JP2005316813A - 画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 入力画像をPDFファイル化する際に、入力画像に対し文字領域と写真領域を判別し、判別された各領域について、罫線量、文字サイズ、文字色数、網点量等の画像特徴量を抽出し、抽出された画像特徴量に基づいて入力画像の属性情報を作成、具体的には入力画像が表、文書、プレゼン、雑誌等の画像の内のどの種類に属している蓋然性が高いのかを示す適合度(%)を算出し、これをPDFファイルに付加する。
【選択図】 図10
Description
このようなファイリングシステムとして、例えばイメージデータをPDF(Portable Document Format)ファイルへ変換する手法がしばしば利用されている。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、ファイル検索を容易に行うことが可能な画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理装置を提供することを目的としている。
さらに、前記各領域ごとの特性には、当該領域において使用されている色の数、網点画像の割合、文字のサイズ、罫線の割合の少なくとも一つが含まれることを特徴とする。
また、前記複数の画像種類には、新聞画像、カタログ画像、表画像、文書画像、プレゼンテーション用画像のうち少なくとも2つが含まれることを特徴とする。
さらに、前記入力画像の属性情報には、入力画像において各種類の領域の占める割合に関する情報、各種類の領域の相対的位置に関する情報のうち少なくともどちらかの情報が含まれることを特徴とする。
本発明に係る画像処理装置は、入力画像に対して、当該画像における各画素データが、少なくとも文字領域と写真領域のいずれの領域に属するかの領域判別を行う領域判別手段と、前記領域判別手段における領域判別の結果に基づき、各画素データに対し、その属する領域の種類に応じた画像処理を行う画像処理手段と、前記領域判別手段において判別された領域の内、少なくとも前記文字領域と前記写真領域について、各領域間の相互関係もしくは各領域ごとの特性を含む領域特徴情報に基づき、当該入力画像の属性情報を生成する特徴情報生成手段とを備えることを特徴とする。
(1)画像処理システムの構成
図1は、本発明に係る画像処理装置を含む画像処理システム(以下、「システム」と略する。)の全体構成を示す図である。
同図に示すように、本システムは、画像処理装置1と、画像処理装置1とデータのやりとりが可能に接続された画像読取装置2、外部記憶装置3および画像出力装置4から構成されている。
画像処理装置1は、パーソナルコンピュータからなり、画像読取装置2から画像データを受信すると、原稿1頁ごとに、当該原稿画像に含まれる文字画像と文字以外の写真等の画像の領域判別を行い、その判別結果に基づいて当該原稿を検索するために用いられる属性情報(後述)を作成すると共に、判別された文字画像と文字以外の画像(背景画像)を抽出し、抽出した文字画像の各画素のデータをMMR(Modified Modified READ)を用いて圧縮し、背景画像の各画素のデータをJPEG(Joint Photographic Experts Group)を用いて圧縮して、圧縮データをPDFファイルに変換し、上記属性情報を付加した上で個別のファイル名を付けて、外部記憶装置3に送る処理を実行する。
画像出力装置4は、画像処理装置1からの印刷指示を受けると、指示されたファイル名のデータを外部記憶装置3から読み出して、読み出したデータに基づいて用紙に印刷する公知の画像形成装置である。
同図に示すように、ステップS1では、画像読取装置2において読み取られた画像データが画像処理装置1に送られる。この画像データとしては、例えばTIFF、JPEGまたはBMPとすることができ、その他のフォーマットの画像データであっても良い。
ステップS3では、文字と写真等の画像の領域判別が行われる。そして、判別された領域の特徴量が抽出され、抽出された特徴量に基づいて属性情報が作成される。
ステップS5では、判別結果に基づいて入力画像から背景画像が抽出され、抽出された背景画像がJPEGにより圧縮される。
ステップS6では、圧縮された文字画像と背景画像とがPDF化されて合成される。その際、ステップS3で作成された属性情報が付加され、PDFファイルとして出力される。
このように、領域判別により判別された領域ごとの圧縮を行う場合に、その領域判別結果を利用して属性情報を作成するので、検索のための属性情報の作成を合理的に行うことができる。
(2)画像処理装置1の構成
図3は、画像処理装置1の機能構成を示すブロック図である。
入力装置200は、キーボード、マウス等を含むものであり、ユーザからのキー入力等を受付け、それを制御部100に伝える。
表示装置300は、ディスプレイからなり、制御部100からの表示指示に基づく画面を表示させる。
画像前処理部102は、I/F部101からの画像データに上記の前処理を施し、前処理されたデータを領域判別部103に送る。
領域判別部103は、画像前処理102からのデータに基づいて文字領域と写真領域を判別する領域判別処理を実行する。
PDFファイル作成部106は、圧縮されたデータを公知のPDFフォーマットに変換し、変換したファイルに上記属性情報を付加してI/F部107に送る。
I/F部108は、画像出力装置4に接続するためのインターフェースである。
CPU109は、ROM111に格納されているプログラムを読み出して、画像処理装置1の全体の動作を統一的に制御する。また、入力装置200からの入力情報に基づく処理を実行すると共に表示装置300の表示制御を行って必要な画面を表示させる。
ROM111には、PDF変換処理等を実行するためのプログラムが格納されている。また、図8に示す文書、表、カタログ等の各種画像についての特徴量の大小関係を示した基本特徴量テーブル112(内容は、後述)が格納されている。
(3)PDF変換処理
図4は、PDF変換処理の内容を示すフローチャートである。
同図に示すように、CPU109は、ユーザからのPDF変換指示を受付けると、スキャン画像取得処理(ステップS10)を実行する。
図5は、領域判別処理のサブルーチンの内容を示すフローチャートであり、写真領域判別としてのステップS201〜S204と、文字領域判別としてのステップS205〜S213の処理が実行される。
次に、生成された明度データに公知のスムージングフィルタをかけて、入力画像に含まれているノイズを除去するスムージング処理を実行する(ステップS202)。
例えば、ブロックの大きさが所定の大きさ(文字相当程度の大きさ)よりも大きく、そのブロック内の各画素の明度、彩度、色相等の特徴、例えば中間調の画素が所定の割合以上含まれている場合等の所定の条件を満たす場合に写真領域と判別される。当該所定の条件を満たしていないブロックについては、写真領域とみなされない。なお、ここで写真領域として判定される領域には、写真の他、絵画、図表など階調性を有する画像の領域が含まれるものである。また、各画素の彩度、色相等については、RAM110に格納されている入力画像のデータが参照される。
一方、文字領域判別では、まず入力画像を明度データに変換する明度算出処理を行う(ステップS205)。この処理は、基本的に上記ステップS201の処理と同じであるが、明度データの変換式では文字判別のためのパラメータが用いられる点が異なっている。
そして、スムージング処理が施されたデータに公知のエッジフィルタをかけ2値のエッジ画像を生成する2値化処理を行う(ステップS207)。
そして、設定された文字ブロックの画像が文字であるか否かを判定する文字判定処理を行う(ステップS212)。例えば、文字ブロック内の画像について、その局所的な形状を特徴量として抽出し、抽出した特徴量からその画像が文字によるものであるか否かを判定する。より具体的には、画像の局所的な形状として、カーブ量や傾斜方向、閉ループ数、十字交差数、T字交差数等を抽出し、抽出された特徴点が、予め保持している文字判定のためのパターンの特徴点と一致している数が所定値(閾値)以上であれば、文字として判定し、所定値よりも少なければ文字ではないと判定するものである。なお、文字判定には、他にも文字判定用の辞書に基づいてパターン認識を行う方法等を用いることが出来る。
次に、文字領域内に含まれる網点領域を検出する処理を実行する(ステップS214)。この網点検出は、例えば文字領域内の画素に公知の網点検出用フィルタをかけ、所定範囲内の孤立点数が所定数を上回った場合に、その範囲を網点領域とすることにより行われる。
続いて、網点除去された文字領域内の各画素を所定の閾値を用いて2値化して文字領域内の文字画像と文字以外の部分(下地)を分離する処理を行う(ステップS217)。
ステップS219では、文字色数の算出処理を行い、その後メインルーチンにリターンする。この文字色数の算出としては、例えば文字マップから文字を構成する画素を特定し、特定された各画素について、r、g、b色の画素データを色相を現すデータに変換し、所定の閾値との比較により、予め決められた複数色(黒、青、赤、黄、白色等)の内のどの色に属するのかを求め、その数(黒色の画素数、青色の画素数等)を計数することで行われる。なお、算出されたデータは、RAM110に格納される。
図4に戻って、ステップS30では、属性判別部104に指示して、特徴量抽出処理を実行させる。
図6は、特徴量抽出処理のサブルーチンの内容を示すフローチャートである。
下地領域の量の算出方法としては、例えば上記ステップS218において格納された下地の座標のデータを参照し、入力画像のr、g、b色の画素データから、当該下地であって、白色以外の画素を抽出し、抽出された画素数をEとし、さらにE/Cの値を算出し、この値を下地領域の量とすることにより行われる。算出されたデータは、RAM110に格納される。
図7は、文字領域と写真領域の位置関係の具体例を示す図である。
図7(a)、図7(b)は、文字領域と写真領域が重なることなく並置されている例であって、表中心、文書中心の画像に多いパターンである。
図7(d)は、文字領域内に2つの写真領域が重なっている場合の例であるが、文字領域と写真領域の角部の位置が一致しており、文字と写真が並置された構成になっている。
一方、図7(e)は、文字領域内に一つの写真領域が重なっている場合の例であり、雑誌やカタログの画像に多いパターンである。文字領域と写真領域の角部の位置が一致しておらず、写真画像が文字領域に四方から取り囲まれた配置になっており、図7(c)、図7(d)に比べて複雑な構成になっている。
属性情報作成処理は、領域判別処理および特徴量抽出処理において抽出された特徴量、すなわち罫線の量、網点の量、文字サイズ、文字色数、下地の量、画像色数、複雑度を示すデータをRAM110から読み出す。そして、読み出した特徴量と、ROM111に格納されている基本特徴量テーブル112の内容を比較して、入力画像がどの画像種類に適合しているのかを示す適合度を算出する。
同図に示すように、基本特徴量テーブル112には、画像の種類を示す項目として、表中心の原稿画像、文書中心の原稿画像、プレゼンテーション画像(グラフ、図形、色文字等を含むプレゼンテーション資料として用いられる画像)、雑誌/カタログ画像、新聞画像の欄が設けられ、画像の特徴を示す項目として、罫線量、文字サイズ、文字色数、画像色数、網点量、下地量、位置(複雑度)の欄が設けられており、各画像について、項目ごとに特徴量の大小関係が予め決められている。
文字色数については、プレゼンテーション画像では多彩な色が使用されることが多く、逆に他の画像ではそれほど多くの色が使用されないことを考慮して、プレゼンテーション画像が「多」、その他は「少」とされている。
網点量については、新聞が最も多いことから、新聞画像が「多」になっている。
下地量については、新聞が最も多いことから、新聞画像が「多」になっている。
位置(複雑度)については、雑誌やカタログで文字と写真が複雑な位置関係で配置されることが最も多いと考えられ、雑誌/カタログ画像が複雑度「大」になっている。
図9は、3段階に分類された入力画像の特徴量を示す入力画像特徴量テーブル113の内容例を示す図である。
図9に示す特徴量と、図8に示す表中心の原稿の画像特徴量とを項目ごとに比較し、内容が同じ(例えば、両方とも「多」)であれば、当該項目についての適合度として0.95の重み付けをし、1段階ずれると(例えば、一方が「多」、他方が「中」)であれば、0.8の重み付けをし、2段階ずれると(例えば、一方が「多」、他方が「少」)であれば、0.6の重み付けをして、全項目の重みを乗算したものを適合度とする。
同様に、文書中心の原稿画像の場合では、文字サイズ、画像色数、網点量、下地量、位置(複雑度)については、重み0.95、罫線量、文字色数については、重み0.8になり、入力画像が文書中心の原稿画像である適合度は、0.8×0.95×0.8×0.95×0.95×0.95×0.95=0.5(50%)になる。
この画像圧縮処理では、RAM110から文字マップを読み出して、入力画像中の文字画像の座標値を取得し、入力画像から文字画像だけを抽出して、抽出された文字画像の各画素のデータをMMRを用いて圧縮する。また、入力画像から文字以外の背景画像(写真、下地等)を抽出し、抽出された画像の各画素のデータをJPEGを用いて圧縮する処理が実行される。圧縮された文字画像ファイル、背景画像ファイルは、PDFファイル作成部106に送られる。
PDFファイル作成処理では、画像圧縮処理において圧縮された文字画像ファイル、背景画像ファイルをPDFフォーマットに変換し、変換後のファイルに、属性情報作成処理において算出された適合度を示すデータを関連付けたPDFファイルを作成する。
同図に示すように、PDFファイルは、文字画像と背景画像のレイヤーと、属性情報を示すレイヤーからなる。属性情報を示すレイヤーは、画像種類ごとに分けられており、レイヤーごとに、算出された適合度を示すデータ、そのデータの貼り付け位置、サイズ、色(ここでは透明)を示す情報が含まれている。
以上説明したように、本実施の形態では、入力画像から文字と背景画像を抽出し、それぞれ別々の圧縮処理を行ってPDFファイルを作成する構成において、文字領域と写真領域を判別し、判別された各領域について画像の特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基づいて入力画像がどの種類の画像に適合しているのかを示す適合度を算出し、これを属性情報としてPDFファイルに含めるようにしている。
以上、本発明を実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上述の実施の形態に限定されないのは勿論であり、以下のような変形例が考えられる。
(1)上記実施の形態では、属性情報作成処理において適合度を算出し、これを入力画像の属性情報としたが、本発明の属性情報は、入力画像の検索条件として用いることが可能なものであれば良く、その意味で上記適合度に限定されることはない。
(3)また、基本特徴量テーブル112を用いない構成、例えば入力画像特徴量テーブル113の情報を属性情報として用いることも可能である。さらに、抽出された画像特徴量(罫線量、網点量等の算出値)そのものを属性情報として用いるとしても良い。
また、上記実施の形態では、文字領域と写真領域を判別するとしたが、領域判別としては、これらに加えて別の領域、例えば文字、写真のいずれにも属さない下地領域も判別し、当該下地領域の量、色数等を特徴量として抽出するとしても良い。ビジネス関係の表、文書中心の画像では下地がもっぱら白色であることが多いが、新聞画像、プレゼンテーション画像等では白以外の色が用いられている場合が多く、画像の一の特徴を表すものといえるからである。このような判別を用いる場合、例えば各領域を別の圧縮方法を用いて圧縮することもできる。写真と下地とで圧縮率を変えた方がさらなる高圧縮の効果を得ることができる場合があるからである。
100 制御部
103 領域判別部
104 属性判別部
105 圧縮部
106 PDFファイル作成部
112 基本特徴量テーブル
113 入力画像特徴量テーブル
Claims (10)
- 入力画像に対して、当該画像における各画素データが、少なくとも文字領域と写真領域のいずれの領域に属するかの領域判別を行う第1ステップと、
前記第1ステップにおける領域判別の結果に基づき、各画素データに対し、その属する領域の種類に応じた画像処理を行う第2ステップと、
前記第1ステップにおいて判別された領域の内、少なくとも前記文字領域と前記写真領域について、各領域の位置関係もしくは各領域ごとの特性を含む領域特徴情報に基づき、当該入力画像の属性情報を生成する第3ステップと
を含む処理を実行することを特徴とする画像処理方法。 - 前記第2ステップで画像処理された入力画像をファイル出力すると共に、前記第3ステップで得られた入力画像の属性情報を当該ファイルに付加する第4のステップとを含む処理を実行することを特徴とする請求項1記載の画像処理方法。
- 前記各領域ごとの特性には、当該領域において使用されている色の数、網点画像の割合、文字のサイズ、罫線の割合の少なくとも一つが含まれることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理方法。
- 前記第3のステップにおいて、前記領域特徴情報に所定の重み付けをした上で、当該入力画像が複数の画像種類の内のどの種類に属している蓋然性が高いのかを示す適合度を画像種類ごとに算出し、算出された適合度を属性情報とすることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記複数の画像種類には、新聞画像、カタログ画像、表画像、文書画像、プレゼンテーション用画像のうち少なくとも2つが含まれることを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。
- 前記複数の画像種類には、前記入力画像の作成に用いられたと推定されるアプリケーションの種類が含まれていることを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。
- 前記入力画像の属性情報には、入力画像において各種類の領域の占める割合に関する情報、各種類の領域の相対的位置に関する情報のうち少なくともどちらかの情報が含まれることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 入力画像に対して、当該画像における各画素データが、少なくとも文字領域と写真領域のいずれの領域に属するかの領域判別を行う第1の処理と、
前記第1ステップにおける領域判別の結果に基づき、各画素データに対し、その属する領域の種類に応じた画像処理を行う第2の処理と、
前記第1ステップにおいて判別された領域の内、少なくとも前記文字領域と前記写真領域について、各領域間の相互関係もしくは各領域ごとの特性に基づき、当該入力画像の属性情報を生成する第3の処理と
を画像処理装置に実行させる画像処理プログラム。 - さらに、前記第2ステップで画像処理された入力画像をファイル出力すると共に、前記第3の処理で得られた入力画像の属性情報を当該ファイルに付加する第4の処理を画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項8に記載の画像処理プログラム。
- 入力画像に対して、当該画像における各画素データが、少なくとも文字領域と写真領域のいずれの領域に属するかの領域判別を行う領域判別手段と、
前記領域判別手段における領域判別の結果に基づき、各画素データに対し、その属する領域の種類に応じた画像処理を行う画像処理手段と、
前記領域判別手段において判別された領域の内、少なくとも前記文字領域と前記写真領域について、各領域間の相互関係もしくは各領域ごとの特性を含む領域特徴情報に基づき、当該入力画像の属性情報を生成する特徴情報生成手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
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