(57)【要約】【課題】  濃度の異なる線分が混在する場合でも精度よく線分の交点を求めることができ、かつ低解像度の線画についても高精度に交点を求めることができる画像処理装置、画像処理手法、プログラムおよび記録媒体を提供することである。【解決手段】  画像の走査方向における濃度分布に、ガウス曲線を近似して、このガウス曲線のピーク値の座標から成る座標群を求め、この座標群から、最小２乗法を用いて線分をそれぞれ求め、求めた複数の線分の交点の座標を求めることによって、画像に含まれる線状部分の交差部を表す特徴量を求めることができる。濃度の異なる線状部分が混在する場合であっても、精度よく特徴量を抽出することが可能となり、前述した座標群から求められる線分は、画像の解像度に依存しないので、低解像度の画像からも高精度に交点の位置を求めることができる。【選択図】      図２
2007328467.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理装置であって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、前記予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、前記予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求める濃度分布算出手段と、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求める座標取得手段と、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求める線分抽出手段と、
前記第１および第２線分の交点の座標を求める交点座標取得手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
線画領域の濃度が背景領域の濃度よりも大きいとすべきとき、前記座標取得手段は、前記各ガウス曲線の極値の座標のうち、極値が予め定める値よりも大きくなる座標のみを前記第１および第２座標群に含めることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記座標取得手段は、前記第１および第２座標群に、前記各ガウス曲線の極値の座標のうち、半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標のみを含めることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記線分抽出手段は、前記予め定める値を、線状部分の色相に応じて異ならせることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
線画領域の濃度が背景領域の濃度よりも大きいとすべきとき、前記座標取得手段は、前記各ガウス曲線の極値の座標のうち、極値が予め定める値よりも大きくなる座標であって、かつ半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標のみを前記第１および第２座標群に含めることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
複数の線状領域が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理方法であって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求め、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求め、
前記第１および第２線分の交点の座標を求めることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、複数の線状領域が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理装置として機能させるプログラムであって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求める濃度分布算出手段と、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求める座標取得手段と、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求める線分抽出手段と、
前記第１および第２線分の交点の座標を求める交点座標取得手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、複数の線状領域が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理装置として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求める濃度分布算出手段と、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求める座標取得手段と、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求める線分抽出手段と、
前記第１および第２線分の交点の座標を求める交点座標取得手段としてコンピュータを機能させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識などに用いられる画像の特徴量を求める画像処理装置、画像処理手法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術の画像形成装置では、画像の特徴量として、画像に含まれる線状部分の交点を抽出している。画像に含まれる線状部分の交点を抽出するためには、各々の線状部分の位置および形状を精度よく求める必要がある。このため前記画像処理装置では、画像を２値化し、ノイズ除去処理を行った後に、線状部分を細線化して、細線化した線分を用いて、線状部分の交点の位置を求めている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３３４３０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前述した従来の技術では、まず画像を２値化してから、その後の処理を行うので、画像に濃度の異なる線状部分が混在すると、画像を２値化するための適切な閾値の選択が困難であり、２値化した画像に、濃度が不所望に低下する掠れが多く発生したり、ノイズである黒点が多くなったりして、細線化した線分から求められる線状部分の交点の位置は、画像の特徴量としては不適切となるおそれがある。
【０００５】
また従来の技術では、最終的に線状部分幅が１画素となり、座標の分解能が元画像の解像度に制限されるので、線状部分の交点の位置を精度よく求めるためには、元画像の解像度を高くしなければならないという問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、画像に含まれる線状部分の濃度が異なっていても、線状部分の交差部を表す特徴量を精度よく求めることができ、かつ低解像度の画像についても線状部分の交差部を表す特徴量を高精度を求めることができる画像処理装置、画像処理手法、プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理装置であって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、前記予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、前記予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求める濃度分布算出手段と、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求める座標取得手段と、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求める線分抽出手段と、
前記第１および第２線分の交点の座標を求める交点座標取得手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【０００８】
また本発明は、線画領域の濃度が背景領域の濃度よりも大きいとすべきとき、前記座標取得手段は、前記各ガウス曲線の極値の座標のうち、極値が予め定める値よりも大きくなる座標のみを前記第１および第２座標群に含めることを特徴とする。
【０００９】
また本発明は、前記座標取得手段は、前記第１および第２座標群に、前記各ガウス曲線の極値の座標のうち、半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標のみを含めることを特徴とする。
【００１０】
また本発明は、前記線分抽出手段は、前記予め定める値を、線状部分の色相に応じて異ならせることを特徴とする。
【００１１】
また本発明は、線画領域の濃度が背景領域の濃度よりも大きいとすべきとき、前記座標取得手段は、前記各ガウス曲線の極値の座標のうち、極値が予め定める値よりも大きくなる座標であって、かつ半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標のみを前記第１および第２座標群に含めることを特徴とする。
【００１２】
また本発明は、複数の線状領域が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理方法であって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求め、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求め、
前記第１および第２線分の交点の座標を求めることを特徴とする画像処理方法である。
【００１３】
また本発明は、コンピュータを、複数の線状領域が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理装置として機能させるプログラムであって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求める濃度分布算出手段と、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求める座標取得手段と、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求める線分抽出手段と、
前記第１および第２線分の交点の座標を求める交点座標取得手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラムである。
【００１４】
また本発明は、コンピュータを、複数の線状領域が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理する画像処理装置として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
予め定める第１走査方向に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第１走査方向に延びる直線上における濃度分布を求め、予め定める第１走査方向とは異なる予め定める第２走査方向に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、前記画像の、予め定める第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求める濃度分布算出手段と、
前記各濃度分布をガウス曲線に近似し、予め定める第１走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および予め定める第２走査方向の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求める座標取得手段と、
最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求める線分抽出手段と、
前記第１および第２線分の交点の座標を求める交点座標取得手段としてコンピュータを機能させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、濃度分布算出手段が求めた各濃度分布を、座標取得手段がガウス曲線に近似し、このガウス曲線の極値の座標から成る第１および第２座標群を求め、第１および第２座標群から、最小２乗法を用いて第１および第２線分をそれぞれ求め、交点位置取得手段によって第１および第２線分の交点の位置を求めることによって、複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像において、前記線状部分の交差部を表す特徴量を求めることができる。線状部分の交差部を表す特徴量を求めるために、画像を２値化する必要がないので、濃度の異なる線状部分が混在する画像であっても、精度よく線状部分の交差部を表す特徴量を抽出することが可能となる。第１および第２線分は、画像の解像度に依存しないので、低解像度の画像からであっても高精度で前記交差部を表す特徴量を求めることができる。
【００１６】
また本発明によれば、線画領域の濃度が背景領域の濃度よりも大きいとすべきとき、第１および第２座標群は、各ガウス曲線の極値の座標のうち、極値が予め定める値よりも大きくなる座標のみを含む。線画部分の一部に濃度が不所望に低下した部分が発生し、背景領域との濃度差が小さくなっている部分における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値は、線画部分に不所望な濃度の低下が発生していない場合における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値とは、異なる値となってしまい、このような値を用いて第１または第２線分を求めると、第１および第２線分の精度が劣化する原因となってしまう。これによって、たとえば読取装置によって同じ原稿を読み取って得られる画像を処理する場合であっても、読み取る原稿が掠れることによって線分領域の濃度が不所望に小さくなると、第１および第２線分の交点の座標が大きく異なってしまうおそれがある。このため予め定める値以下となる極値の座標を第１および第２座標群から除外することによって、第１および第２線分の精度を向上させることができ、したがって、第１および第２線分から求められる交点の座標によって表される線状領域の交差部を表す特徴量の信頼性を向上させることができる。
【００１７】
また本発明によれば、第１および第２座標群は、前記各ガウス関数の極値の座標のうち、半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標のみを含む。ノイズが多い部分における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値は、ガウス曲線の半値幅が大きくなるので、ノイズが少ないまたはノイズが発生していない場合における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値とは、異なる値となってしまい、このような値を用いて第１または第２線分を求めると、第１および第２線分の精度が劣化する原因となってしまう。これによって、たとえば読取装置によって同じ原稿を読み取って得られる画像を処理する場合であっても、読み取った画像にノイズが発生するか否かによって、第１および第２線分の交点の座標が大きく異なってしまうおそれがある。このため半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標を、第１および第２座標群から除外することによって、第１および第２線分の精度を向上させることができ、したがって、第１および第２線分から求められる交点の座標によって表される線状領域の交差部を表す特徴量の信頼性を向上させることができる。
【００１８】
本発明によれば、線分抽出手段が、前記予め定める値を、線状部分の色相に応じて異ならせる。色相が異なる、言い換えれば色の濃度の異なる線分が混在する場合には、それぞれの線分に応じて、予め定める値を異ならせることによって、各線状部分に適した処理を行うことができる。
【００１９】
本発明によれば、線画領域の濃度が背景領域の濃度よりも大きいとすべきとき、第１および第２座標群は、各ガウス関数の極値の座標のうち、極値が予め定める値よりも大きくなり、かつ半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標のみを含む。線画部分の一部に濃度が不所望に低下した部分が発生し、背景領域との濃度差が小さくなっている部分における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値は、線画部分に不所望な濃度の低下が発生していない場合における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値とは、異なる値となってしまい、このような値を用いて第１または第２線分を求めると、第１および第２線分の精度が劣化する原因となってしまう。これによって、たとえば読取装置によって同じ原稿を読み取って得られる画像を処理する場合であっても、読み取る原稿が掠れることによって線分領域の濃度が不所望に小さくなると、第１および第２線分の交点の座標が大きく異なってしまうおそれがある。またノイズが多い部分における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値は、ガウス曲線の半値幅が大きくなるので、ノイズが少ないまたはノイズが発生していない場合における走査方向の濃度分布をガウス曲線に近似して得られる極値とは、異なる値となってしまい、このような値を用いて第１または第２線分を求めると、第１および第２線分の精度が劣化する原因となってしまう。これによって、たとえば読取装置によって同じ原稿を読み取って得られる画像を処理する場合であっても、読み取った画像にノイズが発生するか否かによって、第１および第２線分の交点の座標が大きく異なってしまうおそれがある。
【００２０】
このため予め定める値以下となる極値の座標を第１および第２座標群から除外し、かつ半値幅が予め定める値よりも小さいガウス曲線から求めた座標を、第１および第２座標群から除外することによって、第１および第２線分の精度を向上させることができ、したがって、第１および第２線分から求められる交点の座標によって表される線状領域の交差部を表す特徴量の信頼性を向上させることができる。
【００２１】
本発明によれば、求めた各濃度分布をガウス曲線に近似し、このガウス曲線の極値の座標から成る第１および第２座標群を求め、第１および第２座標群から、最小２乗法を用いて第１および第２線分をそれぞれ求め、第１および第２線分の交点の位置を求めることによって、複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像において、前記線状部分の交差部を表す特徴量を求めることができる。線状部分の交差部を表す特徴量を求めるために、画像を２値化する必要がないので、濃度の異なる線状部分が混在する画像であっても、精度よく線状部分の交差部を表す特徴量を抽出することが可能となる。第１および第２線分は、画像の解像度に依存しないので、低解像度の画像からであっても高精度で前記交差部を表す特徴量を求めることができる。
【００２２】
また本発明によれば、コンピュータを、前述した画像処理装置として機能させることができ、濃度分布算出手段が求めた各濃度分布を、座標取得手段がガウス曲線に近似し、このガウス曲線の極値の座標から成る第１および第２座標群を求め、第１および第２座標群から、最小２乗法を用いて第１および第２線分をそれぞれ求め、交点位置取得手段によって第１および第２線分の交点の位置を求めることによって、複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像において、前記線状部分の交差部を表す特徴量を求めることができる。線状部分の交差部を表す特徴量を求めるために、画像を２値化する必要がないので、濃度の異なる線状部分が混在する画像であっても、精度よく線状部分の交差部を表す特徴量を抽出することが可能となる。第１および第２線分は、画像の解像度に依存しないので、低解像度の画像からであっても高精度で前記交差部を表す特徴量を求めることができる。
【００２３】
また本発明によれば、コンピュータにプログラムを読み取らせることによって、コンピュータを、前述した画像処理装置として機能させることができ、濃度分布算出手段が求めた各濃度分布を、座標取得手段がガウス曲線に近似し、このガウス曲線の極値の座標から成る第１および第２座標群を求め、第１および第２座標群から、最小２乗法を用いて第１および第２線分をそれぞれ求め、交点位置取得手段によって第１および第２線分の交点の位置を求めることによって、複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像において、前記線状部分の交差部を表す特徴量を求めることができる。線状部分の交差部を表す特徴量を求めるために、画像を２値化する必要がないので、濃度の異なる線状部分が混在する画像であっても、精度よく線状部分の交差部を表す特徴量を抽出することが可能となる。第１および第２線分は、画像の解像度に依存しないので、低解像度の画像からであっても高精度で前記交差部を表す特徴量を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図１は、本発明の実施の一形態の画像処理装置１の構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とを含む画像を処理して、線状部分の交差部を表す特徴量を取得する。前記交差部を表す特徴量は、線状部分の交点である。画像処理装置１は、前記画像を画像データとして取り扱う。前記画像は、たとえば文字画像であって、線状領域は、文字の一部分を表し、背景領域は、文字の背景となる部分を表す。
【００２５】
画像処理装置１は、入力部２と、演算処理部３と、出力部４とを含んで構成される。入力部２は、処理すべき画像データを演算処理部３に入力する。入力部２は、原稿を読み取る読取装置５および画像データを格納する記録媒体６を含んで構成される。読取装置５は、たとえばスキャナ装置によって実現されるが、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラなどによって実現されてもよい。記録媒体６は、フラッシュＲＯＭ（Read Only Memory
）などの不揮発性記録媒体によって実現される。記録媒体６には、読取装置５によって読み取られた画像データが格納されてもよいし、たとえば入力部２に通信装置を備え、通信装置を介して、たとえばＬＡＮ（Local Area Network）またはインターネットなどを介して他の通信装置から取得した画像データが格納されてもよい。
【００２６】
演算処理部３は、入力部２および出力部４と電気的に接続され、入力部２によって入力される画像データに、本発明の実施の一形態の画像処理方法の画像処理を行って出力部４に出力する。演算処理部３は、演算を行う中央処理装置（Central Processing Unit：略称ＣＰＵ）７と、中央処理装置７を制御する制御部８と、制御部８が中央処理装置７を制御するための制御プログラム、および演算処理部３を濃度分布算出手段、座標取得手段、線分抽出手段および交点位置取得手段として機能させるための画像処理プログラムを格納するプログラム格納部９とを含んで構成される。
【００２７】
濃度分布算出手段は、予め定める第１走査方向Ａ１（以下、第１走査方向Ａ１という）に垂直な第１副走査方向に複数回走査して、画像の、第１走査方向Ａ１に延びる直線上における濃度分布を求める。また濃度分布算出手段は、予め定める第１走査方向Ａ１とは異なる予め定める第２走査方向Ａ２（以下、第２走査方向Ａ２という）に垂直な第２副走査方向に複数回走査して、画像の、第２走査方向に延びる直線上における濃度分布を求める。
【００２８】
座標取得手段は、濃度分布算出手段が求めた各濃度分布をガウス曲線に近似し、第１走査方向Ａ１の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第１座標群、および第２走査方向Ａ２の各濃度分布を近似したガウス曲線の極値の座標から成る第２座標群を求める。
【００２９】
線分抽出手段は、最小２乗法を用いて前記第１座標群から直線状の第１線分を求め、前記第２座標群から直線状の第２線分を求める。
【００３０】
交点位置取得手段は、前記第１および第２線分の交点の位置を求める。
濃度分布算出手段、座標取得手段、線分抽出手段および交点位置取得手段については、後述する図２に示すフローチャートの説明で詳細に述べる。
【００３１】
演算処理部３は、交点位置取得手段によって求めた第１および第２線分の交点の座標を表す情報を、処理結果として出力部３に出力する。この第１および第２線分の交点の座標が、線状部分の交差部を表す特徴量である。
【００３２】
制御部８は、マイクロコンピュータによって実現され、たとえばＤＳＰ（Digital 
Signal Processor）によって実現される。プログラム格納部９は、ＲＯＭによって実現される。ＣＰＵ７、制御部８およびプログラム格納部９は、電気的に接続される。
【００３３】
演算処理部８は、データを記憶するデータ記憶部１３をさらに含んで構成される。データ記憶部１３は、ＲＡＭなどによって実現されるワークメモリであって、入力部２から入力した画像データ、中処理装置７によって処理された画像データの処理結果を表すデータ、画像処理において一時的に記憶させるべきデータを、一時的に記憶する。データ記憶部１２は、中央処理装置７によって制御される。
【００３４】
出力部４は、表示装置１１と、記録媒体１２とを含んで構成される。表示装置１１は、読取装置５によって読み取った画像データ、または記録媒体６に格納されている画像データを画像として表示したり、また演算処理部３から与えられる処理結果を表示したりすることができる。記録媒体１２は、前記処理結果を表すデータを格納する。記録媒体１２は、フラッシュＲＯＭなどの不揮発性記録媒体によって実現される。出力部４は、他の装置に処理結果を表すデータを出力してもよい。
【００３５】
画像処理装置１は、操作部１５をさらに含んで構成される。操作部１５は、所定の情報および指令を入力するためのキーボードおよびマウスを含んで実現される。利用者が操作部１５を操作することによって、制御部８に所定の情報および指令が与えられる。制御部８は、操作部から与えられる所定の情報および指令に基づいて、中央処理装置７およびプログラム格納部９を制御する。
【００３６】
画像処理装置１は、コンピュータが画像処理プログラムを実行処理し、コンピュータを濃度分布算出手段、座標取得手段、線分抽出手段および交点位置取得手段として機能させることによって実現される。
【００３７】
図２は、画像処理装置１における演算処理部３の動作処理を示すフローチャートである。演算処理部３は、操作部１５から画像処理を開始するための指令が与えられることによって、ステップｓ０からステップｓ１に移り、処理を開始する。
【００３８】
ステップｓ１では、入力部２から処理すべき画像データを読み込む。演算処理部３は、操作部１５からの指令に応じて、読取装置５または記録媒体６から画像データを入力する。演算処理部３は、読取装置５から画像データを読み込む場合には、読取装置で原稿を読み取ることによって生成された画像データを直接受け取る。また演算処理部３は、記録媒体６から画像データを読み込む場合には、記録媒体６に記憶されるファイル化された画像データを、ファイル単位で読み込む。記録媒体６に記憶される１つのファイルは、１枚の画像に対応する。記録媒体６は、複数のファイルを記憶することができ、演算処理部３は、記録媒体６から画像データを読み込む場合には、操作部１５から指定されたファイルを読み込む。演算処理部３は、読み込んだ画像データを、データ記憶部１３に記憶する。ステップｓ１が終了すると、ステップｓ２に移る。
【００３９】
ステップＳ２では、ステップｓ１で読込んだ画像データから処理対象とする処理領域を取り出す。処理領域は、複数の線状部分が１箇所で交わる線画領域と、背景領域とから成る。処理領域は、操作部１５からの指令に応じて定められてもよく、読み込んだ画像データに基づいて定められてもよい。処理領域を、操作部１５からの指令に応じて定める場合、演算処理部３は、ステップｓ１で読み込んだ画像データを画像として表示装置１１に表示させ、利用者が、操作部１５を用いて、表示装置１１に表示された画像の、所定の領域を指定する。処理領域を読み込んだ画像データに基づいて定める場合、たとえば、印字領域の端部を基点に領域を設定したり、処理済の領域における処理結果から算出、すなわち当初決まっている領域の位置を補正したりする方法が挙げられる。ステップｓ２が終了すると、ステップｓ３に移る。
【００４０】
ステップｓ３では、濃度分布を抽出するために走査する予め定める走査方向を選択する。ステップｓ２で指定された処理領域は矩形状となるように選ばれ、予め定める走査方向は、第１走査方向Ａ１と、第１走査方向Ａ１とは異なる第２走査方向Ａ２とを含む。第１走査方向Ａ１は、矩形状の処理領域の一対の周縁辺の延びる方向に平行である。ステップｓ３では、第１および第２走査方向Ａ２のうちの一方を選択し、本実施の形態では、第１走査方向Ａ１を選択する。本実施の形態では、第１走査方向Ａ１および第２走査方向Ａ２は、垂直に選ばれる。ステップｓ３が終了すると、ステップｓ４に移る。
【００４１】
ステップｓ４では、走査方向における画素列の位置を表すパラメータｎを初期値に設定し、すなわちｎ＝１に設定して、ステップｓ５に移る。
【００４２】
ステップｓ５では、選択されている走査方向に垂直な副走査方向においてｎ列目の画素群を選択する。ステップｓ５では、走査方向として第１走査方向Ａ１が選択されているときには、第１走査方向Ａ１に垂直な第１副走査方向においてｎ列目の画素群を選択し、走査方向として第２走査方向Ａ２が選択されているときには、第２走査方向Ａ２に垂直な第２副走査方向においてｎ列目の画素群を選択する。ステップｓ５が終了すると、ステップｓ６に移る。本実施の形態では、第２走査方向Ａ２は第１走査方向Ａ１に垂直であるので、第１副走査方向は第２走査方向Ａ２でもある。
【００４３】
ステップｓ６では、演算処理部３が濃度分布算出手段として機能して、ステップｓ２で指定された処理領域の画像（以下、処理対象画像という）において、第１走査方向Ａ１が選択されているときには、第１走査方向Ａ１に処理対象画像を走査して、処理対象画像の第１走査方向Ａ１に延びる直線上における濃度分布を求め、第２走査方向Ａ２が選択されているときには、第２走査方向Ａ２に処理対象画像を走査して、処理対象画像の第２走査方向Ａ２に延びる直線上における濃度分布を求める。すなわちステップｓ６では、ステップｓ５で選択された画素群の濃度分布を求める。本実施の形態の濃度分布は、走査方向における各画素の座標と、各画素の濃度値とによって表される。
【００４４】
画像データは、画像として表示したときにマトリクス状に配列される各画素の濃度を表す濃度データを含んで構成される。前記各画素は、赤（Ｒ）、青（Ｂ）および緑（Ｇ）によって表され、濃度データは、赤（Ｒ）、青（Ｂ）および緑（Ｇ）の各色の濃度を表す。各色の濃度の階調数は、たとえば２５６に選ばれ、濃度データが示す濃度値は、０から２５５までの整数で表される。ステップｓ６では、線画領域の濃度が、背景領域の濃度よりも低いネガ画像を処理する場合には、まず線画領域および背景領域の画素の濃度値を反転させてから、濃度分布を求める。線画領域の濃度が、背景領域の濃度よりも低か否かは、操作部１５から入力される指令に応じて判断する。線画領域の濃度が、背景領域の濃度よりも低い場合には、操作部１５によって予め指令情報を入力しておく。演算処理部３は、濃度値を反転させる場合には、赤（Ｒ）、青（Ｂ）および緑（Ｇ）の各色の反転した濃度値を、最大濃度から実際の濃度値を減算したものとする。ステップｓ６が終了すると、ステップｓ７に移る。
【００４５】
具体的にステップｓ６では、演算処理部３が、ステップｓ５で選択されたｎ列の画素群、各々の画素の座標と、濃度とを抽出する。各画素の座標は、第１走査方向Ａ１において第１走査方向Ａ１の最上流側の画素から下流側にｘ番目の画素の位置をｘとし、第１副走査方向において第１副走査方向の最上流側の画素から下流側にｙ番目の画素の位置をｙとして、（ｘ，ｙ）の２次元座標で表される。ステップｓ６が終了すると、ステップｓ７に移る。
【００４６】
ステップｓ７では、ステップｓ６で濃度が求められた各画素について、Ｒ、ＧおよびＢの各色の濃度を比較することによって、画像の色を推定する。プログラム格納部９には、たとえば２５６色（Ｒ）×２５６色（Ｇ）×２５６色（Ｂ）で表される各々の色、または予め定める数種類の色に対応させて、予め定める値が記憶されている。このように色毎に「予め定める値」を設定しておき、ステップｓ６で求められた１走査ライン分の画素群の濃度値から、画像の色を推定する。本実施の形態のように各画素がＲＧＢの３色系で表される場合は、ステップｓ７では、画像の色を、１走査ライン分の画素群に含まれる各画素のうち、最も濃度値の大きいものの色として推定する。また各画素が、ＲＧＢに加えて中間色のＭＣＹも含めた６色系で表される場合であれば、ステップｓ７では、画像の色を、６色のバランスから推定する。たとえば、ＲとＧの濃度値が大きくてＢが小さい場合は、色はYellowであると推定する。１走査ラインが、線状部分の一部を含む場合には、前記画像の色は、線状部分の色を表していると推定される。ステップｓ７では、推定された色に対応させてプログラム格納部９に格納される予め定める値を、濃度閾値Ｔ１として設定する。ステップｓ７が終了すると、ステップｓ８に移る。ステップｓ７の処理によって、線分の色相、すなわち線分の濃度に応じて、予め定める値である濃度閾値Ｔ１を異ならせることができる。これによって、画像に色の異なる複数の線状部分が含まれる場合であっても、後述する処理において、各線状部分に適した濃度閾値Ｔ１を設定することができる。
【００４７】
ステップｓ８では、演算処理部３が座標取得手段として機能して、前述したステップｓ８で求めた濃度分布をガウス曲線に近似する。ガウス曲線は正規分布を示し、本実施の形態では、各列の濃度分布は、１つのガウス曲線のみによって近似する。ガウス曲線は、式１に示すガウス関数によって表される。式１において、ｅは、自然数の対数の底を表し、χは、走査方向における画素の座標を表し、ｍは、平均値を表し、σは、標準偏差を表す。
【００４８】
【数１】
2007328467.tif 000003
【００４９】
前記濃度分布は、最小２乗法によってガウス曲線に近似する。前記濃度分布のガウス曲線への近似方法は、最小２乗法が適しているが、ガウス曲線に近似することができれば、他の方法であってもかまわない。ステップｓ８が終了すると、ステップｓ９に移る。
【００５０】
図３は、処理領域２０に囲まれる処理対象画像２１の一例を示す図である。処理対象画像２１は、複数の線状部分２３が１箇所で交わる線画領域２２と、背景領域２４とから成る。図３の処理対象画像２１には、ノイズの発生によって形成されたノイズ部２５および読取装置５によって原稿を読み取ったときに、濃度が低くなる掠れ現象によって発生する掠れ部２６とが形成されている。図３に示す背景領域２４のうちノイズ部２５を除く部分の濃度は、線画領域２２のうち掠れ部２６を除く部分およびノイズ部２５を除く部分の濃度よりも小さい。
【００５１】
図４〜図６は、処理対処画像２１の第１走査方向Ａ１に沿う直線上の濃度分布およびこの濃度分布を近似したガウス曲線を示すグラフであり、図４は、図３のＩＶ−ＩＶ線上の画素群の濃度分布２７ａおよびこの濃度分布２７ａを近似したガウス曲線２８ａを示すグラフであり、図５は、図３のＶ−Ｖ線上の画素群の濃度分布２７ｂおよびこの濃度分布２７ｂを近似したガウス曲線２８ｂを示すグラフであり、図６は、図３のＶＩ−ＶＩ線上の画素の濃度分布２７ｃおよびこの濃度分布２７ｃを近似したガウス曲線２８ｃを示すグラフである。図４から図６において、横軸は、走査方向における位置を表し、縦軸は、濃度を表す。また図４から図６において濃度分布は、棒グラフで表す。
【００５２】
図３のＶ−Ｖ線上の画素群は、線状部分２３に発生した掠れ部分２６の画素を含むので、図５に示す濃度分布では、線状部分２３に対応する位置の濃度が低くなっている。また図３のＶＩ−ＶＩ線上の画素群は、ノイズ部２５の画素を含むので、図６に示す濃度分布では、ノイズ部２５に対応する位置の濃度が高くなっている。
【００５３】
ステップｓ９では、ステップｓ８で求めたガウス曲線の極値（ピーク値）Ｐを求め、ガウス曲線において、求めたピーク値Ｐの半分の値（Ｐ／２）以上となる部分の幅（以下、半値幅という）Ｗを計算する。図４および図６においては、ピーク値Ｐの半分の値を「Ｐ／２」で示し、ガウス曲線において、このＰ／２を以上となる部分の幅を、半値幅Ｗとして示している。ガウス曲線が、Ｐ／２となる位置をそれぞれＸ１およびＸ２、かつＸ１＜Ｘ２としたときに、Ｗ＝Ｘ２−Ｘ１で与えられる。ステップｓ９が終了すると、ステップｓ１０に移る。
【００５４】
ステップｓ１０では、ステップｓ７で求めた濃度閾値と、ステップｓ９で求めたガウス曲線のピーク値Ｐとを比較し、ピーク値Ｐが濃度閾値Ｔ１よりも大きいか否かを判断する。ステップｓ１０において、ピーク値Ｐが濃度閾値Ｔ１を超えると判断すると、このステップｓ５で選択した画素群は、複数の線状部分２３の交点を見出すデータとして適当であるとして、ステップｓ１１に移り、ステップｓ１０において、ピーク値Ｐが濃度閾値Ｔ１以下であると判断すると、ステップｓ５で選択した画素群は、複数の線状部分２３の交点を見出すデータとしては不適当であるとして、ステップｓ１９に移る。ステップｓ１０が終了すると、ステップｓ１１に移る。
【００５５】
ステップｓ１１では、ステップｓ９で求めた半値幅Ｗと、予め定める幅閾値（以下、幅しきい値という）Ｔとを比較する。半値幅Ｗは、画像に含まれると想定される線状部分２３の幅の１倍〜３倍程度の値が望ましい。幅閾値Ｔ２は、Ｗ〜３×Ｗ程度に選ばれる。幅閾値Ｔ２は、操作部１５によって設定することができる。ステップｓ１１において、半値幅Ｗが予め定める幅閾値Ｔ２未満であると判断すると、ステップｓ５で選択した画素群は、複数の線状部分２３の交点を見出すデータとして適当であるとして、ステップｓ１２に移り、半値幅Ｗが予め定める幅閾値Ｔ２以上であると判断すると、複数の線状部分２３の交点を見出すデータとして不適当であるとして、ステップｓ１９に移る。
【００５６】
ステップｓ１２では、ステップｓ９で求めたピーク値Ｐの座標を、データ記憶部１３に記憶して、ステップｓ１３に移る。
【００５７】
ステップｓ１３では、第１および第２走査方向Ａ２のうち、選択されている走査方向に垂直な副走査方向において予め定める列について処理が終了したか否か、すなわち前記予め定める列について、ステップｓ６からステップｓ９までの処理を行い、ステップｓ１０およびステップｓ１１を満たすものについて、ガウス曲線のピーク値Ｐをデータ記憶部１２に記憶させたか否かを判断する。ステップｓ１３で、処理が終了したと判断すると、ステップｓ１４に移り、処理が終了していないと判断すると、ステップｓ１９に移る。予め定める列は、本実施の形態では、全ての列に選ばれる。予め定める列は、副走査方向に所定の間隔、たとえば副走査方向に相互に等しい間隔をあけた列であってもよく、この場合、所定の間隔は、たとえば２画素〜５画素程度に選ばれる。
【００５８】
ステップｓ１４では、演算処理部３が線分抽出手段として機能し、最小２乗法を用いて、データ記憶部１２に記憶される同じ走査方向に配列される画素群から求めたピーク値Ｐの座標群から線分を求め、すなわちピーク値Ｐの座標群を線分に近似して、ステップｓ１０に移る。ステップｓ１０では、第１走査方向Ａ１に配列される画素群の濃度分布に基づいて得られたピーク値Ｐの第１座標群を近似した線分を第１線分とし、第２走査方向Ａ２に配列される画素群の濃度分布に基づいて得られたピーク値Ｐの第２座標群を近似した線分を第２線分とする。
【００５９】
前述したステップｓ１０、ステップｓ１１またはステップｓ１３からステップｓ１９に移行すると、ステップｓ１９では、処理対象とする列を副走査方向にずらすために、ｎを、ｎ＋ｋ（ｋは、１以上５以下の自然数）に変更して、ステップｓ５に移る。これによって、ステップｓ５において、副走査方向のｎ＋ｋ列目の画素群が選択される。ステップｓ５〜ステップｓ１２の処理を繰り返すと、データ記憶部１３に、複数のピーク値の座標が記憶されることになる。
【００６０】
ステップｓ１４では、各ガウス曲線のピーク値Ｐの座標のうち、濃度値が濃度閾値Ｔ１を越える座標であって、かつ半値幅Ｗが幅閾値以下となるガウス関数から求めた座標のみが記憶されるので、ピーク値Ｐを求める画素群からは、各ガウス曲線のピーク値Ｐの座標のうち、濃度値が濃度閾値Ｔ１以下の座標、および半値幅Ｗが幅閾値を越えるガウス曲線から求めた座標は、除外される。
【００６１】
たとえば読取装置５によって読み取る原稿において線状部分２３が掠れていると、図５に示すＶ−Ｖ線上の画素群の濃度分布のように、線状部分２３の濃度値が低くなるので、濃度分布を近似したガウス関数のピーク値Ｐが、図４に示すＩＶ−ＩＶ線上の画素群の濃度分布の線状部分２３の濃度値と比較して低下する。このように線状部分２３における濃度が低下している場合には、濃度分布が正確に線状部分２３を捉えきれず、すなわち濃度分布が線状部分２３の位置を正確に表すことができず、ステップｓ１４においてピーク値Ｐから線分を近似する処理において、線分を近似する精度を劣化させる原因となり、後述するステップｓ１６における線状部分２３の交点の検出精度を劣化させることとなる。したがってステップｓ１０を設けて、各ガウス関数のピーク値Ｐの座標のうち、濃度値が濃度閾値Ｔ１以下となる座標を、ステップｓ１４において直線を求めるためのピーク値Ｐの座標群から除外することによって、線状部分２３の交差部を表す特徴量とされる第１および第２線分の交点の特徴量の信頼性の低下を防止することができ、処理対象画像２１の特徴量として求められる座標の信頼性を向上させることができる。また濃度閾値Ｔ１は、前述したように各線状部分の濃度によって異ならせることによって、複数の濃度の異なる線状部分の交点を求める場合であっても、前記特徴量として求められる座標の信頼性が向上する。
【００６２】
またたとえば読み取った画像データにノイズが発生すると、図６に示すＶＩ−ＶＩ線上の画素群の濃度分布のように、本来は濃度が低いはずの場所に、濃度が高くなるノイズ部２５が形成され、このようなノイズ部２５が発生すると濃度分布を近似するガウス曲線の裾野が広がって、半値幅Ｗが大きくなる。このようにノイズ部２５が発生した場合には、濃度分布が正確に線状部分２３を捕えきれず、すなわち濃度分布が線状部分２３の位置を正確に表すことができず、ステップｓ１４においてピーク値Ｐから線分を近似する処理において、線分を近似する精度を劣化させる原因となり、後述するステップｓ１６における線状部分２３の交点の検出精度を劣化させることとなる。したがってステップｓ１１を設けて、各ガウス曲線のピーク値Ｐの座標のうち、半値幅Ｗが幅閾値を越えるガウス曲線から求めた座標を、ステップｓ１４において直線を求めるためのピーク値Ｐの座標群から除外することによって、線状部分２３の交差部を表す特徴量とされる第１および第２線分の交点の特徴量の信頼性の低下を防止することができ、処理対象画像２１の特徴量として求められる座標の信頼性を向上させることができる。
【００６３】
図７は、最小２乗法を用いて、第１副走査方向に並ぶ複数のピーク値Ｐの座標群３２から求めた第１線分３１を示す図である。図３に示す処理対象画像２１について、ステップｓ３において第１走査方向Ａ１が選択されて、第１走査方向Ａ１についてステップｓ１４までの処理が終了すると、図７に示すような第１線分３１を求めることができる。第１線分３１は、第１走査方向Ａ１に並ぶ画素群３２の濃度分布から求めたガウス関数のピーク値Ｐが第１走査方向Ａ１に垂直な方向（第１副走査方向および第２走査方向Ａ２）に並んでおり、このピーク値Ｐの座標群３２に対して線分近似を行って得られる。ステップｓ１４で求めた線分を表す線分情報は、ステップｓ１４においてデータ記憶部１３に記憶される。ステップｓ１４が終了すると、ステップｓ１５に移る。
【００６４】
ステップｓ１５では、非平行な線分を複数見出したか否か、すなわちデータ記憶部１３に記憶されている線分を表す線分情報が、複数存在し、かつ線分情報が表す線分が非平行であるかを検出する。ステップｓ１５において、非平行な線分を複数見出したと判断すると、ステップｓ１６に移り、非平行な線分を複数見出していないと判断すると、ステップｓ２０に移る。
【００６５】
ステップｓ２０では、走査方向を変更して、ステップｓ４に移る。ステップｓ３で選択した走査方向が第１走査方向Ａ１であれば、ステップｓ２０では、走査方向を第１走査方向Ａ１に垂直な第２走査方向Ａ２に変更して、選択する。ステップｓ２０から、ステップｓ４に移った後、ステップｓ５〜ステップｓ１４までの処理を繰り返すことによって、データ記憶部１４に、非平行な線分を表す複数の線分情報が記憶されることになる。
【００６６】
ステップｓ１６では、演算処理部３が交点位置取得手段として機能し、ステップｓ１４で求められ、データ記憶部１３に記憶されている複数の線分情報の各線分の交点の座標すなわち交点の位置を計算して求める。ステップｓ１６で求めた各線分の交点の座標は、線状部分２３の交差部を表す特徴量である。ステップｓ１６で求められる座標は、有効数字が所定数の数で表されてもよく、最も近い整数に近似して表されてもよい、ステップｓ１６が終了すると、ステップｓ１７に移る。
【００６７】
図８は、最小２乗法を用いて、第１および第２副走査方向にそれぞれ並ぶ複数のピーク値Ｐの座標群３２，４２から求めた第１および第２線分３１，４１を示す図である。図３に示す画像２１について、ステップｓ３において第１走査方向Ａ１が選択されて、第１走査方向Ａ１についてステップｓ１４までの処理が終了すると、図８に示すように第１線分３１を求めることができ、ステップｓ２０において第２走査方向Ａ２が選択されて、第２走査方向Ａ２についてステップｓ１４までの処理が終了すると、図８に示すように第２線分３２を求めることができる。第１線分３１は、第１走査方向Ａ１に並ぶ画素群３２の濃度分布から求めたガウス曲線のピーク値Ｐが第１走査方向Ａ１に垂直な方向（第１副走査方向および第２走査方向Ａ２）に並んでおり、このピーク値Ｐの座標群３２に対して線分近似を行って得られる。第２線分４１は、第２走査方向Ａ２に並ぶ画素群４２の濃度分布から求めたガウス曲線のピーク値Ｐが第２走査方向Ａ２に垂直な方向（第２副走査方向および第１走査方向Ａ１）に並んでおり、このピーク値Ｐの座標群４２に対して線分近似を行って得られる。演算処理部３は、第１線分３１と第２線分４１との交点５１が、線状部分２３の交点として検出する。
【００６８】
ステップｓ１７では、ステップｓ１６で求めた交点の座標を出力部４に出力させて、ステップ１８に移り、処理動作を終了する。
【００６９】
以上のように画像処理装置１によれば、前述したように非平行な第１および第２線分３１，４１を求め、これら線分の交点５１の位置を求めることによって、処理対象画像２１に含まれる複数の線状部分２３の交点の位置を求めることができる。画像処理装置１では、画像２１を２値化することなく線状部分２３の交点を求めることができ、処理対象画像２１を２値化する必要がないので、濃度の異なる線状部分２３が混在して、濃度の異なる線状部分２３が交わって線画領域２２が形成される場合であっても、線状部分２３が単一濃度である場合と同様に、線状部分２３の交差部の特徴量を求めることができる。また交点の位置を求めるための線分３１，４１は、濃度分布をガウス曲線で近似して、ガウス曲線のピーク値Ｐの画素群を近似して得られるので、処理対象画像２１の解像度に依存せず、これによって低解像度の線画からも高精度に線状部分２３の交点の位置を求めることができる。
【００７０】
画像を画像データとして取込む際に、読取装置５の読取感度が低い場合には、画像データの濃度が全体的に低くなり、掠れ現象を引き起こし、すなわち画像データに不所望に濃度が低くなる部分（掠れ部分２６）が発生する場合がある。画像処理装置１では、求めたガウス曲線のピーク値Ｐが、濃度閾値と比較して小さい場合には、このピーク値Ｐを、前述したステップｓ１４で線分を抽出する候補となる画素群から除外するので、掠れ部分２６の多い画像データであっても、掠れ部分２６の存在しない画像データの場合とほぼ同じ特徴量を得ることができる。
【００７１】
また画像を画像データとして取込む際に、読取装置５の読取感度が高い場合は、画像データの濃度が全体的に高くなり、ノイズを拾いやすくなり、すなわち画像データに不所望に濃度が高くなる部分（ノイズ部２５）が発生する。画像処理装置１では、前述した各ラインの濃度分布から求められるガウス曲線の半値幅が、幅閾値を超えて大きくなる場合は、この半値幅が幅閾値を超えるガウス曲線の極値を、線分を抽出する候補となる画素群から除外するので、ノイズ部２５の多い画像データであっても、ノイズ部２５の存在しない画像データの場合とほぼ同じ特徴量を得ることができる。
【００７２】
したがって画像処理装置１は、濃度の異なる線状部分が混在する画像データ、ならびにノイズ部および掠れ部などを多く含む画質の劣化した画像データからでも、精度よく、線状部分の交差部の特徴量となる座標を抽出することが可能となる。
【００７３】
画像処理装置１は、たとえば画像に含まれる文字の識別または照合に用いられる。画像処理装置１によって求めた線分の交点の座標である特徴量と、予め定める文字を含む画像における線分の交点の座標である特徴量とを比較することによって、読み取った画像の文字を識別したり、照合したりすることができる。画像処理装置１が求める線状部分の交差部を表す特徴量は、読取装置５の読取感度のばらつきなどによって生じる読取条件の相違による影響を受けにくく、すなわち読取装置５によって原稿を読み取るときに生じる掠れ部およびノイズ部によって前記特徴量の変動を極めて小さくすることができる。したがって、文字認識および文字照合における誤認識を低減させて、認識率を向上させることができるようになる。たとえば、本来一定幅に収まるべき文字が、印字すべき領域からはみ出したり、ノイズを含んだりするのは、読取装置５によって読み取る画像を形成した印字装置において、文字を記録媒体に印字したときに、インクおよびトナーの着地箇所のばらつきに起因していると考えられる。このような、インクおよびトナーの着地箇所のばらつき（自然界の分布）は標準分布と呼ばれ、すなわちガウス分布と呼ばれる分布となっている。したがって、このようなインクおよびトナーの着地箇所がばらついているような画像に含まれる文字の特徴量を抽出するために、前述したようにガウス曲線を用いることによって、抽出した特徴量の信頼性を高めることができる。
【００７４】
本発明の他の実施の形態では、前述した実施の形態の画像処理装置１と同様な構成であって、図３に示すフローチャートのステップｓ１０およびステップｓ１１のうちいずれか一方のみが処理工程として含まれる構成としてもよい。この場合であっても、ステップｓ１０およびステップｓ１１のうち、ステップｓ１０のみを含む場合では、線状部分２３に掠れ部２６が発生することによって前述した交点の検出精度が劣化することを防ぐことができ、ステップｓ１１のみを含む場合では、ノイズ部２５が発生することによって前述した交点の検出精度が劣化することを防止することができ、精度よく、線状部分の交差部の特徴量となる座標を抽出することが可能となる。
【００７５】
本発明の実施の一形態のコンピュータ読取可能な記録媒体は、コンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、前述した図２のフローチャートに示す画像処理方法である画像処理の手順を実行処理するための前述した画像処理プログラムを記憶させてもよい。この場合、画像処理プログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。記録媒体としては、コンピュータまたはマイクロコンピュータによって処理を行うために、たとえば磁気ディスク、光ディスクおよび半導体メモリなどの不揮発性記録媒体が挙げられる。前述した記録媒体に記録された画像処理プログラムは、コンピュータに備えられるプログラム読取り装置によって読取られ、読取られた画像処理プログラムによって前述した画像処理が実行処理される。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施の一形態の画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置１における演算処理部３の動作処理を示すフローチャートである。
【図３】処理領域２０の画像２１の一例を示す図である。
【図４】図３のＩＶ−ＩＶ線上の画素群の濃度分布２７ａおよびこの濃度分布２７ａを近似したガウス曲線２８ａを示すグラフである。
【図５】図３のＶ−Ｖ線上の画素群の濃度分布２７ｂおよびこの濃度分布２７ｂを近似したガウス曲線２８ｂを示すグラフである。
【図６】図３のＶＩ−ＶＩ線上の画素の濃度分布２７ｃおよびこの濃度分布２７ｃを近似したガウス曲線２８ｃを示すグラフである。
【図７】最小２乗法を用いて、第１副走査方向に並ぶ複数のピーク値Ｐの座標群３２から求めた第１線分３１を示す図である。
【図８】最小２乗法を用いて、第１および第２副走査方向に並ぶ複数のピーク値Ｐの座標群３２，４２から求めた第１および第２線分３１，４１を示す図である。
【符号の説明】
【００７７】
１  画像処理装置
２  入力部
３  演算処理部
４  出力部
【図１】
2007328467.tif 000004
【図２】
2007328467.tif 000005
【図３】
2007328467.tif 000006
【図４】
2007328467.tif 000007
【図５】
2007328467.tif 000008
【図６】
2007328467.tif 000009
【図７】
2007328467.tif 000010
【図８】
2007328467.tif 000011