(57)【要約】スキャンした文書イメージを強調するシステム及び方法は、所与のディジタルイメージの推定背景輝度(118)を利用して可視の「シースルー」ノイズを除去又は削減する(720)。該推定背景輝度はイメージの検出されたテキストエッジのエッジピクセルの輝度値に依存するものである。一実施形態では、推定背景輝度は、検出されたエッジの明るい側にあるエッジピクセルのみを使用して生成される。シースルー除去に加えて、本システム及び本方法は、カラーフリンジの除去(714)、並びにイメージに含まれるテキストのエッジの鮮鋭化及び／又は暗化(712)により、スキャンした文書イメージを更に強調することができる。
2004521529.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルイメージを強調する方法であって、
可視ノイズを含む入力ディジタルイメージを受け取り(702)、
該入力ディジタルイメージ内の特徴のエッジを検出し(708)、
該入力ディジタルイメージの背景輝度の推定に基づいて背景しきい値を生成し(710)、該背景しきい値が前記エッジのエッジピクセルの輝度値に依存するものであり、
前記背景しきい値を使用して前記入力ディジタルイメージのピクセル値を選択的に変更して前記入力ディジタルイメージから前記可視ノイズを少なくとも部分的に除去する(720)、
という各ステップを含む方法。
【請求項２】
前記背景しきい値を生成する前記ステップ(710)が、前記特徴の前記エッジの明るい側にある前記エッジピクセルのみを使用して前記背景しきい値を生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記背景しきい値を生成する前記ステップ(710)が、前記背景輝度に対応し得る前記エッジピクセルの選択された輝度値のヒストグラム上のピークを探し出すこと(412,508)を含む、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ヒストグラム上の前記ピークを探し出す前記ステップ(412,508)が、前記ヒストグラムの最小誤差しきい値を計算すること(410、506)を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記背景しきい値を生成する前記ステップ(710)が、前記ピークにより定義される前記ヒストグラムの輝度分布の分散を計算すること(414)を含む、請求項３又は請求項４に記載の方法。
【請求項６】
可視ノイズを含む入力ディジタルイメージを強調するシステムであって、
該入力ディジタルイメージ内の特徴のエッジを検出するエッジ検出手段(116)と、
該入力ディジタルイメージの背景輝度の推定に基づいて背景しきい値を生成する背景輝度推定手段(118)であって、該背景しきい値が、前記エッジのエッジピクセルの輝度値に依存するものである、背景輝度推定手段(118)と、
前記背景しきい値を使用して前記入力ディジタルイメージのピクセル値を選択的に変更して該入力ディジタルイメージから前記可視ノイズを少なくとも部分的に除去するイメージ強調手段(120)と
を含むシステム。
【請求項７】
前記背景輝度推定手段(118)が、前記特徴の前記エッジの明るい側にある前記エッジピクセルのみを使用して前記背景しきい値を生成するように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記背景輝度推定手段(118)が、前記背景輝度に対応し得る前記エッジピクセルの選択された輝度値のヒストグラム上のピークを探し出す(412,518)よう構成される、請求項６又は請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記背景輝度推定手段(118)が、前記ヒストグラムの最小誤差しきい値を計算して(410,506)前記ヒストグラム上の前記ピークを探し出すよう構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記背景輝度推定手段(118)が更に、前記ピークにより定義される前記ヒストグラムの輝度分布の分散を計算する(414)よう構成される、請求項８又は請求項９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にイメージ処理分野に関し、特にスキャンした文書イメージを強調するシステム及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
両面文書、すなわち用紙の両面にテキスト及び／又は絵図コンテンツを有する文書は、原文書の高品質なコピーの作成という難題を呈するものである。両面文書をコピー機又はスキャナでスキャンする場合、スキャンした原文書の表面には存在しなかった可視ノイズがコピーに出現する可能性がある。この可視ノイズは、スキャンした表面の反対側に印刷されたテキスト及び／又は絵図コンテンツをディジタル的に取り込んでしまった結果として生じ得る。可視ノイズはまた、複数の文書がスキャン装置上に配置された場合にもコピーに出現する可能性がある。この状況では、可視ノイズは、スキャンした文書に隣接する文書のテキスト及び／又は絵図コンテンツをディジタル的に取り込んでしまった結果として生じ得る。本書では、不要なテキスト及び／又は絵図コンテンツに起因する可視ノイズが現れることを「シースルー」効果と称することにする。
【０００３】
シースルー効果は、白色又は非常に明るい色の背景を有する文書のコピーの場合により顕著となる。更に、薄い用紙ほど厚い用紙よりも透けるため、スキャンする文書の厚さにより可視ノイズの強度が増す可能性がある。一般に、文書は、典型的には薄い白色用紙に印刷される黒色文字を含む。このため、文書コピーの品質は、可視の「シースルー」ノイズを効果的にコピーから除去することができる場合に、大幅に向上させることができる。
【０００４】
シースルー問題に加えて、カラースキャナ及びカラープリンタを使用して文書が再現される場合に別のコピー品質上の問題が生じる。このコピー品質上の問題とは、再現されたテキストの周囲にカラーフリンジ（すなわちカラーの縁部）が現れることである。かかるカラーフリンジは、主にスキャニング及び印刷上の誤差によるものである。スキャニングエラー及び印刷エラーは、コピー中のテキストのエッジが黒色以外の別の色に見えるようにするものとなる。カラーフリンジの出現は、文書コピーの全体的な品質を劣化させる重大な要因である。
【０００５】
従来のイメージ強調手法は、様々なアンシャープマスキングを使用して、ディジタル的に捕捉した文書イメージ中の特徴をシャープに（すなわち鮮鋭に）する。例えば、一方法によれば、電子的に符号化された自然なシーンイメージを再現する際にフィルタ関数を適用してシャープネス（すなわち鮮鋭度）が変更される。該フィルタ関数は、最大の局所的なコントラストを所定の目標値まで増大させ、他の全てのコントラストを該目標値に比例する量だけ増大させるものである。別の方法によれば、ディジタルイメージ処理用の適応型空間フィルタ(adaptive spatial filter)が、入力ディジタル信号の空間的なハイパスフィルタリングを選択的に行い、入力ピクセルに対して可変の度合いの強調を施す利得係数を使用して、強調された信号レベルを有する出力ピクセル値を生成する。このため、繰り返し調整可能なアクティビティしきい値レベルに近いアクティビティ値を有するピクセルは、該しきい値レベルよりも大幅に大きい関連するアクティビティ値を有するピクセルよりも大幅に小さく強調されることになる。更に別の方法では、空間フィルタが、急峻な階調勾配を有するイメージの一部をなすエッジの鮮鋭度を強調させる適応型エッジ強調プロセスを行う。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
これらの従来のイメージ強調手法は、それぞれの意図する目的については効果的なものである。しかし、これらの従来の方法は、カラーフリンジ及びシースルーという問題に対処するものではない。この欠点に鑑み、カラーフリンジ及び可視「シースルー」ノイズをなくし又は低減させることによってスキャンした文書イメージを強調するシステム及び方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
スキャンした文書イメージを強調するシステム及び方法は、所与のディジタルイメージの推定背景輝度を利用して、可視の「シースルー」ノイズを除去し又は削減する。シースルー効果の除去に加えて、本システム及び本方法は、カラーフリンジの除去ならびにイメージに含まれるテキストのエッジの鮮鋭化及び／又は暗色化(darken)により、スキャンした文書イメージを更に強調することができる。これらのイメージ強調は、本システム及び本方法が、スキャンした文書イメージの全体的な品質を大幅に向上させることを可能にする。
【０００８】
例示的な実施形態では、本システムは、エッジ検出手段、背景輝度推定手段、及びイメージ強調手段を備える。これらの構成要素は、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアの任意の組み合わせで実施することができる。一実施形態では、これらの構成要素は、システムのプロセッサにより実行可能なソフトウェアとして該システム内で実施される。
【０００９】
エッジ検出手段は、可視ノイズを含む所与のディジタルイメージに含まれるテキストのエッジを検出するよう動作する。背景輝度推定手段は、イメージの背景輝度の推定に基づいて背景しきい値を生成するよう動作する。該背景しきい値は、検出されたエッジのエッジピクセルの輝度値に依存するものである。一実施形態では、背景しきい値は、検出されたエッジの明るい側にあるエッジピクセルのみを使用して生成される。イメージ強調手段は、該背景しきい値を使用してイメージのピクセル値を選択的に変更することにより、可視ノイズを少なくとも部分的に除去するよう動作する。該イメージ強調手段はまた、カラーフリンジ除去やテキスト強調（エッジ鮮鋭化及びエッジ暗色化等）を行うことが可能である。
【００１０】
例示的な実施形態では、本発明による方法は、可視ノイズを含むディジタルイメージを受け取り、該ディジタルイメージに含まれるテキストのエッジを検出し、イメージ背景輝度の推定に基づいて背景しきい値を生成する、という各ステップを含む。該背景しきい値は、イメージに含まれるテキストエッジのエッジピクセルの輝度値に依存するものである。一実施形態では、背景しきい値は、検出されたエッジの明るい側にあるエッジピクセルのみを使用して生成される。本方法は更に、背景しきい値を使用してイメージのピクセル値を変更してイメージから可視ノイズを少なくとも部分的に除去するステップを含む。本方法はまた、エッジピクセルからカラーデータを選択的に除去してカラーフリンジを低減させるステップ、又はテキストエッジの鮮鋭化若しくは暗色化によってイメージに含まれるテキストを強調するステップを含むことが可能である。
【００１１】
本発明の他の態様及び利点は、本発明の原理の例として示す図面に関連して行う以下の詳細な説明から明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
【実施例】
【００１３】
図１を参照して本発明によるイメージ強調システム102を示す。該イメージ強調システムは、スキャンした文書イメージに対して幾つかのイメージ強調を行うよう動作する。これらのイメージ強調には、テキストエッジの鮮鋭化、テキストエッジの暗色化、カラーフリンジの除去、及び「シースルー」の除去が含まれる。カラーフリンジとは、スキャンした文書イメージのテキストの周囲に色が現れることであり、イメージ捕捉誤差に起因して生じ得るものである。シースルーとは、スキャンプロセス中に捕捉された可視ノイズが現れることである。該可視ノイズは、スキャンした表面の反対側の面に印刷されたテキスト及び／又は絵図コンテンツをディジタル的に捕捉した結果として生じ得るものである。また、可視ノイズは、隣接する文書のテキスト及び／又は絵図コンテンツをディジタル的に捕捉した結果として生じ得るものである。
【００１４】
イメージ強調システム102は、入力インタフェイス104、揮発性メモリ106、及び不揮発性メモリ108を含み、これらはプロセッサ110に接続されている。これら構成要素104〜110は、従来のパーソナルコンピュータ内で容易に見つけられるコンピュータ構成要素である。イメージ強調システムは更に、色空間変換手段112、ローパスフィルタ114、エッジ検出手段116、背景輝度推定手段118、及びイメージ強調手段120を更に含み、これらもまたプロセッサ110に接続されている。図１では、構成要素112〜120は、イメージ強調システム102の別個の構成要素としてそれぞれ示されているが、これら構成要素のうちの２つ又は３つ以上を一体化して該イメージ強調システムに含まれる構成要素数を削減することが可能である。構成要素112〜120は、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアの任意の組み合わせで実施することができる。好ましくは、構成要素112〜120は、プロセッサ110による実行時に構成要素112〜120の機能を実行するソフトウェアプログラムとして、イメージ強調システム102内で実施される。
【００１５】
入力インタフェイス104は、スキャナ122等の外部のイメージ捕捉装置からのディジタルイメージを受け取る手段を提供する。該入力インタフェイスは、USBポート、シリアルポート、又はイメージ捕捉装置をイメージ強調システム102に対してインタフェイスするよう設計された任意の他のインタフェイスポートとすることが可能である。代替的には、入力インタフェイスは、ローカルネットワーク（図示せず）又はインターネット（図示せず）からディジタルイメージを受け取るためのネットワークインタフェイスとすることが可能である。
【００１６】
イメージ強調システム102の色空間変換手段112は、入力ディジタルイメージの走査線を、元の色空間（RGB色空間等）と輝度／クロミナンス空間（YCrCb空間等）との間で変換するよう動作する。YCrCb空間が好ましいが、別個の輝度成分を含む他の色空間も利用することができる。色空間変換は、予め計算されたルックアップテーブルを使用して行うことが可能であり、該ルックアップテーブルは、色空間変換手段112又は不揮発性メモリ108に格納することが可能である。
【００１７】
イメージ強調システム102のローパスフィルタ114は、イメージ走査線のYCrCb成分をそれぞれ平滑化するよう動作する。該ローパスフィルタは、輝度チャネルYにガウスフィルタリングを適用する。ガウスフィルタ／マスクは、以下の式に従って設計することが可能である。
G[i][j]=k・exp[-β2((i-c)2+(j-c)2)/c2]  (0≦i＜M,0≦j＜M)
但し、Mは奇数の整数、c＝(M-1)/2はマスクの中心、及びkは、
【００１８】
【数１】
2004521529.tif 000003
【００１９】
となるような正規化係数である。かかるマスクの一例（M＝5,β＝1.1）を以下に示す。
【００２０】
【表１】
2004521529.tif 000004
【００２１】
クロミナンスチャネルCr及びCbの場合、ローパスフィルタ114は、輝度チャネルYに適用されるガウスフィルタと同じサイズのM×M平均化フィルタ(averaging filter)を適用する。M×M平均化フィルタは、β＝0を有するガウスフィルタの特殊な場合と見ることができる。しかし、その平均化演算は、ガウスフィルタリングよりも効率的に行うことができる。平均化ではなくガウス平滑化が輝度チャネルYに適用される理由は、ディジタルイメージのテキストエッジ部分を保存するためにガウス平滑化が必要だからである。
【００２２】
イメージ強調システム102のエッジ検出手段116は、イメージ走査線に含まれるテキストの保存されたエッジを検出するよう動作する。ガウス平滑化された輝度データから、エッジ検出手段は２つのメトリックD1,D2を計算する。メトリックD1は、隣接差(adjacent difference)の絶対値の和である。該メトリックD1を使用し、これをしきい値Teと比較することにより、対象となるピクセルがテキストエッジの一部であるか否かを判定する。対象となるピクセルがインデックス（3,3）を有する場合には、隣接輝度差(adjacent luminance difference)の絶対値の和D1は、以下の式により定義される。
【００２３】
【数２】
2004521529.tif 000005
【００２４】
但し、変数Vはガウス平滑化輝度バーYを表している。D1値を図２及び図３に示す。図２は垂直方向の差を示し、図３は水平方向の差を示している。
【００２５】
メトリックD2は、テキストエッジピクセルがエッジの暗い側にあるか明るい側にあるかを判定するために使用される二次導関数である。次の二次導関数方程式は、インデックス（3,3）を有する対象となるピクセルについてかかる判定を行うために使用することが可能なものである。
D2＝V13＋V53＋V31＋V35−4・V33
D2＞0の場合、ピクセルはエッジの暗い側にあると判定される。その他の場合には、ピクセルはエッジの明るい側にあると判定される。
【００２６】
動作時に、最初にしきい値Teが最小値にセットされる。該しきい値Teにある程度の適応性を持たせるために、しきい値TeはメトリックD1の最大値と共に浮動する(float)ことを可能にする。最大値D1maxは各ピクセル毎に更新され、各イメージ走査線毎にしきい値Teが更新されてTe＝k・D1max（Te＜k・D1maxの場合）となる。このため、しきい値Teは増大のみ可能である。Teの最小値及びパラメータkは、実験により経験的に決定されるべきものである。
【００２７】
イメージ強調システム102の背景輝度推定手段118は、シースルー除去のためにイメージ強調手段120が使用する推定背景輝度Ybを各イメージ走査線毎に計算するよう動作する。
最初に、推定背景輝度Ybは255にセットされる。次いで、推定背景輝度Ybが、以下で詳述するように各イメージ走査線につき１回更新される。推定背景輝度Ybは、２つのヒストグラムを使用して計算される。第１のヒストグラムは、全てのピクセル輝度値のヒストグラムであり、Hyで表記されるものである。第２のヒストグラムは、エッジの明るい側にあるテキストエッジピクセルのヒストグラムであり、Heと表記されるものである。双方のヒストグラムは、新しいピクセル毎に更新される。
【００２８】
背景輝度推定手段118が推定背景輝度Ybを更新する動作について、図４及び図５を参照して説明する。ステップ402で、ヒストグラムHe,Hyが計算される。次いで、ステップ404で、ヒストグラムHe,Hyのコピーが作成される。元のヒストグラムHe,Hyを使用してヒストグラムを更新する。また、ヒストグラムHe,Hyのコピーを使用して、更新された推定背景輝度Ybを計算する。
【００２９】
ヒストグラムHeの場合には、ステップ406,408,410,412,414を実行する。ステップ406で、エッジピクセル総数（検出されたエッジの明るい側にあるピクセル）が所与のしきい値Ceよりも大きいか否かを判定する。一例として、しきい値Ceを100とする。エッジピクセル総数がしきい値Ceよりも大きい場合には、プロセスはステップ408に進んで窓平均化(windowed averaging)を適用して、小さな局所ノイズを平滑化させる。一例として、窓サイズ7を平均化に使用する。しかし、エッジピクセル総数がしきい値Ceよりも大きくない場合には、プロセスはステップ410にスキップする。ステップ410で、対象(object)／背景しきい値τeを計算する。該対象／背景しきい値τeは、対象輝度および背景輝度の支配的な値を最適に分離する、ヒストグラムHe上の輝度値である。
【００３０】
対象／背景しきい値τeは、J.Kittler及びJ.Illingworth著「Minimum Error Thresholding」(Pattern Recognition,Vol.19,No.1,41-47,1986）に記載されているようなKittler−Illingsworthアルゴリズムを使用して計算することが可能である。範囲［0,n］のピクセル値gを有するグレースケールイメージの場合、イメージのグレーレベル分布を要約するヒストグラムh(g）は、対象ピクセルおよび背景ピクセルの複数のグレーレベルを含む混合母集団の確率密度関数p(g）の推定値と見ることができる。２つの構成要素（対象及び背景）p(g/i）の各々が、平均μi、標準偏差σi、及び事前確率Piを有する正規分布であるものと仮定すると、確率密度関数p(g）は次式で表すことができる。
【００３１】
【数３】
2004521529.tif 000006
【００３２】
所与のp(g/i）及びPiについて、以下の条件を満たすしきい値τが存在する。
g≦τの場合には、P1p(g/1）＞P2p(g/2）
g＞τの場合には、P1p(g/1）＜P2p(g/2）
しかし、パラメータμi、σi、及びPiは未知である。
【００３３】
Kittler−Illingsworthアルゴリズムは、任意のレベルTを使用して、パラメータμi(T）、σi(T）及びPi(T）を有する正規密度h（g／i，T）により結果的に得られるピクセル母集団のグレーレベルデータ及びモデルにそれぞれしきい値を設ける。該パラメータは、次式により定義される。
【００３４】
【数４】
2004521529.tif 000007
【００３５】
これらの定義は、グレーレベルgを正しい二進値に置換する平均性能を特徴付ける基準関数J(T）を表すために使用される。該基準関数J(T）は、次式により定義される。
【００３６】
【数５】
2004521529.tif 000008
【００３７】
μI(T）、σI(T）及びPI(T）の式を基準関数J(T）に代入すると、以下の式が得られる。
J(T）＝1＋2［P1(T)logσ1(T)＋P2(T)logσ2(T）
−2［P1(T)logP1(T)＋P2(T)logP2(T）
最適なしきい値τ、すなわち最小限の誤差しきい値は、上記式を最小にする値を見出すことによって求められる。
【００３８】
対象／背景しきい値τeを計算した後、ヒストグラムHe上の背景ピークeWhiteがステップ412で求められる。該背景ピークeWhiteは、ヒストグラムHe上の対象／背景しきい値τeと255との間の上側範囲中のピークに対応するものである。ステップ414で、分散インデックスSeを計算する。該分散インデックスSeは、Se＝（Ihigh−Ilow）／256と定義され、Ihigh,Ilowはピーク値の半分に入る分散の高輝度値及び低輝度値である。Ihigh値は、eWhite値の左側に位置するが、Ihigh値はeWhite値の右側に位置する。
【００３９】
ヒストグラムHyの場合には、ステップ502,504,506,508を実行する。ステップ502で、ピクセル総数が所与のしきい値Cyよりも大きいか否かを判定する。一例として、しきい値Cyは10000である。エッジピクセル総数がしきい値Cyよりも大きい場合には、プロセスはステップ504に進んで、窓平均化を適用して、小さな局所ノイズを平滑化させる。一例として、窓サイズ7を該平均化に使用することが可能である。しかし、ピクセル総数がしきい値Cy以下の場合には、プロセスはステップ506へスキップする。該ステップ506で、対象／背景しきい値τyを計算する。対象／背景しきい値τeと同様に、対象／背景しきい値τyは、対象輝度及び背景輝度の支配的な値を最適に分離させる、ヒストグラムHy上の輝度値である。ステップ508で、ヒストグラムHy上の背景ピークaWhiteを求める。該背景ピークaWhiteは、ヒストグラムHy上の対象／背景しきい値τyと255との間の上側範囲中のピークに対応するものである。
【００４０】
ステップ406〜414及びステップ502〜508について順次解説したが、これらステップは本解説の順序で実行する必要はない。ステップ406〜414及びステップ502〜508は、該ステップ406〜414を該ステップ502〜508と織り交ぜるように実行することが可能である。代替的には、ステップ502〜508の幾つかをステップ406〜414と同時に実行することが可能である。
【００４１】
次いで、ステップ510で、最小許容可能値MIN_WHITEが、MIN_WHITEを非線形関数fに埋め込むことにより、背景ピークeWhite及びaWhiteについて確立される。すなわち、eWhite’＝f（eWhite）及びaWhite’＝f（aWhite）である。かかる関数のうち最も単純な関数は、以下に定義する２セグメントの線形関数である。
【００４２】
【数６】
2004521529.tif 000009
【００４３】
しかし、殆どが黒色の図であって印刷されない領域が殆どないイメージの場合には、背景ピークeWhite,aWhiteは通常は最小許容可能値をはるかに下回ることになる。かかる場合には、システム102のイメージ強調手段102により行われるシースルー除去作用を低減させ、又はシースルー除去を適用しないことが望ましいことがある。これは、次の制限関数等の関数によって効果的に実現することができる。
【００４４】
【数７】
2004521529.tif 000010
【００４５】
MIN_WHITE＝220及びr＝3.5を有する制限関数f（v）を図６に示す。３つの別個の領域を特徴とする他の関数もまた同様の作用を達成するために使用することができる。該３つの別個の領域は、1）シースルー除去が効果的な255からMIN_WHITEまでの線形領域、2）MIN_WHITEから設定値までの平坦な維持領域、及び3）漸進的なブラックアウト領域である。
【００４６】
次に、ステップ512で、次式を使用して背景ピークeWhite及びaWhiteに加重平均を適用して、現在の走査線nについての初期背景輝度white(n)を導出する。
white(n)＝p・eWhite'＋(1−p)・aWhite'
【００４７】
【数８】
2004521529.tif 000011
【００４８】
ステップ514で、次式を使用して推定背景輝度Ybを計算する。
Yb(n＋1）＝β(n)・Yb(n)＋(1−β(n)）・white(n)
Yb(0)＝255
β(n)＝βmax−(βmax−βmin)・exp(−g・n/H）
但し、nは現在の走査線番号、Hはイメージの高さ（単位：ピクセル）、gは適応ブースト（adaptation boost)である。一例として、パラメータβmin、βmax、及びgを次のようにセットすることができる：βmin＝0.9、βmax＝0.995、g＝10。上記式は、垂直方向でシースルー効果に空間（走査線）依存平滑化を導入する。
【００４９】
図１に戻ると、イメージ強調システム102のイメージ強調手段120は、テキストエッジ鮮鋭化、テキストエッジ暗色化、カラーフリンジ除去、及びシースルー除去を行うことにより、所与の文書イメージを強調するよう動作する。該イメージ強調手段によって行われる強調演算は、以下のCスタイルの擬似コードに記すように、イメージのエッジピクセルと非エッジピクセルとで異なる。
【００５０】
【数９】
2004521529.tif 000012
【００５１】
上記擬似コードでは、パラメータTcは、カラーフリンジ除去の適用を判定するための「彩度に関する(colorful)」しきい値であり、パラメータkは、エッジ鮮鋭化の強度を決めるための正の値である。一例として、Tc＝15及びk＝2.5を使用することができる。
【００５２】
シースルー除去用の関数Qは、幾つかの形をとることができる。最も単純な形は、次の２セグメントの線形関数である。
【００５３】
【数１０】
2004521529.tif 000013
【００５４】
より複雑な形は、次の連続非線形関数であり、これは一般に色調修正に使用される。
【００５５】
【数１１】
2004521529.tif 000014
【００５６】
上記式では、パラメータα,γがそれぞれコントラスト及びガンマを制御する。計算速度を上げるために、関数Q（x，Yb）をルックアップテーブルとして実施し、各走査線毎に更新することができる。強調演算後、強調されたイメージを、図１に示すプリンタ124又はディスプレイ126に出力することが可能である。イメージ強調システム102を別個のシステムとして説明したが、該システム102は、コピー機（図示せず）といった一層大型のシステムの一部であるサブシステムとすることが可能である。
【００５７】
本発明によるスキャンした文書イメージの強調方法を図７を参照して説明する。ステップ702で、ディジタルイメージの走査線を受け取る。該ディジタルイメージは、テキスト及び／又は絵図コンテンツを含む文書のスキャンイメージとすることが可能である。ステップ704で、イメージ走査線が元の色空間から輝度／クロミナンス空間へと変換される。一例として、元の色空間をRGB空間とし、輝度／クロミナンス空間をYCrCb空間とすることが可能である。ステップ706で、輝度／クロミナンスチャネルにローパスフィルタリングを適用する。輝度チャネルにガウスフィルタを適用する一方、両方のクロミナンスチャネルに平均化フィルタを適用する。
【００５８】
次いでステップ708で、エッジピクセルを識別し次いで該エッジピクセルがエッジの暗い側にあるか明るい側にあるかに基づいて該エッジピクセルを分類することにより、テキストエッジを検出する。このエッジ検出は、D1値及びD2値の計算を含む。D1値は、適応しきい値Teを使用してエッジピクセルを識別するために使用される。D2値は、エッジピクセルを分類するために使用される。
【００５９】
次に、ステップ710で、背景輝度を推定して、推定背景輝度Ybを導出する。エッジピクセルの場合には、ステップ712,714,716が実行される。ステップ712で、テキスト強調がエッジピクセルに対して行われる。該テキスト強調は、エッジ鮮鋭化及び／又はエッジ暗色化を含む。ステップ714で、カラーフリンジ除去がエッジピクセルに対して行われる。次いで、ステップ716で、エッジピクセルが元の色空間（例えばRGB空間）に変換される。非エッジピクセルの場合には、ステップ718,720が実行される。ステップ718で、非エッジピクセルが元の色空間に変換される。次いでステップ720で、該非エッジピクセルに対してシースルー除去が行われる。
【００６０】
次いでステップ722で、現在のイメージ走査線がイメージの最後の走査線か否かの判定を行う。現在のイメージ走査線が最後の走査線である場合には本方法は終了する。しかし、現在のイメージ走査線がイメージの最後の走査線ではない場合には、本方法はステップ702に戻ってイメージの次の走査線を受け取る。イメージの最後の走査線が処理されるまでステップ702〜722が繰り返される。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明によるイメージ強調システムの図である。
【図２】本発明によるテキストエッジの検出に使用される輝度チャネルの垂直方向の差の図である。
【図３】本発明によるテキストエッジの検出に使用される輝度チャネルの水平方向の差の図である。
【図４】本発明によるイメージ強調システムの背景輝度推定手段の動作を示すプロセスフローチャートである。
【図５】本発明によるイメージ強調システムの背景輝度推定手段の動作を示すプロセスフローチャートである。
【図６】背景輝度推定手段により使用することが可能な例示的な制限関数を示している。
【図７】本発明によるスキャンした文書イメージを強調する方法のプロセスフローチャートである。
【符号の説明】
【００６２】
102    イメージ強調システム
104    入力インタフェイス
106    揮発性メモリ
108    不揮発性メモリ
110    プロセッサ
112    色空間変換手段
114    ローパスフィルタ
116    エッジ検出手段
118    背景輝度推定手段
120    イメージ強調手段
【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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2004521529.tif 000045
【国際調査報告】
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