JP4739082B2 - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
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Description
前記文書画像を領域分割して前記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種類を判別する判別手段と、
判別された画像の種類に応じて前記クリップアート画像をさらに領域分割する領域分割手段と、
領域分割された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。
図1は、本発明の一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、クリップアート画像種類判別部14は、クリップアート画像の種類を判別する。さらにまた、クリップアート画像領域分割部15は、判別された画像の種類に応じてクリップアート画像の領域を分割処理する。さらにまた、クリップアート画像ベクトル変換部16は、クリップアート画像領域分割部15での領域分割結果からクリップアート画像をベクトルデータに変換する。
データに変換する。
図2は、本発明の一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、本発明の一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S14における画像に縁があるかどうかの判別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6は、図2のステップS16における縁なしクリップアート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7は、本発明の一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7において、クラスタ61とクラスタ62は、領域分割処理(ステップS1601)及び領域統合処理(ステップS1602)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。図7に示すこれらのクラスタにあるノイズを、以上のノイズ判定処理とノイズ再処理で対応する。
図8は、本発明の一実施形態における縁なしクリップアート画像に対して領域分割、領域統合、ノイズ領域判定及びノイズ領域再処理の一連の処理によりベクトル化の一例を示す図である。図8において、81は領域分割されるクリップアート画像である。また、82は領域分割結果の一例を示す。すなわち、クリップアート画像81は、前述した領域分割、領域統合、ノイズ判定、ノイズ除去の一連の処理により、例えば、分割したい領域数の目標値が16と設定された場合は、領域分割結果82に示す16個のクラスタから成るクラスタ群に分割される。
図9は、図2のステップS18における縁ありクリップアート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10は、本発明の一実施形態におけ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10において、1711はエッジクラスタ形成処理により最初に形成したエッジクラスタであり、1712はエッジクラスタ判定処理でエッジクラスタと判定したクラスタである。また、1713はこれらのエッジクラスタを統合したエッジクラスタの結果である。このように、本実施形態では、縁のある画像に対して、エッジクラスタ形成処理、エッジクラスタ判定処理、また、エッジクラスタ統合処理で対応する。
図11は、縁ありクリップアート画像に対してエッジ抽出、エッジクラスタ生成、領域分割、領域統合、ノイズ領域判定、ノイズ領域再処理、エッジクラスタ判定、エッジクラスタ統合の一連の処理によるベクトル化の一例を示す図である。
図12は、図2のステップS19におけるグラデーションありクリップアート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13は、グラデーションありクリップアート画像に対して各種処理を行うことによるベクトル化の一例を示す図である。各種処理とは、エッジ抽出、エッジクラスタ生成、無彩色部分と有彩色部分の別々の領域分割、無彩色部分と有彩色部分の別々の領域統合、ノイズ領域判定、ノイズ領域再処理、エッジクラスタ判定、エッジクラスタ統合の一連の処理を行う。
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 クリップアート画像種類判別部
15 クリップアート画像領域分割部
16 クリップアート画像ベクトル変換部
Claims (5)
- クリップアート画像を含む文書画像を入力して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、
選択手段が、前記文書画像を領域分割して前記クリップアート画像を選択する選択工程と、
エッジ抽出手段が、前記クリップアート画像からエッジを抽出し、該抽出したエッジの強度のヒストグラム分布を求めるエッジ抽出工程と、
判別手段が、前記ヒストグラム分布においてエッジ強度の閾値を0から所定の値まで所定間隔で複数設定し、該設定した各閾値についてそれぞれの閾値以上のエッジ強度を有する画素数を統計し、該統計した各閾値に対する画素数の変化が所定の度合い以上である場合は、前記クリップアート画像の画像種類を縁なしクリップアート画像であると判別し、前記統計した各閾値に対する画素数の変化が前記所定の度合い未満である場合は、前記クリップアート画像の画像種類を縁ありクリップアート画像であると判別する判別工程と、
領域分割手段が、判別された画像種類に応じて前記クリップアート画像をさらに領域分割する領域分割工程と、
変換手段が、領域分割された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。 - 前記判別工程で前記クリップアート画像を縁なしクリップアート画像と判別した場合、
前記領域分割工程では、
前記クリップアート画像を画素の色特徴に基づいて複数のクラスタに分割する工程と、
前記クリップアート画像の領域数の目標数を入力する工程と、
前記複数のクラスタを他のクラスタとの類似度を用いて前記目標数の範囲内で統合する工程と、
統合後の複数のクラスタからノイズ領域を判定する工程と、
ノイズ領域と判定されたクラスタを類似度の高いクラスタに割り当てる工程と、
を実行し、
前記変換工程では、前記領域分割工程の処理結果として得られる各クラスタに基づいて、前記クリップアート画像をベクトルデータに変換することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記判別工程で前記クリップアート画像を縁ありクリップアート画像と判別した場合、
前記領域分割工程では、
前記クリップアート画像からエッジを抽出する工程と、
抽出された前記エッジの強度に基づいてエッジクラスタを形成する工程と、
前記クリップアート画像内のエッジクラスタ以外の画素の色特徴に基づいて該クリップアート画像を複数のクラスタに分割する工程と、
前記クリップアート画像の領域数の目標数を入力する工程と、
前記複数のクラスタを他のクラスタとの類似度を用いて前記目標数の範囲内で統合する工程と、
統合後の複数のクラスタからノイズ領域を判定する工程と、
ノイズ領域と判定されたクラスタを類似度の高いクラスタに割り当てる工程と、
割り当て後の前記クラスタがエッジクラスタであるか否かを判定する工程と、
エッジクラスタであると判定されたクラスタと前記エッジの強度に基づいて形成された前記エッジクラスタとを統合する工程と、
を実行することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - クリップアート画像を含む文書画像を入力してベクトル化する画像処理装置であって、
前記文書画像を領域分割して前記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からエッジを抽出し、該抽出したエッジの強度のヒストグラム分布を求めるエッジ抽出手段と、
前記ヒストグラム分布においてエッジ強度の閾値を0から所定の値まで所定間隔で複数設定し、該設定した各閾値についてそれぞれの閾値以上のエッジ強度を有する画素数を統計し、該統計した各閾値に対する画素数の変化が所定の度合い以上である場合は、前記クリップアート画像の画像種類を縁なしクリップアート画像であると判別し、前記統計した各閾値に対する画素数の変化が前記所定の度合い未満である場合は、前記クリップアート画像の画像種類を縁ありクリップアート画像であると判別する判別手段と、
判別された画像種類に応じて前記クリップアート画像をさらに領域分割する領域分割手段と、
領域分割された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。 - 請求項1乃至3の何れか一項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。
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