(57)【要約】【課題】文字領域を精度良く抽出することができる。【解決手段】文字を含む第一の画像について、第一の２値化閾値に基づいて２値化処理を施して第二の画像を生成し、生成した第二の画像に基づいて、第二の画像に含まれる文字の線幅を推定し、第一の画像の連結成分または部分領域について複数種類の２値化閾値のそれぞれに基づいて２値化処理を施して画像群を生成し、画像群に含まれる各画像の複数箇所から線幅を抽出し、推定した線幅との間のずれに関する評価値において最もずれが少ないことを示す２値化閾値を特定し、特定した２値化閾値に基づいて生成した画像から文字を抽出する。【選択図】図３
2019021085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字を含む第一の画像について、第一の２値化閾値に基づいて２値化処理を施して第二の画像を生成し、
生成した前記第二の画像に基づいて、前記第二の画像に含まれる文字の線幅を推定し、
前記第一の画像の連結成分または部分領域について複数種類の２値化閾値のそれぞれに基づいて２値化処理を施して画像群を生成し、
前記画像群に含まれる各画像の複数箇所から線幅を抽出し、抽出した線幅と推定した前記線幅との間のずれに関する評価値において最もずれが少ないことを示す２値化閾値を特定し、
特定した前記２値化閾値に基づいて生成した画像から文字を抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２】
前記複数種類の２値化閾値は、前記第一の２値化閾値に対して所定の値の倍数を加算または減算した値であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
前記所定の値は、前記第一の２値化閾値に基づいて画像を２値化した際の２値化したそれぞれの領域における明度値に基づいて特定した値と、前記第一の２値化閾値とに基づいて算出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記複数の２値化閾値の上限値及び下限値を、前記第一の２値化閾値に基づいて画像を２値化した際の２値化したそれぞれの領域における明度値に基づいて特定した値とする処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記文字の線幅を画像全体、画像の連結成分または部分領域のいずれかの領域に基づいて推定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
文字を含む第一の画像について、第一の２値化閾値に基づいて２値化処理を施して第二の画像を生成し、
生成した前記第二の画像に基づいて、前記第二の画像に含まれる文字の線幅を推定し、
前記第一の画像の連結成分または部分領域について複数種類の２値化閾値のそれぞれに基づいて２値化処理を施して画像群を生成し、
前記画像群に含まれる各画像の複数箇所から線幅を抽出し、抽出した線幅と推定した前記線幅との間のずれに関する評価値において最もずれが少ないことを示す２値化閾値を特定し、
特定した前記２値化閾値に基づいて生成した画像から文字を抽出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
文字を含む第一の画像について、第一の２値化閾値に基づいて２値化処理を施して第二の画像を生成し、
生成した前記第二の画像に基づいて、前記第二の画像に含まれる文字の線幅を推定する推定部と、
前記第一の画像の連結成分または部分領域について複数種類の２値化閾値のそれぞれに基づいて２値化処理を施して画像群を生成する生成部と、
前記画像群に含まれる各画像の複数箇所から線幅を抽出し、抽出した線幅と推定した前記線幅との間のずれに関する評価値において最もずれが少ないことを示す２値化閾値を特定する評価部と、
特定した前記２値化閾値に基づいて生成した画像から文字を抽出する作成部と、
を有することを特徴とする画像処置装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理プログラム、画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラで撮影した文字を含む画像からＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を利用して文字を抽出、認識する技術が普及している。文字を抽出する方法として、例えば、明度が非一様である画像から文字を２値画像として抽出するＭＳＥＲ（Ｍａｘｉｍａｌｌｙ  Ｓｔａｂｌｅ  Ｅｘｔｒｅｍａｌ  Ｒｅｇｉｏｎｓ）法や、画像を小領域に分割し、小領域毎に明度閾値を算出し、算出した明度閾値に基づいて画像から文字を２値画像として抽出する領域分割法等がある。
【０００３】
しかし、上述したＭＳＥＲ法や領域分割法では、画像のボケやブレによって、文字パターンに潰れや文字同士の接触が発生している場合に文字領域を正確に抽出することができず、文字の誤認識が発生する場合がある。
【０００４】
これに対し、ＭＳＥＲ法を改良した技術が存在する。ＭＳＥＲ法の改良法を利用して文字領域を抽出する処理について説明する。ＭＳＥＲ法の改良法では、ＭＳＥＲ法によって２値化した画像から文字領域を抽出し、抽出した文字領域に対応する輪郭点と濃度勾配に基づいて文字の境界を求め直し、潰れや文字同士の接触を修復する方法である。この方法では、英数字などの文字輪郭が比較的単純な場合で画像の品質がよい場合は文字領域を正確に抽出することができる。
【０００５】
しかし、漢字等のように画数が多く文字線が入り組んでいる場合や明度画像にノイズ等の画像劣化が発生している場合では、濃度勾配が理想的な状態と異なり境界の計算を失敗し、誤認識が発生する場合がある。
【０００６】
続いて、領域分割法の改良法を用いる場合の処理について説明する。領域分割法の改良法では、明度画像を文字線が含まれるような大きさの小領域に分割する。分割した領域毎に計算した明度値の平均値等によって文字線を含む領域か否かを判定し、文字線を含むと判定した領域に対して、文字線幅が予め与えられた、または、画像より算出された文字線幅になるように、各領域で２値化閾値を設定して２値化を行う。
【０００７】
しかし、予め与えられた文字線幅の値、または、画像より算出された文字線幅の値が適切でない場合には、各領域の文字線の有無の判定を誤り、誤認識が発生する場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１５−２８７３５号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Huizhong Chen，Sam S Tsai，George Schroth，David M．Chen，RadekGrzeszczuk，Bernd Girod, 「ROBUST TEXT DETECTION IN NATURAL IMAGES WITH EDGE−ENHANCED MAXIMALLY STABLE EXTREMAL REGIONS」, Image Processing (ICIP), 2011 18th IEEE International Conference on, P.2609-2612
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
そこで、本発明は文字領域を精度良く抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
文字を含む第一の画像について、第一の２値化閾値に基づいて２値化処理を施して第二の画像を生成し、生成した第二の画像に基づいて、第二の画像に含まれる文字の線幅を推定し、第一の画像の連結成分または部分領域について複数種類の２値化閾値のそれぞれに基づいて２値化処理を施して画像群を生成し、画像群に含まれる各画像の複数箇所から線幅を抽出し、推定した線幅との間のずれに関する評価値において最もずれが少ないことを示す２値化閾値を特定し、特定した２値化閾値に基づいて生成した画像から文字を抽出する。
【発明の効果】
【００１２】
文字領域を精度良く抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態に係る処理を行う画像処理装置の構成例を示す図である。
【図２】２値画像の輪郭点から最短黒画素ランレングス（文字領域が白画素であれば最短白画素ランレングス）を算出する際の模式図である。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置の処理フローを示す図である。
【図４】画像処理を行う際の画像の具体例を示す図である。
【図５】図４（ａ）に示す画像に対し所定の間隔で２値化閾値を減少し、２値化した際の画像を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る画像処理装置を、ハードウェアプロセッサを用いて構成する場合の例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００１５】
まず始めに、第１の実施形態に係る処理を行う画像処理装置１００の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る処理を行う画像処理装置１００の構成例を示す図である。
【００１６】
第１の実施形態に係る処理を行う画像処理装置１００は、受信部１０１、変換部１０２、推定部１０３、生成部１０４、抽出部１０５、評価部１０６、作成部１０７、記憶部１０８を有する。
【００１７】
受信部１０１は、例えば撮像装置等の入力装置１０９から、画像を受信する。受信部１０１は、受信した画像を変換部１０２へ送信する。なお、本実施形態にかかる画像処理装置１００が処理を行う画像は、必ずしも撮像装置等の入力装置１０９から受信される必要はなく、例えば、画像処理装置１００内に撮像部を備え、撮像部で撮影した画像に対し画像処理を行っても良い。
【００１８】
変換部１０２は、受信部１０１から受信した画像がカラー画像である場合には、明度変換により受信したカラー画像をモノクロ画像に変換する。変換部１０２は、変換したモノクロ画像を推定部１０３と生成部１０４へ送信する。変換部１０２は、受信部１０１から受信した画像がモノクロ画像である場合は、受信部１０１から受信したモノクロ画像を推定部１０３と生成部１０４へ送信する。
【００１９】
推定部１０３は、変換部１０２から受信したモノクロ画像の２値化と、２値化した画像に基づいた文字線幅の推定とを行う。
【００２０】
ここで推定部１０３が、変換部１０２から受信したモノクロ画像を２値化する方法について説明する。推定部１０３がモノクロ画像を２値化する方法として、例えば、ＭＳＥＲ法や領域分割法がある。ＭＳＥＲ法とは、２値化閾値を一定の間隔で変化していった際に得られる前景領域（文字部分）の連結成分の面積変化が最も安定する閾値を２値化閾値として２値化を行う方法である。また、領域分割法とは、変換部１０２から受信したモノクロ画像を文字線が内部に含まれる程度の小領域に分割して領域毎に計算した明度値の平均値等によって文字線を含む領域か否かを判定し、文字線を含むと判定した領域に対して文字線幅が一定値になるように２値化閾値を各領域で設定して２値化を行う方法である。なお、推定部１０３がモノクロ画像から２値化閾値を算出し、モノクロ画像を２値化する方法は前述のＭＳＥＲ法や領域分割法に限定されず、他の方法を利用しても良い。
【００２１】
続いて、推定部１０３が文字線幅の推定を行う処理について説明する。推定部１０３は２値化した画像を水平方向及び垂直方向に走査して、前景領域（文字部分）に該当する黒画素または白画素のランレングスを測定する。推定部１０３は、測定した画像全体におけるランレングスの内、例えば、最も出現頻度の高いランレングスを文字線幅として推定する。
【００２２】
なお、推定部１０３は、必ずしも出現頻度の高いランレングスを文字線幅として推定しなくても良い。例えば、画像全体におけるランレングスの平均値や中央値を文字線幅として推定しても良い。また、文字線幅を必ずしも画像全体から推定する必要はなく、連結成分または部分領域から推定しても良い。また、文字線幅は、必ずしも推定部１０３でモノクロ画像から推定しなくても良い。予め文字線幅の指定を受け付けておき、その文字線幅に基づいて画像処理を行っても良い。推定部１０３は２値化閾値の情報を生成部１０４へ、推定した文字線幅の情報を評価部１０６へ送信する。
【００２３】
生成部１０４は、変換部１０２から受信したモノクロ画像と、推定部１０３から受信した２値化閾値とに基づいて、変換部１０２から受信したモノクロ画像に含まれる前景領域（文字部分）の連結成分毎または部分領域毎に２値化閾値を所定の間隔δで減少または増加させて２値化した画像群を生成する。
【００２４】
以下、連結成分毎または部分領域毎の２値化閾値を減少または増加させる際の間隔δの算出方法の一例について説明する。説明のため、連結成分または部分領域の総数をＮとし、Ｎ個の連結成分または部分領域のうち、ｉ番目の連結成分または部分領域をＮｉと表現することとする。また、推定部１０３で２値化を行った際の２値化閾値をＰｉ０とする。
【００２５】
生成部１０４は、推定部１０３で２値化を行った際の２値化閾値Ｐｉ０に基づいて前景領域（文字部分）と背景領域に２値化した際の、前景領域（文字部分）と背景領域それぞれの代表明度値ＰｉＦとＰｉＢを算出する。代表明度値とは、２値化閾値Ｐｉ０に基づいて２値化した前景領域（文字部分）と背景領域それぞれの領域における明度の最頻値である。ただし、生成部１０４が算出する代表明度値は必ずしもそれぞれの領域における最頻値である必要はなく、中央値や平均値としても良い。
【００２６】
生成部１０４は算出した前景領域（文字部分）と背景領域それぞれの代表明度値ＰｉＦ、ＰｉＢと、推定部１０３で２値化を行った際の２値化閾値Ｐｉ０との差分の絶対値（｜Ｐｉ０−ＰｉＦ｜、｜Ｐｉ０−ＰｉＢ｜）を算出する。生成部１０４は、算出した差分の絶対値のうち、小さい値を、２値化閾値を減少または増加させる際の間隔δとする。ただし、２値化閾値を減少または増加させる際の間隔δは必ずしも前述の方法により算出する必要はなく、予め間隔δの設定を受け付けておいても良い。また、生成部１０４が２値化閾値を増加または減少させる際の上限値または下限値を、推定部１０３で２値化を行った際の前景領域（文字部分）の代表明度値ＰｉＦまたは背景領域の代表明度値ＰｉＢとしても良く、予め上限値または下限値の設定を受け付けておいても良い。
【００２７】
生成部１０４は、推定部１０３から受信した２値化閾値を間隔δで減少または増加させた２値化閾値に基づいて変換部１０２から受信したモノクロ画像を２値化し、連結成分または部分領域Ｎｉに対する画像群｛Ａｉ｝を生成する。生成部１０４は、生成した画像群｛Ａｉ｝を抽出部１０５へ送信する。
【００２８】
抽出部１０５は、生成部１０４から受信した連結成分または部分領域Ｎｉに対する画像群｛Ａｉ｝のそれぞれの文字線幅を抽出する。以下に抽出部１０５が文字線幅を抽出する際の一例について説明する。抽出部１０５が文字線幅を抽出する方法としては、例えば、２値画像の各輪郭点Ｐｎから複数方向に前景画素（文字領域の画素）上を走査し、黒画素（文字領域が白画素であれば白画素）の画素ランレングスのうち、最短黒画素ランレングス（文字領域が白画素であれば最短白画素ランレングス）を文字線幅として抽出する。
【００２９】
図２は２値画像の輪郭点Ｐｎから最短黒画素ランレングス（文字領域が白画素であれば最短白画素ランレングス）を算出する際の模式図である。抽出部１０５は、図２に示すように輪郭点Ｐｎから複数方向に走査を行い、複数方向のランレングスを算出する。図２では輪郭点Ｐｎから４方向に走査した例を示す。図２に示す輪郭点Ｐｎにおいては、（ｃ）方向への走査によって算出したランレングスが最短であるため、（ｃ）方向へのランレングスを文字線幅ｗｉｋｎとする。抽出部１０５が輪郭点Ｐｎにおいて走査を行う方向は予め設定を受け付けておいても良く、文字領域の形状に応じて変更しても良い。
【００３０】
抽出部１０５は、全ての輪郭点Ｐｎに対する文字線幅ｗｉｋｎを抽出する。文字線幅ｗｉｋｎは、ｉ番目の連結成分または部分領域のｋ番目の２値化閾値おける、ｎ番目の輪郭点の文字線幅を示す。抽出部１０５は抽出した文字線幅ｗｉｋｎの情報とそれぞれの画像の輪郭点の総数Ｔｉｋの情報を評価部１０６へ送信する。
【００３１】
評価部１０６は、推定部１０３で推定した文字線幅ｄと、抽出部１０５で抽出した文字線幅ｗｉｋｎとに基づいて各連結成分または各部分領域の画像群｛Ａｉ｝に含まれる２値画像のそれぞれにおける潰れ・掠れの度合いを算出する評価関数により評価値ｆｉｋを算出する。評価値ｆｉｋを算出する際の式を（数１）に示す。
（数１）
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【００３２】
上記式において、ｄは推定部１０３で推定した文字線幅、ｗｉｋｎはｉ番目の連結成分または部分領域のｋ番目の２値化閾値おける、ｎ番目の輪郭点の文字線幅、Ｔｉｋは部分領域の２値画像の輪郭点の総数である。評価部１０６で算出する評価値ｆｉｋは、推定部１０３で推定した文字線幅と抽出部１０５で抽出した各連結成分または各部分領域の２値画像における文字線幅との平均２乗誤差平方根であり、抽出部１０５で抽出した各部分領域の２値画像における文字線幅が、推定部１０３で推定した文字線幅に近い場合に小さい値となる。評価部１０６は、異なる閾値で２値化した画像それぞれにおける評価値のうち、最小を示す評価値を抽出する。評価部１０６は、抽出した最小を示す評価値及びその評価値に対応する２値化閾値の情報を作成部１０７へ送信する。
【００３３】
作成部１０７は、評価部１０６から受信した評価値及びその評価値に対応する２値化閾値の情報に基づき、連結成分または部分領域毎に最小となる評価値に対応する２値化閾値により２値画像を生成する。作成部１０７は、生成した連結成分または部分領域毎の２値画像を推定部１０３から受信した２値画像において、対応する連結成分または部分領域の箇所の画像と置き換え、２値画像を生成する。作成部１０７は生成した２値画像を記憶装置１１０へ送信する。ただし、作成部１０７は生成した画像を必ずしも記憶装置１１０へ送信する必要はなく、例えば出力装置等に送信しても良い。
【００３４】
記憶部１０８は、画像処理装置１００が画像処理を行うのに必要な種々の情報を記憶する。種々の情報とは、例えば、受信部１０１が受信した画像や、変換部１０２が変換したモノクロ画像、推定部１０３が推定した文字線幅、生成部１０４が生成した画像群、抽出部１０５が抽出した画像群に含まれる画像それぞれの２値化閾値、評価部１０６で算出した評価値及び評価値に対応する画像の２値化閾値、作成部１０７が生成した２値画像等である。また、記憶部１０８は前述の内容以外にも画像処理に関する情報を記憶しても良い。
【００３５】
次に、第１の実施形態に係る画像処理装置１００の処理フローについて具体例とともに説明する。具体例として、画像処理装置１００がボケやブレが生じた「町」という文字を含む画像に対し、画像処理を行う際の例について説明する。図３は第１の実施形態に係る画像処理装置１００の処理フローを示す図である。
【００３６】
第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、受信部１０１で入力装置１０９から画像を受信する（ステップＳ３０１）。
【００３７】
画像処理装置１００の変換部１０２は、受信部１０１で受信した画像の変換を行う（ステップＳ３０２）。画像処理装置１００の変換部１０２は受信部１０１から受信した画像がカラー画像である場合には、モノクロ画像への変換を行い、変換を行った画像を推定部１０３に送信する。また、画像処理装置１００の変換部１０２は、受信部１０１から受信した画像がモノクロ画像である場合には、受信したモノクロ画像を推定部１０３へ送信する。
【００３８】
図４は画像処理を行う際の画像の具体例を示す図である。画像処理装置１００の変換部１０２が変換を行った画像を図４（ａ）に示す。図４（ａ）に示すよう、「町」という文字を含む画像を変換部１０２でモノクロ変換した画像は、ブレが生じて「町」という文字の輪郭が分かりにくくなっている。図４（ａ）に示すようなブレが生じている場合に、従来のＭＳＥＲ法や領域分割法を行うと、図４（ｂ）に示すように、「町」という文字の左側の部分が潰れるような２値化を行ってしまい、最終的に「町」という文字を図４（ｃ）に示すような「可」という文字と誤認識してしまう場合がある。
【００３９】
画像処理装置１００の推定部１０３は、変換部１０２から受信したモノクロ画像を２値化する（ステップＳ３０３）。画像処理装置１００の推定部１０３がモノクロ画像を２値化する方法として、例えば、ＭＳＥＲ法や領域分割法がある。
【００４０】
続いて、画像処理装置１００の推定部１０３は、２値化した画像から文字線幅を推定する（ステップＳ３０４）。画像処理装置１００の推定部１０３が文字線幅を推定する方法としては、例えば、２値化した画像における線幅のヒストグラムに基づいて推定する方法である。画像処理装置１００の推定部１０３は２値化した画像を水平方向及び、垂直方向に走査して、黒画素（または白画素）のランレングスを測定する。推定部１０３は、測定した画像全体におけるランレングスの内、例えば、最も出現頻度の高いランレングスを文字線幅として推定する。ただし、推定部１０３は、必ずしも出現頻度の高いランレングスを文字線幅として推定する必要はなく、例えば、画像全体におけるランレングスの平均値や中央値を文字線幅として推定しても良い。また、文字線幅は、必ずしも推定部１０３でモノクロ画像から推定する必要はなく、予め文字線幅の指定を受け付けておき、その文字線幅に基づいて画像処理を行っても良い。
【００４１】
画像処理装置１００の生成部１０４は、変換部１０２で変換したモノクロ画像と、推定部１０３で推定した２値化閾値Ｔとに基づいて、変換部１０２で変換したモノクロ画像に含まれる前景領域（文字部分）の連結成分毎または部分領域毎に２値化閾値Ｔを所定の間隔δで減少または増加させた２値化閾値に基づき２値化した画像群｛Ａｉ｝を生成する（ステップＳ３０５）。図５は図４（ａ）に示す画像に対し所定の間隔で２値化閾値を減少し、２値化した際の画像を示す図である。図５の（ｂ）〜（ｅ）は、画像処置装置１００が、推定部１０３で２値化した図５（ａ）に示す画像に対し、２値化閾値Ｔから所定の間隔δずつ小さくして２値化した画像を示す図である。図５に示すように、２値化閾値を小さくすることで、ブレが生じた画像に含まれる「町」という文字から抽出する文字の線幅が異なることが分かる。画像処理装置１００は、図５に示すように、異なる２値化閾値ｋによって２値化した画像の画像群｛Ａｉ｝を生成する。
【００４２】
画像処理装置１００の抽出部１０５は、生成部１０４で生成した画像群｛Ａｉ｝に含まれる画像それぞれから文字線幅を抽出する（ステップＳ３０６）。画像処理装置１００の抽出部１０５が文字線幅を抽出する方法としては、例えば、２値画像の各輪郭点Ｐｎから複数方向に前景画素（文字領域の画素）上を走査し、黒画素または白画素（文字領域が示す領域の画素）の画素ランレングスのうち、最短黒画素ランレングス（文字領域が白画素であれば最短白画素ランレングス）を文字線幅ｗｉｋｎとして抽出する。画像処理装置１００の抽出部１０５は、全ての輪郭点Ｐｎに対する文字線幅ｗｉｋｎを抽出する。
【００４３】
画像処理装置１００の評価部１０６は、推定部１０３で推定した文字線幅ｄと、抽出部１０５で抽出した文字線幅ｗｉｋｎとに基づいて各連結成分または各部分領域の画像群｛Ａｉ｝に含まれる２値画像のそれぞれにおける潰れ・掠れの度合いを算出する評価関数により評価値ｆｉｋを算出する。画像処理装置１００の評価部１０６が算出する評価値ｆｉｋは、推定部１０３で推定した文字線幅と抽出部１０５で抽出した各連結成分または各部分領域の２値画像における文字線幅との平均２乗誤差平方根であり、抽出部１０５で抽出した各部分領域の２値画像における文字線幅が、推定部１０３で推定した文字線幅に近い場合に小さい値となる。画像処理装置１００の評価部１０６は、異なる閾値で２値化した画像それぞれにおける評価値のうち、最小を示す評価値を算出する（ステップＳ３０７）。
【００４４】
画像処理装置１００の作成部１０７は、評価部１０６で算出した評価値及びその評価値に対応する２値化閾値の情報に基づき、連結成分または部分領域毎に最小となる評価値に対応する２値化閾値に応じた２値画像を生成する。作成部１０７は、生成した連結成分または部分領域毎の２値画像を推定部１０３から受信した２値画像において、対応する連結成分または部分領域の箇所の画像と置き換え、２値画像を生成する（ステップＳ３０８）。画像処理装置１００は、図４（ａ）の画像に対し画像処理を行うことで、図５（ｃ）の画像を生成する。画像処理装置１００は作成部１０７で生成した２値画像を記憶装置１１０へ出力する（ステップＳ３０９）。生成した２値画像の用途として、例えば、記憶装置１１０に記憶した２値画像から、文字を抽出し、それぞれの画像に対し、抽出した文字をタグ付けすることで画像検索を効率的に行うことができる。
【００４５】
以上のように、第１の実施形態に係る処理を行うことにより画像内の文字にボケやブレがある場合でも、連結成分毎または部分領域毎に文字領域を精度良く抽出することができ、従来のＭＳＥＲ法の改良法での課題であった入り組んだ文字に対しても、推定部１０３で画像に含まれる文字線幅を推定しておくことで、潰れを抑制することができる。また、従来の領域分割法の改良法での課題であった文字線幅の値が適切でないことによる誤認識についても、予め推定部１０３で画像に含まれる文字線幅を推定することで、連結成分毎または部分領域毎に含まれる文字の有無を誤る可能性を低減することができる。以上より、文字間でボケやブレ、明るさの度合いが異なる場合にも、それぞれの連結成分毎または部分領域毎に最適な２値化閾値に応じて２値化を行うことができ、文字領域を精度良く抽出することができる。
【００４６】
図６は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００を、ハードウェアプロセッサを用いて構成する場合の例を示す図である。画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１とメモリ（主記憶装置）６０２と、補助記憶装置６０３と、Ｉ／Ｏ装置６０４、ネットワークインタフェース６０５を有する。これらの各装置はバス６０６を介して接続される。
【００４７】
ＣＰＵ６０１は画像処理装置１００全体の制御を司り、図３のフローに示した各処理を実行する。メモリ６０２には、本実施形態に係る処理を行うプログラムが記憶されている。
【００４８】
ＣＰＵ６０１は補助記憶装置６０３から処理に関するプログラムの情報を読み出し、メモリ６０２に格納する。さらにＣＰＵ６０１は、メモリ６０２に格納された情報に基づき、画像処理を行う。ただし、すべての処理に関する情報は常にメモリ６０２に格納される必要はなく、処理に用いられるデータがメモリ６０２に格納されれば良い。また、処理に関するプログラムを、必ずしも補助記憶装置６０３に記憶させる必要はなく、例えば、コンピュータに挿入されるディスク等の可搬用媒体に記憶させておいても良い。
【００４９】
Ｉ／Ｏ装置６０４は、例えば、入力装置１０９からの画像データの受信や、画像処理に関する設定等の入力を受け付ける。また、画像処理の結果等をディスプレイ等に出力する。
【００５０】
ネットワークインタフェース６０５は、ネットワーク上での情報のやり取りを行うインタフェース装置である。
【００５１】
バス６０６は上記各装置を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。
【００５２】
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。
【符号の説明】
【００５３】
１００  画像処理装置
１０１  受信部
１０２  変換部
１０３  推定部
１０４  生成部
１０５  抽出部
１０６  評価部
１０７  作成部
１０８  記憶部
１０９  入力装置
１１０  記憶装置
６０１  ＣＰＵ
６０２  メモリ（主記憶装置）
６０３  補助記憶装置
６０４  Ｉ／Ｏ装置
６０５  ネットワークインタフェース
６０６  バス
【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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