(57)【要約】【課題】文字抽出を適切に行う。【解決手段】画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成する分解部と、各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、２群の分離度が最大となる濃度画像を選択する選択部と、選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出する抽出部と、抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、選択された濃度画像を２群に分離する分離部と、分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する画像生成部と、を備える。【選択図】図８
2014132392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成する分解部と、
各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、該２群の分離度が最大となる濃度画像を選択する選択部と、
選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出する抽出部と、
抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、前記選択された濃度画像を２群に分離する分離部と、
分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する画像生成部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記選択部は、
各濃度画像から濃度ヒストグラムを生成し、各濃度ヒストグラムに対し、各濃度値で画素を２群に分離した場合の群間分散を群内分散で除算した分離度が最大となる濃度で２群に分離し、各濃度画像の最大の分離度のうち、一番大きい分離度を有する濃度画像を選択する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像は、文字部分を含み、
前記画像生成部は、
前記連結成分解析により連結された何れかの群の部分が、文字を抽出するための条件を満たす場合、前記条件を満たす部分から文字画像を生成する請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成し、
各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、該２群の分離度が最大となる濃度画像を選択し、
選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出し、
抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、前記選択された濃度画像を２群に分離し、
分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する処理
をコンピュータが実行する画像処理方法。
【請求項５】
画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成し、
各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、該２群の分離度が最大となる濃度画像を選択し、
選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出し、
抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、前記選択された濃度画像を２群に分離し、
分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する処理
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像された画像からパターンを抽出する技術があり、例えば文字抽出を行う様々な技術がある。従来の文字抽出方法は、主に次の３種類に分類される。
【０００３】
（１）エッジ抽出に基づく方法
カラー画像から明度のみの濃度画像を作成し、明度変化の大きいところを文字線として抽出する技術がある（例えば特許文献１、非特許文献１参照）。
【０００４】
（２）カラークラスタリングに基づく方法
画像に対し、色クラスタリングを適用し、文字に対応するクラスタを推定して抽出する技術がある（例えば特許文献２〜３参照）。
【０００５】
（３）色分布の直線近似に基づく方法
カラー画像で出現頻度の高い色を主要色として色空間内で主要色間を線分で結び、各画素を線分に射影した内分点によってどちらの主要色に属するかを決定して文字抽出を行う技術がある（例えば特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−１８１９９２号公報
【特許文献２】特開２００９−１９９２７６号公報
【特許文献３】特開２００９−１９１９０６号公報
【特許文献４】特開２００３−１６４４４号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Bernsen, J, "Dynamic Thresholding of Grey-Level Images", Proc. of the 8th Int. Conf. on Pattern Recognition, 1986
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
最近、薬のパッケージをデジタルカメラで撮影して薬名を検索し、効用や副作用を調べたりする薬管理システムを実現するために、画像中から薬名を抽出したいというニーズがある。
【０００９】
薬のパッケージは、主に格子状の凹凸を持つプラスチック上に金属の薄膜が貼り付けてある場合が多い。よって、このパッケージを撮像して生成された画像は、本来使われている色が文字と背景の２色であっても、影や反射によってテクスチャが生じてしまう。
【００１０】
また、デジタルカメラの画像は、例えばＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）形式に圧縮されており、色ずれやノイズが発生する。
【００１１】
図１は、ＪＰＥＧ形式で圧縮された画像の一例を示す図である。図１に示す例は、「Ａ」という文字が記載された所定の材質（例えば金属箔上に凹凸を有する材質とし、材質１と呼ぶ）が撮像された画像を示す。また、所定の材質は薄紫色であり、文字は赤色である。図１に示すように、光が反射し、凹凸のある材質を撮像した画像には、色ずれやノイズが発生する。
【００１２】
一方で、図１に示す画像に対し、従来技術（１）〜（３）を用いて文字抽出を行う。図２は、方法（１）を用いて文字抽出を行った結果を示す図である。図２に示すように、背景のテクスチャ部分が文字として抽出されてしまい、方法（１）では、材質１上の文字が撮像された画像に対して、適切に文字抽出することができない。
【００１３】
図３は、方法（２）を用いて文字抽出を行った結果を示す図である。図３に示すように、ＪＰＥＧ圧縮により文字線の一部が濃度化したり、文字及び文字周辺の色相が本来の色相と変わってしまったりすることで、抽出した文字パターンに欠損や変形が生じている。よって、方法（２）では、材質１上の文字が撮像された画像に対して、適切に文字抽出することができない。
【００１４】
次に、材質１に対して、方法（３）を用いて文字抽出を行う場合を説明する。方法（３）は、スキャンやアンチエイリアシングによる画像劣化に対応可能であるが、色ずれや、影、反射により生じたテクスチャには対応できない。
【００１５】
図４は、図１に示す画像のＲＧＢ空間における分布画像を示す図である。影、反射により生じたテクスチャや、色ずれが無い場合は、図４に示す実線矢印に沿った近似直線上の分布となるはずである。しかし、テクスチャや色ずれにより分布が大きく変形し、点線矢印に沿った方向に分布が広がっている。この場合は、特に白方向に分布が広がっている。
【００１６】
よって、方法（３）では、材質１上の文字が撮像された画像に対して、適切に文字抽出することができない。
【００１７】
したがって、材質１上の文字が撮像された画像に対して、従来の文字抽出方法をそのまま適用すると、適切に文字抽出を行うことができないという問題がある。
【００１８】
そこで、開示の技術は、文字抽出を適切に行うことができる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
開示の一態様における画像処理装置は、画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成する分解部と、各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、該２群の分離度が最大となる濃度画像を選択する選択部と、選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出する抽出部と、抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、前記選択された濃度画像を２群に分離する分離部と、分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する画像生成部と、を備える。
【発明の効果】
【００２０】
開示の技術によれば、文字抽出を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】ＪＰＥＧ形式で圧縮された画像の一例を示す図。
【図２】方法（１）を用いて文字抽出を行った結果を示す図。
【図３】方法（２）を用いて文字抽出を行った結果を示す図。
【図４】図１に示す画像のＲＧＢ空間における分布画像を示す図。
【図５】３×３の画像の場合のグラフの一例を示す図。
【図６】前景と背景のヒストグラムの一例を示す図。
【図７】実施例における画像処理装置のハードウェアの一例を示すブロック図。
【図８】実施例における画像処理装置の機能の一例を示すブロック図。
【図９】チャンネル分解結果の一例を示す図。
【図１０】各チャンネルにおける最大分離度を示す図。
【図１１】最大分離度チャンネルの濃度画像の濃度の最大値及び最小値の一例を示す図。
【図１２】明度ヒストグラムと分離度最大チャンネルの濃度ヒストグラムとの一例を示す図。
【図１３】着目画素に着目した場合のリンクと重みを説明する図。
【図１４】生成された２値画像の一例を示す図。
【図１５】実施例における画像処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムの実施例について、添付図面を参照しながら説明する。
【００２３】
まず、実施例で用いるグラフカットについて説明する。グラフカットとは、一般的に物体の切り出しを行う技術であり、画像の各画素をグラフのノードとする技術である。例えば、Boycovらの手法は、人手で物体と背景の代表画素（以下、シードとも呼ぶ）、シードを元に物体切出しを行う（例えば、Y. Boycov and G. Funka-lea, "Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images," Proc. Int'l Conf. Computer Vision, vol. l, pp.105-112,July 2001.参照）。Boycovらの手法では、人手でシードを設定しなければならないという欠点を持つ。
【００２４】
一方、シードを人手で設定しない手法としては、シードを自動計算するというHanらの手法がある（例えばDongfeng Han, Wenhui Li, Xiaosuo Lu, Tianzhu Wang, and Yi Wang, "Automatic Segmentation Based on AdaBoost Learning and Graph-Cuts*", ICIAR 2006, LNCS 4141, pp. 215-225, 2006参照）。
【００２５】
Hanらの手法は、予め抽出したい対象を別手法で学習しておき、領域を大まかに推定した後、領域内部と外部の画素をシードとして使用するといったものである。
【００２６】
しかしながら、切り出し対象を、文字などのパターンにした場合、文字種やデザインによる変形により種類が膨大となる対象物は、学習が困難であり、かつ、誤抽出、未抽出が起きやすいという問題がある。
【００２７】
また、文字やパターンは、線図形であるため、内部の画素を正しく求めにくい。よって、Boycovらの手法やHanらの手法は、例えば文字と背景の分離には不適切だと考えられる。
【００２８】
ここで、薬のパッケージのように、凹凸のある金属の材質上に文字が印刷されている場合で、このパッケージが撮像されると、凹凸による反射や影によって画像の背景にテクスチャが生じ、明度値の変化では、文字パターンを区別できない場合がある。
【００２９】
また、ＪＰＥＧ圧縮による劣化で、文字線の色が一様でない場合でも、文字パターンを高精度に抽出できない場合がある。
【００３０】
よって、明度変化部分に文字線がある、文字線の色が一様である、画素の色が文字と背景の代表色間を結んだ線分上に分布する、濃淡画像に対してある文字を抽出可能な閾値が必ず存在する、というパターン抽出の前提条件に当てはまらない場合がある。このような前提条件に当てはまらない場合でも、適切にパターン抽出ができるとよい。
【００３１】
次に、以下で説明する実施例で用いるグラフカットのセグメンテーションについて、簡単に説明しておく。グラフカットの手法では、画像各画素をノードとし、これに背景（又は前景）ラベルに対応するソースノードと前景（又は背景）ラベルに対応するシンクノードの２つのノードを加えたノードを持つグラフが作成される。
【００３２】
隣接する画素ノード間には、Ｎリンクと呼ばれるリンクが張ってあり、また、ソースノードと画素ノード間、シンクノードと画素ノード間にはＴリンクと呼ばれるリンクが張ってある。
【００３３】
図５は、３×３の画像の場合のグラフの一例を示す図である。図５に示すＮリンクには、近傍画素間の状態が等しくなると小さくなるような値をとる平滑化コストが付与される。ここで、従来技術では、画素ノードの一部に、人手または学習によって、背景・前景の正解ラベルを付与する。正解ラベルは、シードとも呼ぶ。
【００３４】
背景の正解ラベルを付与されたものが背景シード、前景の正解ラベルを付与されたものが前景シードである。前述のBoycovらの手法は、これらのシードをユーザが指定するといったものであり、Hanらの手法はこれらのシードを別手法により目的とする物体領域を推定し、領域の内側又は外側から前景シード又は背景シードを求めるといったものである。
【００３５】
シードを求めた後は、シードの特徴とシード以外の画素の特徴との関係からＴリンクに付与するコストが計算される。ＴリンクとＮリンクとのコストの和で定義されたエネルギー関数値が最小となるように、グラフを２つのサブグラフにカットすることで、前景と背景との分離を行うのがグラフカットの手法である。
【００３６】
上記のエネルギー関数Ｅは、一般的に次の式（１）で定義される。
【００３７】
【数１】
2014132392.tif 000003
ここで、λは定数、ＲｉがＴリンクに付与されるデータコスト、ＢｉｊがＮリンクに付与される平滑化コストであり、Ａは背景、前景を表すラベルである。また、Ｄは画像の画素、Ｎは着目画素の近傍を表す。
【００３８】
シードが何らかの方法で決定された後、以下のようにＲｉが計算される。
（ｉ）前景シードと背景シードとのそれぞれに対応する画素の明度を求め、明度のヒストグラムが求められる。ここで、ヒストグラムの各頻度を、対応するシードの全画素数で割ることで、事後確率Ｐとする。
（ｉｉ）シード以外の画素で、明度がＩであった場合、ヒストグラムを使い、画素が背景だった場合にＩとなる確率Ｐｂと、前景であった場合にＩとなる確率Ｐｆをそれぞれ求める。
（ｉｉｉ）次の式（２）、（３）で示されるように、確率値Ｐのそれぞれの逆数の対数をとることで、ソースノード、シンクノードとのデータコストＲｉが計算される。このデータコストは、確率Ｐが高いほど、コストが小さくなるという意味を持つ。
【００３９】
【数２】
2014132392.tif 000004
【００４０】
図６は、前景と背景のヒストグラムの一例を示す図である。図６に示すように、明度Ｉ１での確率Ｐｂと確率Ｐｆが同じような値であれば、その明度Ｉ１の画素について、前景と背景のどちらに振り分けるかの判断が困難になる。
【００４１】
以上を踏まえると、前述のグラフカットを使った手法を、例えば文字抽出に適用する場合、以下のような課題が発生する。
・シードをユーザが手で毎回設定するのは困難である
・数千の文字種あり、かつ多様なフォントがある文字の形状を学習し、正確に領域推定することは困難である（誤抽出、未抽出が発生）
・文字領域が推定できても、線図形であるため前景シードとなる内部の領域を求めることが困難である
・何らかの方法でシードが推定できた場合でも、前景、背景の双方の明度ヒストグラムの重なり部分が大きいと精度が低下する
以上より、シードを手で設定したり、多量なデータを収集して学習したりせずに、データコストを計算する必要がある。そこで、以下に示す実施例では、前述したグラフカットの手法を用いるが、シードをユーザが手で設定せずに、また、学習を必要としないパターン抽出を可能とする方法を実現する。
【００４２】
［実施例］
＜ハードウェア＞
図７は、実施例における画像処理装置１０のハードウェアの一例を示すブロック図である。図７に示す例では、画像処理装置１０は、撮像部２０に接続される。
【００４３】
撮像部２０は、例えばカメラであり、例えば、凹凸による反射や影によって画像の背景にテクスチャが生じるような媒体に印刷された文字を撮像する。なお、撮像部２０は、パターンが印刷（又は記載）されたものを撮像すればよい。
【００４４】
画像処理装置１０は、例えば撮像部２０により撮像された画像に対し、パターン抽出を行う。画像処理装置１０は、ハードウェアとして、例えば制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信部１０４、及びドライブ装置１０５を有する。各部は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続されている。
【００４５】
制御部１０１は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）である。また、制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力装置や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力装置や記憶装置に出力する。
【００４６】
主記憶部１０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などである。主記憶部１０２は、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００４７】
補助記憶部１０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。補助記憶部１０３は、例えば撮像部２０から取得した画像などを記憶する。
【００４８】
通信部１０４は、有線又は無線で周辺機器とデータ通信を行う。通信部１０４は、例えばネットワークを介して、パターンを含む画像を取得し、補助記憶部１０３に記憶する。
【００４９】
ドライブ装置１０５は、記録媒体１０６、例えばフレキシブルディスクやＣＤ（Compact Disc）から所定のプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
【００５０】
また、記録媒体１０６に、後述する画像処理プログラムを格納し、この記録媒体１０６に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０５を介して画像処理装置１０にインストールされる。インストールされた画像処理プログラムは、画像処理装置１０により実行可能となる。
【００５１】
なお、画像処理装置１０は、撮像部２０を別構成としたが、同じ装置内に設けてもよく、また、表示部などを設けてもよい。
【００５２】
＜機能＞
図８は、実施例における画像処理装置１０の機能の一例を示すブロック図である。図８に示す例では、画像処理装置１０は、画像入力部２０１、分解部２０２、選択部２０３、抽出部２０４、分離部２０５、及び画像生成部２０６を有する。
【００５３】
図８に示す各部は、例えば制御部１０１が、補助記憶部１０３に記憶される画像処理プログラム（抽出処理プログラム）を主記憶部１０２にロードし、実行することで機能する。つまり、図８に示す各部は、例えば制御部１０１及びワークメモリとしての主記憶部１０２により実現されうる。また、図８に示す各部は、例えばハードウェア的に実現されてもよい。以下では、パターン抽出として、文字抽出を例にして説明する。
【００５４】
画像入力部２０１は、例えば撮像部２０により撮像された画像を入力する。入力される画像は、カラー画像でもよい。画像入力部２０１は、入力された画像を主記憶部１０２に記憶する。
【００５５】
分解部２０２は、画像入力部２０１が入力した画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成する。分解部２０２は、画像の座標値の線形結合で複数の濃度画像を生成してもよい。分解部２０２は、生成した各濃度画像を選択部２０３に出力する。
【００５６】
選択部２０３は、分解部２０２により生成された各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、この２群の分離度が最大となる濃度画像を選択する。選択部２０３は、この処理を行うために、ヒストグラム計算部２３１、及びチャンネル選択部２３２を有する。
【００５７】
ヒストグラム計算部２３１は、各チャンネルの各濃度画像から濃度ヒストグラムを生成する。ヒストグラム計算部２３１は、計算した各濃度ヒストグラムをチャンネル選択部２３２に出力する。
【００５８】
チャンネル選択部２３２は、各濃度ヒストグラムに対し、例えば、各濃度値で画素を２群に分離した場合の群間分散を群内分散で除算した分離度（分離度Ｓ＝群間分散／郡内分散）が最大となる濃度で２群に分離する。チャンネル選択部２３２は、各濃度画像の最大の分離度Ｓのうち、一番大きい分離度Ｓを有するチャンネルの濃度画像を選択する。チャンネルと濃度画像は１対１に対応するため、チャンネル選択部２３２は、チャンネルを選択するようにしてもよい。選択部２０３は、選択された濃度画像を抽出部２０４に出力する。
【００５９】
抽出部２０４は、選択部２０３により選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出する。抽出部２０４は、抽出された最大値及び最小値を分離部２０５に出力する。
【００６０】
分離部２０５は、抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、選択された濃度画像を２群に分離する。分離部２０５は、グラフ生成部２５１、及びグラフカット部２５２を有する。
【００６１】
グラフ生成部２５１は、抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフを計算し、生成する。グラフ生成部２５１は、計算したグラフをグラフカット部２５２に出力する。
【００６２】
グラフカット部２５２は、グラフ生成部２５１により生成されたグラフに対し、式（１）で与えられるコストの総和が最小となるようにグラフを２つのサブグラフにカットする。グラフカット部２５２は、カットされたサブグラフに対応する画素を、それぞれ群１と、群２とに分離する。
【００６３】
分離部２０５は、群１と群２それぞれの群に分離された画素を、画像生成部２０６に出力する。
【００６４】
画像生成部２０６は、分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する。画像生成部２０６は、連結成分解析により連結された何れかの群の部分が、文字を抽出するための条件を満たす場合、この条件を満たす部分から文字画像を生成する。
【００６５】
文字を抽出するための条件とは、例えば、連結成分の縦横比やサイズなどで判定することができる。この条件は、実験などにより文字らしいサイズや縦横比を調べ、予め設定しておけばよい。
【００６６】
なお、連結成分解析の結果、文字らしい連結成分が２群のうちいずれからも得られない場合、文字と背景の分離が失敗した可能性があるため、画像処理装置１０は、次に大きい分離度を持つ濃度画像に対して、シード設定、グラフ生成、グラフカットを行えばよい。
【００６７】
画像生成部２０６により生成された文字画像は、例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理を行って文字データとして管理されてもよい。
【００６８】
＜各処理＞
次に、画像処理装置１０のパターン抽出、例えば文字抽出や、画像生成などの具体例について説明する。
【００６９】
（チャンネル分解処理）
分解部２０２は、図１に示す画像に対して、分解処理を行う。分解部２０２は、例えば図１に示す画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルに対応する濃度画像を生成する。なお、図１に示す画像は、実際はカラー画像であり、背景が薄紫色で、文字が赤色である。
【００７０】
例えば、分解部２０２は、Ｉチャンネル、Ｒチャンネル、Ｇチャンネル、Ｂチャンネルの４チャンネルに分解する。なお、分解するチャンネル数は４つに限られない。
【００７１】
図９は、チャンネル分解結果の一例を示す図である。図９に示すように、分解部２０２により、４つのチャンネルの濃度画像に分解される。なお、画像がグレイ画像の場合、画素値は明度値を表すことが多い。また、ＲＧＢの３色のカラー画素値は、例えば明度値=0.299×R＋0.587×G＋0.114×Bの変換式を用いて明度値へ変換することができる。
【００７２】
（選択処理）
選択部２０３は、各濃度画像に対して、濃度分布（例えば濃度ヒストグラム）を計算し、チャンネル別に２群の分離度が最大となる最大分離度を計算する。次に、選択部２０３は、得られた濃度ヒストグラムによってチャンネル毎に２群の最大分離度を計算し、得られた最大分離度が最大となるチャンネルを決定する。このチャンネルを最大分離度チャンネルとも呼ぶ。
【００７３】
選択部２０３は、２群の分離度について、例えば公知の大津の方式を用いればよい（例えば、大津展之、"判別および最小２乗基準に基づく自動しきい値選定法"、電子通信学会論文誌 80/4 Vol.J63-D No.4参照）。
【００７４】
例えば、選択部２０３は、着目する濃度画像の濃度ヒストグラムに対し、各濃度値で画素を２群に分離した場合の群間分散／群内分散を２群の分離度とし、２群の分離度が最大となる濃度を濃度閾値とする。
【００７５】
選択部２０３は、濃度ヒストグラムを濃度閾値で２群に分離した場合の群間分散／群内分散を、対象とするチャンネルの最大分離度Ｓとする。選択部２０３は、各チャンネルで最大分離度Ｓを求め、Ｓが最大となるチャンネルを最大分離度チャンネルと判定する。
【００７６】
図１０は、各チャンネルにおける最大分離度を示す図である。図１０に示す例では、選択部２０３は、図９に示す各チャンネルの濃度画像に対して最大分離度を求めている。図１０に示す例では、Ｂチャンネルが最大分離度チャンネルとなる。選択部２０３は、最大分離度チャンネルの濃度画像を抽出部２０４に出力する。
【００７７】
（抽出処理）
抽出部２０４は、最大分離度チャンネルの濃度画像に対し、濃度の最大値ｇ１及び最小値ｇ０を抽出する。
【００７８】
図１１は、最大分離度チャンネルの濃度画像の濃度の最大値及び最小値の一例を示す図である。図１１に示すように、抽出部２０４は、最大分離度チャンネルの濃度画像の最大値をｇ１とし、最小値をｇ０とする。抽出部２０４は、抽出した最大値及び最小値を分離部２０５に出力する。
【００７９】
（グラフ生成処理）
グラフ生成部２５１は、群１、群２に対応するノードでそれぞれ終了ノードをシンクノード、開始ノードをソースノードとし、画像画素をその他ノードとしてグラフを作成する。グラフ生成部２５１は、その他ノード間で、着目画素とその近傍にある画素のノード間にリンクを張ってＮリンクとする。
【００８０】
グラフ生成部２５１は、その他ノードとシンクノード、その他ノードとソースノード間にそれぞれリンクを張ってＴリンクとする。グラフ生成部２５１は、Ｎリンクに対し、公知の手法で平滑化コストを付与する。平滑化コストは、近傍同志の画素の状態（特徴の値など）が類似のときは大きくなり、異なる場合は大きくなるようなコストである。
【００８１】
例えば、グラフ生成部２５１は、着目画素の濃度値をｇとしたとき、ｇと最大値ｇ１との距離をｄ１とし、ｇと最小値ｇ０との距離をｄ０とする。このとき、グラフ生成部２５１は、シンクノード、ソースノードと対象画素間のＴリンクのデータコストを式（４）、式（５）に従って計算する。ここで、ｆは関数を表す。
【００８２】
【数３】
2014132392.tif 000005
【００８３】
図１２は、明度ヒストグラムと分離度最大チャンネルの濃度ヒストグラムとの一例を示す図である。図１２に示すように、同じ画像であっても、明度ヒストグラムを用いた場合は、ある明度の画素に対して、どちらの群に含めればよいか分からないときがある。一方、分離度最大チャンネルの濃度ヒストグラムは、そもそも２群の分離度が最大となるヒストグラムであるため、ある濃度の画素をいずれかの群に含めるかを容易に決定することができる。群１、群２は、前景、背景のいずれかに対応する。
【００８４】
ここで、グラフ生成部２５１は、Ｔリンクとしての式（４）、式（５）に対して、最も簡単な式（６）、式（７）を用いてもよい。
【００８５】
【数４】
2014132392.tif 000006
ここで、Ｌは、濃度がとるレンジを表す。
【００８６】
（グラフカット処理）
グラフカット部２５２は、生成されたグラフに対し、例えば式（１）によりコストの総和が最小となるように、グラフを２つのサブグラフにカットする。
【００８７】
グラフカット部２５２は、最も簡単な例として、式（８）により得られるエネルギーを求めてもよい。
【００８８】
【数５】
2014132392.tif 000007
【００８９】
【数６】
2014132392.tif 000008
【００９０】
図１３は、着目画素に着目した場合のリンクと重みを説明する図である。図１３に示す例は、式（９）、式（１０）の一例を示す。図１３に示す例では、式（１）で、Ａｉに分離度最大チャンネルの濃度を使用する。ｉは、画像中の画素の番号である。図１３に示すｓノードは、ソースノードを表し、ｔノードはシンクノードを表す。また、ｎ１〜ｎ４のノードは、近傍画素（周辺画素）を表す。
【００９１】
Ｔリンクの重みは、着目画素の濃度と真の値として選んだ濃度ｇとの差を表し、Ｎリンクの重みは、着目画素と近傍画素の濃度との差を表す。これらの差が大きくなるほど、エネルギーが大きくなるように設定される。
【００９２】
λは、実験などにより、適切な値が設定され、Ｔリンクの重みと、Ｎリンクの重みの比率に対応する。
【００９３】
グラフカット部２５２は、画像内の画素について、いずれのサブグラフに対応するかで群１と群２とに分離する。グラフカット部２５２は、群１に含まれる画素と、群２に含まれる画素とを、画像生成部２０６に出力する。
【００９４】
（画像生成処理）
画像生成部２０６は、得られた２群の画素を連結成分解析によって、いずれかが前景かを判定し、前景画素から文字画像を生成する。さらに、画像生成部２０６は、生成した文字画像を文字認識に使用するために、文字部分を黒、背景を白とした２値画像を生成する。
【００９５】
また、画像生成部２０６は、用途に応じてカラー画像を生成してもよい。図１４は、生成された２値画像の一例を示す図である。図１４に示す例は、Ｂチャンネルの濃度画像を用いてグラフカットを行い、連結成分解析を行った結果である。図１４に示すように、図２や図３と比較して、適切に文字抽出ができている。
【００９６】
以上の構成や機能を有することで、実施例では、シードを手動で設定したり、学習したりする必要がなく、Ｔリンクのデータコストを自動的に計算することが可能となる。
【００９７】
＜動作＞
次に、実施例における画像処理装置１０の動作について説明する。図１５は、実施例における画像処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示すステップＳ１０１で、分解部２０２は、入力された画像のチャンネルを分解し、各チャンネルで濃度画像を生成する。
【００９８】
ステップＳ１０２で、選択部２０３（ヒストグラム計算部２３１）は、チャンネル別に濃度ヒストグラムを計算する。
【００９９】
ステップＳ１０３で、選択部２０３（チャンネル選択部２３２）は、チャンネル別に最大分離度を計算する。
【０１００】
ステップＳ１０４で、選択部２０３（チャンネル選択部２３２）は、チャンネル毎の最大分離度で一番大きい最大分離度を有する最大分離度チャンネルを選択する。
【０１０１】
ステップＳ１０５で、抽出部２０４は、最大分離度チャンネルの濃度の最大値及び最小値を抽出する。
【０１０２】
ステップＳ１０６で、分離部２０５（グラフ生成部２５１及びグラフカット部２５２）は、抽出された最大値及び最小値を用いてグラフを生成し、Ｔリンクのコスト、Ｎリンクのコストを計算する。
【０１０３】
ステップＳ１０７で、分離部２０５（グラフカット部２５２）は、コストの総和が最小となるように、グラフカットを行い、濃度画像の各画素を２群に分離する。
【０１０４】
ステップＳ１０８で、画像生成部２０６は、各群の画素に対して、連結成分解析を行い、文字を抽出するための条件を満たす方の群の画素を用いて、画像を生成する。生成される画像は、２値画像でも、カラー画像でもよい。
【０１０５】
以上、実施例によれば、文字抽出を適切に行うことができる。例えば、実施例によれば、従来では文字抽出が困難であった薬のパッケージに記載された文字を撮像した画像から、適切に文字抽出を行うことができる。
【０１０６】
なお、上記実施例は、パターンを含む画像に対して適用可能であるが、特に、影、反射によりテクスチャが生じるような材質に印刷された文字が撮像された画像に対して、好適に機能する。また、上記実施例では、例えば、薬のパッケージに印刷された文字を抽出するのに好適に機能する。
【０１０７】
なお、上記実施例で説明した画像処理を実現するためのプログラムを記録媒体に記録することで、上記実施例での画像処理をコンピュータに実施させることができる。例えば、このプログラムを記録媒体に記録し、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータに読み取らせて、前述した画像処理を実現させることも可能である。
【０１０８】
なお、上記実施例における画像処理装置は、コンピュータ（Personal Computer）や、タブレット端末、スマートフォンなどのプロセッサと、メモリと、データを取得するインタフェースとを有する処理装置であれば適用可能である。また、上記実施例の画像処理装置１０をスキャナ装置に含め、スキャナ装置でも上記画像処理を実行することができるように実装してもよい。
【０１０９】
なお、記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。この記録媒体には、搬送波は含まれない。
【０１１０】
以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【０１１１】
なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成する分解部と、
各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、該２群の分離度が最大となる濃度画像を選択する選択部と、
選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出する抽出部と、
抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、前記選択された濃度画像を２群に分離する分離部と、
分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する画像生成部と、
を備える画像処理装置。
（付記２）
前記選択部は、
各濃度画像から濃度ヒストグラムを生成し、各濃度ヒストグラムに対し、各濃度値で画素を２群に分離した場合の群間分散を群内分散で除算した分離度が最大となる濃度で２群に分離し、各濃度画像の最大の分離度のうち、一番大きい分離度を有する濃度画像を選択する付記１記載の画像処理装置。
（付記３）
前記画像は、文字部分を含み、
前記画像生成部は、
前記連結成分解析により連結された何れかの群の部分が、文字を抽出するための条件を満たす場合、前記条件を満たす部分から文字画像を生成する付記１又は２記載の画像処理装置。
（付記４）
画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成し、
各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、該２群の分離度が最大となる濃度画像を選択し、
選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出し、
抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、前記選択された濃度画像を２群に分離し、
分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する処理
をコンピュータが実行する画像処理方法。
（付記５）
画像を複数のチャンネルに分解し、各チャンネルの濃度画像を生成し、
各濃度画像の濃度分布を２群に分離し、該２群の分離度が最大となる濃度画像を選択し、
選択された濃度画像の濃度の最大値及び最小値を抽出し、
抽出された最大値及び最小値をシードに設定したグラフカットを用いて、前記選択された濃度画像を２群に分離し、
分離された２群それぞれの画素に対して連結成分解析を行い、何れかの群の画素から画像を生成する処理
をコンピュータに実行させるプログラム。
【符号の説明】
【０１１２】
１０  画像処理装置
２０  撮像部
１０１  制御部
１０２  主記憶部
１０３  補助記憶部
１０４  通信部
１０５  ドライブ装置
２０１  画像入力部
２０２  分解部
２０３  選択部
２０４  抽出部
２０５  分離部
２０６  画像生成部
２３１  ヒストグラム計算部
２３２  チャンネル選択部
２５１  グラフ生成部
２５２  グラフカット部
【図２】
2014132392.tif 000009
【図５】
2014132392.tif 000010
【図６】
2014132392.tif 000011
【図７】
2014132392.tif 000012
【図８】
2014132392.tif 000013
【図１０】
2014132392.tif 000014
【図１１】
2014132392.tif 000015
【図１２】
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【図１３】
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【図１５】
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【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図９】
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【図１４】
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