(57)【要約】  【課題】より適切な適応閾値を算出することによって二値画像の画質を向上する。  【解決手段】多値の入力画像を二値化する画像読取装置は、注目画素を含む複数の画素の階調値の標準偏差が、標準偏差閾値よりも大きいかどうかを判定する判定部と、前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも大きいと判定された場合、適応閾値を用いて前記注目画素を二値化する第１の二値化処理部と、前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも小さいと判定された場合、固定閾値を用いて前記注目画素を二値化する第２の二値化処理部と、を有する。前記第１の二値化処理部は、平滑化処理を施した前記注目画素の階調値に基づいて前記適応閾値を設定する。【選択図】図１
2017169162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値の入力画像を二値化する画像読取装置であって、
注目画素を含む複数の画素の階調値の標準偏差が、標準偏差閾値よりも大きいかどうかを判定する判定部と、
前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも大きいと判定された場合、適応閾値を用いて前記注目画素を二値化する第１の二値化処理部と、
前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも小さいと判定された場合、固定閾値を用いて前記注目画素を二値化する第２の二値化処理部と、を有し、
前記第１の二値化処理部は、平滑化処理を施した前記注目画素の階調値に基づいて前記適応閾値を設定し、
前記第２の二値化処理部は、前記入力画像に含まれる画素の階調分布特性に基づいて前記固定閾値を設定する
画像読取装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像読取装置であって、
前記判定部は、前記注目画素及び前記複数の画素を含む第１の領域について、前記標準偏差を算出し、
前記第１の二値化処理部は、前記第１の領域を含むサイズを有する第２の領域について、前記平滑化処理を施す
画像読取装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像読取装置であって、
前記判定部は、前記入力画像の解像度に応じて前記第１の領域のサイズを設定し、
前記第１の二値化処理部は、前記入力画像の解像度に応じて前記第２の領域のサイズを設定する
画像読取装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像読取装置であって、
前記第１の二値化処理部は、前記平滑化処理を施した前記注目画素の階調値と前記固定閾値との大小関係に応じて前記適応閾値を設定する
画像読取装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像読取装置であって、
前記第２の二値化処理部は、
前記平滑化処理を施した前記注目画素の階調値が、前記固定閾値から低階調側オフセットを減算した値よりも小さい場合、前記階調値に前記低階調側オフセットを加算した値を前記適応閾値に設定し、
前記平滑化処理を施した前記注目画素の階調値が、前記固定閾値に高階調側オフセットを加算した値よりも大きい場合、前記階調値から前記高階調側オフセットを減算した値を前記適応閾値に設定し、
上記以外の場合、前記固定閾値を前記適応閾値に設定する
画像読取装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像読取装置であって、
前記高階調側オフセットは、前記低階調側オフセットよりも大きい
画像読取装置。
【請求項７】
多値の入力画像を二値化する画像読取装置における画像処理方法であって、
注目画素を含む複数の画素の階調値の標準偏差が、標準偏差閾値よりも大きいかどうかを判定するステップと、
前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも大きいと判定された場合、適応閾値を用いて前記注目画素を二値化する第１の二値化ステップ、
前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも小さいと判定された場合、固定閾値を用いて前記注目画素を二値化する第２の二値化ステップと、を含み、
前記第１の二値化ステップでは、平滑化処理を施した前記注目画素の階調値に基づいて前記適応閾値を設定し、
前記第２の二値化ステップでは、前記入力画像に含まれる画素の階調値分布特性に基づいて前記固定閾値を設定する
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像読取装置、及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、注目画素を含む近傍領域における濃度の標準偏差を求め、当該標準偏差が所定の標準偏差閾値よりも小さい場合は、固定閾値を用いて当該注目画素の二値化処理を実行し、当該標準偏差が所定の標準偏差閾値よりも大きい場合は、適応閾値を用いて当該注目画素の二値化処理を実行する、画像処理方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１５５１４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の画像処理方法は、十分な画質の二値画像を生成することはできない。例えば、ノイズ画素（白又は黒の画素）がエッジ領域の境界部分に表れたり、手書き文字が入力画像中のものよりも太って表れたりする。
【０００５】
本発明の目的は、より適切な適応閾値を算出することによって二値画像の画質を向上することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するための本発明の一態様は、多値の入力画像を二値化する画像読取装置であって、注目画素を含む複数の画素の階調値の標準偏差が、標準偏差閾値よりも大きいかどうかを判定する判定部と、前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも大きいと判定された場合、適応閾値を用いて前記注目画素を二値化する第１の二値化処理部と、前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも小さいと判定された場合、固定閾値を用いて前記注目画素を二値化する第２の二値化処理部と、を有し、前記第１の二値化処理部は、平滑化処理を施した前記注目画素の階調値に基づいて前記適応閾値を設定し、前記第２の二値化処理部は、前記入力画像に含まれる画素の階調分布特性に基づいて前記固定閾値を設定する。これにより、画像読取装置は、より適切な適応閾値を設定するので、全体としてノイズを低減し、さらにエッジ領域の境界部分においてもノイズを低減し、二値画像の画質を向上することができる。
【０００７】
上記の画像読取装置において、前記判定部は、前記注目画素及び前記複数の画素を含む第１の領域について、前記標準偏差を算出し、前記第１の二値化処理部は、前記第１の領域を含むサイズを有する第２の領域について、前記平滑化処理を施してもよい。これにより、画像読取装置は、平滑化処理の精度を向上して、より適切に適応閾値を設定することができる。
【０００８】
上記の画像読取装置において、前記判定部は、前記入力画像の解像度に応じて前記第１の領域のサイズを設定し、前記第１の二値化処理部は、前記入力画像の解像度に応じて前記第２の領域のサイズを設定してもよい。これにより、画像読取装置は、本来エッジ部と判定すべきでない背景部の領域を適切に排除し、より適切な二値画像を得ることができる。
【０００９】
上記の画像読取装置において、前記第１の二値化処理部は、前記平滑化処理を施した前記注目画素の階調値と前記固定閾値との大小関係に応じて前記適応閾値を設定してもよい。これにより、画像読取装置は、画像全体の階調に基づいて設定された固定閾値を基準として適切に適応閾値を設定することができる。
【００１０】
上記の画像読取装置において、前記第２の二値化処理部は、前記平滑化処理を施した前記注目画素の階調値が、前記固定閾値から低階調側オフセットを減算した値よりも小さい場合、前記階調値に前記低階調側オフセットを加算した値を前記適応閾値に設定し、前記平滑化処理を施した前記注目画素の階調値が、前記固定閾値に高階調側オフセットを加算した値よりも大きい場合、前記階調値から前記高階調側オフセットを減算した値を前記適応閾値に設定し、上記以外の場合、前記固定閾値を前記適応閾値に設定してもよい。これにより、画像読取装置は、低階調側では黒を出力し易くなり、高階調側では白を出力し易くなり、画質を向上することができる。
【００１１】
上記の画像読取装置において、前記高階調側オフセットは、前記低階調側オフセットよりも大きくしてもよい。これにより、画像読取装置は、高階調側ではより白を出力し易くなる。
【００１２】
上記の課題を解決するための本発明の他の態様は、多値の入力画像を二値化する画像読取装置における画像処理方法であって、注目画素を含む複数の画素の階調値の標準偏差が、標準偏差閾値よりも大きいかどうかを判定するステップと、前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも大きいと判定された場合、適応閾値を用いて前記注目画素を二値化する第１の二値化ステップ、前記標準偏差が前記標準偏差閾値よりも小さいと判定された場合、固定閾値を用いて前記注目画素を二値化する第２の二値化ステップと、を含み、前記第１の二値化ステップでは、平滑化処理を施した前記注目画素の階調値に基づいて前記適応閾値を設定し、前記第２の二値化ステップでは、前記入力画像に含まれる画素の階調値分布特性に基づいて前記固定閾値を設定する。これにより、画像読取装置は、より適切な適応閾値を設定するので、全体としてノイズを低減し、さらにエッジ領域の境界部分においてもノイズを低減し、二値画像の画質を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像読取装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】画像処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】適応閾値を用いた二値化処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】固定閾値を用いた二値化処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】距離及び平滑化係数の一例を説明する図である。
【図６】適応閾値の設定例を説明する図である。
【図７】平滑化処理を施した画像の一例を示す図である。
【図８】二値化処理を施した画像の一例を示す図である。
【図９】図８の一部を拡大した図である。
【図１０】図９のエッジ領域を示す図である。
【図１１】入力値と二値出力値の関係を表すグラフを示す図である。
【図１２】図１１のグラフに対応する領域を示す図である。
【図１３】グレイ画像の一例を示す図である。
【図１４】従来例に係る固定閾値の設定例を説明する図である。
【図１５】従来例に係る固定閾値のみを用いた二値化処理を施した画像の一例を示す図である。
【図１６】従来例に係る適応閾値のみを用いた二値化処理を施した画像の一例を示す図である。
【図１７】従来例に係る標準偏差を表す画像の一例を示す図である。
【図１８】従来例に係る背景とエッジを判定した画像の一例を示す図である。
【図１９】従来例に係る二値化処理を施した画像の一例を示す図である。
【図２０】図１９の一部を拡大した図である。
【図２１】図２０のエッジ領域を示す図である。
【図２２】入力値と二値出力値の関係を表すグラフを示す図である。
【図２３】図２２のグラフに対応する領域を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の実施形態の理解のため、本発明の実施形態を説明する前に、従来の二値化処理について図面を参照しながら説明する。
【００１５】
スキャナー等の画像読取装置は、例えば手書き文字を含む帳票をグレイスケールで読み取り、図１３（グレイ画像の一例を示す図）に示すようなグレイ画像を生成する。また、画像読取装置は、当該グレイ画像の二値化処理を実行して、二値画像を記憶装置に出力する。二値化処理は、読取画像データのファイルサイズを大幅に削減することができる。
【００１６】
二値化処理には、固定閾値を用いるものと、適応閾値を用いるものとがある。固定閾値を用いた二値化処理では、例えば、入力画像全体に対して１つの固定閾値が算出され、当該固定閾値以下の階調値を有する画素が黒と判定され、当該固定閾値より大きい階調値を有する画素が白と判定される。適応閾値を用いた二値化処理では、例えば、画素毎に、当該画素を含む近傍領域の階調値に基づいて適応閾値が算出され、当該画素が当該適応閾値以下の階調値を有する場合は黒と判定され、当該画素が当該適応閾値より大きい階調値を有する場合は白と判定される。
【００１７】
固定閾値を用いた二値化処理には、例えば、判別分析法（大津の二値化）を用いるものがある。この方法は、クラス間分散とクラス内分散の比で表される分離度が最大となる閾値を算出する。固定閾値は、例えば次のように求められる。
【００１８】
図１４は、従来例に係る固定閾値の設定例を説明する図である。図１４は、図１３のグレイ画像を構成する各画素の階調値の度数分布（階調分布特性）を示している。縦軸は度数を示し、横軸は階調値を示す。
【００１９】
ここで、図１３のグレイ画像をある閾値tで二値化したとき、閾値tよりも低階調側（黒クラス）の画素数をω1、平均をm1、分散をσ12とし、閾値tよりも高階調側（白クラス）の画素数をω2、平均をm2、分散をσ22とし、全体の画素数をωt、平均をmt、分散をσt2とする。このときのクラス内分散σw2は、下記の式（１）で表すことができる。
【００２０】
【数１】
2017169162.tif 000003
【００２１】
クラス間分散σb2は、下記の式（２）で表すことができる。
【００２２】
【数２】
2017169162.tif 000004
【００２３】
全分散σt2は、下記の式（３）で表すことができる。
【００２４】
【数３】
2017169162.tif 000005
【００２５】
クラス間分散σb2とクラス内分散σw2の比である分離度は、下記の式（４）で表すことができる。
【００２６】
【数４】
2017169162.tif 000006
【００２７】
全分散σt2は、閾値tに関係なく一定である。従って、クラス間分散σb2が最大となる閾値tを固定閾値として求めればよい。さらに、クラス間分散の分母(ω1 + ω2)2も、閾値tに関係なく一定である。すなわち、クラス間分散の分子ω1ω2(m1 - m2)2が最大となる閾値tを固定閾値として求めればよい。
【００２８】
図１４の例では、閾値t = 145で分離度が最大となる。この固定閾値を用いて図１３のグレイ画像に二値化処理を実行した結果は、図１５（従来例に係る固定閾値のみを用いた二値化処理を施した画像の一例を示す図）のように示される。図１５の二値画像では、帳票の地色のムラは綺麗に除去されているが、重要な手書き文字の情報は再現できていない。
【００２９】
適応閾値を用いた二値化処理には、例えば、Niblackの適応閾値を用いるものがある。この方法は、手書き文字のような階調変化の少ない情報を二値化で再現する手法である。注目画素を含む近傍領域N × Nにおいて、各画素の平均階調値をE、各画素の階調値の標準偏差をσ、所定の定数をKとする。このときの注目画素の閾値T（適応閾値）は、下記の式（５）で求めることができる。
【００３０】
【数５】
2017169162.tif 000007
【００３１】
例えばN = 7、K = -0.1と設定して、図１３のグレイ画像に二値化処理を実行した結果は、図１６（従来例に係る適応閾値のみを用いた二値化処理を施した画像の一例を示す図）のように示される。図１６の二値画像では、グレイ画像よりも手書き文字の情報が鮮明に表現されているが、本来は均一であるはずの帳票の地色や白抜き文字の背景の領域でムラが発生している。そのため、文字の可読性は悪くなっている。また、ムラの発生によってファイルサイズが増加する。
【００３２】
上述した固定閾値を用いた二値化処理と適応閾値を用いた二値化処理の両方を用いた方法も提案されている。この方法では、例えば、画素毎に、当該画素を含む近傍領域N × Nにおける階調値の標準偏差が算出される。そして、当該標準偏差が所定の標準偏差の閾値σminよりも小さい場合は、当該画素は背景領域に属する画素と扱われ、当該画素には固定閾値を用いた二値化処理が実行される。一方、当該標準偏差が所定の標準偏差の閾値σminよりも大きい場合は、当該画素は非背景（エッジ）領域に属する画素と扱われ、当該画素には適応閾値を用いた二値化処理が実行される。
【００３３】
例えば、N = 7と設定して、図１３のグレイ画像の各画素について標準偏差を求めた結果は、図１７（従来例に係る標準偏差を表す画像の一例を示す図）のように示される。図１７は、標準偏差が小さい画素ほど暗く、標準偏差が大きい画素ほど明るく示している。
【００３４】
例えば、σmin = 9.5と設定して、図１３のグレイ画像の各画素を背景かエッジに判別した結果は、図１８（従来例に係る背景とエッジを判定した画像の一例を示す図）のように示される。図１８は、標準偏差が閾値σmin以上の画素をエッジ領域（黒）、標準偏差が閾値σminより小さい画素を背景領域（白）で示している。
【００３５】
さらに、エッジ領域の各画素に対して適応閾値（Niblack）を用いて二値化処理を実行し、背景領域の各画素に対して固定閾値（大津）を用いて二値化処理を実行した結果は、図１９（従来例に係る二値化処理を施した画像の一例を示す図）のように示される。図１９の二値画像では、前述の図１５及び図１６と比較して、手書き文字の情報の再現性が高く、帳票の白地にもムラが発生していない。そのため、文字の可読性が大幅に向上している。また、ムラの発生の防止によってファイルサイズが低減されている。
【００３６】
しかしながら、上述した二値化処理（固定閾値と適応閾値の両方を用いる）でも、十分な画質の二値画像を生成することはできていない。
【００３７】
図２０は、図１９の一部を拡大した図である。図２１は、図２０のエッジ領域を示す図である。これらの図が示すように、ノイズ画素（白又は黒の画素）がエッジ領域の境界部分に表れている。例えば、黒地の領域には、文字の近辺周囲に、白のノイズ画素が点在している。例えば、白地の領域には、文字の近辺周囲に、黒のノイズ画素が点在している。また、図１３と図１９を比較すると、手書き文字がグレイ画像中のものよりも太って表れる。
【００３８】
エッジ領域の判別精度を高めるためには、近傍領域サイズN × Nを大きくすればよい。一方で、大きくした近傍領域サイズN × Nにおいて注目画素（エッジ領域の画素）に対してNiblackの適応閾値を算出する場合、適応閾値の精度が不十分となる。近傍領域を大きくするほど、近傍領域には、注目画素と階調値等が大きく異なる画素が含まれ易くなるからである。これがノイズ画素を発生させたり、手書き文字を太らせたりする。
【００３９】
図２２は、入力値と二値出力値の関係を表すグラフを示す図である。図２３は、図２２のグラフに対応する領域を示す図である。図２３は、図２０と同じ画像を示している。図２２のグラフは、図２３の画像の上部のグレイの矩形内の各画素（横方向の各画素）に関する値を示している。図２２のグラフでは、左縦軸は階調を示し、右縦軸は標準偏差を示し、横軸は画素座標を示している。また、入力値はグレイの階調値であり、閾値は適応閾値又は固定閾値である。二値出力値は、上側は白を示し、下側は黒を示す。
【００４０】
標準偏差が閾値σmin以上の画素は、エッジ部の画素として適応閾値が用いられていることが分かる。また、標準偏差が閾値σminより小さい画素は、背景部の画素として固定閾値が用いられていることが分かる。また、適応閾値又は固定閾値以上の入力値を有する画素は、白と判定され、適応閾値又は固定閾値より小さい入力値を有する画素は、黒と判定されていることが分かる。ここで、エッジ部の境界部分（例えば背景部の右側の２画素）には、白の画素が表れていることが分かる。これらの画素は、黒地に表れた白のノイズ画素である。
【００４１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態は、以上のような問題点を解決するために、主に適応閾値の算出方法を改善する。
【００４２】
図１は、本発明の一実施形態に係る画像読取装置の構成例を示すブロック図である。画像読取装置１は、例えばスキャナーやＭＦＰ（Multifunction Printer）であり、スキャン機能等を有する。
【００４３】
画像読取装置１は、制御部２と、読取部３と、表示部４と、入力部５と、通信部６と含む。制御部２は、画像取得部２１と、二値化処理部２２と、画像出力部２３とを含む。二値化処理部２２は、判定部２２１と、第１の二値化処理部２２２と、第２の二値化処理部２２３とを含む。
【００４４】
制御部２は、画像読取装置１の動作を統合的に制御する。制御部２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性の記憶装置、制御部２と他のユニットを接続するインターフェイス回路、これらを互いに接続するバス、などを備えるコンピューターによって実現することができる。制御部２は、画像処理回路など各種の処理回路を備えていてもよい。制御部２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などによって実現されてもよい。
【００４５】
上記の制御部２の機能（画像取得部２１、二値化処理部２２、及び画像出力部２３を含む）の少なくとも一部は、例えば、ＣＰＵがＲＯＭに格納された所定のプログラムをＲＡＭに読み出して実行することによって実現することができる。当該所定のプログラムは、例えば持ち運び可能な記憶媒体から読み出して画像読取装置１にインストールしたり、ネットワーク上のサーバーからダウンロードして画像読取装置１にインストールしたりすることができる。制御部２の機能の少なくとも一部は、例えば、画像処理回路等の処理回路によって実現してもよい。制御部２の機能の少なくとも一部は、例えば、ＣＰＵ及び処理回路の両方によって実現されてもよい。
【００４６】
読取部３は、制御部２からの指示に従って原稿から画像を読み取り、制御部２に出力する。読取部３は、例えば、イメージセンサーを用いたスキャンエンジンであり、機械部品、センサー、モーター、駆動回路、制御回路等により構成される。本実施形態の読取部３は、例えば、グレイスケール画像を出力することができる。
【００４７】
表示部４は、制御部２の処理結果を、文字、グラフ、表、アニメーション、その他の画像として表示する。表示部４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＬＥＤ（Organic Electroluminescence Display）などの出力装置である。
【００４８】
入力部５は、ユーザーの操作入力を受け付け、操作に応じた操作信号を制御部２に出力する。入力部５は、例えば、キー、タッチセンサー、タッチパネルなどの入力装置である。
【００４９】
通信部６は、外部の装置と情報を送受信する。通信部６は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）に準拠した通信モジュールである。画像読取装置１は、通信部６に替えてあるいは加えて、有線ＬＡＮに準拠した通信部を備えていてもよい。
【００５０】
画像取得部２１は、読取部３からグレイ画像（本発明の「多値の入力画像」に相当する）を取得する。
【００５１】
二値化処理部２２は、画像取得部２１により取得されたグレイ画像の二値化処理を実行する。判定部２２１は、注目画素を含む近傍領域の階調値の標準偏差が、所定の標準偏差閾値以上であるかどうかを判定する。第１の二値化処理部２２２は、標準偏差が所定の標準偏差閾値以上であると判定された場合、適応閾値を用いて注目画素の二値化処理を実行する。第２の二値化処理部２２３は、標準偏差が所定の標準偏差閾値よりも小さいと判定された場合、固定閾値を用いて注目画素の二値化処理を実行する。本実施形態では、第１の二値化処理部２２２は、平滑化処理を施した注目画素の階調値に基づいて適応閾値を設定する。二値化処理部２２の処理は、後に詳述する。
【００５２】
画像出力部２３は、二値化処理部２２により生成された二値画像を、例えば、ＲＡＭやＲＯＭ等の記憶装置、通信部６を介して通信可能な外部の機器等に出力する。画像読取装置１が印刷部を有する場合、画像出力部２３は、二値画像を印刷部に出力して印刷させてもよい。
【００５３】
図２は、画像処理の一例を示すフローチャートである。二値化処理部２２は、例えば、画像取得部２１によりグレイ画像が取得されると、図２のフローチャートに示す処理を開始する。
【００５４】
まず、第２の二値化処理部２２３は、固定閾値tを算出する（ステップＳ１）。例えば、第２の二値化処理部２２３は、上述した判別分析法（大津の二値化）と同様に、グレイ画像を構成する各画素の階調値の度数分布（階調分布特性）に基づいて、固定閾値tを算出する。
【００５５】
それから、二値化処理部２２は、グレイ画像中の注目画素毎に、ステップＳ２〜Ｓ５の処理を実行する。注目画素は、例えばグレイ画像中の全画素の各々である。
【００５６】
まず、判定部２２１は、注目画素の近傍領域N × N（本発明の「第１の領域」に相当する）の標準偏差Stを算出する（ステップＳ２）。近傍領域N × Nは、例えば、中心の注目画素と、当該注目画素の周囲の複数の画素から構成される。例えば、判定部２２１は、近傍領域N × Nに含まれる各画素の階調値に基づいて、階調値の標準偏差Stを算出する。
【００５７】
次に、判定部２２１は、ステップＳ２で算出した標準偏差Stが所定の標準偏差閾値σmin以上かどうかを判定する（ステップＳ３）。標準偏差Stが所定の標準偏差閾値σmin以上である場合（ステップＳ３でＹＥＳ）、注目画素はエッジ領域に属する画素として、判定部２２１は、処理をステップＳ４に進める。標準偏差Stが所定の標準偏差閾値σminより小さい場合（ステップＳ３でＮＯ）、注目画素は背景領域に属する画素として、判定部２２１は、処理をステップＳ５に進める。
【００５８】
標準偏差Stが所定の標準偏差閾値σmin以上である場合（ステップＳ３でＹＥＳ）、第１の二値化処理部２２２は、適応閾値tAdptを用いて注目画素の二値化処理を実行する（ステップＳ４）。標準偏差Stが所定の標準偏差閾値σminより小さい場合（ステップＳ３でＮＯ）、第２の二値化処理部２２３は、固定閾値ｔを用いて注目画素の二値化処理を実行する（ステップＳ５）。
【００５９】
ステップＳ２〜５の処理で二値化された各注目画素の出力値は、画像出力部２３によって例えばＲＡＭ等の記憶装置に出力される。このようにして二値化処理部２２は、グレイ画像から二値画像を生成し、本フローチャートの処理を終了する。
【００６０】
図３は、適応閾値を用いた二値化処理の一例を示すフローチャートである。図３は、図２のステップＳ４の処理の詳細を示している。
【００６１】
まず、第１の二値化処理部２２２は、近傍領域L × L（本発明の「第２の領域」に相当する）における注目画素の平滑化結果g’(0, 0)を算出する（ステップＳ４１）。g(0, 0)は、注目画素の座標及びそのグレイ階調値を表す。g’(0, 0)は、平滑化処理を施した注目画素の座標及びその階調値を表す。近傍領域L × Lは、例えば、中心の注目画素と、当該注目画素の周囲の複数の画素から構成される。以下に平滑化処理について具体例を用いて説明する。
【００６２】
平滑化に用いる係数f(x)は、注目画素からの距離をx、平滑化を適用する範囲をσとすると、下記の式（６）で求めることができる。なお、例えば、平滑化を適用する範囲σ = 3は、中心の注目画素の周囲3画素を含む近傍領域L × L (L = 7)に対応する。
【００６３】
【数６】
2017169162.tif 000008
【００６４】
図５は、距離及び平滑化係数の一例を説明する図である。図５（Ａ）は、中心の注目画素と他の画素との距離xを示している。図５（Ｂ）は、中心の注目画素と他の画素の係数f(x)を示している。図５は、近傍領域L × L (L = 15)を構成する各画素を示している。なお、f(x)は、二次元平面においてはf(m, n)と表すことができる。(m, n)は、二次元平面の座標に対応する。
【００６５】
図５から分かるように、平滑化係数f(m, n)は、中心の注目画素から離れるほど小さくなり、無限に算出することができる。従って、本実施形態では、σ = 4とする場合、近傍領域L × L (L = 9)のように、演算範囲を限定して平滑化係数を求める。図５では、平滑化を適用する範囲σ = 4を、太い実線で囲んでいる。
【００６６】
近傍領域L × L (L = 9)とした場合、注目画素の階調値g(0, 0)の平滑化結果g’(0, 0)は、下記の式（７）で求めることができる。g(m, n)は、グレイ画像（近傍領域内のグレイ画像）を構成する各画素の座標及びその階調値を示す。
【００６７】
【数７】
2017169162.tif 000009
【００６８】
本実施形態では、平滑化処理を実行する近傍領域L × Lは、標準偏差を求める近傍領域N × Nを含むサイズに設定される。例えば、N = 7の場合、L = 7以上（σ = 3以上）に設定される。
【００６９】
次に、第１の二値化処理部２２２は、適応閾値tAdptを算出する（ステップＳ４２）。例えば、第１の二値化処理部２２２は、ステップＳ４１で算出した注目画素の平滑化結果g’(0, 0)に基づいて、適応閾値tAdptを設定する。
【００７０】
具体的には、第１の二値化処理部２２２は、固定閾値tより低階調側の閾値オフセットTh_low（本発明の「低階調側オフセット」に相当する）と、固定閾値tより高階調側の閾値オフセットTh_high（本発明の「高階調側オフセット」に相当する）とを用いて、注目画素の平滑化結果g’(0, 0)を補正することで、適応閾値tAdptを設定する。第１の二値化処理部２２２は、例えば、下記の（１）〜（３）の左側の条件に応じて、下記の（１）〜（３）の右側の式によって適応閾値tAdptを設定する。
【００７１】
（１）g’(0, 0) < (t - Th_low) | tAdpt = g’(0, 0) + Th_low
（２）(t - Th_low) ≦ g’(0, 0) ≦ (t + Th_high) | tAdpt = t
（３）g’(0, 0) > (t + Th_high) | tAdpt = g’(0, 0) - Th_high
【００７２】
グレイ画像は紙面の濃淡ムラや皺などの様々なノイズ成分を含むため、注目画素の階調値が多少振れても安定した二値化結果を出力する必要がある。そこで、（１）低階調側（暗部側）では、平滑化結果g’(0, 0)に低階調側の閾値オフセットTh_lowを加算することで、黒の出力を得やすくしている。また、（３）高階調側（明部側）では、平滑化結果g’(0, 0)から高階調側の閾値オフセットTh_highを減算することで、白の出力を得やすくしている。
【００７３】
図６は、適応閾値の設定例を説明する図である。図６は、t = 145、Th_low = 5、Th_high = 10と設定した場合を示している。適応閾値tAdptは、低階調側では平滑化結果g’(0, 0)よりも大きく設定され、高階調側では平滑化結果g’(0, 0)よりも小さく設定されることが分かる。
【００７４】
次に、第１の二値化処理部２２２は、注目画素の階調値g(0, 0)が、ステップＳ４２で算出した適応閾値tAdptより小さいか否かを判定する（ステップＳ４３）。
【００７５】
注目画素の階調値が適応閾値よりも小さいと判定した場合（ステップＳ４３でＹＥＳ）、第１の二値化処理部２２２は、注目画素の二値化結果として黒を出力し、本フローチャートの処理を終了する。注目画素の階調値が適応閾値より小さくないと判定した場合（ステップＳ４３でＮＯ）、第１の二値化処理部２２２は、注目画素の二値化結果として白を出力し、本フローチャートの処理を終了する。
【００７６】
図４は、固定閾値を用いた二値化処理の一例を示すフローチャートである。図４は、図２のステップＳ５の処理の詳細を示している。
【００７７】
まず、第２の二値化処理部２２３は、注目画素の階調値g(0, 0)が、ステップＳ１で算出した固定閾値tより小さいか否かを判定する（ステップＳ５１）。
【００７８】
注目画素の階調値が固定閾値よりも小さいと判定した場合（ステップＳ５１でＹＥＳ）、第２の二値化処理部２２３は、注目画素の二値化結果として黒を出力し、本フローチャートの処理を終了する。注目画素の階調値が固定閾値より小さくないと判定した場合（ステップＳ５１でＮＯ）、第２の二値化処理部２２３は、注目画素の二値化結果として白を出力し、本フローチャートの処理を終了する。
【００７９】
例えば、平滑化を適用する範囲σ = 4、近傍領域L × L (L = 9)と設定して、エッジ領域の各画素に対して平滑化処理を実行した結果は、図７（平滑化処理を施した画像の一例を示す図）のように示される。
【００８０】
また、例えば、固定閾値t = 145、低階調側閾値オフセットTh_low = 5、高階調側閾値オフセットTh_high = 10と設定して、エッジ領域の各画素に対して適応閾値tAdptを用いて二値化処理を実行し、背景領域の各画素に対して固定閾値tを用いて二値化処理を実行した結果は、図８（二値化処理を施した画像の一例を示す図）のように示される。図８の二値画像は、図１９と比較して、帳票により忠実であり、画質が高い。
【００８１】
図９は、図８の一部を拡大した図である。図１０は、図９のエッジ領域を示す図である。これらの図が示すように、図２０及び図２１と比較して、エッジ領域の境界部分のノイズ画素（白又は黒の画素）が減少し、目立たなくなっている。例えば、黒地の領域には、文字の近辺周囲に、白のノイズ画素がほとんど見つからない。例えば、白地の領域には、文字の近辺周囲に、黒のノイズ画素がほとんど見つからない。また、図８と図１９を比較すると、手書き文字が細く表れており、手書き文字は、図１３により忠実になっている。
【００８２】
図１１は、入力値と二値出力値の関係を表すグラフを示す図である。図１２は、図１１のグラフに対応する領域を示す図である。図１２は、図９と同じ画像を示している。図１１のグラフは、図１２の画像の上部のグレイの矩形内の各画素（横方向の各画素）に関する値を示している。図１２のグラフでは、左縦軸は階調を示し、右縦軸は標準偏差を示し、横軸は画素座標を示している。また、入力値はグレイの階調値であり、閾値は適応閾値又は固定閾値である。二値出力値は、上側は白を示し、下側は黒を示す。
【００８３】
標準偏差が閾値σmin以上の画素は、エッジ部の画素として適応閾値が用いられていることが分かる。また、標準偏差が閾値σminより小さい画素は、背景部の画素として固定閾値が用いられていることが分かる。また、適応閾値又は固定閾値以上の入力値を有する画素は、白と判定され、適応閾値又は固定閾値より小さい入力値を有する画素は、黒と判定されていることが分かる。ここで、エッジ部の境界部分（例えば背景部の右側の２画素）には、黒の画素が表れていることが分かる。これらの画素は、黒地に表れた黒の画素である。図２２と比較して、エッジ部の境界部分（背景部の右側の２画素）には、白のノイズ画素が表れていない。
【００８４】
以上、本発明の一実施形態について説明した。本実施形態は、より適切な適応閾値を算出することによって二値画像の画質を向上することができる。
【００８５】
例えば、本実施形態の画像読取装置１は、注目画素の近傍領域の階調値の標準偏差に応じて、注目画素の二値化処理に用いる閾値（適応閾値又は固定閾値）を選択する。また、画像読取装置１は、注目画素の平滑化処理を実行し、平滑化した注目画素の階調値に応じて適応閾値を設定する。これにより、より適切な適応閾値が設定されるので、全体としてノイズを低減し、さらにエッジ領域の境界部分においてもノイズを低減し、二値画像の画質を向上することができる。
【００８６】
また例えば、画像読取装置１は、標準偏差を求めるための近傍領域以上のサイズの近傍領域で、平滑化処理を実行する。これにより、平滑化処理の精度を向上して、より適切に適応閾値を設定することができる。
【００８７】
また例えば、画像読取装置１は、平滑化した注目画素の階調値と固定閾値との大小関係に応じて適応閾値を設定する。これにより、画像全体の階調に基づいて設定された固定閾値を基準として適切に適応閾値を設定することができる。
【００８８】
また例えば、画像読取装置１は、前記固定閾値よりも低階調側では、注目画素の平滑化結果に低階調側オフセットを加算し、前記固定閾値よりも高階調側では、注目画素の平滑化結果から高階調側オフセットを減算することにより、適応閾値を設定する。これにより、低階調側では黒が出力され易くなり、高階調側では白が出力され易くなり、画質を向上することができる。また例えば、画像読取装置１は、高階調側オフセットの値を低階調側オフセットよりも大きく設定する。これにより、高階調側ではより白が出力され易くなる。
【００８９】
本発明は、上述の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能である。例えば、上記の各実施形態には、下記のような変形を加えてもよい。また、実施形態及び各変形例は、適宜２つ以上を組み合わせてもよい。
【００９０】
例えば、画像読取装置１は、入力画像の解像度に応じて近傍領域のサイズを変更してもよい。具体的には、判定部２２１は、標準偏差を求めるための近傍領域N × Nのサイズを、入力グレイ画像の解像度が大きいほど大きく設定し、小さいほど小さく設定する。また、第１の二値化処理部２２２は、平滑化処理のための近傍領域L × Lのサイズを、入力グレイ画像の解像度が大きいほど大きく設定し、小さいほど小さく設定する。なお、近傍領域L × Lは、標準偏差を求める近傍領域N × Nを含むサイズに設定される。
【００９１】
入力画像の解像度が低い場合、近傍領域N × Nが広過ぎると、本来エッジと判定すべきでない平坦領域がエッジ部と判定され、平坦領域に含まれる僅かなムラが二値化処理によってノイズのように再現されてしまう。入力解像度に応じて近傍領域のサイズを変更することにより、本来エッジ部と判定すべきでない背景部の領域を適切に排除することができるため、より適切な二値画像を得ることができる。
【００９２】
近傍領域の形状は、上述したような注目画素を中心とする四角形に限られない。例えば、注目画素は、近傍領域の中心に位置していなくてもよい。また例えば、近傍領域の形状は、多角形であってもよい。
【００９３】
上述の実施形態で説明した画像読取装置１の構成は、その構成を理解容易にするために主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。画像読取装置１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、各構成要素の処理又は機能の分担は、本発明の目的及び効果を達成できるのであれば、上述したものに限られない。
【００９４】
上述の実施形態で説明したフローチャートの処理単位は、画像読取装置１の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。画像読取装置１の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。さらに、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。
【００９５】
本発明は、画像読取装置としてだけでなく、画像処理方法、画像処理プログラム、画像読取システム等のその他の形態によっても提供することができる。
【符号の説明】
【００９６】
１…画像読取装置、２…制御部、３…読取部、４…表示部、５…入力部、６…通信部、２１…画像取得部、２２…二値化処理部、２３…画像出力部、２２１…判定部、２２２…第１の二値化処理部、２２３…第２の二値化処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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