(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と、
前記境界特定部が特定した前記境界により定義される領域内において複数の基準点を定義する基準点定義部と、
前記複数の基準点の各々から放射方向に前記処理対象画像を再走査することにより、前記注目領域の前記境界上にある境界点を複数特定する境界点特定部と、
複数の前記境界点を利用して前記注目領域の境界を再特定する境界再特定部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と、
前記小領域内における平均色相を求める平均色相算出部と、
前記平均色相が所定の色相範囲内にある前記小領域を選択する小領域選択部と
を備え、
前記評価点算出部は、前記小領域選択部によって選択された前記小領域の各々について前記評価点を算出する画像処理装置。
【請求項３】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と
を備え、
前記評価点算出部は、所定の明度基準値より高い明度を有する画素が前記小領域に含まれる割合に基づいて前記評価点を算出する文字算出部
を有する画像処理装置。
【請求項４】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と、
サンプル画像における黒板領域の平均画素値に基づいて定められる閾値より画素値が低い画素を前記小領域から選択する画素選択部と
を備え、
前記評価点算出部は、前記画素選択部が選択した前記画素間の画素値の勾配に基づいて前記評価点を算出する勾配算出部
を有する画像処理装置。
【請求項５】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と、
サンプル画像における白板領域の平均画素値に基づいて定められる閾値より画素値が高い画素を前記小領域から選択する画素選択部と
を備え、
前記評価点算出部は、前記画素選択部が選択した前記画素間の画素値の勾配に基づいて前記評価点を算出する勾配算出部
を有する画像処理装置。
【請求項６】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と
を備え、
前記評価点算出部は、前記小領域に、所定の色相を有する画素が含まれる割合に基づいて前記評価点を算出する相違色相算出部
を有する画像処理装置。
【請求項７】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と
を備え、
前記評価点算出部は、前記小領域に、所定の明度基準値より低い明度を有する画素が含まれる割合に基づいて前記評価点を算出する黒板用明度算出部
を有する画像処理装置。
【請求項８】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と
を備え、
前記評価点算出部は、前記処理対象画像中における前記小領域の位置に基づいて前記評価点を算出する位置算出部
を有する画像処理装置。
【請求項９】
サンプル画像を表示するサンプル画像表示部と、
表示された前記サンプル画像における前記注目領域の位置情報をユーザから受け付ける位置情報受付部と
をさらに備え、
前記評価点算出部は、前記位置情報受付部が受け付けた位置情報を利用して前記小領域の評価点を算出する請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と
を備え、
前記境界特定部は、走査方向における画素情報が閾値を越えて変化するか否かを基準として前記境界を特定し、
前記閾値は、走査点の走査方向前後における画素の色相の組み合わせに応じて異なる値をとる画像処理装置。
【請求項１１】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と、
前記処理対象画像を第１の画面領域内に表示する処理対象画像表示部と、
前記境界特定部によって特定された前記境界を利用して、前記注目領域を前記処理対象画像から抽出する画像抽出部と、
前記画像抽出部が抽出した前記注目領域を第２の画面領域内の前記処理対象画像に関連する位置に表示する注目画像表示部と、
前記処理対象画像及び前記注目画像を記憶できる記憶部と、
前記記憶部のファイル管理構造を前記第１の画面領域及び前記第２の画面領域の近傍にある第３の画面領域に表示するファイル管理構造表示部と
を備える画像処理装置。
【請求項１２】
前記第１の画面領域に表示されている前記処理対象画像、又は前記第２の画面領域に表示されている前記注目領域をユーザが選択できる画像選択部と、
前記第３の画面領域に表示されている前記ファイル管理構造から画像を格納するための画像格納領域をユーザが選択できる格納領域選択部と、
前記画像選択部で選択された前記処理対象画像及び対応する前記注目画像、又は前記画像選択部で選択された前記注目画像及び対応する前記処理対象画像を前記格納領域選択部で選択された前記画像格納領域に格納する画像格納部と
をさらに備える請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部と、
前記境界特定部が特定した前記境界内で枠線を検出する枠線検出部と、
検出された前記枠線が略長方形に表示されるように前記注目領域を補正する枠補正部と、
補正された前記注目領域を表示する補正画像表示部と
を備える画像処理装置。
【請求項１４】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と、
前記境界特定段階において特定された前記境界により定義される領域内において複数の基準点を定義する基準点定義段階と、
前記複数の基準点の各々から放射方向に前記処理対象画像を再走査することにより、前記注目領域の前記境界上にある境界点を複数特定する境界点特定段階と、
複数の前記境界点を利用して前記注目領域の境界を再特定する境界再特定段階と
を備える画像処理方法。
【請求項１５】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と、
前記小領域内における平均色相を求める平均色相算出段階と、
前記平均色相が所定の色相範囲内にある前記小領域を選択する小領域選択段階と
を備え、
前記評価点算出段階は、前記小領域選択段階において選択された前記小領域の各々について前記評価点を算出する画像処理方法。
【請求項１６】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と
を備え、
前記評価点算出段階は、所定の明度基準値より高い明度を有する画素が前記小領域に含まれる割合に基づいて前記評価点を算出する文字算出段階
を有する画像処理方法。
【請求項１７】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と、
サンプル画像における黒板領域の平均画素値に基づいて定められる閾値より画素値が低い画素を前記小領域から選択する画素選択段階と
を備え、
前記評価点算出段階は、前記画素選択段階において選択された前記画素間の画素値の勾配に基づいて前記評価点を算出する勾配算出段階
を有する画像処理方法。
【請求項１８】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と、
サンプル画像における白板領域の平均画素値に基づいて定められる閾値より画素値が高い画素を前記小領域から選択する画素選択段階と
を備え、
前記評価点算出段階は、前記画素選択段階において選択された前記画素間の画素値の勾配に基づいて前記評価点を算出する勾配算出段階
を有する画像処理方法。
【請求項１９】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と
を備え、
前記評価点算出段階は、前記小領域に、所定の色相を有する画素が含まれる割合に基づいて前記評価点を算出する相違色相算出段階
を有する画像処理方法。
【請求項２０】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と
を備え、
前記評価点算出段階は、前記小領域に、所定の明度基準値より低い明度を有する画素が含まれる割合に基づいて前記評価点を算出する黒板用明度算出段階
を有する画像処理方法。
【請求項２１】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と
を備え、
前記評価点算出段階は、前記処理対象画像中における前記小領域の位置に基づいて前記評価点を算出する位置算出段階
を有する画像処理方法。
【請求項２２】
サンプル画像を表示するサンプル画像表示段階と、
表示された前記サンプル画像における前記注目領域の位置情報をユーザから受け付ける位置情報受付段階と
をさらに備え、
前記評価点算出段階は、前記位置情報受付段階において受け付けられた位置情報を利用して前記小領域の評価点を算出する請求項２１に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と
を備え、
前記境界特定段階は、走査方向における画素情報が閾値を越えて変化するか否かを基準として前記境界を特定し、
前記閾値は、走査点の走査方向前後における画素の色相の組み合わせに応じて異なる値をとる画像処理方法。
【請求項２４】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と、
前記処理対象画像を第１の画面領域内に表示する処理対象画像表示段階と、
前記境界特定段階において特定された前記境界を利用して、前記注目領域を前記処理対象画像から抽出する画像抽出段階と、
前記画像抽出段階において抽出された前記注目領域を第２の画面領域内の前記処理対象画像に関連する位置に表示する注目画像表示段階と、
前記処理対象画像及び前記注目画像を記憶できる記憶に記憶されたファイル管理構造を前記第１の画面領域及び前記第２の画面領域の近傍にある第３の画面領域に表示するファイル管理構造表示段階と
を備える画像処理方法。
【請求項２５】
前記第１の画面領域に表示されている前記処理対象画像、又は前記第２の画面領域に表示されている前記注目領域をユーザが選択できる画像選択段階と、
前記第３の画面領域に表示されている前記ファイル管理構造から画像を格納するための画像格納領域をユーザが選択できる格納領域選択段階と、
前記画像選択段階において選択された前記処理対象画像及び対応する前記注目画像、又は前記画像選択段階において選択された前記注目画像及び対応する前記処理対象画像を前記格納領域選択段階において選択された前記画像格納領域に格納する画像格納段階と
をさらに備える請求項２４に記載の画像処理方法。
【請求項２６】
処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法において、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と、
前記境界特定段階において特定された前記境界内で枠線を検出する枠線検出段階と、
検出された前記枠線が略長方形に表示されるように前記注目領域を補正する枠補正段階と、
補正された前記注目領域を表示する補正画像表示段階と
を備える画像処理方法。
【請求項２７】
コンピュータに処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定させる画像処理を行わせるためのプログラムを格納した記録媒体であって、
前記コンピュータに、
前記処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割段階と、
前記複数の小領域について、該小領域の画像情報が前記所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出段階と、
前記評価点が高い前記小領域から放射方向に前記処理対象画像を走査することにより、前記注目領域と該注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定段階と、
前記境界特定段階において特定された前記境界により定義される領域内において複数の基準点を定義する基準点定義段階と、
前記複数の基準点の各々から放射方向に前記処理対象画像を再走査することにより、前記注目領域の前記境界上にある境界点を複数特定する境界点特定段階と、
複数の前記境界点を利用して前記注目領域の境界を再特定する境界再特定段階と
を実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び記録媒体に関する。特に本発明は、画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定等する画像処理装置、画像処理方法、及び媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、土木工事等において工事発注者等に提出するための工事写真（工事、測量、調査、地質、広報、設計）おいて、工事内容や進捗状況を書き込んだ工事用黒板が工事現場を背景にして写し込まれている。撮影された工事写真は、工事写真帳として整理される。工事写真を整理するにあたって、写真帳作成者は、写真に写し込まれた黒板の文字等を見ながら工事内容を写真帳に転記していた。
【０００３】
近年、工事写真は、デジタルカメラを用いて撮影される。写真帳作成者は、撮影された複数の工事写真のデジタル画像データを、デジタル写真帳の形式に整理する。デジタル写真帳のデータは、工事発注者に提出するためにＣＤ−ＲＯＭ等の電子記録媒体に記録される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、写真帳制作者は、工事写真のデジタル画像から黒板領域を拡大表示させて、黒板に記載された内容を把握していた。特に、工事写真帳の作成においては、写真帳作成者は、大量の工事写真の画像データを整理する。従って、写真帳制作者に労力がかかっていた。
【０００５】
そこで本発明は、上記の課題を解決することのできる画像処理装置、画像処理方法、及び記録媒体を提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
即ち、本発明の第１の形態によると、処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理装置は、処理対象画像を複数の小領域に分割する画像分割部と、複数の小領域について、小領域の画像情報が所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出する評価点算出部と、評価点が高い小領域から放射方向に処理対象画像を走査することにより、注目領域と注目領域の外側の領域との境界を特定する境界特定部とを備える。
【０００７】
画像処理装置は、境界特定部が特定した境界により定義される領域内において複数の基準点を定義する基準点定義部と、複数の基準点の各々から放射方向に処理対象画像を再走査することにより、注目領域の境界上にある境界点を複数特定する境界点特定部と、複数の境界点を利用して前記注目領域の境界を再特定する境界再特定部とを備えてもよい。
【０００８】
画像処理装置は、小領域内における平均色相を求める平均色相算出部と、平均色相が所定の色相範囲内にある小領域を選択する小領域選択部とを備え、評価点算出部は、小領域選択部によって選択された小領域の各々について評価点を算出してもよい。評価点算出部は、所定の明度基準値より高い明度を有する画素が小領域に含まれる割合に基づいて評価点を算出する文字算出部を有してもよい。
【０００９】
画像処理装置は、サンプル画像の黒板領域における平均画素値に基づいて定められる閾値より画素値が低い画素を小領域から選択する画素選択部を備え、評価点算出部は、画素選択部が選択した画素間の画素値の勾配に基づいて評価点を算出する勾配算出部を有してもよい。画像処理装置は、サンプル画像の白板領域における平均画素値に基づいて定められる閾値より画素値が高い画素を小領域から選択する画素選択部を備え、評価点算出部は、画素選択部が選択した画素間の画素値の勾配に基づいて評価点を算出する勾配算出部を有してもよい。
【００１０】
評価点算出部は、小領域に、所定の色相を有する画素が含まれる割合に基づいて評価点を算出する相違色相算出部を有してもよい。評価点算出部は、小領域に、所定の明度基準値より低い明度を有する画素が含まれる割合に基づいて評価点を算出する黒板用明度算出部を有してもよい。評価点算出部は、処理対象画像中における小領域の位置に基づいて評価点を算出する位置算出部を有してもよい。
【００１１】
画像処理装置は、サンプル画像を表示するサンプル画像表示部と、表示されたサンプル画像における注目領域の位置情報をユーザから受け付ける位置情報受付部とを備え、評価点算出部は、位置情報受付部が受け付けた位置情報を利用して小領域の評価点を算出してもよい。
【００１２】
境界特定部は、走査方向における画素情報が閾値を越えて変化するか否かを基準として境界を特定する。ここで閾値は、走査点の走査方向前後における画素の色相の組み合わせに応じて異なる値をとってもよい。
【００１３】
画像処理装置は、処理対象画像を第１の画面領域内に表示する処理対象画像表示部と、境界特定部によって特定された境界を利用して、注目領域を処理対象画像から抽出する画像抽出部と、画像抽出部が抽出した注目領域を第２の画面領域内の処理対象画像に関連する位置に表示する注目画像表示部と、処理対象画像及び注目画像を記憶できる記憶部と、記憶部のファイル管理構造を前記第１の画面領域及び前記第２の画面領域の近傍にある第３の画面領域に表示するファイル管理構造表示部とを備えてもよい。
【００１４】
画像処理装置は、第１の画面領域に表示されている処理対象画像、又は第２の画面領域に表示されている注目領域をユーザが選択できる画像選択部と、第３の画面領域に表示されているファイル管理構造から画像を格納するための画像格納領域をユーザが選択できる格納領域選択部と、画像選択部で選択された処理対象画像及び対応する注目画像、又は画像選択部で選択された注目画像及び対応する処理対象画像を格納領域選択部で選択された画像格納領域に格納する画像格納部とを備えてもよい。
【００１５】
画像処理装置は、境界特定部が特定した境界内で枠線検出する枠線検出部と、検出された枠線が略長方形に表示されるように注目領域を補正する枠補正部と、補正された注目領域を表示する補正画像表示部とを備えてもよい。
【００１６】
また、本発明の第２の形態によると、処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定する画像処理方法は、処理対象画像を複数の小領域に分割するステップと、小領域について、小領域の画像情報が所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出するステップと、評価点が高い小領域から放射方向に処理対象画像を走査することにより、注目領域と注目領域の外側の領域との境界を特定するステップとを備える。
【００１７】
また、本発明の第３の形態によると、コンピュータに処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定させる画像処理を行わせるためのプログラムを格納した記録媒体であって、プログラムは、処理対象画像を複数の小領域に分割するステップと、小領域について、小領域の画像情報が所定の特徴を満たす程度を表す評価点を算出するステップと、評価点が高い小領域から放射方向に処理対象画像を走査することにより、注目領域と注目領域の外側の領域との境界を特定するステップとを備える。
【００１８】
なお上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションも又発明となりうる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態はクレームにかかる発明を限定するものではなく、又実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２０】
図１は、第１実施形態に係る画像処理装置の処理対象画像の一例である工事写真１０の画像等を示す。画像処理装置は、例えばデジタルカメラ、デジタルカメラを搭載するノート型のコンピュータ、デジタルカメラを搭載する携帯型端末等の電子機器である。また画像処理装置は、例えばパーソナルコンピュータ、ワークステイション等の電子計算機等であってもよい。
【００２１】
画像処理装置を使用する写真帳作成者等のユーザは、例えば複数のデジタル画像データを整理してデジタル写真帳を作成する。このデジタル写真帳は、複数のデジタル画像を画像処理装置の表示画面上で体系づけて閲覧できる形式に編集したデータである。デジタル写真帳のデータは、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録される。以下では、本発明を処理対象画像の一例である工事写真の画像に用いた実施形態ついて説明する。また、本実施形態における注目領域は、例えば工事写真の画像における黒板の領域である。
【００２２】
図１（Ａ）は、土木工事等において工事発注者等に提出するための工事写真１０を示す画像である。工事写真１０の画像には、黒板２０の画像が含まれる。以下では、工事写真１０を表す工事写真の画像のデータを単に工事写真画像という。また、工事写真１０に写し込まれた黒板２０を表す黒板画像のデータを単に黒板画像という。
【００２３】
図１（Ｂ）は、黒板２０の拡大画像を示す。この拡大画像には、白線２２で囲まれた長方形の枠線が写っている。長方形の枠線の中には、複数の記載欄が設けられている。各記載欄には、工事名や工種等の工事内容が、工事現場の進捗等に応じて記載される。
【００２４】
図２は、第１実施形態の画像処理装置５０の機能ブロック図である。画像処理装置５０は、入力部１００と、初期設定部２００と、画像処理部４００と、記憶部３００と、仕分け部６００と、表示部５００とを備える。
工事写真画像のデータ等は、例えば工事写真１０の画像データを記録した記録媒体に応じた各種データ読取装置（不図示）によって読み出される。記録媒体は、例えばＥＥＰＲＯＭ等のメモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の光記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体である。上述の記録媒体に対応する読取装置は、例えばメモリカード読取装置、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＭＯドライブ等である。
【００２５】
入力部１００は、上述のデータ読取装置（不図示）等から処理対象となる複数の工事写真画像を受け取る。入力部１００は、受け取った工事写真画像を後述する記憶部３００に記憶させる。ここでユーザーは、入力部１００に接続されたマウスやキーボード等の入力手段（不図示）を用いて、複数の工事写真画像の中から、サンプル画像のデータを選択する。このサンプル画像データは、画像処理装置５０が黒板２０の画像を特定するために用いる工事写真画像である。撮影条件等のばらつきによる影響を低減するために、サンプル画像のデータは、ほぼ同条件下で撮影された複数の工事写真画像から選択されることが好ましい。なお、サンプル画像データを複数選択してもよい。なお、入力部１００は、本実施形態の画像処理に用いる工事写真１０のサンプル画像のデータを上述の複数の工事写真画像とは別に受け取ってもよい。
【００２６】
またユーザは、マウス等の入力手段（不図示）を用いて注目領域の種類として黒板又は白板を選択する。次にユーザは、マウス等の入力手段（不図示）を用いてサンプル画像における注目領域を指定する。入力部１００は、注目領域の種類及び注目領域の指定に関する情報を記憶部３００に記憶させる。
【００２７】
初期設定部２００は、サンプル画像のデータ並びに注目領域の種類及び注目領域の指定に関する情報を記憶部３００から受け取る。初期設定部２００は、注目領域の種類及び注目領域の指定に関する情報に基づいてサンプル画像の画像情報を探索することによって、初期パラメータを設定する。この初期パラメータは、例えば所定の特徴を有する黒板２０の画像等を特定するために設定されるパラメータである。初期設定部２００は、設定された初期パラメータを記憶部３００に記憶させる。
【００２８】
画像処理部４００は、処理対象となる工事写真画像、及び初期パラメータを記憶部３００から受け取る。画像処理部４００は、処理対象画像を複数の小領域に分割する。画像処理部４００は、初期パラメータを用いて小領域を評価することによって、工事写真１０における黒板領域を特定する。画像処理部４００は、工事写真画像から黒板画像を別画像のデータとして抽出する。画像処理部４００は、抽出された黒板画像を、工事写真画像と関連づけて記憶部３００に記憶させる
【００２９】
仕分け部６００は、処理対象となる工事写真画像及び工事写真画像に関係づけられた黒板画像を記憶部３００から受け取る。仕分け部６００は、例えばユーザーからの選択指示に基づいて、黒板画像に関連づけられた工事写真画像を整理する。
【００３０】
表示部５００は、初期設定部２００において設定された初期パラメータ、記憶部３００に記憶された工事写真画像、及び画像処理部４００による処理途中の画像等を表示する。
【００３１】
図３は、記憶部３００の機能ブロック図である。記憶部３００は、関連づけられた工事写真画像及び黒板画像を、例えばフォルダ３１０に格納する。このフォルダ３１０は、画像ファイル等を整理するために使用するファイル管理構造の各階層に設けられた画像格納領域の一例である。フォルダ３１０は、未分類画像ファイルを格納するための未分類フォルダ３２０と、分類済みの画像ファイルを格納するための分類フォルダ３３０とを下位層に有する。さらに、分類フォルダ３３０は、工事写真１０の画像を黒板２０に記載された内容等によって分類するための複数のフォルダ３４０等を下位層に含む。また記憶部３００は、初期設定部２００で設定された初期パラメータを別のフォルダ（不図示）を用いて注目領域ごとに格納する。
【００３２】
この記憶部３００は、例えばハードディスク等の磁気記録媒体や、メモリカード、ＣＤ、ＭＯ等のメディアを用いた記録装置を有する。なお、記憶部３００は、大量の画像データを記憶できるように大容量のメディアを使用することが好ましい。
【００３３】
図４は、初期設定部２００の機能ブロック図である。初期設定部２００は、基礎情報抽出部２０２を有する。基礎情報抽出部２０２は、サンプル画像に対して規格化処理を行う。この規格化処理は、例えば画像全体における画素Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの最大値と最小値とを用いて画素値の数値幅をそろえる処理である。
【００３４】
次に、基礎情報抽出部２０２は、黒板領域内にある画像情報から、初期パラメータの設定に必要となる基礎画像情報を算出する。この基礎画像情報は、例えば黒板領域に含まれるＮ個の全画素の平均ＲＧＢという情報を含む。この平均ＲＧＢは、平均Ｒ、平均Ｇ、平均Ｂを一組にしたデータである。平均Ｒ等は、以下のように求められる。基礎情報抽出部２０２は、例えば黒板領域に含まれる全画素の色相値を探索する。次に、基礎情報抽出部２０２は、全画素の色相値をＲ、Ｇ、Ｂごとのヒストグラムにする。基礎情報抽出部２０２は、ヒストグラムから各色相値の平均を算出することによって、平均Ｒ、平均Ｇ、平均Ｂを求める。
【００３５】
また基礎画像情報は、例えば黒板領域に含まれる文字の割合を含む。文字の割合は、例えば以下のように求められる。基礎情報抽出部２０２は、上述のヒストグラムにおける最大値付近を緑等の黒板の地色とみなす。基礎情報抽出部２０２は、所定の文字明度基準値より高い明度を有する画素を白等の文字色を有する画素とみなす。これにより、文字色を有する画素数は、例えばＮｃ（個）と決定される。従って、文字の割合Ｃは、Ｃ＝ＮＣ／Ｎである。また、基礎情報抽出部２０２は、文字色を有する画素の位置から、文字の太さを計る。一方、黒板領域に含まれる地色の割合とその位置についても同様に計算できる。
【００３６】
また基礎画像情報は、例えば注目画像の滑らかさに関する情報を含む。滑らかさに関する情報は、例えば黒板領域内における画素とこの画素に隣接する隣接画素との画素値の勾配を示す情報である。
【００３７】
また基礎画像情報は、例えば平均ＲＧＢと各画素値との偏差に基づく偏差情報を含む。なお基礎画像情報は、明度情報、彩度情報等の画像情報を含んでもよい。基礎情報抽出部２０２は、記憶部３００に基礎画像情報を記憶させる。
【００３８】
なおサンプル画像が複数ある場合、基礎情報抽出部２０２は、それぞれのサンプル画像ごとに基礎画像情報を算出し、平均してもよい。この場合に、基礎情報抽出部２０２は、算出された平均値を基礎画像情報として用いてもよい。
【００３９】
初期設定部２００は、位置情報受付部２５５と、サンプル画像表示部２６０とを有する。サンプル画像表示部２６０は、例えばサンプル画像等を表示する。位置情報受付部２５５は、例えばサンプル画像における黒板領域の位置情報を、入力部１００から受け取る。位置情報受付部２５５は、位置情報に基づいて黒板画像の基準位置を設定する。位置情報が例えば黒板領域の４隅の点を示す座標情報である場合、位置情報受付部２５５は、例えば４隅の点の中央座標を計算する。位置情報受付部２５５は、この中央座標を基準位置と決定する。なおサンプル画像が複数ある場合、位置情報受付部２５５は、複数の中央座標の平均を計算する。位置情報受付部２５５は、この平均を基準位置と設定してもよい。
【００４０】
また初期設定部２００は、小領域選択設定部２０５と、黒板用閾値設定部２１０と、白板用閾値設定部２１５とを有する。小領域選択設定部２０５は、色相範囲値を設定する。色相範囲値は、処理対象画像における複数の小領域うちから、異常色相を有する小領域を排除するための値である。黒板用閾値設定部２１０は、黒板用閾値を設定する。黒板用閾値は、サンプル画像における黒板領域内の平均画素値に基づいて、黒板画像に含まれるべきではない画素値を区別するための値である。同様に、注目領域が白板である場合に、白板用閾値設定部２１５は、白板用閾値を設定する。白板用閾値は、サンプル画像における白板領域内の平均画素値に基づいて、処理対象画像となる白板画像に含まれるべきでない画素値を区別するための値である。
【００４１】
また初期設定部２００は、明度差設定部２２０と、文字設定部２２５と、勾配設定部２３０と、偏差設定部２３５とを有する。明度差設定部２２０は、例えばサンプル画像の黒板領域内における平均ＲＧＢに基づいて、小領域明度基準値を設定する。小領域明度基準値は、例えばサンプル画像の黒板領域内の平均明度の値である。文字設定部２２５は、文字の割合Ｃに基づいて、文字割合基準値を設定する。また文字設定部２２５は、文字とみなされた画素が連続する長さに基づいて文字太さ基準値を設定する。勾配設定部２３０は、勾配基準値を設定する。勾配設定部２３０は、例えばサンプル画像のなめらかさの情報勾配基準値を設定する。なお勾配設定部２３０は、注目領域ごとにそれぞれ異なる値を設定してもよい。偏差設定部２３５は、偏差情報に基づいて偏差基準値を設定する。
【００４２】
また初期設定部２００は、相違色相設定部２４０と、黒板用明度設定部２４５と、白板用明度設定部２５０とを有する。相違色相設定部２４０は、注目領域に含まれるべきでない色相を相違色相として設定する。緑色等の地色をした黒板画像には、通常、白色の文字が記載される。従って、相違色相設定部２４０は、例えば赤等の色相を相違色相として設定する。また相違色相設定部２４０は、相違色相を有する画素が小領域に含まれてもよい割合を示す相違色相許容含有率を設定する。黒板用明度設定部２４５は、サンプル画像における黒板領域内の平均明度よりも暗い画素を見つけるための黒板用明度基準値を設定する。また黒板用明度設定部２４５は、平均明度より暗い画素が小領域に含まれてもよい割合を示す黒板用相違明度許容値を設定する。同様に、白板用明度設定部２５０は、サンプル画像における白板領域内の平均明度よりも明るい画素を見つけるための白板用明度基準値等を設定する。また白板用明度設定部２５０は、平均明度より明るい画素が小領域に含まれてもよい割合を示す白板用相違明度許容値を設定する。
【００４３】
なお、上述のおいて設定した値は、注目領域ごとに変更してもよい。また、複数の基準値を設定してもよい。最後に、上述した明度差設定部２２０等の設定部は、設定した値を初期パラメータとして記憶部３００に記録させる。
【００４４】
図５は、画像処理部４００の機能ブロック図である。画像処理部４００は、画像処理部４００は、画像分割部４１０と、評価点付与部４２０と、境界特定部４５０とを有する。画像分割部４１０は、記憶部３００から処理対象となる工事写真画像等を受け取る。画像分割部４１０は、受け取った工事写真画像に対して規格化処理を行う。次に画像分割部４１０は、工事写真１０の画像を複数の小領域に分割する。分割数の初期値は、例えば予め記憶部３００に格納されている。この分割値は、少なくとも小領域が黒板領域より小さくなるように設定された値である。なおユーザは、キーボード等の入力手段（不図示）を通じて画像処理部４００に分割数の値を指定してもよい。ただしユーザが分割数の初期値よりも小さい分割数の値を指定した場合、画像処理部４００は、分割数の初期値を使用する。
【００４５】
評価点付与部４２０は、複数の小領域のデータを画像分割部４１０から受け取る。評価点付与部４２０は、対象とする注目領域に応じた初期パラメータを記憶部３００から受け取る。評価点付与部４２０は、初期パラメータに基づいて複数の小領域のそれぞれに対して評価点を付与する。この評価点は、それぞれの小領域の画像情報が所定の特徴を満たす程度を表す点である。評価点の付与後、評価点付与部４２０は、例えば評価点が一番高い小領域を仮中心領域と決定する。この仮中心領域は、注目領域内にある可能性が高い仮中心小領域として設定された小領域である。
【００４６】
境界特定部４５０は、評価点付与部４２０から、仮中心小領域に関するデータ等を受け取る。境界特定部４５０は、仮中心小領域から放射方向に、工事写真画像を走査する。この走査は、工事写真画像の画像情報の変化を探索することである。境界特定部４５０は、画像情報が所定の閾値を越えて変化する走査点を黒板領域と黒板領域の外側との境界点とする、所定の閾値は、走査点の走査方向前後における画素の色相の組み合わせに応じて異なっていてもよい。なおこの放射方向は、小領域から外部に向う方向を意味する。放射数は、例えば上下左右の合計４つである。上下左右の４方向に走査する場合、境界特定部４５０は、４つの境界点を見つける。境界特定部４５０は、４つの境界点を含む四角形を境界と特定する。境界特定部４５０は、例えば境界の内部を黒板画像として特定する。
【００４７】
また、画像処理部４００は、境界再定義部４６０と、画像抽出部４７０と、修正部４８０とを有する。
【００４８】
境界再定義部４６０は、境界特定部４５０が特定した注目領域の境界等に関するデータを受け取る。境界再定義部４６０は、受け取った境界のデータに基づいてさらに適切な境界を再定義する。
【００４９】
画像抽出部４７０は、境界再定義部４６０が特定した境界を利用して、黒板画像を含む領域を抽出する。画像抽出部４７０は、例えば境界から外側に所定のマージンをとって黒板画像を抽出する。また画像抽出部４７０は、抽出した黒板画像を所定の大きさにそろえる。さらに、画像抽出部４７０は、抽出された黒板画像の文字が見やすくなるように、黒板画像の地色と文字色のコントラスト差を大きくしてもよい。
【００５０】
修正部４８０は、画像抽出部４７０から工事写真画像と、抽出された黒板画像とを受け取る。ここで黒板２０の画像には、斜めになった状態の黒板２０が写されている場合がある。そこで修正部４８０は、黒板２０の画像が適切に表示されるように黒板画像を修正する。最期に、修正部４８０は、修正後の黒板画像を、黒板画像の抽出元である工事写真画像に関連づけて記憶部３００に記憶させる。
【００５１】
図６は、評価点付与部４２０の機能ブロック図である。評価点付与部４２０は、平均色相算出部４２２と、小領域選択部４２４と、画素選択部４２６とを含む。
【００５２】
平均色相算出部４２２は、画像分割部４１０から複数の小領域に関するデータを受け取る。平均色相算出部４２２は、受け取った小領域のそれぞれについて、小領域内における平均ＲＧＢを求める。
【００５３】
小領域選択部４２４は、平均色相算出部４２２から各小領域内における平均ＲＧＢのデータ等を受け取る。また小領域選択部４２４は、初期設定部２００の小領域選択設定部２０５によって設定された色相範囲設定値を、記憶部３００から受け取る。小領域選択部４２４は、平均ＲＧＢが色相範囲設定値内にある小領域を選択する。
【００５４】
画素選択部４２６は、小領域選択部４２４によって選択された小領域のデータを受け取る。画素選択部４２６は、初期設定部２００の黒板用閾値設定部２１０によって設定された黒板用閾値を、記憶部３００から受け取る。画素選択部４２６は、例えば黒板用閾値より画素値が低い画素を小領域から選択する。黒板用閾値は、例えばサンプル画像の黒板領域の平均明度である。また注目領域が白板である場合、画素選択部４２６は、白板用閾値設定部２１５で設定された白板用閾値より画素値が明るい画素を小領域から選択する。
【００５５】
評価点算出部４４６は、小領域選択部４２４によって選択された小領域の各々について、評価点を算出する。以下、評価点算出部４４６の詳細について説明する。評価点算出部４４６は、明度差算出部４２８と、文字算出部４３０と、勾配算出部４３２とを含む。
【００５６】
明度差算出部４２８は、初期設定部２００の明度差設定部２２０において設定された小領域明度基準値を記憶部３００から受け取る。明度差設定部２２０は、小領域の平均明度を算出する。明度差設定部２２０は、例えば算出された平均明度と小領域明度基準値との差に基づいて評価点を算出する。この差が大きいければ、小領域はサンプル画像の黒板領域と似ていない。従って明度差設定部２２０は、低い評価点を算出する。
【００５７】
文字算出部４３０は、初期設定部２００の文字設定部２２５において設定された文字明度基準値及び文字割合基準値を、記憶部３００から読み出す。文字算出部４３０は、文字明度基準値より高い明度を有する画素が小領域に含まれる割合を算出する。文字割合算出部４３０は、例えば算出された文字の割合と文字割合基準値との差に基づいて小領域の評価点を算出する。例えば、黒板領域内にある小領域であれば、緑等の黒板の地色に対して白等の文字色が所定範囲内の割合で含まれていると推定される。従って、算出された文字の割合と文字割合基準値との差が大きければ、小文字算出部４３０は、低い評価点を算出する。また文字算出部４３０は、文字太さ基準値を記憶部３００から読み出してもよい。文字割合算出部４３０は、小領域内に文字太さ基準値以上の部分がある場合、低い評価点を算出する。従って、黒い地面に描かれた白い横断歩道等の画像を黒板２０の画像と誤判断せずに済む。
【００５８】
勾配算出部４３２は、勾配設定部２３０によって設定された勾配基準値を記憶部３００から受け取る。勾配算出部４３２は、画素選択部４２６が選択した画素とこの画像に隣接する画素との画素値の勾配を算出する。画素選択部４２６は、例えば注目している画素とこの画素の上下左右に隣接する４つの画素との画素値の勾配をそれぞれ算出する。次に画素選択部４２６は、算出して４つの勾配の平均する。画素選択部４２６は、その他の注目画素についても同様に計算する。最後に画素選択部４２６は、注目画素について求めた勾配を平均する。勾配算出部４３２は、例えば算出した勾配平均値と勾配基準値との差に基づいて評価点を算出する。例えば黒板の地色部分では画素値の変化が緩やかであるため、勾配基準値は小さい。従って、算出した平均勾配値が勾配基準値より大きい場合、勾配算出部４３２は、低い評価点を算出する。
【００５９】
また評価点算出部４４６は、偏差算出部４３４と、相違色相算出部４３６と、黒板用明度算出部４３８と、白板用明度算出部４４０と、位置算出部４４２とを含む。
【００６０】
偏差算出部４３４は、初期設定部２００の偏差設定部２３５で設定された偏差基準値を記憶部３００から受け取る。偏差算出部４３４は、小領域選択部４２４から受け取った小領域内に含まれる画素の画素値の偏差を算出する。小領域選択部４２４は、例えば算出した偏差と偏差基準値との差に基づいて評価点を算出する。２つの小領域における平均ＲＧＢの差が小さい場合でも、小領域内における色相のばらつきは異なる場合がある。例えば緑色にばらつきのある木々の画像と比較して黒板２０の地色部分の画像は、大きな偏差を有さないと推定される。従って偏差と偏差基準値との差が大きい場合、偏差算出部４３４は、低い評価点を算出する。
【００６１】
相違色相算出部４３６は、初期設定部２００の相違色相設定部２４０で設定された相違色相の情報及び相違色相許容含有率を記憶部３００から受け取る。相違色相算出部４３６は、例えば小領域内において、注目領域に含まれるべきでない色相を有する画素が含まれる割合を算出する。相違色相算出部４３６は、例えば算出した割合と相違色相許容含有率との差に基づいて評価点を算出する。例えば、黒板２０には、通常、白色の文字が記載される。従って、例えば、赤等の色相を有する画素を含む割合が相違色相許容含有率から離れている場合、相違色相算出部４３６は、評価点を低く算出する。
【００６２】
黒板用明度算出部４３８は、初期設定部２００の黒板用明度設定部２４５で設定された黒板用明度基準値及び黒板用相違明度許容値を記憶部３００から受け取る。黒板用明度算出部４３８は、小領域内に、黒板用明度基準値より低い明度を有する画素が含まれる割合を算出する。黒板用明度算出部４３８は、例えば算出した割合と黒板用相違明度許容値との差に基づいて小領域の評価点を算出する。黒板画像においては、黒板の地色よりも明度の低い画素はないと推定される。従って、黒板用明度算出部４３８は、算出した割合と黒板用相違明度許容値との差が大きい場合、評価点を低く算出する。同様に、白板用明度算出部４４０は、白板用明度基準値よりも高い明度を有する画素が含まれる割合に基づいて評価点を算出する。
【００６３】
位置算出部４４２は、初期設定部２００の位置情報受付部２５５が設定した基準位置の情報を記憶部３００から受け取る。位置算出部４４２は、例えば基準位置と小領域との距離差に基づいて評価点を算出する。
【００６４】
また評価点算出部４４６は、評価点合計部４４４を含む。評価点合計部４４４は、上述の各算出部から各小領域についての評価点を受け取る。評価点合計部４４４は、各小領域ごとに評価点を合計する。なお、評価点合計部４４４では、上述の各算出部のうちから任意のいくつかを組み合わせて評価点の合計してもよい。また評価点の合計方法は、加算に限定されず乗算等の演算処理を含んでもよい。
【００６５】
評価点合計部４４４は、所定の基準順位より高い合計評価点の小領域を黒板画像に含まれる小領域と判断する。例えば、評価点合計部４４４は、最も合計評価点の高い小領域を黒板画像に含まれる仮中心小領域と設定する。なお、仮中心領域は、最高点の小領域に限定されない。評価点合計部４４４は、合計評価点が２番目に高い小領域等に基づいて仮中心領域を設定してもよい。また、評価点合計部４４４は、所定の基準順位より高い合計評価点の小領域を複数選択することによって、小領域より広い区画を仮中心領域と設定してもよい。
【００６６】
図７は、境界再定義部４６０の機能ブロック図である。境界再定義部４６０は、基準点定義部４６２と、境界点特定部４６４と、境界再特定部４６６とを含む。
【００６７】
基準点定義部４６２は、境界特定部４５０が特定した注目領域の境界等に関するデータを受け取る。基準点定義部４６２は、境界特定部４５０が特定した境界により定義される領域内において複数の基準点を定義する。
【００６８】
境界点特定部４６４は、複数の基準点の各々から放射方向に処理対象となる画像を探索する。境界点特定部４６４は、画像情報の変化に基づいて注目領域の境界上にある境界点を複数特定する。境界再特定部４６６は、複数の境界点を利用して注目領域の境界を再特定する。
【００６９】
図８は、境界特定部４５０及び境界再定義部４６０における境界検出処理の一例を示す。図８（Ａ）は、境界特定部４５０における境界検出処理の一例を示す。境界特定部４５０は、評価点付与部４２０の評価点合計部４４４において決定された仮中心小領域４９０から、上下左右の４方向に工事写真１０の画像の画像情報を探索する。上方向の境界点を検出する場合、境界特定部４５０は、例えば仮中心領域４９０の中心画素から上方向に各画素に関する画像情報を探索する。各画素に関する画像情報は、例えば各画素から一定距離にある画素を含む新たな小区分領域６０に関する情報である。小区分領域は、例えば注目している画素から上下左右にそれぞれ４画素を含む四角形領域である。また境界特定部４５０は、注目している画素を含む左右の直線によって小区分領域６０を上領域６２と下領域６４に分ける。境界特定部４５０は、例えば上領域６２と下領域６４のそれぞれについて平均ＲＧＢを算出する。上領域６２の平均ＲＧＢと下領域６４の平均ＲＧＢとの差が所定の閾値を越える場合、境界特定部４５０は、注目している画素を境界点７０と特定する。
【００７０】
ここで、上述の所定の閾値は、以下の規則によって変動してもよい。例えば上領域６２等の平均ＲＧＢ値が、サンプル画像の黒板地色の平均ＲＧＢ値又は文字色の平均ＲＧＢ値から所定の範囲内にある場合に、境界特定部４５０は、所定の閾値を大きな値に設定する。この結果、境界特定部４５０は、黒板の地色や文字色を含むところでは、平均ＲＧＢの差が大きくても境界点と検出しない。従って、黒板の地色と文字との境を境界点と誤判断することがない。また、下領域６４についても同様に処理する。さらに、注目している画素の画像情報が黒板画像に含まれるべきではない赤等の色相である場合、境界特定部４５０は、その画素を境界点７０と判断する。以上の処理は、上方向の境界点７０を検出処理であるが、その他の方向についても同様である。境界特定部４５０は、境界点７０等を含む四角形を境界８０特定する。
【００７１】
なお、白板画像の場合には、境界特定部４５０は、例えば文字色以外の色相等があるかを基準に同様に処理する。境界特定部４５０は、上領域６２等の彩度が低い場合、閾値を大きくする。また、境界特定部４５０は、上領域等の彩度が高い場合、閾値を小さくする。
【００７２】
図８（Ｂ）は、境界再定義部４６０における境界再定義処理の一例を示す。境界再定義部４６０の基準点定義部４６２は、例えば境界８０で囲まれる領域内に５つの基準点８２等を定義する。境界点特定部４６４は、例えば基準点８２等から上下左右の４方向に黒板画像の画像情報を探索する。探索方法は、図８（Ａ）で説明した方法と同様である。従って、境界点特定部４６４は、基準点８２からそれぞれ上下左右に４つの境界候補点を決定する。その他の基準点についても同様である。従って、境界点特定部４６４は、境界８０の各辺に５つの境界候補点を決定する
【００７３】
次に、境界再特定部４６６は、各辺にある５つの境界候補点から適切な新境界線を特定する。境界再特定部４６６は、例えば５つの境界候補点から最小自乗法を利用して新境界線を特定する。以下に処理の一例を説明する。境界再特定部４６６は、各辺にある５つの境界候補点の最小自乗直線を算出する。境界再特定部４６６は、最小自乗直線から最も離れた境界候補点を排除する。境界再特定部４６６は、残った４つの境界候補点の最小自乗直線を算出する。この処理を繰り返すことによって、境界再特定部４６６は、例えば２つの境界候補点を決定する。境界再特定部４６６は、この境界候補点を結んだ直線を新境界線と特定する。その他の辺についても同様である。なお各辺において最終的に残す境界候補点の数は、２つに限定されない。
【００７４】
図８（Ｃ）は、境界再特定部４６６によって特定された４本の新境界線によって形成される新境界９０を示す。境界再特定部４６６は、４本の新境界線によって囲まれる四角形を新境界９０と再特定する。従って境界再特定部４６６は、新境界９０を含んだ内部を黒板画像として特定できる。
【００７５】
図９は、修正部４８０の機能ブロック図である。修正部４８０は、枠線検出部４８２と、枠補正部４８４と、補正画像表示部４８６とを含む。枠線検出部４８２は、画像抽出部４７０から抽出された黒板画像を受け取る。枠線検出部４８２は、例えば黒板２０の画像における白線て囲まれた外枠線を検出する。枠線検出部４８２は、例えば黒板２０の画像の外側から内部に向かって黒板画像の画像情報を探索することによって、外枠線を検出する。外枠線は、例えば境界再特定部４６６によって特定された新境界９０である。
【００７６】
枠補正部４８４は、枠線検出部４８２から黒板画像及び外枠線に関する情報を受け取る。枠補正部４８４は、例えば黒板２０の画像における外枠線が略長方形であるか否かを判定する。枠補正部４８４は、例えば外枠線の四隅の角度を計ることによって外枠線が略長方形を形成しているか否かを判定する。外枠線が略長方形でない場合、境界点特定部４６４は、検出された外枠線が略長方形に表示されるように黒板画像を補正する。枠補正部４８４は、補正後の黒板画像を記憶部３００等に送る。
【００７７】
補正画像表示部４８６は、補正された黒板画像を表示する。なお補正画像表示部４８６は、補正途中の黒板画像を表示してもよい。ユーザは、補正状況を見ながら枠補正部４８４に対して補正の指示を与えてもよい。
【００７８】
図１０は、仕分け部６００の機能ブロック図である。仕分け部６００は、画像表示部６３０と、注目画像表示部６４０と、ファイル管理構造表示部６５０とを有する。処理対象画像表示部６３０は、処理対象となる複数の工事写真画像を記憶部３００から受け取る。画像表示部６３０は、受け取った工事写真画像をディスプレイ（不図示）における第１の画面領域内に表示する。注目画像表示部６４０は、画像表示部６３０が表示する工事写真画像に関連づけられた黒板画像を記憶部３００から受け取る。注目画像表示部６４０は、受け取った黒板画像をディスプレイ（不図示）における第２の画面領域内に表示する。第２の画面領域は、第１の画面領域の近傍にあることが好ましい。この近傍の示す位置関係は、例えば第２の画面領域が第１の画面領域の隣にあるという関係である。注目画像表示部６４０は、第１の画面領域内に表示された抽出元の工事写真画像と関連する位置に黒板画像を表示する。ファイル管理構造表示部６５０は、ファイル管理構造に関する情報を記憶部３００から受け取る。ファイル管理構造表示部６５０は、第１の画面領域及び第２の画面領域の近傍にある第３の画面領域にファイル管理構造を表示する。
【００７９】
また仕分け部６００は、画像選択部６１０と、格納領域選択部６２０と、画像格納部６６０とを有する。画像選択部６１０は、ユーザの指示に基づいて、第１の画面領域に表示される工事写真画像、又は第２の画面領域に表示される黒板画像を選択する。
【００８０】
格納領域選択部６２０は、ユーザの指示に基づいて、第３の画面領域に表示されるファイル管理構造から画像を格納するための画像格納領域を選択する。画像格納領域は、例えば図３において説明したファイル管理構造の下位層にあるフォルダ３４０等である。画像選択部６１０及び格納領域選択部６２０は、ユーザの指示を伝えるマウスやキーボード等の入力手段（不図示）を有する。
【００８１】
画像格納部６６０は、画像選択部６１０が選択した工事写真画像及びこの工事写真に関連づけられた黒板画像を、格納領域選択部６２０が選択したフォルダ３４０等に格納する。また画像格納部６６０は、画像選択部６１０が選択した黒板画像及びこの黒板画像に関連づけられた工事写真画像を、格納領域選択部６２０が選択したフォルダ３４０等に格納する。
【００８２】
図１１は、工事写真１０の画像等が表示されたディスプレイ画面の一例を示す。ディスプレイ画面は、上述した第１の画面領域６７０、第２の画面領域６８０、及び第３の画面領域６９０に区分けされている。
【００８３】
第１の画面領域６７０には、工事写真１０の画像６７２が表示される。第２の画面領域６８０には、工事写真画像６７２から抽出された黒板画像６８２が表示される。黒板画像６８２には、例えば黒板２０に記載されている文字が映っている。第１の画面領域における工事写真画像６７２と、第２の画面領域における黒板画像６８２とは、並べて表示される。第３の画面領域６９０には、ファイル管理構造としてフォルダ６９２等が表示される。
【００８４】
画像処理部４００の画像分割部４１０は、第１の画面領域に表示される工事写真画像６７２等を複数の小領域に分割する。画像処理部４００の評価点付与部４２０は、複数の小領域について、小領域の画像情報が所定の特徴を満たす程度を表す評価点を付与する。画像処理部４００の境界特定部４５０は、評価点が高い小領域から放射方向に工事写真画像６７２等を走査することにより、黒板領域とと黒板領域の外側の領域との境界を特定する。画像抽出部４７０は、特定された境界の内部領域を黒板画像として抽出する。
【００８５】
画像選択部６１０は、ユーザの指示に基づいて、黒板画像６８２を選択する。格納領域選択部６２０は、ユーザの指示に基づいて、工事写真画像６７２を整理するフォルダ６９２を選択する。画像格納部６６０は、黒板画像６８２及び工事写真画像６７２をフォルダ６９２に格納する。画像処理装置５０は、黒板画像とこの黒板画像の抽出元である工事写真画像データをまとめて整理する。
【００８６】
従って本実施形態の画像処理装置５０によれば、ユーザは、工事写真画像における黒板領域をわざわざ拡大表示させずに工事写真画像を適切に整理することができる。
【００８７】
図１２は、第２実施形態における画像処理装置５０のハードウェア構成図である。本実施形態の画像処理装置５０は、ＣＰＵ６０はＲＯＭ６２及びＲＡＭ６４に格納されたプログラムに基づいて動作する。選択装置６６は、ユーザが入力する情報を入力装置６８に送る。入力装置６８は、ユーザにより入力された情報をＣＰＵ６０やＲＡＭ６４に送る。補助記憶装置７０は、画像等のデータ、及びＣＰＵ６０を動作させるプログラムを格納する。データ読取装置７２は記録媒体３０からデータ又はプログラムを読み取り、ＲＡＭ６４、補助記憶装置７０及びＣＰＵ６０の少なくともいずれかに提供する。
【００８８】
ＣＰＵ６０が実行するプログラムのソフトウエアは、記録媒体３０に格納されて利用者に提供される。記録媒体３０に格納されたソフトウエアは圧縮されていても非圧縮であってもよい。ソフトウエアは記録媒体３０から補助記憶装置７０にインストールされ、ＲＡＭ６４に読み出されてＣＰＵ６０により実行される。
【００８９】
ＣＰＵ６０が実行するプログラムのソフトウエア、すなわち記録媒体３０に格納されて提供されるソフトウエアは、図２に示された画像処理装置５０における各機能部と同様の機能構成で、入力部モジュールと、初期設定モジュールと、記憶モジュールと、画像処理モジュールと、表示モジュールと、仕分けモジュールとを備える。各モジュールの構成及び動作は、図３から図１１を用いて説明した各部の構成及び動作と同様であるので詳細な説明は省略する。
【００９０】
記録媒体３０には、本出願で説明した画像処理装置５０における動作の一部又は全ての機能を格納することができる。また記録媒体３０には、他の装置における動作の一部又は全ての機能を格納することができる。これらのプログラムは記録媒体３０から直接ＲＡＭ６４に読み出されて実行されてもよい。
【００９１】
記録媒体３０としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ及びＰＤ等の光学記録媒体、フロッピーディスクやミニディスク（ＭＤ）等の磁気記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ状記録媒体、不揮発性の半導体メモリカード等を用いることができる。上記のプログラムを格納した記録媒体３０は、画像処理装置５０を製造するためにのみ使用されるものであり、そのような記録媒体の業としての製造及び販売等が本出願に基づく特許権の侵害を構成することは明らかである。
【００９２】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることができる。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００９３】
なお上記の実施形態の画像処理装置５０は、ファイル管理構造としてフォルダを用いていたが、本実施形態はこれに限定されず、ファイル管理構造としてディレクトリを用いてもよい。また画像処理装置５０は、上述の実施形態における小領域選択部４２４、境界再定義部４６０、修正部４８０を有さなくてもよい。また入力部１００は、例えばインターネット等の有線通信網や、衛星通信等の無線通信網を含むネットワークを介して、工事写真画像等を外部端末等から受け取ってもよい。
【００９４】
また銀塩写真を使用する場合、工事写真画像は、例えばフォトスキャナ装置を用いて印画紙にプリントされた銀塩写真を光学的にスキャンすることによって作成されてもよい。入力部１００は、この工事写真画像を直接受け取ってもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を介して受け取ってもよい。
【００９５】
また上述の実施形態では、工事写真を例に説明したが、以下のような場合にも本実施形態の画像処理装置５０を用いることができる。
【００９６】
例えば処理対象画像は、観光地における記念の集合写真であってもよい。この場合、集合写真に写し込まれた撮影場所、団体名等の記載されたプレートを注目領域とする。プレートを別画像として抜き出すことによって、団体を適切に区別できる。従って、写真の配布や焼き増し等の処理が容易になる。
【００９７】
例えば処理対象画像は、博物館で展示する標本写真であってもよい。この場合、標本写真に写し込まれた標本の説明が記載されたプレートを注目領域とする。標本画像とプレート画像とを対応させて表示させることによって、標本のデータベース構築が容易になる。
【００９８】
例えば処理対象画像は、商品広告のおける商品写真であってもよい。この場合、商品写真の近傍に写し込まれた商品情報を記載したパネルを注目領域とする。商品画像とプレート画像は、対応づけて表示される。これにより商品広告の所望の位置に、商品情報に基づいた商品画像が表示される
【００９９】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、本発明によれば、処理対象画像の中から所定の特徴を有する注目領域を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態に係る画像処理装置の処理対象画像の一例である工事写真１０を示す図
【図２】第１実施形態の画像処理装置５０の機能ブロック図
【図３】記憶部３００の機能ブロック図
【図４】初期設定部２００の機能ブロック図
【図５】画像処理部４００の機能ブロック図
【図６】評価点付与部４２０の機能ブロック図
【図７】境界再定義部４６０の機能ブロック図
【図８】境界特定部４５０及び境界再定義部４６０における境界検出処理の一例を示す図
【図９】修正部４８０の機能ブロック図
【図１０】仕分け部６００の機能ブロック図
【図１１】工事写真１０の画像等が表示されたディスプレイ画面の一例を示す図
【図１２】第２実施形態における画像処理装置５０のハードウェア構成図
【符号の説明】
１０  工事写真
２０  黒板
５０  画像処理装置
３０  記録媒体
１００  入力部
２００  初期設定部
３００  記憶部
４００  画像処理部
４１０  画像分割部
４２０  評価点付与部
４５０  境界特定部
４６０  境界再定義部
４７０  画像抽出部
４８０  修正部
５００  表示部
６００  仕分け部
【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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