／
Ｉ）２８に連携しており、このユーザインタフェース２
８は、キーボード、キーパッド、マウス、トラックボー
ル、スタイラス又は同等のポインティングデバイス等の
一つ以上のユーザ入力デバイス３０を有する。

【００３０】システム２０の一部は、市場において入手
可能な多数のプリンタに見られるようなレーザ駆動のゼ
ログラフィック（電子写真）印刷エンジンを含み得る、
プリンタ３４等のカラー画像出力デバイスである。好ま
しい実施の形態において、システム２０は、プロセッサ
５０内で実行される画像処理ソフトウェアを使って、ス
キャナ２６からの入力として受け取られるディジタル画
像データを処理するために用いられ、これにより、プリ
ンタ３４によって描画され、メモリ５０内に記憶され、
及び／又はネットワーク４０を介して他のデバイスに転
送され得る出力ファイルを生成する。図１において、シ
ステム２０は一体化されたユニットとして描かれている
が、複数の独立しているが相互接続されているユニット
を備えてもよいことが理解されよう。図３によれば、シ
ステム２０内のスキャナプラテン上に置かれたドキュメ
ントがレジストレーションエッジ２５に沿って正確に見
当合わせされてはいないかもしれないことが理解されよ
う。例えば、以下に記述される特定の実施の形態は、図
３に示されているように、スキャナ２６のプラテン上の
中央の位置に置かれた単一ドキュメントオブジェクトＯ
である。本発明によれば、オブジェクトＯの位置、形状
及び回転角を自動的に識別することが望ましい。走査ニ
ップを通して、ドキュメントを送るために一組のローラ
を使ったファクシミリ転送システムにおいては、ディジ
タル化処理中、ドキュメントはスキューされることにな
り、本発明のアプリケーションがこのようなシステムに
特に適用され得ることが理解されよう。

【００３１】走査プラテンを走査することによって生成
された入力画像が与えられると、本発明は、少なくとも
オブジェクトの位置、形状、及び配向角度を自動的に識
別する。図４のフローチャートに示されているように、
入力画像の処理中、コンピュータ２２によって実行され
る処理は、３つの一般的なステップを有する。第１に、
ステップ１００において、画像内のオブジェクトが検索
され、このオブジェクトの境界が一般的に識別される。
オブジェクトが検索されると、ステップ２００におい
て、このオブジェクトの形状がモデリングされる。オブ
ジェクトを検索しその形状をモデリングした後で、構造
化された画像、又はその中で画像とオブジェクトを示す
同様のディジタルドキュメントフォーマットは、ステッ
プ３００で示されるように生成され得る。この構造化さ
れた画像は、好ましくは、画像データそれ自体を表すデ
ータのみならず、オブジェクトの位置、形状、若しくは
配向、又はこれらのいくつかの組合せを表すデータを含
む。或いは、出力は、ページ記述言語フォーマット、又
はこれと同等のフォーマットであって、画像情報を検索
可能な形状で記憶するのに適したものであってもよい。

【００３２】本発明の実施の形態において、走査された
入力画像（又はその低解像度のバージョン）はメモリフ
レームバッファ（ＲＡＭ）へロードされ、そこで、予め
記述されたステップに従って解析される。以下の詳細な
記述では、オブジェクトが画像の背景（例えば、プラテ
ンカバー）と区別でき、また、画像の背景は連続してい
ると仮定する。これらの簡略化のための仮定は、本発明
を説明するためにのみに意図されており、本発明を限定
するものではない。明細書中に記載されている発明がこ
のような仮定の範囲内のみに動作が限定されるものでは
ないことは当業者に理解されよう。

【００３３】図５及び図６のフローチャートによって示
されているように、オブジェクト検索ステップ１００
は、最初に入力画像の背景領域を識別し（ステップ１０
２）、背景領域を特徴付け（ステップ１０４）、次に背
景領域の特徴をシードとして使用して、適応シードフィ
ル（塗潰し）アルゴリズムを用いて背景領域を表す全て
の画素を識別する（ステップ１０６）ことによって実行
される。背景画素はいかなるオブジェクトにも対応付け
られない画素、即ち、より簡単に言えば、これらの背景
画素はオブジェクトの外側の領域を表す画素であり、こ
れらの画素の値は、走査中にオブジェクトが置かれる
「背景」（例えば、プラテンカバーの裏面）によって、
調整される。ある実施の形態は、走査された画像の上部
左手コーナーにおける小さな領域の平均カラーを、背景
カラーの初期推定値として用いる。或いは、例えば、米
国特許第5,282,091号のFarrelによる"A Programmable
Apparatus for Determining Document Background Lev
el"（ドキュメントの背景レベルを決定するプログラマ
ブルデバイス）に記述されているように、背景カラーを
決定するために他の標本化（サンプリング）動作が用い
られてもよい。

【００３４】ステップ１０４において背景カラーが特徴
付けられると、好ましくは、適応アルゴリズムが背景カ
ラーをモニターしこれらのオブジェクトを正確に識別す
るために用いられる。本発明の使用に適したシードフィ
ルアルゴリズムの例は、１９９０年のGraphics Gems
Ｉ, A. Glassner Ed., Academic Press （２７５〜
２７７頁）に記載されており、本明細書中に参照するこ
とによって組込まれている。適応シードフィルアルゴリ
ズムは、背景画素がプラテンの面積全体を覆うイルミネ
ーションのばらつきからかなり大きな色のばらつきを生
じ得ることから、必要となる。この適応シードフィルア
ルゴリズムは、背景、例えば、画像の上部左側コーナー
によって特徴付けられる最初のシードポイントを用い
て、走査されたカラー画像データに適用される。一般
に、適応シードフィルアルゴリズムは、背景画素として
識別される全ての連続画素を示すマスクによってバイナ
リフレームバッファを塗潰す。ステップ１１２によって
示される単純な実施の形態において、カラーが現在の平
均背景画素値の小さい距離εの範囲内にある場合、画素
は背景画素であると考えられる。この距離は、レッド、
グリーン、ブルー（ＲＧＢ）色空間のユークリッド距離
として次のように計算される。

【００３５】ｄ＝ＳＱＲＴ（（Ｐ_r−ＡｄＡｖｇ_r）²＋
（Ｐ_g−ＡｄＡｖｇ_g）²＋（Ｐ_b−ＡｄＡｖｇ_b）²）ここで、Ｐ_kとＡｄＡｖｇ_kはそれぞれテスト中の画素の
ＲＧＢ成分と平均背景値であり、ｄは距離の測定値であ
る。一つの実施の形態において、εの値は固定され、経
験的に決定される。ステップ１１２で行われるテスト
は：ｄ＜εの場合、画素Ｐは背景画素であり、そうでな
ければ、画素Ｐは前景画素である、というものである。

【００３６】ステップ１１４では、背景として分類され
た最新のＮ個の画素の平均値を取ることによって平均背
景カラーが順応して変更される。効率化のため、システ
ムは好ましくは以下の式を使って適応平均値を計算す
る。

【００３７】ＡｄＡｖｇ’＝（Ｎ^*ＡｄＡｖｇ−ＡｄＡ
ｖｇ＋ＬａｓｔＶａｌ）/Ｎここで、ＡｄＡｖｇ’は変更された平均値であり、Ａｄ
Ａｖｇはその前の適応平均値であり、ＬａｓｔＶａｌは
背景として識別された最新画素の値であり、Ｎは平均化
ウィンドウである。明らかに、これは、真に現在の平均
値ではないが、現在の平均値を十分にトラック（追跡）
しており、厳格な現在の平均値計算より演算上は効率的
である。或いは、εの値は適応するように変更される。
例えば、εは、背景等として識別された最新のいくつか
の画素の標準偏差に基く場合もある。

【００３８】背景領域の検出のために他の方法が用いら
れてもよく、また、背景からオブジェクトを区別するバ
イナリマップを得るプロセスを、背景カラーに基いた簡
素化された閾値演算を使って、達成してもよいことが理
解されよう。好ましい実施の形態において、背景カラー
は、プラテンカバー（例えば、白いカバー）の色の関数
であってもよい。更なる例としては、ディジタルカラー
生成システムが、分光反射型の、又は、他の識別可能な
プラテンカバーを用いてもよく、これによって、背景カ
ラーが検出されると共に、背景カラーがオブジェクトと
は区別される。

【００３９】背景画素を識別しオブジェクトの境界の表
示を行った後で、ノイズのあるエッジが、例えば、形態
学的フィルタリング法を使って選択的に円滑化される。
引き続いて、ステップ１２２において、連続する前景領
域が検索され、これによって、オブジェクトを識別す
る。適応シードフィル動作（ステップ１０６）によって
生成された背景マスクを走査することによってオブジェ
クトが識別される。上部左側の画素から始めて、マスク
は背景画素としてこのマスク内で分類されない画素に対
する走査ライン傾向を探索し、これによって、前景オブ
ジェクトに対応付けられる画素を識別する。背景を識別
するための適応シードフィルアルゴリズムの使用によっ
て前景オブジェクトが囲まれることが確実とされる。即
ち、完全な境界がオブジェクトの周辺付近に形成され
る。

【００４０】ステップ１２４において、そのエッジを追
跡することによってオブジェクトの境界が識別される。
前景のオブジェクトの境界は単純８連結エッジ横断演算
子を使って追跡され、この単純８連結エッジ横断演算子
はオブジェクトのエッジを追跡するポイントの順序セッ
トを提供する。このようなエッジ横断演算子には輪郭追
跡演算が用いられ、単語や文字ベース認識システムと同
様にチェーンコードを生成する。R. Bozinovic他の"Off
-Line Cursive Script Word Recognition"（IEEEの会
報）では、例えば、Pattern Analysis and Machine Int
elligence, Vol.11, No. 1(1989年１月)において、８連
結プロセスについて記述している。複数のオブジェクト
を検出する状況においては好ましくは一つの主要なオブ
ジェクトが任意の多数の技術を用いて選択される。例え
ば、オブジェクトの選択は最大の周囲長のオブジェクト
を記憶することによって又はオブジェクトのロケーショ
ンに基いて達成することができる。

【００４１】ステップ１００に関して記述したようにし
て、オブジェクトが検索されると、次のステップ２００
において、オブジェクトの形状がモデリングされる。簡
略化の為に、以下の記述は矩形のオブジェクトを取り扱
うが、本発明の説明が、他の多角形や曲線（例えば、円
形又は楕円形のオブジェクト）によって表される部分を
有する形状にも広げて適用できることが理解されよう。
ステップ１００から生じる結果又は出力は、好ましく
は、リンクされたリストの形状で編成された、境界画素
のセット又はエッジトレースのセットである。これらの
画素又はトレースはオブジェクトを抽出するために使用
され得るが、配向は未定である。オブジェクトの抽出の
品質を高めるために、オブジェクトのトレースはモデル
形状にフィットされる。オブジェクトの配向情報及び他
の特徴はフィットされたパラメータから抽出されてもよ
い。

【００４２】図７のステップ４００において、ステップ
１００の「ビン」又は結果、即ち、リンクされたリスト
の形態での境界画素のセット又はエッジトレースのセッ
トが定義付けられる。ステップ４１０において、データ
セットが削減されなければならない。というのは、ステ
ップ４００で定義付けられたリンクされたリストは大き
過ぎ、実際、データポイントが約１０００以上であり得
る。そこで、これら１０００以上のデータポイントのデ
ータ量を低減する必要がある。このデータ削減はデータ
ポイントの合計になるように除算可能な係数Ｎを使うこ
とによって実行される。一般的に、係数は値５の近辺で
あるか、１００〜２００ポイントのボーダーを可能とす
る他の係数であってもよい。例えば、１０００個のデー
タポイントがあるとすれば、このようなデータセットを
１００〜２００ポイントになるように削減するには、係
数は５と１０の間でなければならない。これにより、デ
ータセットは１００から２００ポイントのセットへ削減
される。

【００４３】データ削減後、図６のステップ４２０にお
いて、輪郭上に残留している各ポイントを通過する線の
角度が推定される。図７に示されるように、データポイ
ントのセットによって決定された輪郭上に残留している
各ポイントを通過する線の角度を推定するために、各ポ
イントにセンタリングされる特定のウィンドウ（Ｗ）内
の修正された線形回帰が実行される。最初に、修正され
た線形回帰はポイント（Ａ）にセンタリングされた小さ
なウィンドウ上で行われる。このポイント（Ａ）で各線
形回帰は一連の加算、乗算、及び逆正接計算を必要とす
る。

【００４４】特に、標準回帰アルゴリズムはデータをラ
インｙ＝ｍｘ＋ｋにフィットさせる。しかし、これらの
機能を実行するために標準回帰アルゴリズムを使うこと
によって、ラインが垂直になるにつれて不規則な結果を
導くことになる。従って、本発明において、アルゴリズ
ムはこれらの不規則な結果を解決するために修正され
る。図８に示されるように、そこに示された四つの四角
形の各々において、標準回帰は、−４５゜から＋４５゜
の傾斜を有する二つの四角形内のより水平なラインのた
めに使用される。傾斜が識別された角度範囲外にある
時、即ち、これらのラインが、より垂直に近い４５゜よ
りも大きい傾斜を有し、他の二つの四角形の中にある場
合、逆の線形方程式 x＝1/ny-k/m に基いた逆線形回
帰が実行される。傾斜角度は以下の等式から決定され
る。

【００４５】より垂直に近い傾斜である時、｜ａｖｇ（ｘｙ）−ａｖｇ（ｘ）ａｖｇ（ｙ）｜＞｜
ａｖｇ（ｘ²）−ａｖｇ（ｙ²）｜より水平に近い傾斜である時、｜ａｖｇ（ｘｙ）−ａｖｇ（ｘ）ａｖｇ（ｙ）｜＜｜
ａｖｇ（ｘ²）−ａｖｇ（ｙ²）｜

【００４６】傾斜計算が実行されると、図６のステップ
４３０において、１つの角度に対応付けられる各ポイン
トは、ビン類別演算を実行することによって類別されて
一連のビンを生成する。例えば、図９に示されているよ
うに、ビンＢ１、Ｂ２、Ｂ３、及びＢ４．．．は、各ポ
イントに対応付けられた一連の角度から生成される。ス
テップ４３０の目的は、隣接する境界ポイントのグルー
プを類別することである。要するに、これらの隣接する
境界ポイントのグループは、共通の傾斜を分かち合い、
即ち、境界ポイントのリストを、直線セグメントのセッ
トから構成される画像の境界を生成するように各ビンが
同一線上ポイントのセットから成る、一連のビン（Ｂ
１、Ｂ２、Ｂ３．．．）へ変換する。

【００４７】上記のラインセグメントを生成する際、先
行ポイントの境界ポイントの角度は現在ポイントの角度
とは相当量異なっている。例えば、境界ポイントの角度
が特定量Ｅより少ない量で直前のポイントと異なる場
合、ポイントが現在ビンに加算される。境界ポイントの
角度が特定の量Ｅより多い量で直前のポイントと異なる
場合、このポイントは新しいビンへ割当てられる。各ビ
ン（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３．．．）はエッジに沿った同一線
上のセットを示す。

【００４８】ビンの類別が完成して、各ポイントが適切
なビンに対して割当てられると、いくつかのビンはデー
タポイントを殆ど含まないビンとして類別される。従っ
て、図７のステップ４４０において、データポイントを
殆ど含まないか又は最小数よりも少ないデータポイント
しか含まないビンを除去する必要がある。一般的に、こ
の除去はデータポイントが約５個存在している時に実行
される。図１０に示されるこの除去の例としては、５つ
より少ないデータポイントしか含まない小さい方のビン
Ａ、Ｂ、及びＣが除去される。

【００４９】小さい方のビンのビンの除去後、ステップ
４５０において、残留しているビンの各々の内部のポイ
ントの平均角度が決定される。上記と同様に変更された
回帰はこれらの残留しているビンへ新たに適用され、残
っているビン毎に平均傾斜及び平均傾斜角の計算が行わ
れる。

【００５０】次に、ステップ４６０において、共通の角
度を分かち合う残留ビンが結合される。これらの残留ビ
ンは以前は互いに隣接していなかったが、ステップ４４
０において、非隣接ビン同士の間で発見された小さなビ
ンを除去することによって隣接することになった。これ
らの非隣接ビン同士の間のビンが除去されると、残留し
現在は隣接しているビンは、しばしば同一線上にある。
従って、各ビンの角度がチェックされ、隣接するビンが
同一線上である場合、ステップ４６０において、これら
のビンは単一ビンになるように結合される。このような
手順は図１１に示されており、この手順において、ＡＬ
−ＡＲによって定義されたビンとＢＬ−ＢＲによって定
義された他のビンが互いに比較される。各ポイントＡＭ
／ＢＭの中間点が計算され、セグメントＡＢの傾斜が決
定され、各ビンの傾斜と比較される。これらの傾斜角が
１０゜以内である場合、その量はＥと称され、次いで、
以下の計算が実行される。

【００５１】（傾斜（ＡＢ）−傾斜（Ａ））＜Ｅ＆（傾
斜（ＡＢ）−傾斜（Ｂ））＜Ｅここで、Ｅは約１０゜で
ある。傾斜の計算が短いビンにおいてノイズを受けやす
い例もいくつかあり、ビンのうちの一つが他のビンより
非常に短くなるように決定される場合は値が変更され
る。

【００５２】最終的に、ステップ４７０においては、各
ビンと次のビンの交差部が計算される。中間点ｘ、ｙと
各ビンの傾斜角は二つのビンの間の交差部ｘｙを計算す
るために使用される。

【００５３】

【数１】

【００５４】交差部の角度は交点から中間点までを指し
示すベクトル間のベクトル積から計算される。

【００５５】

【数２】

【００５６】処理手順のこの段階において、エッジの境
界は少数のビンへ削減されたことになる。次のステップ
において、矩形画像に対してはビンの最終数が通常４個
なので、認識アルゴリズムを用いる。しかしながら、矩
形画像が四つより多い場合もあり、その場合も認識アル
ゴリズムを適用する必要がある。これは、スマートプラ
テン(Smart Platen)が背景画像から常に容易に区別され
る領域を有することが原因であり、検出された画像の境
界は背景画像内へにじみだす（ブリードする）。このブ
リードの為に、検出された境界がいくつかのロケーショ
ンにおいて整合しないことがある。従って、境界は実際
の画像をフィットし損ない、従って、これらの境界を特
定画像にフィットさせるように更なる処理手順を用いる
必要がある。

【００５７】図１２のステップ５００において、隣接す
るビンとの交差角度が９０゜を有するビン、又は隣接す
るビンとの交差角度が９０゜に近似するビンを識別する
ために生成されるビンのリストをブラウジングする。交
差角度が９０゜であると確信できるビンがある場合、プ
ラテンエッジに対して位置合わせ誤りされた画像から角
度が形成される場合が多いのでこれらの角度を有するビ
ンは見過ごされる。従って、ビンが直角であるとわか
り、このビンがプラテンエッジで位置合わせされた画像
から生成されたものとは異なる場合は廃棄されなければ
ならない。更に、これらの角度が画像のコーナーに対応
していることもあるので、全ての直角即ち約９０゜を探
索する必要がある。直角であると考えられるものはビン
が８５゜〜９５゜の範囲内になければならない。前に示
したように、図７のステップ４７０において交差角度が
計算され、この交差角度はステップ５００においてこの
交差角度が直角であるか否かを判断するために使用され
る。

【００５８】図１２に示されるように、ステップ５３０
において、一旦直角が識別されると、矩形が構築され、
境界へテストフィットされ得るか否かを決定する。矩形
を構築するため、図１３のフローチャートに示された以
下のステップが実行される。

【００５９】図１３のステップ７００において、ビンの
直角の傾斜角として矩形の回転角度が推定される。次
に、ステップ７１０において、矩形の境界上の全てのポ
イントが、ステップ７００で見出された回転角度に従っ
て回転される。ステップ７２０においては、軸方向に位
置合わせされた境界ボックスが計算される。この軸方向
に位置合わせされた境界ボックスのコーナー座標はステ
ップ７３０では回転されない。フローチャートは次に図
１２のステップ５４０へ進む。

【００６０】図１２のステップ５４０において、類似度
測定又は類似度フィットのテストは、直角を成すと共に
このビン内のポイント総数によって除算され得られた境
界ボックスの３画素の測定値範囲内にある、二つのビン
の各々における境界ポイント数を計算することによって
実行される。類似度測定値が.９未満である場合、矩形
テストが良好な整合であると考えられ、フローチャート
は終了まで進む。類似度テストが.９未満である場合、
結果が得られず、フローチャートはステップ５００へ進
み、ビンの別のペアを捜すためにステップ５４５へ進
む。次の直角を成すビンのペアが見つかるまでこのルー
チンが繰り返される。角度に類似性がない場合、フロー
チャートはステップ５５０へ進み、最終探索後にビンが
残らなくなるまで探索を続行する。

【００６１】次に、ステップ５６０においては、最長ビ
ンが探索され、フローチャートは、境界へテストフィッ
トされるように矩形が構築され得るか否かを決定するた
めに進む。矩形を構築するためには、図１３に示される
ように、以下のステップが必要である。最初に、ステッ
プ７００において、回転又は角度が推定され、次いで、
ステップ７１０において、全てのポイントが回転され、
ステップ７２０において、軸方向に位置合わせされた境
界ボックスが計算され、軸方向に位置合わせされた境界
ボックスのコーナー座標は回転されない。フローチャー
トは次いでステップ５８０へ進む。ステップ５８０にお
いて、矩形テストフィットが実行され、テストフィット
類似度測定値が.９より大きい場合は矩形テストフィッ
トが良好であると見なされ、良好な整合が行われる。類
似度測定値が.９より小さい場合は、フローチャートが
ステップ５６０へ戻り、次の最長ビンを探す処理が繰り
返される。テストフィット類似度テストが再度失敗した
場合、最終探索後にビンが残らなくなるまでビンを探索
するステップ６００に進む。フローチャートは、ステッ
プ６１０へ進み、最長ビンが探索される。次いで、ステ
ップ６２０において、この最長ビンから矩形が構築され
る。

【００６２】この時点で、境界ボックスはその回転角度
に沿って識別されている。次のステップは、境界ボック
スの実際の境界に対して決定されない境界を取除くこと
にある。境界矩形のアスペクト比が１５：１より大きく
又は０．０７５：１未満である場合、境界が境界ボック
スの境界と一致しているとは考えられず、従って、拒絶
される。実際の幅又は高さが５画素未満である場合、境
界は再び望ましくないと考えられ、拒絶される。

【００６３】最後に、ブリードが過剰である場合は、単
一画像が二つ以上の境界として現れることがあり得る。
この場合、封じ込めアルゴリズムが、境界が他の境界に
含まれるか否かをテストするのに用いられる。二つの境
界間に２５％以上のオーバーラップがあるか否かを調べ
るために各境界が全ての他の境界に対してテストされ
る。そのようなオーバーラップが発生する場合、二つの
境界が結合され、境界矩形が再び計算される（ステップ
５００へ進む）。

【００６４】境界を構成するポイントは一般に多面体の
多角形の垂直部分である。図１４に示されるように封じ
込めテストは二つの多角形Ｐ１とＰ２の間のオーバーラ
ップを計算するための処理手順である。

【００６５】先ず、図１５に示されるように、Ｐ１とＰ
２のｙの最小値と最大値（ステップ８００）が多角形毎
に求められる。スマートプラテンの場合、これらの値は
既に知られており、再度計算する必要はない。次に、多
角形において全ての可能性のあるｙの値に対して二つの
整数を記憶するのに十分なだけの大きさを有するアレイ
を各多角形毎に割当てる（ステップ８１０）。例えば、
ｙの値が１から３３２に及ぶ場合、３３２個のポインタ
のアレイを二つの整数に割当てる必要がある。第３に、
頂角を介して走査し、各ｙの値に対してｘの最大値と最
小値を求めることによってｘの値が求められる（ステッ
プ８２０）。しかしながら、頂角はｙ値毎に存在してお
らず、従って、ｙ値を補間しなければならない。例とし
ては、ｙ２−ｙ１＝ｋである、（ｘ１、ｙ１）と（ｘ
２、ｙ２）によって付与される二つの頂角を考える。ｘ
のｋ−１値、ｙの各値ごとに１を補間する必要がある。
ｘを補間するアルゴリズムは以下に示される。

【００６６】

【数３】

【００６７】多角形毎にｘの最小値と最大値を含むアレ
イがステップ８１０で生成されると、ステップ８４０に
おいて、オーバーラップの測定値が求められる。

【００６８】ステップ８４０において、ｙの最小値がｙ
の最大値よりも大きいか否かの垂直オーバーラップテス
トが行われる。オーバーラップしていない場合、ステッ
プ８８０へ進む。Ｐ１のｙの最大値がＰ２のＹの最小値
より少ない場合、オーバーラップがないので、ステップ
８８０へ進む。しかしながら、Ｐ１とＰ２が互いにオー
バーラップしている場合のｙ値に対しては、水平のオー
バーラップが合計されて、以下のチェックが行われる。
最初に、Ｐ１のｘの最小値がＰ２のｘの最大値より大き
い場合、フローチャートはステップ８６０へ進む。次
に、Ｐ１のｘの最大値がＰ２のｘの最小値より小さい場
合、フローチャートはステップ８７０へ進み、このｙ値
のオーバーラップの推定は以下のように行われる。

【００６９】

【数４】

【００７０】上記の決定は二つの多角形の間にオーバー
ラップを返す。本発明のプラテンに適用されるとき、二
つのボーダーの小さい方の値によって除算することによ
って戻されたオーバーラップ領域を正規化する。オーバ
ーラップの結果が２５％を超えた場合、小さい方の境界
が孤立した境界又は大きい方の境界の一部であると考え
られ、これらの二つの境界が併合されて、新しい境界矩
形が計算される。

【００７１】

【発明の効果】上記のステップを実行することによっ
て、良好な境界矩形が識別される。ファイル抽出などの
更なる技術も、受け取られたデータを更に処理するため
に適用可能である。他の種類の処理ステップも非矩形オ
ブジェクト、オーバーラップした矩形オブジェクト等を
検出するために実行される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態として作用するディジタル
カラープリントシステムを例示する図である。.

【図２】図１のシステムを備える種々の構成要素のブロ
ック図である。

【図３】図１で示されたスキャナのプラテン上にドキュ
メントオブジェクトを置いたときの図である。

【図４】本発明による、図１及び図２のシステム上で実
行される一般的な処理ステップを示すフローチャートで
ある。

【図５】画像の「シード」を最初に決定するために実行
される一連の処理ステップを示す詳細なフローチャート
である。

【図６】画像の「シード」を決定するステップを示すよ
り詳細なフローチャートである。

【図７】本発明に従って実行された一連の処理ステップ
を示す詳細なフローチャートである。

【図８】本発明によるライン推定を示すグラフである。

【図９】本発明によるビン類別を示す図である。

【図１０】図１０（ａ）〜（ｃ）は、本発明によるビン
除去動作を示す図である。

【図１１】本発明によるビン同士間の中間点平均化を示
す図である。

【図１２】本発明による図６のフローチャートのステッ
プを詳細に示すフローチャートである。

【図１３】本発明による図６のフローチャートのステッ
プを詳細に示すフローチャートである。

【図１４】本発明による画像のオーバーラップ部の検出
を示す図である。

【図１５】図１４に示されたオーバーラップ部の検出を
示すフローチャートである。

【符号の説明】

２０：プリントシステム２２：データ処理ユニット２４：ドキュメント２６：スキャナ２８：ユーザインタフェース（Ｕ／Ｉ）３０：ユーザ入力デバイス３０５２：メモリ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】オブジェクトの複数の表示のうちの少な
くとも一つを含むディジタル画像を受け取るステップ
と、前記ディジタル画像の複数の画像のうちの少なくとも一
つになるように前記ディジタル画像を処理するステップ
と、を備え、前記処理ステップが前記ディジタル画像の複数の画像の
各々を構成する複数のエッジポイントを有する複数のビ
ンを定義付けるステップを更に含む、検出された画像のエッジのブリードを低減する、画像形
成入力デバイスを用いたディジタル画像処理方法。
【請求項２】９０度に接近するエッジを有するビンを
識別するステップと、前記９０度のエッジに接近するビンにフィットする矩形
画像をモデリングするステップと、を備える、エッジの輪郭を決定して境界ボックスを生成することに
よって、検出された画像のエッジのブリードを低減す
る、画像形成入力デバイスを用いたディジタル画像処理
方法。
【請求項３】９０度に接近するエッジを有するエッジ
輪郭上でビンを識別するステップと、これらの識別されたビン毎に矩形画像をモデリングする
ステップと、を備える、エッジの輪郭を決定して境界ボックスを生成することに
よって、検出された画像のエッジのブリードを低減す
る、画像形成入力デバイスを用いたディジタル画像処理
方法。