JP2007081794A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 原稿をスキャンして得た画像データを複数のブロック画像データに分割し、分割したブロック画像データを解析することによってそれらの各々が「下地」、「絵柄」、「下地」、及び「その他」の何れの属性の画像を描画しているかを個別に特定する。その後、ブロック画像データ毎に特定した属性を取り纏めた集計結果を更に解析することによって原稿画像データそのものの属性を特定する。
【選択図】 図1
Description
本発明はこのような背景の下に案出されたものであり、原稿をスキャンして得た画像データ全体のメトリクス値のヒストグラムを取得しなくてもその原稿の属性を精緻に判定できるような仕組みを提供することを目的とする。
本願発明の実施形態について説明する。
本実施形態は、以下の2つの特徴を有する。
1つ目の特徴は、原稿をスキャンして得た画像データを複数のブロック画像データに分割し、分割したブロック画像データを解析することによって、それらの各々が「文字」、「絵柄」、「下地」、及び「その他」の何れの属性の画像を描画しているかを個別に特定するようにした点である。
2つ目の特徴は、各ブロック画像データ毎に特定した属性を取り纏めた集計結果を更に解析することによって原稿画像データそのものの属性を特定するようにした点である。
スキャンデバイス11は、CCD(Charge Coupled Device)や光源などといった、画像スキャン制御を実現すべく搭載されたデバイス群の総称である。
プリントデバイス12は、感光体ドラムや帯電器などといった、画像プリント制御を実現すべく搭載されたデバイス群の総称である。
通信デバイス13は、モデムや各種インターフェースユニットなどといった、外部ノードとの通信制御を実現すべく搭載されたデバイス群の総称である。
UIデバイス14は、タッチパネルやタッチスクリーンディスプレイなどといった、UI制御を実現すべく搭載されたデバイス群の総称である。
RAM16は、CPU15のワークエリアとして各種プログラムやデータを記憶する。
ROM17は、IPL(Initial Program Loader)などを記憶する。
原稿属性判別プログラム18aは、本実施形態に特有の機能をCPU15に付与するための固有のプログラムである。このプログラムを実行するCPU15には以下の3つの機能が付与される。
a 画像分割機能
これは、スキャンデバイス11が原稿をスキャンすることによって得た原稿画像データを、所定平方画素(例えば、128平方画素)毎の纏まりである複数のブロック画像データに分割する機能である。
b ブロック属性取得機能
これは、各ブロック画像データの各々の描画内容が、「文字」、「絵柄」、「下地」、及び「その他」のどの属性に該当するかを判定する機能である。
c 原稿属性取得機能
これは、各ブロック画像データの各々の属性の集計結果を解析することにより、それらのブロック画像データの集合体である原稿画像データそのものの属性を判定する機能である。
図2は、本実施形態の動作を示すフローチャートである。
図に示す処理は、スキャンデバイス11が原稿をスキャンして原稿画像データが取得されたことをトリガーとして開始される。この原稿画像データは、スキャン対象である原稿の描画内容を、一画素あたりRGB8ビット(256階調)の信号列で表したラスタデータである。
CPU15は、ステップ110の分割により得た複数のブロック画像データのうちの1つを処理対象として特定する(S120)。
CPU15は、ステップ130で取得した濃度ヒストグラムを解析することにより、ステップ120で特定したブロック画像データの描画内容が、「文字」、「絵柄」、「下地」、及び「その他」のどの属性に該当するかを特定する(S140)。このステップの内容について具体的に説明する。
また、ある画像データの描画内容が「絵柄」である場合、その画像から得たメトリクス値L*(明度)のヒストグラムの形状はなだらかでピークが不安定なものとなり、メトリクス値a*及びb*(彩度)のヒストグラムはなだらかでピークが不安定となるか(モノクロの絵柄の場合)又は中央に1つのピークを有するものとなる(カラーの絵柄の場合)。
更に、ある画像データの描画内容が「下地」である場合、その画像から得たメトリクス値L*(明度)のヒストグラムの形状はハイライトに1つのピークを有するものとなり、メトリクス値a*及びb*(彩度)のヒストグラムは中央に1つのピークを有するものとなる。
本実施形態では、以上説明した各形状の特徴と「文字」、「絵柄」、「下地」の各属性情報とを対応付けたLUTを設け、濃度ヒストグラムの特徴を基にこのLUTを参照することにより、ブロック画像データの属性が、「文字」、「絵柄」、「下地」のいずれに該当するか、また、それらのいずれでもない「その他」に該当するかを判定する。
続いて、CPU15は、ステップ100の分割により得たブロック画像データの全ての属性を特定したか否か判断し、未だ属性の特定されていないブロック画像データがあれば、ステップ120に戻り、以降の処理を繰り返す。
このステップについて、図3を参照して更に具体的に説明する。図3は、各ブロック画像データとそれらの属性の対応関係を示している。図に示す例では、原稿画像が、ブロック画像1乃至24の計24個のブロック画像データに分割されており、ブロック画像1、4、21、22、23、24が「下地」、ブロック画像3、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18が「絵柄」、ブロック画像2が「文字」、ブロック画像19、20が「その他」の各属性であることが分かる。この場合、本ステップでは、最も出現頻度の高い、「絵柄」が原稿そのものの属性として特定されることになる。
本願発明は、種々の変形実施が可能である。
上記実施形態では、ステップ120乃至ステップ150のループを繰り返すことによって全てのブロック画像データと属性情報とが対応付けられ、属性情報の出現頻度を表すヒストグラムが得られると、そのヒストグラムにおいて最も出現頻度の高かった属性が原稿そのものの属性として特定されるようになっていた。これに対し、上記実施形態とは別のアルゴリズムに従ってヒストグラムの解析を行い、原稿の属性を特定するようにしてもよい。例えば、「下地」の出現頻度がある閾値(例えば、全体の90%)以上であれば、出現頻度の最も高い属性の如何に係わらず、原稿の属性を「下地」と特定するようにしてもよい。
ステップ172では、「絵柄」と「文字」の出現頻度の差の絶対値が第2の閾値以下であるかが判断される。ステップ172の判断結果が「Yes(両者の差の絶対値が閾値以下である)」であれば、原稿の属性が「文字絵柄」と特定される。一方、ステップ172の判断結果が「No」であれば、ステップ173に進む。
ステップ173では、「絵柄」の出現頻度が「文字」の出現頻度よりも多いかが判断される。ステップ173の判断結果が「Yes(「絵柄」の出現頻度が「文字」の出現頻度より多い)」であれば、原稿の属性が「絵柄」と特定される。一方、ステップ173の判断結果が「No(「文字」の出現頻度が「絵柄」の出現頻度より多い)」であれば、原稿の属性が「文字」と特定される。
更に、この4つのほかに、「文字」や「絵柄」がカラーなのかそれともモノクロなのかまでも特定したい場合は、絵柄、文字の各ブロック画像データのうち、ヒストグラムにa*b*(彩度)のメトリクス値が所定値以上であるものの割合が閾値(例えば、全体の80%)以上であるときに、カラーの文字又は絵柄であると判定するようにするとよい。
Claims (5)
- 原稿をスキャンして得た原稿画像データを入力する入力手段と、
前記入力された原稿画像データを複数のブロック画像データに分割する分割手段と、
前記分割した各ブロック画像データの各々の描画内容を所定の表色系基準に従ったメトリック値の出現頻度分布として表すヒストグラムを取得するヒストグラム取得手段と、
前記ブロック画像データ毎に取得したヒストグラムの特徴を所定のアルゴリズムに従って解析することにより、当該各ブロック画像データの属性を取得するブロック属性取得手段と、
前記分割された各ブロック画像データの各々について前記属性判別手段が取得した各属性の集計結果を所定のアルゴリズムに従って解析することにより、原稿の属性を取得する原稿属性取得手段と
を備えた画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置において、
前記分割された各ブロック画像データのうちの注目ブロック画像データとその周辺にある周辺ブロック画像データとを纏めて新たなブロック画像データを生成するブロック画像合成手段
を備え、
前記ブロック属性取得手段は、
前記ブロック画像合成手段が新たなブロック画像データを生成すると、その新たなブロック画像データを得るべく纏められた各ブロック画像データの属性の出現頻度分布を表すヒストグラムを取得し、取得したヒストグラムを所定のアルゴリズムに従って解析することにより、前記新たなブロック画像データの属性を取得する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項2に記載の画像処理装置において、
前記原稿属性取得手段は、
前記ブロック画像合成手段による新たなブロック画像データの生成と前記ブロック属性取得手段による当該新たなブロック画像データの属性の取得とが再帰的に繰り返されることによって前記原稿と同じ大きさの新たなブロック画像データの属性が得られたとき、その属性を原稿の属性として取得する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至3に記載の画像処理装置において、
前記取得された原稿の属性に応じた画像処理を前記入力された原稿画像データに施す画像処理手段
を更に備えた画像処理装置。 - 請求項1乃至4に記載の画像処理装置において、
前記取得された原稿の属性に応じて原稿を仕分けする仕分け手段
を更に備えた画像処理装置。
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