(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した画像データにおける色成分の出現頻度を基に該画像データに含まれる所定個の色成分を抽出する色抽出手段と、
前記色抽出手段が抽出した所定個の色成分に関する色情報を保持記憶する記憶手段と、
前記取得手段が取得した画像データと前記記憶手段が保持記憶している色情報との間における色空間上の距離を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出結果を基に前記記憶手段が保持記憶している色情報により特定される色成分についてのみ前記取得手段が取得した画像データからの線分抽出を行う線分抽出手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記線分抽出手段による線分抽出結果の中から、文字要素を構成しない抽出結果を削除する除去手段を備え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】
前記記憶手段に複数の色成分に関する色情報が保持記憶されている場合に、前記線分抽出手段が前記複数の色成分について線分抽出を行うと、該線分抽出によって得られる前記複数の色成分についての線分抽出結果を合成する合成手段を備えることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記線分抽出手段は、前記検出手段による検出結果を基に前記取得手段が取得した画像データを二値化することによって線分抽出を行うものであることを特徴とする請求項１，２または３記載の画像処理装置。
【請求項５】
画像データ中から文字要素を構成する線分データを抽出するための画像処理方法であって、
線分データを抽出すべき画像データにおける色成分の出現頻度を基に該画像データに含まれる所定個の色成分を抽出し、
抽出した所定個の色成分に関する色情報を保持記憶しておき、
線分データを抽出すべき画像データを取得すると該画像データと前記色情報との間における色空間上の距離を検出し、
検出した色空間上の距離に基づいて前記色情報により特定される色成分に係る線分データのみを取得した画像データ中から抽出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
線分データの抽出後、当該線分データの中から文字要素を構成しない線分データを削除することを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
【請求項７】
複数の色成分に関する色情報を保持記憶している場合に、前記複数の色成分に係る線分データを抽出すると、抽出した各線分データを合成することを特徴とする請求項５または６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記画像データと前記色情報との間における色空間上の距離を検出すると、検出した色空間上の距離を基に前記抽出対象となる画像データを二値化することにより、当該画像データからの線分データの抽出を行うことを特徴とする請求項５，６または７記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字要素を含んだカラー文書画像データ中から、文字要素、さらに詳しくは文字要素を構成する線分データを抽出する画像処理装置および画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、文書画像データ中からの線分抽出を行う画像処理装置としては、以下に述べるような方法を用いたものが広く知られている。例えば、文書画像データ全面の濃度情報に基づいて二値化処理のための単一のしきい値を決定し、その単一のしきい値を用いて高濃度画素（文字要素）と低濃度画素（非文字要素、背景要素等）を分離することで、線分抽出を行うものがある。また、文書画像データを局所ブロックに分割し各ブロック毎の濃度情報に基づいて二値画像を生成する方法を用いたものや、文書画像データを文字要素の存在する領域と写真等の絵柄が存在する領域とに分割した後に文字要素の存在する領域に対して二値化処理のためのしきい値を設定して二値画像を生成する方法を用いたもの等もある。さらに、カラー文書画像データに対しては、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の原色成分から明るさを表す明度信号を生成し、それに対して上記の各処理と同様な方法で対応するものも存在する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、近年ではコンピュータや画像入出力機器およびそれらに用いられる文書処理ソフトウェア等の文書作成環境の変化・進歩に伴って、処理の対象となる文書画像が従来に比べて非常に多様化・複雑化しているため、上述した従来の画像処理装置および画像処置方法では対応することができずに、結果として線分抽出を的確に行えないおそれがある。
【０００４】
例えば、図１７は、昨今の文書作成環境にて作成される文書画像の一例を示したものである。
従来の画像処理装置および画像処置方法では、図中▲１▼に示すような白背景上の黒文字を構成する線分を主たる抽出対象としている。そのため、図中▲２▼に示すような白背景上の色文字を構成する線分や、図中▲３▼に示すような背景色を有する文字を構成する線分については、白背景上の黒文字の場合と同等の精度で抽出することが困難である。これに対しては、しきい値等のパラメータ設定を変更して、色文字を構成する線分等であっても文字要素と非文字要素との判定時に抽出すべき線分と判定され易くするといった対策も考えられるが、かかる場合には文字ではない要素も誤って文字として抽出してしまう可能性が高くなる。例えば、図中▲４▼に示すような絵柄要素を有する文書については、絵柄要素中のエッジ成分に起因して、その絵柄について文字を構成する線分と判定してしまう誤検出が多く発生する可能性がある。また、この他にも、図中▲５▼に示すような文字背景が一様でない領域や、▲６▼のように色背景上に色文字が存在する領域、あるいは▲７▼のように文字と背景の明暗が反転しているような領域では、さらに線分抽出が困難になってくる。
【０００５】
そこで、本発明は、上述したような多様化・複雑化した文書画像データであってもこれに対応することができ、その文書画像データから文字要素を構成する線分データの抽出を的確に行うことのできる画像処理装置および画像処置方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために案出された画像処理装置で、画像データを取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像データにおける色成分の出現頻度を基に該画像データに含まれる所定個の色成分を抽出する色抽出手段と、前記色抽出手段が抽出した所定個の色成分に関する色情報を保持記憶する記憶手段と、前記取得手段が取得した画像データと前記記憶手段が保持記憶している色情報との間における色空間上の距離を検出する検出手段と、前記検出手段による検出結果を基に前記記憶手段が保持記憶している色情報により特定される色成分についてのみ前記取得手段が取得した画像データからの線分抽出を行う線分抽出手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００７】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された画像処理方法で、画像データ中から文字要素を構成する線分データを抽出するための画像処理方法であって、線分データを抽出すべき画像データにおける色成分の出現頻度を基に該画像データに含まれる所定個の色成分を抽出し、抽出した所定個の色成分に関する色情報を保持記憶しておき、線分データを抽出すべき画像データを取得すると該画像データと前記色情報との間における色空間上の距離を検出し、検出した色空間上の距離に基づいて前記色情報により特定される色成分に係る線分データのみを取得した画像データ中から抽出することを特徴とする。
【０００８】
既述のように多様化かつ複雑化してきた文書画像ではあるが、数十〜数百万もの色を使用するのは文書中の背景画像や装飾等の絵柄要素であって、文書中の主たる情報である文字や罫線等の線分に使用される色は一般に３〜４色程度である。また、線分に使用される色自体も「黒」、「赤」、「白（反転）」、「濃紺」といったように概ね定まっているのが実情である。
このことから、上記構成の画像処理装置および上記手順による画像処理方法では、色成分の出現頻度を基に抽出した所定個の色成分に関する色情報を保持記憶しておき、線分データを抽出すべき画像データを取得すると、保持記憶している色情報により特定される色成分に係る線分データのみを、取得した画像データから抽出するようになっている。そのため、文書画像中の文字要素に使用される色情報を保持記憶しておけば、その文書画像中に多くの色成分が含まれていても、文字要素に使用される色成分に係る線分データのみを抽出することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づき本発明に係る画像処理装置および画像処理方法について説明する。
【００１０】
〔第１の実施の形態〕
図１は、本発明の第１の実施の形態における画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
図例のように、本実施形態における画像処理装置は、画像入力部１１と、色情報記憶部１２と、操作部１３と、画像処理部１４と、文字画像蓄積部１５と、これらの各部を互いに結ぶバス１６と、を備えている。
【００１１】
画像入力部１１は、画像処理装置の外部より、複数の画素データからなる画像データを取得するものである。具体的には、例えばフラットベッドスキャナのように、原稿画像を光学的に読み取って、その原稿画像からＲ，Ｇ，Ｂの各原色成分で表現されるデジタルカラー画像データを取得するものである。ただし、画像入力部１１は、例えば画像処理装置に接続するネットワーク等を通じて外部から画像データを取得するものであってもよい。
なお、画像入力部１１が取得する画像データは、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれ８ビット／画素の階調数で、４００画素／インチの解像度を有しているものとする。
【００１２】
色情報記憶部１２は、所定の色成分に関する色情報、さらに詳しくは文字抽出の対象色となる色成分に関する色情報を保持記憶するものである。この色情報記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory) 等の半導体メモリによって構成しても、あるいはＨＤＤ（Hard Disk Drive)等の補助記憶装置によって構成してもよい。
【００１３】
操作部１３は、画像処理装置全体の動作を制御するための操作が行われるもので、画像処理装置のユーザ等が操作するタッチパネルやスイッチ等からなるものである。この操作部１３で行われる操作としては、色情報記憶部１２に保持記憶させる色情報の設定および入力がある。
【００１４】
画像処理部１４は、画像入力部１１が取得したデジタルカラー画像データに対して、文字要素の抽出処理を行うものである。そのために、画像処理部１４は、線分画素抽出部１４ａと、不要画素除去部１４ｂと、画像合成部１４ｃと、ワークメモリ１４ｄと、から構成されている。
【００１５】
線分画素抽出部１４ａは、画像入力部１１が取得したデジタルカラー画像データ中から、所定の色成分に係る線分データ、詳しくは所定の色成分を有した線分画像を構成する画素データを抽出するものである。所定の色成分には、色情報記憶部１２に保持記憶されている色情報によって特定されるものが該当する。なお、色情報記憶部１２内に複数の色成分に関する色情報が保持記憶されていれば、線分画素抽出部１４ａは、各色成分毎に線分データの抽出を行うようになっている。
【００１６】
不要画素除去部１４ｂは、線分画素抽出部１４ａで抽出された線分データの中から、文字要素を構成しないと判断されるデータ、例えば誤って抽出されるエッジ画素データやノイズデータなどを除去するものである。なお、不要画素除去部１４ｂも、線分画素抽出部１４ａと同様に、各色成分毎に不要データの除去を行うようになっている。
【００１７】
画像合成部１４ｃは、線分画素抽出部１４ａによる各色成分毎の線分データの抽出結果および不要画素除去部１４ｂによる各色成分毎の不要データの除去結果を合成して、画像処理部１４からの最終的な出力形態となる画像データ、すなわち画像入力部１１で取得した中に含まれる文字要素に相当する画像データを生成するものである。
【００１８】
ワークメモリ１４ｄは、これら線分画素抽出部１４ａ、不要画素除去部１４ｂおよび画像合成部１４ｃが処理動作を行う際のワークメモリまたはバッファメモリとして用いられるものである。
なお、ワークメモリ１４ｄはＲＡＭ等の半導体メモリによって構成されるものであるが、線分画素抽出部１４ａ、不要画素除去部１４ｂおよび画像合成部１４ｃは、所定プログラムを実行するマイクロコンピュータ等によりソフトウエア的に構成しても、あるいは所定機能を有した電子回路等によりハードウエア的に構成してもよい。
【００１９】
また、文字画像蓄積部１５は、画像処理部１４での処理結果である文字要素に相当する画像データを記憶蓄積するものである。そのために、文字画像蓄積部１５は、ＲＡＭ等の半導体メモリまたはＨＤＤ等の補助記憶装置によって構成されている。
【００２０】
ここで、以上のように構成された画像処理装置における処理動作の概要について説明する。図２は、本実施形態の画像処理装置での処理動作例、すなわち本実施形態の画像処理装置によって行われる画像処理方法の概要を示すフローチャートである。
【００２１】
図例のように、本実施形態の画像処理装置では、線分抽出処理に際し、先ずはじめに、抽出対象となる色成分の設定を行う（ステップ１０１、以下ステップをＳと略す）。このとき、抽出対象色は、色情報記憶部１２に予め保持記憶されているものであってもよいし、操作部１３から新たに指定入力したものであってもよい。図中では、Ｎ個の抽出対象色が既に指定され色情報記憶部１２内に保持記憶されている場合を例に挙げている。
【００２２】
抽出対象色が設定されると、次いで、画像入力部１１は、原稿画像に対する読み取りを行って、その原稿画像からＲ，Ｇ，Ｂの各原色成分で表現されるデジタルカラー画像データを取得する（Ｓ１０２）。ここで取得したカラー画像データは、画像処理部１４内のワークメモリ１４ｄに一旦保持される。
【００２３】
そして、画像処理部１４は、１〜Ｎ番目の抽出対象色のうち、先ず１番目の抽出対象色について線分抽出処理を開始する（Ｓ１０３）。すなわち、画像処理部１４では、ワークメモリ１４ｄ内のカラー画像データを読み出して、これを線分画素抽出部１４ａに入力する。また、このとき、線分画素抽出部１４ａには、１番目の抽出対象色に係る色情報が色情報記憶部１２からロードされる（Ｓ１０４）。これらにより、線分画素抽出部１４ａは、入力されたカラー画像データ中から１番目の抽出対象色の色成分を有する線分データを抽出し（Ｓ１０５）、その線分データを不要画素除去部１４ｂへ出力する。
【００２４】
不要画素除去部１４ｂでは、線分画素抽出部１４ａにて抽出された線分データを受け取って、その線分データの中から誤って抽出されたノイズ成分や非文字成分等についての画素データを除去する処理を行う（Ｓ１０６）。そして、その処理後の画像データをワークメモリ１４ｄへ出力して、ワークメモリ１４ｄ内に一旦保持記憶させる（Ｓ１０７）。
【００２５】
このようにして１番目の抽出対象色についての線分抽出処理が終了すると、次いで、画像処理部１４は、２番目以降の抽出対象色に対して（Ｓ１０８）、Ｎ番目の抽出対象色の線分抽出処理が終了するまで（Ｓ１０９）、同様の線分抽出処理を繰り返す（Ｓ１０５〜Ｓ１０９）。これにより、ワークメモリ１４ｄ内には、Ｎ個の抽出対象色全てについての抽出処理結果が保持記憶されることになる。
【００２６】
全ての抽出対象色に関する抽出処理が完了すると（Ｓ１０９）、画像処理部１４では、画像合成部１４ｃがワークメモリ１４ｄ内の全色分の抽出処理結果を取り出してこれらを合成する処理を行う（Ｓ１１０）。この処理によって得られる合成画像データ、すなわち画像処理部１４による抽出処理結果は、文字画像蓄積部１５に記憶蓄積された後、図示しない文字認識装置等へ送出され、その文字認識装置等での文字認識処理に供されることになる。
【００２７】
次に、上述した処理動作のうち、線分画素抽出部１４ａが行う特定色（１〜Ｎ番目の抽出対象色）についての線分抽出処理（図２におけるＳ１０５）について詳しく説明する。
図３は、線分画素抽出部１４ａが行う処理動作の概要を示すフローチャートである。なお、図中において、「Ｒ，Ｇ，Ｂ」は画像入力部１１で取得したデジタルカラー画像データの注目画素データ値を、「Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ」は色情報記憶部１２からロードされる抽出対象色の色情報値を、「ＯＵＴ」は線分画素抽出部１４ａによる抽出結果である２値化された画素データを表している。
【００２８】
図例のように、線分画素抽出部１４ａは、線分抽出処理を行うのにあたって、先ず、注目画素データ値Ｒ，Ｇ，Ｂと抽出対象色の色情報値Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉとの差分信号「ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ」を生成する（Ｓ２０１）。差分信号ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの生成は、以下の（１）〜（３）式を用いて行う。
【００２９】
【数１】
0003882427.tif 000002
【００３０】
【数２】
0003882427.tif 000003
【００３１】
【数３】
0003882427.tif 000004
【００３２】
差分信号ΔＲ，ΔＧ，ΔＢを生成すると、続いて、線分画素抽出部１４ａは、これらの差分信号ΔＲ，ΔＧ，ΔＢを用いて色検出信号「Ｄ」を生成する（Ｓ２０２）。色検出信号Ｄの生成は、以下の（４）式を用いて行う。
【００３３】
【数４】
0003882427.tif 000005
【００３４】
ここで算出される色検出信号Ｄは、注目画素データ値Ｒ，Ｇ，Ｂと抽出対象色の色情報値Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉとの間におけるＲＧＢ色空間上の距離を表すものである。すなわち、色検出信号Ｄは、ＲＧＢ色空間における各画素の有する色と抽出対象色との距離を示す信号に相当し、その値が大きくなるほど抽出対象色に近い色であることを表している。
【００３５】
なお、ここでは、注目画素データ値Ｒ，Ｇ，Ｂと抽出対象色の色情報値Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉとの間のユークリッド距離、すなわち差分信号ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの二乗和の平方根を色検出信号Ｄとして定義しているが、例えば差分信号ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの平均値など、２点間の隔たりの尺度となる演算でこれを代替することも可能であることはいうまでもない。
【００３６】
色検出信号Ｄを求めると、次いで、線分画素抽出部１４ａは、求めた色検出信号Ｄを基に線分抽出を行う。線分抽出は、周知の手法を用いて行えばよい。例えば、注目画素周辺で階調レベルの変化が急峻であり、かつ、注目画素の階調レベルが十分に高い場合に、その注目画素を線分要素とある判断することが考えられる。
【００３７】
具体的には、線分画素抽出部１４ａは、先ず、求めた色検出信号Ｄを用いて、色検出信号Ｄのエッジ特徴量「Ｄｅ」およびレベル特徴量「Ｄｌ」を算出する（Ｓ２０３，Ｓ２０４）。エッジ特徴量Ｄｅおよびレベル特徴量Ｄｌは、それぞれ以下の（５）式および（６）式のように定義される。
【００３８】
【数５】
0003882427.tif 000006
【００３９】
【数６】
0003882427.tif 000007
【００４０】
ここで、エッジ特徴量Ｄｅは、図４の注目画素近傍における画素配置の説明図に示すように、注目画素を「Ｄｊ，ｋ」とすると、注目画素周辺の５×５（主走査×副走査）画素の平均値と注目画素周辺の３×３（主走査×副走査）画素の平均との差分の絶対値に相当する。また、レベル特徴量Ｄｌは、注目画素周辺の３×３（主走査×副走査）画素の平均値に相当する。
なお、（５）式および（６）式中における「Ｍ」および「Ｎ」は、調整用のオフセットパラメータであり、画像処理装置の特性に応じて予め実験的に定められている定数である。
【００４１】
エッジ特徴量Ｄｅおよびレベル特徴量Ｄｌを求めると、次いで、線分画素抽出部１４ａは、これらエッジ特徴量Ｄｅおよびレベル特徴量Ｄｌを、それぞれ予め設定されているしきい値ＴＨｅ，ＴＨｌと比較する。そして、エッジ特徴量Ｄｅがしきい値ＴＨｅ以上であり、かつ、レベル特徴量Ｄｌしきい値ＴＨｌ以上であるか否かを判定する（Ｓ２０５）。
【００４２】
この判定の結果、Ｄｅ≧ＴＨｅかつＤｌ≧ＴＨｌであれば、線分画素抽出部１４ａは、注目画素Ｄｊ，ｋ周辺で階調レベルの変化が急峻であり、かつ、注目画素の階調レベルが十分に高いので、注目画素Ｄｊ，ｋが線分を構成する画素であると判断する。そして、注目画素データ値Ｒ，Ｇ，Ｂに対する出力画素データ値ＯＵＴをＯＮとする（Ｓ２０６）。その一方で、Ｄｅ≧ＴＨｅかつＤｌ≧ＴＨｌでない場合には、線分画素抽出部１４ａは、出力画素データ値ＯＵＴをＯＦＦとする（Ｓ２０７）。
【００４３】
このように、線分画素抽出部１４ａでは、画像入力部１１が取得したデジタルカラー画像データを構成する各画素データに対して、抽出対象色の色情報値Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉとの間の距離を表す色検出信号Ｄを基に二値化を行う。これにより、線分画素抽出部１４ａからは、抽出対象色の線分要素に該当する画素データ、すなわち抽出対象色の色成分に係る線分データが抽出され、不要画素除去部１４ｂに対して出力されることになる。
【００４４】
なお、ここでは、線分画素抽出部１４ａが比較的簡便な手法によって線分抽出を行う場合を例に挙げたが、本発明は特にこれに限定されるものではない。例えば、本願出願人が既にした特許出願（特願平１１−１６６６７６号）で提案しているように、所定の図形形状要素に相当する線分基本要素によりデジタルカラー画像データを走査することで、当該線分基本要素に対応する幅の線分を構成する画素データを抽出すれば、より高精度な線分抽出を行うことが可能となる。
【００４５】
次に、本実施形態の画像処理装置による処理動作のうち、不要画素除去部１４ｂが行う不要画素データの除去処理（図２におけるＳ１０６）について詳しく説明する。
図５および図６は、不要画素除去部１４ｂが行う処理動作の概要を示す説明図である。なお、図５中の矩形内は、線分画素抽出部１４ａから出力される二値化後の出力画素データＯＵＴをイメージ化した状態を表している。
【００４６】
不要画素除去部１４ｂが行う処理動作は、周知の文書構造認識／像域分離手法に基づくものである。先ず、不要画素除去部１４ｂは、図５（ａ）に示すように、二値化画像イメージに対し垂直方向および水平方向についての投影分布を作成し、頻度「０」の分布が最も長いポイントで領域を２分割する。さらに、不要画素除去部１４ｂは、図５（ｂ），（ｃ）に示すように、分割した２つの領域のそれぞれに対しても同様の領域分割処理を行う。そして、この処理を各領域が文書を構成する最小単位となるまで繰り返す。
【００４７】
その後、不要画素除去部１４ｂは、図６（ａ）に示すように、分割した各領域内で画素データ値がＯＮである部分について、その外接矩形を生成する。外接矩形を生成すると、不要画素除去部１４ｂは、各外接矩形について特徴量を算出し、その特徴量を基に、各外接矩形が文字要素に相当するものであるか、或いは網点領域や罫線など文字要素以外の文書構成要素や誤って抽出されたノイズ成分に相当するものであるかを判断する。ここで、特徴量としては、外接矩形の面積、縦横比、外接矩形内におけるデータ値がＯＮである部分の面積比、ＯＮ／ＯＦＦ反転回数等を用いることが考えられる。例えば、外接矩形の面積を用いた場合には、文字要素の大きさを表すポイント数を基準に、大きすぎるものや小さすぎるものを文字要素でないと判断する。これらの特徴量を用いた判断の結果、文字画素ではないと判断された外接矩形に属する画素データについては、不要画素除去部１４ｂが図６（ｂ）に示すようにその値をＯＮからＯＦＦに変換する。
【００４８】
そして、不要画素除去部１４ｂは、全ての外接矩形に対して処理を終了すると、その処理結果をワークメモリ１４ｄ内に保持記憶させる。このような不要画素データの除去処理を、不要画素除去部１４ｂがＮ個の抽出対象色すべてに対して実行することにより、ワークメモリ１４ｄ内には、Ｎ個の各抽出対象色について、当該抽出対象色に係る線分データのうち、文字要素を構成する線分データのみが保持記憶されることになる。
【００４９】
次に、本実施形態の画像処理装置による処理動作のうち、画像合成部１４ｃが行うＮ色分の抽出処理結果の合成処理（図２におけるＳ１１０）について詳しく説明する。
図７は、画像合成部１４ｃが行う処理動作の概要を示す説明図である。なお、図中では、簡単のため、Ｎ＝３で、「黒」、「白」、「赤」の３色が抽出対象色として設定されている場合の例を示す。
【００５０】
抽出対象色が「黒」、「白」、「赤」の３色である場合、線分画素抽出部１４ａによる線分抽出処理および不要画素除去部１４ｂによる不要画素データの除去処理が完了すると、ワークメモリ１４ｄ内には、図７中に▲１▼で示すような黒色成分に係る二値化線分データと、同じく▲２▼で示すような白色成分に係る二値化線分データと、同じく▲３▼で示すような赤色成分に係る二値化線分データとが、それぞれ個別に蓄積される。ここで、画像合成部１４ｃは、各色成分に係る二値化線分データ▲１▼，▲２▼，▲３▼をワークメモリ１４ｄ内から取り出し、これらに対する合成処理を行い、その合成処理結果を文字画像蓄積部１５に出力してそこに保存させる。
【００５１】
合成処理は、例えば、画像合成部１４ｃが各色成分に係る二値化線分データ▲１▼，▲２▼，▲３▼の論理和を取ることによって行い、これにより最終的な画像処理部１４による抽出処理結果、すなわち抽出対象色の文字要素を構成する二値画像データを得る（図７（ａ）参照）。
【００５２】
ただし、合成処理は、以下のように行ってもよい。
例えば、図７（ｂ）に示すように、各色成分に係る二値化線分データ▲１▼，▲２▼，▲３▼に、それぞれの色情報▲４▼を付加した状態で、これらを合成することが考えられる。このときの色情報▲４▼としては、例えば色情報記憶部１２に設定されている色No. 等が適当である。このような合成処理を行えば、最終的な画像処理部１４による抽出処理結果として、各文字要素の色情報が付加された多層二値画像データを得ることが可能である。
さらには、例えば図７（ｃ）に示すように、二値画像データのヘッダ情報として、色情報▲４▼を付加した２ビットのカラーマップを生成することも考えられる。このとき、色情報の上位１ビットは該当する画素データを表し、下位２４ビットはその色成分を表すものとする。このような合成処理を行えば、最終的な画像処理部１４による抽出処理結果として、各文字要素の色情報が付加された多値パレット画像データを得ることが可能である。
【００５３】
このように、色情報を付加した合成処理を行った場合には、その後に行う後処理に対して大きな付加価値を与えることができる。例えば、文字画像蓄積部１５に蓄積される文字画像データについて、後処理として文字認識処理を行う場合に、「黒い文字」や「赤い文字」といった原稿画像上で当該文字が有していた属性を利用することが可能となる。そのため、特にＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）形式等へのデータ変換を行う場合などには、非常に有効なものとなる。
【００５４】
以上のような処理を行った場合の従来技術に対する優位点を図８〜図１１を用いて説明する。図８〜図１１は、いずれも、従来技術の項で説明した図１７と同様に、文書画像の構成要素を示した説明図である。
【００５５】
例えば、図８（ａ）に示すのような一様でない背景を有する文字については、適切に抽出対象色を設定して線分抽出処理を行うことによって、図８（ｂ）に示す二値画像を表す線分データと、図８（ｃ）に示す二値画像を表す線分データとに、分離して抽出することが可能となる。また、これらの線分データに対して不要画素データの除去処理を行うことによって、最終的には図８（ｂ）に示すような文字画像のみを表す線分データを抽出することが可能となる。
【００５６】
図９は、反転文字の抽出の様子を示している。通常の明度成分に基づく線分抽出処理を行う場合には、図９（ａ）のような周辺画素よりも高い明度値（周辺よりも明るい画素データ値）を持つ文字要素を、それ以外の色の文字と同一の処理論理で抽出することが困難である。しかしながら、本実施形態の画像処理装置および画像処理方法によれば、予め設定された抽出対象色からのユークリッド距離（隔たり）に着目して線分データの抽出処理を行うので、図９（ｂ）および（ｃ）に示したように反転した文字列でも良好に抽出することができる。また、図８に示した例と同様に、図９（ｃ）の枠線も文字以外の要素として除去されるため、最終的には図９（ｂ）に示すような文字画像のみを表す線分データを抽出することが可能となる。
【００５７】
図１０は、背景を有する文字の抽出の様子を示している。図１０（ａ）に示すように背景色を有する領域に文字が存在する場合については、その背景色が抽出対象色でなければ抽出されることがないので、図１０（ｂ）に示すように文字画像のみを表す線分データの抽出が可能となる。
【００５８】
図１１は、図８と場合と同様に、一様でない背景を有する文字の抽出の様子を示している。図１１（ａ）に示すように、背景がグラデーションで表現されるような場合には、明度の差異だけで文字抽出を行うのが非常に困難であるが、本実施形態の画像処理装置および画像処理方法では、抽出すべき文字の色に着目しているため、図１１（ｂ）に示すような良好な文字抽出が可能となる。また、図１１（ｃ）に示すように、抽出される文字以外の成分に関しては、不要画素データの除去処理を行うことによって消去することが可能である。
【００５９】
以上に説明したように、本実施形態の画像処理装置および画像処理方法は、請求項１または６に記載の発明の如く、抽出すべき文字の色に着目し、抽出対象色に係る線分データのみを抽出するようになっている。したがって、文字要素を抽出すべき文書画像中に多くの色成分が含まれていても、従来よりも良好かつ的確に、文字要素を構成する線分データの抽出を行うことができる。
【００６０】
また、本実施形態の画像処理装置および画像処理方法は、請求項２または７に記載の発明の如く、抽出した線分データの中から文字要素を構成しないと判断されるデータを除去するようになっている。したがって、文字要素を抽出すべき文書画像が多様化・複雑化しても、これに対応しつつ、従来よりも良好かつ的確に、文字要素を構成する線分データの抽出を行うことができる。
【００６１】
さらに、本実施形態の画像処理装置および画像処理方法は、請求項３または８に記載の発明の如く、複数の抽出対象色にも対応し得るようになっている。したがって、文書画像の多様化・複雑化への対応が容易となる。しかも、複数の抽出対象色について順次線分抽出処理を行うことによって、それぞれの色に対する抽出範囲を従来の場合よりもより狭く設定できるので、例えば網点を表す画素データやエッジ部のデータなどの誤抽出を大きく軽減することができるようになる。
【００６２】
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。ただし、ここでは、上述した第１の実施の形態との相違点についてのみ説明するものとする。
【００６３】
本実施形態は、上述した第１の実施の形態の場合と、線分画素抽出部１４ａによる線分抽出処理のみが異なる。詳しくは、第１の実施の形態では、ＲＧＢ色空間における注目画素データ値Ｒ，Ｇ，Ｂと抽出対象色の色情報値Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉとの間の三次元的距離を、抽出対象色と注目画素色との隔たりを表す尺度としたのに対し、本実施形態では、注目画素データ値Ｒ，Ｇ，Ｂとと抽出対象色それぞれの原色成分との間の一次元的距離を色検出用信号とし、これを用いて各原色成分毎の抽出結果の論理積を取ることで、抽出対象となる色線分を有した線分データの抽出を行う点で異なる。
【００６４】
以下、図１２を用いて、本実施形態における線分抽出処理を詳しく説明する。図１２は、線分画素抽出部１４ａが行う処理動作の他の例を示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態の場合（図３参照）と同様に、図１２中において、「Ｒ，Ｇ，Ｂ」は画像入力部１１で取得したデジタルカラー画像データの注目画素データ値を、「Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ」は色情報記憶部１２からロードされる抽出対象色の色情報値を、「ＯＵＴ」は線分画素抽出部１４ａによる抽出結果である２値化された画素データを表している。
【００６５】
図例のように、本実施形態の場合、線分画素抽出部１４ａは、線分抽出処理を行うのにあたって、先ず、注目画素データの赤成分値Ｒと抽出対象色の赤成分値Ｒｉとの差分信号「ΔＲ」を生成する（Ｓ３０１）。差分信号ΔＲの生成は、第１の実施の形態の場合と同様に（１）式を用いて行う。
【００６６】
ここで、差分信号ΔＲは、注目画素データの赤成分値Ｒと抽出対象色の赤成分値Ｒｉとの間におけるＲ軸上の距離を表すものであり、値が大きくなるほど注目画素の赤成分が抽出対象色の赤成分に近い色であることを表している。
【００６７】
差分信号ΔＲを生成すると、続いて、線分画素抽出部１４ａは、その差分信号ΔＲを基に線分抽出を行う。線分抽出は、周知の手法を用いて行えばよい。例えば、第１の実施の形態で説明した場合と同様に、注目画素周辺で階調レベルの変化が急峻であり、かつ、注目画素の階調レベルが十分に高い場合に、その注目画素を線分要素とある判断することが考えられる。
具体的には、線分画素抽出部１４ａは、先ず、生成した差分信号ΔＲを用いて、そのエッジ特徴量「Ｒｅ」およびレベル特徴量「Ｒｌ」を算出する（Ｓ３０２，Ｓ３０３）。エッジ特徴量Ｒｅおよびレベル特徴量Ｒｌは、それぞれ以下の（７）式および（８）式のように定義される。
【００６８】
【数７】
0003882427.tif 000008
【００６９】
【数８】
0003882427.tif 000009
【００７０】
ここで、エッジ特徴量Ｒｅは、注目画素を「Ｒｊ，ｋ」とすると、注目画素周辺の５×５（主走査×副走査）画素の平均値と注目画素周辺の３×３（主走査×副走査）画素の平均との差分の絶対値に相当する。また、レベル特徴量Ｒｌは、注目画素周辺の３×３（主走査×副走査）画素の平均値に相当する（いずれも図４参照）。
なお、（７）式および（８）式中における「Ｍｒ」および「Ｎｒ」は、調整用のオフセットパラメータであり、画像処理装置の特性に応じて予め実験的に定められている定数である。
【００７１】
こうしてエッジ特徴量Ｒｅおよびレベル特徴量Ｒｌを求めると、、次いで、線分画素抽出部１４ａは、これらエッジ特徴量Ｒｅおよびレベル特徴量Ｒｌを、それぞれ予め設定されているしきい値ＴＨｅ，ＴＨｌと比較する。そして、エッジ特徴量Ｒｅがしきい値ＴＨｅ以上であり、かつ、レベル特徴量Ｒｌしきい値ＴＨｌ以上であるか否かを判定する（Ｓ３０４）。
【００７２】
この判定の結果、Ｒｅ≧ＴＨｅかつＲｌ≧ＴＨｌであれば、線分画素抽出部１４ａは、注目画素Ｒｊ，ｋ周辺で階調レベルの変化が急峻であり、かつ、注目画素の階調レベルが十分に高いので、注目画素Ｒｊ，ｋが線分を構成する画素であると判断する。そして、判定結果信号「Ｒｏ」をＯＮとする（Ｓ３０５）。その一方で、Ｒｅ≧ＴＨｅかつＲｌ≧ＴＨｌでない場合には、線分画素抽出部１４ａは、判定結果信号ＲｏをＯＦＦとする（Ｓ３０６）。
【００７３】
以上のような処理を、線分画素抽出部１４ａは、注目画素データの赤成分値Ｒについてのみならず、注目画素データの緑成分値Ｇおよび青成分値Ｂに対しても全く同様に実施し、それぞれの判定結果信号ＧｏおよびＢｏを得る（Ｓ３０７〜Ｓ３１８）。
【００７４】
こうして判定結果信号Ｒｏ，Ｇｏ，Ｂｏを得ると、線分画素抽出部１４ａは、それぞれの判定結果信号Ｒｏ，Ｇｏ，Ｂｏを参照して、これら全ての信号がＯＮであるか否かを判断し（Ｓ３１９）、全てがＯＮであれば出力画素データ値ＯＵＴをＯＮとし（Ｓ３２０）、そうでなければ出力画素データ値ＯＵＴをＯＦＦとする（Ｓ３２１）。
【００７５】
このように、線分画素抽出部１４ａでは、各原色成分毎に抽出対象色との隔たりを表す尺度を算出し、その判定結果に基づいて最終的な抽出結果を得ることも可能である。このような処理の長所としては、多次元での距離計算が必要な構成に比べ演算量が少なくて済むこと、画像入力部１１が画素順次ではなく面順次の形式で画像データを取得した場合にも対応できること、などが挙げられる。
【００７６】
なお、上述した第１および第２の実施の形態では、いずれの場合も、請求項４または９に記載の発明の如く、ＲＧＢ色空間上のユークリッド距離または各原色成分毎の隔たりの距離の検出結果を基に注目画素データを二値化することによって線分抽出を行う場合を例に挙げて説明した。これは、二値化処理を利用すれば、比較的簡単な処理にて良好かつ的確な線分抽出を実現することができるからである。ただし、線分画素抽出部１４ａは、これに限定されるものではなく、他の手法を用いて線分抽出を行うものであってもよい。
【００７７】
〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。ただし、ここでも、上述した第１の実施の形態との相違点についてのみ説明するものとする。
【００７８】
本実施形態は、上述した第１の実施の形態の場合と異なり、抽出対象色を操作部１３から指定入力するのではなく、画像入力部１１が取得したデジタルカラー画像データを参照して自動的に設定する機能を有する点に特徴がある。
図１３は、本実施形態における画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。なお、図中において、上述した第１の実施の形態と同一の構成要素については、同一の符号を与えてその説明を省略するものとする。
【００７９】
図例のように、本実施形態における画像処理装置は、第１の実施の形態における場合に加えて、画像処理部１４が使用色検出部１４ｅを有している。
使用色検出部１４ｅは、画像入力部１１が取得したデジタルカラー画像データ中から、その中で使用されている文字色や線分色を抽出し、その抽出した色成分に関する色情報を色情報記憶部１２に保持記憶させるものである。なお、使用色検出部１４ｅは、所定プログラムを実行するマイクロコンピュータ等によりソフトウエア的に構成しても、あるいは所定機能を有した電子回路等によりハードウエア的に構成してもよい。
【００８０】
次に、以上のように構成された画像処理装置における処理動作の概要について説明する。図１４は、本実施形態の画像処理装置での処理動作例、すなわち本実施形態の画像処理装置によって行われる画像処理方法の概要を示すフローチャートである。
【００８１】
図例のように、本実施形態の画像処理装置では、線分抽出処理に際し、先ずはじめに、抽出対象色の数の設定を行う（Ｓ４０１）。ここでいう数は、後述するように画像入力部１１で取得した画像データから検出した色の数のみであっても良いし、例えば「黒」，「赤」等といった色情報記憶部１２内に予め保持記憶されている色に検出色を加えた数であっても良い。図中では、色情報記憶部１２に予め記憶されているＮ個の抽出対象色に、画像入力部１１で取得した画像データから検出したｎ個の色を加えた、合わせてＮ＋ｎ個を抽出対象色とする場合を例に挙げている。
【００８２】
抽出対象色の数が設定されると、次いで、画像入力部１１は、原稿画像に対する読み取りを行って、その原稿画像からＲ，Ｇ，Ｂの各原色成分で表現されるデジタルカラー画像データを取得する（Ｓ４０２）。ここで取得したカラー画像データは、画像処理部１４内のワークメモリ１４ｄに一旦保持される。
【００８３】
そして、ワークメモリ１４ｄがカラー画像データを保持すると、画像処理部１４の使用色検出部１４ｅは、ワークメモリ１４ｄ内のカラー画像データを参照して、そのカラー画像データ中に使用されている色成分を、ｎ個だけ検出する処理を行う（Ｓ４０３）。
【００８４】
ここで、使用色検出部１４ｅによるｎ個分の色検出処理について詳しく説明する。  図１５は、使用色検出部１４ｅが行う処理動作の概要を示すフローチャートである。
【００８５】
図例のように、使用色検出部１４ｅによる色検出処理は、画像入力部１１が取得したカラー画像データ中の色をサンプリング（画像内色サンプリング）するステップ（Ｓ５００）と、そのサンプリング結果に基づいてｎ個の色成分を抽出（色抽出）するステップ（Ｓ６００）と、から構成されている。
【００８６】
画像内色サンプリングは、取得したカラー画像データ中のエッジ成分を検出し、そのＲ，Ｇ，Ｂ信号の出現頻度を計測することにより行う。このときに検出すべき色成分は、文字要素や線分要素に用いられているものである。そのため、使用色検出部１４ｅは、エッジ部分に用いられる色成分のみをサンプリングし、例えば均一背景やグラデーション域などの色情報のサンプリングは行わない。
【００８７】
具体的には、先ず、使用色検出部１４ｅは、エッジ成分の検出のため、エッジ検出用の特徴量「Ｒｄｔ」，「Ｇｄｔ」，「Ｂｄｔ」を算出する（Ｓ５０１，Ｓ５０２，Ｓ５０３）。検出用特徴量Ｒｄｔ，Ｇｄｔ，Ｂｄｔは、それぞれ以下の（９）〜（１１）式のように定義される。
【００８８】
【数９】
0003882427.tif 000010
【００８９】
【数１０】
0003882427.tif 000011
【００９０】
【数１１】
0003882427.tif 000012
【００９１】
ここで、検出用特徴量Ｒｄｔは、図１６の注目画素近傍における画素配置の説明図に示すように、注目画素を「Ｒｊ，ｋ」とすると、注目画素周辺の７×７（主走査×副走査）画素の平均値と注目画素周辺の３×３（主走査×副走査）画素の平均との差分の絶対値に相当する。検出用特徴量Ｇｄｔ，Ｂｄｔについても同様である。また、ここで、（９）〜（１１）式中における「Ｍｄｔ」は、調整用のオフセットパラメータであり、画像処理装置の特性に応じて予め実験的に定められている定数である。
【００９２】
検出用特徴量Ｒｄｔ，Ｇｄｔ，Ｂｄｔを求めると、次いで、使用色検出部１４ｅは、これら検出用特徴量Ｒｄｔ，Ｇｄｔ，Ｂｄｔを、それぞれ予め設定されているしきい値ＴＨｄｔと比較する。この比較の結果、「Ｒｄｔ≧ＴＨｄｔ」と「Ｇｄｔ≧ＴＨｄｔ」と「Ｂｄｔ≧ＴＨｄｔ」とのいずれかが満たされる場合、すなわちＲ，Ｇ，Ｂいずれかの原色成分にエッジが存在する場合に、使用色検出部１４ｅは、注目画素がエッジ部分に相当すると判断する（Ｓ５０４）。この判断の結果、注目画素がエッジ部分である場合に、使用色検出部１４ｅは、その注目画素データのＲ，Ｇ，Ｂの各信号値を検出し、その一方で注目画素がエッジ部分でなければ何の処理も行わない。そして、使用色検出部１４ｅは、以上のような処理を、取得したカラー画像データ中の全画素に対して行い、そのカラー画像データが有する色成分のサンプリング、すなわち出現頻度の計測を完了する（Ｓ５０５，Ｓ５０６）。
【００９３】
このようにして画像内色サンプリングを行うと、その後、使用色検出部１４ｅは、そのサンプリング結果によって得られた出現頻度データから、抽出対象となるｎ個の色成分について色抽出を行う。色抽出処理は、単純に出現頻度の高いｎ個の色成分を選択することで行われる。
【００９４】
具体的には、先ず、使用色検出部１４ｅは、画像データ取得のバラツキや各種ノイズ等を考慮して、画素あたり８ビットの中の上位４ビットを用いて３次元ヒストグラムを生成する（Ｓ６０１）。これにより、三次元の色空間は、４０９６個の空間に分割されたことになる。次いで、使用色検出部１４ｅは、４０９６個の局所領域の中で大きな頻度を有するもの上位ｎ個分を代表色領域として選択する（Ｓ６０２）。その後、使用色検出部１４ｅは、画像内色サンプリングで生成された出現頻度データを参照して、選択されたｎ個の代表色領域（局所領域）内の平均値を算出する（Ｓ６０３）。
【００９５】
そして、その算出結果から、使用色検出部１４ｅは、ｎ個の抽出対象色を得る。
ただし、色成分の頻度分布から代表色を選定するアルゴリズムは、この他にも各種提案されている。例えば、三次元色空間を分散の大きな軸から順次分割してｎ個の領域を生成する手法であるとか、ｎ個の塊を形成するまで領域の統合を繰り返していく手法等、が広く知られている。したがって、使用色検出部１４ｅは、他の手法を用いてｎ個の抽出対象色を得るようにしてもよい。
【００９６】
このような処理によって画像入力部１１が取得したカラー画像データ中のｎ個の使用色成分を検出すると、使用色検出部１４ｅでは、図１４に示すように、その検出した色成分に関する情報を色情報記憶部１２内に保持記憶させる（Ｓ４０４）。その後は、第１の実施の形態で説明したように、色情報記憶部１２内の色情報を基に特定色線分データの抽出を行い（Ｓ４０５〜Ｓ４０７）、不要画素データの除去を経て（Ｓ４０８）、Ｎ＋ｎ個の抽出対象色に関する抽出処理を文字画像蓄積部１５に記憶蓄積する（Ｓ４０９〜Ｓ４１２）。
【００９７】
以上に説明したように、本実施形態の画像処理装置および画像処理方法は、請求項５または１０に記載の発明の如く、処理対象となる文書画像中の文字や線分に使用されている色を検出し、その検出結果に基づいて特定色の文字画像を抽出するようになっている。したがって、文字要素を抽出すべき文書画像中に多くの色成分が含まれていても、ユーザ等による煩雑な操作を必要とすることなく、抽出対象色に係る線分データのみを従来よりも良好かつ的確に抽出することができるので、その操作性が大きく向上し、ユーザ等にとっては非常に便利なものとなる。
【００９８】
【発明の効果】
上述したように、本発明の画像処理装置および画像処理方法では、抽出すべき文字の色に着目し、抽出対象色に係る線分データのみを、取得した画像データから抽出するようになっている。そのため、例えば複雑で多様な構成を持つ文書画像のように、多くの色成分を含むものであっても、従来よりも良好かつ的確に、文字要素に使用される色成分に係る線分データの抽出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施の形態における画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】  第１の実施の形態における画像処理方法の概要を示すフローチャートである。
【図３】  第１の実施の形態における線分画素抽出部が行う処理動作の概要を示すフローチャートである。
【図４】  線分抽出処理を行う際の注目画素近傍における画素配置の一例を示す説明図である。
【図５】  第１の実施の形態における不要画素除去部が行う処理動作の概要を示す説明図（その１）であり、（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ領域分割処理の様子を示す図である。
【図６】  第１の実施の形態における不要画素除去部が行う処理動作の概要を示す説明図（その２）であり、（ａ）は不要画素除去前の状態を示す図、（ｂ）は不要画素除去後の状態を示す図である。
【図７】  第１の実施の形態における画像合成部が行う処理動作の概要を示す説明図である。
【図８】  線分抽出処理結果の具体例を示す説明図（その１）であり、（ａ）は処理される原画像を示す図、（ｂ）は抽出される文字画像を示す図、（ｃ）は除去される線分画像を示す図である。
【図９】  線分抽出処理結果の具体例を示す説明図（その２）であり、（ａ）は処理される原画像を示す図、（ｂ）は抽出される文字画像を示す図、（ｃ）は除去される線分画像を示す図である。
【図１０】  線分抽出処理結果の具体例を示す説明図（その３）であり、（ａ）は処理される原画像を示す図、（ｂ）は抽出される文字画像を示す図である。
【図１１】  線分抽出処理結果の具体例を示す説明図（その４）であり、（ａ）は処理される原画像を示す図、（ｂ）は抽出される文字画像を示す図、（ｃ）は除去される線分画像を示す図である。
【図１２】  第２の実施の形態における線分画素抽出部が行う処理動作の概要を示すフローチャートである。
【図１３】  第３の実施の形態における画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１４】  第３の実施の形態における画像処理方法の概要を示すフローチャートである。
【図１５】  第３の実施の形態における使用色検出部が行う処理動作の概要を示すフローチャートである。
【図１６】  使用色検出処理を行う際の注目画素近傍における画素配置の一例を示す説明図である。
【図１７】  線分抽出処理の対象となる原画像の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１１…画像入力部、１２…色情報記憶部、１４…画像処理部、１４ａ…線分画素抽出部、１４ｂ…不要画素除去部、１４ｃ…画像合成部、１４ｅ…使用色検出部
【図１】
0003882427.tif 000013
【図２】
0003882427.tif 000014
【図３】
0003882427.tif 000015
【図４】
0003882427.tif 000016
【図５】
0003882427.tif 000017
【図６】
0003882427.tif 000018
【図７】
0003882427.tif 000019
【図８】
0003882427.tif 000020
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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