JP4911065B2

JP4911065B2 - 画像処理装置及びプログラム

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Publication number: JP4911065B2
Application number: JP2008041569A
Authority: JP
Inventors: 俊哉小山
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2008-02-22
Filing date: 2008-02-22
Publication date: 2012-04-04
Anticipated expiration: 2028-02-22
Also published as: JP2009200923A

Description

本発明は、画像処理装置、及びプログラムに関する。

原稿からスキャンされた原稿画像と、前記原稿の修正原稿からスキャンされた修正原稿画像と、に基づいて、修正部分の領域を抽出する技術がある。例えば、下記特許文献１では、原稿画像と修正原稿画像との差分を生成し、該差分に基づいて、原稿画像と修正原稿画像を詳細に比較する領域を特定する。そして、特定した領域における原稿画像と、該領域における修正原稿画像と、を詳細に比較することにより、修正部分の領域を抽出している。
特開２００７−２４１３５６号公報

しかしながら、上記従来の技術では、原稿画像と修正原稿画像のサイズによっては、原稿画像と修正原稿との差分の生成にかかる処理負荷が大きくなり、結果的に、修正部分の領域の抽出に時間がかかる場合があった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、原稿からスキャンされた第１画像と、前記原稿の修正原稿からスキャンされた第２画像とから修正部分の領域を抽出する際の処理負荷を軽減することができる画像処理装置及びプログラムを提供することである。

請求項１の発明は、原稿からスキャンされた第１画像と、前記原稿に修正がなされた修正原稿からスキャンされた第２画像と、を所定縮小率で縮小する縮小手段と、縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、前記差分画像中の領域であって、有意な画素の分布に関する所定条件を満足する領域を判定する領域判定手段と、前記第１画像における前記判定された領域の対応領域の画像と、前記第２画像における前記判定された領域の対応領域の画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する修正部分抽出手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置である。

請求項２の発明は、請求項１の発明において、有意な画素に基づいて、前記縮小第１画像と、前記縮小第２画像の特徴点を抽出する特徴抽出手段と、前記抽出された特徴点に基づいて、前記縮小第１画像と前記縮小第２画像との位置ズレを補正する補正パラメータを算出する算出手段とをさらに含み、前記差分画像生成手段は、前記補正パラメータに従って、前記縮小第１画像と前記縮小第２画像との位置ズレを補正した上で前記差分画像を生成することを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項２の発明において、前記第１画像又は前記第２画像、の一部又は全部を占める検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら前記所定縮小率で縮小する仮縮小手段と、有意な画素に基づいて、前記領域画像と、縮小領域画像と、を比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果に基づいて、１つの縮小条件を選択する選択手段と、をさらに含み、前記縮小手段は、前記選択された縮小条件で前記第１画像と、前記第２画像と、を縮小することを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項３の発明において、前記比較手段は、前記領域画像の有意な画素の数と、前記縮小領域画像の有意な画素の数と、の比に応じた数値を算出し、前記選択手段は、前記数値が目標値に最も近い値になったときの縮小条件を選択することを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項３の発明において、前記比較手段は、有意な画素に基づいて、前記領域画像及び前記縮小領域画像の特徴点を抽出する手段と、前記領域画像の特徴点のうち前記縮小領域画像にも存在する特徴点の個数を計数する手段と、を含み、前記選択手段は、前記個数が最多になったときの縮小条件を選択することを特徴とする。

請求項６の発明は、請求項２の発明において、前記第１画像又は前記第２画像、の一部又は全部を占める検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら前記所定縮小率で縮小する仮縮小手段と、縮小領域画像を、縮小前のサイズに拡大する拡大手段と、有意な画素に基づいて、前記拡大された縮小領域画像と、前記領域画像と、を比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果に基づいて、１つの縮小条件を選択する選択手段と、をさらに含み、前記縮小手段は、前記選択された縮小条件で前記第１画像と、前記第２画像と、を縮小することを特徴とする。

請求項７の発明は、請求項６の発明において、前記比較手段は、位置が対応する画素同士で論理演算を行うことにより、前記拡大された縮小領域画像と、前記領域画像と、の一致度に応じた数値を算出し、前記選択手段は、前記数値がピーク値になったときの縮小条件を選択することを特徴とする。

請求項８の発明は、請求項２乃至７のいずれかの発明において、前記修正部分抽出手段は、前記補正パラメータに基づいて、前記第１画像における前記対応領域の画像と、前記第２画像における前記対応領域の画像と、の位置合わせを行った上で、前記第１画像における前記対応領域の画像と、前記第２画像における前記対応領域の画像とを比較することを特徴とする。

請求項９の発明は、請求項３乃至８のいずれかの発明において、前記縮小条件は、画像縮小の方式であることを特徴とする。

請求項１０の発明は、請求項３乃至８のいずれかの発明において、前記縮小手段は、前記第１画像と、前記第２画像と、をＯＲ縮小し、前記仮縮小手段は、前記領域画像をＯＲ縮小し、前記縮小条件は、ＯＲ縮小の閾値画素数であることを特徴とする。

請求項１１の発明は、原稿からスキャンされた第１画像と、前記原稿に修正がなされた修正原稿からスキャンされた第２画像と、を所定縮小率で縮小する縮小手段、縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する差分画像生成手段、前記差分画像中の領域であって、有意な画素の分布に関する所定条件を満足する領域を判定する領域判定手段、前記第１画像における前記判定された領域の対応領域の画像と、前記第２画像における前記判定された領域の対応領域の画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する修正部分抽出手段としてコンピュータを機能させるプログラムである。

請求項１，１１の発明では、縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像に基づいて第１画像と第２画像とを比較する領域（対応領域）を特定する。従って、例えば、第１画像と第２画像との差分画像に基づいて対応領域を特定する場合よりも、対応領域を特定する処理負荷が比較的少なくなる。その結果、請求項１，１１の発明によれば、修正部分の抽出の際の処理負荷を比較的軽減することができる。

請求項２の発明では、例えば、縮小第１画像と縮小第２画像との位置ズレを補正された上で対応領域が特定される。そのため、対応領域の特定の精度が向上するので、修正部分の抽出精度の向上を図ることができる。

請求項３の発明では、第１画像又は第２画像の全部又は一部を占める検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら縮小し、有意な画素に基づいて、縮小前後の画像を比較する。これにより、請求項３の発明では、例えば、補正パラメータの算出に必要な特徴が縮小後も維持されるか否かが判定される。そして、請求項３の発明では、比較の結果に基づいて１の縮小条件を選択し、その縮小条件で第１画像及び第２画像を縮小する。これにより、請求項３の発明では、例えば、補正パラメータの算出に必要な特徴が縮小後もなるべく維持される縮小条件で第１画像及び第２画像が縮小されやすくなる。そのため、請求項３の発明によれば、位置ズレの補正の精度が向上するので、対応領域の抽出精度も向上する。その結果、修正部分の抽出精度が向上する可能性が高くなる。

請求項４の発明では、例えば、領域画像の有意な画素の数と、縮小領域画像の有意な画素の数と、の比が目標値に最も近くなるときの縮小条件で、第１画像と第２画像とを縮小する。従って、請求項４の発明によれば、補正パラメータの算出に必要な特徴が縮小後に最も維持される縮小条件で第１画像と第２画像とを縮小することができる。従って、位置ズレの補正の精度が向上するので、対応領域の抽出精度も向上し、その結果、修正部分の抽出精度が向上する可能性が高くなる。

請求項５の発明によれば、補正パラメータの算出に必要な特徴が縮小後に最も維持される縮小条件で第１画像と第２画像とを縮小することができる。従って、位置ズレの補正の精度が向上するので、対応領域の抽出精度も向上し、その結果、修正部分の抽出精度が向上する可能性が高くなる。

請求項６の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、補正パラメータの算出に必要な特徴が縮小後もなるべく維持される縮小条件で第１画像及び第２画像が縮小されやすくなる。そのため、位置ズレの補正の精度が向上するので、対応領域の抽出精度も向上し、その結果、修正部分の抽出精度が向上する可能性が高くなる。

請求項７の発明によれば、例えば、補正パラメータの算出に必要な特徴が縮小後に最も維持される縮小条件で第１画像と第２画像とを縮小することができる。そのため、位置ズレの補正の精度が向上するので、対応領域の抽出精度も向上し、その結果、修正部分の抽出精度が向上する可能性が高くなる。

請求項８の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、修正部分の抽出精度の向上を図ることができる。

請求項９の発明によれば、高精度に修正部分の領域を抽出することができる縮小方式を割り出すことができる。

請求項１０の発明によれば、第１画像と第２画像とをＯＲ縮小して修正部分の領域を抽出する場合において、高精度に修正部分の領域を抽出することができるＯＲ縮小の閾値画素数を割り出すことができる。

本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明に係る画像処理装置２のハードウェア構成図の一例である。同図に示すように、画像処理装置２は、中央処理部４０と、主記憶部４２と、補助記憶部４４と、操作部４６と、ディスプレイ４８と、を含む。各部は、データバス５０を介して、相互に通信可能である。なお、画像処理装置２は、図示しないネットワークインターフェイス、プリンタ、スキャナ等も含む。

中央処理部４０は、ＣＰＵやＭＰＵ等である。中央処理部４０は、主記憶部４２に予め格納されているプログラムに従って動作し、各部を制御する。また、中央処理部４０は、主記憶部４２に格納される情報を用いて演算し、主記憶部４２に出力する。なお、上記プログラムは、主記憶部４２に格納されるものに限らず、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に格納されるものであってもよいし、ネットワークから供給されるものであってもよい。

主記憶部４２は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子である。主記憶部４２は、上記プログラムを格納する。また、主記憶部４２は、各部から入力される情報を格納する。

補助記憶部４４は、ハードディスク等の記憶媒体である。補助記憶部４４は、中央処理部４０からの制御信号に従い、主記憶部４２に格納される情報を記憶する。本実施の形態では、補助記憶部４４は、紙文書からスキャンされた第１画像と、この紙文書に追記やホワイトアウト等の修正がなされた修正文書からスキャンされた第２画像と、を記憶している。第１画像及び第２画像は、例えば、図示しないスキャナによりスキャンされた画像である。

操作部４６は、キーボードやマウス等である。操作部４６は、利用者の操作情報を主記憶部４２に出力する。ディスプレイ４８は、中央処理部４０からの制御信号に従い、主記憶部４２に格納される情報を表示する。

本実施形態では、画像処理装置２は、第１画像と、第２画像と、に基づいて、修正部分の領域を抽出し、出力する。図２は、第１画像と、第２画像とに基づいて、修正部分の領域を抽出する様子を示す図である。図２（ａ）は、第１画像の一例である。図２（ｂ）は、第２画像の一例である。斜線された箇所は、修正部分を示している。図２（ｃ）は、修正部分の領域が抽出された様子を示す図である。

画像処理装置２では、修正部分の領域を抽出する際の処理負荷が比較的軽減されるよう図られている。以下、修正部分の領域の抽出を比較的少ない処理負荷で行う技術について説明する。

図３は、中央処理部４０が上記プログラムに従って動作することにより、画像処理装置２にて実現される機能のブロック図である。ここでは、本発明に関連する機能を中心として示す。同図に示すように、画像処理装置２では、縮小条件決定部６０と、縮小部６２と、差分画像生成部６４と、統合領域判定部６６と、修正部分抽出部６８と、を含む。縮小条件決定部６０は、仮縮小部６０ａと、仮比較部６０ｂと、選択部６０ｃと、を含む。修正部分抽出部６８は、位置ズレ補正部６８ａと、画像分割部６８ｂと、差分抽出部６８ｃと、を含む。

縮小条件決定部６０は、中央処理部４０を中心として実現される。縮小条件決定部６０は、縮小部６２が、第１画像と第２画像とを所定縮小率で縮小する際の縮小条件を決定する。ここでは、縮小条件とは、例えば、間引法、ニアレストネイバ法、等の公知の画像縮小方式である。

仮縮小部６０ａは、第１画像の一部又は全部を占める所定の検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら所定縮小率で縮小する。こうして、仮縮小部６０ａは、各縮小条件について、縮小領域画像を生成する。なお、領域画像は、第１画像ではなく、第２画像の一部又は全部を占める所定領域の画像であってもよい。

仮比較部６０ｂは、有意な画素に基づいて、領域画像と、各縮小領域画像と、を比較する。本実施形態では、仮比較部６０ｂは、領域画像の有意な画素の数と、縮小領域画像の有意な画素の数と、の比に応じた数値を算出する。例えば、仮比較部６０ｂは、各縮小条件について、領域画像の有意な画素の数に対する、縮小領域画像の有意な画素の数の割合Ｒを算出する。なお、有意な画素とは、領域画像と、各縮小領域画像と、を二値化した場合に画素値が「１」となる画素（以下、ＯＮ画素と呼ぶ）である。

選択部６０ｃは、仮比較部６０ｂによる比較の結果に基づいて、１つの縮小条件を選択する。本実施形態では、選択部６０ｃは、縮小条件のうち、割合Ｒが、目標値Ｒｔｇ（例えば、Ｒｔｇ＝０．５）に最も近い値になったときの縮小条件を選択する。

縮小部６２は、中央処理部４０を中心として実現される。縮小部６２は、第１画像と、第２画像と、を上記所定縮小率で縮小する。この際、縮小部６２は、選択部６０ｃにより選択された縮小条件で、第１画像と、第２画像と、を縮小する。こうして、縮小部６２は、縮小第１画像と、縮小第２画像と、を生成する。

差分画像生成部６４は、中央処理部４０を中心として実現される。差分画像生成部６４は、縮小第１画像と、縮小第２画像との差分画像を生成する。本実施形態では、縮小第１画像の二値画像に対して、公知の特徴点抽出処理を実行し、縮小第１画像の特徴点を抽出する。同様に、縮小第２画像の二値画像に対して特徴点抽出処理を実行し、縮小第２画像の特徴点を抽出する。そして、縮小第１画像と、縮小第２画像との間で、対応する特徴点の位置を比較して、縮小第１画像と縮小第２画像との位置ズレを補正する補正パラメータを算出する。ここでは、縮小第１画像を基準として縮小第２画像をアフィン変換するための補正係数群を算出する。そして、算出した補正係数群に従って縮小第１画像と縮小第２画像との位置ズレを補正した上で縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する。すなわち、算出した補正係数群に従って縮小第２画像をアフィン変換してから縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する。ここでは、縮小第１画像の二値画像と、縮小第２画像の二値画像と、の差分画像を生成する。この際、縮小第１画像、またはアフィン変換後の縮小第２画像のＯＮ画素を膨張した上で差分画像を生成するようにしてもよい。

統合領域判定部６６は、中央処理部４０を中心として実現される。統合領域判定部６６は、差分画像中の領域であって、有意な画素の分布に関する所定条件を満足する領域（以下、統合領域と呼ぶ）を判定する。例えば、統合領域判定部６６は、次の（１）〜（４）のいずれかの処理を行って統合領域を判定する。なお、有意な画素とは、差分画像中の抽出画素（例えば、画素値の絶対値が１である画素）である。

（１）抽出画素（例えば、画素値の絶対値が１である画素）同士のユークリッド距離を求め、ユークリッド距離が所定閾値以下であれば、その画素同士を同一領域とみなして統合領域とする。
（２）抽出画素を中心とした所定サイズの矩形を作成し、矩形同士が重なる場合に、その画素同士を同一領域とみなして統合領域とする。
（３）抽出画素の連結画素群ごとに外接矩形を求め、その外接矩形を所定サイズだけ拡張する。そして、拡張した外接矩形同士が重なる場合に、その連結画素群同士を同一領域と見なして統合領域とする。
（４）縮小第１画像、またはアフィン変換後の縮小第２画像に対してラベリング処理を行う。そして、抽出画素が属しているラベルを判断し、同一ラベルに属している抽出画素は同一領域と見なして統合領域とする。

修正部分抽出部６８は、中央処理部４０を中心として実現される。修正部分抽出部６８は、第１画像における統合領域の対応領域の画像と、第２画像における統合領域の対応領域の画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する。以下、修正部分抽出部６８に含まれる、位置ズレ補正部６８ａと、画像分割部６８ｂと、差分抽出部６８ｃと、について説明する。

位置ズレ補正部６８ａは、第１画像と第２画像との位置ズレを補正し、第１画像と第２画像との位置合わせを行う。本実施形態では、上記縮小率と、差分画像生成部６４が算出した補正係数群と、に基づいて第２画像をアフィン変換することにより、第１画像を基準として、第１画像と第２画像との位置合わせを実行する。

画像分割部６８ｂは、第１画像から統合領域に対応する領域の画像（第１分割画像）を分割し、第２画像から統合領域に対応する領域の画像（第２分割画像）を分割する。例えば、画像分割部６８ｂは、差分画像を上記所定縮小率の逆数で拡大し、差分画像の拡大によって拡大した統合領域（すなわち、対応領域）の座標範囲を算出する。そして、位置合わせが行われた第１画像と第２画像とから、それぞれ、算出した座標範囲の画像（第１分割画像、第２分割画像）を分割する。

差分抽出部６８ｃは、第１分割画像と、第２分割画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する。具体的には、第１分割画像の二値画像と、第２分割画像の二値画像と、の差分を生成し、差分によって抽出された画素の領域を修正部分の領域として抽出する。

なお、修正部分抽出部６８は、位置合わせ前の縮小第１画像における統合領域の座標範囲を算出しておいた上で、縮小第１画像を元のサイズに拡大し、拡大した座標範囲の画像（第１分割画像）を第１画像から分割するようにしてもよい。同様に、位置合わせ前の縮小第２画像における統合領域の座標範囲を算出しておいた上で、縮小第２画像を元のサイズに拡大し、拡大した座標範囲の画像（第２分割画像）を第２画像から分割するようにしてもよい。そして、上記縮小率と、差分画像生成部６４が算出した補正係数群と、に基づいて第２分割画像をアフィン変換することにより、第１分割画像を基準として、第１分割画像と第２分割画像との位置合わせを実行してから、第１分割画像の二値画像と、第２分割画像の二値画像と、の差分を生成してもよい。

次に、画像処理装置２において実行される処理について図４及び図５を参照しながら説明する。図４及び図５は、画像処理装置２において実行される処理の一例を示すフローチャート図である。

中央処理部４０は、第１画像における検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら所定縮小率で縮小する（Ｓ１０１）。こうして、中央処理部４０は、各縮小条件について、縮小領域画像を生成する。

そして、中央処理部４０は、各縮小条件について、領域画像のＯＮ画素の数に対する、縮小領域画像のＯＮ画素の数の割合Ｒを算出する（Ｓ１０２）。そして、中央処理部４０は、縮小条件のうち、割合Ｒが目標値Ｒｔｇに最も近い値になったときの縮小条件を選択する（Ｓ１０３）。

そして、中央処理部４０は、Ｓ１０３のステップで選択した縮小条件で、第１画像と、第２画像と、を所定縮小率で縮小する（Ｓ１０４）。こうして、中央処理部４０は、縮小第１画像と、縮小第２画像と、を生成する。

そして、中央処理部４０は、縮小第１画像の二値画像に対して、公知の特徴点抽出処理を実行し、縮小第１画像の特徴点を抽出する。同様に、縮小第２画像の二値画像に対して特徴点抽出処理を実行し、縮小第２画像の特徴点を抽出する（Ｓ１０５）。

そして、中央処理部４０は、縮小第１画像と、縮小第２画像との間で、対応する特徴点の位置を比較して、縮小第１画像を基準として縮小第２画像をアフィン変換するための補正係数群を算出する（Ｓ１０６）。そして、中央処理部４０は、算出した補正係数群に従って縮小第１画像と縮小第２画像との位置ズレを補正する（Ｓ１０７）。すなわち、算出した補正係数群に従って縮小第２画像をアフィン変換する。

そして、中央処理部４０は、縮小第１画像の二値画像とアフィン変換された縮小第２画像の二値画像との差分画像を生成する（Ｓ１０８）。この際、縮小第１画像、またはアフィン変換後の縮小第２画像のＯＮ画素を所定サイズだけ膨張した上で差分画像を生成するようにしてもよい。

そして、中央処理部４０は、差分画像中の統合領域を判定する（Ｓ１０９）。例えば、中央処理部４０は、差分画像において、抽出画素を中心とした所定サイズの矩形を作成し、矩形同士が重なる場合に、その画素同士を同一領域とみなして統合領域とする。

そして、中央処理部４０は、上記所定縮小率と、Ｓ１０６のステップで算出した補正係数群と、に基づいて、第１画像と第２画像との位置ズレを補正する（Ｓ１１０）。すなわち、上記所定縮小率と、Ｓ１０６のステップで算出した補正係数群と、に基づいて第２画像をアフィン変換する。

そして、中央処理部４０は、Ｓ１０９のステップで判定した統合領域のうちから１つの統合領域（以下、注目統合領域と呼ぶ）を選択し、差分画像を上記所定縮小率の逆数で拡大したときの注目統合領域の座標範囲を算出する（Ｓ１１１）。そして、中央処理部４０は、位置ズレが補正された第１画像と第２画像とから、それぞれ、Ｓ１１１のステップで算出した座標範囲の画像（第１分割画像、第２分割画像）を分割する（Ｓ１１２）。そして、第１分割画像の二値画像と、第２分割画像の二値画像と、の差分を生成し、差分によって抽出された画素の領域を修正部分の領域として抽出する（Ｓ１１３）。

なお、中央処理部４０は、第２分割画像よりも大きいサイズで第１分割画像を分割しておくようにしてもよい。こうした上で、第１分割画像内において第２分割画像を移動させながら第１分割画像の二値画像のＯＮ画素と第２分割画像の二値画像のＯＮ画素との一致数を算出し、当該一致数が最大となる第１分割画像内の位置に第２分割画像を移動させた状態で差分を生成するようにしてもよい。

そして、中央処理部４０は、Ｓ１０９のステップで判定されたすべての統合領域についてＳ１１１乃至Ｓ１１３のステップを実行したか否かを判断する（Ｓ１１４）。そして、Ｓ１１１乃至Ｓ１１３のステップを実行していない統合領域がある場合には（Ｓ１１４のＮ）、中央処理部４０は、新たな注目統合領域についてＳ１１１乃至Ｓ１１３のステップを実行する。

一方、すべての統合領域についてＳ１１１乃至Ｓ１１３のステップを実行した場合には（Ｓ１１４のＹ）、例えば、修正部分の領域を所定色で塗り潰した第１画像（合成画像）を生成し、ディスプレイ４８に表示する（Ｓ１１５）。

以上のように、画像処理装置２では、第１画像の縮小画像（縮小第１画像）と、第２画像の縮小画像（縮小第２画像）と、の差分画像に基づいて、第１画像と、第２画像と、の差分を生成する領域（すなわち、第１分割画像と、第２分割画像）を特定する。従って、第１画像と第２画像との差分に基づいて第１分割画像と第２分割画像とを特定するよりも処理負荷が軽減される。従って、画像処理装置２では、修正部分の領域を抽出する際の処理負荷が比較的軽減されるようになる。

また、画像処理装置２では、縮小第１画像と、縮小第２画像と、の位置ズレが補正された状態で差分画像を生成する。そのため、第１画像と、第２画像と、の差分を生成すべき領域（すなわち、第１分割画像と、第２分割画像）が適切に特定される可能性が高くなる。その結果、修正部分の領域の抽出精度の向上を図ることができる。

また、画像処理装置２では、第１画像と、第２画像と、を実際に縮小する前に、第１画像又は第２画像の一部又は全部を占める検査領域の画像（すなわち、領域画像）を、縮小条件を変えながら縮小することにより、縮小前後のＯＮ画素の比が目標値に最も近くなる縮小条件を割り出すようにしている。そのため、目標値を適切に設定しておくことにより、第１画像及び第２画像を縮小しても、第１画像及び第２画像の特徴点が縮小第１画像及び縮小第２画像においてもなるべく維持されるように図ることができる。従って、縮小第１画像と、縮小第２画像と、の位置ズレの補正の精度が向上し、その結果、修正部分の抽出精度が向上するようになる。なお、結果的に、第１画像と第２画像との位置ズレの補正の精度も向上するようになるので、この点からも、修正部分の抽出精度が向上するようになる。

なお、本発明は、上記実施形態だけに限らない。

例えば、上記実施形態では、第１画像及び第２画像の特徴点が縮小第１画像及び縮小第２画像においてもなるべく維持される縮小条件を、領域画像の縮小前後のＯＮ画素数の比を算出することによって特定するようにしているが、他の方法で縮小条件を特定するようにしてもよい。以下、縮小条件を特定する他の方法を２つ説明する。

例えば、第１の方法では、中央処理部４０は、Ｓ１０２のステップにおいて、領域画像の二値画像及び縮小領域画像の二値画像に対して上記特徴点抽出処理を実行することにより領域画像及び縮小領域画像の特徴点を抽出するようにした上で、各縮小条件について、領域画像の特徴点のうち縮小領域画像にも存在する特徴点の個数を計数する。そして、Ｓ１０３のステップにおいて、Ｓ１０２のステップで計数した個数が最多になったときの縮小条件を選択する。

また、例えば、第２の方法では、中央処理部４０は、Ｓ１０２のステップにおいて、縮小領域画像を縮小前のサイズに拡大し、当該拡大した縮小領域画像の二値画像と、領域画像の二値画像と、の間で画素間演算を行うことにおり、両二値画像の一致度に応じた数値を算出する。例えば、中央処理部４０は、位置が対応する画素同士で排他的論理和を算出し、排他的論理和が「真」（すなわち、一方の画素だけがＯＮ画素である）となる画素の個数を計数する。そして、中央処理部４０は、Ｓ１０３のステップにおいて、計数した個数が最小となったときの縮小条件を選択する。また、例えば、中央処理部４０は、位置が対応する画素同士で排他的論理和と論理積とを算出し、論理積が「真」（すなわち、双方の画素がＯＮ画素である）となる画素の個数に対する、排他的論理和が「真」となる画素の個数の割合を算出する。そして、中央処理部４０は、Ｓ１０３のステップにおいて、算出した割合が最小となったときの縮小条件を選択する。また、例えば、中央処理部４０は、位置が対応する画素同士で論理和と論理積とを算出し、論理積が「真」となる画素の個数と、論理和が「真」（すなわち、少なくとも一方の画素がＯＮ画素である）となる画素の個数と、を計数する。そして、領域画像のＯＮ画素の個数から論理和が「真」の画素の個数を引いた差と、領域画像のＯＮ画素の個数から論理積が「真」の画素の個数を引いた差と、の積を算出する。そして、中央処理部４０は、Ｓ１０３のステップにおいて、算出した積が最小となったときの縮小条件を選択する。また、例えば、中央処理部４０は、位置が対応する画素同士で論理和と論理積とを算出し、論理積が「真」となる画素の個数と、論理和がとなる画素の個数と、の和を算出する。そして、中央処理部４０は、Ｓ１０３のステップにおいて、算出した和が最大となったときの縮小条件を選択する。

また、上記実施形態では、Ｓ１０４のステップで行われる画像縮小の方式が複数の画像縮小方式から選択されるが、Ｓ１０４のステップで行われる画像縮小の方式は所定の画像縮小方式であってもよい。例えば、Ｓ１０４のステップで行われる画像縮小の方式は、ＯＲ縮小であってもよい。以下、Ｓ１０４のステップで第１画像及び第２画像が所定縮小率でＯＲ縮小される場合の態様について説明する。

この態様では、中央処理部４０は、予め第１画像と第２画像とを二値化しておき、Ｓ１０１のステップにおいて、縮小条件たる閾値画素数を変えながら領域画像を所定縮小率でＯＲ縮小する。そして、Ｓ１０４のステップにおいて、Ｓ１０３のステップで選択した縮小条件（すなわち、閾値画素数）で、第１画像と、第２画像と、を上記所定縮小率でＯＲ縮小する。こうすれば、第１画像と第２画像とをＯＲ縮小して修正部分の領域を抽出する場合においても、処理負荷の軽減はもちろん、修正部分の領域の抽出精度が向上するようになる。

本発明の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を表す図である。第１画像と、第２画像とに基づいて、修正部分の領域を抽出する様子を示す図である。本発明の実施形態に係る画像処理装置で実現される機能のブロック図である。本発明に実施形態に係る画像処理装置で実行される処理の一例を示すフローチャート図である。本発明に実施形態に係る画像処理装置で実行される処理の一例を示すフローチャート図である。

符号の説明

２画像処理装置、４０中央処理部、４２主記憶部、４４補助記憶部、４６操作部、４８ディスプレイ、５０データバス、６０縮小条件決定部、６０ａ仮縮小部、６０ｂ仮比較部、６０ｃ選択部、６２縮小部、６４差分画像生成部、６６統合領域判定部、６８修正部分抽出部、６８ａ位置ズレ補正部、６８ｂ画像分割部、６８ｃ差分抽出部。

Claims

原稿からスキャンされた第１画像又は前記原稿に修正がなされた修正原稿からスキャンされた第２画像、の一部又は全部を占める検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら所定縮小率で縮小する仮縮小手段と、
有意な画素に基づいて、前記領域画像と、縮小領域画像と、を比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果に基づいて、１つの縮小条件を選択する選択手段と、
前記選択された縮小条件で、前記第１画像と、前記第２画像と、を前記所定縮小率で縮小する縮小手段と、
縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記差分画像中の領域であって、有意な画素の分布に関する所定条件を満足する領域を判定する領域判定手段と、
前記判定された領域に対応する前記第１画像の領域の画像と、前記判定された領域に対応する前記第２画像の領域の画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する修正部分抽出手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
前記比較手段は、前記領域画像の有意な画素の数と、前記縮小領域画像の有意な画素の数と、の比に応じた数値を算出し、
前記選択手段は、前記数値が目標値に最も近い値になったときの縮小条件を選択すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記比較手段は、有意な画素に基づいて、前記領域画像及び前記縮小領域画像の特徴点を抽出する手段と、前記領域画像の特徴点のうち前記縮小領域画像にも存在する特徴点の個数を計数する手段と、を含み
前記選択手段は、前記個数が最多になったときの縮小条件を選択すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
原稿からスキャンされた第１画像又は前記原稿に修正がなされた修正原稿からスキャンされた第２画像、の一部又は全部を占める検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら所定縮小率で縮小する仮縮小手段と、
縮小領域画像を、縮小前のサイズに拡大する拡大手段と、
有意な画素に基づいて、前記拡大された縮小領域画像と、前記領域画像と、を比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果に基づいて、１つの縮小条件を選択する選択手段と、
前記選択された縮小条件で、前記第１画像と、前記第２画像と、を前記所定縮小率で縮小する縮小手段と、
縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記差分画像中の領域であって、有意な画素の分布に関する所定条件を満足する領域を判定する領域判定手段と、
前記判定された領域に対応する前記第１画像の領域の画像と、前記判定された領域に対応する前記第２画像の領域の画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する修正部分抽出手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
前記比較手段は、位置が対応する画素同士で論理演算を行うことにより、前記拡大された縮小領域画像と、前記領域画像と、の一致度に応じた数値を算出し、
前記選択手段は、前記数値がピーク値になったときの縮小条件を選択すること、
を特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
有意な画素に基づいて、前記縮小第１画像と、前記縮小第２画像の特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
前記抽出された特徴点に基づいて、前記縮小第１画像と前記縮小第２画像との位置ズレを補正する補正パラメータを算出する算出手段とをさらに含み、
前記差分画像生成手段は、前記補正パラメータに従って、前記縮小第１画像と前記縮小第２画像との位置ズレを補正した上で前記差分画像を生成すること、
を特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
前記修正部分抽出手段は、前記補正パラメータに基づいて、前記判定された領域に対応する前記第１画像の領域の画像と、前記判定された領域に対応する前記第２画像の領域の画像と、の位置合わせを行った上で、前記判定された領域に対応する前記第１画像の領域の画像と、前記判定された領域に対応する前記第２画像の領域の画像とを比較すること、
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
前記縮小条件は、画像縮小の方式であること、
を特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理装置。
前記縮小手段は、前記第１画像と、前記第２画像と、をＯＲ縮小し、
前記仮縮小手段は、前記領域画像をＯＲ縮小し、
前記縮小条件は、ＯＲ縮小の閾値画素数であること、
を特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理装置。
原稿からスキャンされた第１画像又は前記原稿に修正がなされた修正原稿からスキャンされた第２画像、の一部又は全部を占める検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら所定縮小率で縮小する仮縮小手段、
有意な画素に基づいて、前記領域画像と、縮小領域画像と、を比較する比較手段、
前記比較手段による比較の結果に基づいて、１つの縮小条件を選択する選択手段、
前記選択された縮小条件で、前記第１画像と、前記第２画像と、を前記所定縮小率で縮小する縮小手段、
縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する差分画像生成手段、
前記差分画像中の領域であって、有意な画素の分布に関する所定条件を満足する領域を判定する領域判定手段、
前記判定された領域に対応する前記第１画像の領域の画像と、前記判定された領域に対応する前記第２画像の領域の画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する修正部分抽出手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
原稿からスキャンされた第１画像又は前記原稿に修正がなされた修正原稿からスキャンされた第２画像、の一部又は全部を占める検査領域の領域画像を、縮小条件を変えながら所定縮小率で縮小する仮縮小手段、
縮小領域画像を、縮小前のサイズに拡大する拡大手段、
有意な画素に基づいて、前記拡大された縮小領域画像と、前記領域画像と、を比較する比較手段、
前記比較手段による比較の結果に基づいて、１つの縮小条件を選択する選択手段、
前記選択された縮小条件で、前記第１画像と、前記第２画像と、を前記所定縮小率で縮小する縮小手段、
縮小第１画像と縮小第２画像との差分画像を生成する差分画像生成手段、
前記差分画像中の領域であって、有意な画素の分布に関する所定条件を満足する領域を判定する領域判定手段、
前記判定された領域に対応する前記第１画像の領域の画像と、前記判定された領域に対応する前記第２画像の領域の画像と、を比較し、比較結果に基づいて修正部分の領域を抽出する修正部分抽出手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。