(57)【要約】【課題】  スキャンされた文書のデジタル画像から背景雑音を除去する。【解決手段】  本発明にかかる方法は、第１のフェーズの間（画像記憶前）に、統計データを得て、背景雑音除去トーンマップ関数を導出し、第２のフェーズの間（画像記憶後）に、第１のフェーズで導出されたトーンマップを使用して、背景雑音除去を行う。具体的には、第１段階の間に、統計データが、スキャンされた文書画像データから得られ、この統計データから、画像全体のための背景雑音除去トーンマップ関数が導出される。そして、画像データおよびトーンマップ関数は、記憶される。第２段階の間に、ユーザの選択に基づいて、画像データおよびトーンマップ関数を取り出し、トーンマップ関数を使用してデジタル画像のピクセル値を変換することにより、背景雑音が除去される。
2005519406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のピクセル値を含んだ対応する画像データを有し、かつ、付随する背景を有するスキャンされた文書に対応するデジタル画像を処理する方法であって、
画像データを解析して、統計データを得ること、
統計データに基づいて、画像全体のための背景雑音除去トーンマップ関数を導出すること、
画像データおよびトーンマップ関数を記憶すること、および
ユーザの選択として、
第１の場合には、画像のレンダリング前にトーンマップ関数を使用してピクセル値を変換して、画像から背景雑音を除去し、
第２の場合には、レンダリング前の背景雑音除去を迂回する
選択を提供すること
を備える方法。
【請求項２】
画像データの解析中に、画像データを前処理すること、および、画像データの前処理から得られた中間結果を使用して、統計データを得ること
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
対応するルックアップテーブルを生成して、ルックアップテーブルを画像データと共に記憶することによって、トーンマップ関数を記憶すること
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項４】
選択された文書フォーマットに従って、画像データおよびトーンマップ関数を記憶すること
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項５】
画像データを解析することは、大域背景トーン値を見積もること
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項６】
トーンマップ関数は、大域背景トーン値から導出される
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ユーザの選択に応じて、画像データのレンダリング結果を見ることを可能にするユーザインターフェースを提供すること
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
背景雑音除去の選択をページごとに可能にするオプションを含むユーザインターフェースを提供すること
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
複数のピクセル値を含んだ対応する画像データを有し、かつ、付随する背景を有するスキャンされた文書に対応するデジタル画像を処理する方法であって、
画像データを解析して、統計データを得ること、
画像データおよび統計データを記憶すること、および、
ユーザの選択として、
第１の場合には、記憶された統計データから背景雑音除去トーンマップ関数を導出することによりピクセル値を変換して、画像から背景雑音を除去し、
第２の場合には、レンダリング前の背景雑音除去を迂回する
選択を提供すること
を備える方法。
【請求項１０】
統計データは、画像データから導出された大域背景トーン値である
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
統計データは、画像データから導出された少なくとも１つのヒストグラムである
請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
画像データの解析中に、画像データを前処理すること、および、画像データの前処理から得られた中間結果を使用して、統計データを得ること
をさらに備える請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
ユーザの選択に応じて、画像データのレンダリング結果を見ることを可能にするユーザインターフェースを提供すること
をさらに備える請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
背景雑音除去の選択をページごとに可能にするオプションを含むユーザインターフェースを提供すること
をさらに備える請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
複数のピクセル値を含んだ対応する画像データを有し、かつ、付随する背景を有するスキャンされた文書に対応するデジタル画像を処理するシステムであって、
画像データを解析して統計データを得る統計解析部と、
統計データに基づいて、画像全体のための背景雑音除去トーンマップ関数を導出する関数導出部と、
画像データおよびトーンマップ関数を記憶するデータ記憶部と、
第１の場合には、画像から背景雑音を除去し、第２の場合には、レンダリング前の背景雑音除去を迂回することを選択するためのユーザインターフェース部と、
ユーザの選択に応じて、記憶部から取り出された画像データから雑音を除去する背景雑音除去部と
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システムおよび画像処理方法に関し、具体的には、本開示は、ユーザの選択によって、スキャンされた文書画像から不要な背景画像データを除去するシステムおよび方法を提供する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナおよび複写機は、職場および家庭の双方において有用な事務機能を提供する既知の事務機器である。これらスキャナおよび複写機の１つの重要な構成要素は、スキャンされた文書から雑音（不要な情報）を自動的にフィルタリングする画像処理である。
【０００３】
両面文書、すなわち、用紙の両面にテキストおよび／または絵で表した内容を有する文書は、原文書の高品質の複写物を生成するための課題を提示する。両面文書がコピー機またはスキャナでスキャンされると、原文書のスキャンされた面には存在しなかった視覚的雑音が、複写物に現れることがある。視覚的雑音は、デジタル的に取り込まれたテキストおよび／または絵で表した内容が、スキャンされた面の反対側の面に印刷された結果生じ得るものであり、このことは、一般にブリードスルー（bleed-through）と呼ばれる。ブリードスルーは、白または非常に明るい色の背景を有する文書の複写物に、より多く発生する。これに加えて、スキャンされる文書の厚さが、ブリードスルー効果の強度を増すことがある。薄い用紙の方が厚い用紙よりも透明度が増すからである。さらに、紙の文書をスキャンすると、その紙は、各紙の種類に対するスキャナの較正が不正確である結果、一般に、正確な白として取り込まれない。白でない背景とブリードスルーの双方が組み合わさることによって、スキャンされた文書の視覚的品質が低下する。特に、わずかに白からずれた色が、通常、広く点在したドットとしてプリンタによりレンダリングされるため、スキャンされた文書の印刷時に顕著である。
【０００４】
ある既知の背景雑音除去法は、スキャンして取り込まれた文書の背景色を、文書画像の局所的または全体的なトーン統計値の解析によって見積もること、そして、見積もった背景色またはより明るいトーンを純粋な白にマッピングする局所的または大域的なトーンマッピングを適用することから成る。
【０００５】
図１Ａは、あるタイプの従来技術のスキャンシステムまたは複写機システムの手順を示しており、この手順には、スキャニング１０、画像処理１１、レンダリング１２および文書画像の表示または印刷１３が含まれる。このタイプのシステムは、すべての操作が、システム（例えば、複写機）内において、非可逆的な単一の処理パスで行われるので、通常「シングルパス」と呼ばれるタイプの処理手法を使用することが多い。「シングルパス」法を使用して設計されたシステムは、一般に、少量のバッファリングされた画像データの処理のみが可能である。画像の圧縮、伝送、伸張またはオフライン計算処理をする必要がないように、画像全体は記憶されず、すべての処理はシステム内で行われる。多くの場合、処理は漸増的に行われ、処理されたデータは、直ちに印刷される。図１Ａに示すように、背景雑音の除去は、画像処理中に行われる。これまでは、この背景雑音除去法は、「シングルパス」タイプのシステムにおいて非可逆的であった。換言すると、背景雑音除去法が一旦実行されると、シングルパス処理法が、視覚的に重要な情報を失わせる可能性を潜在的に有するため、文書の原画像データは、もはや利用することができなくなる。文書画像の種類が、一般的な背景雑音除去プロセスに適しておらず、除去結果の質が一般に良くないと、背景雑音除去が望ましくないものとなり得る場合もある。しかしながら、このシステムでは、背景雑音除去法が満足のいくように行われない場合でも、ユーザは、背景除去プロセス中に失われた視覚的情報を回復又は使用する選択肢を有しない。
【０００６】
図１Ｂは、アドオン式背景除去機能を使用することによって既存のスキャンシステムで構成することができる別のタイプの既知のスキャンシステムまたは複写機システムの手順を示している。このタイプのシステムによれば、画像データは、記憶され、背景除去操作の実行に利用可能である。しかしながら、背景除去操作は、本システム内で効率的には実行されない。具体的には、文書画像は、スキャンされて（１４）、画像を強調するために処理される（１５）。スキャンおよび処理の後、処理された画像データは、記憶される（１６）。背景雑音除去１７は、記憶された画像にアクセスして、背景雑音除去関数を導き出すのに必要な統計操作のすべてを実行することによって行われる。これらの操作は、多くの場合、高度な計算を要する複雑な統計的画像データ解析を必要とする。したがって、図１Ｂに示すシステムで背景雑音除去が行われるごとに、これらの高度な計算ステップが繰り返される。多く場合、背景雑音除去中に行われる解析は、画像処理ステップ１５中に行われる解析と類似するか、または、同じである。しかしながら、これらの高度な計算解析ステップおよび処理ステップは、このタイプの従来技術の処理手法では、背景除去のすべてが、画像が記憶された後に実行され、前の解析結果は、背景雑音除去中の使用のために、利用可能とされていないため、繰り返されることになる。その結果、このタイプのシステムは、非効率的な方法で背景雑音除去を行う。
【０００７】
したがって、ユーザが、文書のスキャン後の背景雑音除去プロセスを可逆にしたり、制御したりすることができる、スキャンされた文書の背景雑音除去の効率的なシステムおよび方法が必要とされている。
【特許文献１】国際公開第００／７０８６３号
【特許文献２】欧州特許出願公開第０５３５９３１号
【特許文献３】米国特許第５９４３０４５号
【特許文献４】欧州特許出願公開第０８８９６４３号
【特許文献５】米国特許第５８３１７４８号
【特許文献６】米国特許出願公開第２００２／００６０８１９号
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
スキャンされた文書のデジタル画像から背景雑音を除去するシステムおよび方法が記述される。本システムおよび方法は、背景雑音を除去するか否かをユーザが選択できる可逆的な背景雑音除去手法である。さらに、本発明は、背景雑音除去操作を２つのフェーズのプロセスに分割するので、本システムおよび方法の全体の効率は大幅に改善される。
【０００９】
本システムおよび方法の第１の実施形態によれば、第１のフェーズの間（すなわち、画像記憶前）に、統計データが得られ、背景雑音除去トーンマップ関数が導出され、第２のフェーズの間（すなわち、画像記憶後）に、第１のフェーズで導出されたトーンマップを使用して、背景雑音除去が行われる。具体的には、第１段階の間に、統計データが、スキャンされた文書画像データから得られ、この統計データから、画像全体のための背景雑音除去トーンマップ関数が導出される。そして、画像データおよびトーンマップ関数は、記憶される。第２段階の間に、ユーザの選択に基づいて、画像データおよびトーンマップ関数を取り出し、トーンマップ関数を使用してデジタル画像のピクセル値を変換することにより、背景雑音が除去される。あるいは、第２段階の間に、ユーザは、画像のレンダリング前に、背景雑音除去を迂回することを選択することもできる。一実施形態では、統計データは、見積もられた大域背景トーン値に対応する。
【００１０】
この実施形態によれば、画像データおよびトーンマップ関数または統計データを記憶する前、統計データを求めている間に、スキャンされた文書画像データを前処理、例えば、強調することができる。別の実施形態では、処理された画像データ、および、トーンマップに相当するルックアップテーブル（ＬＵＴ）が記憶される。さらに別の実施形態では、ＬＵＴおよび処理された画像は、予め定められたデータフォーマットに従って記憶される。
【００１１】
本システムおよび方法の第２の実施形態によれば、第１のフェーズの間（すなわち、画像記憶前）に、統計データが得られ、第２段階の間（すなわち、画像記憶後）に、背景雑音除去トーンマップ関数が、背景雑音除去を行っている間にユーザの選択に基づいて（第１のフェーズで得られた統計データを使用して）導出される。具体的には、第１のフェーズの間に、統計データは、文書画像データから得られる。そして、画像データおよび統計データは、記憶される。第２段階の間にユーザの選択に基づいて、画像データおよび統計データを取り出すことにより、背景雑音が除去され、背景雑音除去トーンマップ関数が導出される。このトーンマップ関数は、デジタル画像のピクセル値を変換するのに使用される。あるいは、第２段階の間に、ユーザは、背景雑音除去を迂回することを選択することもでき、この場合、トーンマップ関数は導出されない。
【００１２】
この実施形態によれば、画像データおよび統計データを記憶する前、統計データを求めている間に、スキャンされた文書画像データを処理、例えば、強調することができる。統計データとしては、画像データのヒストグラムおよび見積もられた大域背景トーン値を挙げることができるが、これらに限定される訳ではない。
【００１３】
本発明の他の態様および他の利点は、本発明の原理の例として示される添付図面及び以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
スキャンされた文書の画像データから背景雑音を除去するシステムおよび方法について説明する。一般に、本発明は、スキャンされた文書画像に対して、ユーザが選択した背景雑音除去を効率的に行うシステムおよび方法を提供する。
【００１５】
ここでの説明のため、文書画像データは、一般に、テキストデータ、グラフィックデータおよび自然画像データを含む画像データと定義される。スキャンされた文書画像の背景は、一般に、画像内に含まれるテキスト、グラフィックスおよび自然画像以外の支配的な領域と定義される。背景雑音は、一般に、文書の原画像になかった画像の背景領域内の任意の画像データ、または、その他の背景領域内の意図されていない望ましくない画像データと定義される。
【００１６】
本発明は、図１Ｂに示したような、プロセスの或る時点で文書画像データ全体が記憶される文書スキャン法に基づいている。しかしながら、図１Ｂに示したシステムと異なり、本発明のシステムおよび方法は、背景雑音除去操作を２つのフェーズに分割するものとして見ることができる。第１のフェーズは、一般に、文書のスキャン中であって、かつ、文書画像データ全体が最初に記憶される前に行われるものと定義される。第２のフェーズは、一般に、画像データがファイル記憶部からロードされた後であって、かつ、画像表示または印刷の前に行われるものと定義される。本発明によれば、背景雑音除去操作の一定のプロセスは、システム全体の性能および効率ならびにユーザの経験を改善するために、第１および第２のフェーズのそれぞれで行われる。画像データをファイル記憶部からロードする際、画像データは、ディスク記憶装置等の記憶領域から、電算ユニットのメインメモリ、または、画像処理中にデータに容易にアクセスできるよう適合された他の記憶領域に転送されることが理解されるべきである。さらに、画像データは、ファイル記憶部の前で、通常、圧縮され、また、ファイル記憶部からのロード時に、データが伸張されることも理解されるべきである。
【００１７】
図２Ａおよび図２Ｂは、本発明の第１実施形態の第１および第２のフェーズの機能フローチャートをそれぞれ示している。図２Ａを参照すると、まず、統計解析２１が、スキャンされた文書画像データに対して行われる。統計解析は、さまざまな統計操作および統計計算を行うことによって達成することができ、対応するさまざまな統計結果を生成することができる。例えば、いくつかの統計操作は、エッジの位置や連結成分のサイズ等の画像データの特徴についての条件付きトーン確率分布の見積もりを含むことができる。また、統計操作は、他の統計方法を使用するトーン確率の任意の見積もりを含むこともできる。いくつかの統計結果には、トーン確率分布の主なモードが含まれ得る（例えば、最も明るいモードは、大域背景トーン値に対応する）。好ましい統計解析については後述する。一実施形態によれば、見積もり大域背景トーン値を求める統計解析が行われる。
【００１８】
統計解析から得られた統計データから、背景雑音除去トーンマップ関数が決定される。決定されるトーンマップ関数は、モジュール２１から得られた統計データを使用して、背景に対応するピクセル値を特定することができ、かつ、特定されたピクセル値を、選択された背景色（例えば、白）に対応する新たな値にマッピングするため、そのチャンネルのすべてを、その色に対応する値の値に設定する。統計解析を行って、見積もり大域背景トーン値を得る場合、トーンマップ関数が、その値に基づいて決定される。次いで、このトーンマップ関数は、図示するように、データ記憶モジュール２４によって保存される。別の実施形態（不図示）では、背景雑音除去トーンマップ関数に相当するルックアップテーブルが生成されて保存される。
【００１９】
必要に応じて、統計解析２１およびトーンマップの決定２３を行っている間に、スキャンされた文書画像データを画像処理モジュール２２によって前処理することができる。一般に、統計データは、条件付きまたは条件付きでない確率分布を見積もるのに使用できるエッジ確率等の中間データを計算する他の画像処理または強調操作の間に、ほとんどオーバーヘッドなしに収集することができる。したがって、本発明の１つの利点は、画像処理モジュール２２および統計解析モジュール２１の双方が必要な時間のかかる計算が、１度しか行われず、その結果を背景雑音除去操作および画像強調操作の双方に使用できるということにある。これは、これらの計算が２回、すなわち、データ記憶前に画像強調のために１回と、データ記憶後に背景雑音除去のために１回、実行される図１Ｂに示した従来技術のシステムとは大きく異なるところである。画像前処理としては、画像を選択的に鮮鋭化及び平滑化するようにフィルタリングすることを挙げることができるが、これに限定される訳ではない。画像データは、前処理されると、背景雑音除去トーンマップ関数と共に記憶される。
【００２０】
図２Ｂは、本発明の第１実施形態の第２のフェーズを示している。このフェーズでは、背景雑音除去トーンマップおよび（前処理されている場合もあるし、されていない場合もある）画像データなどの記憶された情報が取り出される。取り出されたデータは、ピクセル変換モジュール２５Ａを含む背景雑音除去モジュール２５に供給される。ピクセル変換モジュール２５Ａは、ユーザ選択モジュール２４に応じて、背景雑音除去トーンマップまたはアイドルトーンマップのいずれかを使用して画像データのピクセル値を変換する。アイドルトーンマップは、ピクセル値が同じままになる恒等関数に相当する。背景雑音除去トーンマップ関数は、背景として特定されたピクセル値を選択されたピクセル値にマッピングして、あらゆる不要な背景雑音を事実上除去する。背景雑音除去ＬＵＴが、データ記憶モジュール２４によって記憶されている場合には、ピクセル変換２５Ａは、画像データピクセル値のそれぞれで雑音除去ＬＵＴを参照して新たなピクセル値を得ることによって行われる。
【００２１】
データ記憶モジュール２４によって記憶されている画像は、その元の背景ピクセルデータを含むことに留意されたい。その結果、第２のフェーズの間、元の背景データは失われておらず、ユーザの好みに応じてユーザに提供することができる。
【００２２】
背景雑音除去操作をこれら２つのフェーズに分割することによって、従来技術の手法の特徴である統計操作の繰り返しを削減することが容易になる。したがって、背景除去計算の大部分は、第１のフェーズ内で行われる。記憶部から画像をロードした後に行われる第２のフェーズでは、ユーザの選択によってのみ、背景除去が適用される。第２のフェーズで必要な計算は、最小限のものである。したがって、ユーザは、背景雑音除去関数をオンおよびオフに効率的に切り換えることができる。例えば、その元の背景を有する画像を見て印刷することもできるし、その背景雑音が除去された同じ画像を見て印刷することもできる。
【００２３】
これに加えて、本発明によれば、背景除去操作は可逆的である。画像は、背景除去を適用されることなく、背景除去を伴った画像または背景除去を伴わない画像のいずれも効率的にレンダリングできるようにするトーンマッピングデータと共に、記憶される。従って、ユーザは、１ページごとに双方の方法で画像のレンダリングを行うことができる。これに加えて、前の「シングルパス」法と比較して、全体の計算効率が大幅に改善され、均一でない背景トーン見積もりに起因するアーティファクトは回避される。
【００２４】
図３は、図２Ａおよび図２Ｂに示した手法に対応する方法を示している。この方法によると、まず、スキャンされた文書画像データが解析されて、統計データが得られる（３０）。この統計データに基づいて、背景雑音除去トーンマップ関数が導出される（３１）。図２Ａによれば、第１のフェーズにおいて、画像データが解析され（３０）、トーンマップが導出される（３１）。次いで、画像データおよびトーンマップが記憶される（３２）。必要に応じて、画像データは、記憶する前に、前処理（不図示）することができる。次いで、ユーザは、トーンマップを使用して画像ピクセルを変換することにより背景雑音を除去する第１の場合３４Ａか、背景雑音除去を迂回する第２の場合３４Ｂかを選択することができる（３３）。
【００２５】
図４Ａおよび図４Ｂは、本発明の第２実施形態の第１および第２のフェーズの機能フローチャートをそれぞれ示している。図４Ａに示す第１のフェーズを参照すると、まず、統計解析４１が、スキャンされた文書画像データに対して行われる。図２Ａに示した実施形態と同様に、画像データは、同時に、画像処理モジュール４２によって前処理することができ、この場合、その中間計算結果を統計解析モジュール４１によって使用して、統計見積もりを行うことができる。図２Ａに示した実施形態と異なり、解析４１から得られた統計データは、背景雑音除去トーンマップの導出に使用されるのではなく、データ記憶モジュール４３によって記憶される。双方の画像データ（前処理されたものまたは未処理のもの）とも、データ記憶モジュール４３によって記憶される。一実施形態では、モジュール４３によって記憶される統計データは、画像データの少なくとも１つの輝度ヒストグラムまたは見積もられた大域背景トーン値とすることができるが、これに限定される訳ではない。
【００２６】
図４Ｂに示す第２のフェーズでは、記憶された統計データおよび画像データが取り出されて、背景雑音除去モジュール４５に供給される。背景雑音除去モジュール４５は、背景雑音除去トーンマップ決定モジュール４５Ａおよびピクセル変換モジュール４５Ｂを含む。ユーザ選択モジュール４４は、ユーザが、背景雑音を除去するか否かを決定することを可能にする。ユーザが、背景雑音の除去を選択すると、モジュール４５Ａは、背景雑音除去トーンマップ関数を統計データから決定する。好ましい実施形態（不図示）では、背景雑音除去トーンマップ関数に相当するルックアップテーブルが生成されて保存される。次いで、ピクセル変換モジュール４５Ｂが、記憶された背景雑音除去トーンマップまたはＬＵＴのいずれかを使用して、スキャンされた文書画像データから背景雑音を除去する。あるいは、ユーザは、背景雑音を除去しないことを選択することもできる。この場合、レンダリングおよび印刷される画像が、すべての背景情報を保持するように、アイドルトーンマップが、ピクセル変換モジュール４５Ｂによって使用される。
【００２７】
図５は、図４Ａおよび図４Ｂに示した手法に対応する方法を示している。この方法によると、まず、スキャンされた文書画像データが解析されて、統計データが得られる（５５）。次いで、画像データおよびトーンマップが記憶される（５６）。したがって、この方法の第１のフェーズでは、統計データのみが得られて、画像データと共に記憶される。上述したように、画像データを、記憶する前に前処理（不図示）することもできる。次いで、ユーザは、背景雑音を除去する第１の場合５８Ａか、背景雑音除去を迂回する第２の場合５８Ｂかを選択することができる（４７）。第１の場合には、まず、取り出された統計データから背景雑音除去関数を導出し、次いで、導出したトーンマップ関数を使用してピクセル値を変換することによって、背景雑音が除去される。
【００２８】
図２〜図５に示した本発明の一実施形態では、ユーザは、印刷前に、トーンマッピングされた画像データを（例えばブラウザを使用して）表示領域で見ることができ、いずれの画像（すなわち、背景雑音が除去されたもの、または、背景雑音が除去されていないもの）が好ましいかを決定することができる。この選択肢を強化するために、画像は、一旦トーンマッピングされて、背景雑音が除去されると、キャッシュに記憶される。これによって、ユーザは、何ら処理を追加することなく、原画像（キャッシュに記憶されている）および背景雑音が除去された画像（これもキャッシュに記憶されている）を切り換えて見ることが可能になる。その結果、ユーザには、最初のトーンマッピングが行われると直ちに、両方の選択肢が提供される。
【００２９】
図２〜図５に示したシステムおよび方法によれば、背景雑音除去は、画像データのレンダリング前、レンダリング中またはレンダリング後に行うことができるということを理解されたい。好ましい一実施形態では、モジュール２５および３５（図２Ｂおよび図４Ｂ）によって行われる背景雑音除去操作が、画像データレンダリングプロセスに組み込まれる。例えば、好ましい一実施形態では、ユーザが、レンダリングするためにファイル記憶部から文書画像を取り出す際、背景除去ＬＵＴ（ＬＵＴＢＲ）および記憶されたユーザオプションを含む背景除去データオブジェクトが生成される。まず、ユーザが、以前に、ファイル記憶部から文書画像を取り出したことがなかった場合、ユーザオプションは、背景除去が行われないデフォルトの設定値に設定される。この場合、文書画像は、アイドルトーンマップ（すなわち、恒等トーンマップ）を使用して、背景雑音除去モジュール２５または３５により自動的に処理され、処理された画像は、容易にアクセスできるようキャッシュに記憶される。この時点で、ユーザは、ブラウザを使用して、背景雑音除去を適用するかどうかをページごとに選択することができる。一実施形態では、ブラウザは、ユーザに、１）現在記憶されているユーザオプションに従って印刷する、２）ファイルのすべてのページから背景雑音を除去する、３）雑音除去を行わない、の３つのオプションを提供する。選択が行われると、各ページのユーザオプションは、背景除去データオブジェクト内に記憶され、背景雑音除去が、図２Ｂおよび図４Ｂに示した実施形態に関連して説明したように行われ、また、容易にアクセスできるようにキャッシュに記憶される。ページが処理されて雑音が除去されると、原画像および雑音が除去された画像は共に、キャッシュに記憶され、ユーザは、さらに処理を行うことなく、画像の「切り換え」を行って、最も良い結果を得ることが可能になる。
【００３０】
別の好ましい実施形態では、優先順位が付けられた文書フォーマットが、画像データおよび統計データ、背景雑音除去トーンマップ関数または背景雑音除去トーンマップＬＵＴを記憶するのに使用される。具体的には、このフォーマットは、画像データ、統計データ、ＬＵＴ、関数等の複数のデータタイプを記憶するよう実装される。一実施形態では、この文書フォーマットは、例えば、画像データ、トーンマップ関数等を表すさまざまなストリームを備える。
【００３１】
一実施形態では、図２〜図５に示したモジュールおよびプロセスは、２０００年１１月１日に出願されて本出願の譲受人に譲渡され、参照により本明細書に取り込まれる「System and Method for Enhancing Scanned Document Images for Color Printing」という名称の米国特許出願第０９／７０４３５８号に記載したのと同様の方法または一部修正した方法で実施することができる。したがって、スキャンされた文書画像データは、まず、カラー変換をすることができる。例えば、スキャンされた文書画像データは、ＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間に色変換することができる。この実施形態では、ＹＣｂＣｒ色空間が、スキャンされた文書画像データの背景についての統計情報を得るのによく適合している。より具体的には、統計解析は、簡易な計算で、十分な近似の結果を得るために、輝度チャンネルに限定することができる。異なる輝度成分を有する他の色空間を利用することもできる。
【００３２】
好ましい一実施形態において、統計解析モジュール（２１、４１）の所望の統計結果は、見積もり大域背景トーン値Ｙｂである。この大域背景トーン値は、ＹＣｂＣｒの色チャンネルの３つのすべてから見積もることができることを理解されたい。しかしながら、満足の行く結果は、輝度チャンネル（Ｙ）を使用して背景トーン値の輝度部分を見積もり、それを使用して画像データを処理して背景雑音を除去することによって得ることができる。したがって、残りの統計解析については、輝度チャンネルの点に関してのみ説明することにする。
【００３３】
見積もりトーン背景値Ｙｂは、まず、画像データの全ピクセルの輝度値のエッジ検出を行うことによって求められる。エッジ検出は、画像データに含まれるテキスト等の顕著な特徴のエッジを検出するように動作する。まず、２つの距離（metric）Ｄ１およびＤ２（式１および２）が求められる。距離Ｄ１は１次微分に対応し、距離Ｄ２は２次微分に対応する。すなわち、Ｄ１は、「形態的勾配（morphological gradient）」であり、Ｄ２は、「形態的ラプラシアン（morphological laplacian）」である。距離Ｄ１は、対象となるピクセルが、テキストと背景との間のエッジ等、顕著なエッジの一部であるか否かを判断するのに使用される。距離Ｄ２は、エッジのピクセルが、エッジの暗い側にあるのか、明るい側にあるのかを判断するのに使用される。これら２つの距離は、各ピクセル毎に、当該ピクセルの３×３の穴あき近傍（すなわち、そのピクセル自身を除く８つの最も近い隣接ピクセル）の最小輝度値（ｍ）および最大輝度値（Ｍ）を求めることによって計算される。この場合、Ｄ１は、式１によって与えられる。
（１）  Ｄ１＝Ｍ−ｍ
Ｄ２は、式２によって与えられる。
（２）  Ｄ２＝Ｍ＋ｍ−２＊Ｙ’
ここで、Ｙ’は、元の輝度値Ｙ、または、好ましくは同じ位置における平滑化輝度画像の輝度値のいずれかである。
【００３４】
ピクセルがエッジの一部であるか否かを判断するために、その対応する第１の距離Ｄ１が、閾値Ｔｃと比較される。すなわち、Ｄ１＞Ｔｃであれば、ピクセルはエッジの一部である。さらに、ピクセルが暗い側の一部であるのか、それとも明るい側の一部であるのかを判断するために、その対応する第２の距離Ｄ２がゼロと比較される。具体的には、Ｄ２＞０であれば、ピクセルは暗い側にあり、そうでない場合、ピクセルは明るい側にある。
【００３５】
閾値Ｔｃは、最小（初期）値（Ｔｃ＿ｍｉｎ）を設定し、画像データがより多く処理されるにつれて、距離Ｄ１の最大値（すなわち、Ｄ１＿ｍａｘ）と共に閾値を浮動させることによって適応される。そして、Ｄ１＿ｍａｘは、以下の条件、すなわち、Ｔｃ＜ｋ＊Ｄ１＿ｍａｘであれば、Ｔｃ＝ｋ＊Ｄ１＿ｍａｘ、に従って各ラインを処理した後に更新される。この条件によって、閾値Ｔｃは、増加のみを行うことが保証される。Ｔｃの最小値（すなわち、Ｔｃ＿ｍｉｎ）およびパラメータｋは、実験によって決定するものとする。好ましい実施形態では、それらの値は、Ｔｃ＿ｍｉｎ＝０、ｋ＝０．２５に設定される。
【００３６】
見積もり背景輝度は、画像データの統計解析によって計算された２つのヒストグラムを使用して決定される。ヒストグラムの一方は、すべてのピクセル輝度値に対応し、Ｈａと表記される。ヒストグラムの他方は、（上記のように判断した）エッジの明るい側のピクセルの輝度値に対応し、Ｈｅと表記される。図６Ａおよび図６Ｂは、エッジ輝度ヒストグラムＨｅおよび全ピクセル値に対応するヒストグラムＨａの例を示している。キトラー・イリングワース（Kittler-Illingworth）アルゴリズムと呼ばれる閾値処理アルゴリズムが、Ｈｅヒストグラムを解析するのに使用され、この解析に基づいて、背景閾値が見積もられる。背景トーンの見積もりに適用されるキトラー・イリングワースアルゴリズムは、上記参照した２０００年１１月１日に出願されて本出願の譲受人に譲渡された「System and Method for Enhancing Scanned Document Images for Color Printing」という名称の米国特許出願第０９／７０４３５８号に記載されている。具体的には、キトラー・イリングワースアルゴリズムは、各ヒストグラム内において、最小誤差閾値に対応する谷を見つける。この最小誤差閾値は、すべてのグレーレベル値を２値に置き換える（すなわち、閾値よりも大きなピクセル値を２５５のピクセル値に置き換え、閾値よりも小さなピクセル値を０のピクセル値に置き換える）大域誤差尺度を最小にする閾値に対応する。この最適最小誤差閾値は、図６Ａの矢印６０および図６Ｂの矢印６１によっておおよそ示すように、各ヒストグラムの主要な谷の内部に出現する。
【００３７】
エッジヒストグラムＨｅの最小誤差閾値６０を使用して、谷（すなわち、最小誤差閾値）と２５５との間のピーク６２に対応する閾値Ｗｅが、エッジヒストグラムＨｅについて求められる。エッジヒストグラムＨｅのピーク輝度値から、ヒストグラムＨｅがピーク値の半分に下がる点（図６Ａの６３および６４）に対応するＩｈｉｇｈ値およびＩｌｏｗ値が求められる。次に、ヒストグラムＨｅのＩｈｉｇｈ値およびＩｌｏｗ値から、広がり指数が決定される。この広がり指数は、次のように定義される。
（３）  Ｓｅ＝（Ｉｈｉｇｈ−Ｉｌｏｗ）／２５６
広がり指数は、見積もりの信頼尺度として使用される。
【００３８】
上述したように、キトラー・イリングワースアルゴリズムを使用して、ヒストグラムＨａについて、最小誤差閾値が得られる。この最小誤差閾値（図６Ｂの６１）を、閾値Ｗａとして指定する。閾値ＷｅおよびＷａは、図６Ａの矢印６２および図６Ｂの矢印６１によって示されている。
【００３９】
許容可能な最小の見積もり値ＭＩＮ＿ＷＨＩＴＥは、ＭＩＮ＿ＷＨＩＴＥを非線形関数ｆに埋め込むことによって、背景閾値情報ＷｅおよびＷａについて設定される。すなわち、Ｗｅ’＝ｆ（Ｗｅ）であり、Ｗａ’＝ｆ（Ｗａ）である。大部分が黒の図柄で、印刷されていない領域がほとんどない画像の場合、背景閾値情報ＷｅおよびＷａは、通常、許容可能な最小値よりもはるかに小さい。このような場合、画像に対して行われる背景除去の効果を削減することが望ましい場合もあるし、さらには背景除去を行わないことが望ましい場合もある。これは、以下の制限関数等の関数によって事実上実現することができる。ν＝（Ｗｅ，Ｗａ）について、
【００４０】
【数１】
2005519406.tif 000003
【００４１】
ＭＩＮ＿ＷＨＩＴＥ＝２２０で、ｒ＝３．５である制限関数ｆ（ν）を図７に示す。３つの異なる領域によって特徴付けられる他の関数を使用して、同様の効果を達成することもできる。
【００４２】
次に、見積もり背景輝度Ｙｂが、上記関数（式４）から得られた２つの見積もり値Ｗｅ’およびＷａ’の重み付け平均により、式５および式６に従って得られる。
（５）  Ｙｂ＝ｐｅ・Ｗｅ’＋（１−ｐｅ）・Ｗａ’
（６）  ここで、ｐｅ＝（１−Ｓｅ）・ｔａｎｈ（α・Ｎｅ／Ｎａ）
好ましい実施形態では、α＝４０００である。統計信頼度ｐｅは、エッジヒストグラムの広がり指数（Ｓｅ）の減少と共に増加し、全体のピクセルカウントＮａに対する明るいエッジピクセル（Ｎｅ）の個数の増加と共に増加する（式６）。好ましい実施形態では、式６は、エッジに関係した重み付けに使用される。重みは、０と１の間の値しか得ることができないことに留意されたい。
【００４３】
見積もり大域背景トーン値が、統計モジュール２１または４１（それぞれ図２Ａおよび図４Ａ）のいずれかによって得られると、この値は、一実施形態では、図２Ａおよび図３に従って、背景雑音除去トーンマップ導出モジュール２３に供給されるか、または、図４Ａおよび図５に従って、データ記憶モジュール４３によって記憶される。背景雑音除去トーンマップは、以下の考慮すべき事項に従って構築される。
・背景を効果的に白くするために、Ｙｂよりも明るい輝度を有するすべてのピクセルは、純白にマッピングされること、すなわち、Ｑ（Ｙ＞Ｙｂ）＝２５５とするのが好ましい。
・背景輝度よりもはるかに暗いピクセルを不必要に明るくすることを回避するために、マッピングは、Ｙｂ−Ｙ≫２５５−Ｙｂの場合には、恒等写像に収束すべきである。すなわち、Ｑ（Ｙ：（Ｙｂ−Ｙ）／（２５５−Ｙｂ）≫１）≒Ｙとすべきである。
・非常に明るい輝度のマッピングと非常に暗い輝度のマッピングの間の遷移は、アーティファクトを回避するために優美であるべきである。
上記要件を満たす好ましい一実施形態で使用されるトーンマッピング関数は、次のようになる。
【００４４】
【数２】
2005519406.tif 000004
【００４５】
図８は、Ｙｂ＝２２０の場合の上記関数を示している。
【００４６】
図２Ａ、図２Ｂ、図４Ａおよび図４Ｂに示したモジュールは、ソフトウェア、ハードウェアまたはファームウェアの任意の組み合わせとして実装することができることが理解されるべきである。
【００４７】
上記説明では、本発明の十分な理解を可能とするために、多数の具体的な詳細を述べている。しかしながら、本発明を実施するために、これらの具体的な詳細を使用しなくてもよいことは、当業者には明らかであろう。加えて、例示として図示し説明した特定の実施形態は、限定するものとみなされることを意図したものでは全くないということが理解されるべきである。これらの実施形態の詳細に言及したことは、特許請求の範囲を限定することを意図したものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１Ａ】非可逆的な背景雑音除去を含む第１の従来技術の処理システムを示す図である。
【図１Ｂ】画像の記憶後にすべての統計的背景解析および背景雑音除去を行う第２の従来技術の処理システムを示す図である。
【図２Ａ】本発明のシステムおよび方法による背景雑音除去の第１実施形態の第１フェーズの機能ブロック図である。
【図２Ｂ】本発明のシステムおよび方法による背景雑音除去の第１実施形態の第２フェーズの機能ブロック図である。
【図３】スキャンされた文書デジタル画像の背景雑音除去方法の第１実施形態を示す図である。
【図４Ａ】本発明のシステムおよび方法による背景雑音除去の第２実施形態の第１フェーズの機能ブロック図である。
【図４Ｂ】本発明のシステムおよび方法による背景雑音除去の第２実施形態の第２フェーズの機能ブロック図である。
【図５】スキャンされた文書デジタル画像の背景雑音除去方法の第２実施形態を示す図である。
【図６Ａ】本発明の一実施形態による、統計解析を行う際に大域背景トーン値を見積もるのに使用されるエッジ輝度ヒストグラムの例を示す図である。
【図６Ｂ】本発明の一実施形態による、統計解析を行う際に大域背景トーン値を見積もるのに使用されるすべての画像ピクセルに対応する輝度ヒストグラムの例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による、統計解析を行う際に使用される制限関数を示す図である。
【図８】Ｙｂ＝２２０の場合のトーンマップ関数の例を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
２１・・・統計解析、
２２・・・画像処理モジュール、
２３・・・トーンマップの決定、
２５・・・背景雑音除去モジュール、
２５Ａ・・・ピクセル変換モジュール、
４１・・・統計解析、
４２・・・画像処理モジュール、
４３・・・データ記憶モジュール、
４５・・・背景雑音除去モジュール、
４５Ａ・・・背景雑音除去トーンマップ決定モジュール、
４５Ｂ・・・ピクセル変換モジュール、
【図１Ａ】
2005519406.tif 000005
【図１Ｂ】
2005519406.tif 000006
【図２Ａ】
2005519406.tif 000007
【図２Ｂ】
2005519406.tif 000008
【図３】
2005519406.tif 000009
【図４Ａ】
2005519406.tif 000010
【図４Ｂ】
2005519406.tif 000011
【図５】
2005519406.tif 000012
【図６Ａ】
2005519406.tif 000013
【図６Ｂ】
2005519406.tif 000014
【図７】
2005519406.tif 000015
【図８】
2005519406.tif 000016
【国際調査報告】
2005519406.tif 000017
2005519406.tif 000018
2005519406.tif 000019