JPH0879536A - 画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
変換することを目的とする。 【構成】 画素毎の多値画像データを入力し、該多値画
像データによって表される画像を複数層に階層構造化さ
れたデータに変換することを特徴とする。
Description
特徴を解析するための画像処理方法に関する。
索キーワードの作成の方法としては、大別して2種類の
方法があった。 (1)画像データをスキャナ等の画像入力機器から読み
込み、手動で検索キーワードをオペレータが入力する方
法。 (2)画像データをスキャナ等の画像入力機器から読み
込み、検索キーワードを原画中の文字画像を認識し、自
動的に付加する方法。
入力画像に依存されない形で設定できるが、オペレータ
が毎回キーワードをふる必要があり、操作上面倒であ
る。
索用に自動的に付加されるため、操作が簡便である。
の方法には、以下の様な問題点がある。
が抽出された、いわゆる最適しきい値処理で2値化され
た画像がよく、原画が中間調を含む画像でもハーフトー
ン処理を施したくない。従って中間調画像の部分は真っ
黒または真っ白になりその領域内の画像の内容が判別で
きない場合が生じる。
に比較的忠実になるような処理を施した画像が要求され
る。
い値で2値化した画像が、表示/記録用にはハーフトー
ンをかけた画像が必要になり、文字認識用に適する画像
が、必ずしも表示/記録画像に適するとは成らないし、
逆もまた然りである。
あり、多値画像データを扱いやすい形式のデータに変換
することを目的とする。
が有する各機能にあった画像形態を簡便に提供すること
にある。
て画像データが過大とならないようなデータ構造を提供
することにある。
明の画像処理方法は、画素毎の多値画像データを入力
し、該多値画像データによって表される画像を、複数層
に階層構造化されたデータに順次変換することを特徴と
する。
を認識しコード化する文字認識機能 (2)画像データ中の写真や表等の内容や位置情報を認
識する機能 (3)検索のための検索指示部(文字や画像位置などの
指定情報を使う) (4)検索結果画像データを表示記録する機能 等に大別できる。本発明の実施例はこの各機能に最適な
画像データを提供する方法に関する。
形で画像を保管する方法に関する。特に、入力画像から
文字部分をOCR技術を用い認識しコード化し、写真部
分や表の部分等はその位置情報とその概略内容を認識
し、これらの情報を利用し検索に役立てるシステムに関
する。
えば、画像データを効率よく圧縮して通信に役立てるな
ど、他の用途に用いてもよい。
装置内の複数の機能(例えば文字認識,表示/記録)に
対して最適な形の画像データを提供することである。例
えば (1)文字認識機能に対しては、最適固定しきい値で入
力画像を2値化し、文字部分を浮き上がらせ、背景部分
を削除した形の画像を提供したい。 (2)CRT又はプリンタに出力するための画像は全面
をハーフトーン又は、像域に有った形で適応的にハーフ
トーンを変えた画像を提供したい。 (3)検索段階では、検索文字指定や画像位置情報とそ
の内容から画像検索をしたい。
下の2つが考えられる。 (1)1つの入力画像に対し、上記3種類の画像又は情
報を用意する。 (2)入力画像を分析し、階層構造的に画像と情報を保
有し、各機能の要求に応じ、必要な画像情報構造のデー
タを用意する。 (1)の方法は簡単な方法であるが、複数の画像データ
を持つ必要があるため画像データ量が多くなる。(2)
の方法は複雑であるが画像データ量が少なくて済む。
適しきい値で2値化し、本出願人により先に提案されて
いるBlock Selection(BS)処理部に
渡し、画像領域の種類に応じて、例えば文字部分と写真
を含む画像部と表部分に分割する。文字部分以外の領域
は領域情報から再度、その領域に適する2値化のしきい
値を決定し、再度前述BS部分に渡し文字部分、表部分
が在るかどうかを判別させる。この処理を文字、表部分
が存在しなくなるまで繰り返す。各文字部分は文字部分
領域の最適しきい値で再2値化し、文字データとし統合
する。
用いた画像領域分割方法であるBS技術を用い、原画像
を各機能の用途にあう形で階層化する方法で上述の課題
を解決する。課題解決の最も簡単な方法の1例は、機能
に合った画像データを階層的に複数持つことである。
て説明する。
の一例である。
いグレーで構成されているとする。は背景が白の上に
12ポイントサイズの文字で横書きで記述された文章で
ある。は256階調の白黒写真である。は背景が比
較的黒いグレーで構成されたタイトル部分である。その
他は10ポイントのサイズ文字で書かれた縦書き文章で
ある。は比較的黒いグレーで覆われた表である。
で2値化した画像である。最適しきい値は、例えば、画
像全体の画像データの濃度分布をヒストグラムをとるこ
とによって求めることができる。
中間をとったり、頻度が最も高い濃度レベルを高濃度領
域,低濃度領域を夫々とり、そのレベルの中間とするな
どである。
ロックセレクションの技術を施すことによりの部分を
文字領域と認識し、の(A)部以外との(C)以外
を文字部と判断する。ここでは文字領域の判定以外に、
文字の大きさ、文字の書き方向をも判定する。ブロック
セレクションは例えば、特開平5−233873号の領
域分割方法等の技術を用いる事により実現できる。
は非文字部領域と判断する。非文字部と判定された領域
については、再度、各領域毎の最適しきい値が決定され
る。
しきい値で再度2値化すると図4の様に文字部分があら
われ、再度ブロックセレクションを施すことで文字領域
と再認識される。
ように文字部分と再認識される。はその部分の最適し
きい値を求めて2値化した画像をブロックセレクション
により判定しても文字部分を判定できず、再度、非画像
部と判断する。従って、の部分は写真を含む画像部と
判断される。
で2値化することにより図5のような表の領域であると
判断される。
であり、図7は、全体構成を示すブロック図である。
原稿を走査し多値画像データを発生する。200はメモ
リであり、スキャナからの画像データを記憶し、その画
像データをホストコンピュータ300との間でやりとり
する。300はホストコンピュータであり、本実施例の
全体の制御をつかさどる。400は文字認識を行う文字
認識部、500は画像領域の種類をブロック単位で判断
するブロックセレクション部、600は階層化された情
報を記憶し、検索等が可能な電子ファイル、700はホ
ストコンピュータからの画像データに応じて媒体上に可
視画像を形成するプリンタである。
タ300の処理手順を説明する。
多値画像データとしてメモリ200に格納する(S
1)。次に第1回目の最適しきい値を原画像全体の画像
から上述のように計算し、決定する(S2)。次にその
しきい値で全体画像を2値化する(S3)。このしきい
値で2値化された画像は図2に示す2値画像となる。こ
の図2の2値化データをブロックセレクション部500
に転送し、ブロックセレクションを行わせると(S
4)、の領域は文字領域と判断するがの(A)
部分との(C)部分は画像領域と第1回目では判断す
る。同様に部分も画像領域と判断する。その結果を
位置情報及びその位置情報によって規定される領域の画
像の種類を表す内容情報としてブロックセレクション部
500より受け取る。
(A),(B),(C),の4の領域となる。その他
は文字領域と判断され(S5)、その文字領域内の画像
データをメモリ200から再度読み出し、最適しきい値
を求め(S6)、再2値化し(S7)、文字認識部40
0に転送する。これにより、文字画像部分は文字コー
ド、文字の大きさ等が認識される(S8)。一方、文字
画像部分は必要に応じて、圧縮し(S9)、文字画像デ
ータとして電子ファイル600に記憶させる。この部分
の文字情報は文字コード、文字位置、文字サイズデー
タ、文字部分画像データを付加し纏められる。
所の文字部データが作成される。
画像データの位置情報が一時格納されたホストコンピュ
ータ内のメモリ部分から逐次読みだされ、メモリ200
から原画像データを再度読み出し、その領域での最適し
きい値を求める(S11)。図3の場合、(A)の領域
での最適しきい値を求め2値化すると(S12)、図4
の様になる。この2値画像データをブロックセレクショ
ン部500に渡すと(S13)、図4のように原画が保
有していた、“市況”が読め、(A)が文字部であるこ
とを認識する(S14)。しかし、の部分の画像デー
タを読みだし、再度、最適しきい値を求め2値化しても
文字、表部分はあらわれず、従って、ブロックセレクシ
ョン部500に渡しても、文字部が存在するとは判定し
ない(S14)。従って、この部分は非文字非表部分の
データと判断する。同様に(B)部分の最適しきい値を
求め再2値化すると図5のように表があらわれ、このデ
ータをブロックセレクション部500に渡すと、この部
分は表の領域と判断される。(C)の部分は(A)の部
分と同様で、この部分の最適しきい値を求め、2値化す
る事により文字が現れ、“国会報告”が見え、この部分
のデータをブロックセレクション部500に渡すと、文
字領域と認識され、合わせて、文字の位置、文字の大き
さ等の情報が認識される。
理を施し(S15)、圧縮し(S16)、電子ファイル
600に格納する。
ァイル600に格納された各画像データは、図8のよう
に全体が1つの画像データを構成し、装置内の各機能又
は外部との画像データ交換に用いられる。
部アプリケーションでは、 (1)装置内機能またはアプリケーションが持つ文字認
識で認識を実行させるときは、図2の及び(A)
(C)の各文字画像データを利用し文字認識する。これ
により、原稿の文字部分のみを浮き上がらせた、OCR
に最適な画像がアプリケーションに加えられる。 (2)装置内機能またはアプリケーションが印刷を実行
するときには、図1のの画像データを出力する。これ
によりハーフトーンの含まれた出力が可能となる。 (3)検索アプリケーションの場合、文字コードにより
検索するときには図1のの文字コードから検索情報
と一致する文字コードデータを抽出し、該当する画像デ
ータを表示する。検索データが、画像位置情報であれ
ば、図1のの画像位置情報、画像内容から指定された
情報と一致する画像を表示する。表を基準に検索すると
きは図1のを基準に検索し表示する。
層構造化させた画像を用いる事により装置内機能または
外部アプリケーションが要求する複数の機能に適した画
像を利用でき、画像保有形態として非常に便利である。
例として、 全体のハーフトーン画像 文字部分全体の文字コード に分けてもよい。
示記録画像はハーフトーン成分が無いため、原画が部分
的にまったく読めない場合が生じていたが、本実施例の
画像データ階層構造方式を用いる事により (1)装置が要求する複数の機能に最適な画像データを
各機能に提供できる。 (2)単純に複数の画像を持つより、階層構造化したほ
うが画像データ容量的に少なくて済む。 (3)その結果とし、検索効率が良く、検索結果を表示
記録したときの画質が良い電子ファイリング装置を構成
できる。という効果が得られる。
データを扱いやすい形式のデータに変換することができ
る。
理の流れを示す図。
ブロック図。
Claims (5)
- 【請求項1】 画素毎の多値画像データを入力し、 該多値画像データによって表される画像を、複数層に階
層構造化されたデータに順次変換することを特徴とする
画像処理方法。 - 【請求項2】 更に、前記階層構造化されたデータを圧
縮することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方
法。 - 【請求項3】 更に、前記階層構造化されたデータを外
部メディアと通信することを特徴とする請求項1に記載
の画像処理方法。 - 【請求項4】 前記階層構造化されたデータが、文字認
識用の画像データ,表示/プリント用画像データ及び検
索用の複数のコードデータ群を有することを特徴とする
請求項1に記載の画像処理方法。 - 【請求項5】 前記変換は、画像領域の種類の識別を異
なる識別パラメータに基づき段階的に行うことにより実
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。
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