JP5219706B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム - Google Patents
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Description
前記取得手段によって取得された照明情報と前記画像に含まれる各画素の色情報とに基づいて、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングする分割手段と、
予め設定された領域数に応じて、前記分割手段によってクラスタリングされた前記色ごとの領域を統合する領域統合手段と、を備え、
前記分割手段は、
前記画像において、前記取得手段によって取得された照明情報に基づいて、前記照明の中心から前記明度の変化方向に従って、クラスタリングにおける閾値を段階的に設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段によって段階的に設定された閾値に従って、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングするクラスタリング手段と、を更に備え、
前記領域統合手段は、
前記画像において、色の変化が大きいエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記分割手段によってクラスタリングされた前記色ごとの領域のうち、類似した色を有する2つの領域を選択し、当該選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジを含むか、もしくは、共にエッジを含まないか、または、いずれか一方の領域のみがエッジを含んでいるか判定する判定手段と、
前記判定手段における判定の結果、前記選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出手段で抽出されたエッジを含むか、または、共にエッジを含まないと判定された場合に、当該選択された2つの領域を統合する領域統合手段と、を更に備える、ことを特徴とする。
<装置構成>
図1は、本発明に係る第1の実施形態における照明ムラのある画像のベクトル化を行う画像処理装置の機能ブロックを示す図である。図1に示すように、本画像処理装置は、デジタルカメラで撮影した特定画像を含む照明ムラのある画像を入力する入力部11と、入力画像の歪み補正、明度補正を行う画像補正部12とを含んでいる。なお、特定画像とは、色数が所定数以下に限られ(例えば32色以内など)輪郭も明瞭な画像(例えば、イラスト画像や、ホワイトボードを撮影した画像など)のことを指すものとする。また、本画像処理装置は、画像補正部12の明度補正処理を行った画像から、照明中心及び照明変化方向の情報を取得する照明情報取得部13と、補正後の画像を色ごとに分離する画像の色分離処理部14とを含んでいる。更に、本画像処理装置は、各色の領域の輪郭と色情報をベクトルデータに変換する画像のベクトル変換部15と、ベクトル結果を出力する出力部16とを含んでいる。
図2は、特定画像(イラストや文字)を含む照明ムラのある画像のベクトル化処理の手順の概略を示すフローチャートである。この画像は、例えば、図形や文字などが書き込まれたホワイトボードをデジタルカメラで撮影することによって得られる画像であるとする。図2に示す各ステップにおける処理は、例えば、図13に示すCPU2001によって実行される。以下、図1を参照しながら図2を説明する。
以下、図2のステップS14に示す照明ムラのある画像に対しての色分離処理について、図5を参照して説明する。先ず、ステップS141では、図2に示すステップS12において歪み補正及び明度補正された画像が画像の色分離処理部14に入力される。
以下、図5のステップS142に示すクラスタリング処理について、図6を参照して説明する。先ず、ステップS1421では、ステップS13で取得された照明の中心及び明度の変化方向の情報に従って、クラスタリングの際に用いられる閾値(前景と背景を判定するための閾値)が動的に複数設定される。ここで、図8は、図4の画像(ステップS12の画像補正処理後の画像)の照明情報を示す図である。図8に示すように、最も明るい部分が照明の中心であり、中心から明度の変化方向に沿って次第に暗くなっている。本実施形態においては、この特徴によって、クラスタリングの際に用いられる閾値が段階に応じて決定される。以下、クラスタリングにおける閾値を設定する閾値設定の一例について説明する。
以下、図5のステップS143に示すクラスタ統合処理について、図7を参照して説明する。先ず、ステップS1431では、ステップS12の処理による明度補正後の画像(図4)から、色の変化が大きい箇所(以下、色間のエッジとする)を抽出する。ここで、エッジ抽出手法として、公知のLaplacianフィルタを用いるが、それ以外のエッジ抽出手法が用いられても良い。ステップS1431に示す処理が行われると、例えば、図4に示す「S」という文字の輪郭線がエッジとして抽出される。なお、本実施形態では、文字画像と背景との境界の画素のうち、文字画像側(前景側)の画素をエッジ画素として判定するものとする。
以下、図5のステップS144、S145に示した微小領域の特定処理、及び、微小領域の再処理について説明する。図5に示すステップS144において、微小領域の判定処理が行なわれる。ステップS144においては、先ず、ステップS143で統合された各クラスタにおいて、ラベリング処理を行う(すなわち、同色の連結画素を求める)。そして、各ラベリングされた領域(すなわち連結画素)の面積(例えば、その領域内に存在する画素数)を算出する。ここで、ラベリングされた各領域の面積が、予め定められた基準値より小さければ、その領域をノイズ領域として特定する(ノイズ領域特定)。
次に、第2の実施形態について説明する。デジタルカメラ入力画像には、文字等の有意義な部分があるが、一方、白板消しやマグネット等不要なものを含んでいる場合もある。このような入力画像に関して、ベクトルデータサイズを削減するために、画像から不要な情報を取り除くことが必要となる。そのため、第2の実施形態においては、画像の色分離処理後に、マグネット等不要な情報を削除してベクトル化する。
図9は、第2の実施形態において、照明ムラのある画像のベクトル化を行う画像処理装置の機能ブロックを示す図である。図9に示すように、本画像処理装置は、デジタルカメラで撮影した特定画像(イラストや文字)を含む照明ムラのある画像を入力する入力部11と、入力画像の歪み補正、明度補正を行う画像補正部12とを含んでいる。また、本画像処理装置は、画像補正部の明度補正処理から照明の中心及び明度の変化方向の情報を取得する照明情報取得部13と、補正後の画像を色ごとに分離する画像の色分離処理部14とを含んでいる。更に、本画像処理装置は、画像の色分離処理の結果から不要な部分を取り除く削除処理部35と、色の領域の輪郭と色情報とをベクトルデータに変換する画像のベクトル変換部15と、ベクトル結果を出力する出力部16とを含んでいる。
図10は、特定画像(イラスト)を含む照明ムラのある画像のベクトル化処理の概要の手順を示すフローチャートである。図10に示す各ステップにおける処理は、例えば、図13に示すCPU2001によって実行されても良い。以下、図9を参照しながら図10を説明する。なお、図10において、図2とステップの参照番号が同じ箇所は、図2における説明と同様である。
以下、ステップS35に示す画像から不要な部分を抽出して削除する削除処理について、図12を参照して説明する。先ず、ステップS351では、削除処理部35は、ステップS14における色分離処理の結果を入力する。この処理において、各色の領域(クラスタ)の色と、各画素が属している領域の番号情報(例えば、ラベリング情報)が取得される。
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、1つの機器からなる装置に適用しても良い。
2008 画像バス
Claims (12)
- 処理対象の画像から、照明の中心と明度の変化方向を示す照明情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された照明情報と前記画像に含まれる各画素の色情報とに基づいて、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングする分割手段と、
予め設定された領域数に応じて、前記分割手段によってクラスタリングされた前記色ごとの領域を統合する領域統合手段と、を備え、
前記分割手段は、
前記画像において、前記取得手段によって取得された照明情報に基づいて、前記照明の中心から前記明度の変化方向に従って、クラスタリングにおける閾値を段階的に設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段によって段階的に設定された閾値に従って、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングするクラスタリング手段と、を更に備え、
前記領域統合手段は、
前記画像において、色の変化が大きいエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記分割手段によってクラスタリングされた前記色ごとの領域のうち、類似した色を有する2つの領域を選択し、当該選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジを含むか、もしくは、共にエッジを含まないか、または、いずれか一方の領域のみがエッジを含んでいるか判定する判定手段と、
前記判定手段における判定の結果、前記選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出手段で抽出されたエッジを含むか、または、共にエッジを含まないと判定された場合に、当該選択された2つの領域を統合する領域統合手段と、を更に備える、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記クラスタリングにおける閾値は、着目する画素の色と、生成済みのクラスタの色とが類似しているか否かを判定する際に用いられる値であって、前記照明の中心から前記明度の変化方向に離れるにつれて段階的に低くなるように設定されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記クラスタリング手段は、前記着目する画素の色と前記生成済みのクラスタの色との間の色空間における距離が、前記クラスタリングにおける閾値以下である場合に、当該着目する画素を当該生成済みのクラスタに属させ、前記クラスタリングにおける閾値より大きい場合に、当該着目する画素を新たに生成するクラスタに属させることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記分割手段は、
前記領域統合手段によって統合された領域のうち、予め定められた基準値より少ない画素を含む領域をノイズ領域として特定するノイズ領域特定手段と、
前記ノイズ領域特定手段によって特定されたノイズ領域に含まれる画素の色を隣接した画素が属する領域の色と比較して、前記ノイズ領域特定手段によって特定されたノイズ領域を、最も類似した色の領域に置き換える領域置き換え手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記閾値設定手段は、
彩度情報を取得する彩度情報取得手段と、
前記彩度情報取得手段によって取得された彩度情報を参照して、画像の領域を有彩色領域と無彩色領域とに区分する区分手段とを更に備え、
前記区分手段によって区分された有彩色領域と無彩色領域とのそれぞれにおいて、色を決定する閾値を段階的に設定する、ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 入力画像において明度を補正する明度補正手段を更に有し、
前記処理対象の画像は、前記明度補正手段により明度が補正された入力画像であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記領域統合手段によって統合された領域をベクトルデータに変換する変換手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 画像処理装置において実行される画像処理方法であって、
前記画像処理装置の取得手段が、処理対象の画像から、照明の中心と明度の変化方向を示す照明情報を取得する取得工程と、
前記画像処理装置の分割手段が、前記取得工程において取得された照明情報と前記画像に含まれる各画素の色情報とに基づいて、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングする分割工程と、
前記画像処理装置の領域統合手段が、予め設定された領域数に応じて、前記分割手段によってクラスタリングされた前記色ごとの領域を統合する領域統合工程と、を有し、
前記分割工程は、
前記画像において、前記取得工程において取得された照明情報に基づいて、前記照明の中心から前記明度の変化方向に従って、クラスタリングにおける閾値を段階的に設定する閾値設定工程と、
前記閾値設定工程において段階的に設定された閾値に従って、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングするクラスタリング工程と、を更に有し、
前記領域統合工程は、
前記画像において、色の変化が大きいエッジを抽出するエッジ抽出工程と、
前記分割工程においてクラスタリングされた前記色ごとの領域のうち、類似した色を有する2つの領域を選択し、当該選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出工程において抽出されたエッジを含むか、もしくは、共にエッジを含まないか、または、いずれか一方の領域のみがエッジを含んでいるか判定する判定工程と、
前記判定工程における判定の結果、前記選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出工程で抽出されたエッジを含むか、または、共にエッジを含まないと判定された場合に、当該選択された2つの領域を統合する領域統合工程と、を更に有する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 処理対象の画像から、照明の中心と明度の変化方向を示す照明情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された照明情報と前記画像に含まれる各画素の色情報とに基づいて、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングする分割手段と、
予め設定された領域数に応じて、前記分割手段によってクラスタリングされた前記色ごとの領域を統合する領域統合手段と、してコンピュータを機能させ、
前記分割手段は、
前記画像において、前記取得手段によって取得された照明情報に基づいて、前記照明の中心から前記明度の変化方向に従って、クラスタリングにおける閾値を段階的に設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段によって段階的に設定された閾値に従って、前記画像を色ごとの領域にクラスタリングするクラスタリング手段と、を更に備え、
前記領域統合手段は、
前記画像において、色の変化が大きいエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記分割手段によってクラスタリングされた前記色ごとの領域のうち、類似した色を有する2つの領域を選択し、当該選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出手段によって抽出されたエッジを含むか、もしくは、共にエッジを含まないか、または、いずれか一方の領域のみがエッジを含んでいるか判定する判定手段と、
前記判定手段における判定の結果、前記選択された2つの領域が、共に前記エッジ抽出手段で抽出されたエッジを含むか、または、共にエッジを含まないと判定された場合に、当該選択された2つの領域を統合する領域統合手段と、を更に備える、
ことを特徴とする画像処理プログラム。 - 処理対象の画像を色ごとの領域に分割する画像処理装置であって、
処理対象の画像から、照明の中心と明度の変化方向を示す照明情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された照明情報と前記画像に含まれる各画素の色情報とに基づいて、前記画像を色ごとの領域に分割する分割手段と、
前記分割手段によって分割された色ごとの領域のうち、最も多い画素数を含む色領域を背景領域として同定する第1の領域同定手段と、
前記第1の領域同定手段によって同定された背景領域と隣接し、予め定められた基準値以下の画素数を含む領域を不要領域として同定する第2の領域同定手段と、
前記第2の領域同定手段によって同定された不要領域を前記背景領域に置き換える不要領域置き換え手段と、
前記不要領域置き換え手段によって不要領域が背景領域に置き換えられた後の領域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。 - 処理対象の画像を色ごとの領域に分割する画像処理装置において実行される画像処理方法であって、
前記画像処理装置の取得手段が、前記画像から、照明の中心と明度の変化方向を示す照明情報を取得する取得工程と、
前記画像処理装置の分割手段が、前記取得工程において取得された照明情報と前記画像に含まれる各画素の色情報とに基づいて、前記画像を色ごとの領域に分割する分割工程と、
前記画像処理装置の第1の領域同定手段が、前記分割工程において分割された色ごとの領域のうち、最も多い画素数を含む色領域を背景領域として同定する第1の領域同定工程と、
前記画像処理装置の第2の領域同定手段が、前記第1の領域同定工程において同定された背景領域と隣接し、予め定められた基準値以下の画素数を含む領域を不要領域として同定する第2の領域同定工程と、
前記画像処理装置の不要領域置き換え手段が、前記第2の領域同定工程において同定された不要領域を前記背景領域に置き換える不要領域置き換え工程と、
前記画像処理装置の変換手段が、前記不要領域置き換え工程において不要領域が背景領域に置き換えられた後の領域をベクトルデータに変換する変換工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 処理対象の画像を色ごとの領域に分割するための画像処理プログラムであって、
前記画像から、照明の中心と明度の変化方向を示す照明情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された照明情報と前記画像に含まれる各画素の色情報とに基づいて、前記画像を色ごとの領域に分割する分割手段と、
前記分割手段によって分割された色ごとの領域のうち、最も多い画素数を含む色領域を背景領域として同定する第1の領域同定手段と、
前記第1の領域同定手段によって同定された背景領域と隣接し、予め定められた基準値以下の画素数を含む領域を不要領域として同定する第2の領域同定手段と、
前記第2の領域同定手段によって同定された不要領域を前記背景領域に置き換える不要領域置き換え手段と、
前記不要領域置き換え手段によって不要領域が背景領域に置き換えられた後の領域をベクトルデータに変換する変換手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
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