JP5810628B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
請求項1の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段を具備し、前記推定手段は、前記画像の下地色の分布から各座標でのかぶり量と傾斜の強さを推定し、前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正することを特徴とする画像処理装置である。
図23(a)の例に示す撮影対象文書2300は名刺であり、白黒のみで印刷されている。
この撮影対象文書2300を、例えばデジタルカメラで撮影し、図23(c)の例に示す撮影画像2330を得る。この場合、撮影した画像には図23(b)の例に示すかぶり画像2320が重複されて撮影されている。このかぶり画像2320は、照明のかたより、逆光、撮影対象文書2300の設置等(つまり、撮影対象文書2300と照明と撮影装置の位置関係)又はデジタルカメラ内のレンズの構成(例えば、画像の中央部分は明るく、周辺部分は暗くなる)等によって、発生するものである。図23(b)の例に示すようにかぶり画像2320では、右側が濃い黒であり、左側が薄い黒となるようなグラデーション画像(濃淡が段階的に変化している画像)となっている。したがって、図23(c)の例に示すように撮影画像2330でも、右側は黒くなるが、左側は元の撮影対象文書2310の画像に近いものとなる。なお、このかぶりとは、影、黒かぶり等ともいわれている。
<第1の実施の形態>
図1は、第1の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム(コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム)、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」(社会システム)にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAM(Random Access Memory)、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPU(Central Processing Unit)内のレジスタ等を含んでいてもよい。
また、輝度補正モジュール150は、かぶり量推定モジュール120によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール140によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、その基本補正量を画素値測定モジュール130によって測定された輝度値とそのかぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、その変更した基本補正量に基づいて、その輝度値を補正するようにしてもよい。この処理については、(1)式、(2)式を用いて後述する。
さらに、輝度補正モジュール150は、画素値測定モジュール130によって測定された輝度値とかぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合は、その輝度値の補正を行わないようにしてもよい。この処理については、(2)式を用いて後述する。
また、輝度補正モジュール150は、基本補正量を画素値測定モジュール130によって測定された輝度値とかぶり量との差分と基本補正量に基づいた係数によって変更するようにしてもよい。この処理については、(3)式を用いて後述する。
ステップS202では、画像受付モジュール110が、対象画像を受け付ける。
図3は、画像受付モジュール110による処理例を示す説明図である。撮影対象文書320は、図23の例で示した撮影対象文書2300と同等のものである。これを撮影装置310で撮影した場合、撮影画像330のようにかぶりが発生した画像を得る。例えば、名刺交換した後に、机の上に撮影対象文書320を置き、撮影装置310で撮影するような状況である。撮影装置310は、デジタルカメラであってもよいし、携帯情報端末装置(例えば、スマートフォンを含む携帯電話等)に内蔵されているデジタルカメラであってもよいし、スキャナ等であってもよい。
ステップS206では、画素値測定モジュール130が、画像内の画素値を測定する。
ステップS208では、補正目標値決定モジュール140が、補正目標値を決定する。
図4は、かぶり量を除去する様子を3次元的に表現したものであり、かぶり量推定モジュール120、画素値測定モジュール130、補正目標値決定モジュール140による処理例を示す説明図である。x軸、y軸は画像内における位置を示し、z軸は輝度値を示す空間である。z軸において下にある灰色の面がかぶりの画像であり、画像全体を覆っているように位置している。そして、x軸方向にいくにしたがって、z軸において下に下がっているのは、かぶり画像が右側にいくほど濃くなっていることを示している。そして、z軸において上にある薄い格子模様の面が補正した後の画像の輝度を示している。p上*は、図4の例に示すように、ステップS208で決定された補正目標値であり、例えば、前述のように画像における明るい方から上位10%にある画素の輝度値である。次のステップS210ではこれに合わせるように、各点における輝度を上げる(明るくする、z軸上で上にあげる)ようにしてかぶりを除去している。図4では、交点412、414、416、418に囲まれている交点418を補正後中間点422まで輝度を引き上げていることを示している。なお、交点412、414は、ライン432上にあり、交点416、418は、ライン434上にあり、交点412、416は、ライン436上にあり、交点414、418は、ライン438上にある。そして、下地以外の部分である文字部(図4内では「あ」の文字)は、画素値測定モジュール130によって下地部分よりも暗い輝度値が測定されることになる。
図5は、輝度補正モジュール150による処理例を示す説明図である。図5(a)は、輝度補正モジュール150による補正前の画像の様子を示すグラフの例であり、図5(b)は、輝度補正モジュール150による補正後の画像の様子を示すグラフの例である。図5(a)(b)の例に示すグラフでは、補正目標値決定モジュール140が決定した補正目標値を水平線の点線で表している。図5(a)の例に示すグラフでは、画素値測定モジュール130が測定した輝度を実線で示しており、かぶり量推定モジュール120が推定したかぶり量(推定輝度値)は一点鎖線で示している。図5(b)の例に示すグラフでは、画素値測定モジュール130が測定した輝度を灰色の実線で示しており、輝度補正モジュール150が補正した輝度値は黒色の実線で示している。つまり、下地部分は補正目標値にまで輝度を上げており(輝度を高める、薄くする)、下地以外の部分は輝度を上げているが、下地部分において高めている量よりも少ない量である。したがって、下地以外の部分は、必要以上に薄くなっていないことを示している。
(推定輝度値−測定輝度値)<閾値th ならば、下地部分であると判断し、
(推定輝度値−測定輝度値)≧閾値th ならば、下地以外の部分であると判断する。なお、ここでの閾値thは、人間の目で見て下地以外の部分(例えば、文字)であると判明できる程度の値となり、予め定めた値である。
そして、下地部分であると判断された部分については、
補正量=(補正目標値−推定輝度値)
を計算し(この補正量は基本補正量となる)、下地以外の部分であると判断された部分については、
補正量=(補正目標値−推定輝度値)×補正レートR
を計算する。そして、補正量を測定輝度値に加算する。補正レートRは、1以下の値であり、次の(1)式のように計算される。測定輝度値(v)と推定輝度値(e)の差分が大きいほど係数である補正レート(R)が0に近い値となる。さらに、(1)式の外側のmax()式によって0が下限となり、差分が予め定めた値を超えると補正しないことになる。つまり、補正レート(R)は0となり、補正しないこと(測定輝度値そのままにしておくこと)となる。なお、補正強度パラメータρは予め定めた値とする。
図6は、第2の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第2の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図6の例に示すように、画像受付モジュール110、かぶり量推定モジュール120、画素値測定モジュール130、補正目標値決定モジュール140、輝度補正可否判断モジュール145、輝度補正モジュール150、出力モジュール160を有している。なお、前述の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する(以下、実施の形態の説明においても同様)。
補正目標値決定モジュール140は、画素値測定モジュール130、輝度補正可否判断モジュール145と接続されている。第1の実施の形態の補正目標値決定モジュール140と同等であるが、決定した補正目標値を輝度補正可否判断モジュール145に渡す。
輝度補正可否判断モジュール145は、かぶり量推定モジュール120によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール140によって決定された補正目標値との差分に基づいて、輝度補正モジュール150による補正を行うか否かを判断する。この判断処理については、(4)式を用いて後述する。
また、輝度補正可否判断モジュール145は、画像受付モジュール110によって受け付けられた画像内の各画素におけるかぶり量推定モジュール120によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、輝度補正モジュール150による補正を行うか否かを判断するようにしてもよい。この判断処理については、(5)式、(6)式を用いて後述する。
ステップS702では、画像受付モジュール110が、対象画像を受け付ける。
ステップS704では、かぶり量推定モジュール120が、かぶり量を推定する。
ステップS706では、画素値測定モジュール130が、画像内の画素値を測定する。
ステップS708では、補正目標値決定モジュール140が、補正目標値を決定する。
例えば、以下の(4)式、(5)式、(6)式のいずれかにおける計算値Eが予め定めた値を超えている場合は補正を実施しないようにする。
この(4)式は、推定輝度値と補正目標値の差分を利用するものである。図5(a)の例で示すと、点線と一点鎖線との間隔の最大値である。
ステップS714では、出力モジュール160が、輝度を補正した画像を出力する。
仮にかぶり量を正しく算出できたとしても、文字部は輝度0付近になっている(黒となっている)ため、下地部分と文字部分との差分が小さくなってしまう。ここで、下地部分と同じ量だけ輝度値を上げてしまうと、文字部分も必要以上に明るい方向へ補正されてしまう。
このことについて、図23(c)から(f)の例を用いて説明する。図23(c)の例に示すように撮影画像2330内をライン2332で走査した場合の輝度値をグラフに示すと、図23(d)の例に示すようになる。つまり、かぶり画像2320は右方向に向かうほど濃くなるため、輝度値は右下がりとなるが、元の画像におけるもともとの輝度値があるので、図23(d)のグラフの例のように、輝度分布2342〜2358で段階的な輝度の分布を示すことになる。ここで、図23(f)の例のように、下地部分(輝度分布2344、2348、2352、2356)の輝度値を目標輝度になるように各輝度を補正すると、下地以外の部分(輝度分布2346、2350、2354)も補正輝度分布2374〜2380の実線のように補正されることになる。その結果は図23(e)の例に示すような補正画像2360となる。つまり、補正画像2360の右側部分は、黒い文字部分であっても薄い灰色となってしまう。これは、下地以外の部分に対しても、下地の部分と同等のかぶり除去の補正を行ってしまうことから生じてしまうことである。
一方、第1の実施の形態、第2の実施の形態では、図23(f)の例の本来の補正輝度分布2382〜2388の点線のように、下地以外の部分に対しては補正量を少なくし、再現性を低下させることを防止している。
次に、第3の実施の形態、第4の実施の形態を説明する。
まず、第3の実施の形態、第4の実施の形態を説明する前に、その前提となる技術について説明する。なお、この説明は、第3の実施の形態、第4の実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
図24(a)の例に示す撮影対象文書2410は名刺であり、白黒のみではなく、有彩色の領域もある。具体的には、撮影対象文書2410内の領域2412は赤色を背景としており、領域2414は白色を背景としており、図形2416は赤色のマーク(図形)である。この撮影対象文書2410を、例えばデジタルカメラで撮影し、図24(c)の例に示す撮影画像2430を得る。この場合、撮影した画像には図24(b)の例に示すかぶり画像2420が重複されて撮影されている。このかぶり画像2420の発生原因は前述した通りである。図24(b)の例に示すようにかぶり画像2420では、右上が濃い黒であり、左下が白となるようなグラデーション画像となっている。したがって、図24(c)の例に示すように撮影画像2430でも、右上は黒くなるが、左下は元の撮影対象文書2410の画像に近いものとなる。
また、デジタルカメラで撮影する場合のみでなく、スキャナ等においても、このかぶり画像は発生することがあることは、前述した通りである。
第3の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図8の例に示すように、画像受付モジュール110、非エッジ領域抽出モジュール820、検査領域選択モジュール830、画素値測定モジュール840、画素値分布推定モジュール850、補正目標値決定モジュール140、輝度補正モジュール150、出力モジュール160を有している。
また、非エッジ領域抽出モジュール820は、予め定めた大きさ以上又はより大きい領域を抽出し、その領域を抽出できなかった場合は、検査領域選択モジュール830、画素値測定モジュール840、画素値分布推定モジュール850、補正目標値決定モジュール140、輝度補正モジュール150、出力モジュール160の処理を行わないようにしてもよい。また、この場合、領域を抽出できなかった旨(つまり、かぶりの除去ができなかったこと)を出力するようにしてもよい。
ここで、抽出対象の領域とは、色値がなだらかで連続した領域である。言い換えると、エッジのない領域、又はエッジに囲まれた領域である。
非エッジ領域抽出モジュール820の処理例については、図11、図12を用いて後述する。
また、検査領域選択モジュール830における予め定めた規則は、非エッジ領域抽出モジュール820によって抽出された領域の大きさによって定められているようにしてもよい。検査領域選択モジュール830は、予め定めた規則として、さらに非エッジ領域抽出モジュール820によって抽出された領域の輝度又は彩度によって定められているようにしてもよい。検査領域選択モジュール830は、予め定めた規則として、さらに非エッジ領域抽出モジュール820によって抽出された領域の彩度の分散値、画像における位置、外周の大きさのいずれか一つ以上によって定められているようにしてもよい。
検査領域選択モジュール830の処理例については、図13を用いて後述する。
また、画素値測定モジュール840が行う処理では、画素値を測定する走査方向として水平方向、垂直方向、斜め方向、楕円状のいずれか一つ以上であるようにしてもよい。水平方向と垂直方向の組み合わせ、右上斜め方向と右下斜め方向の組み合わせのように2種類の走査方向であってもよいし、楕円状に走査するように1種類の走査方向であってもよいし、3種類以上の走査方向の組み合わせであってもよい。
画素値測定モジュール840の処理例については、図14、図15を用いて後述する。
また、画素値分布推定モジュール850は、検査領域選択モジュール830によって選択された領域内の画素の輝度値を通る関数を推定するようにしてもよい。
画素値分布推定モジュール850の処理例については、図16、図17を用いて後述する。
また、輝度補正モジュール150は、画素値測定モジュール840による走査方向が複数方向あり、その走査方向が交差する位置におけるかぶりの値は、その走査に対して画素値分布推定モジュール850によって推定された複数の関数によって求められた値に基づいて算出するようにしてもよい。走査線上にない画素にあっては、走査線上の画素におけるかぶりの値を用いて、その画素からの距離に応じてかぶりの値を算出すればよい。なお、かぶりの値とは、受け付けた画像の画素値と本来の地肌値(かぶりがない状態で撮影した画像の画素値)との差である。
輝度補正モジュール150の処理例については、図18、図19、図20を用いて後述する。
ステップS902では、画像受付モジュール110が、対象画像を受け付ける。
図10は、画像受付モジュール110による処理例を示す説明図である。撮影対象文書1020は、図24の例で示した撮影対象文書2410と同等のものである。撮影対象文書1020には、左側の赤色を背景とした領域、右側の白色を背景とした領域、右上にある赤色のマークの領域がある。これを撮影装置310で撮影した場合、撮影画像1030のようにかぶりが発生した画像を得る。例えば、名刺交換した後に、机の上に撮影対象文書1020を置き、撮影装置310で撮影するような状況である。撮影装置310は、デジタルカメラであってもよいし、携帯情報端末装置(例えば、スマートフォンを含む携帯電話等)に内蔵されているデジタルカメラであってもよいし、スキャナ等であってもよい。
図11、図12は、非エッジ領域抽出モジュール820による処理例を示す説明図である。例えば、非エッジ領域抽出モジュール820は、ソーベルフィルターモジュール1110、2値化モジュール1120、白黒反転モジュール1130、ラベリングモジュール1140、小サイズ除去モジュール1150を有している。
ソーベルフィルターモジュール1110は、2値化モジュール1120と接続されており、ステップS902で受け付けられた撮影画像1030に対して、ソーベルフィルター(Sobel Filter)処理を行って、その結果の画像を2値化モジュール1120に渡す。ソーベルフィルター処理とは、例えば、縦線や横線のエッジを検出する処理であり、フィルタを用いて行うものである。もちろんのことながら、フィルタの設計によっては、縦線、横線以外の線を検出することもできる。
白黒反転モジュール1130は、2値化モジュール1120、ラベリングモジュール1140と接続されており、2値化モジュール1120によって2値化された画像を受け取り、それに対して白黒反転処理を行って、その白黒反転処理の結果画像をラベリングモジュール1140に渡す。この処理によってエッジ部分は白となり、他の部分は黒となる。
小サイズ除去モジュール1150は、ラベリングモジュール1140と接続されており、ラベリングモジュール1140によってラベリングされた画像を受け取り、それに対して予め定めた大きさ以下又はより小さい領域であるノイズを除去する。この処理は、結果的に、予め定めた大きさ以上又はより大きい領域を抽出することになる。同じラベルが付されている領域の面積は、そのラベルが付された画素数を計数すること、又はその領域の外接矩形の面積を算出することによって求めてもよい。
図11の例に示した撮影画像1030に対して、以上の処理を施した結果の画像の例を図12に示す。領域画像1210は撮影画像1030の左側の赤色を背景とした領域であり、領域画像1220は撮影画像1030の右側の白色を背景とした領域であり、領域画像1230は撮影画像1030の右上にある赤色のマークの領域である。ただし、これらの画像は2値画像である。また、これらの画像は、撮影画像1030とのAND処理(論理積処理)を施すことによって、撮影画像1030からその領域を抽出することができるというマスク画像としての役割を有する。
なお、非エッジ領域抽出モジュール820は、図11の例に示したモジュール構成による処理ではなく、他の処理によって領域を抽出するようにしてもよい。例えば、同じ色の領域を統合する処理を行うようにしてもよい。なお、同じ色とは完全同一の色のみならず、予め定めた関係にある色を含めてもよい。具体的には、画像内から画素を選択し、その選択した画素に接触している画素であって、選択した画素の色と予め定めた関係(例えば、色空間において、その2つの色の間の距離が予め定めた値以下又は未満である関係)にある色の画素を統合し、次にその統合した画素に対して同様の統合処理を繰り返して行うことによって領域を抽出するようにしてもよい。
検査領域選択モジュール830は、ステップS904で抽出した領域の特徴量を抽出する。そして、(7)式の識別関数にしたがって、各領域の(7)式の値を算出し、その値によって領域(ここでは前述のマスク画像)を選択する。例えば、ステップS904で抽出した領域内で最大値を有する領域を選択する。
(7)式の右辺のxijは特徴量である。検査領域選択モジュール830が、これらの特徴量を各領域(i)から抽出する。
xi0は、領域の幅若しくは高さのいずれか、又は幅×高さ(いわゆる外接矩形の面積)であってもよい。
xi1は、領域の面積である。
xi2は、領域の画素密度である。
xi3は、領域内の画素の輝度(例えば、L*ab色空間の場合はL*の値)の平均値である。
xi4は、領域内の画素の彩度(例えば、L*ab色空間の場合はa,bの値)の平均値である。
xi5は、領域内の画素の彩度の分散値である。
xi6は、領域(マスク画像)の重心とステップS902で受け付けた画像の中心との距離である。
xi7は、領域の外周輪郭の長さ/外接矩形の周囲長である。
また、ここに例示した特徴量は全て使用する必要はなく、このうちのいずれかを選択して用いるようにしてもよい。例えば、xi0、xi1、xi2のいずれかだけを用いた識別関数としてもよい。これはかぶりの度合いを示す関数を推定するのに、大きな領域が適しているからである。
さらに、原稿の背景領域を選択するために、xi3、xi4を加えるようにしてもよい。かぶりの度合いを示す関数を推定するのに、背景領域が適しているからである。背景領域は、一般的には白いので、高輝度、低彩度の領域となるためである。なお、彩度(xi4)の重み(w4)は負の数である。
そこで、xi5以下の特徴量を追加するようにしてもよい。
風景画は背景部よりも概ね彩度のばらつきが高い。したがって、風景画を選択しないように彩度の分散値が小さい領域を選択できるように、xi5を採用してもよい。なお、彩度の分散値(xi5)の重み(w5)は負の数である。
撮影時に目的とする領域は意図的に画像中央になるようにしているのが一般的である。したがって、領域の重心(領域の中心であってもよい)は画像の中央寄りである領域を選択できるように、xi6を採用してもよい。なお、この距離(xi6)の重み(w6)は負の数である。
風景画の領域の外周は外接矩形の外周と比較して凹凸が多い。また、名刺の背景部等は矩形であり、その外周は直線状であることが多い。したがって、風景画を選択しないように外周輪郭が短い領域を選択できるように、xi7を採用してもよい。なお、この外周輪郭(xi7)の重み(w7)は負の数である。
図14、図15は、画素値測定モジュール840による処理例を示す説明図である。
図14(a)の例に示す領域抽出画像1400は、ステップS902で受け付けられた撮影画像1030とステップS906で選択された領域画像1220とのAND処理による画像である。つまり、撮影画像1030から右側にある背景が白い領域を抽出したものである。この領域抽出画像1400に対して横と縦に予め定めた間隔(例えば、均等間隔)で走査する。例えば、横方向にライン1402〜1418、縦方向にライン1422〜1442で走査する。そして、その走査の結果、各画素の輝度値をグラフにして表すと、ライン1402の走査においては図14(b)の例のようなグラフになる。つまり、選択された領域内を走査していないでの、無効なデータのみからなるグラフとなる。そして、ライン1412の走査においては図14(c)の例のようなグラフになる。つまり、選択された領域内を一部走査しているので、有効なデータを含むグラフとなり、その輝度の値は右下がりのグラフとなる。ここでのかぶりが全体的に右上方向ほど濃くなるからである。
なお、有効なデータであるか、無効なデータであるかの判別は、検査領域選択モジュール830が選択した領域の画像(マスク画像、図13の例に示した領域画像1220)を走査することによって行うことができる。領域画像1220内の黒部分の位置が領域抽出画像1400内において有効なデータがある位置であり、領域画像1220内の白部分の位置は領域抽出画像1400内において無効なデータがある位置として取り扱う。また、ここでは無効なデータは輝度値を0として扱っている。
図16、図17は、画素値分布推定モジュール850による処理例を示す説明図である。
図16(a)の例に示すように、縦方向の走査におけるかぶりの度合いを示す関数を(13)式で、横方向の走査におけるかぶりの度合いを示す関数を(14)式とする。
図17(a)の例は、有効なデータがあるラインにおけるグラフを示している。ライン1404〜1416のそれぞれにおいて、同様のグラフで示すことができる。これらに対して最小二乗法等を用いて、輝度値を通る関数を推定する。例えば、横方向のラインでの関数は(15)式のように表すことができる。なお、各ラインにおいて、有効なデータ数が予め定めた数よりも少ない場合は、そのデータは用いないで関数を推定する。図17(b)の例において、(15)式は一点鎖線で表している。
縦方向のラインを用いた関数の推定も、前述した横方向のラインを用いた関数の推定と同等に行う。
図18、図19、図20は、輝度補正モジュール150による処理例を示す説明図である。
図18の例において、領域1810内の4つの交点(つまり交点1812はライン1406とライン1426の交点であり、交点1814はライン1406とライン1428の交点であり、交点1816はライン1408とライン1426の交点であり、交点1818はライン1408とライン1428の交点である)のかぶり量の計算について、図19を用いて説明する。なお、これらの交点は、無効データとして扱われていた領域にある交点である。
交点1812における輝度値は、(16)式を用いて算出する。
図20は、かぶり量を除去した様子を3次元的に表現したものである。x軸、y軸は画像の位置を示し、z軸は輝度値を示す空間である。灰色の面がかぶりの画像であり、画像全体を覆っているように位置している。そして、薄い格子模様の面が補正した後の画像の輝度を示している。p*は、図20の例に示すように、前述(1)に示した画像における明るい輝度値である。これに合わせるように、各点における輝度を上げるようにしてかぶりを除去している。図20では、中間点1922の輝度を引き上げていることを示している。
図21は、第4の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第4の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図21の例に示すように、画像受付モジュール110、非エッジ領域抽出モジュール820、検査領域選択モジュール830、画素値測定モジュール840、画素値分布推定モジュール850、補正目標値決定モジュール140、輝度補正可否判断モジュール145、輝度補正モジュール150、出力モジュール160を有している。
また、輝度補正可否判断モジュール145は、画素値分布推定モジュール850によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、画像受付モジュール110によって受け付けられた画像内の各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、輝度補正モジュール150による補正を行うか否かを判断するようにしてもよい。
輝度補正モジュール150は、輝度補正可否判断モジュール145によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。
ステップS2202では、画像受付モジュール110が、対象画像を受け付ける。
ステップS2204では、非エッジ領域抽出モジュール820が、色値の変化がなだらかで連続した領域を抽出する。
ステップS2206では、検査領域選択モジュール830が、かぶりの傾斜を推定するのに適している領域を抽出する。
ステップS2208では、画素値測定モジュール840が、予め定められた規則にしたがってラインを走査して、画素値を測定する。
ステップS2210では、画素値分布推定モジュール850が、測定した画素値の集合から、かぶりの傾斜度合いを推定する。
ステップS2212では、補正目標値決定モジュール140が、補正目標値を補正する。
ステップS2214では、輝度補正可否判断モジュール145が、輝度補正処理を行うか否かを判断し、行う場合はステップS2216へ進み、それ以外の場合はステップS2218へ進む。
ステップS2216では、輝度補正モジュール150が、画像の輝度を補正する。
ステップS2218では、出力モジュール160が、輝度を補正した画像を出力する。
一方、第3の実施の形態、第4の実施の形態では、領域2414を選択し、その領域2414に基づいてかぶり除去量を算出し、画像を補正している。背景が白ではない領域2412のような部分は、図24(e)の例に示すような補正画像2440と比べて、輝度が明るくなりすぎてしまうことを抑制している。
「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」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、ブルーレイ・ディスク(Blu−ray Disc(登録商標))、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM(登録商標))、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
120…かぶり量推定モジュール
130…画素値測定モジュール
140…補正目標値決定モジュール
145…輝度補正可否判断モジュール
150…輝度補正モジュール
160…出力モジュール
820…非エッジ領域抽出モジュール
830…検査領域選択モジュール
840…画素値測定モジュール
850…画素値分布推定モジュール
1110…ソーベルフィルターモジュール
1120…2値化モジュール
1130…白黒反転モジュール
1140…ラベリングモジュール
1150…小サイズ除去モジュール
Claims (11)
- 画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
を具備し、
前記推定手段は、前記画像の下地色の分布から各座標でのかぶり量と傾斜の強さを推定し、
前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が大きくなると、前記基本補正量を小さくするような係数とする
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合は、該輝度値の補正を行わない
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記補正手段は、前記基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分と前記基本補正量に基づいた係数によって変更する
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 - コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、前記画像の下地色の分布から各座標でのかぶり量と傾斜の強さを推定し、
前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正する
ことを特徴とする画像処理プログラム。 - コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
として機能させるための画像処理プログラム。
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