(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像を入力する入力手段と、
前記多値画像から複数のストロークを抽出し、該複数のストロークの二値画像を生成するストローク抽出手段と、
各ストローク中の各画素を対象画素として、該対象画素を通り該対象画素の近傍領域におけるストロークを該ストロークに垂直な方向に切断する切断線上の各画素の濃度と背景濃度の差を求め、濃度差の総和を該濃度差の最大値で割った値を太さ特徴量として抽出し、該対象画素を通り該ストロークに垂直な方向の画素の最も黒に近い濃度値、平均濃度値又は該対象画素の濃度値そのもののいずれかを濃度特徴量として抽出する特徴抽出手段と、
前記太さ特徴量及び前記濃度特徴量の２次元画素特徴の分布に基づいて、前記複数のストロークの二値画像から、目標ストロークに属する画素を分離し、該目標ストロークの二値画像を生成する分離手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記分離手段は、与えられた罫線枠の情報に基づいて、削除対象となるストロークの画素の前記太さ特徴量及び前記濃度特徴量が分布する範囲を推定し、前記複数のストロークの二値画像から、推定された範囲に対応する画素を削除することにより、前記目標ストロークに属する画素を分離することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記分離手段は、前記複数のストロークの二値画像に含まれる画素の前記２次元画素特徴の分布を、クラスタリングにより複数の分布に分割して、前記目標ストロークに属する画素を分離することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
コンピュータのためのプログラムを記録した記録媒体であって、該プログラムは、
多値画像から複数のストロークを抽出して、該複数のストロークの二値画像を生成し、
各ストローク中の各画素を対象画素として、該対象画素を通り該対象画素の近傍領域におけるストロークを該ストロークに垂直な方向に切断する切断線上の各画素の濃度と背景濃度の差を求め、濃度差の総和を該濃度差の最大値で割った値を太さ特徴量として抽出し、
前記対象画素を通り前記ストロークに垂直な方向の画素の最も黒に近い濃度値、平均濃度値又は該対象画素の濃度値そのもののいずれかを濃度特徴量として抽出し、
前記太さ特徴量及び前記濃度特徴量の２次元画素特徴の分布に基づいて、前記複数のストロークの二値画像から、目標ストロークに属する画素を分離して、該目標ストロークの二値画像を生成する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
前記コンピュータは、与えられた罫線枠の情報に基づいて、削除対象となるストロークの画素の前記太さ特徴量及び前記濃度特徴量が分布する範囲を推定し、前記複数のストロークの二値画像から、推定された範囲に対応する画素を削除することにより、前記目標ストロークに属する画素を分離することを特徴とする請求項４記載の記録媒体。
【請求項６】
前記コンピュータは、前記複数のストロークの二値画像に含まれる画素の前記２次元画素特徴の分布を、クラスタリングにより複数の分布に分割して、前記目標ストロークに属する画素を分離することを特徴とする請求項４記載の記録媒体。
【請求項７】
コンピュータが、
多値画像から複数のストロークを抽出して、該複数のストロークの二値画像を生成するステップと、
各ストローク中の各画素を対象画素として、該対象画素を通り該対象画素の近傍領域におけるストロークを該ストロークに垂直な方向に切断する切断線上の各画素の濃度と背景濃度の差を求め、濃度差の総和を該濃度差の最大値で割った値を太さ特徴量として抽出するステップと、
前記対象画素を通り前記ストロークに垂直な方向の画素の最も黒に近い濃度値、平均濃度値又は該対象画素の濃度値そのもののいずれかを濃度特徴量として抽出するステップと、
前記太さ特徴量及び前記濃度特徴量の２次元画素特徴の分布に基づいて、前記複数のストロークの二値画像から、目標ストロークに属する画素を分離して、該目標ストロークの二値画像を生成するステップと
を実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記コンピュータは、与えられた罫線枠の情報に基づいて、削除対象となるストロークの画素の前記太さ特徴量及び前記濃度特徴量が分布する範囲を推定し、前記複数のストロークの二値画像から、推定された範囲に対応する画素を削除することにより、前記目標ストロークに属する画素を分離することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記コンピュータは、前記複数のストロークの二値画像に含まれる画素の前記２次元画素特徴の分布を、クラスタリングにより複数の分布に分割して、前記目標ストロークに属する画素を分離することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多値画像を処理して二値画像を生成する画像処理装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
従来の帳票認識においては、入力された帳票の濃淡画像から手書き文字等のストロークが抽出され、その文字の認識処理が行われる。ストロークは、文字や罫線を構成するパターンの一部に対応し、線状パターンとして表現される。
【０００３】
入力画像中に、手書き文字と罫線のような複数種類のストロークが存在し、それらのストロークが接触している場合、各画素の濃度に基づいてストロークの違いが判別され、分離したいストローク（目標ストローク）が抽出される。
【０００４】
しかしながら、異なる種類のストロークの濃度がほぼ同じであれば、濃度のみではそれらのストロークをうまく分離することができない。また、ストロークと背景との境界に対応する輪郭領域では、画素の濃度が変動するため、異なる種類のストロークの濃度が異なっていても、目標ストロークを正しく分離することができない。
【０００５】
本発明の課題は、帳票認識や文書認識において、濃淡画像等の多値画像から目標ストロークを精度良く分離して、目標ストロークの二値画像を生成する画像処理装置およびその方法を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、入力手段、ストローク抽出手段、特徴抽出手段、および分離手段を備える。
【０００７】
入力手段は、多値画像を入力する。ストローク抽出手段は、多値画像から複数のストローク領域を抽出し、それらのストローク領域の二値画像を生成する。特徴抽出手段は、各ストローク領域中の各画素を対象画素として、対象画素の近傍領域に含まれる他の画素の属性に基づく特徴量を抽出する。分離手段は、抽出された各画素の特徴量を用いて、複数のストローク領域の二値画像から、目標ストローク領域に属する画素を分離し、目標ストローク領域の二値画像を生成する。
【０００８】
ストローク領域は、多値画像中においてストロークの線状パターンが存在する領域に対応し、画素の属性は、多値画像中におけるその画素の位置、隣接画素との関係、濃度値等に対応する。
【０００９】
特徴抽出手段は、対象画素の濃度値のような、対象画素自身の属性だけでなく、近傍領域の他の画素の属性も用いて、近傍領域の影響を考慮した特徴量を抽出し、分離手段に渡す。このような特徴量としては、例えば、近傍領域におけるストローク領域の太さを表す情報や、近傍領域におけるストローク領域の平滑化された濃度を表す情報が用いられる。
【００１０】
分離手段は、受け取った特徴量を用いて、不要な画素と目標ストローク領域の画素を判別し、ストローク領域の二値画像の画素を２つの集合に分類する。そして、目標ストローク領域の画素の集合のみを用いて、目標ストローク領域の二値画像を生成する。
【００１１】
近傍領域の影響を考慮した特徴量を用いることにより、同じ種類のストロークに属する画素の特徴量が均一化され、異なる種類のストローク間の特徴量の差が明確になる。したがって、異なる種類のストロークの濃度がほぼ同じである場合や、ストロークの輪郭領域で濃度が変動する場合でも、目標ストロークを正しく分離することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本実施形態の画像処理装置の構成図である。図１の画像処理装置は、ストローク抽出部１１、特徴抽出部１２、および分離部１３を備え、スキャナにより入力された濃淡画像中に含まれる手書き文字を抽出して、二値画像を生成する。
【００１３】
図２は、入力された濃淡画像の例を示している。図２の濃淡画像には、手書き文字以外に、罫線やプレプリントが含まれており、手書き文字がこれらの罫線・プレプリントに接触している。プレプリントは、※印や案内文字のように、あらかじめ印刷されている情報に対応する。画像処理装置は、各画素の濃度特徴量と太さ特徴量を求め、削除すべき罫線・プレプリント画素の特徴量の範囲を求めて、高品質な接触文字抽出を行う。
【００１４】
図３は、図１の画像処理装置が行う二値化処理のフローチャートである。まず、画像処理装置は、処理対象となる濃淡画像を入力する（ステップＳ１）。次に、ストローク抽出部１１は、入力画像からストロークを抽出し、ストローク二値画像を生成する（ステップＳ２）。そして、特徴抽出部１２は、ストローク二値画像中の各画素について、濃度特徴量と太さ特徴量を抽出し、２つの特徴量からなる２次元画素特徴を生成する（ステップＳ３）。
【００１５】
次に、分離部１３は、ストローク二値画像から罫線・プレプリントの画素を削除する（ステップＳ４）。このとき、分離部１３は、濃淡画像上で指定された認識枠の座標を用いて、細い罫線・太い罫線の特徴量の平均と標準偏差を求め、これらをもとに細線（プレプリントを含む）と太線の２次元画素特徴の範囲を推定する。そして、推定範囲内の特徴量を持つ画素を除去する。
【００１６】
次に、分離部１３は、ノイズを除去し（ステップＳ５）、接触している文字と罫線を分離する（ステップＳ６）。このとき、太い罫線と接触している黒画素領域について、再度、平滑化なしで画素単位の二値化を行い、輪郭の滑らかな線状パターンを得る。そして、得られた線状パターンを目標ストロークとして出力する。
【００１７】
例えば、図２の濃淡画像からは、図４のような手書き文字の目標ストローク二値画像が生成される。そして、生成された目標ストローク二値画像は、後続する処理において、文字認識の対象として用いられる。
【００１８】
次に、図５から図１５までを参照しながら、図３の二値化処理についてより詳細に説明する。
二値化処理に対する入力情報は、処理対象の濃淡画像と認識枠の座標である。このうち、濃淡画像は、スキャナで取り込んだ２５６階調の多値画像とする。この場合、画素の濃度としては、０（黒）〜２５５（白）の２５６個の値が用いられる。
【００１９】
また、認識枠の座標は、画像中の罫線枠の位置を表す座標値とする。例えば、図５のような濃淡画像の場合、罫線枠２１が認識枠として用いられ、その四隅の点２２〜２４の座標値が認識枠の座標として指定される。罫線が数ドットの幅を持っている場合は、その幅の中心となる位置の座標が指定される。
【００２０】
罫線枠は、抽出対象の文字列が存在すると期待される領域を表すが、文字列パターンが罫線枠の外部に飛び出して罫線と接触している場合も想定されるので、必ずしもすべての文字列パターンが罫線枠の内部に存在しなければならないわけではない。
【００２１】
図３のステップＳ２では、例えば、以下のような二値化処理により、濃淡画像からストローク二値画像が生成される。いずれの二値化処理を用いるかは、あらかじめ固定しておいてもよく、ユーザが選択できるようにしておいてもよい。
（１）大津の二値化のように、単一のしきい値を用いる大局的二値化。
（２）Niblack の二値化のように、画像中の各画素に対して異なるしきい値を用いる局所的二値化。
（３）先願の「画像処理装置及び画像処理方法」（特願平１１−３３５４９５）に記載された、標準偏差による背景判別に基づく局所的二値化。
【００２２】
ストローク二値画像中のストロークには、文字・罫線・プレプリントが混在しており、ストローク間の接触も見られる。１つのストロークを表す線状パターンの長い方向（長さ方向）をストローク方向とし、短い方向をストロークに垂直な方向とすると、ストロークに垂直な方向におけるストロークの幅が、そのストロークの太さに相当する。
【００２３】
例えば、図６のような数字を構成するストローク２６の場合、縦方向がストローク方向に対応し、横方向がストロークに垂直な方向に対応し、横方向の幅がストロークの太さに対応する。
【００２４】
ストローク二値画像においては、画像中の指定された罫線枠内のストロークと罫線枠に接触しているストローク以外のストロークは不要である。そこで、罫線枠外だけに存在する黒画素の連結成分は、除去される。
【００２５】
また、図３のステップＳ３では、画素毎に太さ特徴量と濃度特徴量が抽出される。まず、特徴抽出部１２は、ストローク二値画像において、黒画素（ストロークとみなせる画素）のそれぞれを対象として、その近傍のストロークの太さを、対象画素の太さ特徴量として抽出する。
【００２６】
図７は、太さ特徴量抽出処理のフローチャートである。特徴抽出部１２は、まず、ストローク二値画像を走査し（ステップＳ１１）、黒画素を探し出す（ステップＳ１２）。黒画素が検出されると、次に、その画素を対象画素として、対象画素の位置から黒画素の検索を開始し、隣接する画素が黒画素かどうかの判定を繰り返す（ステップＳ１３）。このような検索を左右上下および斜めの８方向について行い、縦横斜めの４方向における黒画素の連続数をカウントする。
【００２７】
そして、カウント結果において、最も短い方向の連続数（連続数の最小値）を、対象画素におけるストロークの太さ特徴量とする（ステップＳ１４）。ただし、正方形の画素の場合、縦横の長さと対角線の長さの比が１対√２であるため、縦横方向の連続数に対して、斜め方向の連続数を√２倍しておく。これは、画素数ではなく、実距離に対応する太さを求めるためである。
【００２８】
しかし、この計算方法は、単純な斜め方向のストロークの太さを求める際には適しているものの、ストロークとストロークの交点の太さを求めるのには適していない。ストロークとストロークの交点では、図８に示すように、対象画素３１に対して、最も短い斜め方向の長さ３２ではなく、横方向の長さ３３が実際のストロークの太さに対応する。そこで、交点と推測される点では、斜め方向の連続数を√２倍せずに、そのまま太さ特徴量として用いることにする。
【００２９】
次に、特徴抽出部１２は、ステップＳ１１以降の処理を繰り返して、他の黒画素の位置における太さ特徴量を求め、ステップＳ１２において未処理の黒画素がなくなると、処理を終了する。
【００３０】
上述のステップＳ１３およびＳ１４において、黒画素の連続数の代わりに、元の濃淡画像におけるストロークと背景の濃度差を用いて、太さを求めることも可能である。この場合、図９に示すように、特徴抽出部１２は、対象画素４１を通り、画素４１の近傍領域のストローク４２を、ストローク４２に垂直な方向に切断する、切断線４３を設定する。そして、切断線４３上の各画素の濃度と背景濃度の差を求め、濃度差の総和を最大濃度差で割った値を、太さ特徴量とする。この値は、切断線４３の長さを表す情報に対応する。
【００３１】
切断線４３上のｉ番目の画素の濃度差をΔｇi とすると、この太さ特徴量Ｆは、次式により計算される。
【００３２】
【数１】
0004391704.tif 000002
【００３３】
このように、ストロークと背景の濃度差の総和と、特定の濃度差との比を、対象画素の位置におけるストロークの太さと定義することにより、ストロークと背景の境界におけるスキャナ取り込み時の補間の影響を軽減することができる。
【００３４】
次に、特徴抽出部１２は、ストローク二値画像において、黒画素のそれぞれを対象として、その近傍のストロークの濃度を、対象画素の濃度特徴量として抽出する。
【００３５】
図１０は、濃度特徴量抽出処理のフローチャートである。特徴抽出部１２は、まず、ストローク二値画像を走査し（ステップＳ２１）、黒画素を探し出す（ステップＳ２２）。黒画素が検出されると、次に、その画素を対象画素として、対象画素を通りストロークに垂直な方向（太さ方向）の画素の濃度値を走査する（ステップＳ２３）。そして、最も低い値（最も黒に近い濃度値）を探し出し、その値を、対象画素の位置におけるストロークの濃度特徴量とする（ステップＳ２４）。
【００３６】
このような濃度特徴量を用いることで、太さ方向について、ストロークの濃度が最低値により平滑化される。したがって、ストロークの輪郭領域の濃度の変動により、同じ種類のストロークに属する画素の濃度がばらついている場合でも、それらの画素の濃度特徴量のばらつきを避けることができる。太さ方向における最低濃度値の代わりに、その方向における濃度値の平均値を濃度特徴量として用いた場合も、同様の平滑化が行われる。
【００３７】
また、輪郭領域の濃度があまり変動していない場合は、このような平滑化された濃度値を用いる代わりに、対象画素自身の濃度値を濃度特徴量として用いてもよい。
【００３８】
また、図３のステップＳ４では、分離部１３は、罫線ストロークおよびプレプリントストロークに属する画素の特徴量の範囲を推定し、その範囲内の特徴量を持つ画素をストローク二値画像から削除する。
【００３９】
図１１は、このような削除処理のフローチャートである。分離部１３は、まず、入力情報として与えられた罫線枠の座標から、画像中の罫線の範囲を推定する（ステップＳ３１）。一般に、画像中の罫線の幅は不定なので、どこからどこまでの範囲の画素が罫線に対応するのかを推定する必要がある。
【００４０】
次に、推定された罫線上の画素について、太さおよび濃度の各特徴量の平均および分散を求める（ステップＳ３２）。そして、得られた平均値を中央値とし、分散に適当な係数を掛けた値を幅とする範囲を、罫線に属する画素の特徴量の範囲と推定し、太さ特徴量の範囲と濃度特徴量の範囲を併せて、２次元画素特徴の範囲とする（ステップＳ３３）。このとき、細い罫線と太い罫線のそれぞれについて別々に特徴量の範囲を推定し、プレプリントの特徴量の範囲は、細い罫線の特徴量の範囲と同じであるとみなす。
【００４１】
ここで、ストローク二値画像中の各黒画素の太さ特徴量と濃度特徴量を座標値とする点を平面上にプロットすると、例えば、図１２のような２次元画素特徴の分布が得られる。図１２において、領域５１、５２、および５３は、それぞれ、プレプリント画素、手書き文字の画素、文字と罫線が接触した領域（接触領域）の画素に対応する。また、領域５４および５５は、それぞれ、細い罫線および太い罫線の２次元画素特徴の範囲に対応する。
【００４２】
次に、分離部１３は、ストローク二値画像中の黒画素のうち、細い罫線あるいは太い罫線の２次元画素特徴の範囲に属する黒画素を、白画素（背景画素）に置き換える。これにより、罫線が削除され、プレプリントも細い罫線とともに削除される。
【００４３】
上述のステップＳ３３において、２次元画素特徴の分布から、クラスタリングにより、目標ストローク画素の集合を分離することも可能である。この場合、分離部１３は、２次元画素特徴の分布を、クラスタリングにより複数の分布に分割し、それぞれの分布の平均と標準偏差を求めて、分布の形状を特徴付ける。
【００４４】
次に、得られた分布の集合を、何らかの分類方法により、抽出したい文字の画素および接触領域の画素の分布と、削除したい罫線画素およびプレプリント画素の分布とに分類する。分類方法としては、各分布の平均と標準偏差等のパラメータの相互関係に基づいて分類する方法や、罫線枠に属する画素の特徴に近い分布を削除対象の分布とする方法が用いられる。
【００４５】
このような削除処理により、罫線あるいはプレプリントの２次元画素特徴の範囲に属する画素として削除できなかった画素であっても、手書き文字の成分でなければ、除去する必要がある。そこで、図３のステップＳ５において、分離部１３は、罫線・プレプリント画素が削除されたストローク二値画像から、サイズが小さくて画素数の少ない黒画素連結成分を、ノイズとして除去する。
【００４６】
また、手書き文字が罫線と接触している領域の近傍に属する画素の特徴量は、文字のストロークに垂直な方向における平滑化により、除去対象の特徴量の範囲からずれてしまっている。その結果、図１３に示すように、ステップＳ４の処理では除去されない矩形状領域６１が残ってしまう。
【００４７】
そこで、図３のステップＳ６において、分離部１３は、濃淡画像の矩形状領域６１内において、再度、二値化処理を行う。このとき、罫線方向に１ライン毎に、罫線６２のみに属する画素と、罫線と手書き文字が接触している画像（接触画像）６３の画素の２種類に二値化して、罫線６２のみの画素に対応するストローク二値画像中の画素を除去する。これにより、手書き文字と罫線を分離して、高品質な手書き文字のパターンを得ることができる。
【００４８】
以上説明したような処理によれば、図１４に示すような劣悪な手書き文字の濃淡画像から、図１５に示す処理結果のように、手書き文字のパターンを精度良く抽出することができる。
【００４９】
上述の実施形態では、主として、濃淡画像を処理対象として用いているが、本発明では、カラー画像を含む任意の多値画像を処理対象として用いることができる。また、目標ストロークは、手書き文字でなくてもよく、印刷された文字やタイプされた文字のように、分離したい任意のパターンのストロークに対応する。
【００５０】
ところで、図１の画像処理装置は、例えば、図１６に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成される。図１６の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）７１、メモリ７２、入力装置７３、出力装置７４、外部記憶装置７５、媒体駆動装置７６、ネットワーク接続装置７７、および画像入力装置７８を備え、それらはバス７９により互いに接続されている。
【００５１】
メモリ７２は、例えば、ＲＯＭ（read only memory）、ＲＡＭ（random access memory）等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。ＣＰＵ７１は、メモリ７２を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。図１のストローク抽出部１１、特徴抽出部１２、および分離部１３は、プログラムにより記述されたソフトウェアコンポーネントに対応し、メモリ７２に格納される。
【００５２】
入力装置７３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置７４は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等であり、ユーザへの問い合わせや処理結果の出力に用いられる。
【００５３】
外部記憶装置７５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置は、この外部記憶装置７５に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ７２にロードして使用する。
【００５４】
媒体駆動装置７６は、可搬記録媒体８０を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体７９としては、メモリカード、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（compact disk read only memory ）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、この可搬記録媒体８０に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ７２にロードして使用する。
【００５５】
ネットワーク接続装置７７は、ＬＡＮ（local area network）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う。また、情報処理装置は、上述のプログラムとデータをネットワーク接続装置７７を介して、サーバ等の他の装置から受け取り、必要に応じて、それらをメモリ７２にロードして使用する。
【００５６】
画像入力装置７８は、例えば、スキャナに対応し、処理対象の多値画像をメモリ７２に入力する。
図１７は、図１６の情報処理装置にプログラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み取り可能な記録媒体を示している。可搬記録媒体８０やサーバ８１のデータベース８２に保存されたプログラムとデータは、メモリ７２にロードされる。このとき、サーバ８１は、プログラムとデータを搬送する搬送信号を生成し、ネットワーク上の任意の伝送媒体を介して、情報処理装置に送信する。そして、ＣＰＵ７１は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要な処理を行う。
（付記１）  多値画像を入力する入力手段と、
前記多値画像から複数のストローク領域を抽出し、該複数のストローク領域の二値画像を生成するストローク抽出手段と、
各ストローク領域中の各画素を対象画素として、該対象画素の近傍領域に含まれる他の画素の属性に基づく特徴量を抽出する特徴抽出手段と、
抽出された各画素の特徴量を用いて、前記複数のストローク領域の二値画像から、目標ストローク領域に属する画素を分離し、該目標ストローク領域の二値画像を生成する分離手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
（付記２）  前記ストローク抽出手段は、単一のしきい値を用いる大局的二値化処理と、画像中の各画素に対して異なるしきい値を用いる局所的二値化処理のうち、少なくとも一方を用いて、前記ストローク二値画像を生成することを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記３）  前記特徴抽出手段は、前記近傍領域におけるストローク領域の太さを表す情報と、該近傍領域におけるストローク領域の平滑化された濃度を表す情報とを、前記特徴量として抽出することを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記４）  前記特徴抽出手段は、前記近傍領域におけるストローク領域の太さを表す情報を、前記特徴量として抽出することを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記５）  前記特徴抽出手段は、前記近傍領域におけるストローク領域の縦方向の長さ、横方向の長さ、および斜め方向の長さのうち、最も短い方向の長さを表す情報を、前記太さを表す情報として抽出することを特徴とする付記４記載の画像処理装置。
（付記６）  前記特徴抽出手段は、前記対象画素を通り、前記近傍領域におけるストローク領域を該ストローク領域に垂直な方向に切断する、切断線の長さを表す情報を、前記太さを表す情報として抽出することを特徴とする付記４記載の画像処理装置。
（付記７）  前記特徴抽出手段は、前記切断線上の各画素の濃度と背景濃度の差を求め、濃度差の総和を最大濃度差で割った値を、前記太さを表す情報として抽出することを特徴とする付記６記載の画像処理装置。
（付記８）  前記特徴抽出手段は、前記近傍領域におけるストローク領域の平滑化された濃度を表す情報を、前記特徴量として抽出することを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記９）  前記特徴抽出手段は、前記対象画素を通り、前記近傍領域におけるストローク領域に垂直な方向の画素の濃度値のうち、最も黒に近い濃度値を、前記平滑化された濃度を表す情報として抽出することを特徴とする付記８記載の画像処理装置。
（付記１０）  前記特徴抽出手段は、前記対象画素を通り、前記近傍領域におけるストローク領域に垂直な方向の画素の濃度値の平均値を、前記平滑化された濃度を表す情報として抽出することを特徴とする付記８記載の画像処理装置。
（付記１１）  前記分離手段は、与えられた罫線枠の情報に基づいて、削除対象となるストローク領域の画素の特徴量が分布する範囲を推定し、前記複数のストローク領域の二値画像から、推定された範囲に対応する画素を削除することにより、前記目標ストローク領域に属する画素を分離することを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記１２）  前記分離手段は、前記複数のストローク領域の二値画像に含まれる画素の特徴量の分布を、クラスタリングにより複数の分布に分割して、前記目標ストローク領域に属する画素を分離することを特徴とする付記１記載の画像処理装置。
（付記１３）  コンピュータのためのプログラムを記録した記録媒体であって、該プログラムは、
多値画像から複数のストローク領域を抽出して、該複数のストローク領域の二値画像を生成し、
各ストローク領域中の各画素を対象画素として、該対象画素の近傍領域に含まれる他の画素の属性に基づく特徴量を抽出し、
抽出された各画素の特徴量を用いて、前記複数のストローク領域の二値画像から、目標ストローク領域に属する画素を分離して、該目標ストローク領域の二値画像を生成する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１４）  コンピュータにプログラムを搬送する搬送信号であって、該プログラムは、
多値画像から複数のストローク領域を抽出して、該複数のストローク領域の二値画像を生成し、
各ストローク領域中の各画素を対象画素として、該対象画素の近傍領域に含まれる他の画素の属性に基づく特徴量を抽出し、
抽出された各画素の特徴量を用いて、前記複数のストローク領域の二値画像から、目標ストローク領域に属する画素を分離して、該目標ストローク領域の二値画像を生成する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする搬送信号。
（付記１５）  多値画像から複数のストローク領域を抽出して、該複数のストローク領域の二値画像を生成し、
各ストローク領域中の各画素を対象画素として、該対象画素の近傍領域に含まれる他の画素の属性に基づく特徴量を抽出し、
抽出された各画素の特徴量を用いて、前記複数のストローク領域の二値画像から、目標ストローク領域に属する画素を分離して、該目標ストローク領域の二値画像を生成する
ことを特徴とする画像処理方法。
【００５７】
【発明の効果】
本発明によれば、ストローク領域中の各画素の特徴量として、画素近傍のストロークの太さや平滑化された濃度を表す情報を用いることで、異なる種類のストロークの濃度がほぼ同じ場合でも、目標ストロークを分離することができる。また、このような特徴量を用いることで、ストロークの輪郭領域で濃度が変動する場合でも、ストロークに属する画素を明確に判別することができ、輪郭領域の影響によらずに、目標ストロークを正しく分離することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理装置の構成図である。
【図２】第１の濃淡画像を示す図である。
【図３】二値化処理のフローチャートである。
【図４】第１の処理結果を示す図である。
【図５】罫線枠を示す図である。
【図６】ストロークを示す図である。
【図７】太さ特徴量抽出処理のフローチャートである。
【図８】交点を示す図である。
【図９】切断線を示す図である。
【図１０】濃度特徴量抽出処理のフローチャートである。
【図１１】削除処理のフローチャートである。
【図１２】２次元画素特徴の分布を示す図である。
【図１３】接触文字を示す図である。
【図１４】第２の濃淡画像を示す図である。
【図１５】第２の処理結果を示す図である。
【図１６】情報処理装置の構成図である。
【図１７】記録媒体を示す図である。
【符号の説明】
１１  ストローク抽出部
１２  特徴抽出部
１３  分離部
２１  罫線枠
２２、２３、２４、２５  点
２６、４２  ストローク
３１、４１  画素
３２  斜め方向の長さ
３３  横方向の長さ
４３  切断線
５１、５２、５３、５４、５５  領域
６１  矩形状領域
６２  罫線
６３  接触画像
７１  ＣＰＵ
７２  メモリ
７５  外部記憶装置
７６  媒体駆動装置
７７  ネットワーク接続装置
７８  画像入力装置
７９  バス
８０  可搬記録媒体
８１  サーバ
８２  データベース
【図１】
0004391704.tif 000003
【図２】
0004391704.tif 000004
【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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