(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像からノイズを除去する画像処理方法において、
前記入力画像からノイズを探索する探索範囲を決定する探索範囲決定ステップと、
前記決定された探索範囲において矩形を抽出し、該抽出された矩形の高さおよび幅から、矩形の大きさの情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出された矩形の大きさの情報からノイズ候補矩形を決定する矩形分類ステップと、
前記決定されたノイズ候補矩形を注目矩形とし、一の注目矩形と該注目矩形の周辺に存在する矩形との関係から、該注目矩形がノイズであるか否かを判定するノイズ判定ステップと、
前記ノイズ判定ステップでノイズと判定された注目矩形を除去するノイズ除去ステップと、を実行し、
前記ノイズ判定ステップは、前記注目矩形の種類、前記周辺に存在する矩形の種類、および、該注目矩形と前記周辺に存在する矩形との位置関係、との組み合わせから該注目矩形がノイズであるか否かを判定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記位置関係は、前記注目矩形と前記周辺に存在する矩形との、水平もしくは垂直方向の距離であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
入力画像からノイズを除去する画像処理装置において、
前記入力画像からノイズを探索する探索範囲を決定する探索範囲決定手段と、
前記決定された探索範囲において矩形を抽出し、該抽出された矩形の高さおよび幅から、矩形の大きさの情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出された矩形の大きさの情報からノイズ候補矩形を決定する矩形分類手段と、
前記決定されたノイズ候補矩形を注目矩形とし、一の注目矩形と該注目矩形の周辺に存在する矩形との関係から、該注目矩形がノイズであるか否かを判定するノイズ判定手段と、
前記ノイズ判定手段でノイズと判定された注目矩形を除去するノイズ除去手段と、を備え、
前記ノイズ判定手段は、前記注目矩形の種類、前記周辺に存在する矩形の種類、および、該注目矩形と前記周辺に存在する矩形との位置関係、との組み合わせから該注目矩形がノイズであるか否かを判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記位置関係は、前記注目矩形と前記周辺に存在する矩形との、水平もしくは垂直方向の距離であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータに対して請求項１または２に記載の画像処理方法を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理プログラムを記憶したことを特徴とする画像処理プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複写機、スキャナなどの画像機器における画像処理に関し、例えば、ノイズ除去を行う画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、複写機、スキャナなどの画像機器が広く利用されてきている。これらの画像機器によって原稿を入力する際に、入力画像の全面にゴマ塩状の孤立点ノイズが発生する場合がある。特に、青焼き図面の場合には入力画像に孤立点ノイズの発生が顕著となる。この孤立点ノイズは、画像機器を利用するユーザにとっては必要のない情報であるため、それらは画像機器によって自動的に除去されることが望ましい。
従来から、指定されたサイズ以下の矩形を単純に除去するようなノイズ除去機能など、孤立点ノイズの除去を目的とした様々な方法が提案されてきている。
このような孤立点ノイズの除去の方法として、特開平５−６４６１号公報には、孤立点ノイズが存在する画像を所定の倍率に圧縮し、その圧縮後の画像から最大画素ブロックを抽出し、この抽出した画素ブロックを再び元のサイズに拡大した後、これと元の画像との論理積を取ることにより、小さな孤立点ノイズを除去するノイズ除去方式が記載されている。
【０００３】
また、特開平６−２７４６９３号公報には、画像から文字画像を抽出して文字を認識する、すなわち文字認識の前処理として、文字列があることを前提とたノイズ除去方法であって、文字の存在位置に線状の領域を設定し、この領域内の画像情報を抽出して種情報を作成し、線状の領域を走査して種情報と接続している画像情報のみを抽出することによりノイズを除去する文字認識におけるノイズ除去方法が記載されている。
さらに、特開平７−２００７３２号公報には、文字認識の前処理として、文字列があることを前提としたノイズ除去方法であって、テキスト情報を主に含んだ画像よりワードを抽出し、ワードの境界内に入らなかった連結した要素のグループの全てをノイズとして除去するワードオブジェクト抽出方法及びラスタ化イメージ内のノイズ除去方法が記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特開平５−６４６１号公報記載のノイズ除去方式では、画像の圧縮、圧縮後の画像から最大ブロック（外接矩形）の抽出、画像の拡大、元画像との論理積（画素単位）など、画像を何度もスキャンする必要がある。これにより、画像サイズが大きくなり、処理速度の低下を招くことになってしまう。
また、特開平６−２７４６９３号公報記載の文字認識におけるノイズ除去方法では、まず、文字らしき位置を画像の中から抽出する必要があるため、特開平５−６４６１号公報記載のノイズ除去方式と同様に、画像を何度もスキャンする必要があり、画像サイズの増大による処理速度の低下を招いてしまう。
さらに、特開平７−２００７３２号公報記載のワードオブジェクト抽出方法及びラスタ化イメージ内のノイズ除去方法では、特開平５−６４６１号公報記載のノイズ除去方式や特開平６−２７４６９３号公報記載の文字認識におけるノイズ除去方法と同様に、まず、ワードを画像の中から抽出する必要があるため、画像を何度もスキャンする必要があり、画像サイズの増大による処理速度の低下を招いてしまう。
【０００５】
また、実際の原稿にはノイズよりも小さな文字（小数点、点線の一部など）が存在し、逆に、小さな文字よりも大きなノイズも存在する。このような場合、単純な処理では、小さな文字をノイズとして除去し、小さな文字より大きなノイズをノイズではないというような誤った判断が発生することがある。これにより、本来除去してはいけない情報（文字、写真、図など）の欠落が起きてしまう。従って、単純に矩形の大きさだけで判断するような単純な処理ではなく、周りの状況からノイズかどうかを判断し、除去することが求められてきているが、一般的に、周りの状況からノイズかどうかを判断する方法では、処理対象の画像サイズが大きくなるにつれて、処理速度が極端に低下してしまう。
そこで、本発明の目的は、処理対象の画像サイズが大きくなっても、高速に孤立点ノイズ除去を行うことができる画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することである。
【０００６】
請求項１記載の発明では、入力画像からノイズを除去する画像処理方法において、前記入力画像からノイズを探索する探索範囲を決定する探索範囲決定ステップと、前記決定された探索範囲において矩形を抽出し、該抽出された矩形の高さおよび幅から、矩形の大きさの情報を抽出する抽出ステップと、前記抽出された矩形の大きさの情報からノイズ候補矩形を決定する矩形分類ステップと、前記決定されたノイズ候補矩形を注目矩形とし、一の注目矩形と該注目矩形の周辺に存在する矩形との関係から、該注目矩形がノイズであるか否かを判定するノイズ判定ステップと、前記ノイズ判定ステップでノイズと判定された注目矩形を除去するノイズ除去ステップと、を実行し、前記ノイズ判定ステップは、前記注目矩形の種類、前記周辺に存在する矩形の種類、および、該注目矩形と前記周辺に存在する矩形との位置関係、との組み合わせから該注目矩形がノイズであるか否かを判定することにより、前記目的を達成する。
【０００７】
請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、前記位置関係は、前記注目矩形と前記周辺に存在する矩形との、水平もしくは垂直方向の距離であることにより、前記目的を達成する。
請求項３記載の発明では、入力画像からノイズを除去する画像処理装置において、前記入力画像からノイズを探索する探索範囲を決定する探索範囲決定手段と、前記決定された探索範囲において矩形を抽出し、該抽出された矩形の高さおよび幅から、矩形の大きさの情報を抽出する抽出手段と、前記抽出された矩形の大きさの情報からノイズ候補矩形を決定する矩形分類手段と、前記決定されたノイズ候補矩形を注目矩形とし、一の注目矩形と該注目矩形の周辺に存在する矩形との関係から、該注目矩形がノイズであるか否かを判定するノイズ判定手段と、前記ノイズ判定手段でノイズと判定された注目矩形を除去するノイズ除去手段と、を備え、前記ノイズ判定手段は、前記注目矩形の種類、前記周辺に存在する矩形の種類、および、該注目矩形と前記周辺に存在する矩形との位置関係、との組み合わせから該注目矩形がノイズであるか否かを判定することにより、前記目的を達成する。
請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、前記位置関係は、前記注目矩
形と前記周辺に存在する矩形との、水平もしくは垂直方向の距離であることにより前記目
的を達する。
【０００８】
請求項５記載の発明では、コンピュータに対して請求項１または２に記載の画像処理方法を実行させることにより、前記目的を達成する。
請求項６記載の発明では、請求項５に記載の画像処理プログラムを記憶したことにより、前記目的を達成する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について図１ないし図１１を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示したブロック図である。画像処理装置は、スキャナなどの画像機器（以下、画像読み取り部という）１、メモリ２、中央演算処理装置（以下、ＣＰＵという）３、プログラム格納ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）またはＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）４、ワークエリアＲＡＭ５、ディスプレイ６およびＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブル・ディスクドライブなどの記憶媒体を読み取る記憶媒体読み取り部７を備えている。
画像読み取り部１より入力された画像は、メモリ２に取り込まれる。このメモリ２上の画像に対して、ＣＰＵ３は、ワークエリアＲＡＭ５上に展開される各実施の形態に係る画像処理プログラムに従って、各種処理を実行する。各画像処理の結果として得られる画像は、再びメモリ２上に書き込まれ、その結果が必要に応じてディスプレイ６に出力されるようになっている。
なお、以下の図２から図１１を参照して説明する各実施の形態は、図１の画像処理装置のプログラム格納ＲＯＭまたはＲＡＭ４に記憶されており、各画像処理を行う際に、ＣＰＵ３が従うワークエリアＲＡＭ５上で展開される画像処理プログラムの機能を説明した実施形態である。
【００１３】
図２は、孤立点ノイズ除去の処理手順を示したフローチャートである。本発明では、この孤立点ノイズ除去処理を分割された領域単位に実行するか、多段階的に実行するかにより、高速化を実現するようになっている。
以下、第１から第１０の実施形態まで、図２のフローチャートの流れに従って説明する。
まず、第１の実施形態について説明する。
画像読み取り部１より入力された入力画像から、孤立点ノイズを探索する範囲（部分領域）を決定する（ステップ２１）。図３は、探索範囲（部分領域）の決定を説明した図である。
図３に示すように、探索範囲の決め方は、あらかじめ決めておいた固定値、あらかじめ原稿（画像）サイズに応じて決めておいた固定値、さらに、画像情報（解像度情報、サイズ等）に応じて動的に決まる値を利用することなどが考えられる。
【００１４】
孤立点ノイズの探索範囲が決まると、この探索範囲に対して、黒画素の連結領域の抽出（矩形抽出）を行い、外接矩形を抽出する（ステップ２２）。この時点では、孤立点ノイズ以外に、文字、罫線、写真など、すべての外接矩形が含まれている。さらに、孤立点ノイズの候補を絞るために、外接矩形の情報を利用し、孤立点ノイズに成り得る候補矩形を絞る（ステップ２３）。
ここで、孤立点ノイズの候補矩形の抽出について説明する。なお、図４は、矩形の分類例を示した図である。
孤立点ノイズの候補矩形の抽出は、矩形抽出より抽出された外接矩形の縦、横の大きさ情報を利用して、外接矩形を幾つかの種類に分類し、その種類により孤立点ノイズの候補を決定する。矩形は、図４に基づいて幾つかの種類に分類される。図４において、背景色が黒となっている部分が孤立点ノイズの候補矩形となり、それ以外の矩形は、この時点で孤立点ノイズではないと判定される。なお、図４中のＮ1〜Ｎ4の値は、対象とする画像の種類、解像度によって決めておくことができる。
【００１５】
また、情報の欠落を抑えるために、図面などで良く見られる点線抽出を行う（ステップ２４）。図５は、点線例を示した図である。図５に示すように、細長い矩形で構成される点線（点線Ａ）であれば、点線としての抽出が問題なく行えるが、点線Ｂのようなドットで構成される点線は、孤立点ノイズと区別しづらく、点線としての抽出が難しいものとなる。従って、点線を誤って孤立点ノイズと判定しないように、事前に点線抽出を行い、点線と判断された矩形には、孤立点ノイズとして除去されないように矩形にフラグを立て、情報の欠落を抑える。
次に、孤立点ノイズの候補矩形が決まると、その外接矩形を注目矩形として、注目矩形とその周辺の外接矩形との関係から孤立点ノイズかどうかを判定する（ステップ２５）。
【００１６】
ここで、孤立点ノイズの判定について説明する。孤立点ノイズの判定とは、孤立点ノイズの候補矩形を注目矩形とし、その注目矩形の種類（縦、横の大きさ情報）と、その周辺の外接矩形の種類（縦、横の大きさ情報）と、位置関係（水平、垂直方向の距離）との組み合わせにより、孤立点ノイズを判定する。
図４において、背景色が黒となっている部分（孤立点ノイズの候補矩形）を対象に孤立点ノイズの判定を行う。判定処理としては、孤立点ノイズの候補矩形の状態を「孤立点ノイズ候補」とし、それ以外の矩形の状態を「孤立点ノイズではない」とする。すなわち、事前の点線抽出で点線と判定された矩形は、孤立点ノイズではないので、状態「孤立点ノイズではない」として扱う。
状態が「孤立点ノイズ候補」である矩形を注目矩形として、その注目矩形の種類（縦、横の大きさ情報）と、その周辺の外接矩形の種類（縦、横の大きさ情報）と、位置関係（水平、垂直方向の距離）との組み合わせにより、孤立点ノイズかどうか判定し、孤立点ノイズと判定されれば、状態「孤立点ノイズ候補」を状態「孤立点ノイズである」に遷移させる。また、孤立点ノイズではないと判定されれば、状態「孤立点ノイズ候補」を状態「孤立点ノイズではない」に遷移させる。最後に、状態が「孤立点ノイズである」の矩形のみを除去（白画素に置換える）するようになっている。
【００１７】
孤立点ノイズの判定である注目矩形の種類（縦、横の大きさ情報）と、その周辺の外接矩形の種類（縦、横の大きさ情報）と、位置関係（水平、垂直方向の距離）との組み合わせについては、例えば、以下のようなルールに基づいて行う。矩形の種類が「ノイズ」であるものについては、水平、垂直方向の距離Ｄ１以内に状態「ノイズではない」矩形があるかどうかで判定する。状態「ノイズではない」矩形があれば、状態「孤立点ノイズではない」、状態「ノイズではない」矩形がなければ状態「孤立点ノイズである」というように決定する。
矩形の種類が「水平ノイズ罫線」であるものについては、水平方向の距離Ｄ２、垂直方向の距離Ｄ３以内に状態「孤立点ノイズではない」矩形があるかどうかで判定する。状態「孤立点ノイズではない」矩形があれば、状態「孤立点ノイズではない」、状態「孤立点ノイズではない」矩形がなければ状態「孤立点ノイズである」というように決定する。
【００１８】
矩形の種類が「垂直ノイズ罫線」であるものについては、水平方向の距離Ｄ３、垂直方向の距離Ｄ２以内に状態「孤立点ノイズではない」矩形があるかどうかで判定する。状態「孤立点ノイズではない」矩形があれば、状態「孤立点ノイズではない」、状態「孤立点ノイズではない」矩形がなければ、状態「孤立点ノイズである」というように決定する。
矩形の種類が「小矩形」であるものについては、水平、垂直方向の距離Ｄ２以内に状態「孤立点ノイズではない」矩形があるかどうかで判定する。状態「孤立点ノイズではない」矩形があれば、状態「孤立点ノイズではない」、状態「孤立点ノイズではない」矩形がなければ、状態「孤立点ノイズである」というように決定する。
なお、各距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の大小関係はＤ１＜Ｄ３＜Ｄ２であるとするが、Ｄ１＝Ｄ３＜Ｄ２というようにしてもよい。
図４において、矩形の種類が「ノイズ」であるものに対しては厳しく、「小矩形」であるものは、文字または文字の一部である可能性が高いために緩く、「水平ノイズ罫線」であるものに対しては水平方向には緩く、垂直方向には厳しく、「垂直ノイズ罫線」であるものに対しては垂直方向には緩く、水平方向には厳しくというようになっている。
【００１９】
以上のような判定によって孤立点ノイズと判断された外接矩形を除去（白画素に置換える）する（ステップ２６）。
このように、孤立点ノイズの候補（外接矩形）を注目矩形として、注目矩形とその周辺の外接矩形との関係を総当り的に調べることにより、孤立点ノイズかどうかを判定するため、外接矩形が多ければ多いほど、処理速度が低下することになる。従って、この外接矩形の数を減らすことにより、処理速度の高速化を図ることが可能となる。
外接矩形を減らす方法としては、処理面積を狭くすること（分割処理）と、事前に単純な孤立点ノイズ除去を実行すること（多段階処理）などが挙げられる。
【００２０】
次に、第２の実施形態について説明する。図６は、画像を複数領域に分割した場合の処理手順を示したフローチャートである。
第２の実施形態は、第１の実施形態で述べた孤立点ノイズ除去を画像全体に対して行うのではなく、複数領域に分割することにより、処理速度を高速化する実施形態である。図６の処理手順で示したように、まず、画像を複数領域に分割する（ステップ６１）。分割した複数の各領域ごとに基本処理（図２の処理手順のステップ２１〜２６に該当）を行う（ステップ６２）。このように、第２の実施形態では、画像を分割するので、処理対象となる面積が狭くなり、生成される外接矩形を減らすことができる。そして、外接矩形が減れば、注目矩形とその周辺の外接矩形との関係を調べる処理が軽減され、処理速度の高速化を図ることができる。
次に、第２の実施形態の変形例について説明する。図７は、画像を等分割する例を示した図である。図７に示すように、第２の実施形態で説明した画像の複数領域分割方法として、画像の幅、高さ方向ともに等分割してもよい。
【００２１】
次に、第３の実施形態について説明する。図８は、所定領域を重ねながら画像を複数領域に分割する例を示した図である。
第３の実施形態は、複数領域の分割方法として、画像の幅、高さ方向とも、図８に示すように所定領域を重ねながら等分割する実施形態である。
画像を画像の幅、高さ方向ともに所定領域を重ねながら等分割することにより、処理対象となる範囲の面積が狭くなるため、生成される外接矩形を減らすことができる。
【００２２】
また、分割領域の境界を多少重ねること（オーバーラップすること）により、重なっている所定領域に所属する矩形は２度処理されることになるので、境界付近の外接矩形のノイズ判定に悪影響を与えないようにすることができる。境界近辺に存在する矩形、例えば、ある領域の右端に存在する矩形の場合、この矩形の右側はすぐ領域の境界であるため、領域を重ねず、単純に切ってしまうと、その矩形の右側に存在する矩形を考慮せずにノイズ判定をすることになり、矩形同士の関係を調べる処理に悪影響を与えてしまうことになる。従って、領域を重ねて、その重なった領域に存在する矩形は、２度処理（判定）することにより、その悪影響を抑えることが可能となる。
重ねる領域の大きさは、孤立点ノイズの候補（外接矩形）を注目矩形として、注目矩形とその周辺の外接矩形との関係を調べる際の範囲（高さ方向、幅方向の範囲）を十分カバーできるような大きさであればよい。
【００２３】
次に、第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態は、画像の分割領域数を画像読み取り部１で読み取られた対象画像の大きさ情報に応じて、自動的に切り替えるようにする実施形態である。
Ａ２、Ａ１、Ａ０画像と画像サイズ（幅、高さ）が大きくなるにつれて、分割処理する必要性が出てくるため、画像のサイズに応じて、例えば以下のように切り替え条件を設定することができる。
対象画像がＡ２相当であれば、２分割（幅方向分割なし×高さ方向２分割）に、対象画像がＡ１相当であれば、４分割（幅方向分割２分割×高さ方向２分割）に、対象画像がＡ０相当であれば、８分割（幅方向分割２分割×高さ方向４分割）にというように、自動切り替えの条件を設定してもよい。
【００２４】
次に、第５の実施形態について説明する。
第５の実施形態は、画像を領域分割するかしないかを、画像読み取り部１で読み取られた対象画像の情報に応じて、自動的に切り替える実施形態である。
対象画像がＡ３画像相当であれば、特に分割処理をする必要はないが、Ａ２、Ａ１、Ａ０画像というように画像サイズ（幅、高さ）が大きくなるにつれて、分割処理する必要性が生じる。そこで、画像のサイズに応じて、例えば以下のように切り替え条件を設定することができる。
対象画像がＡ３相当以下であれば、分割せず、対象画像がＡ３相当より大きければ、分割し、分割する際には、第４の実施形態で設定したような切り替え条件で分割するというように設定してもよい。
【００２５】
次に、第６の実施形態について説明する。
第６の実施形態は、孤立点ノイズ除去を多段階処理にすることにより、処理速度を高速化する実施形態である。図９は、多段階処理を組み合わせた孤立点ノイズ除去の処理手順を示したフローチャートである。
まず、第１段階として単純な処理により微小ノイズを除去しておくと（ステップ９１）、第２段階の孤立点ノイズ除去の時点（ステップ９２（図２の処理手順のステップ２１〜２６に該当））では、すでに微小ノイズは除去されているため、生成される外接矩形を減らすことができる。単純な処理による孤立点ノイズ除去は、外接矩形の幅、高さとあらかじめ指定された閾値とを比較し、閾値以下の外接矩形を除去する方法が挙げられる。例えば、第１段階で単純な処理により、１ドット×１ドット、または、２ドット×２ドット以下の微小ノイズを除去する。これにより、実際に孤立点ノイズの多い画像では、２ドット×２ドット以下の微小ノイズがかなりの割合を占めているため、微小ノイズは除去されていることになり、生成される外接矩形を減らすことができる。
【００２６】
次に、第７の実施形態について説明する。
第７の実施形態は、第６の実施形態における多段階処理の内容を対象画像の情報に応じて、自動的に切り替える実施形態である。
第７の実施形態において第１段階で単純な処理により微小ノイズを除去する場合、あらかじめ閾値を設定する必要がある。固定値を設定する方法もあるが、対象画像の情報、すなわち画像の解像度情報によりその閾値を動的に切り替えるようにすることも可能である。このように画像の解像度情報に応じて切り替える方が実際の画像に適している。
画像の解像度情報に応じて切り替える条件としては、例えば以下のように設定することができる。
解像度情報が２００ｄｐｉ（ｄｏｔ  ｐｅｒ  ｉｎｃｈ）の場合、１ドット×１ドット以下の微小ノイズを除去、解像度情報が４００ｄｐｉの場合、２ドット×２ドット以下の微小ノイズを除去、解像度情報が６００ｄｐｉの場合、３ドット×３ドット以下の微小ノイズを除去、というように設定してもよい。
なお、上記のように解像度情報と閾値を設定しておく方法もあるが、上記の解像度以外（例えば、３００ｄｐｉ、３５０ｄｐｉなど）も入力される可能性もある。そこで、４００ｐｉを基本解像度とし、その時の閾値を基本閾値として４００ｄｐｉ以外の解像度が入力された場合には、解像度による比例計算で閾値を求めるようにしてもよい。
【００２７】
次に、第８の実施形態について説明する。
第８の実施形態は、第７の実施形態における多段階処理を実施するかしないかを、対象画像の情報に応じて自動的に切り替える実施形態である。
対象画像がＡ３画像相当であれば、特に多段階処理をする必要はないが、Ａ２、Ａ１、Ａ０画像と画像サイズが大きくなるにつれて、分割処理する必要性が出てくる。そこで、対象画像の画像サイズに応じて、多段階処理を行うかどうかの条件を、例えば以下のように設定することができる。
対象画像がＡ３相当以下であれば、多段階処理をせず、対象画像がＡ３相当より大きければ、多段階処理を行い、多段階処理をする際には第７の実施形態で設定した条件に従って行うというように、自動切り替えの条件を設定してもよい。
【００２８】
次に、第９の実施形態について説明する。
第９の実施形態は、分割処理と多段階処理を組み合わせることで、処理速度を高速化する実施形態である。図１０は、分割処理と多段階処理を組み合わせた孤立点ノイズ除去処理の処理手順を示したフローチャート（１）である。また、図１１は、分割処理と多段階処理を組み合わせた孤立点ノイズ除去処理の処理手順を示したフローチャート（２）である。
領域の分割数を対象画像の情報に応じて、自動的に切り替える処理の組み合わせとしては、まず分割する処理領域を決定し（ステップ１０１）、この分割された領域毎に多段階処理（ステップ１０２、ステップ１０３）を実施するもの（図１０参照）と、まず微小ノイズ除去を実行した後（ステップ１１１）、分割処理を実施し（ステップ１１２）、この分割された領域毎に基本処理（ステップ１１３）を行うもの（図１１参照）とが、挙げられる。
【００２９】
Ａ２、Ａ１、Ａ０画像というように画像サイズが大きくなるにつれて、分割処理、多段階処理を行う必要性が生じる。そこで画像のサイズに応じて、例えば、対象画像の画像サイズがＡ３相当以下であれば、分割処理、多段階処理をしない、画像サイズがＡ２相当であれば、２分割（幅方向分割なし×高さ方向２分割）して多段階処理をする、画像サイズがＡ１相当であれば、４分割（幅方向２分割×高さ方向２分割）して多段階処理をする、画像サイズがＡ０相当であれば、８分割（幅方向２分割×高さ方向４分割）して多段階処理をするというように設定してもよい。
【００３０】
以上のように本実施の形態の画像処理方法によると、画像サイズに応じて処理対象領域を複数に分割し、この分割した各領域に対して孤立点ノイズ除去処理を行うことにより、従来では画像サイズがＡ２、Ａ１、Ａ０（６００ｄｐｉ）と大きくなるにつれて、面積の増加とともに処理対象の中に存在する矩形（ノイズ、文字、罫線など）の数が増え、矩形同士の関係を調べる処理の組み合わせ数が爆発的も増加してかかっていた処理時間を、画像サイズの大きさに関わらず、高速化することができる。このように本実施の形態の画像処理方法では、例えば、Ａ０図面などのように、かなりサイズの大きな画像を対象とした場合でも、高速に処理することができる。
【００３１】
なお、各実施形態において、画像処理方法について説明してきたが、画像処理方法に限定されるものではなく、画像処理方法を画像処理プログラムとしてプログラム部（本実施の形態では、プログラム格納ＲＯＭまたはＲＡＭ４に相当する）に記憶させ、ＣＰＵ３が画像処理プログラムに従って画像処理装置を制御するようにしてもよい。また、画像処理プログラムをフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの所定の記憶媒体に記憶させ、この記憶媒体に格納されている画像処理プログラムを画像処理装置が読み取ることにより、当該画像処理装置が本実施形態に係る画像処理方法を実施することができるようにしてもよい。
【００３２】
【発明の効果】
請求項１記載の発明では、注目矩形の種類と、周辺に存在する矩形の種類、および、該注目矩形と該周辺に存在する矩形との位置関係との組み合わせから、該注目矩形がノイズであるか否かを判定するので、矩形の大きさだけでノイズを判定するような単純な処理ではなく、周りの状況からノイズかどうかを判定し、誤ったノイズ除去を防ぐことができる。
【００３３】
請求項２記載の発明では、注目矩形と前記周辺に存在する矩形との、水平もしくは垂直方向の距離からノイズを判定することができる。
【００３４】
請求項３記載の発明では、注目矩形の種類と、周辺に存在する矩形の種類、および、該注目矩形と該周辺に存在する矩形との位置関係との組み合わせから、該注目矩形がノイズであるか否かを判定するので、矩形の大きさだけでノイズを判定するような単純な処理ではなく、周りの状況からノイズかどうかを判定し、誤ったノイズ除去を防ぐことができる。
【００３５】
請求項４記載の発明では、注目矩形と前記周辺に存在する矩形との、水平もしくは垂直方向の距離からノイズを判定することができる。
【００３６】
請求項５記載の発明では、コンピュータに対して請求項１または２に記載の画像処理方法を実行させるので、矩形の大きさだけでノイズを判定するような単純な処理ではなく、周りの状況からノイズかどうかを判定し、誤ったノイズ除去を効率的に防ぐことができる。
【００３７】
請求項６記載の発明では、請求項５に記載の画像処理プログラムを記憶したので、矩形の大きさだけでノイズを判定するような単純な処理ではなく、周りの状況からノイズかどうかを判定し、誤ったノイズ除去を効率的に防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示したブロック図である。
【図２】孤立点ノイズ除去の処理手順を示したフローチャートである。
【図３】探索範囲（部分領域）の決定を説明した図である。
【図４】矩形の分類例を示した図である。
【図５】点線例を示した図である。
【図６】画像を複数領域に分割した場合の処理手順を示したフローチャートである。
【図７】画像を等分割する例を示した図である。
【図８】所定領域を重ねながら画像を複数領域に分割する例を示した図である。
【図９】多段階処理を組み合わせた孤立点ノイズ除去の処理手順を示したフローチャートである。
【図１０】分割処理と多段階処理を組み合わせた孤立点ノイズ除去処理の処理手順を示したフローチャート（１）である。
【図１１】分割処理と多段階処理を組み合わせた孤立点ノイズ除去処理の処理手順を示したフローチャート（２）である。
【符号の説明】
１      スキャナなどの画像機器（画像読み取り部）
２      メモリ
３      中央演算処理装置（ＣＰＵ）
４      プログラム格納ＲＯＭまたはＲＡＭ
５      ワークエリアＲＡＭ
６      ディスプレイ
７      ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤドライブなど（記憶媒体読み取り部）
【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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