(57)【要約】【課題】  シェージングを伴う画像でも良好にエッジ処理や２値化処理を行うことができる画像処理装置を提供する。【解決手段】  本発明の画像処理装置は、処理対象の画像を、複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、前記ブロック毎に、各画素の輝度値をその画素が含まれるブロックの平均輝度値で除算して、正規化された係数を算出する正規化手段とを具備し、前記正規化手段は、前記ブロックに含まれる画素および前記ブロックに隣接するブロックの内部含まれる画素の輝度値を用いて、前記係数を算出する構成となっている。【選択図】  図１
2006195622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像を、複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、
前記ブロック毎に、各画素の輝度値をその画素が含まれるブロックの平均輝度値で除算して、正規化された係数を算出する正規化手段とを具備し、
前記正規化手段は、前記ブロックに含まれる画素および前記ブロックに隣接するブロックに含まれる画素の輝度値を用いて、前記係数を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記係数を用いて、前記画像の２値化を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記係数を用いて、前記画像のエッジ処理を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記係数を用いて、前記画像のフィルタリングを行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像は、文字を含む画像であり、
前記ブロックの大きさを、前記文字を構成する線よりも大きくすることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
処理対象の画像を、複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、
前記ブロック毎に、各画素の輝度値をその画素が含まれるブロックの平均輝度値で除算して、正規化された係数を算出する正規化手段と、
前記係数に基づいて、黒色を示す黒信号または白色を示す白信号を付与する２値化手段と、
前記ブロックの平均輝度値に基づいて、前記２値化手段により付与された白信号を黒信号に変更する変更手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、画像の２値化やエッジ検出を行う画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本格的な情報化時代を迎え、身近な電子機器で画像を頻繁に扱うようになってきた。それに加え、コンピュータとアプリケーションソフトの普及で、誰でも簡単にデジタル画像を処理できるようになった。
【０００３】
画像処理を行う際、エッジ検出や２値化処理を良く実施する（下記特許文献１を参照）。
【０００４】
２値化とは、画像を構成する各画素の明るさを、一定の基準値により、黒色と白色の２つの値に変換する作業のことである。ここで、一定の基準値のことを閾値という。通常、画像の各画素は、０〜２５５のＲＧＢ値を有している。このＲＧＢ値の平均値が各画素に於ける明るさになる。基準とする閾値の値によって、２値化を施した画像は異なる。
【０００５】
エッジ検出とは、画像の明るさの変化によりオブジェクトの輪郭を算出する作業のことである。画像内の全ての画素は、色情報を有している。その画像内の色情報が急激に変化する場所がオブジェクトの領域の境界（輪郭）である。明るさの変化は、微分計算を利用することで算出することができる。
【特許文献１】特開平０５−３００３６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、一般的な２値化処理方法では、例えば照明ムラ等の原因で図１２（Ａ）に示すような激しいシェージングを伴う画像の場合、適切に２値化処理が行われない問題が発生する。
【０００７】
具体的には、濃淡画像から２値化画像を得るためには、１と０とを判定する境界（閾値）の設定が必要となる。閾値の設定方法としては、全ての処理を１つの閾値で２値化する固定閾値法と、部分的に閾値を変動させる浮遊閾値法がある。上記したようなシェージングが激しい画像を固定閾値法にて処理した場合、図１２（Ｂ）に示すような画像になってしまい、一部の情報が失われてしまっている。ここでは、２値化処理による情報が失われる部分をハッチングにて示している。従って部分的に最適な閾値を選択する浮動閾値法を用いなければならない。しかし、図１２（Ａ）に示すの画像の濃淡の分布は図１３のヒストグラムに示すように閾値を決定する双峰性を探すことが困難で有る。
【０００８】
更に、微分処理を用いる一般的なエッジ処理を行う場合は、画像の暗い部分では微分信号自体が小さくなるために、この部分でのエッジ処理が困難になる問題があった。
【０００９】
本発明は、上記問題を鑑みて成されたものである。本発明の主たる目的は、シェージングを伴う画像でも良好にエッジ処理や２値化処理を行うことができる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の画像処理装置は、処理対象の画像を、複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、前記ブロック毎に、各画素の輝度値をその画素が含まれるブロックの平均輝度値で除算して、正規化された係数を算出する正規化手段とを具備し、前記正規化手段は、前記ブロックに含まれる画素および前記ブロックに隣接するブロックに含まれる画素の輝度値を用いて、前記係数を算出することを特徴とする。
【００１１】
更に本発明の画像処理装置では、前記係数を用いて、前記画像の２値化を行うことを特徴とする。
【００１２】
更に本発明の画像処理装置では、前記係数を用いて、前記画像のエッジ処理を行うことを特徴とする。
【００１３】
更に本発明の画像処理装置では、前記係数を用いて、前記画像のフィルタリングを行うことを特徴とする。
【００１４】
更に本発明の画像処理装置では、前記画像は、文字を含む画像であり、前記ブロックの大きさを、前記文字を構成する線よりも大きくすることを特徴とする。
【００１５】
更に本発明の画像処理装置は、処理対象の画像を、複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、前記ブロック毎に、各画素の輝度値をその画素が含まれるブロックの平均輝度値で除算して、正規化された係数を算出する正規化手段と、前記係数に基づいて、黒色を示す黒信号または白色を示す白信号を付与する２値化手段と、前記ブロックの平均輝度値に基づいて、前記２値化手段により付与された白信号を黒信号に変更する変更手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に依れば、激しいシェージングを伴う画像の２値化またはエッジ検出を行う場合でも、シェージングに起因する低周波成分をほぼ完全に除去してこれらの処理を行うことができる。従って、画質の低い文書の２値化またはエッジ検出を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
＜第１の実施の形態＞
本形態では、本形態の画像処理を用いて画像処理を行う際に用いる凹凸係数に関して説明する。
【００１８】
凹凸係数とは、処理対象の画像の濃度凹凸情報を正規化した関数であり、この係数を用いることにより、局所的に明るさが変化する画像の画像処理を適切に行うことができる。
【００１９】
具体的には、凹凸係数は、数画素平方単位に分割した画素ブロック単位で計算し、各画素値をブロック内の全画素の平均輝度値で除算した値である。したがって、この係数はブロック内の交流成分の分布状態をブロックの平均輝度値で正規化したものとなり、直流成分や低周波成分が排除された情報となる。その結果、照明の強さが変わり画面の平均的な明るさが変化しても、画面上の同一部分の凹凸係数を常に同じ値に保つことが可能となる。また、照明むら等の要因で画面上の明るさが場所によって緩やかに変化している場合も、画素ブロック程度の小さな面積の範囲では、明るさの変化も無視できる程度に小さくなる。
【００２０】
したがって、凹凸係数は照明むらに起因する低周波数成分をほぼ完全に除去することができる。この点が微分処理でエッジ検出を行う従来の方法とは異なる。従来の微分処理では、同じ凹凸状態の画面であっても、照明が暗くなると微分信号自体も小さくなり検出しにくくなる。そのため、画像の暗部やシェージングを伴う画像ではエッジ検出や２値化処理がうまく行かない場合が多かった。
【００２１】
次に、上記した凹凸係数の算出方法を説明する。この凹凸係数の基本概念は、画像をｎ×ｎ画素単位に分割し、ブロックごとに下記数１を用いて求めるもので、ブロック内の全画素の平均値と各画素値との比を計算した値である。したがって、全ての画素について凹凸係数を計算することになる。
【００２２】
【数１】
2006195622.tif 000003
ここでＸｉｊは、ｎ×ｎの画素数で構成するｉ番目の画素ブロックのｊ番目の画素値、Ａｖｅｉはｉブロック内の全画素の平均輝度値、ｒｉｊはＸｉｊに対応した凹凸係数である。
【００２３】
図１に、ある画像について導出した凹凸係数の頻度分布を示す。凹凸係数の値が１．０付近に集中しており、画像の平坦部の平坦部の面積やエッジ部の状況など画像の特徴を表現していることが判る。
【００２４】
しかし、上記数１の方法で求めた凹凸係数は、画素ブロックの平均値で各画素値を正規化するため、ブロックサイズが大きくなるとブロック歪が検知される場合がある。そこで、画質劣化の要因となるブロック歪を抑える目的で、隣接ブロック間との相関を利用した凹凸係数の算出方法を検討した。
【００２５】
隣接ブロックとの相関を利用した凹凸係数（以下平滑化凹凸係数と呼ぶ）の算出方法を説明する。
【００２６】
図２と数２に、ブロックサイズを２×２とした場合の平滑化凹凸係数の具体的な算出方法を示す。
【００２７】
【数２】
2006195622.tif 000004
なお、この場合はＸ２２が平滑化凹凸係数の算出対象画素である。数２に示すように、Ｘ２２を含めるようにして縦および横方向に１画素づつ、ずらしながら切り出した２×２画素の４つのブロックについて、それぞれ平均値Ａｖｅ１〜Ａｖｅ４を計算し、Ａｖｅ１〜Ａｖｅ４でＸ２２を除算して求めた４つの比を、さらに平均化することにより平滑化凹凸係数Ｒ２２を算出した。
【００２８】
しかしこの方法は、分割ブロックサイズを大きくすればするほど、平均値と平滑化凹凸係数を算出する除算の回数が増えて計算時間が長くなる。そこで平均値を近似的に算出する簡易計算法を検討した。これは４つの平均値算出に使用する画素の重複数を考慮したもので、数３にその算出式を示す。この方法は一回の計算で平均値を算出できるため、簡単かつ迅速に凹凸係数を導出できる。また、この計算式は除算による丸め誤差の重複を抑えることもできる。
【００２９】
【数３】
2006195622.tif 000005
上記数３の平均値算出法は、３×３のマスクオペレータを使用した畳み込み積分に類似した計算になる。なわち平滑化凹凸係数は、図３に示すような対象画素値を重み付き平均値で除算した値となる。そこで、この方法で導出した凹凸係数を平滑化凹凸係数と定義し、以後この算出法を用いてシミュレーション実験を行った。
【００３０】
なお、分割ブロックサイズを３×３や４×４のように増やしていくと、凹凸係数を導出する演算範囲も、それぞれ５×５および７×７画素サイズに拡大してゆき、計算範囲も広くなる。１例として画素ブロックのサイズを３×３とした場合のマスクオペレータを図４に示す。
【００３１】
平滑化凹凸関数の特徴を説明する。前述のように、平滑化凹凸係数は数画素平方単位に分割した画素ブロックごとに求めるもので、ブロック内の全画素の平均輝度値と各画素値との比を求めた値である。したがってこの係数は、画像のミクロ部分における濃度変化の割合だけを表す関数となり、画素ブロックの直流成分は自動的に排除されることになる。その結果、画面上の同一画素部分の凹凸係数は、照明状態の如何に関わらず常に同じ値になる。
【００３２】
また画面上の明るさの変化が、画素ブロック単位で考えた場合に、無視できる程度の小さな変化になってしまう場合は、明るさの変化をほぼ完全に除去することができる。この点が平滑化凹凸係数の大きな利点の１つであり、この特徴を利用すればエッジ検出や２値化処理の際、照明むら等の不均一な低周波情報を除去することができる。また、平滑化凹凸係数の演算には、隣接画素間の相関を考慮した畳み込み積分を用いているため、ブロック間の不連続性を抑えることができる。
【００３３】
＜第２の実施の形態＞
本形態では、第１の実施の形態にて説明した平滑化凹凸係数を用いて、具体的に画像処理を行った例を説明する。
【００３４】
先ず、平滑化凹凸係数を用いてエッジ成分の抽出を行った例を説明する。
【００３５】
平滑化凹凸係数の特徴を確認するため、図５に示す８ビットで量子化した画像を対象画像に選んで平滑化凹凸係数を算出し、エッジ成分の抽出を試みた。なおマスクオペレータは３×３で行った。算出した平滑化凹凸係数に８ビット（２５６レベル）の中間値である１２８の値をバイアスとして乗算し、エッジ画像を作製した。図６にその画像示す。
【００３６】
また比較対象画像として３×３画素サイズの８方向のラプラシアンフィルタ（バイアス値１２８）で処理したエッジ画像を図７に示す。これら２つの画像を比較してみると、エッジ検出効果は変わらないものの、平滑化凹凸係数で処理した画像は、ラプラシアンフィルタの処理画像に存在するリンギングや細かい粒状性雑音が少なく、画像がすっきりしているのがわかる。これは平滑化凹凸係数が、周辺画像を考慮した平均値演算を実施しているため、画面の積分効果がでているためと考えられる。
【００３７】
次に、図８（Ａ）に示すような照明の極端に暗い画像のエッジ抽出を試みた。先程と同様、図８（Ａ）の原画像から平滑化凹凸係数を算出し、その係数に１２８を乗算して求めたエッジ画像を図８（Ｂ）に、ラプラシアンフィルタで処理した画像を図８（Ｃ）に示す。
【００３８】
図８（Ｂ）に示す画像は比較的鮮明にエッジ処理が行われている。それに対して、図８（Ｃ）に示す画像は、鮮明なエッジの抽出が行われていない。即ち、平滑化凹凸係数を用いたエッジ検出方法は、暗い画面でもエッジ検出の能力が落ちないことを示している。これは、平滑化凹凸係数が画面の緩やかな明るさの変化に左右されず、画面のミクロな部分のコントラスト比を忠実に再現できるからである。このような特徴は、従来の微分形エッジ検出法では実現が難しく、平滑化凹凸係数の持つ大きな特徴ということができる。
【００３９】
次に、平滑化凹凸係数を用いて２値化処理を行った例を説明する。
【００４０】
平滑化凹凸係数は、画像のミクロ部分である画素ブロックの平均値を常時１に正規化する。従って、平滑化凹凸係数の場合は閾値を１つ設定するだけで、自動的に画素ブロックの閾値レベルを変動させることが可能になる。すなわち、画素ブロック単位で最適な閾値を自動的に設定することになり、照明むら等の弊害を除外した２値化処理を行なうことが可能になる。
【００４１】
すなわち、下記数４に示すように、平滑化凹凸係数Ｒｉｊの範囲を制限することにより、変動閾値式２値化処理を実施することができる。
【００４２】
【数４】
2006195622.tif 000006
図９に、この方法を用いてシェージング画像を２値化した結果を示す。図９（Ａ）は２値化処理を行う前の画像であり、図９（Ｂ）は２値化処理により得られた処理画像である。処理画像が示すように、本方式による２値化処理は全面にわたって文字を明確に検出しており、シェージングの影響をほとんど感じさせない結果が得られた。このように凹凸係数を用いた２値化処理は、係数値に１つの閾値を設定するだけで、自動的に最適閾値を選択する浮動閾値法として動作することになり、どのような画像でも優れた２値化処理能力を発揮することができる。
【００４３】
次に、図１０を参照して、文字が含まれる画像を処理する場合に於いて、文字の太さとブロックサイズに関して説明する。
【００４４】
凹凸係数を用いた２値化処理法は、処理対象となる画像の直流成分を削除するため、文字の太さ等が画素ブロックサイズに比べて大きい場合、図１０（Ａ）に示すような白抜けの問題が発生する。これは真っ白な画面と真っ黒な画面の凹凸係数が、いずれも１になるために発生する。すなわち、閾値を１に設定し数４の条件で２値化した場合、画素ブロック全体が黒の領域に入り凹凸係数が１になると、黒の領域が白に反転してしまう。
【００４５】
この問題の解決策としては、画素ブロックサイズを文字の太さ以上に大きくする方法がある。この方法で２値化した画像を図１０（Ｂ）に示す。この画像では白抜けの現象は発生していない。
【００４６】
また、上述問題に対する他の方法として、画素ブロックの平均輝度値を監視する方法がある。具体的には、画素ブロックの平均輝度値Ａｖｅｉを常に監視しておき、例え凹凸係数が１であってもＡｖｅｉがほぼ０のときには、その部分を強制的に黒にする。この方法であっても、図１０（Ｂ）に示すような画像を得ることができる。
【００４７】
＜第３の実施の形態＞
本形態では、上述した凹凸係数あるいは平滑化凹凸係数を利用した２種類の画像処理フィルタに関して説明する。第１のフィルタは明度の変化に対して周波数特性が変化しないフィルタであり、第２のフィルタは明度の変化に応じて周波数特性が変化するフィルタである。
【００４８】
先ず、上述した第１のフィルタの計算式を下記数５に示す。
【００４９】
【数５】
2006195622.tif 000007
上記数５では、Ａｖｅｉｊはブロックの画素の平均値であり、Ｒｉｊは凹凸係数または平滑化凹凸係数である。また、Ｙｉｊはフィルタ処理後の画素値である。
【００５０】
このフィルタではフィルタ特性を任意の定数ｎにより自由に変化させることができる。また、画像の明度変化に関係なく常に一定の周波数特性が得られる。この線形フィルタは、エッジ強調からぼかし特性に至るまで、ｎの値によって特性を自由に変化させることができる。第１のフィルタの特性は、ｎ＝１を境にして変化する。具体的には、ｎが１よりも大きい場合は、第1のフィルタはエッジ強調の処理を行う。また、ｎが１よりも小さい場合は、第1のフィルタはぼかし処理を行う。尚、ｎの値が１の場合は、下記数６の様に展開され、フィルタ処理後の画素値は入力画素値と同様になる。
【００５１】
【数６】
2006195622.tif 000008
次に、画面の明るさに応じて周波数特性が自動的に変化する第２のフィルタを下記数７に示す。
【００５２】
【数７】
2006195622.tif 000009
上記数７では、Ａｖｅｉｊはブロックの画素の平均値であり、Ｘｉｊは入力画素値である。このフィルタではエッジ強調やぼかし処理の具合を任意の定数ｋにより自由に変化させることができる。また、このフィルタでは、パラメータｋの値とＡｖｅｉｊの大小関係でフィルタの周波数特性が自動的に変化する。具体的には、ｋ＝Ａｖｅｉｊを境にフィルタの周波数特性が変化する。ｋの値がＡｖｅｉｊよりも大きいときは、エッジ強調（ハイパス特性）の特性を有する。また、ｋの値がＡｖｅｉｊよりも小さいときは、ぼかし処理（ローパス特性）の特性を有する。また、ｋ＝Ａｖｅｉｊの時は下記数８の様に展開され、フィルタ処理後の画素値が、入力値と等しくなる。
【００５３】
【数８】
2006195622.tif 000010
このフィルタでは、画像の明度（ブロック平均値）の変化により、ハイパス特性からローパス特性まで、周波数特性が自動的に変化する。
【００５４】
図１１（Ａ）に示す画像は、左側の方が右側よりも明るくなるように明度変化をつけた画像である。
【００５５】
図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示す画像を第２のフィルタにて処理した画像である。この画像を参照すると、明度の変化に伴い周波数特性が変化していることが理解できる。即ち、明度が低い（暗い）画像の右側ではエッジ強調の画像処理が行われている。また、明度が高い（明るい）画像の左側では、ぼかし処理が行われている。
【００５６】
このフィルタでは、画像の暗い部分にてエッジ強調が行われる。従って、例えば、暗い部分のエッジを強調することにより、レントゲン写真の病巣部分を強調することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の凹凸係数のヒストグラムを示すグラフである。
【図２】本発明の平滑化凹凸係数の算出範囲を示す表である。
【図３】本発明の平滑化凹凸係数を算出する際に用いるマスクオペレータ（２×２）を示す表である。
【図４】本発明の平滑化凹凸係数を算出する際に用いるマスクオペレータ（３×３）を示す表である。
【図５】エッジ処理を行う対象となる原画像である。
【図６】本発明の画像処理装置を用いて、エッジ検出を行った画像である。
【図７】従来の微分法を用いてエッジ検出を行った画像である。
【図８】（Ａ）はエッジ処理を行う対象となる原画像であり、（Ｂ）は本発明の平滑化凹凸係数を用いてエッジ検出を行った画像であり、（Ｃ）は従来の微分法を用いてエッジ検出を行った画像である。
【図９】（Ａ）は２値化処理の対象となる画像であり、（Ｂ）は本発明の平滑化凹凸係数を用いて２値化処理を行った画像である。
【図１０】（Ａ）および（Ｂ）は、本発明の平滑化凹凸係数を用いて２値化を行った画像である。
【図１１】（Ａ）はフィルタ処理を行う前の画像であり、（Ｂ）は本発明のフィルタ処理を行った後の画像である。
【図１２】（Ａ）は２値化処理の対象となる画像であり、（Ｂ）は従来の２値化処理を適用させた画像である。
【図１３】図１２（Ａ）に示した画像のヒストグラムを示すグラフである。
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2006195622.tif 000019
【図１０】
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【図１１】
2006195622.tif 000021
【図１２】
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【図１３】
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