(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記号を含む画像を取得する画像取得手段と、
前記画像のノイズを検出するノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段によりノイズとして検出された前記画像の検出領域と比較される比較画像を取得する比較画像取得手段と、
前記検出領域と前記比較画像との比較結果に基づいて、前記検出領域のうち、前記画像に含まれる記号又は記号の一部がノイズとして検出された領域を除く領域を特定する特定手段と、
前記検出領域のうち、前記特定手段により特定された領域を、前記画像から除去する除去手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記比較画像取得手段は、記号又は記号の一部を示す前記比較画像を記憶する比較画像記憶手段から前記比較画像を取得し、
前記特定手段は、前記検出領域のうち、前記比較画像と類似する領域を除く領域を特定する、
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】
前記比較画像は、当該比較画像が示す記号が属する言語種別を示す情報に関連付けられて記憶され、
前記特定手段は、前記検出領域と、前記画像に含まれる記号の言語種別に関連付けられた前記比較画像と、を比較する、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記比較画像は、当該比較画像が示す記号の大きさに関する情報に関連付けられて記憶され、
前記特定手段は、前記検出領域と、前記画像に含まれる記号の大きさに基づいて大きさが変更された前記比較画像と、を比較する、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記比較画像は、前記検出領域の位置と前記画像に含まれる記号の位置との位置関係に関する情報に関連付けられて記憶され、
前記特定手段は、前記検出領域と、当該検出領域の位置と前記画像に含まれる記号の位置との位置関係に関連付けられた前記比較画像と、を比較する、
ことを特徴とする請求項２〜４の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理装置は、
前記検出領域に基づいて前記比較画像を生成する比較画像生成手段を更に含み、
前記比較画像取得手段は、前記比較画像生成手段により生成される比較画像を取得し、
前記特定手段は、前記検出領域のうち前記比較画像と類似しない領域を除く領域を特定する、
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記特定手段は、前記検出領域のうち、前記画像に含まれる記号に対応する領域内の前記検出領域と、前記比較画像と、を比較する、
ことを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータを、
記号を含む画像を取得する画像取得手段、
前記画像のノイズを検出するノイズ検出手段、
前記ノイズ検出手段によりノイズとして検出された前記画像の検出領域と比較される比較画像を取得する比較画像取得手段、
前記検出領域と前記比較画像との比較結果に基づいて、前記検出領域のうち、前記画像に含まれる記号又は記号の一部がノイズとして検出された領域を除く領域を特定する特定手段、
前記検出領域のうち、前記特定手段により特定された領域を、前記画像から除去する除去手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、文字等の記号を含む画像のノイズを除去することが行われている。例えば、特許文献１には、低濃度の画素を除去することによって地肌除去を行うとともに、線分検出処理を行うことによって、画像のノイズを除去する技術が記載されている。また例えば、特許文献２には、高速フーリエ変換を行うことによって画像のノイズを除去する技術が記載されている。また例えば、特許文献３には、斑状ノイズ辞書を用いてパターンマッチングを行うことによって、画像のノイズを除去する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３３１６０６号公報
【特許文献２】特開２０００−２９３６３０号公報
【特許文献３】特開２０１０−２４４４７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、画像に含まれる記号又は記号の一部がノイズとして除去されることを防止することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、記号を含む画像を取得する画像取得手段と、前記画像のノイズを検出するノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段によりノイズとして検出された前記画像の検出領域と比較される比較画像を取得する比較画像取得手段と、前記検出領域と前記比較画像との比較結果に基づいて、前記検出領域のうち、前記画像に含まれる記号又は記号の一部がノイズとして検出された領域を除く領域を特定する特定手段と、前記検出領域のうち、前記特定手段により特定された領域を、前記画像から除去する除去手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置である。
【０００６】
また、請求項２に記載の発明は、前記比較画像取得手段は、記号又は記号の一部を示す前記比較画像を記憶する比較画像記憶手段から前記比較画像を取得し、前記特定手段は、前記検出領域のうち、前記比較画像と類似する領域を除く領域を特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
【０００７】
また、請求項３に記載の発明は、前記比較画像は、当該比較画像が示す記号が属する言語種別を示す情報に関連付けられて記憶され、前記特定手段は、前記検出領域と、前記画像に含まれる記号の言語種別に関連付けられた前記比較画像と、を比較する、ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置である。
【０００８】
また、請求項４に記載の発明は、前記比較画像は、当該比較画像が示す記号の大きさに関する情報に関連付けられて記憶され、前記特定手段は、前記検出領域と、前記画像に含まれる記号の大きさに基づいて大きさが変更された前記比較画像と、を比較する、ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置である。
【０００９】
また、請求項５に記載の発明は、前記比較画像は、前記検出領域の位置と前記画像に含まれる記号の位置との位置関係に関する情報に関連付けられて記憶され、前記特定手段は、前記検出領域と、当該検出領域の位置と前記画像に含まれる記号の位置との位置関係に関連付けられた前記比較画像と、を比較する、ことを特徴とする請求項２〜４の何れか一項に記載の画像処理装置である。
【００１０】
また、請求項６に記載の発明は、前記画像処理装置は、前記検出領域に基づいて前記比較画像を生成する比較画像生成手段を更に含み、前記比較画像取得手段は、前記比較画像生成手段により生成される比較画像を取得し、前記特定手段は、前記検出領域のうち前記比較画像と類似しない領域を除く領域を特定する、ことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置である。
【００１１】
また、請求項７に記載の発明は、前記特定手段は、前記検出領域のうち、前記画像に含まれる記号に対応する領域内の前記検出領域と、前記比較画像と、を比較する、ことを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の画像処理装置である。
【００１２】
また、請求項８に記載の発明は、コンピュータを、記号を含む画像を取得する画像取得手段、前記画像のノイズを検出するノイズ検出手段、前記ノイズ検出手段によりノイズとして検出された前記画像の検出領域と比較される比較画像を取得する比較画像取得手段、前記検出領域と前記比較画像との比較結果に基づいて、前記検出領域のうち、前記画像に含まれる記号又は記号の一部がノイズとして検出された領域を除く領域を特定する特定手段、前記検出領域のうち、前記特定手段により特定された領域を、前記画像から除去する除去手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１及び８に記載の発明によれば、画像に含まれる記号又は記号の一部がノイズとして除去されることを防止することができる。
【００１４】
請求項２に記載の発明によれば、ノイズとして除去されることを防止する記号又は記号の一部を予め定めておくことができる。
【００１５】
請求項３に記載の発明によれば、比較画像のうち、画像に含まれる記号の言語種別に対応する比較画像のみを画像と比較させ、パターンマッチングのための処理負荷を軽減することができる。
【００１６】
請求項４に記載の発明によれば、画像に含まれる記号の大きさに応じた最適な大きさの比較画像を用いてパターンマッチングを行うことができる。
【００１７】
請求項５に記載の発明によれば、比較画像のうち、検出領域の位置に応じた比較画像のみを画像と比較させ、パターンマッチングのための処理負荷を軽減することができる。
【００１８】
請求項６に記載の発明によれば、比較画像を予め用意する手間を省くことができる。
【００１９】
請求項７に記載の発明によれば、記号又は記号の一部がノイズとして検出される可能性の高い検出領域のみを比較画像と比較させ、パターンマッチングのための処理負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】画像処理装置の機能ブロック図である。
【図３】記号を含む画像の一例を示す図である。
【図４】画像のノイズを第１の方法で検出する場合の説明図である。
【図５】画像のノイズを第２の方法で検出する場合の説明図である。
【図６】画像のノイズを第３の方法で検出する場合の説明図である。
【図７】検出領域が画像から除去された場合の一例を示す図である。
【図８】比較画像記憶部の記憶内容の一例を示す図である。
【図９】除去部が生成する画像の一例を示す図である。
【図１０】画像処理装置が実行する処理を示すフロー図である。
【図１１】検出領域を識別するデータの一例を示す図である。
【図１２】実施形態１のＳ５において行われる処理を示す図である。
【図１３】実施形態２における画像処理装置の機能ブロック図である。
【図１４】比較画像の生成方法を説明するための説明図である。
【図１５】実施形態２のＳ５において実行される処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［１．実施形態１］
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００２２】
［１−１．画像処理装置のハードウェア構成］
図１は、本発明に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１０は、制御部１２、記憶部１４、及び通信部１６を含んで構成される。なお、画像処理装置１０は、パーソナルコンピュータ等のコンピュータによって実現されるようにすればよい。画像処理装置１０は、図１に示す構成の他にも、操作部や表示部等を含んで構成されるようにしてもよい。
【００２３】
制御部１２は、ＣＰＵを含んで構成される。制御部１２は、記憶部１４に記憶されたプログラムを実行して画像処理装置１０の各部を制御する。
【００２４】
記憶部１４は、ハードディスクやＲＡＭ等の各種メモリにより構成される。記憶部１４は、例えば、制御部１２により実行されるプログラムを記憶する記憶媒体である。他にも例えば、記憶部１４は、制御部１２の作業メモリとしても用いられる。なお、記憶部１４としては、種々のメモリが適用可能である。例えば、半導体メモリ等の記憶装置によって、記憶部１４が実現されるようにしてもよい。
【００２５】
通信部１６は、画像処理装置１０に接続される外部装置とデータ通信を行うためのものである。本実施形態において記憶部１４に記憶されることとして説明するプログラムや各種データは、通信部１６を介して外部装置から取得されるようにしてもよい。
【００２６】
本実施形態においては、画像処理装置１０は、通信部１６を介して画像読取装置２０とデータ通信可能に接続される。画像読取装置２０は、スキャナ等を含んで構成される。画像読取装置２０は、紙文書等の走査対象物を光学的走査することにより、走査対象物の画像を生成する。画像読取装置２０により得られた画像を示すデータは、通信部１６を介して画像処理装置１０に入力される。
【００２７】
［１−２．画像処理装置において実現される機能］
図２は、画像処理装置１０の機能ブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１０は、画像取得部３０、ノイズ検出部３２、比較画像取得部３４、比較画像記憶部３６、及び除去部３８を含む。図２に示す各機能は、記憶部１４に記憶されたプログラムが、制御部１２により実行されることによって実現される。
【００２８】
［１−２−１．画像取得部］
画像取得部３０は、例えば、制御部１２及び通信部１６を主として実現される。画像取得部３０は、記号を含む画像を取得する。当該画像は、記号の背景部分にノイズ（例えば、網点状のノイズ）を含む画像であり、例えば、画像読取装置２０が走査対象物（例えば、記号が印刷又は手書きされた記録媒体）を光学的に読み取ることによって生成される画像である。画像取得部３０は、例えば、記号を含む画像を示す画像データ（例えば、ビットマップ形式のデータ）を、画像読取装置２０から取得する。
【００２９】
図３は、記号を含む画像の一例を示す図である。図３に示すように、画像５０には、走査対象物に形成された記号列５２，５４と、当該記号列５２，５４の背景部分にあるノイズＮと、が含まれる。本実施形態における「記号」とは、文字（例えば、アルファベットや漢字等）及び符号（例えば、句読点等）を含む意であり、文章又は単語の構成要素である。ノイズＮは、例えば、記号列５２，５４の領域以外の領域（背景の領域）に存在する網点状のノイズである。別の言い方をすれば、画像５０は、記号列５２，５４の周囲に網点状のノイズＮが存在する画像ともいえる。
【００３０】
［１−２−２．ノイズ検出部］
ノイズ検出部３２は、例えば、制御部１２を主として実現される。ノイズ検出部３２は、画像５０のノイズを検出する。ノイズ検出部３２は、所定形状のノイズを検出するためのノイズ検出処理（例えば、網点状のノイズの検出処理）を実行することによって、画像５０のノイズを検出する。ノイズ検出部３２により実行されるノイズ検出処理は、公知の種々のノイズ検出処理であってもよい。
【００３１】
本実施形態においては、ノイズ検出部３２は、連結している画素に同じラベルを付加することで複数の領域をグループとして分類するラベリング処理を施すことによって、画像５０のノイズを検出する一例を説明する。例えば、当該ラベリング処理によって生成されるラベルサイズ（上記複数の領域の各々のサイズ）の頻度分布に基づいて、画像５０のノイズが検出される。
【００３２】
例えば、ノイズ検出部３２は、ラベルサイズの頻度分布に基づいて定まる閾値以下のラベルサイズの要素（画素）を、ノイズとして検出する。例えば、以下の３つのノイズ検出処理の何れかが実行されることによって、画像５０のノイズが検出される。
【００３３】
［第１の方法］
図４は、画像５０のノイズを第１の方法で検出する場合の説明図である。図４に示すように、ラベリング処理により生成される頻度分布曲線Ｆ（ｓ）が参照されて、最高頻度ＦｍａｘのラベルサイズＳ１が特定される。第１の方法においては、最高頻度ＦｍａｘのラベルサイズＳ１以下のラベルサイズの要素が、ノイズとして検出される。
【００３４】
［第２の方法］
図５は、画像５０のノイズを第２の方法で検出する場合の説明図である。図５に示すように、ラベリング処理により生成される頻度分布曲線Ｆ（ｓ）が参照されて、最高頻度ＦｍａｘのラベルサイズＳ１以上のラベルサイズのうち、最初に頻度が０となるラベルサイズＳ２（即ち、ラベルサイズがＳ１以上であり、かつ、頻度が０となるラベルサイズのうち、最小のラベルサイズ）以下の要素が、ノイズとして検出される。
【００３５】
［第３の方法］
図６は、画像５０のノイズを第３の方法で検出する場合の説明図である。図６に示すように、ラベリング処理により生成される頻度分布曲線Ｆ（ｓ）が参照されて、最高頻度ＦｍａｘのラベルサイズＳ１に基づいて定まる閾値（例えば、ラベルサイズＳ１から所定サイズだけ大きく又は小さくしたラベルサイズＳ３）以下のラベルサイズの要素が、ノイズとして判定される。
【００３６】
上記のように、ラベルサイズが閾値以下の要素がノイズとして検出されるので、ノイズＮの他にも、例えば、記号列５２，５４の一部が、背景部分のノイズとみなされて検出されることになる。例えば、「．（ピリオド）」や「，（コンマ）」のような符号の他にも、アルファベットの「ｉ」や「ｊ」のような文字の「.」の部分等が、ノイズとして検出される。即ち、記号列５２，５４の構成要素（記号又は記号の一部）のうち、検出対象のノイズＮの形状と似ている要素が、ノイズとして検出される。
【００３７】
以降、記号列５２，５４の構成要素のうちノイズとして検出されるものを、「小型記号要素」という。図３に示す画像５０の例では、例えば、記号列５２に対応する小型記号要素５２ａ，５２ｂ，５２ｃと、記号列５４に対応する小型記号要素５４ａ，５４ｂ，５４ｃと、がノイズとして検出される。
【００３８】
このように、一般的なノイズ検出処理が画像５０に施されると、ノイズＮだけではなく、小型記号要素がノイズとして検出される。したがって、ノイズ検出部３２がノイズとして検出した検出領域（即ち、ノイズＮと小型記号要素に対応する画素）を、そのまま画像５０から除去した場合には、記号列５２，５４の一部が欠けてしまうことがある。
【００３９】
図７は、検出領域が画像５０から除去された場合の一例を示す図である。検出領域は、ノイズＮと小型記号要素とを含んでなるため、画像５０から検出領域を除去した画像（以降、検出領域除去画像６０という）は、図３に示す画像５０と、ノイズＮ及び小型記号要素と、の差分画像となる。
【００４０】
図７に示すように、記号列５２，５４に含まれる小型記号要素５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５４ａ，５４ｂ，５４ｃが、ノイズとみなされるため画像５０から除去される。即ち、検出領域をそのまま画像５０から除去すると、記号列５２，５４の一部が欠けた検出領域除去画像６０が生成されてしまう。本実施形態においては、これら小型記号要素は、後述の除去部３８の処理により、ノイズとして除去されないように制限（抑止）される。
【００４１】
［１−２−３．比較画像取得部、比較画像記憶部］
比較画像取得部３４は、例えば、制御部１２を主として実現される。比較画像取得部３４は、ノイズ検出部３２によりノイズとして検出された画像５０の検出領域と比較される比較画像を取得する。即ち、比較画像は、検出領域との比較対象となる画像であり、例えば、小型記号要素を示す画像又はノイズを示す画像である。
【００４２】
本実施形態においては、比較画像取得部３４は、記号又は記号の一部（即ち、小型記号要素）を示す比較画像を記憶する比較画像記憶部３６から比較画像を取得する。比較画像記憶部３６は、例えば、記憶部１４を主として実現される。即ち、本実施形態においては、比較画像は、ノイズとして誤検出される記号の要素を示す画像であるともいえる。
【００４３】
図８は、比較画像記憶部３６の記憶内容の一例を示す図である。図８に示すように、例えば、比較画像７０の画像データを含む辞書データが比較画像記憶部３６に記憶される。例えば、辞書データには、比較画像７０に関する各種情報が、当該比較画像７０と関連付けられて記憶される。
【００４４】
例えば、比較画像７０は、当該比較画像が示す記号が属する言語種別（文字体系）を示す情報に関連付けられて記憶される。例えば、言語種別を示す情報としては、記号の間隔が一定でないアルファベット系言語（英語やフランス語等）や、記号の間隔が一定である漢字系言語（日本語や中国語等）を示す情報が格納される。本実施形態においては、画像５０に含まれる記号列５２，５４の記号の間隔に基づいて、当該記号列５２，５４の記号の言語種別が特定される。
【００４５】
例えば、記号列５２，５４の記号の間隔が一定でない場合には、当該記号がアルファベット系言語であると判定され、記号列５２，５４の記号の間隔が一定である場合には、当該記号が漢字系言語であると判定される。記号の間隔が一定であるか否かは、記号列５２，５４に含まれる記号の間隔のずれ（ばらつき）が基準量以上であるか否かが判定されることによって判定される。
【００４６】
また例えば、比較画像７０は、当該比較画像７０が示す記号の大きさに関する情報に関連付けられて記憶される。比較画像７０が示す記号の大きさに関する情報としては、小型記号要素のフォントサイズを示す情報や、小型記号要素の高さを示す情報が格納される。
【００４７】
また、比較画像７０は、例えば、検出領域の位置と画像５０に含まれる記号の位置との位置関係に関する情報に関連付けられて記憶される。当該位置関係に関する情報としては、例えば、検出領域の周囲にある記号（例えば、検出領域に隣接する記号）と、当該検出領域と、の位置関係を示す情報が格納される。
【００４８】
なお、比較画像記憶部３６の記憶内容は、上記の例に限られない。他にも例えば、比較画像７０が、小型記号要素のフォント種別を示す情報に関連付けられて記憶されるようにしてもよい。
【００４９】
［１−２−４．除去部］
除去部３８は、例えば、制御部１２を主として実現される。除去部３８は、検出領域（例えば、ノイズＮと小型記号要素）と比較画像７０との比較結果に基づいて、検出領域のうち、画像５０に含まれる記号又は記号の一部（例えば、記号列５２，５４の構成要素）がノイズとして検出された領域（例えば、小型記号要素の画素）を除く領域（例えば、ノイズＮの画素）を、画像から除去する。
【００５０】
除去部３８は、検出領域と比較画像７０とのパターンマッチングを行い、検出領域と比較画像７０とが類似するか否かを判定することによって、当該検出領域が、ノイズＮであるか、小型記号要素であるか、を判定する。即ち、除去部３８は、検出領域と比較画像７０とのパターンマッチングを行うことによって、検出領域から小型記号要素を抽出し、当該小型記号要素がノイズとして除去されることを制限（抑止）する。
【００５１】
本実施形態においては、除去部３８は、検出領域のうち比較画像７０と類似する領域を除く領域を、画像５０から除去する。即ち、除去部３８は、検出領域のうち比較画像７０と類似しない領域を、画像５０から除去する。
【００５２】
例えば、除去部３８は、検出領域と、小型記号要素を示す比較画像７０と、を比較することによって、両者の類似度を算出する。類似度は、２つの画像が類似する程度を示す指標であり、例えば、２つの画像の各画素の画素値の差に基づいて算出される。類似度が基準範囲（例えば、基準値以上）であるか否かに基づいて、２つの画像が類似するか否かが判定される。
【００５３】
実施形態１においては、検出領域と比較画像７０との類似度が基準範囲である場合、当該検出領域は、比較画像７０が示す小型記号要素に似ているので、小型記号要素であると判定される。一方、検出領域と比較画像７０との類似度が基準範囲でない場合、当該検出領域は、比較画像７０が示す小型記号要素に似ていないので、ノイズＮであると判定される。
【００５４】
また、本実施形態においては、除去部３８は、検出領域と、画像５０に含まれる記号の言語種別に関連付けられた比較画像７０と、を比較する。例えば、除去部３８は、画像５０に含まれる記号（例えば、記号列５２，５４の記号）の間隔を検出することによって、当該記号の言語種別を特定する。
【００５５】
具体的には、まず、図７に示す検出領域除去画像６０に記号検出処理が施され、記号列５２，５４に対応する矩形状の記号領域６２，６４が検出される。そして、記号領域６２，６４内に含まれる記号の間隔が検出される。例えば、各記号に対応する画素間隔が取得されることによって、記号の間隔が検出される。次いで、記号の間隔が所定範囲であるか否かに基づいて、当該記号の言語種別が特定される。この特定された言語種別に関連付けられた比較画像７０が、検出領域とのパターンマッチングの対象となる。
【００５６】
また、本実施形態においては、除去部３８は、検出領域と、画像に含まれる記号の大きさに基づいて大きさが変更された比較画像７０と、を比較する。例えば、記号領域６２，６４の高さが参照されることによって、記号列５２，５４の行高が特定される。当該行高が示す記号の大きさに合うように、比較画像７０の大きさが変更されて、パターンマッチングが実行される。
【００５７】
また、本実施形態においては、除去部３８は、検出領域と、当該検出領域の位置と画像５０に含まれる記号の位置との位置関係に関連付けられた比較画像７０と、を比較する。例えば、記号領域６２，６４内に含まれる検出領域の位置と、当該検出領域の周囲の記号（例えば、検出領域の隣にある記号）と、の位置関係に関連付けられた比較画像７０が比較される。このように、本実施形態においては、比較画像記憶部３６に記憶された比較画像７０のうち、検出領域の位置に関連付けられた比較画像７０のみが、パターンマッチングの対象となる。
【００５８】
また、本実施形態においては、除去部３８は、検出領域のうち、画像に含まれる記号に対応する領域内の検出領域と、比較画像７０と、を比較する。例えば、記号領域６２，６４を記号の大きさに基づいて拡張した拡張領域６６，６８内の検出領域のみがパターンマッチングの対象となる。拡張領域６６，６８は、それぞれ、記号領域６２，６４を含む領域ともいえる。
【００５９】
上記のように、本実施形態においては、検出領域のうち、比較画像７０と類似する領域が小型記号要素と判定され、画像５０から除去されないように制限される。即ち、除去部３８は、画像５０からノイズＮのみを除去した画像を生成する。
【００６０】
図９は、除去部３８が生成する画像の一例を示す図である。図９に示すように、除去部３８が生成する画像（以降、ノイズ除去画像８０という。）は、図３に示す比較画像７０と、ノイズＮと、の差分画像となる。ノイズ除去画像８０は、検出領域除去画像６０（図７）に比べて、小型記号要素５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５４ａ，５４ｂ，５４ｃが除去されないため、記号列５２，５４の一部が欠けずに、ノイズＮのみが画像５０から除去される。
【００６１】
［１−３．画像処理装置において実行される処理］
図１０は、画像処理装置１０が実行する処理を示すフロー図である。制御部１２は、記憶部１４に記憶されたプログラムに従って、図１０に示す処理を実行する。
【００６２】
図１０に示すように、まず、制御部１２は、通信部１６を介して、画像読取装置２０から画像５０を取得する（Ｓ１）。なお、画像読取装置２０から画像５０を受信しない場合には、本処理が終了されるようにしてもよい。
【００６３】
制御部１２は、Ｓ１において取得した画像５０を記憶部１４に記憶させる（Ｓ２）。制御部１２は、画像５０にラベリング処理を施し、ラベルサイズの頻度分布（図４〜図６参照）を作成する（Ｓ３）。Ｓ３においては、まず、画像５０の各画素にラベル番号が割り当てられる。次いで、ラベル番号を同じとする画素数がカウントされることによって、ラベルサイズの頻度分布が作成される。ラベルサイズの頻度分布を示すデータは、記憶部１４に一時的に記憶される。
【００６４】
なお、ラベル数（例えば、ラベル番号の最大値）が閾値以上であるか否かが判定され、ラベル数が閾値以上である場合には、Ｓ４の処理に移行し、ラベル数が閾値以上でない場合には、図３に示すような網点状のノイズＮが含まれない画像５０であるとして、本処理が終了するようにしてもよい。
【００６５】
制御部１２は、Ｓ３において作成されたラベルサイズの頻度分布に基づいて、画像５０のノイズを検出する（Ｓ４）。例えば、Ｓ４においては、先述した第１の方法〜第３の方法の何れかによって、ノイズが検出される。Ｓ４において検出された検出領域を識別するデータ（例えば、検出領域に含まれる画素の位置を示すデータ）は、記憶部１４に一時的に記憶される。なお、Ｓ４においては、小型記号要素であるか否かが判定されるので、Ｓ４においては、ノイズの候補が検出されるともいえる。
【００６６】
図１１は、検出領域を識別するデータの一例を示す図である。図１１に示すように、例えば、各検出領域の位置を識別する情報（例えば、画素の座標等）と、当該検出領域の属性を示す情報と、が関連付けられて記憶される。属性とは、ノイズであるか小型記号要素であるかを識別するための情報である。Ｓ４の時点では、例えば、全ての検出領域がノイズの属性となるようにしてもよい。
【００６７】
制御部１２は、画像５０の検出領域と比較画像７０とのパターンマッチングを行う（Ｓ５）。
【００６８】
図１２は、実施形態１のＳ５において行われる処理を示す図である。図１２に示すように、制御部１２は、Ｓ１で取得した画像５０から、Ｓ４で検出された検出領域を除去した検出領域除去画像６０を生成する（Ｓ１０１）。Ｓ１０１において生成される検出領域除去画像６０は、画像５０から、検出領域の画素が除去された差分画像（図７参照）となる。
【００６９】
制御部１２は、Ｓ１０１において生成された検出領域除去画像６０に含まれる記号列５２，５４の記号領域６２，６４を検出する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２においては、検出領域除去画像６０に記号検出処理が施されることによって、記号列５２，５４の画素が特定されて記号領域６２，６４が検出される。
【００７０】
制御部１２は、Ｓ１０２において検出された記号領域６２，６４の行高から、記号列５２，５４の記号の大きさを検出する（Ｓ１０３）。例えば、行高の画素数と記号の大きさとを対応付けたデータが用意されているようにしてもよい。この場合、記号列５２，５４の行高の画素数に対応付けられた大きさが、それぞれ記号列５２，５４の大きさとして検出される。なお、記号領域６２，６４の行高自体が、記号の大きさとして用いられるようにしてもよい。
【００７１】
制御部１２は、Ｓ１０２において検出された記号領域６２，６４を、Ｓ１０３において検出された記号列５２の記号の大きさに応じた距離だけ拡張した拡張領域６６，６８を検出領域除去画像６０に設定する（Ｓ１０４）。
【００７２】
以降、拡張領域６６，６８内の検出領域と比較画像７０とのパターンマッチングが実行される。まず、拡張領域６６内の検出領域についてパターンマッチングが実行される。
【００７３】
制御部１２は、拡張領域６６内の各記号の間隔を検出する（Ｓ１０５）。即ち、拡張領域６６に含まれる記号列５２の各記号の画素間隔が取得される。
【００７４】
制御部１２は、拡張領域６６内の各記号の間隔のばらつきに基づいて、記号列５２の言語種別を特定する（Ｓ１０６）。例えば、間隔のばらつきが閾値以上であれば、分かち書きのアルファベット系言語とされる。一方、間隔のばらつきが閾値未満であれば、漢字系言語とされる。
【００７５】
制御部１２は、Ｓ１０３において判定された記号列５２の大きさに基づいて、Ｓ１０６で特定された言語種別に関連付けられた比較画像７０の大きさを調整する（Ｓ１０７）。例えば、比較画像７０の大きさと、記号列５２，５４の大きさと、に基づいて、比較画像７０の大きさが変更される。
【００７６】
具体的には、比較画像７０の大きさが、記号列５２の大きさに合うように、比較画像７０が拡大又は縮小される。例えば、比較画像７０の大きさが１０ポイントであり、記号列５２の記号の大きさが８ポイントである場合、比較画像７０の大きさが８０％に縮小される。Ｓ１０７において調整された比較画像７０は、記憶部１４のＲＡＭ等に一時的に記憶される。
【００７７】
制御部１２は、拡張領域６６内の検出領域のうち、これから比較画像７０と比較する検出領域の位置と、当該検出領域の周囲にある記号の位置と、の位置関係を特定する（Ｓ１０８）。例えば、検出領域が、当該検出領域に隣接する記号から見て上にあるか下にあるかが特定される。
【００７８】
制御部１２は、Ｓ１０８において特定された位置関係に関連付けられた比較画像７０と、検出領域と、を比較して類似度を算出する（Ｓ１０９）。Ｓ１０９において算出された類似度は、記憶部１４に一時的に記憶される。複数の比較画像７０と検出領域とが比較された場合には、これら複数の比較画像７０の各々に対応する類似度が記憶されることになる。
【００７９】
制御部１２は、Ｓ１０９において算出された類似度が基準範囲であるか否かを判定する（Ｓ１１０）。Ｓ１０９において、複数の比較画像７０と検出領域とが比較された場合、類似度が基準範囲となるものが一つでもあるか否かが判定される。例えば、パターンマッチングされた比較画像７０のうち、類似度が基準範囲のものが一つでもあれば、Ｓ１１０において、類似度が基準範囲であると判定される。
【００８０】
類似度が基準範囲であると判定された場合（Ｓ１１０；Ｙ）、即ち、検出領域と比較画像７０が似ている場合、制御部１２は、検出領域の属性を小型記号要素とする（Ｓ１１１）。例えば、図１１のデータが示す検出領域の属性が変更される。
【００８１】
一方、類似度が基準範囲であると判定されない場合（Ｓ１１０；Ｎ）、即ち、検出領域と比較画像７０が似ていない場合、制御部１２は、検出領域の属性をノイズとする（Ｓ１１２）。
【００８２】
制御部１２は、拡張領域６６内の全ての検出領域をパターンマッチングしたか否かを判定する（Ｓ１１３）。全ての検出領域についてパターンマッチングを行ったと判定されない場合（Ｓ１１３；Ｎ）、処理はＳ１０８に戻る。即ち、拡張領域６６内の次の検出領域についてパターンマッチングが行われる。
【００８３】
一方、全ての拡張領域についてパターンマッチングを行ったと判定された場合（Ｓ１１３；Ｙ）、制御部１２は、全ての拡張領域６６，６８についてパターンマッチングを行ったか否かを判定する（Ｓ１１４）。
【００８４】
全ての拡張領域６６，６８についてパターンマッチングを行ったと判定されない場合（Ｓ１１４；Ｎ）、処理は、Ｓ１０５に戻る。例えば、拡張領域６６についてのパターンマッチングが行われた後に、拡張領域６８についてのパターンマッチングが行われる。一方、全ての拡張領域６６，６８についてパターンマッチングを行ったと判定された場合（Ｓ１１４；Ｙ）、処理は、Ｓ６に移行する。
【００８５】
図１０に戻り、制御部１２は、検出領域のうち、属性が「ノイズ」の検出領域のみを、画像５０から除去したノイズ除去画像８０を生成して記憶部１４に記憶させ（Ｓ６）、処理は終了する。即ち、検出領域のうち小型記号要素と判定されたものは、画像５０から除去されないように制限される。
【００８６】
［１−４．実施形態１のまとめ］
実施形態１に係る画像処理装置１０は、ノイズとして検出された検出領域を、小型記号要素を示す比較画像７０とパターンマッチングさせることによって、当該検出領域が、本当にノイズであるか、それとも小型記号要素であるかを判定する。画像処理装置１０は、小型記号要素であると判定された検出領域については、画像５０から除去されないように制限し、小型記号要素がノイズとして除去されてしまうことを防止する。別の言い方をすれば、画像処理装置１０は、画像５０からノイズＮだけを正確に除去し、画像５０に含まれる記号列５２，５４の抽出の精度を向上させる。
【００８７】
また、画像処理装置１０は、小型記号要素を示す比較画像７０を記憶して、ノイズとして除去されることを防止する小型記号要素を予め定義する。
【００８８】
また、画像処理装置１０は、予め用意した比較画像７０のうち、画像５０に含まれる記号の言語種別に対応する比較画像７０のみを画像５０と比較させ、パターンマッチングのための処理負荷を軽減する。
【００８９】
また、画像処理装置１０は、記号列５２，５４の記号の大きさに応じて比較画像７０の大きさを変更して、画像５０に含まれる記号の大きさに応じた最適な大きさの比較画像７０を用いてパターンマッチングを行う。
【００９０】
また、画像処理装置１０は、予め用意した比較画像７０のうち、検出領域の位置に応じた比較画像７０のみを画像５０と比較させ、パターンマッチングのための処理負荷を軽減する。
【００９１】
また、画像処理装置１０は、画像５０のうち、拡張領域６６，６８内の検出領域のみを比較画像と比較させ、パターンマッチングのための処理負荷を軽減する。
【００９２】
［２．実施形態２］
実施形態１においては、小型記号要素を示す比較画像７０がパターンマッチングに用いられる場合を説明した。検出領域がノイズであるか小型記号要素であるかを判定する方法は、比較画像を用いたパターンマッチングにより行われるようにすればよく、この判定方法は、実施形態１の例に限られない。実施形態２においては、ノイズを示す比較画像７０を検出領域と比較し、比較画像７０と似ていない検出領域を小型記号要素とする場合を説明する。
【００９３】
なお、実施形態２における画像処理装置１０のハードウェア構成は、実施形態１と同様であるので、説明を省略する。
【００９４】
［２−１．実施形態２の機能ブロック］
図１３は、実施形態２における画像処理装置の機能ブロック図である。図１３に示すように、実施形態２においては、比較画像生成部４０が実現される。
【００９５】
比較画像生成部４０は、検出領域に基づいて比較画像７０を生成する。実施形態２の比較画像取得部３４は、比較画像生成部４０により生成される比較画像７０を取得する。例えば、画像５０のうち検出領域を含む画像が、比較画像７０として使用される。即ち、ノイズを示す比較画像７０が、画像５０に基づいて生成される。
【００９６】
図１４は、比較画像７０の生成方法を説明するための説明図である。例えば、拡張領域６６，６８内の検出領域は小型記号要素の可能性があるので、ここでは、拡張領域６６，６８外の検出領域が比較画像７０として使用される例を説明する。例えば、画像５０のうち、拡張領域６６，６８外の検出領域を含む領域が切り出されることによって、比較画像７０が生成される。
【００９７】
実施形態２の除去部３８は、検出領域のうち比較画像７０と類似しない領域を除く領域を、画像５０から除去する。即ち、実施形態２の除去部３８は、検出領域のうち比較画像７０と類似する領域を、画像５０から除去する。
【００９８】
例えば、除去部３８は、検出領域と、ノイズを示す比較画像７０と、の類似度を算出する。類似度の算出方法自体は、実施形態１と同様である。類似度が基準範囲である場合、検出領域と比較画像７０とが似ているので、当該検出領域が、ノイズであると判定される。一方、類似度が基準範囲でない場合、検出領域と比較画像７０とが似ていないので、当該検出領域が、小型記号要素であると判定される。
【００９９】
［２−２．画像処理装置において実行される処理］
実施形態２においては、図１０と同様の処理が実行される。ただし、Ｓ５における処理が実施形態１とは異なる。
【０１００】
図１５は、実施形態２のＳ５において実行される処理を示す図である。図１５に示すように、Ｓ２０１〜Ｓ２０４は、それぞれ、Ｓ１０１〜Ｓ１０４と同様であるので説明を省略する。
【０１０１】
制御部１２は、拡張領域６６，６８外の検出領域に基づいて比較画像７０を生成する（Ｓ２０５）。例えば、画像５０のうち、拡張領域６６，６８外の検出領域を含む領域が切り出されることによって、比較画像７０が生成される。当該比較画像７０は、記憶部１４に記憶される。
【０１０２】
制御部１２は、Ｓ２０４において生成された比較画像７０を取得し、当該比較画像７０と、拡張領域６６，６８内の検出領域と、を比較して類似度を算出する（Ｓ２０６）。Ｓ２０６において算出された類似度は、記憶部１４に一時的に記憶される。
【０１０３】
制御部１２は、Ｓ１０９において算出された類似度が基準範囲であるか否かを判定する（Ｓ２０７）。類似度が基準範囲であると判定された場合（Ｓ２０７；Ｙ）、即ち、検出領域と比較画像７０が似ている場合、制御部１２は、検出領域の属性をノイズとする（Ｓ２０８）。
【０１０４】
一方、類似度が基準範囲であると判定されない場合（Ｓ２０７；Ｎ）、即ち、検出領域と比較画像７０が似ていない場合、制御部１２は、検出領域の属性を小型記号要素とする（Ｓ２０９）。
【０１０５】
制御部１２は、拡張領域６６，６８内の全ての検出領域をパターンマッチングしたか否かを判定する（Ｓ２１０）。全ての検出領域をパターンマッチングしたと判定されない場合（Ｓ２１０；Ｎ）、処理は、Ｓ２０６に戻る。一方、全ての検出領域をパターンマッチングしたと判定された場合（Ｓ２１０；Ｙ）、処理は、Ｓ６に移行する。
【０１０６】
［２−３．実施形態２のまとめ］
実施形態２に係る画像処理装置１０は、ノイズとして検出された検出領域を、ノイズを示す比較画像７０とパターンマッチングさせることによって、当該検出領域が、本当にノイズであるか、それとも小型記号要素であるかを判定する。画像処理装置１０は、小型記号要素であると判定された検出領域については、画像５０から除去しないように制限し、小型記号要素がノイズとして除去されてしまうことを防止する。また、画像処理装置１０は、比較画像７０を動的に生成し、比較画像７０を予め用意する手間が省かれる。
【０１０７】
なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。
【０１０８】
［３．変形例］
（１）例えば、実施形態においては、画像読取装置２０から通信部１６を介して画像５０の画像データを取得する場合を説明したが、画像５０は、記憶部１４や外部メモリ等に記憶されていてもよい。即ち、画像取得部３０は、画像５０を記憶する手段又は画像５０を生成する手段から画像を取得するようにすればよい。
【０１０９】
（２）また例えば、実施形態においては、ノイズ検出部３２が、第１の方法〜第３の方法の何れかのノイズ検出処理を実行する場合を説明したが、他の方法によってノイズ検出処理が実行されるようにしてもよい。例えば、第１の方法〜第３の方法の２つ又は３つを組み合わせるようにしてもよい。他にも例えば、記号領域６２，６４に基づいて記号の大きさを検出し、当該記号の大きさに基づいて決定される閾値（例えば、記号の大きさの０．５倍）以下のラベルサイズの要素がノイズとして検出されるようにしてもよい。また例えば、記号列５２，５４の背景としてのノイズ以外にも、画像読取装置２０による走査対象物の光学的走査により発生するノイズが検出されるようにしてもよい。
【０１１０】
（３）また例えば、実施形態２においては、ノイズを示す比較画像７０を画像５０に基づいて動的に生成する場合を説明したが、ノイズを示す比較画像７０が予め記憶部１４に記憶されるようにしてもよい。即ち、網点状のノイズ以外にも種々のノイズパターンを定義した画像データが記憶部１４に記憶されているようにしてもよい。この場合、比較画像取得部３４は、ノイズを示す比較画像７０を記憶する記憶部１４から当該比較画像７０を取得することになる。
【０１１１】
（４）また例えば、実施形態２においては、ノイズを示す比較画像７０と検出領域との類似度が所定範囲であるか否かに基づいて、当該検出領域が小型記号要素であるか否かが判定される場合を説明したが、他の方法によって、検出領域が小型記号要素であるか否かが判定されるようにしてもよい。例えば、全ての検出領域と比較画像７０との類似度を算出することによって生成される類似度の分布に基づいて、検出領域が小型記号要素であるか否かが判定されるようにしてもよい。この場合、当該分布が２極化している場合には、一方を小型記号要素として、他方をノイズとするようにしてもよい。
【０１１２】
（５）また例えば、実施形態１と実施形態２とを組み合わせるようにしてもよい。例えば、実施形態１及び実施形態２の両方の判定方法で小型記号要素と判定される検出領域を小型記号要素としてもよいし、実施形態１又は実施形態２の何れかの判定方法で小型記号要素と判定される検出領域を小型記号要素としてもよい。
【０１１３】
他にも例えば、実施形態１における類似度が所定範囲ではなかった検出領域（例えば、類似度が第１閾値よりも小さい検出領域）について、類似度が当該所定範囲とは異なる範囲である場合（例えば、類似度が、第１閾値よりも低い第２閾値以上である場合）、この検出領域について、実施形態２の方法を実行するようにしてもよい。
【０１１４】
他にも例えば、実施形態２における類似度が所定範囲ではなかった検出領域（例えば、類似度が第３閾値よりも大きい検出領域）について、類似度が当該所定範囲とは異なる範囲である場合（例えば、類似度が、第３閾値よりも高い第４閾値以下である場合）、この検出領域について、実施形態１の方法を実行するようにしてもよい。
【０１１５】
（６）また例えば、実施形態１においては、比較画像７０が、言語種別を示す情報、記号の大きさに関する情報、及び位置関係に関する情報に関連付けられて記憶される一例を説明したが、比較画像７０は、これらの情報に関連付けられていなくてもよい。また、実施形態１及び実施形態２においては、拡張領域６６，６８内の検出領域についてパターンマッチングをする一例を説明したが、画像５０内の全ての検出領域についてパターンマッチングをするようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１６】
１０  画像処理装置、１２  制御部、１４  記憶部、１６  通信部、２０  画像読取装置、３０  画像取得部、３２  ノイズ検出部、３４  比較画像取得部、３６  比較画像記憶部、３８  除去部、４０  比較画像生成部、５０  画像、５２，５４  記号列、５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５４ａ，５４ｂ，５４ｃ  小型記号要素、６０  検出領域除去画像、６２，６４  記号領域、６６，６８  拡張領域、７０  比較画像、８０  ノイズ除去画像。
【図１】
0005830996.tif 000002
【図２】
0005830996.tif 000003
【図３】
0005830996.tif 000004
【図４】
0005830996.tif 000005
【図５】
0005830996.tif 000006
【図６】
0005830996.tif 000007
【図７】
0005830996.tif 000008
【図８】
0005830996.tif 000009
【図９】
0005830996.tif 000010
【図１０】
0005830996.tif 000011
【図１１】
0005830996.tif 000012
【図１２】
0005830996.tif 000013
【図１３】
0005830996.tif 000014
【図１４】
0005830996.tif 000015
【図１５】
0005830996.tif 000016