JP3772262B2

JP3772262B2 - 画像の型を識別する方法

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Publication number: JP3772262B2
Application number: JP17987695A
Authority: JP
Inventors: ジュリー・ツァイシン・ドー
Original assignee: Hewlett Packard Co
Current assignee: HP Inc
Priority date: 1994-08-12
Filing date: 1995-07-17
Publication date: 2006-05-10
Anticipated expiration: 2015-07-17
Also published as: NL1000934A1; NL1000934C2; US5812695A; JPH0879517A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明はコンピュータ・システム、とくに、コンピュータ・システム内部で電子的に走査されたラスタ画像に関し、より具体的には、走査された文書のラスタ画像の画像のタイプすなわち型を決定することに関する。
【０００２】
【従来の技術】
文書が電子的に走査されるとき、文書の画像（イメージ）内の各ドットすなわちピクセルの輝度は、ピクセルの階調範囲を表すコードとして記憶される。単色性の走査装置を使用する場合、階調範囲はグレースケールに沿って純粋な黒から純粋な白まで変化する。コードすなわちグレースケール・レベルは通常８ビットで、ゼロから２５５までの階調範囲を表し、通常ゼロは純黒を、２５５は純白を表す。
【０００３】
文書が走査された後、情報が処理される前に、情報内容は背景から分離されなければならない。この分離処理の一部は、走査された文書の各部分の情報の型を決めることである。単色性の走査では、通常、画像は２階調または連続階調である。線画またはテキスト情報のような２階調画像は、各ピクセルを表すのに１ビットを使って走査できる。写真のような連続階調の画像は、通常、８ビットのグレースケール走査が使われる。したがって、最大の情報内容を得るために、ピクセルあたり正しいビット数を使って画像を再走査できるように、画像の中の情報の型を識別することが重要である。
【０００４】
画像の型を自動的に識別する従来の直感的な方法は、分析対象の区域のグレースケールの度数分布（ヒストグラム）を調べることであった。本来２階調の画像では、グレースケールのピクセル値がヒストグラム上の２つの場所にかたまることが直観的に予想できる。２階調の画像が黒白の場合、ピクセル値は２つの場所、すなわち、ヒストグラムの暗い端と明るい端にピークができる。本来連続階調の画像は、これらの２つの特性ピークを持たず、ヒストグラムの範囲の上を予測できないかたちで連続的に変化する。
【０００５】
ヒストグラムは、従来のプログラミング技術を使って分析することは難しい。ヒストグラム分析は、正確に解釈するためのファジー論理またはその他の技術を必要とする視覚の問題であると思われる。また、２階調画像は、元の画像を複製するのに使われた紙質およびインクのような変数によって、得られるピーク値が異なる。たとえば、新聞の線画は、良質のリンネル紙上の同じ線画とは異なる所にピークができ、ピークをどこに求めるかというヒストグラム分析の問題を複雑にする。また、ヒストグラムの結果は必要とされるピクセル数に依存し、たとえば、ある絵が紙の上の広い区域を占めるがごく少ない細い線でできている場合、ヒストグラムは、白い部分で支配的なピークを示し、暗い部分でごく小さなピークを示す。この型の画像では、データを分析しているうちに暗いピークが簡単に失われてしまう可能性がある。
【０００６】
ヒストグラム分析のもう一つの問題は、グレーのノイズである。絵が背景の紙の上に黒インクだけでできている場合、走査装置は、白い部分と黒い部分との間の端に沿ったグレーの変わり目のピクセル（transition pixel）を拾ってしまう。したがって、ヒストグラムは、実際の絵にグレーがなくても、グレースケール・データを含んでしまう。高いコントラストの連続階調の絵の問題とともに、線画走査上の変わり目のグレーのピクセルの問題を考慮すると、ヒストグラムを識別することが非常に難しいことがしばしばある。
【０００７】
走査された文書の、連続階調の部分から線画の部分を識別する方法が必要である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、走査された文書のラスタ画像の画像の型を決定することである。本発明のもう１つの目的は、画像が２階調であるか連続階調であるかを決めることである。もう一つの目的は、画像を再走査するためのビット奥行を決めることである。さらにもう一つの目的は、画像の型を決めるために、密度スライス（density slice）および侵食（erosion）方法を用いることである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、先ず、典型的には低解像度で、８ビットのグレースケール・モードで画像を走査し、次に、この８ビットのグレースケール・データを分析して、画像の最終走査を、典型的には高解像度で、８ビット・モードまたは１ビット・モードのどちらで行うかを判断する装置において達成される。装置は、２値画像を作るために、予め定められたグレースケール範囲を用いて、グレースケール画像に対して密度スライスを実行する。画像の小さな黒い区域を除去するために、２値画像に侵食操作を選択的に行うことができる。装置は、文書の分析対象の区域の黒いピクセルの数を数え、分析される区域の関数によって決められる、その区域の最大許容ピクセル数を決める。区域の黒いピクセルの数が最大許容ピクセル数を超える場合、その区域は連続階調区域と考えられ、連続階調に適したビット奥行を使ってグレースケール走査が必要になる。そうでない場合、その区域は線画であると考えられ、ビット奥行が１である２値走査が必要になる。
【００１０】
いっそう正確な結果は、異なるグレースケール範囲を用いて複数の密度スライスおよび侵食を実行することにより、得ることができる。これらの複数スライスを実行した結果として複数の２値画像が得られ、これらの複数の２値画像は互いにビットごとのＯＲ演算を用いて加算され、１つの２値画像が形成される。次に、この１つの２値画像内のピクセルが数えられ、対象区域内の情報の型が決められる。
【００１１】
【実施例】
以下に、本発明を実施するのに最も良い実施例を述べる。この説明は、本発明の原理を説明するための実施例として述べるものであって、本発明はこの説明に制約されるものではない。
【００１２】
図１は、本発明のハードウェアおよびソフトウェアを示すブロック図である。図１はコンピュータ・システム１００を示し、プロセッサ要素１０２がシステム・バス１０４を介してコンピュータ・システム１００の他の要素と通信する。ユーザはキーボード１０６を使ってコンピュータ・システム１００にコマンドおよびデータを入力する。マウス１１０を使って、ユーザは図形情報をコンピュータ・システム１００に入力する。表示装置１０８によって、コンピュータ・システム１００はユーザに情報を出力する。ディスク１１２が、本発明によって収集されたすべてのデータとともに本発明のソフトウェアを記憶する。通信インターフェース１１４がコンピュータシステム１００を文書走査装置１１６に接続し、本発明が走査装置１１６から情報を受け取り、走査のためのビット奥行を設定するコマンドを走査装置に送る。
【００１３】
文書走査装置１１６は、グレースケール走査装置またはカラー走査装置のどちらでもよい。グレースケール走査装置は走査された各ピクセルについてグレースケール値を生成する。この値は典型的には０から２５５までの範囲を持つ８ビットで、通常、０は純黒を表し、２５５は純白を表す。もちろん、他の走査装置は各ピクセルに異なるビット数を使うことができる。カラー走査装置は、各ピクセルについて赤、緑、青の３つの値を生成し、各値は０から２５５までの範囲を持つ。
【００１４】
メモリ１１８は、本発明が、キーボード１０６、図形表示装置１０８、マウス１１０、ディスク１１２、およびコンピュータ・システム１００の他の要素をアクセスするために使うオペレーテイングシステム１２０を含む。走査装置ソフトウェア１２２は本発明を含んでいる。
【００１５】
図２に、本発明によって処理される画像の例を示す。図２は、走査装置によって電子的に走査される、通常１枚の紙の上の区域２０２にある画像である。走査された画像２０２には２つの区画があり、上半分２０４は線画２０８および連続階調区域２１０、２１２、２１４を持つ連続階調画像を持ち、下半分２０６は線画として扱えるテキスト情報だけを持っている。
【００１６】
本発明の目的は、文書の１区画、たとえば区画２０４または区画２０６が、連続階調画像を持っているか、または２値階調を持っているかを識別することである。文書の中の分析の対象となる区画は予め他のソフトウェアによって選択され、その区画の図形画像が本発明の方法によって分析される。
【００１７】
本発明は、先ず、分析の対象の画像に密度スライス操作を実行して２値画像を作成する。図３は、図２の画像の上に密度スライス操作を実行した結果生ずる２値画像の例を示す。図３を参照すると、２値画像の下半分すなわち区域２０６に、図２のテキスト区域２０６に密度スライス操作を実行した結果生じた多数の小さな暗い区域が見える。区域２０４内に連続階調画像を持つ上半分も、密度スライス操作を使用した結果、変形している。その結果、図２の線画区域２０８はほとんど除去されているが、図２の連続階調区域２１０、２１２、２１４は、図３の中実の黒い区域３１０、３１２、３１４に変換されている。このようにして、密度スライス操作の結果は、黒いピクセルおよび白いピクセルだけを含む２値画像になる。
【００１８】
図４は、図３の画像に本発明による侵食操作を実行した後の画像を示す。図４を参照すると、侵食操作によって、当初テキスト情報を持っていた区域２０６から黒いピクセルがほとんど除去されている。したがって、黒いピクセルの数が非常に少ないことにより、この区域は線画またはテキスト情報を持っていることがわかる。逆に、侵食操作が実行された後、区域２０４内の３１０、３１２、３１４にはまだ多数の黒いピクセルがある。黒いピクセルがこのように多数あることは、この区域に連続階調の絵があり、グレースケールに適したビット奥行を使って再走査が必要であることがわかる。
【００１９】
図５は、本発明の流れ図を示す。図５のソフトウェアは走査装置ソフトウェア１２２（参照図１）に含まれ、ユーザが文書を走査して型を識別することを要求した後に呼び出される。図５を参照すると、入口の後、ブロック５０２で、コマンドが通信インターフェース１１４を介して走査装置１１６（参照図１）に送られ、８ビットのグレースケール・フォーマットを使って画像が走査される。これは典型的には、たとえば１インチあたり２５ピクセル程度の低解像度で行われる。はじめの走査および分析を低解像度で行うと、処理時間およびメモリを節約できる。しかし、本発明はどのような解像度でも正しくはたらき、解像度には依存しない。
【００２０】
画像を走査する処理は、画像内の分析するべき区域を、たとえば図２に示した区域２０４および２０６のように、複数の区域に分離することもできる。したがって、画像全体でなく、走査された画像部分を分析できる。しかし、本発明は渡された区域を分析するものであって、区域を分離することが本発明に必須のことではない。
【００２１】
走査された画像を得た後、ブロック５０４は図７を呼び、第１の階調範囲を使って、画像上に密度スライス操作を実行する。この密度スライスにより、０から２５５までの範囲のスケール上の、たとえば６２から１４７までの範囲の階調値を持つピクセルを分離することができる。密度スライス操作の結果、この階調範囲の内側の値を持つピクセルが黒に変換され、この階調範囲の外側のピクセルが白に変換された、２値画像が得られる。
【００２２】
特定の密度スライスに使われる階調範囲は、走査される文書の型によって決められる。通常、中程度のグレー階調を表す階調範囲が密度スライスに使われる。
【００２３】
密度スライスを実行した後、ブロック５０６は図８を呼び、密度スライス操作によって生じた２値画像上に侵食操作を実行する。侵食操作は本発明に必須ではないが、大きな黒い区域を残す一方、小さな黒い区域（たとえば小さなしみ）を除去することによって、結果を改善することができる。
【００２４】
次に、ブロック５０８は再び図７を呼び、走査された元の画像を図７に渡し、０から２５５までのスケールの、たとえば階調値３９から１２３までの異なる階調範囲を使って第２の密度スライスを実行する。密度スライス操作を２回行う場合、本発明は通常、第１の密度スライスには明るいグレーから中程度のグレーの階調範囲を用い、第２の密度スライスには中程度のグレーから濃いグレーの階調範囲を用いる。
【００２５】
密度スライスを実行した後、ブロック５１０は図８を呼び、ブロック５０８の操作の結果生じた２値画像上に侵食操作を実行する。次に、ブロック５１２で、ブロック５０６の第１の侵食操作で形成された画像１と、ブロック５１０の第２の侵食操作で形成された画像２とを、ビットごとにＯＲ演算して第３の２値画像が形成される。次に、ブロック５１４で、ブロック５１２の操作の結果生じた画像３に含まれている黒いピクセルの数がカウントされる。
【００２６】
ブロック５１６で、分析中の画像の区域（すなわちピクセル数）が決められ、ブロック５１８で、ブロック５１６で決められた区域を値５１２で割ることによって、最大ピクセル値MAXPIXが得られる。MAXPIXは、線画であると考えられる区域が持てる最大ピクセル数を表す。他の方法を使ってMAXPIXの値を決めることもできる。たとえば、走査された種々の文書を分析し、分析された文書の線画と連続階調区域を正しく定めることができるMAXPIXの値を任意に選択してもよい。
【００２７】
MAXPIXを決定した後、ブロック５２０で、ブロック５１４で決められたカウントがMAXPIXを超えているかが判断され、超えている場合はブロック５２２に進み、その画像が連続階調画像であるに違いないので、ピクセルあたり８ビットのようなグレースケールに適したビット密度を使って画像をグレースケール画像として再走査するように、走査装置１１６に信号コマンドが送られる。再走査は当初の走査とは異なる、たとえば１インチあたり１００ピクセルの解像度で行うこともできる。当初の走査が連続階調画像に適したビット密度および解像度で行われていた場合は、ステップ５２２はスキップし、画像を再走査しなくてよい。
【００２８】
カウントがMAXPIXを超えていない場合、ブロック５２０はブロック５２４に進み、画像が線画画像であるので、１ビットの２値ビット密度を使って画像を再走査するように、走査装置１１６にコマンド信号が送られる。再走査は、当初の走査とは異なる、たとえば１インチあたり３００ピクセルの解像度で行うこともできる。画像を再走査した後、図５は、それを呼び出した走査装置ソフトウェアの部分に戻る。
【００２９】
図６は、密度スライス処理を示す図である。図６は、８ビットのグレースケールで走査した結果生じるピクセルの数値を表すグレースケール６０２を示す。グレースケール６０２上で、値０は純黒、値２５５は純白を表す。グレースケール６０２に沿って、３つの階調範囲が示されている。階調範囲６０４は、値１４７から上の、ほとんど白または非常に明るいピクセルの区域を表す。区域６０６は値６２と１４７との間の中間の階調区域、区域６０８は値０と６２との間の主に暗い区域を表す。値６２および１４７は任意の数であり、他の階調範囲を使ってもよい。
【００３０】
密度スライスは、区域内の各ピクセルを分析し、ピクセル値が３つの階調範囲６０４、６０６、６０８のうちのどれに含まれるかを判断する。ピクセル値が区域６０４または区域６０８のどちらかの範囲にある場合は、値２５５を持つ白いピクセルに変換される。ピクセル値が階調範囲６０６の範囲にある場合、値ゼロの値を持つ黒いピクセルに変換される。この操作の結果、元が黒いかまたは白いすべてのピクセルは、結果として生ずる２値画像の中で白い値に変換される。元が中間の階調値であったすべてのピクセルは、結果として生ずる２値画像の中で黒に変換される。
【００３１】
図７は、図５から呼ばれた密度スライス処理の流れ図である。図７を参照すると、入口の後、ブロック７０２は、分析中の画像から最初または次のピクセルを得る。ブロック７０４は、ピクセルが、密度スライス範囲内の高密度スライス値を超えているか判断し、そうである場合は、ブロック７０４はブロック７１０に進み、ピクセルを値２５５の白に設定し、ピクセルを出力２値画像にセーブする。
【００３２】
ピクセルが高密度値を超えていない場合は、ブロック７０４はブロック７０６に進み、ピクセルが低密度スライス値未満であるか判断される。ピクセルが低密度スライス値未満である場合、ブロック７０６はブロック７１０に進み、ピクセルを値２５５の白に設定し、ピクセルを出力２値画像にセーブする。
【００３３】
ピクセルが低密度値未満でない場合、ピクセルが中間階調値を持つので、ブロック７０６はブロック７０８に進む。ブロック７０８は、ピクセルを値０の黒に設定し、ピクセル値を出力２値画像にセーブする。
【００３４】
ピクセルが黒または白に変換された後、コントロールはブロック７１２に進み、処理すべきピクセルがまだあるか判断し、まだピクセルがある場合は、ブロック７１２はブロック７０２に戻って次のピクセルを処理する。すべてのピクセルが処理された後、図７は図５に戻る。
【００３５】
侵食処理は、画像の背景を白と仮定し、画像の中の連続した黒い区域をオブジェクトすなわち物体と考える２値画像の中の物体の端からピクセルを除去する。ピクセルは、そのピクセルの近隣の８個のピクセルのうち、予め定められた数を超えるピクセルが白の値を持っている場合、そのピクセルを白の値に設定することにより２値画像から除去される。各ピクセルの８個の近隣ピクセルは、そのピクセルの各側面に１個ずつ、上に１個、下に１個、４すみに１個ずつあるピクセルである。侵食処理はこれらの８個の近隣ピクセルを分析し、これらのうち予定の数が白である場合、そのピクセル自身が白に設定される。本発明では、予定の数は４である。すなわち、あるピクセルの近隣ピクセルのうちの少なくとも４個が白ならば、該ピクセル自身が白に変換される。侵食処理は、接触しあう物体を分離し、孤立したピクセルを考慮から除く。
【００３６】
画像の中の小さな黒い区域を除去するため、すなわち、大きなグレー階調区域にもともとあったピクセルの数を見つけるという同じ目的を達成するために、他の侵食方法を使うこともできる。上述したように、侵食操作は実行しなくてもよい。
【００３７】
図８に、本発明の侵食処理の流れ図を示す。図８を参照すると、入口の後、ブロック８０２は、２値画像から最初または次のピクセルを得る。次に、ブロック８０４は８個の近隣ピクセルを得る。ブロック８０６は、近隣ピクセルのうちの予定数（すなわち４個）が値２５５を持っているか判断する。少くとも４個の近隣ピクセルが値２５５を持っている場合、ブロック８０６はブロック８０８に進み、ピクセル値を２値画像の中で２５５に設定し、このピクセルを除去する。４個未満の近隣ピクセルが２５５を持つ場合、ブロック８０６は直接ブロック８１０に進み、分析すべきピクセルがまだあるか判断する。分析すべきピクセルがまだある場合、ブロック８１０はブロック８０２に戻り、次のピクセルを得る。すべてのピクセルがこの侵食処理で分析された後、図８は図５に戻る。
【００３８】
本発明には、例として次のような実施態様が含まれる。
（１）各ピクセルが階調値を持つ走査画像データ（２０２）に含まれる画像の型を識別する方法であって、
（ａ）第１および第２の値を持つ２値画像データを作るために、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライス操作を実行するステップ（５０４）と、
（ｂ）前記２値画像データの中の前記第１の値を数えるステップ（５１４）と、
（ｃ）前記ステップ（ｂ）で数えた前記第１の値の数が予定の数を超える場合（５２０）に、前記画像を連続階調型の画像として識別するステップ（５２２）と、
（ｄ）前記ステップ（ｂ）で数えた前記第１の数が前記予定の数以下の場合（５２０）に、前記画像を２階調型の画像として識別するステップ（５２４）と、
を含む方法。
（２）前記ステップ（ａ）が、（ａ１）前記２値画像データを侵食するステップ（５０６）をさらに含む、上記（１）に記載の方法。
（３）前記ステップ（ａ１）が、
（ａ１ａ）前記走査画像データの各ピクセル値（８０２）に対して、近隣の各ピクセルの値を求めるステップ（８０４）と、
（ａ１ｂ）予定の数の近隣ピクセルの値が前記第２の値に等しい場合（８０６）、前記ピクセルの値を前記第２の値に設定するステップ（８０８）と、
をさらに含む、上記（２）に記載の方法。
（４）前記ステップ（ａ）が、
（ａ１）前記走査画像データの各ピクセルの値（７０２）を予定の値の範囲と比較するステップ（７０４、７０６）と、
（ａ２）ピクセル値が前記予定の値の範囲内である場合、前記ピクセル値を前記第１の値に設定するステップ（７０８）と、
（ａ３）ピクセルが前記予定の値の範囲外にある場合、前記ピクセル値を前記第２の値に設定するステップ（７１０）と、
をさらに含む、上記（１）に記載の方法。
【００３９】
（５）前記ステップ（ａ）が、
（ａ１）対応する２値画像値の第１の組を作るために、密度スライス値の第１の予定範囲を使って、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライス操作を実行するステップ（５０４）と、
（ａ２）対応する２値画像値の第２の組を作るために、密度スライス値の第２の予定範囲を使って、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライス操作を実行するステップ（５０８）と、
（ａ３）各ピクセルに対して前記第１の値または前記第２の値を持つ２値画像データを作るために、前記の対応する２値画像値の第１の組と前記の対応する２値画像値の第２の組とを組み合わせるステップ（５１２）と、
をさらに含む、上記（１）に記載の方法。
（６）前記ステップ（ａ１）および（ａ２）のそれぞれが、前記密度スライス操作が実行された後、前記２値画像データを侵食するステップ（５０６、５１０）をさらに含む、上記（５）に記載の方法。
【００４０】
（７）文書に含まれる画像の型を決める方法であって、
（ａ）各ピクセルが階調値を持つ走査画像データを得るために、前記文書を第１の予定の解像度で走査するように走査装置に信号を送るステップ（５０２）と、
（ｂ）黒および白の値を持つ２値画像データを作るために、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライス操作を実行するステップ（５０４）と、
（ｃ）前記２値画像データの中の黒の値の数を数えるステップ（５１４）と、
（ｄ）前記ステップ（ｃ）で数えた前記黒の値の数が予定の数を超えている場合、前記文書に含まれた前記画像が連続階調画像であるので、各ピクセルが階調値を持つ画像データを得るために、第２の予定の解像度で前記文書を再走査するように前記走査装置に信号を送るステップ（５２２）と、
（ｅ）前記ステップ（ｃ）で数えた前記黒の値が前記予定の数以下の場合、前記文書に含まれた前記画像が２階調画像であるので、２値を持つ画像データを得るために、第３の予定の解像度で前記文書を再走査するように前記走査装置に信号を送るステップ（５２４）と、
を含む方法。
【００４１】
（８）前記ステップ（ｂ１）が、
（ｂ１）前記走査画像データの各ピクセル値（８０２）に対して、各近隣ピクセルの値を求めるステップ（８０４）と、
（ｂ２）予定の数の近隣ピクセルの値が前記第２の値に等しい場合（８０６）、前記ピクセル値を前記第２の値に設定するステップ（８０８）と、
をさらに含む、上記（７）に記載の方法。
（９）前記ステップ（ｂ）が、
（ｂ１）前記走査画像データの各ピクセル値（７０２）を、予定の値の範囲と比較するステップ（７０４、７０６）と、
（ｂ２）ピクセル値が前記予定の値の範囲内にある場合、前記ピクセル値を前記黒の値に設定するステップ（７０８）と、
（ｂ３）ピクセルが前記予定の値の範囲外にある場合、前記ピクセル値を前記白の値に設定するステップ（７１０）と、
をさらに含む、上記（７）に記載の方法。
（１０）前記ステップ（ｂ）が、
（ｂ１）対応する２値画像値の第１の組を作るために、密度スライス値の第１の予定範囲を使って、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライス操作を実行するステップ（５０４）と、
（ｂ２）対応する２値画像値の第２の組を作るために、密度スライス値の第２の予定範囲を使って、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライス操作を実行するステップ（５０８）と、
（ｂ３）各ピクセルが前記黒の値または前記白の値を持つ２値画像データを作るために、前記の対応する２値画像値の第１の組と前記の対応する２値画像値の第２の組を組み合わせるステップ（５１２）と、
をさらに含む、上記（７）に記載の方法。
【００４２】
【発明の効果】
本発明により、走査された文書の中の画像の型が識別され、分析対象の画像の型により、ピクセルあたり適切なビット奥行を使って画像を再走査し、これにより、画像から最大の情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を含むコンピュータ・システムを示すブロック図。
【図２】本発明によって処理される画像の例を示す図。
【図３】図２の画像に本発明による密度スライス操作を実行した後の画像を示す図。
【図４】図３の画像に本発明による侵食操作を実行した後の画像を示す図。
【図５】本発明を示す流れ図。
【図６】密度スライスを示す図。
【図７】密度スライス処理を示す流れ図。
【図８】侵食処理を示す流れ図。
【符号の説明】
１００コンピュータ・システム
１０２プロセッサ要素
１０４システム・バス
１０６キーボード
１０８表示装置
１１０マウス
１１２ディスク
１１４通信インターフェース
１１６文書走査装置
１１８メモリ
１２０オペレーテイングシステム
１２２走査装置ソフトウェア

Claims

それぞれのピクセルが階調値を持つ走査された画像データに含まれる画像の型を識別する方法であって、該方法は、
（ａ）ピクセルのそれぞれが第１の値または第２の値を持つ２値画像データを作るよう、前記走査された画像データのピクセルのそれぞれに対し、階調をスライスする操作を実行するステップであって、
（ａ１）第１組の２値画像値を生成するように、前記走査された画像データのピクセルのそれぞれに対し、第１の所定の階調範囲を用いて階調をスライスする操作を実行するステップと、
（ａ２）第２組の２値画像値を生成するように、前記走査された画像データのピクセルのそれぞれに対し、第２の所定の階調範囲を用いて階調をスライスする操作を実行するステップと、
（ａ３）前記第１組の２値画像値および前記第２組の２値画像値に基づいて、前記ピクセルのそれぞれが第１の値または第２の値を有する前記２値画像データを生成するステップと、を含むステップを含んでおり、
（ｂ）前記ステップ（ａ１）および（ａ２）のそれぞれは、さらに、前記階調をスライスする操作を実行した後に、前記第１組の２値画像値および前記第２組の２値画像値のそれぞれに対し、該２値画像値を膨張させることなく、侵食操作を実行するステップを含み、
該方法は、さらに、
（ｃ）前記２値画像データにおいて、前記第１の値を有するピクセルの数を数えるステップと、
（ｄ）前記ステップ（ｃ）で数えた前記第１の値の数が所定数を超えたならば、前記画像を連続階調型の画像として識別するステップと、
（ｅ）前記ステップ（ｃ）で数えた前記第１の値の数が前記所定数以下ならば、前記画像を２階調型の画像として識別するステップと、を含む、
方法。
前記浸食操作を実行するステップ（ｂ）は、さらに、
（ｂ１）前記第１組および第２組の２値画像値のそれぞれにおいて、それぞれのピクセルの値に対し、近隣のピクセルの値を求めるステップと、
（ｂ２）所定数の前記近隣のピクセルの値が前記第２の値に等しい場合、前記ピクセルの値を前記第２の値に設定するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
前記浸食操作を実行するステップ（ｂ）は、前記第１の値を有するピクセルからなる区域のうち、所定の大きさより小さい区域を除去することを含む、
請求項１に記載の方法。