(57)【要約】【課題】  バイナリ画像データの、２つ或いはそれ以上の平面への再フォーマッティングを行う。【解決手段】  種々の模範的実施例において、システムは、テキストのバイナリ画像データを、第１の平面にセグメント化するためのセグメンタを含む。減算器が、バイナリ画像データからテキストのバイナリ画像を減算して、第２の平面内に、非テキストのバイナリ画像データを生成する。変換器が、第２の平面内の非テキストのバイナリ画像データを、第２の平面内の非テキストのグレイ・スケール画像データに変換する。第１の圧縮器が、第１の平面内のテキストのグレイ・スケール画像データを圧縮する。第２の圧縮器が、第２の平面内の非テキストのグレイ・スケール画像を圧縮する。【選択図】      図２
2005318593.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バイナリ画像データを、グレイ・スケール画像データに変換し、
グレイ・スケール画像データを、高空間周波数のグレイ・スケール画像データを有する第１の平面、及び、低空間周波数のグレイ・スケール画像データを有する第２の平面、にセグメンティング(segmenting)し、
前記第１の平面内の前記高空間周波数のグレイ・スケール画像データと、前記第２の平面内の前記低空間周波数のグレイ・スケール画像データ、を別個に圧縮する、
ステップを含むバイナリ画像データを再フォーマッティングするための方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイナリ画像データの再フォーマッティングに向けられる。
【背景技術】
【０００２】
バイナリ画像データは、画像データ内の各画素が、黒画素か白画素かのいずれかを表す離散値”１”又は”０”であることを意味する。バイナリ画像データに変換されるべき文書は一般的に、連続的なトーン画像である。連続的なトーン画像は、画像が、カラーの種々の混合色(shades)、或いは種々のグレイの混合色によって表現されることを意味する。連続的なトーン画像を、バイナリ画像データに変換して、更に、連続的トーン画像の印象を与えるために、種々の工程が使用され得る。
【０００３】
そのような工程の１つである、ハーフトーニング工程は、数学的に記憶されたスクリーン・パターンを用いる。この工程は、各画素の連続的トーン値を、スクリーンの値と、システム的に比較する。もし、画素の連続的トーン値が、スクリーン値より薄いならば、白画素が生成される。他方、もし、画素値が、スクリーン値より濃いならば、黒画素が生成される。単純に述べれば、この工程は、グレイ・スケールの画像又はカラー画像を、バイナリの画像データに変換するが、より薄い領域に対してより白い画素を生成し、より濃い領域に対してより黒い画素を生成することによって、複数の(multiple)グレイ・レベルの印象を与える。
【０００４】
誤差拡散と呼ばれる特定のタイプのハーフトーニング工程は、入力連続トーン画像の局所的平均グレイ・レベルを維持する特性を持つ適応的バイナリ化工程である。特に、誤差拡散は、バイナリ化の最中に生成された誤差を、隣接画素に伝搬する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
変換された文書のバイナリ画像データは、画像データ処理システム内の、非常に大きいメモリ空間を占有する。大きなバイナリ画像データは、例えば、ローカル、或いは、ワイド・エリア・ネットワークを通じた、或いは、イントラネット，エクストラネット，又はインターネット，又は他の分配ネットワークを通じた、送信時に、大きな帯域をも消費する。それ故、バイナリ画像データのサイズを削減するために、ＣＣＩＴＴ  Ｇ３／Ｇ４のような圧縮スキームが用いられる。しかし、誤差分散されたバイナリ画像データは、ＣＣＩＴＴ  Ｇ３／Ｇ４を用いて旨く圧縮されない。
【０００６】
更に、高空間周波数データと、円滑に変化する低空間周波数データの双方を含むバイナリ画像データは、両者を一緒に最適には旨く圧縮しないかもしれない。ＣＣＩＴ  Ｇ３／Ｇ４は、バイナリ・テキスト、及び／又は、ライン・アート・データ、又は一般的に、シャープなエッジ又はカラー変化を含む、何らかの高空間周波数画像データを持つ画像データを旨く圧縮する無損失圧縮スキームである。ＣＣＩＴＴ  Ｇ３／Ｇ４は、画像データ、又は一般的に、勾配(gradients)、及び／又は、自然の写真データ(natural pictorial data)のような、円滑に変化する低空間周波数を持つ画像データ、を旨く圧縮しない。その替わりに、ＪＰＥＧのようなロスの多い圧縮スキームが、円滑に変化する低空間周波数画像データを旨く圧縮する。
【０００７】
異なった圧縮ニーズを有する画像データに適応させる(accommodate)ために、混合されたラスタ・コンテント(ＭＲＣ：mixed raster content)フォーマットのようなスキームが使用され得る。図１は、ＭＲＣフォーマットの１つの模範的実施例を示す。文書100は、セレクタ平面(selector plane)110(110’)、及び、背景平面120(120’)に分けられる。２つの平面が、図に示されるが、アプリケーションに依存してＮ個の平面であっても良い。セレクタ平面110(110’)は、高空間周波数画像データを含む。背景平面120(120’)は、円滑に変化する低空間周波数画像データを含む。文書100を、セレクタ平面110(110’)及び背景平面120(120’)に分けること(segmenting)によって、異なった平面に適用されるべき異なった圧縮スキームが提供される。従って、各画像データに対する最も適切な圧縮スキームが適用され得る。
【０００８】
本発明は、バイナリ画像データの、２つ或いはそれ以上の平面への再フォーマッティングのためのシステム及び方法を提供する。
本発明は、バイナリ画像データの、テキスト・バイナリ画像データ及び非テキスト・バイナリ画像データへのセグメンティング(segmenting)のための、及び、セグメント化されたバイナリ画像データからの、２つ或いはそれ以上の平面の生成のための、システム及び方法を提供する。
本発明は、バイナリ画像データを、グレイ・スケール画像データに変換し、グレイの画像データを、２つ或いはそれ以上の平面にセグメント化するためのシステム及び方法を提供する。
本発明は、２つ或いはそれ以上の平面へのセグメンテーションの間に、バイナリ画像データ、及び／又は、グレイ・スケール画像データを強調するためのシステム及び方法を提供する。
【０００９】
種々の模範的実施例において、本システムは、バイナリ画像データを、グレイ・スケール画像データに変換するための変換器を含む。セグメンタ(segmentor)は、グレイ・スケール画像データを、第１の平面内の高周波数画像データ、及び、第２の平面内の低空間周波数画像データにセグメント化(segments)する。第１の圧縮器(compressor)は、第１の平面内の高空間周波数画像データを圧縮し、第２の圧縮器は、第２の平面内の低空間周波数画像データを圧縮する。
【００１０】
種々の模範的実施例において、システムは、バイナリの画像データを、第１の平面内のテキスト・バイナリ画像データにセグメント化するセングメンタ(segmentor)を含む。減算器は、バイナリ画像データからテキスト・バイナリ画像データを減算して、第２の平面内の非テキスト・バイナリ画像データを生成する。変換器(converter)は、第２の平面内の非テキストのバイナリ画像データを、非テキストのグレイ・スケール画像データに変換する。第１の圧縮器(compressor)は、第１の平面内のテキストのグレイ・スケール画像データを圧縮し、第２の圧縮器は、第２の平面内の非テキストのグレイ・スケール画像を圧縮する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明のシステム及び方法の種々の模範的実施例が、添付の図面を参照して詳細に説明される。
本発明によるシステム及び方法の種々の模範的実施例は、バイナリ画像データに変換された、走査された、及び／又は、印刷された、カラー、及び／又は、白黒文書、に関連する。本システム及び方法は、バイナリ画像データを再フォーマットして、オリジナルの文書コンテントを捕捉(capture)する、小さくて、高圧縮された画像データ・ファイルを生成する。本システム及び方法の種々の模範的実施例によって、ＴＩＦＦとＰＤＦスタンダードの双方、及び、PostScriptスタンダードを含むＭＲＣフォーマットに従って出力ファイルが生成される。システム及び方法の種々の模範的実施例が、ＭＲＣフォーマットを参照(refer)する一方、所望の結果を実現するために、ここに説明される技術が他のフォーマットで実施され得ることが理解されるべきである。
【００１２】
図２は、本発明の１つの実施例による、バイナリの画像データからのＭＲＣフォーマット生成システム200を説明する。バイナリ画像データからのＭＲＣフォーマット生成システム200は、画像データの、格納、及び／又は、受け取り、及び／又は、送信、のために適した、ゼログラフィック・プリンタ、マーーキング装置、マルチ・ファンクションの装置、デジタル・フォト・コピヤ、インク・ジェット・プリンタ、スキャナ、ファクシミリ機、等、であり得る。バイナリ画像データからのＭＲＣフォーマット生成システム200は、バイナリ・テキスト・セグメンテーション・モジュール210、スペックル除去モジュール220、減算モジュール230、バイナリ画像データからグレー・スケール画像データへの変換器モジュール240、オプショナル・スケール・モジュール(optional scale module)250、オプショナル強調フィルタ・モジュール260、無損失圧縮モジュール270、ロスのある(lossy)圧縮モジュール280、及び、ラッパ・モジュール(wrapper module)290を含む。
バイナリ・テキスト・セグメンテーション・モジュール210は、データ・ソースから、バイナリ画像データを受け取る。バイナリ・テキスト・セグメンテーション・モジュール210は、バイナリ画像データから、バイナリ・テキスト画像データを抽出する。スペックル除去モジュール220は、バイナリ・テキスト画像データを受け取る。バイナリ・テキスト画像データは、誤差拡散(error diffusion)のようなハーフトーニング技術に起因するスペックル・ノイズを含み得る。スペックル除去モジュール220は、バイナリ・テキスト画像データからスペックル・ノイズを除去して、強調されたバイナリ・テキスト画像データを生成する。強調されたバイナリ・テキスト画像データは、ＭＲＣフォーマットのセレクタ平面(selector plane)110になる。無損失圧縮モジュール270は、強調されたバイナリ・テキスト画像データを受け取る。無損失圧縮モジュール270は、例えば、ＣＣＩＴＴ  Ｇ３／Ｇ４圧縮スキームを用いて、強調されたバイナリ・テキスト画像データを圧縮する。例えば、ＪＢＩＧ２圧縮を用いて、代替的なトークン・ベース(token-based)の圧縮もまた、テキスト画像データに適用され得る。圧縮された、強調されたバイナリ・テキスト画像データは、ラッパ・モジュール(wrapper module)290に送られる。
【００１３】
並行して、強調されたバイナリ・テキスト画像データが、減算モジュール230に送られる。減算モジュール230は、バイナリ画像データから、強調されたバイナリ・テキスト画像データを減算し、非テキストのバイナリ画像データを生成する。バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール240は、非テキストのバイナリ画像データを受け取る。バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール240は、非テキストのバイナリ画像データを、非テキストのグレイ・スケール画像データに変換する。スケール・モジュール250及び強調フィルタ・モジュール260は、オプショナルである。スケール・モジュール250は、非テキストのグレイ・スケール画像データの解像度を削減する。例えば、もし非テキストのグレイ・スケール画像データの解像度が、Ｘdpi(ここで、Ｘは整数)ならば、スケール・モジュール250は、解像度を、Ｘ／２dpiに削減し得る。スケールされた(scaled)非テキストのグレイ・スケール画像データは、強調されたフィルタ・モジュール260に送られる。強調されたフィルタ・モジュール260は、強調フィルタ(enhancement filters)又は色調訂正(tonal corrections)を、スケールされた非テキストのグレイ・スケール画像データに適用して、強調された非テキストのグレイ・スケール画像データを生成する。強調された非テキストのグレイ・スケール画像データは、ＭＲＣフォーマットの背景平面120になる。強調された非テキストのグレイ・スケール画像データは、ロスのある(lossy)圧縮モジュール280に送られる。ロスの多い圧縮モジュール280は、例えば、ＪＰＥＧ又はＪＰＥＧ2000圧縮スキームを用いて、強調された非テキストのグレイ・スケール画像データを圧縮する。圧縮された非テキストのグレイ・スケール画像データは、ラッパ・モジュール(wrapper module)290に送られる。ラッパ・モジュール290は、圧縮されたセレクタ平面110及び背景平面120を含む、一つあるいはそれ以上のデータ・ファイルを生成する。
【００１４】
バイナリ・テキスト・セグメンテーション・モジュール210は、良く知られたラン・レングス解析、及び／又は、良く知られた接続された要素解析(connected component analysis)技術を用いて生成され得る。１つのラン・レングス解析は、画像の同じ行又は列内の隣接する黒画素の数を解析することによって、隣接する黒画素が、テキストか非テキストかを決定する。そのような技術は、Roherに対する米国特許第4,590,606号、及び、K. Kerchmarの「Amount Line Finding Logic」(IBM Technical Disclosure Bulletin, Volume 15, No. 5, pages 1531 to 1532 (1972年10月))に説明される。他のラン・レングス解析は、画素の、その領域又はライン内の黒画素の数又は密度に基づいて、画像の特定の部分が、テキストか、非テキストのグラフィカル情報かを解析する。この技術は、Isobe他に対する日本国特許公開公報ＪＰ第60-77278号、及び、Iwaseに対する日本国特許公開公報ＪＰ第60-116076号に説明される。更に他のラン・レングス解析は、Yssuda他の、「Data Compression for Check Processing Machines」(proceedings of the IEEE, volume 68, No. 7, pages 874 through 885 (1980年７月))に記載されるように、セグメントの統計的特性に基づいて、各セグメントが、テキストか、非テキストのグラフィカル情報かを解析する。
【００１５】
接続された要素解析(connected component analysis)も、画像内で、非テキストからテキストを分離するために用いられる、良く知られた技術である。接続された要素解析は、画像内の、個々のテキスト文字(characters)を識別するために用いられる。そのような技術は、Kumpfに対する米国特許第4,403,340号、及び、Kadotaに対する米国特許第4,045,773号に説明される。１つの接続された要素解析技術は、接続された黒画素の長さが、統計的に、所定の(predetermined)テキスト・ライン長に近いか否かを判断することによって、非テキスト・マター(matter)からテキストを分離する。この技術は、Scherlに対する米国特許第4,513,442号に説明される。
【００１６】
例えば、Nolanの「Line/Symbol Separation for Raster Image Processing」(IBM Technical Disclosure Bulletin, Volume 15, No. 12 (1973年５月), pp. 3879-3883)に説明されるように、ラン・レングス解析と接続された要素解析の組み合せが、使用され得る。Noranは、画像内の隣接する黒画素の所定の(given)ラン・レングスが、それが、以前にグラフィカル又は非テキスト・ラインとして識別された以前の(preceding)走査ライン内の黒画素の類似のラン・レングスに対応するか否かを判断することによって、捨てられるべきグラフィカル・ラインとして分類されるべきか否かを決定するための工程を説明する。
【００１７】
スペックル除去モジュール220が、良く知られたフィルタ技術を用いて形成され得る。ロー・パス、メジアン、又は、形態学的(morphological)フィルタのような単純な画像処理フィルタは、スペックル・タイプのノイズを除去するために適切ではないことが理解されるべきである。これらのフィルタは、オリジナルの画像を歪ませるか、或いは、スペックル・ノイズに影響を与えない。(局所的に正規化された分散(variance)：分散／平均のような)画像の局所情報コンテント(local information content)に比例(proportional to)する関数として規定された適応(adaptive)フィルタが、オリジナルの画像を歪ませること無しに、スペックル・タイプのノイズを旨く(successfully)抑圧し得る。Aiazzi, B.他の"Multi-resolution Adaptive Speckle Filtering: A Comparison of Aigorithms,"(Proceedings of the 1997 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS'97, Part 2 (of 4), Singapore, Singapore; International Geoscience and Remove Sensing Symposium (IGARSS) v2 1997, IEEE, Piscataway, NJ., USA, 97CH36042, pp. 1054-1056)、及び、Kodidis, Eleftherios 他の「Nonlinear Adaptive Filters For Speckle Suppression in Ultrasonic Images」(Signal Processing, Signal Processing v 52 n3 1996年８月, pp. 357-372)に説明されるように、この事について、ＬＬＬＭＭＳＥフィルタ("Local Linear Minimum Mean Standard Error Filter")は、エッジ及び高コントラストの特徴が維持されたまま、スペックル・ノイズを持つ等質の領域(homogeneous areas)に亘ってスペックルを除去する。
【００１８】
減算モジュール230は、バイナリ画像データから強調されたバイナリ・テキスト画像を減算して、非テキストのバイナリ画像データを生成するために、良く知られた減算技術を用いる。
【００１９】
図３から４は、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール240の模範的作動を概説するフローチャートである。この作動は、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへ変換するルックアップ・テーブルが、既に生成されていることを想定する。ルックアップ・テーブルの組が、種々の異なったタイプのハーフトーニング方法の各々に対する訓練作動中に、生成され得ることが理解されるべきである。訓練作動(training operation)は、各タイプのハーフトーニングに対して少なくとも１回実行される。訓練作動の例は、Cuciurean-Zapan他に対する米国特許第6,343,159Ｂ１号に見出され得る(これは、ここに、参照としてその全体が取り込まれ、ここでは更には議論しない)。
【００２０】
バイナリ画像データから、グレイ・スケール画像データへの変換中に、適切なルックアップ・テーブルが選択されて、受け取ったバイナリ画像データを、グレイ・スケール画像データに変換する。適切なルックアップ・テーブルの選択は、種々の既知の或いは後に開発される技術のいかなる１つを用いても実現され得る。例えば、ルックアップ・テーブルは、単純に、ユーザの入力に基づいて、或いは、バイナリ画像を印刷した出力装置の特性に基づいて、選択され得る。或いは、ルックアップ・テーブルの選択は、例えば、ハーフトーニング方法を決定するために入力画像の上で実行されるセグメンテーション解析のような、バイナリ画像の解析に基づき得る。もし、入力バイナリ画像についての情報が収集され得ないならば、グレイ・スケール画像を変換するために、一般的なルックアップ・テーブルが使用され得る。
【００２１】
図３を参照して、作動は、ステップＳ100において開始し、ステップＳ110に継続する。ステップＳ110において、変換されるべきバイナリ画像で使用されるハーフトーニングのタイプに対して、適切なルックアップ・テーブルが利用可能か否かについて判断が為される。もし、適切なルックアップ・テーブルが、利用可能でなければ、作動は、ステップＳ120に継続する。ステップＳ120において、適切なルックアップ・テーブルが生成される。ルックアップ・テーブルは、例えば、Cuciurean-Zapan他に対する米国特許第6,343,159Ｂ１号の教示を用いて生成され得る。次に作動は、ステップＳ130に継続する。さもなければ(otherwise)、もしルックアップ・テーブルが利用可能ならば、作動は、直接ステップＳ130に継続する。ステップＳ130において、バイナリ画像データが受け取られる。次に、ステップＳ140で、バイナリ画像データが、グレイ・スケール画像データに変換される。作動は次に、Ｓ150に継続し、ここで作動が終了する。
【００２２】
図４は、図３のステップＳ140の、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換の１つの模範的実施例の、より詳細を概説するフローチャートである。ステップＳ140から開始して、作動は、ステップＳ1410に継続する。Ｓ1410において、画素を含むバイナリ画像の第１の部分は、解析されるべき現在のウィンドウとして選択される。次に、ステップＳ1420において、現在のウィンドウの画素パターンが判断される。次に、ステップＳ1430において、現在のウィンドウのターゲット画素位置が決定される。作動(operation)は次に、ステップＳ1440に継続する。
ステップＳ1440において、現在のウィンドウで観察された画素パターンのオリジナルのパターン・ナンバーが決定される。次に、ステップＳ1450において、決定されたオリジナルのパターン・ナンバーと対応付けられた特有の(unique)パターンが決定される。次に、ステップＳ1460において、決定された特有のパターンに対するグレイ・スケール値が、ルックアップ・テーブルから読まれる。次に、ステップＳ1470において、決定されたグレイ・スケール値が、現在のウィンドウのターゲット画素位置に割り当てられる。次に、ステップＳ1480において、バイナリ画像の現在のウィンドウが解析されて、現在のウィンドウが、最後のウィンドウか否かが判断される。もし、現在のウィンドウが、バイナリ画像の最後のウィンドウでないならば、作動は、ステップＳ1490に継続する。ステップＳ1490において、バイナリ画像の次のウィンドウが選択される。作動は次に、ステップＳ1420に戻る。さもなければ、もし、現在のウィンドウがバイナリ画像の最後のウィンドウならば、作動は、ステップＳ150に継続する。更に、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換の詳細が、Cuciurean-Zapan他に対する米国特許第6,343,159Ｂ１号に見出され得る(これは、全体として、ここに参照として取り込まれる)。
オプショナルの強調フィルタ・モジュール260は、スケールされた(scaled)非テキストのグレイ・スケール画像データを強調するための、種々の強調技術を使用し得る。強調技術は、輝度強調(例えば、米国特許第5,450,502号)、鮮鋭度強調(例えば、米国特許第5,363,209号)、露光(exposure)調整(例えば、米国特許第5,414,538号)、コントラスト強調(米国特許第5,581,370号)、等を含み得る。反復的処理(iterative processing)を必要としない予測モード(predictive mode)(例えば、米国特許第5,347,374号)において、これらの工程が一緒に使用され得る。一般的に、これらの処理方法は、階調の(tonal)再製曲線(ＴＲＣｓ：tonal reproduction curves)の組を修正することによって作動する。Lehmbeck他に対する米国特許第6,175,427号(その全体が、ここに参照として取り込まれる)は、階調訂正に基づいて、画像データを強調するための技術(強調フィルタ・モジュール260がそれに基づき得る)を開示する。
【００２３】
無損失(lossless)圧縮モジュール270は、gzip又はＣＣＩＴＴ  Ｇ３／Ｇ４のような無損失圧縮スキームに基づいて形成され得る。或いは、ＪＢＩＧ２のようなトークン・ベースの圧縮スキームもまた適用され得る。損失のある圧縮モジュール280が、ＪＰＥＧ,ＪＰＥＧ2000等のような損失のある圧縮スキームに基づいて形成され得る。無損失の、或いは、損失のある圧縮スキームは、業界で良く知られており、これ以上議論しない。
【００２４】
図５は、バイナリ画像データのＭＲＣフォーマットへの再フォーマッティングの１つの模範的方法を概説するフローチャートである。作動は、ステップＳ200において開始し、ステップＳ210に継続する。ステップＳ210において、バイナリ画像データが受け取られる。次に、ステップＳ220において、バイナリ・テキスト画像データが、バイナリ画像データから抽出される。次に、ステップＳ230において、スペックル・ノイズが、バイナリ・テキスト画像データから除去されて、強調されたバイナリ・テキスト画像データが生成される。この強調されたバイナリ・テキスト画像デーが、ＭＲＣフォーマットのセレクタ平面になる。次に、ステップＳ240において、強調されたバイナリ・テキスト画像データが、無損失又はトークン・ベースの圧縮スキームに基づいて圧縮される。作動は、ステップＳ310に継続する。
ステップＳ240と並行して、ステップＳ250において、強調されたバイナリ・テキスト画像が、バイナリ画像データから減算されて、非テキストのバイナリ画像データを生成する。次に、ステップＳ260において、非テキストのバイナリ画像データが、非テキストのグレイ・スケール画像データに変換される。非テキストのグレイ・スケール画像データは次に、ＭＲＣフォーマットの背景平面になる。ステップＳ270において、非テキストのグレイ・スケール画像データがスケールされる。次に、ステップＳ280において、非テキストのグレイ・スケール画像データを強調するか否かについての判断が為される。もし、非テキストのグレイ・スケール画像データを強調するという判断が為されるならば、作動は、ステップＳ290に継続する。ステップＳ290において、スケールされた非テキストのグレイ・スケール画像データの上で強調が実行されて、強調された非テキストのグレイ・スケール画像データを生成する。作動は次に、ステップＳ300に継続する。さもなければ、もし、非テキストのグレイ・スケール画像データを強調しないとの判断が為されたならば、作動は、ステップＳ300に継続する。ステップＳ300において、非テキストのグレイ・スケール画像データ／強調された非テキストのグレイ・スケール画像データが、損失のある(lossy)圧縮スキームを用いて圧縮される。作動は次に、ステップＳ310に継続する。ここで、圧縮されたセレクタ平面及び背景平面を含む、一つあるいはそれ以上のフィルタが形成される。
【００２５】
図６は、本発明の実施例による、他のバイナリ画像データからのＭＲＣフォーマットの生成システム300を説明する。バイナリ画像データからのＭＲＣフォーマット生成システム300は、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール310、グレイ・スケール画像データセグメンタ320、オプションのスケール・モジュール330、オプションの強調フィルタ・モジュール340、無損失の圧縮モジュール350、損失のある(lossy)圧縮モジュール360、及び、ラッパ・モジュール370を含む。
バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール310は、データ源からバイナリ画像データを受け取る。バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール310は、バイナリ画像データをグレイ・スケール画像データに変換する。グレイ・スケール画像データセグメンタ320は、グレイ・スケール画像を、高空間周波数画像データ及び低空間周波数画像データにセグメント化(segments)する。高空間周波数画像データは、セレクタ平面110’になる。低空間周波数画像データは、背景平面120’になる。高空間周波数画像データは、無損失の圧縮モジュール350に送られる。無損失の、或いは、トークン・ベースの圧縮モジュール350は、高空間周波数画像データを、例えば、ＣＣＩＴＴ  Ｇ３／Ｇ４又はＪＢＩＧ２圧縮スキームを用いて圧縮する。圧縮された高空間周波数画像データは、ラッパ・モジュール370に送られる。
低空間周波数画像データは、スケール・モジュール330に送られる。スケール・モジュール330及び強調フィルタ・モジュール340は、オプショナルである。スケール・モジュール330は、低空間周波数画像データの解像度を削減する。スケールされた低空間周波数画像データは、強調フィルタ・モジュール340に送られる。強調フィルタ・モジュール340は、スケールされた低空間周波数画像データに階調訂正を実行する。強調された低空間周波数画像データは、損失のある圧縮モジュール360に送られる。損失のある圧縮モジュール360は、強調された低空間周波数画像データを圧縮して、圧縮された強調された低空間周波数画像データ(これが、ラッパ・モジュール370に送られる)を生成する。ラッパ・モジュール370は、圧縮された高空間画像データ及び圧縮された強調された低空間周波数画像データを含む一つあるいはそれ以上のファイルを生成する。
【００２６】
バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール310、スケール・モジュール330、強調フィルタ・モジュール340、無損失圧縮モジュール350、及び、損失のある圧縮モジュール360は、それぞれ、図２の、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換器モジュール240、スケール・モジュール250、強調フィルタ・モジュール260、無損失圧縮モジュール270、及び、損失のある圧縮モジュール280、に類似するかもしれず、これ以上議論しない。
【００２７】
図７から９は、グレイ・スケール画像データ・セグメンタ(segmentor)320の模範的作動を概説するフローチャートである。グレイ・スケール画像データは、処理効率のために、複数のブロックに分割され得る。さて、図７を参照すると、作動はステップＳ400で開始し、ステップＳ410に継続する。ステップＳ410において、ブロックが受け取られる。次に、ステップＳ420において、ブロックが最初に、ＵＮＩＦＯＲＭ(均一)、ＳＭＯＯＴＨ(円滑)、ＷＥＡＫ＿ＥＤＧＥ(弱いエッジ)、又は、ＥＤＧＥ(エッジ)のいずれかとして分類され、そのコンテキストは、ＴＥＸＴ(テキスト)、又はＮＯＮ−ＴＥＸＴ(非テキスト)のいずれかとして分類される。初期分類及びコンテキストに依存して、ブロックは次に、ＳＭＯＯＴＨ(円滑)かＥＤＧＥ(エッジ)のいずれかとして再分類される。次に、ステップＳ430において、ブロック内の画素は、ブロックの分類に基づいて、セレクタ平面110’の上、或いは、背景平面120’の上で、セグメント化され、配置される。作動は、ステップＳ440に継続する。ステップＳ440において、未だ処理されるべきブロックが存在するか否かについて判断が為される。もし、更なる、処理されるべきブロックが存在するならば、作動は、ステップＳ410に継続する。さもなければ、もし、全てのブロックが処理されているならば、作動は、ステップＳ450(ここで作動が終了する)に継続する。
【００２８】
図８は、より詳細な、図７のステップＳ420のフローチャートである。上述の様に、ブロックは、一つあるいはそれ以上のカテゴリーに分類される。図８を参照して、作動は、ステップＳ4200において開始する。ここで、ブロック内の画素の変動が決定される。ブロック変動は、統計的測定(measure)を用いて決定され得る。統計的測定の更なる詳細は、Fan他に対する米国特許第6,400,844Ｂ１号に見出され得る(これは、ここに参照として取り込まれる)。ブロックに亘る大きな変動(variations)を持つブロックは、画像のエッジに沿って存在する可能性が高い一方、小さな変動を含むものは恐らく、均一に存在するか、或いは、少なくとも円滑領域に存在する。次に、ステップＳ4210において、ブロックは、変動の総量に基づいて分類される。ブロック内の変動を測定することによって、初期分類が、ブロックに割り当てられることが可能となる。次に、ステップＳ4220において、各ブロック内の画像データが、詳細に検討され(reviewed)て、コンテキスト情報(即ち、領域が、画像のテキスト内にあるか、或いは、非テキスト領域内にあるか)が更新されること、及び、何らかの(any)必要なブロックの再分類が実行されることを可能とする。ＵＮＩＦＯＲＭ(均一)ブロックは、ＳＭＯＯＴＨ(円滑)として再分類され、ＷＥＡＫ  ＥＤＧＥ(弱いエッジ)ブロックは、ＴＥＸＴ(テキスト)コンテキスト内のＥＤＧＥ(エッジ)にアップ・グレードされるか、或いは、ＮＯＮ−ＴＥＸＴ(非テキスト)コンテキスト内のＳＭＯＯＴＨ(円滑)として再分類される。
【００２９】
図９は、図７のステップＳ430の、より詳細なフローチャートである。図９は、ブロックが、２つの平面にセグメント化されるやり方を説明する。作動は、ステップＳ4300で開始する。ステップＳ4300で、第１に、処理されているブロックが、最初にＥＤＧＥ(エッジ)として分類されたか否かを決定することによって、測定が開始する。もし、処理されているブロックが、最初にＥＤＧＥ(エッジ)として分類されたならば、ブロック内の各画素の値ｖpが第１に、輝度スレッシュホールド値ｔsと比較される。ここで、ｔsと等しい、或いは、それを越える値を持つ画素は、「明るい(bright)」画素として見られる(viewed)一方、ｔsより小さい値を持つものは、「暗い(dark)」画素と見られる。ＥＤＧＥ(エッジ)ブロックは、暗い画素を、セレクタ平面110’の上に配置し(ステップ4330)、明るい画素を、背景平面120’の上に配置する(ステップ4340)ことによってセグメント化される。
もし、ステップＳ4300において、ブロックがＥＤＧＥ(エッジ)ブロックでないことが決定されたならば、作動は、ステップＳ4320に継続する。ステップＳ4320においては、画素毎ではなくむしろ、ブロック内の全ての画素が一緒に処理される。ＳＭＯＯＴＨ(円滑)(非ＥＤＧＥ(エッジ))画素のセグメント化は、以下のように発生する：もし、ブロックが、ＳＭＯＯＴＨ(円滑)として分類されたブロックの短いラン(a short run)の最中であり、更に、この短いラン内の全てのブロックが、暗い(dark)(ｖ＜ｔ)ならば、ブロック内の全ての画素は、セレクタ平面110’の上に配置される。もし、全体のブロックが実質的に円滑(即ち、長いラン(long run)）ならば、或いは、(明るい画素の短いラン内で)明るい(bright)ならば、ブロックの全ての画素は、背景平面120’の上に配置される。グレイ・スケール画像データの、テキスト画像データ及び非テキストのグレイ・スケール画像データへのセグメンティングの更なる詳細は、Fan他に対する米国特許第6,400,844Ｂ１号に見出され得る(これは、その全体が、ここに参照として取り込まれる)。
【００３０】
図１０は、バイナリ画像データのＭＲＣフォーマットへの再フォーマッティングの、他の模範的方法を概説するフローチャートである。作動は、ステップＳ500において開始し、ステップＳ510に継続する。ステップＳ510において、バイナリ画像データが受け取られる。次に、ステップＳ520において、バイナリ画像データが、グレイ・スケール画像データに変換される。次に、ステップＳ530において、グレイ・スケール画像データが、高空間周波数のグレイ・スケール画像データ、及び、低空間周波数のグレイ・スケール画像データにセグメント化される。高空間周波数グレイ・スケール画像データは、セレクタ平面110’になる。低空間周波数のグレイ・スケール画像データは、背景平面120’になる。次に、ステップＳ540において、高空間周波数のグレイ・スケール画像データが、無損失或いはトークン・ベースの圧縮スキームを用いて圧縮される。作動は、ステップＳ590に継続する。
並行して、ステップＳ550において、低空間周波数グレイ・スケール画像データがスケールされる。次に、ステップＳ560において、低空間周波数グレイ・スケール画像データを強調するか否かの判断が為される。もし、低空間周波数グレイ・スケール画像データを強調するという判断が為されたならば、作動は、ステップＳ570に継続する。ステップＳ570において、スケールされた低空間周波数グレイ・スケール画像データについて強調が実行されて、強調された低空間周波数グレイ・スケール画像データを生成する。作動は次に、ステップＳ580に継続する。さもなければ、もし、低空間周波数グレイ・スケール画像データを強調しないという決定が為されるならば、作動は、ステップＳ580に継続する。ステップＳ580において、低空間周波数グレイ・スケール画像データ／強調された低空間周波数グレイ・スケール画像データが、損失のある圧縮スキームを用いて圧縮される。作動は次に、ステップＳ590に継続する。ここで、圧縮されたセレクタ平面及び背景平面を含む一つあるいはそれ以上のファイルが生成される。
【００３１】
バイナリ画像から、１つのセレクタと１つの背景平面を含む２層ＭＲＣファイルへの再フォーマッティングに基づいて種々の実施例が説明されてきたことが理解されるべきである。しかし、バイナリ画像の再フォーマッティングには、ページ内の異なった「グレイ(gray)」テキストに対するマルチプルのマスク平面、及び、単一の背景平面、を含むマルチ・タスクのＭＲＣが含まれることが理解されるべきである。
【００３２】
種々の模範的実施例において、図２及び６のバイナリ画像データからのＭＲＣフォーマットの生成システムが、プログラムされた一般目的のコンピュータの上で実行されるソフトウェアとして実装され得ることが理解されるべきである。同様に、図２及び６のバイナリ画像データからのＭＲＣフォーマット生成システムは、特別目的のコンピュータ、プログラムされたマイクロ・プロセッサ若しくはマイクロ・コントローラ及び周辺集積回路要素、及び、ＡＳＩＣ若しくは他の集積回路、デジタル単一プロセッサ(ＤＳＰ)、ディスクリート要素回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ若しくはＰＡＬ等のようなプログラマブル論理素子のようなハード・ワイヤド電子回路若しくは論理回路、の上でも実装され得る。種々のモジュール等を接続する、図２及び６に示されるような種々の信号ラインの各々は、直接の信号ラインであり得るか、或いは、含意(implication)プログラミング・インターフェース等を用いて実現されるソフトウェア接続であり得る。いかなる適切なハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェア要素、或いはデータ構造もが、図２及び６に関して上述した、一つあるいはそれ以上の種々のモジュール、及び／又は、信号ラインを実現するために使用され得ることが理解されるべきである。
【００３３】
回路、ルーチン、アプリケーション等でもあり得るモジュールの各々が、コンピュータ読出し可能な媒体に記憶され、プログラムされた一般目的コンピュータ、プログラムされた特別目的コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ、プログラムされたデジタル信号プロセッサ等、で実行可能なソフトウェアとして実現され得ることが理解されるべきである。そのようなコンピュータ読出し可能な媒体は、処理装置にソフトウェア命令を提供するための搬送波等を用いることを含む。回路、ルーチン、アプリケーション、オブジェクト、手順(procedures)、マネジャー等であり得るモジュールの各々が、適切にプログラムされた一般目的コンピュータの一部として実現され得ることもまた理解されるべきである。或いは、回路、ルーチン、アプリケーション、オブジェクト、手順、マネジャー及び／又はモジュールの各々は、デジタル信号プロセッサＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、ＰＬＡ、及び／又は、ＰＡＬを用いた、或いは、ディスクリートの論理要素又はディスクリートの回路要素を用いた、ＡＳＩＣ内の物理的に明瞭な(distinct)ハードウェア回路として実現され得る。回路、ルーチン、アプリケーション、オブジェクト、手順、マネジャー、及び／又は、モジュールの、どの特定の形式を採用するかは、設計上の選択であり、当業者にとって明白で、予測可能である。回路、ルーチン、アプリケーション、オブジェクト、手順、マネージャー、及び／又は、モジュールは、同じ設計の必要が無いことが理解されるべきである。
【００３４】
ルーチン、アプリケーション、マネージャ、手順、オブジェクト、及び／又は、モジュール等が、所望の結果に繋がるコンピュータ化されたステップの自己無矛盾(self-consistent)のシーケンスとして実現され得ることが理解されるべきである。これらのステップは、コンピュータ読出し可能な媒体に記憶された一つあるいはそれ以上のコンピュータ命令によって、及び／又は、その中で、規定され得る。この「媒体」は、処理装置にソフトウェア命令を提供するための搬送波等を用いることを包含することが理解されるべきである。これらのステップは、当該ステップを規定する命令を実行するコンピュータによって実行され得る。従って、用語「ルーチン」、「アプリケーション」、「マネジャー」、「手順(procedure)」、「オブジェクト」、及び／又は、「モジュール」は、例えば、いかなる、適切に設計された回路、命令のシーケンス、プログラムされた手順又はプログラムされた機能で組織化された(organized)命令のシーケンス、及び／又は、一つあるいはそれ以上のコンピュータ内で実行するプログラムされた手順内で組織された命令のシーケンス、をも意味し得る。そのようなルーチン、アプリケーション、マネジャー、手順、オブジェクト、及び／又は、モジュール等は、手順実行する回路内で直接的にも実現され得る。更に、データ処理は、一つあるいはそれ以上の適切なプログラムを実行するコンピュータ、方法を実行するように設計された特別目的のハードウェア、或いは、そのようなハードウェア、ファームウェア、及び、ソフトウェア要素の何らかの組み合せ、によって実行され得る。
【００３５】
なお、特許請求の範囲に記載された発明以外にも、以下のような態様の発明がここに開示されていることは明らかである。
即ち、例えば、
(１)バイナリの画像データを再フォーマットする装置であって、
バイナリ画像データを、グレイ・スケール画像データに変換するためのコンバータ、
グレイ・スケール画像データを、第１の平面内の高空間周波数のグレイ・スケール画像データ、及び、第２の平面内の低空間周波数のグレイ・スケール画像データ、にセグメント化(segment)するためのセグメンタ、
前記第１の平面内の前記高空間周波数のグレイ・スケール画像データを圧縮するための第１の圧縮器、
前記第２の平面内の前記低空間周波数のグレイ・スケール画像データを圧縮するための第２の圧縮器、
を備える装置(発明１)。
(２)発明１の装置であって、前記セグメンタが、前記高空間周波数のグレイ・スケール画像データを、前記高空間周波数のグレイ・スケール画像データのグレイ・スケール・レベルに基づいて、複数の平面にセグメント化する装置(発明２)。
(３)発明１の装置であって、更に、前記第２の平面内の低空間周波数のグレイ・スケール・データを強調するフィルタを備える装置(発明３)。
である。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】ＭＲＣフォーマットの１つの模範的実施例を説明する。
【図２】バイナリ画像データからＭＲＣフォーマットへの生成システムの模範的機能ブロック図を説明する。
【図３】図２の、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換モジュールの模範的作動を概説するフローチャートである。
【図４】図２の、バイナリ画像データからグレイ・スケール画像データへの変換モジュールの模範的作動を概説するフローチャートである。
【図５】バイナリ画像データのＭＲＣフォーマットへの再フォーマッティングの１つの模範的方法を概説するフローチャートである。
【図６】バイナリ画像データからＭＲＣフォーマットの生成システムの他の模範的機能ブロック図である。
【図７】図６のグレイ・スケール画像データ・セグメンタ(segmentor)の模範的作動を概説するフローチャートである。
【図８】図６のグレイ・スケール画像データ・セグメンタ(segmentor)の模範的作動を概説するフローチャートである。
【図９】図６のグレイ・スケール画像データ・セグメンタ(segmentor)の模範的作動を概説するフローチャートである。
【図１０】バイナリ画像データからＭＲＣフォーマットへの再フォーマッティングの１つの模範的方法を概説するフローチャートである。
【符号の説明】
【００３７】
100  文書
110  セレクタ平面
110’  セレクタ平面
120  背景平面
120’  背景平面
200  バイナリの画像データからのＭＲＣフォーマット生成システム
【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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