JP2010183416A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】領域の各画素を色差に応じてクラスタ1、2に分割する(b)。クラスタ1、2にそれぞれ属する各画素の連続性評価値を計算する(c)、(d)。注目画素eの連続性評価値は、近傍4画素(a,b,c,d)のうち、注目画素eと同じクラスタに属する画素数(0〜4の値)として求める。連続性評価値が小さい(領域的な連続性が低い)クラスタ2を、連続性評価値が大きい(領域的な連続性が高い)クラスタ1にクラスタ統合する。
【選択図】図12
Description
本発明の目的は、カラー画像内の各画素を色情報に基づき複数のクラスタに分割するクラスタ分割において、クラスタリングの前段処理の中で、新規クラスタの追加だけでなく、既存クラスタの統合を随時行うことにより、処理途中でクラスタ数が増えすぎるのを抑え、処理を高速化すると共に、ノイズの起伏部分で追加される新規クラスタは、領域的な連続性が低いという特徴があるので、クラスタの領域的な連続性を評価し、連続性が低いクラスタから順に随時統合することにより、処理を高速化した上で最終的なクラスタ分割の精度を維持する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
本発明のクラスタリング(b)では、前段処理途中でクラスタ2をクラスタ1に統合するので、統合後の前段処理では各画素と2つのクラスタ代表値との距離の計算を行えば良い。
Y=0.30×R+0.59×G+0.11×B
ヒストグラム作成部11は、輝度Yのヒストグラムを作成する。RGBが0〜255の各8bitの値を持つ場合で説明すると、Yも0〜255の値を持つことになる。
・Y<th2、かつ、Max(R,G,B)−Min(R,G,B)<50ならば、暗部領域の画素であると判定する。
暗部面積率計算部1512では、被写体領域における暗部領域の面積率Pdを次式で求める。
Pd=Nc/Na
(再計算後の平均L*)=((再計算前の平均L*)×(n(j)−1)+(注目画素のL*))/n(j)
(再計算後の平均a*)=((再計算前の平均a*)×(n(j)−1)+(注目画素のa*))/n(j)
(再計算後の平均b*)=((再計算前の平均b*)×(n(j)−1)+(注目画素のb*))/n(j)
「注目画素eの連続性評価値=近傍4画素(a,b,c,d)のうち注目画素eと同じクラスタに属する画素数」
つまり、各画素の持つ連続性評価値は0〜4の値になる。クラスタの連続性評価値も、その平均値であるので0〜4の値になり、領域的に塊で存在するクラスタは評価値が3前後の大きい値になり、点在するクラスタは0〜1前後の小さい値になる。
クラスタjの連続性評価値len(j)の再計算は、以下の式で行える。
(再計算後のlen[j])=((再計算前のlen[j])×(n(j)−1)+(注目画素の連続性評価値))/n(j)
(クラスタYの再計算後の平均L*)=((クラスタYの再計算前の平均L*)×(n(Y)−n(X))+(クラスタXの平均L*)×n(X))/n(Y)
(クラスタYの再計算後の平均a*)=((クラスタYの再計算前の平均a*)×(n(Y)−n(X))+(クラスタXの平均a*)×n(X))/n(Y)
(クラスタYの再計算後の平均b*)=((クラスタYの再計算前の平均b*)×(n(Y)−n(X))+(クラスタXの平均b*)×n(X))/n(Y)
[終了条件1]クラスタAとクラスタBの補正前後の色差比が、色差比目標値設定部1583に設定された目標値Xd以上である。
[終了条件2]クラスタCの階調補正後の平均Lが、最暗クラスタの明度上限設定部1590に設定された上限値Lc_th以上である。
特許文献2と同様に、クラスタ分割結果に基づき減色処理を行い、文字色を一色に統一する際に、本発明のクラスタリング高速化技術を適用する。文字文書原稿をスキャナで読み取ると、例えば黒一色であった文字に色成分が混入して黒一色でなくなる。クラスタ分割し、画素値を所属クラスタの代表値で置換することにより、本来黒一色であった文字を黒一色に再生することができるようになる。
画像の色数や画像の代表色に応じて、画像を分類する際に、本発明のクラスタリング高速化技術を適用する。色数(クラスタ数)や代表色(所属画素数が最大のクラスタ代表値)を画像特徴として含み、画像特徴が近い画像同士を近くに配置分類した画像一覧を表示してユーザーに提示することで、ユーザーが素早く類似画像を見つけられるようになる。
11 ヒストグラム作成部
12 閾値決定部
15 暗部補正量生成部
16 ハイライト補正量生成部
18 補正量決定部
19 階調補正テーブル作成部
20 階調補正部
30 画像サンプリング部
Claims (9)
- カラー画像内の各画素を色情報に基づき複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段を有し、前記クラスタ分割手段の出力に応じて画像処理を行う画像処理装置であって、前記クラスタ分割手段は、新規クラスタの追加、および、既存クラスタの統合を随時行いながら前記各画素を複数のクラスタに分割することを特徴とする画像処理装置。
- 同一クラスタに属する画素の領域的な連続性を評価する連続性評価値を算出する連続性評価値算出手段を有し、前記既存クラスタの統合は、前記連続性評価値に基づき、領域的な連続性が低いクラスタを優先して他のクラスタへ統合することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記既存クラスタの統合は、新規クラスタの追加によりクラスタの数が予め設定された上限値を超える場合に、随時実施することを特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置。
- 注目画素が属するクラスタを既存クラスタの中から判定する、あるいは、注目画素が属するクラスタが既存クラスタの中に存在しないと判定する所属クラスタ判定手段を有し、前記新規クラスタの追加は、前記所属クラスタ判定手段において注目画素が属するクラスタが既存クラスタの中に存在しないと判定された場合に、随時実施することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- カラー画像内の暗部領域を判定する暗部領域判定手段を有し、前記クラスタ分割手段は、前記暗部領域の各画素を色情報に基づき複数のクラスタに分割することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置
- 前記画像処理は、前記クラスタ分割手段の出力に応じて、前記暗部領域の明るさを補正する補正量を決定し、決定した補正量に基づいて、前記カラー画像を階調補正する手段であることを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。
- カラー画像内の各画素を色情報に基づき複数のクラスタに分割するクラスタ分割工程を有し、前記クラスタ分割工程の出力に応じて画像処理を行う画像処理方法であって、前記クラスタ分割工程は、新規クラスタの追加、および、既存クラスタの統合を随時行いながら前記各画素を複数のクラスタに分割することを特徴とする画像処理方法。
- 請求項7記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
- 請求項7記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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