(57)【要約】【課題】濃淡画像から良いニ値画像を得るための、ニ値化しきい値を求める。【解決手段】本発明は、濃淡画像の各画素の濃度値から求めた濃度ヒストグラムと、この濃淡画像の各画素の濃度値を変換した実数濃度値をさらに変換処理した階調変換濃度値とから、ゆう度規準値及び全分散を求める。このゆう度規準値及び全分散から０〜１に正規化した正規化分離度を求め、正規化分離度及び前記全分散から最適ニ値化しきい値を判定するためのニ値化評価値である正規化ニ値化評価値を求め、階調変換パラメータの各値に対して求められた前記正規化ニ値化評価値が最適なところを判定する。最適とされた階調変換パラメータの値における正規化ニ値化評価値をとるニ値化しきい値を最適ニ値化しきい値とする。【選択図】　　　　図１
2004104318.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
濃淡画像の各画素の濃度値から濃度ヒストグラムを求めるステップと、前記濃淡画像の各画素の濃度値を整数から実数にした実数濃度値に変換するステップと、前記実数濃度値を階調変換パラメータで変化する階調変換関数により階調変換濃度値に変換するステップと、前記濃度ヒストグラム及び前記階調変換濃度値から、２つの正規分布の生起確率が等しく、分散が異なると仮定した場合において定式化したゆう度規準値及び全分散を求めるステップと、前記ゆう度規準値及び前記全分散から０〜１に正規化した正規化分離度を求めるステップと、前記正規化分離度及び前記全分散から最適ニ値化しきい値を判定するためのニ値化評価値である正規化ニ値化評価値を求めるステップと、前記階調変換パラメータの各値に対して求められた前記正規化ニ値化評価値が最適なところを判定する最適値判定ステップを備え、前記最適値判定ステップにおいて最適とされた前記階調変換パラメータの値における前記正規化ニ値化評価値をとるニ値化しきい値を最適ニ値化しきい値とする画像処理方法。
【請求項２】
前記階調変換関数は、濃淡画像の各濃度値が反転した反転濃淡画像に対しても、反転していない濃淡画像に対しても、前記正規化ニ値化評価値により求められる最適ニ値化しきい値が同じになるような、対称性を保持した階調変換関数である請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
画素値が多値の濃淡画像をニ値化するためのニ値化しきい値を選定するために、濃淡画像の各画素の濃度値から求めた濃度ヒストグラムと、前記濃淡画像の各画素の濃度値を整数から実数に変換した実数濃度値を階調変換パラメータで変化する階調変換関数によりさらに変換処理した階調変換濃度値とから、ゆう度規準値及び全分散を求め、このゆう度規準値及び全分散からニ値化評価値を求め、このニ値化評価値を判定処理して最適ニ値化しきい値を求める画像処理装置において、
前記ゆう度規準値及び前記全分散から０〜１に正規化した正規化分離度を求める手段と、
前記正規化分離度及び前記全分散から最適ニ値化しきい値を判定するためのニ値化評価値である正規化ニ値化評価値を求める手段と、
前記階調変換パラメータの各値に対して求められた前記正規化ニ値化評価値が最適なところを判定する最適値判定手段とを備え、
前記最適値判定手段において最適とされた前記階調変換パラメータの値における前記正規化ニ値化評価値をとるニ値化しきい値を最適ニ値化しきい値とする画像処理装置。
【請求項４】
前記階調変換関数は、濃淡画像の各濃度値が反転した反転濃淡画像に対しても、反転していない濃淡画像に対しても、前記正規化ニ値化評価値により求められる最適ニ値化しきい値が同じになるような、対称性を保持した階調変換関数である請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
画素値が多値の濃淡画像をニ値化するためのニ値化しきい値を選定するために、濃淡画像の各画素の濃度値から求めた濃度ヒストグラムと、前記濃淡画像の各画素の濃度値を整数から実数に変換した実数濃度値をさらに変換処理した階調変換濃度値とから、ゆう度規準値及び全分散を求め、このゆう度規準値及び全分散からニ値化評価値を求め、このニ値化評価値を判定処理して最適ニ値化しきい値を求める画像処理プログラムにおいて、
前記ゆう度規準値及び前記全分散から０〜１に正規化した正規化分離度を求め、
前記正規化分離度及び前記全分散から最適ニ値化しきい値を判定するためのニ値化評価値である正規化ニ値化評価値を求め、
前記階調変換パラメータの各値に対して求められた前記正規化ニ値化評価値が最適なところを判定し、
最適とされた前記階調変換パラメータの値における前記正規化ニ値化評価値をとるニ値化しきい値を最適ニ値化しきい値とする各手順を実行する画像処理プログラム。
【請求項６】
前記階調変換関数は、濃淡画像の各濃度値が反転した反転濃淡画像に対しても、反転していない濃淡画像に対しても、前記正規化ニ値化評価値により求められる最適ニ値化しきい値が同じになるような、対称性を保持した階調変換関数である請求項５に記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字認識を行う場合の前処理として、あるいは、画像圧縮処理として、画素値が多値の濃淡画像をニ値化するためのニ値化しきい値を選定する画像処理方法及び装置並びに画像処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
濃淡画像として観測された文字をニ値化してから文字認識を行う場合や、大量の濃淡画像を圧縮するためにニ値化を行う場合は、高速なニ値化アルゴリズムが要求される。ニ値化を高速に行う方法としては、濃度ヒストグラムを使った手法が有力である。これは、画像の全画素について、濃度値別に画素数をカウントした濃度ヒストグラムを求め、各濃度値でニ値化する場合のニ値化評価値をその濃度ヒストグラムを基にして計算し、最適なニ値化評価値を与える濃度値をニ値化しきい値とするものである。従って、このニ値化評価値計算処理は、濃度レベル数に比例するため、画像の画素数より大幅に少ない計算量になる。
【０００３】
濃度ヒストグラムを使用する方法の中でも、ニ値化評価値としてゆう度規準を使用した、最ゆう法という方法が有効であることが知られている。最ゆう法は古くから使われているもので、ゆう度規準値が最適なところを見つける数学的な手法である。この手法は、どのような対象に対して適用させるかによって、いろいろな状況に応用できる。ここでは、最ゆう法をニ値化しきい値選定という問題に応用している。ゆう度規準も、統計学で古くから使われている、数学的な関数であり、ヒストグラムに関する仮定条件の違いにより、複数のゆう度規準を定式化することができる。
【０００４】
ニ値化しきい値選定を行う場合のゆう度規準の例として、濃淡画像の濃度ヒストグラムが、２つの正規分布が重畳していると仮定する。更に、それぞれの正規分布を表現するパラメータとして生起確率と分散があり、２つの正規分布の生起確率と分散の関係から、次の４種類の仮定に分けることができる。　（１）　生起確率は異なり、分散は等しいと仮定する場合。　（２）　生起確率も分散も等しいと仮定する場合。（これは、大津氏が考案したため、大津の手法と呼ぶ。）　（３）　生起確率も分散も異なると仮定する場合。　（４）　生起確率は等しく、分散は異なると仮定する場合。（これは、栗田氏が考案したため、栗田の手法と呼ぶ。）
【０００５】
従来技術として、２つの正規分布の生起確率と分散の関係が、生起確率は等しく、分散は異なると仮定した栗田の手法で定式化したゆう度規準に基づいた、ニ値化しきい値を選定する１手法（非特許文献１，２参照）がある。
この手法について、使用する記号の定義を図５、図６、図７で行いながら、図２のブロック図に沿って説明する。
まず、図２の画像入力処理１０１により、画像６を入力し濃淡画像データ１０２を得る。
【０００６】
図５において、濃淡画像データの濃度レベル数を、最小整数濃度値ｉｍｉｎ（図５）から、最大整数濃度値ｉｍａｘ（図５）までの数Ｌｇ＝ｉｍａｘ−ｉｍｉｎ＋１（図５式（５０１））とし、これにｉｍｉｎより１小さい濃度値とｉｍａｘより１大きい濃度値を加え、処理濃度レベル数を図５式（５０２）のＬ＝Ｌｇ＋２とする。実数濃度値ｕ（ｊ）は、整数濃度値のｉｍｉｎ−１からｉｍａｘ＋１までが０〜１の値になるよう濃度値をａｆｆｉｎｅ変換したものである。濃度値を０〜１に実数化するのは、後に行う階調変換をし易くするためであり、濃度値をａｆｆｉｎｅ変換しても、ａｆｆｉｎｅ変換前後の最適ニ値化しきい値の相対位置は変わらない、という性質を利用している。濃度ヒストグラムｐ（ｊ）は、図５式（５０５）で示すように、整数濃度値がｉである画素の度数ｈ（ｉ）を全画素数Ｎで割ったものであり、図５式（５０６）のように、ｐ（ｊ）の総和は１になる。図２において、濃度ヒストグラム作成処理１０３により、濃淡画像データ１０２から、濃度ヒストグラム１０４と実数濃度値１０５を得る。これが、図５の濃度ヒストグラムｐ（ｊ）（式（５０５））と実数濃度値ｕ（ｊ）（式（５０３））に対応する。
【０００７】
次に、階調変換パラメータをｇとし、図５式（５０８）により、実数濃度値ｕ（ｊ）から階調変換濃度値ｖ（ｇ；ｊ）に変換する。これは、図２の実数濃度値１０５から、濃度階調変換処理１０６により、階調変換濃度値１０７を得ることに対応する。図５式（５０８）は、ｊ　＝　０のときｖ（ｇ；０）　＝　ｕ（０）　＝　０に、ｊ　＝　Ｌ−１のときｖ（ｇ；Ｌ−１）　＝　ｕ（Ｌ−１）　＝　１に対応しており、途中のｊ　＝　１　〜　Ｌ−２の濃度値はパラメータｇによって変化する。ｇは、正の実数で、ゼロ（０）付近から無限大（∞）までの値を取り得るが、実際上は、０．４５　〜　２．２３程度の範囲を０．０１刻みで取れば充分である。ｇ＝１のとき、階調変換は行われず、ｕとｖは全てのｊで同じ値になる。通常の階調変換関数としては、式（５０９）のガンマ変換が使われるが、式（５０９）を使うと、濃淡画像データの濃度値の大小を反転した画像と、反転しない画像とで、ニ値化結果が異なってしまう。単に反転しただけにもかかわらず、ニ値化結果が異なるのは不自然であることから、階調変換を行う関数は、画素値を反転しても、ニ値化結果が同じになるような、対称性を保持した関数がよい。対称性を保持した関数ならばどのような関数でも構わないが、ここでは、その１例である図５式（５０８）を使用している。
【０００８】
次に、仮のしきい値をｋ番目としたときの統計量を定義する。ここでは、ｋ番目の濃度値ｖ（ｇ；ｋ）をしきい値としてニ値化するということは、ｖ（ｇ；ｋ）以下の濃度値をクラス０に、ｖ（ｇ；ｋ）を超える濃度値をクラス１にすることを意味する。仮のしきい値をｋ番目として、濃度値を２クラスに分けたときの、クラス０、クラス１のそれぞれの、生起確率、濃度平均値、全濃度平均値、分散と、級内分散、級間分散、全分散の統計量を定義したものが図６である。図６の各統計量はパラメータｇとｋで変化するが、全濃度平均値と全分散だけはパラメータｇでのみ変化し、ｋでは変化しない。
【０００９】
次に、図６の統計量を使用して、ニ値化評価値のもとになるゆう度規準を図７で定義する。ゆう度規準の１つである、２つの正規分布の生起確率は等しく、分散は異なると仮定して定式化した栗田のゆう度規準は式（７０１）になる。これを、濃度のａｆｆｉｎｅ変換に不変な関数になるよう図６式（６１１）の全分散を入れて変形したものが、図７式（７０２）であり、これを栗田の分離度と呼ぶ。この式（７０２）の上限値は１であるが、下限値は不明であり、０以下になりうる。比較のため、２つの正規分布の生起確率と分散のどちらも等しいと仮定して定式化した大津のゆう度規準を式（７０３）に、大津の分離度を式（７０４）に示しておく。大津の分離度は上限値が１、下限値が０であり、０〜１に正規化された尺度である。これらのゆう度規準、分離度、及び、後述のニ値化評価値は全て、評価値が大きいほど、ニ値化しきい値としての評価が高いものとして定義している。定義の仕方によっては、ニ値化評価値が小さいほど評価が高い、とすることもできる。以上の処理は、図２において、濃度ヒストグラム１０４と階調変換濃度値１０７から、ゆう度規準計算処理１０８により、ゆう度規準値１０９と全分散１１０を求めることに対応する。
【００１０】
以上で定義した分離度は、濃淡画像データの濃度ヒストグラムの形によって、階調変換パラメータｇが０または∞のどちらか、あるいは、両方に近づくにつれ、大きな値になり１に近づいて行く、という性質がある。このことは、パラメータｇを０または∞の極端な値にすることが最適という結果になってしまう。つまり、濃淡画像データがどのようなデータであっても、パラメータｇの極端で異常な状態が採用されてしまい、パラメータｇを導入する意味がなくなるだけでなく、これは、よいニ値化しきい値が得られないことを意味する。
【００１１】
そこで、全分散（図６式（６１１））を使い、分離度の補正を行う。ただし、比較のための大津の分離度（図７式（７０４））については、階調変換パラメータｇはｇ＝１に固定し階調変換は行わず、分離度の補正も行わずに使用する。これは、大津の分離度が生起確率、分散とも等しいと仮定して定式化していることから、階調変換や分離度の補正を行っても、ニ値化評価値としての性能が向上しないためである。
【００１２】
処理濃度レベル数Ｌは、濃淡画像データに存在する最小から最大までの濃度レベル数Ｌｇでなく、最大、最小、それぞれに余分の濃度値を加えた数にしている。こうすることにより、階調変換を行う両端の濃度値の度数は必ず０になるため、階調変換パラメータｇを０または∞に近づけるにつれ、濃度ヒストグラムの度数が１以上の部分が片側に押しやられて行く。図５式（５０８）の計算式を使用することにより、ｇが１より小さくなるにつれ濃度ヒストグラムが濃度値１側へ、ｇが１より大きくなるにつれ濃度ヒストグラムが濃度値０側へ押しやられ、どちらも、全分散（図６式（６１１））が０に近づいて行くことになる。
【００１３】
例えば、処理濃度レベル数をＬ＝１１、実数濃度値（図５式（５０３））を０．０、０．１、０．２、０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８、０．９、１．０とし、その濃度値をとる画素の度数（図５式（５０４））が０、２、５、１、２、４、５、４、３、１、０の場合を考える。階調変換パラメータをｇ＝１としたときの濃度ヒストグラムの形は図３になる。これに対し、ｇ＝０．５にしたときの濃度ヒストグラムの形は図４になり、ｇを１より小さい値にすることにより、図３に比べ、全体が右（濃度値１の方向）に押しやられている。
全分散が０に近づくというこの性質を利用し、分離度と全分散を合成した関数を作ることにより、階調変換パラメータｇが０あるいは∞の極端な値になる前に、ニ値化評価値の極大値が見つかるよう、分離度を補正することができる。
【００１４】
全分散の関数を図７式（７０５）とし、栗田の分離度（図７式（７０２））と図７式（７０５）とを合成した、栗田の補正分離度を図７式（７０８）とする。これがニ値化評価値となる。全分散の関数（式（７０５））は、全分散の大小関係を保持していればどのようなものでもよく、ここでは、全分散の関数として全分散そのもの（図７式（７０６））と、全分散の平方根（図７式（７０７））を使っている。栗田の補正分離度も、栗田の分離度及び、全分散の大小関係を保持していれば、どのような計算式でも構わない。ここでは、栗田の分離度と全分散の関数である式（７０６）、または、式（７０７）との乗算を、栗田の補正分離度としている。この栗田の補正分離度（式（７０９）、式（７１０））が、従来技術としての、ニ値化評価値である。
【００１５】
元来アナログ値である画像の濃度値は、画像入力処理を通すことにより、量子化され整数値として取り込まれ、量子化することによる、量子化誤差が生じている。処理濃度レベル数Ｌが多いときは、量子化誤差の影響は小さいが、画像データが文字のときなどは、処理濃度レベル数Ｌが少ない場合があり、このとき、量子化誤差の影響が大きく現れてしまう。従って、この量子化誤差を考慮しておく必要がある。量子化誤差を考慮すると、図７式（７１２）に示される分散の増加分が生じる。
【００１６】
この分散の増加分を使い、量子化誤差を考慮したときの、栗田のゆう度規準は図７式（７１３）に、栗田の分離度は式（７１４）になり、栗田の補正分離度は式（７１５）となる。この量子化誤差を考慮した栗田の補正分離度（式（７１５））、実際は、式（７１６）と式（７１７）も従来技術の１つである。大津のゆう度規準（式（７０３））と大津の分離度（式（７０４））は、分散の増加分（図７式（７１２））が定数として付加されるだけであるため、量子化誤差を考慮してもしなくても、評価に影響しない。
【００１７】
以上より、比較のための大津の分離度（図７式（７０４））、及び、式（７０９）、式（７１０）、式（７１６）、式（７１７）の５つが、従来技術としてのニ値化評価値（図７式（７１８））である。図２においては、ゆう度規準値１０９と全分散１１０から、前記ニ値化評価値の内の１つを使い、ニ値化評価値計算処理１２１により、ニ値化評価値１２２を得ることに対応する。
【００１８】
仮のしきい値番号ｋについては、各ｇの値に対して、ｋ＝０からＬ−２に対するニ値化評価値１２２を計算し、このニ値化評価値（図７式（７１８））の最大値とそのときのｋを見つけておく。パラメータｇについては、１から始め、０．０１刻みで、１より大きいｇと、１より小さいｇについて、交互にニ値化評価値（式（７１８））を計算していき、ニ値化評価値の極大値を見つけたら、その時点で処理を終了する。その極大値をとる時点でのｋ番目の濃度値が最適ニ値化しきい値となる。これは、図２において、極大値判定処理１１３により、ニ値化評価値１２２から、最適ニ値化しきい値１１４を求めることに対応する。
【００１９】
ここでは、最大値でなく極大値を見つける方法を示しているが、極大値を見つける方法は、処理を途中で終了させるため、最大値を見つける方法より、処理速度が速いからであり、最大値を見つける方法でも、ほぼ同様の結果が得られる。最大値を見つける方法の場合は、ｇを０．４５から０．０１刻みで２．２３まで変化させ、ニ値化評価値の最大値を見つけ、そのときのｋ番目の濃度値が最適ニ値化しきい値となる。
【００２０】
以上で、図５、図６、図７の定義を使用し、図２のブロック図に沿って、従来技術のニ値化しきい値選定方法の説明を行った。
次に、この方法の性能調査を行うことにする。ウェブページ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｔｌ．ｇｏ．ｊｐ／￣ｅｔｌｃｄｂ／ｇｔｂｉｎ／）に、文字データベースＥＴＬ１という文字画像データについて、各濃度値がしきい値としてどの程度よいかを示した、ニ値化アルゴリズムの性能を評価するためのデータがある。これは、画像の各濃度値を、ニ値化しきい値としての良さに応じて区分し、文字データベースＥＴＬ１の１４１，２１７サンプル全てについて、優、良、可、限界、不可の５つに分類したデータを与えたものである。ここでは、このウェブページのデータを使用して、従来技術のニ値化しきい値選定方法の性能を評価してみる。
【００２１】
従来技術のニ値化しきい値選定方法によって求められたしきい値は、このウェブページのデータにより、優、良、可、限界、不可のいずれかに分類され、各分類の個数を求めることができる。実験で求められた個数を図８に示す。各分類に対し１．００（優）、１．００（良）、０．９０（可）、０．５０（限界）、０．００（不可）の重みを与え、個数の加重平均を計算することにより、ニ値化しきい値選定方法の性能を数値として表示することができる。従来技術の各手法に対して、この加重平均を計算したものが図８の評価値である。値が大きいほど、ニ値化性能がよいことを示している。
【００２２】
図８では、従来技術の中でも、比較のために調査した大津の分離度（式（７０４））に関する評価値は０．９９１７１４で、ニ値化アルゴリズムとしての性能が一番よいという結果であり、栗田の４手法（式（７０９）、式（７１０）、式（７１６）、式（７１７））はどれも、大津の手法より低い評価値となっている。
【００２３】
【非特許文献１】
斉藤泰一：　”濃度階調補正を施したゆう度規準による２値化しきい値選定法”，　「電子情報通信学会論文誌（Ｄ−ＩＩ）」，　Ｖｏｌ．Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ，　Ｎｏ．６，　ｐｐ．１３４３−−１３５１　（１９９７−０６）．
【非特許文献２】
斉藤泰一，山田博三：　”２値化用しきい値情報の作成とこれを使ったゆう度規準の性能比較”，　「電子技術総合研究所彙報」，　Ｖｏｌ．６２，　Ｎｏ．４，　ｐｐ．１８７−−１９９　（１９９８−０４）．
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、従来技術として、画像濃度の階調変換を行い、分離度と全分散の関数を合成したニ値化評価値の極大値を見つけることにより、最適ニ値化しきい値を求める方法を示したが、比較のための大津の分離度を使った手法よりニ値化性能が低いことが示されてしまった。この低性能の原因としては、大津の分離度が０から１の値になるよう正規化されているのに対し、栗田の分離度が正規化されていないことが考えられる。パラメータｇの値を変えて濃度階調変換を行い、変換された濃度値を使って、ゆう度規準、分離度、ニ値化評価値を計算し、その最適値を見つける方法では、求められるニ値化評価値が厳密に定義されていなければならない。前記の栗田の分離度が０から１に正規化されていないことは、その厳密さに欠けていることを意味し、これが、ニ値化性能を低くしていると考えられる。
【００２５】
そこで、本発明は、ニ値化アルゴリズムを高性能化することにより、ニ値化される画像を高品質にし、ニ値画像の認識処理、あるいは、圧縮処理に悪影響を及ぼさないようにすることを目的としている。
【００２６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を達成するため、栗田の分離度を、０から１になるような関数に正規化する必要がある。栗田の分離度について理論的考察を行い、結果として単純な追加により、０から１に正規化する方法が発見された。
図９で、栗田の分離度を０から１に正規化した正規化分離度を式（９０１）に示す。栗田の補正分離度（式（７０８））の分離度を正規化分離度に変えた、補正正規化分離度を式（９０２）に、量子化誤差を考慮した栗田の補正分離度（式（７０４））の分離度を正規化分離度に変えた、量子化誤差を考慮した補正正規化分離度を式（９０６）に示す。これより、図９の式（９０３）、式（９０４）、式（９０７）、式（９０８）が、新しいニ値化評価値である。
【００２７】
新しいニ値化評価値の性能評価を、ウェブページ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｔｌ．ｇｏ．ｊｐ／￣ｅｔｌｃｄｂ／ｇｔｂｉｎ／）のデータを使い、従来技術に対して行ったと同様の方法で評価してみる。その結果が、図１０であり、比較のため、大津の分離度（式（７０４））による結果も示している（図８と同じ値である）。新しいニ値化評価値の中でも、全分散の関数を全分散の平方根とした、量子化誤差を考慮した補正正規化分離度（式（９０８））の評価値が０．９９１８３９であり、大津の分離度の評価値０．９９１７１４を超えており、栗田の分離度を０〜１に正規化した正規化分離度を使用することにより、ニ値化性能が向上していることが示されている。
【００２８】
本発明の画像処理方法は、濃淡画像の各画素の濃度値から濃度ヒストグラムを求め、前記濃淡画像の各画素の濃度値を整数から実数にした実数濃度値に変換し、前記実数濃度値を階調変換パラメータで変化する階調変換関数により階調変換濃度値に変換する。前記濃度ヒストグラム及び前記階調変換濃度値から、２つの正規分布の生起確率が等しく、分散が異なると仮定した場合において定式化したゆう度規準値及び全分散を求める。前記ゆう度規準値及び前記全分散から０〜１に正規化した正規化分離度を求め、前記正規化分離度及び前記全分散から最適ニ値化しきい値を判定するためのニ値化評価値である正規化ニ値化評価値を求める。前記階調変換パラメータの各値に対して求められた前記正規化ニ値化評価値が最適なところを判定し、最適とされた前記階調変換パラメータの値における前記正規化ニ値化評価値をとるニ値化しきい値を最適ニ値化しきい値とする。
【００２９】
本発明の画像処理装置は、画素値が多値の濃淡画像をニ値化するためのニ値化しきい値を選定するために、濃淡画像の各画素の濃度値から求めた濃度ヒストグラムと、前記濃淡画像の各画素の濃度値を整数から実数に変換した実数濃度値を階調変換パラメータで変化する階調変換関数によりさらに変換処理した階調変換濃度値とから、ゆう度規準値及び全分散を求め、このゆう度規準値及び全分散からニ値化評価値を求め、このニ値化評価値を判定処理して最適ニ値化しきい値を求める。そして、前記ゆう度規準値及び前記全分散から０〜１に正規化した正規化分離度を求める手段と、前記正規化分離度及び前記全分散から最適ニ値化しきい値を判定するためのニ値化評価値である正規化ニ値化評価値を求める手段と、前記階調変換パラメータの各値に対して求められた前記正規化ニ値化評価値が最適なところを判定する最適値判定手段とを備える。前記最適値判定手段において最適とされた前記階調変換パラメータの値における前記正規化ニ値化評価値をとるニ値化しきい値を最適ニ値化しきい値とする。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による処理を図１のブロック図で説明する。画像入力処理１０１により、画像６を入力して濃淡画像データ１０２を得る。濃度ヒストグラム作成処理１０３により、濃淡画像データ１０２から、濃度ヒストグラム１０４（図５の式（５０５））と実数濃度値１０５（図５の式（５０８））を得る。濃度階調変換処理１０６により、実数濃度値１０５から階調変換濃度値１０７（図５の式（５０９））を得る。図１のゆう度規準計算処理１０８により、図６の統計量を計算し、ゆう度規準値１０９と全分散１１０を計算する。図１の正規化ニ値化評価値計算処理１１１により、正規化ニ値化評価値１１２を図６の一部の式及び図９の式を使って計算する。この正規化ニ値化評価値とは、２つの正規分布の生起確率は等しく、分散は異なると仮定して定式化した栗田の分離度を０〜１の値になるように正規化した、正規化分離度を使用したものである。求められた正規化ニ値化評価値１１２から、図１の極大値判定処理１１３により、最適ニ値化しきい値１１４を選定する。
【００３１】
図１は図２とほぼ同じ処理であるが、図１の図２との違いは、図２のニ値化評価値計算処理に対して、図１では、正規化分離度を使った、正規化ニ値化評価値計算処理を行っているところである。
【００３２】
【実施例】
図１１に、新しいニ値化しきい値選定処理を行う装置の構成を示す。装置の各部は、バス１に接続され、全体の制御は制御部２により制御される。処理方法を記述したプログラムは、ハードディスク３からメモリ４０に格納され、制御部２がメモリ４０内のプログラムに従って処理を制御する。プログラムの処理には、加減乗除、関数計算等があり、これらは演算部５で実行される。
【００３３】
まず、最初の処理では、画像６を入力機器７により入力し、濃淡画像データ１０２（図１）をメモリ４１に格納する。ハードディスク３にすでにある濃淡画像データをメモリ４１に格納する場合もある。メモリ４１の濃淡画像データから、濃度ヒストグラム（図５式（５０５））、実数濃度値（図５式（５０３））を作成し、演算部５で、濃度階調変換処理を行い、実数濃度値から階調変換濃度値（図５式（５０８））を計算し、メモリ４２に格納する。メモリ４２の濃度ヒストグラムと階調変換濃度値から、ゆう度規準、全分散、正規化ニ値化評価値（図９式（９０９））を計算し、メモリ４３に格納する。メモリ４３の正規化ニ値化評価値から、極大値検出処理により、ニ値化しきい値を求める。このニ値化しきい値をメモリ４４、あるいは、ハードディスク３に格納、あるいは、出力機器８に出力する。または、このニ値化しきい値を使い、メモリ４１にある濃淡画像データをニ値化し、ニ値画像データをメモリ４５、あるいは、ハードディスク３に格納、あるいは、出力機器８に出力する。
【００３４】
【発明の効果】
本発明によるニ値化しきい値選定法は、ウェブページ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｔｌ．ｇｏ．ｊｐ／￣ｅｔｌｃｄｂ／ｇｔｂｉｎ／）のデータを使ってニ値化アルゴリズムの性能評価を行い、従来技術より、高性能であることが示された。ニ値化アルゴリズムの性能が低いと、ニ値化された画像が低品質になることがあり、ニ値画像の認識処理、あるいは、圧縮処理に悪影響を及ぼす。使用するニ値化アルゴリズムが高性能なほど、この悪影響を減じることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明である、０〜１に正規化した分離度を導入した、正規化ニ値化評価値を使って、ニ値化しきい値を選定する方法を示したブロック図。
【図２】従来技術である、正規化していない分離度による、ニ値化評価値を使って、ニ値化しきい値を選定する方法を示したブロック図。
【図３】実数濃度値を０、０．１、０．２、０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８、０．９、１．０とし、その濃度値をとる画素の度数が０、２、５、１、２、４、５、４、３、１、０の場合における、濃度ヒストグラムの形を示した図（階調変換パラメータをｇ＝１として階調変換した場合と同様）。
【図４】図３に対し、階調変換パラメータをｇ＝０．５としたときの濃度ヒストグラムの形を示した図。
【図５】ニ値化の対象となる濃淡画像データに関する情報の定義式。
【図６】仮のしきい値でニ値化する場合の各種統計量を示した定義式。
【図７】図６の統計量から求められる、従来技術に関する、ニ値化評価値の定義式。
【図８】性能評価のために、多量の濃淡画像データについて、従来技術のニ値化しきい値選定法で求められたニ値化しきい値を、ニ値化の良さで分類した個数とそのニ値化評価値を表示した表。
【図９】図６の統計量から求められる、本発明に関する、正規化ニ値化評価値の定義式。
【図１０】性能評価のために、多量の濃淡画像データについて、本発明のニ値化しきい値選定法で求められたニ値化しきい値を、ニ値化の良さで分類した個数とそのニ値化評価値を表示した表。
【図１１】本発明である、正規化ニ値化評価値を使った、ニ値化しきい値選定を行う装置の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１：　バス
２：　制御部
３：　ハードディスク
４、４０、４１、４２、４３、４４、４５：　メモリ
５：　演算部
６：　画像
７：　入力機器
８：　出力機器
１０１：　画像入力処理
１０２：　濃淡画像データ
１０３：　濃度ヒストグラム作成処理
１０４：　濃度ヒストグラム
１０５：　実数濃度値
１０６：　濃度階調変換処理
１０７：　階調変換濃度値
１０８：　ゆう度規準計算処理
１０９：　ゆう度規準値
１１０：　全分散
１１１：　正規化ニ値化評価値計算処理
１１２：　正規化ニ値化評価値
１１３：　極大値判定処理
１１４：　最適ニ値化しきい値
１２１：　ニ値化評価値計算処理
１２２：　ニ値化評価値
【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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【図１１】
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