(57)【要約】【課題】微分画像の濃度投影ヒストグラムが局所的に大きいような自然画像、あるいは微分画像の濃度投影ヒストグラムが一様でない自然画像でも文書画像か否かを判別が可能となる画像判別装置を提供する。【解決手段】画像データ中の任意画素のエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、前記エッジ点の総和量から１次元射影値を計算する射影算出手段と、前記１次元射影値から１次元射影平滑値を計算する射影平滑化算出手段を備え、前記１次元射影値と前記１次元射影平滑化値を用いて前記画像データが文書画像か否かを判別する画像判別手段を備えた画像判別装置。【選択図】図１
2006128987.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ中の任意画素のエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、
前記エッジ点の総和量から１次元射影値を計算する射影算出手段と、
前記１次元射影値から１次元射影平滑値を計算する射影平滑化算出手段を備え、
前記１次元射影値と前記１次元射影平滑化値を用いて前記画像データが文書画像か否かを判別する画像判別手段を備えた画像判別装置。
【請求項２】
前記画像判別手段は、前記１次元射影値と前記１次元射影平滑値との差の絶対値の総和が所定の値以上であれば前記画像データが文書画像であると判別する請求項１に記載の画像判別装置。
【請求項３】
前記画像判別手段は、前記１次元射影値が前記１次元射影平滑値よりも大きい場合の差の総和が所定の値以上であれば前記画像データが文書画像であると判別する請求項１に記載の画像判別装置。
【請求項４】
前記画像判別手段は、前記１次元射影値が前記１次元射影平滑値よりも小さい場合の差の総和が所定の値以上であれば前記画像データが文書画像であると判別する請求項１に記載の画像判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字画像や自然画像の混在した画像の中から文書画像であるか否かを判別する画像判別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラやカメラ付携帯電話等が急速に普及しており、ユーザが手軽にデジタル画像を撮影できるようになった。最初は、風景、人物等の自然画像の撮影が一般的であったが、最近では利用形態が多様化し、外出先での雑誌や広告等に含まれる文字情報をカメラで撮影してデータフォルダに保存しておき、後で確認するという利用形態が増えている。
【０００３】
一般に、ユーザは、自然画像や利用したい情報が含まれる文字画像なども区別せず混在させたままデータフォルダに格納するため、このデータフォルダから必要な文書画像だけを抽出しなければならない。そのために、自然画像を含んだ様々な画像から文字画像を判別する画像判別技術が必要となる。
【０００４】
従来の画像判別技術は、入力された画像データの微分画像データを計算し、微分画像データを基に濃度投影ヒストグラムを作成し、一般的に文書画像の濃度投影ヒストグラムは文字が存在する行部分は大きな値（山）となり、文字のない行間部分は小さな値（谷）となることを利用して、濃度投影ヒストグラムから分散値を計算し、濃度投影ヒストグラムの分散値が自然画像の分散値よりも大きくなることから文書画像か否かを判別している（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平７−３３４６１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の構成では、微分画像の濃度投影ヒストグラムから計算された分散値を基に判別するため、例えば図６のような画像上部が濃度変化の小さい背景で、画像下部が濃度変化の大きな建造物等が存在するような自然画像の場合、微分画像の濃度投影ヒストグラムは図７のようになり、この微分画像の濃度投影ヒストグラムの平均値は図７中の波線となるため分散値は大きくなり、その結果文書画像であると誤判断の可能性があるという課題を有していた。なお、図７において、ｙ軸は自然画像のｙ座標そのものを示し、ｘ軸は自然画像の同一ｙ座標上の微分画像の濃度値の総和を示す。また、濃度投影ヒストグラムに大きな谷や山が存在せず、濃度投影ヒストグラムがなだらかに増加または減少するような自然画像の場合でも濃度投影ヒストグラムの分散値は大きくなるため文書画像であると誤判断する可能性が高い。
【０００６】
本発明は、従来の課題を解決するもので、微分画像の濃度投影ヒストグラムが局所的に大きいような自然画像、あるいは微分画像の濃度投影ヒストグラムが一様でない自然画像でも文書画像か否かを判別が可能となる画像判別装置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】
【０００７】
従来の課題を解決するために、本発明の画像判別装置は、画像データ中の任意画素のエッジ点を抽出するエッジ点抽出手段と、前記エッジ点の総和量から１次元射影値を計算する射影算出手段と、前記１次元射影値から１次元射影平滑値を計算する射影平滑化算出手段を備え、前記１次元射影値と前記１次元射影平滑化値を用いて前記画像データが文書画像か否かを判別する画像判別手段を備えている。
【０００８】
さらに本発明の画像判別装置の画像判別手段は、前記１次元射影値と前記１次元射影平滑値との差の絶対値の総和が所定の値以上であれば前記画像データが文書画像であると判別する。
【０００９】
さらに本発明の画像判別装置の画像判別手段は、前記１次元射影値が前記１次元射影平滑値よりも大きい場合の差の総和が所定の値以上であれば前記画像データが文書画像であると判別する。
【００１０】
さらに本発明の画像判別装置の画像判別手段は、前記１次元射影値が前記１次元射影平滑値よりも小さい場合の差の総和が所定の値以上であれば前記画像データが文書画像であると判別する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の画像判別装置によれば、微分画像の局所的分布に関わらず文書画像か否かを判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に、本発明の画像判別装置の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の第１の実施例における画像判別装置のブロック図を示す。
【００１４】
図１において、１０１は、画像データから任意の画素がエッジ点か否かを判定するエッジ点抽出処理部、１０２は、前記エッジ点の同一ｙ軸上総和数を１次元上に射影する射影化処理部、１０３は、前記射影化処理部で得られた射影分布の注目点の周辺値を平滑化して射影平滑化分布を算出する射影平滑化処理部、１０４は、前記射影分布と前記射影平滑化分布との相違量を計算する特徴量算出処理部、１０５は、前記特徴量から画像データが文書画像か否かを判別する判別処理部である。
【００１５】
例として、図２（ａ）のような文字が存在する文書画像と図２（ｂ）のような自然画像が入力された場合を詳細に説明する。それぞれの入力画像はｘ方向にＷ画素、ｙ方向にＨ画素からなるデータであり、任意の画素は０から２５５までの２５６階調の濃度値ｆ（ｘ，ｙ）（０≦ｘ≦Ｗ−１、０≦ｙ≦Ｈ−１）をもつ。なお、この例ではともにＷ＝６４０、Ｈ＝４８０の解像度をもつ画像である。
【００１６】
まず、エッジ点抽出処理部１０１において、各画素のｘ軸方向の一次微分ｆｘ（ｘ，ｙ）を計算する。一次微分ｆｘは、注目画素のｘ方向前後の画素からｆｘ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ―１，ｙ）−ｆ（ｘ＋１，ｙ）で算出される。
【００１７】
なお、上記説明は、一次微分フィルタを用いた方法に基づきエッジの抽出を行っているが、一次微分については上記の方法だけでなく、Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータや、Ｓｏｂｅｌオペレータ等を用いてもよい。
【００１８】
次に、前記一次微分の絶対値｜ｆｘ（ｘ，ｙ）｜が所定の閾値Ｔｅ以上であるか否かを判断し、前記絶対値が所定の閾値以上であれば、その画素をエッジ点であると判断する。
【００１９】
ここで、各画素がエッジ点であるか否かを数１によってエッジ点情報ｅ（ｘ，ｙ）（０≦ｘ≦Ｗ−１、０≦ｙ≦Ｈ−１）で表すことにする。
【００２０】
｜ｆｘ（ｘ，ｙ）｜≧Ｔｅならばエッジ点であり、ｅ（ｘ，ｙ）＝１と表し、逆に、｜ｆｘ（ｘ，ｙ）｜＜Ｔｅならばｅ（ｘ，ｙ）＝０とする。これを式で表すと数１のようになる。
【００２１】
【数１】
2006128987.tif 000003
【００２２】
図２（ａ）の文書画像のエッジ点を黒画素、エッジ点ではない画素を白画素で示すと図３（ａ）のようになる。同様に、図２（ｂ）の自然画像のエッジ点は図３（ｂ）のようになる。
【００２３】
次に、射影化処理部１０２で、同一ｙ軸上におけるエッジ点の総和を数２によって射影分布Ｇ（ｙ）を算出する。任意のｙ座標の射影分布Ｇ（ｙ）は、エッジ点情報ｅ（ｘ，ｙ）のすべてのｘ方向の総和となる。これを式で表すと数２のようになる。
【００２４】
【数２】
2006128987.tif 000004
【００２５】
図３（ａ）の文書画像のエッジ点情報からＧ（ｙ）を計算すると図４（ａ）のような射影分布になる。同様に、図３（ｂ）の自然画像エッジ点から図４（ｂ）のような射影分布が得られる。
【００２６】
さらに、射影平滑化処理部１０３にて、数３によって、射影分布において注目地点ｙの前後Ｎ点で平滑化された射影平滑分布Ｇａ（ｙ）を求める。これを式で表すと数３のようになる。
【００２７】
【数３】
2006128987.tif 000005
【００２８】
ただしここでは、ｙ座標の上端のＧａ（ｙ）（ｙ＜Ｎ／２）、下端のＧａ（ｙ）（ｙ＞Ｈ−Ｎ／２）は考慮しないものとする。
【００２９】
いま、Ｎ＝６４とすると図４（ａ）の文書画像の射影分布は図５（ａ）のような射影平滑分布に、図４（ｂ）の自然画像の射影分布は図５（ｂ）のような射影平滑分布になる。
【００３０】
次に、特徴量演算部１０４では射影分布と射影平滑分布の誤差量Ｅを求める。誤差量Ｅは、すべてのｙの範囲での射影分布Ｇ（ｙ）と射影平滑分布Ｇａ（ｙ）の差の絶対値の総和となり、数４のようになる。
【００３１】
【数４】
2006128987.tif 000006
【００３２】
ただし、ここでは誤差量Ｅ算出時におけるｙの有効範囲は（Ｎ／２≦ｙ≦Ｈ−Ｎ／２）とする。
【００３３】
次に、判別処理部１０５において、誤差量Ｅから入力画像が文書画像か否かを判別する。一般的に、文書画像は自然画像と比べて誤差量Ｅが大きい傾向がある。この誤差量Ｅを所定の閾値で判別すると、入力画像が文書画像か自然画像かを判別することができる。
【００３４】
このように、射影分布と射影分布の部分的な平滑化の値との差を比較することによって、射影分布の分散値の大小に依存せず、精度の高い画像判別処理が可能となる。
【００３５】
なお、例ではｙ座標上の射影分布から文書画像か否かを判断したが、ｘ座標上に射影した場合でも同様である。
【００３６】
また、本実施例１では一次元射影分布を、エッジ点の総和から求めたが、一次元射影分布をＳｏｂｅｌオペレータによって濃度値を微分した微分濃度値の総和から算出してもよい。
【００３７】
また、本実施例１では、誤差量Ｅを射影分布と射影平滑分布の差の総和としたが、射影平滑分布より射影分布が大きい値のみを加算した誤差Ｅを算出することにより、より高速な処理が可能となる。
【００３８】
同様に、射影分布より射影平滑分布が大きい値のみを加算した誤差量Ｅを算出しても効果が得られる。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明にかかる画像判別装置は、簡易構成で高速処理、高精度な画像判別処理という特徴を有し、画像判別が必要とされるアルゴリズム等として有用である。
【００４０】
本発明にかかる画像判別装置は、簡易で高速な画像判別処理が必要な組み込み機器等の用途にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施例１における画像判別装置のブロック図
【図２】（ａ）本発明の実施例１における文書画像を示す図（ｂ）本発明の実施例１における自然画像を示す図
【図３】（ａ）本発明の実施例１における文書画像のエッジ画像を示す図（ｂ）本発明の実施例１における自然画像のエッジ画像を示す図
【図４】（ａ）本発明の実施例１における文書画像のエッジ１次元射影分布を示す図（ｂ）本発明の実施例１における自然画像のエッジ１次元射影分布を示す図
【図５】（ａ）本発明の実施例１における文書画像のエッジ１次元射影平滑分布を示す図（ｂ）本発明の実施例１における自然画像のエッジ１次元射影平滑分布を示す図
【図６】自然画像の例を示す図
【図７】自然画像の微分画像の濃度ヒストグラムを示す図
【符号の説明】
【００４２】
１０１  エッジ点抽出処理部
１０２  射影化処理部
１０３  射影平滑化処理部
１０４  特徴量算出処理部
１０５  判別処理部
【図１】
2006128987.tif 000007
【図２】
2006128987.tif 000008
【図３】
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【図４】
2006128987.tif 000010
【図５】
2006128987.tif 000011
【図６】
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【図７】
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