(57)【要約】【課題】  画像に含まれる領域を正確に識別することができる、画像処理装置を実現する。【解決手段】画像処理装置１００は、画像を複数の区分に分割する区分分割部１０１と、分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成部１０２と、区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定する特徴量特定部１０３と、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出部１０４と、各区分ヒストグラムの特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する集計部１０５とを備えている。【選択図】図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の特性を識別する画像特性識別方法であって、
上記画像を複数の区分に分割する分割ステップと、
上記分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成ステップと、
上記区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定し、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出ステップと、
上記各区分ヒストグラムの上記各特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する集計ステップとを含む、画像特性識別方法。
【請求項２】
上記分割ステップでは、上記画像を短冊状に分割することを特徴とする請求項１に記載の画像特性識別方法。
【請求項３】
上記分割ステップでは、上記画像をブロックに分割することを特徴とする請求項１に記載の画像特性識別方法。
【請求項４】
上記集計特徴情報は、上記特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像特性識別方法。
【請求項５】
上記特徴発生情報は、上記特徴量の存在が特定されるときには、上記区分ヒストグラムの立ち上がり区間と立ち下り区間とを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像特性識別方法。
【請求項６】
上記複数の特徴発生情報に基づき、上記ページ特徴カウンター値を加算することを特徴とする請求項４に記載の画像特性識別方法。
【請求項７】
上記集計特徴情報に有意値を割り当てる割り当てステップを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の画像特性識別方法。
【請求項８】
上記特徴量の特定とは、上記区分ヒストグラムのピークの特定であることを特徴とする請求項１に記載の画像特性識別方法。
【請求項９】
上記特徴発生情報は、上記ピークが特定されるときには、当該ピークが存在している上記区分ヒストグラムの立ち上がり区間と立ち下り区間とを含んでいることを特徴とする請求項８に記載の画像特性識別方法。
【請求項１０】
画像に含まれる領域を識別する画像処理装置であって、
上記画像を複数の区分に分割する分割手段と、
上記分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成手段と、
上記区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定する特徴量特定手段と、
上記区分ヒストグラムで上記特徴量が特定されると、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出手段と、
上記各区分ヒストグラムの特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する集計手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
上記集計手段は、上記特徴発生情報をカウントするページ特徴カウンターを備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
上記特徴量特定手段は、ピーク検出手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
上記特徴発生情報抽出手段は、上記特徴量の存在が特定されると、上記区分ヒストグラムの立ち上がり区間と立ち下がり区間とを決定する、決定手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
上記ページ特徴カウンターは、さらに、上記特徴発生情報に基づき、上記特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値を加算する増幅手段を備えることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
さらに、上記集計特徴情報を有意値により調整する調整手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
画像に含まれる領域毎に領域マスクを生成するマスク生成方法であって、
上記画像を複数の区分に分割する分割ステップと、
上記分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成ステップと、
上記区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定して、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出ステップと、
上記各区分ヒストグラムの上記特徴発生情報を集計して集計特徴情報を形成する集計ステップと、
有意値に基づき上記集計特徴情報を調整するステップと、
上記調整された集計特徴情報に基づき領域マスクを生成するステップと、
を備えたことを特徴とするマスク生成方法。
【請求項１７】
上記分割ステップでは、上記画像を短冊状に分割することを特徴とする請求項１６に記載のマスク生成方法。
【請求項１８】
上記分割ステップでは、上記画像をブロックに分割することを特徴とする請求項１６に記載のマスク生成方法。
【請求項１９】
上記特徴量の特定とは、上記区分ヒストグラムのピークの特定であることを特徴とする請求項１６に記載のマスク生成方法。
【請求項２０】
上記集計特徴情報は、上記特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値を含むことを特徴とする請求項１６に記載のマスク生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像の特徴分離方法およびシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば書面のスキャン画像などのデジタル画像の視覚上の質を向上させるための、デジタル画像の強調処理は、デジタル画像における異なる画像領域の正確な識別に委ねられる。加えて、画像において異なる領域の正確な検出が、多くの圧縮処理には欠くことができない。画像特性は、画像領域の識別に使用される。
【０００３】
ここで、特許文献１には、濃度ヒストグラムを作成し、（１）濃度ヒストグラム情報の低濃度部と高濃度部の頻度の和の大小、（２）濃度ヒストグラム情報のピークの数、（３）濃度ヒストグラム情報における最大ピーク頻度に対して所定の割合以上の頻度を持つ濃度数、（４）濃度ヒストグラム情報の中間調部の頻度の大小、（５）濃度ヒストグラム情報のピーク部の分布の広がり、をヒストグラム形状の特徴として捕え、画像の種別を判定する画像処理装置が開示されている。ここで、この特許文献１の画像処理装置は、ヒストグラムの形状に着目して画像の種別を判別するものである。
【特許文献１】特開平６−２８４２８１号公報（平成６年１０月７日公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のように、画像全体のヒストグラムを用いる場合、比較的広い局所背景がある原稿などでは、その局所背景の階調値付近で一番ピークが高くなり、ページ全体の下地と誤判定する可能性がある。このように、従来では、画像において、局所背景の領域とページ全体の下地の領域とを識別するのが困難となっている。
【０００５】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる領域を正確に識別することができる、画像特性識別方法、画像処理装置、およびマスク生成方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る画像特性識別方法は、上記課題を解決するために、画像の特性を識別する画像特性識別方法であって、上記画像を複数の区分に分割する分割ステップと、上記分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成ステップと、上記区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定し、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出ステップと、上記各区分ヒストグラムの上記各特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する集計ステップとを含む、ことを特徴としている。
【０００７】
上記方法によると、画像を重複しないように複数の区分（区画）に分けて、区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを求める。そして、各々のヒストグラムより、特徴量を有する区間を特徴発生情報として抽出し、抽出した各特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する。よって、このように集計した集計特徴情報を基に、画像の特性を識別することができる。ここでの、画像の特性の識別とは、画像にどのような領域が含まれるかの識別である。よって、上記方法によると、画像に含まれる区域を正確に識別することができ、例えば、入力画像に含まれるページ全体の下地（下地領域）や複数の比較的広い局所的な背景（局所背景領域）、などの識別を行うことができる。
【０００８】
ここで、上記分割ステップでは、上記画像を短冊状に分割してもよいし、上記画像をブロックに分割してもよい。
【０００９】
また、本発明に係る画像特性識別方法では、上記方法に加え、上記集計特徴情報は、上記特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値を含んでいてもよい。
【００１０】
上記構成によると、特徴発生情報をカウントすることで、各区間での特徴量がページの全体に及んでいるほどカウント値が高くなり、ページ全体の下地である可能性が高いと判定できるようになる。
【００１１】
また、本発明に係る画像特性識別方法では、上記方法に加え、上記特徴発生情報は、上記特徴量の存在が特定されるときには、立ち上がりの区間と立ち下り区間とを含んでいてもよい。
【００１２】
上記方法のよると、特徴量が存在する立ち上がりの区間と立ち下り区間とには挟まれた区間を抽出することができる。
【００１３】
また、本発明に係る画像特性識別方法では、上記方法に加え、上記複数の特徴発生情報に基づき、上記ページ特徴カウンター値を加算してもよい。
【００１４】
上記方法によると、ページ特徴カウンター値を加算することにより、画像の特性をより明確に識別することができる。
【００１５】
また、本発明に係る画像特性識別方法では、上記方法に加え、上記集計特徴情報に有意値を割り当てる割り当てステップを含んでいてもよい。
【００１６】
上記方法によると、集計特徴情報に有意値を割り当てることで、画像の特性をより明確に識別することができる。
【００１７】
また、本発明に係る画像特性識別方法では、上記方法に加え、上記特徴量の特定とは、上記区分ヒストグラムのピークの特定であってもよい。
【００１８】
上記方法によると、ピークを有する区間を抽出して、それを集計した集計特徴情報を基に、画像の特性を識別することができる。
【００１９】
また、本発明に係る画像特性識別方法では、上記方法に加え、上記特徴発生情報は、上記ピークが特定されるときには、当該ピークが存在するヒストグラムの立ち上がり区間と立ち下り区間とを含んでいてもよい。
【００２０】
上記方法によると、ピークが存在する立ち上がりの区間と立ち下り区間とにはさまれた区間を抽出することができる。
【００２１】
本発明に係る画像処理装置は、上記課題を解決するために、画像に含まれる領域を識別する画像処理装置であって、上記画像を複数の区分に分割する分割手段と、上記分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成手段と、上記区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定する特徴量特定手段と、上記区分ヒストグラムで上記特徴量が特定されると、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出手段と、上記各区分ヒストグラムの特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する集計手段と、を備えたことを特徴としている。
【００２２】
上記構成によると、画像を重複しないように複数の区分に分けて、区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを求める。そして、各々のヒストグラムより、特徴量を有する区間を特徴発生情報として抽出し、抽出した各特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する。よって、このように集計した集計特徴情報を基に、画像の領域を識別することができる。例えば、入力画像に含まれるページ全体の下地や複数の比較的広い局所的な背景、などの識別を正確に行うことができる。
【００２３】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記集計手段は、上記特徴発生情報をカウントするページ特徴カウンターを備えていてもよい。このようになっていると、特徴発生情報をカウントすることで、各区間での特徴量がページの全体に及んでいるほどカウンターの値が高くなり、ページ全体の下地である可能性が高いと判定できるようになる。
【００２４】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記特徴量特定手段は、ピーク検出手段を備えていてもよい。
【００２５】
上記構成によると、ピークを有する区間を特定して抽出することができ、この抽出した区間を集計した集計特徴情報を基に、画像の特性を識別することができる。
【００２６】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記特徴発生情報抽出手段は、上記特徴量の存在が特定されると、ヒストグラム区間の立ち上がりと立ち下がりとを決定してもよい。
【００２７】
上記構成によると、特徴量が存在する立ち上がりの区間と立ち下り区間とには挟まれた区間を抽出することができる。
【００２８】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記ページ特徴カウンターは、上記特徴発生情報に基づき、上記特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値を加算する増幅手段を備えていてもよい。
【００２９】
上記構成によると、ページ特徴カウンター値を加算することにより、画像の特性をより明確に識別する処理を行える。
【００３０】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記集計特徴情報を有意値により調整する調整手段を備えていてもよい。上記構成によると、集計特徴情報に有意値を割り当てることで、画像の特性をより明確に識別する処理を行える。
【００３１】
本発明に係るマスク生成方法は、上記課題を解決するために、画像に含まれる領域毎に領域マスクを生成するマスク生成方法であって、上記画像を複数の区分に分割する分割ステップと、上記分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成ステップと、上記区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定して、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出ステップと、上記各区分ヒストグラムの上記特徴発生情報を集計して集計特徴情報を形成する集計ステップと、有意値に基づき上記集計特徴情報を調整するステップと、上記調整された集計特徴情報に基づき領域マスクを生成するステップと、を含むことを特徴としている。
【００３２】
上記方法によると、画像を重複しないように複数の区分に分けて、区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを求める。そして、各々のヒストグラムより、特徴量を有する区間を特徴発生情報として抽出し、抽出した各特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する。そして、集計した集計特徴情報を有意値に基づき調整する。よって、このような調整された集計特徴情報に基づき、画像の特性を識別して、画像のマスクを生成することができる。よって、上記方法によると、画像に含まれる区域を正確に識別することができ、それぞれの区域に対応させたマスクを生成することができる。
【００３３】
ここで、上記分割ステップでは、上記画像を短冊状に分割してもよいし、上記画像をブロックに分割してもよい。
【００３４】
本発明に係るマスク生成方法では、上記方法に加え、上記特徴量の特定とは、上記区分ヒストグラムのピークの特定であってもよい。
【００３５】
ピークを有する区間を抽出して、それを集計した集計特徴情報を基に、画像の特性を識別してマスクを生成することができる。
【００３６】
本発明に係るマスク生成方法では、上記方法に加え、上記集計特徴情報は、上記特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値を含んでいてもよい。
【００３７】
なお、本願発明は、各ヒストグラムが画像の区分に対応している複数のヒストグラムから情報を集計することにより、画像特性を識別するシステムと方法とを含んでいる。
【００３８】
本発明の上記および他の目的、特長、および利点は、以下の発明の詳細な説明を添付の図面から直ちに理解することができるであろう。
【発明の効果】
【００３９】
本発明に係る画像特性識別方法は、以上のように、上記画像を複数の区分に分割する分割ステップと、上記分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成ステップと、上記区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定し、特定した特徴量を有する区間である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出ステップと、上記各区分ヒストグラムの上記各特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する集計ステップとを含む。
【００４０】
上記方法によると、画像に含まれる領域を正確に識別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
本発明の実施形態について図１〜図１１に基づいて説明すると以下の通りである。
【００４２】
本発明の実施形態は図面を参照することで最もよく理解できる。各図面において同じ部材には同じ番号が一貫して付されている。各図面は、以下の詳細な説明に明示的に組み込まれている。
【００４３】
図面で説明、図解されていることから、本発明の各構成要素が様々な形態をとりうることは直ちに理解できるであろう。このことから、以下に示す方法およびシステムの詳細な説明は、本発明の範囲を限定するものではなく、現下好ましい発明の一実施形態を示すものに過ぎない。
【００４４】
本発明の実施形態における各要素は、ハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアとして具体化することができる。実施形態の各例ではこのうちの一つのみが記述されていることもあるが、本発明の範囲内で、各要素をどの形態でも具現化することが可能であることは、当業者にとって自明である。
【００４５】
本発明の実施形態の画像処理装置１００は、図１１に示すように、入力された画像を複数の区分に分割する分割部（分割手段）１０１、分割部１０１が分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム作成部（区分ヒストグラム作成手段）１０２、区分ヒストグラム毎に、特徴量を特定する特徴量特定部（特徴量特定手段）１０３、特徴量特定部１０３が特定した特徴量を有する区間（bin）である特徴発生情報を抽出する特徴発生情報抽出部（特徴発生情報抽出手段）１０４、各区分ヒストグラムの特徴発生情報を集計して集計特徴情報を生成する集計部（集計手段）１０５、を備えている。さらに、画像処理装置１００は、集計特徴情報を有意値により調整する調整部（調整手段）１０６を備えている。
【００４６】
また、特徴量特定部１０３は、特徴量の特定として区分ヒストグラムのピークを特定する場合、このピークを検出するピーク検出部（ピーク検出手段）１０３を備えている。また、特徴発生情報抽出部１０４は、上記特徴量の存在が特定されると、ヒストグラム区間の立ち上がりと立ち下がりとを決定する、決定部（決定手段）１０４ａを備えている。また、集計部１０５は、特徴発生情報をカウントするページ特徴カウンター１０５ａを備えており、さらに、ページ特徴カウンター１０５ａは、特徴発生情報に基づき、特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値を加算する増幅部（増幅手段）１０５ｂを備えている。
【００４７】
次に画像処理装置１００が行う処理についての概要を説明する。
【００４８】
分割部１０１は、図１０（ａ）に示すように、画像を重複しないように複数の区分に分割する。図１０（ａ）では、例として、区分ｌ、区分ｍ、区分ｎの３つ短冊状の区分のみを取り出しているが、画像全体を複数の区分に分けてよい。なお、分割する区分は、短冊状の複数の行としてもよいし、ブロック状としてもよい。そして、区分ヒストグラム作成部１０２は、図１０（ｂ）に示すように、分割部１０１が分割した区分毎に、画像に関する特性値とその度数との関係を示すヒストグラム（区分ヒストグラム）を作成する。この区分ヒストグラムとして、例えば、階調値と階調値に含まれる画素数との関係を示すヒストグラムが挙げられるが、これに限定されることはない。
【００４９】
次に、特徴量特定部１０３は、作成した区分ヒストグラムにおいて、特徴量を特定する。特徴量としてピークを特定してもよい。ここで、ピークを特定する場合には、所定値以上の度数を有する区間を対象としてもよい。
【００５０】
そして、特徴発生情報抽出部１０４は、各々の区分ヒストグラムから特定された特徴量を有する区間を抽出する。ピークが特定されている場合には、ピークを有する区間を抽出する。ここで、区分ヒストグラムが階調値と階調値に含まれる度数（画素数）との関係を示すヒストグラムである場合を例に説明する。例えば、特徴量がピークである場合、ピークを特徴付ける度数が立ち上がる階調値と、度数が立ち下がった階調値を求める。この範囲内の階調値を、特徴量を有する区間として抽出する。
【００５１】
集計部１０５は、      各々の区分ヒストグラムより抽出された特徴量（ピークを表している階調値の範囲）をカウントする。すなわち、特徴量を表している階調値について「１」を加算していき、図１０（ｃ）に示すような、ピークヒストグラムを作成する。ここで、複数の区分で、重複して抽出された階調値については、それぞれ「１」が加算される。なお、図１０（ｃ）は、図１０（ｂ）に示した区分ｌ、区分ｍ、区分ｎの３つの区分のピークのみカウントした結果（ピークヒストグラム）を示しているが、画像全体を複数の区分に分割した場合には、それら複数の区分の全てのピークについてカウントする。
【００５２】
さらに、調整部１０６は、階調値に対する上記カウント値を、階調値に含まれる画素数（全画素数に対する割合）で正規化する。この正規化された結果を基に、画像処理装置１００は、画像に含まれる領域の識別を行う。例えば、入力画像に含まれるページ全体の下地（下地領域）や複数の比較的広い局所的な背景（局所背景領域）、などの識別を行う。あるいは、領域毎のマスクを生成する。
【００５３】
ここで、下地領域と局所背景領域との識別（分離）について、区分ヒストグラムが、階調値と階調値に含まれる画素数との関係を示すヒストグラムである場合を例に、説明する。集計部１０５により集計（ここでは、カウント）を行うと、画像全体にわたってより多く存在するピークについてはカウント値が上がり、一番多いカウント値付近の階調値（区間）が下地領域に対応していると判断できる。また、それ以外のある程度のカウント値を持つ（局所背景と見なしうるカウント値を有する）付近の階調値は、局所背景領域と判断できる。
【００５４】
なお、ピークを示す階調値の値より、下地領域か局所背景領域かを判断することも可能である。分割した区分毎にピークを求めると、満遍なく画像全体にピークの存在する階調値が抽出でき、その結果、ピークの多い階調付近が画像全体の下地（下地領域）の可能性が高いと判断できる。
【００５５】
さらに以下で、画像処理装置１００が行う処理について詳細に説明する。
【００５６】
本発明の一実施形態について、図１を用いて説明する。まず、入力画像１０を、ｎ個の重複しない区分に分割する（ステップ１１、以降、Ｓ１１とする）。図２に、ｎ個の区分２２に分割された入力画像１０を例示する。
【００５７】
ここで、入力画像１０は、輝度画像（輝度値で表された画像）であってもよい。輝度画像は、カラー又は白黒文書のカラースキャンのようなスキャン、あるいは他の方法によって得られる。あるいは、入力画像１０は、カラー又は白黒文書の白黒キャン、あるいは他の方法によって得られるグレースケールの画像であってもよい。
【００５８】
また、入力画像１０は、スキャン操作により得られるデジタル画像に限定されることはない。入力画像１０は、例えば、デジタルカメラや、コンピュータアプリケーション等のようにコンピュータ製品にて作成されてもよい。また、入力画像１０は、単チャンネルデジタル画像であってもよい。あるいは、入力画像１０は、新しい加工されたデジタル画像を形成するデジタル画像処理により作成されてもよい。
【００５９】
また、上記ｎ個の区分は、どのような形状でもよい。ｎ個全ての区分で、形状とサイズとの少なくとも一方が同じになっていてもよい。あるいは、ｎ個の区分が異なる形状であってもよい。
【００６０】
また、上記区分は短冊状であってもよい。また、ｎ個の重複しない短冊上の区分が、入力画像の行の数と同じに構成されていてもよい。あるいは、ｎ個の重複しない短冊状の区分が入力画像１０の全部をカバーしていてもよい。あるいは、ｎ個の重複しない短冊の区分が入力画像１０の一部のみをカバーしていてもよい。
【００６１】
また、入力画像１０は、ｎ個の重複しないブロックに分割されてもよい。すなわち、区分はブロックである。このｎ個の重複しないブロックが入力画像１０の全部あるいは一部をカバーしていてもよい。このｎ個の重複しないブロックが同じサイズであっても異なるサイズであってもよい。
【００６２】
図１に示される実施形態で、Ｓ１１で入力画像１０をｎ個の重複しない区分に分割した後、区分ヒストグラムの作成が行う（Ｓ１２）。区分ヒストグラムはｎ個の区分の各々について作成してもよいし、ｎ個のうちのいくつかについて作成してもよい。区分が短冊状であれば、区分ヒストグラムを短冊ヒストグラムと呼ぶことにする。区分がブロックであると、ブロックヒストグラムと呼ぶことにする。
【００６３】
図１に示される実施形態で、Ｓ１２で作成される区分ヒストグラムは、一次元ヒストグラムであってもよい。区分ヒストグラムでの各区間（ｂｉｎ）は、画素数を表していてもよい。この画素数は、対応画像区分で発生し、区間により表される特性を有する画素の数である。入力画像１０が輝度画像（輝度値で表された画像）である場合、ヒストグラム区間は輝度値に対応していてもよい。そしてこの場合、特定の画像区分のヒストグラムは、その画像区分にてある輝度値が発生する回数を反映する。図１で示される他の実施形態では、Ｓ１２で作成される区分ヒストグラムは、多次元ヒストグラムであってもよい。この次元は、多次元の入力画像１０の次元のいくつかの組み合わせに対応している。
【００６４】
各区分ヒストグラムでの特徴の発生（特徴量）が特定され（Ｓ１３）、この特徴の発生の特定が、特徴発生を記述する特徴情報を作成する。区分ヒストグラムからの特徴情報は、集計した特徴情報（集計特徴情報）の形式に集計される（Ｓ１４）。有意値は、集計特徴情報にそれぞれ割り当てられる（Ｓ１５）。実施形態によっては、画像特性は、特徴情報を集計して決定されてもよい。実施形態によっては、画像特性は、有意値と連携した特徴情報を集計して決定されてもよい。
【００６５】
図３および図４は、それぞれ、一次元ヒストグラムを示しており、一画像の一区分での区分ヒストグラムを表している。
【００６６】
図１にて示されるステップを含む実施形態では、Ｓ１３で特定される特徴発生は、ヒストグラムでの立ち上がりの区間および立ち下りの区間により、特定されてもよい。ヒストグラムでの立ち上がりの区間および立ち下りの区間の間に特徴が発生する。特徴発生における立ち上がり区間と立ち下がり区間との間の区間値のレンジは、特徴レンジあるいは、発生のレンジと解釈してもよい。Ｓ１４での集計特徴情報は、実施形態によっては、特徴発生情報をカウントしたページ特徴カウンター値であってもよい。実施形態によっては、ページ特徴カウンター値は、ページ特徴ヒストグラムとなっていてもよい。ページ特徴ヒストグラムは、区分ヒストグラムの区間に対応した区間を有しており、ここで、ページ特徴ヒストグラムでの区間数は、区分ヒストグラムの特徴レンジ内に含まれるのであれば、増えてもよい。実施形態によっては、ページ特徴ヒストグラムは、入力画像１０の特徴の分布領域（feature range、特徴レンジ）に含まれる区間の数倍の数を反映していてもよい。
【００６７】
図１に示す実施形態では、ページ特徴ヒストグラムでの特徴レンジは、有意値を割り当てられる（Ｓ１５）。特徴レンジに対する有意値は、ページ特徴ヒストグラムでの特徴の発生の範囲として参照され、特徴レンジに含まれるヒストグラム区間に対応した値でもって、画像における画素数に関連していてもよい。画素数の割合は、パーセンテージであってもよい。このパーセンテージは、ページヒストグラムによって決定されてもよい。このページヒストグラムは、区分ヒストグラムの累積によって形成されていてもよい。
【００６８】
図１に示す実施形態では、ページ特徴ヒストグラムでの特徴レンジは、その有意値に基づき修正されてもよい。この修正は、ページ特性ヒストグラムの全域の正規化であってもよい。
【００６９】
実施形態によっては、ページ特徴ヒストグラムは画像特性と対応していてもよい。画像特性は、限定されることはないが、入力画像１０における均一色の領域での色、入力画像１０における均一輝度値の領域での輝度値、入力画像１０における範囲が広いテキスト領域の色、入力画像における範囲が広いテキスト領域の輝度であってもよい。
【００７０】
図５に示す実施形態では、検出されるヒストグラム特徴は、区分ヒストグラムでのピークの発生であってもよい。ピークは、画像区分での近似値を用いた画素の主な個数に対応していてもよい。また、ピークは、極大値が発生するヒストグラム区間値のレンジによって定義されてもよい。
【００７１】
実施形態によっては、入力画像５０をｎ個の重複しない区分に分割する（Ｓ５１）。ｎ個の重複しない区分について、区分ヒストグラムを生成する（Ｓ５２）。そして、区分ヒストグラムでのピークを特定する（Ｓ５３）。ピークの特定は、区分ヒストグラムの立ち上がり区間および立ち下がりの区間の特定（識別）であってもよい。この立ち上がり区間と立ち下がりの区間との間でピークが発生する。ピークがその間で発生する、区分ヒストグラムでの立ち上がりおよび立ち下がりの区間を特定する情報は、実施形態によっては、ピーク情報として解釈されてもよい。区分ヒストグラムからのピーク情報を、集計ピーク情報として集計する（Ｓ５４）。そして、有意値が集計ピーク情報のピークに割り当てられる（Ｓ５５）。
【００７２】
ピークの検出方法は、区分ヒストグラムでのピークを特定するのに必要とされる。ピーク検出は、限定されないが、次のようなやり方であってもよい。例えば、閾値、ニューラルネットワークに基づく方法、フィジー理論に基づく方法、ピークの始まりを表すプラスからマイナスのゼロクロスとピークの終わりを表すゼロクロスに従う最大値との決定、オペレーター補助のピーク検出、であってもよい
図３，４で図示されたヒストグラムのピークのように、各ピークの立ち上がりと立ち下がりとを考慮していてもよい。図３では、２つのピーク、ピーク３１とピーク５３とがある。ピーク３１の立ち上がりの区間３０は、区間番号（ここでは、階調値）が６５であり、ピーク３１の立ち下がりの区間３２は、区間番号が１０７である。ピーク３５の立ち上がりの区間３４は、区間番号が１９３であり、ピーク３５の立ち下がりの区間３６は、区間番号が２２５である。図４では、３つのピーク、ピーク４１、ピーク４４、ピーク４７がある。ピーク４１の立ち上がりの区間４０は、区間番号（ここでは、階調値）が６０であり、ピーク４１の立ち下がりの区間４２は、区間番号が１００である。ピーク４４の立ち上がりの区間４３は、区間番号が１２５であり、ピーク４４の立ち下がりの区間４５は、区間番号が１８０である。ピーク４７の立ち上がりの区間４６は、区間番号が１９０であり、ピーク４７の立ち下がりの区間４８は、区間番号が２３０である。
【００７３】
実施形態によっては、Ｓ５４で形成される、集計された特徴情報は、ピークをカウントしたページピークカウンター値であってもよい。ページピークカウンター値は、区分ヒストグラムの区間と同じ区間のヒストグラムであってもよい。区分ヒストグラムでの区間が、そのヒストグラムでのピークの部分として検出されると、対応するページピークカウンター値の区間は、増加する。その結果、ページピークカウンター値は、区分ヒストグラムのピークの部分として、区間の発生を集計する。
【００７４】
図３に示す区分ヒストグラムでのピーク情報が集計されると、ページピークカウンターにて、区間６５−１０７と区間１９３−２２５とについて、図３に示す区分ヒストグラムのピーク情報の集計に前もって、それぞれ区間の集積値に関連して「１」がカウントされる。次に、図４に示す区分ヒストグラムでのピーク情報が集計されると、ページピークカウンターにて、区間６０−１００と、区間１２５−１８０と、区間１９０−２３０とについて、図４に示す区分ヒストグラムのピーク情報の集計に前もって、それぞれ区間の集積値に関連して「１」カウントされる。さらに、両方の区分ヒストグラムにてピーク情報の集計後、ページピークカウンターにて、区間６０−６４、区間１０１−１０７、区間１２５−１８０、区間１９０−１９２、には「１」がカウントされる。そして、区間６５−１００と区間１９０−２２５とは、「２」とカウントされる。
【００７５】
実施形態によっては、Ｓ５５で、ページピークカウンター値でのピーク領域は、ピークの立ち上がりと立ち下がりとの間の値であるピークのレンジの画素値にて、入力画像５０に対する画素のパーセンテージで正規化されてもよい。実施形態によっては、ピークが含んでいる画素が少なすぎる場合、ピーク発生に対応する領域を有意であるとみなさなくてもよい。実施形態によっては、ページピークヒストグラムでのピークの発生の領域は、画像特性に対応していてもよい。これらの画像特性は、限定はされないが、入力画像５０における均一色の領域での色、入力画像５０における均一輝度値の領域での輝度、入力画像５０における大きな文字領域の色、入力画像５０における大きな文字領域の輝度、であってもよい。
【００７６】
図６では、デジタル画像での領域を分離するのに利用される実施形態を示している。入力画像が、重複しない画像区分に分離される（Ｓ６１）。
【００７７】
画像構成と区分の形状は、上記した実施形態のようになっていてもよい。
【００７８】
図６で示す実施形態では、Ｓ６１で入力画像６０が重複しない区分に分離された後、区分ヒストグラムが形成され（Ｓ６２）、区分ヒストグラムは、画像区分毎に、あるいはいくつか画像区分の組み毎に、形成される。画像区分が入力画像６０の短冊状区分である場合、区分ヒストグラムは、短冊ヒストグラムとして解釈される。また、画像区分が入力画像６０のブロックである場合、区分ヒストグラムは、ブロックヒストグラムとして解釈される。
【００７９】
図６で示す実施形態では、Ｓ６２で作成される区分ヒストグラムは、一次元ヒストグラムであってもよい。区分ヒストグラムでの各区間は、対応画像区分で発生する、区間により表される特性を有する画素の、画素数を示すものであってもよい。入力画像６０が輝度画像である場合、ヒストグラム区間は輝度値に対応していてもよい。そしてこの場合、特定の画像区分のヒストグラムは、その画像区分である輝度値が発生する回数を反映する。図６で示される他の実施形態では、Ｓ６２で作成される区分ヒストグラムは、多次元ヒストグラムであってもよい。この次元は、多次元の入力画像６０の次元のいくつかの組み合わせに対応している。
【００８０】
次に、各区分ヒストグラムでの特徴発生が特定され（Ｓ６３）、そして、区分ヒストグラムからの特徴情報が、集計され、集計特徴情報が形成される（Ｓ６４）。次に、有意値が、集計特徴情報に割り当てられる（Ｓ６５）。実施形態によっては、画像特性が、集計特徴情報から決定されてもよい。また、実施形態によっては、画像特性が、有意値と関連している集計特徴情報から、決定されてもよい。
【００８１】
図６で示す実施形態では、Ｓ６３で特定される特徴発生が、ヒストグラムでの、立ち上がりの区間と立ち下りの区間とで特定されてもよい。この立ち上がりの区間と立ち下りの区間との間に特徴が発生する。区間の分布領域（レンジ）は、特徴レンジ、あるいは、特徴の発生レンジとして、解釈されてもよい。Ｓ６４での特徴情報の集計は、実施形態によっては、ページ特徴カウンター値を含んでいてもよい。実施形態によっては、ページ特徴カウンター値は、ページ特徴ヒストグラムから形成されていてもよい。ページ特徴ヒストグラムは、区分ヒストグラムの区間に対応する区間を有していてもよい。ここで、ページ特徴ヒストグラムの区間数は、区間が区分ヒストグラムでの特徴の一部である場合には、増えてもよい。実施形態によっては、ページ特徴ヒストグラムは、区分ヒストグラムで発生する区間の数倍の数を反映してもよい。
【００８２】
図６で示す実施形態では、ページ特徴ヒストグラムでの特徴レンジに、有意値が割り当てられる（Ｓ６５）。ページ特徴ヒストグラムでの特徴レンジに対する有意値は、実施の形態によっては、特徴レンジに含まれるヒストグラム区間の中で発生する入力画像中の画素の主要数であってもよい。実施形態によっては、画素の主要数は、パーセンテージであってもよい。このパーセンテージは、区分ヒストグラムの集計によって形成されるページヒストグラムによって決定されてもよい。
【００８３】
図６で示す実施形態では、ピーク特徴ヒストグラムでの特徴がある特徴レンジは、その有意値によって修正されてもよい。実施形態によっては、ページ特徴ヒストグラムの特徴レンジの正規化を行ってもよい。また、実施形態によっては、特徴の発生が含んでいる画素が少なすぎる場合、その特徴の発生に対応する領域を有意であるとみなさなくてもよい。実施形態によっては、ページピークヒストグラムでの特徴の発生の領域は、画像特性に対応していてもよい。これらの画像特性は、限定はされないが、入力画像５０における均一色の領域での色、入力画像６０における均一輝度値の領域での輝度、入力画像６０における大きな文字領域の色、入力画像６０における大きな文字領域の輝度、であってもよい。
【００８４】
実施形態によっては、画像の領域マスクが形成される（Ｓ６６）。ページ特徴ヒストグラムでの各特徴の発生に関する立ち上がりおよび立ち下りの区間は、領域に含まれる画素値のレンジを示すように決定されてもよい。また、実施形態によっては、特徴発生に対応する領域が有意でないとみなされると、その有意でない領域に対しては領域マスクが形成されない。また、領域マスクは、マスクされた領域に属する値のレンジにある画素を伴う入力画像６０の二値化画像であってもよい。
【００８５】
また、実施形態によっては、画像における均一の色の領域を検出してもよい。ページ全体の下地（典型的にはスキャンされた書類が印刷される紙の色）は、時々変更され、強調処理された出力画像では再生されない。しかしながら、局所的背景領域は、強調処理され、それが出力画像で維持される。１つの画像でのページ全体の下地と局所背景との正確な検出は、圧縮プロセスにおいて欠くことができない。ページ全体の下地と局所背景とは、たいていの場合、デジタル画像において均一色の領域となる。図７に示す書類画像７０は、ページ全体の下地領域７２と、２つの局所背景領域７４，７６とを含んでいる。この２つの局所背景領域７４，７６は、互いに異なる色である。
【００８６】
図８に示す実施形態では、画像での均一の色を有する領域が識別される。入力画像８０は、輝度画像である。まず、入力画像８０が、短冊状区分に分割される（Ｓ８０）。そして、各短冊状区分について、短冊ヒストグラムを生成する（Ｓ８２）短冊ヒストグラムは、入力画像の輝度値のレンジに対応する区間を有している。短冊状ヒストグラムでの各区間は、短冊状の区分にて、区間が対応する輝度値の画素数を累積したものである。各短冊ヒストグラムについて、ピークを特定する（Ｓ８３）。各ピークの特定には、ピークについての立ち上がりヒストグラム区間と立ち下がりヒストグラム区間の決定を含んでいてもよい。ピークについての立ち上がりと立ち下りの区間は、ピーク情報を含んでいてもよい。
【００８７】
短冊ヒストグラムからのピーク情報は、ページピークカウンター値として集計される（Ｓ８４）。このページピークカウンター値は、ページピークヒストグラムから成っていてもよい。このピークページヒストグラムは、短冊ヒストグラムと同じ区間をもっていてもよい。ページピークヒストグラムでの各区間は、短冊ヒストグラムのピークとなっている区間の数の発生の頻度をカウントしてもよい。ページピークヒストグラムのピークは、輝度値に対応づけられていてもよい。この輝度値に対して、入力画像８０で同じ輝度の均一の領域がある。
【００８８】
ページピークヒストグラムの各ピークは、各ピークに割り当てられた有意値にて正規化されてもよい。この有意値は、ピークの立ち上がりの区間と立ち下がりの区間との間に含まれる輝度値を有する画素数（画像に含まれる全画素に対する割合）であってもよい。正規化されたピーク長が所定値以下となると、そのピークは考慮しなくてもよい。あるいは、全てのピークが有意であるとみなしてもよい。
【００８９】
二値化画像領域マスクは、ページピークヒストグラムの有意のピークに対応付けられており、入力画像８０と同じサイズの二値化画像を生成することで形成される（Ｓ８５）。二値化画像では、入力画像８０でのピークの立ち上がりの輝度値と立ち下がりの輝度値との包括的な間に落ち着く輝度値について、入力画像８０の画素と対応している画素は、マスクの一部として考慮される。二値化画像でのマスク画素は１の値、マスクでない画素は０の値をとる。あるいは、マスク画素は０の値、マスクでない画素は１の値をとる。
【００９０】
実施形態によっては、有意の領域の全てあるいはいくつかを特定する、単領域マスクが形成されてもよい。単領域マスクは、各索引が領域に対応づけられた索引付画像を含んでいてもよい。
【００９１】
図９は、本発明の一実施形態を示しており、画像９１は、前処理された画像であり、別の画像（入力画像）９０から抽出したものである。図９に示される実施形態では、前処理された画像９１は、画素値が入力画像９０の対応画素でのエッジの位置を表す画像であってもよい。区分ヒストグラムでの区間は、「エッジなし」のために保持されたヒストグラム区間にて、エッジ方向に対応する。この実施形態では、区分ヒストグラムのピークは、前処理された画像９１の画素に近似値で対応しており、この近似値は、同様に、入力画像９０の近似位置のエッジで発生する画素に、対応している。
【００９２】
前処理された画像は、例えば、エッジ検出、強度および方向性の両方の増幅、カラーあるいは発光飽和検出、あるいは、強調か再構築の技術、等のいくつかの画像処理技術によって処理された画像であってもよい。
【００９３】
本発明に係る実施形態では、重複しない複数の画像区分が用いられるのが好ましい。もちろん、重複する複数の画像区分が用いられてもかまわない。
【００９４】
本明細書でここまで使われてきた用語や表現は、発明を記述するためのものであり、発明を限定するものではない。また、少なくとも部分的にでも説明、記述した特徴の均等物を排除する意図を持たず、本発明の範囲は請求項によってのみ定義され限定されるものである。
【００９５】
つまり、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【００９６】
最後に、画像処理装置１００の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【００９７】
すなわち、画像処理装置１００は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像処理装置１００の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、画像処理装置１００に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【００９８】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【００９９】
また、画像処理装置１００を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、デジタル画像の領域分離のための方法、装置、システムに適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】区分ヒストグラムから特徴情報を集計する、本発明の実施形態の一例を示すものである。
【図２】複数の区分に分離された入力画像の一例を示す図である。
【図３】区分ヒストグラムの例を示す図である。
【図４】区分ヒストグラムの他の例を示す図である。
【図５】区分ヒストグラムから、ピーク情報を含む特徴情報を集計する、本発明の実施形態の一例を示すものである。
【図６】画像領域を識別するために区分ヒストグラムからピーク情報を集計し、さらに、識別された画像領域に対して画像マスクが生成される、本発明の実施形態の一例を示すものである。
【図７】ページ下地の領域と局所背景の領域とを含む画像を示す図である。
【図８】短冊ヒストグラムからピーク情報を集計する、本発明の実施形態の一例を示すものである。
【図９】入力画像の前処理と区分ヒストグラムからの集計とを含む、本発明の実施形態の一例を示すものである。
【図１０】（ａ）は、ページ下地の領域と局所背景の領域とを含む画像の別の例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）にて枠で囲んだ区分に対応する区分ヒストグラムを示す図であり、（ｃ）は、（ｂ）の区分ヒストグラムの特徴量であるピークを集計した図である。
【図１１】本発明の実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１００    画像処理装置
１０１    分離部（分離手段）
１０２    区分ヒストグラム作成部（区分ヒストグラム作成手段）
１０３    特徴量特定部（特徴量特定手段）
１０３ａ  ピーク検出部（ピーク検出手段）
１０４    特徴発生情報抽出部（特徴発生情報抽出手段）
１０４ａ  決定部（決定手段）
１０５    集計部（集計手段）
１０５ａ  ページ特徴カウンター
１０５ｂ  増幅部（増幅手段）
１０６    調整部（調整手段）
【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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【図１１】
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