(57)【要約】【課題】ラプラシアンフィルタを作用させて網点を抽出する方法と比べ、文字の輪郭上の画素であるか否かを高精度に抽出する。【解決手段】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第１および第２のノイズ抑制フィルタ（図２（Ａ），（Ｂ））と、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、第１および第２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（図２（Ｃ））と、それらのフィルタの全てにおいて文字の輪郭上の画素として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、それらのフィルタを２次元画像に作用させることにより、２次元画像上の文字の輪郭を抽出する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
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２次元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上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２次元画像に作用させることにより、該２次元画像上の文字の輪郭を抽出することを特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項２】
前記複数のノイズ抑制フィルタおよび前記輪郭抽出フィルタのいずれもが、予め定められた１次元方向であって注目画素から互いに逆向きに偏倚した各位置に配置された、該１次元方向とは交わる交差方向に複数の画素が並ぶ画素領域からなる第１の画素群および第２の画素群を有し、該第１の画素群を構成する複数の画素の画素値の和と該第２の画素群を構成する複数の画素値の和との差分の絶対値が閾値以上の場合に、該注目画素を文字の輪郭上に存在する画素として１次抽出するものであって、
前記複数のノイズ抑制フィルタは、前記輪郭抽出フィルタと比べ、前記１次元方向に注目画素からさらに大きく偏倚した位置にある画素のみからなる、もしくは該さらに大きく偏倚した位置にある画素を含む画素領域であって、重なりを許容した互いに異なる画素領域に広がる前記第１の画素群および前記第２の画素群を有するフィルタであることを特徴とする請求項１に記載の輪郭抽出装置。
【請求項３】
前記複数のノイズ抑制フィルタのうちの第１のノイズ抑制フィルタは、前記第１の画素群および前記第２の画素群のそれぞれについて、該複数のノイズ抑制フィルタのうちの第２のノイズ抑制フィルタの前記第１の画素群あるいは前記第２の画素群を構成する複数の画素と、前記輪郭抽出フィルタの前記第１の画素群あるいは前記第２の画素群を構成する複数の画素とを合わせた画素領域からなる前記第１の画素群および前記第２の画素群を有するフィルタであることを特徴とする請求項２に記載の輪郭抽出装置。
【請求項４】
前記複数のノイズ抑制フィルタおよび前記輪郭抽出フィルタは、いずれもが、前記交差方向に第１の数の画素が並ぶ画素領域を前記第１の画素群および前記第２の画素群とする、第１のフィルタ群を構成するフィルタであって、さらに、
前記交差方向に前記第１の数とは異なる第２の数の画素が並ぶ画素領域を前記第１の画素群および前記第２の画素群とし、前記１次元方向のフィルタ特性が前記第１のフィルタ群を構成するいずれかのフィルタとそれぞれ同一の複数のフィルタからなる第２のフィルタ群を有し、
前記２次抽出フィルタは、前記第１のフィルタ群を構成するフィルタの各々と前記第２のフィルタ群を構成するフィルタの各々との全てにおいて文字の輪郭上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次抽出するフィルタであることを特徴とする請求項２または３に記載の輪郭抽出装置。
【請求項５】
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、文字抽出対象の２次元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文字の輪郭上に存在する画素とすることを特徴とする請求項２から４のうちのいずれか１項に記載の輪郭抽出装置。
【請求項６】
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２次元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上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２次元画像に作用させることにより、該２次元画像上の文字の輪郭を抽出する輪郭抽出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輪郭抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、輪郭抽出装置および輪郭抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文字などを印刷した印刷物を標準印刷見本と比較し、文字が可読であるか、印刷物にかけや汚れはないかなど、印刷物の欠陥の有無を目視で検査することが行なわれている。
【０００３】
この目視を自動化するために、文字の欠陥を自動的に判別する試みが行なわれている。文字の欠陥を自動的に判別する際には、その印刷物を表わす画像上の文字の抽出が必要となるが、抽出方法の１つとして、画像上に存在する画素値の急激な変化点、すなわち、その画像の空間周波数上の高周波点であるエッジを抽出することにより、そのエッジを文字の輪郭とする抽出方法がある。しかしながら、従来のエッジ検出方法は、網点などの、文字以外の部分に存在するエッジも抽出してしまい、文字の抽出がうまく行なえないことがあった。
【０００４】
ここで、特許文献１には、網点画像に複数のラプラシアンフィルタを作用させるフィルタ演算を行なって網点を抽出することにより、その反面として文字を抽出する画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−７３０７１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上掲の特許文献１に開示された画像処理装置の場合、網点画像に、その網点画像の網点の角度や線数に合致したラプラシアンフィルタを作用させる必要がある。網点画像は、角度や線数が異なる複数の網点で構成されており、それら複数の網点にそれぞれ合致した複数のラプラシアンフィルタを作用されれば、理論上、網点をきれいに抽出し、それを消し去ることにより文字を抽出することが可能である。
【０００７】
しかしながら、網点画像上の網点の角度や線数が予めは分かっていない場合も多く、この方法で網点画像を構成するすべての網点を正しく抽出することは困難である。また、この方法は、網点以外のノイズの除去には役立たない。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、ラプラシアンフィルタを作用させて網点を抽出する方法と比べ、網点の角度や線数を予め知ることなく、また、網点以外のノイズが存在する画像であっても文字の輪郭上の画素を高精度に抽出することができる輪郭抽出装置、および、情報処理装置をそのような輪郭抽出装置として動作させる輪郭抽出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】
【０００９】
請求項１は、
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２次元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上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２次元画像に作用させることにより、該２次元画像上の文字の輪郭を抽出することを特徴とする輪郭抽出装置である。
【００１０】
請求項２は、
前記複数のノイズ抑制フィルタの各々および前記輪郭抽出フィルタのいずれもが、予め定められた１次元方向であって注目画素から互いに逆向きに偏倚した各位置に配置された、該１次元方向とは交わる交差方向に複数の画素が並ぶ画素領域からなる第１の画素群および第２の画素群を有し、該第１の画素群を構成する複数の画素の画素値の和と該第２の画素群を構成する複数の画素値の和との差分の絶対値が閾値以上の場合に、該注目画素を文字の輪郭上に存在する画素として１次抽出するものであって、
前記複数のノイズ抑制フィルタは、前記輪郭抽出フィルタと比べ、前記１次元方向に注目画素からさらに大きく偏倚した位置にある画素のみからなる、もしくは該さらに大きく偏倚した位置にある画素を含む画素領域であって、重なりを許容した互いに異なる画素領域に広がる前記第１の画素群および前記第２の画素群を有するフィルタであることを特徴とする請求項１に記載の輪郭抽出装置である。
【００１１】
請求項３は、
前記複数のノイズ抑制フィルタのうちの第１のノイズ抑制フィルタは、前記第１の画素群および前記第２の画素群のそれぞれについて、該複数のノイズ抑制フィルタのうちの第２のノイズ抑制フィルタの前記第１の画素群あるいは前記第２の画素群を構成する複数の画素と、前記輪郭抽出フィルタの前記第１の画素群あるいは前記第２の画素群を構成する複数の画素とを合わせた画素領域からなる前記第１の画素群および前記第２の画素群を有するフィルタであることを特徴とする請求項２に記載の輪郭抽出装置である。
【００１２】
請求項４は、前記複数のノイズ抑制フィルタおよび前記輪郭抽出フィルタは、いずれもが、前記交差方向に第１の数の画素が並ぶ画素領域を前記第１の画素群および前記第２の画素群とする、第１のフィルタ群を構成するフィルタであって、さらに、
前記交差方向に前記第１の数とは異なる第２の数の画素が並ぶ画素領域を前記第１の画素群および前記第２の画素群とし、前記１次元方向のフィルタ特性が前記第１のフィルタ群を構成するいずれかのフィルタとそれぞれ同一の複数のフィルタからなる第２のフィルタ群を有し、
前記２次抽出フィルタは、前記第１のフィルタ群を構成するフィルタの各々と前記第２のフィルタ群を構成するフィルタの各々との全てにおいて文字の輪郭上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次抽出するフィルタであることを特徴とする請求項２または３に記載の積輪郭抽出装置である。
【００１３】
請求項５は、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、文字抽出対象の２次元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文字の輪郭上に存在する画素とすることを特徴とする請求項２から４のうちのいずれか１項に記載の輪郭抽出装置である。
【００１４】
請求項６は、
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２次元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上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２次元画像に作用させることにより、該２次元画像上の文字の輪郭を抽出する輪郭抽出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輪郭抽出プログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１および請求項２の輪郭抽出装置、並びに、請求項６の輪郭抽出プログラムによれば、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】
また、請求項３の輪郭抽出装置によれば、複数のノイズ抑制フィルタのいずれもがそれぞれ独自の画素を含む画素領域を第１の画素群あるいは第２の画素群とするフィルタである場合と比べ、実装上のコストが抑えられる。
【００１７】
請求項４の輪郭抽出装置によれば、第１のフィルタ群のみを作用させる場合と比べて、ノイズを抑制しつつ、文字の輪郭のボケを抑えて文字の鋭い輪郭を抽出することができる。
【００１８】
請求項５の輪郭抽出装置によれば、文字の２次元的な輪郭を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】情報処理装置の一形態としてのノートＰＣ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】本発明の第１実施形態としての輪郭抽出装置のブロック図である。
【図４】本発明の第２実施形態としての輪郭抽出装置のフィルタ群を示した模式図である。
【図５】図４に示す３種類のフィルタを２次元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６】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６（Ａ））、第２のノイズ抑制フィルタ（図６（Ｂ））、および輪郭抽出フィルタを示した模式図である。
【図７】図４（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８】２種類のノイズ抑制フィルタを示した模式図である。
【図９】図７（Ａ）の画像を原画像とし、第３実施形態のフィルタを作用させることにより抽出された画素を黒点で示した画像である。
【図１０】第４実施形態における３つのフィルタを示した模式図である。
【図１１】図７（Ａ）の画像を原画像とし、図１０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１２】図４に示す３つのフィルタと図８に示す２つのフィルタとからなる、第３実施形態を構成する５つのフィルタと、さらに図１０に示す、第４実施形態を構成する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１３】第５実施形態における３つのフィルタを示した模式図である。
【図１４】図７（Ａ）に示す原画像に、図１３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】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態を説明する。なお、以下の各実施形態では、文字が描かれた網点画像を、文字抽出対象の２次元画像として取り扱っている。
【００２１】
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、「ノートＰＣ」と略記する。）の外観斜視図である。
【００２２】
以下において説明する本発明の実施形態としての輪郭抽出装置は、この図１に示すノートＰＣ１０と、このノートＰＣ１０内で実行される輪郭抽出プログラムとにより構成されている。
【００２３】
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。
【００２４】
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画面１２１が広がっている。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
ＣＰＵ２１は、各種プログラムを実行する主演算装置である。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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輪郭抽出プログラムや、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。
【００３２】
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を経由して文字輪郭抽出対象の２次元画像（画像データ上での画像）が入力される。この入力された２次元画像はＨＤＤ２４に格納される。
【００３３】
ＨＤＤ２４には、輪郭抽出プログラムが記憶されている。この輪郭抽出プログラムは、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、その主メモリ２３上の輪郭抽出プログラムがＣＰＵ２１で実行される。
【００３４】
ＣＰＵ２１は、その輪郭抽出プログラムを実行することにより、ＨＤＤ２４に格納されている２次元画像を読み出して、その２次元画像上の文字の輪郭を抽出する。
【００３５】
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。
【００３６】
図３は、本発明の第１実施形態としての輪郭抽出装置のブロック図である。
【００３７】
前述の通り、本発明の実施形態としての輪郭抽出装置は、図１，図２に示すノートＰＣ１０と、そのノートＰＣ１０内で実行される輪郭抽出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、本発明の輪郭抽出装置の全般的な概念について説明する。
【００３８】
この図３に示す輪郭抽出装置３０は、第１〜第ｎのｎ個（ｎは２以上の整数）のノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎと、輪郭抽出フィルタ３２と、２次抽出フィルタ３３とを備えている。
【００３９】
第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎは、文字抽出対象の２次元画像上の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次抽出するフィルタである。これら第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎは、いずれも、文字の輪郭が相対的に太く、すなわちボケた形状に抽出されることが許容されている。ただし、これら第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎは、互いに異なる空間周波数のノイズ抑制特性を持つフィルタである。これら第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎのそれぞれは、ノイズ抑制の得意な空間周波数領域を有する。換言すると、ノイズ抑制の苦手な空間周波数領域を有し、その苦手な空間周波数領域内のノイズは抑制し切れずに文字の輪郭上の画素として抽出されてしまうことになる。ここでは、第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎは、互いに異なる空間周波数領域のノイズの抑制を分担して受け持つことになる。これら第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎは、ノイズの抑制にターゲットを合わせている結果、文字の輪郭については、次に説明する輪郭抽出フィルタ１２と比べ、相対的に太く、すなわちボケた輪郭を抽出することになるが、それは許容されている。
【００４０】
一方、輪郭抽出フィルタ３２も、第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎと同様、上記の２次元画像上の画素の中から文字の輪郭上に存在する画素を１次抽出するフィルタである。ただし、この輪郭抽出フィルタ３２は、文字の輪郭を、上記の第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎのいずれよりも相対的に細く、すなわち相対的にシャープに抽出する輪郭抽出特性を有する。その結果、この輪郭抽出フィルタ３２を作用させると、広い空間周波数領域にわたるノイズが多数混入することになるが、この輪郭抽出フィル３２の場合、ノイズの混入は許容されている。
【００４１】
また、２次判定フィルタ３３は、第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎの各々と輪郭抽出フィルタ３２との全てにおいて文字の輪郭上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次抽出するフィルタである。
【００４２】
上記の第１から第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎは互いに異なる空間周波数領域のノイズ抑制特性を有するフィルタであるため、この２次抽出フィルタ３３を作用させると、文字の輪郭として抽出された、それぞれ苦手な空間周波数領域のノイズが互いに打ち消され、広い空間周波数領域にわたってノイズが抑制される。また、このとき、輪郭抽出フィルタ３２で抽出された広範なノイズについても打ち消される。
【００４３】
また、文字の輪郭に関しては、輪郭抽出フィルタ３２により輪郭がシャープに抽出されるため、２次判定フィルタ３３を作用させると、第１〜第ｎのノイズ抑制フィルタ３１＿１〜３１＿ｎで抽出されたボケた輪郭が抑えられて、輪郭抽出フィルタにより抽出されたシャープな輪郭が採用される。
【００４４】
このようにして、この図３に示す第１実施形態の輪郭抽出装置によれば、ノイズが効果的に抑制されるとともに、文字の輪郭上の画素がシャープな輪郭として抽出される。
【００４５】
次に、具体的な各種実施形態について説明する。
【００４６】
図４は、本発明の第２実施形態としての輪郭抽出装置のフィルタ群を示した模式図である。
【００４７】
ここで、図４（Ａ）〜（Ｃ）は、第２実施形態の輪郭抽出装置における、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。２次抽出フィルタについては後述する。
【００４８】
ここでは先ず、各フィルタの構造について先に説明し、文字抽出対象の２次元画像に各フィルタを作用させる際の演算方法については後で説明する。
【００４９】
これら図４（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２次元画像上の１つの画素に対応している。また、ここには、その中央に注目画素Ｃが示されている。さらに、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。ここで説明している第２実施形態における第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）とは交わる交差方向（矢印Ｘ方向）に複数（ここでは５個）の画素が並ぶ各画素領域からなる。
【００５０】
ここで、図４（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にそれぞれ隣接した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４（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタは、以下に説明する図４（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２次元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、それと同時に多数のノイズが混入する。
【００５１】
また、図４（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ノイズを抑えるバンドストップ型のフィルタとして作用する。
【００５２】
さらに、図４（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画素ずつの画素領域となっている。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。
【００５３】
ここで、図４（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。
【００５４】
また、図４（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４（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。
【００５５】
また、上記の通り、図４（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。
【００５６】
また、図４（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あるいは第２の画素群Ｂを構成する複数の画素と、図４（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４（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を構成する画素領域、図４（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。
【００５７】
図４（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。
【００５８】
このように、図４（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と、図４（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の和集合で構成されている。このため、これら図４（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。
【００５９】
次に、図４（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処理について説明する。
【００６０】
図５は、図４に示す３種類のフィルタを２次元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、本発明の一実施形態としての輪郭抽出プログラムに相当する。
【００６１】
ここでは、２次元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Ｓ０１）。そして、先ず、図４（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４（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Ｓ１１）。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）の画素値の和をそれぞれ計算する（ステップＳ１２）。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Ｓ１３）。
【００６２】
次いで、ステップＳ１３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Ｓ１４）。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Ｓ０１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Ｓ０２）。そしてさらに、その２次元画像上に注目画素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Ｓ０４）、ステップＳ０１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。
【００６３】
一方、ステップＳ１４において、図４（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４（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタについて同様の演算処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２４）。ステップＳ２１〜Ｓ２４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Ｓ１１〜Ｓ１４と同一であり、重複説明は省略する。
【００６４】
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Ｓ０２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。
【００６５】
一方、ステップＳ２４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４（Ｃ）に示す輪郭抽出フィルタについて同様の演算処理を実行する（ステップＳ３１〜Ｓ３４）。ステップＳ３１〜Ｓ３４での演算処理は、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、演算自体はステップＳ１１〜Ｓ１４、Ｓ２１〜Ｓ２４と同一であり、重複説明は省略する。
【００６６】
ステップＳ３４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Ｓ０２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Ｓ３４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Ｓ０３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。
【００６７】
以上の演算処理が、文字抽出対象の２次元画像を構成する多数の画素それぞれを注目画素Ｃとして順次に実行される。
【００６８】
なお、２次元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事態が生じる。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。
【００６９】
なお、この図５に示すフロー図において、ステップＳ１１〜Ｓ１４、ステップＳ２１〜Ｓ２４、およびステップＳ３１〜Ｓ３４は、それぞれ第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抽出フィルタ、および輪郭抽出フィルタによる処理に対応する。また、それらの３種類のフィルタ処理を直列に並べて、それら３種類の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、本発明にいう２次抽出フィルタの一例に相当する。
【００７０】
ここで、図４（Ａ）〜（Ｃ）に示す第１のノイズ抽出フィルタ、第２ノイズ抽出フィルタおよび輪郭抽出フィルタは、その図４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４（Ａ）〜（Ｃ）の各フィルタを９０°回転させたフィルタを文字抽出対象の２次元画像に作用させる。
【００７１】
図６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６（Ａ））、第２のノイズ抑制フィルタ（図６（Ｂ））、および輪郭抽出フィルタを示した模式図である。ここで、図６（Ａ）〜（Ｃ）は、図４（Ａ）〜（Ｃ）のそれぞれに対応するが、図４（Ａ）〜（Ｃ）と比べ９０°回転している。
【００７２】
ここでは、図４（Ａ）〜（Ｃ）に示すフィルタについて、図５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６（Ａ）〜（Ｃ）に示すフィルタについて、図５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４（Ａ）〜（Ｃ）に示すフィルタを作用させて抽出した画素と、図６（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、輪部上の画素を決定する。すなわち、図４（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部上の画素とされる。逆も同様であり、図６（Ａ）〜（Ｃ）のフィルタを作用させて抽出された画素は、図４（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部上の画素とされる。
【００７３】
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、以下、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４（Ａ）のフィルタと図６（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る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。
【００７４】
図７は、図４（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。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部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４（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６（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。
【００７５】
図７（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。
【００７６】
【表１】
2017055193.tif 000003
図７（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７（Ａ）は、ハーフトーンで示されている。一方、図７（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。
【００７７】
図７（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７（Ｂ）〜（Ｄ）の中では、誤抽出は最も少ない。
【００７８】
図７（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７（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、誤抽出される画素が多い。
【００７９】
図７（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。
【００８０】
図７（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の形状の違いとに起因する、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４（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２）（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４（Ｄ））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。
【００８１】
以上の、図７（Ｂ）〜（Ｄ）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。
【００８２】
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。
【００８３】
図７（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７（Ｅ）の画像は、図７（Ｂ）の画像と図７（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７（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７（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。
【００８４】
図７（Ｆ）は、第１のノイズ抑制フィルタと輪部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７（Ｆ）の画像は、図７（Ｂ）の画像と図７（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７（Ｆ）に示す画像の場合、文字の輪部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。
【００８５】
図７（Ｇ）は、第２のノイズ抑制フィルタと輪部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７（Ｇ）の画像は、図７（Ｃ）の画像と図７（Ｄ）の画像の双方における共通の黒点のみを黒点とにあらわした画像である。この図７（Ｇ）に示す画像も、図７（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。
【００８６】
図７（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７（Ｈ）の画像は、図７（Ｂ）の画像と、図７（Ｃ）の画像と、図７（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７（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。
【００８７】
このように、この第２実施形態の場合、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７（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。
【００８８】
以上で、第２実施形態の説明を終了し、さらに、第３実施形態以降の各種実施形態について説明する。
【００８９】
図８は、２種類のノイズ抑制フィルタを示した模式図である。
【００９０】
ここには、図４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８（Ａ））と第４のノイズ抑制フィルタ（図８（Ｂ））が示されている。
【００９１】
図８（Ｂ）に示す第４のノイズ抑制フィルタは、図４（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。
【００９２】
また、図８（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８（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。
【００９３】
すなわち、図４（Ａ）に示す第１のノイズ抑制フィルタと、図４（Ｂ）に示す第２のノイズ抑制フィルタと、図８（Ａ）に示す第３のノイズ抑制フィルタと、図８（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。
【００９４】
この第３実施形態では、図４に示す３つのフィルタと図８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対象の画像に作用させ、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。
【００９５】
図９は、図７（Ａ）の画像を原画像とし、第３実施形態のフィルタを作用させることにより抽出された画素を黒点で示した画像である。
【００９６】
図４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。
【００９７】
図１０は、第４実施形態における３つのフィルタを示した模式図である。
【００９８】
図１０（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、この第４実施形態における、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、および輪部抽出フィルタである。
【００９９】
図４（Ａ）〜（Ｃ）に示す第２実施形態の各フィルタの第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１０（Ａ）〜（Ｃ）に示す第４実施形態の各フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、矢印Ｘ方向には３つの画素が並ぶ画素領域で構成されている。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４に示す各フィルタと同一である。
【０１００】
図５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のそれぞれについて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。
【０１０１】
この図１０に示す第４実施形態の各フィルタの第１の画素群Ａおよび第２の画素群Ｂは、図４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。
【０１０２】
図１１は、図７（Ａ）の画像を原画像とし、図１０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。
【０１０３】
この第４実施形態の各フィルタは、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４に示す第２実施形態の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、その輪部が一層シャープに抽出されている。
【０１０４】
図１２は、図４に示す３つのフィルタと図８に示す２つのフィルタとからなる、第３実施形態を構成する５つのフィルタと、さらに図１０に示す、第４実施形態を構成する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。
【０１０５】
すなわち、この図１２に示す画像は、図７（Ｈ）の画像と図１１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。
【０１０６】
図４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、文字の輪部が、斜線部を含めシャープに抽出されている。
【０１０７】
図１３は、第５実施形態における３つのフィルタを示した模式図である。
【０１０８】
図１３（Ａ），（Ｂ）は、この第５実施形態における第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４（Ａ），（Ｂ）に示す第２実施形態における第１のノイズ抑制フィルタ、第２のノイズ抑制フィルタとそれぞれ同一のフィルタである。図１３（Ａ），（Ｂ）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。
【０１０９】
また、図１３（Ｃ）は、この第５実施形態における輪部抽出フィルタであり、このフィルタは、図１０（Ｃ）に示す、第４実施形態の輪郭抽出フィルタと同一のフィルタである。すなわち、図１３（Ｃ）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３つの画素が並ぶ画素領域で構成されている。
【０１１０】
図１４は、図７（Ａ）に示す原画像に、図１３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。
【０１１１】
図１３に示す第５実施形態の３つのフィルタを作用させた、図１４に示す図は、図１２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はいるが、この第５実施形態によれば、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部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。
【０１１２】
以上の通り、上記の各種実施形態によれば、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、文字の輪部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】
【０１１３】
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
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  輪郭抽出装置
３１＿１〜３１＿ｎ  ノイズ抑制フィルタ
３２  輪郭抽出フィルタ
３３  ２次抽出フィルタ
【図１】
2017055193.tif 000004
【図２】
2017055193.tif 000005
【図３】
2017055193.tif 000006
【図５】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
2017055193.tif 000010
【図８】
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【図９】
2017055193.tif 000012
【図１０】
2017055193.tif 000013
【図１１】
2017055193.tif 000014
【図１２】
2017055193.tif 000015
【図１３】
2017055193.tif 000016
【図１４】
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