(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像におけるマークを除去する方法であって、
文書画像に対して二値化処理を行い、前記文書画像に対応する二値画像を取得するステップと、
前記二値画像から連結成分を抽出するステップと、
各連結成分のグレースケール特徴を前記各連結成分の画素に対応する前記文書画像の画素に基づき取得するステップと、
グレースケール特徴の特徴空間において、前記各連結成分のグレースケール特徴をクラスタリング中心とする場合のクラスタリング半径Ｒの範囲内の前記連結成分の数の統計を取り、前記統計における最大の数に対応する連結成分を、前記文書画像のマークに対応する連結成分のクラスタリング中心として決定し、前記クラスタリング中心及びクラスタリング半径Ｒに基づき、前記連結成分から前記マークに対応する連結成分を分類するステップと、
前記連結成分のグレースケール特徴とグレースケール閾値Ｔに基づき、前記連結成分から前記マークに対応する連結成分を分類するステップと、
前記グレースケール閾値Ｔに基づき分類された前記マークに対応する連結成分の数と、前記クラスタリング中心及びクラスタリング半径Ｒに基づき分類された前記マークに対応する連結成分の数とに基づき評価値を算出するステップと、
前記クラスタリング中心及びクラスタリング半径Ｒに基づく前記マークに対応する連結成分の分類処理と、前記グレースケール閾値Ｔに基づく前記マークに対応する連結成分の分類処理と、前記評価値の算出処理を、前記クラスタリング半径Ｒ及び前記グレースケール閾値Ｔを変更しながら繰り返し実行して、前記評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索するステップと、
前記組における前記グレースケール閾値Ｔに基づいて、前記文書画像におけるマークを除去するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
前記連結成分のグレースケール特徴は、連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記グレースケール特徴の特徴空間において連結成分のクラスタリングを行ってクラスタリング中心を決定することに代えて、前記グレースケール特徴及び連結成分の固有特徴からなる特徴空間においてクラスタリングを行ってクラスタリング中心を決定し、
前記連結成分の固有特徴は、二値画像における、連結成分に含まれる黒画素の数、連結成分に含まれる黒画素の数の該連結成分の外接矩形における画素の数に対する比率、及び連結成分の外接矩形の長さと幅の比の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記評価値は、さらに、二値画像における連結成分に含まれる黒画素の数に基づくものである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記評価値が第２の評価閾値よりも低い場合、文書画像にマークを含まないと判断する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記クラスタリング中心及び前記組におけるクラスタリング半径に基づいて、文書画像におけるマークを除去するステップ、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去するステップは、
グレースケール特徴がグレースケール閾値よりも大きい連結成分を除去するステップ、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
文書画像におけるマークを除去する装置であって、
文書画像に対して二値化処理を行い、前記文書画像に対応する二値画像を取得する二値画像取得手段と、
前記二値画像から連結成分を抽出する抽出手段と、
各連結成分のグレースケール特徴を前記各連結成分の画素に対応する前記文書画像の画素に基づき取得するグレースケール特徴取得手段と、
グレースケール特徴の特徴空間において、前記各連結成分のグレースケール特徴をクラスタリング中心とする場合のクラスタリング半径Ｒの範囲内の前記連結成分の数の統計を取り、前記統計における最大の数に対応する連結成分を、前記文書画像のマークに対応する連結成分のクラスタリング中心として決定し、前記クラスタリング中心及びクラスタリング半径Ｒに基づき、前記連結成分から前記マークに対応する連結成分を分類する第１分類手段と、
前記連結成分のグレースケール特徴とグレースケール閾値Ｔに基づき、前記連結成分から前記マークに対応する連結成分を分類する第２分類手段と、
前記グレースケール閾値Ｔに基づき分類された前記マークに対応する連結成分の数と、前記クラスタリング中心及びクラスタリング半径Ｒに基づき分類された前記マークに対応する連結成分の数とに基づき評価値を算出する評価値算出手段と、
前記クラスタリング中心及びクラスタリング半径Ｒに基づく前記マークに対応する連結成分の分類処理と、前記グレースケール閾値Ｔに基づく前記マークに対応する連結成分の分類処理と、前記評価値の算出処理を、前記クラスタリング半径Ｒ及び前記グレースケール閾値Ｔを変更しながら繰り返し実行して、前記評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索する検索手段と、
前記組における前記グレースケール閾値Ｔに基づいて、前記文書画像におけるマークを除去する除去手段と、を含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、画像処理分野に関し、具体的には、文書画像におけるマークを効果的、且つ正確に除去できる方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スキャナーに関連する技術は迅速に発展している。例えば、スキャン文書画像の透き通しの検出及び除去、文書レイアウト解析、光学的文字認識などの技術分野では、技術者は処理の効果を向上するための作業を既に進行した。しかし、これらの分野を改善することだけで足りなくて、全体的に良い技術的効果を得るため、関連技術の各分野を改善する必要がある。
【０００３】
例えば、スキャン文書画像に各種のマーク、例えば、該スキャン文書画像の出所又は帰属を示すための透かし、又はコピーの違法使用を防止するための複写マーク（ｃｏｐｙｍａｒｋ）が常に現れる。光学的文字認識などにより、これらのマークを深刻な背景ノイズとして処理することは困難である。また、これらのマークは、読者の体験に大きな影響を与えてしまう。図１は、透かしが付いているスキャン文書画像の例を示す図である。図２は、複写マークが付いているスキャン文書画像の例を示す図である。
【０００４】
通常、従来のマークの除去方法は画素処理に基づくものである。明らかには、画素に基づく処理は、画素レベルの情報のみを利用し、有限な情報で処理を行いにくく、処理結果が相対的に正確ではない。
【０００５】
よって、文書画像におけるマークを効果的、且つ正確に除去できる方法及び装置が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以下は、本公開のある態様を理解させるため、本公開を簡単に説明する。なお、この説明は、本公開を限定するものではない。この説明は、本公開の肝心な部分又は重要な部分を決定するものではないし、本公開の範囲を限定するものではない。その目的は、単なる本公開に関するある概念を簡単に説明し、より詳細な説明は後述する。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を鑑みてなるものであり、文書画像におけるマークを効果的、且つ正確に除去できる方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を実現するため、本発明の一の態様では、文書画像におけるマークを除去する方法であって、文書画像に対応する二値画像から連結成分を抽出するステップと、連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するステップと、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔの値範囲内で、連結成分のグレースケール特徴に基づく評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索するステップと、前記組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去するステップと、を含む、方法を提供する。
【０００９】
本発明の他の態様では、文書画像におけるマークを除去する装置であって、文書画像に対応する二値画像から連結成分を抽出する抽出手段と、連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するクラスタリング手段と、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔの値範囲内で、連結成分のグレースケール特徴に基づく評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索する検索手段と、前記組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去する精密除去手段と、を含む、装置を提供する。
【００１０】
本発明の他の態様では、情報処理装置においてプログラムコードを実行する際に、情報処理装置に、本発明の上記の方法を実行させる、機器が読み取り可能なプログラムコードを含む、記憶媒体をさらに提供する。
【００１１】
本公開の他の態様では、情報処理装置において指令を実行する際に、情報処理装置に、本発明の上記の方法を実行させる、機器が実行可能な指令を含むプログラムプロダクトをさらに提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本発明の上記及び他の目的、特徴及び利点をより容易に理解させるため、下記の図面を参照しながら本発明の実施例を説明する。図面における各部は、単なる本発明の原理を示すためのものである。図面において、同一又は類似する部分は、同一又は類似する符号で示されている。
【図１】透かしが付いているスキャン文書画像の例を示す図である。
【図２】複写マークが付いているスキャン文書画像の例を示す図である。
【図３】本発明の実施例に係る文書画像におけるマークの除去方法を示すフローチャートである。
【図４】図１に示す透かしが付いているスキャン文書画像に対応する二値画像を示す図である。
【図５】図２に示す複写マークが付いているスキャン文書画像に対応する二値画像を示す図である。
【図６】抽出された連結成分の例を示す図である。
【図７】図１に示す透かしが付いているスキャン文書画像のマーク除去の結果を示す図である。
【図８】図２に示す複写マークが付いているスキャン文書画像のマーク除去の結果を示す図である。
【図９】本発明の実施例に係る文書画像におけるマークの除去装置を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施例に適用可能なコンピュータの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の例示的な実施例を詳細に説明する。説明の便宜上、明細書には実際の実施形態の全ての特徴が示されていない。なお、実際に実施する際に、開発者の具体的な目標を実現するために、特定の実施形態を変更してもよい、例えばシステム及び業務に関する制限条件に応じて実施形態を変更してもよい。また、開発作業が非常に複雑であり、且つ時間がかかるが、本公開の当業者にとって、この開発作業は単なる例の作業である。
【００１４】
なお、本発明を明確にするために、図面には本発明に密に関連する装置の構成要件又は処理のステップのみが示され、本発明と関係のない細部が省略される。また、本発明の図面又は実施形態に説明される要素及び特徴は、１つ又は複数の他の図面又は実施形態に示される要素及び特徴と組み合わせてもよい。
【００１５】
本発明の基本的な思想は、連結成分レベルの情報を用いて、連結成分をクラスタリングすることで文書画像におけるマークを除去し、その重点は最適又は次善のクラスタリング半径／グレースケール閾値を取得することである。
【００１６】
以下は、図３を参照しながら本発明の実施例に係る文書画像におけるマークの除去方法を説明する。
【００１７】
図３は本発明の実施例に係る文書画像におけるマークの除去方法を示すフローチャートである。図３に示すように、本発明の実施例に係る文書画像におけるマークの除去方法は、文書画像に対応する二値画像から連結成分を抽出するステップ（ステップＳ１）と、連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するステップ（ステップＳ２）と、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔの値範囲内で、連結成分のグレースケール特徴に基づく評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索するステップ（ステップＳ３）と、組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去するステップ（ステップＳ４）と、を含む。
【００１８】
ステップＳ１において、文書画像に対応する二値画像から連結成分を抽出する。
【００１９】
まず、文書画像に対して二値化処理を行い、文書画像に対応する二値画像を取得する。二値化処理は、画像処理分野における周知の処理であり、ここでその説明が省略され、二値化閾値は、当業者の経験に基づいて指定されてもよい。図４は、図１に示す透かしが付いているスキャン文書画像に対応する二値画像を示す図である。図５は、図２に示す複写マークが付いているスキャン文書画像に対応する二値画像を示す図である。
【００２０】
そして、二値画像から連結成分（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）を抽出する。連結成分は、二値画像において接続した黒画素により構成された連結領域である。連結成分の抽出方法は、画像処理分野の当業者にとって周知であり、ここでその説明が省略される。図６は、抽出された連結成分の例を示す図であり、連結成分の外接矩形（外接ボックスとも称される）も示されている。
【００２１】
ステップＳ２において、連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得する。
【００２２】
本発明の基本的な思想として、文書画像における内容が変化しているが、その中のマーク、例えば透かし及び複写マークが文書画像において基本的に変化せず、且つ繰り返して現れるため、クラスタリングして最も形成しやすい最大のクラスタの連結成分は文書画像におけるマークに対応するはずである。
【００２３】
連結成分をクラスタリングするための特徴は、連結成分のグレースケール特徴であってもよい。連結成分のグレースケール特徴は、連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値を含む。
【００２４】
好ましくは、連結成分をクラスタリングするための特徴は、連結成分の固有特徴をさらに含んでもよい。連結成分の固有特徴は、二値画像における、連結成分に含まれる黒画素の数、連結成分に含まれる黒画素の数の該連結成分の外接矩形における画素の数に対する比率、及び連結成分の外接矩形の長さと幅の比の少なくとも１つを含む。
【００２５】
本発明の方法を異なる文書画像に適用させるため、連結成分のグレースケール特徴、連結成分の固有特徴を正規化する必要がある。連結成分のグレースケール特徴は文書画像全体について正規化され、所定の重みが設定される。連結成分の固有特徴は、二値画像全体について正規化され、所定の重みが設定される。
【００２６】
例えば、ｘｉが連結成分の特徴であり、
（外１）
0006686460.tif 000002
が全ての連結成分の該特徴の平均値であり、Ｗｉが予め設定された該特徴の重みであると仮定すると、該特徴の正規化された結果は
（外２）
0006686460.tif 000003
である。上記の４つの特徴を全て利用してクラスタリングすると仮定すると、各特徴は１つの次元に相当し、４つの特徴は４次元の特徴ベクトルを構成する。経験に応じて４次元特徴ベクトルに対応する４つの重み、
【数１】
0006686460.tif 000004
を設定してもよく、そのうちの０．５が連結成分のグレースケール特徴の重みである。
【００２７】
連結成分のグレースケールに基づいて（好ましくは、連結成分の固有特徴をさらに基づいて）連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するステップの具体的な方法として、グレースケール特徴の特徴空間において、各連結成分をクラスタリング中心とする場合の、所定のクラスタリング半径の範囲内の連結成分の数の統計を取るステップと、統計における最大の数に対応する連結成分をクラスタリング中心として決定するステップと、を含む。
【００２８】
言い換えれば、所定のクラスタリング半径について、連結成分を中心とする場合の、最大の数の連結成分を含むクラスタを取得できる。このような最大のクラスタの中心にある連結成分をクラスタリング中心として決定する。
【００２９】
クラスタリング中心の検索方法はこれに限定されず、他のクラスタリング方法を用いてもよい。
【００３０】
このようなクラスタリング中心は、背景（マーク）連結成分の中心を表す。これは、通常、背景連結成分が類似の形状及びグレースケール値を有し、前景（文字）連結成分が異なる形状、サイズ及びグレースケール値を有するからである。
【００３１】
前景連結成分と背景連結成分とを区別するため、クラスタリング中心だけではなく、適当なクラスタリング半径も必要である。また、二値画像の場合は、連結成分をクラスタリングするが、文書画像の場合は、適当なグレースケール閾値を設定して前景と背景とを区別してもよい。即ち、クラスタリング中心及びクラスタリング半径を用いて連結成分を前景と背景とに分類して、二値画像における連結成分と文書画像における画素との対応性を用いて、文書画像における背景マークを決定してもよい。また、グレースケール閾値を用いて文書画像において背景マークを直接に区別してもよい。
【００３２】
ステップＳ３において、前景と背景を分類するためのクラスタリング半径及びグレースケール閾値を検索する。
【００３３】
適切な評価値を設定し、評価値が最大となる場合、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔが最適値となる。評価値が第１の評価閾値よりも大きく、且つ最大値ではない場合、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔが次善値となる。このように、評価値を基準にして、最適又は次善のクラスタリング半径及びグレースケール値Ｔを取得できる。
【００３４】
評価値は連結成分のグレースケール特徴に基づくものであってもよい。上述したように、連結成分のグレースケール特徴は、連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値を含む。
【００３５】
評価値は、連結成分のグレースケール特徴、及び二値画像における連結成分に含まれる黒画素の数に基づくものであってもよい。
【００３６】
評価値は、クラスタリング中心及びクラスタリング半径に基づく連結成分の分類結果とグレースケール閾値に基づく連結成分の分類結果とのマッチング程度を反映する。これは、クラスタリング半径及びグレースケール閾値が共に最適となる場合、両者に基づく分類結果が最も一致するからである。
【００３７】
なお、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔは共に値範囲を有する。値範囲内で、所定のステップ長で有限個数の値を取得できる。有限個数のクラスタリング半径Ｒと有限個数のグレースケール閾値Ｔは、有限個数の組（Ｒ，Ｔ）を構成できる。各組（Ｒ，Ｔ）についても、対応する評価値ｆ（Ｒ，Ｔ）を計算できる。
【００３８】
クラスタリング半径Ｒの範囲は、例えば０から最大値であり、最大値は、特徴空間におけるクラスタリング中心と、それから最も遠い特徴ベクトルとの間の距離である。経験に応じて、クラスタリング半径Ｒの経験範囲（５，８）を設定してもよい。グレースケール閾値Ｔの範囲は、例えば０から２５５である。
【００３９】
評価値条件を満たす組（Ｒ，Ｔ）の検索プロセスは、二次元の検索プロセスに相当する。従って、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケールＴを同時に変化させ、有限個数の組（Ｒ，Ｔ）から評価値の最も高い、或いは評価値の第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索してもよい。また、反復方法を用いて、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔの１つ、例えばクラスタリング半径Ｒを固定し、もう１つ、例えばグレースケール閾値Ｔを変化させ、最適のグレースケール閾値Ｔを検索して、そして、グレースケール閾値Ｔを固定し、最適のクラスタリング半径Ｒを検索し、最終の組（Ｒ，Ｔ）を取得してもよい。
【００４０】
反復方法は、例えば、まず、クラスタリング半径Ｒの値範囲内でクラスタリング半径Ｒの値を選択し、該値を用いて、特徴空間において、クラスタリング中心及びクラスタリング半径Ｒに基づいて、連結成分を前景（文字）連結成分と背景（マーク）連結成分とに分けてもよい。即ち、クラスタリング中心を原点として、クラスタリング半径Ｒにより決定された円の内の特徴ベクトルに対応する連結成分は、背景（マーク）連結成分であり、円の外の特徴ベクトルに対応する連結成分は、前景（文字）連結成分である。グレースケール閾値Ｔに基づいて、連結成分を前景連結成分と背景連結成分とに分けてもよい。この場合は、評価値ｆ（Ｒ，Ｔ）＝Ｃ（Ｔ）となり、クラスタリング半径Ｒが既に決定されたとき、グレースケール閾値Ｔに基づく分類結果及びクラスタリング半径Ｒに基づく分類結果のマッチング程度を表す。
【００４１】
Ｃ（Ｔ）の計算方法は、例えば式（１）に示されている。
【数２】
0006686460.tif 000005
【００４２】
ここで、ｎはクラスタリング半径Ｒに基づいて分類された背景連結成分の数であり、ｍはクラスタリング半径Ｒに基づいて分類された前景連結成分の数であり、Ｂはクラスタリング半径Ｒに基づいて分類された背景連結成分の黒画素の数であり、Ｂ’はクラスタリング半径Ｒに基づいて分類された前景連結成分の黒画素の数であり、Ｇはクラスタリング半径Ｒに基づいて分類された背景連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値であり、Ｇ’はクラスタリング半径Ｒに基づいて分類された前景連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値であり、
（外３）
0006686460.tif 000006
及び
（外４）
0006686460.tif 000007
はＧ及びＧ’の平均値である。
（外５）
0006686460.tif 000008
は、グレースケール閾値Ｔに基づいて分類された背景連結成分と、クラスタリング半径Ｒに基づいて分類された背景連結成分との比率を表す。
【００４３】
ここで、
【数３】
0006686460.tif 000009
は、特別に黒い連結成分を除去するためのものである。このような連結成分が必ず前景連結成分であるため、制限条件を用いて計算量を低減できる。なお、
【数４】
0006686460.tif 000010
という制限条件を用いることなく、
（外６）
0006686460.tif 000011
と書き替えてもよい。
【００４４】
なお、ここのＢは、クラスタリング半径Ｒに基づいて分類された背景連結成分の黒画素の数であり、黒画素の数を用いて統計を取る。また、連結成分の数を用いて統計を取るように、全てのＢ＝１としてもよい。
（外７）
0006686460.tif 000012
は、グレースケール閾値Ｔに基づいて分類された前景連結成分と、クラスタリング半径Ｒに基づいて分類された前景連結成分との比率を表す。
【００４５】
ここで、
【数５】
0006686460.tif 000013
は、特別に白い連結成分を除去するためのものである。このような連結成分が必ず背景連結成分であるため、制限条件を用いて計算量を低減できる。なお、
【数６】
0006686460.tif 000014
という制限条件を用いることなく、
（外８）
0006686460.tif 000015
と書き替えてもよい。
【００４６】
なお、ここのＢ’は、クラスタリング半径Ｒに基づいて分類された前景連結成分の黒画素の数であり、黒画素の数を用いて統計を取る。また、連結成分の数を用いて統計を取るように、全てのＢ’＝１としてもよい。
【００４７】
以上のことから、式（１）は下記の式（２）に変更されてもよい。
【数７】
0006686460.tif 000016
【００４８】
また、上記式（１）と式（２）におけるＢとＢ’の値を１に統一してもよい。
【００４９】
クラスタリング半径Ｒを固定する場合、グレースケール閾値Ｔを変化させ、複数のＣ（Ｔ）を取得し、そのうち最大のＣ（Ｔ）に対応するグレースケール閾値Ｔを選択して、そして、グレースケール閾値Ｔを固定し、類似の方法でクラスタリング半径Ｒを選択し、組（Ｒ，Ｔ）を取得してもよい。
【００５０】
なお、まず、グレースケール閾値Ｔを固定し、クラスタリング半径Ｒを検索して、そして、クラスタリング半径Ｒを固定し、グレースケール閾値Ｔを検索して、組（Ｒ，Ｔ）を取得してもよい。
【００５１】
なお、評価値を基準として最適又は次善のクラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔを検索しているが、評価値を用いて文書画像にマークが含まれるか否かを判断してもよい。評価値が経験に応じて決定された第２の評価閾値よりも低い場合、文書画像にマークを含まないと判断してもよい。
【００５２】
ステップＳ４において、組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去する。
【００５３】
上述したように、組におけるグレースケール閾値に基づいて、連結成分を前景（文字）連結成分と背景（マーク）連結成分とに分けてもよい。文書画像から、背景（マーク）連結成分に対応する画素を除去することで、文書画像におけるマークを効果的、且つ正確に除去できる。
【００５４】
なお、クラスタリング中心及び組におけるクラスタリング半径に基づいて、文書画像におけるマークを除去してもよい。
【００５５】
好ましくは、グレースケール閾値に基づいて文書画像におけるマークを除去する方法を採用する。これは、前景文字と背景ノイズを区別するために、グレースケールは最も明らかな標準であるからである。クラスタリング半径Ｒに基づく分類結果は、単なる大体の分類結果と見なされ、グレースケール空間におけるグレースケール閾値Ｔに基づく分類結果はより正確な結果である。
【００５６】
図７は、図１に示す透かしが付いているスキャン文書画像のマーク除去の結果を示す図である。図８は、図２に示す複写マークが付いているスキャン文書画像のマーク除去の結果を示す図である。
【００５７】
以下は、図９を参照しながら本発明の実施例に係る文書画像におけるマークの除去装置を説明する。
【００５８】
図９は、本発明の実施例に係る文書画像におけるマークの除去装置を示すブロック図である。図９に示すように、本発明に係る除去装置９００は、文書画像に対応する二値画像から連結成分を抽出する抽出部９１と、連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するクラスタリング部９２と、クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔの値範囲内で、連結成分のグレースケール特徴に基づく評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索する検索部９３と、組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去する精密除去部９４と、を含む。
【００５９】
１つの実施例では、連結成分のグレースケール特徴は、連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値を含む。
【００６０】
１つの実施例では、クラスタリング部９２は、さらに、連結成分の固有特徴に基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得する。該連結成分の固有特徴は、二値画像における、連結成分に含まれる黒画素の数、連結成分に含まれる黒画素の数の該連結成分の外接矩形における画素の数に対する比率、及び連結成分の外接矩形の長さと幅の比の少なくとも１つを含む。
【００６１】
１つの実施例では、連結成分のグレースケール特徴は文書画像全体について正規化され、所定の重みが設定される。連結成分の固有特徴は、二値画像全体について正規化され、所定の重みが設定される。
【００６２】
１つの実施例では、クラスタリング部９２は、グレースケール特徴の特徴空間において、各連結成分をクラスタリング中心とする場合の、所定のクラスタリング半径の範囲内の連結成分の数の統計を取り、統計における最大の数に対応する連結成分をクラスタリング中心として決定する。
【００６３】
１つの実施例では、評価値は、さらに、二値画像における連結成分に含まれる黒画素の数に基づくものである。
【００６４】
１つの実施例では、評価値は、クラスタリング中心及びクラスタリング半径に基づく連結成分の分類結果とグレースケール閾値に基づく連結成分の分類結果とのマッチング程度を反映する。
【００６５】
１つの実施例では、除去装置９００は、評価値が第２の評価閾値よりも低い場合、文書画像にマークを含まないと判断する判断部、をさらに含む。
【００６６】
１つの実施例では、除去装置９００は、クラスタリング中心及び組におけるクラスタリング半径に基づいて、文書画像におけるマークを除去する粗除去部、をさらに含む。
【００６７】
１つの実施例では、精密除去部９４は、グレースケール特徴がグレースケール閾値よりも大きい連結成分を除去する。
【００６８】
１つの実施例では、マークは、透かし及び／又は複写マークを含む。
【００６９】
本発明の実施例に係る除去装置９００に含まれる各部及び各ユニットの処理は、上述した除去方法に含まれる各ステップにおける処理と類似するため、簡略化するため、これらの各部及び各ユニットの詳細な説明を省略する。
【００７０】
なお、上記の装置における各構成部、ユニットはソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせの形で構成されてもよい。構成するための具体的な手段又は方法は当業者が知り、ここでその説明が省略される。ソフトウェア又はファームウェアで実施される場合は、記憶媒体又はネットワークから専有のハードウェア構造を有するコンピュータ（例えば図１０に示される汎用コンピュータ１０００）に該ソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよく、該コンピュータに各種のプログラムがインストールされており、各種の機能を実行することができる。
【００７１】
図１０は、本発明の実施例に適用可能なコンピュータの構成を示すブロック図である。
【００７２】
図１０において、中央処理部（ＣＰＵ）１００１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１００２に記憶されているプログラム、又は記憶部１００８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１００３にロードされたプログラムにより各種の処理を実行する。ＲＡＭ１００３には、必要に応じて、ＣＰＵ１００１が各種の処理を実行するに必要なデータが記憶されている。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、及びＲＡＭ１００３は、バス１００４を介して互いに接続されている。入力／出力インターフェース１００５もバス１００４に接続されている。
【００７３】
入力部１００６（キーボード、マウスなどを含む）、出力部１００７（ディスプレイ、例えばブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカなどを含む）、記憶部１００８（例えばハードディスクなどを含む）、通信部１００９（例えばネットワークのインタフェースカード、例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）は、入力／出力インターフェース１００５に接続されている。通信部１００９は、ネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を実行する。必要に応じて、ドライブ部１０１０は、入力／出力インターフェース１００５に接続されてもよい。取り外し可能な媒体１０１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどであり、必要に応じてドライブ部１０１０にセットアップされて、その中から読みだされたコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部１００８にインストールされている。
【００７４】
ソフトウェアにより上記処理を実施する場合、ネットワーク、例えばインターネット、又は記憶媒体、例えば取り外し可能な媒体１０１１を介してソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。
【００７５】
なお、これらの記憶媒体は、図１０に示されている、プログラムを記憶し、機器と分離してユーザへプログラムを提供する取り外し可能な媒体１０１１に限定されない。取り外し可能な媒体１０１１は、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク（光ディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体は、ＲＯＭ１００２、記憶部１００８に含まれるハードディスクなどであってもよく、プログラムを記憶し、それらを含む機器と共にユーザへ提供される。
【００７６】
また、本発明は、機器が実行可能な指令コードを記憶するプログラムプロダクトをさらに提供する。該指令コードは、機器で読み取られて実行される場合、上記本発明の実施例に係る方法を実行することができる。
【００７７】
また、上記の機器が実行可能な指令を記憶するプログラムプロダクトを記録する記憶媒体も本発明の公開に含まれる。該記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、及びメモリスティックなどを含むが、これらに限定されない。
【００７８】
上記の本発明の実施例の説明では、１つの実施形態について説明され、及び／又は示された特徴は、同一又は類似する方式で１つ又は複数の他の実施形態で使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせ、或いは他の実施形態における特徴に取って替わってもよい。
【００７９】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【００８０】
また、上記処理のステップは、明細書に説明された時間順で行なわれることに限らず、他の時間順で、又は並行して、又は単独で実行することもできる。よって、本発明の技術的な範囲は、本明細書に記述された方法の実行順序に限定されない。
【００８１】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び均等的なものが含まれる。
【００８２】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
文書画像におけるマークを除去する方法であって、
文書画像に対応する二値画像から連結成分を抽出するステップと、
連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するステップと、
クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔの値範囲内で、連結成分のグレースケール特徴に基づく評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索するステップと、
前記組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去するステップと、を含む、方法。
（付記２）
前記連結成分のグレースケール特徴は、連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値を含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
さらに、連結成分の固有特徴に基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得し、
前記連結成分の固有特徴は、二値画像における、連結成分に含まれる黒画素の数、連結成分に含まれる黒画素の数の該連結成分の外接矩形における画素の数に対する比率、及び連結成分の外接矩形の長さと幅の比の少なくとも１つを含む、付記１に記載の方法。
（付記４）
前記連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するステップは、
グレースケール特徴の特徴空間において、各連結成分をクラスタリング中心とする場合の、所定のクラスタリング半径の範囲内の連結成分の数の統計を取るステップと、
統計における最大の数に対応する連結成分をクラスタリング中心として決定するステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記５）
前記評価値は、さらに、二値画像における連結成分に含まれる黒画素の数に基づくものである、付記１に記載の方法。
（付記６）
前記評価値は、クラスタリング中心及びクラスタリング半径に基づく連結成分の分類結果とグレースケール閾値に基づく連結成分の分類結果とのマッチング程度を反映する、付記１に記載の方法。
（付記７）
前記評価値が第２の評価閾値よりも低い場合、文書画像にマークを含まないと判断する、付記１に記載の方法。
（付記８）
前記クラスタリング中心及び前記組におけるクラスタリング半径に基づいて、文書画像におけるマークを除去するステップ、をさらに含む、付記１に記載の方法。
（付記９）
前記組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去するステップは、
グレースケール特徴がグレースケール閾値よりも大きい連結成分を除去するステップ、を含む、付記１に記載の方法。
（付記１０）
前記マークは、透かし及び／又は複写マークを含む、付記１に記載の方法。
（付記１１）
文書画像におけるマークを除去する装置であって、
文書画像に対応する二値画像から連結成分を抽出する抽出手段と、
連結成分のグレースケールに基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得するクラスタリング手段と、
クラスタリング半径Ｒ及びグレースケール閾値Ｔの値範囲内で、連結成分のグレースケール特徴に基づく評価値が第１の評価閾値よりも高い組（Ｒ，Ｔ）を検索する検索手段と、
前記組におけるグレースケール閾値に基づいて、文書画像におけるマークを除去する精密除去手段と、を含む、装置。
（付記１２）
前記連結成分のグレースケール特徴は、連結成分に含まれる全ての黒画素に対応する、文書画像における画素のグレースケール値の最小値を含む、付記１１に記載の装置。
（付記１３）
前記クラスタリング手段は、さらに、連結成分の固有特徴に基づいて連結成分をクラスタリングし、クラスタリング中心を取得し、
前記連結成分の固有特徴は、二値画像における、連結成分に含まれる黒画素の数、連結成分に含まれる黒画素の数の該連結成分の外接矩形における画素の数に対する比率、及び連結成分の外接矩形の長さと幅の比の少なくとも１つを含む、付記１１に記載の装置。
（付記１４）
前記クラスタリング手段は、
グレースケール特徴の特徴空間において、各連結成分をクラスタリング中心とする場合の、所定のクラスタリング半径の範囲内の連結成分の数の統計を取り、
統計における最大の数に対応する連結成分をクラスタリング中心として決定する、付記１１に記載の装置。
（付記１５）
前記評価値は、さらに、二値画像における連結成分に含まれる黒画素の数に基づくものである、付記１１に記載の装置。
（付記１６）
前記評価値は、クラスタリング中心及びクラスタリング半径に基づく連結成分の分類結果とグレースケール閾値に基づく連結成分の分類結果とのマッチング程度を反映する、付記１１に記載の装置。
（付記１７）
前記評価値が第２の評価閾値よりも低い場合、文書画像にマークを含まないと判断する判断手段、をさらに含む、付記１１に記載の装置。
（付記１８）
前記クラスタリング中心及び前記組におけるクラスタリング半径に基づいて、文書画像におけるマークを除去する粗除去手段、をさらに含む、付記１１に記載の装置。
（付記１９）
前記精密除去手段は、グレースケール特徴がグレースケール閾値よりも大きい連結成分を除去する、付記１１に記載の装置。
（付記２０）
前記マークは、透かし及び／又は複写マークを含む、付記１１に記載の装置。
【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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