JPH0478969A - 画像の２値化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野〕 本発明は背景部とパターン部とを有する画像を２値化す
る方法に係り、特に、画像処理を行ってパターン計測す
る場合に用いるのに好適な画像の２値化方法に関する。

〔従来の技術〕

従来の２値化方法においては、テレビカメラなどの画像
入力装置を通して得られる二次元の画像を２値化する際
、画像の全体に対して単一のしきい値を設定し、そのし
きい値を用いて画像の濃度レベルを大小判別することに
より、２値化を行なうようにしている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、テレビカメラなどの画像入力装置を用い
る場合、撮像対象に対する照明が一様でないために、撮
像対象である画像の明るさにムラが生じることがある。

また、印刷物などが撮像対象であるときには、撮像対象
に対する照明が一様であっても、印刷濃度にムラがある
ことがある。

このような撮像対象から得られた画像の全体に対して単
一のしきい値を用いて２値化を行なうと、背景部の一部
分がパターン部に含まれたり、これとは逆に、パターン
部の一部分が背景部に含まれるという問題が生じる。

本発明の目的は、上記従来技術の問題点を解消し、照明
によるムラや印刷濃度などのムラに影響されることなく
、画像中の認識すべきパターン部を背景部から正確に分
離して２値化することができる画像の２値化方法を提供
することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために、本発明による画像の２値化
方法は、背景部とパターン部とを有する画像を２値化す
る方法において、上記背景部の実際の濃度に応じて上記
背景部の濃度レベルを上記画像の微小領域毎に設定し、
上記パターン部の実際の濃度に応じて上記パターン部の
濃度レベルを上記画像の微小領域毎に設定し、上記背景
部の設定された濃度レベルと上記パターン部の設定され
た濃度レベルとの中間の濃度レベルを有するしきい値を
上記画像の微小領域毎に設定し、上記画像を上記しきい
値に基づいて２値化するように構成したものである。

〔作用〕

２値化の基準になるしきい値が、背景部の実際の濃度に
応じて設定された背景部の濃度レベルと、パターン部の
実際の濃度に応じて設定されたパターン部の濃度レベル
との中間の濃度レベルを微小領域毎に有するから、２値
化すべき画像に照明によるムラや印刷濃度などのムラが
あっても、これらのムラに影響されずに画像を正確に２
値化することができる。

〔実施例］ 以下、本発明による画像の２値化方法の一実施例を図面
を用いて詳細に説明する。

まず、背景画像を作成するのに用いる画像濃度の最小値
の抽出（以下、「最小値抽出」と呼ぶ。

）について、第２図、第３図を用いて説明する。

なお、ここでは、テレビカメラから供給された画像信号
を多値にデジタル化したものを原画像と呼び、この原画
像のそれぞれのデジタル値を画素と呼ぶ。

第２図は最小値抽出の演算処理を示す図である。

この演算処理では、原画像２３から微小面積である３×
３画素の対象領域２１が取出される。この対象領域２１
は、第２図の左側に示すように、マトリックス画素配列
ａ　−ｉから成る。そして、その画素値の最小値ｅ、が
第２図の右側に示す新しいマトリックスの中央の画素値
に置き換えられる。

ｅ＋　　＝Ｍ　Ｉ　Ｎ　（ａ、　　ｂ、　　ｃ−−−−
−ｉ　）この演算処理は、上述のような画素値の置き換
えが未だ行われていない最初のマトリックス画素配列（
第２図の左側参照）を用いて原画像２３内の全画素にわ
たって、マトリックスの位置を１画素ずつずらしながら
行われる。

上記演算処理をさらに具体的に述べると、ます、原画像
２３中の左上隅にあるマトリックス画素配列ａ　−ｉに
ついて、上記画素値の置き換えが行われ、次に右側に１
画素ずらして、画素す、ｃ、ｅ、ｆ、ｈ、ｉと、画素ｃ
、ｆ、ｉの右側にある他の３つの画素とについて上記画
素値の置き換えが行われ、さらに右側に１画素ずつずら
しながら右端まで上記画素値の置き換えが行われること
によって、最上段の画素値の置き換えが終了する。次に
、下側に一画素ずらして次段の画素値の置き換えを同様
に行い、同様にして最下段まで順次行うことによって、
１回目の演算処理が終了する。

次に、必要に応じて、２回目の演算処理を１回目の演算
処理と同様にして行うが、この２回目の演算処理は、１
回目の演算処理により上記画素値の置き換えが行われた
新しいマトリックス画素配列ａ−ｄ、ｅ、、ｆ−ｉ（第
２図の右側参照）について行われる。

上記演算処理は、必要に応じて、さらに１〜２回行うこ
とができ、通常は、合計で２〜４回程度行うことになる
。なお、この最小値抽出において、対象領域２１を５×
５画素、７×７画素などに設定してもよい。

第３図は背景画像を作成する際の最小値抽出による画像
の変換を示す図である。第３図において、２１は第２図
に示すような対象領域の１つである。

原画像２３中に文字やマークなどのパターン２４が記載
されている。この原画像２３に対して最小値抽出におけ
る１回目の演算処理が行われると、第３図の右側に示す
画像２５が得られる。この第３図から分かるように、画
像２５においては、パターン２４がパターン２６に変換
される。即ち、最小値抽出における演算処理が行われる
たびに、濃度レベルが高いパターン部は縮小されて背景
部が広くなり、最後には背景部のみとなる。

次に、局所最大値画像を作成するのに用いる画像の濃度
の最大値の抽出（以下、「最大値抽出」と呼ぶ。）につ
いて、第４図、第５図を用いて説明する。

第４図は局所最大値画像を作成する際の最大値抽出の演
算処理を示す図である。この演算処理では、最小値抽出
の場合と同様に、原画像２３から微小面積である３×３
画素の対象領域２１が取出される。そして、第４図の左
側に示すマトリックス画素配列ａ　＝　ｉの画素値の最
大値ｅ２が第４図の右側に示す新しいマトリックスの中
央の画素値に置き換えられる。

ｅ　２＝ＭＡ　Ｘ　（ａ　、　　ｂ　、　　ｃ−−−−
−−−−−−−−−ｉ　）この演算処理は、最小値抽出
の場合と同様に、上述のような画素値の置き換えが未だ
行われていない最初のマトリックス画素配列（第４図の
左側参照）を用いて、原画像２３内の全画素にわたって
、マトリックスの位置を１画素ずつずらしながら行われ
る。

上記演算処理は、通常は２〜４回程度行われるが、２回
目には、最小値抽出の場合と同様に、１回目の演算処理
により上記画素値の置き換えが行われた新しいマトリン
クス画素配列ａｘｄ、ｅ、、、ｆ−ｉ（第４図の右側参
照）について行われる。

なお、この最大値抽出において、対象領域２１は、最小
値抽出の場合と同様に、５×５画素、７×７画素などに
設定してもよい。

第５図は局所最大値画像を作成する際の最大値抽出によ
る画像の変換を示す図である。第５図において、２１は
第４図に示すような対象領域の１つである。原画像２３
はパターン２４を有している。この原画像２３に対して
最大値抽出における１回目の演算処理が行われると、第
５図の右側に示す画像２８が得られる。この第５図から
分かるように、画像２８においては、パターン２４がパ
ターン２９に変換される。即ち、最大値抽出における演
算処理が行われるたびに、濃度レベルが高いパターン部
は拡大されて背景部が狭くなる。

次に、第１図は本発明による画像の２値化方法の一実施
例における各種の画像の作成の流れを示すフローワであ
る。この第１図中の矢印は特定の画像を作成するために
必要な画像を示している。

なお、ここでは、背景部に対しでパターン部の方が濃度
レベルが高い場合について説明するが、その逆の場合で
も、画像の濃度を反転させる二とにより、本実施例を容
易に適用することかできる。

第１図において、原画像１０はテレヒカメラなどから入
力された画像信号をデジタル化した多値゛画像信号であ
る。また、背景画像１１は原画像１０から前述のような
最小値抽出によって得られる多値画像である。局所最大
値画像１２は原画像ＩＯから前述のような最大値抽出に
よって得られ局所的な最大値を濃度として有する多値画
像である。

しきい値画像１３は原画像１０を２値化するためのしき
い値濃度を有する多値画像である。

さらに、局所２値画像１４は原画像１０としきい値画像
１３とを比較して得られる局所的な２値画像である。ま
た、文字領域画像１５はパターン部（文字、マークなど
の部分）と背景部とに粗分離された２値画像である。そ
して、２値画像１６は最終的に得られる２値化された画
像である。

次に、各種の画像の作成方法について説明する。

最初に、背景画像１１の作成方法について説明する。背
景画像１１を得るには、原画像１０内のパターン（文字
、マークなど）の線幅と同し程度の大きさの対象領域を
設定して前述のような最小値抽出を行う。この場合の一
例を第６図に示す。

第６図において、原画像３０は、文字“Ｌ゛″３２を有
し、原画像３０内には、対象領域３１が設定されている
。このとき、最小値抽出の対象領域３１を文字３２の線
幅より少し太き（設定すると、任意の対象領域３１内に
必ず背景部が含まれることになる。

したがって、最小値抽出における演算処理が１回でも行
われると、第６図の右側の画像３３に示すように、原画
像３０では文字（パターン）３２であった部分が背景部
の濃度レベルになる。このようにして、第１図に示すよ
うに、原画像１０から背景画像１１を得ることができる
。

次に、局所最大値画像１２の作成方法について説明する
。局所最大値画像１２を得るには、原画像１０内のパタ
ーンの線幅と同し程度の大きさか、それより少し小さい
程度の大きさの対象領域を設定して前述のような最大値
抽出を行う。このようにして最大値抽出が行われると、
原画像１０のパターンであった部分（パターン部）が若
干拡大される。この“結果として、第１図に示すように
、原画像１０から局所最大値画像１２を得ることができ
る。

次に、しきい値画像１３の作成方法について説明する。

原画像１０を２値化する適切な濃度レベルは、各画素に
ついて背景画像１１と局所最大値画像１２との間に存在
する。そこで、２（ｔｆ化のためのしきい値となる濃度
レベル（２値化レベル）を、全画素（即ち、画像全体）
について、背景画像１１の濃度レベルと局所最大値画像
１２の濃度レベルとの中間値（例えば、はぼ真中の濃度
レベル）に設定する。この個々の中間値を各画素の濃度
レベルとすることによって、しきい値画像１３を得るこ
とができる。なお、上記中間値は、背景画像１１の濃度
レベルに、上記２つの濃度レベルの差を所定の割合（上
述のようにほぼ真中の場合にはほぼ２の割合）で加算し
、たちのであってもよく、また、背景画像１１（又は局
所最大値画像１２）の濃度レベルに一定の濃度レベルを
加算（又は減算）したものであってもよい。ここで、こ
のしきい値画像１３は位置によって濃度レベルが異なる
から、位置に応した２値化レベルを決定することを可能
にしている。

次に、局所２値画像１４の作成方法について説明する。

局所２値画像１４を得るには、原画像１０の各画素とそ
れに対応するしきい値画像１３の各画素とを比較して、
原画像１０側の濃度レベルが高い場合にその画素を１に
設定し、しきい値画像１３側の濃度レベルが高い場合に
その画素をＯに設定する。この個々の値を各画素の濃度
レベルとすることによって、局所２値画像１４を得るこ
とができる。この画像１４はほぼパターン部と背景部と
に分離された画像になっている。

しかし、局所２値画像１４においては、原画像１０の背
景部にノイスなどがある場合に、背景部の一部分の画素
がパターン部とみなされてしまう。

そこで、パターン部と背景部とを粗分離しておき、この
粗分離された画像を用いて局所２値画像１４を補正する
ことが望まれる。このために、文字領域画像１５が用い
られる。

次に、文字領域画像１５の作成方法について説明する。

文字やマークなどのパターンが含まれる部分は濃度のコ
ントラストが高い。そこで、このコントラストが高いこ
とを利用してパターン部と背景部との粗分離を行う。こ
のために、背景画像１１と局所最大値画像１２とが用い
られる。即ち、両画像１１．１２間の濃度レベルの差を
演算し、この差が所定値より高い場合にその画素を１に
設定し、所定値より低い場合にその画素をＯに設定する
。そして、この個々の値を各画素の濃度レベルとするこ
とによって、文字領域画像１５を得ることができる。

例えば、原画像１０の各画素が８ピントで多値化されて
２５６段階の濃度レベルを有しているとすると、背景画
像１１と局所最大値画像１２との濃度レベルの差が所定
値以上（例えば４０以上）の画素をパターン部と判定し
てもよい。なお、この所定値（しきい値）は原画像１０
の背景部のノイズによる濃度レベルの差より少し高く設
定するのが望ましい。また、この所定値は原画像１０の
画質によって異なるので、厳密にはその都度決める必要
がある。

次に、２値画像１６の作成方法について説明する。最終
的な２値画像１６を得るには、局所２値画像１４の各画
素とそれに対応する文字領域画像１５の各画素との論理
積を演算する。この個々の演算値を各画素の濃度レベル
とすることによって、２値画像１６を得ることができる
。この２値画像１６は、位置によって異なったしきい値
で２値化されており、ノイズなどが除去された適切な２
値画像となっている。

上記の実施例では、背景画像１１を作成するために最小
値抽出を行う場合について説明したが、パターン部のな
い背景部だけの撮像対象をテレヒカメラなどにより予め
画像信号となし、この画像信号から得られた原画像を背
景画像１１として用いることもできる。このことにより
、演算処理の高速化を図ることができる。

次に、画像の具体的な一次元濃度を示しながら、第１図
に示す局所２値画像１４を得る方法について説明する。

第７図は濃度が次第に変化している画像の濃度レベルを
示す図である。第７図において、（ａ）は原画像を二次
元的に示しており、この原画像は、２つの楕円形状のパ
ターン５２．５３を存している。

そして、以下においては、その内のライン５１上の濃度
分布を例にとって、局所２値画像を得る方法について説
明する。なお、第７図の（ａ）では、照明が一様でない
ために、この第７図の右側に行（はど背景部の濃度レベ
ルが高くなっているものとする。

第７図の（ｂ）はライン５１上の濃度レベルに対して前
述のような最小値抽出及び最大値抽出を行った後の濃度
レベルを示している。５４はライン５１上の原画像の濃
度レベルを示しており、言い換えれば、−次元の原画像
である。また、５５は一次元の原画像５４に対して前述
のような最小値抽出を行った後の濃度レベルを示してお
り、−次元の背景画像である。さらに、５６は一次元の
原画像５４に対して前述のような最大値抽出を行った後
の濃度レベルを示しており、−次元の局所最大値画像で
ある。

第７図の（ｂ）から分かるように、最小値抽出を行うと
、原画像の濃度レベル５４から背景部の濃度レベル５５
が得られ、最大値抽出を行うと、原画像の濃度レベル５
５からパターン部と背景部との境界部分の近傍における
最大値が得られる。−次元の原画像の濃度レベル５４に
対して、従来技術におけるように、単一のしきい値を例
えばライン５９のように設定しても、適切に２値化でき
ないことは明白である。また、適切な２値化レヘルは一
次元の背景画像５５と一次元の局所最大値画像５６との
中間値であることが分かる。

第７図の（Ｃ）において、５７は一次元の背景画像５５
の濃度レベルと一次元の局所最大値画像５６の濃度レベ
ルとのちょうど真中に設定された濃度レベルを示してお
り、−次元のしきい値画像である。この−次元のしきい
値画像５７をしきい値として一次元の原画像５４を２値
化すると、第７図の（ｄ）に示すように、２値化後の濃
度レベル５８が得られる。この５８が一次元の局所２値
画像である。ここで、−次元の局所２値画像５８は第７
図の（ａ）から予想される２値画像とよく一致している
ことが分かる。

次に、原画像の背景部にノイズがある場合について、−
次元の各種の画像を説明する。

第８図は一次元の場合における第１図の各種の画像を説
明するための図である。なお、第８図において、継軸方
向は濃度レベルである。第８図の（ａ）は原画像を示し
ており、この原画像は、パターン７１とノイズ７２とを
有している。第８図の（ｂ）は（ａ）に示す原画像に対
して最小値抽出の演算処理を１回だけ行なった場合の濃
度レベルを示している。この第８図の（ｂ）から分かる
ように、最小値抽出を行うと、パターン７１とノイズ７
２とはその幅がそれぞれ狭くなり、かつ濃度レベルが低
下する。

第８図の（Ｃ）は、この最小値抽出の演算処理をさらに
２〜３回繰り返すことによって得られた背景画像を示し
ている。この第８図の（Ｃ）から分かるように、原画像
におけるノイズ７２は除去され、パターン７１の部分は
僅かに濃度レベルが上がっているだけである。

第８図の（ｄ）は最大値抽出を行うことによって得られ
た局所最大値画像を示している。この第８図の（ｄ）か
ら分かるように、最大値抽出を行うと、パターン７１と
ノイズ７２とはその幅がそれぞれ広がる。

第８図の（ｅ）は背景画像と局所最大値画像とから得ら
れるしきい値画像を示している。そして、（ｅ）に示す
しきい値画像によって（ａ）に示す原画像を２値化する
ことで、第８図のけ）に示す局所２値画像が得られる。

この第８図の（ｆ）から分かるように、局所２値画像に
おいては、画像のパターン７１の部分だけでなく、ノイ
ズ７２０部分もパターン部とみなされて、濃度レベルが
高くなっている。

第８図の（（至）は背景画像と局所最大値画像とから得
られる文字領域画像を示している。この文字領域画像で
は、背景画像と局所最大値画像との間の濃度レベルの差
が所定値より高い場合に、濃度レベルが高くなっている
。この結果、第８図の（ｇ）から分かるように、ノイズ
７２の部分が除去される。

また、文字領域画像でのパターン部は局所２値画像での
パターン部よりも幅が広くなっている。

第８図のＣｈ）は局所２値画像と文字領域画像との論理
積によって得られる最終的な２値画像を示している。第
８図のＯ′１）から分かるように、最終的な２値画像は
ノイズ７２を除去され、かつ適切な２値化レベルで２値
化された画像となっている。

（発明の効果〕 本発明による画像の２値化方法によれば、２値化すべき
画像の照明によるムラや印刷濃度などのムラに影響され
ることなく、画像中の認識すべきパターン部を背景部か
ら正確に分離して２値化することができる。

【図面の簡単な説明】

図面は本発明による画像の２値化方法の一実施例を示す
ものであって、第１図は各種の画像の作成の流れを示す
フロー図、第２図は背景画像を作成する際の最小値抽出
の演算処理を示す図、第３図は背景画像を作成する際の
最小値抽出による画像の変換を示す図、第４図は局所最
大値画像を作成する際の最大値抽出の演算処理を示す図
、第５図は局所最大値画像を作成する際の最大値抽出に
よる画像の変換を示す図、第６図は背景画像の作成方法
を説明するための図、第７図は濃度が次第に変化してい
る画像の濃度レベルを示す図、第８図はノイズの除去を
説明するために第１図における各種の画像の濃度レベル
を示す図である。 なお、図面に用いた符号において、 １（１−−−−−一一−−−−−・−原画像背景画像 局所最大値画像 しきい値画像 局所２値画像 文字領域画像 ２値画像

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、背景部とパターン部とを有する画像を２値化する方
   法において、 上記背景部の実際の濃度に応じて上記背景部の濃度レベ
   ルを上記画像の微小領域毎に設定し、上記パターン部の
   実際の濃度に応じて上記パターン部の濃度レベルを上記
   画像の微小領域毎に設定し、 上記背景部の設定された濃度レベルと上記パターン部の
   設定された濃度レベルとの中間の濃度レベルを有するし
   きい値を上記画像の微小領域毎に設定し、 上記画像を上記しきい値に基づいて２値化することを特
   徴とする画像の２値化方法。 ２、請求項１に記載の方法において、 上記しきい値が上記背景部の設定された濃度レベルと上
   記パターン部の設定された濃度レベルとのほぼ真中の濃
   度レベルを有することを特徴とする画像の２値化方法。 ３、請求項１又は２に記載の方法において、上記画像の
   各微小領域毎に、それぞれの微小領域をほぼ中心としか
   つ複数の微小領域からなる対象領域をそれぞれ設定し、 各対象領域中において最小の濃度レベルを有する微小領
   域の濃度レベルをそのほぼ中心の微小領域の濃度レベル
   に置き換え、 これによって、上記背景部の濃度レベルを上記画像の微
   小領域毎に設定するようにしたことを特徴とする画像の
   ２値化方法。 ４、請求項１又は２に記載の方法において、パターン部
   のない背景部だけの別の画像の濃度を予め入力し、 この別の画像の濃度に応じて２値化すべき画像の背景部
   の濃度レベルをこの２値化すべき画像の微小領域毎に設
   定することを特徴とする画像の２値化方法。 ５、請求項１〜４の何れかに記載の方法において、 上記画像の各微小領域毎に、それぞれの微小領域をほぼ
   中心としかつ複数の微小領域からなる対象領域をそれぞ
   れ設定し、 各対象領域において最大の濃度レベルを有する微小領域
   の濃度レベルをそのほぼ中心の微小領域の濃度レベルに
   置き換え、 これによって、上記パターンの濃度レベルを上記画像の
   微小領域毎に設定するようにしたことを特徴とする画像
   の２値化方法。 ６、請求項３、４又は５に記載の方法において、２値化
   すべき画像の濃度を反転させ、この反転させた画像につ
   いて背景部及びパターン部の濃度レベルを画像の微小領
   域毎に設定するようにしたことを特徴とする画像の２値
   化方法。 ７、請求項１〜６の何れかに記載の方法において、 上記背景部の設定された濃度レベルと上記パターン部の
   設定された濃度レベルとの濃度差に応じて粗分離された
   パターン領域画像を作成し、上記しきい値に基づいて２
   値化した画像を上記パターン領域画像によって補正する
   ことを特徴とする画像の２値化方法。