(57)【要約】【課題】  枠線で囲まれた黒文字または白文字が含まれる領域で、適切な二値化閾値を算出することができなかった。【解決手段】  矩形領域の検出（Ｓ１）にて、文字の画像を含む画像データを入力し、文字を含む可能性が高い矩形領域を検出すると、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）にて、検出された矩形領域の情報を入力し、同矩形領域に含まれる各画素の階調値についてヒストグラム（度数分布）を作成する。各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）にて、各矩形領域ごとのヒストグラム（度数分布）を作成したら、各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）にて、各矩形領域ごとに適した二値化の閾値を算出する。各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）にて、各矩形領域ごとに閾値を算出すると、二値化（Ｓ４）にて同閾値を利用して各矩形領域の各画素を二値化する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の画素からなる画像における多値の画像データを入力し、所定の閾値を設定してノイズ成分を除去するノイズ成分除去装置において、
上記画像データにおける所定の第一の領域を処理対象として設定する処理対象設定手段と、
上記第一の領域を狭めた第二の領域を処理対象とする、領域狭小化手段と、
上記画像データにおける上記第二の領域を対象として各画素の階調値の度数分布を求める度数分布取得手段と、
同求められた度数分布に基づいて上記閾値を算出する閾値算出手段と、
上記閾値を利用して上記領域の画像データからノイズ成分を除去するノイズ成分除去手段とを具備することを特徴とするノイズ成分除去装置。
【請求項２】
上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から上記第二の領域へ狭めるときに、上記第一の領域の面積に対して１未満の所定の比率をかけた面積比となるように上記第二の領域を処理対象とすることを特徴とする請求項１に記載のノイズ成分除去装置。
【請求項３】
上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から上記第二の領域へ狭めるときに、所定の方向における長さに１未満の所定の比率をかけた長さとなるように上記第二の領域を処理対象とすることを特徴とする請求項１に記載のノイズ成分除去装置。
【請求項４】
上記領域狭小化手段は、上記第一の領域に対して複数の段階で狭めた複数の上記第二の領域を処理対象とすることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載のノイズ成分除去装置。
【請求項５】
上記度数分布取得手段は、上記第二の領域を処理対象として上記度数分布を求め、求められた同度数分布にもとづいて処理の対象となった上記第二の領域の適否を判断することを特徴とする請求項４に記載のノイズ成分除去装置。
【請求項６】
上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から内側に向けて階調値の変化を検出していき、検出した変化に基づいて上記第二の領域を処理対象とすることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載のノイズ成分除去装置。
【請求項７】
上記処理対象設定手段は、上記第一の領域として矩形の領域を設定し、
上記領域狭小化手段は、上記第二の領域は上記第一の領域から所定画素数だけ内側に狭めた矩形の領域とすることを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかに記載のノイズ成分除去装置。
【請求項８】
多数の画素からなる画像における多値の画像データを入力し、所定の閾値を設定してノイズ成分を除去するノイズ成分除去方法において、
上記画像データにおける所定の第一の領域を処理対象として設定する処理対象設定工程と、
上記第一の領域を狭めた第二の領域を処理対象とする、領域狭小化工程と、
上記画像データにおける上記第二の領域を対象として各画素の階調値の度数分布を求める度数分布取得工程と、
同求められた度数分布に基づいて上記閾値を算出する閾値算出工程と、
上記閾値を利用して上記領域の画像データからノイズ成分を除去するノイズ成分除去工程とを具備することを特徴とするノイズ成分除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズ成分除去装置、ノイズ成分除去方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に開示される従来技術では、多値画像を大局所領域(＝矩形領域のため、以下矩形領域と記す)に分離して二値化を行う方法を開示している。
まず、原稿の矩形領域を文字／表領域とその他の領域に分割し、文字／表領域については矩形領域のヒストグラムを作成して一般的に知られる判別分析法(大津法)などを用いて適切な二値化閾値を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平7−30612
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した特許文献１の技術においては、矩形領域のヒストグラムを使用すると、枠線で囲まれた黒文字または白文字の異なる領域において、枠線または紙の下地の成分がヒストグラムに含まれてしまい、適切な二値化閾値を算出することができないという課題があった。
本発明の目的は、枠線で囲まれた黒文字または白文字が含まれる領域で、適切な二値化閾値を算出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明においては、上記画像データにおける所定の第一の領域を処理対象として設定する処理対象設定手段と、上記第一の領域を狭めた第二の領域を処理対象とする領域狭小化手段と、上記画像データにおける上記第二の領域を対象として各画素の階調値の度数分布を求める度数分布取得手段と、同求められた度数分布に基づいて上記閾値を算出する閾値算出手段と、上記閾値を利用して上記領域の画像データからノイズ成分を除去するノイズ成分除去手段とを具備する構成としてある。
上記のように構成した本発明においては、まず、処理対象設定手段が上記画像データにおける所定の第一の領域を処理対象として設定するが、領域狭小化手段は上記第一の領域を狭めた第二の領域を処理対象とする。度数分布取得手段は、この第二の領域を対象として各画素の階調値の度数分布を求め、閾値算出手段が同求められた度数分布に基づいて上記閾値を算出し、ノイズ成分除去手段は上記閾値を利用して上記領域の画像データからノイズ成分を除去する。
【０００６】
本発明の他の態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から上記第二の領域へ狭めるときに、上記第一の領域の面積に対して１未満の所定の比率をかけた面積比となるように上記第二の領域を処理対象とする構成としてある。
上記のように構成した本態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から上記第二の領域へ狭めるときに、上記第一の領域の面積に対して１未満の所定の比率をかけた面積比となるように上記第二の領域を処理対象とする。
【０００７】
本発明の他の態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から上記第二の領域へ狭めるときに、所定の方向における長さに１未満の所定の比率をかけた長さとなるように上記第二の領域を処理対象とする構成としてある。
上記のように構成した本態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から上記第二の領域へ狭めるときに、所定の方向における長さに１未満の所定の比率をかけた長さとなるように上記第二の領域を処理対象とする。
【０００８】
本発明の他の態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域に対して複数の段階で狭めた複数の上記第二の領域を処理対象とする構成としてある。
上記のように構成した本態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域に対して複数の段階で狭めた複数の上記第二の領域を処理対象とする。
本発明の他の態様においては、上記度数分布取得手段は、上記第二の領域を処理対象として上記度数分布を求め、求められた同度数分布にもとづいて処理の対象となった上記第二の領域の適否を判断する構成としてある。
上記のように構成した本態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第二の領域を処理対象として上記度数分布を求め、求められた同度数分布にもとづいて処理の対象となった上記第二の領域の適否を判断する。
【０００９】
本発明の他の態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から内側に向けて階調値の変化を検出していき、検出した変化に基づいて上記第二の領域を処理対象とする構成としてある。
上記のように構成した本態様においては、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から内側に向けて階調値の変化を検出していき、検出した変化に基づいて上記第二の領域を処理対象とする。
【００１０】
本発明の他の態様においては、上記処理対象設定手段は、上記第一の領域として矩形の領域を設定し、上記領域狭小化手段は、上記第二の領域は上記第一の領域から所定画素数だけ内側に狭めた矩形の領域とする構成としてある。
上記のように構成した本態様においては、上記処理対象設定手段が上記第一の領域として矩形の領域を設定すると、上記領域狭小化手段は、上記第一の領域から所定画素数だけ内側に狭めた矩形の領域を上記第二の領域とする。
【００１１】
本発明の他の態様においては、上記画像データにおける所定の第一の領域を処理対象として設定する処理対象設定工程と、上記第一の領域を狭めた第二の領域を処理対象とする領域狭小化工程と、上記画像データにおける上記第二の領域を対象として各画素の階調値の度数分布を求める度数分布取得工程と、同求められた度数分布に基づいて上記閾値を算出する閾値算出工程と、上記閾値を利用して上記領域の画像データからノイズ成分を除去するノイズ成分除去工程とを具備する構成としてある。
上記のように構成した本態様においては、まず、処理対象設定工程で上記画像データにおける所定の第一の領域を処理対象として設定するが、領域狭小化工程では上記第一の領域を狭めた第二の領域を処理対象とする。度数分布取得工程では、この第二の領域を対象として各画素の階調値の度数分布を求め、閾値算出工程で同求められた度数分布に基づいて上記閾値を算出し、ノイズ成分除去工程では上記閾値を利用して上記領域の画像データからノイズ成分を除去する。
【発明の効果】
【００１２】
上記のように構成した本発明によれば、画像に文字が含まれている画像データを対象とし、文字が含まれる領域を処理対象として設定した場合、文字の周囲に枠があり、この枠を含めるように領域が設定されることがある。このような場合、最外枠が濃く、その内側にやや薄目の下地があり、この下地上に文字がある場合も多い。しかし、最外枠を含めて領域を対象とすると、本来の薄い下地を基準にして閾値を設定することができない。むしろ、最外枠に引きずられて不適切な閾値しか設定できない。このため、最外枠のあるなしにかかわらず、閾値の設定だけに着目して対象領域を狭めることにより、最外枠がある可能性の高い部分を除いた領域を対象として各画素の階調値の度数分布を求める。このような度数分布を利用することで、より適切にノイズ成分を分析でき、適切な閾値を算出することが可能となり、効果的にノイズ成分を除去することができる。
【００１３】
また、請求項２の発明によれば、面積比を基準として狭めるので、領域の大小にかかわらず、演算が容易となる。
また、請求項３の発明によれば、長さを基準として狭めるので、領域の大小にかかわらず、演算が容易となる。
また、請求項４の発明によれば、枠の大きさは様々であるから、複数の段階で狭めた複数の上記第二の領域を処理対象とすることで、枠の影響の有無を確認できるし、最適な閾値の設定も可能となる。
【００１４】
また、枠の影響が出ているか否かを確認するためには、複数設定された第二の領域ごとに記度数分布を求め、求められた度数分布に着目することが効果的である。請求項５の発明によれば、大きなものから小さなものへ移行する途中に差異が生じれば、差異が生じた以降の領域において枠の影響が無くなったと推定できるので、より適切な閾値の設定が可能となる。
【００１５】
また、外周に枠があるとしたら、第一の領域から内側に向けて階調値の変化を検出していけば、枠の有無で階調値が大きく変化するはずである。従って、請求項６の発明によれば、検出した変化に基づいて枠の影響が無くなった領域を第二の領域とすることにより、より適切な閾値の設定が可能となる。
また、請求項７の発明によれば、第一の領域を狭めるときに固定的に所定画素数だけ内側に狭めるので、処理が簡易となる。特に、狭める領域の情報は不要なものなので、正確さにこだわることなく固定的に処理することで、最終的な二値化の品質にも影響を及ぼしにくい。
また、請求項８の発明においても、同様の効果を奏するノイズ成分除去方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】ノイズ成分除去処理のフローチャートである。
【図２】第一の領域としての矩形領域の検出を説明する図である。
【図３】入力される画像データの画像サンプルを示す図である。
【図４】第一の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。
【図５】第一の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。
【図６】第二の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。
【図７】第二の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。
【図８】第一の矩形領域を参照した場合の平均値と最頻値と二値化閾値を説明する図である。
【図９】第二の矩形領域を参照した場合の平均値と最頻値と二値化閾値を説明する図である。
【図１０】第一の矩形領域を参照して二値化した結果を示す図である。
【図１１】第二の矩形領域を参照して二値化した結果を示す図である。
【図１２】第一の矩形領域を参照して閾値を別手法で設定したときの二値化の結果を示す図である。
【図１３】第二の矩形領域を参照して閾値を別手法で設定したときの二値化の結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
図１は、ノイズ成分除去処理のフローチャートである。
同図は、矩形領域の検出（Ｓ１）、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）、各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）、二値化（Ｓ４）を示している。
【００１８】
次に、これらについて説明する。
矩形領域の検出（Ｓ１）は、画像データの中で文字や絵柄が含まれている領域を検出する。各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）は、検出された領域以外の領域の画素の階調値について度数分布を作成する。各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）は、作成された度数分布に基づいて二値化のための閾値を算出する。二値化（Ｓ４）は、算出された閾値を利用し、各領域毎に二値化してノイズ成分を除去する。
【００１９】
次に、これらの関係について説明する。
矩形領域の検出（Ｓ１）にて、文字の画像を含む画像データを入力し、文字を含む可能性が高い矩形領域を検出すると、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）にて、検出された矩形領域の情報を入力し、同矩形領域に含まれる各画素の階調値についてヒストグラム（度数分布）を作成する。各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）にて、各矩形領域ごとのヒストグラム（度数分布）を作成したら、各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）にて、各矩形領域ごとに適した二値化の閾値を算出する。各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）にて、各矩形領域ごとに閾値を算出すると、二値化（Ｓ４）にて同閾値を利用して各矩形領域の各画素を二値化する。
【００２０】
本実施例の原理は、入力画像の下地以外の領域を矩形領域として取得し、取得した矩形領域の座標を狭め、その座標をもとにヒストグラムを作成するというものである。
なお、本発明は、文字認識のための前処理という位置づけにある。例えば、文字を印刷した書類などをスキャナーなどで多値画像で読み込んだり、風景の中に文字が含まれる写真の画像データなどを処理対象とする。入力が直にスキャナーやデジタルスチルカメラなどである必要はなく、他の機器で取得された画像データを通信によって取得する場合でも全く同様である。文字認識には、いわゆる文字だけでなく、記号等の認識も当然に含まれる。
このような文字認識では処理対象とする画像データが文字部分と背景とに明確に分離されているほど認識効率が良いため、文字以外の成分をノイズ成分として除去する本発明の処理が利用される。
以下、各処理の詳細について説明する。
【００２１】
図２は、矩形領域の検出（Ｓ１）を説明する図であり、第一の領域としての矩形領域の検出を行った場合の模式図を示している。
同図は上中下の三段に図を並べており、上段には入力画像を示し、中段には二値化した画像を示し、下段には矩形領域の検出結果を示している。上段の多値の入力画像のイメージに対して、まず、一定の閾値で単純二値化する。中段の二値化後のイメージの画像データを処理対象として輪郭追跡し、外接矩形を取得すると、下段に示すイメージの矩形領域を設定できる。
【００２２】
矩形領域の検出（Ｓ１）としては、ある一定の閾値で二値化した画像またはエッジ画像(エッジとそれ以外の画素とを二値で示した画像)についてラベリングまたは輪郭追跡を行うことにより検出された領域の外接矩形を設定する方法が知られている。
ここでの二値化の閾値については画像全体のヒストグラムのピークを背景領域の濃度分布と考え、そのピークに一番近い谷を領域分離の二値化閾値として用いている。また、先にエッジ画素を検出してその結果をエッジ画像とし、このエッジ画像について輪郭追跡を行なって外接矩形領域を検出して各矩形領域を設定することもできる。
【００２３】
このようにして検出された領域が第一の領域である。なお、ここでは矩形で説明しているが、矩形領域分離とは画像中の文字認識などにおいて、画像や絵柄が含まれている可能性が高い領域を発見して区別する技術を総称的に指しており、領域が矩形形状となることは必要ではない。従って、円形や楕円形であるなど、矩形以外の領域を分離する場合も含んでいる。
【００２４】
次に、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）について説明する。
各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）では、矩形領域の検出（Ｓ１）で求めた矩形領域（第一の領域）の座標を狭め（Ｓ２−１：領域狭小化手段、領域狭小化工程）、狭めた領域（第二の領域）を対象としてヒストグラムを作成している（Ｓ２−２：度数分布取得手段、度数分布取得工程）。
【００２５】
なお、実施例では取得した矩形領域の高さ、幅の画素数から同じパーセントテージにより狭める範囲を指定している。むろん、このように狭める手法は、第一の領域の面積に対して１未満の所定の比率をかけた面積比となるように第二の領域を設定することに相当する。
狭める手法は、様々であり、このような手法に限られない。
例えば、高さ、幅の画素数のパーセントテージについては別の値を指定しても良く、予め決められた画素数分だけ狭めることでも良い。すなわち、所定の方向における長さに１未満の所定の比率をかけた長さとなるように上記第二の領域を処理対象とするようにしてもよい。
【００２６】
さらに、狭め方を一定とするのではなく、上記第一の領域に対して複数の段階で狭めた複数の上記第二の領域を設定することも可能である。この場合、設定されたそれぞれの第二の領域を処理対象として以下に示すように度数分布を求め、求められた同度数分布にもとづいて処理の対象となった上記第二の領域の適否を判断すればよい。なお、この手法を用いる場合は最初に複数の第二の領域を決めるのではなく、狭めては適否を判断し、不適切であれば再度狭めるという手順としても良い。
【００２７】
また、枠線を除くために狭めるのであるから、第一の領域から内側に向けて階調値の変化を検出していき、検出した変化に基づいて第二の領域を設定しても良い。すなわち、黒い枠の画像は階調値が低いはずであるから、最外から内側に向けて階調値を判定し、段階的に上がった時点で第二の領域とするのである。
このような設定の仕方は正確ではあるものの、枠線を正確に見つかる必要性はさほど無く、枠線が外れさえすれば概ね良好に度数分布を取得できる。従って、処理の簡素化の観点からすれば、第二の領域は第一の領域から所定画素数だけ内側に狭めた矩形の領域としてしまうことも有利である。
【００２８】
なお、本実施例では狭める範囲は面積比で２０％を設定しており、取得した矩形領域（第一の領域）の８０％部分（第二の領域）を処理対象とし、その領域に含まれる画素の階調値についてヒストグラムに作成している。
以下に矩形領域の座標（第一の領域）でヒストグラムを作成した場合と、矩形領域の座標を狭めた座標（第二の領域）でヒストグラムを作成した場合の図を示す。
【００２９】
図３は、入力される画像データの画像サンプルを示す図である。
各サンプルにはI 〜IVの参照符号を付しており、以下の説明において、この参照符号を統一して使用する。
全サンプルに共通するのは領域が紙面等に相当する最も淡い下地（紙の下地）の存在を前提として、各サンプルはそれぞれ黒い枠線で囲まれているということである。そして、その内側には濃および中度の淡の下地で埋められ、その下地を背景としてＡＢＣの黒文字および白文字が記載されている。
また、I のサンプルは中度の淡い下地に白文字、IIは中度の淡い下地に黒文字、III のサンプルは濃い下地に白文字、IVは濃い下地に黒文字を記載したものである。
【００３０】
図４は、第一の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。
同図は左方にヒストグラム作成の対象となる領域を示し、右方に作成されるヒストグラムを示しており、上段はI の画像、下段はIIの画像を示している。また、ヒストグラムを作成する対象は、矩形領域の検出（Ｓ１）で検出された１００％の領域である。
【００３１】
I の画像の場合は中度の淡い下地に白文字であるが、ヒストグラムでは低階調値（暗い）部分に枠線で生じる度数分布が表れ、高階調値（明るい）部分に最も淡い下地で生じる度数分布が表れている。IIの画像の場合は中度の淡い下地に黒文字であるが、ヒストグラムでは低階調値（暗い）部分に枠線で生じる度数分布が表れ、高階調値（明るい）部分に最も淡い下地で生じる度数分布が表れている。
【００３２】
図５も、同じく第一の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。
同図は図４と同様に左方にヒストグラム作成の対象となる領域を示し、右方に作成されるヒストグラムを示しており、上段はIII の画像、下段はIVの画像を示している。また、ヒストグラムを作成する対象は、矩形領域の検出（Ｓ１）で検出された１００％の領域である。
【００３３】
III の画像の場合は濃い下地に白文字であるが、ヒストグラムでは低階調値（暗い）部分に枠線で生じる度数分布が表れ、高階調値（明るい）部分に最も淡い下地で生じる度数分布が表れている。IVの画像の場合は濃い下地に黒文字であるが、ヒストグラムでは低階調値（暗い）部分に枠線で生じる度数分布が表れ、高階調値（明るい）部分に下地で生じる度数分布が表れている。
【００３４】
図６は、第二の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。図４と図５と比較して、図６はヒストグラムを作成する対象が矩形領域の検出（Ｓ１）で検出された８０％の領域である点で相違する。
I の画像の場合は、黒い枠線よりも狭めた内側の第二の領域がヒストグラムの対象となっているため、狭めない場合と比べて低階調値（暗い）部分に生じていた枠線による度数分布が検出されなくなった点で大きく相違する。また、IIの画像の場合は中度の淡い下地に黒文字であるが、枠線の外にあった最も淡い下地部分が参照されなくなるので、ヒストグラムでは高階調値（明るい）部分に生じていた度数分布が検出されなくなっている。
【００３５】
図７も、第二の矩形領域を参照してヒストグラムを作成した場合を説明する図である。本図も、図４と図５と比較して、ヒストグラムを作成する対象が矩形領域の検出（Ｓ１）で検出された８０％の領域である点で相違する。
III の画像の場合は、黒い枠線よりも狭めた内側の第二の領域がヒストグラムの対象となっているため、狭めない場合と比べて低階調値（暗い）部分に生じていた枠線による度数分布が検出されなくなった点で大きく相違する。また、IVの画像の場合は濃い下地に黒文字であるが、枠線の外にあった最も淡い下地部分が参照されなくなるので、ヒストグラムでは高階調値（明るい）部分に生じていた度数分布が検出されなくなっている。
【００３６】
図４〜図７で示すように、矩形領域を１００％（第一の領域）参照した場合は紙の下地や枠の成分が検出されるため、I 、IIまたはIII 、IVのヒストグラムの形状にほとんど差がなく、枠線内の文字が黒か白であるか判断ができない。
一方、矩形領域を８０％参照した場合は紙の下地や枠の成分が検出されないため、I 、IIまたはIII 、IVのヒストグラムの形状に差が発生し、枠線内の文字が黒か白であるか判断できるので以下に示すようにして適切な二値化の閾値を設定できる。
【００３７】
次に、各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）について説明する。
上述したように第一の領域を狭めた第二の領域を参照してヒストグラムを求めた上で、各矩形領域の二値化閾値を設定する。実施例では、最頻値(ヒストグラム中の最大画素数)と平均値を用いて適切な二値化閾値を設定する。なお、一般的に知られる判別分析法やモード法、Ｐタイル法により二値化閾値を設定しても良い。
【００３８】
本実施例での二値化閾値の算出式を以下に記す。
（二値化閾値）＝２×（平均値）−（最頻値）
図８は、第一の矩形領域を参照した場合の平均値と最頻値と二値化閾値を説明する図である。
同図は、第一の領域を参照して作成したヒストグラムから、平均値と最頻値とを求めた上で、上記算出式を使って二値化閾値を算出した場合を示している。
【００３９】
I では、図４の上段に示すヒストグラムより、平均値は「１７９」、最頻値は「１８３」と求められ、二値化閾値は「１７５」となった。
IIでは、図４の下段に示すヒストグラムより、平均値は「１６６」、最頻値は「１８１」と求められ、二値化閾値は「１５１」となった。
III では、図５の上段に示すヒストグラムより、平均値は「１３７」、最頻値は「１３３」と求められ、二値化閾値は「１４１」となった。
IVでは、図５の下段に示すヒストグラムより、平均値は「１２７」、最頻値は「１２６」と求められ、二値化閾値は「１２８」となった。
【００４０】
図９は、第二の矩形領域を参照した場合の平均値と最頻値と二値化閾値を説明する図である。
同図は、第二の領域を参照して作成したヒストグラムから、平均値と最頻値とを求めた上で、上記算出式を使って二値化閾値を算出した場合を示している。
【００４１】
I では、図６の上段に示すヒストグラムより、平均値は「１９１」、最頻値は「１８２」と求められ、二値化閾値は「２００」となった。
IIでは、図６の下段に示すヒストグラムより、平均値は「１６５」、最頻値は「１８１」と求められ、二値化閾値は「１４９」となった。
III では、図７の上段に示すヒストグラムより、平均値は「１４２」、最頻値は「１３２」と求められ、二値化閾値は「１５２」となった。
IVでは、図７の下段に示すヒストグラムより、平均値は「１１８」、最頻値は「１２７」と求められ、二値化閾値は「１０９」となった。
【００４２】
次に、二値化（Ｓ４）について説明する。
各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）で求めた二値化閾値により二値化を行う。
図１０は、矩形領域を１００％参照（第一の領域）した場合の二値化結果を示している。
【００４３】
I の場合、黒の枠線の存在によって平均値が下げれ（暗くなる）、二値化閾値も暗い側に引きずられている。この結果、文字周りの中度の淡い下地を黒の側に判定できなくなり、白文字がノイズ成分で判別しづらくなっている。
IVの場合、黒の枠の周りに存在していた最も淡い下地（紙色）の影響を受けて平均値が上がり（明るくなる）、二値化閾値も明るい側に引きずられている。この結果、文字周りの中度の淡い下地を白の側に判定できなくなり、黒文字がノイズ成分で判別しづらくなっている。
【００４４】
図１１は、第二の矩形領域を参照して二値化した結果を示す図である。
同図は、矩形領域を８０％参照（第二の領域）した場合の二値化結果を示している。
I の場合、黒の枠線が領域外となって平均値を上げ（明るくなる）、二値化閾値は明るい側に引き寄せられる。この結果、文字周りの中度の淡い下地を確実に黒の側に判定でき、白文字がくっきりと表れ判読可能となる。
IVの場合、黒の枠の周りに存在していた最も淡い下地（紙色）の影響がなくなるので平均値を下げ（暗くなる）、二値化閾値を暗い側に引き寄せられる。この結果、文字周りの中度の淡い下地を確実に白の側に判定でき、黒文字が周囲のノイズ成分に埋もれることもなく、判別可能となる。
【００４５】
以上のように、取得した矩形領域の座標を狭め、その座標をもとにヒストグラムを作成することにより二値化閾値の算出精度が向上する。
【００４６】
応用について
閾値の設定方法は先の平均値と最頻値とに基づく演算に限られない。各矩形領域の閾値を判別分析法で求めて設定することもできる。
図１２および図１３は、別手法で閾値を設定したときの二値化の結果を示す図である。
図１２は、矩形領域を１００％参照（第一の領域）した場合の二値化結果を示している。I 、IVにおいては、閾値が不適切なため、文字が判読不能となっている。
これに対して、図１３は、矩形領域を８０％参照（第二の領域）した場合の二値化結果を示している。図１３も、判別分析法を用いた閾値を利用している。
同図に示すように、I 〜IVの全てにおいて、適切な閾値を設定することができ、文字を判別できる。このように、本実施例以外の方法によっても二値化閾値の算出精度が向上することは明らかである。
【００４７】
上述した実施例について、その特徴を整理すると、以下のようになる。
入力画像の下地以外の領域を矩形領域として取得し、取得した矩形領域の座標を狭め、その座標をもとにヒストグラムを作成する。
取得した矩形領域から下地分との境を除去するように領域を狭めてノイズを除去し、ヒストグラムを作成することで、矩形領域内の二値化閾値算出精度を向上させることができる。
【００４８】
次に、特許請求の範囲の記載と実施例の各構成部品との対応を示す。
特許請求の範囲に記載した処理対象設定手段は、矩形領域の検出（Ｓ１）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載した領域狭小化手段は、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載した度数分布取得手段は、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載した閾値算出手段は、各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載したノイズ成分除去手段は、二値化（Ｓ４）によって構成されている。
【００４９】
特許請求の範囲に記載した処理対象設定工程は、矩形領域の検出（Ｓ１）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載した領域狭小化工程は、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載した度数分布取得工程は、各矩形領域のヒストグラム作成（Ｓ２）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載した閾値算出工程は、各矩形領域の二値化閾値算出（Ｓ３）によって構成されている。
特許請求の範囲に記載したノイズ成分除去工程は、二値化（Ｓ４）によって構成されている。
【００５０】
なお、本発明はソフトウェアを利用して各構成手段を実現しているが、ハードウェア、例えばアナログ回路やデジタル回路で実現することもできるし、ＡＳＩＣのような論理的作用をなすＩＣなどで実現することも可能である。
なお、本発明は上記実施例に限られるものでないことは言うまでもない。当業者であれば言うまでもないことであるが、
【００５１】
・上記実施例の中で開示した相互に置換可能な部材および構成等を適宜その組み合わせを変更して適用すること
・上記実施例の中で開示されていないが、公知技術であって上記実施例の中で開示した部材および構成等と相互に置換可能な部材および構成等を適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用すること
・上記実施例の中で開示されていないが、公知技術等に基づいて当業者が上記実施例の中で開示した部材および構成等の代用として想定し得る部材および構成等と適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用すること
は本発明の一実施例として開示されるものである。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明は、ノイズ成分除去方法に利用することができる。
【符号の説明】
【００５３】
Ｓ１…矩形領域の検出、Ｓ２…各矩形領域のヒストグラム作成、Ｓ３…各矩形領域の二値化閾値算出、Ｓ４…二値化
【図１】
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【図８】
2010226620.tif 000004
【図９】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年4月17日(2009.4.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−２２１５１５号公報