JP2007272456A - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 グラデーション部分を有するクリップアート画像を含むカラー文書画像を入力し、クリップアート画像を選択し、クリップアート画像の輪郭情報を抽出する。また、カラー文書画像を無彩色部分と有彩色部分とに分離し、無彩色部分及び有彩色部分をそれぞれ複数の領域に分割する。そして、領域分割工程で分割された無彩色部分及び有彩色部分のそれぞれの複数の領域のうち、設定された条件を満たす領域をそれぞれ統合する。その後、領域統合された後の領域群と輪郭情報を用いてクリップアート画像をベクトルデータに変換する。
【選択図】 図1
Description
入力された前記カラー文書画像からクリップアート画像を選択する選択工程と、
前記クリップアート画像の輪郭情報を抽出する抽出工程と、
前記カラー文書画像を無彩色部分と有彩色部分とに分離する分離工程と、
前記無彩色部分及び有彩色部分をそれぞれ複数の領域に分割する領域分割工程と、
前記領域分割工程で分割された前記無彩色部分及び前記有彩色部分のそれぞれの複数の領域のうち、設定された条件を満たす領域をそれぞれ統合する領域統合工程と、
前記領域統合工程によって領域統合された後の領域群と前記輪郭情報を用いて前記クリップアート画像をベクトルデータに変換する変換工程と
を有することを特徴とする。
前記画像を領域分割する領域分割工程と、
前記画像の領域分割後のそれぞれの領域をラベリングするラベリング工程と、
ラベリングされた前記画像内のぞれぞれの領域のグラデーション種別を判定するグラデーション種別判定工程と、
判定されたグラデーションの種別に応じて前記領域をグラフィック言語で記述する記述工程と
を有することを特徴とする。
入力された前記カラー文書画像からクリップアート画像を選択する選択手段と、
前記クリップアート画像の輪郭情報を抽出する抽出手段と、
前記カラー文書画像を無彩色部分と有彩色部分とに分離する分離手段と、
前記無彩色部分及び有彩色部分をそれぞれ複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記領域分割手段で分割された前記無彩色部分及び前記有彩色部分のそれぞれの複数の領域のうち、設定された条件を満たす領域をそれぞれ統合する領域統合手段と、
前記領域統合手段によって領域統合された後の領域群と前記輪郭情報を用いて前記クリップアート画像をベクトルデータに変換する変換手段と
を備えることを特徴とする。
前記画像を領域分割する領域分割手段と、
前記画像の領域分割後のそれぞれの領域をラベリングするラベリング手段と、
ラベリングされた前記画像内のぞれぞれの領域のグラデーション種別を判定するグラデーション種別判定手段と、
判定されたグラデーションの種別に応じて前記領域をグラフィック言語で記述する記述手段と
を備えることを特徴とする。
<装置構成>
図1は、本発明の第1の実施形態に係る領域分割に基づいたベクトル化処理を行う機能を有する画像処理装置の構成を示すブロック図である。図1において、入力部11は、スキャンによって紙情報をカラー文書画像として入力する。また、領域分割部12は、カラー文書画像を写真領域を含む複数種類の領域に分離する。さらに、クリップアート画像選択部13は、分離されたそれぞれの領域からクリップアート画像を選択する。さらにまた、エッジ抽出部14は、クリップアート画像からエッジを抽出する。さらにまた、エッジクラスタ形成部15は、抽出されたエッジの情報に基づいてエッジクラスタを形成する。
図2は、本発明の第1の実施形態におけるクリップアート画像の領域分割に基づいたベクトル化処理についての概略を説明するためのフローチャートである。
図3は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理において文書画像からクリップアート画像を選択した一例を示す図である。図3では、一文書画像から前述した領域分離法を用いて写真領域31、テキスト領域32、及びクリップアート領域33がそれぞれ矩形領域として分離されている様子を示している。
図4は、図2のステップS15におけるエッジクラスタ形成処理の詳細について説明するためのフローチャートである。
図5は、本発明の第1の実施形態によるクリップアート画像から形成したエッジクラスタの一例を示す図である。このクリップアート画像では、エッジ抽出により、エッジ画像51を形成し、そして、前述したエッジクラスタ形成処理により、閾値を120に設定した場合のエッジクラスタ52を形成する。
図6は、図2のステップS17における無彩色部分と有彩色部分の分離処理の詳細について説明するためのフローチャートである。
図7は、図2のステップS18における無彩色部分の領域分割処理の詳細について説明するためのフローチャートである。
ステップS19における有彩色部分の領域分割処理は、ステップS18における無彩色部分の領域分割処理と同じであるが、画素の特徴量としてはRGB色情報が用いられ、画素とクラスタ間の距離としてはRGB色特徴のEuclidean距離が計算される。
図8は、図2のステップS20における無彩色部分の領域統合処理の詳細について説明するためのフローチャートである。
ステップS21における有彩色部分の領域統合処理は、ステップS20における無彩色部分の領域統合処理と同じである。但し、クラスタの特徴量としてはRGB色情報及び色相H情報が用いられ、クラスタ間の距離としてはRGB色特徴のEuclidean距離と色相H情報の距離との二つの距離が計算される。また、統合条件としては、クラスタ間のRGB色情報の距離はRGB色閾値の以下で、クラスタ間の色相H情報の距離はH閾値の以下と設定される。
図9は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理で取り扱うノイズの一例を示す図である。図9において、クラスタ61とクラスタ62は、領域分割処理及び領域統合処理後のクラスタから、それぞれ代表として選ばれた2つのクラスタ例である。これらのクラスタに小さな領域が多数存在し、そのままクラスタの輪郭線と内部色情報をベクトルデータに変換すれば、データ量が膨大となり問題となる。この問題を解決するために、前述したようにステップS18では、領域分割の結果をラベリング処理する。そして、ステップS19では、各ラベル領域の大きさによりノイズ領域であるかどうかを判定する。その結果、ラベル領域がある閾値より小さければノイズ領域と判定し、ノイズ領域再処理に戻る。尚、ノイズ63に含まれた各領域はノイズ領域と判定された部分である。
図10は、図2のステップS23におけるノイズ領域の再処理の詳細について説明するためのフローチャートである。ここでは、ステップS22において判定されたノイズ領域をノイズ領域の再処理対象にし、ノイズ領域に含まれたノイズ画素毎に除去処理を行う。
図11は、図2のステップS24におけるエッジクラスタ判定処理の詳細とステップS25におけるエッジクラスタ統合処理の詳細について説明するためのフローチャートである。
図12は、本発明の第1の実施形態による分割されたクラスタからエッジクラスタと判定されたエッジクラスタに統合された例を示す図である。図12において、71はクラスタのエッジ率によりエッジクラスタと判定されたクラスタである。また、72はクラスタ71を統合した後のエッジクラスタである。
図13は、本発明の第1の実施形態によるクリップアート画像の領域分割に基づいたベクトル化の例を示す図である。
<装置の構成>
図14は、本発明の第2の実施形態に係るグラデーションが付いた画像のベクトル化処理を行う画像処理装置の構成を示すブロック図である。図14において111は処理対象画像を入力する画像入力部、112は画像を色情報に基づき領域に分割する領域分割部、113は各領域をラベル領域に分離するラベリング処理部、114は各ラベル領域毎に画素の色変化方向を検出する色変化方向検出部である。また、115は各ラベル領域の色変化方向によりグラデーションが線状か放射状かを判定するグラデーション種別判定部、116はグラデーション種別にあわせてベクトルデータに変換するベクトル記述部である。
図15は、第2の実施形態における領域分割に基づいたベクトル化処理手順を説明するためのフローチャートである。
図16は、本発明の第2の実施形態におけるグラデーション付きの画像の領域分割処理の詳細について説明するためのフローチャートである。
図18は、第2の実施形態における色変化方向、即ち、エッジの方向に対応する8種類のマスクを示す図である。以下、図18を用いて、色変化方向検出処理について説明する。
図20は、第2の実施形態に係る交点検出処理の詳細について説明するための図である。交点検出処理では、まず、同じ方向を持つ画素の領域の重心を求める。例えば、図20の左上に右下方向のエッジを持つ画素が沢山あり、これらの画素からなる領域は1つ目の領域になる。これらの画素の座標により1つ目の領域の重心Aが求められる。同様に、左下に右上方向のエッジを持つ画素からなる2つ目の領域ができる。これらの画素により2つ目の領域の重心Bが求められる。この処理により、他にも同じ方向を持つ画素の領域の重心を求めることが出来る。
図21は、第2の実施形態におけるベクトル記述処理について説明するための図である。
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。本実施形態では、グラデーションの種別判定に、色変化方向に代えて、交点があるかどうかを見て線状グラデーションか放射状グラデーションを判定する方法について説明する。
次に、本発明の第4の実施形態について説明する。前述した第2の実施形態と第3の実施形態では、線状グラデーションと判定された部分を単なるグラデーションの濃淡パターンとしてベクトル記述するのを記載した。しかし、線状グラデーションであっても、実際に幾つかの線状グラデーションの色濃淡パターンがある。そこで、線状グラデーションがどのグラデーションの色濃淡パターンであるかを細かく判断し、線状グラデーションパターンにあわせてベクトル記述する。
<その他の実施形態>
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体(記録媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
12 領域分離部
13 クリップアート画像選択部
14 エッジ抽出部
15 エッジクラスタ形成部
16 色空間変換部
17 無彩色部分と有彩色部分分離部
18 無彩色部分領域分割部
19 有彩色部分領域分割部
20 無彩色部分領域統合部
21 有彩色部分領域統合部
22 ノイズ領域判定部
23 ノイズ領域再処理部
24 エッジクラスタ判定部
25 エッジクラスタ統合部
26 ベクトル化部
Claims (14)
- グラデーション部分を有するクリップアート画像を含むカラー文書画像を入力して該クリップアート画像をベクトル化する画像処理装置における画像処理方法であって、
入力された前記カラー文書画像からクリップアート画像を選択する選択工程と、
前記クリップアート画像の輪郭情報を抽出する抽出工程と、
前記カラー文書画像を無彩色部分と有彩色部分とに分離する分離工程と、
前記無彩色部分及び有彩色部分をそれぞれ複数の領域に分割する領域分割工程と、
前記領域分割工程で分割された前記無彩色部分及び前記有彩色部分のそれぞれの複数の領域のうち、設定された条件を満たす領域をそれぞれ統合する領域統合工程と、
前記領域統合工程によって領域統合された後の領域群と前記輪郭情報を用いて前記クリップアート画像をベクトルデータに変換する変換工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記分離工程が、
前記カラー文書画像をRGBカラー空間からHSVカラー空間に変換する色変換工程と、
前記カラー文書画像のHSVカラー空間での色彩情報に基づいて、該カラー文書画像を無彩色部分と有彩色部分とに分離する無彩色部分と有彩色部分分離工程と
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記領域分割工程が、
前記カラー文書画像の無彩色部分の領域分割に使用する輝度値を設定する第1の設定工程と、
前記カラー文書画像の有彩色部分の領域分割に使用するカラー情報を設定する第2の設定工程と、
前記カラー文書画像の無彩色部分内の領域のうち前記輝度値の差が一定値内の領域を同一の領域として、該一定値外の領域を別の領域として領域分割する無彩色部分の領域分割工程と、
前記カラー文書画像の有彩色部分内の領域のうち前記カラー情報の差が一定値内の領域を同一の領域として、該一定値外の領域を別の領域として領域分割する有彩色部分の領域分割工程と
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記カラー情報がRGB色情報であって、該カラー情報の差がEuclidean距離であることを特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。
- 前記領域統合工程が、
前記カラー文書画像の無彩色部分の領域統合に使用される輝度値距離の閾値を設定する第1の設定工程と、
前記カラー文書画像の有彩色部分の領域統合に使用されるRGB情報距離及び色相距離の閾値をそれぞれ設定する第2の設定工程と、
前記分割された無彩色部分の複数の領域の輝度値距離が前記閾値以下の場合に領域統合する無彩色部分の領域統合工程と、
有彩分割された有彩色部分の複数の領域のRGB情報距離及び色相距離がそれぞれの前記閾値以下の場合に領域統合する有彩色部分の領域統合工程と
を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - グラデーション付きの画像を含む文書画像を入力して該画像をベクトル化する画像処理装置における画像処理方法であって、
前記画像を領域分割する領域分割工程と、
前記画像の領域分割後のそれぞれの領域をラベリングするラベリング工程と、
ラベリングされた前記画像内のぞれぞれの領域のグラデーション種別を判定するグラデーション種別判定工程と、
判定されたグラデーションの種別に応じて前記領域をグラフィック言語で記述する記述工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記グラデーション種別判定工程が、
前記それぞれの領域内の各画素の色変化方向を検出する色変化方向検出工程と、
前記色変化方向が同じ方向の場合、前記領域内のグラデーションを線状グラデーションと判定する線状グラデーション判定工程と、
前記色変化方向が同じ方向でない場合、前記領域内のグラデーションを放射状グラデーションと判定する放射状グラデーション種別判定工程と
を有することを特徴とする請求項6に記載の画像処理方法。 - 前記グラデーション種別判定工程が、
前記それぞれの領域内の各画素の色変化方向を検出する色変化方向検出工程と、
前記各色変化方向の方向ベクトルの交点を検出する交点検出工程と、
前記方向ベクトルの交点が検出された場合、前記領域内のグラデーションを放射状グラデーションと判定する放射状グラデーション判定工程と、
前記方向べクトルの交点が検出されない場合、前記領域内のグラデーションを線状グラデーションと判定する線状グラデーション判定工程と
を有することを特徴とする請求項6に記載の画像処理方法。 - 前記交点検出工程が、
同じ方向ベクトルを持つ画素の領域の重心を求める重心検出工程と、
前記重心からの方向ベクトルをこの領域の代表ベクトルとして抽出するベクトル抽出工程と、
任意の二つの方向ベクトル間の交点を求めるベクトル間交点検出工程と、
前記二つの方向ベクトル間の交点が一定距離内の場合に前記領域内にグラデーション交点があると判断し、該交点をグラデーション交点とするグラデーション交点検出工程と
を有することを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。 - 前記線状グラデーション判定工程によって線状グラデーションと判定された前記領域内の色の最大値と最小値を検出する色最大値最小値検出工程と、
検出された色の最大値が存在する第1の画素の位置と最小値が存在する第2の画素の位置とを含む直線上に位置する二つの画素の色値により、線状グラデーションの色の濃淡パターンを判定する線状グラデーションパターン判定工程と
を有することを特徴とする請求項7に記載の画像処理方法。 - グラデーション部分を有するクリップアート画像を含むカラー文書画像を入力して該クリップアート画像をベクトル化する画像処理装置であって、
入力された前記カラー文書画像からクリップアート画像を選択する選択手段と、
前記クリップアート画像の輪郭情報を抽出する抽出手段と、
前記カラー文書画像を無彩色部分と有彩色部分とに分離する分離手段と、
前記無彩色部分及び有彩色部分をそれぞれ複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記領域分割手段で分割された前記無彩色部分及び前記有彩色部分のそれぞれの複数の領域のうち、設定された条件を満たす領域をそれぞれ統合する領域統合手段と、
前記領域統合手段によって領域統合された後の領域群と前記輪郭情報を用いて前記クリップアート画像をベクトルデータに変換する変換手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - グラデーション付きの画像を含む文書画像を入力して該画像をベクトル化する画像処理装置であって、
前記画像を領域分割する領域分割手段と、
前記画像の領域分割後のそれぞれの領域をラベリングするラベリング手段と、
ラベリングされた前記画像内のぞれぞれの領域のグラデーション種別を判定するグラデーション種別判定手段と、
判定されたグラデーションの種別に応じて前記領域をグラフィック言語で記述する記述手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1から10までに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項13に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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