(57)【要約】【課題】  多値の文書画像であっても、精度及び処理効率の高い領域分割処理を行うことを可能とすることを目的とする。【解決手段】  多値の画像から、エッジ情報を抽出して多値エッジ画像を生成する多値エッジ画像生成手段と、前記多値エッジ画像について、第１の閾値と第２の閾値とに基づいて、第１の二値エッジ画像と第２の二値エッジ画像とを生成する二値エッジ画像生成手段と、前記第１の二値エッジ画像と前記第２の二値エッジ画像とに基づいて、ハーフトーン領域の情報を抽出する抽出手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。【選択図】図１
2006345456.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値の画像から、エッジ情報を抽出して多値エッジ画像を生成する多値エッジ画像生成手段と、
前記多値エッジ画像について、第１の閾値と第２の閾値とに基づいて、第１の二値エッジ画像と第２の二値エッジ画像とを生成する二値エッジ画像生成手段と、
前記第１の二値エッジ画像と前記第２の二値エッジ画像とに基づいて、ハーフトーン領域の情報を抽出する抽出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記多値の画像から二値画像を生成する二値画像生成手段と、
前記二値画像に基づいて、前記多値の画像内の複数の要素によって構成される複数の領域を決定する第１の領域決定手段と、
前記第１の領域決定手段において決定された領域の情報と、前記抽出手段において抽出された前記ハーフトーン領域の情報とを合成することにより、前記画像に関する領域情報を生成する領域合成手段と、
を更に備え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】
前記二値エッジ画像生成手段は、前記多値エッジ画像のヒストグラムを生成し、
前記第１の閾値は、前記ヒストグラムにおいて第１のピークに対応する画素が第１の二値エッジ画像における有意な画素となるように設定され、
前記第２の閾値は、前記ヒストグラムにおいて第２のピークに対応する画素が第２の二値エッジ画像における有意な画素とならないように設定されることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記第１の二値エッジ画像に基づいて、前記ハーフトーン領域の輪郭を構成する辺を特定する第１の特定手段と、
前記ハーフトーン領域の輪郭を構成する複数の辺のうち、前記特定手段により特定された辺以外の辺を、前記第２の二値エッジ画像に基づいて特定する第２の特定手段と
を備え、前記第１の特定手段と前記第２の特定手段とにより特定された辺に基づいて、前記ハーフトーン領域の情報を抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記領域合成手段は、前記第１の領域決定手段において決定された前記領域のうち、前記抽出手段で抽出されたハーフトーン領域に重なる領域の情報を、前記抽出手段により抽出されたハーフトーン領域の情報により置換することで、前記合成を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
多値の画像から、エッジ情報を抽出して多値エッジ画像を生成する多値エッジ画像生成工程と、
前記多値エッジ画像について、第１の閾値と第２の閾値とに基づいて、第１の二値エッジ画像と第２の二値エッジ画像とを生成する二値エッジ画像生成工程と、
前記第１の二値エッジ画像と前記第２の二値エッジ画像とに基づいて、ハーフトーン領域の情報を抽出する抽出工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
前記多値の画像から二値画像を生成する二値画像生成工程と、
前記二値画像に基づいて、前記多値の画像内の複数の要素によって構成される複数の領域を決定する第１の領域決定工程と、
前記第１の領域決定工程において決定された領域の情報と、前記抽出工程において抽出された前記ハーフトーン領域の情報とを合成することにより、前記画像に関する領域情報を生成する領域合成工程と、
を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記二値エッジ画像生成工程では、前記多値エッジ画像のヒストグラムを生成し、
前記第１の閾値は、前記ヒストグラムにおいて第１のピークに対応する画素が第１の二値エッジ画像における有意な画素となるように設定され、
前記第２の閾値は、前記ヒストグラムにおいて第２のピークに対応する画素が第２の二値エッジ画像における有意な画素とならないように設定されることを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記抽出工程では、前記第１の二値エッジ画像に基づいて、前記ハーフトーン領域の輪郭を構成する辺を特定する第１の特定工程と、
前記ハーフトーン領域の輪郭を構成する複数の辺のうち、前記特定工程により特定された辺以外の辺を、前記第２の二値エッジ画像に基づいて特定する第２の特定工程と
を備え、前記第１の特定工程と前記第２の特定工程とにより特定された辺に基づいて、前記ハーフトーン領域の情報を抽出することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記領域合成工程は、前記第１の領域決定工程において決定された前記領域のうち、前記抽出工程で抽出されたハーフトーン領域に重なる領域の情報を、前記抽出工程により抽出されたハーフトーン領域の情報により置換することで、前記合成を行うことを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
請求項６乃至１０のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像処理プログラムを格納したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報の電子化が進み、文書を紙ではなく電子化して保存あるいは送信するという需要が高まっている。特に、蓄積メディアの低価格化、および通信帯域の増大により、電子化の対称となる文書は白黒２値のみのものから、フルカラーの文書へとその対象を広げつつある。
【０００３】
ここでいう文書の電子化とは、単に紙文書をスキャナなどにより光電変換し、画像データ化することのみにとどまらず、記載されている内容を認識して、文字、記号、図、写真、表など、文書を構成するそれぞれ性質の異なる複数の要素が属する領域に分割し、文字は文字コード情報、図はベクトルデータ、写真は画像データ、表は構造データ、といったように各々最も適した形でデータ化する処理のことを指すこことする。
【０００４】
そのような文書の電子化処理の第１段階として行われるのが、１頁の文書画像に書かれた内容を分析し、文字や図、写真、表など異なる性質の部分要素に分割する処理、すなわち領域分割処理である。
【０００５】
この領域分割処理の実現例として、文書画像中の黒画素の８連結輪郭塊、白画素の４連結輪郭塊の集合を抽出し、その形状、大きさ、集合状態などから、文字、絵や図、表、枠、線といった文書に特徴的な領域を抽出するものがある（特許文献１を参照。）。
【０００６】
しかしながら、上述の領域分割処理は、その動作原理より、入力となる文書画像が白黒二値であることが前提となる。従って、この技術を利用してカラー文書の領域分割を行うためには、あらかじめ文書画像の二値化を行う必要があるが、この二値化によりカラー画像に含まれていた領域情報が欠落してしまうという問題があった。
【０００７】
ここで、カラー画像の二値化は、画素の輝度分布から閾値を求め、画像の各画素を、前出の輝度閾値を境に白又は黒の画素へと変換することで行われる。たとえば、この輝度閾値をページの画像全体に対しひとつ定める方法では、通常文字部分を正確に二値化すること目的としており、写真領域のように輪郭境界の輝度差が前記の閾値を跨がないものの形状を二値画像に反映することができない。もしくは、画像を小領域に分割し、領域毎に異なる二値化閾値を設定する方法があり、その際にはより小さな輝度差を反映した二値化が行えることもあるが、処理結果はこの小領域の取り方に依存するために、カラー画像内にランダムな位置、形状で存在する物体に対し常に良好な二値化結果が得られるとは限らない。
【０００８】
その結果、写真や自然画のようなハーフトーン画像は、境界位置が二値化によって失われてしまうことがあり、この場合それらの領域の正確な座標を認識することが困難だった。
【０００９】
また、カラー画像に微分フィルタなどを施したエッジ画像を補助的に用いることによって、二値化で失なわれてしまう情報を領域分割に反映させる方法もあった（特許文献２を参照。）。しかしながら、輝度差の小さい輪郭を抽出しようとすると、下地の凹凸や裏うつりなどによるノイズも同時に抽出されるため、精度や処理速度が低下してしまう問題があった。
【特許文献１】米国特許第５６８０４７８号公報
【特許文献２】特開２００２-３１２７９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
以上のように、文書画像からハーフトーン領域を抽出することは困難であった。特に、文字領域と写真/自然画領域が混在する多値の文書画像に対し、精度及び処理効率の高い領域分割処理を行うことは困難であった。
【００１１】
そこで、本発明は、多値の文書画像であっても、精度及び処理効率の高い領域分割処理を行うことを可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するための本発明は、多値の画像から、エッジ情報を抽出して多値エッジ画像を生成する多値エッジ画像生成手段と、前記多値エッジ画像について、第１の閾値と第２の閾値とに基づいて、第１の二値エッジ画像と第２の二値エッジ画像とを生成する二値エッジ画像生成手段と、前記第１の二値エッジ画像と前記第２の二値エッジ画像とに基づいて、ハーフトーン領域の情報を抽出する抽出手段と、を備える。
【００１３】
更に、前記多値の画像から二値画像を生成する二値画像生成手段と、前記二値画像に基づいて、前記多値の画像内の複数の要素によって構成される複数の領域を決定する第１の領域決定手段と、前記第１の領域決定手段において決定された領域の情報と、前記抽出手段において抽出された前記ハーフトーン領域の情報とを合成することにより、前記画像に関する領域情報を生成する領域合成手段とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、多値の文書画像であっても、精度及び処理効率の高い領域分割処理を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図９に本発明の実施形態に対応する文書処理システムの概観の一例を示す。９０１は、画像処理装置としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、本発明に対応する文書処理プログラムを実行する。ＰＣ９０１にはユーザに状況や文書画像を表示するためのディスプレイ装置９０２、及び、ユーザからの操作を受け付けるキーボードやマウス等の入力インタフェース９０３が付随する。また、９０４はスキャナ装置であり、紙の文書を光学的に読み取り電子化して画像データに変換し、当該画像データをＰＣ９０１に送信する。
【００１６】
次に、本発明の実施形態に対応する画像処理システムの構成を図１を参照して説明する。図１は、画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。なお、図１内の各ブロックの機能は、ＰＣ９０１がハードディスクのようなプログラム格納部に格納している当該機能に対応するソフトウェアを、ＲＡＭのようなメモリのワークエリアに読み出してＣＰＵのような演算制御手段により実行することで、画像処理装置としてのＰＣ９０１において実現される。
【００１７】
図１において、１０１は、所定のカラー文書画像の入力を受け付ける入力部である。当該カラー文書画像は、例えばスキャナ装置９０４により生成されたものであって、入力部１０１はスキャナ装置９０４から直接入力を受け付けることができる。また、カラー文書画像を記憶したメモリーカードやＣＤ−ＲＯＭ等の所定の記憶媒体がＰＣ９０１に接続され、入力部１０１が当該記憶媒体からカラー文書画像を取得することもできる。更には、ＰＣ９０１のハードディスクに格納されているカラー文書画像を、入力部１０１が取得することで、該カラー文書画像の入力を受け付けても良い。
【００１８】
１０２は、入力部１０１において受け付けたカラー文書画像を二値化処理して、二値画像を生成する二値化部である。１０３は、生成された二値画像データを文字、図、表、枠、線などの文書或いは文書画像を構成する複数の要素が属する領域に分割する領域分割部である。１０４は、入力部１０１で受け付けたカラー画像データの微分情報から多値エッジ画像を抽出する多値エッジ画像生成部である。１０５は、多値エッジ画像のヒストグラムから複数の閾値を生成し、生成した閾値を用いて該多値エッジ画像より複数の二値エッジ画像を生成する二値エッジ画像生成部である。１０６は、生成された二値エッジ画像から輪郭データを抽出する輪郭抽出部である。１０７は、領域分割部１０３における領域分割の情報と、輪郭抽出部１０６における輪郭抽出の情報とを合成する合成部である。１０８は、合成部１０７で合成された領域分割結果の領域情報をファイル出力したり、領域画像として表示したりする出力部である。
【００１９】
次に、二値化部１０２における二値化処理について、図２のフローチャートを参照して以下に説明する。
【００２０】
図２において、ステップＳ２０１では入力であるカラー文書画像に対し縮小処理を施す。ここでの縮小の目的は、画像サイズを減らすことにより処理時間を低下させること、ノイズやゆらぎの影響を少なくして安定した画像を生成すること、また入力の多様な解像度の差を吸収して固定解像度の画像を生成することで、入力解像度に依存しない領域分割処理を実現すること、などがある。縮小処理の具体例としては、例えばカラー文書画像として３００dpiの画像が入力されたとき、１/４の縮小率によって７５dpiの二値画像を生成することができる。本実施形態では、この縮小率において縮小処理が行われた場合について説明する。
【００２１】
次に、ステップＳ２０２では、縮小されたカラー文書画像を輝度画像に変換する。本実施形態では、元画像のカラー形式をＲＧＢ形式、輝度画像は１画素あたり０〜２５５のグレイスケール形式とし、各画素の輝度Ｙは元画像の画素値(Ｒ，Ｇ，Ｂ)に対し、式Ｙ=０.２９９Ｒ+０.５８７Ｇ+０.１１４Ｂによって求めることができる。このような算出方法は一例であって、他の形式/変換式を用いてもよい。
【００２２】
更に、ステップＳ２０３にて、輝度画像データのヒストグラムを作成する。続くステップＳ２０４にて、ヒストグラムから二値化処理を行うための閾値を決定する。ここで決定される閾値は、ヒストグラムに基づいて文字色、背景色２つのピークを検出してそれらが最も良く分離する値として求められる。より具体的には公知の方法に従うものとして、ここでの説明は省略する。ステップＳ２０５では、輝度画像の各画素について、画素値が閾値未満の画素を“黒”として１、閾値以上の画素を“白”として０を割りあてた二値画像を生成する。
【００２３】
なお、以上では、ステップＳ２０１においてカラー画像に縮小処理を施した後、ステップＳ２０５において二値化処理を行う場合について説明したが、ステップＳ２０１における縮小処理をステップＳ２０５における二値化処理の後に行っても良い。
【００２４】
次に、領域分割部１０３における領域分割処理について、図３のフローチャートを参照して以下に説明する。図３に示すように、領域分割処理は、ステップＳ３０１における画素塊抽出と分類の処理と、ステップＳ３０２における領域化処理との、二つの処理に大きく分けられる。まず、ステップＳ３０１における画素塊抽出と分類の処理を、図４のフローチャートを参照して以下に説明する。
【００２５】
図４において、ステップＳ４０１では、図２のフローチャートに対応する処理により２値化されたカラー文書画像、即ち、白黒文書画像からすべての黒画素の８連結輪郭塊を抽出する。ここで、黒画素の８連結輪郭塊とは、互いに縦横斜め方向のいずれかにおいて接触している複数の画素により形成される輪郭を有する黒画素の集合のことである。この８連結輪郭塊の一例は図１０中（ａ）に示すようになり、画像１００１から黒画素塊１００２が抽出される。黒画素塊１００２ようなＶ字の図形は、互いに縦横斜め方向のいずれかにおいて接触している複数の画素の集合として輪郭が形成されている。本実施形態では、このような黒画素の集合を黒画素塊と呼ぶことにする。なお、黒画素塊の抽出方法については、公知のラベリング法などを用いればよいので、説明は省略する。
【００２６】
なお、本実施形態においては、画素の方向性について以下のように扱う。まず、縦方向は、入力部１０１が取得するカラー文書画像がスキャナ装置９０４により生成された画像データである場合を考えれば、当該カラー文書画像の生成時に紙文書をスキャンする際の副走査方向に対応する。次に、横方向は、同様にスキャナ装置９０４においてカラー文書画像の生成時に紙文書をスキャンする際の主走査方向に対応する。更に、斜め方向は、縦方向及び横方向に対してそれぞれ４５度の傾きを有する方向に対応する。
【００２７】
次に、ステップＳ４０２では、予め予想される最大文字高さおよび幅に対し定められた閾値t１以下の大きさの黒画素塊を文字要素と判定し、"CHAR"と分類する。閾値ｔ１の具体例としては、元文書において文字が１２ポイントで印刷されており、上記１／４の縮小率により縮小されていた場合には、７５ｄｐｉの縮小画像上では約１２ドットの大きさであるから、マージンを考慮し、ｔ１＝１８と設定することができる。続くステップＳ４０３では、一定比率以上で縦長あるいは横長の黒画素塊を"ＬＩＮＥ"と判定する。ここでの判定については、例えば、黒画素の縦方向：横方向の比率が１０：１以上ならば縦長であると判定し、１：１０ならば横長であると判定するようにすればよい。
【００２８】
続くステップＳ４０４では、黒画素塊中の黒画素のなす輪郭に注目し、その形状が細い斜めの線状である黒画素塊を"ＬＩＮＥ"と分類する。ここで、黒画素塊が斜め線を構成するかどうかは、例えば、黒画素塊の輪郭形状が斜め方向にほぼ平行な線状の輪郭を構成するかどうかに基づいて判定することができる。
【００２９】
更に、ステップＳ４０５では、黒画素塊の輪郭形状が四角形か否かを判定する。ここの判定は、ステップＳ４０３において"ＬＩＮＥ"に分類された黒画素塊により４辺を構成する四角形が黒画素塊の最外郭に存在するか否かに基づいて行うことができる。ステップＳ４０５において四角形と判定される黒画素塊と、四角形以外であると判定される黒画素塊との例は、図１１に示すようになる。ここで、図１１（ａ）に示すような黒画素塊では、輪郭抽出によって直線１１０１〜１１０４の４辺で構成される四角形が特定され、当該黒画素塊の外接矩形の形状とほぼ一致するので、四角形と判定することができる。一方、図１１（ｂ）に示すような黒画素塊１１０５では、輪郭抽出した際に直線以外の形状部分が多く、また、当該黒画素塊の外接矩形の形状と全く異なるので、四角形以外である判定されることになる。
【００３０】
ステップＳ４０５において、もし黒画素塊の輪郭が四角形であると判定された場合にはＳ４０６へ進み、四角形以外である判定された場合にはＳ４０８に進む。まず、ステップＳ４０６では、輪郭が四角形であると判定された黒画素塊の内部に存在する白画素の４連結輪郭塊を抽出する。ここで白画素の４連結輪郭塊とは、互いに縦横のいずれかの方向においてのみ接触している複数の画素により形成される輪郭を有する白画素の集合のことである。本実施形態では、このような白画素の集合を白画素塊と呼ぶことにする。なお、白画素塊の抽出方法については、公知のラベリング法などを用いればよいので、説明は省略する。
【００３１】
この４連結輪郭塊の一例は図１０（ｂ）に示すようになる。図１０（ｂ）では、画像１００３において、白画像塊１００４及び１００５が抽出される。これらの白画像塊１００４及び１００５は、互いに縦横のいずれかの方向のみにおいて接触している複数の画素の集合として輪郭が形成されている。図１０の（ａ）と（ｂ）を比較すると、共に同一の輪郭を有する図形でありながら抽出されている画素塊の数は（ａ）が１であるのに対し、（ｂ）は２である。これは４連結輪郭塊の抽出では、２つの画素が互いに斜めの方向のみにおいて接触している場合には、当該画素が同一の塊に含まれることがないためである。図１０（ｂ）では、白画像塊１００４と白画像塊１００５との接触部分が斜め方向のみで接触しているため、結果として２つの白画像塊が抽出されることになる。
【００３２】
次に、ステップＳ４０７では、黒画素塊の内部から抽出される白画素塊の形状がすべて四角形であり、かつ、黒画素塊内が当該四角形の白画素塊によりほぼ隙間なく埋めている場合（例えば、白画素塊の外接矩形が、互いに重なることなく且つ黒画素塊の面積とほぼ一致するかどうかに基づいて判断できる）に、当該黒画素塊を"ＦＲＡＭＥ"（表枠）と分類する。併せて、当該黒画素塊内に存在する白画素塊は"ＧＲＯＵＮＤ"と分類して、各ＧＲＯＵＮＤに対して更に内部の黒画素塊を抽出するためにステップＳ４０１に戻る。図１２に"ＦＲＡＭＥ"に分類される／されない黒画素塊の例を示す。図１２（ａ）は、黒画素塊１２０１の内部が単一の四角形の白画素塊１２０２によって全て埋められている場合を示している。次に、図１２（ｂ）は、黒画素塊１２０３の内部が複数の白画素塊１２０４によってほぼ同じ面積が埋められており、また、白画素塊の外接矩形同士も重なることはないので"ＦＲＡＭＥ"と分類される。このように図１２（ａ）、（ｂ）では、黒画素塊１２０１及び１２０３が"ＦＲＡＭＥ"と分類される。一方、図１２（ｃ）は、黒画素塊１２０５の内部が、複数の多角形の白画素塊により埋められている。当該複数の多角形には四角形以外に三角形や五角形が含まれており、また、これらの白画素塊の外接矩形同士は重なる。したがって、図１２（ｃ）の黒画素塊１２０５は"ＦＲＡＭＥ"に分類されない。
【００３３】
ステップＳ４０５において黒画素塊の輪郭が四角形でないと判断された場合（ステップＳ４０５において「ＮＯ」）、或いは、ステップＳ４０７において黒画素塊が"ＦＲＡＭＥ"に分類されない場合（ステップＳ４０７において「ＮＯ」）に、ステップＳ４０８では、当該黒画素塊について、幅あるいは高さがあらかじめ定められた閾値ｔ２よりも大きいか否かを判定する。閾値ｔ２の具体例としては、例えば、通常の文書で通常使用される文字より大きな値として、上記１／４の縮小率においてｔ２＝７５と設定することができる。もし、閾値ｔ２よりも大きいと判定された場合には、該黒画素塊を"ＰＩＣＴＵＲＥ"と分類する。一方、閾値ｔ２よりも大きいと判定されなかった場合には、該黒画素塊を"ＵＮＫＮＯＷＮ"と分類する。ここで、"ＵＮＫＮＯＷＮ"な画素塊は、この時点では、大きめの文字であるか、文字以外の図形あるいは図形/写真の一部であるか判断がつかない画素塊である。
【００３４】
すべての黒画素塊に対しステップＳ４０２〜Ｓ４０８の処理による分類を行った後、"ＦＲＡＭＥ"と判定された黒画素塊の内部から抽出され、"ＧＲＯＵＮＤ"と分類された白画素塊に注目し、それぞれの内部から更に黒画素塊を抽出して同様にＳ４０１〜４０７の処理を行なう。この内部で"ＦＲＡＭＥ"が抽出された場合には、更に再帰的に処理を行う。再帰的内部探索に用いられた白画素塊、及び、便宜的にページ全体をひとつの白画素塊とすると、分類された黒画素塊および白画素塊の集合は木構造をなしている。
【００３５】
この木構造の一例は、図１３に示すようになる。図１３において、文書画像１３０１は、文字列１３０２、図形１３０３、フレーム１３０４、フレーム１３０４内の文字列１３０５及び１３０６、写真１３０７で構成される。図４に対応する画素塊抽出・分類処理では、文書画像１３０１の背景を構成する白画素塊がＧＲＯＵＮＤ１３１０に分類される。同様にして、文字列１３０２を構成する黒画素塊は、ＣＨＡＲ１３１１として分類され、図形１３０３を構成する黒画素塊がＰＩＣＴＵＲＥ１３１３に分類される。また、フレーム１３０４を構成する黒画素塊１３０４は、ＦＲＡＭＥ１３１２に分類され、当該フレーム１３０４内における白画素塊がＧＲＯＵＮＤ１３１４及び１３１６に分類される。また、文字列１３０５を構成する黒画素塊は、ＣＨＡＲ１３１５、文字列１３０６を構成する黒画素塊がＣＨＡＲ１３１７、写真１３０７を構成する黒画素塊がＰＩＣＴＵＲＥ１３１８にそれぞれ分類される。
【００３６】
次に、図３に示す領域分割処理のステップＳ３０２における領域化処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００３７】
まず、図５のステップＳ５０１では、図４の処理において"ＣＨＡＲ"に分類された画素塊に注目し、縦又は横方向に一定距離内にあるものをグループ化していく。更に、生成されたグループを囲む矩形領域を文字領域に設定する。これと併せて、文字領域内で文字列の並びが横方向であるか、又は、縦方向であるかを判定する。この判定は、例えば領域内の各画素塊から左右の最近傍への水平距離と、上下の最近傍への垂直距離を求め、それらの平均値が小さいほうを、文字列の方向とすればよい。より具体的に説明すれば、横方向に並べられた文字列の場合、各文字間の横方向の距離は、文字の行間（縦方向）の距離に比べて短くなるのが一般的である。これとは逆に、縦方向に並べられた文字列の場合、各文字間の縦方向の距離は、文字の行間（横方向）の距離に比べて短くなるのが一般的である。従って、文字間隔、即ち、黒画素塊の間隔が短い方向に文字が配列されていることになる。
【００３８】
次に、ステップＳ５０２では、図４の処理において"ＵＮＫＮＯＷＮ"に分類された画素塊のうち、同程度の大きさを有し、かつ、縦または横に連なっている集合を検出してグループ化し、該グループをタイトル文字領域に設定する。更に、ステップＳ５０３では、"ＬＩＮＥ"に分類された画素塊を囲む矩形を、線領域に設定する。
【００３９】
続くステップＳ５０４では、"ＰＩＣＴＵＲＥ"に分類された画素塊のうち、一定以上の大きさを持ち、輪郭内において白画素に対する黒画素の比が大きい、すなわち黒画素密度の高いもの（縮小率や文書画像の質によっても変わるが、例えば５０％以上とする）を、写真や絵などのハーフトーン領域に設定する。更にこのハーフトーン領域に"ＣＨＡＲ"や"ＵＮＫＮＯＷＮ"、"ＬＩＮＥ"などの画素塊が含まれていたり、又は、近接していたりする場合には、それらを統合して全てを囲むようなハーフトーン領域を設定する。統合された黒画素塊がすでに他の領域に属していた場合は、該画素塊を除いた形で他の領域を再構築する。ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４においてハーフトーン領域と判定されなかった"ＰＩＣＴＵＲＥ"画素塊を、線画領域に設定する。続くステップＳ５０６では、"ＦＲＡＭＥ"に分類された画素塊を表領域に設定する。
【００４０】
以上のステップＳ５０１〜ステップＳ５０６の処理は、全ての黒画素塊について行われる。なお、ステップＳ５０１、Ｓ５０２及びＳ５０４におけるグループ化は、ひとつの"ＧＲＯＵＮＤ"画素塊の内部に存在する黒画素塊同士の間でのみ行われる。このようなステップＳ３０２における処理により、二値化された文書画像から複数種類に分類された領域が得られる。
【００４１】
以上、１０３領域分割処理の結果として、領域によるツリー構造と、各領域の持つ種類と外接矩形の情報が求められる。ここで、図１４に、図１３（ａ）に示す画像を図１３（ｂ）のような複数の画素塊に分類し、当該分類に基づいて領域化処理を行った結果を示す。ここで、１４０１は文書画像全体を表し、１４０２は、図１３の文字列１３０２に対応して領域化された文字領域を表す。１４０３は、図形１３０３に対応して領域化された線画領域を表す。１４０４は、フレーム１３０４に対応して領域化された表領域を表す。１４０５及び１４０６は、文字列１３０５及び１３０６に対応して領域化された文字領域を表す。１４０７は、写真１３０７に対応して領域化されたハーフトーン領域１４０７を表す。また、１４０８は、文書画像１４０１内のＧＲＯＵＮＤ領域を表し、１４０９及び１４１０は、表領域１４０４内のＧＲＯＵＮＤ領域を示す。
【００４２】
また、図１４のように領域化された文書画像をツリー構造により示した場合には、図１５のようになる。図１５においてＧＲＯＵＮＤ１５０１は、図１４のＧＲＯＵＮＤ１４０８に対応し、ＴＥＸＴ１５０２は文字領域１４０２に対応する。更に、ＬＩＮＥＡＲＴ１５０３は線画領域１４０３に対応し、ＴＡＢＬＥ１５０４は表領域１４０４に対応する。ＧＲＯＵＮＤ１５０５と１５０６は、それぞれＧＲＯＵＮＤ領域１４０９と１４１０に対応し、ＴＥＸＴ１５０７及び１５０８は文字領域１４０５及び１４０６にそれぞれ対応し、ＨＡＬＦＴＯＮＥ１５０９はハーフトーン領域１４０７に対応する。
【００４３】
以上のように、領域分割部では、２値化された文書画像データを複数の領域に分割するとともに、各領域間の関係を領域ツリー情報として求めることができる。
【００４４】
次に、多値エッジ画像生成部１０４における処理について、図６のフローチャートを参照して説明する。
【００４５】
図６においてステップＳ６０１では、入力部１０１から入力されたカラー文書画像に対し縮小処理を施す。この縮小処理は、二値画像生成部１０２において行われる縮小処理と同様の理由に基づいて行われるものである。また、その際に適用される縮小率（縮尺）も二値画像生成部１０２における縮小処理におけるものと同等とする。次に、ステップＳ６０２では、エッジ抽出処理を行う。
【００４６】
このエッジ抽出処理には公知の手法を用いればよく、例えば、図１６に示すような５×５の一次微分フィルタを９０度ずつ回転させ、４方向の微分演算を各画素に施すことで行うことができる。また、輝度変換をおこなう前のカラー画像に対し、ＲＧＢの各画素値に微分フィルタを適用して、その結果の論理和からエッジ画像を得てもよい。なお、本実施形態では、ステップＳ６０２におけるエッジ抽出処理により、８bit、２５６レベルの多値エッジ画像が生成されるものとする。
【００４７】
次に、二値エッジ画像生成部１０５における処理について説明する。二値エッジ画像生成部１０５では、まず、多値エッジ画像生成部１０４において生成された多値エッジ画像一面分の画素値に対するヒストグラムを作成する。次に、生成したヒストグラムから複数の閾値を求め、各閾値に対して、その値を境に二値化した二値エッジ画像を生成する。
【００４８】
ここで、紙をスキャンして得られるカラー文書画像を処理対象として考えた場合、抽出すべきハーフトーン領域の輪郭のエッジに比べて、下地の細かな凹凸やスキャン時の裏写りに起因するようなノイズがもたらすエッジのレベルが十分に小さい保証は無い。そこで、本実施形態では、微少なエッジは失なわれるが、比較的強いエッジの輪郭をノイズの影響を受けず容易に抽出できるようなＳＮ比の高いレベルのエッジ抽出が可能な閾値と、ＳＮ比は低いが微少な輪郭情報も含んだエッジ抽出が可能な閾値の二種類を求めるものとする。
【００４９】
このような閾値の具体例について、図１７を参照して説明する。図１７は、横軸に画素値（エッジ強度を示す）、縦軸に画素値に対応する画素の数を取ることで、多値エッジ画像一面分の画素値に対するヒストグラムを示している。図１７には大きなピークが２つあり、第１のピークでは、画素値が"２５５"の近辺において画素数が急激に上昇している。画素値が"２５５"近辺であるとは、強いエッジの画素（エッジ強度が強い画素）であることを意味するので、このような画素が２値エッジ画像において有意な画素（即ち、エッジであることを示す黒画素）となるような閾値を設定すれば、ＳＮ比の高い二値エッジ画像が得られることとなる。図１７においては、このような閾値をＢｔ１で示している。Ｂｔ１は、第１のピークに向かって画素数が立ち上がる付近に設定することが好ましいが、図１７の場合、例えば"２００"と設定することができる。
【００５０】
また、図１７において、画素値が０の近辺において、第２のピークが存在する。画素値が"０"近辺であるとは、エッジ強度が最も低い部類の画素（エッジではない画素）であることを意味するので、このような画素が２値エッジ画像において有意な画素（黒画素）とならないように閾値を設定すれば、ＳＮ比は低いものの、微小な輪郭情報を含んだ二値エッジ画像が得られることとなる。図１７においては、このような閾値をＢｔ２で示している。Ｂｔ２は、第２のピークに向かって画素数が立ち上がる付近に設定することが好ましいが、図１７の場合、例えば"３０"と設定することができる。
【００５１】
以上のようにして、二値エッジ画像生成部１０５では、ＳＮ比の高い二値エッジ画像とＳＮ比の低いエッジ画像を生成するための二通りの閾値Ｂｔ１及びＢｔ２を用いて、二通りの二値エッジ画像を生成することができる。
【００５２】
次に、輪郭抽出部１０６における処理について説明する。輪郭抽出部１０６では、二値エッジ画像生成部１０５において生成された二値エッジ画像から、矩形状のハーフトーン輪郭候補(以下、ＨＴ輪郭候補と記す。)を抽出する。この抽出処理に際して、まずは上記の閾値Ｂｔ１を用いて生成された二値エッジ画像(エッジ画像１)から輪郭候補を抽出するが、輪郭候補として完全なものが抽出できない場合には、閾値Ｂｔ２を用いて生成された二値エッジ画像(エッジ画像２)を利用して、輪郭候補の情報を補完する。このようなハーフトーン輪郭候補抽出処理の詳細を、図７のフローチャートを参照して以下に説明する。
【００５３】
図７において、ステップＳ７０１では、エッジ画像１より、黒画素塊を抽出する。黒画素塊の抽出は図４のステップＳ４０１における抽出処理と同様に行うことができる。ここで、以下に説明するステップＳ７０２以降の処理は、ステップＳ７０１において抽出された黒画素塊に対しておこなわれるものとする。ステップＳ７０２では、抽出された黒画素塊が、垂直線状の辺（縦方向の辺）、あるいは水平線状の辺（横方向の辺）を持つか否かを、黒画素塊の輪郭に基づいて調べる。例えば、黒画素塊の輪郭線に外接する外接矩形のそれぞれの辺上において、輪郭線の黒画素が一定比率（例えば６０％）以上存在し、かつ、その外接矩形上における輪郭線の連続長さが所定値（例えば各辺の３０％以上の）以上の部分が存在するかどうか判断し、存在すると判断した場合に、当該黒画素塊はその辺（縦方向の辺や横方向の辺）を持つとして判断する。なお、この判断基準はこれに限るものではなく、その他の手法を用いて判断するようにしても構わない。
【００５４】
次に、ステップＳ７０３では、ステップＳ７０２で抽出された垂直線状及び水平線状の辺により黒画素塊の４辺が構成されるか、即ち、垂直、水平線状の辺により黒画素塊が矩形状の輪郭を有する領域として規定されるか否かを判定する。もし垂直、水平線状の辺により黒画素塊の４辺が構成される場合（ステップＳ７０３において「ＹＥＳ」）には、該輪郭を構成する黒画素塊をＨＴ輪郭候補とみなし、ステップＳ７０４において、輪郭を構成する黒画素塊の座標を矩形座標として記憶する。
【００５５】
一方、垂直、水平線状の辺により黒画素塊の４辺が構成されない場合（ステップＳ７０３において「ＮＯ」）は、ステップＳ７０５に移行して、ステップＳ７０２で抽出された垂直、水平線状の辺により、黒画素塊の３辺が構成されるか否かを判定する。もし、黒画素塊の３辺が構成される場合にはステップＳ７０６に移行する。一方、黒画素塊の３辺が構成されない場合には、ステップＳ７０９に移行して、抽出されていない黒画素塊の有無を判定し、未抽出の黒画素塊がある場合にはステップＳ７０１に戻って処理を継続する。一方、未抽出の黒画素塊がない場合には処理を終了する。
【００５６】
ステップＳ７０６では、ステップＳ７０５における黒画素塊の３辺から、矩形状のハーフトーン領域を仮定し、残りの辺を探索する範囲を設定する。この範囲の設定処理は、図１８に示すように、黒画素塊の外接矩形１８０１の座標が(ｘ１、ｙ１)-(ｘ２、ｙ２)で、上方の辺に相当する辺１８０３以外の３辺が抽出されている場合、辺１８０３が存在するであろう位置の範囲として(ｘ１、ｙ１−ｔ)-(ｘ２、ｙ１)の範囲１８０２を仮定することができる。ここでｔは、あらかじめ設定された矩形の縦横比の上限下限を満たす条件で決定すればよい。なお、図１８におけるＸ軸及びＹ軸は、上述の横方向及び縦方向に対応するものであり、Ｘ軸方向は、スキャナ装置９０４によるカラー文書画像の生成を考えた場合には、紙文書をスキャンする際の主走査方向に対応する。Ｙ軸方向は、同副走査方向に対応する。また、本実施形態において、上方の辺とは、Ｙ軸方向で原点に近い方の辺を言い、これに従って下方の辺といった場合には、Ｙ軸方向で原点より遠い辺をいうことになる。
【００５７】
ステップＳ７０７では、ステップＳ７０６で得られた探索範囲１８０２について、エッジ画像２から辺１８０３の位置を探索する。たとえば、探索範囲１８０２が(ｘ１、ｙ１−ｔ)-(ｘ２、ｙ１)である場合、図１８の(ｙ１−ｔ、ｙ１)の範囲で横方向（Ｘ軸方向）に値が１の画素をカウントしたヒストグラムをとり、その中で最大かつカウント数が十分に高いピークのあるｙ座標を辺１８０３の位置とする。辺１８０３を探索できた場合（ステップＳ７０７で「ＹＥＳ」）はＳ７０８に進んで、この黒画素塊の３辺と発見された１辺から構成される矩形の座標をＨＴ輪郭候補として記憶する。辺１８０３を探索できなかった場合（ステップＳ７０７で「ＮＯ」）は、この黒画素塊の処理は行わずにステップＳ７０９へ進む。
【００５８】
ステップＳ７０９でエッジ画像内に未処理の黒画素塊がある場合は、ステップＳ７０１に戻って次の黒画素塊に対して処理をおこなう。すべての黒画素塊を処理した場合は終了する。
【００５９】
次に、合成部１０７における処理について、図８のフローチャートを参照して説明する。
【００６０】
まず、ステップＳ８０１では、輪郭抽出部１０６で抽出されたＨＴ輪郭候補について、領域分割部１０３で得られた領域ツリー情報から、該ＨＴ輪郭候補を内包し、かつ、ツリー内で最も深いところにあるＧＲＯＵＮＤ領域を選出する。例えば、図１３（ａ）に示すような文書画像の場合、領域分割部１０３では、図１５に示すような領域ツリー情報が得られる。ここで、ＨＴ輪郭候補に対応するのは、ＨＡＬＦＴＯＮＥ１５０９に分類された領域であり、当該ＨＡＬＦＴＯＮＥ１５０９を内包し、かつ、ツリー内で最も深いところにあるＧＲＯＵＮＤ領域とはＧＲＯＵＮＤ１５０６となる。
【００６１】
次に、ステップＳ８０２では、ステップＳ８０１で選出されたＧＲＯＵＮＤ領域の内部にある領域から、ＨＴ輪郭候補の外接矩形と重なるものをすべて選出する。更に、ステップＳ８０３では、ステップＳ８０２で選出された領域の中で最も面積が大きいものを領域Ａとしてその種別を判定する。領域Ａの種別がハーフトーン領域と判定されれば（ステップＳ８０３において「ＹＥＳ」）、ステップＳ８０４に進む。それ以外の場合（ステップＳ８０３において「ＮＯ」）は、選択されたＨＴ輪郭候補に対しては処理を行わずにステップＳ８０９に進む。
【００６２】
ステップＳ８０４では、領域Ａの座標情報を、ＨＴ輪郭候補の外接矩形座標で置き替える。ここで、領域分割部１０３の前段に位置するにおける二値化処理では、輝度値の小さい一定の画素情報は切り捨てられてしまうため、２値画像生成部１０２で生成された二値画像には、ハーフトーン領域に本来は属すべき画素が有意な画素情報として含まれない場合がある。このような二値画像に基づいて領域分割部１０３で抽出されたハーフトーン領域である領域Ａは、本来的なハーフトーン領域より小さくなっている場合がある。一方、輪郭抽出部１０６において抽出されたＨＴ輪郭候補は、輝度値の小さい一定の画像情報まで含めてハーフトーン領域を構成すると予想される範囲を特定しているので、このように領域ＡをＨＴ輪郭候補の座標により置き換えることにより、より正確なハーフトーン領域の特定が可能となる。
【００６３】
ステップＳ８０５において、ステップＳ８０２でＨＴ輪郭候補に重なっている領域が２以上選出されているか否かを判定する。もし２以上の領域が選出されていると判定された場合には（ステップＳ８０５において「ＹＥＳ」）、ステップＳ８０６に移行する。ステップＳ８０６では残りの領域のそれぞれについて、該領域とＨＴ輪郭候補との関係を調べ、完全に内包されるか否かを判定する。もし、領域がＨＴ輪郭候補に完全に内包される場合には（ステップＳ８０６において「ＹＥＳ」）、当該領域はＨＴ輪郭候補で特定されるハーフトーン領域の一部を構成する領域と見なせるので、ステップＳ８０７に移行してその領域情報を破棄する。
【００６４】
一方、領域がＨＴ輪郭候補に完全に内包されない場合、即ち該領域の一部のみがＨＴ輪郭候補に含まれる場合には（ステップＳ８０６において「ＮＯ」）、ステップＳ８０８において、該領域をＨＴ輪郭候補に内包されない画素塊のみで再構成する。また、該領域がＨＴ輪郭候補の内外にまたがる場合は、該領域をＨＴ輪郭候補端にて分割して外部にある画素塊のみにより再構成する。
【００６５】
ステップＳ８０９では、未処理のＨＴ輪郭候補が存在するか否かを判定し、未処理のＨＴ輪郭候補が存在する場合（ステップＳ８０９において「ＹＥＳ」）には、ステップＳ８０１に戻って以上の処理を継続する。一方、未処理のＨＴ輪郭候補が存在しない場合（ステップＳ８０９において「ＮＯ」）には、処理を終了する。
【００６６】
以上が、本発明の実施形態に対応する画像処理システムにおける処理の流れである。次に、例として、図１９のようなカラー画像を、本実施形態に対応して処理した場合について以下に説明する。
【００６７】
まず、入力部１０１において図１９に示すようなカラー文書画像の入力を受け付ける。図１９において１９０１は文書に添付された写真を示している。このカラー文書画像は、二値化部１０２において二値化処理され、図２０に示すような二値画像が得られる。続いて領域分割部１０３において、図２１に示すような領域分割結果が得られる。ここで図１９の写真１９０１に対応する部分に注目すると、図２０の二値画像では、領域２００１において二値化の際に色の薄い部分が飛んでしまっている。これにより、図２１の領域分割結果において得られたハーフトーン領域２１０１は、図１９の写真１９０１に適切に対応したものとはなっていない。
【００６８】
一方、多値エッジ画像生成部１０４では、図１９に示すカラー文書画像から、図２２に示すような多値エッジ画像が抽出される。この多値エッジ画像について二値エッジ画像生成部１０５により２つの閾値（Ｂｔ１及びＢｔ２）が作成される。更に、レベルの高い方の閾値（Ｂｔ１）に基づいて、図２３に示すような二値エッジ画像が得られる。図２３に示す二値エッジ画像の写真部分２３０１に注目すると、色の薄い上方の辺の輪郭情報が失なわれている。しかし、他の３辺は存在するので、当該３辺に基づいて上方の辺の探索が行われる。
【００６９】
上方の辺の探索は、レベルの低い閾値（Ｂｔ２）に基づいて作成された図２４に示すような二値エッジ画像を利用して行う。図２４に示す二値エッジ画像では、図１９の写真部分１９０１に対応する領域２４０１が存在するので、当該領域２４０１に基づいて上方の辺を特定することができる。これによりＨＴ輪郭候補として矩形の座標情報を確実に得ることができる。
【００７０】
ここで、もし図２３に示すようなＳＮ比の高い二値エッジ画像を用いずに最初から図２４に示す画像を利用して、写真部分１９０１に対応する輪郭を抽出しようとすれば、ノイズ等の影響により精度、速度ともに低下してしまい、処理効率が悪化してしまう。これに対して、本実施形態では、図２３に示すようなＳＮ比の高い二値エッジ画像を用いて、上方の辺の位置をある程度特定でき、特定された範囲内において図２４の画像を利用するので、効率よく写真部分１９０１に対応する輪郭を抽出することができる。
【００７１】
最後に、合成部１０７にて、図２２から図２４に基づいて得られた輪郭情報を図２１に示すような領域分割結果と合成することにより、図２５に示すような正しい領域分割の情報を得ることができる。
【００７２】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、文字領域と写真/自然画領域が混在する多値の文書画像に対し、その輝度を適応的に二値化して領域分割処理をおこなうとともに、原画像に微分フィルタなどを施して得たエッジ画像からハーフトーン領域の輪郭を抽出し、先の分割結果を修正する領域分割処理を行うことが可能である。また、輪郭抽出においては、高レベルの閾値と低レベルの閾値とをそれぞれ設定し、最初に高レベルの閾値を用いて輪郭抽出を行って、下地の凹凸の微小なノイズを拾うことなく高速な処理を可能とすると同時に、低レベルの閾値を用いて、低いレベルのエッジから輝度差の小さい輪郭を抽出して輪郭を確定することができる。このような輪郭抽出処理により、位置精度を高めて正確な領域抽出処理を高速に行うことができる。
【００７３】
なお、上記の実施形態の説明では、二値エッジ画像生成部１０５であらかじめ生成された２枚の二値画像を用いて輪郭抽出部１０６の処理を行う場合を説明したが、二値画像の生成を行わずに複数の閾値を生成し、輪郭抽出部１０６において多値エッジ画像より閾値以上の画素をトレースして画素塊抽出を行っても良い。このような構成を採用した場合でも、上記実施形態と全く同等の処理を行うことができる。
【００７４】
また、上記の実施形態の説明では、輪郭抽出部１０６では矩形状のハーフトーン輪郭を抽出する際に、ひとつ黒画素塊が３ないし４辺を備えることをもって輪郭候補決定の処理を行う場合を説明した。しかしながら、もっと少ない辺しかもたない黒画素塊に対しても輪郭候補決定の処理を行うことも可能である。更に、一つの黒画素塊の近傍に存在する黒画素塊の辺をチェックして、複数の黒画素塊から矩形状の輪郭候補を求めてもよい。また、矩形だけではなく円や菱型などの、あらかじめ所定のパターンを定めておき、該パターンに沿う形で輪郭候補をもとめてもよい。この場合も最初の輪郭抽出を高レベルのエッジから行い、輪郭確定の処理を低レベルのエッジから行うことで、より正確な領域抽出処理を高速に実現できる。
【００７５】
［その他の実施形態］
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００７６】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７７】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施形態に対応する画像処理を行うためのブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に対応する二値画像生成部１０２における処理の一例に対応するフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に対応する領域分割部１０３における処理の一例に対応するフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に対応する画素塊抽出・分類処理の一例に対応するフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に対応する領域化処理の一例に対応するフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に対応するエッジ画像生成部１０４における処理の一例に対応するフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に対応する輪郭抽出部１０６における処理の一例に対応するフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態に対応する合成部１０７における処理の一例に対応するフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態に対応する画像処理システムの外観の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に対応する黒画素の８連結塊と白画素の４連結塊の例を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に対応する四角形の黒画素塊と非四角形黒画素塊の例の示す図である。
【図１２】本発明の実施形態に対応する内部白画素塊の整列状態の例を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態に対応する黒画素塊のツリー構造の例を示す図である。
【図１４】本発明の実施形態に対応する領域分割結果の例を示す図である。
【図１５】本発明の実施形態に対応する領域のツリー構造の例を示す図である。
【図１６】本発明の実施形態に対応する微分フィルタの例を示す図である。
【図１７】本発明の実施形態に対応する多値エッジ画像のヒストグラムの例を示す図である。
【図１８】本実施形態に対応する、黒画素塊の３辺に基づいた残りの辺の探索範囲の設定について説明するための図である。
【図１９】本発明の実施形態に対応する入力カラー画像の一例を示す図である。
【図２０】本発明の実施形態に対応する入力カラー画像を二値化した二値画像の一例を示す図である。
【図２１】本発明の実施形態に対応する二値画像を領域分割した結果の一例を示す図である。
【図２２】本発明の実施形態に対応する多値エッジ画像の一例を示す図である。
【図２３】本発明の実施形態に対応する高レベルの二値エッジ画像の一例を示す図である。
【図２４】本発明の実施形態に対応する低レベルの二値エッジ画像の一例を示す図である。
【図２５】本発明の実施形態に対応する領域分割結果の一例を示す図である。
【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】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２１】
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【図２５】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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