(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチビット文書画像を二値化する方法であって、
（ａ）前記文書画像を、各回異なる二値化閾値を用いて複数回二値化して、複数の対応する二値画像を生成する工程と、
前記複数の二値画像の各々について、
（ｂ）連結成分解析を行って、当該二値画像における連結成分を特定する工程と、
（ｃ）前記二値画像における閾値サイズより大きいサイズと閾値充填率より高い充填率を有する全ての連結成分を特定し、当該特定した連結成分の境界ボックスに含まれる全ての連結成分を除去する工程と、
（ｄ）前記二値画像における第１の閾値サイズ以上のサイズを有する連結成分の数である第１の数と、当該二値画像における第２の閾値サイズ以下のサイズを有する連結成分の数である第２の数と、をカウントする工程と、
（ｅ）各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、前記複数の二値画像のうち一の二値画像を、最適な二値画像として選択する工程と、
（ｊ）前記最適な二値画像を出力する工程と、
を備える方法。
【請求項２】
前記除去する工程（ｃ）において、前記閾値サイズは１５０×１５０画素であり、前記閾値充填率は５０％であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記カウントする工程（ｄ）において、前記第１の閾値サイズは６画素であり、前記第２の閾値サイズは２画素であることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記選択する工程（ｅ）は、
（ｆ）前記複数の二値画像から二値画像のグループを複数定める工程と、
（ｇ）各グループについて、前記第１の数の平均である第１の平均値と、前記第２の数の平均である第２の平均値と、を算出する工程と、
（ｈ）前記複数のグループ各々の前記第１の平均値と前記第２の平均値に基づいて、前記複数のグループのうち一のグループを、最適なグループとして選択する工程と、
（ｉ）前記最適なグループの各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、当該最適なグループの複数の二値画像のうち一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する工程と、
を備え、
前記定める工程（ｆ）において、前記複数の二値化閾値は増加又は減少するシーケンスを形成し、各グループは前記シーケンスにおける連続する二値化閾値に対応する複数の二値画像を有することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の方法。
【請求項５】
前記選択する工程（ｈ）は、
（ｈ１）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を一つのみ有する場合、当該第２の平均値に対応するグループを、前記最適なグループとして選択する工程と、
（ｈ２）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を二つ以上有する場合、
（ｈ３）前記複数の極小値の第１の極小値と第２の極小値の各々に対応する第１のグループと第２のグループを選択する工程と、
（ｈ４）前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より有意に大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値より有意に小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する工程と、    
（ｈ５）上記以外の場合、前記第１のグループを前記最適なグループとして選択する工程と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記選択する工程（ｈ４）は、
前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値の１．２５倍より大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値の２／３よりも小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する工程を備える請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記選択する工程（ｉ）は、
各二値画像について、前記第１の数と前記第２の数の差分値を算出する工程と、
前記複数の二値画像のうち、最大の差分値を有する一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する工程と、
を備えることを特徴とする請求項４〜６の何れかに記載の方法。
【請求項８】
前記二値化する工程（ａ）において、前記文書画像を、１６個の二値化閾値を用いて１６回二値化し、
前記定める工程（ｆ）は、二値画像のグループを７つ定めることを特徴とする請求項４〜７の何れかに記載の方法。
【請求項９】
コンピュータを制御するためのコンピュータ読取可能プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ使用可能非一時的媒体であって、当該コンピュータ読取可能プログラムコードは、前記コンピュータにマルチビット文書画像を二値化する処理を実行させるように構成され、当該処理は、
（ａ）前記文書画像を、各回異なる二値化閾値を用いて複数回二値化して、複数の対応する二値画像を生成する工程と、
前記複数の二値画像の各々について、
（ｂ）連結成分解析を行って、当該二値画像における連結成分を特定する工程と、
（ｃ）前記二値画像における閾値サイズより大きいサイズと閾値充填率より高い充填率を有する全ての連結成分を特定し、当該特定した連結成分の境界ボックスに含まれる全ての連結成分を除去する工程と、
（ｄ）前記二値画像における第１の閾値サイズ以上のサイズを有する連結成分の数である第１の数と、当該二値画像における第２の閾値サイズ以下のサイズを有する連結成分の数である第２の数と、をカウントする工程と、
（ｅ）各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、前記複数の二値画像のうち一の二値画像を、最適な二値画像として選択する工程と、
（ｊ）前記最適な二値画像を出力する工程と、
を備えるコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１０】
前記除去する工程（ｃ）において、前記閾値サイズは１５０×１５０画素であり、前記閾値充填率は５０％であることを特徴とする請求項９に記載のコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１１】
前記カウントする工程（ｄ）において、前記第１の閾値サイズは６画素であり、前記第２の閾値サイズは２画素であることを特徴とする請求項９又は１０に記載のコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１２】
前記選択する工程（ｅ）は、
（ｆ）前記複数の二値画像から二値画像のグループを複数定める工程と、
（ｇ）各グループについて、前記第１の数の平均である第１の平均値と、前記第２の数の平均である第２の平均値と、を算出する工程と、
（ｈ）前記複数のグループ各々の前記第１の平均値と前記第２の平均値に基づいて、前記複数のグループのうち一のグループを、最適なグループとして選択する工程と、
（ｉ）前記最適なグループの各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、当該最適なグループの複数の二値画像のうち一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する工程と、
を備え、
前記定める工程（ｆ）において、前記複数の二値化閾値は増加又は減少するシーケンスを形成し、各グループは前記シーケンスにおける連続する二値化閾値に対応する複数の二値画像を有することを特徴とする請求項９〜１１の何れかに記載のコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１３】
前記選択する工程（ｈ）は、
（ｈ１）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を一つのみ有する場合、当該第２の平均値に対応するグループを、前記最適なグループとして選択する工程と、
（ｈ２）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を二つ以上有する場合、
（ｈ３）前記複数の極小値の第１の極小値と第２の極小値の各々に対応する第１のグループと第２のグループを選択する工程と、
（ｈ４）前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より有意に大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値より有意に小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する工程と、    
（ｈ５）上記以外の場合、前記第１のグループを前記最適なグループとして選択する工程と、
を備えることを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１４】
前記選択する工程（ｈ４）は、
前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値の１．２５倍より大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値の２／３よりも小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する工程を備える請求項１３に記載のコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１５】
前記選択する工程（ｉ）は、
各二値画像について、前記第１の数と前記第２の数の差分値を算出する工程と、
前記複数の二値画像のうち、最大の差分値を有する一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する工程と、
を備えることを特徴とする請求項１２〜１４の何れかに記載のコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１６】
前記二値化する工程（ａ）において、前記文書画像を、１６個の二値化閾値を用いて１６回二値化し、
前記定める工程（ｆ）は、二値画像のグループを７つ定めることを特徴とする請求項１２〜１５の何れかに記載のコンピュータ使用可能非一時的媒体。
【請求項１７】
マルチビット文書画像を二値化する処理を実行するように構成されたプロセッサを備えるデータ処理装置であって、当該処理は、
（ａ）前記文書画像を、各回異なる二値化閾値を用いて複数回二値化して、複数の対応する二値画像を生成する処理と、
前記複数の二値画像の各々について、
（ｂ）連結成分解析を行って、当該二値画像における連結成分を特定する処理と、
（ｃ）前記二値画像における閾値サイズより大きいサイズと閾値充填率より高い充填率を有する全ての連結成分を特定し、当該特定した連結成分の境界ボックスに含まれる全ての連結成分を除去する処理と、
（ｄ）前記二値画像における第１の閾値サイズ以上のサイズを有する連結成分の数である第１の数と、当該二値画像における第２の閾値サイズ以下のサイズを有する連結成分の数である第２の数と、をカウントする処理と、
（ｅ）各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、前記複数の二値画像のうち一の二値画像を、最適な二値画像として選択する処理と、
（ｊ）前記最適な二値画像を出力する処理と、
を備えるデータ処理装置。
【請求項１８】
前記除去する処理（ｃ）において、前記閾値サイズは１５０×１５０画素であり、前記閾値充填率は５０％であることを特徴とする請求項１７に記載のデータ処理装置。
【請求項１９】
前記カウントする処理（ｄ）において、前記第１の閾値サイズは６画素であり、前記第２の閾値サイズは２画素であることを特徴とする請求項１７又は１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２０】
前記選択する処理（ｅ）は、
（ｆ）前記複数の二値画像から二値画像のグループを複数定める処理と、
（ｇ）各グループについて、前記第１の数の平均である第１の平均値と、前記第２の数の平均である第２の平均値と、を算出する処理と、
（ｈ）前記複数のグループ各々の前記第１の平均値と前記第２の平均値に基づいて、前記複数のグループのうち一のグループを、最適なグループとして選択する処理と、
（ｉ）前記最適なグループの各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、当該最適なグループの複数の二値画像のうち一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する処理と、
を備え、
前記定める処理（ｆ）において、前記複数の二値化閾値は増加又は減少するシーケンスを形成し、各グループは前記シーケンスにおける連続する二値化閾値に対応する複数の二値画像を有することを特徴とする請求項１７〜１９の何れかに記載のデータ処理装置。
【請求項２１】
前記選択する処理（ｈ）は、
（ｈ１）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を一つのみ有する場合、当該第２の平均値に対応するグループを、前記最適なグループとして選択する処理と、
（ｈ２）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を二つ以上有する場合、
（ｈ３）前記複数の極小値の第１の極小値と第２の極小値の各々に対応する第１のグループと第２のグループを選択する処理と、
（ｈ４）前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より有意に大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値より有意に小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する処理と、    
（ｈ５）上記以外の場合、前記第１のグループを前記最適なグループとして選択する処理と、
を備えることを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項２２】
前記選択する処理（ｈ４）は、
前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値の１．２５倍より大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値の２／３よりも小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する処理を備える請求項２１に記載のデータ処理装置。
【請求項２３】
前記選択する処理（ｉ）は、
各二値画像について、前記第１の数と前記第２の数の差分値を算出する処理と、
前記複数の二値画像のうち、最大の差分値を有する一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する処理と、
を備えることを特徴とする請求項２０〜２２の何れかに記載のデータ処理装置。
【請求項２４】
前記二値化する処理（ａ）において、前記文書画像を、１６個の二値化閾値を用いて１６回二値化し、
前記定める処理（ｆ）は、二値画像のグループを７つ定めることを特徴とする請求項２０〜２３の何れかに記載のデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像を二値化する方法及び関連装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書画像処理における最初の工程は二値化、すなわち、マルチビット画像（例えば、８ビット画像）を１ビット画像に変換することである。文書画像とはハードコピー文書から生成される画像であって、例えば、文書をスキャンや撮影することによって生成される。文書は一般的に文字を含み、画像や図形を含む場合もある。二値化は一般的にＯＣＲ（光学文字認識）など他の画像処理の前に行われる。
【０００３】
いくつかの従来の二値化方法ではグローバル二値化閾値が用いられ、当該閾値よりも大きい値を有する画素は１に、小さい値を有する画素は０に設定される。二値化閾値を決定する方法には様々な既存の方法がある。その一例は大津の方法である。しかし、このような方法は、実際の文書画像に適用してみると、往々にして画質や画像コンテンツに左右される。例えば、多くの文書画像は背景色と埋め込み画像を有しており、このような文書画像には大津の方法はうまく機能しない。また、いくつかの二値化方法は時間がかかる。
【０００４】
いくつかの既存の方法はローカル閾値による二値化を採用し、前景と背景を分離する。このような方法の多くは、低品質のカメラから出力された画像に対応可能であるが、高い計算コストを伴う。いくつかの既存の方法は、検証ベースの複数閾値探査スキームに基づいた局所適応的閾値処理を採用している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、上述の関連技術の制約やデメリットによる一つ以上の問題を実質的に取り除く文書画像の二値化方法及び関連装置に関する。
【０００６】
本発明の目的は、文書画像に含まれる有色の背景や埋め込み画像を除去することのできるグローバル閾値を正確に検出する文書画像の二値化方法を提供することである。本発明の他の目的は、単純かつ高速な前述の文書画像の二値化方法を提供することである。
【０００７】
本発明の付加的な特徴及びメリットは以下で説明され、一部は当該説明から明らかである、又は、本発明の実施により理解される。本発明の目的及びその他のメリットは、特に、明細書、特許請求の範囲及び添付図面に示される構造によって実現及び達成される。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
これら及び／又は他の目的を達成するため、具現化及び広義に説明されるように、本発明は、マルチビット文書画像を二値化する方法を提供し、当該方法は、（ａ）前記文書画像を、各回異なる二値化閾値を用いて複数回二値化して、複数の対応する二値画像を生成する工程と、前記複数の二値画像の各々について、（ｂ）連結成分解析を行って、当該二値画像における連結成分を特定する工程と、（ｃ）前記二値画像における閾値サイズより大きいサイズと閾値充填率より高い充填率を有する全ての連結成分を特定し、当該特定した連結成分の境界ボックスに含まれる全ての連結成分を除去する工程と、（ｄ）前記二値画像における第１の閾値サイズ以上のサイズを有する連結成分の数である第１の数と、当該二値画像における第２の閾値サイズ以下のサイズを有する連結成分の数である第２の数と、をカウントする工程と、（ｅ）各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、前記複数の二値画像のうち一の二値画像を、最適な二値画像として選択する工程と、（ｊ）前記最適な二値画像を出力する工程と、を備える。
【０００９】
一実装において、前記選択する工程（ｅ）は、（ｆ）前記複数の二値画像から二値画像のグループを複数定める工程と、（ｇ）各グループについて、前記第１の数の平均である第１の平均値と、前記第２の数の平均である第２の平均値と、を算出する工程と、（ｈ）前記複数のグループ各々の前記第１の平均値と前記第２の平均値に基づいて、前記複数のグループのうち一のグループを、最適なグループとして選択する工程と、（ｉ）前記最適なグループの各二値画像の前記第１の数と前記第２の数に基づいて、当該最適なグループの複数の二値画像のうち一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する工程と、を備え、前記定める工程（ｆ）において、前記複数の二値化閾値は増加又は減少するシーケンスを形成し、各グループは前記シーケンスにおける連続する二値化閾値に対応する複数の二値画像を有する。
【００１０】
一実装において、前記選択する工程（ｈ）は、（ｈ１）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を一つのみ有する場合、当該第２の平均値に対応するグループを、前記最適なグループとして選択する工程と、（ｈ２）前記複数のグループの前記第２の平均値が極小値を二つ以上有する場合、（ｈ３）前記複数の極小値の第１の極小値と第２の極小値の各々に対応する第１のグループと第２のグループを選択する工程と、（ｈ４）前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より有意に大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値より有意に小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する工程と、（ｈ５）上記以外の場合、前記第１のグループを前記最適なグループとして選択する工程と、を備える。
【００１１】
一実装において、前記選択する工程（ｈ４）は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値の１．２５倍より大きい場合、又は、前記第１のグループの前記第２の平均値が前記第２のグループの前記第２の平均値より小さく、かつ、前記第１のグループの前記第１の平均値が前記第２のグループの前記第１の平均値の２／３よりも小さい場合、前記第２のグループを前記最適なグループとして選択する工程を備える。
【００１２】
一実装において、前記選択する工程（ｉ）は、各二値画像について、前記第１の数と前記第２の数の差分値を算出する工程と、前記複数の二値画像のうち、最大の差分値を有する一の二値画像を、前記最適な二値画像として選択する工程と、を備える。
【００１３】
他の側面において、本発明は、データ処理装置を制御するためのコンピュータ読取可能プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ使用可能非一時的媒体（例えば、メモリや記憶媒体）を提供し、当該コンピュータ読取可能プログラムコードは、前記データ処理装置に上記の方法を実行させるように構成されている。
【００１４】
他の側面において、本発明は、上記の方法に対応する処理を実行するように構成されたプロセッサを備えるデータ処理装置を提供する。
【００１５】
上記の概略的な説明と下記の詳細な説明は共に例示的かつ解説的なものであり、特許請求の範囲で請求される発明の更なる説明を提供することを意図していると理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る文書画像の二値化方法を概略的に示す。
【図２】前記実施形態に係る前記文書画像の二値化方法を概略的に示す。
【図３Ａ】前記実施形態に係る前記文書画像の二値化方法のデータ処理結果の一例を示す。
【図３Ｂ】前記実施形態に係る前記文書画像の二値化方法のデータ処理結果の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施形態は、マルチ閾値処理を用いて文書画像にとって最適なグローバル二値化閾値を決定する文書画像の二値化方法を提供する。最適な二値化閾値は、異なる閾値を使用して文書を複数回二値化し、閾値毎に、有用な情報の統計値とノイズの統計値を算出して最適な閾値を選択することで決定される。
【００１８】
以下の説明では、文書画像は、淡色（白又は淡いグレー）の背景に濃色（黒又は濃いグレー）のコンテンツ（例えば、文字、画像）を有するグレースケール画像である。上記の方法は、適切な変更を加えて、これとは逆（濃い背景に淡い有色の文字）の画像にも適用可能である。以下の説明では、８ビットの画像を一例として使用し、白の画素値は０とする（白と黒の画素値は慣例）。
【００１９】
一般的に言えば、文書画像の背景が白に非常に近い場合、最適な二値化閾値は、比較的低い値（すなわち、白に近い値）である。これにより、二値化された画像において、淡い有色のコンテンツも黒に設定される。しかし、白以外（例えば、淡いグレー）の背景を有する文書画像の場合、最適な閾値は、白の背景を有する画像の最適な閾値よりも高い（すなわち、濃い）値となる。これにより、淡い有色の背景を、二値化により除去する（すなわち、白に設定する）ことができる。埋め込み画像を有する画像の場合、最適な閾値は、比較的低い（すなわち、淡い）値にすべきである。これにより、二値化された画像において、埋め込み画像の領域が十分に高い充填率（すなわち、当該領域における黒画素のパーセンテージ）を有することとなり、当該埋め込み画像の除去が促進される。本発明の一実施形態は、図１及び図２に概略的に示されるように、文書画像にとって最適な二値化閾値を決定する方法を提供する。
【００２０】
図１に示すように、入力された文書画像に、まず、デスキュー、ノイズ除去、ダウンサンプリング等の前処理を行う（ステップＳ１１）。一実装においては、入力された文書を２５％ダウンサンプリングする。次に、文書画像を複数の異なる二値化閾値を用いて複数回二値化して、複数の対応する二値画像を生成する（ステップＳ１２）。各二値化閾値は、１〜２５４の何れかの値である。一実装においては、１０、２０、・・・、１６０の１６個の二値化閾値を用いる。これら閾値を、レベル１、レベル２、・・・、レベル１６と称する。勿論、異なる閾値レベルの数や閾値の値を使用してもよい。
【００２１】
ステップＳ１２において生成された各二値画像に対し連結成分解析を行って、当該画像における全ての連結成分を特定する（ステップＳ１３）。二値画像における連結成分とは、互いに連結する一以上の黒画素のグループである。特定された連結成分を検討し、埋め込み画像に対応する連結成分を、次のように除去する（ステップＳ１４）：各連結成分について、そのサイズが閾値サイズより大きく、境界ボックスにおける充填率が閾値充填率より高い場合、当該境界ボックス内の全ての黒画素（全ての連結成分）を除去する（すなわち、白に設定する）。ステップＳ１４において、連結成分のサイズは、当該連結成分に含まれる黒画素の数によって、もしくは、境界ボックスのサイズによって、定義される。連結成分の境界ボックスとは、当該連結成分の全黒画素を含む最小の矩形ボックスである。充填率とは、境界ボックスにおける黒画素のパーセンテージである。ステップＳ１４の一実装においては、１５０×１５０画素より大きい境界ボックスと５０％より高い充填率を有する連結成分を、埋め込み画像と見なして除去する。勿論、他の基準を使用してもよい。
【００２２】
各二値画像の残りの連結成分については、そのサイズが第２の閾値サイズ（例えば、２画素）以下である場合ノイズと見なし、第１の閾値サイズ（例えば、６画素）以上である場合コンテンツと見なす。ステップＳ１４で得た各二値画像について、ノイズである連結成分（「ノイズＣＣ」）の数と、コンテンツである連結成分（「コンテンツＣＣ」）の数と、をカウントする（ステップＳ１５）。
【００２３】
図３Ａは、一例における１６枚の二値画像のノイズＣＣの数とコンテンツＣＣの数を表す曲線を示す。この特定の例では、いくつかの高い閾値で、コンテンツＣＣの数が減少し、ノイズの数が増加していることがわかる。これは、これら高い閾値では、二値画像がコンテンツを失い始め、当該コンテンツが小さな断片に分解し始めるという事実に一致する。また、ノイズＣＣの数と閾値レベルの関係が単調ではないこともわかる。
【００２４】
最適な二値化閾値とは、ノイズＣＣの数を減少させる一方でコンテンツＣＣの数を増加させる値である。ステップＳ１６〜Ｓ１８は、最適な二値化閾値レベルを決定するために行われる。
【００２５】
まず、二値画像のグループを複数定める。各グループは、連続する閾値レベルの複数の二値画像を有する。一例では、二値画像のグループを７つ定める。各グループは、連続する閾値レベルの４枚の二値画像を有する。例えば、レベル１〜レベル４（グループ１）、レベル３〜レベル６（グループ２）、レベル５〜レベル８（グループ３）、レベル７〜レベル１０（グループ４）、レベル９〜レベル１２（グループ５）、レベル１１〜レベル１４（グループ６）、レベル１３〜レベル１６（グループ７）とする。二値画像の各グループについて、情報（「Ａ」）である連結成分の数の平均と、ノイズ（「Ｂ」）である連結成分の数の平均と、を算出する（ステップＳ１６）。この平均は、各グループ内の二値画像の平均である。このグループ化は、個々の二値画像における情報ＣＣの数とノイズＣＣの数のわずかな違いを平均するために行われる。この意味で、これら複数のグループは移動窓と見なされる。
【００２６】
図３Ｂは、上記例の７つのグループ各々の平均ノイズＣＣ数と平均コンテンツＣＣ数を表す棒グラフを示す。
【００２７】
ステップＳ１７では、各グループの平均コンテンツＣＣ（Ａ）数と平均ノイズＣＣ（Ｂ）数を検討して、最適なグループを選択する。ステップＳ１７の詳細を、以下、図２を参照して説明する。まず、全グループのＢ値を検討して極小Ｂ値を決定する（ステップＳ２１）。極小Ｂ値が一つだけの場合（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、そのグループを最適なグループとして選択する（ステップＳ２３）。図３Ｂの例では、グループ５のＢ値が極小値である。また、グラフにはグループ１の左側にＢ値がないものの、グループ１のＢ値も極小値と見なされる。
【００２８】
極小Ｂ値が二つ以上ある場合（ステップＳ２２；ＮＯ）、（左から）第１の極小Ｂ値と第２の極小Ｂ値に対応するグループ（ここでは、ｇ１とｇ２）を次のように比較して最適なグループを選択する（ステップＳ２４）。（１）Ｂｇ１がＢｇ２より有意に大きい場合、又は、（２）Ｂｇ１がＢｇ２より小さく、Ａｇ１がＡｇ２より有意に小さい場合、第２の極小値のグループｇ２を最適なグループとして選択し、それ以外の場合は、第１の極小値のグループｇ１を最適なグループとして選択する。一般に、選択基準の目標は、より多くのコンテンツＣＣとより少ないノイズＣＣを提供するグループを選択することにある。
【００２９】
一実装において、上記二つの条件を具体的に言えば、（１）Ｂｇ１＞１．２５Ｂｇ２、又は、（２）Ｂｇ１＜Ｂｇ２かつ１．５Ａｇ１＜Ａｇ２の場合、第２の極小値のグループを最適なグループとして選択し、それ以外の場合は、第１の極小値のグループｇ１を最適なグループとして選択する。この具体例は、多くのサンプル文書画像を解析することによって得られたものである。
【００３０】
上記例（図３Ｂ参照）において、グループ１とグループ５は、何れも、第１の条件であるＢｇ１＞１．２５Ｂｇ２も、第２の条件であるＢｇ１＜Ｂｇ２かつ１．５Ａｇ１＜Ａｇ２も、満たさない。したがって、第１の極小値のグループであるグループ１を最適なグループとして選択する。
【００３１】
そして、ステップＳ１８において、前記選択した最適なグループ内の、より多くのコンテンツとより少ないノイズを提供する一枚の二値画像を、最適な二値化閾値として選択する。具体的には、最適なグループ内の各二値画像について、コンテンツＣＣの数とノイズＣＣの数の差を算出する。この差分値は、大きな正の値であることが期待される。差分値が最大である二値画像を、最適な二値画像として選択する。この最適な二値画像を、入力された文書画像の二値化結果として出力することができる（ステップＳ１９）。
【００３２】
要約すると、ここに開示した文書画像の二値化方法は、以下の特徴とメリットを有する：（１）複数の二値化閾値を用いて文書を二値化し、複数の二値画像におけるノイズ量とコンテンツ量の比較に基づいて、最適な二値化閾値を決定する。よって、決定された最適な二値化閾値の信頼度は、より高いものとなる。（２）この方法は、白以外の背景と埋め込み画像を含む文書画像に対応できる。（３）このアルゴリズムは簡易であり、マルチスレッドを使用することにより高速化できる。
【００３３】
この文書画像の二値化方法は、背景の画素値とコンテンツの画素値の間に有意な差があれば、均一でない背景を有する文書画像にも対応できる。
【００３４】
また、上記の説明では、この文書画像の二値化方法を文書画像全体に広域的に適用しているが、局所的に使用して、文書画像の一部を二値化することもできる。すなわち、上記の方法を文書画像の一部に適用して、当該部分を二値化することもできる。
【００３５】
上述の方法は、プロセッサとメモリ又は記憶装置を備えるデータ処理システムに実装可能である。データ処理システムは、スタンドアロンコンピュータであっても、プリンタ、コピー機、スキャナ又は複合機に含まれていてもよい。データ処理システムは、メモリや記憶装置に記憶されたコンピュータプログラムをプロセッサが実行することによって、上記の方法を実行する。一側面において、本発明は、データ処理システムにおいて具現化される。他の側面において、本発明は、データ処理装置を制御するためのコンピュータ読取可能プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ使用可能非一時的媒体において具現化されたコンピュータプログラム製品である。他の側面において、本発明は、上記の方法に対応する処理を実行するように構成されたプロセッサを備えるデータ処理装置である。他の側面において、本発明は、データ処理システムによって実行される方法である。
【００３６】
当業者にとっては、本発明の趣旨や範囲から逸脱しない範囲で、本発明の文書画像の二値化方法や関連装置に対して様々な改良や変更が可能であることは明らかであろう。よって、本発明は、添付の特許請求の範囲やその均等物の範囲内の改良や変更を包むものである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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