(57)【要約】【課題】より少ない計算量で、背景部と対象物を分離した劣化の少ない２値画像を濃淡画像から生成することができる。【解決手段】画像処理装置１は、濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成する射影値算出部１０２と、生成した射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように濃淡画像を複数の部分領域に分割する領域分割部１０３と、各部分領域における２値化するための閾値を算出する２値化閾値算出部１０４と、各部分領域における閾値を補間して、濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出する閾値画像生成部１０５と、各画素における閾値に基づいて濃淡画像を２値化して２値画像を生成する２値化判定部１０６と、を備える【選択図】図２
2010186401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成する射影値算出部と、
前記射影値算出部が生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割する領域分割部と、
前記領域分割部が分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出する部分領域閾値算出部と、
前記部分領域閾値算出部が算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出する画素閾値算出部と、
前記画素閾値算出部が算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記射影値算出部は、前記濃淡画像において横方向及び縦方向それぞれにおける走査線に対応して前記射影値を算出し、
前記領域分割部は、各部分領域における横方向の長さと当該部分領域内の横方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を横方向に分割し、各部分領域における縦方向の長さと当該部分領域内の縦方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を縦方向に分割する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記射影値算出部は、前記濃淡画像を複数の走査線上で走査し、濃度の変化が大きい前記走査線ほど大きい値をとり、濃度の変化が小さい前記走査線ほど小さい値をとるように前記走査線における前記射影値を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記射影値算出部は、前記走査線上にある各画素おいて、当該画素の濃度値と隣接画素の濃度値との積と、当該画素の濃度値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と隣接画素の濃度値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、から当該走査線における前記射影値を算出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
射影値算出部が、濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成する射影値算出ステップと、
領域分割部が、前記射影値算出部が生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割する領域分割ステップと、
部分領域閾値算出部が、前記領域分割部が分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出する部分領域閾値算出ステップと、
画素閾値算出部が、前記部分領域閾値算出部が算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出する画素閾値算出ステップと、
２値画像生成部が、前記画素閾値算出部が算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記射影値算出ステップは、前記濃淡画像において横方向及び縦方向それぞれにおける走査線に対応して前記射影値を算出し、
前記領域分割ステップは、各部分領域における横方向の長さと当該部分領域内の横方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を横方向に分割し、各部分領域における縦方向の長さと当該部分領域内の縦方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を縦方向に分割する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記射影値算出ステップは、前記濃淡画像を複数の走査線上で走査し、濃度の変化が大きい前記走査線ほど大きい値をとり、濃度の変化が小さい前記走査線ほど小さい値をとるように前記走査線における前記射影値を算出することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記射影値算出ステップは、前記走査線上にある各画素おいて、当該画素の濃度値と隣接画素の濃度値との積と、当該画素の濃度値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と隣接画素の濃度値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、から当該走査線における前記射影値を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成するステップと、
生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割するステップと、
分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出するステップと、
算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出するステップと、
算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成するステップと、
生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割するステップと、
分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出するステップと、
算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出するステップと、
算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成するステップと、
をコンピュータに実行させるための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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、濃淡画像を白色と黒色のみからなる２値画像に変換する画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、濃淡画像を２値化することにより、複雑な景観等が写し出された濃淡画像中から、看板や標識などの対象物を抽出する方法がある。
特許文献１及び２に記載された技術では、部分毎に明るさが連続的に変化する濃淡画像から対象物を抽出できる良好な２値画像を得るために、濃淡画像を予め定める大きさの部分領域に等しく分割した分割画像を生成し、この部分領域毎に２値化処理を行っている。
また、特許文献３に記載された技術では、濃淡画像を複数種類の大きさの部分画像に分割し、各部分領域内の濃度値の出現分布を求める。そして、この出現分布を２つの単峰の濃度分布の和で近似し、その近似結果から、部分領域の大きさが適正である度合い示す評価量を演算し、この評価量に基づいて部分領域の大きさを選択する。そして、この部分領域毎に２値化処理を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭５９−１１４６８７号公報
【特許文献２】特開昭６１−１９４５８０号公報
【特許文献３】特開平１０−２５５０３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１及び２に記載された技術では、部分領域の大きさを濃淡画像中の対象物の大きさに合わせる必要があるため、対象物の大きさが予測不可能な場合には、背景部と対象物が分離された２値画像が得られるとは限らない、という問題がある。
また、特許文献３に記載された技術では、複数の分割画像を生成して評価値を算出しなければならず、計算量が多い。また、部分領域の大きさは予め事前に設定された大きさから選択するので、適応的に部分領域の大きさを変更することができず、部分領域を最適な大きさにすることができない場合がある。また、単純な濃度分布に従っているため二峰性が明確にならない分布では適切な部分領域の大きさを選択することが困難であり、必ずしも背景部と対象物が分離された劣化の少ない２値画像を生成できるとは限らない、という問題がある。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、より少ない計算量で、背景部と対象物を分離した劣化の少ない２値画像を濃淡画像から生成することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成する射影値算出部と、前記射影値算出部が生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割する領域分割部と、前記領域分割部が分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出する部分領域閾値算出部と、前記部分領域閾値算出部が算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出する画素閾値算出部と、前記画素閾値算出部が算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記の画像処理装置において、前記射影値算出部は、前記濃淡画像において横方向及び縦方向それぞれにおける走査線に対応して前記射影値を算出し、前記領域分割部は、各部分領域における横方向の長さと当該部分領域内の横方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を横方向に分割し、各部分領域における縦方向の長さと当該部分領域内の縦方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を縦方向に分割することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記の画像処理装置において、前記射影値算出部は、前記濃淡画像を複数の走査線上で走査し、濃度の変化が大きい前記走査線ほど大きい値をとり、濃度の変化が小さい前記走査線ほど小さい値をとるように前記走査線における前記射影値を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記の画像処理装置において、前記射影値算出部は、前記走査線上にある各画素おいて、当該画素の濃度値と隣接画素の濃度値との積と、当該画素の濃度値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と隣接画素の濃度値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、から当該走査線における前記射影値を算出することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一態様は、射影値算出部が、濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成する射影値算出ステップと、領域分割部が、前記射影値算出部が生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割する領域分割ステップと、部分領域閾値算出部が、前記領域分割部が分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出する部分領域閾値算出ステップと、画素閾値算出部が、前記部分領域閾値算出部が算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出する画素閾値算出ステップと、２値画像生成部が、前記画素閾値算出部が算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法である。
【００１１】
また、本発明の一態様は、上記の画像処理方法において、前記射影値算出ステップは、前記濃淡画像において横方向及び縦方向それぞれにおける走査線に対応して前記射影値を算出し、前記領域分割ステップは、各部分領域における横方向の長さと当該部分領域内の横方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を横方向に分割し、各部分領域における縦方向の長さと当該部分領域内の縦方向における走査線毎の射影値の総和との積が等しくなるように前記濃淡画像を縦方向に分割することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一態様は、上記の画像処理方法において、前記射影値算出ステップは、前記濃淡画像を複数の走査線上で走査し、濃度の変化が大きい前記走査線ほど大きい値をとり、濃度の変化が小さい前記走査線ほど小さい値をとるように前記走査線における前記射影値を算出することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の一態様は、上記の画像処理方法において、前記射影値算出ステップは、前記走査線上にある各画素おいて、当該画素の濃度値と隣接画素の濃度値との積と、当該画素の濃度値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と隣接画素の濃度値との積と、定数から当該画素の濃度値を減算した値と定数から隣接画素の濃度値を減算した値との積と、から当該走査線における前記射影値を算出することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の一態様は、濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成するステップと、生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割するステップと、分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出するステップと、算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出するステップと、算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１５】
また、本発明の一態様は、濃淡画像における濃度の変化度合を表す射影値の分布を生成するステップと、生成した前記射影値の分布に基づいて、濃度の変化が小さい領域ほど大きい部分領域に含まれ、濃度の変化が大きい領域ほど小さい部分領域に含まれるように前記濃淡画像を複数の部分領域に分割するステップと、分割した各部分領域における２値化するための閾値を算出するステップと、算出した各部分領域における前記閾値を補間して、前記濃淡画像の各画素における２値化するための閾値を算出するステップと、算出した各画素における前記閾値に基づいて前記濃淡画像を２値化して２値画像を生成するステップと、をコンピュータに実行させるための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である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、濃度の変化度合を表す射影値の分布に基づき部分領域を決定しているため、事前に対象物の大きさを画像処理装置に設定することなく、背景部が抑制され、対象物が抽出できるような部分領域を対象物の大きさに動的に対応して決定することができる。また、分割画像を複数生成する必要がないため、より少ない計算量で部分領域の大きさを決定することができる。これにより、より少ない計算量で、対象物の大きさに関わらず、背景部と対象物を分離した劣化の少ない２値画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態による入力濃淡画像を示す概略図である。
【図２】本実施形態による画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態による２値化処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態による射影値算出処理を説明するための概略図である。
【図５】本実施形態による領域分割処理を説明するための概略図である。
【図６】本実施形態による２値化閾値算出処理を説明するための概略図である。
【図７】本実施形態による閾値画像生成処理を説明するための概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の一実施形態による入力濃淡画像を示す概略図である。同図を参照して以下のように用語を定義する。
濃度値とは、画素の濃度を表す０．０から１．０までの値であり、黒色を１．０とし、白色を０．０とした相対的な値である。
符号２００は、入力濃淡画像である。入力濃淡画像とは、２値化の対象となる濃淡画像であり、例えば、複雑な景観が写された画像である。濃淡画像とは、濃度値が０．０から１．０までの値をとる画像である。同図に示す入力濃淡画像２００において、斜線部分は景観が写された背景部Ｂであり、白色部分は例えば看板や標識などの対象物Ｔである。
２値画像とは、入力濃淡画像２００の濃度値を白色（０．０）と黒色（１．０）のみで２値化した画像である。
また、画像データにおいて、四角形の画像の横方向をＸ軸方向、縦方向をＹ軸方向としてＸＹ座標系を定める。
【００１９】
図２は、本実施形態による画像処理装置１の機能構成を示すブロック図である。
画像処理装置１は、入力濃淡画像２００が入力されると、入力濃淡画像２００を２値画像３００に変換して出力する装置であり、前処理部１０１と、射影値算出部１０２と、領域分割部１０３と、２値化閾値算出部１０４と、閾値画像生成部１０５と、２値化判定部１０６とを含んで構成される。
【００２０】
前処理部１０１は、入力濃淡画像２００を入力とし、入力濃淡画像２００にサイズ変更処理、ノイズ除去処理、平滑化処理などの前処理を行った濃淡画像を射影値算出部１０２に出力する。
射影値算出部１０２は、濃淡画像を入力とし、入力された濃淡画像のＸ軸方向及びＹ軸方向における射影値の分布を生成する。射影値とは、濃度の変化度合を表す値である。濃度の変化が小さい領域では射影値は小さい値をとり、濃度の変化が大きい領域では射影値は大きい値をとる。そして、射影値算出部１０２は、生成した射影値の分布と入力された濃淡画像を領域分割部１０３に出力する。
【００２１】
領域分割部１０３は、射影値の分布と濃淡画像を入力とし、入力された射影値の分布に基づいて入力された濃淡画像を複数の部分領域に分割する。そして、領域分割部１０３は、入力された濃淡画像と分割した部分領域の位置を２値化閾値算出部１０４に出力する。部分領域の位置とは、各部分領域の範囲をＸＹ座標値で表した値である。
２値化閾値算出部１０４（部分領域閾値算出部）は、部分領域の位置と濃淡画像を入力とし、各部分領域において、濃淡画像を２値化するための２値化閾値を算出する。そして、算出した各部分領域の２値化閾値と各部分領域の位置と入力された濃淡画像を閾値画像生成部１０５に出力する。
閾値画像生成部１０５（画素閾値算出部）は、各部分領域の２値化閾値と各部分領域の位置と濃淡画像を入力とし、入力された各部分領域の２値化閾値を補間して、濃淡画像を２値化するための各画素における２値化閾値を算出し、閾値画像を生成する。閾値画像とは、画素値を２値化閾値とする画像である。そして、閾値画像生成部１０５は、生成した閾値画像と入力された濃淡画像を２値化判定部１０６に出力する。
２値化判定部１０６（２値画像生成部）は、閾値画像と濃淡画像を入力とし、入力された閾値画像と濃淡画像の各画素を比較して２値画像３００を生成し、生成した２値画像３００を出力する。つまり、２値化判定部１０６は、各画素における２値化閾値に基づいて濃淡画像を２値化して２値画像３００を生成する。
【００２２】
次に、図３を参照して、画像処理装置１による２値化処理の詳細な手順について説明する。図３は、本実施形態による２値化処理の手順を示すフローチャートである。
［ステップＳ１：前処理］
まず、ステップＳ１では、前処理部１０１が、入力濃淡画像２００に対してサイズ変更処理、ノイズ除去処理、平滑化処理などの前処理を行った濃淡画像を生成する。具体的には、サイズ変更処理において、前処理部１０１は、入力濃淡画像２００をサイズがＮｘ×Ｎｙ画素（Ｎｘ及びＮｙは正の整数）になるよう拡大又は縮小する。次に、ノイズ除去処理において、前処理部１０１は、例えば、各画素について、画素とその画素の近傍８点の画素（３×３領域）の濃度値を取得し、その濃度値を小さい順に並べたときの中央値をその画素の濃度値とするなど既存の方法を用いてノイズ除去を行う。そして、平滑化処理において、前処理部１０１は、例えば、所定範囲の画素についてその濃度値を平均するなど既存の方法を用いて平滑化を行う。
【００２３】
［ステップＳ２：射影値算出処理］
次に、ステップＳ２では、射影値算出部１０２が、前処理部１０１が前処理した濃淡画像に対して、Ｘ軸方向及びＹ軸方向における射影値の分布を生成する。図４は、本実施形態による射影値算出処理を説明するための概略図である。この図において、座標値が（１，ｊ）から（Ｎｘ，ｊ）まで（但し、（１≦ｊ≦ＮＹ）の画素の並びがＹ座標値ｊに対する走査線ＳＹであり、（ｉ，１）から（ｉ，ＮＹ）まで（但し、（１≦ｉ≦Ｎｘ）の画素の並びがＸ座標値ｉに対する走査線ＳＸである。射影値算出部１０２は、濃淡画像を複数の走査線上で走査して射影値を算出する。ここで、ある画素に対し、図に示す走査線ＳＸまたはＳＹの矢印方向（正方向）に隣接する画素をその画素の隣接画素と定義する。また、以下、定数ｌは１．０である。
【００２４】
まず、射影値算出部１０２は、濃淡画像における全てのＸ座標値ｉについて、射影値Ｐｘ（ｉ）を算出する。具体的には、まず、射影値算出部１０２は、Ｘ座標値ｉに対する走査線ＳＸ上にある画素について、当該画素の濃度値と隣接画素の濃度値との積ａの総和ａｐｉを次の式（１）により算出する。ただし、ｇ（ｉ，ｊ）は、濃淡画像においてＸＹ座標値が（ｉ，ｊ）である画素Ｒ（ｉ，ｊ）の濃度値である。
【００２５】
【数１】
2010186401.tif 000003
【００２６】
次に、射影値算出部１０２は、Ｘ座標値ｉに対する走査線ＳＸ上にある画素について、当該画素の濃度値と（ｌ−（隣接画素の濃度値））との積ｂの総和ｂｐｉを次の式（２）により算出する。
【００２７】
【数２】
2010186401.tif 000004
【００２８】
次に、射影値算出部１０２は、Ｘ座標値ｉに対する走査線ＳＸ上にある画素について、（ｌ−当該画素の濃度値）と隣接画素の濃度値との積ｃの総和ｃｐｉを次の式（３）により算出する。
【００２９】
【数３】
2010186401.tif 000005
【００３０】
次に、射影値算出部１０２は、Ｘ座標値ｉに対する走査線ＳＸ上にある画素について、（ｌ−当該画素の濃度値）と（ｌ−（隣接画素の濃度値））との積ｅの総和ｅｐｉを次の式（４）により算出する。
【００３１】
【数４】
2010186401.tif 000006
【００３２】
そして、射影値算出部１０２は、次の式（５）により射影値Ｐｘ（ｉ）を算出する。射影値Ｐｘ（ｉ）は、濃度が一定である走査線ＳＸ上では小さい値をとり、濃度の変化が多い走査線ＳＸ上では大きい値をとる。
【００３３】
【数５】
2010186401.tif 000007
【００３４】
次に、射影値算出部１０２は、濃淡画像におけるすべてのＹ座標値ｊについて、射影値ＰＹ（ｊ）を算出する。具体的には、まず、射影値算出部１０２は、Ｙ座標値ｊに対する走査線ＳＹ上にある画素について、ａの総和ａｐｊを次の式（６）により算出する。
【００３５】
【数６】
2010186401.tif 000008
【００３６】
次に、射影値算出部１０２は、Ｙ座標値ｊに対する走査線ＳＹ上にある画素について、ｂの総和ｂｐｊを次の式（７）により算出する。
【００３７】
【数７】
2010186401.tif 000009
【００３８】
次に、射影値算出部１０２は、Ｙ座標値ｊに対する走査線ＳＹ上にある画素について、ｃの総和ｃｐｊを次の式（８）により算出する。
【００３９】
【数８】
2010186401.tif 000010
【００４０】
次に、射影値算出部１０２は、Ｙ座標値ｊに対する走査線ＳＹ上にある画素について、ｅの総和ｅｐｊを次の式（９）により算出する。
【００４１】
【数９】
2010186401.tif 000011
【００４２】
そして、射影値算出部１０２は、次の式（１０）により射影値ＰＹ（ｊ）を算出する。射影値ＰＹ（ｊ）は、濃度が一定である走査線ＳＹ上では小さい値をとり、濃度の変化が多い走査線ＳＹ上では大きい値をとる。
【００４３】
【数１０】
2010186401.tif 000012
【００４４】
そして、射影値算出部１０２は、射影値Ｐｘ（ｉ）に基づいて図４に示すＸ軸方向における射影値の分布５００を生成し、射影値ＰＹ（ｊ）に基づいて図４に示すＹ軸方向における射影値の分布４００を生成する。
【００４５】
射影値算出部１０２は、濃度値の絶対値を用いずに、隣接する画素の濃度値の積を用いて射影値を算出する。このため、射影値は、画像全体の明るさの変動に対し安定して濃度の変化に応じた値を示す。つまり、射影値は、濃度の変化が小さい走査線上では小さい値をとり、濃度の変化が大きい走査線上では大きい値をとる。また、濃度分布に二峰性が明確に出ない濃淡画像であっても、射影値は対象物Ｔと背景部Ｂの両方が存在する領域では大きな値をとり、背景部Ｂのみ或いは対象物Ｔのみが存在する領域では小さい値をとる。
【００４６】
なお、本実施形態では、射影値算出部１０２は、全てのＸ座標値ｉについて射影値Ｐｘ（ｉ）を算出したが、例えば偶数（或いは奇数）であるＸ座標値ｉについてのみ射影値Ｐｘ（ｉ）を算出するなど射影値Ｐｘ（ｉ）を算出するＸ座標値ｉを限定してもよい。同様に、例えば偶数（或いは奇数）であるＹ座標値ｊについてのみ射影値ＰＹ（ｊ）を算出するなど射影値ＰＹ（ｊ）を算出するＹ座標値ｊを限定してもよい。
【００４７】
［ステップＳ３：領域分割処理］
次に、ステップＳ３では、領域分割部１０３が、射影値算出部１０２が生成したＸ軸方向における射影値の分布５００及びＹ軸方向における射影値の分布４００に基づいて、濃淡画像を複数の部分領域に分割する。図５は、本実施形態による領域分割処理を説明するための概略図である。ここで、Ｘ軸方向に分割する部分領域の数ＱｘとＹ軸方向に分割する部分領域の数Ｑｙは予め画像処理装置１に設定されている。この図に示す例では、領域分割部１０３は、濃淡画像を４×４＝１６個（Ａ１１〜Ａ４４）の部分領域に分割している。
【００４８】
領域分割部１０３は、まず、Ｘ軸方向に濃淡画像を分割する。具体的には、領域分割部１０３は、各部分領域において、当該部分領域のＸ軸方向の長さと当該部分領域内のＸ軸方向における走査線ＳＸ毎の射影値の総和との積が等しくなるように濃淡画像をＸ軸方向に分割する。ＴＸｋは、Ｘ軸方向ｋ（１≦ｋ≦Ｑｘ）番目の部分領域におけるＸ軸方向の長さと当該部分領域内のＸ軸方向における走査線ＳＸ毎の射影値の総和との積であり、次の式（１１）により表される。Ｘｋは、Ｘ軸方向ｋ番目の部分領域における右端のＸ座標値である。ただし、Ｘ０は０である。
【００４９】
【数１１】
2010186401.tif 000013
【００５０】
図５に示す例では、領域分割部１０３は、部分領域Ａ１１におけるＴＸ１と、部分領域Ａ１２におけるＴＸ２と、部分領域Ａ１３におけるＴＸ３と、部分領域Ａ１４におけるＴＸ４とが等しくなるように、濃淡画像をＸ軸方向に分割するＸ座標値Ｘ１とＸ２とＸ３とを決定する。具体的には、次の式（１２）を満たすＸｋを算出する。
【００５１】
【数１２】
2010186401.tif 000014
【００５２】
次に、領域分割部１０３は、Ｙ軸方向に濃淡画像を分割する。具体的には、領域分割部１０３は、各部分領域において、当該部分領域のＹ軸方向の長さと当該部分領域内のＹ軸方向における走査線ＳＹ毎の射影値の総和との積が等しくなるように濃淡画像をＹ軸方向に分割する。ＴＹｋは、Ｙ軸方向ｋ（１≦ｋ≦Ｑｙ）番目の部分領域におけるＹ軸方向の長さと当該部分領域内のＹ軸方向における走査線ＳＹ毎の射影値の総和との積であり、次の式（１３）により表される。Ｙｋは、Ｙ軸方向ｋ番目の部分領域における下端のＹ座標値である。ただし、Ｙ０は０である。
【００５３】
【数１３】
2010186401.tif 000015
【００５４】
図５に示す例では、領域分割部１０３は、部分領域Ａ１１におけるＴＹ１と、部分領域Ａ２１におけるＴＹ２と、部分領域Ａ３１におけるＴＹ３と、部分領域Ａ４１におけるＴＹ４と、が等しくなるように、濃淡画像をＹ軸方向に分割するＹ座標値Ｙ１とＹ２とＹ３とを決定する。具体的には、次の式（１４）を満たすＹｋを算出する。
【００５５】
【数１４】
2010186401.tif 000016
【００５６】
濃淡画像において対象物Ｔと背景部Ｂを含む領域は濃度の変化が大きいため、射影値が大きい。一方、対象物Ｔ或いは背景部Ｂのみを含む領域は濃度の変化が小さいため、射影値が小さい。よって、対象物Ｔと背景部Ｂを含む領域が比較的面積の小さい部分領域に含まれ、対象物Ｔ或いは背景部Ｂのみを含む領域が比較的面積の大きい部分領域に含まれるように濃淡画像を分割することができる。
【００５７】
［ステップＳ４：２値化閾値算出処理］
次に、ステップＳ４では、２値化閾値算出部１０４が、領域分割部１０３が分割した各分割領域において、２値化するための２値化閾値を算出する。図６は、本実施形態による２値化閾値算出処理を説明するための概略図である。図に示すように、部分領域Ａ１１〜Ａ４４の２値化閾値はθ１１〜θ４４である。本実施形態では、２値化閾値算出部１０４は、判別分析法を用いて２値化閾値を算出する。具体的には、まず、２値化閾値算出部１０４は、部分領域内にある各画素の濃度値の頻度分布を求める。そして、２値化閾値算出部１０４は、ある濃度値θより濃度値が大きい画素を黒色のクラスに、濃度値がその濃度値θ以下の画素を白色のクラスに分けたとき、最も分離度の高い（クラス間の分散が最大となる）濃度値θをその部分領域の２値化閾値とする。
【００５８】
［ステップＳ５：閾値画像生成処理］
次に、ステップＳ５では、閾値画像生成部１０５が、２値化閾値算出部１０４が算出した各部分領域の２値化閾値に基づいて、閾値画像を生成する。閾値画像とは、各画素の値が、濃淡画像を２値化するための２値化閾値である画像である。図７は、本実施形態による閾値画像生成処理を説明するための概略図である。まず、閾値画像生成部１０５は、閾値画像おける各部分領域の中心に位置する画素の値を各部分領域の２値化閾値をとする。ただし、部分領域のＸ軸方向又はＹ軸方向の長さが偶数の場合には、中心の座標値の小数点以下を切り捨てた値を中心に位置する画素の座標とする。次に、閾値画像生成部１０５は、隣接する４つの部分領域の中心に位置する画素を頂点とする四角形内に位置する任意の画素Ｒ（ｉ，ｊ）の２値化閾値Ｔ（ｉ，ｊ）を線形補間により次の式（１５）から算出する。但し、θ１は四角形の左上の頂点の２値化閾値であり、θ２は四角形の左下の頂点の２値化閾値であり、θ３は四角形の右上の頂点の２値化閾値であり、θ４は四角形の右下の頂点の２値化閾値である。また、Ｌ１は四角形の左上の頂点から右上の頂点までのＸ軸方向の距離であり、Ｌ２は四角形の左上の頂点から左下の頂点までのＹ軸方向の距離である。また、αは四角形の左上の頂点から画素Ｒ（ｉ，ｊ）までのＸ軸方向の距離であり、βは四角形の左上の頂点から画素Ｒ（ｉ，ｊ）までのＹ軸方向の距離である。
【００５９】
【数１５】
2010186401.tif 000017
【００６０】
［ステップＳ６：２値化判定処理］
次に、ステップＳ６では、２値化判定部１０６が、濃淡画像を閾値画像生成部１０５が生成した閾値画像と比較して２値画像３００を生成する。具体的には、２値化判定部１０６は、次の式（１６）より２値画像３００の各画素値Ｂ（ｉ，ｊ）を算出する。ただし、Ｇ（ｉ，ｊ）は、閾値画像における画素Ｒ（ｉ，ｊ）の画素値である。
【００６１】
【数１６】
2010186401.tif 000018
【００６２】
このように、本実施形態によれば、濃度の変化を表す射影値の分布に基づき部分領域を決定しているため、事前に対象物Ｔの大きさを画像処理装置１に設定することなく、背景部Ｂが抑制され、対象物Ｔが抽出できるような部分領域を対象物の大きさに動的に対応して決定することができる。また、分割画像を複数生成する必要がないため、より少ない計算量で部分領域の大きさを決定することができる。これにより、より少ない計算量で、対象物Ｔの大きさに関わらず、背景部Ｂと対象物Ｔを分離した劣化の少ない２値画像３００を生成することができる。
【００６３】
また、図３に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、２値化処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００６４】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００６５】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、本実施形態では、２値化閾値算出に判別分析法を用いたが、局所領域内の２値化閾値を算出するのに適した手法であれば、例えばＮｉｂｌａｃｋの手法や濃度分布の平均値や中央値を用いる方法、ｐタイル法など他の手法を用いてもよい。
また、本実施形態では、２値化閾値の補間方法として線形補間を用いたが、閾値を補間させる他の方法を用いてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１…画像処理装置  １０１…前処理部  １０２…射影値算出部  １０３…領域分割部  １０４…２値化閾値算出部  １０５…閾値画像生成部  １０６…２値化判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2010186401.tif 000023
【図６】
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【図７】
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