【手続補正書】
【提出日】平成20年6月9日(2008.6.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラスタリング手段が、ベクトルデータ化処理対象の画像を色特徴に基づいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを生成するクラスタリング工程と、
判定手段が、前記生成された各クラスタに含まれる領域のうち、ノイズである領域を判定する判定工程と、
除去手段が、前記判定工程でノイズと判定された領域を当該領域に隣接するクラスタの中で類似すると判断されるクラスタに統合することにより、当該ノイズと判定された領域を除去する除去工程と、
変換手段が、前記除去工程で前記ノイズと判定された領域が除去されたクラスタをベクトルデータに変換する変換工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記クラスタリング工程では、前記ベクトルデータ化処理対象の画像の色特徴に基づいてクラスタリングすることにより複数のクラスタを生成し、更に、当該生成された複数のクラスタのうち色特徴が類似する複数のクラスタを統合していくことにより、前記クラスタの数が所定数になるまで更新していく
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】
設定手段が、生成するクラスタ数の目標値を設定する設定工程をさらに有し、
前記クラスタリング工程では、前記生成されたクラスタの数が前記目標値に達するまで前記クラスタの更新を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記判定工程では、前記生成されたクラスタに含まれる各領域のサイズをノイズ判定閾値と比較して、前記領域のサイズが前記ノイズ判定閾値よりも小さい場合に、当該領域をノイズと判定する
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記判定工程では、前記領域に含まれる画素数が前記ノイズ判定閾値よりも小さいと判定された領域に対して、さらに、当該領域の周囲にエッジ画素が存在する場合に、当該領域をノイズと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記判定工程では、前記領域に含まれる画素数が前記ノイズ判定閾値よりも小さいと判定された領域に対して、さらに、当該領域の周囲に同じ色特徴を有する所定数以上の画素数を有する他の領域が存在することを条件として当該領域をノイズと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項７】
分割手段が、文書画像を複数種類の領域に分割する分割工程と、
選択手段が、前記分割工程で分割された複数種類の領域の中から、色数が所定数より少ない画像領域を選択する選択工程と、を更に備え、
前記ベクトルデータ化処理対象の画像は、前記選択工程で選択された画像領域である
ことを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記ベクトルデータ化処理対象の画像は、イラスト作成アプケーションを用いて作成されたイラストが印刷された原稿が読み取られて電子化された画像、又は紙原稿上に描かれたイラストが読み取られて電子化された画像からなる領域である
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９】
前記判定工程では、前記各クラスタに対してラベリング処理することにより前記各クラスタに含まれる領域を判別し、更に、当該ラベリング処理により判別された領域が前記ノイズであるかを判定する
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１０】
ベクトルデータ化処理対象の画像を色特徴に基づいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを生成するクラスタリング手段と、
前記生成された各クラスタに含まれる領域のうち、ノイズである領域を判定する判定手段と、
前記判定手段でノイズと判定された領域を当該領域に隣接するクラスタの中で類似すると判断されるクラスタに統合することにより、当該ノイズと判定された領域を除去する除去手段と、
前記除去手段で前記ノイズと判定された領域が除去されたクラスタをベクトルデータに変換する変換手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
ベクトルデータ化処理対象の画像を色特徴に基づいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを生成するクラスタリング手段、
前記生成された各クラスタに含まれる領域のうち、ノイズである領域を判定する判定手段、
前記判定手段でノイズと判定された領域を当該領域に隣接するクラスタの中で類似すると判断されるクラスタに統合することにより、当該ノイズと判定された領域を除去する除去手段、
前記除去手段で前記ノイズと判定された領域が除去されたクラスタをベクトルデータに変換する変換手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理方法は、
クラスタリング手段が、ベクトルデータ化処理対象の画像を色特徴に基づいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを生成するクラスタリング工程と、
判定手段が、前記生成された各クラスタに含まれる領域のうち、ノイズである領域を判定する判定工程と、
除去手段が、前記判定工程でノイズと判定された領域を当該領域に隣接するクラスタの中で類似すると判断されるクラスタに統合することにより、当該ノイズと判定された領域を除去する除去工程と、
変換手段が、前記除去工程で前記ノイズと判定された領域が除去されたクラスタをベクトルデータに変換する変換工程と
を有することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
また、本発明に係る上記画像処理方法は、
前記クラスタリング工程では、前記ベクトルデータ化処理対象の画像の色特徴に基づいてクラスタリングすることにより複数のクラスタを生成し、更に、当該生成された複数のクラスタのうち色特徴が類似する複数のクラスタを統合していくことにより、前記クラスタの数が所定数になるまで更新していく
ことを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
さらに、本発明に係る上記画像処理方法は、
設定手段が、生成するクラスタ数の目標値を設定する設定工程をさらに有し、
前記クラスタリング工程では、前記生成されたクラスタの数が前記目標値に達するまで前記クラスタの更新を行う
ことを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
さらにまた、本発明に係る上記画像処理方法は、
前記判定工程では、前記生成されたクラスタに含まれる各領域のサイズをノイズ判定閾値と比較して、前記領域のサイズが前記ノイズ判定閾値よりも小さい場合に、当該領域をノイズと判定する
ことを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
さらにまた、本発明に係る上記画像処理方法は、
前記判定工程では、前記領域に含まれる画素数が前記ノイズ判定閾値よりも小さいと判定された領域に対して、さらに、当該領域の周囲にエッジ画素が存在する場合に、当該領域をノイズと判定する
ことを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
さらにまた、本発明に係る上記画像処理方法は、
前記判定工程では、前記領域に含まれる画素数が前記ノイズ判定閾値よりも小さいと判定された領域に対して、さらに、当該領域の周囲に同じ色特徴を有する所定数以上の画素数を有する他の領域が存在することを条件として当該領域をノイズと判定する
ことを特徴とする。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
さらにまた、本発明に係る上記画像処理方法は、
分割手段が、文書画像を複数種類の領域に分割する分割工程と、
選択手段が、前記分割工程で分割された複数種類の領域の中から、色数が所定数より少ない画像領域を選択する選択工程と、を更に備え、
前記ベクトルデータ化処理対象の画像は、前記選択工程で選択された画像領域である
ことを特徴とする。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
さらにまた、本発明に係る上記画像処理方法において、
前記ベクトルデータ化処理対象の画像は、イラスト作成アプケーションを用いて作成されたイラストが印刷された原稿が読み取られて電子化された画像、又は紙原稿上に描かれたイラストが読み取られて電子化された画像からなる領域である
ことを特徴とする。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
さらにまた、本発明に係る上記画像処理方法は、
前記判定工程では、前記各クラスタに対してラベリング処理することにより前記各クラスタに含まれる領域を判別し、更に、当該ラベリング処理により判別された領域が前記ノイズであるかを判定する
ことを特徴とする。