(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を受け付ける画像受付手段と、
前記画像の背景色を特定する背景色特定手段と、
前記画像の中から、前記背景色の領域で区画される領域を、画像構成要素領域として抽出する領域抽出手段と、
前記抽出された画像構成要素領域を、線のみで構成される領域と、それ以外の領域（以下、「絵柄領域」と称す）とに分類する分類手段と、
前記絵柄領域に分類された画像構成要素領域の画像（以下、「対象画像」と称す）の画素値の頻度分布と、前記頻度分布の微分値とに基づき、前記対象画像の種類を判定する種類判定手段と、
を有し、
前記種類判定手段は、
前記頻度分布において所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さい場合には、前記対象画像は比較的少ない色数の非連続階調の画像（以下、「少色非連続階調画像」と称す）であると判定し、
前記画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きい場合には、前記対象画像は比較的多い色数の画像かまたは連続階調の画像（以下、「多色／連続階調画像」と総称する）であると判定し、
前記画素値の数Ｎ１が前記下側閾値以上かつ前記上側閾値以下である場合には、前記微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２が所定閾値以上であるときには、前記対象画像は少色非連続階調画像であると判定し、前記画素値の数Ｎ２が前記所定閾値未満であるときには、前記対象画像は多色／連続階調画像であると判定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記種類判定手段は、前記対象画像を所定解像度に縮小して縮小画像を生成し、前記縮小画像の画素値の頻度分布の微分値に基づき、または前記頻度分布と前記頻度分布の微分値とに基づき、前記対象画像の種類を判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記種類判定手段は、前記対象画像中のエッジ部が保存されるように前記対象画像を縮小することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記種類判定手段は、前記対象画像中の複数の参照画素の画素値から前記縮小画像の１つの画素値を求める際、前記複数の参照画素のうちの所定の基準画素の画素値と、前記基準画素以外の参照画素のうち前記基準画素との画素値の差が所定以下である参照画素の画素値とに基づき、前記縮小画像の１つの画素値を求めることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータに、
画像を受け付ける手順と、
前記画像の背景色を特定する手順と、
前記画像の中から、前記背景色の領域で区画される領域を、画像構成要素領域として抽出する手順と、
前記抽出された画像構成要素領域を、線のみで構成される領域と、それ以外の領域（以下、「絵柄領域」と称す）とに分類する分類手順と、
前記絵柄領域に分類された画像構成要素領域の画像（以下、「対象画像」と称す）の画素値の頻度分布と、前記対象画像の画素値の頻度分布とに基づき、前記対象画像の種類を判定する種類判定手順と、
を実行させるための画像処理プログラムであって、
前記種類判定手順では、
前記頻度分布において所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さい場合には、前記対象画像は比較的少ない色数の非連続階調の画像（以下、「少色非連続階調画像」と称す）であると判定し、
前記画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きい場合には、前記対象画像は比較的多い色数の画像かまたは連続階調の画像（以下、「多色／連続階調画像」と総称する）であると判定し、
前記画素値の数Ｎ１が前記下側閾値以上かつ前記上側閾値以下である場合には、前記微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２が所定閾値以上であるときには、前記対象画像は少色非連続階調画像であると判定し、前記画素値の数Ｎ２が前記所定閾値未満であるときには、前記対象画像は多色／連続階調画像であると判定する、
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を処理する技術として、様々な技術が提案されている（例えば特許文献１〜３を参照）。
【０００３】
特許文献１には、カラー画像の特徴を識別する方法として、カラー画像を表現する三原色値を入力し、入力された値に基づいて閾値２値化範囲を計算し、当該閾値２値化範囲に基づいて、入力された値を２値化し、画像中の色領域を識別し、当該色領域を取り囲むフレームを定義し、色領域に対応する入力三原色値に基づいて、第２の閾値２値化範囲を計算し、当該第２の閾値２値化範囲に基づいて、色領域に対応する入力三原色値を２値化するものが記載されている。
【０００４】
特許文献２には、処理対象となるカラー画像の色数に応じて、２つの画像処理を使い分ける画像処理装置が記載されている。具体的には、色数の少ないカラー画像に対しては、色パレットのクラスタリングを用いたラベリングを行い、色数の多いカラー画像に対しては、隣接拡張法を用いたラベリングを行う画像処理装置が記載されている。
【０００５】
特許文献３には、入力画像データについて前景と背景を分離し、入力画像データから所定画素数分の幅の線分を抽出し、前景とされた連結する画素に対して同一のラベルを付与し、同一ラベルが付与されたラベル領域ごとに画像特徴量を算出し、そのラベル領域ごとのラベル特徴量から当該ラベル領域の属性を判定し、当該属性判定結果を用いて、上記抽出された線分の補正を行う画像処理装置が記載されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−１３２６８９号公報
【特許文献２】特開２０００−１７２８４９号公報
【特許文献３】特開２００１−１２７９９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、画像の種類を良好に判定することが可能な画像処理装置および画像処理プログラム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】
【００１０】
本発明に係る画像処理装置は、画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像の背景色を特定する背景色特定手段と、前記画像の中から、前記背景色の領域で区画される領域を、画像構成要素領域として抽出する領域抽出手段と、前記抽出された画像構成要素領域を、線のみで構成される領域と、それ以外の領域（以下、「絵柄領域」と称す）とに分類する分類手段と、前記絵柄領域に分類された画像構成要素領域の画像（以下、「対象画像」と称す）の画素値の頻度分布と、前記頻度分布の微分値とに基づき、前記対象画像の種類を判定する種類判定手段と、を有し、前記種類判定手段は、前記頻度分布において所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さい場合には、前記対象画像は比較的少ない色数の非連続階調の画像（以下、「少色非連続階調画像」と称す）であると判定し、前記画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きい場合には、前記対象画像は比較的多い色数の画像かまたは連続階調の画像（以下、「多色／連続階調画像」と総称する）であると判定し、前記画素値の数Ｎ１が前記下側閾値以上かつ前記上側閾値以下である場合には、前記微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２が所定閾値以上であるときには、前記対象画像は少色非連続階調画像であると判定し、前記画素値の数Ｎ２が前記所定閾値未満であるときには、前記対象画像は多色／連続階調画像であると判定する、ことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の一態様では、前記種類判定手段は、前記対象画像を所定解像度に縮小して縮小画像を生成し、前記縮小画像の画素値の頻度分布の微分値に基づき、または前記頻度分布と前記頻度分布の微分値とに基づき、前記対象画像の種類を判定する。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記種類判定手段は、前記対象画像中のエッジ部が保存されるように前記対象画像を縮小する。
【００１５】
また、本発明の一態様では、前記種類判定手段は、前記対象画像中の複数の参照画素の画素値から前記縮小画像の１つの画素値を求める際、前記複数の参照画素のうちの所定の基準画素の画素値と、前記基準画素以外の参照画素のうち前記基準画素との画素値の差が所定以下である参照画素の画素値とに基づき、前記縮小画像の１つの画素値を求める。
【００１８】
本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、画像を受け付ける手順と、前記画像の背景色を特定する手順と、前記画像の中から、前記背景色の領域で区画される領域を、画像構成要素領域として抽出する手順と、前記抽出された画像構成要素領域を、線のみで構成される領域と、それ以外の領域（以下、「絵柄領域」と称す）とに分類する手順と、前記絵柄領域に分類された画像構成要素領域の画像（以下、「対象画像」と称す）の画素値の頻度分布と、前記頻度分布の微分値とに基づき、前記対象画像の種類を判定する種類判定手順と、を実行させるための画像処理プログラムであって、前記種類判定手順では、前記頻度分布において所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さい場合には、前記対象画像は比較的少ない色数の非連続階調の画像（以下、「少色非連続階調画像」と称す）であると判定し、前記画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きい場合には、前記対象画像は比較的多い色数の画像かまたは連続階調の画像（以下、「多色／連続階調画像」と総称する）であると判定し、前記画素値の数Ｎ１が前記下側閾値以上かつ前記上側閾値以下である場合には、前記微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２が所定閾値以上であるときには、前記対象画像は少色非連続階調画像であると判定し、前記画素値の数Ｎ２が前記所定閾値未満であるときには、前記対象画像は多色／連続階調画像であると判定する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
請求項１に記載の発明によれば、画像中の絵柄領域の画像の種類を良好に判定することが可能となる。さらに、請求項１に記載の発明によれば、対象画像の画素値の頻度分布とその微分値とを用いて、対象画像の種類を良好に判定することが可能となる。さらに、対象画像の画素値の頻度分布とその微分値とを用いて、対象画像を少色非連続階調画像と多色／連続階調画像とに分類することが可能となる。
【００２４】
請求項２に記載の発明によれば、対象画像中の略均一色の領域内の色の分布を均一化した上で、対象画像の種類を判定することが可能となる。
【００２５】
請求項３に記載の発明によれば、対象画像の縮小処理による対象画像の種類の判定への悪影響を軽減することが可能となる。
【００２６】
請求項４に記載の発明によれば、対象画像の縮小処理による対象画像の種類の判定への悪影響を軽減しつつ、対象画像を縮小することが可能となる。
【００２９】
請求項５に記載の発明によれば、画像中の絵柄領域の画像の種類を良好に判定することが可能となる。さらに、請求項６に記載の発明によれば、対象画像の画素値の頻度分布とその微分値とを用いて、対象画像の種類を良好に判定することが可能となる。さらに、対象画像の画素値の頻度分布とその微分値とを用いて、対象画像を少色非連続階調画像と多色／連続階調画像とに分類することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態を図面に従って説明する。
【００３１】
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。この画像処理装置１０は、画像の種類を判定する装置である。
【００３２】
画像処理装置１０は、一つの態様では、ハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現され、例えばコンピュータである。具体的には、画像処理装置１０の機能は、記録媒体に記録された画像処理プログラムがメインメモリに読み出されてＣＰＵ（Central Processing Unit）により実行されることによって実現される。上記画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されることも可能であるし、データ信号として通信により提供されることも可能である。ただし、画像処理装置１０は、ハードウェアのみにより実現されてもよい。また、画像処理装置１０は、物理的に１つの装置により実現されてもよいし、複数の装置により実現されてもよい。
【００３３】
図１に示されるように、画像処理装置１０は、画像受付部１１、種類判定部１２、および画像処理部１３を有する。
【００３４】
画像受付部１１は、判定対象の画像である対象画像を受け付ける。対象画像は、一つの態様では、カラー画像であり、例えば、ＲＧＢ色空間、ＹＣｂＣｒ色空間、Ｌａｂ色空間などの画像データである。また、対象画像は、例えば、水平方向および垂直方向にマトリクス状に複数の画素が配列されてなる画像データであり、各画素は、各種色空間の画素値を有する。なお、対象画像は、グレースケール画像であってもよい。
【００３５】
種類判定部１２は、画像受付部１１により受け付けられた対象画像の画素値の頻度分布（以下、「ヒストグラム」と称す）の微分値に基づき、対象画像の種類を判定する。
【００３６】
ここで、上記ヒストグラムの対象となる画素値は、例えば、明度値、輝度値、階調値である。より具体的には、ヒストグラムの対象となる画素値は、例えば、ＹＣｂＣｒ色空間のＹ値（輝度値）、Ｌａｂ色空間のＬ値（明度値）、ＲＧＢ色空間のＧ値（緑色成分の階調値）である。ヒストグラムの対象となる画素値は、対象画像を構成する何れか１つの画素値（例えばＹ，Ｃｂ，ＣｒのうちのＹ）であってもよいし、対象画像を構成する複数の画素値から算出される画素値（例えばＲ，Ｇ，Ｂから算出されるＹ）であってもよい。
【００３７】
具体的には、種類判定部１２は、対象画像の画素値のヒストグラムを求め、当該ヒストグラムの微分値（具体的には一次微分値）を求め、当該微分値に基づいて対象画像の種類を判定する。具体的な一態様では、種類判定部１２は、対象画像における各画素値の頻度値を表すヒストグラムを求め、当該ヒストグラムで隣り合う画素値の頻度値の差を演算することにより、ヒストグラムの微分値を求める。例えば、種類判定部１２は、画素値ｘ（ｘ＝０，１，２，・・・，２５５）の各々の頻度値ｆ（ｘ）を計数し、微分値ｄ（ｘ）＝ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ＋１）を算出する。
【００３８】
一つの態様では、種類判定部１２は、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数を求め、当該画素値の数に基づいて対象画像の種類を判定する。具体的には、種類判定部１２は、上記画素値の数が所定閾値Ｔ以上である場合には、対象画像は第１の種類の画像であると判定し、上記画素値の数が所定閾値Ｔ未満である場合には、対象画像は第２の種類の画像であると判定する。
【００３９】
一つの態様では、種類判定部１２は、対象画像が比較的少ない色数の非連続階調の画像（以下、「少色非連続階調画像」と称す）であるか否かを、対象画像が比較的多い色数の画像かまたは連続階調の画像（以下、「多色／連続階調画像」と称す）であるか否かを、または、対象画像が少色非連続階調画像および多色／連続階調画像のうちの何れであるかを、ヒストグラムの微分値に基づいて判定する。具体的な一態様では、種類判定部１２は、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数が所定閾値Ｔ以上である場合には、対象画像は少色非連続階調画像であると判定し、上記画素値の数が上記所定閾値Ｔ未満である場合には、対象画像は多色／連続階調画像であると判定する。
【００４０】
上記所定閾値Ｔは、固定値であってもよいし、可変値であってもよい。例えば、種類判定部１２は、ヒストグラムにおいて頻度値がゼロでない画素値の数Ａを求め、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｂを求め、Ｂ≧ｋ・Ａ（＝Ｔ）の場合に対象画像は第１の種類の画像（または少色非連続階調画像）であると判定し、Ｂ＜ｋ・Ａ（＝Ｔ）の場合に対象画像は第２の種類の画像（または多色／連続階調画像）であると判定する。ただし、上記ｋは定数である。
【００４１】
上記少色非連続階調画像と判定される画像としては、例えば、比較的少ない色数の非連続階調の背景上に、比較的少ない色数の非連続階調の前景が配置された画像が挙げられる。前景としては、例えば、文字、図形（内部が色で塗りつぶされた図形を含む）、均一な色の領域などが挙げられる。より具体的には、上記少色非連続階調画像と判定される画像としては、例えば、ドローソフトで作成された画像が挙げられる。一方、上記多色／連続階調画像と判定される画像としては、例えば、写真や、コンピュータグラフィクスのグラデーション画像などが挙げられる。
【００４２】
一つの態様では、種類判定部１２は、対象画像の画素値のヒストグラムと、当該ヒストグラムの微分値とに基づき、対象画像の種類を判定する。
【００４３】
具体的な一態様では、種類判定部１２は、ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１と、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２とに基づいて、対象画像の種類を判定する。上記ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１は、一つの態様では、ヒストグラムの最頻値の所定割合（例えば５％）以上の頻度値を有する画素値の数である。
【００４４】
より具体的な一態様では、種類判定部１２は、ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さい場合には、対象画像は第１の種類の画像（または少色非連続階調画像）であると判定し、画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きい場合には、対象画像は第２の種類の画像（多色／連続階調画像）であると判定する。画素値の数Ｎ１が下側閾値以上かつ上側閾値以下である場合には、種類判定部１２は、ヒストグラムの微分値を用いて対象画像の種類を判定する。すなわち、種類判定部１２は、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２が所定閾値以上であるときには、対象画像は第１の種類の画像（または少色非連続階調画像）であると判定し、画素値の数Ｎ２が上記所定閾値未満であるときには、対象画像は第２の種類の画像（または多色／連続階調画像）であると判定する。上記所定閾値は、上記と同様、固定値でも可変値でもよい。
【００４５】
図２は、一般的な文字・図形画像（具体的には、略均一な色の背景上に文字や図形が記述された画像）の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。図３は、一般的な写真画像の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。図２，３では、ヒストグラムは、最頻値が１００となるように正規化されている。このことは、後の図４，５についても同様である。
【００４６】
図２，３から分かるように、ヒストグラムにおいて所定レベル以上（例えば最頻値の５％以上）の頻度値を有する画素値の数は、写真画像の方が文字・図形画像よりも明らかに多く、このことから両画像を区別可能である。例えば、上記具体的な一態様によれば、図２のヒストグラムを持つ文字・図形画像は、ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さいと判断され、少色非連続階調画像であると判定される。一方、図３のヒストグラムを持つ写真画像は、ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きいと判断され、多色／連続階調画像であると判定される。
【００４７】
図４は、数色で表現された文字・図形画像（具体的には、互いに異なる色でそれぞれ均一に塗り潰された７つの領域を有する円グラフの画像）の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。図５は、写真画像としては色数が比較的少ない写真画像（具体的には砂漠の写真画像）の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。
【００４８】
図４，５から分かるように、数色で表現された文字・図形画像と、写真画像としては色数が比較的少ない写真画像とでは、ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数に明確な差異がなく、当該画素値の数だけでは両画像を区別できない。図４，５の微分値の絶対値を見ると、微分値の絶対値が所定レベル以上（例えば１０以上）の画素値の数は、文字・図形画像の方が写真画像よりも明らかに多く、このことから両画像を区別可能である。例えば、上記具体的な一態様によれば、図４のヒストグラムを持つ文字・図形画像は、ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が下側閾値以上かつ上側閾値以下であると判断され、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２が所定閾値以上であると判断され、少色非連続階調画像であると判定される。一方、図５のヒストグラムを持つ写真画像は、ヒストグラムにおいて所定以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１が下側閾値以上かつ上側閾値以下であると判断され、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２が所定閾値未満であると判断され、多色／連続階調画像であると判定される。
【００４９】
画像処理部１３は、種類判定部１２の判定結果に基づき、対象画像の種類に応じた画像処理を対象画像に施す。
【００５０】
一つの態様では、画像処理部１３は、対象画像が少色非連続階調画像であると判定された場合、少色非連続階調画像に適した文字抽出方法または非連続階調の画像に適した文字抽出方法を用いて、当該対象画像から文字を抽出する。一方、対象画像が多色／連続階調画像であると判定された場合、画像処理部１３は、多色／連続階調画像に適した文字抽出方法または連続階調の画像に適した文字抽出方法を用いて、当該対象画像から文字を抽出する。
【００５１】
別の態様では、画像処理部１３は、対象画像が少色非連続階調画像であると判定された場合、当該対象画像をベクトル化してベクトル画像データを生成する。一方、対象画像が多色／連続階調画像であると判定された場合、画像処理部１３は、当該対象画像をベクトル化せず、例えばビットマップ画像データのまま出力する。
【００５２】
図６は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図６を参照して、画像処理装置１０の動作の一例を説明する。
【００５３】
画像処理装置１０は、対象画像を受け付ける（Ｓ１１）。
【００５４】
ついで、画像処理装置１０は、上記対象画像の画素値のヒストグラムの微分値に基づき、上記対象画像の種類を判定する（Ｓ１２）。具体的には、画像処理装置１０は、図７に示される種類判定処理を実行する。
【００５５】
そして、画像処理装置１０は、上記ステップＳ１２の判定の結果に基づき、対象画像の種類に応じた画像処理を対象画像に施す（Ｓ１３）。
【００５６】
以下、図７の種類判定処理を説明する。
【００５７】
画像処理装置１０は、対象画像の画素値のヒストグラムを採取する（Ｓ１０１）。
【００５８】
ついで、画像処理装置１０は、採取したヒストグラムの最頻値を決定し、最頻値の所定割合以上の頻度値を有する画素値の数Ｎ１を計数する（Ｓ１０２）。
【００５９】
ついで、画像処理装置１０は、画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さいか否かを判断する（Ｓ１０３）。
【００６０】
画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値より小さいと判断された場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、画像処理装置１０は、対象画像は少色非連続階調画像であると判定する（Ｓ１０４）。
【００６１】
一方、画素値の数Ｎ１が所定の下側閾値以上であると判断された場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、画像処理装置１０は、画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ１０５）。
【００６２】
画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値より大きいと判断された場合（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、画像処理装置１０は、対象画像は多色／連続階調画像であると判定する（Ｓ１０６）。
【００６３】
一方、画素値の数Ｎ１が所定の上側閾値以下であると判断された場合（Ｓ１０５：ＮＯ）、画像処理装置１０は、処理をステップＳ１０７に進める。
【００６４】
ステップＳ１０７では、画像処理装置１０は、上記採取したヒストグラムの隣り合う画素値の頻度値の差を演算することにより、ヒストグラムの微分値を採取する。
【００６５】
ついで、画像処理装置１０は、上記採取したヒストグラムにおいて、頻度値がゼロでない画素値の数Ａを計数する（Ｓ１０８）。
【００６６】
ついで、画像処理装置１０は、上記採取したヒストグラムの微分値において、微分値の絶対値が所定値以上の画素値の数Ｎ２を計数する（Ｓ１０９）。
【００６７】
ついで、画像処理装置１０は、画素値の数Ｎ２を画素値の数Ａで除して得られる値Ｎ２／Ａが所定閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ１１０）。
【００６８】
値Ｎ２／Ａが所定閾値以上であると判断された場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、画像処理装置１０は、対象画像は少色非連続階調画像であると判定する（Ｓ１１１）。
【００６９】
一方、値Ｎ２／Ａが所定閾値未満であると判断された場合（Ｓ１１０：ＮＯ）、画像処理装置１０は、対象画像は多色／連続階調画像であると判定する（Ｓ１１２）。
【００７０】
［第２の実施の形態］
図８は、第２の実施の形態に係る画像処理装置２０の構成の一例を示すブロック図である。この画像処理装置２０は、入力画像の中から画像構成要素の領域（すなわち画像構成要素領域）を抽出し、当該画像構成要素領域の画像の種類を判定し、画像の種類に応じた画像処理を当該画像構成要素領域の画像に施すものである。以下の説明では、画像構成要素を「画像オブジェクト」と称し、画像構成要素領域を「画像オブジェクト領域」と称す。
【００７１】
画像処理装置２０の実現態様は、上記第１の実施の形態と同様である。すなわち、画像処理装置２０は、ハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現されてもよいし、ハードウェアのみにより実現されてもよい。また、画像処理装置２０は、物理的に１つの装置により実現されてもよいし、複数の装置により実現されてもよい。また、画像処理装置２０の機能を実現するための画像処理プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されることも可能であるし、データ信号として通信により提供されることも可能である。
【００７２】
図８に示されるように、画像処理装置２０は、画像受付部２１、背景色特定部２２、領域抽出部２３、種類判定部２４、および画像処理部２５を有する。
【００７３】
画像受付部２１は、画像（以下、「入力画像」と称す）を受け付ける。入力画像は、一つの態様では、カラー画像であり、例えば、ＲＧＢ色空間、ＹＣｂＣｒ色空間、Ｌａｂ色空間などの画像データである。また、入力画像は、例えば、水平方向および垂直方向にマトリクス状に複数の画素が配列されてなる画像データであり、各画素は、各種色空間の画素値を有する。具体的な一態様では、入力画像は、ＲＧＢ各色８ビットのビットマップ画像データである。入力画像は、例えば、原稿の画像を光学的に読み取る画像読取装置により生成された画像データである。ただし、入力画像は、各種の記録媒体に記録された画像データなどであってもよい。
【００７４】
図９には、フルカラーの入力画像の一例が示されている。図９の入力画像は、背景５０と前景５１〜５４とを含む。図９において、斜線ハッチングは連続階調領域を表現しており、前景５１は、例えば、写真上に文字列「ＡＢＣ」が記述された画像である。網点は色が均一であることを表現しており、網点の密度の違いは色が異なることを表現している。例えば、前景５２，５３は、１つ以上の均一色領域（平坦色領域ともいう）で構成された画像である。ここで、均一色領域は、背景部分が均一な色で表現された領域であり、文字や図形等の前景を含んでもよい。具体的には、前景５２は、第１の色の背景上に文字列「ＤＥＦ」が記述された均一色領域と、第２の色の背景上に文字列「ＧＨＩ」が記述された均一色領域とが連結された画像である。前景５３は、第３の色の背景上に文字列「ＪＫＬ」が記述された均一色領域の画像である。前景５４は、文字列「ＭＮＯ」である。
【００７５】
背景色特定部２２は、画像受付部２１により受け付けられた入力画像の背景色を特定する。背景色特定部２２は、特定の１つの色を背景色として特定してもよいし、色空間における特定の範囲の色を背景色として特定してもよい。背景色特定部２２は、様々な方法により背景色を特定することができるが、例えば、入力画像において出現頻度が最も高い色、または当該色から所定範囲内の色を背景色として特定する。
【００７６】
領域抽出部２３は、上記入力画像の中から、上記背景色の領域（すなわち背景領域）で区画される領域を、画像オブジェクト領域として抽出する。一つの態様では、領域抽出部２３は、入力画像の画素を背景色の画素と背景色以外の画素とに分類することにより、入力画像を２値画像に変換する。例えば、領域抽出部２３は、背景色の画素の画素値を「０」とし、背景色以外の画素の画素値を「１」として、図９に示されるフルカラーの入力画像から、図１０に示される２値画像を生成する。図１０では、画素値「０」の領域は白色で表現され、画素値「１」の領域は黒色で表現されている。ついで、領域抽出部２３は、上記２値画像中の背景色以外の画素の各連結成分の領域を、画像オブジェクト領域として抽出する。ここで、連結成分とは、２値画像中で、同じ値を持つ画素が互いに連結して一つの塊を形成しているものである。具体的な一態様では、領域抽出部２３は、上記２値画像に対してラベリング処理を行って、ラベリング画像を生成する。ここで、ラベリング処理とは、２値画像中の各連結成分の画素に対し、連結成分毎に異なるラベルを割り当てる処理である。例えば、領域抽出部２３は、図１０の２値画像に対してラベリング処理を行って、図１１に示されるラベリング画像を生成する。図１１では、各連結成分の画素には、連結成分毎に異なるラベル番号１，２，３，４，５，６が割り当てられている。同一のラベル番号が割り当てられた画素群の領域が、それぞれ画像オブジェクト領域に対応する。すなわち、図１１の例では、ラベル番号１〜６の６つの画像オブジェクト領域が抽出されている。
【００７７】
種類判定部２４は、領域抽出部２３により抽出された画像オブジェクト領域の画像の種類を、上記第１の実施の形態の種類判定部１２と同様に判定する。具体的には、種類判定部２４は、抽出された各画像オブジェクト領域の画像を対象画像として、種類判定部１２と同様に対象画像の種類を判定する。図９〜１１の例では、種類判定部２４は、ラベル番号１〜６の６つの画像オブジェクト領域のそれぞれの画像の種類を判定する。例えば、種類判定部２４は、ラベル番号１の画像オブジェクト領域の画像（すなわち前景５１）について多色／連続階調画像であると判定し、ラベル番号２〜６の画像オブジェクト領域の画像については少色非連続階調画像であると判定する。
【００７８】
画像処理部２５は、上記第１の実施の形態の画像処理部１３と同様に、種類判定部２４の判定結果に基づき、対象画像の種類に応じた画像処理を対象画像に施す。図９〜１１の例では、画像処理部２５は、ラベル番号１〜６の６つの画像オブジェクト領域の画像のそれぞれについて、当該画像オブジェクト領域の画像の種類に応じた画像処理を当該画像オブジェクト領域の画像に施す。
【００７９】
図１２は、第２の実施の形態に係る画像処理装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１２を参照して、画像処理装置２０の動作の一例を説明する。
【００８０】
画像処理装置２０は、入力画像（例えば２４ビットフルカラー画像データ）を受け付ける（Ｓ２１）。
【００８１】
ついで、画像処理装置２０は、入力画像の背景色を特定する（Ｓ２２）。
【００８２】
ついで、画像処理装置２０は、入力画像の中から、背景色の領域で区画される各領域を、画像オブジェクト領域として抽出する（Ｓ２３）。すなわち、画像処理装置２０は、背景上の画像オブジェクト領域を検出する。
【００８３】
ついで、画像処理装置２０は、上記抽出された画像オブジェクト領域の画像の全てについて、第１の実施の形態と同様の方法で、画像の種類を判定する（Ｓ２４）。
【００８４】
そして、画像処理装置２０は、上記ステップＳ２４の判定の結果に基づき、各画像オブジェクト領域の画像に対し、当該画像の種類に応じた画像処理を施す（Ｓ２５）。
【００８５】
［第３の実施の形態］
図１３は、第３の実施の形態に係る画像処理装置３０の構成の一例を示すブロック図である。この画像処理装置３０は、入力画像の中から画像構成要素の領域（すなわち画像構成要素領域）を抽出し、抽出された画像構成要素領域を文字領域と絵柄領域とに分類し、絵柄領域に分類された画像構成要素領域の画像の種類を判定し、画像の種類に応じた画像処理を当該画像構成要素領域の画像に施すものである。以下の説明では、画像構成要素を「画像オブジェクト」と称し、画像構成要素領域を「画像オブジェクト領域」と称す。
【００８６】
画像処理装置３０の実現態様は、上記第１の実施の形態と同様である。すなわち、画像処理装置３０は、ハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現されてもよいし、ハードウェアのみにより実現されてもよい。また、画像処理装置３０は、物理的に１つの装置により実現されてもよいし、複数の装置により実現されてもよい。また、画像処理装置３０の機能を実現するための画像処理プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されることも可能であるし、データ信号として通信により提供されることも可能である。
【００８７】
図１３に示されるように、画像処理装置３０は、画像受付部３１、背景色特定部３２、領域抽出部３３、分類部３４、種類判定部３５、および画像処理部３６を有する。
【００８８】
画像受付部３１は、画像（以下、「入力画像」と称す）を受け付ける。入力画像は、上記第２の実施の形態と同様である。
【００８９】
背景色特定部３２は、画像受付部３１により受け付けられた入力画像の背景色を特定する。背景色特定部３２の処理は、上記第２の実施の形態の背景色特定部２２の処理と同様である。
【００９０】
領域抽出部３３は、上記入力画像の中から、上記背景色の領域（すなわち背景領域）で区画される領域を、画像オブジェクト領域として抽出する。領域抽出部３３の処理は、上記第２の実施の形態の領域抽出部２３の処理と同様である。
【００９１】
分類部３４は、領域抽出部３３により抽出された画像オブジェクト領域を、線のみで構成される領域（以下、「文字領域」と称す）と、それ以外の領域（以下、「絵柄領域」と称す）とに分類する。
【００９２】
上記文字領域は、例えば、文字、表、線画など、線のみで構成される領域である。
【００９３】
一つの態様では、分類部３４は、抽出された各画像オブジェクト領域の外接矩形を特定し、当該外接矩形に基づいて、各画像オブジェクト領域を文字領域と絵柄領域とに分類する。具体的には、分類部３４は、画像オブジェクト領域の外接矩形の大きさ（例えば面積）が所定未満である場合には、当該画像オブジェクト領域を文字領域に分類し、外接矩形の大きさが所定以上である場合には、当該外接矩形に占める画像オブジェクトの割合（例えば面積比）が所定未満であるときには、当該画像オブジェクト領域を文字領域に分類し、当該外接矩形に占める画像オブジェクト領域の割合が所定以上であるときには、当該画像オブジェクト領域を絵柄領域に分類する。
【００９４】
例えば、図９〜１１の例では、分類部３４は、ラベル番号１〜３の画像オブジェクト領域を絵柄領域に分類し、ラベル番号４〜６の画像オブジェクト領域を文字領域に分類する。
【００９５】
種類判定部３５は、分類部３４により絵柄領域に分類された画像オブジェクト領域の画像の種類を、上記第１の実施の形態の種類判定部１２と同様に判定する。具体的には、種類判定部３５は、絵柄領域に分類された各画像オブジェクト領域の画像を対象画像として、種類判定部１２と同様に対象画像の種類を判定する。図９〜１１の例では、種類判定部３５は、ラベル番号１〜３の３つの画像オブジェクト領域のそれぞれの画像の種類を判定する。例えば、種類判定部３５は、ラベル番号１の画像オブジェクト領域の画像（すなわち前景５１）について多色／連続階調画像であると判定し、ラベル番号２，３の画像オブジェクト領域の画像（すなわち前景５２，５３）については少色非連続階調画像であると判定する。
【００９６】
画像処理部３６は、上記第１の実施の形態の画像処理部１３と同様に、種類判定部３５の判定結果に基づき、対象画像の種類に応じた画像処理を対象画像に施す。図９〜１１の例では、画像処理部３６は、ラベル番号１〜３の３つの画像オブジェクト領域の画像のそれぞれについて、当該画像オブジェクト領域の画像の種類に応じた画像処理を当該画像オブジェクト領域の画像に施す。例えば、画像処理部３６は、ラベル番号１の画像オブジェクト領域の画像上の文字「ＡＢＣ」を、多色／連続階調画像（または連続階調画像）に適した文字抽出方法により抽出し、ラベル番号２，３の画像オブジェクト領域の画像上の文字「ＤＥＦＧＨＩ」，「ＪＫＬ」を、少色非連続階調画像（または非連続階調画像）に適した文字抽出方法により抽出する。
【００９７】
図１４は、第３の実施の形態に係る画像処理装置３０の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１４を参照して、画像処理装置３０の動作の一例を説明する。
【００９８】
画像処理装置３０は、入力画像（例えば２４ビットフルカラー画像データ）を受け付ける（Ｓ３１）。
【００９９】
ついで、画像処理装置３０は、入力画像の背景色を特定する（Ｓ３２）。
【０１００】
ついで、画像処理装置３０は、入力画像の中から、背景色の領域で区画される各領域を、画像オブジェクト領域として抽出する（Ｓ３３）。すなわち、画像処理装置３０は、背景上の画像オブジェクト領域を検出する。
【０１０１】
ついで、画像処理装置３０は、上記ステップＳ３３で抽出された各画像オブジェクト領域を文字領域と絵柄領域とに分類する（Ｓ３４）。
【０１０２】
ついで、画像処理装置３０は、上記ステップＳ３４で絵柄領域に分類された画像オブジェクト領域の画像の全てについて、第１の実施の形態と同様の方法で、画像の種類を判定する（Ｓ３５）。具体的には、画像処理装置３０は、絵柄領域に分類された各画像オブジェクト領域の画像を、少色非連続階調画像と多色／連続階調画像とに分類する。
【０１０３】
そして、画像処理装置３０は、上記ステップＳ３５の判定の結果に基づき、各画像オブジェクト領域の画像に対し、当該画像の種類に応じた画像処理を施す（Ｓ３６）。具体的には、画像処理装置３０は、少色非連続階調画像に分類された画像については、少色非連続階調画像（または非連続階調画像）に適した文字抽出方法を使用して、当該画像上の文字を抽出し、多色／連続階調画像に分類された画像については、多色／連続階調画像（または連続階調画像）に適した文字抽出方法を使用して、当該画像上の文字を抽出する。
【０１０４】
［第４の実施の形態］
第４の実施の形態に係る画像処理装置は、上記第１から第３の実施の形態に係る画像処理装置と殆ど同じであるが、種類判定部が対象画像を縮小して縮小画像を生成し、当該縮小画像に基づいて対象画像の種類を判定する点で相違する。以下、第４の実施の形態における種類判定部の処理を説明する。なお、第４の実施の形態における種類判定部の処理のうち、第１から第３の実施の形態と共通する部分については、説明を省略または簡略化する。
【０１０５】
本実施の形態では、種類判定部は、対象画像を所定解像度に縮小して縮小画像を生成し、当該縮小画像の画素値のヒストグラムの微分値に基づき、または当該ヒストグラムと当該ヒストグラムの微分値とに基づき、対象画像の種類を判定する。具体的には、種類判定部は、上記縮小画像のヒストグラムの微分値に基づき、またはヒストグラムとその微分値とに基づき、上記第１から第３の実施の形態と同様に、対象画像の種類を判定する。
【０１０６】
上記縮小処理は、例えば次の観点より行われるものである。印刷物や、印刷物をスキャンして得られるスキャン画像では、単色領域も網点により表現されるため、単色領域内で色のバラツキがある。このような画像に対して縮小処理を施すと、色が均一化され、単色領域内の色のバラツキが抑えられる。縮小画像の画素値のヒストグラムでは、元の印刷物の画像のヒストグラムと比較して、ピークの形状が鋭くなる。
【０１０７】
対象画像中に画素値の差（例えば輝度値または明度値の階調差）が大きなエッジ部（境界部）が存在する場合、対象画像を単純に縮小すると、元々無かった色が作り出される可能性がある。例えば、対象画像が画素値０の領域と画素値２５５の領域との境界を含む場合、対象画像の画素値のヒストグラムでは、画素値０，２５５にピークが現れるが、対象画像の解像度を１／２に縮小した縮小画像の画素値のヒストグラムでは、画素値０，６４，１２８，１９２，２５５にピークが現れる。
【０１０８】
上記事情を回避する観点より、一つの態様では、種類判定部は、対象画像中のエッジ部が保存されるように対象画像を縮小する。
【０１０９】
エッジ部を保存しながら対象画像を縮小する方法としては、例えば、以下の第１および第２の縮小方法が挙げられる。
【０１１０】
（第１の縮小方法）
種類判定部は、対象画像中の複数の参照画素の画素値から縮小画像の１つの画素値を求めることにより、対象画像を所定解像度の縮小画像に変換する。上記複数の参照画素は、例えば、２×２のウィンドウ内の４つの画素である。
【０１１１】
上記縮小処理において、参照画素の画素値から縮小画像の１つの画素値を求める際、種類判定部は、複数の参照画素の画素値の最大値と最小値を特定し、最大値と最小値の差が所定値より小さい場合には、全部の参照画素の画素値を使用して縮小画像の１つの画素値を求める。例えば、全部の参照画素の画素値の平均値を算出し、当該平均値を縮小画像の画素値とする。一方、最大値と最小値の差が所定値以上である場合には、複数の参照画素の画素値のうちの所定の１つの画素値を縮小画像の１つの画素値として決定する。例えば、複数の参照画素の画素値の中央値、または複数の参照画素の中で最も出現個数が多い画素値を縮小画像の画素値とする。
【０１１２】
（第２の縮小方法）
種類判定部は、対象画像中の複数の参照画素の画素値から縮小画像の１つの画素値を求めることにより、対象画像を所定解像度の縮小画像に変換する。
【０１１３】
上記縮小処理において、参照画素の画素値から縮小画像の１つの画素値を求める際、種類判定部は、複数の参照画素のうちの所定の基準画素の画素値と、基準画素以外の参照画素のうち基準画素との画素値の差が所定以下である参照画素の画素値とに基づき、縮小画像の１つの画素値を求める。上記複数の参照画素は、例えば３×３のウィンドウ内の９つの画素であり、上記基準画素は、例えば３×３のウィンドウの中心の画素である。
【０１１４】
例えば、種類判定部は、基準画素の画素値と、基準画素以外の各参照画素の画素値との差を算出し、算出された差が所定値以下の参照画素の画素値および基準画素の画素値の平均値を算出し、当該平均値を縮小画像の画素値とする。
【０１１５】
一つの態様では、種類判定部は、上記第２の縮小方法を使用して対象画像を所定の中間解像度の画像に縮小し、上記第１の縮小方法を使用して上記中間解像度の画像を所定解像度の縮小画像に縮小する。また、別の態様では、種類判定部は、上記第１の縮小方法を使用して対象画像を所定の中間解像度の画像に縮小し、上記第２の縮小方法を使用して上記中間解像度の画像を所定解像度の縮小画像に縮小する。
【０１１６】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】一般的な文字・図形画像の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。
【図３】一般的な写真画像の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。
【図４】数色で表現された文字・図形画像の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。
【図５】写真画像としては色数が比較的少ない写真画像の、画素値のヒストグラムおよびその微分値の絶対値を示す図である。
【図６】第１の実施の形態に係る画像処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】種類判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】入力画像の一例を示す図である。
【図１０】図９の画像を背景色で２値化して得られる２値画像の一例を示す図である。
【図１１】図９の画像をラベリング処理して得られるラベリング画像の一例を示す図である。
【図１２】第２の実施の形態に係る画像処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第３の実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】第３の実施の形態に係る画像処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１８】
１０，２０，３０  画像処理装置、１１，２１，３１  画像受付部、１２，２４，３５  種類判定部、１３，２５，３６  画像処理部、２２，３２  背景色特定部、２３，３３  領域抽出部、３４  分類部。
【図１】
0005151708.tif 000002
【図２】
0005151708.tif 000003
【図３】
0005151708.tif 000004
【図４】
0005151708.tif 000005
【図５】
0005151708.tif 000006
【図６】
0005151708.tif 000007
【図７】
0005151708.tif 000008
【図８】
0005151708.tif 000009
【図９】
0005151708.tif 000010
【図１０】
0005151708.tif 000011
【図１１】
0005151708.tif 000012
【図１２】
0005151708.tif 000013
【図１３】
0005151708.tif 000014
【図１４】
0005151708.tif 000015