(57)【要約】【課題】自動的に雑音を画像から除去する方法およびシステムを提供する。【解決手段】最初に、現在の画素を受け取る（３００）。次に、現在の画素と該現在の画素に関連する近傍の画素を使用することにより現在の画素の活動値を計算する（３１０）。それから、活動値と少なくとも１つの背景パラメータを使用することにより現在の画素が背景の画素である確からしさを示す距離値を計算する（３２０）。距離値は、背景除去のためのソフトしきい値処理フレームワークを提供する。距離値に基づいて現在の画素を修正する（３３０）。【選択図】図２
2005508576.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動的に雑音を除去する方法であって、
ａ）現在の画素を受け取るステップ（３００）と、
ｂ）前記現在の画素と該現在の画素に関連する近傍の画素とを使用することにより現在の画素の活動値を計算するステップ（３１０）と、
ｃ）前記活動値と少なくとも１つの背景パラメータを使用することにより前記現在の画素が背景画素である確からしさを示す距離値を計算するステップ（３２０）と、
ｄ）前記距離値に基づいて前記現在の画素を修正するステップ（３３０）と
を含み、
前記距離値は、ソフトしきい値処理フレームワークを提供する
方法。
【請求項２】
前記現在の画素に基づいて前記背景パラメータを更新するステップ（３４０）、
をさらに含み、
前記更新された背景パラメータを採用して次の現在の画素の前記距離値を計算する
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記現在の画素は輝度成分と色度成分を含み、
前記現在の画素と該現在の画素に関連する近傍の画素を使用することにより前記現在の画素の活動値を計算するステップは、
前記現在の画素の輝度成分に基づいて局所活動を計算すること、および、前記局所活動に基づいて前記活動値を計算すること
を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記現在の画素は輝度成分と色度成分を含み、
前記活動値と少なくとも１つの背景パラメータを使用することにより前記現在の画素が背景画素である確からしさを示す距離値を計算するステップは、
前記現在の画素の輝度成分と色度成分に基づいて、正規化されたユークリッド距離の２乗を計算すること、および
前記正規化されたユークリッド距離の２乗と前記活動値を含む式との和を生成すること
を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記現在の画素はＬ成分、ａ成分、ｂ成分により表され、
前記距離値に基づいて前記現在の画素を修正するステップは、
前記現在のＬ成分と前記距離値に基づいて、修正されたＬ成分を生成すること、
前記現在のａ成分と前記距離値とに基づいて、修正されたａ成分を生成すること、および
前記現在のｂ成分と前記距離値とに基づいて、修正されたｂ成分を生成すること
を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
輝度−色度空間内で適用される
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記輝度−色度空間はＣＩＥＬａｂ色空間またはＹＣｒＣｂ色空間のいずれか一方である
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記現在の画素を受け取るステップは、
前記現在の画素を含む画素の現在の線分を走査すること、および
前記現在の線分の上部の第１の画素の線分と前記現在の線分の下部の第２の画素の線分の少なくともいずれか一方を走査すること
を含む
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記現在の画素と該現在の画素に関連する近傍の画素を使用することにより前記現在の画素の活動値を計算するステップは、
前記現在の画素と該現在の画素を中心とする画素の正方形のウィンドウに基づいて前記現在の画素の活動値を計算すること
を含む
請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記距離値に基づいて前記現在の画素を修正するステップは、
前記現在の画素が背景の画素である確率に基づいて前記現在の画素値を調整すること
を含む、
請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理に関し、特に自動背景除去の方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナや複写機は、職場と家庭の両方で有用な事務機能を提供するよく知られた事務機器である。
これらスキャナと複写機の重要な構成要素の１つが、走査された文書から自動的に雑音（不要な情報）をフィルタリングする画像処理である。
【０００３】
背景除去の第１の目的は、走査された文書からの雑音の除去である。
雑音については、第１に、背景雑音の問題がある。
第２に、元の文書が非常に薄いことに起因する滲み出しの問題がある。
【０００４】
文書の雑音の１つの例は「滲み出し」と一般的に呼ばれ、走査される文書が非常に薄い用紙（たとえば、雑誌などのページ）の場合に通常発生する。
走査中の文書の裏面の文字や図が滲み出すと、その時点の表面の図や文字の一部として表れる。
以上からわかるように、この「滲み出し」は、複写つまり走査された文書の品質を著しく損なう。
【０００５】
元の文書における雑音の他の例としては、白い用紙上のコーヒーのシミがある。
シミが付いた領域は、文書のその残りの背景の部分よりも濃く見える。
このシミが検知されず除去されない場合、走査結果の画像には、シミのある位置に濃い点が現れることになる。
他の例では、色付きの背景（たとえば、緑色の用紙に印刷された文書）も、誤って雑音と見なされる可能性がある。
【０００６】
カラースキャナやカラー複写機の出現により、画像処理により除去すべき色付きの背景と残すべき色付きの図や写真等を区別しなければならなくなり、この問題は深刻化している。
【０００７】
画像処理ソフトウェアが、重要な内容を誤って削除せずに自動的に雑音（たとえば、背景や滲み出し）を除去することが望ましい。
残念ながら、以下で詳細に説明するように、従来技術のアプローチは、さまざまな短所を持つ許容可能な解決方法だけしか提供しない。
【０００８】
背景除去、つまり雑音除去に対しては３つの主な従来技術のアプローチが存在する。
これらのアプローチの各々について、以下で簡単に説明し、それらのそれぞれの欠点を記載する。
【０００９】
H. Ancinの「Document Segmentation System」という表題の米国特許第５，９５６，４６８号（１９９９年９月）は、ウィンドウベースのアルゴリズムを背景除去と文字強調に対して使用している。
残念ながら、この技法は、強調の決定に、文書全体をより低い解像度で走査すること（一般に「事前走査」と呼ばれる）が必要となる２パスアプローチである。
自動文書送りを採用するスキャナと複写機の出現により、ユーザにスキャナや複写機に文書を２回給紙することを要求することは、少なくとも不利であり、簡単にはユーザに受け入れてはもらえない可能性がある。
さらに、そのようなアプローチには追加のメモリが必要になる。
【００１０】
R. Klein、K. A. Wilds、M. Higgins-Luthman、D. C. Williamsの「Method for Background Suppression in an Image Data Processing System」という表題の米国特許第５，１５７，７４０号（１９９２年１０月）と、B. L. Farrellの「Programmable Apparatus for Determining Document Background Level」という表題の米国特許第５，２８２，０６１号（１９９４年１月）もウィンドウベースのアルゴリズムを使用しているが、近傍情報に基づいて画素を「背景」画素または「信号」画素に明示的に分類している。
これらのアプローチの主な欠点は、そのようなシステムにおける分類の誤りに起因して、しばしば好ましくないアーチファクトが生じることである。
そのようなアーチファクトには、走査された文書の領域内の雑音（１と０）領域がある。
その領域では画像処理により、ある画素は背景として分類され、そのため以降で白に設定されるが、一方、その領域の他の画素は、影響を受けたり修正されない重要な情報として分類される。
【００１１】
N. Ikeshoji、T. Yamamoto、T. Kamiuchi、N. Hamada、K. Honda、H. Yamakawaの「Method and Recording Medium for Separating and Composing Background and Character Image Data」という表題の米国特許第５，７６１，３３９号（１９９８年６月）は非線形フィルタを使用して各画素での背景値を予測し、次にこの背景画像を元の画像から引き算して背景を白にすることで画像内のシミを除去する。
このアプローチでは、文字と線分に対しては許容可能な結果が得られるが、このアプローチでは走査された写真、ハーフトーン、塗りつぶしの領域ではアーチファクトが生じる可能性がある。
たとえば、鮮明な赤の物体は、輪郭は赤になるが、中央部分が攪乱効果により背景色（たとえば白）に設定される。
同様に、鮮明な青のシャツを着た人物の写真は、青い輪郭の白いシャツとして表示される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
以上に基づいて、ハードしきい値処理に起因するアーチファクトを回避し、重要な内容を除去せずに、走査された写真、ハーフトーン、および塗りつぶしから雑音を正確に除去し、前述の欠点を克服するソフトしきい値処理を採用する自動的に背景を除去する方法およびシステムの必要性が依然として存在する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一態様または特徴は、事前走査の必要がないスライディングウィンドウの使用である。
その結果、画像全体をバッファに収容する代わりに、数画素分の行をバッファに収容するだけですむ。
【００１４】
本発明のその他の態様は、確率的フレームワークなどのソフトしきい値処理フレームワークを使用して画素が背景である確率を予測する。
ソフトしきい値処理を使用することにより、ハードしきい値処理とそれに起因する「ハード」分類ではなく「ソフト」分類が実現され、ハードしきい値処理のアプローチに共通するアーチファクト（たとえば、背景の分類誤りが発生しやすい文書内の雑音の多い領域）を回避することができる。
【００１５】
本発明は、ソフトしきい値処理フレームワーク、活動値、活動値に基づく距離値を採用することにより雑音を自動的に除去する方法およびシステムを提供する。
第１に、現在の画素を受け取る。
第２に、現在の画素と現在の画素に関連する近傍の画素（たとえば、現在の画素を中心とする正方形のウィンドウ）を使用することにより現在の画素の活動が確定される。
【００１６】
活動値は、走査されたハーフトーン領域の一部である画素値の決定に利用される。
第３に、活動値と少なくとも１つの背景パラメータを使用することにより、現在の画素が背景の画素である確からしさを示す距離値を計算する。
第４に、画素値と距離値に基づいて、現在の画素が選択的に修正される。
背景パラメータは、距離値に基づいて更新される。
【００１７】
本発明は、添付の図面において、限定的ではなく例示として示されており、同様の符号は同様の要素を示している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下では、本発明の完全な理解のために、説明を目的とした多くの具体的詳細が記述される。
しかし、本発明はこれらの具体的な詳細なしに実施可能なことは当業者には明らかである。
他の例では、本発明が必要以上にあいまいになるのを避けるため周知の構造と装置がブロック図の形式で示されている。
【００１９】
本発明の一態様によると、画素のスライディング近傍（たとえば正方形のウィンドウ）を利用して現在の画素が背景画素である確率が推定される。
明示的な分類を避けることにより、本発明の自動背景除去（ＡＢＲ）は、従来技術の「分類としきい値」の仕組みよりも堅牢な結果とより少ないアーチファクトを実現する。
さらに、本発明のＡＢＲ機構は、スキャナのハードウェアの修正の費用と、従来技術の２パスアプローチで必要なステップである文書の２値化に起因する低品質を回避する単一パスのアプローチを実現する。
本発明で利用されるパラメータも、ページが処理されるにつれて動的に更新される。
【００２０】
本発明の別の態様によると、文書の変化に迅速に適応可能な確率的アプローチが実現される。
文書に適応するこの確率的アプローチは、文書上の滲み出しやシミによるアーチファクトを実質的に除去することができる。
さらに、データに対する適応速度も制御可能であり、そのためアルゴリズムは初期にはより速く適応し、より多くの画素を検査するようになるにしたがって遅いペースに落ち着く。
適応速度の調整を可能にすることにより、本発明はＡＢＲ機構がデータに過度に適合する（over-fitting）のを防止する。
【００２１】
事務機器１００
図１は、自動背景除去の方法およびシステムを実施することができる事務機器１００のブロック図である。
事務機器１００は、命令を実行するプロセッサ１１０と、プログラムおよびデータを保存するメモリ１２０とを備える。
【００２２】
メモリ１２０は、本発明の自動背景除去機構１４０を備える。
事務機器１００は、たとえば、スキャナ、複写機、複合機とすることができる。
【００２３】
本発明の自動背景除去の方法およびシステムは、特定の事務機器（たとえば、スキャナや複写機）に関連するドライバプログラムの一部として、または画像処理アプリケーションソフトウェアの一部としてソフトウェアに実施されるのが好ましい。
そのため、本発明の自動背景除去の方法およびシステムの例示的な実施形態は、以下でソフトウェアプログラムとして説明する。
【００２４】
しかし、本発明は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、それらの組み合わせに実施することができることを理解することができる。
ファームウェアに実施されるときには、本発明の教えるところを実現するプログラムは、たとえばマイクロコントローラやデジタルシグナルプロセッサに組み込むことができる。
ファームウェアに実施されるときには、本発明の教えるところは、たとえば、ハードウェア配線により特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）やその他のカスタムハードウェアとして実現することができる。
【００２５】
自動背景除去プログラム
図２は、本発明の一実施形態により構成された自動背景除去プログラム１４０の例をより詳細に示すブロック図である。
自動背景除去プログラム１４０は、以下でより詳細に説明する現在の画素、近傍の画素、動的背景パラメータ（たとえば、予測される背景色）を受け取る画素修正モジュール２１０を備える。
これらの入力に基づき、画素修正モジュール２１０は、選択的に現在の画素値を変更して、修正された画素値を生成する。
【００２６】
自動背景除去プログラム１４０は、修正された現在の画素値に基づき背景しきい値を自動的に更新するための背景更新モジュール２２０も備える。
【００２７】
背景更新モジュール２２０は、現在の画素値と動的背景しきい値に基づいて、現在の画素が背景画素である確率を計算する確率決定モジュール２３０を備えている。
【００２８】
自動背景除去処理
図３は、図１の自動背景除去プログラムにより実行されるステップを示す流れ図である。
ステップ３００で、現在の画素値を受け取る。
ステップ３１０で、上記現在の画素と現在の画素に関連する近傍の画素を使用して現在の画素の活動値を計算する。
ステップ３２０では、活動値と少なくとも１つの動的背景パラメータを使用して現在の画素が背景の画素である確からしさを示す距離値を計算する。
距離値は、自動背景除去用のソフトしきい値処理フレームワークを提供する。
【００２９】
ステップ３３０では、距離値と現在の画素値に基づいて修正された現在の画素値を計算する。
ステップ３４０では、現在の画素値に基づいて動的背景パラメータが更新される。
ステップ３５０では、現在の画素値が修正された現在の画素値に置き換えられる。
【００３０】
背景除去は、文書が走査されるにつれて実行する必要があると仮定する。
複写への適用では、たとえば、画像全体がバッファに保存されることがないため、どのような処理も、画像の数行だけを１度に使用して実行しなければならない。
本発明の自動背景除去（ＡＢＲ）の方法およびシステムは画素のスライディング近傍を使用する。
【００３１】
この近傍は、任意の形状で任意の数の画素のウィンドウとすることができる。
たとえば、ウィンドウは、現在の画素値をウィンドウの中心とする正方形の画素（たとえば、３×３の正方形の画素または５×５の正方形の画素）とすることができるが、このような画素に限定されるものではない。
ただし、ウィンドウ内で使用される画素の数とウィンドウの正確なジオメトリとは、特定の適用対象に合わせて変更可能である。
【００３２】
背景色と変動は画像の走査中にデータから予測され、予測される範囲の画素が所定の色（たとえば白）に設定される。
本発明のＡＢＲの方法およびシステムは、ＣＩＥＬａｂまたはＹＣｒＣｂなどの輝度−色度空間内で動作することが好ましい。
【００３３】
図７は、本発明の一実施形態による自動背景除去機構を実施するためのアプローチを示すブロック図である。
たとえば、このアプローチは、自動背景除去システム１４０により利用可能である。
このアプローチでは、画素Ｐを中心とするスライディングウィンドウを使用して、新しい画素値Ｐ'を計算する。
【数１】
2005508576.tif 000003
の内のパラメータは、予測される文書の背景色を示す輝度−色度空間内の平行６面体を定義する。
【００３４】
好ましい実施形態では、本発明のＡＢＲ機構は、輝度−色度空間内の平行６面体を構築することで、予測される背景色を指定する。
本発明の新規の１態様により、ＡＢＲ機構は、走査の進行につれて平行６面体の境界を自動的に調整する。
その結果、予測される背景色は、走査ごとに変化する。
【００３５】
このように、本発明のＡＢＲは、走査される文書に適応する。
初期には、ＡＢＲはデータ（たとえば画素値）に非常に急速に適応する。
その後、走査が進行するにつれて、ＡＢＲの適応速度は減少つまり低下する。
【００３６】
本発明のＡＢＲの重要な態様は、ＡＢＲは平行６面体の境界を活動値と組み合わせて使用して、所定の画素が背景画素である確率を予測する。
活動値は、走査されたハーフトーン領域の一部である光の値の正確な検出に使用される。
【００３７】
その結果、ハーフトーン領域はページに意図的に印刷される値を表すため、本発明のＡＢＲはハーフトーン領域を白に設定することがない。
しかし、用紙の色と滲み出しは活動値が低い雑音を形成するため、本発明のＡＢＲは用紙の色と滲み出しを検出する。
【００３８】
好ましい実施形態では、背景色は、平行６面体の境界を定義する６つの値で表される。
ＣＩＥＬａｂ表現の場合、平行６面体は次の式で表現することができる。
【００３９】
【数２】
2005508576.tif 000004
【００４０】
局所活動は、画素の輝度成分から計算される。
ＰＬ＝Ｌｉ、ｊを位置ｉ、ｊの画素Ｐの輝度値とすると、活動値は次のように表すことができる。
【００４１】
【数３】
2005508576.tif 000005
【００４２】
ここで、総計は、画素ウィンドウ全体を対象にする。
ここでは、定数の値Ｋ＝８＊（ウィンドウ内の画素数）を使用する。
【００４３】
局所活動Ａを使用して、基本的にＡを平滑化した活動値Ａｃｔを更新する。
【００４４】
【数４】
2005508576.tif 000006
【００４５】
背景色のパラメータ
【数５】
2005508576.tif 000007
と局所活動Ａが与えられると、距離値Ｄにしたがって画素は白に設定される。
【００４６】
【数６】
2005508576.tif 000008
【００４７】
ここで、
【数７】
2005508576.tif 000009
は、背景色パラメータ
【数８】
2005508576.tif 000010
により定義される平行６面体の中心である。
【００４８】
好ましい実施形態では、距離尺度または距離値は、正規化されたユークリッド距離の２乗に活動項を加えたものである。
ただし、活動値が組み込まれていれば当該技術分野でよく知られた他の距離尺度を代わりに使用することも可能である。
【００４９】
本実施形態では、大きな値のＤは、平行６面体により与えられる「望ましい」値から離れている画素あるいは活動値が高い画素に対応する。
平行６面体は、背景画素（用紙の色）を表すために定義されているので、Ｄの値が大きい場合は、おそらく背景画素ではない画素を表し、Ｄの値が小さい場合は、背景画素の可能性が高い画素に対応する。
【００５０】
たとえば、ステップ３３０で、ＣＩＥＬａｂ画素値は、Ｄの値に基づいて更新することができる。
具体的には、第１に重み係数ｗｔ＝Ｃ／（Ｃ＋Ｄ）を計算する。
ここで、Ｃはスカラ定数である（Ｃ＝２を使用）。
ただし、Ｄが増加するにつれて、重み係数はゼロに近づく。
ＣＩＥＬａｂ空間内の新しい画素値（０〜２５５の範囲に収まるようにシフトされスケーリングされている）は、以下の式で与えられる。
【００５１】
【数９】
2005508576.tif 000011
【００５２】
ここで、白は（Ｌ＝２５５、ａ＝０、ｂ＝−３２）となる。
【００５３】
ただし、Ｄ→０となると、新しいＣＩＥＬａｂ値は白に近づく。
非常に大きなＤに対しては、ＣＩＥＬａｂ値は変化しない。
したがって、背景である確率がより高い画素は白に設定され、他の画素は変化しない。
再マッピングは、連続した重み係数に基づいているので、本発明のＡＢＲでは、背景画素と非背景画素へのハード区分が原因で発生する可能性のある疑似輪郭を回避する。
【００５４】
たとえば、ステップ３４０で背景パラメータ
【数１０】
2005508576.tif 000012
を観測された画素値に基づいて更新することができる。
【００５５】
用紙の色、したがって背景のＣＩＥＬａｂ値は、走査ごとに変化する可能性があるので、本発明のＡＢＲの方法およびシステムは、走査の進行につれてパラメータを予測することで変化する条件に適応する。
【００５６】
図８は、本発明の一実施形態による背景パラメータの自動更新のためのアプローチを示すブロック図である。
この適合手順の例では、Ｐｒ（Ｘ＝ｘ｜Ｙ＝ｙ、Ｚ）は、所与のパラメータＺと確率変数Ｙ＝ｙの場合に、確率変数Ｘがｘに等しい確率である。同様に、ブロック８１０では、
【数１１】
2005508576.tif 000013
は、Ｐが所与の値で、背景パラメータ
【数１２】
2005508576.tif 000014
の場合に、Ｐが背景画素である確率である。
【００５７】
確率αがゼロに近いと、更新されたパラメータは実質的に変化しない。
逆に確率が１に近いときには、対応する画素値Ｐ＝ｐを使用してパラメータが修正される。
ブロック８２０で利用される修正式は、
【数１３】
2005508576.tif 000015
の各要素について同一の形態を取ることができる。
一般変数Ｔが、
【数１４】
2005508576.tif 000016
の任意の要素を表すときには、Ｔの更新された値は、以下の式で表すことができる。
【００５８】
【数１５】
2005508576.tif 000017
【００５９】
適応パラーメータγが時間の経過につれて変化することにより、適応は初期には急速で、走査の進行にともなってその速度が低下する。
γの値が小さくなると、適応は速くなる。
γの２つの異なる値をパラメータの更新に使用することで、雑音の多い走査に対して背景色の平行６面体を大きくすることができる。
輝度成分については、更新は以下の式で表すことができる。
【００６０】
【数１６】
2005508576.tif 000018
【００６１】
【数１７】
2005508576.tif 000019
【００６２】
図４は低雑音データの場合の背景色の限界について画素値対標本数の例を示したグラフである。
単一γ値の場合の最大境界４００、単一γ値の場合の最小境界４１０、２つのγ値の場合の最大境界４２０、２つのγ値の場合の最小境界４３０を示す。
【００６３】
図５は、高雑音データの場合の背景色の限界について画素値対標本数の例を示したグラフである。
単一γ値の場合の最大境界５００、単一γ値の場合の最小境界５１０、２つのγ値の場合の最大境界５２０、２つのγ値の場合の最小境界５３０を示す。
【００６４】
パラメータの更新に２つの異なるγ値を使用することで、画素の標本の変動が増加すると平行６面体の大きさが増大する。
たとえば、図４に示した画素値の集合は、図５に示した画素値の集合と同一の平均値を持つが、図５に示した画素値の集合は変動が大きい例を示している。
ただし、単一のγ値の使用に関連した最小と最大の境界値は、両方のデータ（つまり、低ノイズデータと高ノイズデータの両方）の集合に対して同じ値に収束する。
【００６５】
それに対して、２つのγ値の使用に関連した最小と最大の境界値は、異なるデータの集合に対して異なる値に収束する（つまり、データの標本の変動が増加すると、最小と最大との境界値の間が増大する）。
たとえば、最大境界５２０と最小境界５３０との間の距離は、最大境界４２０と最小境界４３０との間の距離よりも大きく、２つのγ値の場合の境界はデータの変動によって異なることを示している。
【００６６】
これらのグラフは、輝度成分に対して２つの異なる値のγを使用する利点を示している。
２つの色度成分も、同様の形態で処理される。
γ１とγ２の値は、（ａｍａｘ−ａｍｉｎ）の現在値に基づいている。
【００６７】
初期には、背景色は未知のため、この差は大きい。
走査が進行するにつれて、パラメータは、実際の背景色を中心とした狭い範囲に収束する。
この差が減少するとγ１とγ２が増加するように設定することで、走査の進行につれて適応全体の速度が減少する。
好ましい実施態様では、γ１とγ２の値は以下のように設定される。
【００６８】
【数１８】
2005508576.tif 000020
【００６９】
前述の更新式のパラメータβ１とβ２は、最大値と最小値が同一の数値に収束するのを防止するのに使用される。
パラメータβ１とβ２は、β１＝０．９５とβ２＝１．０５のように設定されることが好ましい。
その代わりに、背景の予測される変動に基づいて、以下のようにパラメータβ１とβ２の値を調整することもできる。
【００７０】
【数１９】
2005508576.tif 000021
【００７１】
νの値を変更することで、最大パラメータと最小パラメータがより近づくように、あるいはより離れるようにさらに調整することができる。
一般的に、値がさらに離れると、白または白の近傍に設定される画素が増加する。
好ましい実施形態では、νの値はν＝０．０５に設定される。
【００７２】
本発明のＡＢＲ機構の１つの態様に、画素Ｐが背景画素である確率αの計算がある。
この計算は、画素値の特定の確率モデルに基づくことができる。
たとえば、確率αは、以下のように計算することができる。
【００７３】
【数２０】
2005508576.tif 000022
【００７４】
ここでｂｇは背景画素を示し、
【数２１】
2005508576.tif 000023
は非背景画素を示す。
Ｌ＜Ｌｍｉｎ、ａ＜ａｍｉｎ、ａ＞ａｍａｘ、ｂ＜ｂｍｉｎ、ｂ＞ｂｍａｘの条件のどれかが成立する場合、α ０に設定する。
ただし、非常に色の薄い画素が背景となる確率をゼロに設定すべきではないため（つまり、用紙の色よりも薄い内容は印刷不可能）、Ｌｍａｘの処理は異なる。
【００７５】
これらの条件のどれもが成立しない場合、輝度成分だけを使用してαを近似することができる。
ただし、３つの成分をすべて使用すると、確率がゼロに近い画素と確率が１に近い画素との間の遷移領域が小さくなりすぎることがある。
そのため、好ましい実施形態では、以下の簡略化した式を使用すると、より良好な結果が得られる。
【００７６】
【数２２】
2005508576.tif 000024
【００７７】
【数２３】
2005508576.tif 000025
【数２４】
2005508576.tif 000026
および、
【数２５】
2005508576.tif 000027
をモデル化することが重要である。
【００７８】
【数２６】
2005508576.tif 000028
であるので、別途モデル化する必要はない。
以下の分布を使用することができる。
【００７９】
【数２７】
2005508576.tif 000029
【００８０】
輝度値は０から２５５までの任意の整数値をとるため、各密度関数は、合計が１になるように適切にスケーリングされる。
【００８１】
図６は、背景画素についての確率密度関数の例示的な確率対輝度のグラフを示している。
この例では、背景画素の密度関数は、、ＬｍｉｎとＬｍａｘとの中間点で頂点に達する三角形の分布を持つ。
具体的には、図６は、Ｌｍｉｎ＝２１０とＬｍａｘ＝２３０の場合の
【数２８】
2005508576.tif 000030
の密度関数を示している。
【００８２】
上述の確率密度を使用すると、本発明のＡＢＲ機構による背景パラメータ
【数２９】
2005508576.tif 000031
についての完全な更新手順は以下のようになる。
【００８３】
ラスタ順の各画像画素Ｐについて、
１．局所活動Ａを計算し、それを使用して活動値Ａｃｔを更新する。
２．距離値Ｄを計算する。
３．この画素について、Ｌ'、ａ'、ｂ'を計算する。
４．更新式と
【数３０】
2005508576.tif 000032
の計算値を使用して、新しい背景パラメータ
【数３１】
2005508576.tif 000033
を計算する。
５．
【数３２】
2005508576.tif 000034
を更新する。
６．新しく計算された値
【数３３】
2005508576.tif 000035
で
【数３４】
2005508576.tif 000036
を置き換える。
７．出力画像内の画素値Ｐ＝ｐに対するｐ'＝（Ｌ'、ａ'、ｂ'）を置き換える。
【００８４】
変動パラメータνとウィンドウのサイズの両方を修正して、アルゴリズムの動作を変更することができる。
予測されるように、背景の変動パラメータνを大きい値に設定すると、白に設定される画素が増加する。
【００８５】
ウィンドウサイズは、通常３×３または５×５に設定されるが、サイズごとに他のサイズに対する利点がある。
ウィンドウが小さいと、必要なメモリバッファおよび処理が減少するだけでなく、分解能が向上する。
その結果、文字間の背景画素の検出性能が向上する。
しかし、ウィンドが大きいと、ハーフトーンの除外性能が向上し、その結果、白に設定されるハーフトーン領域が減少する。
【００８６】
本発明の、走査された文書から背景を除去するための非常に堅牢なシステムと方法について説明した。
ＡＢＲ機構は文書が走査されるにつれて文書に対して自動的に調整され、背景の用紙色を白に設定する。
しかし、ハーフトーンパターンで表示される画素は除外される。
ただし、変動パラメータとウィンドウサイズを調整して、既知の走査プラットフォームや既知の種類の文書について結果を改善することができる。
【００８７】
前述の部分では、特定の実施形態を参照して本発明を説明した。
しかし、本発明のより広い範囲から逸脱することなく、それらの実施形態に対してさまざまな修正と変更が可能なことは明らかである。
したがって、本明細書と図面は、限定的にではなく、例示的なものと考えるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】自動背景除去の方法およびシステムを実施することができる事務機器のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態により構成された例示的な自動背景除去プログラムをより詳細に示すブロック図である。
【図３】図１の自動背景除去プログラムにより実行されるステップを示す流れ図である。
【図４】低雑音データの場合の背景色の限界についての例示的な画素値対標本数のグラフである。
【図５】高雑音データの場合の背景色限界についての画素値対標本数の例を示したグラフである。
【図６】背景画素についての確率密度関数の例示的な確率対輝度のグラフである。
【図７】本発明の一実施形態による自動背景除去機構を実施するためのアプローチを示すブロック図である。
【図８】本発明の一実施形態による背景パラメータの自動更新のためのアプローチを示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８９】
１００・・・事務機器
１０４・・・パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、
１１０・・・プロセッサ、
１２０・・・メモリ、
１４０・・・自動背景除去システム、
２１０・・・画素修正モジュール、
２２０・・・背景更新モジュール、
２３０・・・確率決定モジュール、
【図１】
2005508576.tif 000037
【図２】
2005508576.tif 000038
【図３】
2005508576.tif 000039
【図４】
2005508576.tif 000040
【図５】
2005508576.tif 000041
【図６】
2005508576.tif 000042
【図７】
2005508576.tif 000043
【図８】
2005508576.tif 000044
【国際公開パンフレット】
2005508576.tif 000045
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2005508576.tif 000071
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2005508576.tif 000072
【国際調査報告】
2005508576.tif 000073
2005508576.tif 000074