(57)【要約】【課題】処理画素とエッジとの距離に応じた広さの参照領域を設定する方法と比べ少ない演算量で２値化の閾値を決定できる２値画像生成装置等を提供する。【解決手段】画素値の不連続点を検出する不連続点検出部３１と、検出された不連続点周辺の各画素を２値に振り分け得る第１の２値化閾値を算出する第１の２値化閾値算出部３２と、互いに離散した位置にある複数の離散画素それぞれについて、各離散画素の周りにそれぞれ設定された各周辺領域内に存在する、予め定められた数以上の数の不連続点の第１の２値化閾値に基づいて、各離散画素ごとの第２の２値化閾値を算出する第２の２値化閾値算出部３３と、複数の離散画素を除く各画素について、第２の２値化閾値からの補間演算により、各画素に対応する第３の２値化閾値を算出する第３の２値化閾値算出部３４と、第２の２値化閾値と第３の２値化閾値を用いて２値画像を生成する２値画像生成部３５とを備えた。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元的に配列され各々に多値の画素値のうちのいずれかの画素値が対応づけられた複数の画素からなる多値画像内の、画素値の不連続点を検出する不連続点検出部と、
前記不連続点検出部で検出された不連続点周辺の各画素を該各画素の画素値に応じて２値に振り分け得る第１の２値化閾値を算出する第１の２値化閾値算出部と、
予め設定された、前記多値画像上において互いに離散した位置にある複数の離散画素それぞれについて、該各離散画素の周りにそれぞれ設定された各周辺領域内に存在する、前記不連続点検出部で検出された予め定められた数以上の数の前記不連続点の前記第１の２値化閾値に基づいて、該各周辺領域内の該第１の２値化閾値の平均的な値からなる、該各離散画素ごとの各第２の２値化閾値を算出する第２の２値化閾値算出部と、
前記多値画像の、前記複数の離散画素を除く各画素について、該各画素の周辺の離散画素について算出された前記第２の２値化閾値からの補間演算により、該各画素それぞれに対応する各第３の２値化閾値を算出する第３の２値化閾値算出部と、
前記第２の２値化閾値と前記第３の２値化閾値を用いて前記多値画像を構成する各画素を２値化することにより２値画像を生成する２値画像生成部とを備えたことを特徴とする２値画像生成装置。
【請求項２】
前記第２の２値化閾値算出部は、前記周辺領域内に前記不連続点検出部で検出された前記不連続点が予め定められた数未満しか存在しない前記離散画素である不連続点不足離散画素については、前記第２の２値化閾値が算出された前記離散画素の該第２の２値化閾値に基づいて、該不連続点不足離散画素の第２の２値化閾値を算出するものであることを特徴とする請求項１に記載の２値画像生成装置。
【請求項３】
前記多値画像が、文字が描かれた多値画像であって、前記不連続点検出部が、該多値画像に、文字の輪郭以外の領域で前記不連続点が検出されることを抑えつつ文字の輪郭を前記不連続点として検出するフィルタを作用させることにより、該不連続点を検出するものであることを特徴とする請求項１または２に記載の２値画像生成装置。
【請求項４】
前記不連続点検出部が、
前記多値画像上の各画素の中から文字の輪郭上に存在する画素をそれぞれ１次抽出する、文字の輪郭が相対的に太く抽出されることを許容しつつ、少なくとも一部の空間周波数が互いに異なるノイズ抑制特性を持つ複数のノイズ抑制フィルタと、
前記多値画像上の各画素の中から文字の輪郭上に存在する画素を１次抽出する、ノイズの混入を許容しつつ、前記複数のノイズ抑制フィルタのいずれよりも文字の輪郭を相対的に細く抽出する輪郭抽出特性を持つ輪郭抽出フィルタと、
前記複数のノイズ抑制フィルタの各々と前記輪郭抽出フィルタとの全てにおいて文字の輪郭に存在する画素として１次抽出された画素を、文字の輪郭上に存在する画素として２次抽出する２次抽出フィルタとを有し、
前記複数のノイズ抑制フィルタと前記輪郭抽出フィルタと前記２次抽出フィルタとを前記多値画像に作用させることにより、前記不連続点を検出するものであることを特徴とする請求項３に記載の２値画像生成装置。
【請求項５】
前記不連続点検出部が、前記複数のノイズ抑制フィルタと前記輪郭抽出フィルタを、前記多値画像上の互いに異なる複数の１次元方向について作用させ、同一の１次元方向について１次抽出された画素の積集合からなる２次抽出された画素であって、かつ異なる１次元方向については各１次元方向それぞれについて２次抽出された画素の和集合を画素値の不連続点とするものであることを特徴とする請求項４に記載の２値画像生成装置。
【請求項６】
２次元的に配列され各々に多値の画素値のうちのいずれかの画素値が対応づけられた複数の画素からなる多値画像内の、画素値の不連続点を検出する不連続点検出部と、
前記不連続点検出部で検出された不連続点周辺の各画素を該各画素の画素値に応じて２値に振り分け得る第１の２値化閾値を算出する第１の２値化閾値算出部と、
予め設定された、前記多値画像上において互いに離散した位置にある複数の離散画素それぞれについて、該各離散画素の周りにそれぞれ設定された各周辺領域内に存在する、前記不連続点検出部で検出された予め定められた数以上の数の前記不連続点の前記第１の２値化閾値に基づいて、該各周辺領域内の該第１の２値化閾値の平均的な値からなる、該各離散画素ごとの各第２の２値化閾値を算出する第２の２値化閾値算出部と、
前記多値画像の、前記複数の離散画素を除く各画素について、該各画素の周辺の離散画素について算出された前記第２の２値化閾値からの補間演算により、該各画素それぞれに対応する各第３の２値化閾値を算出する第３の２値化閾値算出部と、
前記第２の２値化閾値と前記第３の２値化閾値を用いて前記多値画像を構成する各画素を２値化することにより２値画像を生成する２値画像生成部とを備えた２値画像生成装置として情報処理装置を動作させることを特徴とする２値画像生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２値画像生成装置および２値画像生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各画素の画素値として、例えば０〜２５５の多値の中のいずれもの値を取り得るような多値画像を保存する際に、データ容量を圧縮するため、あるいはその多値画像に記憶されている文字の認識のために、その多値画像を２値画像に変換することが求められることがある。この多値画像がスキャナで読み取って得た多値画像である場合、全体として明る過ぎたり暗過ぎたり、あるいは背景の明るさが一様ではなくて画像の部分部分で明るさが異なっているなど、様々に「変形」した画像であることも多い。そのような「変形」した画像の場合、固定された１つの閾値では正しく２値化できないおそれがある。
【０００３】
ここで、特許文献１には、平均の画素値から求めた値にオフセット値を加算した値を閾値とする方法が開示されている。しかしながら、この方法を採用すると、オフセット値の設定いかんによっては、文字のみを黒画素として２値化したい場合において、ノイズが黒画素となったり、背景との画素値の差が小さい文字が白画素となるなどの不具合が生じるおそれがある。
【０００４】
また、特許文献２には、処理画素と画素値の不連続点（エッジ）との距離を計算し、その距離に応じた広さの参照領域を設定し、その参照領域から２値化の閾値を決定する方法が開示されている。しかしながら、この方法の場合、画素ごとに参照領域を設定することから、２値化閾値算出のための演算量が厖大となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−３４６０４０号公報
【特許文献２】特開２０１３−１１０６９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、処理画素と画素値の不連続点（エッジ）との距離に応じた広さの参照領域を設定する方法と比べ少ない演算量で２値化の閾値を決定できる２値画像生成装置、および情報処理装置をその２値画像生成装置として動作させる２値画像生成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】
【０００７】
請求項１は、
２次元的に配列され各々に多値の画素値のうちのいずれかの画素値が対応づけられた複数の画素からなる多値画像内の、画素値の不連続点を検出する不連続点検出部と、
前記不連続点検出部で検出された不連続点周辺の各画素を該各画素の画素値に応じて２値に振り分け得る第１の２値化閾値を算出する第１の２値化閾値算出部と、
予め設定された、前記多値画像上において互いに離散した位置にある複数の離散画素それぞれについて、該各離散画素の周りにそれぞれ設定された各周辺領域内に存在する、前記不連続点検出部で検出された予め定められた数以上の数の前記不連続点の前記第１の２値化閾値に基づいて、該各周辺領域内の該第１の２値化閾値の平均的な値からなる、該各離散画素ごとの各第２の２値化閾値を算出する第２の２値化閾値算出部と、
前記多値画像の、前記複数の離散画素を除く各画素について、該各画素の周辺の離散画素について算出された前記第２の２値化閾値からの補間演算により、該各画素それぞれに対応する各第３の２値化閾値を算出する第３の２値化閾値算出部と、
前記第２の２値化閾値と前記第３の２値化閾値を用いて前記多値画像を構成する各画素を２値化することにより２値画像を生成する２値画像生成部とを備えたことを特徴とする２値画像生成装置である。
【０００８】
請求項２は、前記第２の２値化閾値算出部は、前記周辺領域内に前記不連続点検出部で検出された前記不連続点が予め定められた数未満しか存在しない前記離散画素である不連続点不足離散画素については、前記第２の２値化閾値が算出された前記離散画素の該第２の２値化閾値に基づいて、該不連続点不足離散画素の第２の２値化閾値を算出するものであることを特徴とする請求項１に記載の２値画像生成装置である。
【０００９】
請求項３は、前記多値画像が、文字が描かれた多値画像であって、前記不連続点検出部が、該多値画像に、文字の輪郭以外の領域で前記不連続点が検出されることを抑えつつ文字の輪郭を前記不連続点として検出するフィルタを作用させることにより、該不連続点を検出するものであることを特徴とする請求項１または２に記載の２値画像生成装置である。
【００１０】
請求項４は、前記不連続点検出部が、
前記多値画像上の各画素の中から文字の輪郭上に存在する画素をそれぞれ１次抽出する、文字の輪郭が相対的に太く抽出されることを許容しつつ、少なくとも一部の空間周波数が互いに異なるノイズ抑制特性を持つ複数のノイズ抑制フィルタと、
前記多値画像上の各画素の中から文字の輪郭上に存在する画素を１次抽出する、ノイズの混入を許容しつつ、前記複数のノイズ抑制フィルタのいずれよりも文字の輪郭を相対的に細く抽出する輪郭抽出特性を持つ輪郭抽出フィルタと、
前記複数のノイズ抑制フィルタの各々と前記輪郭抽出フィルタとの全てにおいて文字の輪郭に存在する画素として１次抽出された画素を、文字の輪郭上に存在する画素として２次抽出する２次抽出フィルタとを有し、
前記複数のノイズ抑制フィルタと前記輪郭抽出フィルタと前記２次抽出フィルタとを前記多値画像に作用させることにより、前記不連続点を検出するものであることを特徴とする請求項３に記載の２値画像生成装置である。
【００１１】
請求項５は、前記不連続点検出部が、前記複数のノイズ抑制フィルタと前記輪郭抽出フィルタを、前記多値画像上の互いに異なる複数の１次元方向について作用させ、同一の１次元方向について１次抽出された画素の積集合からなる２次抽出された画素であって、かつ異なる１次元方向については各１次元方向それぞれについて２次抽出された画素の和集合を画素値の不連続点とするものであることを特徴とする請求項４に記載の２値画像生成装置である。
【００１２】
請求項６は、
２次元的に配列され各々に多値の画素値のうちのいずれかの画素値が対応づけられた複数の画素からなる多値画像内の、画素値の不連続点を検出する不連続点検出部と、
前記不連続点検出部で検出された不連続点周辺の各画素を該各画素の画素値に応じて２値に振り分け得る第１の２値化閾値を算出する第１の２値化閾値算出部と、
予め設定された、前記多値画像上において互いに離散した位置にある複数の離散画素それぞれについて、該各離散画素の周りにそれぞれ設定された各周辺領域内に存在する、前記不連続点検出部で検出された予め定められた数以上の数の前記不連続点の前記第１の２値化閾値に基づいて、該各周辺領域内の該第１の２値化閾値の平均的な値からなる、該各離散画素ごとの各第２の２値化閾値を算出する第２の２値化閾値算出部と、
前記多値画像の、前記複数の離散画素を除く各画素について、該各画素の周辺の離散画素について算出された前記第２の２値化閾値からの補間演算により、該各画素それぞれに対応する各第３の２値化閾値を算出する第３の２値化閾値算出部と、
前記第２の２値化閾値と前記第３の２値化閾値を用いて前記多値画像を構成する各画素を２値化することにより２値画像を生成する２値画像生成部とを備えた２値画像生成装置として情報処理装置を動作させることを特徴とする２値画像生成プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１の２値画像生成装置および請求項６の２値画像生成プログラムによれば、処理画素と画素値の不連続点（エッジ）との距離に応じた広さの参照領域を設定する方法と比べ少ない演算量で２値化の閾値を決定して、２値画像を生成することができる。
【００１４】
請求項２の２値画像生成装置によれば、不連続点（エッジ）が存在しない、あるいは不連続点（エッジ）の数が少ない離散画素についても、第２の２値化閾値が算出される。
【００１５】
請求項３および請求項４の２値画像生成装置によれば、網点画像の場合においても網点の角度や線数を予め知ることなく、また網点以外のノイズも合わせてノイズを抑制しつつ、文字抽出対象の２次元画像上の各画素の中から文字の輪郭上の画素を抽出することができる。
【００１６】
請求項５の２値画像生成装置によれば、唯一の１次元方向についてフィルタを作用させたときと比べ、文字の輪郭上の不連続点が多数検出され、多数の第１の２値化閾値に基づいて一層高精度の第２の２値化閾値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】情報処理装置の一形態としてのノート型パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」と略記する。）の外観斜視図である。
【図２】図１に外観を示したノートＰＣの内部構成図である。
【図３】本発明の一実施形態としての２値画像生成装置のブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態としての２値画像生成プログラムのフローチャートを示した図である。
【図５】図４に示す２次画像生成プログラムのステップＳ４０の詳細フローを示した図である。
【図６】文字輪郭抽出対象の多値画像に作用させるフィルタ群を示した模式図である。
【図７】図６に示す３種類のフィルタを多値画像に作用させたときの演算処理を示したフロー図である。
【図８】Ｘ方向の画素値の変化（エッジ）を捉えるように９０°回転させた、第１のノイズ抑制フィルタ（図８（Ａ））、第２のノイズ抑制フィルタ（図８（Ｂ））、および輪郭抽出フィルタ（図８（Ｃ））を示した模式図である。
【図９】図６（Ａ）〜（Ｃ）の３種類のフィルタのうちの１つあるいは複数を作用させたときに抽出された画素を示した図である。
【図１０】文字の輪郭点の２値化閾値算出処理の具体例を示した模式図である。
【図１１】格子上にある画素の２値化閾値算出処理の説明図である。
【図１２】図１１を参照して説明した処理では２値化閾値（第２の２値化閾値）が算出されなかた格子上の画素についての２値化閾値（第２の２値化閾値）の算出方法の説明図である。
【図１３】図１２と同様の図である。
【図１４】図１２，図１３と同様の図である。
【図１５】格子点上の画素以外の画素の２値化閾値算出処理の説明図である。
【図１６】２種類のノイズ抑制フィルタを示した模式図である。
【図１７】図９（Ａ）の画像を原画像とし、図６に示す３つのフィルタと図１６に示す２つのフィルタとの合計５つのフィルタを作用させて抽出された画素を黒点で示した画像である。
【図１８】文字の輪郭抽出の別例における３つのフィルタを示した模式図である。
【図１９】図９（Ａ）の画像を原画像とし、図１８に示す第４実施形態の３つのフィルタを作用させたときの画像である。
【図２０】図６に示す３つのフィルタと図１６に示す２つのフィルタとからなる５つのフィルタと、さらに図１８に示す３つのフィルタとを合わせた合計８つのフィルタを作用させたときの画像を示した図である。
【図２１】さらなる別例の３つのフィルタを示した模式図である。
【図２２】図９（Ａ）に示す原画像に、図２１に示す３つのフィルタを作用させたときの画像を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態として、文字が描かれた網点の多値画像から、網点等のノイズを抑えて文字と背景との２値に分離された２値画像を生成する実施形態について説明する。
【００１９】
図１は、情報処理装置の一形態としてのノート型パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」と略記する。）の外観斜視図である。
【００２０】
以下において説明する本発明の実施形態としての２値画像生成装置は、この図１に示すノートＰＣ１０と、このノートＰＣ１０内で実行される２値画像生成プログラムとにより構成されている。
【００２１】
このノートＰＣ１０は、本体装置１１と表示装置１２とを有する。表示装置１２は、本体装置１１に対し開閉自在となっていて、このノートＰＣ１０は、表示装置１２をこの図１に示す姿勢に開いた状態で使用される。
【００２２】
表示装置１２の開いた状態における前面には、画像を表示する表示装置１２１が広がっている。
【００２３】
また、本体装置１１の上面には、キーボード１１１やタッチパッド１１２が備えられている。キーボード１１１は、ユーザによるキー操作により、このノートＰＣ１０に各種の指示や情報を入力する役割の装置である。また、タッチパッド１１２は、ユーザにより操作されて、表示画面１２１上のカーソル（不図示）をその表示画面１２１上の任意の位置に移動させたり、カーソルを重ねた位置に表示されているアイコン等をクリックして、そのアイコン等に応じた処理の実行を指示する装置である。なお、マウス（不図示）を外付けし、その外付けしたマウスによっても、このタッチパッドと同等の操作を行なうことも可能である。
【００２４】
図２は、図１に外観を示したノートＰＣの内部構成図である。
【００２５】
ここには、ノートＰＣ１０の構成要素として、図１にも示すキーボード１１１およびタッチパッド１１２のほか、ＣＰＵ２１、表示部２２、主メモリ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、およびインターフェース（Ｉ／Ｆ）部２５が示されていて、これらはバスライン２９により相互に接続されている。
【００２６】
ＣＰＵ２１は、各種プログラムを実行する主演算装置である。
【００２７】
表示部２２は、図１に示す表示装置１２に備えられている表示画面１２１等からなり、ＣＰＵ２１の指示に応じて各種の画像を表示画面１２１上に表示する機能部である。
【００２８】
主メモリ２３は、ＣＰＵ２１でのプログラムの実行に先立って、そのプログラムやそのプログラムの実行に必要な各種設定値等が記憶されるメモリである。また、この主メモリ２３は、ＣＰＵ２１でのプログラム実行時の作業領域としても使用される。
【００２９】
ＨＤＤ２４には、大記憶容量のハードディスク（不図示）が内蔵されていて、ＨＤＤ２４は、そのハードディスクをアクセスする。このハードディスクには、本発明の一実施形態としての２値画像生成プログラムやその他各種のプログラムや各種の設定値等が記憶されている。以下、ＨＤＤ２４と、そこに内蔵されているハードディスクとを区別せずに、ＨＤＤ２４と表記する。Ｉ／Ｆ部２５は、外部機器との通信を担っている。本実施形態では、このＩ／Ｆ部２５を経由して、例えば外部機器としてのスキャナ（不図示）での読取りにより得られた２値化対象の多値画像（画像データ上での画像）が入力される。この入力された多値画像はＨＤＤ２４に格納される。
【００３０】
ＨＤＤ２４には、２値画像生成プログラムが記憶されている。この２値画像生成プログラムは、その実行にあたり、ＨＤＤ２４から読み出されて主メモリ２３に展開されて、その主メモリ２３上の２値画像生成プログラムがＣＰＵ２１で実行される。
【００３１】
ＣＰＵ２１は、その２値画像生成プログラムを実行することにより、ＨＤＤ２４に格納されている多値画像を読み出して、その多値画像を２値画像に変換する。
【００３２】
ノートＰＣ１０には、図１、図２に示した構成要素の外にも、様々な構成要素が備えられているが、以下の実施形態の説明には不要であり、ここでの図示および説明は割愛する。
【００３３】
図３は、本発明の一実施形態としての２値画像生成装置のブロック図である。
【００３４】
前述の通り、本発明の実施形態としての２値画像生成装置は、図１，図２に示すノートＰＣと、そのノートＰＣ１０内で実行される２値画像生成プログラムとにより構成されている。ここでは、この図３を参照して、実施形態としての２値画像生成装置の全般的な概念について説明する。
【００３５】
この図３に示す２値画像生成装置３０は、不連続点検出部３１と、第１の２値化閾値算出部３２と、第２の２値化閾値算出部３３と、第３の２値化閾値算出部３４と、２値画像生成部３５とを備えている。
【００３６】
不連続点検出部３１には、多値画像、すなわち、２次元的に配列され各々に多値の画素値のうちのいずれかの画素値が対応づけられた複数の画素からなる画像が入力される。そして、この不連続点検出部３１では、その入力された多値画像内の、画素値の不連続点が検出される。
【００３７】
本実施形態では、文字が描かれた多値画像から、文字と背景とで２値に分けた２値画像が生成される。このため、この不連続点検出部３１には、文字が描かれた多値画像が入力され、この不連続点検出部３１では、その入力された多値画像に、文字の輪郭以外の領域で不連続点が検出されることを抑えつつ文字の輪郭を不連続点として検出するフィルタを作用させることにより、文字の輪郭を表わす不連続点が検出される。具体的には、その不連続点検出部３１では、その多値画像に、複数のノイズ抑制フィルタと輪郭抽出フィルタと２次抽出フィルタとを作用させることにより、文字の輪郭を表わす不連続点が検出される。
【００３８】
ここで、複数のノイズ抑制フィルタは、その多値画像上の各画素の中から文字の輪郭上に存在する画素をそれぞれ１次抽出する、文字の輪郭が相対的に太く抽出されることを許容しつつ少なくとも一部の空間周波数が互いに異なるノイズ抑制特性を持つフィルタである。
【００３９】
また、輪郭抽出フィルタは、多値画像上の各画素が前記１次元方向について文字の輪郭上に存在する画素を１次抽出する、ノイズの混入を許容しつつ、文字の輪郭が、複数のノイズ抑制フィルタのいずれよりも相対的に細く抽出する輪郭抽出特性を持つフィルタである。
【００４０】
さらに、２次抽出フィルタは、複数のノイズ抑制フィルタの各々と、輪郭抽出フィルタとの全てにおいて文字の輪郭画素として１次抽出された画素を、文字の輪郭上に存在する画素として２次抽出するフィルタである。
【００４１】
これらのフィルタの具体例については後述する。
【００４２】
第１の２値化閾値算出部３２では、不連続点検出部３１で検出された不連続点周辺の各画素を各画素の画素値に応じて２値に振り分け得る第１の２値化閾値が算出される。具体例は後述する。
【００４３】
第２の２値化閾値算出部３３には、平均値算出部３３１と内挿外挿演算部３３２が備えられている。平均値算出部では、予め設定された、多値画像上において互いに離散した位置にある複数の離散画素それぞれについて、それら各離散画素の周りにそれぞれ設定された各周辺領域内に存在する、予め定められた数以上の数の不連続点の第１の２値化閾値に基づいて、各周辺領域内の第１の２値化閾値の平均的な値からなる、該各離散画素の各第２の２値化閾値が算出される。ここで、離散画素としては、例えば、多値画像上に等間隔に引いた縦線と横線との交点の画素、すなわち格子点上の画素を採用することができる。
【００４４】
また、内挿外挿演算部３２２では、周りに設定された周辺領域内に不連続点検出部３１で検出された不連続点が予め定められた数未満しか存在しない離散画素である不連続点不足離散画素については、第２の２値化閾値が算出された離散画素の第２の２値化閾値に基づく内挿演算や外挿演算により、不連続点不足離散画素の第２の２値化閾値が算出される。
【００４５】
この第２の２値化閾値算出部３３では、これら平均値算出部３３１と内挿外挿演算部３２２とにより、多値画像全域に分散配置された離散画素（例えば、多値画像全域にわたる格子点上の画素）についての２値化閾値（第２の２値化閾値）が算出される。後述する具体例では、この離散画素として、縦横に１６画素ごとに升目状に２次元的に分散配置された格子点上の各画素について、第２の２値化閾値が算出される。
【００４６】
第３の２値化閾値算出部３４では、多値画像の、上記の複数の離散画素を除く各画素について、それら各画素の周辺の離散画素について算出された第２の２値化閾値の補間演算により、各画素それぞれに対応する第３の２値化閾値が算出される。これにより、多値画像を構成する各画素それぞれについて、第２の２値化閾値あるいは第３の２値化閾値が算出されたことになる。
【００４７】
さらに、２値画像生成部３５では、上記の離散画素については第２の２値化閾値生成部３３で算出された第２の２値化閾値を用いて、また、離散画素以外の各画素については、第３の２値化閾値算出部３４で算出された第３の２値化閾値を用いて、今回の２値化対象の多値画像を構成する各画素が２値化され、これにより２値画像が生成される。
【００４８】
図４は、本発明の一実施形態としての２値画像生成プログラムのフローチャートを示した図である。
【００４９】
この図４に示す２値画像生成プログラムでは、図３に示した２値画像生成装置３０の説明で使用した文言よりも多少具体的な文言が使われている。この図４に示す２値画像生成プログラムが図１，図２に示すノートＰＣ１０で実行されることにより、そのノートＰＣ１０が本発明の２値画像生成装置の一実施形態として動作する。したがって、この図４に示す２値画像生成プログラムの説明は、図３の２値画像生成装置３０の説明と重複する内容が多く、ここでは概略の説明にとどめる。
【００５０】
ここでは先ず、文字が描かれた多値画像が入力され（ステップＳ１０）、文字の輪郭点が抽出される（ステップＳ２０）。この文字の輪郭点の抽出処理は、図３に示す２値画像生成装置３０の不連続点検出部３１における処理に相当する。
【００５１】
次いで、その抽出された文字の輪郭点のそれぞれについて、２値化閾値が算出される（ステップＳ３０）。このステップＳ３０における２値閾値の算出処理は、図３に示す２値画像生成装置３０の第１の２値化閾値算出部３２における処理に相当する。
【００５２】
次いで、例えば縦横について１６画素ごとの格子点上に存在する各画素の２値化閾値が算出される（ステップＳ４０）。このステップＳ４０における２値化閾値の算出処理は、図３に示す２値画像生成装置３０の第２の２値化閾値算出部３３における処理に相当する。
【００５３】
さらに、格子点以外の各画素の２値化閾値が算出される（ステップＳ５０）。このステップＳ５０における２値化閾値の算出処理は、図３に示す２値画像生成装置３０の第３の２値化閾値算出部３４における処理に相当する。
【００５４】
さらに、ステップＳ６０において、２値画像が生成される。このステップＳ６０における２値画像生成処理は、図３に示す２値画像生成装置３０の２値画像生成部３５における処理に相当する。
【００５５】
図５は、図４に示す２次画像生成プログラムのステップＳ４０の詳細フローを示した図である。
【００５６】
ここでは、先ず、１６画素×１６画素おきの格子点上の画素が１つ設定され（ステップＳ４１）、その設定された格子点上の画素の周辺領域（例えば１６画素×１６画素からなる固定した広さの領域）内に、文字の輪郭点が規定数以上（例えば１６個以上）存在するか否かが判定される（ステップＳ４２）。そして、その周辺領域内に規定数以上の輪郭点が存在するときは、図４のステップＳ３０で算出された輪郭点の２値化閾値（第１の２値化閾値）の平均が算出され、その算出された平均値が、その格子点上の画素の２値化閾値（第２の２値化閾値）とされる（ステップＳ４３）。一方、ステップＳ４２において、今回設定した格子点上の画素の周辺領域には規定数以上の輪郭点が存在しなかったときは、ステップＳ４３はスキップされる。そして、次に別の格子点上の画素が設定され（ステップＳ４４，Ｓ４１）、同様の処理が繰り返される。そして、全ての格子点上の画素についての処理が終了すると（ステップＳ４４）、次に、ステップＳ４５以下の処理に移る（ステップＳ４８）。
【００５７】
ステップＳ４５以下の処理においても、再度、全ての格子点上の画素が順次に設定される（ステップＳ４５，Ｓ４８）。そして、今回設定された画素について、ステップＳ４３における２値化閾値の算出が済んでいるか否かが判定される（ステップＳ４６）。２値化閾値の算出が済んでいる画素については、次のステップＳ４７はスキップされ、次の格子点上の画素の処理に移る（ステップＳ４８）。
【００５８】
ステップＳ４６において、今回設定された格子点上の画素について２値化閾値が未だ設定されていないと判定されると、ステップＳ４７に進み、その画素の周囲の、既に２値化閾値が算出されている格子点上の画素の２値化閾値を使った内挿演算あるいは外挿演算により、その画素の２値化閾値（第２の２値化閾値）が算出される。
【００５９】
ここで、この図５に示すフローにおける、ステップＳ４１〜Ｓ４４の処理は、図３に示す２値化画像生成装置３０の第２の２値化閾値算出部３３の、平均値算出部３３１における処理に相当する。また、図５のステップＳ４５〜Ｓ４８の処理は、図３の第２の２値化閾値算出部３３の内挿外挿演算部３３２における処理に相当する。
【００６０】
以上では、２値画像生成装置と２値画像生成プログラムの概括的な実施形態について説明した。以下では、本発明の具体的な実施形態の説明に移る。
【００６１】
ここでは先ず、図３に示す２値画像生成装置３０の不連続点検出部３１および図４に示す２値画像生成プログラムの文字輪郭点抽出処理（ステップＳ２０）の具体例について説明する。
【００６２】
図６は、文字輪郭抽出対象の多値画像に作用させるフィルタ群を示した模式図である。
【００６３】
前述の通り、不連続点検出部３１（文字輪郭点抽出処理（ステップＳ２０））では、文字の輪郭以外の領域における、ノイズとしての文字の輪郭が不連続点として検出されることを抑えつつ、文字の正しい輪郭を不連続点として検出するフィルタを作用させることにより、多値画像上の文字の輪郭が不連続点として検出される。
【００６４】
このため、これも前述した通り、不連続点検出部３１（文字輪郭点抽出処理（ステップＳ２０））では、複数のノイズ抑制フィルタと輪郭抽出フィルタと２次抽出フィルタとを多値画像に作用させることにより、文字の輪郭が不連続点として検出される。
【００６５】
この図６には、その具体例としてのフィルタが示されている。ここで、図６（Ａ）〜（Ｃ）は、それぞれ、第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抑制フィルタ、および輪郭抽出フィルタである。ここでは先ず、これらのフィルタの構造について説明する。これらのフィルタを文字抽出対象の多値画像に作用させる際の演算方法については後述する。なお、ここには、２次抽出フィルタの具体例は示されていない。２次抽出フィルタの具体例については後の演算方法の説明の際に説明する。
【００６６】
これら図６（Ａ）〜（Ｃ）のそれぞれにおいて、矩形の升目の１つ１つが文字抽出対象の多値画像上の１つの画素に対応している。ここには、その中央に注目画素Ｃが示されている。
【００６７】
また、ここには、矢印Ｙで示す１次元方向であって注目画素Ｃから互いに逆向きに偏倚した各位置に、その注目画素Ｃを間に置いて配置された第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂが示されている。これら第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、それぞれ、上記の１次元方向（矢印Ｙ方向）とは交わる交差方向（矢印Ｘ方向）に複数（ここでは５個）の画素が並ぶ画素領域からなる。
【００６８】
ここで、図６（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、上記の１次元方向（矢印Ｙ方向）について注目画素Ｃに隣接した各位置に設定されている。また、この輪郭抽出フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、１次元方向（Ｙ方向）については１画素のみの画素領域からなる。この図６（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタは、以下に説明する図６（Ａ），（Ｂ）に示す第１および第２のノイズ抑制フィルタと比べ、高い空間周波数成分を抽出するフィルタである。文字抽出対象の多値画像にこの輪郭抽出フィルタを作用させると、文字の輪郭はシャープに抽出されるが、それと同様に多数のノイズが混入する。
【００６９】
また、図６（Ｂ）に示す第２のノイズ抽出フィルタの、第１画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、上記の１次元方向（矢印Ｙ方向）について注目画素Ｃとの間に１画素空けた各位置に設定されている。また、この第２のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、１次元方向（矢印Ｙ方向）については１画素のみの画素領域からなる。この第２のノイズ抽出フィルタは、特定の空間周波数領域の成分を抑えるバンドストップ型のフィルタとして作用する。
【００７０】
さらに、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抽出フィルタは、第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂが１次元方向（矢印Ｙ方向）に２画素ずつの領域となっている。これにより、この第１のノイズ抽出フィルタは、低域通過型のフィルタとなっている。
【００７１】
ここで、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抽出フィルタは、低域通過型フィルタであるため、文字の輪郭以外の部分の画素が文字の輪郭の画素であるとして誤抽出されることが抑えられる。
【００７２】
また、図６（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタは、バンドストップ型のフィルタであるため、文字の輪郭以外の部分において図６（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタ（低減通過型フィルタ）で誤抽出される画素が誤抽出されることを抑制する。その一方で、この第２のノイズ抑制フィルタの場合、第１のノイズ抑制フィルタでは誤抽出されなかった画素について誤抽出される可能性がある。
【００７３】
また、上記の通り、図６（Ｃ）の輪郭抽出フィルタの場合、文字の輪郭はシャープに抽出されるが、その一方で非常に多数の、文字の輪郭以外の画素も抽出される。
【００７４】
ここで、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抽出フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂのそれぞれについて、図６（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａあるいは第２の画素群Ｂを構成する複数の画素と、図６（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタの第１の画素群Ａと第２の画素群Ｂを構成する複数の画素とを合わせた画素領域からなる第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂを有する。換言すると、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａは、矢印Ｘ方向に５画素、矢印Ｙ方向に２画素、合計１０の画素領域からなる。これら１０画素のうちの、矢印Ｙ方向について注目画素Ｃから離れた側の５画素、注目画素Ｃに近い側の５画素は、それぞれ、図６（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａを構成する画素領域、図６（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタの第１の画素群Ａを構成する画素領域と重なっている。
【００７５】
図６（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタの第２の画素群Ｂについても同様である。
【００７６】
このように、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタは、その第１の画素群Ａと第２の画素群Ｂが、図６（Ｂ）の第２のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂと、図６（Ｃ）の輪郭抽出フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの和集合で構成されている。このため、これら図６（Ａ）〜（Ｃ）の３つのフィルタを作用させる際に必要となるメモリ容量および演算量が低域され、実装上有利である。
【００７７】
次に、図６（Ａ）〜（Ｃ）に示す第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抑制フィルタ、および輪郭抽出フィルタを文字抽出対象の２次元画像に作用させる際の演算方法について説明する。
【００７８】
図７は、図６に示す３種類のフィルタを多値画像に作用させたときの演算処理を示したフロー図である。このフロー図は、このフロー図は、その全体をもって、図４に示す２値画像構成プログラムの文字輪郭点抽出処理（ステップＳ２０）に相当する。
【００７９】
ここでは、多値画像を構成する多数の画素のうちの１つを注目画素Ｃとして設定する（ステップＳ１０１）。そして、先ず、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタについて、注目画素Ｃに対し図６（Ａ）に示す位置関係にある第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂを設定する（ステップＳ１１１）。そして、第１の画素群Ａを構成する複数の画素（ここでは５つの画素）の画素値の和と、第２の画素群Ｂを構成する複数の画素（ここでは５つの画素）の画素値の和を計算する（ステップＳ１１２）。さらに、第１の画素群Ａに関する画素値の和と第２の画素群Ｂに関する画素値の和との差分を計算し、さらにその差分の絶対値を計算する（ステップＳ１１３）。
【００８０】
そして、ステップＳ１１３で算出された差分の絶対値が予め定めておいた閾値以上か否かが判定される（ステップＳ１１４）。その差分の絶対値が閾値に満たないと判定されたときは、ステップＳ１０１において今回設定した注目画素Ｃは、輪郭上の画素としては抽出しない（ステップＳ１０２）。そしてさらに、その多値画像上に注目画素Ｃとして未だ設定していない画素があるときは（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０１に戻り、未だ注目画素Ｃとして設定されていない画素の中の１つの画素を新たな注目画素Ｃとして設定する。
【００８１】
一方、ステップＳ１１４において、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタに関し、差分の絶対値が閾値以上であると判定されると、今度は、図６（Ｂ）に示す第２ノイズ抑制フィルタについて同様の演算処理が実行される（ステップＳ１２１〜Ｓ１２４）。ステップＳ１２１〜Ｓ１２４での処理は、第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの画素領域が異なるだけであって演算処理方法自体はステップＳ１１１〜Ｓ１１４と同一であり、重複説明は省略する。
【００８２】
この第２のノイズ抑制フィルタでの演算において、差分の絶対値が閾値に満たないときはステップＳ１０２に進み、今回の注目画素Ｃは輪郭上の画素としては抽出されない。
【００８３】
一方、ステップＳ１２４において、第２のノイズ抑制フィルタについても差分の絶対値が閾値以上であると判定されると、次に、図６（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタについて同様の演算処理が実行される（ステップＳ１３１〜Ｓ１３４）。ステップＳ１３１〜Ｓ１３４での処理は、これも第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの画素領域が異なるだけであって、演算処理方法自体はステップＳ１１１〜Ｓ１１４、Ｓ１２１〜Ｓ１２４と同一であり、重複説明は省略する。
【００８４】
ステップＳ１３４において、差分の絶対値が閾値に満たない場合は、ステップＳ１０２に進み、今回の注目画素Ｃは輪郭上の画素としては抽出されない。一方、このステップＳ１３４において、差分の絶対値が閾値以上であると判定されると、今度は、ステップＳ１０３に進み、今回の注目画素Ｃが輪郭上の画素として抽出される。
【００８５】
以上の演算処理が、文字抽出対象の多値画像を構成する多数の画素それぞれについて順次に実行される。
【００８６】
なお、多値画像の縁の部分については、注目画素Ｃを設定したときに、その周りに第１の画素群Ａや第２の画素群Ｂの画素領域が存在しないという状態が生じる。通常は、そのような縁までは文字が描かれていないため、縁の部分についての演算処理は実行しない。あるいは、そのような縁まで文字の輪郭が存在する可能性があるときは、縁の内側の画素の画素値をコピーして縁の外側に広げるなどの既知の境界処理が適用される。ここでは、その詳細説明は省略する。
【００８７】
なお、この図７に示すフロー図において、ステップＳ１１１〜Ｓ１１４、ステップＳ１２１〜Ｓ１２４、およびステップＳ１３１〜Ｓ１３４は、それぞれ第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抑制フィルタ、および輪郭抽出フィルタによる処理に対応する。
【００８８】
上述の通り、本実施形態では２次抽出フィルタを作用させる。この２次抽出フィルタは、複数のフィルタの全てにおいて文字の輪郭上にある画素として１次抽出された画素を、文字の輪郭上に存在する画素として２次抽出するフィルタである。この図７に示す例では、第１のノイズ抑制フィルタと、第２のノイズ抑制フィルタと、輪郭抽出フィルタとからなる３種類のフィルタによるフィルタ処理を直列に並べて、それら３種類のフィルタによるフィルタ処理の全てで輪郭上の画素であると１次抽出された場合に、その注目画素Ｃを輪郭上の画素であるとする処理が、２次抽出フィルタの一例に相当する。
【００８９】
ここで、図６（Ａ）〜（Ｃ）に示す第１のノイズ抑制フィルタ、第２ノイズ抑制フィルタおよび輪郭抽出フィルタは、その図６に示す矢印Ｙ方向の画素値の変化（エッジ）を捉えるフィルタである。ただし、文字の輪郭上の画素全てを抽出するには、Ｙ方向のみのエッジでは足りず、それとは交わるＸ方向の画素値の変化（エッジ）も捉える必要がある。そこで、次に、図６（Ａ）〜（Ｃ）の各フィルタを９０°回転させたフィルタを多値画像に作用させる。
【００９０】
図８は、Ｘ方向の画素値の変化（エッジ）を捉えるように９０°回転させた、第１のノイズ抑制フィルタ（図８（Ａ））、第２のノイズ抑制フィルタ（図８（Ｂ））、および輪郭抽出フィルタ（図８（Ｃ））を示した模式図である。ここで、図８（Ａ）〜（Ｃ）は、図６（Ａ）〜（Ｃ）のそれぞれに対応するが、図６（Ａ）〜（Ｃ）と比べ９０°回転している。
【００９１】
ここでは、図６（Ａ）〜（Ｃ）に示すフィルタについて、図７に示す演算処理を実行して輪郭上の画素を抽出し、さらに次に、図８（Ａ）〜（Ｃ）に示すフィルタについて、図７に示す演算処理を実行して輪郭上の画素を抽出する。そして、図６（Ａ）〜（Ｃ）に示すフィルタを作用させて抽出した画素と、図８（Ａ）〜（Ｃ）に示すフィルタを作用させて抽出した画素との和集合（論理和）により、輪郭上の画素を決定する。すなわち、図６（Ａ）〜（Ｃ）のフィルタを作用させて抽出された画素は、図８（Ａ）〜（Ｃ）のフィルタを作用させたときには抽出されなくても輪郭上の画素とされる。逆も同様であり、図８（Ａ）〜（Ｃ）のフィルタを作用させて抽出された画素は、図６（Ａ）〜（Ｃ）のフィルタを作用させたときには抽出されなくても輪郭上の画素とされる。
【００９２】
９０°回転させる前と後の双方のフィルタを作用させる点については全て同様であり、Ｙ方向の画素化の変化（エッジ）を捉えるフィルタで代表させることとする。すなわち、例えば、第１のノイズ抑制フィルタを作用させるという表現で、図６（Ａ）のフィルタと図８（Ａ）のフィルタとの双方のフィルタを作用させ、いずれか一方のフィルタで抽出された画素の和集合をもって輪郭上の画素とする。他のフィルタについても同様である。
【００９３】
図９は、図６（Ａ）〜（Ｃ）の３種類のフィルタのうちの１つあるいは複数を作用させたときに抽出された画素を示した図である。
【００９４】
なお、同一方向（Ｘ方向あるいはＹ方向）のエッジを捉える複数のフィルタを作用させたときは、作用させた複数のフィルタ全てで抽出された画素を輪郭上の画素としている。また、上述の通り、例えば第１のノイズ抑制フィルタ（図６（Ａ））を作用させるということは、そのフィルタを９０°回転させた第１のノイズ抑制フィルタ（図８（Ａ））も作用させるということを意味し、この場合は、９０°回転させる前後の２つのフィルタのうちのいずれか一方のフィルタで抽出された画素であっても輪郭上の画素としている。
図９（Ａ）〜（Ｈ）の各図と、作用させたフィルタとの関係は、以下の表１の通りである。
【００９５】
【表１】
2017055192.tif 000003
【００９６】
図９（Ａ）は、フィルタを作用させる前の原画像を表わしている。この原画像には、「ＶＩＯＬＥＴ」という文字が描かれていて、その背景に細かな網点が表われている。この図９（Ａ）は、ハーフトーンで示されている。一方、図９（Ｂ）〜（Ｈ）は、フィルタを作用させて抽出した画素を黒、非抽出の画素を白で表した２値画像である。
【００９７】
図９（Ｂ）に示す、第１のノイズ抑制フィルタを作用させた画像は、文字の輪郭部周辺が非常に幅広く抽出されている。また文字の背景の網点部での誤抽出が見られるが、１つのフィルタのみを単独で用いた図９（Ｂ）〜（Ｄ）の中では、誤抽出は最も少ない。
【００９８】
図９（Ｃ）に示す、第２のノイズ抑制フィルタを作用させた画像は、文字の輪郭部周辺が、図９（Ｂ）よりもさらに幅広く抽出されている。文字の背景の網点部でも、誤抽出される要素が多い。
【００９９】
第９（Ｄ）に示す、輪郭抽出フィルタを作用させた画像は、文字の輪郭については幅が狭くシャープになっている。ただし、文字の背景の網点部では、極めて多数の画素が誤抽出されている。
【０１００】
図９（Ｂ）〜（Ｄ）に示す、１つのフィルタのみを単独で作用させた場合の画像どうしの相違は、各フィルタにおける第１の画素群Ａと第２の画素群Ｂの、注目画素Ｃからの距離と各画素群Ａ，Ｂの形状の違いに起因する、空間周波数成分の通過特性の違いによる。前述の通り、第１のノイズ抑制フィルタ（図６（Ａ））は、低減通過型フィルタであるため、網点部における誤抽出を防ぎやすい。また、第２のノイズ抑制フィルタ（図６（Ｂ））は、バンドストップ型のフィルタであるため、網点部において、第１のノイズ抑制フィルタでは誤抽出される画素が誤抽出されることを抑制し、それとは異なる画素の誤抽出が起こりやすい。また、輪郭抽出フィルタ（図６（Ｃ））は、第１および第２のノイズ抑制フィルタで通過が抑えられた高空間周波数成分を通過させやすい。このため、網点部での誤抽出が非常に多くなっている。その反面、この輪郭抽出フィルタの場合、文字の輪郭がシャープに抽出されている。
【０１０１】
以上の、図９（Ａ）〜（Ｃ）に示す、１つのフィルタのみを単独で作用させたときの画像は、いずれも文字の背景の網点部での誤抽出が発生しており、このままでは、十分な文字輪郭抽出性能を有するとは言い難い。
【０１０２】
次に、上記の３つのフィルタのうちの２つのフィルタを作用させたときの画像について説明する。
【０１０３】
図９（Ｅ）は、第１ノイズ抑制フィルタと第２ノイズ抑制フィルタとの双方を作用させた画像である。すなわち、この図９（Ｅ）の画像は、図９（Ｂ）の画像と図９（Ｃ）の画像の双方で抽出された画素のみを黒であらわした画像である。この図９（Ｅ）に示す画像の場合、網点部での誤抽出が大幅に減少している。ただし、この図９（Ｅ）に示す画像の場合、文字の輪郭近傍において文字の輪郭として抽出される画素の拡がりが大きい。
【０１０４】
図９（Ｆ）は、第１のノイズ抑制フィルタと輪郭抽出フィルタとの双方を作用させた画像である。すなわち、この図９（Ｆ）の画像は、図９（Ｂ）の画像と図９（Ｄ）の画像の双方の共通の黒点のみを黒点としてあらわした画像である。この図９（Ｆ）に示す画像の場合、文字の輪郭はシャープにあらわれているが、網点部での誤抽出の改善が十分とはいえない。
【０１０５】
図９（Ｇ）は、第２のノイズ抑制フィルタと輪郭抽出フィルタとの双方を作用させた画像である。すなわち、この図９（Ｇ）の画像は、図９（Ｃ）の画像と図９（Ｄ）の画像の双方における共通の黒点のみを黒点としてあらわした画像である。この図９（Ｇ）に示す画像も、図９（Ｆ）に示す画像と同様、文字の輪郭はシャープにあらわれているが、網点部での誤抽出の改善は十分とはいえない。
【０１０６】
図９（Ｈ）は、第１のノイズ抑制フィルタと、第２のノイズ抑制フィルタと、輪郭抽出フィルタとの３つのフィルタを作用させた画像である。すなわち、この図９（Ｈ）の画像は、図９（Ｂ）の画像と、図９（Ｃ）の画像と、図９（Ｄ）の画像との３つの画像の全てで抽出された画素（黒点）を黒点としてあらわした画像である。この図９（Ｈ）の場合、網点部での誤抽出は大幅に減少しているとともに、文字の輪郭の画素がシャープに抽出されている。
【０１０７】
このように、ここでは、第１のノイズ抑制フィルタと第２のノイズ抑制フィルタという、互いに異なる空間周波数のノイズ抑制特性をもつ２つのフィルタと、文字の輪郭をシャープに抽出する輪郭抽出フィルタとを組み合わせ、それら３種類のフィルタの全てで１次抽出された画素のみを２次抽出することにより、図９（Ｈ）に示すように、文字の輪郭をシャープに抽出し、背景の網点部のノイズを十分に抑えている。
【０１０８】
以上で、図３に示す２値画像生成装置３０の不連続点検出部３１、および図４に示す２値画像生成プログラムの文字輪郭点検出処理（ステップＳ２０）の具体例についての説明を終了する。なお、ここでは、図６に示すフィルタを作用させることにより文字の輪郭を抽出する処理について説明したが、本発明にいう不連続点検出部は、ここで説明した具体例に限定されるものではなく、２値画像生成の目的に適合するように不連続点を検出するものであればよい。
【０１０９】
次に、第１の２値化閾値算出部３２以降の各部における処理、および文字輪郭点の２値化閾値算出処理（ステップＳ３０）以下の各処理の具体例について説明する。
【０１１０】
図１０は、文字の輪郭点の２値化閾値算出処理の具体例を示した模式図である。ここで説明する処理は、図３に示す第１の２値化閾値算出部３２における処理、および図４に示す文字輪郭点の２値化閾値算出処理（ステップＳ３０）に対応する。
【０１１１】
この図１０における矩形の升目の１つ１つが多値画像の各画素に対応している。
【０１１２】
ここでは、この図１０の中央に示す１つの画素Ｅが、文字の輪郭点として抽出された画素の１つであるとする。このとき、ここに示す例では、その画素Ｅを中心とする縦横それぞれ５画素ずつ、合計２５画素の領域を設定し、その領域内の２５画素それぞれの画素値の平均値が算出される。そして、その平均値が２値化閾値（第１の２値化閾値）として画素Ｅに対応づけられる。
【０１１３】
ここでは、この処理が、文字の輪郭上にある画素として抽出された各画素それぞれについて実行される。
【０１１４】
図１１は、格子上にある画素の２値化閾値算出処理の説明図である。ここで、説明する処理は、図３に示す第２の２値化閾値算出部３３の平均値算出部３３１における処理、および図４に示す格子上の各画素の２値化閾値算出処理（ステップＳ４０）を構成する図５に示すステップＳ４１〜Ｓ４４の処理に対応する。
【０１１５】
図１１の縦横に引いた実線は、縦横それぞれについて１６画素おきに線を引いた格子である。ここでは、縦の線と横の線とが交わる各格子点上にある画素の２値化閾値（第２の２値化閾値）を算出する処理が行なわれる。ここでは、この図１１の中央に示す１つの格子点上の画素Ｐについて２値化閾値を算出する処理について説明する。
【０１１６】
この画素Ｐの周囲に、破線の矩形で示すような周辺領域Ｒを設定する。ここでは、一例として、その画素Ｐを中心に置いた、縦横１６画素ずつ、合計１６×１６＝２５６画素の領域を、周辺領域Ｒとする。ここでは、このようにして設定した周辺領域Ｒの内側にある、文字の輪郭点として抽出された画素の数が数えられる。そして、この周辺領域Ｒの内側に、文字の輪郭点として抽出された画素が予め定められた数（例えば１６個）以上存在する場合に、この周辺領域Ｒ内における文字の輪郭点として抽出された各画素それぞれについて算出された（図１０参照）、抽出された各画素ごとの２値化閾値（第１の２値化閾値）の平均値が算出され、その平均値が、格子点上の画素Ｐの２値化閾値（第２の２値化閾値）とされる。
【０１１７】
その周辺領域Ｒの内側に輪郭点上の画素が規定数（１６個）未満しかないときは、その周辺領域Ｒの中央の格子点上の画素Ｐについては、この段階では２値化閾値（第２の２値化閾値）は算出されない。
【０１１８】
ここでは、以上の処理が、多数の格子点上の各画素について実行される。
【０１１９】
図１２は、図１１を参照して説明した処理では２値化閾値（第２の２値化閾値）が算出されなかた格子上の画素についての、２値化閾値（第２の２値化閾値）の算出方法の説明図である。この図１２および後述する図１３、図１４を参照して説明する処理は、図３に示す第２の２値化閾値算出部３３の内挿外挿演算部３３２における処理、および図４に示す格子上の各画素の２値化閾値算出処理（ステップＳ４０）を構成する図５に示すステップＳ４５〜Ｓ４８の処理に対応する。
【０１２０】
図１２において、縦横に引いた直線で示す格子は、図１１と同じく、縦横それぞれ１６画素おきに線を引いた格子である。ここでは、縦の線と横の線とが交わる各格子点上に○印あるいは×印が付されている。○印が付された格子点上の画素は、図１１を参照して説明した、文字の輪郭点上の画素の２値化閾値（第１の２値化閾値）の平均値演算により算出した２値化閾値が対応づけられている画素である。一方、×印が付された格子点上の画素は、図１１の算出方法では２値化閾値が算出されなかった画素である。なお、○印は、以下に説明する算出方法により２値化閾値が算出された画素が配置された格子点を含んでいる。すなわち、○印が付された格子点は、以下に説明する算出方法の実行により徐々に増えていき、最終的には２値化対象の多値画像全域に広がる多数の格子点の全てについて○印が付される（すなわち、多数の格子点上の画素全てについて２値化閾値（第２の２値化閾値）が算出される）ことになる。
【０１２１】
ここでは、図１２の中央に示す格子点上の画素Ｐについての２値化閾値の算出方法を説明する。
【０１２２】
ここでは、その中央の画素Ｐの左右の格子点上の画素Ｐ1，Ｐ2、および上下の格子点上の画素Ｐ3，Ｐ4のいずれについても２値化閾値が算出されている。そこで、ここでは、それら周囲の４つの画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4の各２値化閾値Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4の平均値
Ｐ＝（Ｐ1＋Ｐ2＋Ｐ3＋Ｐ4）／４
が算出され、その平均値Ｐが中央の画素Ｐの２値化閾値とされる。なお、ここでは、画素と、その画素に対応づけられた２値化閾値（第２の２値化閾値）とを、互いに同一の符号を付して示している。
【０１２３】
図１３は、図１２と同様の図である。ただし、画素Ｐ3については、未だ２値化閾値は算出されていない。
【０１２４】
この場合は、中央の画素Ｐの２値化閾値として、左右２つの格子点上の画素Ｐ1，Ｐ2の２値化閾値Ｐ1，Ｐ2の平均値
Ｐ＝（Ｐ1＋Ｐ2）／２
が算出され、その平均値Ｐが中央の画素Ｐの２値化閾値とされる。
【０１２５】
図１４も、図１２，図１３と同様の図である。ここでは、２値化閾値Ｐを算出しようとしている画素Ｐの周囲の４つの格子点上の画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4のうちの２つの画素Ｐ1，Ｐ3については未だ２値化閾値が算出されていない。このため、図１３を参照して説明した算出方法も採用不能である。
【０１２６】
そこで、ここでは、画素Ｐから見て画素Ｐ2，Ｐ4のそれぞれの先にある格子点上の画素Ｐ5，Ｐ6が参照される。ここでは、これらの画素Ｐ5，Ｐ6については２値化閾値が算出されている。そこで、ここでは、画素Ｐ2と画素Ｐ5を通り、画素Ｐ2において２値化閾値Ｐ2を有し、画素Ｐ5において２値化閾値Ｐ5を有する直線を考え、その直線の、画素Ｐにおける値Ｐ00を算出する。また、これと同様に、画素Ｐ4と画素Ｐ6を通り、画素Ｐ4において２値化閾値Ｐ4を有し、画素Ｐ6において２値化閾値Ｐ6を有する直線を考え、その直線の、画素Ｐにおける値Ｐ01を算出する。そして、画素Ｐの２値化閾値Ｐとして、算出された２つのＰ00，Ｐ01の平均値
Ｐ＝（Ｐ00＋Ｐ01）／２
を採用する。
あるいは、さらに、画素Ｐ7と画素Ｐ8を通る斜めに延びる直線であって、画素Ｐ7において２値化閾値Ｐ7を有し、画素Ｐ8において２値化閾値Ｐ8を有する直線を考え、その直線の、画素Ｐにおける値Ｐ02を算出する。そして、画素Ｐの２値化閾値Ｐとして、それら３つの値Ｐ00，Ｐ01，Ｐ02の平均値
Ｐ＝（Ｐ00＋Ｐ01＋Ｐ02）／３
を採用してもよい。
【０１２７】
このように、ここでは、図１１を参照して説明した、文字の輪郭点の画素の２値化閾値（第１の２値化閾値）から２値化閾値を算出することができた格子点上の画素の２値化閾値を基にした内挿演算あるいは外挿演算により、２値化閾値が未だ算出されていない格子点上の画素の２値化閾値が算出される。そして、最終的には、多値画像全域にわたる、多数の格子点上の画素の２値化閾値が算出される。
【０１２８】
なお、ここでは、分かり易さのために１次関数（直線）による内挿、外挿の例を示したが、様々な内挿法、外挿法が知られており、必要な精度と演算時間を考慮して、どのような内挿法、外挿法を採用してもよい。
【０１２９】
図１５は、格子点上の画素以外の画素の２値化閾値算出処理の説明図である。ここで説明する処理は、図３に示す第３の２値化閾値算出部３４および図４に示す格子点以外の各画素の２値化閾値算出処理（ステップＳ５０）に対応する。
【０１３０】
この図１５においても、格子を示す実線は、縦横とも１６画素おきの直線で構成されているが、ここでは、図１１〜図１４と比べ、格子を拡大して示している。
【０１３１】
この図１５において、４つの格子点上の画素を画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4とする。これらの画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4は、図１１〜図１４における画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4とは無関係であり、この図１５に示すように、１つの升目の４隅の格子点上の各画素を、画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4と称している。他の符号についても同様に、図１１〜図１４とは無関係である。ただし、ここでも、各画素についてそれぞれ算出されている２値化閾値について、その画素と同じ符号を用いることとする。
【０１３２】
ここでは、格子点どうしの横の間隔をｘ，縦の間隔をｙとする。ここに示す例では、ｘ＝ｙ＝１６画素である。
【０１３３】
ここでは、画素Ｐの２値化閾値を算出する。この画素Ｐは、ｘ方向には、Ｐ1，Ｐ3からｘ１の距離にあり、画素Ｐ2，Ｐ4からｘ２の距離にあり、ｘ１＋ｘ２＝ｘである。また、これと同様に、ｙ方向には、画素Ｐ1，Ｐ2からｙ１の距離にあり、画素Ｐ3，Ｐ4からｙ２の距離にあり、ｙ１＋ｙ２＝ｙである。
【０１３４】
このとき、２つの画素Ｐ1，Ｐ2を結ぶ直線上であって画素Ｐ1からｘ１の距離にあり、画素Ｐ2からｘ２の距離にある画素Ｐ12の２値化閾値Ｐ12と、これと同様に、２つの画素Ｐ3，Ｐ4を結ぶ直線上であって画素Ｐ3からｘ１の距離にあり、画素Ｐ4からｘ２の距離にある画素Ｐ34の２値化閾値Ｐ34を算出する。
【０１３５】
画素Ｐ12の２値化閾値Ｐ12を算出するにあたっては、画素Ｐ1と画素Ｐ2を通り、画素Ｐ1で２値化閾値Ｐ1を有し、画素Ｐ2で２値化閾値Ｐ2を有する直線を考え、その直線の画素Ｐ12での２値化閾値Ｐ12を算出する。
【０１３６】
これと同様に、画素Ｐ34の２値化閾値Ｐ34を算出するにあたっては、画素Ｐ3と画素Ｐ4を通り、画素Ｐ3で２値化閾値Ｐ3を有し、画素Ｐ4で２値化閾値Ｐ4を有する直線を考え、その直線の画素Ｐ34での２値化閾値Ｐ34を算出する。
【０１３７】
さらに、画素Ｐ12と画素Ｐ34を通り、画素Ｐ12で２値化閾値Ｐ12を有し、画素Ｐ34で
２値化閾値Ｐ34を有する直線を考え、その直線の画素Ｐでの２値化閾値Ｐを算出する。
【０１３８】
ここでは、このような補間演算により、升目の４隅の格子点上の画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4の２値化閾値Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4を用いて、その升目の内側の全ての画素の２値化閾値（第３の２値化閾値）算出される。
【０１３９】
なお、分かり易さのため、ここでは１次補間について説明したが、補間演算法として様々な演算法が知られており、必要な精度と演算時間を考慮して、どのような補間演算法を採用してもよい。
【０１４０】
なお、多値画像の縁に沿った領域については、外挿演算によりその多値画像を僅かに食み出た格子点についてまで２値化閾値を算出しておくことで、多値画像の縁に沿った領域内の各画素についても２値化閾値（第３の２値化閾値）を算出することが可能である。
【０１４１】
図３の２値画像生成装置３０の２値画像生成部３５および図４の２値画像生成処理（ステップＳ６０）では、上記のようにして算出された格子点上の画素の２値化閾値（第２の２値化閾値）および格子点上の画素以外の画素の２値化閾値（第３の２値化閾値）を用いて、多値画像の全域にわたる各画素の画素値と、その画素に対応づけられた２値化閾値とを比較し、それらの大小に応じて、各画素に２値のいずれかを割り当てる。これにより、多値画像から２値画像が生成される。
【０１４２】
次に、図３に示す２値画像生成装置３０の不連続点検出部３１、および図４に示す２値画像生成プログラムの文字輪郭点抽出処理（ステップＳ２０）における、具体的なさらなる実施形態について説明する。
【０１４３】
図１６は、２種類のノイズ抑制フィルタを示した模式図である。
【０１４４】
ここには、図６に示す２つのノイズ抑制フィルタに追加される、第３のノイズ抑制フィルタ（図１６（Ａ））と第４のノイズ抑制フィルタ（図１６（Ｂ））が示されている。
【０１４５】
図１６（Ｂ）に示す第４のノイズ抑制フィルタは、図６（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタと比べ、矢印Ｙ方向にさらに１画素ずつ離れた画素領域に、第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂが設定されている。
【０１４６】
また、図１６（Ａ）に示す第３のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、図１６（Ｂ）に示す第４のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの画素領域と、図４（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの画素領域とを合わせた画素領域からなる。
【０１４７】
すなわち、図６（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタと、図６（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタと、図１６（Ａ）に示す第３のノイズ抑制フィルタと、図１６（Ｂ）に示す第４のノイズ抑制フィルタは、それらのいずれもが、少なくとも一部の空間周波数領域が互いに異なる空間周波数領域のノイズを抑制する特性を持つフィルタである。
【０１４８】
ここでは、図６に示す３つのフィルタと図１６に示す２つのフィルタとの合計５つのフィルタを文字輪郭部抽出文様の画像に作用させ、それら５つのフィルタの全てで１次抽出された画素を文字の輪郭上の画素として抽出する。もちろん、前述した通り、それら５つのフィルタをそれぞれ９０°回転させた５つのフィルタについても同様に作用させて画素を抽出する。９０°回転させる前の５つのフィルタの全てにおいて抽出された画素と９０°回転させた後の５つのフィルタの全てにおいて抽出された画素についてはいずれか一方で抽出されればよく、９０°回転前と回転後の双方で抽出される必要はない。
【０１４９】
図１７は、図９（Ａ）の画像を原画像とし、図６に示す３つのフィルタと図１６に示す２つのフィルタとの合計５つのフィルタを作用させて抽出された画素を黒点で示した画像である。
【０１５０】
図６に示す３つのフィルタを作用させた場合と比べ、網点部での誤抽出が一層減少している。
【０１５１】
図１８は、文字の輪郭抽出の別例における３つのフィルタを示した模式図である。
【０１５２】
図１８（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、この別例における、それぞれ、第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抑制フィルタ、および輪郭抽出フィルタである。
【０１５３】
図６（Ａ）〜（Ｃ）に示す各フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、矢印Ｘ方向に５つの画素が並ぶ画素領域で構成されているのに対し、この図１８（Ａ）〜（Ｃ）に示す各フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、矢印Ｘ方向に３つの画素が並ぶ画素領域で構成されている。この図１８（Ａ）〜（Ｃ）に示す各フィルタにおける第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの、注目画素Ｃとの間の矢印Ｙ方向の距離は、図６に示す各フィルタと同一である。
【０１５４】
図７に示す演算処理から分かる通り、第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの画素値の和が算出される。すなわち、第１画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの矢印Ｘ方向の長さにわたって平均される演算となっている。
【０１５５】
この図１８に示す各フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、図６に示す各フィルタと比べ、矢印Ｘ方向の長さが短い。すなわち、矢印Ｘ方向について平均される領域が短い。
【０１５６】
図１９は、図９（Ａ）の画像を原画像とし、図１８に示す第４実施形態の３つのフィルタを作用させたときの画像である。
【０１５７】
図１８に示す各フィルタは、第１画素群Ａおよび第２の画素群Ｂの矢印Ｘ方向の長さが短く、その分、図６に示す３つのフィルタを作用させた場合と比べ、特に文字の輪郭が斜めに延びる領域において、その輪郭が一層シャープに抽出されている。
【０１５８】
図２０は、図６に示す３つのフィルタと図１６に示す２つのフィルタとからなる５つのフィルタと、さらに図１８に示す３つのフィルタとを合わせた、合計８つのフィルタを作用させたときの画像を示した図である。すなわち、この図２０に示す画像は、図９（Ｈ）の画像と図１９の画像との双方における抽出画素（黒点）を抽出画素（黒点）とした画像である。
【０１５９】
図６に示す３つのフィルタのみを作用させた場合と比べ、網点部での誤抽出が一層減少するとともに、文字の輪郭が、斜線部を含めシャープに抽出される。
【０１６０】
図２１は、さらなる別例の３つのフィルタを示した模式図である。
【０１６１】
図２１（Ａ），（Ｂ）は、この別例における、第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抑制フィルタであり、図６（Ａ），（Ｂ）に示す第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抑制フィルタとそれぞれ同一のフィルタである。図２１（Ａ），（Ｂ）に示すフィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、矢印Ｘ方向に５つの画素が並ぶ画素領域で構成されている。
【０１６２】
また、図２１（Ｃ）は、この別例における輪郭抽出フィルタであり、このフィルタは、図１８（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタと同一のフィルタである。すなわち、図２１（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、矢印Ｘ方向に３つの画素が並ぶ画素領域で構成されている。
【０１６３】
図２２は、図９（Ａ）に示す原画像に、図２１に示す３つのフィルタを作用させたときの画像を示した図である。
【０１６４】
図２１に示す３つのフィルタを作用させた、図２２に示す図は、図２０に示す８つのフィルタを作用させた図よりも抽出精度が若干劣っているが、この図２１に示す３つのフィルタによれば、網点部での誤抽出を十分に減少させるとともに文字の輪郭をシャープに抽出させる演算処理を、より小さい回路規模で、あるいはより少ない計算コストで実現することができる。
【０１６５】
このように、ここで説明した文字の輪郭抽出用のフィルタによれば、網点画像における網点の角度や線数を予め知ることなく、また、網点によるノイズであるかその他によるノイズであるかを区別することなく、文字の輪郭をシャープに抽出するとともに、ノイズを強く抑制することができる。
【符号の説明】
【０１６６】
１０  ノートＰＣ
１１  本体装置
１１１  キーボード
１１２  タッチパッド
１２  表示装置
１２１  表示装置
２１  ＣＰＵ
２２  表示部
２３  主メモリ
２４  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
２５  インターフェース（Ｉ／Ｆ）部
２９  バスライン
３０  ２値画像生成装置
３１  不連続点検出部
３２  第１の２値化閾値算出部
３３  第２の２値化閾値算出部
３３１  平均値算出部
３３２  内挿外挿演算部
３４  第３の２値化閾値算出部
３５  ２値画像生成部
【図１】
2017055192.tif 000004
【図２】
2017055192.tif 000005
【図３】
2017055192.tif 000006
【図４】
2017055192.tif 000007
【図５】
2017055192.tif 000008
【図７】
2017055192.tif 000009
【図１１】
2017055192.tif 000010
【図１２】
2017055192.tif 000011
【図１３】
2017055192.tif 000012
【図１４】
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【図１５】
2017055192.tif 000014
【図６】
2017055192.tif 000015
【図８】
2017055192.tif 000016
【図９】
2017055192.tif 000017
【図１０】
2017055192.tif 000018
【図１６】
2017055192.tif 000019
【図１７】
2017055192.tif 000020
【図１８】
2017055192.tif 000021
【図１９】
2017055192.tif 000022
【図２０】
2017055192.tif 000023
【図２１】
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【図２２】
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