(57)【要約】【課題】特定画像領域から不要画像を有効に除去する画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置２は、ＴＩ分離により抽出された文字画像の中から、孤立点８１０を抽出し、この孤立点８１０に含まれる画素の平均画素値と、この孤立点８１０の近傍にある画素の平均画素値との差分を算出し、算出された差分が基準値以上である場合（孤立点８１０ａの場合）に、この孤立点８１０ａを画像要素の一部（必要画像）であると判定し、算出された差分が基準値よりも小さい場合（孤立点８１０ｂの場合）に、この孤立点８１０ｂをノイズであると判定し除去する。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる孤立点を抽出する孤立点抽出手段と、
前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の画像データと、この孤立点の周囲の画像データとを比較する比較手段と、
前記比較手段による画像データの比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する判定手段と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記比較手段は、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の画素値と、この孤立点の周囲の画素値とを比較し、
前記判定手段は、前記比較手段による画素値の比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記比較手段は、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の画像濃度と、この孤立点の周囲の画像濃度とを比較し、
前記判定手段は、前記比較手段による画像濃度の比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記比較手段は、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の色情報と、この孤立点の周囲の色情報とを比較し、
前記判定手段は、前記比較手段による色情報の比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記比較手段は、前記孤立点の画像データと、前記孤立点の周囲の画像データとの差分を算出し、
前記判定手段は、前記比較手段により算出された差分が基準値以下の場合に、この孤立点を不要画像であると判定する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点に隣接する隣接画素を抽出する隣接画素抽出手段
をさらに有し、
前記比較手段は、前記孤立点の画像データと、前記隣接画素抽出手段により抽出された隣接画素の画像データとを比較する
請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
光学的に読み取られた画像の中から文字画像を抽出するテキスト抽出手段
をさらに有し、
前記孤立点抽出手段は、前記テキスト抽出手段により抽出された文字画像の中から、前記孤立点を抽出する
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定手段により不要画像であると判定された孤立点を除去する除去手段
をさらに有する請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像に含まれる孤立点を抽出し、
抽出された孤立点の画像データと、この孤立点の周囲の画像データとを比較し、
画像データの比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する
画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを含む画像処理装置において、
画像に含まれる孤立点を抽出するステップと、
抽出された孤立点の画像データと、この孤立点の周囲の画像データとを比較するステップと、
画像データの比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定するステップと
を前記画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、孤立点が不要画像であるか否かを判定する画像処理装置に関する。例えば、文字画像として抽出された画像領域から、句読点などを除去することなく不要画像を有効に除去する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像編集技術の普及に伴い、文字画像および写真画像など（以下、これらを画像要素という）が混在する画像データが多く取り扱われるようになってきた。このような画像要素は、それぞれの役割や特性が異なるため、それぞれを分離して取り扱われることが望ましい。例えば、文字画像は、画素値の繰返し成分を多く含み、高周波成分を多く含むため、可逆圧縮を施されることが望ましい。一方、写真画像は、連続的に階調変化し、繰返し成分をあまり含まないため、ＪＰＥＧ（Ｂａｓｅｌｉｎｅ）などの非可逆圧縮を施されることが望ましい。
このような要求に対し、画像データを画像要素の属性に応じて分離させる方法として、画像データから文字画像を抽出するテキスト／イメージ分離がある。テキスト／イメージ分離により抽出された文字画像は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）によりテキストデータに変換される場合もある。
ＯＣＲ処理がなされる場合に、文字画像に含まれるノイズ画像が文字判定の妨げになるため、ノイズ画像はできるだけ取り除くことが望ましい。
例えば、特許文献１は、光学的に読み取られた画像データから文字領域を分離し、文字のサイズなどから文字のあるべき領域を予測し、予測された領域内であるか否かに基づいてノイズ成分を分離除去することを開示する。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−９１５９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した背景からなされたものであり、特定画像領域から不要画像を効率よく除去する画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
［画像処理装置］
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、画像に含まれる孤立点を抽出する孤立点抽出手段と、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の画像データと、この孤立点の周囲の画像データとを比較する比較手段と、前記比較手段による画像データの比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する判定手段とを有する。
【０００６】
好適には、前記比較手段は、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の画素値と、この孤立点の周囲の画素値とを比較し、前記判定手段は、前記比較手段による画素値の比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する。
好適には、前記比較手段は、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の画像濃度と、この孤立点の周囲の画像濃度とを比較し、前記判定手段は、前記比較手段による画像濃度の比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する。
好適には、前記比較手段は、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点の色情報と、この孤立点の周囲の色情報とを比較し、前記判定手段は、前記比較手段による色情報の比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する。
【０００７】
好適には、前記比較手段は、前記孤立点の画像データと、前記孤立点の周囲の画像データとの差分を算出し、前記判定手段は、前記比較手段により算出された差分が基準値以下の場合に、この孤立点を不要画像であると判定する。
【０００８】
好適には、前記孤立点抽出手段により抽出された孤立点に隣接する隣接画素を抽出する隣接画素抽出手段をさらに有し、前記比較手段は、前記孤立点の画像データと、前記隣接画素抽出手段により抽出された隣接画素の画像データとを比較する。
【０００９】
好適には、光学的に読み取られた画像の中から文字画像を抽出するテキスト抽出手段をさらに有し、前記孤立点抽出手段は、前記テキスト抽出手段により抽出された文字画像の中から、前記孤立点を抽出する。
好適には、前記判定手段により不要画像であると判定された孤立点を除去する除去手段をさらに有する。
【００１０】
［画像処理方法］
また、本発明にかかる画像処理方法は、画像に含まれる孤立点を抽出し、抽出された孤立点の画像データと、この孤立点の周囲の画像データとを比較し、画像データの比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定する。
【００１１】
［プログラム］
また、本発明にかかるプログラムは、コンピュータを含む画像処理装置において、画像に含まれる孤立点を抽出するステップと、抽出された孤立点の画像データと、この孤立点の周囲の画像データとを比較するステップと、画像データの比較結果に基づいて、この孤立点が不要画像であるか否かを判定するステップとを前記画像処理装置のコンピュータに実行させる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
まず、本実施形態の概要を説明する。
図１は、光学的に読み取られた文字画像を例示し、本発明の概要を説明する図である。
図１に例示するように、光学的に読み取られた文字画像（以下、スキャン画像８００）は、複数の孤立点８１０を有する。孤立点とは、画像上で孤立した像パターンとして視認される画像要素であり、例えば、文字画像の一部（濁点など）、句読点、または各種のノイズなどである。本例のスキャン画像８００は、光学的に読み取られた画像の中からＴ／Ｉ分離により抽出された文字画像であり、文字の構成部分に相当する孤立点８１０ａと、ノイズ（不要画像）に相当する孤立点８１０ｂとを含む。
文字画像は、その視認性が高く求められるため、高コントラストである場合が多い。そのため文字画像の一部である孤立点８１０ａは、文字画像の主要部と同一の高い画像濃度（平均画素値）を有する。一方、ノイズに相当する孤立点８１０ｂは、孤立点８１０ａに比べて画像濃度が低い。
そこで、本実施形態における画像処理装置２（後述）は、孤立点の画像濃度と、この孤立点の近傍の画像濃度とを比較し、画像濃度の違いが基準値よりも小さい画像要素（孤立点８１０）をノイズであると判定し、除去する。
【００１３】
［ハードウェア構成］
図２は、本発明にかかる画像処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。
図２に示すように、画像処理装置２は、ＣＰＵ２０２およびメモリ２０４などを含む制御装置２０、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２４、ＬＣＤ表示装置あるいはＣＲＴ表示装置およびキーボード・タッチパネルなどを含むユーザインターフェース装置（ＵＩ装置）２６、および通信装置２８から構成される。
また、画像処理装置２は、プリンタ装置１０と接続されている。プリンタ装置１０は、光学的に画像を読み取るスキャナ機能と、用紙などに画像を印刷するプリント機能とを備えた複合機であり、画像処理装置２からの要求に応じて、スキャニング処理および印刷処理を行う。
【００１４】
［画像処理プログラム］
図３は、制御装置２０（図２）により実行され、本発明にかかる画像処理方法を実現する画像処理プログラム５の構成を説明する図である。
図３に示すように、画像処理プログラム５は、ＴＩ分離部５００、孤立点抽出部５１０、隣接画素抽出部５２０、濃度算出部５３０、比較部５４０、判定部５５０、除去部５６０を有する。
画像処理プログラム５は、例えば記録媒体２４０（図２）を介して制御装置２０に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される。
【００１５】
画像処理プログラム５において、ＴＩ分離部５００は、スキャナなどからスキャン画像の画像データを取得し、取得された画像データから文字画像を抽出し、孤立点抽出部５１０に対して出力する。
孤立点抽出部５１０は、ＴＩ分離部５００から入力された文字画像から、孤立点を抽出し、孤立点に含まれる注目画素（例えば、３ｘ３）のデータを隣接画素抽出部５２０および濃度算出部５３０に対して出力する。注目画素とは、画像データに含まれる少なくとも１つの処理対象たる画素であり、本例では、縦方向に３画素かつ横方向に３画素からなる９画素である。なお、孤立点の抽出については後述する。
隣接画素抽出部５２０は、孤立点抽出部５１０から入力された注目画素に基づいて、孤立点に隣接する隣接画素を抽出し、濃度算出部５３０に対して出力する。隣接画素とは、孤立点の近傍に位置する画素であり、例えば、孤立点と少なくとも１点で外接する外接周領域の画素である。
【００１６】
濃度算出部５３０は、孤立点抽出部５１０から入力された注目画素の画像濃度を算出し、比較部５４０に対して出力する。また、濃度算出部５３０は、隣接画素抽出部５２０から入力された隣接画素の画像濃度を算出し、比較部５４０に対して出力する。例えば、隣接画素抽出部５２０は、注目画素の画像濃度として、注目画素の画素値の平均を算出し、隣接画素の画像濃度として、隣接画素の画素値の平均を算出する。
ここで、画像濃度とは、例えば、画像データを２値化した場合のＯＮ領域の割合、または、出力画像の網点濃度などである。したがって、画像濃度は、注目領域における多値データ（画素値または輝度信号）と対応している。
【００１７】
比較部５４０は、濃度算出部５３０から入力された注目画素の画像濃度と隣接画素の画像濃度とを比較し、比較結果を判定部５５０に対して出力する。例えば、比較部５４０は、濃度算出部５３０から入力された注目画素の平均画素値と隣接画素の平均画素値との差分を算出し、この差分を比較結果として判定部５５０に対して出力する。
判定部５５０は、比較部５４０から入力された比較結果に基づいて、注目画素を含む孤立点が不要な画像であるか否かを判定し（以下、ノイズ判定処理）、判定結果を除去部５６０に対して出力する。例えば、判定部５５０は、濃度算出部５３０から入力された差分が基準値以下である場合に、隣接画素に囲まれる領域（孤立点）をノイズ（不要画像）であると判定し、これ以外の場合に、隣接画素に囲まれる領域を文字画像の構成部分であると判定する。なお、ノイズ判定処理における基準値は、必要な画像と不要な画像とを判別できるように既定されており、本例の場合には、文字画像の濁点および句読点がノイズとして判定されないように設定されている。
除去部５６０は、判定部５５０から入力された判定結果に応じて、孤立点の除去を行い、プリンタ装置１０（図２）または記録装置２４（図２）などに対して出力する。例えば、除去部５６０は、隣接画素に囲まれる領域がノイズであると判定された場合に、この隣接画素に囲まれた領域の画素値を０に変換する。
【００１８】
以下、画像処理装置２の全体的な動作を説明する。
図４は、画像処理装置２（画像処理プログラム５）の動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図４に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、利用者が、画像処理装置２（図２）を介して画像の読取りをプリンタ装置１０（図２）に指示すると、プリンタ装置１０は、原稿から画像を読み取り、画像データとして画像処理装置２に対して出力する。
画像処理装置２のＴＩ分離部５００は、プリンタ装置１０から入力された画像データから文字画像を抽出し、孤立点抽出部５１０に対して出力する。
【００１９】
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、孤立点抽出部５１０は、ＴＩ分離部５００から入力された文字画像の画像データを順に走査して、孤立点に含まれる注目画素を抽出する。孤立点抽出部５１０は、抽出された注目画素（孤立点）のデータ（位置および画素値）を隣接画素抽出部５２０および濃度算出部５３０に対して出力する。
また、隣接画素抽出部５２０は、孤立点抽出部５１０から入力された注目画素のデータに基づいて、隣接画素のデータ（位置および画素値）を抽出し、濃度算出部５３０に対して出力する。
【００２０】
ステップ１３０（Ｓ１３０）において、濃度算出部５３０は、孤立点抽出部５１０から入力された注目画素のデータに基づいて、注目画素の平均画素値を算出し、比較部５４０に対して出力する。また、濃度算出部５３０は、隣接画素抽出部５２０から入力された隣接画素のデータに基づいて、隣接画素の平均画素値を算出し、比較部５４０に対して出力する。
【００２１】
ステップ１４０（Ｓ１４０）において、比較部５４０は、濃度算出部５３０から入力された注目画素の平均画素値と隣接画素の平均画素値との差分を算出し、差分を比較部５４０に対して出力する。
ステップ１５０（Ｓ１５０）において、判定部５５０は、比較部５４０から入力された差分と基準値とを比較して、注目画素が含まれる孤立点が不要画像であるか否かを判定する。
画像処理プログラム５は、差分が基準値以下である場合に、Ｓ１６０の処理に移行し、これ以外の場合に、Ｓ１７０の処理に移行する。すなわち、判定部５５０は、差分が基準値よりも大きい場合に、注目画素が含まれる孤立点を文字の構成部分であると判定し、これ以外の場合に、注目画素が含まれる孤立点をノイズ（不要画像）であると判定する。
【００２２】
ステップ１６０（Ｓ１６０）において、除去部５６０は、隣接画素に囲まれる領域の画素値を０に変換する。
ステップ１７０（Ｓ１７０）において、画像処理プログラム５は、画像データに含まれる全ての画素について注目画素してＳ１１０からＳ１６０までの処理を行ったか否かを判定し、全ての画素について処理を行った場合に、Ｓ１０の処理を終了し、これ以外の場合に、Ｓ１１０の処理に戻り、次の注目画素についてＳ１１０からＳ１６０までの処理を行う。
【００２３】
図５は、図４のフローチャートにおける孤立点・隣接画素抽出処理（Ｓ１１０）をより詳細に説明するフローチャートである。
また、図６は、孤立点および隣接画素の抽出を説明する模式図である。
【００２４】
図５に示すように、ステップ１１２（Ｓ１１２）において、孤立点抽出部５１０は、３ｘ３の注目画素９１０を順に走査して、閾値Ｔ以上の画素値を有するか否かを判断する。なお、閾値Ｔは、例えば、画像として視認可能な画像濃度の下限に相当する画素値である。すなわち、孤立点抽出部５１０は、視認可能な画像要素を選択し、選択された画像要素（注目画素）の位置を隣接画素抽出部５１０する。
図６（Ａ）は、孤立点抽出部５１０により視認可能な注目画素が選択された場面を示す図である。図６（Ａ）に示すように、孤立点抽出部５１０は、閾値Ｔ以上の画素値を有する３ｘ３の注目画素９１０を選択する。
【００２５】
ステップ１１４（Ｓ１１４）において、隣接画素抽出部５２０は、選択された注目画素９１０に外接する周縁画素を選択し、選択された周縁画素の中に閾値Ｔ以上の画素値を有するものがあるか否かを判定する。周縁画素とは、注目画素９１０の周囲を囲む画素群である。
ステップ１１６（Ｓ１１６）において、隣接画素抽出部５２０は、周縁画素の中に閾値Ｔ以上の画素値を有する画素が存在する場合に、Ｓ１１８の処理に移行し、周縁画素の中に閾値Ｔ以上の画素値を有する画素が存在しない場合に、Ｓ１２０の処理に移行する。
【００２６】
ステップ１１８（Ｓ１１８）において、隣接画素抽出部５２０は、さらに外側の周縁画素を選択する。すなわち、隣接画素抽出部５２０は、図６（Ａ）に例示するように、選択された周縁画素９２０の中に視認できる画素が存在する場合には、その画素も孤立点８２０の一部であると判定し、さらに外側の周縁画素を選択する。
図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に例示した場合よりも外側の周縁画素９２０を選択した場面を例示する。このように、隣接画素抽出部５２０は、周縁画素９２０の中に、視認可能な画素（閾値Ｔ以上の画素）が存在しなくなるまで、順に外側の画素を周縁画素９２０に選択し、視認可能な画素値が存在しない周縁画素９２０を隣接画素に設定する。
【００２７】
ステップ１２０（Ｓ１２０）において、孤立点抽出部５１０は、図６（Ｂ）に例示するように、注目画素９１０のデータ（画素値および位置）を抽出し、濃度算出部５３０に対して出力する。また、隣接画素抽出部５２０は、図６（Ｂ）に例示するように、周縁画素９２０（すなわち、隣接画素）のデータ（画素値および位置）を抽出し、濃度算出部５３０に対して出力する。
【００２８】
以上説明したように、本実施形態における画像処理装置２は、孤立点の画像濃度と、この孤立点の近傍にある隣接画素の画像濃度とを比較して、この孤立点の画像濃度が隣接画素と比較して基準値以上の差異を有する場合に、この孤立点を画像要素の構成部分であると判定し、この孤立点の画像濃度が隣接画素と比較して有意な差異を有しない場合に、この孤立点をノイズであると判定し除去する。また、本実施形態における画像処理装置２は、ＴＩ分離部５００により画像の特性に応じて画像データを分離し、特性に応じて分離された画像データ（文字画像など）に対してノイズ判定およびノイズ除去を適応する。そのため、それぞれの画像特性（文字、写真など）に応じてノイズ判定の基準値を設定することができ、誤判定を低減させることが可能になる。特に、本例では文字画像を対象としているため、判定の基準値を高く設定することができ、ＴＩ分離により写真画像の一部が文字画像として誤って抽出された場合にも、この写真画像の一部を有効に除去することができる。
【００２９】
［変形例１］
次に、上記実施形態の変形例を説明する。
上記実施形態における画像処理装置２は、孤立点に含まれる固定サイズの注目画素（３ｘ３など）と隣接画素とを比較した。しかしながら、孤立点が注目画素と比べて相当程度大きい場合には、孤立点全体の画像濃度をノイズ判定に反映させるために、注目画素の大きさを孤立点と同程度にすることが望ましい。そこで、本変形例における画像処理装置２は、隣接画素の大きさに応じて注目画素の大きさも変化させて、孤立点の大きさに応じた注目画素を設定する。
【００３０】
図７は、変形例のおける孤立点・隣接画素抽出処理（Ｓ１１０）のフローチャートである。
なお、図７に示した各処理のうち、図５に示した処理と実質的に同一なものには同一の符号が付されている。
変形例において、隣接画素抽出部５２０は、注目画素の周囲から周縁画素を選択し（Ｓ１１４）、選択された周縁画素に閾値Ｔ以上の画素が存在するか否か判定する（Ｓ１１６）。
隣接画素抽出部５２０は、周縁画素の中に閾値Ｔ以上の画素が存在すると判定した場合に（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、Ｓ１２２の処理に移行する。
ステップ１２２（Ｓ１２２）において、孤立点抽出部５１０は、周縁画素を注目画素に追加し、注目画素の領域を更新する。孤立点抽出部５１０は、隣接画素抽出部５２０に更新した注目画素の範囲を通知し、Ｓ１１４の処理に移行する。
Ｓ１１４において、隣接画素抽出部５２０は、更新された注目画素（周縁画素が組み入れられた注目画素）に基づいて、さらに外側の周縁画素を選択する。
なお、この場合に、画像処理プログラム５は、周縁画素が組み入れられた注目画素に基づいて平均画素値を算出し、この注目画素が不要画像か否かを判定する。したがって、本変形例における画像処理プログラム５は、孤立点全体の画素値を判定結果に反映させることができる。
【００３１】
また、上記実施形態において、画像処理装置２は、注目画素（孤立点）の画像濃度と隣接画素の画像濃度とを比較して、この孤立点がノイズであるか否かを判定したが、文字画像本体の画像濃度と注目画素（孤立点）の画像濃度とを比較し、この比較結果も加味して、この孤立点がノイズであるか否かを判定してもよい。
例えば、比較部５４０は、注目画素の画像濃度と隣接画素の画像濃度との差分が基準値以上である場合に、この注目画素の画像濃度（以下、参照濃度）を記憶する。そして、他の注目画素について判定処理を行うときに、比較部５４０は、記憶された参照濃度と、注目画素の画像濃度との差分も算出し、判定部５５０に対して出力する。
判定部５５０は、参照濃度と、注目画素の画像濃度との差分が既定の範囲内である場合に、この注目画素（孤立点）を必要な画像要素であると判定し、これ以外の場合に、この注目画素をノイズであると判定する。
このように、画像処理装置２は、文字画像の構成要素であると判定された画像要素の濃度と、注目画素の画像濃度とを比較することにより、より判定精度を高めることができる。
【００３２】
［変形例２］
なお、上記実施形態では、画像処理装置２が、孤立点の画像濃度と、この孤立点の周囲の画像濃度とを比較して、ノイズであるか否かを判定したが、孤立点の色情報と、この孤立点の周囲の色情報とを比較して、ノイズであるか否かを判定する。具体的には、濃度算出部５３０が、孤立点および隣接画素について、画像濃度の代わりに色情報を示すパラメータを算出する。色情報とは、色相、色差、彩度などの各色空間（ＲＧＢ空間、Ｌａｂ空間、ＹＣｂＣｒ空間、ＹＭＣＫ空間）における色を規定する情報、または、これらの色空間のパラメータに基づいて算出される輝度差または彩度差等である。例えば、濃度算出部５３０は、孤立点の色差データと、その隣接画素の色差データとを算出する。
比較部５４０は、濃度算出部５３０により算出された色情報の差分（例えば、色差データの差分）を算出する。
判定部５５０は、比較部５４０により算出された色情報の差分が既定値よりも大きい場合に、この孤立点を文字の句読点等の一部と判定し、除去しないように指示する。一方、色情報の差分が既定値以下の場合に、絵柄内あるいは背景部から偶然抽出されてしまった孤立ノイズであると判定し、この孤立点を除去するように指示する。
また、用途に応じて、特定色だけを対象として本変形例における処理を行ってもよい。
【００３３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかる画像処理装置によれば、特定画像領域から不要画像を有効に除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】光学的に読み取られた文字画像を例示し、本発明の概要を説明する図である。
【図２】本発明にかかる画像処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。
【図３】制御装置２０（図２）により実行され、本発明にかかる画像処理方法を実現する画像処理プログラム５の構成を説明する図である。
【図４】画像処理装置２（画像処理プログラム５）の動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
【図５】図４のフローチャートにおける孤立点抽出処理（Ｓ１１０）をより詳細に説明するフローチャートである。
【図６】孤立点および隣接画素の抽出を説明する模式図である。
【図７】変形例のおける孤立点抽出処理（Ｓ１１０）のフローチャートである。
【符号の説明】
２・・・画像処理装置
５・・・画像処理プログラム
５００・・・ＴＩ分離部
５１０・・・孤立点抽出部
５２０・・・隣接画素抽出部
５３０・・・濃度算出部
５４０・・・比較部
５５０・・・判定部
５６０・・・除去部
【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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